2018, Vol. 45扩展功能
文章信息
- 闫洪波, 张香美, 许冬倩
- YAN Hong-Bo, ZHANG Xiang-Mei, XU Dong-Qian
- 环境胁迫和非胁迫条件下类植物乳杆菌转录组分析
- Transcriptome analysis of Lactobacillus paraplantarum L-ZS9 under environmental stress and control conditions
- 微生物学通报, 2018, 45(2): 405-412
- Microbiology China, 2018, 45(2): 405-412
- DOI: 10.13344/j.microbiol.china.170219
-
文章历史
- 收稿日期: 2017-03-15
- 接受日期: 2017-07-05
- 网络首发日期(www.cnki.net): 2017-08-11
类植物乳杆菌是一类重要的益生菌，在食品发酵和食品保鲜等方面有着广泛的应用[1]。类植物乳杆菌L-ZS9 (Lactobacillus paraplantarum L-ZS9)是自发酵肉制品中分离的一株细菌素产生菌[2]，该菌能有效抑制肠杆菌科微生物的生长，具有开发成优良益生菌制剂或食品益生菌添加剂的潜力，其细菌素的合成受双组分群体感应系统plnB/plnCD调控[3]。张旭的研究结果显示：类植物乳杆菌L-ZS9用于鲟鱼肉香肠及鱼肉猪肉混合香肠的发酵能够更为迅速地启动发酵，较好地抑制肠杆菌的生长，同时又能够提高发酵香肠的感官品质[3]。Wang等将类植物乳杆菌L-ZS9用于鲟鱼肉香肠的发酵，大大提高了其安全性和功能性[4]。环境胁迫影响乳杆菌细菌素的合成，已成为限制产细菌素乳杆菌应用的一个重要因素[5-6]。目前类植物乳杆菌L-ZS9已经完成了基因组测序[7]，测序结果已提交GenBank (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Traces/wgs/?val=JPEB01#contigs以及https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/ NZ_CP013130.1)，但是环境胁迫影响其细菌素合成的分子机制尚需深入研究。
转录组是指某一生理条件下细胞内所有转录产物的集合，包括mRNA和非编码RNA的所有RNA总和[8]。转录组分析能够对转录产物分类、基因组功能元件、转录结构、转录后修饰以及胁迫条件的差异表达进行研究[9]。高通量测序技术又称“下一代”测序技术(“Next-generation” sequencing technology)，根据参考基因组对测序结果进行组装，具有灵敏度高、无需设计探针、单碱基差异分辨率高以及重复性好等优点，目前，该技术已大量应用在动物、植物和微生物的转录组研究中[10-12]。
利用高通量测序技术对类植物乳杆菌L-ZS9进行转录组测序，获得大量的基因信息，并对测序组装的转录本表达量变化、GO (Gene Ontology)功能分类、KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)代谢通路等进行研究，旨在从转录组层面探究环境胁迫条件影响L-ZS9细菌素合成的重要相关调节基因。
1 材料与方法 1.1 材料 1.1.1 菌株类植物乳杆菌L-ZS9由中国农业大学食品科学与营养工程学院李平兰教授赠送。
1.1.2 主要试剂和仪器实验所用普通化学试剂和生化药品，生工生物工程(上海)股份有限公司；RNA提取试剂Trizol，Invitrogen公司；Ribo-Zero rRNA Removal Kit，Illuminia公司；MiniElute PCR Purification试剂盒、QIAquick试剂盒和酶，QIAGEN公司。台式高速冷冻细心机，Sigma公司；2100 Bioanalyzer，Agilent公司。
1.2 方法 1.2.1 材料处理将L. paraplantarum L-ZS9以1%的比例接种到MRS[13]液体培养基中(终浓度为107 CFU/mL)，37 ℃静置培养20 h，然后4 ℃、10 000 r/min离心10 min，收集菌体沉淀备用(试样1)。在45 ℃、6%乙醇(MRS液体培养基中终浓度)、0.10 g/L的NaNO2 (MRS液体培养基中终浓度)条件下分别培养L. paraplantarum L-ZS9，分别收集各个条件下培养20 h菌体，按菌体量1:1:1混合，提取RNA备用(试样2)。
1.2.2 RNA的提取和文库构建总RNA提取采用Trizol试剂方法，经过检测符合转录组RNA检测标准(RNA总量≥6 g，OD260/OD280在1.8–2.1范围，rRNA比率23S:18S≥1.5:1)，通过甲醛变性胶检测总RNA的完整性。
样品总RNA用Ribo-Zero rRNA Removal Kit去除rRNA，然后将mRNA打断成短片段，以mRNA为模板，用六碱基随机引物合成第一条cDNA链，加入缓冲液、dATP、dGTP、dCTP、dUTP、RNase H和DNA polymerase Ⅰ合成第二条cDNA链。在经过QIAquick试剂盒纯化后做末端修复。加PolyA并连接测序接头，然后用UNG酶消化第二条cDNA链，连接产物经MiniElute PCR Purification试剂盒纯化后进行PCR扩增，建好测序文库，质检合格后进行测序。
1.2.3 测序数据分析测序结果的原始数据(Raw reads)中有些是低质量的，使用Q20 (碱基准确率达到99.9%)的质控标准。使用短Reads比对软件SOAPaligner/soap2[14]将Clean reads分别比对到参考基因组和参考基因序列，并统计出比对结果。
转录本预测。利用Trinity和Velvet软件对过滤后的Clean reads进行从头组装[15]。利用Bowtie (http://bowtie.bio.sour.cegorge.net/index.shtm1)将100 bp能重叠的Reads拼接[16]，拼接形成的片段即为Contig组装片段。利用Paired-end reads确定同一转录本的不同Contig及其距离，将这些Contig连接，获得两端不能延长的序列。挑选出长度大于150 bp且平均覆盖度大于2的转录区域，再从中找出位于基因间区域(一个基因3'端下游200 bp到下一个基因5'端上游200 bp之间的区域)的潜在转录本作为候选的新转录本。
功能注释和ORF预测。将转录本与NCBI中非冗余蛋白数据库(Nr) (http://www.nlm.nih.gov/)、去冗余蛋白数据库(SwissProt)、蛋白质直系同源簇[17-18]、KEGG[19]比对。利用BLASTn将转录本与NCBI非冗余核酸数据库(Nt)比对(E-value cutoffs≤10−5)，得到相似度最高的蛋白信息对其进行注释。利用InterProScan软件对蛋白功能进行注释，BLAST2GO将注释的蛋白映射到相应的GO (基因本体)中[20]。利用WEGO软件将GO功能进行分类[21]。基因表达量的计算使用RPKM法[22]，参照Audic等[23]基于测序的差异基因检测方法，利用基因与目标基因丰度的比值来判读基因表达升降。
2 结果与分析 2.1 测序特征评价 2.1.1 转录组与参考基因组比对使用短Reads比对软件将两个样品的序列比对到类植物乳杆菌L-ZS9基因组中。其中能够完全比对上基因组的Reads被称为Perfect match reads，与基因组比对不超过2个碱基错配的Reads被称为Mismatch reads，这两者统称为Mapped reads；能够比对到基因组多个位置的被称为Multi-position matched reads，这种Reads可信度较低，一般不用来作基因表达差异分析；仅能够比对到基因组唯一位置的被称为Unique matched reads，可信度高。因此统计Unique matched reads用于后续分析，以保证分析结果的可信度(表 1)。从表 1可以看出Multi-position match比例非常低，说明测序结果质量比较好。
| Sample | Total reads | Mapped reads | Multi-position match | Unique match |
| Sample 1 | 8 962 774 | 7 761 215 (86.59%) | 958 (0.01%) | 7 760 257 (86.58%) |
| Sample 2 | 8 985 876 | 7 792 327 (86.72%) | 1 853 (0.02%) | 7 790 474 (86.70%) |
由于不同参考基因有不同长度，把Reads在基因上的位置标准化到相对位置，然后统计基因的Reads不同位置比对上的数。如果打断随机性好，在基因组各部位应分布得比较均匀。从图 1可以看出，类植物乳杆菌L-ZS9两个样品的转录组文库打断的随机性较好，测序获得序列在基因组各部位分布较均匀，说明测序样品的随机性符合预期。
|
| 图 1 Reads在参考基因组上的分布 Figure 1 Distribution statistics of reads mapped to genome Note: A: Sample 1; B: Sample 2. |
|
|
基因覆盖度是指每个基因被Reads覆盖的百分比，其值等于基因中Unique mapping reads覆盖的碱基数跟基因编码区所有碱基数的比值。类植物乳杆菌L-ZS9产细菌素的试样1有7 760 257个Unique match reads匹配到其基因组，共覆盖了2 683个基因，覆盖率为90.2% (图 2)；不产细菌素的试样2，有7 790 474个Unique match reads匹配到其基因组，共覆盖了2 695个基因，覆盖率为94.3% (图 2)。这表明RNA-Seq测序技术具有较高的灵敏度，可以覆盖绝大多数类植物乳杆菌L-ZS9基因组，为研究细菌素合成调节机制和环境胁迫影响提供了可能。
|
| 图 2 基因覆盖度结果 Figure 2 The result of distribution of genes' coverage Note: A: Distribution of genes' coverage (sample 1); B: Distribution of genes' coverage (sample 2). |
|
|
通过Reads的分布以及参考基因的注释集合，在类植物乳杆菌L-ZS9两个样品的转录组中分别检测出了6 090和5 953个新转录本(表 2只列出5个)。
| 新转录本编号 Novel TU ID |
染色体 Chromosome |
起始 Start |
终止 End |
长度 Length (bp) |
| TU1 | KN173683.1 | 6 | 1 057 | 1 052 |
| TU2 | KN173683.1 | 7 | 994 | 988 |
| TU3 | KN173684.1 | 2 | 1 060 | 1 059 |
| TU5 | KN173685.1 | 1 | 1 113 | 1 113 |
| TU7 | KN173686.1 | 4 | 1 079 | 1 076 |
参照Audic等[23]基于测序的差异基因检测方法，利用基因与目标基因丰度的比值来判读基因表达升降。在错误校验率(False discovery rate) < 0.001条件下，统计表达量差异在2倍以上的基因，基因表达量的计算使用RPKM法。在各种条件下，产细菌素样品和不产细菌素样品相比有927个(34.5%)基因表达发生变化，其中744个(27.7%)上调，183个(6.8%)下调(图 3)。
|
| 图 3 差异表达基因统计图 Figure 3 Statistical diagram of differentially expressed genes 注：样品1与样品2相比. Note: Sample 1 vs Sample 2. |
|
|
利用Gene Ontology数据库(http://www.geneontology.org/)分析所有差异表达基因项。GO功能分析可分为三个部分：分子功能(Molecular function)、生物过程(Biological process)和细胞组分(Cellular component)。为了获得基因完整的功能信息，对差异表达基因进行GO功能分析，显示在鉴定的2 695个类植物乳杆菌基因中，有961个GO条目注释到39个功能类别(图 4)。如图 4所示，只发生基因表达上调的基因中有属于生物过程类的细胞黏连、发育过程、免疫应答过程、正负调节过程、多器官发生过程、生殖过程基因；属于细胞组分类的细胞外基质和细胞器组分基因；属于分子功能类的D-丙氨酰载体和电子传递载体基因；而属于细胞组分类的有关病毒粒基因只发生下调。其他类型基因都有上调发生和下调发生。
|
| 图 4 GO功能分析结果 Figure 4 GO analyses of DEGs |
|
|
在生物体内，不同基因相互协调行使其生物学功能，通过Pathway显著性富集能确定差异表达基因参与的最主要生化代谢途径和信号转导途径。本实验中类植物乳杆菌的2个样品通过映射到参考标准途径得到差异基因显著性富集的Pathway (表 3)，649个差异表达基因匹配到多个KEGG pathways，其中最具代表性的富集性通路有“ABC转运途径”(ko02010)。虽然“复杂环境下的微生物代谢”(ko01120)和双组分系统(ko02020) P值大于0.05，但是这两个代谢途径却有大量基因表达发生变化，其中“复杂环境下的微生物代谢”差异表达基因比例率为14.84%，排在第一位；而“双组分系统”差异表达基因比例率为6.41%，列在第四位，这些注释信息为研究类植物乳杆菌细菌素合成调节途径提供了有价值的资源。
| KEGG pathway | DEGs with pathway annotation | P-value | Q-value | Pathway ID |
| ABC transporters | 68 (10.48%) | 0.000 126 273 0 | 0.015 026 49 | ko02010 |
| Valine, leucine and isoleucine biosynthesis | 9 (1.39%) | 0.027 049 430 0 | 0.702 572 60 | ko00290 |
| Valine, leucine and isoleucine degradation | 6 (0.92%) | 0.038 663 750 0 | 0.702 572 60 | ko00280 |
| Staphylcococcus aureus infection | 5 (0.77%) | 0.041 774 650 0 | 0.702 572 60 | ko05150 |
| Beta-Alanine metabolism | 4 (0.62%) | 0.042 300 770 0 | 0.702 572 60 | ko00410 |
类植物乳杆菌是研究群体感应和细菌素合成的一种重要微生物，实验已经表明类植物乳杆菌(L-ZS9)试样1可以正常产生细菌素，而试样2受环境条件影响不产生细菌素，因此可以通过研究这两个试样基因表达的差异来分析细菌素合成的重要相关基因。对类植物乳杆菌转录组数据进行差异表达基因Pathway富集性分析，结果表明(表 4)，有68条转录本归类于“ABC转运系统”，其中，HR47_00285、HR47_08345、HR47_08340的表达量上调超过16倍，HR47_00775基因表达量降低到原来表达量的1/16以下。为进一步分析差异表达基因具体变化情况，统计了上调超过16倍的基因(表 4)。HR47_00190、HR47_13845、HR47_08350、HR47_10850、HR47_09160等几个膜蛋白基因表达量上调超过了16倍，同时发现多个编码未知功能蛋白的孤儿基因表达量也大量上调，如HR47_00435、HR47_00255、HR47_01180、HR47_10460、HR47_10475，其中HR47_00255表达量上调达上万倍，但是HR47_00010表达量降低超过了1/16。
| 基因编号 Gene ID |
变化倍数对数 Expression difference using log2 ratio |
| HR47_00190 | 4.418 134 339 544 83 |
| HR47_06130 | 4.781 836 091 164 48 |
| HR47_00285 | 4.129 330 850 087 09 |
| HR47_00435 | 4.849 222 930 894 35 |
| HR47_00795 | 5.517 601 439 803 14 |
| HR47_07915 | 13.424 880 389 355 90 |
| HR47_08350 | 4.353 224 515 097 90 |
| HR47_08340 | 5.367 147 313 223 75 |
| HR47_10425 | 14.520 974 415 135 70 |
| HR47_10475 | 5.565 429 964 893 76 |
| HR47_10710 | 4.175 723 755 571 54 |
| HR47_00010 | –4.658 571 709 304 35 |
| HR47_08345 | 5.220 532 859 843 22 |
| HR47_06430 | 4.434 185 431 615 51 |
| HR47_13845 | 5.084 699 924 424 92 |
| HR47_00255 | 14.267 100 008 587 40 |
| HR47_01180 | 12.942 417 802 063 30 |
| HR47_08320 | 4.501 299 627 474 04 |
| HR47_09160 | 13.442 491 405 197 90 |
| HR47_09265 | 4.820 602 252 954 58 |
| HR47_10460 | 14.397 891 407 131 90 |
| HR47_10500 | 4.565 429 964 893 76 |
| HR47_10850 | 5.926 732 298 115 27 |
| HR47_00775 | –4.139 244 673 238 02 |
目前虽然对类植物乳杆菌已经有多篇报道[6, 24]，但是从转录组水平对类植物乳杆菌研究的报道甚少。采用Illumina HiSeqTM 2000高通量测序技术对类植物乳杆菌转录组进行测序，类植物乳杆菌L-ZS9两个样品的转录组文库打断随机性较好，测序获得的基因各部位分布较均匀；Multi-position match比例非常低，仅分别在0.01%或0.02%的水平；Unique match reads匹配到其基因组，基因覆盖率都在90%以上。说明测序结果质量较好，利用这些数据研究类植物乳杆菌环境胁迫影响细菌素合成相关调节基因的表达特征是可靠的。
虽然类植物乳杆菌L-ZS9完成了基因组测序，但是各种胁迫条件影响细菌素合成的途径和分子机制还不清楚。我们通过对产细菌素样品和胁迫条件下不产细菌素样品的转录组比对，发现有927个(34.5%)基因表达发生变化，其中744个(27.7%)上调，183个(6.8%)下调，说明类植物乳杆菌LZS-9在胁迫条件下利用多个基因表达变化来应答这一过程。其中基因表达上调主要发生在细胞黏连、免疫系统过程、生殖过程、细胞外基质、D-丙氨酰载体和电子传递载体等系统中。
进一步分析显示649个差异表达基因虽然可以匹配到多个KEGG代谢途径，最具代表性的富集性通路是“ABC转运途径”(ko02010)，其中HR47_00285、HR47_08345、HR47_08340三个基因的表达量上调超过16倍，HR47_00775基因表达量降低到原来表达量1/16以下，这与在乳酸菌细菌素合成过程中“ABC转运途径”参与细菌素的加工与分泌[25-26]相一致。虽然KEGG pathways方法分析“双组分途径基因”表达变化的P值在0.05以上，但是“双组分途径”按差异表达基因比率计算排在第四位，而且多个基因如HR47_01535、HR47_07340、HR47_03375、HR47_00485表达量上升也超过了8倍。从以上两个方面看出“ABC转运途径”和“双组分途径”在类植物乳杆菌L-ZS9细菌素合成中发挥着重要作用，这为下一步研究这几个基因如何影响细菌素合成奠定了基础。另外多个孤儿基因如HR47_00435、HR47_00255、HR47_01180、HR47_10460、HR47_10475表达量也发生大幅度的变化，有的变化幅度甚至达上万倍，提示类植物乳杆菌L-ZS9细菌素合成调节或许还存在其他调节机制。这些表达变化差异很大的孤儿基因的功能尚需要进一步鉴定。
| [1] |
Liu CJ, Quan CS, Fan SD, et al. Properties of an antimicrobial substance from Lactobacillus paraplantarum and application of the fermented solution on pork preservation[J]. Food Research and Development, 2009, 30(8): 152-155. 刘长建, 权春善, 范圣第, 等. 类植物乳杆菌抑菌物质的性质及其在猪肉保鲜中的作用[J]. 食品研究与开发, 2009, 30(8): 152-155. |
| [2] |
Zhang X, Zhao B, Zhang XM, et al. Screening of bacteriocin producing lactic acid bacteria and the analysis of bacteriocin related genes[J]. Journal of China Agricultural University, 2013, 18(4): 168-177. 张旭, 赵斌, 张香美, 等. 产细菌素乳酸菌的筛选及细菌素相关基因的分析[J]. 中国农业大学学报, 2013, 18(4): 168-177. |
| [3] |
Zhang X. Action mode of quorum sensing regulated IIb bacteriocin and producing bacteria application on sturgeon sausage[D]. Beijing: Master's Thesis of China Agricultural University, 2014 (in Chinese) 张旭. 群体感应介导的IIb类细菌素的抑菌机理及产生菌在鲟鱼肠中的应用[D]. 北京: 中国农业大学硕士学位论文, 2014 |
| [4] |
Wang Y, Sun Y, Zhang X, et al. Bacteriocin-producing probiotics enhance the safety and functionality of sturgeon sausage[J]. Food Control, 2015, 50: 729-735. DOI:10.1016/j.foodcont.2014.09.045 |
| [5] |
Zhou K, Zeng YT, Han XF, et al. Modelling growth and bacteriocin production by Lactobacillus plantarum BC-25 in response to temperature and pH in batch fermentation[J]. Applied Biochemistry and Biotechnology, 2015, 176(6): 1627-1637. DOI:10.1007/s12010-015-1666-3 |
| [6] |
Zhang XM, Li PL. Effects of PlnA on bacteriocin production in Lactobacillus paraplantarum: influence of environmental factors[J]. Microbiology China, 2013, 40(9): 1624-1630. 张香美, 李平兰. 环境因素对PlnA诱导类植物乳杆菌产生细菌素效果的影响[J]. 微生物学通报, 2013, 40(9): 1624-1630. |
| [7] |
Liu L, Li PL. Complete genome sequence of Lactobacillus paraplantarum L-ZS9, a probiotic starter producing class Ⅱ bacteriocins[J]. Journal of Biotechnology, 2016, 222: 15-16. DOI:10.1016/j.jbiotec.2016.02.003 |
| [8] |
Wang Z, Gerstein M, Snyder M. RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomics[J]. Nature Reviews Genetics, 2009, 10(1): 57-63. DOI:10.1038/nrg2484 |
| [9] |
Ozsolak F, Milos PM. RNA sequencing: advances, challenges and opportunities[J]. Nature Reviews Genetics, 201l, 12(2): 87-98. DOI:10.1038/nrg2934 |
| [10] |
Wang F, Li Y, Wu XS, et al. Transcriptome analysis of coding and long non-coding RNAs highlights the regulatory network of cascade initiation of permanent molars in miniature pigs[J]. BMC Genomics, 2017, 18(1): 148. DOI:10.1186/s12864-017-3546-4 |
| [11] |
Hao M, Li A, Shi TW, et al. The abundance of homoeologue transcripts is disrupted by hybridization and is partially restored by genome doubling in synthetic hexaploid wheat[J]. BMC Genomics, 2017, 18(1): 149. DOI:10.1186/s12864-017-3558-0 |
| [12] |
Nagalakshmi U, Wang Z, Waern K, et al. The transcriptional landscape of the yeast genome defined by RNA sequencing[J]. Science, 2008, 320(5881): 1344-1349. |
| [13] |
de Man JC, Rogosa M, Sharpe ME. A medium for the cultivation of Lactobacilli[J]. Journal of Applied Bacteriology, 1960, 23(1): 130-135. DOI:10.1111/jam.1960.23.issue-1 |
| [14] |
Li H, Durbin R. Fast and accurate short read alignment with Burrows–Wheeler transform[J]. Bioinformatics, 2009, 25(14): 1754-1760. |
| [15] |
Grabherr MG, Haas BJ, Yassour M, et al. Full-length transcriptome assembly from RNA-Seq data without a reference genome[J]. Nature Biotechnology, 2011, 29(7): 644-652. DOI:10.1038/nbt.1883 |
| [16] |
Langmead B, Trapnell C, Pop M, et al. Ultrafast and memory efficient alignment of short DNA sequences to the human genome[J]. Genome Biology, 2009, 10(3): R25. DOI:10.1186/gb-2009-10-3-r25 |
| [17] |
Tatusov RL, Koonin EV, Lipman DJ. A genomic perspective on protein families[J]. Science, 1997, 278(5338): 631-637. DOI:10.1126/science.278.5338.631 |
| [18] |
Tatusov RL, Fedorova ND, Jackson JD, et al. The COG database: an updated version includes eukaryotes[J]. BMC Bioinformatics, 2003, 4: 41. DOI:10.1186/1471-2105-4-41 |
| [19] |
Kanehisa M, Goto S, Hattori M, et al. From genomics to chemical genomics: new developments in KEGG[J]. Nucleic Acids Research, 2006(S1): D354-D357. |
| [20] |
Zdobnov EM, Apweiler R. InterProScan-an integration platform for the signature-recognition methods in InterPro[J]. Bioinformatics, 2001, 17(9): 847-848. DOI:10.1093/bioinformatics/17.9.847 |
| [21] |
Ye J, Fang L, Zheng HK, et al. WEGO: a web tool for plotting GO annotations[J]. Nucleic Acids Research, 2006, 34(S2): W293-W297. |
| [22] |
Mortazavi A, Williams BA, McCue K, et al. Mapping and quantifying mammalian transcriptomes by RNA-Seq[J]. Nature Methods, 2008, 5(7): 621-628. DOI:10.1038/nmeth.1226 |
| [23] |
Audic S, Claverie JM. The significance of digital gene expression profiles[J]. Genome Research, 1997, 7(10): 986-995. DOI:10.1101/gr.7.10.986 |
| [24] |
Sun ZH, Harris HM, McCann A, et al. Expanding the biotechnology potential of lactobacilli through comparative genomics of 213 strains and associated genera[J]. Nature Communications, 2015, 6: 8322. DOI:10.1038/ncomms9322 |
| [25] |
Nes IF, Diep DB, H varstein LS, et al. Biosynthesis of bacteriocins in lactic acid bacteria[J]. Antonie van Leeuwenhoek, 1996, 70(2/4): 113-128. |
| [26] |
Zhang XM, Li PL. Quorum sensing in class Ⅱ bacteriocin-producing lactic acid bacteria and its application-a review[J]. Acta Microbiologica Sinica, 2011, 51(9): 1152-1157. 张香美, 李平兰. 产Ⅱ类细菌素乳酸菌群体感应及其应用[J]. 微生物学报, 2011, 51(9): 1152-1157. |