利用蔗糖生物传感器进行蔗糖通量控制的研究

论文摘要

本文构建了水稻蔗糖代谢网络,获得的蔗糖通量分析模型表明,拔节期和孕穗期的蔗糖通量变化趋势相似,即在15℃和30℃各出现一个峰值。另外以温度作为扰动手段,确定主成分分析的控制系数Cpi,表明水稻幼苗期、分蘖期、孕穗期和抽穗期己糖激酶（HK）的控制系数均为最大值,分别为CpHK=0.1121,CpHK=0.1076,CpHK=0.0921,CpHK=0.0928,而拔节期磷酸果糖激酶(PFK,CpPFK=0.0648)的控制作用最强。另一方面,应用lin-log方法得到的通量控制系数CJi表明,各阶段起到最大调控系数的包括:水稻幼苗期蔗糖磷酸合成酶(SPS,CpSPS=0.1532),分蘖期为己糖激酶(HK,CpHK=0.1587)的控制作用最强,拔节期为蔗糖磷酸合成酶(SPS,CpSPS=0.1588);孕穗期得到的结果为蔗糖磷酸合成酶(SPS,CpSPS=0.1514),抽穗期蔗糖磷酸合成酶(SPS,CpSPS=0.1532)的控制作用最强。并且在分蘖期磷酸甘油酸变位酶(PGM,CpPGM=-0.0354)对蔗糖代谢通量具有一定的负控制作用;拔节期、孕穗期、抽穗期蔗糖合成酶（SS,）对蔗糖代谢通量具有一定的负控制作用。最后,将两者控制系数进行对比分析,在分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期水稻骨的相关分析表明主成分分析的控制系数和基于温度扰动的控制系数存在着些许差异,但在大部分的分析上还是很相似的,说明采用主成分分析方法得到的控制系数比较好地反应了12种酶对于水稻蔗糖的代谢调控,为研究代谢网络的控制分析提供了一种简便的分析手段。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 前言
• 1.1 蔗糖及其代谢
• 1.1.1 蔗糖概述
• 1.1.2 蔗糖代谢合成及运输
• 1.2 生物传感器的研究现状及进展
• 1.2.1 生物传感器的概况
• 1.2.2 生物传感器的研究进展
• 1.2.3 蔗糖生物传感器
• 1.3 代谢网络及其分析研究方法
• 1.3.1 代谢网络概述
• 1.3.2 代谢网络及其研究方法
• 1.4 温度对生物的生理调节作用
• 1.5 立题依据和研究内容
• 1.5.1 选取蔗糖作为研究的依据
• 1.5.2 课题研究意义
• 1.5.3 课题研究目标
• 第二章 材料与方法
• 2.1 实验材料
• 2.1.1 供试品种
• 2.1.2 实验仪器
• 2.1.3 药品与试剂
• 2.1.3.1 药品
• 2.1.3.2 试剂
• 2.2 实验方法
• 2.2.1 水稻水稻温度梯度种植及样本制备
• 2.2.2 水稻蔗糖代谢网络图的构建及蔗糖通量的确定
• 2.2.2.1 水稻蔗糖代谢网络的构建
• 2.2.2.2 蔗糖通量的确定
• 2.2.4 代谢控制分析
• 2.2.4.1 酶活性测定
• 2.2.4.2 代谢物浓度测定
• 2.2.4.3 计算通量控制系数
• 2.2.4.4 数据处理和统计分析
• 第三章 结果与讨论
• 3.1 水稻蔗糖代谢通量分析结果
• 3.2 水稻蔗糖代谢途径中12种酶活性的测定
• 3.3 主成分代谢控制分析
• 3.3.1 水稻幼苗期主成分代谢控制分析
• 3.3.2 水稻分蘖期主成分代谢控制分析
• 3.3.3 水稻拔节期主成分代谢控制分析
• 3.3.4 水稻孕穗期主成分代谢控制分析
• 3.3.5 水稻抽穗期主成分代谢控制分析
• 3.3.6 水稻五组样本主成分代谢控制分析对比
• 3.4 基于lin-log理论的代谢控制分析
• 3.4.1 不同阶段不同温度下水稻五组样本代谢物浓度
• 3.4.2 弹性系数及通量控制系数的确定
• 3.4.2.1 水稻幼苗期弹性系数的估计
• 3.4.2.2 水稻分蘖期弹性系数的估计
• 3.4.2.3 水稻拔节期弹性系数的估计
• 3.4.2.4 水稻孕穗期弹性系数的估计
• 3.4.2.5 水稻抽穗期弹性系数的估计
• 3.4.2.6 水稻五组样本基于温度扰动的代谢控制系数
• 3.5 两组控制系数的比较分析
• 第四章 结论
• 4.1 建立了水稻蔗糖代谢通量分析模型
• 4.2 绘制了水稻蔗糖代谢途径的通量图谱
• 4.3 确定了温度与蔗糖通量的关系
• 4.4 蔗糖合成酶对蔗糖代谢通量有负控制作用
• 4.5 通过两种方法得出酶对蔗糖代谢控制的贡献率
• 第五章 实验的创新点及进一步工作设想
• 参考文献
• 论文、参加科研情况说明以及学位论文使用授权声明
• 致谢