水稻泛素缀合酶基因OsUbc13的分子特征和蛋白互作研究

研究目的：通过研究水稻泛素缀合酶基因OsUbc13的序列特征、表达模式、亚细胞定位模式及其互作分子,为深入研究该基因的生物学功能和分子作用机理奠定基础。创新要点：首次对植物Ubc13进行了亚细胞定位研究及蛋白互作研究。研究方法：通过序列比对及聚类分析进行OsUbc13的序列特征研究;通过实时荧光定量聚合酶链式反应（PCR）进行OsUbc13的表达模式分析;通过聚乙二醇（PEG）介导转化烟草BY-2原生质体进行OsUbc13亚细胞定位研究（见图4）;通过酵母双杂交进行OsUbc13的蛋白质互作分析（见图5和表1）。重要结论：OsUbc13编码具有153个氨基酸的蛋白质,其推断的氨基酸序列与其它同源序列具有很高的相似性;该基因在水稻各组织中均有表达,其中内稃、雌蕊、雄蕊和叶片中的表达量较高,而根、茎和外稃中的表达量较低;低温、甲基磺酸甲酯（MMS）和过氧化氢（H2O2）胁迫处理使胚性愈伤中OsUbc13的表达量显著上调,甘露醇、脱落酸（ABA）和氯化钠（NaCl）胁迫则使愈伤组织中该基因的表达量降低;OsUbc13与绿色荧光蛋白（GFP）的融合蛋白表达于质膜和核膜处;酵母双杂交结果表明约有20个蛋白可能与OsUbc13存在相互作用,其中OsVDAC（与细胞凋亡有关）、OsMADS1（与花器官发育有关）、OsB22EL8（与活性氧清除及DNA 保护有关）和OsCROC-1（为Lys63聚合泛素链形成及运行无误性DNA 损伤耐受机制所必需）四个蛋白经验证确与OsUbc13互作。     

动力蛋白轻链亚基LC8在人细胞内的亚细胞定位

动力蛋白是活跃于微管骨架上行使负向运输功能的分子马达.从人类B淋巴细胞cDNA文库中克隆得到动力蛋白轻链亚基的基因LC8,将该基因插入表达绿色荧光蛋白的载体pEGFP-C3,获得的重组DNA成功在两种人源细胞内表达.通过荧光实验对GFP-LC8亚细胞定位进行分析,确定GFP-LC8是典型细胞浆定位,主要分布在细胞外周区和微管组织中心附近.当用药物nocodazole处理细胞使微管解聚时,GFP-LC8的定位发生改变.表明融合蛋白可正确指示LC8的细胞定位,可用于进一步研究病毒感染后的胞内事件.     

小鼠T细胞发育相关基因RS21-C6的表达谱及其编码蛋白的细胞内定位

研究了小鼠T细胞发育相关基因RS21-C6的表达谱及其在细胞内的定位.提取小鼠8种组织及处于5个发育阶段的胸腺细胞总RNA,逆转录成cDNA后,利用RS21-C6基因特异性引物,观察了RS21-C6基因的表达;同时构建pEGFP-N3/RS21-C6重组表达载体,在激光共聚焦荧光显微镜下观察了细胞内荧光分布.RT-PCR结果表明RS21-C6基因在所检测的组织和细胞中除骨骼肌和CD4SP胸腺亚群外均有不同程度的表达.激光共聚焦荧光显微镜观察结果表明,RS21-C6-GFP(绿色荧光蛋白)融合蛋白表达在胞浆内,RS21-C6-GFP融合基因的瞬间和稳定表达均获得了相同结果.     

马铃薯StHb1蛋白的亚细胞定位

为了研究马铃薯StHb1蛋白的亚细胞定位情况,采用RT-PCR技术克隆到马铃薯StHb1基因cDNA序列,并成功构建了StHb1基因与绿色荧光蛋白基因的融合表达载体pBI121-StHb1-GFP.利用农杆菌介导法将重组载体转化洋葱内表皮细胞,通过荧光显微镜观察融合蛋白的瞬时表达以确定StHb1蛋白在细胞内的分布.结果表明StHb1蛋白主要分布于细胞核中.     

拟南芥中一个经典阿拉伯半乳糖蛋白的亚细胞定位

为确定拟南芥中一个经典阿拉伯半乳糖蛋白(arabinogalactan-protein,AGP)的亚细胞定位,克隆了这个基因的编码区,与绿色荧光蛋白(GFP)基因构建融合表达载体,经农杆菌介导转化烟草BY-2悬浮细胞.利用激光扫描共聚焦显微镜,在稳定转化的BY-2细胞表面观察到绿色荧光.研究结果表明,此AGP分布在细胞膜表面.     

根癌农杆菌介导的绿色荧光蛋白基因在水稻植株中的表达

将改良的绿色荧光蛋白（EGFP）基因插入到植物表达载体中,构建了ubi启动子驱动下的植物表达载体p13UEGFP．通过根癌农杆菌介导转化水稻的胚性愈伤组织,经潮霉素筛选,获得抗性愈伤组织和再生植株．对T2代植株进行PCR分析、激光共聚焦显微镜检测和RT—PCR分析,结果表明,绿色荧光蛋白基因已经在转基因植株中稳定表达．     

根癌农杆菌介导的GFP在洋葱表皮细胞定位研究

采用根癌农杆菌介导的方法,以受控于CaMV35S启动子的携带有GFP报告基因的双元植物表达载体pCAMBIA1300-35S-GFP转化洋葱表皮细胞.荧光显微镜下观察结果显示,GFP基因在经浸染和共培养后的洋葱表皮细胞中得到了表达,绿色荧光分布在细胞核和细胞质中,为进一步研究新基因的亚细胞定位和瞬时表达奠定了基础.     

人Lrg在真核细胞内亚细胞定位的检测

在真核细胞内,进行人Lrg蛋白亚细胞定位的检测。采用绿色荧光蛋白载体plRES^2-EGFP。构建plRES2-EGFP-Lrg重组载体,稳定转染到真核细胞内,荧光显微镜进行人Lrg蛋白亚细胞定位的检测;同时利用间接免疫方法,检测人Lrg蛋白在几种细胞内的亚细胞定位。发现与EGFP融合的人Lrg蛋白表达于胞浆;间接免疫荧光实验同样表明Lrg是一种胞浆蛋白。说明人Lrg蛋白可能定位于胞浆。上述结果为阐明人Lrg的功能奠定了初步基础。     

驱动蛋白分子Kif14细胞内中小体定位的研究

为了探讨决定人体驱动蛋白分子Kif14在细胞有丝分裂末期时定位于细胞中小体的功能域,构建了驱动蛋白分子Kif14各功能域的绿色荧光蛋白(GFP)真核细胞表达质粒,分别转染于人体子宫颈癌细胞He La中.应用聚丙烯酰氨凝胶电泳和免疫印迹法(Western Blot)检测各蛋白的表达情况;应用免疫荧光染色法(immunofluorescence)分别对微管蛋白(Tubulin)、着丝粒相关蛋白(CREST)和DNA染色,荧光显微镜下观察各绿色荧光融合蛋白在有丝分裂末期的亚细胞定位.结果发现,细胞有丝分裂末期,驱动蛋白分子Kif14的N末端GFP融合蛋白定位于中小体(midbody),马达区GFP融合蛋白沿微管分布,杆状尾区GFP融合蛋白以点状分布于细胞质,尾区GFP融合蛋白分布于整个细胞中.由此认为,Kif14驱动蛋白分子的N末端延伸区决定该蛋白分子在细胞有丝分裂末期定位于中小体.     

MTA1基因在肝癌细胞系HepG_2及其异质性亚系中表达的差异性

目的:探讨MTA1基因在肝癌细胞系HepG2及其异质性亚系中的表达水平.方法:采用半定量RT-PCR、荧光定量RT-PCR的方法检测3种细胞中MTA1基因的表达差异;Western blotting检测蛋白水平的表达差异;用细胞免疫组织化学方法观察MTA1蛋白的细胞定位.结果:HepG2-H和HepG2细胞株的mRNA和蛋白表达水平均高于HepG2-L细胞株;细胞免疫组化显示3株细胞的MTA1蛋白均定位于细胞核和细胞浆,以细胞核为主.结论:MTA1基因在具有不同转移潜能的肝癌细胞亚系HepG2-H、HepG2-L中的表达具有明显差异.     

蛋白质亚细胞定位预测研究进展

蛋白质的功能与其在细胞中的定位有着密切的联系,新合成的蛋白质必须处于适当的亚细胞位置才能正确的行使其功能．预测蛋白质的亚细胞定位,在确定一个未知蛋白质的功能,了解蛋白质相互作用等方面有着重要的意义．机器学习方法在蛋白质亚细胞定位研究中扮演着一个重要的角色．笔者从数据集的构建、蛋白质序列特征提取方法、蛋白质亚细胞定位预测算法以及预测算法的性能评估等四方面总结了过去十几年间机器学习方法在蛋白质亚细胞定位研究中的应用情况,系统阐述了蛋白质亚细胞定位预测研究的进展．     

以位置特异性得分矩阵和基因本体为特征的蛋白质亚细胞定位预测

提出一种蛋白质亚细胞定位预测方法.该方法以位置特异性得分矩阵和基因本体抽取对应特征,结合支持向量机构建多标签分类模型.充分考虑了蛋白质进化信息对其亚细胞定位的影响,并基于文本分类中涉及到的卡方检验的对数变换思想,构建基因本体注释信息的加权系数对其进行加权处理,从而提高预测的准确率.采用支持向量机作为基分类器构建多标签分类模型,进一步提高预测的准确率.通过在目前该领域两个常用的真实数据集上进行的一系列测试结果表明,该方法能有效提高蛋白质亚细胞定位预测的准确率.     

一种基于最优局部信息融合的蛋白质-亚细胞定位预测方法

 基于蛋白质的合成及分选机制,提出了一种新的蛋白质亚细胞定位预测方法。先采用遍历搜索技术,找出各种亚细胞蛋白质序列分选信号和成熟蛋白质之间的最佳分割位点,把蛋白质序列分为两条子序列,计算这两条子序列中的氨基酸组份并将它们融合起来作为整条蛋白质序列的特征,然后构造用于识别每类蛋白质的最佳子分类器,再根据最大化原则组建集成分类器。在NNPSL数据集上,采用5重交叉验证方法对本文方法进行测试,原核和真核两个蛋白质序列子集分别取得94.1%和87.5%的总体预测精度。同时,此方法在一些蛋白质序列中找到的分割位点与真实生物现象相吻合,能为预测蛋白质序列的剪切位点提供参考信息。     

用离散量方法预测细胞凋亡蛋白的亚细胞位置

细胞凋亡蛋白的亚细胞位置与它的功能紧密相联．基于一个凋亡蛋白的亚细胞位置主要决定于它的氨基酸序列这一观点，提出了一种新的预测凋亡蛋白亚细胞位置的算法——离散量方法．计算了蛋白质一级序列中紧邻残基对的出现个数，作为离散源中的参数，利用离散增量极小化对四类凋亡蛋白进行定位预测．采用Zhou和Doctor使用的数据库，通过Re-sub-stitution检验和Jack-knife检验方法，离散量方法比他们使用的协变判别式算法总体预测成功率分别高1．0％和12．2％；采用我们自己整理的扩大以后的数据库，通过Re-substitution检验和Jack-knife检验方法，总体预测成功率分别为88．1％和78．1％．     

基于一种新型马尔科夫模型的预测蛋白质亚细胞位点的方法

亚细胞位点是蛋白质很重要的功能特征.找到一种有效的、可信度高的预测蛋白质位点的方法是很必要的.提出了一种基于马尔科夫模型的改进预测方法.首先,对于一条给定的蛋白质序列,通过计算在马尔科夫模型下20个氨基酸残基的状态转移矩阵,建立一个420维的特征向量,然后利用支持向量机进行训练和预测,最后夹克刀检验证实了该方法的预测精度与以前的马尔科夫模型相比得到了一定的提高.     

家蚕血液肽聚糖识别蛋白的鉴定和生物信息学分析

采用双向电泳和质谱技术分析、鉴定了家蚕血液中存在的肽聚糖识别蛋白(PGRP).为了进一步研究该蛋白的结构和功能,采用了生物信息学方法对其理化性质、疏水性/亲水性、信号肽、二级结构、三级结构、亚细胞定位和GO功能注释等进行了分析.结果发现,肽聚糖识别蛋白是一种分泌类蛋白,可能具有信号肽.其主要分子功能为肽聚糖受体,在生物学进程中发挥的主要作用为肽聚糖代谢和先天性免疫应答.     

红螯螯虾感光器Gqα的亚细胞定位

利用免疫细胞化学的方法和电镜技术观察红螯螯虾感光器中Gq蛋白α亚基的亚细胞定位,结果表明Gqα以膜结合形式定位于感杆束和以可溶性形式定位于细胞质中,Gqα定位的变化依赖于不同的光照条件.在暗适应后,Gqα主要分布于感杆束,细胞质中很少,感杆束与细胞质中胶体金颗粒的密度比为1.44±0.074;在(日)光适应后,密度比减少为0.61±0.021;在不同波长的光照处理后,Gqα定位有差异,感杆束与细胞质中胶体金颗粒的密度比由高至低,依次为绿光(1.64±0.046)、红光(1.28±0.036)、蓝光(1.16±0.111)和黄光(0.96±0.099).光调节的Gqα转位可能控制了能被视紫红质激活的Gq蛋白的数量.研究表明光波可影响感光细胞中膜结合和可溶性Gqα的比例,而这一结果可能是由被光激活的视紫红质的数量来控制的.     

小鼠蛋白质亚细胞定位预测

在构建小鼠蛋白质亚细胞定位和小鼠跨膜蛋白类型数据库的基础上,利用离散增量结合协变判别函数分别对小鼠蛋白质亚细胞定位和小鼠跨膜蛋白类型进行了预测.对小鼠蛋白质亚细胞定位数据库,Self-consistency检验和Jackknife检验预测成功率分别达到99.0%和75.6%;对小鼠跨膜蛋白类型数据库,Self-consistency检验和Jackknife检验预测成功率分别达到85.6%和77.5%.     

PCA方法在蛋白质亚细胞定位中应用

蛋白质的亚细胞定位与其生物功能密切相关,蛋白质数据库急剧膨胀,迫切需要设计出功能强大的高吞吐量的算法来预测蛋白质的亚细胞位置.许多预测工具都是基于伪氨基酸组成构建而成,应用一种数据分析方法——主成分分析(PCA)法,确定能反映序列次序效应的最优λ值.首先让λ取最大以包含尽可能多的序列次序信息,然后利用主成分分析法提取关键主特征.实验结果表明此方法能解决确定最优λ值困难的问题,且性能优于已有的预测工具.     

Bioinformatical study on the proteomics and evolution of SARS-CoV

A novel coronavirus has been identified as the causative agent of the severe acute respiratory syndrome (SARS). For all the SARS-CoV associated proteins derivated from the SARS-CoV genome, the physiochemical properties such as the molecular weight, isoelectric point and extinction coefficient of each protein were calculated. The transmembrane segments and subeellular localization (SubLoeation) prediction and conserved protein motifs search against database were employed to analyze the function of SARS-CoV proteins. Also, the homology protein sequence alignment and evolutionary distance matrix calculation between SARS-CoV associated proteins and the corresponding proteins of other coronaviruses were employed to identify the classification and phylogenetic relationship between SARS-CoV and other coronaviruses. The results showed that SARS-CoV is a novel coronavirus which is different from any of the three previously known groups of coronviruses, but it is closer to BoCoV and MHV than to other coronaviruses. This study is in aid of experimental determination of SARS-CoV proteomics and the development of antiviral vaccine.