Only Perception: GIANT-Coli：迅速發現基因功能的新奇方法

2008-08-07

GIANT-Coli：迅速發現基因功能的新奇方法

GIANT-Coli: A novel method to quicken discovery of gene function
http://www.physorg.com/news137301112.html

August 07, 2008

認為研究者對於大腸桿菌（Escherichia coli，通常縮寫成 E. coli）已瞭如指掌嗎？再想一次！"大腸桿菌有超過 4000 種基因，而且這些當中有 1/4 的功能仍然未知，" Dr. Deborah Siegele 說，Texas A&M 大學一位生物學教授，其實驗室專門利用細菌完成研究。

無害的大腸桿菌品種通常能在許多動物腸道中發現，包括人類，但某些品種能導致疾病。

Siegele 以及她在加州大學舊金山分校、Nara 科技研究所與普渡大學的共事者，發明一種新奇的方法，能迅速且大規模地研究大腸桿菌的基因。研究者們相信她們的新方法，在當期 Nature Methods 線上版中描述，將使她們對大腸桿菌基因功能有更好的了解。

這種新方法背後的原理是基因交互作用（genetic interaction）。在基因間的交互作用產生可觀察的效果，而這使得研究者能確認基因的功能。研究者稱她們的新方法為 GIANT-Coli（「大」腸）是 genetic interaction analysis technology for E. coli 的簡稱。

該團隊相信，這種方法在加速發現新基因功能的進展上有巨大的潛力。GIANT-Coli 的使用已讓研究者確認大腸桿菌中某些先前未知的基因交互作用。

為了要研究基因交互作用，研究者需要用到她們所謂的雙突變（double-mutant）品種。GIANT-Coli 允許大規模地產生這些雙突變品種（高生產量世代 (high-throughput generation)）。而且這是雙突變大腸桿菌之高產生量世代首度被發展出來。

更了解大腸桿菌為何如此重要呢？"我們對於其他細菌所知，包括更危險的，例如：霍亂弧菌，有很多都來自於我們對於大腸桿菌的知識，" Siegele 說。"大腸桿菌是一種模型生物。"

Siegele 說 GIANT-Coli 能被發用來研究其他細菌中的基因交互作用，而且因為某些蛋白質從細菌到人類都被保留下來，或許某些結果甚至能用來推斷基因在人身上的功能。此外，Siegele 指出這種方法在醫學中有顯著應用，因為了解有害細菌中的基因功能將協助開發更好的治療方式。

※ 相關報導：

＊ High-throughput, quantitative analyses of genetic interactions in E. coli
http://dx.doi.org/10.1038/nmeth.1240

Athanasios Typas, Robert J Nichols, Deborah A Siegele,
Michael Shales, Sean R Collins, , Bentley Lim,
Hannes Braberg, Natsuko Yamamoto, Rikiya Takeuchi,
Barry L Wanner, Hirotada Mori, Jonathan S Weissman,
Nevan J Krogan & Carol A Gross
Nature Methods 1 August 2008;
doi: 10.1038/nmeth.1240

Here we describe a method based on F factor–driven conjugation, which allows for high-throughput generation of double mutants in Escherichia coli. This method, termed genetic interaction analysis technology for E. coli (GIANT-coli), permits us to systematically generate and array double-mutant cells on solid media in high-density arrays. We show that colony size provides a robust and quantitative output of cellular fitness and that GIANT-coli can recapitulate known synthetic interactions and identify previously unidentified negative (synthetic sickness or lethality) and positive (suppressive or epistatic) relationships. Finally, we describe a complementary strategy for genome-wide suppressor-mutant identification.