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蛋白質體學的未來：高速運算與大量儲存

102/08/30 21852

蘇威智｜國家實驗研究院高速網路與計算中心高速計算技術與應用組

當許多生物體之基因序列被快速解析後（特別是人類基因定序計畫已於2003 年完成發表），生物學研究已進入後基因時代。生物相關學家的下一個主流研究目標將是探究基因序列中各基因所攜帶之功能為何？如何表現其功能？又扮演何種角色？因此，以基因序列訊息資料庫為研究基礎的生物資訊學隨之開始蓬勃發展與應用，包括基因體學（Genomics）及蛋白質體學（Proteomics）。其中蛋白質因被認為是真正執行功能的物質，若以蛋白質層次即可討論生命全體之現象，包括特定之細胞、組織、臟器等中的基因經轉錄及轉譯產生全部蛋白質，因此蛋白質體學被認為是探討基因體學最終目標，透過蛋白質體學研究可以了解基因表現、疾病診斷、及新藥開發等，而倍獲重視。

蛋白質體學之研究可說是繼基因體學後，生物醫學研究必然要走的道路。在新藥開發上，蛋白質體學技術無疑開拓了一條快速篩選藥物之捷徑。藉由蛋白質體技術於藥物開發上之應用，研究人員可直接找出與疾病相關之蛋白質分子，針對其標的設計可能之藥物結構，並透過模擬分析調整藥物結構配合結構性蛋白質體學已決定該藥物之空間結構，以H1N1藥物開發為例，國網中心即是以模擬分析方式，建立出用於抑制H1N1藥物與蛋白質受體之模型[2]，將可有效縮短新藥開發之時程。除以模擬方式去研究蛋白質外，也有研究單位以實驗的角度對蛋白質特性進行研究，以國家衛生研究院為例，即是以實驗方式對蛋白質表現量與狀態進行高通量分析[3]。然而，高通量分析亦伴隨著大資料量之產生，因此不論是以模擬方法或實驗方法來進行蛋白質研究，巨量資料儲存與高速計算分析需求都伴隨而生。

雖然人類的基因體約有五萬個基因，但這些基因能夠製造出之蛋白質數量超過五十萬，加上蛋白質體學研究不像基因定序般僅以單一技術可以完成，因此蛋白質體學研究是非常仰仗資料庫大量數據存取與電腦分析計算能力，才可使質譜資料可快速且準確地鑑定蛋白質身分與結構。因此，在目前學術界及生技產業界最熱門的研究發展方向上，國網中心因擁有高效能超級電腦而同時具備有儲存與計算之優勢。未來在此議題上，國網中心除可運用大量數據存取與電腦高速計算能力，提供必要之硬體設備與軟體技術等相關支援外，同時也可以藥物於蛋白質受體之模擬分析經驗，建立高效率與高準確性之分析平台，以期未來有機會在此新興研究領域中扮演領頭羊的角色。

參考資料

蛋白質體學，醫藥基因生物技術教學資源中心
http://core.nhri.org.tw/webcore/webcont!Cont.action?news_id=201106301309411459895&lab_id=pccore
Yeng-Tseng Wang（2013）Insights from Modeling the 3D Structure of the 2009 H1N1 influenza A virus neuramindase and Its Binding Interactions with Antibiotic Drugs, International Conference for Young Chemists, Penang, Malaysia.

資料來源

國研院高速網路與計算中心87期電子報本期焦點

速計算(2) 科發月刊(5210)

蛋白質體學的未來：高速運算與大量儲存

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