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[背景] 水产病原细菌严重威胁水产动物健康且制约水产养殖业发展,细菌性鱼病的有效防治成为水产养殖领域亟待解决的问题。[目的] 筛选对水产病原细菌有抑制效果的菌株,并研究其抑菌特性及其在水产细菌病害防治中的实际效果。[方法] 通过16S rRNA基因测序、构建系统发育树和生理生化鉴定确定筛选菌株的进化地位,通过乙酸乙酯萃取获得抑菌物质粗提物,通过偶氮酪蛋白法检测菌株胞外蛋白酶活力,采用结晶紫染色法对菌株的生物膜形成能力进行测定,通过浸浴攻毒模型确定所筛菌株对维氏气单胞菌的防治作用。[结果] 从泡菜发酵物中筛选出一株乳酸菌DH,经16S rRNA基因测序、发育树分析和生理生化鉴定确定其为肠膜明串珠菌,该菌分泌的胞外抑菌物质对鼠伤寒沙门氏菌、大肠埃希氏菌、铜绿假单胞菌、杀鲑气单胞菌、希瓦氏菌和维氏气单胞菌表现出抑菌效果,其抑菌物质能被乙酸乙酯萃取并且具有热稳定性。菌株DH能够显著抑制待测菌株的蛋白酶产量和生物膜形成能力,并且对维氏气单胞菌浸浴攻毒有防治作用。[结论] 肠膜明串珠菌DH通过分泌抑菌物质抑制水产病原细菌的生长,能够为细菌性鱼病的防治提供一定的理论和应用潜力。 相似文献
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亚热带是我国氮和磷沉降的热点地区,森林生态系统碳(C)、氮(N)、磷(P)循环对N和P沉降的响应受到广泛关注。根系作为森林土壤碳和养分持续供给的重要来源,其输入变化在N和P沉降下通过影响土壤酶活性进而调控土壤碳和养分循环过程。以毛竹林为研究对象,选择硝酸铵和磷酸二氢钠分别进行N和P添加,共设置4个处理:对照、N添加、P添加和N+P添加,并结合壕沟处理,探究毛竹林土壤C、N、P循环相关酶活性对氮磷添加和根系去除的响应,并分析它们与土壤和细根化学性质之间的关系。结果表明:土壤C、N循环相关酶活性整体上对根系去除的响应比氮磷添加更敏感,这主要是因为根系去除显著降低土壤全氮和铵态氮含量,但短期氮磷添加并未显著改变调控土壤酶活性分异的土壤有机碳、全氮和铵态氮含量。与C、N循环相关酶活性不同,土壤P循环相关酶对根系去除和磷添加处理均呈现负响应,这可能是因为阻断根系P吸收和补充土壤P元素降低了微生物的P开采作用。但研究区土壤微生物仍受到P限制作用,这是因为在P缺乏毛竹林生态系统,根系比微生物具有更强的P吸收利用能力。研究结果强调了不同功能土壤酶活性对土壤养分添加和根系输入变化响应的敏感性差异,为预测低P毛竹林生态系统土壤C和养分循环提供依据。 相似文献
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[背景] 钙/钙调素依赖型蛋白激酶(Calcium/Calmodulin-Dependent Protein Kinase,CaMK)是真核生物细胞钙信号途径中钙调素下游的一类重要靶蛋白,对病原物生长、胁迫响应及致病性等具有重要的调控作用。[目的] 对梨果黑斑病菌互隔交链孢(Alternaria alternata)AaCaMK基因进行克隆、生物信息学分析,并对其在侵染结构分化过程中的基因表达情况进行分析,为进一步研究梨果黑斑病菌钙离子信号途径中AaCaMK对A.alternata侵染结构分化调控的分子机制提供一定的理论依据。[方法] 采用同源克隆法从A. alternata JT-03中克隆得到3个AaCaMK基因;通过TMHMM、ProtScale、SOPMA等软件对AaCaMK基因进行生物信息学分析;利用实时荧光定量PCR (RT-qPCR)技术分析AaCaMK在梨果黑斑病菌侵染结构分化过程中的表达情况。[结果] 克隆得到片段分别为1 212、1 200、2 349 bp的AaCaMK1、AaCaMK2和AaCaMK3基因;生物信息学分析表明,AaCaMK1、AaCaMK2和AaCaMK3均含有典型的蛋白激酶超家族催化结构域(PKC_Like Superfamily),并且AaCaMK1和AaCaMK2共同含有CaMK类丝/苏氨酸蛋白激酶催化结构域(STKc_CaMK),AaCaMK3含有LKB1/CaMKK类丝/苏氨酸蛋白激酶催化结构域(STKc_LKB1_CaMKK);同源性分析表明,AaCaMK1、AaCaMK2和AaCaMK3分别与玉米大斑病菌CAK1、CAK2和CAK3的相似性高达94.32%、97.49%和86.57%;RT-qPCR分析表明,AaCaMK1、AaCaMK2和AaCaMK3在疏水及果蜡诱导A. alternata侵染结构分化过程中均显著上调表达(P<0.05),而且果蜡诱导作用更显著。其中AaCaMK1和AaCaMK2在附着胞形成时期(6 h)表达量为对照的1.51倍和3.05倍,而AaCaMK3在侵染菌丝形成阶段(8 h)表达量最高,为对照的2.86倍,并且在果蜡诱导下,这3个基因在芽管伸长阶段(4 h)的上调表达量显著高于疏水界面。[结论] 钙信号中AaCaMK基因在疏水及果蜡诱导A.alternata侵染结构分化过程中发挥重要的调控作用。 相似文献
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Ashwani Kumar Galina Aglyamova Yun
Young Yim Aaron O Bailey Haley
M Lynch Reid
T Powell Nghi
D Nguyen Zachary Rosenthal Wen-Ning Zhao Yi Li Jianping Chen Shanghua Fan Hubert Lee William
K Russell Clifford Stephan Alfred
J Robison Stephen
J Haggarty Eric
J Nestler Jia Zhou Mischa Machius Gabby Rudenko 《Nucleic acids research》2022,50(16):9548
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Jing Chen Jialin Meng Yi Liu Zichen Bian Qingsong Niu Junyi Chen Jun Zhou Li Zhang Meng Zhang Chaozhao Liang 《Journal of cellular and molecular medicine》2022,26(21):5379
To identify prostate cancer (PCa) patients with a high risk of recurrence is critical before delivering adjuvant treatment. We developed a classifier based on the Enzalutamide treatment resistance‐related genes to assist the currently available staging system in predicting the recurrence‐free survival (RFS) prognosis of PCa patients. We overlapped the DEGs from two datasets to obtain a more convincing Enzalutamide‐resistance‐related‐gene (ERRG) cluster. The five‐ERRG‐based classifier obtained good predictive values in both the training and validation cohorts. The classifier precisely predicted RFS of patients in four cohorts, independent of patient age, pathological tumour stage, Gleason score and PSA levels. The classifier and the clinicopathological factors were combined to construct a nomogram, which had an increased predictive accuracy than that of each variable alone. Besides, we also compared the differences between high‐ and low‐risk subgroups and found their differences were enriched in cancer progression‐related pathways. The five‐ERRG‐based classifier is a practical and reliable predictor, which adds value to the existing staging system for predicting the RFS prognosis of PCa after radical prostatectomy, enabling physicians to make more informed treatment decisions concerning adjuvant therapy. 相似文献