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    分类:工作计划范文 时间:2017-06-16 本文已影响

    篇一:人类基因组计划的历史背景

    人类基因组计划的历史背景

    问题的提出

    尽管生物机体的尺寸有限,但并未能为研究工作带来任何容易之处。人们经过了不懈的努力,渴望解开生命之谜这个多年的愿望并未向前推进多少,谜仍是个谜!以往研究的艰履或失败教训使人们头脑开始清醒地认识到,任何仅依靠单一学科如细胞学、发青学、肿瘤学、人类遗传学或分子生物学的独自努力都无济于事,都太局限了,难以完成人类对自身的认识和保护。美国曾投巨资但基本上以失败告吹了的肿瘤十年计划也说明了这个问题。所以,要知道某事物的局部作用机制最好先知道全局的看法逐渐主导了人们的认识(Dulbecco R,1986)。在绕了一大段弯路后,人们回过头来决定开始进行人的所有基因即基因组的研究,全面探讨这个“摸得到,猜不透',的人体奥秘,由此形成了基因组学(genomics)和人类基因组计划(Human Genome Project,HGP),其最终目的是对生命进行系统地和科学地解码,以此达到了解和认识生命的起源,种间和个体间存在差异的起因,疾病产生的机制以及长寿与衰老等生命现象(Under ES,1996)。人类基因组计划以前的遗传学或称基因学(genetics)偏重于单个基因的研究,而人类基因组计划则是把目光投向整个基因组的所有基因,从整体水平去考虑基因的存在、基因的结构与功能、基因之间的相互关系等。随着数理化、信息和材料等学科的渗透以及具有时代特征的工业化技术管理模式的引进,HGP真正成为了生命科学领域的第一项大科学工程,其规模和意义远远超过阿波罗(Apollo)登月计划和曼哈顿(Manhatton)原子弹计划口HGP的正式启动也就标志着解码生命的真正开始也就很自然地成为人们关注的焦点。

    历史的回顾

    对人类基因组的研究在70年代已具有一定的雏形,在80年代在许多国家已形成一定规模,并在以下的几个事件的影响下形成了投资额最多、最具规模的美国人类基因组计划。

    1984年在Utah州的Aita,White R和MendelSOIlhn M受美国能源部(DOE)的委托主持召开了一个小型专业会议讨论测定人类整个基因组的DNA序列的意义和前景(Cook-y明n则,1989)。1985年5月在加州antaCruz由美国能说部的SindeimerRL主持的议上提出了测定人类基因组全序列的动议,由此形成了美国能源部的“人类基因组计划”草案。1986年3月,在新墨西哥州的Santa Fe讨论了这一计划的可行性,随后美国能源部宣布实施这一草案。1986年著名遗传学家McK1Mick V提出从整个基因组的层次研究遗传的科学称“基因组学"。1986年3月7日,诺贝尔奖获得者Dulbecco R在Science杂志上发表的一篇有关开展人类基因组计划的短文。1986年6月在美国冷泉港,另两位诺贝尔奖获得者GIbedW及Berg P主持了有关“人类基因组计划”的专家会议。1987年初,美国能源部与国家健康研究院(NIH)为“人类基因组计划"下拨了启动经费约550万美元(1987年全年1.66亿美元),并开始筹建人类基因组计划实验室。1988年2月,国家科学研究委员会(NRC)的专家撰写了“人类基因组的作图与测序(mapping andsequencing the human genome)”的报告,全面地介绍了有关这项史无前例的、看起来似“胆大妄为',计划的内容(Nati?ml Research Council,1988)。同年,美国成立了“国家人类基因组研究中心",由因提出DNA分子双螺旋模型的贡献而获诺贝尔奖的沃森(Watson J)出任第一任主任。

    Duibeeco短文的功绩

    Dulbecco R于1986年在Science杂志上发表的题为“癌症研究的转折点——人类基因组的全序列分析”的短文,回顾了70年代以来癌症研究的进展,使人们认识到包括癌症在内的人类疾病的发

    生,都与基因直接、间接有关;同时,他指出要么仍处在用“零敲碎打”的方法piecemeal approach)开展研究,要么从整体上研究和分析整个人类基因组及其序列。

    Dulbecco R在他的文章中还指出:“这一计划的意义,可以与征服宇宙的计划媲美。我们也应该以征服宇宙的气魄来开展这一计划”,并且谈到“这样的工作是任何一个实验室难以单独承担的项目。:

    这个世界上发生的一明事情,都与这一人类的DNA制思思相关”。今天当我们重读这一短文时仍感到DtElbecco的胆识和引起全世界巨大反响的意义所在。这也是为什么许多单项领域的进展都有足够的理由在世界范围内提出一个“计划,,,如“遗传工程计划"、“肿瘤计划"、“脑计划”、“蛋白质计划”、“信号传导计划”等时,人们最终选择和接受“人类基因组计划"作为全球性重大计划的原因所在。这看来是由于自然科学的自身规律,内在联系和发展阶段等因素导致了人们的最后选择。如果仔细想一下,所有这些计划的最关键因素都离不开基因的作用,就会倍加感到Dulbecco短文的高瞻远瞩,只有弄清楚了人类基因组的全部或大部分基因的工作情况,实施其他计划才成为可能。

    世界的行动

    历经5年左右的辩论后,美国国会正式批准美国的“人类基因组计划”于1990年10月1日正式启动。其规模在世界上是最大的,总体计划是在15年内投入至少30亿美元进行人类全基因组的分析。

    在DIllbecco短文的影响下,整个西欧几乎全部都动了起来,并各具特色。最早开始国家级HGP的是意大利的国家研究委员会(National Research Council)。1987年,该委员会组织了15个,以后发展到30个实验室开始了人类基因组计划的研究。其特点是技术多样(YAC、杂种细胞、CDNA等)、区域集中(基本上限于Xq24-qteE区域)。

    1989年2月开始的英国HGP的特点是:帝国癌症研究基金会与国家医学研究委员会(ICRP-MRC)共同负责全国协调与资金调控;剑桥附近的Sanger中心注重首先在线虫基因组上积累经验,改进大规模DNA测序技术;同时,建立了YAC库的筛选与克隆、特异细胞系、DNA探针、基因组DNA、CDNA文库、比较生物基因组DNA序列、信息分析等的“英国人类基因组资源中心”,并向全国的用于研究目的会员免费提供技术及实验材料服务。可谓“资源集中,全国协调”。

    1990年6月法国的国家人类基因组计划开始启动。科学研究部(Ministry of Research)委托国家医学科学院(IMSERM)制定人类基因组计划,主要特点是注重整体基因组、CDNA和自动化。诺贝尔奖金获得者Dausset J于1983年用自己的奖金建立的CEPH(人类多态性研究中心)和法国民众捐款至少5000万美元建造的Genethon为全世界的HGP做出了不可磨灭的贡献,特别是在全基因组YAC重叠群、微卫星标记(遗传图)的构建以及驰名世界的用作基因组研究的经典材料CEPH家系(80个3代多个体家系)的影响方面产生了巨大的影响。

    1995年6月德国才正式开始了HGP。虽然起步晚,但来势迅猛q他们先后成立了资源中心和基因扫描定位中心,并已开始了对21号染色体的大规模测序工作。

    此外,1990年6月欧洲共同体通过了“欧洲人类基因组研究计划”,主要资助23个实验室重点用于“资源中心”的建立与运转。这也是欧洲计划在多个领域赶超美国的一个重要方面。另外,榜上有名的还有丹麦、俄罗斯等国,以及亚太地区的日本、韩国、澳大利亚等。

    中国HGP是于1994年初在吴雯院士、强伯勤院士、陈笠院士和杨焕明教授的倡导下启动的工

    最初由国家自然科学基金委员会和“863”高科技计划的支持下.先后启动了“中华民峡基因组中若干位点基因结构的研究”和“重大疾病相关基因的定位、克隆、结构与功能研究"(陈兰等,1998)。经过了几年的摸索已逐渐形成了自己的体系,并进一步看清了开展这项工作的重要性。l998年在国家科技部的领导和牵线下,决定在北京和上海各成立一个中心J上海中心以陈笠院士挂帅于同年的3月份正式揭牌,并于10月份改名为中国南方基因中心二同时,决定成立若干中国人类遗传资源保护中心,国家卫生部起到牵头的作用。中国科学院和中国医学科学院以及一些大学、研究所也为中国的HGP做了大量的工作和注入了资金二1998年中国科学院遗传所由杨焕明和余军教授组织,以及1999年由强伯勤院士挑头在北京又先后成立了中国科学院北京人类基因组中心和北方人类基因组中心。尽管它们显得有些姗姗来迟了,但使我国在人类基因组的研究实力豁然间得到了进一步的增强。

    然而,除了早期的政府介入外,时至今日,世界上-几乎所有大大小小的医药公司都卷入了这场所谓的HGP,无形中已形成了一场“抢基因”大战。为了迎接挑战,由CollinsF领导的美国国家人类基因组计划和Morgan M负责的由Wellcome慈善基金会所资助的英国人类基因组计划决定于2000年春天完成人类基因组具有90%序列的“工作框架图”(Pennisi E,1999),而到2003年完成具有99.99%的高精度的序列图(Marshaller E.1999)。这里包含着两层意思,第一层也是主要的一层,为了迎接公司方面的挑战,特别是对付像“1em Genomics这类的公司所号称的将于2001年测完人类基因组的全部序列(Marshall E and Pennisi E,1998)的“宣战”;第二层意思则是于2003年庆贺DNA双螺旋模型提出50周年。

    篇二:人类基因组计划与生物信息学之间的关系

    人类基因组计划与生物信息学之间的关系

    摘要:生物信息学是20世纪80年代末随着人类基因组计划启动而兴起的一门新的交叉学科。本文回顾了人类基因组计划与生物信息学的发展过程,梳理了两者之间的关系。

    1 人类基因组计划

    人类基因组计划(Human Genome Project, HGP)由美国科学家Rena to Dulbecco于1986年率先提出,旨在阐明人类基因组3×109核苷酸序列,破译人类全部遗传信息,使得人类第一次在分子水平上全面认识自我。人类基因组研究的主要任务有两个:(1)“读出” 人类基因组全部ATCG语言,即全基因组核苷酸顺序测定;(2)“读懂” 人类基因组全部ATCG语言,即人类全部基因的编码及功能的研究[1]。1990年美国首先正式启动“人类基因组计划” (HGP),决定在15年内提供30亿美元的资助,完成人类全部DNA分子核苷酸序列的测定。随后,英国、法国、日本、加拿大、前苏联、中国等许多国家积极响应。

    1993年马里兰州Hunt Valley 会议上经美国人类基因组研究中心(CHGR)修订后的HGP内容包括:人类基因组作图(遗传图谱、物理图谱)及序列分析;基因的鉴定;基因组研究技术的建立、创新与改进;模式生物(主要包括大肠杆菌、酵母、果蝇、线虫、小鼠、水稻、拟南芥等)基因组的作图和测序;信息系统的建立,信息的储存、处理及相应的软件开发;与人类基因组相关的伦理、法律和社会问题的研究;研究人员的培训;技术转让及产业开发;研究计划的外延等几方面。HGP计划前5年的重点是制作遗传图谱和物理图谱,在此过程中不断发展出新的作图、DNA测序、基因鉴定等实验技术,使研究速度不断加快[2]。随之而来的是信息的爆炸性增长,迫切需要对海量生物信息进行处理。2001年的春天,科学家公布了人类基因组的绝大部分序列。即:人类基因组的工作草图,这意味着基因组的研究进入信息提取和数据分析的崭新阶段。根据国际数据库的统计1999年12月DNA碱基数目为30亿,2000年4月DNA碱基数目是60亿,大约每14个月翻一番。面对如此庞大的数据量,只有通过计算机才能够有效地管理和运行。基因组研究最终是要把生物学问题转化成对数字符号的处理问题,要解决这样的问题就必须发展新的分析理论、方法、技术、工具和依赖计算机的信息处理[3]。

    2 生物信息学主要研究内容

    生物信息学是本世纪80年代末开始随着基因组测序数据迅猛增加而逐渐兴起的一门新兴学科领域,它的核心是基因组信息学。基因组信息学作为一个学科领域,包括基因组信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释。基因组信息学的关键是“读懂”人类基因组的核苷酸顺序,即全部基因在染色体上的确切位置及各DNA 片段的功能[4]。它的内涵包括:①要发展有效的能支持大尺度数据需要的软件和数据库;②需产生若干数据库工具,包括电子网络等远程通讯工具,能容易地处理日益增长的物理图、遗传图、染色体图和序列信息,并在这些数据资料中进行比较。③要研究算法和分析技术, 用于解释基因组信息,例如预测功能基

    因等。不言而喻,与之相应的计算很多都是大规模的,有些甚至需要发展新一代巨型机才能完成[5]。

    生物信息学的另一个重要任务是进行蛋白质、RNA等的结构模拟和分子设计以及随之而来的药物设计。它是一门以知识为基础的学科, 关键资源是知识,关键技术是信息处理。这门新兴学科是由生物学、数学、物理学、化学和计算机科学诸学科交叉发展而成的崭新学科, 是揭示人类及重要动植物种类的基因组信息继而进行生物大分子结构模拟和药物设计的基础, 为天然生物大分子的改性和基于受体结构的药物分子设计提供依据。它不仅对认识生物体和生物信息的起源、遗传、发育与进化的本质具有重要意义, 而且可为人类疾病的诊断和防治开辟全新的途径,还可为动植物的物种改良提供坚实的理论基础。通过对影响药物代谢或效应通路有关基因的编码序列的再测序, 有可能揭示个体对药物反应差别的遗传学基础[6]。

    2.1序列比对(Alignment)。

    基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础, 非常重要。两个序列的比对有较成熟的动态规划算法,以及在此基础上编写的比对软件包——BLAST和FASTA,可以免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。有时两个序列总体并不很相似,但某些局部片段相似性较高。Smith -Waterman算法是解决局部比对的好算法,缺点是速度较慢。两个以上序列的多重序列比对目前还缺乏快速而又十分有效的算法。多重序列对比是指三个以上序列的相似度比较。多重序列对比方法与寻找基因序列的功能区密切相关, 其目的是为了揭示一族功能或进化上相关的序列间的结构相似性。一级多个序列间的相似性在序列的成对比较中通常无法表现出来。一般来说,把两个序列的比较方法用于几个序列的比较也是不切实际的,因为这将需要大量计算机内存和运算时间。隐马尔可夫模型近来已用于多重DNA、蛋白质序列的比较,并达到了目前流行的标准方法所取得的准确率。吉布斯采样方法也被用来检测微弱序列信息[7]。

    2.2 结构预测

    蛋白质结构预测, 包括2级和3级结构预测, 是最重要的课题之一。从方法学上来看有演绎法和归纳法两种途径。前者主要是从一些基本原理或假设出发来预测和研究蛋白质的结构和折叠过程。分子力学和分子动力学属于这一范畴。后者主要是从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构。同源模建和指认(Threading)方法属于这一范畴。虽然经过30余年的努力, 蛋白质结构预测研究现状远远不能满足实际需要。确定大分子结构X射线晶体学和核磁共振是在原子水平上推导大分子结构的主要方法。两种方法都产生极大数量的数据,这些数据的解释完全依赖于高性能的计算机和复杂的处理算法。综合多项实验技术得到的结构信息是分析结构问题的基础。实验数据分析的发展正导致蛋白质结构预测新方法的产生。改进后的预测算法为解决晶体学中的数据分析问题开辟了新的途径,新的更精细的蛋白质结构使我们能够更为深入地了解蛋白质折叠问题,这是结构预测的核心[8]。

    2.3 分子进化

    早期的工作主要是利用不同物种中同一种基因序列的异同来研究生物的进化, 构建进化树。既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做, 甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化。以上研究已经积累了大量的工作。近年来由于较多模式生物基因组测序任务的完成, 为从整个基因组的角度来研究分子进化提供了条件。序列对比算法确定了两个序列的最大匹配路径,使得一个序列以最少的变化转变成另一个序列。研究人员常常构建这个编辑—— 距离函数来摸拟序列在自然进行过程中发生的变化。给定进化上相关序列的一组变异距离,可以重建表示序列之间进化关系的进化树。这需要快速、高效,稳定、容错的进化树重建算法。目前,这些要求是不相容的,最快的算法不够稳定,而且不能有效利用序列中的信息。近来的发展产生了推导进化树的新方法,以及评估进化树可靠度的方法,并且增进了对方法的总体特性的认识[9]。

    3 生物信息学在人类基因组计划中的作用

    3.1基因组数据获取

    人类基因组研究的首要目标是获得人的整套遗传密码。人的遗传密码有32亿个碱基,而早期的DNA测序仪每个反应只能读取几百到上千个碱基。要得到人的全部遗传密码首先要把人的基因组打碎,测完一个个小段的序列后再把它们重新拼接起来。2003年初在《自然》、《科学》两杂志上公布的人类基因组工作草图报道,它含有约29亿碱基,其物理图谱覆盖率为96%,序列覆盖率为94%。有大于90%的连续序列群已大于10万碱基;有约25%的连续序列群已等于或大于千万碱基。在这些序列中发现了3万~4万个编码蛋白质的基因。在基因组大规模测序的每一个环节都与信息分析紧密相关[10]。从测序仪的光密度采样与分析、碱基读出、载体标识与去除、拼接、填补序列间隙,到重复序列标识、读框预测和基因标注,每一步都是紧密依赖生物信息学的软件和数据库的。其中,序列拼接和填补序列间隙是最为关键的首要难题。其困难不仅来自它巨大的海量数据,而且在于它含有高度重复的序列。为此,这一过程特别需要把实验设计和信息分析时刻联系在一起。另一方面,必须按照不同步骤的要求,发展适当的算法及相应的软件,以应对各种复杂的问题。国际上很多著名的基因组研究中心,都有自己的拼接和组装策略,并且这样的工作都是在超级计算机上完成的[11]。

    3.2 基因的电脑克隆

    发现新基因是当前国际上基因组研究的热点,使用生物信息学的方法是发现新基因的重要手段。利用EST数据库发现新基因也被称为基因的电脑克隆。EST序列是基因表达的短cDNA序列,它们携带着完整基因的某些片段的信息。2001年10月Genbank的EST数据库中人类EST序列已超过380万条,大约覆盖了人类基因的,90%以上。我国早在1996年就开始了通过电脑克隆寻找新基因的研究。 原理是找到属于同一基因的所有EST片段,再把它们连接起来。由于EST序列是全世界很多实验室随机产生的,所以属于同一基因的很多EST序列间必然有大量重复小片段,利用这些小片段作为标志就可以把不同的EST连起来,直到发现了它们的全长,这样就可以说通过电脑克隆找到了一个基因。如果这个基因以前未曾发现过,那么就是一个新基因。但是进行电脑克隆程序设计是复杂的,计算量是巨大的。

    3.3 发现单核苷酸的多态性(SNP)

    有的人吸烟喝酒却长寿, 也有人自幼就病痛缠身,同一种治疗肿瘤的药物对一些人非常有效,对另一些人则完全无效,这是他们基因组中存在的差异! 这种差异很多表现为单个碱基上的变异,也就是单核苷酸的多态性(SNP)现在普遍认为SNP研究是人类基因组计划走向应用的重要步骤。这主要是因为SNP将提供一个强有力的工具,用于高危群体的发现、疾病相关基因的鉴定、药物的设计和测试以及生物学的基础研究等。SNP在基因组中分布相当广泛,近来的研究表明在人类基因组中每300碱基对就出现一次。大量存在的SNP 位点使人们有机会发现与各种疾病,包括肿瘤相关的基因组突变。从实验操作来看,通过SNP发现疾病相关基因突变要比通过家系来得容易。有些SNP并不直接导致疾病基因的表达,但由于它与某些疾病基因相邻,而成为重要的标记。SNP在基础研究中也发挥了巨大的作用,近年来通过生物信息学对SNP的分析,使得科学家在人类进化、人类种群的演化和迁徙领域取得了一系列重要成果。

    3.4 从功能基因组到系统生物学

    在不同的组织中表达基因的数目差别是很大的,脑中基因表达的数目最多,约有3万至4万个转录子,有的组织中只有几十或几百个基因表达。同一组织在不同的个体生长发育阶段,表达基因的种类、数量也是不同的。有些基因是在幼年时期表达的,有些是中年阶段表达的,有些要到老年时期才表达。我们不仅需要了解基因的序列,还要了解基因的功能,也就是要了解在不同的时间、不同的组织中基因的表达谱,这就是通常所说的功能基因组研究。为了得到基因的表达谱,国际上在核酸和蛋白质两个层次上都发展了新技术。这就是在核酸层次上的基因芯片(或称DNA芯片)技术和在蛋白质层次上的大规模蛋白质分离和序列鉴定技术,也称蛋白质组技术。由于芯片上样品点的密度很大,可以达到每片几十万,因此表达谱数据挖掘和知识发现就成了该研究成功与否的关键。无论是生物芯片还是蛋白质组技术的发展,都更强烈地依赖于生物信息学的理论、技术与数据库。下一步,功能基因组研究将朝着复杂系统的方向发展,即:探讨生物系统中各部分、各层次的相互作用,从而进入系统生物学的领域。

    3.5 基于结构的药物设计

    人类基因组计划的目的之一在于阐明人的约10 万种蛋白质的编码序列,从而了解蛋白质的结构、功能、相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法, 包括药物治疗。基于生物大分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域。为了抑制某些酶或蛋白质的活性, 在已知其3 级结构的基础上, 可以利用分子对接算法, 在计算机上设计抑制剂分子, 作为候选药物。这种发现新药物的方法有强大的生命力, 也有着巨大的经济效益。

    3.6 界面和可视化工具

    大量复杂的全基因组数据引发了数据可视化描述工具的发展, 在生物信息学中主要见于:(1)进行序列操作和分析的图形用户界面, 通过便捷的桌面工具进行数据的浏览和与数据间的互动;(2)专门的可视技术, 灵活运用图形、颜色和面积等方法对大量的数据进行描述, 最大限度地利用人类的感官对特征和模式进行挑选;(3)可视编程, 属于特殊的、高级的、领域专有的计算机语言中的

    图形描述算法。虽然已经有几十种综合的图形界面用于基因组数据的处理, 但是它们中有显著效果的并不多, 较多见的是ACEDB, 它那令人印象深刻的具有生物学意义的可视界面为它赢得了第一批用户, 现在它与Java合用称为JADE(http://www.stein.cshl.org/jade)。私人企业正在致力于应用熟练的用户界面建立综合的桌面工具包, 如DNASTAR、NetGenics、InforMax 、DoubleTwist 和Genomia。可以确定的是, 一些用作基因组注释的系统, 正在进行图形界面的建设。除了发展高度集中的整体系统外, 还有一种向“ 轻量级” 的界面组件发展的趋势。这种理论促进了可重组和可重复利用的软件模块(如多重排列浏览器CINEMA 和其它类似的窗口文件), 可以装配在即插即用的系统内, 迅速地建立新的界面, 例如bioWidgets 系统, 这个系统和其它系统一样执行Java , 它已经产品化, 并且贯穿了以CORBA 为标准进行对象管理的生命科学研究组(http:// www.lsr .ebi .ac .uk)的工作,该系统为通用性的工业化标准做出了贡献。

    3.7 相关软件

    (1)DNA序列测序软件:Staden程序包,下载网址:http://www.mrclmb.cam.ac. uk/pubseq/down(原文来自:wWW.hnboxu.Com 博旭 范文网:人类基因组计划)loads.html。(2)DNA序列分析软件:Artemis是DNA序列显示和注释工具。网址:http://www.sanger.ac.uk/software/Artemis/。Genescan是基因判认工具。网址:http://genomic.stanford.edu/GENSCAN.html。(3)PCR和测序所需引物的设计程序:primer3。其网址:http://www.genome.wwi.mit.edu/cgibin/primer/ info.cgi/,也可下载源程序:ftp://genome.wi.mit.edu(/pub/software/)。Primer- Design为引物设计程序Ftp://ftp.chemie.un-imarburg.de(/pub/PrimerDesign/)。(4)序列相似性和同源比较:同源比较最常用的软件是CLUSTAL(ftp://ftpigbmc.ustrasbg.fr/ pub/clustalw)。相似性比较最常用的软件是BLAST( blast/)和FASTA(http://www2.ebiac.uk/fasta3/)。(5)DNA序列获取:Retrievehttp:// www.ncbi.nlm.nih.gov/Retrieve/,通常采用E-mail方法给这两个服务器发一封带有特定格式和命令的E-mail(Retrieve@ncbi.nlm.nih.gov),很快就可收到带有详细查寻结果的回信。(6)系统进化树构建和稳定性分析:PYLIP(http://evolution. genetics.washington.edu/phylit.html)MEGAT()。

    人类基因组计划所有工作都涉及到大量数据的处理工作,生物学已不再是仅仅基于试验观察的科学,理论和计算将越来越发挥巨大的作用。人类基因组计划为生物信息学创造了施展身手的巨大的空间。科学家们普遍相信本世纪是人类基因组研究取得辉煌成果的时代,也是它创造巨大的经济效益和社会效益的时代。

    参考文献

    [1]蔡立羽,王志中.人类基因组计划中的生物信息学[J].国外医学生物医学工程分册,1998,21(1):44-47.

    [2]李晋楠.“人类基因组计划”研究进展综述[J].浙江师大学报 (自然科学版),1999,22(3):69-72.

    [3]罗世炜.生物信息学与人类基因组计划[J].生物学通报 ,2005,40(1 ):13-14.

    [4]张树庸.人类基因组计划[J].实验动物科学与管理,2003,20(2):41-43.

    篇三:人类基因组计划的伦理问题

    人类基因组计划带来的伦理问题

    摘 要:人类基因组计划是从整体水平研究基因的存在、基因的结构与功能、基因之间的相互关系,在揭开生命的奥秘的同时,人类基因组计划正面临着隐私权被侵犯、基因歧视、遗传检测、基因资源的商业化问题等一系列伦理问题,要解决这些问题,必须坚持以下伦理原则:尊重自主性原则、不伤害原则、有利原则以及公正原则。

    关键词:人类基因组计划 伦理问题 伦理原则

    人类基因组计划(human genome project, HGP)是由美国科学家于1985年率先提出,于1990年正式启动的。目的是:① 鉴定出人类的所有基因;② 确定构成人类基因组的约30亿个碱基对的序列;③ 将上述信息储存于专门的数据库中,并开发出相应的分析工具;④ 研究由此而产生的伦理、法律和社会问题并提出相应对策。美国、英国、法兰西共和国、德意志联邦共和国、日本和我国科学家共同参与了这一预算达30亿美元的人类基因组计划。按照这个计划的设想,在2005年,要把人体内约10万个基因的密码全部解开,同时绘制出人类基因的谱图。换句话说,就是要揭开组成人体4万个基因的30亿个碱基对的秘密。人类基因组计划与曼哈顿原子弹计划和阿波罗计划并称为三大科学计划。1998年5月一批科学家在美国罗克威尔组建塞莱拉遗传公司,目标是投入3亿美元,到2001年绘制出完整的人体基因组图谱。1999年9月中国获准加入人类基因组计划,负责测定人类基因组全部序列的1% ,也就是3号染色体上的3000万个碱基对。中国是继美、英、日、德、法之后第6个国际人类基因组计划参与国,也是参与这一计划的惟一发展中国家。2000年6月26日,人类基因组的科学家宣布人类基因草图绘制完毕。在“2002国际人类基因大会”上,国际人类基因组组织新任主席佳之认为,明年春天“生命天书”的破译将完成。

    人类基因组计划对人类基因疾病研究有着重要意义。人类疾病相关的基因是人类基因组中结构和功能完整性至关重要的信息。对于单基因病,采用“定位克隆”和“定位候选克隆”的全新思路,导致了亨廷顿舞蹈病、遗传性结肠癌和乳腺癌等一大批单基因遗传病致病基因的发现,为这些疾病的基因诊断和基因治疗奠定了基础。对于心血管疾病、肿瘤、糖尿病、神经精神类疾病(老年性痴呆、精神分裂症)、自身免疫性疾病等多基因疾病是目前疾病基因研究的重点。 健康相关研究是HGP的重要组成部分,1997年相继提出:“肿瘤基因组解剖计划”“环境基因组学计划”。 人类基因组计划在医学上的贡献也越发重大。基因诊断、基因治疗和基于基因组知识的治疗、基于基因组信息的疾病预防、疾病易感基因的识别、风险人群生活方式、环境因子的干预等等这些,都是医学水平上基因组计划的研究成果体现。 然而,事物都具有两面性。而基因的发展同时也带来了巨大的争议。人类基因组计划开展初期,政治家、媒体甚至广大民众对它的看法不约而同都带有反对色彩。暂且不去讨论对于政治家而言有类基因组计划到底代表了什么,但对于媒体与民众而言,我们更关注的是人类基因组计划的伦理性与道德性,而它一开始也成为了道德、伦理、法律、和社会问题讨论的焦点。

    一、遗传信息的隐私权问题

    人身自由和隐私权都是人的权利和尊严的内容。那么来源于一个人的体细胞或配子细胞的遗传信息是否享有同样的权利和尊严呢?在伦理学界,对这一问题的回答基本上是肯定的。人

    类基因组研究既然可以清楚地了解人体的一切,那么对于每个个体来说,便也无秘密可言。自己的身体没有属于自己的秘密,这难道不是件可怕的事情吗?它遭遇着来自社会、伦理和法律的种种挑战。人类基因组计划一开始就包含着一个子计划,称为HGP的伦理、法律和社会含义,目标是预测和考虑人类基因组计划对个人和社会的含义;考查将人类基因组绘图和排序的后果。1990年国际人类基因组研究所建立了ELSI研究计划。在1990~1996年间,ELSI研究计划资助了128个研究和教育项目,共3259万美元。研究集中在4个领域:(1)利用和解释遗传信息时如何保护隐私和达到公正;(2)新基因技术应用到临床时,如何处理知情同意等问题;(3)对于参与基因研究的人类受试者,如何做到知情同意,保护个人隐私;(4)公众和专业人员的教育。人类基因组计划的管理者认为,ELSI研究计划对HGP的成功与否至关重要。 在谈到人类基因组计划的伦理问题时,“隐私权”是使用得较多的一个词。虽然有HGP作为参考,但是法律上并没有明文规定,于是很多情况下一些问题也便产生:你同意你的基因样本被获取研究,那谁该知道这些结果呢?你有权知道或不想知道,甚至放弃知道的权利。但别人呢?你的亲属、朋友、恋人、学校、工作单位和保险公司等,他们谁能够知道?也许你的亲属应该知道,因为他可能和你具有同样的致病基因,有较高的风险。

    二、基因组图谱和信息的使用与人的社会权利

    人类基因组研究将提供更多现在尚不知道的疾病基因,同时也将提供更多的基因探针,对很多疾病进行基因诊断(包括产前和胚胎早期的诊断),特别是对遗传性疾病。由此不仅会引发出上述科学活动与隐私权的矛盾,也会引发出与人们的社会权利的矛盾,用于遗传病治疗与研究的基因图谱若用人单位知道了,如果你存在缺陷基因,在求职时是否可以以基因缺陷作为理由拒绝你?若保险公司知道了,他因为你若干年后可能发生的疾病而拒绝你投保是否违法?历史上疾病是极易引起歧视和不公正对待的,像早年的麻风病,现在的艾滋病,即使是精神病人,至今仍然容易被歧视。

    三、基因组信息的医学解释与心理压力及名誉损害

    医学界一些人士预测,在今后的30年内,几乎每种疾病的治疗都可以选用基因疗法或以之作为替代。基因治疗如果成功,医学将实现人类梦寐以求的治病之本而非治标的愿望。到那时,伦理问题可能会接踵而至。一些病人就可能会因携带某种基因或其变异体但并不患病而使其一生都在无形的精神压力下度过。有的时候,政府机构或社会团体出于人道主义考虑,可能对那些携带可能致病的基因的人们和家族采取预防保护措施(包括定期检查),这样做反而使被监护的人们或家族感到自卑,蒙受巨大的社会压力、舆论压力和心理压力。

    四、基因资源的专利与争夺 作为 21世纪的支柱产业之一,生物产业的发展有赖于基因资源。因而,基因资源势必成为未来各国发展的重要战略资源。世界各国围绕基因资源的争夺将会异常激烈。人类的生存、繁衍与发展需要各种各样的自然资源。人类基因组计划的开展,也意味着基因争夺战的开始。在国际人类基因组计划(以下简称“国际计划”)启动八年后的1998年,美国科学家克莱格·凡特创办了一家名为塞雷拉基因组(Celera Genomics)的小私立公司,开展自己的人类基因组计划。塞雷拉基因组一开始宣称只寻求对200至300个基因的专利权保护,但随后又修改为寻求对“完全鉴定的重要结构”的总共100至300个靶基因进行知识产权保护。1999年,塞雷拉申请对6500个完整的或部分的人类基因进行初步专利保护;批评者认为这一举动将阻碍遗传学研究。此外,塞雷拉建立之初,同意与国际计划分享数据,但这一协定很快就因为塞雷拉拒绝将自己的测序数据存入可以自由访问的公共数据库而破裂。虽然塞雷

    拉承诺根据1996年百慕达协定每季度发表他们的最新进展(国际计划则为每天),但不同于国际计划的是,他们不允许他人自由发布或无偿使用他们的数据。

    人类基因组计划使人类对自身的认识达到分子水平,疑难疾病的预防、诊断和治愈不再只是梦想,使得人类可以通过阅读关于自身的“使用说明书”真正成为自身的主宰,同时造就了生物产业发展的良好契机,这些都令人欢欣鼓舞。与此同时,人们也在担心基因技术的掌握者们会用他们手中的技术来做些什么和怎么做,担心他们有一天会不知道自己是谁,担心会出现基因歧视,基因专利等种种问题。当我们在进行基因组计划的实施的时候,需秉着尊重自主性原则、不伤害原则、有利原则以及公正原则,才能切实做到关注民生,而不是科学与生产脱节。

    [1] 李辉智.人类基因组计划带来的伦理与法律问题

    [2]饶新华.人类正处于伟大科学发现时代的前夜[J] .世界科学,2000(10):14 [3]张学全.科学家倡议建立基因研究“世界语”

    [4]中国青年报.人类基因组计划遭遇伦理挑战

    [5]蒋雯雯等.人类基因研究的伦理问题

    [6]方福德.人类基因组研究面临严峻的伦理问题.光明日报

    [7]卢彪.人类基因组计划的社会伦理问题

    [8]张猛.基因资源争夺:一场没有硝烟的战争

    [9]杨焕明.人类基因组计划的伦理解读.科技中国

    [10]倪慧芳.基因治疗的伦理思考.创新科技

    [11]齐绩,李文英.浅析人类基因组计划生命伦理原则.牡丹江大学学报,2007(05)

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