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[转载]分子生物学相关数据库
hoverwong 2010-5-7 11:49
综合数据库: Entrez 由 NCBI 开发的一个数据库检索系统,它综合了下述各大数据库的信息,包括核酸、蛋白以及 Medline 文摘数据库,在这三个数据库中建立了非常完善的联系。因此,可以从一个序列查询到蛋白产物以及相关的结构、功能和文献信息,详见 NCBI( 美国国立生物技术信息中心) 简介 。 EBI 欧洲生物信息学研究所 (European Bioinformatics Institute,EBI) 是 EMBL 的分部,位于英国 Hinxton 的 Wellcome Trust Genome Campus 。 EBI 维护和发布的数据库 : EMBL 核酸数据库 、欧洲原始核酸数据资源库 SwissProt 蛋白质序列数据库 TrEMBL (SwissProt 的附属数据库,由 EMBL 数据库编码序列翻译而来的蛋白质序列数据库 ) 分子结构数据库 ( Molecular Structure Database,MSD ) 放射杂交数据库 ( Radiation Hybrid database,RHdb ) 其他组织合作产生的分子生物学数据库: EBI 还提供网络服务,通过互联网、其 WEB 界面和 FTP 服务器可以访问最新收集到的数据,同时也提供数据库和序列相似性的搜索工具。 核酸数据库: GenBank GenBank 是 NIH 的基因序列数据库,由美国国立卫生研究院全国生物技术信息中心( NCBI )建立并维护,是所有公开的 DNA 序列的集合 ( Nucleic Acids Research 1998 Jan 1;26(1):1-7) , GenBank 包含所有已知的核苷酸及蛋白质序列、以及与之相关的生物学信息和参考文献,是世界上的权威序列数据库。 GenBank 每条数据包含对序列的精确描述,序列来源生物的科学名称及树状分类,以及特征数据栏,提供序列的蛋白编码区和具有特殊生物学意义的位点,如转录单位 (transcription units) 、突变或修饰位点 (sites of mutations or modifications) 及重复序列 (repeats ),还提供特定序列编码的蛋白质序列。参考文献还给出其在 MEDLINE 上的特定标识号。 EMBL-EBI 欧洲分子生物学实验室 (European Molecular Biology Laboratory) 于 1974 年由欧洲 14 个国家加上亚洲的以色列共同发起建立,包括一个位于德国 Heidelberg 的核心实验室,及三个位于德国 Hamburg ,法国 Grenoble 及英国 Hinxton 的研究分部,是欧洲最重要和最核心的分子生物学基础研究和教育培训机构。 . EMBL-DNA 数据库于 1982 年由 EMBL 建立, 为欧洲最主要的核酸序列数据库, 与美国的 GenBank 及日本的 DDBJ 共同组成全球性的国际 DNA 数据库。 EBI 即现在的欧洲生物信息研究所,是 EMBL 在英国 Hinxton 的分部,主要负责建立 EMBL - DNA 数据库,可进行核苷酸序列检索及序列相似性查询。 目前此数据库由其分支机构 EBI ( the European Bioinformatics Institute ,欧洲生物情报研究所)维护。 DDBJ 日本 DNA 数据库 DDBJ(DNA Data Bank of Japan) ,于 1984 年建立,是世界三大 DNA 数据库之一,与 NCBI 的 GenBank , EBI 的 EMBL 数据库共同组成国际 DNA 数据库,每日交换更新数据和信息,并主持两个国际年会-国际 DNA 数据库咨询会议和国际 DNA 数据库协作会议。 DDBJ 主要向研究者收集 DNA 序列信息并赋予其数据存取号,信息来源主要是日本的研究机构,亦接受其他国家呈递的序列,数据库通过 WWW 环球网,匿名 FTP , e-mail 或 Gopher 方式为广大研研究人员服务。 蛋白数据库: ExPASy ExPASy 是由位于瑞士日内瓦的 Swiss Institute of Bioinformatics 所建立,为全世界最重要的蛋白质资料库之一,也是 GCG 最主要的蛋白质资料来源。主要内容包括蛋白质序列,构造及 2-D PAGE (Two-dimentional polyacrylamide gel electrophoresis ) 的多个重要资料库,以及蛋白质序列和构造工具, FTP Server 和相关讯息。有许多用于分析上所需的工具,包括蛋白质功能预测、序列搜寻及比对,二级,三级和四级结构的预测等等。 ExPASy Proteomics tools 包括 Protein identification tools , Protein characterization tools ,以及 Sequence analysis tools 三大部分,具体有: Aldente :利用肽指纹图谱来辨别蛋白质。 Rasmol :观看生物分子 3D 微观立体结构的软件,可以旋转,以多个模式观看,并可以存成普通图形文件。 MolMol :将 PDB 等格式的蛋白质文件通过微调,存成普通的图形文件。 CLUSTALW :用来对蛋白质序列进行多序列比较的工具。多序列比较在分子生物学中是一个及基本方法,用来发现序列特征,进行蛋白质分类,证明序列见得同源性,帮助预测序列二级结构与三级结构,确定 PCR 引物,以及分子进化分析。 Fasta3 :在 internent 上有许多的在线 FASTA 查找服务,查找某数据库中的同源序列,也可下载后离线使用。 BLAST :在数据库中查找某一序列的类似序列,目前在 internet 上有许多的在线查找 BLAST 程序。专门用于查找各大数据库中与用户提交序列类似的序列,分别为 blastp,blastn,blastx,tblastn,tblastn. VMD: 用来显示生物分子的微观立体结构,可以利用内建的功能,做出动画效果。 Swiss-PdbViewer :是一个界面友好的应用程序,使用方便,可以同时分析几个蛋白质的 PDB 文件,可以将几个蛋白质叠加起来用来分析结构类似性,比较活性位点或其他有关位点,通过菜单操作与直观的图形,可以很容易获得氢键,角度,原子距离,氨基酸突变等数据。 Astex Viewer :三维分子显示控件,用来在网页中以及 office 各个软件的文件中, VB , VC 应用程序中显示三维分子,支持许多标准的三维分子格式。 PHYLIP :进行进化树分析,可以分析 DNA 与蛋白质序列,限制位点等,可以绘制进化树,程序含有多种选项可以精确控制与分析。 TREE PUZZLE :核酸序列,蛋白质序列相似性分析以及进化树构建工具,根据序列数据的最大相似性来构建进化树,可对大量数据进行快速分析构建,程序还包含多个统计测试。 FindMod :预测潜在的蛋白质翻译后修饰和蛋白质中潜在的单氨基酸替换 . FindPept :综合分子量的信息、化学修饰,翻译后修饰等其他信息共同来鉴定蛋白 GlycoMod :预测可能的 oligosaccharide 结构 . SWISS-MODEL :一个自动的蛋白质建模服务 , 如果一个 3 维结构未知的蛋白质的序列和已知三维结构的蛋白质的序列有很近的相似关系 , 那么就可以使用这个工具来构建这个蛋白的 3 维模型 . ProtParam :计算一个蛋白质序列的理化参数例如氨基酸残基位置 , 等电点 , 原子位置等 ScanProsite :输入序列或 SWISS-PROT 编号即可,能够得到超过 50 种待测蛋白的特征。可沿序列计算每个残基位点的移动平均疏水性,并给出疏水性 - 序列曲线。 PDB/RCSB (Protein Database) Protein Data Bank (PDB) 是美国 RCSB (Reserach Collaborotory for Structural Bioinformatics ;由 Rutger 大学、位于 UCSD 之 San Diego Supercomputer Center 及 National Institute of Standards and Technology 所组成 ) 所维持的蛋白质数据库,收集了包括以 x-ray diffraction 及 NMR 取得之生物大分子 3D 结构信息。在 2002 年 9 月,它包含有 16823 种蛋白, 761 种蛋白核酸 complex , 1089 种核酸及 18 种碳水化合物的 3D 结构 ( 图二 ) 。 PIR 亦自 PDB 选取部分结构成立 NRL-3D 数据库,使用 ATLAS 这种 multi-database information retrieval program 进行搜寻大分子序列数据。 PDB 除了有自行开发之软件外,亦可连接至主要之 crystallograph, NMR, modeling and simulation 软件 / 网站。 SWISS-PROT SWISS-PROT 数据库是最齐全的注释精炼的蛋白序列库,建立于 1986 年, 1987 年起由日内瓦大学 (University of Geneva) 医学生物化学系和 EMBL 数据馆 ( 即现在的欧洲生物信息研究所 EBI) 共同维护。 是欧洲最主要的蛋白序列数据库,世界两大蛋白序列数据库之一。 SWISS-PROT 由 EMBL 核苷酸序列库翻译而来,附件 TrEMBL 数据库含有 126,995 条蛋白质序列,包括 34,178,645 个氨基酸残基。每条蛋白质序列条目按照各种数据行的格式书写排列。 PIR PIR ( Protein Identification Resource ) 为 PIR-International 这个大分子序列资料收集中心所维持的蛋白质序列 鉴定 数据库。 由美国国家生物医学研究基金会( National Biomedical Research Foundation) 维护。是美国最主要的蛋白序列数据库,为世界两大蛋白序列数据库之一。 此中心包括 National Biomedical Research Foundation (NBRF) 的 Protein Information Resource (PIR) ,日本的 Japan International Protein Information Database 及 Martinscried Institute for Protein Sequence (MIPS) 。搜寻之程序可自 NBRF-PIR 数据库网页取得。
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周日下午和费加罗的婚礼
tsrabbit 2010-5-2 22:36
(转载自个人MSN空间) 错过了今天下午Grenoble中国留学生联合会去Vizille踏青的班车,但也不是那么遗憾:本周天气时阴时雨,直到现在也见不着什么阳光,从周五开始的感冒也还未完全痊愈,静养或许比去郊外吹风对身体更有好处。于是便回公寓窝着,在deezer上听着《费加罗的婚礼》,顺便给好久好久好久没有更新过的space除除草。 一眨眼的功夫,来欧洲读书也有三年多了。于是这段时间就老想着总结一下,想弄清楚自己这三年来究竟都忙了些什么,抑或究竟是为了什么在忙活。 到目前为止,对自己的生活还算满意,对学术的热情还是满满,没有持续高涨但也没有消退的迹象。过了三年多几乎没有周末和没有节假日的求学生活,竟不觉得厌倦,反而很是享受这种静心做学问的感觉。在EMBL两年半(一年硕士毕业论文,一年半博士课题)的时间里也攒了好几篇文章,应该够毕业和找博士后的了。但压力还在,不是来自外部,还是自己对自己现在的状态不甚满意。 我在过去两年半的时间里花费了太多太多的时间在实验台前,所阅读的科研文献也多为对实验方法学的论述。设计和实践实验计划的时候过于侧重实验的技术层面,对于实验结果的生物学意义却并未给予足够的重视。当然,这和我博士课题的内容有关,此外,结构生物学本身也的确是非常侧重实验技术的学科。我所担心的只是,如果自己无法在剩下的博士课题期间改变这一现状的话,迟早会在科研生涯中遇到难以逾越的瓶颈。 举例而言,我个人觉得,对于结构生物学家来说,在实验台前工作所需要的最关键的两项技术应该首推分子克隆和蛋白表达及纯化。分子克隆和蛋白表达都牵涉到利用大肠杆菌,昆虫细胞抑或其他宿主来生产外源的质粒和蛋白。换而言之,也就是我们利用分子生物学技术来让这些体外培养的细胞来替我们合成它们在自然状态下并不需要的生物大分子。这种额外的负担必然会对这些细胞本身的正常生理活动产生或多或少的干扰,只是在多数条件下这种负担是在细胞可以承受的限度之内,所以它们可以在维持自己正常传代的前提下,同时也过量生产我们所希望获得的质粒或蛋白。这也是为什么很多结构生物学工作者并不需要了解太多这些宿主细胞的生理过程,却一样可以顺利获得过量重组蛋白的原因。简而言之就是:质粒进去,蛋白出来。照着已经建立好的实验指导(protocol)一步步往下做,克隆质粒和表达蛋白,看似并不是什么难事。 但是,在某些特殊情况下,比如说在需要克隆大分子量质粒(20kbp)和表达大分子量蛋白(1MDa)的情况下,负荷过重的宿主细胞往往不能像我们所预期的那样顺利生产我们所需要的质粒和蛋白分子(当然具体情况还要复杂的多,比如翻译后修饰等)。我在去年年底就被质粒在克隆中持续丢失特定DNA片段的问题所困扰。在尝试了多种不同菌株和vector之后才发现症结在于我之前一直尝试的是高copynumber的vector和普通菌株。在这种情形下,如果质粒所携带的基因具有某些敏感片段的话,那么它在大肠杆菌内被复制的期间就容易通过同源重组这一过程而失去部分DNA片段。这一问题其实在经典的质粒生物学论著中早有提及,只是我自己一直并不以为意。只要实验出结果,什么都好。直到遇到无法解决的问题后才回头去故纸堆里找文献读,才恍然发现自己之前都一直把问题想得过于简单。 我相信自己在今后的实验生涯中一定还会持续遇到类似的情况,所以从现在开始,少花一点时间在实验台前瞎忙活,多花一点时间回头读一些这方面的经典文献和论著,大概还可以亡羊补牢。我之前所犯的错误就是把大肠杆菌这类常用的宿主细胞给工具化了,却很少考虑到它们也是独立的生物活体,以及它们自身基因组构成,和正常生理过程对表达外源质粒或蛋白所带来的可能的影响。 写到这里,想起三年前,自己在开始硕士毕业论文课题的时候问过导师:好的科学工作者的标准是什么?导师的回答很简单:一个好的科学工作者应该知道他/她自己究竟在做些什么。我想自己还远没有达到这个标准,因为我时常在以为自己已经洞悉一切的时候,才突然发现自己对很多问题的理解其实都只是冰山一角而已。 把今天的这点感想写在这里,也算是对自己的鞭策。要弄明白自己究竟在研究什么东西,大概从来就不是一件直截了当的事情,但至少我会一直持续往这个方向努力。
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[转载]分子生物学工具箱
ghsy 2010-4-4 20:01
分子生物学工具箱 分子生物学工具箱(转) 综合数据库: 最权威的生物信息学网址链接: http://www.bioinformatics.vg 生物信息学网址链接: http://www.bioinformatics.ca/links_directory/ Nucleic Acid Research Database Issue: http://nar.oupjournals.org/content/vol32/suppl_2/ 一、蛋白相关数据库 蛋白质结构域预测工具 Esignal: http://motif.stanford.edu/esignal/ 信号传导系统蛋白的结构域预测工具,凡是涉及到信号传导系统的蛋白用这个预测效果最佳 SignalP: http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/ 信号肽预测工具,适合定位于非胞质位置的蛋白质 Emotif: http://motif.stanford.edu/emotif-search/ 结构域预测工具,由于其用motif电子学习的方法产生结构域模型,故预测效果比Prosite好 Ematrix: http://fold.stanford.edu/ematrix/ 是用Matrix的方法创建的结构域数据库,可与emotif互相印证。其速度快,可快速搜索整个基因组 InterPro: http://www.ebi.ac.uk/InterProScan/ EBI提供的服务,用图形的形式表示出搜索的结构域结果 TRRD: http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/trrd/ 转录因子结构域预测的最好数据库。但不会用 Protscale: http://cn.expasy.org/cgi-bin/protscale.pl 可分析该序列的各种性状如活动度、亲水性(KyteDoolittle)、抗原性(HoppWoods)等 通过寻找MOTIF和Domain来分析蛋白质的功能 A. MOTIF是蛋白中较小的保守序列片断,其概念比Domain小 PROSITE: http://cn.expasy.org/tools/scanprosite/ 是专门搜索蛋白质Motif的数据库,其中signature seqs是最重要的motif信息 B. Domain:若干motif可形成一个Domain,每个Domain形成一个球形结构,Domain与Domain之间通常像串珠一样相连 Pfam: http://www.sanger.ac.uk 可以搜索某段序列中的Domain,并以图形化表示出来。这个数据库非常重要。用法:在搜索栏中输入蛋白的swissprot的序列号 CDD: http://www.ebi.ac.uk/interpro/ NCBI搜索时在每个蛋白质Link旁都有Blink,Domains两个链接。Domains可以直接看到这个蛋白的确定的结构域。如果要在CDD数据库寻找Domain信息,则可进入Blink链接,再进行CDD搜索,就可以了。看Domain的详细信息可以到: http://www.ebi.ac.uk/interpro/ 上进行搜索查看 蛋白跨膜序列分析 kyte-Doolittle疏水性分析:每个等于或高于1.8的峰都可能是跨膜结构域 蛋白质结构预测工具 PREDATOR: http://npsa-pbil.ibcp.fr/cgi-bin/npsa_automat.pl?page=/NPSA/npsa_preda.html 蛋白质二级结构预测工具 蛋白质糖基化位点的预测 http://bioresearch.ac.uk/browse/mesh/C0017982L1222670.html 这是个综合连接。包括:DictyOGlyc prediction server,NetOGlyc prediction server,YinOYang server,META II PredictProtein server,O-GLYCBASE,GlycoMod tool 蛋白质结构数据库 MMDB: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/MMDB/mmdb.shtml NCBI的蛋白质结构数据库,要使用Cn3D v4.1软件观看 PDB: http://www.rcsb.org/pdb/ Protein Data Bank, 要使用Swiss PDB viewer软件观看 蛋白质综合数据库 PIR: http://pir.georgetown.edu Uniprot http://www.pir.uniprot.org 二、核酸相关数据库 三大主要核酸序列数据库: EMBL: http://www.ebi.ac.uk/embl/ GenBank: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Genbank/ DDBJ: http://www.ddbj.nig.ac.jp RNA二级结构及非编码区功能预测: RNA二级结构预测: http://www.genebee.msu.su/services/rna2_reduced.html 速度快,生成图像 最好的RNA二级结构预测软件:mfold UTR功能区预测: http://bighost.area.ba.cnr.it/BIG/UTRHome/ 预测mRNA翻译能力的在线工具: http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/programs/acts2/ma_mRNA.htm 其说明书在: http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/papers/kochetov/bioinf/ RegRNA: http://bidlab.life.nctu.edu.tw/RegRNA2/website/ RFAM: http://www.sanger.ac.uk/Software/Rfam/ RNA world: http://www.imb-jena.de/RNA.html RNA resource Links: http://bidlab.life.nctu.edu.tw/RegRNA2/website/references/ 基因转录调控相关数据库 EPD http://www.epd.isb-sib.ch 真核生物启动子,好用 TRRD:Transcription Regulatory Regions Database 可搜索某一基因的调控区及相关转录因子 TRANSFAC: http://www.generegulation.de 可搜索所有转录因子的数据,好用 启动子数据库: http://www.epi.isb-sib.ch 转录因子结合位点 http://www.ejbiotechnology.info/content/vol3/issue3/full/2/bip/ 电子延伸相关在线软件 意大利CAP3软件: http://bio.ifom-firc.it/ASSEMBLY/assemble.html 强烈推荐使用,使用时只需将整个Unigene全部序列文件输入就可以了 序列比对在线软件 Multialin: http://prodes.toulouse.inra.fr/multalin/multalin.html 最好的多序列比对在线工具 FASTA: http://www.ebi.ac.uk/fasta/ , http://fasta.bioch.virginia.edu BLAST: http://www.ncbi.nih.gov/BLAST/ Motif的发现与利用Motif发现新的功能基因 MEME: http://meme.sdsc.edu/meme/website/intro.html 可以发现几个序列所共有的motif以及根据已知的motif搜索est数据库以发现新的基因,此软件输出结果不好读懂 BLOCK Maker: http://blocks.fhcrc.org in which Block maker is Very Good http://bioinformatics.weizmann.ac.il/blocks/blockmkr/www/make_blocks.html 可通过蛋白多序列比对寻找其中的保守区域,非常好用,易学 IRES及其他UTR功能序列的预测 UTRscan: http://bighost.area.ba.cnr.it/BIG/UTRScan/ , http://www.ba.itb.cnr.it/BIG/UTRScan/ 需要先注册email 三、表达数据库 EST聚类表达数据资源 Unigene: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/unigene/ 不用说了,老牌的EST聚类程序,数据库质量很好,但毛病也不少,不过我常用它 TIGR: http://www.tigr.org/tdb/tgi/ 按独一无二的剪接体对EST进行聚类,并从中得出独一无二的共有的序列,每个Cluster的EST都有图形排列显示 Allgenes: http://www.allgenes.org 其EST聚类要求比较严格,但每个Cluster都有一个质量极高的mRNA序列,可轻松定位到基因组上 MIPS: http://mips.gsf.de/proj/human/ MIPS的EST聚类数据库。其中有个工具特别好,就是在BLAST服务中有个可以得到与BLAST基因相近EST的组织分布的程序 特殊的表达数据库 前列腺表达数据库: http://www.pedb.org 膀胱癌EST数据库: http://bladder.nhri.org.tw Microarray和SAGE表达数据库及其分析工具 全身正常组织microarray数据(U133A, U133B): http://www.dev.gmod.org 较全的全身正常组织microarray数据库,推荐,要搜索表达数据需在search中数据探针名称(U133A, U133B),注意必须安装Adobe SVG Viewer,得到的数据需要用photoshop颠倒过来才能观看。 斯坦福大学生物芯片数据库: http://genome-www5.stanford.edu/ 最好的生物芯片数据库,不仅数据源丰富,而且数据搜索软件功能齐全,但要学会也需要点时间 CleanEX: http://www.cleanex.isb-sib.ch 用于分析比较来源于不同技术平台的表达数据 EBI array database: http://www.ebi.ac.uk/arrayexpress/ 欧洲生物信息学会主办的基因芯片数据库 RAD: http://www.cbil.upenn.edu/RAD/php/ 功能与CleanEX近似,推荐使用 Gene Expression Db: http://discover.nci.nih.gov 提供60多个肿瘤细胞系的基因芯片数据 NIAID: http://madb.niaid.nih.gov ONCOMINE: http://141.214.6.50/oncomine/main/ AWR1Uko AND MY EMAIL非常好的肿瘤microarray数据库 GENEHOPPER: http://genehopper.lumc.nl/db/ 利用accession num将microarray数据与Genebank进行连接的软件 NetAffx: https://www.affymetrix.com/analysis/netaffx/index.affx Microarray Anotation Database:探针注释数据库 四、其它数据库 免疫学相关数据库 MHCI结合表型预测: http://bimas.dcrt.nih.gov/molbio/hla_bind/ 已经试过,非常好用 两种常用表位预测数据库 ProPred-I: http://www.imtech.res.in/raghava/propred1/ SYFPEITHI: http://www.uni-tuebingen.de/uni/kxi/ MHCI表型预测与蛋白酶体降解分析 SYFPEITHI的MHCI表型预测工具: http://syfpeithi.bmi-heidelberg.com/Scripts/MHCServer.dll/EpitopePrediction.htm SEREX数据库: http://www2.licr.org/CancerImmunomeDB/ CT抗原数据库: http://www.cancerimmunity.org/CTdatabase/ Immunology相关工具综合: http://www.cancerimmunity.org 特殊数据库 McGill: http://ww2.mcgill.ca/androgendb/ 雄激素受体数据库 肿瘤数据库 染色体突变数据库: http://www.infobiogen.fr/services/chromcancer/ 内源性逆转录病毒数据库: http://www.girinst.org 包含100多个内源性逆转录病毒家族,每个家族都给出了共有序列 基因注释数据库 ensemble: http://www.ensembl.org/Homo_sapiens/ 综合各种基因注释的平台 OE: http://vortex.cs.wayne.edu/Projects.html 基因功能注释的重要工具,提供每个注释的生物学意义的评分 GENMAPP: 将基因芯片数据综合在各种生物通路上,帮助分析表达数据的生物学意义 GeneCard: http://bioinformatics.weizmann.ac.il/cards/ 很全的基因卡片 突变数据库 HGMD突变数据库: http://archive.uwcm.ac.uk/uwcm/mg/hgmd/search.html 包含各种疾病和基因的突变数据 肿瘤基因数据库: http://condor.bcm.tmc.edu/ermb/tgdb/tgdb.html 搜索起来不是很方便 比较基因组学数据库 VISTA: http://www-gsd.lbl.gov/vista/ 最重要的比较基因组学在线软件,强烈推荐使用 PCR相关网站 引物数据库: http://pga.mgh.harvard.edu/primerbank/ 含180000条mRNA特异引物,非常好用 方便的实验室运算软件 MOLBIOL.RU: http://molbiol.ru/eng/scripts/ 可以进行随机核酸序列的产生,PCR条件优化运算等 密码子使用频度数据库: http://www.kazusa.or.jp/codon/ 代理列表 清华大学代理列表: http://www.ipcn.org 西郊天空: http://xjtusky.net/www/mod/ie/ GOOGLE镜像: http://google.ipcn.org 或 http://google.ipchina.org 本文引用地址: http://www.sciencenet.cn/m/user_content.aspx?id=279563
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分子生物学的历史事件 1090 - 2006年
xupeiyang 2010-3-21 19:44
详细信息链接: http://trend.cnki.net/more.php?searchword=%E5%88%86%E5%AD%90%E7%94%9F%E7%89%A9%E5%AD%A6type=history 发育神经 分子生物学研究起于何时? 达尔文1868年提出家鸡起源 学说。 钩体病的分子生物学研究。 分子生物学 血型鉴定。 DNA双螺旋结构的发现。 纤维素酶 分子生物学 研究 。 分子生物学 之父德尔昂品克运用量子力学来认识遗传现象,最终发现了生命的本质。
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目的学、目的子和目的熵
biozhang 2010-2-8 11:38
张星元:目的学、目的子和目的熵 研究与目的有关的过程行为的学问叫做目的学(Teleonics)。在目的学中,系统是没有物理边界但受信息束缚的过程。人们在目的学中不谈论实体之间的互动,但谈论过程之间的互动。过程是有某种目标、终点或目的地的,它们可以是也可以不是故意确定的。我们把这个为它而去的性质看作目标关联性(goal-relatedness)。过程的信息束缚实际上与目标关联性是密切相关的,其中包括目标寻踪以及目标导向的行为。 目的子是一个与目标有关的过程单元(processunit)或系统,是指用来控制指向已经存在的或正在发展中的预定目标的行动(actions)的复杂安排。目的子(teleons)是自主自律(autonomousself-regulating)的、与目标有关的过程系统。它们是由多个子目的子(subteleons)联合起来所形成过程链,或具有单一的共同目的(teleos)的多个行动模式组成。目的子(teleons)是真实的系统,它们确实存在。如分子生物学中的调整子(modulon)、操纵子(operon)等等。目的子的一个重要作用是通过内部的反馈,控制整个活动,以实现既定目标。功能性回路(functionalcircuit),其中包括前馈也包括反馈回路,大体上也是一个目的子(teleon)。 目的熵(telentropy)这个词是上个世纪八十年代从teleonomicentropy(目的学的熵)衍生出来的。目的熵只是从熵的不确定含义衍生出来的,名称虽然相似,却没有相关性。目的熵(telentropy)是衡量一个目的子达到其目的不确定程度的参数。不确定程度愈高,目的熵值愈大。目的熵值可以在0和1之间变动。目的熵值为1意味着没有机会到达目标(teleos)。目的熵为0意味着有100%的机会到达目标。当然,在实践中达到目标只能发生一次。目的子因自身内部控制而有一种减小目的熵的趋势。如果不是这样而放任自流的话,就可能导致复杂系统功能失调。
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薛定谔:分子生物学的先驱
gl6866 2010-1-10 21:01
薛定谔是上个世纪初叶与爱因斯坦、波尔、海森堡等著名物理学家齐名的大科学家。不知大家可曾想过,他还是分子生物学的先驱呢。 什么是生命?对你而言是否是个陌生的问题?当然,我们知道生命一词意味着什么,但是你如何来定义这个词呢?是否所有生物都能活动?它们是否都要吃东西或呼吸?即便如此,我们似乎都知道活着意味着什么,但却不容易去描述什么是生命。对于生命的描述几乎就像生命来自何处那样困难。就连生物学家经过多年困苦的研究,也没有得出什么是生命的结论,但是他们却总结出生命所共有的一些特征,诸如: 1)生物需要摄入能量 2)生物排泄废物 3)生物成长和发育 4)生物对其所在的环境具有反应能力 5)生物繁殖并将其特性传给其子代 6)经过漫长的时间,生物根据其对所处的环境的反应进行演化(慢慢地变化) 这种描述是典型的生物学家的观点,但生物学家的观点是否就正确呢?现在看来并不完全如此,那么让我们来看一下物理学家是怎么看待生命的吧。著名物理学家薛定谔在1944年出版了一部小书《生命是什么活细胞的物理学观》。薛定谔并非生物学家,但作为一位物理学家,用他那深邃的眼光对生命物质和遗传机制等问题发表的精湛见解,开拓了一种新的研究途径。他认为,他之所以写作这本书就是揭示生命物质在服从迄今为止已确立的物理学定律的同时,可能还涉及迄今还不了解的物理学的其他定律。《生命是什么》这本书的重大意义,并不止于倡导从分子水平探索遗传机制和生命本质,并且引入了遗传密码、信息、负熵等概念来说明一系列生命现象。其深远意义还在于提出一个重要问题:在一个生命有机体的空间范围内,在空间和时间中发生的着的世界,如何用物理和化学来解释?同时薛定谔对这一问题的初步解释和有益尝试也正是他对生物学的主要贡献。 由于薛定谔本人的声望,他提出问题的鲜明性和时机,使他的倡导和尝试给物理学和与生物学的结合以极大的推动,因此薛定谔成为探索两者统一的先驱,同时促成了分子生物学的诞生。《生命是什么》一书,也就成为给予生物学以革命的一个契机。分子生物学以及之后发现的DNA双螺旋结构都受益于这本小书。难怪著名哲学家波普尔称赞它是一部美丽而重要的书。《科学美国人》对该书的评价是这本书就像一颗拥有多面体的宝石,可以用几个小时读完它;但却会让你终生难忘。然而,薛定谔尽管开创了分子生物学的先河,可是真正的成果却落到DNA双螺旋结构的发现上。DNA双螺旋结构为人类揭开生命之谜奠定了坚实的基础。
个人分类: 人物记事|10460 次阅读|2 个评论
引用率高的国际生物化学、遗传学和分子生物学期刊(按H指数排序前100名)
xupeiyang 2010-1-3 13:46
Title SJR H index Total Docs. (2008) Total Docs. (3years) Total Refs. Total Cites (3years) Citable Docs. (3years) Cites / Doc. (2years) Ref. / Doc. Country 1 Cell 12,802 431 535 1.570 18.726 32.388 1.023 31,86 35,00 2 Circulation 1,582 333 1.098 3.997 32.208 34.019 2.978 11,17 29,33 3 Journal of Biological Chemistry 1,427 313 3.867 13.495 181.599 75.281 13.208 5,55 46,96 4 Nature Genetics 10,630 311 327 962 7.048 17.487 638 29,07 21,55 5 Nature Medicine 5,372 300 383 1.271 6.424 12.537 557 22,30 16,77 6 Genes and Development 5,947 268 326 923 18.020 11.896 894 13,04 55,28 7 Journal of Clinical Oncology 1,995 261 1.348 4.014 31.925 36.150 2.553 13,40 23,68 8 EMBO Journal 3,303 258 304 1.431 14.625 12.011 1.396 8,29 48,11 9 Cancer Research 1,850 248 1.296 4.602 49.569 35.611 4.428 7,60 38,25 10 Journal of Cell Biology 3,630 227 458 1.284 19.822 11.167 1.174 9,11 43,28 11 Molecular and Cellular Biology 2,311 215 638 2.549 33.225 15.486 2.482 5,95 52,08 12 Nucleic Acids Research 1,679 215 1.080 3.658 39.938 22.722 3.578 6,63 36,98 13 Molecular Cell 6,069 205 356 1.088 14.212 12.162 918 13,02 39,92 14 Journal of the National Cancer Institute 1,683 201 411 1.278 7.619 7.755 722 8,76 18,54 15 Nature biotechnology 2,968 198 416 1.341 4.985 8.943 588 14,16 11,98 16 Development 2,954 189 412 1.412 22.303 9.922 1.352 6,78 54,13 17 Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism 0,728 188 736 2.619 26.043 15.850 2.423 6,61 35,38 18 Nature Cell Biology 5,700 184 236 726 6.101 7.636 584 13,14 25,85 19 Circulation Research 2,060 183 444 1.263 11.715 9.672 939 9,86 26,39 20 Physiological Reviews 7,090 183 40 99 16.536 3.577 98 36,52 413,40 21 Oncogene 1,824 180 765 2.482 36.488 17.040 2.414 7,14 47,70 22 Nature reviews. Molecular cell biology 7,671 178 206 509 9.662 9.275 440 18,44 46,90 23 American Journal of Human Genetics 2,909 175 248 732 8.473 6.906 646 10,09 34,17 24 Trends in Biochemical Sciences 4,253 173 83 295 4.658 3.359 242 15,12 56,12 25 Current opinion in cell biology 5,159 172 100 302 5.573 3.933 277 12,83 55,73 26 Annual Review of Biochemistry 11,602 165 31 91 4.666 3.026 91 30,25 150,52 27 Nature Reviews Cancer 4,405 162 218 542 10.534 7.891 454 15,17 48,32 28 FASEB Journal 0,986 158 443 1.719 21.227 8.862 1.611 4,82 47,92 29 Human Molecular Genetics 2,094 157 408 1.104 18.717 8.568 1.070 7,42 45,88 30 Applied and Environmental Microbiology 0,418 156 1.037 3.360 43.031 13.906 3.278 3,81 41,50 31 Nature Reviews Neuroscience 3,638 155 204 506 9.585 6.515 388 13,39 46,99 32 The Biochemical journal 0,908 153 495 1.769 23.490 7.292 1.704 4,35 47,45 33 FEBS Letters 0,565 152 700 3.174 21.381 10.530 2.849 3,63 30,54 34 Endocrine Reviews 3,103 151 39 111 11.159 2.202 106 18,77 286,13 35 Nature structural molecular biology 4,308 150 238 715 8.157 4.978 488 10,48 34,27 36 Biochemistry 0,701 149 1.454 4.895 64.858 16.332 4.824 3,32 44,61 37 Endocrinology 0,709 149 718 1.996 34.016 9.949 1.815 5,12 47,38 38 Cancer 0,698 148 843 2.361 28.077 11.856 2.185 5,35 33,31 39 Biochemical and Biophysical Research Communications 0,475 147 2.177 7.115 55.476 20.071 6.945 2,76 25,48 40 Journal of Cell Science 1,946 146 451 1.565 23.317 9.581 1.441 6,24 51,70 41 Clinical Cancer Research 1,179 145 1.089 3.287 40.992 20.737 3.008 6,62 37,64 42 Genome Research 3,345 144 211 587 10.292 5.667 564 10,11 48,78 43 Bioinformatics 1,249 143 668 2.227 15.132 12.512 2.160 4,55 22,65 44 Trends in Cell Biology 4,962 141 80 272 5.408 3.375 243 13,41 67,60 45 Molecular Microbiology 1,186 140 477 1.618 24.224 8.169 1.439 5,58 50,78 46 Biophysical Journal 0,900 138 1.092 2.693 50.597 12.253 2.613 4,46 46,33 47 Microbiology and Molecular Biology Reviews 3,802 137 31 91 6.930 1.497 86 17,53 223,55 48 Developmental Biology 1,491 134 540 1.668 28.878 7.678 1.656 4,49 53,48 49 Genetics 0,991 133 591 1.815 30.131 7.322 1.794 3,98 50,98 50 Trends in Genetics 2,814 133 100 336 4.896 2.878 233 14,77 48,96 Title SJR H index Total Docs. (2008) Total Docs. (3years) Total Refs. Total Cites (3years) Citable Docs. (3years) Cites / Doc. (2years) Ref. / Doc. Country 51 Journal of Neurochemistry 0,705 131 728 2.024 41.828 9.215 1.960 4,62 57,46 52 Molecular Biology of the Cell 2,116 131 487 1.423 26.536 8.354 1.407 5,57 54,49 53 Free Radical Biology and Medicine 0,651 130 410 1.113 23.892 5.546 1.076 5,03 58,27 54 Journal of Neurophysiology 0,687 129 592 2.245 31.764 8.040 2.086 3,71 53,66 55 Biomaterials 0,541 128 517 2.053 21.148 14.912 2.030 6,77 40,91 56 Cancer Cell 8,533 127 128 373 4.377 6.252 230 26,40 34,20 57 Annual Review of Cell and Developmental Biology 9,494 124 25 82 3.297 2.077 80 23,04 131,88 58 Journal of Physiology 0,753 124 566 2.009 24.417 8.336 1.879 4,34 43,14 59 Spine 0,208 123 665 2.154 18.433 6.256 1.866 2,96 27,72 60 Current Opinion in Genetics and Development 3,313 122 86 274 4.397 2.493 254 9,98 51,13 61 Brain Research 0,293 121 1.222 3.568 60.454 9.154 3.545 2,54 49,47 62 Tetrahedron 0,197 121 1.359 3.940 66.916 11.251 3.875 2,86 49,24 63 Annual Review of Plant Biology 3,845 119 30 74 4.094 1.603 73 22,57 136,47 64 British Journal of Cancer 0,699 119 690 1.759 20.759 8.137 1.546 5,31 30,09 65 Current Opinion in Structural Biology 2,523 118 104 310 5.223 2.678 271 9,07 50,22 66 International Journal of Cancer 0,719 118 819 2.416 32.315 10.852 2.181 5,01 39,46 67 Molecular Endocrinology 0,918 118 233 774 11.586 3.937 729 5,36 49,73 68 Annual Review of Physiology 4,381 116 23 86 2.991 1.441 80 19,90 130,04 69 Developmental Cell 5,404 116 222 607 8.021 5.492 483 12,29 36,13 70 Human reproduction (Oxford, England) 0,335 116 452 1.636 14.269 6.141 1.435 4,13 31,57 71 FEBS Journal 0,554 115 537 1.616 25.521 5.388 1.470 3,42 47,53 72 Trends in Plant Science 1,724 115 98 305 6.014 2.613 233 11,26 61,37 73 BioEssays : news and reviews in molecular, cellular and developmental biology 1,351 114 160 469 9.052 2.238 419 5,24 56,58 74 Molecular Biology and Evolution 1,397 114 277 836 14.200 5.674 808 6,76 51,26 75 Experimental Cell Research 0,904 112 354 1.138 15.784 4.442 1.121 3,98 44,59 76 Carcinogenesis 0,839 111 322 923 14.800 4.713 888 5,07 45,96 77 Journal of Applied Physiology 0,410 111 807 2.199 22.370 6.317 1.635 3,61 27,72 78 Nature Reviews Drug Discovery 2,687 111 170 682 8.579 5.469 338 16,06 50,46 79 Structure 1,599 111 216 600 9.045 2.611 486 5,27 41,88 80 Clinical chemistry 0,557 110 388 1.398 8.731 5.093 965 5,68 22,50 81 Electrophoresis 0,333 108 576 1.608 23.537 5.607 1.557 3,51 40,86 82 Gene 0,547 108 315 1.293 12.419 3.507 1.280 2,64 39,43 83 Annals of the New York Academy of Sciences 0,306 107 1.035 3.804 48.579 8.849 3.793 2,31 46,94 84 European Journal of Cancer 0,634 107 351 1.143 12.846 5.118 1.090 4,26 36,60 85 Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism 0,426 107 198 869 7.679 2.734 845 2,68 38,78 86 Gene Therapy 0,688 106 195 666 8.181 2.715 591 4,73 41,95 87 Human gene therapy 0,736 106 126 375 4.744 1.576 359 4,39 37,65 88 American Journal of Physiology - Heart and Circulatory Physiology 0,555 105 654 2.309 28.691 8.379 2.174 3,73 43,87 89 Organic Letters 0,419 105 1.422 4.497 52.041 21.974 4.407 5,04 36,60 90 American Journal of Physiology - Endocrinology and Metabolism 0,641 103 323 1.117 15.798 4.588 1.080 3,99 48,91 91 Analytical Biochemistry 0,325 103 553 1.529 15.044 3.984 1.509 2,53 27,20 92 Proteins: Structure, Function and Genetics 0,657 103 576 1.290 25.575 4.541 1.268 3,29 44,40 93 Biology of Reproduction 0,471 102 272 846 13.854 3.057 807 3,45 50,93 94 Methods: A Companion to Methods in Enzymology 0,573 102 405 1.294 13.878 2.799 1.255 2,21 34,27 95 Protein Science 0,686 102 231 903 9.421 2.753 879 3,05 40,78 96 Annals of Oncology 0,597 101 523 1.474 13.273 6.022 1.182 4,63 25,38 97 Bone 0,536 101 306 901 12.684 3.849 837 4,50 41,45 98 Tetrahedron Letters 0,166 101 1.833 6.006 57.785 14.744 5.927 2,53 31,52 99 American Journal of Physiology - Cell Physiology 0,802 100 343 1.109 16.014 4.571 1.051 4,34 46,69 100 Cellular and Molecular Life Sciences 1,135 100 314 819 31.655 4.620 763 5,92 100,81
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祝贺甘农大两位校友当选院士
liudongyang 2009-12-4 18:43
今年两院院士增选结束,甘肃农业大学两位校友当选为院士:南志标当选为工程院院士,尚永丰当选为科学院院士。 ( 资料来源于科学网,甘农大网和兰大网) 图片来源 http://news.gsau.edu.cn/2009/200912/4474.html 尚永丰,45岁,北京大学医学部。 1986年毕业于甘肃农业大学兽医专业,获农学学士学位。1999年在美国宾夕法尼亚州立大学获博士学位,1999年5月至2001年5月在美国哈佛大学医学院做博士后工作,2001年6月至2001年9月被美国哈佛大学医学院聘为讲师(Instructor),2001年10月被美国约翰霍普金斯大学医学院聘为助教授 (Assistant Professor),2002年4月起任北京大学医学部基础医学院生物化学与分子生物学系教授,博士生导师,教育部长江学者特聘教授。尚永丰在攻读博士期间,首次阐明了视黄酸及其受体抑制乳腺癌细胞生长的分子机制。其博士论文获美国宾夕法尼亚州立大学优秀论文奖。其间,以第一作者身份在《Journal of Biological Chemistry》上发表论文两篇、在《Oncogene》上发表论文一篇。   在哈佛大学工作期间,尚永丰博士在世界上首先建立了真核细胞染色质免疫沉淀技术并首次提出和证实雌激素受体在激活基因转录时在基因启动子上循环的假说,其研究成果发表在 2000年《Cell》上,被认为是该领域的经典代表之作。另外,尚永丰博士在哈佛大学医学院对雌激素受体拮抗剂在乳腺和子宫组织中生物活性特异性的分子机理的研究以及在此研究中对RNA干扰(RNAi)技术的应用,被公认为是开创性的工作,此项研究成果发表于2002年的《Science》上。尚博士的其他研究成果还包括对雄激素受体靶基因启动子和增强子协调作用的分子模型的建立,此项研究成果发表在2002年的《Molecular Cell》上。   尚永丰博士是 2002年国家杰出青年基金获得者,并主持十.五计划期间国家自然科学基金重大项目基因表达的调控网络研究子课题核受体对基因表达的调控及其在肿瘤发生发展中的作用以及国家高技术研究发展计划(863计划)重大研究项目人类重要生理活性及具有药物开发前景的功能基因研究等课题。此外还得到留学回国人员科研启动基金及985和211工程等科研经费资助。     尚永丰博士 1984年加入中国共产党。现任北京大学基础医学院生物化学与分子生物学系主任,北京大学医学部肿瘤中心副主任。主要学术兼职有:美国科学促进会,美国生物化学与分子生物学学会及美国癌症研究会会员,中国生物化学与分子生物学学会北京分会常务理事。 南志标, 男 ,1951年生,汉族,河北省曲阳县人。1981年甘肃农业大学草原系研究生毕业,中共党员,甘肃草原生态研究所/兰州大学草地农业科技学院教授,所长/院长。 自1969年以来,先后做为工人,草原技术员,科研与管理工作者已在草地畜牧业生产与科研领域工作了30余年。七十年代主要从事高山草原野生牧草引种驯化及品种选育,牧草种子生产,人工草地的建植与管理及天然草原改良。八十年代,主要从事温带牧草病理学与牧草种子学的研究,尤以豆科植物土传病害,牧草种传病害,病害调查与损失评定见长。九十年代以来,在继续从事温带牧草病理学与种子学研究的同时,开展了热带豆科牧草病理学研究、高山草原优良豆科牧草选育,草坪草病害,禾草内生真菌及退化草地生态系统恢复与重建的研究。在国内外正式发表研究论文60篇,其中在国际SCI核心期刊发表10篇(其中第一作者8篇)。出版著作两部,其中《牧草常见病害及其防治》一书已被新疆科技卫生出版社出版哈萨克文版,参编著作两部(详见论著目录),并承担了《中国大百科全书农业卷》,《中国自然资源百科全书草地卷》等著作中草原保护及牧草病理学等词条的撰写。 研究成果获国家科技进步三等奖(第一获奖人,1999),国家优秀科技图书奖二等奖(《草业科学研究方法》编著之一,1999)和农业部科技进步三等奖(第二获奖人,1997)各一项,1997年被批准享受政府特殊津贴。 国家自然科学基金委员会畜牧兽医水产学科评审组成员(1998-2002);国家科技进步奖养殖业专业评审组成员(2000-);中国草原学会牧草与草坪草病害研究组组长(1998-);中国草原学会副理事长(2002-);中国植物病理学会青年委员会委员(1994-);中国草原学会草原生态专业 委员会常务理事(1995-);甘肃省生态学会副理事长(1999-);甘肃省植保学会副理事长 (2003-);甘肃省畜牧兽医学会常务理事(1998-);甘肃省草原学会理事(1996-);国际放牧研究协作网远东地区协调员(1998)。
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H指数高的生物化学、遗传学、分子生物学期刊
xupeiyang 2009-9-7 15:18
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Country 1 Cell 10,732 408 555 1.422 19.486 29.047 1.337 20,51 35,11 UNITED STATES 2 Circulation 1,833 314 1.282 4.207 34.661 40.348 3.446 10,81 27,04 UNITED STATES 3 Journal of Biological Chemistry 1,613 297 3.955 16.226 187.041 91.111 16.005 5,56 47,29 UNITED STATES 4 Nature Genetics 8,038 297 329 929 7.502 15.017 778 19,75 22,80 UNITED STATES 5 Nature Medicine 4,009 287 402 1.323 7.050 13.798 899 13,59 17,54 UNITED STATES 6 Genes and Development 7,779 253 308 895 17.000 12.962 872 13,67 55,19 UNITED STATES 7 EMBO Journal 4,003 247 465 1.439 21.656 13.008 1.403 8,60 46,57 UNITED KINGDOM 8 Journal of Clinical Oncology 2,050 244 1.247 3.585 32.321 33.703 2.403 14,21 25,92 UNITED STATES 9 Cancer Research 2,014 237 1.529 4.387 57.744 34.157 4.238 7,70 37,77 UNITED STATES 10 Journal of Cell Biology 4,394 214 466 1.226 19.758 11.545 1.175 9,19 42,40 UNITED STATES 11 Molecular and Cellular Biology 2,766 206 747 2.771 39.396 18.038 2.708 6,42 52,74 UNITED STATES 12 Nucleic Acids Research 1,830 203 1.168 3.674 42.802 24.199 3.596 6,40 36,65 UNITED KINGDOM 13 Molecular Cell 6,256 192 367 1.092 15.205 12.618 1.063 11,35 41,43 UNITED STATES 14 Journal of the National Cancer Institute 1,958 190 395 1.403 6.064 7.927 671 11,34 15,35 UNITED STATES 15 Development 2,984 180 427 1.532 23.461 11.206 1.465 7,32 54,94 UNITED KINGDOM 16 Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism 0,841 178 775 2.829 25.681 17.889 2.614 6,27 33,14 UNITED STATES 17 Nature Cell Biology 6,441 173 236 725 6.237 7.100 541 12,46 26,43 UNITED KINGDOM 18 Circulation Research 2,218 172 428 1.248 18.665 10.636 975 10,02 43,61 UNITED STATES 19 Oncogene 1,848 172 816 2.701 37.914 17.253 2.627 6,33 46,46 UNITED KINGDOM 20 Physiological Reviews 6,971 170 33 102 16.153 3.483 100 31,20 489,48 UNITED STATES 21 Current opinion in cell biology 5,807 168 98 309 5.019 3.838 281 13,51 51,21 UNITED STATES 22 American Journal of Human Genetics 3,009 166 251 759 9.845 7.677 655 10,83 39,22 UNITED STATES 23 Trends in Biochemical Sciences 3,980 166 82 325 4.448 3.536 313 11,33 54,24 UNITED KINGDOM 24 Nature reviews. Molecular cell biology 9,427 157 194 418 9.409 7.979 372 18,99 48,50 UNITED KINGDOM 25 Annual Review of Biochemistry 13,292 156 33 91 4.755 3.080 91 31,71 144,09 UNITED STATES 26 FASEB Journal 1,044 150 441 1.748 19.224 9.502 1.695 4,88 43,59 UNITED STATES 27 Human Molecular Genetics 2,241 150 334 1.109 16.589 8.838 1.076 8,19 49,67 UNITED KINGDOM 28 Applied and Environmental Microbiology 0,436 147 1.069 3.298 42.506 14.225 3.257 4,04 39,76 UNITED STATES 29 Nature Reviews Cancer 5,935 146 197 443 9.794 7.956 388 16,00 49,72 UNITED KINGDOM 30 The Biochemical journal 0,956 146 497 2.055 22.155 8.269 1.994 4,04 44,58 UNITED KINGDOM 31 FEBS Letters 0,753 145 944 3.371 30.265 10.978 3.297 3,32 32,06 NETHERLANDS 32 Biochemistry 0,759 142 1.501 5.115 73.581 17.076 5.048 3,34 49,02 UNITED STATES 33 Endocrine Reviews 4,179 142 33 112 9.106 2.657 106 20,21 275,94 UNITED STATES 34 Endocrinology 0,806 140 673 2.019 32.003 10.061 1.991 4,97 47,55 UNITED STATES 35 Nature Reviews Neuroscience 3,739 140 198 400 10.416 6.116 355 14,39 52,61 UNITED KINGDOM 36 Biochemical and Biophysical Research Communications 0,545 139 2.283 7.234 60.677 20.925 7.124 2,85 26,58 UNITED STATES 37 Cancer 0,677 138 767 2.362 24.937 11.132 2.198 4,84 32,51 UNITED STATES 38 Genome Research 3,877 137 201 677 9.742 7.143 645 11,03 48,47 UNITED STATES 39 Journal of Cell Science 2,179 137 460 1.747 23.959 10.778 1.620 6,35 52,08 UNITED KINGDOM 40 Clinical Cancer Research 1,199 136 1.050 3.352 39.294 20.752 3.125 6,42 37,42 UNITED STATES 41 Molecular Microbiology 1,376 134 521 1.643 26.884 8.710 1.606 5,27 51,60 UNITED KINGDOM 42 Trends in Cell Biology 4,873 133 78 300 5.187 3.509 289 12,28 66,50 UNITED KINGDOM 43 Biophysical Journal 0,878 129 906 2.561 41.004 11.630 2.492 4,48 45,26 UNITED STATES 44 Trends in Genetics 3,013 129 104 353 5.064 3.195 338 9,29 48,69 UNITED KINGDOM 45 Developmental Biology 1,548 128 624 1.513 35.165 7.465 1.493 4,70 56,35 UNITED STATES 46 Genetics 1,268 127 615 1.755 30.144 7.221 1.732 3,90 49,01 UNITED STATES 47 Bioinformatics 1,225 125 701 2.153 16.686 11.899 2.088 5,43 23,80 UNITED KINGDOM 48 Journal of Neurochemistry 0,754 125 728 1.921 41.674 8.861 1.885 4,59 57,24 UNITED STATES 49 Molecular Biology of the Cell 2,538 125 455 1.466 24.294 9.156 1.443 6,04 53,39 UNITED STATES 50 Free Radical Biology and Medicine 0,679 124 360 1.112 19.848 5.644 1.077 4,88 55,13 UNITED STATES Title SJR H index Total Docs. (2007) Total Docs. (3years) Total Refs. Total Cites (3years) Citable Docs. (3years) Cites / Doc. (2years) Ref. / Doc. Country 51 Microbiology and Molecular Biology Reviews 4,496 123 26 99 6.378 1.724 95 15,02 245,31 UNITED STATES 52 Journal of Neurophysiology 0,717 121 758 2.100 40.652 8.013 1.950 3,87 53,63 UNITED STATES 53 Annual Review of Cell and Developmental Biology 11,903 116 25 89 3.720 2.330 86 23,93 148,80 UNITED STATES 54 Current Opinion in Genetics and Development 4,083 116 85 289 3.952 2.727 270 10,23 46,49 UNITED KINGDOM 55 The Journal of physiology 0,768 116 739 1.884 32.791 8.266 1.760 4,53 44,37 UNITED KINGDOM 56 Biomaterials 0,428 115 565 2.127 24.711 14.019 2.109 6,54 43,74 UNITED KINGDOM 57 Spine 0,190 114 709 2.057 19.326 5.949 1.805 2,94 27,26 UNITED STATES 58 Tetrahedron 0,180 114 1.376 3.790 66.995 10.586 3.735 2,78 48,69 UNITED KINGDOM 59 British Journal of Cancer 0,819 113 579 1.929 17.476 8.870 1.804 4,94 30,18 UNITED KINGDOM 60 Cancer Cell 5,860 113 123 404 4.537 6.262 386 16,30 36,89 UNITED STATES 61 Molecular Endocrinology 1,131 113 242 777 12.827 3.953 766 5,10 53,00 UNITED STATES 62 Current Opinion in Structural Biology 2,905 112 103 309 4.742 2.878 273 10,10 46,04 UNITED KINGDOM 63 International Journal of Cancer 0,791 111 784 2.353 32.741 10.348 2.187 4,65 41,76 UNITED STATES 64 Annual Review of Physiology 3,836 110 26 90 3.109 1.451 86 18,02 119,58 UNITED STATES 65 Human reproduction (Oxford, England) 0,425 110 505 1.649 15.551 6.206 1.480 4,06 30,79 UNITED KINGDOM 66 BioEssays : news and reviews in molecular, cellular and developmental biology 1,568 109 156 474 9.271 2.493 436 5,39 59,43 UNITED KINGDOM 67 European Journal of Biochemistry 0,629 108 0 512 0 1.749 500 0,00 0,00 GERMANY 68 Molecular Biology and Evolution 1,419 108 296 788 14.072 4.883 763 6,24 47,54 UNITED STATES 69 Trends in Plant Science 1,737 108 90 319 5.006 2.740 288 9,36 55,62 UNITED KINGDOM 70 Experimental Cell Research 1,001 107 362 1.230 18.174 4.840 1.217 3,74 50,20 UNITED STATES 71 Developmental Cell 4,835 106 202 612 7.561 5.704 596 9,04 37,43 UNITED STATES 72 Carcinogenesis 0,905 105 351 874 16.075 4.529 846 5,35 45,80 UNITED KINGDOM 73 Clinical Chemistry 0,548 104 422 1.495 9.205 5.318 1.087 4,92 21,81 UNITED STATES 74 Electrophoresis 0,365 104 542 1.544 20.619 5.790 1.493 3,65 38,04 GERMANY 75 Gene 0,619 104 459 1.300 19.981 3.728 1.280 2,89 43,53 NETHERLANDS 76 Gene Therapy 0,787 103 204 697 7.761 2.967 627 4,90 38,04 UNITED KINGDOM 77 Human Gene Therapy 0,842 103 101 388 3.828 1.781 373 4,61 37,90 UNITED STATES 78 Journal of Applied Physiology 0,394 103 775 2.072 25.717 6.595 1.682 3,81 33,18 UNITED STATES 79 European Journal of Cancer Part A 0,695 102 349 1.180 12.718 4.903 1.099 4,48 36,44 UNITED KINGDOM 80 Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism 0,671 102 556 463 8.812 2.322 443 5,11 15,85 UNITED STATES 81 Structure 1,567 102 182 667 6.840 2.923 652 4,44 37,58 UNITED STATES 82 Annual Review of Plant Biology 4,947 101 20 78 2.479 1.671 76 19,43 123,95 UNITED STATES 83 Nature Reviews Drug Discovery 2,853 100 150 849 7.729 4.918 304 14,89 51,53 UNITED KINGDOM 84 Methods: A Companion to Methods in Enzymology 0,561 99 298 1.401 13.220 2.714 1.362 1,98 44,36 UNITED STATES 85 American Journal of Physiology - Heart and Circulatory Physiology 0,635 98 845 2.141 36.726 8.652 2.028 4,21 43,46 UNITED STATES 86 American Journal of Physiology - Endocrinology and Metabolism 0,729 97 465 949 21.106 4.241 925 4,48 45,39 UNITED STATES 87 Annals of Oncology 0,638 97 512 1.348 13.590 5.542 1.079 4,96 26,54 NETHERLANDS 88 Biology of Reproduction 0,518 97 244 1.101 12.410 3.994 1.068 3,66 50,86 UNITED STATES 89 Protein Science 0,752 97 285 951 11.842 3.111 929 3,21 41,55 UNITED STATES 90 Analytical Biochemistry 0,345 96 443 1.637 12.352 4.366 1.623 2,47 27,88 UNITED STATES 91 Bone 0,559 96 360 838 13.753 3.587 793 4,25 38,20 UNITED STATES 92 Proteins: Structure, Function and Genetics 0,672 96 414 1.257 18.042 4.316 1.227 3,32 43,58 UNITED STATES 93 Tetrahedron Letters 0,157 96 2.008 6.158 61.066 15.319 6.078 2,53 30,41 UNITED KINGDOM 94 American Journal of Physiology - Cell Physiology 0,843 95 446 1.021 23.373 4.457 971 4,33 52,41 UNITED STATES 95 Journal of Leukocyte Biology 0,996 95 359 880 17.978 3.718 856 4,10 50,08 UNITED STATES 96 Organic Letters 0,337 95 1.436 4.334 50.706 19.163 4.255 4,60 35,31 UNITED STATES 97 Cellular and Molecular Life Sciences 1,149 94 285 812 25.125 4.384 805 5,39 88,16 SWITZERLAND 98 Cell Death and Differentiation 2,027 93 239 644 9.355 3.973 493 8,38 39,14 UNITED KINGDOM 99 Molecular psychiatry 1,165 93 142 466 7.796 3.639 360 9,81 54,90 UNITED KINGDOM 100 Annual Review of Genetics 8,429 92 21 71 2.433 1.489 71 18,68 115,86 UNITED STATES
个人分类: 信息分析|2165 次阅读|0 个评论
PCR不成功不要怪“我”,都怪没放“P”
热度 2 snps 2009-9-4 23:46
今天早上,厦门大学的一个学生来问我一些有关PCR的问题:设计的几对引物先前是工作的,过了一段时间以后就又不工作了,想知道原因。她的原话是:P不出来了。 研究生试验做不出来很容易有失落感。记得我当研究生的时候还没有TA克隆载体,克隆PCR产物是非常头痛的事情,我的课题需要我克隆中性细胞一个蛋白酶的调控区,并把调控区的一个一个片断克隆了看驱动子的功能。这一点点试验今天顶多一个星期就能完成,但我至少花了三个月。 P不出来不要马上就怪自己笨,更不要反复做同样的试验期待某一次的重复能给出理想的结果。P不出来多半不是你的问题,而是系统的问题。比如说标本里的 RNA降解了,引物上的标记脱落了,反应体系里面的酶坏了,dNTP不好了,PCR仪器坏了,等等。要想找到真正的原因还需要你放一个P,一个或者几 个Positive Control. 看模板是否有问题,就看内对照是否工作?其它人用同样的酶体系是否工作?体系以前工作现在不工作多半是模板降解,或者是引物上的标记物脱落了。所有步骤都 应该有阳性或者阴性对照:阳性对照的目的是为了排除假阴性的结果;而阴性对照的目的是排除假阳性的结果。有了对照你才能找到不工作的到底是什么因素。 下午到了西安,给西北大学陈超教授他们的研究生们讲了一次。有六十多各研究生,真佩服导师们能给所有的研究生找到合适的课题。讲到PCR时有类似的问题,P不出来了。 国内有许多地方因为经费紧张,学生和老师在做试验的时候经常不包括必要的阳性或阴性对照,如果侥幸得到了理想的结果那就皆大欢喜,可是如果出现了问题,没有对照就没有了鉴别失败原因的工具,更主要的是学生没有学到解决问题的方法。 做对照,不差钱。应该说:做对照不惜钱。大家应该养成实验包括各种对照,不然不但出了问题没有办法找原因,很可能连好的结果出来以后都没有办法发表论文。 以前讲一篇论文发表的最关键步骤是要请搞生物统计的人来给放一个P. 现在看来,我们做分子生物学试验的就更少不了放P了。
个人分类: 多重PCR技术|10743 次阅读|8 个评论
好教材,读着舒服!
liudongyang 2009-8-29 20:56
同属医学教育,兽医学的基础课中也安排有分子生物学课程,多借鉴王镜岩先生的《生物化学》第三版,郑集先生的《普通生物化学》第三或四版,朱玉贤先生的《现代分子生物学》第二版,或者自编教材。据笔者所见,兽医用的分子生物学教材尚没有面世。也许专用的教材没有必要,但普通分子生物学读来总有一层隔膜,似乎与专业不太吻合,还需要读者自己朝专业上面联系。那么,借鉴人医教材在所难免,最近拜读第四军医大学药立波教授主编的《医学分子生物学》第二版,人民卫生出版社出版,深感其编写之用心之良苦。此书简明扼要,有分子生物学的基本内容,融入了细胞生物学的一部分章节,介绍了细胞信号传导的基本通路,更有一些疾病的分子病理与临床联系紧密。插图黑白为主,时有彩图点缀,以赏心悦目来形容不为过。感觉:深感惬意,相逢恨晚。 读了教材不免要认识主编,上网搜到药立波教授的简介和她的一篇科普短文,转贴欣赏。 药立波,女,汉族,中共党员,1955年1月出生,1977年毕业于哈尔滨医科大学,1983年在第四军医大学获得生物化学与分子生物学硕士学位,1988年在第四军医大学获得生物化学与分子生物学博士学位,先后在日本京都大学医学部、美国拉霍亚免疫学与变态反应研究所留学及合作研究6年。历任沈阳军区后勤三分部第二?七医院战士、护士、军医,第四军医大学生物化学与分子生物学教研室讲师、副教授、教授。现任第四军医大学生物化学与分子生物学教研室主任、全军分子生物学重点实验室主任、教授、博士生导师。目前担任教育部科技委生物学一部委员、国务院学科评议组成员、陕西省学位委员会委员、中国生物化学与分子生物学学会常务理事、陕西省生物化学与分子生物学学会理事长、全军生物化学与分子生物学学会副主任委员。1998年获得国家杰出青年科学基金资助,2000年被评为总后勤部科技金星。 2000年被评为全国三八红旗手、全国巾帼建功标兵个人。2000年获得中国科协求是实用工程奖。2001年获得求是科技基金会杰出青年学者奖。2002年荣立二等功。2002年获得军队院校育才奖金奖。 自1988年以来,从事细胞信号转导机制研究工作,有一系列重要发现。承担过多项国家和军队课题,作为通讯作者和第一作者在SCI收录期刊发表研究论文26篇,获军队科技进步一等奖1项、授权国家发明专利5项。主编和副主编全国医学院校规划教材5部。获国家教学成果二等奖1项。培养博硕士研究生24名。 1993年1998年期间在研究蛋白激酶Btk的结构与功能时发现蛋白激酶C与PH结构域相互作用( Proc Natl Acad Sci US A, 1994 ),深入研究了其详细的生物化学特点和分子内定位( J.Bio.Chem , 1997 )。首次报告重要的信号转导功能结构域PH结构域在细胞活化时参与细胞骨架的调节( J.Bio.Chem , 1999 )。有关PH结构域结构与功能的研究工作被他人引用469次。 1999年以来主要从事疾病相关信号转导机制研究,尤其是在细胞增生与凋亡的机制及其在肿瘤与炎症发生发展中的作用方面有新发现。发现了一个新的抑癌基因NDRG2。发现NDRG2的表达与组织的增殖能力成负相关的关系,是正常组织与肿瘤组织间的差异表达基因。对NDRG2抑制肿瘤细胞增殖的机制、表达调控机制、在小鼠胚胎发育过程中的表达模式分析、细胞应激反应机制、转位入核机制以及相互作用分子等进行了深入的研究,取得了一定的创新性成果。研究结果初步揭示了NDRG2基因的表达模式和调控机制,为深入认识肿瘤的发生发展过程提供了依据,也将有助于发现新的控制肿瘤细胞恶性行为的线索。为NDRG2基因的功能研究,特别是将来应用于临床工作都奠定了良好的基础。对于NDRG2作为新的肿瘤标志物用于肿瘤的临床诊断和预后判断进行了初步评价,为其应用于在肿瘤治疗提供了理论和实验依据。该研究近年来共发表相关研究论文32篇,其中SCI收录论文11篇,包括1篇发表于生物化学与分子生物学领域的国际主流杂志《 J. Biol.Chem 》和1篇肿瘤研究领域重要期刊《 Int. J. Cancer 》等6篇国际论文。这些论文发表以后,已被引用60余次,其中发表于《 Int. J. Cancer 》的关于NDRG2的发现及其抑制胶质瘤细胞增殖的论文单篇被引用45次。自2003年10月起,PubMed 共计收录NDRG2论文23篇,本课题组发表8篇,其余15篇均引用了本项目发表的论文。 在研究中还提出了胶原-DDR2-MMPs环路在类风湿性关节炎晚期滑膜细胞增生和软骨破坏过程中可能具有重要影响。 http://jcb.fmmu.edu.cn/nry.jsp?pagetype=TPP_CONTENTwbnewsid=28379tree=1 ) 分子医学时代的机遇与挑战(药立波) ( http://health.cnwest.com/content/2007 -12/18/content_1097960.htm) 在21世纪生活的我们可能远比起我们的祖先幸运,因为我们亲身感受了科学发展最为迅速的年代,享受了技术发展带来的奢嗜生活。同时我们又面对着前人从未有过的挑战。今天,我想谈的是作为医学院校的我们在分子医学时代的所面临的机遇和挑战。 星云爆炸创造了宇宙,产生了地球,几十亿年过去,生命在地球上已经是如此丰富多彩、变化万千。人类从诞生起,注定了不断寻求自我认知。几十万年对生命奥秘的探索,不仅满足了我们的欲望和兴趣,同时也带来了人类的文明和发展。 500多年前,画家达.芬奇首开人体解剖先河,揭开了人体结构神秘的面纱;显微镜的发明帮助人们在19世纪就看见了细胞;生物大分子核酸和蛋白质的研究在20世纪将生命科学带进了分子的层次,迎来了可以真正解读生命密码的分子生物学时代。 自从DNA 双螺旋结构被阐明之后,人类真正进入了解码生命的时代,生物化学与分子生物学的学科体系逐步形成和完善,相关的理论和技术推动了整个生命科学的发展。从1901年到2004年,103项诺贝尔生理学或医学奖中的64项,颁发给了这一领域,占据了高达63%的荣誉座位。 巨大的分子生物学成就意味着什么?本杰明弗兰克林曾将基础科学比作新生婴儿。三羧酸循环的发现者Kreb 1953年在诺贝尔颁奖晚宴演讲时讲了这样一个故事,大约100年前,英国财政大臣问法拉第他的研究有什么用途? 法拉第用了弗兰克林的比喻,他反问道,一个新生婴儿有什么用途? 然后自己回答,未来他将是一个纳税人。分子生物学1953年作为一个婴儿降生,50年多年来,他已经长大,为人类社会带来了不可估量的回报。 医学无疑是深受分子生物学影响的科学,分子生物学将从古代医学脱胎而出的现代医学带入了分子医学时代。这是一个成就巨大的时代,也是一个充满争议的时代,更是一个充满了机遇和挑战的时代。 历数分子医学领域的里程碑式成就: 1956年Ingram第一次将镰状细胞贫血的原因确认为是一个蛋白分子中的一个氨基酸发生了改变;1976年,癌基因的发现开创了肿瘤治疗的新纪元;1978年,美籍华裔科学家简悦威(Kan YM)第一次成功地对镰状细胞贫血进行了产前诊断,开创了基因诊断新时代; 1982年世界上第一个基因重组产品--人胰岛素问世; 1990年,第一例真正意义上的基因治疗实施。此后目不暇接的成就数不胜数。 进入21世纪,分子医学面临着更多的机遇和挑战。例如我们最看重的抗肿瘤药物市场正在发生着重大变化。全球15个重大抗肿瘤药物的销售在2005年达到218亿美元,其中4个分子靶向治疗药物已经与7个细胞毒药物的销售额平分秋色。 2006年美国FDA批准的3个抗肿瘤新药均为靶向治疗药物,标志着分子靶向药物时代的来临。 分子医学方兴未艾,仍然有众多的问题要探讨。2005年,科学杂志在创刊125周年之际,面向全球科学家征集科学问题,在属于最重要的25个问题中,有15个属于生命科学,其中医学的重要问题有4个:遗传变异与人的健康的关联程度到底有多大?器官再生的机制? 能否选择性关闭免疫反应?有效的HIV疫苗是否可行?这些问题都需要分子生物学家和医学家的联合攻关方能解决。 分子医学在面临着巨大的机遇与挑战的同时,也面临着许多问题和争议。在如何面对已经发现的致病基因方面,医生和病人都面临着抉择。1994年发现了BRCA基因突变携带者乳腺癌和卵巢癌发生率大大增高,但是由于不能确定环境因素对癌症发生的影响,从医生的角度,仍然不知道到底应该向病人推荐什么样的预防方案。从病人的角度,一旦得知自己是基因突变的携带者,更愿意选择极端方法例,如加拿大的一项调查表明,约65%的BRCA基因突变健康携带者愿意行双侧卵巢切除术;25%赞成双侧乳腺切除术。有些病人确实可能受益。但是, BRCA基因的突变除了高比例发生乳腺癌和卵巢'癌以外,还有胰腺癌、范克尼贫血等发生。这样的抉择将十分困难。尤其是中国目前畸形的医患关系,做出这样的决定将更为困难。 再例如,研究基因重要?还是研究环境的影响重要? 有人认为,如果了解了疾病发生的环境因素,如糖尿病、酒精依赖等,有限的医学研究的人力财力资源就应该放在认识环境的影响、社会的发展、健康的行为和习惯的宣传和培养,而不是单纯去猎取基因;艾滋病可能是另一个例子, 美国艾滋病发病率的大幅度下降可能不是受益于基因研究,而是受益于预防知识普及。 个体基因解析为我们描绘了疾病个体化治疗的前景,但是个体基因数据的公开可能带来的社会歧视、医疗保险歧视、就业歧视则也为人们所关注。个体基因甚至群体的特征分析可能为世界带来什么? 战争还是和平?和谐发展还是种族灭绝?仍然是未知数! 这个年轻人是发现DNA双螺旋结构的 James Watson,最近他有点烦。10月份,由于在英国发表了黑人智商在遗传上低于白人的言论,导致他在英国的学术演讲被取消,他工作了40年的冷泉港分子生物学实验室迅速停止了他的工作,10天后,他从该研究所辞职。美国科学家联盟(FAS)主席Henry Kelly说:他让我们很失望。对于他成就卓越的科学生涯来说,这种结束方式既可悲又可恨。 具有讽刺意义的是,上一周,美国的一个基因分析公司公布了Watson 的基因组数据分析结果,该结果表明Watson 本人有16%的非洲人血统。 我们必须了解,科学家深刻的睿智和广阔的人文视野是科学造福于人类的保证。分子医学当时时刻刻以人为本,医疗技术对于病人的意义至少不能冲淡人文关怀。 作为基础医学的教学和科研人员,我们愿意努力在分子医学的新时代中,迎接新的挑战,追求更好更快的发展。
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全球生物化学、遗传学和分子生物学文献计量分析结果(1996 - 2007)
xupeiyang 2009-8-19 10:10
在线分析平台: http://www.scimagojr.com/countryrank.php?area=0category=0region=allyear=allorder=itmin=0min_type=it 数据来源: Scopus 数据 http://www.scopus.com/home.url Subject Area: Biochemistry, Genetics and Molecular Biology Period: 1996-2007 Country Publications Citable Publications Citations Self-Citations Citations per Publication H index 1 United States 696.517 671.656 16.570.713 8.628.910 24,11 617 2 Japan 198.641 195.547 2.989.492 869.943 14,85 305 3 United Kingdom 164.065 155.999 3.499.406 780.872 21,87 377 4 Germany 155.544 151.124 3.051.141 744.289 20,18 345 5 France 113.996 110.584 2.154.528 457.124 18,80 303 6 Italy 92.620 88.182 1.405.610 313.919 16,00 254 7 Canada 87.139 84.635 1.725.416 337.817 20,74 289 8 China 85.137 83.453 436.882 161.391 7,67 116 9 Spain 57.516 54.803 786.967 180.802 14,87 194 10 Netherlands 49.837 48.090 1.051.978 178.204 21,95 246 11 Australia 48.902 47.067 837.902 157.368 18,20 212 12 India 42.579 41.146 280.822 99.168 7,90 99 13 Sweden 41.265 40.274 833.925 141.264 20,55 218 14 Russian Federation 39.226 38.988 210.123 54.412 5,32 122 15 Korea, Republic Of 38.967 38.416 354.181 83.561 10,58 132 16 Switzerland 35.936 34.765 876.516 111.142 25,54 256 17 Brazil 27.904 27.277 224.941 72.115 9,99 113 18 Belgium 26.521 25.509 513.260 74.890 20,15 191 19 Poland 26.316 25.851 204.643 54.970 8,67 111 20 Denmark 22.812 22.215 463.426 74.449 21,43 179 21 Israel 21.286 20.625 428.533 61.806 20,62 190 22 Taiwan, Province of China 18.914 18.437 201.236 41.132 12,42 111 23 Austria 18.161 17.518 329.811 47.173 19,42 173 24 Finland 17.609 17.219 358.127 58.668 21,06 171 25 Turkey 15.298 14.454 103.582 25.617 8,75 87 26 Greece 12.276 11.764 131.615 23.996 12,46 102 27 Norway 11.645 11.281 203.782 31.171 18,75 140 28 Czech Republic 11.394 11.129 112.418 25.426 10,92 96 29 Argentina 11.163 10.958 104.626 23.867 9,81 87 30 Hungary 11.121 10.713 130.873 22.872 12,34 107 31 Mexico 8.890 8.721 86.499 17.218 11,19 85 32 Portugal 8.802 8.581 102.672 21.043 13,95 99 33 New Zealand 8.464 8.173 127.866 18.450 16,35 114 34 Hong Kong 7.987 7.718 104.073 18.232 14,70 96 35 Singapore 7.084 6.858 108.529 13.694 20,73 111 36 Ireland 7.046 6.823 113.237 13.636 18,68 110 37 South Africa 6.190 5.983 65.643 10.660 11,78 81 38 Slovakia 5.556 5.466 44.480 10.202 8,12 65 39 Iran, Islamic Republic Of 5.447 5.207 27.259 11.546 9,46 50 40 Ukraine 5.084 5.049 21.473 4.372 4,20 55 41 Thailand 4.200 4.086 31.727 5.340 10,85 57 42 Chile 4.037 3.974 46.030 8.429 12,47 74 43 Bulgaria 4.000 3.940 23.355 4.562 6,07 52 44 Egypt 3.953 3.882 24.685 4.424 7,14 48 45 Malaysia 3.448 3.386 15.350 3.546 6,42 42 46 Slovenia 3.150 3.082 31.911 6.888 11,32 61 47 Croatia 2.700 2.609 19.810 4.046 8,37 49 48 Nigeria 2.529 2.516 6.756 1.549 4,10 30 49 Saudi Arabia 1.934 1.875 17.180 1.747 9,07 52 50 Romania 1.880 1.840 13.785 2.045 7,99 46 51 Pakistan 1.715 1.663 9.403 1.965 9,15 42 52 Cuba 1.703 1.682 14.101 3.850 8,68 42 53 Venezuela 1.697 1.670 15.251 2.085 8,56 45 54 Belarus 1.658 1.648 7.713 1.590 4,54 34 55 Tunisia 1.641 1.591 10.617 1.795 10,29 40 56 Kenya 1.498 1.396 9.690 1.415 6,81 41 57 Colombia 1.472 1.440 11.924 2.336 10,75 43 58 Estonia 1.290 1.270 17.584 2.495 14,40 57 59 Morocco 1.226 1.217 9.979 1.438 8,90 41 60 Uruguay 1.055 1.037 13.645 2.251 14,55 51 61 Lithuania 1.021 1.002 11.102 1.438 12,32 47 62 United Arab Emirates 849 825 7.192 1.050 9,86 36 63 Kuwait 804 777 6.661 913 8,86 36 64 Jordan 773 759 4.136 626 6,60 27 65 Puerto Rico 744 728 8.706 807 12,51 42 66 Iceland 743 724 21.552 1.672 32,84 69 67 Indonesia 691 683 5.447 392 9,32 31 68 Philippines 625 610 10.282 1.167 18,00 49 69 Bangladesh 618 611 3.215 489 7,01 24 70 Lebanon 617 579 6.816 522 14,21 39 71 Armenia 605 583 1.855 447 3,10 20 72 Algeria 540 537 4.079 483 10,95 30 73 Latvia 528 521 4.735 595 9,13 33 74 Viet Nam 474 464 3.577 293 9,90 28 75 Ethiopia 458 454 2.552 469 5,62 21 76 Georgia 444 437 3.321 229 7,45 28 77 Peru 410 395 3.783 462 11,12 31 78 Costa Rica 398 392 7.194 884 19,42 40 79 Serbia 352 347 182 26 5,80 7 80 Cameroon 338 335 1.919 273 10,14 20 81 Tanzania, United Republic Of 332 323 2.221 302 6,92 20 82 Macedonia, The Former Yugoslav Republic Of 327 319 2.041 331 7,06 21 83 Cyprus 318 307 3.256 339 13,73 30 84 Uganda 304 299 2.112 385 7,52 21 85 Luxembourg 301 292 3.433 233 13,38 32 86 Uzbekistan 299 298 1.081 109 3,94 16 87 Sri Lanka 270 257 1.791 189 7,58 19 88 Zimbabwe 250 243 2.065 199 7,40 23 89 Oman 225 215 1.457 198 8,03 18 90 Ghana 223 219 1.751 171 8,24 19 91 Senegal 213 210 1.821 149 10,45 21 92 Nepal 211 188 1.344 308 7,64 19 93 Ecuador 194 189 2.186 227 17,11 23 94 Sudan 193 187 1.640 151 11,14 18 95 Jamaica 189 185 2.031 219 13,23 19 96 Moldova, Republic Of 184 181 902 136 5,61 16 97 Syrian Arab Republic 181 173 1.675 145 11,15 21 98 Kazakhstan 179 177 678 77 3,85 13 99 Panama 171 168 3.021 327 22,17 30 100 Trinidad and Tobago 167 159 1.315 134 10,48 20 101 Cote D'ivoire 166 161 1.166 92 9,00 18 102 Bolivia 138 137 1.261 120 10,63 17 103 Burkina Faso 136 133 914 131 8,12 17 104 Azerbaijan 128 128 776 44 6,74 11 105 Malta 125 123 1.615 75 15,05 20 106 Iraq 117 115 323 31 3,88 9 107 Malawi 116 113 868 80 7,91 15 108 Qatar 107 96 400 26 5,41 10 109 Botswana 105 105 774 90 8,93 17 110 Mongolia 96 94 1.422 77 15,22 18 111 Guadeloupe 93 89 709 73 6,95 14 112 Bosnia and Herzegovina 92 90 329 26 5,35 9 113 Gambia 92 87 1.225 113 13,16 18 114 Madagascar 91 87 531 71 10,38 13 115 Palestinian Territory, Occupied 89 87 378 44 7,80 10 116 Gabon 85 80 1.320 94 16,88 18 117 Libyan Arab Jamahiriya 85 82 324 29 4,09 9 118 Bahrain 81 79 403 33 6,81 8 119 Benin 80 79 589 67 9,41 14 120 New Caledonia 79 78 644 62 9,40 14 121 Guatemala 73 67 507 50 7,83 13 122 Mali 69 67 782 79 16,47 15 123 Monaco 67 61 704 75 13,28 15 124 Mauritius 65 63 555 42 9,61 12 125 Albania 58 58 584 58 8,50 12 126 Congo 57 55 435 27 11,59 13 127 Paraguay 57 57 785 17 15,52 15 128 Papua New Guinea 56 56 727 54 15,45 14 129 French Polynesia 54 53 509 50 12,50 11 130 Zambia 54 52 366 31 5,60 10 131 Barbados 49 46 981 46 18,57 16 132 El Salvador 48 45 390 6 8,91 11 133 Myanmar 47 45 373 31 10,72 11 134 Brunei Darussalam 47 44 494 66 12,66 14 135 French Guiana 46 45 375 34 11,38 12 136 Namibia 44 44 199 17 8,77 8 137 Fiji 41 41 307 17 9,10 9 138 Nicaragua 40 40 241 20 7,88 10 139 Yemen 39 39 210 13 8,58 9 140 Guam 38 38 619 31 18,59 15 141 Grenada 36 35 101 5 5,48 5 142 Dominican Republic 33 32 433 24 15,70 13 143 Honduras 31 30 423 23 17,51 10 144 Netherlands Antilles 31 31 245 6 7,67 7 145 Cambodia 30 29 173 10 9,94 8 146 Macao 27 26 95 6 6,33 6 147 Kyrgyzstan 27 26 338 2 17,07 7 148 Liechtenstein 26 25 110 15 8,33 6 149 Mozambique 25 24 299 10 15,82 8 150 Niger 24 23 274 10 12,38 9 151 Lao People's Democratic Republic 24 23 237 24 19,32 7 152 Togo 22 21 106 10 6,35 6 153 Martinique 20 20 289 8 9,89 8 154 Eritrea 19 18 50 7 6,60 3 155 Guinea 18 17 213 13 20,17 6 156 Reunion 18 18 211 8 14,49 6 157 Tajikistan 18 18 22 1 1,75 2 158 Greenland 17 16 135 12 10,39 7 159 Central African Republic 15 15 88 6 7,40 4 160 Rwanda 14 13 100 9 8,59 5 161 Angola 13 12 113 5 9,27 5 162 Mauritania 13 12 19 1 3,65 3 163 Cayman Islands 13 13 16 0 3,83 3 164 Faroe Islands 11 10 121 9 14,17 6 165 Korea, Democratic People's Republic Of 10 10 95 0 11,50 6 166 Bermuda 10 10 99 7 10,92 5 167 Suriname 10 10 64 10 7,83 5 168 Burundi 9 8 23 1 5,13 2 169 Guyana 9 9 79 3 7,25 4 170 Vanuatu 9 9 113 12 10,77 6 171 Sierra Leone 8 8 15 0 5,00 2 172 Bahamas 8 8 61 2 9,50 4 173 Haiti 7 5 144 3 35,38 3 174 Montenegro 7 7 0 0 0,00 0 175 Guinea-Bissau 6 6 92 9 12,20 5 176 Andorra 6 6 9 0 3,50 2 177 Virgin Islands, U.S. 6 6 76 0 14,80 4 178 San Marino 6 6 70 0 12,90 4 179 Lesotho 6 6 14 2 5,33 2 180 Seychelles 6 6 46 3 11,33 3 181 Swaziland 5 5 61 0 19,00 2 182 Congo, The Democratic Republic Of The 5 5 39 0 9,33 3 183 Samoa 5 5 1 0 0,50 1 184 Palau 5 5 71 4 12,63 4 185 Turkmenistan 5 5 13 1 3,00 2 186 Micronesia, Federated States Of 5 5 149 0 46,50 4 187 Dominica 4 4 23 0 6,17 3 188 Chad 4 4 17 0 8,50 1 189 Saint Kitts and Nevis 4 4 51 0 12,75 3 190 Solomon Islands 3 3 6 0 3,00 1 191 Bhutan 3 3 2 1 1,00 1 192 American Samoa 3 3 16 1 8,00 2 193 Belize 3 3 1 0 1,00 1 194 Djibouti 2 1 0 0 0,00 0 195 Afghanistan 2 2 1 0 1,00 1 196 Liberia 2 2 67 0 33,50 2 197 Tonga 2 2 14 0 7,00 1 198 Saint Lucia 2 2 36 0 18,00 1 199 Sao Tome and Principe 2 2 17 1 8,50 2 200 United States Minor Outlying Islands 1 1 16 0 16,00 1 201 Norfolk Island 1 1 0 0 0,00 0 202 Comoros 1 1 1 0 1,00 1 203 Northern Mariana Islands 1 1 0 0 0,00 0 204 Tuvalu 1 1 1 0 1,00 1 205 Maldives 1 1 7 1 7,00 1 206 Saint Helena 1 1 2 0 2,00 1 207 Cape Verde 1 1 3 0 3,00 1
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外文转帖--海洋科学中的分子生物学.doc
ylwang 2009-7-17 14:33
外文转帖--海洋科学中的分子生物学.doc 如果需要的朋友,请浏览。 外文--海洋科学中的分子生物学.doc
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It's all a bit dreamy(纪念自己的第一篇学术论文)
tsrabbit 2009-5-4 09:15
转载自个人MSN空间 (First, Nenad, are you wondering where does the title come from? And yes, you are right; I stole this from the legend of one of your photos :P) Automated unrestricted multigene recombineering for multiprotein complex production Nature Methods Published online: 3 May 2009 | doi:10.1038/nmeth.1326 http://www.nature.com/nmeth/journal/vaop/ncurrent/abs/nmeth.1326.html Its my first scientific publication (containing the results of one of my master thesis projects), and its also an important assurance for me: as a student who majored in theoretical physics in my college and biological physics in my master program. I struggled for at least 4 years in order to enter a molecular and structural biology lab as a PhD student. If I count from my unsuccessful application to the biology department of my college (Fudan University, Shanghai), then it is 7 years. (In brief, the biology department of my college was my first choice at that time, but my grade was not good enough to reach their requirements (even though I ended as 7th in the national high school biology contest among students from Shanghai), so finally I went to physics department, which was my second choice). During these 7 years in the physics department, I was tempted by biology all the time. Now I am more confident that I might be able to become a structural biologist or biophysicist as I always want. But there are still many uncertainties which bug me continuously. I still remember clearly that I broke a 2L Erlenmeyer at the very first day that I started in EMBL as a diploma student; and I guess this shocked my supervisor quite a bit :P . In the first two months of my thesis project, I tried very hard just for making cleaner minipreps or prepare usable chemical competent cells. Currently, after spending about one year and a half in the field of molecular structural biology, I have some experiences in molecular cloning and protein expression in insect cells, but I still lack the very basic knowledge of protein biochemistry and crystallography (my physics is really rusty now), and this worries me all the time. I know if I work as a maniac and do my experiments strictly following the instructions of my supervisor and well-established protocols, then there are always certain probabilities that things might work. But I am also annoyed by the fact that I know very little about the mechanisms lying behind all these biochemical and biophysical techniques that we are using in the lab everyday. If I keep working like this I might just end up as a good benchworker. And it seems totally impossible for me to find the balance between bench work, literature reading, and scientific writing. My unsecured feeling even became a little bit stronger after the advance online publication of this paper. I think I am just too paranoid sometimes I know I am really lucky and I am very grateful to my supervisor and colleagues for their kind help and suggestion during my thesis projects. I know that I wouldnt be able to achieve anything without their helps. And I am also very lucky in the sense that this project is very methodology oriented; it probably made my life much easier as a diploma student with no previous experience in molecular biology. Now I am slowly entering the protein world from the DNA world that I am more familiar with. New experiences will be accumulated and new barriers will need to be conquered. The feeling as a newbie in the lab begins againBut I have to carry on since the road leading to more profound understanding of the biological system is an endless adventure for me and as what I just mentioned: I am tempted by biology, the science of life and of living organisms, all the time.
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近十年分子生物学与遗传学领域论文发表前20名国家排名
wanyuehua 2009-3-29 09:30
中国论文总被引次数排名第 1 8 位、论文数排名第 8 位、篇均被引次数未进前 20 名 汤姆森路透 ( Thomson Reuters )科技信息集团 3 月 1 日 更新了基本科学指标数据库( Essential Science Indicators ,简称 ESI ),根据各个国家和地区于 1998 年 1 月 1 日 至 2008 年 12 月 31 日 在 Web of Science 数据库的 SCI 、 SSCI 收录分子生物学与遗传学领域期刊上发表的论文, 统计分析出前 20 名国家和地区排名。每个参与排名的国家和地区在这期间发表的分子生物学与遗传学论文数超过 3.3 千篇,排名参照指标为总被引次数、文章数和篇均被引次数。其中,中国分子生物学与遗传学论文的总被引次数 75,978 次排名在第 18 位、论文数 7,940 篇排名在第 8 位、篇均被引次数 9.57 未进前 20 名(第 77 位),中国台湾地区论文的总被引次数 26,814 次排名在第 28 位、论文数 2,068 篇排名在第 25 位、篇均被引次数 12.97 未进前 20 名(第 58 位)。见表 1 分子生物学与遗传学领域论文按总被引次数排名,表 2 分子生物学与遗传学领域论文按论文总数排名,表 3 分子生物学与遗传学领域论文按篇均被引次数排名。 表 1 1998-2008 分子生物学与遗传学领域论文按总被引次数排名 Country/Territory Papers Citations Citations Per Paper 1 USA 124,887 4,194,524 33.59 2 ENGLAND 24,683 812,418 32.91 3 GERMANY 27,106 764,493 28.20 4 JAPAN 26,604 595,783 22.39 5 FRANCE 19,255 511,841 26.58 6 CANADA 14,573 390,284 26.78 7 ITALY 12,162 253,373 20.83 8 SWITZERLAND 6,835 229,750 33.61 9 NETHERLANDS 7,754 214,961 27.72 10 AUSTRALIA 7,190 173,196 24.09 11 SCOTLAND 4,803 157,929 32.88 12 SPAIN 7,811 153,350 19.63 13 SWEDEN 5,682 153,094 26.94 14 ISRAEL 3,909 123,348 31.55 15 BELGIUM 3,842 93,132 24.24 16 AUSTRIA 2,716 90,091 33.17 17 DENMARK 3,046 89,596 29.41 18 PEOPLES R CHINA 7,940 75,978 9.57 19 FINLAND 2,782 72,557 26.08 20 SOUTH KOREA 4,066 46,697 11.48 表 2 1998-2008 分子生物学与遗传学领域论文按论文总数排名 Country/Territory Papers Citations Citations Per Paper 1 USA 124,887 4,194,524 33.59 2 GERMANY 27,106 764,493 28.20 3 JAPAN 26,604 595,783 22.39 4 ENGLAND 24,683 812,418 32.91 5 FRANCE 19,255 511,841 26.58 6 CANADA 14,573 390,284 26.78 7 ITALY 12,162 253,373 20.83 8 PEOPLES R CHINA 7,940 75,978 9.57 9 SPAIN 7,811 153,350 19.63 10 NETHERLANDS 7,754 214,961 27.72 11 AUSTRALIA 7,190 173,196 24.09 12 SWITZERLAND 6,835 229,750 33.61 13 RUSSIA 6,187 43,082 6.96 14 SWEDEN 5,682 153,094 26.94 15 SCOTLAND 4,803 157,929 32.88 16 BRAZIL 4,247 31,988 7.53 17 SOUTH KOREA 4,066 46,697 11.48 18 ISRAEL 3,909 123,348 31.55 19 BELGIUM 3,842 93,132 24.24 20 INDIA 3,337 27,437 8.22 表 3 1998-2008 分子生物学与遗传学领域论文按篇均被引次数排名 Country/Territory Papers Citations Citations Per Paper 1 IRAQ 6 465 77.50 2 ICELAND 159 9,725 61.16 3 NIGERIA 83 3,812 45.93 4 JAMAICA 15 549 36.60 5 SUDAN 21 753 35.86 6 SWITZERLAND 6,835 229,750 33.61 7 USA 124,887 4,194,524 33.59 8 AUSTRIA 2,716 90,091 33.17 9 ENGLAND 24,683 812,418 32.91 10 SCOTLAND 4,803 157,929 32.88 11 ISRAEL 3,909 123,348 31.55 12 IRELAND 964 29,269 30.36 13 DENMARK 3,046 89,596 29.41 14 GERMANY 27,106 764,493 28.20 15 NETHERLANDS 7,754 214,961 27.72 16 SWEDEN 5,682 153,094 26.94 17 CANADA 14,573 390,284 26.78 18 FRANCE 19,255 511,841 26.58 19 FINLAND 2,782 72,557 26.08 20 SAUDI ARABIA 180 4,445 24.69
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分子生物学危机!!!
lzwangjf 2009-3-6 17:25
分子生物学 世界观已经到了必须在观念上发生改变的时候了,因为分子 生物学 理论危机!表观 遗传学 修饰是功能 基因 的选择性激活和失活 , 与基因结构相比 , 它包含着更有序更精确的基因功能信息一时空信息。 经典 分子生物学认为 DNA 一级结构决定着它的高级结构; DNA 时空结构。越来越多的证据在向 基因决定论 一 DNA 结构模型绝对时空挑战,这其中最突出的就是表观基因组的作用,和 DNA 相对论与经典分子生物学顽强的较量。 表观遗传学又称为基因外调节 系统 ,它是 生命科学 中一个普遍而又十分重要的新的 研究 领域。它与分子遗传学是相对应的概念。在 DNA 序列 没有发生变化时,仅通过基因修饰, DNA 与 蛋白 质的相互作用,就能影响和调节了 DNA 功能和特性,并且通过 细胞 分裂和增殖影响遗传的一门新的学科。表观遗传学是 1942 年由 Waddington 首先提出 ,它在肿瘤、 免疫 等许多疾病的发生和防治中亦具有十分重要的意义,表观遗传学的出现,彻底宣告着分子生物学理论的十分危机! 分子生物学 技术 危机!近年来直接从 克隆 目的基因出发,研究基因的功能及其与表型的关系,使基因的研究进入了反向生物学阶段,但传统分子生物学理论研究仍然能停止在 50 年代水平,包括 DNA 重组技术、干细胞研究,生命 科学 研究仍然还在采用原核细胞、 微生物 水平上进行,以至于在简单的微生物细胞内引入异体 DNA 后所合成的多肽链往往不能正确折叠成为有生物活性的 蛋白质 而形成不溶解的包含体或被降解的新生肽链折叠问题。这一 瓶颈 问题的彻底限制了蛋白质临床治疗 应用 。干细胞研究 用于诸多疾病的干细胞研究和治疗。这无疑是个里程碑式的科学突破。但干细胞转化的成功率非常低,而且由于使用了反转录病毒作为基因 载体 ,会引发致癌基因的活性,在京都 大学 培育的老鼠中有 20% 产生了肿瘤,如果应用到人身上同样可能诱发癌症。干细胞技术 瓶颈 问题、实际上也表现出表观遗传学的基因修饰一 DNA 量子力学问题,至使干细胞治疗技术应用正走在一条矛盾重重的道路上。人类基因组计划完成后,众多生物学问题仍然无法解答,一系列疑问依旧困扰着生物学家;为什么具有相同基因型的个体却有不同的表型?为什么克隆 动物 表现出生长发育的异常甚至易于死亡?另外癌细胞的浸润性、转染性,疯牛病中 Prion 蛋白质的转染性、各种病毒的转录与感染,蛋白质的时空问题、折叠问题,表观遗传学的基因修饰等等生物表观纵多的复杂性 ... 。最终都与量子力学生物学基本 原理 相关, DNA 量子力学 是解决众多生物学、物理学问题唯一的方向。分子生物学技术成果的辉煌及飞速发展,又掩盖了分子生物学基础一 DNA 结构模型绝对时空片面性理论观念。 半个世纪以前,我们理解生命科学是纯经验性的, 20 世纪 Watson 和 Crick 构建了 DNA 双螺旋结构把我们带入了分子生物学时代。 21 世纪 DNA 时空相对论的发现 为我们提供了全新的时空理论,科学认识论它完全改变了我们生物世界观,分子生物学 DNA 结构模型绝对时空与牛顿经典力学绝对时空同出一辙,人们在分子生物学的限制下费劲地理解着 DNA 时空与传统的生物学观点。生命科学研究,已经到了必须在观念上发生改变的时候了
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在德国的两个月游学生活
tsrabbit 2009-2-7 08:19
我在去年的9月15日收到EMBL总部发来的正式录取通知,成为EMBL格勒分站(1975年建站)有史以来的第一个中国籍博士生。并从去年10月13日至12月12日间,在EMBL海德堡总部修完了分子生物学的核心课程(必修课)。 EMBL的国际博士生项目每年大约从全球招收40-50名博士新生。由于EMBL在原则上只为拥有其成员国国籍的学生提供EMBL内部奖学金,所以班上的欧洲学生占了绝大多数。像我这样来自非成员国的博士新生,则需要导师另找资金来源来养活。导师当时帮我联系经费的时候颇费了些周折,好在格勒分站的站长Stephen博士特别关照,从分站的研究经费中特批了一笔款项来作为我的奖学金来源,这才解决了我和导师的后顾之忧。 在去年的10月11日,我和同一个实验室的另一位博士新生来自加拿大的Cristina(同时也有意大利护照,所以符合领取EMBL内部奖学金的资格),启程前往海德堡。从格勒去海德堡并不方便,我们先是搭乘大巴赶到里昂国际机场,然后坐德国汉莎航空(LUFTHANSA)的班机飞抵法兰克福国际机场,然后再搭乘事先订好的的士到达海德堡。我很幸运地被安排住在EMBL下属的ISG旅馆,和一个来自克罗地亚的男生Nenad合住一套宽敞的顶层公寓(penthouse)。Cristina则被安排到EMBL下属的另一处招待所(guesthouse),和班上的另一位中国学生(来自北大生科01级的王虹同学)成了室友。 由于EMBL并不是大学那样的教学单位,所以我们的课程也和普通的大学课程不大一样。我们没有固定的长期教师,也没有指定的课本,所有的课程都以讲座的形式,由EMBL及其他研究机构(如海德堡大学,德国马普所等)的PI(PrincipleInvestigator)和教授们负责讲授。根据每个PI的研究领域的不同,课程内容也被相应地划分为:Genomics,Evolution,DevelopmentalBiologyandBehaviour,ProteomicsandStructuralBiology, CellBiology,ChromatinandTranslation, DiseaseMechanismsandPathogens这七个主要模块。每个模块都包含讲座及实验室实习,最后通常由journalclub收尾。我们每天的日程安排基本上是早九晚六,课后还需要花相当一部分时间来阅读推荐的文献,为journalclub做准备。如果周末再赶上个把学术会议的话,那基本就没有时间休息了。为了鼓励EMBL各个分站之间的交流,在整个课程的中段,EMBL还安排了博士新生去EMBL其他分站短期访问的项目。我就在去年的11月19日到11月23日间,和其他14位同学去EMBL的汉堡的分站作了短期访问。剩下的同学们则分别去了EMBL的格勒分站或是Monterotondo分站(位于罗马附近)。 在课程进行到后半段的时候,由于前段时间课程的强度较大,而某些课程模块又和部分同学的专业方向相差较远(尤其是结构生物学这个模块,由于牵涉到较多的数理知识,不少人听得一头雾水),所以出勤率变得越来越低。最严重的是在最后的一个模块,某天上午,44人的大班只有12人出席。而当天的主讲人中。有一位还是特别从纽约飞回来赶着做这个讲座的。这使得主管这个模块的PI对此极为不快。 在紧张的学习之余,我也尽量抽空参加同学们的聚会,包括每周二的篮球比赛,室内攀岩,大小舞会等。海德堡老城区附近的大小酒吧也都留下了我们的身影和足迹。到课程末尾的时候,班上的同学间都已经建立了相当密切的友谊。由于每年EMBL的博士新生都会负责组织下一年的国际博士生研讨会(EMBLinternationalPhDsymposium),在海德堡学习时所建立的友谊也让大家在回到各自的分站之后仍然能够紧密协作,顺利完成这一活动的组织工作。 在课程的最后一天,所有的学生都领到了一张由EMBL颁发的证书,表明持证人已顺利通过了所有的课程,并拿到了相应的学分。这也给我在德国这两个月的游学生活划上了一个完满的句号。此后,就需要集中精力来应付博士课题中的诸多挑战了。
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2008年分子生物学与遗传学领域热点论文
wanyuehua 2008-12-28 19:23
检索 2008 年 Web of Science 分析得到 10 篇 分子生物学与遗传学 热点论文,分别刊登在 5 种期刊上, 其中 CELL 《细胞》 4 篇、 NATURE GENETICS 《自然遗传学》 2 篇、 NATURE 《自然》 2 篇、 NATURE REVIEWS GENETICS 《自然评论:遗传学》 1 篇、 NATURE REVIEWS MOLECULAR CELL BIOLOGY 《自然评论:分子细胞生物学》 1 篇, 第 1 、 2 、 3 、 4 、 8 篇为综述论文。 1 、 Title: Mechanisms of post - transcriptional regulation by microRNAs : are the answers in sight ? Author(s): Filipowicz W, Bhattacharyya SN, Sonenberg N Source: NATURE REVIEWS GENETICS Volume: 9 Issue: 2 Pages: 102-114 Published: FEB 2008 Times Cited: 77 Reprint Address: Filipowicz, W (reprint author), Friedrich Miescher Inst Biomed Res, CH-4002 Basel, Switzerland 2007 年影响因子 22.399 2 、 Title: Autophagy in the pathogenesis of disease Author(s): Levine B, Kroemer G Source: CELL Volume: 132 Issue: 1 Pages: 27-42 Published: JAN 11 2008 Times Cited: 71 Reprint Address: Levine, B (reprint author), Univ Texas SW Med Ctr Dallas, Dept Internal Med, Dallas, TX 75390 USA 2007 年影响因子 29.887 3 、 Title: The BCL - 2 protein family : opposing activities that mediate cell death Author(s): Youle RJ, Strasser A Source: NATURE REVIEWS MOLECULAR CELL BIOLOGY Volume: 9 Issue: 1 Pages: 47-59 Published: JAN 2008 Times Cited: 63 Reprint Address: Youle, RJ (reprint author), Natl Inst Neurol Disorders Stroke, Biochem Sect, NIH, Bethesda, MD 20892 USA 2007 年影响因子 31.921 4 、 Title: Autophagy fights disease through cellular self - digestion Author(s): Mizushima N, Levine B, Cuervo AM, et al. Source: NATURE Volume: 451 Issue: 7182 Pages: 1069-1075 Published: FEB 28 2008 Times Cited: 50 Reprint Address: Klionsky, DJ (reprint author), Univ Michigan, Inst Life Sci, Ann Arbor, MI 48109 USA 2007 年影响因子 28.751 5 、 Title: Meta - analysis of genome - wide association data and large - scale replication identifies additional susceptibility loci for type 2 diabetes Author(s): Zeggini E, Scott LJ, Saxena R, et al. Source: NATURE GENETICS Volume: 40 Issue: 5 Pages: 638-645 Published: MAY 2008 Times Cited: 50 Reprint Address: McCarthy, MI (reprint author), Univ Oxford, Wellcome Trust Ctr Human Genet, Oxford, England 2007 年影响因子 25.556 6 、 Title: Newly identified loci that influence lipid concentrations and risk of coronary artery disease Author(s): Willer CJ, Sanna S, Jackson AU, et al. Source: NATURE GENETICS Volume: 40 Issue: 2 Pages: 161-169 Published: FEB 2008 Times Cited: 49 Reprint Address: Abecasis, GR (reprint author), Univ Michigan, Dept Biostat, Ctr Stat Genet, 1420 Washington Hts, Ann Arbor, MI 48109 USA 2007 年影响因子 25.556 7 、 Title: Mechanisms and functional implications of adult neurogenesis Author(s): Zhao CM, Deng W, Gage FH Source: CELL Volume: 132 Issue: 4 Pages: 645-660 Published: FEB 22 2008 Times Cited: 46 Reprint Address: Gage, FH (reprint author), Salk Inst Biol Studies, Genet Lab, 10010 N Torrey Pines Rd, La Jolla, CA 92037 USA 2007 年影响因子 29.887 8 、 Title: Stem cells , the molecular circuitry of pluripotency and nuclear reprogramming Author(s): Jaenisch R, Young R Source: CELL Volume: 132 Issue: 4 Pages: 567-582 Published: FEB 22 2008 Times Cited: 35 Reprint Address: Jaenisch, R (reprint author), Whitehead Inst Biomed Res, 9 Cambridge Ctr, Cambridge, MA 02142 USA 2007 年影响因子 29.887 9 、 Title: Shotgun bisulphite sequencing of the Arabidopsis genome reveals DNA methylation patterning Author(s): Cokus SJ, Feng SH, Zhang XY, et al. Source: NATURE Volume: 452 Issue: 7184 Pages: 215-219 Published: MAR 13 2008 Times Cited: 34 Reprint Address: Jacobsen, SE (reprint author), Univ Calif Los Angeles, David Geffen Sch Med, Dept Mol Cell Dev Biol, Los Angeles, CA 90095 USA 2007 年影响因子 28.751 10 、 Title: Direct reprogramming of terminally differentiated mature B lymphocytes to pluripotency Author(s): Hanna J, Markoulaki S, Schorderet P, et al. Source: CELL Volume: 133 Issue: 2 Pages: 250-264 Published: APR 18 2008 Times Cited: 32 Reprint Address: Jaenisch, R (reprint author), Whitehead Inst Biomed Res, 9 Cambridge Ctr, Cambridge, MA 02142 USA 2007 年影响因子 29.887
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[转]2007年看到的最令人激动的分子生物学新发现
Elysion1983 2008-10-21 16:26
12月25日 今年看到的最令人激动的分子生物学新发现 这是今年看到的最令人激动的分子生物学新发现,同学们一定要看看! 复活凤凰病毒 一个病毒可能毁灭整个人类文化, 但如果我们死了, 那么它也就死了。 经历数千代的分子战争后, 能够影响人类进化的 逆转录酶病毒被进化彻底击败, 成为存在于我们身体里、 却不再会导致伤害的病毒化石。 然而,法国科学家利用 现代生物技术复活了逆转录酶病毒, 并命名为凤凰 一种从灰烬中重生的神鸟。 这是人类自我毁灭的行动吗?   我理解,将某种灭绝的东西重新复活的想法是令人恐惧的。这是科学业已拥有的一种权力,它让我们感到不安。但还有许多病毒比这些更危险,更具传染性,而且潜在用途更少。 人体内存在百万年的病毒化石   梯也里埃德芒的办公室紧邻着他位于巴黎南郊的实验室,可以被看做是一个遗传灾难博物馆。记录着世界上最令人恐惧的传染性疾病的卷宗,塞满了各个房间和排排书架。这里厚厚的文件夹里记载的满是天花、埃博拉病毒和各种各样的流感。SARS作为人们知之甚少的病原体也被收录其中,诸如此类的还有猫白血病毒、在非洲猿中传播的猿猴泡沫病毒。HIV,当今最广为人知最阴险的病毒有自己单独的档案架。实验室的烧杯、小瓶和冰箱,所有的都装满了病毒。胖嘟嘟的中年男人埃德芒在自己的职业生涯里一直致力于研究病毒是怎样导致艾滋病和各种癌症。这些知识会帮助我们治疗可怕的疾病,他说,病毒能给我们从来不曾问过的问题提供答案。   病毒繁殖迅速,时常带来惨烈的结果,尽管它们如此原始,乃至许多科学家甚至认为它们不是活的。一个病毒只不过是裹在蛋白里的几个遗传物质而已,它本身根本不能够活动。为了生存,它必须找到一个细胞传染。任何病毒都可以利用它惟一的才能,控制宿主的细胞机制并利用这种机制复制出成千上万的自己。这些病毒从一个细胞移向下一个细胞,将每个新宿主都变成繁衍更多病毒的加工厂。就以这样的方式,一个被感染的细胞很快就变成了数亿个。   没有任何东西对人类的威胁比病毒性疾病更持久:黄热病、麻疹、天花几千年来一直制造着时疫。在第一次世界大战结束时,5000万人死于西班牙流感;天花仅在20世纪就杀死了5亿人。这些病毒具有高度传染性,尽管它们的影响为它们的凶险性所限:一个病毒可能毁灭整个文化,但如果我们死了,那么它也就死了。因此,天花不能改变我们的遗传结构,它并不具备影响人类作为一个物种的进化力量。影响人类进化需要一个有机体将自己渗透到我们繁殖所需的关键细胞里,即我们的生殖细胞精子或卵子。只有逆转录酶病毒能够影响人类进化,它可以颠倒遗传密码从DNA(脱氧核糖核酸)到RNA(核糖核酸)的正常流动。逆转录酶病毒把自己的遗传信息储存到一个单片的RNA分子里,而非较为普通常见的双片DNA分子里。当它传染一个细胞时,病毒释放出一种特殊的酶,叫做逆转录酶病毒,这使它能够复制自己,然后将自己的基因粘贴到新细胞的DNA里,然后永远地变成这个细胞的组成部分。当该细胞分裂时,逆转录酶病毒如影随形。科学家们长期以来一直怀疑,如果一个逆转录酶病毒碰巧传染一个人类精子细胞或卵子细胞这非常少见,并且这个胚胎存活了下来这也很少见,那么逆转录酶病毒就能够在人类物种的进化蓝图里占据一席之地,从母亲传递到孩子身上,从一代传递到下一代身上,就像色盲或哮喘病基因那样。   2003年人类基因组序列完全排列出来后,研究人员从中发现了一些他们未曾料到的东西:我们的身体里零星地残留着这种逆转录酶病毒的碎片。不到2%基因组创造出我们存活所必需的所有蛋白。然而,8%的基因组却由碎裂的丧失能力的逆转录酶病毒构成,数百万年前,它们曾设法将自己嵌入我们祖先的DNA中。它们被称为内生型逆转录酶病毒,因为它们一旦传染某个物种的DNA,就会变成这个物种的一部分。但是,经历持续了数千代的分子战争,它们被进化一个个地击败了。犹如恐龙的骨头,这些滤过性病毒碎片就是化石。它们没有被埋没在沙子里,而是存在于我们每个人的身体里,携带着可往前追溯数百万年的记录。因为它们似乎不再会发生作用或导致伤害,这些残余物经常被称作垃圾DNA。许多仍然设法制造蛋白质,但科学家们从来没有发现一个在人类身上正常活动或可以导致我们生病的逆转录酶病毒。 为何要复活早已灭绝的病毒   去年,梯也里埃德芒复活了一个病毒,联合利用基因组学、滤过性病毒学和进化生物学的工具,他和他的同事们获得了一个在数万年前业已灭绝的病毒,勾勒出碎裂的部分最初是如何排列的,然后将之拼凑到一起。在复活这种病毒后,研究小组将它置入人类细胞中,发现它确实将自己嵌入到那些细胞的DNA中。他们还把这种病毒与从鼠和猫身上提取的细胞混合到一起,它迅速地传染了所有这些细胞,这为碎裂的病毒能够人为地再次变得具有传染性提供了第一手证据。这项实验可以为了解诸如HIV之类的病毒如何运作提供了重要的线索。但不可避免地,它也招来了人类对自我毁灭的魔鬼和侏罗纪公园的想象。   如果你对此考虑5分钟,会觉得这是疯狂的举动,美国图夫兹大学的科芬说。科芬是美国最著名的分子生物学家,也是首批研究内生的逆转录酶病毒在人类进化中的作用的科学家之一。我理解,将某种灭绝的东西重新复活的想法是令人恐惧的,他继续道,这是科学业已拥有的一种权力,它让我们感到不安。但还有许多病毒比这些更危险,更具传染性,而且潜在用途更少。   由于计算机能力和DNA技术的不断进步,一个拥有笔记本电脑和可以进入任何一所大学生物实验室的聪明大学生,也能够轻而易举地组装一个病毒。5年前,似乎是为了证明这一点,纽约州立大学的研究人员广泛利用可得到的信息,通过邮件购得了DNA,建立了一种polio病毒。为了测试polio,他们把这种病毒注射到老鼠身上。这个动物最初瘫痪,接着便死亡了。这个实验被普遍认为毫无意义,理由荒谬。不是别的,是生物恐怖主义原则的证明,科芬这样评价它。两年前,研究人员排列出1918年西班牙流感病毒的遗传密码后,科学家们也重构了它。在这起实验中,存在着易于理解的和极度想要达到的目标:研发可以防御未来流感的疫苗。   复活一种灭绝的病毒是另外一回事。如果埃德芒去年秋季在发表自己的研究结果时坚持使用科学术语,那么他的成果外界将很少注意到。但埃德芒颇为精明,他把这种病毒命名为凤凰,一种从灰烬中重生的神鸟,因为他相信,这种病毒以及其他类似病毒能够说明人类的起源和进化。   带着与埃德芒同样的热情但不事声张,全世界的科学家都开始了类似的研究。纽约亚龙钻石AIDS研究中心最近制造出一个几乎同样的病毒。在过去几个月里,牛津大学和美国西雅图胡特金森癌症研究中心的团体也研究出结果,可供人们观察人类的进化和疾病。 没有病毒就没有人类这个物种   这些研究团体的方法各自不同,但目标是一致的。所有这些研究人员都希望,挖掘病毒的历史会有助于了解我们今天所面临的医疗的复杂性。就这样偶然的不经意,他们创造了一种新的学科:paleovirology,该学科研究古代病毒的遗传史,力图提高我们对现代疾病影响力的理解。 这不是值得恐惧的事,而是值得庆贺的事,埃德芒说,它能有助于人类治疗和消灭癌症。显而易见的是,这种内生的逆转录酶病毒只是两样东西:基因和滤过性病毒。这些病毒如同其他基因的作用一样,帮助了我们成为今天的我们。我确定,如果没有它们,我们就不会作为一个物种存活下来。   他继续道:凤凰病毒显示了HIV的运作机理,但更重要的是,它显示了我们人类是如何运作的,我们人类是如何进化的。许多人研究人类进化的其他方面我们是怎样直立行走的,或驯养动物的意义。但我要强调的是,病原体在形成我们今天的样子的过程中同样重要。譬如,看看怀孕和分娩的过程。埃德芒和其他科学家都提出,如果没有逆转录酶病毒,那么哺乳动物就不会发展出保护胎儿并给它时间成长的胎盘。胎盘导致胎儿安全出生,这是我们的进化比鸟类、爬行动物和鱼类成功的显著表征之一。卵子是不能够排除废物或吸取营养物质的,而营养物质是哺乳动物能够发育出的大脑所必需的。正是这些病毒使此等变化成为可能,埃德芒说,如果没有它们,那么人类至今可能还在孵卵。   达尔文的惊奇肯定会搀杂着高兴,当他1871年在《人类的由来》里提出,人和猿拥有共同的祖先,那是一个革命性的思想,至今依然如是。然而,我们的DNA里含有病毒说为进化理论提供的令人信服的证据,没有任何东西能比得上。最近,关于人类疾病(如天花和斑诊伤寒症)的历史和历程的最早信息来自于4000多年前的木乃伊,但人类进化不能用那么短的时间跨度来度量。内生的逆转录酶病毒让我们可以追踪几百万年前的分子裂变历史。   然而,如果人类与其近亲如黑猩猩和猴子共同拥有大多数这样的滤过性病毒碎片,那么达尔文的理论就是正确的。我们确实如此,在我们整个基因组里数以千计的地方与猴子和黑猩猩相同。假如这是巧合,在上千万年的历史中,人类和黑猩猩恰好经历过无数相同的滤过性病毒传染,那么这些传染在每个基因组里为何恰好都结束于相同的地方。人类DNA序列的横档由遍布于46个染色体上的30亿对核苷组成。正是这些核苷的排序决定一个人如何相异于另外一个人以及其他所有有生命的动物。人类能够在成千上万看似随机的地点拥有与另外的物种完全相同的逆转录酶病毒DNA,那么惟一的路径就是他们是从共同的祖先那里继承而来。   分子生物学也已研究出有关遗传性质的精确知识。随着基因序列资料库的扩展,重构祖先的基因组已十分常见,在每一种受到研究的脊椎动物的基因组里,研究人员都发现了逆转录酶病毒。人类学家和生物学家不仅用它们来研究灵长类动物的世系,而且也用来研究动物之间(譬如狗、豺、狼和狐狸)的关系,检测相似的有机体是否可能实际上毫无关系。现在,越来越多想法相同的科学家都相信,有充分理由可以相信,病毒可能是未曾料到的造物主,它们最有可能帮助我们变成人类。 文章引用自:南方周末
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把科学网博客引入课堂
Bobby 2008-8-25 12:20
转眼暑假过去了,今天就正式开学上课了。 虽然一千个人写博客有一千种目的,但我希望科学网博客还有其更积极的意义。 那么对于研究生而言,可从科学网博客得到些什么有价值的东西呢? 闲暇时间读读科学网博客(当然不止博客,包括新闻、论坛等),可以获得一些有用的科研资料、基础的科研训练、必要的学术道德、给人启示的科研思路、宝贵的科研经验、论文写作发表常识、最新最快的科学进展、消息灵通的学界动态、敏锐独到的生活体验、丰富的人文思想、浓浓的民主气息、切中时弊的社会批判等等。 我现在尝试将一些与上课内容相关的英语学术文献发到我的博客,让研究生们在学习时间下载阅读,只要有电脑和网络的地方,就可随时随地阅读学习,不仅可让学生自主性学习,而且博文评论功能也具有一定的交互性。不亦善哉! 因此,以后会以《分子生物学阅读文献》为题发表一系列博文,都是一些上传的相关专业文献。请读者加以注意。
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GMT+8, 2024-4-25 22:15

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