医疗保健：特宝生物 聚焦重组蛋白质及其长效修饰药物研发
证券研究报告2019年05月20日
核心观点
?重组蛋白类药物领军企业：公司主要从事重组蛋白质及其长效修饰药物研发、生产及销售的创新型生物医药
企业，以免疫相关细胞因子药物为主要研发方向，致力于病毒性肝炎、恶性肿瘤等重大疾病和免疫治疗领域。
历时20余年，公司已开发完成派格宾、特尔立、特尔津和特尔康4个治疗性的生物技术产品，其中派格宾是我国自主研发的1类新药，打破国外巨头在长效干扰素领域的封锁。
?派格宾上市初期，业绩快速增长期：公司2016-2018年收入分别为2.80、3.23、4.48亿元，2015-2018 年复
合增速为27.58%。其中长效干扰素派格宾2016年获批上市，打破外资垄断并实现销售额快速增长，2018年实现营收187.37百万元，同比增长115.67%，毛利率84.55%，未来将强力带动公司利润增长。
?加大研发投入，聚焦蛋白修饰：公司具有成熟的PEG重组蛋白修饰平台，在重组蛋白质及长效修饰领域投入
大量的精力，2018年研发费用40.61百万元，同比增长114.87%，研发投入占收入比重9.06%，显著高于行业平均水平。
?募集资金进一步推动研发：公司本次拟发行不超过4650万股，不超过发行后总股本的11.43%，募集资金
6.08亿元，主要用于蛋白质药物生产扩建和研发中心建设、新药研发项目和慢性乙肝临床治愈研究三个项目。
01
公司基本情况
02
乙肝大国，看好派格宾未来市场
03
细胞造血因子产品剖析
04
研发投入大，在研项目有序推进
05
募集资金用途
06
风险提示
01
公司介绍及财务分析
1、公司成立于1996年，是一家主要从事重组蛋白质及其长效修饰药物研发、生产及销售的创新型生物医药企业。公司以免疫相关细胞因子药物为主要研发方向，致力于病毒性肝炎、恶性肿瘤等重大疾病和免疫治疗领域。
2、历时20余年，公司已开发完成派格宾、特尔立、特尔津和特尔康4个治疗性的生物技术产品，其中派格宾是我国自主研发的1类新药，打破国外巨头在长效干扰素领域的封锁。
3、此外，公司是重组人粒细胞巨噬刺激因子、重组人粒细胞刺激因子、重组人白介素-11、重组人干扰素a2a 、重组人干扰素a2b 等国家标准物质的原料提供单位
恶性肿瘤
病毒性肝炎
重组蛋白及 长效修饰
资料来源：公司官网，招股说明书，方正证券
公司业务概况及主要产品线
公司主要产品及适应症介绍
商品名通用名适应症
派格宾聚乙二醇干扰素α-2b 注射液慢性乙型肝炎、慢性丙型肝炎
特尔津重组人粒细胞刺激因子注射液骨髓移植后中性粒细胞恢复、化疗后中性粒细胞减少、骨髓异常增生综合征、再生不良性贫血及先天性、特发性引起的中性粒细胞减少症
特尔立注射用重组人粒细胞巨噬细胞刺激因子用于预防和治疗因化疗或放疗引起的白细胞减少症
特尔康注射用重组人白介素-11 用于实体瘤、非髓性白血病化疗后Ⅲ、Ⅳ度血小板减少症的治疗;实体瘤及非髓性白血病患者，前一疗程化疗后发生Ⅲ/Ⅳ度血小板减少症
资料来源：公司官网，招股说明书，方正证券
公司实际控制人为杨英、兰春夫妇和孙黎三人，合计持有公司47.78%的股份；A 股上市公司通化东宝及其实际控制人李一奎合计持有35.53%股份，为公司第二大股东。
杨英
兰春
孙黎
蔡智华
通化东宝
李一奎
其他37人
厦门特宝生物工程股份有限公司
厦门伯塞基因转录技术有限公司
实际控制人
夫妻
夫妻
38.32%
0.43%
9.03%
3.17%
33.93%
1.59%
13.53%
100%
第二大股东
资料来源：招股说明书，方正证券
2018年公司实现营收448.28百万元，同比增长38.75%；实现归母扣非净利润30.64百万元，同比增长1336.56%。2018年公司收入和净利润保持快速增长，这主要是因为公司1类新药派格宾获批上市放量带动。
公司历年收入及增速公司历年归母扣非净利润及增速
资料来源：招股说明书，方正证券资料来源：招股说明书，方正证券
2018年公司毛利率87.52%，与前几年相比基本持平，可见公司盈利能力比较强。2018年公司净利率3.57%，近几年净利润率波动比较大，主要是因为销售费用和研发费用较大，2017年派格宾获批导致开发支出转为无形资产摊销。
公司历年毛利率变化公司历年净利率变化
资料来源：招股说明书，方正证券资料来源：招股说明书，方正证券
2018年派格宾、特尔津、特尔康和特尔立分别贡献收入比例为41.80%、28.42%、18.71和10.60%；分别贡献毛利比列为40.38%、28.25%、20.14%和10.72%。公司自主研发1类新药派格宾上市之后迅速放量，收入占比由2016年25.83%迅速提升到2018年41.80%。
公司历年收入构成公司历年毛利构成
资料来源：招股说明书，方正证券资料来源：招股说明书，方正证券
02
乙肝大国，看好派格宾未来市场
全球生物药加速发展，占比逐渐提升：根据IMS统计数据，2017年全球生物药品市场规模2140亿美元，增速5.49%；预计到2022年生物药市场规模将达到3260亿美元，2018-2022 CAGR=8.99%。根据EvaluatePharm统计数据a2017年生物药占比25%，并呈现逐年上升趋势，预计到2024年将达到31%。
全球生物药品市场规模及增速全球生物药化药销售占比
资料来源：IMS，方正证券资料来源：IMS，EvaluatePharma，方正证券
中国生物药崛起在即，未来市场前景无限。根据IMS最新发布的数据：2016年中国生物药品市场规模1344亿元，同比增加10.98%；预计到2021年国内生物药市场规模将达到3269亿元，2016-2021 CAGR=19.45%。
中国生物药品市场规模及增速
资料来源：IMS，方正证券
世界卫生组织数据显示，全球目前有2.4亿慢性乙肝病毒感染者，而中国占据了其中1/3，中国有9000万慢性乙肝患者，其中2800万人需要治疗，700万人因严重肝脏疾病和癌症发病风险需要紧急治疗。
全球慢性乙肝病毒感染患者分布图
资料来源：WHO，方正证券
根据我国《慢性乙型肝炎防治指南》，抗病毒治疗是慢性乙肝治疗的关键。慢性乙肝抗病毒药物主要包括核苷酸类药物和干扰素类药物，其中聚乙二醇干扰素α（Peg-IFNα）、恩替卡韦（ETV）以及替诺福韦酯（TDF）为指南推荐一线用药
目前慢性乙肝治疗手段作用机制示意图
资料来源：招股说明书，方正证券
核苷酸类药物主要通过对逆转录酶等的抑制维持治疗中的应答，干扰乙肝病毒遗传物质的复制，从而发挥疗效。干扰素是一种广谱抗病毒剂，由多细胞在受到某些感染等情况下分泌的一组宿主特异性蛋白，具有抑制病毒复和增强免疫双重点：一是抑制病毒复、二是增强免疫。此外两种药物在给药方式和疗程等方面有显著区别。
核苷酸类药物和干扰素对比
干扰素核苷酸类药物
一线用药聚乙二醇干扰素α恩替卡韦、替诺福韦酯
作用机理抗病毒、免疫调节、抗肿瘤抗病毒
治疗特点拥有长期的免疫控制效果（HBeAg血清学转
换率较高，HBsAg清除率较高，降低慢性乙
肝患者未来肝癌发生风险能力较强）
直接抗病毒效果更强（降低HBV DNA
水平较强）
给药方式每周注射一次每日口服疗程有限长期服药
52周疗效HBV DNA阴转率：7-19%
HBeAg血清学转换率：29-35%
HBsAg 清除率：3-11%
HBV DNA阴转率：67-94%
HBeAg血清学转换率：10-21%
HBsAg 清除率：0-3%
资料来源：中国知网，招股书明书，方正证券
干扰素类药物在HBeAg血清学转换率、HBsAg清除率更具优势。核苷酸类药物的直接抗病毒作用较强（HBV DNA转阴率较高），但HBeAg 血清学转换率及HBsAg清除率较低，复发率较高，较难实现安全停药。干扰素类药物在HBeAg血清学转换率、HBsAg清除率更具优势，基于增强免疫的特殊效果，随着治疗完成后时间的推移，接受长效干扰素治疗的HBeAg 阳性患者获得血清学转换的比率会持续提高。临床试验数据显示：接受长效干扰素治疗的HBeAg阳性患者获得血清学转换的比率会持续提高，随访3年时已有高达45%的患者获得HBeAg血清学转换。
接受长效干扰素治疗的慢性乙肝患者HBeAg血清学转换率
资料来源：中国知网，招股说明书，方正证券
用于慢性乙肝抗病毒治疗的干扰素类药物分为短效干扰素：主要包括干扰素α-1b（IFNα-1b）、干扰素α-2a（IFNα-2a）、干扰素α-2b（IFNα-2b））和长效干扰素：主要包括聚乙二醇干扰素α-2a（Peg IFNα-2a）、聚乙二醇干扰素α-2b（Peg IFNα-2b））。长效干扰素血药浓度更稳定，可实现一周注射一次并保证稳定的血药浓度，相比普通干扰素具有用药更方便、疗效更佳的优势。
公司长效干扰素特点
特点描述
依存性强长效化的结构，在体内具有优良的药代动力学优势，维持长
时间的有效血药浓度及血药浓度平稳，保证了给药一次
安全性高采用干扰素的α-2b亚型，相较于采用α-2a亚型的长效干扰素，
产生中和抗体的比率显著降低
抗病毒性强以高活性K134位点作为主要的修饰位点。修饰组分高达74%，
高活性位点提升了抗病毒活性
资料来源：招股说明书，公司官网，方正证券
《我国肝病用药及干扰素市场研究报告》数据显示，2017年国内干扰素市场药物总体规模约29亿元，其中长效干扰素市场规模为14.12亿元，约占干扰素市场将近一般份额
我国干扰素市场规模(亿元) 长效干扰素市场占比
长效干扰素
48.69%
51.31%
短效干扰素资料来源：《我国肝病用药及干扰素市场研究报告》，招股说明书，方正证券
目前在我国获批用于慢性乙肝治疗的长效干扰素只有公司派格宾、罗氏的派罗欣和默沙东的佩乐能三个；而我国短效干扰素主要是国内企业在生产。
我国获批干扰素生产企业
分类通用名商品名生产企业
长效干扰素聚乙二醇α-2b 派格宾特宝生物聚乙二醇α-2a 派罗欣罗氏
聚乙二醇α-2b 佩乐能默沙东
短效干扰素重组人干扰素α-2b
辛化诺上海华新生物
安达芬安科生物
凯因益生北京凯因科
安福隆天津华立达重组人干扰素α-1b
运德素北京三元基因
赛诺金深圳科兴生物
资料来源：CDE，招股说明书，方正证券
第二章 药物的变质反应和生物转化精选.
第一章药物的变质反应和代谢反应药物的变质反应是指药物在生产、制剂、贮存、调配和使用等各个环节中发生的化学变化即质量发生了改变。 药物的代谢反应是指药物在人体内的转运（吸收、分布和排泄统称为转运）过程可发生代谢反应，而引起的化学变化。 第一节药物的变质反应 药物的变质反应主要有水解、氧化、异构化、脱羧及聚合反应等。其中，水解和氧化反应是药物变质最常见的反应。 一、药物的水解反应 （一）药物的水解反应的类型： 1．盐类药物类型 ①强酸弱碱盐：硫酸连霉素、氯化胺 ②强碱弱酸盐：磺胺嘧啶钠、碳酸钠 2．有机药物类型 ①酯（-CO-O-） ②酸酐（-CO-O-CO-） ③酰卤（-CO-O-CO-） ④酰胺（-CO-NH-） ⑤酰肼（-CO-NH-NH-） ⑥酰脲（-CO-NH-CO-NH-） （二）影响药物水解的因素： 1．影响药物水解的内因 ①药物的水解过程对水解的影响 ②药物的化学结构对水解的影响 a．在羧酸衍生物中，离去酸的酸性越强的药物越易水解。因为羧酸衍生物在水解时，羰基正碳原子的正电荷增加时，易受亲核试剂的进攻而水解。 常见离去酸的酸性强弱为： HX > RCOOH > ArOH > ROH > H 2NCONH 2 > H 2 NNH 2 > NH 3
常见羧酸衍生物的水解速度为： 酰卤 > 酸酐 > 酚酯 > 醇酯 > 酰脲 > 酰肼 > 酰胺 b．邻助作用的影响羧酸衍生物的酰基邻近有亲核基团时，能引起分子内催化作用，使水解加速，这一过程称为邻助作用。 举例：阿司匹林能在中性水溶液中自动水解，除了酚酯较易水解，还由于邻位羧基负离子的邻助作用所致；青霉素类药物的β-内酰胺环不稳定，很容易水解开环，除了内酰胺不稳定，还因其侧链酰基氧原子的邻助作用所致。 c．电性效应的影响在羧酸衍生物中，不同的取代基的电性效应使羧酸的酸性增强时，水解速度加快，反之，水解速度减慢。 举例：如在苯甲酸乙酯对位上引入供电子基团，使相应的苯甲酸酸性减弱，水解速度减慢，反之，引入吸电子基团，使相应的苯甲酸酸性增强，水解速度加快. d．空间位阻的影响在羧酸衍生物中，若在羰基的两侧具有较大空间体积的取代基时，由于空间掩蔽的作用，产生较强的空间位阻，而减缓了水解速度。 举例：如水解速度乙酰水杨酸异＞丁酰基水杨酸；哌替啶亦因为空间位阻效应，使其稳定性增大；利多卡因结构中酰胺键的邻位有两个甲基可产生空间位阻，因此利多卡因不易水解。 2．影响药物水解的外因及防止药物水解的方法 二、药物的氧化反应 药物的氧化反应一般分为化学氧化反应和自动氧化反应。化学氧化反应多见于药物的制备过程和药物质量分析的氧化反应；自动氧化反应多见于药物的贮存
考研专业解读：微生物与生化药学
考研专业解读：微生物与生化药学 一、专业介绍 微生物与生化药学是一门以先进的分子生物学技术如DNA重组技术，分子克隆技术和生物化学技术来研究生化药物的一门新的学科。是药学下的一个二级学科。 二、培养方案 培养德、智、体全面发展，具有坚实药学基础，掌握现代生物技术制药理论和技术的高级复合型人才。掌握一门外语，能熟练地进行专业阅读和写作，具有从事药学科学研究和独立承担生物技术制药、天然产物制药的能力，能胜任高等教育、科研开发以及生产单位的技术和管理工作，具有进一步深造的学业基础和开拓创新的素质基础。 各研究生招生单位的研究方向和考试科目不同，在此以中国药科大学为例： 1、研究方向 01微生物药物和生化与生物技术药物的开发与应用 02微生物药物和生化与生物技术药物的制造工艺技术及制造鉴定规程研究 03生物分离工程技术与现代生物技术的原理方法及其在生物药物研究和生产中的应用研究 04基因药物与基因治疗 05生物药物分析及其体内过程监测 2、硕士研究生入学考试科目： ①101思想政治理论 ②201英语一 ③710药学基础综合(一) 三、推荐院校 全国高校中实力较强招生院校： 中国药科大学、沈阳药科大学、北京化工大学、四川大学、浙江大学、江南大学、上海交通大学、华南师范大学、中山大学、山东大学 四、该专业研招单位索引 北京师范大学、贵州大学、河北大学、河北农业大学、吉林大学、兰州理工大学、山东大学、四川抗菌素工业研究所、天津科技大学、中国人民解放军军事医学科学院、重庆医科大学、安徽医科大学、北京化工大学、北京协和医学院、北京中医药大学、长春中医药大学、大连医科大学、第二军医大学、第三军医大学、第四军医大学、福建医科大学、哈尔滨医科大学、河北医科大学、河南大学、河南工业大学、湖北大学、华南师范大学、吉林大学、济南大学、暨南大学、江南大学、兰州大学、辽宁医学院、南京大学、南京师范大学、南京医科大学、山东中医药大学、上海医药工业研究院、沈阳药科大学、四川大学、四川交通大学、苏州大学、天津科技大学、武汉工业学院、西安交通大学、西南大学、浙江工业大学、郑州大学、中国海洋大学、中国药科大学、中山大学 五、就业方向 可从事生物化学与分子生物学、生物工程、应用化学等生命科学相关领域方面的教学、科研以及药品、保健食品、化妆品、生物材料的开发、生产、管理等工作。 五、相同一级学科下其他相关专业 药物化学、药剂学、生药学、药物分析学、药理学 六、课程设置(以重庆工学院为例)
生物信息学现状与展望
研究生课程考试卷 学号、姓名： j20112001 苗天锦 年级、专业：2011生物化学与分子生物学 培养层次：硕士 课程名称：生物信息学 授课学时学分： 32学时 2学分 考试成绩： 授课或主讲教师签字：
生物信息学现状与展望 摘要：生物信息学是一门新兴学科，起步于20世纪90年代，至今已进入"后基因组时代"，本文对生物信息学的产生背景及其研究现状等方面进行了综述，并展望生物信息学的发展前景。生物信息学的发展在国内、外基本上都处在起步阶段。 关键词：生物信息学；生物信息学背景；发展前景 一、生物信息学概述 1.生物信息学发展历史 随着生物科学技术的迅猛发展，生物信息数据资源的增长呈现爆炸之势，同时计算机运算能力的提高和国际互联网络的发展使得对大规模数据的贮存、处理和传输成为可能，为了快捷方便地对已知生物学信息进行科学的组织、有效的管理和进一步分析利用，一门由生命科学和信息科学等多学科相结合特别是由分子生物学与计算机信息处理技术紧密结合而形成的交叉学科——生物信息学(Bioinformatics)应运而生,并大大推动了相关研究的开展, 被誉为“解读生命天书的慧眼”【1】。 研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始，1866年孟德尔从实验上提出了假设：基因是以生物成分存在。1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律，即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等，腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等。与此同时，Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构。1953年James Watson 和FrancisCrick在Nature杂志上推测出DNA 的三维结构（双螺旋）。Kornberg于1956年从大肠杆菌（E.coli）中分离出DNA 聚合酶I（DNA polymerase I），能使4种dNTP连接成DNA。Meselson与Stahl （1958）用实验方法证明了DNA复制是一种半保留复制。Crick于1954年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。经过Nirenberg和Matthai（1963）的努力研究，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【2】。自1990年美国启动人类基因组计划以来，人与模式生物基因组的测序工作进展极为迅速。迄今已完成了约40多种生物的全基因组测序工作，人基因组约3x109碱基对的测序工作也接近完成。至2000年6月26日，被誉为生命“阿波罗计划”的人类基因组计划终于完成了工作草图，预示着完成人类基因组计划已经指日可待。生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分，成为生命科学研究的前沿。 2.生物信息学研究方向 2.1 序列比对
生物信息学填空题(个人整理)
1、BLAST教案所程序中，哪个方法是不存在的？（D） A：BLASTP B：BLASTN C：BLASTX D:BLASTQ 2、下列哪个软件不是常用来观察蛋白质结构视图的？（D） A：AVS B：Chimera C:MICE D:HMM 3、下列哪个不是点突变的类型?(A) A:染色体畸变 B：错义突变 C：无义突变 D：移码突变 4、基因突变的效应不包括：（C） A：有利突变 B：中性突变 C：移码突变D：遗传多态现象 5、人类基因组的结构特点不包括：（A） A：基因进化 B：基因数目 C：基因重复序列 D：基因组复制 6、世界上三大数据库不包括：（B） A:NCBI B:BLAST C:UCSC D:Ensembl 7、常用序列比对方法错误的是：（C） A：编辑距离 B：点阵描图 C：局部比对 D：记分模式 8、下列哪个不是蛋白质结构模型？（D） A：同源性模型 B：折叠识别 C：ab initio折叠 D： MoLScript结构9、下列哪个选项不是微阵列实验设计的内容？（A） A：贝叶斯网络法 B：对照组的选择 C：重复样本的使用 D：随机化原则10、构建序列进化树的一般步骤不包括：（A） A：建立DNA文库 B：建立数据模型 C：建立取代模型 D：建立进化树 11、下列中属于一级蛋白质结构数据库的是：（C） A. EMBL B. DDBJ C. PDB D.SWISS-PROT 12．蛋白质结构预测分为：（B） A．一级和三级结构预测 B. 二级和空间结构预测 C. 三级和空间结构预测 D. 二级和三级结构预测 13．数据挖掘的四个步骤不包括下列哪个：（C） A. 数据选择 B. 数据转换 C. 数据记录 D. 结果分析 14．下列哪项不是生物学研究必备的工具：（A） A.数据分析Ｂ．数据统计Ｃ．因素分析Ｄ．多元回归分析 15.Linux中rmdir 命令的功能是：（D） A．改变工作目录 B.删除工作目录 C. 创建目录 D.删除空目录 16．BLAST教案所程序中，哪个方法是不存在的？（D） A：BLASTP B：BLASTN C：BLASTX D:BLASTQ 17．下列哪个不是蛋白质结构模型？（D） A：同源性模型 B：折叠识别 C：ab initio折叠 D： MoLScript结构18．人类基因组的结构特点不包括：（A） A：基因进化 B：基因数目 C：基因重复序列 D：基因组复制 19、下列哪个选项不是微阵列实验设计的内容？（A） A：贝叶斯网络法 B：对照组的选择 C：重复样本的使用 D：随机化原则20、构建序列进化树的一般步骤不包括：（A） A：建立DNA文库 B：建立数据模型 C：建立取代模型 D：建立进化树三、填空题
医药生物信息学 1
医药生物信息学 生物医学数据应用概述 举例说明常用的数据库，用数据库进行阿尔兹海默症蛋白的筛选。 常用的数据库有PubMed，GWAS，HMBD，TTD，DrugBank，OMIM..... 例：用组学数据挖掘阿尔茨海默病的重用药物 1.获得与AD相关的蛋白质 AD相关的基因：GWAS； AD相关的代谢物质：HMDB； AD相关的蛋白：PubMed检索。 2.将上述与AD相关蛋白与现有药物联系起来 治疗靶标数据库，TTD； 药物数据库，DrugBank database； 筛选出靶标-药物对。 3.获取致病机理和抗AD重用药物的作用模式 资源：检索PubMed； 抽取关于人类和动物药物靶标作用的信息：GOF或LOF； 利用药物数据库中得到的靶标致病机制信息和药物作用模式信息； 合理列出有潜质的抗AD药物。 4.抗AD药物靶标的排序 用特定的算法给靶标打分： 与疾病-靶标相关程度（标准1和3） 支持AD发病机制证据的强度（标准2） 5.候选靶标和重用药物的计算分析：检验。 例：用组学数据挖掘阿尔茨海默病的重用药物 1.获得与AD相关的蛋白质 AD相关的基因：GWAS（Genome-wide association study）全基因组关联分析 （基因组学） AD相关的代谢物质：Human Metabolome Database(HMDB) 与两种以上代谢物质有关的蛋白（代谢组学数据）AD相关的蛋白：PubMed检索，如“Alzheimer’s disease and proteomics”等。 （蛋白质组学、表观基因组学） 524个与AD有关的蛋白 2.将上述与AD相关蛋白与现有药物联系起来 治疗靶标数据库，TTD(Therapeutic Target Database) 药物数据库，DrugBank database 筛选出靶标-药物对：药物必须是批准或者通过临床试验检验的，分别从两个数据库中抽取：1)药物靶标名字;2)药物名;3)药物原来适应症;4)药物作用模式等信息。 496种药物，97种蛋白 3.获取致病机理和抗AD重用药物的作用模式 资源：检索OMIM database、PubMed 抽取关于人类和动物药物靶标作用的信息：
生物信息学课程设计
生物信息学课程设计报告 题目：用blast、clustalx2和mega来分析鼠伤寒沙门氏菌的四环素抗性基因 专业：生物技术 班级：11-2 学号：11114040235 姓名：邹炜球 指导教师：马超 广东石油化工学院生物工程系 2013年 12 月 21 日
摘要 生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集，处理，存储，传播，分析和解释等各方面的一门学科，它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。本课程设计主要通过分析鼠伤寒沙门氏菌的四环素抗性基因来介绍生物信息学里面常用的数据库NCBI和一些常用的软件（如blast、clustalx2、Primer Premier 5和mega），由于生物信息学这一门课在生物研究领域所起到的作用非常大，所以熟练一些常用的生物信息学软件和数据库是非常有必要的。 关键词：NCBI、blast、clustalx2、Primer Premier 、mega、生物信息学、序列比对、系统发育树
目录 1绪论 (4) 1.1生物信息学的发展概况 (4) 1.2生物信息学的发展展望 (4) 2 课题设计内容 (5) 2.1以某一基因或蛋白为研究对象搜索一条序列（DNA长度为300-1500bp,蛋白质序列 为100-500）及相关信息，并分别表示出他的GENBANK和FASTA格式 (6) 2.2以设计内容1为目标序列进行BLAST分析 (7) 2.3通过BLAST或相关软件下载8条基因或蛋白质序列 (9) 2.4以8条基因序列进行多序列比对 (10) 2.5依照设计内容4构建系统发育树 (10) 2.6以其中一条基因序列设计一条长度为200-500bp的一对引物 (12) 参考文献 (16)
生物信息学的主要研究内容
常用数据库 在DNA序列方面有GenBank、EMBL和等 在蛋白质一级结构方面有SWISS-PROT、PIR和MIPS等 在蛋白质和其它生物大分子的结构方面有PDB等 在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等 生物信息学的主要研究内容 1、序列比对（Alignment） 基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础，非常重要。两个序列的比对有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BLAST和FASTA，可以免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。 2、结构比对 基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。已有一些算法。 3、蛋白质结构预测，包括2级和3级结构预测，是最重要的课题之一 从方法上来看有演绎法和归纳法两种途径。前者主要是从一些基本原理或假设出发来预测和研究蛋白质的结构和折叠过程。分子力学和分子动力学属这一范畴。后者主要是从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构。同源模建（Homology）和指认（Threading）方法属于这一范畴。虽然经过30余年的努力，蛋白结构预测研究现状远远不能满足实际需要。 4、计算机辅助基因识别(仅指蛋白质编码基因)。最重要的课题之一 基本问题是给定基因组序列后，正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.这是最重要的课题之一，而且越来越重要。经过20余年的努力，提出了数十种算法，有十种左右重要的算法和相应软件上网提供免费服务。原核生物计算机辅助基因识别相对容易些，结果好一些。从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出起始密码子、剪切位点和终止密码子，是个相当困难的问题，研究现状不能令人满意，仍有大量的工作要做。 5、非编码区分析和DNA语言研究，是最重要的课题之一 在人类基因组中，编码部分进展总序列的3~5%，其它通常称为“垃圾”DNA，其实一点也不是垃圾，只是我们暂时还不知道其重要的功能。分析非编码区DNA 序列需要大胆的想象和崭新的研究思路和方法。DNA序列作为一种遗传语言，不仅体现在编码序列之中，而且隐含在非编码序列之中。 6、分子进化和比较基因组学，是最重要的课题之一 早期的工作主要是利用不同物种中同一种基因序列的异同来研究生物的进化，构建进化树。既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做，甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化。以上研究已经积累了大量的工作。近年来由于较多模式生物基因组测序任务的完成，为从整个基因组的角度来研究分子进化提供了条件。 7、序列重叠群（Contigs）装配 一般来说，根据现行的测序技术，每次反应只能测出500或更多一些碱基对的序列，这就有一个把大量的较短的序列全体构成了重叠群（Contigs）。逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群，直至得到完整序列的过程称为重叠群装配。拼接EST数据以发现全长新基因也有类似的问题。已经证明，这是一个NP-完备
我想象中的生物信息学
我想象中的生物信息学 作为一个习惯于游走于各大实验室，经常需要称量和测定的生物学专业的我来说，生物信息学是一个复合词，也是一个较为“高大上”的词汇，毕竟，它与当今最热门、最具吸引力和最伟大的计算机技术挂钩了。这种奇妙的组合，就像具有不同优良性状作物之间的远缘杂交，不由让我对生物信息学这个新兴学科臆想连篇。 今天是2050年12月1日。夏鑫正坐在办公室里，聚精会神地看着来自国家电视台有关新型病毒HIL(High Infection Lethal)在东南亚肆虐的新闻报道。夏鑫的办公室位于北京的中国生物大数据研究中心大夏里。中国生物大数据研究中心直属于国家信息部，以各种生物数据挖掘与开发为核心内容，集产、学、研为一体的科研机构。夏鑫，作为药物生物信息学领域的专家之一，已经在这个行业深耕差不多40多年了。“这次要来的家伙可能不好对付。”夏鑫自言自语说道。的确，这次新爆发的疫情与以前有所不同，其侵染的病毒是一种极其凶险与难缠的核糖核酸类病毒。丝条状，长约1000纳米，能够通过血液、唾液、汗液等体液进行传播，一旦被它侵染，感染者会在10分钟以内全身发黑、抽搐、直至死亡。从现场的一些尸检发现，死者血液里的红细胞不足0.1%，且骨髓内的造血干细胞全部死亡。夏鑫不由寒颤，脸上出现少有的不安，但很快，他的注意力就被办公室电脑吸引，如他所料，东南亚愈演愈烈的疫情，必将引起中国政府的高度重视，现在他的电脑就接受到上级分派的任务。任务是快速对HIL病毒的RNA 分析并依照目前利用X射线衍射晶体结构得到的某些重要的病毒表达调节分子，设计能与其作用的药物。这项任务对一位有多年经验的专家来说，并非难事，只是速度一定要快！夏鑫首先对手上的RNA利用特定算法进行全方位分析，划分出调控区，编码区，并进行世界各大病毒基因组数据库的比对，锁定重要区域。这些步骤并不需要多长时间，大概2min。这有赖于全球各大数据库的双轨道链接以及超高速的带宽传输，另外，每位生物信息学工作者都配备了高性能的计算机并掌握凝集众多科研人员心血的多功能信息学大软件。接着就是对分析的数据进行生物学注释。在未开发基因组和蛋白组注释数据库时，生物学注释对于大多拥有高超计算机能力但生物知识缺乏的生物信息学工作者来说，可以说是一大难题。这种不对称不单大大影响生物信息的效率，而且引起某些错误的注释。经过两个
生物信息学在药物设计中的应用
生物信息学在药物设计中的应用 SJ 摘要：生物信息学是在数学、计算机和生命科学的基础上形成的一门新型交叉学科，是指为理解各种数据的生物学意义，运用数学、计算机科学与生物学手段进行生物信息的收集、加工、储存、传播、分析与解析的科学。随着生物信息学的发展，其在药物开发中起着越来越重要的作用。本文简要的综述了生物信息学在药物设计中的应用。 关键词：生物信息学；药物设计；靶标 1 生物信息学 1.1生物信息学概述 自1990年人类基因组计划正式启动以来，其迅猛发展造成了生物学数据的迅速膨胀，大量多样化生物学数据蕴含着大量生物学规律，这些规律是解决许多生命之谜的关键所在。因此人们对生物学数据搜集、管理、处理、分析、释读能力的要求迅速提升，计算机技术也越来越多地应用于处理人类基因组研究产生的海量数据及相关生物信息。一门由生物学、计算机科学及应用数学等学科交叉形成的新兴学科——生物信息学应运而生。生物信息学利用计算机科学技术，结合生物学、数学、物理学、化学、信息学和系统科学等理论和方法，通过高容量的数据库、繁多的搜索系统、快速的网络通讯和分析工具对生物信息资源进行收集、存储、分析、利用、共享、服务、研究与开发。 其研究重点主要体现在基因组学和蛋白组学两方面。具体说，是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构与功能的生物信息。目前基因组学的研究出现了几个重心的转移：一是将已知基因的序列与功能联系在一起的功能基因组学研究；二是从作图为基础的基因分离转向以序列为基础的基因分离；三是从研究疾病的起因转向探索发病机理；四是从疾病诊断转向疾病易感性研究。生物芯片(Biochip)的应用将为上述研究提供最基本和必要的信息及依据，将成为基因组信息学研究的主要技术支撑。生物信息学的发展为生命科学的进一步突破及药物研制过程革命性的变革提供了契机。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。 1.2生物信息学的阶段 前基因组时代（20世纪90年代前）：这一阶段主要是各种序列比较算法的建立、生物数据库的建立、检索工具的开发以及DNA和蛋白质序列分析等。
药物信息学在新药研发中的作用
药物信息学在新药研发中的作用 药物信息学是应用人类基因组计划产生的大量数据和全球分子生物学研究的结果，探讨发现药物的新靶点，新方法，促进药物研究过程的交叉学科，涉及生物信息学，化学信息学，计算机化学，组合化学等多领域学科，并包括药物代谢动力学性质和毒性预测，高内涵筛选及代谢模型等综合信息在新药发现和发展中的整合，分析和应用。药物信息学对于加快新药发现。缩短新药的研发周期起着非常重要的作用！同时介绍网络时代国内外药物研究进展检索、药物研究实验数据检索、药物研究专利状况检索、药品市场、药品企业收益等医药信息检索方法、途径。 在生物信息学概念提出的同时，研究人员就认识到生物信息学在药物研究中的重要性，应用生物信息学开展新药研究已成为生物信息学研究的重要方向之一，在生物信息学研究中，最早被确定的应用目标之一就是药物研究，药物研究是生物信息学用途最广价值最高的应用领域。药物研究花费昂贵而且过程漫长，一个新药从发现到临床应用，大约需要10年时间，所需花费5亿~10亿美元。特别是在药物发现的过程中，需要消耗的时间和费用更高，直接制约着新药研究的速度。将药物信息学引入到新药研究的过程，可以极大的加快新药研究的过程，缩短研究周期，降低研究费用。从药物研究的全过程来看，几乎每一个环节都与药物信息学有着密切的关系。如新药发现，药物的临床前研究和临床研究，都可以通过药物信息学的技术方法。深入全面的认识药物的作用机制，解释药物的作用，评价药物的效果，确
定药物的应用前景，近年来关于基因组药物学的研究，为药物信息学在药物研究领域的应用开辟了新的途径。应用药物信息学研究基因组药物学，不仅能为药物研究提供新的技术和方法，加快药物研究的进展，提高药物研究的水平；同时应用药物信息学方法，也可以直接获得新药的信息。 药物靶点的发现技术，其主要方式是进行药物合计和筛选，其主要围绕药物作用靶点进行，药物研究的主要瓶颈就在于药物靶点的发现，目前全世界治疗药物的作用生物靶标分子大约有500个。发现型的药物靶点已成为新药发现或药物筛选的主要任务之一。药物作用巴靶点是猪具有重要生理或者病理功能，能够与药物相结合并产生药理作用的生物大分子及其特定的结构位点。 海量化合物虚拟筛选技术，在进行药物靶点研究的同时，应用生物信息学技术和计算机辅助筛选相结合，开辟了新的药物发现途径。在生物信息学研究基础上，利用获得的蛋白质结构和功能信息，采用以多样性分析为基础的虚拟库技术和以模式识别为基础的计算机虚拟筛选技术直接进行药物筛选，可显著提高药物筛选速度。 利用药物信息学整合高效合成技术，化合物数目不足是制约先导化合物发现与优化的主要瓶颈之一。目前主要通过结合一多样性分析为基础的虚拟库技术和以模式识别为基础的虚拟筛选技术针对不同的靶标筛选命中的化合物，然后经过合成得到实体分子，在进行生物评价以确定筛选的准确性。再生个过程中，化合物的合成效率制约着新药发现的速度，需要利用已有药物的信息学简历合成库提供综合的
710药大参考书目
初试部分科目考试内容范围（仅供参考、不作为命题依据） 考试科目及代 码 书目名称，编著者及出版者、版本 710 药学基础综合（一）分析化学部分： 1．《分析化学》孙毓庆、胡育筑主编，科学出版社，第三版。 2．《分析化学习题集》孙毓庆、胡育筑主编，科学出版社，第二版。 有机化学部分： 1．《有机化学》王积涛主编，南开大学出版社，第三版。 2．《有机化学》陆涛主编，人民卫生出版社，第七版。 3. 《有机化学学习指导与习题集》陆涛等主编，人民卫生出版社，第三版。 生理学部分： 1．《人体解剖生理学》郭青龙、李卫东主编，中国医学科技出版社，第二版，2015年8月。 2．《生理学》姚泰主编，人民卫生出版社，第六版。 生物化学部分： 《生物化学》姚文兵主编，人民卫生出版社，第七版。 711 药学基础综合（二）分析化学部分： 1．《药物分析化学》王志群主编，东南大学出版社，第二版。 2．《分析化学习题集》孙毓庆、胡育筑主编，科学出版社，第二版。 有机化学部分： 《有机化学》芦金荣主编，东南大学出版社，2009年第一版。 生理学部分： 1．《人体解剖生理学》郭青龙、李卫东主编，中国医学科技出版社，第二版，2015年8月。 2．《生理学》姚泰主编，人民卫生出版社，第六版。 生物化学部分： 《生物化学》姚文兵主编，人民卫生出版社，第七版。 712生物化学《生物化学》姚文兵主编，人民卫生出版社，第七版。《生物化学》吴梧桐主编，中国医药科技出版社，第二版。 713有机化学《有机化学》王积涛主编，南开大学出版社，第三版。 《有机化学》陆涛主编，人民卫生出版社，第七版。 《有机化学学习指导与习题集》陆涛等主编, 人民卫生出版社，第三版。 714思想政治教育学《思想政治教育学原理》陈万柏、张耀灿主编，高等教育出版社，第2版，2007年7月版。 811分析化学《分析化学》孙毓庆、胡育筑主编，科学出版社，第三版。 《分析化学习题集》孙毓庆、胡育筑主编，科学出版社，第二版。 812管理学原理《管理学》[美]斯蒂芬.P.罗宾斯等著，孙健敏等译，中国人民大学出版社，第十一版，2012年6月。 《医药企业管理学》邱家学主编，中国医药科技出版社，2012年6月。 18
生物信息学在医学领域的应用研究现状
生物信息学在医学领域的应用研究现状 摘要生物信息学是研究生物信息处理(采集、管理和分析应用),并从中提取生物学新知识的一门科学,它连接生物数据和医学科学研究。生物信息数据库几乎覆盖了生命科学的各个领域，截止至2010年，总数已达1230个。生物信息学已不断渗透到医学领域的研究中。生物信息学在医学领域中主要应用于医学基础研究、临床医学、药物研发和建立与医学有关的生物信息学数据库。 关键词生物信息学，医学，应用 前言据统计,生物学信息正以每14个月翻一倍的速度增长。随着基因组及蛋白质序列数据库的快速增长,以及从这些序列中获取最大信息的需求,生物信息学(bioinformatics)作为一门独立学科应运而生。简言之,生物信息学就是利用计算和分析工具去收集、解释生物学数据的学科。生物信息学是一门综合学科,是计算机科学、数学、物理、生物学的结合。它对于管理现代生物学和医学数据具有重大意义,其研究成果将对人类社会和经济产生巨大推动作用。生物信息学的基础是各种数据库的建立和分析工具的发展。 数据库 迄今为止,生物学数据库总数已达500个以上。归纳起来可分为4大类:即基因组数据库、核酸和蛋白质一级结构数据库、生物大分子三维空间结构数据库,以及以上述3类数据库和文献资料为基础构建的二级数据库。 生物信息学在临床医学上的应用 1.疾病相关基因的发现:很多疾病的发生与基因突变或基因多态性有关。发 现新基因是当前国际上基因组研究的热点,使用生物信息学的方法是发现新基因的重要手段。目前发现新基因的主要方法有多种:(1)基因的电脑克隆:所谓基因的“电脑克隆”, 就是以计算机和互联网为手段,发展新算法,对公用、商用或自有数据库中存储的表达序列标签(express sequence tags,EST)进行修正、聚类、拼接和组装, 获得完整的基因序列, 以期发现新基因。(2)通过多序列比对从基因组DNA 序列中预测新基因[1]:从基因组序列预测新基因,本质上是把基因组中编码蛋白质的区域和非编码蛋白质的区域区分开来。(3)发现单核苷酸多态性[2]:现在普遍认为SNPs研究是人类基因组计划走向应用的重要步骤。这主要是因为SNPs将提供一个强有力的工具,用于高危群体的发
药物化学药物的化学结构与体内代谢转化
药物化学—--药物的化学结构与体内代谢转化 方浩 第一部分概述 对人体而言，绝大多数药物是一类生物异源物质（Ｘｅnobiotics)。当药物进入机体后,一方面药物对机体产生诸多生理药理作用,即治疗疾病;另一方面，机体也对药物产生作用，即对药物的吸收、分布，排泄和代谢.药物代谢既是药物在人体内发生的化学变化，也是人体对自身的一种保护机能。 药物代谢是指在酶的作用下将药物(通常是非极性分子）转变成极性分子,再通过人体的正常系统排出体外。药物代谢多使有效药物转变为低效或无效的代谢物，或由无效结构转变成有效结构.在这过程中，也有可能将药物转变成毒副作用较高的产物.因此，研究药物在体内代谢过程中发生的化学变化,更能阐明药理作用的特点、作用时程、结构转变以及产生毒性的原因。 药物代谢在创新药物发现和临床药物合理应用中具有重要的地位.通过对近十年来许多创新药物在临床失败的案例,科学家们发现与药物代谢有关的问题是创新药物临床研究失败的重要原因。因此当前进行创新药物研究的过程中,应当在候选药物研究阶段就重视考察其药物代谢的相关问题，并将候选药物的代谢问题作为评判其成药性的重要研究内容。在药理学和生物药剂学课程中,对于药物在体内发生的药物代谢转化反应和代谢产物讲述内容较少。因此我们将在药物化学的讲述中,重点从药物代谢酶角度入手，讨论药物在体内发生的生物转化，以帮助大家更好的认识药物在体内所反应的代谢反应以及其与药物发现和临床合理应用的关系。 药物的代谢通常分为两相:即第Ⅰ相生物转化(ＰhaseⅠ)和第Ⅱ相生物转化(PｈａseⅡ)。第Ⅰ相主要是官能团化反应,包括对药物分子的氧化、还原、水解和羟化等,在药物分子中引入或使药物分子暴露出极性基团，如羟基、羧基、巯基和氨基等。第Ⅱ相又称为结合反应(Coｎjuｇation)，将第Ⅰ相中药物产生的极性基团与体内的内源性成分，如葡萄糖醛酸、硫酸、甘氨酸或谷胱甘肽，经共价键结合,生成极性大、易溶于水和易排出体外的结合物.但是也有药物经第Ⅰ相反应后,无需进行第Ⅱ相的结合反应，即可排出体外。 第二部分基本概念、基本知识及重点、难点 一、药物代谢的酶(Ｅnzymes foｒDrug Metaｂｏlｉsm） 第Ⅰ相生物转化是官能团化反应，是在体内多种酶系的催化下,对药物分子引入新的官能团或改变原有的官能团的过程.参与药物体内生物转化的酶类主要是氧化-还原酶和水解酶。本节主要介绍细胞色素P—4５0酶系、还原酶系、过氧化物酶和其它单加氧酶、水解酶。 （一)细胞色素P-450酶系 CYP—45０(Ｃytochｒｏme P-45０enzyme syｓtem,CＹP—4５0）是一组酶的总称，由许多同功酶和亚型酶组成,是主要的药物代谢酶系，在药物和其它化学物质的代谢、去毒性中起着非常重要的作用。ＣYP－4５0存在于肝脏及其它肝脏外组织的内质网中，是一组由铁原卟啉偶联单加氧酶(Heme—coｕｐｌed monooｘygｅｎaseｓ)、需要NＡＤPH和分子氧共同参与、主要催化药物生物转化中氧化反应(包括失去电子、脱氢反应和氧化反应)的酶系。它主要是通过“活化”分子氧，使其中一个氧原子和有机物分子结合,同时将另一个氧原子还原成水,从而在有机药物的分子中引入氧。CYP-45０催化的反应类型有烷烃和芳香化合物的氧化反应,烯烃、多核芳烃及卤代苯的环氧化反应,仲胺、叔胺及醚的脱烷基反应，胺类化合物的脱胺反应,将胺转化为N-氧化物、羟胺及亚硝基化合物以及卤代烃的脱卤反应。ＣＹP-4５0还催化有机硫代磷酸酯的氧化裂解，氧化硫醚成亚砜等的反应(见表1）。 表１CYＰ-4５0催化的一些药物代谢的氧化反应类型
生物信息学在医学领域的应用前沿
生物信息学在医学领域的应用前沿 摘要：生物信息学是有生命科学、信息学、数学、物理、化学等学科相互交融而形成的新兴学科。生物信息数据库几乎覆盖了生命科学的各个领域，截止至2010年，总数已达1230个。生物信息学已不断渗透到医学领域的研究中。生物信息学在医学领域中主要应用于医学基础研究、临床医学、药物研发和建立与医学有关的生物信息学数据库。 关键词：生物信息学；医学；基因；应用 生物信息学是20世纪80年代以来随着人类基因组生命科学与信息科学以及数学、物理、化学等学科相互交融而形成的新兴学科，是当今最具发展前途的学科之一。人类基因组计划的顺利推进产生了海量基因数据，这些数据中蕴藏着丰富的生物学内涵，如果能充分挖掘并加以利用，可能揭示出很多对人类有用的信息。生物信息学已经成为生物学、医学、农学、遗传学、细胞生物学等学科发展的强大推动力量。随着生物信息学研究的深入与发展，它已不断渗透到医学领域的研究中。近年来，伴随着对基因组的研究不断深入，部分应用领域取得了令人瞩目的突破，其潜在的经济利益更是吸引了众多国家、企业及大量科研人员投入到相关研究中，生物信息学得到了迅猛的发展。 一、主要数据库 数据库是生物信息学的主要内容，各种数据库几乎覆盖了生命科学的各个领域。截止至2010年，生物信息数据库总数已达1230个。生物信息数据可可分为一级数据库和二级数据库。一级数据库的数据都直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释，如Genbank数据库、SWISS-PROT数据库；二级数据库是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来，是对生物学知识和信息的进一步整理，如人类基因组图谱库GDB。 在医学领域中常用的生物信息数据库主要有：核酸类数据库，如NCBI核苷酸序列数据库(Gen Bank )、欧洲核苷酸序列数据库(EMBL)、日本DNA 数据库(DDB)等；蛋白相关数据库，如蛋白质数据库(SWISS-PROT)、蛋白质信息资源库(HR)、Entrez 的蛋白三维结构数据库(MMDB)、蛋白质交互作用数据库(DIP)等；疾病相关数据库，包括综合临床数据库，如NCBI疾病基因数据库、Gene Cards等；遗传性疾病数据库，如遗传性疾病数据库(GDB)、人类遗传性疾病数据库(Gene Dis)等；肿瘤相关数据库，如肿瘤基因组解剖工程(CGAP)等；心血管疾病相关数据库，如心血管疾病相关生物医学数据库(Cardio)、心脏疾病计划及临床决策支持系统(HDP &CDM)等；免疫性疾病数据库，如免疫功能分子数据库( HMM)、免疫缺陷资源库(IDR)等；药物相关数据库，如药物和疾病数据库(Drugs)、FDA药品评审与研究中心(CDER)等。 二、生物信息学在医学领域的应用 2.1 生物信息学在医学基础研究中的应用 2.1.1 新基因的发现与鉴定 疾病的发生发展与特异基因的改变有关，鉴定与疾病相关的基因是科学家在积极探索的一个方向，对治疗某些疑难杂症带来新的契机。发现新基因是当前国际上基因组研究的热点，使用生物信息学的方法是发现新基因的重要手段。现在很多疾病的致病基因已经发现，包括癌症、肥胖、哮喘、心脑血管病等，其中与癌症相关的原癌基因约有1000个，抑癌基因约有100个。 目前发现新基因的主要方法有以下3种：①通过多序列比对从基因组DNA序列中预测新基因，其本质是把基因组中编码蛋白质的区域和非编码蛋白质的区域区分开来。②基因的电子克隆，即以计算机和互联网为手段，通过发展新算法，对生物信息数据库中存储的表达序列标签进行修正、聚类、拼接和组装，获得完整的基因序列，以期发现新基因。③发现单核苷酸多态性。 例如，2010年我国学者通过生物信息学EST 拼接技术，RT－PCR等技术，克隆出30个人类未知功能的新基因，并通过生物信息学分析该基因
浅谈生物信息学在生物医药方面的应用
浅谈生物信息学在生物医药方面的应用 生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学（Genomics）和蛋白质组学（Proteomics）两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。 具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学，蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。是结合了计算机科学、数学和生物学的一门多学科交叉的学科。它依赖计算机科学、工程和应用数学的基础，依赖实验和衍生数据的大量储存。他将各种各样的生物信息如基因的DNA序列、染色体定位、基因产物的结构和功能及各种生物种间的进化关系等进行搜集、分类和分析，并实现全生命科学界的信息资源共享。 从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学可以用于序列分类、相似性搜索、DNA序列编码区识别、分子结构与功能预测、进化过程的构建等方面的计算工具已成为变态反应研究工作的重要组成部分。针对核酸序列的分析就是在核酸序列中寻找过敏原基因，找出基因的位置和功能位点的位置，以及标记已知的序列模式等过程。针对蛋白质序列的分析，可以预测出蛋白质的许多物理特性，包括等电点分子量、酶切特性、疏水性、电荷分布等以及蛋白质二级结构预测，三维结构预测等。 基因芯片是基因表达谱数据的重要来源。目前生物信息学在基因芯片中的应用主要体现在三个方面。 1、确定芯片检测目标。利用生物信息学方法，查询生物分子信息数据库，取得相应的序列数据，通过序列比对，找出特征序列，作为芯片设计的参照序列。 2、芯片设计。主要包括两个方面，即探针的设计和探针在芯片上的布局，必须根据具体的芯片功能、芯片制备技术采用不同的设计方法。 3、实验数据管理与分析。对基因芯片杂交图像处理，给出实验结果，并运用生物信息学方法对实验进行可靠性分析，得到基因序列变异结果或基因表达分析结果。尽可能将实验结果及分析结果存放在数据库中，将基因芯片数据与公共数据库进行链接，利用数据挖掘方法，揭示各种数据之间的关系。 大规模测序是基因组研究的最基本任务，它的每一个环节都与信息分析紧密相关。目前，从测序仪的光密度采样与分析、碱基读出、载体标识与去除、拼接与组装、填补序列间隙，到重复序列标识、读框预测和基因标注的每一步都是紧
生物信息学主要内容和发展前景
生物信息学主要内容和发展前景 学生：xxx （x学院xxxx班，学号xxxxxxxxxxx） 摘要：21世纪是生命科学的世纪，伴随着人类基因组计划的胜利完成，人类基因组以及其它模式生物基因组计划的全面实施，使分子生物数据以爆炸性速度增长。及时、充分、有效地利用网络上不断增长的生物信息数据库资源，已经成为生命科学和生物技术研究开发的必要手段，从而诞生了生物信息学。 关键字：生物信息学；产生；研究内容；展现状；前景 随着生物科学技术的迅猛发展，生物信息数据资源的增长呈现爆炸之势，同时计算机运算能力的提高和国际互联网络的发展使得对大规模数据的贮存、处理和传输成为可能，为了快捷方便地对已知生物学信息进行科学的组织、有效的管理和进一步分析利用，一门由生命科学和信息科学等多学科相结合特别是由分子生物学与计算机信息处理技术紧密结合而形成的交叉学科——生物信息学(Bioinformatics)应运而生,并大大推动了相关研究的开展,被誉为“解读生命天书的慧眼”。 一、生物信息学的产生 21世纪是生命科学的世纪，伴随着人类基因组计划的胜利完成，与此同时，诸如大肠杆菌、结核杆菌、啤酒酵母、线虫、果蝇、小鼠、拟南芥、水稻、玉米等等其它一些模式生物的基因组计划也都相继完成或正在顺利进行。人类基因组以及其它模式生物基因组计划的全面实施，使分子生物数据以爆炸性速度增长。在计算机科学领域，按照摩尔定律飞速前进的计算机硬件，以及逐步受到各国政府重视的信息高速公路计划的实施，为生物信息资源的研究和应用带来了福音。及时、充分、有效地利用网络上不断增长的生物信息数据库资源，已经成为生命科学和生物技术研究开发的必要手段，从而诞生了生物信息学。 二、生物信息学研究内容 （一）序列比对 比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础。两个序列的比对现在已有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BALST和FASTA，可以免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。有时两个序列总体并不很相似，但某些局部片断相似性很高。Smith-Waterman算法是解决局部比对的好算法，缺点是速度较慢。两个以上序
中药药物代谢与生物转化
中药药物代谢与生物转化 Metabolism and Biotransformation of Chinese Materia Medica 学分：2.0 总学时：36 考核方式：考试教学方式：讲授主讲教师：杨秀伟课程类型：B 教学方式：全面讲授中药药物代谢与生物转化及其特点和研究方法。 授课对象：硕士、博士研究生。 开设目的：中药药物代谢与生物转化是研究中药在体内吸收、分布、代谢和排泄以及药物分子活化/毒性化，通过体外生物组织、细胞和/或酶进行 中药化学成分结构修饰的一门学科，本课程教学目的主要有四个方 面，一是为了加深研究生对中药体内过程的了解，二是掌握中药药 物代谢的研究方法，三是了解药物分子在体内的活性化/毒性化以及 药物相互作用，四是掌握中药化学成分结构修饰的生物转化方法。教学要求：通过本课程学习，使研究生掌握中药药物代谢与生物转化研究方法和技能，为创新药物研究与开发奠定基础和研究思路。 预修知识：《天然药物化学》、《药物分析》、《药理学》等课程。 主要内容 一、绪论 （一）中药药物代谢与生物转化的有关概念 （二）中药药动学研究的内容和方法 （三）中药药动学研究的特点 （四）中药药动学与其他学科的关系 （五）中药药动学发展概况 （六）中药药动学研究展望 二、药物的肠内细菌生物转化和/或代谢 （一）肠内细菌菌丛的构成和生物特性 （二）中药成分肠内细菌生物转化模型与研究方法
（三）中药成分各类型的肠内细菌生物转化特点 （四）中药成分原形和/或肠内细菌生物转化产物的吸收 三、药物在体内的存在状态与药物代谢 （一）药物在体内存在的状态 （二）药物代谢（1、氧化反应；2、还原反应；3、水解反应；4、结合反应）四、中药药动学生物样品预处理方法 （一）常用生物样品 （二）中药药动学生物样品预处理方法 五、中药药动学研究方法 （一）血药浓度法 （二）药理效应法（1、Smolen法；2、效量半衰期法；3、药效作用期法；4、效应半衰期法；5、药理效应法的特点与评价） 六、药代动力学与药效动力学结合模型 （一）概述 （二）药动学模型 （三）药效学模型 （四）药动学与药效学结合模型 （五）药动学与药效学结合模型的应用 七、中药血清药物化学 八、中药体内活性成分的测定方法 （一）分析方法的设计与评价 （二）气相色谱法 （三）高效液相色谱法 （四）色谱/质谱联用技术 （五）薄层色谱法 （六）比色法 （七）可见-紫外分光光度法 （八）荧光分光光度法 （九）原子吸收分光光度法