文档介绍：生物信息学新进展的论文计算机技术和人类基因组计划的发展,应运而生了一门新兴的学科——生物信息学,该学科包含了两个交叉领域的工作:用于建立现代生物学所需信息系统框架(支持生物学的信息管理系统、分析工具和通讯网络)的研究开发工作,即传统意义上的生物信息学( bioinformatics );旨在理解基本生物学问题的基于计算的研究工作,即计算生物学( putational biology )。生物信息学和基因组研究( bioinformatics and genome research )系列会议于 1990 年开始举办, 1997 年6月 11~12 日在美国加州旧金山举办了第六届国际生物信息学和基因组研究年会,年会的主要议题包括正在出现的新技术、基因的功能分析、新的数据工具和制药先导的基因和蛋白质发现[1] 。现将有关内容简介如下: 一、正在出现的技术 klingler(lncyte pharmaceuticals,paloalto,ca,usa) 强调基因组学正推动制药业进入信息时代。随着不断增加的序列、表达和作图数据的产生,描述和开发这些数据的信息工具变得对实现基因组研究的任务至关重要。他谈到了 incyte pharmaceuticals 对大规模基因组数据和生物信息学的贡献。 lipshutz(affymetrix,santa clara,ca,usa) 描述了一种利用 dna 探针阵列进行基因组研究的方法,其原理是通过更有效有作图、表达检测和多态性筛选方法,可以实现对人类基因组的测序。. 光介导的化学合成法被应用于制造小型化的高密度寡核苷酸探针的阵列, 这种通过软件包件设计的寡核苷酸探针阵列可用于多态性筛查、基因分型和表达检测。然后这些阵列就可以直接用于并行 dna 杂交分析,以获得序列、表达和基因分型信息。 milosavljevic(curagen, branford, ct, usa) 介绍了一种新的基于专用定量表达分析方法的基因表达检测系统,以及一种发现基因的系统 genescape 。为了有效地抽样表达,特意制作片段模式以了解特定基因的子序列的发生和冗余程度。他在酵母差异基因表达的大规模研究中对该技术的性能进行了验证,并论述了技术在基因的表达、生物学功能以及疾病的基础研究中的应用。二、基因的功能分析 overton(university of pennsylvania school of medicine,philadelphia,pa,usa) 论述了人类基因组计划的下一阶段的任务——基因组水平的基因功能分析。这一阶段产生的数据的分析、管理和可视性将毫无疑问地比第一阶段更为复杂。他介绍了一种用于脊椎动物造血系统红系发生的功能分析的原型系统 e-podb , 它包括了用于集成数据资源的 kleisli 系统和建立 inter 或 intra 上视觉化工具的 bioodeling )也称为同源模建( homology modeling ), 即利用实验确定的蛋白质结构为模式(模型)来预测另一种具有相似氨基酸序列的蛋白质(靶)的构象。此方法现在已经具有了足够的精确性,并且被认为效果良好,因为蛋白质序列的一个微小变化通常仅仅导致其三维结构的细微改变。 babbitt(university of california,san francis