基因芯片技术在微生物学研究中的应用

近年来,基因芯片技术的诞生使得在一个实验中就可以同时对成千上万个基因进行转录水平的表达和DNA同源性分析成为可能。该项技术已被应用于揭示许多微生物体的转录表达和基因组的差异,随着越来越多的微生物基因组全序列测定的完成,基因芯片正逐渐成为许多微生物学研究领域中的一项常规技术。归纳了该技术在微生物生理,致病性,流行病学,生态,进化,代谢工程及发酵优化等研究中的应用。     

基因芯片技术在环境微生物群落研究中的应用

基因芯片技术作为一种快速、敏感、高通量的检测技术,近几年来在环境微生物群落研究中的应用越来越广泛并且得到充分的发展.它不仅可以研究环境微生物群落的微生物分布、种类、功能、动力学变化,还能分析环境污染等环境因素改变对其微生物生态的影响.本文按照基因芯片探针的设计方法,将环境样品群落研究基因芯片分为系统寡核苷酸芯片、功能基因芯片、群落基因组芯片、宏基因组芯片,并简要综述了该技术在活性污泥、土壤、水等环境样品微生物群落研究上的应用,最后,本文展望了该技术的研究方向和在寻找不同环境微生物群落之间差异微生物、差异基因或差异表达基因研究中的应用前景.     

基因芯片在食品检测中的应用

基因芯片技术是近十几年来生命科学领域的一大发展,其应用越来越广泛。就该技术在转基因食品、食品中的微生物、食品原料、食品中营养成分检测中的应用做一全面的回顾,因其快速、准确、高通量的特点,今后必将成为食品检测的主要方法,促进食品检测的发展,提高食品的安全性,保证人类的健康。     

基因芯片及其在环境微生物研究中的应用

基因芯片因其具有高密度、高灵敏度、快速 (实时 )检测、经济、自动化和低背景水平等特点 ,而广泛应用于不同的研究领域。目前 ,应用于环境微生物研究的基因芯片主要有功能基因芯片 (FGAs)、系统发育的寡核苷酸芯片 (POAs)和群落基因组芯片 (CGAs)。综述了基因芯片在环境微生物研究中的应用 ,包括自然环境中微生物的基因表达分析、比较基因组分析和混合微生物群落的分析等。讨论了基因芯片面临的挑战和前景展望     

基因芯片技术在食品检测中的应用

基因芯片技术是鉴别微生物和转基因成分最有效的手段之一,为全面、快速、准确地进行食品安全检测提供了一个崭新的平台。本文阐明了近年来基因芯片技术在食品微生物、食品转基因成分等检测研究中的基本原理、方法和应用,并综述了基因芯片技术在食品检测中存在的问题、解决方法与发展方向。     

基因芯片在地下水污染研究中的应用

为了较系统地了解基因芯片在地下水污染研究中的应用进展,调研了基因芯片技术及其在地下水污染研究中应用的有关文献,简述了基因芯片原理、分类及实施流程,总结了系统发育寡核苷酸芯片和功能基因芯片在地下水污染研究中的最新应用进展,探讨了基因芯片检测性能、数据分析和应用等方面存在的问题和措施,在基因芯片性能改进和应用方面提出了进一步研究的方向。     

微生物处理地下水石油污染的应用研究

探讨中国淄博地区地下水源石油污染的微生物治理技术 .从污染地分离筛选出1 0株除油菌 ,经测定单菌株的降油率在 2 0～ 50 % ,混合菌群MZ940 2的降油率可达71 .4% .在含油地下水模拟反应器中 ,当投菌浓度保持在 1 0 6 个·ml- 1 时 ,混合菌群MZ940 2的降油率可达 53.1 % .在地下水石油污染的现场治理时 ,MZ940 2的投菌量为1 0L·d- 1 ( 1 0 9个·ml- 1 ) ,1 1d后在地下水流段面形成较稳定的微生物带 ,降油率保持在35%左右 .经初步鉴定 ,所投加的MZ940 2菌群未发生变异 .     

基因芯片在衣原体研究中的应用

基因芯片又称为DNA微阵列,是指将大量核酸片段以预先设计的方式固定在载体上组成密集分子阵列,与荧光素或其他方式标记的样品进行杂交,通过检测杂交信号的强弱来判断样品中有无靶分子以及对靶分子进行定量,是一种研究生物大分子功能的新技术。在衣原体研究方面,基因芯片主要应用于衣原体的检测与分型、感染机制的研究、特定基因作用分析、毒力及耐药基因的筛选等。     

基因芯片技术在植物研究中的应用

简述了基因芯片的原理、特点、分类及制作方法,同时详细综述了基因芯片技术在植物研究中的应用。     

基因芯片在医学中的应用

本文简述了基因芯片的原理,以及在基因发现、诊断、新药开发、基因组做图、突变和多态性检测方面的应用。     

生物信息学在基因芯片中的应用

生物信息学和基因芯片是生命科学研究领域中的两种新方法和新技术,生物信息学与基因芯片密切相关,生物信息学促进了基因芯片的研究与应用,而基因芯片则丰富了生物信息学的研究内容。本论文探讨生物信息学在基因芯片中的应用,将生物信息学方法运用到高密度基因芯片设计和芯片实验数据管理及分析。从信息学的角度提出基因芯片设计准则,提出寡核苷酸探针的优化设计方法,将该方法运用于再测序型芯片和基因表达型芯片的设计,在此基础上研制出高密度基因芯片设计软件系统和实验结果分析系统。     

基因芯片在细菌学研究中的应用

目前基因芯片技术广泛应用于生物学研究的各个领域,在细菌学研究中基因芯片技术突破了以往单个或数个基因研究的局限,在细菌功能基因组学、药物作用靶点、细菌-宿主细胞间相互作用以及细菌进化等方向发挥着重要作用,初步揭示了细菌生物功能多样性受到多个基因的调控,但相关的研究尚有待深入.     

基因芯片技术在甘蔗研究中的应用进展

基因芯片技术是新生代的生物技术,具有大规模平行处理生命信息的能力.基因芯片具有高通量、并行性、微型化与自动化的特点,因此成为探究功能基因组学最有效的方法之一,已引起全世界广泛的关注和重视,在许多领域得到了广泛的应用.甘蔗是世界上急需研发的重要能源作物,基因芯片对甘蔗研究有重要的意义.本文简介了基因芯片技术的原理和制备过程,并着重阐述了在甘蔗抗旱、抗病、基因表达和miR-NA鉴定方面的应用进展.     

基因芯片及其在性传播疾病病原体研究中的应用

基因芯片是近年发展起来的一种高通量的核酸分析技术,已成为“后基因组时代”的重要分析工具之一。本简述了基因芯片的概念、分类及特点,并对基因芯片技术在性传播疾病病原体淋球菌、沙眼衣原体、解脲脲原体和人乳头瘤病毒研究中的应用作了综述。     

基因芯片技术在病毒学研究中的应用现状

随着科学技术的迅猛发展,生命科学研究正由结构基因组时代逐渐转向功能基因组时代.到目前为止,已有600多株病毒、100多种细菌和真菌的全基因组被破译,人类和多种动植物基因组计划也相继完成.现有的大量的基因组信息为研究不同基因在生命过程中所扮演的角色提供了可能.但是由于传统的技术已不能适应处理如此巨大信息的需要,建立新型研究分析方法显得尤为迫切.被美国科学促进会列为1998年度自然科学领域十大进展之一的基因芯片技术正是在这种需求下得到了飞速发展.     

浑河河水及其沿岸地下水污染特征

选择沈阳地区重要河流浑河及其沿岸地下水进行定量分析,研究并探讨了包括无机物和有机物在内的水质综合污染特征。结果表明,浑河河水中氨氮、硝氮、亚硝氮和酚超过了地表水环境质量标准,最大超标倍数分别为15.8、1.5、82.4和1.8倍,检测出的11种卤代烃、氯苯和六六六等有机物均未超标。浑河沿岸地下水中氨氮、硝氮、亚硝氮、化学需氧量、酚和铅超过地下水质量标准,超标率分别为31.6%、10.5%、26.3%、36.8%、47.4%和26.8%,检测出的4种卤代烃和六六六等有机物均未超标。河水及其沿岸地下水中的污染物,尤其是有机污染物种类和浓度高值基本出现在城西的谟家—大祝断面之间。浑河水质主要受城市工业废水、居民生活污水排放的影响,沿岸地下水的污染来源包括工业生产或农村居民生活造成的地表污染物垂直入渗式的点源污染、浑河水侧向渗透补给式的线源污染以及农药化肥使用产生的面源污染,而有机污染物主要通过点源污染地下水。浑河各区段的使用功能、包气带岩性及沿岸水源地开采井布局等因素都为受污染的河水对沿岸几百米范围内的浅层地下水的补给提供了条件,造成浅层地下水的污染,对当地生态系统及人类健康构成潜在威胁。     

基因芯片数据分析及在植物基因组研究中的应用

基因芯片作为一种新兴的技术手段已经在植物学、动物学、医学和农学等多个研究领域中发挥了重要作用。本文就基因芯片数据分析的各个环节,包括芯片数据的预处理、归一化、差异基因的判断、聚类分析以及基因芯片在植物功能基因组研究中的应用进行了综述。     

基因芯片技术在食品致病菌检测中的应用

基因芯片技术作为一种新的技术平台,已广泛地应用于食品研究领域。随着该技术的不断完善,其将在食品研究和食品安全中发挥越来越重要的作用。就基因芯片技术检测食品中常见致病菌的基本原理、检测过程、存在的问题、研究进展作一介绍。     

生物信息学方法在基因芯片数据功能分析中的应用

基因芯片技术是当前功能基因组研究的重要工具.基因功能分析是将基因表达数据与基因功能或生物学通路相联系,寻找有意义的变化基因.本文介绍了GO分类法、信号通路和生物调控网络等常用的基因功能分析方法和工具.     

基因芯片技术在植物基因克隆中的应用研究进展

基因芯片是以预先设计的方式将大量的生物讯息密码(寡核苷酸、cDNA、基因组DNA等)固定在玻片、硅片等固相载体上组成的密集分子阵列.基因芯片技术本质是生物信号的平行分析,它利用核酸分子杂交原理,通过荧光标记技术检测杂交亲和与否,再经过计算机分析处理可迅速获得所需信息.由于其具有高通量、微型化、连续化、自动化、快速和准确等特点,已引起国际国内广泛的关注和重视,在许多领域得到了广泛的应用.本文简述了基因芯片的概念,技术特点及主要分类,着重对其在基因表达水平检测,基因突变和多态性的分析,基因组DNA分析,后基因组学研究以及转基因农作物检测等方面进行阐述,并说明其存在的问题及展望.