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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于CE-MS的代谢组学分析新方法及其在烟叶研究中的应用
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基于CE-MS的代谢组学分析新方法及其在烟叶研究中的应用
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第17-40页
    1.1 植物代谢组学第17-27页
        1.1.1 植物代谢组学研究方法第17-20页
        1.1.2 数据处理第20-22页
        1.1.3 代谢物结构鉴定第22-23页
        1.1.4 植物代谢组学数据库第23-26页
        1.1.5 植物代谢组学应用第26-27页
    1.2 代谢组学分析方法及其研究进展第27-34页
        1.2.1 基于质谱技术的代谢组学分析方法第27-29页
        1.2.2 基于CE-MS代谢组学分析方法第29-30页
        1.2.3 CE-MS代谢组学应用研究第30-32页
        1.2.4 CE-MS方法研究进展第32-34页
    1.3 整合代谢组学第34-37页
        1.3.1 多平台整合的代谢组学研究进展第35-36页
        1.3.2 多组学整合分析研究进展第36-37页
    1.4 烟草代谢组学第37-39页
        1.4.1 烟草胁迫代谢组学研究第38页
        1.4.2 烟草营养胁迫代谢组学研究第38-39页
        1.4.3 烟草多组学整合研究第39页
    1.5 论文总体思路第39-40页
2 基于CE-MS的烟草代谢组学分析新方法研究第40-58页
    2.1 基于CE-MS的高通量高灵敏度硫代谢途径靶向分析方法研究第40-50页
        2.1.1 前言第40-41页
        2.1.2 实验部分第41-42页
        2.1.3 结果与讨论第42-49页
        2.1.4 应用第49页
        2.1.5 小结第49-50页
    2.2 基于CE-MS的烟草非靶向分析方法研究第50-58页
        2.2.1 前言第50页
        2.2.2 实验部分第50-52页
        2.2.3 结果与讨论第52-57页
        2.2.4 小结第57-58页
3 基于多平台整合技术的烟草代谢组学研究第58-74页
    3.1 前言第58-59页
    3.2 实验部分第59-62页
        3.2.1 实验试剂第59页
        3.2.2 样品材料第59-60页
        3.2.3 样品处理第60页
        3.2.4 GC-MS和CE-MS分析第60-61页
        3.2.5 GC-MS和CE-MS数据处理第61-62页
    3.3 结果和讨论第62-73页
        3.3.1 多平台整合代谢组学分析方法的表征第62-63页
        3.3.2 不同产地烟草代谢表型的多变量统计分析第63-64页
        3.3.3 不同产地烟草代谢相关网络分析第64-71页
        3.3.4 气候条件对烟草代谢网络的影响第71-73页
    3.4 本章小结第73-74页
4 基于整合代谢组学烟草叶片对打顶的应答研究第74-96页
    4.1 前言第74-75页
    4.2 实验部分第75-79页
        4.2.1 实验试剂第75页
        4.2.2 样品采集第75-77页
        4.2.3 拟靶向GC-MS和CE-MS代谢组学分析第77-78页
        4.2.4 LC-MS脂质分析第78页
        4.2.5 次生代谢物的测定第78-79页
        4.2.6 转录组分析和数据处理第79页
        4.2.7 代谢组学数据处理第79页
    4.3 结果与讨论第79-95页
        4.3.1 烟草叶片的代谢组和转录组分析第79-80页
        4.3.2 打顶对烟草叶片的代谢影响第80-81页
        4.3.3 打顶初期烟草叶片的代谢变化研究第81-90页
        4.3.4 打顶成熟期烟草叶片的代谢变化研究第90-95页
    4.4 本章小结第95-96页
5 结论与展望第96-99页
    5.1 结论第96-97页
    5.2 创新点第97页
    5.3 展望第97-99页
参考文献第99-115页
附录A 化学常用英文缩写第115-116页
附录B CE-MS分析结果第116-124页
致谢第124-125页
作者简介第125-126页
攻读博士学位期间科研项目及科研成果第126-128页

 
 
论文编号BS2595404,这篇论文共128
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