增材制造（3D打印）技术国内外发展状况 --西安交通大学先进制造技术研究所2013-07-09 一、概述 增材制造（Additive Manufacturing，AM）技术是通过CAD设计数据采用材料逐层累加的方法制造实体零件的技术，相对于传统的材料去除（切削加工）技术，是一种“自下而上”材料累加的制造方法。自上世纪80年代末增材制造技术逐步发展，期间也被称为“材料累加制造”（Material Increse Manufacturing）、“快速原型”（Rapid Prototyping）、“分层制造”（Layered Manufacturing）、“实体自由制造”（Solid Free-form Fabrication）、“3D打印技术”（3D Printing）等。名称各异的叫法分别从不同侧面表达了该制造技术的特点。 美国材料与试验协会(ASTM)F42国际委员会对增材制造和3D打印有明确的概念定义。增材制造是依据三维CAD数据将材料连接制作物体的过程，相对于减法制造它通常是逐层累加过程。3D打印是指采用打印头、喷嘴或其它打印技术沉积材料来制造物体的技术，3D打印也常用来表示“增材制造”技术，在特指设备时，3D打印是指相对价格或总体功能低端的增材制造设备。 增材制造技术不需要传统的刀具、夹具及多道加工工序，利用三维设计数据在一台设备上可快速而精确地制造出任意复杂形状的零件，从而实现“自由制造”，解决许多过去难以制造的复杂结构零件的成形，并大大减少了加工工序，缩短了加工周期。而且越是复杂结构的产品，其制造的速度作用越显著。近二十年来，增材制造技术取得了快速的发展。增材制造原理与不同的材料和工艺结合形成了许多增材制造设备。目前已有的设备种类达到20多种。这一技术一出现就取得了快速的发展，在各个领域都取得了广泛的应用，如在消费电子产品、汽车、航天航空、医疗、军工、地理信息、艺术设计等。增材制造的特点是单件或小批量的快速制造，这一技术特点决定了增材制造在产品创新中具有显著的作用。 美国《时代》周刊将增材制造列为“美国十大增长最快的工业”，英国《经济学人》杂志则认为它将“与其他数字化生产模式一起推动实现第三次工业革命”，认为该技术改变未来生产与生活模式，实现社会化制造，每个人都可以成为一个工厂，它将改变制造商品的方式，并改变世界的经济格局，进而改变人类的生活
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/4f5494515.html, 肿瘤内科治疗的发展和现状与对未来的展望作者：赵春艳 来源：《健康之路（医药研究）》2015年第01期 【摘要】肿瘤内科是采用一系列手段对肿瘤进行控制和消除的一门专业科室，目前我国肿瘤内科发展较快，但是和世界先进水平相比，还存在一定的差距，本文重点对肿瘤内科的发展和现状进行了详细的分析，并针对目前的发展，提出了对该学科未来的展望，供相关的人员参考。 【关键词】肿瘤内科；治疗；发展；现状；展望 【中图分类号】R4 【文献标识码】A 【文章编号】1671-8801（2015）01-0039-01 一、前言 肿瘤世界医疗一直难以解决的问题，如何采用先进的手法对肿瘤进行消除是世界性的难题，那么肿瘤内科就是在这个基础上形成的一门专科，因此了解肿瘤内科的发展，对于今后的法杖方向有一定的科学意义。 二、肿瘤内科治疗的进展和现状 1、世界肿瘤内科发展的历程 目前肿瘤内科的治疗主要是以化学手段为主。国外对于化学药物治疗的研究较早，在上个世纪40年代就对肿瘤的化学药物治疗进行了广泛的研究，1946年Gilman和Philips将氮芥成功的在淋巴癌中进行有效的治疗，这标志着现代肿瘤化学药物治疗逐渐拉开了历史的序幕。20世纪50年代环磷酰胺和5-氟尿嘧啶这些药物逐渐开始运用于肿瘤的治疗中，并且在一定程度上取得了不错的效果。上个世纪七八十年代顺铂、阿霉素和卡铂等逐渐运用到肿瘤内科的治疗，在滋养叶细胞肿瘤、睾丸生殖细胞肿瘤和儿童的白血病上面取得了非常好的治疗效果。这样标志着肿瘤内科在尝试的基础上逐渐有了新的发展，可以发展到根治的层面上。上世纪90 年代，紫衫醇等新的药物也开始逐渐运用到肿瘤的治疗中，并且在临床上取得了较大的突破和进展。 进入21世纪，靶向治疗已经逐渐运用到肿瘤内科的治疗中去，靶向治疗是指针对肿瘤发生的历程以及采用细胞生物学的知识，运用生物学治疗的手段的，其作用靶点包含的位置校对，其中细胞表面的抗原，生长的因子的受体，以及形成的重要酶和蛋白质，这些都能够抑制肿瘤细胞在人体内的增殖，从而抑制肿瘤细胞的形成。目前世界对于肿瘤细胞的药物已经批准了7个单克隆抗体，以及5个小分子的化合物运用于肿瘤的治疗。目前运用到肿瘤治疗的药物非常多，单细胞毒类药物就达到了70多种，而内分泌和激素药物就达到了20多种，另外靶向
常用数据库 在DNA序列方面有GenBank、EMBL和等 在蛋白质一级结构方面有SWISS-PROT、PIR和MIPS等 在蛋白质和其它生物大分子的结构方面有PDB等 在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等 生物信息学的主要研究内容 1、序列比对（Alignment） 基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础，非常重要。两个序列的比对有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BLAST和FASTA，可以免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。 2、结构比对 基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。已有一些算法。 3、蛋白质结构预测，包括2级和3级结构预测，是最重要的课题之一 从方法上来看有演绎法和归纳法两种途径。前者主要是从一些基本原理或假设出发来预测和研究蛋白质的结构和折叠过程。分子力学和分子动力学属这一范畴。后者主要是从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构。同源模建（Homology）和指认（Threading）方法属于这一范畴。虽然经过30余年的努力，蛋白结构预测研究现状远远不能满足实际需要。 4、计算机辅助基因识别(仅指蛋白质编码基因)。最重要的课题之一 基本问题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.这是最重要的课题之一，而且越来越重要。经过20余年的努力，提出了数十种算法，有十种左右重要的算法和相应软件上网提供免费服务。原核生物计算机辅助基因识别相对容易些，结果好一些。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、剪切位点和终止密码子，是个相当困难的问题，研究现状不能令人满意，仍有大量的工作要做。 5、非编码区分析和DNA语言研究，是最重要的课题之一 在人类基因组中，编码部分进展总序列的3~5%，其它通常称为“垃圾”DNA，其实一点也不是垃圾，只是我们暂时还不知道其重要的功能。分析非编码区DNA 序列需要大胆的想象和崭新的研究思路和方法。DNA序列作为一种遗传语言，不仅体现在编码序列之中，而且隐含在非编码序列之中。 6、分子进化和比较基因组学，是最重要的课题之一 早期的工作主要是利用不同物种中同一种基因序列的异同来研究生物的进化，构建进化树。既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做，甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化。以上研究已经积累了大量的工作。近年来由于较多模式生物基因组测序任务的完成，为从整个基因组的角度来研究分子进化提供了条件。 7、序列重叠群（Contigs）装配 一般来说，根据现行的测序技术，每次反应只能测出500或更多一些碱基对的序列，这就有一个把大量的较短的序列全体构成了重叠群（Contigs）。逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群，直至得到完整序列的过程称为重叠群装配。拼接EST数据以发现全长新基因也有类似的问题。已经证明，这是一个NP-完备
研究生课程考试卷 学号、姓名： j20112001 苗天锦 年级、专业：2011生物化学与分子生物学 培养层次：硕士 课程名称：生物信息学 授课学时学分： 32学时 2学分 考试成绩： 授课或主讲教师签字：
生物信息学现状与展望 摘要：生物信息学是一门新兴学科，起步于20世纪90年代，至今已进入"后基因组时代"，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。 关键词：生物信息学；生物信息学背景；发展前景 一、生物信息学概述 1.生物信息学发展历史 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”【1】。 研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始，1866年孟德尔从实验上提出了假设：基因是以生物成分存在。1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律，即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等，腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等。与此同时，Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构。1953年James Watson 和FrancisCrick在Nature杂志上推测出DNA 的三维结构（双螺旋）。Kornberg于1956年从大肠杆菌（E.coli）中分离出DNA 聚合酶I（DNA polymerase I），能使4种dNTP连接成DNA。Meselson与Stahl （1958）用实验方法证明了DNA复制是一种半保留复制。Crick于1954年提出了遗传信息传递的规律，DNA是合成RNA的模板，RNA又是合成蛋白质的模板，称之为中心法则（Central dogma），这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起到了极其重要的指导作用。经过Nirenberg和Matthai（1963）的努力研究，编码20氨基酸的遗传密码得到了破译。限制性内切酶的发现和重组DNA的克隆（clone）奠定了基因工程的技术基础【2】。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。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。 2.生物信息学研究方向 2.1 序列比对
肿瘤的热化疗——现状和前景 摘要：本文参考近年文献，综述了热作用增强化疗药物细胞毒性作用的基础研究和临床应用方面的进展。 一、背景 肿瘤的药物治疗，简称化疗，是目前治疗肿瘤的主要手段之一。随着恶性肿瘤发病率的升高，在世界范围内，相关领域的研究十分活跃。新药的涌现和化疗方案的规范及完善，使肿瘤患者的生存率和生存时间都得到了一定程度的改善。某些肿瘤，例如何杰金氏淋巴瘤、睾丸精原细胞癌，通过正确的化疗有可能被治愈；……。 然而，和外科手术、放射治疗一样，肿瘤化疗同样有自己的局限性。例如：药物的毒副作用大，免疫抑制，肿瘤细胞原发和/或继发性耐药，等等……。其中肿瘤细胞对化疗药物产生耐药性是造成化疗失败的主要原因。研究发现，肿瘤对化疗耐药的机制很杂，其中包括：1、肿瘤细胞内化疗药物浓度降低。2、细胞内DNA损伤的修复增加。3、细胞内化疗药物代谢解毒增加。4、靶基因的突变和扩增，等等。 肿瘤热疗是指，用各种方法提高全身和/或肿瘤组织(局部)的温度，利用热作用及其继发效应来治疗恶性肿瘤。现代肿瘤热疗学研究于20世纪60年代初开始活跃起来，并取得了许多突破性的进展。近几十年，科学家们利用各种细胞和动物模型来探索、研究热效应治疗肿瘤的原理和方法，为肿瘤热疗学建立细胞和分子生物学基础；同时通过动物和临床实验寻找最佳的治疗条件和治疗方案。 随着对热疗治疗肿瘤机理研究的不断深入，人们逐渐能从分子生物学和基因水平了解热作用对癌细胞结构、功能和生长代谢所造成的影响，从而对热效应治疗肿瘤的现象作出科学的解释。大量体外实验和临床资料显示，热疗对于化疗、放疗和手术等肿瘤治疗手段具有增效和补充作用。加之在肿瘤治疗领域里多学科综合性治疗的发展趋势，肿瘤热疗近年来发展迅速，成为继手术、放疗、化疗和生物治疗之后又一重要的肿瘤辅助治疗手段。 目前已经发现，热疗治疗恶性肿瘤的原理主要包括：1、诱导肿瘤细胞凋亡，——直接杀伤肿瘤细胞。2、增强化疗疗效。3、增强放疗疗效。4、增强人体的免疫功能。对于全身热疗来说，全身加温还能抑制肿瘤血管形成和转移倾向，以及具有骨髓保护作用。其中，热疗增强化疗药物疗效的特性最为人们所关注，因而相关领域的研究也相对广泛和深入。 实验表明，热作用可以通过以下途径增强化疗药物的细胞毒性：1、高温改变肿瘤细胞膜的通透性，使药物易于进入瘤细胞，提高细胞内药物浓度。2、促进药物与靶点（如DNA）的化学（加合）反应，提高药效。3、抑制癌细胞对化疗药引起的基因损伤的修复。4、热作用抑制肿瘤细胞P－糖蛋白（P-gp）相关基因的表达及其蛋白质合成，逆转和减少肿瘤细胞耐药性的发生。
国内外生物信息学发展状况 1.国外生物信息发展状况 国外非常重视生物信息学的发展各种专业研究机构和公司如雨后春笋般涌现出来，生物科技公司和制药工业内部的生物 信息学部门的数量也与日俱增。美国早在1988年在国会的支持 下就成立了国家生物技术信息中心（NCBI），其目的是进行计 算分子生物学的基础研究，构建和散布分子生物学数据库；欧 洲于1993年3月就着手建立欧洲生物信息学研究所（EBI）， 日本也于1995年4月组建了信息生物学中心（CIB）。目前， 绝大部分的核酸和蛋白质数据库由美国、欧洲和日本的3家数 据库系统产生，他们共同组成了 DDBJ/EMBL/Gen Bank国际核 酸序列数据库，每天交换数据，同步更新。以西欧各国为主的 欧洲分子生物学网络组织（EuropeanMolecular Biology Network, EMB Net）是目前国际最大的分子生物信息研究、开 发和服务机构，通过计算机网络使英、德法、瑞士等国生物信 息资源实现共享。在共享网络资源的同时，他们又分别建有自 己的生物信息学机构、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，服务于本国生物（医学）研究和开 发，有些服务也开放于全世界。 从专业出版业来看,1970年，出现了《Computer Methods and Programs in Biomedicine》这本期刊；到1985年4月， 就有了第一种生物信息学专业期刊《Computer Application
in the Biosciences》。现在，我们可以看到的专业期刊已经很多了。 2 国内生物信息学发展状况 我国生物信息学研究近年来发展较快,相继成立了北京大学生物信息学中心、华大基因组信息学研究中心、中国科学院上海生命科学院生物信息中心,部分高校已经或准备开设生物信息学专业。2002年国家自然科学基金委在生物化学、生物物理学与生物医学工程学学科设立了生物信息学项目,并列入生命科学部优先资助的研究项目。国家 863计划特别设立了生物信息技术主题,从国家需求的层面上推动我国生物信息技术的大力发展[3]。 但是由于起步较晚及诸多原因，我国的生物信息学发展水平远远落后于国外。在PubMed收录的以关键词“Bioinformatics”检索到的历年发表的文章数，可以看出大量的研究文献出现在21世纪以后。其中我国共有138篇占全部5548篇的2.5%，而美国则发表2160篇占全部的39%之多（统计数据截至2004年2月15日）。我国学者在生物信息学领域发表的有高影响力的论文只有不到美国学者发表数量的6%，差距相当大[4]。在生物信息学领域，一些著名院士和教授在各自领域取得了一定成绩，显露出蓬勃发展的势头，有的在国际上还占有一席之地。如北京大学的罗静初和顾孝诚教授在生物信息学网站建设方面、中科院生物物理所的陈润生研究员在EST
中国肿瘤医疗服务市场近年来发展迅速，整体市场规模已超过三千亿元人民币。本文从需求端和供给端分别研究了国内肿瘤医疗服务市场的现状和主要构成情况，并分析了民营肿瘤医院的机遇与挑战，希望对民营资本投资肿瘤医疗服务行业有所启发。 一、需求端市场现状 1、现阶段居民防癌意识与肿瘤防治工作相对薄弱，早期筛查诊断普及率低，约半数患者在肿瘤晚期才被诊断，中国肿瘤患者5年生存率远低于发达国家 根据国家癌症中心预测，2015年中国癌症发病率约为312人/10万人，其中排名前五的是肺癌、胃癌、食管癌、肝癌和结直肠癌，而肝癌、胰腺癌、肺癌、食管癌和胃癌为致死率（致死率=当年死亡率/当年发病率）最高的肿瘤。 随着社会的发展，不同种类肿瘤的发病率排名也有所变化，如近年来由于经济水平的提高，高脂、高蛋白的食品摄入增加，导致结直肠癌的发病率持续上升；而腌渍食品的摄入减少和水果与白色蔬菜的摄入增加则可以降低胃癌的发生风险。 资料来源：中国国家癌症中心 与美国对比可见，虽然其肿瘤发病率为中国的1.6倍（高出65%），但5年生存率为中国的1.8倍（高出81%）。造成该差异的主要原因之一在于美国肿瘤
早期筛查诊断的普及率更高，每年新发病例中仅24%的患者为肿瘤晚期，而中国约50%的新发病例为肿瘤晚期。 资料来源：中国国家癌症中心，美国国家癌症中心 为尝试解决该问题，国家卫计委曾于2012年发起一项名为“城市癌症早诊早治项目”的国家重大公共卫生专项，北京、广东、山东等9个省份作为第一批率先开展，项目主要内容是对肺癌、乳腺癌、结直肠癌、胃癌、食管癌和肝癌的高危人群进行评估、筛查和早诊早治。此外，农村癌症早诊早治项目已开展10年，至今已开设218个项目点，10年间共筛查高危个体157万人。 2、中国2015年肿瘤医疗服务市场规模约为3,200亿元，其中药物治疗占据约50%的市场份额；预期在未来癌症早诊早治的驱动下，肿瘤手术和放疗的市场份额占比会逐步提升 根据国家癌症中心统计，中国现存肿瘤患者约为750万人，按人均每年花费7万元，肿瘤治疗渗透率60%计算，中国肿瘤医疗服务市场规模约为3,200亿元。一般来讲，肿瘤患者会经历初期筛查诊断、中期治疗和后期姑息疗法三个阶段。
浅谈生物信息学在生物方面的应用 生物信息学（bioinformaLics）是以核酸和蛋白质等生物大分子数据库及其相关的图书、文献、资料为主要对象，以数学、信息学、计算机科学为主要手段，对浩如烟海的原始数据和原始资料进行存储、管理、注释、加工，使之成为具有明确生物意义的生物信息。并通过对生物信息的查询、搜索、比较、分析，从中获得基因的编码、凋控、遗传、突变等知识；研究核酸和蛋白质等生物大分子的结构、功能及其相互关系；研究它们在生物体内的物质代谢、能量转移、信息传导等生命活动中的作用机制。 从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学可以用于序列分类、相似性搜索、DNA 序列编码区识别、分子结构与功能预测、进化过程的构建等方面的计算工具已成为变态反应研究工作的重要组成部分。针对核酸序列的分析就是在核酸序列中寻找过敏原基因，找出基因的位置和功能位点的位置，以及标记已知的序列模式等过程。针对蛋白质序列的分析，可以预测出蛋白质的许多物理特性，包括等电点分子量、酶切特性、疏水性、电荷分布等以及蛋白质二级结构预测，三维结构预测等。 生物信息学中的主要方法有：序列比对，结构比对，蛋白质结构的预测，构造分子进化树，聚类等。基因芯片是基因表达谱数据的重要来源。目前生物信息学在基因芯片中的应用主要体现在三个方面。 1、确定芯片检测目标。利用生物信息学方法，查询生物分子信息数据库，取得相应的序列数据，通过序列比对，找出特征序列，作为芯片设计的参照序列。 2、芯片设计。主要包括两个方面，即探针的设计和探针在芯片上的布局，必须根据具体的芯片功能、芯片制备技术采用不同的设计方法。 3、实验数据管理与分析。对基因芯片杂交图像处理，给出实验结果，并运用生物信息学方法对实验进行可靠性分析，得到基因序列变异结果或基因表达分析结果。尽可能将实验结果及分析结果存放在数据库中，将基因芯片数据与公共数据库进行链接，利用数据挖掘方法，揭示各种数据之间的关系。 生物信息学在人类基因组计划中也具有重要的作用。 大规模测序是基因组研究的最基本任务，它的每一个环节都与信息分析紧密相关。目前，从测序仪的光密度采样与分析、碱基读出、载体标识与去除、拼接与组装、填补序列间隙，到重复序列标识、读框预测和基因标注的每一步都是紧密依赖基因组信息学的软件和数据库的。特别是拼接和填补序列间隙更需要把实验设计和信息分析时刻联系在一起．拼接与组装中的难点是处理重复序列，这在含有约30％重复序列的人类基因组中显得尤其突出。 人类基因组的工作草图即将完成，因此发现新基因就成了当务之急。使用基因组信息学的方法通过超大规模计算是发现新基因的重要手段，可以说大部分新基因是靠理论方法预测出来的。比如啤酒酵母完整基因组（约1300万bp）所包含6千多个基因，大约60％是通过信息分析得到的。 当人类基因找到之后，自然要解决的问题是：不同人种间基因有什么差别；正常人和病人基因又有什么差别。”这就是通常所说的SNPs（单核苷酸多态性）。构建SNPs及其相关数据库是基因组研究走向应用的重要步骤。1998年国际已开展了以EST为主发现新Spps 的研究。在我国开展中华民族SNPs研究也是至重要的。总之，生物信息学不仅将赋予人们各种基础研究的重要成果，也会带来巨大的经济效益和社会效益。在未来的几年中DNA 序列数据将以意想不到的速度增长，这更离不开利用生物信息学进行各类数据的分析和解释，研制有效利用和管理数据新工具。生物信息学在功能基因组学同样具有重要的应用目前应用最多的是同源序列比较、模式识别以及蛋白结构预测。所谓同源序列，是指从某一共同祖先经趋异进化而形成的不同序列。利用数据库搜索找出未知核酸或蛋白的同源序列，是序列分析的基础[lol。如利用BLASTn和BLASTx两种软件分别进行核苷酸和氨基
一、名词解释 1. 生物信息学： 1）生物信息学包含了生物信息的获取、处理、分析、和解释等在内的一门交叉学科； 2）它综合运用了数学、计算机学和生物学的各种工具来进行研究； 3）目的在于阐明大量生物学数据所包含的生物学意义。 2. BLAST（Basic Local Alignment Search Tool） 直译：基本局部排比搜索工具 意译：基于局部序列排比的常用数据库搜索工具 含义：蛋白质和核酸序列数据库搜索软件系统及相关数据库 3. PSI-BLAST：是一种迭代的搜索方法，可以提高BLAST和FASTA的相似序列发现率。 4. 一致序列：这些序列是指把多序列联配的信息压缩至单条序列，主要的缺点是除了在特 定位置最常见的残基之外，它们不能表示任何概率信息。 5. HMM 隐马尔可夫模型：一种统计模型，它考虑有关匹配、错配和间隔的所有可能的组合 来生成一组序列排列。（课件定义）是蛋白质结构域家族序列的一种严格的统计模型，包括序列的匹配，插入和缺失状态，并根据每种状态的概率分布和状态间的相互转换来生成蛋白质序列。 6. 信息位点：由位点产生的突变数目把其中的一课树与其他树区分开的位点。 7. 非信息位点：对于最大简约法来说没有意义的点。 8. 标度树：分支长度与相邻节点对的差异程度成正比的树。 9. 非标度树：只表示亲缘关系无差异程度信息。 10. 有根树：单一的节点能指派为共同的祖先，从祖先节点只有唯一的路径历经进化到达其 他任何节点。 11. 无根树：只表明节点间的关系，无进化发生方向的信息，通过引入外群或外部参考物种， 可以在无根树中指派根节点。 12. 注释：指从原始序列数据中获得有用的生物学信息。这主要是指在基因组DNA中寻找基 因和其他功能元件（结构注释），并给出这些序列的功能（功能注释）。 13. 聚类分析：一种通过将相似的数据划分到特定的组中以简化大规模数据集的方法。 14. 无监督分析法：这种方法没有内建的分类标准，组的数目和类型只决定于所使用的算法 和数据本身的分析方法。 15. 有监督分析法：这种方法引入某些形式的分类系统，从而将表达模式分配到一个或多个 预定义的类目中。 16. 微阵列芯片：将探针有规律地排列固定于载体上，与标记荧光分子的样品进行杂交，通 过扫描仪扫描对荧光信号的强度进行检测，从而迅速得出所要的信息。 17. 虚拟消化：是基于已知蛋白序列和切断酶的特异性的情况下进行的理论酶切（课件定 义）。是在已知蛋白质序列和蛋白外切酶之类切断试剂的已知特异性的基础上，由计算机进行的一种理论上的蛋白裂解反应。 18. 质谱(MS)是一种准确测定真空中离子的分子质量/电荷比(m/z)的方法，从而使分子质量 的准确确定成为可能。 19. 分子途径是指一组连续起作用以达到共同目标的蛋白质。 20. 虚拟细胞：一种建模手段，把细胞定义为许多结构，分子，反应和物质流的集合体。 21. 先导化合物：是指具有一定药理活性的、可通过结构改造来优化其药理特性而可能导致 药物发现的特殊化合物。就是利用计算机在含有大量化合物三维结构的数据库中，搜索能与生物大分子靶点匹配的化合物，或者搜索能与结合药效团相符的化合物，又称原型物，简称先导物，是通过各种途径或方法得到的具有生物活性的化学结构
国内电弧增材制造技术的研究现状与展望 摘要：本文简述了电弧（电熔）增材制造技术特点、优势和发展历史，详细分 析了国内在电弧增材制造工艺、质量控制、电弧增材制造材料性能三方面的研究 情况，并基于目前的研究现状，提出了电弧增材制造技术在制造工艺、质量控制 和材料性能三方面研究的建议。 关键词：电弧增材制造，研究现状，展望 1引言 增材制造，是一种新型的金属“降维”制造工艺，通过对三维数字模型进行分 层切片处理，再按照预先规划好的路径将材料逐层累加的制造方式，是一种自下 而上，化零为整的制造方法，在复杂结构零部件制造方面有很大优势。电弧增材 制造(Arc welding additive manufacturing，简称WAAM)技术，也称为电熔增材制造 技术（Electrical additive manufacturing，简称EAM ）是采用电弧为热源的增材制 造技术，通过熔化金属丝材或粉末，逐层堆积出金属零部件的制造方法，具有丝 材利用率高、生产效率高，成本底，零件的尺寸不受成形缸或真空室的限制，易 于修复零件等优点。和传统的铸造、锻造技术相比，制造过程无需模具，整体制 造流程短，制造周期短，柔性化程度高，易于实现数字化、智能化，对设计的响 应快，可实现零部件的拓扑优化设计，在小批量、复杂构件的个性化定制方面具 有很大技术和成本优势。 20世纪70年代，德国学者提出了电弧增材制造的概念，并采用该技术制造 了一金属容器。20世纪80年代，美国使用等离子弧焊、熔化极气体保护焊技术 制造出了镍基合金金属构件，20世纪90年代，随着增材制造技术的发展，电弧 增材制造技术也得到了空前的发展，在装备、工艺及材料性能研究方面均取得了 很大突破。 2电弧增材制造技术研究现状 目前国内外用于WAAM制造的电弧种类主要为熔化极气体保护焊（GMAW），钨极惰性气体保护焊（GTAW）、等离子弧焊（PAW）等，尤其是配以冷金属过 度的熔化极气体保护焊，因其热输入小，电弧稳定性好等特点，得到了广泛发展 和应用。今年来，国内各大高校针对电弧增材制造的研究也在不断深入，主要集 中在成形控制、过程监控和成形件性能研究等方面。 2.1工艺与成形研究 电弧增材制造在制造过程中液态熔池较大，电弧的可控性难，故成形控制是 电弧增材制造的发展的主要瓶颈之一。电弧增材制造的在成形设备方面，主要有 两种方式，一种是焊接设备与多功能数控机床复合，另一种是焊接设备与多轴机 械手复合，实现柔性制造。成形控制方面的研究主要集中在工艺优化、过程监控 以及实时反馈等方面，在工艺优化环节主要是通过实验，针对不同的增材方法， 研究合适的工艺参数，例如打印速度，丝径，送丝速度，电流，电压等。沈泳华[[[]沈泳华.电弧增材制造成形系统设计和成形规律研究[D].南京：南京航空航天大学，2017]]研究了以KUKA焊接机器人和Fronius数字化焊机为主要设备的GMAW 冷金属过渡电弧增材制造系统和成形规律，采用“反切削法”实现了电弧增材制造 成形路径规划系统，并研究了不同工艺条件下的表面成形质量。熊俊[[[] 熊俊.多 层单道GMA增材制造成形特性及熔敷尺寸控制[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2014]]研究了单道熔化极气体保护增材制造的工艺特性和成形质量，表明熔敷电 流是决定成形形貌的决定因素，良好的成形电流区间为100~180A。柳建等人[[[]
肿瘤新辅助化疗未来发展方向 肿瘤内科学50年来在药物研制中的发展都是集中在细胞毒性攻击性的药物。虽然继蒽环类（阿霉素、表阿霉素）、铂类（顺铂、卡铂）之后又有很多强有力的化疗药物如泰素、泰索帝、开普拓、草酸铂、健择等问世并在各个不同的癌肿发挥重要的作用，但其性质仍然属于不能分辨肿瘤细胞和正常细胞的药物，临床应用受到诸多因素的限制。 进入二十一世纪的今天，分子靶向治疗（Moleculartargetedtherapy）已经不再是一个新名词。科学家们在不断探索癌症的分子生物学发病机理时，就意识到如果能够针对癌症的特异性分子变化给予有力的打击，将会大大改善治疗效果，引发抗癌治疗理念的变革。最近几年，新型分子靶向药物在临床实践中取得了显著的疗效，实践已表明了分子靶向治疗理论的正确性与可行性。把癌症的治疗推向了一个前所未有的新阶段。 分子靶向治疗之所以受到密切关注，并引起研究者不断探究的兴趣，是因为它以肿瘤细胞的特性改变为作用靶点，在发挥更强的抗肿瘤活性的同时，减少对正常细胞的毒副作用。这种有的放矢的治疗方法为肿瘤治疗指明了新的方向。 根据药物的作用靶点和性质，可将主要分子靶向治疗的药物分为以下几类： 小分子表皮生长因子受体（EGFR）酪氨酸激酶抑制剂，如吉非替尼（Gefitinib，Iressa, 易瑞沙）；埃罗替尼（Erlotinib, Tarceva）；抗EGFR的单抗，如西妥昔单抗（Cetuximab, Erbitux）；抗HER-2的单抗，如赫赛汀（Trastuzumab, Herceptin）；Bcr-Abl酪氨酸激酶抑制剂，如伊马替尼（Imatinib）；血管内皮生长因子受体抑制剂，如Bevacizumab（阿瓦斯汀Avastin），恩度；抗CD20的单抗，如利妥昔单抗（Rituximab）；在研RAS抑制剂安卓健（Antroquinonol）；IGFR－1激酶抑制剂，如NVP－AEW541； mTOR 激酶抑制剂，如CCI－779；泛素－蛋白酶体抑制剂，如硼替佐米（Bortezomib，万珂）；其他，如Aurora激酶抑制剂，组蛋白去乙酰化酶（HDACs）抑制剂等。 西妥昔单抗是第一个也是目前唯一一个获准上市的特异性针对EGFR的IgG1单克隆 抗体，无论是单药治疗还是联合放、化疗，它在EGFR表达阳性的恶性肿瘤中均能发挥出色的抗肿瘤活性，显著增强化疗或放疗的疗效。而小分子化合物，如Iressa和Tarceva 均无与化、放疗的相加或协同作用。正因为西妥昔单抗在多项临床研究中的良好疗效，FDA于2004年2月批准西妥昔单抗联合伊立替康用于EGFR表达阳性、伊立替康治疗失败或耐药的复发或转移性结直肠癌，或单药治疗用于不能耐受化疗者。此外晚期头颈部鳞癌也是常见的EGFR阳性的恶性肿瘤，西妥昔单抗在其治疗中亦表现出较佳的抗肿瘤作用。 《新英格兰医学杂志》（351：337-345，2004）报道了Cunningham等组织的一项关键性随机对照研究―BOND研究（Bowel Oncology with cetuximab antibody study），在伊立替康治疗失败的转移性结直肠癌患者中比较了西妥昔单抗联合伊立替康或只用 西妥昔单抗的疗效。结果显示，联合治疗组的疗效明显优于单药组，两组的疾病控制率（完全缓解[CR]+部分缓解[PR]+病情稳定[SD]）分别为55.5%和32.4%（P<0.001），总缓解率分别为22.9%和10.8%，中位至疾病进展时间（TTP）也是联合组更长，分别为4.1个月和1.5个月（P<0.001）。本项研究最值得重视的是西妥昔单抗可能逆转化疗的耐药。
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，
生物信息学发展概况及研究进展 韩龙生物化学与分子生物学2010200531 1 概述 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的边缘学科，它以核酸和蛋白质为主要研究对象，以数学、计算机科学为主要研究手段，对生物学实验数据进行获取、加工、存储、检索与分析，从而达到揭示数据所蕴含的生物学意义的目的[1]。 生物信息学的发展大致经历了前基因组时代、基因组时代和后基因组时代。目前，它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[1]。在后基因组时代的今天，生物信息学已经成为目前极其热门的系统生物学研究的重要手段。 利用各种功能的软件系统平台，目前生物信息学方法主要通过序列比对与分析、功能基因组与基因表达数据的分析、蛋白质结构预测以及基于结构的药物设计等方面应用于各个生命科学研究领域。 1.1序列比对与分析 序列比对是生物信息学的基础，是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。两个序列的比对现在已有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包——BLAST和FASTA；两个以上序列的多重序列是生物信息学中尚未解决的一个NP完全的组合优化问题，是目前研究的热点[2]。比较经典的算法有SAGA算法[3]、CLUSTAL算法以及隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，HMM）多重序列比对算法，另外，如Notredame等[4]开发的T-Coffee算法、Timo等[5]设计的Kalign算法、张琎等[6]设计的基于GC-GM多序列比对穷举遗传算法，是通过穷举某个特定范围内的所有序列的长度取值，来确定最终最佳比对长度的一种多序列比对算法。这些算法已应用于各种多序列比对软件，并在应用中不断得到优化。 1.2 功能基因组学 在后基因时代的今天，基因组学的研究已从结构基因组学（Structural genomics）转向功能基因组学（Functional genomics）[1] 。功能基因组的任务是进行基因组功能注释（Genome annotation），了解基因功能、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。基因的时空差异表达是功能基因组学研究的理论基础。
3D打印的技术现状及发展趋势 一 3D打印技术概况 3D打印技术是指通过连续的物理层叠加，逐层增加材料来生成三维实体的技术，与传统的去除材料加工技术不同，因此又称为添加制造（AM，Additive Manufacturing）。 3D 打印（3Dprinting）是制造业领域正在迅速发展的一项新兴技术，被称为“具有工业革命意义的制造技术”。运用该技术进行生产的主要流程是：应用计算机软件设计出立体的加工样式，然后通过特定的成型设备（俗称“3D 打印机”），用液化、粉末化、丝化的固体材 料逐层“打印”出产品。 3D 打印是“增材制造”（AdditiveManufacturing）的主要实现形式。“增材制造”的理念区别于传统的“去除型”制造。传统数控制造一般是在原材料基础上，使用切割、磨削、腐蚀、熔融等办法，去除多余部分，得到零部件，再以拼装、焊接等方法组合成最终产品。 而“增材制造”与之截然不同，无需原胚和模具，就能直接根据计算机图形数据，通过增加材料的方法生成任何形状的物体，简化产品的制造程序，缩短产品的研制周期，提高效率并降低成本。 作为一种综合性应用技术，3D打印综合了数字建模技术、机电控制技术、信息技术、材料科学与化学等诸多方面的前沿技术知识，具有很高的科技含量。 3D打印机是3D打印的核心装备。它是集机械、控制及计算机技术等为一体的复杂机电一体化系统，主要由高精度机械系统、数控系统、喷
射系统和成型环境等子系统组成。此外，新型打印材料、打印工艺、设计与控制软件等也是3D打印技术体系的重要组成部分。 二 3D 打印所需的关键技术 3D 打印需要依托多个学科领域的尖端技术，至少包括以下方面：1.信息技术：要有先进的设计软件及数字化工具，辅助设计人员制作出产品的三维数字模型，并且根据模型自动分析出打印的工序，自动控制打印器材的走向。 2.精密机械：3D 打印以“每层的叠加”为加工方式。要生产高精度的产品，必须对打印设备的精准程度、稳定性有较高的要求。 3.材料科学：用于3D 打印的原材料较为特殊，必须能够液化、粉末化、丝化，在打印完成后又能重新结合起来，并具有合格的物理、化学性质。 三 3D打印的应用领域 具体应用领域包括： 1．工业制造：产品概念设计、原型制作、产品评审、功能验证；制作模具原型或直接打印模具，直接打印产品。3D 打印的小型无人飞机、小型汽车等概念产品已问世。3D 打印的家用器具模型，也被用于企业的宣传、营销活动中。 2．文化创意和数码娱乐：形状和结构复杂、材料特殊的艺术表达载体。科幻类电影《阿凡达》运用3D 打印塑造了部分角色和道具，3D 打印的小提琴接近了手工艺的水平。 3．航空航天、国防军工：复杂形状、尺寸微细、特殊性能的零部件、
生物信息学的内容及发展 学生：XXX （X学院XXX班，学号：XXXXXXXXXXXXX） 摘要：生物信息学(Bioinformatics)是80年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新的交叉学科，最初常被称为基因组信息学。广义地说，生物信息学是用数理和信息科学的理论、技术和方法去研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物数据的一门学科。伴随着人类基因组计划的胜利完成，生物信息学的作用愈显重要。 关键字：生物信息学；科学技术；内容；发展 生物信息学以计算机为其主要工具，发展各种软件，对逐日增长的浩如烟海的DNA和蛋白质的序列和结构进行收集、整理、储存、发布、提取、加工、分析和研究，目的在于通过这样的分析逐步认识生命的起源、进化、遗传和发育的本质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，揭示生物体生理和病理过程的分子基础，为探索生命的奥秘提供最合理和有效的方法或途径。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。 一、生物信息学的定义与定位 生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学（Genomics）和蛋白质组学（Proteomics）两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。 生物信息学是在大分子方面的概念型的生物学，并且使用了信息学的技术，这包括了从应用数学、计算机科学以及统计学等学科衍生而来各种方法，并以此在大尺度上来理解和组织与生物大分子相关的信息。（Luscombe,2001) 具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学，蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：⑴新算法和统计学方法研究；⑵各类数据的分析和解释；⑶研制有效利用和管理数据新工具。 生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。 目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。 二、生物信息学的研究内容和方向 生物信息学的主要研究内容：基因组学 - 蛋白质组学- 系统生物