基于趋化微流控芯片的除草剂降解菌的高通量筛选与降解特性的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31500081
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0106.微生物与环境互作
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

The persistance of imidazolinone herbicides in soil contributes to pollution of groundwater and affects the growth of sensitive succeeding crops. Imidazolinone herbicides are mainly degraded by microbes, but the imidazolinone herbicides-degrading microbes are rarely isolated nowadays, and most isolated microbes can only utilize one specific imidazolinone herbicides from the list. Previous researches showed that microbial chemotaxis promotes the biodegradation of pollutants. We hyphothesize that environmental microbes that show chemotactic response to imidazolinone herbicides may be the candidate degraders for these herbicides. To test this idea, we will first introduce a microfluidic platform composed of a laminar flow part for chemotaxis sorting, and a droplet array generator for single cell degradation screening. This integrated platform will be used for high-throughput sorting of degraders in microbial consortia isolated from imidazolinone poluted sites. We expect discovery of several novel microbial isolates with broad spectrum and high-efficient degradation capability for imidazolinone herbicides. The results of this study will provide new microbial resources and technical supports for the bioremediation of herbicides-contaminated environments.
咪唑啉酮类长残留除草剂的使用不仅造成土壤污染,还对后茬敏感作物造成药害。该类除草剂主要由微生物降解,但目前该类除草剂降解菌分离稀少且降解能力单一。微生物趋化可以促进污染物的生物降解,筛选对咪唑啉酮类除草剂化合物具有趋化的微生物有助于该类除草剂降解菌的发现。微流控芯片可在微米尺度上进行生物、化学、医学分离分析,具有可控、低耗、快速等优点。研究微生物趋化性的微流控技术和方法虽得到了快速发展,但大多停留在模式菌株趋化性的测试上,对环境微生物进行快速趋化筛选的技术尚待开发。本项目将首次采用层流趋化-微液滴培养分选相结合的集成微流控芯片系统,对咪唑啉酮类除草剂降解菌进行高通量筛选和培养。在此基础上,对筛选得到的降解菌株进行分类鉴定和降解特性研究。本项目的研究结果将为长残留除草剂污染土壤的生物修复提供新的微生物资源和技术支持,对提高生物修复技术的效率和扩大应用范围,提供现实的指导意义和潜在的应用价值。

结项摘要

咪唑啉酮类长残留除草剂的使用不仅造成土壤污染,还对后茬敏感作物造成药害。因此,从污染的土壤中快速消除咪唑啉酮类除草剂对环境是重要的。该类除草剂主要由微生物降解,但目前该类除草剂降解菌分离稀少且降解能力单一。生物降解研究表明微生物趋化可以促进污染物的生物降解,筛选对咪唑啉酮类除草剂具有趋化的微生物能够发现该类除草剂的降解菌。本项目利用新开发的基于趋化的多通道ChemoSort SlipChip芯片从咪唑啉酮除草剂富集菌群中筛选获得对咪唑啉酮类除草剂趋化的菌群,通过液滴螺旋涂布技术(MSP)对咪唑啉酮类除草剂降解菌进行高通量培养,获得了分属于15个属的156株降解菌株。利用HPLC-MS/MS检测了富集菌群、趋化菌群及10株降解菌株对咪唑啉酮类除草剂的降解率,发现菌群及菌株均具有广谱的咪唑啉酮类除草剂降解能力,其中趋化菌群对咪唑啉酮类除草剂的最高降解率达到71.8%(咪唑乙烟酸),比富集菌群提高到了约10%。此外,通过16S rRNA基因扩增子测序分析了富集菌群和趋化菌群的群落多样性,发现Methyloversatilis、假单胞菌属(Pseudomonas)、类芽孢杆菌属(Paenibacillus)、苍白杆菌属(Ochrobactrum)、弯杆菌属(Ancylobacter)、短波单胞菌属(Brevundimonas)和无色杆菌属(Achromobacter)的细菌得到富集。进一步通过LEfSe分析比较富集菌群与趋化菌群中物种丰度的差异,发现趋化菌群中的苍白杆菌属(Ochrobactrum)、类芽孢杆菌(Paenibacillus)和大洋杆菌属(Oceanibaculum)具有更高的物种丰度,表明这些属中的细菌可能与咪唑啉酮类除草剂降解率的提高有关。本项目工作证明,对可生物降解污染物的趋化性提高了它们的生物利用度进而提高了生物降解率。本策略为筛选有效的污染物降解菌提供了一种新方法,可用于从环境样品中选择性分离其他趋化物种。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Chemotactic screening of imidazolinone-degrading bacteria by microfluidic SlipChip
微流控滑动芯片趋化筛选咪唑啉酮降解菌
  • DOI:
    10.1016/j.jhazmat.2018.12.029
  • 发表时间:
    2019-03-15
  • 期刊:
    JOURNAL OF HAZARDOUS MATERIALS
  • 影响因子:
    13.6
  • 作者:
    Chen, Dongwei;Liu, Shuang-Jiang;Du, Wenbin
  • 通讯作者:
    Du, Wenbin
Identification of Chemotaxis Compounds in Root Exudates and Their Sensing Chemoreceptors in Plant-Growth-Promoting Rhizobacteria Bacillus amyloliquefaciens SQR9
根系分泌物中趋化化合物的鉴定及其在植物促进根际细菌解淀粉芽孢杆菌 SQR9 中的传感化学感受器
  • DOI:
    10.1094/mpmi-01-18-0003-r
  • 发表时间:
    2018-10-01
  • 期刊:
    MOLECULAR PLANT-MICROBE INTERACTIONS
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Feng, Haichao;Zhang, Nan;Zhang, Ruifu
  • 通讯作者:
    Zhang, Ruifu

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    面上项目

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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