细菌生长曲线的模型拟合及聚类分析

发布时间：2021-07-23 18:59

　　在工业和医学领域,细菌都是一种重要微生物,而研究其生长曲线特征对了解和利用微生物具有重要的指导意义。生长曲线的分析通常是利用数学模型来拟合细菌生长,估算出细菌的各种生长参数,并以此研究微生物的生长规律。研究发现,即使有些菌株的生长趋势相似,不同的菌株间也存在着生长差异,因此在分析过程中需要改进已有的数学模型或者开发出新模型,进一步优化分析方法,筛选并获得有意义的生物学相关性的差异。此外,由于近几年人工智能的发展,使得机器学习算法被广泛应用于科学研究的多个领域,特别是生物学范畴的多个研究方向。在此背景下,本文利用机器学习中的聚类分析算法,初步探究了作为模式微生物的大肠杆菌（Escherichia coli）及其基因组变异菌株在不同培养基条件下生长曲线聚类分析的可行性。首先,本文基于两个变量,收集了一系列的生长曲线。变量一是菌株的基因组长度。本文选择了基因组长度递减的一系列的变异菌株,用来探究基因组变化对菌株生长模式的影响。变量二是培养菌株的培养基。本文用三种不同成分的培养基,分析不同培养基对细菌生长模式的影响。然后本文通过Logistic模型分别拟合了每种培养基条件下不同长度基因组细菌的... 

【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

微生物的生长曲线

华东师范大学硕士学位论文第二章大肠杆菌在不同培养基的生长曲线的数据收集92.3大肠杆菌生长曲线数据的收集在指数生长期早期（OD600<0.05）收集后混合甘油储存的大肠杆菌培养溶液，在培养基中稀释100-1000倍并用涡旋搅拌器混合均匀。然后将稀释后的细胞混合溶液加载到96孔细胞培养板上不同位置的多个孔中，每孔200μl混合溶液。96孔板在37oC下以600转/分的转速在酶标仪（Epoch2，BioTek）中培养。同时，测量在600nm（OD600）的吸光度下检测细菌生长数据。以30分钟或者1小时为时间间隔，测量总时长为24至48小时左右。为了数据的准确性，进行了重复试验，对于每种菌株在每种培养基中分别做了11-30个生物学重复实验，总共收集了1015份大肠杆菌生长曲线，分别包括336条LB培养基生长曲线、333条MAA培养基生长曲线和346条M63培养基生长曲线。这些原始的生长曲线被用于计算每种菌株在每种生长条件下的生长速率和种群密度。部分生长曲线如下（图2.2），全部数据见附件1。图2.2本研究中的部分大肠杆菌生长曲线Figure2.2RepresentativegrowthcurvesofE.coligainedinthisstudy

图3.1两个模型拟合效果的对比


本文编号：3299851