生物信息学
王石平
(华中农业大学生命科学技术学院)
2005.2.23
211.69.135.104/bio-informatics.files/bio-infor.htm https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/Embnetut/Gcg/index.htm
一、数据库
1．核苷酸数据库
GenBank 、EMBL 、DDBJ （在使用方法和连接的数据库上有差异，但数据量相同。） 注：氨基酸序列是非试验来源，为推倒的结果。使用时要谨慎！！！！）
（1）GenBank（NCBI）数据解释。 https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/
注：Display 中选FASTA 形式，显示原始的核苷酸数据，便于复制。
每条序列的3种编号（identifier）
无意义）
定义（描述） 版本 X.Y 1.位点名（基本2.注册号 3.Geninfor
identifier（GI 号） 6位（X12345）或8位数字（XY123456）；例外：自编号（一般为基因组序列）
物种类型
一般与Accession NO.相同（
今
6位型：属＋种＋X12345 8位型：与AC 相同
10位数：早期8位数：现注：
NID(Nucleotide ID） 1999.12取消，改用序列的数据可以更改，GI 号、NID 号变化，但AC 号不变。 GI 号。 Coding sequence 谨慎使用！！！！ 最后一条Reference 序列提交者
的文章为。可以知道这一基因的研究历史，便于研究。
（2）dbEST
EST来源于mRNA
－基因片度（300-400bp，数据长度足以分析编码的产物）或者全基因（已知）
－5’端或3’端的cDNA序列（EST）
－300-400bp single-pass sequence （可能有误，如果要求<0.1%的错误率，需要测序8-10次）
－GenBank中71%以上的是EST序列。
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/dbEST/index.html
（3）UniGene
来源于同一基因的非重复EST，组成基因序列群（contig）
注：不同实验室各自采用poly（T）15法和随机引物合成的cDNA（不完整），不同的cDNA的加工、拼接，形成重叠群（Contig）
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/UniGene/
（4）dbSTS （sequence tagged sites）
a.短序列（200-500bp）
b.已完成染色体上的定位
c.可以与电子PCR相连用
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/dbSTS/index.html
（5）dbGSS （genome survey sequence）
a.基因组短序列
b. cosmid、BAC、YAC外源插入片断末端序列
c. Alu PCR 序列
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/dbGSS/index.html
（6）HTG （high-throughput genome sequence）
尚未完成测序的重叠群（>2kb）更新快！！！
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/HTGS/
（7）dbSNP
每100-300bp有一个SNP
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/SNP/
（8）EMBL
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/embl/
（9）DDBJ
http://www.ddbj.nig.ac.jp/
（10）EPD （Eukaryotic Promoter Database）启动子数据库
http://www.genome.jp/dbget/dbget2.html
2．蛋白质数据库
（1）SWISS-PROT
有详细的注释序列；与44个数据库相互参照（cross-reference）
(2)TrEMBL (translation of EMBL)
(3)PIR (Promoter information resource)
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/pir/
表明了结构域
（5）PDBSTR （Re-organized Protein data Bank）
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/sprot/prosite.html
蛋白质的二级结构、α-碳位置
（6）Prosite
蛋白质家族、结构域
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/prosite/
3．结构数据库
（1）PDB (Protein Data Bank)
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/pdb/
(3)DNA-bind Protein database
（4）swiss-3D IMAGE
http://www.expasy.ch/sw3d/
4．酶和代谢数据库
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/kinases
5．文献数据库
（1）PubMed
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/PubMed/
（2）OMIM
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/Omim
（3）Agricola
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/
农业相关的文献
6．提交数据
GenBank
BankIt提交 网上直接提交，立即得到临时编号（1周内提供Aceesion No.）
SequIn提交 下载软件填写表格，自动确定CDS、ORF和查找重复序列、查载体序列
用Update功能修改
二、检索数据库的方法
1、用关键词或词组进行的数据库检索 Text-based database searching
2、用和甘肃或蛋白质序列进行的数据库检索 Sequence-based database searching
关键词：名词；描述性词、词组；Accession number
体系：Entrz；Sequence retrieval system (SRS)；Integrated database retrieval system (DBGET) 检索须知
1、连接词：AND OR NOT
用引号将两个词组成一个词组“disease resistance”表示必须两个词先后顺序连续出现
disease resistance 表示默认AND
2、wild card “*”放在单词后使检索范围扩大，但是专一性降低
Wan*=所有以Wan开头的单词 enzyme*=enzyme + enzymes 单复数同
（1）Entrz（NCBI）
优点：三种检索体系中最容易操作的； 缺点：检索范围有限
8大类29个与Entrz体系相连的数据库
1、Nucleiotide sequence database(6)
GenBank; SNP; Gene; Homologene; UniSTS; ProSet
2、Protein sequence database(1)
Proteins
3、Structure database(4)
Structure; PubChem; Compound; 3D-Domain; CDD
4、Taxonomy database(1)
Taxonomy
5、Genome database(2)
Genomes; Genome Project
6、Expression database(4)
UniGene; GEO Profiles; GEO database;GENSAT
注：数据库来源于mRNA－cDNA－protein（更确切）
7、Literature database(7)
PubMed（文摘）; PubMed central（全文）; Books; OMIM; Journals; NLM catalog; MeSH
8、Others
PubChem substance; Cancer chromosome; PubChem BioAssay; SiteSearch
检索方法：a、数据库间的检索 b、选择数据库 （可以限定检索内容和时间范围）
（2）SRS (Sequence Retrieval System)
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/ 有不同的版本，可以下载。
EBI 优点：检索面宽缺点：检索复杂
17大类194个数据库与SRS体系相连
检索方法：a、快速检索（操作简单，检索的数据库有限，适用于明确目标的检索。）
b、深入检索（检索稍微复杂，检索全部的数据库，适用范围广泛的检索。）
（3）DBGET
http://www.genome.jp/dbget/dbget2.html
优点：与KEGG相连，操作较SRS简单缺点：检索面较窄
检索方法：a、Basic search b、Advanced search
三、核苷酸和蛋白质序列为基础的数据库检索 Sequence-based database searching
1、序列对位排列（sequence alignment）
2、将两条或多条序列对位排列，突出相似的结构区域（分析功能、分析物种进化、检测突变，插入
或缺失、序列延长、序列定位、基因表达谱分析）
3、序列对位排列分析种类a、序列对库对位排列分析
（从数据库中寻找同源序列，主要涉及核苷酸库和蛋白质库）
b、两序（多序列）列对位排列分析
（一）序列对位排列分析的基本原理
1、记分矩阵（scoring matrix）
a、蛋白质序列对位排列分析记分复杂
b、一致氨基酸记分不同稀有氨基酸分值高，普通氨基酸分值低
c、相似氨基酸也积分，如D-E 用“＋”表示氨基酸残基性质相似
2、空位（间隔）罚分（gap penalty）
基因进化过程中产生突变（插入、缺失）
序列对位排列分析是允许插入空位
空位罚分涉及两个参数：空位开放（gap opening）空位延伸（gap extension）
（二）序列对库对位排列分析
对待分析的序列对库进行相似性分析；重复许多次的两序列对位排列分析；从数据库找出所以的同源序列
主要检索体系：BLAST、FASTA、Blitz
1、基本概念
a、sequence identity 两序列在同一位点核苷酸或氨基酸残基完全相同
sequence similarity（or opositive）两序列在同一位点核苷酸或氨基酸残基化学性质相似
b、Global alignment 完整的序列比较
Local alignment 两序列相似程度最高的片断相比较
c、Gapped alignment 为达到最佳alignment序列中加入空位
Ungapped alignment 相比较的核苷酸或氨基酸残基连续
d、Alignment score 衡量两相比序列相似程度的标准
E (expect) value 期望得到的，完全由机会造成的，相当于或大于目前分值的alignment次数
Raw score 原始分，分值较大，两个比较序列相似性程度较大
Bit score 采用统计学方法以原始分为基础计算
E＝10 ；表示方法5e-46=5×10-46E越小越好
可以接受的标准：E＝10-5（重叠位置>40bp；identity>94%；远大于杂交标准）
E＝10-30基因组分析，功能与序列中相似
E取决于alignment分值，相比较序列的长短和库中数据数量
e、Low-complexity alignment region(LCR)
核苷酸序列中短的重复序列或由少数几种核苷酸或氨基酸残基组成的序列（如polyA）
数据库中半数以上的序列至少带有一处LCR
序列alignment 应避免LCR相互配对得分
BLAST用Filter功能避免比较LCR 用X和N分别代表LCR中的每个氨基酸残基和核苷酸
2、BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）
（1）Nucleiotide Blast (Blastn)
(2) Protein Blast (Blastp、PSI blast、PHI blast；Conserved domain (rpsblast)
(3) Translated blast (blastx；tblstn；tblsatx)
(4) Special Blast (Blast 2 sequence；bl2seq；VecScreen)
BLAST program
Blastn 用核苷酸序列检索核苷酸库
BlastP 用氨基酸序列检索蛋白质库
Blastx 用核苷酸序列通过6种阅读框翻译成不同的氨基酸序列检索蛋白质库
tblastn 将蛋白质序列译成不同的核苷酸序列检索核苷酸库
tblastx 将核苷酸序列通过6种阅读框翻译成不同的氨基酸序列检索核苷酸库（库中的序列也被译成不同的氨基酸序列）
Blast database
nr (nucleiotide blast) GenBank（无EST、STS、GSS、HTGS）
nr (protein blast) GenBank CDS translation + PDB + SwissProt + PIR + PRF
(1)BLASTN
序列的粘贴（或用GI号）－选择database－Autoformat（full/semi）
(2)BLASTP
(3)PSI-blast (Position Specific Iterated Blast)
氨基酸序列检索；重复循环检索数据库。
注意：PHI和PSH同一网页，需要设定。
（4）PHI-blast (Pattern Hit Initiated Blast）
蛋白质并带有特殊的结构域（pattern）检索库中的相似蛋白质（带有同样的特殊结构域或者这一临近的序列与被查找的序列相似。）
与PSI-blast相连，可以循环检索。
（5）Translated Blast
(6) Conserved Domain Blast (rpsblast)
3、FASTA
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/fasta33/index.html
fasta3 用DNA序列检索核苷酸序列，用氨基酸序列检索蛋白质库。
Fastx3/fastay3 将DNA序列及其互补的序列通过6种读码框翻译成不同的氨基酸序列检索蛋白质库
注意：提交结果的形式与Blast不同（表格形式）
4、Blitz
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/bic_sw/
能检索出远缘的序列；发现家族成员上可靠；只用于蛋白质库；慢！一般用email服务。
（三）两序列对位排列分析
全局（贯穿整条序列长度）；局部（相似性变大区段）
1、Blast 2 sequence
任两条序列，允许空位。
blastn, blastp, tblastn(比较蛋白质序列1与核苷酸序列翻译成蛋白质序列2比较。
blastx 比较核苷酸序列（译成蛋白质）（seq1）和蛋白质序列（seq2）
tblastx 两条核苷酸比较（译成蛋白质）
2、Global alignment program (GAP)
两条序列，允许空位，可以选记分的矩阵，全局对位排列，提交有格式。
>sequence 1
ATGTGAGGTCCCTGA
>sequence 2
GCTGCAAGTCGTAGC
四、多序列对位排列分析和系谱分析
主要用于分析基因或蛋白质的进化；通过分析各个基因和蛋白质序列的同源性确定它们在进化上的关系；
分析基因或蛋白质的功能。
1、多序列对位排列分析（Multiple Sequence Alignment）
-两条以上序列排列分析
-可以发展保守的结构域（重要的功能位点？）
-多序列允许插入空位
-Clustal W 目前公认的最好的序列alignment的方法之一（可以下载）
对要分析的序列输入格式有要求 FAST（Pearson）格式
>sequence 1
ATGTGAGGTCCCTGA
>sequence 2
GCTGCAAGTCGTAGC
-分析方法（举例）
Bayor college of medicine (BCM)生物信息学主页
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,
Multiple sequence alignment –Clustal W 1.8-结果
[o] full options form 修改
-可以修改分析参数
一些参数的定义：
（1）Gap opening penalty 增大数值使Gap数减小；
(2) Gap extension penalty 增大数值使Gap变短；
（3）Weight transition penalty A-G转换成C-T 转换（multiple DNA alignment）
(4) Hydrophilic gap 选“on”将增加形成gap的机会（multiple protein alinment）
（5）Residue-specific gap penalties 选“on”将增加在某些氨基酸残基处形成gap的机会，而减少在另一些氨基酸残基处形成gap的机会。
-可以进一步对排列好的序列进行修饰
Boxshade 功能，突出相同或相似位点。
结果网页复制绿色的部分－点击Boxshade－选“other”的输入格式；input formation选other；output 选RTF_new
-颜色修饰功能，突出相同或相似位点
用EBI的Clustral
2、系谱分析（Phylogenetic analysis）
分析基因或蛋白质进化关系系谱树(Phylogenetic tree)：有根树（rooted tree）
无根树（unrooted tree）
分析方法（举例）
EBI Clustral W网页
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/clustralw/index.htm
Guide tree---Cladogram tree
Phylogre
五、基因预测和基因结构分析
预测编码蛋白质的基因
基本分析内容：排除重复序列；确定开放阅读框架（ORF）；确定基因的调控区－启动子
（一）基因预测的基本方法
1、序列相似性搜索
Genomic DNA sequence ――Blast（Blastn）――确定基因的数目和对应的ORF （有时不能鉴别内含子，但可以证明有基因，不能证明基因的结构；用6种阅读框架翻译并与蛋白质库中序列进行分析比较，对EST库中同一生物的cDNA序列进行比较。）
2、根据模式序列预测基因
各种基因预测软件（取决于人们对已知基因结构的特征的认识）
采用统计学的方法（基于一个或多个已知序列（启动子、内含子、外显子）的模式对未知序列进行分类；密码子的偏爱性；对发现的模式进行统计检查。）
“目前还没有一个基因预测工具可以完全正确的预测基因组中所有基因。”(Mathetal 2002)
综合多个基因预测软件的分析结果。
－一种工具可以选择分析基因的不同结构；（exon,polyA,promoter）
－重复序列
－选择物种的模式（matrix）作为参照比较对象
（二）分析举例
（1）Softberry https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,
GeneFinding工具分三类：GeneFinding in Eukaryota
Operon and GeneFinding in Bacteria
GeneFinding in Viruses
分析时只用已知基因的片断预测不准，需要加上5’和3’末端序列分析的准确度更高。
备注：CDS=exon
CDS0基因之有一个exon
TSS=translated start site
CDS r起始 CDS i中间 CDS l最后
（2）GenScan https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/GENSCAN.html
三个物种模式为参照（Vertebrate、Arabidopsis、Maize）
（3）GrailEXP https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/grailexp/
分析重复序列
（4）Gene Feature Searches https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,
包括多个基因预测软件
NNPP分析启动子序列
六、蛋白质性质和结构分析
序列相似性的蛋白质具有相似的三维结构；分析预测蛋白质的功能
ExPasy (Expert Protein Analysis System) https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/
Swiss institutive of Bioinformatics (SIB)的分析工具
蛋白质序列、性质、结构分析，2D-PAGE分析
（一）分析蛋白质的一级结构 （氨基酸组成、等电点（pI）、分子量（Mw）、疏水性及其他
1、分析蛋白质的分子量、等电点和氨基酸组成（ProtParam）
Primary structure analysis----ProtParam
2、分析蛋白质的疏水性（ProtScale）
Primary structure analysis----ProtScale
3、分析蛋白质的重复序列（REP）
Primary structure analysis----REP
（二）分析蛋白质的二级结构
1、预测蛋白质的α-螺旋和β-折叠 (nnPredict)
4-8个氨基酸（β-strand）组成β-sheet 3-4个氨基酸 turn（使蛋白质体积疏松）
Loop（襻）长的弯状结构
Secondary structure prediction-----nnPredict
2、预测蛋白质的其他二级结构(SOUPMA)
3、预测蛋白质的coiled coil位点（2-4个α-helix组成）蛋白质亚单位间的结合结构
Primary structure---paircoil
（三）分析蛋白质的三级结构
1、根据已知的蛋白质结构推测未知蛋白质的结构
Blast检索-------在PDB中检索同源蛋白质的结构
2、通过分子建模（molecular modeling）分析蛋白质的三维结构
分析复杂，适用于专业人员。 Territory structure----Email服务
（四）分析膜蛋白
膜镶嵌蛋白；膜附着蛋白
膜蛋白的跨膜区一般形成α-Helix（20aa左右）
膜附着蛋白的形成：a、形成膜镶嵌蛋白（在ER腔中）
b、部分蛋白被剪切
c、与脂分子（如GPI）连接
d、跨膜区滞留在脂质双层中
1、预测蛋白质的跨膜区
Topology prediction------SOSUI
其他工具：DAS：分析原核生物蛋白质的跨膜结构
TMpred：分析蛋白质的跨膜结构和存在于膜上的方向
2、分析附着蛋白的GPI剪接位点（DGPI）
Post-translational modification prediction--------DGPI
（五）分析蛋白质的翻译后修饰
1、分析信号肽及剪接位点（SignalP）
Post-translational modification prediction-------SignalP
2、分析糖链连接位点
NetOGlyc分析O-连接糖蛋白
NetNGlyc分析N-连接糖蛋白
其他工具：DictyOGlyc 、YinOYang
（六）分析蛋白质的亚细胞定位
Topology prediction-------- PSORT
（七）分析化学因子作用的蛋白质位点
Protein identification and characterization ------ PeptideCutter
七、农业类数据库的利用
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,美国农业部图书馆
（一）农作物比较基因组学分析
作物基因组间的比较（染色体上基因分布呈线性），相同功能基因序列的比较，利用模式植物分析大基因组物种基因
禾本科植物比较基因组库 Gramene database
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,
水稻(rice)、大麦(berley)、小麦(wheat)、玉米(maize)、燕麦(oat)、高粱(sorgheum)
以一个物种基因为模板――――与其他物种基因组比较
分析方法：Gramene－CAMP－Maps－选择物种和map set－选择染色体的编号－Charge maps －点击show comparism menu（显示比较染色体的选择栏目）－选择一条或者多条染色体
注意：由于分离群体大小不相同，不同的遗传连锁图上标记的距离出现很大的差异。
（二）作物基因组库中的其他查询内容
基因或分子标记的染色体位置；形态标记连锁图（早期）；分子标记（marker/locus/loci）；RFLP标记；cDNA标记；基于PCR（SSR；RAPD）；数量性状遗传（QTL）；突变体；蛋白质
1、查看遗传连锁图
分析方法（1） Gramene
Graneme－CMap－Maps－选择物种，map的类型，点击show selected set’s maps－
染色体网页可以单击分子标记查看相关的内容
（2）SoyBase 129.186.26.94
Soybase—goto soybase—soybase class browser—maps
（3）GrainGenes
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,（类似soybase）
2、在遗传连锁图上定位基因
a.以一条染色体（水稻）cDNA（EI12I1）序列检索核苷酸库（blast）
b.检索与它同源的基因组序列是否具有分子标记信息
c.通过RGP（http://rgp.dna.affire.go.jp/cgi-bin/statusdb/status.pl/）查询与先前的序列是否具有相同的分子标记信息
d.根据已经定位的分子标记以及和他相邻的分子标记在已知的连锁图的位置，在自己的遗传连锁图上定位这一cDNa序列
3、查看QTL信息
许多性状受多基因控制（数量性状）；各种QTL基因？？？；
鉴定QTL基因：大通量鉴定与某个性状相关得cDNA （cDNA芯片分析，差减cDNA文库构建，cDNA 克隆测序）
将差异表达的cDNA克隆定位在遗传连锁图上
确定染色体位置与已知QTL相对的cDNA
分析该cDNA的表达谱
基因功能互补试验（超量表达目标基因；抑制基因功能（RNAi）检索QTL数据：在Graneme 中关键词检索
物种数据库选：QTL――种类――QTL目录，注释――QTL在染色体的位置
4、查看突变体（mutant）信息
Graneme－mutant－mutant search –字母顺序查找
（三）家禽、家畜的基因组数据库
ArkDB （https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,）
猪（pig）鸡（chicken）马（horse）猫（cat）tillapia 火鸡（tuekey）鹿（deer）羊（sheep）鲑鱼（salmon）牛（cattle）
（四）植物（Botanical Database）
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/botanicaldatabase.htm
药用植物、食用植物、植物化合物
八、核酸序列的其他分析方法
1、确定DNA的分子量和碱基组成
从North Carolia State University微生物系网页
https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/BioEdit/bioedit.html下载
2、序列变换
DNA－DNA；DNA－RNA；DNA－protein
BioEdit 或SRS（https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,）--Tool---Transeq（可以选择翻译的区间）
3、分析限制性酶切位点
展示DNA序列的酶切位点图分析克隆基因或特定DNA片断；分子标记（CAPS）
可以选择限制性内切酶
4、设计PCR引物
确定PCR片断大小；确定引物所在的区域；确定引物序列的长度范围；确定引物的Tm范围
Primer 3 (https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/cgi-bin/prmer3/primer3_www.cgi
5、DNA序列格式修饰
BioEdit
6、在染色体上定位DNA序列
涉及GenBank的dbSTS库和NCBI的UniSTS库
采用electron PCR（e-PCR）功能
Forward e-PCR 用待分析序列检索dbSTS数据库（定位）
Reverse e-PCR 用STS数据库检索核苷酸数据库
生物信息学课后习题及答案 （由10级生技一、二班课代表整理） 一、绪论 1.你认为，什么是生物信息学？ 采用信息科学技术，借助数学、生物学的理论、方法，对各种生物信息（包括核酸、蛋 白质等）的收集、加工、储存、分析、解释的一门学科。2.你认为生物信息学有什么用？对你的生活、研究有影响吗？（1）主要用于： 在基因组分析方面：生物序列相似性比较及其数据库搜索、基因预测、基因组进化和分 子进化、蛋白质结构预测等 在医药方面：新药物设计、基因芯片疾病快速诊断、流行病学研究：SARS 、人类基因组计划、基因组计划：基因芯片。 （2）指导研究和实验方案，减少操作性实验的量；验证实验结果；为实验结果提供更多的支持数据等材料。 3.人类基因组计划与生物信息学有什么关系？ 人类基因组计划的实施，促进了测序技术的迅猛发展，从而使实验数据和可利用信息急剧增加，信息的管理和分析成为基因组计划的一项重要的工作 。而这些数据信息的管理、分析、解释和使用促使了生物信息学的产生和迅速发展。 4简述人类基因组研究计划的历程。 通过国际合作，用15年时间（1990-2005）至少投入30亿美元，构建详细的人类基因组遗传图和物理图，确定人类DNA 的全部核苷酸序列，定位约10万基因，并对其他生物进行类似研究。 1990，人类基因组计划正式启动。 1996，完成人类基因组计划的遗传作图，启动模式生物基因组计划。 1998完成人类基因组计划的物理作图，开始人类基因组的大规模测序。Celera 公司加入，与公共领域竞争启动水稻基因组计划。 1999，第五届国际公共领域人类基因组测序会议，加快测序速度。 2000，Celera 公司宣布完成果蝇基因组测序，国际公共领域宣布完成第一个植物基因组——拟南芥全基因组的测序工作。 2001，人类基因组“中国卷”的绘制工作宣告完成。 2003，中、美、日、德、法、英等6国科学家宣布人类基因组序列图绘制成功，人类基因组计划的.目标全部实现。2004，人类基因组完成图公布。 2.我国自主知识产权的主要基因组测序计划有哪些？水稻（2002），家鸡（2004），家蚕（2007），家猪（2012），大熊猫（2010） 2．第一章 、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行 高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。 、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
生物信息学复习题 一、名词解释 生物信息学, 二级数据库, FASTA序列格式, genbank序列格式, Entrez，BLAST，查询序列（query），打分矩阵（scoring matrix），空位（gap），空位罚分，E值, 低复杂度区域，点矩阵（dot matrix），多序列比对，分子钟，系统发育（phylogeny），进化树的二歧分叉结构，直系同源，旁系同源，外类群，有根树，除权配对算法（UPGMA），邻接法构树，最大简约法构树，最大似然法构树，一致树（consensus tree），bootstrap，开放阅读框（ORF），密码子偏性（codon bias），基因预测的从头分析法，结构域（domain），超家族，模体（motif），序列表谱（profile），PAM矩阵，BLOSUM，PSI-BLAST，RefSeq，PDB数据库，GenPept，折叠子，TrEMBL，MMDB，SCOP，PROSITE，Gene Ontology Consortium，表谱（profile）。 二、问答题 1）生物信息学与计算生物学有什么区别与联系 2）试述生物信息学研究的基本方法。 3）试述生物学与生物信息学的相互关系。 4）美国国家生物技术信息中心（NCBI）的主要工作是什么请列举3个以上NCBI 维护的数据库。 ￥ 5）序列的相似性与同源性有什么区别与联系 6）BLAST套件的blastn、blastp、blastx、tblastn和tblastx子工具的用途什么 7）简述BLAST搜索的算法。 8）什么是物种的标记序列 9）什么是多序列比对过程的三个步骤 10）简述构建进化树的步骤。 11）简述除权配对法（UPGMA）的算法思想。 12）简述邻接法（NJ）的算法思想。 13）简述最大简约法（MP）的算法思想。 14）简述最大似然法（ML）的算法思想。 ? 15）UPGMA构树法不精确的原因是什么 16）在MEGA2软件中，提供了多种碱基替换距离模型，试列举其中2种，解释其含义。 17）试述DNA序列分析的流程及代表性分析工具。 18）如何用BLAST发现新基因 19）试述SCOP蛋白质分类方案。 20）试述SWISS-PROT中的数据来源。 21）TrEMBL哪两个部分 22）试述PSI-BLAST 搜索的5个步骤。[ 3） 三、操作与计算题 1）如何获取访问号为U49845的genbank文件解释如下genbank文件的LOCUS行提供的信息： LOCUS SCU49845 5028 bp DNA linear PLN 21-JUN-1999
生物信息学的发展历程 生命科学领域原始研究，尤其是序列数据的快速积累，为发现重大学规律提供了可能。然而，原始数据并不等同于信息和知识，如何通过对海量数据的存储、比较、注释和分析，挖掘出这些数据所蕴含的生物学意义，是生命科学领域中最为关键的问题之一。在这一背景下，早期的生物信息学应运而生。它主要定位为一种技术支撑，其研究内容则主要取决于算法所服务或适用的分析领域，包括基因测序与序列装配、识别与注释、序列相似性比对、结构比对和预测等。一些着名的生物信息学工具和库，如序列分析工具BLAST、基因预测工具GeneScan、序列数据库GenBank等，对生命科学研究产生了深远的影响。 自从20世纪80年代启动人类组测序计划以来，各种高通量技术引起生物的指数增长。2004年，被誉为生命“阿波罗计划”的人类基因组计划宣告完成，自此人们开始了对基因组功能的系统解读，标志着生命科学研究进入“后基因组学”时代。生物学数据的积累不仅表现在序列方面，与其同步的还有的一级结构和高级结构数据、高通量转录表达谱数据和蛋白表达谱数据、表观遗传学数据、相互作用数据、疾病易感性数据和高通量成像数据等。 此外，分子演化和比较基因组学、基于结构的药物设计、生物系统的建模和仿真、代谢网络分析等多个前沿交叉领域均产生了海量数据，分子生物学的研究进入到一个通量化的“组学”时代。Nucleic Acids Researc杂志连续21年在其每年的第一期中详细介绍最新版本的各类生物数据库。根据该杂志的统计，截止到2013年1月，在上述海量数据基础上派生、整理出来的数据库已有1512个。海量生物数据的积累，促成了生物信息学由起初单纯的技术支撑，逐步发展到对生物学问题的系统诠释；从简单地提供数据管理和算法支持，发展为从海量数据出发，通过计算技术对其进行分析、整合、模拟，并在必要时辅以实验验证，最终发现生命科学新规律的新型学科体系。 近年来，新一代测序技术(next generation sequencing，又名深度测序技术)的兴起进一步加速了人们探索未知生命现象的进程，而生物信息学在这一新的时代背景下焕发出新的活力。以HiSeq 2000新一代测序技术平台为例，该平台满负荷运转可实现在一周内完成对四个人类个体的全基因组重测序，而一个人全基因组测序仅需5000美元。在此平台基础上，经过对前期样本处理的适当调整，可实现在全基因组范围内对基因表达的精确定量、对基因结构和可变剪切事件的准确定义、对转录因子和microRNA结合位点的准确鉴定等。 通过巧妙的前期样本处理，这一核酸测序平台甚至可用于解决蛋白表达定量、DNA三级结构等难题，例如，通过巧妙地对核糖体保护的mRNA片断进行测序，核糖体图谱技术可实现在全基因组范围内对蛋白表达的定量，并对蛋白的翻译速度进行估计，很好地补充了现有的蛋白质组学技术。而通过对染色体相邻位置的交联和深度测序，Hi-C等新技术实现了对染色体三维结构的从头重构，对理解长程的表达调控提供了结构基础。这些改进极大地拓展了新一代测序技术在多层次组学调控研究中的应用，而生物信息学则紧随这一进程，逐渐渗透到生命科学的各个研究环节，利用学科交叉优势创新尖端的技术，提出崭新的假设并最终致力于探索生命的新规律。
国内外生物信息学发展状况 1.国外生物信息发展状况 国外非常重视生物信息学的发展各种专业研究机构和公司如雨后春笋般涌现出来，生物科技公司和制药工业内部的生物 信息学部门的数量也与日俱增。美国早在1988年在国会的支持 下就成立了国家生物技术信息中心（NCBI），其目的是进行计 算分子生物学的基础研究，构建和散布分子生物学数据库；欧 洲于1993年3月就着手建立欧洲生物信息学研究所（EBI）， 日本也于1995年4月组建了信息生物学中心（CIB）。目前， 绝大部分的核酸和蛋白质数据库由美国、欧洲和日本的3家数 据库系统产生，他们共同组成了 DDBJ/EMBL/Gen Bank国际核 酸序列数据库，每天交换数据，同步更新。以西欧各国为主的 欧洲分子生物学网络组织（EuropeanMolecular Biology Network, EMB Net）是目前国际最大的分子生物信息研究、开 发和服务机构，通过计算机网络使英、德法、瑞士等国生物信 息资源实现共享。在共享网络资源的同时，他们又分别建有自 己的生物信息学机构、二级或更高级的具有各自特色的专业数 据库以及自己的分析技术，服务于本国生物（医学）研究和开 发，有些服务也开放于全世界。 从专业出版业来看,1970年，出现了《Computer Methods and Programs in Biomedicine》这本期刊；到1985年4月， 就有了第一种生物信息学专业期刊《Computer Application
in the Biosciences》。现在，我们可以看到的专业期刊已经很多了。 2 国内生物信息学发展状况 我国生物信息学研究近年来发展较快,相继成立了北京大学生物信息学中心、华大基因组信息学研究中心、中国科学院上海生命科学院生物信息中心,部分高校已经或准备开设生物信息学专业。2002年国家自然科学基金委在生物化学、生物物理学与生物医学工程学学科设立了生物信息学项目,并列入生命科学部优先资助的研究项目。国家 863计划特别设立了生物信息技术主题,从国家需求的层面上推动我国生物信息技术的大力发展[3]。 但是由于起步较晚及诸多原因，我国的生物信息学发展水平远远落后于国外。在PubMed收录的以关键词“Bioinformatics”检索到的历年发表的文章数，可以看出大量的研究文献出现在21世纪以后。其中我国共有138篇占全部5548篇的2.5%，而美国则发表2160篇占全部的39%之多（统计数据截至2004年2月15日）。我国学者在生物信息学领域发表的有高影响力的论文只有不到美国学者发表数量的6%，差距相当大[4]。在生物信息学领域，一些著名院士和教授在各自领域取得了一定成绩，显露出蓬勃发展的势头，有的在国际上还占有一席之地。如北京大学的罗静初和顾孝诚教授在生物信息学网站建设方面、中科院生物物理所的陈润生研究员在EST
一、名词解释： 1.生物信息学：研究大量生物数据复杂关系的学科，其特征是多学科交叉，以互联网为媒介，数据库为载体。利用数学知识建立各种数学模型; 利用计算机为工具对实验所得大量生物学数据进行储存、检索、处理及分析，并以生物学知识对结果进行解释。 2.二级数据库：在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来，是对生物学知识和信息的进一步的整理。 序列格式：是将DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的核苷酸或者氨基酸字符串，大于号（>）表示一个新文件的开始，其他无特殊要求。 序列格式：是GenBank 数据库的基本信息单位，是最为广泛的生物信息学序列格式之一。该文件格式按域划分为4个部分：第一部分包含整个记录的信息（描述符）；第二部分包含注释；第三部分是引文区，提供了这个记录的科学依据；第四部分是核苷酸序列本身，以“询序列（query sequence）：也称被检索序列，用来在数据库中检索并进行相似性比较的序列。P98 8.打分矩阵（scoring matrix）：在相似性检索中对序列两两比对的质量评估方法。包括基于理论（如考虑核酸和氨基酸之间的类似性）和实际进化距离（如PAM）两类方法。P29 9.空位（gap）：在序列比对时，由于序列长度不同，需要插入一个或几个位点以取得最佳比对结果，这样在其中一序列上产生中断现象，这些中断的位点称为空位。P29 10.空位罚分：空位罚分是为了补偿插入和缺失对序列相似性的影响，序列中的空位的引入不代表真正的进化事件，所以要对其进行罚分，空位罚分的多少直接影响对比的结果。P37值：衡量序列之间相似性是否显著的期望值。E值大小说明了可以找到与查询序列（query）相匹配的随机或无关序列的概率，E值越接近零，越不可能找到其他匹配序列，E值越小意味着序列的相似性偶然发生的机会越小，也即相似性越能反映真实的生物学意义。P95 12.低复杂度区域：BLAST搜索的过滤选项。指序列中包含的重复度高的区域，如poly（A）。 13.点矩阵（dot matrix）：构建一个二维矩阵，其X轴是一条序列，Y轴是另一个序列，然后在2个序列相同碱基的对应位置（x，y）加点，如果两条序列完全相同则会形成一条主对角线，如果两条序列相似则会出现一条或者几条直线；如果完全没有相似性则不能连成直线。 14.多序列比对：通过序列的相似性检索得到许多相似性序列，将这些序列做一个总体的比对，以观察它们在结构上的异同，来回答大量的生物学问题。 15.分子钟：认为分子进化速率是恒定的或者几乎恒定的假说，从而可以通过分子进化推断出物种起源的时间。 16.系统发育分析：通过一组相关的基因或者蛋白质的多序列比对或其他性状，可以研究推断不同物种或基因之间的进化关系。 17.进化树的二歧分叉结构：指在进化树上任何一个分支节点，一个父分支都只能被分成两个子分支。 系统发育图：用枝长表示进化时间的系统树称为系统发育图，是引入时间概念的支序图。 18.直系同源：指由于物种形成事件来自一个共同祖先的不同物种中的同源序列，具有相似或不同的功能。（书：在缺乏任何基因复制证据的情况下，具有共同祖先和相同功能的同源基因。） 19.旁系（并系）同源：指同一个物种中具有共同祖先，通过基因重复产生的一组基因，这些基因在功能上可能发生了改变。(书：由于基因重复事件产生的相似序列。) 20.外类群：是进化树中处于一组被分析物种之外的，具有相近亲缘关系的物种。 21.有根树：能够确定所有分析物种的共同祖先的进化树。
一、名词 Bioinformatics：生物信息学——是一门综合运用生物学、数学、物理学、信息科学以及计算机科学等诸多学科的理论方法，以互联网为媒介、数据库为载体、利用数学和计算机科学对生物学数据进行储存、检索和处理分析，并进一步挖掘和解读生物学数据。 Consensus sequence：共有序列——决定启动序列的转录活性大小。各种原核启动序列特定区域内（通常在转录起始点上游-10及-35区域）存在共有序列，是在两个或多个同源序列的每一个位置上多数出现的核苷酸或氨基酸组成的序列。 Data mining：数据挖掘——数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常是利用计算方法分析生物数据，即根据核酸序列预测蛋白质序列、结构、功能的算法等，实现对现有数据库中的数据进行发掘。 EST：(Expressed Sequence Tag)表达序列标签——是某个基因cDNA克隆测序所得的部分序列片段，长度大约为200~600bp。 Similarity：相似性——是直接的连续的数量关系，是指序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相同DNA碱基或氨基酸残基顺序所占比例的高低。 Homology：同源性——是两个对象间的肯定或者否定的关系。如两个基因在进化上是否曾具有共同祖先。从足够的相似性能够判定二者之间的同源性。 Alignment：比对——从核酸以及氨基酸的层次去分析序列的相同点和不同点，以期能够推测它们的结构、功能以及进化上的联系。或是指为确定两个或多个序列之间的相似性以至于同源性，而将它们按照一定的规律排列。 BLOSUM：模块替换矩阵——是指在对蛋白质数据库搜索时，采用不同的相似性分数矩阵进行检索的相似性矩阵。以序列片段为基础，从蛋白质模块数据库BLOCKS中找出一组替换矩阵，用于解决序列的远距离相关。在构建矩阵过程中，通过设置最小相同残基数百分比将序列片段整合在一起，以避免由于同一个残基对被重复计数而引入的任何潜在的偏差。在每一片段中，计算出每个残基位置的平均贡献，使得整个片段可以有效地被看作为单一序列。通过设置不同的百分比，产生了不同矩阵。 PAM(Point Accepted Mutation)：突变数据矩阵PAM即可接受点突变——指1个PAM表示100个残基中发生一个残基突变概率的进化距离。在序列比对中，能够反映一个氨基酸发生改变的概率与两个氨基酸随机出现的概率的比值的矩阵。 Contig：叠连群——是指一组相互两两头尾拼接的可装配成长片段的DNA序列克隆群，也指彼此间可通过重叠序列而连接成连续的、扩展的、不间断的DNA序列的交叠片段产物。通过比对不同的序列，我们能够发现片段的顺序，并且contigs能被添加、删除、重排列来形成新的序列。 Phylogenetic tree：系统发生树又称为演化树（evolutionary tree）——是表明被认为具有共同祖先的各物种间演化关系的树，是一种亲缘分支分类方法。在树中，每个节点代表其各分支的最近共同祖先，而节点间的线段长度对应演化距离（如估计的演化时间）。它用来表示系统发生研究的结果，用它描述物种之间的进化关系。 In Silico Cloning：电子克隆——是近年来发展起来的一门基于表达序列标签（ESTs）的快速克隆基因的新技术，其利用种子序列从EST及UniGene数据库中搜索相似性序列，进行拼装、检索、分析等，以此获得目标基因的全长cDNA，在此基础上也能够实现基因作图定位。 二、问题思考 1、生物信息学这门学科是如何发展起来的？ 答：生物学数据爆炸式增长 生物大分子数据库相继建立 生物技术与计算机技术并行飞速发展
生物信息学网站 分子生物学数据库综合目录 1. SRS序列查询系统(分子生物学数据库网络浏览器) http://www.embl-heidelberg.ed/srs5/ 2. 分子生物学数据库及服务器概览https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/people/pkarp/mimbd/rsmith.html 3. BioMedNet图书馆https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html, 4. DBGET数据库链接http://www.genome.ad.jp/dbget/dbget.links.html 5. 哈佛基因组研究数据库与精选服务器https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html, 6. 约翰. 霍普金斯大学(Johns Hopkins University) OWL网络服器https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/Dan/proteins/owl.html 7. 生物网络服务器索引，USCS https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/network/science/biology/index.html 8. 分子生物学数据库列表(LiMB) gopher://https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/11/molbio/other 9. 病毒学的WWW服务器，UW-Madison https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/Welcome.html 10. UK MRC 人类基组图谱计划研究中心https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/ 11. 生物学家和生物化学家的WWW资源http://www.yk.rim.pr.jp/~aisoai/index.html 12. 其他生物网络服务器的链接https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/biolinks.html 13. 分子模型服务器与数据库https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/lap/rsccom/dab/ind006links.html 14. EMBO实际结构数据库http://xray.bmc.uu.se/embo/structdb/links.html 15. 蛋白质科学家的网络资源https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/protein/ProSciDocs/WWWResources.html 16. ExPASy分子生物学服务器http://expasy.hcuge.ch/cgi-bin/listdoc 17. 抗体研究网页https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html, 18. 生物信息网址http://biochem.kaist.ac.kr/bioinformatics.html 19. 乔治.梅森大学(George Mason University)的生物信息学与计算分子生物学专业https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/~michaels/Bioinformatics/ 20. INFOBIOGEN数据库目录https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,biogen.fr/services/dbcat/ 21. 国家生物技术信息研究室https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/data/data.html 22. 人类基因组计划情报https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/TechResources/Human_Genome 23. 生物学软件及数据库档案https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/Dan/software/biol-links.html 24. 蛋白质组研究：功能基因组学的新前沿(著作目录) http://expasy.hcuge.ch/ch2d/LivreTOC.html 序列与结构数据库 一．主要的公共序列数据库 1. EMBL WWW服务器http://www.EMBL-heidelberg.ed/Services/index.html 2. Genbank 数据库查询形式(得到Genbank的一个记录) https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/genbank/query_form.html 3. 蛋白质结构数据库WWW服务器(得到一PDB结构) https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html, 4. 欧洲生物信息学研究中心(EBI) https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/ 5. EBI产业支持https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/ 6. SWISS-PROT(蛋白质序列库) http://www.expasy.ch/sprot/sprot-top.html
1.生物信息学：研究大量生物数据复杂关系的学科，其特征是多学科交叉，以互联网为媒介，数据库为载体。利用数学知识建立各种数学模型; 利用计算机为工具对实验所得大量生物学数据进行储存、检索、处理及分析，并以生物学知识对结果进行解释。 2.二级数据库：在一级数据库、实验数 据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来，是对生物学知识和信息的进一步的整理。 序列格式：是将DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的核苷酸或者氨基酸字符串，大于号（>）表示一个新文件的开始，其他无特殊要求。 序列格式：是GenBank 数据库的基本信 息单位，是最为广泛的生物信息学序列格式之一。该文件格式按域划分为4个部分：第一部分包含整个记录的信息（描述符）；第二部分包含注释；第三部分是引文区，提供了这个记录的科学依据；第四部分是核苷酸序列本身，以“询序列（query sequence）：也称被检索序列，用来在数据库中检索并进行相似性比较的序列。P98 8.打分矩阵（scoring matrix）：在相似性检索中对序列两两比对的质量评估方法。包括基于理论（如考虑核酸和氨基酸之间的类似性）和实际进化距离（如PAM）两类方法。P29 9.空位（gap）：在序列比对时，由于序列长度不同，需要插入一个或几个位点以取得最佳比对结果，这样在其中一序列上产生中断现象，这些中断的位点称为空位。P29 10.空位罚分：空位罚分是为了补偿插入和缺失对序列相似性的影响，序列中的空位的引入不代表真正的进化事件，所以要对其进行罚分，空位罚分的多少直接影响 对比的结果。P37 值：衡量序列之间相似性是否显着的期望 值。E值大小说明了可以找到与查询序列 （query）相匹配的随机或无关序列的概 率，E值越接近零，越不可能找到其他匹 配序列，E值越小意味着序列的相似性偶 然发生的机会越小，也即相似性越能反映 真实的生物学意义。P95 12.低复杂度区域：BLAST搜索的过滤选 项。指序列中包含的重复度高的区域，如 poly（A）。 13.点矩阵（dot matrix）：构建一个二 维矩阵，其X轴是一条序列，Y轴是另一 个序列，然后在2个序列相同碱基的对应 位置（x，y）加点，如果两条序列完全相 同则会形成一条主对角线，如果两条序列 相似则会出现一条或者几条直线；如果完 全没有相似性则不能连成直线。 14.多序列比对：通过序列的相似性检索 得到许多相似性序列，将这些序列做一个 总体的比对，以观察它们在结构上的异 同，来回答大量的生物学问题。 15.分子钟：认为分子进化速率是恒定的 或者几乎恒定的假说，从而可以通过分子 进化推断出物种起源的时间。 16.系统发育分析：通过一组相关的基因 或者蛋白质的多序列比对或其他性状，可 以研究推断不同物种或基因之间的进化关 系。 17.进化树的二歧分叉结构：指在进化树 上任何一个分支节点，一个父分支都只能 被分成两个子分支。 系统发育图：用枝长表示进化时间的 系统树称为系统发育图，是引入时间概念 的支序图。 18.直系同源：指由于物种形成事件来自 一个共同祖先的不同物种中的同源序列， 具有相似或不同的功能。（书：在缺乏任 何基因复制证据的情况下，具有共同祖先 和相同功能的同源基因。） 19.旁系（并系）同源：指同一个物种中 具有共同祖先，通过基因重复产生的一组 基因，这些基因在功能上可能发生了改 变。(书：由于基因重复事件产生的相似 序列。) 20.外类群：是进化树中处于一组被分析 物种之外的，具有相近亲缘关系的物种。 21.有根树：能够确定所有分析物种的共 同祖先的进化树。 22.除权配对算法（UPGMA）：最初，每个 序列归为一类，然后找到距离最近的两类 将其归为一类，定义为一个节点，重复这 个过程，直到所有的聚类被加入，最终产 生树根。 23.邻接法（neighbor-joining method）： 是一种不仅仅计算两两比对距离，还对整 个树的长度进行最小化，从而对树的拓扑 结构进行限制，能够克服UPGMA算法要求 进化速率保持恒定的缺陷。 24.最大简约法（MP）：在一系列能够解 释序列差异的的进化树中找到具有最少核 酸或氨基酸替换的进化树。 25.最大似然法（ML）：它对每个可能的 进化位点分配一个概率，然后综合所有位 点，找到概率最大的进化树。最大似然法 允许采用不同的进化模型对变异进行分析 评估，并在此基础上构建系统发育树。 26.一致树（consensus tree）：在同一 算法中产生多个最优树，合并这些最优树 得到的树即一致树。 27.自举法检验（Bootstrap）：放回式抽 样统计法。通过对数据集多次重复取样， 构建多个进化树，用来检查给定树的分枝 可信度。 28.开放阅读框（ORF）：开放阅读框是基 因序列的一部分，包含一段可以编码蛋白 的碱基序列。 29.密码子偏好性（codon bias）：氨基 酸的同义密码子的使用频率与相应的同功 tRNA的水平相一致，大多数高效表达的 基因仅使用那些含量高的同功tRNA所对 应的密码子，这种效应称为密码子偏好 性。 30.基因预测的从头分析：依据综合利用 基因的特征，如剪接位点，内含子与外显 子边界，调控区，预测基因组序列中包含 的基因。 31.结构域（domain）：保守的结构单 元，包含独特的二级结构组合和疏水 内核，可能单独存在，也可能与其他
一、名词解释 1. 生物信息学： 1）生物信息学包含了生物信息的获取、处理、分析、和解释等在内的一门交叉学科； 2）它综合运用了数学、计算机学和生物学的各种工具来进行研究； 3）目的在于阐明大量生物学数据所包含的生物学意义。 2. BLAST（Basic Local Alignment Search Tool） 直译：基本局部排比搜索工具 意译：基于局部序列排比的常用数据库搜索工具 含义：蛋白质和核酸序列数据库搜索软件系统及相关数据库 3. PSI-BLAST：是一种迭代的搜索方法，可以提高BLAST和FASTA的相似序列发现率。 4. 一致序列：这些序列是指把多序列联配的信息压缩至单条序列，主要的缺点是除了在特 定位置最常见的残基之外，它们不能表示任何概率信息。 5. HMM 隐马尔可夫模型：一种统计模型，它考虑有关匹配、错配和间隔的所有可能的组合 来生成一组序列排列。（课件定义）是蛋白质结构域家族序列的一种严格的统计模型，包括序列的匹配，插入和缺失状态，并根据每种状态的概率分布和状态间的相互转换来生成蛋白质序列。 6. 信息位点：由位点产生的突变数目把其中的一课树与其他树区分开的位点。 7. 非信息位点：对于最大简约法来说没有意义的点。 8. 标度树：分支长度与相邻节点对的差异程度成正比的树。 9. 非标度树：只表示亲缘关系无差异程度信息。 10. 有根树：单一的节点能指派为共同的祖先，从祖先节点只有唯一的路径历经进化到达其 他任何节点。 11. 无根树：只表明节点间的关系，无进化发生方向的信息，通过引入外群或外部参考物种， 可以在无根树中指派根节点。 12. 注释：指从原始序列数据中获得有用的生物学信息。这主要是指在基因组DNA中寻找基 因和其他功能元件（结构注释），并给出这些序列的功能（功能注释）。 13. 聚类分析：一种通过将相似的数据划分到特定的组中以简化大规模数据集的方法。 14. 无监督分析法：这种方法没有内建的分类标准，组的数目和类型只决定于所使用的算法 和数据本身的分析方法。 15. 有监督分析法：这种方法引入某些形式的分类系统，从而将表达模式分配到一个或多个 预定义的类目中。 16. 微阵列芯片：将探针有规律地排列固定于载体上，与标记荧光分子的样品进行杂交，通 过扫描仪扫描对荧光信号的强度进行检测，从而迅速得出所要的信息。 17. 虚拟消化：是基于已知蛋白序列和切断酶的特异性的情况下进行的理论酶切（课件定 义）。是在已知蛋白质序列和蛋白外切酶之类切断试剂的已知特异性的基础上，由计算机进行的一种理论上的蛋白裂解反应。 18. 质谱(MS)是一种准确测定真空中离子的分子质量/电荷比(m/z)的方法，从而使分子质量 的准确确定成为可能。 19. 分子途径是指一组连续起作用以达到共同目标的蛋白质。 20. 虚拟细胞：一种建模手段，把细胞定义为许多结构，分子，反应和物质流的集合体。 21. 先导化合物：是指具有一定药理活性的、可通过结构改造来优化其药理特性而可能导致 药物发现的特殊化合物。就是利用计算机在含有大量化合物三维结构的数据库中，搜索能与生物大分子靶点匹配的化合物，或者搜索能与结合药效团相符的化合物，又称原型物，简称先导物，是通过各种途径或方法得到的具有生物活性的化学结构
生物信息学发展概况及研究进展 韩龙生物化学与分子生物学2010200531 1 概述 生物信息学是在生命科学、计算机科学和数学的基础上逐步发展而形成的一门新兴的边缘学科，它以核酸和蛋白质为主要研究对象，以数学、计算机科学为主要研究手段，对生物学实验数据进行获取、加工、存储、检索与分析，从而达到揭示数据所蕴含的生物学意义的目的[1]。 生物信息学的发展大致经历了前基因组时代、基因组时代和后基因组时代。目前，它的主要研究内容已经从对DNA和蛋白质序列比较、编码区分析、分子进化转移到大规模的数据整合、可视化，转移到比较基因组学、代谢网络分析、基因表达谱网络分析、蛋白质技术数据分析处理、蛋白质结构与功能分析以及药物靶点筛选等[1]。在后基因组时代的今天，生物信息学已经成为目前极其热门的系统生物学研究的重要手段。 利用各种功能的软件系统平台，目前生物信息学方法主要通过序列比对与分析、功能基因组与基因表达数据的分析、蛋白质结构预测以及基于结构的药物设计等方面应用于各个生命科学研究领域。 1.1序列比对与分析 序列比对是生物信息学的基础，是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。两个序列的比对现在已有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包——BLAST和FASTA；两个以上序列的多重序列是生物信息学中尚未解决的一个NP完全的组合优化问题，是目前研究的热点[2]。比较经典的算法有SAGA算法[3]、CLUSTAL算法以及隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，HMM）多重序列比对算法，另外，如Notredame等[4]开发的T-Coffee算法、Timo等[5]设计的Kalign算法、张琎等[6]设计的基于GC-GM多序列比对穷举遗传算法，是通过穷举某个特定范围内的所有序列的长度取值，来确定最终最佳比对长度的一种多序列比对算法。这些算法已应用于各种多序列比对软件，并在应用中不断得到优化。 1.2 功能基因组学 在后基因时代的今天，基因组学的研究已从结构基因组学（Structural genomics）转向功能基因组学（Functional genomics）[1] 。功能基因组的任务是进行基因组功能注释（Genome annotation），了解基因功能、认识基因与疾病的关系、掌握基因的产物及其在生命活动中的作用。基因的时空差异表达是功能基因组学研究的理论基础。
浅谈生物信息学的发展和前景 摘要：生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分，成为生命科学研究的前沿。本文对生物信息学的产生背景及其研究现状等方面进行了综述，并展望生物信息学的发展前景。生物信息学的发展在国内、外基本上都处在起步阶段。因此，这是我国生物学赶超世界先进水平的一个百年一遇的极好机会。 关键字：生物信息学、产生背景、发展现状、前景 随着生物科学技术的迅猛发展，生物信息数据资源的增长呈现爆炸之势，同时计算机运算能力的提高和国际互联网络的发展使得对大规模数据的贮存、处理和传输成为可能，为了快捷方便地对已知生物学信息进行科学的组织、有效的管理和进一步分析利用，一门由生命科学和信息科学等多学科相结合特别是由分子生物学与计算机信息处理技术紧密结合而形成的交叉学科——生物信息学(Bioinformatics)应运而生,并大大推动了相关研究的开展, 被誉为“解读生命天书的慧眼”。 一、生物信息学产生的背景 生物信息学是80年代未随着人类基因组计划（Human genome project)的启动而兴起的一门新的交叉学科。它通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，进而达到揭示数据所蕴含的生物学意义的目的。由于当前生物信息学发展的主要推动力来自分子生物学，生物信息学的研究主要集中于核苷酸和氨基酸序列的存储、分类、检索和分析等方面，所以目前生物信息学可以狭义地定义为：将计算机科学和数学应用于生物大分子信息的获取、加工、存储、分类、检索与分析，以达到理解这些生物大分子信息的生物学意义的交叉学科。事实上，它是一门理论概念与实践应用并重的学科。 生物信息学的产生发展仅有10年左右的时间---bioinformatics这一名词在1991年左右才在文献中出现，还只是出现在电子出版物的文本中。事实上，生物信息学的存在已有30多年，只不过最初常被称为基因组信息学。美国人类基因组计划中给基因组信息学的定义：它是一个学科领域，包含着基因组信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释的所有方面。自1990年美国启动人类基因组计划以来，人与模式生物基因组的测序工作进展极为迅速。迄今已完成了约40多种生物的全基因组测序工作，人基因组约3x109碱基对的测序工作也接近完成。至2000年6月26日，被誉为生命“阿波罗计划”的人类基因组计划终于完成了工作草图，预示着完成人类基因组计划已经指日可待。截止目前为止，仅登录在美国GenBank 数据库中的DNA序列总量已超过70亿碱基对。此外，迄今为止，已有一万多种蛋白质的空间结构以不同的分辨率被测定。基于cDNA序列测序所建立起来的EST数据库其纪录已达数百万条。在这些数据基础上派生、整理出来的数据库已达500余个。这一切构成了一个生物学数据的海洋。这种科学数据的急速和海量积累，在人类的科学研究历史中是空前的。数据并不等于信息和知识，但却是信息和知识的源泉，关键在于如何从中挖掘它们。与正在以指数方式增长的生物学数据相比，人类相关知识的增长（粗略地用每年发表的生物、医学论文数来代表）却十分缓慢。一方面是巨量的数据；另一方面是我们在医学、药物、农业和环保等方面对新知识的渴求，这些新知识将帮助人们改善其生存环境和提高生活质量。这就构成了一个极大的矛盾。这个矛盾就催生了一门新兴的交叉科学，这就是生物信息学。二、生物信息学研究的发展现状 资金和实力非常重要，生物信息的研究投入短期不算大，但是结合成果，其投入相当的大。因为目前生物信息主要在于教学和和研究，商业领域的应用不算很广。如一套LIMS加上软件就要花上数千万。加上相关项目的研究开发，不是国内相关的机构所能承受的。所以需要得到政府的支持和帮助。以及有识之士的投入。否则我们又将远远落后国外。国内的制药行业将永不得翻身！基因的流失(国外一些国家打着给国内免费治疗，分析疾病的考旗帜，
生物信息学主要内容和发展前景 学生：xxx （x学院xxxx班，学号xxxxxxxxxxx） 摘要：21世纪是生命科学的世纪，伴随着人类基因组计划的胜利完成，人类基因组以及其它模式生物基因组计划的全面实施，使分子生物数据以爆炸性速度增长。及时、充分、有效地利用网络上不断增长的生物信息数据库资源，已经成为生命科学和生物技术研究开发的必要手段，从而诞生了生物信息学。 关键字：生物信息学；产生；研究内容；展现状；前景 随着生物科学技术的迅猛发展，生物信息数据资源的增长呈现爆炸之势，同时计算机运算能力的提高和国际互联网络的发展使得对大规模数据的贮存、处理和传输成为可能，为了快捷方便地对已知生物学信息进行科学的组织、有效的管理和进一步分析利用，一门由生命科学和信息科学等多学科相结合特别是由分子生物学与计算机信息处理技术紧密结合而形成的交叉学科——生物信息学(Bioinformatics)应运而生,并大大推动了相关研究的开展,被誉为“解读生命天书的慧眼”。 一、生物信息学的产生 21世纪是生命科学的世纪，伴随着人类基因组计划的胜利完成，与此同时，诸如大肠杆菌、结核杆菌、啤酒酵母、线虫、果蝇、小鼠、拟南芥、水稻、玉米等等其它一些模式生物的基因组计划也都相继完成或正在顺利进行。人类基因组以及其它模式生物基因组计划的全面实施，使分子生物数据以爆炸性速度增长。在计算机科学领域，按照摩尔定律飞速前进的计算机硬件，以及逐步受到各国政府重视的信息高速公路计划的实施，为生物信息资源的研究和应用带来了福音。及时、充分、有效地利用网络上不断增长的生物信息数据库资源，已经成为生命科学和生物技术研究开发的必要手段，从而诞生了生物信息学。 二、生物信息学研究内容 （一）序列比对 比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础。两个序列的比对现在已有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BALST和FASTA，可以免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。有时两个序列总体并不很相似，但某些局部片断相似性很高。Smith-Waterman算法是解决局部比对的好算法，缺点是速度较慢。两个以上序
生物信息学（系统发生）
http://www.lmbe.seu.ed https://www.doczj.com/doc/5e10748971.html,/chenyuan/xsun/bio infomatics/web/Index.h tml 第一章生物信息学引论 ========= 选择章节 ========== 1.1 引言 1.1.1 生物信息学概念 20世纪是科学技术迅速发展的世纪，物理和化学的发展使我们可以清楚地认识物质的组成，从分子、原子、电子等各层次上深入地了解微观世界，而天文技术、空间技术的发展则使得我们可以了解地球以外的客观世界，以电子信息技术为龙头的工业技术的飞速发展，使得我们可以不断地改造世界，甚至为人类更加舒适地生活创造新的世界。生命科学在20世纪同样也得到了发展，生理学、细胞生物学、分子生物学等学科的发展使我们从器官、组织、细胞、生物大分子等各个层次认识了生命的物质基础。生物与其他物质有本质的区别，生物并非只是物质的简单堆积，生物体的生长发育是生命信息控制之下的复杂而有序的过程。目前，我们对生命的奥秘还不甚了解，对生命信息的组织、传递和表达还知之甚少。既然这牵涉到信息的组织、传递和表达，我们就可以用信息科学的方法和技术来尝试认识和分析生命信息。
人类为了更深入地了解和认识自身，制定了宏伟的人类基因组计划。人类基因组计划顺利实施，产生了大量的生物分子数据。据权威机构统计，目前生物分子数据量每15个月翻一翻，生物分子数据发展的速度甚至超过了摩尔定律（即半导体芯片上的晶体管数量每18个月翻一翻）。这些生物分子数据具有丰富的内涵，其背后隐藏着人类目前尚不知道的生物学知识。充分利用这些数据，通过数据分析、处理，揭示这些数据的内涵，从而得到对人类有用的信息，是生物学家、数学家和计算机科学家所面临的一个严峻的挑战。生物信息学就是为迎接这种挑战而发展起来的一门新型学科，它是由生物学、应用数学、计算机科学相互交叉所形成的学科，是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，也是21世纪自然科学的核心领域之一。 生物信息学（Bioinformatics）这个名词有许多不同的定义。从字面上来看，生物信息学是将信息科学和技术应用于生物学。生物信息学广义的概念是指应用信息科学的方法和技术，研究生物体系和生物过程中信息的存贮、信息的内涵和信息的传递，研究和分析生物体细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程中的各种生物信息，或者也可以说成是生命科学中的信息科学。生物信息学狭义的概念是指应用信息科学的理论、方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据。通过收集、组织、管理生物分子数据，使研究人员能够迅速地获得和方便地使用相关信息；通过处理、分析、挖掘生物分子数据，得到深层次的生物学知识，加深对生物世界的认识；在生物学、医学的研究和应用中，利用生物分子数据及其分析结果，可以大大提高研究和开发的科学性及效率，如根据基因功能分析结果来检测与疾病相关的基因，根据蛋白质