土曲霉菌丝形态及组蛋白修饰对洛伐他汀合成的影响

来源 :深圳大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:chijb
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
土曲霉是降胆固醇药物洛伐他汀的主要产生菌,它合成洛伐他汀的效率受菌种性能、发酵条件以及发酵过程中菌体的生理生化特征等诸多因素的影响。对土曲霉发酵过程中的菌丝形态与洛伐他汀合成效率的关系、以及组蛋白修饰酶表达效率与洛伐他汀合成效率的关系进行研究,将有助于提高土曲霉合成洛伐他汀的效率,在洛伐他汀的发酵生产中具有重要的应用前景。为研究土曲霉菌丝形态对洛伐他汀合成的影响,本工作使用无菌水稀释种子液降低接种量,以改变接种量影响菌丝形态。接入108个孢子到30ml种子培养基中培养48h,以10%接种量为对照组,用无菌水稀释种子发酵液至接种量分别为1%、0.1%、0.01%。实验结果表明,接种量为10%时,发酵液中菌丝形态呈分散型;减少接种量后,菌丝形成菌丝球,并且接种量越少,菌丝球的直径也越大;接种量为1%、0.1%、0.01%时,菌丝球直径分别为368.8±87.7、541.3±100.7、809.0±260.1(μm)。为进一确定最适合洛伐他汀生产的菌丝球直径,本工作设置10组更细的梯度接种量,对种子液进行梯度稀释至21-210倍,以获取不同直径的菌丝球。实验结果表明,用无菌水将种子液稀释28时,此时接种量为0.078%,洛伐他汀的产量最高,为970.5μg/ml,是接种量为10%的5.37倍(184.1μg/ml),菌丝球平均直径为582.4μm;其次,接种量为0.156%和0.039%,两者的洛伐他汀的浓度为分别893.7μg/ml、897.0μg/ml,菌丝球平均直径分别为406.4μm和607.4μm。因此,土曲霉产洛伐他汀的最佳菌丝球大小为400-600μm。采用冷冻切片技术将不同直径的菌丝球切成12μm薄片,发现直径为600μm的菌丝球内部菌丝疏密比较均一,菌丝较为致密;直径大于1500μm的菌丝球中心内部出现空洞圈,直径为300μm的菌丝球内部菌丝更松散。本工作通过“群体感应”理论对土曲霉形成菌丝球促进洛伐他汀合成的现象进行了合理的解释。菌丝球导致局部菌丝密度显著增加,产生群体感应效应,使信号分子Butyrolactone I合成增加,而后者又可以促进洛伐他汀等次级代谢产物的合成。检测了接种量为0.1%和10%发酵液中信号分子Butyrolactone I浓度,结果表明,接种量为0.1%的发酵液中Butyrolactone I浓度是接种量为10%的大约18倍,从而使本工作提出的解释得到验证。此外,为研究组蛋白修饰对洛伐他汀合成的影响,本工作成功地克隆出土曲霉中编码组蛋白甲基化酶。以编码甘油醛-3-磷酸脱氢酶基因上有的1000bp和下游500bp的DNA片段分别作为起启动子和终止子构建过表达和RNA干扰这些基因的表达盒。采用PEG介导的原生质体转化方法用组蛋白甲基化酶Rmt A表达质粒对土曲霉原生质体进行转化,筛选出8个转化子并鉴定了3个阳性转化子。对这些阳性转化子进行发酵培养,检测发酵中洛伐他汀的产量,结果显示,工程菌株OE-Rmt A-3的洛伐他汀产量比原始菌株高出了超过50%,这表明组蛋白甲基化酶Rmt A正调控洛伐他汀的生物合成。本工作发现,通过以无菌水对种子液进行稀释的方式降低接种量可以使土曲霉由丝状菌丝转变为球状菌丝,球状菌丝的致密结构可产生群体感应效应,并显著提高洛伐他汀的产量;通过高效组成型表达盒提高组蛋白甲基化酶的表达效率可以有效地提高洛伐他汀的合成效率。这些研究结果为提高洛伐他汀的生产效率提供了一定的理论基础。
其他文献
近些年来,随着计算机技术和医学成像技术的发展,医学图像处理已经成为临床实验和诊断的重要辅助手段。在医学图像处理领域中,深度学习方法占据着重要的地位。其中,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是最为常用的一种深度学习技术。CNN可以自动从医学图像中提取疾病特征,达到疾病分类、病灶区域分割等目的。而医学图像普遍存在数据样本少,数据维度高等问题,给疾病的自动化
目前,深圳地区老年人口主要呈现密度高、候鸟型、空巢化、高龄化、半失能老人逐渐增加的特征,传统的居家与机构养老已经不堪重负,进而把压力转向社区养老。而日间照料中心作为其的重要组成部分,能否有效服务社区的养老需求,是能否真正实现社区养老的关键问题之一。当下,政策所推动的日照中心多有未能尽人所愿之处。笔者通过对深圳市社区老年日间照料中心大量的调研、访谈与分析,认为其在医养康养方面存在较大的欠缺。同时,加
深圳城中村经历了为期十年(2009-2019)的“大拆大建”,进入了“拆留并举”新时代,本文在此主要背景下开展研究。深圳城中村体量庞大,按照过去十年大拆大建的拆除城中村的速度,拆光深圳所有城中村需要大约100年,这一实际情况奠定了本文主张适度拆除城中村的大基调,进而提出三个主要的研究问题:拆多留少还是拆少留多?如何更好地拆?如何更好地留?此外,本文将城中村城市空间划分为四种:村属私宅、村属厂房、村
帕金森病是世界上最常见的神经退行性疾病之一,该病患者通常会出现多种非运动症状(抑郁、嗜睡、嗅觉和认知障碍)和运动症状。这些症状是由中脑黑质多巴胺能神经元变性死亡引起的,尽管这种病理改变不可逆,且帕金森病到目前为止尚无法根治,但针对帕金森病的纵向分析如早期诊断和临床评分预测(抑郁、嗜睡、嗅觉和认知障碍)可以使患者尽早地确认病情并得到及时的治疗,这对改善患者生活质量和延缓疾病的恶化十分重要。目前帕金森
本选题的研究背景立足于深圳这一超大城市,其独特的城市背景、滨海的自然地理条件、区别于内陆的文化传统,使得这一区域的传统村落形成其典型的特色。由于这些传统村落往往位于城市和乡村的中间过渡区域,随着深圳城市的快速发展和向外辐射扩张,这些传统村落不得不接受快速城市化的冲击和影响,经历着原有生活、生产方式与现代文明的激烈碰撞,与城市的关系并非主动融入而是被动裹挟,故其保护和更新面临着特殊的考验。此外,从政
帕金森病作为中老年人中第二大神经退行性疾病,其病症通常可以分为运动症状和非运动症状,这些症状的出现主要是由大脑中的黑质多巴胺能神经元的死亡造成。随着人口老龄化的加剧,帕金森病患者的数量随年逐增,鉴于目前的帕金森病主要诊断是以临床症状作为主要依据,其确诊和治疗的过程是复杂的,并且在现阶段造成病理改变的原因仍未明确,在临床上需要耗费大量人力物力对疾病进行确诊,这一现状无疑对社会或者个人都造成了一定的负
脑卒中是危害中老年人群生命健康的主要疾病之一,并且现在缺乏对脑卒中疾病有效的治疗手段。临床认为较好的手段是在脑卒中患者病发前,通过前期预防,对行为进行干预,从而减少脑卒中疾病的发作。近年来,深度学习已经得到广泛的应用,其中包括图片、语言、语音等领域,同样在现有的脑卒中预测的研究中,基于深度学习的机器学习方法的性能效果突出。然而,深度学习建立一个良好的模型前提是需要获取大量已标记好的数据。但是,实际
在如今的医疗体系中,医学图像分割技术具备很高的临床应用价值。无论是外科切除手术还是对病灶的定量分析,都需要精确地掌握器官和肿瘤的大小、三维结构和具体位置等重要信息,医学图像分割是提供这些信息的重要手段。近年来,泌尿系统肿瘤的发病率呈逐年上升态势,而膀胱癌和肾癌又是两种高发的泌尿系统肿瘤,因此,研究对膀胱肿瘤图像和肾肿瘤图像的自动分割算法是疾病治疗的实际需求。由于医学图像普遍存在复杂的噪声和伪影,不
并行磁共振成像p MRI(parallel Magnetic Resonance Image)是一种常用的临床检查技术,不同于计算机断层扫描CT(Computed Tomography)、X射线等成像技术,没有电离辐射,对人体没有伤害。p MRI系统利用多个线圈同时接收MRI信号,得到关于目标切片的多线圈k空间数据,将每个线圈的k空间数据经过傅里叶逆变换得到二维空间域图像信息,通过多幅线圈图像合并
近年来,随着物联网技术的迅猛发展,无线终端设备的电池寿命短以及计算能力低等问题日益凸显。最近无线能量传输技术和移动边缘计算技术的发展为这些问题提供了很好的解决方案,基于这些技术的无源边缘计算系统不仅可以实现为无线设备进行远距离持续供能,还能通过边缘服务器分担终端设备的计算任务,提高系统的计算能力。然而,无源边缘计算系统也面临诸多技术挑战,如射频信号路径损耗的“双近邻效应”带来的用户采集能量低、通信