【正文】 n, Scott Markel to BioinformaticsAuthor(s): Arthur Molecular BiologyAuthor(s): : Databases and SystemsAuthor(s): Stanley Letovsky(Editor) Cell BiologyAuthor(s): Eric Marland, John Wagner, John Tyson and Genome AnalysisAuthor(s): , , : Methods and ProtocolsAuthor(s): Stephen Misener(Editor), Stephen (Editor): Sequence and Genome AnalysisAuthor(s): David : Genes, proteins and putersAuthor(s): , and of Genome Analysis Molecular Biology: An Algorithmic ApproachAuthor(s): Pavel Basics Applications in Biological Science and MedicineAuthor(s): Hooman , Lukas Phylogenetic Handbook: A Practical Approach to DNA and Protein PhylogenyEdited by Marco Salemi, AnneMieke Vandamme Methods in Molecular BiologyAuthor(s): , , Genomics: Empirical and Analytical Approaches to Gene Order Dynamics, Map Alignment and the Evolution of Gene FamiliesAuthor(s): David Sankoff, Joseph Modeling and Simulation: An Interdisciplinary GuideAuthor(s): Tamar Schlick: From Nucleic Acids and Proteins to Cell MetabolismAuthor(s): Dietmar Schomburg(Editor), Uta Lessel(Editor) to Computational Molecular BiologyAuthor(s): Joao Carlos Setubal, Joao Meidanis, Jooao Carlos Setubal, Bayesian and MCMC Methods in Quantitative GeneticsAuthor(s): Daniel Sorensen, Daniel Gianola BioinformaticsAuthor(s): Dov Stekel Structure PredictionTools, Techniques, and ApplicationsAuthor(s): Jason , Bruce , and Dennis Shasha to Computational Biology: Maps, Sequences and GenomesAuthor(s): Michael S Waterman Notes BioinformaticsAuthor(s): , , Author(s): Limsoon Wong Networks and Genome InformaticsAuthor(s): Cathy , Jerry Bioinformatics: The Application of Artificial Intelligence Techniques to Bioinformatics ProblemsAuthor(s): Edward Keedwell, Ajit Narayanan Pevsner，Bioinformatics and Functional Genomics，John Wiley amp。s Guide to Bioputing and the InternetAuthor(s): Stuart Genomics, Proteomics, and BioinformaticsAuthor(s): Campbell, Laurie for DummiesAuthor(s): JeanMichel Claverie and Cedric Notredame Molecular Biology: An IntroductionAuthor(s): Peter Clote, Rolf Backofen Estimation and ClassificationAuthor(s): , , , amp。,。生物信息學的形成與發(fā)展。我們有理由相信，我國的生物信息學在21世紀會有巨大的飛躍。我國如不加大資金投入力度，將來可能會花更多的錢去購買別人的軟件，使用專利基因或購買新的藥物。信息學的商業(yè)價值十分顯著?？梢越M織一大批數(shù)學、物理、化學和計算機科技工作者，在自愿的基礎(chǔ)上，學習有關(guān)的生物學知識，開展多方面的生物信息學研究。生物信息學研究投資少，見效快，可充分發(fā)揮我國智力資源豐富的長處，是特別適合我國國情的一項研究領(lǐng)域。但機不可失，時不再來，鑒于生物信息學在我國生物信息學和經(jīng)濟發(fā)展中的重要意義和其發(fā)展的緊迫性，因此，由國家出面組織全國的力量，搞個類似“兩彈一星”那樣的，但是，規(guī)模要小的多，花錢也少的多的生物信息學發(fā)展計劃，不是不可以考慮的。預(yù)測生物信息學的未來主要就是要預(yù)測他對生物學的發(fā)展將帶來什么樣的根本性的突破。生物學是生物信息學的核心和靈魂，數(shù)學與計算機技術(shù)則是它的基本工具。此外,生物信息學所倡導(dǎo)的全球范圍的資源共享也將對整個自然科學乃至人類社會的發(fā)展產(chǎn)生深遠的影響?！被蚪M學的發(fā)展已經(jīng)進入后基因組研究階段,致力于蛋白質(zhì)功能研究的蛋白質(zhì)組學和功能蛋白質(zhì)組學正在蓬勃發(fā)展,在生物信息學發(fā)展的帶動下,我們必定能夠揭示各種生命現(xiàn)象的奧秘,并帶動多個學科的跨越式發(fā)展。三、生物信息學的發(fā)展前景《第三次技術(shù)革命》里有這樣描述：“一場與工業(yè)革命和以計算機為基礎(chǔ)的革命有相同影響力的變化正在開始。毫無疑問，正如Dulbecco1986年所說：“人類的DNA序列是人類的真諦，這個世界上發(fā)生的一切事情，都與這一序列息息相關(guān)”。在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)方面，沒有行之有效的一般性方法；而對于大規(guī)模數(shù)據(jù)內(nèi)在的生成機制也沒有完全明了，這使得生物信息學的研究短期內(nèi)很難有突破性的結(jié)果。雖然對于人才的渴求與日俱增，但全世界也僅有20多個專業(yè)人才培訓(xùn)中心，而且這些中心本身也處在惡性循環(huán)中，那些經(jīng)培訓(xùn)后的人才往往由于高薪誘惑而投身應(yīng)用工業(yè)部門，導(dǎo)致培訓(xùn)教育人員越來越少，出現(xiàn)“斷層”現(xiàn)象。目前該領(lǐng)域缺乏懂得如何利用計算機技術(shù)處理大量生物數(shù)據(jù)的生物學家，不少生物學家只是將計算機用來打字或作為圖紙的替代品。這一方面給生物信息學發(fā)展注入了生機，另一方面對那些政府支持的不以贏利為目的的研究機構(gòu)造成了巨大的壓力，學術(shù)部門的資金投入遠遠不及工業(yè)部門，其負面沖擊力不可忽視。世界最大制藥集團之一的Giba ；GlaxoWelle在基因組研究領(lǐng)域投入4700萬美元，將研究人員增加一倍。目前雖然危機已經(jīng)暫時渡過，但未來幾年EBI數(shù)據(jù)庫和其它基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)仍將受到資金短缺的困擾，一致有人發(fā)出了“免費數(shù)據(jù)服務(wù)還能維持多久”的疑問。目前我國生物信息學發(fā)展面臨著如下幾方面的困境：⒈政府投資不足雖然國際上生物信息學研究在各發(fā)達國家中比較受重視，但仍有不少研究機構(gòu)抱怨政府資金投入不夠。國內(nèi)應(yīng)當在基礎(chǔ)教學，基礎(chǔ)研究并結(jié)合應(yīng)用力度?；蚝图膊〉难芯亢艽蟪潭染褪菙?shù)據(jù)的分析。落后就要挨打，21世紀是生物的世紀。國內(nèi)的制藥行業(yè)將永不得翻身！基因的流失(國外一些國家打著給國內(nèi)免費治療，分析疾病的考旗幟，暗中收集了國內(nèi)不同省份，地區(qū)的遺傳類疾病和特性