[發明專利]基于代謝組學改進紅球菌降解條件以提高多環芳烴芘降解率的方法有效
| 申請號: | 201711128675.4 | 申請日: | 2017-11-15 |
| 公開(公告)號: | CN107796906A | 公開(公告)日: | 2018-03-13 |
| 發明(設計)人: | 賈曉強;賀赟;姜大偉;李瑩;黃磊 | 申請(專利權)人: | 天津大學 |
| 主分類號: | G01N30/88 | 分類號: | G01N30/88;G01N30/06 |
| 代理公司: | 天津市北洋有限責任專利代理事務所12201 | 代理人: | 王麗 |
| 地址: | 300072 天*** | 國省代碼: | 天津;12 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 代謝 改進 球菌 降解 條件 提高 芳烴 方法 | ||
技術領域
本發明屬于微生物降解污染物領域,具體涉及一種基于代謝組學改進紅球菌降解條件以提高多環芳烴芘降解率的方法。
背景技術
隨著石油開采和使用量的增加,大量的石油及其加工品進入環境,原油的采集、精煉、運輸、燃燒等過程中會產生大量的多環芳烴,不可避免地對環境造成污染,多環芳烴的積累已經越來越嚴重地威脅著人類的健康,已成為世界各國共同關注的有機污染物。多環芳烴是指分子中含有2個或2個以上苯環的碳氫化合物,如萘、蒽、菲、芘、聯苯、三聯苯等。多環芳烴廣泛存在于土壤、水體和空氣中,水溶性差、具有熱穩定性,而且其中相當的一部分都具有慢性毒性和致癌、致畸、致突變的“三致”作用,對人類健康和生態環境造成了巨大危害,是環境中一類危險而需重點研究的化合物。尤其是多環類的菲、芘(pyrene)等極難在環境中降解,是一種亟需治理的環境污染物。
與其他處理方法相比,生物治理法具有操作簡便、成本低廉、無二次污染、治理效果好、且能夠恢復土壤生長能力等明顯優勢。生物降解中微生物降解起重要作用,可降解多環芳烴的微生物包括細菌、真菌和藻類,其中細菌在大多數環境中發揮主要作用。目前研究較多的是紅球菌、假單胞菌,紅球菌屬對于直鏈烷烴、支鏈烷烴與烷基苯都有不錯的降解效果,而且部分紅球菌屬還具有脫硫的效果。本發明選擇對多環芳烴具有較好降解效果的紅球菌進行說明。
高分子量多環芳烴例如芘,環結構很難裂解,其生物降解機制較為復雜。低分子量的多環芳烴水溶性較好,能夠被多種微生物降解;而對于高分子量尤其是四環及以上的多環芳烴,其分子結構復雜,難以被氧化,且熱穩定性較強,很難分離得到適用的降解菌,分離得到的降解菌株也存在一定的局限性。因此本發明選擇以芘為多環芳烴代表物進行降解條件改進進而提高對其降解率。
針對生物降解存在降解效率低的限制,提高對多環芳烴芘的生物降解效率可為其它難降解物質生物修復加速提供參考和指導意見。如今針對生物降解的優化方法,多采用“黑箱模型”,僅僅關注于降解前后降解率的差異,對于降解代謝物差異缺乏認識,代謝底物對細胞代謝物的影響是非常復雜的。代謝組學是通過監測分析細胞受到環境刺激后,其自身代謝產物的變化或者其隨時間的變化,是研究生物體系變化的一門科學,其主要關注于生物體內相對分子質量小于1000的內源性小分子物質。基于代謝組學分析降解底物對中間代謝物的差異,根據結果可以有效調節培養基,改變細胞代謝特征,從而提高對目標物的降解率。
基于代謝組學改進紅球菌降解條件以提高多環芳烴芘降解率,需要改變降解底物,從而分析微生物體內的降解代謝過程差異,且微生物細胞的生命活性在相當程度上受到其生活體系周邊環境的影響,當多種有毒污染物共同作用時會引起較大的細胞內部代謝水平變化。中長鏈烷烴相較于多環芳烴毒性小較易降解,且和多環芳烴有一定的類似性,皆為石油污染有機物。因此選擇添加其它長鏈烷烴為碳源進行代謝物差異的分析。微生物對芘的代謝過程中,可能會因為芘的高毒性導致環境脅迫,會使微生物代謝出保護細胞的物質。添加普通長鏈烷烴的對照組,雖然微生物降解也較為困難,但底物毒性小會使其生長代謝較為旺盛產生蛋白質合成相關代謝物。分析關鍵代謝物差異就進一步可知芘作為底物究竟影響了微生物哪些代謝途徑,進而有針對性添加營養物質或進行菌株改造,進一步提高菌株對多環芳烴芘的降解能力。關鍵代謝物一般為參與微生物主要代謝活動的物質。
理性、有效地提高多環芳烴芘的降解率,需要在系統范圍內,有效地揭示胞內物質的代謝機制,確定底物降解的限制因素,理性分析代謝物之間的交互關系,進而制定理性改進策略,改進降解條件,提高目標污染物的生物降解率。
發明內容
本發明的目的是克服現有技術的不足,提供一種基于代謝組學改進紅球菌降解條件以提高多環芳烴芘降解率的方法。
本發明的技術方案概述如下:
基于代謝組學改進紅球菌降解條件以提高多環芳烴芘降解率的方法,包括以下步驟:
(1)對紅球菌胞內的代謝物進行測定;
(2)對紅球菌降解芘的能力進行分析;
(3)主成分分析(Principal Component Analysis(PCA));
(4)過程分析。
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