時間：2023-08-21 17:23:07
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇生物信息學服務，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
關鍵詞:生物信息學;計算機科學;教學模式
生物信息學是生物學、數學和計算機科學交叉所形成的一門新興學科,它主要運用信息科學和計算機手段,通過數據分析和處理,揭示海量數據間的內在聯系和生物學含義,進而提煉有用的生物學知識。當前,生物信息學教學還沒有完善的教學模式,如何在高校進行生物信息學教學亟需探索。
進入21世紀,生物學的重點和潛在的突破點已經由20世紀的試驗分析和數據積累,轉移到數據分析及其指導下的試驗驗證上來。生物信息學作為一門學科被廣泛研究的根本原因,在于它所提供的研究工具對生物學發展至關重要,因此成為生命科學研究型人才必須掌握的現代知識。今天的實驗生物學家,只有利用計算生物學的成果,才能跳出實驗技師的框架,做出真正創新的研究。現在基因組信息學和后基因組信息學資源已經成了地球上全人類的共同財富。如何獲取和利用基因組和后基因組學提供的大量信息,如何具備享用全人類共有資源的能力,成了當今世紀生命科學學生必須掌握的基本技術和知識以及必須具有的初步能力。在信息學院中開設生物信息學應該有別于生物專業和物理、化學專業的學生,側重于與計算機科學關系緊密的內容進行講解。本文主要討論在信息學專業中開設生物信息學的內容、教學方法[1]。
1國內生物信息學研究與教學現狀
作為計算機科學和數學應用于分子生物學而形成的交叉學科,生物信息學已經成為基因組研究中強有力的必不可少的研究手段。在我國,生物信息學隨著人類基因組研究的展開才剛剛起步,但已顯露出蓬勃發展的勢頭。許多科研單位已經開始或準備開始從事這方面的研究工作。北京大學研究建立起一個EMBL的鏡像數據庫,并提供數據檢索服務[2-3]。
在復旦大學遺傳學研究所,為克隆新基因而建立的一整套生物信息系統也已初具規模。中科院上海生化所、生物物理等在結構生物學和基因預測研究方面也有相當的基礎,中科院計算所作為我國計算機科學的頂尖機構,利用自身優勢,也開始在生物信息方面投入大量的人力物力,從事相關的研究。另外清華大學生物學院與信息學院、中國科技大學生物學院、浙江大學也有相應的研究小組。有許多學校還增設了生物信息學的本科專業與二級學科的碩士、博士點。
在當前生物學信息呈爆炸性增長的背景下,急需要對這些數據進行分析、歸類與重組,發現新線索、新現象和新規律,用以指導實驗工作的設計。生物信息學的建設顯得尤為緊迫,關鍵在于:1)加強相關學科之間的協作;2)加速培養一批在數學、物理、信息科學、計算機科學以及分子生物學方面均有造詣的跨學科青年人才。這樣的人才在當前全世界都十分缺乏。我們如能充分發揮現有人才和單位的潛力,優勢互補,相互協作,邊做課題邊培養研究生,進而在某些有條件的大學里設置生物信息學專業,就能迎接21世紀的挑戰。
2生物信息學教學模式初探
2.1在計算機專業中開設生物信息學課程的幾個問題
缺乏合格的生物信息學師資,教師隊伍的整體數量和質量與我國生物信息學教育快速發展的規模極不相稱。
對生物信息學專業人才培養的認識各異,造成課程設置不合理。事實上,國外在生物信息學專業的課程設置方面也缺乏成功的經驗,圍繞“哪些是生物信息學專業的必修課程”和“生物信息學專業的研究生需要哪些背景”之類的問題爭議頗多。
生物信息學教育與其他專業的合作還有待加強。盡管生物信息學是一門新興學科,但與其他專業之間存在許多聯系。如生物信息學與統計學的關系極為密切,如能整合統計學教學資源,勢必提升生物信息學教育水平。
在教學方法上,生物信息學仍沿用“以教師為中心,以課堂為中心,以教材為中心”的傳統教學模式。重視系統知識的傳授和授課計劃的完成,忽視學生能力和素質的培養。理論教學與實驗教學缺乏有機整合,實驗教學只是以驗證理論為目的,內容單一,無創新點,忽視了學生實際操作能力和創新能力的培養。
教學中還缺乏適合的理論和實驗教材。近來,盡管生物信息學書籍呈快速增長的趨勢,已不下百種,其中授權影印國外原版教科書和翻譯書籍仍占主導地位。
2.2生物信息學教學模式的改進方法
借鑒其他學科成功的教學模式,結合生物信息學課程特點,采用新的教學模式勢在必行。
2.2.1知識定位為中心,引入探究式教學方法
生物信息學既有較深的理論性知識,又有較強的實驗技能,它涉及生物學、計算機技術、數學等方面的知識。因此,學校需針對培養目標與要求,制訂具有專業特色的教學大綱,在教學內容上作合理的調整與優化。其教學過程大致分為三個步驟:(1)確立教學目標。目標可以由教師設定,可以是學生感興趣的內容。(2)進行分組。對一個嶄新事物的認識單靠個人的力量往往難以全面兼顧,需要集體的智慧,由小組成員圍繞指定的問題進行討論,最后由指導教師進行總結,對同學的討論情況做出點評,并提出改進意見。
2.2.2整合理論教學與實驗教學,提高學生綜合素質
通過生物數據庫的使用,提高學生處理生物信息的能力。由于大型服務器和計算機的參與,分子生物學對生物分子(主要是核酸和蛋白質)研究工作的效率大大提高。到目前為止,生物學數據庫總數已達500個以上,在DNA序列方面有GenBank、EMBL和DDBJ等;在蛋白質一級結構方面有SWISS-PROT、PIR和MIPS等;在蛋白質和其他生物大分子的結構方面有PDB等;在蛋白質結構分類方面有SCOP和CATH等,各數據庫均通過Internet提供多種形式的數據檢索服務。
2.2.3充分利用現代化教育技術,采用啟發式教學
目前,高等院校在教室內配備的多媒體投影播放系統促進了多媒體教學的廣泛應用。生物信息學采用多媒體教學是與學科特點相適應,有利于提高教學效果。作為生物信息學教學的基本模式,多媒體教學使講解的內容更加直觀形象,尤其是對于具體數據庫的介紹以及數據庫檢索、數據庫相似性搜索、序列分析和蛋白質結構預測等內容涉及的具體方法和工具的講解,可以激發學生的學習興趣,加深學生對知識的理解和掌握,提高學生實踐能力。同時,由于生物信息學依賴于網絡資源和互聯網上的分析工具和軟件,教室內的多媒體計算機連接到互聯網,可以極大地提高教學效果。但在實際教學中發現,多媒體教室也有局限性,學生主要以聽為主,不能及時實踐,教師講解與學生實踐相脫節,如果將生物信息學課程安排在計算機房內進行,并采用多媒體電子教室的教學方式,就可以解決上述問題。在教學中采用啟發式教學,可為學生建立教學情景,學生通過與教師、同學的協商討論、參與操作,能夠發現知識、理解知識并掌握知識[4-5]。
3結語
現代生物技術將在21世紀迅速發展,為了跟上科學技術發展的步伐,在計算機專業中開設生物信息學課程是非常有必要的,也是有遠見的。
隨著生物信息學的快速發展,各種生物學數據信息,呈爆炸性增長,而計算機是有史以來最好的數據處理平臺。因此,在計算機專業中開設生物信息學課程是非常迫切的。通過生物信息學課程的學習,使學生提高了生物信息處理的基本能力,對培養復合型、交叉型人才,提高畢業生綜合素質進而提高就業競爭力具有積極意義。
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Establishment and Practice of Setting up Bioinformatics Curriculum in Computer Specialty
YU Xiao, SUN Hong-min
(Northeast Agricultural University, Harbin 150030, China)
關鍵詞： 生物信息學 農業研究領域 應用
“生物信息學”是英文單詞“bioinformatics”的中文譯名，其概念是1956年在美國田納西州gatlinburg召開的“生物學中的信息理論”討論會上首次被提出的［1］，由美國學者lim在1991年發表的文章中首次使用。生物信息學自產生以來，大致經歷了前基因組時代、基因組時代和后基因組時代三個發展階段［2］。2003年4月14日，美國人類基因組研究項目首席科學家collins f博士在華盛頓隆重宣布人類基因組計劃（human genome project，hgp）的所有目標全部實現［3］。這標志著后基因組時代（post genome era，pge）的來臨，是生命科學史中又一個里程碑。生物信息學作為21世紀生物技術的核心，已經成為現代生命科學研究中重要的組成部分。研究基因、蛋白質和生命，其研究成果必將深刻地影響農業。本文重點闡述生物信息學在農業模式植物、種質資源優化、農藥的設計開發、作物遺傳育種、生態環境改善等方面的最新研究進展。
1.生物信息學在農業模式植物研究領域中的應用
1997年5月美國啟動國家植物基因組計劃（npgi），旨在繪出包括玉米、大豆、小麥、大麥、高粱、水稻、棉花、西紅柿和松樹等十多種具有經濟價值的關鍵植物的基因圖譜。國家植物基因組計劃是與人類基因組工程（hgp）并行的龐大工程［4］。近年來，通過各國科學家的通力合作，植物基因組研究取得了重大進展，擬南芥、水稻等模式植物已完成了全基因組測序。人們可以使用生物信息學的方法系統地研究這些重要農作物的基因表達、蛋白質互作、蛋白質和核酸的定位、代謝物及其調節網絡等，從而從分子水平上了解細胞的結構和功能［5］。目前已經建立的農作物生物信息學數據庫研究平臺有植物轉錄本（ta）集合數據庫tigr、植物核酸序列數據庫plantgdb、研究玉米遺傳學和基因組學的mazegdb數據庫、研究草類和水稻的gramene數據庫、研究馬鈴薯的pomamo數據庫，等等。
2.生物信息學在種質資源保存研究領域中的應用
種質資源是農業生產的重要資源，它包括許多農藝性狀（如抗病、產量、品質、環境適應性基因等）的等位基因。植物種質資源庫是指以植物種質資源為保護對象的保存設施。至1996年，全世界已建成了1300余座植物種質資源庫，在我國也已建成30多座作物種質資源庫。種質入庫保存類型也從單一的種子形式，發展到營養器官、細胞和組織，甚至dna片段等多種形式。保護的物種也從有性繁殖植物擴展到無性繁殖植物及頑拗型種子植物等［6］。近年來，人們越來越多地應用各種分子標記來鑒定種質資源。例如微衛星、aflp、ssap、rbip和snp等。由于對種質資源進行分子標記產生了大量的數據，因此需要建立生物信息學數據庫和采用分析工具來實現對這些數據的查詢、統計和計算機分析等［7］。
3.生物信息學在農藥設計開發研究領域中的應用
傳統的藥物研制主要是從大量的天然產物、合成化合物，以及礦物中進行篩選，得到一個可供臨床使用的藥物要耗費大量的時間與金錢。生物信息學在藥物研發中的意義在于找到病理過程中關鍵性的分子靶標、闡明其結構和功能關系，從而指導設計能激活或阻斷生物大分子發揮其生物功能的治療性藥物，使藥物研發之路從過去的偶然和盲目中找到正確的研發方向。生物信息學為藥物研發提供了新的手段［8，9］，導致了藥物研發模式的改變［10］。目前，生物信息學促進農藥研制已有許多成功的例子。itzstein等設計出兩種具有與唾液酸酶結合化合物：4-氨基-neu5ac2en和4-胍基-neu5ac2en。其中，后者是前者與唾液酸酶的結合活性的250倍［11］。目前，這兩種新藥已經進入臨床試驗階段。tang sy等學者研制出新一代抗aids藥物saquinavir［12］。pungpo等已經設計出幾種新型高效的抗hiv-1型藥物［13］。楊華錚等人設計合成了十多類數百個除草化合物，經生物活性測定，部分化合物的活性已超過商品化光合作用抑制劑的水平［14］。
現代農藥的研發已離不開生物信息技術的參與，隨著生物信息學技術的進一步完善和發展，將會大大降低藥物研發的成本，提高研發的質量和效率。
4.生物學信息學在作物遺傳育種研究領域中的應用
隨著主要農作物遺傳圖譜精確度的提高，以及特定性狀相關分子基礎的進一步闡明，人們可以利用生物信息學的方法，先從模式生物
中尋找可能的相關基因，然后在作物中找到相應的基因及其位點。農作物的遺傳學和分子生物學的研究積累了大量的基因序列、分子標記、圖譜和功能方面的數據，可通過建立生物信息學數據庫來整合這些數據，從而比較和分析來自不同基因組的基因序列、功能和遺傳圖譜位置［15］。在此基礎上，育種學家就可以應用計算機模型來提出預測假設，從多種復雜的等位基因組合中建立自己所需要的表型，然后從大量遺傳標記中篩選到理想的組合，從而培育出新的優良農作物品種。
5.生物信息學在生態環境平衡研究領域中的應用
在生態系統中，基因流從根本上影響能量流和物質流的循環和運轉，是生態平衡穩定的根本因素。生物信息學在環境領域主要應用在控制環境污染方面，主要通過數學與計算機的運用構建遺傳工程特效菌株，以降解目標基因及其目標污染物為切入點，通過降解污染物的分子遺傳物質核酸 dna，以及生物大分子蛋白質酶，達到催化目標污染物的降解，從而維護空氣［16］、水源、土地等生態環境的安全。
美國農業研究中心（ars） 的農藥特性信息數據庫（ppd） 提供 334 種正在廣泛使用的殺蟲劑信息，涉及它們在環境中轉運和降解途徑的16種最重要的物化特性。日本豐橋技術大學（toyohashi university of technology） 多環芳烴危險性有機污染物的物化特性、色譜、紫外光譜的譜線圖。美國環保局綜合風險信息系統數據庫（iris） 涉及 600種化學污染物，列出了污染物的毒性與風險評價參數，以及分子遺傳毒性參數［17］。除此之外，生物信息學在生物防治［18］中也起到了重要的作用。網絡的普及，情報、信息等學科的資源共享，勢必會創造出一個環境微生物技術信息的高速發展趨勢。
6.生物信息學在食品安全研究領域中的應用
食品在加工制作和存儲過程中各種細菌數量發生變化，傳統檢測方法是進行生化鑒定，但所需時間較長，不能滿足檢驗檢疫部門的要求，運用生物信息學方法獲得各種致病菌的核酸序列，并對這些序列進行比對，篩選出用于檢測的引物和探針，進而運用pcr法［19］、rt-pcr法、熒光rt-pcr法、多重pcr［20］和多重熒光定量pcr等技術，可快速準確地檢測出細菌及病毒。此外，對電阻抗、放射測量、elisa法、生物傳感器、基因芯片等［21-25］技術也是未來食品病毒檢測的發展方向。
轉基因食品檢測是通過設計特異性的引物對食品樣品的dna提取物進行擴增，從而判斷樣品中是否含有外源性基因片段［26］。通過對轉基因農產品數據庫信息的及時更新，可準確了解各國新出現和新批準的轉基因農產品，便于查找其插入的外源基因片段，以便及時對檢驗方法進行修改。目前由于某些通過食品傳播的病毒具有變異特性，以及檢測方法的不完善等因素影響，生物信息學在食品領域的應用還比較有限，但隨著食品安全檢測數據庫的不斷完善，相信相關的生物信息學技術將在食品領域發揮越來越重要的作用。
生物信息學廣泛用于農業科學研究的各個領域，但是僅有信息資源是不夠的，選出符合自己需求的生物信息就需要情報部門，以及信息中介服務機構提供相關服務，通過出版物、信息共享平臺、數字圖書館、電子論壇等信息媒介的幫助，科研工作者可快速有效地找到符合需要的信息。目前我國生物信息學發展還很不均衡，與國際前沿有一定差距，這需要從事信息和科研的工作者們不斷交流，使得生物信息學能夠更好地為我國農業持續健康發展發揮作用。
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【關鍵詞】云計算 生物信息學
下一代測序技術的應用產生了大量的測序數據，這對生物學特別是生物信息學在數據的存儲、管理和搜索等方面帶來了新的挑戰。一直以來計算機存儲和處理數據能力的增長速度都快于生物數據的增長速度，但2003年后，由于測序技術的發展使得測序成本大幅度下降，產生了大量的生物數據，計算機的存儲和計算能力逐漸無法滿足大數據的需求。這促進了云計算的運用和發展，它使得用戶可以根據需求租用硬件設備和軟件，避免了對硬件設備的大量資金投入和管理投入。
1 云計算定義
“云”是一個通過虛擬技術把云端計算機或是服務器連接在一起的服務網絡。存儲和分析數據都由“云”端的服務器或是計算機完成。中國云計算專家劉鵬給出如下定義：“云計算是一種商業計算模型，它將計算任務分布在大量計算機構成的資源池上，使用戶能夠按需獲取計算力、存儲空間和信息服務。”
按照資源的共享水平，云計算的服務模式分為三種，基礎架構即服務（Infrastructure as a service）， 平臺即服務（Platform as a service）和軟件即服務（Software as a service）。
IaaS（Infrastructure as a service） Service：基礎架構即服務。它整合了基礎設施如虛擬主機、存儲設備、網絡設備等資源成為一個服務平臺提供給用戶使用。IaaS位于網絡的底層，向用戶提供按需分配、按需付費的計算設備和存儲設備。
PaaS（Platform as a service）提供服務平臺，用戶掌控運作應用程序的環境，可以在平臺上應用，測試和開發軟件。
SaaS（Software as a service）即在服務平臺上提供軟件供用戶使用，用戶只使用軟件，不掌握操作系統、硬件等網絡基礎架構。用戶不必自己安裝軟件，只需要瀏覽器連接到公共的服務平臺即可。供應商會按照用戶的要求安裝所需的軟件，并負責軟件的升級和維護。
云計算的主要優點：
（1）把用戶從安裝和測試軟件的工作中解脫出來。云計算平臺可以按照用戶的需求提供軟件及硬件的服務。用戶不需要考慮網絡下面復雜的硬件架構，僅僅需要關注計算和分析就可以。
（2）按需租用計算資源可以讓用戶支付更少的費用。在云計算平臺上，用戶在最初時可以租用少量的機器，以后隨著需求的增加或減少相應的增加或減少租用的機器。用戶所付的費用就是實際租用機器的費用。
（3）云計算方便研究人員之間的數據共享和分析。不同研究者在本地服務器上安裝的軟件版本可能不同，所以共享數據和軟件很困難。云計算可以使登錄同一個平臺的用戶共享操作系統和所有的軟件數據，保證了軟件的版本同步更新。
2 云計算在生物信息中的應用
我們把云計算在生物信息學中的應用按IaaS， PaaS和SaaS三個方面分別介紹。
2.1 IaaS
用戶租用云計算上的虛擬主機可以自己控制計算、存儲等硬件設備，建立需要的計算環境。并且大量的生物信息學工具可以打包為虛擬鏡像用于租用的云計算的虛擬主機上，可以很方便的進行多種數據分析。如CloVR提供的一個包含預配置和自動的生物信息學流程的虛擬主機，可以運行在本地的計算機上也可以運行在云計算平臺上。這個虛擬機以Ubuntu和BioLinux為基礎，安裝了Grid Engine和Hadoop作為作業調度，Ergatis作為工作流系統，還有很多開源的生物信息學軟件，如BLAST、16S rRNA等。用戶也可以開發自己的軟件運行在虛擬機上。Bioconductor是一個開源的關于R語言的生物信息學庫，提供了一系列的軟件包用于微陣列數據分析。用戶可以下載Bioconductor提供的鏡像安裝到租用的云計算平臺上。
2.2 PaaS
Galaxy Cloudman和Eoulsan可以看做PaaS。Galaxy整合了一系列的簡單易用的工具，提供一個簡易的網頁用來分析數據。Galaxy Cloudman把Galaxy的軟件工具打包成一個鏡像，可以在AWS（Amazon Web Service）上應用。用戶可以將其他安裝在Galaxy平臺上的軟件安裝到自己的云計算平臺上，甚至可以在Galaxy Cloudman上定義插件。通過添加額外的工具，可以擴展默認函數并測試和使用。從這個意義上說，Galaxy Cloudman可以看做PaaS。
Eoulsan整合了很多下一代基因數據分析工具，如BWA，Bowtie，SOAP2，GSNAP，edgeR，和DEdeq于一個框架內，同時，它也支持用戶自己開發的插件用于數據分析。
2.3 SaaS
很多傳統的生物信息學工具如BLAST、UCSC Genome Browser僅僅用一個瀏覽器就可以登錄到服務器使用相應的服務，它們也可以稱為SaaS。這些服務一般由軟件工具的開發者提供，伸縮性很差。我們主要介紹應用于云計算平臺上可以伸縮的生物信息學工具。
短序列（讀段）匹配是指將測序得到短序列匹配到參考基因組上，這是許多測序數據分析的第一步，如SNP識別和基因表達譜分析。CloudBurst，CloudAligner，SEAL和Crossbow都是應用于云計算基于MapReduce的軟件，可以匹配數以百萬計的序列。Schatz用”seed-and-extend”算法開發的CloudBurst可以確定錯誤匹配的數目。CloudBurst模仿了RMAP的算法，但速度提高了30倍。但是CloudBurst不支持fastq文件，并且不能處理重亞硫酸鹽測序和（雙）末端測序產生的數據。CloudAligner彌補了這個缺點，并且比CloudBurst快35%到80%。SEAL整合了BWA，在序列匹配時可以去除重復的序列，這對SNP識別和以后分析很有用。應用MapReduce的Crossbow整合了Bowtie和SOAPsnp，可以在幾個小時內匹配數以十億計的序列。
差異表達分析可以用來尋找不同樣本中表達有明顯差別的基因，而RNA測序（RNA-seq）用來量化樣本中的基因表達水平。Myrna是一個云計算平臺上計算大規模RNA測序的軟件。它整合了序列匹配、歸一化、聚類分析和統計模型，直接輸出不同樣本的基因表達水平和不同表達水平的基因。然而，Myrna 最大的缺陷是不能正確地將短序列匹配到外顯子拼接位點上。但FX彌補了這個缺點。FX用改進的匹配函數分析RNA數據，以RPKM或是BPKM的格式輸出不同基因的表達水平。
3 云計算面臨的問題
云計算提供了強大的計算能力，但云計算自身的特點也使它的發展面臨了一些困難和制約。云計算在生物信息學上的應用尚處于初期階段，盡管已經出現了一定數量的生物信息學工具，但仍有很多的分析無法完成，很多的工具還需升級或者開發。云計算上數據的隱私性和安全性也是用戶需要考慮的方面。特別是一些生物數據涉及到病人的隱私，但很多國家還沒有保護這種數據隱私的法律。云計算服務提供商需要制定一些規則來保護用戶的數據。
4 對應用云計算的建議
對于將要使用云計算的用戶，需要考慮以下三個方面：數據規模、安全隱私和費用。
數據規模及安全隱私：首先要考慮你的數據規模是否超過了本地計算機的處理能力。現在本地的個人電腦可以處理數千兆的數據，服務器一次可以處理數百G的數據。如果用戶熟悉并行計算的技術，可以處理數TB的數據。但如果你的數據更大并且不精通并行計算，本地計算機和服務器就很難處理了，就可以考慮云計算。用戶如果要向云計算平臺上傳輸數據，需要考慮數據的安全性和隱私性。比如涉及病人的隱私是否會泄露，云計算服務提供商是否可以保證數據的安全等。
費用：云計算的費用一般是按照使用的計算資源的多少和使用時間的長短計算的。使用云計算前應該評估其使用費用。用戶應該考慮所有階段的費用，如數據傳輸、保存、分析等。
目前，云計算和生物信息學都處在快速發展當中，云計算在生物信息學中的應用也越來越廣泛和深入。特別是生物數據的大規模增漲，生物學家必須從大量的數據當中分辨出有用的信息。這就需要強大的存儲能力和計算分析能力，云計算可以很好的解決這個問題。 云計算和生物信息學的結合將極大的促進生物學的發展。
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作者簡介
李淵（1985-），男，河南省延津縣人。碩士研究生學歷。現為蘇州大學系統生物學研究中心助理實驗師。主要研究方向為實驗技術。
>> 結合生物信息學的中藥組分結構研究思路 癌癥研究的生物信息學資源 青蒿琥酯和青蒿素抗腫瘤作用及其機制的初步研究 生物信息學方法在蛋白質―蛋白質相互作用研究中的應用 生物信息學在生物學研究領域的應用 生物信息學研究生教學初探 生物信息學中的機器學習 生物信息學中的序列比對算法 生物信息學基礎 整合生物信息學 姜黃素抗腫瘤作用分子生物學機制的研究進展 小鼠肝質膜蛋白質的生物信息學研究 生物信息學在農學研究領域中的應用 計算機算法在生物信息學中的應用研究 青蒿素及其衍生物抗腫瘤機制 離散數學在生物信息學專業本科教學的開展研究 有關數據倉庫技術在生物信息學中應用的研究 CM和PBL教學在生物信息學中結合的應用研究和深入探索 優化生物信息學專業中高等數學教學成效的路徑研究 生物背景學生的《生物信息學》課程教學思考與探索 常見問題解答 當前所在位置：）獲得。Polysearch系統是一種基于網絡的文本挖掘工具，用于識別分析醫學文獻中醫學實體，如人類疾病基因、蛋白質、藥物、代謝產物、代謝途徑、器官、組織、細胞之間的關系等方面的綜合信息[4]。在Polysearch系統中查詢到的青蒿作用靶點蛋白，通過人工閱讀抽提語句的方式進行校正。
1.2腫瘤作用靶點數據腫瘤相關基因或蛋白質通過應用Polysearch系統和OMIM數據庫獲得。OMIM 數據庫（online mendelian inheritance in man），是一個大型、持續更新的關于人類基因和遺傳紊亂的數據庫系統，包括文本信息和相關參考信息、序列紀錄、圖譜等其他數據，具有及時、準確、全面和實用等特點[12]。
2方法
2.1關鍵靶點蛋白尋找應用Cytoscape3.2.1軟件[13]，對上述信息進行可視化構網后，以Merge工具融合藥物相關靶點和疾病相關靶點，尋找青蒿與腫瘤共同作用的關鍵靶點蛋白。
2.2蛋白質相互作用網絡構建以青蒿與腫瘤相關的關鍵靶蛋白名為檢索詞，從分子相互作用數據庫 BioGRID （http：//thebiogridorg/）中進行檢索，并用Agilent Literature Search（http： //appscytoscapeorg/apps /agilentliteraturesearch） 文本挖掘工具從文獻中獲得它們之間相互作用蛋白質的信息。
2.3中心性子網絡分析中心性子網絡是根據網絡中心度進行計算得到的網絡中可能起關鍵性作用的部分網絡。用上述信息構建的關鍵蛋白相互作用網絡，以Cytoscape3.2.1軟件進行可視化。并采用MODE模塊進行中心性網絡分析，獲得中心性子網絡。為注釋各顯著性高的生物學功能，采用Cytoscape3.2.1軟件中的BiNGO工具，進行GO（基因本位論，簡稱“GO”是一個廣泛用于基因功能分類的系統[14]）的聚類分析，評估存在于各GO注釋中的蛋白質群[15]，以P反應蛋白質群生物學功能的顯著性。
3結果
3.1青蒿與腫瘤共同作用的關鍵蛋白根據文本挖掘結果，應用Cytoscape3.2.1軟件對青蒿與腫瘤共同作用的關鍵蛋白進行可視化構網，結果見圖1。可以看出青蒿與腫瘤存在相互關聯作用，青蒿與腫瘤共同作用的關鍵蛋白有8個。
腫瘤壞死因子（TNF），TNF 按其結構分2型（TNFα和TNFβ），其中由活化的巨噬細胞、單核細胞和T細胞產生的能使腫瘤壞死的因子稱為TNFα（舊稱TNF），由活化的T 細胞和NK 細胞產生的淋巴毒素稱為TNFβ[16]。目前研究較多的是TNFα，TNFβ所知有限。TNFα具有調節機體的免疫功
能和導致腫瘤細胞壞死的特性，TNFα與各種疾病的關系緊密，在許多疾病的研究中都將其作為檢測的重要指標[17]。
血管內皮生長因子（VEGF），是血管內皮細胞特異性的肝素結合生長因子，具有促血管生成活性的功能，可在體內誘導血管新生，通過與其特異性受體的結合發揮生理功能[18]。腫瘤的生長依賴腫瘤新生血管的形成，VEGF及其受體介導的腫瘤血管新生，在腫瘤的生長和轉移中具有重要作用[19]。
磷脂酰肌醇3激酶（PI3K），PI3K存在于體內各種細胞中，是脂激酶的一種，能募集和激活下游的靶物質而啟動一系列信號聯級反應，在細胞的有絲分裂、細胞存活與分化、細胞骨架的構型與重塑、血管生成、葡萄糖轉運調控以及囊胞的運輸中起著重要的作用[20]。PI3K與乳腺癌、卵巢癌、前列腺癌等腫瘤的發生發展密切相關，已成為潛在的癌癥治療靶標[21]。
乙醛脫氫酶1（ALDH1），是乙醛脫氫酶家族1.7種同工酶之一，也是正常干細胞與腫瘤干細胞（CSC）的通用標記物之一，在多種組織（特別是腫瘤組織）中起重要作用，能催化細胞內多種醛的氧化[22]。ALDH1突變可引起細胞的生長、分化障礙，從而導致腫瘤的發生。最初被發現與惡性腫瘤對環磷酰胺類藥物的耐藥有關，近期研究顯示其是多種惡性腫瘤干細胞的表面標志[23]。
Bcl2，是細胞凋亡通路的關鍵蛋白分子，包括抑制和促進細胞凋亡2類功能相反的基因。抗凋亡Bcl2家族蛋白和促凋亡Bcl2蛋白家族成員之間的失平衡是腫瘤發生的重要原因和標志性事件[24]。在人類許多腫瘤組織中，Bcl2基因的表達水平通常會發生改變，且與腫瘤細胞的多藥耐藥有關[25]。
MicroRNA （miRNA），是長度為1.9～2.5個核苷酸的非編碼小分子RNA，具有調節細胞增殖、分化和凋亡的功能，參與調控個體發育、細胞凋亡、增殖及分化等生命活動[26]。miRNA可通過調控其靶標基因參與的信號通路，影響腫瘤的發生和發展，參與心臟疾病、血管疾病、腫瘤及神經系統等疾病的發生和發展過程[27]。
p3.8，絲裂原活化蛋白激酶（MAPK）是細胞內主要的信號轉導系統之一，p3.8屬于MAPK家族中的重要一類。p3.8介導的信號轉導通路不僅在炎癥、應激反應中具有重要作用，還參與細胞的存活、分化和凋亡等過程[28]。p3.8MAPK信號通路的激活參與了不同刺激所致的一些常見的惡性腫瘤細胞凋亡的啟動，例如胃癌、肺癌、乳腺癌以及白血病[29]。
CASP3，細胞內凋亡通路中下游效應分子，能酶切多聚ADP 核糖聚合酶（PARP1），在主要凋亡途徑中CASP3被激活而剪切細胞內底物， 從而導致DNA裂解促進細胞凋亡[30]。CASP3 基因多態與肺癌、卵巢癌、非霍奇金淋巴瘤發病密切相關[31]。
3.2關鍵蛋白相互作用網絡應用Agilent Literature Search對青蒿和種類相互作用關鍵靶蛋白的信息進行分析，構建關鍵蛋白相互作用網絡，結果見圖2。圖中節點表示靶點蛋白，邊表示相互作用。其中有961個節點，3.3.5條邊。對相互作用蛋白網絡進行的GO分析結果顯示，圖中蛋白涉及的主要生物學過程為細胞周期、翻譯后蛋白修飾、細胞周期調控、蛋白泛素化和細胞器組織的調控共5個方面，顯著性檢驗結果見表1。
3.3中心性子網絡分析應用MODE模塊對圖3進行中心性網絡分析，得到中心性子網絡見圖3。圖中有2.1.3個節點，93條邊。對中心性網絡進行GO分析結果顯示，關鍵作用可能與甘油三酯代謝過程調控、甘油三酯代謝過程正調控、甘油三酯分解代謝過程中的正調控、出芽細胞頂芽生長調節、有絲分裂細胞周期的負調控、減數分裂細胞周期的負調控、轉錄因子活性的正調控等7個生物學過程有關，顯著性檢驗結果見表2。由此可推斷，青蒿可能是通過調節細胞脂質代謝過程，分解大量脂質，釋放能量，降低細胞分裂速度，加速細胞凋亡等產生抗腫瘤作用。
4討論
本研究利用文本挖掘方法探討青蒿與腫瘤之間的關聯關系，發現青蒿與腫瘤具有8個共同的蛋白靶點，包括TNF，VEGF，PI3K，ALDH1，Bcl2，MicroRNA，p3.8，CASP3。通過生物信息學方法對蛋白靶點的相互作用進行深入分析，結果顯示，青蒿和腫瘤之間存在一定關系，并且是通過甘油三酯代謝過程調控、甘油三酯代謝過程正調控、甘油三酯分解代謝過程中的正調控、出芽細胞頂芽生長調節、有絲分裂細胞周期的負調控、減數分裂細胞周期的負調控、轉錄因子活性的正調控等7個生物學過程產生作用。由此可推斷，青蒿可能是通過調節細胞脂質代謝過程，分解大量脂質，釋放能量，降低細胞分裂速度，加速細胞凋亡等產生抗腫瘤作用。不斷深入的研究結果也顯示，青蒿素及其衍生物的抗腫瘤作用，通過多種途徑抑制癌細胞的生長、增殖與轉移，最終誘導其凋亡，包括誘導細胞周期阻滯、促進細胞凋亡、抑制腫瘤血管生成、阻斷腫瘤細胞的侵襲轉移等[3.2.3.5]。
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[論文摘要]生物信息學是80年代以來新興的一門邊緣學科，信息在其中具有廣闊的前景。伴隨著人類基因組計劃的勝利完成與生物信息學的發展有著密不可分的聯系，生物信息學的發展為生命科學的發展為生命科學的研究帶來了諸多的便利，對此作了簡單的分析。
一、生物信息學的產生
21世紀是生命科學的世紀，伴隨著人類基因組計劃的勝利完成，與此同時，諸如大腸桿菌、結核桿菌、啤酒酵母、線蟲、果蠅、小鼠、擬南芥、水稻、玉米等等其它一些模式生物的基因組計劃也都相繼完成或正在順利進行。人類基因組以及其它模式生物基因組計劃的全面實施，使分子生物數據以爆炸性速度增長。在計算機科學領域，按照摩爾定律飛速前進的計算機硬件，以及逐步受到各國政府重視的信息高速公路計劃的實施，為生物信息資源的研究和應用帶來了福音。及時、充分、有效地利用網絡上不斷增長的生物信息數據庫資源，已經成為生命科學和生物技術研究開發的必要手段，從而誕生了生物信息學。
二、生物信息學研究內容
（一）序列比對
比較兩個或兩個以上符號序列的相似性或不相似性。序列比對是生物信息學的基礎。兩個序列的比對現在已有較成熟的動態規劃算法，以及在此基礎上編寫的比對軟件包BALST和FASTA，可以免費下載使用。這些軟件在數據庫查詢和搜索中有重要的應用。有時兩個序列總體并不很相似，但某些局部片斷相似性很高。Smith-Waterman算法是解決局部比對的好算法，缺點是速度較慢。兩個以上序列的多重序列比對目前還缺乏快速而又十分有效的算法。
（二）結構比對
比較兩個或兩個以上蛋白質分子空間結構的相似性或不相似性。
（三）蛋白質結構預測
從方法上來看有演繹法和歸納法兩種途徑。前者主要是從一些基本原理或假設出發來預測和研究蛋白質的結構和折疊過程。分子力學和分子動力學屬這一范疇。后者主要是從觀察和總結已知結構的蛋白質結構規律出發來預測未知蛋白質的結構。同源模建和指認（Threading）方法屬于這一范疇。雖然經過30余年的努力，蛋白結構預測研究現狀遠遠不能滿足實際需要。
（四）計算機輔助基因識別
給定基因組序列后，正確識別基因的范圍和在基因組序列中的精確位置.這是最重要的課題之一，而且越來越重要。經過20余年的努力，提出了數十種算法，有十種左右重要的算法和相應軟件上網提供免費服務。原核生物計算機輔助基因識別相對容易些，結果好一些。從具有較多內含子的真核生物基因組序列中正確識別出起始密碼子、剪切位點和終止密碼子，是個相當困難的問題，研究現狀不能令人滿意，仍有大量的工作要做。
（五）非編碼區分析和DNA語言研究
在人類基因組中，編碼部分進展總序列的3－5%，其它通常稱為“垃圾”DNA，其實一點也不是垃圾，只是我們暫時還不知道其重要的功能。分析非編碼區DNA序列需要大膽的想象和嶄新的研究思路和方法。DNA序列作為一種遺傳語言，不僅體現在編碼序列之中，而且隱含在非編碼序列之中。
三、生物信息學的新技術
（一）Lipshutz(Affymetrix，Santa clara，CA，USA)
描述了一種利用DNA探針陣列進行基因組研究的方法，其原理是通過更有效有作圖、表達檢測和多態性篩選方法，可以實現對人類基因組的測序。光介導的化學合成法被應用于制造小型化的高密度寡核苷酸探針的陣列，這種通過軟件包件設計的寡核苷酸探針陣列可用于多態性篩查、基因分型和表達檢測。然后這些陣列就可以直接用于并行DNA雜交分析，以獲得序列、表達和基因分型信息。Milosavljevic(CuraGen， Branford， CT， USA)介紹了一種新的基于專用定量表達分析方法的基因表達檢測系統，以及一種發現基因的系統GeneScape。為了有效地抽樣表達，特意制作片段模式以了解特定基因的子序列的發生和冗余程度。他在酵母差異基因表達的大規模研究中對該技術的性能進行了驗證，并論述了技術在基因的表達、生物學功能以及疾病的基礎研究中的應用。
（二）基因的功能分析
Overton(University of Pennsylvania School of Medicine，Philadelphia，PA，USA)論述了人類基因組計劃的下一階段的任務基因組水平的基因功能分析。這一階段產生的數據的分析、管理和可視性將毫無疑問地比第一階段更為復雜。他介紹了一種用于脊椎動物造血系統紅系發生的功能分析的原型系統E-poDB，它包括了用于集成數據資源的Kleisli系統和建立internet或intranet上視覺化工具的bioWidget圖形用戶界面。EpoDB有可能指導實驗人員發現不可能用傳統實驗方法得到的紅系發育的新的藥物靶，制藥業所感興趣的是全新的藥物靶，EpoDB提供了這樣一個機會，這可能是它最令人激動的地方。
Babbitt(University of California，San Francisco，CA，USA)討論了通過數據庫搜索來識別遠緣蛋白質的方法。對蛋白質超家族的結構和功能的相互依賴性的理解，要求了解自然所塑造的一個特定結構模板的隱含限制。蛋白質結構之間的最有趣的關系經常在分歧的序列中得以表現，因而區分得分低（low-scoring）但生物學關系顯著的序列與得分高而生物學關系較不顯著的序列 是重要的。Babbit證明了通過使用BLAST檢索，可以在數據庫搜索所得的低得分區識別遠緣關系（distant relationship）。Levitt(Stanford univeersity，Palo Alto，CA，USA)討論了蛋白質結構預測和一種僅從序列數據對功能自動模建的方法。基因功能取決于基因編碼的蛋白質的三級結構，但數據庫中蛋白質序列的數目每18個月翻一番。為了確定這些序列的功能，結構必須確定。同源模建和從頭折疊（ab initio folding）方法是兩種現有的互為補充的蛋白質結構預測方法；同源模建是通過片段匹配（segment matching）來完成的，計算機程棄SegMod就是基于同源模建方法的。
（三）新的數據工具
Letovsky(Johns hopkins University，Baltimore，MD，USA)介紹了GDB數據庫，它由每條人類染色體的許多不同圖譜組成，包括細胞遺傳學、遺傳學、放射雜交和序列標簽位點（STS）的內容，以及由不同研究者用同種方法得到的圖譜。就位置查詢而言，如果不論其類型（type）和來源（source），或者是否它們正好包含用以批定感興趣的區域的標志（markers），能夠搜索所有圖譜是有用的。為此目的，該數據庫使用了一種公用坐標系統（common coordinate system）來排列這些圖譜。數據庫還提供了一張高分辨率的和與其他圖譜共享許多標志的圖譜作為標準。共享標志的標之間的對應性容許同等于所有其它圖譜的標準圖譜的分配。
Candlin(PE applied Biosystems，Foster City，CA，USA)介紹了一種新的存儲直接來自ABⅠPrism dNA測序儀的數據的關系數據庫系統BioLIMS。該系統可以與其它測序儀的數據集成，并可方便地與其它軟件包自動調用，為測序儀與序列數據的集成提供了一種開放的、可擴展的生物信息學平臺。
參考文獻
作為多年致力于生物醫學信息學的科研工作者，劉雷站在時代的潮頭，綜合應用多門學科，在基因組數據的分析與挖掘、生物網絡的構建與分析、生物系統的建模與模擬、醫療大數據整合與挖掘、臨床決策支持、精準醫學等方面做了大量工作，取得了一系列創新性成果。他用日復一日的勤奮與智慧，推動我國生物醫學信息學向更高水平發展。
生物醫學與計算機科學的雙重人才
隨著科學向綜合性發展和大數據時代到來，各種交叉學科不斷形成，生物醫學信息學就是其中之一。
作為北京大學生物學系畢業的高材生，劉雷從一開始就選擇了遺傳學。后來，從中國科學院發育生物學研究所的碩士到美國康涅狄格大學分子與細胞生物學系的博士，劉雷在專業上日益精進，不斷獲得突破。當時，康涅狄格大學有一位生物系的老師，熱衷研究分子進化，劉雷在他的影響下，對生物信息學產生了濃厚的興趣。90年代，人類基因組計劃正在轟轟烈烈地開展，生物信息學從中孕育而生。然而，生物信息學是一門交叉學科，融合了生物技術與計算機科學，這類復合型人才奇缺。劉雷抓住了這一契機，不顧別人疑惑的目光，毅然選擇了到康涅狄格大學計算機系做博士后，從此成為兼備生物學與計算機技術的復合型人才。
1999年，博士后結束，由于劉雷既懂計算機又懂生物學，受聘于美國伊利諾伊大學香檳分校生物技術中心，組建生物信息學實驗室并擔任主任。在這里，劉雷進行服務器基礎設施建設、基因組數據序列分析，還開課講授生物信息的一些課程，各項工作順利進行，成果迭出。“交叉學科存在語言的問題，你要聽懂學計算機的人在說什么，也要聽懂學生物的人在說什么。”在這種情況下，劉雷的雙重學科背景為團隊的溝通交流提供了便利，他一方面將生物學的問題轉化成計算機的問題開展工作，一方面將計算機專用的算法與結果解釋給生物學家們聽，成為了不同學科之間溝通對話的橋梁。
為了適應交叉學科對不同專業人才的需求，生物信息學實驗室招納了計算機領域、生物領域、數學領域等不同領域的人才。劉雷在組建實驗室的過程中對整個生物信息領域有了更加深切的了解，冥冥之中為他回國開展相關工作奠定了堅實的基礎。
助力我國生物醫學信息技術
2002年，上海生物信息技術研究中心成立，研究中心的兩位負責人在去美國訪問期間，與劉雷一見如故。應他們的邀請，劉雷從2003年開始擔任上海生物信息技術研究中心客座研究員，逐漸與國內生物信息研究領域建立起廣泛的交流和溝通。2007年，劉雷入選中科院“百人計劃”正式回國，任中科院上海生命科學研究院系統生物學重點實驗室研究員、上海生物信息技術研究中心副主任，用所學知識報效祖國。
面對數量大、內容層次復雜的醫學證據，要想從中全面、系統、快速的獲取最佳的醫學知識和證據，就必須借助計算機巨大的存儲和處理信息的能力。上世紀90年代之后，醫療信息化成為改進醫療服務質量、提高服務效率、把醫療衛生服務成本控制在民眾可接受水平的主要技術手段。2010年，劉雷申請主持了國家高技術研究發展計劃（“863”計劃）項目“數字化醫療工程技術開發”中的第二課題“醫學知識庫與臨床決策支持系統研發”，旨在為臨床提供更為便捷和隨需而得的醫學知識和證據獲取途徑，促進醫療水平的提高。
在這一科研項目中，劉雷帶領團隊圍繞醫學知識庫的構建和臨床決策知識系統的研發，開展了醫學知識庫構建技術研究、數字化臨床指南知識庫與決策支持系統研發、數字化臨床路徑實現技術與應用模式研究、智能化合理用藥系統研發、以及數字化人體仿真建模與輔助診療技術研究。
劉雷說：“現在醫療電子化程度已經很高了，有電子病例等各種系統，但是這些數據都是分散的，相互之間并不聯通。我們想要建立一個數據中心，將分散的數據集中在一起，并整理成體系，以利于數據挖掘。”基于此，劉雷與團隊研發了數字化臨床指南知識庫與決策支持系統。“當醫生遇到一個難題，計算機的決策支持系統會將相關知識推送給他，省去了醫生查閱文獻的時間。”而對基層醫生，知識庫提供了一個醫療指南，“比如遇到高血壓病人，系統會給基層醫生提示，顯示該做什么檢查、開什么藥，來輔助臨床治療”。
劉雷認為，數字化醫療不但在醫學信息化、生物信息的發展過程中會起到重要作用，而且對構建和諧醫患關系也大有裨益。“醫患關系最大的問題是信息不對稱。患者知道的很少，醫生知道的很多，患者聽不懂醫生所說的專業術語。那么這時候還是溝通的問題，大家有誤會就會造成醫患關系緊張。”在劉雷看來，醫學知識庫和臨床決策支持系統在給醫生提供服務的同時，也應該給患者提供服務，要將醫學知識庫的知識進一步變得通俗易懂，讓患者能夠清楚了解。
曾經有醫生不理解劉雷，“你們的工作難道要取代醫生嗎？”，他們認為，對患者解釋醫學知識只會浪費時間。劉雷解釋說，“我是在幫你們，也是在幫助患者，讓你們更好地溝通。只有這樣工作才能更順暢”。那么，如何讓知識庫更好地為患者服務呢？劉雷設想，現在中國的病人太多，排隊等候時間很長，可以將患者排隊等候的時間利用起來，將一些知識推送給患者，這樣一來，患者對病況有所了解之后，再和醫生溝通起來就會容易很多。
像馬兒一樣馳騁
如今，回國已有8年，劉雷說：“我做了正確的選擇。”他目睹了2008年的北京奧運會，見證了2010年的上海世博會，中國大地上的一派欣欣向榮之景令他倍受鼓舞。“在國內，我有自己的實驗室，承擔大數據項目、‘863’項目，最近又在做精準醫療。這讓我站得更高，看得更遠。”
精準醫療是個性化醫療的延伸，將促使醫學進入智能時代，產生顛覆式醫學創新。劉雷說，他不久前剛去天津做了題為“生物醫學信息――從大數據到精準醫療”的報告，精準醫療研究已經成為各國科研和醫療機構以及企業界高度關注和大力投入的重要研究領域。據劉雷介紹，精準醫療是一個很龐大的項目，一是要做生物信息數據分析總結，二是做臨床數據信息的采集分析，三是軟件和產品的開發。最終，要實現從臨床數據到樣本、到分析、再到知識庫和臨床決策支持系統的整合。
如今，劉雷身任多職，學校、醫院、研究院，他到處奔忙，樂此不疲。他笑著說：“我是屬馬的，奔跑是馬兒的天性。”
【關鍵詞】大數據 生物信息 知識提取 數據挖掘
1 數據挖掘的功能
數據挖掘是從大量的數據中四棟搜索隱藏于其中的具有特殊關系性的信息過程。它是數據庫知識發現KDD中的一個步驟。知識發現KDD過程由以下3個階段組成：數據準備、數據挖掘、結果表示和解釋。數據挖掘跟許多學科都交叉關聯，包括數據庫技術、統計學、機器學習、人工智能、云計算和可視化等。
數據挖掘的實際應用功能可分為三大類和六分項：分類和聚類屬于分類去隔類；回歸和時間序列屬于推算預測類；關聯和序列則屬于序列規則類。分類常被用來根據歷史經驗已經分好的數據來研究它們的特征，然后再根據這些特征對其他未經分類或是新的數據做預測。聚類是將數據分群，其目的是找出群間的差異來，同時找出群內成員間相似性。回歸是利用一系列的現有數值來預測一個數值的可能值。基于時間序列的預測與回歸功能類似，只是它是用現有的數值來預測未來的數值。關聯是要找出在某一事件與數據中會同時出現的東西。
2 降維
從降維的角度講，整個數據挖掘的過程就是一個降維的過程。在這個過程中，需要對數據刪除線性關系比較強的特征數據，再用一些算法，如信號分析算法、傅里葉轉換、離散小波轉換等算法，從數據中提取特征，再對數據做主成分析處理，得到最后的特征，再用數據挖掘算法來將這些特征轉化為人類可讀取的數據或信息。
3 分布式數據挖掘解決方案
隨著分布式計算技術、云計算技術、hadoop生態圈和非結構化數據庫等技術的發展，以及對大數據挖掘的需求，出現了一批分布式數據挖掘，比較典型的有Apache推出的基于Hadoop的Mahout和加利福尼亞大學伯克利分校AMP實驗室推出的基于Spark的MLBase。在Mahout中主要實現3種類型的數據挖掘算法：分類、聚類（集群）和協同過濾。相比Mahout而言，MLbase更好的支持迭代計算，它把數據拆分成若干份，對每一份使用不同的算法和參數運算出結果，看哪一種搭配方式得到的結果最優。
4 大數據下的具體應用實例――生物信息學的應用
生物信息學（Bioinformatics）是生命科學、計算機科學、信息科學和數學等學科交匯融合形成的一門交叉學科。近年來隨著先進儀器裝備與信息技術等越來越廣泛和深入的整合到生物技術中來，生物醫學研究中越來越頻繁的涉及到大數據存儲和分析等信息技術。在使用計算機協助生物信息時，處理僅有計算機輔助的方式存儲數據很顯然是不夠的，生物信息學研究的目的是運用計算機強大的計算能力來加速生物數據的分析，理解數據中所包含的生物學意義。當前生物信息學研究的熱點有：
（1）由以序列分析為代表的組成分析轉向功能分析。
（2）由對單個生物分子的研究轉向基因調控忘了等動態信息的研究。
（3）完整基因組數據分析。
（4）綜合分析。
生物信息數據具有如下特點：高通量與大數據量；種類繁多，形式多樣；異構性；網絡性與動態性；高維；序列數據等特點[5]。針對這樣的生物數據信息，要結合當前的大數據分析方法進行分析和理解。當前數據挖掘實現對生物信息分析的支持主要有：生物數據的語義綜合，數據集成；開發生物信息數據挖掘工具；序列的相似性查找和比較；聚類分析；關聯分析，生物文獻挖掘等方面。
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作者簡介
孫勤紅（1979-），女，山東省人。現為三江學院計算機科學與工程學院講師。研究方向為人工智能、數據挖掘。
沈鳳仙（1984-），女，江蘇省人。現供職于三江學院計算機科學與工程學院。研究方向為數據挖掘。
【關鍵詞】信息時代;醫學信息化;發展前景;研究
1.引言
隨著現代信息技術的發展與廣泛應用，加快了人類信息社會的建設步伐，信息化、數字化已經逐漸進入到醫學的各領域中，成為醫學界不可或缺的重要工具與手段。信息技術的高速發展正改變著醫學的教學、研究、醫療服務等的諸多傳統方式，并隨著現代信息技術的不斷發展而不斷推陳出新。但是，我們不能否認，現代信息技術在醫學方面的應用不僅為醫學的認知帶來了新的渠道，轉變了醫學的思想觀念與工作方式，同時也為醫學界帶來了一些問題，例如：新的倫理問題等。因此，在醫學信息化建設迅速發展的今天，如何才能更好的將信息技術運用到醫學中，醫學信息化的發展前景如何？對醫學界具有十分重要的現實意義與長遠意義。
不可否認，醫學信息化的建設是長期的，只有符合醫學發展的信息化才具有生命力。在醫院中，我們隨處可見的CT、彩超等大型的數字化醫療設備、計算機網絡的各種醫療收費系統、醫療信息處理系統等，還有在醫學教學、科研領域，都逐漸開始使用現代信息技術的輔助來提升教學與科研的水平。信息技術在醫學中的應用與改造與創新，使得醫學的教學、科研、臨床、管理、藥品、醫學器械的研制等都在借助信息技術來加快自身的發展，很難想象沒有現代信息技術、計算機技術、網絡技術的醫學院校或者醫院將會使什么模樣。
2.信息時代醫學信息化所面臨的新挑戰
2.1 數據的共享問題
美國在醫學信息化數據的共享方面比較開放，美國的國立生物技術信息中心中存儲大量的數據信息，這些數據信息對科學家是無償提供研究的。但是，在我國的生物醫學研究部門或者是醫療機構中，已經積累了大量的科研與臨床數據，這些數據目前大多數仍處于獨立使用的狀態中，各機構之間缺乏數據共享數據孤島現象嚴重制約著我國生物醫學的研究與發展，同時也為我國社會醫療健康保障體系的建立帶來了困難。在實際中，這些醫療機構之間由于存在各種利益關系，一般都對自己所持有的醫學科研數據及診療數據資料保密，不愿意向同行與社會提供數據共享的服務。
2.2 數據標準化的問題
美國的著名勞倫斯伯克利國家實驗基因租的科學部主任表示，最理想的狀態就是能夠建立統一的電子醫療系統，這些醫療病歷系統應該具有統一的標準。但是，在我國的醫學現實中并非如此。各醫院存儲的各種數據標準不同，不同的系統在存儲的信息方面也不一樣，目前，醫療系統與醫療科研機構之間的信息數據標準很難實現統一。究其原因主要是由于各種醫療設備的生產廠家、醫療系統的軟件開發商之間的技術標準各不相同造成的。例如：不同的醫院對信息管理系統中的電子病例數據信息的記錄格式、標準不同，而信息中心的數據存儲設備在構架上也不相同，這就造成各醫院之間的醫療數據信息無法實現交流溝通、共享。如果同一個病人想在不同的醫院進行治療，就必須在不同的醫院分別再做一次相應的檢查，這不僅增加了病人的經濟負擔，嚴重的更影響了病人的最佳治療時期。因此，要想在醫學領域實現信息化就必須先打破各醫院之間的技術壁壘，解決信息化的標準化問題。
2.3 醫學信息化綜合應用型人才嚴重匱乏
目前，醫學信息學是建立在生物醫學、信息技術、統計學、管理學等多學科基礎上的一門交叉性的學科，在實際中，真正了解并掌握、精通信息科學知識的專業人才非常少。為了真正實現醫學信息化并促進多學科的研究與教學，于2009年美國的特拉華大學創立了生物信息學與計算機生物學中心，這一中心集中了來自美國的5個學院的60多名知名教師，并創立了負責多個生物信息學教育的研究項目。縱觀我國高校的現狀，還尚未成立專門的醫學信息專業，或者是生物醫學與信息學相交叉的學科專業。在生物醫學研究領域中的一些復合型研究人才大部分是由學生自己自學而成的，或者是由不同學科的導師共同培養而成的。這種狀況就造成我國醫療信息化應用人才的嚴重匱乏，并為我國醫療信息化人才的培養帶來了阻礙。不過我們堅信，在不久的將來，我國的醫學教育界一定會認識到這一問題。
3.信息時代醫學信息化的發展前景
3.1 醫學信息化正朝著遠程醫療與區域醫療的信息化發展
早在上世紀90年代，我國就曾經提出過實現遠程醫療的發展，很多偏遠地區的醫院與大城市中具有實力的綜合醫院之間建立了遠程醫療咨詢會與會診聯系，但是由于當時采取的是調制解調器的電話網絡或較高成本的衛星傳輸信息，在實際應用中很難得以實現，因此也就未在全國范圍內進行推廣。進入信息時代，隨著互聯網技術的發展與計算機技術的進步，網絡音頻技術、視頻會議技術等在醫學界得到廣泛的推廣，并實現了遠程醫療教育，從而推動了我國醫學影像信息的異地遠程傳輸，進一步推動了我國的遠程醫療發展。隨著醫學界對信息共享、電子病歷等問題的探討與研究，我國醫學信息化逐漸向著區域醫療衛生信息化的方向發展。
3.2 數字化醫院是醫學信息化發展的必然趨勢
目前對于數字化醫院的定義至今還尚無定論，從一般意義上來看，它與醫學信息化所寓意的實質性內容并不存在本質上的區別。目前，我國以病人為中心的HIS建設還處于初級階段，雖然已經在很多方面發揮了重大作用，但是還遠遠不能滿足病人、醫護人員、管理者實現方便、低廉、高效、安全的就診環境與模式，因此，數字化醫院的發展還需要建立信息化條件下合理的診療流程與復合業務的需求。總之，實現數字化醫院在研究、開發、應用方面還存在很大的發展空間。
總之，目前我國醫療領域信息化應用還屬于起步階段，還存在一些問題。但是我們堅信，在不遠的將來，在我國政策的推動下、在信息科學技術的不斷發展下，信息時代醫療信息化的發展將不斷深入，將在我國生物醫學領域中得到不斷地發展與進步。
參考文獻
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[關鍵詞] 雷公藤； 單萜合酶； 生物信息學分析； 基因表達分析； 蛋白表達
Cloning and protein expression analysis of monoterpene synthase gene TwMS in Tripterygium wilfordii
HU Tianyuan1， SU Ping2， ZHANG Yifeng1，2， GUAN Hongyu 1，2， ZHOU Jiawei1 ，
TONG Yuru1，2， GAO Wei1*， HUANG Luqi2
（1.Key Laboratory of Collateral Diseases， School of Traditional Chinese Medicine， Capital Medical University，
Beijing 100069， China；
2.State Key Laboratory of Daodi Herbs， National Resource Center for Chinese Materia Medica， Chinese
Academy of Chinese Medical Sciences， Beijing 100700， China）
[Abstract] In this study， we cloned a monoterpene synthases， TwMS from Tripterygium wilfordii suspension cells. TwMS gene contained a 1 797 bp open reading frame （ORF）， encoding a polypeptide of 579 amino acids， which deduced isoelectric point （pI） was 6.10 and the calculated molecular weight was 69.75 kDa. Bioinformation analysis showed that the sequence of TwMS was consistent with the feature of monoterpene synthases. Differential expression analysis revealed that the relative expression level of TwMS increased significantly after being induced by methyl jasmonate （MeJA）. The highest expression level occurred at 24 h. TwMS protein was successfully expressed in Escherichia coli BL21 （DE3）， which laid the foundation for identifying the function of T. wilfordii monoterpene synthases.
[Key words] Tripterygium wilfordii； monoterpene synthases； bioinformatics analysis； mRNA expression analysis； protein expression
中雷公藤Tripterygium wilfordii Hook. f.來源于衛矛科植物雷公藤的根或根的木質部，具有祛風除濕、通絡止痛、活血消腫，殺蟲解毒等功效。現代研究表明，雷公藤的藥用活性成分萜類物質具有顯著的抗炎、抗腫瘤、調節免疫等藥理活性[1]，其主要活性成分包括二萜類成分雷公藤甲素和三萜類成分雷公藤紅素等。其中雷公藤甲素可有效抑制腫瘤細胞生長，對胰腺癌的治療效果顯著[23]，此外，雷公藤甲素還具有神經營養活性，是治療帕金森和老年癡呆等疾病的重要活性分子[45]。雷公藤紅素除了具有神經保護作用和抗遺傳性疾病等作用外，近年來還被報導是一種瘦素增敏劑，可以起到減肥的作用[6]。
單萜化合物是由2個異戊二烯結構單元組成的鏈狀或環狀化合物，廣泛存在于植物揮發油和樹脂中[7]。 單萜化合物多具有較強的香氣和生物活性，在植物種群競爭、吸引昆蟲傳粉、防御植食性動物和控制病蟲害發生等方面發揮著重要作用[810]。植物單萜由質體內的4磷酸2甲基赤蘚糖 （2CmethylDerythritol4phosphate，MEP）途徑合成，其前體物質為腳6基焦磷酸（geranyl diphosphate，GPP）。單萜合酶 （monoterpenesynthases，monoTPS）是單萜生物合成的關鍵酶，單萜合酶基因的表達是植物生長發育過程中所必須的，具有明顯的時空表達規律，其基因家族的不同成員往往在組織或器官的特定發育階段表達，以合成植物通訊和生物防御所需的化感物質[1112]。單萜合酶基因的表達對環境的影響極為敏感，生物脅迫等外在壓力可激活單萜合酶基因表達生成相應的單萜化合物，以對付食草動物、病蟲害和病原菌等，很多單萜是植物防御系統的重要組成部分[10，13]，對植物的生長發育具有重要意義。
本研究首次克隆得到1條雷公藤的單萜合酶基因，并對其進行了生物信息學分析、茉莉酸甲酯（MeJA）誘導表達分析，以及IPTG 誘導蛋白表達分析等研究，為深入研究雷公藤單萜合酶基因功能以及對雷公藤植物生長發育的調控機制奠定了基礎。
1 材料
1.1 雷公藤懸浮細胞
實驗所用材料來源于本實驗室繼代保存的懸浮細胞。培養方法：在含有 0.5 mg?L-1 2，4D （2，4二氯苯氧乙酸） +0.1 mg?L-1 KT （激動素） + 0.5 mg?L-1 IBA （吲哚丁酸） 的MS 液體培養基中，于25 ℃，120 r?min-1黑暗條件下振蕩培養。
1.2 菌株
實驗中使用的 Escherichia coli trans 5α及E.coli BL21（DE3）購自北京全式金生物技術有限公司。
1.3 試劑及儀器
2×EasyTaq PCR SuperMix、pEASYT3 Cloning Kit 購自北京全式金生物技術有限公司；RNA 純化試劑盒、瓊脂糖凝膠 DNA回收試劑盒、質粒小提試劑盒、Fast Quant RT Kit （With gDNase） 購自天根生化科技（北京）有限公司； KAPA SYBR FAST Universal 2×qPCR MasterMix 購自 KAPA Biosystems 公司；Dnase I，Phusion HF PCR Master Mix，BamHⅠ 限制性內切酶，PstⅠ 限制性內切酶及 T4 DNA 連接酶購自NEB（北京）有限公司； IPTG 為 Sigma 品牌，購自泰科蘭博生物科技有限公司；其他化學試劑為國產分析純。PCR 擴增儀型號為 ABIverity；實時定量 PCR 儀型號為 ABI 7300 系統；蛋白電泳儀型號為BIORAD Mini PROTEAN Tetra System；蛋白掃描儀型號為 UMAX PowerLOOK 21OOXLUSB；引物合成及測序服務由北京睿博興科生物技術有限公司完成。
2 方法
2.1 雷公藤總RNA提取
取培養 10 d的雷公藤懸浮細胞，加入 MeJA誘導子，使之終濃度為 50 μmol?L-1。分別于誘導后 0，4，12，48，72 h 后取材，液氮速凍后置于-80 ℃ 冰箱保存。利用 CTAB 法提取雷公藤懸浮細胞總 RNA，并用 DNase （NEB） 和 RNA 純化試劑盒去除基因組污染，將純化的 RNA用液氮速凍后置于-80 ℃ 冰箱保存。
2.2 雷公藤單萜合酶基因克隆與測序
參考雷公藤懸浮細胞轉錄組數據結合NCBI （http：//ncbi.nlm.nih.gov/） BLAST，獲得雷公藤單萜合酶TwMS基因序列和開放閱讀框（open reading frame，ORF），設計cDNA克隆引物（表1）。利用FastQuant RT Kit （With gDNase）將純化得到的雷公藤懸浮細胞總RNA反轉錄成cDNA，將各時間點的cDNA取出少量混合，作為單萜合酶全長基因克隆的模板。根據 Phusion HF PCR Master Mix 說明書配制PCR體系：cDNA 2 μL，2×Phusion HF PCR Master Mix 25 μL，正反向引物各2.5 μL （10 μmol?L-1），ddH2O 補足到50 μL。反應程序： 98 ℃ 30 s； 98 ℃ 10 s，55 ℃ 15 s，72 ℃ 30 s，重復 35 個循環；72 ℃ 5min。 將 PCR產物切膠回收后連接 pEASYT3 載體，轉化至大腸桿菌 trans5α克隆感受態細胞中，通過菌液PCR挑選陽性克隆進行測序驗證。
2.3 TwMS基因序列的生物信息學分析
將測序得到序列通過InterPro在線軟件（http：// ebi.ac.uk /Tools/InterProScan）進行結構域分析，PRABIGERLAND（https：//npsaprabi.ibcp.fr/）進行二級結構預測，TargetP1.1 server （http：//cbs.dtu.dk/services/TargetP/）進行信號肽分析，ExPAS ProtParam tool（http：///protparam/）預測蛋白相對分子質量和理論等電點，TRMHMM server v2.0 （http：//cbs.dtu.dk/services/TMHMM2.0/）進行跨膜域分析，Psort（http：//psort.hgc.jp/）及Wolfpsort（http：///）分析亞細胞定位，SWISSMODEL（http：///） 進行二級結構分析和結構域的三維同源建模。根據NCBI BLAST結果下載同源序列，分別使用DNAMAN軟件和MEGA 5.0軟件進行多重序列比對和系統進化樹的構建。
2.4 TwMS基因的表達分析
以反轉錄得到的MeJA 誘導不同時間的cDNA為模板，選取βactin 作為看家基因，檢測雷公藤懸浮胞中單萜合酶TwMS基因表達量的變化，設計實時熒光定量引物（表2）。反應體系如下：2×SYBR green Mix 10 μL，ROX 校正染料 0.4 μL，正反向引各 0.4 μL （10 μmol?L-1），ddH2O補足至20 μL。反應程序：95 ℃ 3 min；95 ℃ 3 s，60 ℃ 30 s，40個循環。每個循環后采集熒光信號，65～95 ℃ 做溶解曲線分析。反應結束后分析擴增曲線和溶解曲線。每個樣品做技術重復3次，并通過2-ΔΔCT法[14]分析TwMS基因的相對表達量。
2.5 TwMS 的蛋白表達分析
2.5.1 TwMS 表達載體構建 選擇重組蛋白表達載體pMALc2X，對載體和基因序列的限制性酶切位點進行分析，選取BamH Ⅰ 和 Pst Ⅰ作為載體構建的連接位點。在雷公藤單萜合酶基因TwMS的ORF兩端設計添加限制性酶切位點的引物（表3），使用NEB Phusion HF PCR Master Mix進行PCR擴增，產物經切膠回收后，將回收得到已添加酶切位點的目的片段與載體分別進行雙酶切，反應體系：Cutsmart buffer 5 μL，BamH Ⅰ 1 μL，Pst Ⅰ 1 μL，載體或片段5 μL，ddH2O補足至50 μL。反應條件為37 ℃，1 h。反應結束后將酶切產物進行切膠純化，回收產物測濃度后按照NEB T4 DNA 連接酶說明書配制反應體系，并于16 ℃，連接過夜。將連接產物轉化至大腸桿菌 trans5α克隆感受態細胞中，涂布在含有100 mg?L-1Amp的LB固體培養基上過夜培養，選取單克隆進行菌液PCR驗證，并將陽性結果送公司測序驗證。將測序結果正確的菌液擴大培養，保菌、提取質粒，得到的重組質粒即為構建成功的pMALc2XTwMS。
2.5.2 IPTG誘導蛋白表達 將重組質粒pMALc2XTwMS與空載體pMALc2X分別轉化到大腸桿菌 BL21（DE3）表達感受態細胞中，挑取陽性單克隆于2 mL LB+100 mg?L-1Amp的液體培養基中，37 ℃ 250 r?min-1培養至A600為 0.6～1.0，取1 mL離心收集菌體，棄上清，用新的培養基重懸，轉移至50 mL 的LB+100 mg?L-1Amp液體培養基中，37 ℃ 250 r?min-1搖到A600約 0.8，加入異丙基硫代半乳糖苷（isopropylbetaDthiogalactopyranoside，IPTG）至終濃度 1 mmol?L-1，20 ℃，200 r?min-1誘導12 h。將誘導完的菌液4 ℃，3 000 r?min-1離心20 min收集菌體，用新制的TrisHCl 緩沖液（50 mmol?L-1 Tris/HCl （pH 7.5），500 mmol?L-1 KCl，1 mmol?L-1 MnCl2，5 mmol?L-1 dithiothreitol，0.05% NaHSO3，10% glycerol）清洗2次，最后用5 mL TrisHCl 緩沖液重懸菌體。將重懸菌液置于冰中，超聲破碎5 min（功率30%，超聲5 s，暫停5 s），重復破碎1次后4 ℃，12 000 r?min-1離心 30 min，分離上清與沉淀，取上清再離心20 min，再次取上清，即為蛋白粗提物。
以含有空載體pMALc2X的大腸桿菌BL21（DE3）表達的蛋白粗提物為對照，與上述含有重組質粒大腸桿菌BL21（DE3）表達的蛋白粗提物上清共同進行十二烷基硫酸鈉聚丙烯酰胺（SDSPAGE）凝膠電泳檢測。
3 結果與分析
3.1 雷公藤TwMS全長 cDNA 的獲得
設計特異性引物以雷公藤懸浮細胞cDNA為模板進行PCR擴增，產物經瓊脂糖凝膠電泳檢測，在1 800 bp附近有明亮單一的條帶（圖1），與預期目的條帶大小一致。測序結果表明，TwMS的ORF大小為1 797 bp，編碼579個氨基酸。
3.2 同源性比對及系統進化分析
將得到序列在NCBI上進行 BLAST，發現TwMS與其他植物的單萜合酶具有較高的同源性，與毛果楊Populus trichocarpa、葡萄Vitis vinifera、冬青櫟Quercus ilex、黑楊Populus nigra、蓖麻Ricinus communis等植物單萜合酶的相似度均大于50%。通過Editseq軟件將TwMS序列翻譯成氨基酸序列，利用DNAMAN軟件進行多重序列比對。比對結果顯示， TwMS基因含有多個萜類合酶基因的高度保守結構域，包括富含天冬氨酸的底物結合基序DDxxD，N末端精氨酸富集基序RRx8W，C末端NSE/DTE基序以及DDxxD上游35個氨基酸處的高度保守域RxR基序（圖2），符合被子植物單萜合酶序列特征[15]。
TwMS與其他15個不同來源的單萜合酶氨基酸序列進行比對，通過軟件 MEGA 5.0相鄰連接法構建系統進化樹（圖3）。在萜類合酶7個亞家族（TPSag）中，單萜合酶分布于b，d，f，g 4個亞家族[1516]。裸子植物單萜合酶歸屬于TPSd亞家族，均包含一個RRx8W基序，譜系分化小；被子植物單萜合酶進化較快，分化較大，其中TPSg 亞家族單萜合酶缺少RRx8W基序，催化產物形成非環狀、易揮發單萜[17]；大多數被子植物單萜合酶屬于TPSb 亞家族，包含1個RRx8W基序；而TPSf亞家族是比較古老的分枝，主要成員包括仙女扇單萜合酶和擬南芥單萜合酶TPS04。進化樹分析表明，雷公藤單萜合酶TwMS與被子植物黑楊P. nigra親緣關系最近，歸屬于被子植物單萜合酶TPSb亞家族，與TPSf亞家族親緣關系較遠。
3.3 理化性質與 3 D 結構預測
TwMS蛋白的相對分子質量為69.75 kDa、理論等電點為5.37，為親水性蛋白。信號肽分析顯示無信號肽，跨膜域分析結果表明其為非膜蛋白，無分泌蛋白。亞細胞定位預測結果顯示TwMS可能定位在內質網或質膜上。結構域分析表明，TwMS在62～270 aa 處含有萜環化酶/異戊烯基轉移酶結構域，65～245 aa處編碼N末端結構域，276～540 aa處含有1個金屬結合結構域。TwMS蛋白的二級結構預測結果顯示：無規則卷曲和α螺旋結構是其主要結構原件，無規則卷曲占49.41%，α螺旋結構占39.36%，剩余11.22%是長鏈結構。蛋白三維結構以4Slimonene synthase 2ong.1.A [18]為同源建模模板，建模范圍為 56～596位氨基酸殘基，序列同源性為44.80%（圖4）。
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新醫改以來，衛生信息化建設速度加快與人才儲備不足的問題日益凸顯，而長期以來，由于我國衛生信息化投入的不足和醫院等衛生機構對處于邊緣化的信息部門不夠重視，更遏制了衛生信息化人才的培養和醫學信息學學科的發展。人才短缺，已經成為全國橫在醫改面前的一道難題。
用人單位面對人才短缺的困惑與解決辦法
其實無論是甲方還是乙方，也無論是基層醫療衛生機構還是各級衛生主管部門，都普遍存在醫學信息學人才捉襟見肘的局面。遠在經濟落后的西部醫院，近在一線城市中的三甲醫院，醫療衛生信息化的發展還在嚴重依賴供應商。而作為醫療IT軟件供應商的乙方，也同樣存在招不到交叉型人才的困惑。
在筆者采訪過程中，記憶深刻的是一次走訪醫院，一位不愿透露姓名的部門主管向筆者“訴苦”：“說實話，以前的信息科就是領導隨意安排崗位的部門。因為信息科在醫院長期處于一個服務部門的地位，作為一個邊緣化的部門，從來沒有被重視過，仕途上也不吸引人。”正因為信息部門是一個輔助部門，而非戰略管理和規劃部門，即使現在的衛生信息化建設把信息部門的地位提升了起來，其還是處在上沒有頂層設計、下沒有人才引進的尷尬境地。
作為研發醫療信息產品的供應商，同樣存在招不到合適員工的困惑。銀江股份有限公司COO，醫療事業部總經理裘加林告訴記者，現在的廠商之所以將醫療軟件做成一個工程，是因為醫院業務和流程的復雜性與不可復制性。而廠商所擁有的人才大部分是計算機專業的IT人才，在對醫院業務一點兒都不了解的情況下去做的產品，何談標準！因此醫療IT廠商只能“八仙過海，各顯神通”，有的聘用學習臨床醫學的本科或研究生；有的從醫院高薪挖來專家教授；有的建立自己的培訓機制，似乎只有這樣才能彌補IT對醫療認識的不足，才能貼合醫院的需求來生產產品。“一方面我們自己有很多做信息化做了很長時間的IT設計人員。第二，我們有很多醫院顧問，他們是把握方向的人。就像是船長和水手的關系，懂行的人來把握方向，不懂行的人按照懂行人的建議來設計。”裘加林說，這也是企業中最常見的將醫療與IT結合的方式。
在基層醫療機構，人才不足的現象則更為嚴重。時任山西省安塞縣副縣長的趙燕曾經在采訪時解答鄉村衛生信息化人才的培養問題。當時，作為國際IT企業英特爾參與支持革命老區醫療信息化建設項目，并為基層醫療組織提供電腦操作、教程課件等方面的培訓。趙副縣長說：“我們自己要造血才是根本，不能光靠人家輸血。先培訓我們已有的部分員工，首先把我們這些員工培訓得會管理了，會操作了，讓我們這些人再下去培訓村醫，只能用這種辦法。”確實如此，醫療衛生信息化是比較復雜的系統工程，需要比較專業的人才，作為第三方培訓力量不可能長期為基層提供人才支持。但項目總要持續發展下去，這個時候，自身的“造血”功能便顯得尤為重要了。
回歸衛生信息化人才的話題，我們發現，當下最缺乏的是既了解醫療需求又掌握IT設計的復合型的交叉人才。從現在社會上存在的人才現狀來看，可以說企業做出了不小的貢獻，因為現在的醫療IT廠商變成了一個人才的大熔爐，不但提品，還培養人才。企業做了本該是教育來做的事情，這對我們的教育界來講又是個不小的壓力。
人才的培育不能離開教育
人才的培養必然不能離開教育，現在我國衛生信息化人才的短缺，很大一部分原因是由于教育沒有配套造成的。在國外，醫學信息學已經成為一個獨立的學科，有30年的積淀，但它仍然在發展，每一個領域都有其主要的研究內容，內部已經有很嚴謹的知識體系。現在很明確的是，醫學信息學的發展必將成為醫療衛生建設的重要組成部分，并為醫療改革提供實際的建議和指導。在我國，醫學信息學的發展仍然面臨很多問題。
1. 公眾對醫學信息學的理解仍然不夠
現在，仍然有很多人不知道醫學信息學到底是怎樣的一門學科。有人認為它僅僅是一個工具，有人認為它是一項技術或是一個軟件。“真正意義上的醫學信息學是一門交叉學科，其分支學科臨床信息學指信息技術在醫院管理、醫院臨床包括信息管理中的應用。但在完整的學科體系里，醫學信息學是涵蓋生物信息學、圖像信息學、臨床信息學、公共衛生信息學這幾個領域的。”北京大學醫學信息學中心常務副主任雷健波說。
應用在臨床診療、醫院管理方面應該就叫做臨床信息學；應用在設備、信號獲取、信息處理及圖像方面可以歸到圖像信息學；而生物方面、蛋白質翻譯轉錄、通過計算機來模擬生物過程，通過信息學的方式來研究其規律，可以歸結到生物信息學范疇。
其實，醫學信息學就是一門交叉學科，不可以說它絕對屬于或不屬于某個領域。比如數字人體等研究，這項技術原屬于解剖學，但經過數字化的三維重建，將一個傳統的研究方式導入到信息技術中，那么這個學科就已經涵蓋到醫學信息學里面。計算機輔助手術，輔助治療等技術，都是很典型的臨床信息學研究的內容。
2. 學科沒有獨立，高度不夠
為什么醫學信息學要成為一門獨立的學科呢？這是因為醫學信息學所涵蓋的這幾個方面都是有內在聯系的，它有很多的方法和技術是可以相互借鑒，很多IT技術可以相互促進，所以才整合成一個大的醫學信息學，一門獨立的學科。
我們可以看到，在近年來隨著醫療衛生信息化的發展，很多衛生信息化人才的培養方式都在慢慢起步和發展。不同的是，高校、高職專科乃至社會培訓機構所采用的方式不盡相同，盡管我們每個人都在做這件事，但鮮有人站在學科建設的高度去做這項事業。
現在很多高校的做法是將“醫學信息學”掛靠在別的一級學科下，這就存在很多問題，一方面“醫學信息學”專業尚屬目錄外專業, 設置該專業的院校屈指可數, 能否在教育部新一輪的專業論證和目錄調整中確立應有的專業位置和學科歸屬還是一個未知數。另一方面，對專業的定義不同也會導致學生培養方向的不同，培養出來的人才是否符合社會需求還有待時間來考證。
在國外，都是先把醫學信息學這個學科體系建立起來，然后在學科的高度下來做研究，這樣才更有利于培養系統化、專業化的人才，才有利于進行更有價值的科研。
3. 師資力量不夠
如果說學科建立是戰略性的，那么醫學信息學教師隊伍不專業，專業教材不系統，專業培養模式等等則屬于戰術性的混亂。這也從很大的程度上造成了現階段培養不力的尷尬局面。由于醫學信息學教育在我國起步較晚，師資力量薄弱的問題不容忽視。現階段應實實在在地建設和規劃好教材體系，學科體系和教學體系，沒有實實在在的知識把醫學信息學的理論體系支撐起來，整個的學科構架就不能實現。
我們應該怎么去做
面對如此多的問題，想在朝夕之間得到解決問題的辦法是不可能的。我們關注的不是一蹴而就的解決方式，而是一個水到渠成的，從思想上的轉變。
1. 用三個標準衡量，培養專業化人才
中國醫科大學計算機中心主任王世偉教授說：“我在給學生講課的時候，也提到這個問題。我問同學們將來學什么？大家都說‘學醫學，學技術’。其實這個標準已經不全面了。聯合國對全世界的醫學院校的學生有一個標準，來評價醫學院學生的核心能力――一是信息技術處理能力，二是與人溝通的能力，三是批判性思維。這三個是一個核心，缺少任何一條都不行。”
可以看到，聯合國這個標準的核心并不是我們一貫強調的醫療技術。怎么理解呢？在信息化社會，對學生的核心能力評價已經逐漸由過硬的技術轉變為更靈活的信息處理能力。廣東省在十一五期間做了一個醫學院校的畢業生就業率調查，調查發現，具備了相當的IT知識和信息化處理能力的學生就業率最高。這說明信息化處理能力已經成為整個國家的共識。
王世偉認為，醫生要有真正的批判性思維，才能當一個好醫生。恰恰我們中國很多醫學院的學生在這一點上很欠缺，我們學的知識很死，靠背，靠高分。醫生不能完全憑經驗，就算治好了100個病人，也不能用同樣的治療方法去對待第101個病人。所以醫生要大膽得否定自己，同時要借助網絡化的技術來共享經驗。要記住――共享的不只是自己的經驗，而是全國乃至全世界的經驗。
2. 認清發展機遇
從我國的國情來說，新一輪的醫改方案明確提出要建立高效統一、系統整合、互聯互通和實用共享的醫藥衛生系統，這是新醫改的重要支撐，為我國醫學信息學的發展提供了歷史性的機遇。
信息、生物、新材料三大前沿領域
信息、生物、新材料是21世紀前30年發展最快、最熱門的三大領域，它們集結了當今世界最強勢的研究力量。但在這些關系未來發展的關鍵領域中，我國許多核心技術仍依賴追蹤、模仿和引進國外技術，原始創新能力明顯不足。
從更寬的視野來看，不僅僅是這三個領域的發展需要高揚“自主創新”的信心與勇氣。實際上，整個中國科技正面臨著前所未有的發展壓力：對外要適應國際科技競爭的緊迫形勢，對內要滿足經濟社會發展進程中的重大戰略性需求。而原始創新能力和技術創新能力的薄弱，已成為當前和未來相當長時期內影響我國整體競爭力的極大障礙。
面向未來15年的《國家中長期科學和技術發展規劃綱要》即將，科技部等有關部門正在著手制定科技“十一五規劃”——關于中國科技“未來”的探討與關注，在最近一年多來達到了前所未有的程度。就是在這樣帶著幾分焦灼、幾分期待、幾分信心的探討氛圍中，“自主創新”成為人們關于中國科技發展的共識。
帶著這個共識，再來看中國科技發展面臨的“壓力”，在很大程度上已經變成了未來發展的重大機遇。未來10年，中國在這三大領域中最有可能實現自主創新的關鍵技術群究竟有哪些？有限的科技經費究竟應當投入到哪些突破口？
下一代移動通信技術
移動通信是人類社會發展中的一大奇跡。2004年12月，全球（蜂窩）移動通信用戶總數已達17億以上，超過已有百年發展歷史的固定通信用戶數。過去10年，移動通信技術完成了由第一代模擬通信技術向第二代數字通信技術的過渡，當前正處于由其巔峰狀態向第三代（3g）移動通信技術過渡的進程中。
目前，世界發達國家紛紛投入力量進行第三代及下一代移動通信標準、技術和產品的開發。
——3g移動通信：國際電信聯盟（itu－t ）批準為3g 的三大標準分別是歐洲的wcdma，美國高通公司的cdma2000和中國大唐電信的td－scdma。3g已在全球30多個國家開始商用。
——增強型3g（enhanced 3g）：為了克服3g 技術不能很好支持流媒體等業務的不足，國際電信聯盟已在制定增強型3g技術標準。專家預測，增強型3g技術將進入商用。
——4g（或beyond 3g）：下一代移動通信即所謂超3g（以下統稱beyond 3g）技術的研究是國際上的熱點。beyond 3g具有更高的速率與更好的頻譜利用率。 歐盟、日本、韓國等國家已開始4g框架的研究，預期beyond 3g技術可望在2010年后開始商用。
中國移動用戶總數已達3.34億，居世界第一，總體技術水平與國際同步，處于由第二代向第三代的過渡時期。我國3g移動通信技術已經具備了實現產業化的能力，我國大唐電信2000年5月提出的td－scdma標準已成為國際電信聯盟正式采納的三大標準之一。此外，在國家“863”計劃的支持下，開展了beyond 3g技術的研究，預期該技術可望在2010年后開始商用。
beyond 3g技術對我國經濟社會發展和國防建設具有十分重要的意義。 德爾菲專家調查統計結果顯示，我國研發水平比領先國家落后5年左右， 通過自主開發或聯合開發，在未來5年可能形成自主知識產權。以華為、 中興為代表的一批高技術通信設備制造業公司，在第三代移動通信設備（3g）等研發方面緊跟國際前沿，打破了國外公司對高技術通信設備的壟斷，開始參與國際通信標準的制定，開發具有自主知識產權的核心技術，具備了參與國際競爭的能力，具備實現技術和產業跨越式發展的契機。
中國下一代網絡體系
下一代網絡（ngn）泛指以ip為核心，同時可以支持語音、 數據和多媒體業務的因特網、移動通信網絡和固定電話通信網絡的融合網絡。
世界各國和國際通信標準化組織都在積極開展下一代網絡的研究開發工作。國際電信聯盟電信標準化部門（itu－t）、歐洲電信標準化協會（etsi）、互聯網工程任務組（ietf）、第三代伙伴組織計劃（3gpp）等，都在致力于下一代網絡體系的研究。目前，美國、日本、韓國、新加坡以及歐盟都已啟動了下一代互聯網研究計劃，全面開展各項核心技術的研究和開發。
我國在下一代網絡的研究方面已取得了較大進展。“九五”期間，863計劃建成了“中國高速信息示范網”（cainonet）、國家自然科學基金委支持的“中國高速互連研究試驗網nsfcnet”等重大項目，目前已開始基于ngn的軟交換技術在移動和多媒體通信中的應用研究。中興、華為等企業還推出了基于軟交換的ngn解決方案；在下一代互聯網研究上，中興、港灣網絡等推出的高端路由交換機，可應用于國家骨干ip網絡建設，以及大中型寬帶ip城域網核心骨干和匯聚。國內公司還開始自行設計高端分組交換定制asic芯片。我國已成為少數幾個能夠提供全系列數據通信設備的國家之一。
下一代網絡技術對促進我國高新技術的發展，以及對改造和提升我國傳統產業具有舉足輕重的作用，對國家安全至關重要。從總體上看，我國互聯網技術跟隨國外發展，在技術選擇上缺乏系統研究，走過一些彎路，至今與國外仍存在較大差距。無論網絡用戶規模、網絡應用、網絡技術或網絡產品都尚有很大的發展空間。從全局著眼，應不失時機地開展中國下一代網絡體系的研究、應用試驗、關鍵技術研究和產品開發。不能像第一代互聯網那樣，技術、標準都是外國的，給國家安全造成隱患。
納米級芯片技術
當前，集成電路的發展仍遵循“摩爾定律”，即其集成度和產品性能每18個月增加一倍，按照器件特征尺寸縮小、硅片尺寸增加、芯片集成度提高和設計技術優化的途徑繼續發展。
自上世紀90年代以來， 全球集成電路制造技術升級換代速度加快。 當前國際上cmos集成電路大規模生產的主流技術是130nm， 英特爾等部分技術先進的芯片制造公司已在用90nm進行高性能芯片生產。2005年，美國amd公司已開始量產90nm的高性能芯片，國際上對65nm技術的開發也已成功。伴隨130nm到90nm技術的升級， 考慮到擴大生產規模和降低成本，大多數公司將使用12英寸替代8英寸硅基片， 這也必將帶來半導體設備的大量更新。
近年來我國一些先進集成電路制造公司的崛起，使國內集成電路制造工藝技術與國際先進水平的差距有了顯著的縮小，但整體水平仍與先進國家相差2～3代。目前，我國集成電路設計公司年設計能力已超過500種，主流設計水平達到180nm，130nm技術正在開發中，90nm技術的研發也開始著手進行。從產業發展看，我國集成電路已初步形成由十多家芯片生產骨干企業、十多家重點封裝廠、二十多家初具規模的設計公司、若干家關鍵材料及專用設備儀器制造廠組成的產業群體，設計、芯片制造、封裝三業并舉的蓬勃發展態勢。以中科院計算所為代表的研究機構和企業在cpu研發方面所取得的新進展，標志著我國集成電路設計具有較強能力，與國際先進水平的差距進一步縮小。目前我國芯片業大多集中在低端的交通、通信、銀行、信息管理、石油、勞動保障、身份識別、防偽等領域，ic卡芯片所占比重一直占據芯片總體市場的20％左右。
世界第一顆0.13微米工藝td－scdma 3g手機核心芯片10月9日在重慶問世
今后的ic是納米制造技術的時代，而納米級芯片技術是我國趕超國際的關鍵，它的成功將會是我國ic工業發展史上的重要里程碑和持續發展的動力，專家認為應優先發展。
中文信息處理技術
包括漢字和少數民族文字在內的中文信息處理技術，是漢語言學和計算機科學技術的融合，是一門與語言學、計算機科學、心理學、數學、控制論、信息論、聲學、自動化技術等多種學科相聯系的邊緣交叉性學科。
隨著互聯網的發展，中文信息處理技術已滲透到社會生活的各個方面。1994年，微軟開始進入中文軟件市場，微軟的word把國產wps擠出了市場，繼而windows中文版又把國產中文之星擠垮。微軟憑借其強大的優勢地位，使國產的中文信息處理軟件舉步維艱。中文版的windows、office等占據了大部分的中文軟件市場，使中文信息處理逐漸喪失了其特殊地位。
經過二三十年的努力，我國的中文信息處理，包括中文的編碼、字型、輸入、顯示、輸出等的基本處理技術已經實用化，目前正在逐漸擺脫“字處理”階段，處于向更高級階段快速發展的時期。包括中文的文字識別機和手寫文字識別、語音合成、語音識別、語言理解和智能接口等技術的研究已獲得進展。中文的全文檢索、內容管理、智能搜索、中文和其他文字之間的機器翻譯等技術也正在開發、研制，并取得了較大進展，涌現了聯想、方正、四通、漢王、華建等公司。
隨著中國加入wto與世界各國交流的逐漸擴大以及網絡信息時代的來臨， 中文信息處理技術越發顯得重要，其自動化水平的提高，將大大促進我國科技、國民經濟和社會發展，同時使中華民族的文化在信息時代得到新的發展。未來無疑應當加強中文信息處理技術的研發投入與政策傾斜。
人類功能基因組學研究
20世紀末啟動的人類基因組計劃被公認為生命科學發展史上的里程碑，其規模和意義超過了曼哈頓原子彈計劃和阿波羅登月計劃。隨著人類基因組、水稻基因組以及其他重要微生物等50多種生物基因組全序列測定工作的完成，國際基因組研究進入到功能基因組學新階段。
功能基因組學已成為21世紀國際研究的前沿，代表基因分析的新階段。它是利用結構基因組所提供的信息和產物，發展和應用新的實驗手段，通過在基因組或系統水平上全面分析基因的功能，使生物學研究從對單一基因或蛋白質的研究轉向多個基因或蛋白質同時進行系統的研究，是在基因組靜態的堿基序列弄清楚之后轉入對基因組動態的生物學功能學研究。從1997年迄今已發表的有關功能基因組學的論文數以千計，其中不少發表在《細胞》《自然》《科學》等國際著名刊物上。
目前功能基因組研究的重點集中在四個方面：一是基因測序技術研究。預計今后幾年內，測序技術將繼續發展，特別是有一些重要的改進將直接用于功能基因組的研究；二是單核苷多態性（snp）以及在此基礎上建立的snp單體型研究；三是基因組有序表達的規律研究。主要包括基因的深入鑒定、基因表達與轉錄組研究、蛋白和蛋白質組研究、代謝網絡和代謝分子研究、基因表達調控研究等；四是計算生物學和系統生物學研究。
近幾年來，在國家“863”計劃、國家重大科技專項等的資助下，我國功能基因組學研究取得了一系列進展。中華民族占世界人口的1／5，有豐富的遺傳疾病家系資源，這是我國發展功能基因組研究的有利因素。“十五”期間，我國參與國際蛋白質組計劃、國際人類基因組單體型圖計劃，高質量按時完成了項目中所承擔的21號染色體區域的任務，建立并完善了中華民族基因組和重要疾病相關基因snps及其單倍型的數據庫的建設，在國際一流雜志上發表了一批高水平學術論文，申報了一批國家專利，收集、保存了一批寶貴的遺傳資源，并初步建立了遺傳資源收集網絡和資源信息庫的采集管理系統，組建了一批國家級基地，培養了一支隊伍，建立了一批技術平臺。但總體而言，我國在功能基因組研究及應用方面的原始創新成果數量較少，還不能為醫藥生物技術產業的發展提供足夠的知識和產品。
未來研究重點包括：
——功能基因組研究。重點開展植物功能基因組研究、人類功能基因組研究和重要病原微生物及特殊微生物功能基因組研究；
——蛋白質組學研究。蛋白質組學是一個新生領域，目前還處于初期發展階段，仍有許多困難有待克服。我國應選擇具有特色的領域開展研究；
——生物信息技術。我國的研究重點應集中在生物信息數據庫的構建、生物信息的開發、加工、利用及生物信息并行處理方面；
——生物芯片技術及產品。通過微加工技術和微電子技術在固體芯片表面構建的微型生物化學分析系統，以實現對細胞、蛋白質、dna以及其他生物組分的準確、快速、大信息量的檢測。常用的生物芯片包括基因芯片、蛋白質芯片、生化反應芯片和樣品制備芯片等。生物芯片的主要特點是高通量、微型化和自動化。我國生物芯片研究緊跟國際前沿，它將對我國生命科學研究、醫學診斷、新藥篩選具有革命性的推動作用，也將對我國人口素質、農業發展、環境保護等作出巨大的貢獻。
專家認為，我國人類功能基因組學研究的研發水平比領先國家落后5年左右， 若能高度重視，充分利用我國已有的技術和資源優勢，未來10年我國可能實現人類功能基因組學研究的跨越發展。
蛋白質組學研究 隨著被譽為解讀人類生命“天書”的人類基因組計劃的成功實施，生命科學的戰略重點轉移到以闡明人類基因組整體功能為目標的功能基因組學上。蛋白質作為生命活動的“執行者”，自然成為新的研究焦點。以研究一種細胞、組織或完整生物體所擁有的全套蛋白質為特征的蛋白質組學自然就成為功能基因組學中的“中流砥柱”，構成了功能基因組學研究的戰略制高點。
目前蛋白質組學的主要內容是建立和發展蛋白質組研究技術方法，進行蛋白質組分析。為了保證分析過程的精確性和重復性，大規模樣品處理機器人也被應用到該領域。整個研究過程包括樣品處理、蛋白質的分離、蛋白質豐度分析、蛋白質鑒定等步驟。
附圖
自1995年蛋白質組一詞問世到現在，蛋白質組學研究得到了突飛猛進的發展。我國的蛋白質組研究也在迅速開展，并取得了許多有意義的成果，中國科學家已經在重大疾病如肝癌，比較蛋白質組學的研究等方面取得了重要成就，在“973 ”計劃的資助下，我國已經開始了二維電泳蛋白組分離研究、圖像分析技術和蛋白質組鑒定質譜技術研究等。
如何抓住國際上蛋白質組學研究剛剛啟動的時機，迅速地進入到蛋白質組學研究的國際前沿，是擺在我國生命科學研究發展方向上的一個重要課題。
目前我國在該領域的研發基礎較好，只比先進國家落后5年左右。 蛋白質組學屬科學前沿，專家建議結合我國現行的基因組研究及其他有我國特色或優勢的領域開展研究，不要重復或追隨國際已有的工作，而應走自己的路，未來10年內有可能取得重大科學突破。
生物制藥技術
生物制藥被稱為生物技術的“第一次浪潮”，其誘人前景引起了全世界各國政府、科技界、企業界的高度關注。
在過去的30年間，全球生物技術取得了令人矚目的成就。據美國著名咨詢機構安永公司2004年和2005年發表的第十八和第十九次全球生物技術年度報告分析，2003年全球生物技術產業營收達410億美元。目前已有190余種生物技術產品獲準上市，激發起投資者對生物技術股與融資的興趣。
近20年來，我國醫藥生物技術產業取得了長足的進步，據《中國生物技術發展報告2004》統計，我國已有25種基因工程藥物和基因工程疫苗，具有自主知識產權的上市藥物達9種，重組人ω－干擾素噴鼻劑2003年4月獲得國家臨床研究批文，可用于較大規模高危人群的預防。但總體上與世界先進水平相比還存在很大的差距，醫藥生物技術產品的銷售收入僅占醫藥工業總銷售額的7.5％左右。
為加快我國生物制藥技術的發展，今后的研究開發重點是：
——生物技術藥物（包括疫苗）及制備技術。圍繞危害人民健康的神經系統、免疫系統、內分泌系統和腫瘤等重大疾病和疑難病癥的防治與診斷，應用基因工程、細胞工程、發酵工程和酶工程等技術，開發單克隆抗體、基因工程藥物、反義藥物、基因治療藥物、可溶性蛋白質藥物和基因工程疫苗，拓寬醫藥新產品領域；
——高通量篩選技術。目前，國外許多制藥公司已把高通量篩選作為發現先導化合物的主要手段。典型的高通量篩選模式為每次篩選1000個化合物，而超高通量篩選可每天篩選10萬多個化合物。隨著分析容量的增大，分析檢測技術、液體處理及自動化、連續流動以及信息處理將成為未來高通量篩選技術研究的重點；
——天然藥物原料制備。目前，已經發現人類患有3萬多種疾病，其中1／3靠對癥治療，極少數人能夠治愈，而大多數人缺乏有效的治療藥物。以往多用合成藥物，隨著科技的進步，人們自我保健意識增強，對天然藥物的追求與日俱增。當前世界各國都在加強天然藥物的研發。
生物信息學研究
在生命科學的研究中，以計算機為工具對生物信息進行儲存、檢索和分析，對基因組研究相關生物信息獲取、加工、儲存、分配、分析和解釋——上世紀80年代一經產生，生物信息學就得到了迅猛發展。其研究一方面是對海量數據的收集、整理與服務；另一方面是利用這些數據，從中發現新的規律。
具體地講，生物信息學是把基因組dna序列信息分析作為源頭， 找到基因組序列中代表蛋白質和rna基因的編碼區；同時， 闡明基因組中大量存在的非編碼區的信息實質，破譯隱藏在dna序列中的遺傳語言規律；在此基礎上，歸納、 整理與基因組遺傳信息釋放及其調控相關的轉錄譜和蛋白質譜的數據，從而認識代謝、發育、分化、進化的規律。另外生物信息學還利用基因組中編碼區的信息進行蛋白質空間結構的模擬和蛋白質功能的預測，并將此類信息與生物體和生命過程的生理生化信息相結合，闡明其分子機理，最終進行蛋白質、核酸的分子設計、藥物設計和個體化的醫療保健設計。
生物信息學的發展已經將基因組信息學、蛋白質的結構計算與模擬以及藥物設計有機地連接在一起，它將導致生物學、物理學、數學、計算機科學等多種科學文化的融合，造就一批新的交叉學科。
科學家們普遍相信，本世紀最初的若干年是人類基因組研究取得輝煌成果的時代，也是生物信息學蓬勃發展的時代。據預測，到2005年生物信息的全球市場價值將達到400億美元。
我國生物信息學研究起步較早。20世紀80年代末，國內學者就在《自然》上報道了免疫球蛋白基因超家族計算機分析的工作。目前，多家大學和研究機構也相繼成立了生物信息中心或研究所，各種原始數據庫、鏡像數據庫和二級數據庫也已經逐步建立，同時我國還建立了相關的工作站和網絡服務器，實現了與國際主要基因組數據庫及研究中心的網絡連接，開發了用于核酸、蛋白結構、功能分析的計算工具以及蛋白質三維結構預測、并行化的高通量基因拼接和基于群論方法開發的基因預測等多種軟件。中國學者還運用自主開發的電腦克隆程序，開展了大規模est 數據分析，建立了一系列基因組序列分析新算法和新技術，并在國內外著名科學雜志上發表了一系列論文，取得了引人注目的進展，尤其在人類基因組基因數目的預測上獲得了與目前的實驗事實相當吻合的結果，在國際上獲得普遍認可。
農作物新品種培育技術
最近幾年，農業生物技術的發展對農業產業結構調整產生的巨大影響，已引起各國政府和科學家的高度重視。農業生物技術領域研究中最活躍的是育種技術——應用現代分子生物學和細胞生物學技術進行品種改良，創造更加適合人類需要的新物種，獲得高產、優質、抗病蟲害新品種。這使得新品種層出不窮，品種在農業增產中的貢獻率將由現在的30％提高到50％。國際水稻研究所已經培育出每公頃7500公斤的超級水稻，非洲培育出增產10倍的超級木薯。
我國該領域的基礎研究和高技術研究取得了一批創新成果：如植物轉基因技術、細胞培育技術、秈稻的全基因組測序、花粉管通道轉基因方法等，使研制具有自主知識產權的轉基因農作物新品種成為現實和可能。目前，已培育出畝產達到807.4公斤的超級雜交稻；2004年轉基因抗蟲棉的種植面積已占全國棉花種植面積的50％左右；利用細胞工程技術培育的抗白粉病、赤霉病和黃矮病等小麥新品種已累計推廣1100多萬畝；植物組織培養和快繁脫毒技術在馬鈴薯、甘蔗、花卉生產中發揮了重要的作用。
專家認為，我國農作物新品種培育的研發基礎較好，整體科研技術與國外處于同等水平，只要充分利用資源，發揮優勢，很可能在該領域取得突破。
納米材料與納米技術
納米科技是上世紀末才逐步發展起來的新興科學領域，它的迅猛發展將在21世紀促使幾乎所有工業領域產生一場革命性的變化。納米材料是未來社會發展極為重要的物質基礎，許多科技新領域的突破迫切需要納米材料和納米科技支撐，傳統產業的技術提升也急需納米材料和技術的支持。
近年來，科技強國在該領域均取得了相當重要的進展。
在納米材料的制備與合成方面，美國科學家利用超高密度晶格和電路制作的新方法，獲得直徑8nm、線寬16nm的鉑納米線；法國科學家利用粉末冶金制成了具有完美彈塑性的純納米晶體銅，實現了對納米結構生長過程中的形狀、尺寸、生長模式和排序的原位、實時監測；德國科學家巧妙地利用交流電介電泳技術，將金屬與半導體單壁碳納米管成功分離；日本用單層碳納米管與有機熔鹽制成高度導電的聚合物納米管復合材料。
在納米生物醫學器件方面，科學家用特定的蛋白質或化合物取代用硅納米線制成場效應晶體管的柵極用以診斷前列腺癌、直腸癌等疾病，成百倍地提高了診斷的靈敏度。另外，納米技術在醫學應用、納米電子學、納米加工、納米器件等方面也有新進展。與此同時，國外大企業紛紛介入，推動了納米技術產業化的進程。
當前納米材料研究的趨勢是，由隨機合成過渡到可控合成；由納米單元的制備，通過集成和組裝制備具有納米結構的宏觀試樣；由性能的隨機探索發展到按照應用的需要制備具有特殊性能的納米材料。
納米材料和技術很可能在以下四個領域的應用上有所突破：一是it產業（芯片、網絡通訊和納米器件）；二是在生物醫藥領域應用納米生物傳感的早期診斷和治療，到2010年將給人類帶來新的福音；三是在顯示和照明領域的應用已有新的進展，納米光纖、納米微電極等已產生極大影響；四是納米材料技術與生物技術相結合，在基因修復和標記各種蛋白酶等方面蘊育新的突破，預計2010年納米技術對國際gdp的貢獻將超過2萬億美元。
我國納米材料研究起步較早，基礎較好，整體科研水平與先進國家相比處于同等水平，部分技術落后5年左右。目前有300多個從事納米材料基礎研究和應用的研究單位，并在納米材料研究上取得了一批重要成果，引起了國際上的廣泛關注。據英國有關權威機構提供的調查顯示，我國納米專利申請件數排名世界第三位。
國內目前已建成100多條納米材料生產線，產品質量大都達到或接近國際水平。與發達國家相比，我國的差距一是在納米材料制備與合成方面尚處于粗放階段，缺乏應用目標的牽引，集成不夠；二是納米材料計量、測量和表征技術明顯落后于國外，對標準試樣和標準方法的建立重視不夠，對表征手段的建立投資不足；三是納米材料的基礎研究、應用研究和開發研究出現脫節，納米材料研究缺乏針對性；四是學科交叉、技術集成不夠。
鏈接：
信息技術正在發生結構性變革
目前，信息技術正在發生結構性的變革，在信息器件向高速化、微型化、一體化和網絡化發展的同時，軟件和信息服務成為發展重點。大規模集成電路正快速向系統芯片發展；移動通信技術正在向第三代、第四展，將提供更優質、更快速、更安全的服務，并帶來巨大的經濟利益；電信網、計算機網和有線電視網三網融合趨勢進一步加快，無線網絡成為世界關注的重點；全球化的信息網絡將像電力、電話一樣為社會公眾提供各種信息服務，越來越深刻地改變著人們的學習、工作和生活方式，也將對產業結構調整產生重大影響。
微電子技術、計算機技術、軟件技術、通信技術、網絡技術等領域的發展方興未艾，極有可能引發新一輪產業革命。
大顯神通的新材料
高性能結構材料是具有高比強度、高比剛度、耐高溫、耐腐蝕、耐磨損的材料，對支撐交通運輸、能源動力、電子信息、航空航天以及國家重大工程起著關鍵性作用。
新型功能材料是一大類具有特殊電、磁、光、聲、熱、力、化學以及生物功能的材料，是信息技術、生物技術、能源技術和國防建設的重要基礎材料。當前國際上功能材料及其應用技術正面臨新的突破，諸如信息功能材料、超導材料、生物醫用材料、能源材料、生態環境材料及其材料的分子、原子設計正處于日新月異的發展之中。
【關鍵詞】 sla?dr基因; 湖南大圍子豬; 基因克隆; 異種移植
cloning and bioinformatics analysis of sla?dr genes in hunan daweizi pigs
wang yan1, xing xiao?wei1, xue li?qun2, huang sheng?qiang2, wu xiao?li1, wang wei1*
1cell transplantation & gene therapy center, third xiangya hospital of central south university, changsha 410013; 2department of animal science and technology, hunan agriculture university, changsha 410128, china
[abstract] aim: to evaluate the potential of daweizi pigs as xenotransplantation dnors from pigs to humans by analyzing the characteristics of sla?dr genes in hunan daweizi pigs. methods: sla?dra and sla?drb genes were amplified by rt?pcr, cloned into pucm?t vectors, sequenced and analyzed through blast in ncbi and related software in expasy. results: the sla?dra and sla?drb genes were 1 177 bp and 909 bp nucleotides in length, which contain opening reading frame (orf) and encode 252 and 266 amino acids respectively. comparing the sla?dra and sla?drb genes with their counterpart sequences of human, the homologies of amino acid sequences were 82% and 73% respectively. the amino acids in sla dr α chain of daweizi pigs from position 124 to 136, which bind to human cd4, showed only two differences with hla dra: a lleval change at position 127 and a serthr change at position 136. the amino acids in sla dr β chain of daweizi pigs from position 134 to 148, which bind to human cd4, were identical with hla?drb. further comparison with sla sequences published in genbank indicated that sla?drb gene found in daweizi pigs has polymorphism while the homology of sla?dra gene is up to 100%. conclusion: the cloned sla?dra and sla?drb in hunan daweizi pigs has high polymorphism with hla?dra and hla?drb in human, indicates that daweizi pigs have some advantages as xenotransplantation dnors from pigs to humans.
[keywords]swine leukocyte antigen dr allele (sla?dr); daweizi pigs; gene cloning; xenotransplantation
同種異體器官移植已成為治療終末期器官衰竭的一種有效手段, 豬被認為是異種移植最理想的供體來源[1]。然而, 如何解決免疫排斥問題仍是阻礙臨床大規模應用的主要問題之一[2]。豬的主要組織相容性復合體(majorhistocompatibility complex, mhc), 又稱作豬白細胞抗原(swine leukocte antigen, sla), 是由緊密連鎖的高度多態基因座所組成的染色體的一個遺傳區域, 它作為主要組織抗原, 參與移植排斥反應, 是引起異種移植急性細胞性排斥的主要遺傳因素[3]。通過對供體豬種進行篩查, 盡可能選擇與人類mhc同源性較高的豬種將有助于提高異種移植物在人體內的存活時間, 為臨床大規模開展將豬器官或細胞異種移植到人提供理想的供體豬種來源。
中國具有豐富的豬種種質資源, 不同的地域分布形成了豬種的多樣性和遺傳的相對穩定性, 為異種移植提供了可貴的研究和利用資源[4]。湖南大圍子豬是我國特有的地方豬種之一, 亦是湖南省著名地方優良豬種, 具有繁殖力強、 抗逆性強、 耐粗飼、 肉質好、 生長慢、 飼料效率高等種質性狀。但是, 大圍子豬能否作為異種移植的供體, 尤其是該豬種細胞表面sla特性如何, 目前尚不清楚。本研究將克隆湖南大圍子豬sla?dr基因, 分析其sla?dra和sla?drb基因特性, 比較與人cd4 分子結合部位大圍子豬sla?dr編碼氨基酸與人類相應dra、 drb的同源性, 為評價湖南大圍子豬在異種移植中的應用前景, 提供免疫學方面的依據。
1 材料和方法
1.1 材料 總rna抽提試劑盒購自美國gentra公司; cdna第一鏈合成試劑盒購自fermentas 公司; pucm?t載體、 引物、 電泳試劑等購自上海生工生物工程技術服務有限公司; pcr高保真克隆酶easy?a購自stratagene公司; dna marker(100 bp ladder)購自晶美生物工程公司; 湖南大圍子豬來自湖南望城大圍子豬保種基地。
1.2 方法
1.2.1 湖南大圍子豬sla?dra和sla?drb基因引物設計 根據genbank數據庫中已登錄的明尼蘇達小型豬(minnesota miniature swine)的sla?dr序列(登錄號為m93028, ab205163), 采用pcrdesn軟件設計以下引物。sla?dra: 上游引物 : 5′?ggc atc taa gga gaa aat gac?3′; 下游引物: 5′?cca ctc aaa gtt tat tgt att cag?3′, 預計擴增片段大小為1 177 bp; sla?drb: 上游引物: 5′?ttg tcc tct cct gtt ctc cag?3′; 下游引物: 5′?tag gac gca gag cat agc agg?3′, 預計擴增片段大小為909 bp。
1.2.2 rt?pcr擴增湖南大圍子豬sla?dra和sla?drb基因 在湖南大圍子豬保種群中隨機挑選兩頭個體, 以700 ml/l乙醇消毒耳尖取耳樣組織, 按rna抽提試劑盒(gentra公司)說明書方法提取總rna。測定每一樣品總rna的濃度, 模板定量為1 μg rna, 按revertaidtm first strand cdna synthesis kit說明書方法逆轉錄合成cdna第一鏈。以合成的cdna為模板進行pcr擴增, 20 μl pcr反應體系中, 分別加入下列物質: depc處理水13.5 μl, pcr緩沖液2 μl, 25 mmol/l mgcl2 1.6 μl, 10 mmol/l dntp混合物0.5 μl, 50 mmol/l上、 下游引物各0.2 μl, 模板1.6 μl, easy?a 高保真酶0.4 μl。在pe9700 型pcr 擴增儀上完成pcr擴增, 擴增條件如下: 先95℃預變性2 min 30 s, 94℃變性40 s, 58℃～59℃退火40 s, 72℃延伸40 s, 完成35個循環, 最后72℃延伸5 min, 置 4℃保溫。取3.5 μl pcr擴增產物, 1.5 g/l瓊脂糖凝膠電泳, 以鑒定pcr擴增結果。
1.2.3 湖南大圍子豬sla?dra和sla?drb基因克隆與鑒定 連接反應在10 μl體系中進行: 雙蒸水3 μl、 pcr產物1 μl、 pucm?t載體1 μl混勻后加入5 μl solutionⅰ, 16℃水浴連接過夜, 轉化感受態大腸桿菌jm109(采用cacl2法制備), 4℃靜置30 min后放入42℃水浴中熱休克90 s, 加入300 μl預熱的lb培養基, 37℃下振蕩培養(200 r/min) 45 min, 將菌液平鋪于含氨芐青霉素的固體培養基上, 37℃恒溫箱中培養過夜。挑取單克隆, 在含氨芐青霉素200 mg/l的液體lb培養基中培養, 以菌液為模板, pcr鑒定為陽性克隆, 抽提質粒, 送上海英駿生物技術有限公司雙向測序。
1.2.4 湖南大圍子豬sla?dra和sla?drb基因生物信息學分析 用ncbi homepage中的orf對湖南大圍子豬sla?dra和sla?drb基因的開放閱讀框進行識別; 用expasy服務器中的prosite scan軟件對sla?dra和sla?drb基因的功能域進行預測; 用ncbi中的blast及expasy服務器中的clustalw等軟件對獲得的sla?dra和sla?drb基因的序列結構進行比較分析。
2 結果
2.1 湖南大圍子豬sla?dra和sla?drb基因rt?pcr擴增結果 rt?pcr擴增結果顯示, 兩頭湖南大圍子豬sla?dra和sla?drb均有特異性擴增條帶, 大小分別為1 177 bp和909 bp, 與預期擴增片段大小一致(圖1)。
2.2 湖南大圍子豬sla?dra基因測序結果 測序大圍子豬sla?dra基因, 結果表明: 來源于兩個不同個體的sla?dra基因序列是一致的, 其cdna全長均為1 177 bp, 包含一個759 bp的完整的開放閱讀框, 推測編碼252個氨基酸。生物信息分析發現, sla?dra第1～23 位氨基酸為信號肽, 第24～107位氨基酸為α1 功能區, 第108～202位氨基酸為α2 功能區, 第203～252位氨基酸為穿膜和胞漿功能區。推測sla?dra蛋白中有1個camp和cgmp依賴的蛋白激酶磷酸化位點, 6個n?肉蔻酰化位點, 2個n?糖基化位點, 2個蛋白激酶c磷酸化位點, 1個酪蛋白激酶ⅱ磷酸化位點。
2.3 湖南大圍子豬sla?drb測序結果 測序大圍子豬sla?drb基因, 結果表明: 來源于兩個不同個體的sla?drb基因序列是一致的, 其cdna 全長為909 bp, 包含一個完整的開放閱讀框, 大小為801 bp, 推測編碼266個氨基酸。生物信息分析發現, sla?drb蛋白序列第1～29 位氨基酸為信號肽, 第30～123 位氨基酸為α1 功能區, 第124～217 位氨基酸為α2 功能區, 第218～266位氨基酸為穿膜和胞質功能區。推測sla?drb蛋白包括3個n?肉蔻酰化位點, 1個n?糖基化位點, 3個蛋白激酶c磷酸化位點, 1個酪蛋白激酶ⅱ磷酸化位點。
2.4 湖南大圍子豬sla?dr與人類相應hla?dr同源性比較 大圍子豬sla?dra與人類的hla? dra(bc071659)相比較, 在核苷酸水平同源性為88%, 編碼的氨基酸序列同源性為82%。sla dr α鏈與人cd4 分子結合部位介于第124至136位氨基酸, 大圍子豬sla?dra在此結合區域與人類相應的dra存在兩個氨基酸差異, 即: 第127 位(vallle), 第136位(thrser)(圖2)。
大圍子豬sla?drb與人類的hla?drb*09012(ay622551)相比較, 在核苷酸水平同源性為82%, 編碼的氨基酸序列同源性為73%。sla dr β 鏈與人cd4 分子結合部位位于第134至148位氨基酸, 大圍子豬sla?drb在此結合區域與人類相應的drb相比氨基酸序列源性為100%(圖3)。
2.5 湖南大圍子豬sla?dr基因與genbank里其它豬種序列同源性比較 大圍子豬與nih小型豬d單倍型(m93028)、 湖南沙子嶺豬(ef143987) sla?dra編碼的氨基酸同源性為100%, 與genbank里已發表的其它豬種的相應基因比較, 同源性高達99%以上。大圍子豬sla?drb基因與genbank登錄的許多豬種核苷酸和氨基酸序列同源性分別是93%～95%, 89%～95%, 并根據氨基酸比較結果建立種系進化樹(圖4)。
3 討論
免疫排斥反應仍是目前異種移植面臨的最大難題, 其中供受體組織相容性是研究異種移植排斥反應的關鍵問題。因此, 組織相容性復合物即白細胞抗原是篩選供體時必須考慮的因素。異種豬抗原(主要是豬白細胞抗原sla)是引起異種移植t淋巴細胞介導的急性細胞性排斥反應的主要遺傳因素[2]。sla被人t淋巴細胞識別存在直接識別和間接識別途徑[3]。在直接識別途徑中, 豬sla?ⅱ類抗原經自身抗原提呈細胞(apc)處理, 提呈給人cd4+t輔助細胞參與免疫排斥反應。人t細胞對豬異種抗原的間接識別是指豬的異種抗原以外源性蛋白質抗原的方式為人apc攝取、 加工后, 引起人特異性cd4+ t細胞的激活與效應。在異種移植細胞性排斥反應中, 異種抗原被人t細胞識別到底哪種識別途徑占優勢目前尚不清楚。andres等[5]認為在異種胰島移植中, 種系差異越小直接識別途徑占優勢, 種系差異越大、 間接識別途徑占優勢。因此, 對sla?ⅱ類基因的深入研究將有助于豬人異種器官移植的供受體配型選擇, 有助于攻克異種移植排斥反應, 篩選異種移植供體。
目前, 國內外都積極致力于研究各豬種的sla, 篩選異種移植供體, 更好的為異種移植應用于臨床服務。國外對yucatan小型豬[6]、 westran豬[7]等, 國內對中國西雙版納微型豬[8]、 湖南沙子嶺豬[9]、 廣西豬、 貴州香豬、 云南小耳豬[10, 11]等豬種作為研究模型, 通過克隆、 測序分析sla基因, 研究sla在異種移植排斥反應的發生機制中的作用。吳群等[12]對中國海南五指山豬進行研究, 指出五指山豬種在與人類mhc遺傳基因水平相似性方面有一定優勢; 在與人cd4相結合部位, 五指山豬sla?drb參與結合的關鍵氨基酸殘基與人類完全相同, 并且通過基因工程對五指山豬sla?dra分子兩個不同的氨基酸殘基進行必要的修飾和改造, 使其成為理想的異種移植供體。
湖南大圍子豬是湖南省著名的地方優良豬種, 具有繁殖力強、 抗逆性強、 耐粗飼、 肉質好、 生長慢、 飼料效率高等種質性狀。本研究首次克隆湖南大圍子豬的sla?dra和sla?drb序列。sla位于豬的第七號染色體, 由i類、 ⅱ類和ⅲ類3個基因簇組成。sla?i類基因和sla?ⅲ類基位于7號染色體的短臂, sla?ⅱ類基因則位于染色體長臂上。研究表明: sla?ⅱ類抗原的基因主要有β鏈基因和α鏈基因兩種, 分別編碼sla?i類抗原的β肽鏈和α肽鏈。編碼sla?ⅱ類抗原β鏈的基因座sla?dr和sla?dq已被證明存在顯著的等位基因多態性, 而這種多態性與sla?ⅱ類抗原的生物學特性又是密切相關。生物信息分析發現, sla?dra基因為高度保守序列, 各豬種間dra基因同源性高達99%以上, 而sla?drb基因在各豬種間具有豐富的多態性, 這一結論與文獻報道一致。
大圍子豬sla?dra 和sla?drb 與人類相應的dra、 drb相比, 氨基酸同源性分別為82%和73%。人cd4分子在排斥反應中發揮重要作用, sla dr α鏈與人cd4 分子結合部位介于第124～136 位氨基酸, 大圍子豬sla?dra在該結合區域與人類相應的dra存在兩個氨基酸差異, 即: 第127 位(lleval), 第136 位(serthr); sla dr β鏈與人cd4 分子結合部位位于第134至148位氨基酸, 大圍子豬sla?drb在該結合區域與人類相應的drb相比氨基酸序列同源性為100%。該結果說明, 湖南大圍子豬sla?dr基因與人的相應基因組織相容性較好, 可在異種移植排斥反應中以直接識別途徑即人cd4+t細胞直接識別豬細胞表面的sla?ⅱ分子。
總之, 通過本研究首次成功克隆了湖南大圍子豬sla?dra 和sla?drb基因序列, 發現該豬種與人類相應的dra和drb有高度同源性, 在免疫學特性方面具有一定的優勢, 提示該豬種可作為異種移植侯選供體。
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