北大生科院《PLoS》发现成瘾基因

【字体: 时间:2008年01月10日 来源:生物通

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  来自北京大学生命科学学院植物基因工程和蛋白质工程国家重点实验室(National Laboratory of Protein Engineering and Plant Genetic Engineering,生物通注)生物信息学中心的研究人员发现,人体大约400种基因似乎更容易使人对毒品上瘾。这一发现对治疗吸毒者以及对毒品上瘾的控制开创了新的方法。这一研究成果公布在《PLoS Comput Biol》上。

  

生物通综合:来自北京大学生命科学学院植物基因工程和蛋白质工程国家重点实验室(National Laboratory of Protein Engineering and Plant Genetic Engineering,生物通注)生物信息学中心的研究人员发现,人体大约400种基因似乎更容易使人对毒品上瘾。这一发现对治疗吸毒者以及对毒品上瘾的控制开创了新的方法。这一研究成果公布在《PLoS Comput Biol》上。

在对复杂病症的研究中,找出路线图非常重要,因为这种做法缩小了对基因和蛋白质的研究范围。在一些癌症的治疗研究中,路线图能够帮助医生更加准确地诊断并且预测疾病的发展。

在这篇研究中,研究人员就四类上瘾物质(可卡因、鸦片、酒精以及尼古丁)进行了研究,并且构建出导致毒品上瘾的五种路线图,或称“分子路径”。 他们认为在各种使人容易毒品上瘾的因素中,遗传基因占60%,剩下40%跟环境因素有关。“这些常见的路径潜藏在回应机制之下,很可能成为有效治疗各种上瘾症状的着眼点和目标”。

通过分析过去30年中同行发表的1,000多份有关毒瘾与基因和染色体区域联系的医疗出版物,研究人员也列出与吸毒成瘾相关的1,500个基因的清单。在路径图中,其中一些基因比其他基因出现更频繁,科学家们已经将清单缩小至396个。
(生物通:万纹)

原文摘要:
Li CY, Mao X, Wei L (2008)
Genes and (Common) Pathways Underlying Drug Addiction.
PLoS Comput Biol 4(1): e2
Abstract

附:
魏丽萍 博士

北京大学生命科学学院生物信息中心 教授、主任
蛋白质工程与植物基因工程国家重点实验室 副主任
Liping Wei, Ph.D.
Professor, Director
Center for Bioinformatics, College of Life Sciences
Peking University

Phone:010-6275-5206
Fax: 010-6276-4970
E-mail:weilp@mail.cbi.pku.edu.cn


研究概述:

本实验室主要兴趣在于:

1 天然反义转录本及非编码RNA的表达、进化、及功能研究。
2 与神经疾病相关的代谢、信号转导及调控网络的构建及系统分析。
3 用于表达调控和代谢及调控网络研究中的生物信息学数据库及算法的建立。

最新数据表明,人的基因组的大量区域都被转录,其中绝大多数转录本涉及非编码RNA。有些基因组位点的正反两链都转录,形成顺式天然反义转录本对。也有两个转录本编码于基因组不同位点,但在序列上互补,形成反式天然反义转录本对。天然反义转录本对可以在转录、剪切、及翻译等多个层次起到调控作用。我们在十个物种中利用生物信息学方法鉴定了数以千计的天然反义转录本对,详细研究其表达模式、物种间保守性、配对的起源、及可能的调控功能。许多非编码RNA通过反义调控行使其功能,是我们研究的重点。

随着高通量技术的发展,与成瘾等神经疾病相关的遗传、转录组、蛋白组数据大规模增长。我们通过系统整合多方面的数据,构建相关的代谢、信号转导及调控网络,尤其是着重研究非编码RNA参与的调控。借鉴控制论原理,寻找与成瘾等神经疾病过程中的多稳态等特征相关的多重反馈环路及重要结点,为疾病的诊断和治疗提供可能的切入点。

在对以上问题的研究中,我们采取以生物信息学分析为主,寻找统计规律及最有希望的靶点,再辅以实验验证的干湿结合的手段。我们研发的许多用于表达调控和代谢及调控网络研究中的生物信息学数据库及算法都在网上公开,有大量的国内外用户。


实验室网页: http://www.cbi.pku.edu.cn/

代表性原始论文
Selected Original Papers:
1. Li CY, Mao X, Wei L, Genes and (Common) Pathways Underlying Drug Addiction Revealed by Combining and Analyzing Candidate Gene Lists from Multiple Technology Platforms, accepted by Plos Computational Biology, 2007

2. Ye ZQ, Zhao SQ, Gao G, Liu XQ, Langlois RE, Lu H, Wei L. Finding new structural and sequence attributes to predict possible disease association of single amino acid polymorphism (SAP). Bioinformatics. 2007 Jun 15;23(12):1444-50.

3. Li CY, Yu Q, Ye ZQ, Sun Y, He Q, Li XM, Zhang W, Luo J, Gu X, Zheng X, Wei L. A nonsynonymous SNP in human cytosolic sialidase in a small Asian population results in reduced enzyme activity: potential link with severe adverse reactions to oseltamivir. Cell Res. 2007 Apr;17(4):357-62. (Cover story)

4. Kong L, Zhang Y, Ye ZQ, Liu XQ, Zhao SQ, Wei L, Gao G. CPC: assess the protein-coding potential of transcripts using sequence features and support vector machine. Nucleic Acids Res. 2007 Jul 1;35:W345-9.

5. Zhang Y, Liu XS, Liu QR, Wei L. Genome-wide in silico identification and analysis of cis natural antisense transcripts (cis-NATs) in ten species. Nucleic Acids Res. 2006 Jul 18;34(12):3465-75.

6. Zhang W, Zhang Y, Zheng H, Zhang C, Xiong W, Olyarchuk JG, Walker M, Xu W, Zhao M, Zhao S, Zhou Z, Wei L. SynDB: A Synapse protein DataBase based on Synapse Ontology, Nucleic Acids Res. 2007, Jan;35:D737-41

7. Cai Z, Mao X, Li S, Wei L. Genome comparison using Gene Ontology (GO) with statistical testing, BMC Bioinformatics 2006, 7:374.

8. Li J, Li X, Guo L, Lu F, Feng X, He K, Wei L, Chen Z, Qu LJ, Gu H. A subgroup of MYB transcription factor genes undergoes highly conserved alternative splicing in Arabidopsis and rice. J Exp Bot. 2006;57(6):1263-73.

9. Shi YH, Zhu SW, Feng JX, Mao X, Zhang L, Cheng J, Wei LP, Wang ZY, Zhu YX, “Transcriptome Profiling, Molecular Biological and Physiological Studies Revealed a Major Role of Ethylene in Cotton Fiber Cell Elongation”, Plant Cell, 2006 Mar;18(3):651-64.

10 Mao, X., Cai, T., Olyarchuk, J.G., Wei, L., “Automated Genome Annotation and Pathway Identification Using the KEGG Orthology (KO) As a Controlled Vocabulary”, Bioinformatics, 21(19): 3787–93, 2005

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