衰老是一个十分复杂的生物学过程,对某一个基因或者单一通路的研究往往难以解释衰老的本质,利用高通量大规模的实验技术从系统的角度来研究这些复杂问题,会起到事半功倍的作用。本文介绍了我们在这个思路上做出的探索。　　 首先,应用‘NP分析’方法检测了果蝇和人类大脑衰老过程中蛋白-蛋白相互作用网络的模块结构,发现了两个与细胞增殖和分化之间的时相转换相关的模块,这两个模块的表达与衰老相关并且呈相反的变化趋势,基于这些模块之间的关系,我们发现通过蛋白-蛋白作用关系连接不同模块的基因更可能影响衰老或寿命,并通过线虫的RNAi寿命分析实验验证了这一结论。　　 另外,我们摸索出一套大规模液体培养RNAi线虫,应用COPAS系统高通量采集线虫表型组数据的方法,并采集了500多个衰老基因被RNAi后线虫的4组衰老表型数据(脂肪积累,daf-16,hsp-4和lgg-1三个衰老相关标记的融合荧光蛋白表达谱),为进一步分析线虫各表型之间以及表型与相关基因和通路之间的关系奠定了基础。　　 最后,为了弥补COPAS系统的不足,我们研发了一套以微流控芯片为核心的自动化线虫饲养平台“WormFarm”,实现了自动操纵控制整个线虫生命周期的生长环境以及相关表型数据自动采集和分析。测试结果表明,该平台为研究者们提供便利的同时,能够产生更加客观和一致的数据。这一自动高效的平台在线虫衰老研究中潜在着广泛的用途。