医药生物信息学 1

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中医药院校本科生生物信息学教学改革研究与实践

中医药院校本科生生物信息学教学改革研究与实践

2019第7期中(总第306期)ZHONG GUO NONG CUN JIAO YU生物信息学是生命科学、计算机科学、数学等多学科融合在一起而形成的一门交叉学科。

生物信息学主要是开发和使用生物信息学工具,处理分析医学、生物学的数据,从而提出生命科学新见解,以解决生物学、医学等方面的问题。

特别是进入21世纪后,随着测序技术的飞速发展,测序成本大面积降低,由此开启了后基因组时代研究的新局面。

生物信息学作为一门交叉学科,发展十分迅速。

目前,我国很多中医药院校都开设了生物信息学课程,但是也都是刚刚起步。

在中医药院校的生物信息学教学课堂上,大部分生物信息学教师习惯于向学生灌输生物信息学理论和方法,而忽视生物信息学中理论、方法的发展过程;倾向于关注生物信息学分析结果,而忽视生物信息学分析的原理,导致学生对生物信息学的学习产生了厌倦心理,从而放弃对生物信息学的学习。

针对上面出现的这些问题,如何激发学生对生物信息学的学习热情成为了我们教学的研究重点。

以我校本科生生物信息学课程进行实验教学。

通过一年的生物信息学教学改革摸索,我们总结出了“创新教育、竞赛教育、个人化教育”的教学模式,即通过运用新的教学方法、组织学生积极参加学校各类创新、创业大赛、个性化精细教学的生物信息学教学方案。

使用教学新模式后,我校本科生学习生物信息学的学习热情显著提高,生物信息学的操作技能也明显提升,在中医药人才培养方面取得了很好的成效。

一、提升教学内容生物信息学教材版本较多,选择一本跟专业相关的生物信息学教材,对培养学生的能力十分重要。

本校是一所中医药高校,所以在选择教材时,比较偏向与医学相关的生物信息学教材。

本校生物信息学课程只有36课时,课时较少,所以在教学内容上尽量选择基础的、最新的、实用的生物信息学知识进行教学。

在生物信息学的教学过程中引入实际生活中的问题,教师对问题进行深入讲解,从而让学生较容易理解相应的生物信息学概念。

二、优化教学过程本校的生物信息学课程课时较少,为了让学生更好的学习这门课程,我们充分利用互联网技术和新媒体技术将生物信息学教学分为三部分:①在课堂中进行讲解;②在课堂中实践操作互动;③让学生课外自习。

医学信息学

医学信息学

一、决策的定义
狭义的定义:决策就是决定 广义的定义:管理理论中的决策,既包 括对简单问题的决定也包括对复杂问题的 决定。
决策与信息
信息收集完整、整理有序、加工、分析合 理、利用正确则得“方向正确、效应有益” 的决策。 信息是决策的原料 决策离不开信息 有始有终、表里一致的共生关系。
逐步在全国统一建立居民健康档案
“十一五”期间我省卫生信息化飞速发展
1. 城乡社区和新农合信 息化初步覆盖; 2. 医院信息化居全国前 列; 3. 疫情报告和应急指挥 信息网基本建成; 4. “国家数字卫生”项 目取得阶段性成果;
新农 合 健康 档案 信息 标准
数字 医院 应急 系统 数字 卫生
大型研究项目的开展
医院管理、临床信息系统、电子病历、医学决策支持系统
知识处理,医学人工智能和专家系统

二、需求分析
生物信号分析与图像处理,,,,,
我国医学信息学的发展进程
1995年“金卫工程”
建立国家医疗信息骨干网 建立卫生宏观数据库 建立医院HIS 发行“金卫卡”
军队一、二、三号工程 1987年,中国医学信息学会(CMIA)成 立。 04年11月,中国卫生信息学会成立
二、需求分析
引 言
医学信息学的研究领域
医学信息学的研究对象
对生命信息现象的研究
应用控制论
对人类社会活动中医学信息的研究
循证医学
人类活动的三个阶段:观察、分析、行动 医疗卫生活动的三个阶段:观察、诊断、治疗
一、医学信息学的多学科性
医学知识:
信息科学的理论方法: 自然科学的知识、技术和方法 统计学、流行病学等其他学科
存在的问题:缺乏研究的深度和广度。

生物信息学在药物研发中的应用

生物信息学在药物研发中的应用

生物信息学在药物研发中的应用在当代医药研发领域中,生物信息学扮演着日益重要的角色。

生物信息学是一门利用计算机和相关技术来获取、存储、管理和分析生物学信息的学科。

它的应用在药物研发中具有巨大的潜力,可以加速药物发现的进程,提高研发效率,并最终改善人类健康。

本文将探讨生物信息学在药物研发中的应用,并分析其在药物发现、靶点预测、药效预测和临床试验设计等领域的具体作用。

一、药物发现药物发现是指从大量的分子库中筛选出具有临床潜力的药物候选化合物。

通过生物信息学技术,研究人员可以对大规模的分子数据库进行虚拟筛选。

这项工作可以帮助研究人员辨别出具有与已知药物结构相似的化合物,并从中找到潜在的药物候选物。

此外,生物信息学还能通过计算模拟与药效有关的分子结构和互作关系,以预测候选物的活性和选择性。

这种虚拟筛选方法不仅可以提高药物发现的效率,还可以减少实验成本和时间。

它已经成为现代药物研发的重要手段之一。

二、靶点预测药物的作用靶点是指有助于治疗特定疾病的蛋白质或其他分子。

生物信息学可以通过多种方法对蛋白质序列和结构进行分析,以预测药物的作用靶点。

例如,序列比对可以将给定的蛋白质与已知的蛋白质序列进行比较,并找到相似的序列。

如果多个蛋白质序列之间存在显著的相似性,那么它们可能具有相同或相似的功能,从而可以将已知的药物作用靶点推广到新的蛋白质。

此外,结构预测方法可以根据已知的蛋白质结构,预测出未知蛋白质的结构和功能特征。

这些预测结果可以为药物研发提供有价值的信息,帮助研究人员找到更好的药物靶点。

三、药效预测药效预测是指通过生物信息学技术对药物与目标分子之间相互作用的研究。

例如,分子对接是一种常用的计算方法,用于模拟药物分子与靶点蛋白质之间的相互作用。

通过计算药物分子与靶点蛋白质之间的结合能和互作模式,可以预测药物的活性和选择性。

此外,药物代谢预测也是生物信息学中的重要研究方向。

通过建立代谢途径的预测模型,研究人员可以预测药物在体内的代谢途径和产物,从而指导合理的药物设计和剂量选择。

医药行业生物技术与新药研发方案

医药行业生物技术与新药研发方案

医药行业生物技术与新药研发方案第一章生物技术在医药行业中的应用 (3)1.1 生物技术的概述 (3)1.2 生物技术在药物研发中的应用 (3)1.2.1 分子生物学技术在药物研发中的应用 (3)1.2.2 细胞生物学技术在药物研发中的应用 (3)1.2.3 遗传学技术在药物研发中的应用 (3)1.3 生物技术在药物生产中的应用 (4)1.3.1 生物技术在药物合成中的应用 (4)1.3.2 生物技术在药物提取中的应用 (4)1.3.3 生物技术在药物质量控制中的应用 (4)第二章新药研发的基本流程 (4)2.1 新药研发的概述 (4)2.2 新药靶点的筛选与验证 (4)2.2.1 新药靶点的筛选 (4)2.2.2 新药靶点的验证 (5)2.3 新药候选化合物的设计与筛选 (5)2.3.1 新药候选化合物的设计 (5)2.3.2 新药候选化合物的筛选 (5)2.4 新药的临床前研究 (5)2.4.1 药理学研究 (6)2.4.2 毒理学研究 (6)2.4.3 药代动力学研究 (6)2.4.4 制剂研究 (6)2.4.5 药效学评价 (6)第三章生物技术药物研发 (6)3.1 生物技术药物的定义与分类 (6)3.2 生物技术药物研发的关键技术 (7)3.3 生物技术药物的药效与安全性评价 (7)3.4 生物技术药物的临床研究 (7)第四章小分子药物研发 (8)4.1 小分子药物的定义与分类 (8)4.2 小分子药物研发的关键技术 (8)4.3 小分子药物的药效与安全性评价 (8)4.4 小分子药物的临床研究 (9)第五章生物信息学在新药研发中的应用 (9)5.1 生物信息学的概述 (9)5.2 生物信息学在新药靶点发觉中的应用 (9)5.3 生物信息学在新药设计中的应用 (10)5.4 生物信息学在新药评价中的应用 (10)第六章新药研发中的知识产权保护 (10)6.1 新药研发知识产权的概述 (10)6.2 新药研发过程中的知识产权保护策略 (11)6.2.1 早期规划 (11)6.2.2 专利申请 (11)6.2.3 商标注册 (11)6.2.4 商业秘密保护 (11)6.3 新药研发知识产权的法律规定 (11)6.3.1 专利法 (11)6.3.2 商标法 (11)6.3.3 著作权法 (11)6.3.4 反不正当竞争法 (11)6.4 新药研发知识产权的国际合作 (12)6.4.1 加入国际知识产权组织 (12)6.4.2 签署国际知识产权协议 (12)6.4.3 加强国际知识产权执法合作 (12)6.4.4 促进国际新药研发合作 (12)第七章新药研发项目管理 (12)7.1 新药研发项目管理的概述 (12)7.2 新药研发项目的计划与组织 (12)7.2.1 计划阶段 (12)7.2.2 组织阶段 (13)7.3 新药研发项目的进度与成本控制 (13)7.3.1 进度控制 (13)7.3.2 成本控制 (13)7.4 新药研发项目的风险与质量管理 (13)7.4.1 风险管理 (13)7.4.2 质量管理 (13)第八章新药研发的监管政策 (14)8.1 新药研发监管政策的概述 (14)8.2 我国新药研发监管政策的主要内容 (14)8.3 新药研发监管政策的国际比较 (14)8.4 新药研发监管政策对行业的影响 (15)第九章新药研发的风险与挑战 (15)9.1 新药研发风险的概述 (15)9.2 新药研发的风险来源 (15)9.2.1 技术风险 (15)9.2.2 市场风险 (15)9.2.3 法规政策风险 (16)9.3 新药研发风险的管理策略 (16)9.3.1 完善研发流程 (16)9.3.2 强化风险管理意识 (16)9.3.3 优化资源分配 (16)9.3.4 加强外部合作 (16)9.4 新药研发的挑战与机遇 (16)9.4.1 挑战 (16)9.4.2 机遇 (16)第十章未来医药行业生物技术与新药研发的趋势 (16)10.1 生物技术的发展趋势 (16)10.2 新药研发的技术创新 (16)10.3 生物技术与新药研发的融合 (17)10.4 未来医药行业的发展方向 (17)第一章生物技术在医药行业中的应用1.1 生物技术的概述生物技术是指利用生物系统的特性,通过分子生物学、细胞生物学、遗传学等学科的方法和手段,对生物体进行操作和改造,以实现特定目的的技术。

生物信息学技术及其在医学研究中的应用

生物信息学技术及其在医学研究中的应用

生物信息学技术及其在医学研究中的应用随着生物学研究的不断深入,生物信息学技术也愈发重要。

生物信息学技术就是指运用计算机科学、数学、统计学等技术,对生物学的各个方面进行分析和研究的方法和工具。

在医药领域,生物信息学技术的使用具有很大的潜力和优势,可以在药物研发、疾病筛查、医学诊断等多个方面产生重要影响。

一、生物信息学技术简介生物信息学技术是一种交叉学科,涉及到计算机科学、数学、统计学、生物学等多个学科领域。

包括了基因组学、转录组学、代谢组学、蛋白质组学等方面,是研究生物信息及其生命过程中的规律和模式的一门科学。

生物信息学技术的主要目的是收集、存储、分析和管理生物信息的海量数据,如基因测序数据、蛋白质序列和结构数据、代谢物浓度数据等。

生物信息学技术不仅可以改善基础科学研究的效率,还可以促进药物研发、疾病诊断等方面的进步,使医学研究更加深入和精确。

二、生物信息学技术在药物研发中的应用随着药物研发中对药效、药理学问题的深入认识,基于药物代谢途径和药物作用机制的研究工作越来越受到关注。

利用生物信息学技术,我们可以筛选出对于特定疾病有作用的基因以及调控这些基因的信号通路。

针对这些基因或通路,我们可以进一步研究潜在药物分子,这将有助于新药的发现与开发。

药物研发还涉及到药物安全问题,在新药研制的早期阶段,药物分子的毒性与非特异性通常是无法确定的。

利用生物信息学技术,我们可以对药物分子与人类基因组的相互作用进行预测,这有助于在药物研发的早期阶段排除有潜在毒性或非特异性的候选药物,加快药物研发的进程。

三、生物信息学技术在疾病诊断中的应用生物信息学技术在疾病诊断中的应用主要是基于分子表达模式和分子标记的疾病生物标志物的鉴定。

通过分析正常和疾病状态下的基因表达及其调控通路,可以确定疾病早期信号通路的变化,并从中鉴定出具有潜在诊断价值的分子标志物。

例如,在肿瘤治疗中,我们可以利用生物信息学技术分析肿瘤组织与正常组织基因表达的差异,以此筛选出具有潜在诊断价值的肿瘤标志物。

辅修专业学士学位教育生物信息学

辅修专业学士学位教育生物信息学

辅修专业学士学位教育生物信息学
生物信息学是一门综合学科,集生物学、计算机科学、数学和统计学等多个学科知识于一体,旨在利用计算机和信息技术解决生物学研究中的问题。

辅修专业学士学位教育生物信息学是指在本科期间,除了主修专业之外,还选择了生物信息学作为辅修专业,以获得相关领域的基础知识和技能。

辅修专业一般需要完成一定的课程学习和实践训练,并通过相应的考核,最终获得辅修专业的学士学位。

学习生物信息学的学生可以在生物医药、农业、环境科学等领域中从事相关的研究和应用工作。

他们可以利用计算机和信息技术对生物数据进行分析、建模和预测,从而提供对生物学研究和应用的支持。

生物信息学在现代生物学研究中扮演着重要的角色。

随着生物数据量的急剧增加,生物信息学的需求也越来越大。

因此,辅修专业学士学位教育生物信息学的人才需求也在逐渐增加。

辅修生物信息学的学生可以通过掌握相关的技能和知识,为生物学研究和应用领域做出贡献,并具备在相关领域就业的竞争力。

生物信息学

生物信息学

生物信息学邱萌琳11216108一、定义与简介生物信息学(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学科,也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展,生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。

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。

二、经历阶段前基因组时代(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。

基因组时代(20世纪90年代后至2001年)这一阶段主要是大规模的基因组测序,基因识别和发现,网络数据库系统地建立和交互界面工具的开发等。

后基因组时代(2001至今)随着人类基因组测序工作的完成,各种模式生物基因组测序的完成,生物科学的发展已经进入了后基因组时代,基因组学研究的重心由基因组的结构向基因的功能转移。

这种转移的一个重要标志是产生了功能基因组学,而基因组学的前期工作相应地被称为结构基因组学。

三、生物信息学发展简介生物信息学是建立在分子生物学的基础上的,因此,要了解生物信息学,就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解。

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:遗传因子是以生物成分存在,1871年Miescher 从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸(DNA),在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前,人们仍然认为染色体蛋白质携带基因,而DNA是一个次要的角色。

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)。

生物信息学在中医药研究中的应用

生物信息学在中医药研究中的应用

生物信息学在中医药研究中的应用
生物信息学在中医药研究中的应用越来越广泛。

以下是一些常见的应用领域:
1. 中药基因组学研究:生物信息学可以通过对中药草药的基因组数据进行分析,鉴定其中的主要成分以及相关的药效基因,从而揭示中药的药理机制、作用靶点以及药效差异。

2. 中药网络药理学研究:生物信息学可以通过构建中药网络药理学模型,分析中药组方中的多个成分与多个靶点之间的相互作用网络,揭示中药的整体调控机制以及多药效联合作用的分子基础。

3. 中药毒理学研究:生物信息学可以通过分析中药的毒性相关基因、蛋白以及代谢产物数据,预测中药的潜在毒性及其作用机制,为中药的安全使用提供理论依据。

4. 中药质量评价研究:生物信息学可以通过建立中药指纹图谱及其与药效的关联模型,对中药的质量进行评价,并为中药的生产和质量控制提供技术支持。

5. 中药药效预测研究:生物信息学可以通过整合中药的化学成分数据、基因组学数据和临床数据,构建药效预测模型,预测中药的药效和适应症,提高中药研发的效率。

总之,生物信息学在中医药研究中的应用可以帮助我们更好地理解中药的药理机制、质量评价以及药效预测等方面,为中医药研究提供了有力的工具和方法。

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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:
获得功能(gain of function,GOF)
失去功能(loss of function,LOF)
利用
药物数据库中得到的靶标致病机制信息
药物作用模式信息
合理列出有潜质的抗AD药物。

15个靶标92种药物。

4.抗AD药物靶标的排序
用特定的算法给靶标打分:
AD相关蛋白质变化的程度:蛋白质变化倍数或最小等位基因的OR值。

Google scholar中报告AD靶标发病机制论文的被引次数;
PubMed中报告与AD相关靶标的文章数。

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)
7种药,2个靶标。

5.候选靶标和重用药物的计算分析:检验
利用Toppgene tool,对候选基因进行排序,根据其与训练基因功能上的相似性。

利用Toppnet tool对候选基因,根据蛋白质相互作用网络的拓扑结构上的相似性及其与训练基因的相似性进行排序
选取AD危险-效应最强的5种基因作为训练基因,又利用了两个联机资源,分析重用药物的小分子药物:
利用Cmap,分析了重用药物和已知抗AD药物(memantine and galantamine)在基因表达模式的上是否有相似改变。

利用C2maps采用网络挖掘方法、文本挖掘和药物注释等方法,评估抗AD药物与基因相关性。

基于受体结构的药物分子设计
1.什么叫基于受体结构的药物分子设计?其研究内容有哪些?
基于受体结构的药物设计是指一般应用由X-射线衍射、磁共振或分子模拟(同源建模法等)提供的蛋白质结构信息,来辅助设计具有生物活性的化合物的过程。

基于配体结构的药物设计是从研究一系列药物分子对同一受体的活性出发,比较它们的结构变化与生物活性之间的关系,找到对该受体能发生结合并产生活性的最普遍的结构因素,并根据此结构特征设计新的药物分子
其研究内容包括靶蛋白结构的预测;分子对接与虚拟筛选;全新药物设计。

例:基于生物大分子靶点结构的药物设计方法
2.同源模建法的基本步骤是什么?
(1)目标序列与模板序列的比对;
(2)根据同源蛋白的多重序列比对结果,确定同源蛋白的结构保守区以及相应的框架结构;(3)目标蛋白质结构保守区的主链建模;
(4)目标蛋白质结构变异区的主链建模;
(5)侧链的安装和优化;
(6)对模建结构进行优化和评估。

3.什么叫计算机虚拟筛选?
它利用计算机强大的运算能力,根据某个靶标的相关信息,利用三维药效团搜索或分子对接的方法来筛选商业化的化合物样品库,在化合物数据库中寻找可能的活性化合物,发现潜在的活性分子后,可以向公司或有关机构定购,然后进行药理测试。

与传统的高通量筛选技术相比,虚拟筛选不存在样品的限制,其成本也远低于高通量筛选。

小分子三维数据库有:剑桥结构数据库、国家癌症研究所数据库和ACD-3D数据库等。

计算机辅助药物设计方法
生物电子等排原理及药物发现
1.什么是生物电子等排原理?
生物电子等排不仅应具有相同总数外层电子,还应在分子大小、形状(键角、杂化度)、构象、电子分布(极化度、诱导效应、共轭效应、电荷、偶极等)、脂水分布系数、pKa、化学反应性(代谢相似性)和氢键形成能力等方面存在相似性。

如等疏水性电子等排体;等电性电子等排体;等立体性电子等排体;等构象性电子等排体等。

经典生物电子等排体原子和基团
非经典的电子等排体:指原子或基团不一定相同,但空间效应、电性及其他性质与母体化合物是相似的:(1)环与非环结构;(2)可交换的基团;(3)基团反转。

分子杂合原理药物发现中的运用
2.什么是分子杂合原理?
分子杂合原理是指将两种药物的药效结构单元拼合在一个分子中,或将两者的药效基团通过共价键兼容于一个分子中,使形成的药物或兼具有两者的性质,强化药理作用、减少各自毒副作用,或是两者取长补短,发挥各自的药理活性,协同完成治疗作用。

因为多数情况下是将两个药物结合在一起,所以有时将其称为孪药(Twin drug)。

孪药一般可分为同孪药(联苯双酯)和异孪药(贝诺酯)二类。

孪药中两个药效结合单位有3种连接方式:
A +
A /
B A / B
A
链状结合A / B A 直接结合A A / B 相互重叠结合。

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