第十章药物生物信息学PPT课件
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第十章 药物生物信息学
第五节 常用生物软件
一,Primer Premier5.0
Primer Premier5.0是由加拿大的 Premier公司开发的专业用于PCR或测序 引物以及杂交探针的设计,评估的软件 可以进行引物设计窗口,酶切分析,基 元分析(Motif)
二,DNAStar
可以进行ORF的寻找,酶切位点分析, 同源序列比对等分析
生物信息学就是在上述背景下发展起来 的综合应用生物学,数学,物理学,信 息学,计算机科学等诸多学科的理论方 法的崭新交叉学科,它研究的材料是生 物学数据库,而采用的方法则是从计算 机技术衍生而来的 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
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 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 药物生物信息学正是在在这种背景和思 路下应运而生的
Heller用基因芯片来检测类风湿关节炎病 理组织和正常组织基因表达的差异 发现了已知的100多个与类风湿关节炎致 病有关的基因表达差异 发现编码IL-6和另外几个金属蛋白酶(包 括金属弹性蛋白酶)的基因表达得到增 强 弹性蛋白酶可以破坏胶原纤维和组织基 底膜层,就为治疗该病提供了新的药物 靶标
第二节 核酸序列数据库
6. 生物芯片
生物芯片的实质就是在一个不大的基质 载体上,有序地排列了固定在某一位置 的可寻址的识别分子,与待检测的物质 结合或反应是在同一条见下进行的 常见的芯片有基因芯片和蛋白质芯片 基因芯片应用在新药研究中,据计算, 传统的药物筛选方法每个样本需要花4美 元,而用芯片技术只需要花40美分
生物信息学课件ppt模板
生物信息学 Bioinformatics
content
• 1.生物信息学简介 • 2.生物信息学数据库 • 3.生物信息学软件 • 4.生物信息学门户网站 • 5.生物信息学在基因芯片技术中的作用
1.生物信息学简介
1.1 生物信息学（Bioinformatics）这一名词的由来 1.2 Bioinformatics的定义 1.3 获取生物的完整基因组 1.4发现新基因和新的核苷酸多态性 1.5基因组中非编码蛋白质区域的结构与功能
模式生物(Model Organism)
Drosophila melanogaster
果蝇
繁殖很快、容易诱发变异的小昆虫。 总长达1.8亿核苷酸。
模式生物(Model Organism)
Arabidopsis thaliana
拟南芥
个体生活周期只有6周的十字花科 小草，是一种理想的模式植物。
模式生物(Model Organism) 小鼠（Mus musculus）
• 这一切构成了一个生物学数据的海洋。
What is Bioinformatics?
如何从海量数据中发掘出人类生存和发展所需的知识，诞生了一门新兴 的交叉科学生物信息学。
6
1.2 定义
广义： 指对基因组研究中的相关生物信息的获取、加工、存储、 分配、分析、和解释。
它包括了两层含义： 一是、对海量数据的收集、整理与服务； 二是、从中发现新的规律。具体来说，生物信息学是把基因组DNA序列信息 作为源头，找到基因组序列中代表蛋白质和RNA基因的编码区，同时阐明基 因组中大量存在的非编码区的信息实质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言 规律。在此基础上归纳、整理与基因组遗传信息释放及调控相关的转录普和 蛋白质普的数据，从而认识生物有机体的代谢、发育、分化、进化规律。
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• 1.生物信息学简介 • 2.生物信息学数据库 • 3.生物信息学软件 • 4.生物信息学门户网站 • 5.生物信息学在基因芯片技术中的作用
1.生物信息学简介
1.1 生物信息学（Bioinformatics）这一名词的由来 1.2 Bioinformatics的定义 1.3 获取生物的完整基因组 1.4发现新基因和新的核苷酸多态性 1.5基因组中非编码蛋白质区域的结构与功能
模式生物(Model Organism)
Drosophila melanogaster
果蝇
繁殖很快、容易诱发变异的小昆虫。 总长达1.8亿核苷酸。
模式生物(Model Organism)
Arabidopsis thaliana
拟南芥
个体生活周期只有6周的十字花科 小草，是一种理想的模式植物。
模式生物(Model Organism) 小鼠（Mus musculus）
• 这一切构成了一个生物学数据的海洋。
What is Bioinformatics?
如何从海量数据中发掘出人类生存和发展所需的知识，诞生了一门新兴 的交叉科学生物信息学。
6
1.2 定义
广义： 指对基因组研究中的相关生物信息的获取、加工、存储、 分配、分析、和解释。
它包括了两层含义： 一是、对海量数据的收集、整理与服务； 二是、从中发现新的规律。具体来说，生物信息学是把基因组DNA序列信息 作为源头，找到基因组序列中代表蛋白质和RNA基因的编码区，同时阐明基 因组中大量存在的非编码区的信息实质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言 规律。在此基础上归纳、整理与基因组遗传信息释放及调控相关的转录普和 蛋白质普的数据，从而认识生物有机体的代谢、发育、分化、进化规律。
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。
7
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
14
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。
9
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
它是一门理论概念与实践应用并重的学科 ❖ bioinformatics这一名词在1991年左右才在文献中出现，还
只是出现在电子出版物的文本中。
5
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。
8
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
只是出现在电子出版物的文本中。
5
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。
8
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
生物信息学分析方法介绍PPT课件
生物信息学分析方法 介绍
目录
• 生物信息学概述 • 基因组学分析方法 • 转录组学分析方法 • 表观遗传学分析方法 • 蛋白质组学分析方法 • 生物信息学分析流程和方法比较
01
生物信息学概述
生物信息学的定义和重要性
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和 技术，对生物学数据进行分析、建模和解读，以揭示生命现象的本质和规律。
研究蛋白质的序列、结构 和功能，以及蛋白质相互 作用和蛋白质组表达调控 机制。
研究基因转录本的序列、 结构和表达水平，以及转 录调控机制。
研究基因表达的表观遗传 调控机制，如DNA甲基化 、组蛋白修饰等。
通过对患者基因组、蛋白 质组和转录组等数据的分 析，为个性化医疗和精准 医学提供支持。
02
基因组学分析方法
基因组注释
基因组注释是指对基因组序列中的各 个区域进行标记和描述的过程，包括 基因、转录单元、重复序列、调控元 件等。
注释信息可以通过数据库（如RefSeq、 GeneBank等）或注释软件（如GATK、 ANNOVAR等）获取。注释信息对于 理解基因组的生物学功能和进化关系 具有重要意义。
基因组变异检测
基因组变异检测是指检测基因组序列 中的变异位点，包括单核苷酸变异、 插入和缺失等。
VS
变异检测对于遗传疾病研究、进化生 物学和生物进化研究等领域具有重要 意义。常用的变异检测方法有SNP检 测、CNV检测等，它们基于不同的原 理和技术，具有不同的适用范围和精 度。
03
转录组学分析方法
RNA测序技术
利用生物信息学方法和算法，对 RNA测序数据进行基因融合检测， 寻找融合基因及其融合方式。
基因融合检测结果可以为研究肿 瘤等疾病提供重要线索，有助于 深入了解疾病发生发展机制。
目录
• 生物信息学概述 • 基因组学分析方法 • 转录组学分析方法 • 表观遗传学分析方法 • 蛋白质组学分析方法 • 生物信息学分析流程和方法比较
01
生物信息学概述
生物信息学的定义和重要性
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和 技术，对生物学数据进行分析、建模和解读，以揭示生命现象的本质和规律。
研究蛋白质的序列、结构 和功能，以及蛋白质相互 作用和蛋白质组表达调控 机制。
研究基因转录本的序列、 结构和表达水平，以及转 录调控机制。
研究基因表达的表观遗传 调控机制，如DNA甲基化 、组蛋白修饰等。
通过对患者基因组、蛋白 质组和转录组等数据的分 析，为个性化医疗和精准 医学提供支持。
02
基因组学分析方法
基因组注释
基因组注释是指对基因组序列中的各 个区域进行标记和描述的过程，包括 基因、转录单元、重复序列、调控元 件等。
注释信息可以通过数据库（如RefSeq、 GeneBank等）或注释软件（如GATK、 ANNOVAR等）获取。注释信息对于 理解基因组的生物学功能和进化关系 具有重要意义。
基因组变异检测
基因组变异检测是指检测基因组序列 中的变异位点，包括单核苷酸变异、 插入和缺失等。
VS
变异检测对于遗传疾病研究、进化生 物学和生物进化研究等领域具有重要 意义。常用的变异检测方法有SNP检 测、CNV检测等，它们基于不同的原 理和技术，具有不同的适用范围和精 度。
03
转录组学分析方法
RNA测序技术
利用生物信息学方法和算法，对 RNA测序数据进行基因融合检测， 寻找融合基因及其融合方式。
基因融合检测结果可以为研究肿 瘤等疾病提供重要线索，有助于 深入了解疾病发生发展机制。
生物信息学介绍(PPT20页)
– 蛋白质的结构和功能预测
• 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
• 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。
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。
生物信息学(东南大学版)精选ppt
09.04.2020
41
遗传连锁图：通
过计算连锁的遗
传标志之间的重
组频率，确定它
配子
们的相对距离，
一般用厘摩（cM，
即每次减数分裂
的重组
频率为1%）
表示。
末 期 II
晚 期 II
中 期 II
间期 前期 I
同源染色体 形成配对
中期 I
前 期 II
晚期 I 发生交换
09.04.2020
42
物理图谱
5、《生物信息学手册》 郝柏林 中科院物理所 上海科学技术出版社
6、《简明生物信息学》 钟扬 复旦大学 高等教育出版社
09.04.2020
2
http://
编号
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章
第九章
第十章
09.04.2020
网上资源
名称
书稿(word)
生物信息学引论 分子生物学基础
破译遗传语言、识别基因 预测蛋白质结构和功能 认识生物界信息存贮和传递的本质 研究药物作用机制和开发新药
09.04.2020
31
第二节 生物信息学的发展历史
生物科学和 技术的 发展
人类基因组 计划的 推动
生物信息学 基本思想的产生
二十世纪 50年代
09.04.2020
生物信息学 的迅速发展
09.04.2020
生物体生长发育的本质就是遗 传信息的传递和表达
17
DNA通过自我复制，在生物体的繁衍过 程中传递遗传信息
基因通过转录和翻译，使遗传信息在生物 个体中得以表达，并使后代表现出与亲代 相似的生物性状。
基因控制着蛋白质的合成
药物生物信息学进展PPT课件
药物设计与筛选方法
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
03
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。
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
03
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。
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。
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8
3）基因定位分析 已知序列和基因组的数据比对，可以将基
因定位 4）新基因的发现和功能预测 用已知基因的编码区与EST数据库比较， 找到感兴趣的EST，再与其它数据库比 对，如果是没有克隆的EST，通过引物 设计钓出基因，再定位到染色体上。也 可以将新基因共过基因序列比较，找到 在进化上是同源的基因，从而预测新基 因的功能
11
4. 计算机辅助药物设计
以前药物的发现是通过偶然的途径或定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
3
生物信息学就是在上述背景下发展起来 的综合应用生物学、数学、物理学、信 息学、计算机科学等诸多学科的理论方 法的崭新交叉学科，它研究的材料是生 物学数据库，而采用的方法则是从计算 机技术衍生而来的
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
4
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
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
药物生物信息学正是在在这种背景和思 路下应运而生的
5
药物生物信息学就是综合应用药学、 生命科学、数学、计算机等等学科 的理论和方法，对伴随基因组计划 产生的生物信息进行整理和分析， 并应用于药物的设计和开发，以达 到合理药物设计目的的一门交叉学 科
16
基因芯片测序原理
17
Heller用基因芯片来检测类风湿关节炎病 理组织和正常组织基因表达的差异 发现了已知的100多个与类风湿关节炎致 病有关的基因表达差异 发现编码IL-6和另外几个金属蛋白酶（包 括金属弹性蛋白酶）的基因表达得到增 强 弹性蛋白酶可以破坏胶原纤维和组织基 底膜层，就为治疗该病提供了新的药物 靶标
14
5. 计算机辅助疫苗设计
对于一个已知序列的蛋白抗原，单纯通过实验 的方法鉴定表位常须合成大量的交叠肽，或裂 解成小肽通过多肽结合试验筛选测定，但都费 时费力 如果能先对表位进行预测，使待选多肽范围缩 小，再通过实验的方法进行验证，往往能够取 得事半功倍的效果 近些年来，随着实验技术的发展，使得越来越 多的抗原表位得以鉴定，并建立了相应的数据 库，使得抗原表位表位预测的效果不断提高
20
Genban库里的数据来源于约130，000 个物种，其中56％是人类的基因组序列
每条Genbank数据记录包含了对序列的 简要描述、它的科学命名、物种分类名 称、参考文献、序列特征表以及序列本 身
21
二、EMBL
EMBL是欧洲分子生物学实验室在 1982年开始创建 目前有欧洲生物信息学研究所管理 （EBI） 其网址为：
6
二、药物生物信息学研究和应 用的范围
7
1. 核酸序列分析
1）基因结构分析
对原核生物的操纵子，包括启动子和及其上游序 列，终止字和衰减子等；对真核生物的分析， 有内含子、重复序列、启动子和增强子等分析 等
2）核酸序列组装 用鸟枪法测序cDNA获得了大量的短的片段，一
般不超过400bp，称为序列表达标签（EST）， 它们都是mRNA的一部分，所以可以通过数据 库中的EST的分类和整合，获得潜在的全长的 cDNA
12
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 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
13
根据SARS病毒的生活史，推断 SARS3CL蛋白酶在SARS病毒结构基因 成熟过程中起重要作用 抑制该酶可以影响病毒的增殖和扩增 在一级结构的基础上预测了三级结构， 而且为半胱氨酸蛋白酶 设计了19种半胱氨酸蛋白酶抑制剂类药 物进行测试，发现6种可能对SARS有效
15
6. 生物芯片
生物芯片的实质就是在一个不大的基质 载体上，有序地排列了固定在某一位置 的可寻址的识别分子，与待检测的物质 结合或反应是在同一条见下进行的 常见的芯片有基因芯片和蛋白质芯片 基因芯片应用在新药研究中，据计算， 传统的药物筛选方法每个样本需要花4美 元，而用芯片技术只需要花40美分
9
2. 蛋白质序列分析
蛋白质序列分析包括蛋白质的组成和性 质分析 如分子量、等电点、亲水性和疏水性分 析）蛋白质二级结构和三级结构的预测
10
3. 生物信息学软件
现代药物开发特别是生物技术药物的开 发，少不了用分子生物学的手段研究问 题、解决问题 涉及到分子生物学实验，常常需要生物 信息软件的帮助 对核酸和蛋白质序列分析、蛋白质高级 结构分析、蛋白质组研究图谱的处理、 蛋白质、核酸三维结构的显示、文件格 式转换（Seqverter）等
第十章 药物生物信息学
1
第一节 药物生物信息学概论
2
一、概念
生物信息学随着人类基因组计划的全面 开展和深入而出现的一门新兴的学科 2004年2月已经有170多个生物的基因组 被测定，核苷酸数目达到200亿 对这些数据进行处理分析就必须发展新 的分析理论、方法、技术和工具，所以 必须依赖计算机的信息处理
18
第二节 核酸序列数据库
Genbank、EMBL和DDBJ是国际上 三大主要核酸序列数据库 目前这三个数据中心各自收集世界 各国有关实验室和测序机构发布的 序列数据 通过计算机网络每天都将新发现的 或更新过的数据进行交换，以保证 这三个数据库序列信息的完整性
19
一、Genbank
Genbank数据库是20世纪80年代初由美 国国家健康研究院（NIH）委托洛斯阿拉 莫斯（Los Alomos）国家实验室建立 后移交给国家生物技术信息中心 （NCBI），隶属于NIH下设的国家医学 图书馆（NLM） NCBI的网址为： Genbank的网址为：
3）基因定位分析 已知序列和基因组的数据比对，可以将基
因定位 4）新基因的发现和功能预测 用已知基因的编码区与EST数据库比较， 找到感兴趣的EST，再与其它数据库比 对，如果是没有克隆的EST，通过引物 设计钓出基因，再定位到染色体上。也 可以将新基因共过基因序列比较，找到 在进化上是同源的基因，从而预测新基 因的功能
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4. 计算机辅助药物设计
以前药物的发现是通过偶然的途径或定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
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生物信息学就是在上述背景下发展起来 的综合应用生物学、数学、物理学、信 息学、计算机科学等诸多学科的理论方 法的崭新交叉学科，它研究的材料是生 物学数据库，而采用的方法则是从计算 机技术衍生而来的
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
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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
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
药物生物信息学正是在在这种背景和思 路下应运而生的
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药物生物信息学就是综合应用药学、 生命科学、数学、计算机等等学科 的理论和方法，对伴随基因组计划 产生的生物信息进行整理和分析， 并应用于药物的设计和开发，以达 到合理药物设计目的的一门交叉学 科
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基因芯片测序原理
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Heller用基因芯片来检测类风湿关节炎病 理组织和正常组织基因表达的差异 发现了已知的100多个与类风湿关节炎致 病有关的基因表达差异 发现编码IL-6和另外几个金属蛋白酶（包 括金属弹性蛋白酶）的基因表达得到增 强 弹性蛋白酶可以破坏胶原纤维和组织基 底膜层，就为治疗该病提供了新的药物 靶标
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5. 计算机辅助疫苗设计
对于一个已知序列的蛋白抗原，单纯通过实验 的方法鉴定表位常须合成大量的交叠肽，或裂 解成小肽通过多肽结合试验筛选测定，但都费 时费力 如果能先对表位进行预测，使待选多肽范围缩 小，再通过实验的方法进行验证，往往能够取 得事半功倍的效果 近些年来，随着实验技术的发展，使得越来越 多的抗原表位得以鉴定，并建立了相应的数据 库，使得抗原表位表位预测的效果不断提高
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Genban库里的数据来源于约130，000 个物种，其中56％是人类的基因组序列
每条Genbank数据记录包含了对序列的 简要描述、它的科学命名、物种分类名 称、参考文献、序列特征表以及序列本 身
21
二、EMBL
EMBL是欧洲分子生物学实验室在 1982年开始创建 目前有欧洲生物信息学研究所管理 （EBI） 其网址为：
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二、药物生物信息学研究和应 用的范围
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1. 核酸序列分析
1）基因结构分析
对原核生物的操纵子，包括启动子和及其上游序 列，终止字和衰减子等；对真核生物的分析， 有内含子、重复序列、启动子和增强子等分析 等
2）核酸序列组装 用鸟枪法测序cDNA获得了大量的短的片段，一
般不超过400bp，称为序列表达标签（EST）， 它们都是mRNA的一部分，所以可以通过数据 库中的EST的分类和整合，获得潜在的全长的 cDNA
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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 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
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根据SARS病毒的生活史，推断 SARS3CL蛋白酶在SARS病毒结构基因 成熟过程中起重要作用 抑制该酶可以影响病毒的增殖和扩增 在一级结构的基础上预测了三级结构， 而且为半胱氨酸蛋白酶 设计了19种半胱氨酸蛋白酶抑制剂类药 物进行测试，发现6种可能对SARS有效
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6. 生物芯片
生物芯片的实质就是在一个不大的基质 载体上，有序地排列了固定在某一位置 的可寻址的识别分子，与待检测的物质 结合或反应是在同一条见下进行的 常见的芯片有基因芯片和蛋白质芯片 基因芯片应用在新药研究中，据计算， 传统的药物筛选方法每个样本需要花4美 元，而用芯片技术只需要花40美分
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2. 蛋白质序列分析
蛋白质序列分析包括蛋白质的组成和性 质分析 如分子量、等电点、亲水性和疏水性分 析）蛋白质二级结构和三级结构的预测
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3. 生物信息学软件
现代药物开发特别是生物技术药物的开 发，少不了用分子生物学的手段研究问 题、解决问题 涉及到分子生物学实验，常常需要生物 信息软件的帮助 对核酸和蛋白质序列分析、蛋白质高级 结构分析、蛋白质组研究图谱的处理、 蛋白质、核酸三维结构的显示、文件格 式转换（Seqverter）等
第十章 药物生物信息学
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第一节 药物生物信息学概论
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一、概念
生物信息学随着人类基因组计划的全面 开展和深入而出现的一门新兴的学科 2004年2月已经有170多个生物的基因组 被测定，核苷酸数目达到200亿 对这些数据进行处理分析就必须发展新 的分析理论、方法、技术和工具，所以 必须依赖计算机的信息处理
18
第二节 核酸序列数据库
Genbank、EMBL和DDBJ是国际上 三大主要核酸序列数据库 目前这三个数据中心各自收集世界 各国有关实验室和测序机构发布的 序列数据 通过计算机网络每天都将新发现的 或更新过的数据进行交换，以保证 这三个数据库序列信息的完整性
19
一、Genbank
Genbank数据库是20世纪80年代初由美 国国家健康研究院（NIH）委托洛斯阿拉 莫斯（Los Alomos）国家实验室建立 后移交给国家生物技术信息中心 （NCBI），隶属于NIH下设的国家医学 图书馆（NLM） NCBI的网址为： Genbank的网址为：