微生物群落多样性的基本概念
环境中微生物的群落结构及多样性和微生物的功能及代谢机理是微生物生态学的研究热点。长期以来，由于受到技术限
制，对微生物群落结构和多样性的认识还不全面，对微生物功能及代谢机理方面了解的也很少。但随着高通量测序、基因芯片等新技术的不断更新，微生物分子生态学的研究方法和研究途径也在不断变化。第二代高通量测序技术（尤其是Roche454高通量测序技术）的成熟和普及，使我们能够对环境微生物进行深度测序，灵敏地探测出环境微生物群落结构随外界环境的改变而发生的极其微弱的变化，对于我们研究微生物与环境的关系、环境治理和微生物资源的利用以及人类医疗健康有着重要的理论和现实意义。
在国内，微生物多样性的研究涉及农业、土壤、林业、海洋、矿井、人体医学等诸多领域。以在医疗领域的应用为例，通过比较正常和疾病状态下或疾病不同进程中人体微生物群落的结构和功能变化，可以对正常人群与某些疾病患者体内的微生物群体多样性进行比较分析，研究获得人体微生物群落变化同疾病之间的关系；通过深度测序还可以快速地发现
和检测常见病原及新发传染病病原微生物。
研究方法进展
环境微生物多样性的研究方法很多，从国内外目前采用的方法来看大致上包括以下四类：传统的微生物平板纯培养方法、微平板分析方法、磷脂脂肪酸法以及分子生物学方法等等。
近几年，随着分子生物学的发展，尤其是高通量测序技术的研发及应用，为微生物分子生态学的研究策略注入了新的力量。
目前用于研究微生物多样性的分子生物学技术主要包括:DGGE/TGGE/TTGE、T-RFLP、SSCP、FISH、印记杂交、定量PCR、基因芯片等。DGGE等分子指纹图谱技术，在其实验结果中往往只含有数十条条带，只能反映出样品中少数优势菌的信息；另一方面，由于分辨率的误差，部分电泳条带中可能包含不只一种16S rDNA序列，因此要获悉电泳图谱中具体的菌种信息，还需对每一条带构建克隆文库，并筛选克隆进行测序，此实验操作相对繁琐；此外，采用这种方法无法对样品中的微生物做到绝对定量。生物芯片是通过固定在芯片上的探针来获得微生物多样性的信息，“只能验证已知，却无法探索未知”，此方法通过信号强弱判断微生物的丰度也不是非常的准确。
而近年来以454焦磷酸测序为代表的高通量测序技术凭借低成本、高通量、流程自动化的优势为研究微生物群落结构提供了新的技术平台。Roche454高通量测序技术能同时对样品中的优势物种、稀有物种及一些未知的物种进行检测，获得样品中的微生物群落组成，并将其含量进行数字化。最近，美吉生物推出了新的测序平台———MiSeq。MiSeq高通量测序平台集中了Roche454和Illumina HiSeq2500的优点，不仅可实现对多样品的多个可变区同时测序，而且在测序速度和测序通量上都有进一步提升，目前此平台已在微生物多样性群落结构研究方面受到了广大学者的认可。
第二代高通量测序技术
产品优势
无需培养分离菌群：
直接从环境样本中扩增核糖体RNA高变区进行测序，解决了大部分菌株不可培养的难题。
客观还原菌群结构：
专业、成熟、稳定的样本制备流程，严格控制PCR循环数，客观还原样品本身的菌群结构及丰度比例。痕量菌检测：
充分发挥高通量测序的大数据量优势，能检测出丰度低至万分之一的痕量菌。
服务流程
样本要求
环境样品
土壤：5-10g；
水体：2L水样或0.22μm滤膜过滤；
粪便：3g；
黏膜：指甲大小；
植物内生菌：10-20g叶片；3-5g根系；
底泥：5-10g；
血液：10mL；
叶片：50-100g。
DNA
浓度＞10ng/μL
总量＞500ng的DNA，
OD260/280介于1.8-2.0之间并确保DNA无降解。
PCR产物
（仅限Roche454平台）
PCR产物浓度＞5ng/μL，总量＞100ng，OD260/280介于1.8-2.0之间并确保PCR产物无降解；
PCR产物需经电泳切胶回收纯化；
送样管管口使用Parafilm封口膜密封；
样品保存期间切忌反复冻融，使用干冰运输。
生信分析
1.稀释性曲线（Rarefaction Curve）
采用对测序序列进行随机抽样的方法，以抽到的序列数与它们所能代表OTU的数目构建曲线，即稀释性曲线。
当曲线趋于平坦时，说明测序数据量合理，更多的数据量对发现新OTU的边际贡献很小；反之则表明继续测序还可能产生较多新的OTU。
横轴：从某个样品中随机抽取的测序条数；"Label0.03"表示该分析是基于OTU序列差异水平在0.03，即相似度为97%的水平上进行运算的，客户可以选取其他不同的相似度水平。
纵轴：基于该测序条数能构建的OTU数量。
曲线解读：
?图1中每条曲线代表一个样品，用不同颜色标记；
?随测序深度增加，被发现OTU的数量增加。当曲线趋于平缓时表示此时的测序数据量较为合理。
2.Shannon-Wiener曲线
反映样品中微生物多样性的指数，利用各样品的测序量在不同测序深度时的微生物多样性指数构建曲线，以此反映各样本在不同测序数量时的微生物多样性。
当曲线趋向平坦时，说明测序数据量足够大，可以反映样品中绝大多数的微生物物种信息。
横轴：从某个样品中随机抽取的测序条数。
纵轴：Shannon-Wiener指数，用来估算群落多样性的高低。
Shannon指数计算公式：
其中，
S obs=实际测量出的OTU数目；
n i=含有i条序列的OTU数目；
N=所有的序列数。
曲线解读：
?图2每条曲线代表一个样品，用不同颜色标记，末端数字为实际测序条数；
?起初曲线直线上升，是由于测序条数远不足覆盖样品导致；
?数值升高直至平滑说明测序条数足以覆盖样品中的大部分微生物。
3.Rank-Abundance曲线
用于同时解释样品多样性的两个方面，即样品所含物种的丰富程度和均匀程度。
物种的丰富程度由曲线在横轴上的长度来反映，曲线越宽，表示物种的组成越丰富；
物种组成的均匀程度由曲线的形状来反映，曲线越平坦，表示物种组成的均匀程度越高。
横轴：OTU相对丰度含量等级降序排列。
纵轴：相对丰度比例。
曲线解读：
?图3与图4中每条曲线对应一个样本（参考右上角图标）；
?图3与图4中横坐标表示的是OTU（物种）丰度排列顺序，纵坐标对应的是OTU（物种）所占相对丰度比例（图3为相对百分比例，图4为换算后Log值），曲线趋于水平则表示样品中各物种所占比例相似；曲线整体斜率越大则表示样品中各物种所占比例差异较大。
4.样本群落组成分析：多样本柱状图/单样本饼状图
根据分类学分析结果，可以得知一个或多个样品在各分类水平上的物种组成比例情况，反映样品在不同分类学水平上的群落结构。
柱状图（图5）
横轴：各样品的编号。
纵轴：相对丰度比例。
图标解读：
?颜色对应此分类学水平下各物种名称，不同色块宽度表示不同物种相对丰度比例；
?可以在不同分类学水平下作图分析。
饼状图（图6）
在某一分类学水平上，不同菌群所占的相对丰度比例。不同颜色代表不同的物种。
5.样品OTU分布Venn图
用于统计多个样品中共有或独有的OTU数目，可以比较直观地表现各环境样品之间的OTU组成相似程度。
不同样品用不同颜色标记，各个数字代表了某个样品独有或几种样品共有的OTU数量，对应的OTU编号会以EXCEL表的形式在结题报告中呈现。
分析要求
单张分析图，样本分组至少两个，最多5个。
?默认设置为97%相似度水平下以OTU为单位进行分析作图。
6.Heatmap图
用颜色变化来反映二维矩阵或表格中的数据信息，它可以直观地将数据值的大小以定义的颜色深浅表示出来。将高丰度和低丰度的物种分块聚集，通过颜色梯度及相似程度来反映多个样品在各分类水平上群落组成的相似性和差异性。
相对丰度比例：
热图（图8）中每小格代表其所在样品中某个OTU的相对丰度。以图8为例，红框高亮的小格所对应的信息为：样本（R11-1Z）中OTU（OTU128）的相对丰度比例大概为0.2%。
丰度比例计算公式（Bray Curtis算法）：
其中，
S A,i=表示A样品中第i个OTU所含的序列数
S B,i=表示B样品中第i个OTU所含的序列数
样品间聚类关系树：
进化树表示在选用成图数据中，样本与样本间序列的进化关系（差异关系）。处于同一分支内的样品序列进化关系相近。物种/OTU丰度相似性树：
丰度相似性树表示选用成图的数据中样品与样品中的OTU或序列在丰度上的相似程度。丰度最相近的会分配到同一分支上。
客户自定义分组：根据研究需求对菌群物种/OTU研究样本进行二级分组
?二级物种/OTU分组：将下级分类学水平物种或OTU分配到对应的上级分类学水平，以不同颜色区分；
?二级样品分组：根据研究需要，对样品进行人为的分组，以不同颜色区分。
7.主成分分析PCA(Principal Component Analysis)
在多元统计分析中，主成分分析是一种简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中对方差贡献最大的特征，从而有效地找出数据中最“主要”的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。
通过分析不同样品的OTU组成可以反映样品间的差异和距离，PCA运用方差分解，将多组数据的差异反映在二维坐标图上，坐标轴为能够最大程度反映方差的两个特征值。如样品组成越相似，反映在PCA图中的距离越近。
横轴和纵轴：以百分数的形式体现主成分主要影响程度。以图9为例，主成分1（PC1）和主成分2（PC2）是造成四组样品（红色，蓝色，黄色和绿色）的两个最大差异特征，贡献率分别为41.1%和27.1%。
十字交叉线：在图9中作为0点基线存在，起到辅助分析的作用，本身没有意义。
图例解读：
?PCA分析图是基于每个样品中所含有的全部OTU完成的；
?图9中每个点代表了一个样本；颜色则代表不同的样品分组；
?两点之间在横、纵坐标上的距离，代表了样品受主成分（PC1或PC2）影响下的相似性距离；
?样本数量越多，该分析意义越大；反之样本数量过少，会产生个体差异，导致PCA分析成图后形成较大距离的分开，建议多组样品时，每组不少于5个，不分组时样品不少于10个；
?图10中的圆圈为聚类分析结果，圆圈内的样品，其相似距离比较接近。
8.RDA/CCA分析图
基于对应分析发展的一种排序方法，将对应分析与多元回归分析相结合，每一步计算均与环境因子进行回归，又称多元直接梯度分析。主要用来反映菌群与环境因子之间的关系。RDA是基于线性模型，CCA是基于单峰模型。分析可以检测环境因子、样品、菌群三者之间的关系或者两两之间的关系。
横轴和纵轴：RDA和CCA分析，模型不同，横纵坐标上的刻度为每个样品或者物种在与环境因子进行回归分析计算时产生的值，可以绘制于二维图形中。
图例解读：
?冗余分析可以基于所有样品的OTU作图，也可以基于样品中优势物种作图；
?箭头射线：图11中的箭头分别代表不同的环境因子（即图中的碳酸氢根离子HCO3-，醋酸根离子AC-等，图中的其它环境因子因研究不同代表的意义不同，因此不再赘述）；
?夹角：环境因子之间的夹角为锐角时表示两个环境因子之间呈正相关关系，钝角时呈负相关关系。环境因子的射线越长，说明该影响因子的影响程度越大；
?图11中不同颜色的点表示不同组别的样品或者同一组别不同时期的样品，图中的拉丁文代表物种名称，可以将关注的优势物种也纳入图中；
?环境因子数量要少于样本数量，同时在分析时，需要提供环境因子的数据，比如pH值，测定的温度值等。
9.单样品/多样品分类学系统组成树
根据NCBI提供的已有微生物物种的分类学信息数据库，将测序得到的物种丰度信息回归至数据库的分类学系统关系树中，从整个分类系统上全面了解样品中所有微生物的进化关系和丰度差异。
单样品图（图12）：可以了解单样品中的序列在各个分类学水平上的分布情况。
图例解读：
?图12中不同的层次反映不同的分类学水平；
?分支处的圆面积说明了分布在该分类学水平，且无法继续往下级水平比对的序列数量，面积越大，说明此类序列越多；?每个分支上的名词后面的两组数字分别表示比对到该分支上的序列数和驻留在该节点上的序列数；
?图13中为某单一水平物种分布情况，并非是序列分布。
多样品图（图14）：比对多个样品在不同分类学分支上序列数量差异。
图例解读：
?比对不同样品在某分支上的序列数量差异，通过带颜色的饼状图呈现，饼状图的面积越大，说明在分支处的序列数量越多，不同的颜色代表不同的样品。
?某颜色的扇形面积越大，说明在该分支上，其对应样品的序列数比其他样品多。
?多样品在做该分析时，建议样品数量控制在10个以内，或者将重复样本数据合并成一个样本后，总样品数在10个以内。
10.系统发生进化树
在分子进化研究中，基于系统发生的推断来揭示某一分类水平上序列间碱基的差异，进而构建进化树。
图例解读：
?图15中体现的是序列进化差异情况，处在同一分支上的物种说明进化关系较近。
?图15左下角的图例为距离标尺，分支距离越长，进化关系越远。
11.(un)Weighted UniFrac PCoA/Tree分析
利用各样品序列间的进化信息来计算样品间距离，反映环境样品在进化树中是否有显著的微生物群落差异。
PCoA（principal co-ordinates analysis）是一种研究数据相似性或差异性的可视化方法，通过一系列的特征值和特征向量进行排序后，选择主要排在前几位的特征值，PCoA可以找到距离矩阵中最主要的坐标，结果是数据矩阵的一个旋转，它没有改变样品点之间的相互位置关系，只是改变了坐标系统。通过PCoA可以观察个体或群体间的差异。
图例解读：
?图16和图17中不同颜色代表不同分组；
?PCoA分析建议不分组时，样本数量不少于10个；多组样本时，每组样本数量不少于5个；
?对于某一功能基因，进行进化树分析时，建议采用OTU数目控制在10,000以内，或者由客户指定分析优势OTU个数。
12.NMDS分析
NMDS（Nonmetric Multidimensional Scaling）常用于比对样本组之间的差异，可以基于进化关系或数量距离矩阵。横轴和纵轴：表示基于进化或者数量距离矩阵的数值在二维表中成图。
图例解读：
?图18中不同的颜色代表不同的分组；
?建议不分组时，样本数量不少于10个；多组样本时，每组样本数量不少于5个；
?图18中的点代表样本，点与点之间的距离表示差异程度。
13.含相似性树柱状图
根据样品中相似程度进行排布，并绘制对应样本树状图反映样本中群落结构。
图例解读：
?图19中左侧是相似度树状图，样本之间的差异越小，样本便会处在相近的同一分支上；?右侧柱状图，展示样本中微生物的群落结构。不同颜色代表不同物种。
14.Unifrac显著性差异分析
比较样品间进化差异的显著性分析。
图24为免疫缺陷疾病各亚型患者皮肤和口腔微生物群落结构的协方差。（a）图表示35个皮肤样本的微生物多样性的
差异；（b）图表示21个口腔样本微生物多样性差异。其中，绿色方块表示健康对照组，红色圆圈表示CMC，蓝色三角
形表示HIES。健康人体皮肤表面的微生物主要包括葡萄球菌和棒状杆菌，而疾病组多为莫拉菌科。
培训文档
境微生物多样性分析-基础
境微生物多样性分析-高级
常见问题
Q1.能对哪些环境下的样品进行分析？
A目前已经成功运用Roche454技术发表的文章涵盖农业、土壤、林业、海洋、矿井（石油等）、人体医学等诸多领域，共计近1400篇，Paper目录可向本公司索取。其中有大量文献发表于国际顶级杂志上，包括Science、Nature、ISME、PNAS、AEM等。
Q2.DGGE技术与Roche454高通量测序技术在环境微生物群落多样性研究中有什么区别？
A DGGE等分子指纹图谱技术，在其实验结果中往往只含有数十条条带，只能反映出样品中的优势种群，也无法得到细菌种类及其绝对含量。而Roche454高通量测序技术能同时对样品中的优势种群及微量菌进行检测，获得样品中的微生物群落组成，并将其含量进行数字化。
Q3.在医学领域有哪些应用？
A在人类的皮肤、口腔、呼吸道、胃肠道和尿道等处存在着大量与人体健康密切相关的正常菌群。它们能够合成并辅助机体吸收一些必需氨基酸和维生素；加工诸如植物多糖等人类饮食中一些难以消化的组分；占据人体的不同粘膜表面并产生天然的抗生素，抑制有害菌的着落与生长。目前，人们已经采用传统方法对人人体微生物作了许多研究，但是这种方法需要对微生物进行纯培养，从而大大限制了我们对机体正常菌群，尤其是许多不可培养微生物的认识。第二代高通
量测序技术能对人体菌群进行深度测序，从而精确检测到千分之一机体微生物群落的数量和组成结构的变化，突破了传统方法基于纯培养的限制，能使我们从整体上认识微生物群落与宿主之间的相互关系及其对人体健康的影响。例如，利用第二代高通量测序技术可以对处于疾病状态下的人体微生境进行研究，比较分析正常和疾病状态下或疾病不同进程人体微生物群落的结构和功能变化；可以对正常人群与某些疾病患者体内的微生物群体多样性进行比较分析，研究微生物群落变化同疾病之间的关系；通过深度测序还可以快速地发现和检测常见病原及新发传染病病原微生物。
Q4.高通量测序是否需要做平行样？
A随着高通量测序的发展，提出研究过程中设置重复样的要求，也日益被大家所接受。在高通量研究中，设置重复样不仅仅是体现了科研的一种严谨态度，同时也体现了结果的真实性，避免了个体差异造成的影响。
目前的发展趋势：普通样品（水体，土壤，处理样本内部设置重复等）一般会要求设置重复样；对于大面积研究水体和土壤等样本时，可以采用多点采样混样研究。稀有样本（稀有动物粪便，冰川极地冰样，过多采样会影响整体环境构成的样本等）对于重复样设置的要求相对比较宽松。
Q5.454一块PTP板最多可以放多少样本？1个相同的样本分别研究细菌，真菌，古菌是否可以放在同一块PTP板上测序？
A理论上，知道每个样本的测序量和一个454PTP板能够容纳的测序量，便能得知可以测序的样本量。实际上，考虑到测序质量的因素，不可如此计算上样量。一块PTP能够容纳多少样本往往应该考虑以下两个因素：
1.barcode数量：barcode是用于区分上样样品的标签序列，标签的个数限制着一块PTP能够容纳多少样本；
2.PTP板分区情况：PTP板分区越多可以增加上样的样品个数，但分区越多，会影响测序总量。
一块PTP板，在不分区的情况下，一般可以产出80万条序列，综合考虑barcode数量，分区情况以及单样本的测序量，便可计算一块PTP板容纳的样本数量。
对于同一个样本，分别研究细菌，真菌，古菌一般是可以放到同一个板里进行测序，但要考虑到不同类型PCR产物的长度对测序结果的影响，如果PCR产物长度差异较大，则不可以放入同一块PTP板进行测序。
(5)高通量测序：环境微生物群落多样性分析 微生物群落多样性的基本概念 环境中微生物的群落结构及多样性和微生物的功能及代谢机理是微生物生态学的研究 热点。长期以来，由于受到技术限制，对微生物群落结构和多样性的认识还不全面， 对微生物功能及代谢机理方面了解的也很少。但随着高通量测序、基因芯片等新技术 的不断更新，微生物分子生态学的研究方法和研究途径也在不断变化。第二代高通量 测序技术（尤其 是Roche 454高通量测序技术）的成熟和普及，使我们能够对环境微生物进行深度测序，灵 敏地探测出环境微生物群落结构随外界环境的改变而发生的极其微弱的变化，对于我 们研究微生物与环境的关系、环境治理和微生物资源的利用以及人类医疗健康有着重 要的理论和现实意义。 在国内，微生物多样性的研究涉及农业、土壤、林业、海洋、矿井、人体医学等诸多领域。以在医疗领域的应用为例，通 过比较正常和疾病状态下或疾病不同进程中人体微生物群落的结构和功能变化，可以 对正常人群与某些疾病患者体内的微生物群体多样性进行比较分析，研究获得人体微 生物群
落变化同疾病之间的关系；通过深度测序还可以快速地发现和检测常见病原及新发传 染病病原微生物。研究方法进展 环境微生物多样性的研究方法很多，从国内外目前采用的方法来看大致上包括以下四 类：传统的微生物平板纯培养方法、微平板分析方法、磷脂脂肪酸法以及分子生物学 方法等等。 近几年，随着分子生物学的发展，尤其是高通量测序技术的研发及应用，为微生物分 子生态学的研究策略注入了新的力量。 目前用于研究微生物多样性的分子生物学技术主要包 括:DGGE/TGGE/TTGE 、 T-RFLP 、SSCP、FISH 、印记杂交、定量 PCR、基因芯片等。 DGGE 等分子指纹图谱技术，在其实验结果中往往只含有数十条条带，只能反映出样品中少数 优势菌的信息；另一方面，由于分辨率的误差，部分电泳条带中可能包含不只一种 16S rDNA 序列，因此要获悉电泳图谱中具体的菌种信息，还需 对每一条带构建克隆文库，并筛选克隆进行测序，此实验操 作相对繁琐；此外，采用这种方法无法对样品中的微生物做 到绝对定量。生物芯片是通过固定在芯片上的探针来获得微
资料分析的方法 一、社会科学的研究步骤 在每一个环节都需要理论的指导。其中，在检验研究假设结束之后，需要与现有的文献对话，再次发现新问题，开始新一轮的研究过程。在这个环节之中，资料分析作为重要一环，对于社会科学的研究极为重要。 二、资料分析的方式分类 教育研究包含多样化的研究方法及分类。一般情况下，按照认识论基础，研究方法可以分为定量研究、定性研究和混合研究。 也有部分学者按照研究目的、手段等对研究方法进行分类。比如别敦荣和彭阳红将研究方法分为：理论思辨、经验总结、历史研究、调查研究、比较研究、数学分析、质的研究和个案研究； 在国内，根据刘良华对研究方法的分类大体上有三个基本类型：实证研究（量化的、质化的）、思辨研究（又称理论研究）、实践研究（常以教育对策、教育反思、教育改革形式显现）。实证研究是基于“事实”的方式进行论证并有规范的研究设计和研究报告。 陈向明指出，“研究方法”一般包含三个层面：第一，方法论，即指导研究的思想体系，其中包括基本的理论假定、原则、研究逻辑和思路等；第二，研究方法或方式，即贯穿于研究全过程的程序与操作方式；第三，具体的技术和技巧，即在研究的某一阶段使用的具体工具、手段和技巧等。 文中所采取的分类是按照陈向明定义中的第三个层面为标准进行的分类。在实际的研究过程中大多数时候是以一种研究方法为主，其他为辅，交叉使用的。以下内容是介绍每一种具体的方式。 那么资料搜集上来了？该如何分析呢？ 三、具体的资料分析方式 1思辨分析 （1）历史研究方法 历史研究法是运用历史资料，按照历史发展的顺序对过去事件进行研究的方法。亦称纵向研究法，是比较研究法的一种形式。在政治学领域中，它着重对以往的政治制度、政治思想、政治文化等的研究。 历史研究的目的在于解决政治制度的现状及其演变趋向。但不是断章取义地分析政治制度的现状，而是系统地研究它们以往的发展及其变迁的原因。历史研究法主要是研究政治制度的发展历史，从各种事件的关系中找到因果线索，演绎出造成制度现状的原因，推测该制度未来的变化。
安庆师范学院本科毕业（学位）论文 姓名：王婷婷 年级： 2 0 0 7级 专业：环境科学 论文题目：微生物多样性对植物 群落影响的研究进展 完成日期：2011年4月27日 指导老师：潘少兵 安庆师范学院资源环境学院 二O一一年四月二十七日
微生物多样性对植物群落影响的研究进展 作者：王婷婷指导老师：潘少兵 （安庆师范学院资源环境学院安徽安庆246011） 摘要：土壤是微生物的主要存在场所，它承载了大部分生命的基因多样性。微生物群落在各种生态进程中具有重要作用，但是对于微生物多样性与执行生态功能能力的联系却研究的很有限。这篇文章以微生物多样性在植物群落方面的作用为基础，探讨微生物群落在执行生态功能中的冗余现象。 关键词：微生物多样性；功能冗余；植物多样性 Advancement of Effect of Microbial Diversity on Plant Diversity Autor：Wang Tingting Instructor: Pan Shaobing （School of Resources and environmental science,Anqing Teachers’College,Anqing 246011,Anhui） Abstract: Microbes are abundant in soil and comprise a large portion of Life's genetic diversity. Soil microbes play key roles in a large number of important ecosystem process- es. But the relativity between soil microbial diversity and their ecological functions is still poorly understood. Here we approach the functional redundances during soil microb- es influencing the ecological functions based on the various roles that they play in plant diversity. Key words：microbial diversity, functional redundances, plant diversity 引言： 土壤是微生物的主要存在场所，微生物在土壤养分转化与腐殖质形成过程中有着非常重要的作用。土壤生态系统是保证动植物生存、农业健康、持续发展的基础[1],对全球的生态环境变化有着深远的影响。土壤微生物群落是土壤中的活性组分, 包括细菌、真菌、放线菌和原生动物、病毒和小型藻类[2],每克土壤中栖息着大约100 亿个微生物[3]。土壤微生物群落对全球生态系统功能如养分转化、有机物的分解、土壤基本结构的维持、
第二部分资料分析基础知识与解题技巧 一、基期、本期： 本期是指：我们把材料中给出的当年量，叫做本期（用符号A表示）；公式：本期=基期+增长量=基期+基期×增长率=1+增长率）基期是指：我们把上一年或者上一个阶段的量叫做前期（用符号B表示）； 公式：基期=本期-增长量=本期1+增长率 注意：和谁比较，谁就做基期。虽然这一对名词不会出现在所给材料和问题里，但理解这两个概念是解决好资料分析问题的关键。 例一：2013年1-3月，全国进出口总值为8593亿美元，比2012年同期增加590亿美元。 解析：其中8593亿美元就是本期量，8593-590=8003就是前期量。二、增长（减少）量、增长（减少）率： 增长量是指：本期与前期的差值就是增长量； 公式：增长量=基期量*增长率=本期量-基期量=本期量-本期量1+增长率 减少量＝基期量－末期量 增长率是指：增长量与前期量的比值（用符号r表示）。 增长率=增长量/基期量=（本期量-基期量）/基期量=本期量/基期量-1 减少率＝（基期量－末期量）÷基期量 注意：1、增长率、增长幅度（增幅）、增长速度（增速）这三个都是相对速度的说
法，都是增长量与前期量的比值，即：增长率=增长速度（增速）=增长幅度（增幅） 2、在一些“最值”比较题的题干表述中，经常出现“增加（长）最多”和“增加（长）最快”，我们需要注意，前者比较的是增长量，而后者则比较的是增长率。 例二：2013年1-3月，全国进出口总值为8593亿美元，比2012年同期增加590亿美元，同比增长6.7%。 辉煌人生解析：其中比2012年同期增加590亿美元是增长量，同比增长6.7%是增长率。 三、同比、环比： 同比: 指的是本期发展水平与历史同期的发展水平的变化情况，其基期对应的是历史同期。 环比：指的是本期发展水平与上个统计周期的发展水平的变化情况，其基期对应的是上个统计周期。 注意：以11月为例，跟去年11月相比叫同比，跟上个月10月相比叫环比 四、百分数、百分点： 百分数：是形容比例或者增长率等常用的数值形式，期本质是：分母为100的分数。 用“%”表示，一般通过数值相除得到，在资料分析题目中通常用在以下情况：
微生物多样研究中的—β多样性分析概述
一、β-多样性分析介绍 1. β（Beta）Diversity： 是对不同样品/不同组间样品的微生物群落构成进行比较分析。 ?β多样性分析前的数据“来源”： 1）OTUs的丰度信息表； 2）OTUs之间的系统发生关系， 计算Unweighted Unifrac及Weighted Unifrac距离。 ?通过多变量统计学方法主成分分析(PCA，Principal Component Analysis)，主坐标分析(PCoA，Principal Co-ordinates Analysis)，非加权组平均聚类分析(UPGMA，Unweighted Pair-group Method with Arithmetic Means)等分析方法，从中发现不同样品（组）间的差异。
2. PCA & PCoA分析 ?主成分分析（PCA）是多变量统计学中最为人熟知的分析方法，它通过线性变换，将原始的高维数据投影至少量新合成的变量（即主成分），从而简化数据结构，展现样品的自然分布。 ?主成分分析不考虑原始变量之间可能存在的相互关系，并且是基于欧式距离评价样品之间的相似度。 ?多维尺度分析与主成分分析类似，但是它可以采用任何距离评价样品之间的相似度。主坐标分析（Principal coordinates analysis，PCoA）是经典的多维尺度分析方法。
3.UniFrac距离 ?由于微生物极其多样，不同微生物彼此之间的系统发育关系往往千差万别，仅仅将群落中不同微生物成员视为相互独立的变量显然并不合理。 ?因此，在比较不同群落样品之间的差异时，需要考虑两个群落成员之间的系统发育关系是否相似。 ?基于这个思想，计算微生物群落样品间距离的UniFrac距离应运而生，通过比较两个群落各自独有的微生物成员之间系统发育关系的远近，更为客观地反映两个群落样品之间的相似程度。
土壤微生物的分类及作用 摘要：土壤是生态系统中岩石圈、大气圈、水圈和生物圈的交界面，而土壤微生物分布广、数量大、种类多，是土壤的重要组成部分，也是土壤生物中最活跃的部分。其在地球生境中数量最多、生物多样性最复杂、生物量最大。土壤微生物能够参与土壤有机质的分解、腐殖质的合成、养分的转化和推动土壤的发育和形成，同时它也是土壤肥力水平的活性指标。因此研究土壤微生物的分类、多样性以及其在土壤中的作用有重要意义。 关键词：土壤微生物分类；土壤微生物多样性；土壤微生物作用 Abstract:The soil is the interface of lithosphere, atmosphere, hydrosphere, and biosphere in the ecosystem.There are many kinds of soil microbial,their havel wide distribution and large quantity and, they are an important component of the soil, as well as the most active part of soil organisms. In the earth's habitats, their biodiversity is the most complex and the biomass is the largest. Soil microorganisms can participate in soil organic matter decomposition, synthesis of humus, nutrient transformation and promote the development and form of the soil, it is also the activity indicators of soil fertility level .So research the classification, the diversity of soil microorganisms and its role in the soil have important significance. Key words: the classification of soil microorganisms, the diversity of soil microorganisms, the role of soil microorganisms. 1 引言 土壤微生物是从19世纪中叶发展起来的一支生命科学的分支学科[1]，这时学术界己经将土壤内部的三大过程(土壤有机质的分解、硝化和固氮作用)清晰界定为生物过程，对这些土壤内部过程的机理探索直接催生了土壤微生物学，并导致20世纪初土壤微生物学的空前繁荣。土壤微生物是土壤生物的重要组成部分，参与了土壤发生、发展和发育的全过程。其群落结构组成和生物量等可以反映土壤的肥力状况。土壤微生物可以分解土壤有机质和促进腐殖质形成，吸收、固定并释放养分, 对植物营养状况的改善和调节有重要作用。有些微生物可以和植物形成共生系统，促进植物的生长发育。同时土壤微生物在降解土壤污染物方面也有重要作用。 2 土壤微生物的组成及分类[2] 土壤微生物的生物量通常以生物量碳表示。它是指土壤中体积小于5x103um3的生物总量，包括细菌、放线菌、真菌和小型动物，不包括植物根系。测量土壤微生物生物量的方法包括传统镜检法、成分分析法、底物诱导呼吸法和熏蒸法。 土壤微生物按形态可以分为真核微生物，原核微生物和分子微生物。其中真核微生物包括真菌和藻类。原核微生物有细菌、放线菌和蓝细菌。分子生物则无
变性梯度凝胶电泳（PCR-DGGE） 普通的聚丙烯酰胺凝胶电泳只能通过片段大小不同在同一浓度的胶上电泳迁移率不同而分离不同的DNA片段，对于片段大小接近或相同的DNA片段无法做到有效地分离；DGGE(denaturing gradient gel electrophoresis) 即变性梯度凝胶电泳，是利用DNA在不同浓度的变性剂中解链行为的不同而导致电泳迁移率发生变化，从而将片段大小相同而碱基组成不同的DNA片段分开。 DGGE作为一种成熟的分子生物学技术被广泛应用于环境科学（土壤、海洋、河流、冰川、淤泥等）、医学（各种疾病治疗前后，病变部位微生物的差异）、人体（鼻咽、口腔、黏膜、肠道）等领域进行微生物多样性分析。 实验流程图： 实验结果 实验结果包括以下内容 1 引物设计 以下是DGGE中常用的引物，我们将根据客户的不同需求，进行针对性的引物设计。 引物序列（5’-3’）
细菌 16S V3 区扩 增引物 357-F-GC CGCCCGCCGCGCGCGGCGGGCGGGGCGGGG GCACGGGGGGCCTACGGGAGGCAGCAG 518r ATTACCGCGGCTGCTGG 引物 序列（5’-3’） 真核 18S V1-3区扩增引物 Euk1A CTGGTTGATCCTGCCAG EukA516r-GC CGCCCGGGGCGCGCCCCGGGCGGGGCGGGGGCA CGGGGGGACCAGACTTGCCCTCC 2 基因组DNA 抽提电泳检测图 针对客户的样本来源不同，我们针对性优化不同的基因组抽提方法，已达到提取效果最佳。 说明：1-8为样本所抽提基因组DNA，上样量3uL；M 为1kb Marker 上数第一条带为8 kb，中间的亮带为3kb，浓度为30ng/uL，其余为10 ng/uL。 3 目的片段PCR 检测 说明：1-8为样本，负为负对照（说明我们的实验没有污染，这对分子实验是至关重要的），上样量为5uL；M 为DL2000 Marker，上样量3uL。其中亮带为20ng/uL，其余为10 ng/uL。 Reconditioning PCR： 第一轮PCR 产物将会作为新的模板再进行少数循环的第二轮PCR 扩增，这叫做“Reconditioning PCR”。由于在“ Reconditioning PCR”的过程中引物和模板之
第十三章微生物物种的多样性 一、要点提示 1．生物的多样性系指遗传多样性、物种多样性和生态系统多样性。由于微生物具有与高等动植物迥然不同的特点，使微生物在营养类型、呼吸类型、代谢类型3方面也呈现出丰富的多样性。 2．长期以来人们对细菌的认识仅从形态结构、生理生化、免疫学特性、生态分布进行区分。由于分子生物学方法的建立和发展，特别是16S rRNA寡核苷酸的序列分析，改变或修正了对细菌人为地传统分类的概念，进入了细菌系统发育和自然进化的研究阶段。按照Woese的观点，真细菌占据自然界生物三大域中的一个域，即：细菌域。在确认了16S rRNA中标志性的寡核苷酸保守序列后，真细菌被划分为12个独特的类群。每个类群可以看成是独立的门，它包括了《伯杰系统细菌学手册》中所描述的23个门的细菌。腐生型的细菌在自然界中碳、氮、硫、磷4种元素的循环和能量流动中起着不可替代的作用；一些种是动、植物和人的致病菌，与动、植物的生长和人体健康密切相关；一些具有特殊形态，如具附属物或鞘的细菌，产子实体的黏细菌等，它们的存在丰富了微生物物种的多样性。 3．古生菌是极端环境微生物，它们在形态结构、营养代谢、生理特性、遗传物质及生态分布等方面与真细菌具有十分明显的差异。16S rRNA寡核苷酸序列分析表明它们是生物总系统发育中一个重要的域，包括：产甲烷古生菌、极端嗜热S0代谢菌、极端嗜盐古生菌、无细胞壁的热原体和还原硫酸盐古生菌5个类群。古生菌的发现为人们利用古生菌中的嗜热酶(例如：Taq、Pfu DNA聚合酶)、产甲烷辅酶及其他参与碳、氮物质代谢的酶类，进行分子生物学研究和进行酶法水解、酶法转化制取有用产品提供了丰富的微生物资源。另外，对古生菌嗜热、嗜酸、厌氧、耐高盐、产甲烷、还原硫酸盐及光介导ATP合成的研究，为探索地球上早期原始生命的起源，提供了有力的佐证。 4．生物的共同祖先沿着真细菌、古生菌、真核生物3条路线进化。目前认
第26卷第10期 2006年10月生 态 学 报ACT A EC O LOGIC A SI NIC A V ol.26,N o.10Oct.,2006 污染土壤微生物群落结构多样性及 功能多样性测定方法 陈承利,廖 敏3 ,曾路生 (污染环境修复与生态健康教育部重点实验室,浙江大学环境与资源学院,杭州 310029)基金项目:国家重点基础研究发展规划“973”资助项目(2002C B410804);国家自然科学基金资助项目(40201026) 收稿日期:2005206227;修订日期:2006205220 作者简介:陈承利(1982～),男,浙江平阳,硕士,主要从事土壤环境化学与环境生态毒理学研究.E 2mail :clchen1982@1631com 3通讯作者C orresponding author.E -mail :liaom in @https://www.doczj.com/doc/fd15218641.html, or liaom inzju1@1631com Found ation item :The project was supported by National K ey Basic Research Support F oundation of China (N o.2002C B410804)and National Natural Science F oundation of China (N o.40201026) R eceived d ate :2005206227;Accepted d ate :2006205220 Biography :CHE N Cheng 2Li ,M aster ,mainly engaged in s oil environmental chem istry and ecotoxicology.E 2mail :clchen1982@1631com 摘要:土壤微生物在促进土壤质量和植物健康方面发挥着重要的作用,土壤微生物群落结构和组成的多样性及其变化在一定程度上反映了土壤质量。为了更好地了解土壤健康状况,非常有必要发展有效的方法来研究污染土壤微生物的多样性、分布以及行为等。回顾了近年来国内外污染土壤微生物群落结构多样性及功能多样性的测定方法,包括生物化学技术和分子生物学技术,现将它们的原理、优缺点、实用性及其发展动态作一阐述,同时指出结合这两种技术可为微生物群落分析提供一个更全面的、精确的方法。 关键词:污染土壤;微生物多样性;分子生物学;BI O LOG;P LFA ;PCR ;DNA 文章编号:100020933(2006)1023404209 中图分类号:Q143,Q938,S154 文献标识码:A Methods to measure the microbial community structure and functional diversity in polluted soils CHE N Cheng 2Li ,LI AO Min 3,ZE NG Lu 2Sheng (MOE K ey Laboratory ,Environmental Remediation and Ecosystem H ealth ,College o f Environmental and Resources Sciences ,Zhejiang Univer sity ,Hangzhou ,310029,China ).Acta Ecologica Sinica ,2006,26(10):3404～3412. Abstract :S oil m icroorganisms ,such as bacteria and fungi ,play im portant roles in prom oting soil quality and im proving plant health and nutrition ,thus in fluencing terrestrial ecosystems.Increasing anthropogenic activities ,such as spraw ling urbanization ,agricultural development ,pesticides utilization ,and pollutions from all sources ,can potentially affect soil m icrobial community com position and diversity ,leading to deterioration of soil quality and fertility.H owever ,it is yet to be determ ined how these changes in m icrobial diversity can in fluence surface and ground ecosystems.T o that end ,there is an acute need for reliable and accurate methods to study the community structure and tax onomy of soil m icroorganisms.W ithout the development of effective methods for studying the m icrobial diversity ,distribution ,and behavior in polluted soil ,a thorough understanding of m icrobial diversity ,as well as its im pact on soil health ,cannot be achieved. The determ ination of species diversity depends on several factors including the intensity of each species ,the total number of species present ,species evenness ,and the spatial distribution of species.M ethods to measure m icrobial community structure and functional diversity in polluted soils can be classified into tw o groups ,i.e.,biochem ical 2based techniques and m olecular biological 2based techniques.T ypically ,diversity studies include the relative com parisons of communities across a gradient of stress and disturbance.W ith current techniques ,it is difficult to study true diversity due to lack of know ledge on com position and the techniques to determ ine the accuracy of the extraction or detection methods.T raditionally ,the analysis of soil m icrobial
卧龙光线资料分析 一、增长率问题 资料分析最基本的，最离不开的就是增长率问题，这类问题有考察计算能力，有考察计算技巧，也会设置陷阱让你去踩，其实考察的都是基本功。也许你觉得这种题型并不难，但是千万不要忘了，简单题是给你节约时间去做复杂问题的，一分钟一题的资料分析，很多人时间不够用，就是因为没能从送分的题目中攒出时间。 增长率问题在真题中往往就通过下面四种方法来考察，一份真题中至少出现其中的两题，希望你们能踏踏实实地把这几个技巧牢记。 1、名义增速与实际增速 近年来，越来越多的经济学统计都在用实际增速来统计，实际增速又称之为“扣除价格因素的增速”，而名义增速则是用两年的绝对数值计算得出。比如在13和14年的国民经济与社会发展统计公报中，14年国民生产总值为636463亿元，增速为7.4%，而13年国民生产总值为568845亿元。其中7.4%就是实际增速，用636463除以568845计算出来的11.9%的增速就是名义增速。将这两者关联的是价格指数，公式表示为： 名义发展速度/实际发展速度=价格指数 写通俗了就是：（名义增速-1）/(实际增速-1)=价格增速-1 2、当月增速与累计增速 近年来的资料分析题考了一个全新的概念，即累计增速。如果已知某年1-5月的产值累计量为x，增速为a，1-4月的累计量为y，增速为b，我们可以得到： 今年5月产值为x-y 去年5月产值为x/(1+a) –y/(1+b) 5月产值的增速为（x-y）/( x/(1+a) –y/(1+b))-1 前三者都是需要计算的，而目前考的最多的知识点常常是比较，若5月产值的增速为c，则a一定介于b和c之间。 3、年均增长率（量）的问题 《中国统计年鉴》（2013）内所列的平均增长速度，除固定资产投资用“累计法”计算外，其余均用“水平法”计算。从某年到某年平均增长速度的年份，均不包括基期年在内。如建国四十三年以来的平均增长速度是以1949年为基期计算的，则写为1950-1992年平均增长速度，其余类推。 所以这类题目考的就是概念，比如问你2005-2009年的年均增长量，其实05年的增长量要用05-04年增长量来算，因此这个年均增长量应该是09-04年的增长量除以（9-4），切记带一个“增”字一定要用到上一年数据，带年份跨度的增长率计算同样也是这样。而这类题型通常以增长率不变,算下期数据的方式来考察考生。 题目中如果给出了2005年和2010年的数据，如保持年均增长率不变，十二五期末(2015年)的值就是2010年数据的平方除以2005年。 适用情形：这里的2010年正好是2005年和2015年的中间年份。 4、增长量计算技巧 很多资料分析第一题会给出当年数据及增长率，让你算增量。 如果我们把增长率写成1 a 的形式，增量=今年的值× 1 a+1 。
生物多样性 2012, 20 (5): 572–580 Doi: 10.3724/SP.J.1003.2012.10129 Biodiversity Science http: //https://www.doczj.com/doc/fd15218641.html, —————————————————— 收稿日期: 2012-06-13; 接受日期: 2012-08-10 基金项目: 国家自然科学基金重点项目(30930005) ? 通讯作者 Author for correspondence. E-mail: guold@https://www.doczj.com/doc/fd15218641.html, 中国微生物物种多样性研究进展 郭良栋* (中国科学院微生物研究所真菌学国家重点实验室, 北京 100101) 摘要: 微生物是分布最为广泛的生命形式, 几乎分布到地球上的所有生境, 具有丰富的物种多样性。我国地域辽阔, 跨越热带至寒温带, 气候条件多样, 地理环境与生态系统类型复杂, 是世界上生物多样性最丰富的国家之一。我国已开展了大量微生物多样性研究, 并证实我国多样的生境蕴藏着丰富的微生物物种多样性。目前我国已报道真核微生物(菌物)约14,700种, 其中包括真菌约14,060种、卵菌约300种、黏菌约340种, 而真菌中有药用菌473种、食用菌966个分类单元。特别是近年来通过免培养的分子生物学技术发现我国存在丰富的原核微生物多样性。本文概述了传统方法和现代分子生物学技术在我国原核微生物(古菌、细菌)和真核微生物(真菌、卵菌、黏菌)物种多样性研究的最新进展。 关键词: 真核微生物, 原核微生物, 物种多样性, 培养方法, 分子技术 Progress of microbial species diversity research in China Liangdong Guo * State Key Laboratory of Mycology, Institute of Microbiology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101 Abstract: Microbes with rich species and genetic diversity are widely distributed throughout various habitats in the world. China possesses a variety of climate zones, geographic environments, and complex ecosystems, which play a large role shaping the complex biodiversity of this country. Microbial diversity has been widely studied and well documented by Chinese scientists. For example, a total of ca. 14,700 eukaryotic microbe species have been recorded, including ca. 14,060 fungi, ca. 300 oomycetes, and ca. 340 slime molds. Within the Fungi, there have been 473 medicinal fungal species and 966 edible fungal taxa recorded. However, re-cent studies have documented much high species diversity of prokaryotic microbes using molecular tech-niques, which have greatly promoted the study level of microbial diversity in China. This review paper sum-marizes recent research progress of microbial (i.e., archaea, bacteria, fungi, oomycetes, and slime molds) di-versity in China based on traditional and molecular techniques. Key words: eukaryotic microbe, prokaryotic microbe, species diversity, cultivation method, molecular technique 微生物是分布最为广泛的生命形式, 几乎分布到地球上的所有生境, 可利用各种有机化合物、无机盐等作为能源, 在有氧或无氧条件下, 在寒冷的极地、高达100℃的热泉或高盐碱度等极端环境中生活。微生物具有丰富的物种和遗传多样性, 并以高度的变异性适应不同的生境。作为生态系统中的重要组分, 微生物在自然界的物质与能量循环、生态系统的演替以及生物多样性的维持中发挥重要的生态功能。微生物与人类的生活休戚相关, 在直 接或间接地为人类提供了极其丰富的物质资源的同时, 也为人类带来了巨大危害。 Woese 和Fox(1977)以核糖体RNA(rRNA)的小亚基(原核生物的16S 、真核生物的18S 基因)序列为依据, 提出了独立于真细菌(Eubacteria)和真核生物(Urkaryotes)之外的第三种生命形式——古菌(Archaea), 认为它和真核生物以及真细菌是从一个具有原始遗传机制的共同祖先分别进化而来。随后Woese 等(1990)提出了三域(Domain)分类系统, 将
姓名：崔靖璞学号：2010212802 专业：生物科学 微生物多样性研究进展 摘要：微生物资源丰富,开发潜力巨大,是生命科学发展的主要动力之一.本文介绍了几种常用的研究微生物多样性的分子生物学技术,主要包括:16SrDNA测序、DGGE/TGGE/TTGE、T-RFLP、SSCP、FISH、印记杂交、定量PCR、基因芯片等,并对微生物多样性研究技术的未来发展进行了展望，同时本文也介绍几种微生物多样性的研究实验方法。 关键词:微生物多样性聚合酶链式反应基因芯片平板纯培养 微生物是地球上生物多样性最为丰富的资源,微生物资源的开发,是21世纪生命科学发展的主要动力之一.由于微生物的微观性,微生物多样性与其他高等生物相比有许多独特之处,包括:生存环境多样;生长、繁殖速度多样;营养、代谢类型多样;生活方式多样.微生物多样性的揭示与研究技术的发展和创新是密不可分的,研究技术的进步是微生物多样性研究向前发展的重要推动力量.近年来,随着微电子、计算机、分子生物学、物理、化学等技术的发展,微生物多样性研究技术也在吸收其他学科先进技术的基础上不断向前发展.各种研究方法的发展使得这种状况有了很大改观.现代分子生物学技术在微生物多样性研究上的应用克服了微生物培养技术的限制,能对样品进行较客观的分析,较精确地揭示了微生物种类和遗传的多样性.目前用于研究微生物多样性的分子生物学技术主要包括:16SrDNA 测序、DGGE/TGGE/TTGE、T-RFLP、SSCP、FISH、印记杂交、定量PCR、基因芯片等。 1核酸探针杂交技术 核酸分子杂交技术是20世纪70年代发展起来的一种分子生物学技术.该技术快速、灵敏、具有高度特异性,近年来被广泛应用于微生物多样性的研究中.用于微生物多样性研究的探针主要有三类:双链DNA、单链DNA和RNA以及寡核苷酸探针,杂交方式主要有荧光原位杂交(Fluorescence in situ hybridization,FISH)、全细胞杂交(whole-cell hybridization)、数量印迹杂交(quantitative dot blot)及生物芯片(biochip).对于环境微生物样品解析而言,最有意义的核酸杂交技术是原位杂交技术,在原位杂交技术中,应用最广泛的是荧光原位杂交技术。
资料分析一些重要的统计学概念 1、“番”与“倍”N番= 2n 倍（一番是二，二番是四，三番就是八) 1980年国民生产总值为2500亿元，到2010年要达到国民生产总值翻三番的目标，即2500×2^3=20000亿元。 2、“百分数”与“百分点” 当两个百分数比较时，如果是用“和”或“差”表示的，称为百分点，我国国内生产总值中，第一产业占的比重由1992年的20.8％下降到1993年的18.2％，相当于：国内生产总值中，第一产业占的比重，1993年比1992年下降3.6个百分点，但不能说下降3.6％ 3、成数相当于十分之几 4、倍数某地最低生活保障为300元，人均收入为最低生活保障的4.6倍。则人均收入为300×4.6 =1380元。 5、百分数 完成数占总量的百分之几=完成数÷总量×100% 比去年增长百分之几=增长量÷去年量×100% 6、增长率 增长率=增长量÷基期量×100% 某校去年招生人数2000人，今年招生人数为2400人，则增长率为400÷2000×100%=25% 增长率相关速算方法总结 1、两年混合增长率： 00年销售额为100，01年增长了5%，02年增长了10%，则02年比00年增长了多少？ 如果第二年（月、季、期）与第三年（月、季、期）增长率分别为r1与r2，那么第三年（月、季、期）相对于第一年（月、季、期）的增长率为： r1＋r2＋r1×r2 2、增长率化除为乘： 如果第二年（月、季、期）的值为A1增长率为r，则第一年（月、季、期）的值A0：A0＝A/（1＋r）≈A1×（1-r） A=A0*(1+R) 假设A国经济增长率维持在2.45％的水平上，要想GDP明年达到200亿美元的水平，则今年至少需要达到约多少亿美元？（） A.184 B.191 C.195 D.197 200/1＋2.45%≈200×（1-2.45%）=200-4.9=195.1 所以：02年比00年增长= 5%+10%+5%*10%=0.155 8、基期和现期 和2006年相比较，2007年的某量发生某种变化 2006年的量在比较中用来做基准量，2006年是基期，2007年则为现期，即现在时期。需要明确的是基期和现期的量做对比后得到的“变化率”属于“现期”，“和2006年相比较，2007年的某量增长了50%”，这里的“增长了50%”是属于2007 年的，而不是属于2006年的。 9、年平均增长率（复合增长率） n年数据的年均增长率：【(本期/前n年)^（1/(n-1) ）-1】×100% 1、本期/前N年：本年年末/前N年年末，其中，前N年年末是指不包括本年的倒数第N年年末，比如，计算2005年底4年资产增长率，计算期间应该是2005、2004、2003、2002四年，但前4
微生物的生物多样性 微生物是地球上生物多样性最为丰富的资源。微生物的种类仅次于昆虫，是生命世界里的第二大类群。 重要的分解代谢类群，没有微生物的活动地球上的生命是不可能存在的。它们是地球上最早出现的生命形式，其生物多样性在维持生物圈和为人类提供广泛而大量的未开发资源方面起着主要的作用。 微生物的多样性包括所有微生物的生命形式、生态系统和生态过程以及有关微生物在遗传、分类和生态系统水平上的知识概念。 物种是生物多样性的表现形式，与其它生物类群相比，人类对微生物物种多样性的了解最为贫乏。以原核生物界为例，除少数可以引起人类、家畜和农作物疾病的物种外，对其它物种知之甚少。人们甚至不能对世界上究竟存在多少种原核生物作出大概的估计。真菌是与人类关系比较密切的生物类群，目前已定名的真菌约有8万种，但据估计地球上真菌的数量约为150万种，也就是说人们已经知道的真菌仅为估计数的5％。 微生物的多样性除物种多样性外，还包括生理类群多样性、生态类型多样性和遗传多样性。 微生物的生理代谢类型之多，是动植物所不及的。微生物有着许多独特的代谢方式，如自养细菌的化能合成作用、厌氧生活、不释放氧的光合作用、生物固氮作用、对复杂有机物的生物转化能力、分解氰、酚、多氯联苯等有毒物质的能力，抵抗热、冷、酸、碱、高渗、高压、高辐射剂量等极端环境的能力，以及病毒的以非细胞形态生存的能力等。 微生物与生物环境间的相互关系也表现出多样性，主要有互生（和平共处，平等互利或一方受益，如自生固氮菌与纤维分解细菌）、共生（相依为命，结成整体，如真菌与蓝细菌共生形成地衣）、寄生（敌对，如各种植物病原菌与宿主植物）、拮抗（相克、敌对，如抗生素产生菌与敏感微生物）和捕食（如原生动物吞食细菌和藻类）等关系。 微生物资源的开发，是21世纪生命科学生命力之所在。由于动植物物种消失是可以估计的，这就意味着微生物多样性的消失现象也在发生，如何利用和保护微生物多样性已成为亟待解决的问题。近年来，世界各国和国际组织已对此做了许多努力，并提出了一项微生物多样性行动计划，随着这项计划的逐步实施，人类将从微生物生物多样性的利用和保护中受益。这项计划包括： 1．建立推动微生物多样性研究的国际组织；