从DNA到人工智能，生物信息学如何塑造未来医学与生物技术？

如果将生命比作一本书，那么基因就是其中的文字。人类花费了几个世纪去理解这些文字的含义，而生物信息学（bioinformatics）正是解开这本生命之书奥秘的关键工具。它像是一座桥梁，连接着生物学和计算机科学，使科学家能够解析海量的生物数据，从DNA序列到蛋白质结构，再到整个生态系统的动态变化。对于我们公众来说，“生物信息学”这个词，或许听起来复杂而遥远；但事实上，它的应用已经渗透到医学、农业、环境科学等多个领域，影响着我们生活的方方面面。

二十世纪中叶，分子生物学的快速发展催生了对数据分析的需求。1953年，詹姆斯·沃森（James Watson）和弗朗西斯·克里克（Francis Crick）在英国剑桥发现了DNA的双螺旋结构，为生物信息学的兴起奠定了基础。不过，真正推动这一学科发展的，还得数1990年代启动的人类基因组计划（Human Genome Project）了。这一宏大的科研工程，集合了全球数百位科学家，最终在2003年完成了人类基因组的完整测序。面对海量的基因数据，当时，传统的实验手段已捉襟见肘、难以应对；于是，科学家们开始依赖计算机算法和数据库来存储、分析和解读这些信息，生物信息学由此成为一门独立的学科。

全球生物多样性信息平台（GBIF）与其他基因组数据库、物种分布数据库等进行整合，构建更加庞大的生物信息网络。这使得研究人员可以更方便地获取和分析多维度生物数据，深入挖掘生物多样性背后的规律。上图是一份GBIF的DNA介绍材料。©Linda Wong | 绿会融媒·“海洋与湿地”（OceanWetlands）

生物信息学的核心任务之一是序列分析（sequence analysis）。我们知道，DNA和蛋白质的序列中蕴含着进化的密码，科学家可以通过比对不同物种的基因组，追溯生命的演化历史。例如，在1995年，美国科学家克雷格·文特尔（Craig Venter）领导的团队成功测序了首个自由生活细菌——流感嗜血杆菌（Haemophilus influenzae）的基因组。这一突破，不仅展示了基因组测序的可行性，也为生物信息学的发展提供了强大动力。

今天，科学家可以使用BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）等工具，在全球的基因数据库中寻找相似的序列，以推测基因的功能。举例来说，当新冠病毒在2019年底首次被发现时，科学家们迅速测序了其基因组，并利用生物信息学工具比对此前已知的冠状病毒序列，从而确定了病毒的进化来源，并迅速开发检测方法和疫苗。

蛋白质结构预测是生物信息学的另一个重要应用。蛋白质的功能取决于其三维结构，而解析这种结构传统上需要昂贵且耗时的实验方法，如X射线晶体学（X-ray crystallography）或冷冻电镜（cryo-electron microscopy）。但近年来，人工智能在生物信息学中的应用取得了突破性进展。2020年，英国的DeepMind团队开发的AlphaFold2算法成功预测了大量蛋白质的三维结构，其精度已接近实验方法。这一成就，极大地加速了药物研发和生物医学研究的进程。

【法医学中的DNA分析】

生物信息学在法医学中也发挥了重要作用，帮助破案。例如，2018年美国警方利用开放式基因组数据库GEDmatch，结合生物信息学方法成功破获了**“金州杀手”**（Golden State Killer）案件。研究人员通过比对犯罪现场DNA与公开家谱数据库中的DNA，确定了嫌疑人的远亲，并利用生物信息学工具构建家谱关系，最终锁定了罪犯Joseph James DeAngelo。“金州杀手”案件的成功破获， 展示了法医基因组学在刑事侦查中的巨大潜力，并推动了这项技术的进一步发展和应用。

【古DNA研究揭示尼安德特人与现代人基因交流】

生物信息学在古人类学研究中发挥着至关重要的作用，尤其是在揭示人类进化史方面。2010年，Svante Pääbo 及其团队利用先进的测序技术和生物信息学方法，成功完成了尼安德特人（Homo neanderthalensis）基因组的测序。通过对尼安德特人基因组的组装和分析，研究人员发现现代欧亚人群的基因组中约有 1-2% 的 DNA 来自尼安德特人。这一发现为我们理解尼安德特人与早期智人（Homo sapiens）在迁徙过程中的基因交流提供了有力的证据。

进一步的研究表明，某些尼安德特人基因可能对现代人群的免疫系统和多种疾病的易感性产生影响。如有研究显示，新冠病毒重症患者中携带某些来自尼安德特人的特定基因变异的比例较高，但其具体作用机制仍有待进一步研究。值得注意的是，尼安德特人基因对现代人类的影响是多方面的，新冠病毒感染只是其中一个可能的例子。

尼安德特人基因组的测序和分析，是生物信息学在古人类学研究中的一个重要里程碑。它不仅帮助我们了解了尼安德特人的遗传信息，还揭示了现代人类与尼安德特人之间存在复杂的基因交流历史。随着生物信息学技术的不断发展，在未来可以更深入地了解尼安德特人基因的功能及其对现代人类的影响。

生物信息学还帮助科学家从古老的DNA样本中提取信息，揭示人类进化史。2010年，Svante Pääbo及其团队成功完成了尼安德特人基因组的测序，并发现现代欧亚人基因组中约有1-2%的尼安德特人DNA。这一发现表明，尼安德特人与早期智人在迁徙过程中发生了基因交流。进一步的研究发现，某些尼安德特人基因可能影响现代人群的免疫系统和某些疾病的易感性，例如新冠病毒重症患者中有较高比例携带来自尼安德特人的特定基因变异。

生物信息学的影响，还远远不止于医学领域。

在农业领域，科学家利用基因组数据来培育更高产、更抗病的作物。例如，水稻（Oryza sativa）的基因组测序，来帮助研究人员识别出控制抗旱性和产量的关键基因，从而改良水稻品种，提高粮食安全。在生态保护方面，科学家利用DNA条形码（DNA barcoding）技术，通过分析环境中的微量DNA片段来监测生物多样性。又比如说，在亚马逊热带雨林中，研究人员通过水样中的DNA分析，发现了许多此前未知的鱼类物种，为生态保护提供了宝贵的数据。

潜水员在水下悬崖接近一只正在休息的绿海龟。©摄影：王敏幹（John MK Wong） | 绿会融媒·“海洋与湿地”（图文无关）
生物信息学的发展，离不开强大的计算能力和数据存储。随着高通量测序技术（high-throughput sequencing）的进步，基因数据的增长速度，远超了摩尔定律。今天，全球最大的基因数据库GenBank存储的数据量已超过数十亿个序列。如何高效地存储、管理和分析这些数据，成为计算机科学家和生物学家共同面临的挑战。云计算和分布式计算正在成为生物信息学研究的重要工具，使得科学家可以在全球范围内共享和处理数据。

【远古基因组揭示消失的生物多样性】

2021年，一项研究分析了从格陵兰岛采集的200万年前的环境DNA样本，发现该地区曾经存在猛犸象、驯鹿和桦树（Betula spp.），这表明当时格陵兰岛可能存在这些物种，并暗示了该地区可能存在一定的生态系统。

【珊瑚基因组研究助力应对气候变化】

全球变暖导致珊瑚白化现象加剧，许多珊瑚物种濒临灭绝。2021年，研究人员通过生物信息学分析，发现了某些珊瑚物种（如柄指珊瑚 Acropora digitifera）中的HSP70基因家族在抗热应激中起关键作用。利用这些数据，科学家们正在尝试通过基因编辑或人工选择培育更耐热的珊瑚，以增强珊瑚礁生态系统的适应能力。此外，生物信息学在分析珊瑚-共生藻（Symbiodinium spp.）的基因组时发现，不同种类的共生藻对温度变化的耐受性不同，这一研究为珊瑚礁恢复和人工繁育提供了新策略。

【通过基因组研究拯救濒危物种】

生物信息学技术已被用于濒危物种的基因组保护和种群管理。比如说，加州秃鹰（Gymnogyps californianus）在20世纪80年代几乎灭绝，仅剩27只个体。科学家通过基因组分析发现，该物种经历了长时间的遗传瓶颈效应（genetic bottleneck），导致其遗传多样性极低。基于这些数据，保护学家制定了科学的人工繁殖和遗传管理计划，成功使其种群数量增长至500只以上，并实现了重引入野外。

【通过eDNA监测濒危物种】

传统的生物多样性调查方法往往需要耗费大量人力物力，而环境DNA（eDNA）技术结合生物信息学分析，为物种监测提供了高效的手段。如，2022年，科学家在马来西亚的河流中利用eDNA检测到了极度濒危的马来貘（Tapirus indicus），这一发现为该物种的保护提供了关键数据。

在海洋生态研究中，研究人员利用eDNA技术在大堡礁中检测到了40多种珊瑚的遗传信息，即使这些珊瑚群落已在水下崩解，它们的DNA仍然能够被捕获并分析，为珊瑚礁修复提供了科学依据。
对于初学者而言，进入生物信息学的最佳方式是学习编程，尤其是Python和R语言。这两种编程语言在数据分析和可视化方面极具优势。有许多免费的在线课程和资源，如美国国家生物技术信息中心（NCBI）提供的教程，可以帮助学生掌握生物数据分析的基本技能。此外，参与实际项目也是学习的好方法。例如，许多科学家会在GitHub等平台上公开自己的生物信息学工具和数据集，初学者可以通过参与这些开源项目来积累经验。

生物信息学不仅仅是一门学科，更是一场正在改变世界的科学革命。它让科学家得以探索生命的最基本组成部分，并将这些知识应用于医学、农业和生态保护等领域。从测序第一个细菌基因组，到预测蛋白质结构，再到追踪全球病毒变异，生物信息学始终站在生命科学的前沿。对于未来的生物信息学家而言，掌握编程、统计和生物学知识，将为他们打开探索生命奥秘的大门，也让他们有机会在科学史上留下自己的足迹。

【思考题】学而时习之
Q1、生命科学研究正朝着多尺度、多组学的方向发展，产生了海量的基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等数据。如何有效地整合这些不同来源、不同尺度的生物学数据，打破“数据孤岛”的现状？以及，未来的生物信息学研究是否能发展出新的理论和方法，实现跨组学、跨尺度的知识发现与重构，从而更全面、更深入地理解生命现象？你怎么看呢？
Q2、最近春节期间Deep Seek火了一把。随着人工智能的崛起，生物信息学是否会沦为**“工具”学科**？如何与AI深度融合，实现学科的创新发展？

Q3、生物信息学的发展，是否会加剧**生物学研究的“马太效应”？我们知道，生物信息学研究需要大量的计算资源、专业知识和数据积累。随着生物信息学的日益重要，是否只有少数拥有强大资源、技术实力的机构，才能在该领域取得突破？这是否会加剧生物学研究的“马太效应”——使得强者更强，弱者更弱？**你觉得，如何应对这一潜在的挑战，促进生物信息学研究的公平发展？

Q4，笔者近几年参加了国际基因组学大会（ICG），注意到一个有趣的现象——**对于基因组学的论文刷刷不断的发布，一些传统生物学家表示不屑。**我们知道，基因组学研究通常需要大量的计算资源和生物信息学分析。那么这里有一个有趣的问题：这种“大数据”的研究模式，是否会挤压传统生物学研究的空间？那些没有条件开展基因组学研究的科学家，是否会因此失去科研竞争力？“小科学”也有其独特的价值，例如对特定物种或生态系统的长期观察和研究。从学术论文发表、评职称等趋势上看，是否应该更加重视“小科学”在生物学研究中的作用，避免“唯基因组论”的倾向？

Q5, 在精准医学、合成生物学等新兴领域的推动下，生物信息学如何应对**“个性化”与“标准化”**的矛盾，实现规模化应用与伦理考量的平衡？
（注：本文仅代表资讯。不代表平台观点。欢迎留言、讨论。）

文 | 王芊佳
编辑 | Linda
排版 | 绿叶参考资料略