生物组学在污染环境微生物修复研究中的应用

随着分子生物学、生物信息学和各种理化检测技术的发展,特别是人类基因组计划成功实施以来,基因组学研究取得了重大突破与进展。而包括转录组学、蛋白组学和代谢组学在内的后基因组学也相继出现,并被广泛应用在环境微生物学的各个研究领域。本文主要概述了当前基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学在污染环境生物修复研究中的最新研究进展,分析比较了各组学的优势与不足,同时结合本课题组的主要研究方向探讨了各生物组学在赤潮生消过程和有机污染物降解机理等研究中的应用。     

系统生物学在认知功能障碍研究中的应用

认知功能障碍可导致患者日常生活能力、社会适应能力明显下降,严重影响患者的生活质量。根据近年来众多研究显示,认知功能障碍的发生发展与基因、蛋白质、微生物等内环境因素的失调和紊乱有关。基于系统生物学的研究,梳理了近年来国内外研究学者在代谢组学、蛋白质组学、基因组学和肠道微生物组学层面对认知功能障碍的研究,并对系统生物学在认知功能障碍中的应用前景进行了展望,以期为认知功能障碍相关研究提供参考。     

组学技术及其在食品科学中应用的研究进展

后基因组时代的主要研究任务即是组学(转录组学、蛋白质组学及代谢组学)研究,其发展迅速,有望成为解决生命科学领域诸如食品品质与安全等科学问题的有力工具.组学研究为食品科学相关研究提供了新的思路和技术,在食品加工、贮藏、营养素检测、食品安全以及食品鉴伪等领域中已有广泛的应用.综述转录组学、蛋白质组学及代谢组学研究的核心技术,以及组学技术在食品科学研究中的研究进展,并对其应用前景进行展望.     

代谢物组学及其在微生物研究中的应用

代谢物组学(metabolomics)是继基因组学(genomics)、蛋白质组学(proteomics)后发展起来的一门新学科。对代谢物组学的含义,研究方法及流程,特别是其在微生物中的应用进行了介绍,包括使用代谢物组学中的NMR技术研究微生物在降解环境污染物中的作用;使用代谢物组学技术研究微生物代谢通量,从而在分析代谢通量的基础上通过代谢工程改变代谢通量,提高目的产物的得率;确定所获得基因库中沉默基因的功能;运用代谢物组学分析方法阐明生物体系对于环境变化的响应,从而协助我们确定最佳的取样时间及最佳分析组织,设计实验。随后简要对代谢物组学发展动态进行了展望。     

功能代谢组学技术在微生物研究中的应用

功能代谢组学是以代谢组学技术发现关键代谢物为基础,结合体内体外实验和分子生物学等技术手段,研究差异代谢物及相关蛋白、酶和基因的功能,从而揭示生物体内在的分子调控机制。功能代谢组学技术具有精准识别关键调控代谢物及其相关基因或酶的特性,近年来在微生物相关疾病的防控和工业化生产等方面受到了广泛的关注。本文介绍了功能代谢组学技术的分析流程、相关研究方法与平台及其在微生物研究方面的应用,其中重点阐述了真核、原核以及病毒微生物的代谢特性、调控靶点及相关防控策略等。最后,提出功能代谢组学研究在未来面临的问题与挑战,为后续功能代谢组学的研究与发展提供新的思路。     

功能代谢组学技术在微生物研究中的应用

功能代谢组学是以代谢组学技术发现关键代谢物为基础,结合体内体外实验和分子生物学等技术手段,研究差异代谢物及相关蛋白、酶和基因的功能,从而揭示生物体内在的分子调控机制。功能代谢组学技术具有精准识别关键调控代谢物及其相关基因或酶的特性,近年来在微生物相关疾病的防控和工业化生产等方面受到了广泛的关注。本文介绍了功能代谢组学技术的分析流程、相关研究方法与平台及其在微生物研究方面的应用,其中重点阐述了真核、原核以及病毒微生物的代谢特性、调控靶点及相关防控策略等。最后,提出功能代谢组学研究在未来面临的问题与挑战,为后续功能代谢组学的研究与发展提供新的思路。     

生物信息学在昆虫学研究中的应用

随着深度测序和基因芯片技术的不断发展,基因组、转录组、表达谱数据大量积累。目前,至少有10多个昆虫的基因组已被测序,30多个昆虫的转录组数据被报道。显然,传统的生物统计学方法无法处理如此海量的生物数据。量变引发质变,生物数据的大量积累催生了一门新兴学科,生物信息学。生物信息学融合了统计学、信息科学和生物学等各学科的理论和研究内容,在医学、基础生物学、农业科学以及昆虫学等方面获得了广泛的应用。生物信息学的目标是存储数据、管理数据和数据挖掘。因此,建立维护生物学数据库、设计开发基于模式识别、机器学习、数据挖掘等方法的生物软件,以及运用上述工具进行深度的数据挖掘,是生物信息学的重要研究内容。本文首先简要介绍了生物信息学的历史、研究现状及其在昆虫学科中的应用,然后综述了昆虫基因组学和转录组学的研究进展,最后对生物信息学在昆虫学研究中的应用前景进行了展望。     

分子微生物学研究动态与发展趋势

在基因组学、蛋白质组学、转录组学和代谢组学等不同层次展开的分子微生物学研究取得了丰硕成果。分子微生物学正在从分析生物学迈向统一生物学的研究阶段,其研究成果必将对揭开生命活动的奥秘和推动第三生物产业的发展具有重要的意义。     

宏组学方法在污水处理系统中的应用进展

污水生物处理由微生物生理过程驱动,宏组学方法能够获得不同水平的分子信息,为认识污水处理系统中的微生物提供了新途径。本文对宏基因组学、宏转录组学、宏蛋白质组学与代谢组学等宏组学方法的发展进行综述,着重介绍各组学及整合宏组学在污水处理系统中的研究现状,并指出其应用前景。     

微生物代谢组学及其在工业中的应用

微生物代谢组学是系统生物学的重要组成部分,其与基因组学、转录组学和蛋白质组学相互补充,近年来受到越来越多人的重视。其主要对细胞生长或生长周期某一时刻细胞内外所有低分子量代谢物进行定性和定量分析,直接反映了细胞的生理状态,对理解细胞功能十分重要。由于代谢物的复杂性,研究者需根据不同的目的及对象选择合适的分析方法。对微生物代谢组学近年来的研究方法进行综述,包括样品处理、分析手段、数据分析,并讨论了微生物代谢组学在工业中的应用及所面临的挑战。     

Yeast genomic databases and the challenge of the post-genomic era

Since the completion of the yeast genome sequence in 1996, three genomic databases, the Saccharomyces Genome Database, the Yeast Proteome Database, and MIPS (produced by the Munich Information Center for Protein Sequences), have organized published knowledge of yeast genes and proteins onto the framework of the genome. Now, post-genomic technologies are producing large-scale datasets of many types, and these pose new challenges for knowledge integration. This review first examines the structure and content of the three genomic databases, and then draws from them and other resources to examine the ways knowledge from the literature, genome, and post-genomic experiments is stored, integrated, and disseminated. To better understand the impact of post-genomic technologies, 20 collections of post-genomic data were analyzed relative to a set of 243 previously uncharacterized genes. The results indicate that post-genomic technologies are providing rich new information for nearly all yeast genes, but data from these experiments is scattered across many Web sites and the results from these experiments are poorly integrated with other forms of yeast knowledge. Goals for the next generation of databases are set forth which could lead to better access to yeast knowledge for yeast researchers and the entire scientific community. Electronic Publication     

丝状真菌蛋白质组学研究进展

丝状真菌不仅是致病菌,而且在异源表达工业酶、化学制品以及药物活性物质中发挥着越来越重要的作用。随着人类基因组计划的实施和推进,生命科学研究已进入了功能基因组时代,特别是蛋白质组学,在蛋白质水平对丝状真菌细胞生命过程中蛋白质功能和蛋白质之间的相互作用以及特殊条件下的变化机制进行研究,对生命的复杂活动进行深入而又全面的认识也为丝状真菌工业酶制剂和重组药物的开发提供广阔的创新空间。本文综述了蛋白质组学的研究内容和方法,总结了其在丝状真菌致病菌、抗生素产生菌和纤维素酶产生菌中的应用现状。不同层次的功能基因组学分析可以从各个角度掌握生物体的代谢网络和调控机制,本文还对蛋白质组学以及功能基因组学各部分内容的整合运用进行了展望。     

The Use of Chemostats in Microbial Systems Biology

Cells regulate their rate of growth in response to signals from the external world. As the cell grows, diverse cellular processes must be coordinated including macromolecular synthesis, metabolism and ultimately, commitment to the cell division cycle. The chemostat, a method of experimentally controlling cell growth rate, provides a powerful means of systematically studying how growth rate impacts cellular processes - including gene expression and metabolism - and the regulatory networks that control the rate of cell growth. When maintained for hundreds of generations chemostats can be used to study adaptive evolution of microbes in environmental conditions that limit cell growth. We describe the principle of chemostat cultures, demonstrate their operation and provide examples of their various applications. Following a period of disuse after their introduction in the middle of the twentieth century, the convergence of genome-scale methodologies with a renewed interest in the regulation of cell growth and the molecular basis of adaptive evolution is stimulating a renaissance in the use of chemostats in biological research.     

系统生物学的研究进展

21世纪是生命科学研究的新时代,是系统生物学的时代.系统生物学以系统的观点,运用工程和计算机技术和各种先进的生物学研究手段研究细胞中所有基因和蛋白质来解释生命的奥秘.系统生物学强调对生命现象要从系统和整体的层次加以研究和把握,不仅要了解系统的结构和功能,而且还要揭示出系统内部各组成成分的相互作用和运行规律,已成为当今生命科学最具活力的新兴前沿学科之一.     

cDNA微阵列技术在植物功能基因组学研究中的应用

cDNA微阵列 (cDNAMicroarrays)技术是近年发展起来的分子生物学研究新型工具 ,以分子杂交为基本原理 ,在检测植物基因表达水平、研究基因表达图谱、特异基因检测以及发现新基因和分离差异表达基因等方面有着独特的优势 ,已成为植物功能基因组学研究的重要手段。     

系统生物学——生命科学的新领域

系统生物学是继基因组学、蛋白质组学之后一门新兴的生物学交叉学科,代表21世纪生物学的未来.最近,系统生物学研究机构纷纷成立.在研究上,了解一个复杂的生物系统需要整合实验和计算方法.基因组学和蛋白质组学中的高通量方法为系统生物学发展提供了大量的数据.计算生物学通过数据处理、模型构建和理论分析,成为系统生物学发展的一个必不可缺、强有力的工具.在应用上,系统生物学代表新一代医药开发和疾病防治的方向.     

cDNA微阵列在功能基因组学研究中的应用

cDNA微阵列是当前功能基因组学研究中的一种强有力的工具。由于微阵列能检测全基因组水平上的基因表达,它能帮助人们把研究对象作为一个整体进行研究。这正是以往孤立地研究特定基因的研究方式所不能比拟的。本文简要介绍了cDNA微阵列技术的发展渊源和大致的操作流程,侧重于原理和策略,突出了它与传统方法在思路上的不同之处,同时也分析了它目前的瓶颈和局限。最后,展望了其进一步发展的方向。     

Systems Biology in Aging: Linking the Old and the Young

Aging can be defined as a process of progressive decline in the physiological capacity of an organism, manifested by accumulated alteration and destabilization at the whole system level. Systems biology approaches offer a promising new perspective to examine the old problem of aging. We begin this review by introducing the concepts of systems biology, and then illustrate the application of systems biology approaches to aging research, from gene expression profiling to network analysis. We then introduce the network that can be constructed using known lifespan and aging regulators, and conclude with a look forward to the future of systems biology in aging research. In summary, systems biology is not only a young field that may help us understand aging at a higher level, but also an important platform that can link different levels of knowledge on aging, moving us closer to a more comprehensive control of systematic decline during aging.