文献综述
生物信息学(Bioinformatics)就其萌生而言，是一门相当古老的学科，早在计算机初创期的1956年就已经在美国田纳西州召开过首次“生物学中的信息理论讨论会”;而就其发展而言，却是一门相当年轻的学科，伴随着八九十年代计算机技术的迅猛发展，它才同时得以获得自身的迅速发展。[1,2]
随着生物信息和数据的不断增加，建立数据库是存储这些数据的重要步骤。生物信息学数据库目前大致分为两类:原始数据库和衍生数据库。原始数据库含有核普酸序列或蛋白质序列信息，主要包括ElVIBL ,NCBI, DDBJ, PDB等。衍生数据库含有来自其他数据库的信息，如COP,OATH,HSSP, BLOCKS, PRINTS等。这些数据库都可通过互联网进行查询，为用户提供核酸和蛋白质序列信息。[3]
生物信息学不断丰富和发展着现有的物理学、生物学、化学、数学、计算机科学、信息科学和系统科学的理论和方法，是自然科学中多学科交叉的、有活力、有影响的新领域。生物信息学不仅是一个跨学科的新兴科学，也是一个跨越整个生命科学的大科学，它涉及生命科学从基础研究到医学、药学以及与生物技术相关的各个方面。随着生物信息学的口益发展和医药、生物技术的发展，生物信息学大科学的本质将口益体现[4]
蛋白质是一种生物大分子，基本上是由20种常见氨基酸以肤键连接而形成的肤链。蛋白质分子有非常特定的复杂的空间结构。每一种蛋白质分子都有自己特有的氨基酸的组成和排列顺序，由这种氨基酸排列顺序决定它的特定的空间结构，这就是荣获诺贝尔奖的著名的Anfinsen原理。蛋白质分子只有处在它自己特定的三维空间结构情况下，才能获得它特定的生物活性;三维空间结构稍有破坏，就很可能会导致蛋白质生物活性的降低甚至丧失。即使蛋白质分子的氨基酸序列没有改变，其构象有所改变或者说蛋白的折叠方式有所改变也能引起疾病，即所谓“构象病”，或称“折叠病”[5]
同源模建法是基于知识的蛋白质结构预测方法, 用类似物来预测蛋白质三维结构是比较可靠的。利用同源蛋白质进行结构模建，其基本出发点是同一家族蛋白质结构上的保守性比序列保守性更强。虽然同源模建是目前最可靠的蛋白质预测方法，但它只能在具有类似序列的蛋白质三维结构已知的情况下才可以应用。为了克服这一缺点，Hendlich, Sippl等[39]; Bowie,Luthy Eisenberg等[6,7]相继引入了一种新的方法一一Threading方法。它可以应用到没有同源结构的情况.
当前量子化学理论和分子模拟计算方法都在迅速发展，但制约对更复杂更大分子体系进行精确计算的主要因素仍然是计算机的计算能力和计算方法的改进。大规模并行计算机和并行算法的发展，使得处理更为庞大的体系(可接近真实体系)变为可能[8,11]。在生物化学领域应用计算机模拟的原因是多方面的，其中一个比较主要的因素是对于体系庞大的蛋白、核酸反应体系，往往实验周期长，资源消耗大，而应用计算机模拟，不但节省人力物力，还能给出复杂生化过程的直观图像，便于分析和寻找规律。
理论模拟与结构预测方法越来越受到人们的重视。在化学和生物化学领域，计算机模拟从分子体系的化学组成出发，通过对分子内和分子间相互作用进行基于量子化学、统计力学原理的描述和数值模拟，定量地阐明在给定的温度、压强等外部环境下，分子体系的化学结构与空间结构、结构与动力学、结构与分子体系功能等重要关系，这种建立结构一性质关系的模型也可以用于新分子的设计之中[9]。
在过去的十年中，生物大分子的计算机模拟已经成为在原子水平上研究蛋白质、核酸等生物大分子的结构和动力学性质的重要工具[12]。分子动力学模拟是从经典力学出发,把系统看成为微观粒子的集合,通过研究微观状态下的粒子在不同系综的运动方程,计算体系的构型积分,并以构型积分的结果为基础进一步计算体系的热力学量,从而得到体系的宏观特征和基本运动规律。由于分子动力学模拟是基于原子间相互作用势,因此它运用非常灵活,可以应用在多种不同体系中.分子动力学模拟普遍采用的相互作用势为二体对势：Buckingham 势和 Lennard-Jones势。
