Advances in G-protein coupled receptor research and related bioinformatics study

G-protein coupled recptor(GPCR) is one of the most important protein families for drug target.GPCR agonists and antagonists occupy approximately one third of the world small molecule drug market,Much effort has been invested in GPCR study by both academic institutions and pharmaceutical industries,With seven-transmembrane domains,GPCR plays significant roles in intercellular signal transduction and is involved in a variety of biological pathways.With the availability of sequence data of human and other mammalian genomes,as well as their expressed sequence tag (EST) data,the bioniformatics and genomics approaches can be applied to identifying novel GPCR in the post genomic era .Deorphanizing GPCR or matching ligands with GPCR greatly faciltiates traget validation process and automatically provides a possible compound screening assay ,Similarly,Bioinformatics data mining approach could also be applied to the indentification of GPCR peptided or protein ligands,Here we give a general review of recent advances in the study of GPCR structure,function ,as well as GPCR and ligand identification with the emphasis on the bioinformatics database mining of GPCR and their peptide of protein ligands.     

生物信息学研究的军事应用前景

叙述了生物信息学的研究现状及生物信息学在未来军事领域的应用前景.指出大规模基因测序中的信息分析、新基因识别、蛋白质结构预测、"数字化基因"获取、非编码区分析、完整基因组比较、基因功能表达谱分析等都是生物信息学应用于未来军事领域的重要研究内容.     

Biological networks to the analysis of microarray data

Microarray technology, which permits rapid and large-scale screening for patterns of gene expressions, usually generates a large amount of data. How to mine the biological meanings under these data is one of the main challenges in bioinformatics. Compared to the pure mathematical techniques, those methods incorporated with some prior biological knowledge generally bring better interpretations. Recently, a new analysis, in which the knowledge of biological networks such as metabolic network and protein interaction network is introduced, is widely applied to microarray data analysis. The microarray data analysis based on biological networks contains two main research aspects: identification of active components in biological networks and assessment of gene sets significance. In this paper, we briefly review the progress of these two categories of analyses, especially some representative methods.     

国外生物信息学发展动态分析

生物信息学是生命科学倡导的学科发展方向之一，生物信息学的发展涉及多个学科。生物信息学在基因发展、疾病基因诊断、蛋白质结构预测、基于结构的药物设计、药物合成和制药工业中起着极其重要的作用。生物信息的应用大大加快了药物的研究开发进程。国外生物信息学在网络数据库资源建设、软件开发、机构、人才培养、学会和会议、专著、期刊出版等方面均呈现出快速发展的态势。     

拟穴青蟹细丝蛋白C的生物信息学分析及重组表达

为了探讨抗原表位与细丝蛋白C(filamin C,FLN c)结构之间的构效关系,对FLN c进行生物信息学分析及分段重组表达.生物信息学分析结果表明,FLN c二级结构以β折叠及无规则卷曲为主,确定其具有9个结构域,三级结构呈免疫球蛋白样折叠,具有典型的细丝蛋白家族特征.基于生物信息学分析,将拟穴青蟹(Scylla ...     

大规模GO注释的生物信息学流程

随着新一代测序技术的不断发展,海量的序列数据将为生物学研究者挖掘基因信息提供巨大的资源.信息挖掘的一项重要工作是对序列进行功能注释,其中最重要的功能注释方式是基因本体论( Gene Ontology,GO)的注释.利用生物信息学方法和软件工具集成了针对EST序列的大规模GO注释流程(large-scale GO annotation pipeline,LSGAP).该流程集合了BLAST、B2g4pipe以及Wego等软件和Swissprot、Nr或Interpro等常用蛋白数据库.用户可以将EST序列通过此流程最终获得可视化的GO分类统计图表,直观地显示基因在不同过程中的参与情况.为了验证LSGAP的准确性,对2007年发表的美洲牡蛎(Crassostrea Virginica)的EST序列进行了LSGAP分析,结果表明GO分析非常准确有效.通过与Blast2go和GoBlast等GO注释软件进行比较,LSGAP流程具有可以本地化运行BLAST、对硬件要求低和运行时间短等诸多优势,因此LSGAP流程是科研人员进行基因功能挖掘的有效工具.     

天人菊matK基因克隆及生物信息学分析

为了完善天人菊的遗传信息,丰富菊科植物分子生物学分析数据.通过PCR扩增、基因克隆获得天人菊matK基因的完整核苷酸序列,采用生物信息学方法分析天人菊matK蛋白的结构及性质,并与其他12种matK氨基酸序列进行对比,构建系统进化树.结果表明,天人菊matK基因全长1296 bp,可编码432个氨基酸,二级结构以α-螺...     

人WDR70蛋白结构与功能的生物信息学预测

人WDR70蛋白作为一个衔接蛋白,可介导多蛋白相互作用,参与DNA损伤修复、胚胎发育等生物过程。采用生物信息学软件对人WDR70蛋白的结构和功能进行分析,发现WDR70蛋白的相对分子质量约为73 kD,pI为5.94,半衰期为30h,不含有信号肽和跨膜区结构;同源蛋白的多重序列比对和进化分析显示,人WDR70蛋白与黑猩猩、白枕白眉猴、食蟹猕猴的WDR70蛋白具有高度的同源性,并且在系统发育树上聚为一类;无规则卷曲是WDR70蛋白二级结构主要的结构形式,三级结构的预测结果与之吻合;功能分类预测其为结合蛋白,参与蛋白的泛素化和转运过程。开展WDR70蛋白的生物信息学分析,为了解该蛋白的结构和功能提供信息依据,为后续WDR70功能研究提供新思路。     

论信息资源与生命科学研究

讨论了现代计算机信息技术、Internet和情报科学的发展方向，介绍了人类基因组计划和生物信息学产生的科学背景，并对Internet上的生物信息学资源进行了阐述，说明了计算机信息技术对生命科学的研究和发展，特别是对基因组研究和后基因组研究的重要性。     

生物信息学中的数字信号处理方法研究

分析了数字信号处理方法如傅里叶变换、功率谱估计和滤波器设计等方法在生物序列分析和基因表达数据分析方面的应用,并给出了实例和分析结果,为数字信号处理方法在基因网络中的研究指明了应用前景。     

降解多环芳烃的鞘氨醇单胞菌ahdA1c基因的生物信息学分析

ahd A1c基因是鞘氨醇单胞菌降解多环芳烃中的关键基因。为了解鞘氨醇单胞菌ahd A1c基因基本特性,运用生物信息学方法预测分析其氨基酸理化性质、同源性、蛋白二三级结构、KEGG通路等。结果表明,ahd A1c基因编码区全长1 263 bp,编码420个氨基酸,与xylk基因、bph A1c基因的同源性均在90%以上;同源性较高;ahd A1c蛋白具有亲水性和稳定性,有31个磷酸化位点,2个保守区域,有跨膜区,无规则卷曲是二三级结构中最主要结构元件;KEGG分析表明ahd A1c蛋白编码水杨酸羟化酶。为进一步研究多环芳烃的降解机理奠定了基础。     

一个烟草Mlo基因的电子克隆及其序列特性分析

电子克隆并探讨了一个烟草Mlo基因的结构和功能．以GenBank公布的水稻Mlo基因序列为信息探针对烟草的EST数据库进行同源搜索,并将获得的同源性高的EST序列进行序列拼接,最后得到了一个烟草Mlo基因的cDNA序列．采用生物信息学方法分析该基因编码蛋白的一级、二级结构,并对其功能进行预测．结果表明,此烟草Mlo基因...     

杨小舟蛾MtroOBP1基因的克隆、序列分析及表达

【目的】气味结合蛋白(odorant binding proteins,OBPs)是一种嗅觉相关的蛋白,该蛋白参与大多数气味分子的识别过程,并与气味分子相结合。获得杨小舟蛾[Micromelalopha troglodyta (Graeser)]OBPs以明确其特性。【方法】选择羽化后健康的杨小舟蛾触角为模板,通过反转录聚合酶链反应(RT-PCR)技术克隆杨小舟蛾MtroOBP1基因,利用生物信息学分析软件研究其基因序列和蛋白结构,运用实时荧光定量PCR(qPCR)技术研究MtroOBP1的组织表达模式。【结果】利用RT-PCR技术从杨小舟蛾触角总RNA中扩增得到MtroOBP1基因(GenBank登录号:MN056510),序列分析表明,MtroOBP1开放阅读框为777 bp,一共编码了258个氨基酸残基,且翻译的氨基酸序列仅含有4个保守的半胱氨酸位点,表明得到的OBP基因的编码蛋白不属于典型气味结合蛋白家族,而是属于Minus-C家族。蛋白质理化性质预测显示:MtroOBP1蛋白的分子量为29 664.57 u,等电点为6.23,有18个潜在的磷酸化位点,没有明显的跨膜区,疏水指数为-2.011~3.078,有一个由19个氨基酸组成的信号肽,说明为分泌型蛋白。组织表达模式表明MtroOBP1在杨小舟蛾的各部位都表达,但在触角中表达量最高。【结论】首次克隆得到杨小舟蛾MtroOBP1基因,在触角中高表达,推测其蛋白具有运输气味分子的功能,在杨小舟蛾的嗅觉识别中起着至关重要的作用。     

植物病原丝状真菌分泌蛋白及CAZymes的研究进展

为了明确对植物病原丝状真菌分泌蛋白及CAZymes进一步研究的方向,笔者对丝状真菌分泌蛋白及CAZymes基本特征、分类情况以及预测方法、功能等方面进行综述。基于前人对于植物病原丝状真菌分泌蛋白以及CAZymes的报道,通过文献计量分析方法、SMART保守结构域和motif分析等方法,对丝状真菌分泌蛋白及CAZymes进行了综合分析,统计发现国内关于分泌蛋白的研究较多,对于CAZymes的研究报道较少,诸多分泌蛋白在病原菌侵染致病过程中发挥的功能如何尚未得到全面解析,有关CAZymes的研究也是如此,预测方法基本上是基于生物信息学分析,尚缺少有力的生物学试验验证证据。因此,今后研究需要进一步完善对于分泌蛋白及CAZymes预测的生物信息学分析工具或算法以及开展生物学试验验证; 通过比较植物病原菌与生防菌之间CAZymes数量及功能差异,明确不同菌之间的共性与特性; 此外,学术界应对丝状真菌中CAZymes的分类开展进一步细化研究,以及对比分析不同亚家族的分布情况,更好地解析CAZymes的功能。     

基于模糊核判别分析的基因表达数据分析方法

针对基因表达数据空间分布的特性,提出了一种基于模糊核判别分析的基因表达数据分析方法.方法综合了模糊数学以及核判别分析方法的优点,提高了对基因表达数据分类识别的准确性.以多发性骨髓瘤的基因表达数据为例进行了实验,从实验结果可以看出,采用模糊核判别分析方法可以得到最佳的识别效果.     

角毛壳菌丝切蛋白基因的克隆和特性分析

在构建的角毛壳菌(Chaetomium cupreum)菌丝体cDNA文库中获得丝切蛋白(Cofilin)的ESTs序列片段,为研究角毛壳菌的生物特性,提高其生物防治效果,以角毛壳菌总RNA反转录产物为模板进行PCR扩增,成功获得了Cofilin基因cDNA序列.生物信息学分析结果表明,该基因全长468bp,编码155个氨基酸,编码蛋白理论分子量17kD,等电点是4.99,α-螺旋和无规则卷曲是其主要的二级结构,为亲水性蛋白质.该蛋白有6个位点发生Ser磷酸化,4个位点发生Tyr磷酸化,有4个保守区,ClustalX分析说明该蛋白与柄孢霉(Podospora anserina)和球毛壳菌(C.g lobosum)亲缘关系较近.     

基于规则库的非结构化数据格式转换技术研究

在非结构化数据的处理中,资源共享技术的研究,往往作为研究的重点。而现在大多数的资源共享技术研究,都仅仅限于2种数据的格式转换研究。每当增加一种格式的非结构化数据时,又需要针对进行转换的两种数据进行格式转换方法的研究。相当于在做着重复的工作。因此介绍了一种通用的非结构化数据格式转换方法,以规则库为基础,对非结构化数据进行格式描述,以及转换规则的描述,从而实现了非结构化数据格式转换的统一。创新点为制定格式转换＂规则的规则＂。     

基因转录调控网络模型

摘要：基因转录调控网络是细胞内基因之间的相互作用关系的整体表示，是生命功能在基因表达层面的展现. 最近多种生物信息学（计算分子生物学）工具和高通量实验技术的发展，使得重建复杂的基因调控网络成为可能. 基因调控网络模型试图从DNA微阵列等海量数据中推断基因之间的调控关系，从而揭示复杂的生命现象， 虽远未完成，但从现有实验数据中重建基因调控网络的工作可以促进在分子和遗传水平上系统地剖析细胞的功能，是功能基因组学中的重要研究内容，也是当前生物信息学和系统生物学研究的最具挑战性的前沿课题之一. 简要评述了几类典型数学模型的最新研究进展.     

Ralstonia metallidurans CH34苯酚、甲苯降解基因的生物信息学分析

采用生物信息学方法对Ralstonia metallidurans CH34基因组序列进行了深入分析,推测了参与降解苯酚、甲苯/二甲苯降解的有关基因及功能,编码序列推测结果显示,R. metallidurans CH34中可能存在苯酚、甲苯/二甲苯间位降解代谢途径的基因操纵子及其调节因子和辅助因子,为后续进一步克隆和研究各基因的准确功能提供了有益的信息,奠定了基础.     

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.