Informacije

Koja je optimalna metoda uzorkovanja za modeliranje rasta mikroalgi?

Koja je optimalna metoda uzorkovanja za modeliranje rasta mikroalgi?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Nedavno sam izvodio eksperimente uzgoja mikroalgi (Chlorella sp.) za matematičko modeliranje rasta mikroalgi s obzirom na vrijeme.

Glavni problem je da analiza sadržaja lipida u mikroalgama zahtijeva veliku količinu podloge za kulturu po tački podataka. Posebno, u ranoj fazi uzgoja, gustina mikroalgi je vrlo niska, tako da je potrebno potrošiti skoro 20% ukupnog medija za uzgoj da bi se dobila samo jedna tačka podataka. Zbog ovog ograničenja, ponekad sam mjerio samo tri puta (početak, srednji i posljednji).

Očigledno je da se želi više tačaka podataka za precizno modeliranje, ali to se završava velikim gubitkom medija. Ovo može uticati na kvalitet ukupnih eksperimentalnih rezultata. Ovo izgleda kao neka vrsta kompromisa. Problem je što trenutno ne mogu povećati veličinu reaktora.

Može li neko preporučiti kako doći do optimalnog broja uzorka u ovoj situaciji?

Svako iskustvo, ideje ili preporučeni radovi su dobrodošli.

Hvala ti.


Za ovakve eksperimente, posebno kada govorimo o modeliranju, može se isplatiti postaviti kemostat ili barem turbidostat. Primjer takve studije može se naći u: Simultani rast i neutralna akumulacija lipida u mikroalgama Klok et al. (Pubmed).

Alternativno, možete koristiti lipidne boje kao što je Bodipy, ali one su često vrlo teške za rad i možda neće prodrijeti u vašu hlorelu. Nilsko crvenu u svakom slučaju je gotovo nemoguće navesti kvantitativno na rad iako se dosta koristi, pogledajte detalje u ovoj publikaciji. Budite veoma oprezni kada idete ovom rutom.


Metodologija istraživanja i istraživačka sklonost Pitanja sa višestrukim izborom + ključ za odgovore (MCQ 01)

Metodologija istraživanja MCQ za pripremu takmičarskih ispita iz biologije kao što su CSIR JRF/NET Life Science, ICMR JRF, DBT BET JRF, GATE BT &XL, ICAR JRF NET, Državni test podobnosti (SET), PG / MS (M.Sc. ) Prijemni ispit, JAM, GS biologija, prijemni medicinski, univerzitetsko istraživanje (doktorat), prijemni ispit itd.)

(1). Šta je cilj istraživanja u obrazovanju?
(a). Pomoć u ličnom razvoju pojedinca
(b). Pomozite kandidatu da postane eminentni edukator
(c). Povećati mogućnosti zaposlenja pojedinca
(d). Povećati društveni status pojedinca

(2). Zaključivanje o cijeloj populaciji na osnovu opažanja malog dijela naziva se ___.
(a). Deduktivno zaključivanje
(b). Induktivno zaključivanje
(c). Pseudo-zaključci
(d). Objektivno zaključivanje

(3). Najvažnija prednost metode uzorkovanja prikupljanja podataka je _____.
(a). Povećajte preciznost
(b). Jedini način prikupljanja podataka
(c). Uštedjeti vrijeme
(d). Lako rukovanje podacima

(4). Koja od sljedećih izjava NIJE tačna za Tippit tablicu?
(a). To je tabela nasumičnih cifara
(b). Koristi se u uzorkovanju
(c). Tabela koja se koristi u statističkim istraživanjima
(d). Vrijednosti su logaritamske

(5). Koja od sljedećih izjava NIJE tačna o nasumičnom uzorkovanju?
(a). Slučajno uzorkovanje je prilično precizno
(b). Slučajno uzorkovanje je bez ličnih predrasuda
(c). Ekonomična metoda uzorkovanja
(d). Može se primijeniti za sve vrste zbirki podataka

(6) Za istraživača se kaže da je počinio grešku tipa I kada ___.

(a). Kada odbaci nultu hipotezu koja je zapravo tačna
(b). Kada prihvati nultu hipotezu koja je zapravo netačna
(c). I nulta i alternativna hipoteza se odbacuju
(d). Ništa od navedenog

(7). Najbolja metoda uzorkovanja za uzorkovanje konačne veličine populacije:

(a). Uzorkovanje područja
(b). Sistematsko uzorkovanje
(c). Namensko uzorkovanje
(d). Uzorkovanje kvota

(8). Koje od sljedećih tvrdnji su istinite o podacima u istraživanju?

(a). U istraživanju podaci mogu biti kvalitativni
(b). U istraživanju podaci mogu biti kvantitativni
(c). U istraživanju podaci mogu biti i kvalitativni i kvantitativni
(d). U istraživanju podaci mogu biti kvantitativni, ali nikada kvalitativni

(9). Što se od sljedećeg može smatrati evaluacijskim istraživanjem?

(a). Koliko nam dobro ide?
(b). Šta mi radimo?
(c). Zašto radimo?
(d). Sve ovo
(e). Ništa od navedenog

(10). Što od sljedećeg najbolje odgovara za 'Akciono istraživanje'?

(a). To je primijenjeno istraživanje
(b). To je kvantitativno istraživanje
(c). Radi se o anketnom istraživanju
(d). To je istraživanje stanovništva

(11). Koja je od sljedećih tvrdnji u vezi hipoteze tačna?

(a). Hipoteza povezuje varijable sa konstantama
(b). Hipoteza povezuje konstante sa konstantama
(c). Hipoteza povezuje konstante sa varijablama
(d). Hipoteza povezuje varijable sa varijablama

(12). Što od sljedećeg može biti izvor primarnih podataka u istraživanju?

(a). Anketa
(b). Eksperimentiraj
(c). Anketa i eksperiment
(d). Anketa i referenca

(13). Korelaciono istraživanje nastoji da:

(a). Odredite odnos između dvije ili više varijabli
(b). Proučite uticaj jednog na drugog
(c). I (a) i (b)
(d). Ništa od navedenog

(14). Sljedeće su karakteristike dobrog studenta istraživača osim

(a). Trebalo bi da se replicira
(b). Trebalo bi biti sistematično i objektivno
(c). Trebalo bi biti etično i nepristrasno
(d). Trebalo bi biti neetično i pristrasno

(15). Popis stanovništva koji je provela Vlada Indije može biti primjer:

(a). Exploratory Research
(b). Causal Research
(c). Deskriptivno istraživanje
(d). Sve navedeno

(1). Ans. (b). Pomaže kandidatu da postane eminentni pedagog

(2). Ans. (b). Induktivno zaključivanje

(4). Ans. (d). Vrijednosti su logaritamske

(5). Ans. (d). Može se primijeniti za sve vrste zbirki podataka

(6). Ans. (a). Kada odbaci nultu hipotezu koja je zapravo tačna

(7). Ans. (b). Sistematsko uzorkovanje

(8). Ans. (c). U istraživanju podaci mogu biti i kvalitativni i kvantitativni

(9). Ans. (a). Koliko nam dobro ide?

(10). Ans. (a). To je primijenjeno istraživanje

(11). Ans. (d). Hipoteza povezuje varijable sa varijablama

(12). Ans. (c). Anketa i eksperiment

(14). Ans. (d). Trebalo bi biti neetično i pristrasno

(15). Ans. (c). Deskriptivno istraživanje

Ključ odgovora je pripremljen uz naše najbolje znanje.
Slobodno obavijestite Admin ako nađete grešku u ključu za odgovor..


UVOD

Central Valley Water Reclamation Facility (CVWRF) je najveće komunalno postrojenje za prečišćavanje otpadnih voda u Utahu, SAD i mora zadovoljiti novu tehnološko-baziranu granicu efluenta fosfora (P) od 1,0 mg/L koju je postavilo Odjeljenje za kvalitet vode Utaha (DWQ). Trenutne koncentracije P u primarnom efluentu kreću se od 3 do 4 mg/L. Implementira se sistem za uklanjanje fosfora u bočnoj struji kako bi se uklonili dušik (N) i P kroz kontroliranu struvitnu precipitaciju. Struvit je mineralni precipitat sa ekvimolarnim magnezijumom (Mg), amonijumom i fosfatom koji nastaje kada ovi jonski sastojci postanu prezasićeni u alkalnim uslovima.

Istorijski gledano, efluent iz anaerobnog digestora se filtrira pomoću trakaste preše, a filtrat se recirkulira do glave postrojenja. Magnezijum, amonijum i fosfat se zadržavaju u sistemu i vremenom postaju prezasićeni, uzrokujući neugodne struvite taloženje koje začepljuju kaiševe, pumpe i cevi. Zbog lokalne geografije, CVWRF ima visoke koncentracije Mg koji značajno doprinose neugodnim struvitnim precipitacijama (Waddell et al. 2003 Melcer & Lindley 2019).

Rotirajući biofilmski reaktor algi (RABR) pilot-skale je implementiran za tretiranje filtrata anaerobnog digestora. Shema RABR-a prikazana je na slici 1. Rast biofilma mikroalgi uklanja N i P iz otpadne vode putem metaboličke aktivnosti kako bi se formirale mikroalge sa općom stehiometrijom C106N16P1 (Sterner & Elser 2002 Cabije et al. 2009 Wang et al. 2013 Delgadillo-Mirquez et al. 2016). Prednosti sistema za prečišćavanje otpadnih voda zasnovanih na biofilmu uključuju niske zahtjeve za prostorom, smanjeno vrijeme hidrauličkog zadržavanja (HRT), stabilne performanse, nisku proizvodnju mulja i visoku koncentraciju aktivne, raznolike biomase koja može razgraditi niz organskih zagađivača (Zhao et al. 2019). U poređenju sa suspendovanim rastom mikroalgi, biofilm može postići veću efikasnost uklanjanja nutrijenata, a biomasa je jeftinija za žetvu za naknadnu konverziju u bioproizvode (Christenson & Sims 2012).

CVWRF RABR šema prikazuje sistem kontinuiranog protoka. Influent se sastoji od filtrata efluenta anaerobnog digestora i vode za pranje iz trakaste preše koja se koristi za filtriranje efluenta anaerobnog digestora. Rotirajući diskovi prekriveni biofilmom mikroalgi su 40% uronjeni u vodu RABR rezervoara.

CVWRF RABR šema prikazuje sistem kontinuiranog protoka. Influent se sastoji od filtrata efluenta anaerobnog digestora i vode za pranje iz trakaste preše koja se koristi za filtriranje efluenta anaerobnog digestora. Rotirajući diskovi prekriveni biofilmom mikroalgi su 40% uronjeni u vodu RABR rezervoara.

RABR-i su korišteni za tretiranje komunalne, petrohemijske i proizvodne vode (Peterson 2018). N, P i ukupne suspendirane čvrste tvari smanjene su za do 18,1 mg/L (72,4%), 1,00 mg/L (55,6%) i 23,9 mg/L 61,3%) dok se koristi RABR sistem za tretman petrohemijskih otpadnih voda (Hodges et al. 2017). Ukupni rastvoreni N je smanjen sa 8,3 mg/L na 1,1 mg/L, a ukupni rastvoreni P je smanjen sa 4,1 mg/L na 1,1 mg/L dok se koristi RABR sistem za prečišćavanje komunalnih otpadnih voda (Christenson & Sims 2012). RABR tehnologija bi mogla pomoći CVWRF-u da ispuni P standarde za otpadne vode.

Tokom RABR operacije, struvit je uočen unutar matriksa biofilma mikroalgi. Taloženje struvita posredovano biofilmom ima inženjerske implikacije za poboljšano uklanjanje N i P iz otpadne vode bogate magnezijem. Biomasa je sakupljena u intervalima kako bi se održao logaritamski rast i peletizirana u gnojivo. Struvite se prodaje kao gnojivo sa sporim oslobađanjem (Szymanska et al. 2019). Struvit u matrici biofilma mogao bi poboljšati kvalitete gnojiva i tržišnu sposobnost peletizirane biomase. Cilj ove studije bio je promatranje, kvantificiranje i razumijevanje formiranja struvita u biofilmu mikroalgi u CVWRF RABR sistemu.


Abstract

Uprkos velikom potencijalu kao sirovina za proizvodnju goriva i hemikalija, industrijsko uzgajanje mikroalgi i dalje ima mnogo problema. Prinos u sistemima za uzgoj mikroalgi ograničen je sunčevom energijom koja se može prikupiti. Dostupnost pouzdanih modela koji predstavljaju ključne fenomene koji utiču na rast algi može pomoći u dizajniranju i optimizaciji efektivnih proizvodnih sistema na industrijskom nivou. U ovom radu analiziran je kompleksan utjecaj različitih svjetlosnih režima na alge u morskoj vodi Nannochloropsis salina rast je predstavljen modelima prvih principa. Eksperimentalni podaci kao npr in vivo mjerenja fluorescencije se koriste za razvoj modela. Predloženi model omogućava opisivanje svih krivulja rasta i podataka o fluorescenciji na pouzdan način. Struktura modela se procjenjuje i modificira kako bi se garantirala prepoznatljivost modela i procjena njegovog parametarskog skupa na robustan i pouzdan način.


Materijali i metode

Dostupnost podataka

Skupovi, predviđanja gena, podaci o transkriptomima, HGT stabla i poravnanja mogu se preuzeti na http://cyanophora.rutgers.edu/picochlorum/, posljednji put pristupljeno 8. septembra 2018.

Izolirajte informacije i stope rasta

Picochlorum SE3, P. oklahomensis UTEX B2795, Picochlorum NBRC102739 (ranije MBIC10091), i P. oculata UTEX LB 1998 (sinonim Nannochloris oculata) uzgajani su u šaržnoj kulturi koristeći Guillardov medij f/2 na bazi umjetne morske vode (Guillard i Ryther 1962) bez silicijum dioksida. Kulture su uzgajane na 25 °C pod kontinuiranom svjetlošću (100 μE m −2 s −1 ) na rotacionoj mućkalici pri 100 o/min (Innova 43, New Brunswick Eppendorf).

Sekvenciranje genoma, sklapanje, predviđanje gena i anotacija

Ćelije algi su brzo zamrznute u tekućem dušiku, homogenizirane korištenjem Qiagen TissueLyser-a, a gDNK je ekstrahirana za PacBio sekvenciranje prema “izolaciji genomske DNK iz biljaka i filamentoznih gljiva korištenjem Qiagen Genomic-tip” protokola koji je razvio korisnik koristeći Qiagen Genomic Tip 100/G Kit. Izvučena je genomska DNK P. oculata i Picochlorum NBRC102739 za Illumina sekvenciranje pomoću Qiagen DNeasy Plant Mini Kit.

Priprema i sekvenciranje biblioteke Pacific Biosciences izvela je DNA Link, Inc. (Seul, Južna Koreja). Picochlorum SE3 i P. oklahomensis sekvencionirani su na PacBio RSII sistemu koristeći P6-C4 hemiju sa MagBead OneCellPerWell v1 protokolom (veličine umetanja 20 kb, vrijeme filma 1 × 240 min) i 2 i 4 SMRT ćelije, respektivno. Za sklapanje je korišten FALCOLN-Unzip. The P. oculata i P. NBRC102739 biblioteke su pripremljene korišćenjem kompleta za pripremu Illumina Truseq Nano biblioteke, sekvencionirane korišćenjem MiSeq Personal Genome Sequencer (Illumina) sa 2 × 300 bp (upareni kraj) čitanja sa kompletom od 600 ciklusa i sastavljene sa CLC Genomics 8 Workbench verzija. , generirana su očitanja sekvencijalna Illumina za P. oklahomensis, i zajedno sa prethodnim Illumina generiranim sklopom Picochlorum SE3 (v1) je mapiran na PacBio sklopove radi provjere izolata. Illumina očitavanja su korištena za ispravljanje grešaka Picochlorum SE3 primarni sklop koji koristi uslužne programe za mapiranje čitanja (frakcija dužine = 1, identitet sekvence = 99%) i ekstrakciju konsenzusa (podrazumevani parametri) CLC Genomics Workbench-a. Zbog visoke heterozigotnosti P. oklahomensis, ispravljanje greške pomoću Illumina očitavanja nije bilo moguće. Kloroplast i mitohondrijski genomi su izvedeni iz Illumina sekvenciranja za sve izolate. Kontigi sa bakterijskom kontaminacijom, niskom pokrivenošću (<10×) ili duplirani kontigi su ručno uklonjeni.

K-mer analiza je izvedena pomoću alata za histo analizu KAT (Mapleson et al. 2016) koristeći podatke sekvenciranja Illumina i ucrtana pod R. Varijantne frekvencije su izračunate mapiranjem očitavanja Illumina (Picochlorum SE3, 0,31 Gbp P. oklahomensis, 5,59 Gbp) do primarnih sklopova izvedenih iz PacBio sekvenciranja (100% dužine, 70% identiteta), a zatim korištenjem osnovne funkcije detekcije varijanti CLC Genomics Workbench-a (ploidnost = 2, min pokrivenost =10, min učestalost = 1%) . Umetanja i brisanja isključena su iz izračunavanja učestalosti.

Augustus (Stanke et al. 2004) je korišten za predviđanje gena u svim izolatima s Picochlorum SE3 v1 kao model, kreiran uz nagoveštaje iz EST-ova kako je opisano u Foflonker et al. (2015). DOGMA i Mitofy su korišteni za predviđanje gena i označavanje genoma hloroplasta i mitohondrija (Wyman et al. 2004 Alverson et al. 2010). Da bi se procijenila kompletnost genoma, proteomi su ispitivani u odnosu na BUSCO Eukaryota_odb9 jezgro gena (Simao et al. 2015). CD hit je korišten za uklanjanje redundantnih gena sa >99% sličnosti za nizvodnu analizu (Li i Godzik 2006). Funkcije gena su označene korišćenjem Blast2GO cevovoda (Conesa et al. 2005). Putevi su označeni korištenjem Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) Automatic Annotation Server (KASS) sa dvosmjernom metodom najboljeg udara prema eukariotskom reprezentativnom skupu gena i uključujući dostupne alge (Moriya et al. 2007).

Genome Synteny

Program MCScanX_h (minimalna veličina bloka = 5, maksimalne praznine = 5) paketa MCScanX korišten je za određivanje sintenije sa listom OrthoMCL (BlastP cut-off <1E-5) generiranih ortologa i parova koortologa među Picochlorum izolati kao ulaz (Wang et al. 2012). Svi predviđeni proteini (prije uklanjanja 99% suvišnih proteina identiteta) korišteni su u ovoj analizi za bolju procjenu kolinearnosti. Synteny je vizualiziran korištenjem Circos v-0.69 (Krzywinski et al. 2009). Program za klasifikaciju duplikata gena paketa MCScanX sa Blast-om sve protiv svih (Blastp 1E-10 cutoff) kao ulaz je korišten za klasifikaciju duplih gena.

Izgradnja multiproteinskog stabla i zaključak o porodičnom dobitku/gubiku gena

Prikupljeni su proteomski podaci za 18 hlorofitnih zelenih algi i 3 vrste streptofita: Chlamydomonas reinhardtii (Merchant et al. 2007.), Volvox carteri (Prochnik et al. 2010), Chlorella variabilis (Blan i dr. 2010), Coccomyxa subellipsoidea (Blan i dr. 2012), Micromonas sp. RCC299, Micromonas pusilla CCMP1545 (Worden et al. 2009.), Ostreococcus tauri (Palenik i dr. 2007), Ostreococcus lucimarinus, Ostreococcus sp. RCC809 (U.S. Department of Energy, Phytozome), i Bathycoccus prasinos (Moreau et al. 2012), Chlorella protothecoides (Gao et al. 2014.), Gonium pectoral (Hanschen et al. 2016.), Picochlorum SE3, Picochlorum NBRC102739, P. oklahomensis, P. oculata, i Picochlorum DOE101 i streptofiti Klebsormidium flaccidum (Hori et al. 2014.), Arabidopsis thaliana (Blan i dr. 2003), i Physcomitrella patens (Rensing et al. 2008). CD hit je korišten za uklanjanje redundantnih proteina sa >95% sličnosti po genomu (Li i Godzik 2006). Ortološke grupe su konstruisane korišćenjem OrthoMCL-a sa BlastP presekom E-vrijednost < 1E-5 (Li et al. 2003). Poravnanja ortolognih grupa su generisana iz ovog kombinovanog skupa podataka (omogućujući nedostajuće podatke od najviše tri hlorofita i dve vanjske grupe) kao što je opisano u Foflonker et al. (2015). Ukupno 1122 poravnanja su spojena u super-poravnanje (293,805 aminokiselina) i multiproteinsko stablo izgrađeno korištenjem IQ-TREE (Nguyen et al. 2015). Da bi se zaključio dobitak ili gubitak porodice gena, korištena je Dollo metoda štedljivosti (Farris 1977) u DOLLOP programu paketa PHYLIP (Felsenstein 2002) sa porodicama gena određenim OrthoMCL analizom kao ulaznim podacima ove analize.

Filogenomske metode

Za traženje HGT-a, Picochlorum proteomi su bili predmet filogenomskog cevovoda (Qiu et al. 2016). Ukratko, preuzeli smo proteinsku bazu podataka (RefSeq verzija 58) sa NCBI FTP stranice (ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/refseq/). Za svaki rod (npr. Arabidopsis), zadržali smo vrstu s najvećim brojem sekvenci (npr. A. thaliana) i uklonio preostale vrste (npr. A. lyrata). Ova redukovana baza podataka RefSeq je zatim kombinovana sa bazom podataka sekvenci crvenih algi (opisano u Qiu et al. 2015), sekvencama proteina "hromalveolata" izvedenim iz baze podataka MMETSP (Keeling et al. 2014) i sekvencama iz zelenih algi uključujući nedavno objavljene zelene alge genomi: Picochlorum soleocismus DOE101 (greenhouse.lanl.gov), Klebsormidium flaccidum (Hori et al. 2014.), Gonium pectoral (Hanschen et al. 2016.), Chlorella protothecoides (Gao et al. 2014.), Coccomyxa subellipsoidea (Blan i dr. 2012), Bathycoccus prasinos (Moreau et al. 2012) i četiri Picochlorum vrste sekvencionirane u ovoj studiji. Za svaki red ili vrstu, redundantne sekvence (identitet sekvence ≥85%) su uklonjene pomoću CD-HIT v4.5.4. The Picochlorum sekvence upita korištene su u Blastp pretraživanju (E-vrijednost < 10 −5 ) prema gore navedenoj lokalnoj bazi podataka. Najboljih 1000 Blastp pogodaka (sortiranih po bitovima) iz svakog upita raščlanjeno je putem prilagođenih skripti kako bi se izdvojilo ≤12 predstavnika iz svakog tipa kako bi se kreirao taksonomski raznolik uzorak. Blastp pogoci su preuređeni prema identitetu pogotka upita nakon čega je uslijedilo uzorkovanje drugog skupa reprezentativnih sekvenci. Sekvenca upita je zatim kombinovana sa dva seta uzorkovanih reprezentativnih sekvenci. Poravnanja sekvenci su napravljena pomoću Muscle v3.8.31 pod zadanim postavkama (Edgar 2004) nakon čega je uslijedilo obrezivanje pomoću TrimAl v1.2 (Capella-Gutiérrez et al. 2009) u automatiziranom načinu rada (-automated1). FastTree v2.1.7 (Price et al. 2010) je korišten pod WAG modelom za izgradnju filogenetskih stabala koja se sastoje od najmanje četiri lista. Prilagođena skripta je korištena za sortiranje stabala koja se sastoje od Picochlorum koji je bio ugniježđen među prokariotima (Qiu et al. 2015). Kandidatne HGT sekvence su zatim ponovo analizirane (bez obrezivanja poravnanja) koristeći IQ-TREE v1.4.3 (Nguyen et al. 2015) sa ugrađenom funkcijom odabira modela i podrškom za grananje procijenjenom korištenjem ultrabrzog pokretanja (UFboot) sa 1500 replika za pokretanje (-bb 1.500). Filogenetska stabla su zatim ručno analizirana za dokaze o monofiliji između njih Picochlorum i prokarioti ili drveće koje sadrži samo prokariote sa najmanje 4 vrste i 30% identiteta. Kandidati za HGT u Picochlorum SE3 i P. oklahomensis su verificirani s transkriptom podataka, svi nedostajući transkripcijski dokazi su uklonjeni.

Analiza RNA-Seq i alel-specifične ekspresije

Ćelije prilagođene na 1 M NaCl f/2 mediju su centrifugirane, isprane i stavljene u medijum koji sadrži 1,5 M NaCl i 10 mM NaCl u tri primerka kultura. Ćelije su sakupljene i brzo zamrznute 1 i 5 h nakon tretmana salinitetnim šokom. Ekstrakcija RNK, sekvenciranje i analiza za P. oklahomensis je urađeno kako je prethodno opisano (Foflonker et al. 2016), s izuzetkom da su biblioteke sekvencionirane korištenjem Illumina (MiSeq komplet reagensa v3 150 ciklusa) upareni kraj 2 × 75 kompleta reagensa. DE je određen korištenjem DESeq-a (R/bioconductor paket) (Love et al. 2014.) i broja očitanih podataka određenih analizom CLC RNA-seq kao ulaza. Vrijednosti slanog šoka su normalizirane na vrijednosti prije šoka (1 M NaCl). A P-vrijednost od 1% i l2fc od 1 postavljeni su kao granične vrijednosti za sve diferencijalno eksprimirane (DE) gene o kojima se raspravlja u ovom članku. Podaci o transkriptomu za Picochlorum SE3 korišten u ovom poređenju je prethodno objavljen i korišten je Picochlorum SE3 sklop v1 (Foflonker et al. 2016). Alati Biocyc Pathway su korišteni za kreiranje baze podataka puteva za P. oklahomensis i OmicsViewer i OmicsDashboard su korišteni za analizu RNA-seq podataka (Karp et al. 2016).

Za alel-specifičnu ekspresiju, RNA-seq očitanja su mapirana u kombinovani skup primarnih i haplotig kontiga uz visoku strogost (100% identitet preko mapiranih regiona), uklanjajući sve nespecifične pogotke (56). Parovi alela su određeni uzimanjem recipročnih Blastp pogodaka (identitet > 70%, pokrivenost >90%) gena predviđenih na haplotigu i primarnim kontigama. Odnos mapiranih primarnih i haplotig očitavanja izračunat je zbrajanjem očitavanja mapiranih iz triputa ispitivanja u svakom stanju, uklanjanjem gena sa <10 očitavanja mapiranih po paru alela.


Alge

Naši urednici će pregledati ono što ste poslali i odlučiti da li da revidiraju članak.

Alge, jednina alga, pripadnici grupe pretežno vodenih fotosintetskih organizama iz kraljevstva Protista. Alge imaju mnogo tipova životnih ciklusa, a veličine se kreću od mikroskopskih Micromonas vrsta do džinovskih morskih algi koje dosežu 60 metara (200 stopa) u dužinu. Njihovi fotosintetski pigmenti su raznovrsniji od onih u biljkama, a njihove ćelije imaju osobine koje se ne nalaze među biljkama i životinjama. Pored svoje ekološke uloge kao proizvođača kisika i kao osnova hrane za gotovo sav vodeni svijet, alge su ekonomski važne kao izvor sirove nafte i kao izvor hrane i niza farmaceutskih i industrijskih proizvoda za ljude. Taksonomija algi je sporna i podložna brzim promjenama kako se otkrivaju nove molekularne informacije. Proučavanje algi se zove phycology, a osoba koja proučava alge je fizikolog.

Šta su alge?

Alge se definiraju kao skupina pretežno vodenih, fotosintetskih organizama i organizama koji nose jezgro i nemaju pravo korijenje, stabljike, listove i specijalizirane višećelijske reproduktivne strukture biljaka. Njihovi fotosintetski pigmenti su također raznovrsniji od onih u biljkama, a njihove stanice imaju osobine koje se ne nalaze među biljkama i životinjama.

Koje organele sadrže alge?

Alge su eukariotski organizmi i sadrže tri tipa organela vezanih za dvostruku membranu: jezgro, hloroplast i mitohondrije. U većini ćelija algi postoji samo jedno jezgro, iako su neke ćelije višejezgrene.

Da li su alge otrovne?

Neke vrste algi proizvode toksine koji su smrtonosni za ribu ili čine školjke i peraje nesigurnima za konzumaciju. (Taksonomski sporni) dinoflagelati su odgovorni za crvene plime, koje ne samo da ispuštaju toksine u vodu koji mogu biti smrtonosni za vodeni život, već i toksične ćelije raspršene vjetrom koje mogu uzrokovati zdravstvene probleme organizama koji dišu zrak.

Koje su veličine algi?

Veličina algi varira od pikoplanktona, koji ima između 0,2 do 2 mikrometra (0,000008 do 0,000079 inča) u prečniku, do džinovske alge, koja može biti dugačka 60 metara (200 stopa).

Zašto su alge važne?

Alge proizvode do polovine kisika u Zemljinoj atmosferi, a alge čuvaju ugljični dioksid iz atmosfere tako što ga skladište. Alge su također osnova hrane za gotovo sav vodeni svijet, a ekonomski su važne kao izvor sirove nafte i kao izvor hrane i niza farmaceutskih i industrijskih proizvoda za ljude.

U ovom članku alge su definirane kao eukariotski organizmi (koji nose jezgru) koji fotosintezuju, ali nemaju specijalizirane višećelijske reproduktivne strukture biljaka, koje uvijek sadrže plodne ćelije koje proizvode gamete okružene sterilnim stanicama. Alge također nemaju pravo korijenje, stabljike i listove – karakteristike koje dijele s avaskularnim nižim biljkama (npr. Osim toga, alge tretirane u ovom članku isključuju prokariotske (bez jezgre) plavo-zelene alge (cijanobakterije).

Počevši od 1830-ih, alge su klasificirane u glavne grupe na osnovu boje - na primjer, crvene, smeđe i zelene. Boje su odraz različitih pigmenata hloroplasta, kao što su hlorofili, karotenoidi i fikobiliproteini. Prepoznato je mnogo više od tri grupe pigmenata, a svaka klasa algi dijeli zajednički skup tipova pigmenata koji se razlikuju od svih ostalih grupa.

Alge nisu blisko povezane u evolucijskom smislu, a filogenija grupe tek treba da se ocrta. Specifične grupe algi dijele karakteristike s protozoama i gljivama koje ih, bez prisustva hloroplasta i fotosinteze kao graničnih karakteristika, otežavaju razlikovanje od tih organizama. Zaista, čini se da neke alge imaju bliži evolucijski odnos s protozoama ili gljivama nego s drugim algama.

Ovaj članak raspravlja o algama u smislu njihove morfologije, ekologije i evolucijskih karakteristika. Za raspravu o srodnim protistima, vidi članci protozoan i protist. Za potpuniju raspravu o fotosintezi, vidi članci fotosinteza i biljka.


DISKUSIJA

Prethodne studije su pokazale da na proizvodnju rotifera utiče njihova hrana (Lubzens 1987 Lubzens et al. 2001). Sarma i Rao (1987) izvještavaju da je rast mnogih rotifera funkcija vrste hrane i količine hrane koja se daje. To je bilo zbog mnogih faktora koji su mogli utjecati na prikladnost vrsta mikroalgi kao žive hrane, kao što su veličina, oblik, mobilnost, probavljivost i sastav hranjivih tvari. Međutim, ova studija je pokazala sličnu trenutnu brzinu rasta kada su gustine algi bile na nivou obilja (0,3 × 10 6 ćelija po ml). Prema Yuferi i Pascualu (1980), najveća stopa rasta zabilježena je pri upotrebi Tetraselmis suecica. U međuvremenu Kostard et al. (1989a) prijavili su najveću stopu rasta pri upotrebi Isochrysis galbana u poređenju sa ostalima kao npr Tetraselmis sp., Nannochloris atomus ili mešavina Isochrysis i Tetraselmis, Isochrysis i Nannochloris, i Tetraselmis i Nannochloris. Isochrysis sp. je vrsta pokretnih vrsta algi, ali sa sporom pokretljivošću u odnosu na Tetraselmis. Iako upotreba od Tetraselmis sp and Isochrysis sp. su idealni za rotifer, dostizanje kultura visoke gustine je prilično teško u poređenju sa Nannochloris, Nannochloropsis i Chlorella.

Prethodne studije su takođe objavile jaku korelaciju između stope rasta rotifera i obilja hrane (Edmonson 1965 Hotos 2002 Snell et al. 1983). Lee i Tamaru (1993) sugeriraju da je gustina hrane od 10 do 20 × 10 6 ćelija po ml Nannochloropsis oculata za intenzivne kulture Brachionus plicatilis. Naprotiv, Hoff i Snell (2001), preporučuju gustinu hrane od samo 0,1 × 10 6 ćelija po ml za optimalne nutritivne vrijednosti.

Ova studija je pokazala na svakom od četiri nivoa testirane gustine hrane (tj. 0,1 × 10 6 , 0,3 × 10 6 , 0,7 × 10 6 i 1,5 × 10 6 za sve vrste ćelija po ml) trenutne stope rasta bile su veće osim kod najniže gustine hrane testirane na 0,1 × 10 6 ćelija po ml za Nannochloris sp., Isochrysis sp., Chlorella sp. i Nannochloropsis sp.

Kod gustine hrane od 0,1 × 10 6 ćelija po ml, srednje trenutne stope rasta zavisile su od vrste hrane. Samo Tetraselmis sp. bilježi značajno veću trenutnu stopu rasta. To je pokazalo da pri niskoj gustoći hrane vrste hrane postaju ograničavajući faktor. Feature of Tetraselmis sp. koji mogu da se kreću brže od Isochrysis sp. dao im je prednost kao omiljena hrana za rotifere. Ovo je uslijedilo Isochrysis sp. sa srednjom vrijednošću trenutne stope rasta od 0,50 dnevno, a zatim po Chlorella sp., Nannochloris sp. i Nannochloropsis sp., koje su bile nepokretne vrste.

Srednje trenutne stope rasta rotifera su se značajno povećale povećanjem gustine hrane sa 0,1 × 10 6 ćelija po ml na 0,3 × 10 6 ćelija po ml, osim Tetraselmis sp. Rotiferi kojima je davana hrana u gustini od 0,3 × 10 6 ćelija po ml pokazali su srednje trenutne stope rasta veće za sve vrste algi. Stoga je pretpostavljeno da se u intenzivnoj kulturi rotifera na ovom nivou gustine algi može postići kultura veće gustine. Srednje trenutne stope rasta također su bile veće na 0,7 × 10 6 ćelija po ml i 1,5 × 10 6 ćelija po ml. Ovo je ukazivalo na to da rotiferi dobijaju dovoljno hrane. Kako god, Tetraselmis sp. i dalje ostaje omiljena hrana. Ova studija je općenito pokazala da hrana koja se daje u gustoćima od 0,1 × 10 6 do 1,5 × 10 6 ćelija po ml doprinosi većim trenutnim stopama rasta rotifera. Snell et al. (1983) izvestio, B. plicatilis zabilježio vrhunac stope rasta korištenjem Chlorella sp. pri gustini od 0,5 mg po ml, nakon čega slijedi smanjenje trenutne brzine rasta pri velikoj gustoći algi. Hotos (2002) navodi stopu gutanja B. plicatilis povećavao se sa povećanjem gustine datih algi i smanjivao se pri gustini od 620.000 po ml. U međuvremenu, Kostard et al. (1989b), uočena stopa gutanja rotifera linearno se povećavala sa povećanjem gustine hrane do maksimalnog nivoa, a zatim je ostala konstantna.

Rezultati su pokazali, kada su sve vrste hrane date u uslovima obilja proizvele veći uticaj na srednje trenutne stope rasta rotifera. Ali Tetraselmis pokazao bolji rast od Chlorella, Nannochloropsis pokazao bolji rast od Isochrysis i Nannochloropsis pokazao bolji rast od Chlorella. Rotiferi uzgojeni u zapreminama kulture od 70 ml i 210 ml također nisu otkrili nikakve značajne razlike, osim Tetraselmis-Isochyris i Isochrysis-Chlorella u 210 ml kulture. Nije bilo značajnih razlika jer se koriste srednje trenutne stope rasta Isochrysis sp. bila niža. Karakteristika pokretnih plijena može se zanemariti kada se pri velikoj gustoći hrane daje rotiferima, pa je faktor pokretljivosti plijena značajan samo kod male gustine hrane.

Naše istraživanje sugerira da se kultiviranje rotifera u sistemima intenzivnih kultura može provoditi pri gustoći hrane između 0,3 × 10 6 ćelija po ml do 0,7 × 10 6 ćelija po ml, osim za Tetraselmis sp., koji se može isporučiti sa manjom gustinom. Sve vrste algi testirane na 1,5 × 10 6 ćelija po ml pokazale su smanjen obrazac brzine rasta rotifera, osim Chlorella sp..

Naša studija je također otkrila da je uzgoj rotifera pri velikoj gustoći bio bolji kada se izvodi u malim kontejnerima. Naš rezultat je pokazao da su se rotiferi hranili sa Tetraselmis sp. na 0,1 × 10 6 ćelija po ml, pokazao je najveću srednju trenutnu brzinu rasta kada je kultura u kulturi zapremine 20 ml (1,40 dnevno), a postala je niža u 70 ml (0,80 dnevno) i 210 ml (0,60 dnevno). ) zapreminske kulture. Prema Rimatulhani et al. (2006), stopa rasta za B. plicatilis veličine SS, koji je kultivisan u 750 ml na 30 psu upotrebom Nannochloropsis sp. na 3 × 10 6 ćelija po ml je 0,787 dnevno. Yoshimatsu i Hossain (2014), koji su prijavljeni u kulturi visoke gustine, rotiferi su bili izloženi uslovima visokog pritiska kao što je njihov sopstveni izmet, situacija koja se nije dogodila u njihovom prirodnom okruženju, pa će stoga kulturu učiniti nestabilnom.

Njihova studija je također pokazala da su trenutne stope rasta rotifera po danu bile veće kada su se ishrane u pokretu koristile čak i pri niskoj gustini hrane u poređenju sa stacionarnim vrstama hrane kojima su bile potrebne veće gustine za iste rezultate. Upotreba Tetraselmis sp. i Isochrysis sp. at lower densities than the three other species produced a higher instantaneous growth rate of rotifers. Factor of mobility for Tetraselmis sp. i Isochrysis sp. were met with their predators become more frequent.

Statistical test revealed that the effects of food densities on the mean instantaneous growth rate values were varied between species (str < 0.01) and furthermore the food densities dominated over food species on rotifers production. According to Theilacker and McMaster (1971), high food densities are the most important parameters needed to ensure high production of rotifer.


1. UVOD

Cells communicate with each other and respond to a variety of stimuli by releasing membrane-enclosed vesicles, which are found in extracellular fluids (Yáñez-Mó et al., 2015 ). Several types of cell-derived vesicles are commonly distinguished according to their formation mechanism and size. Extracellular vesicles (EVs) have recently emerged as important entities used by cells to mediate several physiological processes or affect various pathological conditions associated with the activation of an immune response or the spread of cancer and virus infections (Dhondt et al., 2020 Maacha et al., 2019 Urbanelli et al., 2019 ). EVs constitute also cross-species communication means and have been found in all kingdoms of life (Bleackley et al., 2020 Cai et al., 2018 Gill et al., 2019 Muraca et al., 2015 Soares et al., 2017 ). Beside mammalian cells, there are various sources available to produce EVs, including bacteria, bovine milk and plants, and indeed several have been studied for therapeutic applications (Bitto & Kaparakis-Liaskos, 2017 Gerritzen et al., 2017 Kim et al., 2015 Munagala et al., 2016 Paganini et al., 2019 Pocsfalvi et al., 2018 Raimondo et al., 2015 Wang et al., 2013 ). The exploitation of the biotechnological potential of EVs as carriers of bioactive compounds for different theranostic applications is of increasing interest. The growth of this field is evident from the surge in recent years in the number of publications, patents, companies, and clinical trials related to EVs (Kosaka et al., 2019 Shaimardanova et al., 2020 Zipkin, 2019 ). As such, in the context of better harmonizing research efforts also aimed at valorising the potential of EVs, Théry and Witwer et al. (2018) recently revised the required parameters for the robust description of EVs (Théry et al., 2018 ).

Microalgae are microorganisms constituting a rich reservoir of bioactive metabolites such as pigments, polyunsaturated fatty acids, antioxidants or antimicrobial compounds, which are being increasingly exploited in commercial ventures (Cuellar-Bermudez et al., 2015 Friedl et al., 2021 Khan et al., 2018 Leu & Boussiba, 2014 Zhu, 2015 ). Microalgae are also heralded as promising feedstock in the context of the bio-based economy and the better valorisation of natural and renewable bioresources for the production of biofuels, animal feeds and other valuable commodities. This polyphyletic group of microorganisms shows high genetic diversity and has colonised many habitats due to the unique metabolic attributes that some species possess (Friedl et al., 2021 ). Many microalgae species are suitable for growth in industrial scale photobioreactors under controlled cultivation conditions and are seen as highly productive crops when compared with terrestrial plants (Khan et al., 2018 ).

In the context of the H2020-FETOpen project VES4US (www.ves4us.eu) here we propose microalgae as potential bioresources for the production of EVs with applications for the nanomedicine, cosmetics or nutraceutics sectors. In this study, we considered the guidelines of MISEV 2018 and the well-established knowledge in the EV research field (EV-TRACK) (Théry et al., 2018 Van Deun et al., 2017 ) to define a new generation of microalgal EV-based nanoproducts, using different methodologies and specific approaches for EV bio-refinement, separation and characterisation. Our check-list (developed from MISEV guidelines and applied in the framework of the VES4US project) includes the identification of methods for the microalgal-derived EV separation, enrichment and characterization (including EV quantification, EV identity in terms of protein composition, size, morphology, topology, EV stability, EV quality in terms of purity and density and EV bioactivity), as well as protocols for microalgae cultivation and quantification (Table 1). This list is also reported as supporting information with more details (Supporting Table 1), with the purpose to highlight and list the different items we addressed within MISEV 2018. Since the microalgal EVs have to our best knowledge never been described in detail, in accordance with the MISEV 2018 recommendation, we decided to use its suggested nomenclature. Indeed, we refer to the small extracellular particles separated either by differential ultracentrifugation or tangential flow fractionated. The term “nanoalgosome" is here then introduced to describe such microalgal small EVs (sEVs) isolated from the marine photosynthetic microalgal chlorophyte Tetraselmis chuii, which is surrounded by a membrane, contains EV biomarkers and has a typical EV size distribution and density (Théry et al., 2006, 2018 ). Tetraselmis chuii is a chlorophyceaen photosynthetic marine microalgae possessing an array of bioactive pigments and essential fatty acids (Pereira et al., 2019 ), which contribute to making it a promising source of EVs. The production of nanoalgosomes is an evolutionarily conserved trait within the microalgae strain as demonstrated by similar results obtained using the sEVs isolated from batch cultures of other microalgae species, including another chlorophyte strain, the Dunaliella tertiolecta, and the dinoflagellate strain Amphidinium sp. A drawback limiting progress in current EV research has been the typically low EV yields obtained for subsequent clinical trials, making the roll out of EV-based treatments for humans still some distance away (György et al., 2015 Paganini et al., 2019 ). In this context, we envision that microalgae such as Tetraselmis chuii can offer a remarkable opportunity to overcome this limitation thanks to their scalable EV production and increased EV yield.

  • (a) Microalgal strain, cultivation protocol, and biomass weight
  • (b) Pigment and lipid profiling
  • (a) Differential Ultra Centrifugation (dUC)
  • (b) Tangential Flow Filtration (TFF)
  • (c) gradient Ultra Centrifugation (gUC)
  • (a) Nanoparticle number (by Nanoparticle Tracking Analysis, NTA)
  • (b) Amount of protein (by BCA colorimetric assay)
  • (a) Multi angle dynamic light scattering (Multi angle DLS)
  • (b) Nanoparticle tracking analysis (NTA)
  • (c) Fluorescence nanoparticle tracking analysis (F-NTA)
  • (d) Fluorescence correlation spectroscopy (FCS)
  • (a) Scanning electron microscopy (SEM)
  • (b) Atomic force microscopy (AFM)
  • (c) Cryogenic transmission electron microscopy (cryo-TEM)
  • (d) Static light scattering (SLS)
  • (e) Fluorescence nanoparticle tracking analysis (F-NTA)
  • (a) Immunoblot analysis of EV protein markers
  • (b) Density determination by gUC
  • (a) Fluorescamine assay
  • (a) Zeta potential measurement
  • (b) Stability test/quality control in biological fluids
  • (c) Resistance to detergents
  • (a) In vitro cytotoxicity
  • (b) Cellular uptake
  • (a) Negative control on EV identity and preparation on culture media – throughout the manuscript
  • (b) EV quantification by labelling with fluorescent lipid specific dye, to assess the presence of non-EV particles – see also 5.e
  • (c) Density measurement and separation by density gradient, to assess the ratio between EVs and aggregates – see also 6b
  • (d) Application of a tailor-made Quality Management System (QMS)

Abstract

This study evaluates the feasibility of advanced biofilm microalgae cultivation in a twin layer (TL) system for nutrient removal (N and P) as the tertiary treatment in small wastewater treatment plants (WWTPs) located in sensitive areas. Furthermore, the potential valorisation of microalgae biomass as a component of bio-based fertilizers is assessed. Scenedesmus sp. was chosen among 33 microalgae strains for inoculation of TL due to its high growth rate and its nutrient uptake capacity. The tests carried out in the prototype were markedly efficient for total soluble and ammoniacal nitrogen removal (up to 66 and 94%, respectively). In terms of potential valorisation of microalgae, the nutrient content was 5.5% N (over 40% protein), 8.8% P2O5 and 1.5% K2O, high enzymatic activity, very low levels of heavy metals and no detectable pathogen presence. However, in the formulation of solid-state bio-based fertilizers, the microalgae proportions in blends of over 2% of microalgae led to negative effects on ryegrass (Lolium perenne L. ssp.) and barley (Hordeum vulgare ssp.). The obtained results demonstrate that TL represents a promising technology, which allows efficient tertiary treatment of urban wastewater and the production of high-quality bio-based fertilizer.


Convenience methods

Good sampling is time-consuming and expensive. Not all experimenters have the time or funds to use more accurate methods. There is a price, of course, in the potential limited validity of results.

Metoda Best when
Snowball sampling (ask for recommendations) You are ethically and socially able to ask and seek similar subjects.
Convenience sampling (use who's available) You cannot proactively seek out subjects.
Judgment sampling (guess a good-enough sample) You are expert and there is no other choice.


Pogledajte video: Cudze chwalicie, swego nie znacie..?! (Februar 2023).