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单细菌追踪与细菌演化相关课题的研究

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

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