生物信息学主要内容和发展前景

时间:2024.2.7

生物信息学主要内容和发展前景

学 生:xxx

(x学院xxxx班,学号xxxxxxxxxxx)

摘 要: 21世纪是生命科学的世纪,伴随着人类基因组计划的胜利完成,人类基因组以及其它模式生物基因组计划的全面实施,使分子生物数据以爆炸性速度增长。及时、充分、有效地利用网络上不断增长的生物信息数据库资源,已经成为生命科学和生物技术研究开发的必要手段,从而诞生了生物信息学。

关键字:生物信息学;产生;研究内容;展现状;前景

随着生物科学技术的迅猛发展,生物信息数据资源的增长呈现爆炸之势,同时计算机运算能力的提高和国际互联网络的发展使得对大规模数据的贮存、处理和传输成为可能,为了快捷方便地对已知生物学信息进行科学的组织、有效的管理和进一步分析利用,一门由生命科学和信息科学等多学科相结合特别是由分子生物学与计算机信息处理技术紧密结合而形成的交叉学科——生物信息学(Bioinformatics)应运而生,并大大推动了相关研究的开展,被誉为“解读生命天书的慧眼”。

一、生物信息学的产生

21世纪是生命科学的世纪,伴随着人类基因组计划的胜利完成,与此同时,诸如大肠杆菌、结核杆菌、啤酒酵母、线虫、果蝇、小鼠、拟南芥、水稻、玉米等等其它一些模式生物的基因组计划也都相继完成或正在顺利进行。人类基因组以及其它模式生物基因组计划的全面实施,使分子生物数据以爆炸性速度增长。在计算机科学领域,按照摩尔定律飞速前进的计算机硬件,以及逐步受到各国政府重视的信息高速公路计划的实施,为生物信息资源的研究和应用带来了福音。及时、充分、有效地利用网络上不断增长的生物信息数据库资源,已经成为生命科学和生物技术研究开发的必要手段,从而诞生了生物信息学。

二、生物信息学研究内容

(一)序列比对

比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础。两个序列的比对现在已有较成熟的动态规划算法,以及在此基础上编写的比对软件包BALST和FASTA,可以免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。有时两个序列总体并不很相似,但某些局部片断相似性很高。Smith-Waterman算法是解决局部比对的好算法,缺点是速度较慢。两个以上序

列的多重序列比对目前还缺乏快速而又十分有效的算法。

(二)结构比对

比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。

(三)蛋白质结构预测

从方法上来看有演绎法和归纳法两种途径。前者主要是从一些基本原理或假设出发来预测和研究蛋白质的结构和折叠过程。分子力学和分子动力学属这一范畴。后者主要是从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构。同源模建和指认(Threading)方法属于这一范畴。虽然经过30余年的努力,蛋白结构预测研究现状远远不能满足实际需要。

(四)计算机辅助基因识别

给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.这是最重要的课题之一,而且越来越重要。经过20余年的努力,提出了数十种算法,有十种左右重要的算法和相应软件上网提供免费服务。原核生物计算机辅助基因识别相对容易些,结果好一些。从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出起始密码子、剪切位点和终止密码子,是个相当困难的问题,研究现状不能令人满意,仍有大量的工作要做。

(五) 非编码区分析和DNA语言研究

在人类基因组中,编码部分进展总序列的3~5%,其它通常称为“垃圾”DNA,其实一点也不是垃圾,只是我们暂时还不知道其重要的功能。分析非编码区DNA序列需要大胆的想象和崭新的研究思路和方法。DNA序列作为一种遗传语言,不仅体现在编码序列之中,而且隐含在非编码序列之中。

(六) 分子进化和比较基因组学

早期的工作主要是利用不同物种中同一种基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树。既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化。以上研究已经积累了大量的工作。近年来由于较多模式生物基因组测序任务的完成,为从整个基因组的角度来研究分子进化提供了条件。可以设想,比较两个或多个完整基因组这一工作需要新的思路和方法,当然也渴望得到更丰硕的成果。这方面可做的工作是很多的。

(七) 序列重叠群(Contigs)装配。

一般来说,根据现行的测序技术,每次反应只能测出500或更多一些碱基对的序列,这就有一个把大量的较短的序列全体构成了重叠群(Contigs)。逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配。拼接EST数据以发现全长新基因也有类似的问题。已经证明,这是一个NP-完备性算法问题。

(八) 遗传密码的起源。

遗传密码为什么是现在这样的?这一直是一个谜。一种最简单的理论认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物最后的共同祖先里,一直延续至今。不同于这种“冻结”理论,有人曾分别提出过选择优化、化学和历史等三种学说来解释遗传密码。随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材。

三、生物信息学研究的发展现状

资金和实力非常重要,生物信息的研究投入短期不算大,但是结合成果,其投入相当的大。因为目前生物信息主要在于教学和和研究,商业领域的应用不算很广。如一套LIMS加上软件就要花上数千万。加上相关项目的研究开发,不是国内相关的机构所能承受的。所以需要得到政府的支持和帮助。以及有识之士的投入。否则我们又将远远落后国外。国内的制药行业将永不得翻身!基因的流失(国外一些国家打着给国内免费治疗,分析疾病的考旗帜,暗中收集了国内不同省份,地区的遗传类疾病和特性。这些资源,我们国家忽略,应当说目前还没有这样的实力进行研究)。落后就要挨打,21世纪是生物的世纪。基因大战不可避免。基因和疾病的研究很大程度就是数据的分析。里面的领头羊就是生物信息。国内应当在基础教学,基础研究并结合应用力度。

当然国内的人才济济,如有更多计算机领域和数学(统计方面的)人才参与到生物信息,将如虎添翼。目前我国生物信息学发展面临着如下几方面的困境:

(一)政府投资不足

虽然国际上生物信息学研究在各发达国家中比较受重视,但仍有不少研究机构抱怨政府资金投入不够。最近美国许多研究院纷纷申请要求政府加大生物信息学工具与数据库方面的投入,而且欧洲、日本、澳大利亚在这些领域也存在着资金困扰问题,欧洲生物信息学研究所(EBI)和欧洲基金会生命科学中心去年都

遇到了麻烦。目前虽然危机已经暂时渡过,但未来几年EBI数据库和其它基础结构仍将受到资金短缺的困扰,一致有人发出了"免费数据服务还能维持多久"的疑问。

(二)来自商业机构的竞争

基因组研究潜在的巨大商业利润使得国际上一批大型制药公司和化学公司向该领域大规模的进军。世界最大制药集团之一的Giba Geigy和Sandoz合资建立的Novartis公司投资2.5亿美元建立基因组研究所;Glaxo-Wellcome在基因组研究领域投入4700万美元,将研究人员增加一倍;Smith Kline公司花125亿美元扩展人基因组的顺序,将生物信息学的研究人员从2人增加至70人,并将该公司药物开发项目中的25%建立在基因组学之上。这一方面给生物信息学发展注入了生机,另一方面对那些政府支持的不以赢利为目的的研究机构造成了巨大的压力,学术部门的资金投入远远不及工业部门,其负面冲击力不可忽视。毕竟经济利益的盲目追求会导致基因组研究的片面性,生物信息学长路漫漫,保护这些学术部门的良好发展非常有必要。

(三)专业人才匮乏

目前该领域缺乏懂得如何利用计算机技术处理大量生物数据的生物学家,不少生物学家只是将计算机用来打字或作为图纸的替代品。甚至出现了这样有趣的现象:制药业、工业、农业、生物技术研究团体经常在学术机构大肆搜查那些"可疑人",更有甚者他们彼此间互挖"墙角"。虽然对于人才的渴求与日俱增,但全世界也仅有20多个专业人才培训中心,而且这些中心本身也处在恶性循环中,那些经培训后的人才往往由于高薪诱惑而投身应用工业部门,导致培训教育人员越来越少,出现"断层"现象。

四、生物信息学的发展前景

《第三次技术革命》里有这样描述:“一场与工业革命和以计算机为基础的革命有相同影响力的变化正在开始。下一个伟大时代将是基因组革命时代,它现在处于初期阶段。”基因组学的发展已经进入后基因组研究阶段,致力于蛋白质功能研究的蛋白质组学和功能蛋白质组学正在蓬勃发展,在生物信息学发展的带动下,我们必定能够揭示各种生命现象的奥秘,并带动多个学科的跨越式发展。生物信息学的发展将对分子生物学、药物设计、工作流管理和医疗成像等领域产生巨大的影响,极有可能引发新的产业革命。此外,生物信息学所倡导的全球范围的资

源共享也将对整个自然科学乃至人类社会的发展产生深远的影响。有理由相信,今日生物学数据的巨大积累将导致重大生物学规律的发现,生物信息学的发展在国内、外基本上都处在起步阶段,因此,这是我国生物学赶超世界先进水平的一个百年一遇的极好机会。

五、结束语

随着社会的不断进步,生物信息学发展的步伐越来越快,它通过综合利用生物学,计算机科学和信息技术等学科,来为全人类造福。如果我们想更好更快的发展生物信息学,我们必须学好文化知识,我们只有在扎实的基础之上,才能更好的发展生物信息学,将其更好的为我们服务,推动相关产业的发展,进一步推动社会的进步。

参考文献

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[7] 王玉梅,王艳.国外生物信息学发展动态分析[J].科技情报开发与经济,20xx年06期


第二篇:生物信息学能做什么


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