摘要：生物信息学是80年代兴起的一门新的交叉学科，随即应用在广泛的领域。本文主要讲述了生物信息学在生物芯片，药物研发，能源领域的应用，农作物基因分析，疾病检测等方面的应用。生物信息学对生物数据进行收集，整理与服务，并从中发现规律指导研究，是当今生物信息学研究不可或缺的重要工具。
关键词：医学论文,职称论文发表,生物信息学,生物芯片,药物开发,疾病检测
现代生物信息学是现代生命科学与信息科学、计算机科学、数学、统计学、物理学和化学等学科相互参透而形成的交叉学科，是应用计算机技术和信息论方法研究蛋白质及核酸序列等各种信息的采集、存储、传递、检索、分析和解读，以帮助了解生物学和遗传学信息的科学[1]。
1.生物芯片
生物芯片(Biochip)是指通过微电子、微加工技术在芯片表面构建的微型生物化学分析系统,以实现对细胞、DNA、蛋白质、组织、糖类及其他生物组分进行快速、敏感、高效的处理和分析
基因芯片是目前最重要的生物芯片。
基因微阵列是通过将核苷酸或DNA作为探针，紧密地排列在硅片等固相支持物上，然后将经过某种标记后的样品与微点阵杂交进行检测。根据杂交信息可以确定靶DNA的表达情况以及突变和多态性存在与否。芯片技术的突出特点是高度并行化、多样化、微型化和自动化等，因而被广泛用于测序、转录情况分析、不同基因型细胞的表现分析以及基因诊断、药物设计等领域，成为后基因组时代基因功能分析的制程技术之一 [2]。
2.药物开发
未来的药物研究过程将是基于生物信息知识挖掘的过程。基因组研究对现代与未来药物学和药理学产生了重大影响，尤其为新药筛选、药靶设计和分子药理学研究，以及疑难病的药物设计和途径选择等提供了新的方法论基础。基因组学与药物学的结合已经产生出一门新的分支学科---药物基因组学[3]。制药公司特将充分应用药物基因组学及生物信息学的理论知识和技术手段来设计临床试验并模拟和分析理论与实验数据。这将大大减少新药开发成本，缩短开发周期，为患者、医生和健康医疗机构等诸方面带来选择性治疗的革命。生物信息学也可用于破译遗传密码、筛选免疫基因以及进行新药研发等领域[4]。
3.生物信息学在能源领域的应用
综合运用GenBank等数据库以及各种分析软件将各类数据对比分析，人们已经能够使用酶来降解生物聚合物，通过筛选有益细菌来获取高级的生物催化剂，从而提高使用的产量[5-6]。原核生物采矿技术也得到了迅速发展。同样，不同类型的煤也会发生类似的生物转变，可以转变成甲烷。人们通过生物信息学技术手段开采能源的新方法，可提高能源的采出率和降低开采难度。
通过生物信息学技术改良生物基因，使之转变为生物能源，这是解决能源短缺问题的途径之一。这主要通过生物催化剂的基因转变和代谢工程，利用酶和细菌对生物体的碳氢化合物进行新陈代谢优化，从而用于开发生产生物乙醇等生物能源。
4.农作物基因分析
对重要农作物及经济植物进行基因组分析也需要生物信息学工具。例如，在植物基因组调控和结构研究中，涉及生物信息学的内容有：调控序列数据库;基因表达的调控分析;基因组序列识别;基因结构预测，转录与翻译控制模型;大规模基因数据集分析。
通过数据检索、序列对比、同源性分析、结构预测等工具软件的运用，可将分析数据应用于农作物模式植物研究、种质资源保存、病虫害防治、作物遗传育种等[7]方面，从而为解决模式植物的基因组测序、保护濒危种质资源、控制动植物病虫害和培育优良高产的农作物品种方面提供可靠保障。
5.疾病检测
基因组计划产生的基因及基因多态性数据与临床医学检验结果之间的关系需要利用生物信息学的方法去分析、去揭示，根据这样的分析结果，科学家能够更准确地了解疾病产生的根本原因，更精确地预测某个人患癌症、糖尿病或者心脏病的可能性，从而彻底改变我们诊断、治疗和预防疾病的方式[8]。
6.小结与展望
生物信息学的发展将给生命科学研究带来明显的变革，将帮助人类认识生命的起源、进化、遗传和发育的本质，解释人体生理和病理过程的分子基础，为人类疾病的预测、诊断、预防和治疗提供合理和有效地方法或途径，同时还将对医药、卫生、食品、农业等产业产生巨大的推动作用，甚至可能引发新的产业革命。21世纪是生命科学的时代，生物信息学为生命科学的发展提供了遍历和强有力的技术支持，推动者生命的迅速发展。
参考文献：
[1] 张明德.生物信息学[M].北京：科学出版社，2004.
[2] 蔡禄.生物信息学教程[M].北京：化学工业出版社，2008.
[3] 姜远英.药物基因组学[M].北京：人民卫生出报社，2011.
[4] 李松，王英.生物信息学在生命科学研究中的应用[J].热带医学杂志，2009,9(10)1:218-1220.
[5] 赵进，骆江涛.能源：未来生物技术的挑战[J].国外油田工程，2008,24(8)5:3-54.
[6] 刘永军，金鹏康.石油集输系统中微生物群落结构研究[J].微生物学杂志，2009,29(3) 2:5-31.
[7] 林世强，宁正元.生物信息学及其在农业科学中的应用[J].亚热带农业研究，2007,3(2) 1:45-148.
[8] 孙啸，陆祖宏，谢建明.生物信息学基础：清华大学出版社，2005.
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