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關鍵詞：高中生物 教學方法 創(chuàng)新性分析

一、高中生物教學現(xiàn)狀分析

1.教師隊伍教學水平有待提高

教師是生物教學活動的組織者和引導者，生物教師的知識結構、教學能力以及道德品質的優(yōu)劣直接影響到學生對于生物的學習興趣和生物教學的實際效果，隨著我國生物科學的發(fā)展，以及生物學逐漸與物理學和化學等學科進行相互滲透，逐漸形成了新的知識，這一趨勢擴展到高中生物教學過程中，使得高中生物教學面臨著嚴峻的考驗，不僅要求生物教師要有廣博的知識，還需要有全新的教學理念和較高的教學技能。同時在通常情況下，學校教師缺乏一定的危機意識，對于生物教學的積極性不高，一些教師仍然用傳統(tǒng)的教學觀念和落后的教學方法進行生物教學，這在很大程度上導致學生缺乏學習興趣，致使生物教學效果差。[1]

2.生物整體教學質量有待提高

生物學是一門以實驗為基礎的學科，故而生物教學過程中需要重視實驗教學，但是目前的生物教學過程中，生物實驗教學距離標準要求仍有一定的差距，比如生物教學實驗場地擁擠，學生不重視實驗課，實驗操作誤差，實驗結果不能達到預期等，同時，目前我國生物教科書采取“一綱多本”的政策，在選定生物教材的過程中，學校沒有充分考慮教科書的更新?lián)Q代，對于教科書更新不及時，影響了對于生物知識的更新速度，因此，教師要精心選擇教學材料，同時高質量的教學材料，可以有效地提高教學質量。

3.對生物學科重視程度不高

由于生物學科在高考分數(shù)比例中占得不高，導致一些教師和學生對于生物的重視程度不高，受傳統(tǒng)應試教育的影響，高考是一些學校教學安排的指揮棒，因為生物學科所占比例較低，學生和家長認為生物是不重要的，導致不重視生物學科的教學，這就大大降低了生物教師的教學積極性，沒有良好的社會氛圍，學生學習生物的動機不明確，導致了學生學習生物的內部動力不足。[2]

二、提高高中生物教育創(chuàng)新性的建議

1.加強生物教學基礎設施建設

加強生物教學軟件和硬件設施建設，提高整體教學能力。由于生物科學的特殊性，教學過程中需要開展實驗教學，因此，為了提高高中生物教學的整體實力，需要結合學校的實力和條件確保學生實驗設施完備。同時，要充分利用多媒體工具等更方便的使用方式，有助于提高學生的學校興趣。同時針對生物實驗教學的重要性，需要加強實驗室的管理，加強對生物實驗教學的重視，促進生物實驗課形式多樣化。提高生物實驗教學效率。此外，要根據(jù)生物教學需要，及時購買和更新所需的實驗設備，加強對生物教學硬件設施的保管和使用，并加強對實驗室的規(guī)范化管理，確保生物教學設施完備。

2.提升生物教師隊伍教學水平

根據(jù)高中生物教學的具體實踐，生物教師隊伍的教學水平在很大程度上影響著高中生物教學的整體教學水平，提升高中生物教師的教學水平，首先，需要提高教師的敬業(yè)精神和責任感，促進教師充分認識到生物教學的重要性。其次，教師要轉變角色，教師是生物教學活動的組織者和引導者，鼓勵教師在備課的同時研究和了解學生的思想和行為，創(chuàng)新生物教學方法，提高教學質量。最后，可以采取適當?shù)募畲胧?，給教師提供一定的物質獎勵和精神獎勵。因此，為了實現(xiàn)高中生物教學模式的創(chuàng)新，教師應不斷提高學生主動學習的能力，同時，也要加強自身教學方式方法的轉型升級，這將有助于教師和學生的全面發(fā)展。

3.推進生物教育方法的創(chuàng)新

在高中生物課堂的教學環(huán)境下，生物教師應避免采用傳統(tǒng)的教學方法，要結合學生的不同，注重學生的差異，從幫助學生成長的高度，來創(chuàng)新生物教學方法。在生物教學過程中適當給予鼓勵和支持，讓學生有一個積極的態(tài)度和愉悅的心情投入到生物學習過程中，同時，學生們也需要發(fā)揮自己生物學校的主觀能動性。教師和學生在同一時間接受生物教育，并且教師要針對學生在學習過程中存在的問題與不足，采取合理的方法使每一個學生都能積極思考，探索自己，提高學習質量和效果。同時要結合具體的發(fā)展實際來促進生物教學法的創(chuàng)新和發(fā)展，生物科學是自然科學的一門學科，為了提高高中生物教學的質量，教師要轉變教學方式，當然與此同時看，學生也必須改變學習方法。在教學方法上，生物教師應注意采用多種教學方法，加強與學生之間的互動，充分調動學生的積極性，挖掘學生學習生物的潛能，讓學生探索知識，促進學生得到全面發(fā)展。

4.激發(fā)學生學習生物的興趣

為了提高學生對高中生物課程的興趣，教師可以在日常的生物課堂教學過程中，將教材的課程學習內容和具體實際生活有目的的聯(lián)系起來，通過生活實際來引起學生學習的興趣，也就是通過生活中的一些生物學現(xiàn)象來吸引學生掌握解決問題的能力，并在這一過程中促進學生學到生物科學相關的基本知識。同時，加強生物實驗課的日常學習和引導，也能吸引學生用生物知識來解決日常生活中的問題，提高學生的成就感。此外，還可以通過開展生物知識競賽等活動，提高學生學習生物知識的興趣，組織開展各種生物知識競賽，可以有效地提高生物課程的教學質量，可以促進學生更好的掌握基礎知識，對學生學習成績的提高可以起到巨大的推動作用。[3]

三、結語

總而言之，結合當前高中生物教育現(xiàn)狀，雖然高中生物教學改革取得了一定的成績，但仍有許多需要完善和修改的地方，因此加強高中生物教學方法的創(chuàng)新，必須更新教學觀念，樹立正確教育質量觀，教師要及時進行角色轉換，采用現(xiàn)代化的生物教學方法，才能更好的促進生物教育教學質量的提高。

參考文獻

[1]李偉靖.如何提高高中生物教育教學質量――以梅州市曾憲梓高中生物教育教學為例[J].教育教學論壇，2013（22）.

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關鍵詞：生物信息學 教材 分析

中圖分類號：G4233文獻標識碼：A文章編號：1009-5349（2017）06-0019-02

近些年，生物信息學順應時代變化而成為生命科學的新興領域。[1]生物信息學主要是對核酸和蛋白質兩個大方向的數(shù)據(jù)進行處理與分析。[2]目前，生物信息學作為基礎課程在各高校生物科學專業(yè)及相關專業(yè)開設。其教學質量的高低對于培養(yǎng)學生的綜合能力具有重要的意義。[3]因此，各高校在教材選擇、課程安排、教學內容、實踐教學等方面不斷進行改進。[4]優(yōu)秀的生物信息學教材是提高教學質量的基礎。對不同的教材進行對比分析，從中選取適合相關專業(yè)的教材，是教師的必要工作。本文對五種生物信息學教材進行分析，為不同專業(yè)對于教材的選擇提供參考和建議。

一、研究方法及教材簡介

（一）文獻研究法

筆者主要從以下三個方面進行文獻檢索。首先，搜索與生物信息學教材分析相關的著作。其次，利用中國知網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)庫等檢索與教材分析相關的期刊論文。最后，借鑒優(yōu)秀教師的教案，仔細閱讀并進行分析。深入了解相關生物信息學教材分析的背景以便進行整理分析。

（二）對比研究法

本文主要選取了五種生物信息學教材，根據(jù)教材的基本框架結構及特點，對其進行對比分析，分析總結不同教材之間異同。

二、生物信息學教材分析

隨著課程改革的不斷完善，針對不同地區(qū)、不同專業(yè)，教材的使用也趨向多元化。生物信息學教材是教師進行教學活動的基礎。對不同的生物信息學教材進行對比，以便教師作出最適合的選擇。如表1所示，對五種教材從宏觀角度進行內容上的分析。

如表1所示，從中可看出這五種教材從整體編寫方面，都涵蓋了核酸和蛋白質兩個主要層面。主要內容包括：生物信息學的概念及發(fā)展歷程、數(shù)據(jù)庫的介紹、生物信息學常用統(tǒng)計方法、基因組學、蛋白質組學等幾大方面。并且，大多數(shù)教材都附有思考題，有利于學生課后對知識進行運用及加深理解。只是隨著生物信息學的飛速發(fā)展，不同版本的教材增添了新的相關的知識。同時不同教材的側重點略有差異。

另一方面，從表1中可看出，五種教材所包含的章節(jié)為7到15章不等。這說明，隨著科學技術的不斷發(fā)展，更多的前沿知識不斷地填充到教材中。所以，隨著時間的變化，不同的教材，具有各自的特色。

首先，教材的側重點不同。隨著各物種的基因組計劃的不斷完成，生物信息學發(fā)展實現(xiàn)了質的飛躍。并且融入到各個領域中。例如：由李霞、雷建波編寫的《生物信息學》，側重介紹了生物信息學與疾病的相關聯(lián)性。教材在內容和形式上有所創(chuàng)新。突出實用性，以臨床實際問題作為編寫出發(fā)點；而劉娟編寫的《生物信息學》一書中，以豐富的實例，重點介紹了相關數(shù)據(jù)庫和軟件的功能、應用策略和使用方法。在章節(jié)編排上涉及微陣列數(shù)據(jù)分析的內容，突出了生物信息學與數(shù)學的融合。

其次，不同教材的難度存在差異性。陶士珩編寫的《生物信息學》較基礎，包含了生物信息學基本內容，力求使學生全面了解和掌握生物信息學領域的重要基礎知識與基本操作技能。而陳銘編寫的《生物信息學》，根據(jù)生物信息學多學科融合的特點，增添編程與統(tǒng)計學知識，教材所涉及的知識范圍廣泛。使得無論是對教師還是學生來講，都要求具有深厚的學科背景。

最后，學科之間聯(lián)系程度差異。生物信息學作為一項生物科學的工具，不僅僅應用于生物學，同時，在醫(yī)學、農業(yè)專業(yè)、計算機科學等領域。[10]但不同教材所體現(xiàn)生物信息學與其他學科的聯(lián)系程度不盡相同。例如：吳祖建編寫的《生物信息學分析實踐》一書，主要包含了數(shù)據(jù)庫檢索、引物設計、序列分析等諸多技術問題。書中以圖表形式為主，文字介紹為輔，以讓學生學會操作為主，將生物信息學與計算機科學緊密結合。

三、結語

生物信息學重要特點為學科交叉性，涉獵范圍廣。不同的生物信息學教材適用于不同專業(yè)。本文對五種教材進行對比分析，根據(jù)教材不同特色并結合不同專業(yè)特點，為教師選擇適合的教材提出建議。陶士珩、劉娟編寫的兩版不同《生物信息學》，內容基礎，適用農業(yè)專業(yè)和師范專業(yè)作為教學用書；李霞、雷健波編寫的教材，主要突出了與醫(yī)學相關聯(lián)系，適用于醫(yī)學專業(yè)用書；陳銘、吳祖建所編寫教材，注重與計算機科學的關聯(lián)，實踐性強，有利于培養(yǎng)學生動手操作能力，適用于計算機專業(yè)。

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牙齒的生長發(fā)育是一個持續(xù)而復雜的過程，一些關鍵基因和調控因子在牙齒發(fā)育中起著重要作用。赫爾辛基大學創(chuàng)建了牙齒發(fā)育數(shù)據(jù)庫，收錄了牙組織發(fā)育中的基因特征、結構及表達情況等。Hubbard等運用蛋白質組學技術、結合Edman測序及質譜分析方法，對釉質的發(fā)育進行了大量的研究，初步構建了口腔牙組織的蛋白數(shù)據(jù)庫，為口腔內組織蛋白的鑒定提供了重要的研究范本。聶敏等運用二維凝膠電泳和生物信息學方法研究維生素D對牙髓細胞分化的影響，結果表明：維生素D可促進牙髓細胞的分化，并在牙齒發(fā)育和礦化過程中起了重要的調節(jié)作用。Jevnaker等利用基因芯片技術以整個牙胚作為研究對象，首次構建了小鼠牙胚在不同時期的微小RNA表達譜，從基因調控機制上研究了牙齒的生長發(fā)育。

2在口腔腫瘤研究中的應用

目前的研究多利用生物信息學方法比較基因組學和蛋白質組學，能夠高效率、高通量地篩選口腔腫瘤的相關基因和蛋白，尋找腫瘤的診斷標記和治療靶點。

2.1口腔鱗狀細胞癌（oralsquamouscellcarcino-ma，OSCC）

OSCC是口腔常見的惡性腫瘤之一。美國國立癌癥研究所用抗體芯片的高通量蛋白組分析方法推測認為，上皮和間充質間涉及的多重細胞信號的分子信息在口腔癌的發(fā)生中起了關鍵作用。2004年，香港大學利用蛋白質組分析方法檢測了OSCC細胞，獲得了豐富的蛋白質信息，鑒定了與腫瘤相關的生物標記物或分子靶點。2005年日本千葉大學通過使用生物信息學的方法，鑒定了OSCC與正常組織中22種蛋白的表達存在差異。Wang等研究表明，活化激酶C受體1蛋白在OSCC中存在差異性表達，可作為OSCC的臨床診斷分子標記物、臨床預后指標及候選藥物靶標等。張永強等使用生物信息學技術構建人舌鱗癌細胞cDNA庫，并預測了Doc-1基因編碼的P12蛋白的某些結構和功能基序。另有研究采用甲基化DNA免疫沉淀結合芯片技術分析研究了口腔疣狀癌中基因組DNA甲基化的情況，為進一步探討口腔疣狀癌的發(fā)生分子機制和治療靶基因奠定了基礎。

2.2涎腺腺樣囊性癌（salivaryadenoidcysticcar-cinoma，SACC）

SACC是涎腺常見的上皮源性惡性腫瘤之一。盧友光等采用第二代差異顯示技術構建了SACC高低轉移細胞株的基因表達譜，通過生物信息學分析發(fā)現(xiàn)，Notch基因家族中的4個成員在ACC-2、ACC-M這2個細胞株中存在表達差異。另一研究運用生物信息學初步篩選出Notch信號通路在SACC中所涉及的基因，并采用實時熒光定量聚合酶鏈式反應和免疫組學方法進行了驗證，結果顯示：Notch信號通路中有46個基因與SACC相關，并檢測出其中的8個基因在SACC高低轉移細胞株中存在表達差異。

3在口腔黏膜疾病研究中的應用

3.1口腔扁平苔癬（orallichenplanus，OLP）

OLP是一種口腔黏膜癌前狀態(tài)，其病因不明。王文梅等建立了OLP與口腔正常黏膜蛋白表達譜，對OLP在雙向電泳圖譜中高表達差異的10個蛋白質進行質譜和生物信息學分析，鑒定發(fā)現(xiàn)了差異表達的蛋白。Tao等利用DNA芯片的特點篩選并建立了OLP的病變基因表達譜，研究共發(fā)現(xiàn)了985個差異表達基因，其中629個上調，356個下調，這為研究OLP的發(fā)病機制打下了基礎。

3.2口腔白斑（oralleukoplakia，OLK）

OLK指僅僅發(fā)生在口腔黏膜上的白色或灰白色角化性病變的斑塊狀損害。王文梅等通過蛋白質差異組學研究和生物信息學分析，鑒定出膜聯(lián)蛋白A2、角蛋白8以及角蛋白Ⅰ和Ⅱ型角蛋白亞基、免疫球蛋白J型輕鏈的C區(qū)片段等在OLK的發(fā)生發(fā)展過程中發(fā)生了改變。Odani等采用寡核苷酸芯片技術發(fā)現(xiàn)：兜甲蛋白和角蛋白在OLK的發(fā)生發(fā)展過程中的表達差異較大，且多個基因在癌變過程中顯著下調。周晌輝等利用cDNA芯片成功檢測出OLK和OSCC組織中30個基因的表達差異，其中17個為已知功能基因，這些功能基團與細胞分裂、信號傳導、免疫防御、細胞代謝及細胞成分等密切相關。

4在牙周疾病研究中的應用

牙周炎是導致成年人牙齒喪失的主要原因，嚴重影響了人類的身體健康。Steinberg等使用具有上皮細胞特異性的DNA芯片研究了白細胞介素對口腔角質形成細胞1β的作用，確定了與牙周炎相關的幾個基因。Vardar-Sengul等通過DNA芯片在1次實驗中同時分析出了超過40000個基因，得到了類似的結果。Beikler等構建了重度慢性牙周炎患者的牙周組織中的一些免疫和炎癥基因的表達譜。Covani等利用生物學實驗及生物信息學算法，鑒定出參與或可能參與牙周炎的61個基因，其中5個是主導基因，并完全建立起2個主導基因的牙周炎模型。

5在其他口腔研究中的應用

5.1口腔微生物

口腔微生物在維持口腔正常生理體系和誘導口腔疾病發(fā)生中具有重要作用。Chen等構建了口腔病原體的生物信息學資源。2008年，人體口腔微生物組數(shù)據(jù)庫啟動，方便了研究者查看和檢索口腔微生物信息。在對口腔致病菌的研究中，郭麗宏等利用生物信息學相關軟件及數(shù)據(jù)庫進行C血清型變異鏈球菌高毒力株特異DN段的基因分析、識別和功能預測，發(fā)現(xiàn)了5個新的基因片段以及高毒力株特異的DN段的主要功能。劉筱娣等采用生物信息學結合Southern印跡雜交法，構建了變異鏈球菌的蘇氨酰-tRNA合成酶基因敲除的重組質粒。另有研究者應用鳥槍法、蛋白質組學分析、美國國家生物技術信息中心檢索等，建立了變異鏈球菌耐氟菌株和親代菌株的蛋白質組表達譜。

5.2口腔唾液

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關鍵詞：石榴；二氫黃酮醇 4-還原酶（DFR）；生物信息學；理化性質；跨膜結構

中圖分類號：Q811.4文獻標識號：A文章編號：1001-4942（2013）04-0008-04

基于生物學試驗數(shù)據(jù)，由分子生物學和信息科學技術相結合的生物信息學已成為后基因組時代用于揭示和探索生命奧秘的重要方法[8，9]。本研究采用生物信息學的方法，以石榴為重點，對紅花石榴、粉花石榴、姜荷花、芍藥、水母雪蓮、大麗花、瓜葉菊和蘭花等植物DFR核苷酸及相應氨基酸序列的外顯子、理化特性、親水性/疏水性和跨膜結構等進行預測和推斷，以期為深入開展二氫黃酮醇4-還原酶的酶學特性、花色素苷生物合成的分子機制等提供理論依據(jù)。

1材料與方法

11數(shù)據(jù)

12方法

DFR基因核苷酸序列分析采用在線軟件 GENE SCAN 進行；DFR基因編碼蛋白的理化性質采用Protparam 預測；疏水性/親水性采用ProtScale進行預測；跨膜結構域采用 TMPred 預測。各分析軟件的網(wǎng)站見表 1。

2結果與分析

21核苷酸序列的外顯子分析

一般認為，P 值表示分析結果為外顯子的可能性，當 P>099 時為外顯子可能性極高；050

22氨基酸序列的理化性質分析

利用在線分析軟件Protparam分別對石榴、姜荷花、芍藥、水母雪蓮、大麗花、瓜葉菊和蘭花等植物DFR氨基酸序列的理化性質進行分析，結果（表3）表明，這幾種植物DFR氨基酸殘基數(shù)差異較大，分別編碼280～1 345個氨基酸殘基不等。幾種植物的分子量大小差異也較大，粉花石榴DFR分子量最小為36 2487 D，姜荷花DFR分子量最大為108 3167 D。等電點PI差異較小，均在5左右。幾種植物中，含量最豐富的氨基酸是Ala、Gly、Cys和Thr，帶正電荷和負電荷氨基酸數(shù)均為0。通常不穩(wěn)定系數(shù)小于 40 時，預測對應蛋白質在試驗中比較穩(wěn)定，反之則不穩(wěn)定。因此，除粉花石榴和紅花石榴中DFR屬于不穩(wěn)定蛋白質外，其余均屬于穩(wěn)定蛋白。

23疏水性/親水性的預測與分析

利用在線分析軟件ProtScale的Kyte and Doolittle算法對二氫黃酮醇還原酶進行疏水/親水性分析（正值表示疏水性，負值表示親水性，介于+05～-05 之間主要為兩性氨基酸）。結果（表4）表明，紅花石榴（圖1，其它幾種植物的圖片分析結果未列出）和粉花石榴的DFR蛋白存在明顯的疏水區(qū)和親水區(qū)，其中第141位最低，為-0222，第216位最高，值為2022，為親水性蛋白。

3討論與結論

通過在線分析工具和生物軟件對紅花石榴、粉花石榴、姜荷花、芍藥、水母雪蓮、大麗花、瓜葉菊和蘭花等植物進行分析，結果表明這幾種植物的DFR基因都存在1個外顯子。氨基酸序列的理化性質分析表明，粉花石榴和紅花石榴的二氫黃酮醇還原酶蛋白屬于不穩(wěn)定蛋白，其余幾種植物屬于穩(wěn)定性蛋白。幾種觀賞植物DFR基因中，含量最豐富的氨基酸是Ala、Gly、Cys和Thr，這與陳大志等[8]在擬南芥等植物上得到的含量最豐富的氨基酸基本均為Ala、Glu、Leu、Lys和Val不一致，可能與物種自身的特性有關。除紅花石榴和粉花石榴外，其它植物的蛋白質均為穩(wěn)定蛋白質。

疏水性是20種氨基酸都固有的特性，即氨基酸遠離周圍水分子，將自己包埋進蛋白質核心的相對趨勢，通過了解肽鏈中不同肽段的疏水性，可以對跨膜蛋白的跨膜結構域進行預測[11]。因此，疏水性/親水性的預測和分析，對蛋白二級結構的預測及功能結構域的分選提供了重要的參考依據(jù)。本試驗結果表明，幾種植物DFR蛋白中親水性氨基酸和疏水性氨基酸均勻分布在整條肽鏈中，親水性氨基酸多于疏水性氨基酸，均為親水性蛋白，存在疏水區(qū)和親水區(qū)，疏水位點和親水位點個數(shù)不同，這與肖繼坪等[12]在馬鈴薯上的研究結果一致。

跨膜結構是蛋白質通過與膜內在蛋白的靜電相互作用和氫鍵鍵合作用與膜結合的一段氨基酸片段，一般由 20 個左右的疏水性氨基酸殘基組成，主要形成α- 螺旋[13～14]。本試驗結果表明，幾種植物DFR蛋白存在強烈推薦和可選擇2種跨膜模型，存在不同數(shù)量的跨膜螺旋，這為正確認識和理解蛋白質的功能、結構、分類、方位及細胞中的作用部位等均有重要的意義。

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此書是WILEY從書“生物信息學：計算技術與應用”中的一本。蛋白質生物信息學在生物醫(yī)藥研發(fā)中具有廣泛的應用，比如先導化合物設計、分子對接、藥理活性預測等等。本書匯集了蛋白質生物信息學領域最為前沿的主題，既有對技術演變的解析，也有很多具體的應用實例。

本書共有5大部分26章。第1部分 從蛋白質序列到結構，含第1-5章：1.蛋白質技術成為研究植物發(fā)育遺傳的重要工具；2.蛋白質序列主題信息的搜尋；3.識別蛋白質的鈣結合位點；4.綜述：利用非平衡數(shù)據(jù)學習方法進行蛋白質甲基化預測；5.蛋白質翻譯后修飾位點的分析和預測。第2部分 蛋白質化學分析和測試，含第6-12章：6.蛋白質局部結構的預測；7.預測蛋白質結構的邊界；8.預測蛋白質的RNA結合位點；9.檢測蛋白質二硫鍵連接方式的算法框架；10.蛋白質接觸序的預測技術進展；11.預測半胱氨酸氧化狀態(tài)的計算策略；12.冷凍電鏡三維結構重構的計算方法。第3部分 蛋白質序列比對及其評估，含第13-17章：13.蛋白質結構比對的基礎知識；14.發(fā)掘蛋白質3D結構來優(yōu)化結構比對；15.搜尋非序列性蛋白結構相似性的算法方法論；16.利用分形方法來預測蛋白質類屬和功能；17.蛋白質三級結構評估。第4部分 生物網(wǎng)絡中的蛋白質相互作用，含第18-22章：18.蛋白質相互作用的網(wǎng)絡算法；19.識別蛋白質相互作用網(wǎng)絡中的蛋白復合物；20.蛋白質相互作用網(wǎng)絡中的功能模塊分析；21.代謝網(wǎng)絡的高效比對；22.蛋白質相互作用網(wǎng)絡的比對：算法和工具。第5部分 蛋白質生物信息學的應用，含第23-26章：23.用支持向量機進行蛋白質分子與藥物的活性匹配；24.尋找生物網(wǎng)絡中的重復區(qū)：挑戰(zhàn)、趨勢與應用；25.MeTaDoR: 生物膜外周靶向蛋白的網(wǎng)絡資源和預測服務；26.基于生物網(wǎng)絡的基因表達特征分析。

潘毅是美國喬治亞州立大學計算機系的教授和系主任，中國長沙中南大學客座教授。他的研究興趣是云計算、無線網(wǎng)絡和生物信息學。目前發(fā)表了200余篇研究論文。

本書兼具系統(tǒng)性和深入性，每章都是由數(shù)位專家精心撰寫，適合生物信息學、蛋白質組學、計算機科學領域人員參考。

魏玉保，博士生

篇6

關鍵詞：生物信息學 實踐能力 課程體系 培養(yǎng)模式

中圖分類號：G4 文獻標識碼：A 文章編號：1673-9795（2013）07（a）-0047-02

1 生物信息學概述

伴隨現(xiàn)代高通量分子生物學技術的快速發(fā)展，生物信息學在生物醫(yī)藥領域的應用日益深入[1]。作為數(shù)學理論、計算機技術和生物醫(yī)藥研究的整合學科，生物信息學在生物進化、生理功能、疾病治療、藥物開發(fā)、農林產業(yè)等眾多領域均具有重要的應用價值，是研究生命科學、醫(yī)藥科學內在定量規(guī)律的重大交叉前沿學科。鑒于生物信息學的重要研究價值和廣闊的產業(yè)化前景，發(fā)展生物信息學專業(yè)教育，有計劃的建設生物信息學專業(yè)課程體系，開展面向實踐能力的生物信息學人才培養(yǎng)對促進現(xiàn)代生物醫(yī)學發(fā)展有重要的意義[2]。

2 生物信息學教育發(fā)展現(xiàn)狀

生物信息學發(fā)展起步于20世紀末，在短短的十幾年中，生物信息學已經發(fā)展成為了橫跨多個研究領域的朝陽專業(yè)，國內眾多高等學府、科研院所相繼開設了生物信息本科和研究生專業(yè)[3]。但是，在實際的教學和研究過程中，絕大數(shù)單位依托于單一的數(shù)學、計算機或生物學專業(yè)開展，人才培養(yǎng)模式尚處于探索階段，在培養(yǎng)過程存在生物信學理論基礎薄弱、課程體系不健全、課程內容不完善、專業(yè)教材匱乏、專業(yè)師資隊伍缺乏等問題。

哈爾濱醫(yī)科大學生物信息科學與技術學院是全國領先創(chuàng)辦生物信息學專業(yè)的單位之一，多年來致力于生物信息學的科學研究和本、碩、博各類人才培養(yǎng)，堅持以學生為本，以培養(yǎng)高素質生物信息學專門人才為目標，深化教學改革，以滿足日益發(fā)展的生物信息學高端人才需要[4]。為解決生物信息學的教育教學問題，培養(yǎng)高水平的現(xiàn)代生物信息學人才，我們提出立足國內高等生命科學與醫(yī)學教育，建立面向實踐能力培養(yǎng)的生物信息學專業(yè)課程體系，以實現(xiàn)高質量培養(yǎng)具有理工科創(chuàng)新思維能力的生物醫(yī)學人才，為我國生命科學―醫(yī)藥學科教育教學、科學研究和產業(yè)化輸送大批專門人才。

3 生物信息課程體系建設

3.1 課程建設目標和指導方針

結合生物信息學才培養(yǎng)目標，經過數(shù)十名骨干教師十余年生物信息學教學實踐及人才培養(yǎng)成果經驗反饋，我們適時調整本科生課程及教學內容，逐步建立起面向實踐能力培養(yǎng)的生物信息學專業(yè)課程體系。奠定了本科生的人文素養(yǎng)與科學素養(yǎng)并重，公共基礎理論及專業(yè)理論相輔相乘，重視學生理工生物醫(yī)學全方面素質提高，重點突出學生實踐能力的人才培養(yǎng)方針，并在實踐中培養(yǎng)了大批具有創(chuàng)新思維能力的優(yōu)秀高端生物信息學專業(yè)人才。

3.2 生物信息學課程體系建設方案

考慮到生物信息學多學科交叉特點和國家大學生培養(yǎng)要求，及學生未來就業(yè)深造所必需的基礎和專業(yè)能力，我們在國內率先開創(chuàng)了生物信息學專業(yè)人才培養(yǎng)課程體系，并在醫(yī)學院校獨立開展近40余門數(shù)理基礎課程和生物信息學專業(yè)課程。主要的課程建設情況如下：

（1）公共基礎課程（國家限修課）：政治理論課程、公共外語、體育。

（2）生物醫(yī)學基礎課程：解剖生理學、發(fā)育生物學、生物化學、細胞生物學、分子生物學、生物技術實驗、分子藥理學等。

（3）計算機基礎課程：計算機基礎、高級語言程序設計（C++&JAVA）、數(shù)據(jù)結構、Perl語言程序設計、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理、Linux操作系統(tǒng)與程序設計等（上述課程均含上機實踐）。

（4）數(shù)學基礎課程：數(shù)學分析、高等代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)理邏輯、組合數(shù)學與圖論、微分動力學方程、運籌學等（上述課程均含上機實踐）。

（5）專業(yè)基礎課程：信息論基礎、生物統(tǒng)計學、生物醫(yī)學圖像處理、模式識別、優(yōu)化算法、隨機過程、生物信息學概論、生物信息數(shù)據(jù)挖掘、生物信息軟件設計與開發(fā)、分子生物軟件工程、生物信息學數(shù)據(jù)可視化、專業(yè)外語等（上述課程均含實驗）。

（6）專業(yè)課程：生物芯片技術、結構生物學、分子進化、分子生物網(wǎng)絡、基因組信息學、蛋白質組信息學、藥物基因組信息學、統(tǒng)計遺傳學、計算表觀遺傳學、計算機輔助藥物設計等（上述課程均含實驗）。

（7）綜合實踐課程：課題標書設計、科研論文寫作、生物信息學進展等。

我們在實踐基礎上開創(chuàng)的面向實踐能力培養(yǎng)的生物信息學專業(yè)課程體系不同于其他院校，具有明顯的跨專業(yè)交叉性教學計劃特色。該課程體系著眼于基礎理論與實踐應用相結合、素質培養(yǎng)與專業(yè)培養(yǎng)相結合、扎實穩(wěn)妥與創(chuàng)新思維相結合。注重學生在醫(yī)學、生物學、數(shù)學、計算機科學方面的基礎性教育，同時，強調了創(chuàng)新型人才培養(yǎng)、高精尖人才培養(yǎng)、特色化人才培養(yǎng)。厚基礎、寬口徑，使學生在本科階段不但打好將來從事生物信息學、系統(tǒng)生物學、生物醫(yī)藥等相關領域創(chuàng)新性研究工作基礎，更重要的是該專業(yè)課程體系與實踐密切聯(lián)系，切合相關研究開發(fā)與產業(yè)實際，能夠培養(yǎng)學生從事原始創(chuàng)新研究與產業(yè)開發(fā)的能力。

4 生物信息學本科生培養(yǎng)模式建設

4.1 五年制分段培養(yǎng)與多學科教育體系

目前，我們根據(jù)生物信息學交叉學科人才培養(yǎng)特點，考慮到基礎課程多，實踐能力要求高等因素，采取“2+2+1”的五年制本科人才培養(yǎng)模式，包括兩年理論基礎課程、兩年專業(yè)課程與一年實踐應用課程培養(yǎng)（含科研訓練+畢業(yè)設計）。此模式在學生就業(yè)和用人單位反饋中證實具有顯著的人才培養(yǎng)效果。

課程體系建設依托于生物醫(yī)學綜合優(yōu)勢及深厚的數(shù)學、計算機科學功底，通過理論教學與實踐訓練中的知識技能交叉、滲透，培養(yǎng)適應21世紀生命學科與轉化醫(yī)學領域急需的生物信息學復合型人才。在此基礎上，從學科的交叉性出發(fā)，進一步加強不同類別課程之間的有機融合，加大相關領域知識的整合力度，建立更為緊密、完善，符合生物信息學學科特點的課程體系，將進一步推動學科的發(fā)展和系統(tǒng)性教育理論體系的建立。

4.2 面向實踐能力培養(yǎng)的本科生教育模式

在本科學生的培養(yǎng)過程中，我們特別重視學生實踐能力的培養(yǎng)，通過教研一體化、學業(yè)導師制、報告研討制等先進的教學方法，引導學生早期接觸生物信息學應用領域和科學研究，在鞏固學習知識的同時，加強對學科的認識和對未來的把握。

“教研一體化”的實踐教學模式：面向實踐能力培養(yǎng)的課程體系建設，要求教學模式上的改革，使得人才培養(yǎng)模式由注重多數(shù)學生基礎理論知識培養(yǎng)的大眾教育，向注重少數(shù)高精尖創(chuàng)新能力培養(yǎng)的精英式教育轉變。充分利用骨干教師在生物信息學領域的研究經驗，將科學研究成果快速轉化成優(yōu)秀的教學素材，培養(yǎng)學生動手、實踐、創(chuàng)新能力，注重培養(yǎng)學生實際產業(yè)化的認知水平和實踐能力。

本科生學業(yè)導師制：本科生進入專業(yè)課教學階段，實行學業(yè)導師制。采取學生與一線骨干教師雙向選擇方式，使每名學生擁有自己的學業(yè)指導教師。導師為學生提供思想教育和專業(yè)輔導，并通過指導大學生數(shù)學建模競賽、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)科研訓練、早期科學研究等方法促進學生的學習盡頭和對專業(yè)的深入認識。

專題報告與研討制度：本科生畢業(yè)設計階段，強調學生的“主體”學習地位，使學生選擇感興趣的學科方向，在導師指導下進行科研訓練與實踐。要求學生自主利用網(wǎng)絡等各方面資源，獲取學科前沿信息，并以專題報告形式展示學習成果，通過提問、研討、總結，提升自身專業(yè)素養(yǎng)及專業(yè)技能，獨立完成達到核心期刊發(fā)表水平的生物信息這科研課題。

5 生物信息學課程體系建設的意義

在全體師生的努力下，經過多年的實踐探索，我們對生物信息學課程體系從基礎到實踐的不同階段進行分段式、推進式的改革與建設。在政策措施、人員配備、經費匹配等各方面給予鼎力支持。優(yōu)先保證面向實踐能力培養(yǎng)的生物信息學課程體系快速、有效的建設，已經形成國內頂尖的生物信息學本科教育理論和實踐團隊，并為國家輸送著大批高水平生物信息學人才。

面向實踐能力培養(yǎng)的生物信息學課程體系建設，一方面能夠完善生物醫(yī)學本科生、研究生的知識結構，提高運用理工科思維和技能解決復雜生命科學問題的綜合科研能力，更為有效的實現(xiàn)生命科學攻關和創(chuàng)新研究理論形成；另一方面，生物醫(yī)藥是我國科技研發(fā)的薄弱環(huán)節(jié)，在課程體系建設基礎上，培養(yǎng)適用于現(xiàn)代高通量分子生物學技術的創(chuàng)新型生物信息學人才，將為我國的醫(yī)藥物研發(fā)提供強有力的推動作用，并有利于創(chuàng)新臨床診斷技術開發(fā)和個性化醫(yī)療的實現(xiàn)，促進科技轉化，產生潛在的、不可估量的經濟價值。

6 致謝

本文研究內容是在黑龍江省高等教育教學改革專項項目，黑龍江省高教學會重點課題創(chuàng)新型生物醫(yī)學信息學人才培養(yǎng)模式研究，黑龍省創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)項目面向生物信息產業(yè)開發(fā)的創(chuàng)新型專業(yè)人才培養(yǎng)模式研究與實踐，哈爾濱醫(yī)科大學醫(yī)學教育研究課題面向實踐能力培養(yǎng)的生物信息學專業(yè)課程整合設計研究資助下完成的，課程體系的建設得到哈爾濱醫(yī)科大學學校領導的支持，并得到兄弟院校相關領域專家、學者的幫助，在此一并感謝。

參考文獻

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[2] 徐良德，馬曄，孫紅梅，等.八年制醫(yī)學教育中開展《生物信息學》教學的實踐探討[J].素質教育，2011，11：33-34.

篇7

【摘要】

目的 應用生物信息學分析軟件預測細粒棘球蚴中國大陸株鐵蛋白（Eg. ferritin）氨基酸序列的結構與功能。方法 利用DNAman、NCBI/BLAST公共數(shù)據(jù)庫對目的基因的同源性進行比較分析。應用DNAstar、Biosun 等生物分析軟件對鐵蛋白的二級結構、抗原表位進行預測分析，應用SWISSMODEL對蛋白的三維結構進行模擬。結果 檢索Eg. ferritin氨基酸序列在其功能區(qū)的130AA內同源性為97.7%。不同生物間的同源性平均達40.79%。生物軟件預測：Eg. ferritin的分子量約16.7 kD，含非極性氨基酸68個，預測其抗原表位肽段為7N-12E，36H -43V， 55S-62H， 69Q-76R， 82A-89E， 102I-107E， 117A -124S，129L-136T。結論 Eg. ferritin的結構和功能及其抗原表位的預測對選取有價值的抗原肽段提供了依據(jù)。

【關鍵詞】 細粒棘球蚴中國大陸株；鐵蛋白；生物信息學；預測分析

Abstract: Objective To predict the structure and function of Eg.ferritin using bioinformatics method. Methods Homology of ferritin gene was analyzed Using DNAman and NCBI/BLAST database and second structure and antigen peptide of Eg.ferritin and imitate 3D structure of Eg.ferritin was predicted using DNAstar， Biosun et.al. biological softwares to. Results Deduced ferritin amino acid sequence homology was 97.7% in the 130AA and average homology of different species was 40.79% with the published ferritin gene. And it had 68 nonpolar amino acids and had 9 antigen peptide such as 7N-12E， 36H -43V， 55S-62H， 69Q-76R， 82A-89E， 102I-107E， 117A-124S， 129L-136T. Conclusions Using softwares to predict Eg.ferritin structure and antigen peptide can provide some theoretical bases for selecting some valuable antigen peptides.

Key words： echinococcus granulosus；ferritin；bioinformatics；predicting analysis

鐵蛋白（ferritin) 是普遍存在于生物體內的一種保守性較高的多功能多亞基蛋白，它不僅調節(jié)體內鐵的含量，而且在抵抗氧化損害、調節(jié)細胞增殖及機體的免疫反應等方面發(fā)揮了重要作用［1-4］。據(jù)此推斷鐵蛋白在寄生蟲的生理代謝活動中擔負著十分重要的作用，因此，它也成為各種寄生蟲疫苗研究中備受關注的候選分子。本文通過生物信息學方法預測細粒棘球蚴中國大陸株鐵蛋白（Eg. ferritin）氨基酸序列的結構與功能，為進一步研究其生物學功能提供線索，為其在肝包蟲的診斷、藥物研發(fā)和疫苗篩選方面提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料

Eg. ferritin基因由本實驗室通過RT-PCR成功擴增，其它寄生蟲ferritin氨基酸序列源自GenBank。

1.2 方法

通過DNAman、DNAstar對重組基因序列進行分析并推算出其編碼的氨基酸序列。通過NCBI、BLAST在線軟件將Eg. ferritin cDNA序列與同源性較高的其它動物ferritin基因序列進行同源性分析。通過蛋白質分析軟件Biosun和DNAStar將肽鏈的二級結構（secondary structure）、親水性參數(shù)（hydrophilicity）、抗原性參數(shù)（antigenicity）、可塑性參數(shù)（flexibility）、表面可能性（Surface Probability）等5種參數(shù)綜合進行抗原表位的預測。

2 結果

2.1 Eg. ferritin基因開放閱讀框基因序列

DNAman 軟件對測序后的鐵蛋白基因序列進行分析，測序結果表明該基因開放閱讀框為435bp，基因序列，見圖1。

2.2 Eg. ferritin氨基酸序列的同源性分析

NCBI/Genbank/BLAST進行氨基酸序列的比較分析結果表明，推導的鐵蛋白氨基酸序列是由145個氨基酸殘基組成，與已知Genbank中ferritin氨基酸序列比較，并且在其功能區(qū)內的130AA同源性達97.7%。有三處氨基酸殘基 (陰影加黑標記) 與發(fā)表序列存在差異，見圖2。

用DNAman 對不同生物的鐵蛋白氨基酸序列進行同源性分析，其中與牛帶絳蟲(Taenia saginata)、日本血吸蟲(Schistosoma japonicum)、人鐵蛋白H鏈、曼氏血吸蟲(Schistosoma mansion)和肝片蟲(Fasciola hepatica)的ferritin平均同源性達40.79%。圖3（見封2）中黑色標記區(qū)域同源性達100%，粉色為75%，綠色為50%，黃色為33%。

2.3 Eg. ferritin二級結構的預測和蛋白三維結構的模擬

Biosun軟件對蛋白二級結構的預測發(fā)現(xiàn)二級結構中α螺旋水平較高，而且該Eg. ferritin在真核及原核生物中未發(fā)現(xiàn)信號序列酶切位點，也未發(fā)現(xiàn)穿膜結構域（圖4）。DANstar 對Eg. ferritin的氨基酸序列進行預測，見表1。表1 Eg.ferritin所含氨基酸種類（略）

DNAstar和Biosun軟件對Eg. ferritin親水性參數(shù)、可塑性參數(shù)以及抗原表位肽段進行預測，兩種軟件的預測結果基本符合，見表2、3。表2 Eg. ferritin中20種氨基酸可塑性參數(shù)（略）表3 Eg.ferriti抗原肽段的預測（略）

3 討論

隨著基因組和功能基因組研究的深入，生物信息學理論和方法也得到了迅猛發(fā)展和廣泛應用。利用生物信息學方法對蛋白的二級及三級結構進行分析和模擬是一種快捷有效的方法［5-6］。本實驗室于2006年成功克隆出細粒棘球蚴中國大陸株Eg. ferritin［7］并注冊到GenBank。經DNAman軟件對本室擴增的Eg. ferritin基因序列進行分析，發(fā)現(xiàn)該序列與互聯(lián)網(wǎng)上檢索序列(肯尼亞株)有所不同：檢索的基因序列為522bp，而我們得到的基因序列長度為562bp，并推導出其包含145AA。在NCBI/BLAST公共數(shù)據(jù)庫中氨基酸序列在130AA內同源性達97.7%。Thompson研究認為細粒棘球絳蟲在長期的演化過程中會引起遺傳基因的改變［8］，據(jù)此我們考慮該基因可能是我國細粒棘球蚴蟲株特有的，有望作為預防當?shù)匕x病疫苗的候選基因，可能在蟲株的鑒別診斷上也有一定的應用價值。

利用DNAman等生物學軟件推導鐵蛋白的氨基酸序列，預測其蛋白質二級結構和抗原表位，以及模擬其三級結構。經軟件分析的結果來看，鐵蛋白是生物體中的一個保守性很高的蛋白，并在長期進化過程中被保留下來，其具有的相同氨基酸序列，可能是影響整個鐵蛋白功能的核心區(qū)即功能域；DNAstar，Biosun對其二級結構進行了預測，結構顯示在Eg.ferritin中α螺旋水平較高，說明該蛋白的柔韌性和彈性較好，具有較好的穩(wěn)定性，在真核及原核生物中未發(fā)現(xiàn)信號序列的酶切位點和跨膜結構域，并且兩軟件對鐵蛋白抗原肽段的預測結果基本一致，提高了預測的可靠性。這些區(qū)域和結構的確認為鐵蛋白功能的進一步探索提供了一定的參考資料，并且為后續(xù)選取Eg. ferritin中有抗原價值的肽段，制備多肽段聯(lián)合疫苗提供了一種可借鑒的手段。

參考文獻

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［6］棘懷慶，雄英，趙巍，等.細粒棘球蚴中國大陸株谷胱甘肽S-轉移酶結構與功能的生物信息學分析［J］. 寧夏醫(yī)科大學學報，2009，31（2）：150-153.

篇8

>> 漢坦病毒致病性及其結構蛋白抗原性研究 小兒副流感病毒A感染的臨床特點分析 黃驊市一起副流感病毒引發(fā)普通感冒暴發(fā)的原因與調查分析 流感病毒的自白 流感病毒的“警鐘” 副流感病毒、流感病毒不是“一家人” 人感染H7N9禽流感病毒性肺炎的臨床影像學分析 水稻2個F―box基因的生物信息學分析 新型流感病毒或在人類中傳播 禽流感病毒H5N1病毒顆粒中雞胚宿主蛋白的質譜分析 流感病毒基質蛋白DNA疫苗的免疫保護作用研究 副流感病毒致兒童粒細胞減少癥50例集中發(fā)病特點分析 FZ6基因及其蛋白的生物信息學分析 擬南芥和大白菜YABBY蛋白家族的生物信息學分析 棉鈴蟲類胰蛋白酶的生物信息學分析 斑馬魚TATA結合蛋白的生物信息學分析 流感病毒是怎樣致病的 西班牙流感病毒的自述 轉基因蛋白有望抑制流感病毒 結核分枝桿菌Rv2461c基因的克隆、表達、純化及其抗原性的初步檢測 常見問題解答 當前所在位置：l）

1.5 E1蛋白親水性、可及性、極性及柔韌性參數(shù)在PROTSCALE服務器上用Hoop ＆ Woods親水性參數(shù)[4]、Zimmerman極性參數(shù)[5]及柔韌性參數(shù)預測（）預測T細胞表位。選擇氨基酸長度為15mers，基因型為H2-AK、H2-EK型小鼠表達的MHCII類分子，預測其MHCII類分子結合肽。

1.8 抗原肽預測利用Harvard的工具（bio.dfci.harvard.edu/Tools/antigenic.pl）預測F蛋白的抗原肽。

2結果

2.1 F蛋白信號肽預測為了確保預測到的MHC結合肽與抗原表位都位于成熟蛋白部分，而不位于信號肽區(qū)域，我們首先進行信號肽預測，將F蛋白信號肽區(qū)或其它非成熟蛋白的MHC結合肽與抗原表位在預測中除去。由SignalP-NN預測可知，F(xiàn)蛋白1-20位的氨基酸在F蛋白成熟后被剪切去，1-20位氨基酸形成的肽段可能是信號肽。

2.2 F蛋白跨膜區(qū)域的預測TMHMM軟件預測結果結合二級結構預測可知， 4-26位肽段，110-132位肽段, 490-512位肽段為跨膜區(qū)，1-3位肽段，113-489位肽段為胞外區(qū)，27-109位肽段，513-550肽段為胞內區(qū)，胞外區(qū)與胞內區(qū)之間是跨膜螺旋，與文獻報道的跨膜區(qū)和胞內區(qū)基本重合。

2.3 F蛋白二級結構預測應用SPOMA服務器預測F蛋白二級結構，結果表明，去除非成熟蛋白后，α-螺旋占43.06%（即239個氨基酸）；β-轉角占5.05%（即28個氨基酸）；延伸鏈（β-片層）占21.08%（即117個氨基酸）；無規(guī)則卷曲占30.81%（即171個氨基酸）。F蛋白的無規(guī)則卷曲及β-轉角即功能區(qū)主要位于第20-25，31-49，51-67，96-111，113-118，216-227，250-255，269-274，

278-332，340-352，362-458，489-502，523-555位氨基酸。這些位點中某些可能是抗原位點。

2.4 F蛋白親水性（0）、極性（15）及柔韌性（0.45）參數(shù)典型水溶性蛋白的空間結構是：親水性氨基酸殘基位于蛋白表面，疏水性氨基酸殘基位于蛋白內部構成蛋白核心。處于蛋白表面的親水性氨基酸殘基其電荷與極性較強的部位通常為蛋白的抗原表位所在處，此處一般被不包埋于蛋白內部，且柔韌性較好，利于與抗體結合，故，柔韌性參數(shù)數(shù)值較大。應用不同的預測方法預測的結果如圖1-3，其中，親水性較強、極性和柔韌性參數(shù)較高的位點其成為抗原表位的可能性較大，最終結果還要結合其它的表位預測。綜合幾種蛋白氨基酸殘基的性質預測，推知抗原表位可能位于100-112，190-195，390-400，465-475。

2.5 B細胞表位預測綜合PROTSCALE服務器上Parker法和Welling法對蛋白抗原性的分析圖譜，我們可以看出80-110，185-190，385-400區(qū)域是Parker法和Welling法共同確定的B細胞位點。

2.6 T細胞表位預測根據(jù)SYFPEITHI的預測結果，得：F蛋白中與H2-AK小鼠的MHCII分子相結合的氨基酸位點是：81-96，198-223，244-269，277-292，322-337，512-527，28-43，296-301，

451-469。與H2-EK小鼠的MHCII分子相結合的氨基酸位點是：290-305，152-167，453-468，122-137，15-44，52-96，108-123，126-156，

193-225，233-248，287-306，447-462，483-498，501-527。選取113-489位的胞外區(qū)肽段，得到與H2-AK小鼠的MHCII分子相結合的氨基酸位點是：198-223，244-269，277-292，322-337，296-301，451-469；與H2-EK小鼠的MHCII分子相結合的氨基酸位點是：152-167，453-468，122-137，113-123，126-156，193-225，233-248，287-306， 447-462，483-489。綜合以上結果可知，F(xiàn)蛋白與兩種小鼠的MHCII型分子結合的肽段重復肽段是198-223，244-248，287-292，296-301，451-462。

2.7 抗原肽預測利用Harvard的工具檢測F蛋白的抗原情況，結果如圖6。圖6顯示了檢測肽段的抗原水平。結果顯示，E1蛋白抗原肽段有：4-21，25-44，50-61，68-90，106-134，140-147，154-161，165-172，185-209，216-241，250-268，271-282，286-299，301-309，323-337，343-353，356-366，374-399，404-412，430-436，441-452，483-526。其中，要去除1-20號信號肽，4-26位、110-132位和490-512位的跨膜區(qū)以及27-109位與513-550位的胞內區(qū)的肽段，只從113-489位胞外區(qū)肽段中選取抗原位點，因此，F(xiàn)蛋白上的抗原位點可能為：113-134，140-147，154-161，165-172，185-209，216-241，250-268，271-282，286-299，301-309，323-337，343-353，356-366，374-399，404-412，430-436，441-452，483-489。由此可知，根據(jù)Harvard的工具，F(xiàn)蛋白的抗原位點分布較為廣泛，F(xiàn)蛋白是個抗原性較強的蛋白。

3結果討論

由于具抗原性的蛋白只有在細胞外的肽段才能刺激機體產生免疫，故通過Signalp3.0服務器和TMHMM-2.0服務器分別檢測到F蛋白氨基酸序列上的信號肽和胞外肽段，確定F蛋白通過一定方式使其一部分肽段呈現(xiàn)在膜外，從而具有一定的免疫原性。通過SPOMA服務器對F二級結構的分析，尋找通常能承載一定功能的無規(guī)則卷曲及β-轉角區(qū)域，其承載的蛋白功能可能含有抗原性這一特性。由于親水性較高的肽段通常位于蛋白的表面，極性強的肽段親水性較高，這樣的肽段往往是蛋白抗原表位所處位置，而具抗原功能的肽段由于能夠被抗原呈遞細胞識別（即結合）具有柔韌性，故，通過PROTSCALE服務器對蛋白氨基酸序列的親水性、極性和柔韌性的分析，選取親水性高于0、極性高于15，柔韌性0.45的肽段可作為抗原位點待選范圍。通過上述幾種算法，最終得出F蛋白上抗原性位點可能的位置是190-195，390-399，通過實驗驗證，即可作為人類副流感亞單位疫苗優(yōu)選的肽段。

參考文獻：

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篇9

關鍵詞 合成生物學；醫(yī)藥；能源；實踐

中圖分類號 R122 文獻標識碼 A 文章編號 1673-9671-（2012）121-0161-01

目前科學家已測定了包括人類在內的700多種生物的基因組，這表明生命科學進入遺傳密碼的全面解析階段，在分子水平研究基因結構和功能。這些成果為工程師創(chuàng)造新世界提供了有力的生物元器件。工程師可以用這些已知的功能，重新設計和構建具有新功能的生命，甚至可以全合成新生命，這就是進入21世紀新興的合成生物學。合成生物學是繼人類基因組研究之后，生物領域的又一熱門學科，是整體系統(tǒng)論生物學思潮在工程學領域的

再現(xiàn)。

1 合成生物學與其他學科的關系

1.1 合成生物學與系統(tǒng)生物學

合成生物學的出現(xiàn)是與系統(tǒng)生物學的發(fā)展密不可分的。從哲學思維上，二者都遵從系統(tǒng)論，生物系統(tǒng)的整體功能不可分割。系統(tǒng)生物學將在基因、蛋白質、代謝物等多維分子水平獲得大量的細胞行為知識和建立生物網(wǎng)絡，為合成生物學提供理論和模型。合成生物學可為系統(tǒng)生物學的定量分析提供模式生物。

1.2 合成生物學與生物信息學、化學

如果把基因組測序看成閱讀和解碼遺傳信息的過程，那么合成生物學就是人工書寫和編程過程，是測序的逆過程。這個過程對生物信息學提出了更大的挑戰(zhàn)，與所有的工程學一樣，合成生物的設計和優(yōu)化過程中需要用新的算法進行模擬和測試。合成生物的過程是以原料核酸的高速合成為基礎的，因此需要高效、低成本的化學合成技術提供支持。目前，常規(guī)化學方法合成一個堿基核苷酸商業(yè)化價格是2元左右，而新方法有望把成本降到更低。

1.3 合成生物學與基因工程

二者既有聯(lián)系，也有區(qū)別。就操作對象和主要技術手段而言，二者相同，都是以基因為對象，都需要核酸酶和連接酶作為剪切和組裝的工具，也都需要載體來承載基因，進行擴大繁殖和保存。然而僅采用基因工程技術，只能在較小的范圍內對已經存在生命進行改造，合成生物學研究將降低關鍵技術成本，解決基因操作的經濟性問題，從而在工程領域將得到廣泛應用。

2 醫(yī)藥與能源創(chuàng)新發(fā)展中的合成生物學技術

創(chuàng)新藥物的發(fā)現(xiàn)是整個新藥研究中最富創(chuàng)造性的環(huán)節(jié)。20世紀70年代之后，DNA重組技術、基因組學、蛋白質組學、生物信息學及生物芯片技術的研究成果為新藥研究提供了指導性的理論知識和多樣化的實驗手段，極大地促進了新藥的研制和產業(yè)化。

2.1 DNA重組技術與創(chuàng)新藥物研究

DNA重組技術通過人為的基因拼接，構建攜帶外源目的基因的表達系統(tǒng)，在宿主細胞中表達外源基因編碼的蛋白質、多肽類藥物。DNA重組技術為創(chuàng)新藥物的研究和產業(yè)化提供了全新的技術，開創(chuàng)了現(xiàn)代生物技術藥物的新階段。在微生物藥物的制備中，具有良好遺傳特性的高產菌株是產業(yè)化的關鍵。重組DNA技術已成功地應用于構建具有特定遺傳特性的高產菌株。如將放線菌紫紅素的合成基因導入紫紅鏈霉菌，產生了新型抗生素二氫榴菌紫紅素；將紅霉素抗性基因轉入紅霉素產生菌，可構建出耐自身產物抑制的高產菌株；將透明顫菌的血紅蛋白基因導人金霉素產生菌，工程菌可以在低溶氧條件下正常代謝，達到降低供氧能耗的目的。

2.2 蛋白質組學與創(chuàng)新藥物研究

蛋白質組學（proteomics）是繼人類基因組計劃之后又一個引人注目的新興學科。蛋白質組學是從整體蛋白質水平上，從更貼近生命活動規(guī)律的角度去探討機體生理、病理現(xiàn)象及其本質。人體細胞有3000～10000種以上的蛋白質。蛋白質的種類和數(shù)量及其功能狀態(tài)在同一機體的不同細胞中是不相同的，即使是同一種細胞，在不同時期，其蛋白質的種類和數(shù)量也不盡相同。正常和病變狀態(tài)下細胞內的蛋白質譜存在差異，服藥前后的蛋白質譜也存在差異，通過定性和定量地分析蛋白質譜的差異，可以探討疾病發(fā)生的可能機制，發(fā)現(xiàn)藥物作用的新靶點，從而為研發(fā)新藥，研究藥物作用機制以及指導臨床合理用藥提供重要的依據(jù)。

靶向藥物的研制是創(chuàng)新藥物研制的主流。據(jù)統(tǒng)計，已發(fā)展了多種類型的功能或疾病靶標，涉及：腫瘤、血液與造血、免疫調節(jié)、心腎系統(tǒng)、胃腸系統(tǒng)、神經系統(tǒng)、內分泌系統(tǒng)及泌尿系統(tǒng)等。據(jù)Drew報告（2000年），目前使用的、據(jù)認為安全有效的多種疾藥的分子靶點483個，按生物化學分類，其中受體45％，酶28％，激素與細胞因子11％，其他為離子通道、核多體等。在分子水平對疾病研究結果顯示，潛在的藥物靶點數(shù)目可能為5000～10000個，均可能作為研制藥物的作用靶點。

2.3 生物信息學與創(chuàng)新藥物研究

生物信息學是生物學、數(shù)學、計算機科學和信息科學等多學科交叉產生的嶄新學科。生物信息學借助計算機強大的信息儲存和信息分析功能處理生物學領域、尤其是基因組學和蛋白質組學研究領域中爆炸性增長的海量數(shù)據(jù)。生物信息學的核心內容至少包括基因組信息學、蛋白質組信息學和代謝調控信息學三大部分?；蚪M信息學指對基因信息的獲取、處理、存儲和分析，目的是確定全部基因的確切位置，以及各DN段的功能。蛋白質組信息學包括對有關細胞或組織中的全部蛋白質的結構、組成、功能、定位以及各蛋白質問的相互作用的信息進行處理和分析，目的是確定各種蛋白質的組成、結構和功能及相互作用。

2.4 生物芯片技術與創(chuàng)新藥物研究

生物芯片（biochip）是近年來生命科學、微電子學和生物信息學結合交叉領域的重大進展。生物芯片分為DNA芯片、RNA芯片、蛋白質芯片、抗體芯片、PCR芯片及藥物傳輸芯片等。生物芯片通過原位化學合成或機械點樣構成高密度探針微陣列。比如DNA芯片可在1　cm2的玻璃或硅片襯底上，集中排列數(shù)萬至數(shù)十萬個DNA探針。從理論上講，十至數(shù)十個這樣的芯片就可以全面檢查一個人的基因，從而發(fā)現(xiàn)結構異?；蚬δ墚惓５幕?。生物芯片主要用于基因序列測定，分析基因組突變和單核苷酸多態(tài)性突變位點，同時也用于測定特定基因的表達水平和比較同源基因的表達差異，以實現(xiàn)對細胞、蛋白質、DNA及其他生物組分的準確、快速和大信息量的檢測。生物芯片技術的發(fā)展為疾病的臨床診斷和個性化治療開辟了全新的途徑，同時為創(chuàng)新藥物的高通量篩選（high　throughput　screening，HTS）提供了強有力的技術支撐平臺。

3 結束語

合成生物學為很多領域的研究提供新視角：生物學家用它來重建不同層次的研究對象，由此加深對生命活動和生命過程的理解；化學家用它創(chuàng)造新分子化合物；物理學家用它來發(fā)現(xiàn)自然狀態(tài)下分子的運動行為；工程技術人員則用它進行藥物、生物材料和生物能源等工程設計并簡單、低廉、高效地制造，滿足人類和社會發(fā)展的需要。

參考文獻

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[2]梁泉峰，王倩，祁慶生等.合成生物學與微生物遺傳物質的重構[J].遺傳，2011，33（10）：1102-1112.

篇10

關鍵詞：弓形蟲；SAC1基因；體外擴增；生物信息學分析

中圖分類號：R382.5　文獻標識碼：A　文章編號：1007-7847(2007)04-0348-04

弓形蟲(Toxop1asma gondii)是一種專性細胞內寄生原蟲，可感染包括人類在內的所有哺乳動物的有核細胞，正常人感染弓形蟲后，多呈無癥狀帶蟲免疫狀態(tài)，但孕婦感染后，則可致流產、死胎以及胎兒先天畸形，弓形蟲作為一種重要的機會性致病原蟲，已成為導致免疫缺陷患者死亡的主要原因之一，sAC1是剛地弓形蟲速殖子主要表面抗原之一，其分子質量約為30kD，研究表明3AC1在弓形蟲入侵宿主的過程中發(fā)揮了雙重作用，它不僅在介導弓形蟲速殖子入侵宿主細胞的過程中發(fā)揮了重要作用，而且還可引發(fā)宿主體內強烈的抗原抗體反應，此種免疫原性特質，使其成為診斷性抗原與免疫性抗原的重要候選基因，本文根據(jù)RH株54C1基因序列參考相關文獻設計并合成了一對寡核苷酸引物，采用PCR技術從弓形蟲RH株基因組DNA中擴增編碼SAC1基因片段，并對其進行序列測定及生物信息學分析，為進一步通過基因工程進行表達做準備，同時也為體外研究弓形蟲SAC1基因的結構與功能及其在免疫診斷學中的應用打下了基礎。

1 材料和方法

1．1　材料

1．1．1　主要試劑及工具酶

TaqDNA聚合酶(Takara公司)；dNTPs、蛋白酶K(上海生物工程公司)；Tris堿、SDS、EDTA、酚、氯仿均為國產分析純。

1．1．2　蟲株

弓形蟲RH株由中山大學醫(yī)學院陳觀今教授惠贈。

1．1．3　實驗動物

SPF級昆明小鼠，6～8周齡，18～20g，購于廣東醫(yī)學實驗動物中心。

1．2　方法

1．2．1　引物的設計與合成

根據(jù)GenBank中弓形蟲54C1基因序列(序列號：S76248)311～1321位，設計一對引物P1和P2，P1：5'-ATGTCGGTTTCGCTGCACCACTT-3，，P2:5-TACGCGACACAAGCTGCGATAGAGCC-3'，引物由上海生工合成，并經PAGE純化。

1．2．2　弓形蟲基因組DNA提取

弓形蟲RH株速殖子復蘇后，每只0.3m1腹腔接種感染昆明小鼠，3～5d后，脫頸處死小鼠，腹腔注入2m1　PBS，收集腹水，PBS洗滌兩次，離心收集蟲體，加100mmo1/1Tris-C1，5 mmo1/1EDTA，200 mmo1/1 NaC1，1％SDS，100mg/1蛋白酶K，55℃震蕩過夜，然后分別用飽和酚、氯仿／異戊醇各抽提一次，等體積異丙醇沉淀，沉淀溶于100μ1三蒸水中，-20℃保存?zhèn)溆谩?/p>

1．2．3　目的基因片段的PCR擴增

在0.2m1 Eppendoff管中依次加入下列成份：ddH2O 36.75μ1 10x緩沖液5μ1、dNTP(10mmo1/1)1μ1、正反向引物(20μmo1/1)各1μ1、模版DNA 5μ1，Taq酶0.25μ1，總反應體積為50μ1.95℃預熱10min后，94℃60s，50℃60s，72℃ 120s，行30個循環(huán)，將PCR產物5tx1在含溴化乙錠的1％瓊脂糖凝膠中電泳，UVP觀察結果并拍照。

1．2．4　DNA序列測定

PCR產物由上海英駿生物技術公司進行序列測定。并與GenBank中的基因序列(S76248)進行同源性比對。

1．2．5　克隆序列的生物信息學分析方法

利用ExPASy中的Trans1ate程序將jAC1基因的核苷酸序列翻譯成蛋白質氨基酸序列，通過protparam(us.省略/egi-bin/protparam)分析SAG1蛋白的物化參數(shù)，采用NCBI服務器中的CDD程序對氨基酸序列進行保守功能域分析，判斷該基因是否具有完整的保守結構域，進一步推斷對應的核苷酸序列是否具有完整的開放讀碼框，采用InterPro程序(ebi.ac.uk/InterProSean)對SWISS-PROT數(shù)據(jù)庫進行檢索，尋找氨基酸序列的功能結構域，了解目的序列可能的功能性質，利用NPS及Singa1 IP3.0及PSORT服務器，對蛋白質的二級結構及折疊類型、信號肽位置、亞細胞定位及跨膜螺旋域進行預測，進一步了解目的序列的基本特征。

2 結果

2．1 目的基因擴增

從弓形蟲RH株基因組DNA異擴增出編碼SAG1表面抗原基因片段，PCR產物行1％瓊脂糖凝膠電泳鑒定，

2．2　SAG1基因序列測定

以PCR擴增的特異引物，從正反兩個方向進行測序，雙向測序的結果相吻合，與GenBank中所給的基因序列(S76248)相比對，所擴增序列位于sAC1基因組DNA序列的311～1321處，共1006個堿基，包含了SAC1基因開放讀碼框內的所有堿基，擴增序列的第519位發(fā)生了G-A突 變，但并不影響其編碼的氨基酸序列，ACG及ACA編碼的均為蘇氨酸。

2．3　克隆序列的生物信息學分析結果

2．3．1　54C1基因的氨基酸序列

利用ExPASy中的Trans1ate程序將SAG1基因的核苷酸序列翻譯成蛋白質氨基酸序列，可知其編碼336個氨基酸，結果如下：

2．3．2　物理化學特性分析

通過protparam(us.省略/cgi-bin/protparam)分析SAG1蛋白的物化參數(shù)，分析結果表明，34C1分子質量為83495.2，理論等電點為5.04，在哺乳動物、大腸桿菌、酵母中的半衰期分別為4.4h(體外)、＞20h(體內)、＞10h(體內)，不穩(wěn)定指數(shù)為46.93，脂溶性指數(shù)為24.73，兩親性指數(shù)為0.82。

2．3．3　保守結構域搜索

利用NCBI的CDD程序對SAG1的保守結構域進行搜索，結果顯示SAG1有兩個保守結構域，分別位于其氨基酸序列的54～176位及184～300位，這兩個保守結構域在介導弓形蟲對宿主細胞的粘附以及引發(fā)宿主免疫反應的過程中起到了重要作用。

2．3．4　氨基酸功能域搜索

采用InterPro程序對SWISS-PR07蛋白質數(shù)

據(jù)庫進行檢索，對SAG3的氨基酸功能域進行預測，對搜索結果進行分析總結，推測SAG3的氨基酸功能域可能位于54～176位與184～301位之間。

2．3．5　二級結構和折疊類型預測結果

NPS同源比對發(fā)現(xiàn)SAG1二級結構主要由α-螺旋，β-折疊和不規(guī)則卷曲組成，其中α-螺旋占18.75％，β-折疊占27.71％，無規(guī)則卷曲占59.71％。

2．3．6　信號肽預測

利用Singa1 IP3.0及PSOR了psort.nibb.ac.jp/form.htm1服務器對SAG1進行信號肽預測，結果顯示其編碼的氨基酸序列的前47個氨基酸為信號肽序列。

2．3．7　蛋白跨膜螺旋及亞細胞定位預測

應用PSORT Prediction對SAG1進行跨膜螺旋及亞細胞定位預測，發(fā)現(xiàn)其跨膜域位于第320～336位，為典型的Ia型跨膜蛋白，為GPI錨定蛋白，存在于細胞膜上的可能性為91％，在溶酶體膜上存在的可能性為20％，在內質網(wǎng)膜和腔內存在的可能性各為10％。

3　討論

自Burg JL對弓形蟲sA C1的全部基因序列發(fā)表后，國內外一些學者對弓形蟲幾個分離株進行PCR克隆、測序、表達，國內的陳曉光等曾試過在不同的表達系統(tǒng)中表達SAG1，包括在大腸桿菌中的非融合的pBV220系統(tǒng)和融合的pRSE了系統(tǒng)以及桿狀病毒系統(tǒng)，龔婭等以及陳曉光等分別構建了弓形蟲重組質粒pET-SAC1，使SAC1在PET系統(tǒng)中表達，朱翔等構建了PGEX-SAC1重組質粒，使其在PGEX系統(tǒng)中表達，我們從弓形蟲RH株的基因組中成功的克隆擴增出了SAC1基因序列，經測序證明，僅第519位發(fā)生了G-A突變，且為無意突變，并利用ExPASy中的Trans1ate程序將SAC1基因的核苷酸序列翻譯成蛋白質氨基酸序列后，利用生物信息學軟件分析得出其具有一定的疏水性，具有信號肽序列，信號肽剪切位點約位于第47位，為GPI錨定蛋白，跨膜域位于320～336位，為典型的Ia型跨膜蛋白，與國外學者實驗鑒定結果相符合。