生物计算机：试管里的奇迹
编者按:本文是日出版的《计算机世界》周报第28期产品与技术版 “新一代计算机”系列专题文章之一，另两篇文章分别为“纳米计算机：承上启下”、“量子计算机：颠覆传统”
1994年， Leonard M. Adleman用一种不平常的技术解决了一个平常的计算问题。这是个一个人只用一会儿时间，普通桌面计算机只需一眨眼功夫，就可以解答的问题。可是，Adleman用了7天才找到答案。那么，这项工作为什么不同寻常呢？因为他利用DNA解决了这个问题。这是一次里程碑式的分子级计算演示。
Adleman求解的问题是一个著名问题。它的正式名字叫定向哈密尔顿路径（HP）问题，但人们更多地称它为“货郎担问题”。在Adleman版的货郎担问题（TSP）中，一位货郎试图找到一条穿越几个城市的道路，而且他只到每个城市一次。随着城市数量的增加，问题变得越来越困难，直至问题的答案无法用解析分析法求解，必须采用蛮力搜索法。城市数量巨大的TSP的计算成...
生物计算机：试管里的奇迹
编者按:本文是日出版的《计算机世界》周报第28期产品与技术版 “新一代计算机”系列专题文章之一，另两篇文章分别为“纳米计算机：承上启下”、“量子计算机：颠覆传统”
1994年， Leonard M. Adleman用一种不平常的技术解决了一个平常的计算问题。这是个一个人只用一会儿时间，普通桌面计算机只需一眨眼功夫，就可以解答的问题。可是，Adleman用了7天才找到答案。那么，这项工作为什么不同寻常呢？因为他利用DNA解决了这个问题。这是一次里程碑式的分子级计算演示。
Adleman求解的问题是一个著名问题。它的正式名字叫定向哈密尔顿路径（HP）问题，但人们更多地称它为“货郎担问题”。在Adleman版的货郎担问题（TSP）中，一位货郎试图找到一条穿越几个城市的道路，而且他只到每个城市一次。随着城市数量的增加，问题变得越来越困难，直至问题的答案无法用解析分析法求解，必须采用蛮力搜索法。城市数量巨大的TSP的计算成本会变得很高，以致在最新型的超级计算机上求解都不切实际。Adleman的演示只涉及7个城市，因此答案甚至可以用肉眼观察就轻松地得到。但是，他的工作却由于多种理由而意义重大。
它显示了利用DNA解决一类难于或不可能利用传统计算方法解决的问题的可能性；它是分子级计算的例子，而半导体行业可能永远达不到分子级水平；它展示了DNA作为一种数据结构的独特方面；它证明了DNA计算可以以大规模并行方式运行。
DNA：一种独特的数据结构
人们在过去40年里积累了大量有关DNA分子相关信息的信息。因此，为避免被DNA的生物化学和生物学细节搞得焦头烂额，我们将只探讨与DNA计算有关的信息。
DNA的数据密度大得惊人。正像一串二进制数据用“0”和“1”编码一样，一串DNA用4个用字母A、T、C和G代表的脱氧核糖核酸基盐编码。在DNA分子上的脱氧核糖核酸基盐（也叫核苷酸）之间的间隙为0.35纳米，从而使DNA具有了每英寸近18 Mbits的不同寻常的数据密度。在两维空间中，如果假设每平方纳米有一个核苷酸的话，数据密度超过每平方英寸1百万Gbits。与数据密度约为每平方英寸7 Gbits的典型高性能硬盘相比，DNA数据密度超过它10万倍以上。
DNA的另一个重要属性是其双链性质。核苷酸A、T、C和G可以粘合在一起，形成核苷酸对。因此每个DNA序列都具有一个天然的补序列。例如，如果序列S为ATTACGTCG，那么其补序列S'为TAATGCAGC。S和S'将混合在一起（或杂交）形成双链DNA。
这种互补性使DNA成为一种独特的计算结构，可以以多种方式加以利用。其中的一个例子就是纠错。由于种种因素，DNA中会出现错误。DNA酶偶尔也会犯错误，在不应该断开的地方断开，或在本该插入G的地方插入T。太阳发出的紫外线和热量也会损坏DNA。如果错误发生在双链DNA的某一段上，修复酶可以利用补序列串作为参考，恢复正确的DNA序列。从这个意义上说，双链DNA类似于一台RAID 1阵列，即第二块硬盘是第一块硬盘的镜像，如果第一块硬盘发生错误，数据可以从第二块硬盘中恢复。
在生物系统中，这种纠错能力意味着错误率相当低。例如，在DNA复制时，每复制10^9个核苷酸发生一次错误，换句话说，错误率为10^-9（相比之下，采用Reed-Solomon纠错时，硬盘的读错误率只有10^-13）。
在细胞中，DNA由不同的酶以生物化学方式进行修改。酶是微小的蛋白质，它按照大自然的设计，读取和处理DNA。这类在分子级上处理DNA的“运行的”蛋白质的种类和数量都非常多。例如，既有切断DNA的酶，又有将它们再粘在一起的酶。一些酶发挥复印机的作用，另一些酶承担修理工的职责。
分子生物学、生物化学和生物工艺学开发出了使我们能够在试管中完成这些细胞功能的许多功能的技术。正是这种细胞组织以及一些合成化学品，构成了一套可用于计算的操作。CPU有一套加、移位、逻辑算子等基本组成的操作集合，这些操作使CPU可以执行最复杂的计算。正像CPU一样，DNA也具有切断、复制、粘贴、修理以及其它许多操作。
需要注意的是，在试管中，酶并不是顺序地工作，一次处理一个DNA，而是酶的很多副本同时处理许多的DNA分子。这正是DNA计算的威力所在：可以以大规模并行方式运行。
与硅计算机的比较
DNA凭借其独特的数据结构和执行很多并行操作的能力，使人们能够从不同的角度研究计算问题。基于晶体管的计算机通常以顺序方式处理操作。当然，现在出现了多处理器计算机，而且现代CPU具有一定的并行处理能力，但一般而言，在基本的von Neumann架构计算机中，指令是顺序执行的。一台von Neumann机器(所有的现代CPU都属于von Neumann机器)基本上一次又一次地重复同样的“读取和执行周期”，它从主内存中读取指令和相应的数据，然后再执行指令。它非常非常快地、许多许多次地顺序执行这些操作。而DNA计算机不是von Neuman机器，它是随机的机器，它在解决不同类型的问题时，以不同于普通计算机的方式进行计算。
一般来说，提高硅计算机的性能，意味着更快的时钟速度（和更宽的数据通道），此时强调的是CPU速度，而不是内存的大小。然而，对于DNA计算来说，其力量来自内存容量和并行处理。假如被迫执行顺序操作的话，DNA将失去它的吸引力。以DNA的读/写速度为例。在细菌中，DNA可以以每秒大约500对核苷酸的速度进行复制。从生物学角度看，速度相当快（比人类细胞快9倍），而且考虑到低错误率，这是个很了不起的成就。但是，这只是1000 bps，与一般硬盘的数据吞吐量相比，等于是蜗牛爬。
首先，复制酶甚至在完成复制第一个DNA串之前，就可以开始复制第二个DNA串。因此，数据速度猛增到了2000 bps。DNA串的数量指数级增加(n次迭代后数量为2^n)。每增加一串DNA，数据速率就增加1000 bps。因此在10次迭代后，DNA的复制速度约为1M bps，30次迭代后，增加到1000G bps。这超过了最快速硬盘的持续数据速率。
现在让我们来比较一下用传统计算机和DNA计算机解决非平凡的货郎担问题(城市数量& 10)的情况。在使用传统的冯·诺伊曼计算机时，一种原始的方法是建立搜索树，然后顺序测量每一个完整的分支，并保留最短的路线。这种方法可利用更好的搜索算法加以改进。一种肯定不会使用的方法是首先生成所有可能的路线，然后搜索整个路线表。为什么呢？因此对于20个城市的货郎担问题，整个路线表理论上将占用4千5百万GB的内存！对于一台运算速度100 MIPS的计算机，仅生成所有的路径就需要两年时间(假设一条指令周期生成一条路线中的一个城市)。
然而在使用DNA计算机时，这种方式却变得可行了！10^15对于生物化学来说，是很小的数量。此外，路线也不再顺序搜索了。操作都是以并行方式完成的。
Adleman的试验
让我们利用Adleman演示的DNA方式来解决我们自己的定向哈密尔顿路线问题。为叙述方便起见，我们对例子进行了简化。
假设你住在洛杉矶，需要访问4个城市：芝加哥、达拉斯、迈阿密和纽约，其中纽约是最后的目的地。你所选择的航空公司的转接班机限制了你能选择的路由(例如，有从洛杉矶到芝加哥的航班，但没有迈阿密到芝加哥的飞机)。如果你希望只访问每个城市一次，该怎么走呢？
Adleman的步骤是：
生成所有可能的路由；
选择从起点城市开始到终点城市结束的路线；
选择具有正确城市数量的路线；
选择包含每个城市只出现一次的路线。
以上所有步骤都可以利用标准的分子生物技术完成。
第一步：生成所有可能的路由
策略：用短DNA序列为城市名编码。通过连接存在路由的不同城市序列，对路线编码。DNA可以当做数据串对处理。例如，每个城市可以用六个核苷酸成组的“字”来代表：
洛杉矶：GCTACG
芝加哥：CTAGTA
达拉斯：TCGTAC
迈阿密：CTACGG
纽约： ATGCCG
整条路线的编码可通过将这些代表具体城市的DNA序列串起来完成。例如，从洛杉矶--&芝加哥--&达拉斯--&迈阿密--&纽约的路线表示为GCTACGCTAGTATCGTACCTACGGATGCCG，也可以等价地用这条序列的补序列形式表示。
那么，我们怎样生成这条序列呢？人工合成短单链DNA现在是一种常规方法，因此，城市名编码十分简单。一种叫做DNA合成器的设备可以制作这些分子，也可以从第三方定制。然后，按正确的次序将城市名编码连接在一起来生成路线。在完成这项工作时，我们可以利用DNA与其补序列杂交的事实。例如，我们可以通过对起始城市的后一半字母(后三个字母)和到达城市的前一半字母(前三个字母)的补序列进行编码，对城市间路由编码。例如，迈阿密(CTACGG)与纽约(ATGCCG)之间的路由可以用迈阿密编码的后一半(CGG)和纽约编码的前一半(ATG)组成，即CGGATG。取补后，得到GCCTAC。GCCTAC不仅惟一表示了从迈阿密到纽约的路由，而且还通过把代表迈阿密和纽约的DNA与CGG和ATG杂交，连接将它们连接在一起。(见图 g)
随机路线可以通过将城市编码与路线编码混合起来生成。最后，这些DNA串可以用一种叫做连接酶的酶连接在一起。这时我们得到的是代表示具有任意数量的城市和任意路由集合的路线的DNA串。(见图 g)
利用大量的DNA编码(比如，10^13个每个城市和城市间每条路由的副本)，我们肯定得到所有可能的组合,一个正确的组合就包括在这些组合中。
第二步：选择从起点城市开始到终点城市结束的路线
策略：利用聚合酶链反应，有选择地只复制和放大开始于洛杉矶并结束于纽约的DNA部分。
完成第一步后，我们得到了一只装满代表路线编码的各种长度的DNA的试管。我们需要的是从洛杉矶到纽约的路线。为此，我们可以使用一种叫做聚合酶链反应(PCR)的技术。PCR使我们可以生产出某一DNA序列的大量副本。聚合酶将复制开始于引分子(primer)位置的一段单链DNA。引分子是一小截DNA，与我们感兴趣的那段DNA的一端互补。通过选择位于我们希望放大的那段DNA两侧的引分子，聚合酶优先放大这些引分子间的DNA，将包含这一序列的DNA的数量增加一倍。
经过多次PCR后，DNA被放大了指数级倍。在有选择地放大我们感兴趣的路线时，我们使用与洛杉矶和纽约互补的引分子。在PCR后，我们最后得到的是一只装满不同长度、代表着从洛杉矶起到纽约止的路线编码的双链DNA的试管。
第三步：选择具有正确城市数量的路线
策略：根据长度分类DNA，选择长度对应5个城市的DNA。
经过第二步后，试管中路线DNA编码尽管代表着始于洛杉矶止于纽约的路线，但经过城市的数量却不同。我们现在希望选择只经过五个城市的路线。为此，我们可利用一种叫做凝胶电泳的技术。凝胶电泳法是一种用于解决DNA长度的通用过程。
凝胶电泳法的基本原理是利用电场，迫使DNA经过一个凝胶矩阵。在多数条件下，DNA为负电荷分子，因此如果放置在电场中，将被吸引到正电位上。但是由于DNA的电荷密度恒定不变，悬浮在液体中的长DNA段与短DNA段运动速度一样快。这就是为什么要使用凝胶矩阵的原因。凝胶由形成细丝网的聚合体构成。DNA被迫穿过细丝间的微小空间，细丝降低了DNA的移动速度，速度降低多少取决于DNA的长度。最后得到许多DNA带子，每个带子对应于某个长度。然后，我们可以切掉我们感兴趣的带子，分离出特定长度的DNA。由于我们知道每个城市用6对DNA编码，因此，掌握路线的长度就使我们掌握了城市的数量。在本例中，我们将分离具有30对核苷酸长度(5个城市X 6对核苷酸)的DNA。（ g）
第四步：选择包含每个城市只出现一次的路线
策略：按城市连续过滤DNA分子，每次一个城市。由于我们处理的DNA包括五个城市，我们将得到每个城市只编码一次的DNA序列。
我们可以利用一项叫做亲和纯化的技术，从DNA样本中纯化出包含特定序列的DNA。我们可以通过将DNA序列的补序列连接到一种基质上(如磁珠)，完成这项工作。磁珠然后与DNA混在一起。这时，包含我们所需要序列的DNA将与磁珠上的补序列杂交。然后，这些磁珠被取出，分离出DNA。
我们进行5次亲和纯化，每次使用一个不同的城市补序列。例如，第一次时，使用带有洛杉矶补序列的磁珠，来分离包含洛杉矶编码的DNA序列。如此反复5次，我们就得到了从洛杉矶开始、只访问每个城市一次、结束于纽约的所有路线。
一种找到结果的可能方法是对DNA序列排序。不过，由于我们已经有了城市编码的序列，因此我们可以使用一种叫做渐变PCR的方法。这时我们利用对应于洛杉矶的引分子，接着使用对应于每个城市的不同引分子，进行一系列PCR放大。通过测量每个PCR结果得到的不同DNA长度，我们可以将路线中的最终城市序列拼凑出来。例如，我们知道DNA路线开始于洛杉矶，具有30对核苷酸长度，因此如果洛杉矶和达拉斯引分子的PCR结果为24对核苷酸长，可知达拉斯是路线中的第四个城市(24被6除)。最后，如果我们在DNA处理中十分仔细的话，试管中留下的惟一DNA应当中代表洛杉矶、芝加哥、迈阿密、达拉斯和纽约路线编码的DNA。因此，如果使用的引分子顺序是洛杉矶与芝加哥、洛杉矶与迈阿密、洛杉矶与达拉斯和洛杉矶与纽约，那么我们将得到长度为12、18、24和30对核苷酸的PCR结果。
Adleman的试验解决了7个城市的问题，但是有两大缺点阻止扩大其计算的规模。当使用一种不同的解法时，货郎担问题的复杂度并没有消失：复杂度仍以指数级增长。就Adleman的方法而言，指数级增长的东西不是计算时间，而是DNA的数量。不幸的是，这给可以求解的城市数量带来了一些硬性限制。在Adleman的文章发表后，很多人指出使用他的方法求解200个城市的HP问题，需要的DNA的重量将比地球还要重。
限制Adleman方法的另一个因素是每次操作的错误率。由于这些操作并不是确定性而是随机驱动的(我们是在做化学试验)，每一步都包含统计错误，因而限制了在产生错误的概率超过产生正确结果的概率前我们所能连续迭代的次数。例如，1%的错误率可进行10次迭代，这时的错误率小于10%，而在进行100次迭代后，错误率增长为63%。
“试管”的未来
那么DNA能被用于解决城市数量超过传统计算机能力的货郎担问题吗？鉴于目前传统计算机的记录是13,509个城市，这肯定不能用上述过程求解。传统计算机求解这个问题只用了3个月时间，当时动用了3台Digital AlphaServer 4100s(共有12个处理器)和一个由32台Pentium-II PC组成的群集。此问题的求解不是由于计算能力，而是由于人们使用了一些效率非常高的分支规则。Adleman的第一次DNA计算演示采用了一种不太高明的算法，但是随着DNA计算形式的不断细化，新算法也许有一天将使DNA超过传统计算机，创造新记录。
在“硬件方面”(或者应当说“湿件”)，生物技术的改进正在以类似于半导体行业的进步速度发展。以DNA排序为例，曾需要一位研究生用5年时间完成的工作，现在只需要一天。鉴于政府投入到基因研发大量资金和来自利润丰厚的制药和医疗相关市场的潜在巨额回报，这种情况并不让人感到吃惊。人类基因组项目正在排序技术方面迅速取得创新。DNA处理的未来是速度、自动化和小型化。
不难想像，总有一天我们将拥有制造利用DNA或DNA式的生物高聚物作为计算基础的小型集成桌面机的工具和人材以及各种设计酶(designer enzymes)。也许DNA计算机不会被用于玩“Quake IV”或上网冲浪(这些事情是传统机所善长的)，而肯定可以被用于研究逻辑、加密、基因编程与算法、自动控制、语言系统以及很多现在还没有发明出来的其它有趣的事。
其他答案（共2个回答）
反应算法等几种类型。
计算机工业在近几十年内飞速发展，其速度令人瞠目。然而目前晶体管的密度已近当前所用技术的理论极限，晶体管计算机能否继续发展下去？所以，人们在不断寻找新的计算机结构。另一方面，人们在研究人工智能的同时，借鉴生物界的各种处理问题的方式，即所谓生物算法，提出了一些生物计算机的模型，部分模型已经解决了一些经典计算机难以解决的问题。
生物计算机目前主要有以下几类：
1. 生物分子或超分子芯片：立足于传统计算机模式，从寻找高效、体微的电子信息载体及信息传递体入手，目前已对生物体内的小分子、大分子、超分子生物芯片的结构与功能做了大量的研究与开发。“生物化学电路” 即属于此。
2. 自动机模型：以自动理论为基础，致力与寻找新的计算机模式，特别是特殊用途的非数值计算机模式。目前研究的热点集中在基本生物现象的类比，如神经网络、免疫网络、细胞自动机等。不同自动机的区...
生物计算机是以生物界处理问题的方式为模型的计算机。目前主要有：生物分子或超分子芯片、自动机模型、仿生算法、生物相关信息反应算法等几种类型。
计算机工业在近几十年内飞速发展，其速度令人瞠目。然而目前晶体管的密度已近当前所用技术的理论极限，晶体管计算机能否继续发展下去？所以，人们在不断寻找新的计算机结构。另一方面，人们在研究人工智能的同时，借鉴生物界的各种处理问题的方式，即所谓生物算法，提出了一些生物计算机的模型，部分模型已经解决了一些经典计算机难以解决的问题。
生物计算机目前主要有以下几类：
1. 生物分子或超分子芯片：立足于传统计算机模式，从寻找高效、体微的电子信息载体及信息传递体入手，目前已对生物体内的小分子、大分子、超分子生物芯片的结构与功能做了大量的研究与开发。“生物化学电路” 即属于此。
2. 自动机模型：以自动理论为基础，致力与寻找新的计算机模式，特别是特殊用途的非数值计算机模式。目前研究的热点集中在基本生物现象的类比，如神经网络、免疫网络、细胞自动机等。不同自动机的区别主要是网络内部连接的差异，其基本特征是集体计算，又称集体主义，在非数值计算、模拟、识别方面有极大的潜力。
3. 仿生算法：以生物智能为基础，用仿生的观念致力于寻找新的算法模式，虽然类似于自动机思想，但立足点在算法上，不追求硬件上的变化。 4. 生物化学反应算法：立足于可控的生物化学反应或反应系统，利用小容积内同类分子高拷贝数的优势，追求运算的高度并行化，从而提供运算的效率。DNA计算机 属于此类。以下将着重介绍自动机模型中的计算神经网络和生物化学反应算法中的DNA计算机的模型。
计算机是仿生学的产物，自然和生物学有有关系的，他的存储，信息传输都是仿生物的神经系统运作的。
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越南地底挖出不明生物解说 越南地下挖出奇怪生物到底是什么东西？
& 越南地底挖出不明生物解说，越南地下挖出奇怪生物到底是什么东西？越南地底挖出不明生物是哥斯拉吗？ & &自从40年代起，有关于不行飞行物的目击事件变得多了起来，专家称其为UFO，虽然目前还尚未得到确证，但是世界各地均出现过不少不明生物，据了解越南曾在地下挖出过不明生物，这只怪物到底是什么也让人们十分关注，不少不明生物令人毛骨悚然，不关是陆地上，深海中也有不少不明生物，有关于不明生物的具体详情下面带大家一起来看看吧。越南挖出不明生物近日，一段有关媒体报道越南从地底挖出奇怪生物的视频在网上热传，视频中可以看出有很多人围观一个长达十几米，长着一张大嘴的无名奇怪生物，而还有村民正在想办法移动这只怪物。从地底挖出奇怪生物为什么出现在越南，从越南地低挖出的奇怪生物是什么？目前尚没有权威说法。深海巨型不明生物据一名研究参与者、技术科学博士莱昂尼德纳乌莫夫称，俄罗斯的大键琴(Harpsichord)探测器曾下潜至水下1600米-2000米处工作。在此过程中，跟踪它工作的科学家们发现，探测器遇到了一个体型巨大的不明生物。报道称，这个怪物攻击了探测器，并开始摇晃它。在大键琴探测器从水下上来后，科学家们在金属躯壳上发现了许多凹痕和抓痕。目前，俄罗斯媒体并未发布这一生物的照片，但目击者称，这一海怪的头和嘴都很巨大，有着明亮的眼睛。不明生物令人毛骨悚然南非发现一具不明生物遗体，引发当地民众恐慌，有人称或为外星人。对此，有专家认为，这个黑色干瘦的怪物，可能是幼年狒狒死后形成的木乃伊。这具遗体是在南非南部省份东开普省的海岸附近被发现的。照片显示，遗体四肢纤长，骨瘦如柴，头颅很小但牙齿暴露，样子凶狠，与现在地球上的生命有所不同。自从40年代起，有关于不行飞行物的目击事件变得多了起来，专家称其为UFO，虽然目前还尚未得到确证，但是世界各地均出现过不少不明生物，据了解越南曾在地下挖出过不明生物，这只怪物到底是什么也让人们十分关注，不少不明生物令人毛骨悚然，不关是陆地上，深海中也有不少不明生物，有关于不明生物的具体详情下面带大家一起来看看吧。据英国《每日邮报》8月12日报道，非洲安哥拉海岸附近日前惊现类似水母的深海生物，被戏称为飞行的面条怪兽(Flying Spaghetti Monster）。该生物是英国石油公司（BP）的石油钻机ROV号在大西洋1219米深海中发现的，其身体上有无数附肢。工作人员对其到底是什么感到非常迷惑，最后为其取名飞行面条怪兽。现在，拍摄该生物的视频已经被送到英国南安普顿的国家海洋研究中心，进行更科学的识别。研究人员认为，该生物实际上是一种管水母目生物，学名Bathyphysa conifera。国家海洋研究中心已经与近海石油和天然气公司展开合作，收集ROV拍摄到的类似视频。管水母目生物的家族很大，包括珊瑚和水母，它们不属于单体生物，实际上是由成千上万的生物组合而成。日上午，有村民在文昌市龙楼镇的月亮湾发现一不明海洋生物尸体，形状像鲸鱼，已经腐败，长10米左右。5月7日上午，有村民在海南文昌市龙楼镇的月亮湾海滩发现一不明海洋生物尸体，形状像鲸鱼，已经腐败，长10米左右。文昌市龙楼边防派出所民警到现场勘查后表示，将通报有关部门处理。　　近日，一段有关媒体报道越南从地底挖出奇怪生物的视频在网上热传，视频中可以看出有很多人围观一个长达十几米，长着一张大嘴的无名奇怪生物，而还有村民正在想办法移动这只怪物。　　越南从地底挖出奇怪生物　　越南从地底挖出奇怪生物　　苏格兰的尼斯湖水怪是全球最著名的传说之一，每年都吸引着来自世界各地的大量游客前往参观，希望能一睹水怪真面目；同时也吸引着许多科学家和探险者的目光。
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生物制剂不仅仅是原料与一般药品不同，生产工艺也不同。简单的来说它就是利用现代生物技术，借助某些微生物、植物或动物来生产所需的药品，采用DNA重组技术或其它生物新技术研制的蛋白质或核酸类药物，也成为生物制剂。
纯生物制剂，就是说里面除了辅料外不含传统的相关信息药物。
最早的生物制剂药出于1982年，就是胰岛素。生物制剂目前国内外批准上市的仅有50种左右，而正在研究的有上百种,非常热的学科。
与其它药物的区别和好处就是。在研究病理、病生理时发现许多疾病的过程中体内蛋白质或者多肽不平衡，于是蛋白质和多肽在维持机体平衡，治疗疾病上受到了重视。传统的化学药物是在小分子的基础上通过调解蛋白质合成或者机体一些激素、细胞因子的分泌来治疗疾病。而生物制剂它是直接补充所需要的蛋白质、激素、细胞因子等。但是这类药物非常非常不稳定，如何在保持它生产、运输、储藏及在人体中的稳定性，是研究的重点。
众所周知蛋白质、多肽分子量非常大，而且是被酶消化的。因此目前绝...
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生物制剂不仅仅是原料与一般药品不同，生产工艺也不同。简单的来说它就是利用现代生物技术，借助某些微生物、植物或动物来生产所需的药品，采用DNA重组技术或其它生物新技术研制的蛋白质或核酸类药物，也成为生物制剂。
纯生物制剂，就是说里面除了辅料外不含传统的相关信息药物。
最早的生物制剂药出于1982年，就是胰岛素。生物制剂目前国内外批准上市的仅有50种左右，而正在研究的有上百种,非常热的学科。
与其它药物的区别和好处就是。在研究病理、病生理时发现许多疾病的过程中体内蛋白质或者多肽不平衡，于是蛋白质和多肽在维持机体平衡，治疗疾病上受到了重视。传统的化学药物是在小分子的基础上通过调解蛋白质合成或者机体一些激素、细胞因子的分泌来治疗疾病。而生物制剂它是直接补充所需要的蛋白质、激素、细胞因子等。但是这类药物非常非常不稳定，如何在保持它生产、运输、储藏及在人体中的稳定性，是研究的重点。
众所周知蛋白质、多肽分子量非常大，而且是被酶消化的。因此目前绝大部分生物制剂没有办法做成口服的制剂，它们通常要么在口腔、胃肠里被酶代谢失去活性，即使幸存下来，由于分子量太大也无法被胃肠道吸收。所以最常用的仍然是针剂，目前通过鼻粘膜、直肠吸收的剂型也有开发。现在常见的生物制剂药物，口服的也就是奥曲肽。
所以总的来说，生物制剂的优点是治疗直接，什么紊乱就补什么，缺多少补多少，比化学药品直接，也比化学药物更加个体化。缺点是非常不稳定，不容易吸收，不如化学药物易于服用。至于不良反应，没有可比性，象干扰素一类的能写出上千字的不良反应，不能说生物制剂不良反应小，那是绝对不科学的。
至于保健品，老实说大多数是骗人的。因为保健品的上市不要求严格的实验去证实它在人体内如何分解、吸收，吸收的浓度是多少，这个浓度是否有治疗意义。
PS：楼上说的完全不是生物制剂药物啊，举的例子也不是国家已批准的药物啊
其他答案（共5个回答）
我不能完美地解答你的问题，我在网上选择了一篇比较简要的文章，复制如下：
什么是生物治疗
生物治疗是近十余年来分子生物学、分子免疫学、肿瘤学等学科的基础上发展起来的一种新的治疗肿瘤方法。早在17世纪，有人发现乳腺癌患者如同时发生了其他部位脓肿，可使乳腺癌消退。直到本世纪50年代才逐渐兴起了生物疗法，如卡介苗、转移因子等在临床上的应用，治疗肿瘤收到一定的效果。经过不断发展，在80年代以后，医学界才称之为“最新生物疗法”。生物疗法的主要作用是提高肿瘤患者的全身免疫功能，使肿瘤逐渐缩小消失，现已成为继外科、放疗和化疗后最有发展前途的一种重要的治疗肿瘤手段。
生物治疗共有四大类，即细胞治疗法、细胞毒素治疗法、基因治疗法和抗体治疗法。常用的生物制剂的干扰素、白介素、肿瘤坏死因子等。其主要特点为：
1、生物活性功能多，均具有抗肿瘤、抗病毒和免疫调节活性。
2、作用范围广，在体外这些生物制剂几乎对所有肿瘤细胞都有抑制效应。
3、对机体的免疫功能有调节增强作用。
目前生物治疗还存在不足之处，主要是在临床上仅少数肿瘤有效，多数不太明显；另外是制剂价格昂贵，难以推广使用
迄今为止，通用名药市场的繁荣还缺少生物制剂这个成员——世界上价格最昂贵的药物制剂。生物制剂包括治疗肝炎的干扰素、人体生长激素、血红细胞促进剂以及攻击癌细胞的靶向抗体等，这类药品的专利权最终也会到期，然而，它们却不必面对来自通用名药阵营的竞争威胁。 20世纪80年代，当美国在Hatch-Waxman法案之后颁布相关通用名药法规时，并没有将日趋进步的生物技术药纳入考虑范围。而今天，美国也没有通过任何一个允许制药商销售生物制剂的通用名药的法定程序，尽管这些品牌药品的专利保护权早已到期了。
■ FDA内部争论不休 这一情况有可能在来年出现转机。一些人正在游说有关部门，允许发展通用名型生物制剂。FDA暗示，有关这一事务的讨论已经展开，而持反对意见的对手们也开始为此集结力量。其中，制药界巨头辉瑞公司已经向FDA递交一项申请，要求改变目前晦涩不明的管理规则，允许制药公司生产通用名型生物制剂。“FDA正在尝试解决这一争议。”位于华盛顿特区的Foley ＆ Lardner律师事务所的合伙人Alvin Lorman说。 过去30年来，制药工业本质上呈现出一种垄断状态，而现在，情况将有所改观。Lorman指出，有11种生物制剂将在2006年之前专利期满。试想一下，如果规则改变，安进公司将变成怎样？它旗下最大的两个产品——Epogen和Aranesp——都是治疗贫血症的血红细胞促进剂，从2004年开始，它们的专利权将陆续到期。这两个产品创造了27亿美元的销售额，约为安进公司销售总额的一半。基因泰克公司最大的产品是Rituxan，一种治疗淋巴瘤的抗体，其2002年的销售额为12亿美元，也几乎占据了基因泰克公司销售总额的一半。 尽管存在着制药工业的反对声音，但目前看来，通用名型的生物制剂似乎已经看到了未来的阳光大道。“每个人都确信未来会实现这一设想。”Sandoz生物制药公司的总裁Patrick Vink说，“目前更大的问题是，如何确保消费者使用这类药品的安全性和有效性。”因为，生物制剂的结构更为复杂，比传统药物更加难以制造。
■ 通用名药企业棋先一着 分析家们指出，随着医疗体制改革的进展以及其它医疗保健措施不断施加压力，当立法者结束争论并开始实施新规则时，时间也许已过去好几年了。但是，一些大型的通用名药制造商已经做好准备，全球最大的两家通用名药制造商——Teva制药工业公司和Barr实验室正在投资引进新型设备，用于生产生物制剂。 此外，Sandoz公司、瑞士制药巨子诺华公司的通用名药分部正计划明年在欧洲上市一种名为Omnitrop的通用名型人体生长激素。如果该产品获得上市“绿卡”，它将是全球制药工业第一个获准上市的通用名型生物制剂。它和以后的其它通用名型生物制剂的收益都是无可限量的。“生物制药是一个不断扩张的庞大市场，我们没有理由不投资于这一领域。”Sandoz公司的总裁Vink说。 位于以色列的Teva公司是目前最大的独立的通用名药制造企业，它是以另一种方式涉足生物制药领域的。它近期将以34亿美元价格购并美国加州的Sicor公司，以进入美国通用名药市场，而Sicor正是一家意欲生产通用名型生物药品的企业。
■ 申请过程错综复杂 Barr实验室的董事长兼首席执行官Carole Ben－Maimon说，Barr研究所（2002年销售收入为9.03亿美元）正在积极鼓励制定允许生产通用名型生物制剂的新规则。“当这一刻来临时，我们希望能够在市场上生产并销售这类产品。”在此期间，Barr实验室将通过为美国国防部生产呼吸系统传染病疫苗而获取制造尖端生物制剂的相关经验。 但是，法定程序的建立仅仅是一个开始。制造生物制剂的复杂性预示着，FDA将要求生产商收集比传统药物更多的实验数据。Barr实验室的董事长兼首席执行官Carole Ben-Maimon和Sandoz生物制药公司的总裁Patrick Vink都指出，FDA很可能会要求进行一项在个案基础上的附加试验。举例来说，Vink称，Sandoz公司在向欧洲管理当局申请上市销售人体生长激素的过程中，与原有的品牌药申请要求相比，除了进行Ⅲ期临床试验之外，还增加了额外的研究工作。
■ 市场激战不可避免 Foley＆ Lardner律师事务所的合伙人Lorman补充说，通用名药制造商不得不和生物技术品牌药品的制造商短兵相接，一决胜负。自从美国国会通过Hatch-Waxman法案后，通用名药的上市之路就从未平坦过，尽管与新型专利药的审批过程相比，通用名药的上市速度要快得多。 当然，大量具有革命性意义的生物技术新药在该领域内逐渐浮出水面，通用名型生物制剂的时代也即将来临——眼下只是何时来临的问题。也许，永无止境的医疗保健费用上涨将让这一天尽快到来。
生物制剂与其他比起来都有利弊，只不过比纯化学物品好一点
研究尚未成功，同志仍需努力！
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不是所有医院都有这技术的。希望对你有帮助
病情分析：
目前尚无根治疗法.支持疗法和对症治疗十分重要.加强营养,纠正代谢紊乱,改善贫血和低白蛋白血症.必要时可输血,血浆,白蛋白,复方氨基酸,甚至要素饮食或...
答: 不一定，有的是先天性心脏病，这一般没什么大问题，有的是器官不健全，这也没事，注意就行了，心脏病有很多种
答: 股癣(tinea cruris)指发生于腹股沟、会阴部和肛门周围皮肤的真菌感染，实际是体癣在阴股部位的特殊型。
诊断要点：1.常发生于阴囊对侧的大腿皮肤...
拟行胆肠吻合术者，术前3日口服卡那霉素、甲硝唑等，术前1 日晚行清洁灌肠。观察药物疗效及不良反应。
肌内注射维生素K10 mg，每...
答: 你好,这个一般是没有什么后遗症的,不舒服可以去医院看看的
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