【文章內(nèi)容簡介】 [8]。生物信息學(xué)的新技術(shù) Lipshutz(Affymetrix,Santa clara,CA,USA)描述了一種利用DNA探針陣列進(jìn)行基因組研究的方法，其原理是通過更有效有作圖、表達(dá)檢測和多態(tài)性篩選方法，可以實(shí)現(xiàn)對人類基因組的測序[9]。光介導(dǎo)的化學(xué)合成法被應(yīng)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(shè)計(jì)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(dá)檢測[10]。Overton(University of Pennsylvania School of Medicine,Philadelphia,PA,USA)論述了人類基因組計(jì)劃的下一階段的任務(wù)基因組水平的基因功能分析。4生物信息學(xué)前沿生物芯片技術(shù)是通過縮微技術(shù)，根據(jù)分子間特異性地相互作用的原理，按照芯片上固化的生物材料的不同，可以將生物芯片劃分為基因芯片、蛋白質(zhì)芯片、細(xì)胞芯片和組織芯片。生物芯片技術(shù)通過微加工工藝在厘米見方的芯片上集成有成千上萬個(gè)與生命相關(guān)的信息分子，它可以對生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)中的各種生物化學(xué)反應(yīng)過程進(jìn)行集成，從而實(shí)現(xiàn)對基因、配體、抗原等生物活性物質(zhì)進(jìn)行高效快捷的測試和分析。生物芯片將會給21世紀(jì)整個(gè)人類生活帶來一場“革命”。生物芯片產(chǎn)業(yè)也有望與“微電子芯片”并列成為21世紀(jì)最大的產(chǎn)業(yè)之一。平面微加工技術(shù)、微機(jī)械技術(shù)、CCD成像技術(shù)、基因芯片技術(shù)等。藥物基因組學(xué)可以說是基因功能學(xué)與分子藥理學(xué)的有機(jī)結(jié)合，在很多方面這種結(jié)合是非常必要的。藥物基因組學(xué)以藥物效應(yīng)及安全性為目標(biāo)，研究各種基因突變與藥效及安全性的關(guān)系。基因治療（gene therapy）是指將外源正?；?qū)氚屑?xì)胞，以糾正或補(bǔ)償因基因缺陷和異常引起的疾病，達(dá)到治療目的[11]。也就是將外源基因通過基因轉(zhuǎn)移技術(shù)將其插入病人的適當(dāng)?shù)氖荏w細(xì)胞中，使外源基因制造的產(chǎn)物能治療某種疾病[12]。通過對miR29a進(jìn)行靶基因預(yù)測及相關(guān)生物信息學(xué)分析,為miR29a靶基因的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證提供數(shù)據(jù)支持,以期為深入研究miR29a的生物學(xué)功能和調(diào)控機(jī)制提供理論指導(dǎo)[13]。從廣義說，基因治療還可包括從DNA水平采取的治療某些疾病的措施和新技術(shù)。在基因治療中迄今所應(yīng)用的目的基因轉(zhuǎn)移方法可分為兩大類：病毒方法和非病毒方法[14]。虛擬細(xì)胞是應(yīng)用信息科學(xué)的原理和技術(shù)，通過數(shù)學(xué)的計(jì)算和分析，對細(xì)胞的結(jié)構(gòu)和功能進(jìn)行分析、整合和應(yīng)用，以模擬和再現(xiàn)細(xì)胞和生命的現(xiàn)象的一門新興學(xué)科。虛擬細(xì)胞亦稱人工細(xì)胞或人工生命[15]。目前，國際上已有兩個(gè)虛擬細(xì)胞問世，一個(gè)是日本的原核虛擬細(xì)胞模型，一個(gè)是美國的真核虛擬細(xì)胞模型。參考文獻(xiàn)[1].張陽德，生物信息學(xué)（第二版）科學(xué)出版社，2010，21世紀(jì)高等院校教材ISBN9787030239310 [2].邁克爾 (.)，遺傳學(xué)工作者的生物信息學(xué)，科學(xué)出版社2010年10月1日出版ISBN 9787030254900 [3].齊志濤。張啟煥。王資生。許偉。黃貝。王愛民，非洲爪蟾IL6基因的克隆及生物信息學(xué)分析 出版日期: 2010 [4].齊志濤。張啟煥。黃貝。王資生。仇明。黃金田。許偉。,生物技術(shù),2011,(4):[5].廖明幟，生物背景學(xué)生的《生物信息學(xué)》課程教學(xué)思考與探索，教育教學(xué)論壇，2014年第36期[6].Dan 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要：本文闡述了生物信息學(xué)產(chǎn)生的背景，生物學(xué)數(shù)據(jù)庫，生物信息學(xué)的主要研究內(nèi)容，與生物信息學(xué)關(guān)系密切的數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，生物信息學(xué)產(chǎn)業(yè)等內(nèi)容，展望了其未來并提出了若干在我國發(fā)展生物信息學(xué)的建議。著重指出，理解大量生物學(xué)數(shù)據(jù)所包括的生物學(xué)意義已成為后基因組時(shí)代極其重要的課題。生物信息學(xué)的作用將日益重要。有理由認(rèn)為，今日生物學(xué)數(shù)據(jù)的巨大積累將導(dǎo)致重大生物學(xué)規(guī)律的發(fā)現(xiàn)。生物信息學(xué)的發(fā)展在國內(nèi)、外基本上都處在起步階段。因此，這是我國生物學(xué)趕超世界先進(jìn)水平的一個(gè)百年一遇的極好機(jī)會。關(guān)鍵字：生物信息學(xué)產(chǎn)生背景發(fā)展現(xiàn)狀前景隨著生物科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，生物信息數(shù)據(jù)資源的增長呈現(xiàn)爆炸之勢，同時(shí)計(jì)算機(jī)運(yùn) 算能力的提高和國際互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展使得對大規(guī)模數(shù)據(jù)的貯存、處理和傳輸成為可能，為了 快捷方便地對已知生物學(xué)信息進(jìn)行科學(xué)的組織、有效的管理和進(jìn)一步分析利用，一門由生命 科學(xué)和信息科學(xué)等多學(xué)科相結(jié)合特別是由分子生物學(xué)與計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)緊密結(jié)合而形 成的交叉學(xué)科——生物信息學(xué)(Bioinformatics)應(yīng)運(yùn)而生,并大大推動(dòng)了相關(guān)研究的開展,被譽(yù)為“解讀生命天書的慧眼”。一、生物信息學(xué)產(chǎn)生的背景生物信息學(xué)是80年代未隨著人類基因組計(jì)劃（Human genome project)的啟動(dòng)而興起的一門新的交叉學(xué)科。它通過對生物學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取、加工、存儲、檢索與分析，進(jìn)而達(dá)到揭示數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的生物學(xué)意義的目的。由于當(dāng)前生物信息學(xué)發(fā)展的主要推動(dòng)力來自分子生物學(xué)，生物信息學(xué)的研究主要集中于核苷酸和氨基酸序列的存儲、分類、檢索和分析等方面，所以目前生物信息學(xué)可以狹義地定義為：將計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)應(yīng)用于生物大分子信息的獲取、加工、存儲、分類、檢索與分析，以達(dá)到理解這些生物大分子信息的生物學(xué)意義的交叉學(xué)科。事實(shí)上，它是一門理論概念與實(shí)踐應(yīng)用并重的學(xué)科。生物信息學(xué)的產(chǎn)生發(fā)展僅有10年左右的時(shí)間bioinformatics這一名詞在1991年左右才在文獻(xiàn)中出現(xiàn)，還只是出現(xiàn)在電子出版物的文本中。事實(shí)上，生物信息學(xué)的存在已有30多年，只不過最初常被稱為基因組信息學(xué)。美國人類基因組計(jì)劃中給基因組信息學(xué)的定義：它是一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，包含著基因組信息的獲取、處理、存儲、分配、分析和解釋的所有方面。自1990年美國啟動(dòng)人類基因組計(jì)劃以來，人與模式生物基因組的測序工作進(jìn)展極為迅速。迄今已完成了約40多種生物的全基因組測序工作，人基因組約3x109堿基對的測序工作也接近完成。至2000年6月26日，被譽(yù)為生命“阿波羅計(jì)劃”的人類基因組計(jì)劃終于完成了工作草圖，預(yù)示著完成人類基因組計(jì)劃已經(jīng)指日可待。截止目前為止，僅登錄在美國GenBank數(shù)據(jù)庫中的DNA序列總量已超過70億堿基對。此外，迄今為止，已有一萬多種蛋白質(zhì)的空間結(jié)構(gòu)以不同的分辨率被測定?；赾DNA序列測序所建立起來的EST數(shù)據(jù)庫其紀(jì)錄已達(dá)數(shù)百萬條。在這些數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上派生、整理出來的數(shù)據(jù)庫已達(dá)500余個(gè)。這一切構(gòu)成了一個(gè)生物學(xué)數(shù)據(jù)的海洋。這種科學(xué)數(shù)據(jù)的急速和海量積累，在人類的科學(xué)研究歷史中是空前的。數(shù)據(jù)并不等于信息和知識，但卻是信息和知識的源泉，關(guān)鍵在于如何從中挖掘它們。與正在以指數(shù)方式增長的生物學(xué)數(shù)據(jù)相比，人類相關(guān)知識的增長（粗略地用每年發(fā)表的生物、醫(yī)學(xué)論文數(shù)來代表）卻十分緩慢。一方面是巨量的數(shù)據(jù)；另一方面是我們在醫(yī)學(xué)、藥物、農(nóng)業(yè)和環(huán)保等方面對新知識的渴求，這些新知識將幫助人們改善其生存環(huán)境和提高生活質(zhì)量。這就構(gòu)成了一個(gè)極大的矛盾。這個(gè)矛盾就催生了一門新興的交叉科學(xué)，這就是生物信息學(xué)。