生物医学信息学((美)Edward H. Shortliffe主编;罗述谦主译)思维导图
生物医学信息学
生物医学信息学1.生物医学信息资源按载体形态可以分为印刷型资源、缩微型资源、视听型资源、数字化资源，其中印刷型和数字化资源是目前生物医学领域的两大主流信息资源。
P152.ISBN称为国际标准书号，ISBN7，其中“7”代表中国。
P153.核心期刊的方法有多种，目前比较公认的方法有文摘法和引文法。
P174.特种文献又称为非书非刊资料，包括除图书、期刊以外的其他出版物。
特种期刊主要有科技报告、会议文献、标准文献、专利文献、学位论文、政府出版物、产品资料、技术档案等。
P175.全世界每年出版的科技报告约为70万件，主要有美国政府的四大报告，即PB（美国政府出版局）报告、AD（美国武装部队技术情报服务）报告、NASA（美国国家宇航局）、AEC（美国原子能委员会）报告。
P186.免费生物医学全文电子期刊分布：1.Freemedicaljournals；2.Highwire免费期刊；3.Science Online等。
Science Online：科学在线（http：///或http：///）是反映当前自然科学各领域研究动态和成果的综合性杂志，刊载论文、报告、评论、简讯、新闻和书评。
（美国科学的网上版，国内免费）P417.重要生物医学综合：P421）National Center For Biotechnology Information（NCBI:美国国家生物技术信息中心）。
Entrez包括的数据库有核酸序列数据库、蛋白质序列数据库、全基因组数据库、大分子结构数据库、Popset数据库、在线孟德尔人类遗传学数据库、PubMed数据库。
Popset数据库包括在各种人群、进化及突变研究中产生的配对序列，及其核酸和蛋白质数据。
在线孟德尔人类遗传学（OMIM）数据库：有关人类基因和遗传疾病的目录数据库。
PubMed数据库：包括生物医学相关综合文献信息，及其与序列相关的文献信息。
2）National Institute of Health（NIH）：美国国立卫生研究院：http：//。
生物信息预测学Microsoft Word 文档 (3)
生物信息预测学-------创吏人罗富民一项划时代的信息预测工程〖BT)〗〓〓〖ML+〗人类在生产生活和生存斗争的过程中，不可避免地会遇到种种灾祸和疾患。
灾祸疾患的突如其来，往往会使人措手不及，难以招架，从而造成不必要的伤亡，或导致损失。
人类早就意识到预知吉凶、早作准备、未雨绸缪、防范于未然的重要性，因此，自古以来，人们就一直不间断地探索、发现、研究、创造种种预测术，用以预测人生，推断未来，以趋吉避凶，使人们从积极的角度去防范、回避祸患，在逆境中求得安全和顺利。
于是，历史也就造就出一大批预测学家，创造了易经八卦、四柱八字、奇门遁甲、六壬神课、各种经书神数以及星相占术等等，光是九卷本《四库术数丛书》中所收集的预测术，就有数十种之多，真是星光熠熠，璀灿夺目。
但是，所有这些预测术，都离不开天干地支和阴阳五行。
有些预测术虽然没有用到天干地支的字眼，但其演绎依然离不开五行生克制化之玄机。
所以传统的预测术都可以称之为五行生克术。
能不能从根本上打破天干地支的组装框架，完全脱离阴阳五行的生克制化，研究和创立一种全新的、与现代科学接轨的、与现实更加靠近的预测方法呢?能不能开辟一个适应信息时代的、以电磁场及信息波理论为指导、以信息共振为原理的信息预测的新纪元呢?这就是摆在我们面前的一个崭新而巨大的课题。
第一个吃螃蟹的人，我们深深地佩服他的勇敢。
第一个登上珠穆朗玛峰的人，我们也衷心美誉他为“英雄”。
那么，第一个开辟预测技术新纪元的人，你赞叹他的勇敢，你称誉他为“英雄”，难道过分吗?所以，我高度肯定、高度赞赏《生物信息预测学》的创立者罗富民先生!罗富民先生的“五四预测工程”，就是一项划时代的信息预测工程!他的“〖HTH〗生物信息预测术”完全打破了天干地支、阴阳寺行的组装框架，适应了信息时代的现实，靠近了现代科学的实际，满足了人和社会的需求，开辟了预测技术的新纪元。
〖HT〗罗富民先生在青年时代就苦读和深研了《易经》、《奇门遁甲》、《大六壬数》、《梅花易数》、《命理探源》、《测字秘牒》等大量古籍。
生物信息学 教学大纲
生物信息学一、课程说明课程编号：090248Z10课程名称（中/英文）：生物信息学/Bioinformatics课程类别：选修学时/学分：32/2先修课程：数据结构、计算机程序设计基础、算法设计与分析、数据库原理适用专业：计算机科学与技术教材、教学参考书：1.琼斯，帕夫纳著，王翼飞等译,《生物信息学算法导论》,化学工业出版社, 2007年2.吴祖建, 高芳銮, 沈建国, 《生物信息学分析实践》, 科学出版社, 2010年3.刘伟, 张纪阳, 谢红卫, 《生命科学与信息技术丛书:生物信息学》，电子工业出版社，2014年4.M.泽瓦勒贝(Zvelebil.M.), JO.鲍姆编, 李亦学, 郝沛主译，《理解生物信息学》，科学出版社，2012年5.《探索基因组学蛋白质组学和生物信息学》, 坎贝尔，海尔著，孙之荣主译, 科学出版社, 2007年6.李霞，《生物信息学》,人民卫生出版社，2010年二、课程设置的目的意义生物信息学是生物学与信息科学交叉融合形成的新兴学科,是计算机专业的选修课程。
课程主要介绍生物信息学的基本概念和热点的计算问题，通过对生物信息学基础知识和相关数据库的介绍及序列比对、序列拼接、蛋白质结构与功能分析、生物网络分析及关键蛋白质与致病基因预测等生物信息学领域的热点计算问题的展开与探讨，引导学生全面认知和了解生物信息学的基本研究内容与研究方法、研究前沿问题和应用前景，把握国际学科发展脉搏，开拓学生的学术视野和培养学生初步具备创新科学研究的能力。
三、课程的基本要求按照本专业培养方案的培养要求，参照培养方案中课程体系与培养要求的对应关系矩阵，阐述本课程所承载的知识、能力和素质培养的具体要求。
本课程通过对生物信息学的基本概念和热点计算问题的学习，使学生熟悉、掌握生物信息学的基本术语、基本原理、基本研究方法、重要核酸和蛋白质数据库，了解生物信息学领域的前沿问题和主要技术，能运用已学的算法技术解决序列比对、序列拼接、蛋白质结构与功能分析、生物网络分析及关键蛋白质与致病基因预测等生物计算问题。
生物医学信息学PPT课件
包括灰度共生矩阵、小波变换、SIFT特征等 ，根据具体的应用场景选择合适的特征提取 方法。
三维重建与可视化展示
三维重建的定义
将二维医学影像数据转换成三维模型的过程，可以更直观地展示人体 内部结构和病变情况。
常用的三维重建方法
包括面绘制和体绘制两种，面绘制通过对物体表面进行三角剖分来构 建三维模型，而体绘制则直接对三维数据场进行可视化。
成果转化
促进生物医学信息学研究成果的转化和应用，推动其与医疗、健康 等产业的融合发展，提高公众健康水平。
利益分配机制
建立合理的利益分配机制，保障研究者和参与者的合法权益，促进生 物医学信息学的可持续发展。
THANKS
感谢观看
图像分割与特征提取方法
图像分割的定义
常用的图像分割方法
将图像分成若干个具有相似性质的区域， 并提取出感兴趣目标的技术。
包括阈值分割、边缘检测、区域生长、水 平集方法等，根据图像的特点和应用需求 选择合适的分割方法。
特征提取的意义
常用的特征提取方法
从图像中提取出对于后续分析和处理有意 义的特征，如纹理、形状、大小等。
数字滤波与模拟滤波
数字滤波具有灵活性和高精度 ，模拟滤波具有实时性和低成 本。
小波变换
适用于非平稳信号的处理，可 同时进行时频分析。
特征提取与模式识别技术
特征提取方法
时域分析、频域分析、时频分析等， 可提取信号中的关键信息。
模式识别技术
包括有监督学习、无监督学习和深度 学习等，可对提取的特征进行分类和 识别。
发展历程
生物医学信息学经历了从早期的医学图像处理、生物信号处理到现代的生物信 息学、临床信息学等阶段，随着大数据、人工智能等技术的发展，生物医学信 息学的研究和应用领域不断拓展。
生物信息学-第12章-人民卫生出版社
(八) 连通度的分布函数和聚类系数函数
通过统计不同连通度的节点占全部节点的比例，能 够得到一种重要的描述网络连通性的属性：连通度 的分布函数P(k), k=1,2,...。
聚类系数函数C(k) 当函数自变量等于k时， C(k)即 为所有连通度为k节点的聚类系数的平均值。
二、无标度网络
(一) 无标度网络定义
/pub/databases.html
2.TRRD数据库
TRRD数据库是在不断积 累的真核生物基因调控 区结构－功能特性信息 基础上构建的。 每一个TRRD的条目里包 含特定基因各种结构－ 功能特性：转录因子结 合位点、启动子、增强 子、静默子、以及基因 表达调控模式等。
第十二章 生物分子网络
Biomolecular Network
首都医科大学 童隆正 高磊
第一节 引言
Introduction
网络是复杂系统存在的普遍形式
公路交通网
互联网
社会网络示意图
生命活动本身的复杂性和迅速增加的海量 数据资源要求生命现象必须要在成千上万 个生物分子组成的复杂系统层面上予以认 识。 为揭示数量巨大的生物大分子及其间的相 互作用如何在复杂的生存环境中行使生物 学功能，需要研究者采用不同于传统生物 学研究手段的新技术。 本章将介绍网络分析在系统生物学中的应 用。
二分网络
(五) 网络中的路径与距离
网络中节点G到节点 C的路径有： l1={G, A, B, C} l2={G, A, D, C} l3={G, F, A, B, C} l4={G, F, A, D, C}
从节点G到节点C的路径中，l1和l2的长度为3，l3和l4的长 度为4。
长度最短的路径称为最短路径，最短路径的长度称为从起 点到终点的距离，上图中从节点G到节点C的距离为3
生物信息预测学
生物信息预测学----------创吏人罗富民第一章生物预测学的是什么?1、现代预测的由来及情况随着科学的发展进步，科学的分支越来越细，研究问题也越来越深入，许多人们不以为然的学问，已成为现代研究的课题，在今天的电子工程、红外技术、模糊数学。
仿生学以及医学的高度发展，使我们研究生物遥感技术已成为可能，罗富民老师在研究中国现代预测学中，取名为<<生物信息预测学>>，也就是产用了生物遥感技术，它是以唯物辩证法的观点，利用现代物理学、数学、医学、仿生学，对生命信息的超前感知现象，进行归纳分析、总结结果，利用统计学上的T值、P值进行检验，得出的结果小于0.01（即效验在95%以上），也就是有显著差异性，是经过数学统计验证的一项划时代的信息预测工程学科，罗富民老师在新宁县的几年营业中，人们络绎不绝，接踵而至，日达50-60人次以上，罗老师坚持说错一句不收钱，个个都是满意而归。
尽管这部预测学处在研究的启蒙阶段，但它毕竟是一个无形的信息源，去分析有形的事实的科学工作过程，不含半点主观臆断或瞎猜胡说，它以信息是物质存在的一种形式的唯物观去实践，同时也借鉴了现代数学的统计手段，对生物信息的传递和事情的预测，进行了科学的排列组合，力求以最快的计算速度，得出最准确的结论，从它的问世到现在，已经快二十年时间，可以说是年轻边缘的科学，但罗老师本人为他的问世，足足倾注了一生的心血，今天它正以前所未有的准确性、实用性、科学性，为我们的时代服务，并在实践中不断完善，不断提高，为此，我呼吁全社会，尤其是广大知识阶层，一起行动起来支持参与或指导我们的生物信息预测学的工作。
2、万事万物都存在信息，而且是以波的形式传递。
由它诞生的原因来讲，来自爱因斯坦的波-物互换定律及麦克斯伟的电磁理论，对我们研究现代观测学是一个很好的启迪。
爱因斯坦认为："任何物质，都以波动形式，向外辐射能量，而任何波的本身，就是一个物质。
分子生物学必看书籍
分子生物学必看书籍想要学好分子生物学，选择一本好的参考书籍是十分重要的。
下面是店铺精心为您整理的分子生物学必看书籍，希望您喜欢!分子生物学家必看书单《The Eighth Day of Creation》这本书中文名为《创世纪的第八天》，美国华裔生物学家蒲慕明把它视为生物学研究生必读经典。
书里讲述了分子生物学创立及发展的故事，美国的Horace Freeland Judson 所著。
他在十年间访问了130 余位科学家，将 20 世纪 40~60 年代所有重要的分子生物学工作都记录了下来。
《The Molecular Vision of LifeKay》Lily E 著，这本书追溯和分析分子生物学的概念根源和发展，关注重要的研究人员。
他还著有《Who Wrote the Book of Life》。
《The Immortal Life of Henrietta Lacks》也许你不知道海瑞塔·拉克斯是谁，但学生物的你一定知道HeLa 海拉细胞系，这个命名就来自于海瑞塔·拉克斯。
她患有恶性宫颈癌，患处细胞参与测试了细胞在太空环境下的变化，参与研发了小儿麻痹症的疫苗。
本书写的就是她的故事。
《The Leviathan and the Air Pump》科学建构主义的经典之作，科学史家Steven Shapin 、Simon Schaffer 所著。
《 THE DOUBLE HELIXDNA》双螺旋结构发现者 James D. Watson 所著，介绍了科学金字塔尖的那些科学家工作、社交、生活等各方面。
想知道大牛们的科研生活，那就看看吧。
《The Origin Of Species》达尔文的这本《物种起源》就不多介绍啦，大家都熟悉，主要讲了“遗传”、“变异”、“物竟天择适者生存”的观点。
《The Voyage of the Beagle》《小猎犬号航海记》，达尔文写的环球之旅，算是散文。
生物医学信息学-FudanUniversity
Kristin Kostka
Cohort Definition and Phenotyping 队列设计及表型研究
Christian Reich
Population Level Estimation 患者水平预测
Patrick Ryan
Population Level Estimation 患者水平预测
唐金陵教授
Evidence-Based Medicine 循证医学
唐金陵教授
OMOP CDM/Vocabulary OMOP 通用数据模型与术语集
Christian Reich
OMOP CDM/Vocabulary OMOP 通用数据模型与术语集
Mui Van Zandt
Cohort Definition and Phenotyping 队列设计及表型研究
刘雷教授，博士生导师，复旦大学生物医学研究院 PI，复旦大学大数据研 究院医学影像智能诊断与医学信息学研究所所长。长期从事生物医学信息学研究， 发表 SCI 论文 60 余篇，取得软件著作权 20 余项，申请专利 6 项。
Mui Van Zandt 是 IQVIA 艾昆纬公司（原昆泰-艾美仕公司）的产品开发总监， 负责管理 OMOP 团队。Mui 的专业领域包括软件开发，数据转换，敏捷过程和项 目管理。 OMOP 团队已经在 6 个不同国家的 12 个不同数据集上执行 OMOP ETL 转 换。 Mui 在 OMOP 模型中研究大型患者数据库以及支持这些转换所需的标准词汇 表方面有广泛的知识和积累。Mui 通过各种 OHDSI 工作组积极为社区做出贡献。 她是中国 OMOP CDM /词汇工作组的联合领导人之一。
生物信息学教学大纲
红河学院《生物信息学》课程教学大纲一、课程基本情况与说明（一）课程代码：（二）课程英文名称：bioinformatics（三）课程中文名称：生物信息学（四）授课对象：生物科学和生物技术专业本科生（五）开课单位：生命科学与技术学院（六）教材：1、生物技术专业：《生物信息学应用技术》，王禄山、高培基编，化学工业出版社，2008年2、生物科学专业：《生物信息学基础》，孙啸、陆祖宏、谢建明编，清华大学出版社，2005年（七）参考书目[1]《生物信息学》，DavidW.Mount著，钟扬等译，高等教育出版社，2003年[2]《基因组数据分析手册》，胡松年、薛庆中编，浙江大学出版社，2003年[3]《生物信息学中的计算机技术(Developing Bioinformatics Computer Skills)》，CynthiaGibas,Per Jambeck著，孙超等译，中国电力出版社，2002年[4]《生物信息学：基因和蛋白质分析的实用指南》，Andreas D. Baxevanis，Francis OuelletteB F著，李衍达、孙之荣等译，清华大学出版社，2000年[5]《生物信息学算法导论（An Introduction to Bioinformatics Algorithms ）》，琼斯，帕夫纳著，王翼飞等译，化学工业出版社，2007年（八）课程性质（五号宋体加粗）生物信息学是生命科学领域一门新兴的边缘学科，综合了生物学、计算机学、信息学、统计学等方面的知识。
该学科在学生掌握生物化学、遗传学、分子生物学以及计算机应用、高等数学等相关知识的基础上开设，属于生物类专业的专业课程（必修或选修）。
通过学习，学生能够加深对分子生物学和基因工程等课程的理解，并为进一步学习基因组学(genomics)和蛋白质组学(protemics) 奠定基础。
（九）教学目的1、给学生介绍生物信息学的主要内容以及未来可能的发展方向，为学生构建相关知识体系，开阔学生的视野，为将来进一步学习、科研打下基础。
生物信息学课程教学大纲-西安交通大学第一附属医院
目录“生物信息学”课程教学大纲 (1)“预防医学概论”课程教学大纲 (4)“全科医学教育”课程教学大纲 (4)“环境医学”课程教学大纲 (5)“医用电子显微技术”课程教学大纲 (6)“机能综合实验设计”课程教学大纲 (32)“医学分子遗传学导论”课程教学大纲 (34)“生物信息学”课程教学大纲英文名称：Introduction to Medical Bioinformatics课程编号：BASM2017学时：32 学分：1.5适用对象：临床医学专业五、七年制，预防医学、法医学、口腔医学专业先修课程：分子生物学、计算机网络基础使用教材及参考书：[1]楚雍烈主编，《医用生物信息学概论》，陕西科学技术出版社，2005年[2]罗静初主编，《生物信息学》，北京大学出版社，2002年一、课程性质、目的和任务性质：选修课目的：使学生学习、掌握生物信息学的先进理论知识和技术。
掌握信息时代彼此相互学习、相互交流医学知识必不可少的现代工具和技术手段。
二、教学基本要求1．要求学生掌握生物信息学的基本理论知识和基本概念，熟悉生物信息学的相关技术方法，特别是分子生物学中常用的关键技术及常用软件。
2．考虑到生物信息学实践性很强的特点，结合生物医学实际，设计了一些实验供学生练习操作，以巩固所学的知识和技术。
要求学生熟悉生物信息学的常用网络技术方法，掌握网络技术基本要领。
三、教学内容及要求第一章生物信息学和医学信息学绪论1. 生物信息学和医学信息学的产生背景2．生物信息学和医学信息学的发展3．生物信息学和医学信息学的重要性4．生物信息学和医学信息学的研究内容第二章生物信息学和医学信息学的信息学基础1. 生物信息学和医学信息学中的计算机基础知识2. 生物信息学和医学信息学中的互联网基础知识第三章生物信息学的医学分子生物学基础1. 生物信息学和医学信息学中的分子生物学理论基础知识2. 生物信息学和医学信息学中的分子遗传学技术简介第四章生物信息学和医学信息学资源检索工具1. 生物信息学和医学信息学资源的通用新检索工具2. 生物信息学和医学信息学资源的专业搜索引擎3．综合运用搜索工具获得生物信息学和医学信息第五章生物信息学的互联网浏览和文件传输1. 生物信息学和医学信息学信息资源的网上浏览2．生物信息学和医学信息学信息资源的网上检索3．生物信息学和医学信息学信息资源的网上传输和交流4. 文档阅读和图像浏览第六章生物信息学的信息中心和数据库1. 生物信息学的重要信息中心2. 生物信息学的主要数据库第七章核酸序列比对分析1．核酸序列同源性分析2．酶切位点分析及物理图谱第八章生物信息学与核酸检测技术1．PCR 引物的设计与优化2．核酸杂交探针设计3．基因芯片与生物信息学第九章生物信息学与生物制药1．生物制药中的生物信息学2．核酸药物的设计第十章蛋白质结构与功能分析1. 蛋白质氨基酸序列的分析2．蛋白质基本结构与特性分析3. 蛋白质的高级结构、功能预测、功能域的判定第十一章基因组学与生物信息学1. 基因组结构分析2．基因的定位3．电子克隆。
医学信息学概述
Father of Medical Informatics
“Dr. Collen is not only an icon in our field, he is also the grandfather of this rapidly changing and thriving discipline.”said Dr. Lindberg (the Director of the National Library of Medicine)
Morris Frank Collen.A History of MEDICAL INFORMATICS in the United States - 1950 to 1990[EB/OL]. /
pmc/articles/PMC226307/
11
Morris F. Collen. Origins of medial informatics.The western journal of medicine,1986(10):778-785
9
医学信息学发展阶段
美国医学信息学发展：Morris指出计算机、信息技术的飞速 发展带动了其在医学研究、医学教育与医学研究实践中的应用
医学信息学
课程说明
教学目标
• 通过课程学习，掌握医学信息学领域中各种理论、方法及 其应用，帮助临床医生、卫生信息决策者更好地搜集、理 解、应用医学信息，解决其实际问题
教学内容
• 医学信息学概述：医学信息学起源、发展及其研究内容 • 医学信息表达：医学信息资源、医学信息处理、医学知识发现 • 医学信息系统相关问题：信息系统成本与效益、伦理与安全 • 前沿探讨与分析
6
本章课程内容
1. 医学信息学发展历程 2. 医学信息学基础理论 3. 医学信息学研究内容 4. 医学信息学展望 5. 本章结论
生物信息学在临床医学上的应用
生物信息学在临床医学上的应用(总4页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--生物信息学在临床医学上的应用摘要：生物信息学自诞生之日起 ,其技术手段便在生物学、医学、农学和药学等领域的研究中得到广泛应用。
本文主要讲述生物信息学在临床医学上的应用。
关键词：生物信息学临床医学应用21世纪是生命科学的时代，也是信息时代随着人类基因组计划的实施，有关核酸蛋白质的序列和结构数据呈指数增长，相关信息也迅速增长；自1995年科学家破译全长为180万核苷酸的嗜血流感杆菌基因组以来，到2009年1月已有2271种原核生物和383 种真核生物的完整基因组完成测序或正在进行。
2001年，公布了人类基因组的工作草图；2007年，公布了人类单个个体二倍体基因组序列，为未来的基因组比较打开了一道门，也开创了个体基因组信息的新纪元。
这些成就意味着基因组的研究将全面进入信息提取和数据分析的崭新阶段。
面对巨大而复杂的数据，运用计算机管理数据、控制误差、加速分析过程势在必行。
20世纪80年代末，生物信息学（Bioinformatics ）逐渐兴起并蓬勃发展。
生物信息学（Bioinformatics ）一词由美籍学者林华安博士（Hwa A. Lim ）首先创造和使用。
生物信息学是多学科的交叉产物，涉及生物数学、物理、计算机科学、信息科学等多个领域。
狭义的讲，生物信息学是对生物信息的获取、存储、分析和解释；计算生物学则是指为实现上述目的而进行的相应算法和计算机应用程序的开发，这两门学科之间没有严格的分界线，统称为生物信息学。
生物信息学对于管理现代生物学和医学数据具有重大意义，其研究成果将对人类社会和经济产生巨大推动作用。
1.生物信息学在临床医学上的应用疾病相关基因的发现研究发现很多疾病的发生与基因突变或基因多态性有关。
有学者估计与癌症相关的原癌基因约有1000个，抑癌基因约有100个；约有6000种以上的人类疾患与各种人类基因的变化相关联；更多的疾病是环境（包括致病微生物）与人类基因（或基因产物）相互作用的结果。
生物信息学大事
生物信息学大事1956年10月29-31日“生物学中的信息理论讨论会”于美国田纳西州的Gatlinburg召开1958年由H.P. Y ockey编辑的《生物学中的信息理论讨论会》由纽约Pergamon 出版社出1961年Jacob和Monod发现大肠杆菌的lac操纵子中存在调控元件，证实非编码序列并不是垃圾序列。
1962年Khesin等人发现噬菌体中的基因转录表达具有定时调节机制。
1962年J. C. Kendrew和M. F. Perutz因阐明“肌红蛋白与血红蛋白的晶体结构”而获得诺贝尔化学奖1962年 F. H. C Crick和J. D. Kendrew因提出“DNA分子双螺旋结构模型”而获得诺贝尔生理与医学奖1962年Zuckerkandl和Pauling将序列变异与其演化关系联系起来，从而开辟了分子演化的崭新研究领域。
Kasha和Pullman的Horizons in Biochemistry一书。
1964年蛋白质结构预测的研究由Davies的工作开始。
J.Mol.Biol第9卷。
1970年期刊Computer Methods and Programs in Biomedicine诞生。
1970年Needleman和Wunsch发表了广受重视的两序列比较算法。
1970年Gibbs和McIntyre发表了单序列分析方法——矩阵打点作图法，用于寻找单条序列中的重复片断，从而推测其功能。
Eur.J.Biochem第16卷。
1972年Gatlin在序列比较中引入信息理论，首次得到证明自然序列具有高度非随机性的定量证据。
1972年蛋白质序列数据库出现Dayhoff的Atlas of Protein Sequence and Structure一书。
1974年Ratner首先对分子遗传调控系统进行理论处理。
Prog.Theor.Biol.第3卷。
1975年继第一批小RNA（tRNA）序列的发表之后，Pipas和McMahon首先提出运用计算机技术预测RNA二级结构。
医学信息学概述
• 小组汇报、闭卷考试
2
课程说明
参考教材
• [1] 代涛, 医学信息检索与利用. 人民卫生出版社. 2010 • [2] Bemmel J.H., Musen M.A. 包含飞 译, 医学信息学. 上海科学技术出版社. 2002 • [3] 高岚, 医学信息学. 科学出版社. 2007 • [4] Shortliffe E.H.，etc. 罗述谦 译, 生物医学信息学（第3版）. 科学出版社. 2011. • [5] Shortliffe E.H., Cimino J. J, Biomedical Informatics: Computer Applications
Knowledge: is information that is justifiably considered to be true.
Wisdom: is the critical use of knowledge to make intelligent decisions and to work through situation of signal versus noise
• 德国德累斯顿工业大学开发GoPubMed，提供以知识为基础的生物
医学文本搜索
德国医学信息学 •德国医学信息学的具体研究方向主要包括：人工智能、生物信息学、
发展
信息管理、电子病历、信息检索、决策支持系统、医学语言处理、 远程医疗等
• 1979年9月，在丹麦首府哥本哈根（København）创建欧洲医学 信息学联盟
6
本章课程内容
1. 医学信息学发展历程 2. 医学信息学基础理论 3. 医学信息学研究内容 4. 医学信息学展望 5. 本章结论
7
1 医学信息学发展历程
论生物信息学的影响和启发
论生物信息学的影响和启发论生物信息学的影响和启发记者：大连市友谊医院王钢2003-12-8 13:36:30编者按：这次大连市派到洛杉矶参加培训的28名年轻干部，分别来自不同的工作岗位，有着不同的专业背景，其中约70%以上具有硕士以上学位，一部分人具有很强的科研能力。
在美学习期间，他们除了按要求完成公共管理领域的课程学习外，部分学员还根据自己的专业特点进行了广泛涉猎，力求取得更大的收获。
下面是一位具有医学专业背景的学员的研究成果。
一个世纪以前，奥地利植物学家孟德尔?格雷戈尔（现被誉为“遗传学之父”）提出了生物信息学的概念，他把同一种类不同颜色的花进行杂交，试验结果阐明了遗传特征是通过某种遗传因子传代转移的。
继孟德尔以后，生物信息学和遗传学理论沿袭至今。
在过去的30多年时间里，遗传学和生物信息学取得了飞速的发展。
现如今，随着科学技术手段的推陈出新，生物信息学的应用已经涵盖了几乎所有的生物医学发展创新的领域，并已成为21世纪各国学者研究的焦点。
生物信息学是多学科交叉的研究领域，它融合了物理学、生命科学、电子计算机科学和工程学，旨在解决在生物学和医学领域的基础和应用问题。
生物信息学和计算生物学的成果包括：1、生物学体系的组织、功能的崭新全球远景；2、新特药物研发；3、基因组/蛋白质组模型在药理遗传学和个性化医疗中的应用。
生物信息学是在生物学、生物化学、生物药学、生物工程学、计算机科学和数学等学科的发展下出现的边缘性学科。
它对基础科学、医学、生物工艺学和社会学产生了巨大的影响。
当今时代，生物科学家对进行生物信息学训练的需求越来越大。
这个领域的专门人才需要具备全面的分子生物学、数学和统计学知识，同时还要具备计算机科学和工程学的知识。
欧洲生物信息学研究所Jong Park博士于2003 年撰文“The philosophy of Bioinformatics”（生物信息学哲学），对生物信息学的内涵和外延从哲学角度进行了充分的分析，该文对我国的医学生物学科学家和医学研究工作者会有极大的启发，对我们认识当今时代生物医学发展的最新趋势和动态有很大的帮助。