追踪病原体：新的数据库开发成功

　　

    Cornell大学12月4日消息：食品科学，工程和计算机系的学生联合开发出了基于网络的软件和数据库，用于追踪和比较细菌的遗传印记和特征

    病原体追踪软件使得从事追踪毒性菌源及其蔓延的科学家进行冗长的菌株对照程序的耗时，从原来的几天或几小时缩短至几分钟。.

    “在进行病源体追踪以前，实验室使用了三种不同的数据库和两种表格程序”，Cornell 大学食品科学系的助理教授Martin Wiedmann说道：“我们寻找工程和计算机系学生合作的原因是因为我们虽然目的明确，但我们不知道怎样将这些想法组合起来。”

    “在进行病源体追踪以前，实验室使用了三种不同的数据库和两种表格程序”，Cornell 大学食品科学系的助理教授Martin Wiedmann说道：“我们寻找工程和计算机系学生合作的原因是因为我们虽然目的明确，但我们不知道怎样将这些想法组合起来。”

    该数据库的新颖之处在于使菌株特征比较和分子亚型影象（DNA指纹技术）变得更简洁，研究者可以使用这种工具从不同实验室快速收集菌株的亚型数据，来分析许多感染性疾病的爆发和流行，并总体评估细菌的生物多样性。

    在1999年Wiedmann首次应用他的原始数据库从而协助降低了李斯特杆菌病爆发的死亡人数。1998年十月和1999年2月之间，全国有100多人因为食用了单核细胞增多性李斯特罕见杆菌污染的热狗而遭受感染，Wiedmann的工作使Atlanta疾病控制中心(CDC)确定了疾病爆发的原因，结果污染的热狗立即被禁售，成为历史上最大的食物禁售事件。病原追踪的早期版本发现15个样品中有7个具相同的遗传指纹，这意味着这7个病人感染了同一菌株，CDC也注意到了李斯特杆菌病感染病例的上升，但直到有Wiedmann的指纹技术以后，他们才认识到了所寻找的菌株。

    Wiedmann实验室开发新的数据库的学生之一，Michael Chung，先是开始组织了数据库所需要的病原体特征，这些特征包括区带DNA序列及其显型特征，然后与开发该软件的计算机系的学生团队合作，建立了网络服务器，并发展了软件的图象识别能力。

    项目在2000年秋末完成，然而Chung说该程序还不能转移到多台计算机中使用，增加新特性也比较困难。但在过去的一年内，Chung和Cornell大学已毕业的学生Steven Cai，在校三年级学生Mike Bohlander，已经极大的改进了该程序使得其能在大型网络服务器上安装并能处理大容量的数据和查寻。

    数据库中含有数以千计的指纹数据，及食物污染病原体，酸败有机体及其他如单核细胞增多性李斯特杆菌，假单胞菌，弧菌，溶血链球菌，乳酸菌的数据。为Cornell 大学“世界冠军机器人足球”团队(RoboCup)开发过图象识别软件的99级计算机系学生Thibet Rungrotkitiyot，开发了病原体追踪的图象识别软件，为不同菌株遗传印迹进行图象比较。

    病原体追踪软件的编程是由计算机系2000级学生Xiaozheng Zhong，Joe Cheng-Yu Huang ，2001级的David Wang，Rungrotkitiyot, Jian-Ning Janet Cheng，Ernie Ho共同完成的。文库和搜索引擎由Cai Chung, Wiedmann 和 Roger Jagoda研究员开发。项目经过Cornell 大学食品科学系的副教授Kathryn Boor的努力，得到了美国农业部和Dairy Management公司的支持。（基因潮）