生物信息学研究进展
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生物信息学研究进展范文第1篇
关键词： 生物信息学 农业研究领域 应用
“生物信息学”是英文单词“Bioinformatics”的中文译名，其概念是1956年在美国田纳西州Gatlinburg召开的“生物学中的信息理论”讨论会上首次被提出的［1］，由美国学者Lim在1991年发表的文章中首次使用。生物信息学自产生以来，大致经历了前基因组时代、基因组时代和后基因组时代三个发展阶段［2］。2003年4月14日，美国人类基因组研究项目首席科学家Collins F博士在华盛顿隆重宣布人类基因组计划（Human Genome Project，HGP）的所有目标全部实现［3］。这标志着后基因组时代（Post Genome Era，PGE）的来临，是生命科学史中又一个里程碑。生物信息学作为21世纪生物技术的核心，已经成为现代生命科学研究中重要的组成部分。研究基因、蛋白质和生命，其研究成果必将深刻地影响农业。本文重点阐述生物信息学在农业模式植物、种质资源优化、农药的设计开发、作物遗传育种、生态环境改善等方面的最新研究进展。
1.生物信息学在农业模式植物研究领域中的应用
1997年5月美国启动国家植物基因组计划（NPGI），旨在绘出包括玉米、大豆、小麦、大麦、高粱、水稻、棉花、西红柿和松树等十多种具有经济价值的关键植物的基因图谱。国家植物基因组计划是与人类基因组工程（HGP）并行的庞大工程［4］。近年来，通过各国科学家的通力合作，植物基因组研究取得了重大进展，拟南芥、水稻等模式植物已完成了全基因组测序。人们可以使用生物信息学的方法系统地研究这些重要农作物的基因表达、蛋白质互作、蛋白质和核酸的定位、代谢物及其调节网络等，从而从分子水平上了解细胞的结构和功能［5］。目前已经建立的农作物生物信息学数据库研究平台有植物转录本（TA）集合数据库TIGR、植物核酸序列数据库PlantGDB、研究玉米遗传学和基因组学的MazeGDB数据库、研究草类和水稻的Gramene数据库、研究马铃薯的PoMaMo数据库，等等。
2.生物信息学在种质资源保存研究领域中的应用
种质资源是农业生产的重要资源，它包括许多农艺性状（如抗病、产量、品质、环境适应性基因等）的等位基因。植物种质资源库是指以植物种质资源为保护对象的保存设施。至1996年，全世界已建成了1300余座植物种质资源库，在我国也已建成30多座作物种质资源库。种质入库保存类型也从单一的种子形式，发展到营养器官、细胞和组织，甚至DN段等多种形式。保护的物种也从有性繁殖植物扩展到无性繁殖植物及顽拗型种子植物等［6］。近年来，人们越来越多地应用各种分子标记来鉴定种质资源。例如微卫星、AFLP、SSAP、RBIP和SNP等。由于对种质资源进行分子标记产生了大量的数据，因此需要建立生物信息学数据库和采用分析工具来实现对这些数据的查询、统计和计算机分析等［7］。
3.生物信息学在农药设计开发研究领域中的应用
传统的药物研制主要是从大量的天然产物、合成化合物，以及矿物中进行筛选，得到一个可供临床使用的药物要耗费大量的时间与金钱。生物信息学在药物研发中的意义在于找到病理过程中关键性的分子靶标、阐明其结构和功能关系，从而指导设计能激活或阻断生物大分子发挥其生物功能的治疗性药物，使药物研发之路从过去的偶然和盲目中找到正确的研发方向。生物信息学为药物研发提供了新的手段［8，9］，导致了药物研发模式的改变［10］。目前，生物信息学促进农药研制已有许多成功的例子。Itzstein等设计出两种具有与唾液酸酶结合化合物：4-氨基-Neu5Ac2en和4-胍基-Neu5Ac2en。其中，后者是前者与唾液酸酶的结合活性的250倍［11］。目前，这两种新药已经进入临床试验阶段。TANG SY等学者研制出新一代抗AIDS药物saquinavir［12］。Pungpo等已经设计出几种新型高效的抗HIV-1型药物［13］。杨华铮等人设计合成了十多类数百个除草化合物，经生物活性测定，部分化合物的活性已超过商品化光合作用抑制剂的水平［14］。
现代农药的研发已离不开生物信息技术的参与，随着生物信息学技术的进一步完善和发展，将会大大降低药物研发的成本，提高研发的质量和效率。
4.生物学信息学在作物遗传育种研究领域中的应用
随着主要农作物遗传图谱精确度的提高，以及特定性状相关分子基础的进一步阐明，人们可以利用生物信息学的方法，先从模式生物中寻找可能的相关基因，然后在作物中找到相应的基因及其位点。农作物的遗传学和分子生物学的研究积累了大量的基因序列、分子标记、图谱和功能方面的数据，可通过建立生物信息学数据库来整合这些数据，从而比较和分析来自不同基因组的基因序列、功能和遗传图谱位置［15］。在此基础上，育种学家就可以应用计算机模型来提出预测假设，从多种复杂的等位基因组合中建立自己所需要的表型，然后从大量遗传标记中筛选到理想的组合，从而培育出新的优良农作物品种。
5.生物信息学在生态环境平衡研究领域中的应用
在生态系统中，基因流从根本上影响能量流和物质流的循环和运转，是生态平衡稳定的根本因素。生物信息学在环境领域主要应用在控制环境污染方面，主要通过数学与计算机的运用构建遗传工程特效菌株，以降解目标基因及其目标污染物为切入点，通过降解污染物的分子遗传物质核酸 DNA，以及生物大分子蛋白质酶，达到催化目标污染物的降解，从而维护空气［16］、水源、土地等生态环境的安全。
美国农业研究中心（ARS） 的农药特性信息数据库（PPD） 提供 334 种正在广泛使用的杀虫剂信息，涉及它们在环境中转运和降解途径的16种最重要的物化特性。日本丰桥技术大学（Toyohashi University of Technology） 多环芳烃危险性有机污染物的物化特性、色谱、紫外光谱的谱线图。美国环保局综合风险信息系统数据库（IRIS） 涉及 600种化学污染物，列出了污染物的毒性与风险评价参数，以及分子遗传毒性参数［17］。除此之外，生物信息学在生物防治［18］中也起到了重要的作用。网络的普及，情报、信息等学科的资源共享，势必会创造出一个环境微生物技术信息的高速发展趋势。
6.生物信息学在食品安全研究领域中的应用
食品在加工制作和存储过程中各种细菌数量发生变化，传统检测方法是进行生化鉴定，但所需时间较长，不能满足检验检疫部门的要求，运用生物信息学方法获得各种致病菌的核酸序列，并对这些序列进行比对，筛选出用于检测的引物和探针，进而运用PCR法［19］、RT-PCR法、荧光RT-PCR法、多重PCR［20］和多重荧光定量PCR等技术，可快速准确地检测出细菌及病毒。此外，对电阻抗、放射测量、ELISA法、生物传感器、基因芯片等［21-25］技术也是未来食品病毒检测的发展方向。
转基因食品检测是通过设计特异性的引物对食品样品的DNA提取物进行扩增，从而判断样品中是否含有外源性基因片段［26］。通过对转基因农产品数据库信息的及时更新，可准确了解各国新出现和新批准的转基因农产品，便于查找其插入的外源基因片段，以便及时对检验方法进行修改。目前由于某些通过食品传播的病毒具有变异特性，以及检测方法的不完善等因素影响，生物信息学在食品领域的应用还比较有限，但随着食品安全检测数据库的不断完善，相信相关的生物信息学技术将在食品领域发挥越来越重要的作用。
生物信息学广泛用于农业科学研究的各个领域，但是仅有信息资源是不够的，选出符合自己需求的生物信息就需要情报部门，以及信息中介服务机构提供相关服务，通过出版物、信息共享平台、数字图书馆、电子论坛等信息媒介的帮助，科研工作者可快速有效地找到符合需要的信息。目前我国生物信息学发展还很不均衡，与国际前沿有一定差距，这需要从事信息和科研的工作者们不断交流，使得生物信息学能够更好地为我国农业持续健康发展发挥作用。
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生物信息学研究进展范文第2篇
关键词：生物信息学 遗传学 教学方法 教学内容
遗传学（Genetics）是研究自然界中生物的遗传和变异规律的科学，是生命科学领域中最为重要和基础的学科之一。它也是生物科学中一门最具活力，发展最迅速的理论科学，又是一门紧密联系生产实际的基础应用科学，对探索生命起源和本质，推动整个生物科学的发展起着巨大的作用。因此，遗传学作为生命科学相关专业的一门重要主干课程，在教学中起着举足轻重的作用。
一、生物信息学专业开设遗传学的必要性
20世纪80年代末，由分子生物学、计算机科学以及信息技术等学科的交叉和结合产生了生物信息学（Bioinformatics），它是基于分子生物学与多种学科交叉，以计算机为工具对生物相关信息进行储存、检索和分析的科学，是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一。近20年，特别是随着人类基因组计划（human genome project，HGP）不断拓进，生物信息学作为跨越和融合生命科学与信息技术的新兴学科已成为生命科学核心领域和最具活力的前沿领域之一。生物信息学专业应运而生。国内单独设立生物信息学本科专业的高校较少，且普遍较晚。
遗传学与生物信息学两个学科之间关系密切。有国内学者利用美国《科学引文索引》（SCI）数据库web of science，运用文献计量学方法对8种权威生物信息学期刊2001年至2010年于2011年1月15日之前上传至wed of science的全部文献进行统计及分析。对施引文献按跨学科强度排列的结果显示，遗传学及基因与生物信息学跨学科文章发表量居第二位，仅次于生物化学与分子生物学。这说明，生物信息学与遗传学直接的跨学科研究较多，二者交叉学科的发展关系密切。因此，生物信息学专业开设《遗传学》课程十分必要。
二、遗传学教学中存在的问题
多年来，不同专业的《遗传学》课程的教学过程中涌现出一些共性问题，这些问题在生物信息学本科专业的教学过程中也存在。一是，学科拓展深化与课时压缩之间的矛盾。随着遗传学研究范畴的不断拓展，新的学科分支相继涌现，信息量逐步扩增，待教授内容逐渐增加且显得零散。但随着大学素质教育改革的进行，更多新的选修课、实验课被引入，遗传学理论课时被压缩，课时减少与内容增多的矛盾日益突显。二是，遗传学与其他课程教学内容设置与组织易重复。学科交叉为科研工作提供源源不断的动力，但在教学工作中学科渗透也造成教学内容重叠，基础和关紧技术重复教学的问题。例如，分子遗传学是遗传学重要组成部分，是目前遗传学研究的重点和热点，与生物信息学关系最为紧密，它包括的遗传物质的本质，基因的调控，基因重组等内容也在基因工程、分子生物学、细胞学等课程中作为讲授重点。如何利用有限的理论课时，合理安排教学内容，提高教学效率值得思考。
与此同时，生物信息学作为比较新的本科专业，开设各课程之间的衔接问题也比较突出。生物信息学专业的学生在大二开始全面生命科学和信息技术相关程学习。在理论知识在实际中如何应用缺乏概念，学生达不到共鸣，这也是生物信息学专业低年级学生面临的通病。遗传学课程安排在大学二年级上学期讲授，对于刚刚接触专业课程的学生而言本来就陌生，而且信息技术和生命科学相关课程独立讲授，二者貌似是两条平行线，怎样相交碰撞出火花，对于学生来说很难结合，必须由任课老师在授课过程中充分引导。传统的《遗传学》课程教学注重以杂交分析为主的经典遗传学理论的讲解，很大篇幅集中在三大定律（分离定律、自由组合定律以及连锁和互换定律）的教授上。遗传学课程教学重点集中在经典遗传学定律，经典案例跟不上学科发展。这个问题已经被一线教育工作者认知。
综上，由于学科本身发展迅速，涵盖知识范围越来越广，课时压缩等原因，容易让学生在学习过程中对该课程产生“内容太发散”“课时进程快”“知识跨越大”等认识，不利于课程的学习。由此可能造成，内容广泛且繁杂“抽象且深奥”枯燥无味，容易让学生觉得难或者枯燥。学生学习主动性不高。因此，在教学实践中，针对不同专业性质和培养目标存在的差异，不同专业《遗传学》课程教学应在知识体系、内容侧重点、教学方法等方面在各专业间有所区分。特别是生物信息学这种学科交叉性强的专业，如何实施该专业本科生遗传学的教学，以达到即符合本科教学难易程度的要求，又被大多数同学接受，同时能符合生物信息学学科自身特点，需要在教学过程中逐步的探索与实践。本文将结合资深授课教师经验及笔者生物信息学本科专业《遗传学》教学经历对这一问题进行阐述。
三、教学过程中的探讨与实践
1.制定具有专业特色的教学内容
（1）优化教学内容，关注专业需求
生物信息学专业的课程教学中，遗传学相关知识是需要讲授的重点。传统遗传学课程教学将重点内容集中于经典遗传学定律及其相关知识的讲授，其优点在于能够帮助学生打牢遗传学知识基础，缺点在于教学内容过于单一，没有包含遗传学重要分支的最新知识，无法与当前的研究热点联系起来，学生学习兴趣不高。随着国际遗传学研究的深入，分子遗传学和群体遗传学得到长足发展，极大地丰富了遗传学的知识体系。为了紧跟国际研究前沿，国内许多高校对遗传学课程进行了教学改革，在经典遗传学教学的基础上，纷纷加入了分子和群体遗传学的教学内容，为后续开展更深入的专业研究和学习奠定了良好的知识基础。为了帮助学生对遗传学知识体系形成全面而系统的认识，结合生物信息学专业特点，在教学设计时借鉴了以“遗传信息”为主线的教学思想，教学内容涵盖了“经典”“分子”和“群体”三类主体遗传学内容。在现实教学中，受遗传学课时限制，对所有遗传学知识点进行了梳理和必要的删减，既把握三种遗传学知识的内在联系，做好各部分知识的教学衔接，同时注意区分三者的不同，突出教学重点，做到“主题鲜明，重点突出，点面结合，结构清晰”，使学生在掌握经典基础理论知识的同时了解最新的遗传学研究进展。
（2）生物信息学专业遗传学课程与其他课程的衔接
遗传学是研究生物遗传和变异的科学，以遗传物质结构和功能为研究对象，是生命科学的主干。因此，与其他学科在内容上有交叉或重叠无法避免。同中求异，突出遗传学的特色，是教学中值得研究的问题。遗传物质的本质、染色体畸变、基因突变、遗传调控等章节与微生物学、细胞生物学、生物化学内容重复较多，可以强调知识结构的完整性，淡化这些内容的分子结构和生化过程的讲解。例如，结合孟德尔定律和摩尔根定律案例，着重从染色体和基因角度切入，增强遗传学色彩，同时对其他课程起到提纲挈领的作用。
（3）结合生物信息学，引入最新研究成果，体现前沿性
在处理好学科衔接之后，还需要关注的就是内容与生物信息学的结合。学生在学习过程中，最想了解的莫过于，这门课程与我的专业有什么联系？因此，在讲授内容中加入生物信息学手段解决遗传学问题的新成果既体现前沿性，又能提高遗传学课程的专业针对性。教师平时要多注意积累教学素材，对于现阶段比较热点且与生物信息学相关的、应用性强的问题，要在课程基础知识讲授后，进行一定拓展。例如，在讲授基因定位和遗传图绘制时，引入用EST进行基因定位及遗传图谱绘制等内容；在讲到遗传家谱时，引入通过对患病群体或家系进行外显子组测序分析，对小家系孟德尔遗传病的致病基因进行鉴别和定位的例子。通过引入生物信息学教学例子，不仅可以使学生加深对遗传学知识的理解，还可帮助学生了解生物信息学最新进展，激发对后续生物信息学专业课程的学习兴趣。
2.教学方法多样化，提升学生学习兴趣
遗传学教学内容繁杂、理论性强，不易理解。为了提高教学效果，在教学模式上必须变“以教师为主体”为“以学生为主体”，注重采用灵活多样的教学方法和手段，开展多媒体教学、案例教学和研讨教学等，将传统抽象、枯燥的说教式教学转变为具体、生动的参与式教学，增强教与学的双向互动。
（1）多媒体教学方式
计算机多媒体辅助教学改变了传统的黑板加粉笔，以教师为中心灌输式教学模式。多媒体通过实时可交互的多维动画及图像展示，可以增强教学内容的展示效果，提高课堂教学的信息量和容积率，提升学生学习兴趣，加深对枯燥晦涩知识点的理解，提高教学效率。充分利用多媒体课件的超文本功能、交互功能、网络功能的优势，比如Holliday模型是分子水平上关于遗传重组机制的重要模型，很好解释了基因转变现象。在讲到Holliday模型时，为了让学生直观了解单链交换重接及分支移动后的Holliday交叉旋转180度形成Holliday异构体的过程，采用了动画、图片、电子板书相结合的方式，很容易让学生理解空间旋转互换的过程，以及基因转变产生的原因等较难理解的知识点，反响较好。此外，声音、视频、动画、图片等便于学生拆解枯燥内容。
（2）案例教学
案例教学是一种创新型的教学方式，主要通过开放课堂、增强互动，培养学生运用所学知识解决实际问题的能力。案例教学需要结合本课程的专业理论知识，着眼于达成课程教学目的，编写和准备基于一定事实且具有一定场景的教学案例，这些教学案例要能够启发学生的思考，促进学生将从外部学习的知识吸收转化内在的专业素养和能力。在教学实践中，教学案例是“教”与“学”互动的桥梁和纽带，使枯燥乏味的学习过程变得活泼有趣；“教”不是告诉学生怎么去做，而是启发学生如何去思考，对学生针对案例问题提出的解决思路进行引导和评价，鼓励学生创新性思考，找到最优的问题解决方法；“学”不是被动的接受，而是主动的思考和创造，通过与他人而不仅仅是老师进行互动和交流，加深对知识的理解，培养解决实际问题的能力。
案例教学的核心是精心设计教学案例，将知识内化在符合实际又富于想象的故事情景中，使得学生通过身临其境将抽象的理论知识具体化，学会如何用概念性和原理性知识在实际工作和研究中解决问题，进而加深对特定原理和概念内涵的理解。在教学实践中，先以典型案例提高学生兴趣，把抽象的东西具体化，让学生变被动接受为主动思考，激发学生的求知欲。注重培养学生创造力和解决问题的能力。通过案例的分析，深化学生对基本原理、基本概念的理解。案例教学能很好地启发学生进行自主思考，对于理论性较强，比较枯燥的内容，通过案例式教学能激发学生学习兴趣。所举案例应具有针对性，要考虑案例产生的时间、背景和条件，要贴近生活，耳熟能详，与时俱进。在处理问题的同时，获取知识。进行案例教学过程中，要注重与学生的互动。围绕教学目的，选择合适案例，进行启发式教学，调动学生参与性。教师不能一味平铺直叙的讲案例，还要注意学生的参与度。只有学生和教师共同参与，才能达到预期教学效果。
（3）以学生为主体的教学
以往课程中，往往针对经典类型习题进行讲解，参考“标准答案”。在实际教学中发现，这样往往造成学生思想禁锢，学科交融性不够。特别是对于生物信息学专业的学生来说，传统习题课或者讨论课，没有实用效果。习题课及讨论课应注重实用性，关注遗传学与生物信息学学科发展与融合，设置开放性答案，突出培养学生创新性的应用能力。
课堂教学不仅要“授业”，更要“传道”，即培养学生如何学习和如何思维。根据教学内容和学生的认知水平，研究、讨论、交流式的教学模式的引入，有助于调动学生积极性。采用专题自学，规定材料与学生自学有机的结合起来，开展研讨，充分体现学生观点。同时，教师只起到点评引导作用，能培养学生获取信息、分析问题、创造性的解决问题的能力，有利于学生形成科研创新意识。教师如何正确引导是开展研讨式教学的重点。首先，应明确课程在相关领域中的作用和地位，了解课程的教学内容，选择课程中适合研讨的内容，并将研究与讨论贯穿教学的全过程。在选择题目时，要考虑专业相关程度及考虑不同学生层次的需求，考虑学生个体间的差异，难度适宜。
四、结语
生物信息学本科专业遗传学的教学，以孟德尔定律为基础，分析遗传物质的存在形式、传递、保存及变化，课程脉络更加清晰，通过案例教学的等教学模式，激发兴趣，并有利于与后续课程连接，在实践教学中体现了比较好的教学效果。因为生物信息学专业的需求与传统生物专业有差异，教学内容侧重点不同这给教师备课增加了难度。同时，在期末考核时，由于讲授侧重点不同，考试侧重点也应有所区别，在师资允许的前提下，引入小班教学，有利于教学侧重点突出。后续课程如果设置分子遗传学，将使知识体系更加完整。
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生物信息学研究进展范文第3篇
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1.2.3 蛋白质疏水性预测 利用Protscale程序（http：///protscale/）对希金斯炭疽菌中AC相关蛋白序列进行疏水性测定。
1.2.4 蛋白质转运肽及信号肽预测 对蛋白质转运肽（transit peptide）的预测利用TargetP 1.1 Server在线分析实现（http：//cbs.dtu.dk/services/TargetP/）[14]。氨基酸信号肽（Signal peptide）的预测则是利用SignalP 3.0 Server[15]在线分析实现（http：//cbs.dtu.dk/services/SignalP-3.0/）。在线预测信号肽使用神经网络方法（Neural networks， NN）和隐马可夫模型（Hidden markov models， HMM）进行操作，而根据算法不同得出的结果有所差别。
1.2.5 蛋白质二级结构及跨膜区结构预测 对蛋白质二级结构预测采用PHD[16]在线分析实现（http：//sbg.bio.ic.ac.uk/phyre2/html/page.cgi？id=index）。同时，对希金斯炭疽菌中AC相关蛋白序列的跨膜区结构预测，利用TMHMM Server v. 2.0实现（http：//cbs.dtu.dk/services/TMHMM-2.0/）[15]。
1.2.6 亚细胞定位分析 对希金斯炭疽菌中AC相关蛋白序列进行亚细胞定位分析，利用ProtComp v9.0（http：///berry.phtml？topic=protcompan&group=programs&subgroup=proloc）实现[17]，以期获得蛋白质的定位情况。
2 结果与分析
2.1 保守结构域预测结果
基于SMART分析网站，对ChCap1、ChCap2合并序列进行保守结构域分析。结果表明，Srv2在C端含有两个相同的CARP保守结构域，合并序列也含有两个CARP保守结构域，将其初步命名为腺苷酸环化酶蛋白（Adenylate cyclase protein），ChSrv2（图1）。
2.2 ChSrv2与Srv2氨基酸组成分析结果
根据组成蛋白质的氨基酸残基的理化性质，将其分为酸性氨基酸、碱性氨基酸、非极性R基氨基酸、不带电荷的极性R基氨基酸等四大类。对ChSrv2与Srv2中氨基酸残基组成进行对比分析。结果表明，ChSrv2与Srv2的氨基酸数量以及所占比例、所含最高（最低）比例氨基酸及其所占比例方面均具有较大的一致性（表2）。Srv2所含最高比例的氨基酸为丝氨酸（Ser），比例为11.00%，而ChSrv2含最高比例的氨基酸也为Ser，比例为9.60%;在所含最低比例的氨基酸方面，Srv2为半胱氨酸（Cys），比例为0.80%，ChSrv2也为Cys，最低比例为0.40%（表2）。
2.3 Srv2与ChSrv2理化性质分析结果
Srv2与ChSrv2在氨基酸数量、相对分子质量、理论等电点、负电荷氨基酸残基数、正电荷氨基酸残基数、分子式以及原子数量、脂肪族氨基酸指数、总平均亲水性等方面均存在着较大的一致性，特别是在理论等电点、不稳定系数，ChCap2与Srv2相似，理论等电点属于酸性范围内，不稳定系数均大于40，属于不稳定蛋白;ChCap1与Srv2则具有较大的差异，其理论等电点属于偏碱性范围，其不稳定系数小于40，为稳定蛋白（表3）。
2.4 转运肽和信号肽特征
转运肽是一种由12～60个氨基酸残基所组成的前导序列，其功能为引导那些在细胞溶质中合成的蛋白质进入线粒体和叶绿体等细胞器。除了细胞信号蛋白外各种内在蛋白均利用导肽到达细胞器。通过分析，Srv2与ChCap1、ChCap2均定位于分泌途径上，其预测值分别为0.883、0.701、0.660，所处的概率有所不同（表4）。就信号肽预测而言，无论是根据NN进行计算，还是根据HMM进行计算，Srv2与ChCap1、ChCap2均不含有信号肽。
2.5 蛋白疏水性预测结果
根据Protscale分析可知，ChCap1位于36位的丝氨酸（S），其亲水性最强，为-1.926，而位于129位的脯氨酸（P），其疏水性最强（亲水性最弱，下同），为1.626;ChCap2位于54位的苏氨酸（T），其亲水性最强，为-1.005，而位于174位的丙氨酸（A），其疏水性最强，为1.626。Srv2在亲水性（疏水性）最强的氨基酸及其所在位置方面均存在着较大的不同（图2）。
对Srv2与ChCap1、ChCap2的疏水性、亲水性数值进行统计分析。结果表明，3种蛋白在亲水性最强氨基酸残基位置、数值，疏水性最强氨基酸残基位置、数值，疏水性氨基酸残基数值总和以及亲水性氨基酸残基数值总和等方面均存在着较大差异，惟一的相同点是均为亲水性蛋白，这与通过GRAVY计算所得结果一致。
2.6 亚细胞定位特征
通过分析表明，希金斯炭疽菌ChSrv2亚细胞定位与Srv2相同，均定位于质膜上，这与前人对腺苷酸环化酶定位于细胞膜上的研究相一致。
2.7 Srv2在二级结构特征方面与ChCap1、ChCap2存在较大差异
通过分析表明，与Srv2相同，ChCap1、ChCap2均没有典型的跨膜结构。对其二级结构进行分析表明，在二级结构组成方面，ChCap1、ChCap2与Srv2存在着较大差异（图3）。
3 小结与讨论
作为炭疽菌属中重要的病原菌，希金斯炭疽菌主要危害十字花科蔬菜，造成重要的经济损失，国内外学者对其开展了全面而深入的研究。然而，生产上对其引起的炭疽病多采用苯并咪唑类化学药剂防治，而由于该药剂作用靶标以及作用时间的特殊性，均容易引起炭疽菌抗药性出现，严重地制约着上述药剂的进一步使用，急需开发用于防治炭疽病的新作用机制化学药剂，从而较好地挽回生产上的经济损失。
近年来，关于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积累了较多的试验数据，而对于危害禾本科植物造成严重损失的禾谷炭疽菌的AC研究却鲜有报道，随着该病菌全基因组序列的公布，国内外学者对其开展致病基因、抗药性基因的研究将日趋深入。本研究基于酿酒酵母中已经报道的Srv2，利用Blast比对、关键词搜索以及通过SMART保守结构域分析、细胞信号肽、跨膜区结构以及二级结构等生物信息学分析，明确该菌中ChCap1、ChCap2与Srv2在理化性质、二级结构、亚细胞定位方面均具有较大的差异性，同时，通过对上述两个腺苷酸环化酶相关蛋白与其他物种中的同源序列进行Blast比对分析，明确ChCap1、ChCap2分别是希金斯炭疽菌腺苷酸环化酶蛋白序列的重要组成部分，其分别位于N端和C端。通过对其进行序列合并，并结合其SMART保守结构域分析、理化性质、细胞信号肽、跨膜区结构以及二级结构、亚细胞定位等生物信息学分析，结果表明合并后的序列在上述特征、性质方面与Srv2具有较大的相似性。该研究为进一步解析希金斯炭疽菌腺苷酸环化酶的序列以及功能研究提供重要的理论指导。
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生物信息学研究进展范文第4篇
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