生物信息学新进展

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1、生物信息学新进展  计算机技术和人类基因组计划的发展,应运而生了一门新兴的学科——生物信息学,该学科包含了两个交叉领域的工作:用于建立现代生物学所需信息系统框架(支持生物学的信息管理系统、分析工具和通讯网络)的研究开发工作,即传统意义上的生物信息学(bioinformatics);旨在理解基本生物学问题的基于计算的研究工作,即计算生物学(putationalbiology)。生物信息学和基因组研究(BioinformaticsandGenomeResearch)系列会议于1990年开始举办,1997年6月11~1

2、2日在美国加州旧金山举办了第六届国际生物信息学和基因组研究年会,年会的主要议题包括正在出现的新技术、基因的功能分析、新的数据工具和制药先导的基因和蛋白质发现[1]。现将有关内容简介如下:  一、正在出现的技术  Klingler(Lncytepharmaceuticals,PaloAlto,CA,USA)强调基因组学正推动制药业进入信息时代。随着不断增加的序列、表达和作图数据的产生,描述和开发这些数据的信息工具变得对实现基因组研究的任务至关重要。他谈到了Incytepharmaceuticals对大规模基因组数据

3、和生物信息学的贡献。  Lipshutz(Affymetrix,Santaclara,CA,USA)描述了一种利用DNA探针阵列进行基因组研究的方法,其原理是通过更有效有作图、表达检测和多态性筛选方法,可以实现对人类基因组的测序。光介导的化学合成法被应用于制造小型化的高密度寡核苷酸探针的阵列,这种通过软件包件设计的寡核苷酸探针阵列可用于多态性筛查、基因分型和表达检测。然后这些阵列就可以直接用于并行DNA杂交分析,以获得序列、表达和基因分型信息。Milosavljevic(CuraGen,Branford,CT,U

4、SA)介绍了一种新的基于专用定量表达分析方法的基因表达检测系统,以及一种发现基因的系统GeneScape。为了有效地抽样表达,特意制作片段模式以了解特定基因的子序列的发生和冗余程度。他在酵母差异基因表达的大规模研究中对该技术的性能进行了验证,并论述了技术在基因的表达、生物学功能以及疾病的基础研究中的应用。  二、基因的功能分析  Overton(UniversityofPennsylvaniaSchoolofMedicine,Philadelphia,PA,USA)论述了人类基因组计划的下一阶段的任务——基因组水

5、平的基因功能分析。这一阶段产生的数据的分析、管理和可视性将毫无疑问地比第一阶段更为复杂。他介绍了一种用于脊椎动物造血系统红系发生的功能分析的原型系统E-poDB,它包括了用于集成数据资源的Kleisli系统和建立inter或intra上视觉化工具的biood就是基于同源模建方法的。  三、新的数据工具  Letovsky(JohnshopkinsUniversity,Baltimore,MD,USA)介绍了GDB数据库,它由每条人类染色体的许多不同图谱组成,包括细胞遗传学、遗传学、放射杂交和序列标签位点(STS)

6、的内容,以及由不同研究者用同种方法得到的图谱。就位置查询而言,如果不论其类型(type)和来源(source),或者是否它们正好包含用以批定感兴趣的区域的标志(markers),能够搜索所有图谱是有用的。为此目的,该数据库使用了一种公用坐标系统(moncoordinatesystem)来排列这些图谱。数据库还提供了一张高分辨率的和与其他图谱共享许多标志的图谱作为标准。共享标志的标之间的对应性容许同等于所有其它图谱的标准图谱的分配。  Markoodel,OPM),并介绍了支持以下用途的工具:建立用于文本文件或者关

7、系MDBs的OPM视图;将MDBs作成一个数据库目录,提供MDB名称、定位、主题、获取信息和MDB间链接等信息;说明、处理和解释多数据库查询。Karp(SRIinternational,MenloPark,CA,USA)解释了Ocelot,一种能满足管理生物学信息需求的面向对象知识陈述系统(一种面向对象系统的人工智能版)。Ocelot支持略图展开(schemaevolution)并采用一种新的最优化并行控制机制(同时进行多项访问数据的过程),其略图驱动图形编辑器提供了交互式浏览和编辑功能,其  四、制药先导的发现

8、  Burgess(Sturcturalbioinformatics,SanDiego,CA,USA)讨论了填补基因组学和药物设计之间鸿沟的蛋白质结构中的计算问题。在缺乏主要疾病基因或药物靶的精确描述数据的情况下,药物设计者们不得不采用大规模表达蛋白质筛选方法;而结构生物信息学则采用一种更为实用有效的计算方法直接从序列数据中确定靶蛋白质的活性位点的精细结构特征,它利用一种

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