核酸识体(aptamer)是近年来发展起来的一类经体外人工进化程序筛选出的寡聚核苷酸。它能高效、特异地结合各种配体，具有易合成、易储存、易修饰等优点。核酸识体的出现突破了传统意义上关于核酸的功能只是遗传信息存储和转运载体的认识，以及与蛋白质特异识别的配体通常只能由抗体来完成的现状。核酸识体藉自身折叠成特有的空间结构与蛋白质、药物分子等特异高效地结合，其解离常数很小，可达nM或pM级。因此，越来越多的人关注核酸识体在分子检测、药物分子设计以及医疗诊断等方面的应用。目前，发展无须分离洗脱样品、在均相溶液中快速实时检测混合组分中靶分子的信号核酸识体是较为活跃的研究方向之一。荧光方法因其简单易行、灵敏度高、选择性好等优点逐渐成为最常用的分子检测方法。目前常用的是通过单标记及双标记荧光基团两种方法。例如通过检测靶分子诱导的荧光各向异性或荧光能量共振转移(FRET)变化来检测生理条件下癌蛋白PDGF-BB(platelet-derived growthfactoI BB)。但是标记荧光基团有可能会削弱核酸识体对配体的识别能力，而且实验的成本也会较高，尤其对于RNA核酸识体，标记荧光基团是较困难的。但是目前筛选出的核酸识体，大部分都是RNA核酸识体，使核酸识体在蛋白质的检测及生物传感器的应用方面受到限制。这样就非常需要发展各种非标记的分析方法。目前这方面的报道很少，而且方法也不具有普遍性。 随着化学信息、生物信息如蛋白质序列等的持续增长，如何更好地表示、存贮、检索、传递、挖掘和利用这些信息资源已成为我们不可回避的问题。目前研究的热点大致分两个方面：一方面是开发具有用户界面统一、使用方便、易扩充、易于检索等特点的数据库，以实现信息资源的提取、转化与共享。国内这一领域虽然起步较晚，但已经有了一定的发展。如我们实验室先后构建了西部植物资源数据库、西部天然药物网络数据库和常用化学资源数据库，并对西部天然药物网络数据库中的中药活性成分进行了数据库的二次开发。另一方面是加强大规模处理数据和信息的能力，从中获得物质结构、功能的相关信息，揭示化学和生物等信息的内在实质与内在联系，在分子水平上为人体生理、病理过程提供理论依据。如在生物学中，由蛋白质序列到功能或从结构到功能的研究是理解蛋白质分子进化及开展蛋白质工程研究的有利工具。目前蛋白质序列及结构分析方法主要分为两类，一类基于统计模型，如根据氨基酸进化概率建立的PAM、BLOSUM矩阵和由此提出的序列比对方法以及数据库检索方法。另一类是结合信号处理的学习器用于蛋白质序列分析，如基于小波变换神经网络方法、基于傅立叶变换神经网络方法，以及基于傅立叶变换支持向量机方法等等已被广泛的用于生物信号处理上。其中支持向量机作为基于统计学习原理的学习器，它的优点主要表现在总是寻找全局最优，避免过拟合，以及善于处理参数多、样本少的数据集，并有较好的泛化能力，已经成为蛋白序列分析的重要工具。 本文围绕核酸识体的应用和化学生物数据库的设计与实现两方面开展了以下工作： 1．信号核酸识体能简便、快速地实时检测疾病相关的蛋白，因为信号核酸识体引起了研究者越来越多的兴趣。本文拟发展一种用商业化DNA插入型染料的信号核酸识体的新蛋白检测方法。以检测一种潜在的癌标记物，癌蛋白PDGF-BB为例。利用核酸识体与PDGF-BB的高亲和力以及aptamer／TOTO信号复合物对蛋白成键前后荧光变化的敏感，在生理条件下高选择性和高灵敏度地检测PDGF-BB。检测限0.1 nmol·L<-1>优于已报道的基于核酸识体的其他方法。该方法非常简便，无需共价标记的核酸识体或合成探针，为癌探针或其他蛋白的分析和检测的信号转换机理提供广泛的应用。 2．发展了一种利用RNA核酸识体和光开关化合物[Ru(phen)<,2>dppz]<2+>高灵敏检测药物分子的荧光分析新方法。以药物分子托普霉素为靶分子，实现了在生理条件下高选择性和高灵敏度地检测，检测限可达10 nmol·L<-1>。该方法能在溶液中实现无需分离的实时检测。这种无标记检测方法有利于不稳定RNA核酸识体在分析检测中的应用，简化实验操作，为其他药物分子的检测提供了新思路。 3．利用荧光光谱法研究了药物与核糖核酸的相互作用。利用光开关化合物[Ru(phen)2dppz]<2+>作为荧光探针试剂，以药物分子托普霉素为研究对象，在模拟体液pH条件下(pH7.4)，讨论药物分子托普霉素与其RNA核酸识体的相互作用及作用机理。结果表明，在模拟体液pH条件下，药物分子托普霉素可直接与其RNA核酸识体相互作用，其作用方式表现为沟槽方式和静电作用的混合模式。这一研究结果为托普霉素的药用机理提供了一定的理论参考和临床应用依据。 4．设计并实现化学网络数据库。以MySQL作为数据库管理系统，选用中药数据(天然药物)为数据源，采用PERL为CGI开发工具，利用化学计量学算法和三维结构搜索开发了化学软件包，建立了WEB中的化学网络数据库。 5．PDGF族一直被认为是调控胚胎发展、异化、细胞增长和包括恶性肿瘤在内许多疾病的重要因子。本文拟利用快速傅立叶变换与支持向量机学习器对PDGF家族进行分类与预测。讨论了傅立叶变换数据点(1024个点，512个点，256个点，128个点)、氨基酸参数(c—p—v模型、疏水参数模型(FHφ，KDHφ，MHφ)以及EIIP模型)等对预测能力的影响。利用优化得到的最佳氨基酸序列一疏水性替代模型和512个点作为傅立叶变换数据点建立PDGF蛋白频率谱，用留一法建立四个支持向量机分类器用于PDGF家族的预测，得到全局准确率和MCC分别为0,86和O.9l，证明该方法能较准确预测PDGF四类家族。由于目前还没有对PDGF家族进行分类与预测方法报道，我们的工作希望能为PDGF家族结构功能预测提供新思路。