药物-靶点相互作用预测的计算方法综述

药物-靶点相互作用预测旨在发现可作用于特定蛋白质的潜在药物,在药物重定位、药物副作用预测、多重药理学和耐药性的研究中都发挥着重要作用。随着计算机处理能力的进步和计算算法的不断更新,药物-靶点相互作用预测的计算方法展现出时间短、成本低、精度高、范围广的优势,受到了广泛的关注,并取得了显著的进展。为了梳理其研究发展历程,探讨未来的研究方向,就药物-靶点相互作用预测的背景和意义进行简要概述;将方法分为基于分子对接、基于药物结构、基于文本挖掘和基于化学基因组四类进行综述,并对每类方法进行对比分析,详细阐述每类方法的数据需求及应用场景;对现有研究存在的局限性和面临的挑战进行讨论,展望未来的研究方向,为后续研究提供参考和借鉴。

国际生物数据共享服务体系运行模式研究

【目的】通过对国际生物数据共享服务体系以及国内科学数据共享服务体系的运行模式进行调研,从协作运行模式、相关政策支持、资助保障支持、运营管理支撑、基础设施支撑、规范标准支撑、工具技术支撑方面进行深入分析。【方法】采用网络调研和文献分析法,对数据共享体系的文献资料进行检索和分析。【结果】各国在生物数据共享方面的布局不同。欧美等发达国家较早建立较为完善的管理体系,形成了良好的生物数据生态环境。美国、日本等国家的生物数据中心采用集中模式,实现资源的集中管理和监控;而瑞士采用联合协作模式,由多个团体协作管理运行,但保持团队独立性。我国亟需加快生物数据共享体系的建设,当前在科学数据共享服务系统的建立中进行了积极探索,并已形成了有效的管理模式。【结论】通过对现有运行模式的调研,考虑到我国生物数据资源分布情况、研究医疗机构的特点以及生物数据安全等多种因素,认为在建设国家生物数据共享体系的过程中,可以采用“中心和节点的联合协作模式”,加强核心节点建设,提供基础支撑,构建互联互通的生物数据共享网络。在服务体系上,可以结合联合协作的运营模式,推动节点基础设施、技术服务、领域方向等多方面的合作,促进生物医学研究的创新发展。