[教学研究]结构基因组学

[教学研究]结构基因组学 基因组学 摘要:本文介绍了结构基因组学和功能基因组学，但着重阐述了结构基因组学。基因组学的开始是结构基因组学(structural genomics )，它是以全基因组测序为目标，确定基因组的组织结构、基因组成及基因定位的基因组学的一个分支。它代表基因组分析的早期阶段，以建立具有高分辨率的生物体基因组的遗传图谱、物理图谱及转录图谱为主要内容。以及研究蛋白质组成和结构的学科。 基因组学，顾名思义是研究生物基因组和如何利用基因的一门学问。用于概括涉及基因作图、测序和整个基因组功能分析的遗传学分支。该学科提供基因组信息以及相关数据系统利用，试图解决生物，医学，和工业领域的重大问。 基因组(GENOME)一词是1920年Winkles从GENes和chromosOEs铸成的，用于描述生物的全部基因和染色体组成的概念。1986年美国科学家Thomas Roderick提出了基因组学(Genomics)，指对所有基因进行基因组作图(包括遗传图谱、物理图谱、转录本图谱)，核苷酸序列分析，基因定位和基因功能分析的一门科学。因此，基因组研究应该包括两方面的内容:以全基因组测序为目标的结构基因组学(structural genomics)和以基因功能鉴定为目标的功能基因组学(functional genomics)，又被称为后基因组(postgenome)研究，成为系统生物学的重要方法。 功能基因组学又往往被称为后基因组学，它利用结构基因组所提供的信息和产物，发展和应用新的实验手段，通过在基因组或系统水平上全面分析基因的功能，使得生物学研究从对单一基因或蛋白质得研究转向多个基因或蛋白质同时进行系统的研究。这是在基因组静态的碱基序列弄清楚之后转入对基因组动态的生物学功能学研究。研究内容包括基因功能发现、基因表达分析及突变检测。基因的功能包括:生物学功能，如作为蛋白质激酶对特异蛋白质进行磷酸化修饰;细胞学功能，如参与细胞间和细胞内信号传递途径;发育上功能，如参与形态建成等。采用的手段包括经典的减法杂交，差示筛选，cDNA代表差异分析以及mRNA差异显示等，但这些技术不能对基因进行全面系统的分析，新的技术应运而生，包括基因表达的系统分析，cDNA微阵列，DNA 芯片和序列标志片段显示(中科院曾邦哲提出，20th ICG德国柏林)技术、微流控芯片实验室等。 结构基因组学现在所面临的挑战是: (1)研究基础设施为先。蛋白质结构分析包含一系列复杂、困难的步骤。测定一个中等 的蛋白质的结构要从相应的基因序列的简单知识开始，一般要花数周到几个月的时间。这种 工作必须由博士级的科学家来做，要用高级仪器和高性能计算机。要对结构基因组学所提出 的挑战的大小有个概念，不妨以低等生物为例，即使低等生物的基因组也对上万个不同的蛋 白质编码(对人类而言，这个数字也许超过10万)。两个基本的实验方法——射线晶体学和 核磁共振是要用到的。 结构测定用的x射线用电子储存环产生。储存环成本可达数亿美元，由政府建造和运行，每台机器可同时服务十几个实验。大学的科学家的工作如得到政府有关 机构的批准和资助，他们就不必负担 . 射线费。私营企业如能负担适当比例的运行费用， 也可以在 . 射线设施上进行产权研究。几个国家正在研制自由电子激光器，这种激光 器产生的 X 射线束强度可比电子储存环的 % 射线高几个数量级。虽然这种设施仍然极其 费钱，但可向周围提供足够的X射线。 (2)第二个大挑战与结构基因组学范围相关。因为结构分析非常费钱费时，所以在选择一 组适于分析的蛋白质时必须慎之又慎。工业研究人员更喜欢关注与疾病有关的分子 &如病 毒霉’，因为这些分子可能是有希望的“药品靶子”。学术研究人员可能更倾向于研究能洞察 更广泛的问题如细胞代谢作用或进化论的蛋白质。在这些不同类型的追求之间没有明确的界 线。也许需要确定一些协调的机制来促进有关分析什么蛋白质的信息交流，并避免不必要的 工作重复。同一蛋白质的遗传序. (3) 知识产权构成第三个关键挑战。围绕着基因组研究成果的专利性产生的问题是有争 论的、复杂的，在一套一致的条例出现之前，法院将要忙碌一段时间。蛋白质结构本身可申 请专利的程度还没有完全解决。它们与有关列的基本专利毫无联系。从某种意义上说，知识 产权体现着对结构基因组学进步的阻碍，因为许多研究人员不愿意将可赚钱的信息投入公共 领域，这是可以理解的。尚不清楚的是，参加人类基因组的科学家和机构达成的 & 极强调原始数据的迅速公布’ 是否可以轻易地转移到政府资助的结构基因组学计划上。例 如，美国、欧洲和日本三者的专利法规差异会使问题进一步复杂化，它们的发表成果和及其 应用于专利保护之间的“宽限期”适用有所不同。 结构基因组学继续解决的问题 (1)蛋白表达和纯化 许多重组蛋白表达出来成为包涵体，无法实现自动化纯化，因为每个蛋白的变性，复性 条件不大一样。还有很多蛋白在现有的表达系统中不能得到有效的表达，也就无法获得大量 的蛋白以测定其结构。而且，蛋白纯化本身就是生活化学中的一个难题。蛋白性质各异，纯 化条件可能各有千秋，这样，在蛋白纯化的自动化实现上就存在很多困难。 (2)晶体生长 发展高通量的晶体生长技术就是结构基因组学的一个重要方面，但是长期以来，晶体生 长就被认为是一门艺术，而不是科学。这是因为，晶体生长毫无规律可循。要得到衍射良好 的晶体样本是一个很大的挑战。此外，膜蛋白的结晶一直令晶体学家们望而生畏，而膜蛋白 占了细胞蛋白的近 30,，许多的药物靶也是以膜蛋白，膜结合蛋白为主，如膜受体，离子 通道等。由于膜蛋白固有的两亲性特征，因而极难在水溶性体系中结晶。而且，由于膜蛋白 不溶于水和它们的分子量偏大，NMR结构测定技术也常常束手无策。所以，膜蛋白的结构 测定也许是结构基因组学面临的最大挑战。还有，由于晶体生长的困难性，复杂蛋白，蛋白 复合物的结构测定在目前的技术水平上也不可能实现工业化。 (3)结构计算 结构修正正是结构计算过程中的一个瓶颈，需要很多的脑力资源。 (4)动态结构分析 对于动态的结构分析，多维核磁共振是蛋白质溶液三维结构测定的最重要手段，近年来 取得了飞速的发展，但是测定蛋白的大小仍然受到很大的约束，上限还不能突破35KD。在 这一领域一直存在这个两个备受关注的问题，即NMR测定蛋白质溶液结构的分子量有无上 限和蛋白质溶液NMR结构能否达到与X射线晶体结构相比拟的分辨率水平。对结构基因组 学来说，NMR技术的数据收集时间过长(45,60天)，尤其数据分析时间更长(6,12个月)， 对高通量结构测定同样是一个很大的挑战。