材料基因组

材料基因组（精选十篇）

材料基因组 篇1

军事医学科学院院长贺福初院士表示, 这项科学发现, 不仅是细菌耐药性研究领域的原创性新认识, 也是纳米材料生物安全研究领域的最新突破。

纳米材料是指三维空间尺度至少有一维处于纳米量级 (1～100纳米) 的材料。而氧化铝纳米材料因能吸附水中的有机物、重金属等有害物质, 而被不断应用于水源的净化处理。该院卫生学环境医学研究所李君文研究员带领课题组长年从事医学微生物安全评价与检测研究, 并一直关注着纳米材料对环境中微生物的影响。经过5年潜心研究, 通过大量实验发现, 水中的纳米氧化铝可以使耐药基因从大肠杆菌转入沙门氏菌的效率提高200倍, 而大肠杆菌到粪肠球菌的效率能提高50多倍。他们还发现, 即使以往很难发生耐药基因转移的不同种类细菌, 在氧化铝纳米粒子的作用下耐药基因也发生了转移。氧化铝纳米粒子大大加快了细菌获取耐药基因的速度。

材料基因组 篇2

第一部分：材料基因组计划（MGI）专题学习报告

学院：材料科学与工程学院 专业：材料科学与工程 姓名：XXXXX 学号：XXXXX 班级：XXXXX

2012年11月19日

第1页 材料基因组计划（MGI）专题学习报告

摘要：在美国2012 年财政预算中，新增了1 亿美元用以支持一项名为“材料基因组”的创新计划。美国“材料基因组计划”试图创造一个材料创新框架，以期抓住材料发展中的机遇，这个试图揭示物质构成、不同元素排列与材料功能之间关系，进而实现有目的设计新材料的科学工程，有着更强烈的实用和需求背景，也是美国为保持其在先进材料及高端制造业领域领先地位的一大举措。十多年前的中国没有能抓住“人类基因组计划”的先机，面临比“人类基因组计划”更为重要和广泛的“材料基因组计划”，我们不能再次丧失历史机遇。本文主要介绍我对材料基因计划的认识和对我们国家如何能抓住这次历史机遇提出自己的认识并提出展望。

关键词：材料基因组计划历史机遇新材料材料数据库 引言：

2011 年6 月24 日，美国总统奥巴马宣布启动一项价值超过5亿美元的“先进制造业伙伴关系”（Advanced ManufacturingPartnership，AMP）计划，呼吁美国政府、高校及企业之间应加强合作，以强化美国制造业领先地位，而“材料基因组计划”（Materials Genome Initiative，MGI）作为AMP 计划中的重要组成部分，投资将超过1 亿美元。“材料基因组”计划是“先进制造业伙伴关系”计划的主要基础部分，新兴材料才是新型制造业的基础。MGI 的实施正是抓住了AMP计划实施的“牛鼻子”，是重中之重[1]。这是金融危机之后，美国政府意识到仅靠服务业已无法支撑美国经济走出泥潭，必须重振制造业。美国制造业的振兴不是传统制造业的复兴，而是新兴制造业的培育，其中建立在材料科学基础上的新材料产业是重点之一。

2011年9月16日，奥巴马签署了《美国发明法案》，对现行专利体制进行重大变革，并宣布了一系列旨在促进科研成果转化的重要政策措施。可以看出，美国当前的科技政策更加重视科技成果的商业化和开发新市场的改革，“材料基因组计划”也体现出了这一特点：该计划将大大加快材料投入市场的种类及速度，并可通过降低研发成本和周期降低失败风险。

回顾1999 年中国参与了“人类基因组”计划的研究，负责其中3号染色体短臂上约3000万对碱基的测序任务。虽然参加时间晚，承担任务最少，占总任

第2页 务的1%，但工作效率和工作质量却得到了国际HGP项目组的公认，于2001年8 月26日完成了中国卷部分。但是坦诚的说，中国并没有赶上这次计划的机遇，近10年来，“人类基因组”研究的成果，应用在研究人类乃至生命本质一系列问题上所展示的光辉，无不令世人惊叹，参加“人类基因组”计划（HGP）计划我们晚了，MGI计划我们不能再晚了，要抓住机遇，将我们国家的新材料研究水平提上一个新的水平。

一、“材料基因组计划”的主要内容

“材料基因组计划”是美国经过信息技术革命后，充分认识到材料革新对技术进步和产业发展的重要作用，以及在复兴制造业的战略背景下提出来的。其主要目的是试图把新材料的开发周期缩短一半，打造全新“环形”开发流程，推动材料科学家重视制造环节，并通过搜集众多实验团队以及企业有关新材料的数据、代码、计算工具等，构建专门的数据库实现共享，致力于攻克新材料从实验室到工厂这个放大过程中的问题。材料基因组计划主要包括3大系统：材料超级计算系统、材料性能扫描测试技术系统和材料设计性能数据库与信息平台系统。该计划可能的影响：一是将进一步发挥和加强美国的技术优势和创新能力；二是将进一步增强美国在新材料产业的领先地位；三是为美国进一步做大先进制造业打下关键和坚实的基础，四是将开创新材料研发的新局面。

与“人类基因组工程”类似，“材料基因组工程”是通过高通量的第一性原理计算，结合已知的可靠实验数据，用理论模拟去尝试尽可能多的真实或未知材料，建立其化学组分、晶体和各种物性的数据库，并利用信息学、统计学方法，通过数据挖掘探寻材料结构和性能之间的关系模式，为材料设计师提供更多的信息。

根据以上内容可知MGI的重点内容就是：（1）打造材料创新基础。将开发新的集成式计算、实验和数据信息学工具，将这些贯穿整个材料研发链，提高预测能力，用新标准实现整个材料的创新基础数字化信息的整合，与现代产品的设计框架无缝结合，推动材料工程研发、设计的快速化、全面化发展。（2）开发数据共享平台。数据共享将促进不同开发阶级的各国科学家和工程师跨国跨学科交流。（3）通过先进材料计划，希望在国家安全材料研发方面投入巨资，特别关注轻质保护材料、电子材料、储能材料、生物替代材料、稀土关键材料等领域。

第3页 美国国家科学院国家研究理事会在其综合计算材料的报告中展望了“材料基因组计划”潜在的优势：结合材料计算工具与信息以及复杂的已在工程领域使用的计算和分析工具，材料的开发周期可从目前的10~20年缩短为2~3年。

二、“材料基因组计划”的意义

国外提出“材料基因组”（亦称之为“材料基因工程”）的概念，“材料基因组”主要包括3大系统：材料超级计算系统、材料性能扫描测试技术系统和材料设计性能数据库与信息平台系统。此3大系统是新材料设计的3大支柱，其目的就是寻找和建立材料从原子排列到相的形成到显微组织的形成到材料性能与使用寿命之间的相互关系，把成分-结构-性能关系的数据库与计算材料设计结合起来，以期加快材料研发速度、降低材料研发的成本、提高材料设计的成功率，从而缩短材料开发的时间跨度[2]。

“材料基因组（工程）”是一种新提法，本质上仍为材料计算模拟，作为一个交叉领域，综合了凝聚态物理、材料物理学、理论化学、材料力学、工程力学和计算机算法等相关学科。半导体超晶格材料、非线性光学材料和自旋电子材料等都是材料设计的成功范例。

目前，大部分材料的设计与测试是通过耗时的重复实验来完成的，实际上，有些实验通过计算工具就能完成。计算不仅可以深入理解材料的细节，节约研发成本，而且在某些特殊情况下，计算可以用来代替或指导实验，例如：材料还未能制备出来，无法测量它们的性质；有些材料可能会对人体健康有害，或者处在高压、超低温、强磁场等某些极端条件下，实验测量很难实现或者耗费巨大。“材料基因组计划”将为新的研究范式发展提供一个必要的工具集，强大的计算分析将减少对物理实验的依赖，改进的数据共享系统和更加一体化的工程团队将允许设计、系统工程和生产活动的重叠与互动。这种新的综合设计将结合更多的计算与信息技术，再加上实验与表征方面的进步，将显著加快材料投入市场的种类及速度。

三、“材料基因组计划”的展望

从大的方面来讲，新材料产业已被世界公认为最重要、发展最快的高新技术产业之一。新材料与信息技术、生物技术共同构成了当今世界高新技术的三大支柱，成为产业进步、国民经济发展和保证国防安全的重要推动力。因此，工业发

第4页 达国家都高度重视新材料在国民经济和国防安全中的基础地位和支撑作用，为保持其经济和科技的领先地位，都把发展新材料作为科技发展战略的优先目标，在制定国家科技与产业发展计划时，无不将新材料列为优先发展的关键技术之一，给予重点关注。

“材料基因组（工程）”科学研究具有2方面的重要作用：一是为高技术新材料研制提供理论基础和优选方案，对新型材料与新技术的发明产生先导性和前瞻性的重大影响；二是可以促进材料科学与工程由定性描述跨入到定量预测阶段，提高材料性能和质量，大幅缩短从研究到应用的周期，对经济发展和国防建设作出重要贡献。

许多国家都加大了材料理论与计算设计方面的人力和财力投入，都在争夺该领域某个方面的领先地位和知识产权。例如，日本在玻璃、陶瓷、合金钢等材料的数据库、知识库和专家系统方面开展了很多工作；美国在计算材料科学方面一直处于领先水平，橡树岭国家实验室、美国国家标准与技术研究院、麻省理工学院等也都有一定的优势。

材料计算模拟与材料的制备/加工、材料表征同属于共性材料技术。在未来的发展趋势方面，随着计算技术的快速发展、科学理论模型的日渐成熟，在微观、介观和宏观等不同层次上，在分子、原子、电子等不同层面，按预定性能设计新材料将日趋成熟；以“按需设计材料”为目标的多尺度、跨层次材料设计将得到重视；材料微结构的协同设计也会受到关注。

四、“材料基因组计划”在国内的进展情况

我在“十二五”规划听取意见的时候已经提出过，最重要的是建立材料科学的平台，上海是有这个优势的，这个平台包括材料基因组计划所需要的数据库、工艺流程、大量的原始数据以及国内外同行做成功的大量材料的案例。比如我所在的中科院上海硅酸盐研究所和国内相关研究所研究各种晶体，在通过大量掺杂数据和由此产生新晶体和新功能方面有不少数据，如果别人能够查阅到这些数据，就能避免将已经探索过的路再走一遍[3]。

要公开自己积累的数据不是那么容易的，这其中牵扯到各个科研机构的利益问题，所以没能够实施。

为应对美国提出的材料基因组研究计划，深入探讨我国应如何规划、实施自

第5页 己的材料科学系统工程，以“材料科学系统工程”为主题的S14次香山科学会议学术讨论会，于2011年12月21~23日在北京举行。与会专家在讨论中指出：(1)我国亟须整合现有零散的计算算法和程序开发小组，集中优势力量，形成规模化的长期稳定的开发队伍，开发自主知识产权的第一性原理计算软件，摆脱国外软件的垄断和限制；(2)建设以第一性原理计算为主的多层次材料计算和预测平台，以基地或中心建设为主，坚持软硬件结合，形成对用户的有效支持；(3)建立合理的评价体制，培养各领域的能够发展算法和开发程序的交叉型人才，建立计算平台开发梯队。

为加速我国新材料的研发过程，发展真正有用的国际领先的新材料，并为我国的新材料产业化体系提供技术和人才储备，我们急需抓住这次机遇，整合和完善我国的材料研究和产业化体系。专家建议：共用平台协同建设；重点材料示范突破；强化政策导向作用；个人认为这些还是要走中国特色道路，和平演变，稳定各方机构的既得利益，这样的话中国的材料基因组研究计划将还需要更长的时间才能真正形成模式，可能在一定时间之内无法赶上国际水平。

五、总结与展望

综上所述，“材料基因组计划”将是一个规模宏大的计划，将可能会引发新材料研发的一场革命，世界各国正在争相引入，不断加大投入，我国也要尽快实施、规划自己的材料科学系统工程相关，虽然我们国家相比于发达国家还存在很多问题，像数据库建立、企业参与不灵活、科学技术体制深化不够等问题，不过我相信，在中央有关部门的政策引导和国内各方的积极参与下，我国的材料基因计划也将能有很好的明天。

参考文献：

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材料基因组 篇3

关键词：酵母 线粒体基因组 纯度

中圖分类号：Q78 文献标识码：A 文章编号：1672-5336（2014）10-0089-03

随着高通量测序技术的快速发展和测序成本的下降，人们已逐步深入到组学的研究水平。其中，由于酵母菌是一类单细胞真核微生物，具有结构简单、易于培养、生长迅速、遗传背景清晰，而且易于接受外源基因，被广泛作为模式生物或细胞工厂，应用于基础研究和应用研究中。这就需要对酵母菌进行基因组DNA分离提取，而基因组DNA的质量是影响高通量测序或分析细胞工厂的重要因素。但是，酵母菌的细胞壁比较厚实，重量约占其干重的30%，结构比较坚韧。细胞壁主要由三层构成，外层以α-1，6糖苷键为骨架和相关支链结合而成的甘露聚糖，内层以β-1，6糖苷键和相关支链结合成的葡聚糖，中间层为丰富的蛋白质分子。如何有效地破坏坚韧厚实的细胞壁是高效提取基因组DNA的重要前提，因而选择一种快速、高效、便捷、经济的提取方法尤为重要。

已有文献报道了液氮研磨法[1]、超声法[2]、复合酶法[3]、高压匀浆法[4]等酵母基因组提取方法。上述方法均存在一定的缺点，其中液氮研磨法需要反复冻融，操作过程较复杂，致使基因组DNA损失较多；超声法对细胞壁的破壁效果较差，基因组DNA得率较低；酶解法和高压匀浆法存在成本高，一次提取量较少，不适宜大量基因组DNA的提取。本实验通过对试剂盒法、酶解法、自行设计的LiOAC/SDS/酸洗玻璃珠法进行比较，获得一种简便、成本低、高效的基因组和线粒体基因组DNA的提取方法，为其相关组学研究提供前提条件。

1 材料和方法

1.1 材料与仪器

多形汉逊酵母（H.polymorpha）DL-1菌株（ATCC No.26012）；

YPD固体培养基（g/L）：葡萄糖20g；蛋白胨20g；酵母膏10g；琼脂粉15g，pH6.5，121℃灭菌20min；

种子液培养基（g/L）：葡萄糖20g；蛋白胨20g；酵母膏10g，pH6.5，121℃灭菌20min；

发酵液培养基（g/L）：丙三醇15g，（NH4）2SO4 15g，K2HPO4 0.24g，MgSO4·7H2O1.8g，CaCl2 0.28g，NaCl 0.6g，NaNo3 0.58g，FeCl3SO4·6H2O 0.006g，硫胺素盐酸盐0.004g，微量元素母液1ml。

微量元素母液（mg/L）：Na2MoO4·2H2O 484mg，MnSO4·H2O 176mg，KI 207.5mg，CuSO4·5H2O 40mg，ZnSO4·7H2O 40mg，pH为6.5。

酵母浸粉、蛋白胨、琼脂粉、醋酸锂、葡萄糖、氯化钠、氯仿、乙醇等分析试剂购自天津市科密欧化学试剂有限公司；琼脂糖、Tris-Hcl、十二烷基硫酸钠（SDS）、EDTA 、DNeasy Plant Mini Kit、Tris饱和酚等试剂购自美国Sigma公司。

台式冷冻离心机（美国Sigma公司）、漩涡混合仪（美国LABNET）、Bio-Rad SmartspecTMplus分光光度计、Bio-Rad DNA电泳仪、凝胶成像分析系统（美国Alpha-2200），超净工作台、高压灭菌锅、恒温摇床（上海智城分析仪器有限公司）。

1.2 试验方法

1.2.1 酵母基因组的提取

（1）改良DNeasy Plant Mini Kit试剂盒法。取酵母悬浮液1.5mL，8000r/min离心10min，弃去上清液后，加入100μL酸洗玻璃珠（直径0.5mm）和100uL细胞裂解液混匀后，置于漩涡振荡器上振荡10min后，离心8000r/min离心10min。将上清液转移到另一EP管中，加入2μL RNaseA和200uL BufferAP1混匀后，放入70℃水浴锅中孵育20min，期间上下摇匀3-4次后加入65uL Buffer P3混匀。然后放入-20℃冰箱中静置30min后，4℃条件下12000r/min离心10min。将上清液转移至QIA shredder spin柱子中，12，000r/min离心3min。将离心所得液体转移至EP管中，加入1.5倍体积的Buffer AW1，混匀备用。吸取300μl混合液至DNeasy Mini spin柱子中，10000r/min离心1min。将柱子放入新的收集管中，加入250μL Buffer AW2，10000r/min离心1min弃去滤过液。再加入250μL Buffer AW2，14000rpm离心2min。将柱子放入新的EP管中，加入20μL Buffer AE，室温静置10min，速度10000rpm离心1min，重复三次。将沉淀溶解在30μLTE中，-20℃下保存。

（2）LiOAC/SDS/玻璃珠组合法。取1.5mL酵母悬浮液，8000r/min离心10min 收集菌体；用无菌水清洗2次，弃去上清液后加入600μL破壁缓冲液（200mM/L LiOAC/1% SDS）和40μL酸洗玻璃珠（直径0.5mm），漩涡混合器上振荡30min，使菌体与破壁缓冲液混合均匀后，再放入70℃水浴锅中温育20min后1000r/min离心10min。将上清液转移到干净的离心管中，加等体积的预冷乙醇，充分混匀，14000 r/min离心10min，将沉淀用70%的酒精洗涤两次后风干后，溶于30μLTE缓冲液中，-20℃下保存。

（3）蜗牛酶过夜处理法。取1.5mL菌悬液8000r/min离心10min收集菌体，用无菌水洗涤2次，加入600μL裂解液，35μL蜗牛酶，37℃过夜处理；加入150μL氯仿-异戊醇（v/v24：1），450μL饱和酚，轻轻颠倒2次，混和均匀后静置10min，3000r/min离心10min；取上清液，用氯仿-异戊醇450μL（v/v24：1）抽提1次，10000r/min离心5min；取上清液加入预冷乙醇800μL，-20℃静置30min；14000r/min离心10min，沉淀物用70%乙醇洗两次，自然干燥后溶于30μLTE缓冲液；加入0.5μLRNaseA（10mg/mL）， 37℃溫浴30min，自然冷却后-20℃保存。

1.2.2 酵母线粒体基因组的提取

（1）线粒体基因组提取前处理。取在YPD培养液中生长18h的酵母菌悬液15mL，8000r/min，4℃，离心10min，弃去上清液，加入5mL的GENMED清理液（Reagent A），摇匀。4000r/min，4℃，离心10 min。吸去上清液，向沉淀中加入1mL GENMED平衡液（Reagent B），摇匀。4000r/min，4℃，离心10 min。弃去上清液，再加入0.4mL GENMED平衡液（Reagent B），摇匀，加入10ul GENMED酶解液1（Reagent C），混匀。30℃恒温水浴锅内孵育60min（每隔15 min轻轻摇匀一次）。加入1mL GENMED平衡液（Reagent B），混匀，3000r/min，4℃，离心10min，重复两次。小心吸弃上清液，加入1 mLGENMED裂解液（含有GENMED裂解液（Reagent D）和GENMED净化液（Reagent E）），涡旋震荡5s，充分混匀细胞颗粒群，备用。

（2）线粒体DNA的提取。分别采用试剂盒法、LiOAC/SDS/玻璃珠组合法和酶解法对上述细胞颗粒群进行破壁处理，在处理过程中，破膜时间均为酵母菌破壁时间的1/2，其余操作方法不变。分离纯化获得DNA。

1.2.3 三种方法提取酵母基因组以及线粒体基因组的提取效果比较

用分光光度计和凝胶电泳仪进行测量比较。电泳条件：1%琼脂糖凝胶，每加样孔上样量都是3μL，100V恒压电泳30min，然后用Bio-Rad凝胶成像仪成像。

2 结果与分析

2.1 分光光度计法对酵母基因组的浓度与纯度检测

利用分光光度计对上述方法提取的酵母基因组浓度和纯度进行比较，结果如表1所示：试剂盒法提取的酵母基因组的浓度低、纯度高，但提取量小、成本高，对DNA纯度要求特别高的试验我们可以采取此方法；LiOAC/SDS/玻璃珠法的浓度最高、纯度较高、提取量大、成本低，对用量大，纯度要求不高的可以采用此方法；酶解法的浓度一般、纯度差、操作复杂、成本高，一般与其他方法结合使用。试剂盒法和酶解法中影响提取的结果主要原因是，试剂盒法对酵母细胞壁破壁不充分，除去蛋白质和金属离子过程中对DNA损失较大；酶解法对酵母细胞壁的破坏效果较彻底，导致碎片在沉淀过程中与DNA、蛋白质大量聚合，在洗脱过程中不易洗脱，损失较多，且残留了大量蛋白质。

2.2 分光光度计法对线粒体DNA浓度与纯度的检测

利用分光光度计对线粒体DNA进行检测，结果如表2所示，试剂盒法提取的DNA纯度高、浓度低；LiOAC/SDS/玻璃珠组合法获得的DNA纯度较高，浓度也特别高；酶解法提取的DNA纯度低，浓度一般。原因：试剂盒法主要由于在破壁过程中，破壁不充分，基因组不能够完全释放；酶解法主要原因是由于酵母细胞壁碎片、蛋白质等与DNA一起聚沉，以及酶处理过程中DNA酶对DNA的降解；LiOAC/SDS/玻璃珠组合法对细胞壁破壁较彻底，DNA提取较完全。

2.3 琼脂糖凝胶电泳法[5]

通过琼脂糖凝胶电泳对各种方法提取的酵母基因组DNA（gDNA）及其线粒体DNA（mtDNA）浓度进行再次验证，结果如图3和图4所示，酵母基因组DNA提取结果：试剂盒法提取的基因组DNA纯度高（无拖尾），浓度低（亮度暗），如图3泳道1-2所示；酶解法提取的酵母gDNA纯度低（有拖尾），浓度低（亮度较暗）（图3泳道3-4）；LiOAC/SDS/玻璃珠组合法提取的gDNA纯度较高，浓度高（亮度最亮），（图3泳道5-6）。酵母mtDNA提取结果：酶解法提取的mtDNA纯度低（前后均有拖尾），浓度一般（亮度一般）（图4泳道1）；试剂盒法提取的mtDNA纯度高，浓度低（亮度暗），（图4泳道2）；LiOAC/SDS/玻璃珠组合法提取的mtDNA纯度较高，浓度高（亮度最亮），（图4泳道3）。验证结果与分光光度计检测结果一致。

3 结语

本实验通过对试剂盒法、LiOAC/SDS/酸洗玻璃珠组合法、蜗牛酶法提取酵母菌基因组及其线粒体基因组的操作过程以及提取物浓度、纯度进行综合比较。认为，传统试剂盒法对酵母细胞破壁，其操作过程比较繁琐，每次提取量较少浓度较低而且价格比较昂贵，不适合大批量提取；蜗牛酶解法破壁，一般要求过夜处理，耗时过长，又由于蜗牛酶是复合酶，受环境影响较大，效率不稳定，消化能力较差，导致DNA杂质较多，分离纯化难度较大，最终获得DNA纯度较低，稳定性较差，不利于长期保存，而且试验成本也比较高；本实验提供的LiOAC/SDS/酸洗玻璃珠组合法提取的酵母基因组DNA浓度最高，纯度较好，操作过程简便、经济、快捷、适合大批量提取，等。

通过比较还可以发现：试剂盒法、LiOAC/SDS/酸洗玻璃珠组合法、蜗牛酶法对线粒体DNA的提取效果与对酵母基因组DNA的提取效果一致，其中试剂盒法纯度高、浓度低；LiOAC/SDS/酸洗玻璃珠组合法纯度较高，浓度特高；酶解法纯度差，浓度一般）。LiOAC/SDS/酸洗玻璃珠组合法不仅适用于酵母基因组的提取，而且对线粒体基因组DNA的提取也同样具有良好的效果。因此，本实验提供的LiOAC/SDS/酸洗玻璃珠组合法提取酵母基因组DNA和线粒体基因组DNA的方法是一种简便、快捷、高效、经济的提取方法。

参考文献

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转基因生物材料的交易机制研究 篇4

应用转基因生物技术研究和开发而获得的带有特异生物遗传信息的基因、重组载体、转化体、融合细胞和组织,以及用这些生物材料制备的活性制剂。它们主要是用于进一步的转基因生物新品种、药品等的研究。作为一种特殊的商品,转基因生物材料的交易是伴随着生物技术的发展逐渐兴起的,大多数是以科研机构以及具有生物技术研发能力的生物及制药公司为目标客户。

2 转基因生物材料的经济特性

2.1 转基因生物材料的可复制性

生物之所以能够将其特定的性状代代相传而不发生改变,正是得益于带有其遗传信息的基因以及与之相关的各类遗传物质能够通过一系列复杂的生化反应而进行复制,从某种意义上说,转基因生物材料最大的价值正是在于其能够在合适的生化条件下产生复制,并且从经济学上来讲,生产这类转基因生物材料每单位所增加的边际成本都非常小,甚至趋近于零,尽管前期研发投入的资金都非常巨大。转基因生物材料的可复制性一方面为转基因生物技术的发展和广泛应用提供了必要的条件,但同时也带来了一系列与之相关的知识产权保护问题,这类产品的提供商必须在不正当复制的情况具有很大不确定性的条件下,开展利润最大化的交易和定价决策。

2.2 转基因生物材料使用效用的滞后性

转基因生物材料的需求方多为大学、转基因生物技术研究机构以及具有转基因分子生物技术研究实力的生物和制药公司,他们应用这些转基因生物材料可以作进一步的遗传转化研究。由于科学研究的巨大风险和不确定性,应用这些转基因生物材料能否达到预期的科研目的,得出预期的科研成果,不仅仅取决于转基因生物材料本身,它与科研人员的科研能力,科研设备和辅助材料的选用,甚至实验室的气温、光照等自然环境都密切相关。

2.3 转基因生物材料的易变性

正如转基因生物材料的定义中所描述的,基因、载体等材料都是以分子计的微小物质单位,将它们从自然界中分离出来本身并不容易,但是一旦分离出来,它们又很容易被研究人员修改或是重新组合,现代分子生物学中的酶切技术便是专门针对修改或是重组DNA而开发出来的专门技术。对转基因生物材料的修改或是重组是进行转基因研究的需要本身无可厚非,但是这同样会带来相关的知识产权问题,毕竟仅仅一两个碱基对的改变就将前期科研人员的大量工作形成的权益予以否定实在是一件令人难以接受事情。

3 转基因生物材料的成本结构

3.1 研制开发成本高,生产制造成本低

转基因生物材料生产的一个重要的特征是研发成本极高但此后的复制生产成本很低,以至于相对于其母本的研发成本,再增加一个副本的成本几乎可以忽略不计。一种转基因生物材料的研发通常需要投入大量的人力物力,其费用极为高昂,而且这些成本大部分是沉淀成本,即一旦这种材料研究终止或是失败,成本就不能收回。一个基因从分离、测序直到功能鉴定取得成功,研究费用通常需要数百万甚至数千万美元。但是,一旦这个基因成为稳定的材料,则复制它的一个副本就只需要提供特定的生化反应环境进行培养,成本不过数美元而已。

3.2 生产过程中固定成本高,可变成本低

相对于传统产品,转基因生物材料类产品在生产过程中表现出了高固定成本,低边际成本的特点。由于转基因生物材料的生产一般是在严格的实验室环境中进行,需要先进的生化反应仪器设备以及配套的生化试剂,在正式复制母本之前需要完成很多前期工作,这些都是作为生产的固定成本投入,往往耗资巨大,而一旦有了转基因生物材料的母本,多生产一个副本的成本便几乎为零,增加的变动成本几乎可以忽略不计,与产量水平无关,这样的成本结构自然而然形成了巨大的规模经济效益,转基因生物材料供应商生产得越多,平均成本就越低,如图:

其成本函数可以表示为C=C0+cQ(其中Q表示转基因生物材料的产量,C表示产量为Q时转基因生物材料的总成本,C0为转基因生物材料生产的固定成本,c为转基因生物材料的边际成本,根据转基因生物材料的特点,我们可以得出,这里c很小。

4 转基因生物材料的市场结构

由于转基因生物材料的生产具有唯一性、独创性以及特殊的成本结构,因此很容易导致生产者垄断。一方面,市场规模的扩大几乎不会受到边际成本MC和平均成本AC递增的限制,产量很容易扩大到足够垄断整个市场;另外由于属于生物技术研究中上游的产品,转基因生物材料供应商之间的竞争往往表现为资金、技术及科研实力的竞争,行业壁垒很高,加上生物材料通常被作为知识产权来保护,市场先人者具有很大的优势,后入者只能被动跟随。由于垄断程度的不同,转基因生物材料的市场结构一般情况下分为寡头垄断市场和垄断竞争市场。

(1)寡头垄断市场。

在寡头垄断市场上存在这样的龙头企业,它们的产品不一定是最好的,但凭借规模经济享受对较小的竞争对手的价格优势。处于这种垄断地位的厂家在生物材料投入市场初期,可以利用该产品需求弹性小的特点进行“高价定价策略”。但从长远来看为维持寡头垄断地位,厂家一般一方面采取“限制定价”,即防止其他竞争者受高额利润引诱而进入该市场,分割市场份额;另一方面,他们会紧跟技术发展前沿,对原有产品进行更新换代,以保持技术的领先性;同时他们会增加产品的“转移成本”,锁定客户,防止客户的流失。

(2)垄断竞争市场。

由于生物技术的变革速度,长期在市场中占据垄断地位的厂家并不存在,许多潜在的进入者对自己的产品进行差异化,从而使产品结构也发生了改变,从同质产品转变为一个差异产品的行业,即形成了垄断竞争的市场结构,在这个市场中,一个企业处于有着众多差别产品的市场竞争中,企业必须为自己的产品增加价值,使自己的转基因生物材料和竞争对手有所区别,即要实施产品差别化战略。为了给自己的产品制定合适的价格,他们多采取“多重价格定价”策略,即根据不同用户的对产品的偏好不同,以至于最大支付意愿的不同来对同一产品进行不同的定价策略,从而获得利润的最大化。在生物技术领域存在大量这样的公司,尽管有的规模并不大,但是其提供的转基因生物材料在特定的科研领域内都具有很强的垄断力量,以此来获取超额利润。

5 转基因生物材料的用户需求特征

(1)转基因生物材料的交易多在特定的生物技术知识网络中进行,产品价格弹性较小。

对于转基因生物材料的用户来说,这类产品是属于他们进行科学研究的“原材料”,应用这些材料进行后续的转基因研究对科研人员的专业知识,科研条件及研究经费等都有较高的要求。也就是说,对这些生物材料有需求的人都是处在特定的生物技术知识网络之中,他们的研究领域相对固定,因此需求具有一定程度的刚性,再加上这类转基因生物材料大都是针对某一特定的转基因技术研究领域,相互替代的可能性很小,故其价格对需求量的影响不像传统商品那样明显,呈现出产品价格弹性较小的特征。

(2)用户需求偏好具有很大不确定性。

转基因生物材料特殊的经济特性和成本结构使得传统的定价策略无法为这类产品确定一个最优的价格。最理想的方法是根据这类材料对不同客户的价值来定价,因为科研机构的实力,科研项目的进度、目标以及项目预算大小、来源,甚至科研人员的学术网络等等对这些“原材料”的采购决定都有着很大的影响,同样的转基因生物材料,对于上述特征不同的客户来说所具备的价值可能相去甚远。转基因生物材料的供应商能做的就是更多地依赖客户信息以便根据偏好来对客户进行分类,因此,厂商有必要根据客户类型进行产品定制和差别定价,因为它们的用途和价值是相对不同的。此时,对于差异化的转基因生物材料,定价策略是以客户评价或他们的边际支付意愿为基础,而不是生产的边际成本。

(3)转基因生物材料用户具有锁定效应。

使用特定转基因生物材料对用户来说还具有较强的成本锁定效应。对传统产品来说,一个产品往往是独立使用的,采用另外的产品对它进行替代并不需要额外的成本。而由于转基因生物材料本身的技术特性以及用户需求的特殊性,从这种材料的开发伊始,到它供给客户用作下游的基因转化研究,都是一项系统的生物技术工程,其中涉及的基因工程、酶工程、试剂配制、设备检测等等环节都可能因为材料的不同而产生巨大变化。

(4)用作免费学术交流工具使转基因生物材料的有效需求受到随机干扰。

由于转基因生物材料实质上属于生物技术科研领域的“原材料”,应用这些“原材料”进行遗传转化研究取得的成果一方面表现为各种转基因生物的问世以及获得各种相应的转基因生物制品,另一方面可以表现为具有较高学术价值的论文的发表。根据相关论文发表的规定,作者必须在文章中注明自己所使用的生物材料。在特定的转基因生物技术研究学术圈内,科学家们往往会将这些生物材料作为免费的学术交流工具而互相传播,当然即使是免费使用,按照相关知识产权法律的规定,他们之间也必须签订相应的禁止未经许可再向第三方传播的协议,但是这种协议的尊重程度又会因各国制度环境的约束程度不同而有所不同。由于转基因生物材料的特殊性质,使它在科学家之间共享成为可能,而用作免费的学术交流工具的可能性往往难以有规律可循,很多时候是随机的,这样就使转基因生物材料的供应商对有支付意愿的有效需求的估计存在很大困难,进而为价格的确定造成了很大的难度。

参考文献

[1]童国鹰.信息产品的特质及其定价策略分析[J].外国经济与管理,2001.

[2]尹新天.专利权的保护(第二版)[M].北京:知识产权出版社, 2005.

材料基因组 篇5

2016项目申报指南

项目申报全流程指导单位：北京智博睿投资咨询有限公司

依据国务院《中国制造2025》、科技部《国家关键技术研究报告》（初稿）、工程院《材料系统工程发展战略研究—中国版材料基因组计划咨询报告》、中科院《实施材料基因组计划，推进我国高端制造业材料发展》、发展改革委、教育部、工业和信息化部、中科院、工程院、食品药品监管总局《材料基因工程重点专项建议书》等，科技部会同相关部门组织开展了国家重点研发计划《材料基因工程关键技术与支撑平台重点专项实施方案》编制工作，在此基础上启动“材料基因工程关键技术与支撑平台重点专项”2016项目，并发布本指南。

本专项总体目标是：融合高通量计算（理论）/高通量实验（制备和表征）/专用数据库三大技术，变革材料研发理念和模式，实现新材料研发由“经验指导实验”的传统模式向“理论预测、实验验证”的新模式转变，显著提高新材料的研发效率，实现新材料 “研发周期缩短一半、研发成本降低一半”的目标；增强我国在新材料领域的知识和技术储备，提升应对高性能新材料需求的 — 2 —

快速反应和生产能力；培养一批具有材料研发新思想和新理念，掌握新模式和新方法，富有创新精神和协同创新能力的高素质人才队伍；促进高端制造业和高新技术的发展，为实现“中国制造2025”的目标做出贡献。

本专项的主要研究内容是，构建高通量计算、高通量制备与表征和专用数据库等三大示范平台；研发多尺度集成化高通量计算方法与计算软件、高通量材料制备技术、高通量表征与服役行为评价技术，以及面向材料基因工程的材料大数据技术等四大关键技术；在能源材料、生物医用材料、稀土功能材料、催化材料和特种合金等支撑高端制造业和高新技术发展的典型材料上开展应用示范。专项共部署40个重点研究任务，实施周期为5年。

按照分步实施、重点突破的原则，2016在材料基因工程关键技术和验证性示范应用中启动13个研究任务。

所有项目均应整体申报，须覆盖全部考核指标。各项目所列考核指标，除发明专利和软件为预期性指标外，其余指标均为约

束性指标。所有任务研究均必须突出高通量计算/高通量制备/高通量表征与评价的特点，其中任务6～13的研究还必须体现从应用基础研究、关键技术研发到规模制备的全链条、协同创新研究的特点。所有研究项目结题验收前，均须进行数据汇交。

每个项目设1名项目负责人，项目下设课题数原则上不超过5个，每个课题设1名课题负责人，课题承担单位原则上不超过5个。对于企业牵头的应用示范类任务，其他经费（包括地方财政经费、单位出资及社会渠道资金等）与中央财政经费比例不低于1：1。

1.多尺度集成化高通量计算模型、算法和软件

研究内容：研究高通量多尺度材料模拟的建模方法，开发适用于高通量计算的高置信和协同式多尺度模拟算法，包括大尺度体系电子结构算法，多尺度动力学算法，电子—声子—离子协同输运算法，微观—介观—宏观耦合算法等，发展以第一性原理为基础的量子力学—热力学—动力学—宏观力学高通量集成算法理 — 4 —

论和软件，在并发式作业间“关联”技术上取得突破，在热电材料、核材料和单晶高温合金等方面开展验证性应用。

考核指标：研制出具有自主知识产权的、集成作业数达到103量级的高通量并发式集成计算软件系统（对应于相等数量级的化学组分、结构及其工艺条件的变化），部署于超级计算中心，实现对所开发/建设高通量计算软件系统的开放、共享；针对2～3种典型材料实现大规模、多尺度、集成化的高通量计算，提出组合优化设计方案；申请软件著作权5项以上。

实施年限：不超过5年 拟支持项目数：1—2项

2.大尺寸组合芯片材料制备新装备、快速筛选新方法与关键技术

研究内容：开展面向实际应用的大尺寸、高密度材料阵列高通量制备新方法、关键技术和新装备研究，阐明化学组分与结构连续或准连续分布薄膜或分立阵列高通量制备的科学原理，建立

面向复杂体系材料高通量制备的成分与组织结构控制方法，研发具有自主知识产权的大尺寸薄膜或分立阵列高通量制备新技术与新装备，实现材料高通量可控制备和优化筛选，在典型材料中开展验证性应用。

考核指标：组合芯片材料样品单元密度≥200/mm2（物理法）或样品单元数≥100个（化学法）；开发出具有自主知识产权的高通量材料制备样机2台套以上，样机的可控化学组分不少于3种，并在3种以上典型材料中获得验证；申请核心发明专利10项以上。

实施年限：不超过5年 拟支持项目数：1—2项

3.高通量块体材料制备新方法、新技术与新装备

研究内容：开展成分和组织结构可控的高通量块体材料制备新方法及其科学原理的研究，开发高效制备具有不同微区成分、相结构和组织的块体材料新技术，研制具有自主知识产权的新装备，在典型的高性能材料中获得应用，验证其高效性、经济性、— 6 —

可靠性和加速获得材料成分—相—组织—性能关系的能力，显著提高新材料研究开发和应用的效率。

考核指标：同步合成的多组分（≥3种）块体材料样品单元≥100个，样品单元适用于表征检测的性能≥3个；与传统块体材料制备方法相比，速度提高倍数与费用降低倍数比值≥10，样品单元性能误差≤10%；开发2台套以上高通量制备装备或样机，并在3种以上典型材料中获得验证应用；申请核心发明专利5项以上。

实施年限：不超过5年 拟支持项目数：1—2项

4.材料成分—组织结构—性能的高通量表征技术

研究内容：研究材料微观基本单元、介观材料、宏观材料与实际材料的高通量表征与筛查的新原理和新方法，发展材料在合成与相变过程中的高通量表征技术，突破材料高通量表征以及材料空间位置统计映射表征等关键技术，建立材料成分、组织、性能与工艺间的相关性，开发基于离散三维成像、高通量原位统计

表征、局域原子序或分子织态和同步辐射衍射原位实验的表征新技术和新装备。

考核指标：高通量表征尺度从微观的nm到宏观的cm级；每批次表征样品数/数据点大于100；建立成分—组织结构—性能映射相关性模型，模型维度不少于3维，可表征成分及相不少于10种；结合同步辐射的高通量表征技术的表征时间＜5s/样品；开发2种以上具有自主知识产权的材料高通量表征新装置，申请核心发明专利10项以上。

实施年限：不超过5年 拟支持项目数：1—2项

5.材料基因工程专用数据库和材料大数据技术

研究内容：以支撑材料基因工程研究为目标，开展多层次跨尺度材料设计、高通量实验验证与表征专用数据库架构研究；开展材料复杂异构数据整合、管理与共享技术研究和标准规范建设，研发高通量计算、高通量实验与表征数据的高效处理与加工技术； — 8 —

运用云计算、大数据和机器学习等先进技术，开展多尺度材料计算与实验数据的关联分析、材料组织结构的高精度图像处理、非结构化数据挖掘等研究；建成有效支撑材料基因工程研究的专用数据库。

考核指标：建成材料计算、实验与表征等复杂异构数据有机融合的材料基因工程专用数据库，可存储专题数据100万条以上，主要操作平均响应时间3秒以内，整合材料基因工程相关数据10万条以上，实现开放共享；形成6项以上材料数据管理与服务标准规范；突破4项以上材料高通量计算、实验与表征数据的高效处理与加工技术，3项以上材料数据分析与挖掘技术，并获得应用；申请核心发明专利或著作权登记10项以上。

实施年限：不超过5年 拟支持项目数：1—2项

6.基于材料基因工程的新型固态二次电池材料研究 研究内容：针对下一代固态电池关键材料开发，建立描述电

子—声子—离子输运及储存的理论和计算方法，发展高通量计算方法及软件平台；计算筛选优化适用于固态电池的高能量新型正极材料、二维电极材料、高离子电导率固态电解质等备选材料，通过大数据分析获得构效关系；发展高通量制备、表征、测试平台，对备选材料进行原理验证；基于优化材料，研制高性能固态原理电池，完成综合测试；开发出新一代高性能固态二次电池样机，通过样机考核，推动电动汽车或者相关产业的发展。

考核指标：实现≥102级的并发式高通量计算，计算样品量≥104，筛选出3种以上材料体系；实现≥64个/批次的规模组合式制备及测试；采用新材料体系研制一种以上10Ah级固体电池，能量密度高于800Wh/L，实现0.5C以上倍率充放电，充放电循环次数大于2000次，容量衰减不高于20%；申请核心发明专利5项以上。

实施年限：不超过4年 拟支持项目数：1—2项

7.环境友好型高稳定性太阳能电池材料

研究内容：利用材料基因工程思想，筛选元素及原材料，研发一类组成元素储量丰富、毒性低、稳定性高、具备优异半导体性质、效率更高的新型薄膜太阳能电池吸收层材料，设计出长电子—空穴扩散长度的无机非铅钙钛矿材料；采用高通量技术合成筛选的新材料，并研究其理化性质（吸收光谱/带隙/电子—空穴扩散长度）及在光照下的温湿度稳定性，研发出新一代太阳能电池材料，降低太阳能发电成本并具备推广应用潜力。

考核指标：选择3种以上材料体系，实现≥102级的并发式高通量计算，计算的样品量≥104；实现≥128个/批次的规模组合式制备；在-30℃<温度<70℃、5%<湿度<90%的环境中，实现在标准太阳光（AM1.5 100mW/cm2）照射下，面积为1.0cm×1.0cm 太阳能电池器件转化效率>15%；加速试验下连续光照1000小时，保持80%效率；申请核心发明专利5项以上。

实施年限：不超过4年 拟支持项目数：1—2项

8.基于材料基因工程的组织诱导性骨和软骨修复材料研制 研究内容：研究适用于可诱导组织再生的骨和软骨修复材料及其服役环境的理论模型、计算方法和设计软件，发展高通量制备、表征和评价技术；利用高通量计算和实验方法，研究材料诱导组织再生的分子机制和材料的成分—结构—功能之间的构效关系，建立生物材料计算设计可靠性的验证评价体系和相关标准；构建较为完备的骨和软骨修复材料的结构、性能和服役参数数据库，研发高性能新型骨和软骨诱导性材料及产品，应用于临床。

考核指标：实现≥102级的并发式高通量计算，计算筛选候选材料数≥104，材料制备和表征实现≥100样品数/批次，申请核心发明专利和软件著作权10项以上；建立骨和软骨修复材料专用数据库。研发2种以上具有自主知识产权的骨和软骨修复材料，完成临床研究，申请产品注册证；骨诱导人工骨植入骨缺损部位1月内新骨开始形成，半年达到自然骨强度的80%左右；软骨诱导性支架材料可原位诱导形成软骨组织，修复缺损部位直径大于 — 12 —

10mm，术后半年修复缺损。

实施年限：不超过5年 拟支持项目数：1—2项

9.基于材料基因工程的高丰度稀土永磁材料研究

研究内容：开展高丰度稀土永磁材料的微磁学、相场模拟和热力学计算等高通量计算和实验研究，研制出新型多主相稀土金属间化合物永磁材料，阐明相关系和成相规律，建立多主相稀土永磁材料成分、组织结构与性能的数据库；研究多主相稀土永磁材料的内禀磁性设计与可控制备，以及与高丰度混合稀土元素组合和分布的关系，优化材料的永磁性能，实现产业化，在减少对环境污染的同时实现稀土资源的高效、平衡和高值利用。

考核指标：选择3类以上有重大应用需求的高丰度稀土永磁材料，微磁学、相场模拟和热力学计算通量≥102，样品量≥104；实现≥100个/批次的规模组合式制备；开发3类以上具有自主知识产权的高丰度稀土永磁材料，实现磁能积在5MGOe＜（BH）

max ＜50MGOe范围可调，并实现产业化；申请核心发明专利10项以上。

实施年限：不超过4年 拟支持项目数量：1—2项

10.基于高通量结构设计的稀土光功能材料研制

研究内容：构筑从材料结构组成计算预测稀土光功能材料发光效率的理论建模和算法，建立稀土光功能材料高通量结构设计和性能预测新方法，通过理论计算和实验验证，研究材料的微观、介观结构对稀土光功能材料发光效率的影响规律，高通量筛选满足应用新要求的稀土光功能新材料体系。在此基础上，通过全链条的材料制备、性能表征优化及器件设计，重点研发适合半导体激光直接泵浦的新波段固体激光材料、高功率密度透明荧光块体材料和大尺寸优质稀土闪烁晶体探测模块。

考核指标：实现≥102级的并发式高通量计算，计算样品量≥103；新波段固体激光材料：利用半导体激光直接泵浦，室温工 — 14 —

作下连续激光输出斜率效率达到该波长激光运转机制理论极限效率的60％以上，输出能量或功率高于现有材料水平或填补固体激光应用空白；透明荧光块体材料LED光源光效高于180lm/W@1W/mm2；大尺寸优质稀土闪烁晶体探测模块：光产额＞50000ph/MeV、能量分辨率＜4%@662keV、时间衰减＜50ns；申请发明专利10项以上。

实施年限：不超过4年 拟支持项目数：1—2项

11.高效催化材料的高通量设计制备及应用示范

研究内容：针对涉及国家可持续发展战略的重要领域（如石油化工、新能源和环境治理等）的高效催化材料，通过高通量计算和实验模拟验证，研究催化材料成分结构及共性基元反应催化机理，构筑从微观到宏观、从单元到多元的多尺度、多维度的理论建模和算法，研究成分—结构—性能构效关系，在宏观尺度上建立从工艺到寿命的预测性理论，并构建专用数据库；在此基础

上发展出具有自主知识产权的新型高效催化材料，并实现工业化应用示范。

考核指标：选择3—5类有重大应用需求的催化材料，实现≥102级的并发式高通量计算，催化剂模型计算的样品量≥105；实现≥128个/批次的规模组合式制备；建立催化剂专用数据库；开发3类以上具有自主知识产权的高效催化材料，催化性能全面达到同期同领域的国际先进水平，并实现工业规模装置上的应用示范；申请核心发明专利或软件著作权10项以上。

实施年限：不超过4年 拟支持项目数量：1—2项 12.轻质高强合金集成计算与制备

研究内容：构建镁、钛等轻质合金专用高通量计算平台，实现自动流程并发式计算，建立合金基础参数数据库，发展基于固溶、团簇、析出相、界面和晶体缺陷等基本单元强韧性设计的数据挖掘技术和材料设计方法，开发加工过程多场耦合条件下微观 — 16 —

组织和工艺缺陷模拟技术，并建立性能预测模型，实现典型构件成分设计、组织设计、工艺优化和使役性能评价的跨尺度集成计算，研制出几种高性能合金。

考核指标：实现≥102级的并发式高通量计算，计算筛选候选材料样品数≥104；发展3种以上新型高性能合金，相比同类合金强度和伸长率提高20%，开发成本和周期降低20%；实现2种以上典型构件从“设计—合金—工艺—组织—性能”的全流程集成计算与仿真，并实现应用示范；申请核心发明专利或软件著作权10项以上。

实施年限：不超过4年

拟支持项目数：2项（针对镁或钛等不同种类的合金）13.新型镍基高温合金组合设计与全流程集成制备 研究内容：综合利用新材料集成计算和制备方法，预测和验证关键高温合金元素组合、合金相和晶体缺陷的形成和演变规律，揭示复杂成分高温合金提高承温能力和综合性能的成分和组织结

构因素；开发组织—应力—温度等多物理场耦合计算模型，建立缺陷、变形控制与组织结构优化的集成控制系统；运用高通量计算和实验方法，研制未来先进航空发动机及燃气轮机等航空航天和能源领域需要的新一代高温合金。

考核指标：开发出104级的高通量多通道并发式计算模型，构建出高温合金高通量计算和评价的基本方法和数据库，建立典型结构件制备的多场耦合模型和全流程控制系统，新型镍基高温合金的承温能力比第二代高温合金提高50 ℃以上。

破译蜘蛛基因组 篇6

研究人员们主要观察两类蜘蛛，这两类刚好是蜘蛛家族三大族别的代表之二。其一是小绒蛛，另一是狼蛛。

“通过比较它们的基因构成，我们萌生一个想法——我们可以先尝试看看是否能够笼统地解释蜘蛛的起源。”克里斯蒂安如是说。然而，追溯这两类蜘蛛的共同祖先，其衍生的时间几乎是距今3亿年前。这样一来，研究人员只能够寻找到极其有限的一些相似点。“但是我们在这两类蜘蛛图谱里发现了一些200～300年的基因，在其他生物体图谱里从未发现。它们可以申请蜘蛛基因专利了。”贾斯伯说。

研究人员不仅仅满足于蜘蛛基因组的分析。他们还研究了蛛丝和毒液的蛋白质组成。众所周知，曾因破译DNA链的架构而被授予诺贝尔奖的詹姆斯·沃森，一直将基因称为“脚本”，把蛋白质比作“演员”。基于此，该组研究人员通过对蛋白质的破译，论证了所谓的脚本工作，换言之——目的是为使得图谱能如此类推——但实际上，基因图谱也起到了正确的导向作用。迄今为止，这是唯一一个蛋白质与基因组同时被破译的研究，这个研究具有一定的可信度，是因为奥尔胡斯研究团队拥有世界上最先进的质谱分析设备，使其能为极大数量的蛋白质测序。

蜘蛛是自然界里神奇的猎人。在蛛网的协助下，蜘蛛可以捕获比自身大若干倍的猎物，也可以喷射毒液让猎物死亡。世界各地的研究人员们都乐于钻研与蜘蛛相关的领域，比如，蜘蛛如何产出薄如蚕翼却又有如铜墙铁壁般的丝线；再如，它的毒液是如何出奇制胜的？

了解了有关蜘蛛的基本机制后，我们则有机会将其投入到长期的工业使用中，旨在用于生物材料的制造、医药及农药的开发等。破译了蜘蛛基因组之后，研究人员们掌握了比先前进步得多的有关蜘蛛研究的新技能。他们也打算亲自使用该基因组，进行有关蜘蛛消化酶和免疫系统的进一步研究。

编译| 刘博文

内容来源：science daily网站

材料基因组 篇7

1 材料和方法

1.1 材料

壳聚糖 (浙江奥兴生物科技有限公司, 生产批号:200603200) , 明胶 (上海铭睿生物科技有限公司, 生产批号:P70797) , 海藻酸钠 (青岛明月海藻集团有限公司, 生产批号:9005-38-3) , 肝素钠 (天津生物化学制药有限公司, 生产批号:20120707, 国药准字:H12020505) , MTT (北京索莱宝科技有限公司) , DMEM培养液 (GIBCO) , 胎牛血清 (Hyclone) , 胰酶 (Gibco, 美国) , 其它试剂均为国产的分析纯试剂。

1.2 方法

1.2.1 多孔壳聚糖支架的制备

取0.06ml 3M的壳聚糖溶液置于96孔板每孔中, -70冰箱过夜, 次日使用冷冻干燥机至干燥为止, 每空加0.25ml 0.5M的Na OH, 中和多余的醋酸, 孵育20min, 用PBS洗至中性, 再次冻干即可以得到壳聚糖支架。分别在壳聚糖支架每孔加0.25ml 0.1%的海藻酸钠、0.5%的明胶和0.5%的肝素钠, 孵育24h, 再冻干即可成为经过不同修饰的壳聚糖支架[2]。

1.2.2 吸水率及孔隙率的测定

取质量为Wa的冻干支架置于蒸馏水中24h, 吸干表面的水分, 称量Wb, 吸水率为 (WaWb) /Wa。

采用液体置换法测定支架空隙率。用游标卡尺测量壳聚糖支架表观体积V, 天平称量支架干质量m, 将支架吸满无水乙醇后, 用滤纸吸去表面多余的液体, 称质量为Q, 无水乙醇密度ρ, 则支架空隙率为P= (Q-m) ×V/P[3]。

1.2.3 原代肝细胞培养

取成年天津军事医学科学院小鼠, 脱颈椎处死, 取出肝脏, 用胰酶消化, 接种于培养瓶中, 于37℃, 95%的O2, 5%CO2培养箱中培养。待细胞长到 (70~80) %融合, 用胰酶进行消化, 接种于无菌的支架上, 于培养箱中继续培养, 以后每24h半量更换培养液。

1.2.4细胞贴壁率测定

将105个肝细胞接种于支架上, 于培养箱中培养6h后, 用PBS将没贴壁的细胞洗掉, 加入培养基后, 每孔加 (50mg/ml) MTT溶液100ul, 培养4h后, 加150ul DMSO, 充分震荡之后, 使用分光光度计测定OD490的值, 各组均设空白对照。

1.2.5 细胞增殖的检测

取103个细胞接种于96孔板支架上, 在细胞培养箱中培养, 7天后每孔加入MTT溶液100ul, 培养4h后, 加150ul DMSO, 充分震荡之后, 使用分光光度计测定OD490的值, 各组均设空白对照。考察细胞在不同的阴离子修饰的支架上的增殖速度[4]。

1.3 统计分析

本实验的所有数据通过SPSS15.0进行分析, 数据通过 (±s) 表示, 组间比较通过T检验, P<0.05表示差异具有统计学意义。

2 结果

2.1本研究制备的壳聚糖支架的孔隙率和吸水率分别为 (78.5±8.2) %和 (95.8±8.7) %, 经过海藻酸钠、明胶和肝素修饰后, 支架的孔隙率和吸水率明显提高, P<0.01, 差异具有统计学意义 (见表1) 。

注:与壳聚糖支架相比孔隙率、含水量P<0.01

2.2 MTT经分光光度计测定的OD值的大小, 与活细胞数呈正相关, 结果可见细胞接种于支架后6h, 壳聚糖支架的贴壁的细胞数最多为 (0.50±0.03) , 其他三种经过修饰的支架的贴壁率明显降低, P<0.05, 将细胞接种于4种支架上, 7天后细胞的数量反映了细胞的增殖速度, 结果显示海藻酸钠-壳聚糖支架和明胶壳聚糖支架的细胞的增殖速度明显增高, P<0.05 (见表2) 。

注:*P<0.01, 与其他的经过修饰的壳聚糖支架相比, 肝细胞在壳聚糖支架的贴壁率最高, #P<0.01, 表示与壳聚糖支架相比, 海藻酸钠和明胶修饰的壳聚糖支架的肝细胞的增殖速度快。

3 讨论

随着社会的发展和饮食结构的改变, 肝脏疾病的发病率越来越高, 肝衰竭的比例也日益加大, 为了改善患者的生存质量, 提高患者的寿命, 肝脏移植移植已经成为一项有效的治疗手段, 但是临床上合适的肝源不是很容易得到, 随着组织工程学的发展, 人工肝脏开始应用于临床[5]。体外培养人工肝脏, 必须有合适的有利于细胞生长的支架, 因此作为组织工程的支架材料, 必须具有良好的组织相容性、可塑性和可降解性, 为了让细胞在支架上容易贴壁生长, 要求支架必须是多孔的, 吸水率高的, 具有三维结构, 即有利于细胞贴壁也可以给细胞生长提供充足的营养[6]。

壳聚糖是自然界的一种可生物降解的多糖, 具有良好的组织相容性, 在药物载体、人工皮肤和组织支架领域广泛应用, 但是由于壳聚糖的表面正电荷太强而不利于细胞的增殖, 因此采用阴离子物质如海藻酸钠、明胶和肝素等对壳聚糖支架进行处理, 将其正电荷中和, 对支架的基本结构没有影响, 却改变了支架的表面状态, 海藻酸钠、明胶和肝素等阴离子溶液与带正电荷的壳聚糖支架结合形成聚电解质共聚物, 具有很多生物大分子的特性, 可以使支架膨胀, 进而引起支架孔隙率和吸水率的增加[7]。本组数据显示壳聚糖支架经过1%海藻酸钠、0.5%的明胶和0.5%的肝素钠修饰后, 明显的增加了壳聚糖支架的孔隙率和吸水率 (P<0.01) , 差异具有统计学意义。有研究显示孔隙率和吸水率对于细胞的生长具有很重要的作用, 孔隙率和吸水率的提高可以增加细胞的生长空间, 由于空气和养分的供给, 使得细胞具有更加充分的空间和营养进行生长[8]。

影响细胞贴壁的因素主要有细胞本身的因素和材料的因素, 细胞本身的因素主要是指细胞膜的组成和性质等因素, 如所带电荷、细胞膜与材料接触的时间、细胞膜的亲疏水性、细胞膜的分子运动等, 材料因素主要是材料的表面和性质, 粗糙的表面、具有差异电荷的表面、表面能比较大的表面适合贴壁, 材料的毒性也影响细胞贴壁, 因此细胞贴壁的材料必须是无毒的[9]。多孔材料有利于营养物质的渗漏和空气的供给, 适合细胞贴壁, 在本组数据显示壳聚糖支架贴壁效果良好, 经过阴离子物质修饰后贴壁率明显降低, P<0.01, 差异具有统计学意义, 可能的原因是支架被阴离子修饰后, 表面的正电荷被中和, 使得细胞与支架之间结合的电荷之间的吸引力降低, 降低了细胞贴壁率。但是也有研究显示阴离子物质的浓度对细胞的贴壁率具有不同的影响, 高浓度的海藻酸钠、明胶和肝素钠有可能会增加细胞的贴壁率, 这个有待于进一步的研究。

明胶是细胞外基质主要成分胶原的衍生物, 而胶原能够与整合素结合促进细胞生长, 而且明胶侧链可以与壳聚糖的氨基相互作用改变壳聚糖支架的表面性质。海藻酸钠除了能改变支架的表面性质外, 还是一种有效的促细胞凝集因子, 进而促进细胞生长[10]。本实验显示海藻酸钠和明胶修饰的支架的肝细胞生长速度增快。肝素钠是临床上常用抗凝物质, 在血栓性疾病的治疗和预防中具有重要的作用, 对于人工肝脏来讲, 对于阻止移植后导致的血流不畅具有重要的应用价值, 但是经过肝素钠修饰的壳聚糖支架对肝细胞的生长没有显著影响, 其中所涉及的具体的机制还不很清楚, 因此需要进一步的研究。

参考文献

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材料基因组 篇8

关键词：甜糯双隐性基因,甜糯三隐性基因,甜糯玉米杂交种,选育趋势

随着我国经济的持续发展和人民生活水平的不断提高, 人们在对鲜食玉米需求量不断增加的同时, 也对其食用品质和产品类型提出了更高的要求。在我国南方, 尤其是广东、广西, 人们喜欢吃甜玉米;而北方人则更偏爱吃糯玉米。为了适合不同的消费人群和地区, 选育具有甜糯双隐 (三隐) 性基因的加甜型糯玉米品种, 已经成为近些年鲜食玉米选育的一个新方向, 加快甜糯玉米选育研究步伐, 满足市场需求是大势所趋。

1 甜糯型玉米的育种现状

1.1 糯玉米类型

糯玉米起源于我国西南地区, 它是受隐性突变基因 (wxwx) 控制的一个普通玉米突变类型, 该基因能阻止合成直链淀粉, 在胚乳中形成100%的支链淀粉[1], 因而表现为糯性口感。有些糯玉米品种含糖量较高, 因而具有既糯又甜的风味, 在此类品种介绍时, 也称之为甜糯玉米。

1.2 普甜与加强甜玉米类型

普甜玉米受su1基因控制的, 使玉米籽粒中含有较高的水溶性多糖 (WSP) , 其含糖量为普甜玉米的2.0~2.5倍, 食用时仍有粘软口感, 所以许多普甜型玉米品种在介绍时常把甜、糯作为其独特风味加以描述。se为加强基因, 当其与su1基因组合为双隐性纯合体时, 可极大地提高其含糖量, 使之接近sh2水平, 但仍同时保持su1基因的高WSP含量, 所以该类玉口感表现既甜又糯的口感。

1.3 混合粒穗类型

利用不同类型的玉米杂交, 在F1果穗上将出现多种类型籽粒分离, 使具有不同口味的籽粒生长在同一果穗上。这类型的甜糯玉米, 主要是从口感上定义, 没有从遗传学上真正将甜质基因和糯质基因相结合[4]。

1.4 甜糯双隐性基因纯合体

Creech[2]很早前就研究报道了多种单和多隐性基因纯合体的遗传效应, 其中包括su1wx、su2wx、su1su2wx等基因组合。基因wx一般表现出上位性效应, 也就是当wx与其他的有关甜基因组合时, 籽粒中基本不再含直链淀粉, 可见糯性特征得到表达, 但就含糖量而言互作效应不一。sh2wx双隐性纯合体的含量比sh2增加, 而su1wx则比su1低, 做为甜糯玉米选育材料意义不大。sh2wx似乎是更理想的, 但在实际品尝中, 其风味与sh2相近, 毫无糯性口感[3]。这是因为基因互作的结果, 在淀粉含量上, sh2表现了上位, 使其淀粉含量低, 糯性难以体现。因此就目前我们所组配的众多甜糯双隐纯合体看, 很难育出基因纯和的甜糯玉米组合。

2 选育甜糯双隐 (三隐) 性基因系的方法

2.1 甜糯双隐性自交系的选育方法

以选育超甜双隐 (sh2/sh2、wx/wx) 为例:选用优质糯玉米 (wx/wx) 和优质超甜玉米 (sh2/sh2) 杂交→在后代选株自交→自交果穗上有9/16普通籽粒、3/16糯质籽粒、4/16的超甜籽粒→选糯质籽粒播种, 继续自交, 有1/3的果穗表现全糯, 2/3的果穗上分离为3/4糯质籽粒, 1/4表现为超甜双隐性基因 (sh2/sh2、wx/wx) 籽粒→选该类型籽粒, 进入正常的玉米育种程序, 选育优良的超甜双隐性自交系。用同样的方法也可以选育出普甜型 (su1/su1、wx/wx) 和脆甜型 (bt/bt、wx/wx) 双隐性自交系。

2.2 甜糯三隐性自交系的选育方法

在选育甜糯双隐性自交系的基础上, 还可选育三隐性突变体, 如用超甜型双隐性基因 (sh2/sh2、wx/wx) 和普甜型双隐性基因 (su1/su1、wx/wx) 杂交, 其当代籽粒表现为糯质→自交分离9/16糯质籽粒, 3/16普甜籽粒, 4/16超甜籽粒→选普甜籽粒播种自交→1/3果穗表现为普甜, 2/3果穗上分离为3/4普甜籽粒, 1/4籽粒表现为超甜型, 该籽粒就是具备三隐性基因的自交系 (sh2/sh2、su1/su1、wx/wx) 。用同样方法也可选出基因型为 (bt/bt、su1/su1、wx/wx) 三隐性突变基因。但选育基因型为 (sh2/sh2、bt/bt、wx/wx) 三隐性突变基因难度较大, 因基因型 (sh2/sh2、wx/wx) 和基因型 (bt/bt、wx/wx) 的表现型相似, 选育过程中需要通过分别与 (sh2/sh2、wx/wx) 和 (bt/bt、wx/wx) 测交才能区别。具有这种三隐性突变体的植株是1/7。

3 甜糯玉米杂交种的组配

3.1 糯玉米自交系与甜糯双隐性自交系杂交

利用优良的糯玉米自交系 (wx/wx) 和普甜双隐性自交系 (su1/su1、wx/wx) 、超甜双隐性自交系 (sh2/sh2、wx/wx) 、脆甜双隐性自交系 (bt/bt、wx/wx) 杂交, 杂交种种植后长出的果穗上3/4的籽粒糯质, 1/4的籽粒是普甜、超甜或脆甜型。由于普甜双隐基因甜度低, 脆甜双隐基因材料又十分匮乏, 市面上应用最广泛的还是超甜双隐性基因, 其甜度高、口感好、资源也较丰富。

3.2 不同甜糯双隐性自交系之间杂交

主要是用甜双隐性自交系 (su1/su1、wx/wx) 和超甜双隐性自交系 (sh2/sh2、wx/wx) 互为父母本杂交, 杂交种种植后长出的果穗上9/16糯质籽粒, 3/16普甜籽粒, 3/16超甜籽粒, 1/16三隐性基因籽粒, 相当于甜糯籽粒比例为7:9。这类杂交种糯性保留, 甜度加强, 品质较好, 缺点是双亲材料都为双隐性基因材料, 芽率较差, 制种相对比较困难, 产量一般。该方法也可以用普甜双隐性自交系和脆甜双隐性自交系、超甜双隐性自交系和脆甜双隐性自交系间杂交, 但应用相对较少。

3.3 糯玉米自交系与甜糯三隐性自交系杂交

主要是用优质糯玉米自交系 (wx/wx) 和普甜、超甜、糯三隐性自交系 (su1/su1, sh2/sh2, wx/wx) 杂交, 杂交种种植后果穗上的甜糯籽粒比例为7:9。这类杂交种特点与上一方法选育出的基本相同, 但三隐性基因材料选育费时费力, 难度偏大。该方法同样可以用糯玉米自交系与普甜、脆甜、糯三隐性自交系或超甜、脆甜、糯三隐性自交系间杂交, 但应用也很少。

4 讨论

4.1 鲜食糯玉米的选育趋势

目前, 全国糯玉米种植面积已超过66.67万hm2, 其种植面积还有不断扩大的趋势。我国北方的发展速度快于南方, 形成了“南甜北糯”的发展格局。甜加糯型玉米的出现, 解决了以往糯玉米不甜、甜玉米不糯的缺陷。使其最大限度保留糯性, 增加甜度, 提高品质。利用糯双隐 (三隐) 性基因材料选育甜加糯玉米品种已成为鲜食玉米选育的一个发展趋势。

4.2 利用甜糯双隐 (三隐) 性基因系选育杂交种的优缺点

4.2.1 优点:

选育甜加糯型玉米杂交种, 能很好地综合甜玉米和糯玉米的优点, 使之风味更佳, 且这类型玉米既可鲜食, 又可加工成各类产品, 有着十分广阔的发展前景;利用甜糯双隐性或三隐性基因系选育的甜糯型玉米, 可调节甜和糯的比例, 可以是1:3, 也可是7:9或4:3;可以是普甜糯, 也可以是超甜糯, 满足不同消费人群的需求。

4.2.2 缺点:

双隐性和三隐性自交系选育比较繁琐, 选育时间长, 工作量大, 需要育种者有较强的细心和耐心;双隐性和三隐性自交系种子表现为甜质籽粒, 种子成熟后胚乳干物质含量少于甜玉米, 出苗有一定困难, 芽率较低, 不易制种。另外, 因为甜玉米种子发芽率与种子大小呈极显著正相关[4], 要选育大粒较重的种子, 可使双隐性或三隐性自交系种子芽率提高。

参考文献

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[2]Grech R C.Genetic Control of Carbohydrate Synthesis in Maize Endosperm[J].Genetics, 1965, (52) :1175-1178.

材料基因组 篇9

骨包括有机相(非胶原蛋白和胶原)和无机相,羟基磷灰石(HA)是骨无机相的主要成分,约占干骨组织的45%。用HA来做骨植入材料不仅生物相容性高、机械性能好、化学性能稳定,还能明显的促进骨的生长,故长期以来作为生物活性材料。但纯HA因脆性大、抗疲劳性强度不高、难以降解[1]等缺点限制了临床应用。聚已内酯(PCL)是线性的脂肪聚酯,具有良好的生物降解性和相容性[2],但其强度低难以满足骨植入材料的要求。因此,我们制成纳米羟基磷灰石/聚已内酯(nHA/PCL)复合材料,它结合了两种材料的优点,具有良好的生物相容性并能促进成骨细胞的增殖[3],有望成为一种具有临床前景的新颖骨替换材料。李家峰,万美蓉[4]等的研究显示人骨髓间质干细胞经nHA/PCL过纳米羟基磷灰石/聚已内酯复合物诱导后其骨相关基因mRNA的表达上调。说明HA的加入可以提高惰性材料的生物活性,nHA/PCL可以预期,纳米羟基磷灰石/聚已内酯复合物具有良好的体内成骨作用。

本文集中探讨不同配比纳米羟基磷灰石/聚已内酯(nHA∶PCL=0∶100、nHA∶PCL1=40∶60、nHA∶PCL2=60∶40)对成骨细胞骨相关基因表达的影响,能从分子水平了解HA在复合材料中的作用和影响成骨细胞的分子机理,为其临床应用提供理论依据。

2 实验部分

2.1 试剂和仪器

nHA/PCL复合材料(华东理工大学生物材料研究所),小鼠成骨细胞株(MC3T3-E1,上海细胞生物研究所),DMEM培养基(Hyclone),新生牛血清(杭州四季清)、青霉素(BIOSHARP)、链霉素(BIOSHARP),反转录试剂盒(Fermentas),胰蛋白酶(Amresco),二甲基亚砜(Amresco),ALP试剂盒(南京建成生物科技公司),Trizol(Invitrogen),PCR引物(武汉博越技术有限公司),反转录试剂盒(Fermentas)。CO2培养箱(HF90/240型,利康生物医疗科技控股集团),倒置显微镜(Motic AE21型,重庆光学仪器),普通PCR仪(Biometra,德国),凝胶成像分析仪 (JS-380A,上海培清科技)。

2.2 原代小鼠颅骨成骨细胞(PMO)培养

将新生昆明种小鼠头颅剪碎,0.25%胰酶消化后,加入5mL培养基(含10%新生牛血清、100U/mL青霉素和100μg/mL链霉素),1 500r/min离心5min沉淀细胞,弃上清,加培养基,转入培养瓶中于37℃、5%CO2饱和度条件下培养。

2.3 nHA/PCL复合材料的制备

nHA和PCL按0∶100;40∶60;60∶40不同比例混匀,PCL在15 MPa压力下3min形成片状。用砂纸打磨材料片表面并漂洗干净,湿热灭菌后备用。

2.4 不同配比nHA/PCL复合物对骨相关基因表达的影响

将细胞以2×105个/cm2浓度接种于培养皿中的nHA/PCL片上,并以同样浓度的细胞接种于普通玻璃培养瓶中作为空白对照。静置2h,让细胞贴壁。每皿加入含10%新生牛血清的DMEM培养基将材料片浸没,置培养皿于37℃、5% CO2培养箱中继续培养,每3～4d换1次培养基,收集培养2、6、12d的细胞。Trizol法提取总RNA,用反转录试剂盒将RNA反转成为cDNA,以cDNA为模板,用骨相关基因引物(表1)进行普通PCR。PCR反应条件:94℃,3min;94℃,30s,60℃,30s,68℃,90s,30个循环;68℃,5min。以GAPDH为内参基因,通过2%琼脂糖凝胶电泳来确定骨相关基因的表达差异。用SensiAnsys软件对目标基因与GAPDH灰度比来计算表达量。

3 结果与分析

3.1 不同材料对骨相关基因表达的影响

3.1.1 不同材料对成骨细胞OP基因表达的影响

不同材料片对成骨细胞OP基因mRNA表达的影响见图1。由图1可见,经2、6、12d,nHA/PCL1和nHA/PCL2材料片在PMO细胞的上生长的成骨细胞的OP基因表达量高于对照和PCL材料片上的OP基因表达量或者接近,而PCL材料片上生长的细胞OP基因表达量要低于对照组(图1a)。在MC3T3-E1细胞的OP基因系中也有相同趋势(图1b)。

3.1.2 不同材料对成骨细胞ON基因表达的影响

不同材料片对成骨细胞ON基因表达的影响见图2。由图2可见,nHA/PCL1和nHA/PCL2材料片在PMO细胞ON基因表达量均高于对照和PCL材料片上的ON基因表达量,而PCL材料片上生长的细胞ON基因表达量要低于对照组 (图2 a)。在MC3T3-E1细胞的ON基因系中也有相同也出现了相似的趋势(图2b)。

3.1.3 不同材料对成骨细胞OC基因表达的影响

不同材料片对成骨细胞OC基因表达的影响见图3。经2、6、12d,OC基因的表达变化不大。2、6、12d,nHA/PCL1和nHA/PCL2材料片上生长的成骨细胞的OC基因表达量高于对照和PCL材料片上的成骨细胞OC基因表达量。PCL材料片上生长的细胞OC基因表达量要低于或近似于对照组。

3.1.4 不同材料对成骨细胞ALP基因表达的影响

不同材料对成骨细胞ALP基因表达的影响见图4。由图4可见,经2、6、12d,ALP基因的表达量逐步降低。12d,nHA/PCL1和nHA/PCL2材料片上生长的细胞的ALP基因表达量比对照的ALP基因表达量要低于或近似于对照组。

4 结语

本文以成骨细胞样细胞系(MC3T3-E1)和原代小鼠成骨细胞(PMO)这两种成骨细胞作为材料研究的模式细胞,前者具有成骨细胞的基本生物学特性,包括碱性磷酸酶活性、Ⅰ-型胶原合成和基质矿化等;后者则更接近体内细胞活性,以此对比相同材料对不同成骨细胞的影响差异。

成骨细胞在骨形成过程中经历分裂增殖、分化成熟和基质钙化3个阶段[5]。其中碱性磷酸酶(ALP)是一种膜结合蛋白,可水解有机磷酸酯为基质提供足够的磷酸浓度使钙盐沉积于基质上,它在分化早期大量表达,在骨基质成熟过程中起重要作用,是成骨细胞分化的早期标志。骨钙素(OC)是由成骨细胞合成和分泌的一种非胶原蛋白,它是构成成骨细胞胞外基质成分之一,能维持矿化速度,抑制异常羟基磷灰石的形成。骨连蛋白(ON)能促进细胞外基质蛋白之间的相互作用。骨桥蛋白(OPN)广泛分布于多种组织和细胞,是一种非胶原骨基质糖蛋白,介导细胞与细胞、细胞与基质之间的相互作用,同时调节细胞的粘附、迁移、增殖、分化等过程。这些蛋白在成骨细胞分化成熟和基质钙化过程中均有重要作用,其对应的基因统称为骨相关基因。

实验结果表明:nHA/PCL1、nHA/PCL2在一定程度上促进了OC、ON、OPN的表达,而对ALP的表达有较低的抑制作用,在MC3T3-E1和PMO细胞上表现无差别。说明nHA/PCL复合材料具有良好的细胞相容性和促成骨细胞活性,在惰性材料中加入一定比例的HA等材料,可提高材料的生物活性,与前人研究结果[5]一致。以此材料为基础,可进一步优化设计,开发出新型的具有临床应用前景的骨修复材料。

摘要：通过半定量反转录RT-PCR的方法,研究了不同配比的复合材料纳米羟基磷灰石/聚已内酯/(nHA/PCL)(nHA∶PCL1=40∶60和nHA∶PCL2=60∶40)对成骨细胞骨相关基因(成骨细胞碱性磷酸酶、骨钙素蛋白、骨粘连蛋白和骨桥蛋白等)表达的影响.结果表明:在nHA/PCL复合材料上生长的成骨细胞的骨钙蛋白、骨粘连蛋白和骨桥蛋白mRNA表达量上调;在PCL材料上生长的成骨细胞的骨钙蛋白、骨粘连蛋白和骨桥蛋白mRNA的表达量下调;而nHA/PCL和PCL均使碱性磷酸酶基因的表达下调。

材料基因组 篇10

关键词：全基因组测序,基因组选择,育种值估计,育种方法,基因组育种值

育种值估计是动物遗传评定的重要内容之一。现代育种值估计方法的实质是: 综合利用个体本身和( 或) 亲属的性状记录、系谱信息和遗传标记等信息,进行适当加权以提高选种的准确性。基因组选择( genomic selection,GS) 方法,即将高密度全基因组标记信息用于遗传改良的思想是由Meuwissen等人于2001年首次提出的。其原理为: 假设控制数量性状的每个数量性状基因座( QTL) 均与高密度全基因组标记图谱中的至少一个标记处于连锁不平衡( linkage disequilibrium,LD) 状态; 因此,利用基因组单核苷酸多态性( SNP) 信息理论上可以追溯所有影响目标性状的QTL,从而有效解决传统标记辅助选择中标记解释遗传方差较少的问题,实现对育种值更为准确的预测。基于基因组选择可以在家畜生命早期,甚至出生前就进行较为准确的育种值估计,从而缩短世代间隔,实现家畜早期选种。

目前,基因组选择方法已经广泛应用到奶牛[1]和农作物育种中[2,3],但是基因组选择依然面临许多理论和技术上的挑战。由于基因组育种值的准确性与遗传进展密切相关,如何提高基因组预测的准确性是亟待解决的问题之一。目前,广泛使用的SNP芯片,主要基于SNP和致病突变( causative mutation) 间的连锁不平衡,基因组预测准确性的上界依赖于芯片捕获遗传变异的能力。如奶牛50k SNP芯片,针对不同的性状,可以解释5% ~ 88% 的遗传变异[4,5]; 但在绵羊中,相同密度的SNP芯片捕获遗传变异的比例较低[6]。

1 基于 SNP 芯片数据基因组选择方法的缺点

目前,基于高密度SNP芯片信息的基因组选择方法在许多国家都有实际应用,但也存在以下缺陷。

1) 现有方法只在QTL与SNP间的LD完全时效果较好。如果QTL与SNP间的LD不完全,QTL效应只能被全基因组测序数据捕获,而不能被SNP数据捕获,因为理论上全基因组测序数据已经包含了全部致病突变。同时,由于目前主要生物芯片公司生产的SNP芯片均有较高的最小等位基因频率 ( MAF) ,全基因组测序数据在检测稀有QTL时更为有效。使用模拟数据,T. Meuwissen等[7]于2010年证明使用全基因组测序数据,基因组选择的准确性可提高5% ~10% 。

2) 基于高密度SNP芯片信息的基因组选择方法不能维持较高的基因组预测准确性。以目前较为常见的牛50k SNP芯片为例,SNP间的平均距离约为60 kb,SNP - QTL间的关联性会随着距离的增加而迅速减弱,随着参考群体和候选群体世代间隔的增加,基因组预测的准确性会迅速降低; 但基于全基因组测序数据,QTL本身已经被测序,其数据直接进行基因组预测,上述预测准确性的衰减会得到遏制[7]。因此,基于全基因组测序数据的基因组选择方法对测定费用较为昂贵的性状,如饲料转化效率和甲烷排放等尤为重要。

3) 基于全基因组测序的畜禽基因组选择在品种混杂群体( multi - breed populations) 中有特别大的优势。品种混杂群体在畜牧业实际生产中较为常见。由于不同品种间SNP - QTL关联性有较大差异,常规基于SNP芯片信息的基因组选择方法准确性较低;但在实际应用中,基于全基因组测序的畜禽基因组选择方法的预测准确性有时并不具有明显优势。如对黑腹果蝇( Drosophila melanogaster) 157个杂交系的数量性状研究发现,高密度SNP芯片数据和全基因组测序数据在基 因组选择 的准确性 上没有明 显差异[8]。一方面已有的基于全基因组测序的畜禽基因组选择样本数较少; 另一方面在特定的遗传背景下,影响某一性状的基因效应可能较小,以上两个方面原因使得较难得到可靠的结论[9,10],有必要增加样本数来评估全基因组测序数据对畜禽基因组选择准确性的影响。

2 模拟研究方法

2. 1 全基因组测序数据模拟

模拟研究是方法研究领域的重要组成部分。使用模拟研究方式,不仅可以快速全面地了解新方法的特性,而且可以对方法在育种实践中的应用提供指导和建议。全基因组测序数据可以通过溯祖理论( coalescent process)[11]进行有效模拟。模拟过程可以分为三种,即再抽样法( Resampling) 、正推法( Forward in time) 和回推法( Backward in time) 。对已有的测序或单倍型数据进行再抽样而形成再抽样法,可以很好地保持原有数据的基因频率和连锁不平衡信息。基于测序数据的再抽样法可以有效克服基于SNP数据的偏差。随着测序个体的增加,再抽样法会变得越来越重要。回推法在染色体片段较小时,模拟效果较好,但其计算时间会随片段长度增加呈指数级增长,而正推法则呈线性增长。因此,一般采用正推法进行全基因组测序数据模拟。模拟群体参数的设置遵循溯祖理论的Fisher - Wright理想群体模型[12]和无限位点突变模型[13]。每个核苷酸每个世代的突变率为2 × 10- 8,历史有效群体含量Ne= 1 000。根据霍尔丹映射( Haldane mapping) 函数设置每个核苷酸每个世代的重组率为10- 8,为了达到突变 - 漂变平衡,一般模拟10 000世代。之后通过减少近亲抽样概率模拟20世代 ( G1~ G20) ,使其有效群体含量达到Ne=10 000。由于20世代相对较短,突变 - 漂变平衡、SNP间的连锁不平衡和Ne= 1 000时基本相似。从G10世代抽取T个个体组成参考群体,抽取500个个体组成候选群体,并且参考群体和候选群体不重叠。为了比较预测结果随世代的变化情况,一般在G20世代时再抽取500个个体组成候选群体。抽取MAF > 0. 05的SNP位点组成数据集进行相应分析。

对于GWBLUP模型,H. D. Daetwyler等[14]和M.Goddard[15]证明基因组选择的准确性依赖于参数 λ =Th2/ ML。式中: h2为遗传力,T为参考群体大小,M为每摩尔根有效位点数( 约为2Ne) ,L为以摩尔根为单位的基因组长度。每摩尔根有效位点数表明染色体片段大小的变异,可以被定义为染色体上没有发生重组的IBD片段。只要参数 λ 相同,预测准确性均基本相同,利用这一点可以减少计算机模拟时间。一般来讲,模拟更长的基因组需要增加T来维持 λ 恒定。如相对于模拟1条1摩尔根的染色体,模拟30条1摩尔根的染色体约需要增加30倍参考群体数量才能达到相同准确性。

2. 2 QTL 和表型值模拟

随机抽取30个SNP位点作为QTL ,加性效应a' j服从双指数分布 。 为了使总的遗传方差为1 ,用以下公式对加 性效应进 行标准化:。 式中: ai和aj表示第i和j的QTL的加性效应值, p为相应QTL的频率, Pi为30个QTL位点中第i个位点的频率, i = 1 , 2 , 3 , … ,30。 第i个个体的真实育种值TBV的模型如下j 。 式中: xij是个体i在第j个QTL基因型, 3种基因型的编码AA、AB、BB分别为 - 1,0,1,aj为标准化后的加性效应。真实育种 值方差为Va= ∑2pqa2。式中: p和q是QTL的等位基因频率,a2为加性效应平方。第i个个体的表型值P为: Pi= TBVi+ei。式中: e为服从正态分布N( 0,Va( 1 - h2) /h2) 或N( 0,1) 的随机数,h2为性状的遗传力,一般h2设置为0. 5。为了避免少数QTL解释全部遗传方差,用于模拟QTL的SNP的最小等位基因频率( MAF) 应大于0. 05。

3 分析方法

家畜育种值包括亲本平均育种值和孟德尔抽样离差两部分。加性模型中,在不存在近交和同质交配的条件下,孟德尔抽样离差大约解释育种值50% 的个体遗传差异。因此,估计孟德尔抽样离差是育种值预测是否准确的关键[16]。基于表型和系谱信息的育种值预测方法中,使用祖代信息只能准确估计亲本平均育种值,估计孟德尔抽样离差还需要后裔信息,因此后裔信息收集增加了世代间隔,不利于早期选种。利用基因组信息可以克服这些缺陷,同时基因组选择可以利用无亲缘关系个体的遗传相似性,提高预测准确性。

许多不同的方法可以预测育种值,主要包括: 偏最小二乘法( Partial least squares,PLSR)[17]、岭回归( ridge regression,RR - BLUP)[18]、贝叶斯随机搜索变量选择( Bayesian stochastic search variable selection,Bayes SSVS )[19]、Bayes A1[20]、Bayes A2[21]、Bayes B1[20]、Bayes B2[20,21]、Bayes B3[20,22]、Bayes C[23]、Bayesian Lasso1[20]、Bayesian Lasso2[24]、GBLUP[25]等。