生命科学前沿2

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1、生物信息学作为当今生命科学研究最重要的平台技术，其两大主要任务，即发现致病基因、阐明生命发育进化规律和对海量数据的收集、整理已经逐渐逼近生命科学研究的纵深，并开始有所收获，正在成为后基因组时代生命前沿科学研究中解析海量数据的最佳工具。近年来，生命科学在人类基因组研究的热潮中得到了飞速的发展，并由此产生出了海量信息。以生命科学和信息学相结合为特征的生物信息学作为一把跨学科融合而产生的“利刃”，成为后基因组时代生命前沿科学研究中解析海量数据的最佳工具。6月28日至30日，“第二届中国生物信息学大会”在北京举行，与会百余位专

2、家的精彩报告向人们强烈地传递着这样一个信号，生物信息学作为当今生命科学研究最重要的平台技术，其两大主要任务，即发现致病基因、阐明生命发育进化规律和对海量数据的收集、整理已经逐渐逼近生命科学研究的纵深，并开始有所收获。由单一到复杂中国科学院院士、中国科学院副院长陈竺在向大会的致辞中说，人类基因组计划所有工作都涉及到大量数据的处理工作，生物学已不再是仅仅基于试验观察的科学，理论和计算将越来越发挥巨大的作用。海量数据必须通过生物信息学的手段进行收集、分析和整理后，才能成为有用的信息和知识，才能再加以传播应用，人类基因组计划首

3、次为生物信息学创造了施展身手的巨大的空间，它已经深入到生命科学的方方面面。近年来，随着复杂疾病研究的深入开展，人们越来越认识到目前单基因病分析方法的局限性，越来越多的研究人员开始从基因的相互关系着手研究复杂疾病，更多地关注多个基因的组合与复杂疾病间的相互关系。清华大学生物信息研究所计宏凯等发现，由于种种原因，研究人员经常会在选择用于研究的基因的时候遗漏一部分与致病相关的基因。但是如果致病基因的作用具有累加性，则在部分致病相关基因缺失的情况下，仍有可能准确地找到致病相关基因。候选基因组合中的基因数目并非越多越好，但也并非

4、越少越好，最佳数目取决于样本数和基因缺失比率。因此研究中事先指定基因组合中的基因数目并不合理，特别是孤立地研究单个基因与复杂疾病的关系往往不是最优选择，并经常会导致信息利用的不充分。他们同时还提出了一种新的基于SNPs数据的用于研究复杂疾病和对疾病进行亚型分类的方法，这一研究方法可以在小样本条件下充分利用已有的信息资源，算法计算复杂度降低。目前我国有关多基因病因分析已取得一定进展。在食管癌的研究方面，中国医学科学院肿瘤研究所应用信号处理等手段并结合遗传算法来寻找食管癌中区分肿瘤组织和正常组织的最有效的基因组合，研究中已

5、经筛选得到三大类55个已知功能的基因。从肿瘤的生物特性来看，肿瘤的出现意味着细胞失去自身应有的形态结构和功能、加速分裂以及产生局部的免疫反应，而这三类基因在肿瘤组织中都出现了异常的表达，说明食管癌的发生并非单纯某一类基因的作用，这一发现对进一步从调控通路的角度来分析基因之间的关系和它们对肿瘤发生、发展的影响等都具有重要的指导意义。精神分裂症作为一种多基因遗传病，其主要临床表现为大脑功能在认知、情感和社会交往方面的混乱和困难，目前有关精神分裂症的分子病理研究仍然是个空白。中国科学院上海生命科学中心等单位的科研人员通过大规

6、模测序，可以发现不少精神分裂症基因的异常表达，如果把所有相关的基因、相应的SNP、基因表达状况、蛋白质功能状态以及临床治疗等信息置于细胞的信号传导系统图中进行比较和分析，那么将在很大程度上降低分析的难度。这项研究将为治疗精神分裂症的药物设计提供新的思路。共享数据资源中国科学院院士强伯勤在大会上说，生物信息学的诞生不仅将进一步推动生命科学的发展；而且它也是以基因组为基础的药物创新和开发成功的关键。基于cDNA序列测序所建立起来的EST数据库纪录已达数百万条，在这些数据基础上派生、整理出来的数据库已达500余个，这种科学数

7、据的急速和海量积累在人类的科学研究历史中是空前的。数据并不等于信息和知识，但却是信息和知识的源泉，关键在于如何从中挖掘和利用它们。20世纪90年代以来，生命科学和生物技术飞速发展，人类基因组和小鼠、水稻等其他模式生物基因组计划的实施使分子生物学数据大量积累。核酸序列数据库的数据量已接近180亿，包括病毒、细胞器在内的已测定的基因组总数已超过1000个。面对如此巨大的数据量和纷杂的数据结构，科学家们越来越迫切地认识到只有合理整合和充分利用各种数据资源，才能最终揭示出错综复杂的生物学规律。目前，能够有效管理多种类型数据资源

8、、整合常用数据的分析工具不很多，比较成功的有欧洲生物信息学研究所开发的SRS系统，澳大利亚新南威尔士大学开发的基于XML数据库管理系统(ORDBMS)。北京大学生物信息中心高歌等自行开发了基于象——关系型数据库(ORDB)管理系统的生物数据管理和分析平台，该数据库综合了传统关系型数据库和面向对象技术的优点，该系统整合了一些生物信息