摘要:基于介质的微生物电化学系统(例如微生物燃料电池 (MFC))的设计、开发和应用进展的核心作用之一是通过细胞外电子转移 (EET) 模式在导电电极表面和微生物之间建立有效且成功的通信。大多数基于微生物的系统需要使用人工电活性介质来促进和/或增强电子转移。我们之前的工作建立了一个外源性吩嗪类介质库作为介质系统,以使模型微生物大肠杆菌作为一种有前途的生物技术宿主能够进行 EET。然而,向微生物电化学系统中添加外源性介质具有某些限制性缺点,特别是关于介质对细胞的毒性和增加的运营费用。在此,我们展示了通过将来自铜绿假单胞菌的吩嗪生物合成途径引入大肠杆菌,大肠杆菌能够内源性地自生成吩嗪代谢物的代谢和遗传工程。该生物合成途径包含一个由七个基因组成的吩嗪簇,即 phzABCDEFG(phzA-G),负责从分支酸合成吩嗪-1-羧酸 (PCA),以及两个另外的吩嗪辅助基因 phzM 和 phzS,用于催化 PCA 转化为绿脓素 (PYO)。我们展示了通过电化学测量、RNA 测序和显微镜成像收集的工程化大肠杆菌细胞的特征。最后,工程化大肠杆菌细胞用于设计性能增强的微生物燃料电池,最大功率密度从未工程化大肠杆菌细胞的 127 ± 5 mW m − 2 增加到基因工程的、产生吩嗪的大肠杆菌的 806 ± 7 mW m − 2。我们的结果表明,将异源电子穿梭引入大肠杆菌可以提高电池的性能。大肠杆菌不仅是一种有效的策略,而且是一种很有前途的策略,可以在活生物电化学系统中建立有效的电子介导,并提高与 MFC 电流产生和功率输出相关的整体 MFC 性能。关键词:微生物燃料电池、基因工程、性能改进、细胞外电子转移 ■ 介绍
微生物电化学系统可应用于生物修复、生物传感和生物能源,是生物、化学和材料科学中一个快速发展的多学科领域。由于这些系统使用活微生物作为生物催化剂,因此了解微生物生理学(即生物膜形成)如何影响这些电化学系统非常重要。具体而言,文献中缺乏评估生物膜对介导电子转移系统中代谢电流输出影响的研究。在本研究中,荚膜红杆菌和假单胞菌 GPo1 被用作模型,它们是通过可扩散的氧化还原介质促进电子转移的非致病菌株。一氧化氮作为一种气态信号分子在生物医学中引起了人们的关注,在亚致死浓度下,其可能会增强或抑制生物膜的形成,具体取决于细菌种类。在荚膜红杆菌中,一氧化氮处理与电流产量增加和生物膜形成改善有关。然而,在 P. putida GPo1 中,一氧化氮处理对应着电流输出的显著降低,以及生物膜的分散。除了强调使用电化学工具来评估一氧化氮在生物膜形成中的影响外,这些发现还表明,基于生物膜的介导电子转移系统受益于增加的电化学输出和增强的细胞粘附,与浮游生物相比,这有望实现更强大的应用。© 2023 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章,根据 Creative Commons 署名非商业性禁止演绎 4.0 许可证 (CC BY- NC-ND,http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/) 的条款发布,允许在任何媒体中进行非商业性再利用、发布和复制,前提是不对原始作品进行任何形式的更改并正确引用。如需获得商业再利用许可,请发送电子邮件至:permissions@ioppublishing.org。[DOI:10.1149/1945-7111/acc97e]
近来,超过 70% 的鱼被熏制作为保存方法。熏制是一种古老的加工方法,至今在尼日利亚仍广泛使用。本研究调查了从两个不同的鲶鱼养殖场获得的熏制鲶鱼中重金属积累和微生物负荷水平,以确定研究期间在奥沃销售的熏制鲶鱼的安全性。样本采集自位于尼日利亚翁多州奥沃地方政府区奥沃的两个农场(农场 1 和农场 2)。鉴定出的微生物包括链球菌属、金黄色葡萄球菌、芽孢杆菌属、克雷伯氏菌属、铜绿假单胞菌和大肠杆菌。样本 A 和 B 的微生物计数如下:链球菌属(90.0 和 60.0)、金黄色葡萄球菌(160.0 和 170.0)、芽孢杆菌属(230.0 和 215.0)、克雷伯氏菌属(110.0 和 120.0)、铜绿假单胞菌(15.0 和 10.0)和大肠杆菌(2.0 和 1.0)。重金属的浓度分别为 Cu(0.001 和 0.000)、Cd(0.222 和 0.002)、Cr(0.840 和 0.670)、Mn(2.33 和 1.99)和 Zn(132.020 和 127.001)。微生物数量最高的是来自样品 A(230.0)和样品 B(215.0)的芽孢杆菌属,而最低的是来自样品 B(1.0)和样品 A(2.0)的大肠杆菌。在重金属中,锌在两个样品中含量最丰富,样品 A(132.020)的浓度高于样品 B(127.001)。铜含量最低,在样品 A(0.001)中几乎检测不到,在样品 B(0.000)中完全检测不到。该研究揭示了鲶鱼养殖场之间的微生物和重金属污染水平差异。它强调监管机构需要实施湿度控制措施并实施策略以减少可能导致熏制鲶鱼产品中细菌生长和重金属污染的人为活动。
1 IHCantabria—坎塔布里亚大学环境水力学研究所,坎塔布里亚大学,西班牙桑坦德 | 2 西班牙维哥高等科学研究委员会海洋研究所 | 3 生物多样性研究所,IMIB(奥维耶多大学-CSIC-阿斯图里亚斯大学),西班牙米耶雷斯 | 4 雷恩大学,UMR CNRS Ecobio,雷恩 Cedex,法国 | 5 农业环境与生物科学研究与技术中心、CITAB/Inov4Agro、特拉斯-奥斯-蒙特斯和上杜罗大学、UTAD、维拉雷亚尔、葡萄牙 | 6 葡萄牙瓦伊朗波尔图大学基因组学、生物多样性和生态系统 BIOPOLIS 项目 | 7 葡萄牙瓦伊朗波尔图大学 CIBIO 生物多样性和遗传资源研究中心 | 8 葡萄牙瓦伊朗波尔图大学生物多样性和进化生物学 InBIO 研究网络 | 9 英国北爱尔兰贝尔法斯特农业与食品生物科学研究所
这项工作涉及过滤媒体上的微生物增长,并着重于微生物群落扩散到过滤器培养基上的能力。研究了两种微生物类型:来自废水处理厂(SM)活性污泥的微生物(SM)和甲苯特定联盟(TSC)。该研究所考虑的过滤器培养基包含活性碳纤维(ACF),挥发性有机化合物(VOC),颗粒治疗目的,活化的碳纤维感觉(ACFF)以及活化的碳和纤维素纤维感觉(AC 2 F 2)。使用静态生长程序在100%的相对湿度下使用静态生长程序,将人工污染的过滤器提交给微生物定植。根据过滤器蛋白质含量测定法,已经使用实验室中开发的方法评估了每克过滤器的微生物的最终浓度。测量插入和过滤器的平均表面电荷以评估微生物对污染的影响。烟灰颗粒对TSC增殖的影响,然后研究AC 2 F 2滤波器。zeta测量能够评估微生物在过滤纤维上粘附的烟灰的刺激。微生物污染对过滤器通透性和下游颗粒的后果已在填充装置中评估。结果表明,AC 2 F 2与微生物定殖的更好分析。但是,SM在ACFF上比TSC有更多的困难,而SM与TSC相比,SM定居更容易AC 2 F 2。电荷表面测定已定义了TSC和AC 2 F 2的最佳静电兼容性,而SM和ACFF的最小静电兼容性。当在引入AC 2 F 2之前将烟灰添加到TSC上时,观察到高污染形状,而仅发生烟灰的情况下只有一小段污染形状。Zeta电位措施显示出有利的电荷条件,可在AC 2 F 2纤维上粘附于烟灰颗粒上的TSC。因此,烟灰可能已经在微生物广告中扮演了界面角色。这意味着颗粒之间的静电兼容性是评估微生物粘附到过滤器上的良好方法,但无法解释微生物增殖的整个机制。其他参数,例如营养
简介小麦(面包小麦)(Triticum Aestivum L.)是世界贸易中主要的农产品之一,代表了人类和动物消费的主要要求。它必须满足日益增长的需求,随着世界人口的增加,到2050年达到90亿以上[1],全球小麦的产量每年约为7.15亿吨,在玉米之后的消费中排名第二,在玉米中排名第二(每年10亿吨/每年),霉菌的增长是微生物杂物和储存过程中最常见的货物质量的最常见原因之一,它们可能会增加货物的差异,而货物的差异可能会造成货物的差异,而货物的差异可能会造成货物的差异,而又可能会造成货物的差异,而又可能会造成货物的差异,而又可能会造成货物的差异,而又可能会造成货物的损失,那么它们的差异是造成的,而货物的差异可能会造成货物的差异。感染并增加霉菌毒素的积累[2]。真菌是最重要的生物之一,因为首选酶在细胞之外。有许多研究表明,被称为霉菌毒素的二级代谢产物被认为是砂筒仓颗粒损伤的主要原因,可能导致中毒食物和动物饲料[3]。真菌霉菌毒素通过谷物中的购物中心传递到面粉中心。此过程将将霉菌毒素浓度水平提高到高于可接受的极限。[4],黄曲霉毒素B1是最危险的肾上腺毒素类型之一,被认为是人类和动物的强癌[5],真菌(例如,apergillus spp。,penicillium spp。fusarium spp。)和细菌(例如,沙门氏菌蜡状芽孢杆菌)污染了面粉,它们的产物可能引起许多疾病[6]。
要求:通常需要环境工程,化学工程,微生物学的硕士学位。我们希望您的成绩高(A-Type;> 5/6)和最高排名以及相关领域的研究经验。,但最重要的是对研究充满热情。建议使用首先是英语的申请人提供TOEFL和/或GRE测试的结果,或其他英语促进措施的措施。初始约会将持续一年。一年后,您将进行合格考试。那些通过考试的人明确地被定义为我们的博士学位计划。Ph.D.正常持续时间总计4年。有关博士课程的更多信息,请访问:phd.eppl。CH
krzysztof lubocki人口诊断中心,波兰一种耐生菌的细菌感染对全球健康构成了严重威胁,影响了严重的免疫功能低下的患者。该项目的目的是表征免疫功能低下的患者中由抗生素耐药细菌引起的感染,并建立一系列警觉病原体和具有多种耐药性的人,以供将来在研究中使用。分析了从免疫功能低下的患者中收集的样品,以鉴定样品中的细菌,并使用Microscan Autoscan 4(Beckman Coulter)确定抗生素的最小抑制浓度(MIC)值。获得的数据经过统计分析。在研究中,分析了来自免疫功能低下患者的125个样本。从中收集样品的患者主要分为3组:肿瘤学(36%),糖尿病(19,2%)和酒精依赖综合症患者(15.2%)。其余患者(29.6%)被诊断出患有慢性呼吸道,心血管和肾脏病疾病,肥胖症和类风湿关节炎,但由于非代表性数字,它们被排除在分析之外。中,最普遍的是肺炎K.肺炎(65.6%的收集样品),然后是大肠杆菌(20%)。抗生素耐药性分析基于抗生素的MIC值,其中选择了β-内酰胺抗生素。在患者组之间观察到抗药机制,尤其是与ESBL和ESBL共存的MBL。在肿瘤患者组中,最常见的抗药性机制是MBL与ESBL(59.46%)和ESBL共存(32.43%)。类似的机制在糖尿病患者MBL+ESBL和ESBL中占主导地位(每个38.9%)。在酒精依赖综合征患者中,ESBL(46.67%)与其他患者组一样占主导地位和CPE(26.67%)。
