研究方向 #1

精准环境健康(Precision Environmental Health)

      生物个体的表型或疾病受到遗传和环境等复杂多因素的共同影响,每个不同遗传背景的个体对同样的基因突变或环境因素都会有不同的响应。例如大部分小鼠品系在高脂饮食饲喂下体重增加,但有些小鼠系的体重并不受高脂饮食饲喂的影响。通过禁食或运动等方式来降低体重的效果在不同的个体中也存在很大区别。另外不同动物个体对酒精或吗啡等药物的耐受性和成瘾性都存在显著差别。这些动物群体模型可以很好地模拟人类群体中个体之间的差异,其结果也显示了利用遗传多样性群体模型来研究遗传和环境因素对生物个体健康影响的重要性和必要性。

      本实验室主要利用遗传多样性动物群体来建立精准环境健康的研究模型,探究内在遗传因素和外在环境因素对个体表型、健康或疾病的影响和调控机制,并结合人类群体的多组学大数据整合分析对从动物模型中发现的关键基因和分子机制进行转化研究,最终寻求针对这些靶点进行药物筛选或再利用,以期为相关疾病的预防和治疗提供可能的解决方案。

 

 

研究方向 #2

基因功能预测注释

        基因是遗传的基本功能单位,对基因功能的鉴定是生命科学研究的基础。但很大部分基因的功能仍不清楚,多数研究精力和资源都集中在如TP53等少数基因上,这严重影响和阻碍了生命医学科学研究的进展。实验室前期建立了系统生物学分析方法GeneBridge(https://www.systems-genetics.org/genebridge),利用转录组学大数据来对基因功能进行预测和注释,并将该方法应用到1700多个转录组大数据集。GeneBridge的主要优势是预测准确率高,并可以预测基因与通路的负相关和组织特异性功能,以及分子通路之间的关联。利用该方法,我们预测了上百万个基因与通路的关联,其中很大部分基因-通路的关联是之前研究中未被发现的。这一概念验证性(Proof of concept)研究证明了利用生物大数据来预测基因功能以及分子通路之间关联的可行性。

        实验室将进一步开发和改进系统遗传学分析方法,通过对组学大数据的挖掘和整合分析来进行基因功能预测和注释,为疾病发病机制的研究奠定基础。

https://www.systems-genetics.org/genebridge