糖生物学

糖生物学是近年来迅速发展的一门新兴前沿分支学科,简单介绍了糖生物学的现状及其发展趋势和展望。     

糖生物学的产生和发展

1988年Dwek等人首先提出“糖生物学(glycobiology)”,而后世界许多相关科研人员就积极投入到这一科学领域的研究中来,从而推动了糖生物学的快速发展。     

微阵列技术在糖组学研究中的应用

糖组学是研究糖链组成及其功能的一门新学科,近年来备受关注.目前糖组学的研究还处于起步阶段,阻碍糖组学迅速发展的主要原因是糖链本身结构的复杂性和研究技术的限制.微阵列技术作为一种快速、高效、高通量、微型化和自动化的分析技术,已经在基因组学和蛋白质组学的研究中发挥了重要的作用,将其应用于糖组学研究必将推动糖组学的发展.     

糖生物信息学数据库

糖生物信息学是在糖生物学和糖组学发展的基础上,结合计算机技术,对生命活动过程中,参与糖链及与其相互作用的蛋白质等分子研究所产生的数据进行获取、储存、解析、模拟以及预测等内容的综合学科.糖生物信息学数据库是糖生物信息学发展到一定阶段,对糖组学等研究中产生的数据进行专门储藏与查询的应用工具.目前国际互联网中存在近百个糖生物信息学相关数据库,涉及内容包括糖链结构、参与糖链合成的基因或者蛋白质、糖结合蛋白、代谢通路、糖链或相互作用蛋白质等分子三维结构,或糖组学实验结果等领域.本文将归纳总结糖生物信息学数据库,为现有研究提供帮助.     

糖生物学研究进展

糖生物学是以生物大分子的组成部分糖链为对象 ,研究它作为生物信息分子在多细胞生物高层次生命活动中的功能。糖生物学 (glycobiology)这一名词是 1 988年由牛津大学生化系副主任德弗克 (Raymond ADwek)教授在《生化年评》上首次提出的 [1 ] ,这标志着糖生物学这一新的分支学科的诞生。同年 ,牛津大学研制成功了 N-糖链的结构分析仪 ,并商品化。1　糖生物学的发展历程糖与蛋白质、核酸和脂类作为生物分子中的 4大物质 ,早在 1个世纪前就已被人们认识 ,但科学家对它的研究却远远滞后于核酸与蛋白质。 60年代 ,科学家发现细胞表面密布糖链 …     

糖组学研究策略及前沿技术研究进展

糖组学是继基因组学和蛋白质组学后的新兴研究领域,主要研究聚糖结构与功能.通过与蛋白质组数据库结合,糖捕捉法能系统鉴定糖蛋白和糖基化位点.糖微阵列技术可以对生物个体产生的全部蛋白聚糖结构进行鉴定与表征,提高了聚糖分析通量.而化学选择糖印迹技术简化了聚糖纯化步骤并提高了糖基化分析的灵敏度.双消化并串联柱法通过双酶消化双柱分离,在分析聚糖结构的同时也鉴定蛋白质的序列,并与蛋白质组学研究兼容.     

正在来临的糖组学

基因组学和蛋白质组学已相继来临 ,受到了人们的关注。糖组学也悄然跟随 !1 .基因组、蛋白质组、糖组Ｃｒｉｃｋ于 1 95 8年提出“ＤＮＡ→ＲＮＡ→蛋白质”作为基因信息传递的中心法则。事实上 ,生物体内的信息流并不终止于蛋白质。不仅是蛋白质还可引发一系列的生物效应 ,而且作为蛋白质的酶还可以催化合成许多各种类型的、具有生物活性的分子 ,糖类就是其中最重要的一类。结构多变、功能多样的聚糖是由一组蛋白质协同作用而合成的 ,这些蛋白质主要是众多的糖基转移酶 ,以及一些糖苷水解酶。因此可以认为 ,“蛋白质→糖类”是基因信息传递…     

牛津大学糖生物学研究所简介

１９９８年７月下旬,我有幸受英国牛津大学生化系副主任、糖生物学研究所主任Ｒａｙ－ｍｏｎｄＡＤｗｅｋ教授的邀请,去牛津大学访问一周,感触很深,受益非浅。牛津大学生化系是世界上最大的生化系之一,拥有多名诺贝尔奖获得者和皇家学会成员（相当于我国的科学院院士...     

Clinical application of quantitative glycomics

ABSTRACT

Introduction: Aberrant glycosylation has been associated with many diseases. Decades of research activities have reported many reliable glycan biomarkers of different diseases which enable effective disease diagnostics and prognostics. However, none of the glycan markers have been approved for clinical diagnosis. Thus, a review of these studies is needed to guide the successful clinical translation.

Area covered: In this review, we describe and discuss advances in analytical methods enabling clinical glycan biomarker discovery, focusing only on studies of released glycans. This review also summarizes the different glycobiomarkers identified for cancers, Alzheimer’s disease, diabetes, hepatitis B and C, and other diseases.

Expert commentary: Along with the development of techniques in quantitative glycomics, more glycans or glycan patterns have been reported as better potential biomarkers of different diseases and proved to have greater diagnostic/diagnostic sensitivity and specificity than existing markers. However, to successfully apply glycan markers in clinical diagnosis, more studies and verifications on large biological cohorts need to be performed. In addition, faster and more efficient glycomic strategies need to be developed to shorten the turnaround time. Thus, glycan biomarkers have an immense chance to be used in clinical prognosis and diagnosis of many diseases in the near future.     

植物糖生物学研究进展

自1988年糖生物学概念提出以来, 国内外科学家在动物、微生物领域取得了大量的研究成果, 但植物糖生物学的研究进展较慢, 目前少见系统的专著或综述。该文围绕植物正常生长时糖信号、逆境时糖信号、糖蛋白及其糖链、重要糖基转移酶及植物凝集素等植物糖生物学的主要问题, 全面阐述植物糖生物学的各个研究分支, 并介绍各领域的最新研究进展。提出了植物糖生物学的概念, 并将其定义为研究植物与糖类互作机制及植物体内糖(糖链与糖分子)结构及生物学功能的科学。     

植物糖生物学研究进展

自1988年糖生物学概念提出以来,国内外科学家在动物、微生物领域取得了大量的研究成果,但植物糖生物学的研究进展较慢,目前少见系统的专著或综述。该文围绕植物正常生长时糖信号、逆境时糖信号、糖蛋白及其糖链、重要糖基转移酶及植物凝集素等植物糖生物学的主要问题,全面阐述植物糖生物学的各个研究分支,并介绍各领域的最新研究进展。提出了植物糖生物学的概念,并将其定义为研究植物与糖类互作机制及植物体内糖（糖链与糖分子）结构及生物学功能的科学。     

Optimized extraction of glycosaminoglycans from normal and osteoarthritic cartilage for glycomics profiling

Articular cartilage is a highly specialized smooth connective tissue whose proper functioning depends on the maintenance of an extracellular matrix consisting of an integrated assembly of collagens, glycoproteins, proteoglycans (PG), and glycosaminoglycans. Isomeric chondroitin sulfate glycoforms differing in position and degree of sulfation and uronic acid epimerization play specific and distinct functional roles during development and disease onset. This work introduces a novel glycosaminoglycan extraction method for the quantification of mixtures of chondroitin sulfate oligosaccharides from intact cartilage tissue for mass spectral analysis. Glycosaminoglycans were extracted from intact cartilage samples using a combination of ethanol precipitation and enzymatic release followed by reversed-phase and strong anion exchange solid-phase extraction steps. Extracted chondroitin sulfate glycosaminoglycans were partially depolymerized using chondroitinases, labeled with 2-anthranilic acid-d(4) (2-AA) and subjected to size exclusion chromatography with online electrospray ionization mass spectrometric detection in the negative ion mode. The method presented herein enabled simultaneous determination of sulfate position and uronic acid epimerization in juvenile bovine and adult human cartilage samples. The method was applied to a series of 13 adult human cartilage explants. Standard deviation of the mean for the measurements was 1.6 on average. Coefficients of variation were approximately 4% for all compositions of 40% or greater. These results show that the new method has sufficient accuracy to allow determination of topographical distribution of glycoforms in connective tissue.     

糖类的生物信息学资源

生物信息学在推动遗传学和蛋白质科学的研究领域中,已发挥了举足轻重的作用.相比较而 言,糖科学产生的信息还比较有限,随着人们对糖类分子的关注,糖生物学的发展也出现新 的契机,其信息正在飞速地增长.对已经获得的糖类相关知识进行系统整合就显得越来越有 必要,许多研究型数据库和免费工具已应运而生,并且数目在不断扩大,正成为科学工作者 非常便利的工具.但到目前为止,许多数据库或者网络预测工具在文献中很少提及或难以找 到,给研究者带来了不少的麻烦.部分原因是数据库资源本身数据不断在更新,人机界面也 变得越方便和人性化,另外就是人们对于这些新型的研究工具了解较少.这篇综述介绍了 目前网络上最常用的糖类生物信息学资源,包括糖的一级结构,分析测试数据、构象,酶, 凝集素,糖蛋白等方面的各种数据库.     

Extraction of leukemia specific glycan motifs in humans by computational glycomics

There have been almost no standard methods for conducting computational analyses on glycan structures in comparison to DNA and proteins. In this paper, we present a novel method for extracting functional motifs from glycan structures using the KEGG/GLYCAN database. First, we developed a new similarity measure for comparing glycan structures taking into account the characteristic mechanisms of glycan biosynthesis, and we tested its ability to classify glycans of different blood components in the framework of support vector machines (SVMs). The results show that our method can successfully classify glycans from four types of human blood components: leukemic cells, erythrocyte, serum, and plasma. Next, we extracted characteristic functional motifs of glycans considered to be specific to each blood component. We predicted the substructure alpha-D-Neup5Ac-(2-->3)-beta-D-Galp-(1-->4)-D-GlcpNAc as a leukemia specific glycan motif. Based on the fact that the Agrocybe cylindracea galectin (ACG) specifically binds to the same substructure, we conducted an experiment using cell agglutination assay and confirmed that this fungal lectin specifically recognized human leukemic cells.