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云之南

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专业背景:计算机科学 研究方向与兴趣: JavaEE-Web软件开发, 生物信息学, 数据挖掘与机器学习, 智能信息系统 目前工作: 基因组, 转录组, NGS高通量数据分析, 生物数据挖掘, 植物系统发育和比较进化基因组学

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生物信息学的最终目的,当前的主要任务  

2010-01-05 19:29:23|  分类: 生物信息学 |  标签: |举报 |字号 订阅

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生物信息学的最终目的

自从1987年出现Bioinformatics这一词汇以来,其内涵随着科研和现实需要的变化而几经更迭,当前,一般认为,生物信息学主要是一门研究生物学系统和生物学过程中的信息流的综合系统科学,通过它独特的桥梁作用和整合作用,使我们能够从各生物学科中众多分散的观测资料中获得对生物学系统和生物学过程的运作机制的理解,最终达到自由应用于相关实践的目的。

例如就疾病而言,生物信息学就是要系统地理解导致机体功能异常的生物机制并从而得出科学的治疗方案;就生物演化而言,生物信息学就是要系统地解释生物界演化的从微观分子水平到宏观形体功能水平的根本原则,从而使人类更好地认识自己在自然界中的地位,科学地认识和改造人类的未来。

无论从对生命运行机制的理解方面,还是从药品开发方面来讲,生物信息学就像一部高性能的涡轮动力机一样,吃进的是纷繁芜杂的数据,释放出来的却是对生命运行机制的高超理解力和相应的药品开发的高效力,因此与以往相比,生物信息学无论从认识水平上还是从实践水平上都开创了一种崭新的模式。

生物信息学当前的主要任务

纵观当今生物信息学界的现状,可以发现,大部分人都把注意力集中在基因组、蛋白质组、蛋白质结构以及与之相结合的药物设计上,具体如下:

1. 基因组

1. 1 新基因的发现:

包括通过计算分析从EST(Expressed Sequence Tags)序列库中拼接出完整的新基因编码区,也就是通俗所说的“电子克隆”;通过计算分析从基因组DNA序列中确定新基因编码区,经过多年的积累,已经形成许多分析方法,如根据编码区具有的独特序列特征、根据编码区与非编码区在碱基组成上的差异、根据高维分布的统计方法、根据神经网络方法、根据分形方法和根据密码学方法等。

1. 2 非蛋白编码区生物学意义的分析:

非蛋白编码区约占人类基因组的95%,其生物学意义目前尚不是很清楚,但从演化观点来看,其中必然蕴含着重要的生物学功能,由于它们并不编码蛋白,一般认为,它们的生物学功能可能体现在对基因表达的时空调控上。对非蛋白编码区进行生物学意义分析的策略有两种,一种是基于已有的已经为实验证实的所有功能已知的DNA元件的序列特征,预测非蛋白编码区中可能含有的功能已知的DNA元件,从而预测其可能的生物学功能,并通过实验进行验证;另一种则是通过数理理论直接探索非蛋白编码区的新的未知的序列特征,并从理论上预测其可能的信息含义,最后同样通过实验验证。

1. 3 基因组整体功能及其调节网络的系统把握:

把握生命的本质,仅仅掌握基因组中部分基因的表达调控是远远不够的,因为生命现象是基因组中所有功能单元相互作用共同制造出来的。基因芯片技术由于可以监测基因组在各种时间断面上的整体转录表达状况,因此成为该领域中一项非常重要和关键的实验技术,对该技术所产生的大量实验数据进行高效分析,从中获得基因组运转以及调控的整体系统的机制或者是网络机制,便成了生物信息学在该领域中首先要解决的问题。

1. 4 基因组演化与物种演化:

尽管已经在分子演化方面取得了许多重要的成就,但仅仅依靠某些基因或者分子的演化现象,就想阐明物种整体的演化历史似乎不太可靠。例如,智人与黑猩猩之间有98%-99%的结构基因和蛋白质是相同的,然而表型上却具有如此巨大的差异,这就不能不使我们联想到形形色色千差万别的建筑楼群,它们的外观如此不同,但基础的部件组成却是几乎一样的,差别就在于这些基础部件的组织方式不同,这就提示我们基因组整体组织方式而不仅仅是个别基因在研究物种演化历史中的重要作用。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,结合相应的生理表征现象,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。

2. 蛋白质组

基因组对生命体的整体控制必须通过它所表达的全部蛋白质来执行,由于基因芯片技术只能反映从基因组到RNA的转录水平上的表达情况,由于从RNA到蛋白质还有许多中间环节的影响,因此仅凭基因芯片技术我们还不能最终掌握生物功能具体执行者——蛋白质的整体表达状况;因此,近几年在发展基因芯片的同时,人们也发展了一套研究基因组所有蛋白质产物表达情况——蛋白质组研究技术,从技术上来讲包括二维凝胶电泳技术和质谱测序技术。通过二维凝胶电泳技术可以获得某一时间截面上蛋白质组的表达情况,通过质谱测序技术就可以得到所有这些蛋白质的序列组成。这些都是技术实现问题,最重要的就是如何运用生物信息学理论方法去分析所得到的巨量数据,从中还原出生命运转和调控的整体系统的分子机制。

 

3. 蛋白质结构

基因组和蛋白质组研究的迅猛发展,使许多新蛋白序列涌现出来,然而要想了解它们的功能,只有氨基酸序列是远远不够的,因为蛋白质的功能是通过其三维高级结构来执行的,而且蛋白质三维结构也不一定是静态的,在行使功能的过程中其结构也会相应的有所改变。因此,得到这些新蛋白的完整、精确和动态的三维结构就成为摆在我们面前的紧迫任务。目前除了通过诸如X射线晶体结构分析、多维核磁共振(NMR)波谱分析和电子显微镜二维晶体三维重构(电子晶体学,EC)等物理方法得到蛋白质三维结构之外,

另外一种广泛使用的方法就是通过计算机辅助预测的方法,目前,一般认为蛋白质的折叠类型只有数百到数千种,远远小于蛋白质所具有的自由度数目,而且蛋白质的折叠类型与其氨基酸序列具有相关性,这样就有可能直接从蛋白质的氨基酸序列通过计算机辅助方法预测出蛋白质的三维结构。

 

4. 新药设计

近年来随着结构生物学的发展,相当数量的蛋白质以及一些核酸、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当前的热点。生物信息学的研究不仅可提供生物大分子空间结构的信息,还能提供电子结构的信息,如能级、表面电荷分布、分子轨道相互作用等以及动力学行为的信息,如生物化学反应中的能量变化、电荷转移、构象变化等。理论模拟还可研究包括生物分子及其周围环境的复杂体系和生物分子的量子效应。

但生物信息学的任务远不止于此。在以上工作的基础上,最重要的是如何运用数理理论成果对生物体进行完整系统的数理模型描述,使得人类能够从一个更加明确的角度和一个更加易于操作的途径来认识和控制自身以及所有其他的生命体。

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