导读:本文包含了微生物分子生态论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:微生物,生态,分子,群落,土壤,网络,基因。
微生物分子生态论文文献综述
于航,薛冬梅,王义东,郑薇,王中良[1]（2019）在《土壤微生物群落对农田土壤深度梯度的响应-分子生态网络分析》一文中研究指出不同的农田土壤表现出各种特征,土壤微生物参与土壤功能过程。随着深度的变化,土壤中微生物群落的类型和数量也会发生变化。虽然土壤微生物群落组成和驱动因子已得到很好的研究,但微生物群落对农田土壤深度梯度的响应和适应性尚未完全了解。在本研究中,我们利用16S rRNA测序的OTU数据,基于随机矩阵理论的网络方法构建的系统发育分子(本文来源于《中国矿物岩石地球化学学会第17届学术年会论文摘要集》期刊2019-04-19）
石文莉,蒋如东,马天海,阮晓红,张亚平[2]（2018）在《太湖不同营养水平湖区沉积环境微生物分子生态网络特征及其环境响应分析》一文中研究指出浅水湖泊沉积物所富集的微生物是湖泊物质循环的主要驱动力,其群落结构及种间交互具有重要的生态学意义.以太湖不同营养水平湖区沉积物微生物为研究对象,对其赋存环境理化特征、种属特征进行了鉴别.基于微生物操作分类单元(Operational Taxonomic Units,OTU),构建并分析了各湖区分子生态网络及其环境影响因子.结果表明:各湖区主要组成门类一致,主要为Protebacteria,Bacteroidetes,Nitrospire,Verrucomicrobia和Acidobacteria等14个门;在多个分子生态网络中均起重要作用的关键OTU共五个,分别属于Thermodesulfovibrionaceae,Pedosphaerales,Anaerolineae和Betaproteobacteria,是C,N等元素循环的重要种属;中度富营养湖区分子生态网络节点、连接数、平均度(359~389,1131~1679,5.86~9.35)高于轻度富营养湖区(254~296,518~721,3.50~5.68),表明中度富营养湖区微生物种间交互更密集,网络抗环境干扰能力较高,其正相关关系比例(91.66%~99.76%)高于轻度富营养湖区(77.22%~87.66%),共生关系更显着;环境因子相关关系表明,影响轻度及中度富营养水平湖区分子生态网络模块的主要环境因素分别为P(TP)和C,N(TOM,TN,NH+4-N,NO-3-N).(本文来源于《南京大学学报(自然科学)》期刊2018年05期）
刘天波,秦崇,匡传富,李佳颖,滕凯[3]（2018）在《拮抗菌群对烟草野火病叶际微生物群落结构及分子生态网络的影响》一文中研究指出由丁香假单胞菌(Pseudomonas syringae pv.tabaci)引起的烟草野火病是我国烟草(Nicotiana tobacum)上的主要病害,应用拮抗菌群防治烟草野火病已受到广泛关注。本研究以前期获得的对烟草野火病菌具有拮抗能力的3个高效菌群为试验菌群,大田小区试验施用于烟草,每次施用前及最后一次施用10d后取新鲜烟叶并调查病害发生情况,采用16s rDNA高通量测序技术对烟草叶际微生物测序,对所获得的数据进行微生物群落结构、优势种群与多样性分析,研究拮抗菌群对烟草叶际微生物群落结构及分子生态网络的影响。结果表明,施用拮抗菌群的叁个处理相比空白处理芽胞杆菌属(Bacillus)、假单胞菌属(Pseudomonas)、寡养单胞菌属(Stenotrophomonas)等菌属丰度显着较高,在菌群中所占比例分别为99.1%、90.82%和49.4%;α-多样性分析显示菌群B处理的微生物多样性最高,β-多样性分析表明菌群C处理的微生物群落结构与其他处理差异最大;芽胞杆菌属和寡养单胞菌属的丰度与烟草病情指数呈显着负相关关系(P<0.05);施用拮抗菌群提高了菌群间网络关系的整体复杂度,拮抗菌群中的主要菌属芽胞杆菌属、假单胞菌属、寡养单胞菌属等与其他菌间的关系也更为紧密。本研究解析了施用拮抗菌群后烟草叶际微生物群落结构和相互关系,为拮抗菌群定殖与应用提供了理论依据。(本文来源于《中国植物病理学会2018年学术年会论文集》期刊2018-08-24）
杨淞超[4]（2016）在《升高CO_2浓度对大豆产量生理及根际微生物分子生态特征的影响》一文中研究指出在全球气候变化过程中,大气CO_2浓度不断升高,已从工业革命前的270μmol·l-1升高到2013年的390μmol·l-1,预计到本世纪末将达到700μmol·l-1,CO_2浓度的快速升高将对大豆生产产生重要影响,然而有关于CO_2浓度升高对大豆光合生理生化性状及根际微生物分子生态特征的影响还鲜见报道。开展这方面研究将为未来大气CO_2升高条件下提高我国大豆的生态适应性提供重要理论价值。此研究利用开顶式气候箱对24个东北大豆品种进行模拟CO_2浓度升高(550μmol·l-1)处理,以正常大气CO_2浓度(390μmol·l-1)为对照,研究了大豆光合速率、叶绿素含量、籽粒内源激素、Rubp酶活性、氮积累及产量对CO_2升高的响应,同时提取根际土壤DNA,利用Illumina高通量测序等分子生物学方法对大豆根际16S-rDNA细菌群落多样性进行解析。比较不同品种间对CO_2浓度升高的生理响应,进而解析这种光合生理响应与根际微生物分子生态特征的关系。结果表明:在光合生理方面,大气CO_2浓度升高显着提高开花期光合速率,升高幅度为23.1%~99.2%,但到鼓粒期,CO_2处理对光合速率影响程度减弱;叶绿素也呈现相似的趋势,开花期叶绿素含量在高CO_2浓度条件下明显高于正常CO_2浓度,差异幅度为12.5%~72.2%;CO_2处理对叶片IAA含量和Rubp酶活性并没有产生显着影响;在氮素代谢方面,CO_2浓度升高并未影响叶片氮浓度,各品种也未产生显着差异,但叶片全氮量在高CO_2条件下呈现增加趋势;光合生理特征对高CO_2浓度的相应势必影响光合碳向地下部转运和根系分泌物,进而影响根际微生物和作物间互作效应,在根际微生态方面,PCoA结果表明高CO_2浓度改变了土壤微生物群落结构。双因素方差分析结果显示,CO_2浓度显着影响了:Gaiellales_uncultured、Acidimicrobiaceae_uncultured、Arthrobacter、Catelliglobosispora、Bryobacter、Bradyrhizobium、Ensifer、Pedomicrobium、Xanthomonadales_uncultured、Roseiflexus、Flavisolibacter、Chitinophagaceae_uncultured、480-2_norank、Gitt-GS-136_norank以及288-2_norank这些根际土壤微生物在属水平上的丰度,同时CO_2浓度所引起的Pseudomonas、Escherichia-Shigella和RB41_norank的变化程度主要取决于大豆品种。Acidimicrobiales_uncultured、Iamia、Blastococcus、Nitrosomonadaceae_uncultured、Escherichia-Shigella、Bacillus、480-2_norank以及GR-WP33-30_norank这8种微生物在属水平上受大豆品种调节最显着;产量方面,升高CO_2显着提高大豆产量,但这种影响程度因品种而异,牡丰5粒重增加最明显为93.2%,然而绥农14和东生8并未发生显着变化。相关分析表明,CO_2浓度的升高对产量的影响与光合速率和叶绿素含量显着相关,但对叶片IAA和Rubp酶含量影响不显着。CO_2浓度的升高显着提高生殖生长期大豆的光合生理特性,而且不同大豆品种间的响应程度不同,进而影响产量提高幅度;高CO_2浓度通过调节碳的分配影响根际微生物分子特征,首次从属的水平揭示了高CO_2浓度对黑土大豆根际微生物丰度的影响,此结果与土壤养分循环以及作物生产力管理有紧密联系。(本文来源于《黑龙江八一农垦大学》期刊2016-12-01）
赵慧慧,肖娴,裴孟,赵远,梁玉婷[5]（2016）在《长期石油污染对盐碱化土壤中微生物群落分子生态网络的影响》一文中研究指出长期石油污染改变了土壤微生物群落组成,降低了群落多样性,对生态系统造成严重的威胁.为了探讨长期石油污染对盐碱化土壤中微生物物种间相互作用关系的影响,采集胜利油田石油污染土壤和未污染土壤,利用随机矩阵方法构建分子生态网络.结果发现,污染土壤和未污染土壤中微生物功能基因组的分子生态网络存在显着差异(P<0.001).与未污染土壤相比,污染土壤的网络节点数、连接数、平均连通度、模块数和模块性都显着降低,说明在石油污染的影响下土壤微生物网络拓扑结构发生变化;污染土壤和未污染土壤的模块枢纽基因、连接器基因均没有重迭,模块枢纽基因和连接器基因的网络拓扑角色发生了变化.通过构建烷烃、多环芳烃降解基因网络,发现负相互作用的比例较大,这可能反映了微生物功能群落间的竞争关系.(本文来源于《环境科学》期刊2016年09期）
陈娇,时冉冉[6]（2016）在《分子生物学在土壤污染微生物生态研究中的应用》一文中研究指出在如今的技术条件之下,对于传统的微生物的分离培养和微生物的鉴定,还是存在着很大的难度,我们需要改变传统的技术来解决这一问题。而对于本文中即将提到的分子生物学就是可以很好的方法用来研究那些在目前的技术条件之下还不能够直接培养的微生物,从而可以更多的获取一些微生物的信息,能够更好了解微生物,从而利用这些信息提取出可以被人类可以利用于医疗和其他行业有用的原物质。在本文中主要是通过研究土壤微生物多样性的各种分子生物学技术,并分析比较了各种实验技术的特点和应用前景。(本文来源于《科学中国人》期刊2016年03期）
汪峰,ZHOU,JiZhong,孙波[7]（2014）在《我国东部土壤氮转化微生物的功能分子生态网络结构及其对作物的响应》一文中研究指出农田土壤-植物系统的氮素循环影响了生产力和环境,但土壤微生物之间的相互作用对氮素循环的影响机制仍不清楚,同时这种相互作用如何响应种植作物等管理方式也不明确.本研究在中国东部3个气候带,选择3种典型的地带性土壤类型(寒温带黑土、暖温带潮土和中亚热带红壤)设置不种植(裸地,non-cropping)和种植玉米(cropping)的田间试验,基于高通量基因芯片测定不同土壤共有的氮转化基因(核心氮转化基因),利用随机矩阵方法建立土壤核心氮转化基因的分子生态网络,揭示种植玉米对土壤核心氮转化基因网络结构的影响.研究表明种植玉米增加了土壤中大部分核心氮转化基因的丰度,显着提高了核心氮转化基因网络的复杂程度.网络拓扑结构的模块数由裸地处理的8个增加到种植玉米的28个.裸地土壤核心氮转化基因网络有2个模块枢纽,其关键基因为固氮基因(nifH);种植玉米后网络有9个模块枢纽,其关键基因包含固氮(nifH)和反硝化基因(narG和nosZ).土壤核心氮转化基因的功能分子生态网络结构与植物、气候、土壤等因素显着相关,说明农田管理和环境条件的变化可以通过改变微生物的分子生态网络结构,影响其驱动农田养分循环的功能.(本文来源于《科学通报》期刊2014年Z1期）
吴小红,简燕,陈晓娟,李宝珍,袁红朝[8]（2014）在《自养微生物同化CO_2的分子生态研究及同化碳在土壤中的转化》一文中研究指出大气中CO2浓度持续升高和全球气候变暖是亟待解决的重大环境问题。自养微生物在环境中广泛分布,能直接参与CO2的同化,因此研究自养微生物同化CO2的分子生态学机制具有重大的科学意义。以往对自养微生物的研究多针对基因组DNA,从DNA水平揭示了不同生态系统中碳同化自养微生物的种群结构和多样性,但这些微生物在生态系统中的具体功能有待进一步的研究。近年来,随着转录组学研究技术和稳定同位素探针技术(SIP)的发展,自养微生物同化CO2的生态机理研究不断深入,这些研究明确揭示了碳同化自养微生物是河流、湖泊和海洋生态系统中CO2固定作用的驱动者,并新发现了一些具有CO2同化功能的微生物群落。基于国内外有关研究进展,从DNA和RNA水平上对自养微生物同化CO2的分子机理以及稳定同位素探针技术(SIP)在碳同化微生物研究中的应用进行了分析和总结,初步展望了RNA-SIP技术在陆地生态系统碳同化微生物分子生态学研究中的前景。同时,探讨了陆地生态系统同化碳的转化和稳定性机理,以期为深入了解生态系统碳循环过程和应对气候变化提供理论依据。(本文来源于《生态学报》期刊2014年03期）
周伟[9]（2013）在《分子生态学及其在微生物生态研究中的应用》一文中研究指出分子生态学是分子生物学实验技术应用于生态学研究而产生的一门新兴学科,它的产生为微生物生态学研究提供了一个新的研究方法,开拓了新的研究领域,在研究微生物生态系统结构、功能的分子机理以及微生物与非生物环境之间相互关系等方面显示了巨大的潜力,推动了微生物生态学进入一个新的发展时期。本文就分子生态学的概念以及在微生物生态研究总所用的主要技术方法进行了简要综述。(本文来源于《中国科技信息》期刊2013年12期）
涂晨,骆永明,马露瑶,章海波,滕应[10]（2013）在《分子生物学与系统生物学技术在土壤污染微生物生态研究中的应用》一文中研究指出综述了当前国内外应用于土壤污染生态研究中的各种分子生物学和系统生物学技术,包括核酸杂交和DNA指纹图谱分析技术以及宏基因组学、宏蛋白质组学和代谢组学等"组学"技术。阐述了这些技术方法的原理、应用以及各自的优势和局限性,并对这些新兴生物技术在土壤污染生态学中的应用前景作一展望。(本文来源于《土壤学报》期刊2013年03期）
微生物分子生态论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
浅水湖泊沉积物所富集的微生物是湖泊物质循环的主要驱动力,其群落结构及种间交互具有重要的生态学意义.以太湖不同营养水平湖区沉积物微生物为研究对象,对其赋存环境理化特征、种属特征进行了鉴别.基于微生物操作分类单元(Operational Taxonomic Units,OTU),构建并分析了各湖区分子生态网络及其环境影响因子.结果表明:各湖区主要组成门类一致,主要为Protebacteria,Bacteroidetes,Nitrospire,Verrucomicrobia和Acidobacteria等14个门;在多个分子生态网络中均起重要作用的关键OTU共五个,分别属于Thermodesulfovibrionaceae,Pedosphaerales,Anaerolineae和Betaproteobacteria,是C,N等元素循环的重要种属;中度富营养湖区分子生态网络节点、连接数、平均度(359~389,1131~1679,5.86~9.35)高于轻度富营养湖区(254~296,518~721,3.50~5.68),表明中度富营养湖区微生物种间交互更密集,网络抗环境干扰能力较高,其正相关关系比例(91.66%~99.76%)高于轻度富营养湖区(77.22%~87.66%),共生关系更显着;环境因子相关关系表明,影响轻度及中度富营养水平湖区分子生态网络模块的主要环境因素分别为P(TP)和C,N(TOM,TN,NH+4-N,NO-3-N).
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
微生物分子生态论文参考文献
[1].于航,薛冬梅,王义东,郑薇,王中良.土壤微生物群落对农田土壤深度梯度的响应-分子生态网络分析[C].中国矿物岩石地球化学学会第17届学术年会论文摘要集.2019
[2].石文莉,蒋如东,马天海,阮晓红,张亚平.太湖不同营养水平湖区沉积环境微生物分子生态网络特征及其环境响应分析[J].南京大学学报(自然科学).2018
[3].刘天波,秦崇,匡传富,李佳颖,滕凯.拮抗菌群对烟草野火病叶际微生物群落结构及分子生态网络的影响[C].中国植物病理学会2018年学术年会论文集.2018
[4].杨淞超.升高CO_2浓度对大豆产量生理及根际微生物分子生态特征的影响[D].黑龙江八一农垦大学.2016
[5].赵慧慧,肖娴,裴孟,赵远,梁玉婷.长期石油污染对盐碱化土壤中微生物群落分子生态网络的影响[J].环境科学.2016
[6].陈娇,时冉冉.分子生物学在土壤污染微生物生态研究中的应用[J].科学中国人.2016
[7].汪峰,ZHOU,JiZhong,孙波.我国东部土壤氮转化微生物的功能分子生态网络结构及其对作物的响应[J].科学通报.2014
[8].吴小红,简燕,陈晓娟,李宝珍,袁红朝.自养微生物同化CO_2的分子生态研究及同化碳在土壤中的转化[J].生态学报.2014
[9].周伟.分子生态学及其在微生物生态研究中的应用[J].中国科技信息.2013
[10].涂晨,骆永明,马露瑶,章海波,滕应.分子生物学与系统生物学技术在土壤污染微生物生态研究中的应用[J].土壤学报.2013
论文知识图
