生物信息学在中药资源研究领域的推动作用综述

1、科目 成绩12345678910总分-密-封-线- 院（系） 专业 班级 学号 姓名 -密-封-线- 学号 姓名 班级 专业黄 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

2、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。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 traditio

3、nal Chinese medicine resources impetus Summary Lu 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. Ext

4、ensive applications of bioinformatics in life 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 trad

5、itional medicinal plant resources is a natural 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 m

6、edicine resources, and greatly promoted the 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

7、 it. Keywords: Chinese medicinal re sources; Bioinformatics technology; Summary;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

8、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行综述。中药资源(Chinese medicinal resources)包括植物类资源、动物类资源

9、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

10、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

11、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

12、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(preProce

13、ssing)、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。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。-密-封-线- 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

14、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序列比对密 封 线 内 请 勿 答 题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，

15、寻找二者可能的保守区域、位点，探索产生共同功能的序列模式7。常用的序列比对方法有双序列比对和多序列比对。随着DNA测序技术的不断发展，DNA序列分析在药用植物的分类和系统关系、鉴定、地道性以及序列变异与药用成分的关系等方面开始得到了应用，在推进中药现代化等诸多方面展用示出广阔的应景为地道药材的研究注入了新的活力。 2.5测序技术DNA是生命遗传的物质基础，包含着生命发生发展的遗传特征，是地道药材分子生物学研究的基础。小分子RNA如miRNA和siRNA等介导的转录后基因调控是植物中的一种新型基因调控机制，在植物生长、发育以及应答外界胁迫等方面起到重要作用 。植物叶绿体基因组独立于核基因组，属丁

16、母系遗传，具有高度的保守性和生物转化的性状稳定性，物种进化和系统发育分析研究也是地道药材研究的重要方向。基于DNA测序和序列比对的DNA条形码(DNAbarcoding)是近年来分子生药鉴定的研究热点和方向。DNA条形码最早是2003年由加拿大动物学家Hebert提出，陈士林等认为DNA条形码技术在药用植物鉴定中的成功应用是中药鉴定方法的革命性突破9。目前，道地药材分子鉴定涉及到栝楼钆、川乌、草乌、人参、柴胡、木瓜、地龙、威灵仙、芍药、土茯苓、浙贝母、丹皮、金银花、金钗石、小茴香、山药、京大戟、金钱草、天胡、过路黄、阳春砂、草果、黄花蒿、天门冬、石豆兰属、广藿香等诸多生药12。陈士林等学者提出

17、了将ITS2作为药用植物鉴定的通用条形码序列的观点，并在后续的研究中得到不断论证。金钱白花蛇、乌梢蛇及酒乌梢蛇、蕲蛇及酒蕲蛇的分子鉴定方法应用于2010年版中国药典，这是中国药典首次采用分子标记方法鉴定药材。蔡朝晖等发现不同产地浙贝母的5SrDNA基因间区具有相同的碱基序列，总生物碱含量相当且含有相同的单体生物碱，因此认为不同产地浙贝母的差异不是由碱基序列引起，而是小环境因素造成的11。此外，ITS序列分析也被用于分析不同居群的遗传差异，铁皮石斛侧、山参、太子参、阳春砂等的DNA序列分析结果显示ITS序列差异与居群类型存在相关性。2.6 生物云计算生物云计算(Biological Cloud

18、Computing)生物云计算是基于云计算(cloud computing)的新兴生物信息学工具，将生物信息计算能力作为一种商品通过互联网进行流通，为庞大的生物信息计算提供了强大的计算能力，在降低计算成本的同时也提高了研发效率。集成云计算面向服务的多自主体系统(CISM，Cloud Computing Integrated into Service一0rientedMulti-Agent)架构允许发展动态、分布式和高度可扩展的生物信息软件MapReduce、MPI和云计算在Alt，重复序列和EST构建中的表现得出：云技术在处理大型数据集、移动数据等方面可以达到简化的效果。此外，生物云计算平台的

19、搭建也有相关的报道，如基于水稻功能组学研究的TTRSIS的建设一引和基于植物科iPlant Atmosphere的提出等。集成云计算面向服务的多自主体系统(CISM，Cloud Computing Integrated into Service一0rientedMulti-Agent)架构允许发展动态、分布式和高度可扩展的生物信息软件MapReduce、MPI和云计算在Alt，重复序列和EST构建中的表现得出：云技术在处理大型数据集、移动数据等方面可以达到简化的效果。目前比较成熟而实用的云计算产品有IBM蓝云、亚马逊Amazon Ec2、谷歌Google A PPEngine、微软window

20、s Azure，以及后起之秀红帽云计算服务16。2. 7 系统发育分析分子数据差异(不同的基因或DNA片段它们之间存在的进化速率差异)研究物种的形成或进化过程和机制，以及物种之间的进化关系的一门学科，是生物信息学的一个重要分支。在中药资源的研究中通过系统发育研究，可以探讨植物的分类群问的系统发育关系，以及进化的过程和机制，可以了解物种间的进化关系和历史，探索物种的起源和未知基因的功能，进行药材差异性研究和微生物生态学的研究。系统发育分析：系统发育学也称系统发生学(Phylogeny)，是基于分子数据差异(不同的基因或DNA片段它们之间存在的进化速率差异)来研究物种的形成或进化过程和机制，以及物

21、种之间的进化关系的一门学科，是生物信息学的一个重要分支。在中药资源的研究中通过系统发育研究，可以探讨植物的分类群问的系统发育关系，以及进化的过程和机制，可以了解物种间的进化关系和历史，探索物种的起源和未知基因的功能，进行药材差异性研究和微生物生态学的研究。基于分子水平的系统发育树构建方法可以分为四大类：(1)基于字符序列的方法：最大简约法MP；最大似然法ML)；贝叶斯法Bayesian17。(2)基于距离的算法是目前应用最广的一类系统发育树构建方法。其理论基础是最小进化原理(mini-mumevolution，ME)。两个经典算法是平均连接聚类法UPGMAU)和邻接法NJ。此外还有FM法。(3

22、)神经网络法不再以距离矩阵为输入数据，而是以序列为输入数据，通过网络对序列地不断学习，自适应生成系统发育树。(4)基于图形表示的系统发育树的构建方法。3 总结与分析中药资源(chinese Medicinal Resources)，是在一定空间范围内可供作为中药使用的天然药物及其蕴藏量的总和，包括植物类资源、动物类资源和矿：物类资源，是中药产业发展的物质基础。其中，中药植物资源是自然界来源最广泛的中药资源。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、解释地道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。生物信息学技术在中

23、药资源研究中应用日趋广泛和深入，不过生物信息学技术在中药资源领域的应用总的来说还未成熟，只是处在初生阶段，相关研究还是零散的，并不成系统，目前也没有中药资源的生物信息数据库的建立，不过生物信息学技术未来在揭示中药资源生物学规律将发挥更大作用。参考文献1 李绍平，生物芯片技术在中药鉴定研究中的应用与展望J世芥科学技术中药现代化，2000，2 (3)：1582 杨培，闰微药用植物在生物技术领域中的研究及应用J现代农业科技，2007，(19)：115一117，1193 杨世海，中药资源学M北京：中国农业出版社，2006：115.4 懿菡，孙坤生物信息学研究进展J青海师范大学学报，201l，(3)：69725 丁克越，沈岩ESTs数据分析及ESTs数据系统J国外医学，2002，24（2)：113一116.6 罗艳，杨亲二川乌与草鸟的ITs序列分析J中国药学杂志，2008，43 (11)：820-8237 苏雪，孙坤，张建清，等DNA序列分析在药用植物鉴定中的应用J西北师范大学学报，2006，42 (4)：79868 唐先华，张晓艳，施苏华，等睡莲类植物ITs+nrDNA序列的分子系统发育分析J地球科学，2003，28 (1)：97-