基于多种人类致病菌必需基因的最小基因集构建及药靶基因效能定量评价模型研究

Essential genes are the cornerstone of life. Research of pathogenic bacterial essential genes should be used to develop antibacterial drugs, as well as construct the minimal genome to be the chassis of synthetic cells. This project systematically researches the various of biological processes of pathogenic bacteria, excavates the potential pathogen mechanism, as well as guides the design of antimicrobial drugs and developing the treatments for infectious diseases, by systems biology methods. This project is based on the common human pathogenic bacterial essential genes, uses the half-retaining strategy to obtain the conserved genes, constructs a minimal metabolic network, hence obtains a minimal gene set which is more complete, more reliable and more stable than ever ones. In view of the resistance of pathogenic bacteria, a genome screening evaluation model of antibacterial drug target genes, which will prioritize the effects of candidate drug target genes and select the optimal genes as efficient drug targets, is proposed. It could promote developing antimicrobial agents. In general, this project will extend existing drugs target library, greatly accelerate the process of new drug development, shorten the research period, reduce cost, and promote the development of pathogenic bacteria quality fast-detection system, and develop specific prevention and treatment of pathogenic bacteria. Moreover, this project can provide a reference for synthetic biology research.

必需基因所编码蛋白质的功能被认为是生命的基础。对病原菌的必需基因研究有助于开发抗菌药物，帮助构建最小基因组并作为人工合成细胞的基础。本项目通过网络构建等手段进行系统生物学研究，从整体上研究致病菌的各种生物过程，挖掘隐含的致病机制，指导抗菌药物的设计或开发其他治疗手段。项目从人类常见致病菌的必需基因出发，采取半数保留法的保守策略，通过最小代谢网络构建，构建一个比以往最小基因集更加完整、可靠和稳定的最小基因集。针对致病菌逐渐产生耐药性，结合多种组学数据，采用系统生物学方法，发展一种针对病原菌基因组的药靶基因定量评价模型，将候选的药靶基因进行排序，挑出最优的基因作为高效药靶，以开发高效的抗菌药物。该项目的执行将可以扩充现有的药靶库、极大地加快新药研究的进程、缩短研究周期、降低研究费用，推动开发新的致病菌快速检测系统，发展新的致病菌特异性预防和治疗方法。并能对合成生物学研究提供参考。

必需基因所编码蛋白质的功能被认为是生命的基础。对病原菌的必需基因研究有助于开发抗菌药物，帮助构建最小基因组并作为人工合成细胞的基础。本研究1）提出一种基于团簇模型的细菌必需基因预测方法，该方法联合序列保守性和功能保守性和来进行预测。该算法较传统的纯基于序列的方法具有更低的伪负率和更低的丢失率，且跨物种的交叉验证最高准确率达85%，并且该算法可以只根据基因名进行预测；2）最小基因集对合成基因组研究有重要的意义。我们提出了一种新的构建策略：第一点是从实验确定的必需基因出发，基于必需基因构建的最小基因集更加突出必要性和可靠性。第二点是提出了一种新的确定保守基因的策略，称之为半数保留法，该策略获得的最小基因集更具稳定性。第三是构建了一个最小代谢网络，将参与最小代谢网络的基因添补到最小基因集中，这样保证构建的最小基因集不仅满足自复制系统，同时满足自维持（代谢） 系统，最终，我们获得了一个包含315个基因的最小基因集，覆盖了17 个 COG 功能类。有 143 个基因已经被作为了药物靶标； 3）在16个菌株中识别出了1929个仅在某一个物种中必需的必需基因，这些基因是发现每种致病菌所特有的必需基因，对开发特异性的药物靶标有重要参考价值；4）提出一种半从头的人工细胞合成方法，更能模拟自然细胞的生化过程；5）开发了一个可以对药物靶标进行打分的模型，考虑了靶标基因与人类基因的同源性、靶标的成药性。通过对大肠杆菌、枯草杆菌和幽门螺杆菌的分析，发现随着阈值的提高，发现的药靶有越来越大的比例已经成为药靶，表明我们的模型具有可靠性。这对新发现的病原菌及时开发抗菌药物有重大的科学意义和应用价值。此外，半从头合成方法比从头方法需要花费更少的资源和努力。因此，我们最小基因集合成的人工细胞在工业和医学上有更广泛的应用。.基于以上成果， 本项目组共发表论文8篇，其中SCI 6篇，另有会议接收论文2 篇。申请发明专利1项，获批软件著作权3项。