Mikrobiologische Übungen - Cheatsheet

Strukturelle Eigenschaften von Bakterien, Viren und Pilzen

Definition:

Strukturelle und morphologische Merkmale von Mikroorganismen, essentiell für deren Klassifikation und Identifikation.

Details:

• Bakterien: Zellwand (Gram-positiv: dicke Peptidoglykanschicht, Gram-negativ: dünne Peptidoglykanschicht + äußere Membran), Plasmamembran, manchmal Kapsel, Geißeln, Pili
• Viren: Keine Zellstruktur, bestehen aus Proteinhülle (Kapsid), genetischem Material (DNA oder RNA), manchmal mit Lipidhülle (envelop)
• Pilze: Zellwand aus Chitin, Eukaryotische Zellen, Hyphen, Myzel, Sporen

Grundlagen der mikrobiellen Genetik

Definition:

Grundlagen der Genetik von Mikroorganismen, ihre Vererbung und genetische Variation.

Details:

• Genom: Gesamtheit aller Gene in einem Organismus.
• DNA-Struktur: Doppelhelix, bestehend aus Nukleotidpaaren (Adenin-Thymin, Guanin-Cytosin).
• Replikation: Prozess der DNA-Vervielfältigung; Enzyme: DNA-Polymerase.
• Transkription: Umschreiben von DNA zu mRNA.
• Translation: Synthese von Proteinen an Ribosomen.
• Mutationen: Änderungen in der DNA-Sequenz, führen zu genetischer Variation.
• Plasmide: Kleine, ringförmige DNA-Moleküle in Bakterien, tragen zusätzliche Gene.
• Genetischer Austausch: Transformation, Transduktion, Konjugation.

Sterilitätstechniken und Sterilisation

Definition:

Techniken und Methoden zur Eliminierung von Mikroorganismen, um vollständige Sterilität zu erreichen.

Details:

• Wärme-Sterilisation: Autoklavieren (121°C, 15-20 Minuten, 2 bar).
• Filtration: Membranfilter (Porengröße 0,22 µm).
• Strahlen-Sterilisation: UV- und Gammastrahlung.
• Chemische Sterilisation: Ethylenoxid, Formaldehyd, Peressigsäure.
• Kein Zellwachstum: Bestätigung der Sterilität.

Isolierung und Charakterisierung von Mikroorganismen

Definition:

Isolierung und Charakterisierung von Mikroorganismen sind grundlegende Techniken der Mikrobiologie, die genutzt werden, um Mikroorganismen aus Proben zu trennen und deren Eigenschaften zu bestimmen.

Details:

• Isolation: Trennung von Mikroorganismen aus einer gemischten Probe
• Techniken: Verdünnungsausstrich, Plattenguss, Selektivkultur
• Ziel: Reinkultur eines Mikroorganismus isolieren
• Charakterisierung: Bestimmung von morphologischen, physiologischen und genetischen Eigenschaften
• Methoden: Mikroskopie, biochemische Tests, molekulare Techniken (PCR, Sequenzierung)

Identifikationstechniken wie PCR und ELISA

Definition:

Techniken zur Identifikation von Mikroorganismen oder spezifischen DNA-Sequenzen

Details:

• PCR (Polymerase-Kettenreaktion): Amplifikation spezifischer DNA-Sequenzen durch zyklische Wiederholungen von Denaturierung, Hybridisierung und Polymerisation
• ELISA (Enzyme-Linked Immunosorbent Assay): Nachweis von Proteinen/Antikörpern durch Bindung an spezifische Antigene und Farbänderung mittels enzymatischer Reaktion
• PCR: Nutzt Taq-Polymerase für die DNA-Synthese
• ELISA: Verschiedene Typen (direkt, indirekt, Sandwich, kompetitiv)
• Wichtig: Hohe Sensitivität und Spezifität

Simulation mikrobiologischer Prozesse

Definition:

Simulation mikrobiologischer Prozesse mittels mathematischer und computergestützter Modelle, um biologische Systeme und deren Verhalten zu verstehen.

Details:

• Verwendung bei der Vorhersage von Wachstum und Interaktionen von Mikroorganismen
• Mathematische Modellierung: Differentialgleichungen
• Software-Tools: MATLAB, Python, R
• Parameter: Wachstumsrate \( \mu \), Substratkonzentration \( S \), Zellmasse \( X \)

Erstellung von Laborprotokollen

Definition:

Erstellung von Laborprotokollen: Dokumentation von experimentellen Abläufen, Beobachtungen und Ergebnissen in den mikrobiologischen Übungen.

Details:

• Titel des Experiments
• Datum und Name des/der Experimentator(en)
• Ziel des Experiments
• Materialien und Methoden
• Durchführungsschritte
• Ergebnisse (inkl. Daten und ggf. Grafiken)
• Diskussion und Interpretation der Ergebnisse
• Fazit

Statistische Methoden zur Datenanalyse

Definition:

Verwendung statistischer Werkzeuge zur Analyse und Interpretation mikrobiologischer Daten.

Details:

• Datenaufbereitung: Bereinigung und Normalisierung
• Deskriptive Statistik: Mittelwert, Median, Standardabweichung
• Inferenzstatistik: Hypothesentests (z.B. t-Test, ANOVA), Konfidenzintervalle
• Regression: Lineare und nichtlineare Modelle, \( y = a + bx + \varepsilon \)
• Multivariate Verfahren: PCA, Clusteranalyse
• Visualisierung: Histogramme, Boxplots, Streudiagramme