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Research Laboratories 研究群

生物資訊實驗室

Bioinformatics Laboratory

研究人員

宋定懿 Ting-Yi Sung 何建明 Jan-Ming Ho 林仲彥 Chung-Yen Lin 施純傑 Arthur Chun-Chieh Shih 許鈞南 Chun-Nan Hsu 許聞廉 Wen-Lian Hsu 蔡懷寬 Huai-Kuang Tsai
Research Fellow Research Fellow Associate Research Fellow Associate Research Fellow Research Fellow Distinguished Research Fellow Associate Research Fellow

研究群介紹
博士後研究
民國92年中研院國際研究生院成立生物資訊博士班學程， 物種（如：人類）基因之調控機制，包括尋找微RNA在基
本實驗室扮演重要角色。目前除7名畢業外，有39名學生 因調控的角色、辨識轉錄因子的結合位置、具退化性質的 林可軒 Ke-Shiuan Lynn
在學i除本國籍學生外，另包含來自印度、馬來西亞、越 結合位置對基因表現的影響以及鄰近基因的調控機制之異 張育榮 Yu-Jung Chang
南、菲律賓、美國、加拿大、德國、斯洛伐克、奈及利亞 同。並致力於瞭解微核醣核酸在疾病及細胞分化的調控。 陳連進 Lien-Chin Chen
等外籍學生。 陳怡靜 Yi-Ching Chen
本實驗室在蛋白體及代謝體方面的研究，包括：
我們的研究是以資訊技術為主，針對不同生物體學(omics) 鄭家胤 Chia-Ying Cheng
上的生物醫學問題進行解析，大致分為（一）基因體學與 質譜儀分析的蛋白體學及代謝體學：質譜儀是目前研究
轉錄體學研究，（二）蛋白體學與代謝體學研究。在基因 蛋白體學最重要的實驗技術，針對質譜儀實驗產生的大 於醫學研究，但確定膜蛋白結構的實驗較困難且費時。就此，我們已完
體學和轉錄體學的研究，包括： 量數據，進行蛋白質鑑定與定量分析，以找出在不同狀 成膜蛋白序列中的穿膜螺旋 (transmembrane helix, TMH) 區塊及其拓
態的細胞上表現不同的蛋白質，作為可能的生物標記。 樸性質、螺旋間交互作用的預測，並建構完成一個已知螺旋結構間交互
利用新世代序列定序儀進行基因體和轉錄體分析：我們利 目前我們已經完成三套蛋白質定量自動化分析系統Multi- 作用的知識庫。目前進行穿膜螺旋 lipid exposure 的預測，找出其旋轉
用新世代高速定序技術，進行環境及人類疾病相關的基因 Q、MaXIC-Q及IDEAL-Q；並發展一套三合一的的定量分析 方式，後續接著將進行不同角度的預測。除了結構預測外，我們並進行
體、轉錄體分析。在環境基因體分析方面，我們對在生物 系統IDEAL-Q+。除定量分析外，我們並發展方法來改進蛋 蛋白質功能預測，因為瞭解蛋白質功能是重要的研究課題。
體內外與環境中的微生物群體，進行全面性的組成種系鑑 白質鑑定方法，尤其針對具後轉譯修飾的蛋白質鑑定，因 生物資訊是一門跨學領域
定與生化功能分析，並針對不同環境下微生物相發展比對 為許多修飾與疾病發展有關。近年來質譜儀技術也逐漸用 蛋白質交互作用網路分析：藉由目前實驗所產生的大量生物巨分子交互
分析平台，以利快速找出特定環境下的微生物或病原體序 於大規模的代謝體學研究，由於代謝體學質譜實驗資料和 作用關係，我們透過統計模型重建以整個蛋白體為基礎的交互網路，再 的學科，其目的在於促
列及生質能源相關的基因組成。目前也以台灣墾丁的珊瑚 蛋白體的質譜資料有很大的差別，目前欠缺好的代謝體定 藉此研究不同病毒與宿主細胞及病毒之間的交互作用，並從中找出複雜 進生醫創新研究，其宗旨
為研究主體，觀察環境因子變動下珊瑚與其共生藻之互動 量與鑑定分析系統，我們著手展開這方面的研究。 網路中的重要次網路與代謝調控模組。我們特別研究乳突病毒與C型肝
關係。此外，我們亦針對C4植物光合作用組織的不同發育 炎病毒在宿主細胞上的交互作用，從中找出重要的次網路與代謝調控模 在探索自然、改善生命品
階段和演化過程進行研究。 蛋白質結構與功能預測：我們利用機器學習和知識庫方 組，並進而尋找與人類疾病機轉與病原感染機制相關的重要蛋白質，以 質。
法，進行膜蛋白質結構預測，因為目前50ˋ的醫學上使用 為新藥研發標的。
在生醫研究方面，我們針對自閉症家族進行基因組結構變 的生物標記是膜蛋白，需要他們的結構資訊才能有效應用
異分析。同時，我們也正在解析不同型 癌症相關的膜蛋白知識庫平台：人體的膜蛋白是重要的藥物標的，為了
態之乳癌轉錄體定序資料，期能找出與 促進生醫研究，我們正發展一個與癌症相關的膜蛋白知識庫平台。我們
致癌相關之變種融合基因產物，將可作 整合現有的各種資料庫及預測工具，並發展視覺化工具，盡可能提供詳
為個人化癌症治療的標的。 細的膜蛋白資訊。此平台接受研究者直接上傳蛋白質定量結果，將定
量結果的蛋白質分析流程自動化，找出其中表現量不同的蛋白質，並列
除了針對不同生物醫學領域的研究之 出他們的重要資訊。在此平台上，我們目前致力尋找生物標記的重要因
外，我們也進行短序序列基因組重組演 素，希望能自動化分析產生可能是生物標記的蛋白質名單。
算法建置和分析工具的開發，將建構自
動化的資料分析呈現平台，提供研究社 生物資訊研究是跨領域研究，除了我們本身資訊專長外，必須結合生
群方便運用在自己的研究主題上。 物、生化相關領域的學者共同進行。我們合作夥伴，包含本院化學所、
生物醫學研究所、細胞與個體生物研究所、生物多樣性中心、基因體中
調控機制與網路：研究酵母菌以及更高 心、生農中心，院外的台大醫院、清華大學生命科學院、國衛院，日本
產業技術總合研究所生命情報工學研究中心，以及加州大學洛杉磯分校
(UCLA)醫學院等。

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