浙江加州国际纳米研究院

   系统生物学研发团队创建于2006年5月,是浙江加州国际纳米技术研究院(以下简称纳米院)生物医药方向主要的研究团队之一。纳米院是由浙江省政府、浙江大学、美国加州纳米技术研究院的等多方参与共建的国家级国际联合研究中心。平台采用系统生物学方法和各种生物组学技术(如蛋白质组学、转录组学等)以及计算学相结合的方式,研究领域主要包括癌症基因组学、癌症蛋白质组学、癌症系统 生物学、肿瘤早期诊断标记物的开发、针对肿瘤细胞表面蛋白的纳米药物研发等。研发团队由基因组学、功能验证、纳米药物、蛋白质组学、纳米影像、生物信息学6个 课题组组成。
  研发团队自创建以来,在首席科学家林标扬教授的带领下,已成功申请到5项国家课题(其中2项863项目,3项国际合作项目,1项国家自然基金项目)并承担多项省级课题和国内内合作项目。在国内外权威期刊发表文章近三十篇,已获得1项软件著作权专利,5项专利正在审批中,申请2项PCT国际专利。平台现有专职科研及行政人员7人,在读博士、硕士18人,毕业6人。


团队优势:

1.  多学科如生物医学、数学、化学、药物学等的交叉研究,多个组学的数据整合分析,新的系统生物学的理念和强大的高通量数据分析能力,多学科交叉的科研队伍。

2.  拥有国际先进水平的科研设备,包括热电公司的LTQ-Orbitrap 高分辨质谱仪,Illumina公司的超高通量测序仪、BD公司的全自动激光捕获显微切割仪、FACSArray Bioanalyzer 流式细胞仪、Linux集群计算机等大型仪器。

3.  具有广泛的国际合作伙伴,定期进行合作交流。

4.  强调具有医学应用前景的研究(Translational Research)并注重研究的商业产业化。


课题组介绍:

1. 基因组学组:以新一代高通量Solexa测序 为基础,以重大疾病包括肝癌、脑瘤、前列腺癌等为研究对象,在基因组、转录组和单个基因功能等各个水平研究疾病的发生机制并寻找可能的药物靶点、诊断标记 物。主要利用新一代测序技术,对目标样本进行RNA-seq、ChIP-seq以及基因组测序,并在此基础上进行相关基因的功能验证。主要研究方向包括: 肝癌病例HBV整合位点寻找,肝癌和脑瘤转录组全测序,肝癌和脑瘤miRNA深度测序,胃肠癌重要基因突变位点寻找,胃癌病例全基因组测序,胃癌病例幽门 螺旋杆菌全基因组测序,大肠癌和脑瘤重要转录因子全基因组结合位点扫描,以及与胃肠癌、脑瘤、前列腺癌相关的重要基因功能验证。课题组目前主要研究课题有 863课题 “基于SBS 测序技术的我国高发现场胃肠癌重要基因全序列扫描分析”。

2. 功能验证组:以系统生物学的理念为指导,基于 高通量、大规模的实验数据,结合生物信息学的分析手段,揭示出与癌症相关的重要信号通路。同时对信号通路中新发现的关键分子进行具体的生物学功能研究,以 揭示出其在癌化过程中的具体作用机制,为后期的临床诊断和分子标记物的寻找提供坚实的基础。另外,致力于发展出新的方法和技术,为靶标分子的功能验证及其 筛选提供坚实的技术支持,以满足高通量、精确定量地来研究生物分子的结构和功能的需要,最终为后期生物分子的临床应用以及基因治疗扫清障碍。

3. 纳米药物组:以基因组学技术和蛋白质组学技术 为导向,结合纳米药物,研发靶向纳米药物的肿瘤治疗;同时研究肿瘤的相关耐药基因。主要研究内容包括:1)纳米药物载体;2)以耐药研究为中心点,明确肿 瘤相关耐药基因的重要功能,具有潜在前景的基因可用于新产品研制与开发;3)证明肿瘤特异表达膜蛋白,完成特异性结合肽体内外筛选和鉴定;4)研发具有精 确表面模式的纳米药物载体,即针对肿瘤的特异性膜蛋白的智能抗癌纳米药物,可以穿透肿瘤,然后在肿瘤深处释放化疗药物,摧毁癌细胞而不会损伤健康细胞。

4. 蛋白质组学组:主要研究比较蛋白质组学以及定 量蛋白质组学。对肝癌、乳腺癌、股骨头坏死等疾病的正常与病变组织或血清、细胞蛋白采用蛋白质组学方法进行比较,运用质谱技术鉴定差异蛋白进行分析。采用 SILAC或Cleavage ICAT定量技术对蛋白进行标记,进行定量蛋白质组学研究。

5. 纳米影像组:主要通过纳米技术结合医学影像技术研究肿瘤发生发展作用机理,以及肿瘤早期诊断与靶向治疗应用基础研究。主要研究方向:1)肿瘤干细胞在恶性肿瘤发生发展作用机制;2)肿瘤生物标记物早期诊断与检测纳米影像探针;3)抗肿瘤小核苷酸纳米靶向药物开发。

6. 生物信息学组:主要研究内容为结构生物信息学 和计算系统生物学。基于空间结构研究蛋白与其它蛋白及小分子相互作用的机制,研究探讨蛋白序列-结构-功能的关系并由此开发各种生物信息学算法和软件;与 平台其他研究小组紧密合作,应用生物信息学算法系统阐明肿瘤发生、发展过程中各种关键蛋白相互作用机制;基于蛋白-蛋白相互作用网络发现关键药物靶标和生 物标记物。基于结构对靶标进行小分子药物虚拟高通量筛选和药物设计,以寻找新型小分子药物,使其能抑制关键蛋白之间的相互作用,从而开发靶向治疗肿瘤的药 物。同时开发新一代测序数据分析的生物信息学算法和软件。
 


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