检测基因组和DNA的微电子方法

1953年克里克和沃尔森两位科学家综合前人的研究成果,建立起脱氧核糖核酸(DNA)模型之后,DNA的研究工作就迅速发展。近年成立国际人类基因组计划,由美国政府与英国保威基金会资助,美国     

基于纳米操纵的基因组测序技术与策略

人类基因组计划所遗留下来的未能解决的序列(如人类基因组缺口,gaps)以及越来越多的测序需求,都迫切需要发展新一代的测序技术与策略.我们实验室长期从事基于原子力显微镜(AFM)对单个DNA分子进行纳米操纵方面的工作,在此基础上,最近提出并原理演示完成了一种单分子有序化测序策略.这种有序化测序策略与现有测序技术以及新兴高通量单分子测序技术的结合,有望解决基因组测序中的许多困难.     

2000年国际十大科技进展新闻

1.科学家公布人类基因组“工作框架图” 参与人类基因组计划的美、日、法、德、英、中六国科学家6月26日宣布人类基因组“工作框架图”绘制成功,这为研究人类遗传物质多态性提供了资料,国际社会对这一重大科学进展给予高度评价。 2.美研制出最先进的量子计算机和生     

DNA测序风云录

今年是人类基因组草图公布十周年,当二十一年前,人类基因组计划启动时,很难想象,这项工程如何深刻的影响了DNA测序技术的发展。     

生物计算机

对于体内最重要的两类生物分子──核酸和蛋白质，科学家们已经了解到：核酸有遗传信息而无催化作用；而蛋白质有催化作用却没有遗传信息。核酸中的脱氧核糖核酸在不同状态下，可产生有信息和无信息的变化，这就激起了科学家们研制生物电子元件的灵感──生物计算机。生物计算机的工作原理：脱氧核糖核酸（DNA）上含有大量的遗传密码相当于存储的数据，通过与酶的相互作用，反应前编码的分子序列作为输入数据，反应后编码的分子序列作为运算结果。酶是蛋白质，主要特点是加快化学反应。它既有与一般催化剂相同的地方，即降低反应的活化能…     

增强适应性和灵活性,搞好医学院校物理教学改革

1　生命科学发展对物理教育提出了新要求　　 1990年底 ,美国人类基因组计划 (HumanGenomeProject,HGP)正式启动 ,把当代生物医学研究全面推进到了基因水平来研究生命现象 ,认识疾病发生发展的规律 ,为临床医学展示出美好的前景。1998年 5月首先由美国Stanford大学的一组教师组织发起相关公司参加的多学科研究和教学项目 ,到 1999年 4月形成了一个深入而详细的计划 ,称为Bio-X计划〔1〕。Bio代表生物学 ,而X则泛指物理学、数学、化学、工程技术学科等等 ,Bio -X计划实际上就是把生命科学 (包括医学在内 )与非生命科学相互交叉 ,更进一…     

2002年中国十大科技进展

中国科学院基因组信息学中心等单位完成的水稻基因组精细图，覆盖了籼稻97％的基因序列，其中97％的基因被精确地定位在染色体上；覆盖基因组94％染色体定位序列的单碱基准确性达99．99％，已达到国际公认的基因精细图标准。中国科学院国家基因研究中心等单位已圆满完成国际水稻基因组计划第四号染色体精确测序图。这是迄今为     

生物计算机与生命科学

生物体的物质组成可分为无机物和有机物两大类。无机物包括水和无机盐;有机物包括蛋白质、核酸、多糖和脂类。核酸分为核糖核酸和脱氧核糖核酸。 脱氧核糖核酸即DNA,由腺嘌呤(A)、鸟嘌呤(G)、胞嘧啶(C)、胸腺嘧啶(T)四种核苷酸组成。处在不同状态下,它们可产生有信息和无信息的变化。 这激起了科学家们研制生物电子元件的灵感——生物计算机(第六代计算机),有可能在下世纪被推向世界。 核糖核酸即RNA,由腺嘌呤(A)、鸟嘌呤(G)、胞嘧啶(C)、尿嘧啶(U)四种核苷酸组成。它们有不同的排列顺序,构成了不同的生命密码。 科学家们预言:下世纪将是生命科学的世纪,可破译人类的生命和遗传密码,科学地对此进行解释,并可揭示生命和遗传秘密的全过程,极大地提高人类素质。     

激光"开启"蝴蝶翅膀上的基因

Buffalo(UB)大学的研究者开发一项新技术使科学家可以研究"非典型(nonmodel)"生物组织,甚至在无基因组序列的情况下直接测试特定基因的功能.他们通过利用激光"开启"了基因荧光标记,在蝴蝶翅膀上呈现出了一只蝴蝶的轮廓.而蝴蝶却毫发无损.     

用完全基因组测序查找病源

两项研究表明,完整的基因组测序能够识别致病基因。 詹姆斯·鲁普斯基（James Lupski）是一位医生兼科学家,他患有一过去的25年里,他一直在寻找自己疾病的遗传原因。2009年底,他终于找到了,因为他做了自己整个基因组的测序。虽然,迄今为止,已经有一些人类基因组序列公布了,鲁普斯基的研究却是第一次证明了：完全基因组测序可以用来确定个体遗传疾病的病因。     

力创辉煌——纪念中国激光器诞生四十周年

21世纪的曙光已经开始辐照大地,大规模的高技术(HiTek)革命日新月异,使得全世界的经济、社会发展以及地球村居民的生活方式都在发生变革,人类社会殷切期待着一个更加美好的未来,回顾20世纪产生了重大影响的科技发明,激光器的诞生是一个地道的耀眼亮点。它的前期基础工作是和微波激射器(maser)的研究紧密相联的。1952年,苏联物理学家巴索夫(N.Basov)和普洛霍洛夫(A.Prokhorov)在全苏射频频谱会议上发表了论文“分子振荡器”[1],1958年,美国科学家肖洛(A.L.Schawlow)与唐斯(C.H.Townes)在《物理评论》。     

高端科普智库建设的重要意义

1建设高端科普智库对发展科普事业意义重大 从科技史的角度来说,历史上有两个重要的里程碑事件:一个是20世纪90年代美国开展的人类基因组计划,首次规定拿出整个经费的3％到5％来研究伦理、法律与社会问题.     

诺贝尔奖获得者北京论坛召开

2006年9月5日,由北京市政府和中国科学院共同主办的诺贝尔奖获得者北京论坛在人民大会堂开幕,此次论坛为期三天。诺贝尔奖获得者李政道、罗伯特·胡伯尔、罗伯特A·蒙代尔等世界知名科学家应邀出席了论坛各项活动。论坛期间,举行了创新与科技发展战略论坛、生命科学与人类健康论坛、生命科学圆桌会议、生命科学与生物医学产业发展论坛等活动,来自中国国内的许多生物医学学者、政府官员、企业界人士、高等院校师生前往旁听。“诺贝尔奖获得者北京论坛”以“人类的和谐与发展”为永久性主题,以诺贝尔奖获得者为主体,是世界顶级学者共同参与的…     

科学家首次用光改变人造超分子手性

<正>据物理学家组织网7月11日(北京时间)报道,美国科学家首次研制出一种人造分子,可用一束光改变其手性,这种分子可应用于包括生物医学研究、国土安全和超高速通讯在内的太赫兹技术领     

生物信息技术

本世纪人类第三个规模最大的、投资数十亿美元、为期15年的人类基因组计划,可能会提前到2003年完成.届时,人们将会获得人类自己的基因全序列.但光靠这些序列所能提供的仅是30亿个由A、T、C、G四个字母组成的一部"天书”,在这部"天书”中没有任何标点符号.如何来读这部书,以及如何读懂这部书,是一个亟待解决的问题.生物信息学正是在这一背景下产生的.     

以信息系统的观点了解基因组

后基因组时代的核心任务是了解基因组与蛋白质组的功能.由于生物是在遗传信息与外界信息作用下的一个复杂、有序的动态系统,基因组包含生命所需的信息,包括其产物和调控的信息,所以,本质上,基因组是一个信息系统.基因组的调控与信息系统的调控具有相同的规律.据此,本文提出将信息与信息结构作为内涵对基因组序列作为整体系统分析的设想,以信息系统的观点了解基因组.     

SVGLR:全新的长读测序基因分型算法

文中基于三代测序数据提出了一种动态规划的基因分型算法。首先,根据改进的Needleman-Wunsch序列比对算法将基因组中所有变异的序列分别进行比对,根据比对矩阵生成用于分类的匹配向量序列。然后,提出序列分类算法,根据分类结果计算基因型,确定变异的合子性。在公开数据集上,使用该算法进行基因分型实验,实验结果表明该算法的精确率和F1指标均有所提高,有着较好的基因分型结果。     

21世纪科学发展趋势

今年 5月 1 1日 ,在举行第四届“中国北京高新技术产业国际周暨中国北京国际科技博览会”(简称“北京国际周”)大会的一次“科学家新世纪论坛”会上 ,中国科学院路甬祥院长发表演讲。他说 ,2 1世纪的科学研究将在物质科学、生命科学、地球与环境科学和对人脑与认识科学 4个层面上展开更加深入的研究。路院长说 ,在物质科学研究的层面上 ,2 1世纪的科研将进一步揭示宇宙起源和演化的规律 ,跨越有生命物质和无生命物质的界限 ,为材料科技、能源科技和信息科技带来新的革命。纳米材料、超匀质材料、生物与仿生材料等将取得新进展 ,人类将有可能…     

基于多目标进化策略算法的DNA核酸编码设计

设计高质量的核酸分子集合能有效提高DNA计算的可靠性、有效性和可求解问题的规模。DNA分子需要满足热力学约束、相似度约束、GC含量约束等多个相互冲突的目标函数,是典型的多目标优化问题。该文提出一种多目标进化策略(MOES)算法求解DNA分子序列设计问题,算法设计了随机碱基变异算子实现高效的局部搜索和全局搜索。改进的评价函数综合考虑了候选解的支配关系和冲突目标的平衡程度,选取符合DNA编码约束的核酸序列。实验结果证明,该文提出的算法具有高效的搜索效率和快速收敛能力,可以产生高质量的DNA序列集合,优于其他对比算法产生的DNA分子序列集合。     

疾病解码

当20世纪80年代和90年代我分别在麻省理工和哈佛大学读书时，老师告诉我，人类大约有10万个基因，每个基因能表达出一种蛋白质；而那些基因的性质还不甚清楚。今天，我这样教我的学生，我们的基因组只包含2．1万个表达蛋白质的基因。惊奇的是，大量的附加基因并不表达蛋白质。所有这些基因都已经有了非常详细的描述。