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生物信息学与药物设计生物信息学是综合运用生物学、数学、物理学、信息科学以及计算机科学等学科的理论方法而形成的交叉学科，从广义上讲是指利用信息技术管理和分析生物学数据。
从基因组数据分析方面讲，生物信息学主要指核酸和蛋白质序列数据的计算机处理和分析，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。
生物信息学以基因组DNA序列信息分析为基础，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，特别是非编码序列所含的大量信息，寻找这些区域的编码特征、信息调节与表达规律[2-5]；同时在发现了新基因的信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测。
生物信息学的出现和发展提供了一种药物设计的新思路，为药物研发提供了新的手段，导致了药物研发模式的改变。
1 药物设计与发展1.1 传统的药物研发传统的药物的研究和开发，是基于动物的细胞、组织或器官筛选合理的药理模型从天然的矿物质、动物和植物中人工寻找，或者经过化学合成候选药物的先导物，在确定了先导化物后对先导化合物分子进行优化，然后通过候选药物临床评价，最后投入市场[4，6-7]。
这种方法虽然有效，但是时间长，费用高，在生物信息学没有诞生之前，据统计，一个新药从发现到临床应用，大约需要10年时间，所需花费5亿～10亿美元。
一个新处方药的研究和开发花费在2021年已达到8.02亿美元。
传统新药的研发缺乏成熟完善的发现途径，具有很大的盲目性，一般平均要筛选10 000种化合物以上才能得到一种新药，因此开发效率很低，很难迅速得到合适的新药来治疗越来越多的疑难杂症。
1.2 计算机辅助药物设计从20世纪70年代，美国麻省理工学院霍恩贝尔教授提出了分子设计后，药物分子设计已成为目前新药发现的主要方向，而计算机辅助药物设计方法（CADD）是药物分子设计的基础。
计算机辅助药物设计的原理是：首先通过X-单晶衍射技等技术获得受体大分子结合部位的结构，并且采用分子模拟软件分析结合部位的结构性质，然后再运用数据库搜寻或者全新药物分子设计技术，识别得到分子形状和理化性质与受体作用位点相匹配的分子，合成并测试这些分子的生物活性，经过几轮循环，即可以发现新的先导化合物，计算机辅助药物设计是生物信息学在药物设计中应用的一个体现。
生物信息学与药物研发技术一、简介生物信息学是指将计算机科学、生物学和统计学应用于分析生物学数据的学科。
生物信息学可以帮助科学家更好地理解生物体系，研究药物设计和生物技术。
在药物研发技术中，生物信息学的应用为新药研发带来了新的思路和机会。
二、生物信息学在药物研发中的应用药物研发是一项复杂的工作，目标是将新药带入临床前期和后期试验，以为人们提供更好的治疗方案。
生物信息学可以使药物研发更有效，更快速，更可靠。
主要应用有以下几个方面。
1、基因组学的药物研发应用基因组学是研究基因组的学问，包括了基因组结构、基因组功能和基因组演化等。
生物信息学可以通过对基因组学数据的处理和分析，帮助研究人员识别患者中存在的基因异常，并为新药研发提供有价值的信息。
例如，基因组学可以帮助发现导致特定疾病的基因突变，进一步研究这些基因突变如何导致疾病发生，从而对疾病进行有效治疗。
2、蛋白质组学的药物研发应用蛋白质是药物作用的主要目标。
蛋白质组学是研究体内全部蛋白质结构、表达、功能等方面的科学。
生物信息学可以帮助研究人员从大量的蛋白质组学数据中筛选出潜在的与特定疾病相关的蛋白质，进而研究药物与这些蛋白质的相互作用和影响，以及药物可能对疾病的治疗作用。
3、化学部分和结构组学的药物研发应用药物分子通常是大分子化合物，通常由几个组分组成，因此识别这些化学部分的功能和结构对药物研发非常重要。
生物信息学可以帮助发现新的药物，将不同化学部分组合成新的药物分子，并优化药物分子的药效和药理特性。
4、药物设计和开发的互动模拟生物信息学和计算机模拟技术可以在化学药物的设计和开发中起到关键作用。
先前，开发药物的主要手段是通过试错的方法，制备可能对疾病有疗效的化合物。
模拟技术使药物研发人员可以设计药物后，立即测试其附带治疗效果，并对更改后的疗效和副作用进行计算和模拟，以更加准确地确定化合物是否具有潜在价值。
三、药物研发中的生物信息学挑战使用生物信息学工具和技术来辅助药物研发是非常有希望的，但是要在实践中取得成功还需要克服一些挑战。
