酵母双杂交系统论文参考文献

“自1989年Field等人建立了第一个基于酵母的细胞内检测蛋白相互作用的系统以来,酵母双杂交系统已经越来越多的应用于鉴定新的蛋白与蛋白相互作用,鉴定蛋白级联底物以及鉴定突变对蛋白与蛋白结合的影响等。有文献统计,目前已知的蛋白质相互作用至少有一半是通过酵母双杂交实验发现的！” 而文库筛选结果直接由文库质量的好坏所决定，构建出高质量的文库是得到好的筛选结果的关键因素。 我们拥有13年的文库构建经验，已完成数千个各类文库构建，所采用的技术以及试剂盒均为市场上质量最好的文库构建试剂，保证所构建的每一个文库各项指标均为市场上最高标准，我们构建文库的成功率为98%以上。关于我们的文库构建产品，我们承诺的指标如下，各项指标在国内各家公司里是最高的。 上海宝吉结合多年的文库构建经验，强势推出“All-Direct”文库构建技术，我们的产品较其他构建方法（主要有takara的SAMRT方法和invitrogen的gateway方法），技术和质量上都具有极大的优势。 关于我们的文库构建产品，我们承诺的指标如下，各项指标在国内各家公司里是最高的: 原始文库库容量大于1*10^7CFU； 平均插入片段大于1200bp； 克隆阳性率大于95%。   1.我们是采用同源重组的方法构建文库，没有经过任何的内切酶切割和连接过程，确保不会出现基因被酶切切断的情况，能够保证基因的完整性，而Clonetech的是用酶切连接的方式构建的。   2.由于我们采用的是重组的方式把cDNA重组到载体上，相对clonetech的SMART的T4连接酶的方法效率要高的多，我们承诺原始库的库容量在1*10^7以上。而且重组的方式假阳性很低，我们这里有的客户一次测3万个克隆，都没有出现一个空载的情况，我们承诺阳性率大于98%，这是酶切连接的方法远远无法比拟的。   3.Clonetech的SMART方法是用PCR的方法合成第二链的，由于PCR的选择性抑制及竞争性扩增，这样就会造成基因冗余度非常高，低丰度的基因PCR扩增不到，会丢失掉，长片段的基因也会丢失掉，另外会造成重复序列非常多，特别是起始的RNA样本量少的情况（比如5ug RNA以下就需要进行15个循环以上的PCR扩增，大大降低文库质量),，大大降低文库包含的基因数量，而我们的cDNA合成方法是用多种酶在16度恒温的条件下直接合成第二链的，这样就完全忠于样本自身的基因情况，不会人为的改变样本内的基因情况以及基因大小，大大提到文库的质量。     4.我们是采用的一种高质量的反转录酶，该反转录酶是公认的最好的反转录酶，较clonetech的反转录酶具有反转录温度高（55摄氏度反转，clonetech的反转录酶是使用42度反转，较高的温度可以打开RNA的二级结构，可以获得更长的cDNA），反转录效率和cDNA长度要好的多。我们承诺文库的平均插入片段在1.3Kbp以上，最低长度也在1Kbp以上，而clonetech的SMART方法构建出来的文库一般只有几百BP。 文库构建流程: 1.RNA提取 2.mRNA提取 3.cDNA的酶促法合成 4.cDNA连接接头 5.cDNA按长度分离 6.cDNA与酵母双杂交文库载体(pGADT7或者pDEST22)进行all-direct重组 7.重组产物电转化 8.文库检测以及质粒提取 3.1 All-direct方法与SMART方法的比较与优势 3.2  All-direct方法与Gateway方法的比较与优势 25个工作日内，如需转化酵母延长15个工作日。 备注1：该酵母文库可以选择增加均一化处理步骤，我们使用DSN法均一化方法，可以构建出高质量的均一化酵母杂交文库，可以大大减少后续酵母筛选的工作量和筛选效率等。 客户构建指定的酵母双杂交cDNA文库，由客户提供组织、细胞或总RNA给我们即可： 细胞样本：细胞数量大于1*10^7 动物样本：大于1g 植物样本：大于2g 总RNA：大于200ug 目前我们已经成功完成数千个不用样本的文库构建，主要客户为中国科学院上海植物生理生态研究所、上海交通大学、浙江大学、浙江省农科院、山东省农科院等多家单位完成酵母双（单）杂交文库构建服务，物种包括人、小鼠、大鼠、水稻、拟南芥、牡丹、稻飞虱、苹果、油菜、小麦、贝壳、葡萄、真菌等。 我们是国内极少数能同时提供文库构建和文库筛选的公司，对于酵母双杂交筛选服务，您只需要提供诱饵基因序列即可，我们会进行以下工作，筛选的报价为3万元整: 1.诱饵载体的测序验证以及构建到双杂交筛选载体上 2.诱饵基因的自激活检测，检测通过后继续下一步实验。 3.诱饵质粒转化酵母细胞，验证合格后再转化文库质粒 4.酵母筛选和3AT条件优化 5.筛选结果的测序 6.筛选结果的回转验证 7.筛选结果递交:包括筛选报告，筛选结果的测序结果和blast结果，筛选结果克隆的质粒实物。 9.1.如何选择合适的文库构建方法进行建库？ ※ 我们是市场上唯一可以同时提供3种文库构建方法的公司，这也足以看出我们公司的技术实力。 ※ 3种方法的比较如下：   1) Clonetech 的SMART方法，该方法基本是被淘汰的，我们上文有详细的技术比较，其唯一的好处就是RNA的起始量可以很小，一般只需要几ug即可，该方法成本很低，一般不建议选择。   2) Invitrogen的方法，该方法质量上较SMART方法要好很多，其对试剂的质量要求也很高，必须全部使用invitrogen的原厂试剂。我们全部使用invitrogen公司试剂进行构建，且做了一些技术改进，提高了文库质量。该方法对起始的RNA要求较高，建议起始用量是大于200ug。但该方法有一个严重的缺点，就是需要进行两次重组才能得到酵母文库，而多一次重组就会多一次文库扩增过程，会严重影响文库质量。在上文中有详细的技术比较和介绍。   别的使用该方法建库的公司，只能完全使用商业化的试剂盒构建文库，没有做任何改进。且由于进货渠道的原因，试剂盒内的有些试剂他们是买不到的，质量就会大打折扣。比如DH10B 电转化感受态细胞，这个感受态细胞转化效率比国产的高出100倍以上。这个感受态细胞需要具有很多的海关批文才能买到，其他公司由于没有相关资质，是无法进口的。   3) All-Direct专利方法，这个是我们的独家专利方法，是在invitrogen方法上做了重要改进，保留了其优点（不用PCR扩增，文库保真度高），去除了其需要经过两次重组的缺点，大大提高文库质量。平均长度较invitrogen方法可以提高200bp，库容量可以提高10倍以上。该方法对RNA的要求量和invitrogen方法一样。 9.2.宝吉生物提供的酵母双杂文库有哪些产品内容？ ※ 我们提供的文库产品，包含了文库质量（大于200ug）以及大肠杆菌文库甘油菌。同时可以选择提供转化到酵母细胞的文库甘油菌，我们会提供100只转化到酵母细胞的文库甘油菌，可以做100次的文库筛选。 ※ 其中文库质粒可以使用共转的方法进行文库筛选，酵母细胞文库甘油菌可以使用maiting的方法进行文库筛选，根据老师的实验习惯可以自由选择，结果没有任何差异的。 9.3.如何检测文库质量？ ※ 对于文库的质量，一个简单的金标准就是，样本内的所有基因都在文库里，且基因要有一半以上的全长基因，这个文库就是合格的。 ※ 对于文库的检测，可以针对我们交付的产品，做以下几个方面的检测： 根据老师的样本信息，选择3-5个低拷贝的基因，设计合成引物，以我们提供的文库质粒为模板，进行PCR扩增，如果低拷贝的基因都能扩增出来，高拷贝的就不会丢失，文库质量即可以判断为合格。 ※ 对于我们提供的大肠杆菌文库甘油菌，可以进行梯度稀释后铺板培养，第二天计算库容量，同时挑取单克隆进行PCR扩增和测序检测，以判断插入片段长度和空载率。 9.4.如何评价文库质量？ ※ 文库质量的关键指标，主要是文库库容、空载率及插入片段平均长度。 ※ 文库的原始库容肯定是越高越好，我们公司承诺的是大于1*10^7的库容量，这个是原始库容量，也就是没有经过任何扩增过程，直接转化出来的库容量。比其他公司承诺的1*10^6的库容量要高10倍以上，下面详细解释下库容量的高低对文库质量的影响: ※ 生物样本，除了低等生物，目前研究比较多的物种，比如人，大鼠，小鼠，其基因数在5*10^4左右，文库至少得100倍覆盖，也就是库容至少需要5*10^6以上。 ※ 对于植物样本，其基因数量比人的大很多，比如水稻样本，其基因数量为人的2-3倍，小麦样本，其基因数量为人的5-6倍，这样就需要更多的文库库容量。对于水稻样本，需要覆盖100倍的基因数，要求的文库原始库容量是大于1*10^7以上。市场上别的公司提供的文库最多只能覆盖10倍左右，这么低的覆盖度，必然造成大量基因的丢失。 ※ 对于有的公司宣传的，库容量不是越高越好，这绝对是不负责任的忽悠，为自己的文库质量不合格找不合理的借口。 ※ 对于插入基因长度，别的公司一般平均长度就在800bp左右，我们公司可以承诺做到1200bp以上，这个差距是巨大的，下面再    详细介绍下插入片段长度对文库质量的影响： ※ 一般的一个功能基因，其一般长度会在200个氨基酸以上，也就是编码区在600bp碱基以上，装入文库的基因，除了编码区，还会有5’UTR区，3‘UTR区以及polyA区域，这几个部分加起来，基因的长度一般至少会在1000bp以上。由于文库是个混合物，会存在竞争性抑制，短的基因过多，势必会影响长度基因的比例，以及长的基因的表达丰度。 ※ 我们的文库产品，插入片段平均长度会在1200bp以上，最短的会在1000bp左右。对于文库筛选，不是说只要有基因的一个片段就可以了，蛋白质的功能需要多种因素的参与，如果插入基因过短，筛选到的结果只是一个基因片段，甚至是靠近polyA的一小段基因，这个结果的可行度在哪里？基本都可以认为是假阳性的结果的。 ※ 对于有些公司宣称的，文库的基因插入片段不是越长越好，其实是对客户的极其不负责任和不合理的忽悠，只是因为自己没有技术做到更长的片段长度，而找的理由。 9.5. Mating和共转两种筛库方法哪种好？ 共转和maiting两种方法，结果是一样的，只是一个文库质粒转到酵母细胞的方法，对于后续的文库筛选没有任何区别的，可以根据老师的实验习惯，自由选择的。

大多数双杂交系统往往同时使用两个甚至三个报道基因, 其中之一是LacZ。 这些改造后的基因在启动子区有相同的转录激活因子结合位点, 因此可以被相同的转录激活因子(如上述的Gal4蛋白)激活。 通过这种双重或多重选择既提高了检测灵敏度又减少了假阳性现象。 其他还有针对“诱饵”或“猎物”表达载体等所作的改进, 这里不一一详述。 在双杂交鉴定过程中要经过两次转化, 这个工作量是相当大的, 特别是寻找新的作用蛋白质的时候尤其如此。 而且, 酵母细胞的转化效率比细菌要低约4个数量级。 因此转化步骤就成为双杂交技术的瓶颈。 Bendixen等人通过酵母接合型的引用, 避免了两次转化操作, 同时又提高了双杂交的效率［9］。 在酵母的有性生殖过程中涉及到两种配合类型： a接合型和α接合型, 这两种单倍体之间接合(mating)能形成二倍体, 但a接合型细胞之间或α接合型细胞之间不能接合形成二倍体。 根据酵母有性生殖的这一特点, 他们将文库质粒转化α接合型酵母细胞, “诱饵”表达载体转化a接合型细胞。 然后分别铺筛选平板使细胞长成菌苔(lawn), 再将两种菌苔复印到同一个三重筛选平板上, 原则上只有诱饵和靶蛋白发生了相互作用的二倍体细胞才能在此平板上生长。 单倍体细胞或虽然是二倍体细胞但DB融合蛋白和AD融合蛋白不相互作用的都被淘汰。 长出来的克隆进一步通过β-半乳糖苷酶活力进行鉴定。 这项改进不仅简化了实验操作, 而且也提高了双杂交的筛选效率。 在研究蛋白质的结构功能特点、作用方式过程中, 有时还要通过突变、加抑制剂等手段破坏蛋白质间的相互作用。 针对实际工作中的这种需要, Vidal等人发展了所谓的逆双杂交系统(reverse two-hybrid system)［10,11］。 这项技术的关键是报道基因URA3的引入。 URA3基因在这里起到了反选择的作用, 它编码的酶是尿嘧啶合成的关键酶。 该酶能把5-氟乳清酸(5-FOA)转化成对细胞有毒的物质。 Vidal等人通过改造在URA3基因的启动子内引入Gal4的结合位点。 这个改造的酵母菌株在缺乏尿嘧啶的选择性培养基上只有当“诱饵”和“猎物”相互作用激活URA3基因的表达才能生长。 在含有5-FOA的完全培养基上“诱饵”和“猎物”的相互作用则抑制细胞的生长。 然而如果目的蛋白, 即与DB或AD融合的蛋白质发生了突变或者由于外加药物的干扰不再相互作用, URA3基因不表达, 则细胞能在含有5-FOA的完全培养基上生长。 通过这种方法，Vidal等人筛选到了转录因子E2F1的突变物, 这些突变物仍然能结合视网膜母细胞瘤蛋白RB, 但是丧失了同另外一种称为DP1蛋白的结合能力。 结果得到了体外结合实验的验证。 通过对这些突变蛋白基因的测序, 他们发现了新的E2F1同DP1结合的位点。

李宝键教授在“展望21世纪的生命科学”一文中谈到基因组研究计划研究重要性时，引用《Scinence》上“第三次技术命革”中的一句话：“下一个传大时代将是基因组革命时代，它正处于初期阶段。”在当前的研究水平上，只要涉及生命体重要现象的课题，几乎离不开对基因及其作用的分析。2000年6月26日，英美两国首脑会同公私两大人基因组测序集团向世人正式宣告，人基因组的工作草图已绘制完成。科学家把这作为生命科学进入新时代的标志，即后基因组时代(post-genome era)。因此有必要对基因组及其研究内容和进展作一个了解。1基因组学及其研究内容基因组(GENOME)一词是1920年Winkles从GENes和chromosOMEs组成的，用于描述生物的全部基因和染色体组成的概念。1953年Watson和Crick发现DNA双螺旋结构，标志分子生物学的诞生，随着各学科的发展，当前生物学研究进入新的进代，在生物大分子水平上将不同的研究技术和手段有机的结合以攻克生物学难题。基因组研究可以理解为：(1)基因表达概况研究，即比较不同组织和不同发育阶段、正常状态与疾病状态，以及体外培养的细胞中基因表达模式的差异，技术包括传统的RTPCR，RNase保护试验，RNA印迹杂交，但是其不足是一次只能做一个。新的高通量表达分析方法包括微点阵(microarrary)，基因表达序列分析(serial analysis of gene expression，SAGE)，DNA芯片(DNA chip)等；(2)基因产物-蛋白质功能研究，包括单个基因的蛋白质体外表达方法，以及蛋白质组研究；(3)蛋白质与蛋白质相互作用的研究，利用酵母双杂交系统，单杂交系统(one-hybrid system)，三杂交系统(thrdee-hybrid system)以及反向杂交系统(reverse hybrid system)等。1986年美国科学家Thomas Roderick提出了基因组学(Genomics)，指对所有基因进行基因组作图(包括遗传图谱、物理图谱、转录图谱)，核苷酸序列分析，基因定位和基因功能分析的一门科学。因此，基因组研究应该包括两方面的内容：以全基因组测序为目标的结构基因组学(structural genomics)和以基因功能鉴定为目标的功能基因组学(functional genomics)。结构基因组学代表基因组分析的早期阶段，以建立生物体高分辨率遗传、物理和转录图谱为主。功能基因组学代表基因分析的新阶段，是利用结构基因组学提供的信息系统地研究基因功能，它以高通量、大规模实验方法以及统计与计算机分析为特征。随着1990年人类基因组计划(Human Genome Project，HGP)的实施并取得巨大成就，同时模式生物(model organisms)基因组计划也在进行，并先后完成了几个物种的序列分析，研究重心从开始揭示生命的所有遗传信息转移到从分子整体水平对功能的研究上。第一个标志是功能基因组学的产生，第二个标志是蛋白质组学(proteome)的兴起。2 结构基因组学研究内容结构基因组学(structural genomics)是基因组学的一个重要组成部分和研究领域，它是一门通过基因作图、核苷酸序列分析确定基因组成、基因定位的科学。遗传信息在染色体上，但染色体不能直接用来测序，必须将基因组这一巨大的研究对象进行分解，使之成为较易操作的小的结构区域，这个过程就是基因作图。根据使用的标志和手段不同，作图有三种类型，即构建生物体基因组高分辨率的遗传图谱、物理图谱、转录图谱。2.1遗传图谱通过遗传重组所得到的基因在具体染色体上线性排列图称为遗传连锁图。它是通过计算连锁的遗传标志之间的重组频率，确定他们的相对距离，一般用厘摩(cM，即每次减数分裂的重组频率为1%)来表示。绘制遗传连锁图的方法有很多，但是在DNA多态性技术未开发时，鉴定的连锁图很少，随着DNA多态性的开发，使得可利用的遗传标志数目迅速扩增。早期使用的多态性标志有RFLP(限制性酶切片段长度多态性)、RAPD(随机引物扩增多态性DNA)、AFLP(扩增片段长度多态性)；80年代后出现的有STR(短串联重复序列，又称微卫星)DNA遗传多态性分析和90年代发展的SNP(单个核苷酸的多态性)分析。2.2物理图谱物理图谱是利用限制性内切酶将染色体切成片段，再根据重叠序列确定片段间连接顺序，以及遗传标志之间物理距离［碱基对(bp)或千碱基(kb)或兆碱基(Mb)的图谱。以人类基因组物理图谱为例，它包括两层含义，一是获得分布于整个基因组30 000个序列标志位点(STS，其定义是染色体定位明确且可用PCR扩增的单拷贝序列)。将获得的目的基因的cDNA克隆，进行测序，确定两端的cDNA序列，约200bp，设计合成引物，并分别利用cDNA和基因组DNA作模板扩增；比较并纯化特异带；利用STS制备放射性探针与基因组进行原位杂交，使每隔100kb就有一个标志；二是在此基础上构建覆盖每条染色体的大片段：首先是构建数百kb的YAC(酵母人工染色体)，对YAC进行作图，得到重叠的YAC连续克隆系，被称为低精度物理作图，然后在几十个kb的DNA片段水平上进行，将YAC随机切割后装入粘粒的作图称为高精度物理作图.2.3转录图谱利用EST作为标记所构建的分子遗传图谱被称为转录图谱。通过从cDNA文库中随机条区的克隆进行测序所获得的部分 cDNA的5＇或3＇端序列称为表达序列标签(EST)，一般长300～500bp左右。一般说，mRNA的3＇ 端非翻译区(3＇-UTR)是代表每个基因的比较特异的序列，将对应于3＇-UTR的EST序列进行RH定位，即可构成由基因组成的STS图。截止到1998年12月底，在美国国家生物技术信息中心(NCBI)数据库中分布的植物EST的数目总和已达几万条，所测定的人基因组的EST达180万条以上。这些EST不仅为基因组遗传图谱的构建提供了大量的分子标记，而且来自不同组织和器官的EST也为基因的功能研究提供了有价值的信息。此外，EST计划还为基因的鉴定提供了候选基因(candidantes)。其不足之处在于通过随机测序有时难以获得那些低丰度表达的基因和那些在特殊环境条件下(如生物胁迫和非生物胁迫)诱导表达的基因。因此，为了弥补EST计划的不足，必须开展基因组测序。通过分析基因组序列能够获得基因组结构的完整信息，如基因在染色体上的排列顺序，基因间的间隔区结构，启动子的结构以及内含子的分布等。3功能基因组学研究功能基因组学(functional genomics)又往往被称为后基因组学(postgenomics)，它利用结构基因组所提供的信息和产物，发展和应用新的实验手段，通过在基因组或系统水平上全面分析基因的功能，使得生物学研究从对单一基因或蛋白质的研究转向多个基因或蛋白质同时进行系统的研究。这是在基因组静态的碱基序列弄清楚之后转入基因组动态的生物学功能学研究。研究内容包括基因功能发现、基因表达分析及突变检测。基因的功能包括：生物学功能，如作为蛋白质激酶对特异蛋白质进行磷酸化修饰；细胞学功能，如参与细胞间和细胞内信号传递途径；发育上功能，如参与形态建成等采用的手段包括经典的减法杂交，差示筛选，cDNA代表差异分析以及mRNA差异显示等，但这些技术不能对基因进行全面系统的分析。新的技术应运而生，包括基因表达的系统分析，cDNA微阵列，DNA芯片等。鉴定基因功能最有效的方法是观察基因表达被阻断或增加后在细胞和整体水平所产生的表型变异，因此需要建立模式生物体。比较基因组学(Comparative Genomics)是基于基因组图谱和测序基础上，对已知的基因和基因组结构进行比较，来了解基因的功能、表达机理和物种进化的学科。利用模式生物基因组与人类基因组之间编码顺序上和结构上的同源性，克隆人类疾病基因，揭示基因功能和疾病分子机制，阐明物种进化关系，及基因组的内在结构。目前从模式生物基因组研究中得出一些规律：模式生物基因组一般比较小，但编码基因的比例较高，重复顺序和非编码顺序较少；其G+C%比较高；内含子和外显子的结构组织比较保守，剪切位点在多种生物中一致；DNA 冗余，即重复；绝大多数的核心生物功能由相当数量的orthologous蛋白承担；Synteny连锁的同源基因在不同的基因组中有相同的连锁关系等。模式生物基因组研究揭示了人类疾病基因的功能，利用基因顺序上的同源性克隆人类疾病基因，利用模式生物实验系统上的优越性，在人类基因组研究中的应用比较作图分析复杂性状，加深对基因组结构的认识。 此外，可利用诱变技术测定未知基因，基因组多样性以及生物信息学（Bioinformatics）的应用。4蛋白质组学研究基因是遗传信息的携带者，而全部生物功能的执行者却是蛋白质，它有自身的活动规律，因而仅仅从基因的角度来研究是远远不够的，必须研究由基因转录和翻译出蛋白质的过程，才能真正揭示生命的活动规律，由此产生了研究细胞内蛋白质组成及其活动规律的新兴学科——蛋白质组学（proteomics）。蛋白质组（proteome）是由澳大利亚Macquarie大学的Wilkins和Williams于1994首先提出，并见于1995年7月的“Electrophonesis”上，指全部基因表达的全部蛋白质及其存在方式，是一个基因、一个细胞或组织所表达的全部蛋白质成分，蛋白质组学是对不同时间和空间发挥功能的特定蛋白质群体的研究。它从蛋白质水平上探索蛋白质作用模式、功能机理、调节控制以及蛋白质群体内相互作用，为临床诊断、病理研究、药物筛选、药物开发、新陈代谢途径等提供理论依据和基础。 蛋白质组学旨在阐明生物体全部蛋白质的表达模式及功能模式，内容包括鉴定蛋白质表达、存在方式（修饰形式）、结构、功能和相互作用方式等。它不同于传统的蛋白质学科，是在生物体或其细胞的整体蛋白质水平上进行的，从一个机体或一个细胞的蛋白质整体活动来揭示生命规律。但由于蛋白质具有多样性和可变性，复杂性，低表达蛋白质难以检测等，应该明确其研究的艰难性。总体上研究可以分为两个方面：对蛋白质表达模式（或蛋白质组成）研究，对蛋白质功能模式（目前集中在蛋白质相互作用网络关系）研究。对蛋白质组研究可以提供如下信息：从基因序列预测的基因产物是否以及何时被翻译；基因产物的相对浓度；翻译后被修饰的程度等。由于蛋白质数目小于基因组中开放阅读框（ORF, open reading frame）数目，因此提出功能蛋白质组学（functional proteomics），功能蛋白质指在特定时间、特定环境和试验条件下基因组活跃表达的蛋白质，只是总蛋白质组的一部分。功能蛋白质组学研究是位于对个别蛋白质的传统蛋白质研究和以全部蛋白质为研究对象的蛋白质研究之间的层次，是细胞内与某个功能有关或某种条件下的一群蛋白质。对蛋白质组成分析鉴定，要求对蛋白质进行表征化，即分离、鉴定图谱化，包括两个步骤：蛋白质分离和鉴定。双向凝胶电泳（2-DGE）和质谱（MS）是主要的技术。近年来，有关技术和生物信息学在不断并迅速开发和发展中。蛋白质组研究技术体系包括：样品制备；双向聚丙烯酰胺凝胶电泳（two-dimensional polyacrylamide gel electrophoresis,2-D PAGE）；蛋白质的染色；凝胶图像分析；蛋白质分析；蛋白质组数据库。其中三大关键是：双向凝胶电泳技术、质谱鉴定、计算机图像数据处理与蛋白质数据库。5与基因组学相关学科诞生随着基因组学研究的不断深入，人类有望揭示生命物质世界的各种前所未知的规律，完全揭开生命之谜，进而驾驶生命，使之为人类的社会经济服务。基因组研究和其它学科研究交叉，促进一些学科诞生，如营养基因组学（nutritional genomics），环境基因组学（environmental genomics），药物基因组学（phamarcogenomics），病理基因组学（pathogenomics），生殖基因组学(reproductive genomics)，群体基因组学(population genomics)等。其中，生物信息学正成为备受关注的新型产业的支撑点。生物信息学是以生物大分子为研究，以计算机为工具，运用数学和信息科学的观点、理论和方法去研究生命现象、组织和分析呈指数级增长的生物信息数据的一门科学。研究重点体现在基因组学和蛋白质两个方面。首先是研究遗传物质的载体DNA及其编码的大分子量物质，以计算机为工具，研究各种学科交叉的生物信息学的方法，找出其规律性，进而发展出适合它的各种软件，对逐步增长的DNA 和蛋白质的序列和结构进行收集、整理、发布、提取、加工、分析和发现。由数据库、计算机网络和应用软件三大部分组成。其关注的研究热点包括：序列对比，基因识别和DNA序列分析，蛋白质结构预测，分子进化，数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Database, KDD）。这一领域的重大科学问题有：继续进行数据库的建立和优化；研究数据库的新理论、新技术、新软件；进行若干重要算法的比较分析；进行人类基因组的信息结构分析；从生物信息数据出发开展遗传密码起源和生物进化研究；培养生物信息专业人员，建立国家生物医学数据库和服务系统［5］。20世纪末生物学数据的大量积累将导致新的理论发现或重大科学发现。生物信息学是基于数据库与知识发现的研究，对生命科学带来革命性的变化，对医药、卫生、食品、农业等产业产生巨大的影响。邹承鲁教授在谈论21世纪的生命科学时讲到，生物学在20世纪已取得巨大的发展，数理科学广泛而又深刻地深入生物学的结果在新的高度上揭示了生命的奥妙，全面改变了生物学的面貌。生物学不仅是当前自然科学发展的热点，进入21世纪后将仍然如此。科学家称21世纪是信息时代。生物科学和信息科学结合，无疑是多个学科发展的必然结果。