生物信息學(xué)新進(jìn)展

　　機技術(shù)和人類(lèi)基因組計劃的，應運而生了一門(mén)新興的學(xué)科——生物信息學(xué)，該學(xué)科包含了兩個(gè)交叉領(lǐng)域的工作：用于建立生物學(xué)所需信息系統框架（支持生物學(xué)的信息管理系統、工具和通訊）的開(kāi)發(fā)工作，即傳統意義上的生物信息學(xué)（bioinformatics）；旨在理解基本生物學(xué)的基于計算的研究工作，即計算生物學(xué)（computational biology）。生物信息學(xué)和基因組研究（Bioinformatics and Genome Research）系列會(huì )議于1990年開(kāi)始舉辦，1997年6月11~12日在美國加州舊金山舉辦了第六屆國際生物信息學(xué)和基因組研究年會(huì )，年會(huì )的主要議題包括正在出現的新技術(shù)、基因的功能分析、新的數據工具和制藥先導的基因和蛋白質(zhì)發(fā)現[1]�，F將有關(guān)簡(jiǎn)介如下：
　　一、正在出現的技術(shù)
　　Klingler(Lncyte pharmaceuticals,PaloAlto,CA,USA)強調基因組學(xué)正推動(dòng)制藥業(yè)進(jìn)入信息。隨著(zhù)不斷增加的序列、表達和作圖數據的產(chǎn)生，描述和開(kāi)發(fā)這些數據的信息工具變得對實(shí)現基因組研究的任務(wù)至關(guān)重要。他談到了Incyte pharmaceuticals對大規�；�因組數據和生物信息學(xué)的貢獻。
　　Lipshutz(Affymetrix,Santa clara,CA,USA)描述了一種利用DNA探針陣列進(jìn)行基因組研究的，其原理是通過(guò)更有效有作圖、表達檢測和多態(tài)性篩選方法，可以實(shí)現對人類(lèi)基因組的測序。光介導的化學(xué)合成法被于制造小型化的高密度寡核苷酸探針的陣列，這種通過(guò)軟件包件設計的寡核苷酸探針陣列可用于多態(tài)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(zhuān)用定量表達分析方法的基因表達檢測系統，以及一種發(fā)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(fā)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(shù)的性能進(jìn)行了驗證，并論述了技術(shù)在基因的表達、生物學(xué)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(lèi)基因組計劃的下一階段的任務(wù)——基因組水平的基因功能分析。這一階段產(chǎn)生的數據的分析、管理和可視性將毫無(wú)疑問(wèn)地比第一階段更為復雜。他介紹了一種用于脊椎動(dòng)物造血系統紅系發(fā)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(jué)化工具的bioWidget圖形用戶(hù)界面。EpoDB有可能指導實(shí)驗人員發(fā)現不可能用傳統實(shí)驗方法得到的紅系發(fā)育的新的藥物靶，制藥業(yè)所感興趣的是全新的藥物靶，EpoDB提供了這樣一個(gè)機會(huì )，這可能是它最令人激動(dòng)的地方。
　　Sali(Rockefeller university,New York,NY,USA)討論了同源蛋白質(zhì)結構模建。比較蛋白質(zhì)模建（comparative protein modeling）也稱(chēng)為同源模建（homology modeling），即利用實(shí)驗確定的蛋白質(zhì)結構為模式（模型）來(lái)預測另一種具有相似氨基酸序列的蛋白質(zhì)（靶）的構象。此方法現在已經(jīng)具有了足夠的精確性，并且被認為效果良好，因為蛋白質(zhì)序列的一個(gè)微小變化通常僅僅導致其三維結構的細微改變。
　　Babbitt(University of California,San Francisco,CA,USA)討論了通過(guò)數據庫搜索來(lái)識別遠緣蛋白質(zhì)的方法。對蛋白質(zhì)超家族的結構和功能的相互依賴(lài)性的理解，要求了解所塑造的一個(gè)特定結構模板的隱含限制。蛋白質(zhì)結構之間的最有趣的關(guān)系經(jīng)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(xué)關(guān)系顯著(zhù)的序列與得分高而生物學(xué)關(guān)系較不顯著(zhù)的序列 是重要的。Babbit證明了通過(guò)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(guān)系（distant relationship）。Levitt(Stanford univeersity,Palo Alto,CA,USA)討論了蛋白質(zhì)結構預測和一種僅從序列數據對功能自動(dòng)模建的方法�；�因功能取決于基因編碼的蛋白質(zhì)的三級結構，但數據庫中蛋白質(zhì)序列的數目每18個(gè)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(zhì)結構預測方法；同源模建是通過(guò)片段匹配（segment matching）來(lái)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(lèi)染色體的許多不同圖譜組成，包括細胞遺傳學(xué)、遺傳學(xué)、放射雜交和序列標簽位點(diǎn)（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(xún)而言，如果不論其類(lèi)型（type）和來(lái)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(lái)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。
　　Markowitz(Lawrence berkeley Laboratory,Berkeley,CA,USA)討論了分布式數據庫與局部管理的關(guān)系，以及用基于工具的方法開(kāi)發(fā)分子生物學(xué)數據庫（MDBs）的問(wèn)題。許多方案當前正在促進(jìn)搜索多種不同來(lái)源MDBs的數據，包括建立數據倉庫；這要求對各種MDBs的組合有一種全局觀(guān)，并從成員MDBs中裝填數據入中心數據庫。這些方案的主要問(wèn)題是開(kāi)發(fā)整體視圖（global views），構建巨大的數據倉庫并使集成的數據庫與不斷發(fā)展中的成員MDBs同步化的復雜性。Markowitz還討論了對象協(xié)議模型（object protocol model,OPM），并介紹了支持以下用途的工具：建立用于文本文件或者關(guān)系MDBs的OPM視圖；將MDBs作成一個(gè)數據庫目錄，提供MDB名稱(chēng)、定位、主題、獲取信息和MDB間鏈接等信息；說(shuō)明、處理和解釋多數據庫查詢(xún)。Karp(SRI international,Menlo Park,CA,USA)解釋了Ocelot,一種能滿(mǎn)足管理生物學(xué)信息需求的面向對象知識陳述系統（一種面向對象系統的人工智能版）。Ocelot支持略圖展開(kāi)（schema evolution）并采用一種新的最優(yōu)化并行控制機制（同時(shí)進(jìn)行多項訪(fǎng)問(wèn)數據的過(guò)程），其略圖驅動(dòng)圖形編輯器提供了交互式瀏覽和編輯功能，其注釋系統支持數據庫開(kāi)發(fā)者之間的結構通訊。
　　Riley(Marine biological Laboratory,Woods Hole,MA,USA)在討論大腸桿菌蛋白質(zhì)的功能同時(shí)，特別提到了GPEC數據庫，它包括了由實(shí)驗確定的所有E.coli基因的功能的信息。該數據庫中最大比例的蛋白質(zhì)是酶，其次則為轉運和調控蛋白。
　　Candlin(PE applied Biosystems,Foster City,CA,USA)介紹了一種新的存儲直接來(lái)自ABⅠPrism dNA測序儀的數據的關(guān)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(dòng)調用，為測序儀與序列數據的集成提供了一種開(kāi)放的、可擴展的生物信息學(xué)平臺。
　　Glynais(NetGenics,Cleveland,OH,USA)認為生物信息學(xué)中最關(guān)鍵的問(wèn)題之一是軟件工具和數據庫缺乏靈活性。但是，軟件技術(shù)的發(fā)展已得到了其它領(lǐng)域如業(yè)和制造業(yè)的發(fā)展經(jīng)驗的借鑒，可以使來(lái)自不同軟件商的運行于各種硬件系統的軟件共同工作。這種系統的國際標準是CORBA，一種由250多個(gè)主要軟件和硬件公司共同合作開(kāi)發(fā)的軟件體系。聯(lián)合使 用CORBA和Java可以開(kāi)發(fā)各種通過(guò)一個(gè)公用用戶(hù)界面訪(fǎng)問(wèn)任何種類(lèi)的數據或軟件工具的網(wǎng)絡(luò )應用軟件，也包括生物信息學(xué)應用軟件。Overton不同意Glynias的這種想法，他強調說(shuō)CORBA僅對軟件集成有用，不兼容的數據庫軟件可能是計算生物學(xué)所面臨的最困難問(wèn)題，一些制藥公司和數據庫倉庫最近資助了一項用OCRBA鏈接不同的數據庫的計劃[2,3]。


　　四、制藥先導的發(fā)現
　　Burgess(Sturctural bioinformatics,San Diego,CA,USA)討論了填補基因組學(xué)和藥物設計之間鴻溝的蛋白質(zhì)結構中的。在缺乏主要疾病基因或藥物靶的精確描述數據的情況下，藥物設計者們不得不采用大規模表達蛋白質(zhì)篩選；而結構生物信息學(xué)則采用一種更為實(shí)用有效的計算方法直接從序列數據中確定靶蛋白質(zhì)的活性位點(diǎn)的精細結構特征，它利用一種集成專(zhuān)家系統從現實(shí)的或虛擬的化學(xué)文庫中進(jìn)行迅速的計算篩選，可以達到一個(gè)很大的規模。
　　Elliston(Gene logic,Columbia,MD,USA)討論了藥物開(kāi)發(fā)中發(fā)現新的分子靶的過(guò)程，著(zhù)重討論了基因發(fā)現方法。他認為，隨著(zhù)日益臨近的人類(lèi)基因組測序的完成，幾乎全部基因的特征將在序列水平得到揭示。但是，對基因的認識將有賴(lài)于更多的信息而不僅僅是序列，需要考慮的第一類(lèi)信息是轉錄表達水平信息，而Gene logic 公司的GeneExpress就是一個(gè)由mRNA表達譜、轉錄因子位點(diǎn)、新基因和表達序列標簽組成的數據庫。
　　Liebman(Vysis,Downess grove,IL,USA)介紹了Vysis公司開(kāi)發(fā)的計算和實(shí)驗方法，這些主法不僅用于管理序列數據，而且被用于以下用途：臨床數據庫和—突變數據庫；開(kāi)發(fā)新的算法以建立功能同源性（區別于序列同源性）模擬生物學(xué)通路以進(jìn)行風(fēng)險評估；藥物設計的靶評估；聯(lián)系復雜的通路特性以便識別副作用；開(kāi)發(fā)疾病的定性模型并解釋臨床后果。
　　隨著(zhù)發(fā)現的新基因的日益增多，這個(gè)問(wèn)題顯得格外重要：基因的功能是什么？Escobedo(Chiron technologies,Emeryville,CA,USA)提出了這個(gè)問(wèn)題的一種方法：將分泌蛋白質(zhì)的基因的功能克隆與篩選這些克�。�可能的藥物靶）結合起來(lái)。在這種方法中，在微粒體cDNA文庫池中進(jìn)行體外翻譯避免了勞動(dòng)密集的克隆、表達和純化步聚，對文庫池中的翻譯產(chǎn)物在細胞水平進(jìn)行篩選，測試其在細胞增殖和分化中的作用。例如，在用這種方法識別的111個(gè)克隆中，56個(gè)屬于已知的分泌蛋白質(zhì)，25個(gè)為膜相關(guān)蛋白，另外30個(gè)功能未知，可能是新的蛋白質(zhì)。一種相似的方法在轉移到小鼠模型系統中的基因傳導載體中構建分泌蛋白質(zhì)的cDNA文庫來(lái)克隆特定的功能基因。
　　Ffuchs(Glaxo wellcome ,Research Triangle Park,NC,USA)討論了生物信息學(xué)更為廣義的：它不僅影響到新藥物靶基的發(fā)現，還對改善藥物開(kāi)發(fā)的臨床前期和臨床期的現狀極具重要性。眾所周知，涉汲數以千計病人的臨床試驗（可能是藥物開(kāi)發(fā)最為花錢(qián)的部分）的設計不論多么仔細，也不能為正確的藥物選擇正確的病人。而在基因組水平劃分病人群體的方法可以大大改善發(fā)現新藥的效率。Fuchs介紹了一種將病人的基因型和表型標志結合起來(lái)以改善臨床前期和臨床期藥物開(kāi)發(fā)過(guò)程的系統Genetic information System.他強調將遺傳學(xué)和生物信息學(xué)數據同化學(xué)、生物化學(xué)、藥和醫學(xué)數據連接起來(lái)的集成信息管理和分析方法是極其重要的。
　　Green (Human Genome Sciences,Rockville,MD,USA)介紹了他的測序工作中采用的數據管理工具�；�于EST的測序方法所面臨的挑戰是，在對幾百個(gè)cDNA克降重復測序之后，產(chǎn)生的數據堆積如山。由于大多數人類(lèi)基因都是用這種方法發(fā)現并在么有數據庫中分類(lèi)編排的，面臨的識別開(kāi)放讀框、重疊序列的重疊圖譜、組織特異表達和低豐度mRNA基因的任務(wù)是令人生畏的。Human genome Sciences公司開(kāi)發(fā)了一些可用戶(hù)化數據庫工具，在同一個(gè)數據庫中可包括以下功能：WWW上訪(fǎng)問(wèn)和檢索數據，序列拼接，臨視潛在藥 物靶基因的進(jìn)展等。這些能夠管理多項任務(wù)——從注釋基因序列到成功開(kāi)發(fā)基因產(chǎn)物進(jìn)入藥物發(fā)現的流程——的軟件工具，極其可望從一種基于基因組知識的藥物發(fā)現方法中得到新的藥物靶。
　　Summer-Smith(Base4 bioinformatics,Mississauga,Ontario,Canada)描述了一種相關(guān)的策略。藥物發(fā)現階段中所要求的軟件工具的任務(wù)是多樣化的，要能注釋基因，并闡明它的生理和病理功能及其商業(yè)潛質(zhì)。對這樣多種來(lái)源的信息的集成與分析，在派生的、項目取向的數據庫（project-specific database,PSD）中可以很好完成。由于項目貫穿于發(fā)現到開(kāi)發(fā)全過(guò)程，其間又不斷加入背景的成員，PSD在項目的管理與發(fā)展中成為一種關(guān)鍵性的資源。
　　按照Smith(Boston university,Boston,MA,USA)的觀(guān)點(diǎn)[2]，我們并不需要更快捷的計算機或更多的計算機家，而是需要更的生物學(xué)家和生物化學(xué)家來(lái)解釋序列的功能。這對有些軟件或硬件專(zhuān)家來(lái)說(shuō)是個(gè)打擊，但生物學(xué)系統的復雜性是令人生畏的，并且對基因功能的認識可能需要生物學(xué)方法和計算方法的結合。探索基因的功能很可能要花費生物學(xué)家們數十年的時(shí)間，本次會(huì )議表明沒(méi)有任何單一的方法可以得出一個(gè)答案；但是，將計算生物學(xué)同大規模篩先結合起來(lái)識別一種化學(xué)靶物（hit）是一種產(chǎn)生化學(xué)工具來(lái)探索基因功能的方法，這些化學(xué)工具接下來(lái)就可以用作理解基因功能的“探針”。這種方法在Butt(Gene Transcription Technologies, Philadelphia, PA, USA)的描述中，既是一種檢查基因功能的簡(jiǎn)單方法，也是為潛在的藥物靶發(fā)現化學(xué)先導物的簡(jiǎn)單方法，他描述了一種可以在酵母中重建人類(lèi)基因功能的酵母大規模篩選系統。在此系統中，可以迅捷地在一個(gè)化學(xué)文庫中發(fā)現配基。這種技術(shù)的重要特征是它不僅僅是發(fā)現一種藥物靶的配基的篩板（screen），相反，由于該系統的高速度，它也是發(fā)現先導靶基因的一種篩板。過(guò)去，世界上的制藥公司通常在某一時(shí)間內僅能對有限數目（約20多個(gè)）的藥物靶基因進(jìn)行工作，鑒于此，我們需要根本不同的方法如基因組學(xué)來(lái)打開(kāi)通向“新”生物學(xué)的通路。由于機器人和合成化學(xué)的進(jìn)步，藥物發(fā)現中最關(guān)鍵的問(wèn)題不再是得到一種先導化合物（lead compound），而是得到導向靶基因。此次會(huì )議為從計算和實(shí)驗方法中發(fā)展出的新生物學(xué)邁出很好的一步。
　　
　　1 Lim HA,Batt tR.TIBTECH,1998;16(3)):104
　　2 Williams n.Science,1997;277(5328):902
　　3 Stein LD et al.Gene1998;209(1~2):GC39

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