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生物信息学（Bioinformatics）

第1章：

概论

一、生物信息学产生的背景/人类基因组计划二、生物信息学定义

三、生物信息学的研究目标及内容四、生物信息学的发展

五、生物信息学研究方法的新进展六、国内外生物信息学研究现状

七、生物信息学的意义和展望八、生物信息学与生物实验的关系

HGP的最初目标：

通过国际合作，用15年时间（1990～2006）至少投入30亿美元，构建详细的人类基因组遗传图和物理图，确定人类DNA的全部核苷酸序列，定位约10万基因，并对其它生物进行类似研究。

HGP的终极目标：

 阐明人类基因组全部DNA序列；  识别基因；建立储存这些信息的数据库；开发数据分析工具；研究HGP实施所带来的伦理、法律和社会问题

HGP的研究特色：

1、大协作研究：

以学科为中心以问题为中心，多学科合作

2、研究的计划性和有序性：

多方共同参与，制定更科学、更全面的研究计划

3、商业竞争促进基础研究：

1998年Celera公司的加入

4、政府与国家的作用：

美：

领导与推动英：

始于1989年2月，贡献为1/3左右

法：

始于1990年6月，贡献为3％左右日：

始于1990年，贡献为7％左右

德：

始于1995年，贡献为7％左右中：

始于1999年9月，贡献为1％左右

1、生物信息学的定义生物信息学（Bioinformatics）的来源：

Dr.HwaA.Lim（林华安）1987年提出“Bio-informatique”→“Bioinformatics”1955年出生于马来西亚。

联合国Bioinformatics专家，30岁取得佛罗里达州立大学终生教授。

1997年，创立结合软件与数据分析的专业顾问公司D’Trends，服务生物技术、制药及卫生保健等机构。

他认为信息学与生物学相结合时未来科学研究的一个潮流，所以他构思了一个新的名称为这个新学科命名。

生物信息学主要研究两种信息载体：

DNA分子蛋白质分子

生物分子至少携带着三种信息：

遗传信息与功能相关的结构信息进化信息

概念（狭义）：

生物分子信息的获取、存贮、分析和利用

概念（广义）：

生物体系和过程中信息的存贮、传递和表达

细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程的中各种生物信息

目前为止，尚没有一个标准定义？

首先，该学科仍然是一门处于高速发展的学科，学科知识每天都在发生着细微的变化，这样使得科学家难以给出一个长久不被动摇的定义；

另一方面，生物信息学是一门多学科交叉的新生学科，不同学科的科学家对生物信息学有着不同的侧重点，给出的定义也有不同的局限性，且这种学科的交叉极有可能会随着生物信息学发展的需要而进一步升级。

美国国家基因组研究中心的定义：

Bioinformatics（Bioinformaticsisanemergingscientificdisciplinerepresentingthecombinedpowerofbiology,mathematics,andcomputers.）生物信息学是一个代表生物学，数学和计算机的综合力量的新兴学科

美国乔治亚理工大学：

Bioinformaticsisanintegrationofmathematical,statisticalandcomputermethodstoanalyzebiological,biochemicalandbiophysicaldata生物信息学时采用数学，统计学和计算机等方法分析生物学，生物化学和生物物理学数据的一门综合性学科。

美国密苏里大学：

Bioinformaticsisthescienceandtechnologyaboutlearning,managingandprocessingbiologicalinformation生物信息学时获知，管理和处理生物信息的科学技术

美国国家卫生研究院（NIH）的定义：

Bioinformatics（Research,development,orapplicationofcomputationaltoolsandapproachesforexpandingtheuseofbiological,medical,behavioralorhealthdata,includingthosetoacquire,store,organize,archive,analyze,orvisualizesuchdata.）为拓展生物学、医学、行为学和卫生学数据的用途而进行有关计算机方法手段的研究、开发与应用，包括此类数据的采集、存贮、整理、归档、分析与可视化。

生物信息学：

存储、修复、分析、整合生物数据的学科分子生物学与信息技术的结合体

研究材料与结果：

各种生物学数据研究工具：

网络、计算机

包括生物学和计算两部分现代生物研究的核心

对生物信息学定义的归纳：

生物信息学是现代生命科学与信息科学、计算机科学、数学、统计学、物理学和化学等相互渗透而形成的交叉学科。

是应用计算机技术和信息论方法采集、储存、传递、检索、分析和解读蛋白质及核酸序列等各种生物信息，以帮助了解生物学和遗传学信息的科学。

分子生物信息学（MolecularBioinformatics）：

与生物信息学的定义相对而言，分子生物信息学可以说是一种狭义的生物信息学概念，它专指对于基因组测序中产生的DNA序列进行生物信息学分析，揭示序列中的遗传信息。

DNA计算（DNAComputing）：

是将DNA作为一种信息存储器，应用PCR技术、DNA测序技术、生物芯片等进行计算。

它也常常被看作是生物信息学的一个分支学科。

计算生物学（ComputationalBiology）：

为生物学、行为学和社会系统的研究发展和应用数据提供分析方法、数学建模以及计算机模拟技术。

生物信息学研究的目标：

通过认识生命的起源，进化，遗传，和发育的本质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，并揭示基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律，以及人体生理和病理过程的分子基础，为人类疾病的诊断，预防和治疗提供最合理且有效的方法和途径

研究内容：

1生物信息的收集，储存，管理和提供2基因组序列信息的提取和分析

3生物信息分析技术和方法的研究开发分析工具和实用软件4功能基因组相关信息分析

5生物大分子结构模拟和药物模拟

1.大规模基因组分析研究主要集中在核苷酸序列的存储、分类、检索和分析等方面

新基因的发现非蛋白编码区生物学意义的分析基因组整体功能及其调节网络的系统把握

2基因单核苷酸多态性（SNP）分析单核苷酸多态性也就是相同基因在不同个体中存在的单个碱基上的变异所造成的基因差异表现。

现在普遍认为SNP研究是人类基因组计划走向应用的重要步骤。

这主要是因为SNP将提供一个强有力的工具，用于高危群体的发现、疾病相关基因的鉴定、药物的设计和测试以及生物学的基础研究等。

3在基因组水平研究生物进化基因组在研究物种演化历史中，具有重要作用的是基因组整体组织方式而不仅仅是个别基因。

由于基因组是物种所有遗传信息的储藏库，从根本上决定着物种个体的发育和生理。

因此，从基因组整体结构组织和整体功能调节网络方面，并结合相应的生理表征现象来进行基因组整体的演化研究，将是揭示物种真实演化历史的最佳途径。

4蛋白质与蛋白质组分析1蛋白质结构：

新蛋白的完整、精确和动态的三维结构计算机辅助结构模拟2理解蛋白质的氨基酸序列和三维结构之间的关系3蛋白质序列及特性分析4蛋白质组学

5、芯片数据分析

6新药设计：

相当数量的蛋白质、核酸、多糖的三维结构获得精确测定，基于生物大分子结构知识的药物设计成为热点；根据靶标分子与药物分子相结合的活性部位的几何形状和化学特征，设计出与其相匹配的具有新颖结构的药物分子。

四、生物信息学的发展

1、前基因组时代的生物信息学属于生物物理学范畴的传统生物信息学可以追溯到很久以前，如研究生物发光、生物电、生物磁和激素等信息物质的传递现象及其相应测定技术。

以研究序列比对为标志的现代生物信息学则起源于20世纪70~80年代。

这一阶段的主要成就包括核酸和蛋白质序列的初步分析、生物学数据库的建立以及检索工具的开发。

例如替换矩阵、序列比对（sequencealignment）及GenBank（由美国国立生物技术信息中心建立和维护的核酸与蛋白质序列数据库）等大型数据库的建立，形成了生物信息学的雏形。

2、基因组时代的生物信息学以基因组计划的实施为标志（20世纪80年代至20世纪末），这一时期生物信息学确立了自身的研究领域和学科特征，成为生命科学的热点学科和重要前沿领域之一。

这一阶段的主要成就包括大分子序列以及表达序列标签（expressedsequencetag，EST）数据库的高速发展、BLAST（basiclocalalignmentsearchtool）和FASTA（fastalignment）等工具软件的研制和相应新算法的提出、基因的寻找与识别技术等，大大提高了管理和利用海量数据的能力。

3、后基因组时代的生物信息学在后基因组时代（21世纪初至今），这一时期的生物信息学确立了以综合为特征的相互作用网络分析方法，是生物信息学日趋成熟的时期，已经成为当今生命科学乃至整个自然科学的重大前沿研究领域之一。

今后的主要研究目标是对基因组数据的大规模分析、比较与综合，从基因组信息来揭示生物体的系统功能信息，以推进人们对生命活动基本规律的认识。

五、生物信息学的研究方法的新进展六、国内外生物信息学研究现状

七、生物信息学的主要意义和展望

科学意义：

可望从海量生物学数据分析中获得对生命运行机制和疾病机理等等的深入理解。

生物信息学的发展不光对生命科学产生了革命性的影响；且其影响已经超出了生命科学领域，？

掀起新的产业革命

应用价值：

在生物医药研究和生物技术相关产业（生物制药、农、林、牧、渔、环保等）的发展中将发挥越来越重要的作用。

21世纪生命科学研究最有力的工具产业潜力：

自身产业发展潜力很大：

1997年1.5亿美元，1998年2.7亿美元，1999年4.6亿美元，2000年已达7.4亿美元；预测2010年将达千亿美元。

例子：

只有50名员工的德国Lion生物信息学公司，将通过扫描公共数据库中的序列来发现500个可能的药物作用靶点，以一亿美元的价格预售给德国Bayer公司。

产业尚处于萌芽发展阶段生物信息学是生命科学与信息技术交叉融合的新学科，也是当今全球最具发展前途的学科之一。

生命科学已从一种以实验为基础的科学转向以信息为基础的科学，其成功将大大依靠信息科学与生命科学的联姻、依赖于生物信息技术的发展。

基因信息现在正推动着生物制药革命。

破译人类基因组给我们带来了打开这个星球上最有价值的图书馆的钥匙，但我们现在阅读这些图书还处在非常初级的水平，科学家的下一步工作将是如何把信息从这些图书中挖掘出来。

目前美国缺少有能力阅读这部人类基因“天书”并使用其中信息的人。

这个领域有非常多的机会，有非常大的需要。

据估计，这一领域所需要的研究人员数量将是现有人数的50倍。

培养这种人才就像破译人类基因组一样重要。

生物信息学研究面临的挑战：

未来生物学领域的高效研究发现将有赖于生物信息学的发展，而目前生物信息学存在不少的难题有待解决：

1、生物信息学理论研究明显薄弱生物信息学对许多学科都提出了巨大的挑战，包括分子进化遗传学、群体遗传学、统计生物学、基因组学以及计算机科学和应用数学等相关学科。

如果基础理论研究得不到应有的发展，生物信息学的发展将受到严重制约。

2、生物学领域中各种不同来源数据的有效整合