项目名称: 基于代谢组学探究牛蒡叶抑制食源性致病菌生物膜的活性成分与机理

项目编号: No.31201433

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 食品配料及其他

项目作者: 娄在祥

作者单位: 江南大学

项目金额: 24万元

中文摘要: 有害菌生物膜是食品的顽固污染源,易引发大规模食物中毒事件。目前,植物成分对生物膜的抑制效果引起了学者的广泛关注,但是植物组分抑制食源性致病菌生物膜的有效成分及其机理尚缺乏系统研究。 前期研究结果表明牛蒡叶提取物对食源性致病菌生物膜具有显著的抑制作用。本课题拟采用UPLC-MS/MS与NMR技术分别对牛蒡叶提取物和食源性致病菌生物膜小分子代谢组进行测定,建立分析方法。利用牛蒡叶提取物抑制食源性致病菌生物膜,采用UPLC-MS/MS、NMR技术系统分析牛蒡叶提取物及提取物抑制前后细菌生物膜代谢组的动态变化,结合化学计量学、生物信息学等手段筛选出抑制生物膜的活性化合物,探索一种筛选生物膜抑制成分的新途径。通过分析牛蒡叶组分抑制过程中食源性致病菌生物膜代谢组的动态变化,探讨牛蒡叶对生物膜代谢及生理生化状态的影响,揭示牛蒡叶抑制生物膜的动态过程和作用靶点,以期为有害菌生物膜的控制提供新思路与新靶点。

中文关键词: 生物膜;代谢组学;活性成分;机理;牛蒡叶

英文摘要: As a stubborn source of pollution in food, bacterial biofilm can easily cause large-scale food poisoning. At present, the inhibitory effect of plant components on bacterial biofilms has gained more and more attention among scholars. But the chemical composition and mechanism of the anti-biofilm plant fractions still lacked systematic research. Our preliminary experiments indicated that burdock leaf extract exhibited significant inhibition effect on foodborne bacterial biofilm. In this research, burdock leaf extract and the metabolomes of biofilms will be analyze using UPLC-MS/MS and NMR, and a determination method will be established. Using burdock leaf extract to inhibit biofilm, burdock leaf fractions and the metabolomes of biofilms before and after inhibition by the fractions of burdock leaf will be dynamically analyzed using UPLC-MS/MS and NMR. On this basis, through chemometrics, bioinformatics and other means, find the anti-biofilm compounds and establish a new method for the screening of anti-biofilm compounds. Based on the dynamical analysis of biofilm metabolomes, evaluate the effects of burdock leaf components on the metabolism, physiology and biochemistry of biofilm, revealing the inhibiting targets and dynamic process against bacterial biofilms. It is hoped that this research could provide new ide

英文关键词: biofilm;Metabolomics;effective compounds;mechanism;burdock leaf

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【干货书】数据挖掘药物发现,347页pdf
专知会员服务
130+阅读 · 2021年9月20日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月27日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
【干货书】利用 Python 进行数据分析,470页pdf
专知会员服务
109+阅读 · 2021年3月13日
专知会员服务
140+阅读 · 2021年2月3日
专知会员服务
94+阅读 · 2020年12月8日
生物数据挖掘中的深度学习,诺丁汉特伦特大学
专知会员服务
65+阅读 · 2020年3月5日
【学科交叉】抗生素发现的深度学习方法
专知会员服务
23+阅读 · 2020年2月23日
AI从底物和酶的结构中预测米氏常数,量化酶活性
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
46+阅读 · 2021年10月4日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
【干货书】数据挖掘药物发现,347页pdf
专知会员服务
130+阅读 · 2021年9月20日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月27日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
【干货书】利用 Python 进行数据分析,470页pdf
专知会员服务
109+阅读 · 2021年3月13日
专知会员服务
140+阅读 · 2021年2月3日
专知会员服务
94+阅读 · 2020年12月8日
生物数据挖掘中的深度学习,诺丁汉特伦特大学
专知会员服务
65+阅读 · 2020年3月5日
【学科交叉】抗生素发现的深度学习方法
专知会员服务
23+阅读 · 2020年2月23日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员