人类基因的几个意外发现

最近,国际“人类基因组计划”推出一部惊世之作《人类基因组的初步测定和分析》,该书首次全面介绍了人类基因组工作框架图的“基本信息”。这一重大成果标志着生命科学又向纵深迈进了一步。书中披露的很多内容让人感到非常意外。     

基于网络服务的蛋白质二级结构预测软件

借助位于互联网的蛋白质结构预测服务，开发了一个蛋白质二级结构预测软件，它能全面快速地搜索到不同网站的各种预测结果，对其进行综合分析可获取更准确的预测，用户不必分别访问每个网络服务界面并填写数据，程序能自动提交预测请求，并收集，分析各个网站的预测结果，因而该软件能够大大提高结构预测效率和准确率。     

昆虫替代鱼粉作为动物蛋白饲料综述

由于动物蛋白质资源短缺,人们一直努力寻求新的动物蛋白资源。昆虫作为种类繁多、数量庞大、营养丰富的蛋白资源越来越被人们所重视。     

枇杷叶多糖纯化大孔树脂种类筛选的研究

通过静态吸附和解吸的初步试验考察了六种大孔吸附树脂ADS-7、ADS-17、DM-130、D-101、AB-8、X-5对枇杷叶粗多糖的除蛋白和多酚效果,以蛋白和多酚的吸附率及多糖的回收率为考察指标,筛选出最佳的大孔树脂。结果表明:ADS-7大孔树脂从枇杷多糖提取液中吸附较多蛋白和多酚,同时可以采用10%乙醇洗脱回收多糖,95%乙醇洗脱蛋白质和多酚。因此,采用ADS-7大孔吸附树脂可以通过吸附枇杷粗多糖中杂蛋白和多酚去除杂质,有望获得较高的纯化效率和回收率。     

生物医学研究热点及意义

生物医学研究是目前发展最快、令人振奋的科技领域。本文概述了生物医学的发展趋势，并对生物医学前沿领域的研究热点，如基因组、蛋白质组、细胞信号转导机制、干细胞研究、神经科学研究、生物信息学等进行了分析。对生物技术领域的研究热点，如生物芯片技术、高效基因转移系统技术、组织工程技术和干细胞定向分化技术、基因敲除和敲入技术、克隆技术等进行了综述。提出研究中应该注意针对研究热点选题，注意多学科交叉和集团作战，同时注意知识产权保护。     

血红素蛋白质-甲基纤维素膜修饰电极的表征和催化特性

用紫外-可见和红外光谱及原子力显微法表征了血红素蛋白质-甲基纤维素膜修饰电极。紫外-可见和红外光谱显示，在甲基纤维素(MC)凝胶中，蛋白质保持原始构象；在溶液pH3．0—10．0范围内，蛋白质的构象可逆地变化。原子力显微图像表明蛋白质与MC水凝胶之间存在较强的作用。研究了血红素蛋白质催化还原O2、H2O2和NO的机理。实验表明，还原O2和NO时，血红素蛋白质-MC修饰电极能重复使用，催化活性几乎不变；而催化H2O2时，催化活性下降较快，表明其反应历程有显的差异。稳定的蛋白质-MC修饰电极能定量测定H2O2和NO2^-。     

西藏嗜盐菌xz515紫红膜中类菌紫质分子的AFM成像

嗜盐菌H.sp.xz515是从西藏扎北湖分离出的一种嗜盐菌新株,H.sp.xz515中紫红膜上的质子吸收和释放的过程与普通嗜酸盐（Halobacterium salinarum)中紫膜上的过程相反,而且紫红膜的质子泵的效率也比紫膜的低,但原子力显微镜的观测图像显示类菌紫质分子在细胞膜上也是三聚体结构,三聚体再形成六边形排列。类菌紫质分子的C至G螺旋的一级结构和菌紫质分子之间的同源性仅56％,但B和D螺旋之间界面上相互作用的氨基酸残基却是保守的,表明这些氨基酸残基在维持蛋白质寡聚体的稳定性上起着重要的作用。     

复杂的RNA与复杂的基因组

根据分子生物学的“中心法则”(central dogma)．遗传信息在几乎所有生物体内都是从DNA传递到RNA，然后再从RNA流向蛋白质。显然，RNA是一座“桥梁”，负责DNA和蛋白质之间信息的流通。在这个过程中，首先是将基因组DNA上的基因信息“复写”到一种称为mRNA的RNA分子上，然后再将mRNA含有的基因信息“翻译”为构成蛋白质的氨基酸序列。     

花生种子活力的形成

种子活力形成于种子发育过程．花生种子发育过程中，贮藏蛋白质、蛋白酶和热稳定蛋白与种子活力有密切关系．ＡＢＡ在种子活力形成过程中具有重要的调控作用．     

蛋白质二级结构预测概率图模型的改进

蛋白质二级结构与蛋白质三级结构及蛋白质功能密切相关,是生物信息学研究的热点,其中概率图模型隐马尔可夫算法(HMM)是该领域研究的重要工具。但是在实际应用中,存在着HMM训练下溢、不同训练集的效果差异较大及参数优化困难等问题。对预测蛋白质二级结构时HMM遇到的训练下溢问题提出了改进方案;首次提出8-状态HMM来预测蛋白质二级结构,并且将参数B改进成为包含状态转移信息的三维参数;为了改进最优HMM模型的确定方法,用每个样本分别对初始HMM模型进行训练,得到一系列新的模型,然后对这些新模型的参数求均值,将求得的均值作为最优模型的参数。这些改进方法提高了HMM预测蛋白质二级结构的准确率,为HMM的进一步优化打下良好的基础。