水产动物重要经济性状的分子基础及其遗传改良

中国水产养殖的成就已被认为是中国对当今世界发展的一个重大贡献.近20年来,基因组学和其他遗传技术的进步显著推动着水产动物分子生物学和遗传育种学基础研究的发展.进入21世纪后,一些主要水产动物的全基因组测序已经完成或接近完成.本文综述了包括基因组技术、体细胞核移植和干细胞技术在内的水产遗传改良技术的一些重要突破性进展,概述了包括生殖、性别、生长、抗病、耐寒和耐低氧这些重要经济性状的分子基础,列出了一系列与这些经济性状相关的候选基因.最后,介绍了几个特别是中国水产动物遗传改良在水产养殖中的应用事例,强调了未来的发展方向.     

起航三维基因组学研究

人类基因组测序完成已有十多年.但是,基因组信息如何指导基因在特定空间和时间表达的机理仍有待阐明."结构决定功能"是认识自然规律中的一个共识.在生物学中,这一共识不仅适用于RNA、蛋白质等小规模的有机分子,同样也应该适用于全基因组这样的DNA大分子.最近的研究表明,基因组的三维空间结构对基因组的表达、调控等功能有重要的影响.因此,研究全基因组的三维空间结构和功能成为基因组学一个新发展趋势.基因组三维空间结构与功能的研究简称三维基因组学,是指在考虑基因组序列、基因结构及其调控元件的同时,对基因组序列在细胞核内的三维空间结构,及其对基因转录、复制、修复和调控等生物过程中功能的研究.随着大规模基因组测序技术的发展,我们已经拥有研究三维基因组的相关技术如ChIA-PET和Hi-C.初步的ChIA-PET和Hi-C数据分析展示了基因组三维空间结构对基因组功能的意义,为进一步研究基因组三维空间结构和功能提供了基础.本文总结了三维基因组学研究的发展,概括了三维基因组学研究中的问题和目前的进展,并讨论了可能的应用前景.登高更见远,期待三维基因组学研究将深化对生命现象和规律的认识,为基础生物学发展带来新契机、为更进一步推动生物医学及农业应用打下坚实的基础.     

应用比较基因组分析检测乙型肝炎病毒中可能的重组事件

应用生物信息学软件RDP3和Simplot及5种重组检测算法(RDP,GENECONV,MaxChi,Chimaera和SiScan),对791个人类乙型肝炎病毒(HBV)全基因组和38个非人灵长类乙型肝炎病毒全基因组序列进行了比较分析,以检测可能的重组事件及重组子.用RDP3检测出9个重组事件及61个重组子,并用Simplot分析确定了具有两条亲代序列的6个事件中重组发生的位置.61个重组子中53个为首次发现.研究还表明PreC/C基因区域和基因边缘附近发生重组频率较高.     

畜禽基因组选择研究进展

基因组选择是同时对高密度全基因组标记的选择, 也是一种标记辅助选择. 此方法能够在提高育种值估计准确性的同时, 通过早期选种缩短世代间隔、降低近交、加速遗传进展. 随着畜禽高密度全基因组SNP 芯片的问世, 基因组选择方法正在影响着传统的畜禽遗传评估体系. 在多数奶业发达国家, 基因组选择方法正逐渐取代传统奶牛遗传评估方法, 成为奶牛遗传评估的“标准”方法. 近年来, 针对基因组选择的方法、影响因素、应用策略和育种方案的研究大量涌现. 基因组选择已经成为当前动物、植物及水产生物遗传育种领域的研究热点. 本文综述了基因组选择的计算方法、准确性的来源及影响因素以及基因组选择在畜禽遗传育种中的应用现状, 同时对当前存在的问题进行总结, 并对基因组选择的理论发展和应用前景进行展望.     

水稻功能基因组育种数据库(RFGB):3K水稻SNP与InDel子数据库

水稻是全世界最重要的粮食作物之一.对全球水稻品种资源进行基因组研究,挖掘有利等位基因和指导基于全基因组信息的分子育种具有重大的理论和实践意义,是关系国家乃至全球粮食安全的重大战略问题.本研究通过全球3000份水稻资源(3K水稻)的全基因组重测序,获取了其中质量较好的2859份水稻基因组的单核苷酸多态性(SNP)及小片段插入缺失(In Del)的基因组变异数据,建立了综合性的水稻功能基因组育种数据库的SNP与In Del多态性子数据库.该子数据库包含了3K水稻多态性信息检索、基因组浏览器可视化系统、特定区段基因组数据导出系统等多项功能.本数据库的建立将为研究水稻基因功能、指导水稻全基因组选择育种提供重要平台.     

人类复杂疾病全基因组关联研究

复杂疾病是由环境因素与遗传因素共同作用所致,具有明显的遗传异质性和表型复杂性的特征,且在人群中的发病率高,严重影响人们的身心健康.随着HGP, Hap Map和千人基因组计划的顺利完成,研究人员已获得人类基因组中常见变异位点的详细图谱,全基因组关联研究(genome-wide association study, GWAS)得到迅速发展.从2005年至今,全世界众多研究小组开展了大量复杂疾病易感基因的GWAS,发现了1995个疾病/表型相关变异,推动了人类对这些疾病/性状的认识,为探讨复杂疾病/性状的遗传学发病机制提供新的思路和方法,从而揭示疾病发生、发展与治疗相关的遗传基础,为将来疾病预警、风险预测、临床诊断、药物开发及个体化用药指导等在内的精准医学奠定了坚实的理论基础.本文就人类复杂疾病全基因组关联研究的兴起、发展、扩展、深入分析、临床转化及未来发展进行评述.     

水生生物学科学前沿及热点问题

鱼类遗传和鱼类免疫是水生生物学2个重要的中心议题.一些鱼类,如斑马鱼和青鳉等可作为研究遗传、发育和免疫等与生命相关科学问题的模型,斑马鱼等模型鱼类已成为生命科学、特别是脊椎动物进化发育生物学等重大发现的主角.随着重要养殖鱼类和水产动物全基因组研究的发展,一些与水产养殖相关的特殊生物学现象已从其进化适应的分子机制上得到了深入解析,并由此促进了2个现代的水产遗传育种生物技术,即基于分子模块设计育种体系和基于全基因组分型的选择育种途径的发展和应用.此外,鱼类及水产动物免疫机理与病害防控策略研究助推了脊椎动物发育和比较免疫学发展高潮的到来,也为抗病育种和病害防控提供了新的技术途径.总之,由于水产养殖已被认为是人类未来食物的重要来源,水生生物学的研究及其进步将是水产养殖可持续发展的源泉.     

代谢网络的蝴蝶结结构特征及其功能意义

研究全基因组代谢网络的结构拓扑对于了解结构与功能间的联系是必不可少的. 而可视化有助于获取网络组织结构的直观信息. 从网络拓扑的角度考察了75个物种的全基因组代谢网络. 提出了一个展开蝴蝶结模型, 实现了对代谢网络的蝴蝶结结构的清晰的可视化. 展开蝴蝶结所揭示的代谢网络的结构特征, 有助于我们设计高效的且更能反应代谢网络自身特点的网络算法. 同时, 这个粗粒化的网络模型还可实现对网络中脆弱连接的可视化, 因此对于疾病研究和药靶发现都有潜在意义. 通过对蝴蝶结中心部分的双向连接及主核的研究表明, 代谢网络的蝴蝶结结构有其内在的、有意义的拓扑特征, 而这些特征是随机网络所不具备的.     

摄像显微技术在微纳马达体系研究中的应用

摄像显微技术是在实空间上研究微纳马达体系结构和动力学不可或缺的重要实验手段.通过摄像显微技术,人们可以对微纳马达体系进行直接观察和记录,并且可以对显微图像进行定量的分析从而精准地研究体系的结构与动力学.本文概述了摄像显微的实验技术和数据处理方法,介绍了利用摄像显微技术在微纳马达体系研究中的应用进展.     

蠕虫线粒体基因组研究及其应用进展

蠕虫主要包括扁形动物和线虫,其种类繁多,生活方式多样,可寄生于动物和植物体内,引起蠕虫病,其中血吸虫病、棘球蚴病、旋毛虫病等是重要的人兽共患寄生虫病,在世界各地普遍流行,危害严重.蠕虫线粒体基因组的碱基组成、基因结构、基因变异等方面有其特点,这为蠕虫线粒体功能基因组学研究、比较基因组学研究、分子分类学研究、虫种(株)鉴定与分类、生态学研究、分子系统发育和进化分析等提供了重要依据,为蠕虫病的诊断、分子流行病学与生态学调查等分子检测方法的建立奠定了基础.近20年来蠕虫线粒体基因组研究得到了极大发展,迄今为止,已完成蠕虫93个种(虫株)线粒体基因组全序列测定和分析.本文将对蠕虫线粒体基因组序列分析方面的研究进展、应用和今后发展方向作一简要评述.     

猪瘟病毒石门株全基因组cDNA文库构建、序列测定及分析

根据已发表的猪瘟病毒序列 ,设计并合成了 1 8对覆盖全长基因组的引物 .应用RT PCR技术从猪瘟病毒石门株感染的猪血中扩增出各相应的cDNA片段 ,分别克隆 ,构建了石门株全基因组的cDNA文库并完成了序列测定 .石门株基因组全长 1 2 2 98nt,其中 5′端和 3′端非编码区长度分别为 373和 2 31nt,中间一个大的开放阅读框长 1 1 6 97nt,翻译成一个包含3898个氨基酸残基的多聚蛋白 .还对石门株序列与其他猪瘟病毒序列进行了分析比较     

阿秒脉冲测量原理和技术研究进展

阿秒脉冲由于极短的脉冲宽度和超高的时间分辨能力,在物理学、化学、生物学和医学等领域有着潜在应用.自诞生之日起,阿秒脉冲的时域极限不断突破,使得阿秒脉冲的测量成为一大研究热点.本文主要分为两个部分,第一部分回顾了阿秒脉冲与气体介质作用的脉冲测量技术的发展过程,简述了几种测量阿秒脉冲时域信息的实验原理、实验方案设计以及实验结果.第二部分介绍了从阿秒条纹相机中提取阿秒脉冲时域信息的理论反演算法,包括算法的原理和结构,并从计算时间和计算结果精度上对算法进行了比较.文章最后总结了阿秒脉冲测量技术在实验和理论上的困难与挑战,并展望了未来阿秒脉冲测量的发展方向.     

千人基因组视角下的人类起源演化

千人基因组工程作为大规模基因组测序时代的一个里程碑计划,与此前的人类基因组计划和人类基因组单体型图谱计划一起成为推动人类遗传学研究发展的重大公共科学事件.利用该计划所产生的人类群体全基因组测序数据,研究人员可以从一个前所未有的深度探寻人类遗传多样性与人类起源、演化、疾病之间的关系.本文从千人基因组计划发展的历史轨迹以及利用这一大规模数据集所开展的人类遗传学研究成果等方面入手,对大数据时代背景下人类遗传演化研究的特点进行了梳理和总结,并对未来基于如千人基因组这类大规模人类遗传数据工程的工作做了展望.     

中国水稻功能基因组研究进展与展望

功能基因组研究是植物生命科学研究的核心领域之一.从少数基因的克隆到重要农艺性状的功能基因组解析,我国水稻功能基因组研究实现了跨越式发展,阐明了水稻育种中的一些重大生物学问题,功能基因组的研究为水稻品种改良和育种技术变革奠定了基础.着眼未来,我国科学家提出了继续推进"水稻2020"研究计划,适时启动水稻4D基因组的发展建议.     

全反式维甲酸对SH-SY5Y细胞全基因组启动子区组蛋白H3乙酰化修饰的影响

为研究全反式维甲酸(all-trans retinoic acid, ATRA, 简称RA)诱导人类神经细胞分化的表观遗传调控机制, 应用染色质免疫沉淀与启动子芯片联合技术(ChIP-on-chip), 对RA诱导24 h后神经母细胞瘤SH-SY5Y细胞中两万余个基因启动子区的组蛋白H3乙酰化修饰状态进行了高通量检测和分析. 首先分别制备RA处理组和对照组的标记探针, 然后将人类基因组启动子芯片与探针进行杂交, 获得RA诱导SH-SY5Y细胞分化早期全基因组启动子区H3组蛋白乙酰化的数据. 结果分析显示, RA处理导致597个基因启动子的乙酰化程度显著升高、647个基因降低. 本研究结果显示上述技术的高效与可行, 并为深入研究RA诱导分化相关基因的表观遗传调控机制奠定了基础.     

基于二次打断IPed DNA片段ChIP-Seq的模拟分析

ChIP-Seq是在全基因组水平上研究活体细胞中蛋白质和DNA相互作用谱的有效手段.近年来,随着高通量短序列DNA测序技术的快速发展,研究基于新一代DNA测序方法的ChIP-Seq分析算法已经成为热点之一.然而,目前报道的分析方法主要是基于对免疫共沉淀获得的DNA片段进行片段大小选择后的ChIP-Seq数据,也就是主要针对Solexa系统获得的数据进行分析的算法.SOLiD系统是目前测序通量最高的新一代DNA测序系统.在SOLiD系统的DNA测序文库制备过程中,采用对免疫共沉淀获得的DNA片段进行二次超声打断可以满足ePCR对序列长度的要求,因此SOLiD测序文库中的DNA测序片段较短.到目前为止,基于SOLiD系统测序特点的ChIP-Seq研究很少报道.本文旨在研究测序文库中DNA片段的长度对ChIP-Seq分析的影响.通过真实的ChIP-seq数据和模拟产生的ChIP-Seq数据,对目前3种主要的ChIP-Seq分析方法(CisGenome,SISSRs以及MACS)的特点进行研究.有报道表明来自Solexa系统的ChIP-Seq数据局部有明显的正负链双峰特征,而通过对真实的来自SOLiD系统的ChIP-Seq数据特征的挖掘,我们发现单个峰局部无明显的正负链双峰特征,并且峰的局部的序列分布大部分符合正态分布.基于这些特征,我们模拟了两个不同测序平台的ChIP-Seq实验.在控制了模拟实验的可比性后,我们发现当前基于Solexa文库制备方案的ChIP-Seq数据发展的算法,并不能有效地捕获来自SOLiD系统的ChIP-Seq数据特征.我们的研究还表明,误用ChIP-seq软件可能是导致部分SOLiD的ChIP-seq实验失败的原因.因此,需要开发一种新的基于二次打断IPedDNA片段的ChIP-Seq分析策略.     

Vero细胞培养传代后的2株SARS冠状病毒基因组序列变异分析

RNA病毒在复制时有易出错的倾向, 因此SARS病毒在传染或传代过程中易发生突变而产生不同的毒株, 这种机制也利于病毒逃脱宿主的免疫系统而生存下来. 许多研究也表明, 不同的SARS病毒分离株的全基因组序列存在不同程度的差异, 这些差异的研究无疑对SARS病毒疫苗的研制具有重要的指导意义. 同时, 对SARS病毒在传代过程中的遗传稳定性及核酸特性的分析, 是SARS疫苗研制不可或缺的环节. 采用PCR产物直接测序的方法, 对2株用Vero细胞培养经过多次传代的SARS病毒进行了全基因组序列的测定, 通过比较分析发现该病毒在传代过程中具有高遗传稳定性, 其中检定参比株(Sino1株)2和11代全基因组序列比较有4个碱基的变化, 而候选疫苗株(Sino3株)3与10代的基因组全序列仅有1个碱基的差异. SARS病毒在Vero细胞上传代的遗传稳定性表明, 以此制备的灭活病毒疫苗是稳定的.     

大数据与量子计算

大数据技术的迅猛发展对计算效率提出了更高的要求.由于量子系统的独特性质,量子计算具有经典计算不具有的量子超并行计算能力,能够对某些重要的经典算法进行加速.人们发现,除了大数分解算法,量子计算的更多用途是对量子体系的仿真计算和在数据分析领域的应用.近年来,大数据和量子计算开始融合.虽然实际使用的量子计算机尚未建成,量子计算在大数据的应用在理论上已经取得了一些重要的进展.实验上也有了一些发展.本文首先介绍量子计算的基本原理和Grover量子算法.随后以量子机器学习作为切入点,介绍了量子计算在数据挖掘领域的应用.     

全外显子测序在糖尿病中的应用

糖尿病是一组由于胰岛素分泌缺陷或生物作用受损引起的以高血糖为特征的代谢性疾病，可导致各种组织尤其是眼、肾、心脏、血管、神经的慢性损害及功能障碍。糖尿病的发病机制非常复杂，其中遗传因素在糖尿病的发病过程中起着至关重要的作用。全外显子组测序是指利用序列捕获技术将全基因组外显子区域DNA捕捉并富集后，进行高通量测序的基因组分析方法。基于其高特异性、高准确性和高覆盖度的优点，全外显子测序已在复杂疾病如糖尿病、肥胖等疾病易感基因的识别方面发挥了巨大作用。文章综述了全基因组外显子测序技术在糖尿病的遗传易感基因及其编码变异筛选中的应用。     

全外显子测序在糖尿病中的应用

糖尿病是一组由于胰岛素分泌缺陷或生物作用受损引起的以高血糖为特征的代谢性疾病,可导致各种组织尤其是眼、肾、心脏、血管、神经的慢性损害及功能障碍。糖尿病的发病机制非常复杂,其中遗传因素在糖尿病的发病过程中起着至关重要的作用。全外显子组测序是指利用序列捕获技术将全基因组外显子区域DNA捕捉并富集后,进行高通量测序的基因组分析方法。基于其高特异性、高准确性和高覆盖度的优点,全外显子测序已在复杂疾病如糖尿病、肥胖等疾病易感基因的识别方面发挥了巨大作用。文章综述了全基因组外显子测序技术在糖尿病的遗传易感基因及其编码变异筛选中的应用。