1、科目 成績12345678910總分-密-封-線- 院（系） 專業 班級 學號 姓名 -密-封-線- 學號 姓名 班級 專業黃 岡 師 范 學 院 答 題 紙20 20 學年第 學期期 考試 ( A、B )卷 注意：1、密封線內填寫相關信息，請勿答題 2、請標注好試卷紙每頁下面的頁碼數。學號： 生物信息學在中藥資源研究領域的推動作用綜述中文摘要：生物信息學(Bioinformatics)是伴隨人類基因組計劃(Human Genome Project，HGP)誕生的，興起于20世紀后期，在生命科學的各個科研領域的廣泛應用，產生了巨大的經濟和社會效益，是本世紀生命科學和自然科學重大前沿領域之一。中

2、藥資源(Chinese medicinal resources)包括植物類資源、動物類資源和礦物類資源，是中藥產業發展的基礎。其中，中藥植物資源是自然界來源最廣泛的中藥資源。生物信息學的興起和快速發展在全球取得的巨大進展和成就，為中藥資源研究提供了新的研究方法技術和思路，并且極大地推動了中藥資源的研究和產業發展。本文全面收集分析了生物信息學在中藥資源研究中的應用現狀，對生物信息學在中藥資源領域的應用進行了展望，以期為中藥資源生物信息的應用提供基礎信息和思路。 關鍵詞: 中藥資源; 生物信息學；綜述；Bioinformatics research in the field of traditio

3、nal Chinese medicine resources impetus Summary Lu HanSchool of Life Sciences Class 201201 Biological ScienceAbstract: Bioinformatics is born with the Human Genome Project (HGP) and rise in the late 20th century, is one of the major frontiers of life sciences and natural sciences of this century. Ext

4、ensive applications of bioinformatics in life science research field result in huge economic and social benefits. Chinese medicinal resources including plant resources, animal resources, and mineral resources is the basis for the development of Chinese medicine industry. Among them, the Chinese trad

5、itional medicinal plant resources is a natural source is the most widely used traditional Chinese medicine resources. The rise and rapid development of bioinformatics has made great progress and achievements in the world, provided new research methods and ideas for the study of traditional Chinese m

6、edicine resources, and greatly promoted the study of traditional Chinese medicine resources and industrial development. This article summarizes applications of common bioinformatics technology in study of Chinese medicinal resources, in order to provide basic information and methods for the study of

7、 it. Keywords: Chinese medicinal re sources; Bioinformatics technology; Summary;1前言生物信息學(Bioinformatics)是一門利用計算機技術研究生物系統之規律的學科,是在大分子方面的概念型的生物學。包括了從應用數學、計算機科學以及統計學等學科衍生而來各種方法，并以此在大尺度上來理解和組織與生物大分子相關的信息。應用情 報分析的方法對國外近年來發表的生物信息學研究論文進行文獻計量學調查分析，結合相關文獻調查，總結出當前國外生物信息學研究的熱點，供廣大專業人員和圖書情報人員參考。生物信息學的主要研究方向：基因組

8、學 -蛋白質組學 -系統生物學 -比較基因組學。它是伴隨人類基因組計劃(Human Genome Project，HGP)誕生的，興起于20世紀后期，在生命科學的各個科研領域的廣泛應用，產生了巨大的經濟和社會效益，是本世紀生命科學和自然科學重大前沿領域之一13。作為一門薪的交叉學科和工具學科，生物信息學技術在揭示中藥次生代謝產物的產生、解釋道地藥材形成的分子機制、選育抗脅迫的藥用植物和中藥鑒定新標準的建立等中藥資源研究中應用廣泛。本文將對目前中藥資源研究常用的生物信息學技術進行綜述。中藥資源(Chinese medicinal resources)包括植物類資源、動物類資源

9、和礦物類資源，是中藥產業發展的基礎1。其中，中藥植物資源是自然界來源最廣泛的中藥資源。生物信息學的興起和快速發展在全球取得的巨大進展和成就，為中藥資源研究提供了新的研究方法技術和思路，并且極大地推動了中藥資源的研究和產業發展。本文全面收集分析了生物信息學在中藥資源研究中的應用現狀，對生物信息學在中藥資源領域的應用進行了展望，以期為中藥資源生物信息的應用提供基礎信息和思路。2研究方法2.1生物學數據庫的建立數據庫是生物信息學的主要內容和研究基礎，通過對這些數據的分類、收集、整理，產生了成千上萬的數據庫，幾乎涉及了生命科學的各個研究領域，如核酸序列數據庫，蛋白質序列數據庫，蛋白質、核酸、多糖的三維

10、結構數據庫，基因組數據庫，文獻數據庫和其他種類數據庫。目前應用比較廣泛的數據庫有：GenBank、EMBL、DDBJ等核酸序列數據庫和PIR、MIPs、swissProt蛋白質序列數據庫2。2.2生物芯片生物芯片是指通過微電子和微加工技術在固相基質表面構建微型生物化學分析系統，通過檢測集成在芯片上的分析微陣列，來分析細胞及其他的生物分子，快速獲取樣品的生物信息，也稱為微點陣(Micro Amy)技術。生物芯片技術具有高信息量、快速微型化、自動化、成本低、污染少、用途廣等特點。常見的生物芯片有：基因芯片、蛋白質芯片、細胞芯片、組織芯片、糖芯片和芯片實驗室等14。目前生物芯片技術已經應用于包括擬南

11、芥、水稻、玉米、番茄、草莓、松樹、大豆、白楊等植物物種中，新的芯片技術例如質子束直寫技術以及新型生物芯片例如數字微流控芯片、三維生物芯片。和低成本的一次性塑料生物芯片等是近年生物芯片研究的熱點。生物芯片技術雖尚處于幼年階段，仍然有許多需要改進的地方，但芯片技術以其連續化、集成化、微型化的優勢為科學家們所青睞，在植物科學領域迅速應用4。生物芯片在植物方面的應用主要集中在：基因表達檢測與新基因的發現；植物分子病理中的研究；植物逆境和營養方面的研究；轉基因植物檢測及植物檢疫等方面，也為地道藥材科學內涵的闡述提供了強有力的工具。丹參地道藥材cDNA芯片的構建是以傳統藥用植物和地道藥材為研究主題的首張芯

12、片，得到的114個在丹參毛狀根不同時期差異表達的獨立基因(unjgone)中有52個為丹參中首報道6。在藥材的鑒定方面，李紹平等對川貝母、浙貝母、皖貝母和湖北貝母4種主要貝母品種進行序列分析發現，以川貝母特有堿基序列cTITFGTcGQ TcA為探針制成的芯片，可準確鑒定川貝母15。2.3 EST數據庫ESTs是cDNA克隆的一部分序列，攜帶了表達基因的部分遺傳序列，具有組織特異性。EST獲得快速、簡便且廉價，是研究基因表達最有用的材料和基因組學的主要內容，廣泛地應用于基因組物理圖譜的繪制、基因識別、基因表達譜的構建和新基因的發現等研究方向, 對EST數據的分析包括聚類前處理(preProce

13、ssing)、聚類(Clustering)、拼接(Assembly)和分析Analysis)。數據聚類分析對于EST的功能識別、剪接產物的區分、基因表達譜的分析都有很大的幫助，經聚類和裝配得到的唯一序列代表了對所研究的物種(組織)在某一特定時間所表達的基因的隨機采樣的結果8。EST技術作為基因組學、功能基因組學與后基因組學之間的橋梁，已成為分子生物學研究的有力工具。EST技術最基本的方法就是建立EST數據庫。利用EST技術建立基因數據庫的其他藥用植物還有人參、薄荷、丹參、銀杏、甘草、長春花舊、藏紅花等3。-密-封-線- 在藥用植物研究方面的另一重要用途是鑒別和發現藥用植物代謝途徑中的新基因為道

14、地藥材遺傳多樣性、性狀關聯基因標記、藥材真偽和品質優劣的鑒別等提供新的技術手段5。EST的測序方法存在一定的誤差(精確度為97)，目前dbEST數據庫中EST并不精確，EST技術所獲得的也只是一種模擬序列，只能作為參考，對結果的最終確認還要通過實驗驗證10。盡管如此，EST仍然是獲取生物信息快捷和經濟的方法。2.4序列比對密 封 線 內 請 勿 答 題生物信息學分析方法種類繁多，但最基本的分析方法是以數據庫為基礎的序列比對、新序列的識別、結構和功能的預測以及軟件的研制等。序列的比對是生物學中最為基礎的一個部分。最常見的比對是蛋白質序列之間或核酸序列之間的兩兩比對。通過分析序列之間的相似和差異，

15、尋找二者可能的保守區域、位點，探索產生共同功能的序列模式7。常用的序列比對方法有雙序列比對和多序列比對。隨著DNA測序技術的不斷發展，DNA序列分析在藥用植物的分類和系統關系、鑒定、地道性以及序列變異與藥用成分的關系等方面開始得到了應用，在推進中藥現代化等諸多方面展用示出廣闊的應景為地道藥材的研究注入了新的活力。 2.5測序技術DNA是生命遺傳的物質基礎，包含著生命發生發展的遺傳特征，是地道藥材分子生物學研究的基礎。小分子RNA如miRNA和siRNA等介導的轉錄后基因調控是植物中的一種新型基因調控機制，在植物生長、發育以及應答外界脅迫等方面起到重要作用 。植物葉綠體基因組獨立于核基因組，屬丁

16、母系遺傳，具有高度的保守性和生物轉化的性狀穩定性，物種進化和系統發育分析研究也是地道藥材研究的重要方向。基于DNA測序和序列比對的DNA條形碼(DNAbarcoding)是近年來分子生藥鑒定的研究熱點和方向。DNA條形碼最早是2003年由加拿大動物學家Hebert提出，陳士林等認為DNA條形碼技術在藥用植物鑒定中的成功應用是中藥鑒定方法的革命性突破9。目前，道地藥材分子鑒定涉及到栝樓釓、川烏、草烏、人參、柴胡、木瓜、地龍、威靈仙、芍藥、土茯苓、浙貝母、丹皮、金銀花、金釵石、小茴香、山藥、京大戟、金錢草、天胡、過路黃、陽春砂、草果、黃花蒿、天門冬、石豆蘭屬、廣藿香等諸多生藥12。陳士林等學者提出

17、了將ITS2作為藥用植物鑒定的通用條形碼序列的觀點，并在后續的研究中得到不斷論證。金錢白花蛇、烏梢蛇及酒烏梢蛇、蘄蛇及酒蘄蛇的分子鑒定方法應用于2010年版中國藥典，這是中國藥典首次采用分子標記方法鑒定藥材。蔡朝暉等發現不同產地浙貝母的5SrDNA基因間區具有相同的堿基序列，總生物堿含量相當且含有相同的單體生物堿，因此認為不同產地浙貝母的差異不是由堿基序列引起，而是小環境因素造成的11。此外，ITS序列分析也被用于分析不同居群的遺傳差異，鐵皮石斛側、山參、太子參、陽春砂等的DNA序列分析結果顯示ITS序列差異與居群類型存在相關性。2.6 生物云計算生物云計算(Biological Cloud

18、Computing)生物云計算是基于云計算(cloud computing)的新興生物信息學工具，將生物信息計算能力作為一種商品通過互聯網進行流通，為龐大的生物信息計算提供了強大的計算能力，在降低計算成本的同時也提高了研發效率。集成云計算面向服務的多自主體系統(CISM，Cloud Computing Integrated into Service一0rientedMulti-Agent)架構允許發展動態、分布式和高度可擴展的生物信息軟件MapReduce、MPI和云計算在Alt，重復序列和EST構建中的表現得出：云技術在處理大型數據集、移動數據等方面可以達到簡化的效果。此外，生物云計算平臺的

19、搭建也有相關的報道，如基于水稻功能組學研究的TTRSIS的建設一引和基于植物科iPlant Atmosphere的提出等。集成云計算面向服務的多自主體系統(CISM，Cloud Computing Integrated into Service一0rientedMulti-Agent)架構允許發展動態、分布式和高度可擴展的生物信息軟件MapReduce、MPI和云計算在Alt，重復序列和EST構建中的表現得出：云技術在處理大型數據集、移動數據等方面可以達到簡化的效果。目前比較成熟而實用的云計算產品有IBM藍云、亞馬遜Amazon Ec2、谷歌Google A PPEngine、微軟window

20、s Azure，以及后起之秀紅帽云計算服務16。2. 7 系統發育分析分子數據差異(不同的基因或DNA片段它們之間存在的進化速率差異)研究物種的形成或進化過程和機制，以及物種之間的進化關系的一門學科，是生物信息學的一個重要分支。在中藥資源的研究中通過系統發育研究，可以探討植物的分類群問的系統發育關系，以及進化的過程和機制，可以了解物種間的進化關系和歷史，探索物種的起源和未知基因的功能，進行藥材差異性研究和微生物生態學的研究。系統發育分析：系統發育學也稱系統發生學(Phylogeny)，是基于分子數據差異(不同的基因或DNA片段它們之間存在的進化速率差異)來研究物種的形成或進化過程和機制，以及物

21、種之間的進化關系的一門學科，是生物信息學的一個重要分支。在中藥資源的研究中通過系統發育研究，可以探討植物的分類群問的系統發育關系，以及進化的過程和機制，可以了解物種間的進化關系和歷史，探索物種的起源和未知基因的功能，進行藥材差異性研究和微生物生態學的研究。基于分子水平的系統發育樹構建方法可以分為四大類：(1)基于字符序列的方法：最大簡約法MP；最大似然法ML)；貝葉斯法Bayesian17。(2)基于距離的算法是目前應用最廣的一類系統發育樹構建方法。其理論基礎是最小進化原理(mini-mumevolution，ME)。兩個經典算法是平均連接聚類法UPGMAU)和鄰接法NJ。此外還有FM法。(3

22、)神經網絡法不再以距離矩陣為輸入數據，而是以序列為輸入數據，通過網絡對序列地不斷學習，自適應生成系統發育樹。(4)基于圖形表示的系統發育樹的構建方法。3 總結與分析中藥資源(chinese Medicinal Resources)，是在一定空間范圍內可供作為中藥使用的天然藥物及其蘊藏量的總和，包括植物類資源、動物類資源和礦：物類資源，是中藥產業發展的物質基礎。其中，中藥植物資源是自然界來源最廣泛的中藥資源。作為一門薪的交叉學科和工具學科，生物信息學技術在揭示中藥次生代謝產物的產生、解釋地道藥材形成的分子機制、選育抗脅迫的藥用植物和中藥鑒定新標準的建立等中藥資源研究中應用廣泛。生物信息學技術在中

23、藥資源研究中應用日趨廣泛和深入，不過生物信息學技術在中藥資源領域的應用總的來說還未成熟，只是處在初生階段，相關研究還是零散的，并不成系統，目前也沒有中藥資源的生物信息數據庫的建立，不過生物信息學技術未來在揭示中藥資源生物學規律將發揮更大作用。參考文獻1 李紹平，生物芯片技術在中藥鑒定研究中的應用與展望J世芥科學技術中藥現代化，2000，2 (3)：1582 楊培，閏微藥用植物在生物技術領域中的研究及應用J現代農業科技，2007，(19)：115一117，1193 楊世海，中藥資源學M北京：中國農業出版社，2006：115.4 懿菡，孫坤生物信息學研究進展J青海師范大學學報，201l，(3)：69725 丁克越，沈巖ESTs數據分析及ESTs數據系統J國外醫學，2002，24（2)：113一116.6 羅艷，楊親二川烏與草鳥的ITs序列分析J中國藥學雜志，2008，43 (11)：820-8237 蘇雪，孫坤，張建清，等DNA序列分析在藥用植物鑒定中的應用J西北師范大學學報，2006，42 (4)：79868 唐先華，張曉艷，施蘇華，等睡蓮類植物ITs+nrDNA序列的分子系統發育分析J地球科學，2003，28 (1)：97-