Basic HTML Version
基因组学与医学生物学
(
网络版
), 2012
年
,
第
1
卷
,
第
4
篇
,
第
23
-
27
页
Jiyinzuxue Yu Yixue Shengwuxue (Online), 2012, Vol.1, No.4, 23
-
27
http://gmb.5th.sophiapublisher.com
25
密码子使用偏好和特殊基因功能等等，是直接预测
基因组岛的依据
(Langille et al., 2008; Mirkin et al.,
2003; Pavlović-Lazetić et al., 2009; Vetsigian and
Goldenfeld, 2009)
。
Langille
等
(2010)
对目前已有的通
过生物信息学算法进行基因组岛预测的方法进行
了总结和评价。这些研究结果对于基因组岛的预测
和识别研究具有一定指导意义。
3.1
密码子偏好
Merkl (2004)
通过比较不同种细菌间基因的密
码子使用频率，建立了一套识别基因组岛及其起源
的方法。
Yoon
等
(2005)
通过对基因组内基因的密码
子使用频率进行分析，将出现密码子使用频率异常
的连续多个基因认为是基因组岛，并根据该方法预
测了已有的细菌全基因组上的基因组岛并建立了
包含已确认致病岛的数据库。通过该数据库网站可
在线查找已有全基因组序列的病原菌致病岛的预
测情况，是致病岛研究的有力工具。
3.2 GC
含量
Du
等
(2011)
建立了一套通过对细菌基因组
GC
含量进行计算预测细菌基因组岛的流程，并通过该
方法对
1 088
个已有细菌基因组进行了基因组岛预
测，分析了基因组岛在细菌基因组上存在和分布的
特点，并提出在细菌基因组上
GC
偏移曲线变换点，
即基因组复制起始点和中间点为基因组岛插入的
热点区域，不同基因组上的同源基因组岛之间，其
进化距离和基因组岛到
GC
偏移变换点的距离相关。
3.3
比较基因组学方法
此外，通过基因序列比对的方式，将已确认的
基因组岛与其它细菌全基因组序列进行比较，也能
够在其他细菌中识别基因组岛。将致病或耐药菌与
亲缘较近的非致病或非耐药菌进行全基因组比较
分析，也可以识别和致病、耐药相关的基因及基因
组岛。
Holden
等
(2004)
通过对
MRSA
和甲氧西林敏
感性金黄色葡萄球菌
(MSSA)
进行全基因组测序和
比较基因组学分析，证实了获得
SCCmec
岛为
MRSA
获得耐药性的根本原因。
3.4
在线预测工具
Langille
等
(2009)
总结前人开发的
IslandPick
、
IslandPath-DIMOB
和
SIGI-HMM
等多种算法，开发
了
IslandViewer
在线基因组岛预测工具，通过网络技
术和图形化展示，为基因组岛研究提供了十分方便
的预测工具。其他研究者也开发了一些预测工具，
在基因组岛预测的研究中都有所应用
(Hasan et al.,
2012; Ou et al., 2007)
。
4
展望
近年来新出现或再次出现流行和爆发的病原
菌中，其致病性和耐药性等方面的新特点都和基因
组岛发生水平基因转移现象关系密切。通过基因组
学研究表明，基因组岛在细菌致病性和耐药性的获
得中具有重要作用。因此，通过对基因组岛和水平
基因转移的深入研究，可以阐述细菌致病性和耐药
性获得的机制，对传染病进行溯源，在传染病预防
和控制中具有重要意义。
作者贡献
作者卢新璞进行了相关文献资料的收集整理
和论文撰写，作者杨冬红在文献汇总和分析方面做
了大量工作，该论文的设计、撰写和投稿是在邢沫
的指导下完成的。
致谢
本论文是在北京大学肿瘤医院和北京大学人
民医院的领导和同事的帮助下完成的，并得到了中
国疾病预防控制中心传染病预防控制所生物信息
室各位老师的指导，在此深表感谢！
参考文献
Boucher Y., Douady C.J., Papke R.T., Walsh D.A., Boudreau
M.E., Nesbo C.L., Case R.J., and Doolittle W.F., 2003,
Lateral gene transfer and the origins of prokaryotic groups,
Annu. Rev. Genet., 37: 283-328 http://dx.doi.org/10.1146/
annurev.genet.37.050503.084247 PMid: 14616063
Boyd E.F., Almagro-Moreno S., and Parent M.A., 2009,
Genomic islands are dynamic, ancient integrative elements
in bacterial evolution, Trends Microbiol., 17(2): 47-53
http://dx.doi.org/10.1016/j.tim.2008.11.003 PMid:
19162481
Chen C., Tang J., Dong W., Wang C., Feng Y., Wang J.,
Zheng F., Pan X., Liu D., Li M., Song Y., Zhu X., Sun H.,
Feng T., Guo Z., Ju A., Ge J., Dong Y., Sun W., Jiang Y.,
Wang J., Yan J., Yang H., Wang X., Gao G.F., Yang R.,
Wang J., and Yu J., 2007, A glimpse of streptococcal
toxic shock syndrome from comparative genomics of
S.
suis
2 Chinese isolates, PLoS One, 2(3): e315 http://dx.