生物信息學研究進展
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生物信息學研究進展范文第1篇
關鍵詞： 生物信息學 農業研究領域 應用
“生物信息學”是英文單詞“Bioinformatics”的中文譯名，其概念是1956年在美國田納西州Gatlinburg召開的“生物學中的信息理論”討論會上首次被提出的［1］，由美國學者Lim在1991年發表的文章中首次使用。生物信息學自產生以來，大致經歷了前基因組時代、基因組時代和后基因組時代三個發展階段［2］。2003年4月14日，美國人類基因組研究項目首席科學家Collins F博士在華盛頓隆重宣布人類基因組計劃（Human Genome Project，HGP）的所有目標全部實現［3］。這標志著后基因組時代（Post Genome Era，PGE）的來臨，是生命科學史中又一個里程碑。生物信息學作為21世紀生物技術的核心，已經成為現代生命科學研究中重要的組成部分。研究基因、蛋白質和生命，其研究成果必將深刻地影響農業。本文重點闡述生物信息學在農業模式植物、種質資源優化、農藥的設計開發、作物遺傳育種、生態環境改善等方面的最新研究進展。
1.生物信息學在農業模式植物研究領域中的應用
1997年5月美國啟動國家植物基因組計劃（NPGI），旨在繪出包括玉米、大豆、小麥、大麥、高粱、水稻、棉花、西紅柿和松樹等十多種具有經濟價值的關鍵植物的基因圖譜。國家植物基因組計劃是與人類基因組工程（HGP）并行的龐大工程［4］。近年來，通過各國科學家的通力合作，植物基因組研究取得了重大進展，擬南芥、水稻等模式植物已完成了全基因組測序。人們可以使用生物信息學的方法系統地研究這些重要農作物的基因表達、蛋白質互作、蛋白質和核酸的定位、代謝物及其調節網絡等，從而從分子水平上了解細胞的結構和功能［5］。目前已經建立的農作物生物信息學數據庫研究平臺有植物轉錄本（TA）集合數據庫TIGR、植物核酸序列數據庫PlantGDB、研究玉米遺傳學和基因組學的MazeGDB數據庫、研究草類和水稻的Gramene數據庫、研究馬鈴薯的PoMaMo數據庫，等等。
2.生物信息學在種質資源保存研究領域中的應用
種質資源是農業生產的重要資源，它包括許多農藝性狀（如抗病、產量、品質、環境適應性基因等）的等位基因。植物種質資源庫是指以植物種質資源為保護對象的保存設施。至1996年，全世界已建成了1300余座植物種質資源庫，在我國也已建成30多座作物種質資源庫。種質入庫保存類型也從單一的種子形式，發展到營養器官、細胞和組織，甚至DN段等多種形式。保護的物種也從有性繁殖植物擴展到無性繁殖植物及頑拗型種子植物等［6］。近年來，人們越來越多地應用各種分子標記來鑒定種質資源。例如微衛星、AFLP、SSAP、RBIP和SNP等。由于對種質資源進行分子標記產生了大量的數據，因此需要建立生物信息學數據庫和采用分析工具來實現對這些數據的查詢、統計和計算機分析等［7］。
3.生物信息學在農藥設計開發研究領域中的應用
傳統的藥物研制主要是從大量的天然產物、合成化合物，以及礦物中進行篩選，得到一個可供臨床使用的藥物要耗費大量的時間與金錢。生物信息學在藥物研發中的意義在于找到病理過程中關鍵性的分子靶標、闡明其結構和功能關系，從而指導設計能激活或阻斷生物大分子發揮其生物功能的治療性藥物，使藥物研發之路從過去的偶然和盲目中找到正確的研發方向。生物信息學為藥物研發提供了新的手段［8，9］，導致了藥物研發模式的改變［10］。目前，生物信息學促進農藥研制已有許多成功的例子。Itzstein等設計出兩種具有與唾液酸酶結合化合物：4-氨基-Neu5Ac2en和4-胍基-Neu5Ac2en。其中，后者是前者與唾液酸酶的結合活性的250倍［11］。目前，這兩種新藥已經進入臨床試驗階段。TANG SY等學者研制出新一代抗AIDS藥物saquinavir［12］。Pungpo等已經設計出幾種新型高效的抗HIV-1型藥物［13］。楊華錚等人設計合成了十多類數百個除草化合物，經生物活性測定，部分化合物的活性已超過商品化光合作用抑制劑的水平［14］。
現代農藥的研發已離不開生物信息技術的參與，隨著生物信息學技術的進一步完善和發展，將會大大降低藥物研發的成本，提高研發的質量和效率。
4.生物學信息學在作物遺傳育種研究領域中的應用
隨著主要農作物遺傳圖譜精確度的提高，以及特定性狀相關分子基礎的進一步闡明，人們可以利用生物信息學的方法，先從模式生物中尋找可能的相關基因，然后在作物中找到相應的基因及其位點。農作物的遺傳學和分子生物學的研究積累了大量的基因序列、分子標記、圖譜和功能方面的數據，可通過建立生物信息學數據庫來整合這些數據，從而比較和分析來自不同基因組的基因序列、功能和遺傳圖譜位置［15］。在此基礎上，育種學家就可以應用計算機模型來提出預測假設，從多種復雜的等位基因組合中建立自己所需要的表型，然后從大量遺傳標記中篩選到理想的組合，從而培育出新的優良農作物品種。
5.生物信息學在生態環境平衡研究領域中的應用
在生態系統中，基因流從根本上影響能量流和物質流的循環和運轉，是生態平衡穩定的根本因素。生物信息學在環境領域主要應用在控制環境污染方面，主要通過數學與計算機的運用構建遺傳工程特效菌株，以降解目標基因及其目標污染物為切入點，通過降解污染物的分子遺傳物質核酸 DNA，以及生物大分子蛋白質酶，達到催化目標污染物的降解，從而維護空氣［16］、水源、土地等生態環境的安全。
美國農業研究中心（ARS） 的農藥特性信息數據庫（PPD） 提供 334 種正在廣泛使用的殺蟲劑信息，涉及它們在環境中轉運和降解途徑的16種最重要的物化特性。日本豐橋技術大學（Toyohashi University of Technology） 多環芳烴危險性有機污染物的物化特性、色譜、紫外光譜的譜線圖。美國環保局綜合風險信息系統數據庫（IRIS） 涉及 600種化學污染物，列出了污染物的毒性與風險評價參數，以及分子遺傳毒性參數［17］。除此之外，生物信息學在生物防治［18］中也起到了重要的作用。網絡的普及，情報、信息等學科的資源共享，勢必會創造出一個環境微生物技術信息的高速發展趨勢。
6.生物信息學在食品安全研究領域中的應用
食品在加工制作和存儲過程中各種細菌數量發生變化，傳統檢測方法是進行生化鑒定，但所需時間較長，不能滿足檢驗檢疫部門的要求，運用生物信息學方法獲得各種致病菌的核酸序列，并對這些序列進行比對，篩選出用于檢測的引物和探針，進而運用PCR法［19］、RT-PCR法、熒光RT-PCR法、多重PCR［20］和多重熒光定量PCR等技術，可快速準確地檢測出細菌及病毒。此外，對電阻抗、放射測量、ELISA法、生物傳感器、基因芯片等［21-25］技術也是未來食品病毒檢測的發展方向。
轉基因食品檢測是通過設計特異性的引物對食品樣品的DNA提取物進行擴增，從而判斷樣品中是否含有外源性基因片段［26］。通過對轉基因農產品數據庫信息的及時更新，可準確了解各國新出現和新批準的轉基因農產品，便于查找其插入的外源基因片段，以便及時對檢驗方法進行修改。目前由于某些通過食品傳播的病毒具有變異特性，以及檢測方法的不完善等因素影響，生物信息學在食品領域的應用還比較有限，但隨著食品安全檢測數據庫的不斷完善，相信相關的生物信息學技術將在食品領域發揮越來越重要的作用。
生物信息學廣泛用于農業科學研究的各個領域，但是僅有信息資源是不夠的，選出符合自己需求的生物信息就需要情報部門，以及信息中介服務機構提供相關服務，通過出版物、信息共享平臺、數字圖書館、電子論壇等信息媒介的幫助，科研工作者可快速有效地找到符合需要的信息。目前我國生物信息學發展還很不均衡，與國際前沿有一定差距，這需要從事信息和科研的工作者們不斷交流，使得生物信息學能夠更好地為我國農業持續健康發展發揮作用。
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生物信息學研究進展范文第2篇
關鍵詞：生物信息學 遺傳學 教學方法 教學內容
遺傳學（Genetics）是研究自然界中生物的遺傳和變異規律的科學，是生命科學領域中最為重要和基礎的學科之一。它也是生物科學中一門最具活力，發展最迅速的理論科學，又是一門緊密聯系生產實際的基礎應用科學，對探索生命起源和本質，推動整個生物科學的發展起著巨大的作用。因此，遺傳學作為生命科學相關專業的一門重要主干課程，在教學中起著舉足輕重的作用。
一、生物信息學專業開設遺傳學的必要性
20世紀80年代末，由分子生物學、計算機科學以及信息技術等學科的交叉和結合產生了生物信息學（Bioinformatics），它是基于分子生物學與多種學科交叉，以計算機為工具對生物相關信息進行儲存、檢索和分析的科學，是當今生命科學和自然科學的重大前沿領域之一。近20年，特別是隨著人類基因組計劃（human genome project，HGP）不斷拓進，生物信息學作為跨越和融合生命科學與信息技術的新興學科已成為生命科學核心領域和最具活力的前沿領域之一。生物信息學專業應運而生。國內單獨設立生物信息學本科專業的高校較少，且普遍較晚。
遺傳學與生物信息學兩個學科之間關系密切。有國內學者利用美國《科學引文索引》（SCI）數據庫web of science，運用文獻計量學方法對8種權威生物信息學期刊2001年至2010年于2011年1月15日之前上傳至wed of science的全部文獻進行統計及分析。對施引文獻按跨學科強度排列的結果顯示，遺傳學及基因與生物信息學跨學科文章發表量居第二位，僅次于生物化學與分子生物學。這說明，生物信息學與遺傳學直接的跨學科研究較多，二者交叉學科的發展關系密切。因此，生物信息學專業開設《遺傳學》課程十分必要。
二、遺傳學教學中存在的問題
多年來，不同專業的《遺傳學》課程的教學過程中涌現出一些共性問題，這些問題在生物信息學本科專業的教學過程中也存在。一是，學科拓展深化與課時壓縮之間的矛盾。隨著遺傳學研究范疇的不斷拓展，新的學科分支相繼涌現，信息量逐步擴增，待教授內容逐漸增加且顯得零散。但隨著大學素質教育改革的進行，更多新的選修課、實驗課被引入，遺傳學理論課時被壓縮，課時減少與內容增多的矛盾日益突顯。二是，遺傳學與其他課程教學內容設置與組織易重復。學科交叉為科研工作提供源源不斷的動力，但在教學工作中學科滲透也造成教學內容重疊，基礎和關緊技術重復教學的問題。例如，分子遺傳學是遺傳學重要組成部分，是目前遺傳學研究的重點和熱點，與生物信息學關系最為緊密，它包括的遺傳物質的本質，基因的調控，基因重組等內容也在基因工程、分子生物學、細胞學等課程中作為講授重點。如何利用有限的理論課時，合理安排教學內容，提高教學效率值得思考。
與此同時，生物信息學作為比較新的本科專業，開設各課程之間的銜接問題也比較突出。生物信息學專業的學生在大二開始全面生命科學和信息技術相關程學習。在理論知識在實際中如何應用缺乏概念，學生達不到共鳴，這也是生物信息學專業低年級學生面臨的通病。遺傳學課程安排在大學二年級上學期講授，對于剛剛接觸專業課程的學生而言本來就陌生，而且信息技術和生命科學相關課程獨立講授，二者貌似是兩條平行線，怎樣相交碰撞出火花，對于學生來說很難結合，必須由任課老師在授課過程中充分引導。傳統的《遺傳學》課程教學注重以雜交分析為主的經典遺傳學理論的講解，很大篇幅集中在三大定律（分離定律、自由組合定律以及連鎖和互換定律）的教授上。遺傳學課程教學重點集中在經典遺傳學定律，經典案例跟不上學科發展。這個問題已經被一線教育工作者認知。
綜上，由于學科本身發展迅速，涵蓋知識范圍越來越廣，課時壓縮等原因，容易讓學生在學習過程中對該課程產生“內容太發散”“課時進程快”“知識跨越大”等認識，不利于課程的學習。由此可能造成，內容廣泛且繁雜“抽象且深奧”枯燥無味，容易讓學生覺得難或者枯燥。學生學習主動性不高。因此，在教學實踐中，針對不同專業性質和培養目標存在的差異，不同專業《遺傳學》課程教學應在知識體系、內容側重點、教學方法等方面在各專業間有所區分。特別是生物信息學這種學科交叉性強的專業，如何實施該專業本科生遺傳學的教學，以達到即符合本科教學難易程度的要求，又被大多數同學接受，同時能符合生物信息學學科自身特點，需要在教學過程中逐步的探索與實踐。本文將結合資深授課教師經驗及筆者生物信息學本科專業《遺傳學》教學經歷對這一問題進行闡述。
三、教學過程中的探討與實踐
1.制定具有專業特色的教學內容
（1）優化教學內容，關注專業需求
生物信息學專業的課程教學中，遺傳學相關知識是需要講授的重點。傳統遺傳學課程教學將重點內容集中于經典遺傳學定律及其相關知識的講授，其優點在于能夠幫助學生打牢遺傳學知識基礎，缺點在于教學內容過于單一，沒有包含遺傳學重要分支的最新知識，無法與當前的研究熱點聯系起來，學生學習興趣不高。隨著國際遺傳學研究的深入，分子遺傳學和群體遺傳學得到長足發展，極大地豐富了遺傳學的知識體系。為了緊跟國際研究前沿，國內許多高校對遺傳學課程進行了教學改革，在經典遺傳學教學的基礎上，紛紛加入了分子和群體遺傳學的教學內容，為后續開展更深入的專業研究和學習奠定了良好的知識基礎。為了幫助學生對遺傳學知識體系形成全面而系統的認識，結合生物信息學專業特點，在教學設計時借鑒了以“遺傳信息”為主線的教學思想，教學內容涵蓋了“經典”“分子”和“群體”三類主體遺傳學內容。在現實教學中，受遺傳學課時限制，對所有遺傳學知識點進行了梳理和必要的刪減，既把握三種遺傳學知識的內在聯系，做好各部分知識的教學銜接，同時注意區分三者的不同，突出教學重點，做到“主題鮮明，重點突出，點面結合，結構清晰”，使學生在掌握經典基礎理論知識的同時了解最新的遺傳學研究進展。
（2）生物信息學專業遺傳學課程與其他課程的銜接
遺傳學是研究生物遺傳和變異的科學，以遺傳物質結構和功能為研究對象，是生命科學的主干。因此，與其他學科在內容上有交叉或重疊無法避免。同中求異，突出遺傳學的特色，是教學中值得研究的問題。遺傳物質的本質、染色體畸變、基因突變、遺傳調控等章節與微生物學、細胞生物學、生物化學內容重復較多，可以強調知識結構的完整性，淡化這些內容的分子結構和生化過程的講解。例如，結合孟德爾定律和摩爾根定律案例，著重從染色體和基因角度切入，增強遺傳學色彩，同時對其他課程起到提綱挈領的作用。
（3）結合生物信息學，引入最新研究成果，體現前沿性
在處理好學科銜接之后，還需要關注的就是內容與生物信息學的結合。學生在學習過程中，最想了解的莫過于，這門課程與我的專業有什么聯系？因此，在講授內容中加入生物信息學手段解決遺傳學問題的新成果既體現前沿性，又能提高遺傳學課程的專業針對性。教師平時要多注意積累教學素材，對于現階段比較熱點且與生物信息學相關的、應用性強的問題，要在課程基礎知識講授后，進行一定拓展。例如，在講授基因定位和遺傳圖繪制時，引入用EST進行基因定位及遺傳圖譜繪制等內容；在講到遺傳家譜時，引入通過對患病群體或家系進行外顯子組測序分析，對小家系孟德爾遺傳病的致病基因進行鑒別和定位的例子。通過引入生物信息學教學例子，不僅可以使學生加深對遺傳學知識的理解，還可幫助學生了解生物信息學最新進展，激發對后續生物信息學專業課程的學習興趣。
2.教學方法多樣化，提升學生學習興趣
遺傳學教學內容繁雜、理論性強，不易理解。為了提高教學效果，在教學模式上必須變“以教師為主體”為“以學生為主體”，注重采用靈活多樣的教學方法和手段，開展多媒體教學、案例教學和研討教學等，將傳統抽象、枯燥的說教式教學轉變為具體、生動的參與式教學，增強教與學的雙向互動。
（1）多媒體教學方式
計算機多媒體輔助教學改變了傳統的黑板加粉筆，以教師為中心灌輸式教學模式。多媒體通過實時可交互的多維動畫及圖像展示，可以增強教學內容的展示效果，提高課堂教學的信息量和容積率，提升學生學習興趣，加深對枯燥晦澀知識點的理解，提高教學效率。充分利用多媒體課件的超文本功能、交互功能、網絡功能的優勢，比如Holliday模型是分子水平上關于遺傳重組機制的重要模型，很好解釋了基因轉變現象。在講到Holliday模型時，為了讓學生直觀了解單鏈交換重接及分支移動后的Holliday交叉旋轉180度形成Holliday異構體的過程，采用了動畫、圖片、電子板書相結合的方式，很容易讓學生理解空間旋轉互換的過程，以及基因轉變產生的原因等較難理解的知識點，反響較好。此外，聲音、視頻、動畫、圖片等便于學生拆解枯燥內容。
（2）案例教學
案例教學是一種創新型的教學方式，主要通過開放課堂、增強互動，培養學生運用所學知識解決實際問題的能力。案例教學需要結合本課程的專業理論知識，著眼于達成課程教學目的，編寫和準備基于一定事實且具有一定場景的教學案例，這些教學案例要能夠啟發學生的思考，促進學生將從外部學習的知識吸收轉化內在的專業素養和能力。在教學實踐中，教學案例是“教”與“學”互動的橋梁和紐帶，使枯燥乏味的學習過程變得活潑有趣；“教”不是告訴學生怎么去做，而是啟發學生如何去思考，對學生針對案例問題提出的解決思路進行引導和評價，鼓勵學生創新性思考，找到最優的問題解決方法；“學”不是被動的接受，而是主動的思考和創造，通過與他人而不僅僅是老師進行互動和交流，加深對知識的理解，培養解決實際問題的能力。
案例教學的核心是精心設計教學案例，將知識內化在符合實際又富于想象的故事情景中，使得學生通過身臨其境將抽象的理論知識具體化，學會如何用概念性和原理性知識在實際工作和研究中解決問題，進而加深對特定原理和概念內涵的理解。在教學實踐中，先以典型案例提高學生興趣，把抽象的東西具體化，讓學生變被動接受為主動思考，激發學生的求知欲。注重培養學生創造力和解決問題的能力。通過案例的分析，深化學生對基本原理、基本概念的理解。案例教學能很好地啟發學生進行自主思考，對于理論性較強，比較枯燥的內容，通過案例式教學能激發學生學習興趣。所舉案例應具有針對性，要考慮案例產生的時間、背景和條件，要貼近生活，耳熟能詳，與時俱進。在處理問題的同時，獲取知識。進行案例教學過程中，要注重與學生的互動。圍繞教學目的，選擇合適案例，進行啟發式教學，調動學生參與性。教師不能一味平鋪直敘的講案例，還要注意學生的參與度。只有學生和教師共同參與，才能達到預期教學效果。
（3）以學生為主體的教學
以往課程中，往往針對經典類型習題進行講解，參考“標準答案”。在實際教學中發現，這樣往往造成學生思想禁錮，學科交融性不夠。特別是對于生物信息學專業的學生來說，傳統習題課或者討論課，沒有實用效果。習題課及討論課應注重實用性，關注遺傳學與生物信息學學科發展與融合，設置開放性答案，突出培養學生創新性的應用能力。
課堂教學不僅要“授業”，更要“傳道”，即培養學生如何學習和如何思維。根據教學內容和學生的認知水平，研究、討論、交流式的教學模式的引入，有助于調動學生積極性。采用專題自學，規定材料與學生自學有機的結合起來，開展研討，充分體現學生觀點。同時，教師只起到點評引導作用，能培養學生獲取信息、分析問題、創造性的解決問題的能力，有利于學生形成科研創新意識。教師如何正確引導是開展研討式教學的重點。首先，應明確課程在相關領域中的作用和地位，了解課程的教學內容，選擇課程中適合研討的內容，并將研究與討論貫穿教學的全過程。在選擇題目時，要考慮專業相關程度及考慮不同學生層次的需求，考慮學生個體間的差異，難度適宜。
四、結語
生物信息學本科專業遺傳學的教學，以孟德爾定律為基礎，分析遺傳物質的存在形式、傳遞、保存及變化，課程脈絡更加清晰，通過案例教學的等教學模式，激發興趣，并有利于與后續課程連接，在實踐教學中體現了比較好的教學效果。因為生物信息學專業的需求與傳統生物專業有差異，教學內容側重點不同這給教師備課增加了難度。同時，在期末考核時，由于講授側重點不同，考試側重點也應有所區別，在師資允許的前提下，引入小班教學，有利于教學側重點突出。后續課程如果設置分子遺傳學，將使知識體系更加完整。
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生物信息學研究進展范文第3篇
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1.2.3 蛋白質疏水性預測 利用Protscale程序（http：///protscale/）對希金斯炭疽菌中AC相關蛋白序列進行疏水性測定。
1.2.4 蛋白質轉運肽及信號肽預測 對蛋白質轉運肽（transit peptide）的預測利用TargetP 1.1 Server在線分析實現（http：//cbs.dtu.dk/services/TargetP/）[14]。氨基酸信號肽（Signal peptide）的預測則是利用SignalP 3.0 Server[15]在線分析實現（http：//cbs.dtu.dk/services/SignalP-3.0/）。在線預測信號肽使用神經網絡方法（Neural networks， NN）和隱馬可夫模型（Hidden markov models， HMM）進行操作，而根據算法不同得出的結果有所差別。
1.2.5 蛋白質二級結構及跨膜區結構預測 對蛋白質二級結構預測采用PHD[16]在線分析實現（http：//sbg.bio.ic.ac.uk/phyre2/html/page.cgi？id=index）。同時，對希金斯炭疽菌中AC相關蛋白序列的跨膜區結構預測，利用TMHMM Server v. 2.0實現（http：//cbs.dtu.dk/services/TMHMM-2.0/）[15]。
1.2.6 亞細胞定位分析 對希金斯炭疽菌中AC相關蛋白序列進行亞細胞定位分析，利用ProtComp v9.0（http：///berry.phtml？topic=protcompan&group=programs&subgroup=proloc）實現[17]，以期獲得蛋白質的定位情況。
2 結果與分析
2.1 保守結構域預測結果
基于SMART分析網站，對ChCap1、ChCap2合并序列進行保守結構域分析。結果表明，Srv2在C端含有兩個相同的CARP保守結構域，合并序列也含有兩個CARP保守結構域，將其初步命名為腺苷酸環化酶蛋白（Adenylate cyclase protein），ChSrv2（圖1）。
2.2 ChSrv2與Srv2氨基酸組成分析結果
根據組成蛋白質的氨基酸殘基的理化性質，將其分為酸性氨基酸、堿性氨基酸、非極性R基氨基酸、不帶電荷的極性R基氨基酸等四大類。對ChSrv2與Srv2中氨基酸殘基組成進行對比分析。結果表明，ChSrv2與Srv2的氨基酸數量以及所占比例、所含最高（最低）比例氨基酸及其所占比例方面均具有較大的一致性（表2）。Srv2所含最高比例的氨基酸為絲氨酸（Ser），比例為11.00%，而ChSrv2含最高比例的氨基酸也為Ser，比例為9.60%;在所含最低比例的氨基酸方面，Srv2為半胱氨酸（Cys），比例為0.80%，ChSrv2也為Cys，最低比例為0.40%（表2）。
2.3 Srv2與ChSrv2理化性質分析結果
Srv2與ChSrv2在氨基酸數量、相對分子質量、理論等電點、負電荷氨基酸殘基數、正電荷氨基酸殘基數、分子式以及原子數量、脂肪族氨基酸指數、總平均親水性等方面均存在著較大的一致性，特別是在理論等電點、不穩定系數，ChCap2與Srv2相似，理論等電點屬于酸性范圍內，不穩定系數均大于40，屬于不穩定蛋白;ChCap1與Srv2則具有較大的差異，其理論等電點屬于偏堿性范圍，其不穩定系數小于40，為穩定蛋白（表3）。
2.4 轉運肽和信號肽特征
轉運肽是一種由12～60個氨基酸殘基所組成的前導序列，其功能為引導那些在細胞溶質中合成的蛋白質進入線粒體和葉綠體等細胞器。除了細胞信號蛋白外各種內在蛋白均利用導肽到達細胞器。通過分析，Srv2與ChCap1、ChCap2均定位于分泌途徑上，其預測值分別為0.883、0.701、0.660，所處的概率有所不同（表4）。就信號肽預測而言，無論是根據NN進行計算，還是根據HMM進行計算，Srv2與ChCap1、ChCap2均不含有信號肽。
2.5 蛋白疏水性預測結果
根據Protscale分析可知，ChCap1位于36位的絲氨酸（S），其親水性最強，為-1.926，而位于129位的脯氨酸（P），其疏水性最強（親水性最弱，下同），為1.626;ChCap2位于54位的蘇氨酸（T），其親水性最強，為-1.005，而位于174位的丙氨酸（A），其疏水性最強，為1.626。Srv2在親水性（疏水性）最強的氨基酸及其所在位置方面均存在著較大的不同（圖2）。
對Srv2與ChCap1、ChCap2的疏水性、親水性數值進行統計分析。結果表明，3種蛋白在親水性最強氨基酸殘基位置、數值，疏水性最強氨基酸殘基位置、數值，疏水性氨基酸殘基數值總和以及親水性氨基酸殘基數值總和等方面均存在著較大差異，惟一的相同點是均為親水性蛋白，這與通過GRAVY計算所得結果一致。
2.6 亞細胞定位特征
通過分析表明，希金斯炭疽菌ChSrv2亞細胞定位與Srv2相同，均定位于質膜上，這與前人對腺苷酸環化酶定位于細胞膜上的研究相一致。
2.7 Srv2在二級結構特征方面與ChCap1、ChCap2存在較大差異
通過分析表明，與Srv2相同，ChCap1、ChCap2均沒有典型的跨膜結構。對其二級結構進行分析表明，在二級結構組成方面，ChCap1、ChCap2與Srv2存在著較大差異（圖3）。
3 小結與討論
作為炭疽菌屬中重要的病原菌，希金斯炭疽菌主要危害十字花科蔬菜，造成重要的經濟損失，國內外學者對其開展了全面而深入的研究。然而，生產上對其引起的炭疽病多采用苯并咪唑類化學藥劑防治，而由于該藥劑作用靶標以及作用時間的特殊性，均容易引起炭疽菌抗藥性出現，嚴重地制約著上述藥劑的進一步使用，急需開發用于防治炭疽病的新作用機制化學藥劑，從而較好地挽回生產上的經濟損失。
近年來，關于AC在酵母[18]、稻瘟菌[19]、大豆疫霉[20]等真核生物中的功能研究已積累了較多的試驗數據，而對于危害禾本科植物造成嚴重損失的禾谷炭疽菌的AC研究卻鮮有報道，隨著該病菌全基因組序列的公布，國內外學者對其開展致病基因、抗藥性基因的研究將日趨深入。本研究基于釀酒酵母中已經報道的Srv2，利用Blast比對、關鍵詞搜索以及通過SMART保守結構域分析、細胞信號肽、跨膜區結構以及二級結構等生物信息學分析，明確該菌中ChCap1、ChCap2與Srv2在理化性質、二級結構、亞細胞定位方面均具有較大的差異性，同時，通過對上述兩個腺苷酸環化酶相關蛋白與其他物種中的同源序列進行Blast比對分析，明確ChCap1、ChCap2分別是希金斯炭疽菌腺苷酸環化酶蛋白序列的重要組成部分，其分別位于N端和C端。通過對其進行序列合并，并結合其SMART保守結構域分析、理化性質、細胞信號肽、跨膜區結構以及二級結構、亞細胞定位等生物信息學分析，結果表明合并后的序列在上述特征、性質方面與Srv2具有較大的相似性。該研究為進一步解析希金斯炭疽菌腺苷酸環化酶的序列以及功能研究提供重要的理論指導。
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生物信息學研究進展范文第4篇
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