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生物医学与环境科学范文1
关键词：生物医学 信息 传输机制
【中图分类号】R-0 【文献标识码】B 【文章编号】1671-8801（2014）04-0038-01
普通的信息传播需往往需要一定的介质，生物信息的传递不仅需要在科学工作者之间进行传递，同时在相应的生物医学信息传输系统中进行传递需要科学的普及支持以及工作的实践支持[1]。生物医学信息的传递主要是通过媒介进行传播，而且媒介占据着重要的地位，同时生物医学信息的传播是人们进行医学信息交流的一种社会化活动形式，将科技知识、信息的传授和交流等进行科学的普及和推广。生物医学信息的传递包含了三个方面的层次，首先是人们通过科学的逻辑思维对于科学知识、科技手段以及科技理论进行传输，其次是根据传输手段的不同来选择合适的传输媒介和方式，最后则是指生物信息传递的一种社会价值体现。本文就主要的生物医学传输机制进行介绍，主要从传输机制进行概括性介绍。
1 生物医学信息传输
1.1 含义介绍。所谓的生物医学信息的传输其实就是生物医学的技术传输，或者是生物医学知识传输。传输的过程中使用不同的文字表述，在不同的文化背景下生物医学信息的传输具有一致性，同时生物医学信息的传输在当前的发展中需要进行创新改进。生物医学的传输分为两种级别，第一级是生物信息本身的知识传输，其在传输过程中主要是对生物医学的基本科学事实和科学研究的进展进行传输。而第二级则是将传输理念性东西较之本身的科学技术更加高，例如在传输过程中需要利用科学思想、方法、精神等本质性传输。
1.2 生物信息传输各个区别。生物信息在进行传输过程中包含了技术传输、科学传输以及科学技术传输等三个方面，同时这也是科学和技术相互渗透的具体体现，它们之间存在着交叉，同时还存在着截然不同，但是却不能够进行分割[2]。从字面意思来看，科学传输则注重传输知识的思想和观点成分，科学观点科学事实成为传输重点，推广和实用技术的传输则显得次要，此时生物信息的传输成为其组成部分。目前生物医学信息传输与生物医学的知识传输在划分上并无明显的区分，基本上都将其划分为科学技术传输的范畴，生物医学信息的传输主要是对知识进行共享，促进了科学技术应用、社会进步的基础功能。
2 生物医学信息传输系统结构
2.1 层次结构。生物医学信息系统的层次结构受到内部机制和外部环境的共同影响，生物医学信息系统的层次特点主要体现其稳定性，如果没有将其全部系统破坏，将无法取缔系统中的任何构成要素。生物医学信息系统包含了多个系统层次，其传输的系统中由于其本质特征存在着多重结构，个体系统中其既是传输主体同时又是受众主体，通过个体的系统组成群体系统，群体系统之间传输则属于群体传输，群体系统在更高层次的传输系统中发挥着其重要的作用，形成了整个社会的系统传输[3]。
2.2 生物医学信息传输等级。生物医学信息传输过程中分为内部交流、科学教育、科普教育以及技术转移等。内部交流则是发生在科学工作者内部之间的生物医学信息交流行为，通过对生物信息的传输渠道以及科技专业之间介绍实现交流性传递。科学工作者通过对医学信息进行消化、吸收和创新来实现传输，工作交流成为了内部传输的主要形式，可以有利于内部工作人员对于医学科技和新的研究方法和数据的交流，从而提高整体的知识水准。科学教育则是通过教育的方式向受教育者提供知识的讲解，将主要的生物医学信息的知识和方法以教育的形式进行传授，学习者则通过不断掌握科学技术、专业知识和科学方法等实现对医学信息的传输交流。科普教育则是向公众进行科普知识的讲解传授行为，使得公众能够理解相应的科学技术知识，同时还能有效的提高公众的科学涵养，至少使得大众能够区分科学和伪科学。技术转移则主要是指将科学技术知识传递给相应的生产部门，不断推动科学技术的应用，将知识转化为生产成果。
2.3 生物医学信息传输模式。生物医学信息的传输模式主要分为三个层面，分别是信息论传输模式、控制论传输模式、系统论传输模式[4]。信息论传输模式从简单来看，主要将生物医学信息传输看做是单向、直线的传输模式，仅仅是存在于内部活动之中，不会受到社会和环境因素的影响。控制论传输模式则是传输的主体接收到外界信息请求之后对其进行分析，然后将生物医学信息进行选择性的传输，此间存在着一种反馈机制，可以将整个传输-反馈看做是一个传输的回路，那么在此系统中则可以通过自我调节来实现信息传输的循环。系统论传输模式则是将心理因素、社会因素以及其他因素构成了一种传输的场，这些因素之间相互制约，同时将生物医学信息的传输的各个集点视作传输系统中的关键性环节。
3 小结
随着社会经济的不断发展，对于效益的要求变得越来越高，因此在对生物医学信息传输的研究中需要解决很多的难点和问题。生物医学信息直接关系到人们的生活，对其进行传输、接收以及反馈的研究可以有效的实现对新的科学技术的交流。生物医学信息的传输可以促使人们培养出良好的科学素养，连同相关的教育机构、宣传机构等之间进行科学技术交流，不论其交流的形式是何种，能够达到相应的传输目的则显示出传输的有效性。本文主要对于生物医学信息传输机制进行研究，将科学信息在民众之间进行传输，同时还能够在科学研究群体中进行交流，这样可以实现对生物医学信息的共享，从而达到整体科学素质的提升效果。
参考文献
[1] 丁诚.生物医学信息的传输机制研究[D].中南大学，2011
[2] 李国峰.基于生物医学信号的体域网低功耗设计与研究[D].吉林大学，2011
生物医学与环境科学范文2
【关键词】 生物心理 医学 减肥
中医“系统医学”，核心观点是治疗“心理社会医学”部分病证，与西医“生物医学”合起来，就是“生物心理社会医学”。本医学集中西医优势于一体，对病从生物、心理、社会全面综合认识和治疗，特别是发明了“双对药方”，使许多不治之症迎刃而解。近二十多年，我们对多种病症，一个一个用“生物心理社会医学”理论，从新认识疾病，研究出“双对药方”治疗，取得一系列突破。下面，是我们用“生物心理社会医学”理论，谈谈对减肥问题新认识新方药。
1 肥胖病因病理新认识
1.1 生物医学认识阶段
西医认识一切疾病，都是以生物解剖学为纲，肥胖病，解剖学看到，人体脂肪增多，就产生了肥胖病，治疗原则以排脂、消脂、溶脂、燃脂、肌饿、控制食欲、割掉部分胃子、运动为原则，结果当时脂肪治了，不久又反弹了，凡是单一化学药物治疗的，反弹是小事，引起一系列危急生命的副作用，几十年来，不知多少人死于非命。也不知多少新西药上市不久，因毒副作用太大，禁止使用。只有运动和肌饿，减肥没多大副作用，但肌饿使人营养不良，久后也会产生多种疾病，特别是看到美食馋食口水直往肚子流，难受得要死。运动虽好，花去不少宝贵时间不说，人还累得死去活来……。
1.2 利用中医文化，结合生物医学认识减肥之因
由于中医文化与现代医学科学，是两个不能合二为一的不同医学，认识减肥科学，很不理想，所以，认识之因，最少有几十种，好治法很难确立。如（1）遗传因素。（2）饮食、生活习惯及社会环境因素。 （3）下丘脑与高级神经活动。（4）内分泌因素：下又分胰岛素、肾上腺糖皮质激素、生长激素、甲状腺激素、性腺激素、胰高血糖素、儿茶酚胺等七大不同，五、疾病因素：下又有糖尿病、高血压、动脉硬化及冠心病、呼吸功能不全、脂肪肝、胆道疾病、其他等十于种病因……现国内还没人研究开发出什么药物治疗，中药也只是排脂、消脂、溶脂、燃脂、肌饿，不久就反弹。
2 “生物心理社会医学”新认识减肥
首先，我们必须简要介绍下“生物心理社会医学”。由于西医“生物医学”的诸多无法克服瓶颈，国外几十年前就提出必须重大改革，1977年，美国恩格尔教授提出必须走“生物心理社会医学”之路，几十年来，世界卫生组织、美国、西欧发达国家相继公认是世界医学发展方向，国外将《生物心理社会医学》定为“生物医学”第。走了几十年，还只是个口号，全世界没走任何国家走出来，近十年，我国虽然有千万篇说《生物心理社会医学》是生物医学第文章，但没人找出如何实践路线，近于空谈。因此，国内外许多专家教授都认为“生物心理社会医学”之路无法实现。分析其原因，主要是世界医学没有“心理社会医学”部分认识。近几十年来，我国党和国家号令研究中医药科学化，现代化，我们首先发现中医药不是中国文化，两千年左右时，中医就由《黄帝内经》、《伤寒论》两精典名著，实现了“系统论”科学。中医是中国科学而不是文化。中医是“系统医学”，就是世界最急需的“心理社会医学”部分医药，通过系统论关联性，将“系统医学”与“生物医学”联合起来，就是世界急需的“生物心理社会医学”之路。是我国党和国家号召下的重大发明发现。
“生物心理社会医学”（注1）对疾病认识要从整体宏观动态到微观认识，第一步，先找到病的微观世界观物质是什么病，在找到发生这个病根本原因。第二步研究出同时具备针对中医“证”和西医“病”两大方向的药方，我们称为“双对药方”也就是专业治“生物心理社会医学”病方药，它是一治西医的病，二治中医的证的新药方。几十年来，我们用“生物心理社会医学”理论，临床对多种病证进行验证，初步证明，远远超过现代中西医药，我们公开了死亡率高，伤残严重的“脑益血”、和“子宫功能性出血”两个疑难病症，脑益血原死亡率高，后遗症多，新疗法死亡少，一般无后遗症，治愈时间短，花钱不到不到现代中西医的十分之一。“子宫功能性出血”是现代中、西医疑难病，原治疗时间长，很难根除，痛苦大，花钱一般数千到数十万，也无法根除、新法治病时间节约数倍，经济开支只要现治病的十分之一到百分之一。
“生物心理社会医学”的心理社会部分（中医整体观，动态平衡观）分析肥胖根本因素：遗传因素？、饮食、生活习惯及社会环境因素，内分泌因素？等七大因素，按中医“系统医学”把这七大因素整体化、系统化，就是中医的脾肾两虚，下丘脑与高级神经活动，疾病因素及其他，就是因气、血、自由基，脂肪、脏腑内毒素积聚等多种因素造成障碍综合为“瘀阻”两字，总结起来，“生物心理社会医学”治疗肥胖原则：“脾肾双补，祛瘀排脂”八字。
3 减肥产品：瘦又健简介
因为“生物心理社会医学”对肥胖的认识，我们必须要有“生物心理社会医学”药物，也就是要有一种药物治西医的病，又能治中医“证”的新药，我们称为集中西医优势于一体的原创新药――“双对药方”。
药方：
组成：三七、路路通，女贞子、山查、草决明、泽泻等十六味无毒的纯中草药组成，所有药物都是国家保健食品中药之一，（美国称这些中药为食品补充剂），没有任何添加剂。
三七：与人参相似，有人参皂苷类、三七皂苷类、三七氨酸类、三七多糖类活性成分。有滋补和行血祛瘀而女止血作用，溶解脂肪、消除自由基，排出毒素等的多种消减作用、而又不破瘀不伤害凝血功能作用，是解肥理想药物。
山查：主要含糖类多种营养成分，以及黄酮类、有机酸等成分。味酸、性甘温、有健脾胃消脂肪、消肉食作用，对饮食、生活习惯及社会环境因素有重大作用，兼能行滞散瘀作用，是传统减肥食品。与三七协同，相互增强健脾胃、增强消除饮食、转化成脂肪，消除生活习惯及社会环境造成的肥胖因素，起到健睥胃、消脂肪作用。
女贞子：主含有机酸类多糖成分，滋补肾肝、增强免疫功能作用，与三七、山查结合，相互增强补肾健睥胃功能，中医认为，内分泌系统、遗传因素属睥、肾管理，所以它们合用，共同起到修复遗传功能、修复内分泌作用：破坏了的胰岛素、肾上腺糖皮质激素、生长激素、甲状腺激素、性腺激素、胰高血糖素、儿茶酚胺等功能获得修复。三药都有活血行瘀、消脂燃脂作用，相互增强减肥疗效。三药同用，有初步“滋补睥肾、祛瘀化脂”功效。
因为本方，是专属“生物心理社会医学”特创方药之一，是我国原始创新“双对药方”之一，是我国重大知识产权，其他十一种药，请原谅，就不一一公开了，我们以AB药代替。AB药与上述三药合用，数倍提滋补脾肾，修复遗传功能、修复内分泌系统功能、消除血管内、脏器内、细胞内、肌体内、积聚的自由基、并有化脂、排脂、排毒素类作用，起到标本两治减肥作用。
本方经十多年，上万人（次）临床试验，减肥有效能较强，有效率达98%，一般不反弹，没发现明显副作用，还兼有美容健身功力，一举多得效益。
本药最大特色是找到了肥胖症的症因核心是脾肾两虚兼血瘀，配方时“双补活血、燃脂排脂”治本治标同时进行（证、病双治）。与现代中医只排脂、溶脂、燃脂完全不同，一是治其本，一是治其标，虽然短时间看起与现中药产品疗效差不多，但从长远来论，它慢慢建好消化脂肪工能，以后不论你吃多吃少，一般都不反弹了。是当代减肥革新换代产品。
生物医学与环境科学范文3
1BMEs/EMBS’99国际生物医学工程学术年会
BMES是美国生物医学工程学会(BiomediealEngineeringSoeiety)的简称.EMBS是美国电气电子工程师学会(TheInstituteofEleetriealandEleetroniesEngineers)的生物医学工程分会(EngineeringinMedieineandBiologySoeiety)的简称。这两个学会每年都举行生物医学工程的国际会议。1999年，这两个学会首次联合举办学术年会(ThefirstJointMeet-ingofBMES&EMBS)。会议录用的论文近1400篇，注册人数接近2000人，堪称生物医学工程界的盛会。我们医学信息工程科研组共有8篇文章在会上发表。其中，由杨福生教授指导的博士生詹望的论文“Anewhigh一resolutionEEGteehniquebasedonfiniteresistaneenetworkmo己el”荣获BMES1999年研究生研究奖。这是唯一的来自美国本土之外的学生获奖，在会上反响很好。与以往的做法类似，会议的学术交流仍采用主题(Theme)一主轨(Track)一分组会(Session)的方式。本次会议有16个Theme，86个Traek，211个Session，共收录论文1347篇。各个主月的情况见表1.与以往的年会相比，这次年会有更多的结合生物学羞础的研究报道(如“分子、细胞与组织工程”、“生物信息学、计算生物学”等)，反映了近年来一些发达国家生物医学工程研究的一个发展趋势。同时，传统生物医学工程中的信号与图像处理，以及医学仪器仍然占有相当的比例。
2美国离校生物医学工程专业点滴
会后，我顺访了几所大学的生物医学工程系或研究所:①TheGeorgeWashingtonUni-versity，②JohnsHopkinsUniversity，③Universityofpittsburgh，④UniversityofMiehi-gan，重点了解了以下3个板城的研究情况。(1)脸与神经科学。脑功能的研究是21世纪生命科学研究的热点，各个学校与医疗单位的科研机构都十分重视。研究内容包括蓦破生理实脸、信号处理方法、临床应用以及一些有商业前景的开发项目。(2)医学超声工程。超声成像由于对人体无创、无扭而受到重视。超声成像包括反映解剖结构的B型成像，还包括血流侧t。近年来在结构成像方面普遨受到t视的是三维成像，这也是我们课翅组目前在医学超声方面研究的!点。同时，将解例结构与组织定征结合起来也是近年来研究的发展趋势，例如，组织弹性成像就是一个例子。(3)医学信息学。随粉计算机、网络技术的发展，医学信息学在近年中有了较明显的发展，如医院信息管理系统、以病人为中心的医疗信息管理及电子病案、远程医疗等。
发达国家在这方面同样也走在前面。在美国，计算机与网络已成了各行各业乃至每个家庭与个人都离不开的基本工具与环境。医学信息学的发展对提离全民医疗保健的水平起到了不可低枯的作用。在访期间，有机会与这些学校的故授进行广泛的学术交流，并探讨双方合作的项目与方式。例如，U垃ver溢tyofPittsburgh医学院神经外科研究所在脑电信号的采集与处理方面有很深人的研究，而我们科研组在这方面也承担粉国家墓金项目，双方都有兴趣在脑电信号的处理方面开展合作。从该研究所我们得到了大t珍贵的临床数据，对这些致据进行研究后，我们将撅博士生或教师去UniversityofPittsburgh开展合作研究。通过这次访问，看到了发达国家在生物医学工程方面很多有深度的基础研究。从设备条件与经费投人方面着，发达国家的优势非常明显，但我们也不是因此就无所作为。我们在生物医学信号处理的理论与实践方面经过多年努力已经接近并在某些方面达到国际先进水平。如果注意发挥自己的优势，特别是有意识地提出创新性的想法，我们一定也能取得国际上承认的研究成果.另外，在今后的研究中注意更广泛地开展国际合作，争取利用国外先进的设备与实验条件，对推动我们的研究工作也是十分必要的.
生物医学与环境科学范文4
20世纪60年代，美国一些著名大学先后开启了生物医学工程学科的建设，相继启动了生物医学工程专业人才的培养。美国的生物医学工程教育特点是在技术产业化需求驱动建立起来的具有其自身特性，且反映了生物医学工程学科建设与发展的前沿特征。各个学校的本科教育课程虽然具有自己的特色，但在课程设置上大致可以分为科学基础课程、专业核心课程、关注领域课程、设计课程、人文与社会科学课程、专业选修课程及其他选修课程等六类。不同学校本科课程的主要差异体现在专业选修课程及其他选修课程的设置上，各个学校根据自身的生物医学工程领域的研究方向和研究水平特点开设一些相应的选修课程，并培养学生在相应方向上的研究探索实践能力。这是美国生物医学工程本科教育的基本特点。
我国生物医学工程专业教育起步于20世纪80年代，主要发源于著名工科院校的信息技术类专业和力学专业，进而逐渐形成的生物医学工程专业教育，后来，一些医学院校在医学物理和医用计算机技术的基础上相继开展了生物医学工程专业教育，于是在我国基本上形成了这样两种类型的生物医学工程学科。上述两类院校的生物医学工程学科建设发展模式各具侧重，遵循了共同的学科基础，在培养生物医学工程专业人才的应用层面上有显著特点。相对来说，工科院校的生物医学工程培养模式注重工程技术的开发和功能拓展，医科院校则注重医学与工程结合、工程技术在医学中的综合应用。
1.中国生物医学工程学科发展思路
生物医学工程是一种交叉学科，交叉的学科基础及其融合的紧密程度决定了生物医学工程学科的发展水平，交叉的学科发展推动着生物医学工程学科的发展，并且使得生物医学工程学科研究领域变得十分广泛，而且处在不断发展之中。
1.1 学科发展轨迹
在中国，基于电子信息工程发展而来的生物医学工程学科，主要包括生物医学仪器、生物医学信号检测与处理、生物医学信息计算分析、生物医学成像及图像处理分析、生物医学系统建模与仿真、临床治疗与康复的工程优化方法、手术规划图像仿真以及图像导引手术及放疗优化等；有基于力学发展而来的生物医学工程学科，主要包括生物流体力学、生物固体力学、运动生物力学、计算生物力学和微观尺度的细胞生物力学等；基于化学材料工程发展而来的生物医学工程学科，主要包括生物材料学、组织工程与人工器官、物理因子的生物化学效应等。
1.2 学科发展特点
作为交叉学科的生物医学工程学科，其发展的关键在于交叉学科间的交叉融合。构建一种良好的交叉结构，对推动交叉学科的发展具有至关重要的作用。约翰霍普金斯大学对于生物医学工程这样的交叉学科的描述有一个形象的说法：交叉学科如同在不同学科之间建立起连接桥梁，如果在河两岸没有坚实的基础，桥是无法建立好的，对于生物医学工程这样一座建立在两个不同学科之间的桥来说，它的发展要求具有坚实的交叉学科基础和交叉学科紧密融合深度。那么在生物医学工程学科构建良好的交叉结构，需要选取具有理论支撑和技术支撑的主干学科进行交叉，凝练学科方向，不能大而全，过于宽泛。
目前，医学仪器和医学成像技术具有良好的应用和发展前景，应该成为生物医学工程学科的重点发展方向。医学仪器和医学成像设备能有力推动医疗产业的发展。医疗仪器和医学成像设备是现代医疗器械产业中的主流产品，在产业发展中起着主导和引领作用。其发展水平已成为一个国家综合经济技术实力与水平的重要标志之一。产业化驱动也是学科发展的一种动力，也为学生未来职业发展奠定良好的基础。基于医疗卫生健康事业的需求和生命科学发展的大趋势，生物医学工程学科应大力促进医学仪器和医学成像方法的学科建设，从而提升整个学科的发展水平。
生物医学工程学科的建设离不开一流的学术研究和学术成果的应用。一流的学术研究不但能提升学科的发展水平，而且能开拓学科纵深发展，产生良好的经济效益和社会效益，进而增强学科服务社会发展的能力。学术研究的前瞻性和创新性将确保学科建设的发展动力和趋势以及学科发展的活力。
交叉学科往往具有不同程度的可替代性。可替代性程度越高，交叉学科存在的必要性就越小。如何减小生物医学工程学科可替代性的程度是需要深入思考的，是需要提升学科的特异性的。生物医学工程学的学术研究主要包括应用理论研究和理论应用研究，应用理论研究主要涉及生物医学工程领域所需要解决的科学问题，开展新理论、新方法的研究。理论应用研究主要涉及生物医学工程领域所需要解决的科学和技术问题，借助理工科的相关理论和方法开展应用基础研究和应用研究。应用理论研究是理论驱动型的学术研究，理论应用研究是应用驱动型的学术研究。理论驱动型和应用驱动型是生物医学工程学科学术研究的两种主要模式。理工科大学具有良好的理论创新基础和强大的交叉的学科背景，开展理论驱动型研究具有自身优势。医学院校具有丰富的医学资源，面临着大量需要应用理工知识解决的医学问题，开展应用驱动型研究，将很好地实现与医学的应用融合，具有较好的临床应用价值，有力推进医学的进步与发展。各自的学术优势将有利于生物医学工程学科特色发展，从而增强其不可替代的程度，实现学科可持续创新发展。
1.3 学科体系
作为一级学科的生物医学工程，包含学科的理论体系和技术体系，且该体系离不开所交叉的学科的理论体系和技术体系的支撑，此外生物医学工程学科理论体系和技术体系既要有学科自身的特色，又要具有可持续发展和一定程度上的不可替代性，这样学科才会有旺盛的生命力。要面向医疗卫生、生物科学所涉及的重大、重要技术理论问题及基础应用开展学术研究。实现良好的学术研究定位，形成自己的理论体系和技术体系。
2.大数据时代的生物医学工程学科发展
守正创新是生物医学工程学科发展的必由之路，人类已进入大数据时代，所谓大数据（bigdata），或称海量数据，是指由于数据容量太庞大和数据来源过于复杂，无法在一定时间内用常规工具软件对其内容进行获取、管理、存储、检索、共享、传输、挖掘和分析处理的数据集。大数据具有“4V”特征：①数据容量（volume）大；②数据种类（variety）多，常常具有不同的数据类型和数据来源；③动态变化快，如各种动态数据，非平稳数据，时效性要求高；④科学价值（value）大，尽管目前利用率低，却常常蕴藏着新知识和重要特征价值或具有重要预测价值。大数据是需要新的分析处理模式才能挖掘分析出其蕴藏的重要特征信息[6。
人体生老病死的生命过程就是一个不断涌现的生物医学大数据发生源，这种源源不断的生物医学大数据的检测、处理与分析，将给生物医学工程学科的建设与发展带来新的机遇和挑战。模式识别、人工智能、数据挖掘和机器学习的发展将带动大数据处理技术的进步。生物医学大数据广泛涉及人类医疗卫生健康相关的各个领域：临床医疗、基础医学、公共卫生、医药研发、临床工程、心里、行为与情绪、人类遗传学与组学、基因和蛋白质组学、远程医疗、健康网络信息等，可谓包罗万象，纷繁复杂。生物医学大数据中蕴藏了种种有科学价值的信息，研究有效的大数据挖掘的新理论、新技术和新方法，对生物医学大数据进行关联和融合计算分析，充分挖掘生物医学大数据中的信息关联和特征关联和数据空间映射关联，既能为疾病的预防、发生发展、诊断和治疗康复提供系统化的全新的认识，有利于深入疾病机理研究分析，开展个性化诊疗。还可以通过整合系统生物学与临床数据，更准确地预测个体患病风险和预后，有针对性地实施预防和治疗。
生物医学工程学科所面临的生物医学大数据主要包括多模态医学影像数据、多种类医学信号数据以及基因和蛋白质组学的生物信息数据。生物医学大数据在生物医学工程学科领域内有着广泛深远的应用前景，从三个方面应用将推动生物医学工程学科的发展。
（1）开展多模态影像大数据计算分析。医学影像学科的发展从早期看得到，到看得清，目前的看得准，未来的趋势是看得早。只有看得准和看得早才有利于临床早期干预，提高治疗预期。医学影像大数据计算分析在影像诊断、手术计划、图像导引、远程医疗和病程跟踪将发挥越来越大的作用。
建立新的医学影像大数据计算分析模型和数值计算方法，挖掘多模态影像数据的特征数据和特征关联，将会提供强有力的影像诊断分析手段，极大地推动影像技术的发展，具有重要的临床应用价值和科学价值。
（2）开展多种类医学信号大数据计算分析。医学信号大多直接产生于生理和病理过程中的信号，能在不同层面上表达生理和病理相关机制特征。融合多种医学信号的大数据计算分析，能对生理病理过程进行更好更全面的阐释，不仅能深入了解生理病理的状态特征和过程特征，而且能实现个体健康监测和管理。可以很好地开展回顾性研究和前瞻性研究，推进系统化的医学应用研究。实现强大的多种医学信号数据的特征挖掘及特征关联计算分析。大数据挖掘能够增加准确度和发现弱关联的能力，能更好地认识生理病理现象和本质。
（3）开展基因和蛋白质组学的生物信息大数据计算分析。基因组学、蛋白质组学、系统生物学和比较基因组学的不断发展涌现了海量的需要计算分析的生物信息数据，已进入计算系统生物学的时代。开展生物信息大数据计算分析，可以拓展组学研究及不同组学间的关联研究。从环境交互、个体生活方式、心里行为等暴露组学，至细胞分子水平上的基因组学、表观组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、基因蛋白质调控网络，再到人类健康和疾病状态的表型组学等不同层面不同方向上实现大规模的关联计算分析，可以全面阐述生命过程机制，挖掘生命过程特征及关联特征。
3.结论
生物医学与环境科学范文5
[关键词]语义Web 关联数据 生物医学 映射 比较分析
[分类号]G250
1 背景
近年来，随着生物医学的不断演进和人类对该领域的不断探索，生物医学领域积累了大量的数据、信息和知识，这些知识内容可能存储于相同组织的相同数据源，也可能存储在不同组织的异构数据源中，如分布在科学文献、Web页面、专利、电子病例、各种同构或异构数据库等不同形式的载体中，其数据类型丰富多样，数据规模庞大，分布也十分广泛。大多数情况下，它们的存储地点以及存储方式都是不同的，但它们之间很可能存在着关联，例如：Entrez Gene上的某个基因可能与CMIM上的某个疾病存在关联。与此同时，为了支持研究实验和科学决策，生物医学研究者们需要便捷地获取尽可能完备的相关数据。然而，由于许多数据分散存储在相对独立的模式下，导致了在异构环境下，研究者们难以发现和正确使用他们感兴趣的信息。“跨库”或者“跨平台”的一站式访问过程还未达到一种理想的自动化集成效果，因此，迫切需要有一种方法可以集成这些来自多方的数据和资源。
为了实现这一目标，人们对生物医学数据共享领域进行了多年研究和实践尝试，试图将基因、蛋白质、通路、疾病和化合物等数据有效地集成并且提供给研究者们随时获取。然而，相关的研究面临诸多困难，如数据拥有不同的识别框架、不一致的术语表达，多种不同的数据格式和下层数据存储模型设计困难等。随着语义Web技术的发展，生物医学领域的研究者和研究机构开始探索语义Web技术在此方面的可行性，关联数据(linked data)成为近年来的一种重要实践方法。关联数据致力于将这些不同的数据关联起来，连接大量的知识内容中蕴含着知识节点间的联系，并通过Web共享。通过关联数据集成大规模的生物医学数据有助于资源的集成与共享，同时关联数据创建的知识内容之间的语义关联也有助于人们对其进行深入的分析和探索。
2 关联数据及其对生物医学发展的意义
继多年的语义Web研究探索之后，近年来，关联数据被认为是一系列利用Web在不同数据源之间创建语义关联、集成、共享、互联，数据、信息和知识的最佳实践方法。鉴于生物医学知识内容的相对完整性、规范性和关联性，以及生物医学研究和发展过程中对多角度知识关联构建的迫切需求，生物医学领域成为目前语义Web技术应用规模最大、关联数据技术探索最为活跃的领域之一。
2.1 关联数据的目的、定义和原则
关联数据最早是在2007年5月，由Chris Bizer和Richard Cyganiak向W3c SWEO提交的一个项目申请(Linking Open Data项目)①中提出来的，其宗旨在于号召人们将现有数据成关联数据，并将不同数据源互联起来，目的是构建一张计算机能理解的语义数据网络，而不仅仅是人能理解的文档网络，以便于在此之上构建更智能的应用。相比现在的文档网络，语义数据网络提供的关联不但更加丰富，而且具有语义。在用关联数据创建的语义数据网络上，使用者可以自由地从一个数据集跳转到其他数据集，快速地获取他们感兴趣的信息。
关联数据是万维网的发明人Tim Berners-Lee提出的一种万维网上数据的方式，可以看成语义Web的一种实现方式。它一般要求采用RDF数据模型，利用URI(统一资源标识符)命名数据实体，和部署实例数据和类数据，从而可以通过HTTP协议揭示并获取这些数据。可见，关联数据的基本原则是采用RDF数据模型将结构化的数据到Web上，并采用RDF链接将不同的数据源内部关联起来。具体在实践中，Berners－Lee指出关联数据有4个原则必须遵守：①使用URI作为任何事物的标识名称；②使用HTTP URI使任何人都可以访问这些标识名称；③当有人访问某个标识名称时，提供有用的信息；④尽可能提供相关的URI，以使人们可以发现更多的事物。
2.2 关联数据为生物医学发展带来的机遇
2.2.1 为生物医学资源整合提供新的途径 当前生物医学领域已有大量的数据库可供使用，如美国的Pubmed、Genbank、PIR、SWISS2PORT、PDB和美国NCBI的Entrey Sequences，欧洲的EMBL，日本的DDBJ等。除这些大型数据库以外，还有相对较小的专门性数据库，如GenProEc。从大量的数据库来看，生物医学领域资源整合的巨大规模及复杂程度是可以预见的。在当前生物医学信息资源整合的过程中，存在大量的困难和障碍，如不同的系统获取资源的途径不同，资源格式也不尽相同，各系统分别采用不同的术语规范和不同的搜索策略，返回不同的结果形式等，这些均构成了当前异构生物医学信息资源系统整合的困难。关联数据为生物医学信息资源的整合提供了一种可行的途径。关联数据通常采用RDF语言进行描述，RDF描述的数据模型可以有效地支持不同来源数据、信息和概念的集成，例如将文献、蛋白质、疾病、人或机构进行描述和关联。关联数据为这一构想提供了实现的方案，即通过关联数据将各种数据源无缝地关联起来，成为一个广域分布的数据库。
2.2.2 为生物医学知识发现带来新的机遇 生物医学领域的知识发现主要基于海量的科学数据进行数据分析，目的是发现序列的差异、识别新的基因，分析DNA序列、蛋白质结构、分子结构等。传统的生命科学知识发现主要基于对数据和文本的挖掘开展，多年来KDD和文本挖掘的一系列技术进展不断推进着知识发现的研究和应用，包括统计分析、模式识别、趋势预测、实体抽取、关系识别等。然而，基于统计和挖掘的方法存在着固有的缺陷，如计算复杂度高、结果准确性差等，需要从新的途径改善知识发现的效果。近年来语义技术的发展为知识发现方法开辟了新的途径，语义相关的一系列技术使知识的表达、存储、组织和利用发生了重大转变，其中，关联数据是近年来在实践中最为可行的一种方法。遵循关联数据的原则，生命科学对象在细粒度层次被进一步组织起来，通过RDF结构构建实体或概念之间的关联，从而为发现异构数据库之间的联系和隐含知识提供了一种途径。
2.2.3 促进生物医学知识共享与 语义Web提出的重要理念之一就是实现资源的共享和重用，关联数据的相关技术为这一理念的实践开拓了道路。关联数据使用Web来互联相关的数据，降低分散数据之间连接的壁垒。然而将现有数据为关联数据并互连起来支持共享还是一件困难的事情，因为实际上大量
已存在的数据并不满足关联数据的4项原则，于是关联数据的研究者们便开发了一系列实用的工具，来帮助完成传统数据向关联数据的转换。D2R便是其中一个非常流行的工具，它可以将关系型数据库为关联数据。另外，国外面向生物医学领域应用的关联数据开发取得了快速的发展和成果，如加拿大的生物医学知识融汇项目Bi02RDF，此外，还有欧洲的生物医学领域语义集成知识平台Linked Life Data，这些数据均被在Web上供生物医学领域科学研究和应用的共享。
3 当前生物医学关联数据研究进展
3.1 生物医学关联数据基础研究与建设情况
生物医学关联数据基础研究与建设情况主要探讨关联数据在生物医学领域的研究内容和建设成果等方面，即从研究与开况的视角来看，目前生物医学关联数据包含哪些研究项目，采用了哪些构建工具和构建方法等。
3.1.1 面向特定应用的关联数据 针对特定应用目标，选择有限个领域数据集进行集成，并建立数据集之间的映射，将组织后的关联数据联合，该形式的关联数据强调构建准确的数据集关系，为特定的应用服务。有代表性的如印第安纳大学的Bin Chen和XiaoDong等开发了Chem2Bi02RDF系统，W3C语义网医疗健康与生命科学研究组HCLS IG(Semantic WebHealth Care and Life Sciences Interest Group)开发的LODD(Linking Open Drug Data)项目。
・Chem2Bi02RDF。Chem2Bi02RDF系统集成了化学、生物、药物领域的数据集，构建成为面向生物化学知识发现的关联数据，其面向的应用主要是支持两个实体或概念之间的路径发现和数据挖掘。认为一对实体或概念在不同的环境下通过不同的链接路径相连通，分别承载了不同的解释和含义。Chem2Bi02RDF集成的数据集有PubChem Compound、PubChem Bioassay、ChEBI、KEGG、CTD、BindingDB、PharmGKB、DrugBank、PublieQSAR、MATADOR、UNIPORT、HPRD、Reactome、DIP、OMIM、SIDER和PubMed。采用D2R将上述数据集进行RDF格式转化，并构建其之间的关联。
・LODD(Linking Open Drug Data)。LODD就是一个用于药物发现的关联数据，该项目集成了来自多方面的药物信息，从药物对基因表达的影响到对临床试验结果的影响，包括大量的药物、临床、疾病以及制药企业相关的数据集，所有这些数据被转换成RDF格式并在RDF存储服务器上。LODD要解决的关键问题就是构建不同来源数据之间的关联，以实现科学研究以及解决药物相关问题。LODD成关联数据的数据集有：DrugBank、LinkedCT、DailyMed、DBpedia、Diseasome、RDF-TCM、RxNorn、SIDER、STITCH、Medicare、ChEMBL、WHO Global Health Observatory、Univemitv ofPittsburgh NL PRepository等，迄今为止，数据集一共包含800万个以上的RDF三元组，内部构建了370 000个以上的RDF连接。目前还有一些相关的数据集，如ChemBlast、OMIM等，正在逐步被集成到该项目中。
3.1.2 基于领域大规模数据集关联的关联数据 在越来越多的生物医学数据集关联数据化的基础上，面向生物医学领域大规模的关联数据也取得了快速的发展，领域大规模数据集集成，将领域中尽量多的数据集联合，并建立数据集之间的映射，强调数据集和三元组的规模数量。领域大规模数据集集成形成了真正的生物医学Web of Data，如Genome Canada／GenomeQu6bec资助的生物医学知识融汇项目Bi02RDF，此外，还有OntoText公司与LarKC项目合作开发的生物医学领域语义集成知识平台Linked Life Data以及W3C的Linking Open Data项目中的生命科学部分。
・Bio2RDF项目。Bio2RDF是一个大规模、分布式生物医学知识库，集成了40多种生物医学信息资源，如GeneOntology、OMIM、PubMed、GeneID、UniProt等。Bio2RDF将这些异构的数据库资源统一转化成RDF三元组的形式，每一个陈述(statement)都由一组三元组构成，共包含大约50亿个三元组，并对其建立了索引。这些异构的数据资源经过Bio2RDF转换后进行集成，通过本体映射技术，Bio2RDF搭建起了异构资源之间的链接，并在Web上统一。经Bi02RDF转换并集成的生物医学资源及其Triples和SPARQL访问接口见图1。
・Linked Life Data项目。Linked Life Data集成了25种生物医学数据资源，共包含40多亿个三元组，是一个支持异构数据操作的平台，支持数据间的语义集成，同时提供知识访问和管理工具，完全支持W3C的标准和推荐。集成的数据均采用RDF数据模型，知识内容涵盖基因、蛋白质、通路、靶标、疾病、药物、患者等。Linked Life Data开发的一个重要目标就是在集成的数据集上进行推理，同时避免数据冗余，并能够推荐新的链接关系，或在已知数据集上推导出潜在的知识。支持大规模数据集的应用也是Linked Life Data项目的目标之一，其所集成的生物医学资源包括Disease Ontology、Entrez Gene、linkedCT、PubMed、UMLS等，部分资源如图2所示：
・Linking Open Data(LOD)项目的生命科学部分。Linking Open Data项目自2007年提出以来，在过去几年中，越来越多的数据提供者和Web应用开发者将他们各自的数据到Web上，并且与其他数据源关联在一起，形成一个巨大的数据Web。截至最新数据时间2010年9月，已的关联数据规模为28 562 478 988个RDF三元组以及395 756 083个RDF关联关系。其中，生命科学是重要的组成部分，共包含42个数据集，2 664 1 19 184个RDF三元组以及200 417 873个RDF关联关系。观察这42个数据集发现，生物医学领域核心的数据集大多已按照关联数据4原则进行转换，并于Web上，支持访问和共享。这些数据集有Gene Ontology、HomoloGene、KEGG Compound、KEGG Drug、KEGG Glycan、KEGG Pathway、
KEGG Reaction、PubMed、UniProtKB、Bi02Chem2RDF等。目前LOD项目的生命科学部分大部分来自Bi02RDF、LODD和Neuroeommons，也包含一些个人和组织提交的资源，如图3所示：
3.2 生物医学关联数据应用研究进展
生物医学关联数据应用研究进展主要探讨关联数据在生物医学领域的应用方向和研究案例，本文归纳的主要应用方向有知识发现、语义标注等，其他方向的应用正在逐步推进中。
3.2.1 知识发现在生物医学领域，关联数据为知识发现的研究提供了更大的空间。基于Chem2Bi02RDF，Bin Chen等研究者以老年痴呆症为目标，实验发现所有的“化学制品一疾病”关联，作为实例层的关系，共发现81 077种不同的化学制品和老年痴呆症有关系，其中410个通过特定基因建立桥接。如美国马里兰大学和委内瑞拉西蒙玻利瓦尔大学的Mar'la-Esther Vidal和Louiqa Raschid等共同开发的BioNav，是一套从关联数据云图中发现潜在语义链接的框架和系统，BioNav基于本体技术，可以有效地发现药物和疾病之间的潜在的、新颖的关系。BioNav通过探索大规模的关联数据云图并采用本体和现有的排名技术，对返回的链接进行分析，获取排名靠前的链接。实验证实BioNav可以发现大部分的有效关系。
3.2.2 语义标注 随着越来越多的资源被成关联数据，关联数据在文本语义标注方面的应用效果也逐渐显现。生物医学领域中典型的应用如OntoText实验室的LifeSKiM项目，用Linked Life Data对Medline中的文献进行标注，由于Linked Life Data中集成了大规模的生物医学数据集，并构建了其间的关系，在对文本进行分词、句法识别、词性标注，规范化等处理之后，大量的实体关系可以清晰地识别出来，LifeSKIM项目就采用Entrez-Gene中的实体识别基因名称，采用NCBI Taxonomy中的实体识别人体组织成分，采用SNOMED中的实体识别疾病，采用DrugBank中的实体识别药物成分等。经过实验，LifeSKIM在处理的1 204 063篇Medline摘要中，标注了10 884 032个实体和40 510个实体间的关系。
此外，关联数据还不断在问题回答系统和事件数据管理中得到应用，如Semantic CrunchBase TwitterBot、DBpedia mobile、Event Data Managementl OpenLinkgCalendar等，但这些应用目前在生物医学领域中却还少有尝试。相信下一步在生物医学领域中，关联数据的应用会更加广泛。
4 典型生物医学关联数据比较分析
4.1 数据规模与情况比较分析
对上述典型的生物医学关联数据进行分析，从其数据源数量、资源规模、外链数、浏览方式、查询方式和下载方式等方面进行数据规模和情况的分析和比较，分析的对象主要有Bio2RDF、Linked Life Data(简称LLD)、LOD的生命科学部分(简称LOD－Life)、Chem2Bio2RDF和LODD，如表1所示：
从表1的分析情况可以看出，生物医学领域的关联数据集成数据规模普遍较大，映射关系也较多，提供访问和下载的途径也较为完备，是关联数据实践发展较好的一个领域。
4.2 实施策略比较分析
除了以上数据规模与情况比较分析，本文通过对大量文献和数据的调研认为，目前在实施策略方面，这些生物医学领域关联数据分别采用了不同的解决方案，主要体现在：
4.2.省略／pdb：1 GOF；Linked Life Data对所有资源进行了统一命名，采用以下命名空间，如来自Entrezgene数据库的tumor protein p53表示为：http：／／linkedlifedata.省略／drugbank／resouree／drugbank_din／DB00001；LODD则保留了各自数据源的命名空间。
4.2.2 映射机制Bio2RDF的映射原理简单，就是通过查找相同字符串，找到在不同数据来源中的相同实例，将它们关联起来；Linked Life Data在映射方面采用了多样复杂的方法，分别有命名空间映射、基于参考节点的映射、标识符匹配、取回参考值、传递链接、语义标注等方法；LOD－Life中不同数据源之间的链接通过关联数据者来提供，数据集被吸纳为LOD的条件之一就是考量其外链数(outlinks)，达到一定数量外链数的数据集才会被考虑；Chem2Bio2RDF的映射方法是以化学基因组学相关的概念为中介，搭建生物类数据源和化学类数据源之间的链接；LODD中不同数据源之间的链接则通过语义链接发现方法来实现，采用了LinQuer工具和SILK链接发现框架中的方法来计算不同数据源中概念之间的语义距离，通过一个相似度的值发现概念之间的链接。
综上所述，当前的关联数据都在试图整合越来越多的资源，同时构建精细准确的链接关系，并以Web可获取的方式与访问，也提供用户的下载和应用。尽管这些研究中存在一定的重复整合，但从发展趋势上看，一些机构的研究成果被吸纳到其他项目的后续研究中，如Bio2RDF、LODD、Chem2Bio2RDF均为LODLife贡献了重要力量，Chem2Bio2RDF与Bio2RDF还进行了大量外部映射，随着LOD―Life的不断发展，Bio2RDF的大量成果被吸纳改进，Bio2RDF在形式上正逐渐退出业界，但它在早期的研究积累和成果却是毋庸置疑的。从目前的发展情况来看，最活跃且最具有长期生命力的项目是LOD－Life，众多的局部项目成果都将吸纳到集中式的LOD中去，这样的滚雪球式的发展模式无疑推动了规模更大、质量更高的关联数据的构建和，这也与LOD提出的共享与重用理念相吻合。
5 面临的困难和问题
当前关联数据在生物医学领域中的广泛应用仍面
临困难，主要困难就是概念和术语的标准化以及异构资源之间的准确映射，这也是今后发展需要重点解决的问题。
5.1 概念和术语的标准化是迫切需要解决的问题
概念和术语的标准化是大规模关联数据应用的前提和关键，统一的表达形式有助于更大范围内技术、资源等方面的交流和共享，特别是在生物医学这样一个相对更加严格和复杂的学科领域，标准化更是一个迫切需要解决的问题。无论是在传统知识组织体系，如主题词表、分类词表中，还是在新兴的本体乃至语义Web当中，概念和术语都是最基本的重要知识单元，是最基本的外在表示形式。一些相关的研究已经开展，如Gene Ontology作为特定医学领域的本体系统应用在了基因领域的诸多实践中，借助于本体技术，GeneOntology成功地解决了以往生物信息领域分散在不同数据库中不同术语表达的问题。然而，还有更广泛的生物医学领域存在着大量隶属于不同系统中的生物医学概念、医学术语，需要对其进行提取、转换、规范化和有序化，迫切需要解决生物医学概念和术语的歧义表达和不一致性问题，这是进一步解决关联数据集成与、知识共享和机器统一查找问题的基础。
5.2 异构资源之间的映射问题
生物医学领域中存在许多数据集和本体，但由于编码格式、不同机构与编制者专业知识认知差异、语义粒度、语种与术语差异等多方面因素导致数据集之间普遍存在异构现象。为了生成和Linked Data，解决异构资源映射问题，实现语义互操作是关键。关联数据中的关联基本原理是借由RDF三元组的每个位置以无限制方式实现开放语义关联，最具代表性的以DBpedia为中轴的数据集，主要是对实例(instances)采用owl：sameAs实现关联，这也是目前最常见的关联方式。生物医学领域，例如MG数据库和Entrez Gene通过Bio2RDF被表达为RDF三元组并为关联数据，这两个数据来源之间的联合使用Bio2RDF：xGeneID来实现集成。目前的普遍做法虽然明确了实例间的关系，但它们对应的概念之间尚未被有效关联和集成，即未深入到本体语义层面。
生物医学与环境科学范文6
20世纪初，第一次世界大战以前所使用的材料为第一代生物医学材料。代表材料有石膏、金属、橡胶以及棉花等物品。这一代的材料大都已被现代医学所淘汰。第二代生物医学材料的发展是建立在医学、材料科学(尤其是高分子材料学)、生物化学、物理学以及大型物理测试技术发展的基础上的，研究人员也多由材料学家和医生来担任。代表材料有经基磷灰石、磷酸三钙、聚经基乙酸、聚甲基丙烯酸轻乙基醋、胶原、多肤、纤维蛋白等。这类材料与第一代生物医学材料一样，其研究思路仍旧是从改善材料本身的力学性能和生化性能，使其在生理环境下能够长期地替代生物组织。第三代生物医学材料川是一类具有促进人体自身修复和再生作用的生物医学复合材料。它是在生物体内各种细胞组织、生长因子、生长抑素及生长机制的结构和性能的基础上建立的叫，由具有生理“活性”的组元及控制载体的“非活性”组元构成，有较理想的修复再生效果。它通过材料之间的复合、材料与活细胞的融合、活体组织和人工材料的杂交等手段，赋予材料特异的靶向修复、治疗和促进作用，从而使病变组织大部分甚至全部由健康的再生组织取代。骨形态发生蛋白(bonemorphogenetieprotein，BMP)材料是第三代生物医学材料中的代表。表1列出了近年来生物陶瓷复合材料的发展情况〕。
2生物医学材料的分类
2.1生物医学金属材料(biomedicalmetallicmeterials)
生物医用金属材咪斗通常采用合金或钦金，具有很高的机械强度和抗疲劳特性，是临床应用最广泛的承力植人材料川，主要有钻合金(C。一Cr一Ni)、钦合金(Ti一6AI一4V)和不锈钢的人工关节和人工骨〔7口。镍钦形状记忆合金具有形状记忆特性和智能性，可用于矫形外科、心血管外科等。
2.2生物医学高分子材料(biomediealpolymer)
生物医学高分子材料有天然和合成两种，其中合成高分子材料发展较快。合成的软性材料常用作人体软组织(如血管、食道和指关节等)的代用品;合成的硬性材料则用作人工硬脑膜、人工心脏瓣膜的球形阀等;液态的合成材料(如室温硫化硅橡胶)可作为注人式组织修补材料阁。
2.3生物医学无机非金属材料或生物陶瓷(biomediealeeramies)
生物陶瓷的化学性质稳定，具有良好的生物相容性。生物陶瓷主要包括两类:①惰性生物陶瓷(如氧化铝、医用碳素材料等)，这类材料具有较高的强度，耐磨性能良好，分子中化学键的作用力较强;②生物活性陶瓷(如轻基磷灰石和生物活性玻璃等)，此类材料能在生理环境中逐步降解、吸收，或与生物机体形成稳定的化学键，因而具有极为广泛的发展前景。
2.4生物医学复合材料(biomediealeomposlites)
生物医学复合材料是由两种或两种以上不同材料复合而成的，主要用于修复或替换人体组织、器官或增进其功能，也可用作人工器官的制造。其中钻钦合金和聚乙烯组织假体常用作人工关节;被钦合成材料作为人工股骨头在临床上有良好的应用;高分子材料与生物高分子(如酶、抗原、抗体和激素等)结合可以作为生物传感器。
2.5生物医学衍生材料(biOI.刃iadded目叮.妞dais)
生物医学衍生材料是由经过特殊处理的天然生物组织衍生而成的。经过处理的生物衍生材料是无生物活性的材料，但其具有类似天然组织的构型和功能，在维持人体动态的修复和替换中具有重要作用，如皮肤掩膜、血液透析膜、人工心脏瓣膜等〔9]。
3生物医学材料的市场现状
生物医学材料产业是一种发展迅猛的高新技术产业。1992一1995年，其销量的全国增长率为7%一12%，超过全球经济的一般发展水平，在亚洲地区发展最快，增长率达到22%。根据经济合作与发展组织(oganizationofeeonomiceorporationanddevelopment，OECD)预算[5〕，到2010年生物医学材料产业的市场销售额将达到4000亿美元(药物市场的销售额)。随着材料产业的发展和人体器官的广泛应用，生物医学材料这门新兴的交叉型学科已经成为新技术革命的一个重要组成部分。经济发达的国家已经形成了新型的生物医学材料工业体系，其生产厂家由过去的商品材料工厂转为专业的生产工厂。生物医学材料的产品数目众多，仅高分子材料在全球医学上的应用已达到90多个品种，1800多种制品[‘o。1990~1995年，世界生物医学材料市场以每年大于20%的速度增长，中国虽然增长较快，但由于起点低，其市场份额只占全球市场的1.6%。近年来，生物医学材料产业发展迅猛，其经济地位同信息、汽车产业相当。现将世界各地区生物医学材料的市场状况。当代生物医学材料产业仍以常规材料占主导地位。2000年全球医疗器械市场的销售额己达1650亿美元，其中生物医学材料及制品约占40%一50%[ll〕。20世纪90年代，全球医疗器械销售额的平均年增长率为n%左右，1999~2004年有所增加，其中发展中国家增长最快。例如，除日本外的亚洲地区其销售额从200。年占全球市场份额的17%(280亿美元)增长至2005年的25%，其中矫形外科修复材料和制品的销售额在全球市场的年增长率可达26%(1999~2005年)。预计工程化组织和器官上市后，可开拓800亿美元的新市场;人造皮肤、组织粘合剂及术后防粘连制品的年增长率可达45%;心血管系统修复材料、血液净化材料、药物缓释材料等领域也呈高速增长的趋势〔‘2〕。目前，比较有代表性的生物医学材料包括:①用于人工器官及代用品制造的膨体聚四氟乙烯、低温各向同性碳、表面修饰与交联的血红蛋白、碳化硅脂和超高分子量聚乙烯等;②用于人工关节及骨骼替代的高分子量、高密度聚乙烯，氧化铝陶瓷，甲基丙烯酸甲酷和苯乙烯的共聚物等;③用于人工膜替换的甲基烯酸醋类共聚水凝胶、硅橡胶聚甲基丙烯酷等;④用于应用粘合剂的亚甲基丙二酸酷、明胶、蛋白胶等。
4我国生物医学材料的发展前景
我国生物医学材料的应用和开发起步较晚，但在政府的大力支持下，已取得了一批较高水平的科研成果。如生物活性骨、关节系统替换材料、人工心脏瓣膜以及眼科手术类高分子复合材料等。国家科技部资料表明〔’3〕，1996一200。年间，我‘国生物医学材料市场需求的年均增长率达到27%，比全球的增长速度高出10个百分点。其中生物医学材料制品的市场增长更加迅猛，例如2000年我国人工关节市场需求量的年均增长率高达30%，远高于美国同期的4%;“九五”期间国家的“复明计划’，[1叼规定，每年生产5万套人工晶体以满足市场的需求;我国国内每年消耗接人人体内的导管1亿多条，而且需求量还在不断增长。但是我国国内生物医学材料的生产仍然处于初级阶段，其产值还不到全球份额的千分之一，且增长缓慢，1996一2001年，我国生物医学材料产值的年均增长率只有2%左右。国内生物医学材料与国外同类产品相比，存在4个突出的问题:①仿制品多，缺乏自主知识产权;②销售价格低，但档次和质量也低;③企业生产规模普遍偏小，难以形成规模效应;④研发投入少，产品技术含量较低。与此同时，外商的大批涌人，不仅带来了大量具有竞争力的产品，同时还展开专利权、商标权等知识产权方面的竞争。2000年底国内公司在我国注册生产的生物医学材料及制品只有53种、，而国际医疗器械生产公司在我国注册生产、销售的品种多达300多种睡〕。因此，本文建议从以下几个方面提升我国生物医学材料产业的竞争力。
4.1确立重点开发产品
复合材料作为硬组织修复材料的主体，有效地解决了材料的强度、韧性及生物相容性的问题，是生物医学材料新品种开发的重点，在临床上得到了广泛的应用哪〕。目前研究较多的是合金、碳纤维、无机材料(生物陶瓷、生物活性玻璃)、高分子材料的复合以及血液净化剂的开发。这些生物医学材料应该作为我国今后重点开发的产品。
4.2构建生物医学材料产业的新技术体系
生物医学材料产业的新技术体系必须以生物医学材料企业为技术创新的主体，充分发挥科研院所、大专院校的带头作用，实行产、学、研结合，成立学科齐全、队伍精干、人才结构合理的生物医学材料科研队伍，开发有自主知识产权的生物医学高新技术产品。
4.3加强对外合作与交流
加强对外合作与交流必须积极参加国际间的技术交流与合作，学习国外先进的技术和管理经验，及时掌握生物医学材料技术在国际上的发展状况和趋势，积极引进、消化和吸收国外的先进技术，强化“产品国际化”的意识，在新产品开发上要紧紧跟随甚至超越国际潮流，增强我国生物医学材料产品的竞争力，缩小与发达国家之间的差距。
