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院士解读后基因组时代基因的网络调控_医药资讯

来源:3156时间:2008-05-28分类:医药营销战略 手机访问 扫一扫,发送至微信

导读

日前,中国工程院院士、中国协和医科大学校长、中国医学科学院院长、中国工程院副院长刘德培教授在中国生物化学与分子生物学学会临床应用生物化学与分子生物学分会成立大会暨第一届临床应用生物化学与分子生物学学术会议上作了题为《后基因组时代基因网络调控研究》的主题报告。 刘德培教授在报告中指出,在读出生物全基因组序列之后,接下来的问题就是如何读懂全基因组序列――首先是如何解析基因组及其所有可能的编码基因;其次是如何解析这些基因参与的表达调控网络,系统阐述所有基因的表达调控规律,解释生命的奥秘。 在刘德培教授看来,读懂基因组,将是后基因组时代生命科学领域面临的最具挑战性的难题之一。而在后基因组时代,功能基因组学研究的核心问题就是基因组的表达及时空调控、模式生物比较基因组研究。 而对于基因调控网络研究,刘德培教授认为可以通过高通量实验方法、比较基因组学和数据分析来达成。 对于未来,刘德培教授应当着眼于不同模式生物基因调控网络的比较分析、RNA介导的基因表达调控网络、表观遗传(epigenetic)信息的整合和从数据整合到系统生物学( systems biology)。 就基因调控网络的比较分析而言,多种模式生物全基因组序列的获得为基因调控网络的比较分析提供了一个重要基础,在后基因组时代,可期望通过简单的序列比较分析解析基因组中蕴涵的复杂顺式调控信息。 大量新研究证据显示:RNA介导的基因调控广泛存在于多种生物。而MicroRNA则是基因调控网络的一个重要参与者,它类似转录因子,是一类丰富的调控子。miRNAs和转录因子 都是反式作用因子,通过结合一定的顺式调控元件发挥它们的调控功能而表观遗传涉及非DNA序列富含信息的世代传递。DNA或组蛋白的共价修饰负责传递表观遗传信息,而组蛋白密码就是多种组蛋白共价修饰的相互作用。现在人们将重大疾病分为单基因遗传病、多基因遗传病(心脑血管病,代谢综合征)、获得性遗传病(传染病、肝炎、艾滋病)、体细胞遗传病(恶性肿瘤)。研究证实,表观遗传调控失常导致癌症发生。刘德培教授认为,如何将DNA、核小体和染色质水平上的表观遗传调控信息加以整合,阐释更加复杂的基因表达调控网络将是后基因组时代另一个重要的研究方向,它会对重大疾病的预测、预防、诊断和治疗产生深远意义。 还有就是从数据整合到系统生物学(systems biology)。运用高通量实验技术,结合生物信息学分析,基因调控网络的结构和功能的解析取得了重要进展,然而,仍需发展其它大规模实验技术,结合计算机和数学建摸方法,对日益增长的基因表达调控相关零散而复杂的数据进行更深层次的整合 ,从系统的角度进行生命科学研究。 (转载自科学时报)

日前,中国工程院院士、中国协和医科大学校长、中国医学科学院院长、中国工程院副院长刘德培教授在中国生物化学与分子生物学学会临床应用生物化学与分子生物学分会成立大会暨第一届临床应用生物化学与分子生物学学术会议上作了题为《后基因组时代基因网络调控研究》的主题报告。 刘德培教授在报告中指出,在读出生物全基因组序列之后,接下来的问题就是如何读懂全基因组序列――首先是如何解析基因组及其所有可能的编码基因;其次是如何解析这些基因参与的表达调控网络,系统阐述所有基因的表达调控规律,解释生命的奥秘。 在刘德培教授看来,读懂基因组,将是后基因组时代生命科学领域面临的最具挑战性的难题之一。而在后基因组时代,功能基因组学研究的核心问题就是基因组的表达及时空调控、模式生物比较基因组研究。 而对于基因调控网络研究,刘德培教授认为可以通过高通量实验方法、比较基因组学和数据分析来达成。 对于未来,刘德培教授应当着眼于不同模式生物基因调控网络的比较分析、RNA介导的基因表达调控网络、表观遗传(epigenetic)信息的整合和从数据整合到系统生物学( systems biology)。 就基因调控网络的比较分析而言,多种模式生物全基因组序列的获得为基因调控网络的比较分析提供了一个重要基础,在后基因组时代,可期望通过简单的序列比较分析解析基因组中蕴涵的复杂顺式调控信息。 大量新研究证据显示:RNA介导的基因调控广泛存在于多种生物。而MicroRNA则是基因调控网络的一个重要参与者,它类似转录因子,是一类丰富的调控子。miRNAs和转录因子 都是反式作用因子,通过结合一定的顺式调控元件发挥它们的调控功能而表观遗传涉及非DNA序列富含信息的世代传递。DNA或组蛋白的共价修饰负责传递表观遗传信息,而组蛋白密码就是多种组蛋白共价修饰的相互作用。现在人们将重大疾病分为单基因遗传病、多基因遗传病(心脑血管病,代谢综合征)、获得性遗传病(传染病、肝炎、艾滋病)、体细胞遗传病(恶性肿瘤)。研究证实,表观遗传调控失常导致癌症发生。刘德培教授认为,如何将DNA、核小体和染色质水平上的表观遗传调控信息加以整合,阐释更加复杂的基因表达调控网络将是后基因组时代另一个重要的研究方向,它会对重大疾病的预测、预防、诊断和治疗产生深远意义。 还有就是从数据整合到系统生物学(systems biology)。运用高通量实验技术,结合生物信息学分析,基因调控网络的结构和功能的解析取得了重要进展,然而,仍需发展其它大规模实验技术,结合计算机和数学建摸方法,对日益增长的基因表达调控相关零散而复杂的数据进行更深层次的整合 ,从系统的角度进行生命科学研究。 (转载自科学时报)

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