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生物信息学(Bioinformatics)是生物学与计算机科学以及应用数学等学科相互交叉而
形
成的一门新兴学科。它通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析,进而
达
到揭示这些数据所蕴含的生物学意义的目的。在推动生物信息学发展的各种动力中,人
类
基因组计划(HGP)和生物医药工业是其中的两个主要力量。
就人类基因组来说,得到序列仅仅是第一步,后一步的工作是所谓后基因组时代 (Post
-
genome Era) 的任务,即收集、整理、检索和分析序列中表达的蛋白质结构与功能的信
息
,找出规律。近几年来在公共数据库中DNA序列数据的数量以每年1.8倍的速度快速增长
,
到1997年底已经超过1.2×109bp。对如此巨量的数据进行存储、分类、检索、比较,并
预
测可能的基因和基因产物的结构和功能,如果没有计算机参与处理,那是不可想象的。
生物医药工业也是推动生物信息学发展的重要动力。HGP所推动的大规模DNA测序也为生
物
医药工业提供了大量可用于新药开发的原材料。有些基因产物可以直接作为药物,而有
些
基因则可以成为药物作用的对象。生物信息学为分子生物学家提供了大量对基因序列进
行
分析的工具,不但可以从资料的获取、基因功能的预测、药物筛选过程中的信息处理等
方
面大大加快新药开发的进程,而且可以大大加快传统的基因发现和研究,因而成为各赢
利
性研究机构和医药公司争夺基因专利的重要工具,这一竞争又反过来极大的刺激了生物
信
息学的发展。
生物信息学(Bioinformatics)是生物学与计算机科学以及应用数学等学科相互交叉而
形
成的一门新兴学科。它通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析,进而
达
到揭示这些数据所蕴含的生物学意义的目的。在推动生物信息学发展的各种动力中,人
类
基因组计划(HGP)和生物医药工业是其中的两个主要力量。
就人类基因组来说,得到序列仅仅是第一步,后一步的工作是所谓后基因组时代 (Post
-
genome Era) 的任务,即收集、整理、检索和分析序列中表达的蛋白质结构与功能的信
息
,找出规律。近几年来在公共数据库中DNA序列数据的数量以每年1.8倍的速度快速增长
,
到1997年底已经超过1.2×109bp。对如此巨量的数据进行存储、分类、检索、比较,并
预
测可能的基因和基因产物的结构和功能,如果没有计算机参与处理,那是不可想象的。
生物医药工业也是推动生物信息学发展的重要动力。HGP所推动的大规模DNA测序也为生
物
医药工业提供了大量可用于新药开发的原材料。有些基因产物可以直接作为药物,而有
些
基因则可以成为药物作用的对象。生物信息学为分子生物学家提供了大量对基因序列进
行
分析的工具,不但可以从资料的获取、基因功能的预测、药物筛选过程中的信息处理等
方
面大大加快新药开发的进程,而且可以大大加快传统的基因发现和研究,因而成为各赢
利
性研究机构和医药公司争夺基因专利的重要工具,这一竞争又反过来极大的刺激了生物
信
息学的发展。
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