生物信息学概述

生物信息学概述
一门学科的产生并不是偶然的，它是有一定的道理的。

那为什么生物信息学能够产生并获得飞速发展，我们可以从哲学方面找到答案。

我们知道，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(粗略地用每年所发表的生物、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其生活质量，这就构成了一个极大的矛盾。

哲学上说矛盾推动着事物的产生与发展，所以这个矛盾就催生了一门新兴的交叉学科，这就是生物信息学。

生物信息学就是来解决这个矛盾的。

至于发展历史，大多数讲到这个的文章都是从HGP开始的。

其实早在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科学。

直到20世纪80-90年代，伴随着计算机科学技术的进步以及HGP的实施，有关核酸、蛋白质的序列和结构数据呈指数级增长，生物信息学才获得突破性进展。

讲到这里，我们就该给生物信息学下个定义了。

目前人们普遍接受的生物信息学定义是在美国人类基因组计划(HGP)第一个五年总结报告中给出的一个较为完整的解释：生物信息学是一门交叉学科，它包含了生物信息的获取、处理、储存、分发、分析和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。

下面我们来看一看生物信息学的研究内容。

生物信息学在发展过程中，形成了它独特的发展方向，也确立了它的研究内容。

具体说来，生物信息学要做的工作主要有下面几个： 1、序列比对。

在生物学中序列是指核酸或氨基酸序列，序列比对是指比较两个或两个以上符号序列的相似性。

双序列比较是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较，用于确定该序列的生物属性，也就是找出与此序列相似的序列。

常用的程序包有BLAST、FASTA等。

多重序列比较是将待研究序列加入到一组与之同源，但来自不同物种的序列中进行多序列比较，以确定该序列与其它序列间的同源性大小。

根据序列同源性分析的结果，重建反映物种间进化关系的进化树。

常用的构建进化树的算法是UPGMA，软件包有PYLIP、MEGA等。

多重序列比对是当前一个研究热点，常用算法有分治法，HMM及聚类法等。

目前基因组比对也引起研究者们的关注。

不同物种间的基因组比对既能够解释和预测他们蛋白质功能的相似性，又能够揭示不同物种间的联系。

2、序列分析。

随着越来越多生物体的DNA序列被人类测定，人们希望通过序列分析来获知其对应的基因和基因调控序列。

重新组装在散弹法DNA测序过程中被打散的DNA序列，即研究基因重组算法是生物信息学研究的重点课题。

基因重组的难点是DNA有很多重复的区域，相同的片段可能属于不同的区域。

由于基因组中并非所有的核酸都构成基因，所以序列分析的另一个研究内容是对基因组中的基因和基因调控序列进行自动识别。

基因识别是给定基因组序列后，正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置。

从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出起始密码子、剪切位点、内含子、外显子和终止密码子等。

目前在基因识别方面的算大体可分为基于统计的方法、基于同源性的方法和基于机器学习(如人工神经网络)方法。

同时对非编码区域的识别也很重要。

在人类基因组中，编码部分仅占总序列的3％-5％，其它的非编码区可能具有未被识别的功能。

分析非编码区DNA序列需要大胆的想象和崭新的思路。

3、功能基因组。

功能基因组的任务是进行基因组功能注释(Genome annotation)，了解基因的功能，认识基因与疾病的关系，掌握基因的产物及其在生命活动中的作用。

功能基因组学的研究主要包括以下几个方面的内容：(1)进一步识别基因，识别基因转录调控信息，分析遗传语言。

(2)注释所有基因产物的功能，这是目前基因组功能注释的主要层次。

1995年，Owen White设计出了第一套基因组注释软件系统。

该系统能够自动识别基因、转录基因和其他生物学特征，并能够初步分析它们的功能。

序列同源性分析、生物信息关联分析、生物数据挖掘是进行功能注释的主要生物信息学手段。

(3)研究基因的表达调控机制，研究基因在生物体代谢途径中的地位，分析基因、基因产物之间的相互作用关系，绘制基因调控网络图。

(4)比较基因组学研究，是识别和建立不同生物体的基因或其他基因组特征的联系。

在基因组水平对各个生物进行对照比较，可以揭示生命的起源和进化、发现蛋白质功能。

(5)功能基因组相关信息分析。

包括与大规模基因表达谱分析相关的算法、软件研究，基因表达调控网络的研究；与基因组信息相关的核酸、蛋白质空间结构的预测和模拟，以及蛋白质功能预测。

4、蛋白质结构预测。

蛋白质结构预测是生物信息学的重要应用。

蛋白质的氨基酸序列(也称为一级结构)可以容易地由它的基因编码序列获得。

蛋白质的结构对于理解蛋白质的功能十分重要。

蛋白质结构预测分为二级结构预测和空间结构预测。

理论和实验表明，不同的氨基酸残基在不同的局域环境下具有形成特定二级结构的倾向性，因此在一定程度上二级结构的预测可以归结为模式识别问题。

二级结构预测的目标就是预测某一个片段中心的残基是a螺旋，还是p折叠，或是其它。

常用方法有立体化学方法、图论方法、统计方法、最邻近决策方法、基于规则的专家系统方法、分子动力学方法和人工神经网络方法。

在空间结构预测方面，比较成功的理论方法是同源模型法。

运用同源模型方法可以完成所有蛋白质10％～30％的空间结构预测工作。

得到蛋白质结构后就可以进一步分析研究蛋白质的功能。

5、药物设计。

基于生物大分子结构的药物设计是生物信息学中极为重要的研究领域。

生物信息学可用于药物靶标基因的发现和验证。

有许多数据库可用来获得不同组织在正常或疾病状态下基因表达的差异，通过搜索这些数据库，可以得到候选基因作为药物靶标，特异性地针对某一种疾病。

另外，还可根据蛋白质功能区和三维结构的预测来对药物靶标进行鉴定，以便早期了解所研究蛋白的属性，预测它是否适用于药物作用。

计算机辅助药物设计主要包括活性位点分析法、数据库搜寻、全新药物设计。

人类基因组计划在完成基因组全部序列测序后，下一步更艰巨的任务是读懂基因组的工作语言———遗传语言的破译。

这是这个世纪自然科学面临的最大挑战之一。

面对挑战，生物信息学在21世纪的发展进程中，应该考虑到它的历史使命。

在今后的工作中，将会做好以下几个方面的工作：
（1）理论研究。

任何学科的发展都离不开基础理论的研究，生物信息学也不例外。

它对许多学科都提出了巨大的挑战。

这些学科包括分子进化遗传学、群体遗传学、统计生物学、基因组学以及计算机科学和应用数学等相关学科。

如果基础理论研究得不到应有的发展，生物信息学的发展将受到严重的阻碍。

今后科学家在理论研究方面要作好几个主要工作：人类基因组信息结构复杂性研究；序列（特别是非编码区）信息分析；基因组结构与遗传语言；语法和词法分析；大规模基因表达谱分析，相关算法、软件研究；基因表达调控网络研究；基因组信息相关的蛋白质功能分析。

（2）机不可失，时不再来，鉴于生物信息学在我国生物学和经济发展中的重要意义和其发展的紧迫性，因此，由国家出面组织全国的力量，搞个类似“两弹一星”那样的，但是规模要小的多的，花钱也少得多的生物信息学发展计划，不是不可以考虑的。

要充分发挥中央与地方，生物学科与非生物学科研究人员等方方面面的积极性。

生物信息学研究投资少，见效快，可充分发挥我国智力资源丰富的长处，是特别适合我国国情的一项研究领域。

要在大学里建立生物信息学专业，设立硕士点和博士点，培养专门人才。

可以组织一大批数学、物理、
化学和计算机科技工作者，在自愿的基础上，学习有关的生物学知识，开展多方面的生物信息学研究。

经过十几年或更长时间的努力，逐渐使我国成为生物信息学研究强国，是完全有可能的。