医药生物信息学 1
中医药院校本科生生物信息学教学改革研究与实践
2019第7期中（总第306期）ZHONG GUO NONG CUN JIAO YU生物信息学是生命科学、计算机科学、数学等多学科融合在一起而形成的一门交叉学科。
生物信息学主要是开发和使用生物信息学工具，处理分析医学、生物学的数据，从而提出生命科学新见解，以解决生物学、医学等方面的问题。
特别是进入21世纪后，随着测序技术的飞速发展，测序成本大面积降低，由此开启了后基因组时代研究的新局面。
生物信息学作为一门交叉学科，发展十分迅速。
目前，我国很多中医药院校都开设了生物信息学课程，但是也都是刚刚起步。
在中医药院校的生物信息学教学课堂上，大部分生物信息学教师习惯于向学生灌输生物信息学理论和方法，而忽视生物信息学中理论、方法的发展过程；倾向于关注生物信息学分析结果，而忽视生物信息学分析的原理，导致学生对生物信息学的学习产生了厌倦心理，从而放弃对生物信息学的学习。
针对上面出现的这些问题，如何激发学生对生物信息学的学习热情成为了我们教学的研究重点。
以我校本科生生物信息学课程进行实验教学。
通过一年的生物信息学教学改革摸索，我们总结出了“创新教育、竞赛教育、个人化教育”的教学模式，即通过运用新的教学方法、组织学生积极参加学校各类创新、创业大赛、个性化精细教学的生物信息学教学方案。
使用教学新模式后，我校本科生学习生物信息学的学习热情显著提高，生物信息学的操作技能也明显提升，在中医药人才培养方面取得了很好的成效。
一、提升教学内容生物信息学教材版本较多，选择一本跟专业相关的生物信息学教材，对培养学生的能力十分重要。
本校是一所中医药高校，所以在选择教材时，比较偏向与医学相关的生物信息学教材。
本校生物信息学课程只有36课时，课时较少，所以在教学内容上尽量选择基础的、最新的、实用的生物信息学知识进行教学。
在生物信息学的教学过程中引入实际生活中的问题，教师对问题进行深入讲解，从而让学生较容易理解相应的生物信息学概念。
二、优化教学过程本校的生物信息学课程课时较少，为了让学生更好的学习这门课程，我们充分利用互联网技术和新媒体技术将生物信息学教学分为三部分：①在课堂中进行讲解；②在课堂中实践操作互动；③让学生课外自习。
医学信息学
一、决策的定义
狭义的定义：决策就是决定 广义的定义：管理理论中的决策，既包 括对简单问题的决定也包括对复杂问题的 决定。
决策与信息
信息收集完整、整理有序、加工、分析合 理、利用正确则得“方向正确、效应有益” 的决策。 信息是决策的原料 决策离不开信息 有始有终、表里一致的共生关系。
逐步在全国统一建立居民健康档案
“十一五”期间我省卫生信息化飞速发展
1. 城乡社区和新农合信 息化初步覆盖； 2. 医院信息化居全国前 列； 3. 疫情报告和应急指挥 信息网基本建成； 4. “国家数字卫生”项 目取得阶段性成果；
新农 合 健康 档案 信息 标准
数字 医院 应急 系统 数字 卫生
大型研究项目的开展
医院管理、临床信息系统、电子病历、医学决策支持系统
知识处理，医学人工智能和专家系统
二、需求分析
生物信号分析与图像处理,,,,,
我国医学信息学的发展进程
1995年“金卫工程”
建立国家医疗信息骨干网 建立卫生宏观数据库 建立医院HIS 发行“金卫卡”
军队一、二、三号工程 1987年，中国医学信息学会（CMIA）成 立。 04年11月，中国卫生信息学会成立
二、需求分析
引 言
医学信息学的研究领域
医学信息学的研究对象
对生命信息现象的研究
应用控制论
对人类社会活动中医学信息的研究
循证医学
人类活动的三个阶段：观察、分析、行动 医疗卫生活动的三个阶段：观察、诊断、治疗
一、医学信息学的多学科性
医学知识：
信息科学的理论方法: 自然科学的知识、技术和方法 统计学、流行病学等其他学科
存在的问题：缺乏研究的深度和广度。
生物信息学在药物研发中的应用
生物信息学在药物研发中的应用在当代医药研发领域中，生物信息学扮演着日益重要的角色。
生物信息学是一门利用计算机和相关技术来获取、存储、管理和分析生物学信息的学科。
它的应用在药物研发中具有巨大的潜力，可以加速药物发现的进程，提高研发效率，并最终改善人类健康。
本文将探讨生物信息学在药物研发中的应用，并分析其在药物发现、靶点预测、药效预测和临床试验设计等领域的具体作用。
一、药物发现药物发现是指从大量的分子库中筛选出具有临床潜力的药物候选化合物。
通过生物信息学技术，研究人员可以对大规模的分子数据库进行虚拟筛选。
这项工作可以帮助研究人员辨别出具有与已知药物结构相似的化合物，并从中找到潜在的药物候选物。
此外，生物信息学还能通过计算模拟与药效有关的分子结构和互作关系，以预测候选物的活性和选择性。
这种虚拟筛选方法不仅可以提高药物发现的效率，还可以减少实验成本和时间。
它已经成为现代药物研发的重要手段之一。
二、靶点预测药物的作用靶点是指有助于治疗特定疾病的蛋白质或其他分子。
生物信息学可以通过多种方法对蛋白质序列和结构进行分析，以预测药物的作用靶点。
例如，序列比对可以将给定的蛋白质与已知的蛋白质序列进行比较，并找到相似的序列。
如果多个蛋白质序列之间存在显著的相似性，那么它们可能具有相同或相似的功能，从而可以将已知的药物作用靶点推广到新的蛋白质。
此外，结构预测方法可以根据已知的蛋白质结构，预测出未知蛋白质的结构和功能特征。
这些预测结果可以为药物研发提供有价值的信息，帮助研究人员找到更好的药物靶点。
三、药效预测药效预测是指通过生物信息学技术对药物与目标分子之间相互作用的研究。
例如，分子对接是一种常用的计算方法，用于模拟药物分子与靶点蛋白质之间的相互作用。
通过计算药物分子与靶点蛋白质之间的结合能和互作模式，可以预测药物的活性和选择性。
此外，药物代谢预测也是生物信息学中的重要研究方向。
通过建立代谢途径的预测模型，研究人员可以预测药物在体内的代谢途径和产物，从而指导合理的药物设计和剂量选择。
医药行业生物技术与新药研发方案
医药行业生物技术与新药研发方案第一章生物技术在医药行业中的应用 (3)1.1 生物技术的概述 (3)1.2 生物技术在药物研发中的应用 (3)1.2.1 分子生物学技术在药物研发中的应用 (3)1.2.2 细胞生物学技术在药物研发中的应用 (3)1.2.3 遗传学技术在药物研发中的应用 (3)1.3 生物技术在药物生产中的应用 (4)1.3.1 生物技术在药物合成中的应用 (4)1.3.2 生物技术在药物提取中的应用 (4)1.3.3 生物技术在药物质量控制中的应用 (4)第二章新药研发的基本流程 (4)2.1 新药研发的概述 (4)2.2 新药靶点的筛选与验证 (4)2.2.1 新药靶点的筛选 (4)2.2.2 新药靶点的验证 (5)2.3 新药候选化合物的设计与筛选 (5)2.3.1 新药候选化合物的设计 (5)2.3.2 新药候选化合物的筛选 (5)2.4 新药的临床前研究 (5)2.4.1 药理学研究 (6)2.4.2 毒理学研究 (6)2.4.3 药代动力学研究 (6)2.4.4 制剂研究 (6)2.4.5 药效学评价 (6)第三章生物技术药物研发 (6)3.1 生物技术药物的定义与分类 (6)3.2 生物技术药物研发的关键技术 (7)3.3 生物技术药物的药效与安全性评价 (7)3.4 生物技术药物的临床研究 (7)第四章小分子药物研发 (8)4.1 小分子药物的定义与分类 (8)4.2 小分子药物研发的关键技术 (8)4.3 小分子药物的药效与安全性评价 (8)4.4 小分子药物的临床研究 (9)第五章生物信息学在新药研发中的应用 (9)5.1 生物信息学的概述 (9)5.2 生物信息学在新药靶点发觉中的应用 (9)5.3 生物信息学在新药设计中的应用 (10)5.4 生物信息学在新药评价中的应用 (10)第六章新药研发中的知识产权保护 (10)6.1 新药研发知识产权的概述 (10)6.2 新药研发过程中的知识产权保护策略 (11)6.2.1 早期规划 (11)6.2.2 专利申请 (11)6.2.3 商标注册 (11)6.2.4 商业秘密保护 (11)6.3 新药研发知识产权的法律规定 (11)6.3.1 专利法 (11)6.3.2 商标法 (11)6.3.3 著作权法 (11)6.3.4 反不正当竞争法 (11)6.4 新药研发知识产权的国际合作 (12)6.4.1 加入国际知识产权组织 (12)6.4.2 签署国际知识产权协议 (12)6.4.3 加强国际知识产权执法合作 (12)6.4.4 促进国际新药研发合作 (12)第七章新药研发项目管理 (12)7.1 新药研发项目管理的概述 (12)7.2 新药研发项目的计划与组织 (12)7.2.1 计划阶段 (12)7.2.2 组织阶段 (13)7.3 新药研发项目的进度与成本控制 (13)7.3.1 进度控制 (13)7.3.2 成本控制 (13)7.4 新药研发项目的风险与质量管理 (13)7.4.1 风险管理 (13)7.4.2 质量管理 (13)第八章新药研发的监管政策 (14)8.1 新药研发监管政策的概述 (14)8.2 我国新药研发监管政策的主要内容 (14)8.3 新药研发监管政策的国际比较 (14)8.4 新药研发监管政策对行业的影响 (15)第九章新药研发的风险与挑战 (15)9.1 新药研发风险的概述 (15)9.2 新药研发的风险来源 (15)9.2.1 技术风险 (15)9.2.2 市场风险 (15)9.2.3 法规政策风险 (16)9.3 新药研发风险的管理策略 (16)9.3.1 完善研发流程 (16)9.3.2 强化风险管理意识 (16)9.3.3 优化资源分配 (16)9.3.4 加强外部合作 (16)9.4 新药研发的挑战与机遇 (16)9.4.1 挑战 (16)9.4.2 机遇 (16)第十章未来医药行业生物技术与新药研发的趋势 (16)10.1 生物技术的发展趋势 (16)10.2 新药研发的技术创新 (16)10.3 生物技术与新药研发的融合 (17)10.4 未来医药行业的发展方向 (17)第一章生物技术在医药行业中的应用1.1 生物技术的概述生物技术是指利用生物系统的特性，通过分子生物学、细胞生物学、遗传学等学科的方法和手段，对生物体进行操作和改造，以实现特定目的的技术。
生物信息学技术及其在医学研究中的应用
生物信息学技术及其在医学研究中的应用随着生物学研究的不断深入，生物信息学技术也愈发重要。
生物信息学技术就是指运用计算机科学、数学、统计学等技术，对生物学的各个方面进行分析和研究的方法和工具。
在医药领域，生物信息学技术的使用具有很大的潜力和优势，可以在药物研发、疾病筛查、医学诊断等多个方面产生重要影响。
一、生物信息学技术简介生物信息学技术是一种交叉学科，涉及到计算机科学、数学、统计学、生物学等多个学科领域。
包括了基因组学、转录组学、代谢组学、蛋白质组学等方面，是研究生物信息及其生命过程中的规律和模式的一门科学。
生物信息学技术的主要目的是收集、存储、分析和管理生物信息的海量数据，如基因测序数据、蛋白质序列和结构数据、代谢物浓度数据等。
生物信息学技术不仅可以改善基础科学研究的效率，还可以促进药物研发、疾病诊断等方面的进步，使医学研究更加深入和精确。
二、生物信息学技术在药物研发中的应用随着药物研发中对药效、药理学问题的深入认识，基于药物代谢途径和药物作用机制的研究工作越来越受到关注。
利用生物信息学技术，我们可以筛选出对于特定疾病有作用的基因以及调控这些基因的信号通路。
针对这些基因或通路，我们可以进一步研究潜在药物分子，这将有助于新药的发现与开发。
药物研发还涉及到药物安全问题，在新药研制的早期阶段，药物分子的毒性与非特异性通常是无法确定的。
利用生物信息学技术，我们可以对药物分子与人类基因组的相互作用进行预测，这有助于在药物研发的早期阶段排除有潜在毒性或非特异性的候选药物，加快药物研发的进程。
三、生物信息学技术在疾病诊断中的应用生物信息学技术在疾病诊断中的应用主要是基于分子表达模式和分子标记的疾病生物标志物的鉴定。
通过分析正常和疾病状态下的基因表达及其调控通路，可以确定疾病早期信号通路的变化，并从中鉴定出具有潜在诊断价值的分子标志物。
例如，在肿瘤治疗中，我们可以利用生物信息学技术分析肿瘤组织与正常组织基因表达的差异，以此筛选出具有潜在诊断价值的肿瘤标志物。
辅修专业学士学位教育生物信息学
辅修专业学士学位教育生物信息学
生物信息学是一门综合学科，集生物学、计算机科学、数学和统计学等多个学科知识于一体，旨在利用计算机和信息技术解决生物学研究中的问题。
辅修专业学士学位教育生物信息学是指在本科期间，除了主修专业之外，还选择了生物信息学作为辅修专业，以获得相关领域的基础知识和技能。
辅修专业一般需要完成一定的课程学习和实践训练，并通过相应的考核，最终获得辅修专业的学士学位。
学习生物信息学的学生可以在生物医药、农业、环境科学等领域中从事相关的研究和应用工作。
他们可以利用计算机和信息技术对生物数据进行分析、建模和预测，从而提供对生物学研究和应用的支持。
生物信息学在现代生物学研究中扮演着重要的角色。
随着生物数据量的急剧增加，生物信息学的需求也越来越大。
因此，辅修专业学士学位教育生物信息学的人才需求也在逐渐增加。
辅修生物信息学的学生可以通过掌握相关的技能和知识，为生物学研究和应用领域做出贡献，并具备在相关领域就业的竞争力。
生物信息学
生物信息学邱萌琳11216108一、定义与简介生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。
它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。
二、经历阶段前基因组时代（20世纪90年代前）这一阶段主要是各种序列比较算法的建立、生物数据库的建立、检索工具的开发以及DNA和蛋白质序列分析等。
基因组时代（20世纪90年代后至2001年）这一阶段主要是大规模的基因组测序，基因识别和发现，网络数据库系统地建立和交互界面工具的开发等。
后基因组时代（2001至今）随着人类基因组测序工作的完成，各种模式生物基因组测序的完成，生物科学的发展已经进入了后基因组时代，基因组学研究的重心由基因组的结构向基因的功能转移。
这种转移的一个重要标志是产生了功能基因组学，而基因组学的前期工作相应地被称为结构基因组学。
三、生物信息学发展简介生物信息学是建立在分子生物学的基础上的，因此，要了解生物信息学，就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解。
研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始，1866年孟德尔从实验上提出了假设：遗传因子是以生物成分存在，1871年Miescher 从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸（DNA），在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前，人们仍然认为染色体蛋白质携带基因，而DNA是一个次要的角色。
1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律，即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等，腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等。
与此同时，Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构。
1953年James Watson 和FrancisCrick在Nature杂志上推测出DNA的三维结构（双螺旋）。
生物信息学在中医药研究中的应用
生物信息学在中医药研究中的应用
生物信息学在中医药研究中的应用越来越广泛。
以下是一些常见的应用领域：
1. 中药基因组学研究：生物信息学可以通过对中药草药的基因组数据进行分析，鉴定其中的主要成分以及相关的药效基因，从而揭示中药的药理机制、作用靶点以及药效差异。
2. 中药网络药理学研究：生物信息学可以通过构建中药网络药理学模型，分析中药组方中的多个成分与多个靶点之间的相互作用网络，揭示中药的整体调控机制以及多药效联合作用的分子基础。
3. 中药毒理学研究：生物信息学可以通过分析中药的毒性相关基因、蛋白以及代谢产物数据，预测中药的潜在毒性及其作用机制，为中药的安全使用提供理论依据。
4. 中药质量评价研究：生物信息学可以通过建立中药指纹图谱及其与药效的关联模型，对中药的质量进行评价，并为中药的生产和质量控制提供技术支持。
5. 中药药效预测研究：生物信息学可以通过整合中药的化学成分数据、基因组学数据和临床数据，构建药效预测模型，预测中药的药效和适应症，提高中药研发的效率。
总之，生物信息学在中医药研究中的应用可以帮助我们更好地理解中药的药理机制、质量评价以及药效预测等方面，为中医药研究提供了有力的工具和方法。
生物信息学课后题及答案
生物信息学课后习题及答案（由10级生技一、二班课代表整理）一、绪论1.你认为，什么是生物信息学？采用信息科学技术，借助数学、生物学的理论、方法，对各种生物信息（包括核酸、蛋白质等）的收集、加工、储存、分析、解释的一门学科。
2.你认为生物信息学有什么用？对你的生活、研究有影响吗？（1）主要用于：在基因组分析方面：生物序列相似性比较及其数据库搜索、基因预测、基因组进化和分子进化、蛋白质结构预测等在医药方面：新药物设计、基因芯片疾病快速诊断、流行病学研究：SARS、人类基因组计划、基因组计划：基因芯片。
（2）指导研究和实验方案，减少操作性实验的量；验证实验结果；为实验结果提供更多的支持数据等材料。
3.人类基因组计划与生物信息学有什么关系？人类基因组计划的实施，促进了测序技术的迅猛发展，从而使实验数据和可利用信息急剧增加，信息的管理和分析成为基因组计划的一项重要的工作。
而这些数据信息的管理、分析、解释和使用促使了生物信息学的产生和迅速发展。
4简述人类基因组研究计划的历程。
通过国际合作，用15年时间（1990-2005）至少投入30亿美元，构建详细的人类基因组遗传图和物理图，确定人类DNA的全部核苷酸序列，定位约10万基因，并对其他生物进行类似研究。
1990，人类基因组计划正式启动。
1996，完成人类基因组计划的遗传作图，启动模式生物基因组计划。
1998完成人类基因组计划的物理作图，开始人类基因组的大规模测序。
Celera公司加入，与公共领域竞争启动水稻基因组计划。
1999，第五届国际公共领域人类基因组测序会议，加快测序速度。
2000，Celera公司宣布完成果蝇基因组测序，国际公共领域宣布完成第一个植物基因组——拟南芥全基因组的测序工作。
2001，人类基因组“中国卷”的绘制工作宣告完成。
2003，中、美、日、德、法、英等6国科学家宣布人类基因组序列图绘制成功，人类基因组计划的.目标全部实现。
2004，人类基因组完成图公布。
生物医药中的药效预测
生物医药中的药效预测随着科技的发展，生物医药领域也取得了长足的进步。
其中，药效预测技术的应用尤为重要。
药效预测是指在化学物质进入人体前，通过计算机模拟等方法预测药物的效果。
这项技术可以大大减少药物开发所需的时间和费用，并在多个领域得到了广泛的应用。
药效预测的方法目前，药效预测的方法主要分为以下几种：1.计算机辅助药物设计（CADD）：CADD技术是一种利用计算机在化学分子层面上设计新药物的方法。
该技术利用化学信息学、分子建模和机器学习等多种方法，通过预测药物分子的结构和性能，提高药物研究的效率和可靠度。
2.生物信息学预测：生物信息学预测是基于对生物信息的挖掘和分析，以预测新药物的药效。
该技术可通过基因、蛋白质序列、代谢途径等多种信息，在临床前预测新药物的疗效和副作用。
3.化学信息学预测：化学信息学预测是通过对已知药物分子结构和性质的分析，推算出未知药物分子的结构和性质，从而预测未知药物的药效。
药效预测的应用药效预测在生物医药领域的应用广泛，其中主要应用如下：1.药物开发：药效预测可以加速药物开发过程，优化药物设计、研发和临床试验的效率，减轻研发成本和风险。
如利用CADD技术，科学家可以通过计算机模拟预测新药物的性能，预测其对疾病的治疗效果。
2.临床前筛选：药效预测技术可以在药物进入人体前，预测其对人体的影响，从而筛选出对目标疾病有治疗效果、副作用小的药物。
这种临床前筛选可以给药物安全性和有效性评估提供参考，并有助于缩短药物开发时间。
3.疾病预测：药效预测技术可以通过基于生物信息学和药物学的分析，预测某些疾病的发生、发展和转归。
这样一来，可以提前预防、诊断和治疗某些疾病，有效地提高了生命质量和生命安全。
未来发展趋势随着技术的不断发展，药效预测技术也在不断的改进和完善。
未来，药效预测技术将会在以下几方面获得更多突破：1.快速高效：药效预测技术将更加高效快捷。
随着技术的进步和计算机性能的提高，药物分子模拟和人体代谢模拟的速度将会更快，使得研究人员可以在较短的时间内预测药效，加速新药研发。
生物信息学在生物医药领域中的应用
生物信息学在生物医药领域中的应用随着20世纪的结束，人类开始步入21世纪。
科学技术的发展让人类对自己和周围环境的认识越来越深入。
其中，生物信息学的出现和发展给生物医药领域带来了无限可能。
本文将会从生物信息学的定义、应用范围、技术手段以及实际应用等多个角度来介绍生物信息学在生物医药领域中的应用。
一、生物信息学的定义及应用范围生物信息学是综合运用信息科学、数理统计等多种技术手段，研究生命科学中大规模、高效、高精准度、多维度的信息体系的一种学科。
生物信息学的应用范围非常广泛，可以在生物学、医学、农学、环境保护、食品科学等多个领域中展现出其强大的应用性能。
在生物医药领域中，生物信息学可以帮助科学家们理解人体和疾病的内在机理，为药物的设计、筛选和探索提供强有力的支撑。
例如，在新药开发过程中，生物信息学可以对药物分子进行模拟、预测，同时帮助筛选出符合药效的靶点，并加速药物的研发过程。
此外，生物信息学还可以为各种疾病的诊断和治疗提供帮助，如基因诊断、分子重组技术、抗体药物的开发等。
二、生物信息学的技术手段生物信息学如此受到广泛关注和应用是基于其强大的技术手段。
其中，序列比对、生物信息分析和结构建模是三大主要技术手段。
序列比对技术是以基因序列、氨基酸序列的比对为核心的一种技术。
采用序列比对技术，可以在基因组水平上鉴定功能区域、哺乳动物保守基因、结构域、基因家族成员等，也可以在蛋白质模拟体系中进行构象分析等。
生物信息分析是一种较为常用的生物信息学技术。
该技术基于先进的算法，可在抽取转录组数据、比较基因组、构建通路网络等方面发挥作用。
结构域、蛋白质互作、代谢途径及信号转导等重要生物过程可以通过生物信息学方法揭示其在分子层面上的机制与规律。
结构建模技术是生物信息学领域的核心技术之一。
在药物开发中，结构建模技术可实现分子之间的相互作用，可以预测药物对靶蛋白结构的影响，对药物的合理设计和优化具有重要作用。
三、生物信息学在生物医药领域中的应用1. 基因诊断基因诊断是结合生物学、医学、遗传学等多学科知识，进行人类遗传性疾病的诊断和解释的一项科技。
药物生物信息学-全文
附录APPENDIX药物生物信息学Pharmaceutical Bioinformatics第一节治疗药物概述Section 1 Introduction to therapeutic drugs一、疾病和代谢途径的关系人体内DNA、蛋白质、激素、离子等都在进行新陈代谢，但不同物质的稳态浓度(steady-state level)和代谢速度(metabolism rate)差异很大。
如肾上腺素作用于肝细胞后很快生成环腺苷酸(cyclic adenosine mononucleotide，cAMP)，但cAMP又很快被环核苷酸磷酸二酯酶(cyclic nucleotide phosphodiesterase，PDE)水解失去活性，故胞内cAMP稳态浓度很低。
相反，脂肪组织内的脂肪含量高，其脂肪分解和合成代谢的速度变化也小得多。
cAMP对细胞生理活动有很强且快速的调节作用，需对其稳态水平进行精确控制；脂肪作为储备能源物质含量高且其含量不需精确控制。
因此，人体生理活动需有效控制各种物质的新陈代谢，其中不同作用的物质其代谢速度和控制精度也不同。
体内物质代谢都有对应的代谢途径(metabolic pathway)，且常由物质转运载体、(系列)酶、所需原料等组成，每条代谢途径都有关键成分控制其进行速度。
体内任何物质的完整代谢途径不可逆，但人体物质代谢可由多组织协同完成，某个组织或细胞可只完成一部分代谢过程。
例如，很多细胞都可快速水解cAMP而精确控制胞内cAMP的稳态浓度，但cAMP彻底分解则需血液、肝脏和肾脏等参与。
尽管任何物质的合成和分解代谢都对维持其稳态水平有贡献且大部分酶催化反应可逆，但体内任何物质合成和分解的代谢途径有区分，否则其稳态水平将由反应的热力学而不是代谢速度控制。
另外，不同器官、组织、细胞功能不同，对不同物质的需求和维持其稳态的贡献也不同；随生长发育或生理节律变化，人体整体或局部对物质的需求也有变化，体内物质的局部稳态水平也应呈现对应的变化。
医药生物信息学药物设计
药效基团模型方法
• 药效基团通常是那些可以与受体结合位点 形成氢键、静电相互作用、范德华相互作 用、或疏水相互作用的原子或官能团。
基于结构的药物设计(1982年)
• 根据靶标生物大分 子的结构，设计能 与其结合的小分子 化合物
– 从头药物设计（de novo drug design）
– 数据库搜寻（分子对接， Docking）
案例3：D-(-)-肾上腺素和L-(+)-肾上腺素与受体的 结合模式
➢ D-(-)-异丙肾上腺素的支气管扩张作用为L-(+)-异构体的 50~800倍。如图所示，D-(-)-肾上腺素与受体有A、B、 C三个作用部位，而L-(+)-肾上腺素的羟基不能与受体 形成氢键，只有A、C两个结合部位，故活性下降。
但作为新的结构类型和新的线索物质，对下一步结构改 造或修饰，即先导物的优化，却起着引导作用。
先导化合物的发现途径:
天然生物活性物质 以生物化学为基础发现先导化合物 基于临床副作用发现先导化合物 基于药物代谢发现先导化合物 幸运发现先导化合物 药物合成中间体发现先导化合物 基于虚拟筛选发现先导化合物
从头药物设计—碎片连接法
O
N
H
+ 4
O
N
H
+ 4
Dock
从头药物设计—碎片生长法
数据库搜寻（分子对接）
➢ 第一个基于结构的药物设计程序DOCK由加州大学旧金 山分校的ID Kuntz 小组（1982）开发
乙酰胆碱酯酶抑制剂的设计
CoMFA方法
结构优化找到药效与药代的交集（2D）
研究思路： 对于小分子而言，信息学研究只能
从小分子结构本身入手。
e.g. Lipinski‘s Rule of Five 1.化合物的分子量不大于500道尔顿； 2.化合物结构中的氢键供体（包括羟基、氨基等）的数量不大于5个； 3.化合物中氢键受体的数量不大于10个； 4.化合物的脂水分配系数的对数值 （logP）不大于5； 5.化合物中可旋转键的数量不大于10个
生物信息学技术在生物医药研发中的应用
生物信息学技术在生物医药研发中的应用随着科技的不断进步和生物技术的不断发展，生物信息学技术作为一种较为新兴的技术，已经广泛应用于生物医药领域。
生物信息学是研究生物学和信息学交叉领域的一门学科，它主要研究生命体系各种生物信息的获取、存储、处理、分析和应用等生物信息学相关内容。
生物信息学技术以其高效、高精度的优势，成为了生物医药研发的重要手段之一，为研发高质量、高效的治疗方法和药物开发提供了保障。
生物信息学技术在生物医药领域的应用包括生物信息学数据库的建立和利用、生物信息学分析方法的应用、基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等技术的开发等。
这些技术的应用可以大大推进生物医药研发的进程，提高药物研发的效率和成功率，进一步提高临床治疗效果。
首先是生物信息学数据库的建立和利用。
随着人类基因组计划的完成，生物信息学数据库已成为了重要的研究工具。
研究人员可以基于这些数据库的有关信息，了解相关的遗传信息、疾病相关的遗传变异和基因编码等内容，从而在药物研发中进行更加精准的筛选及分析，提高研发成功率。
例如，利用基因芯片技术，可以将患者的基因组进行广泛而深入的扫描，以寻找相关疾病的基因信息。
同时，还可以利用已有的基因组数据信息计算患者出现某种疾病的概率，如癌症。
其次是生物信息学分析方法的应用。
生物信息学分析方法是通过对大数据样本的分析，挖掘潜在的生物学规律和研究方向，具有重要的科研价值和实际应用价值。
例如，利用生物信息学分析方法，可以对比分析大量基因序列数据，找到与疾病相关的基因。
在研发药物时，可以根据疾病相关的基因开展更加精准的药物靶点筛选，从而提高药物治疗效果。
此外，生物信息学分析方法还可以发现真正与疾病相关的突变基因，从而开发可针对突变基因编码蛋白的药物，提高药物研发成功率。
另外，生物信息学技术还可以应用于基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等技术的开发。
其中最为突出的是基因组学。
基因组学作为生物学的一个重要分支学科，通过对生物体的基因组进行研究，可以揭示生命起源及其进化过程、潜在的基因功能以及遗传疾病的病理机制等。
生物医药领域中的生物信息学研究与应用
生物医药领域中的生物信息学研究与应用生物信息学是一门研究生物学数据的获取、存储、管理、分析和应用的学科，它在生物医药领域中具有广泛的应用。
通过应用生物信息学的技术，科学家们能够更加全面地理解生物体内的分子、细胞和组织的复杂的相互作用关系，从而为疾病的治疗和新药的开发提供重要的支持和指导。
本文将详细介绍生物信息学在生物医药领域中的研究和应用。
一、基因组学研究基因组学是生物信息学在生物医药领域中的一个重要分支，它致力于对生物体内的基因组进行全面的研究和解析。
基因组学的研究主要依靠高通量测序技术，该技术可以快速、准确地测定生物体内的基因组序列，从而帮助科学家们发现与疾病相关的基因变异和表达模式。
基因组学的研究对于人类疾病的诊断、预防和治疗具有重要的意义。
二、蛋白质组学研究蛋白质组学是生物信息学在生物医药领域中的另一个重要分支，它致力于对生物体内的蛋白质组进行全面的研究和解析。
蛋白质组学的研究主要依靠质谱技术，该技术可以快速、准确地测定生物体内的蛋白质组成和结构信息，从而帮助科学家们揭示蛋白质的功能和相互作用关系。
蛋白质组学的研究对于药物研发和治疗疾病具有重要的意义。
三、系统生物学研究系统生物学是生物信息学在生物医药领域中的又一个重要分支，它致力于对生物体内的分子、细胞和组织的复杂的相互作用关系进行全面的研究和解析。
系统生物学的研究主要依靠数学和计算机科学的方法，通过建立数学模型和计算模拟，揭示生物体内的生物过程和调控网络。
系统生物学的研究对于研究疾病的发生机制、评估药物的疗效和预测药物的副作用具有重要的意义。
四、药物设计与筛选生物信息学在药物设计和筛选中发挥着关键的作用。
通过分析基因组学和蛋白质组学的数据，科学家们可以预测药物与靶点之间的相互作用，从而帮助药物设计师进行有效的分子模拟以及不同化合物的虚拟筛选。
此外，生物信息学还可以预测药物的药代动力学和毒理学特性，从而帮助药物研发过程中的安全评估和风险控制。
生物信息学简答题
1、简述生物信息学产生的历史必然性，以及生物信息学的主要研究内容？（本小题满分20分）答：生物信息学的产生，是生物科学与计算机技术的结合。
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。
另一方面，以数据分析、处理为本质的计算机科学技术和网络技术迅猛发展？并日益渗透到生物科学的各个领域。
于是，一门崭新的、拥有巨大发展潜力的新学科——生物信息学——悄然兴起。
生物信息学的诞生及其重要性早在1956年，在美国田纳西州盖特林堡召开的首次“生物学中的信息理论研讨会”上，便产生了生物信息学的概念。
但是，就生物信息学的发展而言，它还是一门相当年轻的学科。
直到20世纪80—90年代，伴随着计算机科学技术的进步，生物信息学才获得突破性进展。
1987年，林华安博士正式把这一学科命名为“生物信息学”（Bioinformatics）。
此后，其内涵随着研究的深入和现实需要的变化而几经更迭。
1995年，在美国人类基因组计划第一个五年总结报告中，给出了一个较为完整的生物信息学定义：生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。
生物信息学不仅是一门新学科，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。
生物信息学在医药发展中的作用
生物信息学在医药发展中的作用随着科学技术的发展，生物信息学成为医药领域重要的研究方向之一。
生物信息学，简单来说是将计算机科学应用于生物学领域中，对生物大数据进行分析、存储和管理。
生物信息学的发展，涉及到生物学、计算机科学、统计学等多个学科领域的交叉融合。
生物信息学发掘了医药方面的许多新锐思路，正逐渐颠覆着传统的医药研究模式。
生物信息学在医药研究中有着广泛的应用，包括药物研发、基因分子机理研究、疾病预测与诊断、个体化治疗等多个领域。
本文将从这几个方面展开讲述，生物信息学在医药发展中的作用。
药物研发方面，生物信息学的应用可以提高研发效率，降低成本。
传统的药物研发需要经过大量的试错与实验才能确定最终的药物剂型，而利用生物信息学技术，设计合适的药物分子，成为目前研究的热点。
比如结合分子模拟技术，设计出来的药物分子能够与目与特定的靶点，精准、高效地达到治疗目的，减少了人工试验的耗时和成本。
基因分子机理研究方面，生物信息学技术能够分析海量的生物信息数据，发现新的信号途径与基因调控网络，为新的药物设计提供有力指引。
利用生物信息学算法，分析癌症相关基因，可以确定哪些基因和某种癌症的发生和发展有关系，验证病毒、细菌等生物体与某些疾病的关联性。
通过研究基因变异与疾病发生的关系、关键生物学过程与蛋白质结构，探究药物治疗的分子机理，推动药物靶点的发现与识别。
疾病预测与诊断方面，生物信息学分析多种生物标志物技术能够辅助临床研究，提高疾病的诊断准确性。
比如针对某些疾病，如癌症、心血管疾病，经过生物信息学分析，可以挖掘出临床、基因、蛋白等方面的生物标志物，并建立预测模型，预测出得病风险的高低。
生物信息学还可以通过分析单个基因的特异性表达及其编码的蛋白分子的功能，为疾病的早期诊断提供支持，判断哪些病人和哪些患者需要特定的治疗策略。
个体化治疗方面，随着生物信息技术的发展，能够对个体进行基因检测、诊断，开展个性化精确治疗。
通过生物信息学技术，在生物标志物和疾病的基因水平上，对患者进行分析，选择最合适的药物种类和剂量，提高疗效，减少不合理用药的副作用和并发症。
生物信息学技术在生物医药产业中的应用
生物信息学技术在生物医药产业中的应用随着生物科技的发展和生物信息学技术的不断取得突破，生物医药产业在全球范围内一直是备受关注的行业。
生物信息学技术，作为一个重要的工具，已经在生物医药产业中得到了广泛应用，为该行业的快速发展提供了强有力的支持。
本文将从生物信息学技术的基本概念、生物信息学技术在生物医药产业中的应用等多个方面进行论述。
一、生物信息学技术的基本概念生物信息学技术是指将计算机、数学、物理学等多个交叉学科的知识结合到生物学中，探究生命现象和生物系统的科学。
它是一种新兴的交叉学科，主要研究与生物学有关的信息处理，以及从大量的生物数据中获取有用信息的方法和技术。
生物信息学技术的发展为研究生物学提供了有力的技术支持，使我们能够更加深入地了解细胞分子结构、基因序列、蛋白质结构和生物分子间的互作关系，对于生物医药产业的发展有着重要的意义。
二、生物信息学技术在生物医药产业中的应用1. 生物组学数据分析随着现代科技的发展，新的高通量技术如基因芯片技术、二代测序技术等纷纷出现。
但如何高效的分析所得到的海量数据仍是一个问题。
因此，生物信息学技术在生物组学数据分析方面得到广泛应用，并在分子医学领域中取得了很大的进展。
例如可以以大规模高通量芯片技术为数据基础对各种疾病的基因组、转录组、蛋白组和代谢组等多方面的疾病机制进行深入研究，为生物医药产业的研发提供了有力的依据。
2. 药物研发传统的药物研发具有高投入、费用昂贵、耗时等不足之处。
而生物信息学技术最大的优势之一就是可以缩短研发周期，减少人力成本、资源成本和时间成本。
生物信息学技术能够快速建立大量虚拟化药物的信息数据库，从而为药物研究提供了便捷和可靠的材料。
基于生物信息学技术的药物信息库管理系统，能够对大量的药物信息进行管理和分析，并对有可能成为药物的分子进行虚拟验证筛选和评价。
3. 基因监测很多疾病都与个体的基因特征密切相关。
采集分析个体基因信息变化，能够实现精准医学定制化诊断、治疗和预防，也更容易发现各种疾病的潜在发生原因。
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医药生物信息学
生物医学数据应用概述
举例说明常用的数据库，用数据库进行阿尔兹海默症蛋白的筛选。
常用的数据库有PubMed，GWAS，HMBD，TTD，DrugBank，OMIM.....
例：用组学数据挖掘阿尔茨海默病的重用药物
1.获得与AD相关的蛋白质
AD相关的基因：GWAS；
AD相关的代谢物质：HMDB；
AD相关的蛋白：PubMed检索。
2.将上述与AD相关蛋白与现有药物联系起来
治疗靶标数据库，TTD；
药物数据库，DrugBank database；
筛选出靶标-药物对。
3.获取致病机理和抗AD重用药物的作用模式
资源：检索PubMed；
抽取关于人类和动物药物靶标作用的信息：GOF或LOF；
利用药物数据库中得到的靶标致病机制信息和药物作用模式信息；
合理列出有潜质的抗AD药物。
4.抗AD药物靶标的排序
用特定的算法给靶标打分：
与疾病-靶标相关程度（标准1和3）
支持AD发病机制证据的强度（标准2）
5.候选靶标和重用药物的计算分析：检验。
例：用组学数据挖掘阿尔茨海默病的重用药物
1.获得与AD相关的蛋白质
AD相关的基因：GWAS（Genome-wide association study）全基因组关联分析
（基因组学）
AD相关的代谢物质：Human Metabolome Database(HMDB)
与两种以上代谢物质有关的蛋白（代谢组学数据）AD相关的蛋白：PubMed检索，如“Alzheimer’s disease and proteomics”等。
（蛋白质组学、表观基因组学）
524个与AD有关的蛋白
2.将上述与AD相关蛋白与现有药物联系起来
治疗靶标数据库，TTD(Therapeutic Target Database)
药物数据库，DrugBank database
筛选出靶标-药物对：药物必须是批准或者通过临床试验检验的，分别从两个数据库中抽取：1)药物靶标名字;2)药物名;3)药物原来适应症;4)药物作用模式等信息。
496种药物，97种蛋白
3.获取致病机理和抗AD重用药物的作用模式
资源：检索OMIM database、PubMed
抽取关于人类和动物药物靶标作用的信息：
获得功能（gain of function，GOF）
失去功能（loss of function，LOF）
利用
药物数据库中得到的靶标致病机制信息
药物作用模式信息
合理列出有潜质的抗AD药物。
15个靶标92种药物。
4.抗AD药物靶标的排序
用特定的算法给靶标打分：
AD相关蛋白质变化的程度：蛋白质变化倍数或最小等位基因的OR值。
Google scholar中报告AD靶标发病机制论文的被引次数;
PubMed中报告与AD相关靶标的文章数。
与疾病-靶标相关程度（标准1和3）
支持AD发病机制证据的强度（标准2）
7种药，2个靶标。
5.候选靶标和重用药物的计算分析：检验
利用Toppgene tool，对候选基因进行排序，根据其与训练基因功能上的相似性。
利用Toppnet tool对候选基因，根据蛋白质相互作用网络的拓扑结构上的相似性及其与训练基因的相似性进行排序
选取AD危险-效应最强的5种基因作为训练基因，又利用了两个联机资源，分析重用药物的小分子药物：
利用Cmap，分析了重用药物和已知抗AD药物(memantine and galantamine)在基因表达模式的上是否有相似改变。
利用C2maps采用网络挖掘方法、文本挖掘和药物注释等方法，评估抗AD药物与基因相关性。
基于受体结构的药物分子设计
1.什么叫基于受体结构的药物分子设计？其研究内容有哪些？
基于受体结构的药物设计是指一般应用由X-射线衍射、磁共振或分子模拟（同源建模法等）提供的蛋白质结构信息，来辅助设计具有生物活性的化合物的过程。
基于配体结构的药物设计是从研究一系列药物分子对同一受体的活性出发，比较它们的结构变化与生物活性之间的关系，找到对该受体能发生结合并产生活性的最普遍的结构因素，并根据此结构特征设计新的药物分子
其研究内容包括靶蛋白结构的预测；分子对接与虚拟筛选；全新药物设计。
例：基于生物大分子靶点结构的药物设计方法
2.同源模建法的基本步骤是什么？
（1）目标序列与模板序列的比对；
（2）根据同源蛋白的多重序列比对结果,确定同源蛋白的结构保守区以及相应的框架结构；（3）目标蛋白质结构保守区的主链建模;
（4）目标蛋白质结构变异区的主链建模；
（5）侧链的安装和优化；
（6）对模建结构进行优化和评估。
3.什么叫计算机虚拟筛选？
它利用计算机强大的运算能力，根据某个靶标的相关信息，利用三维药效团搜索或分子对接的方法来筛选商业化的化合物样品库，在化合物数据库中寻找可能的活性化合物，发现潜在的活性分子后，可以向公司或有关机构定购，然后进行药理测试。
与传统的高通量筛选技术相比，虚拟筛选不存在样品的限制，其成本也远低于高通量筛选。
小分子三维数据库有：剑桥结构数据库、国家癌症研究所数据库和ACD-3D数据库等。
计算机辅助药物设计方法
生物电子等排原理及药物发现
1.什么是生物电子等排原理?
生物电子等排不仅应具有相同总数外层电子，还应在分子大小、形状（键角、杂化度）、构象、电子分布（极化度、诱导效应、共轭效应、电荷、偶极等）、脂水分布系数、pKa、化学反应性（代谢相似性）和氢键形成能力等方面存在相似性。
如等疏水性电子等排体；等电性电子等排体；等立体性电子等排体；等构象性电子等排体等。
经典生物电子等排体原子和基团
非经典的电子等排体：指原子或基团不一定相同，但空间效应、电性及其他性质与母体化合物是相似的：（1）环与非环结构；（2）可交换的基团；（3）基团反转。
分子杂合原理药物发现中的运用
2.什么是分子杂合原理？
分子杂合原理是指将两种药物的药效结构单元拼合在一个分子中，或将两者的药效基团通过共价键兼容于一个分子中，使形成的药物或兼具有两者的性质，强化药理作用、减少各自毒副作用，或是两者取长补短，发挥各自的药理活性，协同完成治疗作用。
因为多数情况下是将两个药物结合在一起，所以有时将其称为孪药（Twin drug）。
孪药一般可分为同孪药（联苯双酯）和异孪药（贝诺酯）二类。
孪药中两个药效结合单位有3种连接方式：
A +
A /
B A / B
A
链状结合A / B A 直接结合A A / B 相互重叠结合。