摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第一章 绪论 | 第12-42页 |
1.1 什么是细菌 | 第12-18页 |
1.2 单细胞分析实验概述 | 第18-31页 |
1.2.1 定量电影分析简介 | 第21-22页 |
1.2.2 单细胞分析中一些已发表的重要工作 | 第22-30页 |
1.2.3 本节小结 | 第30-31页 |
1.3 水平基因传递概述 | 第31-35页 |
1.3.1 水平基因传递简介 | 第31-34页 |
1.3.2 水平基因传递的在线观测 | 第34-35页 |
1.4 细菌间的相互作用及演化行为 | 第35-40页 |
1.4.1 群集运动 | 第36-37页 |
1.4.2 群体感知系统 | 第37页 |
1.4.3 绿脓攻击其他细菌的机制—T6SS系统 | 第37-39页 |
1.4.4 人若犯我我必犯之—绿脓杆菌T6SS系统的攻击策略 | 第39-40页 |
1.5 本章总结 | 第40-42页 |
第二章 高通量数据分析 | 第42-62页 |
2.1 绿脓杆菌生长及运动数据的高通量采集 | 第42-43页 |
2.1.1 细菌培养 | 第42页 |
2.1.2 flow cell实验 | 第42页 |
2.1.3 FAB agarose压片实验 | 第42-43页 |
2.1.4 图像数据采集 | 第43页 |
2.2 标准图像分析程序 | 第43-45页 |
2.2.1 图像背景校正及细菌识别 | 第44页 |
2.2.2 图像自动对齐算法 | 第44-45页 |
2.3 拓扑图像追踪算法 | 第45-50页 |
2.3.1 经典的图像追踪算法及缺陷 | 第45-46页 |
2.3.2 拓扑追踪算法 | 第46-47页 |
2.3.3 数据结构的设定 | 第47-50页 |
2.4 图像分割算法 | 第50-52页 |
2.4.1 N对N型节点的精简 | 第51-52页 |
2.5 链式分割算法 | 第52-56页 |
2.5.1 膨胀算法和腐蚀算法 | 第52-54页 |
2.5.2 图像分割的基本思路 | 第54-56页 |
2.6 细菌追踪算法的正确性的测量实验 | 第56-57页 |
2.7 利用高通量数据分析与追踪算法完成的工作 | 第57-59页 |
2.8 本章总结 | 第59-62页 |
第三章 基于单细菌追踪的探索性实验 | 第62-76页 |
3.1 细菌运动与HGT的联系 | 第63-67页 |
3.1.1 RP4质粒简介 | 第63-64页 |
3.1.2 PAO1 RP4::GFP的构建 | 第64-65页 |
3.1.3 RP4质粒在绿脓中的穿梭动力学 | 第65-67页 |
3.2 细菌交联网络的构建 | 第67-70页 |
3.3 时序性有记忆网络 | 第70-73页 |
3.3.1 时序性有记忆网络的构建 | 第70-72页 |
3.3.2 关于有记忆网络的进一步探索 | 第72-73页 |
3.4 细菌运动与混合对于细菌基因交流的意义 | 第73-76页 |
第四章 双色细菌计时器 | 第76-84页 |
4.1 实验装置及数据处理 | 第76-77页 |
4.1.1 相关变种与生长条件 | 第76-77页 |
4.1.2 单细胞图像拍摄及图像分析 | 第77页 |
4.2 数据建模与理论计算部分 | 第77-79页 |
4.3 实验结果分析 | 第79-81页 |
4.4 本章总结 | 第81-84页 |
第五章 细菌共混及演化相关实验 | 第84-100页 |
5.1 实验与统计方法 | 第85-89页 |
5.1.1 变种构建情况与生长条件 | 第85页 |
5.1.2 PVD的提取和纯化 | 第85-86页 |
5.1.3 在线观察细菌的PVD动力学过程 | 第86页 |
5.1.4 不同环境张力下PVD外排率的标定 | 第86页 |
5.1.5 合作者与欺骗者的共混实验 | 第86-87页 |
5.1.6 理论的建模和演化分析 | 第87-89页 |
5.2 实验数据及结果分析 | 第89-96页 |
5.2.1 PVDI的积累可以帮助细菌在环境张力下存活下来 | 第90-92页 |
5.2.2 在环境张力存在的情况下,绿脓杆菌会减少PVDI的外排,将PVDI私有化 | 第92-95页 |
5.2.3 通过“条件性私有化”抵御欺骗者的入侵 | 第95-96页 |
5.3 本章总结 | 第96-100页 |
第六章 总结与展望 | 第100-102页 |
参考文献 | 第102-108页 |
致谢 | 第108-110页 |
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第110页 |