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

合成分析,建立高效的合成技术。

药物的早期毒性评价和药代动力学性质预测技术,经过先导话歌舞的筛选与优化得到的药物候选分子,其最终能成功上市的概率仍不足十分之一。失败的主要原因是由于其药代动力学性质不好,如生物利用度地,口服吸收不好,不已代谢,毒性过大等。如果在先导化合物发现与优化阶段便考虑的上述因素,将会大大降低药物候选分子上市失败的风险,进而提高新药研发的成功率。

新药研发创新支持技术平台对于新药研发的整体推动作用,利用以后的平台技术,在已建立的基础信息技术的传统线性新药研发模式的基础上,为增强各项研究分阶段之间的有效联系,降低耗时提高研究效率,建立同步进行的研究策略。综合评价药物分子各方面性质,整合各方面信息来指导新药设计和开发,建立一个可行的,能够提高药物研发效率的新药创制模式。

药物信息技术的发展对新药发现带来了革命性的变革,其成果不仅对相关基础科学有巨大的推动作用,而且对健康医疗产业生物医药产业等领域产生了巨大影响,也为全球的经济发展提供了强大的动力。健康医疗产业在发达国家以发展成为支柱产业。生物医药产业是高技术产业发展的制高点,已被世界各国列为高科技的朝阳产业,是推动国家经济增长,优化产业结构的重要领域。提高新药的研发效率,缩短新药的研发周期,减少研发费用,降低研发风险一直是新药研发人员追求的目标。而实现这一目标必须突破三大技术瓶颈,即与疾病相关的靶标生物分子数目相对不足,先导化合物的发现与优化效率低

下,候选药物分子药代动力学性质及毒性的不可预测性都制约了新药创制的发展,但人们通过不断的努力,目前已经在各个方面取得了长足的进步,随着信息技术的飞速发展和人类基因组计划的完成,以人类基因组数据为源头的整合新靶标的识别,虚拟库与虚拟高通量筛选,药代动力学及毒性早起预测等药物分子设计关键技术的新药研究开发模式将成为突破这三大瓶颈,直接从靶标三维空间结构特征筛选或设计与靶标结构互补,具有治疗作用,具有良好药代动力学性质的先导化合物,与现代新药研发技术和组合化学,高通量筛选等相结合,从而高效研发出高效低毒副作用的特异性药物。

药物信息学同时也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。通过这些方法我们能够尽快的了解新药研发的最新进展以及状况,以便于我们更好的研究新药!

生物信息学作业

生物信息学试题 1、构建分子系统树得主要方法有哪些?并简要说明构建分子进化树 得一般步骤。(20分) 答:(1)构建进化树得方法包括两种:一类就是序列类似性比较,主要就是基于氨基酸相对突变率矩阵(常用PAM250)计算不同序列差异性积分作为它们得差异性量度(序列进化树);另一类在难以通过序列比较构建序列进化树得情况下,通过蛋白质结构比较包括刚体结构叠合与多结构特征比较等方法建立结构进化树 (2)序列比对——选取所需序列——软件绘制 具体如下: a测序获取序列或者在NCBI上搜索所需得目得序列 b在NCBI上做blast:比对相似度较高得基因,并以fast格式下载,整合在*txt文档中。 c比对序列,比对序列转化成*meg格式 d打开保存得*meg格式文件,构建系统进化树 2、氨基酸序列打分矩阵PAM与BLOSUM中序号有什么意义?它们各自 得规律就是什么?(10分) (1)PAM矩阵:基于进化得点突变模型,如果两种氨基酸替换频繁,说明自然界接受这种替换,那么这对氨基酸替换得分就高。一个PAM就就是一个进化得变异单位, 即1%得氨基酸改变。 BLOSUM矩阵:首先寻找氨基酸模式,即有意义得一段氨基酸片断,分别比较相同得氨基酸模式之间氨基酸得保守性(某种氨基酸对另一种氨基酸得取代数据),然后,以所有60%保守性得氨基酸模式之间得比较数据为根据,产生BLOSUM60;以所有80%保守性得氨基酸模式之间得比较数据为根据,产生BLOSUM80。

(2)PAM用于家族内成员相比,然后把所有家族中对某种氨基酸得比较结果加与在一起,产生“取代”数据(PAM-1 );PAM-1自乘n次,得PAM-n。 PAM-n中,n 越小,表示氨基酸变异得可能性越小;相似得序列之间比较应该选用n值小得矩阵,不太相似得序列之间比较应该选用n值大得矩阵。PAM-250用于约 20%相同序列之间得比较。 BLOSUM-n中,n越小,表示氨基酸相似得可能性越小;相似得序列之间比较应该选用 n 值大得矩阵,不太相似得序列之间比较应该选用n值小得矩阵。BLOSUM-62用来比较62%相似度得序列,BLOSUM-80用来比较80%左右得序列。 3、蛋白质三维结构预测得主要方法有哪些?试选择其中得一种方 法,说明蛋白质三维结构预测得一般步骤。(10分) (1) a同源建模(序列相似性低于30%得蛋白质难以得到理想得结构模型 b折叠识别(已知结模板得序列一致率小于25%) c从头预测得方法(无已知结构蛋白质模板)。 (2) 4、您所熟悉得生物信息学软件有哪些?请选择其中得至少一种软 件,结合自己得研究课题,谈谈您所选择软件得基本原理,使用

药物经济学在线作业答案-(2)

单选题 1.【第1章】在药物经济学评价的实际应用中,首先要明确()。A 评价立场 B 评价主体或服务对象 C 评价观点D,评价主体或评价观点 单选题 2.【第1章】从哪个角度出发的药物经济学评价的目的是实现全社会药物资源的最优配置和最佳利用,实现社会群体健康状况的最大程度改善?() A 医疗服务提供者 B 全社会 C 保险机构 D 患者个人 单选题 3.【第1章】药物经济学评价的核心是对()的识别、计量与比较。 A 成本 B 成本和收益 C 收益 D 效益 单选题 4.【第1章】有关备选方案的表述不正确的是()。 A 最优资源利用的备选方案就是以较少的投入获得较多预期效果的备选方案 B 药物经济学研究的备选方案通常只有1-2种药物方 案 C 不同的备选方案对药物的利用资源程度不同,所需的成本也可能不同,由此获得的收益也不尽相同。 D 药物经济学研究的备选方案包括药物方案也包括非药物方案。 单选题 5.【第1章】药物经济学与下列哪一个概念密切关联?() A 丰富性 B 稀缺性 C 无限性 D 满足性 单选题 6.【第1章】下列有关药物经济学评价指标表述不准确的是()。 A 效益是指以货币或非货币计量的收益 B 效果是指以临床治疗效果计量的收益 C 效用是指以满意度或偏好计量的收益 D 效益是指以货币计量的收益

7.【第1章】药物经济学评价方法不应有的特点是()。 A 需要更加广泛地运用增量分析法 B 评价多个方案的经济性时,依据干预方案自身的成本-收益比值的大小可以保证得出准确的结果 C 主要评价方法无自生的经济性判定标准 D 需要更加广泛地运用增量分析法 单选题 8.【第1章】狭义概念上的药物经济学评价指标是指()。A 成本-效益比 B 成本-利润比 C 成本-效用比D 成本-效果比 单选题 9.【第1章】药物经济学评价方法的分类依据是()。 A 成本 B 效益 C 收益的不同计量方式 D 收益 单选题 10.【第1章】独立方案的特例是()。 A 具有独立关系的一组方案 B 备选方案是单一方案 C 各备选方案之间互不干涉、互不影响 D 方案的采用与否,只取决于方案自身的经济性,不用考虑方案之间的可比性 单选题 11.【第1章】用成本效益分析法对单一方案或一组独立型方案进行经济性评价时,下列哪个结果表示该方案在经济学上没有效益()。 A 效益/成本>1 B 效益/成本=1 C B/C>1 D 效益/成本<1 单选题 12.【第1章】诊治某一疾病有M、N、L三个备选方案,所需的诊治时间分别是4、6、8天,评价这三个备选方案经济性的分析计算期应是()。 A 4天 B 8天 C 6天 D 18天 单选题 13.【第1章】狭义概念上的药物经济学是指()。 A 对狭义药物资源的配置进行研究与评价 B 对狭义药物资源的利用效率进行研究与评价 C 对可供选择的药物治疗方案进行研究与评价D 对临床上各种可供选择的诊治方案的成本与收益进行识别、计量和比较,对狭义药物资源的配置和利用效率进行研究与评价

生物信息学作业1实验2

上海师范大学实验报告 实验二 一、实验原理 答:利用Blast全球联网数据库,对输入的序列进行生物信息学分析,给出与输入序列相关性最大的对应的基因信息,比较两者的同源性。 二、操作步骤 答:(1)先打开网址https://www.360docs.net/doc/3d4598001.html,/ (2)点击右边的Blast链接,打开Blast数据库,进入Blast界面 (3)在Basic Blast中选择nucleotide blast (4)在对话框中输入核苷酸序列,在choose search set下的Database选项中选择Others (nr etc.) (5)把网页拉到最下方,点击Blast按钮 (6)在Descriptions 栏下找到Max ident 百分率最高的序列名称 (7)再往下拉,找到Alignments项下第一个序列,可以找到输入序列相关信息 (8)点击Accession,即能找到更多输入序列的相关信息。 1. tttcactcca tagttactcc ccaggtga 1.1它属于哪类生物? 答:属于Hepatitis C virus (丙型肝炎病毒) 1.2它属于哪类基因? 答:属于non-structural protein 5B gene 1.3它在该基因的什么位置? 答:它在该基因的第749-776这个位置。 1.4它与你搜索到的序列的同源性(Identities)是多少? 答:同源性100% 2.(1)ccacccactg aaactgcaca gacaaatttg tacataagag 1.1它属于哪类生物? 答:属于Influenza A virus (A/chicken/Iran261/01(H9N2)) hemagglutinin (HA) gene (A型流感病毒,A型伊朗型261鸡流感病毒,H9N2病毒,血细胞凝集素抗原基因为依据) 1.2它属于哪类基因? 答:属于ssRNA negative-strand viruses Orthomyxoviridae (单链RNA,负义链病毒,正粘病毒科) 1.3它在该基因的什么位置? 答:它在该基因的第1-40这个位置 1.4它与你搜索到的序列的同源性(Identities)是多少?

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

2017浙大远程教育《药物经济学》在线作业答案

您的本次作业分数为:97分单选题 1.【第1章】有关备选方案的表述不正确的是()。 A 最优资源利用的备选方案就是以较少的投入获得较多预期效果的备选方案 B 药物经济学研究的备选方案通常只有1-2种药物方案 C 不同的备选方案对药物的利用资源程度不同,所需的成本也可能不同,由此获得的收益也不尽相同。 D 药物经济学研究的备选方案包括药物方案也包括非药物方案。 正确答案:B 单选题 2.【第1章】如果要解决的医疗问题是确定某一疾病的最佳药物治疗方案,则备选方案应是()。 A 手术治疗治疗方案 B 物理治疗方案 C 其他多种形式的治疗方案 D 包括所有可选的可治疗该疾病的各种药物治疗方案 正确答案:D 单选题 3.【第1章】在药物经济学研究与评价中,只有()才具备参与药物经济学评价的资格,这样的评价和比较才有意义。 A 安全性方案 B 有效性方案 C 可行性方案 D 经济性方案 正确答案:C 单选题 4.【第1章】独立方案的特例是()。 A 具有独立关系的一组方案 B 备选方案是单一方案 C 各备选方案之间互不干涉、互不影响 D 方案的采用与否,只取决于方案自身的经济性,不用考虑方案之间的可比性 正确答案:B 单选题 5.【第1章】药物经济学评价方法的分类依据是()。 A 成本

C 收益的不同计量方式 D 收益 正确答案:C 单选题 6.【第1章】诊治某一疾病有M、N、L三个备选方案,所需的诊治时间分别是4、6、8天,评价这三个备选方案经济性的分析计算期应是()。 A 4天 B 8天 C 6天 D 18天 正确答案:B 单选题 7.【第1章】从哪个角度出发的药物经济学评价的目的是实现全社会药物资源的最优配置和最佳利用,实现社会群体健康状况的最大程度改善?() A 医疗服务提供者 B 全社会 C 保险机构 D 患者个人 正确答案:B 单选题 8.【第1章】下列有关药物经济学评价指标表述不准确的是()。 A 效益是指以货币或非货币计量的收益 B 效果是指以临床治疗效果计量的收益 C 效用是指以满意度或偏好计量的收益 D 效益是指以货币计量的收益 正确答案:A 单选题 9.【第1章】药物经济学评价的核心是对()的识别、计量与比较。 A 成本 B 成本和收益 C 收益

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

生物信息学课程作业

生物信息学作业 1. Align the leghemoglobin protein from soy bean and myoglobin from human with global and local alignment software (ex. needle and water) respectively and interpret the results. ANSWER: (1)Use Needle to Align the two sequence: Aligned_sequences: 2 # 1: CAA38024.1 # 2: NP_001157488.1 # Matrix: EBLOSUM62 # Gap_penalty: 10.0 # Extend_penalty: 0.5 # Length: 203 # Identity: 43/203 (21.2%) # Similarity: 58/203 (28.6%) # Gaps: 90/203 (44.3%) # Score: 30.0 (2)Use Water to Align the two sequence: Aligned_sequences: 2 # 1: CAA38024.1 # 2: NP_001157488.1 # Matrix: EBLOSUM62 # Gap_penalty: 14 # Extend_penalty: 4 # Length: 32 # Identity: 11/32 (34.4%) # Similarity: 15/32 (46.9%) # Gaps: 0/32 ( 0.0%) # Score: 35 两种软件虽然使用同一罚分标准但得分不同。因为Needle程序实现标准pairwise全局比对,而Water则是局部比对。全局比对因为是比对全长序列,所以空位罚分多,得分较局部比对低。

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)

药物经济学

药物经济学 P10 区分相关成本:药物经济学研究的关键步骤之一是区分固定成本和变动成本 (只有后者是药物经济学研究所指的成本。固定成本不随治疗措施的改变发生变化,例如医院的病床或医疗设备投资;可变成本则随着治疗措施的变化而改变,例如医生门诊时间、患者住院率。过量供应、没有充分利用的资源不属于药物经济学研究范畴的成本。需要注意的是近期与远期的固定成本、可变成本组成可能不同,必须结合研究的具体时间范围考虑成本划分。) P11区分不固定资源和进行敏感性分析: 不确定因素的来源有3类:参数、分析模型和分析者 P19药品需求的特征:1.需求的不确定性2.需求的最高优先性3.需求的不可替代性4.需求的外部效应性5.需求缺乏弹性(所谓需求弹性,是指需求随人们收入和价格变化而变化的程度) 6.需求的被动性 7.独特的需求三方结构[ 所谓需求三方结构,即指患者、医生(或药剂师)、医疗保险机构这三方结构] P28需求供给的特征:1.高质量性2.高技术性3.高投入性4.高风险性5.高回报性6.高度集中性(垄断性) P34我国药品价格管制政策:目前,我国的药品价格决定包括两种方式,即政府定价和企业自主定价(政府定价的范围主要是列入国家基本医疗保险用药目录的药品和生产经营具有垄断性的药品。政府定价的方式为:政府制定药品的最高零售价,医疗机构及药品零售机构在不突破政府最高限价的前提下,确定实际销售价格。凡未列入政府定价范围的药品价格的基础上,制定零售价,但零售价不能超过企业制定的零售价。企业自定价格也需报省、市物价管理部门审核。) P40研究设计的基本要素:医学研究中的基本要素包括处理要素、受试对象和试验效应三个部分。研究设计的原则:1.对照原则(.空白对照、试验对照、标准对照、自身对照、相互对照、历史对照)2.重复原则.3.随机化原则 P46新药临床试验设计的原则:1.医学目的原则2.知情同意的原则3.维护受试者利益原则,及人体试验必须以维护患者利益为原则 P81贴现:通过一定的方式把发生在未来(或不同时期)的费用和效益转化为现值的方式就叫贴现。从投资的视角看,存在货币的时间价值即当前持有的一定量货币比未来获得的等量货币具有最高的价值。(货币时间价值存在的原因至少有以下几点:1.货币可用于投资,获得利息,从而在将来获得更多的货币量2.货币的购买力会因通货澎胀的影响而随时间改变3.一般来说,货币的未来预期收益具有不确定性) P851967年,Quade在其《成本效果分析》中将成本效果分析定义为:“用于帮助决策者确定所有备选方案中的最佳方案的技术。”这种成本效果分析与以往的最大的区别是:采用了净成本这一概念。 P86成本效果分析评价指标评价健康效果有两类指标:单一健康指标与复合健康指标 {单一健康指标是健康效果指标中最简单的形式,它涉及到治疗方案的两个方面,即积极的健康效果(药物疗效)和消极的健康效果(药物毒性和不良反应)这些指标包括:死亡率、生存率、预期寿命延长数等}{复合健康指标指导思想是与其将每个效果分别区分出来,采用不同的指标单位,不如运用一种单一非经济指标来比较一个治疗方案积极和消极的健康效果。一些研究人员常采取这样一种方法,即把治疗效果分别表达为寿命长短和生活质量。质量调整生命年是这类指标中最有用的指标之一} 健康效果指标分类:中间健康问题、最终健康问题、生存率和生命质量 P87增量成本效果比ICER 反映的是两种备选方案之间效果差异的单位成本,用于考察增加的成本是否值得。当增量成本效果比值在第三付费方的最大支付意愿内时,单纯成本效果比高的方案是可能被接受的。增量成本效果比的计算公式: 增量成本效果比=A方案的成本-B方案的成本/ A方案的效果-B方案的效果 P88效果指标的选择原则:1.有效性原则2.客观性原则3.特异性原则4.灵敏性原则 老师补充增量成本分析法

浅谈生物信息学在生物方面的应用

浅谈生物信息学在生物方面的应用 生物信息学(bioinformaLics)是以核酸和蛋白质等生物大分子数据库及其相关的图书、文献、资料为主要对象,以数学、信息学、计算机科学为主要手段,对浩如烟海的原始数据和原始资料进行存储、管理、注释、加工,使之成为具有明确生物意义的生物信息。并通过对生物信息的查询、搜索、比较、分析,从中获得基因的编码、凋控、遗传、突变等知识;研究核酸和蛋白质等生物大分子的结构、功能及其相互关系;研究它们在生物体内的物质代谢、能量转移、信息传导等生命活动中的作用机制。 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。 生物信息学中的主要方法有:序列比对,结构比对,蛋白质结构的预测,构造分子进化树,聚类等。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。 生物信息学在人类基因组计划中也具有重要的作用。 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密依赖基因组信息学的软件和数据库的。特别是拼接和填补序列间隙更需要把实验设计和信息分析时刻联系在一起.拼接与组装中的难点是处理重复序列,这在含有约30%重复序列的人类基因组中显得尤其突出。 人类基因组的工作草图即将完成,因此发现新基因就成了当务之急。使用基因组信息学的方法通过超大规模计算是发现新基因的重要手段,可以说大部分新基因是靠理论方法预测出来的。比如啤酒酵母完整基因组(约1300万bp)所包含6千多个基因,大约60%是通过信息分析得到的。 当人类基因找到之后,自然要解决的问题是:不同人种间基因有什么差别;正常人和病人基因又有什么差别。”这就是通常所说的SNPs(单核苷酸多态性)。构建SNPs及其相关数据库是基因组研究走向应用的重要步骤。1998年国际已开展了以EST为主发现新Spps 的研究。在我国开展中华民族SNPs研究也是至重要的。总之,生物信息学不仅将赋予人们各种基础研究的重要成果,也会带来巨大的经济效益和社会效益。在未来的几年中DNA 序列数据将以意想不到的速度增长,这更离不开利用生物信息学进行各类数据的分析和解释,研制有效利用和管理数据新工具。生物信息学在功能基因组学同样具有重要的应用目前应用最多的是同源序列比较、模式识别以及蛋白结构预测。所谓同源序列,是指从某一共同祖先经趋异进化而形成的不同序列。利用数据库搜索找出未知核酸或蛋白的同源序列,是序列分析的基础[lol。如利用BLASTn和BLASTx两种软件分别进行核苷酸和氨基

《生物信息学》上机作业

《生物信息学》上机作业 题目:对人血红蛋白(HBA1)编码基因序列的生物信息分析

目录 引言 .............................................................................................................................................. - 1 -1 正文......................................................................................................................................... - 2 - 1.1 NCBI上对相关核苷酸序列的查找............................................................................ - 2 - 1.2 BLAST运行及其结果.................................................................................................. - 2 - 1.3 BLASTX运行及其结果................................................................................................ - 6 - 2 其他软件的运行及其结果..................................................................................................... - 8 - 2.1 Clustal W运行及其结果 ............................................................................................. - 9 - 2.2 MEGA4.0运行及其结果............................................................................................. - 10 -结论 ............................................................................................................................................ - 10 -

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

相关文档
最新文档