医学科学研究中的生物信息学应用

生物信息学是研究生物信息处理(采集、管理和分析应用),并从中提取生物学新知识的一门科学,它连接生物数据和医学科学研究.生物信息学在基因组学研究中发挥了不可替代的作用,并为解决生物系统的复杂问题提供了可能.对生物信息学的基本概念,同源性和相似性的区别作了介绍,并且对生物信息学在新基因发现、蛋白鉴定和生物芯片结果分析中的应用作了概述.     

注重生物信息学在检验医学中的应用

生物信息学是在数学、计算机科学和生命科学基础上形成的一门新型交叉学科,是指为理解各种数据的生物学意义,运用数学、计算机科学与生物学手段进行生物信息的收集、加工、储存、传播、分析与解析的科学.近年来随着快速序列测定、基因重组、基因芯片、多维核磁共振等技术的应用,生物学实验数据呈爆炸趋势增长,同时计算机和国际互联网络的发展使对大规模数据的贮存、处理和传输成为可能.     

本期专论导读

生物信息学（Bioinformatics）是一门新兴的学科,研究生物信息的采集、处理、存储、传播、分析和解释等各方面,通过综合利用生物学、计算机科学和信息技术来揭示大量复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。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,具体来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。     

生物信息学的现状与前景

20世纪后期，生物科学技术迅猛发展，无论从数量上还是质量上都极大地丰富了生物科学的数据资源。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。另一方面，以数据分析、处理为本质的计算机科学技术和网络技术迅猛发展并日益渗透到生物科学的各个领域。于是，一门崭新的、拥有巨大发展潜力的新学科——生物信息学悄然兴起。     

医学生物信息网的建立和发展

21世纪是生物科学的时代,也是信息科学的时代,医学生物信息科学将是这个时代最重要的标志和最关键的学科之一。医学生物信息网的建立、发展和应用,是其主要的内容。医学生物信息学是医学、生物学、计算机和信息科学等多学科交叉而形成的一门新兴学科。它是以计算机和信息科学为工具,对各种医学和生物学的信息、资料、数据进行搜集、储存、整理、计算和分析,形成可“再生”的资源,并加以比较和应用的学科。医学生物信息学不仅包括基因及蛋白质生物学信息,还包含着人和生物内外环境、生活环境、生理病理等各种信息和数据。其研究范围包括临床信息、医学教育信息、医学科研信息、医学文献信息、决策信息 (包括专家系统)、实验信息、流行病学信息、老年康复医学信息、药品信息(包括生产与销售)、医疗器械信息、医学图像信息、医学遗传工程学信息、医药生物模型信息等［1］。     

浅谈医学生物信息学的教学模式

1995年Fleischmann等[1]将一种全新的随机全基因组测序的策略应用于读取流感嗜血杆菌全基因组序列。这是人类第一次对自由活体微生物的全基因组测序。自从流感嗜血杆菌全基因组数据发表以来,60多种微生物的全基因组序列被破译。据统计,生物学信息正以每14个月翻一倍的速度增长。随着基因组及蛋白质序列数据库的快速增长,以及从这些序列中获取最大信息的需求,生物信息学(bioinformatics)作为一门独立学科应运而生。生物信息学对于管理现代生物学和医学数据具有重大意义,可帮助医学生从浩瀚的生物学数据中获取所需知识,实现对疾病自身生物学本质的认识,其研究成果将对人类社会和经济产生巨大推动作用。1生物信息学简而言之,生物信息学就是利用计算和分析工具去收集、解释生物学数据的学科。生物信息学是一门综合学科,是计算机科学、数学、物理、生物学的结合。近年来,核酸和蛋白质高级结构的处理和功能分析也归入生物信息学的范畴[2]。生物信息学的最大特点:一是数据庞杂;二是操作主要在网络环境中运行,通过网络强大的搜索功能实现数据储存、检索和分析;三是由于是一门由计算机技术、数学、生物医学等多学科综合交叉产物,它的理论及内容尚在不断...     

生物信息学在人类基因组计划中的应用

生物信息学融合了先进的生物科学和计算机技术,是一门综合运用数学、信息科学、计算机技术等对生物学、医学的信息进行科学的组织、整理和归纳的科学.生物信息学家可以通过生物信息学手段把从实际研究中得到的不同生物体的分子数据(诸如基因组)进行分析、归纳和标准化,建立多种形式的数据库来辅助基因网络的研究,并且利用计算机构建生物模型, 建立复杂分子的三维结构图[1],甚至建造虚拟细胞.     

充分利用网络资源开展生物信息学教育

生物信息学主要是一门研究生物学系统和生物学过程中信息流的综合系统科学，同时又是未来生物医学的重要研究工具。生物信息学在基因克隆、基因表达和蛋白质结构分析以及药物设计中发挥十分重要的作用，因此充分利用网络资源开展生物信息学教育具有重要意义。     

迈向21世纪的生物信息学

生物信息学是一门新兴交叉学科,被称为21世纪生物技术的核心.介绍生物信息学的概念、分类、应用和重要的生物信息学数据库,并对生物信息学的发展进行展望,指出生物信息学正处在科学发展的前夜.随着20世纪末生物学数据和信息的大量积累,21世纪必将导致科学上的重大发现.     

生物信息学概述

生物信息学是一门新兴的学科,它是应用计算机和信息技术搜集、储存、分析、整理各种生物医学信息,并予以管理和利用的一门科学.随着分子生物学研究的进展,当前生物信息学主要是研究和分析基因和蛋白质的遗传结构和功能的生物信息,以解释和认识生命的起源、进化、发育、遗传的本质,破译隐藏在DNA序列中的遗传语言及其意义,这亦称为经典的或狭义的生物信息.此外,它亦研究和分析人体所有细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程的各种生物信息,为人类疾病的预测、诊断、预防和治疗提供最合理和有效的途径.这亦称为广义的生物信息学或医学生物信息学.经典生物学是医学生物信息学的基础和核心,医学生物信息学是经典生物信息的发展和应用,两者是密不可分的,都是以计算机为工具,对生物信息进行储存、检索、分析的科学.     

生物信息学在肿瘤医学教学中的地位和作用

生物信息学(bioinformatics)是一门新兴的交叉学科。它主要从事对生物信息的获取、加工、储存、分配、分析和释读,并综合运用数学、计算机科学和生物学工具,以达到理解数据库中的生物学含义的目的[1]。在当前,一些基本的生物信息学工具已经应用于临床,为临床诊断、预防、治疗、临床疗效评估提供了有力的武器。如GeneBank数据库、OMIM数据库被临床医生广泛应用于搜寻病原体或人类疾病相关基因信息,并通过生物软件设计特异引物、探针,用于临床基因的诊断、分型、定量、耐药基因的鉴定,在肿瘤的预防、早期诊断、治疗、预后判断上发挥重要作用。1生物信息学的研究内容生物信息学是把基因组DNA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基因的编码区,阐明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;同时,归纳、整理与基因组遗传语言信息释放及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、进化的规律[2]。按照工作的对象可以分为几大类:对于原始DNA序列数据可以分析它的编码区、非编码区、内含子/外显子结构以及在基因组中的位置、启动区等;对于蛋白质序列,包括开发序列比较的新型算法,研究多序列比...     

通过生物信息学方法探索家族性成人原发性肌张力障碍中相关基因表达

目的本文拟对原发性肌张力障碍基因芯片数据进行生物信息学分析。方法从GEO数据库获取原发性肌张力障碍的标志物芯片表达的差异基因,应用生物信息学方法对差异基因进行功能注释和通路分析,string-db数据库进行蛋白相互作用分析。结果经过数据分析,这些在差异性表达的基因被富集到不同的生物学过程,主要富集在serine-type肽酶过程和胰岛素受体复合这两种过程。结论原发性肌张力障碍可能存在较为复杂的生物过程。     

医学硕士研究生生物信息学教育初探

人类基因组计划的成功实施使生命科学进入了信息时代.基因组学、蛋白质组学和生物芯片技术的发展,使得与生命科学相关的数据量呈线性高速增长.对这些数据全面、正确的解读,为阐明生命的本质提供了可能.连接生物数据与医学科学研究的是生物信息学(Bioinformatics).应用生物信息学研究方法分析生物数据,提出与疾病发生、发展相关的基因或基因群,再进行实验验证,是一条高效的研究途经.医学是研究生命的科学,医学研究在基础上就注定离不开对生物信息的了解.     

生物信息学在包虫基础研究中的应用前景

在1956年美国召开的首次"生物学中的信息理论研讨会"上人们提出了生物信息学的概念[1].近几年,随着人类基因组计划(HGP)的迅猛发展,各种数学软件以及生物分析软件的出现,将之前积累的大量不同生物基因序列、蛋白质氮基酸残基序列、不同生物种属之间基因序列、蛋白质以及结构序列的保守结构位点进行整合,并据此建立了庞大的数据库系统.而对于这些数据的分析,必须依靠计算机分析技术的不断发展,所以就形成了一门由生物科学、计算机科学、信息科学、应用数学、统计学等多门学科相互交叉的学科--生物信息学技术[2-4].     

生物传感器及其在微生物检测中的应用评价

基于生物信息学和微电子处理技术的生物传感器(biosensor)研究在微生物诊断、污染监测、生物恐怖危机处理等多个领域引起广泛关注.生物传感器是利用生物学原理来检测或计量化合物的装置,它通常以生物活性单元(如酶、抗原、抗体、核酸、细胞、组织等)作为敏感基元,与被分析物产生高度选择性生物亲和或生物催化反应,产生的各种物理、化学变化被转换元件捕获,进而实现将生物学信息转换为可识别和测量的电信号[1].     

生物学网络构建在寒证生物信息分析中的应用探讨

中医寒证基础研究已经建立起寒证-基因组研究平台,并以此探索寒证的生物学本质.生物学网络构建是生物信息学的方法之一,对寒证研究产生的大量数据的处理带来了新的技术支撑,并将系统生物学、生物信息学与寒证研究有利地结合起来,为寒证研究提供了一个可行的途径.     

生物信息学中的基因序列分析软件

近年来，随着人类基因组计划的实施，极大的推动了生物信息学的发展。随之而来的大量核酸和蛋白质数据的积累及分析这些数据中所蕴涵的生物学意义成为生物学的主要任务。这样，大量的基因组数据不得不借助生物信息学技术进行自动分析和处理，如利用开放阅读框架(open Reading Fram)检测算法自动寻找基因组DNA序列中的基因；对蛋白质、核苷酸数据库进行类似性检索或同源性检索等。相应的，生物信息学各个领域中的软件层出不穷，已广泛用于基因序列数据的获取、处理、分析和管理，并得到不断的改进和完善。本研究观察了一些本地计算机上运行的基因序列处理、分析软件，目的在于帮助生物学研究选择最有效的基因序列分析工具。     

大鼠颅脑损伤基因差异表达及生物信息学研究

目的利用生物信息学找到大鼠颅脑损伤后的差异表达基因信息,为后期研究提供线索。方法在公共基因芯片数据库GEO中找到大鼠颅脑损伤基因芯片数据,并利用其筛选工具找到差异表达基因,随后对其进行生物学分析。结果在大鼠损伤脑组织中共找到190条表达基因,上调159条,下调31条。通过STRING网站筛选到23条关键基因。结论利用生物信息学方法能有效分析基因芯片数据并获取生物内在信息,大鼠颅脑损伤后多种基因表达发生改变,为确定其早期诊断标志与新治疗靶位开辟了新的思路。     

大鼠脓毒血症相关基因筛选与生物信息学分析

目的:利用生物信息学找到大鼠脓毒血症的差异基因表达信息,为后期研究提供线索.方法:在公共基因芯片数据库GEO中找到大鼠脓毒血症基因芯片数据,并利用其筛选工具找到相关表达基因,随后对其进行生物学分析.结果:在大鼠脓毒血症组织中共找到275条表达基因,上调140条,下调135条,经过基因相互作用网络分析,筛选出其中的关键基因19条.结论:利用生物信息学方法能有效的分析基因芯片数据并获取生物内在信息,大鼠脓毒血症后多种基因表达发生改变,为确定其早期诊断标志与新治疗靶位开辟了新的思路.     

生物信息学及在寄生虫学上的应用

人类基因组计划及模式生物基因组研究产生了大量的基因组信息,对如此巨大且具有高度复杂性的生物数据的管理和分析产生了生物信息学这门新的学科,生物信息学的主要研究对象是DNA及RNA序列和蛋白质序列。本文重点介绍了生物信息学的概念,研究对象,研究内容,研究方法及其在寄生虫学上的应用。