生物信息學(xué)概論

1、2024/3/21,1,生物信息學(xué)Bioinformatics,2024/3/21,2,理論課講授內(nèi)容第一講 生物信息學(xué)概論第二講 醫(yī)學(xué)信息學(xué)基礎(chǔ)及信息學(xué)基本技術(shù)第三講 生物信息中心、核酸和蛋白質(zhì)序列 資源第四講 生物信息重要數(shù)據(jù)庫,2024/3/21,3,第五講 序列比對(duì)第六講 生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)及PCR第七講 序列特征分析第八講 生物信息學(xué)與基因芯片,2024/3/21,4,生物信息學(xué)概論,2024/3/21

2、,5,內(nèi)容,生物信息學(xué)概況生物信息學(xué)簡(jiǎn)介 生物信息學(xué)、生物學(xué)基礎(chǔ) 歷史、內(nèi)容、任務(wù)、技術(shù)和方法 發(fā)展趨勢(shì)及研究熱點(diǎn),生物信息學(xué)簡(jiǎn)介,2024/3/21,7,三大自然科學(xué)之謎,宇宙的起源生命的誕生思維的奧秘,2024/3/21,8,2024/3/21,9,What is bioinformatics? from http://en.wikiped

3、ia.org/wiki/Bioinformatics,Bioinformatics and computational biology involve the use of techniques including applied mathematics, informatics, statistics, computer science, artificial intelligence, chemistry, and biochemi

4、stry to solve biological problems usually on the molecular level. Research in computational biology often overlaps with systems biology. Major research efforts in the field include sequence alignment, gene finding, genom

5、e assembly, protein structure alignment, protein structure prediction, prediction of gene expression and protein-protein interactions, and the modeling of evolution.,2024/3/21,10,生物信息學(xué),說文解字：生物 + 信息 + 學(xué) (bioinformatics)

6、 biology + information + theory廣義 應(yīng)用信息科學(xué)的方法和技術(shù)，研究生物體系和生物過程中信息的存貯、信息的內(nèi)涵和信息的傳遞，研究和分析生物體細(xì)胞、組織、器官的生理、病理、藥理過程中的各種生物信息，或者也可以說成是生命科學(xué)中的信息科學(xué)。狹義 應(yīng)用信息科學(xué)的理論、方法和技術(shù)，管理、分析和利用生物分子數(shù)據(jù)。,2024/3/21,11,計(jì)算生物學(xué)/生物信息學(xué)：三種科學(xué)文化

7、的融合,2024/3/21,12,A marriage of …,,Biology,Informationtechnology,2024/3/21,13,生物信息學(xué)（Bioinformatics),美國人類基因組計(jì)劃實(shí)施五年后的總結(jié)報(bào)告中，對(duì)生物信息學(xué)作了以下定義： 生物信息學(xué)是一門交叉科學(xué)，它包含了生物信息的獲取、處理、存儲(chǔ)、分發(fā)、分析和解釋等在內(nèi)的所有方面，綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和生物學(xué)的各種工具，來闡明和理解大量數(shù)據(jù)所

8、包含的生物學(xué)意義。,2024/3/21,15,生物信息學(xué)的歷史,從人類基因組計(jì)劃（HGP）說起,2024/3/21,16,曼哈頓原子彈計(jì)劃,阿波羅登月計(jì)劃,人類基因組計(jì)劃,(Manhattan Project) 美國陸軍部于1942年6月開始實(shí)施的利用核裂變反應(yīng)來研制原子彈的計(jì)劃,阿波羅計(jì)劃（Projec Apollo），是美國從1961年到1972年從事的一系列載人登月飛行任務(wù),2024/3/21,17,60年代初，美國總統(tǒng)Kenne

9、dy提出兩個(gè)科學(xué)計(jì)劃：?登月計(jì)劃?攻克腫瘤計(jì)劃 ? 人類遺傳信息的復(fù)雜性,人類基因組計(jì)劃(HGP，Human Genome Project)目標(biāo)：整體上破解人類遺傳信息的奧秘,,為什么提出HGP？,2024/3/21,18,生命活動(dòng)三要素：物質(zhì)、能量、信息,DNA: 遺傳物質(zhì)(遺傳信息的載體)? 雙螺旋結(jié)構(gòu) A, C, G, T四種基本字符的復(fù)雜文本 基因（Gene）：具有遺傳效應(yīng)

10、的DNA分子片段,DNA、基因、基因組,2024/3/21,19,基因組(Genome)：包含細(xì)胞或生物體全套的遺傳信息的全部 遺傳物質(zhì)。原核生物(細(xì)菌、病毒等) 真核生物(真菌、植物、動(dòng)物等),人類基因組： 3.2×109 bp,2024/3/21,20,盡管比之于人類登月，HGP的投入資金要少得多，但HGP對(duì)人

11、類生活的影響要更為深遠(yuǎn)。因?yàn)殡S著這個(gè)計(jì)劃的完成，DNA分子中編碼的遺傳信息將對(duì)人類存在的化學(xué)基礎(chǔ)作出最終的回答。這將不僅幫助我們理解我們是如何作為健康的人發(fā)揮正常功能的，而且也將在化學(xué)水平上解釋遺傳因子在各種疾病，如癌癥、早老癡呆癥、精神分裂癥等一些嚴(yán)重危害人類健康的疾病中的作用。畢竟對(duì)人類自身更深入的了解是人類活動(dòng)中最重要的一個(gè)部分。——Watson ,1990,《Science》,2024/3/21,21,HGP的歷史回顧,19

12、84.12 猶他州阿爾塔組織會(huì)議，初步研討測(cè)定人類整個(gè)基 因組DNA序列的意義1985 Dulbecco在《Science》撰文 “腫瘤研究的轉(zhuǎn)折點(diǎn):人 類基因組的測(cè)序” 美國能源部(DOE)提出“人類基因組計(jì)劃”草案1987 美國能源部和國家衛(wèi)生研究院（NIH）聯(lián)合為“人類

13、 基因組計(jì)劃”下?lián)軉?dòng)經(jīng)費(fèi)約550萬美元1989 美國成立“國家人類基因組研究中心Watson擔(dān)任 第一任主任1990.10 經(jīng)美國國會(huì)批準(zhǔn)，人類基因組計(jì)劃正式啟動(dòng),2024/3/21,22,第一個(gè)自由生物體流感嗜血菌(H. inf)的全基因組測(cè)序完成1996 完成人類基因組計(jì)劃的遺傳作圖 啟動(dòng)模式生物基因組計(jì)劃,H.inf全基因組,

14、Saccharomyces cerevisiae釀酒酵母,Caenorhabditis elegans秀麗線蟲,2024/3/21,23,1997 大腸桿菌(E.coli)全基因組測(cè)序完成1998 完成人類基因組計(jì)劃的物理作圖 開始人類基因組的大規(guī)模測(cè)序 Celera公司加入，與公共領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng) 啟動(dòng)水稻基因組計(jì)劃1999.7 第5屆國際公共領(lǐng)域人類基因組測(cè)序會(huì)議，加快測(cè)序速度,大

15、腸桿菌及其全基因組,水稻基因組計(jì)劃,2024/3/21,24,2000 Celera公司宣布完成果蠅基因組測(cè)序 國際公共領(lǐng)域宣布完成第一個(gè)植物基因組——擬南芥全基 因組的測(cè)序工作,Drosophila melanogaster果蠅,Arabidopsis thaliana擬南芥,2024/3/21,25,2001年2月15日《Nature》封面

16、,2001年2月16日《Science》封面,2000.6.26 公共領(lǐng)域和Celera公司同時(shí)宣布完成人類基因組工作草圖2001.2.15 《Nature》刊文發(fā)表國際公共領(lǐng)域結(jié)果2001.2.16 《Science》刊文發(fā)表Celera公司及其合作者結(jié)果,2024/3/21,26,1999年12月1日，22號(hào)染色體測(cè)序完成 2006年5月18日, 美國和英國科學(xué)家在英國《自然》雜志網(wǎng)絡(luò)版上發(fā)表了人類最后一個(gè)染色體——1號(hào)

17、染色體的基因測(cè)序 全部人類基因組約有2.91Gbp，約有39000多個(gè)基因； 1號(hào)染色體包含基因數(shù)量最多，達(dá)3141個(gè)，是平均水平的兩倍，共有超過2.23億個(gè)堿基對(duì)； 19號(hào)染色體是含基因最豐富的染色體，而13號(hào)染色體含基因量最少,2024/3/21,27,HGP帶來的科學(xué)挑戰(zhàn),隨著實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和可利用信息急劇增加，信息的管理和分析成為HGP的一項(xiàng)重要的工作,發(fā)現(xiàn)生物學(xué)規(guī)律,解讀生物遺傳密碼,認(rèn)識(shí)生命的本質(zhì),研究基因組數(shù)據(jù)之間的關(guān)系

18、,分析現(xiàn)有的基因組數(shù)據(jù),利用數(shù)學(xué)模型和計(jì)算技術(shù),,,,,,2024/3/21,28,各學(xué)科參與、協(xié)作：生命科學(xué)、數(shù)學(xué)、物理學(xué)、化學(xué)、計(jì)算機(jī) 科學(xué)、材料科學(xué)以及倫理、法律等社會(huì)科學(xué)……? 首要科學(xué)問題 如何找到記載在基因組DNA一維結(jié)構(gòu)上控制生命時(shí)間、空間 的調(diào)控信息的編碼方式和調(diào)節(jié)規(guī)律。 應(yīng)用數(shù)學(xué)、復(fù)雜系統(tǒng)理論、信息論、非線性科學(xué)…… 催生?生物信息學(xué)、計(jì)算生物

19、學(xué)? 芯片技術(shù) 交叉性技術(shù)領(lǐng)域：物理學(xué)、微電子信息技術(shù)、生化技術(shù)、信 息技術(shù)、自動(dòng)化、材料科學(xué)……? 結(jié)構(gòu)生物學(xué) 前沿領(lǐng)域之一：生物物理學(xué)、生物化學(xué)、晶體學(xué)、波譜學(xué)、 光譜學(xué)以及X射線晶體衍射技術(shù)、核磁共振技術(shù)……,2024/3/21,29,生物學(xué)數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、管理與提供 基因組序列信息的提取和分析 功能基因組相關(guān)信息分析 生物大分子結(jié)構(gòu)模擬和藥物設(shè)計(jì)

20、 生物信息分析的技術(shù)與方法研究 應(yīng)用與發(fā)展研究,生物信息學(xué)的主要研究?jī)?nèi)容,2024/3/21,30,基因組數(shù)據(jù)庫,,蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫,蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫,,DDBJ,,EMBL,GenBank,SWISS-PROT,PDB,,PIR,生物分子數(shù)據(jù)的收集與管理,2024/3/21,31,數(shù)據(jù)庫搜索及序列比較,搜索同源序列在一定程度上就是通過序列比較尋找相似序列 序列比較的一個(gè)基本操作就是比對(duì)（Alignment），即將兩個(gè)

21、序列的各個(gè)字符（代表核苷酸或者氨基酸殘基）按照對(duì)應(yīng)等同或者置換關(guān)系進(jìn)行對(duì)比排列，其結(jié)果是兩個(gè)序列共有的排列順序，這是序列相似程度的一種定性描述多重序列比對(duì)研究的是多個(gè)序列的共性。序列的多重比對(duì)可用來搜索基因組序列的功能區(qū)域，也可用于研究一組蛋白質(zhì)之間的進(jìn)化關(guān)系。,2024/3/21,32,基因組序列分析,遺傳語言分析——天書 基因組結(jié)構(gòu)分析基因識(shí)別基因功能注釋基因調(diào)控信息分析基因組比較,,CTCAGATTGAACGCTGGc

22、GGCAGGCCTAACACATGCAAGTCGAACGGTAACAGGAAGCAGCTTGCTGCTTCGCTGACGAGTGGCGGACGGGTGAGTAATGTCTGGGAAACTGCCTGATGGAGGGGGATAACTACTGGAAACGGTAGCTAATACCGCATAACGTCGCAAGACCAAAGAGGGGGACCTTCGGGCCTCTTGCCATCGGATGTGCCCAGATGGGATTAGCTAGTAGGTGGGG

23、TAACGGCTCACCTAGGCGACGATCCCTAGCTGGTCTGAGAGGATGACCACCCACACTGGAACTGAGACGACGGTCCAGACTCCTACGGGAGGCAGCAGTGGGGAATATTGCACAATGGGCGCAAGCCTGATGCAGCCATGCCGCGTGTATGAAGAAGGCCTTCGGGTTGTAAAGTACTTTCAGCGGGGAGGAAGGTGTTGAGGTTAATAACCTCATCGAT

24、TGACGTTACCCGCAGAAGAAGCACCGGCTAACTCCGTGCCAGCAGCCGCGGTAATACGGAGGGTGCAAGCGTTAATCGGAATTACTGGGCGTAAAGCGCACGCAGGCGGTCTGTCAAGTCGGATGTGAAATCCCCGGGCTCAACCTGGGAACTGCATTCGAAACTGGCAGGCTAGAGTCTTGTAGAGGGGGGTAGAATTCCAGGTGTAGCGGTGAAATGC

25、GTAGAGATCTGGAGGAATACCGGTGGCGAAGGCGGCCCCCTGGACAAAGACTGACGCTCAGGTGCGAAAGCGTGGGGAGCAAACAGGATTAGATACCCTGGTAGTCCACGCCGTAAACGATGTCGACTTGGAGGTTGTGCCCTTGAGGCGTGGCTTCCGGAGCTAACGCGTTAAGTCGACCGCCTGGGGAGTACGGCCGCAAGGTTAAAACTCAAATGAA

26、TTGACGGGGGCCcGCACAAGCGGTGGAGCATGTGGTTTAATTCGATGCAACGCGAAGAACCTTACCTACTCTTGACATCCAGAGAACTTTCCAGAGATGGATTGGTGCCTTCGGGAACTCTGAGACAGGTGCTGCATGGCTGTCGTCAGCTCGTGTTGTGAAATGTTGGGTTAAGTCCCGCAACGAGCGCAACCCTTATCCTTTGTTGCCAGCGGTCAGG

27、CCGGGAACTCAAAGGAGACTGCCAGTGATAAACTGGAGGAAGGTGGGGATGACGTCAAGTCATCATGGCCCTTACGAGTAGGGCTACACACGTGCTACAATGGCGCATACAAAGAGAAGCGACCTCGCGAGAGCAAGCGGACCTCATAAAGTGCGTCGTAGTCCGGATTGGAGTCTGCAACTCGACTCCATGAAGTCGGAATCGCTAGTAATCGTGGATC

28、AGAATGCCACGGTGAATACGTTCCCGGGCCTTGTA,,2024/3/21,34,基因表達(dá)數(shù)據(jù)的分析與處理,基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析是目前生物信息學(xué)研究的熱 點(diǎn)和重點(diǎn) 目前對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)的處理主要是進(jìn)行聚類分 析，將表達(dá)模式相似的基因聚為一類，在此基 礎(chǔ)上尋找相關(guān)基因，分析基因的功能 所用方法主要有：相關(guān)分析方法、模式識(shí)別技術(shù)中的層次式聚類方法、人工智能中的自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、主元分析方法 等表

29、達(dá)數(shù)據(jù)缺點(diǎn)：僅反映mRNA豐度，噪聲，…,2024/3/21,35,蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè),蛋白質(zhì)的生物功能由蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)所決定，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)成為了解蛋白質(zhì)功能的重要途徑蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)分為:二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)空間結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè),蛋白質(zhì)折疊,2024/3/21,36,二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè),在一定程度上二級(jí)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)可以歸結(jié)為模式識(shí)別問題 在二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方面主要方法有：立體化學(xué)方法圖論方法統(tǒng)計(jì)方法最鄰近決策方法基于規(guī)則的專家系統(tǒng)方法分子動(dòng)力學(xué)方

30、法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法 預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率超過70%的第一個(gè)軟件是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PHD系統(tǒng),2024/3/21,37,空間結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè),在空間結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方面，比較成功的理論方法是同源模型法 該方法的依據(jù)是：相似序列的蛋白質(zhì)傾向于折疊成相似的三維空間結(jié)構(gòu) 運(yùn)用同源模型方法可以完成所有蛋白質(zhì)10-30%的空間結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)工作,發(fā)展趨勢(shì)及研究熱點(diǎn),2024/3/21,39,系統(tǒng)生物學(xué)(Systems Biology)： 由分析為主走向分析與綜合并舉

31、的系統(tǒng)方法 微觀?還原論 整體?系統(tǒng)論統(tǒng)一生物學(xué)(General Biology)： 探索生命活動(dòng)本質(zhì)，產(chǎn)生統(tǒng)一的生命觀和統(tǒng)一的生物學(xué)實(shí)驗(yàn)、理論、計(jì)算生物學(xué)： (Experimental, Theoretical, Computational Biology ) 生命科學(xué)與數(shù)、理、化、計(jì)算機(jī)等學(xué)科的大綜合、大交叉生物技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化(Biotechnology)： 基礎(chǔ)研究轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)

32、力 生物工程技術(shù)?農(nóng)、林、醫(yī)藥,現(xiàn)代生命科學(xué)發(fā)展趨勢(shì),2024/3/21,40,生物大分子的結(jié)構(gòu)與功能研究基因組與細(xì)胞的研究基因組比較研究關(guān)于遺傳、發(fā)育、分化、進(jìn)化的綜合理論研究腦科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)研究行為科學(xué)研究生態(tài)學(xué)研究人體功能研究,研究手段：實(shí)驗(yàn)、理論、計(jì)算相結(jié)合,現(xiàn)代生命科學(xué)發(fā)展熱點(diǎn),2024/3/21,41,生物信息學(xué)當(dāng)前的主要任務(wù),當(dāng)今生物信息學(xué)界的大部分人都把注意力集中在基因組、蛋白質(zhì)組、蛋白

33、質(zhì)結(jié)構(gòu)以及與之相結(jié)合的藥物設(shè)計(jì)上，隨蛋白組學(xué)、代謝組學(xué)進(jìn)一步的發(fā)展，將在整體水平進(jìn)行。,2024/3/21,42,基因組,新基因的發(fā)現(xiàn),通過計(jì)算分析從EST（Expressed Sequence Tags）序列庫中拼接出完整的新基因編碼區(qū)，也就是通俗所說的“電子克隆”；通過計(jì)算分析從基因組DNA序列中確定新基因編碼區(qū)，經(jīng)過多年的積累，已經(jīng)形成許多分析方法，如根據(jù)編碼區(qū)具有的獨(dú)特序列特征、根據(jù)編碼區(qū)與非編碼區(qū)在堿基組成上的差異、根據(jù)高維分

34、布的統(tǒng)計(jì)方法、根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、根據(jù)分形方法和根據(jù)密碼學(xué)方法等。,2024/3/21,43,非蛋白編碼區(qū)生物學(xué)意義的分析,2024/3/21,44,非蛋白編碼區(qū)約占人類基因組的95%，其生物學(xué)意義目前尚不是很清楚，但從演化觀點(diǎn)來看，其中必然蘊(yùn)含著重要的生物學(xué)功能，由于它們并不編碼蛋白，一般認(rèn)為，它們的生物學(xué)功能可能體現(xiàn)在對(duì)基因表達(dá)的時(shí)空調(diào)控上。,2024/3/21,45,研究非蛋白編碼區(qū)生物學(xué)意義的兩種策略： 一種是基于已有的已經(jīng)為實(shí)

35、驗(yàn)證實(shí)的所有功能已知的DNA元件的序列特征，預(yù)測(cè)非蛋白編碼區(qū)中可能含有的功能已知的DNA元件，從而預(yù)測(cè)其可能的生物學(xué)功能，并通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證； 另一種則是通過數(shù)理理論直接探索非蛋白編碼區(qū)的新的未知的序列特征，并從理論上預(yù)測(cè)其可能的信息含義，最后同樣通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。,2024/3/21,46,基因組整體功能及其調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)把握,把握生命的本質(zhì)，僅僅掌握基因組中部分基因的表達(dá)調(diào)控是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，因?yàn)樯F(xiàn)象是基因組中所有功能單元相互作用共同

36、制造出來的?；蛐酒夹g(shù)由于可以監(jiān)測(cè)基因組在各種時(shí)間斷面上的整體轉(zhuǎn)錄表達(dá)狀況，因此成為該領(lǐng)域中一項(xiàng)非常重要和關(guān)鍵的實(shí)驗(yàn)技術(shù)，對(duì)該技術(shù)所產(chǎn)生的大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效分析，從中獲得基因組運(yùn)轉(zhuǎn)以及調(diào)控的整體系統(tǒng)的機(jī)制或者是網(wǎng)絡(luò)機(jī)制，便成了生物信息學(xué)在該領(lǐng)域中首先要解決的問題。,2024/3/21,47,基因組演化與物種演化 (生命之樹),2024/3/21,48,盡管已經(jīng)在分子演化方面取得了許多重要的成就，但僅僅依靠某些基因或者分子的演化現(xiàn)象，

37、就想闡明物種整體的演化歷史似乎不太可靠。例如，智人與黑猩猩之間有98%-99%的結(jié)構(gòu)基因和蛋白質(zhì)是相同的，然而表型上卻具有如此巨大的差異，這就不能不使我們聯(lián)想到形形色色千差萬別的建筑樓群，它們的外觀如此不同，但基礎(chǔ)的部件組成卻是幾乎一樣的，差別就在于這些基礎(chǔ)部件的組織方式不同，這就提示我們基因組整體組織方式而不僅僅是個(gè)別基因在研究物種演化歷史中的重要作用。由于基因組是物種所有遺傳信息的儲(chǔ)藏庫，從根本上決定著物種個(gè)體的發(fā)育和生理，因此，從

38、基因組整體結(jié)構(gòu)組織和整體功能調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)方面，結(jié)合相應(yīng)的生理表征現(xiàn)象，進(jìn)行基因組整體的演化研究，將是揭示物種真實(shí)演化歷史的最佳途徑。,2024/3/21,49,基因組對(duì)生命體的整體控制必須通過它所表達(dá)的全部蛋白質(zhì)來執(zhí)行，由于基因芯片技術(shù)只能反映從基因組到RNA的轉(zhuǎn)錄水平上的表達(dá)情況，由于從RNA到蛋白質(zhì)還有許多中間環(huán)節(jié)的影響，因此僅憑基因芯片技術(shù)我們還不能最終掌握生物功能具體執(zhí)行者——蛋白質(zhì)的整體表達(dá)狀況； 近幾年在發(fā)展基因芯片的同

39、時(shí)，人們也發(fā)展了一套研究基因組所有蛋白質(zhì)產(chǎn)物表達(dá)情況——蛋白質(zhì)組研究技術(shù)，從技術(shù)上來講包括二維凝膠電泳技術(shù)和質(zhì)譜測(cè)序技術(shù)。通過二維凝膠電泳技術(shù)可以獲得某一時(shí)間截面上蛋白質(zhì)組的表達(dá)情況，通過質(zhì)譜測(cè)序技術(shù)就可以得到所有這些蛋白質(zhì)的序列組成。這些都是技術(shù)實(shí)現(xiàn)問題，最重要的就是如何運(yùn)用生物信息學(xué)理論方法去分析所得到的巨量數(shù)據(jù)，從中還原出生命運(yùn)轉(zhuǎn)和調(diào)控的整體系統(tǒng)的分子機(jī)制。,蛋白質(zhì)組,2024/3/21,50,基因組和蛋白質(zhì)組研究的迅猛發(fā)展，使許

40、多新蛋白序列涌現(xiàn)出來，然而要想了解它們的功能，只有氨基酸序列是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，因?yàn)榈鞍踪|(zhì)的功能是通過其三維高級(jí)結(jié)構(gòu)來執(zhí)行的，而且蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)也不一定是靜態(tài)的，在行使功能的過程中其結(jié)構(gòu)也會(huì)相應(yīng)的有所改變。因此，得到這些新蛋白的完整、精確和動(dòng)態(tài)的三維結(jié)構(gòu)就成為擺在我們面前的緊迫任務(wù)。目前除了通過諸如X射線晶體結(jié)構(gòu)分析、多維核磁共振（NMR）波譜分析和電子顯微鏡二維晶體三維重構(gòu)（電子晶體學(xué)，EC）等物理方法得到蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu),蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),202

41、4/3/21,51,另外一種廣泛使用的方法就是通過計(jì)算機(jī)輔助預(yù)測(cè)的方法，目前，一般認(rèn)為蛋白質(zhì)的折疊類型只有數(shù)百到數(shù)千種，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于蛋白質(zhì)所具有的自由度數(shù)目，而且蛋白質(zhì)的折疊類型與其氨基酸序列具有相關(guān)性，這樣就有可能直接從蛋白質(zhì)的氨基酸序列通過計(jì)算機(jī)輔助方法預(yù)測(cè)出蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu),2024/3/21,52,,,,,新藥設(shè)計(jì),2024/3/21,53,隨著結(jié)構(gòu)生物學(xué)的發(fā)展，相當(dāng)數(shù)量的蛋白質(zhì)以及一些核酸、多糖的三維結(jié)構(gòu)獲得精確測(cè)定，基于生物大分

42、子結(jié)構(gòu)知識(shí)的藥物設(shè)計(jì)成為當(dāng)前的熱點(diǎn)。生物信息學(xué)的研究不僅可提供生物大分子空間結(jié)構(gòu)的信息，還能提供電子結(jié)構(gòu)的信息，如能級(jí)、表面電荷分布、分子軌道相互作用等以及動(dòng)力學(xué)行為的信息，如生物化學(xué)反應(yīng)中的能量變化、電荷轉(zhuǎn)移、構(gòu)象變化等。理論模擬還可研究包括生物分子及其周圍環(huán)境的復(fù)雜體系和生物分子的量子效應(yīng)。,結(jié)構(gòu) – 功能 – 行為,2024/3/21,54,生物信息學(xué)的任務(wù)遠(yuǎn)不止于此。在以上工作的基礎(chǔ)上，最重要的是如何運(yùn)用數(shù)理理論成果對(duì)生物體進(jìn)行

43、完整系統(tǒng)的數(shù)理模型描述，使得人類能夠從一個(gè)更加明確的角度和一個(gè)更加易于操作的途徑來認(rèn)識(shí)和控制自身以及所有其他的生命體,2024/3/21,55,生物信息學(xué)不僅僅是一門科學(xué)學(xué)科， 它更是一種重要的研究開發(fā)工具。 從科學(xué)的角度來講，它是一門研究生物和生物相關(guān)系統(tǒng)中信息內(nèi)容物和信息流向的綜合系統(tǒng)科學(xué)，只有通過生物信息學(xué)的計(jì)算處理，我們才能從眾多分散的生物學(xué)觀測(cè)數(shù)據(jù)中獲得對(duì)生命運(yùn)行機(jī)制的詳細(xì)和系統(tǒng)的理解。,生物信息學(xué)不僅僅是一

44、門科學(xué)學(xué)科， 它更是一種重要的研究開發(fā)工具。 從工具的角度來講，它是今后幾乎進(jìn)行所有生物（醫(yī)藥）研究開發(fā)所必需的舵手和動(dòng)力機(jī)，只有基于生物信息學(xué)通過對(duì)大量已有數(shù)據(jù)資料的分析處理所提供的理論指導(dǎo)和分析，我們才能選擇正確的研發(fā)方向，同樣，只有選擇正確的生物信息學(xué)分析方法和手段，我們才能正確處理和評(píng)價(jià)新的觀測(cè)數(shù)據(jù)并得到準(zhǔn)確的結(jié)論。,2024/3/21,57,生物信息學(xué)的研究意義,生物信息學(xué)是21世紀(jì)生物學(xué)的核心,認(rèn)識(shí)生物本質(zhì)了解生

45、物分子信息的組織和結(jié)構(gòu)，破譯基因組信息，闡明生物信息之間的關(guān)系改變生物學(xué)的研究方式 改變傳統(tǒng)研究方式，引進(jìn)現(xiàn)代信息學(xué)方法在醫(yī)學(xué)上的重要意義為疾病的診斷和治療提供依據(jù)為設(shè)計(jì)新藥提供依據(jù),2024/3/21,58,時(shí)刻銘記 實(shí)驗(yàn)永遠(yuǎn)起著決定作用 計(jì)算/理論生物學(xué)的發(fā)展離不開實(shí)驗(yàn)生物學(xué)的貢獻(xiàn) 實(shí)驗(yàn)生物學(xué)日益依賴計(jì)算/理論生物學(xué)的指導(dǎo) 重視基礎(chǔ)研究，原創(chuàng)！,21世紀(jì)生命科學(xué),理論,計(jì)算,實(shí)驗(yàn),數(shù)學(xué)與物理科學(xué),