一．背景
传统的寻找新化合物的方法主要是通过化合物特异性或生物活性追踪对微生物发酵提取物进行筛选。然而，近年来通过生物活性指导分离新化合物的方法已经显示出明显的局限性，其中最主要的问题是化合物的重复发现。例如，土壤放线菌一直是产生天然产物最多的一类微生物，但在随机收集的土壤放线菌中，约10％的菌株可以产生链丝菌素，约1％的菌株可以产生链霉素。这使得人们认为微生物天然产物资源已不再具备着重研究的价值，这也是许多药物公司取消了各种微生物天然药物发现计划的原因之一。科学家在2002年完成了天蓝色链霉菌(Streptomycescoelicolor)的全基因组序列测定，发现其基因组中含有20多个天然产物合成基因簇。而在过去的50年中，通过传统的分离方法我们只获得了5种天然产物。这种情况并不特定于Streptomycescoelicolor，许多链霉菌的基因组测序（完全或部分）表明它们都含有大量沉默的次级代谢物基因簇。这就对新次级代谢物的发现和分离提出了新要求。
二．依据
天然产物因其丰富的生物活性以及独特的结构，一直是现代药物先导化合物发现的重要来源。到目前为止，由美国FDA批准上市的NCEs类药物中，有40%的药物直接来源于天然产物或在其结构基础上修饰而成，对于抗感染药物来说，这一数字更是高达70%以上。微生物尤其是放线菌是天然产物的重要储存库，从微生物天然产物中发现的抗生素极大地改善了临床治疗的现状，为人类的健康做出了突出的贡献。从1940年开始，微生物天然产物研究进入了其第一个黄金期，在接下来的几十年中，以微生物天然产物为基础开发出了一大批药物，如抗菌药物青霉素、降脂药物洛伐他汀、抗肿瘤药物博来霉素等，有些至今仍在临床上使用，有效地延长了人类的寿命，提高了生活质量，因此深入挖掘微生物资源中的天然产物对于人类疾病的防治具有重要的现实意义。
在过去十年中，基因组学的出现促进了新药研发领域的进一步发展，尤其是从微生物天然产物中发掘有潜力的药物。随着下一代测序技术（NGS）的不断成熟和测序成本的不断降低，越来越多的微生物基因组序列得到测定，都给出了相同的结果，微生物尤其是链霉菌中包含大量次级代谢产物合成基因簇。这些基因簇中的很多基因簇都是沉默的，即不表达的或产物的产量过低无法在实验室生长条件下检测到，这是获取潜在的新型化合物的最主要瓶颈。应运而生的天然产物基因挖掘就是将编码次级代谢产物的基因序列转化为天然产物分子实体的过程，即通过对基因组序列进行信息学分析，预测次级代谢产物合成基因簇及化学结构，并借助非基因工程和基因工程等方法激活沉默基因簇，最终分离鉴定得到天然产物分子实体。目前最主要有两大激活沉默基因簇的策略：非基因工程和基因工程方法。非基因工程激活方法主要是通过改变微生物培养的化学、物理条件而激活沉默基因簇的表达，具有成本低、相对简单及通用性强的优点[4]。方法包括单菌多化合物策略（OSMAC）、化学诱导、共培养、表观遗传修饰、基因信息指导的微生物培养策略等。其中基因信息指导的微生物培养策略在天然产物基因挖掘中扮演着越来越重要的角色，已经有很多成功的例子。
近年来，各种专业、高效、开源的天然产物信息学分析软件的开发和共享极大地促进了基因组挖掘工作的进行。如常用的分析软件antiSMASH、NP.searcher、NaPDoS以及PRISM/GNP等。除了天然产物信息学分析软件外，天然产物化合物数据库的建立也为天然产物的基因组挖掘提供了巨大帮助。目前常用的开源数据库包括PubChem、Norine、NovelAntibioticsDatabase、StreptomeDB等。通过天然产物信息学分析软件分析微生物基因组，预测产物的结构性质，并辅以数据库检索，有效地对已知化合物进行排重，使天然产物发现工作更高效的集中于潜在的未知基因簇上。
因此，我们有理由相信，依靠基因组信息学可以挖掘出链霉菌C26新的天然产物。
三．研究方法
天然产物基因挖掘是将编码次级代谢产物的基因序列转化为天然产物分子实体的过程，即通过对基因组序列进行信息学分析，预测次级代谢产物合成基因簇及化学结构，并借助非基因工程和基因工程等方法激活沉默基因簇，最终分离鉴定得到天然产物分子实体主要包括基因组序列测定、生物信息学分析、沉默基因簇激活和产物分析鉴定四个部分。产物分析鉴定部分又具体用到了OSMAC，大孔树脂分离、硅胶柱层析、凝胶柱层析，液相分析制备等方法。
四．实验计划
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