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2003年11月28日
“天人合一”、“上医治未病”的思想和食疗等具体治法将在基因组学的水平上融入现代医学。
基因组学革命
廉价能源的逐渐耗竭和生态环境的不断恶化威胁到人类的生存和发展。这两个难题的解决也离不开能源公司正在寻找其它形式能够再生的能源产品。利用古细菌(Archaea)在无氧条件下产生甲烷的甲基辅酶M还原酶的利用有可能使今后的能源主要来自植物而不再依赖煤、石油和天然气等矿产品。有的公司已经在其附属工厂生产乙醇以代替石油，利用基因组学的成果则可使生产成本大大降低。美国能源部正在研究如何利用一种细菌(Deinococcus radiodu rans)去清除重金属和放射性废弃物对环境的污染。改造拟南芥的基因组，使之能生产可生物降解的塑料的工作已取得成就。上述的例子仅仅代表一种大趋势的开端。今后10年随着基因组的进展，人们对各种动植物基因组的测序和改造能力将更加强大，各种各样具有新的遗传特性的植物和动物将为我们提高食物的产量和质量，提供有特殊性能的纤维和其它化工原料，廉价的可再生的能源，易于自然降解避免污染环境的塑料……。1998年3月有人提出，现在已出现继工业革命、电脑引发的信息革命(computer-based revolution)后的第三次技术革命，即基因组学革命(genomics revolution)。不管这个观点是否会被普遍接受，基因组学的发展对人类社会方方面面(保健、食物、能源、环境乃至观念和行为)产生的巨大影响是无法否定的。
5 生物信息学与药物发现
新药的寻找是一件耗资巨大而效率很低的工作。据国际上的统计，研制成功一种新药，平均需要花费10-12年的时间，研究1.5-2万种化合物，耗资3.0-5.0亿美元。新药的创制过程主要存在两个瓶颈：一个是靶标生物大分子的确定及验证;另外一个是具有生物活性的小分子药物的设计和发现。
近年来，人类基因组计划和蛋白质组计划的开展，为生物医药研究提供丰富的生物学信息。而在这纷繁复杂的生物信息中寻找合适的药物作用靶标是生物信息学的重要目的之一。生物信息学通过主要在以下几个方面为药物设计提供帮助：(1)确定与疾病相关的靶标；(2)验证靶标的有效性；(3)预测靶标生物大分子的三维结构；(4)确证药物的作用机制(5)预测药物的毒性。
今天，应用各种理论计算方法和分子图形模拟技术，进行计算机辅助药物设计(Computer - Aided Drug Design, CADD)，已成为国际上十分活跃的科学研究领域。计算机辅助药物设计，是现代药物研究与开发的一个重要方法和工具。将计算机辅助药物设计方法加入新药研究的循环，确能显著缩短新药研究的周期、节省研究与开发的费用、提高新药筛选的命中率。计算机辅助药物设计与其他现代药物研究方法结合，必将推动药学学科和生命科学相关学科的迅速发展。
21世纪将是科学技术更加蓬勃发展的世纪。可以预期，药物分子设计领域将会成为一个充满新的挑战的激动人心的科学前沿：
* 人类基因组和生物信息学的发展，将为药物设计研究开辟更广阔的空间
* 超级计算机的发展将为复杂生物体系的理论计算和药物设计创造有利的条件
* 计算机辅助药物设计与组合化学技术相结合将显示巨大威力
* 基于结构的药物设计将向基于作用机理的药物设计方向发展
尽管今天人们在药物设计领域中取得的成功还非常有限，我们有充分的理由相信，在新的世纪里药物设计研究一定会取得迅速的发展，人们的梦想一定可以逐步实现。 建议 生物信息学的特点是投资少，见效快，效益大，适合于我国的现实条件。即从英特网上源源不断地采集数据，进行分析、归类与重组，发现新线索、新现象和新规律，用以指导实验工作的设计，这是一条既快又省的科研路线，可避免不必要的重复，少走弯路，提高我国生物科学的研究水平。关键在于有关学科之间的协作和加速培养一批在数学、物理、信息科学、计算机科学以及分子生物学方面均有造诣的跨学科青年人才。这样的人才在当前全世界都十分缺乏。我们如能充分发挥现有少数人才和单位的潜力，优势互补，协作起来，边做课题边培养研究生，进而在某些有条件的大学里设置生物信息学专业，就能迎接21世纪的挑战。
6 人类基因组测序完成之后—生物信息学的科学目标
生物信息学是当前生物学领域的研究热点，预计在未来的若干年它将变得越来越重要、越来越引起人们的重视。
6.1 近期任务
由于未来几年蛋白质和核酸的测序数据将以指数方式增加，近期生物信息学将在以下几方面迅速发展：
6.1.1 大规模基因组测序中的信息分析
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讨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。
6.1.2 新基因和新SNPs(单核苷酸多态性)的发现与鉴定
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)所包含的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研究也是至关重要的。
6.1.3 完整基因组的比较研究
现在，生物信息学家不仅有大量的序列和基因而且有越来越多的完整基因组。有了这些资料人们就能对若干重大生物学问题进行分析，比如：研究生命是从哪里起源的？生命是如何进化的？遗传密码是如何起源的？估计最小独立生活的生物至少需要多少基因，这些基因是如何使它们活起来的？比如，鼠和人的基因组大小相似，都含有约三十亿碱基对，基因的数目也类似。可是鼠和人差异确如此之大，这是为什么？同样，有的科学家估计不同人种间基因组的差别仅为0.1%；人猿间差别约为I%。但他们表型间的差异十分显著。因此其表型差异不仅应从基因、DNA序列找原因，也应考虑到整个研究组、考虑染色体组织上的差异。总之，这些例子说明由完整基因组研究所导致的比较基因组学必将为基因组研究开辟新的领域。
6.1.4 大规模基因功能表达谱的分析
随着人类基因组测序逐渐接。近完成、一些学者就提出如下的问题：即使我们已经获得了人的完整基因图谱，那我们对人的生命活动能说明到什么程度呢？于是他们提出了一系列由上述数据所不能说明的问题，例如：基因表达的产物是否出现与何时出现；基因表达产物的浓度是多少；是否存在翻译后的修饰过程，若存在是如何修饰的；基因敲出(knock-out)或基因过度表达的影响是什么；多基因的表现型如何，等。概括这些问题，其实质应该是：我们虽然知道了基因，知道了核酸序列，但我们不知道它们是如何发挥功能的，或者说它们是如何按照特定的时间、空间进行基因表达的，表达量有多少。 为了得到基因表达的功能谱，国际上在核酸和蛋白质两个层次上都发展了新技术。这就是在核酸层次上的DNA芯片技术和在蛋白质层次上的二维凝胶电泳和测序质谱技术，也称蛋白质组技术。
6.1.5 生物大分子的结构模拟与药物设计
随着人类基因组计划的执行，估计几年之内就可找到人类的8万到10万个基因，也就是发现它们的一级序列。然而要了解他们的功能、要找到这些蛋白质功能的分子基础，必须进一步知道它们的三维结构。与此同时，要设计药物也需要了解相应的蛋白质受体的三维结构。这是摆在科学家面前的紧迫任务。
6.2 远期任务
生物信息学的远期任务是读懂人类基因组，发现人类遗传语言的根本规律。从而阐u若干生物学中的重大自然哲学问题，像生命的起源与进化等。这一研究的关键和核心是了解非编码区。
6.2.1 非编码区信息结构分析
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基因组学革命
廉价能源的逐渐耗竭和生态环境的不断恶化威胁到人类的生存和发展。这两个难题的解决也离不开能源公司正在寻找其它形式能够再生的能源产品。利用古细菌(Archaea)在无氧条件下产生甲烷的甲基辅酶M还原酶的利用有可能使今后的能源主要来自植物而不再依赖煤、石油和天然气等矿产品。有的公司已经在其附属工厂生产乙醇以代替石油，利用基因组学的成果则可使生产成本大大降低。美国能源部正在研究如何利用一种细菌(Deinococcus radiodu rans)去清除重金属和放射性废弃物对环境的污染。改造拟南芥的基因组，使之能生产可生物降解的塑料的工作已取得成就。上述的例子仅仅代表一种大趋势的开端。今后10年随着基因组的进展，人们对各种动植物基因组的测序和改造能力将更加强大，各种各样具有新的遗传特性的植物和动物将为我们提高食物的产量和质量，提供有特殊性能的纤维和其它化工原料，廉价的可再生的能源，易于自然降解避免污染环境的塑料……。1998年3月有人提出，现在已出现继工业革命、电脑引发的信息革命(computer-based revolution)后的第三次技术革命，即基因组学革命(genomics revolution)。不管这个观点是否会被普遍接受，基因组学的发展对人类社会方方面面(保健、食物、能源、环境乃至观念和行为)产生的巨大影响是无法否定的。
5 生物信息学与药物发现
新药的寻找是一件耗资巨大而效率很低的工作。据国际上的统计，研制成功一种新药，平均需要花费10-12年的时间，研究1.5-2万种化合物，耗资3.0-5.0亿美元。新药的创制过程主要存在两个瓶颈：一个是靶标生物大分子的确定及验证;另外一个是具有生物活性的小分子药物的设计和发现。
近年来，人类基因组计划和蛋白质组计划的开展，为生物医药研究提供丰富的生物学信息。而在这纷繁复杂的生物信息中寻找合适的药物作用靶标是生物信息学的重要目的之一。生物信息学通过主要在以下几个方面为药物设计提供帮助：(1)确定与疾病相关的靶标；(2)验证靶标的有效性；(3)预测靶标生物大分子的三维结构；(4)确证药物的作用机制(5)预测药物的毒性。
今天，应用各种理论计算方法和分子图形模拟技术，进行计算机辅助药物设计(Computer - Aided Drug Design, CADD)，已成为国际上十分活跃的科学研究领域。计算机辅助药物设计，是现代药物研究与开发的一个重要方法和工具。将计算机辅助药物设计方法加入新药研究的循环，确能显著缩短新药研究的周期、节省研究与开发的费用、提高新药筛选的命中率。计算机辅助药物设计与其他现代药物研究方法结合，必将推动药学学科和生命科学相关学科的迅速发展。
21世纪将是科学技术更加蓬勃发展的世纪。可以预期，药物分子设计领域将会成为一个充满新的挑战的激动人心的科学前沿：
* 人类基因组和生物信息学的发展，将为药物设计研究开辟更广阔的空间
* 超级计算机的发展将为复杂生物体系的理论计算和药物设计创造有利的条件
* 计算机辅助药物设计与组合化学技术相结合将显示巨大威力
* 基于结构的药物设计将向基于作用机理的药物设计方向发展
尽管今天人们在药物设计领域中取得的成功还非常有限，我们有充分的理由相信，在新的世纪里药物设计研究一定会取得迅速的发展，人们的梦想一定可以逐步实现。 建议 生物信息学的特点是投资少，见效快，效益大，适合于我国的现实条件。即从英特网上源源不断地采集数据，进行分析、归类与重组，发现新线索、新现象和新规律，用以指导实验工作的设计，这是一条既快又省的科研路线，可避免不必要的重复，少走弯路，提高我国生物科学的研究水平。关键在于有关学科之间的协作和加速培养一批在数学、物理、信息科学、计算机科学以及分子生物学方面均有造诣的跨学科青年人才。这样的人才在当前全世界都十分缺乏。我们如能充分发挥现有少数人才和单位的潜力，优势互补，协作起来，边做课题边培养研究生，进而在某些有条件的大学里设置生物信息学专业，就能迎接21世纪的挑战。
6 人类基因组测序完成之后—生物信息学的科学目标
生物信息学是当前生物学领域的研究热点，预计在未来的若干年它将变得越来越重要、越来越引起人们的重视。
6.1 近期任务
由于未来几年蛋白质和核酸的测序数据将以指数方式增加，近期生物信息学将在以下几方面迅速发展：
6.1.1 大规模基因组测序中的信息分析
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讨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。
6.1.2 新基因和新SNPs(单核苷酸多态性)的发现与鉴定
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)所包含的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研究也是至关重要的。
6.1.3 完整基因组的比较研究
现在，生物信息学家不仅有大量的序列和基因而且有越来越多的完整基因组。有了这些资料人们就能对若干重大生物学问题进行分析，比如：研究生命是从哪里起源的？生命是如何进化的？遗传密码是如何起源的？估计最小独立生活的生物至少需要多少基因，这些基因是如何使它们活起来的？比如，鼠和人的基因组大小相似，都含有约三十亿碱基对，基因的数目也类似。可是鼠和人差异确如此之大，这是为什么？同样，有的科学家估计不同人种间基因组的差别仅为0.1%；人猿间差别约为I%。但他们表型间的差异十分显著。因此其表型差异不仅应从基因、DNA序列找原因，也应考虑到整个研究组、考虑染色体组织上的差异。总之，这些例子说明由完整基因组研究所导致的比较基因组学必将为基因组研究开辟新的领域。
6.1.4 大规模基因功能表达谱的分析
随着人类基因组测序逐渐接。近完成、一些学者就提出如下的问题：即使我们已经获得了人的完整基因图谱，那我们对人的生命活动能说明到什么程度呢？于是他们提出了一系列由上述数据所不能说明的问题，例如：基因表达的产物是否出现与何时出现；基因表达产物的浓度是多少；是否存在翻译后的修饰过程，若存在是如何修饰的；基因敲出(knock-out)或基因过度表达的影响是什么；多基因的表现型如何，等。概括这些问题，其实质应该是：我们虽然知道了基因，知道了核酸序列，但我们不知道它们是如何发挥功能的，或者说它们是如何按照特定的时间、空间进行基因表达的，表达量有多少。 为了得到基因表达的功能谱，国际上在核酸和蛋白质两个层次上都发展了新技术。这就是在核酸层次上的DNA芯片技术和在蛋白质层次上的二维凝胶电泳和测序质谱技术，也称蛋白质组技术。
6.1.5 生物大分子的结构模拟与药物设计
随着人类基因组计划的执行，估计几年之内就可找到人类的8万到10万个基因，也就是发现它们的一级序列。然而要了解他们的功能、要找到这些蛋白质功能的分子基础，必须进一步知道它们的三维结构。与此同时，要设计药物也需要了解相应的蛋白质受体的三维结构。这是摆在科学家面前的紧迫任务。
6.2 远期任务
生物信息学的远期任务是读懂人类基因组，发现人类遗传语言的根本规律。从而阐u若干生物学中的重大自然哲学问题，像生命的起源与进化等。这一研究的关键和核心是了解非编码区。
6.2.1 非编码区信息结构分析
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