PSYCH OpenIR  > 健康与遗传心理学研究室
基于比较基因组学与大规模基因组片段删除技术的基因组最小化研究
项目编号30700441
王晶
项目类别青年科学基金项目
项目来源国家自然科学基金
项目等级国家级项目
2007-12-31
结束日期2010-12-30
中文摘要“最小基因组”的研究对于揭示生命的进化与起源、对环境的适应、以及研究基因组的健壮性等具有重大意义。同时,最小基因组研究也是合成生物学研究的重要领域之一,可以帮助理解生命系统的必需原件,为合成生物学提供理想地盘。目前最小基因组的主要研究方法分为两大类:“干”方法——计算机辅助的生物信息学方法;“湿”方法——从上而下的基因敲除和从下而上的基因合成的实验方法。本项目采用了一种系统的信息学方法预测了维持细胞生命所必需的最小基因集。首先从已测序微生物基因组中筛选适宜微生物作为“起始基因组”用于最小化研究,我们选择的物种是恶臭假单胞菌;然后采用比较基因组学方法和基于代谢网络的必需基因预测方法,并参考其它物种的实验必需基因的数据,从功能必需性角度预测了该菌的最小基因集,以及这些基因所构成的最基本、最核心的功能;基于最小基因集和全基因组代谢网络,我们得到了可以in silico生长的最小代谢网络,一方面验证了最小基因集中关于代谢的基因的有效性,还为假单胞菌的代谢工程设计提供基础;最后,根据最小基因集,我们给出了可删除片段,为实验研究提供理论指导。本项研究将为基因组最小化研究提供理性设计的范本。
英文摘要The concept of minimal genome plays a pivotal role in studying the origin and evolutionof cellular organisms, microbial adaptation to the living environment, and the robustness of genetic networks. Meanwhile, minimal genome is an important branch of synthetic biology, which can help understand the necessary components of complex system and offer ideal "chassis" for synthetic biology. The 'dry' method to study a minimal genome is computer based bioinformatics analysis, while the 'wet' method is based on techniques of large scale gene inactivation or genomic synthesis. Our project used an integrated method to predict the essential gene sets maintaining the core functionality of a cellular life. We first chose Pseudomonas putida KT2440 as the initial genome for genome reduction study. Through a systematic method, which integrated comparative analysis, experimental essential genes, simulation of gene deletion based on the metabolic network, as well as extensive manual efforts, we get the minimal gene set of KT2440. Based on the gene set and genome-scale metabolic network, a minimal metabolic network was further constructed to validate the metabolism activities of the minimal gene set. Finally, candidate segments for genome reduction were provided as a reference for experimental practice. This project will not only

关键词最小基因组 合成生物学 最小基因集 最小代谢网络
项目经费24
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结题摘要“最小基因组”的研究对于揭示生命的进化与起源、对环境的适应、以及研究基因组的健壮性等具有重大意义。同时,最小基因组研究也是合成生物学研究的重要领域之一,可以帮助理解生命系统的必需原件,为合成生物学提供理想地盘。目前最小基因组的主要研究方法分为两大类:“干”方法——计算机辅助的生物信息学方法;“湿”方法——从上而下的基因敲除和从下而上的基因合成的实验方法。本项目采用了一种系统的信息学方法预测了维持细胞生命所必需的最小基因集。首先从已测序微生物基因组中筛选适宜微生物作为“起始基因组”用于最小化研究,我们选择的物种是恶臭假单胞菌;然后采用比较基因组学方法和基于代谢网络的必需基因预测方法,并参考其它物种的实验必需基因的数据,从功能必需性角度预测了该菌的最小基因集,以及这些基因所构成的最基本、最核心的功能;基于最小基因集和全基因组代谢网络,我们得到了可以in silico生长的最小代谢网络,一方面验证了最小基因集中关于代谢的基因的有效性,还为假单胞菌的代谢工程设计提供基础;最后,根据最小基因集,我们给出了可删除片段,为实验研究提供理论指导。本项研究将为基因组最小化研究提供理性设计的范本。
文献类型项目
条目标识符http://ir.psych.ac.cn/handle/311026/30255
专题健康与遗传心理学研究室
作者单位中国科学院心理研究所
第一作者单位中国科学院心理研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
王晶.基于比较基因组学与大规模基因组片段删除技术的基因组最小化研究.2007.
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