生物信息学的概念及其发展历史

第一章绪论1.1 什么是生物信息学?生物信息学是一门交叉学科。

它包含了生物信息的获取、管理、分析、解释和应用在内的所有方面。

它综合运用生物学、计算机科学和数学等多方面知识与方法，来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义，并应用于解决生命科学研究和生物技术相关产业中的各种问题。

生物信息学主要有三个组成部分：建立可以存放和管理大量生物信息学数据的数据库；研究开发可用于有效分析与挖掘生物学数据的方法、算法和软件工具；使用这些工具去分析和解释不同类型的生物学数据，包括DNA、RNA和蛋白质序列、蛋白质结构、基因表达以及生化途径等。

生物信息学这个术语从20世纪90年代开始使用，最初主要指的是DNA、RNA 及蛋白质序列的数据管理和分析。

自从20世纪60年代就有了序列分析的计算机工具，但是那时并未引起人们很大的关注，直到测序技术的发展使GenBank之类的数据库中存放的序列数量出现了迅猛的增长。

现在该术语已扩展到几乎覆盖各种类型的生物学数据，如蛋白质结构、基因表达和蛋白质互作等。

1.2 生物信息学的发展历史生物信息学早期的研究对象主要限于DNA序列的存储和分析，而其最近的迅速发展主要缘于基因组计划及相关转录组、蛋白质组、代谢组、相互作用组等计划的实施和高通量生物实验技术的发展，使生物学实验数据出现了爆炸性增长。

生物信息学作为一门独立的学科只有近20年的历史，但事实上，与生物信息学相关的研究可以追溯到远至上世纪中期对蛋白质和DNA结构预测的模型研究。

1.3 生物信息学的主要研究领域、基本问题和方法目前的生物信息学研究，已从早期以数据库的建立和DNA序列分析为主的阶段，转移到后基因组学时代以比较基因组学（comparative genomics）、功能基因组学（functional genomics）和整合基因组学（integrative genomics）为中心的新阶段。

生物信息学的研究领域也迅速扩大。

生物信息学涉及生物学、计算机学、数学、统计学等多门学科，从事生物信息学研究的工作者或生物信息学家可以来自以上任何一个领域而侧重于生物信息学的不同方面。

3、蛋白质结构
目前用于确定蛋白质三维结构的方法：除了通过诸如X射线晶体 结构分析、多维核磁共振（NMR）波谱分析和电子显微镜二维 晶体三维重构（电子晶体学，EC）等物理方法 另一种广泛使用的方法就是通过计算机辅助预测的方法。一般 认为蛋白质的折叠类型只有数百到数千种，远远小于蛋白质所 具有的自由度数目，而且蛋白质的折叠类型与其氨基酸序列具 有相关性，这样就有可能直接从蛋白质的氨基酸序列通过计算 机辅助方法预测出蛋白质的三维结构
医学
生物学、 分子生物学
生物信息学
数学、 统计学
计算机学、 计算机网络
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生物信息学主要功能
➢ 分析和处理实验数据和公共数据，加快研究进 度，缩短科研时间
➢ 提示、指导、替代实验操作，利用对实验数据 的分析所得的结论设计下一阶段的实验
➢ 实验数据的自动化管理 ➢ 寻找、预测新基因及其结构、功能 ➢ 蛋白质高级结构及功能预测（三维建模，目前
研究的焦点和难点）
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1. 分析和处理实验数据和公共数据，加快研究进度， 缩短科研时间
➢ 核酸：序列同源性比较，分子进化树构建，结构信息分 析，包括基元(Motif)、酶切点、重复片断、碱基组成和 分布、开放阅读框（ORF），蛋白编码区（CDS）及外 显子预测、RNA二级结构预测、DNA片段的拼接
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蛋白质分析技术
氨基酸自动测序：测定蛋白质 N-端氨基酸序列 质谱法测序：测定氨基酸序列 X-射线衍射：测定蛋白质的 3-D结构 细菌或酵母双杂交实验：测定蛋白质间的相互作用 双相电泳：蛋白质组学研究
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(3) DNA分子和蛋白质分子都含有进化信息
➢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。

生物信息学和系统生物学的发展随着现代科学技术的不断进步，人们对生命现象的理解和认知也在不断深入。

生物信息学和系统生物学作为新兴的交叉学科，为我们深入了解生命现象提供了一种全新的视角。

本文将就生物信息学和系统生物学的发展历程、应用以及未来发展进行阐述。

生物信息学：从基因序列到功能预测生物信息学是一门利用计算机科学、数学和生物学等多种学科知识，研究生命现象的分支学科。

简单来说，就是将生物学中的各种生物医学数据和信息通过计算机算法和分析手段进行整理和分析，从而更好地理解生物现象。

随着高通量技术的不断普及和发展，大规模的基因组、转录组、蛋白质组等生物数据集也逐渐浮出水面，为生物信息学的发展提供了坚实的数据基础。

生物信息学的研究领域非常广泛，包括了基因组学、蛋白质组学、转录组学等多个方面。

其中以基因组学为代表的基因序列分析、功能预测和比较基因组学等方面的研究成为了生物信息学发展的重要分支。

基因序列的分析和比较是生物信息学研究的重点之一，它可以帮助我们更好地了解基因的结构和生物进化的历程。

而基于基因序列的功能预测，则是帮助我们更准确地理解人类疾病机理，开发新型的生物医学疗法等方面提供了坚实的基础。

系统生物学：从分子水平到生态层面系统生物学是一门跨学科的综合科学，它的出现为我们更好地理解整个生命系统的组成和功能提供了新的视角。

系统生物学的研究从分子水平的基因表达控制、代谢物代谢调节，到细胞、组织、器官、系统、生物群落和生态系统高度整合的系统生物学层次，是对生命现象的多维度和全面的研究。

随着人们对生命现象的认知和了解的深入，系统生物学的应用范围也在不断拓展和延伸。

生命系统是一个极其复杂而多层次的系统，系统生物学作为一种新兴的科学，旨在探究生命各个层次的组织、结构和功能，深入了解生命现象的内在规律。

通过系统生物学分析与模型铸造，可以更好地解析生物系统的结构与功能，推测细胞、组织及生态系统失衡的发展路径与特征，从而开展精细化的调控研究，创新性地设计新型的生物医学疗法，解决实际问题。

TrEMBL
一次数据库 UniProt MIPS GenPept NRL-3D NRDB 复合数据库 OWL SWISS-PROT＋ TrEMBL PROSITE 二次数据库 PRINTS BLOCKS Pfam IDENTIFY COGs
/trembl/
/index.shtml/ http://mips.gsf.de/ ftp:///pub/genpept/ /general/software/packages/nrl_3d/n rl_3d.html/ / /dbbrowser/OWL/ /clustr/ /prosite/ /dbbrowser/PRINTS/ / / /identify/ /COG/
1990年10月，被誉为生命科学“阿波罗登月计划” 的国际人类基因组计划（HGP）启动。 1995年，美国人类基因组计划第一个五年总结报 告中给出生物信息学一个较为完整的定义。 2000年6月26日，美、英、日、德、法、中等六国 科学家共同努力，完成人类基因组工作草图，这是人 类科学史上又一个里程碑式的事件。 2003年4月14日，国际人类基因组测序组隆重宣布： 美、英、日、德、法和中国科学家历经13年共同努力， 人类基因组序列图（“完成图”）提前绘制成功。人 类迈入“后基因组时代”(Post-genomic Era)。
蛋 白 质
ProDom
http://www.toulouse.inra.fr/prodom.html/
PDB 一次数据库 MMDB
/pdb/home/home.do /Structure/MMDB/mmdb.shtml/
生物信息学的应用
生物信息学(Bioinformatics)
生物分子 数据 + 计算机 计算