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近岸污染指示半知菌灰黄青霉(Penicillium griseo fulvum)的分子检测
引用本文:白树猛,田黎,史振平,刘宁,张久明.近岸污染指示半知菌灰黄青霉(Penicillium griseo fulvum)的分子检测[J].微生物学报,2010,50(1):76-80.
作者姓名:白树猛  田黎  史振平  刘宁  张久明
作者单位:1. 国家海洋局第一海洋研究所,青岛266061;青岛科技大学化工学院,青岛266042
2. 青岛科技大学化工学院,青岛,266042
3. 国家海洋局第一海洋研究所,青岛,266061
基金项目:国家自然科学基金(40776098)、国家高技术研究发展计划(2007AA09Z435,2007AA091507,2008AA09Z407)
摘    要:【目的】通过分子方法检测近海污染环境优势种灰黄青霉,并为由此而推断污染程度做准备。【方法】根据GenBank中青霉属不同种和相近属种的ITS序列差异和灰黄青霉特有的IAO序列,设计了污染区优势种灰黄青霉的特异性引物AS1/RS4和IAO1/IAO2,建立相应的特异探针检测体系。通过PCR和套式PCR技术,分析比较两对特异序列检测灰黄青霉的差异。【结果】建立的分子检测体系可以排除其它近似或相关菌株干扰,从环境中扩增到目的基因片段。利用引物AS1/RS4作为核酸探针,通过套式PCR菌株DNA的检测灵敏度可达到10fg/μL,当仅有10个数量级分生孢子时即可检测出,从沉积物中检测灵敏度为102个数量级孢子/0.25g。特异酶基因IAO1/IAO2检测灵敏度较前者稍低。【结论】利用特异序列作为探针检测污染环境优势种灰黄青霉的方法可行,在一定范围内,灰黄青霉的出现频率及数量对污染程度有较好的指示作用。

关 键 词:关键词:近海污染  灰黄青霉  分子检测
收稿时间:2009/6/22 0:00:00
修稿时间:2009/8/15 0:00:00

Molecular detection of Penicillium griseofulvum as the coastal pollution indicator
Shumeng Bai,Li Tian?,Zhengping Shi,Ning Liu and Jiuming Zhang.Molecular detection of Penicillium griseofulvum as the coastal pollution indicator[J].Acta Microbiologica Sinica,2010,50(1):76-80.
Authors:Shumeng Bai  Li Tian?  Zhengping Shi  Ning Liu and Jiuming Zhang
Institution:First Institute of Oceanography, Qingdao 266061, China;First Institute of Oceanography, Qingdao 266061, China;Qingdao University of Science & Technology, Qingdao 266042, China;First Institute of Oceanography, Qingdao 266061, China;Qingdao University of Science & Technology, Qingdao 266042, China
Abstract:Objective] PCR method was used to detect Penicillium griseofulvum,a dominant species in marine contaminated sediments and thereby to deduce the contamination degree. Methods] According to differences in internal transcribed space (ITS) sequences of Penicillium genus and specific IAO sequence,we designed species-specific primers AS1/RS4 and IAO1/IAO2 of Penicillium griseofulvum and established the corresponding PCR systems. By using PCR and nested-PCR,the detection sensitivity was compared. Results] The p...
Keywords:Keywords: coastal pollution  Penicillium griseofulvum  molecular detection
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