生物信息学及其主要数学算法.docVIP

生物信息学及其主要数学算法 吴春艳，王靖飞( （中国农业科学院哈尔滨兽医研究所动物疫病诊断与流行病学中心， 哈尔滨 黑龙江 150001） 摘 要 简要介绍了生物信息学 ( Bioinformatics )及其发展历程，讨论了生物信息学与其它学科之间的联系，其研究的主要内容和数学方法。 关键词：生物信息学；数学算法 Bioinformatics and Its Mathematical Arithmetics WU Chun-Yan, WANG Jing-Fei＊, LI Jing, JI Zeng-Tao, YANG Yan-Tao ( Center for Diagnosis and Epidemiology of Animal Infectious Diseases, Harbin Veterinary Research Institute, CAAS, Harbin, Heilongjiang Province, 150001 ) Abstract The bioinformatics and its history were briefly introduced at the beginning of the paper. And then, we discussed the relationship between Bioinformatics and other subjects. Both the main research directions and mathematical arithmetics were also described in the later parts of the paper. Key words Bioinformatics; mathematical arithmetics 1前言 生物信息学是一门多学科交叉科学，综合运用生物学、信息学、统计学、数学、物理学、化学、计算机及网络科学等为主要工具和手段，发展各种软件，对逐日大量增长的DNA序列、蛋白质的序列和结构进行收集、处理、存储、管理、加工使之成为具有明确生物意义的生物信息。通过对生物信息的查询、检索、比较分析，从中获取基因编码、基因调控、核酸和蛋白质结构功能及其相互关系等。1954 年Crick 提出了遗传信息传递的规律，DNA 是合成RNA 的模板，RNA 又是合成蛋白质的模板，称之为中心法则(Central dogma)，这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起到了极其重要的指导作用。 1956 年美国田纳西州盖特林堡召开的“生物学中的信息理论研讨会”，首次产生了生物信息学的概念。 1963 年Nirenberg 和Matthai通过实验研究，编码20 氨基酸的遗传密码得到了破译。限制性内切酶的发现和重组DNA 的克隆（clone）奠定了基因工程的技术基础。正是由于分子生物学的研究对生命科学的发展有巨大的推动作用，生物信息学的出现也就成了一种必然。 20世纪80年代末一门新兴学科生物信息学。Bioinformatics）”。近年来，计算机和因特网的发展更是为生物信息的传递提供了硬件基础和便利。2001 年2 月，人类基因组工程测序的完成，使生物信息学走向一个高潮。 2 生物信息学研究应具备条件 生物信息学研究应具备多方面的科学基础，需要数理统计、模式识别、动态规划、密码解读、语意解析、信令传递、神经网络、遗传算法及隐马氏模型等各种工具。生物信息学研究涉及到分子生物学、遗传学、细胞生物学、发育生物学、生物化学、生理学、免疫学、药物学、农业生物学、环境生物学等生命科学中的许多分支，同时必须有数学、物理学、化学、信息科学、计算机科学等多个学科的参与。因此，研究生物信息学应具备主要条件：首先，应具有一定的计算能力，包括掌握相应的软、硬件设备；要有各种数据库或能与国际、国内的数据库系统进行有效的交流；要有发达、稳定的互联网络系统；需要强有力的创新算法和软件，如果没有算法创新，生物信息学就无法获得持续的发展；最后，它要与实验科学，特别是与自动化的大规模高通量的生物学研究方法与技术建立广泛而紧密的联系。 3 生物信息学研究主要数据库 从80年代初开始，美国、欧洲及日本相继成立了国际性的生物信息数据中心，这三个数据库每天都要交换数据以保证能够全面覆盖每一个站点的数据。以西欧各国为主的欧洲分子生物学网络组织(European Molecular Biology Network, EMBNet)，是目前国际最大的分子生物信息研究、开发和服务机构，通过计算机网络使英、德、法、瑞士等国生物信息资源实现共享。国际上著名的公共数据库有Genebank、Swiss-prot、PIR、PDB等。 核酸序列数据库： 美国国家生物技术信息中