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生物信息学进展浅论

(作者未知) 2010/6/22

   [论文关键词]生物信息学 生命科学
   [论文摘要]生物信息学是80年代以来新兴的一门边缘学科,信息在其中具有广阔的前景。伴随着人类基因组计划的胜利完成与生物信息学的发展有着密不可分的联系,生物信息学的发展为生命科学的发展为生命科学的研究带来了诸多的便利,对此作了简单的分析。
   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。
   三、生物信息学的新技术
   (一)Lipshutz(Affymetrix,Santa clara,CA,USA)
   描述了一种利用DNA探针阵列进行基因组研究的方法,其原理是通过更有效有作图、表达检测和多态性筛选方法,可以实现对人类基因组的测序。光介导的化学合成法被应用于制造小型化的高密度寡核苷酸探针的阵列,这种通过软件包件设计的寡核苷酸探针阵列可用于多态性筛查、基因分型和表达检测。然后这些阵列就可以直接用于并行DNA杂交分析,以获得序列、表达和基因分型信息。Milosavljevic(CuraGen, Branford, CT, USA)介绍了一种新的基于专用定量表达分析方法的基因表达检测系统,以及一种发现基因的系统GeneScape。为了有效地抽样表达,特意制作片段模式以了解特定基因的子序列的发生和冗余程度。他在酵母差异基因表达的大规模研究中对该技术的性能进行了验证,并论述了技术在基因的表达、生物学功能以及疾病的基础研究中的应用。
   (二)基因的功能分析
   Overton(University of Pennsylvania School of Medicine,Philadelphia,PA,USA)论述了人类基因组计划的下一阶段的任务基因组水平的基因功能分析。这一阶段产生的数据的分析、管理和可视性将毫无疑问地比第一阶段更为复杂。他介绍了一种用于脊椎动物造血系统红系发生的功能分析的原型系统E-poDB,它包括了用于集成数据资源的(未完,下一页

  

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