利用生物信息学，以寻找药物靶点

此外，在模式生物基因，寻找类似的某一智人基因，研究人员可以了解蛋白质的智人基因编码和药物来阻止它的搜索。那个 MLHI 基因，它与结肠癌直立sapienss癌症有关，是用来在这个例子。

这一切反映了良好的天生物信息学，许多声称拥有真正的基因组，前面。 “无基因组生物信息学不会有很大的回报，”国家罗兰索莫吉，在赛特基因组学的谁是现在的分子神经生物学矿业原主任京斯敦，安大略。

迈克尔N.利伯曼，主管罗氏生物科学的计算生物学帕洛阿尔托对此表示赞同。 “基因组学是不是模式转变，它的了解如何使用它是范式的转变，”他断言。 “在生物信息学，我们在革命的开端。”

革命涉及许多不同类型的球员，与每一个不同的策略。一些生物信息学公司迎合大用户，目的是基因组学，生物技术和制药公司通过创建定制软件和提供咨询服务的产品和服务。狮子生物科学，总部设在海德堡，德国，尤其成功的推销“企业范围的”生物信息学工具和服务。它的价值1亿美元的协议，拜耳建设和管理跨越拜耳的部门所有生物信息的能力，当时业界最大的此类交易。

其他公司的目标小或学术用户。网络企业，如美国加利福尼亚州奥克兰的双捻和eBioinformatics，这是总部设在普莱森，加利福尼亚州，提供一站式的网上购物。这些在线门户允许用户访问数据库和使用软件的各种操作数据。

2000年5月，DoubleTwist的科学家宣布，他们利用他们的技术，以确定在智人基因数目大约是105,000的基因，但他们表示，最后的结果会很可能是一○○○○○英寸对于那些谁，而是希望自己的背后的消防安全软件墙，信息最大的洛克维尔牛津分子集团英格兰和其他销售收缩包装的产品。

建立联系

大型制药公司的“大制药公司”还设法利用他们的基因组学的努力与内部生物信息学的投资。许多国家设立整个部门进行整合和服务的计算机软件和数据库访问提供便利跨多个部门，包括新产品开发，配方，毒理学和临床试验。在药物开发的条块分割的旧模式往往这些功能，ghettoizing数据可能是有益的。生物信息学允许一家公司的研究人员看到同样的事情，同时还单独操纵其他研究人员的数据。

除了使药物发现的效率，内部的生物信息学还可以保存在软件制药公司资金的支持。在葛兰素威康三角研究园，数控，取代各种调查和部门用于访问和操纵单个软件平台数据库的软体。罗宾米德门，美国主任葛兰素威康生物信息学的估计，这将节省约在工作人员的支持超过3至5年内80万人。

为了整合整个公司的生物信息学，制药巨头也结成战略联盟，签订许可协议，收购规模较小的生物技术公司。利用合作伙伴和供应商不仅允许大型制药公司，以填补了生物信息学能力的差距，而且使得它的流动性，以适应新的技术，因为它们推出市场，而不是不断地整顿自己的系统。 “如果制药公司有足够大的研发预算，他们可以自己来做一切事情，”索莫吉说。 “但它也是一个文化问题。作为提供与空间重叠不同的角色不同的业务领域的整体利益。“

占领了该overlapin资源，产品，如人类基因组科学，Celera和赛特市场capitalizationare一些公司。他们跨越大制药公司之间的数据整合和专业公司提供的开采地形。他们还迅速夺取了自动化程度，带来了生物信息学与生物学。

但是所有这一切来的各种潜在的误传。使用各种数据库交谈一anotherwhat称为interoperabilityis越来越多的用户，其中掠过Key能够满足他们的需求。一个明显的解决方案将与名称是交叉跨数据库引用和命名系统annotationtagging数据。这在一定程度上工作。 “我们已经成功地使共同的注释数据库：数据库A的数据库B，B到C，C到D，”解释了罗氏生物科学利伯曼。 “但在5月的变化，以及你的时间到D组的引用注释可能并没有改变，特别是对新数据源源不断。”他指出，这个问题变得更加作为生物学的理解和急性能够进行计算分析变得更加复杂。“我们才刚刚开始，以确定这些问题的复杂性，以及如何成为我们在存储数据的问题，我们可以问类型的关键，”他说。

系统的改进将帮助，但progressand最终profitstill依赖于最终用户的智慧，根据戴维J李普曼，在与ncbi主任。 “这是对为Brainware，”他说，“而不是硬件或软件。”

挂接生物学家

想象一下，您的合作，在未来的房间工人有一些信息的报告，对即将到期的需要。她的电子邮件给您，但数据从电子表格程序，并且所有你是一个文字处理器，所以没有你的剪切和粘贴到文档中的可能性。相反，你要打印出来，并键入在一遍。这大约相当于生物学家面临的形势这些天。虽然生物信息数据库的这个职位aboundespecially基因组测序的研究人员正在想eramany渴望由一个四面环海的死亡船员：他们需要的是在他们身边，但它不是的形式也可以很容易地使用。

为了解决这个问题，各团体进行学术科学家和生物技术研究人员和制药公司走到一起，这些都是在设法为生物信息学计算机的标准，使生物学家能够更容易地共享数据，使从由此产生的信息过剩的最人类基因组计划。他们的目标是使调查员不仅浮动DNA序列之间的巨大数据库和三维蛋白的DNA编码结构的无缝连接。他们还希望科学家能够搜索的数据库，以便更有效，使用汽车的比喻，如果在“卡玛洛类型的人，”其结果将包括其他汽车，因为系统会足够聪明，知道1卡玛洛是另一个样的车。

眼前的收益预计将新药品更快的发展。“医药研究是唯一的行业，我知道的生产力下降了，说：”提姆克拉克的副总裁千年制药公司的信息剑桥，马萨诸塞州“研发工作是在一原始工艺的规模，如平房织布，虽然标准化认为，所取得的工业革命首先解决的问题之一，可交换的发明。”

这个问题是用什么标准。在20世纪70年代计算机产业的情况令人想起，所有人都支持的标准，只要是他或她自己的。正式群体，涌现出了像BioPathways联盟名称，生命科学领域的研究工作队对象管理集团在世界各地，以及生物本体Consortiumand各有一个如何都应该是不同的想法。埃里克纽曼，是两者的成员，生物本体和BioPathways财团，是一个神经科学家现在谁是副总统的生命科学信息咨询公司在第三个千年的剑桥，马萨诸塞州（千年制药公司没有任何关系）。他说，可扩展标记语言（XML）是形成了以生物信息学成为标准的计算机语言。XML是超文本标记语言（HTML）的万维网电流驱动器的继任者。

XML的优点之一是它包含标签，标识每个这类资料按类别：“卡玛洛，例如”，将被标记为汽车。纽曼建议，基于XML的语言将“强调网络等生物信息的性质，”从DNA延伸到信使RNA，蛋白质，蛋白质与蛋白质相互作用，生化途径，细胞功能，并最终在整个有机体的行为。存储和检索等生物信息中心目前的方法是在单基因，据纽曼，“但我们希望这些疾病的治疗涉及超过一个基因。”

克拉克说，生物信息学面临的主要问题，使标准的发展所必需的数据量巨增，先进的模式识别（例如在DNA序列和蛋白质结构域）的需要，能够处理的信号，以消除“噪音”的数据，以及被称为组合优化，或发现通过分子间相互作用迷宫的最佳途径。 “你不能建立自己的一切，”他说。

纽曼认为，组合优化，可能是最高的障碍。“途径有很多复杂得多[脱氧核糖核酸]序列，”他说。“如果我们不来的东西了，这将是一个真正的一塌糊涂。”

由多尼楼文章提交

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