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[转载]由GWAS热到对转化医学的一点冷静思考
genesquared 2013-2-16 14:25
由GWAS热到对转化医学的一点冷静思考 GWAS研究的历史 2005年4月15日,Science杂志发表了三个独立的研究小组的三篇论文,解析同一种疾病老年性黄斑变性(Age-related macular degeneration,AMD)的遗传机制。三篇文章的结论都认为补体因子H(Complement Factor H,CFH)基因的同一变异(多态性)位点是老年性黄斑变性的遗传因素。三篇论文中,有两篇以Report形式发表,使用的是精细扫描(fine mapping)(Science 15 April 2005: Vol. 308 no. 5720 pp. 419-421 pp. 421-424)。以往研究提示,1q25-31区域或1q32区域含AMD易感基因,这两篇论文根据此,对该染色体区域进行基于SNP分析的精细扫描,锁定AMD的易感基因是CFH。另一篇论文(Science 15 April 2005: Vol. 308 no. 5720 pp. 385-389)以Research Article形式发表,使用的是全基因组关联分析(Genome wide association study,GWAS),即对样本进行全基因组SNP扫描,直接锁定AMD易感基因CFH。 研究GWAS的芯片 值得指出的是, 现在风靡医学遗传学领域的GWAS,正是从这篇AMD GWAS论文开始的。在这篇论文前,由于没有方法学支持,GWAS只停留在科学家的想象中。当时认为,要进行GWAS,每个样本需要分析的分子标记数目需要10万个以上,SNP作为新一代分子标记技术就进入人们视野。只要能在技术上突破一个样本分析10万个以上SNP,GWAS就能成为现实。 高密度SNP芯片就是在当时需求推动下推出并实现商业化的,全球第一款高密度SNP芯片是在一对芯片上解析一个样本的116,204个SNP(100k),使得GWAS研究在技术平台上有了支撑。之后几百k甚至上千k的SNP芯片陆续推出,最近又有针对东亚人和中国人SNP分析的芯片推出。 NIH国家人类基因组研究中心网站一直整理和更新关于GWAS的文献。迄今为止,该网站整理了近千篇GWAS文献,这些文献报道了近5000个SNP位点与多种疾病和其他性状的关联。近年的Nature Genetics杂志,每期一半左右的文献都属于GWAS。 GWAS的思路 目前的GWAS文献,基本使用同样的思路:先通过GWAS,从第一组人群的分析中找到一些与疾病等性状相关的SNP位点,这些位点再在第二与第三组人群中进行分析,三次分析都证明与疾病等性状关联的SNP位点就是结论。第一组人群的分析,几乎全部使用基于基因芯片技术的全基因组高密度SNP分析。第二、第三组人群,可以利用各种SNP分析方法,比如TaqMan法、质谱法、焦磷酸测序法、低密度SNP芯片定制法、Sanger测序法等等。 转化医学 目前,以GWAS和新一代测序(NGS)为代表的基因组学研究可以说是如火如荼,如日中天,疾病等性状的遗传因素似乎找到了,分子诊断、个性化治疗的时代似乎指日可待。但是,渲染终究不是事实,目前基因组研究的成果还远不能在疾病诊疗中大显身手。稍微冷静地想想,我们就知道,GWAS文献报道的与疾病等性状关联的SNP,绝大多数还未经功能研究证实。退一步讲,即便这些GWAS的结论没有问题,回头反思,找到疾病的遗传基础究竟为了什么呢?如果医学研究的目的是为了提高人们的生存质量,那GWAS也应该遵循此原则。转化医学可以理解为将医学研究的成果应用到提高人们生存质量的医学实践中,目前强调转化医学,实在是切中要害。 2006年,也就是十一五计划第一年,国家高技术研究发展计划(863计划)生物和医药技术领域启动了“重大疾病的分子分型和个体化诊疗”重大项目课题,开宗明义指出:“以现代生物技术与临床医学相结合、研究开发新的疾病诊疗技术手段为主要内容的‘转化医学(Translational Medicine)’是近年来国际上备受关注的新兴领域”。疾病诊断和治疗,都是提高人们生存质量所必须的。有隐患的遗传因素,诊断发现越早越有利于生存质量的提高。比如,婚前检查就是对自己负责,更是对下一代的负责;如果没有婚前检查,产前诊断也是一种弥补,比如可以根据遗传隐患提示来提前终止妊娠;如果产前诊断也没做,那么产后尽快诊断也是可以弥补一些的,也就是说,通过新生儿遗传检查,了解诸如耳聋、自闭症、孤独症等的遗传隐患,再结合其他检查如行为学检查,对可能的疾病进行及早干预和治疗,能一定程度上减少疾病危害,尽量提高生存质量。 基于转化医学的宗旨,“重大疾病的分子分型和个体化诊疗”重大项目指出:“十一五期间,本项目拟以心血管疾病、肿瘤、老年神经退行性病、精神疾病、糖尿病和慢性肝病为代表的六种主要危害我国人民健康的重大慢性疾病为对象,以我国丰富的临床资源和十五建立的基因组、蛋白质组和生物芯片等技术平台为基础,以现代生物技术与临床研究相结合为手段,通过建立重大疾病临床标本库和资料库以及临床试验网络,研究开发出针对上述疾病的易感人群筛选、临床前期发现、早期病人诊断及指导个体化治疗相关的特异性分子标记物,建立各种疾病的分子分型标准,研究制定可用于指导临床实践的规范化、个性化和综合治疗的关键技术与方案”。这些都无一例外围绕把临床基础医学研究的成果应用于疾病的早发现、早预防、早干预、针对性的个性化治疗,完全符合转化医学的宗旨。 转化医学将临床基础医学的研究成果应用于疾病的早发现、早预防、早干预、针对性治疗,方法学本身不是问题。易感人群筛选、临床前期发现、早期病人诊断及指导个体化治疗适合使用定制的SNP基因芯片法等。为助力个性化用药的研发,专门分析与药物代谢、转运相关的基因的SNP芯片也被推出。 SNP芯片的临床应用 除GWAS以外,科学家们不断拓展SNP芯片的应用,目前SNP芯片技术最典型的应用之一是分析染色体畸变如微缺失、微扩增、LOH、UPD等。与传统的核型分析、CGH比较,SNP芯片技术最大的优势在于分辨率高,因此能发现核型分析、CGH无法发现的染色体中小的畸变,这样,可以更好地解析疾病的遗传机制。这个应用正在成为诠释转化医学的一个方面,因为染色体畸变的确是很多疾病的遗传因素,而对染色体畸变的检测历来就是临床医学的内容,广泛应用于IVF-PGD、产前与产后诊断、优生优育、出生缺陷防治、计划生育等。基因芯片技术高分辨率检测染色体畸变,已经开始走入临床实践。以自闭症、孤独症为例,利用SNP基因芯片技术,通过全基因组的CNV分析,已经证实自闭症、孤独症的遗传因素包含大量的CNV,这些CNV的检测已经开始走向新生儿筛查中,这对及时干预与治疗这些疾病提供了理论支持。技术上,在临床检测方面,由于每个样本待分析的CNV并不是很多,可以利用诸如定量PCR、Branch DNA等定量分析技术。 新一代测序(NGS) 基于基因芯片技术的全基因组SNP分析无疑已经是分析全基因组的最实用技术,而NGS技术正在深刻影响着全基因组分析。当然,针对每个样本10万到100万个SNP这样规模的分析,目前NGS分析单个样本的成本还远远无法与SNP芯片抗衡,但NGS对样本的分析,比SNP芯片可以带来更多的数据,这对临床基础医学研究的价值大。 GWAS应用于分子诊断 需要强调的是,临床基础医学的研究结论,包括GWAS的成果,应用于分子诊断还有一段路要走。尽管GWAS的结论是对三组人群的分析获得的,但毕竟GWAS只是把特定疾病与特定SNPs进行了关联,缺乏功能实验验证。如果功能学分析的确证明了特定SNP就是特定疾病的遗传基础,那这样的SNP的价值是非常大的,用于分子诊断自然不必说,极其有可能用于治疗手段的研发的靶,比如作为药靶等。正因为如此,Nature在2010年底预测了2011年的13个科学热点,其中6个与生命科学有关之一就是“GWAS prove their worth”。文章写道:GWAS have uncovered plenty of links between diseases and particular regions of the genome, but frustratingly haven’t revealed much about the biochemistry behind these associations. In 2011, expect to see real mechanistic insights explaining how genes, and noncoding regions, affect the medical conditions they have been linked with metabolism, obesity and diabetes are among the hottest targets。过去5年大量的GWAS成就,在未来是该通过功能学验证来确认了,只有这样,GWAS获得的那些SNPs才是无懈可击的,就像空腹血糖超过6.1mmol/L就可以判断一个人是高血糖一样有价值。临床基础医学的研究结论如果经过功能学验证再用于分子诊断甚至治疗手段的研发,这样的转化医学才是更缜密的。 常见重大疾病GWAS 2008年,“十一五”国家高技术研究发展计划(863计划)生物和医药技术领域又启动了“常见重大疾病全基因组关联分析和药物基因组学研究”重点项目,选择威胁我国人口健康的常见重大疾病:精神疾病、高血压、糖尿病、食管癌和肺癌为突破口,进行总体设计和联合攻关,通过全基因组关联分析和药物基因组学研究,阐述上述5种重大疾病致病的遗传机理、药物基因组学相关基因多态性与药物疗效和安全性的相互关系,发现新的遗传标志物和预警靶点等,为中国人群多发复杂重大疾病的诊断、预防和安全有效用药提供理论依据、技术支持和人才储备。项目进一步体现了转化医学的宗旨。在五种疾病的GWAS分析中,食管癌和肺癌的GWAS分析已经发表在Nature Genetics杂志上(Nature Genetics,43,679–684 792–796,2011)。五种疾病的药物基因组学研究,其中一些研究利用了基于基因芯片技术的平台。 以精神疾病的药物基因组学研究为例,该项目要对2000-3000例服药病人进行药物治疗有效、无效和发生药物毒副反应人群分类,对其中1500-2000例精神分裂症样本进行药物基因组相关基因多态性检测,研究中国汉族人群精神分裂症药物治疗的安全性和有效性与药物基因组相关基因多态性之间的关系,结合基因检测结果,对其中的200-500例病人进行抗精神分裂症药物代谢研究,确定基因型-疗效/毒性-药物代谢间的关系;利用体内和体外药物基因组学研究体系指导精神分裂症的治疗和新药开发;建立我国汉族人群精神分裂症的全基因组关联分析和药物基因组学数据库。希望做到:对大约2000个药物基因组相关SNP进行检测;确定1-2个致病功能位点;寻找到5~6个能在临床推广应用的药物治疗无效或毒性预测的遗传标记;应用于2种以上抗精神分裂症药物的安全性、有效性及基因多态性相关性研究。 转化医学/分子诊断 转化医学最终的定位肯定不止是分子诊断,治疗疾病才是根本。分子诊断是发现遗传隐患,我们通过分子诊断早发现、早诊断,进而早干预、早治疗。有时治疗看似一句空话,比如,就算发现遗传隐患了,能怎么办?根治似乎需要所谓基因治疗,就是改变基因,但谈何容易,目前和未来相当一段时间内简直就是幻想而已。分子诊断目前对人类的益处在于,由于有了预警,我们可以通过科学健康的生活方式从一定程度上预防疾病,用积极的阳光的态度去面对生活,加强锻炼,远离不健康生活方式。 靶向药物 分子诊断的确可以在一定程度上指导人们的生活方式,进而延缓甚至避免疾病的发生。但遗传隐患毕竟存在,疾病可能在某一天就爆发,这时,治疗就成为主要手段。在治疗中,药物治疗有时是最重要的一个方面,靶向药物又是其中最重要的一个方面。靶向药物的靶在哪里?其实临床基础医学研究得到的各种遗传因素比如SNP、CNV、表观修饰位点、特定表达谱等涉及的关键基因、RNA、蛋白产物等,既是分子诊断的内容,也可能作为治疗的靶分子。 我们通过抑制或激活这些分子的表达(比如用于临床还很遥远的RNA干扰等)、纠正这些分子的功能(比如单抗药等)来实现治疗,更多的还有针对这些遗传标志物的小分子化合物治疗药物的开发。因此从整个转化医学流程来看,临床基础医学的任务在于通过基因组学、转录组学、蛋白质学、代谢组学等研究,诠释疾病发生、发展的分子机制、细胞机制等,构建疾病特定的分子图谱,包括基因表达特点、基因变异特点等。构建的图谱需要扩大的样本量得到证实,确定的分子图谱就是分子诊断的基础,也是下游各种治疗手段研发的基础。 转化医学是很严肃、很科学的一件事,绝不是赶时髦。任何基础研究的成果到可用于临床分子诊断甚至到治疗手段研发都是需要严谨的。 干细胞研发 国内干细胞研发异常热,无论是胚胎干细胞还是iPS,背后的驱动力不能不说是干细胞的治疗前景在作怪。事实是,干细胞治疗的基础问题远没有解决,包括治疗的风险的评估等,怎么就能给公众过分渲染干细胞治疗呢?人胚胎干细胞系在传代中发生基因组改变是事实,这些改变在人肿瘤中也可以观测到,比如拷贝数变异、线粒体DNA突变、启动子甲基化等(Nature Genetics 37, 1099 – 1103, 2005)。 对iPS的研究也得出类似结论(Nature,471, 58–62,03 March 2011),iPS传代同样发生很多CNV,这中间肯定是有风险的。 单抗药 因此转化医学出发点好,目的也好,但需要严谨严肃,需要科学。还有,目前单抗药急剧升温。我们国家在小分子化合物药物方面是落后,似乎单抗药与国际差距相对小,所以快马加鞭迎头赶上有可能。对药的一系列严格认证是必须的,比如各种药理、毒理测试,临床测试等,需要的周期、样本量等等,要毫不含糊。这势必影响商品化进程,甚至研发单位会面临资金问题。但以前说一个小分子化合物药的平均研发周期是15年左右,花费是十几亿、几十亿美元。作为单抗药,这个常规不该被打破吧。关于这些认证,我们国家是投了很多钱的,关键就是严谨执行的问题。 基因算命 最后,以本文作者在2010年第二期“基因快讯”的一点看法作为结语:“(目前的GWAS类的)基因组研究终究类似“基因算命”,再清晰的序列信息也无法真正说明一个基因的功能,基因功能的最后鉴定还得依赖转录组学和蛋白组学,而转录作为基因发挥功能的第一步,对基因功能解析就变得至关重要。声称特定基因、特定SNP、特定CNV、特定DNA修饰等与某种表型有关,最终需要转基因、基因敲除、突变、RNAi、中和抗体等技术验证,并必不可少要结合基因转录、翻译和蛋白修饰等数据”。由于没有扎实的功能验证,因此目前国内的很多疾病易感基因检测项目,的确有点过热,而天赋基因检测(智商、情商、艺术才能、运动能力)等更有哗众取宠之嫌。何况,就算经过功能学验证的SNP等分子标记能用于分子诊断等,也还有医学伦理的问题。 Gene Express 基因快讯2011年第1期
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[转载]微进化过程的多基因作用机制
genesquared 2013-2-6 15:35
附件: 微进化过程的多基因作用机制 重大研究计划2013年度项目指南 生物进化是在自然选择的作用下,适应性的遗传变异延续下来的过程。各种适应性表型是进化的表现形式。生物多样性,农艺或经济性状的产生,高原、高盐等极端环境下的物种形成或种群分化,不同地域种群的多态性及不同地域人群对疾病易感性的差别等生命现象都是进化的结果。生物进化的研究体现在两个层次上:宏进化(macroevolution)和微进化(microevolution)。宏进化研究侧重于观察大的时间尺度下的生物性状变异(不在本重大研究计划资助范围之内);而微进化指的是种内或近缘物种之间的进化,是生物变异的源头和适应环境的基础。以人类进化为例,微进化研究的是人群内部(或人与黑猩猩之间)的遗传差异,如人类对高原环境的适应、遗传变异与地域性传染病的关联、人类适应不同日照环境与肤色变异等等。生物进化过程中,种群对环境迅速变化的适应、入侵种适应新的环境、人工驯化下动植物生殖生理或神经行为的改变、物种形成过程中不同种群交配行为的分化等由遗传改变导致的一系列表型变异,都是微进化过程的表现。因此,可以说微进化是生物变异与环境适应的源头,也是生物学的基础研究领域。 微进化研究着重于基因对性状的影响,以及选择对基因变异的作用。微进化中适应性表型变异是通过自然选择或人工选择保留下来的,通常具有内在的分子与遗传基础,可以追溯其发生发展的过程,有规律可循,因而是生物学领域关注的焦点。生物表型变异的分子机制十分复杂,我们从生物变异与进化的源头着手,较有可能解析适应的分子机制。另外,许多分子水平的研究表明,微进化过程中的复杂表型适应是多基因作用的结果,只有全基因组水平的分析,才能有效揭示其多基因作用机制。 本重大研究计划旨在通过分析微进化过程中表型变异的生物在基因组水平上的变异,发现与表型变异相关的关键遗传改变,并揭示进化的作用力,从而阐明复杂表型变异的多基因作用机制,使进化理论奠定在更坚实的遗传学基础上,推动进化理论的进一步发展与完善。 一、科学目标 运用基因组学及多学科交叉的综合手段,通过研究微进化中适应环境变化的生物体系,揭示基因组在序列、结构、表观遗传修饰、转录水平上的变异以及影响表型进化的作用机理,阐明多基因之间的相互作用与网络调控的分子机制及其进化意义。 二、核心科学问题 以生物应对新环境、极端环境、家养环境和细胞水平的适应性变异等为研究体系,分析在快速进化过程中基因组的变异,阐明有多少关键基因在微进化过程起作用?它们是一些什么样的基因?它们本身是如何进化的?它们之间的相互作用如何?它们在调控网络里主要处于哪些位置?等问题。从而解析微进化过程中多基因作用机制,揭示“生物是如何在基因组水平上通过基因突变与多基因交互作用,改变表型或其它性状以适应环境变化”。本重大研究计划优先资助能对上述核心问题提出明确解决方案的项目。 三、2013年度拟重点资助的研究方向 本重大研究计划建议的四种研究体系代表了微进化中生物适应快速变化环境的重要体系。它们在回答核心科学问题上既有共性,也有很强的互补性。本重大研究计划资助在下述六个研究方向上提出的基础好、创新性强,具有国际领先潜力的前沿研究项目。 1.新环境下的基因组变异及适应新环境的分子机制。 一般认为环境变化是生物微进化主要的驱动力。变化的环境可以是原住地的气候、地表等的改变,也可以是物种迁移到一个新的环境(如入侵种,是快速环境变化的一个典型例子)。比较新旧环境中的物种群体在基因组水平的差异,寻找强烈分化的基因位点,从而鉴定出适应新环境的关键基因。本研究方向要求在全基因组水平上定位与克隆适应性基因,进而通过研究适应性基因的进化历史与功能变化,探索和揭示生物迅速适应新环境的基本机制和规律。本方向优先支持在表型、遗传,生态等方面已有较好研究基础的研究系统。本重大研究计划在2013年度鼓励这一方向的申请。 2.极端环境下的基因组变异及适应极端环境的分子机制。 极端环境(包括边缘环境)是指近缘物种或同一物种的生境中具有极高或极低的温度、纬度、海拔、盐度等物理特征的环境。极端环境与新环境的区别在于,物种已经在相当长的时间内产生了对极端环境的适应性。生物在极端或边缘环境里的抗低氧、抗强酸、抗盐、抗高温等都是典型例子。本研究方向要求通过全基因组水平的比较研究,定位和克隆与极端或边缘环境适应相关的关键基因,以揭示生物适应极端环境的分子机制。本方向优先支持在遗传、生理等方面已有较好研究基础并能揭示进化机制的研究系统。 3.人工选择下的基因组变异与适应人工环境的分子机制。 家养动植物是在短短的一万多年内,通过人工选择的作用,从野生祖先驯化而来的。人工选择的特点是强度高、方向明确。本研究方向要求通过比较家养动植物与其野生近缘物种群体的全基因组水平上的差异,探讨人工选择下基因组变异的规律,鉴别出重要的适应性基因,揭示人工选择下家养动植物适应人工环境的遗传机制。本方向优先支持驯化历程相对清晰、有望对进化理论做出崭新贡献的研究系统。研究内容应着眼于了解选择压推动微进化的分子机制,而不是农业经济性状的改良。 4.细胞水平的适应和变异。 生物进化理论也可以应用到细胞水平,器官的衰竭及细胞的非正常增殖都涉及到体细胞突变的积累和适应。本研究方向要求利用群体遗传学、进化生物学及系统生物学的研究方法,研究体细胞突变及表观遗传修饰的动态过程及其特征,了解突变积累、选择作用及细胞非正常增殖的规律,鉴别与细胞迅速增殖相关的致变突变,并阐明其在微进化过程中的适合度。本计划在2013年度将重点支持在细胞水平研究进化机制的优秀项目。 5.微进化机制的基本理论与法则。 本重大研究计划前面四个方向主要是针对外界环境主导的生物适应性变化。除此以外,适用于各种环境的微进化机制的基本法则,有待深入研究来阐述。例如,1)进化的力量还包括物种内在力量,如性选择、迁徙性和领地性等,它们对于种群分化、变异、和物种形成的作用;2)基因组内部的驱动力,如突变率、重组率、基因组倍性的改变等的进化规律及其对基因组变异的作用;3)进化的基本理论,如溯主理论等,在不同群体模型下的理论构架和异同;4)生态群落的共进化规律和基因组改变。本重大研究计划在今年增设“微进化机制的基本理论与法则”方面的研究项目申报,以加强对这些基本法则的研究。 6.围绕微进化研究的生物信息学新方法。 随着新一代DNA测序等技术的快速发展,一系列高通量、高分辨率检测基因组、转录组、表观基因组变异的技术手段应运而生,为开展微进化基因组学研究提供了丰富的数据,但同时也对计算基因组学和生物信息学提出了新的课题。本方向重点支持开发围绕上述五个研究方向所需要的生物信息学和计算生物学方法,包括:围绕微进化研究的新一代测序数据处理方法和分析手段;群体遗传学理论在生物适应的基因组学研究中的应用,发展检验自然选择的新方法以及在细胞水平的延展;微进化中基因相互作用的检测、数学描述和生物网络演化的分析方法。 四、申请注意事项 (一) 根据前二年项目申请中出现的不足,在此提醒申请人: 1. 申请书中应当有明确的科学问题、科学假设和检验假设的具体方法,三者缺一不可。 2. 揭示多基因作用机制不应局限在测序和基因表达水平高低的结果,而应该有具体的生物信息学分析方法或揭示机制的具体方案。 3. 本重大研究计划主要支持生物体在不同环境条件下(新环境、极端环境、体内环境、人工选择等)微进化过程中多基因作用的一般规律和共性机制的研究,推进基本理论与法则的深入认识。 (二)申请人在填报申请书前,应认真阅读本指南和通告。本重大研究计划旨在将相关领域研究进行战略性的方向引导和优势整合,成为一个协调的综合“项目群”。申请书应论述与项目指南最接近的科学问题的关系,以及对解决核心科学问题和实现项目总体目标的贡献。本重大研究计划不受理以测序为主要目标的项目。不符合项目指南的申请将不予受理。为避免重复资助,项目申请书还应论述与973计划等国家其他科技计划项目的区别与联系。鼓励围绕第五个方向开展研究。 (三)除了按照申请书撰写提纲填报申请书外,本重大研究计划对申请书部分项目的填写有下述附加要求: 1.请在立项依据部分首先说明本研究所属的重点资助的研究方向(见上述的六个重点支持方向)。 2.立项依据需围绕研究内容和科学问题,有针对性的分析国内外研究现状,阐明研究意义。字数在2000-3500字之间(不包括参考文献)。 3. 研究内容是申请书的重点,需详细论述针对于研究目标和关键科学问题的详尽解决方案。字数在3000-5000字之间。 4. 论述研究特色、创新点以及与本重大研究计划的关系,应简明扼要,不超过1000字。 5. 研究方案主要简明论述与研究内容相关的实验材料、方法、技术、计算方法公式等。 6.为了使申请人更准确地把握本重大研究计划的研究方向,指导专家组拟定了适用于微进化研究的关键词供申请人在填写申请书时使用。请申请人根据本次申请的研究内容,并结合上述六个研究方向,关键词选择参照下表,每个大类(科学问题、研究方法、研究对象和研究层次)的第一级各选择一个,第二或更高级的有关键词则选一个,没有列出的可不选。 “微进化过程的多基因作用机制”重大研究计划 关键词: I. 科学问题 第一级(必需) 第二或更高级(可选,例举) 自然选择(Natural selection) 正向选择(positive selection)、 选择约束(selective constraints)、 其他(请详细说明)others (please specify) 适应(Adaptation) 极端环境(extreme environments)、 新环境(new environments) 复杂性状(Complex traits) 羽毛形成(feather formation)、 体重(body weight)、 其他(请详细说明)others (please specify) 杂交(Hybridization) 遗传变异(Genetic variation) 种系发生(Phylogeny) 基因组结构(Genomic structure) 性选择(Sexual selection) 肿瘤演化(Cancer evolution) 细胞演化(Cellular evolution) 新基因进化(New gene evolution) 基因相互作用(Gene interactions) 系统稳定性(Systems stability) 多倍化(Polyploidization) 家养化(Domestication) 猪(pigs)、 鸡(chickens)、 狗(dogs)、 其他(请详细说明)others (please specify) 行为演化(Behavioral evolution) 物种入侵(Species invasion) 群体结构(Population structure) 其他(请详细说明)Others (please specify) II. 研究方法 第一级(必需) 第二或更高级(可选,例举) 群体遗传学(Population genetics) 溯祖理论(coalescence)、 选择理论(theory of selection)、 其他(请详细说明)others (please specify) 数量遗传学(Quantitative genetics) 全基因组关联分析(GWAS)、 QTL作图(QTL mapping)、 其他(others) 分子进化(Molecular evolution) 系统发生构建(phylogenetic reconstruction) 系统生物学(Systems biology) 生物网络分析(biological network analysis)、 组学数据集成(omics data integration) 转基因方法学(Transgenic methodology) 诱导突变(Mutagenesis) 生物信息学(Bioinformatics) 序列比对(sequence alignment)、 结构变异推断(structural variation inference)、 转录组分析(transcriptome analysis)、 宏基因组分析(metagenome analysis)、 基因组和宏基因组调控(genomic and epigenomic regulation) 计算生物学(Computational biology) 生物过程建模(biological process modeling) 其他(请详细说明)Others (specify)) III. 研究对象 第一级(必需) 第二或更高级(可选,例举) 人类(Human) 亚洲人群(Asians)、 其他(请详细说明)others (please specify) 模式生物(必须详述)Model organism (must specify) 果蝇(Drosophila)、 拟南芥(Arabidopsis)、 其他(请详细说明)others (please specify) Domesticated species(must specify)家养生物(必须详述) 水稻(rice)、 猪(pigs)、 其他(请详细说明)others (please specify) 原核生物(Prokyarytoes) 酵母(Yeast) 无脊椎动物(Invertebrates) 昆虫(Insects) 脊椎动物(Vertebrates) 哺乳动物(Mammals) 其他(请详细说明)Others (please specify) IV. 研究层次(Level of organization) 第一级(必需) 第二或更高级(可选,例举) 基因组序列(Genomic sequences) 基因组结构变异(Genomic structural variation) 表观遗传学(Epigenetics) 染色质结构(Chromatin structure) 转录组(Transcriptome) 非编码RNA(Noncoding RNAs) 其他(请详细说明)Others (specify) (四)本重大研究计划2013年度计划资助经费约3700万元,拟资助“培育项目”15项左右,“重点支持项目”5-6项。 对有较好的创新研究思路或较好的前期结果、但尚需一段时间探索研究的申请项目将以“培育项目”方式予以资助,资助期限为3年,资助强度80-120万元/项;对有较好研究基础和积累,有明确的重要科学问题需要进一步深入系统研究的申请项目将以“重点支持项目”的方式予以资助,资助期限为4年,资助强度约300-400万元/项。 (五)项目受理后,指导专家组将会对项目进行会议初审,对明显不符合该重大研究计划目标和研究方向的,或存在明显不足的项目予以初筛,不再进行同行通讯评议。
个人分类: microEvolution|0 个评论
[转载]C#中的多态性
shixuanlv305 2013-2-6 11:18
转自: http://www.cnblogs.com/Bear-Study-Hard/archive/2006/09/06/496366.html C# 中的多态性 首先理解一下什么叫多态。同一操作作用于不同的对象,可以有不同的解释,产生不同的执行结果,这就是多态性。 多态性通过派生类覆写基类中的虚函数型方法来实现。 多态性分为两种,一种是编译时的多态性,一种是运行时的多态性。 编译时的多态性:编译时的多态性是通过重载来实现的。对于非虚的成员来说,系统在编译时,根据传递的参数、返回的类型等信息决定实现何种操作。 运行时的多态性:运行时的多态性就是指直到系统运行时,才根据实际情况决定实现何种操作。 C# 中运行时的多态性是通过覆写虚成员实现。 下面我们来分别说明一下多态中涉及到的四个概念:重载,覆写,虚方法和抽象方法。 重载和覆写的区别: 重载 类中定义的方法的不同版本 public int Calculate( int x, int y) public double Calculate( double x, double y) 特点(两必须一可以) 方法名必须相同 参数列表必须不相同 返回值类型可以不相同 覆写 子类中为满足自己的需要来重复定义某个方法的不同实现。 通过使用 override 关键字来实现覆写。 只有虚方法和抽象方法才能被覆写。 要求(三相同) 相同的方法名称 相同的参数列表 相同的返回值类型 例: public class Test { public int Calculate( int x, int y) { return x + y; } public double Calculate( double x, double y) { return x + y; } } 首先看这个类,我们在同一个类中满足了重载的三个特点, 方法名必须相同 Calculate ;参数列表必须不相同第一个方法的两个参数类型为 int 类型,第二个方法的两个参数类型为 double 类型;返回值类型可以不相同一个返回值类型为 int ,另一个返回值类型为 double 。 然后我们在客户程序中调用这两个方法。 这时候我们发现智能提示里提示这个方法已经被重载过一次了。这样我们就可以根据业务逻辑调用不同的方法来实现不同的业务。 客户端测试程序: Test t = new Test(); int x; int y; Console . WriteLine( "Please input an integer.\n" ); x = Convert . ToInt32(Console . ReadLine()); Console . WriteLine( "Please input another integer.\n" ); y = Convert . ToInt32(Console . ReadLine()); Console . WriteLine( "Test class Calculate method result.\n" ); int result1 = t . Calculate(x,y); Console . WriteLine( "int x + int y = {0}\n" ,result1 . ToString()); double a; double b; Console . WriteLine( "Please input an double.\n" ); a = Convert . ToDouble(Console . ReadLine()); Console . WriteLine( "Please input another double.\n" ); b = Convert . ToDouble(Console . ReadLine()); Console . WriteLine( "Test class Calculate method result.\n" ); double result2 = t . Calculate(a,b); Console . WriteLine( "double x + double y = {0}\n" ,result2 . ToString()); Console . ReadLine(); 执行结果为: 下面来看一看覆写,我们将 基类(父类) 作一下修改 public class Test { public virtual int Calculate( int x, int y) { return x + y; } public virtual double Calculate( double x, double y) { return x + y; } } 派生类(子类) public class TestOverride : Test { public override int Calculate( int x, int y) { return x * y; } public override double Calculate( double x, double y) { return x * y; } } 这是我们会在客户端的测试程序中发现,我们既可以访问到覆写后的方法也能访问到覆写前基类的方法,显示被重载 3 次,其中两次是被覆写的 客户端测试程序 TestOverride t = new TestOverride(); int x; int y; Console . WriteLine( "Please input an integer.\n" ); x = Convert . ToInt32(Console . ReadLine()); Console . WriteLine( "Please input another integer.\n" ); y = Convert . ToInt32(Console . ReadLine()); Console . WriteLine( "Test class Calculate method result.\n" ); int result1 = t . Calculate(x,y); Console . WriteLine( "int x * int y = {0}\n" ,result1 . ToString()); double a; double b; Console . WriteLine( "Please input an double.\n" ); a = Convert . ToDouble(Console . ReadLine()); Console . WriteLine( "Please input another double.\n" ); b = Convert . ToDouble(Console . ReadLine()); Console . WriteLine( "Test class Calculate method result.\n" ); double result2 = t . Calculate(a,b); Console . WriteLine( "double x * double y = {0}\n" ,result2 . ToString()); Console . ReadLine(); 执行结果为: 这里还有一个需要提的地方就是在子类如果需要访问父类的方法可以使用 base 关键字,例如: public class TestOverride : Test { public override int Calculate( int x, int y) { return base . Calculate (x, y); } public override double Calculate( double x, double y) { return base . Calculate (x, y); } } 这样我们在客户程序进行访问继承 Test 类 TestOverride 类 的方法时返回的还是加法运算的结果。 我们来对重载和覆写作一个比较 Override 覆写 Overload 重载 位置 存在于继承关系的类中 存在于同一类中 方法名 相同 相同 参数列表 相同 必须不同 返回值 相同 可以不相同 最后再来介绍一下虚方法和抽象方法 虚方法 声明使用 virtual 关键字。 调用虚方法,运行时将确定调用对象是什么类的实例,并调用适当的覆写的方法。 虚方法可以有实现体。 抽象方法 必须被派生类覆写的方法。 可以看成是没有实现体的虚方法。 如果类中包含抽象方法,那么类就必须定义为抽象类,不论是否还包含其他一般方法。 关于虚方法,上面我们做了一些实验,下面来看一个关于抽象方法的例子。 例: public class TestOverride : Test { public abstract int Calculate( int x, int y); public abstract double Calculate( double x, double y); } 在编译的时候会出现一个错误 要求抽象方法必须被报刊在抽象类中,我们作如下修改 Public abstract class TestOverride : Test { public abstract int Calculate( int x, int y); public abstract double Calculate( double x, double y); } 这时满足了抽象方法的要求,即可编译通过 同样我们还可以对其进行覆写,其实这里的覆写就是我们所说的对于一个抽象的具体实现。如上面离子所示,我们先用一个抽象类定义了一个测试类并在其中定义了这个类可以做两个整数或者实数的计算操作,至于具体做什么样的计算和怎么计算并没有定义,只是声明我能做这些事,然后在它的子类(一个具体的类)中实现了他的定义,我们要做的是乘法计算。我们还可以通过另一个具体的类还定义我们可能要做的不是乘法计算而是加法计算。代码如下: public class TestAdd : Test { public override int Calculate( int x, int y) { return x + y; } public override double Calculate( double x, double y) { return x + y; } } 这样我们就实现了用抽象类来定义操作,用具体的类还根据不同情况实现不同的操作。关于这一点就引出了我们设计模式中创建型模式中的工厂方法、建造者、抽象工厂方法等(这些是我暂时学到的模式),如果大家想了解这些知识可以参考 TerryLee 的 设计模式系列文章 ,很经典。 到此为止我们介绍了 C# 中多态性涉及的几个概念,希望对大家的在以后代码结构设计上能有所帮助:) 在这里牢骚几句,现在的项目中变化是一件很平常的事,我们设计的软件就是要适应这种经常的变化,将项目中的一些变化点封装起来,在业务发生变化的时候我们能很轻松的应对这种变化。一个软件的必定会经过它生命周期中的各个部分并最后走向死亡,但是我们可以在设计中通过使软件有能力来应对这些变化来使它的生存期长一些,会为我们带来更多的价值(哈哈,这些其实就是设计模式所要达到的一些目的)。 希望大家能从此文中得到一些收获,谢谢:)
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[转载]由GWAS热到对转化医学的一点冷静思考
genesquared 2012-11-16 14:16
由GWAS热到对转化医学的一点冷静思考 GWAS研究的历史 2005年4月15日,Science杂志发表了三个独立的研究小组的三篇论文,解析同一种疾病老年性黄斑变性(Age-related macular degeneration,AMD)的遗传机制。三篇文章的结论都认为补体因子H(Complement Factor H,CFH)基因的同一变异(多态性)位点是老年性黄斑变性的遗传因素。三篇论文中,有两篇以Report形式发表,使用的是精细扫描(fine mapping)(Science 15 April 2005: Vol. 308 no. 5720 pp. 419-421 pp. 421-424)。以往研究提示,1q25-31区域或1q32区域含AMD易感基因,这两篇论文根据此,对该染色体区域进行基于SNP分析的精细扫描,锁定AMD的易感基因是CFH。另一篇论文(Science 15 April 2005: Vol. 308 no. 5720 pp. 385-389)以Research Article形式发表,使用的是全基因组关联分析(Genome wide association study,GWAS),即对样本进行全基因组SNP扫描,直接锁定AMD易感基因CFH。 研究GWAS的芯片 值得指出的是, 现在风靡医学遗传学领域的GWAS,正是从这篇AMD GWAS论文开始的。在这篇论文前,由于没有方法学支持,GWAS只停留在科学家的想象中。当时认为,要进行GWAS,每个样本需要分析的分子标记数目需要10万个以上,SNP作为新一代分子标记技术就进入人们视野。只要能在技术上突破一个样本分析10万个以上SNP,GWAS就能成为现实。 高密度SNP芯片就是在当时需求推动下推出并实现商业化的,全球第一款高密度SNP芯片是在一对芯片上解析一个样本的116,204个SNP(100k),使得GWAS研究在技术平台上有了支撑。之后几百k甚至上千k的SNP芯片陆续推出,最近又有针对东亚人和中国人SNP分析的芯片推出。 NIH国家人类基因组研究中心网站一直整理和更新关于GWAS的文献。迄今为止,该网站整理了近千篇GWAS文献,这些文献报道了近5000个SNP位点与多种疾病和其他性状的关联。近年的Nature Genetics杂志,每期一半左右的文献都属于GWAS。 GWAS的思路 目前的GWAS文献,基本使用同样的思路:先通过GWAS,从第一组人群的分析中找到一些与疾病等性状相关的SNP位点,这些位点再在第二与第三组人群中进行分析,三次分析都证明与疾病等性状关联的SNP位点就是结论。第一组人群的分析,几乎全部使用基于基因芯片技术的全基因组高密度SNP分析。第二、第三组人群,可以利用各种SNP分析方法,比如TaqMan法、质谱法、焦磷酸测序法、低密度SNP芯片定制法、Sanger测序法等等。 转化医学 目前,以GWAS和新一代测序(NGS)为代表的基因组学研究可以说是如火如荼,如日中天,疾病等性状的遗传因素似乎找到了,分子诊断、个性化治疗的时代似乎指日可待。但是,渲染终究不是事实,目前基因组研究的成果还远不能在疾病诊疗中大显身手。稍微冷静地想想,我们就知道,GWAS文献报道的与疾病等性状关联的SNP,绝大多数还未经功能研究证实。退一步讲,即便这些GWAS的结论没有问题,回头反思,找到疾病的遗传基础究竟为了什么呢?如果医学研究的目的是为了提高人们的生存质量,那GWAS也应该遵循此原则。转化医学可以理解为将医学研究的成果应用到提高人们生存质量的医学实践中,目前强调转化医学,实在是切中要害。 2006年,也就是十一五计划第一年,国家高技术研究发展计划(863计划)生物和医药技术领域启动了“重大疾病的分子分型和个体化诊疗”重大项目课题,开宗明义指出:“以现代生物技术与临床医学相结合、研究开发新的疾病诊疗技术手段为主要内容的‘转化医学(Translational Medicine)’是近年来国际上备受关注的新兴领域”。疾病诊断和治疗,都是提高人们生存质量所必须的。有隐患的遗传因素,诊断发现越早越有利于生存质量的提高。比如,婚前检查就是对自己负责,更是对下一代的负责;如果没有婚前检查,产前诊断也是一种弥补,比如可以根据遗传隐患提示来提前终止妊娠;如果产前诊断也没做,那么产后尽快诊断也是可以弥补一些的,也就是说,通过新生儿遗传检查,了解诸如耳聋、自闭症、孤独症等的遗传隐患,再结合其他检查如行为学检查,对可能的疾病进行及早干预和治疗,能一定程度上减少疾病危害,尽量提高生存质量。 基于转化医学的宗旨,“重大疾病的分子分型和个体化诊疗”重大项目指出:“十一五期间,本项目拟以心血管疾病、肿瘤、老年神经退行性病、精神疾病、糖尿病和慢性肝病为代表的六种主要危害我国人民健康的重大慢性疾病为对象,以我国丰富的临床资源和十五建立的基因组、蛋白质组和生物芯片等技术平台为基础,以现代生物技术与临床研究相结合为手段,通过建立重大疾病临床标本库和资料库以及临床试验网络,研究开发出针对上述疾病的易感人群筛选、临床前期发现、早期病人诊断及指导个体化治疗相关的特异性分子标记物,建立各种疾病的分子分型标准,研究制定可用于指导临床实践的规范化、个性化和综合治疗的关键技术与方案”。这些都无一例外围绕把临床基础医学研究的成果应用于疾病的早发现、早预防、早干预、针对性的个性化治疗,完全符合转化医学的宗旨。 转化医学将临床基础医学的研究成果应用于疾病的早发现、早预防、早干预、针对性治疗,方法学本身不是问题。易感人群筛选、临床前期发现、早期病人诊断及指导个体化治疗适合使用定制的SNP基因芯片法等。为助力个性化用药的研发,专门分析与药物代谢、转运相关的基因的SNP芯片也被推出。 SNP芯片的临床应用 除GWAS以外,科学家们不断拓展SNP芯片的应用,目前SNP芯片技术最典型的应用之一是分析染色体畸变如微缺失、微扩增、LOH、UPD等。与传统的核型分析、CGH比较,SNP芯片技术最大的优势在于分辨率高,因此能发现核型分析、CGH无法发现的染色体中小的畸变,这样,可以更好地解析疾病的遗传机制。这个应用正在成为诠释转化医学的一个方面,因为染色体畸变的确是很多疾病的遗传因素,而对染色体畸变的检测历来就是临床医学的内容,广泛应用于IVF-PGD、产前与产后诊断、优生优育、出生缺陷防治、计划生育等。基因芯片技术高分辨率检测染色体畸变,已经开始走入临床实践。以自闭症、孤独症为例,利用SNP基因芯片技术,通过全基因组的CNV分析,已经证实自闭症、孤独症的遗传因素包含大量的CNV,这些CNV的检测已经开始走向新生儿筛查中,这对及时干预与治疗这些疾病提供了理论支持。技术上,在临床检测方面,由于每个样本待分析的CNV并不是很多,可以利用诸如定量PCR、Branch DNA等定量分析技术。 新一代测序(NGS) 基于基因芯片技术的全基因组SNP分析无疑已经是分析全基因组的最实用技术,而NGS技术正在深刻影响着全基因组分析。当然,针对每个样本10万到100万个SNP这样规模的分析,目前NGS分析单个样本的成本还远远无法与SNP芯片抗衡,但NGS对样本的分析,比SNP芯片可以带来更多的数据,这对临床基础医学研究的价值大。 GWAS应用于分子诊断 需要强调的是,临床基础医学的研究结论,包括GWAS的成果,应用于分子诊断还有一段路要走。尽管GWAS的结论是对三组人群的分析获得的,但毕竟GWAS只是把特定疾病与特定SNPs进行了关联,缺乏功能实验验证。如果功能学分析的确证明了特定SNP就是特定疾病的遗传基础,那这样的SNP的价值是非常大的,用于分子诊断自然不必说,极其有可能用于治疗手段的研发的靶,比如作为药靶等。正因为如此,Nature在2010年底预测了2011年的13个科学热点,其中6个与生命科学有关之一就是“GWAS prove their worth”。文章写道:GWAS have uncovered plenty of links between diseases and particular regions of the genome, but frustratingly haven’t revealed much about the biochemistry behind these associations. In 2011, expect to see real mechanistic insights explaining how genes, and noncoding regions, affect the medical conditions they have been linked with metabolism, obesity and diabetes are among the hottest targets。过去5年大量的GWAS成就,在未来是该通过功能学验证来确认了,只有这样,GWAS获得的那些SNPs才是无懈可击的,就像空腹血糖超过6.1mmol/L就可以判断一个人是高血糖一样有价值。临床基础医学的研究结论如果经过功能学验证再用于分子诊断甚至治疗手段的研发,这样的转化医学才是更缜密的。 常见重大疾病GWAS 2008年,“十一五”国家高技术研究发展计划(863计划)生物和医药技术领域又启动了“常见重大疾病全基因组关联分析和药物基因组学研究”重点项目,选择威胁我国人口健康的常见重大疾病:精神疾病、高血压、糖尿病、食管癌和肺癌为突破口,进行总体设计和联合攻关,通过全基因组关联分析和药物基因组学研究,阐述上述5种重大疾病致病的遗传机理、药物基因组学相关基因多态性与药物疗效和安全性的相互关系,发现新的遗传标志物和预警靶点等,为中国人群多发复杂重大疾病的诊断、预防和安全有效用药提供理论依据、技术支持和人才储备。项目进一步体现了转化医学的宗旨。在五种疾病的GWAS分析中,食管癌和肺癌的GWAS分析已经发表在Nature Genetics杂志上(Nature Genetics,43,679–684 792–796,2011)。五种疾病的药物基因组学研究,其中一些研究利用了基于基因芯片技术的平台。 以精神疾病的药物基因组学研究为例,该项目要对2000-3000例服药病人进行药物治疗有效、无效和发生药物毒副反应人群分类,对其中1500-2000例精神分裂症样本进行药物基因组相关基因多态性检测,研究中国汉族人群精神分裂症药物治疗的安全性和有效性与药物基因组相关基因多态性之间的关系,结合基因检测结果,对其中的200-500例病人进行抗精神分裂症药物代谢研究,确定基因型-疗效/毒性-药物代谢间的关系;利用体内和体外药物基因组学研究体系指导精神分裂症的治疗和新药开发;建立我国汉族人群精神分裂症的全基因组关联分析和药物基因组学数据库。希望做到:对大约2000个药物基因组相关SNP进行检测;确定1-2个致病功能位点;寻找到5~6个能在临床推广应用的药物治疗无效或毒性预测的遗传标记;应用于2种以上抗精神分裂症药物的安全性、有效性及基因多态性相关性研究。 转化医学/分子诊断 转化医学最终的定位肯定不止是分子诊断,治疗疾病才是根本。分子诊断是发现遗传隐患,我们通过分子诊断早发现、早诊断,进而早干预、早治疗。有时治疗看似一句空话,比如,就算发现遗传隐患了,能怎么办?根治似乎需要所谓基因治疗,就是改变基因,但谈何容易,目前和未来相当一段时间内简直就是幻想而已。分子诊断目前对人类的益处在于,由于有了预警,我们可以通过科学健康的生活方式从一定程度上预防疾病,用积极的阳光的态度去面对生活,加强锻炼,远离不健康生活方式。 靶向药物 分子诊断的确可以在一定程度上指导人们的生活方式,进而延缓甚至避免疾病的发生。但遗传隐患毕竟存在,疾病可能在某一天就爆发,这时,治疗就成为主要手段。在治疗中,药物治疗有时是最重要的一个方面,靶向药物又是其中最重要的一个方面。靶向药物的靶在哪里?其实临床基础医学研究得到的各种遗传因素比如SNP、CNV、表观修饰位点、特定表达谱等涉及的关键基因、RNA、蛋白产物等,既是分子诊断的内容,也可能作为治疗的靶分子。 我们通过抑制或激活这些分子的表达(比如用于临床还很遥远的RNA干扰等)、纠正这些分子的功能(比如单抗药等)来实现治疗,更多的还有针对这些遗传标志物的小分子化合物治疗药物的开发。因此从整个转化医学流程来看,临床基础医学的任务在于通过基因组学、转录组学、蛋白质学、代谢组学等研究,诠释疾病发生、发展的分子机制、细胞机制等,构建疾病特定的分子图谱,包括基因表达特点、基因变异特点等。构建的图谱需要扩大的样本量得到证实,确定的分子图谱就是分子诊断的基础,也是下游各种治疗手段研发的基础。 转化医学是很严肃、很科学的一件事,绝不是赶时髦。任何基础研究的成果到可用于临床分子诊断甚至到治疗手段研发都是需要严谨的。 干细胞研发 国内干细胞研发异常热,无论是胚胎干细胞还是iPS,背后的驱动力不能不说是干细胞的治疗前景在作怪。事实是,干细胞治疗的基础问题远没有解决,包括治疗的风险的评估等,怎么就能给公众过分渲染干细胞治疗呢?人胚胎干细胞系在传代中发生基因组改变是事实,这些改变在人肿瘤中也可以观测到,比如拷贝数变异、线粒体DNA突变、启动子甲基化等(Nature Genetics 37, 1099 – 1103, 2005)。 对iPS的研究也得出类似结论(Nature,471, 58–62,03 March 2011),iPS传代同样发生很多CNV,这中间肯定是有风险的。 单抗药 因此转化医学出发点好,目的也好,但需要严谨严肃,需要科学。还有,目前单抗药急剧升温。我们国家在小分子化合物药物方面是落后,似乎单抗药与国际差距相对小,所以快马加鞭迎头赶上有可能。对药的一系列严格认证是必须的,比如各种药理、毒理测试,临床测试等,需要的周期、样本量等等,要毫不含糊。这势必影响商品化进程,甚至研发单位会面临资金问题。但以前说一个小分子化合物药的平均研发周期是15年左右,花费是十几亿、几十亿美元。作为单抗药,这个常规不该被打破吧。关于这些认证,我们国家是投了很多钱的,关键就是严谨执行的问题。 基因算命 最后,以本文作者在2010年第二期“基因快讯”的一点看法作为结语:“(目前的GWAS类的)基因组研究终究类似“基因算命”,再清晰的序列信息也无法真正说明一个基因的功能,基因功能的最后鉴定还得依赖转录组学和蛋白组学,而转录作为基因发挥功能的第一步,对基因功能解析就变得至关重要。声称特定基因、特定SNP、特定CNV、特定DNA修饰等与某种表型有关,最终需要转基因、基因敲除、突变、RNAi、中和抗体等技术验证,并必不可少要结合基因转录、翻译和蛋白修饰等数据”。由于没有扎实的功能验证,因此目前国内的很多疾病易感基因检测项目,的确有点过热,而天赋基因检测(智商、情商、艺术才能、运动能力)等更有哗众取宠之嫌。何况,就算经过功能学验证的SNP等分子标记能用于分子诊断等,也还有医学伦理的问题。 Gene Express 基因快讯2011年第1期
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[转载]GWAS
huangyanxin356 2012-9-21 10:25
GWAS    在遗传流行病学上,全基因组关联研究(Genome Wide Association Studies,GWAS)是一种检测特定物种中不同个体间的全部或大部分基因,从而了解不同个体间的基因变化有多大的一种方法。不同的变化带来不同的性 状,如各种疾病的不同。在人类中,这种技术发现了特定基因与疾病的关联,如被称为年龄相关性黄斑变性的眼部疾病和糖尿病。在人类中,数百或数千人通常用于 单个DNA突变(单核苷酸多态性或SNPs)进行测试,约600人通过GWAS来检查150 疾病和相关性状,发现800个SNP具有关联性。他们在发现疾病的分子途径时非常有用,但是通常在发现预测疾病风险的基因是却不是很有用。   这些研究通常比较两组参与者的DNA:有疾病的人(病例)和相同条件的无该疾病的人(对照)。 每个人都提供些作为样本的细胞,如从口腔内侧擦下了的表皮细胞。DNA可以从这些细胞中提取,并涂布在基因芯片上,该芯片上可以读取上百万个DNA序列。 这些芯片被读入计算机,在那里通过生物信息学技术对其进行分析,而不是阅读的全部DNA序列,这些系统通常读的是各个SNP,这些SNP便是成组的DNA 变异(单倍型)的标记。   如果在患者中某基因型的变异很频繁,那么就说该变异与该疾病“相关”。相关的遗传变异所在的人 类基因组区域被视为标示点,基因组的该区域可能是致病原因的所在。有两种方法用来寻找疾病相关的突变:假说驱动和非假设驱动的方法。假设驱动的方法为一开 始假设一个特殊的基因可能与某种疾病,并试图找出关联。非假设驱动的研究用蛮力的方法来扫描整个基因组,看那些基因与该病有关联。GWAS一般采用非假说 驱动。  令人惊讶的是,与疾病相关的SNP变异大多不是在编码蛋白质的DNA区域。相反,他们通常位于 染色体上编码基因间的大型非编码区域上,或者位于编码基因的内含子上,该内含子通常在蛋白质的表达过程中被剪切掉。这些是有控制其他基因能力的可能的 DNA序列。但通常,他们的蛋白质功能是不知道的。   GWAS为人们打开了一扇通往研究复杂疾病的大门,将在患者全基因组范围内检测出的SNP位点 与对照组进行比较,找出所有的变异等位基因频率,从而避免了像候选基因策略一样需要预先假设致病基因。同时,GWAS研究让我们找到了许多从前未曾发现的 基因以及染色体区域,为复杂疾病的发病机制提供了更多的线索。
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看看今年第一次能不能中
热度 1 chendianke 2012-7-24 21:59
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随笔之四十八:《时间》“N C B I 带你玩”
uvard 2012-4-6 19:20
时 间 基因多态找位点, NCBI带你玩; 海量共享检索间, 文献已出千万篇。 --鲍毅
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水稻氮素转运和利用相关基因的多态性.
maoruzhi 2012-2-22 19:09
素是水稻生长所必须的营养物质之一,同时也是需求最大的矿质元素,氮素影响水稻的许多农艺性状,如株高、穗长、分蘖、有效分蘖、总粒数、空瘪率、千粒重及亩产,氮素的缺乏会是作物生长缓慢,结实率降低,产量下降,籽粒中蛋白质含量减少。氮素利用基因控制着氮素的吸收、转运及利用, 不同水稻品种由于基因型不同对氮素响应不同 。自绿色革命以来,为获高产、稳产大量的化肥被用于农业中,化肥的大量使用不仅带来了生态污染,也给可持续农业带来了阻力。开发出耐贫瘠且能获高产的生态友好型水稻品种无疑是农业可持续发展的一条可行途径。目前对水稻对氮素的响应的分子机制较少,水稻氮素转运和利用相关基因的多态性及其意义仍是一个谜团,对于而对于耐贫瘠、抗逆性强、遗传多样性丰富的地方传统水稻品种而言,氮素转运和利用相关基因的研究对农业可持续发展及生态环保农业是有重要意义的。 水稻生长过程中长期水淹,对氮素吸收的形式主要是 NO3- 和 NH4+ ,水稻和其他植物一样对氮素响应的分子机制有两类:吸收转运 NO3- 和 NH4+ 分子机制 , NO3- 吸收和转运机制主要由 NRT 、 NRT2 和 NAR2 三个家族负责, NO3- 吸收动力学特征符合 Michaelis . Menten 方程,分为 Km 值较低的高亲和力运转系统 (high-afinity transport system , HATS) 和低亲和力运转系统 (1ow · affinity transport system , LATS) ,研究认为 LATS 大致与 NRT1 家族蛋白对应, HATS 大致与 NRT2 家族蛋白对应,在拟南芥中,氮素利用基因 AtNRT1 . 1 是第一个克隆的 LATS ,是 2H / NO3- 共转运体,同时 AtNRT1 . 1 和 AtNRT1.2 直接参与根的 NO3- 吸收 , AtNRT1.4 和 AtNRT1.5 与 NO3 - 长距离运输以及贮藏有关。水稻中 OsNRT1 直接参与根的 NO3- 吸收, NRT2 转运蛋白属 NNP(nitrate — nitriteporter) 家族,不能单独完成 NO3- 转运功能,必须与另一类 NAR2 蛋白共同作用 。在拟南芥中 NRT2 家族有 7 个成员 AtNRT2.1- AtNRT2.7. 4 ,水稻中有 4 个 NRT2 基因和 2 个 NAR2 基因。 AMT 属于 AMT / Rh 类蛋白,广泛存在于细菌、真菌和动植物中负责吸收、转运 NH4+ , AMT 是一个 NH4+ 的单向转运体 (uniporter) ,转运方式可能类似于通道,如 K+ 通道。拟南芥基因组中有 6 个 AMT 基因, AtAMT1.1- AtAMT 1.6 水稻基因组中有 1O 个 AMT 基因, 即 OsAMT1 、 OsAMT2 和 OsAMT3 各有 3 个和 OsAMT4 基因。 对于传统水稻氮素响应相关基因的多样性未曾有研究人员报道过,本文运用生物信息学手段探讨地方品种和改良品种氮素响应的差异的本质原因,调查了三个遗传背景不同品种水稻基因组( 93-11 ,日本晴, Acuce )氮素利用相关基因的 SNP /InDeL 和蛋白质序列的分析,以期望,在今后育种和分子标记及生态环保农作物的开发利用提供一条切实可用的途径,特别是今后减少环境污染及应对全球环境和气候问题提供有益的参考。 1 材料及方法 1.1 实验材料 本文采用三个农艺性状差异极其显著的品种:元阳当地种植上百年的传统水稻品种月亮谷( Acuce ) , 扬州稻 93-11, 日本晴 (NIP) 。 1.2 序列提取及分析 NCBI ( http://www.ncbi.nlm.nih.gov/ )和 EMBL ( http://www.ebi.ac.uk/embl/ )下载相关序列,和三个基因组一起导入 bioedit 中建立数据库, blastn 比对后提取序列,将提取序列的序列用 bioedit 比对后,导入 tassel ( http://sourceforge.net/projects/tassel/ )软件中发现基因的 SNP/InDeL ,统计作图, 提取的序列用 DNAMAN 翻译成蛋白序列,用 Swiss-Prot ( http://www.expasy.ch/sprot/ )预测蛋白质二级结构。 2 分析与结果 2.1 Os NRT1.1-3 的 SNP/InDeL 的分布及特征 NRT1 家族 , 由转运 NO3 - 的 LATS 由 NRT1 基因家族编码。 NRT1 转运蛋白属于 PTR(peptide transpo~ers) 家族。 PTR 家族是一类可转运氨基酸、寡肽和 NO3 - 等含氮化合物的膜转运蛋白,普遍存在于动物、植物、酵母和细菌中,一般含 450-600 个氨基酸,有 12 个跨膜区。在植物 NRT1 的第 6 、 7 跨膜区之间,有一个大的亲水环:这个亲水环在真菌中位于第 7 、 8 跨膜区之间,在动物绝大多数成员中,则位于第 9 、 10 跨膜区之间。目前, EMBL 数据库中收录水稻的 Os NRT1.1 、 Os NRT1.2 两个序列。三个基因组 Os NRT1.1 、 Os NRT1.2 序列比对发现 Os NRT1.1 、 Os NRT1.2 具有丰富的多态性,分别有 10 和 15 个 SNPs,2 和 1 个 cSNPs,3 和 0 个 InDeL 。蛋白质序列分析表明 Os NRT2.1 、 Os NRT2.2 同义突变和非同义突变为 2 和 1 个, 1 和 0 个。 图 1 Os NRT1.1 和 Os NRT1.2 SNP/InDeL 的分布 Fig 1 Distribution of Os NRT1.1 and Os NRT1.2 SNP/InDeL A Os NRT1.1 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 B Os NRT1.1 SNP/InDeL 在基因上的分布统计,非同义突变位点 745 (G/A- L/F) C Os NRT1.2 SNP/InDeL 在基因上 的分布统计 2.2 NRT2 和 NAR2 家族的 SNP/InDeL 的分布及特征 NRT2 转运蛋白属 NNP(nitrate — nitrite — porter) 家族,是 MFS 超家族 (major faciIitator superfamlIy) 之一。 NRT2 也具有典型的跨膜转运蛋白结构。除少数成员具有 6 个跨膜区外,多数具有 12 个跨膜区,可分为 2 组,每组 6 个跨膜区,中间由 1 个大的亲水环连接 ,其中一些 NRT2 成员不能单独完成 NO3- 转运功能,必须与另一类 NAR2 蛋白共同作用, NAR2 是一类较小的膜蛋白 CrNAR2 由 259 个氨基酸组成,高等植物中的 NAR2 蛋白更小一些,一般为 200 个氨基酸左右。 NAR2 只有 1 — 2 个跨膜区。 NAR2 与 NRT1 和 NRT2 没有同源性。在大麦中, HvNRT2 . 1 也必须与 1 个 NAR2 基因同时表达才能转运 NO3 一,并且具有特异性:在大麦的 HvNAR2 . 1 、 HvNAR2 . 2 和 HvNAR2 . 3 中,只有 HvNAR2 . 3 可与 HvNRT2 . 1 互补吸收 NO3 - (Tong et aI ., 2005) 。目前, EMBL 数据库中查询发现在水稻有 Os NRT2.1 和 Os NRT2.2 两个序列,这两个基因无内含子,三个基因组 Os NRT2.1 、 Os NRT2.2 序列比对同样发现丰富的多态性位点。分别有 4 和 14 个 cSNPs , 0 和 5 个 InDeL 。蛋白质序列分析表明 Os NRT2.1 、 Os NRT2.2 同义突变和非同义突变为 3 和 2 个, 18 和 1 个。 图 2 Os NRT2.1 ﹑ Os NRT2.2 和 NAR2.1 ﹑ NAR2.2 SNP/InDeL 的分布 Fig 2 Distribution of Os NRT2.1 ﹑ Os NRT2.2 and NAR2.1 ﹑ NAR2.2 SNP/InDeL D Os NRT2.1 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 , 非同义突变位点 96(G/T-E/D),364 (A/G- I/V) E Os NRT2. 2 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 , 非同义突变位点位点 96(G/T- E/D), 813(A/G- I/V) F Os NAR2. 1 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 , 非同义突变位点位点 73(G/C- A/P) G Os NAR2. 1 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 , 非同义突变位点位 156(T/C- T/X),970(T/C- V/A) 2.3 OsAMT 的 SNP/InDeL 分布及特征 AMT 属于 AMT / Rh 类蛋白,广泛存在于细菌、真菌和动植物中,参与铵态氮的转运。植物 AMT 蛋白具有 1 1 个跨膜区, N 端在外,端在胞内一侧:每个 AMT 转运蛋白由 3 个亚基组成同源三聚体。尽管对于 AMT / Rh 结构有了一些研究,但其具体的转运机制仍不很清楚。很可能不同物种中的转运机制并不一致。目前一般认为植物 AMT 是一个 NH4 的单向转运体 (uniport3er). EMBL 中收录了 OsAMT1.1,OsAMT1.2, OsAMT2.1,OsAMT2.1, OsAMT3.1, OsAMT3.2, OsAMT 3.3, OsAMT4, 序列比对发现除 OsAMT1.1 外,其余基因都有丰富的多态性,分别有 2 ﹑ 26 ﹑ 3 ﹑ 3 ﹑ 122 ﹑ 4 ﹑ 3 个 SNPs , 0 ﹑ 3 ﹑ 1 ﹑ 1 ﹑ 20 ﹑ 0 ﹑ O 个 InDeLs,2 ﹑ 5 ﹑ 15 ﹑ 3. ﹑ 1 个 cSNP , 只有 OsAMT3.2 有 6 个 非同义突变,并且 cSNP 都是连续出现。 图 3 OsAMT SNP/InDeL 的分布 Fig 3 Distribution of OsAMT SNP/InDeL H OsAMT1.2 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 I Os AMT 2. 1 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 J Os AMT 2. 2 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 L Os AMT 3. 1 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 M Os AMT 3. 2 SNP/InDeL 在基因上的分布统计,非同义位点已在图中给出 N Os AMT 3. 3 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 O Os AMT 4 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 3 讨论 3.1 Os NRT1.1 、 Os NRT1.2 多态性介导水稻品种对 NO3 - 的转运和利用及其非同义突变生态适应机制 Os NRT1.1 、 Os NRT1.2 具有丰富的 SNP/InDel, Os NRT1.1 序列的 745 位点上发现一个非同义突变,碱基由 G → A 氨基酸由 L → F, 二级结构预测后氨基酸的改变并没有引起二级结构的改变。这种突变可能是一种是一种适应性突变,影响对对底物的亲和性,人类中已有报道 , 药物受体基因的 SNP/InDel 会影响受体对底物的亲和能力,从而个体对药物的耐受性不一致,表现出多样性。三个代表种中 NIP 的 Os NRT1.1 序列的 745 位点 突变,不同 93-11 和 Acuce, 这表明可能和人类的研究一样,水稻中同样存在多态性位点 介导受体对底物的亲和能力,从而造成不同的水稻品种对 NO3 的转运和利用效率不同。 Os NRT1.1 和 Os NRT1.2 中其余的 cSNP 无文献报道对其功能有何影响, 这可能是一种自然选择和人工选择条件下的适应性突变,目的是适应栽培环境或人工长期选择而保留下来。过去认为内含子没有功能,是中性进化,但最近的研究表明有些内含子会参与剪接过程,除去内含子可能使基因失活。所以 Os NRT1.1 Os NRT1.2 中内含子的多态性( SNP/InDel )对基因本身及其他基因和生命过程有何作用,我们无从知晓。 3.2 Os NRT2.1 、 Os NRT2.2 、 OsNAR2.1 、 OsNAR2.2 的多态性介导水稻品种对的利用及其生态适应机制 Os NRT2.1 、 Os NRT2.2 的所有突变是 cSNP , Os NRT2.1 非同义突变 cSNP 占 50% , Os NRT2.2 非同义突变 cSNP/ InDel 占 78% ,其中存在着五个移码突变,这两个基因属编码区高度变异的基因,二级结构预测表明,这两个基因突变区的二级结构在不同品种间有差异,这说明蛋白质的功能可能会下降或者升高,这要在下一步的分子实验中才能确定。 OsNAR2.1 、 OsNAR2.2 的 cSNP 非同义突变,没有影响到蛋白质的二级结构,对底物的亲和性及功能有何影响,目前尚文献报道。其余的 cSNP 无文献报道对其功能有何影响, 这可能是一种自然选择和人工选择条件下的适应性突变,目的是适应栽培环境或人工长期选择而保留下来。过去认为内含子没有功能,是中性进化,但最近的研究表明有些内含子会参与剪接过程,除去内含子可能使基因失活。所以 Os NRT2.1 、 Os NRT2.2 、 OsNAR2.1 、 OsNAR2.2 中内含子的多态性( SNP/InDel )对基因本身及其他基因和生命过程有何作用,我们无从知晓。 3.3 Os AMT 的多态性介导水稻品种对 NH4+ 的转运和利用 Os AMT 在水稻中是一个大家族,但只有 只 OsAMT3.2 有 非同义突变,其余基因虽然外显子有突变( cSNP ),然而并没有发现非同义突变,这证明 介导受体对底物的亲和能力的最可能由 OsAMT3.2 决定,其他基因贡献不大,不同水稻品种对 NH4+ 的转运和利用效率不同,也是由 OsAMT3.2 决定。对于其他的 cSNP/InDel 及内含子的多态性的对其功能有何影响,有待进一步研究。 3.4 传统水稻品种对氮肥不敏感的可能机制 以 Acuce 为代表的传统品种,大田试验及多年的田间观察证明,他们对高氮肥环境并不敏感(数据尚未发表),通过调查氮素转运和利用相关基因的多态性,支持这样的结论,氮素转运和利用相关基因的多态性介导 不同水稻品种对 NH4+ 的转运和利用效率, 基因的多态性,导致蛋白质结构的改变而产生适应性,这也是传统品种耐贫瘠的原因,基因的多态性介导适应性,地方品种倾向利用 HATS ,其重要意义在于开发能利用适应低氮环境中的水稻种质资源,减少化肥带来的污染,提高氮素的使用效率,为农业可持续发展提供一定的依据。 张耀鸿 , 张亚丽 , 等 . (2006). 不同氮肥水平下水稻产量以及氮素吸收 , 利用的基因型差异比较 . 12: 616-621. 李新鹏 and 童依平 (2007). 植物吸收转运无机氮的生理及分子机制 . 24: 714-725.
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水稻氮素转运和利用相关基因的多态性.
maoruzhi 2012-2-22 19:06
素是水稻生长所必须的营养物质之一,同时也是需求最大的矿质元素,氮素影响水稻的许多农艺性状,如株高、穗长、分蘖、有效分蘖、总粒数、空瘪率、千粒重及亩产,氮素的缺乏会是作物生长缓慢,结实率降低,产量下降,籽粒中蛋白质含量减少。氮素利用基因控制着氮素的吸收、转运及利用, 不同水稻品种由于基因型不同对氮素响应不同 。自绿色革命以来,为获高产、稳产大量的化肥被用于农业中,化肥的大量使用不仅带来了生态污染,也给可持续农业带来了阻力。开发出耐贫瘠且能获高产的生态友好型水稻品种无疑是农业可持续发展的一条可行途径。目前对水稻对氮素的响应的分子机制较少,水稻氮素转运和利用相关基因的多态性及其意义仍是一个谜团,对于而对于耐贫瘠、抗逆性强、遗传多样性丰富的地方传统水稻品种而言,氮素转运和利用相关基因的研究对农业可持续发展及生态环保农业是有重要意义的。 水稻生长过程中长期水淹,对氮素吸收的形式主要是 NO3- 和 NH4+ ,水稻和其他植物一样对氮素响应的分子机制有两类:吸收转运 NO3- 和 NH4+ 分子机制 , NO3- 吸收和转运机制主要由 NRT 、 NRT2 和 NAR2 三个家族负责, NO3- 吸收动力学特征符合 Michaelis . Menten 方程,分为 Km 值较低的高亲和力运转系统 (high-afinity transport system , HATS) 和低亲和力运转系统 (1ow · affinity transport system , LATS) ,研究认为 LATS 大致与 NRT1 家族蛋白对应, HATS 大致与 NRT2 家族蛋白对应,在拟南芥中,氮素利用基因 AtNRT1 . 1 是第一个克隆的 LATS ,是 2H / NO3- 共转运体,同时 AtNRT1 . 1 和 AtNRT1.2 直接参与根的 NO3- 吸收 , AtNRT1.4 和 AtNRT1.5 与 NO3 - 长距离运输以及贮藏有关。水稻中 OsNRT1 直接参与根的 NO3- 吸收, NRT2 转运蛋白属 NNP(nitrate — nitriteporter) 家族,不能单独完成 NO3- 转运功能,必须与另一类 NAR2 蛋白共同作用 。在拟南芥中 NRT2 家族有 7 个成员 AtNRT2.1- AtNRT2.7. 4 ,水稻中有 4 个 NRT2 基因和 2 个 NAR2 基因。 AMT 属于 AMT / Rh 类蛋白,广泛存在于细菌、真菌和动植物中负责吸收、转运 NH4+ , AMT 是一个 NH4+ 的单向转运体 (uniporter) ,转运方式可能类似于通道,如 K+ 通道。拟南芥基因组中有 6 个 AMT 基因, AtAMT1.1- AtAMT 1.6 水稻基因组中有 1O 个 AMT 基因, 即 OsAMT1 、 OsAMT2 和 OsAMT3 各有 3 个和 OsAMT4 基因。 对于传统水稻氮素响应相关基因的多样性未曾有研究人员报道过,本文运用生物信息学手段探讨地方品种和改良品种氮素响应的差异的本质原因,调查了三个遗传背景不同品种水稻基因组( 93-11 ,日本晴, Acuce )氮素利用相关基因的 SNP /InDeL 和蛋白质序列的分析,以期望,在今后育种和分子标记及生态环保农作物的开发利用提供一条切实可用的途径,特别是今后减少环境污染及应对全球环境和气候问题提供有益的参考。 1 材料及方法 1.1 实验材料 本文采用三个农艺性状差异极其显著的品种:元阳当地种植上百年的传统水稻品种月亮谷( Acuce ) , 扬州稻 93-11, 日本晴 (NIP) 。 1.2 序列提取及分析 NCBI ( http://www.ncbi.nlm.nih.gov/ )和 EMBL ( http://www.ebi.ac.uk/embl/ )下载相关序列,和三个基因组一起导入 bioedit 中建立数据库, blastn 比对后提取序列,将提取序列的序列用 bioedit 比对后,导入 tassel ( http://sourceforge.net/projects/tassel/ )软件中发现基因的 SNP/InDeL ,统计作图, 提取的序列用 DNAMAN 翻译成蛋白序列,用 Swiss-Prot ( http://www.expasy.ch/sprot/ )预测蛋白质二级结构。 2 分析与结果 2.1 Os NRT1.1-3 的 SNP/InDeL 的分布及特征 NRT1 家族 , 由转运 NO3 - 的 LATS 由 NRT1 基因家族编码。 NRT1 转运蛋白属于 PTR(peptide transpo~ers) 家族。 PTR 家族是一类可转运氨基酸、寡肽和 NO3 - 等含氮化合物的膜转运蛋白,普遍存在于动物、植物、酵母和细菌中,一般含 450-600 个氨基酸,有 12 个跨膜区。在植物 NRT1 的第 6 、 7 跨膜区之间,有一个大的亲水环:这个亲水环在真菌中位于第 7 、 8 跨膜区之间,在动物绝大多数成员中,则位于第 9 、 10 跨膜区之间。目前, EMBL 数据库中收录水稻的 Os NRT1.1 、 Os NRT1.2 两个序列。三个基因组 Os NRT1.1 、 Os NRT1.2 序列比对发现 Os NRT1.1 、 Os NRT1.2 具有丰富的多态性,分别有 10 和 15 个 SNPs,2 和 1 个 cSNPs,3 和 0 个 InDeL 。蛋白质序列分析表明 Os NRT2.1 、 Os NRT2.2 同义突变和非同义突变为 2 和 1 个, 1 和 0 个。 图 1 Os NRT1.1 和 Os NRT1.2 SNP/InDeL 的分布 Fig 1 Distribution of Os NRT1.1 and Os NRT1.2 SNP/InDeL A Os NRT1.1 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 B Os NRT1.1 SNP/InDeL 在基因上的分布统计,非同义突变位点 745 (G/A- L/F) C Os NRT1.2 SNP/InDeL 在基因上 的分布统计 2.2 NRT2 和 NAR2 家族的 SNP/InDeL 的分布及特征 NRT2 转运蛋白属 NNP(nitrate — nitrite — porter) 家族,是 MFS 超家族 (major faciIitator superfamlIy) 之一。 NRT2 也具有典型的跨膜转运蛋白结构。除少数成员具有 6 个跨膜区外,多数具有 12 个跨膜区,可分为 2 组,每组 6 个跨膜区,中间由 1 个大的亲水环连接 ,其中一些 NRT2 成员不能单独完成 NO3- 转运功能,必须与另一类 NAR2 蛋白共同作用, NAR2 是一类较小的膜蛋白 CrNAR2 由 259 个氨基酸组成,高等植物中的 NAR2 蛋白更小一些,一般为 200 个氨基酸左右。 NAR2 只有 1 — 2 个跨膜区。 NAR2 与 NRT1 和 NRT2 没有同源性。在大麦中, HvNRT2 . 1 也必须与 1 个 NAR2 基因同时表达才能转运 NO3 一,并且具有特异性:在大麦的 HvNAR2 . 1 、 HvNAR2 . 2 和 HvNAR2 . 3 中,只有 HvNAR2 . 3 可与 HvNRT2 . 1 互补吸收 NO3 - (Tong et aI ., 2005) 。目前, EMBL 数据库中查询发现在水稻有 Os NRT2.1 和 Os NRT2.2 两个序列,这两个基因无内含子,三个基因组 Os NRT2.1 、 Os NRT2.2 序列比对同样发现丰富的多态性位点。分别有 4 和 14 个 cSNPs , 0 和 5 个 InDeL 。蛋白质序列分析表明 Os NRT2.1 、 Os NRT2.2 同义突变和非同义突变为 3 和 2 个, 18 和 1 个。 图 2 Os NRT2.1 ﹑ Os NRT2.2 和 NAR2.1 ﹑ NAR2.2 SNP/InDeL 的分布 Fig 2 Distribution of Os NRT2.1 ﹑ Os NRT2.2 and NAR2.1 ﹑ NAR2.2 SNP/InDeL D Os NRT2.1 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 , 非同义突变位点 96(G/T-E/D),364 (A/G- I/V) E Os NRT2. 2 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 , 非同义突变位点位点 96(G/T- E/D), 813(A/G- I/V) F Os NAR2. 1 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 , 非同义突变位点位点 73(G/C- A/P) G Os NAR2. 1 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 , 非同义突变位点位 156(T/C- T/X),970(T/C- V/A) 2.3 OsAMT 的 SNP/InDeL 分布及特征 AMT 属于 AMT / Rh 类蛋白,广泛存在于细菌、真菌和动植物中,参与铵态氮的转运。植物 AMT 蛋白具有 1 1 个跨膜区, N 端在外,端在胞内一侧:每个 AMT 转运蛋白由 3 个亚基组成同源三聚体。尽管对于 AMT / Rh 结构有了一些研究,但其具体的转运机制仍不很清楚。很可能不同物种中的转运机制并不一致。目前一般认为植物 AMT 是一个 NH4 的单向转运体 (uniport3er). EMBL 中收录了 OsAMT1.1,OsAMT1.2, OsAMT2.1,OsAMT2.1, OsAMT3.1, OsAMT3.2, OsAMT 3.3, OsAMT4, 序列比对发现除 OsAMT1.1 外,其余基因都有丰富的多态性,分别有 2 ﹑ 26 ﹑ 3 ﹑ 3 ﹑ 122 ﹑ 4 ﹑ 3 个 SNPs , 0 ﹑ 3 ﹑ 1 ﹑ 1 ﹑ 20 ﹑ 0 ﹑ O 个 InDeLs,2 ﹑ 5 ﹑ 15 ﹑ 3. ﹑ 1 个 cSNP , 只有 OsAMT3.2 有 6 个 非同义突变,并且 cSNP 都是连续出现。 图 3 OsAMT SNP/InDeL 的分布 Fig 3 Distribution of OsAMT SNP/InDeL H OsAMT1.2 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 I Os AMT 2. 1 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 J Os AMT 2. 2 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 L Os AMT 3. 1 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 M Os AMT 3. 2 SNP/InDeL 在基因上的分布统计,非同义位点已在图中给出 N Os AMT 3. 3 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 O Os AMT 4 SNP/InDeL 在基因上的分布统计 3 讨论 3.1 Os NRT1.1 、 Os NRT1.2 多态性介导水稻品种对 NO3 - 的转运和利用及其非同义突变生态适应机制 Os NRT1.1 、 Os NRT1.2 具有丰富的 SNP/InDel, Os NRT1.1 序列的 745 位点上发现一个非同义突变,碱基由 G → A 氨基酸由 L → F, 二级结构预测后氨基酸的改变并没有引起二级结构的改变。这种突变可能是一种是一种适应性突变,影响对对底物的亲和性,人类中已有报道 , 药物受体基因的 SNP/InDel 会影响受体对底物的亲和能力,从而个体对药物的耐受性不一致,表现出多样性。三个代表种中 NIP 的 Os NRT1.1 序列的 745 位点 突变,不同 93-11 和 Acuce, 这表明可能和人类的研究一样,水稻中同样存在多态性位点 介导受体对底物的亲和能力,从而造成不同的水稻品种对 NO3 的转运和利用效率不同。 Os NRT1.1 和 Os NRT1.2 中其余的 cSNP 无文献报道对其功能有何影响, 这可能是一种自然选择和人工选择条件下的适应性突变,目的是适应栽培环境或人工长期选择而保留下来。过去认为内含子没有功能,是中性进化,但最近的研究表明有些内含子会参与剪接过程,除去内含子可能使基因失活。所以 Os NRT1.1 Os NRT1.2 中内含子的多态性( SNP/InDel )对基因本身及其他基因和生命过程有何作用,我们无从知晓。 3.2 Os NRT2.1 、 Os NRT2.2 、 OsNAR2.1 、 OsNAR2.2 的多态性介导水稻品种对的利用及其生态适应机制 Os NRT2.1 、 Os NRT2.2 的所有突变是 cSNP , Os NRT2.1 非同义突变 cSNP 占 50% , Os NRT2.2 非同义突变 cSNP/ InDel 占 78% ,其中存在着五个移码突变,这两个基因属编码区高度变异的基因,二级结构预测表明,这两个基因突变区的二级结构在不同品种间有差异,这说明蛋白质的功能可能会下降或者升高,这要在下一步的分子实验中才能确定。 OsNAR2.1 、 OsNAR2.2 的 cSNP 非同义突变,没有影响到蛋白质的二级结构,对底物的亲和性及功能有何影响,目前尚文献报道。其余的 cSNP 无文献报道对其功能有何影响, 这可能是一种自然选择和人工选择条件下的适应性突变,目的是适应栽培环境或人工长期选择而保留下来。过去认为内含子没有功能,是中性进化,但最近的研究表明有些内含子会参与剪接过程,除去内含子可能使基因失活。所以 Os NRT2.1 、 Os NRT2.2 、 OsNAR2.1 、 OsNAR2.2 中内含子的多态性( SNP/InDel )对基因本身及其他基因和生命过程有何作用,我们无从知晓。 3.3 Os AMT 的多态性介导水稻品种对 NH4+ 的转运和利用 Os AMT 在水稻中是一个大家族,但只有 只 OsAMT3.2 有 非同义突变,其余基因虽然外显子有突变( cSNP ),然而并没有发现非同义突变,这证明 介导受体对底物的亲和能力的最可能由 OsAMT3.2 决定,其他基因贡献不大,不同水稻品种对 NH4+ 的转运和利用效率不同,也是由 OsAMT3.2 决定。对于其他的 cSNP/InDel 及内含子的多态性的对其功能有何影响,有待进一步研究。 3.4 传统水稻品种对氮肥不敏感的可能机制 以 Acuce 为代表的传统品种,大田试验及多年的田间观察证明,他们对高氮肥环境并不敏感(数据尚未发表),通过调查氮素转运和利用相关基因的多态性,支持这样的结论,氮素转运和利用相关基因的多态性介导 不同水稻品种对 NH4+ 的转运和利用效率, 基因的多态性,导致蛋白质结构的改变而产生适应性,这也是传统品种耐贫瘠的原因,基因的多态性介导适应性,地方品种倾向利用 HATS ,其重要意义在于开发能利用适应低氮环境中的水稻种质资源,减少化肥带来的污染,提高氮素的使用效率,为农业可持续发展提供一定的依据。 张耀鸿 , 张亚丽 , 等 . (2006). 不同氮肥水平下水稻产量以及氮素吸收 , 利用的基因型差异比较 . 12: 616-621. 李新鹏 and 童依平 (2007). 植物吸收转运无机氮的生理及分子机制 . 24: 714-725.
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真的“西医治标”么?---我眼中的西医
热度 9 ssg334 2011-11-17 11:55
有位朋友低烧不退,咽喉肿痛。去医院看病,医生给开了一些头孢拉定。但是一周下来病势并无好转,于是他担忧地跟我聊起,说西医不可靠,还是去一间中医诊所,服几味中药才是上策。 人道是“西医治标,中医治本”,这位朋友这样想不为过。问题在于,大家接触的“西医”,是真的西医么?看症状,测体温,查血象,只能是西医诊断的一个开始。回想起我在悉尼的Westmead Hospital实习时,这类病人的检查应该是:记录症状、体温和病史,查血象;有了大致的判断后(细菌、真菌或是病毒感染),开始血清的免疫学检查,如ELISA和Western Blot,前者的灵敏度高,但是特异性略逊,后者的特异性高,但是灵敏度较差。对于不能确定病因(要精确到是哪一种微生物的感染)的,需要从口腔取样,在培养基上培养。这是一个很耗时间的检查,一般在两天左右。在分离出可能的致病菌后,做RFLP(特定片段长度多态性)、PCR等试验,确定到具体某一种病原体的某一种亚种。这时,对症下药和给予医嘱相对容易。 记得那时有一位老头,在院前拦住我,说:“Hey, you're an intern here, I saw you. Could you tell me what medicine I should take, it's bothered me for weeks”看到他手臂上的红斑,我认为是真菌感染,很想推荐他试一试antifungal的药膏。但是在他没有拿到诊断结果时,我去臆断和误导是严重违规的。 我想,这样的医学检查、诊断、治疗,乃至接下来的康复流程,不仅仅是“治标”,也同样可以“治本”。但是,并不是说一直对症下药后就一定会立竿见影。一方面,由假阳性导致的误诊仍是诊断界努力解决的问题;另一方面,药物在疗效和副作用的取舍上限制了它本身的大面积杀伤性。由突变和耐药性产生而出现的新亚种,在诊断上增加了很大难度,但相随的科研工作可以解决这个问题。09年我们的组长发现了几例特殊的链球菌感染患者,将细菌分离后进行了分子层面的研究,如通过蛋白二位电泳的方法发现了一个蛋白的突变,由此开展的一系列试验找到了细菌耐药的原因和可以暂时替代的抗生素。同时,该过程也报告在了新英格兰医学杂志。 对于这样的“西医”,不仅对于大的疾病刨根究底,对于普通患者也认真对待,我认为是值得崇尚的。国内的庞大的患者群,使得医生对于小的疾病、感染只做简单化验和经验式的诊断,可能是不得已而为之。不过,我想还是不能轻易说“西医只治标”。
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[转载]环境与气候决定蜻蜓分子水平多态性和遗传群体结构
chenlu25888 2011-6-10 19:40
Wellenreuther M, Sanchez-Guillen RA, Cordero-Rivera A, Svensson EI, Hansson B (2011) Environmental and Climatic Determinants of Molecular Diversity and Genetic Population Structure in a Coenagrionid Damselfly. PLoS ONE 6(6): e20440. 该paper应用蜻蜓进行环境因素对群体结构和多样性的影响,确定种内结构遗传多样性有关的环境因素对栖息地的保留与生物多样性保护非常有趣的。通过近年来的统计和地理遗传学可以了解环境因素影响物种内的地理组织和种群结构的分子遗传多样性。本文研究了一种常见和分布广泛的昆虫,蓝尾蜻蜓(Ischnura elegans),这种昆虫诸多生态与演化研究的重点。得到如下问题:1)群体结构是否会受经度和纬度的影响?2)地理界线是否会限制基因流?3)地理距离是否影响连通性以及是否存在过去的瓶颈信号?4)是否有证据证明最近的一个范围扩张?4)地理和气候因素对群体结构导致什么影响?我们发现群体间低至中等遗传亚结构(平均Fst= 0.06),Dest= 0.12)是经度对遗传结构的影响,而不是纬度。地理界线(如水体界线)没有发现显著的影响。Fst与Dest随着地理距离的增加而增加。然而,没有证据显示最近的瓶颈。最后,我们没有发现任何分子特征的范围扩展或地理适应性效应,尽管当地地理适应性降水有明显影响的遗传分化现象。这种小昆虫的群体结构可能由于一些生态因子而被划分,这些生态因子与纵向坡度、地理距离和当地的降雨量相关。相对脆弱的全球群体结构和高度的群体遗传变异表明,Ischnura elegans具有较高的传播能力,这符合这个物种是一个有效率和早期coloniser新的栖息地。
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环境与气候决定蜻蜓分子水平多态性和遗传群体结构
jjb8104149 2011-6-10 13:08
Wellenreuther M, Sanchez-Guillen RA, Cordero-Rivera A, Svensson EI, Hansson B (2011) Environmental and Climatic Determinants of Molecular Diversity and Genetic Population Structure in a Coenagrionid Damselfly. PLoS ONE 6(6): e20440. genetic population 蜻蜓 PLoS one.pdf 该paper应用蜻蜓进行环境因素对群体结构和多样性的影响,确定种内结构遗传多样性有关的环境因素对栖息地的保留与生物多样性保护非常有趣的。通过近年来的统计和地理遗传学可以了解环境因素影响物种内的地理组织和种群结构的分子遗传多样性。本文研究了一种常见和分布广泛的昆虫,蓝尾蜻蜓(Ischnura elegans),这种昆虫诸多生态与演化研究的重点。得到如下问题:1)群体结构是否会受经度和纬度的影响?2)地理界线是否会限制基因流?3)地理距离是否影响连通性以及是否存在过去的瓶颈信号?4)是否有证据证明最近的一个范围扩张?4)地理和气候因素对群体结构导致什么影响?我们发现群体间低至中等遗传亚结构(平均Fst= 0.06),Dest= 0.12)是经度对遗传结构的影响,而不是纬度。地理界线(如水体界线)没有发现显著的影响。Fst与Dest随着地理距离的增加而增加。然而,没有证据显示最近的瓶颈。最后,我们没有发现任何分子特征的范围扩展或地理适应性效应,尽管当地地理适应性降水有明显影响的遗传分化现象。这种小昆虫的群体结构可能由于一些生态因子而被划分,这些生态因子与纵向坡度、地理距离和当地的降雨量相关。相对脆弱的全球群体结构和高度的群体遗传变异表明,Ischnura elegans具有较强的传播能力,这符合这个物种在新栖息地一个有效率和早期的移民者。
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水稻籼粳间多态性基因
热度 1 bioysy 2011-5-28 17:58
这是我的SQL数据库里弄出的一点东西,对开发分子标记可能有用.籼稻品种为9311,粳稻品种为日本晴.数据原始来源为tigr version 5,也就是说基因所在染色体位置应该按这个版本.这和上篇博文SSR标记的序列版本是 不 一样的. bioysy水稻基因组多态性基因.rar 不过,如果把上面表中SSR标记的在tigr v5中的物理位置弄出来就可以整合在一起了.
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大豆回家
wuhao311 2011-3-28 16:45
中原有菽,庶民采之。”五千年前,华夏始祖将野生大豆驯化,变成今天的“五谷”之一。而今,一项被称为“大豆回家”的基因组研究计划在其故乡中国取得突破。 11月15日,由香港中文大学、华大基因研究院、农业部基因组重点实验室、中国农业科学院等单位合作完成的《31个大豆基因组重测序揭示遗传多样性和进化选择模式》在线发表,并将作为封面故事刊登于下期的《自然—遗传学》杂志。 这项研究主要由港深两地科学家合作完成,并在世界上首次对野生大豆和栽培大豆全基因组进行了大规模遗传多态性分析。 “重测序”开启大豆差异化魔盒 “这是世界上首次大规模获得野生和栽培大豆群体基因组数据。”文章共同第一作者之一、华大基因研发部门副总裁徐讯博士告诉记者。 据了解,研究人员运用新一代测序技术对17株野生大豆和14株栽培大豆进行了全基因组重测序,总共发现了630多万个SNP(单核苷酸多态性位点),建立了高密度的分子标记图谱。 SNP是指基因序列中单个碱基的不同。倘若把大豆看做是一部印满“文字”的书籍,那上述的31株品种就可以看做是该书的不同版本,而SNP则像每个版本书中个别“文字”的差异。 这种差异通常不会造成“歧义”,但有时候,一“字”之差就让不同版本的书籍意义相左。在大豆中,大约1000多个“文字”中就存在1个“文字”的差异。这些SNP细小的差别,就可能导致某品系的大豆与众不同,或产量高于同类,或产量严重不足。 为了打开SNP的“潘多拉魔盒”,目前普遍使用“重测序”的方法。该方法是指通过核酸测序仪,对已知基因序列的基因组再进行一次测定,并对单个或者多个品种进行分析,得到SNP、PAV(获得和缺失变异)等遗传信息的技术。 当前,随着测序成本的降低,“重测序”已经成为动植物育种研究中便捷而有效的方法。而今年1月份,第一张豆科植物完整基因组序列图谱的公布,使得大豆“重测序”成为可能。 在“重测序”基础上,华大基因研究院的研究人员通过自主研发的SOAP denovo软件,分别对野生大豆和栽培大豆的测序数据进行组装拼接,除得到大量SNP外,还发现了栽培大豆获得或丢失的野生大豆基因。 “大量的野生大豆和栽培大豆的基因差异揭示了大豆基因组在驯化过程中发生变化的机制,使重新找回人为耕种选育中流失的优秀基因成为可能。”文章另一位共同第一作者、香港中文大学教授林汉明博士强调。 林汉明等还发现,大豆基因组与其他作物植物有所不同,其在较高程度的基因连锁现象、重组交换频率极低。因此,分子标记育种可能会比基因图位克隆拥有更多优势。 “寻找对产量和抗逆紧密连锁的SNP是我们下一步研究的重点。另外,我相信,国内其他大豆专家也会利用我们的数据对手中的大豆材料作进一步研究。”林汉明谈了未来的想法。 聚焦野生大豆种质资源 该研究还得出一个重要结论,即与栽培大豆相比,野生大豆拥有更高水平的遗传多样性。这表明人类的耕种筛选很有可能导致栽培大豆生物多样性的狭窄,对可持续种植带来负面影响。 此外,随着生存环境的减少,野生大豆有效群体在减少,它提示中国急需保育野生大豆种质资源。 据了解,野生大豆在世界上分布非常狭窄,仅限于东亚的非干旱温带地区,包括中国、日本、朝鲜半岛、俄罗斯的远东地区、库页岛、千岛等。而我国除新疆、青海、海南三省外,均有野生大豆的身影,目前收集的野生大豆种质6000余份,占世界总量的90%以上,是名副其实的野生大豆的家乡。 正因如此,国外想方设法获得我国野生大豆资源。截至2002年6月30日,美国从中国引进的大豆种质资源达6000多份,并从我国的野生大豆资源中鉴定出带有高产基因的标记,在全球101个国家申请专利。 野生种质资源极其珍贵。“水稻之父”袁隆平也曾多次表示,如果没有野生稻资源,要在水稻优良品种培育上有大的突破非常困难。 野生大豆为何如此宝贵?面对记者的疑问,徐讯说:“部分野生大豆具有较强的环境适应能力,在涝洼、盐碱、干旱、瘠薄土壤都能生长。此外,野生大豆还有一些其他优良性状,如抗虫害、氨基酸种类丰富等。如果利用这些野生大豆和现有大豆杂交,将可能培育出抗病虫害能力强、产量高、品质好的新品种。” 然而,当前我国栽培大豆育种工作存在的主要问题却恰恰是种质资源的贫乏。在已经育成品种中,也存在着血缘关系近、性状单一等弱点。 这不得不归咎于野生大豆有效群体不断地减少。据了解,我国乃至世界的野生大豆资源均面临危险处境。 今年9月,河南省周口市沈丘站附近发现200多亩濒危野生大豆,引起农业科学家的极大关注。然而,这片生长在宁洛高速公路旁的野生大豆得以保存,竟是因为该地没有农业生产,野生大豆出苗后未遭人为因素破坏。 林汉明等从基因水平的大规模分析得出的结论更是为我们敲响了警钟。当前,从国家战略高度保护野生大豆种质资源已时不我待。 大豆故乡话合作 中国是大豆的故乡,并曾一直是世界大豆最大的生产国和出口国。然而自上世纪50年代起,美国大豆后来居上,种植面积、产量已升至世界首位。2005年,我国大豆总产量不足世界总份额的10%,单产不及美国的70%。 更为严峻的是,我国大豆生产总量只能满足国人需求的1/3。目前,中国业已成为全球最大的大豆进口国,约占全球总出口量的一半,不得不受制于人、看人脸色。 同时,中国大豆在科研和生产方面与发达国家的差距明显。虽然我国同样拥有许多优秀的大豆育种专家和科研人员,但在国际高水平期刊发表的大豆研究文章却主要在海外完成。 “这项研究由中国科研人员在中国本土完成,我在感情上是很愉快的。”林汉明很满足。 据了解,2009年,在香港中文大学农业生物技术国家重点实验室主任、中国工程院院士辛世文的支持下,林汉明研究组与深圳华大基因研究所合作开展大规模的大豆基因组“重测序”工作,希望中国人自己在大豆的故乡完成这项重要计划。 林汉明1997年1月从国外回香港中文大学工作,通过合作与交流,他逐步认识到大豆对于中国的特殊意义。此次香港中文大学与深圳华大基因研究院携手,打破了地域及文化差异的界限,终于由国人在自己的土地上对大豆基因组研究作出了重要贡献。 这项贡献虽然可以世界共享,但对中国大豆研究更具帮助。据了解,基因组的数据需要配合遗传群体的性状才能发挥最大效益。由于该项目中的种质资源并未公布,因此,中国专家比海外专家能更有效地利用研究数据。 大豆将真正回家。
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C++多态性
热度 1 wqfeng 2011-3-25 14:45
C++类继承: class C:public A,public B 先调用A,后B,然后C 析构的时候是C,B,A 基类指针可以访问派生来的对象(仅基类部分) 虚函数:在派生类中可以重新实现,这不同于重载(是编译时多态),这是运行时多态:即同一个基类指针,可以实现不同的方法(因为其虚函数被继承类重置了)。如果可以明确用不同的指针(继承类),那么就不需要虚函数了,直接重新定义实现就可以了,也就是不用多态性的。 static:多个对象公用一个数据空间 内敛函数应该是每个对象一个拷贝,实际上类中定义的函数体都是内敛的,内敛函数的实现比较快,因为其直接类似于宏那样进行替换,因此使用时要注意,其代码不要太多,一般1到5行,另外其不要有循环和开关的,如果有,那么认为是一般函数,它是在编译时被替换的。 对于函数而言,本身就是多个对象只有一个空间,其与数据的联系是由this完成 关于public等都是类作用域,而不是对象的,即编译的时候检查是否在同一个类中 class base { int a; public: base(int v){a=v;} void foo(base bs) { printf("%d,%d\n",a,bs.a); } }; 这个完全合法,因为base bs.a是在base这个类中,即可以访问私有成员(换句话说,foo函数中只看其变量是不是foo所在的类的,具体执行的时候才看其来自哪个拷贝数据) 因此同类对象可以“互相访问”对方的数据成员,因为其函数是公用的,上面例子就是。 内敛函数: http://baike.baidu.com/view/534064.htm 类的权限: http://wenku.baidu.com/view/ce21e1d73186bceb19e8bbe3.html 推荐:C++ object model
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[转载]野生鸟类的频率依赖性选择丰富了蝾螈的多态性
syfox 2011-2-20 16:45
#flashContent { display:none; } 野生鸟类的频率依赖性选择丰富了蝾螈的多态性 种群在进化过程中保持遗传变异这一现象,一直是困扰进化论学者的一个经典悖论。因为,按照自然选择(natural selection)和遗传漂变(genetic drift)的观点,最终都是希望将遗传变异从种群中清除。如果某种遗传变异(表型)具有优势效应,比如可以帮助物种更好地隐蔽,那么它就有可能取代其它表型而成为该物种中的优势表型。同样,随机遗传漂变(random genetic drift)作用在基因遗传率(fitness)相同的前提下,最终也会将某个优势表型固定下来,淘汰其它的表型。要在某个物种中保持一个稳定的多态性现象,物种就必须经常(周期性)发生基因突变,即在种群中的分散选择(dispersal selection)和趋异选择(divergent selection)作用之间达到一种平衡,或者在种群内的各个多样性之间达到一种平衡的自然选择状态。举个例子来说,如果食肉动物在捕食过程中,总是更容易捕捉到某一种猎物,而不是同时捕食两种或更多的猎物,那么,这些食肉动物就会形成一种以最容易获得的猎物为食的捕食模式。如果这些食肉动物捕食所有猎物的能力都一样,那么就会对被捕食的猎物种群造成频率依赖性选择效应(frequency-dependent selection)。目前,我们对这种频率依赖性选择假说所进行的实验验证还很少,且捕食者的捕食行为模式与猎物的遗传变异保持之间的关系还很难确定。本文将要介绍的是,使用固定地域实验方法(manipulative field experiment),研究鸟类捕食者的捕食行为是否能通过频率依赖性选择效应对陆栖蝾螈(terrestrial salamanders)产生影响。 在自然界中有多种小型的、栖息于林地的蝾螈,他们背部条纹的颜色、形状等都各不相同(图1),为什么会出现这种多态性我们至今还不得而知。这种多态性无论从系统发生学(phylogenetically)的角度还是从地理学(geographically)的角度来说都是非常常见的一种现象。在北美洲的很多种蝾螈种群中都能发现这种多态性现象,除了北美洲太平洋沿岸的肺螈属无肺螈(Plethodon)和亚洲的韩国裂缝蝾螈(Karsenia)。因此,这种体表图案的多态性绝不仅仅只代表处于不同进化过程中的蝾螈。东部红背蝾螈(Plethodon cinereus)背部是否有红色条纹与其性别无关,只表示它们个体之间基因水平的差异。 图1撒拉门德无肺螈(plethodontid salamanders)种群多态性。图中每一对撒拉门德无肺螈都是同一时间从同一地点捕获的。a南部红背蝾螈(Southern Red-backed Salamanders,Plethodon serratus)取自美国田纳西州大烟山国家公园(Great Smoky Mountains National Park )。b南部锯齿形蝾螈(Southern Zigzag Salamanders,P. ventralis)取自美国田纳西州诺克斯维尔市(Knoxville Tennessee,USA)。c加利福尼亚细长蝾螈(California Slender Salamanders,Batrachoseps attenuatus),取自美国加利福尼亚纳帕县(Napa County California,USA)。 这些貌似不同的各种蝾螈都有一个共同点,那就是个体体积小,身体细长,种群数量多。这些蝾螈往往在温带森林(temperate forests)中会构成动物生物量(animal biomass)中的绝大部分,被在地面觅食的鸟类和其它捕食者捕食。对东部红背蝾螈(Plethodon cinereus)种群多态性的研究表明它们在行为学、生理学以及地理分布丰度等方面都有差异。不过这些多态性中没有一条能直接说明为什么在蝾螈种群中会有如此高的多态性程度,也没有证据表明在其它多态性物种中具有类似的表型相关性。实际上,在南部锯齿形蝾螈种群中,位于海拔越高的地方,出现条纹形态的频率越低;而在东部红背蝾螈种群中,位于海拔越高的地方出现条纹形态的频率越高。因此,物种外表上的表型和生理上并不总是保持一致的,这也说明蝾螈背部条纹和它们的代谢或温度适应性(蝾螈都喜欢在阴凉的地方活动)无关。 为了阐明这个问题,我们基于自然选择在其中直接发挥了作用这样一个假设进行了研究。蝾螈背部彩色条纹最有可能起到的作用就是帮助蝾螈隐蔽(图1),虽然这只是我们的一个假设。当然,也有人认为东部红背蝾螈背部的红色是一种警戒色。不过Brodie和Brodie发现野生鸟类更喜欢捕食东部红背蝾螈,而且发现和苍白脊口螈(D. ochrophaeus)的被捕食率是相当的,但后者是一种喜欢呆在阴暗处活动,非常隐蔽的蝾螈。还有一种通体红色的东部红背蝾螈,外表与有毒的红色斑点绿红东美螈(Notophthalmus viridescens)非常类似,不过我们研究的重点是放在更常见的有条纹还是无条纹这一多态性现象上。如果不同的体表颜色能和相应的栖息地相互匹配的话,那么隐蔽性(cryptic)物种种群可能是通过物种迁徙选择平衡(migration-selection balance)来保持其物种多态性,或者是通过捕食者的频率依赖选择行为对不同的体表颜色表型进行选择。 对隐蔽物种(cryptic prey)的频率依赖性捕食行为(frequency-dependent foraging)研究得还非常少,其中开展得最好的研究就是对自由放养的(free-ranging)鸟类给以彩色食物喂养和让受过训练的冠蓝鸦(Blue Jay, Cyanocitta cristata )挑选出代表不同月份的图片。这些研究表明,鸟类具有频率依赖选择效应,比如冠蓝鸦就能学会选择数量丰富的猎物,而且他们还会根据猎物数量的多少及时作出相应的调整。自然放养的野生鸟类对猎物的骤变选择(Apostatic selection)会造成猎物颜色上的差异、是否会出现条纹的差异以及与蜗牛壳有关的染色体带型(banding pattern)的差异。不过在其他研究中发现,从负向频率相关选择模式(negative frequency-dependence)向正向频率相关选择模式(positive frequency-dependence)发生转变的过程中,如果人工喂养物的量增多,那么罕见表型出现的频率就会减少,而且这是与食物的数量多少相关的。最近对特立尼达孔雀鱼(Trinidadian guppies)展开的一项研究表明,彩色雄性鱼群中发生频率相关存活的现象对于保持彩色雄性鱼群的多态性非常重要。不过我们还不清楚这种现象是否对捕食者的捕食模式会造成重要影响,也不清楚是否有其它因素会影响到鱼群的性别多态性性状。因此,频率相关性捕食行为是否能解释物种多态性问题还需要进一步仔细验证。在此,我们只能说鸟类捕食者对于蝾螈来说起到了一个频率相关性的选择作用。 为了验证鸟类捕食者的这种频率相关性选择效应,我们使用了能模拟这种多态性的标准化的撒拉门德无肺螈(Plethodon salamanders)模型(图2)。我们将半个花生作为食物奖励粘在每一条蝾螈的底部,然后把这些蝾螈放养到美国田纳西州诺克斯县(Knox county,Tennessee)一处林地边约10 × 10 m 的场地中,我们人为控制了有条纹蝾螈和无条纹蝾螈的相对比例,每天都会通过数一数还粘在蝾螈身上的花生的数量来判断有多少蝾螈还活着未被捕食。 图2实验材料 (A) 用于模拟种群多态性的蝾螈动物模型;(B)捕食者冠蓝鸦(Blue Jay , Cyanocitta cristata )。 我们对至少5只冠蓝鸦(Blue Jay, Cyanocitta cristata )以及其它捕食者例如北部红雀(Northern Cardinals, Cardinalis cardinalis )、美洲乌鸦(American Crows, Corvus brachyrhynchos )、美洲画眉(American Robins, Turdus migratorius )以及东部红眼雀(Eastern Towhees, Pipilio erythrophthalmus )等鸟类进行了观察。不过只有冠蓝鸦会从蝾螈身上取食花生。 在试验的第一天,无条纹的蝾螈数量远远超过有条纹的蝾螈数量,两者之间的比例是9:1(该比例维持了6天)。我们观察到无条纹的蝾螈被攻击的数量要远远超过有条纹的蝾螈被攻击的数量,每25条无条纹的蝾螈中有16条被攻击,而每25条有条纹的蝾螈中只有6条被攻击,P = 0.0096。而改变无条纹的蝾螈和有条纹的蝾螈数量比(1:9)6天之后再观察,我们发现,无条纹的蝾螈被攻击的数量要远远少于有条纹的蝾螈被攻击的数量,每25条无条纹的蝾螈中有11条被攻击,而每25条有条纹的蝾螈中却有19条被攻击,P = 0.0421。我们发现,种群中数量相对较少的蝾螈具有存活优势,见文后表1。 图3表明有条纹蝾螈在数量相对少数的情况下具有相对较高的基因遗传率,而在数量相对多数的情况下具有相对较低的基因遗传率。多次逻辑回归分析(Multiple logistic regression)表明,不考虑实验天数的情况下,在相对数量与存活率之间具有明显的关联效应,似然比(likelihood ratio)G2 = 6.37,df = 1,P= 0.0116。天数对实验结果也有明显的影响,G2 = 58.27,df = 12,P 0.0001,这可能表示的是鸟类捕食者捕食行为上的差异(在雨天时捕食活动会减少)或者表示鸟类有学习延迟效应(delay in learning)。我们没有发现蝾螈存活率与其表型(morph)之间有明显相关性,似然比(likelihood ratio)G2 = 0.225,df = 1,P = 0.635。实验发现,在种群中相对数量(有无条纹)发生改变后1至2天内,就会观察到相对少数的蝾螈表现出生存优势(图3)。这些野生鸟类就好像被我们训练得只捕食一种蝾螈一样,但这些被捕食的蝾螈本身并没有什么特异性。 图3 蝾螈动物模型的相对基因遗传率。有条纹蝾螈相对无条纹蝾螈每天的存活率(图中右手边轴实心标志)和有条纹蝾螈数量多少(图中左手边轴空心标志)之间的关系。虚线表示的是平均数量和平均基因遗传率。 这种由鸟类捕食者造成的选择现象结果是多种多样的(heterogeneous),而且还需要在更多地点重复试验加以验证。不过,数十年的研究证明,人工饲养的(captive)和自然放养的(free-ranging)野生鸟类都会对它们的食物形成频率相关性选择效应,而不会根据它们食物的外形进行选择。我们的实验结果也表明这种普遍现象同样适用于蝾螈。 由于我们还没有对频率相关性捕食活动背后的感知觉机制(perceptual mechanisms)或行为学机制(behavioural mechanisms)展开研究,因此,我们在试验过程中一直都避免出现鸟类特殊的捕食偏好行为以防止对实验结果造成干扰。无论如何,我们的这项实验结果表明,鸟类会经常根据食物的构成情况来改变它们的捕食习性(捕食数量较多的食物),这造成了它们食物种群中的多态性现象。该现象背后的鸟类认知机制还需要进一步研究。 此外,关于物种如何保持种群中的多态性还有一个重要问题,那就是食肉动物的频率相关性捕食选择行为在多大程度上能被其它选择行为所影响。种群中其它表型差异(如死亡率等)也有可能会影响到种群保持多态性的问题。促进种群多态性和促进相似物种共存这两个概念之间是互相依存的,这种观念需要获得更多人的关注。 结论 在许多隐存种或叫做表型相似种(cryptic species)之间,由捕食者的频率相关性捕食选择效应带来的少数群体的生存优势是造成物种种群中多态性存在的原因。本文的研究结果表明,频率相关性捕食行为(frequency-dependent foraging)控制着自然界中各种猎物的种群密度。陆栖蝾螈(terrestrial salamanders)种群间体表颜色多态性的维持也是由频率相关性捕食选择效应造成的,因为捕食者往往会忽视这些群体中的“少数派”,因此它们获得了生存优势。 小词典: 1.自然选择:自然选择是进化过程中决定某种突变在种群下一代中是更加普遍存在还是更为稀少的两大主要机制之一。在自然选择过程中,那些对周围发生有利变异的生物存活下来,不利变异的则被消灭。 2.遗传漂变(genetic drift):遗传漂变则是物种基因产生随机突变的过程,是除自然选择之外的另外一个主要机制。遗传漂变是由于某种随机因素,某一等位基因的频率在群体(尤其是在小群体)中出现世代传递的波动现象。所发生的突变为中性突变,即对生物的生存和繁殖没有影响,因此自然选择对其不产生作用。它们在种群中的保存、扩散、消失是完全随机的,这种波动变化导致某些等位基因消失,另一些等位基因固定,从而改变了群体的遗传结构。 3.平衡选择(balancing selection):自然选择朝多个方向进行,其结果是维持了遗传多态性在种群中的存在。 4.定向选择(directional selection):自然选择的方向总是朝着某一种表型进行的进化过程。 5.基因遗传率:基因遗传率是进化理论中的一个核心概念。它标志着种群内某些个体内的基因型得以遗传下去的能力,且通常与种群下一代个体基因型在所有基因型中所占比例相等。当个体基因型的差异对基因遗传率产生影响时,该基因型频率在种群下一代中就会发生改变;那些具有高基因遗传率的基因型会更加普遍,这一过程就是自然选择。 6.频率依赖性选择效应:频率相关选择表示的是进化过程中的一个现象,某一基因表型的遗传率取决于该基因在种群中出现的频率。在正向频率相关选择中,如果某一表型在种群中出现的频率越高,则该基因表型的遗传率越高;而在负向频率相关选择中,如果某一表型在种群中出现的频率越高,则该基因表型的遗传率越低。负向频率相关选择是一种特殊的平衡选择机制。 原文检索:BMC Ecology 2009, 9:12doi:10.1186/1472-6785-9-12
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2011年的好消息
Keylab2011 2011-2-16 16:38
新年伊始,本人很荣幸的发表了一篇论文,在此感谢咱们整个团队的支持和帮助,并敬请各位更新自己的简历。 “宾萍,段化伟,冷曙光,程娟,潘祖飞,戴宇飞,牛勇,刘清君,陈泓,刘庆,郑玉新.多环芳烃接触工人外周血DNA损伤与片状核酸内切酶基因多态性的关系.工业卫生与职业病,2011,37(1):22-26.”
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科研创新:甲型H1N1流感病毒基因组多态性对其感染性的影响研究
xupeiyang 2010-7-7 09:54
国内外相关文献对比分析结论: 国内检索到从分子进化水平上分析流感的起源及发展问题, 研究目前爆发的 H1N1 病毒的 HA 分子的变异行为的文献报道,国外检索到通过分组探讨人体基因多态性和接受流感病毒疫苗关系的文献报道,国外检索到 Caco-2 细胞有效性和分离出的流感病毒的比较分析的文献报道,未见将 甲型流感( H1N1 ) 毒株的感染性和患者临床症状的轻重程度的内在联系进行研究的文献报道,也未见研究甲型流感( H1N1 )毒株基因组中决定病毒感染性的关键位点的文献报道。 该课题的创新点: 1. 对我国甲型流感 A ( H1N1 ) 毒株的感染性与其患者临床症状的轻重程度的内在联系进行分析研究。 2. 利用 BSL-3 级实验室及已经构建成功的 A ( H1N1 ) 病毒的 BALB/c 小鼠动物模型,对国内有代表性的 A ( H1N1 )流行株的毒力进行检测与观察,最终对病毒核酸的多态性对毒力的影响进行评估。 编号: 2010063
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评论:急性视网膜坏死与TLR-9多态性相关
xupeiyang 2010-7-4 13:14
该课题创新点为: 1. 首次在天然免疫和获得性免疫均具有重要意义的 TLRs 与特征性的眼内感染 ARN 相联系,研究 TLRs SNPs 与临床表现的关系。在此基础上提出并验证 TLRs 基因的多态性可能与疾病相关,为表型的多样性提供基因方面的证据,也为基因治疗提供理论依据。 2. 利用我国人群 ARN 资源,实现候选基因的突变筛查,对我国 ARN 样本的收集及分析将有助于最终完整阐明 ARN 的发病机制;为有针对性治疗 ARN 提供遗传标记。 编号: 2010052
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