生物信息学技术在病原生物学中的应用研究

蒯海涛

摘要：随着社会的快速发展，生物信息学技术水平也得到了迅猛的提升，在诸多领域发挥出了至关重要的作用。基于生物信息学的重要性，本文主要研究和探讨生物信息学这项技术在病原生物学整体领域中的应用情况，并分析它在病原生物学教学方面的应用，希望能够为相关领域技术的进步和应用范围的拓展形成一定的帮助。

关键词：生物信息学技术;病原生物学;疫苗研发;致病机制

生物信息学并不是一门单一的技术，它通常会与计算机、数学以及生物学等学科形成紧密的关联，通过多门知识技术的配合来研究数据资料[1]。因为科学技术在快速发展，病原生物学面临的发展环境正在发生着变化，尤其是需要处理的信息数量和种类都在增加，通过引入生物信息学技术，有助于加快新药的研发速度，对致病因素进行更深入研究和更好地鉴定病原生物。

1生物信息学技术在病原生物学中的应用

1.1鉴定寄生虫

对寄生虫进行鉴定通常会用到病原生物学知识，这时候就可以运用生物信息学中的蛋白质组学进行研究，能够使寄生虫在不同时期的蛋白质成分得以明确。对寄生虫的成分进行鉴定可以通过蛋白质图谱来完成，因为图谱在不同发展阶段会呈现出不同的内容。在对“杜氏利什曼”原虫进行研究、了解其蛋白质组的过程中，得出了很多新的基因结果。通过对不同时期原虫的蛋白质谱进行分析，能够形成靶向药物研究的基础，从而使抗性药物得以顺利研发，为国内生物药学领域的进步作出贡献，造福于人类。

1.2鉴定真菌

基因芯片技术也是生物信息学领域中的一项重要技术，能够对真菌进行有效的鉴定。这项技术的特点就是高效而精确，通过配合先进的仪器来研究基因信息，所以将这项技术融合在病原生物的研究领域具有很大的发展潜力[2]。一般情况下较多使用Arraypro这一分析软件，它不仅能够对基因图像进行深层次的分析，而且能够对各种类型的基因数据进行快速的处理。当需要分析人类皮肤表面的病原真菌时，可以用到“DNA微列阵”的手段，它是生物信息学中的一项先进技術，然后配合Prism以及Arraypro软件对相近范围内的数据进行全面鉴定。在鉴定真菌的几种方式中，这个途径能够获得90%以上的准确率。

1.3在新药物研发以及疾病诊断方面的应用

生物信息学的相关技术在当前阶段越来越多地运用在诊断病症和研发新药的领域。比如以流感疫苗的研究为例，要有效防御病毒需要在适当时间及时将疫苗株进行更新，而通过生物信息学技术可以对疫苗株进行准确的分析，通过分析研究获得基础的理论体系，结合抗原所具有的特点和读出增值率进行相应的计算和预测，通过得出的结果实现疫苗功效的提高[3]。另一方面，对于血吸虫病的治疗现在主要是使用药物和疫苗接种的方式，而这两种方法也是相比较而言治愈率最高的，分布了虫体的表膜蛋白对于疫苗和药物的使用来说是关键的靶标。在分析研究的过程中，一些专家通过免疫蛋白质组学和生物信息学相关技术，结合微阵列技术，搜寻免疫原性蛋白质和可能存在的靶抗原，从而得到疗效更好的新疫苗和新药物。

1.4在探究致病原因中的应用

对致病原因的研究也可以借助生物信息学技术，最关键的两个研究对象是细菌分泌系统和毒力岛。针对后者主要是通过这项技术中的“微阵列”来对蛋白质进行综合性的鉴定，明确其基因组，结合先进的PAIDB软件，有效预测毒力岛信息。在深入的分析之后，得出沙门菌和某种伴侣蛋白之间存在的密切联系，这个结果可以为沙门菌毒力岛的研究工作形成重要的参考价值。

2生物信息学技术在病原生物学教学中的应用

2.1增加教学实验

教师在讲授生物信息学技术的过程中若是想获得更好的教学效果，使学生能够真正掌握专业知识并能够做到学以致用，那么应该利用课堂时间带领学生多进行实验，毕竟真理需要在实践中得到检验。提高教学实验的频率能够令理论知识得到更为生动直观的展示，有助于学生对这门学科产生浓厚的学习兴趣，更加积极主动地去学习学科知识[4]。教师要注意引导学生积极参与实验整个过程，并且鼓励他们发挥创新精神，从而提升课堂教学质量。

2.2强化各学科知识的相互渗透

通过对这一学科实际教学活动的观察，发现不少教师习惯于将基本理论与技术方法进行分离，这样的结果会令学生难以将理论知识熟练运用在实践中。所以，教师要注意改进教学方式，加强学科知识和技术不同领域的相互渗透，把课本知识与实际手法紧密结合起来，帮助学生更好地进行掌握，通过结合有关的其他学科知识进行融会贯通，提高专业学习的实效，进而提升学生对生物信息相关知识的学习兴趣。

结语

总而言之，随着全球科技的不断进步，生物信息学技术也得到了迅速的发展，相关知识和技术在各行各业的运用范畴也更加广阔，尤其在病原生物学方面呈现出越来越重要的价值。在这项先进技术的助力下，人们能够获得有关于病原生物疾病更多的信息，形成此类疾病预防和治疗的重要基础，从而对防治效果的提高起到关键性的推动作用，达到理想的应用效果。

参考文献

[1]齐安智.计算机算法在生物信息学中的应用研究[J].中国新通信，2018，20（02）：171.

[2]周利民.浅析生物信息学技术在病原生物学教学中的应用[J].世界最新医学信息文摘，2017，17（89）：246.

[3]高洁，张雷.生物信息学技术在病原生物学中的应用[J].中国病原生物学杂志，2015，10（01）：88-90+96.

[4]魏霖静，陈蕾.云计算技术在生物信息学中的应用[J].信息与电脑（理论版），2014（18）：122-123.