The origin and evolution of cytoplasmic membrane attracted increasing attentions in the field of evolutionary biology. The components of cytoplasmic membrane are key chemical characters used in the polyphasic taxonomy of prokaryotes, and also are the performer of important physiological functions. This study will focus on the scientific issues about the molecular evolution of anabolic enzymes and their encoding genes of the cytoplasmic membrane's components. On the basis of massive genome dataset, we are going to launch a research on evolutionary genomics by using the techniques of bioinformatics and phylogenetics. By means of the identification of the enzymes and their encoding genes related to the anabolism of cytoplasmic membrane's components and integral membrane proteins as well, their distribution on taxonomic divisions, the diversity of protein domains, and their phylogenies, the evolutionary histories of these enzymes and genes will be explored, and that will provide new insights into the the evolutionary relationships among the taxonomic divisions of prokaryotes. Meanwhile, more evidences about the origin and evolution of cytoplasmic membrane will be figured out for enriching the theory of cytoplasmic membrane's evolution.
细胞质膜的起源与进化是进化生物学中的研究热点之一,质膜上的组分是原核生物多相分类体系中的重要化学指征,同时也是重要生理代谢功能的执行者。本项目围绕原核生物细胞质膜组分合成酶及其基因的分子进化等科学问题,依托基因组大数据、利用生物信息学的技术方法,开展进化基因组学研究。通过对细胞质膜组分合成酶及其基因、整合膜蛋白的鉴定,类群分布分析,结构域多样性分析,系统发育分析;探讨相关酶类及基因在原核生物中的进化历史,为原核生物各类群间系统发育关系的确定提供线索;同时积累更多的关于质膜起源与进化的证据,丰富质膜进化的理论。
细胞质膜的起源与进化是进化生物学中的研究热点之一,质膜上的组分是原核生物多相分类体系中的重要化学指征,同时也是重要生理代谢功能的执行者。本项目围绕原核生物细胞质膜组分合成酶及其基因的分子进化等科学问题,依托基因组大数据、利用生物信息学的技术方法,开展了进化基因组学研究。利用基于蛋白结构域的隐马尔科夫模型(HMM),项目组确定了细胞质膜组分合成酶及其基因在原核生物(通过基因组预测的)蛋白质组/基因组中的分布;通过系统发育分析揭示了这些基因/蛋白在原核生物中的系统发育历史;并比较整合膜蛋白的结构和功能,揭示了结构多样性与原核生物物种多样性之间的相关性。方法上项目组利用动态规划算法,对蛋白搜索结果进行注释和聚类分析,解决了从大量同源序列中搜索目标序列的方法。为了将基因型数据与表型对应,项目组2896个原核生物典型种中搜集了其中928个种的极性脂表型数据和2189个种的脂肪酸数据。比较研究发现,甘油磷脂的合成中的磷脂酰丝氨酸合成酶、磷脂酰胆碱合成酶、磷脂酰甘油磷酸合成酶和磷脂酰肌醇磷酸合成酶属于一个超大蛋白家族,且该蛋白家族的系统发育关系与催化功能和类群分布具有相关性,即向不同细分功能上的演化在不同系统发育分枝上具有相同的模式。最终完成并发表SCI论文7篇,通过本项目的执行联合培养研究生4名,总体上完成项目预期目标。
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数据更新时间:2023-05-31
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