Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
伊豆赤沢海洋深層水中からメラニン分解能を有する微生物の探索
Search
Ikko Eltociear Ashimine
February 05, 2024
Science
0
48
伊豆赤沢海洋深層水中からメラニン分解能を有する微生物の探索
日本水産学会の際の発表資料
Ikko Eltociear Ashimine
February 05, 2024
Tweet
Share
More Decks by Ikko Eltociear Ashimine
See All by Ikko Eltociear Ashimine
ロールモデルを持たない生き方のススメ
eltociear
0
9
GPT-4oが公開されました
eltociear
1
21
「最初の本」の紹介
eltociear
1
110
禅の心を手に入れよ
eltociear
2
470
人生爆上げのためクローンに働いてもらう?
eltociear
0
110
🧑🤝🧑→🤖と移りゆくアプリ開発 - 1.5
eltociear
0
110
オルツカンファレンス行ったら未来すぎた
eltociear
0
140
コントリビュートしてたらカンファレンスに登壇することになった件
eltociear
0
73
The Poison
eltociear
0
17
Other Decks in Science
See All in Science
[NeurIPS 2023 論文読み会] Wasserstein Quantum Monte Carlo
stakaya
0
360
データで課題を解決する -因果関係を調べる統計的因果推論-
sshimizu2006
4
1.4k
統計的因果探索の方法
sshimizu2006
1
900
Pandas 2 vs Polars vs Dask (PyDataGlobal 2023 December)
ianozsvald
0
490
Spark_Task_Optimization_Journey_How_I_Increased_10x_Speed_by_Performance_Tuning
tlyu0419
0
210
HAS Dark Site Orientation
astronomyhouston
0
5k
Machine Learning for Materials (Lecture 5)
aronwalsh
0
580
qeMLパッケージの紹介
bob3bob3
0
1k
『データ可視化学入門』を PythonからRに翻訳した話
bob3bob3
1
380
障害物を回避する バイナリマニピュレータの軌道の設計 / Design of binary manipulator trajectories avoiding obstacles
konakalab
0
100
機械学習を理論から真剣に取り組んでみた件 その2:線形化に挑戦しよう!
nearme_tech
0
100
B-Cubed: Leveraging analysis-ready biodiversity datasets and cloud computing for timely and actionable biodiversity monitoring
peterdesmet
0
170
Featured
See All Featured
Debugging Ruby Performance
tmm1
70
11k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
67
14k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
PRO
18
7k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
30
6.4k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
22
6.5k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
26
2.3k
Clear Off the Table
cherdarchuk
86
310k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
17
2.7k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
345
19k
Docker and Python
trallard
35
2.7k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
34
8.9k
In The Pink: A Labor of Love
frogandcode
138
21k
Transcript
2014.3.28 東京海洋大学・院 安次嶺一功(海洋大)・山田勝久(DHC海洋深層水研究所)・ 柴田雄次・寺原 猛・小林武志・今田千秋(海洋大)
目次 ▪ 研究背景 ▪ 本研究の目的 ▪ 目的微生物の分離方法 ▪ 有望株の同定および特徴 ▪
今後の予定 2
研究背景
4 ▪ 有機物質であり、非常に安定で自然の 環境条件下(生物的・非生物的)で分解され難い 成分 ▪ 難分解性成分の分解は自然環境保全及び 産業利用において重要 難分解性成分
5 メラニン、インジゴ、 コンゴーレッド 色素 セルロース、 キチン、キトサン 多糖 ダイオキシン、 ダイオキシン様ポリ塩化ビフェニル ダイオキシン類
6 メラニンはシミ・ソバカス・ホクロの原因となり、 その対策は美容的観点から重要 メラニン メラニン生成抑制に関する研究が多く、人体に 応用可能なメラニン分解に関する研究報告は 無い メラニンはヒトを含む動物、植物、菌類等様々 な生物が産生する色素
メラニンの生成機序 メラニン 酸化 酸化 酸化・重合 L-チロシン ドーパ ドーパキノン チロシナーゼ 自
動 酸 化 インドール-5,6-キノン 7
海洋深層水(DSW) 200m以深に分布する海水であり、清浄性、低温性、 低温安定性等の性質を持ち、また無機塩類に富んで いるという特徴を有する 9 光の届かない環境である為、有機物に関しては 表層水と比較して貧栄養状態 難分解性成分を資化する生物が存在する可能性
本研究の目的 海洋深層水からメラニン分解能を有すると考えら れる微生物を分離し、その分離株の諸性状を 確認すると共に、産生するメラニン分解成分の 詳細について調査することを目的としている。 9
目的微生物の分離方法
静岡県伊東市赤沢 取水棟 DHC海洋深層水給水棟 【伊豆赤沢海洋深層水】 洋上 5km 水深 800m 取水量 1,000t/日
バッグフィルター(BF) 直径 180mm 長さ 800mm 孔径 0.5μm 上 下
約2 cm 約2 cm 海洋深層水BF BF切片 BF懸濁液 滅菌DSWを加え撹拌 分離培地に0.1 ml塗抹
4℃で静置培養 目的微生物の分離方法 12
約2 cm 約2 cm 海洋深層水BF BF切片 BF懸濁液 滅菌DSWを加え撹拌 分離培地に0.1 ml塗抹
4℃で静置培養 目的微生物の分離方法 13 分離培地上に透明なハローを形成した 微生物コロニーを分離
14 分離培地の調製 成分 濃度 (%) 可溶性スターチ 1 K2 HPO4 0.1
MgSO4 ・7H2 O 0.1 NaCl 0.1 (NH4 )2 SO4 0.2 FeSO4 ・7H2 O 0.1 MnCl2 ・4H2 O 0.1 ZnSO4 ・7H2 O 0.1 海洋深層水 50 チロシン誘導メラニン溶液 50 寒天 1.5 Final pH 7.0
スクリーニング結果 15 培地上にハローを形成する微生物を4株分離 年/月 分離株数 (ハロー形 成) 2012/1 約10 (1)
2012/2 約10 (2)
有望株の同定および特徴 16 株名 近種微生物 (相同性) グラム染色性 形状 生育温度 (℃) 1b
Pseudoruegeria sp. (95.9%) 陽性 桿菌 5-27 2b Aliivibrio sp. (97.55%) 陰性 桿菌 5-27 2c Arthrobacter sp. (100%) 陽性 桿菌 5-27 HB 未同定 陽性 球菌 5-37 メラニンを分解するという報告無し
今後の予定 ▪ メラニン分解能の定量化検討 ▪ 最有力株の生理・生化学的諸性状の確認 ▪ メラニン分解物質の追及 17
ご静聴ありがとうございました
謝辞 菌株分離に用いた海洋深層水BFを毎月に渡 り提供して下さった株式会社DHC 海洋深層水研究所の皆様にこの場を借りて お礼を申し上げます。