[发明专利]基于代谢组学改进红球菌降解条件以提高多环芳烃芘降解率的方法有效
| 申请号: | 201711128675.4 | 申请日: | 2017-11-15 |
| 公开(公告)号: | CN107796906A | 公开(公告)日: | 2018-03-13 |
| 发明(设计)人: | 贾晓强;贺赟;姜大伟;李莹;黄磊 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
| 主分类号: | G01N30/88 | 分类号: | G01N30/88;G01N30/06 |
| 代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所12201 | 代理人: | 王丽 |
| 地址: | 300072 天*** | 国省代码: | 天津;12 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 代谢 改进 球菌 降解 条件 提高 芳烃 方法 | ||
技术领域
本发明属于微生物降解污染物领域,具体涉及一种基于代谢组学改进红球菌降解条件以提高多环芳烃芘降解率的方法。
背景技术
随着石油开采和使用量的增加,大量的石油及其加工品进入环境,原油的采集、精炼、运输、燃烧等过程中会产生大量的多环芳烃,不可避免地对环境造成污染,多环芳烃的积累已经越来越严重地威胁着人类的健康,已成为世界各国共同关注的有机污染物。多环芳烃是指分子中含有2个或2个以上苯环的碳氢化合物,如萘、蒽、菲、芘、联苯、三联苯等。多环芳烃广泛存在于土壤、水体和空气中,水溶性差、具有热稳定性,而且其中相当的一部分都具有慢性毒性和致癌、致畸、致突变的“三致”作用,对人类健康和生态环境造成了巨大危害,是环境中一类危险而需重点研究的化合物。尤其是多环类的菲、芘(pyrene)等极难在环境中降解,是一种亟需治理的环境污染物。
与其他处理方法相比,生物治理法具有操作简便、成本低廉、无二次污染、治理效果好、且能够恢复土壤生长能力等明显优势。生物降解中微生物降解起重要作用,可降解多环芳烃的微生物包括细菌、真菌和藻类,其中细菌在大多数环境中发挥主要作用。目前研究较多的是红球菌、假单胞菌,红球菌属对于直链烷烃、支链烷烃与烷基苯都有不错的降解效果,而且部分红球菌属还具有脱硫的效果。本发明选择对多环芳烃具有较好降解效果的红球菌进行说明。
高分子量多环芳烃例如芘,环结构很难裂解,其生物降解机制较为复杂。低分子量的多环芳烃水溶性较好,能够被多种微生物降解;而对于高分子量尤其是四环及以上的多环芳烃,其分子结构复杂,难以被氧化,且热稳定性较强,很难分离得到适用的降解菌,分离得到的降解菌株也存在一定的局限性。因此本发明选择以芘为多环芳烃代表物进行降解条件改进进而提高对其降解率。
针对生物降解存在降解效率低的限制,提高对多环芳烃芘的生物降解效率可为其它难降解物质生物修复加速提供参考和指导意见。如今针对生物降解的优化方法,多采用“黑箱模型”,仅仅关注于降解前后降解率的差异,对于降解代谢物差异缺乏认识,代谢底物对细胞代谢物的影响是非常复杂的。代谢组学是通过监测分析细胞受到环境刺激后,其自身代谢产物的变化或者其随时间的变化,是研究生物体系变化的一门科学,其主要关注于生物体内相对分子质量小于1000的内源性小分子物质。基于代谢组学分析降解底物对中间代谢物的差异,根据结果可以有效调节培养基,改变细胞代谢特征,从而提高对目标物的降解率。
基于代谢组学改进红球菌降解条件以提高多环芳烃芘降解率,需要改变降解底物,从而分析微生物体内的降解代谢过程差异,且微生物细胞的生命活性在相当程度上受到其生活体系周边环境的影响,当多种有毒污染物共同作用时会引起较大的细胞内部代谢水平变化。中长链烷烃相较于多环芳烃毒性小较易降解,且和多环芳烃有一定的类似性,皆为石油污染有机物。因此选择添加其它长链烷烃为碳源进行代谢物差异的分析。微生物对芘的代谢过程中,可能会因为芘的高毒性导致环境胁迫,会使微生物代谢出保护细胞的物质。添加普通长链烷烃的对照组,虽然微生物降解也较为困难,但底物毒性小会使其生长代谢较为旺盛产生蛋白质合成相关代谢物。分析关键代谢物差异就进一步可知芘作为底物究竟影响了微生物哪些代谢途径,进而有针对性添加营养物质或进行菌株改造,进一步提高菌株对多环芳烃芘的降解能力。关键代谢物一般为参与微生物主要代谢活动的物质。
理性、有效地提高多环芳烃芘的降解率,需要在系统范围内,有效地揭示胞内物质的代谢机制,确定底物降解的限制因素,理性分析代谢物之间的交互关系,进而制定理性改进策略,改进降解条件,提高目标污染物的生物降解率。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的不足,提供一种基于代谢组学改进红球菌降解条件以提高多环芳烃芘降解率的方法。
本发明的技术方案概述如下:
基于代谢组学改进红球菌降解条件以提高多环芳烃芘降解率的方法,包括以下步骤:
(1)对红球菌胞内的代谢物进行测定;
(2)对红球菌降解芘的能力进行分析;
(3)主成分分析(Principal Component Analysis(PCA));
(4)过程分析。
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