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蔡長海教授
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蔡文祥教授
研究生物資訊就像在「挖掘上帝的秘密」，任何成果都令人振奮雀躍。真羨慕能夠進入此一領域的人，因為他們可以享受像解「達文西密碼」的樂趣。生物資訊是二十一世紀學術的超新星，必將閃耀恆久，造福人類。馳騁此一領域的學生亦可進攻生物科技，旁讀資訊科學，左右逢源，學涯寬闊。 |
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2002年，我設立了全台灣第一所生物資訊研究所。在全體教職員的努力下，我們成功地招攬了最頂尖的師資，申請到多年期的整合型研究計畫，並且建立了一套創新的生物資訊課程。我們的畢業生也有非常傑出的表現，許多人申請到博士班繼續深造，如國立清華大學、交通大學等。請加入我們的行列，一起來探索科學的新領域，一同來研究發展可以貢獻於人類社會的工具與方法。 |
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The science of biology has developed to a point that one must study complex biological systems consisting of multiple fields of studies to supplement the traditional reductionist approach. Systems biology is the study of complex biological systems by integrating different levels of information, very often parts of a larger system, to understand the functions of a biological system. The building blocks of a complex biological model are smaller biological models that are often theorized by different modeling groups, and the experiments behind these models may be performed by other researchers. In order to facilitate this integration process, well designed biomedical IT become very important.
There are several challenges however for biomedical IT. First of all, as stated earlier, the modeling and experimentation of different levels/parts of a complex biological system are very often done by different research groups in different institutions. As a result, the different data formats that different groups use hinder the integration of these models and experimental data. Biomedical IT can solve this problem by establishing a server-client style web application through which different research groups may distribute their contributions to a centralized database server based on XML-based data exchange.
A second challenge is that many biologists are not accustomed to formulating biological problems in the precise mathematical terms that are required to solve them analytically or numerically. Very often it is the underlying mathematics that makes the integration of smaller parts into a larger, more complex biological system possible. The interactions among smaller modules often can only be shown through mathematical simulations. This problem has been addressed by collaborations between biologists and mathematicians/computer scientists, but the communications required often make it very inefficient. Therefore, innovative IT technology is essential to the success of systems biology. On one hand, it must provide biologists an interface through which biological descriptions of a system can be easily constructed. On the other hand, it needs to automatically translate the biological descriptions (often characterized by chemical-physical processes) into mathematical equations. These equations can then be used for precise solutions or computer simulations.
The third challenge is to figure out how the smaller systems interact with each other. Biologists may very often be interested in information such as what are the other biological systems that share the same chemical substances as the system being studied. Advanced IT that supports structured data and abstract operations/predicates in queries may possibly facilitate the generation of new biological models and theories.
The importance of biomedical IT to systems biology cannot be overstated. Not only are IT solutions essential to the success of systems biology research, but also the complexity of systems biology will call for innovative approaches that will ultimately advance IT itself. |
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資訊科技、生物科技及奈米科技並列為二十一世紀三大最具潛力的前瞻性科技。先進國家莫不爭先恐後相繼投入龐大的資金從事研究與應用。資訊科技的拓展結合生物學逐漸應用而生所謂「生物資訊」的新興學門。雖然生物資訊的萌芽甚早，但真正的蓬勃發展乃拜賜於人類基因體計畫(Human Genome Project)之實施。人類基因體定序所產生的大量資料之處理與分析，由於生物資訊之介入才能提前完成生命科學研究史上最宏偉巨大的工程。當今高通量科技(High-throughput technology)之陸續問世，應用於生物醫學領域，如：基因體學(Genomics)、轉錄體學(Transcriptommics)、蛋白質體學(Proteomics)等之研究，堆積如山的資料源源不斷的湧出，若無生物資訊從旁協助整理與解析，恐將曠日費時、難以竟功。因此，不論是在wet lab或dry lab從事生命科學尤其是生物醫學之研究，生物資訊扮演舉足輕重的角色。在系統生物學(Systems biology)思維的環狀結構中，生物資訊占據重要的環節。總之，生物資訊學的科技是現代及未來從事生命科學相關領域研究的工作者不可或缺的工具與手段。具備了先進生物資訊的知識與技能就可如虎添翼、無往不利。因此，熟悉生物資訊科技的應用是生物醫學研究人員最基本的常識。 |
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DNA序列保守地決定了蛋白質序列，蛋白質序列保守地決定了蛋白質結構，蛋白質結構保守地決定了蛋白質功能，然而狂牛症之變性蛋白與未變性蛋白有相同序列只是結構不同，而雞紅蛋白與膠鹽質蛋白雖然序列不同卻有相近之結構，這種變中有不變，不變中有變之重要生命科學課題，就是結合生物、資訊、統計及數學各領域知識之生物資訊學。 |
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自公元1953年來由於生物技術的突飛猛進，生命的奧秘已逐步的解開。有關基因體研究、功能性基因的發現、基因技術及產品的專利、商業化可能性等資料正以幾何級數每年都在倍數的增加。尤其在公元2000年人頪基因體DNA定序完成後，這些資料累積的速度更是驚人。如何有效的「貯存」、「摘取」、「解析」這些資料，將其轉換成可供決策者，研究人員及產業界利用的「資訊」，是當前的急務，這就是所謂的「生物資訊學」。由於生物資訊的複雜性及多樣性，必需有不同專業的人員組成團隊，通力合作。誇張一點的來說誰掌握了資訊誰就掌握了世界。讓我們來共同努力。 |
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生物資訊是一個跨生物、資訊、統計的新領域，在協助生物學家對複雜的生物現象解析與預測之同時，更能提供資料探勘、人工智慧等資訊技術發展之舞台。 |
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生物資訊，又稱計算生物學，使用應用數學、資訊科學、統計學、通訊科學的技術來解決生物的問題。目前研究的領域，包含基因排序、基因搜尋、基因組合、蛋白與蛋白相互的關係、蛋白結構排序與預測等。 |
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這幾年來目睹基因體與蛋白質體學有如火山爆炸般的發展，如何在短時間處理大量的資料已遠遠超過傳統分子生物學家的認知。基因晶片、組織晶片、蛋白質分析動輒產出成千上萬筆的資料，現有的各種資料庫裡己儲存資料更是嚇人。沒有藉由生物資料的分析、搜尋、排比、詮釋…有時候科學家會陷在資料的鴻溝中無法喘息。 |
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生物資訊是門跨生物、電腦與數學統計的領域，面對後基因體時代及生物相關資料的大量累積，如何管理與分析大量的資訊，以加速生物與醫學研究，並透過數位資料來操控技術與特定演繹方式，由大量的資料中提取特定資訊，解決以人力難以分析的問題，進而提供下一個實驗的研究依據是當前最重要的課題。 |
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生物資訊可經由網路的聯絡，把全世界學者發表的研究成果，經由網路的搜尋獲得，經整理後可得出有系統相關的資料，使用者更能節省時間、心力，而得到所需的相關資訊，進一步整理演譯甚至可得到創新的模式或公式，來預期那些遺傳基因，甚至有缺失的基因可能發生的結果，進一步也可應用此資訊公式作事先的預防及臨床診斷。 |
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生物資訊學在臨床產科學之應用，在於有效率提供全國及全球產前診斷及遺傳諮詢所需之資訊，包括母血生化學篩檢、超音波學、核磁共振影像學、染色體學、基因體學、細胞遺傳學、分子生物學、及array CGH。其統合衍生之成果乃生物資訊學應用在臨床醫學之明證。 |
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生物資訊引領開啟生物科技新紀元。 |
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生物資訊是結合生物與資訊兩個傳統學科的跨學門領域，目前在學術界已引起普遍重視，正如發射升空的發現號，將遨遊未知的生命領域，探索人類生命的奧秘與驚奇！我們且拭目以待生物資訊年代的來臨！ |
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生命就如一個設計精密的DNA CPU在執行DNA程式，但設計者卻沒交付我們這個CPU的設計手冊。因而使我們在DNA程式反組譯的過程中困難重重，當DNA程式執行錯誤時，我們無法加以除錯及修正，而只能任其故障、損毀。 |
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生物資訊是研析與探究有關生物體的各項情資，站在人類教育的立場，可以進一步去與幼兒的發展及保育連接，對於人類生命的健康及其意義，可以獲得更確切的解釋與助益。 |
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自1980年來，分子生物學快速發展，「人類基因組計劃」及「水稻基因總計劃」陸續完成，快速累積了大量DNA序列及蛋白結構方面的數據，不得不依賴電腦來加以處理分析，使得生物資訊學應運而生。其主要有三大部份：生物資料庫及網站的建立、生物資訊的收尋、生物資訊的分析。即借助電腦建立資料庫，並發展分析工具及使用者介面的開發，使研究人員能整合並分析資料庫中的生物資訊，例如尋找致病基因或預測基因的功能等.事實上，現代生物資訊學所專注的生物資訊以DNA及蛋白質為主。其中，遺傳資訊以包含核酸分子ATGC之序列編碼，而蛋白質之資訊除了氫基酸序列外，亦包含有立體之結構，已經不只是平面資訊，而是立體資訊了。 |
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近年來隨著國內各著名大學紛紛成立生物資訊研究所（例如亞洲、交通、清華、中央、陽明及元智等大學）及生物資訊研究中心（例如成功、清華、陽明、長庚及逢甲等大學），似乎在預告未來生物資訊產業將在國內蓬勃發展。結合生物、資訊、統計及數學各領域專業人才的生物資訊研發能量，是輔助國內生物技術產業永續發展的必要支柱。 |
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生物資訊的方法為一有系統的利用電腦做分析比對，對研究複雜生物現象有化繁為簡，節省時間、人力、物力，讓科學家能夠對複雜的生物現象整理出有用的資訊。 |
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生物資訊學乃一跨學門的領域，是利用資訊科學之技術來解決分子生物學上重要之課題，例如序列比對、蛋白質及RNA結構預測，生物演化樹之建構、基因之預測、SNP之預測、藥物目標物之預測及基因調控等等。從事這領域需要結合分子生物學及資訊科學的知識。未來的生物資訊學可協助引導生物學家進行何種實驗，減少猜測的可能性。 |
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近年來，生物科技發展日新月異，同時也產生了隱藏大量未知潛在知識的生物資料，藉由尖端的資訊技術及方法來解密生物的密碼，便成為生物資訊領域研究對科學帶來的主要貢獻之一，並且突破了人力對於龐大生物資料解讀所不可及的極限。 |
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國科會界定的生物資訊研究子題，包含了計算基因體、計算蛋白質體、生物反應路徑－網路－系統，其他重要的生物資訊主題則有生物文獻之提取等。 |
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紮實的生物基礎及資訊方法是解開生命奧秘的金鑰！ |
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生物資訊學包括基因體學、後基因體學、代謝物體學及毒物體學等。是一門結合各個生物學相關領域的研究結果 ，加上資訊學技術的跨領域學門。也是基礎生物學與生物應用技術的主要研究方向和發展主流。 |
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生物資訊對於植物生物科技的進展功不可沒！例如，水稻基因體的解碼將加快基因改造水稻研發的速度。 |
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生物資訊的最終目的是要解決生物的問題，其研究方向可能包括：建立生物資料庫；設計生物預測或處理的演算法；生物資料的分析；對預測結果作生物實驗驗證。一個理想的生物資訊研究，最好可以包含上列四項。此外，生物資訊這個領域除了結合生物與電腦科學之外，還可能結合統計、數學、物理等。所以生物資訊提供了一個極佳的跨領域平台，有無限未知的課題急待開發，是一門極具挑戰的新領域。 |
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以資訊科學的理論與工具，探討生命科學相關的數學、物理、化學或醫學與生物的現象，進而發展生命科學的新理論以及新工具。 |
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對於生物學家而言，可以透過這些處理過的複雜資料來研究一個生物系統的運作；對醫學研究人員而言，它也許可以用來了解免疫系統的運作，以便製作更好的疫苗，或者了解病毒與身體免疫系統的抗爭過程，找出治病的方法；對製藥公司而言，可以協助模擬藥物成分對疾病與身體的影響，節省大筆開發新藥的費。 |
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In recent years, modern computational methods have revolutionized the biological sciences. With an increasing amount of sequence data, we are entering a new and exciting era of basic research and applied biotechnology. It has been predicted that hundreds of completely sequenced genomes will be at our disposal by the first decade of the 21st century. With its roots in molecular evolution, bioinformatics successfully combines biology, mathematics and computer science into a re-discovered discipline. |
蔡進發教授
許承瑜教授
李英雄教授
劉湘川教授
李國欽教授
曾憲雄教授
呂克明教授
蔡輔仁教授
彭慶添教授
鐘景光教授
陳持平教授
陳榮銘教授
鄭健雄副教授
陳士農副教授
陳秀才副教授
范宗宸副教授
許成光副教授
葉貞吟副教授
吳家樂副教授
廖岳祥副教授
胡若梅助理教授
蕭翰文助理教授
張竣維助理教授
王建國助理教授
莊樹諄助理教授
張培均助理教授
蕭乃文助理教授
曾在田博士後研究員