本书对数据库的讨论及前几章中提供的信息都说明,当前各种公共数据库中的序列信息的数 量正急剧增加。与我们已知的核酸序列一样,所有蛋白质序列,无论是直接测得还是由核酸 序列中的开放阅读框转换而来,都包含有决定其结构功能的内在信息。可惜用实验方法获取 这些信息的速度远远赶不上单纯序列数据产生的速度。象圆二色谱、旋光色散、X光晶体衍射 和核磁共振都是确定结构特征的强有力技术,但它们的实现需要大量时间,并对技术和技巧 都有很高要求

生物学家大都熟悉用动物模型来研究人体疾病。尽管人体疾病有可能在动物中找不到完全相 同的形式,但某种动物疾病和人体疾病有相当多的类似性质使我们可以从动物疾病中获得的 数据来推断人体的疾病过程。通过将肌肉想象成弹簧和水压活塞的组合,将骨骼想象成杠杆 臂,可以得到描述肌肉骨骼运动的数学模型。这样的模型可以对更多复杂的生物系统进行有 意义的预测和检验

在寻找基因和致力于发现新蛋白的努力中,人们习惯于把新的序列同已知功能的蛋白序列作 比对。由于这些比对通常都希望能够推测新蛋白的功能,不管它们是双重比对还是多序列比 究隐含于蛋白之中的系统发生的关系,以便于更好地理解蛋白的进化。人们并不只是着眼于 某一个蛋白,而是研究一个家族中的相关蛋白,看看进化压力和生物秩序如何结合起来创造 出新的具有虽然不同但是功能相关的蛋白。研究完多序列比对中的高度保守区域,我们可以 对蛋白质的整个结构进行预测,并且猜测这些保守区域对于维持三维结构的重要性

如第二章所述,建立 GenBank是为了适应人类基应组工程等科学研究产生的大量序列数据的信 息爆炸。总的来说, GenBank是带有注释的公用DNA蛋白质序列的集合。写作本书时, GenBank中有160万条链的纪录,含超过10亿个核苷酸碱基。向GenBank存入新的序列有两种方 法:通过 Sequi nBankl和等工具直接提交,或通过国际核苷酸序列数据库的组成部分 GenBank,eml,和DDB等相互之间传递数据的共享协议

一级蛋白质和核酸数据库在分子生物学界是如此的司空见惯,以致于我们很少会去考虑这些 普遍存在的工具是如何建立的。但是如果我们能够了解这些序列是如何汇集到一起的,这将 有助于我们加深对生物学的理解,并且能够更加充分地发掘这些记录中蕴藏的信息。 GenBank是美国国立卫生研究院维护的基因序列数据库,汇集并注释了所有公开的核酸以及蛋 白质序列

系统发育学研究的是进化关系,系统发育分析就是要推断或者评估这些进化关系。通过系统 发育分析所推断出来的进化关系一般用分枝图表(进化树)来描述,这个进化树就描述了同 一谱系的进化关系,包括了分子进化(因树)、物种进化以及分子进化和物种进化的综 合。因为 cl ade这个词(拥有共同祖先的同一谱系)在希腊文中的本意是分支,所以系统 发育学有时被称为遗传分类学(cl adi sti cs)。在现代系统发育学研究中,研究的重点已经不 再是生物的形态学特征或者其他特性,而是生物大分子尤其是序列

本章将集中介绍生物信息学中生物分子结构的有关内容,并将研究重点放在三维结构实际存 在的氨基酸序列上,力图使读者了解结构数据库记录的内容及如何合理应用各类通用软件程 序处理这类记录。本章不涉及结构生物学家们建立三维分子结构的计算程序,也不讨论相似 蛋白质构象的精细结构。在本章参考书目后列出了一些优秀的讨论蛋白质构象的有关专著和 蛋白质结构决定方法

在生物学的研究中,有一个常用的方法,就是通过比较分析获取有用的信息和知识。达尔文正 是研究比较了 gal pagos finches同其它一些物种的形态学特征,从而提出了自然选择学说 今天,我们对基因和蛋白质序列进行比较,从本质上来讲是同达尔文一样,进行同样的分 析,只不过更加精细,更加详尽。在这个意义上,我们从核酸以及氨基酸的层次去分析序列 的相同点和不同点,以期能够推测它们的结构、功能以及进化上的联系。最常用的比较方法 是序列比对,它为两个或更多个序列的残基之间的相互关系提供了一个非常明确的图谱

随着硏究者可用的序列与结枃信息的爆炸式增长,生物信息学领域,或更精确地说是计算生 物学领域,在基础生物医疗问题的研究中起着越来越大的作用。计算生物学家面临的挑战, 尤其是由人类基因组计划以及其它测序工作生成的大量数据带来的挑战,将对发现基因和设 计分子模型、定点突变,以及其它有可能发现基因与蛋白质的结构与功能的未知关系的实验 有所帮助

目录 译者序 编者序 1.因特网与生物学家 1.1因特网基础 1.2与因特网连接 1.3电子邮件 1.4文件传输协议 1. 5 GOPHER