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World File Search System叶绿素
叶绿素合成调控研究进展
[1] Nam Sh，Lee J，A YJ。Euglena物种作为土壤生态毒性评估的生物指导者的潜力。Comp Biochem Physiol C Toxicol Pharmacol，2023，267：109586 [2] Proctor MS，Sutherland GA，Canniffe DP等。（杆菌）叶绿素生物合成的末端酶。r Soc Open Sci，2022，9：211903 [3] Solymosi K，Mysliwa-Kurdziel B.叶绿素及其在食品工业和医学中使用的衍生物。Mini Rev Med Chem，2017，17：1194-222 [4] Martins T，Barros AN，Rosa E等。 通过叶绿素和叶绿素丰富的农业食品增强健康益处：全面评论。 分子，2023，28：5344 [5] Sun D，Wu S，Li X等。 衍生自微藻的叶绿素的结构，功能和潜在药物作用。 Mar Drugs，2024，22：65 [6] Chen M，Schliep M，Willows Rd等。 红移的叶绿素。 Science，2010，329：1318-9 [7] Chen M.叶绿素修饰及其在氧光合物中的光谱扩展。 Annu Rev Biochem，2014，83：317-40 [8]NürnbergDJ，Morton J，Santabarbara S等。 光化学超出了含有叶绿素F的光系统的红色极限。 Science，2018，360：1210-3 [9] Tanaka R，Tanaka A.高等植物中的四吡咯生物合成。 Annu Rev Plant Biol，2007，58：321-46 [10] Bryant DA，Hunter CN，Warren MJ。 修饰的四吡咯的生物合成 - 生命的颜料。 J Biol Chem，2020，295：6888-925 [11] Robert D，Willows J，Clark Lagarias等。 第21章四吡咯生物合成和信号传导（叶绿素，血红素和bilins）[m] //荷兰SK。Mini Rev Med Chem，2017，17：1194-222 [4] Martins T，Barros AN，Rosa E等。通过叶绿素和叶绿素丰富的农业食品增强健康益处：全面评论。分子，2023，28：5344 [5] Sun D，Wu S，Li X等。衍生自微藻的叶绿素的结构，功能和潜在药物作用。Mar Drugs，2024，22：65 [6] Chen M，Schliep M，Willows Rd等。红移的叶绿素。Science，2010，329：1318-9 [7] Chen M.叶绿素修饰及其在氧光合物中的光谱扩展。Annu Rev Biochem，2014，83：317-40 [8]NürnbergDJ，Morton J，Santabarbara S等。 光化学超出了含有叶绿素F的光系统的红色极限。 Science，2018，360：1210-3 [9] Tanaka R，Tanaka A.高等植物中的四吡咯生物合成。 Annu Rev Plant Biol，2007，58：321-46 [10] Bryant DA，Hunter CN，Warren MJ。 修饰的四吡咯的生物合成 - 生命的颜料。 J Biol Chem，2020，295：6888-925 [11] Robert D，Willows J，Clark Lagarias等。 第21章四吡咯生物合成和信号传导（叶绿素，血红素和bilins）[m] //荷兰SK。Annu Rev Biochem，2014，83：317-40 [8]NürnbergDJ，Morton J，Santabarbara S等。光化学超出了含有叶绿素F的光系统的红色极限。Science，2018，360：1210-3 [9] Tanaka R，Tanaka A.高等植物中的四吡咯生物合成。Annu Rev Plant Biol，2007，58：321-46 [10] Bryant DA，Hunter CN，Warren MJ。修饰的四吡咯的生物合成 - 生命的颜料。J Biol Chem，2020，295：6888-925 [11] Robert D，Willows J，Clark Lagarias等。第21章四吡咯生物合成和信号传导（叶绿素，血红素和bilins）[m] //荷兰SK。Chlamydomonas Sourcebook（第三版）。剑桥：学术出版社，2023：691-731 [12] Tanaka R，Kobayashi K，Masuda T.拟南芥的Tetrapyrole代谢。拟南芥书，2011，9：145-85 [13] Brzezowski P，Richter AS，Grimm B.植物和藻类中四吡咯生物合成的调节和功能。Biochim Biophys Acta，2015年，1847年：968-85 [14] Wang P，JI S，GrimmB。植物四吡咯生物合成中代谢检查点的翻译后调节。J Exp Bot，2022，73：4624-36 [15] Zhao A，Fang Y，Chen X等。拟南芥谷氨酰基-TRNA还原酶及其刺激蛋白中的晶体结构。Proc Natl Acad Sci u S A，2014，111：6630-5 [16] Fang Y，Zhao S，Zhang F等。拟南芥谷氨酰基-TRNA还原酶（Glutr）形成带有流感和谷物结合蛋白的三元复合物。SCI REP，2016，6：19756 [17] Zhang S，Heyes DJ，Feng L等。 酶叶绿素生物合成中酶促光催化的结构基础。 自然，2019，574：722-5 [18] Dong CS，Zhang WL，Wang Q等。 的晶体结构SCI REP，2016，6：19756 [17] Zhang S，Heyes DJ，Feng L等。酶叶绿素生物合成中酶促光催化的结构基础。自然，2019，574：722-5 [18] Dong CS，Zhang WL，Wang Q等。
叶绿素作为分子半导体
叶绿素 (Chl) 的通用名称是一类环状四吡咯，是自然界中最丰富的色素，甚至从外太空也能看到。这种色素在光合作用中起着关键作用。光合作用是一种代谢过程，通过将二氧化碳固定为碳水化合物，将与太阳辐射相关的能量转化为化学能，为整个生物圈提供能量。[1] 叶绿素参与光合作用的三大反应，即 i) 吸收光辐射，充当光收集复合体中的天线，ii) 将激发能转移到所谓的反应中心蛋白，iii) 完成光合膜上的光诱导初级电荷分离。真核生物和细菌中都有光合生物，它们的光合器官差异很大（图 1）。[2]
长期系列的叶绿素-A浓度在...
摘要：通过监测叶绿素浓度（CHLA），可以跟踪湖泊的富营养化状态并描述浮游植物生物量的时间动力学。这种监测必须既广泛又密集，以说明短期和长期生物量变化。通过具有高时间分辨率的轨道传感器对CHLA的远程估计可以实现这一目标。在这项研究中，我们使用MODIS图像为巴西半干旱地区的三个战略湖泊生成21年的CHLA时间序列：Eng。Armando RibeiroGonçalves，Castanh -o和Or。我们使用该地区13个湖泊中收集的数据来测试新的和已发布的回归模型以进行CHLA估计。所选模型已验证并应用于三个最大湖泊的每日MODIS图像。由此产生的CHLA时间序列表明，浮游植物生物量的时间动力学与湖泊的液压状态有关，而CHLA在强烈的水更新时逐渐下降，并在持久的干燥期间保持高。2004年的强烈雨季降低了浮游植物生物量，其影响甚至延长到随后的几年。我们的结果鼓励在羊水研究中探索MODIS存档图像。
分析SST，叶绿素-A和营养浮动
一种被称为“乳白色海”的现象，这一事件首次出现在爪哇南部的海洋中，具有生物发光能力的海洋微生物。本研究旨在分析事件期间的环境状况。本研究使用了几个开放的门户数据，特别是2018年7月30日，2019年6月30日和2019年7月4日。结果显示了海面温度（SST）与叶绿素a的浓度之间的相关性。8月1日，叶绿素a的最大浓度在0.1-1.5mg/ m -3之间，随后由于SST的降低而下降和8月4日的下降。在爪哇南海发现了几种涡流和上升流。但是，海岸线部分仅在2019年7月31日至2019年8月2日可见，并于2019年8月3日褪色。印度洋东部的海洋电流系统代表了叶绿素A分布和营养成分的关键因素。养分浓度，尤其是硝酸盐，在乳白色海上事件中波动，范围为0.01-0.02mmol/m³，显示有限的变化。在这段时间内，海面温度（SST）和叶绿素a的浓度与乳白色海面积周围的纳米浮游生物的丰度相关，牛奶海域范围为0至1mg/m³。乳白色现象主要是由SST降低和叶绿素A和纳米团体的浓度增加驱动的，并具有涡流和上升的催化剂。
叶绿素及其在食品行业和医学中使用的衍生物
摘要：类囊体和叶绿体具有几个重要的代谢过程，但最重要的是与光合作用有关。该过程的不受干扰的功能需要不断地合成光合色素，包括封闭的四吡咯，例如叶绿素（CHL）。chls可能代表了通过光合作用的最丰富的天然色素分子，这不仅对于异养生生物的食物来源至关重要，而且还为有氧代谢而言有助于氧气产生。本综述首先简要讨论了物理化学特性，生物合成，发生，体内定位和不同CHL颜料的作用。然后，我们提供了有关其在食品行业和医学中潜在应用的详细概述。这些包括将CHL及其衍生物（不同的叶绿素）用作食用着色剂（在欧盟中为E140和E141）。也对工业提取的不同来源以及影响处理过程中色素稳定性的不同因素也进行了严格审查。还讨论了命名法，不同叶绿素混合物的产生和组成的问题。最后，提供了这些颜料的健康益处和潜在药用应用以及这些领域的研究方向的全面概述。
基于卫星的浑浊生产水体叶绿素 a 浓度估算
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社论：生物和非生物胁迫中的叶绿素荧光分析，第二卷
叶绿素荧光发射是由吸收的光能引起的，这些光能不会以热量的形式消散，也不会用于植物的光合作用反应。光合作用分为两个不同的部分，即光反应和二氧化碳 (CO 2 ) 固定。在光反应中，光能被用来生成氧化蛋白质复合物，该复合物能够在光系统 II (PSII) 中从水中提取电子，同时重新激发提取的电子以还原光系统 I (PSI) 中的 NADP +。这些“光收集”反应导致 ATP 和还原力（还原铁氧还蛋白和 NADPH）的形成，随后通过卡尔文 - 本森 - 巴沙姆循环进行 CO 2 固定。叶绿素 a 荧光分析可以确定直接用于光化学的吸收光能量，并估计生物或非生物胁迫下的光合作用效率 ( Moustakas 等人，2021 年；Moustakas，2022 年)。叶绿素 a 荧光信号可以根据光合作用活性进行解释，以获得有关光合作用机构状态的信息，尤其是光系统 II (PSII) 的状态信息 ( Murchie 和 Lawson，2013 年；Moustakas 等人，2021 年)。叶绿素荧光测量已广泛用于探测光合作用机制的功能和筛选不同作物以耐受各种压力和营养需求（Guidi 和 Calatayud，2014 年；Kalaji 等人，2016 年；Sperdouli 等人，2021 年；Moustakas 等人，2022a 年）。使用脉冲幅度调制 (PAM) 方法可以主要计算引导至 PSII 进行光化学反应的吸收光能量，这些能量通过非光化学猝灭 (NPQ) 机制以热量形式耗散或通过不太明确的非辐射荧光过程耗散，分别标记为 F PSII 、F NPQ 和 F NO ，它们的总和等于 1（Kramer 等人，2004 年）。在本研究中，我们总结了本期特刊中的文章，为读者更新了该主题，并讨论了叶绿素荧光的当前应用
基于高光谱图像和叶绿素含量的苹果镶嵌性疾病严重程度的定量评估
摘要：苹果镶嵌病毒（APMV）的感染会严重损害苹果叶的细胞结构，从而导致叶叶绿素含量（LCC）降低和果实产量降低。在这项研究中，我们提出了一种新的方法，该方法利用高光谱成像（HSI）技术来无损地监测APMV感染的苹果叶子，并预测LCC作为疾病严重程度的定量指标。LCC数据是从360个APMV感染的叶片中收集的，并使用竞争性自适应重新加权采样算法选择最佳波长。基于增强和堆叠策略构建了高精度LCC倒置模型，其验证集R 2 V为0.9644，表现优于传统的集合学习模型。该模型用于反转LCC分布图像，并计算每个叶子的LCC变异（CV）的平均和系数。我们的发现表明LCC的平均和简历与疾病的严重程度高度相关，并且与敏感波长的结合使疾病严重程度的准确鉴定（验证集合集合= 98.89％）。我们的方法考虑了植物化学成分的作用，并在叶片尺度上对疾病严重程度进行了全面评估。总体而言，我们的研究提出了一种有效的方法来监测和评估苹果叶的健康状况，提供了可以帮助疾病严重程度的量化指数，可以帮助预防和控制疾病。
根据DIN 38409-60（EN）（EN）探测叶绿素A浓度以监测地表水中的奖杯变化。
引言UV/VIS分光光度法是水质分析中广泛使用的技术。除了检测到标准水参数（例如磷，铵和硝酸盐）[1]之外，它对检测植物色素（例如叶绿素，植物蛋白酶和黄友基因）特别有用。[2]在此，Analytik Jena在UV/VIS分光光度法中的长期经验结合了合适的分光光度计性能和软件以及正确的附件托盘，从单样本到自动化解决方案。在这方面，Specord 50 Plus分光光度计结合了操作中的简单性和出色的光谱性能以及自动化功能。在DIN 38409-60中采用了通过叶绿素监测的分光光度测量量化的块奖杯度（浮游植物或蓝细菌的生长）：“叶绿素的光谱测定水中的浓度”作为德国标准方法的一部分