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科研动态

发布日期:2016-09-23 16:47:00 来源:


今天我们就来拜读深圳大学第一附属医院(深圳市第二人民医院)973医学合成生物学团队Nature Methods的文章。

做科研,不是说你能多么精彩的讲述别人的工作,虽然这也很重要,但是更多的是看到目前该领域的问题。
 
正如单细胞领域大神汤富酬所说,能想到未来十年,未来二十年情况的人,是将把握世界的人,那么在cas9领域,在Zhang Feng等人一篇又一篇Science、Cell、 Nature的背后,你觉得这个系统有什么不足?
 
当你使用诺基亚手机的时候,你想到今天我们使用iphone进行大众点评,百度地图,微信,支付宝这些情景吗?
 
那么在2020年,全世界是如何使用cas9?在2025年呢?
 
这里我没有说如何使用cas9,也许那个时候,是另外一个名词或者系统。
 
好的,顺着智能手机的思路,我们所需要的其实就是更便捷,比如你走到家乐福迷路了,有导航告诉你回家的路,你需要打车就有滴滴,其实对于cas9系统也是一样,我们需要智能化的cas9!
 
那么什么叫智能化?
 
很简单,就是你越不费劲,就越智能,当然这个前提是你想干一件复杂的事情,比如在古代你想从幽州到长安,可能得花大半年,但现在几个小时就可以,那么对于cas9而言,稍微复杂一点的事情是什么?

最简单的,对于元件而言,倘若他能感知很多信号才发挥作用,那就非常神奇。
 
因为一旦我们可以复杂的操控,对于可以执行包括激活、抑制、切割、表观调控功能等多种的cas9而言,这个意义不言而喻。
 
好了,让我们进入正题,深圳大学973合成生物学课题组的医生们,讲述了怎样的一个故事?

 


我们知道cas9如果想发挥作用,需要两样东西,一个是cas9一个是gRNA。


gRNA中前20bp序列负责识别相应的DNA序列。
 
那么如果将这20bp遮挡起来,cas9还会不会识别呢?
 
这是不可以的,但是如果我们可控的释放这20bp呢?
 
那么这又是如何实现的呢?
 
合成生物学的理念就是来源于自然,高于自然,改造自然。


事实上,自然界中存在一类叫做riboswitch的工具,尤其是在细菌中,这是调节细菌感应代谢物的机制之一。
 
在今年的science paper中,专门有文章,系统性的探究细菌中的riboswitch。
 
具体来讲,当被感应的小分子或者蛋白没有出现的时候,这个时候,RNA会形成一个发卡形式的结构,这个时候,可以将比如RBS(核糖体结合位点)通过碱基配对的方式给藏起来,而当小分子出现的时候,通过小分子与riboswitch相结合,则可以释放相应的序列。
 
当然除了小分子,人们基于SLEXEX筛选的方式,获得多种蛋白的适配体。
 
那么如果将被藏起来的序列换成sgRNA序列是否可以?
 
如果将小分子感应的相应序列换成结合一些蛋白的序列是否可以?
 
一个伟大的idea从课题组科学家等人的头脑中孕育出来。

紧随其后,
那么这一设计机制是否具有普遍性?是不是对于很多种sgRNA都可以?
 
作为一个感受器,这一机制的敏感性如何?对相应的小分子,蛋白的相应曲线如何?
 
这一系统的具体参数,比如之间的偶联长度等,是否可以优化?
 
这一系统是否还可以进一步升级?
 
比如感应多个信号?进行相应信号的处理?
 
比如可否将感知信号与执行特定的功能偶联起来?

 

我们一个问题,一个问题来跟随科学家们的脚步来思索:

使用针对于四环素的riboswitch,科学家们,通过使用dcas9去抑制VEGF基因的表达和dcas9-VP64激活相应基因的表达。
这里我们可以看到无论是激活还是抑制,与control比较,对于多种sgRNA相应的效果均非常好。

对于这一系统的具体参数而言:
首先科学家们观察是否增加riboswitch元件后影响那个原来sgRNA的效率,从supplemenary Figure1,我们可以看到:

无论是激活还是抑制效率都没有显著的改变。
同时还可以看到,最合适的stem区域长度是15bp

   上图中标记为黄色的为antisense stem区域

 


在没有四环素的情况下,按照道理来说,最好的情况应该是sgRNA完全处于关闭状态,当有四环素情况下,sgRNA打开,而且效率最高,那么什么样的一个匹配长度,也就是stem 区域的长度最合适呢?

科学家们,进行了细致的分析,综合两方面的结果,可以看到15bp最满足!

进一步,除了小分子?蛋白是否也可以被感知?

科学家们针对于噬菌体衣壳蛋白MS2进行设计,寻找到MS2的适配体,然后使用TET--ON系统,在HEK293中表达MS2蛋白,当MS2蛋白表达时候,就可以被sgRNA感知,从而打开sgRNA,进一步激活感兴趣的基因。

 

当然,可以利用相应的感知系统进行逻辑运算,科学家们,选择P53和HSF1进行相关研究,利用Tenovin--6和乙醇来提高P53和HSF1的表达,从而表达抑制luciferase酶的表达,从而实现NOT运算。
 
更为出彩的是,除了感知相应的信号,科学家们通过感知特定癌症信号后,而对细胞内信号通路进行重新设定,人工的在不同生物信号通路间架起一座桥梁!

 

也许我们可以将电影明星如数家珍,但是今天不妨花一分钟,从第一个“也许”开始做起,最后让我们记住英雄的名字,该文第一作者——刘宇辰,该文通讯作者——蔡志明黄卫人!来自于深圳市第二人民医院深圳大学第一附属医院)973医学合成生物学项目团队!

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