第四章 计算机在微生物学中的应用.ppt

巴斯德在研究中发现:
酿酒、食物腐败等都是由于一定数量的微 生物作用的结果，进而提出了巴氏消毒法， 这种方法在现代的酿酒和奶制品生产企业 中依然用到；此后，巴斯德还进行了传染 病的研究，提出：病原微生物是传染病因 的正确理论和应用菌苗接种预防传染病的 方法。
科赫
德国微生物学家科赫对新兴的医学微生物学做出了 巨大贡献：
中国医学微生物菌种保藏中心CMCC(归口卫生部) 负责管理医学上 的相关微生物
中国抗生素微生物菌种保藏中心CACC(国家医药管理局)负责抗生素 生产菌种的管理工作
中国兽医微生物菌种保藏中心CVCC(归口农业部) 负责农业上的兽 药用微生物的管理工作
中国林业微生物菌种保藏中心CFCC(归口中国林业科学院)负责与林 业相关的微生物管理
因为微生物相对基因结构较为简单，对其 进行研究的时间和经济成本也相对较低， 而研究所得的结果有的也可对其它生物的 研究也有借鉴意义
（2）新微生物群落的发现将拓宽其应用领域
主要体现在极端高温、高压、低温、酸 碱、高盐、强辐射等环境条件下的生命现 象。
温泉与火山口的微生物
3 微生物的特点
微生物个体很小，一般采用（埃）作单位。 与食品有关的微生物，主要包括：细菌、 放线菌、酵母菌、霉菌、食用菌、及病毒 等六大类。微生物的繁殖方式分为：有性 繁殖和无性繁殖。人类和微生物的关系是 很密切的。微生物具有如下的特点：
计算相似性：对每一种微生物要与其它的微 生物相比较，其相似程度可以用相似系 数Ssm来表示，如下式所示：
相同特征的和 Ssm 特征总数
ad Ssm n 100 式中a 为相同阳性特征数，d 为相同阴性特征数，n 等于 特征总数。
根据数值分类分析，可以进一步得到一个非 聚类相似性矩阵图
4．2 计算机在微生物实验中的应用
(1)计算机在微生物生化实验中的应用 (i)微生物鉴定编码软件的设计 用计算机对选定的一定种类的细菌在小型干
燥微孔板上的多种生化反应的结果进行 数值分类，制成编码表，供用户在被鉴 定细菌各种微量生化结果出来后作快速 鉴定时查索.
所谓编码指的是把一个生化反应结果变成换 一个特定进制数。具体方法是把所涉及的 生化反应如阴性则定义为‘0’如阳性购定义 为‘1’， 这样一种试验结果即变成一个二 进位数。同样的，如果某一微生物生化实 验的结果如果与这个对应的特定进制数相 符，则说该微生物符合此编码，进而可以 认为该种微生物是某种属的微生物。
4）分布式数据库的缺点
系统开销较大，主要花在通信部分 。
复杂的存取结构（如辅助索引、文件的 链接技术），在集中式DBS中是有效存 取数据的重要技术，但在分布式系统中 不一定有效。
数据的安全性和保密性较难处理。
分布式数据库系统结构图
中国微生物菌种保藏管理委员会给出的菌种目录数据库的查询界面
检验数值上定义的类群，由矩阵求出可以区别它们的 任何特性，进而进行加权鉴定。
数据收集：数据收集主要是对微生物进行数值分类， 一般要求至少研究50甚至更多的特征,一般在 50-100个。
如果特征过少会影响到分类结果的可信程度，而分 类特征太多的话，从计算机算法的角度来说， 如果特征数N过大的话，在理论上是不可计算 的。对于一个合适的N，还是可以将其计算的， 但是N过大，目前仍然是没有办法计算的一般 在收集实验数据时，阳性特征记录为“1”或 “+”，阴性特征记录为“0”或“-”。
数值分类的方法尽管已经比较成熟了，但是， 由于N维矩阵中的元素比较在算法上是一个 N-P问题，所以，当N很大的时候，实际上 利用现有的软件也是不可计算的，只能等 到更好的算法来解决这个问题，目前，N的 值一般不大，属于可计算的范围。
(3)计算机在微生物快速鉴定中的应用
传传统的微生物鉴定一般是根据微生物生理、生 化等特点，和微生物鉴定的经典工作手册相比 较，尽而确定某一未知微生物的归属 .
与所有的动植物一样，每一种微生物都有一个自己 的名字，名字可以分成俗名（common name）和 学名（scientific name）两种:
俗名指普通的、通俗的、地区性的名字，具有简明 和大众化的优点，但往往涵义不够确切，易于重 复，使用范围局限，例如“结核杆菌”(tubercle
bacillus)用于表示Mycobacterium tuberculosis
研究微生物各个类群的有细菌学、真菌学、藻类学、 原生动物学、病毒学等；
研究在实践中应用微生物的有医学微生物学、工业 微生物学、农业微生物学、食品微生物学、乳品微 生物学、石油微生物学、土壤微生物学、水的微生 物学饲料微生物学、环境微生物学、免疫学等。
2 微生物学的发展趋势
（1）微生物基因组的研究将对微生物学的发 展形成巨大的推动力
非聚类相似性矩阵图
非聚类相似阴影图 非聚类阴影图是从非聚类矩阵图转化而来的，阴影中的疏密
用来表示相似程度。
（4）聚类分析：对于相似性较近的微生物再进一步 的使用聚类分析的方法进行分类。聚类分析的 方法是很多的，一般说来，较为常用的是单链 锁聚类分析方法，这一方法是根据矩阵得出的 相似系数由最高值开始逐一进行链锁。利用这 种方法我们可以将前面的相似性矩阵转化为一 个树状图。同样的，前面所示的阴影图也可以 进行转换成对应的聚类阴影图。
微生物常见的术语： 培养物（culture),是指一定时间一定空间内微生物
的细胞群或生长物，若单一为纯培养 菌株（strain)，表示任何由一个独立分离的单细胞
繁殖而成的纯种群体及其一切后代 居群（population)，population一词也有人译为群
体、种群或群丛等，是指一定空间中同种个体的 组合 型（form或type),常指亚种以下的细分，当同种或 同亚种不同菌株之间的性状差异，不足以分为心 的亚种时，可以细分为不同的型 种：是一个基本分类单位；是一大群表型特征高度 相似、亲缘关系极其接近，与同属内其他种有明 显差别的菌株的总称。
（结核分支杆菌）
学名则往往指的是一个菌种的科学名称，它是按照 《国际细菌命名法规》命名的、国际学术界公认 并通用的正式名字。一个种的学名是用拉丁词或 拉丁化的词组成的。
根据双名法的规则，学名通常由一个属名加一个种 的加词构成。出现在分类学文献中的学名，在此 两者之后往往还加上首次定名人（用括号括住）、 现名定名人和现名定名年份，但在一般使用时， 这几个部分总是省略的。即：
场地之间协作性：各场地虽然具有高度的自治性，但是又相 互协作构成一个整体。
2）分布式数据库的其他特点 数据独立性 集中与自治相结合的控制机制 适当增加数据冗余度 事务管理的分布性
3）分布式数据库的优点 具有灵活的体系结构 适应分布式的管理和控制机构 经济性能优越 系统的可靠性高、可用性好 局部应用的响应速度快 可扩展性好，易于集成现有的系统
由于管理微生物的机构较多，所以产生的有 关微生物菌种的数据也较为繁琐，有效的 进行数据的共享与集成是很有必要的。
利用分布式数据库技术则能够很好的解决将 不同物理分布上的数据进行集成进而共享 的问题。
分布式数据库介绍
分布式数据库是数据库技术与网络技术相结 合的产物，在数据库领域已形成一个分支
分布式数据库和传统数据库相比具有如下的特点：
(2)计算机在微生物数值分类中的应用
分类学家经常尝试找到一种不由意志控制 的自动而又客观的方法即使对有轻验的分 类学家在选择最佳分类方案时也是有用的。 这种方法的基本要点是将类似程度定量比， 使定性的或主观的分类学转变成客观的， 正是因为这种需要，就有了数值分类学。 微生物数值分类的主要目的是提供准确的、 可重复的、大信息量的分类。
中国微生物菌种保藏管理委员会（CCCCM）将中国的Βιβλιοθήκη Baidu生物根据保 存机构的不同，分成如下的几个机构来保存相对应的菌种
中国普通微生物菌种保藏中心（CGMCC）负责保存我国的普通微生 物菌种
中国农业微生物菌种保藏中心（ACCC）负责保存与农业有关的微生 物菌种
中国工业微生物菌种保藏中心CICC(归口轻工业总会) 负责保管工业 上所用的微生菌株
第四章 计算机在微生物学中的应用
4.1 微生物基础知识简介
1 微生物技术的发展 由于微生物的个体十分小,所以对微生物的观
察必需借助于显微设备. 在远古时期,人们观察到微生物的活动常常是
造酒之类的工作; 到了近代自从列文.胡克发明了显微镜以后,微
生物的研究才开始蓬勃发展起来.
列文胡克发明的显微镜
巴斯德
(ii)计算机在微生物培养中的应用
微生物实验中经常要遇到微生物培养的情况， 培养多采用平板培养的方式。培养微生物时往 往需要在一定的条件下进行。而传统的培养设 备一般只能控制温度，对光强度、相对湿度等 因素却没有办法控制。新的培养箱利用由计算 机实时控制技术，可以实时控制培养箱内的温 度、光强度以及其它的环境因素等.
目前，这一部份工作利用手工来完成的较少， 基本上是依靠计算机来完成。可以将相关的数 据输入到软件（如NoSA或MINTS）中，就可以 方便的转换成为相应的树状图。
相似性矩阵通过聚类分析得到的树状图
利用聚类分析得到的图
(IV)检验数值上定义的类群：在通过聚类分析 得到微生物的数值分类指标后，就可以 利用这个指标将一些样本放入进行检验， 并将检验的结果与传统分类的结果进行 比较，进而考查分类的数值指标是否符 合分类的规范。
数值分类在细菌分类中运用的步骤有：
收集实验（t）中可获得的被分类微生物(n)的大量数据， 具体的实验可以是生化实验、微生物生理实验或微生 物形态观察实验等，在得到实验结果后，形成一个n×t 的数据矩阵；
使用实验所得的数据矩阵，根据实验微生物的相似性 进行分类；
相互关系密切的微生物再用聚类分析的方法划归类群；
（1）论证炭疽杆菌是炭疽病的病原苗 （2）发现结核病和霍乱的病原细菌，并提倡采用消
毒和杀菌方法防止这些疾病的传播； （3）首创细菌的染色方法，采用了以琼脂作凝固培
养基培养细菌和分离单苗落而获得纯培养的操作 过程； （4）规定了鉴定病原细菌的方法和步骤，提出著名 的科赫法则。
之后，陆陆续续有科学家在微生物研究中有 新的发现：
利用电子计算机鉴定微生物的方法，为数颇众， 由最简单的检索法直到复杂的多变量分析技术， 如判别分析法、相关系数法、概率最大近似模 型法等.
目前计算机用于微生物鉴定严格说来只能是 一种辅助鉴定，因为它不能代替人进行微 生物特征的试验，而取得原始数据资料， 然而，它存贮、分析、处理极为错综复杂 的庞大数据的能力和自动输出鉴定结果的 功能，大大提高了微生物鉴定工作的效率， 奠定了微生物鉴定的快速、准确、自动化 的基础。
1）分布式数据库的基本特点：
物理分布性：数据不是存储在一个场地上，而是存储在计算 机网络的多个场地上。
逻辑整体性：数据物理分布在各个场地，但逻辑上是一个整 体，它们被所有用户（全局用户）共享，并由一个 DDBMS统一管理。
场地自治性：各场地上的数据由本地的DBMS管理，具有自 治处理能力，完成本场地的应用（局部应用）。
学名=属名＋种的加词＋（首次定名人）＋现名定 名人＋定名年份
其中，种的加词是的必要，一般用斜体排字； 现名定名人则可以省略，均用正体排字
如例：大肠埃希氏菌（简称大肠杆菌）
Escherichia coli(Migula)Castellani et
Chalmers 1919
利用计算机在微生物分类中进行辅助工作甚 至是利用计算机按照微生物数量性状进行 分类，是很有意义的。
（1）分布广、种类多
（2）生长旺、繁殖快
（3）适应强、易变异
（4）代谢强、转化快
4．2 计算机在微生物分类学中的应用
微生物分类学与植物和动物的分类学比较起 来有着明显的难点，即：绝大部分微生物 个体小、形态简单、易受环境影响而变异、 缺少有性繁殖、缺乏化石资料。 界、门、纲、目、科、属、种。在分类中， 若这些分类单元的等级不足以反映某些分 类单元之间的差异时也可以增加亚等级
无菌外科手术的发明，白细胞的免疫作用 土壤中的硫化细菌和硝化细菌的作用 烟草花叶病毒，噬菌体等
分子生物学方法与转基因技术的应用都为微 生物的不断发展提供了巨大的支持
在微生物学的发展过程中，按照研究内容和目的的不 同，相继建立了许多分支学科：
研究微生物基本性状的有关基础理论的有微生物形 态学、微生物分类学、微生物生理学、微生物遗传 学和微生物生态学；