CN106951727A - 一种通过熵变分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种通过熵变分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的方法,该方法包括DNA分子有效体积和自由体积概念的引入、熵变函数的定义、细胞核有效熵变和自由熵变的计算、离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的分析等步骤。优选地,在通过熵变分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的步骤中还包括DNA分子有效体积和自由体积概念的引入、熵变函数的定义与有效熵变和自由熵变的计算,经过上述对细胞核有效熵变和自由熵变的计算和分析可获得离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制,为离子束生物工程、重离子放疗等电离辐射技术提供了一种全新的分析方法和理论指导。
Description
技术领域
本发明涉及一种通过熵变分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的方法,具体的涉及一种通过引入DNA分子有效体积和自由体积的概念、基于熵变函数的定义、计算细胞核有效熵变和自由熵变、分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的方法。
背景技术
1850年,德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度,能量分布得越均匀,熵就越大。一个体系的能量完全均匀分布时,这个系统的熵就达到最大值。在克劳修斯看来,在一个系统中,如果听任它自然发展,那么,能量差总是倾向于消除的。让一个热物体同一个冷物体相接触,热量总会自发的从热物体向冷物体流动,热物体将冷却,冷物体将变热,直到两个物体达到相同的温度为止。克劳修斯在研究卡诺热机时,根据卡诺定理得出了对任意可逆循环过程都都适用的一个公式:dS = dQ/T。
1877年,奥地利物理学家玻尔兹曼在研究微观粒子运动统计现象的基础上采用统计学方法建立了熵函数:S=klnΩ,其中,Ω为系统微观粒子的微观状态数,k为玻尔兹曼常数。这个公式反映了熵函数的统计学意义,它将系统的宏观物理量S与微观物理量Ω联系起来,成为联系宏观与微观的重要桥梁之一。基于上述熵与热力学概率之间的关系,可以得出结论:系统的熵值直接反映了它所处状态的均匀程度,系统的熵值越小,它所处的状态越是有序,越不均匀;系统的熵值越大,它所处的状态越是无序,越均匀。系统总是力图自发地从熵值较小的状态向熵值较大(即从有序走向无序)的状态转变,这就是隔离系统“熵增加原理”的微观物理意义。
1906年,德国物理学家、物理化学家瓦尔特·能斯特提出了热力学第三定律:在0K时任何完整晶体中的原子或微观粒子只有一种排列方式,即只有唯一的微观状态,其熵值为零。从熵值为零的状态出发,使体系变化到P=1.013×105Pa和某温度T,如果知道这一过程中的热力学数据,原则上可以求出过程的熵变值,它就是体系的绝对熵值。于是人们求得了各种物质在标准状态下的摩尔绝对熵值,简称标准熵,单位为kJ/mol。
在热力学中,熵是表征物质状态的参量之一,通常用符号S表示。对于可逆过程,熵增定义为dS = dQ/T,若过程是不可逆的,则dS > dQ/T,式中T为物质的热力学温度,dQ为熵增过程中物质吸收的热量。从微观上说,熵是组成系统的大量微观粒子无序度的量度,系统越无序、越混乱,熵就越大。热力学过程不可逆性的微观本质和统计意义就是系统从有序趋于无序,从概率较小的状态趋于概率较大的状态。
离子束诱变技术是上世纪80年代中期由我国科学家开创的新兴研究领域,是育种方法学的重要创新并从国内走向世界。在离子注入生物效应的研究中,呈现出一些独特性,它主要包括能量沉积、动量传递、质量沉积和电荷交换这4个原初过程,这4个过程在很短的时间内同时发生,很难区分各自的独立作用。离子注入产生的生物效应的因素与辐射不同,离子注入除了具有能量沉积引起机体损伤的特征外,还具有动量传递产生的级联损伤,表现为遗传物质的原子移位、重排或基因缺失,还有沉积离子、移位原子和本底元素复合反应造成的化学损伤以及电荷交换引起的DNA分子电子转移造成的损伤。注入的荷能离子的电信号和所形成的微电场影响着生物体生命过程中的基因表达和调控、细胞内外的能量交换、物质运输、信息传递,并刺激损伤DNA 的修复、生物体的生长和发育。因此,离子束诱变技术已成为拥有我国自主知识产权的定向遗传育种的新方法、新途径。
人类对于基因组进化的兴趣最早可以追溯到20世纪70-80年代选择学说和中性学说的逐渐形成和争论。虽然至今还没有完全弄清基因进化的具体过程和机制,但目前已经普遍认为广泛存在的点突变和插入/缺失突变是基因组进化的重要驱动力。自1927年Muller发现X射线能诱发果蝇产生大量多种类型突变和20世纪40年代初Fresjeben和Lein利用诱变剂在植物上获得有益突变以来,突变被广泛应用于生物的遗传育种及定向进化研究。随着DNA高精度高通量快速测序技术的发展和完善,测序成本大幅度降低,促进了全基因组突变技术和方法的发展和应用(Nature Genetics, publish online, 20 june2007)。较早用于全基因组突变技术TILLING,是将诱发产生高频率点突变的化学诱变方法与PCR筛选技术和Li-Cor公司生产的4300DNA遗传分析系统的双色红外荧光高通量检测技术有效结合,快速有效的从化学诱变剂(EMS)诱变产生的突变群体中鉴定出点突变。
本申请的发明人经过近年来教学实践中对热力学中熵变规律深入细致的思考结合科研实践中对离子束注入全基因组突变及定向进化的潜心研究,设计了一种通过引入DNA分子有效体积和自由体积的概念、基于熵变函数的定义、计算细胞核有效熵变和自由熵变、分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的方法,实践业已证实该方法是一种简便有效的分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的新方法。
发明内容
本发明提供了一种通过熵变分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的方法,该方法包括DNA分子有效体积和自由体积概念的引入、熵变函数的定义、细胞核有效熵变和自由熵变的计算、离子束注入全基因组突变及定向进化机制的分析等步骤。优选地,在通过熵变分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的步骤中还包括DNA分子有效体积和自由体积概念的引入、熵变函数的定义与细胞核有效熵变和自由熵变的计算,经过上述对细胞核有效熵变和自由熵变的计算和分析可获得离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制。
鉴于离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制急需一种简便有效的分析方法的现实需要,以生物体为研究对象,通过引入DNA分子有效体积和自由体积的概念、基于熵变函数的定义、计算细胞核有效熵变和自由熵变,分析并获得离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制,为离子束生物工程、重离子放疗等电离辐射技术提供了一种全新的分析方法和理论指导。
其中,DNA分子有效体积和自由体积概念的引入是通过熵变分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制最核心的科学问题,因此,DNA分子的有效体积和自由体积如何定义和界定是通过熵变分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制首先要解决的问题。DNA分子的有效体积是指包含DNA分子间及内外场对分子作用的空间体积,用表示;DNA分子的自由体积是指不受任何相互作用的分子自由活动的空间体积,用表示。对于一个细胞核由于每个DNA分子间及内外场对DNA分子作用都不同,每个DNA分子的有效体积都将不相同,但每种DNA分子有效体积的平均值即平均有效体积却是一定的,可以通过统计热力学的方法理论计算得到,同理每种DNA分子的平均自由体积也是确定的,可以通过实验测得细胞核的总体积扣除每种生物分子的平均有效体积数学计算得到。影响DNA分子有效体积的因素主要包括分子自身的物理化学性质、所处的生理及外部环境以及各种能量和剂量离子束的作用,具体来说,一个细胞核所处的生理或外部环境不同,由于其组成DNA分子所受的作用不同,其有效体积和平均有效体积将显著不同。此外,随着注入能量和剂量的变化由于离子束对DNA分子的作用也要改变,DNA分子的有效体积和平均有效体积都将变化,反之亦然。总之,但凡是能改变DNA分子间及各种离子束对DNA分子作用的因素,都将改变DNA分子的有效体积和平均有效体积,并引起生物材料的熵变。
熵变函数的定义是通过熵变分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的最关键因素,因此,怎样定义熵变函数直接决定了通过熵变分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的计算方法。基于玻尔兹曼熵函数:S =klnΩ,对于一个生物材料,由于微观状态数Ω取决于生物材料的总体积、单位体积、分子的种类n和每种分子的数量,因为单位体积是相对的,因此,熵也是一个相对的物理量。熵变函数被定义为:
式中,K,是玻尔兹曼常数,Ω, 是一个生物材料的微观状态数, J/mol∙K,是摩尔气体常数, 是第i种分子的质量, 是第i种分子的摩尔质量,和 分别是第i种分子的任意两种状态的平均自由体积,和 分别是第i种分子的任意两种状态的平均有效体积, 是有效熵变,是自由熵变。对于一个给定的生物材料,由于, 和 都是绝对的,因此,熵变也是绝对的物理量。
有效熵变和自由熵变的计算是通过熵变分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的重要环节,因此,有效熵变和自由熵变的计算显得尤为重要。基于一个细胞核中各种DNA分子平均有效体积的理论计算、总体积的实验测定和平均自由体积的数学计算,分别代入熵变函数和,可以得到细胞核的有效熵变和自由熵变。
对离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的分析是本方法的最后环节。随着注入离子种类、能量和剂量的不同,由于其质量阻止本领和平均射程不同,DNA分子的种类、构型和空间构象将发生不同的变化,DNA分子的平均有效体积和平均自由体积都将改变,细胞核的熵变也将不同并最终引起不同类型的全基因组突变及定向进化。具体来说,相同能量及剂量的低能离子,随着原子序数的增大,其平均射程将减小而质量阻止本领将增大,DNA分子的种类将稍微增多且构型和空间构象将发生微弱改变,分子的平均有效体积将增大而平均自由体积将减小且,细胞核的熵变,从而引起各种随机性全基因组突变及定向进化;相同能量及剂量的中能离子,当原子序数增大到一定值时,DNA分子的平均有效体积达到某一临界值,平均自由体积也将不变,细胞核的熵变,各种相互作用和分子热运动达到辐射平衡;相同能量及剂量的高能离子,随着原子序数的增大,其平均射程将显著减小而质量阻止本领将显著增大,DNA分子的种类将显著增多且构型和空间构象将发生显著改变,分子的平均有效体积将显著增大而平均自由体积将减小,细胞核的熵变,从而引起各种非随机性全基因组突变及定向进化,反之亦然。
离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制是分子有序性和无序性两种倾向相互竞争决定的,相互作用是有序性的起因并引起熵减小,即;分子热运动是无序性的来源并引起自发的熵增加,即。通过熵变分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制可以概括为:
. 随着注入离子种类、能量和剂量的不同,由于其质量阻止本领和平均射程不同,DNA分子的种类、构型和空间构象将发生不同的变化,DNA分子的平均有效体积和平均自由体积都将不同,细胞核的熵变也将不同并最终引起不同类型的全基因组突变及定向进化;
. 相同能量及剂量的低能离子,随着原子序数的增大,其平均射程将减小而质量阻止本领将增大,DNA分子的种类将稍微增多且构型和空间构象将发生微弱改变,分子的平均有效体积将增大而平均自由体积将减小且,细胞核的熵变,从而引起各种随机性全基因组突变及定向进化;相同能量及剂量的中能离子,当原子序数增大到一定值时,DNA分子的种类、构型和空间构象将不再改变,DNA分子的平均有效体积达到某一临界值,平均自由体积也将不变,细胞核的熵变,各种相互作用和分子热运动达到辐射平衡;相同能量及剂量的高能离子,随着原子序数的增大,其平均射程将显著减小而质量阻止本领将显著增大,DNA分子的种类将显著增多且构型和空间构象将发生显著改变,分子的平均有效体积将显著增大而平均自由体积将减小,但由于DNA分子的种类及数量将显著增加,细胞核的熵变,从而引起各种非随机性全基因组突变及定向进化,反之亦然。
该方法业已在实践中验证,结果表明该方法是一种简便有效的分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的新方法。
具体实施方式
实施例 通过熵变分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的方法
通过熵变分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的方法包括DNA分子有效体积和自由体积概念的引入、熵变函数的定义、细胞核有效熵变和自由熵变的计算、离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的分析几个步骤,基于上述熵变函数的定义、通过对细胞核有效熵变和自由熵变的计算和分析可获得离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制。
(1)DNA分子有效体积和自由体积概念的引入
DNA分子的有效体积是指包含DNA分子间及内外场对DNA分子作用的空间体积,用表示;DNA分子的自由体积是指不受任何相互作用的分子自由活动的空间体积,用表示。对于一个细胞核由于每个DNA分子间及内外场对分子作用都不同,每个DNA分子的有效体积都将不相同,但每种DNA分子有效体积的平均值即平均有效体积却是一定的,可以通过统计热力学的方法理论计算得到,同理每种DNA分子平均自由体积也是确定的,可以通过实验测得细胞核的总体积扣除每种生物分子平均有效体积数学计算得到。
(2)熵变函数的定义
熵变函数被定义为:
式中,K,是玻尔兹曼常数Ω, 是一个生物材料的微观状态数, J/mol∙K,是摩尔气体常数, 是第i种DNA分子的质量, 是第i种DNA分子的摩尔质量,和 分别是第i种DNA分子的任意两种状态的平均自由体积,和分别是第i种DNA分子的任意两种状态的平均有效体积, 是有效熵变, 是自由熵变。
(3)细胞核有效熵变和自由熵变的计算
基于步骤(1)中细胞核各种DNA分子平均有效体积的理论计算和平均自由体积的数学计算结果,分别代入熵变函数和,可以分别得到细胞核的有效熵变和自由熵变。
(4)离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的分析
离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制是DNA分子有序性和无序性两种倾向相互竞争决定的,相互作用是有序性的起因并引起熵减小,即;DNA分子热运动是无序性的来源并引起自发的熵增加,即。通过熵变分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制可以概括为:
. 随着注入离子种类、能量和剂量的不同,由于其质量阻止本领和平均射程不同,DNA分子的种类、构型和空间构象将发生不同的变化,DNA分子的平均有效体积和平均自由体积都将不同,细胞核的熵变也将不同并最终引起不同类型的全基因组突变及定向进化;
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通过上述具体的实施例,更容易理解本发明。上述实施例只是举例性的描述,而不应当被理解为用来限制本发明的范围。
Claims (1)
1.一种通过熵变分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的方法,其特征在于:(1)DNA分子有效体积和自由体积概念的引入:DNA分子的有效体积是指包含DNA分子间及内外场对DNA分子作用的空间体积,用表示;DNA分子的自由体积是指不受任何相互作用的分子自由活动的空间体积,用表示,对于一个细胞核由于每个DNA分子间及内外场对分子作用都不同,每个DNA分子的有效体积都将不相同,但每种DNA分子有效体积的平均值即平均有效体积却是一定的,可以通过统计热力学的方法理论计算得到,同理每种DNA分子平均自由体积也是确定的,可以通过实验测得细胞核的总体积扣除每种生物分子平均有效体积数学计算得到;(2)熵变函数的定义:熵变函数被定义为:
式中,K,是玻尔兹曼常数Ω, 是一个细胞核的微观状态数, J/mol∙K,是摩尔气体常数, 是第i种DNA分子的质量, 是第i种DNA分子的摩尔质量,和 分别是第i种DNA分子的任意两种状态的平均自由体积,和 分别是第i种DNA分子的任意两种状态的平均有效体积, 是有效熵变, 是自由熵变;(3)细胞核有效熵变和自由熵变的计算:基于步骤(1)中细胞核各种DNA分子平均有效体积的理论计算和平均自由体积的数学计算结果,分别代入熵变函数和,可以分别得到细胞核的有效熵变和自由熵变;(4)离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制的分析:离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制是DNA分子有序性和无序性两种倾向相互竞争决定的,相互作用是有序性的起因并引起熵减小,即;DNA分子热运动是无序性的来源并引起自发的熵增加,即,通过熵变分析离子束注入全基因组突变及定向进化物理机制可以概括为:. 随着注入离子种类、能量和剂量的不同,由于其质量阻止本领和平均射程不同,DNA分子的种类、构型和空间构象将发生不同的变化,DNA分子的平均有效体积和平均自由体积都将不同,细胞核的熵变也将不同并最终引起不同类型的全基因组突变及定向进化;. 相同能量及剂量的低能离子,随着原子序数的增大,其平均射程将减小而质量阻止本领将增大,DNA分子的种类将稍微增多且构型和空间构象将发生微弱改变,分子的平均有效体积将增大而平均自由体积将减小且,细胞核的熵变,从而引起各种随机性全基因组突变及定向进化;相同能量及剂量的中能离子,当原子序数增大到一定值时,DNA分子的种类、构型和空间构象将不再改变,DNA分子的平均有效体积达到某一临界值,平均自由体积也将不变,细胞核的熵变,各种相互作用和分子热运动达到辐射平衡;相同能量及剂量的高能离子,随着原子序数的增大,其平均射程将显著减小而质量阻止本领将显著增大,DNA分子的种类将显著增多且构型和空间构象将发生显著改变,分子的平均有效体积将显著增大而平均自由体积将减小,但由于DNA分子的种类及数量将显著增加,细胞核的熵变,从而引起各种非随机性全基因组突变及定向进化,反之亦然。
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090112484A1 (en) * | 2007-10-25 | 2009-04-30 | Canon U.S. Life Sciences, Inc. | High-resolution melting analysis |
CN104513855A (zh) * | 2014-11-28 | 2015-04-15 | 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 | 一种基于热力学优化的高特异性核酸杂交方法 |
CN105046104A (zh) * | 2015-07-08 | 2015-11-11 | 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 | 一种用于核酸单碱基改变的核酸反应理论分析方法 |
CN105069469A (zh) * | 2015-07-30 | 2015-11-18 | 天津师范大学 | 一种基于模糊c均值聚类算法和熵理论的数据流检测方法 |
-
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090112484A1 (en) * | 2007-10-25 | 2009-04-30 | Canon U.S. Life Sciences, Inc. | High-resolution melting analysis |
CN104513855A (zh) * | 2014-11-28 | 2015-04-15 | 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 | 一种基于热力学优化的高特异性核酸杂交方法 |
CN105046104A (zh) * | 2015-07-08 | 2015-11-11 | 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 | 一种用于核酸单碱基改变的核酸反应理论分析方法 |
CN105069469A (zh) * | 2015-07-30 | 2015-11-18 | 天津师范大学 | 一种基于模糊c均值聚类算法和熵理论的数据流检测方法 |
Non-Patent Citations (9)
Title |
---|
张东等: "物理学中的熵理论及其应用研究", 《北京联合大学学报(自然科学版)》 * |
张建军等: "浅议生物进化中的熵变", 《兵团教育学院学报》 * |
张鹏程等: "医学物理学中熵教学的探讨", 《中国医学物理学杂志》 * |
曹家树: "基于生物适应进化原理论证生物进化的动力", 《遗传》 * |
李玉山: "熵的本质与宇宙生命创造演化", 《前沿科学》 * |
陈奇等: "基因在分离重组中的熵增与制约", 《上海交通大学学报(农业科学版)》 * |
马远新等: "生命过程与生物熵", 《数理医药学杂志》 * |
高文颖等: "生命体系与"熵"", 《大学化学》 * |
魏志钢等: "从熵增加原理看资源利用和环境保护", 《新课程研究(中旬刊)》 * |
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