高效克隆的保证

DNA克隆是许多生物学研究的基础。无论是测序一个完全基因组，获取一个蛋白质的所有信息，或者是破译一个特殊途径的调节过程，一个研究项目的成功取决于早期的DNA扩增和克隆试验的完整性。克隆项目的两个基本成分是：用于DNA扩增的高保真PCR酶和转化用的高效感受态细胞。

CaBIG蓄势待发？

美国国立癌症研究所生物信息学中心的癌症生物医学信息网络（Cancer Biomedical Informatics Grid，caBIG）计划是何项目？为何引起众多研究人员的关注？除了美国国立癌症研究所之外，其他人也能利用它的研究成果吗？

首篇“Blue Gene”文章问世

IBM公司TJ Watson研究中心的研究人员与来自瓦巴西学院的同事一起，运用IBM强大的超级计算机——Blue Gene/L，发表了第一个根据分子动态模拟实验的科学结果。与以前的工作相比，利用Blue Gene/L系统的小尺寸（half-rack）处理能力，该团队将分子动力学的模拟时间提高了6倍，

模式生物的模拟研究

在任何时候，你可能会在塔斯酶尼亚和澳大利亚沿海城镇的果园和垃圾场，发现Ary Hoffman及其研究团队的身影。他们正在寻找腐朽，腐烂的水果和必然存在的黑腹果蝇。Hoffman是墨尔本大学环境应激和适应研究中心的研究主任，他们的研究显示，气候中的变化可能触发物种的遗传改变。

活细胞成像——速度制胜

速度就是效益，对活细胞成像来说，速度就是生命。仪器制造商深知这个道理，不遗余力的推出了适用于活细胞成像的各种装置。透过本文，你将了解到Olympus、CarlZeiss、Nikon、Leica、PerkinElmer等公司的一些活细胞成像相关产品，以及它们为科学家提供的便利性能所在。

干细胞培养方法新进展

科学家认为，由于胚胎干细胞有分化成生物体内任何组织和细胞的潜在能力，掌握控制干细胞分化技术将有助玩弄治疗老年痴呆症、帕金森氏症，心脏病，糖尿病和一些癌症等疾病。因此，干细胞不仅在科学世界刮起阵阵旋风，在政治领域也如此。

W3C新成员：HCLSIG

为了推动语义网技术的应用，万维网联盟（W3C）成立了新的兴趣小组——医疗保健和生命科学语义网小组（HCLSIG）——连接医疗工业界和语义网专家，致力加强合作，推动科研和开发，以及医疗保健和生命科学的创新使用。

划时代的艾伦脑图谱工程

艾伦脑科科学研究所（AIBS）的创始人，微软公司的共同创立者兼慈病善家保罗·艾伦，在华盛顿国会大厦举行新闻发布上隆重宣布，艾伦脑图谱已经完工。

DNA微阵列与传染病研究

15年前，加州Affymax公司研究人员史蒂文·福多尔等人在《科学》上发表一篇里程碑式的论文，勾勒了微影技术和微阵列分析的基本原理。5年以后，福多尔及其同事首次报道了线粒体的DNA芯片，如今，微阵列已经成为基因组研究中广泛应用的支柱性技术，在疾病的基因表达，高通量基因型操作，绘制基因调控通路和许多其他研究中帮助解决基本的生物学问题，本期的微阵列专题，将重点介绍微阵列技术在疾病研究中的应用进展情况。

蛋白质定量技术——iTRAQ

同位素标记相对和绝对定量（iTRAQ）技术是近年来最新开发的一种新的蛋白质组学定量研究技术，具有较好的定量效果、较高的重复性，并可对多达四种不同样本同时进行定量分析。研究人员采用iTRAQ蛋白质定量技术加速蛋白质的定量研究，当然这门新兴的工具仍然需要进一步的完善。

蛋白质鉴定技术大比拼

2005年6月．美国德克萨斯州一头奶牛经鉴定患疯牛病（学名的牛海绵样脑病．BSE），使得“蛋白质实验”荣幸的成为美国家喻户晓的名词。

哈佛研究者眼中之系统生物学

今年暑假，哈佛医学院系统生物学系教授Gunawardena和Mallavarapu为系统生物学研究创造了一种新的建模语言——little b，引起了人们的广泛关注：little b作为一种新的开放源计算机语言，将为生物学模型研究人员提供前所未有的强大动力。

高流通量蛋白组学新方法

你可以把蛋白组学与基因组学的规模比喻为纽约电话目录与辛辛那提电话目录，人类基因组只有2.2万个基因，而这些基因编码的蛋白质约为40万个，相对来说，解密人类基因组要比蛋白质组容易多了。

探索生物信息学的新工具3D CAVE

从上到下，从内到外，生物信息学正在为研究人员提供一种完全不同的视觉。

新品种葡萄

虽然现在还不知道新品种水果的味道，但是澳大利亚和昆士兰的科学家已经让我们看到了希望。

揭开癌症遗传学之谜

虽然有很长的路要走，但是表现遗传学在癌症研究中的作用却越来越重要了。

打破常规的Northrop Grumman

如果您能打破常规，也许会与Northrop Grumman一样，收获美好的明天。

质谱技术推运代谢组学的发展

质谱仪以其自动化，便利性，功能强大等特点。成为代谢组学研究中的必备工具，为代谢组学提供快捷 ，精确的服务，并推动代谢组学的快速发展。

突破蛋白组学瓶颈

确定蛋白质结构仍然是生物学中最难解决的瓶颈问题之一，但是一些新技术的革新，正在使这个问题变得更容易。

质谱分析开拓新领域

虽然质谱已经是一项成熟的技术，但研究人员仍然在不断努力，寻求突破，以期“老树开新花”——为成熟技术寻找亲折用武之地。