中國能源網訊 北京 8月10日 (記者同少莉）隨著全球性能源危機和糧食危機的到來，生物乙醇的研究發展和生產已經引起世界各國的高度重視。以玉米、蔗糖等糧食作物為代表的生物乙醇燃料，由于存在“與人爭食，與糧爭地”的弊端，因此，近年，很多國家開始并加大倡導新型生物燃料的研制與商業化。特別是2008年金融危機后，作為國家能源戰略多元化的重要渠道，各國致力于發展新型生物燃料，新的政策措施也不斷出臺。

目前全球新型生物燃料的開發還未走出試驗階段，據業界專家估計，新型生物燃料的真正商業化要等到2015年。清華大學新能源研究所副所長李十中教授介紹，在技術方面，天然植物纖維很難合成高能量的生物燃料，找到新的微生物代謝過程可以幫助合成高能量的乙醇，這是技術難點之一。不同基因的表達是決定微生物代謝過程的關鍵。現在，全球很多研究機構和生物公司都在進行尋找新基因的工作，我國研究機構和眾多企業也在加大這方面的研究和國際合作。

清華大學的研究人員希望通過創建一個大腸桿菌的基因組家族，以高通量和大規模的數據分析技術實現對基因組的基因識別，從中取得更高的識別精度以找到更佳的基因，通過轉基因工程制造一種轉基因大腸桿菌，（一種與食物中毒有關的細菌）其可以產生一種生物乙醇所必不可少的長鏈醇。這項研究的關鍵是要應用一種基因組樹算法，叫“自我組織映射多層調整樹”（MATOM算法）。

魏寧博士在第三屆生物工程及生物信息學聯合會研討會上發表了此算法。魏寧博士曾在美國俄克拉荷馬州大學和德克薩斯州農工大學任副研究員,目前在陶式農業公司擔任生物信息分析研究員。他一直致力于基因組分析領域的研究。

在一個半智能的方式下，MATOM算法通過評估大量基因表達數據可以構建一個多層基因家族樹，該基因家族樹對基因結構和功能的標示，有利于不同桿菌物種之間的比較。魏寧博士發表的此算法便于實現這種桿菌的基因家族樹的構建，使得科學家們能夠很容易的發現能為生物燃料生產的長鏈醇的關鍵基因。

正在合作開展的這項研究的挑戰之一是，建立一個基因家族樹，通過分析大量嘈雜的基因芯片數據確定其基因樹的結構與關鍵基因的特性。魏博士說：“我們正在非常大的基因組里尋找一種基因, 該基因可以指示細胞合成長鏈醇。MATOM算法可以幫助我們確定該基因家族樹，而關鍵基因往往是在整個基因組系列網絡的結合點處。這些資料可以幫助科學家通過生物工程的方法在大腸桿菌中制造新的蛋白質,其可以產生超過5個碳原子的長鏈醇。醇是不可能自然合成超過5個碳原子的，這一點對生產高密度生物燃料乙醇至關重要”。

常見的生物乙醇是用玉米或甘蔗制成的，只包含兩個碳原子，而含碳原子越多的生物乙醇密度就越高，燃值也越大。魏博士解釋說：“為了尋找可能會影響生產高濃度的乙醇的基因，我們需要分析一個非常大的基因庫。隨著高通量基因芯片技術的發展，得到大量的基因表達數據并不是很困難，但是，嘈雜數據的比例很高。構造多層基因樹的過程是消除嘈雜的數據，并最終建立一個樹狀網絡.該網絡表示基因家族樹的結構。”

雖然MATOM算法原來的設計不是用于通過基因家族樹來發現新的細菌代謝途徑.但是MATOM算法成功就在于在該研究項目中通過處理基因表達數據而建立一個巨大的基因家族樹。魏博士表示滿意這個算法的性能：這導致了更多通過研究植物基因組發現高密度生物燃料的可能性。由MATOM算法構建高效表達基因的網絡樹奠定了解這些基因的進化和結構特性的基礎, 可以更廣泛的探索轉基因在合成醇中的功能。

加大新型生物燃料的研究和產業化投入的方向已列入正在制定的“中國2011-2020年的新興能源產業發展規劃”中。然而，在大腸桿菌和植物中發現有效的基因是在中國發展生物燃料能源工業中關鍵的一步。隨著新興的生物技術，可以產生極大量基因芯片數據，不理解這些數據，就不可能利用生物技術的優勢發展生物燃料產業。計算方法是處理基因數據的關鍵，并可以提供給科學家有關基因的重要信息。生物計算學的研究方向是利用研究基因家族樹的計算方法為生物工程研究和產業化提供有力的支持。