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谁一个、、论文不才交么……生物信息在生物学研究中的作用。生物信息是指生物体中包含的全部信息，如基因组信息、蛋白质、核酸、糖类等生物大分子的结构等。生物信息对生物体的生存、繁殖都起着重要作用。生物信息包含的范围很广，除遗传物质、神经电冲动和激素之外，生物体发出的声音、气味、颜色以及生物的行为本身都含有信息，都对生物的个体和群体产生影响，和生物的生存与进化密不可分。生物信息的特点是消耗极少的能量和物质即可产生极大的生物效应。生物信息一般可分为遗传信息、神经和感觉信息及化学信息。虽然遗传信息和神经感觉信息的载体都属于化学物质，但通常所指的化学信息是除以上两类物质以外的化学物质所携带和传递的信息。高等生物的激素及昆虫外激素都属于这一类。遗传信息是指生物为复制与自己相同的东西、由亲代传递给子代、或各细胞每次分裂时由细胞传递给细胞的信息, 即碱基对的排列顺序(或指DNA分子的脱氧核苷酸的排列顺序） 。遗传信息以密码形式存储在DNA分子上，通过DNA的复制传递给子代。在后代生长发育过程中，遗传信息自DNA转录给RNA，后翻译成特异的蛋白质，以执行各种生命功能。从历史上看，首先是由（1866）的研究形成了概念，即相应于生物各种性状的因素（现在称为基因）中包含着相应的信息（以后等人（1941）所开创了遗传生物化学的研究，描绘出这样一个轮廓：基因和决定生物结构与功能的蛋白质之间具有一对一的对应关系。 关于基因的化学本质方面，根据等（1944）进行的转化实验，以及和（1952）用大肠杆菌噬菌体的DNA进行的性状表达实验，已阐明DNA是遗传信息的载体。附着DNA结构研究的进展，现在已经确立了这样的概念，即基因所具有的信息可将DNA的碱基排列进行符号化。信息在表达时，DNA的碱基排列首先被转录成RNA的碱基排列，然后再根据这种排列合成蛋白质。有的病毒的遗传信息的载体不是DNA，而是RNA。遗传信息不仅有相应于蛋白质的基因信息，也包括对信息解读所必需的信息、控制信息表达所必需的信息，以及生物为了复制与自己相同结构所必需的一切信息。神经和感觉信息靠电脉冲和神经递质携带和传递。神经系统接受内外环境中的信息，进行加工处理，调节和控制机体各部分功能。生物靠神经系统电脉冲和神经递质携带和传递。神经系统的功能是接收、传递内外环境中的信息，加以处理、分析,从而控制和调节机体各部功能,对环境作出适当的反应。因此，神经信息对于有机体的生存以及正常生活起着至关重要的作用。化学信息是除上述两类物质外由化学介质传递的信息。生物体的各种功能能够有条不紊地进行，对环境能及时做出反应，是由于生物体内存在着通过各种各样的化学信息分子进行传递的信息系统。生物信息在生物研究中有重要作用，然而，原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。因此，生物信息学便是生物信息在生物研究中重要应用。 生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。生物信息学研究对象是生物信息。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白学两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。 具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学,蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：(1)新算法和统计学方法研究；(2)各类数据的分析和解释；(3)研制有效利用和管理数据新工具。 生物信息学作为基因组研究的有力武器，被广泛地用来加快新基因的寻找过程，以达到将“有用”新基因抢先注册专利的目的。在这场世界范围内的竞争中，中国科学家以及科研资金投向的决策部门如何结合我国科研水平的现状、优势领域等客观情况将有限的投资投入以求获得最大可能的科学研究以及商业回报，是一个无法回避的新课题。 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，随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。 综上所述,对生物信息的研究对生物学的蓬勃发展具有重要作用。
一, 生物信息学发展简介生物信息学是建立在分子生物学的基础上的,因此,要了解生物信息学,就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解.研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始,1866年孟德尔从实验上提出了假设:基因是以生物成分存在[1],1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸(DNA),在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前,人们仍然认为染色体蛋白质携带基因,而DNA是一个次要的角色.1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律,即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等,腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等.与此同时,Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构.1953年James Watson 和FrancisCrick在Nature杂志上推测出DNA的三维结构(双螺旋).DNA以磷酸糖链形成发双股螺旋,脱氧核糖上的碱基按Chargaff规律构成双股磷酸糖链之间的碱基对.这个模型表明DNA具有自身互补的结构,根据碱基对原则,DNA中贮存的遗传信息可以精确地进行复制.他们的理论奠定了分子生物学的基础.DNA双螺旋模型已经预示出了DNA复制的规则,Kornberg于1956年从大肠杆菌()中分离出DNA聚合酶I(DNA polymerase I),能使4种dNTP连接成的复制需要一个DNA作为模板.Meselson与Stahl(1958)用实验方法证明了DNA复制是一种半保留复制.Crick于1954年提出了遗传信息传递的规律,DNA是合成RNA的模板,RNA又是合成蛋白质的模板,称之为中心法则(Central dogma),这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起到了极其重要的指导作用.经过Nirenberg和Matthai(1963)的努力研究,编码20氨基酸的遗传密码得到了破译.限制性内切酶的发现和重组DNA的克隆(clone)奠定了基因工程的技术基础.正是由于分子生物学的研究对生命科学的发展有巨大的推动作用,生物信息学的出现也就成了一种必然.2001年2月,人类基因组工程测序的完成,使生物信息学走向了一个高潮.由于DNA自动测序技术的快速发展,DNA数据库中的核酸序列公共数据量以每天106bp速度增长,生物信息迅速地膨胀成数据的海洋.毫无疑问,我们正从一个积累数据向解释数据的时代转变,数据量的巨大积累往往蕴含着潜在突破性发现的可能,"生物信息学"正是从这一前提产生的交叉学科.粗略地说,该领域的核心内容是研究如何通过对DNA序列的统计计算分析,更加深入地理解DNA序列,结构,演化及其与生物功能之间的关系,其研究课题涉及到分子生物学,分子演化及结构生物学,统计学及计算机科学等许多领域.生物信息学是内涵非常丰富的学科,其核心是基因组信息学,包括基因组信息的获取,处理,存储,分配和解释.基因组信息学的关键是"读懂"基因组的核苷酸顺序,即全部基因在染色体上的确切位置以及各DNA片段的功能;同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测,然后依据特定蛋白质的功能进行药物设计[2].了解基因表达的调控机理也是生物信息学的重要内容,根据生物分子在基因调控中的作用,描述人类疾病的诊断,治疗内在规律.它的研究目标是揭示"基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律",解释生命的遗传语言.生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分,成为生命科学研究的前沿.二, 生物信息学的主要研究方向生物信息学在短短十几年间,已经形成了多个研究方向,以下简要介绍一些主要的研究重点.1,序列比对(Sequence Alignment)序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义[3]:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式找出蛋白质和DNA序列中的信息成分序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的.2, 蛋白质结构比对和预测基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性.蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构.同源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴.同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构.然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要.3, 基因识别,非编码区分析研究.基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制.显然,DNA序列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中.分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法.在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(HiddenMarkov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等.4, 分子进化和比较基因组学分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似性.通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的.早期研究方法常采用外在的因素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为进化的依据.近年来较多模式生物基因组测序任务的完成,人们可从整个基因组的角度来研究分子进化.在匹配不同种族的基因时,一般须处理三种情况:Orthologous: 不同种族,相同功能的基因Paralogous: 相同种族,不同功能的基因Xenologs: 有机体间采用其他方式传递的基因,如被病毒注入的基因.这一领域常采用的方法是构造进化树,通过基于特征(即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统的聚类方法(如UPGMA)来实现.5, 序列重叠群(Contigs)装配根据现行的测序技术,每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列,如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列全体构成了重叠群(Contigs).逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配.从算法层次来看,序列的重叠群是一个NP-完全问题.6, 遗传密码的起源通常对遗传密码的研究认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物的共同祖先里,一直延续至今.不同于这种"冻结"理论,有人曾分别提出过选择优化,化学和历史等三种学说来解释遗传密码.随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材.7, 基于结构的药物设计人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域.为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物.这一领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益.8, 其他如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学.从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代.我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识.三, 生物信息学与机器学习生物信息的大规模给数据挖掘提出了新课题和挑战,需要新的思想的加入.常规的计算机算法仍可以应用于生物数据分析中,但越来越不适用于序列分析问题.究竟原因,是由于生物系统本质上的模型复杂性及缺乏在分子层上建立的完备的生命组织理论.西蒙曾给出学习的定义:学习是系统的变化,这种变化可使系统做相同工作时更有效[4].机器学习的目的是期望能从数据中自动地获得相应的理论,通过采用如推理,模型拟合及从样本中学习,尤其适用于缺乏一般性的理论,"噪声"模式,及大规模数据集.因此,机器学习形成了与常规方法互补的可行的方法.机器学习使得利用计算机从海量的生物信息中提取有用知识,发现知识成为可能[5].机器学习方法在大样本,多向量的数据分析工作中发挥着日益重要的作用,而目前大量的基因数据库处理需要计算机能自动识别,标注,以避免即耗时又花费巨大的人工处理方法.早期的科学方法—观测和假设----面对高数据的体积,快速的数据获取率和客观分析的要求---已经不能仅依赖于人的感知来处理了.因而,生物信息学与机器学习相结合也就成了必然.机器学习中最基本的理论框架是建立在概率基础上的,从某种意义来说,是统计模型拟合的延续,其目的均为提取有用信息.机器学习与模式识别和统计推理密切相关.学习方法包括数据聚类,神经网络分类器和非线性回归等等.隐马尔可夫模型也广泛用于预测DNA的基因结构.目前研究重心包括:1)观测和探索有趣的现象.目前ML研究的焦点是如何可视化和探索高维向量数据.一般的方法是将其约简至低维空间,如常规的主成分分析(PCA),核主成分分析(KPCA),独立成分分析(Independent component analysis),局部线性嵌套(LocallyLinear embedding).2)生成假设和形式化模型来解释现象[6].大多数聚类方法可看成是拟合向量数据至某种简单分布的混合.在生物信息学中聚类方法已经用于microarray数据分析中,癌症类型分类及其他方向中.机器学习也用于从基因数据库中获得相应的现象解释.机器学习加速了生物信息学的进展,也带了相应的问题.机器学习方法大多假定数据符合某种相对固定的模型,而一般数据结构通常是可变的,在生物信息学中尤其如此,因此,有必要建立一套不依赖于假定数据结构的一般性方法来寻找数据集的内在结构.其次,机器学习方法中常采用"黑箱"操作,如神经网络和隐马尔可夫模型,对于获得特定解的内在机理仍不清楚.四, 生物信息学的数学问题生物信息学中数学占了很大的比重.统计学,包括多元统计学,是生物信息学的数学基础之一;概率论与随机过程理论,如近年来兴起的隐马尔科夫链模型(HMM),在生物信息学中有重要应用;其他如用于序列比对的运筹学;蛋白质空间结构预测和分子对接研究中采用的最优化理论;研究DNA超螺旋结构的拓扑学;研究遗传密码和DNA序列的对称性方面的群论等等.总之,各种数学理论或多或少在生物学研究中起到了相应的作用.但并非所有的数学方法在引入生物信息学中都能普遍成立的,以下以统计学和度量空间为例来说明.1, 统计学的悖论数学的发展是伴随悖论而发展的.对于进化树研究和聚类研究中最显著的悖论莫过于均值了,如图1:图1 两组同心圆的数据集图1是两组同心圆构成的数据集,显然,两组数据集的均值均在圆点,这也就说明了要采用常规的均值方法不能将这两类分开,也表明均值并不能带来更多的数据的几何性质.那么,如果数据呈现类似的特有分布时,常有的进化树算法和聚类算法(如K-均值)往往会得错误的结论.统计上存在的陷阱往往是由于对数据的结构缺乏一般性认识而产生的.2, 度量空间的假设在生物信息学中,进化树的确立,基因的聚类等都需要引入度量的概念.举例来说,距离上相近或具有相似性的基因等具有相同的功能,在进化树中满足分值最小的具有相同的父系,这一度量空间的前提假设是度量在全局意义下成立.那么,是否这种前提假设具有普适性呢我们不妨给出一般的描述:假定两个向量为A,B,其中,,则在假定且满足维数间线性无关的前提下,两个向量的度量可定义为:(1)依据上式可以得到满足正交不变运动群的欧氏度量空间,这也是大多数生物信息学中常采用的一般性描述,即假定了变量间线性无关.然而,这种假设一般不能正确描述度量的性质,尤其在高维数据集时,不考虑数据变量间的非线性相关性显然存在问题,由此,我们可以认为,一个正确的度量公式可由下式给出:(2)上式中采用了爱因斯坦和式约定,描述了变量间的度量关系.后者在满足(3)时等价于(1),因而是更一般的描述,然而问题在于如何准确描述变量间的非线性相关性,我们正在研究这个问题.五, 几种统计学习理论在生物信息学中应用的困难生物信息学中面对的数据量和数据库都是规模很大的,而相对的目标函数却一般难以给出明确的定义.生物信息学面临的这种困难,可以描述成问题规模的巨大以及问题定义的病态性之间的矛盾,一般从数学上来看,引入某个正则项来改善性能是必然的[7].以下对基于这一思想产生的统计学习理论[8],Kolmogorov复杂性[98]和BIC(Bayesian Information Criterion)[109]及其存在的问题给出简要介绍.支持向量机(SVM)是近来较热门的一种方法,其研究背景是Vapnik的统计学习理论,是通过最大化两个数据集的最大间隔来实现分类,对于非线性问题则采用核函数将数据集映射至高维空间而又无需显式描述数据集在高维空间的性质,这一方法较之神经方法的好处在于将神经网络隐层的参数选择简化为对核函数的选择,因此,受到广泛的注意.在生物信息学中也开始受到重视,然而,核函数的选择问题本身是一个相当困难的问题,从这个层次来看,最优核函数的选择可能只是一种理想,SVM也有可能象神经网络一样只是机器学习研究进程中又一个大气泡.Kolmogorov复杂性思想与统计学习理论思想分别从不同的角度描述了学习的性质,前者从编码的角度,后者基于有限样本来获得一致收敛性.Kolmogorov复杂性是不可计算的,因此由此衍生了MDL原则(最小描述长度),其最初只适用于离散数据,最近已经推广至连续数据集中,试图从编码角度获得对模型参数的最小描述.其缺陷在于建模的复杂性过高,导致在大数据集中难以运用.BIC准则从模型复杂性角度来考虑,BIC准则对模型复杂度较高的给予大的惩罚,反之,惩罚则小,隐式地体现了奥卡姆剃刀("Occam Razor")原理,近年也广泛应用于生物信息学中.BIC准则的主要局限是对参数模型的假定和先验的选择的敏感性,在数据量较大时处理较慢.因此,在这一方面仍然有许多探索的空间.六, 讨论与总结人类对基因的认识,从以往的对单个基因的了解,上升到在整个基因组水平上考察基因的组织结构和信息结构,考察基因之间在位置,结构和功能上的相互关系.这就要求生物信息学在一些基本的思路上要做本质的观念转变,本节就这些问题做出探讨和思索.启发式方法:Simond在人类的认知一书中指出,人在解决问题时,一般并不去寻找最优的方法,而只要求找到一个满意的方法.因为即使是解决最简单的问题,要想得到次数最少,效能最高的解决方法也是非常困难的.最优方法和满意方法之间的困难程度相差很大,后者不依赖于问题的空间,不需要进行全部搜索,而只要能达到解决的程度就可以了.正如前所述,面对大规模的序列和蛋白质结构数据集,要获得全局结果,往往是即使算法复杂度为线性时也不能够得到好的结果,因此,要通过变换解空间或不依赖于问题的解空间获得满意解,生物信息学仍需要人工智能和认知科学对人脑的进一步认识,并从中得到更好的启发式方法.问题规模不同的处理:Marvin Minsky在人工智能研究中曾指出:小规模数据量的处理向大规模数据量推广时,往往并非算法上的改进能做到的,更多的是要做本质性的变化.这好比一个人爬树,每天都可以爬高一些,但要想爬到月球,就必须采用其他方法一样.在分子生物学中,传统的实验方法已不适应处理飞速增长的海量数据.同样,在采用计算机处理上,也并非依靠原有的计算机算法就能够解决现有的数据挖掘问题.如在序列对齐(sequence Alignment)问题上,在小规模数据中可以采用动态规划,而在大规模序列对齐时不得不引入启发式方法,如BALST,FASTA.乐观中的隐扰生物信息学是一门新兴学科,起步于20世纪90年代,至今已进入"后基因组时代",目前在这一领域的研究人员均呈普遍乐观态度,那么,是否存在潜在的隐扰呢不妨回顾一下早期人工智能的发展史[11],在1960年左右,西蒙曾相信不出十年,人类即可象完成登月一样完成对人的模拟,造出一个与人智能行为完全相同的机器人.而至今为止,这一诺言仍然遥遥无期.尽管人工智能研究得到的成果已经渗入到各个领域,但对人的思维行为的了解远未完全明了.从本质来看,这是由于最初人工智能研究上定位错误以及没有从认识论角度看清人工智能的本质造成的;从研究角度来看,将智能行为还原成一般的形式化语言和规则并不能完整描述人的行为,期望物理科学的成功同样在人工智能研究中适用并不现实.反观生物信息学,其目的是期望从基因序列上解开一切生物的基本奥秘,从结构上获得生命的生理机制,这从哲学上来看是期望从分子层次上解释人类的所有行为和功能和致病原因.这类似于人工智能早期发展中表现的乐观行为,也来自于早期分子生物学,生物物理和生物化学的成就.然而,从本质上来讲,与人工智能研究相似,都是希望将生命的奥秘还原成孤立的基因序列或单个蛋白质的功能,而很少强调基因序列或蛋白质组作为一个整体在生命体中的调控作用.我们因此也不得不思考,这种研究的最终结果是否能够支撑我们对生物信息学的乐观呢 现在说肯定的话也许为时尚早.综上所述,不难看出,生物信息学并不是一个足以乐观的领域,究竟原因,是由于其是基于分子生物学与多种学科交叉而成的新学科,现有的形势仍表现为各种学科的简单堆砌,相互之间的联系并不是特别的紧密.在处理大规模数据方面,没有行之有效的一般性方法;而对于大规模数据内在的生成机制也没有完全明了,这使得生物信息学的研究短期内很难有突破性的结果.那么,要得到真正的解决,最终不能从计算机科学得到,真正地解决可能还是得从生物学自身,从数学上的新思路来获得本质性的动力.毫无疑问,正如Dulbecco1986年所说:"人类的DNA序列是人类的真谛,这个世界上发生的一切事情,都与这一序列息息相关".但要完全破译这一序列以及相关的内容,我们还有相当长的路要走.（来源 ------[ | 生物信息学研讨组]）生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白学(Proteomics)两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。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 姑且不去引用生物信息学冗长的定义，以通俗的语言阐述其核心应用即是：随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。 原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。
微生物技术在城市生活垃圾处理中的应用 摘要：本文结合堆肥化、卫生填埋两种现行的城市生活垃圾处理工艺，主要介绍了城市生活垃圾生物处理过程中的微生物种群，以及通过分析开发出的新的微生物技术，指出了应用于城市生活垃圾处理的高效的微生物技术的研究方向。 关键词：城市生活垃圾 微生物 强化微生物处理技术 基因工程 ; 随着城市化进程在全球范围的加速，城市化带来的污染和人类聚居状况恶化等问题，已成为世界各国共同关心的问题。城市生活垃圾（Municipal solid waste, 简称MSW）是在城市日常生活及为城市生活提供服务的活动中产生的固体废弃物，是城市环境的主要污染物之一。目前，城市生活垃圾处理处置的方法主要包括卫生填埋（Sanitary landfill）、堆肥化(Composting)、焚烧(Incineration)三种，其中前两种处理方式均属于生物处理技术。具体来说，MSW生物处理技术就是城市生活垃圾中固有的或外添加的微生物，在一定控制条件下，进行一系列的生物化学反应，使得MSW中的不稳定的有机物代谢后释放能量或转化为新的细胞物质，从而MSW逐步达稳定化的一个生化过程。 1. 城市生活垃圾生物处理中主要的微生物。。。
1,序列比对(Sequence Alignment) 序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式找出蛋白质和DNA序列中的信息成分序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的. 2, 蛋白质结构比对和预测 基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性.蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构.同源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴.同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构.然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要. 3, 基因识别,非编码区分析研究. 基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制.显然,DNA序列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中.分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法.在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(Hidden Markov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等. 4, 分子进化和比较基因组学 分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似性.通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的.早期研究方法常采用外在的因素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为进化的依据.近年来较多模式生物基因组测序任务的完成,人们可从整个基因组的角度来研究分子进化.在匹配不同种族的基因时,一般须处理三种情况:Orthologous: 不同种族,相同功能的基因；Paralogous: 相同种族,不同功能的基因；Xenologs: 有机体间采用其他方式传递的基因,如被病毒注入的基因.这一领域常采用的方法是构造进化树,通过基于特征(即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统的聚类方法(如UPGMA)来实现. 5, 序列重叠群(Contigs)装配 根据现行的测序技术,每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列,如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列全体构成了重叠群(Contigs).逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配.从算法层次来看,序列的重叠群是一个NP-完全问题. 6, 遗传密码的起源 通常对遗传密码的研究认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物的共同祖先里,一直延续至今.不同于这种"冻结"理论,有人曾分别提出过选择优化,化学和历史等三种学说来解释遗传密码.随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材. 7, 基于结构的药物设计 人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域.为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物.这一领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益. 8.生物系统的建模和仿真 随着大规模实验技术的发展和数据累积，从全局和系统水平研究和分析生物学系统，揭示其发展规律已经成为后基因组时代的另外一个研究 热点-系统生物学。目前来看，其研究内容包括生物系统的模拟（Curr Opin Rheumatol，2007，463-70），系统稳定性分析（Nonlinear Dynamics Psychol Life Sci，2007，413-33），系统鲁棒性分析（Ernst Schering Res Found Workshop， 2007，69-88）等方面。以SBML（Bioinformatics，2007，1297-8）为代表的建模语言在迅速发展之中，以布尔网络 （PLoS Comput Biol，2007，e163）、微分方程（Mol Biol Cell，2004，3841-62）、随机过程（Neural Comput，2007，3262-92）、离散动态事件系统等（Bioinformatics，2007，336-43）方法在系统分析中已经得到应 用。很多模型的建立借鉴了电路和其它物理系统建模的方法，很多研究试图从信息流、熵和能量流等宏观分析思想来解决系统的复杂性问题（Anal Quant Cytol Histol，2007，296-308）。当然，建立生物系统的理论模型还需要很长时间的努力，现在实验观测数据虽然在海量增加，但是生物系统的模型辨 识所需要的数据远远超过了目前数据的产出能力。例如，对于时间序列的芯片数据，采样点的数量还不足以使用传统的时间序列建模方法，巨大的实验代价是目前系 统建模主要困难。系统描述和建模方法也需要开创性的发展。 9.生物信息学技术方法的研究 生物信息学不仅仅是生物学知识的简单整理和、数学、物理学、信息科学等学科知识的简单应用。海量数据和复杂的背景导致机器学习、统 计数据分析和系统描述等方法需要在生物信息学所面临的背景之中迅速发展。巨大的计算量、复杂的噪声模式、海量的时变数据给传统的统计分析带来了巨大的困难， 需要像非参数统计（BMC Bioinformatics，2007，339）、聚类分析（Qual Life Res，2007，1655-63）等更加灵活的数据分析技术。高维数据的分析需要偏最小二乘（partial least squares，PLS）等特征空间的压缩技术。在计算机算法的开发中，需要充分考虑算法的时间和空间复杂度，使用并行计算、网格计算等技术来拓展算法的 可实现性。 10, 生物图像 没有血缘关系的人，为什么长得那么像呢？ 外貌是像点组成的，像点愈重合两人长得愈像，那两个没有血缘关系的人像点为什么重合？ 有什么生物学基础？基因是不是相似？我不知道，希望专家解答。 11, 其他 如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学,成为系统生物学的重要研究方法.从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代.我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识.
生物信息学毕业论文，如果你有范文的话，格式肯定就不用找了，但是选题就不行，必须要你导师认可了才行，我是在志文网写的，我写的是生物芯片技术中的应用方面的，生物信息学结合的，已经拿到了参考文献还有资料。
生信分析论文写法如下：
这次我们来讲解的这边文献是 2019-10-12 发表的 OTT 杂志上的一篇生信加少量实验验证的文章。实话实说，目前对于生信最最最基本的，如果没有实验验证还是不好发文章的。所以一般都会加一些实验验证的。
这个文章的主要流程是个这样的:这里我们就基于文童的材料方法来说一下具体的内容:公共数据获取：当中关于公共数据获取部分提到了这些东西。使用了 GEO 数据库来进行候选数据筛选。
这 GEO 里面找到了三个芯片，其中描述了这三个芯片的平台。差异表达分析：作者使用了 GEO2R 来进行数据的筛选。富集分析：接着作者对差异表达的基因进行了富集分析，其中包括 GO 分析和 KEGG 分析。
作者使用的富集分析的软件是 DAVID，这个软件我们也吐槽过说，更新不及时，是很好用，所以推荐是 WebSestalt 富集分析软件，或者 clusterprofiler。蛋白相互作用分析：5TCGA 数据库验证再往下作者做的其实是 TCGA 的数据库验证，但是在材料方法里面没写。我们可以在结果当中具体的过程。
对于肿瘤研究，现在如果只是用 GEO 数据集分析，不用 TCGA 再看一下的话，都觉得不好意思，所以一般的肿瘤研究可能都会用到 TCGA 的验证的。其目的也就类似于多加了一个数据集来增加结果准确性。但是对于 TCGA 有些肿瘤正常样本很少。分析的结果可能偏差更大。文章使用的 GEPIA 的数据库。这个数据库对于查询 TCGA 表达结果还是很好用的，简单上手。
核心基因甲基化相关分析：在核心基因选择之后，利用了 TCGA 的甲基化数据MEXPRESS 来查看基因的田基化水平有没有变化。由于版本的更新。现在的这个数据库的 版本的结果会比之前的更加详细一些。
生物信息学我有来头
SCI论文的思路创新如何习得？如今SCI论文已成为国内毕业考核、升学和晋升的重要考核内容，因此，如何撰写一篇质量较好的SCI论文是每位学者需要掌握的技巧，SCI论文较一般论文的难点在于创新和思路，创新一词犹如空间楼阁，如何让每个研究者都有“创新”的能力。进而写好一篇SCI论文？想要获得开阔的思路和创新的论文内容可以从以下两个方面入手。第一，如果你在某一领域研究了很长时间，并且有了更为深入的研究成果，并且很少有学者在这一细分领域取得研究成果，那么这一研究方向便可以称得上为创新，但是这种创新的前提是你在该领域研究了很长时间，并且有利相当的研究基础。第二，二次创新。二次创新的意思是在前人的研究成果之上，运用其研究方法和研究方向进行选题和研究。比如，有一篇论文研究的是因素A对于小麦抗逆性的影响，那么你可以在此基础上研究因素A对其它农作物的影响，比如水稻、高粱等，按照相同的模型或者加以改进，对不同的研究内容进行研究，得出自己的结论和成果，也可称其为创新，但是需要注意的是在数据方面需要做到真实可靠。在实证部分结束后，需要根据上文的数据进行结果讨论，可以参考以下部分。第一步，在结论部分，应将所有的实验结果整理为图表的形式，更易于读者理解，同时挖掘图表中的信息，这是可以尝试和导师或者同事来讨论这张图表，因为不同的人对于图表都会有不同的解读。第二步，分析完图标后，得出实验结果的核心论点，并且要保证论点具有创新性，至少是读者未曾独到过的观点，然后从实验中找出可以验证图表的关键论据。第三步，是结论的讨论部分。讨论部分的写作逻辑可以是递进式，也可以是并列式，在讨论部分应进行分段，并且每个段落有一个明确的主题，应说明以下内容：第一，你的研究可以说明什么问题？有什么研究意义？第二，你的研究成果与其它类似研究的结果有什么异同？第三，如果你的研究内容有十分新颖的部分，用过去的理论难以解释，那么，你可以提出自己的假设并对其进行解释和验证，但是一定要做到逻辑自洽。并且在讨论部分应阐明研究的主要成果。资料来源：中国论文网
论文的大体框架都是一样的~无非你就是要找灵感~我个人是觉得你可以去看下（生物过程、计算生物学、微生物前沿）等等这类的生物领域的期刊~多看下学习下~找灵感总会有自己的思路的
最好先阅读几篇相应文章和相今似的论文，比如你的课题是油菜，你可以搜有关其他物种如小麦的。根据论文写作步骤制定实验计划。要练习使用一些常用软件，如NCBI,GenBank,在用时最好先下载安装有道词典，因为是英文网站，不容易懂，专业名词也太多！不要怕，万事开头难！好好准备，入了门就好了！
我是复制的，希望对楼主能有所帮助※ Multiplexing：一种同时采用多种样品的测序方法，能够大大提高测序速度。 ※ 突变（Mutation）：DNA序列上任一种可以被遗传的变易。 ※ 核苷酸（Nucleotide）：DNA和RNA的基本组成部分，通常包含一分子核糖，一分子磷酸和一分子碱基。多个核苷酸通过磷酸二酯键连接成一条链状。 ※ 细胞核（Nucleos）：真核细胞中的一种细胞器，内含遗传物质。 癌基因（Oncogene）：一种能够导致癌症的基因。许多致癌基因都直接或间接地控制细胞的成长速度。 ※ 噬菌体（phage）：一种以细菌为宿主细胞的病毒。 ※ 物理图谱（Physics Map）：物理图谱描绘DNA上可以识别的标记的位置和相互之间的距离(以碱基对的数目为衡量单位)，这些可以识别的标记包括限制性内切酶的酶切位点，基因等。物理图谱不考虑两个标记共同遗传的概率等信息。对于人类基因组来说，最粗的物理图谱是染色体的条带染色模式，最精细的图谱是测出DNA的完整碱基序列。 ※ 质粒（Plasmid）：质粒是细菌的染色体外能够自我复制的环状DNA分子。它能够和细胞核中的染色体明显地区别开来，而且并不是细胞生存的必要物质。一些质粒适宜于引入到宿主细胞中去，并利用宿主细胞的DNA大量繁殖，因此我们常常采用质粒作为外源DNA的载体，外源DNA借助于质粒在宿主细胞中大量繁殖。 ※ 多基因病（Polygenic Disorder）：有多个基因位点共同决定的遗传病（如心脏病、糖尿病、一些癌症等）。这类疾病的遗传由多个基因位点共同控制，因而比单基因病的遗传更为复杂。 ※ 多聚酶链式反应（PCR）：一种体外扩增DNA的方法。PCR使用一种耐热的多聚酶，以及两个含有20个碱基的单链引物。经过高温变性将模板DNA分离成两条链，低温退火使得引物和一条模板单链结合，然后是中温延伸，反应液的游离核苷酸紧接着引物从5‘端到3’端合成一条互补的新链。而新合成的DNA又可以继续进行上述循环，因此DNA的数目不断倍增。 ※ 多聚酶（Polymerase）：多聚酶具有催化作用，能够加快游离的核苷酸和DNA模板结合形成新链的反应速度。 ※ 多态性（Polymorphism）：多个个体之间DNA的差异称为多态性。DNA变异概率超过1％的变异，比较适宜作为绘制连接图谱的证据。 ※ 引物（Primer）：预先制备的比较短的核苷酸链，在新链合成过程中作为引物，游离的核苷酸在引物之后按顺序和模板上的碱基结合，形成新链。 ※ 原核生物（Prokaryote）：原核生物没有细胞膜，结构清晰的核以及其他细胞器。细菌是原核生物。 ※ 探针（Probe）：是一条DNA单链或者一条RNA链，具有特定的序列，并且使用放射性元素或者免疫特性物质进行标记。探针和克隆库中的某条互补片段结合成一条双链结构，我们可以借助于探针的检测来获知与其互补的链的位置。 ※ 启动子（Promoter）：DNA上的一个特定位点，RNA聚合酶在此和DNA结合，并由此开始转录过程。 ※ 蛋白质（Protein）：一种由一条或者多条肽链构成的大分子。每条肽链上核苷酸的顺序是由基因外显子部分的碱基序列决定的。蛋白质是细胞、组织和器官的重要组成部分，每种蛋白质都具有特定的功能。酶、抗体和激素等都是蛋白质。 ※ 嘌呤（Purine）：一种含氮的单环结构物。是核苷酸的重要组成部分，有腺嘌呤A和鸟嘌呤G两种。 ※ 嘧啶（Pyrimidine）：一种含氮的双环结构，是核苷酸的重要组成部分。分为胞嘧啶C，胸腺嘧啶T和尿嘧啶U三种。 ※ 重组克隆（Recombinant Clone）：将不同来源的DNA片段合成在一个DNA分子中，这种技术称为重组，得到的分子为重组克隆。 ※ DNA重组技术（Recombinant DNA Technology）：在细胞体外将两个DNA片段连接成一个DNA分子的技术。在适宜的条件下，一个重组DNA分子能够被引入到宿主细胞中并在宿主细胞中大量繁殖。 ※ 调控序列（regulatory regions and sequence）：一段控制基因表达的DNA片段。 ※ 限制性内切酶（Restriction enzyme， endonuclease）：这种酶能够识别出DNA上特定的碱基序列，并在这个位点将DNA酶切。细菌中有400中限制性内切酶，能够识别出100中DNA序列。 ※ 酶切位点（Restriction Enzyme cutting site）：DNA上一段碱基的特定序列，限制性内切酶能够识别出这个序列并在此将DNA酶切成两段。 ※ 限制性长度多态性（Restriction fragment length polymorphsm）：从不同个体制备的DNA，使用同一种限制性内切酶酶切，切得的片段长度各不相同。酶切片段的长度可以作为物理图谱或者连接图谱中的标记子。通常是在酶切位点处发生突变而引发的。 ※ 核糖核酸RNA（Ribonucleic acid）：从细胞的细胞核和细胞质部分分离出来的化学物质。在蛋白质合成和其他生化反应中起着重要作用，RNA的结构和DNA的结构类似，都是有核苷酸按照一定顺序排列成的长链。RNA可以分为信使RNA、转运RNA、核糖体RNA以及其他类型的RNA。 ※ 核糖体RNA（Ribonsomal RNA rRNA）：存在于核糖体中的RNA。 ※ 核糖体（Ribonsome）：细胞质中含有rRNA和相关蛋白质的细胞器，是蛋白质的合成场所。 序列位置标签（Sequence Tagged Site, STS）：一段短的DNA序列（200－500个碱基对），这种序列在染色体上只出现一次，其位置和碱基顺序都是已知的。在PCR反应中可以检测处STS来，STS适宜于作为人类基因组的一种地标，据此可以判定DNA的方向和特定序列的相对位置。ETS是cDNA上的STS。 ※ 性染色体（Sex Chromosome）：在人类细胞中是X或者Y染色体，性染色体决定了个体的性别。雌性细胞中含有两个X染色体，而雄性细胞中含有1个X染色体和1个Y染色体。 ※ 鸟枪法（Shotgun method）：使用基因组中的随机产生的片段作为模板进行克隆的方法。 ※ 单基因病（Single Gene Disorder）：一个基因的等位基因之间发生了突变造成的疾病。 ※ 体细胞（Somatic Cells）：个体中除了生殖细胞及其母细胞之外的细胞，都是体细胞。 ※ 串联重复序列（Tandem repeat sequences）：在染色体上一段序列的多次重复，称为串联重复序列。常用来作为物理图谱中的标记子。 ※ 端粒（Telomere）：是染色体的末端部分，这一特殊结构区域对于线型染色体的结构和稳定起重要作用。 ※ 转录（Transcription）：以某一DNA链为模板，按照碱基互补原则形成一条新的RNA链的过程，是基因表达的第一步。 ※ 转运RNA（tRNA）：转运RNA具有特殊的结构，其一端包含3个特定的核苷酸序列，能和信使RNA上的密码子按照碱基配对原则进行结合。另一端则带有一个氨基酸。因此转运RNA能够同细胞质中游离的氨基酸结合并运到核糖体上，核糖体按mRNA上的遗传信息将氨基酸装配成蛋白质。 ※ 转化（Transformation）：将外源DNA整合到某一细胞基因组中的过程。。 ※ 翻译（Translation）：mRNA上携带的遗传信息指导蛋白质的合成过程，称为翻译。 ※ 病毒（Virus）：一种不具备细胞结构的生物体。只能寄生在宿主细胞中才能生存。病毒一般包含核酸以及外壳蛋白，有些动物的病毒的外面也偶尔覆盖一层细胞膜。病毒进入宿主细胞之后，利用宿主的合成机制复制出大量的后代。。 ※ 酵母菌人工合成染色体（Yeast Artificial Chromosome）：一种能够克隆长达400Kb的DNA片段的载体，含有酵母细胞中必需的端粒、着丝点和复制起始序列。 (卜东波、伍树明翻译整理) 生物信息名词 §§§ BLAST （Basic Local Alignment Search Tool），基本的基于局部对准的搜索工具；一种快速查找与给定序列具有连续相同片断的序列的技术。 §§§ Entrez 美国国家生物技术信息中心所提供的在线资源检索器。该资源将GenBank序列与其原始文献出处链接在一起。 §§§ NCBI 美国国立生物技术信息中心（National Center for Biotechnology Information），1988年设立，为美国国家医学图书馆（NLM）和国家健康协会（NIH）下属部门之一。提供生物医学领域的信息学服务，如世界三大核酸数据库之一的GenBank数据库，PubMed医学文献检索数据库等。 §§§ Conserved sequence 保守序列。演化过程中基本上不变的DNA中的碱基序列或蛋白质中的氨基酸序列。 §§§ Domain 功能域。蛋白质中具有某种特定功能的部分，它在序列上未必是连续的。某蛋白质中所有功能域组合其起来决定着该蛋白质的全部功能。 §§§ EBI 欧洲生物信息学研究所（European Bioinformatics Institute）。 The National Center for Biotechnology Information (NCBI) at the NationalLibrary of Medicine (NLM), National Institutes of Health (NIH) §§§ EMBL 欧洲分子生物学实验室（uropean Molecular Biology Laboratory）。 §§§ GenBank 由美国国家生物技术信息中心提供的核酸序列数据库。 §§§ Gene 基因。遗传的基本的物理和功能单位。一个基因就是位于某条染色体的某个位置上的核苷酸序列，其中蕴含着某种特定功能产物（如蛋白质或RNA分子）的编码。 §§§ DUST A program for filtering low complexity regions from nucleic acid sequences. §§§ Gene expression 基因表达。基因中的编码信息被转换成行使特定功能的结构产物的过程。 §§§ Gene family 基因家族。一组密切相关的编码相似产物的基因。 §§§ Gene mapping 基因作图。对DNA分子（染色体或质粒）中基因的相对位置和距离进行确定的过程。 §§§ Genetic code 遗传密码。以三联体密码子的形式编码于mRNA中的核苷酸序列，决定着所合成蛋白质中的氨基酸序列。 Genome 基因组。某一物种的一套完整染色体组中的所有遗传物质。其大小一般以其碱基对总数表示。 §§§ Genomics 基因组学。从事基因组的序列测定和表征描述，以及基因活性与细胞功能关系的研究。 §§§ HGMP 英国剑桥的人类基因组绘图计划（Human Genome Mapping Project）。 §§§ Informatics 信息学。研究计算机和统计学技术在信息处理中的应用的学科。在基因组计划中，信息学的内容包括快速搜索数据库方法的开发、DNA序列信息分析方法的开发和从DNA序列数据中预测蛋白质序列和结构方法的开发。 §§§ Physical map 物理图谱。不考虑遗传，DNA中可识别的界标（如限制性酶切位点和基因等）的位置图。界标之间的距离用碱基对度量。对人类基因组而言，最低分辨率的物理图谱是染色体上的条带图谱；最高分辨率的物理图谱是染色体中完整的核苷酸序列。 §§§ Promoter 启动子。DNA中被RNA聚合酶结合并从此起始转录的位点。 §§§ Proteome 蛋白质组。一个基因组的全部蛋白产物及其表达情况。 §§§ Regulatory region or sequence 调控区或调控序列。控制基因表达的DNA碱基序列。 §§§ Ribosomal RNA 核糖体RNA。简写为rRNA。是一组存在于核糖体中的RNA分子。 §§§ Sequence tagged site 序列示踪位点，简写为STS。在人类基因组中只出现一次的位置和序列已知的长约200到500bp的短DNA序列片断。由于可以通过PCR检测到，STS在将来源于许多不同实验室的基因图谱和测序数据进行定位和定向时非常有用，并且STS在人类基因组的物理图谱中也具有界标的作用。表达的序列标签（ESTs）就是那些得自cDNAs的STSs。 §§§ Single-gene disorder 单基因病。由单个基因的等位基因的突变所导致的遗传病（如杜兴肌营养不良和成视网膜细胞瘤等）。 §§§ UniGene 美国国家生物技术信息中心提供的公用数据库，该数据库将GenBank中属于同一条基因的所有片断拼接成完整的基因进行收录。 §§§ 非蛋白质编码区（“Junk”DNA）占据了人类基因组的大部分，研究表明“Junk”是许多对生命过程富有活力的不同类型的DNA的复合体，它们至少包括以下类型的DNA成份或由其表达的RNA成分：内含子（intron）、卫星（Satellite）DNA、小卫星（minisatellite）DNA、微卫星（microsatellite）DNA、非均一核RNA（hmRNA）、短散置元（short interspersed elements）、长散置元（long interspersed elements）、伪基因（pseudogenes）等。除此之外，顺式调控元件，如启动子、增强子等也属于非编码序列。 双重序列对比 两序列间的对比分析。最常见的方法为Needle-Wunsch方法。能够利用的软件如BLAST、FASTA等。 §§§ Autosome 常染色体。与性别决定无关的染色体，人双倍体染色体组含有46条染色体，其中22对常染色体，一对与性别决定有关的性染色体（X和Y染色体）。 sex chromosome. 包括序列（核酸与蛋白）搜索，结构比较，结构预测，蛋白质域，模体（Motif ），测序，发育与进化分析，双向电泳成像分析，质谱蛋白质鉴定，三维蛋白结构模建与成像，基因组图谱比较，基因预测，非编码区功能位点识别，基因组重叠群集装，后基因组功能分析，结构基因组学以及药物基因组学等等。 在，新版中启用了gapped BLAST、PSI-BLAST 和PHI-BLAST。gapped BLAST是比原BLAST 更灵敏更快的局部相似联配（俗称局部同源）搜索法；PSI- BLAST用迭代型的剖面打分算法，每次迭代所费时间与前者相同，它可检索弱同源的目标；PHI-BLAST 98年刚出台，是模体（Motif ）构造与搜索软件，是更灵敏的同源搜索软件。例如线虫§§§ 的CED4是apoptosis 的调控蛋白，含有涉及磷酸结合的P 环模体，在各种ATP 酶和GTP 酶中可发现。在用gapped BLAST搜索NR数据库时，CED4仅跟人凋亡调控蛋白Apaf-1显著同源或相似（其中含有P-loop保守区）。但PHI- BLAST搜索，另有一个显著同源（E= ）目标，是植物抗病蛋白Arabidopsis thaliana ，证实此动物与植物蛋白确实在apoptosis 中有相似的功能。另有，按PHI- BLAST搜索在MutL DNA修复蛋白中的ATP 酶域，II型拓扑异构酶，组氨酸激酶和HS90家族蛋白，发现一个新的真核蛋白族，共有HS90型ATP 酶域。再有在古核tRNA核苷酸转移酶中发现核苷酸转移酶域，在细菌DNA 引物酶的古核同源体中发现螺旋酶超家族II的模体VI。用以往的搜索法这些是得不到的。 深层事项： 后基因组时期的主要任务：Data mining ，即从完全测序的基因组中预测功能。 1 、序列、结构和功能 自分子生物学产生以来，均相信序列决定结构，结构决定功能。随着基因组学的发展，对此理解已有长足的深化。同源序列（具有共同祖先）未必具有相同的功能；相同功能未必源自同源序列。相异序列可能有相似的结构；序列与结构不相似的蛋白可能会有相似的功能。现在发现存在不相似（在序列与结构水平上）酶催化相同的生化反应。当然亦存在甚至结构水平上很相似的酶催化不同的生化反应。例如人与鼠的3?- 羟甾类脱氢酶，1AHH和1RAL；前者是Rossmann折叠，而后者是TIM-桶。肯定，这些相似酶不是共同祖先趋异的结果，而是不同祖先趋同的结果。如结构决定功能还是合理的，那么至少在功能活性位点具有相似结构特征（即3D- 功能模体）。属于今后研究的课题，对了解酶催化机制与功能蛋白的小分子模拟具有很大价值。 何谓功能？功能有层次的：表型的，细胞的和分子的。 目前开始高层功能预测，分子相互作用、代谢途径和调控网络。目前，已从结构基因组学，功能基因组学和蛋白质组学多种角度研究基因组功能。 2 、结构基因组学中的生物信息学 希望大通量地测定和模建完全测序基因组的全部蛋白三维结构。生物信息学可以发挥作用，一方面规划好测定的对象，另一方面可靠地模建结构。 3 、功能基因组学中的生物信息学 美国HGP 已编制1998-2003 的新五年计划。提出八项目标：其中目标7 特指生物信息学和计算生物学，其实几乎每项目标都要生物信息学，例如目标4 功能基因组学中的非编码区功能位点预测，基因表达分析（如DNA Chip）以及蛋白质全局分析（如蛋白质组学）。 §§§ 蛋 白 质 组 学（Proteomics） 1.蛋白质组学研究的目的和任务 20世纪中期以来，随着DNA双螺旋结构的提出和蛋白质空间结构的X射线解析，开始了分子生物学时代，对遗传信息载体DNA和生命功能的主要体现者蛋白质的研究，成为生命科学研究的主要内容。90年代初期，美国生物学家提出并实施了人类基因组计划，预计用15年的时间，30亿美元的资助，对人类基因组的全部DNA序列进行测定，希望在分子水平上破译人类所有的遗传信息，即测定大约30亿碱基对的DNA序列和识别其中所有的基因（基因组中转录表达的功能单位）。经过各国科学家8年多的努力，人类基因组计划已经取得了巨大的成绩，一些低等生物的DNA全序列已被阐明，人类3%左右DNA的序列也已测定，迄今已测定的表达序列标志（EST）已大体涵盖人类的所有基因。在这样的形势下，科学家们认为，生命科学已经入了后基因组时代。在后基因组时代，生物学家们的研究重心已经从解释生命的所有遗传信息转移到在整体水平上对生物功能的研究。这种转向的第一个标志就是产生了一门成为功能基因组学（Functional Genomics）的新学科。它采用一些新的技术，如SAGE、DNA芯片，对成千上万的基因表达进行分析和比较，力图从基因组整体水平上对基因的活动规律进行阐述。但是，由于生物功能的主要体现者是蛋白质，而蛋白质有其自身特有的活动规律，仅仅从基因的角度来研究是远远不够的。例如蛋白质的修饰加工、转运定位、结构变化、蛋白质与蛋白质的相互作用、蛋白质与其它生物分子的相互作用等活动，均无法在基因组水平上获知。正是因为基因组学（Genomics）有这样的局限性，于90年代中期，在人类基因组计划研究发展及功能基因组学的基础上，国际上萌发产生了一门在整体水平上研究细胞内蛋白质的组成及其活动规律的新兴学科——蛋白质组学（Proteomics），它以蛋白质组（Proteome）为研究对象。蛋白质组是指“由一个细胞或一个组织的基因组所表达的全部相应的蛋白质”。测定一个有机体的基因组所表达的全部蛋白质的设想，萌发在1975年双向凝胶电泳发明之时。1994年Williams正式提出了这个问题，而“蛋白质组”的名词则是由Wilkins创造的，发表在1995年7月的Electrophoresis杂志上。蛋白质组与基因组相对应，但二者又有根本不同之处：一个有机体只有一个确定的基因组，组成该有机体的所有不同细胞斗拱享用一个确定的基因组；而蛋白质组则是一个动态的概念，她不仅在同一个机体的不同组织和细胞中不同，在同一机体的不同发育阶段，在不同的生理状态下，乃至在不同的外界环境下都是不同的。正是这种复杂的基因表达模式，表现了各种复杂的生命活动，每一种生命运动形式，都是特定蛋白质群体在不同时间和空间出现，并发挥功能的不同组合的结果。基因DNA的序列并不能提供这些信息，再加上由于基因剪接，蛋白质翻译后修饰和蛋白质剪接，基因遗传信息的表现规律就更加复杂，不再是经典的一个基因一个蛋白的对应关系，一个基因可以表达的蛋白质数目可能远大于一。对细菌，可能为～;对酵母则为3;而对人,可高达10。后基因组和蛋白质组研究，是为阐明生命活动本质所不可缺少的基因组研究的远为复杂的后续部分，无疑将成为21世纪生命科学研究的主要任务。
1. Computers in healthcare [刊名已更改]
ISSN:0745-1075 (Print); ISSN:0745-1075 (Linking);
United States : Englewood, CO
领域： 计算机通信网络、卫生设施管理、医学信息学
2. Cyberpsychology & behavior : the impact of the Internet, multimedia and virtual reality on behavior and society
ISSN:1094-9313 (Print); ISSN:1557-8364 (Electronic); ISSN:1094-9313 (Linking);
United States : Larchmont, NY
领域： 行为学、计算机通信网络、多媒体、社会心理学、人机界面
3. Cyberpsychology, behavior and social networking
ISSN:2152-2715 (Print); ISSN:2152-2723 (Electronic);
United States : New Rochelle, NY
领域： 行为学、计算机通信网络、多媒体、社会心理学、人机界面
4. Health data management
ISSN:1079-9869 (Print); ISSN:1079-9869 (Linking);
United States : New York, NY
领域： 自动数据处理、计算机通信网络、健康保险、医疗记录
5. Health management technology
ISSN:1074-4770 (Print); ISSN:1074-4770 (Linking);
United States : Nokomis, FL
领域： 计算机通信网络、医学信息学、远程医疗
6. Proceedings / AMIA ... Annual Symposium. AMIA Symposium
ISSN:1531-605X (Print); ISSN:1531-605X (Linking);
United States : Philadelphia
领域： 计算机通信网络、医学信息学应用、医学信息学计算
7. Telemedicine today
ISSN:1078-0351 (Print); ISSN:1078-0351 (Linking);
United States : Westlake Village, CA
领域： 计算机通信网络、卫生保健服务、远程医疗
8. Telemedicine and virtual reality
ISSN:1089-5841 (Print); ISSN:1089-5841 (Linking);
United States : Hagerstown, MD
领域： 计算机通信网络、远程医疗、人机界面
医学会会议纪要模板
医学会经常需要召开会议开展医学学术交流，下面我跟大家分享几篇医学会会议纪要模板，以供参考!
由中华医学会行为医学分会主办，皖南医学院、皖南医学院附属池州市人民医院和池州市心理学会承办的中华医学会第十次全国行为医学学术会议于20XX年11月8日至10日在安徽省池州市隆重召开，来自全国各地100余名专家学者云集池州，进行行为医学理论与应用的学术研讨和交流。参会代表具有高级职称达80%，有许多博导和海归博士，还有大学和医学院校院长、人民解放军军级资深专家和综合性医院院长等参加研讨。
大会开幕式由中华医学会行为医学分会副主任委员张锡明教授主持。中华医学会行为医学分会主任委员，济宁医学院副院长杨志寅教授致开幕词，他精辟总结了近年来行为医学分会所取得的重大成绩。首先，国家级“十一五”规划教材《行为医学》在20XX年顺利出版，填补了我国行为医学国家级教材的空白，是行为医学发展的标志性成果;其次，近年来《中国行为医学科学》杂志办刊质量与影响力进一步得到提升;再次，我国行为医学理论研究与实践应用取得一系列成果。他还提出了行为医学分会今后的努力方向、目标和任务。
中华医学会行为医学分会奠基人之一、名誉主委杨菊贤教授简要介绍了行为医学分会创建和发展的重要历史，阐述了行为医学的范畴，说明了行为医学与心身医学、心理学、精神医学的区别和联系，并指出行为医学的发展在推动人类健康中有着重要的作用。与此同时，还对行为医学专业人员提出了新的期望。
大会共安排了六位教授作了专题报告，杨志寅教授作了“行为医学的应用前景”的报告，他从行为医学的对象、任务和范围，对行为医学在各行业中，尤其是医学与健康领域中的应用作了内容深刻的阐述，展望了行为医学未来发展;杨菊贤教授作了“综合性医院中心理障碍的特点及其治疗”学术报告;北京医星医院张锡明教授作了“糖尿病行为干预与综合防治”报告;浙江大学王伟教授作了“认知、人格与行为-方法学的探讨”报告;皖南医学院刘新民教授作了“躯体形式障碍现状与进展”报告;广西药科学校王翔南教授作了“同性恋及相关问题”报告。大会的精彩报告受到与会代表的一致好评。
会议安排中山大学赵虎教授、常州第一人民医院曹建新主任医师、皖南医学院汪萌芽教授等15位专家学者就各自的研究成果进行了大会交流。与会代表认为，本次大会的学术水平之高，交流内容范围之广，学术氛围之浓都是前所未有的。此次会议反映了我国行为医学科学的学科建设和发展、理论研究和临床应用的成果，充分说明近年来我国行为医学在理论与实践领域的迅速普及与发展，并达到一个新的高度。
大会期间，还召开了《中国行为医学科学》杂志第四届编辑委员会换届筹备会议。安徽省医学会还利用此次机会成立了安徽省医学会行为医学分会筹委会。很多专家学者利用这次大会的空余时间进行广泛的会下交流，形成了今后的研究和临床工作协作的意向。
与会的专家学者对此次大会反响热烈并予以很高的评价，认为本次会议是全国行为医学科学发展史上的一次高峰论坛。大家坚信通过此次大会，必将对我国的行为医学的普及和发展产生积极的促进作用。与会代表对中华医学会行为医学分会、中国行为医学科学杂志编辑部和济宁医学院的组织工作予以很高的评价。同时，对承办单位皖南医学院、皖南医学院附属池州市人民医院和池州市心理学会的努力工作也予以充分地肯定。
一、会议概况
中华医学会第十一次全国医学信息学术会议于20XX年11月1日至5日在安徽省屯溪召开。来自全国23个省、自治区、直辖市、解放军系统及澳门特区的163名代表参加了会议。开幕式由分会常委兼秘书王铁成主持，分会主任委员王汝宽教授代表医学信息学分会致欢迎词。
二、会议论文及交流情况
会议共收录论文105篇，编辑出版了《中华医学会第十一次全国医学信息学术会议论文汇编》。其中经分会常委会讨论、确定大会专题报告5篇(后增加一篇)，审稿确定大会发言论文21篇(实际报告17篇)，青年论坛交流论文23篇(实际报告20篇)。
大会组织的6篇专题报告(实际报告5篇)分别是:
1、中国医学科学院医学信息研究所王汝宽的“生命科学研究理念和方法学革命及其影响”。王汝宽教授在报告中回顾了生命科学技术发展历程，介绍了研究理念和研方法学革命，阐述了该革命所产生的影响，展望了未来生命科学技术的发展并提出技术会聚、技术分化和功能技术是未来生物技术的三大主要趋势。
2、中国医学科学院医学信息研究所所长代涛的“我国主要医疗卫生问题分析与对策研究”。该报告介绍了医疗卫生事业取得的重大成就，用翔实的数据和图表全面分析了我国医疗卫生事业面临的主要问题与挑战，提出了我国医疗卫生事业发展的总体目标和阶段目标，相应的发展战略，及我国医疗卫生事业改革发展的六项政策建议。
3、复旦大学医科图书馆徐一新的“医学信息学的发展与对策”。徐一新教授介绍了医学信息学的概念和研究范围，回顾了国内医学信息学研究和教育的概况，提出应重视高层次医学信息学人才培养、支持医学信息学课题研究、师资培训和教材建设、进一步发挥医学信息学分会指导作用等对策。
4、四川大学李秉严的“循证医学与信息研究”。李秉严教授结合流行病学教学和循征医学与信息的研究，介绍了循征医学的概念、研究内容和作用，阐述了循征医学证据资源的类型，分析了数据库及其索引的缺陷。叙述了图书馆在循征医学决策的定位和作用。还提出了循征医学的评估标准等。
5、中国医学科学院医学信息研究所许培扬的“如何做好医学科技查新”。许培扬研究员介绍了科技查新的基本概念、程序和方法、基本原则、科技查新咨询与一般文献检索的区别。从科研立项、科技成果、专利申报查新方面详细介绍了医学科技查新的类型和特点，从而得出医学科技项目的查新要对查新项目的新颖性做出重点评价。
与会代表一致认为，专题报告内容新颖、前瞻、信息量大，拓展了知识面，同时又能结合本职工作，既提高学术水平又增强了实际工作能力。
在收录的大会发言和青年论坛论文中，内容涉及:
医学信息所发挥优势开创服务和研究新局面、医学信息学教育探讨、网络信息资源服务研究的热点、循征医学证据应用研究、电子病案的应用、信息类教育与考核模式研究等。医药信息服务在企业用户咨询中的探讨、医院图书馆读者服务探讨、医院服务中的竞争情报探讨、信息资源深加工在医院的应用研究、信息资源个性化服务中推拉的技术、门户网站建设探讨、资源整合系统研究、情报研究所网络利用的发展研究、情报学研究方法探讨等
本次会议从大会交流到青年论坛交流论文均有一定的深度和广度，它较全面的检阅了我国医学信息事业一年来的学术成就与进展，使与会代表更加深入了解当前我国医学信息学的研究热点和动向，对参会代表更进一步提高学术水平和实际工作能力有很大的帮助。
三、优秀论文评审结果
会议最后，由医学信息学分会常委组成的优秀论文专家评审组以无记名投票的方式评选出七篇大会交流优秀论文，分别为:刘亚民等的“发挥优势开创医学科技信息事业新局面”;王伟的“新世纪我国信息管理人才培养模式的理论与实践”;张政宝的“PUBMED的个性化服务初探”;莫梅琦等的“最大限度利用好数字图书馆资源”;崔雷等的“在MEDLINE数据库中进行文本挖掘的研究”;张士靖等的.“中美医学信息学教育比较及其启示”，阮学平的“以用户为核心的数字资源创建与组织管理-中国协和医学大学图书馆住家数字资源库建设初探”。四篇青年论坛交流优秀论文，分别是:田玲等的“影响高层次临床医师成长因素调查分析”;白海燕等的“基于WEBPAC的馆藏数字资源整合系统的设计与实现”;张晗等的“运用SWANSON的情报学方法挖掘科研机构的合作、交流方向”;刘岩等的“另类医学期刊的管理学与法学思考”。
会议由中华医学会主任委员王汝宽教授主持闭幕式，并宣布获得本次会议优秀大会交流论文和青年论坛作者的名单。会议在热烈的气氛中由参会的常委向获奖者颁发了获奖证书和奖金，对获奖者表示祝贺与鼓励。徐一新副主委做了学术总结，他分析了本次会议的学术特点，提出了明年年会的主题内容，号召大家积极准备参加明年的年会交流。
四、本次会议的主要特点
1、会议代表数量大
参加会议的代表共163位，是近年来参加会议代表数量最多的一次。参会代表平均年龄38岁，其中45岁以下代表84人，占总体参会人数的近52%.
2、学术报告突出时代特点和学术前沿
会议以多种方式向广大代表传播了国内外许多相关的重要信息。会议的专题报告宏观，综合，前沿并紧密结合国内、外医学科技界发展的现状和需要，特别是报告了生命科学研究理念和方法学革命及其影响，给参会代表在生命科学方面以全面系统的认识。
3、重视医学科技信息事业改革与发展
山东医药卫生科技信息研究所的交流论文“发挥优势开创医学科技信息事业新局面”。他们从落实科学发展观、加强重点学科建设、发挥传统项目优势、特别是人才培养方面提出加快科技信息事业发展。为其他医学信息所的改革与发展提供了很好的示范作用。
4、数字资源整合系统得到高度重视
图书馆的信息资源整合一直是图书馆事业研究的重点课题，特别是数字资源的整合更加迫切。所以，建立统一的数字图书馆门户软件和异构平台数据库跨库检索软件是最大限度提高数字图书馆资源利用率并增大社会效益的关键。
5、医学信息学的学科建设得到更深入的研究、医学信息学人才的培养得到高度重视
医学信息学是近几年来研究的热点。在本次学术会议上，医学信息学的学科建设引起了与会代表的热烈讨论。经教育部批准备案设立医药信息专业的高校已达近30所的规模，吉林大学公共卫生学院的王伟教授提出医药信息专业教育应从“信息管理和信息系统”向“医学信息学”转化。华中科技大学同济医学院的张士靖副教授认为:发挥中华医学会医学信息学分会的指导作用，编制我国医学信息学发展规划，制定符合医学信息学专业特点的课程体系和制订学科标准是当务之急。
6、情报调研和情报分析研究更加深入
在科技、社会、经济大发展的形势下，随着社会需求的不断增加和日益多样化，高层次化，医学情报调研分析研究越来越受到重视，在国家、部门、行业、企业、地区、科研机构、大学以及社会的决策咨询中发挥越来越大的作用，并从水平动态分析、专业情报研究向高层次化、综合性的决策研究，发展战略研究发展。特别是近几年在国家、部门和地区的中长期科技发展规划及“十一五”规划战略中发挥了重要作用，从前年、去年到本次的年会征文和报告中反映了这一情况。
7、医学信息学中的热点名词和术语不断涌现
在本次学术会议上，出现了频次非常多的热点名词和术语。如:SNOMED(人类与兽类医学系统术语)、BMKI(生物医学知识整合论)、OpenAccess(开放信息获取)、IPP(信息推拉技术)、WebPAC(利用Web技术的馆藏电子目录)、KDD(数据挖掘)、文本挖掘(texualmining)、RSS(丰富站点设计)、swanson(非相关文献间的情报分析研究方法)。这表明医学信息学正在向着更深技术方面发展。
8、医学期刊方面的研究成为本次会议的交流热点之一
会议论文中涉及科技期刊的现代服务理念、英文版医学期刊发展、电子文献数据库收录期刊的质量瑕疵及对策、科技期刊编辑的信息素养等方面的研究。特别是山东医药卫生科技信息研究所的论文“另类医学期刊的管理学与法学思考”，在论文交流中使用了大量翔实的数据揭示另类医学期刊现象引起的管理学和法学方面的思考，并提出对策建议，对国家相关行政管理部门有很好的启示作用。
9、青年论坛异彩纷呈年轻学者不断涌现
会议青年论坛的交流范围涉及面广，多媒体投影制作精良，交流报告的水平不断提高，展示了他们的聪明才智和学术造诣。一批有着较高学术水平和医学信息素养的年轻学者不断涌现，如中国医科大学的崔雷教授，他们正在成为医学信息事业的中坚力量和学术带头人，是医学信息事业兴旺发展的希望。
五、委员会、常委会会议情况
会议期间召开了中华医学会医学信息学分会全体委员会议和常委会议。
1、医学信息学分会全体委员会议的主要内容:
(1)听取医学信息分会常委兼秘书王铁城同志汇报第十一次学术会议的筹备情况;
(2)听取并热烈讨论了主任委员王汝宽教授做的20XX-20XX年度分会工作报告和20XX年学术工作计划;
(3)主任委员王汝宽教授在全委会议上宣布了增补代涛、王伟和董建成为医学信息学分会委员以及正在申办成立医学信息教育学学组;
(4)会议广泛听取了委员的建议。就学科建设方面，委员们建议成立相关学组，以促进学科的发展，学组既能独立开展学术活动，又能增强医学信息事业的凝聚力;
(5)建议学会设立科研项目，制订指导性科研课题，为快速培养年轻一代做出学会的贡献。
2、医学信息学分会常委会的主要内容:
(1)学科建设方面，拟成立医院信息系统学组，具体事项由董建成负责，与医学科学院信息所和北京大学医学部商议分别成立情报学组和图书馆学组，文献检索学组等有关事宜;
(2)加入国际医学信息组织方面，请副主委徐一新教授联系申请加入国际医学信息学会相关事宜;
(3)讨论并基本确定明年年会的基本内容和交流形式。
年会基本内容:医学信息资源的整合和统一检索平台的建设以及知识挖掘、知识发现和知识的整理;医学信息的个性化服务与虚拟参考咨询;医学情报分析研究;医学信息学教育;循证医学、数字图书馆统一门户软件以及统一检索平台建设方面的内容年会交流形式:在肯定近几年的办会形式后就明年会议的交流形式，常委们建议增加发言后的讨论时间，常委会议一致认为大会发言时间定为12分钟，讨论3分钟，青年论坛发言时间8分钟，讨论2分钟。会议地点初步定在西北地区。并尽可能在2月底之前发出第一轮年会会议征文预备通知。
医学信息学是信息技术学和各医疗卫生科学的交叉科学。医学信息学这一术语始于20世纪70年代后期。在此以前是用另一些术语表达的，如医学计算机科学，医学信息科学，计算机在医学中，卫生信息学，还有更为专一化的名词如护理信息学，牙科信息学等等。研究层次在信息学中，也许可以分出三个不同的研究层次：基础计算机科学、应用方法信息学以及应用信息学。医学信息系统的开发研究主要属于第三个层次。计算机科学研究所开发的软件功能越强大越全面，医学信息学越能开展其应用方法的研究。当然在这种专业性很强的研究中，需要专业知识的参与。数据标准信息技术在医疗机构正日益受到重视，并得到广泛应用。如何利用信息技术更好地为医院的医疗、科研和教学服务，已越来越为人们所关注。医学信息学即在这种背景下应运而生，国际上将其定义为“一门涉及医学实践、教育、科研中信息加工和信息交流的学科”，是医学、计算机学、人工智能、决策学、统计学和信息管理学的新兴交叉学科。医学信息学研究的最新进展，包括电子病历、医院信息系统、决策支持系统、影像信息技术、远程医疗与互联网以及数据标准。电子病历计算机化病历是医学信息学的一个重要研究方向。它是指存在一个系统中的电子病历，这个系统可支持使用者获得完整、准确的资料；提示和警示医疗人员；给予临床决策服务；连接管理、书刊目录、临床基础知识以及其他设备。电子病历的优点如下：完整的电子病历存储系统支持多个用户同时查看，保证个人医疗信息的共享与交流。通过网络，医师可以在家中或在世界任何一个角落随时获得患者的电子病历。同时可根据不同的用户给予不同的资料查询权限，从而保证了病历的安全性。授权用户在适当时间才能查看合适的病历。信息工具的基础此外，电子病历不再是一个被动的医疗记录。代写论文通过与图像信息的整合，可提供实时医疗监控，药物剂量查询等多种功能。电子病历已成为新兴信息技术和信息工具的基础。 电子病历可大致分为单机电子病历和网上电子病历两种。网上电子病历的优点是采用了ASP服务器提供全球性服务，安全性与数据完整性则由ASP供应商解决；缺点则是数据不在医师所工作的计算机上。医学用语的标准化虽然医疗界投入巨资，电子病历仍存在许多问题亟待解决。首先，病历数据的输入界面仍不够简单；其次，电子病历需要统一的医学用语标准。美国国家医学图书馆已制定出统一医学用语系统，这一系统包含了近一百万个术语描述医学概念。一旦该系统得以推广，将极大地促进全球医学用语的标准化。
物联网就是物物相连的网络，是我国的新兴战略产业，是未来发展的趋势。下面是我精心推荐的关于物联网技术的论文，希望你能有所感触!
【摘 要】物联网就是物物相连的网络，人与人、人与物、物与物都互联成网。物联网技术是当今的前沿技术，是我国的新兴战略产业，是未来发展的趋势。物联网技术目前处于起步阶段，但各国都十分重视并作为战略产业来研究和发展。本文从物联网的由来、物联网的特征、物联网的类型、物联网的组成等四个方面来探讨物联网技术。
【关键词】物联网;特征;组成;关键技术
一、物联网的由来
物联网的概念最早于1995年出现在比尔盖茨的《未来之路》书中，在该书中比尔盖茨已经提及了Internet of Things的概念，只是当时并没有引起人们的重视。1998年，美国麻省理工学院创造性地提出了当时称为EPC系统的“物联网”的构想;1999年，美国麻省理工学院首先明确提出了“物联网”的概念，提出了物联网就是将所有物品通过射频识别(RFID)等信息传感设备与互联网相连，能实现智能化识别和管理的网络。2005年11月，国际电信联盟在突尼斯举行的信息社会峰会上发布了《ITU互联网报告2005：物联网》，正式提出了物联网的概念。
2009年11月，温家宝发表了《让科技引领中国可持续发展》的重要讲话，“我国要着力突破传感网、物联网关键技术，及早部署后IP时代相关技术研发，使信息网络产业成为推动产业升级、迈向信息社会的‘发动机’”，从而物联网作为我国的新兴战略产业。
物联网就是在计算机互联网的基础上，利用射频识别、传感设备和无线通信等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of Things”; 即英文名称为“Internet of Things”，简称IOT。在这个网络中，物品能够彼此进行“交流”，而无需人的干预。其实质是利用RFID等技术，通过计算机互联网实现物品的自动识别和信息的互联和共享。
二、物联网的特征
(1)网络化：网络化是物联网的基础。不论是有线、无线还是专网来传输信息，都必须依靠网络，而且必须与互联网相连，这样才能形成完全意义上的物联网。(2)互联化：物联网是一个包含多种网络、接入、应用技术的大集成，也是一个让人与人、人与物、物与物之间进行交流的平台;与互联网相比，物联网具备更强的开放性，应能够随时接纳新设备、提供新的服务与应用，即物联网具备自组织、自适应能力。(3)物联化：计算机和计算机连接成互联网，实现人与人之间交流。而物联网是实现人物相连、物物相连，通过在物体上安装传感器或微型感应芯片，借助计算机网络，让人和物体进行“对话”和“交流”。(4)感知化：物联网离不开传感设备。射频识别、红外感应器、激光扫描器等信息传感设备，正如视觉、听觉和嗅觉器官对于人的重要性一样，它们是物联网必不可少的关键设备。(5)自动化：物联网通过传感器设备自动采集数据;根据事先设定的处理规则，利用软件自动处理采集到的数据;自动地进行数据交换和通信;对物体实行自动监控和自动管理。一般无需人为的干预。(6)智能化：物联网融合了计算机网络技术、无线通信技术，微处理技术和传感器技术等，从它的“自动化”、“感知化”等特点，已能说明它能代表人、代替人“对客观事物进行合理分析、判断及有目的地行动和有效地处理周围环境事宜”，智能化是其综合能力的表现。
三、物联网的组成
物联网主要包括以下几个子系统，有些物联网可能只包括了这些子系统中的一部分。
(1)电信网络：物联网的信息传送与日常使用的文字、语音、图片、图像传输相比，有其独特的地方，物联网中的信息传输大多是小数据量和特大数据量的传输。小到每月只发送几bit，如电力抄表;大到持续发送大幅图像，如交通监控，而中等数据量的信息传送却不多见。这就对通信网络提出了新的要求，需要推出新的通信标准和新的接入技术，以适应物联网各种通信的需要，实现物联网的高效通信。现有的通信网络主要有电缆、光纤、无线电、微波、卫星、蓝牙、红外、WiFi、移动通信等。(2)传感器：传感器可以把一些物理量的变化变为电信号的变化，收集信息，做出响应。例如麦克风和喇叭就是一对语音传感器。传感器可以是声、光、电、重量、密度、硬度、湿度、温度、压力、震动、速度、图像、语音等。(3)电子标签：电子标签用来标识物联网中的各物体。现有的电子标签主要有RFID、条形码、二维码、IC卡、磁卡等。(4)数据处理：物联网通过传感设备所采集到的数据，必须经过计算机软件进行处理，才能满足用户不同的需求，实现各种目的。这些数据处理往往包括汇总求和、统计分析、阀值判断、数据挖掘和各种专业计算等。(5)报警系统：传感设备所采集到的数据信息可能需要直接报警或者经过计算机软件处理后报警，报警形式主要有声、光、电(电话、短信)等。(6)显示系统：传感设备所采集到的数据信息可能需要直接显示或是经过计算机软件处理后显示出来，常见的显示形式有文字、数字、图形、表格等。
四、物联网的关键技术
(1)感知与标识技术
感知和标识技术，负责采集现实中发生的事件和数据，实现外部信息的感知和识别，是物联网的基础，如传感器、无线定位、射频识别(高频、超高频)、二维码等。
(2)网络与通信技术
网络是物联网数据传递和服务支撑的最重要基础设施，通过人物互联、物物互联，实现感知信息高可靠性、高速度、高安全地传送。物联网的实现涉及到近通信技术和远程通信技术。近距离通信技术主要涉及RFID，蓝牙等，远程通信技术主要涉及互联网的组网、网关等技术。包括短距离无线通讯(zigbee、蓝牙、WiFi等)， 低功耗无线网络技术，远程网络、多网络融合等。
(3)计算与服务技术
海量感知信息的计算与处理是物联网的最重要支撑，服务和应用则是物联网的最终价值体现。
海量感知信息的计算与处理技术是物联网应用大规模发展后，面临的重大问题之一。需要攻克海量感知信息的数据挖掘、、数据融合、高效存储、并行处理、知识发现等关键技术，研究物联网“云计算”中的虚拟化、智能化、分布式计算和网格计算等技术。其核心是采用云计算技术实现信息存储和计算能力的分布式处理和共享，为海量信息的高效利用提供技术支撑和保障。
服务计算。物联网的发展必须以应用为导向，在“物联网”中，服务的内涵得到了革命性的扩展，不断涌现出大量的新型应用将导致物联网的服务模式与应用开发受到巨大挑战，面临着许多机遇，如果仍然沿用传统的技术路线势必制约物联网应用的创新。为了适应未来应用环境的变化和服务模式的变化，必须研究针对不同应用需求的标准化、开放式的应用支撑环境和服务体系结构以及面向服务的计算技术等。
(4)管理与支撑技术
随着物联网应用以及网络规模的扩大、支撑业务的多化化复杂化和服务质量的高要求，影响物联网正常稳定高效运行因素的越来越多，管理与支撑技术是保证物联网“安全高效可控”的关键，包括测量分析、网络管理、物联网标准和安全保障等方面。必须研究新的高效的物联网管理模型与关键技术，用来保证网络系统正常高效稳定的运行。
参考文献：
[1]物联网导论(第二版)，刘云浩主编，2013年8月，科学出版社
[2]物联网基础及应用，王汝林主编，2011年10月，清华大学出版社
[3]物联网技术导论，张飞舟主编，2010年6月，电子工业出版社
[4]物联网的由来与发展趋势， 吕廷杰， 2010年4月，信息通信技术
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关于网络联网的论文。物联网大概就是物流的互联网。
铁路运输中物联网技术的应用论文
铁路运输与维护是阻碍铁路发展的巨大隐患之一，运用铁路信息化完全可以这些问题迎刃而解。由此，为了能够适应铁路客运呈现的密度高、客流大的特征，就一定要提高铁路系统运输工作的效率与智能化水平。
一、物联网概述
1.物联网概念
物联网是通过运用物品把它和互联网相结合，从而实施智能化的管理、定位、识别与监控的网络，同时通过激光扫描器、全球定位系统与红外感应器等信息传感设备实现通讯与交换。它的核心是互联网，但是结果却已经扩散到商品之间的互换。
2.物联网的发展历程
在1999年，物联网这个概念第一次被提出。物联网是依靠互联网技术运用无线设备与射频设别技术，从而形成一个能够让全世界的商品在互联网上能够达到实时共享的网路。在2003年，美国的权威杂志《技术评论》表示在未来的生活中物联网将会是改变我们生活习惯的十大技术的第一位。在2005年国际电信联盟就发表了物联网的相关报告，在报告中表示出物联网大时代的到来，在全世界各地的商品都能够通过网上交易平台实现交换。通过依靠互联网技术，物联网也将会成为未来商品交易的主要方式之一。在中国也出现了许多成功运用物联网技术实现人工智能化的典型，例如上海的浦东机场与上海的世博会。
二、物联网关键技术
首先物联网需要运用特定的识别系统对物品的相关属性进行鉴定，其次应该把相关物品的数据信息通过互联网上传的网上，最有通过中央信息处理系统把传输进去的网络信息进行处理与公布，从而实现信息的共享。在当前物联网使用的主要技术包括：智能嵌入、云计算、IPv6、传感技术等。
因为互联网的不断成熟，互联网的IPv4地址已经达到了顶峰，IPv6必定会在未来取代IPv4。当期IPv4只有32位的地址远远不能够到达当前会联网用户的需求，而孕育而生的IPv6具有128位地址，这样就能够促使世界上的任何一样物品都能够拥有自己的IP。在当前想要快速发展物联网就需要让每一件商品都具有自己的IP地址，因此IPv6的运用必将成为物联网实现迅猛增长的`基础。
运用射频识别RFID能够通过无线射频识别出相应的物品信息。射频识别可以识别出很小的物品的相应信息，同时通过对实体的分辨，可以迅速的在没有触摸商品的情况下了解到商品的相关信息。RFID能够大面积的识自动识别商品的相关属性，但是RFID运用的技术也有相应的不同，比如适用领域、技术特点与工作原理都制定出了不同的标准。
3.云计算
云计算被一些专业人士叫做计算资源池，它能够对海量的信息实现快速的处理，它是发展物联网的关键。由于物联网需要随时随地及时的对相关采集的数据进行更新与添加，这样就需要一个能够大量存储信息的平台实现，通过云计算就能够实现海量数据的管理。
4.传感技术
计算机技术、通信技术、传感技术是信息技术的三大核心。传感技术通过传感器、信息的识别与处理对相关物品实现检测与数据录入。同时运用其相关的传感器对一些感官达到信息录入与处理的要求。
5.智能嵌入
把信息处理器嵌于应用系统，运用Internet让整个系统固化。这样就能够节约许多的时间，但能够快速的让信息实现共享。这样就能够让计算机技术与网络技术实现实时同步的进行信息的高速传递。
三、物联网技术在铁路运输中的应用
在铁路运输中实现物联网的全覆盖能够对铁路运输与维护起到高效的作用。它能够在铁路行车调度管理、机车和轮对检修信息管理系统、铁路货运物流信息化系统与智能化检票系统中实现
1.智能化售检票系统
智能化售票系统在中国已经实现了大规模的使用。乘客可以使用自动售票机进行铁路购票。在乘客进站时检票员运用小型识读器识别读取RFID电子标签，以此来识别乘客购买的车票是否与购票信息相符，这样不但能够大大提高铁路人员的工作效率，还能够节省旅客进出车站的时间，从而使车站可以快速运转。
2.铁路机车车辆智能化识别系统
地面独立识别设备、车身或者底部的识别标签、复示设备与数据集中管理这五个部分构成了铁路机车车辆智能化识别系统。地面独立识别设备是由四个部分组成，其设置需要通过各个站点的一系列的处理来实现信息的管理。在货物运输车上安装电子标签就能够迅速的对车辆的相关信息进行识别。这样在物联网时代就能够让货物的信息实现实时的了解与共享。
3.铁路行车调度管理
物联网在铁路行车调度管理中只要是通过对车厢的管理来实现。它能够对铁路的速度检测与信号的升级起到关键的作用。在每一个车厢上安装一个RFID芯片，运用RFID芯片的读写器，不但能够了解到当前铁路运输的速度，还能够检测到当前铁路运输中所出现的安全隐患，从而使相关人员能够及时的排除安全隐患从而使铁路可以安全的到达相应的目的地，防止一些干扰。
4.铁路客运系统
运用物联网，把旅客购票的信息植入到每一张的车票中，同时把读写器安装的客运车厢、候车室、检票口与车站口等地方。当旅客在自动售票机上购买到车票以后进入到进站口就能够自动识别车票信息是否与本人相符，进入到候车大厅以后，收到读写器的识别能够快速分辨出旅客候车地是否正确，以免旅客耽误候车时间。同时还能够及时的对旅客候车的人数进行统计。旅客在登上火车后，也可以通过读写器对某些旅客走错车厢得以及时的纠正，并且对旅客的下一站所达到的信息进行实时传递，一面旅客坐过站的现象出现。在旅客下车以后，系统还可以对相关信息进行处理。
5.机车和轮对检修信息管理系统
运用RFID技术，能够对火车的到达时间与步骤进行精确的统计与计算，进而存储。不但如此，还可以对火车进出车站的次数与相应数据进行快速的采集与录入，这样就可以大大提高列车数据的查询与统计效率，缩减检测工作人员的工作量提高其工作质量与效率。
6.铁路货运物流信息化系统发展
铁路物流，就一定要把集装箱运输实现信息系统化。通过对集装箱信息的采集与统计，对箱号图像识别，这样可以方便摄像头对集装箱对信息的快速读取，从而减少由于天气或集装箱破损的原因导致识别系统出问题的现象的出现。把RFID技术运用到铁路的集装箱上面，不但能够实时了解货物运输情况，还可以减少商品被盗或者破损的情况。同时提高集装箱运输运用的效率得以提高。
四、物联网技术在铁路行业其他业务中的应用及展望
1.物联网在视频监控中的运用
想要达到高质量的要就必须要使用传感器与物联网。比如，能在探头前面连接各种各样的传感器，将激光测距传感器、倾角传感器与云台摄像机连接，利用云台摄像机捕捉画面信息，利用激光测距传感器进行测距。
2.山体滑坡的监控以及提前警报系统
山体滑坡作为一种破坏力极强的地质灾害，它不但可以摧毁大量的铁路基础设施，还可能对铁路运输时对火车上的人员造成极大的伤害，由此看它是一个特别严重的灾害对铁路运输安全是一个极大地隐患。在当前铁路部门可以运用物联网技术，在山体滑坡现象严重的区域安装倾角传感器、液位传感器和前端设备，这样不但能够实时监控这一地区山体情况，还能够对当前的山体的数据进行传输与储存以便于相关人员的分析。同时在发现山体变化的同时及时的发出警告预警，以便于车站人员能够及时的对相应的地质灾害做出反应，进而极大地挽回人员与财产的损失。
五、结束语
物联网技术在我国铁路系统的广泛运用，是当前信息化时代不断进步的必然要求。只有把物联网技术应用到了铁路系统的各个方面才能够提升我国铁路系统的运输效率。目前，我国的物联网在铁路中的使用主要表现在RFID、传感器、数据采集以及二维码等方面，在这些年的运用中能够发现其效果是十分的明显的。互联网的广泛运用，为物联网的发展打下了坚实的基础。未来铁路运输的发展必将会朝着智能化的方向不断的前进，我国铁路系统必将会迎来发展的新契机。
应该从物联网提出，概念化，发展的趋势前景，目前的阶段，重点发展领域等角度分析，这种论文不需要有多少技术层面的知识，应着重理论的描述和发展趋势的判断，可以去天仕物联网看看相关的文章，应该对你有帮助，希望对你有帮助吧