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在新研究之后，细菌用于适应环境的复杂信号网络变得更加清晰。约翰英纳斯中心的研究人员利用对植物生长促进细菌荧光假单胞菌的研究开发了一种先进的分析方法，他们希望这种方法能够提高我们了解植物和人类疾病的能力。
直到最近，对细菌信号传导的研究倾向于孤立地研究基因调控的不同方面。在这些个体方法的基础上，John Innes团队使用一系列实验室，计算和数学技术来整合从多个不同微生物实验中获得的数据。
这种方法使他们能够为关键的细菌蛋白Hfq建立一个全面的“信号图”，该蛋白可以控制许多临床和农业上重要的物种的毒力和应激反应。
与该项工作相关的项目负责人Jacob Malone博士解释说：“我们的技术使我们能够跟踪细菌细胞中的每个基因和蛋白质，并根据给定的信号输入说明它如何变化以及变化发生的程度。
“我们使用与之前研究相同的数据集，但我们开发了一种使用数学和编程整合数据的方法。如果你考虑电影的各个元素：摄影，配乐和剧本;通过组合它们你得到整部电影 - 比部分之和更大的东西。这是相同的原则，只有遗传。“
该团队的研究结果发表在微生物学前沿(分析Hfq的复杂监管环境 - 综合，多组学方法，Grenga，L。等人2017)，有望改变我们调查细菌信号网络的方式，并将推进我们的研究了解细菌如何与环境相互作用并调节感染。
“人们之前已经在多个层面上查看了数据，但并未达到这一深度。”马龙博士说。“最终，我们希望人们考虑以这种方式定期处理数据，”。
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