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生物信息学复习总结

生物信息期末总结

1.生物信息学（Bioinformatics）定义：（第一章）★

生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。

（或：）

生物信息学是运用计算机技术和信息技术开发新的算法和统计方法，对生物实验数据进行分析，确定数据所含的生物学意义，并开发新的数据分析工具以实现对各种信息的获取和管理的学科。（NSFC）

2. 科研机构及网络资源中心：

NCBI：美国国立卫生研究院NIH下属国立生物技术信息中心；

EMBnet：欧洲分子生物学网络；

EMBL-EBI：欧洲分子生物学实验室下属欧洲生物信息学研究所；

ExPASy:瑞士生物信息研究所SIB下属的蛋白质分析专家系统；(Expert Protein Analysis System)

Bioinformatics Links Directory；

PDB (Protein Data Bank)；

UniProt 数据库

3. 生物信息学的主要应用:

1．生物信息学数据库；2．序列分析；3．比较基因组学；4．表达分析；5．蛋白质结构预测；6．系统生物学；7．计算进化生物学与生物多样性。

4.什么是数据库：★1、定义：数据库是存储与管理数据的计算机文档、结构化记录形式的数据集合。（记录record、字段field、值value）

2、生物信息数据库应满足5个方面的主要需求：

（1）时间性；（2）注释；（3）支撑数据；（4）数据质量；（5）集成性。

3、生物学数据库的类型：一级数据库和二级数据库。

（国际著名的一级核酸数据库有Genbank数据库、EMBL核酸库和DDBJ库等；

蛋白质序列数据库有SWISS-PROT等；蛋白质结构库有PDB等。）

4、一级数据库与二级数据库的区别：★

1）一级数据库：

包括：a.基因组数据库----来自基因组作图；

b.核酸和蛋白质一级结构序列数据库；

c.生物大分子(主要是蛋白质)的三维空间结构数据库，(来自X-衍射

和核磁共振结构测定)；

2）二级数据库：

是对原始生物分子数据进行整理、分类的结果，是在一级数据库、实验

数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的。

一般说来，一次数据库的数据量大，更新速度快，用户面广，通常需要高性能的计算机服务器、大容量的磁盘空间和专门的数据库管理系统支撑。

二次数据库的容量则小得多，更新速度也不像一次数据库那样快，也可以不用大型商业数据库软件支持，这类针对不同问题开发的二次数据库的最大特点是使用方便，特别适用于计算机使用经验不太丰富的生物学家。

5、一个数据库记录(entry)一般由两部分组成：

1）原始序列数据(sequence data)；

2）描述这些数据生物学信息的注释(annotation)：注释中包含的信息与相应的序列数据同样重要和有应用价值。

6、数据的完整性和注释工作量：1）序列数据广，序列注释不够完整；

2）库数据面窄，序列注释全面.

7、数据库的动态更新：1）不断增加；2）不断修正.

5、几个大型数据库简介：

NCBI、EBI、SIB（共点：拥有庞大的一级数椐库、大量工具软件和广泛的外联。）1、NCBI（https://www.doczj.com/doc/6618463318.html,）:

NCBI是指美国国家生物技术信息中心（National Center for Biotechnology Information，NCBI），成立于1988年，其主要工作是开发以GenBank为代表的数据库，进行计算生物学研究，开发用于分析基因组数据的软件工具，发布生物医学信息。

1）Entrez（集成化的数据库）（https://www.doczj.com/doc/6618463318.html,/gquery/）

Entrez是NCBI著名的用于提取序列信息的工具，它将科学文献、DNA和蛋白质序列数据库、蛋白质三维结构数据、种群研究数据以及全基因组组装数据整合成一个高度集成的系统。类似于EBI的SRS（见下文），是一个查询、提取和显示系统。The original version（原始版本）(1991) of Entrez had just 3 nods。2）可查Protein、PubMed（生物医学文献数据库）、Nucleotide、Genome、Gene、Pathway等相关信息。

2、EMBL-EBI（https://www.doczj.com/doc/6618463318.html,）

EMBL Nucleotide Sequence Data Library(now known as EMBL-Bank)为世界上第一个核酸序列数据库（1980）。

欧洲分子生物学实验室下属欧洲生物信息学研究所（European Bioinformatics Institute, EBI，1992，英国）EMBL-EBI核酸数据库提供了序列搜索的服务。通过它的序列提取系统—SRS6（搜索引擎），我们可以用十几种不同的方法（如用关键字）搜索我们想要的序列。EBI还资助了Ensembl项目，Ensembl是一个用于对各类物种基因组进行生物信息学分析的非常完备的网站。欧洲分子生物学实验室EMBL（The European Molecular Biology Laboratory）。Services、UniProt、ArrayExpress、Ensembl、InterPro、PDBe等界面。

3、SIB（https://www.doczj.com/doc/6618463318.html,）

瑞士生物信息研究所(Swiss Institue of Bioinformatics,SIB ,30 March 1998 )。用于获取蛋白质序列和相关数据的最有用的资源之一就SIB提供的蛋白质专家分析系统：SWISS-PROT，ExPASy（Expert Protein Analysis System瑞士日内瓦大学专家蛋白质分析系统（http://www.expasy.ch/））。

6、核酸序列数据库：

1、国际上权威的核酸序列数据库：

（1）欧洲分子生物学实验室的EMBL；

（2）美国生物技术信息中心的GenBank；

（3）日本遗传研究所的DDBJ，（http://www.ddbj.nig.ac.jp/）；

这三个数据库是综合性的DNA和RNA序列数据库，每条记录代表一个单独、连续、附有注释的DNA或RNA片段。三个数据库中的数据基本一致，仅在数据格式上有所差别，对于特定的查询，三个数据库的响应结果一样。

2、INSDC国际核酸序列数据库协会：

1998年，GenBank、EMBL和DDBJ共同成立了国际核酸序列数据库协会（International Nucleotide Sequence Database Collaboration,INSDC），三大核酸数据库之间每天将新测定或更新的数据进行交换共享，保证数据信息的完整与同步，每两个月更新一次版本。（https://www.doczj.com/doc/6618463318.html,/）

7、蛋白质序列数据库：

1）PIR（Protein Information Resource）；（https://www.doczj.com/doc/6618463318.html,/）

2）SWISS-PROT；(http://www.expasy.ch/sprot/sprot-top.html)

3）TrEMBL；(https://www.doczj.com/doc/6618463318.html,/trembl/index.html) 是与SWISS-PROT相关的一个数据库。包含从EMBL核酸数据库中根据编码序列(CDS)翻译

而得到的蛋白质序列，并且这些序列尚未集成到SWISS-PROT数据库中；

4）NCBI美国国家生物技术信息中心（National Center for Biotechnology Information，NCBI）；

5）UniProt；通用蛋白质数据库（https://www.doczj.com/doc/6618463318.html,/）包括：（Swiss-Prot、TrEMBL、PIR）用户可以通过文本查询数据库，可以利用BLAST程序

搜索数据库，也可以直接通过FTP下载数据。

8、生物大分子结构数据库：

1）PDB（Protein Data Bank）；（https://www.doczj.com/doc/6618463318.html,/）

2）MMDB(Molecular Modeling Database)；（https://www.doczj.com/doc/6618463318.html,/Structure/）9、其它生物分子数据库：

1）单碱基多态性数据库dbSNP；2）基因组数据库（GDB）；3）人类基

因组数据库Ensembl；4）表达序列标记数据库dbEST；5）序列标记位点数据库dbSTS；6）面向基因聚类数据库UniGene；7）蛋白质结构分类数据库SCOP；8）蛋白质二级结构数据库DSSP；9）蛋白质同源序列比对数据库HSSP；10）OMIM(Online Mendelian Inheritance in Man)，是关于人类基因和遗传疾病的分类数据库。。。

》》》Nucleic Acid Research《《《

附：1、NCBI和EBI使用的搜索引擎分别是什么？

答：NCBI使用的是Entrez，EBI使用的是SRS。

2、FASTA格式有哪些部分组成，以什么字符开始？

答：包含gi number，Database identifiers，Accession number，Locus name等部分，以>字符开始。

3、NCBI的WEB和离线序列提交软件是什么？

答：WEB提交工具：Bankit；离线提交：Sequin

4、系统生物学：

答：确定、分析和整合生物系统在遗传或环境扰动下所有内部元件间相互作用关系的一门学科。

10、序列数据的文件格式：(第二章)

格式主要有三种：

DNA/RNA/氨基酸代码的标识（B、Z）；

GenBank数据格式；

FASTA 数据格式。

一、GBFF（GenBank flatfile）—GenBank平面文件格式：

GenBank、EMBL、DDBJ每天都相互同步更新各自的数据库，那么它们是怎样交换数据的呢？这里引入GBFF（GenBank flatfile即GenBank平面文件）格式。GBFF是GenBank数据库的基本信息单位，是最为广泛使用的生物信息学序列格式之一。GBFF文件分为三部分：a.头部包含整个记录的信息（描述符）；

b.第二部分包含了注释这一记录的特性；

c.第三部分是核苷酸序列本身。

（注：所有序列数据库记录都在最后一行以“//”结尾。）

1）G BFF：LOCUS行

（LOCUS ，SCU49845，5028 bp，DNA linear，PLN，21-JUN-1999）

所有GBFF都起始于LOCUS行：

第一项：是LOCUS名称（SCU49845）：现在唯一的作用是它在数据库中是独一无二的，已不再具有任何实际意义。大多数情况下，它仅使用检索号码（accesession number）以满足对LOCUS名称的要求；

第二项是序列长度（5028 bp）：规定单条数据库记录的长度不能超过350kb。除历史原因外，GenBank已经很少接受长度低于50bp的序列了；

第三项表明分子类型（DNA）：其序列必须是一种单一的分子类型；

第四项是GenBank分类码（PLN）：由3个字母组成。现在其作用仅限于在下载数据库时对数据库作简单的分类。

最后一项是其最后修订日期（21-JUN-1999）：有时也仅表示数据首次公开日期。2）G BFF：DEFINITION行(definition)

(DEFINITION Saccharomyces cerevisiae TCP1-beta gene, partial cds; and Axl2p (AXL2) and Rev7p (REV7) genes, complete cds.)

LOCUS行的下一行为DEFINITION行：主要对GenBank记录中所含的生物学意义做出总结。它的说明内容包括了来源物种、基因/蛋白质名称。若序列是非编码区，则包含对序列功能的简单描述；若是一段编码区，则标明该序列是部分序列（partial cds）还是全序列（complete cds）。

3）G BFF：ACCESSION行（accession）检索号行

（ACCESSION U49845）

检索号（accession）是序列记录的惟一指针。通常由1个字母加5个数字

（U12345）或由2个字母加6个数字（AF123456）组成。它在数据库中是惟一而且不变的。有时ACCESSION行中可能会出现多个检索号，可能是由于数据提交者提交了一条与原记录相关的新记录或新提交的记录覆盖了原有的旧记录。我们称第一个检索号为主检索号，其余的统称为二级检索号。

4）G BFF：VERSION行（version）版本号行

（VERSION U49845.1 GI:1293613）

VERSION行是版本号，格式为：检索号.版本号。版本号用于识别数据库中一条单一的特定核苷酸序列。在数据库中，如某条序列数据发生了变化，即使是单碱基的改变它的版本号也将增加，而其检索号保持不变。

版本号系统与其后的GI（geninfo identifier）号系统是平行运行的。即当一条序列改变后，它将被赋予一个新的GI号，其版本号也将增加。蛋白质的翻译发生任何变换，核酸序列都将被赋予一个新的GI号。

5）GBFF：KEYWORDS行（keywords）关键词行

（KEYWORDS .）

关键词行是用来描述序列的。如果该行没有任何内容，那么就只包含一个“.由于没有对照词汇表，故NCBI/GenBank拒绝接受关键词，它只存在于旧的记录中。6）GBFF：OURCE行（source）来源行

（SOURCE Saccharomyces cerevisiae (baker's yeast) ORGANISM Saccharomyces cerevisiae Eukaryota; Fungi; Ascomycota; Saccharomycotina; Saccharomycetes;

Saccharomycetales; Saccharomycetaceae; Saccharomyces.）

对来源行(SOURCE)没做特殊的规定，它通常包含序列来源生物的简称，有时也包含分子类型。在下面以NCBI的分类数据库为依据，指明物种的正式科学名称。7）GBFF：REFERENCE 行reference参考文献行

（REFERENCE 1 (bases 1 to 5028) AUTHORS Torpey,L.E., Gibbs,P.E., Nelson,J. and Lawrence,C.W. TITLE Cloning and sequence of REV7, a gene whose function is required for DNA damage-induced mutagenesis in Saccharomyces cerevisiae JOURNAL Yeast 10 (11), 1503-1509 (1994) PUBMED 7871890）

参考文献行将与该数据有关的参考文献均收录在内。将最先发表的文献列于第一位。如果序列数据没有被相关文献报道，该行将出现“unpublished”或“in

press”。最后将有一个可能的PUBMED指针。

8）GBFF：FEATURES 行（features）特性表行

（FEATURES Location/Qualifiers

CDS <1..206

/codon_start=3

/product="TCP1-beta"

/protein_id="AAA98665.1"

/db_xref="GI:1293614"

/translation="SSIYNGISTSGLDLNNGTIADMRQLGIVESYKLKRA VVSSASEA

AEVLLRVDNIIRARPRTANRQHM"

gene 687..3158

/gene="AXL2"

...... ）特性表(features)描述基因和基因的产物以及与序列相关的生物学特性。特性表提供一个参考词汇表以对合法的特性进行注释。这些特性包括：1、该序列是否执行一个生物学功能；2、它是否与一个生物学功能的表达相关；3、它是否与其它分子相互作用；4、它是否影响一条序列的复制；5、它是否与其他序列的重组相关；6、它是否是一条已识别的重复序列；7、它是否有二级或三级结构；

8、它是否存在变异或者它是否被修订过。

特性表格式是按表单的方式设计的，分三个主要部分：

1）特性表关键词（feature），简要说明功能组；

2）特性位置（location），指明在特性表中的什么地方可以找到相关特性，在此可以包含操作符（operator）和功能性描述符（descriptor）以指明序

列需经过怎样的处理才能得到相应的特性；

3）限定词（qualifier），相关特性的辅助信息，限定词组使用一组标准化的对照词汇表以利于计算机从中提取信息。

（这段序列可以解读为：该编码序列（CDS）起始于第1碱基，终止于第206碱基，它的产物是TCP1-beta ，基因名为“AXL2”。）

9）GBFF：ORIGIN （origin）

（ORIGIN

1 gatcctccat atacaacggt atctccacct caggtttaga tctcaacaac ggaaccattg

61 ccgacatgag acagttaggt atcgtcgaga gttacaagct aaaacgagca gtagtcagct

......

4981 tgccatgact cagattctaa ttttaagcta ttcaatttct ctttgatc ）

在GBFF文件的最后，以类似于FASTA格式的方式给出了所记录的序列。

二、FASTA 数据格式（FASTA format）：

Accession numbers are labels for sequences（检索号）

11、RefSeq资料库：（NCBI Reference Sequence Database参考序列数据库）

RefSeq资料库是NCBI将GenBank 的序列再做详细整理的non-redundent 序列资料库，它的序列格式和GenBank几乎完全相同，但因为是完全不同的独立资料库，为与GenBank 区别，RefSeq的Accession Number（检索号）格式和GenBank的不同。该数据库所收集的参考序列一直在不断地被修改中，尽管如此，NCBI RefSeq仍是目前最可信赖的序列数据库。

GenBank中一个基因的索引号可能有上百个，但对应一个基因的RefSeq只有一个。（https://www.doczj.com/doc/6618463318.html,/RefSeq/）

NCBI参考序列数据库(RefSeq)旨在提供一个全面的、集成的、冗余，好的注释组序列，包括基因组DNA、转录和蛋白质。RefSeq是医学、功能和多样性研究的基础；它们提供一个稳定的参考基因组注释、基因识别和表征，突变和多态性分析(特别是RefSeqGene记录)，表达研究和比较分析。

e.g. >数据库检索实例<:

搜索Genbank no. FJ798090，获得序列相关信息

1.进入NCBI网站，选择nucleotide：FJ798090搜索，得到相关信息；

2.从CDS行可看到有关Aa的信息，从ORIDIN行可看到DNA相关信息；

3.在原网页上选择右边相关信息选择框的PubMed，查看关联文章；

4.主页进入DNA&RNA，选择tools，点第二个Batch Entrez，批量下载序列；

5.提交结果，显示参数与序列下载(Send选项、选File、然后选FASTA格式)，

下载序列，提交序列。

12、提交序列：

1、提交方式主要有三种：1）、Bankit 逐条提交、需要注册；2）、Sequin 10000

条以下；3）、Tbl2asn 超过1万条、命令行。

2、Bankit提交：先注册，后点New Submission（创建一个新提交），Sequencing

Technology（测序技术），nucleotide（核酸），Organism（生

物体），Submission Category（提交类别），Source Modifiers

（源寄存器修改），Primers（引物），Features（特性），Review

and Correct（检查和纠正，3处）。

3、Sequin DNA分析软件：（A DNA Sequence Submission and Update Tool）

序列提交：研究产生的新序列，需要递交到公共数据库保存；需要撰写论文发表新序列时，需要数据库接受号。

4、WEB在线提交工具：1、NCBI 的Bankit；2、EBI的WEBIN；3、DDBJ

的SAKURA；

5、离线提交：NCBI的Sequin。

6、提交比较：Bankit提交：使用简单，每个步骤有详细说明。但一次只能提交一个序列，长度不能太长；Sequin：安装在用户自己的计算机上，可同时递交若干序列和较长序列，而且整合了许多有用的序列注释工具。

13、引物设计及测序结果分析：（第三章）

1、引物设计流程：

1）序列查找与下载（GenBank）；

2）序列同源性比较(Blast/alignment)；

3）引物设计与筛选(primer 3/其他)；

4）引物加工与修饰(酶切、保护、标签、启动子等)；

5）引物评价分析(Oligo 6)；

6）引物二次筛选(blast)；

7）引物最终评估(band)；

2、引物设计原则：

基本原则：1）引物与模板的序列要紧密互补；2）引物与引物之间避免形成稳定的二聚体或发夹结构；3）引物不能在非靶点引发DNA聚合反应。注意点：1、引物长度在15-30bp之间；

2、GC含量为40-60%之间；

3、引物的特异性（3’端不能有连续的GGG或CCC）；

4、3’△G的绝对值不超过9，双链形成所需自由能；

5、密码子的兼并：3’不要位于密码子的第3位。

3、引物设计软件：1）在线工具Primer 3、Primer-Blast；

2）本地软件Primer Premier 5；

3）引物评估软件Oligo 6。

e.g．在线设计引物：

在Primer 3界面上将需要设计的序列粘贴复制进入大方框，确定基本参数和结果参数后，点击pick键后出现output页面，将所需的序列即一定要PCR出的序列用中括号括上，再复制进大方框。这两者的差别是第一个是随机的引物，而第二个选出的引物必然包含你所需的那一段。

KEYS (in order of precedence)优选引物:（****** target，>>>>>> left

primer ，

<<<<<

4、Oligo 7手工设计引物：

上游ATGGGAAAAGACTATTACAAAATC

下游TCAATTCGGCAGCGTATCGTAGAG

选择引物长度→选定上下游引物→3’△G绝对值不能超过9→Duplex Formation 二聚体分析、Hairpin formation发夹分析（△G不能超过4.5）→成分和Tm→错误引发位点分析：一般在100以下，若正确引发效率达到400，可承受超过100多点→PCR最终分析评价→引物二次筛选（上下游引物在ncbi中进行blast分析（搜索primer ncbi）并输入设计的引物，选择nr数据库）→引物最终评估（大小、特异性、效率）→保护碱基与酶切位点（BamHⅠ，NotⅠ）。

5、测序结果分析：（一、Sanger法测序；二、测序图查看；三、序列拼接。）Sanger法测序：流程：（1.PCR扩增；2.产物纯化；3.测序反应；4.电泳分离）；

DNA 测序的实验方法：(末端终止法）；

测序图查看软件：Chromas、Seqman…；

不好的结果：杂峰、套峰。

e.g．序列拼接实例:

1. SeqMan软件启动界面；

2. 原始测序文件导入软件；

3. Assemble（装配）；

4. Strategy of Contig（重叠群策略）Contig→Strategy view和Contig→Alignment

view→去除矛盾碱基和缺口（手动删除、修改可疑碱基）→导出拼接序列。

14、核酸序列分析：（第四章）

（常规分析、比对分析、基因结构识别）

1、常规分析：

（序列的检索、序列组分分析、序列变换、限制性酶切分析）

1、核酸序列检索：（Entrez、SRS）

2、核酸序列组分分析：（Bioedit→分子量；DNAMAN→碱基组成；EditSeq→碱

基分布）

1）EditSeq（碱基组成：Goodies→DNA Statistic）；

2）Bioedit （碱基组成Sequence-→Nucleic Acid→Nucleotide composition）；

Bioedit：一种对基因序列进行分析加工或序列拼接的软件。

3、序列变换：（反向互补序列EditSeq→Goodies→Reverse complement；

反向序列EditSeq→Goodies→Reverse Sequence）

4、限制性酶切分析：（BioEdit→Sequence→Nucleic Acid→Restrict Map

在线：NEBcutter、WebCutter、Rebase）

2、比对分析：

意义：推测基因和蛋白质的进化演变规律；推测基因和蛋白质的结构和功能；

基本假设：序列的保守性→功能的保守性；

工具：Blast 和Clustal X；

1）BLAST比对（Basic Local Alignment Search Tool，基本局部比对搜索工具）

BLAST程序的中心思想是将序列切割成一段一段来比较。这两段序列长度为W（分别来自提交序列，与数据库），比对分值>T。

主要分三步进行：（第一步：由查询序列生成的长度固定（W=3）的字段编译列表(Score>T)；第二步：在数据库中扫描获得与编译列表中的字段匹配的序列记录，作为后续延伸的种子seed；第三步：对于每一对选择出来的种子，将其向两边延伸，使其在尽可能长的距离得到尽可能多的分数。）

比对结果的判读：比对结果的显著性以E值(Expect value)来衡量，E值趋向于0时，说明比对结果越显著。E值的意义就是概率；

比对得分(bit score)：表明序列比对的得分，数值越高，两序列越相似。【作业：以纤维素酶基因序列为靶标，进行核酸组分分析，NCBI中比对你的序列，至少使用blastn，blastx并下载不少于十个比对出来的序列。】

回头来看NCBI参数选择：（blastp、blastn）

①Limit by Entrez Query：任何NCBI BLAST 搜索的范围都可以用在Entrez搜索中使用的任何一种范围限定词来限定；

②Max target sequences：比对之后显示的最大的比对序列的数目；

③期望expect：期望值E是得分大于或等于某个分值S的不同的比对的数目在随机的数据库搜索中发生的可能性。这个数值表示你仅仅因为随机性造成获得这一联配结果的可能次数。对于blastn、blastp、blastxt和blastn期望值的默认设置是10。在这个E值下，随机出现得分等于或高于比对得分S的期望数为10个(这里是假设用与实际的查询序列长度相等的随机的查询序列搜索数据库)。当将期望选项值调小时，返回的数据库搜索结果将变少，匹配被搜索到的概率也会变小。增大E值将返回更多的结果；

④字段长度word size：对于蛋白质搜索，窗口大小可以被设定为3(默认值)或者2。当用一个查询序列来进行数据库搜索时，BLAST算法首先将查询序列分割成一系列具有特定长度(字段长度)的小的序列段(字段)。实际应用中对于蛋白质搜索很少需要改变字段的长度；对于核酸序列，默认的字段长度是28，BLAST 的字长缺省值为28，即BLASTN将扫描数据库，直到发现那些与未知序列的28个连续碱基完全匹配的28个连续碱基长度片段为止。然后这些片段(即字)被扩展。降低字段长度将会使搜索变得更准确同时也会变得更慢；

⑤矩阵matrix：对于blastp的蛋白质-蛋白质搜索有5种氨基酸替代矩阵：PAM30、PAM70、BLOSUM45、BLOSUM62(默认值)以及BLOSUM80。一些其他的BLAST服务器还提供了很多其他的替代矩阵，如PAM250。通常情况下明智的选择是在一次BLAST搜索中使用几种不同的打分矩阵；

⑥Compositional adjustments：这个选项是默认选择的，一般来说可改善E值的统计计算和提高灵敏度(减少返回的假阳性结果的数目)；

2）blast2双序列比对：

Blast比对后，当数据库中搜索到多个显著相似的序列时，检测目的序列是否与之有真正关联，可进行双序列比对Pairwise Aligment。

Ncleotide：Hsp40 ORF VS bm40（改变参数）

点阵图Dot matrix view：连续线表示序列匹配指出，缺口表明量序列不匹配之处。比对结果：

3、基因结构识别：

包括：（ORF识别；启动子与转录因子结合位点分析；重复序列分析；CpG island）1)ORF识别：

Kozak原则：1、第四位的偏好碱基为G；2、ATG的5‘端约15bp范围内的侧翼序列内不含碱基T；3、在第3、6、9位，G为偏好碱基；4、除第3、6、9位，在整个侧翼序列中，c为偏好碱基。

常见ORF在线预测工具：（ORF Finder；GeneMark,hmm；Glimmer 原核生物；Glimmer HMM真核生物）（ORF的验证：Blast）。

2）启动子及转录因子结合分析：Promoter Scan；

3）重复序列分析：repeatmasker；

4）CpG island：CpGPlot；（CpGisland通常位于启动子附近）

CpG双核苷酸在人类基因组中的分布很不均一，而在基因组的某些区段，CpG保持或高于正常概率，这些区段被称作CpG岛。在哺乳动物基因组中的1~2kb的DNA片段，它富含非甲基化的CpG双倍体。CpG岛主要位于基因的启动子（promotor）和第一外显子区域，约有60%以上基因的启动子含有CpG岛。GC含量大于50%，长度超过200bp。

15、DNA双序列比对Pairwise Sequence Alignment原理：（第五章）1、比什么？给定两条序列(DNA or protein)

Seq 1：CATATTGCAGTGGTCCCGCGTCAGGCT

Seq 2：TAAATTGCGTGGTCGCACTGCACGCT

它们存在多大程度的相似?

CATATTGCAGTGGTCCCGCGTCAGGCT

TAAATTGCGT-GGTCGCACTGCACGCT

2、为什么比?（发现功能、研究进化、某条序列的关键特征、疾病的鉴定）

3、序列变化：三种类型的变化包括：Substitution (点突变)、Insertion（插入）、Deletion（删除），后两个统称为Indel （插入缺失）。

4、为达到比对两序列的目的，我们需要一个定量模型来评估两序列，如何定量两序列间的相似性?

一、全局比对（Global alignment）：

是对给定序列全长进行比较的方式。在待比较的两个序列中引入空位（gap），使得对序列的全长都得到比较，Needleman-Wunsch算法。全局序列比对，比对的是全部序列。建立一个得分矩阵，A序列在上方，B序列在左侧，方格(i,j)的数值是A(0-i)到B(0-j)的最佳比对。全部比对的得分在最下角。

二、局部比对：获得两序列最佳匹配的区域，有时与全局匹配一致。

16、蛋白序列比对：（第六章）

一般规则：蛋白质序列25%的同一性（长度>100），即为同源基因homologous gene，DNA序列同一性大于70%为同源序列。

基于氨基酸相似性的序列比对：

打分矩阵，基于同一性的打分矩阵：对相似性序列比对不错；但对于相似性程度低的序列效果很差；

替换矩阵，对高度相似的序列，我们可以对氨基酸替换频率进行评估打分；

BLOSUM矩阵基于高度保守区的置换模式；

PAM矩阵基于通过全局比对的突变，包括高度保守区与高度可变区；

BLAST默认使用BLOSUM62，可以更改。

19、分子进化与系统发育分析（第九章）

1、达尔文进化论：进化：变异的遗传；自然选择：解释为何演变发生的机制；

2、中性进化论：并非所有种群中保留下来的突变都由自然选择所形成；大多数

突变是中性或接近中性，不妨碍种群的生存与繁衍。

3、分子进化的模式：

DNA突变的模式：替代，插入，缺失，倒位；

核苷酸替代：转换(Transition) & 颠换(Transversion)；（转换：嘌呤被嘌呤替代，或者嘧啶被嘧啶替代；颠换：嘌呤被嘧啶替代，或者嘧啶

被嘌呤替代）

基因复制：多基因家族的产生以及假基因的产生：

A.单个基因复制、重组或逆转录；

B. 染色体片断复制；

C. 基因组复制

4、同源物的定义：

5、同源性与相似性：

相似性(Similarity)：序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相似

DNA碱基或氨基酸残基序列所占比例（为定量描述）；

同源性(Homology)：两个基因或蛋白质序列具有共同祖先的结论（定性判断）；

相似不一定同源；同源不一定相似。

氨基酸序列相似性超过30%，很可能同源。

6、Ka/Ks：计算及含义

1）Ka：每个非同义位点的非同义替代数目；

2）Ks：每个同义位点的同义替代数目；

Ka/Ks ~ 1: 中性进化；；ka/Ks << 1: 阴性选择，净化选择；；ka/Ks >> 1: 阳性选择，适应性进化。（多数基因为中性进化，约1%的基因受到阳性选择->决定物种形成、新功能的产生；PAML, MEGA等工具：计算Ka/Ks及统计显著性）

7、相对同义密码子使用度(relative synonymous codon usage，RSCU)：

定义：观测到的某一同一密码子的使用次数，除以“期望”的该密码子出现次数。

8、密码子相对适应度（The relative adaptiveness of a codon）：

编码第i个氨基酸的第j个同义密码子的“相对适应性”，即该同义密码子的观察值，除以编码该氨基酸的同义密码子的最大值。

9、CAI：密码子适应指数（Codon Adaptation Index），是分析密码子偏爱性最常用的方法。（CAI值介于0~1之间, 该值越大表示偏性越强；CAI值一般用来预测种内基因的表达水平，以及预测外源基因的表达水平；不同物种CAI的计算依赖于各自的参考数据集。）

10、构建系统发育树（进化树）的方法：

A. 最大简约法(maximum parsimony, MP)，适用序列有很高相似性时；

B. 距离法(distance-based methods) ，适用序列有较高相似性时；

C. 最大似然性法(Maximum Likelihood，ML) 可用于任何相关序列集合；

D. 贝叶斯（Bayesian）推断；

计算速度：距离法>最大简约法>最大似然法

11、信息位点(Sites are informative)：能将所有可能的树区别出来的位点。

信息位点是指那些至少存在2个不同碱基/氨基酸且每个不同碱基/氨基酸至少出现两次的位点。

12、通过进化距离构建进化树的方法有很多，常见有：

(1) Fitch-Margoliash Method (FM法)：对短支长非常有效；

(2) Neighbor-Joining Method (NJ法/邻接法)：求最短支长，最通用的距离方法；

(3) Neighbors Relaton Method(邻居关系法) ；

(4) Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean （UPGMA，非加权组

—平均法)

生物信息学考试试卷修订稿

生物信息学考试试卷 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-

一、名词解释(每小题4分,共20分) 1、生物信息学广义：生命科学中的信息科学。生物体系和过程中信息的存贮、传递和表达；细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程的中各种生物信息。狭义：生物分子信息的获取、存贮、分析和利用。 2、人类基因组计划人类基因组计划准备用15年时间，投入30亿美元，完成人类全部24条染色体的3×109脱氧核苷酸对(bp)的序列测定，主要任务包括作图(遗传图谱、物理图谱的建立及转录图谱的绘制)、测序和基因识别。其中还包括模式生物(如大肠杆菌、酵母、线虫、小鼠等)基因组的作图和测序，以及信息系统的建立。作图和测序是基本的任务，在此基础上解读和破译生物体生老病死以及和疾病相关的遗传信息。 3、蛋白质的一级结构蛋白质的一级结构是指多肽链中氨基酸的序列 4、基因基因--有遗传效应的DNA片断,是控制生物性状的基本遗传单位。 5、中心法则是指遗传信息从传递给，再从RNA传递给，即完成遗传信息的转录和翻译的过程。也可以从DNA传递给DNA，即完成DNA的复制过程。这是所有有细胞结构的生物所遵循的法则。 6 、DNA序列比较序列比较的根本任务是：（1）发现序列之间的相似性；（2）辨别序列之间的差异目的：相似序列相似的结构，相似的功能判别序列之间的同源性推测序列之间的进化关系 7、一级数据库数据库中的数据直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释 8、基因识别基因识别，是生物信息学的一个重要分支，使用生物学实验或计算机等手段识别DNA序列上的具有生物学特征的片段。基因识别的对象主要是蛋白质编码基因，也包括其他具有一定生物学功能的因子，如RNA基因和调控因子。 9、系统发生学系统发生学(phylogenetics)——研究物种之间的进化关系。 10、基因芯片基因芯片（gene chip），又称DNA微阵列（microarray），是由大量cDNA或寡核苷酸探针密集排列所形成的探针阵列，其工作的基本原理是通过杂交检测信息。

生物信息学期末考试重点

第一讲生物信息学（Bioinformatics）是20世纪80年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新型交叉学科，它体现了生物学、计算机科学、数学、物理学等学科间的渗透与融合。生物信息学通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，达到揭示数据所蕴含的生物学意义从而解读生命活动规律的目的。生物信息学不仅是一门学科，更是一种重要的研究开发平台与工具，是今后进行几乎所有生命科学研究的推手。生物技术与生物信息学的区别及联系生物信息学的发展历史 ?人类基因组计划（HGP） ?人类基因组计划由美国科学家于1985年提出，1990年启动。根据该计划，在2015年要把人体约4万个基因的密码全部揭开，同时绘制出人类基因的谱图，也就是说，要揭开组成人体4万个基因的30亿个碱基对的秘密。HGP与曼哈顿原子弹计划和阿波罗计划并称为三大科学计划，被誉为生命科学的登月计划。(百度百科) 随着基因组计划的不断发展，海量的生物学数据必须通过生物信息学的手段进行收集、分析和整理后，才能成为有用的信息和知识。换句话说，人类基因组计划为生物信息学提供了兴盛的契机。上文所说的基因、碱基对、遗传密码子等术语都是生物信息学需要着重研究的地方。：

】第二讲回顾细胞结构细胞是所有生命形式结构和功能的基本单位细胞组成细胞膜主要由脂类和蛋白质组成的环绕在细胞表面的双层膜结构细胞质细胞膜与细胞核之间的区域：包含液体流质，夹杂物存储的营养、分泌物、天然色素和细胞器细胞器细胞内完成特定功能的结构：线粒体、核糖体、高尔基体、溶酶体等细胞核最大的细胞器 DNA的结构碱基（腺嘌呤A、鸟嘌呤G、胞嘧啶C、胸腺嘧啶G）。核苷酸核苷酸是构成DNA分子的重要模块。每个核苷酸分子由一分子称作脱氧核糖的戊糖（五碳糖）、一分子磷酸和一分子碱基构成。每种核苷酸都有一个碱基对，也就是A、T、C、G 基因是什么基因是遗传物质的基本单位基因就是核苷酸序列。大部分的基因大约是1000-4000个核苷酸那么长。基因通过控制蛋白质的合成，从微观和宏观上影响细胞、组织和器官的产生。基因在染色体上。

【高中生物】功能基因的克隆及生物信息学分析

（生物科技行业）功能基因的克隆及生物信息学分析

功能基因的克隆及其生物信息学分析摘要：随着多种生物全基因组序列的获得，基因组研究正从结构基因组学（structuralgenomics）转向功能基因组学(functionalgenomics)的整体研究。功能基因组学利用结构基因组学研究获得的大量数据与信息评价基因功能(包括生化功能、细胞功能、发育功能、适应功能等)，其主要手段结合了高通量的大规模的实验方法、统计和计算机分析技术[1]，它代表了基因分析的新阶段，已成为21世纪国际生命科学研究的前沿。功能基因组学是利用基因组测序获得的信息和产物，发展和应用新的实验手段，通过在基因组或系统水平上全面分析基因的功能，使生物学研究从对单一基因或蛋白的研究转向多个基因或蛋白同时进行系统的研究，是在基因组静态的组成序列基础上转入对基因组动态的生物学功能学研究[2]。如何研究功能基因，也成为我们面临的一个课题，本文就克隆和生物信息学分析在研究功能基因方面的应用做一个简要的阐述。关键词：功能基因、克隆、生物信息学分析。 1.功能基因的克隆 1.1图位克隆方法图位克隆又称定位克隆，它是根据目标基因在染色体上确切位置，寻找与其紧密连锁的分子标记，筛选BCA克隆，通过染色体步移法逐步逼近目的基因区域，根据测序结果或用BAC、YAC克隆筛选cDNA表达文库寻找候选基因，得到候选基因后再确定目标基因。优点是无需掌握基因产物的任何信息，从突变体开始，逐步找到基因，最后证实该基因就是造成突变的原因。通过图位克隆许多

控制质量性状的单基因得以克隆，最近也有报道某些控制数量性状的主效基因（控制蕃茄果实大小的基因克隆[3]、控制水稻成熟后稻谷脱落基因克隆[4]以及小麦VRN2基因克隆[5]等）也通过图位克隆法获得。 1.2同源序列克隆目的基因首先根据已知的基因序列设计PCR引物，在已知材料中扩增到该片段，并经克隆测序验证，利用放射性同位素标记或其他非同位素标记该PCR片段作为探针，与待研究材料的cDNA文库杂交，就可以获得该基因cDNA克隆，利用克隆进一步筛选基因组文库，挑选阳性克隆，亚克隆并测序，从中就可以筛选到该基因的完整序列。 1.3结合连锁和连锁不平衡的分析方法结合连锁和连锁不平衡的分析方法是未知基因克隆研究领域发展的新方向[6]。(Linkagedisequilibrium,LD)。与连锁分析不同,连锁不平衡分析可以利用自然群体中历史发生的重组事件。历史上发生的重组使连锁的标记渐渐分布到不同的同源染色体上,这样就只有相隔很近的标记才能不被重组掉,从而形成大小不同的单倍型片段(Haplotypeblock)。这样经过很多世代的重组,只有相隔很近的基因,才能仍处在相同的原始单倍型片段上,基因间的连锁不平衡才能依然存在。所以基于连锁不平衡分析,可以实现目的基因的精细定位。林木大多为自由授粉的异交物种,所以连锁不平衡程度很低,林木基因组中的LD可能会仅局限于非常小的区域,这就为目的基因的精细定位提供了可能,结合SNP检测技术,科学家甚至可以将效应位点直接与单个的核苷酸突变关联起来,进行数量性状寡核苷酸

高通量测序基础知识

高通量测序基础知识简介陆桂什么是高通量测序？高通量测序技术（High-throughput sequencing，HTS）是对传统Sanger测序（称为一代测序技术）革命性的改变,一次对几十万到几百万条核酸分子进行序列测定, 因此在有些文献中称其为下一代测序技术(next generation sequencing，NGS )足见其划时代的改变, 同时高通量测序使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能, 所以又被称为深度测序(Deep sequencing)。什么是Sanger法测序（一代测序） Sanger法测序利用一种DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物。直到掺入一种链终止核苷酸为止。每一次序列测定由一套四个单独的反应构成，每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP)，并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP)。由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团，使延长的寡聚核苷酸选择性地在G、A、T或C处终止。终止点由反应中相应的双脱氧而定。每一种dNTPs和ddNTPs的相对浓度可以调整，使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物。它们具有共同的起始点，但终止在不同的的核苷酸上，可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段，凝胶处理后可用X-光胶片放射自显影或非同位素标记进行检测。什么是基因组重测序（Genome Re-sequencing）全基因组重测序是对基因组序列已知的个体进行基因组测序，并在个体或群体水平上进行差异性分析的方法。随着基因组测序成本的不断降低，人类疾病的致病突变研究由外显子区域扩大到全基因组范围。通过构建不同长度的插入片段文库和短序列、双末端测序相结合的策略进行高通量测序，实现在全基因组水平上检测疾病关联的常见、低频、甚至是罕见的突变位点，以及结构变异等，具有重大的科研和产业价值。什么是de novo测序 de novo测序也称为从头测序：其不需要任何现有的序列资料就可以对某个物种进行测序，利用生物信息学分析手段对序列进行拼接，组装，从而获得该物种的基因组图谱。获得一个物种的全基因组序列是加快对此物种了解的重要捷径。随着新一代测序技术的飞速发展，基因组测序所需的成本和时间较传统技术都大大降低，大规模基因组测序渐入佳境，基因组学研究也迎来新的发展契机和革命性突破。利用新一代高通量、高效率测序技术以及强大的生物信息分析能力，可以高效、低成本地测定并分析所有生物的基因组序列。什么是外显子测序（whole exon sequencing）外显子组测序是指利用序列捕获技术将全基因组外显子区域DNA捕捉并富集后进行高通量测序的基因组分析方法。外显子测序相对于基因组重测序成本较低，对研究已知基因的SNP、Indel等具有较大的优势，但无法研究基因组结构变异如染色体断裂重组等。

医学信息学基本概念与定义-医学信息学基本概念(精)

医学信息学基本概念 J C Wyatt, J L Y Liu. 文研究生周琴译导师许培扬审摘要：本文是关于医学信息学，这门年轻的学科的术语的定义汇编。希望它对行业内的初学者与职业工作者能有所益处。关键词：医学信息学词汇表医学信息学主要研究与应用方法去改善对病人信息、临床知识、人口信息和其它与病人康复与公共卫生有关的信息的管理。它是一门伴随19世纪40年代数字计算机的出现而产生的年轻学科。用于医学的机械性计算起源于更早的年代，在19世纪，赫尔曼霍列瑞斯的“打卡数字处理系统”即开始用于美国人口普查，随后又被用于公共卫生与流行病学调查1。此例反应了医学信息学的多学科性，它与各个不同的领域都有相关性，包含临床医学、公共卫生学（如流行病学与卫生服务研究）、认知科学、计算和信息学。由于医学信息学工作者的领域多样，新来者很容易混淆行业的专业术语。因此，对想更多了解医学信息学的人做一个医学信息学的基本概念的介绍是有用的。近几年，关于此学科的各种不同分支开始出现，包括公共卫生信息学、用户卫生信息学与临床信息学。对于医学信息学与它的分支学科是否是不同的学科的讨论，Shortliffe 和Ozbolt认为：“信息学的基础是一系列可重复利用与广泛应用的方法，它对所有的卫生学学科都适用，并且‘医学信息学’对于一个综合性核心学科是一个有用的概念，所有的学生都应该学习，不管这些学生的医学专业方向。”2 3以下对医学信息学的分支学科的定义反应了这一理念。挑选医学信息学术语的标准，在挑选某术语时采用了以下一条或者多条原则： ●对流行病学家和公共卫生专家而言是新出现的词语。 ●一个有众所周知含义的术语，被用于医学信息学领域的具体方面。 ●与流行病学或公共卫生相关的概念。 ●对理解医学信息学必不可少的概念。 ●一个存在时间较长，而不是过渡性的专业术语。 ●在对此术语的意义与使用上有普遍的共识。

高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)

基因组测序基础知识㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种： 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序； 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序； 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序，完成基因组拼接。采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。实验流程：公司服务内容 1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头，去污染）；序列组装达到精细图标准 2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？

(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证，用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式目前3种测序技术 Roche 454，Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中，Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp，经常用于基因组骨架的组装，而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例，对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段，引物序列连接到DNA片段的一端，然后末端加上接头，将片段固定在flow cell上生成DNA簇，上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点，在第一轮测序完成后，去除第一轮测序的模板链，用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增，以达到第二轮测序所用的模板量，进行第二轮互补链的合成测序(图2)。图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法

生物信息学期末考试重点

1、生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。 2、数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。 3、表达序列标签从一个随机选择的cDNA 克隆进行5’端和3’端单一次测序获得的短的cDNA 部分序列，代表一个完整基因的一小部分，在数据库中其长度一般从20 到7000bp 不等，平均长度为360 ±120bp。EST 来源于一定环境下一个组织总 mRNA 所构建的cDNA 文库，因此EST也能说明该组织中各基因的表达水平。 4、开放阅读框是基因序列中的一段无终止序列打断的碱基序列，可编码相应的蛋白。 ORF识别包括检测六个阅读框架并决定哪一个包含以启动子和终止子为界限的 DNA序列而其内部不包含启动子或终止子，符合这些条件的序列有可能对应一个真正的单一的基因产物。ORF的识别是证明一个新的DNA序列为特定的蛋白质编码基因的部分或全部的先决条件。 5、蛋白质的一级结构在每种蛋白质中氨基酸按照一定的数目和组成进行排列，并进一步折叠成特定的空间结构前者我们称为蛋白质的一级结构，也叫初级结构或基本结构。蛋白质一级结构是理解蛋白质结构、作用机制以及与其同源蛋白质生理功能的必要基础。 6、基因识别是生物信息学的一个重要分支，使用生物学实验或计算机等手段识别 DNA序列上的具有生物学特征的片段。基因识别的对象主要是蛋白质编码基因，也包括其他具有一定生物学功能的因子，如RNA基因和调控因子。基因识别是基因组研究的基础。

生物信息学基本知识

1.DNA:遗传物质(遗传信息的载体) 双螺旋结构,A,C,G,T四种基本字符的复杂文本 2.基因（Gene）：具有遗传效应的DNA分子片段 3.基因组(Genome)：包含细胞或生物体全套的遗传信息的全部遗传物质。人类包括细胞核基因组和线粒体基因组 OR一个物种中所有基因的整体组成 4.人类基因组：3.0×109bp模式生物 5.HGP的最初目标通过国际合作，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，并对其它生物进行类似研究。 6.HGP的终极目标阐明人类基因组全部DNA序列；识别基因；建立储存这些信息的数据库；开发数据分析工具；研究HGP实施所带来的伦理、法律和社会问题。 7.遗传图谱（genetic map）又称连锁图谱(linkage map)，它是以具有遗传多态性（在一个遗传位点上具有一个以上的等位基因，在群体中的出现频率皆高于1%）的遗传标记为“路标”，以遗传学距离（在减数分裂事件中两个位点之间进行交换、重组的百分率，1%的重组率称为1cM）为图距的基因组图。遗传图谱的建立为基因识别和完成基因定位创造了条件。 8.遗传连锁图：通过计算连锁的遗传标志之间的重组频率，确定它们的相对距离，一般用厘摩（cM，即每次减数分裂的重组频率为1%）表示。 9.物理图谱（physical map）是指有关构成基因组的全部基因的排列和间距的信息，它是通过对构成基因组的DNA分子进行测定而绘制的。绘制物理图谱的目的是把有关基因的遗传信息及其在每条染色体上的相对位置线性而系统地排列出来。 10.转录图谱是在识别基因组所包含的蛋白质编码序列的基础上绘制的结合有关基因序列、位置及表达模式等信息的图谱。 11.序列图谱:随着遗传图谱和物理图谱的完成，测序就成为重中之重的工作。 DNA序列分析技术是一个包括制备DNA片段化及碱基分析、DNA信息翻译的多阶段的过程。通过测序得到基因组的序列图谱 12.大规模测序基本策略逐个克隆法：对连续克隆系中排定的BAC克隆逐个进行亚克隆测序并进行组装（公共领域测序计划）全基因组鸟枪法：在一定作图信息基础上，绕过大片段连续克隆系的构建而直接将基因组分解成小片段随机测序，利用超级计算机进行组装（美国Celera公司） 13.基因识别（gene identification）是HGP的重要内容之一，其目的是识别全部人类的基因。基因识别包括：识别基因组编码区识别基因结构基因识别目前常采用的有二种方法：从基因组序列中识别那些转录表达的DNA片段从cDNA文库中挑取并克隆。 14.基因组多态性（Polymorphism）:是指在一个生物群体中，同时和经常存在两种或多种不连续的变异型或基因型（genotype）或等位基因（allele），亦称遗传多态性（genetic

生物信息学的主要研究内容

常用数据库在DNA序列方面有GenBank、EMBL和等在蛋白质一级结构方面有SWISS-PROT、PIR和MIPS等在蛋白质和其它生物大分子的结构方面有PDB等在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等生物信息学的主要研究内容 1、序列比对（Alignment）基本问题是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，非常重要。两个序列的比对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，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。 2、结构比对基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。已有一些算法。 3、蛋白质结构预测，包括2级和3级结构预测，是最重要的课题之一从方法上来看有演绎法和归纳法两种途径。前者主要是从一些基本原理或假设出发来预测和研究蛋白质的结构和折叠过程。分子力学和分子动力学属这一范畴。后者主要是从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构。同源模建（Homology）和指认（Threading）方法属于这一范畴。虽然经过30余年的努力，蛋白结构预测研究现状远远不能满足实际需要。 4、计算机辅助基因识别(仅指蛋白质编码基因)。最重要的课题之一基本问题是给定基因组序列后，正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.这是最重要的课题之一，而且越来越重要。经过20余年的努力，提出了数十种算法，有十种左右重要的算法和相应软件上网提供免费服务。原核生物计算机辅助基因识别相对容易些，结果好一些。从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出起始密码子、剪切位点和终止密码子，是个相当困难的问题，研究现状不能令人满意，仍有大量的工作要做。 5、非编码区分析和DNA语言研究，是最重要的课题之一在人类基因组中，编码部分进展总序列的3~5%，其它通常称为“垃圾”DNA，其实一点也不是垃圾，只是我们暂时还不知道其重要的功能。分析非编码区DNA 序列需要大胆的想象和崭新的研究思路和方法。DNA序列作为一种遗传语言，不仅体现在编码序列之中，而且隐含在非编码序列之中。 6、分子进化和比较基因组学，是最重要的课题之一早期的工作主要是利用不同物种中同一种基因序列的异同来研究生物的进化，构建进化树。既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做，甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化。以上研究已经积累了大量的工作。近年来由于较多模式生物基因组测序任务的完成，为从整个基因组的角度来研究分子进化提供了条件。 7、序列重叠群（Contigs）装配一般来说，根据现行的测序技术，每次反应只能测出500或更多一些碱基对的序列，这就有一个把大量的较短的序列全体构成了重叠群（Contigs）。逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群，直至得到完整序列的过程称为重叠群装配。拼接EST数据以发现全长新基因也有类似的问题。已经证明，这是一个NP-完备

CADD药物信息学基本知识

药物信息学初步 1药物信息学： a药物信息学是有关药物研究和开发过程中所涉及的大量小分子、大分子及其相互作用信息的学科。 b药物信息学，简单说来就是化学信息学和生物信息学的加和。 c也包括类药性、药物代谢动力学性质和毒性预测、药靶预测、高内涵筛选及代谢模型等综合信息在新药发现和发展中的整合、分析和应用。 2化学信息学与生物信息学 ?化学信息学（Chemoinformatics，Chemical Informatics），简而言之，一切与小分子化合物有关的计算机操作和运算都属于化学信息学的研究范畴，包括小分子的结构、构象、能量、性质等，也包括小分子与大分子的相互作用，还包括小分子的设计。 ?化学信息学的研究已有较长的历史，比如1960年代出现的QSAR，但作为学科名词1998年才首次出现。 ?与之相对的是生物信息学（Bioinformatics或Biological Informatics）。生物信息学是随着人类基因组计划的实施而出现的，最初仅是指对基因组序列的比较分析。但现在已发展到既对生物大分子的序列、也对生物大分子的结构、构象进行研究。针对生物大分子结构、功能等的计算研究，叫做计算生物学（Computational Biology）。 3 化学信息学在药物设计中的主要应用 ●虚拟组合化学库的设计； ●化合物数据库的相似性分析与多样性分析； ●化合物数据库的类药性分析、ADMET性质预测； ●化合物数据库的虚拟筛选； ●。。。 4 为什么要进行ADMET预测 ●ADMET是候选药物临床研究失败的主要原因（占60%）。 ●ADMET评估已成药物研发的关键，需尽早进行。 ●由于ADMET涉及药物体内过程，因此评估非常困难。 ●实验评价ADMET缺点：代价大、周期长，一般在临床前研究阶段才开始进行，且动物数据与人体数据并不完全一致。 ●计算机预测ADMET优点：代价低、速度快，可以在化合物合成之前进行，也可以与先导物优化一起进行，这样可将理论上具有不良ADMET性质的分子尽早排除，从而降低失败率。 5 ADMET预测的基本要求 ●要有大量可靠的实验数据供使用； ●要有合适的方式对分子结构进行表达； ●要有合适的建模方法及评价指标。 6 常规ADMET预测方法 ●分子结构采用分子描述符进行表达；分子描述符与性质之间采用统计回归分析方法建立预测模型。 ●存在的问题：分子描述符是间接描述分子，具有计算繁杂、数据可能不准确，数量众多而难以取舍，模型可解释性差等问题。 7 基于子结构模式识别的ADMET预测方法 ●新方法：分子结构采用分子指纹进行表达；分子指纹与性质之间采用机器学习方法建立预测模型。 ●优点：跳过分子描述符而直接从分子结构出发来预测分子性质，提高了预测精度；采用信息增益技术识别关键子结构，建立的模型具有可解释性；等等。 8生物信息学在药物设计中的应用 ●药物作用新靶标的发现与确证： ?人体内靶标 ?病原体内靶标 ●蛋白质序列比较、分析；蛋白质结构相似性比较、同源蛋白的识别。 ●蛋白质二级结构与三维结构的预测。 9 序列比对(sequence alignment) ●序列比对指将两个或多个序列排列在一起，标明其相似之处。序列中可以插入间隔（通常用短横线“-”表示）。

生物信息学分析

生物信息学分析生物信息学难吗？经常有人向我问这个问题，这有什么疑问吗？如果不难学，根本就不用问我这个问题。也无需投入那么多时间精力就能掌握，更无需花费三四千元参加线下的培训班，也不会月薪过万。所以，答案很肯定，道理很简单：生物信息比较难学。为什么难学？我总结里几点原因。首先，这是一个交叉学科，要求你既要有生物学的基础，又要有很强的计算机操作技能。这个就有点困难了。因为只是一个生物学就包括多个门类，有很多东西需要去学习，还需要学习计算机知识。很多人一门内容还没学明白，现在还得在加一门，这就属于祸不单行，雪上加霜，屋漏偏逢连夜雨。因此，这种既懂生物学，又懂计算机的复合型人才就比较短缺。而且，生物信息本质上属于数据挖掘，除了生物，计算机，到后面还需要极强的统计学知识才能做好数据分析，所以，还得加上统计学，也就是生物信息学=生物学+计算机科学+统计学三门学科的知识，这也就是为什么生物信息学比较难学。第二个原因，生物信息本身就包括很多内容，比如DNA的分析，RNA的分析，甲基化的分析，蛋白质的分析等方面，每一

门类又完全不同，从物种方面来分，动物，植物，微生物，医学等有差别很大，很难有一劳永逸，放之四海而皆准的分析方法。第三个原因就是生物信息是一门快速发展的学习，会出现很多新的测序方法，比如sanger测序，illumina，BGIseq，PacBio，IonTorrent，Nanopore等，每一个平台技术原理完全不同，因此数据特点也完全不同，这就需要针对每一个平台的数据做专门的学习，而且每个平台又在不断的推陈出现，可能今天你刚开发好的方法，产品升级了，都得推倒重来。还有很多新的技术，例如现在比较火的单细胞测序，Hi-C测序，Bionano测序等等内容，以后还出现更多新技术新方法，足够让你活到老，学到老。当然，你先要能活到老，吾生也有涯，而知也无涯。以有涯随无涯，殆已！高风险才有高收益当然啦，虽然你已经看到学习生物信息肯定是不容易了，门槛很高，但是呢，门槛高也有很多好处，就是挡住了一部分人，当你学会了，迈过门槛，你的身价就提高了。如果人人都很容易掌握了，那么也就不值钱了。所以，生物信息，前途是光明的，道路是曲折的。

生物信息学重点资料

一、名词解释分子进化中性学说１９６８，木村资生提出，认为多数或绝大多数突变都是中性的，即无所谓有利或不利，因此对于这些中性突变不会发生自然选择与适者生存的情况。生物的进化主要是中性突变在自然群体中进行随机的“遗传漂变”的结果，而与选择无关。相似性不同染色体之间的相似程度同源性两个核酸分子的核苷酸序列或两个蛋白质分子的氨基酸序列的相似程度外显子断裂基因中的编码序列。成熟mRNA上保留下的编码序列，蛋白质生物合成过程中表达为蛋白质。内含子断裂基因的非编码区，可被转录到前体ＲＮＡ，在 mRNA加工过程中被剪切掉，成熟mRNA上无内含子编码序列，无法表达为蛋白质。基于距离构建系统发育树首先获得分类群间的进化距离度量，再依据距离度量来重建一颗系统发育树，并使得该树能最好的反应已知序列之间的距离最大简约法根据离散型性状{包括形态学性状和分子序列（DNA，蛋白质等）}的变异程度，构建生物的系统发育树，并分析生物物种之间的演化关系。最大似然法（ML）是完全基于统计的方法，以一个特定的替代模型分析一组序列数据，使所得的每一个拓扑结构的似然值均为最

大，筛选出最大似然值的拓扑结构为最终树 EST expressed sequence tags，表达序列标签,指从不同组织来源的cDNA序列。 SNP Single Nucleotide Polymorphisms，单核苷酸的多态性二、选择 1、ＲＮＡ不含的碱基 T 2、生物性息学数据库检索６个ｌａｓｔ，五个程序，何时用 3、ＤＮＡ．ＲＮＡ连接方式、方向性、是否重复、ＲＮＡ易被水解？磷酸二酯键都5′→3′------ RNA更易水解

生物信息学基本分析

核酸序列的基本分析运用DNAMAN软件分析核酸序列的分子质量、碱基组成和碱基分布。同时运用BioEdit（版本7.0.5.3）软件对基因做酶切谱分析。碱基同源性分析运用NCBI信息库的BLAST程序对基因进行碱基同源性分析(Translated query vs.protien database(blastx))网站如下：https://www.doczj.com/doc/6618463318.html,/BLAST/ 参数选择：Translated query-protein database [blastx]；nr;stander1 开放性阅读框（ORF）分析利用NCBI的ORF Finder程序对基因做开放性阅读框分析，网址如下： https://www.doczj.com/doc/6618463318.html,/projects/gorf/orfig.cgi 参数选择：Genetic Codes：1 Standard 对蛋白质序列的结构功能域分析运用简单模块构架搜索工具（Simple Modular Architecture Research Tool,SMART）对基因的ORF出的蛋白质序列进行蛋白质结构功能域分析。该数据库由EMBL建立，其中集成了大部分目前已知的蛋白质结构功能域的数据。网址如下：http://smart.embl-heidelberg.de/ 运用NCBI的BLAST程序再对此蛋白质序列进行rpsBlast分析参数选择：Search Database：CDD v2.07－11937PSSM Expect：0.01 Filter：Low complexity Search mode：multiple hits 1－pass 同源物种分析用DNAMAN软件将蛋白质序列相关基因序列比对，根据结果绘出系统进化树，并进行分析。蛋白质一级序列的基本分析运用BioEdit（版本7.0.5.3）软件对基因ORF翻译的蛋白的一些基本性质，对分子量、等电点、氨基酸组成等作出分析。二级结构和功能分析信号肽预测利用丹麦科技大学（DTU）的CBS服务器蛋白质序列的信号肽（signal peptide）预测，进入Prediction Serves 页面。网址如下：http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/ 参数选择： Eukaryotes；Both；GIF (inline)；Standard；疏水性分析利用瑞士生物信息学研究所（Swiss Institute of Bioinformatics，SIB）的ExPASy服务器上的ProtScale程序对ORF 翻译后的氨基酸序列做疏水性分析网址如下： https://www.doczj.com/doc/6618463318.html,/cgi-bin/protscale.pl 参数选择：

2019版国科大生物信息学期末考试复习题

中科院生物信息学期末考试复习题陈润生老师部分： 1.什么是生物信息学，如何理解其含义？为什么在大规模测序研究中，生物信息学至关重要？答：生物信息学有三个方面的含义： 1)生物信息学是一个学科领域，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，是基因组研究不可分割的部分。 2)生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，特别是非编码区的实质；同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测；其本质是识别基因信号。 3)生物信息学的研究目标是揭示“基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律”。它是当今自然科学和技术科学领域中“基因组、“信息结构”和“复杂性”这三个重大科学问题的有机结合。 2.如何利用数据库信息发现新基因，其算法本质是什么？答：利用数据库资源发现新基因，根据数据源不同，可分2种不同的查找方式： 1)从大规模基因组测序得到的数据出发，经过基因识别发现新基因：（利用统计，神经网络，分维，复杂度，密码学，HMM，多序列比对等方法识别特殊序列，预测新ORF。但因为基因组中编码区少，所以关键是“数据识别”问题。）利用大规模拼接好的基因组，使用不同数据方法，进行标识查找，并将找到的可能的新基因同数据库中已有的基因对比，从而确定是否为新基因。可分为：①基于信号，如剪切位点、序列中的启动子与终止子等。②基于组分，即基因家族、特殊序列间比较，Complexity analysis，Neural Network 2)利用EST数据库发现新基因和新SNPs：（归属于同一基因的EST片断一定有overlapping，通过alignment可组装成一完整的基因，但EST片断太小，不存在数据来源，主要是拼接问题）数据来源于大量的序列小片段，EST较短，故关键在正确拼接。方法有基因组序列比对、拼接、组装法等。经常采用SiClone策略。其主要步骤有：构建数据库；将序列纯化格式标准化；从种子库中取序列和大库序列比对；延长种子序列，至不能再延长；放入contig库①构建若干数据库：总的纯化的EST数据库，种子数据库，载体数据库，杂质、引物数据库，蛋白数据库，cDNA数据库； ②用所用种子数据库和杂质、引物数据库及载体数据库比对，去除杂质； ③用种子和纯化的EST数据库比对 ④用经过一次比对得到的长的片段和蛋白数据库、cDNA数据库比较，判断是否为已有序列，再利用该大片段与纯化的EST数据库比对，重复以上步骤，直到序列不能再延伸； ⑤判断是否为全长cDNA序列。（利用EST数据库：原理：当测序获得一条EST序列时，它来自哪一个基因的哪个区域是未知的（随机的），所以属于同一个基因的不同EST序列之间常有交叠的区域。根据这种“交叠”现象，就能找出属于同一个基因的所有EST序列，进而将它们拼接成和完整基因相对应的全长cDNA序列。而到目前为止，公共EST数据库(dbEST)中已经收集到约800万条的人的EST序列。估计这些序列已覆盖了人类全部基因的95%以上，平均起来每个基因有10倍以上的覆盖率。）

文档之家

生物信息学复习总结

生物信息学考试试卷修订稿

生物信息学期末考试重点

【高中生物】功能基因的克隆及生物信息学分析

高通量测序基础知识

最新生物信息学考试复习

医学信息学基本概念与定义-医学信息学基本概念(精)

高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)

生物信息学期末考试重点

生物信息学基本知识

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CADD药物信息学基本知识

生物信息学分析

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生物信息学基本分析

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