顺反式肉桂醛对肉源隆德假单胞菌生物被膜和致腐性的抑制作用

【目的】为比较反式和顺式肉桂醛对肉源假单胞菌生物被膜和致腐性的影响。【方法】通过平板计数测定两种肉桂醛对隆德假单胞菌的最小抑菌浓度(MIC),结晶紫法、珠涡流法、激光共聚焦显微镜观察、福林法等检测亚抑菌浓度肉桂醛处理下隆德假单胞菌生物被膜形成、运动性和胞外酶活性变化。荧光定量RT-PCR检测肉桂醛对隆德假单胞菌粘附lapA、鞭毛fliC、蛋白酶aprX和脂肪酶lip基因表达量的影响。【结果】反式和顺式肉桂醛对隆德假单胞菌的MIC分别为200μg/mL和225μg/mL,1/8 MIC、1/4MIC、1/2MIC亚抑菌浓度肉桂醛显著降低隆德假单胞菌生物被膜结晶紫和粘附性,其中1/2MIC反式和顺式肉桂醛处理下被膜分别减少60.27%和52.05%,菌体粘附降低56.35%和61.10%。亚抑菌浓度肉桂醛显著减少被膜厚度,反式肉桂醛还能显著杀灭被膜菌。且肉桂醛能显著抑制菌体的泳动性,反式肉桂醛对生物被膜和泳动性的抑制效果更强。肉桂醛还能抑制隆德假单胞菌蛋白酶和脂肪酶活性,其中1/2MIC反式和顺式肉桂醛处理下菌体蛋白酶分别减少61.90%和76.19%,脂肪酶降低40.17%和47.01%。且发现肉桂醛显著降低lapA、fliC、aprX和lip表达量,其中1/2MIC反式和顺式肉桂醛分别降低4个基因表达量至对照组的0.05–0.16和0.02–0.12倍。【结论】两种亚抑菌浓度肉桂醛异构体显著抑制隆德假单胞菌生物被膜和致腐性,其中反式肉桂醛对生物被膜抑制较强,而顺式肉桂醛更有效地降低致腐酶活性,其与肉桂醛下调相应基因表达密切相关。     

超高压对单增李斯特菌细胞膜的损伤和致死机理

【目的】研究超高压对病原微生物单增李斯特菌细胞膜损伤的影响。【方法】本文以单增李斯特菌为研究对象,探讨了不同压力处理(100-500 MPa)对单增李斯特菌的灭活作用,利用透射电镜观察高压处理对细菌细胞超微结构的影响,通过紫外分光光度法、原子吸收分光光度法和荧光分光光度法测定高压处理对细菌细胞膜通透性的影响,采用超微量Na+/K+-ATP酶试剂盒测定高压处理对细菌细胞膜Na+/K+-ATP酶活力的影响。【结果】25℃经300、350、400 MPa压力处理15 min后,单增李斯特菌总数由9.00分别降至5.20、3.27、1.35个对数单位,经450MPa及以上的压力处理后,单增李斯特菌的致死率达到100%。超高压处理对单增李斯特菌的细胞超微结构造成明显的损伤,细胞结构不完整,细胞壁局部被破坏,细胞膜通透性增大,细胞内物质聚合,出现透电子区。由于细胞膜的损伤使得细胞内无机盐离子、紫外吸收物质流出,细胞膜上的Na+/K+-ATPase失活。【结论】超高压处理造成单增李斯特菌细胞形态结构明显损伤,改变细胞膜的通透性,降低细胞膜上Na+/K+-ATP酶活力,最终使得细胞内无机盐离子和胞内大分子物质外流而死亡。     

沙门氏菌CRISPR位点的结构特征比较

成簇规律间隔的短回文重复序列(Clustered regularly interspaced short palindromic repeats,CRISPR),是存在于多数细菌和古菌中的遗传结构,能够有效防御外源DNA的入侵(质粒、噬菌体等),进而防御外源基因的水平转移。【目的】本研究以沙门氏菌属中常见的鸡伤寒沙门氏菌(Salmonella gallinarum)、鼠伤寒沙门氏菌(Salmonella typhimurium)、猪霍乱沙门氏菌(Salmonella choleraesuis)以及肠炎沙门氏菌(salmonella enteritidis)等30个菌株为研究对象。探索CRISPR位点在不同沙门氏菌种中的结构差异。【方法】通过生物信息学的方法比较间隔序列与插入序列的同源性以及CRISPR位点与质粒数量关系。【结果】30株沙门氏菌中均存在CRISPR结构,包括CRISPR位点61个以及可疑位点12个。重复序列和cas1基因均不能作为这4类细菌的分类依据。【结论】虽然我们发现CRISPR位点数量与间隔区数量和质粒数量之间均不存在统计学关系,但间隔序列整合子、耐药基因等移动遗传原件具有一定的同源性,说明沙门氏菌在进化过程中不断受外源基因的侵袭。     

靶向铜绿假单胞菌(Pseudomonas aeruginosa)粘肽合成酶PBP3的抗菌先导化合物的虚拟筛选及活性研究

【目的】开发出与铜绿假单胞菌粘肽合成酶PBP3有高亲和力,具有全新结构的先导化合物。【方法】以铜绿假单胞菌粘肽合成酶PBP3为靶点,通过分子对接软件DOCK6.5,对含有104万个小分子化合物的数据库进行了大规模虚拟筛选,选取结构相对简单的中选化合物进行合成,得到先导化合物,并验证其抑菌活性。【结果】通过grid score进行第一轮初筛,筛选出grid score分值小于–30 kcal/mol的6万个化合物,接着以amber score进行第二轮筛选,筛出amber score分值小于–20 kcal/mol的化合物约200个。最终,经过观察分析,从中挑选出4种打分高并且结构新颖的小分子化合物作为先导化合物。合成出的先导化合物及其衍生物对铜绿假单胞菌等常见微生物的最小抑菌浓度(MIC)在175–275μg/m L之间,对革兰氏阴性菌和阳性菌均有效,MIC值比作为阳性对照的磺胺嘧啶更低,说明先导化合物具有较好的抗菌活性。【结论】这些先导化合物可以进一步开发为新型抗菌药物,用于解决铜绿假单胞菌的耐药性问题。     

基于微信的“微生物遗传育种实验”混合式教学模式探究

随着互联网的飞速发展,传统课堂教学与互联网相结合的混合式教学模式越来越受到人们的关注。微信作为使用最广泛的即时通讯软件,其公众号功能非常适合作为移动学习的平台。本文介绍了将微信应用到“微生物遗传育种实验”的教学实践,探索线上和线下结合的混合式教学模式。以“绿色荧光蛋白(green fluorescent protein, GFP)的基因定点突变实验”为例,从教学设计、建立公众号及推送素材、课前预习、课堂学习、课后复习及反馈等5个方面详细介绍混合式教学过程。GFP基因定点突变实验在引物上引入一个GFP突变位点(Y66H),以质粒pGFPuv为模板,经PCR扩增后,以DpnⅠ消化原始质粒,并转化大肠杆菌筛选蓝色荧光蛋白突变株。采用微信与课堂教学结合的模式,既方便学生与老师交流互动,又有利于学生利用碎片化时间学习,使得“教与学”更加顺畅。实践证明,这种混合式教学模式深受学生喜爱,增强了学生学习兴趣与学习自主性,显著提高了教学效果。     

细菌生物被膜基质的研究进展

细菌生物被膜(biofilm)附着在生物或者非生物表面,由细菌及其分泌的糖、蛋白质和核酸等多种基质组成的细菌群落,是造成病原细菌持续性感染、毒力和耐药性的重要原因之一.细菌的生物被膜基质由复杂的胞外聚合物(extracellular polymeric substances,EPS)构成,影响生物被膜的结构和功能.本文...     

兰属Cymbidium植物ISSR遗传多样性分析

将简单重复序列区间扩增多态标记(inter-simple sequence repeats, ISSR)技术应用于16种兰属的遗传多样性分析, 15个引物共扩增出836条带, 其中有227条多态带, 多态百分比为27.2%。UPGMA聚类结果显示: 春兰与春剑的亲缘关系最近, 而兔耳兰与其他15种兰属植物的距离最远。ISSR聚类结果与传统分类结果基本相似, 表明该技术能在分子水平上对传统兰属分类进行必要补充。     

醋酸菌耐酸机理及其群体感应研究新进展

醋酸菌(acetic acid bacteria,AAB)是一类严格好氧的革兰氏阴性细菌,因其乙醇氧化生成醋酸能力强、高耐醋酸等特性而成为食醋发酵的主要工业菌种。醋酸菌的耐酸性对于高酸度食醋生产具有重要意义。随着醋酸菌的蛋白组学及基因组学研究的深入,其糖代谢、蛋白质代谢、脂代谢及应激响应等分子机制或过程也得到更多的阐释;葡糖醋杆菌中有关群体感应系统的研究报道则为从信号通路角度探索醋酸菌的耐酸机制提供了新的思路,进而对于高耐酸醋酸菌的选育以及醋酸发酵工艺的优化具重要的参考意义。本文在简介蛋白组、基因组研究的基础上,着重综述醋酸菌群体感应的研究进展。     

刺芹侧耳芳基醇氧化酶的分离纯化及其酶学性质

分离纯化刺芹侧耳Pleurotus eryngii芳基醇氧化酶,并探究其酶学性质。通过硫酸铵盐沉、DEAE-Sepharose Fast Flow弱阴离子交换层析、Sephacryl S-200 High Resolution凝胶过滤层析和Source 15Q强阴离子交换层析,得到纯化的单一酶。经肽指纹图谱鉴定,确定其为芳基醇氧化酶,酶活回收率25.5%,纯化倍数38.2。结合SDS-PAGE和IEF-PAGE分析,确定其分子量和等电点分别为70kDa和4.2。以藜芦醇为底物,该酶最适反应pH为6.0,最适反应温度为70℃,金属离子Zn²⁺、Fe²⁺和Cu²⁺对芳基醇氧化酶的活性抑制作用明显,K_m和V_max分别为0.921mmol/L和80U/mg。     

机器学习在微生物组宿主表型预测中的应用

随着大数据时代的到来,如何将生物组学海量数据转化为易理解及可视化的知识是当前生物信息学面临的重要挑战之一。为了处理复杂、高维的微生物组数据,目前机器学习算法已被应用于人体微生物组研究,以揭示疾病背后的复杂机制。本文首先简述了微生物组数据处理方法及常用的机器学习算法,如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)等,然后对机器学习的工作流程及其要点进行阐述,并探讨了机器学习算法在基于微生物组数据预测宿主表型方面的应用。最后以唾液微生物组数据预测口腔异味为例,实现了机器学习算法的模型构建与评估分析,并提供了可用于微生物组研究实践的R/Python代码(https://github.com/LiLabZSU/microbioML)。