一种基于CRISPR-Cas12a系统的地衣芽孢杆菌基因组编辑载体

    公开(公告)号:CN118109492A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202410206644.X

    申请日:2024-02-26

    申请人: 江南大学

    摘要: 本发明属于基因技术领域,公开了一种地衣芽胞杆菌基因组编辑载体,包括PN2启动子介导的crRNA表达盒,以及Pmal启动子介导的Cas12a(Cpf1)表达盒,同源修复序列均位于同一载体质粒中。重组的载体质粒进入地衣芽孢杆菌细胞后,Cas12a(Cpf1)在麦芽糖诱导下表达,并在crRNA引导下识别并剪切PAM(5’‑TTTV)序列,只有发生同源修复的转化子才得以存活下来,从而完成了目的基因敲除或插入。本发明所构建的CRISPR‑Cas12a(Cpf1)系统针对同一位点的敲除效率均为100%,与现有地衣芽孢杆菌基因组编辑系统相比,更加高效,更加便捷。

    一种人源肿瘤抑素在大肠杆菌中可溶性表达的方法

    公开(公告)号:CN117778437A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311852865.6

    申请日:2023-12-29

    摘要: 本发明公开了一种人源肿瘤抑素在大肠杆菌中可溶性表达的方法。本发明所述方法包括如下步骤:(1)构建融合标签载体pET28a‑XXA;(2)构建融合蛋白表达载体;(3)构建重组菌;(4)诱导表达人源肿瘤抑素。本发明通过将抗冻蛋白的反向蛋白XXA与人源肿瘤抑素蛋白融合表达,能够实现人源肿瘤抑素在大肠杆菌中的可溶性表达,可溶性表达量高,利于人源肿瘤抑素的大量获得。本发明实现了人源肿瘤抑素在大肠杆菌中可溶性表达,且重组融合蛋白占总细胞蛋白的45%以上,为大量获取肿瘤抑素并应用于肿瘤治疗奠定基础。

    一种木质素解聚方法
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117586103A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311569809.1

    申请日:2023-11-22

    申请人: 江南大学

    摘要: 本发明公开了一种木质素解聚方法。本发明所述方法是通过筛选Lewis酸催化剂和有机酸的种类,使得木质素模型物在Lewis酸催化剂和有机酸的协同作用下发生解聚,其中,有机酸在木质素的解聚过程中,不仅作为溶剂溶解木质素,而且还作为亲核试剂参与反应,捕获反应过程中的活性中间体,从而生成目标化合物。与现有技术中的木质素模型物降解方法相比,本发明是在常压条件下对木质素进行解聚,反应条件温和,且具有更高的产物收率,为有效利用木质素资源制取高附加值化学品提供了一条新的技术路线。

    一种耐冷好氧反硝化简单芽孢杆菌原生质体制备与转化的方法

    公开(公告)号:CN116656575A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310893284.0

    申请日:2023-07-19

    申请人: 江南大学

    IPC分类号: C12N1/20 C12N15/75 C12R1/07

    摘要: 本发明公开了一种耐冷好氧反硝化简单芽孢杆菌原生质体制备与转化的方法。本发明所述制备与转化方法为:首先进行培养液的制备,然后进行原生质体悬液的制备,随后将原生质体悬液涂布于高渗固体培养基上进行原生质体的再生,以评估原生质体细胞的质量,最后PEG介导质粒转化原生质体。所获得的原生质体制备率可达95.94%,再生率可达16.35%,对质粒pNZTT和pMA5的转化分别可达到5.8和4.6个转化子/μg DNA。本发明原生质体制备与转化方法操作简单,可重复性强,不需要特定的转化设备,可为该野生菌株后续进行基因操作和分子水平改良提供基础。

    一种重组酿酒酵母菌株及其构建方法与应用

    公开(公告)号:CN112852847B

    公开(公告)日:2023-02-28

    申请号:CN202110201843.8

    申请日:2021-02-23

    申请人: 江南大学

    摘要: 本发明公开了一种重组酿酒酵母菌株及其构建方法与应用,属于生物发酵技术领域。其中,α‑法尼烯合成酶FSCS的氨基酸序列用SEQ ID No.1所示。本发明构建了含有该基因的重组表达载体,建立了生物合成法尼烯的方法。本发明对一种此前未明确报道过的萜类合成酶进行了功能表征,并进行了酶学性质的初步研究,在酶学性质的指导下改变发酵条件,实现了法尼烯在酿酒酵母中的生物合成,相较于已报道的苹果来源法尼烯合成酶有更好的表达效果,有利于指导法尼烯在微生物中的高效生产。

    基于深度神经网络的生物发酵数据预测方法

    公开(公告)号:CN113052271B

    公开(公告)日:2022-02-15

    申请号:CN202110528150.X

    申请日:2021-05-14

    申请人: 江南大学

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种基于深度神经网络的生物发酵数据预测方法,包括如下步骤:获取并预处理样本光谱数据以得到训练集;利用训练集对自监督特征提取网络模型进行训练以优化特征提取网络模型参数;利用经特征提取的数据对自动编码器网络模型进行训练以建立降维模型;对经降维模型挑选的数据进行TSK模糊回归以建立浓度预测模型;输入待测溶液的光谱数据以预测溶液浓度。本发明结合自监督学习的深度自动编码器特征提取方法,既能构造比传统的主成分分析法更为复杂的非线性映射,还可以保证其提取的特征具有利于后续的回归预测方法的语义信息,结合TSK回归预测,可以避免光谱数据维度过大、冗余信息较多的问题,而且能给出精确且具有可解释性的结果。