识别新型药物靶点
抗菌素耐药性（AMR）是当前最紧迫的全球健康挑战之一，由细菌病原体对现有抗生素的快速适应和新药研发管道停滞所驱动。我们的研究通过整合高级生物信息学、功能基因组学和生理相关的感染模型，系统识别出传统发现方法难以察觉的新型高价值药物靶点及治疗策略，从而弥补这一关键缺口。
我们的工作不依赖人工实验室培养基中的生长抑制，而是专注于解析病原体在宿主环境中的生存、适应与致病机制。通过在感染相关条件下分析细菌基因组、转录组及适应度景观，我们揭示了对体内生存至关重要但在标准实验室条件下可有可无的条件必需基因和通路。这些通路构成一个尚未被充分开发的创新抗菌靶点宝库。
从大数据到药物靶点：生物信息学驱动的发现
我们利用大规模基因组和转录组数据集，结合前沿计算分析技术，精准绘制细菌生存、毒力及抗生素耐药性的遗传决定因素。机器学习与系统级方法使我们能够整合全基因组测序、转座子测序（Tn-Seq）、RNA测序及表型数据等多维度信息，识别出铜绿假单胞菌等主要病原体中先前未被重视的脆弱环节。
宿主相关条件下的功能基因组学
本项目的关键创新在于将功能基因组学应用于生理相关环境，包括模拟宿主的培养基和小鼠感染模型。通过Tn-Seq技术，我们鉴定出在这些环境中生存所必需的特定基因，揭示了参与营养获取、应激适应、代谢灵活性及全局调控的关键通路。
该策略证实，许多在抗生素研发中长期被忽视的基因——例如涉及核苷酸代谢、维生素生物合成和全局应激反应的基因——对体内生存和毒力维持具有不可替代的作用。尤为重要的是，这些通路通常极少被现有抗生素靶向，使其成为下一代抗菌疗法的理想候选靶点。
靶向全局调控因子和适应性通路
我们的研究还深入剖析了协调代谢、毒力及抗生素耐受性的全局调控系统（如细菌严格的应激反应）。这些系统作为中央控制枢纽，使细菌能快速适应敌对的宿主环境与抗菌压力。干扰此类调控因子可有效减弱病原体毒力、增强其对现有药物的敏感性并抑制耐药性产生，而非仅依赖直接杀菌作用。
这些方法使我们能够实现：
- 预测新型耐药机制及耐药相关基因
- 识别感染过程中必需的代谢与调控瓶颈
- 优先筛选耐药性发展风险较低的药物靶点
- 加速基因组数据向实验验证候选物的转化进程
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