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生物信息學的研究進展范文第1篇

“生物信息學”是英文單詞“bioinformatics”的中文譯名，其概念是1956年在美國田納西州gatlinburg召開的“生物學中的信息理論”討論會上首次被提出的［1］，由美國學者lim在1991年發表的文章中首次使用。生物信息學自產生以來，大致經歷了前基因組時代、基因組時代和后基因組時代三個發展階段［2］。2003年4月14日，美國人類基因組研究項目首席科學家collins f博士在華盛頓隆重宣布人類基因組計劃（human genome project，hgp）的所有目標全部實現［3］。這標志著后基因組時代（post genome era，pge）的來臨，是生命科學史中又一個里程碑。生物信息學作為21世紀生物技術的核心，已經成為現代生命科學研究中重要的組成部分。研究基因、蛋白質和生命，其研究成果必將深刻地影響農業。本文重點闡述生物信息學在農業模式植物、種質資源優化、農藥的設計開發、作物遺傳育種、生態環境改善等方面的最新研究進展。

1.生物信息學在農業模式植物研究領域中的應用

1997年5月美國啟動國家植物基因組計劃（npgi），旨在繪出包括玉米、大豆、小麥、大麥、高粱、水稻、棉花、西紅柿和松樹等十多種具有經濟價值的關鍵植物的基因圖譜。國家植物基因組計劃是與人類基因組工程（hgp）并行的龐大工程［4］。近年來，通過各國科學家的通力合作，植物基因組研究取得了重大進展，擬南芥、水稻等模式植物已完成了全基因組測序。人們可以使用生物信息學的方法系統地研究這些重要農作物的基因表達、蛋白質互作、蛋白質和核酸的定位、代謝物及其調節網絡等，從而從分子水平上了解細胞的結構和功能［5］。目前已經建立的農作物生物信息學數據庫研究平臺有植物轉錄本（ta）集合數據庫tigr、植物核酸序列數據庫plantgdb、研究玉米遺傳學和基因組學的mazegdb數據庫、研究草類和水稻的gramene數據庫、研究馬鈴薯的pomamo數據庫，等等。

2.生物信息學在種質資源保存研究領域中的應用

種質資源是農業生產的重要資源，它包括許多農藝性狀（如抗病、產量、品質、環境適應性基因等）的等位基因。植物種質資源庫是指以植物種質資源為保護對象的保存設施。至1996年，全世界已建成了1300余座植物種質資源庫，在我國也已建成30多座作物種質資源庫。種質入庫保存類型也從單一的種子形式，發展到營養器官、細胞和組織，甚至dna片段等多種形式。保護的物種也從有性繁殖植物擴展到無性繁殖植物及頑拗型種子植物等［6］。近年來，人們越來越多地應用各種分子標記來鑒定種質資源。例如微衛星、aflp、ssap、rbip和snp等。由于對種質資源進行分子標記產生了大量的數據，因此需要建立生物信息學數據庫和采用分析工具來實現對這些數據的查詢、統計和計算機分析等［7］。

3.生物信息學在農藥設計開發研究領域中的應用

傳統的藥物研制主要是從大量的天然產物、合成化合物，以及礦物中進行篩選，得到一個可供臨床使用的藥物要耗費大量的時間與金錢。生物信息學在藥物研發中的意義在于找到病理過程中關鍵性的分子靶標、闡明其結構和功能關系，從而指導設計能激活或阻斷生物大分子發揮其生物功能的治療性藥物，使藥物研發之路從過去的偶然和盲目中找到正確的研發方向。生物信息學為藥物研發提供了新的手段［8，9］，導致了藥物研發模式的改變［10］。目前，生物信息學促進農藥研制已有許多成功的例子。itzstein等設計出兩種具有與唾液酸酶結合化合物：4-氨基-neu5ac2en和4-胍基-neu5ac2en。其中，后者是前者與唾液酸酶的結合活性的250倍［11］。目前，這兩種新藥已經進入臨床試驗階段。tang sy等學者研制出新一代抗aids藥物saquinavir［12］。pungpo等已經設計出幾種新型高效的抗hiv-1型藥物［13］。楊華錚等人設計合成了十多類數百個除草化合物，經生物活性測定，部分化合物的活性已超過商品化光合作用抑制劑的水平［14］。

現代農藥的研發已離不開生物信息技術的參與，隨著生物信息學技術的進一步完善和發展，將會大大降低藥物研發的成本，提高研發的質量和效率。

4.生物學信息學在作物遺傳育種研究領域中的應用

隨著主要農作物遺傳圖譜精確度的提高，以及特定性狀相關分子基礎的進一步闡明，人們可以利用生物信息學的方法，先從模式生物中尋找可能的相關基因，然后在作物中找到相應的基因及其位點。農作物的遺

傳學和分子生物學的研究積累了大量的基因序列、分子標記、圖譜和功能方面的數據，可通過建立生物信息學數據庫來整合這些數據，從而比較和分析來自不同基因組的基因序列、功能和遺傳圖譜位置［15］。在此基礎上，育種學家就可以應用計算機模型來提出預測假設，從多種復雜的等位基因組合中建立自己所需要的表型，然后從大量遺傳標記中篩選到理想的組合，從而培育出新的優良農作物品種。

5.生物信息學在生態環境平衡研究領域中的應用

在生態系統中，基因流從根本上影響能量流和物質流的循環和運轉，是生態平衡穩定的根本因素。生物信息學在環境領域主要應用在控制環境污染方面，主要通過數學與計算機的運用構建遺傳工程特效菌株，以降解目標基因及其目標污染物為切入點，通過降解污染物的分子遺傳物質核酸 dna，以及生物大分子蛋白質酶，達到催化目標污染物的降解，從而維護空氣［16］、水源、土地等生態環境的安全。

美國農業研究中心（ars） 的農藥特性信息數據庫（ppd） 提供 334 種正在廣泛使用的殺蟲劑信息，涉及它們在環境中轉運和降解途徑的16種最重要的物化特性。日本豐橋技術大學（toyohashi university of technology） 多環芳烴危險性有機污染物的物化特性、色譜、紫外光譜的譜線圖。美國環保局綜合風險信息系統數據庫（iris） 涉及 600種化學污染物，列出了污染物的毒性與風險評價參數，以及分子遺傳毒性參數［17］。除此之外，生物信息學在生物防治［18］中也起到了重要的作用。網絡的普及，情報、信息等學科的資源共享，勢必會創造出一個環境微生物技術信息的高速發展趨勢。

6.生物信息學在食品安全研究領域中的應用

食品在加工制作和存儲過程中各種細菌數量發生變化，傳統檢測方法是進行生化鑒定，但所需時間較長，不能滿足檢驗檢疫部門的要求，運用生物信息學方法獲得各種致病菌的核酸序列，并對這些序列進行比對，篩選出用于檢測的引物和探針，進而運用pcr法［19］、rt-pcr法、熒光rt-pcr法、多重pcr［20］和多重熒光定量pcr等技術，可快速準確地檢測出細菌及病毒。此外，對電阻抗、放射測量、elisa法、生物傳感器、基因芯片等［21-25］技術也是未來食品病毒檢測的發展方向。

轉基因食品檢測是通過設計特異性的引物對食品樣品的dna提取物進行擴增，從而判斷樣品中是否含有外源性基因片段［26］。通過對轉基因農產品數據庫信息的及時更新，可準確了解各國新出現和新批準的轉基因農產品，便于查找其插入的外源基因片段，以便及時對檢驗方法進行修改。目前由于某些通過食品傳播的病毒具有變異特性，以及檢測方法的不完善等因素影響，生物信息學在食品領域的應用還比較有限，但隨著食品安全檢測數據庫的不斷完善，相信相關的生物信息學技術將在食品領域發揮越來越重要的作用。 　生物信息學廣泛用于農業科學研究的各個領域，但是僅有信息資源是不夠的，選出符合自己需求的生物信息就需要情報部門，以及信息中介服務機構提供相關服務，通過出版物、信息共享平臺、數字圖書館、電子論壇等信息媒介的幫助，科研工作者可快速有效地找到符合需要的信息。目前我國生物信息學發展還很不均衡，與國際前沿有一定差距，這需要從事信息和科研的工作者們不斷交流，使得生物信息學能夠更好地為我國農業持續健康發展發揮作用。

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生物信息學的研究進展范文第2篇

2009年，衛生部立項“十二五”八年制規劃教材《生物信息學》的編寫工作，并將生物信息學列為八年制醫學生的必修課。這是中國現代醫學教育的一件大事，一方面體現國家對高等醫學人才全面發展、提高理工科理論水平的重視程度；另一方面也表明生物信息學理論已經深入到生物醫學科研和實際應用層面，理論生物醫學研究已經被國內院校所接受，成為生物醫學學科群的重要組成部分[1]。

生物信息學是一門新興的交叉學科，有非常明顯的理工科特性，即在有良好的生物醫學背景下，注重數學思維和計算機操作能力，這對于我們目前以醫學專業學習為主的高等醫學教育產生一定的挑戰。如何在有限的學時基礎上，完成生物信息學教學任務的同時，讓學生初步掌握科研、臨床中應用生物信息學的能力，形成理工科處理醫學問題的思維，是目前在八年制學生中開展生物信息學教學迫切需要研討的問題。筆者作為主講教師于哈爾濱醫科大學完成了兩輪八年制生物信息學教學任務，通過教學過程、課后調研及考試分析，總結了八年制學生對學習生物信息學的一些認識和學習期間遇到的問題，在這里共同探討，以便于推進醫學院校生物信息學的教學工作，培養更高理論和實踐層次的醫學人才。

一、授課對象

課程面向臨床醫學八年制學生93人、基礎醫學八年制（基地班）學生60人，學生入學錄取分數高于生源地重本線50分以上。開課時兩個專業的學生均處于大學三年級，已經學完高數、計算機基礎等理工基礎課，分子生物、細胞生物等生物學基礎課，以及組胚、生理等醫學基礎課，開課學期同時學習遺傳、免疫、病理和藥理學課程；部分學生參加PBL教學，已經完成呼吸、消化、循環系統的知識學習。

二、教材和課程內容選擇

面向兩個軌道分別開展《醫學信息分析方法》（36學時）和《生物信息學概論》（56學時）兩門課程。兩個軌道均以人民衛生出版社規劃教材《生物信息學》2010年第一版為主講教材[2]，結合臨床醫學和基礎醫學的學科特點，采取教師自主選擇內容的方式講授。

在臨床專業中以疾病理論和分析方法為中心，專題式講解疾病分析相關資源、研究策略和常用軟件工具。36學時的《醫學信息分析方法》講授疾病數據資源和系統理論、遺傳多態與疾病定位、轉錄調控信息學與復雜疾病分析、miRNA表達與疾病分類、疾病狀態表觀遺傳改變，及測序技術與疾病研究進展等6個專題。每個專題包括4學時理論課程和2學時上機實踐。理論課程強調分子生物學基礎、實驗設計思想和分析理念，實踐課程以疾病為中心，由教師指引，學生自主完成一個小規模的實驗設計、數據下載到結果分析的全程化信息學實踐。

在基礎專業中強調生物醫學研究數據資源、計算生物醫學方法和實驗設計手段，系統講解生物信息學在生物醫學研究中的理論和實踐技術。講授內容涉及序列數據資源與分析方法、分子進化、基因表達與調控、蛋白質組學信息學、網絡系統生物學、遺傳和表觀遺傳計算分析、疾病的計算系統生物學等較全面的生物信息學方法和理論，要求學生能夠在生物醫學研究中貫穿理工科分析思維，不僅能熟練運用相應的網絡資源和軟件工具，還能對生物信息學方法理論有一定了解，熟悉不同方法的擴展性應用。理論和實踐課基本按照2比1分配，實踐課程根據內容需要選取生物學或醫學問題進行全程模擬實驗。

三、考試形式和分析

現階段，兩個八年制專業的生物信息學教學以必修考查課形式進行，采取開卷考試、實驗報告和標書設計三種考核方式，以便于了解學生對本門課程的學習和對生物信息學研究思想的領悟情況。

開卷考試試題均為主觀題，其中理論基礎題考查概念、重要的研究思路和經典的研究方法；案例分析題要求學生能夠在學過的或書本上的知識基礎上，聯系生物醫學知識進行案例分析，選取相應的方法解決特定的問題；思維拓展題給定學生主題詞，由學生進行以生物信息學方法為工具的課題流程設計。考試結果表明學生能夠通過學習了解基本的生物信息學方法，并具備初步運用新方法解決實際問題的能力，但考試也反映出，大學三年級學生還具有一定的科研思維局限性，不能夠完全把握課題設計過程的創新性和可靠性原則。

實踐能力考查主要通過實驗報告進行，實驗報告要寫明研究問題名稱、實驗數據、處理方法、處理結果和結果分析討論。通過實驗報告的提交，學生基本能夠就相應的問題自主選擇數據、進行一般性軟件分析，并能夠對實驗結果進行知識面內的討論和思考，得出符合問題要求的結論。

標書設計作為課后實踐，要求學生就自己感興趣的研究方向進行課題設計。設計內容可以為生物信息學方法研究，也可以以生物信息學為工具進行生物醫學問題的探討和分析。大多數學生能夠通過文獻查閱、原先具備的生物醫學知識總結，發現有意義的生物醫學問題，設計內容具有現實意義和一定創新性的，部分課題還有較好的可行性。很多標書設計也暴露出在三年級開展生物信息學時，學生的臨床醫學知識還比較欠缺，有時候不能很好的發現具有醫學意義或應用價值的課題，也比較難于理解生物信息學在實際應用中的價值。

四、學生反饋和教學心得

通過課堂互動、課程臨近結束時進行的問卷調查，筆者進一步了解了學生在生物信息學學習過程中的一些困惑，及一些意見和建議。主要問題如下：

1、課程理論性強，計算強度大

學生們普遍反映生物信息學與他們學習的其他課程不一樣，生物醫學課程偏向于文科性質，主要靠記憶，而生物信息學理科特性很強，需要深入理解分析。另外學生的數理知識有限，感到有些算法比較難，根本聽不懂。

2、課程內容多，課時少

許多學生通過學習對生物信息學產生了濃厚的興趣，真切感受到生物信息學對于他們未來的學習、科研和臨床工作將有很大幫助，但是課時太少，不能夠在現有課時下理解全部理論。

3、實踐課時少，計算機能力薄弱

絕大多數學生都認為生物信息學需要通過理論結合實踐的方法來學習才能更好的掌握。現有的實踐課程只能完成基本的教學任務，對于眾多的研究工具和研究方法只有感性認識。另外大家在實踐中也感覺到自身的計算機知識很有限，在高通量數據處理面前力不從心，影響對問題的分析能力。

4、課程開課偏早，背景知識不全

很多學生反映三年級時，八年制學生還沒有進行統計學、臨床各學科的培養，知識背景不足，很難理解生物信息學中重要的算法公式，也很難對醫學問題進行更為深入的思考。

學生們的反饋基本上反映出他們在學習生物信息學時所遇到的困難。筆者所在教研室教師（包括多名規劃教材的參編者）共同進行了深入探討，認為應當根據學生意愿向學校申請①增加理論課課時，分別由24和36增加為28和44學時；②增加實踐課課時，分別由12和20增加20和28學時；③適當降低理論難度，減少不必要的數學理論推導，提請學校為八年制學生增設概率統計和計算機編程課程。

生物信息學的理工科特性決定了生物信息學課程在醫學教育中開展的難度。雖然醫學院校學生課業重、訓練強度大，但是現代生物醫學發展趨勢告訴我們，生物信息學必然在未來的生物醫學研究中處于關鍵地位[3]。不斷改進教學手段、加強教學過程的趣味性，更為全面的貫徹以疾病和問題為中心的教學理念，培養理工醫結合的現代化醫學人才是生物信息教學工作者共同的努力方向，這些理念在不久的將來也會隨著教學實踐的不斷深入而在新版《生物信息學》出版時得到進一步體現。

參考文獻

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生物信息學的研究進展范文第3篇

關鍵詞 合成生物學；醫藥；能源；實踐

中圖分類號 R122 文獻標識碼 A 文章編號 1673-9671-（2012）121-0161-01

目前科學家已測定了包括人類在內的700多種生物的基因組，這表明生命科學進入遺傳密碼的全面解析階段，在分子水平研究基因結構和功能。這些成果為工程師創造新世界提供了有力的生物元器件。工程師可以用這些已知的功能，重新設計和構建具有新功能的生命，甚至可以全合成新生命，這就是進入21世紀新興的合成生物學。合成生物學是繼人類基因組研究之后，生物領域的又一熱門學科，是整體系統論生物學思潮在工程學領域的

再現。

1 合成生物學與其他學科的關系

1.1 合成生物學與系統生物學

合成生物學的出現是與系統生物學的發展密不可分的。從哲學思維上，二者都遵從系統論，生物系統的整體功能不可分割。系統生物學將在基因、蛋白質、代謝物等多維分子水平獲得大量的細胞行為知識和建立生物網絡，為合成生物學提供理論和模型。合成生物學可為系統生物學的定量分析提供模式生物。

1.2 合成生物學與生物信息學、化學

如果把基因組測序看成閱讀和解碼遺傳信息的過程，那么合成生物學就是人工書寫和編程過程，是測序的逆過程。這個過程對生物信息學提出了更大的挑戰，與所有的工程學一樣，合成生物的設計和優化過程中需要用新的算法進行模擬和測試。合成生物的過程是以原料核酸的高速合成為基礎的，因此需要高效、低成本的化學合成技術提供支持。目前，常規化學方法合成一個堿基核苷酸商業化價格是2元左右，而新方法有望把成本降到更低。

1.3 合成生物學與基因工程

二者既有聯系，也有區別。就操作對象和主要技術手段而言，二者相同，都是以基因為對象，都需要核酸酶和連接酶作為剪切和組裝的工具，也都需要載體來承載基因，進行擴大繁殖和保存。然而僅采用基因工程技術，只能在較小的范圍內對已經存在生命進行改造，合成生物學研究將降低關鍵技術成本，解決基因操作的經濟性問題，從而在工程領域將得到廣泛應用。

2 醫藥與能源創新發展中的合成生物學技術

創新藥物的發現是整個新藥研究中最富創造性的環節。20世紀70年代之后，DNA重組技術、基因組學、蛋白質組學、生物信息學及生物芯片技術的研究成果為新藥研究提供了指導性的理論知識和多樣化的實驗手段，極大地促進了新藥的研制和產業化。

2.1 DNA重組技術與創新藥物研究

DNA重組技術通過人為的基因拼接，構建攜帶外源目的基因的表達系統，在宿主細胞中表達外源基因編碼的蛋白質、多肽類藥物。DNA重組技術為創新藥物的研究和產業化提供了全新的技術，開創了現代生物技術藥物的新階段。在微生物藥物的制備中，具有良好遺傳特性的高產菌株是產業化的關鍵。重組DNA技術已成功地應用于構建具有特定遺傳特性的高產菌株。如將放線菌紫紅素的合成基因導入紫紅鏈霉菌，產生了新型抗生素二氫榴菌紫紅素；將紅霉素抗性基因轉入紅霉素產生菌，可構建出耐自身產物抑制的高產菌株；將透明顫菌的血紅蛋白基因導人金霉素產生菌，工程菌可以在低溶氧條件下正常代謝，達到降低供氧能耗的目的。

2.2 蛋白質組學與創新藥物研究

蛋白質組學（proteomics）是繼人類基因組計劃之后又一個引人注目的新興學科。蛋白質組學是從整體蛋白質水平上，從更貼近生命活動規律的角度去探討機體生理、病理現象及其本質。人體細胞有3000～10000種以上的蛋白質。蛋白質的種類和數量及其功能狀態在同一機體的不同細胞中是不相同的，即使是同一種細胞，在不同時期，其蛋白質的種類和數量也不盡相同。正常和病變狀態下細胞內的蛋白質譜存在差異，服藥前后的蛋白質譜也存在差異，通過定性和定量地分析蛋白質譜的差異，可以探討疾病發生的可能機制，發現藥物作用的新靶點，從而為研發新藥，研究藥物作用機制以及指導臨床合理用藥提供重要的依據。

靶向藥物的研制是創新藥物研制的主流。據統計，已發展了多種類型的功能或疾病靶標，涉及：腫瘤、血液與造血、免疫調節、心腎系統、胃腸系統、神經系統、內分泌系統及泌尿系統等。據Drew報告（2000年），目前使用的、據認為安全有效的多種疾藥的分子靶點483個，按生物化學分類，其中受體45％，酶28％，激素與細胞因子11％，其他為離子通道、核多體等。在分子水平對疾病研究結果顯示，潛在的藥物靶點數目可能為5000～10000個，均可能作為研制藥物的作用靶點。

2.3 生物信息學與創新藥物研究

生物信息學是生物學、數學、計算機科學和信息科學等多學科交叉產生的嶄新學科。生物信息學借助計算機強大的信息儲存和信息分析功能處理生物學領域、尤其是基因組學和蛋白質組學研究領域中爆炸性增長的海量數據。生物信息學的核心內容至少包括基因組信息學、蛋白質組信息學和代謝調控信息學三大部分。基因組信息學指對基因信息的獲取、處理、存儲和分析，目的是確定全部基因的確切位置，以及各DN段的功能。蛋白質組信息學包括對有關細胞或組織中的全部蛋白質的結構、組成、功能、定位以及各蛋白質問的相互作用的信息進行處理和分析，目的是確定各種蛋白質的組成、結構和功能及相互作用。

2.4 生物芯片技術與創新藥物研究

生物芯片（biochip）是近年來生命科學、微電子學和生物信息學結合交叉領域的重大進展。生物芯片分為DNA芯片、RNA芯片、蛋白質芯片、抗體芯片、PCR芯片及藥物傳輸芯片等。生物芯片通過原位化學合成或機械點樣構成高密度探針微陣列。比如DNA芯片可在1　cm2的玻璃或硅片襯底上，集中排列數萬至數十萬個DNA探針。從理論上講，十至數十個這樣的芯片就可以全面檢查一個人的基因，從而發現結構異常或功能異常的基因。生物芯片主要用于基因序列測定，分析基因組突變和單核苷酸多態性突變位點，同時也用于測定特定基因的表達水平和比較同源基因的表達差異，以實現對細胞、蛋白質、DNA及其他生物組分的準確、快速和大信息量的檢測。生物芯片技術的發展為疾病的臨床診斷和個性化治療開辟了全新的途徑，同時為創新藥物的高通量篩選（high　throughput　screening，HTS）提供了強有力的技術支撐平臺。

3 結束語

合成生物學為很多領域的研究提供新視角：生物學家用它來重建不同層次的研究對象，由此加深對生命活動和生命過程的理解；化學家用它創造新分子化合物；物理學家用它來發現自然狀態下分子的運動行為；工程技術人員則用它進行藥物、生物材料和生物能源等工程設計并簡單、低廉、高效地制造，滿足人類和社會發展的需要。

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生物信息學的研究進展范文第4篇

一、正在出現的技術

Klingler(Lncyte pharmaceuticals，PaloAlto，CA，USA)強調基因組學正推動制藥業進入信息時代。隨著不斷增加的序列、表達和作圖數據的產生，描述和開發這些數據的信息工具變得對實現基因組研究的任務至關重要。他談到了Incyte pharmaceuticals對大規模基因組數據和生物信息學的貢獻。

Lipshutz(Affymetrix，Santa clara，CA，USA)描述了一種利用DNA探針陣列進行基因組研究的方法，其原理是通過更有效有作圖、表達檢測和多態性篩選方法，可以實現對人類基因組的測序。光介導的化學合成法被應用于制造小型化的高密度寡核苷酸探針的陣列，這種通過軟件包件設計的寡核苷酸探針陣列可用于多態性篩查、基因分型和表達檢測。然后這些陣列就可以直接用于并行DNA雜交分析，以獲得序列、表達和基因分型信息。Milosavljevic(CuraGen， Branford， CT， USA)介紹了一種新的基于專用定量表達分析方法的基因表達檢測系統，以及一種發現基因的系統GeneScape。為了有效地抽樣表達，特意制作片段模式以了解特定基因的子序列的發生和冗余程度。他在酵母差異基因表達的大規模研究中對該技術的性能進行了驗證，并論述了技術在基因的表達、生物學功能以及疾病的基礎研究中的應用。

二、基因的功能分析

Overton(University of Pennsylvania School of Medicine，Philadelphia，PA，USA)論述了人類基因組計劃的下一階段的任務——基因組水平的基因功能分析。這一階段產生的數據的分析、管理和可視性將毫無疑問地比第一階段更為復雜。他介紹了一種用于脊椎動物造血系統紅系發生的功能分析的原型系統E-poDB，它包括了用于集成數據資源的Kleisli系統和建立internet或intranet上視覺化工具的bioWidget圖形用戶界面。EpoDB有可能指導實驗人員發現不可能用傳統實驗方法得到的紅系發育的新的藥物靶，制藥業所感興趣的是全新的藥物靶，EpoDB提供了這樣一個機會，這可能是它最令人激動的地方。

Sali(Rockefeller university，New York，NY，USA)討論了同源蛋白質結構模建。比較蛋白質模建（comparative protein modeling）也稱為同源模建（homology modeling），即利用實驗確定的蛋白質結構為模式（模型）來預測另一種具有相似氨基酸序列的蛋白質（靶）的構象。此方法現在已經具有了足夠的精確性，并且被認為效果良好，因為蛋白質序列的一個微小變化通常僅僅導致其三維結構的細微改變。

Babbitt(University of California，San Francisco，CA，USA)討論了通過數據庫搜索來識別遠緣蛋白質的方法。對蛋白質超家族的結構和功能的相互依賴性的理解，要求了解自然所塑造的一個特定結構模板的隱含限制。蛋白質結構之間的最有趣的關系經常在分歧的序列中得以表現，因而區分得分低（low-scoring）但生物學關系顯著的序列與得分高而生物學關系較不顯著的序列 是重要的。Babbit證明了通過使用BLAST檢索，可以在數據庫搜索所得的低得分區識別遠緣關系（distant relationship）。Levitt(Stanford univeersity，Palo Alto，CA，USA)討論了蛋白質結構預測和一種僅從序列數據對功能自動模建的方法。基因功能取決于基因編碼的蛋白質的三級結構，但數據庫中蛋白質序列的數目每18個月翻一番。為了確定這些序列的功能，結構必須確定。同源模建和從頭折疊（ab initio folding）方法是兩種現有的互為補充的蛋白質結構預測方法；同源模建是通過片段匹配（segment matching）來完成的，計算機程棄SegMod就是基于同源模建方法的。

三、新的數據工具

Letovsky(Johns hopkins University，Baltimore，MD，USA)介紹了GDB數據庫，它由每條人類染色體的許多不同圖譜組成，包括細胞遺傳學、遺傳學、放射雜交和序列標簽位點（STS）的內容，以及由不同研究者用同種方法得到的圖譜。就位置查詢而言，如果不論其類型（type）和來源（source），或者是否它們正好包含用以批定感興趣的區域的標志（markers），能夠搜索所有圖譜是有用的。為此目的，該數據庫使用了一種公用坐標系統（common coordinate system）來排列這些圖譜。數據庫還提供了一張高分辨率的和與其他圖譜共享許多標志的圖譜作為標準。共享標志的標之間的對應性容許同等于所有其它圖譜的標準圖譜的分配。

Markowitz(Lawrence berkeley Laboratory，Berkeley，CA，USA)討論了分布式數據庫與局部管理的關系，以及用基于工具的方法開發分子生物學數據庫（MDBs）的問題。許多方案當前正在促進搜索多種不同來源MDBs的數據，包括建立數據倉庫；這要求對各種MDBs的組合有一種全局觀，并從成員MDBs中裝填數據入中心數據庫。這些方案的主要問題是開發整體視圖（global views），構建巨大的數據倉庫并使集成的數據庫與不斷發展中的成員MDBs同步化的復雜性。Markowitz還討論了對象協議模型（object protocol model，OPM），并介紹了支持以下用途的工具：建立用于文本文件或者關系MDBs的OPM視圖；將MDBs作成一個數據庫目錄，提供MDB名稱、定位、主題、獲取信息和MDB間鏈接等信息；說明、處理和解釋多數據庫查詢。Karp(SRI international，Menlo Park，CA，USA)解釋了Ocelot，一種能滿足管理生物學信息需求的面向對象知識陳述系統（一種面向對象系統的人工智能版）。Ocelot支持略圖展開（schema evolution）并采用一種新的最優化并行控制機制（同時進行多項訪問數據的過程），其略圖驅動圖形編輯器提供了交互式瀏覽和編輯功能，其注釋系統支持數據庫開發者之間的結構通訊。

Riley(Marine biological Laboratory，Woods Hole，MA，USA)在討論大腸桿菌蛋白質的功能同時，特別提到了GPEC數據庫，它包括了由實驗確定的所有E.coli基因的功能的信息。該數據庫中最大比例的蛋白質是酶，其次則為轉運和調控蛋白。

Candlin(PE applied Biosystems，Foster City，CA，USA)介紹了一種新的存儲直接來自ABⅠPrism dNA測序儀的數據的關系數據庫系統BioLIMS。該系統可以與其它測序儀的數據集成，并可方便地與其它軟件包自動調用，為測序儀與序列數據的集成提供了一種開放的、可擴展的生物信息學平臺。

Glynais(NetGenics，Cleveland，OH，USA)認為生物信息學中最關鍵的問題之一是軟件工具和數據庫缺乏靈活性。但是，軟件技術的發展已得到了其它領域如金融業和制造業的發展經驗的借鑒，可以使來自不同軟件商的運行于各種硬件系統的軟件共同工作。這種系統的國際標準是CORBA，一種由250多個主要軟件和硬件公司共同合作開發的軟件體系。聯合使 用CORBA和Java可以開發各種通過一個公用用戶界面訪問任何種類的數據或軟件工具的網絡應用軟件，也包括生物信息學應用軟件。Overton不同意Glynias的這種想法，他強調說CORBA僅對軟件集成有用，不兼容的數據庫軟件可能是計算生物學所面臨的最困難問題，一些制藥公司和數據庫倉庫最近資助了一項用OCRBA鏈接不同的數據庫的計劃[2，3]。

四、制藥先導的發現

Burgess(Sturctural bioinformatics，San Diego，CA，USA)討論了填補基因組學和藥物設計之間鴻溝的蛋白質結構中的計算問題。在缺乏主要疾病基因或藥物靶的精確描述數據的情況下，藥物設計者們不得不采用大規模表達蛋白質篩選方法；而結構生物信息學則采用一種更為實用有效的計算方法直接從序列數據中確定靶蛋白質的活性位點的精細結構特征，它利用一種集成專家系統從現實的或虛擬的化學文庫中進行迅速的計算篩選，可以達到一個很大的規模。

Elliston(Gene logic，Columbia，MD，USA)討論了治療藥物開發中發現新的分子靶的過程，著重討論了基因發現方法。他認為，隨著日益臨近的人類基因組測序的完成，幾乎全部基因的特征將在序列水平得到揭示。但是，對基因的認識將有賴于更多的信息而不僅僅是序列，需要考慮的第一類信息是轉錄表達水平信息，而Gene logic 公司的GeneExpress就是一個由mRNA表達譜、轉錄因子位點、新基因和表達序列標簽組成的數據庫。

Liebman(Vysis，Downess grove，IL，USA)介紹了Vysis公司開發的計算和實驗方法，這些主法不僅用于管理序列數據，而且被用于以下用途：分析臨床數據庫和自然—突變數據庫；開發新的算法以建立功能同源性（區別于序列同源性）模擬生物學通路以進行風險評估；藥物設計的靶評估；聯系復雜的通路特性以便識別副作用；開發疾病發展的定性模型并解釋臨床后果。

隨著發現的新基因的日益增多，這個問題顯得格外重要：基因的功能是什么？Escobedo(Chiron technologies，Emeryville，CA，USA)提出了這個問題的一種方法：將分泌蛋白質的基因的功能克隆與篩選這些克隆（可能的藥物靶）結合起來。在這種方法中，在微粒體cDNA文庫池中進行體外翻譯避免了勞動密集的克隆、表達和純化步聚，對文庫池中的翻譯產物在細胞水平進行篩選，測試其在細胞增殖和分化中的作用。例如，在用這種方法識別的111個克隆中，56個屬于已知的分泌蛋白質，25個為膜相關蛋白，另外30個功能未知，可能是新的蛋白質。一種相似的方法在轉移到小鼠模型系統中的基因傳導載體中構建分泌蛋白質的cDNA文庫來克隆特定的功能基因。

Ffuchs(Glaxo wellcome ，Research Triangle Park，NC，USA)討論了生物信息學更為廣義的影響：它不僅影響到新藥物靶基的發現，還對改善藥物開發的臨床前期和臨床期的現狀極具重要性。眾所周知，涉汲數以千計病人的臨床試驗（可能是藥物開發最為花錢的部分）的設計不論多么仔細，也不能為正確的藥物選擇正確的病人。而在基因組水平劃分病人群體的方法可以大大改善發現新藥的效率。Fuchs介紹了一種將病人的基因型和表型標志結合起來以改善臨床前期和臨床期藥物開發過程的系統Genetic information System.他強調將遺傳學和生物信息學數據同化學、生物化學、藥理學和醫學數據連接起來的集成信息管理和分析方法是極其重要的。

Green (Human Genome Sciences，Rockville，MD，USA)介紹了他的測序工作中采用的數據管理工具。基于EST的測序方法所面臨的挑戰是，在對幾百個cDNA克復測序之后，產生的數據堆積如山。由于大多數人類基因都是用這種方法發現并在么有數據庫中分類編排的，面臨的識別開放讀框、重疊序列的重疊圖譜、組織特異表達和低豐度mRNA基因的任務是令人生畏的。Human genome Sciences公司開發了一些可用戶化數據庫工具，在同一個數據庫中可包括以下功能：WWW上訪問和檢索數據，序列拼接，臨視潛在藥 物靶基因的研究進展等。這些能夠管理多項任務——從注釋基因序列到成功開發基因產物進入藥物發現的流程——的軟件工具，極其可望從一種基于基因組知識的藥物發現方法中得到新的藥物靶。

Summer-Smith(Base4 bioinformatics，Mississauga，Ontario，Canada)描述了一種相關的策略。藥物發現階段中所要求的軟件工具的任務是多樣化的，要能注釋基因，并闡明它的生理和病理功能及其商業潛質。對這樣多種來源的信息的集成與分析，在派生的、項目取向的數據庫（project-specific database，PSD）中可以很好完成。由于項目貫穿于發現到開發全過程，其間又不斷加入背景的成員，PSD在項目的管理與發展中成為一種關鍵性的資源。

按照Smith(Boston university，Boston，MA，USA)的觀點[2]，我們并不需要更快捷的計算機或更多的計算機科學家，而是需要更的生物學家和生物化學家來解釋序列的功能。這對有些軟件或硬件專家來說是個打擊，但生物學系統的復雜性是令人生畏的，并且對基因功能的認識可能需要生物學方法和計算方法的結合。探索基因的功能很可能要花費生物學家們數十年的時間，本次會議表明沒有任何單一的方法可以得出一個答案；但是，將計算生物學同大規模篩先結合起來識別一種化學靶物（hit）是一種產生化學工具來探索基因功能的方法，這些化學工具接下來就可以用作理解基因功能的“探針”。這種方法在Butt(Gene Transcription Technologies， Philadelphia， PA， USA)的描述中，既是一種檢查基因功能的簡單方法，也是為潛在的藥物靶發現化學先導物的簡單方法，他描述了一種可以在酵母中重建人類基因功能的酵母大規模篩選系統。在此系統中，可以迅捷地在一個化學文庫中發現配基。這種技術的重要特征是它不僅僅是發現一種藥物靶的配基的篩板（screen），相反，由于該系統的高速度，它也是發現先導靶基因的一種篩板。過去，世界上的制藥公司通常在某一時間內僅能對有限數目（約20多個）的藥物靶基因進行工作，鑒于此，我們需要根本不同的方法如基因組學來打開通向“新”生物學的通路。由于機器人和合成化學的進步，藥物發現中最關鍵的問題不再是得到一種先導化合物（lead compound），而是得到導向靶基因。此次會議為從計算和實驗方法中發展出的新生物學邁出很好的一步。

參考文獻

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2 Williams n.Science，1997;277(5328):902

生物信息學的研究進展范文第5篇

作者簡介：趙小英（1973-），女，湖南慈利人，湖南大學副教授

摘要：AtWNK9為擬南芥WNK（With no lysine kinase）激酶家族成員，其功能尚不清楚采用生物信息學和生物學實驗相結合的方法，對AtWNK9蛋白結構、亞細胞定位、啟動子元件、基因表達模式進行了分析研究發現，AtWNK9定位在細胞核中；該基因在擬南芥根中高效表達，其表達受ABA，NaCl、葡萄糖、熱和冷等非生物脅迫處理強烈誘導結果表明，AtWNK9為非生物脅迫反應相關基因，并可能參與根的生長發育

關鍵詞：基因表達；擬南芥；AtWNK9

中圖分類號：Q94 文獻標識碼：A

WNK激酶（With no lysine kinase）是一種絲氨酸/蘇氨酸蛋白激酶，屬于蛋白激酶家族成員之一，因其家族成員在激酶功能域缺乏保守的賴氨酸而得名該激酶家族成員在通常保守的位于激酶區域第二個亞結構域缺乏一個賴氨酸殘基，動物WNK激酶中賴氨酸被半胱氨酸所替代，在植物中常被天冬酰氨（ N）或絲氨酸（ S ）替代，但激酶的生物活性沒有發生變化，因此表明WNK激酶是一種特殊的蛋白激酶

Nakamichi等在雙子葉植物擬南芥中克隆到植物中第一個WNK基因AtWNK1，隨后又成功分離到了AtWNK2-98個WNK基因，并發現AtWNK2，AtWNK4，AtWNK6涉及擬南芥晝夜節律的調控過程AtWNK2，AtWNK5，AtWNK8的TDNA插入突變導致擬南芥早開花，AtWNK1的TDNA插入突變表現出了晚花的表型最新研究發現，破壞AtWNK8能提高擬南芥對鹽和滲透壓力的抗性 目前，在單子葉植物水稻中發現7個WNK基因，其中OsWNK1被發現參與各種非生物脅迫如冷、熱、鹽、干旱脅迫等Wang等在大豆中鑒定了一個根特異性的WNK同源基因，GmWNK1，它通過與ABA分解代謝相關的蛋白GmCYP707A1相互作用微調ABA的水平，從而調控大豆晚期側根的發育隨后又發現GmWNK1能增強植物對NaCl和滲透壓的抗性目前，有關擬南芥AtWNK9基因的功能尚處于未知狀態，因此系統研究AtWNK9基因的功能對全面了解擬南芥WNK激酶的功能具有十分重要的意義

生物信息學作為研究過程中的一項技術和開發工具在核酸及蛋白質序列分析及功能預測中發揮重要的作用基因蛋白結構與表達的生物信息學分析結果對后續基因功能研究有重要的指導意義本研究采用生物信息學和生物學實驗相結合的手段，對AtWNK9蛋白結構、亞細胞以及基因表達情況進行了分析，這將為進一步研究該基因的功能奠定基礎

1 材料與方法

11植物材料和載體

擬南芥野生型Col4為哥倫比亞生態型，大腸桿菌DH5α菌株和pA7YFP載體均為本實驗室保存

12生物信息學分析

運用簡單模塊構架搜索工具SMART（Simple Modular Architecture Research Tool）（http：//smartemblheidelbergde/smart/）和NCBI網站提供的保守結構域檢索工具CDART（Conserved Domain Architecture Retrieval Tool）（http：//wwwncbinlmnihgov/Structure/）對AtWNK9蛋白進行保守結構域分析；利用丹麥科技大學（DTU）的CBS服務器上的NetPhos20 Server程序（http：//wwwcbsdtudk/services/NetPhos/）分析磷酸化位點；利用WoLF PSORT工具（http：//wolfsortseqcbrcjp）和TAIR網站中提供的蛋白亞細胞定位數據庫SUBA （The SubCellular Proteomic Database）（ http：//suba2plantenergyuwaeduau/）預測蛋白質亞細胞定位[13-14]；通過TAIR網站中提供的Arabidopsis eFP Browser鏈接（http：//bbcbotanyutorontoca/efp/）分析AtWNK9基因的表達譜[15]利用植物Plant CARE在線分析工具（http：//bioinformaticspsbugentbe/webtools/plantcare/）對AtWNK9基因上游1 000 bp的啟動子順式作用元件進行分析[16]

13 35S：：AtWNK9YFP 融合表達載體構建

以擬南芥野生型Col4為材料，采用RTPCR方法，首先提取總RNA并逆轉錄為cDNA，然后以此cDNA為模板，利用引物AtWNK9YFPF（ACGCGTCGACATGATGAACAATCTC AGCCATCTT），AtWNK9YFPR（GGACTAGTGT CTTCTTCGTCAGAG TCGTTT）（下劃線堿基部分分別為SalⅠ和SpeⅠ酶切序列），通過PCR擴增得到AtWNK9目的基因的全長cDNA序列采用酶切連接的克隆方法，將該片段連接到pA7YFP載體中，構建綠色熒光蛋白與AtWNK9基因融合表達的載體35S：：AtWNK9YFP

14PEG介導的原生質體轉化

為確定AtWNK9基因在細胞中表達的具體部位，將上述構建的35S：：AtWNK9YFP進行原生質體轉化參照文獻[17]的方法，將未抽臺前的葉片約90片，切成1 mm寬的長條（長度不定），置于500 mmol甘露醇溶液中將細條撈出，置于含有纖維素酶和果膠酶的酶解液中，黑暗23 ℃，40～50 r/min解析3 h以制備原生質體取約10～20 μg 35S：：AtWNK9YFP質粒于15 mL離心管中，隨后依次加入100 μL的原生質體和110 μL PEG/Ca溶液，輕柔混勻放置20～30 min后，去除PEG，用W5溶液（154 mM NaCl，125 mM CaCl2， 5 mM KCl，2 mM MES）終止反應，然后置于云孔板內23 ℃ 黑暗下培養6～18 h后，在熒光倒置顯微鏡下觀察和分析AtWNK9的亞細胞定位

15脅迫處理

擬南芥野生型Col4種子經深層（1% 次氯酸鈉10 min，無菌水洗5次）消毒后，4 ℃ 春化3～4 d，然后播種在MS培養基上放置在22～23 ℃培養箱連續白光培養12 d后，用ABA（100 μM）[18]NaCl（300 mM）[19]、葡萄糖（2%）[20]、熱（37 ℃）[21]、冷（4 ℃）[22]進行處理，清水處理作為對照，在不同的時間點收取材料，液氮速凍后，于-80 ℃保存，用于后續的實時定量PCR分析

16實時定量PCR分析

采用TRIGene（GenStar）提取總RNA，按照Maxima First Strand cDNA Synthesis Kit （Fermentas）試劑盒提供的方法，反轉錄合成cDNA在定量PCR儀（Mx3 000 P）上，按照SYBR Premix Ex TaqTM （Perfect Real Time）（TakaRa）定量試劑盒的說明進行定量PCRPCR反應條件為： 94 ℃預變性10 min，94 ℃變性 30 s，57 ℃退火30 s， 72 ℃延伸 30 s， 40個循環每個實驗至少重復3次，持家基因ACTIN2 作為分子內標本研究采用的定量PCR引物見表1

2 結果

21AtWNK9蛋白結構分析

運用簡單模塊構架搜索工具SMART和NCBI中的CDART軟件對AtWNK9蛋白進行保守結構域分析，發現AtWNK9在第25到第282個氨基酸區域，包含了一個保守的絲氨酸蘇氨酸激酶催化結構域（STYKc）和一個蛋白激酶催化結構域（PKc）（圖1（a）），因此，AtWNK9被歸類為絲氨酸蘇氨酸蛋白激酶家族利用丹麥科技大學（DTU）的CBS服務器上的NetPhos20 Server程序對AtWNK9蛋白進行磷酸化位點分析從圖中可看出，AtWNK9蛋白氨基酸序列中的17個絲氨酸（S），2個蘇氨酸（Thr）和7個酪氨酸（Tyr）蛋白激酶磷酸化位點（圖1（b））這說明AtWNK9具有自身磷酸化的特點

22AtWNK9基因亞細胞定位分析

采用WoLF PSORT工具對AtWNK9的亞細胞定位進行預測，得知AtWNK9定位在胞質中；采用TAIR網站中提供的蛋白亞細胞定位數據庫SUBA進行預測，得知該基因定位在細胞核中為進一步確定AtWNK9的亞細胞定位，我們采用PEG介導的原生質體轉化方法[17]進行了分析研究

首先，采用PCR擴增，得到AtWNK9的全長cDNA序列，大小為1 400 bp左右（圖2（a））用限制性內切酶SaIⅠ和SpeⅠ將該片段和pA7YFP載體進行雙酶切，分別得到大小為4 900左右和1 400 bp左右的酶切片段（圖2（b））回收酶切片段，用T4DNA連接酶進行連接反應將反應液轉化大腸桿菌DH5 α，然后對陽性克隆進行PCR和雙酶切（HindⅢ和BamHⅠ）鑒定，PCR產物及酶切片段大小與預期片段大小相一致（圖2（c），（d）），表明成功構建了35S：： AtWNK9YFP重組質粒隨后，以載體35S：：YFP質粒作為對照，將重組質粒35S：：AtWNK9YFP轉化擬南芥原生質體，在熒光倒置顯微鏡下觀察融合基因的表達情況（圖3）綠色熒光蛋白基因YFP在細胞的所有部位都高效表達（圖3（b）），融合基因AtWNK9YFP則僅在細胞核中表達較強（圖3（d）），與蛋白亞細胞定位數據庫SUBA預測結果相一致，表明AtWNK9編碼白

23AtWNK9組織器官表達模式分析

基因的時空表達模式可為預測和研究其生物學

功能提供參考依據根據TAIR網站中eFP Browser連接提供的數據，對AtWNK9基因在擬南芥不同組織器官中的表達譜進行了分析整理（圖4（a））AtWNK9基因在擬南芥植株的根、下胚軸、葉、花等各個組織器官中均有不同水平的表達，在根中的表達量最高此外，AtWNK9在不同部位的葉片、莖、花和花粉中的表達也存在一定的差異但表達水平都比較低（圖4（a））為了進一步確定AtWNK9 基因在不同組織器官的表達模式，采用實時熒光定量PCR檢測了該基因在擬南芥根、蓮座葉、莖生葉、莖、花和果莢中的表達情況從圖4（b）中可看出，AtWNK9在所有被檢測的組織器官中均有表達，其中在根中的表達量最高，約為其它器官中的3～5倍，其次為莖這與eFP Browser連接提供的數據基本一致，推測AtWNK9可能參與根的生長發育

24 AtWNK9基因表達對非生物脅迫的響應

利用植物啟動子順式作用元件分析網站Plant CARE在線分析了AtWNK9基因上游1 000 bp的調控區域結果發現，AtWNK9基因的調控區域存在大量激素響應與脅迫響應相關的元件，包括赤霉素反應元件（GibberellinResponsive Element， GARE）、熱脅迫響應元件（HSE）、逆境和脅迫響應元件（TCrichrepeats）等順式作用元件

為了研究AtWNK9基因的表達是否響應激素、逆境脅迫，實驗中對12齡擬南芥幼苗分別進行ABA、鹽、葡萄糖、熱、冷脅迫處理，采用實時定量PCR分析了AtWNK9基因的表達情況結果如圖5所示，AtWNK9基因的表達受脅迫處理強烈誘導，其中ABA的誘導效應最明顯，AtWNK9的轉錄水平在ABA處理4 h即達到峰值，為對照處理的8～9倍，在隨后的8 h內其表達量仍然維持較高的水平；AtWNK9基因對NaCl處理的響應更快，在處理2 h達到最大值，為對照處理的8～9倍左右，隨處理時間延長AtWNK9基因的表達量迅速下降，但仍為對照處理的2～3倍；AtWNK9對葡萄糖、熱、冷脅迫的響應相對較弱，分別在葡萄糖處理4 h，熱、冷處理6 h達到最大值，為對照處理的5倍、3倍和6倍；AtWNK9對水處理（對照實驗）幾乎沒有響應，說明AtWNK9基因為植物脅迫反應相關基因

3討論

對基因的生物信息學分析，可為預測其生物學功能提供參考本研究首先利用生物信息學的手段對AtWNK9的核苷酸及蛋白質序列進行了保守結構域和磷酸化位點分析，發現AtWNK9基因包含與蛋白激酶催化結構域（PKc_）和絲氨酸蘇氨酸催化結構域（STYKc）具有高度相似性的結構域，且存在多個磷酸化位點，與WNK激酶家族中其他成員的結構特征一致[23]，因此，AtWNK9具有自身磷酸化特點，這還需作進一步研究

基因的表達部位及表達模式通常與基因的功能有緊密的聯系結合生物信息學分析、原生質體轉化及熒光定位分析，得知AtWNK9在細胞核中表達，說明AtWNK9基因編碼白此外，根據eFP Browser提供的數據及實時定量PCR分析，證明了AtWNK9基因在擬南芥根中高效表達，這與Wang等的RT～PCR實驗結果相吻合，說明AtWNK9可能參與根的生長發育

利用Plant CARE對AtWNK9啟動子順式作用元件進行分析，結果顯示：啟動子區域存在大量激素響應與脅迫響應相關元件通過激素和脅迫處理發現，AtWNK9基因的表達受ABA，NaCl等非生物脅迫強烈誘導，說明AtWNK9為非生物脅迫反應相關基因這為進一步研究AtWNK9基因的生物學功能奠定了良好基礎

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