国际上公认的生物信息学的几个研究内容

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从目前生物信息学的研究情况来看，国际上公认的生物信息学的研究内容，大致包
括以下几个方面：
1.  生物信息的收集、存储、管理与提供。包括建立国际基本生物信息库和生物
信息传输的国际联网系统；建立生物信息数据质量的评估与检测系统；生物
信息的在线服务；生物信息可视化和专家系统。
2.基因组序列信息的提取和分析。包括基因的发现与鉴定，如利用国际EST  
数据库  (dbEST)  和各自实验室测定的相应数据，经过大规模  并行计算发现
新基因和新 SNPs 以及各种功能位点；基因组中非编码区的信息结构分析，
提出理论模型，阐明该区域的重要生物学功能；进行模式生物完整基因组的
信息结构分析和比较研究；利用生物信息研究遗传密码起源、基因组结构的
演化、基因组空间结构与 DNA 折叠的关系以及基因组信息与生物进化关系
等生物学的重大问题。
3.功能基因组相关信息分析。包括与大规模基因表达谱分析相关的算法、软件
研究，基因表达调控网络的研究；与基因组信息相关的核酸、蛋白质空间结
构的预测和模拟，以及蛋白质功能预测的研究。
4.生物大分子结构模拟和药物设计。包括  RNA(核糖核酸) 的结构模拟和反义
RNA 的分子设计；蛋白质空间结构模拟和分子设计；具有不同功能域的复
合蛋白质以及连接肽的设计；生物活性分子的电子结构计算和设计；纳米生
物材料的模拟与设计；基于酶和功能蛋白质结构、细胞表面受体结构的药物
设计；基于 DNA 结构的药物设计等。
5.生物信息分析的技术与方法研究。包括发展有效的能支持大尺度作图与测序
需要的软件、数据库以及若干数据库工具，诸如电子网络等远程通讯工具；
改进现有的理论分析方法，如统计方法、模式识别方法、隐马尔科夫过程方
法、分维方法、神经网络方法、复杂性分析方法、密码学方法、多序列比较
方法等；创建一切适用于基因组信息分析的新方法、新技术。包括引入复杂
系统分析技术、信息系统分析技术等；建立严格的多序列比较方法；发展与
应用密码学方法以及其他 算法和分析技术，用于解释基因组的信息，探索
DNA 序列及其空间结构信息的新表征；发展研究基因组完整信息结构和信
息网络的研究方法等；发展生物大分子空间结构模拟、电子结构模拟和药物
设计的新方法与新技术。
6.应用与发展研究。汇集与疾病相关的人类基因信息，发展患者样品序列信息
检测技术和基于序列信息选择表达载体、引物的技术，建立与动植物良种繁
育相关的数据库以及与大分子设计和药物设计相关的数据库。

利用生物信息学方法进行结构功能预测要注意的是同一问题采用不同算法，可能
产生相同或不同的结果。因此，必要弄清楚某种方法的基本原理，而不是仅把算法
当作一个“黑箱”。因为一种方法可能对特定实例很合适，而对另一个则完全不对。
因此，本章采用原理和实用方法并重的原则进行介绍。因生物信息学覆盖面广，限
于篇幅，本章并未将生物信息学的全部内容详细加以讲述，仅针对与目前分子生物
学实验数据分析密切相关的生物信息学策略及实用工具进行扼要介绍，文中涉及问
题的更详细信息可参考相关网站。生物信息学是新兴发展中的学科，该领域的研究
日新月异，书中的描述可能滞后于生物信息学的最新发展为在所难免，作者期望本
章的介绍对读者的研究工作有所助益。