项目名称: 极端微生物宏基因组微进化的计算生物学研究

项目编号: No.91231119

项目类型: 重大研究计划

立项/批准年度: 2013

项目学科: 遗传学与生物信息学、细胞生物学

项目作者: 朱怀球

作者单位: 北京大学

项目金额: 100万元

中文摘要: 致力于发展新的计算生物学方法并运用于宏基因组分析,阐明极端微生物微进化过程和机制的若干关键问题。主要研究内容为:以极端环境下的微生物群落为研究对象,基于当前高通量测序技术获得的宏基因组数据,围绕极端微生物基因组微进化的主题,发展和运用一系列的计算生物学新方法和新技术,首先预测、定位与极端环境相关的关键基因;在此基础上进行关键基因的功能注释,并定量刻画近缘物种之间及同一物种内的关键基因及其转录、翻译等调控机制的演化;进一步通过基因组比较、功能分类分析、代谢网络分析等手段,分析不同物种及其关键基因适应和影响极端环境的分子机制。课题的立项属于围绕本计划第二个重点支持方向的计算生物学新方法研究,并提出了明确的技术路线和解决方案。

中文关键词: 极端环境;微生物;宏基因组学;计算生物学方法;

英文摘要: To clarify several essential issues of microevolution process and mechanisms of the extremophiles, the project aims to develop the novel computational methods and tools, and apply them to the metagenomics studies. To specify, we will focus on the microbial community under the extreme environment, currently accompanied by a large of high-throughput sequecing metagenomic data, and devote to the microevolution of extremophile metagenomes by a series of computatinal methods and tools. We plan to first predict and locate all key genes associated with the extreme enviromentent, and then present their functionary annotation based on several evidences. Then, we will carry out a comparative genomics analysis about the key genes and other genes for a genome or among the colsely-related genomes in the microbial comunity, which are for both the coding regions and their regulatory regions of transcription and translation etc. The project further applies a series methods and tools, to compare the genomic structure for decribing changes of these key genes and thier regulation ways; to compare the functionary classification distribution for describing the key role of key genes in the community; to comprehensively analyze the metabolic pathways of the microbial community and the individual bacterial or archaeal genome, leading

英文关键词: extremophiles;microbes;metagenomes;computational biology methods;

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

ICLR2022 | OntoProtein:融入基因本体知识的蛋白质预训练
专知会员服务
28+阅读 · 2022年2月20日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年8月6日
跨媒体分析与推理技术研究综述
专知会员服务
69+阅读 · 2021年3月11日
【IJCAI】大规模可扩展深度学习,82页ppt
专知会员服务
26+阅读 · 2021年1月10日
【NeurIPS 2020】近似推断进展,272页ppt
专知会员服务
32+阅读 · 2020年12月11日
【Nature论文】深度网络中的梯度下降复杂度控制
专知会员服务
38+阅读 · 2020年3月9日
人工智能预测RNA和DNA结合位点,以加速药物发现
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
3+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月16日
小贴士
相关主题
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员