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界赵
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1 编者按 : 生物信息学是二十世纪 80 年代末随着基因组测序数据迅猛增加及计算机技术快速发展而逐渐形成的一门交叉学科根据美国 NIH 和 DOE 在 1990 年给出的生物信息学的定义, 它是生物学与计算机科学以及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科它通过对基因组数据的获取加工存储检索与分析解释, 进而达到揭示数据所蕴含的生物学意义的目的, 本期设置了生物信息学专题为了对生物信息学的发展状况进行介绍, 经作者同意, 本刊转载了南京军区联勤部药品仪器检验所的葛剑徽老师等在 2008 年中华临床医学工程及数字医学大会暨中华医学会医学工程学分会第九次学术年会论文集上发表的文章生物信息学发展现状与前景展望 ( 本刊对本文标题略有改动 ), 供读者参考生物信息学发展状况简介摘要 : 生物信息学是在生命科学计算机科学和数学的基础上逐步发展而形成的一门新兴交叉学科本文简要介绍了生物信息学的产生背景及其发展, 目前生物信息学的主要研究内容以及发展前景关键词 : 生物信息学 ; 基因组学 ; 蛋白质组学 ; 数据库 An Introduction to Development of Bioinformatics Abstract: Bioinformatics is a new cross-disciplinary based on the life science, computer science and mathematics. This paper briefly introduces the background of bioinformatics and its development status, and the current informatics main research content and development prospects. Keywords: Bioinformatics; Genomics; Proteomics; database 2 e-science 2009 年

2 1. 引言生物信息学 (Bioinformatics) 是在生命科学计算机科学和数学的基础上逐步发展而形成的一门新兴交叉学科, 是为理解各种数据的生物学意义, 运用数学与计算机科学手段进行生物信息的收集加工存储传播分析与解析的科学 [1-3] 生物信息学是当今最具发展前途的学科之一, 它缘于近 10 年来生物学相关信息量的革命性爆炸, 又得益于近 10 年来信息技术的革命性发展 [4] 生物信息学的出现极大地推动了分子生物学的发展生物信息学已经成为生物医学农学遗传学细胞生物学等学科发展的强大推动力量, 也是药物设计环境监测的重要组成部分生物信息学在基因的功能发现疾病基因诊断蛋白质结构预测基于结构的药物设计药物合成和制药工业中起着极其重要的作用, 生物信息学的应用大大加快了药物的研究开发进程 2. 生物信息学的产生生物信息学的产生最早可以上溯到 1956 年在美国田纳西州的 Gatlinburg 召开的首次生物学中的信息理论讨论会 [5] 美籍学者 Hwa A. Lim 首先创造并使用了 bioinformatics 这个名词生物信息学是 20 世纪 80 年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的美国政府于 1990 年 10 月正式启动的人类基因组计划 (Human Genome Project,HGP) [6], 是一项耗资 30 亿美元的 15 年计划, 预期到 2005 年弄清人类基因组大约 30 亿个碱基的全序列, 被称为生命科学登月计划随着人类基因组计划的实施, 通过基因测序蛋白质序列测定和结构分析实验, 获得了大量不连续的数据, 需要利用现代计算机网络技术对这些原始数据进行收集存储处理, 以便于检索使用 ; 而且为了解释和理解这些数据, 还需要对数据进行对比分析, 建立计算模型, 进行仿真预测与验证美国在最初提出人类基因组计划时就成立了一个由 42 位专家组成的生物信息研究小组人类基因组计划的实施, 生物学的快速发展以及数学物理计算机科学信息科学的渗入, 使生物信息学逐渐发展成为一门独立的学科并将其推上了生物科学发展的最前沿 3. 生物信息学的发展阶段及研究内容生物信息学是一个建立在对 DNA 和蛋白质序列比较基础上的学科, 目的是发现进化关联, 并由此进行功能比较生物信息学自产生以来, 大致经历了前基因组时代基因组时代和后基因组时代三个发展阶段 [5] 前基因组时代的标志性工作包括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 ; 基因组时代的标志性工作包括基因识别与发现网络数据库系统的建立和交互界面工具的开发等 ; 后基因组时代的研究重点主要体现在基因组学 (Genomics) 比较基因组学(Comparative genomics) 和蛋白质组学 (Proteomics) 等方面, 标志则是大规模基因组分析蛋白质组分析以及各种数据的比较与整合, 具体说就是在基因组和蛋白质组水平上, 从核酸和蛋白质序列表达谱数据出发, 分析序列中表达的结构与功能基因调控网络生化代谢途径的生物信息这三个阶段虽无明显的界限, 但反映出整个研究重心的转移变化情况目前, 生物信息学的主要研究内容已经从对 DNA 和蛋白质序列比较编码区分析分子进化转移到大规模的数据整合可视化 ; 转移到比较基因组学代谢网络分析基因表达谱网络分析蛋白质组技术数据分析处理, 蛋白质结构与功能分析以及药物靶点筛选等在后基因组时代, 生物信息学分别与功能基因组蛋白质组结构基因组等领域相互配合紧密相关, 成为目前极其热门的系统生物学研究的重要基石 e-science 总第 6 期 3

3 4. 生物信息学发展现状生物信息学作为一门新兴的学科, 主要特点是发展迅猛且信息量急剧增长, 网络数据库和相关算法数据分析软件的建设成为生物信息学的重要内容国际互联网络和计算机技术的快速发展使大规模的数据存储注释处理和传输成为可能, 促进了网络生物信息学数据库和软件等的迅速发展生物信息数据库按其来源可分为原始数据库衍生数据库集成数据库和知识数据库 ; 按其内容可分为核酸序列数据库蛋白质序列数据库蛋白质结构数据库模式生物数据库基因定位数据库和文献数据库目前, 各种生物信息数据库几乎涵盖了生命科学的各个领域, 已经实现了高度的网络化, 已有的生物学数据库多达 500 多种美国国家卫生研究院 (NIH) 下属的国立生物技术信息中心 (NCBI) 建立的 GenBank 日本的 DNA 数据库 (DDBJ) 和欧洲生物信息研究所 (EBI) 的欧洲分子生物学实验室核苷酸数据库 (EMBL) 是目前最常用的国际核苷酸序列数据库 ; 蛋白质数据库的主要代表是由瑞士生物信息学研究所和欧洲生物信息学研究所共同维护的 SWISSPORT 数据库等 [7] 现在世界上绝大部分的核酸和蛋白质数据库均由美国欧洲和日本的 3 家数据库系统产生, 其他一些国家, 如英国德国法国意大利瑞士澳大利亚丹麦和以色列等, 也分别建有二级或更高级的具有各自特色的专业数据库以及自己的分析技术和生物信息学机构, 服务于本国的生物医学研究和开发, 有些服务也对全世界开放如瑞士的蛋白质数据库德国的转录因子数据库等已提供商业性用户收费学术性用户免费服务生物算法分析软件的进步使数据库实现了更为高效灵活的管理和使用当前生物算法分析软件很大一部分是用于核酸序列和蛋白质序列的检索与一致性分析美国和西欧在数据库和软件建设方面发展很快除了数据库数据分析软件的发展, 生物信息学中比较基因组学的发展较突出其中河豚鼠猪牛和马的基因组与人基因组的比较研究, 秀丽隐杆线虫酵母与人基因组的比较研究, 支原体与嗜血流感杆菌基因组的比较研究, 都取得了成果从比较中分离到一些人类遗传病的候选基因, 鉴定了一些新克隆的基因, 为人类基因组的分析提供了有益的数据各国政府非常重视生物信息学的发展, 自 20 世纪 80 年代末以来, 一些重要的生物信息学机构先后成立美国国家生物技术信息中心 (NCBI) 在美国国会的支持下于 1988 年成立, 主要进行计算分子生物学的基础研究, 构建和发展分子生物学数据库 ; 欧洲生物信息学研究所 (EBI) 在 1993 年 3 月获准成立 ; 瑞士生物信息学研究所 (SIB) 于 1998 年 3 月成立 ; 澳大利亚生命科学研究学院于 1997 年成立了生物信息学研究组, 主要研究分子生物信息学以及生物化学信息学 ; 日本于 1995 年成立日本信息生物学中心 (CIB) [8] 国外许多大学和机构都有生物信息学学科机构设置, 主要在美洲和欧洲, 以美国最多在生物信息学人才培养方面, 美国招生的大学和机构数居首位, 其次是欧洲国家, 澳大利亚和日本也非常重视生物信息学的人才教育 5. 我国的生物信息学发展状况在国家自然科学基金委的资助下, 中国在 1993 年已经开始参与人类基因组计划, 但由于条件所限, 加之人才缺乏认识不够和信息网络建设落后, 制约了我国发展生物信息学的发展, 我国生物信息学研究真正起步是在 1995~1996 年 1993 年, 在国家自然科学基金资助下有 17 个单位参加的中国人类基因组计划启动 1996 年, 中国北京大学蛋白质工程和植物遗传学工程国家实验室加入欧洲分子生物学网络 1997 年, 中国科学院召开了第次香山科学会议, 研讨主题分别 DNA 芯片的现状与未来和生物信息学 1998 年, 中国人类基因组研究南方中心 ( 上海 ) 和北方中心 ( 北京 ) 成立 1999 年 9 月, 中国获准加入人类基因 4 e-science 2009 年

4 组计划, 负责测定人类基因组全部序列的 1%(3 号染色体上 3000 万个碱基对 ) 2000 年, 中国北方生物信息学研究会和中国科学院上海生命科学研究院生物信息中心先后成立 2000 年 4 月, 按照国际人类基因组计划的部署, 我国完成了 1% 人类基因组的工作框架图 2001 年 4 月, 首届中国生物信息学大会在北京举行 2001 年 10 月, 中国科学家独立完成的水稻基因组工作框架图和数据库公布, 标志着我国已经成为继美国之后世界上第 2 个具有独立完成大规模的全基因组测序和组装分析能力的国家在网站建设方面, 北京大学和中国科学院上海生命科学研究院分别维护着国内南北两个专业水平较高的生物信息学网站在数据库建设方面, 北京大学生物信息中心已经建立了 70 多种分子生物信息镜像系统和数据库, 中国科学院上海生命科学研究院建立了我国核酸序列公共数据库广州中山大学生物信息中心开通了法国巴斯德亚洲信息网 [9] 我国先后开始从事生物信息学研究的机构和大学主要有 : 中国科学院所属的生物物理所遗传所基因组信息学中心上海生命科学研究院生物信息中心计算所生物信息实验室等 ; 中国医学科学院军事医学科学院清华大学北京大学天津大学复旦大学中国科技大学中山大学东南大学等除了数据库和网站建设外, 我国生物信息学研究在其他领域也取得了一定成绩, 如中科院生物物理所在序列表达标签 EST( 序列表达标签 ) 序列拼接和基因组演化方面清华大学在蛋白质结构模拟方面天津大学在 DNA 序列的几何学分析方面等均接近世界先进水平 6. 生物信息学前景展望 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各项任务接近完成, 有关核酸蛋白质的序列和结构数据呈指数增长面对巨大而复杂的数据, 运用计算机技术更加有效管理数据控制误差加速分析过程势在必行从而使生物信息学成为当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一, 也是 21 世纪自然科学的核心领域之一随着后基因组时代的到来, 生物信息学研究的重点将逐步转移到功能基因组信息研究, 其研究的内容不仅包括基因的查询和同源性分析, 而且进一步发展到基因和基因组的功能分析, 即所谓的功能基因组学研究具体表现在将已知基因的序列与功能联系在一起进行研究 ; 从以常规克隆为基础的基因分离转向以序列分析和功能分析为基础的基因分离 ; 从单个基因致病机理的研究转向多个基因致病机理的研究 ; 从组织与组织之间的比较来研究功能基因组和蛋白质组, 这类比较主要有 : 正常与疾病组织之间的比较, 正常与激活组织之间的比较, 疾病与处理 ( 或治疗 ) 组织之间的比较, 不同发育过程的比较等今后网络数据库和软件算法的发展取向, 一是发展集成的生物数据仓库和联邦数据库技术目的是对分散的异构的甚至是冗余和混乱的生物学数据库在公认的注释标准下进行整理, 建立整合的非冗余的数据库体系, 建立不同生物学数据之间的关联, 以利于数据挖掘二是发展整合功能基因组数据分析软件体系单一功能的生物信息分析软件已不再是生物信息学应用研究的主流, 要发展一大类算法数据库和分析软件有机地整合集成在一起, 以完成系统的功能分析, 保证大规模的功能基因组数据分析的需求三是发展有效的生物学文献的信息管理搜索和挖掘工具文献发掘工具已成为新兴的生物信息学的研究方向, 如何从海量文献信息中发现关联信息, 高通量高准确度地进行知识发现, 为基因表达谱数据分析基因调控网络分析和蛋白质蛋白质相互作用分析等功能组基因分析提供帮助, 已成为生物信息学必须要解决的问题之一, 也是生物信息学发展面临的又一挑战 [10] 生物信息学将会揭示人类及重要动植物种类的基因的信息, 为生物大分子结构模拟和药物设计提供巨大的帮助生物信息学不仅对认识生物体和生物信息的起源遗传发育与进化的本质有重要意义, 而且将为人类疾患的诊治开辟全新的途径, 还 e-science 总第 6 期 5

5 可为动植物的物种改良提供坚实的理论基础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一只小鼠的肥胖基因都值上亿美元 [11], 更何况关系人类自身生老病死的基因了生物信息学的许多研究成果可以较快地产业化, 成为价值很高的产品生物信息学的这一特点在现有的许多学科中几乎是独一无二的, 应用的领域十分广阔, 具有重要的现实意义和深远的战略意义生物信息学的发展已经超越了它最初的目标现在可以说生物信息学的重要目标在于理解生物学数据和揭示生命本质, 但是它的前景仍然是不可估量的可以肯定, 在不远的将来, 生物信息学的研究成果不仅被应用于生物医学等相关领域, 同时它将对其它学科, 包括信息科学数学计算机科学物理学等的研究产生巨大的影响收稿日期 :2009 年 7 月 12 日参考文献. [1] 贺林. 解码生命人类基因组计划及后基因组计划 [M]. 北京 : 科学出版社,2000. [2] 欧阳曙光, 贺福初. 生物信息学 : 生物实验数据和计算技术结合的新领域 [J]. 科学通报,1999,44(14): [3] 陈润生. 当前生物信息学的重要研究任务 [J]. 生物工程进展,1999,19(4): [4]Bonguki M S. Bioinformatics a new era[m]. TIBC,1998(Trends Suppl):1-3. [5] 王正华, 王勇献. 后基因组时代生物信息学的新进展 [J]. 国防科技大学学报,2003,25(1):1-6. [6]Collins F S. New goals for the U.S. Human Genome Project: [7] 李衍达, 孙之荣. 生物信息学基因和蛋白质分析的实用指南 [M]. 北京 : 清华大学出版社, [8] 王玉梅, 王艳. 国外生物信息学发展动态分析 [J]. 科技情报开发与经济,2002,12(6): [9] 郝柏林, 张淑誉. 生物信息学手册 [M]. 上海 : 上海科学技术出版社,2000. [10] 赵爱民. 生物信息技术发展态势分析 [J]. 中国生物工程杂志,2003,23(5): [11] 吴旻. 基因组学, 生物信息学及其对科学和社会的影响 [J]. 世界科技研究与发展,1999,21(5). 6 e-science 2009 年

中国科学技术大学材料工程 05 校外调剂 0870 化学工程吉林大学应用化学 05 校外调剂 0870 化学工程四川大学制药

中国科学技术大学材料工程 05 校外调剂 0870 化学工程吉林大学应用化学 05 校外调剂 0870 化学工程四川大学制药 045700000787 东北大学 07030 分析化学 05 校外调剂 07030 无机化学 68 66 94 04 34 063700000004 沈阳药科大学 07030 分析化学 04 校内跨专业调剂 070303 有机化学 73 56 9 00 30 0007008903 北京大学 0780Z 药学类 05 校外调剂 070303 有机化学 75 67 09 8 4 085750830 苏州大学