浅谈生物信息学的发展和前景

浅谈生物信息学的发展和前景

摘要：生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分，成为生命科学研究的前沿。本文对生物信息学的产生背景及其研究现状等方面进行了综述，并展望生物信息学的发展前景。生物信息学的发展在国内、外基本上都处在起步阶段。因此，这是我国生物学赶超世界先进水平的一个百年一遇的极好机会。

关键字：生物信息学、产生背景、发展现状、前景

随着生物科学技术的迅猛发展，生物信息数据资源的增长呈现爆炸之势，同时计算机运算能力的提高和国际互联网络的发展使得对大规模数据的贮存、处理和传输成为可能，为了快捷方便地对已知生物学信息进行科学的组织、有效的管理和进一步分析利用，一门由生命科学和信息科学等多学科相结合特别是由分子生物学与计算机信息处理技术紧密结合而形成的交叉学科——生物信息学(Bioinformatics)应运而生,并大大推动了相关研究的开展, 被誉为“解读生命天书的慧眼”。

一、生物信息学产生的背景

生物信息学是80年代未随着人类基因组计划（Human genome project)的启动而兴起的一门新的交叉学科。它通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，进而达到揭示数据所蕴含的生物学意义的目的。由于当前生物信息学发展的主要推动力来自分子生物学，生物信息学的研究主要集中于核苷酸和氨基酸序列的存储、分类、检索和分析等方面，所以目前生物信息学可以狭义地定义为：将计算机科学和数学应用于生物大分子信息的获取、加工、存储、分类、检索与分析，以达到理解这些生物大分子信息的生物学意义的交叉学科。事实上，它是一门理论概念与实践应用并重的学科。

生物信息学的产生发展仅有10年左右的时间---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。事实上，生物信息学的存在已有30多年，只不过最初常被称为基因组信息学。美国人类基因组计划中给基因组信息学的定义：它是一个学科领域，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。自1990年美国启动人类基因组计划以来，人与模式生物基因组的测序工作进展极为迅速。迄今已完成了约40多种生物的全基因组测序工作，人基因组约3x109碱基对的测序工作也接近完成。至2000年6月26日，被誉为生命“阿波罗计划”的人类基因组计划终于完成了工作草图，预示着完成人类基因组计划已经指日可待。截止目前为止，仅登录在美国GenBank 数据库中的DNA序列总量已超过70亿碱基对。此外，迄今为止，已有一万多种蛋白质的空间结构以不同的分辨率被测定。基于cDNA序列测序所建立起来的EST数据库其纪录已达数百万条。在这些数据基础上派生、整理出来的数据库已达500余个。这一切构成了一个生物学数据的海洋。这种科学数据的急速和海量积累，在人类的科学研究历史中是空前的。数据并不等于信息和知识，但却是信息和知识的源泉，关键在于如何从中挖掘它们。与正在以指数方式增长的生物学数据相比，人类相关知识的增长（粗略地用每年发表的生物、医学论文数来代表）却十分缓慢。一方面是巨量的数据；另一方面是我们在医学、药物、农业和环保等方面对新知识的渴求，这些新知识将帮助人们改善其生存环境和提高生活质量。这就构成了一个极大的矛盾。这个矛盾就催生了一门新兴的交叉科学，这就是生物信息学。二、生物信息学研究的发展现状

资金和实力非常重要，生物信息的研究投入短期不算大，但是结合成果，其投入相当的大。因为目前生物信息主要在于教学和和研究，商业领域的应用不算很广。如一套LIMS加上软件就要花上数千万。加上相关项目的研究开发，不是国内相关的机构所能承受的。所以需要得到政府的支持和帮助。以及有识之士的投入。否则我们又将远远落后国外。国内的制药行业将永不得翻身！基因的流失(国外一些国家打着给国内免费治疗，分析疾病的考旗帜，

暗中收集了国内不同省份，地区的遗传类疾病和特性。这些资源，我们国家忽略，应当说目前还没有这样的实力进行研究）。落后就要挨打，21世纪是生物的世纪。基因大战不可避免。基因和疾病的研究很大程度就是数据的分析。里面的领头羊就是生物信息。国内应当在基础教学，基础研究并结合应用力度。

当然国内的人才济济，如有更多计算机领域和数学（统计方面的）人才参与到生物信息，将如虎添翼。目前我国生物信息学发展面临着如下几方面的困境：

⒈政府投资不足

虽然国际上生物信息学研究在各发达国家中比较受重视，但仍有不少研究机构抱怨政府资金投入不够。最近美国许多研究院纷纷申请要求政府加大生物信息学工具与数据库方面的投入，而且欧洲、日本、澳大利亚在这些领域也存在着资金困扰问题，欧洲生物信息学研究所（EBI）和欧洲基金会生命科学中心去年都遇到了麻烦。目前虽然危机已经暂时渡过，但未来几年EBI数据库和其它基础结构仍将受到资金短缺的困扰，一致有人发出了"免费数据服务还能维持多久"的疑问。

2.来自商业机构的竞争

基因组研究潜在的巨大商业利润使得国际上一批大型制药公司和化学公司向该领域大规模的进军。世界最大制药集团之一的Giba Geigy和Sandoz合资建立的Novartis公司投资2.5亿美元建立基因组研究所；Glaxo-Wellcome在基因组研究领域投入4700万美元，将研究人员增加一倍;Smith Kline公司花125亿美元扩展人基因组的顺序，将生物信息学的研究人员从2人增加至70人，并将该公司药物开发项目中的25%建立在基因组学之上。这一方面给生物信息学发展注入了生机，另一方面对那些政府支持的不以赢利为目的的研究机构造成了巨大的压力，学术部门的资金投入远远不及工业部门，其负面冲击力不可忽视。毕竟经济利益的盲目追求会导致基因组研究的片面性，生物信息学长路漫漫，保护这些学术部门的良好发展非常有必要。

3.专业人才匮乏

目前该领域缺乏懂得如何利用计算机技术处理大量生物数据的生物学家，不少生物学家只是将计算机用来打字或作为图纸的替代品。甚至出现了这样有趣的现象：制药业、工业、农业、生物技术研究团体经常在学术机构大肆搜查那些"可疑人"，更有甚者他们彼此间互挖"墙角"。虽然对于人才的渴求与日俱增，但全世界也仅有20多个专业人才培训中心，而且这些中心本身也处在恶性循环中，那些经培训后的人才往往由于高薪诱惑而投身应用工业部门，导致培训教育人员越来越少，出现"断层"现象。

综上所述，不难看出，生物信息学并不是一个足以乐观的领域，究竟原因，是由于其是基于分子生物学与多种学科交叉而成的新学科，现有的形势仍表现为各种学科的简单堆砌，相互之间的联系并不是特别的紧密。在处理大规模数据方面，没有行之有效的一般性方法；而对于大规模数据内在的生成机制也没有完全明了，这使得生物信息学的研究短期内很难有突破性的结果。那么，要得到真正的解决，最终不能从计算机科学得到，真正地解决可能还是得从生物学自身，从数学上的新思路来获得本质性的动力。毫无疑问，正如Dulbecco1986年所说："人类的DNA序列是人类的真谛，这个世界上发生的一切事情，都与这一序列息息相关"。但要完全破译这一序列以及相关的内容，我们还有相当长的路要走。

三、生物信息学的发展前景

《第三次技术革命》里有这样描述：“一场与工业革命和以计算机为基础的革命有相同影响力的变化正在开始。下一个伟大时代将是基因组革命时代，它现在处于初期阶段。”基因组学的发展已经进入后基因组研究阶段,致力于蛋白质功能研究的蛋白质组学和功能蛋白质组学正在蓬勃发展,在生物信息学发展的带动下,我们必定能够揭示各种生命现象的奥秘,并带动多个学科的跨越式发展。生物信息学的发展将对分子生物学、药物设计、工作流管理