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最新生物学研究成果

一、阿尔茨海默病研究新发现

在对果蝇和小鼠的研究中,研究者证实了一种造成Alzheimer病人伤害性脑斑块积累的蛋白实际上是一种分子运输系统的重要部分,在脑中作为蛋白运输的信号。此外,研究者还分析了这种称为“淀粉样前体蛋白(APP)”的蛋白质,这种蛋白可导致脑运输通道的阻碍并最终神经细胞死亡。

这一发现是描述APP运输作用的第一批数据,而且对于Alzheimer患者脑内蛋白的细胞间运输功能,此提出了一个关于β-淀粉样蛋白的伤害性斑块沉淀物的新假说。

这一发现的研究者是Howard Hughes医学院,加州大学圣地亚哥医学院细胞和分子药物教授,Lawrence S.B. Goldstein博士。研究结果发表于11月8日的Neuron 杂志和12月6日的Nature杂志。

“虽然这还只是对APP轴突输送和β-淀粉样蛋白产生部位二者之间相互联系的初步了解,但是我们的工作对Alzheimer病人的治疗提供了一种新的可能的方式,即直接地针对β-淀粉样蛋白和APP运输” Goldstein说,“重要的是我们需要更多的研究来了解APP产生β-淀粉样蛋白的机制。”

他还说,人体内所有的细胞都能产生β-淀粉样蛋白,但是只有神经系统会被这种蛋白伤害。“这就是我们要研究神经元易于被APP损伤的原因。”

虽然科学家已经知道了APP形成的斑块产生于β-淀粉样蛋白,但是他们并不清楚这种蛋白是怎样在哺乳动物体内发生作用的,也不清楚APP是在哪里转化为β-淀粉样蛋白的。

在2000年11月 Neuron 研究首次公布的研究结果中,Goldstein领导的小组描述了APP与一种轴突内物质转移信号的关键酶之间生化反应第一个证据,这种酶使得中枢神经系统在轴突内进行长距离的物质传送。

在2001年11月8日出版的 Neuron 中,研究者用果蝇作材料,确定了APP在轴突运输中的关键作用。缺失APP会导致轴突物质运输功能的丧失。在另外的一系列实验中,当他们在果蝇体内引入了过量的APP,则轴突系统则阻塞并死亡。

在他们最近的Nature发表的文章中,研究小组用一个小鼠模型鉴定了决定分子移动的运输系统——被称作β-secretase (Bace)和presenilin的酶系,这些酶也作用于APP 转化为β-淀粉样蛋白的过程中。 这一过程发生于轴突运输过程中细胞中的APP, Bace和 presenilin。

“一旦产生了β-淀粉样蛋白,轴突运输就可能被阻断,” Goldstein说,“我们认为这种阻断可以看作运输通道阻碍和神经元死亡的标志”。(基因潮)

二、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。


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