生物信息學的定義精選(九篇)

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第1篇：生物信息學的定義范文

>> 民族信息學的研究范式與發展方向探析 生物信息學在農學研究領域中的應用 協作學習在信息學奧賽輔導中的實踐研究 中醫藥信息學的發展與應用 醫學信息學課程的發展與思考 發展中的醫學影像信息學 癌癥研究的生物信息學資源 中醫神經信息學研究趨勢 生物信息學方法在蛋白質―蛋白質相互作用研究中的應用 社區信息學的主要方法 中日美企業文化的比較研究 云計算及其在生物信息學中的應用 關于化學信息學及其課程教學 生物信息學在生物學研究領域的應用 在信息學輔導中培養學生的信息素養 我國醫學信息學教育的歷史與發展現狀 美國健康信息學技術的發展現狀及作用 中醫大數據下生物信息學的發展及教育模式淺析 人才成為國外醫學信息學發展原動力 自建在線評測平臺在中學信息學奧賽教學中的應用 常見問題解答 當前所在位置：l.

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第2篇：生物信息學的定義范文

準確地說：自20世紀80年代以來，我們已是處在一個信息爆炸的時代、一個知識經濟的時代。有人還更形象地說：這是一個一“網”情深的時代；一個“網”事如歌的時代；一個無“網”而不勝的時代。的確，進入20世紀的后期，我們已實實在在地處在了一個信息網絡化的時代中。未來學家們又進一步預言說：21世紀將是生物科技的時代，或者說是生命科學的時代。因為生物技術和信息技術的迅猛發展已向人們展現出了更加誘人前景，并使得將生物學和信息學結合起來的生物信息學的研究成為可能。運用生物信息學的原理或機制去提示生命的奧秘，認識和探討人類疾病的發生和發展及至康復等醫學問題，將是一個全新的課題，并有望開啟一個嶄新醫學時代。生物信息醫學的時代。這是一個將“物質、能量和信息”三基元的思想用來指導醫學的研究和發展的新階段，是對現代醫學僅從人體的物質結構和功能(能量)或者注重從生物物理和生物化學的角度去認識疾病和防治疾病方法的一種進步和完善。換句話說：我們將從生理、生化和生物信息三方面去看待機體和生命，去認識和防治疾病。這不正是我們傳統中醫學的“形、氣、神”理論的現代體現嗎?所以，我們認為，21世紀的醫學發展趨勢將是以生物信息為主導的醫學新時代。

下面我想從4個方面來分析和探討一下，我們所提出的“生物信息醫學”形成的可能性或可行性。即：①現代高新科技發展所提供的時代科技背景；②信息時代新的哲學思想原則為之提供的認識論和方法論；③生物信息醫學已存在的歷史和發展現狀；④生物信息醫學未來的發展前景展望。

1生物信息醫學形成的時代背景――現代高新科技

現代醫學科學的每一個新進展都與當時的科學研究和技術的支持是分不開的，在當今蓬勃發展的醫學背后有現代高新技術強有力的支撐。

現代高新科技來自現代尖端科學的研究，所謂尖端科學就是人類探索自然界規律，攀登科學知識高峰的前沿。當前，科學研究的最前沿主要可以歸結為以下幾個方面的問題，即物質的組成或結構，生命的本質和演化，人類生存的環境，宇宙的起源和人類智力的奧秘。正是對在這些問題探索研究的過程中，人們不斷獲取尖端科學知識，并應用這些知識，又進一步開發出了如下高新科學技術，即：①生命科學技術(或稱生物科學技術)――對生命的本質和演化的探索；②信息科學技術――對人類智力的探索；③軟科學技術(或稱管理科學)――對人類智力的探索；④海洋科學技術――對生存環境的探索；⑤空間科學技術(或稱航空航天技術)――對宇宙空間的探索；⑥環境科學技術――有益于環境的高新技術；⑦新材料科學技術――對物質的組成或結構的探索；⑧新能源和可再生能源科學技術――對物質的組成或結構的探索。

這高新技術中，其中信息科學技術、生命科學技術和軟科學(管理科學)是與人的生命和智力的探索直接相關的。自然也是與醫學是密切相關的科學和技術。海洋科學和空間科學及環境科學，主要研究人類生存空間的拓展和生存環境的保護，也是以人為本的。新材料科學和新能源及可再生能源科學則主要是為人類尋找更好的使用工具和動力資源，提高人類勞動效率和生存生活質量。同時，其新材料科學技術還將會為我們的醫學提供更精細和精密的診療儀器或技術手段。例如：納米技術可使我們造制出更加精細的檢測儀器，如：纖維鏡、胃鏡等，也可提供更精細手術器械等。

在現代高新科學技術的基礎上，現代醫學科學研究方法的特點：一是研究更為深入，利用現代生物學先進技術，在核酸、蛋白質等生物大分子水平上闡述生命體的結構和功能特征，并且利用基因技術使人們能夠設計和改變生物體特征；二是研究技術的綜合應用，以往各學科單一的研究方法、系統正在被跨學科多水平的實驗體系所取代，高水準的研究一般都在整體、離體組織、細胞、分子多種水平上證實一種論點；三是高新技術的發展完善，使得元損傷非侵入式研究越來越廣泛被采用，不僅可以在實驗動物上得出與人更接近的結果，還能直接用于人體的研究；四是信息科學技術又為現代醫學科學的研究提供了新的思路和方法。它使我們對生命體的認識不再只考慮其物質結構和能量代謝兩個方面的問題，而是將生命體內物質、能量和信息三個基本要素都考慮進來。目前，對于人體信息系統的組成、信號轉導及有關的分子家族、信號轉導過程、細胞內信號轉導、細胞間通訊、神經信息的傳遞、大腦信息的加工、處理等有了前所未有的詳細認識。

因此，在這里我將重點介紹一下信息科學技術和生物科學技術。因為，這兩項技術與我所提出的生物信息醫學是緊密相連的。

1．1信息科學技術

1．1．1信息的定義及本質的討論：從20世紀中葉開始，對于信息的定義及其本質的問題在世界范圍內已引起了非常廣泛的討論，但仍未有一個定論。

其實，信息現象十分古老，早在人類歷史發端以前，信息已存在于物質世界。如陽光普照，星光燦爛，就是宇宙天體發出的信息，在人類社會誕生以后，信息不僅來自物質世界，而且來自精神領域。人類認識和改造客觀世界的過程，實質上就是一個信息過程。所以，人類自誕生以來，一直是在不斷地進行信息的加工、傳遞、交流和利用等過程。

人類雖然很早并一直在接觸和利用信息，但對信息進行有意識的科學闡析，都是20世紀以后的事。在此之前，我們對信息的認識和理解，主要是指一些通知、報告、新聞消息、報道、情報、知識見聞、資料等，進一步指思想、事實、思維、意念、資訊等，在通信科學發展的時代中是指信號、指令、代碼、數據、圖像等等。這些都是我們的日常可能接觸到的一些信息。。然而，從哲學的角度去深究信息的本質，是相當艱難的，在學術上也一直是爭論不休的。這些爭論，始終是圍繞著信息同物質、能源的關系，同認識、意識的關系問題展開的。由于人們認識上的差異以及觀察角度和采用方法的不同，各國學者在探索過程中，給“信息”下的定義已有四五十個之多，每種定義都有理性的面，但還沒有一個是定義在世界范圍內得到公認。不過，從這些討論中可以肯定的是：信息與物質和能量一起共同構成了人類可利用的三大基本資源要素。換句話說：整個世界(包括人體)是由物質、能量和信息三大資源構成的。信息論的創始人之一，美國學者唯納說過一句有名的話，他說：信息就是信息，它不是物質也是能量；不承認這一點的唯物論，在今天就不能存在下去。

隨著信息科學和技術的發展與完善，相信人們一定會對信息的本質作出一個比較全面的科學闡析。目前，對信息的單位已確定了用“比特”來表示。所謂的信息流也就是比特流。美國麻省理工學院媒體實驗室主任尼古拉•尼葛洛龐帝先生說過：信息社會的基本要素不是原子，而是比特。比特與原子遵循著不同的安全法則。比特沒有重量，易于復制，可以以極快的速度傳播。它在傳播時，時空障礙完全消失。而原子只能由有限的人使用，使用的人越多其價值越高。尼葛洛龐帝還說：“我覺得我們的法律就仿佛在甲板上吧達吧達掙扎的魚一樣。這些垂死的魚拼命喘著氣，因為數字世界是個截然不同的地方。大多數法律都是為了原子的世界而不是比特的世界而制定的”。可見信息與物質和能量有著本質的不同。另外信息網絡帶來的挑戰，可能會更超出我們所有人的想象。所有這些都將有助于我們對“信息”的進一步理解。對于信息的定義值得一提的有：《中國新聞實用大辭典》(人民日報出版社)從“實用”的角度，把“信息”表述為：一切事物的狀態和特征的反映。它普遍存在于自然界、人類社會以及人們的認識和思維過程中。人類生活的世界是一個充滿信息的世界。另有一個比較通俗的說法：即認為凡是人和動物通過眼睛、耳朵、鼻子、舌頭、身體、大腦接受到的外界事物及其變化，統統都含有信息。如五彩濱紛的圖畫、火車的鳴叫、香水的芬芳、蘋果的酸味、棒擊的疼痛、靈感的觸發等等。據專家統計，一般來說，人類通過視覺獲得的信息占83％，通過聽覺獲得的信息占12％，而其余6％的信息通過嗅覺、觸覺和味覺獲得。然而，這些也只不過是指人體從外界接收或獲取的體外信息，只是機體信息中一個方面。而另一方面在生物體內自身還有其信息的加工、處理、發出、傳輸、儲存和利用等過程。如大腦的思維、心理活動、神經反射、激素調節、體液傳導、遺傳變異、氣功意念、經絡傳感、細胞、組織的新陳代謝等等，都是一些重要的生物信息過程。可見，“生物信息”的過程要比現在我們了解的“電子信息”處理的過程更為復雜。

現代醫學是建立在分子生物學、細胞學、組織胚胎學、解剖學、生理學和生物化學的基礎上的。它注重的是機體不同部分之間的差異性，即每發現一個部分在結構和功能上的不同，就給予這個部分一個命名，就成為一種新發現。這也正是科學界歷來所信奉的“結構決定功能”的理論觀念。由于這種思想觀念的指導，使人們對機體內部各個部分都有了深刻的研究和了解，便于得到各部分之間的結構方式和本質差別，進而了解其功能特征。然而，這種只從物質結構狀態和功能(或能量)特征去認識機體是不全面的，它忽視了生物體不同部分之間還有其信息的聯系和控制調節等特點，即生物體內的“信息調控機制”問題。因而，現代醫學也就遇到了許多理論難題和臨床疑點問題，這些問題也正是影響醫學和生命科學全面發展的主要因素。因此，未來醫學則必須是建立在生物物理學(物質結構功能，即分子生物學、細胞學、組織胚胎學、解剖學、生理學等)、生物化學(物質和能量代謝)和生物信息學的基礎上。

1．1．2信息技術的發展歷程：在人類誕生之初――即最原始的人類，其信息交流可能主要是靠叫聲和動作手勢，進而就有語言的產生，最后又有了文字符號，并進一步又有印刷術的出現。緊接著又有書報、信件、郵遞員、信鴿等信息傳播工具或媒體，這些是古代信息傳播技術發展的一個基礎過程。到了近代，隨著電的發明和發展，利用電來傳遞信息的技術得以研究和發展。最初是電報、電傳，到了1876年3月10日，貝爾運用電聲轉換技術發明了電話，隨后又是有了無線電廣播、電影、電視的發睨。這些使人類的信息傳播技術產生的一個飛躍，是一次信息革命

進入20世紀后，電話、無線電廣播、電影和電視得到了極大的發展和應用。更有意義的是：20世紀上半葉又有了電子計算機的出現，計算機改變了人類對信息儲存、加工、處理和復制的基本方式，也使傳統的印刷術發生了一場革命。使之告別了鉛與火，代之以光和電。進入20世紀90年代以后，以Intemet為代表的計算機網絡得到了飛速的發展。它從最初的教育科研網絡，逐漸發展成為商業和民用網絡，并正在改變著我們工作和生活的各個方面。可以毫不夸大地說，Intemet是自印刷術以來人類通信方面最大的變革。目前，Intemet與電話和電視并稱為三大通信網絡。從計算機網絡(Intemet)的發展速度和趨勢來看，有可能以它為核心將“三網合而為一”。

1993年9月15日，美國政府了一個在全世界引起很大反響的文件，其文題是“國家信息基礎結構行動計劃”。后來人們又通俗、生動而形象地把這個“行動計劃”稱作“信息高速公路”。緊接著全世界所有的工業發達國家和很多發展中國家都紛紛研究和制訂本國建設信息基礎結構的計劃。這就使得計算機網絡(Intemet)的發展進入了一個新的歷史階段。應該說，這正是我們進入信息化時代的一個標志。當然，這個時代是經歷了由信息科學研究一信息技術革命一信息產業化、商品化一信息的社會化一信息化時代的過程，也差不多是經歷了一個世紀的發展歷程。

在這個信息化時代，我們所有的人都可以感受它給我們帶來的快捷和便利。也更驚嘆它的發展速度以及其社會變化竟是如此變幻莫測。有一個著名的定律是美國貝爾電話實驗室的穆爾提出的，叫穆爾線性定律：他說一個硅片上的晶體管數量，按每18個月增加1倍的集成度的速度增長。目前，一塊計算機芯片上晶體管的集成度已達幾億個以上。據估計，到2007年將達到2000億個晶體管。所以，有些學者說，在信息化時代，我們只能預測到5年(最多10年)以內的發展情形，10年以后是很難以預料的，因其發展太快了。如果說20世紀末的信息時代是那么地變幻莫測，那么21世紀的生物科技時代，就更難以預測了。因為，21世紀人類的生存、生活、婚姻、家庭以及倫理、道德等方式都將有可能被重新定義或定位。你想想，可以將人進行復制，并使生命延續的克隆技術已予示著將打破一切條條框框(這正是下面我將要介紹的生物科學技術的發展及態勢)。

1．2生物科學技術的發展態勢：生物技術應該說不完全是一門新興學科，它包括傳統生物技術和現代生物技術兩部分。傳統的生物技術是舊有的制造醬油、醋、酒、面包、奶酪、酸奶及其他食品等傳統工藝。現代生物技術則是指20世紀70年代末80年代初發展起來的，以基因工程為核心，以DNA重組技術的建立為標志的新興學科。目前我們所提的生物技術基本上是指現代生物技術。

現代生物技術包括：基因工程、細胞工程、酶工程、發酵工程、蛋白質工程以及生化工程等。．不久的將來也許還將有生物信息工程的誕生。

1．2．1基因工程：1944年Averg等科學家闡明了DNA是遺傳信息的攜帶者；1953年Wats。n和Crick提出了DNA的雙螺旋結構模型，闡明了DNlA的半保留復制模式，從而開啟了分子生物學研究的新紀元；1961年M•Nirenberg等破譯了遺傳密碼，揭示了DNA編碼的遺傳信息如何傳遞給蛋白質這一秘密；1972年Berg首先實現了DNA體外重組技術，這標志著生物技術的核心技術――基因工程技術的開始，它向人們提供了一種全新的技術手段，使人們可以按照意愿在試管內切割DNA，分離基因，并經重組后導人其他生物或細胞，藉以改造農作物或畜牧品種；也可以直接導人人體內進行基因治療。基因治療主要包括制備正常基因取代遺傳缺陷的基因，或者關閉異常表達的基因，或者降低異常基因的表達強度。這樣可以對一些由于基因突變、缺失和異常表達所引起的疾病，如遺傳病、惡性腫瘤等有望達到較理想的治療效果。

根據基因工程技術而進行的基因工程藥物的研究自20世紀70年末也已經開始，如人工胰島素、干擾素、生長素類、白細胞介素類和肝炎疫苗等。一還有轉基因技術對人工選育優良品種也取得了成功。其中克隆羊的成功為動物轉基因研究揭示了廣闊的前景(有關克隆技術在下面的細胞工程中介紹)。

1．2．2細胞工程技術：所謂的細胞工程是指以細胞為基本單位，在體外條件下進行培養、繁殖，或人為地使細胞某些生物學特性按人們的意愿發生改變，從而達到改變生物品種和創造新品種，加速繁育個體，或獲得某種有用的物質的過程。在這里我重點介紹一下細胞核移植技術-克隆技術。進入20世紀90年代，利用幼胚細胞核克隆哺乳動物的技術接近成熟。世界上許多國家和地區，如美國、英國、新西蘭、中國、臺灣等紛紛報道成功克隆猴子、豬、綿羊、牛、山羊、兔等。不過最讓生物學家和全世界震驚的重大突破是英國PPL生物技術公司羅斯林(R。slin)研究所的維爾穆特(Wilmut)博士于1997年2月27日在世界著名權威雜志《Nature》上宣布的用乳腺細胞的細胞核克隆出一只綿羊“多莉”(D。lly)的消息，“多莉”的誕生，既說明了體細胞核的遺傳信息的全能性，也翻開了人類以體細胞核竟相克隆哺乳動物的新篇章。僅僅過了一年半，1998年7月5日，日本人就喜迎來了叫作“能都”和“加賀”的兩頭克隆牛犢的降生。它們是用母牛輸卵管細胞的細胞核克隆成功的，幾乎與此同時，一組科學家在美國檀香山宣布，他們已經采用卵泡細胞的細胞核克隆成功的小鼠“卡繆麗娜”再克隆出了下一代。祖孫三代22只克隆鼠組成的大家庭具有完全一致的遺傳基因和信息。隨后，德國和韓國的科學家也相繼宣布用體細胞成功克隆出哺乳動物的消息。可見，幾個世紀以來人類夢寐以求的快速、大量繁殖純種動物的夙愿，在20世紀快要結束之前正在變成現實。

如果說1997年2月克隆“多莉”羊的新聞轟動了世界，一些人還是持懷疑態度的話，那么隨著“能都”和“加賀”等多頭克隆牛的問世以及克隆老鼠的再克隆成功，用體細胞而不是用早期胚胎細胞的細胞核克隆的哺乳動物，已經成了廣為科學界和普通群眾接受的事實。在此基礎上，克隆人已經不再是科幻小說中的故事了。1998年初，美國哈佛大學的理查德•希德宣布了他的克隆人計劃，立即招來了全世界一浪高過一浪的反對呼聲，緊接著歐洲19國聯合簽署了禁止克隆人的協議，我國政府以及美、英、德、日也已明確表示反對。然而這位69歲的博士稱：克隆人“只不過是人類生育的另一項先進技術”。他計劃把自己的體細胞核與捐獻者的卵相結合后，再將這個胚胎植入他妻子格洛麗亞的子宮中，以期生下他的復制品。目前全世界都以關切的目光注視著希德的舉動和美國政府的一些反應。另據報道，韓國科學家已于最近克隆成功了人的早期胚胎，但攝于法律的約束，又主動將她銷毀了。正象核能的開發具有截然相反的作用那樣，人類對克隆自身已采取了十分慎重的嚴肅態度。

但是，科學的發展是無法阻擋，即便是法律最終也可能無能為力，它也只能為順應科學的發展而變化或制訂新的條文，以此來對新生事物加以規范或約束，強制阻撓是愚蠢的。正如信息時代一樣對信息犯罪必須重新修訂法律條文。所以，克隆人最終還是會變成現實的。據了解，目前在醫學領域是允許可以克隆器官的，以便提供被人體易接受的一模一樣的器官移植。

總之，這項技術必將對21世紀的醫學科學、生命科學以及農學等諸多領域產生重大的影響和變革。如果一旦被允許可以克隆人時，那么，整個社會的形態，生存和生活的方式都將發生變化，人與人之間的關系、婚姻、家庭和倫理道德等概念都將會被重新改寫或定義，因為，一種新的生育方式將改變這一切。因此，21世紀的生命科學時代的確是人們難以預料的。

1．2．3生物信息學的萌生：隨著人類基因組計劃等大型國際項目的實施，以及生物技術和信息科學技術的進一步研究和發展，一門新興的邊緣學科――生物信息學已應運而生。因為，生物科技和信息科技等高新技術的發展已為生物信息學的研究、開發和利用提供了可能，并已成為當前一個前沿領域和研究的熱點。

生物信息學是以核酸(DNA分子)、蛋白質等生物大分子的信息密碼；細胞間的通訊；腦科學和神經網絡；內分泌激素的信使作用和免疫調節，以及中醫的經絡學說和精氣神理論為主要研究對象。以數學、信息學、計算機科學和仿生學為主要手段，以計算機硬件、軟件和通信網絡為主要工具，對浩如煙海的原始數據和紛繁復雜的生命信息進行存儲、管理、注釋、加工、解讀，使之成為具有明確生物意義的生物信息。通過對生物信息的查詢、搜索、備份、比較、分析，從中獲取基因編碼、基因調控，核酸和蛋白質的翻譯和其結構功能關系，大腦的信息加工、處理機制、神經信息的傳輸原理等等知識。在弄明白這些大量的生物信息的基礎上，再結合已有的生理、生化知識去探索生命的起源、生物的進化、生命信息的傳輸調控機制、大腦的思維和神智；人類的疾病與康復，以及細胞、器官和個體的發生、發育、衰亡等生命科學中的重大問題，搞清楚它們的基本規律和內在聯系，是完全可能的。因此，生物信息學對21世紀的醫學科學和生命科學具有不可估量的奠基和推動作用。

高新技術的重要特征之一是學科的橫向滲透、縱向加深、綜合交錯、發展迅速。所以，我們所提出的生物信息學也正是在現代多學科發展的基礎上橫向結合而產生的。它是生物學與信息學，信息學與生物醫學工程學等學科之間的相互交叉、相互滲透的一門邊緣學科。同樣，生物信息學又將與生命科學和醫學科學進行交叉和滲透，并進一步形成生物信息醫學這門新興分支學科。它將促進醫學科學的發展，并有可能引發一場醫學革命，使我們步入生物信息醫學時代。雖然，我們目前尚不能作出一個比較完善的定義或解釋，但是，今天我們大家大概都不會否認，信息過程是生物體(人體)的一個重要過程。這一過程從根本上來說，是個體為了適應機體內、外瞬息萬變的各種環境。事實上，現代生物遺傳工程、轉基因技術、細胞工程學和克隆技術，還有現代醫學的腦科學研究、神經生理學、內分泌激素、免疫學、心理醫學和思維醫學，以及我們祖國傳統醫學中的針灸學、經絡學說、氣功和推拿按摩學等等，這些都已不同程度地揭示了機體內的一些信息過程中內涵。這些探討生命過程中的信息問題，對于了解生命的本質、演化以及疾病的發生、發展和轉歸等無疑是十分重要的。因此，我們有理由相信，生物信息醫學將成為21世紀醫學科學研究和發展的主流。

2信息時代的哲學思想原則與方法

19世紀和20世紀初，我們把它稱為工業化的時代。在工業化時代，牛頓力學有力地支撐了對立統一的哲學思想原則，也使我國古代就已形成的“物生有兩，體分左右，皆有二也”的樸素“二元論”辯證法觀念找到了近代科學的解釋。然而，牛頓力學觀察的是兩個物體之間的相互作用，是以質量和能量作為物質的兩個本源特質的。人們很容易理解，任何事物都有正反兩個方面，非此即彼，非我即敵的機械認識論觀點就是這種思想方法的極端體現。

進入20世紀后半葉，現代科學技術發展把人們推進到了信息化時代，人們遇到的諸多問題已經不可能在牛頓力學的單一因果鏈的思維平臺上獲得滿意的答案，除了對立雙方之間的力學作用之外，還必須考慮介質或者環境變化的信息作用問題。對立雙方長期斗爭的結果并不總是一個吃掉另一個，而往往是兩敗俱傷，由第三者或第三態主導局面。因此，信息時代的哲學思想原則應該是至少要考慮三個最基本的要素而不是兩個。比如：物質、能量和信息；元序、有序和自序；整體、局部和媒介；主體、對象和環境；正態、負態和零態；宏觀、微觀和中觀等等。現已知曉：物質、能量和信息是人類可利用的三大基本的戰略資源。整個世界包括我們的人體，是由物質、能量和信息三者所共同構成的。因此，一位美國科學家曾經說過這樣一首詩，他說：“沒有物質的世界是一個虛無的世界；沒有能量的世界是一個死寂的世界；沒有信息的世界則是一個混亂的世界”。可見，物質、能量和信息這三者是缺一不可。物質可以被加工成材料，為工具準備形體；能源可以被轉換為動力，為工具注入活力，驅動機器運轉；信息則可以被提煉成為知識和智慧，為工具和機器提供智能指令。在這三種資源之中，物質相對直觀；信息資源相對抽象；而能量資源則介于兩者之間：人類認識世界的規律是由直觀而至抽象，這就決定了一個極為有趣的生產力發展進程。在農業時代，人們主要利用物質一種資源來制造人力工具(稱為一維工具、死工具)，這種“物質”又全部取之于自然環境；在工業時代，人類進一步學會了高效地利用能量資源，并把它與材料結合起來制造動力工具(稱為二維工具、活工具)物質和能量大顯身手、大出了風頭，使我們看到了電燈代替油燈，汽車代替了馬車。到了信息化時代，人類又學會了利用信息資源，并把它與物質和能量結合起來制造智能工具(稱為三維工具、聰明工具)，也使我們看到計算機代替生產線上的工人。也因此在信息時代，大量的下崗和失業是在所難免的。

由此可見，人類的生產活動，實際上是通過能源的開采、運輸和變換，作用于各種物質，使之發生物理的和化學的種種變化，使之成為人們所需要的各種產品。這種能量流和物質流的結合程度，取決于信息流的注入程度。我們人類的醫療實踐活動似乎也遵循了這一發展規律，在原始的農業時代，人們的醫療手段主要是靠自然醫療和天然藥物醫療。那時只能憑借自然界的現有條件來同疾病作斗爭。到了工業時代，人類也就掌握了運用化學藥物和切開手術醫療手段來戰勝疾病，這些正是將物質和能量的結合利用。那么，到了信息化時代，人類也將會把信息導入醫療實踐活動，并把他作為一種新的診斷和治療手段，或與藥物和手術結合起來應用，使其醫療手段更加先進和完善。在工業化時代，人類對自然資源的過度開采和大量索取，造成了有些資源短缺、物種的滅絕和環境的嚴重污染或破壞等，已使人類飽償大自然對人類的懲罰。同樣，現代醫學由于大量使用化學藥物和手術切除或置換修補，致使藥源性和醫源性疾病的發生和泛濫。也使人們也償到苦頭，并感到了恐慌。把生物信息資源導入醫療實踐，將很有可能改變這一不利局面。

我們知道，在生產力體系中，物質、能量為實體因素，而信息是非實體因素。信息對物質和能量起著結合和控制作用。沒有信息的參與，物質和能量無法正常發揮作用，生產就混亂而無法進行，除了這種“結合”和“控制”作用外，信息還起到放大或倍增作用――即信息可以憑借它“攜帶”的科技和經濟知識、管理智慧，使物質和能量十倍、百倍甚至千倍地產生效益。一旦人們掌握了新的技術信息和管理知識，就可以創造發明新的工具；利用新的能源，掌握控制先進的生產程序，就可以十倍、百倍地提高勞動生產率。同樣的道理，將信息作為一種診斷和治療手段或要素參與醫療實踐，無疑將可以降低化學藥物的用量和手術的創傷使療效成倍的提高；甚至可以免去不必要的手術和化學藥物的應用，使治療效果更加穩定、可靠，副作用也更小。

總之，在信息時代，人們對信息的本質和作用的認識也越來越深刻。并受到廣泛的重視，傳統哲學的二元論思想原則已受到挑戰。一種以“物質、能量和信息”三基元的哲學指導思想正在起著主導作用。這種新的哲學思想認為：任何事物都是由三個具有正交完備性的最基本的要素構成的，比如熱力學有三定律，機械學有三定律，生物學也有三定律(遺傳、變異、自然淘汰)，現代交叉科學有老三論(控制論、信息論、系統論)，新三論(協同論、突變論、耗散結構論)，有三個基本原理，彩色電視中有三基色原理，任何事物可能都是由物質、能量和信息三個基本要素的完整體現，任何事物(包括機體)的組織形態也可能都存在著無序、有序和自序這三種極端模式等等。這種“三基元論”的哲學指導思想原則，無疑將改變我們對所有自然科學的研究方法和認識論觀點。

我們知道，西方近、現代自然科學受英國啟蒙科學家培根(R．Bac。n，1220～1292)的巨大影響，拋棄了古代科學家習慣使用的思辯方法，強調“實驗方法”和“數學”的偉大作用，倡導一種直觀形象的思維方法或模式，采用一種實證方法來進行驗證。也就是我前面所提到的科學界所信奉的“結構決定功能”科學思想觀念。因此，在18世紀以來，實驗和觀察成為所有自然科學的主要研究途徑和人類認識客觀世界的第一位的最重要實踐活動。并進而將現代科學技術推進到一個很高的水平。

現代醫學(西醫)正是在這種哲學指導思想和科學發展的背景下得以取得了巨大發展的。其思維模式是以具體(個體)的形象思維為主導的，即將其分割后進行驗證，運用形象的邏輯推理的方式，來找到或發現有可能的因果關系。因此現代醫學(西醫)較偏重于局部的組織結構和功能的研究，而對于整體的宏觀信息調控的考慮則相對較少，如解剖學、細胞學、組織胚胎學、分子生物學、病理學、細菌學、生物化學等，這些學科都是從不同的角度，通過實驗方式進行研究和觀察。它注重和強調具體的人體物質結構和形態的存在形式。與此正好相反，我們傳統的中醫學卻仍然堅守著古代哲學的思辯方法，即是從復雜的整體環境和現象中尋找規律，通過比類取象的方法，對物質世界進行一種抽象的概括或綜合歸納。因此，中醫學偏重于整體的宏觀研究和經絡信息網絡的調節機能，是以整體的、運動的、辯證的觀點在活的機體上來認識人體，依據“天人同理” 原理，采取比類取象的方法，以自然和社會的規律及現象來類比觀察人體與疾病。如中醫的陰陽五行學說、形氣神理論、天人合一理論、五運六氣和臟象學說等，都是我國勞動人民在長期的生產和生活實踐中測天觀地、比類取象，并引伸到人體的生老病死中，以整體的抽象思維方式概括而成的。同樣，針灸學中的經絡學說也是古人根據人體復雜的“氣”感和穴位效應等機體信息變化現象而抽象概括描述出來的。

這兩種不同的思維模式也就導致中西醫兩種截然不同的理論體系。現代醫學因拋棄了抽象的思辯方法，因而在認識上就不夠全面了，這也是現代醫學不能完全取代傳統中醫學的原因。信息時代的“物質、能量和信息”三基元論的哲學指導思想原則將使我們重新調整對人體的認識方法和醫學的研究方法。前面說過，物質是具體而形象，而信息相對抽象；能量則介于兩者之間。因此，西醫的形象思維和中醫的抽象思維模式都只能是認識論的一個方面的，都有一定的片面性或局限性。如果將它們結合起來作為醫學的一種新的認識研究方法，即形成第三種思維方法――維象思維模式，我想我們醫學的發展就會有較大的突破，中西醫兩種醫學也就可能真正結合到一起。我們所提出的生物信息醫學正是以這種新的哲學指導思想原則和維象思維模式為指導，它將會使我們傳統中醫學的一些抽象理論和神奇的治療方法得以挖掘和科學的闡析。因此可以說，信息科技時代將是我們傳統中醫學得以振興和科學解析的時代。

3生物信息醫學存在的歷史和發展現狀

3．1傳統中醫學中的信息醫療方法和思想：《靈樞•官能篇》日：“語徐而安靜，手巧而心審諦者，可使行針艾……緩節柔筋而心和調者，可使導引、行氣”。這就是說在傳統的針灸和按摩治療中，已體現出了一種樸素的信息醫療思想觀念。它對從事針灸的施術者(醫生)提出了要修心養性，語言和藹，施術時要安靜，注意意念集中，以便達到最佳的信息調節治療效果。對從事氣功推拿的要求是：應加強修煉，使動作柔緩、心理調和，這也是強調意念信息的調理作用。還有針灸針的針柄也給了我們一個很好啟示，針柄上的“線圈”不應單單只是為提插捻轉的方便而設計。這種金屬“線圈”還當然具有接收和傳導生物信息的功能，它可接收術者的意念信息或外界環境的某些信號并傳導給被施術的病人體內。從而達到一種生物信息的調節治療，因此針灸療法實質上是一種信息刺激調節療法。所以，我們可以這樣來認為：藥物治療主要是給機體補充“能量”以增強機體的抗病能力，是一種“能量”治療，而手術的切除、修補或置換是對機體物質結構形態的改變，是一種物質治療方法。那么，針灸、推拿治療則主要是運用信號刺激和傳輸而達到調節生物“信息”節律為目的的信息醫療思想和方法。這也正是這類療法的抽象神奇之所在，因信息的調控機制尚未被揭示，所以，只知其然而暫時不知其所以然。盡管針灸早已引起世界各國科學家的關注并成為研究的熱點，但從信息論的角度來研究還只是近幾年的事。例如：隨著山東大學張穎清教授對生物全息律的發現和全息生物學的創立。針刺療法的信息映射傳輸反應也從一定的程度上得到一些提示和發展，隨之也就有全息胚針灸學的出現。我們堅信，隨著生物信息學的研究深入，針刺的治病和鎮痛機制將會得到科學的解釋和進一步的發展。

不僅僅如此，我國勞動人民在醫療養生保健活動中，還積累和創造了其它很多寶貴的“信息療法”。如：心理療法、思維療法、物境療法、生物鐘療法、生理饑餓療法、睡眠療法、想象療法、信念療法、靜思療法、善美療法、閱讀療法、技藝療法、音唱療法、笑罵療法、暗示療法、音樂療法、幽默療法、認識行為療法、精神分析療法。還有在臨床上經常使用的氣功療法、埋線療法、刮痧療法、灸法等等。另外，在中醫診斷學中的切脈就是一種很抽象的“信息”診斷法，它是通過對脈搏的動態信息變化來進行分析、推測和辯證診斷的。在中藥治療學中，是很強調中藥性味的歸經和配伍的，其中藥味的甘、辛、苦、寒，其實就是一種可以傳輸給機體的信息，并通過經絡信息網絡傳遞給所要治療的臟腑器官。而現代的中成藥幾乎是完全去掉了中藥的味，只取其性，因而其效果大打了折扣，所以對中藥進行化學提純或深加工，并不一定是很理想的選擇。

中醫的經絡學說一直是科學界關注和廣泛研究的課題，科學家一直試圖想找到它的物質結構形態。可最終所得到的不是神經，就是血管，要不就是網織的膠原纖維組織，根本沒有屬于經絡自身的物質結構或組織，其實，如果我們按照中醫學“天人同理”思想，將經絡與現代的信息網絡類比，就不難明白，現代通信網絡是由不同的地域(局域網)、系統網、有線網和元線網等通信子網互聯而成的一個很大而且開放的通信網絡。并且還有電信網、廣播電視網和計算機網等三大異質網絡系統。它們的傳輸途徑和媒介有光纖傳輸、電纜傳輸、衛星傳輸、地面微波接力傳遞等等，還可以互相轉換信號，如：模數或數模轉換等。我們的神經系統、血液循環系統，就如同有線通信子網，機體還存在一個無線通信子網，如：內分泌激素、免疫系統等。這些機體通信子網的互聯通訊就構成了一個人體完整的信息網絡系統。所以，我們可以把經絡系統理解為神經系統、血液循環系統、內分泌激素、免疫系統、細胞間的聯系等組織、器官和系統的信息子網的互聯，即人體信息的互聯網絡。

中醫的相生相克理論認為，機體的五臟六腑、四肢百骸都存在著相互化生和相互制約的關系。中藥的配伍也存在其相生相克的關系。世界的萬事萬物都存在著相生相克的關系。所以，機體(個體)與機體之間也有一個相生相克的關系。這種相生相克其實就是一種生物信息的相互生成或互相沖突(干預)。因而，在臨床醫療過程中，我們可能會發現這樣的一個現象：對同樣一個人，兩個針灸師采用的是同樣的施針方法，選擇的也是同樣的穴位，可是達到的效果卻不一樣。這種情況一般認為是由于針灸師的臨床經驗不同而造成的。其實這里面也應該存在一個機體之間生物信息的相生相克機制問題。如果一個針灸師的生物信息場與病人的信息場是相克的關系，那么他對病人進行針刺信息調節治療，其效果肯定是不理想，甚至可能還會加重病情。同樣，施行氣功導引和推拿的醫師也存在這種現象。還有，同一名醫師，他在不同的時期行醫，也可能表現出在不同時期雖然采用的診治方法一樣，但臨床診治效果卻不同。這可能是這名醫師在不同時期，因自身的身體狀況和精神因素變化而造成的生物信息動態變化所致。其一定時期的生物信息可能剛好與那些病人的生物信息場相生，所以治療效果好。而另外某一個時期的生物信息場不好，正好與病人相克，所以治療效果不佳。其實，這也反應了中醫學要求行醫者必需注意個人修練，保持心靜、氣調、神清的醫德思想境界。

中醫的臟象學說中的“象”是指什么?所謂“象”就是臟腑所表現出的動態的時空信息變化，即“時空信息花樣”。中醫學的“形、氣、神”正好與我們所說“物質、能量和信息”是一一對應的。只是中醫學缺乏對現代科學知識的引入，加之信息科學發展較晚，以致無法揭示“神志”的內涵致使中醫學顯得有些神秘摸測，甚至有的人還對他的科學性表示懷疑。隨著生物信息學的研究和發展并逐步引入中醫學的研究中，相信一定會使中醫學重新大放光彩。

中國的氣功科學盡管還有不少疑點，但確能強身治病，這是舉世公認的。氣功強調“調心”、“調神”、“調息”、“以意領氣”、“意念觀想”等。這可能都是強調用意念和精神因素來調節或控制神經、免疫、內分泌等信息經絡系統，使其達到健身、治病和提高生活質量的目的。在氣功文獻和氣功醫學實踐中，有跡象表明(當然還不是證實)大腦中想象的愿望、狀態、圖景、符號、口決、童趣，以及想象的動作、行為、刺激、過程等，都可通過經絡信息系統的調控作用而影響人體生理活動，并可強身治病。這與西方醫學和心理學中的“摸擬情緒”影響免疫和內分泌功能有著異曲同工之妙。

3．2現代醫學中所體現出的信息醫療思想和方法：過去人們流行的觀點是“生命在于運動”，并把死亡的標志確定為以呼吸的停止、心臟的停跳為標志。隨著近幾十年來腦科學的研究與發展，人們對于腦在整個機體中的重要地位的認識已日益深刻。腦是人體的信息中樞，人體的各個組織、器官和系統都受它的調節和控制。科學研究顯示，人類大腦工作時，大腦的神經細胞會從大腦以外的細胞那里搜集信息，并把這些信息綜合起來作出判斷，然后再輸出指令，讓人體的某些部位做出相應的反應。對于端起一杯咖啡這一簡單的動作，就需要幾百萬個神經細胞的協調工作。美國國立老年研究所使用計算機控制的電子顯微鏡測定，經常用腦的老年人腦細胞比一些中年人還多。國外學者通過調查5000名已故的運動員后發現，他們當中多數人的壽命短于一般人。美國學者馬勞斯在研究不同職業者的壽命時也發現，超級球星和優秀拳擊運動員的壽命比學術上有成就的學者、專家平均短8~83歲，究其原因是因為長時間進行劇烈運動會使人體的新陳代謝長期處于旺盛狀態，縮短了人體細胞分裂的周期，從而加快了機體器官組織的磨損與衰老。而經常使用大腦的人，由于大腦的信息調控作用，使機體各部位的協調運動，保持動靜平衡，進而達到延年益壽。據此，有人將“生命在于運動”的命題引伸為“生命在于腦運動”。并且現代醫學對死亡標志作了新的認定，即腦死亡是人死亡的主要標志。因此，人體健康首先是應該腦的健康和運動。

現代醫學也已充分地注意到了心理、精神和社會因素對健康和疾病的影響，例如：心理和精神因素對心臟病、高血壓、胃潰瘍、糖尿病和癌癥等均有很大影響。于是，就有了心理醫學、思維醫學和身心醫學的提法，并運用心理療法來配合這些疾病的治療。對癌癥的病人一般不直接告知患者本人的患病情況，只告知其家人――這在醫學上稱為“善意的謊言”，目的是不要讓患者的心理負擔過重，否則，精神就會夸掉。身心醫學就是研究社會、心理和精神等因素與疾病發生與發展關系的一門醫學新學科。國外已有人證明，心理刺激可通過氧化自由基而損傷DNA。

人類文明在進步的同時也給人類帶來了許多新的文明病。其中以“大腦信息”失控或失調所致的精神心理障礙性疾病最為突出。據世界衛生組織的統計數字，全世界約有5億人患者有不同程度的精神錯亂，有5200萬人患有嚴重精神病，約有1．5億人患神經官能癥，3000萬人患癲癇。加上患有精神過敏癥和其它心理障礙的人數，估計已占到總人口的20％以上。對于這些精神心理性疾病，現代醫學的藥物或手術療法已顯得力不從心了，只能采用心理療法或思維療法等信息調適方法，也有人把目光投向傳統的中醫、針灸、氣功等信息療法。從而也使我們看到了這些樸素的信息醫療方法對于現代文明病的攻克，顯示出了廣闊的發展前景。

在現代醫學的診斷學中，心電圖和腦電圖的檢測技術，其實就是一種探觸大腦和心臟動態信息的檢測技術；現代分子生物學已揭示了基因遺傳信息的編碼和控制蛋白質合成的信息鏈板；腦科學的研究也從一定程度上揭示了大腦進行信息搜集、加工、分析、處理并發出信息指令的部分原理；神經生物學、內分泌和免疫學則揭示了一部分機體信息交換、傳輸和產生反應的機制。隨著生物信息學的研究和發展，現代醫學在上述這些研究領域一定會取得更大突破和進展。

4生物信息醫學的發展前景

“電腦”是人們對電子計算機的俗稱，表現了人們的一種愿望――使計算機像人類大腦一樣工作。這種仿生技術的發展和應用，必將對腦科學和機體信息調控機制的研究產生巨大促進作用。

迄今為止，科學家們已經模擬出了神經系統的一連串的活動規律，并據此編制出了相應的計算機程序；美、英科學家已合作成功研制出了世界上第一個硅神經元――一種能夠模仿生物大腦細胞信息處理功能的微型芯片。這種面積只有01平方毫米的芯片的工作速度，比同樣大小的生物神經細胞的工作速度還要快l00萬倍；與此同時，日本三菱電機公司也已開發出了每秒可達800億次的神經元芯片，這一成果把神經元芯片記憶一個字符所需的時間縮短到了萬分之三秒。神經細胞是神經系統的基本單元，它采用電子工作方式。硅神經元在模擬神經細胞時，其電子特性和神經細胞一樣能夠獨立運行，有自己的“行為規范”，不受控制者的“指揮”。因此，從理論上說，幾百萬個芯片就可以組成一個功能強大的“人造大腦”，科學家還研制成了生物芯片，生物芯片傳遞信息的速度比人類大腦還要快l00萬倍。同時，當芯片出現故障時，它可以自我修補，成為一種半永久性的器件。

神經元芯片和生物芯片的獲得，為生物計算機――仿生電腦研究帶來了勃勃生機。而與之相關的神經元網絡研究上的突破，更使生物計算機的研究大大向前推進了一步。神經元網絡是科學家們在神經科學、心理生理學研究的基礎上發展的，它具有聯想記憶、相似性識別和分類、誤差較正、時序保留和概括等功能。當神經元網絡之間高度連接時，會引起并行機制而使神經元集團具有獨特的計算性質，如同人腦的一些高級思維和信息處理或控制功能。試想，生物計算機技術對揭示人類的大腦和生物信息節律的調控機制將會起到多么關鍵的作用，對于大腦疾病、神經官能癥、精神和心理障礙以及癲癇等疾病的有效診治，其為期難道還遠嗎?

如今人們常常是，“談癌色變”因為癌癥的確困擾醫學很久了，盡管有了很多新藥的研究開發以及手術的改進，但這些并非是醫治癌癥的良方或萬全之策。在生物信息醫學時代，我們很有可能找到醫治它的良方，比如：依據生物信息原理，我們可以研究“修復”癌細胞缺損或變異的信息密碼技術，也就是對癌細胞進行“重新教育”使之“改邪歸正”，或者是恢復對癌癥等病灶的正常生物信息指令控制。這就好比怎樣平息一個“地區”的“獨立判亂”一樣，其武力解決(病灶切除)并非是上策，通過說服教育，使人心歸順，才能算得上對該地真正收復。另外，對于一些組織器官或系統的功能紊亂，可以使用模擬相應的生物信息(信息編程)儀器或電子信息藥丸，并設法讓它進入該信息系統進行調節控制，使之恢復其生物信息節律的平衡。這種同疾病作斗爭的方式的確如同“現代戰爭”(大家可能看過電視劇《突出重圍》……)。在現代戰爭中，“電子信息戰”已越來越突出而重要，與常規武器和生化武器等的協同作用威力也是越來越大。《孫子兵法》中云：“不戰而屈人之兵，乃上之上策也”。這不正是信息戰的偉大之處嗎。同樣，我們未來的醫療實踐，也必將是以生物信息調節為先導，或將信息調控、藥物治療及手術治療結合起來以達到協同作戰的最佳效果。所以，我們不難預想21世紀的醫療實踐將是一個更加先進和完美的生物信息化的醫療時代，或者可以簡稱之為“信息醫學”時代。

第3篇：生物信息學的定義范文

【關鍵詞】轉錄因子結合位點 計算機技術

近年來隨著基因組計劃的執行，海量的基因序列原始數據被發現。為了闡述數據的生物意義，數學、計算機學等學科被廣泛結合運用，在研究過程中決定基因在生命工程中意義的基因表達就成了生物信息學主要的研究課題之一。基因表達是指基因在生物體內的轉錄、剪接、翻譯以及轉變成有生命意義的蛋白質分子的過程。

其中轉錄調控是基因表達的關鍵步驟，調控基因轉錄是由轉錄因子通過特異性結合調控區域的DNA序列來完成的，轉錄因子結合位點是與轉錄因子結合的長度通常在5～20 bp范圍內的短小DN斷，一個轉錄因子往往同時調控若干個基因，而它在不同基因上的結合位點具有一定的保守性，但又不完全相同。對經過生物實驗驗證的已知位點進行分析可知，轉錄因子結合位點往往是在相關基因序列中具有保守性，可以表現出特定的模式，所以也被稱作模體。與其它常見的序列模體信號相比，轉錄因子結合位點模體除了長度較短以外，其堿基組成也更加靈活，容許較多的變體。識別轉錄因子結合位點模體問題在業內通常簡化成為模體識別。

解決模體識別問題，需要運用生物學、數學和計算機學等學科的綜合研究成果，在數學和計算機學的作用下，模體識別可以形象的認為是在龐雜的復雜的背景信號中找到具有相對保守性的微小特征信號的模型。

而這類微小特征信號因為模體的片段較短，而較短的序列在規模較大基因組中重復出現的次數很多， 另外模體又現實存在一定的模體變體， 這使得背景中的噪音信號對所關注的信號有著很大的干擾，減少這種干擾就是模體識別問題的難點

1 模體的表示方法

在生物信息學領域，通常用三種模型來表現模體。分別是：一致序列（Consensus）模型、權值矩陣模型（Weight Matrix Model， WMM）、可視化模型。

1.1 一致序列（Consensus）模型

一致序列模型是指取各個模體實例中同一位置出現次數最多的堿基作為一致序列該位置的堿基，這樣組成的序列就被稱作一致序列。這樣一致序列模型是對模體的一種大致性表示，一致序列模型的結果并不一定存在于被表示DNA序列中。以表1作為例子來說明：

1.2 權值矩陣模型

由一致序列模型表示的模體除了簡單直觀在精確性上與實際要求相差很遠，隨著算法的發展，人們發現用權值矩陣矩陣更能表現出模體的特性。

矩陣的行代表了不同的堿基，矩陣的列代表了堿基序列的位置。假設該矩陣為 W， 那么 W（i，j）表示第 i 個堿基在堿基位置 j 出現的概率。以上表為例可以得出矩陣W（4，5），如圖1所示。

可以在權值矩陣模型下用似然函數來評價生物序列模體的保守程度。

1.3 可視化模型

logo模型是可視化模型的典型代表，它依據信息論用形象直觀的圖形方式來表示結合位點的特征。

在logo模型中，每個位上的值是所有在該位置上出現的堿基疊加生成，該位置上值的高度等于該位置上堿基出現的信息量之和，該位置上堿基的排列按照信息量的大小從上向下排列。例如我們把已在真實數據庫公布的模體用logo模型表示，如圖2。

logo模型可以用直觀圖形地表示出結合位點的保守度，以及堿基在具置上的分布和影響。

2 轉錄因子結合位點識別研究歷程

根據轉錄因子結合位點在相關基因序列中的保守性，近年來人們開發了很多識別它們的算法。

較直觀使用的研究主要是基于字串枚舉的方法 ，其原理是：在給定的共表達基因上游區域中，模體序列的出現頻率比其背景序列片段現的頻率要高。因此，通過窮盡列舉輸入序列中所有可能的候選模體，計算出每個候選模體的實際現次數與其期望出現次數進行比較衡量，選擇具有顯著統計特性的候選模體。

其中1984年Helden等人提出的Oligo-analysis方法；1992年 Pesole等人提出的模式驅動列舉（WordUp ） ；這兩種方法雖然簡單直觀但有兩個明顯的不足：時間復雜度高、僅適用于模體較小的情況，同時不能允許模體出現變體。接著，Helden對Oligo-analysis進行了擴展，2000年提出了dyad-analysis算法。該方法對兩端保守的模體識別率較高， 但當模體保守區域長度定義后，搜索到的模體不能有變化，兩端保守區域也不能有變體的存在，因此只能應用于某些特定結構的模體識別。

2002年，Sinha，S等人提出了YMF法，即基于三階馬爾科夫鏈的簡單窮舉法。與之前算法不同，YMF可以用于預測的模體種類較多，但仍然有著枚舉法的通用弱點--如果模體較長則時間復雜度變得很差，識別精度也降低很快。為了能夠對結果更復雜，特征不明顯的較長（十幾至幾十堿基）模體進行識別，2002年Eskin和Pevner提出了前綴樹法（Mitra）使用前綴樹描述搜索空間，通過分割搜索空間，刪除弱表達子空間，修剪完成后獲得的樹中各路徑即是顯著性模體。這種方法可以有效地減少搜索空間，能夠搜索較長的模體和組合型模體，缺點是模體長度需要預先設定，搜索空間較大。隨后在MITRA基礎上，Pavesi等人提出了后綴樹法（Weeder）方法。Weeder法對候選模體集并不是通過直接修剪搜索空間來獲得最終結果，而是通過對各候選模體在序列中實際現判定條件的嚴格限制，減少符合設定條件的模體數來得到。和Mitra方法相比Weeder方法不需要對模體長度進行預先設定。

在直觀的基于字串枚舉方法發展的同時，其他領域取得進展的算法也在不停地被借鑒到模體識別問題中來。基于局部搜索的算法漸漸成為主流。此類算法是首先構建一個模體的初始模型，例如相似度矩陣模型，然后對該模型在每次迭代中進行相應的調整，使其更接近真實的模體。經過數次的迭代后，該模型最終收斂到一個局部最優解。

其中：1990年La wrence等提出用EM 算法來解模體識別，但是它只能識別一個模體類型。于是在1995年Bailey和Elkan提出了改進了的EM算法--ME ME算法， 通過擬合一個二元混合模型 ，優化EM算法的初值來識別一個或多個模體的類型 。1999 年 ， Hertz結合貪婪算法和E M算法編寫了CONSENSUS。 由于EM 算法常會陷入局部最優解，在1993年La wrence等率先把吉布斯采樣法引入模體識別領域，吉布斯采樣算法是一種特殊的馬爾柯夫鏈蒙特卡羅方法。此后又現了很多基于吉布斯采樣算法的模體識別算法。如今已經成為應用最廣最成功的motif識別方法之一。

2000年，Pevzver和Sze 提出了植入（l，d）-motif模型，這具有里程碑的意義，i因為以上各個方法都不能完全解答這個模型，需要尋找一個全面系統的同時能夠展示出基因序列間的拓撲結構、聯系、功能及進化的模型。 這樣就把早在1969年Kau ffman就利用布爾關系構建了那個原始的具有猜測性質的基因網絡，具現到（l，d）-模體識別這個問題上了。同時圖論的思想也被大量引入到模體識別領域。

3 轉錄因子結合位點識別算法的分類

根據識別策略和搜索對象的不同，模體識別算法大致可分為三類：

第一類是de novo模體識別算法，該類算法是在沒有轉錄因子及其結合位點的先驗信息的情況下，完全依靠計算方法在一系列共表達或者共調控基因的上游區域中識別未知模體；我們在第2章轉錄因子結合位點識別研究歷程中所介紹的算法均屬于這一類。

第二類是結合ChIP-chip等高通量實驗數據的預測算法；這種方法非常高效，以至于業內稱之為下一代模體識別算法。

第三類是系統發育足跡分析法（Phylogenetic Footprinting），該類算法通過比較不同物種的DNA序列來搜索在多個物種之間保守的模體。

下面分別對上述三類算法進行具體介紹：

3.1 de novo模體識別算法

de novo模體識別算法是指以一組共調控的基因作為輸入，用計算的方法查找在這些基因的上游調控序列中富集的模體。從策略上分可細分為窮舉型和比對型。在上一章中所介紹的Oligo-analysis方法、模式驅動方法、dyad-analysis方法、YMF方法、Mitra方法和Weeder方法等等均屬于窮舉型；而EM方法、MEME方法、吉布斯采樣方法引申出的各種方法等等均為比對型。

兩種方法各有優勢也各有弱點，窮舉法的弱點是所識別模體不可過長，否則耗費時間過長，比對法的弱點是容易陷入局部最優解。同時由于de novo模體識別算法依賴共調控信息使得二者都局限于只能對單物種進行識別。

de novo模體識別算法一直以來都是模體識別領域的主要組成，各種經典算法層出不窮，是這一領域的核心研究力量，近幾年來圖論和聚類算法的進入，又給此類算法帶來新的活力。同時由此類算法向下一代算法引申變化以期更好解決模體識別問題的研究也一直在進行中。

比如我們接下來介紹的基于染色質免疫共沉淀技術的ChIP-seq算法。有很多方法是源自de novo算法。另外側重進化層面的系統發育足跡分析法也大量借鑒了de novo算法的思想。

3.2 基于染色質免疫共沉淀技術的ChIP-seq算法

染色質免疫共沉淀技術（ChIP）的出現帶來了基因技術上的革命，CHIP-chip技術是ChIP技術和基因芯片技術的結合，帶來了大量的調控實驗數據，它可以間接確定DNA序列與轉錄因子結合與否，以及結合的強度。ChIP-chip技術的分辨率在800bp左右，遠大于轉錄因子結合位點的長度，這樣就需要算法對其進行進一步的加工，在ChIP-tiling利用疊片式芯片進一步增加了基因組的覆蓋率。將ChIP與第二代測序技術相結合的ChIP-Seq技術，能夠高效地在全基因組范圍內檢測與組蛋白、轉錄因子等互作的DNA區段。ChIP-seq

技術的分辨率可以達到100bp甚至更高。

ChIP-Seq算法是這樣工作的：首先將測序得到的短序列片段匹配到參考基因組序列上；考慮到有一部分短序列不能匹配到參考基因組上，有可能是未知的基因組序列；另一部分是能夠匹配到基因組上的短序列，通常要對這些段序列進行覆蓋度計算；繼而從匹配到基因組上的短序列中進行富集區域的掃描。通常掃描到的富集區即被認為是蛋白質與DNA相互結合的區域。此時已得到我們所關注的結果，至于將計算數據轉變為真實數據庫數據則是另一層面的問題。

和以往的de novo模體識別算法不同的是，以往的算法面對的是長度普遍在以千為數量級的，同源條數以幾十以內的序列數據，而ChIP-Seq算法面對的是長度為100左右而條數以十萬為數量級的序列數據，這樣以往的算法就沒法照搬使用，針對這種情況，MEME算法、吉布斯采樣算法等經典算法均做出了相應的調整，形成了對ChIP技術的新變化。同時模式驅動和聚類求精之類的算法在ChIP技術的要求下形成了新型的算法...多種算法的形成不勝枚舉，在近一、兩年幾乎每天都有突破。可以說ChIP-Seq算法的下一代模體識別算法的地位已經奠定。

3.3 系統發育足跡分析法

隨著測序技術的發展，越來越多的基因組被測序，系統發育足跡分析法在轉

錄因子結合位點預測中變得越來越重要。它的基本假設是，轉錄因子結合位點有調控功能，在進化中應該相對保守，進化速度要慢于其它沒有功能的非編碼序列，因此預測轉錄因子結合位點就是搜索同源基因在多個物種中的對應基因序列上的保守模體。

2003年， Kellis、Cliften分別用此方法在酵母屬基因組中找到保守的模體， 2007 年，Kheradpour等對12個果蠅屬物種的全基因組進行比較分析， 預測出若干保守模體存在于ChIP-Seq算法預測的有效富集區。均取得相應的成果。

大部分此類算法思想是將共調控和進化上保守兩種因素綜合起來，在de novo 預測算法的基礎上開發的，同時研究者將刻畫物種間進化關系的進化樹以及進化距離等信息都添加到預測算法中，作為算法調控機制。以增加算法準確率。其結果可以通過特定的ChIP-Seq算法驗證。

和前兩種算法不同，系統發育足跡分析法面對在更宏觀背景下的模體識別問題，de novo算法與ChIP-Seq算法的每次進步總是要對其產生促進，同時它的發展也對前兩者提供了驗證信息和新的思路。最終生物信息學對生命的解讀將由這三類甚至更多、更新層級方法共同完成。

4 總結

可以看出轉錄因子結合位點識別研究歷經簡單枚舉、局部搜索、網絡模型、 與DNA芯片技術結合、與物種進化結合等等過程，逐步形成了研究體系，各個過程中間不是簡單的技術換代，而是在新的技術條件下各種經典的方法的延伸和發展。也就是說我們不能簡單地認為局部搜索就優于枚舉，或是ChIP-Seq算法優于de novo算法等等，它們各階段的發展都是對彼此的促進。在相互促進融合的過程中，新的更適合當下技術條件的算法會逐步被人們發現。只有通過各種數據的融合和相互校正，才能挖掘出可靠的轉錄因子結合位點和它對DNA序列轉錄調控關系。

通過對各類算法的分析，可以看出今后一個階段的研究仍是圍繞著減少序列背景中的噪音信號對所關注的模體信號的干擾，以及提高算法的時間效率來進行的，新的實驗技術和更多的同源序列信息被發現，必將帶來更高效的轉錄因子結合位點識別算法。

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第4篇：生物信息學的定義范文

[關鍵詞]中藥復方;組方設計;新藥研發

Drug design ideas and methods of Chinese herb prescriptions

REN Jun-guo， LIU Jian-xun*

（Institute of Basic Medical Sciences of Xiyuan Hospital， China Academy of Chinese Medical Sciences，

Beijing Key Laboratory of Pharmacology of Chinese Materia， Beijing 100091， China）

[Abstract]The new drug of Chinese herbal prescription， which is the best carrier for the syndrome differentiation and treatment of Chinese medicine and is the main form of the new drug research and development， plays a very important role in the new drug research and development. Although there are many sources of the prescriptions， whether it can become a new drug， the necessity， rationality and science of the prescriptions are the key to develop the new drug.In this article， aiming at the key issues in prescriptions design， the source， classification， composition design of new drug of Chinese herbal prescriptions are discussed， and provide a useful reference for research and development of new drugs.

[Key words]Chinese herbal prescription; prescription design; new drug research and development

doi：10.4268/cjcmm20151716

中藥復方是中醫臨床用藥的主要形式，也是中藥復方新藥研發的源泉。從目前中藥新藥的研發的現狀來看，由于中藥復方新藥不僅體現了中醫辨證論治的特點，還與國際上新藥研發的“雞尾酒療法”^[1]或“固定劑量組合”^[2]的研發趨勢一致，中藥復方新藥的研發在中藥新藥領域占據著比較大的比例，據統計，占2008―2013年中藥新藥注冊數量的85.76%^[3]。2008年國家食品藥品監督管理局（SFDA）頒發的《中藥注冊管理補充規定》第5條規定：中藥復方制劑應在中醫藥理論指導下組方，其處方組成包括中藥飲片（藥材）、提取物、有效部位及有效成分^[4]。因此，中藥復方新藥的關鍵是組方，即如何在中醫藥理論指導下，組成一個有效、安全、質量可控的復方，則成為中藥復方新藥研發的關鍵科學問題。

1中藥復方新藥的分類

目前，有關中藥復方新藥的分類有許多種不同的提法，其主要的是2002年SFDA頒布的《中藥、天然藥物分類及申報資料要求》中的注冊分類標準，在實際研發過程中，也有專家學者根據中藥復方新藥的某種特點提出了新的分類方法。

1.1SFDA中藥復方新藥注冊分類2002年SFDA頒布的《中藥、天然藥物分類及申報資料要求》中明確指出復方新藥主要指“未在國內上市銷售的中藥、天然藥物制成的復方制劑”^[5]，主要包括3類：①傳統中藥復方制劑;②現代中藥復方制劑;③天然藥物復方制劑。由于③完全脫離了傳統中醫藥學的理論指導，中藥只是作為活性物質的來源，該類復方已失去了中藥的內涵，因此，僅①和②屬于中藥復方新藥的范疇。

傳統中藥復方制劑是指在中醫藥理論指導下的組方，如古方、經典方、經驗方等，其功能主治用傳統中醫術語表述，藥材必須具有法定標準，其主治病證必須是國家中成藥標準中未收載的，并以傳統工藝（保持傳統的治療疾病的物質基礎不變的工藝）制成的復方制劑。

現代中藥復方制劑是指在中醫藥理論指導下組方，功能主治用現代醫學術語表述，藥材可以是傳統或非傳統藥材，且以非傳統工藝制成的復方制劑。其中非傳統藥材包括天然藥物、有效成分或化學藥品。

1.2依據主治的中藥復方新藥分類辨證論治、病證結合是目前中醫臨床治療疾病的主要模式，相應產生了以證候為主或病證結合為主的2種中藥復方組方方法，反映在中藥復方新藥研發上，就形成了根據主治的不同，形成了中藥復方新藥的分類方法。主要有證候中藥復方新藥和病證結合中藥復方新藥2種^[6]。

證候中藥復方制劑（新藥）是指在中醫藥理論指導下，用于治療中醫證候的中藥復方制劑，包括治療中醫學的病或癥狀的中藥復方制劑。

病證結合中藥復方制劑（新藥）是指中醫藥理論指導下，結合現代醫藥學理論，針對現代醫學的疾病與中醫的證候為治療對象的中藥復方制劑，其功能用中醫專業術語表述、主治以現代醫學疾病與中醫證候相結合的方式表述。

1.3依據藥效成分組成的中藥復方新藥分類中藥復方發揮藥效的物質基礎是其組成中藥含有的與其主治相關的有效成分，由于中藥復方新藥的提取、制劑工藝不同，中藥復方新藥所含的有效成分的種類與含量存在明顯的差異，據此，有學者在組分中藥的基礎上提出復方組分中藥的概念，其他則與此區分。

第418次香山科學會議“組分中藥研討會”上對組分中藥的定義是：組分中藥是指以中醫藥理論為基礎，遵循中藥方劑的配伍理論與原則，由有效組分或有效部位配伍而成的現代中藥^[7]。可以是單味藥的組分，也可以是復方的組分。復方組分中藥則是將2種或多種中藥材的有效組分提取出來，在中醫藥理論指導下，將這些有效組分組方配伍并制備成復方中藥制劑^[8]。由于組分中藥的藥效成分基本明確，作用機制相對清楚，臨床適應癥比較確切，而且針對性強、安全有效，質量可控，成為中藥復方新藥的一個新的研究方向。

2中藥復方新藥的組方來源

中藥復方新藥的組方來源途徑比較多，但分析歸納后，主要有以下幾種：有些來源于古方、經典方，有些源于中醫臨床應用經驗的驗方，有些源于藥理研究的科研方等。

2.1源于古方、經典方的中藥復方制劑古方、經典方是指數千年來中醫臨床所沿用的經典方、古方，該類復方有長期臨床應用的歷史和經驗，其療效相對確切，但其臨床應用多是加減方，固定組成的古方、經典方的臨床療效仍有待確證。

2.2源于驗方的中藥復方制劑驗方是指中醫臨床實踐檢驗的確有療效的復方，有些是在古方的基礎上化裁而來，有些是祖傳經驗方，有些在是中醫藥理論指導下并經臨床應用的基礎上組成的經驗方。此類處方的有效性有一定的臨床應用基礎，但臨床驗方的組成不確定，中藥的劑量變化浮動較大。

2.3源于科研方的中藥復方制劑此類復方多是指在中藥有效部位（有效成分）的研究基礎上，依據現代藥理學的研究成果，結合疾病發病機制的研究進展進行的組方。此類處方的組方依據多缺乏中醫藥理論及臨床應用經驗的支持。

2.4源于數據挖掘的中藥復方制劑此類復方主要是指采用數據挖掘技術，對數據庫中名老中醫醫案、驗方、古方等進行數據挖掘，從數據中尋找復方的組方配伍規律，確定相應的復方。此類處方的組方多缺乏臨床應用經驗與實驗數據的支持。

3中藥復方新藥組方設計思路

中藥復方新藥的最大特點就是配伍，就是體現“方有合群之妙用”，就是減毒、增效。因此，中藥復方新藥組方設計就是在中醫藥理論指導下，結合現代醫學理論，在中醫古方、經典方、驗方、科研方等不同復方來源的基礎上，以中藥復方新藥的研發為導向，發現并優化中藥復方，最終得到新的有效的中藥復方，為下一步的新藥研發奠定良好的基礎。

為此，作者在中藥復方新藥的研發過程中，依據中醫臨床理、法、藥、方的辨證論治過程，提出了中藥復方新藥組方設計的思路^[9]，見圖1。此研究思路，不僅適用傳統的中藥復方新藥，也適用于現代中藥復方新藥，對于復方組分中藥同樣適合。

4中藥復方新藥組方設計方法

中藥復方新藥與其他新藥研發一樣，最關鍵的就是有效、安全、質量可控，在上述研究思路的指導下，筆者針對新藥的具體要求，提出了幾種中藥復方新藥組方的設計方法，具體如下。

4.1中醫臨床循證的中藥組方設計近年來，中醫循證醫學的研究越來越多，但以中藥新藥為研究對象的研究多集中于中藥新藥的臨床療效評價（GCP）或中藥上市后再評價，而以中藥新藥處方篩選優化為研究目標的中醫臨床循證醫學研究比較少。作者所在團隊在進行國家重大新藥創制項目降糖消脂顆粒的研究中，以中醫臨床循證醫學研究為指導，開展了中藥處方-循證研究-組方優化等反復的臨床組方篩選優化，建立了基于中醫臨床循證的中藥新藥組方的方法。此方法主要適合源于古方、經典方、驗方的中藥復方新藥研發。

4.2中藥藥效循證的中藥組方優化隨著中藥藥理學研究的不斷發展，通過正交設計、均勻設計等數理方法，以藥效學指標為評價標準的中藥組方優化的研究不斷涌現。但此種研究技術多以單一或多目標的藥理學指標為標準，忽視了中醫藥的理論特征，篩選優化的中藥新藥復方在動物實驗中具有非常好的藥效，但在臨床試驗中往往沒有理想的結果。為此，以治療冠心病痰瘀互結證的祛瘀化痰通脈顆粒的研發為范例，以中醫藥理論為指導，與中醫臨床緊密結合，以中藥藥效循證研究為手段，建立了以中藥藥效實驗為主的中藥組方優化方法^[9]。此方法主要適合源于數據挖掘、科研的中藥復方新藥研發。

4.3中醫藥生物信息學的中藥組方優化生物信息學技術的飛速發展使中醫藥信息學的發展也進入了一個新的時期，以歷代中醫文獻數據庫、當代臨床數據庫、現代生物信息數據庫等為數據源，采用關聯規則、復雜網絡、復雜系統熵聚類等數據挖掘技術，研究中醫組方用藥規律、中藥組方組效關系，開展中藥組方優化研究，成為目前中藥新藥研究中的亮點^[10-11]。但此類方法最大的缺點是虛擬技術，必須與臨床、實驗緊密結合，才能獲得驗證，同時，此類研究技術獲得的組方太寬泛，目標性不強。

4.4靶位篩選的中藥組方優化緊密結合中醫臨床用藥規律，以病變部位為研究靶位，運用中藥有效成分組織分布分析技術，發現進入靶位的中藥有效成分，結合中醫臨床辨證論治理論，按照中藥復方新藥技術要求，依據中藥組方原則組成候選復方，進一步結合藥效學實驗，開展中藥組方優化研究，開展中藥靶位篩選的組方優化研究^[12]。此法在作者所在團隊承擔的國家重大新藥創制專項“基于靶位篩選的中藥新藥――通絡清腦注射粉針的研發”得到了應用。

總之，中藥復方新藥作為中藥新藥研發的重要組成部分，是當前乃至今后中藥新藥研發的重點，它極大體現了中醫的優勢與特色。中藥復方組方是中藥復方新藥研發的第一步，是決定中藥復方新藥研發成功與失敗的關鍵。中藥復方組方本身是一個復雜的系統工程，涉及中醫臨床、中藥藥理、中藥化學、中藥藥代、生物信息學等多個學科，已經引起了人們的關注^[13]。今后，相信以中藥復方新藥研發為導向，不斷創新思路，充分考慮中藥復方的特點和我國中藥復方新藥的研究現狀，以中醫藥理論為指導，結合現代醫學理論，中藥復方組方設計的研究會不斷深入，必將進一步促進中藥復方新藥的研發。

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第5篇：生物信息學的定義范文

中醫藥學有著豐富的理論知識和臨床治病經驗，具有重要的學術價值和開發利用的實用價值。但其傳統的知識組織方式不能適應現代社會信息獲取的需求，阻礙了對中醫藥學知識與信息的有效利用。隨著計算機技術及其相關理論的發展，利用先進的現代科技對中醫藥知識信息進行重組和利用已得到認同，相關研究也取得一定成果。將計算機領域先進的本體理論與技術引入到中醫藥知識組織研究中，構建中藥本體，實現中藥信息的知識化重組，可為中藥領域的數據挖掘和知識發現提供數據基礎[1]。

中醫藥學知識信息對現代生物醫學的醫療實踐和科研都有重要的意義。隨著計算機技術的發展，醫學信息研究工作也隨之逐步深入，例如在數據挖掘領域，醫學信息數據挖掘是比較活躍的領域之一，同樣在中醫領域也受到廣泛重視。但目前的醫學信息組織方式與數據挖掘之間存在著諸多“瓶頸”，尤其是中醫領域的數據挖掘研究，僅僅得到諸如“石膏與知母具有配對相關性”、“六味地黃丸可治療陰虛”等數據挖掘的結果，只是對簡單知識的簡單認證，而其結果無法解釋。究其原因，“數據整理”是中醫藥數據挖掘研究的瓶頸。近年來，領域本體構建技術已逐漸成熟，并迅速在各個領域形成研究熱點。構建領域本體(Ontology)可以從數據整理與信息組織方面更好地實現數據挖掘與知識發現。在客觀需求和條件具備的雙重推動下，在中醫藥領域內開展中藥本體構建工作切實可行。

1 本體的概念及特點

Ontology是一個哲學概念，用于描述客觀事物的本質，通常譯為本體或本體論(在本文中稱為“本體”)。本體論與認識論在哲學上是兩個相對的理論，認識論指人對客觀存在的主觀認識，而本體論則指客觀存在本身。

自20世紀90年代，Ontology引入計算機人工智能領域后，在計算機及相關領域迅速形成一個研究熱點。作為一種能在語義和知識層次上描述信息系統的概念模型建模工具，已被廣泛應用于知識工程、系統建模、信息處理、數字圖書館、自然語言理解、語義web等領域之中[2]。研究人員從各自的專業角度出發對本體的理論和應用進行了深入研究，取得了豐富的研究成果，本體理論與技術也隨之日趨成熟。

目前得到普遍認同的關于本體的定義是：本體是共享概念模型的、明確的、形式化的規范說明[3]。這個定義包含了概念模型、形式化、明確、共享4層含義。即本體的目標是捕獲相關領域的知識，提供對該領域知識的共同理解，確定該領域內共同認可的概念或術語，并從不同層次的形式化模式上給出這些概念及概念間相互關系的明確定義。

本體不僅描述概念、術語，而且對概念、術語間的關系描述得更為廣泛、細致和全面。即，本體不僅明確了概念，同時也明確了概念間的屬性及屬性間的關系，它是從“屬性”的角度出發去確定一個概念，能夠在語義和知識層次上描述信息，從而真正達到知識理解的目的。這也是本體作為知識組織方式的最重要的特點。可以看出，與傳統的MeSH表相比，本體描述的概念關系是網狀、立體的。在本體中可以描述的概念間關系有反義關系、上位關系、下位關系、整體-部分關系、部分-整體關系、轉指關系、近義關系、同義關系、動作關系等，而不僅是傳統的信息組織工具MeSH中所描述的參照、用代、隸屬關系[4]。

在中醫藥領域中，中藥的概念術語相對較明確，選擇中藥作為突破點，首先構建中藥本體，逐步實現中醫藥醫學信息的知識組織與構建。

2 構建意義

本體建設的目的是應用，這方面的研究遍布人工智能、信息管理、知識管理相關的各個領域：①基于語義的信息檢索，特別是網絡搜索引擎和數字化圖書館。②基于本體的數據集成、機器學習等。③領域本體的應用，比如，在生物信息學中已建成的GeneOntology，盡管只包括了part of等簡單的關系，但是對生物信息學界已經有巨大的影響。④語義Web服務。⑤在線元數據管理和自動信息。⑥非相關文獻知識發現[5]。

中藥本體作為領域本體的一種，通過概念及概念間的關系全面描述中藥的本質，揭示中藥本身及中藥間復雜的功效與物質關系，澄清中藥的知識結構，為中藥的知識表達提供數據基礎。例如：可以提供基于語義的信息服務，通過語義檢索，為用戶提供知識層面的語義檢索服務；定題服務，進行相關的數據挖掘，幫助人們發現隱含的知識，如通過數據挖掘分析研究，揭示藥性、藥效、物質基礎間的關系，歸納構建基于現代科學語言的中藥藥性表征理論體系等應用型研究。中藥本體既具有專業領域性，亦具有普遍性，可應用于其他信息工程與知識管理等方面。

3 中藥本體概念關系體系的構建

3.1 構建原則

領域本體的構建至今沒有一個統一的標準， Gruber在1995年提出的5條規則[6]得到較廣泛的公認。中藥本體的構建同樣遵循以下5條原則：①明確性和客觀性。Ontology應該用自然語言對術語給出明確、客觀的語義定義。②完整性。所給出的定義是完整的，能表達特定術語的含義。③一致性。知識推理產生的結論與術語本身的含義不會產生矛盾。④最大單向可擴展性。向Ontology中添加術語時，通常不需修改已有內容。⑤最少約束。對待建模對象應該盡可能少列出限定約束條件。

3.2 構建方法

目前，利用現有的領域內公認的知識以及領域專家的參與，是一致認同的構建領域本體的最優方式[7]。

構建中藥本體，首先需要解決的問題是概念關系體系的確立。在注重知識結構關系的原則上，可借助已有的中藥分類法。中藥分類方法主要有按藥物功能、藥用部分、有效成分、藥材自然屬性和親緣關系分類等。中藥本體概念關系體系的構建采用比較成熟的自然屬性分類法(主要參照《中華本草》[8]的現代自然屬性分類法)，即采用植物學分類法、動物學分類法，能夠更好地反映中藥之間的內在聯系及其變異特征。此外，該分類法還有以下優點：對藥物來源、屬性、藥物部位等一目了然，條理清晰便于查檢，便于更新和修改，便于不同專業的人操作中藥本體的建設工具。

各個中藥類目下設定27個屬性，屬性設置包括：正名、異名、釋名、品種考證、發生發展史、產地、原植(動、礦)物、栽培(養殖)要點、采收加工、貯藏、藥材及產銷、藥材鑒別、化學成分、藥理、炮制、藥性、功能與主治、應用與配伍、用法用量、使用注意、附方、制劑、現代臨床研究、藥論、集解、附注、參考文獻。中藥的屬性可以根據需要與新發現進行修改。

通過屬性參數，從各個角度盡可能全面地描述中藥，更精確、全面地確定概念，并顯示概念間的關系。其中，中藥藥性、藥理的研究有助于闡明中藥理論的科學實質，為中藥藥性研究提供數據挖掘的基礎資源，實現中藥藥性的知識發現與理論創新。

4 結語

領域本體的開發和完善是一個反復疊加的過程，沒有一種“唯一”的途徑或方法，但無論從客觀世界具體的角度或者是從邏輯抽象的角度出發，領域本體中概念的設計都應該貼近于研究者要研究的專業領域中客觀對象和對象間的關系法則[9]。因此，中藥本體構建模式是一種探索，建成之后仍然需要維護和不斷進化。據此還可以繼續構建中醫本體，實現中醫藥領域內知識信息的知識化組織與利用。

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第6篇：生物信息學的定義范文

[關鍵詞]金融時間序列；相空間重構；預測

[中圖分類號]TP311[文獻標識碼]A[文章編號]1005-6432（2014）43-0100-02

1引言

時間序列的預測問題已在各個領域得到廣泛關注，如生物信息學、神經信息學、金融工程、經濟學等。時間序列的最優預測非常重要，它會為決策者進行決策提供重要的參考信息。

行業指數與綜合指數都是證券市場這個復雜系統產生的時間序列，這些時間序列之間相互作用影響，一段時間內會出現相同趨勢的演化而另一時刻則會產生相互背離的演化。這種演化中的背離現象說明多個時間序列中所包含的復雜系統演化信息不同，因此利用多個行業指數時間序列進行證券市場的復雜系統重構應比簡單采用單一觀測量的重構更加貼近真實系統。

2多元時間序列的定義

現實中，多元時間序列以各種形式廣泛存在，現首先給出多元時間序列的數學定義。

一系列按照時間先后順序記錄的值S={vi（1）， vi（2）， …， vi（t）， …， vi（n）}稱為時間序列。其中t（t=1，2，…，n）表示時刻，i（i=1，2，…，m）表示變量，vi（t）表示第i個變量在t時刻上的記錄值當m>1時，S為多元時間序列（MTS）；此多元時間序列為確定性的數值類型的數據，可以用m×n矩陣表示，m為變量數，n為時間點數。

在多元時間序列中由于各變量間量綱等方面的差異，因此需先將數據正則化，以減少隨機波動干擾、降低算法計算復雜度。同時，為保證MTS相似的有效性和準確性對MTS數據集也有一定的初始要求，因此這里給出同構的MTS的定義，以限定研究對象范圍。

同構的MTS需要滿足以下三個要求：①對于MTS數據集，各序列的變量維數相同，變量之間一一對應且表示相同的含義；②對于某一MTS樣本，各變量數值的記錄時刻對應，且具有相同的時間粒度；③MTS需經正則化處理。

3多變量相空間重構參數的選取方法

在非線性多變量數據分析中，采用虛假鄰點法進行相空間重構是一種簡單易行的常用方法。該算法具有計算過程簡單、計算速度快等特點。虛假鄰點法是由 Kennel 等人提出的算法，該方法的基本思想是當嵌入維數m變成m+1時，考察信號xn的鄰點中哪些是真實的，哪些是虛假的鄰點，當沒有虛假鄰點時，可以認為幾何結構完全被打開，此時的m即為所求的最佳嵌入維數。設xn的最近鄰點為xη（n），當m1增大到m1+1時，重新計算兩個信號之間的距離并求與原距離之間的比值：

xη（n）+xn（m1…ml+1…mL）-xη（n）-xn（m1…ml…ML）xη（n）-xn（m1…ml…mL）≥σ0

如果距離變化的比值大于σ0，則xη（n）是xn的虛假鄰點。對于多維信號（m1，…，ml，…mL）從（1，…，1，…，1）開始，每次ml增加1，直到虛假鄰點的比例小于δ，則可以認為吸引子的幾何機構完全打開，此時的（m1，…，ml，…mL）為最佳嵌入維數。根據經驗通常預定義σ0=10，δ=5%。

4相空間重構

相空間重構理論是研究混沌理論的基礎。Takens和Packard 等人認為系統中任意一分量的演化都是由與之相互作用的其他分量所決定的。因此，這些相關分量的信息隱含在任意一個分量的發展過程中，重構系統相空間只需考察一個分量。

設X表示觀測到的混沌時間序列，x（t），t=1，2，…，n，根據Takens定理，進行相空間重構，則在狀態空間中重構后的狀態矢量可以表示為：Xi=（xi，xi+1，…，xi+（m-1）t）T（i=1，2，…，i+（m-1）t），其中i+（m-1）是重構相空間中的相點個數，t是延遲時間，m是嵌入維數。Takens 證明了可以找到一個合適的嵌入維數，即如果延遲坐標的維數m≥2d+1，d是動力系統的維數，在這個嵌入維空間里就可以把吸引子恢復出來。

5復雜非線性時間序列預測

結構復雜的非線性數據，不適宜從數據特性出發分析建模，而唯象預測方法就不關心數據本身所具有的特性，只是利用現存歷史數據去逼近模型進而預測未來。1989 年 Billings 等人提出的非線性自回歸滑動平均（NARMA）模型，具有形式簡潔、高度概括等特點。

主要建模步驟如下：

（1）對時間序列進行零均值平穩化處理。時間序列一般可分為平穩時間序列和趨勢性序列。時間序列的趨勢又分為線性趨勢和非線性趨勢。若時間序列為非平穩序列，具有向下或向上的趨勢，建模之前需要進行序列平穩化處理，即零均值化、平穩化處理。

（2）逐漸增加模型階數，擬合ARMA（n，n-1）模型。即一階、一階增加模型階數，模型參數采用非線性最小二乘法估計，具體算法采用最速下降法。選擇殘差序列最小方差對應的模型作為初選模型。

（3）模型適應性檢驗。

（4）求最優模型。系統意義上的最優模型不僅是一個適應模型，而且是一個經濟的模型。因此還需要檢驗模型是否包含小參數，若有，可用F檢驗判斷是否可以刪去，擬合較低階模型，進而得到系統意義上的最優模型。

（5）時間序列預測。

6問題與展望

基于非線性動力學的時間序列分析和預測技術的主要支撐理論是20世紀80年代初PTakens和RMane提出的相空間延遲重構技術，這一方法后來由 TSaner等作了完善和推廣。實際環境中，對復雜系統的觀測時間序列通常是有限長的，甚至很短，具有噪聲，而另一方面觀測時間序列是同時產生的多維時間序列，這些時間序列中可能包含大量的冗余信息也可能包含著十分有用的復雜系統演化信息。本文研究無疑能為金融機構與投資者深入認識金融市場規律、有效地進行金融管理、提高金融投融資效率等提供新的數量技術支撐，對促進金融市場技術分析理論與方法的創新和發展具有重要的理論與現實意義。

參考文獻：

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第7篇：生物信息學的定義范文

關鍵詞：最大連通子圖；最大團；完美匹配

中圖分類號：TP18；O157 文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2008)05-00ppp-0c

1 前言

圖論是組合數學和計算機理論科學的重要學科之一，也是數學和理論計算機中近年來發展最快的學科之一，其主要應用除了在計算機領域外，還廣泛的應用于其它學科，例如經濟、生物、數學等等。這里我們主要介紹其在生物學中的有趣應用。

2 圖論在生物學方面即研究蛋白質結構預測方面的有效應用

我們知道蛋白質結構預測問題就是如何從蛋白質的氨基酸序列出發預測它的功能、構象折疊等問題。這是一個人類破譯生命奧秘的重大問題。這個問題一旦得到解決，科學家們就可以最終闡明遺傳信息傳遞的全過程，從而大大有助于了解蛋白質空間結構與其功能之間的關系。近年來，“圖”的概念已被應用于蛋白質結構預測的相關研究之中，如：尋找圖的最大連通子圖研究蛋白質的自折疊問題、圖的連接矩陣的特征矢量分析研究蛋白質的活性位點和配體結合位點的問題、圖的完美匹配方法預測二硫鍵的問題等，取得了一定的成果，本文主要對這些圖論方法在蛋白質結構預測中取得的一些新的研究進展作以綜述。

2.1 最大連通子圖

若有圖G（V，E），如果有另一圖G’（V’，E’），且V’和E’分別是V和E的子集，且E’中的一條邊e’（vi，vj）必須與E中的一條邊e（vi，vj）相對應，稱G’為G的子圖。如果圖G’的任意兩個頂點之間均是連通的，則稱G’是一個連通圖。若G是不連通圖，它的每個連通的部分G’稱為G的一個連通子圖。

1997年我國學者彭征宇在‘蛋白質中的自折疊單元’一文中，把一個蛋白質的結構用一個數學上的“圖”來表示。圖上的每一個頂點表示一個二級結構，而每一條邊則表示兩個二級結構單元之間的相互作用。那么，這些相互作用的強度將通過每兩個二級結構單元間有多少對重原子（指碳、氮、氧等）之間的距離在0.5nm（5埃）之內來決定。兩個相鄰的或平行的二級結構單元之間的相互作用將大于距離較遠的或垂直的二級結構之間的相互作用。然后，簡化“圖”：只保留對于每一個頂點最強的相互作用及超過這個最大值60%的那些相互作用。對每一個頂點來說，它的鄰點對它的相互作用密度定義為它與鄰點的相互作用除以代表這個頂點的二級結構的長度。保留相互作用密度超過整個圖中最強相互作用密度20%的那一部分，其余的相互作用所對應的那些邊將被舍棄。這樣所得到的圖將是非對稱的，即對某一頂點來說，它的鄰點對它來說可能是重要的，而同時這個頂點對它的鄰點來說卻是不重要的，因為它的鄰點與其他頂點有更強的相互作用。在經過簡化的圖中，尋找具有自折疊能力的部分相當于尋找這個圖的最大連通子圖。

他們通過對牛胰蛋白酶抑制蛋白（PDB5PTI 58amino acidsresidues）和嗜熱菌蛋白酶（thermolysin）用圖論的方法進行了預測，這個預測與實驗結果相符合。他們認為，總體上，這種方法對于預測已知結構蛋白中的自折疊單元有大約70%的成功率。與以前的方法相比較，他們的方法的最大優點是所預測的自折疊單元不需要由連續的氨基酸序列所組成。強調了理論與實驗的比較，以及盡可能少地引入能量參數等優勢。

2.2 最大團

若簡單圖G（V，E）的子圖S是完全圖，即滿足其任意兩個頂點之間均有且只有一條邊相連，則稱S是G的團。1998年Samudrala R和Moult J，把一個蛋白質的同源模建中的3D結構預測問題成功地轉換為一個圖論中的尋找最大團的問題。

在同源模建中，主鏈構像的大部分可以從一個或多個相關的母板結構獲得，僅僅是那些被認為與母板結構有明顯不同的主鏈和側鏈構像，才用于轉換為尋找最大團的問題。

在氨基酸序列中的一個殘基，它的每一個可能的構象代表圖中的一個頂點。邊連接兩個頂點（殘基）。頂點和邊根據一些安排好的標準賦權。一旦這個圖被構造出來，所有的團中的極大團就可用Bron & Kerbosch提出的CF（clique-finding）算法找到。那些權值最好的團被認為與天然結構最相似。

一個殘基的每個可能的構象在圖中表示一個頂點。頂點的權根據側鏈的原子與局部主鏈原子之間的相互作用程度賦權。要一直考慮到在代表頂點的殘基位置兩側的任意四個殘基的主鏈的原子和這個殘基的主鏈原子，被用來計算權值。邊連接一對頂點，邊的權根據代表頂點的殘基之間的相互作用程度賦權。對于空間彼此碰撞的頂點之間不連邊同一殘基具有不同的構象之間不連邊。頂點和邊的權值通過一個全原子距離條件概率賦權。簡單地說，要求的概率通過在一個265個高清晰的X-射線測出的非同源蛋白質結構數據庫中，計算原子類型對的距離的頻數而得到。計算公式如下：

給定一個具有n個頂點和m個邊的團，對應構像的分值用這個團上面的邊和頂點的和來表示：

他們的方法與傳統的方法相比，不合適的構像被提前舍棄，具有搜索適應性構像速度快的優點，團的方法克服了連續能量函數搜索方法遇到能量勢壘和過早掉入局部能量最小的

勢阱里的缺點。他們用這種圖論的方法對同源蛋白質進行了預測取得了令人鼓舞的結果，同時證明，這種方法應用于同源模建的loop區域的預測具有較好的前景。

2.3 完美匹配

在無向圖G（V，E）中，對邊集E的任一子集MAE，如果M中任意兩條邊都不相鄰，則稱M為圖G的一個匹配。若G的每個頂點都是M飽和點，則稱M是G的完美匹配。2001年Piero Fariselli和Rita Casadio把預測二硫鍵連接問題等價為一個尋找圖的最大權的完美匹配問題。

在蛋白質結構預測中，一個主要的問題是在富含半胱氨酸的蛋白質中準確確定二硫鍵的位置。在組成蛋白質的20個氨基酸中，半胱氨酸惟一的具有一種屬性，即它們之間可以形成二硫鍵有助于蛋白質三維結構的穩定。它使多肽鏈的兩個不同的區域之間能夠緊密地靠攏起來。在蛋白質折疊預測中，確定二硫鍵可以大大地減少搜索構像空間。氨基酸序列中每一個半胱氨酸殘基代表圖中的一個頂點V，邊E連接一對頂點（Cys-Cys），邊依據相應規定賦權W，構成一個賦權的完全圖G，應用Edmonds-Gabow的算法，找到G中具有

最大權的完美匹配。則這個完美匹配對應正確的二硫鍵的連接方式。權值的獲得考慮一級結構中半胱氨酸殘基位置前后的各5個殘基賦權，數據來源于PDB蛋白質結構數據庫中的726個高分辨率蛋白質中二硫鍵的連接模式的統計結果。他們利用這種方法對蛋白質折疊中的二硫鍵連接進行了預測研究，結果說明二硫鍵的形成與其序列模式有這重要的聯系，通過研究半胱氨酸殘基在序列中局部環境因素，可以預測二硫鍵的結構。對于具有4個二硫鍵的蛋白質結構，這種方法的預測正確率高于隨機預測的17倍。

3 總結以及其他研究（other researches）

圖論的方法較早的文獻是應用于二級結構的模體比較和折疊片層的拓撲結構的分析；最近二十年，蛋白質折疊問題已經成為了許多理論學家和實驗學家極大關注的課題。圖論還應用在蛋白質折疊的酶動力學的表達分析上；Bahar等應用Kirchoff’s矩陣去描述在蛋白質中的空間相鄰殘基并且闡明了幾個屬性，比如：振動力學和蛋白質中的熱波動等。PatraSM和Vishveshwara S用圖論的特征參數尋找蛋白質中的主鏈團，同時發現在團的相似區域蛋白質結構也相似。我們相信，隨著研究的深入，圖論在生物學中的應用會越來越來廣泛和實際。讓我們翹首以待！

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收稿日期：2007-12-10

第8篇：生物信息學的定義范文

關鍵詞：計算機軟件，數據集成，元數據，異構數據源

 

1 引言

隨著時代的不斷發展，人類對科學領域的研究也在不斷地深入。為了應對具體研究領域技術（如生物信息學）高速發展而引發的數據存儲、分析等的應用需求，新的數據庫不斷建立，存儲的數據呈指數級增長，研究人員需要的數據也開始不只限于某個單一數據庫，而是分散在多個相關數據源中。對高度復雜的海量實驗數據進行存儲、共享與整合成為了科學研究中最重要的問題之一。目前各個大型數據庫是由不同的研究機構在不同技術與科研條件下根據其自身的需要建立的，研究或應用的背景也各不相同，從而形成語法、語義、模式等方面的異構[1]。除此之外，這些數據庫大都具有分布、自治和動態的特點，給科研人員的訪問和使用帶來了極大的影響。伴隨著研究發展而新建立的數據庫也有類似的問題。諸多的異構數據源嚴重影響了數據的共享與整合，給研究工作造成了許多困難。

多年來，人們試圖通過各種辦法來解決數據整合的問題。聯邦數據庫、中間件和數據倉庫等技術在不同的著重點和應用上部分解決了數據共享問題，然而數據源模式的異構問題還是沒有從根本上得到解決。元數據是關于數據的數據，是對數據源所存儲數據的詳細描述，不僅包含了數據的名稱、類型等信息，還提供了數據的上下文描述信息，例如數據的來源、取值范圍、業務規則等。如果將各數據源的元數據按照一個統一的標準提取出來集中存放在一個元數據庫中，并映射到按照用戶的查詢要求而建立的用戶模式上，就能夠通過解析用戶模式得到對應的各數據源模式查詢；對各數據源查詢結果進行連接、合并等操作，并按用戶模式進行輸出，就能夠實現數據的共享和整合。基于以上分析，我們提出了基于元數據的數據資源共享與整合方案，本文討論的內容是整個方案中的一個組成部分，采用了用戶模式與數據源模式之間互相映射的方法解決數據集成的問題，主要對建立用戶模式、生成用戶模式與數據源元數據映射以及生成查詢語句完成查詢進行闡述。

2工作基礎

在引言部分中已經介紹過，元數據包含了對數據源中數據的詳細描述。因此，通過抽取各數據源的元數據，可以對要集成的數據源在結構上有一個更直觀的認識。與數據倉庫的集成方法相比，使用元數據進行數據集成有以下特點：（1）元數據庫中存儲的是各數據源的結構信息，按照統一的元數據標準進行描述后集中存放在元數據庫中，能夠保持各數據源的結構特征。。（2）建立元數據庫所抽取的多個數據源的元數據與海量的實驗數據相比存儲壓力要小得多，而且由于各數據源的結構相對保持穩定，結構基本不會變化或變化較小，元數據更新頻率遠低于數據更新頻率，同時在查詢時是通過元數據直接訪問相關的數據源，能夠保證查詢結果的準確與全面。

公共倉庫元模型（Common Warehouse Metamodel, CWM）是一個完整的描述數據倉庫和業務分析領域的元模型，提供了構建元數據所需的語法和語義。CWM元模型具有良好的樹狀層次結構和繼承機制，已經獲得了廣泛的支持，成為了元數據的一個重要標準。劉文杰等設計并實現了一個元數據提取與導入工具MetaPro 1.0[2]，提供了一個基于CWM元模型的元數據集成解決方案，能夠根據各相關數據源DBMS的SQL腳本生成元數據庫，并針對不同DBMS生成的SQL腳本建立了相應的處理模塊。由于CWM過于復雜和龐大，因此MetaPro 1.0對其進行了適當的裁減，既保持了該元數據標準在數據整合應用領域的通用型與兼容性，又剔除了CWM中與數據整合無關的部分，縮小了元數據標準的規模，形成了一個適用于多數據源數據集成的公共元數據標準（圖1）。該工具是整個整合方案的基礎和重要組成部分。通過該工具生成的元數據庫可以訪問需要進行集成的各異構數據源，為本文討論的內容奠定了基礎。

圖1 CWM體系結構及裁減情況（深色區域為裁減后的部分）

3關鍵技術研究

元數據庫的建立解決了數據訪問的障礙，而按照用戶的查詢需求對異構數據進行整合則是最終目標。本節將針對實現數據整合的關鍵問題進行討論。

3.1建立用戶模式

由于研究的不斷深入，數據整合的需求使得相關知識領域內出現了一些公認的規范，例如生物信息學的基因本體（Gene Ontology，GO），使得各數據源對數據語義的描述有了統一的參照標準，方便了研究人員對數據的訪問和理解，為數據集成奠定了軟件上的基礎。但是由于應用目的和背景不同，“同一概念從不同數據源中可得到完全不同的屬性信息”[3]。因此對于用戶來說，數據集成就是將從各數據源得到的數據按照查詢需求進行清理與整合，以GO等規范作為連接的媒介，轉換為用戶所希望的樣式。整合后的數據在概念上依然是按“表”或“視圖”的形式存在的，而且每列的數據都來源于各異構數據源，整合時可能會因為類型不同而出現錯誤。因此，有必要根據用戶需求建立相應的用戶模式，統一查詢的數據類型和名稱。。我們借鑒了DBMS對視圖的管理形式，用戶在建立自己的模式時類似于建立了一個虛擬的表，可以定義并管理“表名”、“字段名”、“類型”和“字段長度”等相關內容，并且按照查詢需求的不同可以建立多個虛擬表，根據需要隨時可以進行調整。用戶模式的“字段”就是用戶需要的屬性信息，其類型和長度體現了用戶對查詢結果的要求。這種建立虛擬表的方式相當于定義了用戶模式的元數據，因此在存儲上與數據源元數據的形式相同，都是整合方案數據庫中的數據。這也為建立用戶模式與數據源元數據之間的映射做了準備。

3.2生成用戶模式與數據源元數據之間的映射

只有用戶模式是不夠的，它必須與數據源元數據產生關聯才能從數據源獲得需要的數據。因此，用戶模式與數據源元數據之間的映射就成為了一個不可缺少的重要步驟。映射的依據就是以用戶模式為參照，由用戶選擇需要整合的表，將需要集成的具有相同語義的數據源元數據關聯到相關的用戶模式“字段”上，這時不同的數據源就會以用戶模式為媒介相互產生一定的關聯，只要對用戶模式及相應的映射關系進行分析就能得到各數據源的實際查詢語句，實現對異構數據源的查詢。。需要注意的是這種映射對已確定的用戶模式和數據源來說是唯一的，不能出現用戶模式的同一“字段”與數據源表中多個字段對應或數據源表中的同一字段與用戶模式的多個“字段”相對應的情況。

3.3生成查詢語句完成查詢

通過分析用戶模式及其對應的映射關系，就能把用戶模式的查詢分解為對各異構數據源的查詢，再把各數據源的查詢結果按照用戶模式進行整合及清理后，就是用戶模式所希望得到的結果。具體步驟如下：

（1）根據需要對用戶模式進行裁減，生成用戶視圖，并選擇相應的映射關系

（2）對用戶視圖進行分析，根據用戶視圖的“字段”以及相應的映射關系確定每個數據源需要查詢的字段，并用用戶視圖的“字段”作為數據源表的字段的別名；如果用戶視圖“字段”在數據源中沒有映射關系，則數據源字段以NULL或空值進行代替

（3）根據確定的數據源字段生成各數據源的查詢語句

（4）按照各數據源在映射中的先后順序，從頭到尾依次對查詢語句以存放公認的規范內容的字段為關鍵字進行外連接操作，并且每次的連接結果都作為新的查詢語句與下一個進行外連接并消除重復字段，直到生成一個完整的查詢語句

（5）執行生成的查詢語句，完成查詢，并按用戶視圖的樣式輸出

根據設計的構想，集成查詢體系的示意圖如圖3所示。

圖3 集成查詢體系示意圖

4 問題及改進

使用模式映射的方式，通過用戶模式連接各異構數據源，在一定程度上實現了數據整合的目的。但是來自不同數據源的數據，在數據內容、數據格式、數據質量等方面有著很大差別，無法保證數據的一致性；數據類型轉換是以用戶模式為標準的，如果用戶模式在建立時不完善，在實施數據整合時可能會遇到數據格式不能轉換（例如將VARCHAR型數據轉換為INT型）或數據轉換格式后丟失信息等棘手問題[4]（例如用戶模式字段長度不夠）；由于對事務認識的角度不同，導致用戶對數據源模式語義的理解也可能會產生歧義，生成的用戶模式無法得到預計的結果。下一步工作將主要用來解決這些問題。由于數據存放于各數據源，內容、格式、質量無法由用戶模式修改，所以只能在建立用戶模式時通過使用長度足夠大的、兼容性較好的數據類型如VARCHAR等盡量保持數據的原貌。語義理解的問題可以通過引入本體的方式來解決。使用本體來標注數據源的元數據后，用戶不用在數據源模式和用戶模式之間進行反復的映射操作，只要在建立用戶模式時對虛擬表的“字段”進行本體術語的標注就能和數據源元數據產生關聯，用戶模式和數據源模式的語義都由本體來體現，在理解上不會產生歧義；而且可以利用本體進行推理，體現各數據源元數據之間在概念層次上的關系，進一步擴展應用的范圍。除此之外，還要進一步完善對用戶模式查詢語句的分析與重寫，改進各數據源查詢結果的清理與連接等操作的性能，以提高運行的效率。

5 結束語

本文主要介紹了一種異構數據源集成方案實現異構數據源集成時的主要實現方法。作為基于元數據的集成辦法，它通過定義用戶模式與各數據源模式的映射解決數據異構的問題，使各數據源中有關聯的數據在集成后能夠按照用戶希望的方式進行展現。相關的工作將在后續文章中進行介紹。

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第9篇：生物信息學的定義范文

【關鍵詞】 臨床免疫學； 免疫檢驗； 實踐； 探索

臨床免疫學是免疫學與臨床醫學的重要連接環節。免疫學檢驗是以免疫學原理為基礎，利用各種具有敏感特性的標記技術，對各種病理和生理的免疫學指標行特異性、超微量地分析，包括細胞的、體液的診治及預后評估[1]。就免疫學檢驗進行準確定位，是臨床醫生依據檢驗結果對疾病進行診治和防控的有效技術手段，具有非常重要的研究價值。本文就臨床免疫學和免疫檢驗的相關實施與探索進行綜述如下。

1 臨床免疫學概念

臨床免疫學屬重要的免疫學分支部分，為免疫學應用到臨床醫學的途徑。免疫學技術的發展和進步與臨床免疫學技術的發展進步有著密切相關性，為臨床及時、科學的應用免疫學新技術，在疾病的治療、監測、確診、預后中均發揮重要的引導及參考作用[2]。隨著醫療科技的不斷進步，臨床上多種免疫學技術已被普遍開展應用，如流式細胞式和免疫細胞檢測及分類技術、血清蛋白電泳技術及各種肽類物質、激素、細胞因子、腫瘤標志的檢測技術等[3]。隨著目前檢驗項目在臨床的不斷增多，臨床醫務人員及患者自身都對臨床檢驗有更高的期待和要求，各種免疫學技術均需緊跟醫療科技發展步伐，更全面、迅速的發展，以盡快的與臨床應用適宜，進而開展臨床免疫學技術的嶄新局面。

2 臨床免疫學促進新技術發展

技術的產生、發展和創新基礎均需有相應的理論，如PCR技術、分子克隆技術等均為遺傳學或分子生物學重要的具有劃時代意義的技術。而這些技巧中，理論基礎為DNA的雙螺旋。同時免疫學的抗體理論與抗原對多種臨床免疫學新技術的產生也起到了推動作用，如標記技術、沉淀、凝集等的發展進展[4]。近年來，受細胞生物學、分子生物學的不斷滲透及免疫學的飛速積習難改展，使免疫學在理論上獲得了較大的突破。

3 臨床免疫學新技術發展特點分析

3.1 多學科交融 臨床免疫學經典技術包括免疫標記技術、溶血技術、中和技術、沉淀技術、凝集技術等。以上技術為臨床免疫學基礎，在臨床免疫學傳統及現代的理論中均占有較重要的地位。以上技術或其基礎上發展創新的技術至今仍在科學研究和臨床檢驗中廣泛應用。但生命科學在不斷發展，不同學科間漸較難明確區分和界定，形成廣泛的滲透和交叉的局面，而遺傳學和分子生物學的適體技術、分子雜交技術、PCR技術、染色質沉淀技術等免疫學新技術，使免疫應用范圍和理論不斷拓展。另外，臨床免疫檢驗中，組織學、細胞學中的顯微鏡技術也為一項重要的技術手段。如由普通顯微鏡與免疫組織化學技術聯合對抗原進行檢測，自身抗體采用熒光顯微鏡與熒光標記技術聯合進行檢測。且電子顯微鏡對細胞間的相互作用和免疫細胞的行為可直接行動態觀察。以上技術的應用，使臨床免疫學技術得到了較大豐富，為發展提供了動力及方向[5]。同時免疫學檢測數據顯著多，用日益復雜，有效分析數據和正確應用結果顯得較為重要故臨床免疫學與生物信息學、醫學統計學等學科的合作與交流也漸趨深入。

3.2 高通量、智能化、自動化的免疫新技術 臨床免疫學檢測具有同步化、智能化、自動化的特點，與傳統手工操作有較大的區別，如微粒子酶免疫技術、電化學發學分析技術等，毛細管電泳技術也在臨床廣泛應用，目的，生物芯片技術使整個檢驗醫學檢測實現了大規模、平行化、高通量的要求。同時，組學技術、后基因技術、酶聯免疫斑點技術的研究也不斷深入，極大的滿足了臨床免疫學需要。

4 免疫學檢驗定義

4.1 臨床免疫學中免疫學檢驗為重要組織部分 以基礎免疫學理論作指導，臨床免疫學對免疫學方法及技術不斷創新，在對疾病研究，特別是自身免疫病、腫瘤、傳染病、血液病、免疫缺陷病、變態反應性疾病的病發機制、診治、預后評估中發揮著重要作用，屬免疫學分支學科，是基礎免疫學內容與臨床免疫學內容的中間環節，為臨床醫師對疾病進行研究的相關技術方法。

4.2 免疫學檢驗的相關定義 依據免疫學原理，特別是抗體與抗原反應原理，對各種敏感標記進行利用，如熒光素、發光物質、放射性同位素等，特異地、超微量的對各種病理和生理免疫學指標進行分析，包括細胞的和體液應用，行疾病診治和評估的一組醫學臨床檢驗項目[6]。其要點為即對抗原抗體反應原理加以利用，又可對免疫學參數的各種內容進行檢測。

5 免疫學檢驗存在的問題

5.1 定位 目前，有一定數量的醫療單位中，尚未設立免疫學檢驗專業，無專業的檢驗設備，無實驗室，無固定的專業的檢驗人員，免疫學檢驗中的一些項目被分散在微生物實驗室和生化實驗室進行檢驗，對專業的發展造成了一定影響。

5.2 質量管理分析 雖免疫學檢驗中大部分項目在各大醫學中已參加了國家衛生部相關室間質量評估活動，但在對室內質量進行控制的環節中，仍較為薄弱。對于大部分免疫學檢驗項目，在質控品和標準品上，國內尚未做到有效統一，雖部分有供應，但項目不全，價格昂貴[7]。故多數試驗室質量控制不達標，導致檢驗質量不穩定。目前，尚普遍存在試劑缺乏統一的現象，檢驗結果中的假陰性、假陽性較難杜絕，為質量管理及標準化檢查帶來了一定難度[8]。同時，專業的免疫學檢驗人員較少，缺乏高素質、高學歷的帶頭人，同時也缺乏嫻熟操作的技術人員[9]。此外，還存在研究內容與臨床缺乏有效結合等，在疾病診治中未發揮有效作用[10]。

6 發展建議

針對免疫檢驗的重要性，醫院領導和檢驗科需重視免疫學檢驗專業的設置，設備引進、項目定位和人員配備，加強培訓，建全室內質量控制[11]，同時成立免疫檢驗學小組，就相關問題進行分析并制定解決方案，各級質量部分需加強參考品、質控品的管理，以提高檢驗效果，使臨床免疫學作用落到實處[12]。

7 小結

綜上，臨床檢驗為臨床免疫學的重要組成部分，各項技術的研發為臨床檢驗學發展提供了機遇，有效縮短了檢測時間，節約了樣本用量，實現了疾病準確、快速、無創的診斷。同時也需正視存在的困難，對復雜的數據行合理和有效的應用，以減輕患者負擔，控制成本。同時加強基礎研究的合作與交流，讓從業者加強各種技術的培養和學習，提高自身綜合素質，以滿足臨床免疫檢驗的要求。

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