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生物信息学在农学研究领域中的应用

时间:2014-09-25 22:47:07 阅读量:0次 所属分类:农业论文

摘 要: 本文综合叙述了生物信息学对农业科学研究的影响,介绍了生物信息学在农业模式植物、种质资源优化、农药的设计开发、作物遗传育种、生态环境、食品安全等研究领域的应用概况,阐述了生物信息学为农业发展服务的意义。 关键词: 生物信息学 农业研究领

  摘 要: 本文综合叙述了生物信息学对农业科学研究的影响,介绍了生物信息学在农业模式植物、种质资源优化、农药的设计开发、作物遗传育种、生态环境、食品安全等研究领域的应用概况,阐述了生物信息学为农业发展服务的意义。

  关键词: 生物信息学 农业研究领域 应用

  “生物信息学”是英文单词“Bioinformatics”的中文译名,其概念是1956年在美国田纳西州Gatlinburg召开的“生物学中的信息理论”讨论会上首次被提出的[1],由美国学者Lim在1991年发表的文章中首次使用。生物信息学自产生以来,大致经历了前基因组时代、基因组时代和后基因组时代三个发展阶段[2]。2003年4月14日,美国人类基因组研究项目首席科学家Collins F博士在华盛顿隆重宣布人类基因组计划(Human Genome Project,HGP)的所有目标全部实现[3]。这标志着后基因组时代(Post Genome Era,PGE)的来临,是生命科学史中又一个里程碑。生物信息学作为21世纪生物技术的核心,已经成为现代生命科学研究中重要的组成部分。研究基因、蛋白质和生命,其研究成果必将深刻地影响农业。本文重点阐述生物信息学在农业模式植物、种质资源优化、农药的设计开发、作物遗传育种、生态环境改善等方面的最新研究进展。

  1.生物信息学在农业模式植物研究领域中的应用

  1997年5月美国启动国家植物基因组计划(NPGI),旨在绘出包括玉米、大豆、小麦、大麦、高粱、水稻、棉花、西红柿和松树等十多种具有经济价值的关键植物的基因图谱。国家植物基因组计划是与人类基因组工程(HGP)并行的庞大工程[4]。近年来,通过各国科学家的通力合作,植物基因组研究取得了重大进展,拟南芥、水稻等模式植物已完成了全基因组测序。人们可以使用生物信息学的方法系统地研究这些重要农作物的基因表达、蛋白质互作、蛋白质和核酸的定位、代谢物及其调节网络等,从而从分子水平上了解细胞的结构和功能[5]。目前已经建立的农作物生物信息学数据库研究平台有植物转录本(TA)集合数据库TIGR、植物核酸序列数据库PlantGDB、研究玉米遗传学和基因组学的MazeGDB数据库、研究草类和水稻的Gramene数据库、研究马铃薯的PoMaMo数据库,等等。

  2.生物信息学在种质资源保存研究领域中的应用

  种质资源是农业生产的重要资源,它包括许多农艺性状(如抗病、产量、品质、环境适应性基因等)的等位基因。植物种质资源库是指以植物种质资源为保护对象的保存设施。至1996年,全世界已建成了1300余座植物种质资源库,在我国也已建成30多座作物种质资源库。种质入库保存类型也从单一的种子形式,发展到营养器官、细胞和组织,甚至DNA片段等多种形式。保护的物种也从有性繁殖植物扩展到无性繁殖植物及顽拗型种子植物等[6]。近年来,人们越来越多地应用各种分子标记来鉴定种质资源。例如微卫星、AFLP、SSAP、RBIP和SNP等。由于对种质资源进行分子标记产生了大量的数据,因此需要建立生物信息学数据库和采用分析工具来实现对这些数据的查询、统计和计算机分析等[7]。

  3.生物信息学在农药设计开发研究领域中的应用

  传统的药物研制主要是从大量的天然产物、合成化合物,以及矿物中进行筛选,得到一个可供临床使用的药物要耗费大量的时间与金钱。生物信息学在药物研发中的意义在于找到病理过程中关键性的分子靶标、阐明其结构和功能关系,从而指导设计能激活或阻断生物大分子发挥其生物功能的治疗性药物,使药物研发之路从过去的偶然和盲目中找到正确的研发方向。生物信息学为药物研发提供了新的手段[8,9],导致了药物研发模式的改变[10]。目前,生物信息学促进农药研制已有许多成功的例子。ItzstEin等设计出两种具有与唾液酸酶结合化合物:4-氨基-Neu5Ac2en和4-胍基-Neu5Ac2en。其中,后者是前者与唾液酸酶的结合活性的250倍[11]。目前,这两种新药已经进入临床试验阶段。TANG SY等学者研制出新一代抗AIDS药物saquinavir[12]。Pungpo等已经设计出几种新型高效的抗HIV-1型药物[13]。杨华铮等人设计合成了十多类数百个除草化合物,经生物活性测定,部分化合物的活性已超过商品化光合作用抑制剂的水平[14]。

  现代农药的研发已离不开生物信息技术的参与,随着生物信息学技术的进一步完善和发展,将会大大降低药物研发的成本,提高研发的质量和效率。

  4.生物学信息学在作物遗传育种研究领域中的应用

  随着主要农作物遗传图谱精确度的提高,以及特定性状相关分子基础的进一步阐明,人们可以利用生物信息学的方法,先从模式生物中寻找可能的相关基因,然后在作物中找到相应的基因及其位点。农作物的遗传学和分子生物学的研究积累了大量的基因序列、分子标记、图谱和功能方面的数据,可通过建立生物信息学数据库来整合这些数据,从而比较和分析来自不同基因组的基因序列、功能和遗传图谱位置[15]。在此基础上,育种学家就可以应用计算机模型来提出预测假设,从多种复杂的等位基因组合中建立自己所需要的表型,然后从大量遗传标记中筛选到理想的组合,从而培育出新的优良农作物品种。

  5.生物信息学在生态环境平衡研究领域中的应用

  在生态系统中,基因流从根本上影响能量流和物质流的循环和运转,是生态平衡稳定的根本因素。生物信息学在环境领域主要应用在控制环境污染方面,主要通过数学与计算机的运用构建遗传工程特效菌株,以降解目标基因及其目标污染物为切入点,通过降解污染物的分子遗传物质核酸 DNA,以及生物大分子蛋白质酶,达到催化目标污染物的降解,从而维护空气[16]、水源、土地等生态环境的安全。

  美国农业研究中心(ARS) 的农药特性信息数据库(PPD) 提供 334 种正在广泛使用的杀虫剂信息,涉及它们在环境中转运和降解途径的16种最重要的物化特性。日本丰桥技术大学(Toyohashi University of Technology) 多环芳烃危险性有机污染物的物化特性、色谱、紫外光谱的谱线图。美国环保局综合风险信息系统数据库(IRIS) 涉及 600种化学污染物,列出了污染物的毒性与风险评价参数,以及分子遗传毒性参数[17]。除此之外,生物信息学在生物防治[18]中也起到了重要的作用。网络的普及,情报、信息等学科的资源共享,势必会创造出一个环境微生物技术信息的高速发展趋势。

  6.生物信息学在食品安全研究领域中的应用

  食品在加工制作和存储过程中各种细菌数量发生变化,传统检测方法是进行生化鉴定,但所需时间较长,不能满足检验检疫部门的要求,运用生物信息学方法获得各种致病菌的核酸序列,并对这些序列进行比对,筛选出用于检测的引物和探针,进而运用PCR法[19]、RT-PCR法、荧光RT-PCR法、多重PCR[20]和多重荧光定量PCR等技术,可快速准确地检测出细菌及病毒。此外,对电阻抗、放射测量、ELISA法、生物传感器、基因芯片等[21-25]技术也是未来食品病毒检测的发展方向。

  转基因食品检测是通过设计特异性的引物对食品样品的DNA提取物进行扩增,从而判断样品中是否含有外源性基因片段[26]。通过对转基因农产品数据库信息的及时更新,可准确了解各国新出现和新批准的转基因农产品,便于查找其插入的外源基因片段,以便及时对检验方法进行修改。目前由于某些通过食品传播的病毒具有变异特性,以及检测方法的不完善等因素影响,生物信息学在食品领域的应用还比较有限,但随着食品安全检测数据库的不断完善,相信相关的生物信息学技术将在食品领域发挥越来越重要的作用。

  生物信息学广泛用于农业科学研究的各个领域,但是仅有信息资源是不够的,选出符合自己需求的生物信息就需要情报部门,以及信息中介服务机构提供相关服务,通过出版物、信息共享平台、数字图书馆、电子论坛等信息媒介的帮助,科研工作者可快速有效地找到符合需要的信息。目前我国生物信息学发展还很不均衡,与国际前沿有一定差距,这需要从事信息和科研的工作者们不断交流,使得生物信息学能够更好地为我国农业持续健康发展发挥作用。

  参考文献:

  [1]Yockey HP,Platzman RP,Quastler H.Symposium on Information.Theory in Biology.Pergamon Press,New York,London,1958.

  [2]郑国清,张瑞玲.生物信息学的形成与发展[J].河南农业科学,2002,(11):4-7.

  [3]骆建新,郑崛村,马用信等.人类基因组计划与后基因组时代.中国生物工程杂志,2003,23,(11):87-94.

  [4]曹学军.基因研究的又一壮举——美国国家植物基因组计划[J].国外科技动态,2001,1:24-25.

  [5]MICHAEL B.Genomics and plantcells:application ofgenomics strategies to arabidopsis cellbiology[J].PhilosTransR Soc Lond B Bio Sci,2002,357(1422):731-736.

  [6]卢新雄.植物种质资源库的设计与建设要求[J].植物学通报,2006,23,(1):119-125.

  [7]GUY D,NOEL E,MIKE A.Using bioinformatics to analyse germplasm collections [J].Springer Netherlands,2004:39-54.

  [8]郑衍,王非.药物生物信息学,化学化工出版社,2004.1:214-215.

  [9]俞庆森,邱建卫,胡艾希.药物设计.化学化工出版社,2005.1:160-164.

  [10]Austen M,Dohrmann C.Phenotype—first screening for the identification of novel drug targets.Drug Discov Today,2005,10,(4):275-282.


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