生物科技

細菌的防禦作用：限制酶(Restriction enzyme)和特殊的重複序列CRISPR-上
台北市立第一女子高級中學生物科許一懿老師/國立台灣大學動物所陳俊宏教授責任編輯

自古以來就有文獻記載：髒汙的河水可以治療痲瘋、霍亂等細菌引起的傳染性疾病，但直到1915年，特沃特(Twort) 研究發現感染細菌的微小生物，人們才知道，小如細菌的原核生物也會生病！ 1917年德黑樂(d’Herelle)將之命名為噬菌體。

在面對噬菌體的攻擊時，細菌能否保護自己呢？

動物細胞及組織培養 (Cell and Tissue Culture)-上
國立台灣大學動物學研究所陳泊辰/國立台灣大學動物所陳俊宏教授責任編輯細胞培養(cell culture)或組織培養(tissue culture)是近代生物學研究相當重要的技術，這兩個技術都是在生物體外維持組織或細胞的生命活性，進而保存或用在醫療及實驗上。組織培養是在生物體外維持特定組織的正常功能或是以小部分的組織培養成有功能的器官；細胞培養則是將細胞從組織分離出來，培養在人為控制的環境下使其分裂生長。

在19世紀之前，生物學研究者主要是以活體生物進行實驗

淺談蛋白質體學 (Proteomics) -下
高雄市立瑞祥高級中學生物科李逸萱老師/國立台灣師範大學生命科學系李冠群助理教授責任編輯

MALDI-質譜儀利用胜肽樣品與有機小分子相混合，以大約為 337 nm 的雷射波產生帶單一電荷離子，使質譜結果易判讀。LC-ESI-質譜儀則以液態狀態送入質譜儀中，可結合高壓液相層析儀(HPLC) 除去雜質，增加胜肽的辨識率，以毛細管電泳(CE）技術將胜肽片段混合液進行分離。此外生物研究上利用串連質譜儀(tandem mass spectrometer)來定序胜肽，酵素水解的片段，通常會切在特定胺基酸附近，以減少結果的誤判，胜肽的N端碎片離子系列（B ions）和C端碎片離子系列（Y ions）再進行第二次質譜儀測定質荷比，對比蛋白質資料庫的已知序列，鑑定此胜肽的胺基酸序列，也為解讀未知蛋白質開了另扇窗口。

淺談蛋白質體學 (Proteomics) -上
高雄市立瑞祥高級中學生物科李逸萱老師/國立台灣師範大學生命科學系李冠群助理教授責任編輯

人體中，基因約有30,000到40,000個左右，當DNA經過轉錄之後，剪裁及轉譯後不同的修飾，使體內能產生數十萬種以上不同種類的蛋白質，體內的蛋白質體與基因體兩者表現量不一定相同，細胞的功能決定並非僅決定於mRNA的表現，大部分決定在蛋白質表現及轉譯後的修飾（post-translational modification），例如: 醣質化及磷酸化，分析正常與罹患疾病的細胞表現蛋白質之質與量變化差異，衍生出蛋白質表現分析的研究主軸。

生物資訊學 (Bioinformatics)-下
國立竹北高級中學生物科張雅菱老師/國立台灣師範大學生命科學系李冠群助理教授責任編輯

而這些已知的序列，更可以提供研究人員在實驗室自行合成相關的DNA、RNA或蛋白質以利進一步的研究，例如：螢光魚的誕生即是將已知可發光的水母綠螢光蛋白基因轉殖到魚體中；抗癌藥物的研發等。

生物科技的進步，已經足以讓「人類基因組解讀計畫」(Human Genome Project, http://www.ornl.gov/sci/techresources/Human_Genome/home.shtml)在短時間內完成。人體的奧秘就藏在這些DNA序列中，但要如何解讀這些龐大的資料，就必須仰賴生物資訊學，讓科學家得以在較短的時間內進行大規模的分析，更可進一步預測、發現新知等，這種不同於以往用魚竿釣魚的方式，改以撒網捕魚，效果自然提升許多。科學家們期待在生物與資訊科學的結合下，能夠解決更多問題。不過在這同時，道德倫理的議題是不容忽視的，當我們對生命瞭解的越多，也就越有能力去面對、控制它。為了避免有心人士將這些資訊應用在違反倫理的事情上，例如：製造生化武器、不法藥物等，相關規範的制訂是必要的，當然更需要每個科學研究者的自律，才能免於科學的發展被污名化。

生物資訊學的發展不僅帶動生物科技、醫學研究的熱潮，數學、資訊科學與物理化學等學科也跟著有了新的研究方向。相信未來科學家更有能力去解釋複雜的生命現象，為人類社會帶來更大的福祉！

生物資訊學 (Bioinformatics)-上
國立竹北高級中學生物科張雅菱老師/國立台灣師範大學生命科學系李冠群助理教授責任編輯

生物資訊學(Bioinformatics)這名詞是在1979年由荷蘭理論生物學家Paulien Hogeweg所提出，是近來新興的一門整合性科學，結合了生物科學、醫藥、資訊科學、數學、物理及化學等各個領域，主要是透過建立各種資料庫來儲存龐大的資料，以方便快速查詢、存取；而演算法、電腦計算軟體的精進，使得生物學家得以大規模且快速的數據分析；用統計方法與理論來管理和分析生物資料，使得結果更具可信度。簡單來說，生物資訊學就是運用數學和資訊科學的方式來解決生物學相關的問題。

1953年，華生(James Watson)和克里克(Francis Crick)解開了DNA雙股螺旋的結構之謎，從此開啟了分子生物學之門。爾後生物科技的發展日新月異，技術不斷的提升，使得科學家得以揭開越來越多DNA序列內所隱藏的秘密，伴隨而來的是許多生物資料的累積，如：DNA序列與註解(annotation)、蛋白質序列、蛋白質結構等。美國國家衛生研究院生物科技資訊中心(NCBI，http://www.ncbi.nlm.nih.gov/)應運而生，其資料庫貯存來自全球各地解碼出來的DNA序列，並開放各地研究學者自由使用，是生物資訊學發展的一大推手。