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1、诚信考试 冷静答题第 1 页 共 4 页黄 冈 师 范 学 院 答 题 纸20 20 学年第 学期期 考试 ( A、B )卷 注意：1、密封线内填写相关信息，请勿答题 2、请标注好试卷纸每页下面的页码数。学号：生物信息学在中药资源研究领域的推动作用综述中文摘要：生物信息学(Bioinformatics) 是伴随人类基因组计划 (Human Genome Project，HGP)诞生的，兴起于20 世纪后期，在生命科学的各个科研领域的广泛应用，产生了巨大的经济和社会效益，是本世纪生命科学和自然科学重大前沿领域之一。中药资源(Chinese medicinal resources)包括植物类资源、
2、动物类资源和矿物类资源，是中药产业发展的基础。其中，中药植物资源是自然界来源最广泛的中药资源。生物信息学的兴起和快速发展在全球取得的巨大进展和成就，为中药资源研究提供了新的研究方法技术和思路，并且极大地推动了中药资源的研究和产业发展。本文全面收集分析了生物信息学在中药资源研究中的应用现状，对生物信息学在中药资源领域的应用进行了展望，以期为中药资源生物信息的应用提供基础信息和思路。关键词: 中药资源; 生物信息学；综述；Bioinformatics research in the field of traditional Chinese medicine resources impetus Su
3、mmaryLu 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. Extensive applications of bioinformatics in l
4、ife 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 traditional medicinal plant resources is a nat
5、ural 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 medicine resources, and greatly promoted th
6、e 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 it. Keywords: Chinese medicinal re source
7、s; Bioinformatics technology; Summary;1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 总分科目 成绩-密-封-线-学号 姓名 班级 专业-密-封-线-院（系） 专业 班级 学号 姓名 开 拓 思 路 大 胆 创 新第 2 页 共 4 页1 前言生物信息学(Bioinformatics) 是一门利用计算机技术研究 生物系统之规律的学科,是在大分子方面的概念型的生物学。包括了从应用数学、计算机科学以及统计学等学科衍生而来各种方法，并以此在大尺度上来理解和组织与生物大分子相关的信息。应用情 报分析的方法对国外近年来发表的生物信息学研究论文进行文献计量学调查分析，结合相
8、关文献调查，总结出当前国外生物信息学研究的热点，供广大专业人员和图书情报人员参考。生物信息学的主要研究方向：基因组学 -蛋白质组学 -系统生物学 -比较基因组学。它是伴随人类基因组计划 (Human Genome Project，HGP) 诞生的，兴起于20世纪后期，在生命科学的各个科研领域的广泛应用，产生了巨大的经济和社会效益，是本世纪生命科学和自然科学重大前沿领域之一 13。作为一门薪的交叉学科和工具学科，生物信息学技术在揭示中药次生代谢产物的产生、解释道地药材形成的分子机制、选育抗胁迫的药用植物和中药鉴定新标准的建立等中药资源研究中应用广泛。本文将对目前中药资源研究常用的生物信息学技术进
9、行综述。中药资源(Chinese medicinal resources)包括植物类资源、动物类资源和矿物类资源，是中药产业发展的基础 1。其中，中药植物资源是自然界来源最广泛的中药资源。生物信息学的兴起和快速发展在全球取得的巨大进展和成就，为中药资源研究提供了新的研究方法技术和思路，并且极大地推动了中药资源的研究和产业发展。本文全面收集分析了生物信息学在中药资源研究中的应用现状，对生物信息学在中药资源领域的应用进行了展望，以期为中药资源生物信息的应用提供基础信息和思路。2 研究方法2.1生物学数据库的建立数据库是生物信息学的主要内容和研究基础，通过对这些数据的分类、收集、整理，产生了成千上万
10、的数据库，几乎涉及了生命科学的各个研究领域，如核酸序列数据库，蛋白质序列数据库，蛋白质、核酸、多糖的三维结构数据库，基因组数据库，文献数据库和其他种类数据库。目前应用比较广泛的数据库有：GenBank、EMBL、DDBJ 等核酸序列数据库和PIR、MIPs、swissProt 蛋白质序列数据库 2。2.2生物芯片生物芯片是指通过微电子和微加工技术在固相基质表面构建微型生物化学分析系统，通过检测集成在芯片上的分析微阵列，来分析细胞及其他的生物分子，快速获取样品的生物信息，也称为微点阵(Micro Amy)技术。生物芯片技术具有高信息量、快速微型化、自动化、成本低、污染少、用途广等特点。常见的生物
11、芯片有：基因芯片、蛋白质芯片、细胞芯片、组织芯片、糖芯片和芯片实验室等 14。目前生物芯片技术已经应用于包括拟南芥、水稻、玉米、番茄、草莓、松树、大豆、白杨等植物物种中，新的芯片技术例如质子束直写技术以及新型生物芯片例如数字微流控芯片、三维生物芯片。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热点。生物芯片技术虽尚处于幼年阶段，仍然有许多需要改进的地方，但芯片技术以其连续化、集成化、微型化的优势为科学家们所青睐，在植物科学领域迅速应用 4。生物芯片在植物方面的应用主要集中在：基因表达检测与新基因的发现；植物分子病理中的研究；植物逆境和营养方面的研究；转基因植物检测及植物检疫等方面，也为地
12、道药材科学内涵的阐述提供了强有力的工具。丹参地道药材cDNA芯片的构建是以传统药用植物和地道药材为研究主题的首张芯片，得到的114个在丹参毛状根不同时期差异表达的独立基因(unjgone)中有52个为丹参中首报道 6。在药材的鉴定方面，李绍平等对川贝母、浙贝母、皖贝母和湖北贝母4种主要贝母品种进行序列分析发现，以川贝母特有碱基序列cTITFGTcGQ TcA为探针制成的芯片，可准确鉴定川贝母 15。2.3 EST数据库ESTs是 cDNA克隆的一部分序列，携带了表达基因的部分遗传序列，具有组织特异性。EST获得快速、简便且廉价，是研究基因表达最有用的材料和基因组学的主要内容，广泛地应用于基因组
13、物理图谱的绘制、基因识别、基因表达谱的构建和新基因的发现等研究方向, 对EST数据的分析包括聚类前处理(preProcessing)、聚类(Clustering)、拼接(Assembly) 和分析Analysis) 。数据聚类分析对于EST的功能识别、剪接产物的区分、基因表达谱的分析都有很大的帮助，经聚类和装配得到的唯一序列代表了对所研究的物种(组织 )在某一特定时间所表达的基因的随机采样的结果 8。诚信考试 冷静答题第 3 页 共 4 页EST技术作为基因组学、功能基因组学与后基因组学之间的桥梁，已成为分子生物学研究的有力工具。EST 技术最基本的方法就是建立EST数据库。利用EST技术建立
14、基因数据库的其他药用植物还有人参、薄荷、丹参、银杏、甘草、长春花旧、藏红花等 3。在药用植物研究方面的另一重要用途是鉴别和发现药用植物代谢途径中的新基因为道地药材遗传多样性、性状关联基因标记、药材真伪和品质优劣的鉴别等提供新的技术手段 5。EST的测序方法存在一定的误差(精确度为97 )，目前dbEST数据库中EST 并不精确，EST技术所获得的也只是一种模拟序列，只能作为参考，对结果的最终确认还要通过实验验证 10。尽管如此，EST仍然是获取生物信息快捷和经济的方法。2.4序列比对生物信息学分析方法种类繁多，但最基本的分析方法是以数据库为基础的序列比对、新序列的识别、结构和功能的预测以及软件的研制等。序列的比对是生物学中最为基础的一个部分。最常见的比对是蛋白质序列之间或核酸序列之间的两两比对。通过分析序列之间的相似和差异，寻找二者可能的保守区域、位点
