酿酒酵母基因组的研究进展

酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)是第一个完成全基因组测序工作的真核生物,目前在结构基因组学、功能基因组学、模式生物、最小基因组、比较基因组学等方面的研究已经获得了重大的进展,为人类更深入地研究高等生物基因组打下了坚实的基础。本文将从这几个方面着手对酿酒酵母基因组的研究进展进行综述。     

α-淀粉酶Amy7C及其突变体催化常数的定量预测

【目的】利用α-淀粉酶Amy7c及其突变体的氨基酸信息,预测该酶的催化常数（Kcat）,并筛选出能预测α-淀粉酶Kcat最具效果的氨基酸属性。【方法】先以20-l前馈反向传播的神经网络为模型,完成535种氨基酸属性对α-淀粉酶Amy7C及其突变体催化常数的拟合。再将α-淀粉酶Amy7C及其54个突变体的数据分为2组,用35个酶作为训练组进行拟合,20个酶作为验证组进行检验。最后,对8种不同层次及神经元个数的模型进行比较。【结果】110个氨基酸属性可实现20-l神经网络模型收敛,表明这些氨基酸属性可用于预测α-淀粉酶的催化常数,不同指标的预测效果不同。多模型的分析结果显示,不同模型对训练组R值的结果具有显著性差异,而对训练组P值、验证组R值和验证组P值结果无显著性差异。【结论】氨基酸分布概率等属性可以用于预测α-淀粉酶催化常数。四层神经网络模型是预测α-淀粉酶催化常数的相对理想的模型。     

酿酒酵母功能基因组学研究进展

随着各种微生物基因组序列信息的积累和测序工作的不断完成,酿酒酵母基因组学研究的重点已由传统的结构基因组学发展到了功能基因组学,并从单一的基因功能研究转向多个或整个基因组系统地去了解真核生物生命活动的本能。对基因组学水平上酿酒酵母功能基因的生物芯片分析,代谢通路和功能图谱,以及比较基因组学研究进行综述。     

基于Illustrator的图集符号库设计与实现

Illustrator软件以其强大的图形编辑功能,在地图制图编辑出版方面得到广泛应用.介绍了在专题图集生产制作中,基于Illustrator软件平台设计制作各种点、线、面状专题符号以及符号库建立的具体实现及使用方法.     

CO2-甲醇-甘油合成甘油碳酸酯和碳酸二甲酯展望

结合二氧化碳-甲醇合成碳酸二甲酯(dimethyl carbonate,DMC)的研究现状和二氧化碳-甘油合成甘油碳酸酯(glycerol carbonate,GC)的研究现状展开论述与讨论分析。形成二氧化碳-甲醇-甘油体系直接合成甘油碳酸酯联产碳酸二甲酯的思路,并探讨其实施的可能途径和潜在的影响因素。     

定量预测α-淀粉酶及其突变体的酶反应米氏常数

【目的】α-淀粉酶是一种重要淀粉水解酶，而Km值是酶反应中重要的参数，尝试建立一种利用α-淀粉酶初级结构定量预测米氏常数Km值的有效模型。【方法】通过神经网络模型，利用535种氨基酸属性定量预测α-淀粉酶 Amy7C及其52个突变体反应的Km值，其中33个酶用于模型训练，其余的用于模型验证。首先用双层的20-1前馈反向传播的神经网络进行预测，然后对多层神经网络模型进行筛选。【结果】535种氨基酸属性中有109种属性可以用模型预测，其中动态属性拟合结果较好，4个动态氨基酸属性中有3个属性可以用于模型预测，但拟合结果最好的氨基酸属性分别来自氨基酸理化性质和二级结构。对9种拟合和验证结果最好的氨基酸属性进行7种多层神经网络模型拟合，结果显示增加模型的复杂度并不能提高预测结果的精准度，表明较为简单的模型，如20-1或20-5-1是定量预测建模的首选。【结论】α-淀粉酶酶解反应的米氏常数Km ，可以利用某些氨基酸属性通过神经网络模型进行定量预测。为今后利用酶的初级结构定量预测酶反应中各参数最适条件提供思路。     

瑞氏木霉纤维素酶研究进展

瑞氏木霉(Trichoderma reesei)产生的纤维素酶酶系全、能分泌到细胞外,是研究得最清楚的产纤维素酶的模式菌株,但是其产生的纤维素酶还不能满足工业化转化纤维素的需要。本文从纤维素酶种类与调控、提高纤维素酶活的方法、标记基因的选择等方面概述瑞氏木霉纤维素酶,分析瑞氏木霉纤维酶研究面临的问题及对策,指出提高β?葡萄糖苷酶的产量和酶活是未来研究工作的重点之一。     

有碳中和功能的水热炭复合肥技术路线

本文提出了一种水热炭复合肥(Hydrothermal Carbon Compound Fertilizer,HCCF)技术路线,以农作物秸秆等农林废弃物为原料,采用水热法把生物质转化为富含腐殖酸的水热炭(褐煤),将其作为底物与氮、磷、钾等肥料成分复合,生产长效、缓释的水热炭复合肥。将该肥料施用于农田,可提高土壤肥力,改善土壤的团粒结构。水热炭复合肥是一种有商业价值的负碳产品,可以大规模生产,以提升土壤碳汇,储碳于田,促进碳中和目标达成,同时具有高产、环保和生态等多方面的效益,推进生态、有机和可持续农业的发展。     

α-淀粉酶Amy7C及其突变体最适pH值的定量预测

【目的】pH值是影响酶催化效率的关键参数,通常需要通过实验方式才能确定生物酶的最适 pH 值,而该方式要消耗较多的人力、物力和时间。因此,有必要发展一种利用酶的简单结构信息即可预测其最适 pH 值的方法。【方法】以20-1前馈反向传播的神经网络为模型,完成535种氨基酸属性对α-淀粉酶 pH 值的拟合。同时,将α-淀粉酶 Amy7C及其54个突变体的数据分为2组,用35个酶作为训练组进行拟合,20个酶作为验证组进行检验,并对不同层次及神经元个数的模型进行比较。【结果】109个氨基酸属性可实现20-1神经网络模型收敛,表明这些氨基酸属性可用干预测α-淀粉酶的最适 pH值,但是不同氨基酸属性预测 pH 值的效果差别较大,只有部分指标预测 pH值的效果较好。多模型的分析结果显示,不同模型对训练组R值的结果具有显著性差异,而对训练组P值、验证组R值和验证组P 值结果无显著性差异。【结论】氨基酸分布概率等属性可用干预测α-淀粉酶的最适 pH值。20-1神经网络模型是预测α-淀粉酶最适 pH值相对理想的模型。     

酿酒酵母YBR019C基因缺失突变的分析

【目的】研究目的基因YBR019C缺失对酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)菌株糖代谢和乙醇发酵的影响。【方法】以酿酒酵母野生菌NF1002为出发菌株,选择2号染色体上的基因YBR019C为目的基因,以质粒pUG6和pUG66为模板进行PCR,构建带有Cre/loxP系统的酿酒酵母YBR019C基因敲除组件,并转化酿酒酵母NF1002,利用筛选标记Kan r和Ble r与YBR019C基因进行同源重组,筛选YBR019C双倍体缺陷型菌株。利用蔗糖和甘蔗糖蜜为碳源,对突变菌进行发酵特性的研究。【结果】成功获得YBR019C双倍体缺陷型菌株NFybr。碳源同化实验表明,突变株和野生菌均能利用葡萄糖和蔗糖,不能利用乳糖和木糖;但相比野生菌,突变株利用棉子糖和麦芽糖的能力有所下降,而且完全不能利用半乳糖。蔗糖发酵实验表明:突变株NF-ybr与野生菌株相比,在发酵终点乙醇浓度提高10.7%,发酵周期有所延长。按目前甘蔗糖蜜乙醇生产的发酵工艺,突变株在30℃发酵72h的醪液乙醇含量为12.52%,低于野生菌的13.89%。【结论】YBR019C基因的缺失影响了菌株对糖份的利用,导致乙醇发酵能力不及野生菌。本研究为菌株高效快捷的基因改造提供了参考。