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，
暗中收集了国内不同省份，地区的遗传类疾病和特性。这些资源，我们国家忽略，应当说目前还没有这样的实力进行研究）。落后就要挨打，21世纪是生物的世纪。基因大战不可避免。基因和疾病的研究很大程度就是数据的分析。里面的领头羊就是生物信息。国内应当在基础教学，基础研究并结合应用力度。
当然国内的人才济济，如有更多计算机领域和数学（统计方面的）人才参与到生物信息，将如虎添翼。目前我国生物信息学发展面临着如下几方面的困境：
⒈政府投资不足
虽然国际上生物信息学研究在各发达国家中比较受重视，但仍有不少研究机构抱怨政府资金投入不够。最近美国许多研究院纷纷申请要求政府加大生物信息学工具与数据库方面的投入，而且欧洲、日本、澳大利亚在这些领域也存在着资金困扰问题，欧洲生物信息学研究所（EBI）和欧洲基金会生命科学中心去年都遇到了麻烦。目前虽然危机已经暂时渡过，但未来几年EBI数据库和其它基础结构仍将受到资金短缺的困扰，一致有人发出了"免费数据服务还能维持多久"的疑问。
2.来自商业机构的竞争
基因组研究潜在的巨大商业利润使得国际上一批大型制药公司和化学公司向该领域大规模的进军。世界最大制药集团之一的Giba Geigy和Sandoz合资建立的Novartis公司投资2.5亿美元建立基因组研究所；Glaxo-Wellcome在基因组研究领域投入4700万美元，将研究人员增加一倍;Smith Kline公司花125亿美元扩展人基因组的顺序，将生物信息学的研究人员从2人增加至70人，并将该公司药物开发项目中的25%建立在基因组学之上。这一方面给生物信息学发展注入了生机，另一方面对那些政府支持的不以赢利为目的的研究机构造成了巨大的压力，学术部门的资金投入远远不及工业部门，其负面冲击力不可忽视。毕竟经济利益的盲目追求会导致基因组研究的片面性，生物信息学长路漫漫，保护这些学术部门的良好发展非常有必要。
3.专业人才匮乏
目前该领域缺乏懂得如何利用计算机技术处理大量生物数据的生物学家，不少生物学家只是将计算机用来打字或作为图纸的替代品。甚至出现了这样有趣的现象：制药业、工业、农业、生物技术研究团体经常在学术机构大肆搜查那些"可疑人"，更有甚者他们彼此间互挖"墙角"。虽然对于人才的渴求与日俱增，但全世界也仅有20多个专业人才培训中心，而且这些中心本身也处在恶性循环中，那些经培训后的人才往往由于高薪诱惑而投身应用工业部门，导致培训教育人员越来越少，出现"断层"现象。
综上所述，不难看出，生物信息学并不是一个足以乐观的领域，究竟原因，是由于其是基于分子生物学与多种学科交叉而成的新学科，现有的形势仍表现为各种学科的简单堆砌，相互之间的联系并不是特别的紧密。在处理大规模数据方面，没有行之有效的一般性方法；而对于大规模数据内在的生成机制也没有完全明了，这使得生物信息学的研究短期内很难有突破性的结果。那么，要得到真正的解决，最终不能从计算机科学得到，真正地解决可能还是得从生物学自身，从数学上的新思路来获得本质性的动力。毫无疑问，正如Dulbecco1986年所说："人类的DNA序列是人类的真谛，这个世界上发生的一切事情，都与这一序列息息相关"。但要完全破译这一序列以及相关的内容，我们还有相当长的路要走。
三、生物信息学的发展前景
《第三次技术革命》里有这样描述：“一场与工业革命和以计算机为基础的革命有相同影响力的变化正在开始。下一个伟大时代将是基因组革命时代，它现在处于初期阶段。”基因组学的发展已经进入后基因组研究阶段,致力于蛋白质功能研究的蛋白质组学和功能蛋白质组学正在蓬勃发展,在生物信息学发展的带动下,我们必定能够揭示各种生命现象的奥秘,并带动多个学科的跨越式发展。生物信息学的发展将对分子生物学、药物设计、工作流管理
和医疗成像等领域产生巨大的影响,极有可能引发新的产业革命。此外,生物信息学所倡导的全球范围的资源共享也将对整个自然科学乃至人类社会的发展产生深远的影响。有理由相信，今日生物学数据的巨大积累将导致重大生物学规律的发现，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。
生物学是生物信息学的核心和灵魂，数学与计算机技术则是它的基本工具。这一点必须着重指出。预测生物信息学的未来主要就是要预测他对生物学的发展将带来什么样的根本性的突破。这种预测是十分困难的，甚至几乎不可能。但机不可失，时不再来，鉴于生物信息学在我国生物信息学和经济发展中的重要意义和其发展的紧迫性，因此，由国家出面组织全国的力量，搞个类似"两弹一星"那样的，但是，规模要小的多，花钱也少的多的生物信息学发展计划，不是不可以考虑的。要充分发挥中央与地方，生物学科研究人员等方方面面的积极性。生物信息学研究投资少，见效快，可充分发挥我国智力资源丰富的长处，是特别适合我国国情的一项研究领域。要在大学里建立生物信息学专业，设立硕士点和博士点，培养专门人才。可以组织一大批数学、物理、化学和计算机科技工作者，在自愿的基础上，学习有关的生物学知识，开展多方面的生物信息学研究。
经过十几年或更长的时间的努力，逐渐使我国成为生物信息学研究强国，是完全有可能的。信息学的商业价值十分显著。国外很多大学，研究机构，软件公司甚至政府机构纷纷成立各种生物信息机构，建立自立的生物信息集成系统，研制这方面的软件，重金招聘人才，期望从中获取更多的生物信息和数据加以研究和利用，缩短药物开发周期，抢注基因专利，获取更大利润。我国如不加大资金投入力度，将来可能会花更多的钱去购买别人的软件，使用专利基因或购买新的药物。所幸，我国也开始重视这一学科：南、北方人类基因组中心的相继建成，北大生物城的破土动工等，标志着我国对生物信息学的重视。我们有理由相信，我国的生物信息学在21世纪会有巨大的飞跃。
参考文献
1. 陈润生.生物信息学.生物物理学报,1999,15(1):5-13.
2. 北京生物技术和新医药产业促进中心.世纪之交的新科学:生物信息学.生物技术通报,1999,(8):49-54.
3. 杨福愉.展望21世纪的分子生物学.生物物理学报,1999,15(1):1-5.
4. 郑国清、张瑞玲、段韶芬、徐丽敏：生物信息学的形成与发展[J];河南农业科学;2002年11期
5. 王玉梅、王艳：国外生物信息学发展动态分析[J];科技情报开发与经济。2002年06期
浅谈对互联网消费金融发展趋势的看法 姓名:蒲文柔 学号:2014102080 传统消费金融指是指向各阶层消费者提供消费贷款的现代金融服务方式。随着我国经济的不断发展,居民收入水平不断提高,消费信心不断增强,消费心理不断转变,消费金融的发展趋势良好。同时,随着互联网经济的高速发展,“互联网+消费金融”的模式也有如雨后春笋蓬勃发展般。可以看出,互联网金融开始渗透在我们生活的点滴之中。 从蚂蚁金服2016年发布的《中国消费金融趋势报告》中可以看出,我国目前互联网金融发展迅速,涉及领域十分广泛。目前公众知名度较高的互联网消费平台有:蚂蚁金服的花呗、借呗、微众银行的微粒贷、京东金融的京东白条、分期乐的大学生分期等。 (一)互联网消费金融的优点 就目前自己接触过的京东白条来看,以点带面,我认为互联网消费金融有以下几大好处: 1.个人申请互联网消费贷款的迅速、便捷。一般申请的数额较小,审批速度、发放速度快,能够十分迅速、便捷的实现消费贷款,拉动大众消费的愿望。一般网络申请消费贷款,针对不同的人群有不同得证明材料的要求。对于在校大学生而言,就京东白条来说,只要准确、真实的填写相关信息,一般都会通过审批。 2.推动着消费方式、消费心理的不断转变,拉动经济的不断增长。网络消费金融平台给大众提供了一个更加广阔的消费平台,使大家的消费空间更加宽广。同时它也在不断拉动着潜在消费愿望转变为现实的消费能力,推动着消费方式的更加多元化,不断塑造着一个有着更加开放的消费心理的社会氛围。许许多多有稳定收入
来源并且消费愿望旺盛的消费人群,能够通过网络消费金融平台实现最迫切的消费需求。 (二)互联网消费金融目前存在的问题以及相关对策、建议 但是目前互联网消费金融发展状况参差不齐,而目前最亟待解决的问题之一是没有一个完整的法律保障体系;同时,我国目前征信体系不完善导致发展的低效率;此外,互联网消费金融的开发主要表现为线上模式,并且各自所涉及的消费产品的范围还比较局限;最后,互联网消费金融的触角一般只伸各大城市,而 农村地区互联网消费金融发展状况还有待进一步开发。 因此,我认为目前互联网消费金融发展的主要解决的便是以上的四大问题。下文是我对这些问题的一些对策、建议。 1.加大互联网消费金融领域的相关法律制度的推进。法律作为一种权威的力量,有保障经济发展、社会和谐稳定的巨大作用。对于互联网消费金融而言,完善的法律体系是其有序、健康发展的保驾护航的重要力量。对于屡见不鲜、屡禁不止的广泛存在的互联网金融诈骗现象,就保护消费者的权益而言,加强这部分的法律建设更是刻不容缓。 2.完善征信结构、健全征信体系。目前我国消费金融发展相对于欧美等国家发展进程还较为落后的一个重要原因便是征信体系的不完善,而征信体系关系到是否应该贷款以及贷款额度大小的重要问题。健全征信体系,完善对于个人的信用考察制度,有利于推动消费贷款的发放,可以极大地推进消费金融的发展。同时,互联网消费金融也会受益匪浅。对于完善征信体系,银行和非银行的传统金融机构应该加大责任力度,同时,各大互联网金融平台也应完善客户信用的评价体系。 3.鼓励探索各种互联网消费金融的模式,不断开发新的互联网消费金融产品以更好地满足不同客户的消费需求。就目前而言,线上模式是互联网消费金融的运行
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。
浅论网络技术的发展趋势 概要：面临着网络的普及，日益恶化的网络安全威胁是网民们生畏，那如今的网络技术发野兔没迅猛…… 关键词：网络安全技术、网络安全威胁、网络安全意识、解决方案 正文： 随着信息时代的全球化，信息化网络裂变式高速发展,网络交流的频繁化促使人们利用网络进行一些如银行事务,电子邮件、电子商务和自动化办公等事务,但随之网络特别是互联网的开放性、互联性、匿名性也给网络应用带来了安全隐患…… 网络安全： 网络安全是指致力于解决诸如如何有效进行介入控制，以及何如保证数据传输的安全性的技术手段，主要包括物理安全分析技术，网络结构安全分析技术，系统安全分析技术，管理安全分析技术，及其它的安全服务和安全机制策略。 网络安全威胁： 1) 网络窃听：由于在广播网络系统中,每个结点都可以读取网上传送的数据,网络体系结 构允许监视器接受网上传送的所有数据,使得窃取网上的数据或非授权访问变得很容易。 2) 假冒：利用重放数据帧的方法,产生被授权的效果,假冒另一实体进行网络非授权活 动。 3) 数据修改：在非授权和不能检测的环境下对数据的修改，当节点修改加入网中的帧 并传送修改版本时就发生了数据修改》 4) 完整性破坏：破坏数据完整性,包括设备故障或人为有意无意破坏修改系统信息。 5) 服务否认：受到网络攻击使网络设备或数据遭到破坏,并可能产生拒绝某种网络服务 功能的后果。 6）重发：重发就是重复一份保文或报文的一部分，以便产生一个被授权效果， 7）计算机病毒：这是一种人为编制隐藏在计算机中很难别发现且具有破坏能力的程序或代码，能够通过软盘、硬盘、通信连路和其他路径在计算机网络传播额和蔓延。 网络安全技术的分类： 一.虚拟网技术 虚拟网技术主要基于近年发展的局域网交换技术(ATM和以太网交换）。交换技术将传统的基于广播的局域网技术发展为面向连接的技术。因此，网管系统有能力限制局域网通讯的范围而无需通过开销很大的路由器。 网络层通讯可以跨越路由器，因此攻击可以从远方发起。IP协议族各厂家实现的不完善，因此，在网络层发现的安全漏洞相对更多，如IP sweep, teardrop, sync-flood, IP spoofing攻击等 二.防火墙技术 网络防火墙技术是一种用来加强网络之间访问控制,防止外部网络用户以非法手段通过外部网络进入内部网络,访问内部网络资源,保护内部网络操作环境的特殊网络互联设备.它对两个或多个网络之间传输的数据包如链接方式按照一定的安全策略来实施检查,以决定网络之间的通信是否被允许,并监视网络运行状态. 防火墙产品主要有堡垒主机,包过滤路由器,应用层网关(代理服务器)以及电路层网关,屏蔽主机防火墙,双宿主机等类型. 三.病毒防护技术 1) 阻止病毒的传播。 在防火墙、代理服务器、SMTP服务器、网络服务器、群件服务器上安装病毒过
陈宏彬浅析网络娱乐节目的现状及发展趋势公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]
2016 届本科毕业设计（论文） 浅析网络娱乐节目的现状及发展趋势 The present situation and development trend of network entertainment is analysed 学院：文学院 专业班级：新闻学1202 姓名：陈宏彬 学号： 指导教师：吴甜讲师 完成时间： 2016年3月 28日 二〇一六年三月
论文题目：浅析网络娱乐节目的现状及发展趋势 专业：新闻学 学生：陈宏彬签名： 指导教师：吴甜签名： 摘要 长久以来，人们一直存在着一个误区，认为只要在网络上播出的娱乐节目就是网络娱乐节目，但其实不然，仔细分析不难发现，网络娱乐节目与电视娱乐节目在平台、定位、营销模式等许多方面都存在不同之处。网络娱乐节目的出现不到十年时间，最初只是少量的网站进行尝试，并没有大规模的发展，但随着2013年国家对知识产权保护力度的加大，各大视频网站为了应对高价的版权费，纷纷大力投资网络娱乐节目，一时间网络娱乐节目迅速发展壮大。但不可否认的是，在蓬勃发展中，仍暴露出了很多问题。其中诸如植入式广告严重、对明星人物依赖较大等问题都值得深入探讨。 关键词：网络娱乐节目；版权保护；同质化；
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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。
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。
研究生课程考试卷 学号、姓名： j20112001 苗天锦 年级、专业：2011生物化学与分子生物学 培养层次：硕士 课程名称：生物信息学 授课学时学分： 32学时 2学分 考试成绩： 授课或主讲教师签字：
生物信息学现状与展望 摘要：生物信息学是一门新兴学科，起步于20世纪90年代，至今已进入"后基因组时代"，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。 关键词：生物信息学；生物信息学背景；发展前景 一、生物信息学概述 1.生物信息学发展历史 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”【1】。 研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始，1866年孟德尔从实验上提出了假设：基因是以生物成分存在。1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律，即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等，腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等。与此同时，Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构。1953年James Watson 和FrancisCrick在Nature杂志上推测出DNA 的三维结构（双螺旋）。Kornberg于1956年从大肠杆菌（E.coli）中分离出DNA 聚合酶I（DNA polymerase I），能使4种dNTP连接成DNA。Meselson与Stahl （1958）用实验方法证明了DNA复制是一种半保留复制。Crick于1954年提出了遗传信息传递的规律，DNA是合成RNA的模板，RNA又是合成蛋白质的模板，称之为中心法则（Central dogma），这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起到了极其重要的指导作用。经过Nirenberg和Matthai（1963）的努力研究，编码20氨基酸的遗传密码得到了破译。限制性内切酶的发现和重组DNA的克隆（clone）奠定了基因工程的技术基础【2】。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。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。 2.生物信息学研究方向 2.1 序列比对
浅谈互联网金融的发展现状与前景 随着现代信息科技的迅速发展，互联网已经渗透到政治、经济、金融、社会和人们生 活的各个领域，网络金融、网上购物消费、网络银行等电子产品也如雨后春笋般涌现。尤 其是加入WTO，经过网络革命洗礼的外资银行，进驻中国市场后开始在电子化、网络化 方而捷足先登。件随着网上银行、网络证券等网络金融业务的发展，全球经济一体化金融 一体化的进程逐步加快，但与此同时，挑战与机遇并存，如何积极有效地的应对全球金融 服务提供的挑战，又不失时机的抓住机遇,建立网络金融的发展新战略，是摆在我国金融业界的新问题。 一、我国互联网金融的发展现状 （一）互联网金融客户持续增长 面对着风起云涌的第三方支付公司、P2P贷款公司利用互联网平台大举进军金融服务业，特别是小微企业和零售业务。银行除了不断完善电子银行和网上商城等平台外，不少 银行积极开拓互联网金融新模式。2011年全国网上银行市场交易额达到781万亿元，注 册用户数达到4.34亿户，是美国总人口的1.4倍，目前仍逐年增长。 （二）业务品种不断完善 银行业在占领和巩固电子商务市场上具有很大的优势，但如果仅仅把业务停留在支付、结算等领域是远远不够的。某国有大行同时上线两大电子商务平台“善融商务个人平
台”、’‘善融商务企业平台”。这二大平台不仅为客户搭建交易平台，还为客户提供支付结算、托管、担保和贷款融资等全方位服务，有望创新小微企业和零售客户信贷融资的新模式。银行创建的电子商务平台不仅有利于业务的创新和发展，更重要的是有利于银行了解客户全面、真实的信息和数据，可以不断完善批量化信贷业务的数学模型，提高小微企业和零售贷款的安全性和可靠性，防范职业操守不良带来的道德风险。其他国有商业银行和大型股份制商业银行也在积极完善和开拓互联网金融的业务领域。一些股份制商业银行创设小微企业互联网交易平台，企业在网上提出贷款申请和财务数据，银行据此进行评分，通过线上和线下互动，企业在无抵押、无担保情况下就可能获得贷款融资。（三）交易成本的降低 网络金融的发展，客户对原有的传统金融分支机构的依赖性越来越小，取而代之的则是利用银行提供的网上银行进行交易，网络交易无须面对面、无须等待，这样在客户服务方面，金融机构所需的不再是原有的柜台人员，而是一套完善的、使用方便快捷的软件设施，如POS机，ATM机，网上银行及客户终端等，这样不仅可以从客户的角度出发，随时随地的满足客户的需求，标准化和规范化所提供的服务，不仅提高了银行的服务质量，还大大降低了柜面的压力，提高了客户的金融交易需求。 二、我国互联金融发展的前景 随着我国互联网技术的不断进步，以及互联网的普及范围不断扩大，我国的金融行业已经全面进入互联网时代。网络金融对传统金融业形成的革命性的冲击，代表这一个新的
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。
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
浅谈互联网发展趋势 【摘要】互联网是二十世纪的重大科技发明，当代先进生产力的重要标志。互联网的发展和普及引发了前所未有的信息革命和产业革命，已经成为经济发展的重要引擎、社会运行的重要基础设施和国际竞争的重要领域，深刻影响着世界经济、政治、文化的发展。对于互联网，我们的未知远大于已知，更大的发展和影响在未来;如何积极利用、科学发展、依法管理、确保安全，是摆在我们面前的一个重大课题。【关键字】我国互联网发展现状及新变化世界互联网发展特点意见“十一五”以来我国工业和信息化发展取得了显著的成绩：通信光缆规模已经是全世界最大，互联网网民人数居世界第一，乡镇互联网开通率已达100%，网络信息安全基础设施建设稳步推进。 据中国互联网信息中心发布的数据，截至2010年12月底，我国互联网网民总数达4.57亿，手机网民总数为3.03亿，网站数量为191万，网页数量达到了600亿，网络出口带宽达到1098G。基于信息和交易的互联网服务成为新的增长点，通信运营企业纷纷加快创新转型，互联网企业迅猛成长扩大，我国互联网上市公司总市值已超过万亿元人民币。 这些年来，在党中央的正确领导下，我国互联网的发展取得了令人瞩目的成就，大大促进了我国经济、政治、文化、社会建设的全面进步。我国互联网管理工作卓有成效，经受住了一系列重大事件的严峻考验，有力维护了国家安全、信息安全、文化安全和社会稳定。 当前，在新技术的推动下，世界互联网发展日新月异，出现一些
新的特点：一是传统互联网加速向移动互联网延伸；二是物联网将广泛应用；三是“云计算”技术将使网民获取信息越来越快捷。 随着互联网技术快速发展演变，近年来，我国互联网发展呈现出四个方面的新变化：一是在信息形态方面，信息传播形式以文字为主向音频、视频、图片等多媒体形态转变;二是在应用领域方面，我国互联网正从信息传播和娱乐消费为主向商务服务领域延伸，互联网开始逐步深入到国民经济更深层次和更宽领域;三是在服务模式方面，互联网正从提供信息服务向提供平台服务延伸;四是在传播手段方面，传统互联网也正在向移动互联网延伸，手机上网成为新潮流。 我们应该深刻认识和把握技术与产业发展的宏观规律，以新一代信息技术和信息网络发展为契机，推动服务和技术的发展，提升信息服务能力。 对此结合产业发展的新情况和新趋势，我有四点意见： 一是进一步加快宽带网的发展。目前世界各国纷纷推出国家宽带计划，推进宽带到用户的普及应用，如有的国家提出，宽带技术与一个世纪前的电一样，是经济增长、就业、全球经济和创造更多美好生活的基石。尽管我国近些年的宽带网发展速度很快，但是与发达国家的差距仍然很大，因此我们要加快光纤到户、到楼的建设，推动宽带产业的发展。 二是加强对移动互联网的研究。移动通信的发展促进了移动互联网的发展，移动网络随时随地可接入的便利性使得移动终端成为新的媒体资源，比如手机搜索是移动互联网的主要应用之一，下一步智能
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
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）。
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