大數據時代的農藥創制

姚建華　徐雯麗　李　佳　黃　迎　凌　敏　胡　靜　蔣舒仰中國科學院上海有機化學研究所 （上海　200032）

綜述與專論

大數據時代的農藥創制

姚建華徐雯麗李佳黃迎凌敏胡靜蔣舒仰
中國科學院上海有機化學研究所 （上海200032）

摘要隨著農藥創制研究和應用工作的不斷積累和深入，農藥的各種性質，如活性、毒性、代謝等的測量、記錄和分析數據，已有一定的積累，并達到了一定的規模。隨著信息技術的發展，在農藥創制中，有效地利用這些數據已成為可能。闡述了大數據的定義、特點，提出了大數據時代的農藥創制理念和農藥創制的現代模式。

關鍵詞農藥創制大數據數據分析性質預測

2010年11月，聯合國糧農組織和世界衛生組織將農藥定義為：在農業生產和農作物存儲過程中，具有殺死或控制有害生物、控制害蟲的行為或生理狀態的功能[1]，以任何形式存在的單一組分或多組分的混合物及其制劑。農藥的分類方法很多，根據防治對象的不同，主要可分為以下幾種類型：殺蟲劑、殺菌劑、除草劑、除藻劑、防污劑、抗微生物劑、殺線蟲劑、殺螨劑、昆蟲信息素、驅蟲劑和殺鼠劑等[2]。基于農藥的定義，農藥與化學、生態學、生物學、毒理學以及食品安全、人類健康、環境等領域的密切關系顯而易見。

早在公元前2000年，人類就開始使用農藥保護農作物。從20世紀開始，農藥的研究和開發工作逐步進入規范化狀態。至今，在農藥研究和開發過程中，已產生了大量的化學、毒理學、生態學、生物學以及環境、食品安全、人類健康等方面的實驗數據。人類使用農藥的歷史很長，規范化的農藥研究和開發也已有100多年的歷史，農藥的創制理念和模式在很大程度上也有更新和完善，正逐步從傳統模式——“經驗/靈感，實驗”的組合，轉化為現代模式——“經驗/靈感，虛擬技術和實驗”的組合。

隨著信息科學[3]的發展，虛擬技術在科研、生活、工業等領域都顯示出它的作用和魅力。同樣，大數據時代，在農藥研究和開發領域，特別是在提高新農藥的創制效率、降低創制過程中的污染方面，它也將顯示出其特有的作用。本文將介紹大數據時代的農藥創制理念和模式。

1　大數據

隨著信息科學和技術的發展，信息的記錄和存儲已變得非常便利，從而使得人類存儲信息量的增長速度比世界經濟增長速度快4倍，而計算機數據處理能力的增長速度則比世界經濟的增長速度快9 倍[4]。在這種情況下，大數據的概念產生，并已成為現實。

大數據通常是指采用超常功能軟件工具獲取、組織和管理的數據集，一般情況下，數據的原始積累需要很長的時間。大數據的大小是不斷變化的，如2012年，數據集中數據量就從百萬兆字節級變化為千萬兆字節級[5]。大數據的特點主要有5個[5]：數據的量（Volume）、數據的多樣性（Variety）、數據的速度（Velocity）、數據的可變性（Variability）和數據的復雜性（Complexity）。即“4V1C”。數據的量是評價數據價值和潛力的主要依據之一；數據的多樣性體現數據表征對象的范圍，對象范圍大，數據的價值和潛力就越大；數據的速度是指產生和處理數據的速度，速度越快越符合實際需求；數據的復雜性是指數據及其管理的復雜性，由于大數據的多樣性、變化性和巨大的數據量，導致數據本?身的復雜性較高，因此，具有處理大數據能力的方法的復雜性也非常值得關注。大數據的5個特征將隨時間的推移而發生變化，具體如圖1所示[6]。

大數據是一種資源，也是一種工具。它告知信息但不解釋信息[4]。大數據中的“大”不只因為其“量”大，而且還因為它的多樣性和復雜性。分析大數據一般會應用多種數據分析方法。因此，在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理某個特別現象相關的所有數據。通過分析大數據，我們可以更清楚地看到一些傳統數據無法揭示的現象。也許，大數據將改變人類探索世界的方法，即人類將在大數據的指導下探索世界，而不是僅用假想的方法。利用大數據作分析預測的流程[7]如圖2所示，即應用數學算法分析海量數據，以預測某些事件/性質的潛在可能性。

圖1　大數據5大特征變化趨勢

圖2　大數據的分析預測流程

2　農藥創制的現代模式

眾所周知，農藥與化學、生物學、生態學、毒理學、環境以及人類健康關系密切。隨著人們對環境、生態保護意識的增強以及對人類健康的日益關注，對農藥的評價，已從單純地評價農藥的效力，擴展為既評價農藥的效力，又評價它的環境友好性以及對人類和其他生物可能的危害性和毒性。

通常，農藥包括活性化合物和助劑兩部分。活性化合物的作用是殺蟲、殺菌、驅蟲、除草、殺螨、殺鼠等，助劑的功能是輔助活性化合物在被作用的生物上產生效力。因此，在農藥創制中，活性化合物和助劑的設計和開發同等重要。從本質上講，活性化合物和助劑都是化合物。就活性化合物而言，人們主要關注它的生物活性（如殺蟲、殺菌、除草等），急性毒性，致突變毒性，致癌毒性，代謝物及其對環境、生態和人類健康的影響。對于助劑而言，人們關注的是它與活性化合物組合后，是否能使活性化合物在相關的生物體上產生預期的效果。農業生產對農藥要求日益提高的同時也對助劑的性能提出了更高的要求，高效化、功能化、復合化、精細化、專業化、系列化、節能化、環保化已成為現代助劑發展的總趨勢。因此，助劑的急性毒性、致突變毒性、致癌毒性、代謝物及其對環境、生態和人類健康的影響等因素的評估，必須得到足夠的重視。

目前，在農藥創制領域，科研人員已經認識到虛擬設計技術在提高農藥創制效率、降低創制過程中治理污染等方面所起的重要作用。在國家科技部基礎研究項目的資助下，建立了若干具有自主知識產權的計算機輔助化合物設計方法和軟件系統[8]，并建立了“農藥的虛擬設計平臺”（如圖3所示），該平臺已在我國的農藥和環保領域得到實際應用，圖4顯示了該平臺所設計的化合物數量。該虛擬設計平臺主要由三大部分組成：數據庫、知識庫和軟件（主要功能為預測和機理研究）。在該平臺設計中，融入了大數據的理念——數據涉及化學、生物學、環境學、毒理學等學科，即數據既具有量大的特點，又具有復雜性。它體現了多學科合作的特征。

圖4　2005～2013年化合物設計數

該平臺中的數據庫系統包括農用化學品數據庫、化合物毒性數據庫、農藥代謝數據庫和農藥靶標數據庫等；知識庫系統包括代謝知識庫、毒性知識庫和生物活性知識庫；軟件主要包括化合物農藥活性、毒性、代謝途徑預測系統，配體與受體相互作用計算軟件等。該平臺將信息檢索、性質預測和機理研究三個功能集成在一起。

隨著農藥創制領域的科研人員對虛擬技術在農藥創制中作用認識的不斷深入和提高，計算機輔助化合物設計方法和技術不斷發展，傳統的農藥創制模式，最終將被現代的農藥創制模式——“經驗/靈感，虛擬技術和實驗”的組合模式（由圖5所示）所取代。

圖5　農藥創制的現代模式

4　展望

農藥涉及多個學科領域，農藥創制需要多學科的通力合作。在大數據時代，農藥創制模式正在由傳統模式向現代模式轉變。由于多學科的合作，在創制過程中，可以獲得更多描述農藥的數據。對這些數據進行深入分析，也許可以得到隱藏在數據中不易察覺的重要信息。Viktor Mayer-Schonberger博士等[4]預言：大數據將改變人類探索世界的方法。在小數據時代，我們會假想世界是怎么運作的，然后通過收集數據來驗證這種假想。在不久的將來，我們會在大數據的指導下探索世界，不再受限于各種假想。我們的研究對象是數據，也因為數據，我們發現了原本不相關的物質間的關系。在癌癥研究中，人們已認識到大數據的理念和技術對于研究的重要作用，他們的預言已得到認可。該預言是否適用于農藥創制領域，相信相關的科研人員會有自己的結論。

參考文獻：

[1]WORLD HEALTH ORGANIZATION,FOOD AND AGRICULTURE ORGANIZATION OF THE UNITED NATIONS, Manual on development and use of FAO and WHO specifications for pesticides[Z].FAO/WHO Joint Meeting on Pesticide Specifications,Rome,2010.

[2]Pesticide[DB/OL].http://en.wikipedia.org/wiki/Pesticide, 2014-10-1.

[3]信息科學[DB/OL].http://baike.baidu.com/view/71603. htm?fr=Aladdin,2014-10-1.

[4]Mayer-Sch?nberger V,Cukier K.Big data:a revolution that will transform how we live,work and think[M].UK: Houghton Miffin Harcourt.2013.

[5]Big data[DB/OL].http://en.wikipedia.org/wiki/Big_Data, 2014-10-1.

[6]Big data meets big data analytics[DB/OL].http://www.sas.com/content/dam/SAS/en_us/doc/whitepaper1/big-datameets-big-data-analytics-105777.pdf,2014-10-1.

[7]Big data analytics and predictive analytics[DB/OL].http://www.predictiveanalyticstoday.com/big-data-analytics-and-predictive-analytics/,2014-10-1.

[8]http://202.127.145.116,2014-10-1.

中圖分類號TQ 450

收稿日期：2014年10月

基金項目：國家973項目（2010CB126103）

第一作者簡介：姚建華女1963年生研究員法國巴黎第七大學博士目前主要從事化學信息學及其應用研究

Pesticide Discovery in the Era of Big Data

Yao Jianhua Xu Wenli Li Jia Huang Ying Ling Min Hu Jing Jiang Shuyang

Abstract:A long with the in-depth development of research and app lication of pesticides,the data ever measured, recorded and analyzed about the properties of pesticides(e.g.,activity,toxicity,metabolism)has been accumulated to a large scale.As information technology develops,it is possible to efficiently use the large-scale data in pesticide discovery. Elaborates the definition and features of big data and proposes the concept and modern mode of pesticide discovery in the era of big data.

Key words:Pesticide discovery;Big data;Data analysis;Property prediction