摘要：蛋白质设计研究所是美国华盛顿大学发起,州政府、联邦政府等支持的非营利性科研机构。自2012年成立起,该研究所抢抓人工智能驱动科学研究(AI for Science)、开放科学发展机遇,提升原始创新、技术供给和产品生成能力,现已成为全球生命科学前沿创新的关键力量。研究表明,其成功得益于深耕基础前沿先做强再做大、人工智能赋能干湿结合领跑新范式、推动创新链与产业链融合发展、发挥战略科学家定向引航作用、构建开放共享融合创新生态。借鉴其经验,中国可发挥新型举国体制优势,从聚焦顶层设计加强制度保障、立足以精立业抢占变革先机、突出市场导向集聚创新要素、坚持以人为本营造宽松环境等方面,更好地推动生命科学新型研发机构高质量发展,支撑生命科学高水平自立自强。

摘要：电子计算机的发展给人类社会进步带来了极大的推动作用,但是随着电子计算机制造工艺趋于极限,人们迫切需要找到一种新的计算体系来满足日益增长的计算需求。DNA计算因其超强的信息存储、大规模的并行计算能力和超低的能耗而受到了广泛的关注。自1994年Adleman博士在实验室利用DNA完成了一个6顶点哈密尔顿路求解问题开始,各种计算模型纷纷涌现。本文首先对DNA计算的基本原理和实验操作手段进行了简单的介绍,然后对DNA相关的理论进行了阐述,包括DNA计算中序列编码设计的理论、DNA计算模型复杂度分析与通用计算能力的证明;在此基础上,对突破性的DNA计算模型进行了概括,进而根据实验操作的具体手段将所有已知模型进行了分类,按照类别进行了综述,并随后挑选了该类别中经典的模型进行更为直观的分析。更进一步,在文章的最后,结合笔者的工作对DNA计算领域的前景进行了展望。

摘要：以病毒蛋白为靶的抗病毒药物面临易产生耐药、抗病毒谱较窄等诸多问题,宿主分子靶向已经成目前抗病毒药物研究的重要策略,宿主靶标的辨识是宿主靶向药物设计的关键。病毒-宿主相互作用的系统生物学研究将成为抗病毒药物宿主靶标辨识和宿主-病毒联合靶向治疗策略设计提供有力工具。近年来通过蛋白质组学、大规模基因沉默、基因芯片等实验得到了大量的病毒感染相关宿主分子和病毒-宿主分子相互作用关系,为在病毒-宿主分子网络水平揭示病毒生存策略奠定了基础。整合病毒感染基因表达谱和人蛋白相互作用网络可以构建病毒感染激活网络,进而通过网络分析获得关键的宿主因子。正在发展的动态蛋白质组学和动态网络分析技术将为建立更加真实的病毒-宿主分子网络模型,进而辨识有效的宿主靶标提供有力工具。

摘要：全新结构药物的研发存在周期长、耗资大、风险高的问题.通过各种技术预测已有药物的新适应症,即药物重定位,可以缩短药物研发时间、降低研发成本和风险.由于疾病种类和已知药物的数量繁多,完全通过实验筛选已知药物的新用途仍然具有很高的成本.随着组学和药物信息学数据的积累,药物重定位进入到了理性设计和实验筛选相结合的阶段,药物重定位的计算预测已经成为计算生物学和系统生物学的重要研究方向.本文将目前药物重定位计算分析的策略归纳为药物-靶标关系分析、药物-药物关系分析和药物-疾病关系分析,对已报道的技术方法及其成功应用实例进行了综述.

摘要：盲数字水印是数字作品版权保护系统的关键技术之一。由于在检测时没有原始图像作为参考 ,所以水印检测器的设计成为盲水印算法的核心。基于图像小波变换系数的局部平稳高斯模型 ,提出了一种新的盲水印检测器。

摘要：目的筛选出可与血管内皮生长因子受体2(KDR)mRNA高效、特异结合的反义寡核苷酸,探讨其体外抗肿瘤作用。方法先用寡核苷酸库杂交和计算机预测初筛反义寡核苷酸;经寡核苷酸芯片杂交验证,挑选与KDR mRNA有强杂交信号的反义寡核苷酸,用MTT法、逆转录聚合酶链反应(RT-PCR)和免疫印迹(Western blotting)探讨反义寡核苷酸对乳腺癌细胞系MCF-7细胞增殖和KDR表达的抑制作用。结果在寡核苷酸库杂交筛选出的13条反义寡核苷酸中,有8条(8/13,61.5%)在芯片杂交中显示较强杂交信号;而在计算机预测设计的17条探针中,只有1条显示较强信号。合成杂交信号较强的9条硫代反义寡核苷酸,均能有效抑制MCF-7细胞增殖,并呈剂量依赖性。其中抑制率最高的2条反义寡核苷酸为asON4和asON7,由寡核苷酸库杂交联合芯片杂交筛出,在0.8μmol/L时抑制率分别为51.6%和62.2%;同时,这2条反义寡核苷酸在mRNA水平和蛋白质水平抑制了KDR基因表达,并呈剂量相关性。结论寡核苷酸库杂交筛选和寡核苷酸芯片杂交筛选的结果有较好一致性,将寡核苷酸库和寡核苷酸芯片联用是一种较好筛选反义寡核苷酸方法。KDR反义寡核苷酸有明显的抗肿瘤作用。

摘要：随着16SrRNA序列资源的不断丰富,以及寡核苷酸微阵列基因芯片技术的不断进步,检测复杂微生物菌落中的微生物种群构成成为可能.现有的序列特异性探针设计算法缺乏足够的覆盖度、灵活性以及效率,不能满足大规模细菌检测基因芯片的设计要求.很多组特异性探针设计算法的思路多局限于针对某个目标序列组设计唯一的组特异性探针.在很多应用场合,设计单个探针检测组内所有目标序列的目标是很难达到的.因此,设计多个探针通过组合方式进行检测是很有必要的.每个探针能特异性地检测组内一部分目标序列,通过组合就能提高覆盖率.然而,在所有可能的探针组合中找到一个优化的探针组合是很耗时的.提出了一个可行的基于相对熵和遗传算法的组合探针设计算法.

摘要：目的基于遗传算法(GA),设计弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)识别深度神经网络(DNN)模型的自动压缩。方法鉴于目前DNN的训练和模型压缩过程中涉及过多人为经验因素,提出根据已有数据集使用GA自动迭代生成最适合的网络模型,自动去除原有网络模型冗余的节点和连接,使优化后的模型更加精简。该自动压缩算法在DLBCL数据集上进行了测试,通过计算进化后的最新一代的种群适应度,选择最大适应度的个体进行结构解析,得到最适合的网络结构。结果经过自动压缩算法的优化迭代,在基本保证原有网络模型识别精度的前提下得到了大幅度精简后的网络模型。通过解析适应度最高的网络模型可见,模型层数较最初模型更加精简,模型参数数量显著降低。结论该自动压缩方法使用GA自动压缩并生成最适合的模型,简化了模型体量,提升了模型的运行速度,使之更加适合临床应用。

摘要：为筛选乙型肝炎(乙肝)病毒(HBV)感染应答基因,探讨HBV感染分子机理,采用生物信息学分析、筛选宿主细胞中与乙肝病毒、丙型肝炎(丙肝)病毒、流行性感冒(流感)病毒等感染密切相关的基因,设计并合成寡核苷酸探针,制备了含231种病毒感染相关基因的寡核苷酸微阵列。利用此微阵列比较HepG2细胞、HepG2 2 15细胞之间的基因表达谱差异,筛选乙肝病毒感染候选应答基因,从分子水平对乙肝病毒感染作用机理进行初步研究。制备的病毒感染相关基因表达谱微阵列的监测结果显示,阳性对照和看家基因探针出现较强信号,空白点样液和阴性对照探针未出信号,大部分基因探针信号强度在可分析范围内,上矩阵和下矩阵反映的基因表达情况一致,证明微阵列的特异性、敏感性、重复性都较好。HepG2 2 15与HepG2细胞基因表达谱比较结果显示,28个宿主基因在HepG2 2 15细胞中高表达,包括ASGR1、AFP、Fibronectin、APOC等基因;4个基因低表达,包括RRM1、ICSBP等基因。初步筛选获得HBV感染候选应答基因。此结果表明,制备的微阵列敏感性、特异性、重复性好,可为研究病毒宿主相互作用关系提供技术平台,应用此微阵列筛选获得的HBV候选应答基因可为揭示HBV感染的分子致病机理提供新的信息,为抗HBV药物研究提供潜在的作用靶点。

摘要：目的利用基于网络的细胞反应印记整合图书馆(LINCS)计划药物扰动各细胞系的转录反应表达谱,构建基因共表达网络,探究药物的作用机制。方法经过一系列数据预处理步骤,构建583种已上市药物扰动的转录反应表达谱数据集。计算每个药物刺激不同细胞系下的所有基因之间的Pearson相关系数及P值,按一定的筛选和合并规则,分别构建了14个不同治疗属性药物刺激下的基因共表达网络。选取在14个共表达网络中同时出现的共表达关联基因对,构成一个核心的药物诱导基因共表达网络。结果基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析结果表明,14个不同治疗属性药物刺激下的基因共表达网络既有相同的富集主题,也有特异的富集主题。核心的药物诱导的基因共表达网络显著富集在神经活性配体受体相互作用等信号通路以及编码男性组织特异性蛋白的基因上。结论药物诱导的基因共表达网络有助于更好地理解药物的作用机制。