基因與基因體學 生物資訊學 科學報導

做不到的就交給電腦吧!

計算生物學(Computational Biology)此一跨領域學門自1990年代起蓬勃發展,運用數學建模、電腦運算模擬及數據分析等方法解答生物問題,與較側重於分析與運用龐大數據的生物資訊學(Bioinformatics)略有不同 [1],但皆顯示計算科學儼然成為生物領域研究的一大新興利器。

最先讓計算生物學威力揚名的突破莫過於 2000 年完成的全人類基因組定序,此後研究目標也不再單一於定序,逐漸以拓展出將數據、分子結構與功能整合連結的網絡為望,範圍更加不囿於分子生物學領域,多基因體比較、個人化醫學(personalized medicine)、轉譯醫學(translational medicine)、合成生物學(synthetic biology)等也逐漸成為其所能處理的範疇 [2],隨著基因體與蛋白質體學資訊的累積,細胞層級的反應路徑與機制建構已然可行;運算能力的提升也使得模擬能更加精細如分子結構、神經細胞的電生理反應等;藥物開發、基因與疾病的關聯釐清等也有所裨益 [3],至今不論在生命科學基礎研究或生物科技應用發展,計算生物學都貢獻卓著。

本月我們整理了計算生物學在各領域應用的最新研究,自近期眾所關注的 SARS-CoV2、因應多重抗藥性細菌而需求急切的新型抗生素,到癌症藥物疫苗開發、蛋白質結構模擬,甚至是公民參與科學發表,每一篇文章都將展示計算生物學為生醫研究帶來的突破!

參考文獻

  1. “NIH working definition of bioinformatics and computational biology” (PDF). Biomedical Information Science and Technology Initiative. 17 July 2000. 
  2. Ouzounis CA. Rise and demise of bioinformatics? Promise and progress. PLoS Comput Biol. 2012;8(4):e1002487. doi:10.1371/journal.pcbi.1002487
  3. Nussinov R (2015) Advancements and Challenges in Computational Biology. PLoS Comput Biol 11(1): e1004053. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1004053

撰文|黃云宣

審稿|魏廷燕

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黃云宣

TU Dresden 分子生物工程研究所學生,國立臺灣大學生化科技學系畢。曾參與 2015 iGEM,曾任系學會系刊部長、院學會秘書、畢聯會公關部長。

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