生物信息学与药物设计 PPT课件
生物信息学(课堂PPT)
• 总之，信息源的特点是：
– 自治的 (autonomous)
数据集成
– 分布式的 (distributed) – 异构的 (heterogeneous)
Data Integration
2021/3/29
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一、 生物信息学数据库
生物信息学数据库的种类
❖ 分子生物信息数据库种类繁多。归纳起来， 大体可以分为4个大类：
酵母菌Yeast ——CYGD数据库
http://mips.gsf.de/genre/proj/yeast/index.jsp
线虫 Caenorhabditis elegans ——AceDB数据库
/genome.shtml
的数据（EMBL负责欧洲，GenBank负责美洲，DDBJ负
责亚洲等），然后来自各地的所有信息汇总在一起，3
个数据库的数据共享并向世界开放，故这3个数据库又
被称为公共序列数据库（Public Sequence Database）。
所以从理论上说，这3个数据库所拥有的DNA序列数据
是完全相同的。你可以从中选择一个你喜欢的数据库；
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GenBank：由美国国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information, NCBI)建立。该 中心隶属于美国国家医学图书馆，位于美国国家卫生 研究院(NIH)内。
EMBL：欧洲分子生物学实验室(European Molecular Biology Laboratory, 其下有European Bioinformatics Centre)，主要位于英国剑桥Cambridge和德国汉堡 Hamburg。
KEYWORDS .
生物信息学教学培训课件PPT模板
03
数据处理
蛋白质样品中蛋白质 的分离过程。
使用质谱技术对蛋白 质进行鉴定和定量的 过程。
对质谱数据进行处理 和分析的过程。
8
代谢组学概述
01
代谢物是生物表现
代谢物可以反映生物体内的 代谢状态。
02
代谢组学研究内容
代谢物的筛选、特征鉴定和 定量分析。
03
代谢组学应用于诊 疗
为疾病的早期诊断和治疗提 供新的手段。
5
02
蛋白质组学和代谢组学
蛋白质组学概述
蛋白质组学定义及对象
研究蛋白质组成、结构、功能、互作、调控等方面的学科
蛋白质组学技术
包括质谱技术、蛋白质芯片技术、蛋白质互作组学技术等
蛋白质组学在疾病中应 用
Байду номын сангаас
用于疾病的早期诊断、病理机制的研究、药物研发等方面。
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蛋白质组学分析技术
01
蛋白质分离
02
质谱分析
3
结果可视化
展示分析结果，并方便我们对结果进行观察和分析
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04
生物信息学的应用和前景
生物信息学在基因治疗中的应用
01
基因治疗优势前景
用生物信息学进行基因治疗的设计和 优化，以达到最佳的治疗效果。
02
基因治疗限制
介绍基因治疗的安全性和有效 性的限制。
03
生物信息学在 治疗中应用
生物信息学可以监测和调控基因表达，以及 评估基因治疗的效果和安全性。
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代谢组学分析技术
01
样品收集制备
介绍代谢组学分析技术中的样 品收集和制备过程
02
代谢产物检测分离
介绍代谢组学分析技术中的代 谢产物检测分离过程
生物信息学课堂ppt课件
只是出现在电子出版物的文本中。
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产生 生物信息学的
❖ ２０世纪后期，生物科学技术迅猛发展，无论从数量上还是从质量上都 极大地丰富了生物科学的数据资源。数据资源的急剧膨胀迫使人们寻求 一种强有力的工具去组织这些数据，以利于储存、加工和进一步利用。 而海量的生物学数据中必然蕴含着重要的生物学规律，这些规律将是解 释生命之谜的关键，人们同样需要一种强有力的工具来协助人脑完成对 这些数据的分析工作。
❖ 基因组时代--基因寻找和识别、网络数据库系统的 建立、交互界面的开发；
❖ 后基因组时代--大规模基因组分析、蛋白质组分析。
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重要性 生物信息学的
❖ 生物信息学不仅是一门学科，更是一种重要的研究开发工具。 ❖ 从科学的角度来讲，生物信息学是一门研究生物和生物相关
系统中信息内容与信息流向的综合系统科学。只有通过生物 信息学的计算处理，人们才能从众多分散的生物学观测数据 中获得对生命运行机制的系统理解。 ❖ 从工具的角度来讲，生物信息学几乎是今后所有生物（医药） 研究开发所必需的工具。只有根据生物信息学对大量数据资 料进行分析后，人们才能选择该领域正确的研发方向。 ❖ 生物信息学不仅具有重大的科学意义，而且具有巨大的经济 效益。它的许多研究成果可以较快地产业化，成为价值很高 的产品。
分析(主要研究内容) 应用(多个领域)
主要由数据库、计算机网络和应用软件三大部分构成
2
定义
❖ 收集、维护、传播、分析以及利用在分子生物学研究中获得的大量数据。
生物信息学（bioinformatics）是生物学与计算机科学以及应用数学等学
生物信息学介绍(PPT20页)
• 蛋白质怎样实现细胞和有机体的动力学：
– 生命为什么是蛋白质的运动方式
• 个体发育和系统发育的法则和机理：
– 肌体如何长成、运作、衰老和进化
• 征服疾病：
– 主要循环系统疾病、癌症、病毒源性疾病、遗传病和衰老
• 保护和利用生物资源，开发和发展生物产业：
– 生物学怎样造福人类
•
1、
功的路 。2020/10/262020/10/26Monda y, October 26, 2020
成功源于不懈的努力，人生最大的敌人是自己怯懦
•
2、
。2 020/10/ 262020 /10/26 2020/10 /2610/ 26/202 0 12:03:09 AM
每天只看目标，别老想障碍
–蛋白质的三维结构
– 蛋白质的物理性质预测
– 其他特殊局部信息：其它特殊局部结构包括 膜蛋白的跨膜螺旋、信号肽、卷曲螺旋 (Coiled Coils)等，具有明显的序列特征和结 构特征，也可以用计算方法加以预测
• cDNA 芯片相关的数据管理和分析
实验室信息管理系统 基因表达公共数据库
• 分子进化
基因芯片流程（二）
6. 图象处理（采用专门软件，对图象进行分析， 提取每个点上的数字信号），得到原始数据表。
7. 数据校正和筛选（对cy5或cy3信号进行校正， 消除实验或扫描等各环节因素对数据的影响， 同时利用筛选规则对数据中的“坏点”，“小 点”，“低信号点”进行筛选，并作标记。）
8. 差异表达基因的确定（采用ratio值对差异基因 进行判断，或采用统计方法如线性回归、主成 分分析、调整P值算法等对差异基因进行统计 推断）
远期任务
• 读懂人类基因组，发现人类遗传语言的 根本规律，从而阐明若干生 物学中的重 大自然哲学问题，像生命的起源与进化 等。这一研究的关键和核心是了解非编 码区
生物信息学PPT课件
生物信息学在农业研究中的应用
1 2 3
作物育种
生物信息学可以通过基因组学手段分析作物的遗 传变异，为作物育种提供重要的遗传资源。
转基因作物研究
通过生物信息学分析，可以了解转基因作物的基 因表达和性状变化，为转基因作物的研发和应用 提供支持。
农业环境监测
生物信息学可以帮助研究人员监测农业环境中的 微生物群落、土壤质量等指标，为农业生产提供 科学依据。
特点
生物信息学具有数据密集、技术依赖、多学科交叉、应用广泛等特点。
生物信息学的重要性
促进生命科学研究
提高疾病诊断和治疗水平
生物信息学为生命科学研究提供了强 大的数据分析和挖掘工具，有助于深 入揭示生命现象的本质和规律。
生物信息学在疾病诊断和治疗方面具 有重要作用，通过对基因组、蛋白质 组等数据的分析，有助于实现个体化 精准医疗。
03 生物信息学技术与方法
基因组测序技术
基因组测序技术概述
基因组测序是生物信息学中的一项关键技术，它能够测定生物体的 全部基因序列，为后续的基因组学研究提供基础数据。
测序原理
基因组测序主要基于下一代测序技术，如高通量测序和单分子测序， 通过这些技术可以快速、准确地测定生物体的基因序列。
测序应用
基因组测序在医学、农业、生物多样性等多个领域都有广泛应用，如 疾病诊断、药物研发、作物育种等。
生物信息学ppt课件
目录
• 生物信息学概述 • 生物信息学的主要研究领域 • 生物信息学技术与方法 • 生物信息学的应用前景 • 生物信息学的挑战与展望 • 案例分析
01 生物信息学概述
定义与特点
定义
生物信息学是一门跨学科的学科，它利用计算机科学、数学和工程学的原理、 技术和方法，对生物学数据进行分析、解释和利用，以解决生物学问题。
生物信息学在药物设计中的应用
生物信息学在药物设计中的应用生物信息学是一个结合生物学、计算机科学和统计学的交叉学科，它的发展为药物设计提供了全新的思路和工具。
通过分析、比较和解释生物信息数据，生物信息学可以帮助科学家更好地理解疾病的发生机制，并提供药物研发过程中的便利。
本文将就生物信息学在药物设计中的应用进行探讨。
一、基因组学和蛋白质组学基因组学是研究生物体基因组的学科，而蛋白质组学则是研究生物体蛋白质组的学科。
通过对基因组和蛋白质组的分析，我们可以发现与疾病相关的基因和蛋白质，从而为药物设计提供指导。
例如，通过基因组学分析，科学家们发现某些基因突变与某种癌症的易感性密切相关。
而蛋白质组学则可以帮助科学家了解蛋白质的结构和功能，从而设计出更具靶向性的药物。
二、药物靶点预测生物信息学可以通过计算和模拟技术对药物与靶点之间的相互作用进行预测。
通过对已知药物和靶点结构的比对和分析，可以找到具有相似结构和功能的新靶点，并为药物研发提供新的方向。
此外，生物信息学还可以预测药物与靶点的亲和力和选择性，帮助科学家优化药物结构，使其更具效果和减少不良反应。
三、药物转运和代谢研究药物在体内的转运和代谢过程对药效和药物副作用起着重要作用。
生物信息学可以帮助科学家对药物转运和代谢相关的蛋白质进行识别和分类，揭示其作用机制。
这对于预测药物的药动学性质、药效持久性等方面具有重要意义，有助于设计出更好的药物剂型和药物组合方案。
四、药物副作用预测药物研发过程中，药物的副作用是一个重要的考虑因素。
生物信息学可以通过整合大量的生物信息数据，预测药物的副作用。
通过分析药物与已知蛋白质的相互作用模式，可以预测药物对其他未知蛋白质的影响，并发现可能的副作用靶点。
这对于筛选出较为安全的候选物质，提高药物的研发效率具有重要意义。
总结起来，生物信息学在药物设计中的应用涵盖了基因组学、蛋白质组学、药物靶点预测、药物转运和代谢研究以及药物副作用预测等方面。
生物信息学的快速发展为药物设计提供了高效、准确和创新的手段，加速了药物研发的过程，为发现新药物和治疗疾病提供了有力的支持。
生物信息学在药物设计中的应用
生物信息学在药物设计中的应用随着科技的不断进步，生物信息学在药物设计领域的应用日益广泛。
生物信息学是通过对生物学数据进行收集、存储、处理和分析来解决生物学问题的学科。
通过利用生物信息学技术，科学家们能够更深入地了解生命体的结构和功能，并将这些信息应用于药物设计中。
药物设计是指根据疾病的分子机制开发新的药物或改良已有药物的过程。
传统的药物设计方法需要大量的时间和资源来进行试错实验，而生物信息学的出现改变了这一局面，加速了药物研发的进程。
首先，生物信息学在药物设计中的一个重要应用是通过基因组学和蛋白质组学的研究来寻找新的药物靶点。
基因组学研究揭示了人类基因组中的所有基因和其功能，为寻找疾病相关的基因提供了重要的线索。
蛋白质组学的研究则可以揭示细胞中各种蛋白质的功能和相互作用关系。
通过对基因组和蛋白质组的分析，科学家们可以识别出与疾病发展紧密相关的靶点，进而设计药物来干预疾病的进程。
其次，生物信息学还可以帮助科学家们进行药物分子的模拟和预测。
药物分子和受体之间的相互作用是药物发挥作用的基础。
利用生物信息学技术，科学家们可以对药物分子与受体的相互作用进行模拟和预测，从而优化药物分子的结构，提高药物的选择性和效力。
这种虚拟筛选技术可以大大加速药物研发过程，减少时间和资源的浪费。
此外，生物信息学还可以为药物设计提供重要的生物学数据和分析工具。
通过大规模的生物学数据的收集和整理，科学家们可以获得关于基因、蛋白质、代谢途径等生物学过程的详细信息。
这些数据可以为药物设计提供重要的背景知识和参考信息，帮助科学家们更好地理解疾病的发生机制，并设计出更有效的药物。
同时，生物信息学还提供了一系列的分析工具和算法，用于解析和处理大规模的生物学数据，帮助科学家们从庞杂的数据中挖掘有价值的信息。
除了以上几个方面，生物信息学还在药物设计中发挥着其他重要的作用。
例如，通过生物信息学技术，科学家们可以对药物进行结构与活性的关联分析，找出影响药物活性的结构因素，从而优化药物的结构；同时还可以对药物的代谢途径进行分析，预测药物在体内的转化和排泄过程，从而更好地评估药物的安全性和药效。
药物生物信息学进展ppt课件
❖ 现存药物研发方式 ❖ 现存药物研发方式的局限性 ❖ 药物基因组的内容 ❖ 如今国内外的研讨现状
❖ 一、现存药物研发方式 ❖ 新药研发过程包括临床前研讨和临床研
讨两大部分。
❖ 临床前研讨： ❖ ---根底研讨 ❖ ---可行性分析 ❖ ---工程研讨
根底研讨---新药发现的过程：以下途 径；靶点〔化学实体〕。
❖ 产生这种景象的缘由是由于我们运用的药物 从某种意义上说是一种统计学意义上的可以 治疗疾病的药物，这是由于药物的开发和认 证是从统计数据来证明某种药物对某种疾病 具有一定的疗效。而医生也是从临床阅历来 判别个体的用药及剂量。
❖ 因此，当一个医生对一个患者或一组患者运 用某种药物时，在剂量选择上总是介于“不 太高〞和“不太低〞之间。这样就会产生疗 效缺乏或毒性。如以下图显示：
----Ⅱ期临床实验
经过Ⅰ期临床研讨,在安康人身上得到了为到达 合理的血药浓度所需求的药品的剂量的信息, 即药代动力学数据.但是,通常在安康的人体上 是不能够证明药品的治疗作用的.
❖ 在临床研讨的第二阶段即Ⅱ期临床实验,将给药于 少数病人志愿者,然后重新评价药物的药代动力学 和排泄情况.这是由于药物在患病形状的人体内的 作用方式经常是不同的,对那些影响肠、胃、肝、 和肾的药物尤其如此。
❖ 参差不齐的药物临床效果把药学家引向深层次问题 焦点----人体遗传要素。随着分子生物学、分子遗传 学与分子药理学等学科的开展，人们逐渐认识到不 同个体对同一药物反响的不同大多数源于个体基因 的差别，主要是由于药物代谢酶、药物转运蛋白、 药物作用靶点〔如受体〕等药物相关基因的多态性 和表达程度的不同呵斥。由此产生了药物基因组信 息学这门新兴学科。
然而，很少有一种药物对一切的患者都是有 效和平安的。
药物生物信息学进展PPT课件
利用计算机辅助药物设计和虚拟筛选 等技术，对小分子药物进行设计和筛 选，寻找潜在的治疗靶点和候选药物。
04
药物生物信息学面临的挑 战与未来发展方向
数据整合与分析的挑战
01
02
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数据质量
不同来源的数据可能存在 差异，如基因组、蛋白质 组、代谢组等，需要统一 标准进行整合。
数据处理速度
模型应用
如何将多尺度模型应用于实际药物研发过程中，提高药物设计和筛 选的效率和准确性，是一个亟待解决的问题。
新药发现的挑战与未来发展方向
靶点发现
随着基因组学、蛋白质组学等研究的深入，如何发现新的药物靶 点成为关键。
药物筛选
如何利用生物信息学方法快速、准确地筛选出具有潜在活性的药 物分子是重点方向。
研究蛋白质修饰对药物作用的影 响，为新药研发提供新的思路和 方法。
药物代谢组学研究进展
代谢产物的检测与分析
通过代谢组学技术检测和分析药物作用下的代谢产 物变化，揭示药物的代谢过程和调控机制。
代谢途径与药物作用关系研究
分析代谢途径对药物作用的影响，为药物的优化设 计和个体化用药提供依据。
代谢组学在药物发现中的应用
3
基因组学在药物发现中的应用
利用基因组学技术发现新的药物靶点，加速新药 研发进程。
药物蛋白质组学研究进展
01
蛋白质表达谱分析
通过蛋白质组学技术分析药物作 用下的蛋白质表达谱变化，揭示 药物的调控机制。
02
蛋白质相互作用研 究
分析药物作用下的蛋白质相互作 用网络变化，深入了解药物的调 控机制。
03
蛋白质修饰与药物 作用关系研究
利用代谢组学技术发现新的药物靶点，加速新药研 发进程。
生物信息学与药物设计
生物信息学与药物设计生物信息学是综合运用生物学、数学、物理学、信息科学以及计算机科学等学科的理论方法而形成的交叉学科，从广义上讲是指利用信息技术管理和分析生物学数据。
从基因组数据分析方面讲，生物信息学主要指核酸和蛋白质序列数据的计算机处理和分析，包含着基因组信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释的所有方面。
生物信息学以基因组DNA序列信息分析为基础，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，特别是非编码序列所含的大量信息，寻找这些区域的编码特征、信息调节与表达规律[2-5]；同时在发现了新基因的信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测。
生物信息学的出现和发展提供了一种药物设计的新思路，为药物研发提供了新的手段，导致了药物研发模式的改变。
1 药物设计与发展1.1 传统的药物研发传统的药物的研究和开发，是基于动物的细胞、组织或器官筛选合理的药理模型从天然的矿物质、动物和植物中人工寻找，或者经过化学合成候选药物的先导物，在确定了先导化物后对先导化合物分子进行优化，然后通过候选药物临床评价，最后投入市场[4，6-7]。
这种方法虽然有效，但是时间长，费用高，在生物信息学没有诞生之前，据统计，一个新药从发现到临床应用，大约需要10年时间，所需花费5亿～10亿美元。
一个新处方药的研究和开发花费在2021年已达到8.02亿美元。
传统新药的研发缺乏成熟完善的发现途径，具有很大的盲目性，一般平均要筛选10 000种化合物以上才能得到一种新药，因此开发效率很低，很难迅速得到合适的新药来治疗越来越多的疑难杂症。
1.2 计算机辅助药物设计从20世纪70年代，美国麻省理工学院霍恩贝尔教授提出了分子设计后，药物分子设计已成为目前新药发现的主要方向，而计算机辅助药物设计方法（CADD）是药物分子设计的基础。
计算机辅助药物设计的原理是：首先通过X-单晶衍射技等技术获得受体大分子结合部位的结构，并且采用分子模拟软件分析结合部位的结构性质，然后再运用数据库搜寻或者全新药物分子设计技术，识别得到分子形状和理化性质与受体作用位点相匹配的分子，合成并测试这些分子的生物活性，经过几轮循环，即可以发现新的先导化合物，计算机辅助药物设计是生物信息学在药物设计中应用的一个体现。
药物生物信息学
以前药物的发现是通过偶然的途径或定向筛选，但这不可避免地带有盲目性或工作量巨大，据统计，平均筛选1.5～2万个化合物才能发现一个新药，历时10～12年
现在药物研究的主要方向是合理药物设计，它是根据生命科学研究中所揭示的药物作用靶点，在参考天然化合物结构和其配基的基础上，设计合理的药物分子，由于设计目的明确，可以大大减少所筛选的化合物的数目
1
GDB数据库用表格的方式给出基因结构数据库，包括基因单位、PCR位点、细胞遗传标记、重复片段等
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一、GDB
01
人类基因组中的序列只有3％可以编码蛋白质，因此转录图谱可以把基因组中能够编码的部分集中起来，因此是一种重要的数据资源
02
Unigene是通过计算机程序对Genbank中的数据进行适当的处理，以便研究基因的转录图谱。其网址为：
基因组学和生物信息学的研究也改变了新药开发的思路和模式
1
对基因组计划产生的核酸序列分析一方面可以从本质上认识疾病尤其是遗传疾病的发生原因，为这些疾病的诊断、预防和治疗奠定基础
2
这些核酸序列本身就是丰富的药物资源，其中蕴藏着大量目前尚不明了的基因，这些基因及其产物可以作为潜在的药物或者药物靶点而开发
4.计算机辅助药物设计
SARS冠状病毒的基因组序列和其他冠状病毒的基因组序列进行多序列比对，发现SARS冠状病毒是一种新的冠状病毒突变体
01
对11个SARA冠状病毒基因组进行多序列比对分析，发现测序结果几乎完全相同，说明在测序这段时间内，该病毒没有发生较大的转型
02
抑制该酶可以影响病毒的增殖和扩增
01
随着许多生物的基因组被测序，特别是人类基因组计划的完成后，科学家们已经开始研究功能基因组学
生物信息学与药物设计
随着对膜融合机理研究的进展和对艾滋病毒的表面 糖蛋白gp160(gp120+gp41)结构的研究，科学家们 认识到gp41是最理想的艾滋病药物设计靶标。2003 年3月，由瑞士罗氏制药及美国Trimeris公司共同开发 的世界上第一个以gp41作为药物靶蛋白的药物T-20， 获得FDA批准在美国和欧洲上市，由此标志着第三代 抗艾滋病药物——膜融合抑制剂的诞生。
谢谢观赏！
感谢下 载
生物信息学 |Bioinformatics
二、生物信息学与新药研制 —— 未来的药物研究过程将是基于生物信息 学（bioinformatics)知识挖掘的过程
数据处理和 关联分析
发现药物 作用对象
确定靶标 分子???
合理药 物设计
Rational drug design
生物信息学 |Bioinformatics
第三代？？？
？
用于治疗艾滋病(AIDS)的第一代药物
第二代抗艾滋病毒药物
3-3 抗艾滋病药物研odawer等获 得了全合成的HIV蛋白酶的晶体结构， 证实了 HIV蛋白酶以二聚体的形式产生 活性，同时也证实了人们假设的如同天 然蛋白质 HIV蛋白酶具有双折叠螺旋对 称性。由于 HIV 蛋白酶是同源二聚体， 其活性部位具有二重轴对称性，因此， 所设计的抑制剂也应具有同样的对称性 才可能有较高的抑制活性。
（二）新药研究存在两个技术瓶颈
➢与疾病相关的靶标生物大分子（蛋白质、核 酸、多糖分子等，一般称为受体）的结构生 物学三维结构确定及验证； ➢具有生物活性的小分子药物（一般称为配体 或底物）的设计和发展。