生物信息学与药物设计 (2)PPT课件

格式：ppt
大小：3.27 MB
文档页数：55

下载文档原格式

(完整)第八章-生物信息学技术ppt

体表达状况；
在一定程度上二级结构的预测可以归结为模式识别问题
10-30%的空间结构预测工作包含描述蛋白质域的家族、超家族、折叠、等级等信息。
《Nucleic Acids Research》杂志每年的第一期中详细介绍最新版本的各种数据库。 3、基因组序列分析国际核酸序列委员会协作组：
第三节生物信息学当前的主要任务
生物信息学的发展历史
生物科学和技术的发展
人类基因组计划的推动
生物信息学基本思想的产生
二十世纪 50年代
生物信息学的迅速发展
二十世纪 80-90年代
二、生物信息学的概念
HGP 生物数据的激增（每15个月翻一番）
生物学家
数学家
计算机科学家
生物信息学（bioinfomatics)
的诞生
通过比较相似的蛋白质序列，如肌红蛋白和血红蛋白，可以发现由于基因复制而产生的分子进化证据。
通过比较来自于不同种属的同源蛋白质，即直系同源蛋白质，可以分析蛋白质甚至种属之间的系统发生关系，推测它们共同的祖先蛋白质。
生物分子数据类型
DNA序列数据
最基本
生
蛋白质序列数据
物
分
子
生物分子结构数据
1.2 非蛋白编码区生物学意义的分析
非蛋白编码区约占人类基因组的95%，其生物学意义目前尚不是很清楚，但从演化观点来看，其中必然蕴含着重要的生物学功能，由于它们并不编码蛋白，一般认为，它们的生物学功能可能体现在对基因表达的时空调控上。
对非蛋白编码区进行生物学意义分析的策略有
两种，一种是基于已有的已经为实验证实的所有功能已知的DNA元件的序列特征，预测非蛋白编码区中可能含有的功能已知的DNA元件，从而预测其可能的生物学功能，并通过实验进行验证；另一种则是通过数理理论直接探索非蛋白编码区的新的未知的序列特征，并从理论上预测其可能的信息含义，最后同样通过实验验证。

生物信息学(课堂PPT)

• 总之，信息源的特点是：
– 自治的 (autonomous)
数据集成
– 分布式的 (distributed) – 异构的 (heterogeneous)
Data Integration
2021/3/29
4
一、生物信息学数据库
生物信息学数据库的种类
❖ 分子生物信息数据库种类繁多。归纳起来，大体可以分为4个大类：
酵母菌Yeast ——CYGD数据库
http://mips.gsf.de/genre/proj/yeast/index.jsp
线虫 Caenorhabditis elegans ——AceDB数据库

/genome.shtml
的数据（EMBL负责欧洲，GenBank负责美洲，DDBJ负
责亚洲等），然后来自各地的所有信息汇总在一起，3
个数据库的数据共享并向世界开放，故这3个数据库又
被称为公共序列数据库（Public Sequence Database）。
所以从理论上说，这3个数据库所拥有的DNA序列数据
是完全相同的。你可以从中选择一个你喜欢的数据库；
2021/3/29
11
GenBank：由美国国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information, NCBI)建立。该中心隶属于美国国家医学图书馆，位于美国国家卫生研究院(NIH)内。
EMBL：欧洲分子生物学实验室(European Molecular Biology Laboratory, 其下有European Bioinformatics Centre)，主要位于英国剑桥Cambridge和德国汉堡 Hamburg。
KEYWORDS .

生物信息学概述(共59张PPT)精选全文完整版

蛋白质结构
蛋白质功能
最基本的生物信息
2024/11/11
生命体系千姿百态的变化
维持生命活动的机器
9
第一部遗传密码已被破译，但对密码的转录过程还不清楚，对大多
数DNA非编码区域的功能还知之甚少
对于第二部密码，目前则只能用统计学的方法进行分析。破译“第
二遗传密码”：即折叠密码（folding code），从蛋白质的一级结构
Rickettsia prowazekii
Helicobacter pylori
Buchnerasp. APS
Escherichia coli大南芥
Thermotoga maritima
Thermoplasma acidophilum
mouse
Caenorhabitis elegans
以基因组计划的实施为标志的基因组时代（1990年至2001年）是生
物信息学成为一个较完整的新兴学科并得到高速发展的时期。这一时期生物信息学确立了自身的研究领域和学科特征，成为生命科学的热点学科和重要前沿领域之一。
这一阶段的主要成就包括大分子序列以及表达序列标签（ expressed sequence tag，EST）数据库的高速发展、BLAST（ basic local alignment search tool）和FASTA（fast alignment）等工具软件的研制和相应新算法的提出、基因的寻找与识别、电子克隆（in silico cloning）技术等，大大提高
细胞质（线粒体、叶绿体）基因组DNA
人类基因组：3.2×109 bp 18
人类自然科学史上的 3 大计划
曼哈顿原子弹计划
阿波罗登月计划
人类基因组计划

生物信息学课堂ppt课件

它是一门理论概念与实践应用并重的学科 ❖ 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。
5
产生生物信息学的
❖ ２０世纪后期，生物科学技术迅猛发展，无论从数量上还是从质量上都极大地丰富了生物科学的数据资源。数据资源的急剧膨胀迫使人们寻求一种强有力的工具去组织这些数据，以利于储存、加工和进一步利用。而海量的生物学数据中必然蕴含着重要的生物学规律，这些规律将是解释生命之谜的关键，人们同样需要一种强有力的工具来协助人脑完成对这些数据的分析工作。
❖ 基因组时代--基因寻找和识别、网络数据库系统的建立、交互界面的开发；
❖ 后基因组时代--大规模基因组分析、蛋白质组分析。
8
重要性生物信息学的
❖ 生物信息学不仅是一门学科，更是一种重要的研究开发工具。 ❖ 从科学的角度来讲，生物信息学是一门研究生物和生物相关
系统中信息内容与信息流向的综合系统科学。只有通过生物信息学的计算处理，人们才能从众多分散的生物学观测数据中获得对生命运行机制的系统理解。 ❖ 从工具的角度来讲，生物信息学几乎是今后所有生物（医药）研究开发所必需的工具。只有根据生物信息学对大量数据资料进行分析后，人们才能选择该领域正确的研发方向。 ❖ 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。它的许多研究成果可以较快地产业化，成为价值很高的产品。
分析(主要研究内容) 应用(多个领域)
主要由数据库、计算机网络和应用软件三大部分构成
2
定义
❖ 收集、维护、传播、分析以及利用在分子生物学研究中获得的大量数据。
生物信息学（bioinformatics）是生物学与计算机科学以及应用数学等学

生物信息学介绍(PPT20页)

– 蛋白质的结构和功能预测
• 蛋白质怎样实现细胞和有机体的动力学：
– 生命为什么是蛋白质的运动方式
• 个体发育和系统发育的法则和机理：
– 肌体如何长成、运作、衰老和进化
• 征服疾病：
– 主要循环系统疾病、癌症、病毒源性疾病、遗传病和衰老
• 保护和利用生物资源，开发和发展生物产业：
– 生物学怎样造福人类
•
1、
功的路。2020/10/262020/10/26Monda y, October 26, 2020
成功源于不懈的努力，人生最大的敌人是自己怯懦
•
2、
。2 020/10/ 262020 /10/26 2020/10 /2610/ 26/202 0 12:03:09 AM
每天只看目标，别老想障碍
–蛋白质的三维结构
– 蛋白质的物理性质预测
– 其他特殊局部信息：其它特殊局部结构包括膜蛋白的跨膜螺旋、信号肽、卷曲螺旋 (Coiled Coils)等，具有明显的序列特征和结构特征，也可以用计算方法加以预测
• cDNA 芯片相关的数据管理和分析
实验室信息管理系统基因表达公共数据库
• 分子进化
基因芯片流程（二）
6. 图象处理（采用专门软件，对图象进行分析，提取每个点上的数字信号），得到原始数据表。
7. 数据校正和筛选（对cy5或cy3信号进行校正，消除实验或扫描等各环节因素对数据的影响，同时利用筛选规则对数据中的“坏点”，“小点”，“低信号点”进行筛选，并作标记。）
8. 差异表达基因的确定（采用ratio值对差异基因进行判断，或采用统计方法如线性回归、主成分分析、调整P值算法等对差异基因进行统计推断）
远期任务
• 读懂人类基因组，发现人类遗传语言的根本规律，从而阐明若干生物学中的重大自然哲学问题，像生命的起源与进化等。这一研究的关键和核心是了解非编码区

生物信息学PPT课件

生物信息学在农业研究中的应用
1 2 3
作物育种
生物信息学可以通过基因组学手段分析作物的遗传变异，为作物育种提供重要的遗传资源。
转基因作物研究
通过生物信息学分析，可以了解转基因作物的基因表达和性状变化，为转基因作物的研发和应用提供支持。
农业环境监测
生物信息学可以帮助研究人员监测农业环境中的微生物群落、土壤质量等指标，为农业生产提供科学依据。
特点
生物信息学具有数据密集、技术依赖、多学科交叉、应用广泛等特点。
生物信息学的重要性
促进生命科学研究
提高疾病诊断和治疗水平
生物信息学为生命科学研究提供了强大的数据分析和挖掘工具，有助于深入揭示生命现象的本质和规律。
生物信息学在疾病诊断和治疗方面具有重要作用，通过对基因组、蛋白质组等数据的分析，有助于实现个体化精准医疗。
03 生物信息学技术与方法
基因组测序技术
基因组测序技术概述
基因组测序是生物信息学中的一项关键技术，它能够测定生物体的全部基因序列，为后续的基因组学研究提供基础数据。
测序原理
基因组测序主要基于下一代测序技术，如高通量测序和单分子测序，通过这些技术可以快速、准确地测定生物体的基因序列。
测序应用
基因组测序在医学、农业、生物多样性等多个领域都有广泛应用，如疾病诊断、药物研发、作物育种等。
生物信息学ppt课件
目录
• 生物信息学概述 • 生物信息学的主要研究领域 • 生物信息学技术与方法 • 生物信息学的应用前景 • 生物信息学的挑战与展望 • 案例分析
01 生物信息学概述
定义与特点
定义
生物信息学是一门跨学科的学科，它利用计算机科学、数学和工程学的原理、技术和方法，对生物学数据进行分析、解释和利用，以解决生物学问题。

生物信息学与药物设计

型
3.1 药物研发模式的改变
天然产物中人
先导化物的优
化
作用机理不
候选药物临床评价
投入市场
明确
工寻找
新的药物研发模式
靶点的识别
8
教学ppt
靶点的证实
先导化合物的发现
先导化合物的优化
临床评价
投入市场
针对性强，效果好，周期短，研发
投入低
生物信息学
（一）计算机辅助药物设计的原理
计算机辅助药物设计的一般原理是：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，如静电场、疏水场、氢键作用位点分布等信息。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。
6
教学ppt
生物信息学
Impact of Structural Genomics on Drug Discovery
7
教学ppt Dry, S. et. al. (2000) Nat. Struc.Biol. 7:976-949. 生物信息学
（三）生物信息学在药物研发中的应用
传统药物研发模式
根据资料筛选合理的药理模
三维结构搜寻(three—dimensional structure searching) 分子对接(molecular docking) 全新药物设计(de novo drugdesign)
9
教学ppt
生物信息学
生物信息学在药物研发中的意义在于找到病理过程中关键性的分子靶标、阐明其结构和功能关系，从而指导设计能激活或阻断生物大分子发挥其生物功能的治疗性药物，使药物研发之路从过去的偶然和盲目中找到正确的研发方向。

生物信息学课件

基因组组装与注释
基因组组装
01
基因组组装是将测序得到的碎片组装成一个完整的基因组序列
。
基因组注释
02
基因组注释是对基因组序列进行分析，识别出基因和其他功能
元件。
基因组组装与注释的重要性
03
基因组组装与注释是理解基因组结构和功能的基础，对于研究
生物进化、疾病发生和治疗具有重要意义。
03
生物信息学应用
• 详细描述：单基因遗传病通常是由单个基因的突变引起的，这些突变可能是显性或隐性。在研究中，生物信息学家可以通过对患者的基因组进行测序和分析，识别与疾病相关的基因变异。他们还可以通过比较健康个体的基因组与患病个体的基因组，发现差异并确定导致疾病的特定突变。此外，生物信息学家还可以使用计算机模型和算法来模拟基因组变异的影响，并预测其对蛋白质功能和细胞过程的影响。这些信息有助于医生和研究人员更好地理解疾病的病因、病理生理机制以及潜在的治疗方法。
THANK YOU
数据库建设
研究如何建立和维护生物信息学数据库，包括数据库设计、数据存储和管理、数据查询和可视化等技术。
02
生物信息学基础
遗传密码子
遗传密码子的定义
遗传密码子是DNA和RNA中携带遗传信息的序列。
遗传密码子的特点
遗传密码子具有方向性、连续性、通用性和简并性。
遗传密码子的破译
科学家们通过研究基因组序列，逐渐破译了遗传密码子的秘密。
以单分子DNA测序为主要技术，具有读取长度长、准确率高、速度快等优点，但设备昂贵且维护成本高。
生物信息学数据库
1 2 3
NCBI
美国国立生物技术信息中心，提供生物医学相关信息和数据，包括基因组测序数据、基因表达谱数据等。

生物信息学课堂PPT_PPT幻灯片

生物信息学的基本方法：
❖ 建立生物数据库：核苷酸顺序数据库(GENBANK)、Protein Data Bank(PDB)、氨基酸顺序数据库(SWISS-PRO)、酵母基因组数据库 (YEASTS)、美国种质保藏中心(ATCC)、美国专利局数据库(USPO)。
❖ 数据库检索：Blast ❖ 序列分析：序列对位排列、同源比较、进化分析。 ❖ 统计模型：如隐马尔可夫模型(hidden Markov model, HMM)--基因识别、
❖ 对基因组研究相关生物信息的获取、加工、存储、分配、分析和解释：
❖ 一是对海量数据的收集、整理与服务，即管理好这些数据； ❖ 二是从中发现新的规律，也就是使用好这些数据。 ❖ 具体地说，生物信息学是把基因组ＤＮＡ（脱氧核糖核酸）
序列信息分析作为源头，找到基因组序列中代表蛋白质和ＲＮＡ（核糖核酸）基因的编码区。同时，阐明基因组中大量存在的非编码区的信息实质，破译隐藏在ＤＮＡ序列中的遗传语言规律。在此基础上，归纳、整理与基因组遗传信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据，从而认识代谢、发育、分化、进化等的规律。
发展过程生物信息学的
大致经历了3个阶段：
❖ 前基因组时代--生物数据库的建立、检索工具的开发、DNA和蛋白质序列分析、全局和局部的序列对位排列；
❖ 基因组时代--基因寻找和识别、网络数据库系统的建立、交互界面的开发；
❖ 后基因组时代--大规模基因组分析、蛋白质组分析。
重要性生物信息学的
什么是生物信息学？
产生(分子生物学研究中获得的大量数据) 收集(数据库) 维护(产生高质量数据) 传播(互联网，搜索引擎)
分析(主要研究内容) 应用(多个领域) 主要由数据库、计算机网络和应用软件三大部分构成

第八章生物信息学与药物设计

HIV蛋白酶抑制剂开发过程：
获得高分辨率HIV-I蛋白酶X射线衍射晶体结构—— 应用高通量技术发现酶的高亲和力配体——计算机模拟发现配体占据靶蛋白活性部位——应用生物学知识理解HIV－1蛋白酶通过功能片段突变产生耐药性的机制，所得信息用于合理药物设计，改造配体分子，改善其耐药性——确定靶蛋白哪些侧链对维持病毒功能必需，在耐药性形成中不突变——对先导化合物进行结构修饰，使之专一性作用于这些侧链。
3、药物开发阶段：联系遗传信息与药物疗效的桥梁
得到最佳优化的先导化合物后，进入新药开发阶段。生物信息学在新药开发中也有应用价值。可在病人用药前了解其遗传背景对药效的影响，对受试对象进行遗传分型。
第四节药物设计过程中生物信息学应用流程
疾病相关分子靶标的确定与验证是药物开发的关键，应用生物信息学的方法可以较快地有的其他应用
一、药物作用的机制找到具有生物活性的先导化合物后，还
必须确证药物是否通过假设的机制起作用。一般通过各种生物学和生物化学的方法进行研究，基因组学、蛋白质组学方法也可用于药物的作用机制研究。
二、药物的代谢动力学及毒理性质的研究化合物的药代动力学及毒性是药物开发过程
一、综合分子生物学方法
可以通过细胞的蛋白质、mRNA的成分特征确定新的靶标。能将基于细胞的筛选和基于靶标分子的药物设计结合起来，对药物及其毒性的研究工作非常有益。 1、基因微阵列方法－DNA芯片 2、蛋白质组学方法
二、EST数据库搜寻将分子生物学方法确定的疾病相关基因可
利用EST数据库进行同源性搜索和组织表达差异搜寻，以预测其功能。 1、同源搜寻在数据库中搜寻那些与新序列有相同结构的已知基因或蛋白质，从而预测新基因的功能并判断是否适作药物作用靶标。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

15
生物信息学与新药研制
—— 未来的药物研究过程将是基于生物信息学（bioinformatics)知识挖掘的过程
数据处理和关联分析
发现药物作用对象
确定靶标分子???
合理药物设计
Rational drug design
16
如何寻找药靶 ?
17
基于生物信息学的新药设计
18
结构生物学

分子生物学实验方法
第三讲生物信息学与药物设计
1
整体概述
概况一
点击此处输入相关文本内容点击此处输入相关文本内容
概况二
点击此处输入相关文本内容点击此处输入相关文本内容
概况三
点击此处输入相关文本内容点击此处输入相关文本内容
2
学习要求
了解生物信息学在药物设计中的作用及其意义。理解计算机辅助药物设计的基本原理和步骤。掌握三个基本概念：组合化学、高通量筛选和计
分子式 C35H36ClNO3S 分子量 608.18 功能：为选择性白三烯D4受体拮抗剂，有阻断过
敏介质的作用。
6
Crystal structure of human leukotriene A(4) hydrolase, a bifunctional enzyme in inflammation
13
14
Problem 1: 新药发现如何摆脱大量数据的困扰？
过去，药物学家面临的主要问题——如何获取尽可能多的数据，寻找有潜在药效生物活性的先导化合物（Leading compounds)？——依赖大量的随机筛选（周期长、数量大、花费大）
现在，由于生命科学进入组学时代各种生物分支学科信息的大量涌现，药物学家面临的主要问题——如何摆脱大量数据的困扰，更快更好地发现新化合物实体（New chemical entities， NCE）？——依赖生物信息学技术的虚拟筛选（Virtual screening)(周期短、成本低、效率高）
7
重新点药领研域发
8
中国新药创制路在何方？
山东新华制药股份有限公司耗费20余年心血研发出的两个国家一类新药乙氧苯柳胺软膏（1997）和三苯双脒肠溶片（2004），居然不被市场所认可。
近年来，该公司每年投资约8000万—9000万元研发新药，发现了七个有效化合物，但最终只有两个做成了一类新药。
计算机辅助药物设计
19
新药研究存在两个技术瓶颈
①与疾病相关的靶标生物大分子（蛋白质、核酸、多糖分子等，一般称为受体）的结构生物学三维结构确证；
②具有生物活性的小分子药物（一般称为配体或底物）的设计和发展。
20
组学时代-药物开发新技术平台
药物基因组学（pharmacogenomics）是20 世纪90年代末发展起来的基于功能基因组学（functional genomics）与分子药理学的一门科学。
算机辅助药物设计。初步学会常见计算机化学软件的使用方法。
3
WHO提出世界公认的医学难题？疾病中的四大顽症？
恶性肿瘤艾滋病呼吸道疾病（哮喘，过敏性鼻炎，肺气肿）糖尿病/乙肝
4
一种治疗哮喘、过敏性鼻炎的新药
孟鲁司特简介（英文名：Montelukast ）
5
孟鲁司特化学分子结构
阿尔茨海默病（AD）的研究是药物基因组学最好的例证。例如，胆碱酯酶抑制剂多奈派齐和塔克林药物临床应用新进展。
21
药物蛋白质组学
通过对疾病和正常细胞中蛋白质组进行比较，发现一些疾病相关蛋白质。这些新的蛋白质可以成为药物筛选的作用靶点或是相关疾病的分子标志物。
例如血管紧张素转化酶（ACE）就已被鉴定为在其活性部位含有锌离子的一个金属变构酶。这导致了抗高血压药物酶抑制剂卡托普利(captopril)及其类似物的药物设计。
26
合成技术
组合化学合成化合物库的制备包括固相合成和液相合成两种技术，一般模块的制备以液相合成为主，而库的建立以固相 ( 有 Merrifield 树脂、sheppard 树脂、 Tentagel 树脂、Rink 树脂、Wang 树脂等）合成为主。
目前采用的技术有多中心合成法、茶袋法、光控合成法、珠-肽法和混合-均匀法等。
9
漫长的新药研发历程 (10-15 years)
制药业属“ 三高 ” 产业 ( 高投资、高风险、高利润 )！ 10
新药临床前研究主要内容
11
§1 生物信息学与新药发现的关系
12
Impact of Structural Genomics on Drug Discovery
Dry, S. et. al. (2000) Nat. Struc.Biol. 7:976-949.
27
28
组合化学应用——新药物的合成与筛选
组合化学应用最多的是在新药设计、合成和筛选方面。
将组合化学 ( 随机设计，合理筛选 )与合理药物设计( 合理设计，随机筛选)两种不同的方法联用设计合成了新奇的胶原酶抑制剂，能够抑制引起癌转移和关节炎的胶原酶 ( Coll-agenases), 有利于获得更加有效的抑制癌细胞转移和治疗关节炎的新药。
29
What is HTS ?
高通量筛选（high throughput screening）是指应用计算机控制操作技术，对大量化合物进行微量样品的自动化检测方法。
生物信息学在药物研究过程中的应用，主要体现在结构分子生物学与计算化学（分子模拟）两方面。
25
§2 组合化学 (Combinatorial Chemistry )
组合化学是一门将化学合成、组合理论、计算机辅助设计及机器人结合为一体的技术。它根据组合原理在短时间内将不同构建模块以共价键系统地、反复地进行连接，从而产生大批的分子多样性群体，形成化合物库 (Compound-library)；然后，运用组合原理，以巧妙的手段对化合物库进行筛选、优化，得到可能有目标性能的化合物结构的科学。
22
23
24
新药发现的两个技术平台
——生物信息学与结构生物学
生物信息学和结构生物学的迅猛发展为以组合化学（combinatorial chemistry )、高通量筛选（high throughput screening, HTS)数据库作为基础的虚拟药物筛选——计算机辅助药物设计提供了极其重要的条件。