计算生物学

计算生物学（computational biology）是一门典型的交叉学科，涉及的学科包括数学、统计学、化学、物理学、生物学和计算机科学等。就整个学科的内容而论，计算生物学最终是以生命科学中的现象和规律作为研究对象．以解决生物学问题为最终目标，数学和计算机仅仅是解决问题的工具和手段。计算生物学的研究范畴相当广泛。几乎渗透到现代生物学研究的每一个领域。对于这样一门学科，大家有不同的认识，要给出一个既全面又精准的定义实非易事。

DNA水平上检测正选择方法的研究进展

达尔文的自然选择学说指出,自然选择作用是物种进化的主要因素。而1968年Kimura提出的中性进化学说认为中性突变和随机漂变才是进化的主要动力。在接下来的30多年时间中,人们尝试从各种角度来检测自然选择是否存在。随着DNA测序技术的发展,大量的DNA序列信息为检验自然选择提供了丰富的数据。因为自然选择会影响DNA变异模式,所以可以通过分析现有的DNA样本来推断过去是否发生了自然选择。另一方面,种群历史等因素也会影响到DNA变异模式,因此会对自然选择的检测产生干扰。文章主要介绍了中性检验基本的概念,全面回顾了一些经典的检验方法,并着重介绍了近几年新发展出的研究方向。

现代人类混血的群体基因组学研究

随着现代交通和通信技术的园益发达，现代人群之间的交流日趋频繁，异族通婚甚至跨国婚姻司空见惯，这造就了为数众多、程度不同的“混血儿”。得益于生物技术的飞速发展。现代人类混血的群体基因组学研究在世界范围受到了重视并在近几年取得了显著的进展。

数字植物:科学内涵、瓶颈及发展策略

当前,各类组学技术、基因组编辑技术及超性能计算能力的飞速发展正使得植物科学从描述性、定性研究向精细定量研究乃至理性设计的转变。在这个过程中,数字植物的研究应运而生。数字植物通过对植物生长发育过程多尺度、多生理生化现象的系统定量模拟,以实现植物整个生命周期的“数字化”。数字植物将为定量植物科学研究、植物设计及改造提供理论工具。数字植物的发展将支持新代谢通路、基因调控网络的设计,乃至植物理想基因系统的设计,从而为以提升作物产量和优化作物品质为目标的植物合成生物学提供设计工具。本文在分析当前构建数字植物遇到的瓶颈的基础上,提出发展数字植物所需要的关键措施,即:构建植物生长发育基本模型;获得同化物在各器官间分配的代谢数据;创建模块模型耦联方法;建立数字植物研究公共平台;发展表型数据与机理模型相结合的方法;以水稻为模式植物,开展数字植物指导的分子设计育种;建立支持数字植物的人才培养及储备策略。利用数字植物定量模拟和设计植物是未来植物合成生物学发展的趋势,数字植物指导下的作物栽培和育种也是精准农业和智慧农业的必然要求。

计算生物学分析在基因组编辑研究中的应用

基因组编辑是对基因组遗传信息进行定向改造的技术,其中CRISPR/Cas系统是目前应用最广泛的基因组编辑新技术。将先进的高通量测序以及相关计算生物分析应用于基因编辑研究,可进一步优化基因编辑效率和精度等检测流程,实现对全基因组功能基因筛选的监测。同时,利用基于生物信息及机器学习和深度学习等新方法,可对向导RNA(gRNA)的高效设计和实现对编辑效果的预测。本文将对计算生物学分析在CRISPR/Cas基因编辑系统的应用及研究进展等进行概述。

基于分水岭算法的MELK图像分割

提出一种基于分水岭算法的MELK图像分割方法,以解决信息量较小的MELK图像分割问题。综合应用多种技术以避免分水岭算法的过分割问题。首先应用高斯低通滤波器对MELK图像进行增强;采用加权差分算子求取梯度图像;应用Ostu方法进行对梯度阈值化,并进行分水岭变换;最后,应用RAG区域合并方法完成MELK图像分割。实验结果表明,该分割方法能够有效地分割信息量较小的MELK图像。

基于置换距离度量的蛋白质多序列比对算法性能评估

蛋白质多序列比对是一种重要的生物信息学工具,在生物的进化分析以及蛋白质的结构预测方面有着重要的应用。各种比对算法在这个领域都取得了很大的成功,但是每种算法都有其固有的缺陷。提出置换距离法,对当前流行的几种蛋白质多序列比对算法进行对比评价。由于置换距离法仅关注于不同蛋白质间进化距离的相对次序,而不考虑这些进化距离之间的细微差异,因而得到的评价结论更具有鲁棒性。另外,采用最长公共子序法度量置换距离可以比较准确的反映不同置换之间的差异性。基于该算法,对Dialign,Tcoffee,ClustalW和Muscle多序列比对算法进行了性能评估。

群体遗传学模拟软件应用现状

随着下一代测序技术的不断进步与测序价格的不断下降,越来越多物种的全基因组信息被公开。作为研究群体遗传变异模式工具之一的模拟软件必然将发挥越来越重要的作用。依据时间推演方向的不同,模拟软件可以分为依时间向前和向后推演,二者各有所长,功能上互相补充,分别适合于不同的模拟需求。这些软件在研究进化动力的影响、估计进化动力参数与验证不同进化假设以及新方法有效性等方面起着重要作用。本文简要介绍了群体遗传学相关理论知识,详细比较了近10年来发表的32款模拟软件,并对模拟软件的未来发展方向给出了建议。

生物医学大数据发展的新挑战与趋势

生物医学数据从PB量级的组学时代进入到EB量级的多维度大数据时代,引发了生物医学研究向数据密集型的第四科学范式的深刻变革。如何将临床数据与研究数据进行高维度多层次的汇交共享,实现从"组学"到临床与健康人群数据的生物医学大数据的综合管理利用,从而使大数据迅速转化为新知识,成为生物医学大数据所面临的挑战。发展以递交为基础、以整合为导向的数据存储技术,以主题为基础、以交互为导向的数据共享技术,以及以传统信息技术为基础、以前沿信息技术为导向的数据分析挖掘技术,并同时开展标准质控相关研究,是生物医学大数据存储、共享和转化的新思路,也是构建新一代生物医学大数据研究中心的技术关键和未来趋势。

叶绿素荧光及碳氧同位素信号在光合作用研究中的应用

叶绿素a荧光和碳氧稳定同位素信号常用于研究光合作用的光能及水分利用效率。本文综述了叶片光合作用过程中的叶绿素荧光和碳氧稳定同位素信号的机理和研究进展,并阐述了叶片内部光环境和二氧化碳浓度的不均一性对这两种信号的影响,最后我们在展望中建议建立基于叶片三维结构及光合机理的模型,以支持对叶绿素荧光及稳定同位素信号的物理解释,促进其在光合作用研究中的应用。

丹皮酚对秀丽隐杆线虫毒性筛选研究

目的通过检测丹皮酚对线虫的急性毒性、运动行为、摄食行为和生殖能力指标的影响,为丹皮酚相关功能性保健品开发利用提供毒理学安全性评价数据。方法采用水蒸气蒸馏法工艺(15倍加水量,5%氯化钠,浸泡2 h,蒸馏提取2 h)从牡丹根皮中提取丹皮酚,以0、100和200 mg/L丹皮酚处理线虫24 h后检测线虫急性毒性,以0、25、50和100 mg/L丹皮酚处理线虫5、10和15 d后检测线虫运动行为(头部摆动和身体弯曲)、摄食行为及生殖能力毒效指标。结果水蒸气蒸馏法提取丹皮酚提取率达到80%以上。浓度为100及200 mg/L的丹皮酚处理线虫,均无急性毒性效应;线虫运动能力显著提高,差异有统计学意义(P<0.01),100 mg/L丹皮酚效果最佳;线虫摄食行为和生殖能力无显著变化,差异无统计学意义(P>0.05)。结论丹皮酚对线虫无急性毒性效应,并能提高线虫的运动能力,不影响摄食和生殖能力。

以海量数据计算揭示人类疾病发生机制及相关分子标志物

高通量芯片和深度测序技术为在全基因组水平上绘制高分辨率的基因组变异、RNA转录、转录因子结合及组蛋白修饰图谱等研究提供了前所未有的机遇.这些技术彻底改变了以往有关转录组学、调控网络以及表观遗传调控的研究方法,产生了海量的多水平组学数据,并开启了高效数据整合研究的先河.然而,如何有效地整合这些数据仍然是一个巨大的挑战.本文总结了高通量组学数据的产生对相关领域研究的主要影响及其与人类疾病的关系,并介绍了多种用于数据整合分析的生物信息学方法.最后,以炎症疾病为例进行说明.

基于PCR技术的人脑基因可变剪接差异性研究

目的:对人脑的基因可变剪接位点差异性进行分析。方法:通过RNA-Seq得到的转录组数据,分析推测出在不同年龄的7对样本的大脑前额叶皮层(prefrontal cortex,PFC)表达的某些基因具有可变剪接位点的差异性;为验证此推测,设计7对引物,提取不同年龄样本的RNA,通过反转录合成cDNA,采用PCR技术扩增目的序列。结果:在已剪接和(或)未剪接产物预期片段处有明显的条带。结论:通过Quantity One软件分析后,确定在不同年龄间存在可变剪接差异。基于PCR技术的基因可变剪接分析对RNA-seq数据集的预测结果进行验证是一种有效新颖的PCR新应用。

利用激光显微切割与microarray技术对恒河猴脑中白质与灰质基因表达的差异性的研究

目的:利用激光显微切割技术和microarray技术比较恒河猴脑组织中前额叶皮质(prefontal cortex,PFC)与小脑皮质(cere-bellar cortex,CBC)的灰质与白质基因表达的差异。方法:利用激光显微切割技术(laser capture dissection,LCM)与microarray技术的有效结合,提取恒河猴PFC与CBC的白质与灰质,分别提取RNA,合成cDNA文库。最后利用GeneChip 1.0 ST芯片技术,分析得出大脑与小脑中灰质与白质的表达差异性。结果:无论是灰质还是白质,在PFC中的高表达基因都要远远多于在CBC中的高表达基因。结论:使用LCM可以提取单一的细胞群,从而用于要求更为精确的实验当中。

一种基于图论的计算蛋白质数据库代表序列的算法

许多生物序列数据库中都含有大量的冗余序列,这些冗余序列通常不利于对数据库的统计分析和处理,而且它们要占用更多的计算机存储和处理资源。针对这个问题,本文中我们设计了一种去除蛋白质冗余序列的算法。该算法基于图论最大独立集的概念来生成非冗余序列集合,对目前存在的不少蛋白质去冗余程序所采用的由Hobohm和Sander最早设计的一种首先将序列分成若干簇然后取出代表序列的算法进行了改进,使得生成了更多的非冗余代表序列集合,避免了一些非冗余的序列也被去除。我们开发出了实现该算法的程序FastCluster,可以用来去除蛋白质数据库中的冗余序列。

用符号计算证明Ramsey定理的一个机械化方法

文章给出Ramsey定理自动证明的一个代数化方法,使用符号计算软件实现了R(3,3)=6和R(3,4)=9的自动证明,并讨论了更复杂情况的简化方法,包括R(3,5)=14和R(3,3,3)=17等情形的分治策略.不同于以往的计算机辅助计算方法,文章将Ramsey定理的转化为多项式的展开合并过程,给出的证明是机械化的.

一类蛋白质相互作用网络比对的线性规划算法

随着越来越多的蛋白质相互作用数据被公布,网络比对在预测蛋白质的新功能和推测蛋白质网络进化历史上发挥着越来越重要的作用。但是,目前主要的网络比对方法要么忽略蛋白质的同源信息或蛋白质网络的结构信息,要么采用启发式算法。文章作者通过将网络比对转化为线性规划问题给出了一个精确的网络比对算法,并且针对水痘病毒和卡波济(氏)肉瘤病毒的蛋白质相互作用数据进行了比对分析。

碱基编辑技术的发展与应用

碱基编辑技术,以CRISPR/Cas系统为平台,引导胞嘧啶脱氨酶或腺嘌呤脱氨酶至特定的基因组靶点,产生靶向性的C至T或者A至G的碱基转换。自碱基编辑技术问世以来,全球多个科研团队通过优化改进得到了一系列高精准性、广靶向性、小编辑框、普适性的碱基编辑器。在应用方面,碱基编辑器能够在人体细胞、动植物细胞以及胚胎中进行高效的碱基转换,在治疗人类遗传病、构建动物疾病模型、植物育种等方面具有巨大的应用潜能。本文就碱基编辑技术的发展、优化和应用等方面进行综述和展望。

衰老过程中的表观遗传调控

生物体衰老表现为性成熟后生理功能的逐渐衰退,最终引发疾病和死亡。表观遗传调控的紊乱作为衰老的一个重要特征,暗示可以通过干预表观遗传调控来延缓衰老并治疗衰老相关疾病。现就衰老过程中的表观遗传调控的最新进展作一综述。

长非编码RNAs物种特异性的加工定位决定其在干细胞中的差异功能

长非编码RNAs(long noncoding RNAs,lncRNAs)在真核生物中广泛表达。不同于序列高度保守的信使RNAs(mRNAs),lncRNAs具有快速进化改变的特点。目前,关于lncRNAs的加工和定位在物种进化过程中的变化及其对lncRNAs功能的影响仍有待深入研究。中国科学院分子细胞科学卓越创新中心(生物化学与细胞生物学研究所)陈玲玲研究组与马普学会计算生物学伙伴研究所杨力研究组的最新合作研究成果首次揭示了人、小鼠胚胎干细胞(embryonic stem cells,ESCs)中保守的lncRNAs的加工定位及功能作用存在显著差异。例如人胚胎干细胞中细胞质定位的lncRNAs—hFAST通过维持WNT信号通路的激活维持人胚胎干细胞多能性。小鼠胚胎干细胞中保守的mFast则滞留于细胞核,且对小鼠胚胎干细胞多能性维持无显著影响。进一步筛选得到剪接因子PPIE调控lncRNAs加工和定位。该工作首次揭示lncRNAs的姿态万千可能是种属特异性调控和适应的重要机理之一,丰富了对lncRNAs表达、定位和功能多样性的认识。