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生物信息学习题集

生物信息学课堂操作练习

一、生物信息学科的发展和研究内容

通过下列internet上的自教课程，初步了解不同的数据库和分析工具

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/2can

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/Education

二、生物数据库

1. 熟悉各种数据库。

2. 重点了解GenBank和SWISS-PROT所包含的各种功能和适用范围。

三、关键词或词组为基础的数据库检索

1. 熟练掌握Entrez检索体系。

2. 查找与水稻抗病基因Xa21有关的资料

(1) 由多少碱基构成？编码多少个氨基酸？

(2) exon和intron的位置？

(3) 是否有3－D structure数据？

1) 由多少碱基构成？编码多少个氨基酸?

4623b.p., 1025A.a.;

2) exon和intron的位置?

Exon: 24~2700,3543~3943 intron: remaining;

3) 是否有3－D structure数据?

没有.

3. 查找C. elegans基因组的资料。

(1) chromosome I的测序是否已完成？

(2) 已知的chromosome I的序列有多少碱基？序列发表在哪份杂志上？期号和页码？

1) chromosome I的测序是否已完成?

完成.

2) 已知的chromosome I的序列有多少碱基? 序列发表在哪份杂志上? 期号和页码? 15.0724Mb.p.(15072421b.p.), Science 1999 Jan 1;283(5398):35.

4. 查看人类基因组第1染色体上基因的分布。

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/mapview/maps.cgi?ORG=hum&MAPS=ideogr,est,loc&LINKS= ON&VERBOSE=ON&CHR=1

5. 查看Arabidopsis的系谱树，以及Arabidopsis第1染色体上的序列。

比较Arabidopsis基因组的资料提供形式与人类基因组有什么不同

(https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/Taxonomy/Browser/wwwtax.cgi?id=3701,

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/mapview/maps.cgi?taxid=3702&chr=1)

貌似没什么区别……

比较Arabidopsis基因组的资料提供形式与人类基因组有什么不同。

6. 与retrotransposon有关的文献资料有多少篇？

5774, (在pubmed中直接查找关键词, 2009‐3‐28)

与rice retrotransposon有关的文献有多少篇？

214, (在pubmed中直接查找关键词, 2009‐3‐28)

7 检索我校在2009年1月发表的被PubMed收录的科研论文

Huazhong Agricultural University,29

7. 熟悉SRS检索体系。

8. 熟悉DBGET检索体系。

四、核苷酸和蛋白质序列为基础的数据库检索

1. 了解BLAST Frequently Asked Questions的答案。

2. 以大麦Mlo基因（Z83834）为查询序列

(1) 用Blastn能检索到多少条与Mlo同源的序列？

与Mlo同源的序列：共找到63条与Mlo同源的序列

(2) 在使用Blastn 检索中，如改变E value的阈值，能检索到多少与Mlo同源的序列？

将E value (Expect threshold)由默认的10改为1时，仍有63条同源序列。若将E 值改为5e-19时可以找到61条同源序列。

(3) 怎样去掉alignment过程中出现的小写字母？

这里所说的小写字母就是出现重复序列时被算法筛选后出现的n。将Algorithm parameters中的Filters and Masking选项里的Low complexity regions前的勾去掉就可以去掉比对过程中出现的小写的n。

(4) 用PSI－BLAST检索到的与Mlo蛋白同源的序列与用Blastp检索到的同源序列是否有差别？

PSI-BLAST的特色是每次用profile搜索数据库后再利用搜索的结果重新构建profile，然后用新的profile再次搜索数据库，如此反复直至没有新的结果产生为止。PSI-BLAST先用带空位的BLAST搜索数据库，将获得的序列通过多序列比对来构建第一个profile。PSI-BLAST自然地拓展了BLAST方法，能寻找蛋白质序列中的隐含模式，有研究表明这种方法可以有效的找到很多序列差异较大而结构功能相似的相关蛋白，甚至可以与一些结构比对方法，如threading相媲美。PSI-BLAST服务可以在NCBI的BLAST主页上找到，还可以从NCBI的FTP服务器上下载PSI-BLAST的独立程序。首先得到Mlo的蛋白质序列：CAB06083.1；然后用blastp检索。选中PSI-BLAST。第一次检索得到100个同源序列，再以这些序列为基础，再次检索，得到标有new的序列。第三次检索，已经没有含有new的序列，检索结束。

(5) 熟悉PHI－BLAST 检索方法。

(6) 用Mlo基因序列检索蛋白质数据库能找到多少同源序列？

使用BLASTX，输入accession number ：Z83834，找到100个同源序列

3. 从以Mlo基因的氨基酸序列检索到的同源序列中任取两条序列，

用BLAST 2 sequences作分析，看它们之间是否存在同源序列。

Mlo基因氨基酸序列号：CAB06083

选取两条为：P93766、AAK94905

可以看到具有较高的同源性。Identities = 397/432 (91%), Positives = 412/432 (95%)

五、多序列对位排列分析和系谱分析

1.用大麦Mlo基因（Z83834）编码的蛋白质序列在数据库中检索同源序列，找出与Mlo同源程度最高的另外9条序列。对位排列这10条序列，确定这些同源序列的保守区段；分析这些保守区段是否组成已知结构域（domain）或模体（motif）。

1. 在NCBI中的nucleotide数据库中输入Z83834，点击链接到蛋白质序列，用FASTA格式输出，复制该蛋白序列

2. 进入NCBI的BLAST,选择protein blast,粘贴所复制的蛋白序列，进行blast

3. 在结果中选中同源度最高的10条结果，点击get selected sequences

4. 在display中选则FASTA，send to 中选则text，复制有内容。

5. 在EBI的ClustaW分析网页粘贴序列，点击run

2.练习使用各种修饰功能修饰对位排列上述10条序列。

1. Boxshade功能

在多序列对位排列结果网页复制序列排列结果

在“Boxshade”网页（ttp://https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/software/BOX_form.html）粘贴序列，在“Input sequence format”栏目选择“ALN”，在“Output format”栏目选择“RTF_new”

在结果网页点击“here is your output number 1”，得结果。

2. 颜色修饰功能

“ClustalW Results”网页展示多序列对位排列结果

点击“Show Colors”用不同颜色的字母展示对位排列结果

3.根据系谱分析，上述10条序列中哪两条序列的同源程度最高？

1. “ClustalW Results”网页展示多序列对位排列结果

2. 点击“Show as Phylogram Tree”展示Phylogram Tree，可据此判断同源程度。

4.用大麦Mlo基因（Z83834）序列检索数据库，找出与Mlo同源程度最高的另外

4条序列。对位排列这5条序列，确定这些同源序列的保守区段；分析这些保守区段是否组成已知结构域（domain）或模体（motif）。

1.进入NCBI的BLAST, 选择nucleotide blast,粘贴基因序列号Z83834，进行

blast

2.在结果中选中同源度最高的5条结果，点击get selected sequences

3.在display中选则FASTA，send to 中选则text，复制所有内容。

4.在EBI的ClustaW分析网页粘贴序列，点击run

六、基因结构分析

1. 从核苷酸数据库中选择DNA序列，试用不同的分析工具分析真核生物和原核生物的基因结构，

并将分析结果与核苷酸数据库中的结果相比较。

2. 掌握GenScan和GeneFinding中的各种分析方法。

七、蛋白质结构分析

1. 从数据库中任选一蛋白质的序列作分析对象，熟悉分析蛋白质的一级和二级结构的方法。

以猪leptin蛋白为例，在ncbi上查找到其序列，再转至EXPasy 网站

http://www.expasy.ch/ 一级结构

1：PI 、Mw 、氨基酸组成http://www.expasy.ch/tools/protparam.html

2：疏水性http://www.expasy.ch/tools/protscale.html

3：重复序列http://www.embl-heidelberg.de/~andrade/papers/rep/search.html

二级结构https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/~nomi/nnpredict.html（貌似这个网站不能搜）http://npsa-pbil.ibcp.fr/cgi-bin/npsa_automat.pl?page=npsa_sopma.html

2. 大麦Mlo基因（Z83834）编码的蛋白质是膜镶嵌蛋白质还是膜附着蛋白质？

先搜出mlo蛋白的序列，输入http://bp.nuap.nagoya-u.ac.jp/sosui/sosui_submit.html 网站，由图形看出是膜镶嵌蛋白，跨膜六次。

3.水稻抗病基因Xa21的产物位于细胞的什么部位？

基因Xa21：U37133.1https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/nuccore/1122442

在ncbi中输"xa21" [gene]”Oryza sativa”，找到xa21序列。输入https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/

得到plas的得分最高，说明该蛋白在细胞膜上

4. Xa21基因产物是否糖蛋白？什么类型的糖蛋白？

分析是否是糖蛋白在http://www.cbs.dtu.dk/services/NetOGlyc/

和http://www.cbs.dtu.dk/services/NetNGlyc/

说明是N-连接的糖蛋白

5. Xa21蛋白的亲水性和疏水性如何？

Grand average of hydropathicity (GRAVY): 0.049

亲水性分析http://www.expasy.ch/tools/protscale.html

Hydropathicity>0 ,疏水强<0, 亲水强。说明xa21蛋白有轻度疏水性

八、农业类数据库的利用

1. 熟悉各种农业类基因组数据库，重点以Gramene、GrainGenes和ArkDB数据库为例，

掌握各种内容的查询方法。

2. 分子标记ARKMKR00050536位于火鸡的第几号染色体？它在这条染色体上的遗传位置？ARKMKR00050536位于火鸡第一号染色体，遗传位置是125.800 https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/arkdb/do/getMarkerDetail?accession=ARKMKR00050536

3. 水稻的JRGP RFLP 2000分子标记遗传连锁图的3号染色体上定位了多少个分子标记？覆盖了多少遗传距离？有32个分子标记，覆盖166.40CM

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/db/cmap/viewer?mapMenu=&featureMenu=&corrMenu=&displayMenu =&advancedMenu=&ref_map_accs=jrgp-rflp-2000-3&sub=Draw+Selected+Maps&ref_map_start =&ref_map_stop=&ft_centromere=2&ft_est=2&ft_gene=2&ft_genomic-dna=2&ft_marker=2&ft _rapd=2&ft_rflp=2&ft_sts=2&prev_ref_species_acc=rice&prev_ref_map_accs=&ref_map_set_ac c=jrgp-rflp-2000&ref_species_acc=rice&data_source=Gramene

4. 水稻11号染色体上定位的标记CDO534属于什么类型的分子标记？来源于什么物种？.CDO534属于RFLP分子标记，来源于Avena sativa物种

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/db/markers/marker_view?marker_id=21514745

5. 水稻分子标记RG101所在的染色体位点是否有QTL信息？什么类型的QTL？

RG101所在的染色体位点有QTL信息

有多种类型的QTL，例如seed number，spikelet density，plant height，spikelet number https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/db/cmap/feature?feature_acc=AQCG005

6 水稻5号染色体上定位的标记C1018属于什么类型的分子标记？来源于什么组织？序列是否已知？

C1018属于RFLP类型的分子标记, 来源于callus组织. 序列已知。

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/db/markers/marker_view?marker_id=21512166

7 水稻分子标记RM172所在的染色体位点是否有QTL信息？什么类型的QTL？

有culm length

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/db/markers/marker_view?marker_id=24986341

九、核酸序列的其他分析方法

1. 大麦Mlo基因（Z83834）的CG含量是多少？58.89%

2. 如何获得Z83834的反向互补序列？sequence/Nuleic Acid/Reverse Complement

3. Mlo基因不包含哪种限制性内切酶位点？

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/NEBcutter2/cutshow.php?name=6da5d381-Z83834

4. DNA序列AC004765位于几号染色体的什么位点？

5.推测Z83834的ORF和翻译产物。

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/projects/gorf/orfig.cgi

生物信息学课程考试样卷

提示：（1）2小时答题时间；（2）课堂开卷，独立完成；（3）答题简明扼要1．请查询有关OsPK7基因的资料，回答下列问题：

1.OsPK7基因的注册号？它来源于什么物种？（6分）

2.OsPK7编码的蛋白质包含有多少个氨基酸？是否为跨膜蛋白？该蛋白可

能位于细胞的什么部位? （7分）

3、分离克隆OsPK7基因的工作发表在什么杂志上？杂志卷号、页码、年份?

（7分）

1. 答题要点：

（1）AB011968，来源自水稻。

（2）520 aa；不是跨膜蛋白；可能是位于细胞外的可溶性蛋白。

（3）文章发表在Mol. Gen. Genet.；2000年263期359-366页。

详细：

方法：NCBI主页——nucleotide中输入基因名——查找注册号（ACCESSION为AB011968）及来源（ORGANISM为Oryza sativa (rice)）——查找其蛋白质注册号即点击protein_id（结果为BAA83689）——点击PubMed即可得到发表该基因的文章: (Mol Gen Genet. 2000 Mar;263(2):359-66.)(或在PubMed上面一排的JOURNAL JOURNAL就可以得到发表文章)

是否为跨膜蛋白，方法：

1、ExPASy主页(http://www.expasy.ch/)

选择topology prediction

2、在“Topology prediction”栏目选择“SOSUI”分析工具

3、在SOSUI主页选择分析“SOSUI”分析软件

4、在SOSUI：Submit a protein sequence网页粘贴序列（将display改为fasta

格式在复制粘贴，可能有时候粘贴时要不粘第一排）

5、分析结果（This amino acid sequence is of a SOLUBLE PROTEIN）

蛋白质定位：

1、ExPASy 主页选择topology prediction

2、在“Topology prediction”栏目选择“PSORT”软件分析蛋白质在细胞中的定位

3、在PSORT网页选择分析方法，如选择WoLF PSORT

4、选择物种，粘贴序列（将display改为fasta格式在复制粘贴，可能有时候粘

贴时要不粘第一排）

5、分析结果

2．任选一种分析工具，分析序列AY066019的基因结构及其编码产物的化学性质。请注明分析工具的名称，以及是否采用某一物种的数据作为参照。

1.根据你所选用的分析方法，这条序列编码多少个基因？编码序列的位

点？分析结果与事实是否相符合？（7分）

2.预测的基因位于哪条DNA链上？（6分）

3.预测基因之一（请注明是第几个基因）编码的蛋白质的分子量和等电点

是多少？该蛋白质中哪一种氨基酸的含量最高？（7分）

2. 答题要点：

（1）采用FGENESH分析方法，选择Human参照。该序列包含一个基因，其编码序列是770－955 bp，1562－1607 bp，1795－1842 bp，2144－2565 bp；

分析结果与事实符合。

（2）预测的基因位于正链上。

（3）采用ProtParam分析方法，基因编码产物的分子量：25644.4；等电点：

6.44；亮氨酸（L）的含量最高。（4）本题也可以采用不同于（1）－（3）的

分析方法回答。

详细：

3. C1018是水稻分子标记遗传连锁图（TTU IRIR 2000）上的一个分子标记，请回答下列有关问题：

1.这个分子标记被定位于水稻第几号染色体？属于什么类型的分子标记？

（6分）

2.与这个分子标记紧密连锁（两侧）的分子标记的名称是什么？（5分）

3.这个分子标记的DNA序列是否已知？如果序列已知，它在数据库中的注

册号是什么？这条序列来源于什么物种的什么组织？（7分）

3. 答题要点：

（1）5号染色体；RFLP标记。

（2）R2289和PC17M14。

（3）序列已知，注册号：D28215；来源于水稻的愈伤(callus)组织。

方法：进入禾本科植物比较基因组数据库主页：Gramene 数据库（https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,）——在species下拉栏中选择RICE——在find anything中选择maker，后面空格中输入C1018，然后搜索——在得到的收索结果中选择maker第一条——type一栏显示为RFLP，Details 中的source tissue 一栏显示为callus（愈伤组织）——点击sequance可以看到序列说明序列已知，并且在序列的最前段可以看到序列号为D28215，来源于水稻。

4．分析五条DNA序列（X55152、AY888608、X57321、M64087、X66539）的同源性并回答下列问题：

1.哪两条序列的进化亲缘关系最近？它们之间的同源性是多少？（10分）

2.哪一条序列与上述其他四条序列均表现出较低的同源性？（10分）

4．答题要点：

（1）X55152和X57321的进化亲缘关系最近，它们的同源性是83％。

（2）M64087与其它四条序列均表现出较低的同源性。

5．你从实验中获得一条由250个氨基酸组成的蛋白质的序列。你想了解该蛋白质的三维结构是否已知。根据你从“生物信息学”课中学到的知识，该如何寻找答案？（20分）

5. 答题要点：

（1）采用BLAST分析方法，用这条DNA序列检索PDB结构数据库。

本题也可以采用不同于（1）的分析方法回答。

1．请查询有关OsPK7基因的资料，回答下列问题：

OsPK7基因的注册号？它来源于什么物种？（6分）

OsPK7编码的蛋白质包含有多少个氨基酸？是否为跨膜蛋白？该蛋白可能位于细胞的什么部位? （7分）分离克隆OsPK7基因的工作发表在什么杂志上？杂志卷号、页码、年份?（7分）1）AB011968，来源自水稻。

（2）520 aa；不是跨膜蛋白；可能是位于细胞外的可溶性蛋白。

（3）文章发表在Mol. Gen. Genet.；2000年263期359-366页。

2．任选一种分析工具，分析序列AY066019的基因结构及其编码产物的化学性质。请注明分析工具的名称，以及是否采用某一物种的数据作为参照。

根据你所选用的分析方法，这条序列编码多少个基因？编码序列的位点？分析结果与事实是否相符合？（7分）

预测的基因位于哪条DNA链上？（6分）

预测基因之一（请注明是第几个基因）编码的蛋白质的分子量和等电点是多少？该蛋白质中哪一种氨基酸的含量最高？（7分）

（1）采用FGENESH分析方法，选择Human参照。该序列包含一个基因，其编码序列是770－955 bp，1562－1607 bp，1795－1842 bp，2144－2565 bp；分析结果与事实符合。（2）预测的基因位于正链上。

（3）采用ProtParam分析方法，基因编码产物的分子量：25644.4；等电点：6.44；亮氨酸（L）的含量最高。（4）本题也可以采用不同于（1）－（3）的分析方法回答。

3. C1018是水稻分子标记遗传连锁图（TTU IRIR 2000）上的一个分子标记，请回答下列有关问题：

这个分子标记被定位于水稻第几号染色体？属于什么类型的分子标记？（6分）

与这个分子标记紧密连锁（两侧）的分子标记的名称是什么？（5分）

这个分子标记的DNA序列是否已知？如果序列已知，它在数据库中的注册号是什么？这条序列来源于什么物种的什么组织？（7分）

（1）5号染色体；RFLP标记。

（2）R2289和PC17M14。

（3）序列已知，注册号：D28215；来源于水稻的愈伤(callus)组织。

4．分析五条DNA序列（X55152、AY888608、X57321、M64087、X66539）的同源性并回答下列问题：

哪两条序列的进化亲缘关系最近？它们之间的同源性是多少？（10分）

哪一条序列与上述其他四条序列均表现出较低的同源性？（10分）

（1）X55152和X57321的进化亲缘关系最近，它们的同源性是83％。

（2）M64087与其它四条序列均表现出较低的同源性。

5．你从实验中获得一条由250个氨基酸组成的蛋白质的序列。你想了解该蛋白质的三维结构是否已知。根据你从“生物信息学”课中学到的知识，该如何寻找答案？（20分）（1）采用BLAST分析方法，用这条DNA序列检索PDB结构数据库。

本题也可以采用不同于（1）的分析方法回答。

1教学网站https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/kech/swxxx/

2 Internet https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/Education https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/2can/home.html

3 SQL https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

4 GenBank https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/

5 dbEST (Database of Expressed Sequence Tags) https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/dbEST/index.html

6 UniGene 数据库https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/UniGene/

7 dbSTS (Database of Sequence Tagged Sites) https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/dbSTS/index.html

8 dbGSS (Database of Genome Survey Sequences)

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/dbGSS/index.html

9 HTG (High-Throughput Genomic Sequences) https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/HTGS/

10 基因组数据库https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/sites/entrez?db=genome

11 dbSNP单核苷酸多态性数据库

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/sites/entrez?db=snp

12 EMBL https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/embl

13 DDBJ http://www.ddbj.nig.ac.jp/Welcome-e.html

14 EPD (Eukaryotic Promoter Database) http://www.epd.isb-sib.ch/

15 蛋白质数据库SWISS-PROT https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/swissprot

16 TrEMBL (Translation of EMBL) https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

17 PIR (Protein Information Resource) https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

18 PRF (Protein Research Foundation) http://www.prf.or.jp/en/os.html

19 Prosite https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/prosite

20 PDB (Protein Data Bank) https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

21 SWISS-3D IMAGE http://www.expasy.ch/sw3d/

22 酶和代谢数据库KEGG主页http://www.genome.ad.jp/kegg/

23 PKR (Protein Kinase Resource) https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/pkr/Welcome.do

24 系谱数据库Taxonomy https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/Taxonomy/taxonomyhome.html

25 文献数据库PubMed https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/PubMed

26 OMIM https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/sites/entrez?db=OMIM

27 美国农部农业图书馆的数据库Agricola https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/

28 Entrez检索体系https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/Entrez

29 SRS 检索体系https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/

30 DBGET检索体系http://www.genome.ad.jp/dbget/

31 BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) 检索https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/

32 Primer-BLAST https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/tools/primer-blast

33 FASTA 检索https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/fasta33/index.html

34 Blitz 检索https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/searches/blitz.html

35 BLAST 2 sequences https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/

36 ExPASy http://www.expasy.ch

37 多序列比对ClustaW分析网页（https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/clustalw/index.html）

38 Boxshade 突出相同或相似位点https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/software/BOX_form.html

39 ESPript 多种修饰功能http://espript.ibcp.fr/ESPript/cgi-bin/ESPript.cgi

40 基因预测Gene Finding Softberry (https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/berry.phtml)

41基因预测GenScan（https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/GENSCAN.html）

42 基因预测GeneMark（https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/GeneMark/）

43 Gene Feature Searches （BCM https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,）

44 比较基因组预测基因Twinscan/N-SCAN (https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/software/twinscan/)

45 美国农部农业图书馆主页https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

46 禾本科植物比较基因组数据库https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

47 SoyBase 主页(https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/)

48 GrainGenes (https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,)

49 RMD数据库（https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,）

50家畜、家禽基因组数据库ArkDB (https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,)

51 从美国微生物系的网页（https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/BioEdit/bioedit.html

52 ORF finder https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/projects/gorf/

53 SRS检索主页（https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,）

54 Primer3（https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/）

55 electronic PCR（e-PCR）功能定位DNA序列（https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/projects/e-pcr/）56NEBcutter https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/NEBcutter2/index.php

数据库因特网网址

数据库信息发布及

其它

ftp://https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/genbank/gbrel.txt

GenBank Release

Notes

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/dbEST/dbESTsummarv.html dbEST summary

report

EMBL release notes http://www.genome.ad.jp/dbget-bin/show man?embl

DDBJ release notes http://www.ddbj.nig.ac.jp/ddbjnew/ddbj relnote.html

http://www.genome.ad.jp/dbget/dbget2.html

Eukaryotic promoter

database release

notes

SwissProt release

http://www.genome.ad.jp/dbget-bin/show man?swissprot notes

PIR release notes http://www.genome.ad.jp/dbget-bin/show man?pir

PRF release notes http://www.genome.ad.jp/dbget-bin/show man?prf

http://www.genome.ad.jp/dbget-bin/show man?pdbstr PDBSTR release

notes

Prosite release notes http://www.genome.ad.jp/dbget-bin/show man?prosite

PDB release notes http://www.genome.ad.jp/dbget-bin/show man?pdb

KEGG release notes http://www.genome.ad.jp/dbget-bin/show man?pathway

核苷酸数据库

GenBank https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/

dbEST https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/dbEST/index.html

dbSTS https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/dbSTS/index.html

dbGSS https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/dbGSS/index.html

Genome (NCBI) https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/entrez/query.fcgi?db=Genome dbSNP https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/SNP/

HTGS https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/HTGS/

UniGene https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/UniGene/

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/embl

EMBL核苷酸数据

库

Genome (EBI) https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/genomes/

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/embl/Submission/webin.html 向EMBL数据库提

交序列

DDBJ http://www.ddbj.nig.ac.jp/

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/rgenes

Plant R gene

database

启动子数据库

http://www.epd.isb-sib.ch

Eukaryotic promoter

database

http://www.genome.ad.jp/dbget/dbget2.html

转录因子数据库

FRANSFAC http://transfac.gbf.de

ooTFD https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

基因注释数据库

RAP-DB https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,b.nig.ac.jp

基因分类数据库

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

Gene Ontology

(GO)

蛋白质数据库

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/swissprot/

SWISS-PROT或

TrEMBL

http://www.expasy.ch/sprot/

PIR https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

PRF https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/pkr/Welcome.do

http://www.prf.or.jp/

PDBSTR http://www.genome.ad.jp

Prosite https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/prosite

结构数据库

PDB https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/pdb

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

NDB https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/NDB/ndb.html

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/NDB/structure-finder/dnabind/index.html DNA-Binding

Protein Database

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/NDB/structure-finder/nmr/index.html NMR Nucleic Acids

Database

Protein Plus Database https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/NDB/structure-finder/protein/index.html Swiss 3Dimage http://www.expasy.ch/sw3d/

SCOP https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/scop/

CATH https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/bsm/cath/

酶、代谢和调控路径

数据库

KEGG http://www.genome.ad.jp/kegg/

http://expasy.hcuge.ch/sprot/enzyme.html

Enzyme

Nomenclature

Database

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/kinases/

Protein Kinase

Resource (PKR)

LIGAND http://www.genome.ad.jp/dbget/ligand.html

WIT https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/WIT/

EcoCyc https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/ecocyc/

UM-BBD https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/umbbd/

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/stc-95/ResTools/biotools/biotools8.html

多种代谢路径数据

库

http://transfac.gbf.de

基因调控路径数据

库(TRANSPATH)

基因组数据库

禾本科比较基因组https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

GrainGene https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

Botanical Databases https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/botanicaldatabase.htm

Botanical Data https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/calflora/batanical.html

http://rgp.dna.affrc.go.jp

日本水稻基因组

(RGP)

水稻物理图谱https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/projects/rice/fpc

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

华大水稻基因组框

架图

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

欧洲水稻测序（第12

染色体）

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,s.fr

OryGenesDB（水稻

插入突变体）

http://orygenesdb.cirad.fr

Maize genome https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

Barley genome https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/Research/barley/nabgmp.htm

Forage grasses genomes https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/Topics/Species/Grasses/

Triticum genomes https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/index.shtml

Arabidopsis genome https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

SoyBase https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

Alfalfa genome https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

Cotton genome https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

Glycine max genome https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/PlantGDB/glycine_max.html

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/PlantGDB

C. elegans genome https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

藻类

（Chlamydomonas）

基因组

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/chlamy_genome

粘菌（Dictyostelium）

基因组

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

Animal genomes

(ArkDB)

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

FlyBase https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/.bin/fbidq.html?FBgn0003075

Mouse Genome

Informatics

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/bin/query_accession?id=MGI:97555

Saccharomyces

Genome Database

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/cgi-bin/dbrun/SacchDB?find+Locus+%22PGK 多种基因组数据库https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/GenomeWeb

Rice Mutant

Database

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

Rice EST Database https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

文献数据库

PubMed https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/PubMed/

OMIM https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/Omim/

Agricola https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/ag98/

Rice Genetics https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/newsletters/rice_genetics

Newsletter

Proceedings of the

https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,

National Academy of

Sciences USA (PNAS)

>gi|1405|emb|X55152.1| O.aries mRNA for tumor necrosis factor alpha (TNF-alpha) GGCCAAGAGAGAGACAAGCAGCTGCAGAACCCCCTGGAGATAACCTCCCAGACAACACACCCCCGAGAGA CAGCCAGGCAACTTGCTCTCTCATACACCCTGCCACAAGGCTCTCCTGTCTCCCGTCTGGACTTGGATCC TTCTGAAAAAGACACCATGAGCACCAAAAGCATGATCCGGGATGTGGAGCTGGCGGAGGAGGTGCTCTCC AACAAAGCAGGGGGCCCCCAGGGCTCCAGAAGTTGCTGGTGCCTCAGCCTCTTCTCCTTCCTCCTGGTTG CAGGAGCCACCACGCTCTTCTGCCTGCTGCACTTCGGGGTAATCGGCCCCCAGAGGGAAGAGCAGTCCCC AGCTGGCCCCTCCTTCAACAGGCCTCTGGTTCAGACACTCAGGTCATCTTCTCAAGCCTCAAATAACAAG CCGGTAGCCCACGTTGTAGCCAACATCAGCGCTCCGGGGCAGCTCCGATGGGGGGACTCGTATGCCAATG CCCTCATGGCCAACGGCGTGGAGCTGAAAGACAACCAGCTGGTGGTGCCCACTGACGGGCTTTACCTCAT CTACTCGCAGGTCCTCTTCAGGGGCCACGGCTGCCCTTCCACCCCCTTGTTCCTCACCCACACCATCAGC CGCATTGCAGTCTCCTACCAGACCAAGGTCAACATCCTCTCTGCCATCAAGAGCCCTTGCCACAGGGAGA CCCTAGAGGGGGCTGAGGCCAAGCCCTGGTACGAACCCATCTACCAGGGAGGGGTCTTCCAGCTGGAGAA GGGAGATCGCCTCAGTGCTGAGATCAACCTGCCGGAATACCTGGACTATGCCGAGTCTGGGCAGGTCTAC TTTGGGATCATCGCCCTGTGAGGGCGCAGGACATGCATCCTCTCCCACCTCAGTTACCTTATTATTTACT CCTTCAGACCCTCCTCATCCCCTTCTGGTTTAGAAAGGGAATTAGGGGCTCAGGGCTGGGCTCCAAGCGT CCAACTTTAAACAACAGCTGCACTTAGAAATTAGGGATGTAGGGAAGTGAGGCCTGGACAATGGGCCACC AACCATCACCAAGGACTGGAACTGGAACTTCCAGAACTCCTCGGGTCCACAAGTTTGGGTTCCCGGATGC AACCTGGGACACCCAGAATGCAAGGGCCAGGGTTCTTACCGGAATACTTCGCAACGTTCCTTGAGAAGAT CTCACCTAGAACTTGACATGGGTGGGCTTCAACTCTCCCTTCCTGCCAATGTTTCCAGATTCCCCTGAGG TGGGAAGCCCAGCCCCAACCCCACTGGGCCAACTCCCTCTGTTTATGTTTGCACTTATGATTATTTATTA TTTATTTATTATTTATTTATTTACTAATGAATGTATTTATTCAGGAGGTCAAGGTGTCCTGGGAGACACA AACTAAGGGCTGCCTTGGCTCAGATGTGTTTTCTGTGAAAACGGAGCTGAACTGCAGGTTGCTCCCACCA TGCCTCCTGGCCTTTGTGCCTCCTTTTGCTTATGTTTTTTAAAAAATATTTATGTGATCAAGTTGTCTAA ATGATGCTGATTTGGTGACTGATTTGTCGCTACATCACTGAACCTCCGCTCCCCAGGGGAGTCATGCCTG TAACCGCCCTACTGGTCAGTGGCGAGAAATAAAGTGTCCTGAGAAAAGAAAAAAAAAAA

>gi|61358333|gb|AY888608.1| Synthetic construct Homo sapiens clone FLH118283.01X tumor necrosis factor (TNF) mRNA, complete cds ATGAGCACTGAAAGCATGATCCGGGACGTGGAGCTGGCCGAGGAGGCGCTCCCCAAGAAGACAGGGGGGC CCCAGGGCTCCAGGCGGTGCTTGTTCCTCAGCCTCTTCTCCTTCCTGATCGTGGCAGGCGCCACCACGCT CTTCTGCCTGCTGCACTTTGGAGTGATCGGCCCCCAGAGGGAAGAGTTCCCCAGGGACCTCTCTCTAATC AGCCCTCTGGCCCAGGCAGTCAGATCATCTTCTCGAACCCCGAGTGACAAGCCTGTAGCCCATGTTGTAG CAAACCCTCAAGCTGAGGGGCAGCTCCAGTGGCTGAACCGCCGGGCCAATGCCCTCCTGGCCAATGGCGT GGAGCTGAGAGATAACCAGCTGGTGGTGCCATCAGAGGGCCTGTACCTCATCTACTCCCAGGTCCTCTTC AAGGGCCAAGGCTGCCCCTCCACCCATGTGCTCCTCACCCACACCATCAGCCGCATCGCCGTCTCCTACC AGACCAAGGTCAACCTCCTCTCTGCCATCAAGAGCCCCTGCCAGAGGGAGACCCCAGAGGGGGCTGAGGC CAAGCCCTGGTATGAGCCCATCTATCTGGGAGGGGTCTTCCAGCTGGAGAAGGGTGACCGACTCAGCGCT

GAGATCAATCGGCCCGACTATCTCGACTTTGCCGAGTCTGGGCAGGTCTACTTTGGGATCATTGCCCTGT

>gi|2137|emb|X57321.1| S.scrofa TNF-alpha mRNA for tumor necrosis factor alpha CAAGCCACTCCAGGACCCCCTAGAAATAACCTCTCAGAAGACACACCCCCGAACAGGCAGCCGGACGACT CTCTCCCTCTCACACGCTGCCCCGGGGCGCCACCATCTCCCAGCTGGACCTGAGCCCCTCTGAAAAAGAC ACCATGAGCACTGAGAGCATGATCCGAGACGTGGAGCTGGCGGAGGAGGCGCTCGCCAAGAAGGCCGGGG GGCCCCAGGGCTCCAGGAGGTGCCTGTGCCTCAGCCTCTTCTCCTTCCTCCTGGTCGCAGGAGCCACCAC GCTCTTCTGCCTACTGCACTTCGAGGTTATCGGCCCCCAGAAGGAAGAGTTTCCAGCTGGCCCCTTGAGC ATCAACCCTCTGGCCCAAGGACTCAGATCATCGTCTCAAACCTCAGATAAGCCCGTCGCCCACGTTGTAG CCAATGTCAAAGCCGAGGGACAGCTCCAATGGCAGAGTGGGTATGCCAATGCCCTCCTGGCCAACGGCGT GAAGCTGAAAGACAACCAGCTGGTGGTGCCGACAGATGGGCTGTACCTCATCTACTCCCAGGTCCTCTTC AGGGGCCAAGGCTGCCCTTCCACCAACGTTTTCCTCACTCACACCATCAGCCGCATCGCCGTCTCCTACC AGACCAAGGTCAACCTCCTCTCTGCCATCAAGAGCCCTTGCCAGAGGGAGACCCCCGAGGGGGCCGAGGC CAAGCCCTGGTACGAACCCATCTACCTGGGAGGGGTCTTCCAGCTGGAGAAGGATGATCGACTCAGTGCC GAGATCAACCTGCCCGACTATCTGGACTTTGCTGAATCTGGGCAGGTCTATTTTGGGATCATTGCCCTGT GAGGGGGCAGGACATCCGTTCCCTCCCCTGTCCATCCCTTTATTATTTTACTCCTTCAGACCCCCTCACG TCCTTCTGGTTTAGAAAGAGAATGAGGGGCTGGGGACTGGGCTCCAAGCTTAAAACTTTAAACAACAACA GCAACACTTAGAAATCAGGGATTCAGGGATGTGTGGCCTGGACAACCAGGCACTGACCACCACCAAGAAT TGGAACTGGGGCTTCCAGACTCGCTGGGGTCCTTGGGTTTGGATTCCTGGATGCAACCTGGGACATCTGG AATGTGGCTGCCAGGGAAGCTTGGGTTCCAATCGGAATACTTCAGAACATTCCTTGAGAAGATTTCACCT CAATCTTGATGACTTTTTAGGCTTCCCTTTCTTCCAATTTTCCAGACTTCCCTGGGATGGGGAGCCCAGC CCCAAACCCCACAGGCCAGCTCCCTCTTATTTATATTTGCACTTGGCATTATTATTTATTTATTTATTTA TTATTTATTTACTAGTGAATGTATTTATTCAGGAGGGCGAGGTGTCCTGGGAGACCCAGCATAAGGGCTG CCTTGGTTCAGATGTGTTTTCTGTGAAAACGGAGCTGAACTGTAGGTTGCTCCCACCTGGCCTCCTAGCC TCTGTGCCTCCTTTTGCTTATGTTTTTAAAAACAAATATTTATCTGATCGAGTTGTCTAAATAATGCTGA TTTGGGTGACTAACTTGTCGCTACATCGCTGAACCTCTGCTCCCCAGGGGAGTTGTGTCTGTAACCGCCC TACTGGTCAGTGGCGAGAAATAAAAGCGTGTTTAGAAAAG

>gi|164244|gb|M64087.1|HRSTNFA Equus caballus tumor necrosis factor-alpha gene, complete cds GCGAATTCGGTTTCTCCACCAAGGAAGTTTTCCGCTGGTTGAATGAGAGCCTTTCCCCGCCCTCCTCTCG CCTCGGGCTTATAAATGCAGCTGTTTGCACACCCAGCCAGCAGAAGCTCCCTCAGCAAGGGCAACAGGGG ACCAGCCAGGAGAGAGAGAAGCAACTTCAGAGACCCCTGGAAATAACCTCTCAGAGGACACACCTCTGGA TAAACAGCCAGGCGATTTTCTCCCTCGCATGCCCCAGGGCTCGACCATCTCCCAGCTGGACTTGAGCCCC TCTGGAAAGGACATCATGAGCACTGAAAGCATGATCCGAGATGTGGAGCTGGCAGAGGAGGAGCTCGCCA AGAAGGCAGGGGGCCCCCAGGGCTCCAGACGGTGCTTGTGCCTCAGCCTCTTCTCCTTCCTCCTTGTCGC AGGAGCCACCACGCTCTTCTGCCTGCTGCACTTTGGGGTGATCGGCCCCCAGAGGGAAGAGGTGAGTGCC TTGCCAGCCTTGGCTCATTCTCCTACCCAGAGAGAAATAGGGGAGAAAGAGGGCGAGAGACAGGATTGGG GAAAGAGGTGTGCTGATGAGGAGGGTGGGAGGGAAAACTTGGAGAAAGATGGAGAGGCAGAATGAGATGT AGAGAGAGATGGAGGAAGAGAGAGAAGGATGGACAGATGGGGGGGCTTGGCACATGGAAGGTGCTCACTA AACGTTTGTTGAATGAATGAATGAGCAAGCAGATATACGTCTATAAAGAGAGATGTGGGGTGTGAGTAGA GAGATGAGGGGGAAGTCATATGAATAAAGATGGTCAGACAGAAAGAGAAATGGAAGATATGAAAGAGAGA TAAGGAGAGAGATGAGGGAAAGAGATAAGGAAAGATGAAGATAGGATGTCTGGTACATGGAAGGAGCTGA ATGAAAGAGTTGCTGAATGGATGGAGGGATGAATAAATGGATGAATGGAGAGAGAAAACTAGACACATCA GGACAGAGAGGACAGGCTAGATAAGCAGCCTGGCTGTTTTTCCTGTAGGGATGACTTGCTCTGATGCTAA

TCCTCTCTCTTCTCCCCAGCAGTTACCGAATGCCTTCCAGTCAATCAACCCTCTGGCCCAGACACTCAGT AAGTGTCTCCAAAACCTCTCTCCTAATTCTGGGTTGGGATGGGGGTGGGGGTTAATTCTGGGATGGAAAC GGTGGGGGAAATTTAGAGTTTTGGCTTTGGGGGAGGAGGAATGGAGGTCACAGTAGTGAGATATTTTCTG CAAAGCTTAAGGGTCTCACCTTTTTCTTTCCTTTTTCCTCCTCAGGATCATCTTCTCGAACCCCAAGTGA CAAGCCTGTAGCCCATGTTGTAGGTAAGAGTGCTGAGGATGTGTTTGGGGGATAAAGAAGCAGATGGGAT GTGGAGGAATAGGATTTGGGGGCTGAACCTAGGCTGAGGGTAGACAGGTCTTGGGGACAGTGTGACAAGA GCTCACTGAGCTCCAGGGGAGGGTGGAGGAACAGCACAGGCCTTGAGGGGGTACTGAGAACCTCATGGCC AGATGGGATGTGGAAAGACAGACAGGGGACAGGAACCGGATGTGGGAGGTGGGCAGAACTTGAGGGCCAG GATGTGGAGAGTGGAACTGACAGGATCACACTGACTCACCCCTCCCTCTTTCTCTCCCTCCCTCCAGCAA ACCCCCAAGCCGAGGGGCAGCTCCAGTGGCTGAGTGGGCGTGCAAATGCCCTCCTGGCCAATGGCGTGAA GCTGACAGACAACCAGCTGGTGGTACCATTGGATGGGCTGTACCTCATCTACTCCCAGGTCCTCTTCAAA GGCCAAGGCTGCCCTTCCACCCATGTGCTCCTCACCCACACCATCAGCCGCTTAGCTGTCTCCTACCCGT CCAAGGTCAACCTCCTCTCTGCCATCAAGAGCCCTTGCCACACGGAGTCCCCAGAGCAGGCTGAAGCCAA GCCCTGGTATGAGCCCATCTACCTGGGAGGAGTCTTCCAGCTGGAGAAGGGTGATCAACTCAGCGCTGAG ATCAATCAGCCCAACTATCTCGACTTTGCGGAGTCCGGGCAGGTCTACTTTGGGATCATTGCCCTGTGAG GGGGGTACGTCCGTCCTCGCCCACCTCAATCCCTTTATTATCTGCTCCTTCAGAACCCTCTCATCCCCTT CTGAGGTTTAGAAAGGGAATGAAGGGCTCAGGGCCGGGCCCCAAACTCAGAACTTGAAACAACAACAACA CTTAGAAACCTAGAATGCAGGGATGTGTGACCTGGACAACGGGGCACCGGTCACCACCAAGAATTCAAAC TGGGGCTTCCAGAACTCACTGGGGGCCTCAGATTTGGATCCCTGAATGCAGCCTGGGACACCTGGAACGT GGGGGCCAGGAAACCTTTGGTTCTGGCCAGAACACTTCAGAACATCCGTTGAGAAGATCTCACCCAGAAC TTGATGAGAGTGGACCACAGGTCTCCCTTTTTTCAAATGTTTCCAAACTCTTCCCCGAGTTGTAGAGCCC AGGCCCTCCGCCATGGGGCCGGCTCCCTCTATTTATGTCTGCACTTGAGATTATTTATTATTTATTTATT ATTTATTTATTTGGATCCCG

>gi|395369|emb|X66539.1| R.norvegicus mRNA for tumor necrosis factor-alpha ATGAGCACAGAAAGCATGATCCGAGATGTGGAACTGGCAGAGGAGGCGCTCCCCAAAAAGATGGGGGGCC TCCAGAACTCCAGGCGGTGTCTGTGCCTCAGCCTCTTCTCATTCCCGCTCGTGGCGGGGGCCACCACGCT CTTCTGTCTACTGAACTTCGGGGTGATCGGTCCCAACAAGGAGGAGAAGTTCCCAAATGGGCTCCCTCTC ATCAGTTCCATGGCCCAGACCCTCACACTCAGATCATCTTCTCAAAACTCGAGTGACAAGCCCGTAGCCC ACGTCGTAGCAAACCACCAAGCAGAGGAGCAGCTGGAGTGGCTGAGCCAGCGTGCCAACGCCCTCCTGGC CAATGGCATGGATCTCAAAGACAACCAACTGGTGGTACCAGCAGATGGGCTGTACCTTATCTACTCCCAG GTTCTCTTCAAGGGACAAGGCTGCCCCGACTATGTGCTCCTCACCCACACCGTCAGCCGATTTGCCACTT CATACCAGGAGAAAGTCAGCCTCCTCTCCGCCATCAAGAGCCCTTGCCCTAAGGACACCCCTGAGGGAGC TGAGCTCAAGCCCTGGTATGAGCCCATGTACCTGGGAGGAGTCTCCCAGCTGGAGAAGGGGGACCTGCTC AGCGCTGAGGTCAACCTGCCCAAGTACTTAGACATCACGGAGTCCGGGCAGGTCTACTTTGGAGTCATTG CTCTGTGA

生物信息学作业

生物信息学试题 1、构建分子系统树得主要方法有哪些？并简要说明构建分子进化树得一般步骤。（20分）答：（1）构建进化树得方法包括两种：一类就是序列类似性比较，主要就是基于氨基酸相对突变率矩阵（常用PAM250）计算不同序列差异性积分作为它们得差异性量度（序列进化树）；另一类在难以通过序列比较构建序列进化树得情况下，通过蛋白质结构比较包括刚体结构叠合与多结构特征比较等方法建立结构进化树 (2)序列比对——选取所需序列——软件绘制具体如下： a测序获取序列或者在NCBI上搜索所需得目得序列 b在NCBI上做blast：比对相似度较高得基因，并以fast格式下载，整合在*txt文档中。 c比对序列，比对序列转化成*meg格式 d打开保存得*meg格式文件，构建系统进化树 2、氨基酸序列打分矩阵PAM与BLOSUM中序号有什么意义？它们各自得规律就是什么？（10分）（1）PAM矩阵：基于进化得点突变模型，如果两种氨基酸替换频繁，说明自然界接受这种替换，那么这对氨基酸替换得分就高。一个PAM就就是一个进化得变异单位, 即1%得氨基酸改变。 BLOSUM矩阵：首先寻找氨基酸模式，即有意义得一段氨基酸片断，分别比较相同得氨基酸模式之间氨基酸得保守性（某种氨基酸对另一种氨基酸得取代数据），然后，以所有60％保守性得氨基酸模式之间得比较数据为根据，产生BLOSUM60；以所有80％保守性得氨基酸模式之间得比较数据为根据，产生BLOSUM80。

（2）PAM用于家族内成员相比，然后把所有家族中对某种氨基酸得比较结果加与在一起，产生“取代”数据（PAM-1 ）；PAM-1自乘n次，得PAM-n。 PAM-n中，n 越小，表示氨基酸变异得可能性越小；相似得序列之间比较应该选用n值小得矩阵，不太相似得序列之间比较应该选用n值大得矩阵。PAM-250用于约 20%相同序列之间得比较。 BLOSUM-n中，n越小，表示氨基酸相似得可能性越小；相似得序列之间比较应该选用 n 值大得矩阵，不太相似得序列之间比较应该选用n值小得矩阵。BLOSUM-62用来比较62％相似度得序列，BLOSUM-80用来比较80％左右得序列。 3、蛋白质三维结构预测得主要方法有哪些？试选择其中得一种方法，说明蛋白质三维结构预测得一般步骤。（10分）（1） a同源建模（序列相似性低于30%得蛋白质难以得到理想得结构模型 b折叠识别(已知结模板得序列一致率小于25%) c从头预测得方法(无已知结构蛋白质模板)。（2） 4、您所熟悉得生物信息学软件有哪些？请选择其中得至少一种软件，结合自己得研究课题，谈谈您所选择软件得基本原理，使用

生物信息学复习题及答案

生物信息学复习题名词解释 1. Homology (同源):来源于共同祖先的序列相似的序列及同源序列。序列相似序列并不一定是同源序列。（直系同源）：指由于物种形成的特殊事件来自一个共同祖先的不同物种中的同源序列，它们具有相似的功能。（旁系（并系）同源）：指同一个物种中具有共同祖先，通过基因复制产生的一组基因，这些基因在功能上的可能发生了改变。基因复制事件是促进新基因进化的重要推动力。 (异同源)：通过横向转移，来源于共生或病毒侵染而产生的相似的序列，为异同源。 Score：The sum of the number of identical matches and conservative (high scoring) substitutions in a sequence alignment divided by the total number of aligned sequence characters. Gap总是不计入总数中。 6.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。 7. E值：得分大于等于某个分值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。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，E值越接近零，越不可能找到其他匹配序列。值：得分为所要求的分值比对或更好的比对随机发生的概率。它是将观测得到的比对得分S，与同样长度和组成的随机序列作为查询序列进行数据库搜索进行比较得到的HSP（高分片段对）得分的期望分布联系起来计算的。通常使用低于来定义统计的显著性。P=1-e-E 9.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,是序列相似性分析的基础，其不同的选择将会出现不同的分析结果。 10．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。：美国国家生物技术信息学中心，属于美国国立医学图书馆的一部分，具有BLAST, Entrez ,GenBank等工具，还具有PubMed文献数据库。另外还具有Genome, dbEST, dbGSS , dbSTS, MMDB, OMIM, UniGene, Taxonomy, RefSeq, etc. 序列格式：是将DNA或者蛋白质序列表示为一个带有大于号（>）开始的核苷酸或者氨基酸序列的新文件，其中大于号后可以跟上序列的相关信息，其他无特殊要求。 13genbank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，主要包含生物功能或数据库信息；第三部分是feature，对序列的注释；第四部分是序列本身，以“统发生树（Phylogenetic tree ）是研究生物进化和系统发育过程中的一种用树状分支图来概括各种生物之间亲缘关系，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）。是用来研究物种进化与多样性的基础，是相近物种相关生物学数据的来源。17.基因树与物种树：物种树反映一组物种进化历程的系统树，其中每一个内部节点就代表一个物种形成的过程，而基因树则是代表来源于不同物种的单个同源基因的差异构建的系统树，而其内部的一个节点则代表一个祖先基因分化为两个新的独特的基因序列的事件。基因

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。

生物信息学作业1实验2

上海师范大学实验报告实验二一、实验原理答：利用Blast全球联网数据库，对输入的序列进行生物信息学分析，给出与输入序列相关性最大的对应的基因信息，比较两者的同源性。二、操作步骤答：（1）先打开网址https://www.doczj.com/doc/bc3665660.html,/ （2）点击右边的Blast链接，打开Blast数据库，进入Blast界面（3）在Basic Blast中选择nucleotide blast （4）在对话框中输入核苷酸序列，在choose search set下的Database选项中选择Others (nr etc.) （5）把网页拉到最下方，点击Blast按钮（6）在Descriptions 栏下找到Max ident 百分率最高的序列名称（7）再往下拉，找到Alignments项下第一个序列，可以找到输入序列相关信息（8）点击Accession，即能找到更多输入序列的相关信息。 1. tttcactcca tagttactcc ccaggtga 1.1它属于哪类生物? 答：属于Hepatitis C virus （丙型肝炎病毒） 1.2它属于哪类基因？答：属于non-structural protein 5B gene 1.3它在该基因的什么位置？答：它在该基因的第749-776这个位置。 1.4它与你搜索到的序列的同源性（Identities）是多少？答：同源性100% 2．（1）ccacccactg aaactgcaca gacaaatttg tacataagag 1.1它属于哪类生物? 答：属于Influenza A virus (A/chicken/Iran261/01(H9N2)) hemagglutinin (HA) gene （A型流感病毒，A型伊朗型261鸡流感病毒，H9N2病毒，血细胞凝集素抗原基因为依据） 1.2它属于哪类基因？答：属于ssRNA negative-strand viruses Orthomyxoviridae （单链RNA，负义链病毒，正粘病毒科） 1.3它在该基因的什么位置？答：它在该基因的第1-40这个位置 1.4它与你搜索到的序列的同源性（Identities）是多少？

生物信息学复习题及答案陶士珩

生物信息学复习题及答案陶士珩 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

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。

生物信息学题库说课材料

生物信息学题库

■一、选择题: 1.以下哪一个是mRNA条目序列号： A. J01536■. NM_15392 C. NP_52280 D. AAB134506 2.确定某个基因在哪些组织中表达的最直接获取相关信息方式是：■. Unigene B. Entrez C. LocusLink D. PCR 3.一个基因可能对应两个Unigene簇吗？■可能 B. 不可能 4.下面哪种数据库源于mRNA信息：■ dbEST B. PDB C. OMIM D. HTGS 5.下面哪个数据库面向人类疾病构建： A. EST B. PDB ■. OMIM D. HTGS 6.Refseq和GenBank有什么区别： A. Refseq包括了全世界各个实验室和测序项目提交的DNA序列B. GenBank提供的是非冗余序列 ■. Refseq源于GenBank，提供非冗余序列信息D. GenBank源于Refseq 7.如果你需要查询文献信息，下列哪个数据库是你最佳选择： A. OMIM B. Entrez ■ PubMed D. PROSITE 8.比较从Entrez和ExPASy中提取有关蛋白质序列信息的方法，下列哪种说法正确：A. 因为GenBank的数据比EMBL更多，Entrez给出的搜索结果将更多B. 搜索结果很可能一样，因为GenBank和EMBL的序列数据实际一样■搜索结果应该相当，但是ExPASy中的SwissProt记录的输出格式不同 9.天冬酰胺、色氨酸和酪氨酸的单字母代码分别对应于：■ N/W/Y B. Q/W/Y C. F/W/Y D. Q/N/W 10.直系同源定义为：■不同物种中具有共同祖先的同源序列B. 具有较小的氨基酸一致性但是有较大的结构相似性的同源序列 C. 同一物种中由基因复制产生的同源序列 D. 同一物种中具有相似的并且通常是冗余的功能的同源序列 11.下列那个氨基酸最不容易突变： A. 丙氨酸 B. 谷氨酰胺 C. 甲硫氨酸■半胱氨酸 12.PAM250矩阵定义的进化距离为两同源序列在给定的时间有多少百分比的氨基酸发生改变： A. 1% B. 20%■. 80% D. 250% 13.下列哪个句子最好的描述了两个序列全局比对和局部比对的不同：A. 全局比对通常用于比对DNA序列，而局部比对通常用于比对蛋白质序列B. 全局比对允许间隙，而局部比对不允许C. 全局比对寻找全局最大化，而局部比对寻找局部最大化■全局比对比对整体序列，而局部比对寻找最佳匹配子序列 14.假设你有两条远源相关蛋白质序列。为了比较它们，最好使用下列哪个BLOSUM和PAM矩阵：■ BLOSUM45和PAM250 B. BLOSUM45和PAM 1 C. BLOSUM80和PAM250 D. BLOSUM10和PAM1 15.与PAM打分矩阵比较，BLOSUM打分矩阵的最大区别是：A. 最好用于比对相关性高的蛋白B. 它是基于近相关蛋白的全局多序列比对 ■它是基于远相关蛋白的局部多序列比对D. 它结合了全局比对和局部比对 16.如果有一段DNA序列，它可能编码多少种蛋白质序列： A. 1 B. 2 C. 3 ■. 6 17.要在数据库查询一段与某DNA序列编码蛋白质最相似的序列，应选择： A. blastn B. blastp C. tblastn D. tblastp■ blastx 18.为什么ClustalW（一个采用了Feng-Doolittle渐进比对算法的程序）不报告E值：A. ClustalW报告E值■使用了全局比对 C. 使用了局部比对 D. 因为是多序列比对 19.Feng-Doolittle方法提出“一旦是空隙，永远是空隙”规则的依据是：A. 保证空隙不会引物序列加入而填充B. 假定进化早期分歧的序列有较高优先级别■假定最近序列空隙应该保留 D. 假定最远序列空隙应该保留 20.根据分子钟假说： A. 所有蛋白质都保持一个相同的恒定进化速率 B. 所有蛋白质的进化速率都与化石记录相符合C. 对于每一个给定的蛋白质，分子进化的速率是逐渐减慢的，就如同不准时的钟■对于每一个给定的蛋白质，其分子进化的速率在所有的进化分支上大致是恒定 21.系统发生树的两个特征是： A. 进化分支和进化节点■树的拓扑结构和分支长度C. 进化分支和树根D. 序列比对和引导检测方法 22.下列哪一个是基于字母特征的系统发生分析的算法： A. 邻位连接法（NJ法）B. Kimura算法■最大似然法（ML）D. 非加权平均法（UPGMA） 23.基于字母特征和基于距离的系统发生分析的算法的基本差异是：■基于字母特征的算法没有定义分支序列的中间数据矩阵 B. 基于字母特征的算法可应用于DNA或者蛋白质序列，而基于距离仅能用于DNA C. 基于字母特征的算法无法运用简约算法 D. 基于字母特征的算法的进化分支与进化时间无关 24.一个操作分类单元（OTU）可指：A. 多序列比对■蛋白质序列C. 进化分支D. 进化节点 25.构建进化树最直接的错误来源是：■多序列比对错误B. 采样的算法差异C. 假设进化分支是单一起源D. 尝试推测基因的进化关系 26.第一个被完整测定的基因组序列是： A. 啤酒酵母的3号染色体B. 流感病毒■ФX174 D. 人类基因组 27.普通的真核生物线粒体基因组编码大约多少个蛋白质：■ 10 B. 100 C. 1000 D. 10000 28.根据基因组序列预测蛋白质编码基因的算法的最大问题是： A. 软件太难使用■. 假阳性率太高，许多不是外显子的序列部分被错误指定C. 假阳性率太高，许多不是外显子功能未知 D. 假阴性率太高，丢失太多外显子位点 29.HIV病毒亚型的系统演化研究可以： A. 证实HIV病毒是由牛病毒演化而来■. 用于指导开发针对保守蛋白的疫苗C. 证实哪些人类组织最容易遭受病毒侵染 30.一个典型的细菌基因组大小约为多少bp： A. 20000■. 200000 C. 2000000 D. 20000000

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。

生物信息学课程作业

生物信息学作业 1. Align the leghemoglobin protein from soy bean and myoglobin from human with global and local alignment software (ex. needle and water) respectively and interpret the results. ANSWER: (1)Use Needle to Align the two sequence： Aligned_sequences: 2 # 1: CAA38024.1 # 2: NP_001157488.1 # Matrix: EBLOSUM62 # Gap_penalty: 10.0 # Extend_penalty: 0.5 # Length: 203 # Identity: 43/203 (21.2%) # Similarity: 58/203 (28.6%) # Gaps: 90/203 (44.3%) # Score: 30.0 (2)Use Water to Align the two sequence： Aligned_sequences: 2 # 1: CAA38024.1 # 2: NP_001157488.1 # Matrix: EBLOSUM62 # Gap_penalty: 14 # Extend_penalty: 4 # Length: 32 # Identity: 11/32 (34.4%) # Similarity: 15/32 (46.9%) # Gaps: 0/32 ( 0.0%) # Score: 35 两种软件虽然使用同一罚分标准但得分不同。因为Needle程序实现标准pairwise全局比对，而Water则是局部比对。全局比对因为是比对全长序列，所以空位罚分多，得分较局部比对低。

生物信息学复习题及答案(打印)

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。 3.FASTA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。 4.genbank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“//”结尾。 5.Entrez检索系统：是NCBI开发的核心检索系统，集成了NCBI的各种数据库，具有链接的数据库多，使用方便，能够进行交叉索引等特点。 6.BLAST：基本局部比对搜索工具，用于相似性搜索的工具，对需要进行检索的序列与数据库中的每个序列做相似性比较。P94 7.查询序列（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 11.E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

生物信息学题库

■一、选择题: 1.以下哪一个是mRNA条目序列号： A. J01536■. NM_15392 C. NP_52280 D. AAB134506 2.确定某个基因在哪些组织中表达的最直接获取相关信息方式是：■. Unigene B. Entrez C. LocusLink D. PCR 3.一个基因可能对应两个Unigene簇吗？■可能 B. 不可能 4.下面哪种数据库源于mRNA信息：■dbEST B. PDB C. OMIM D. HTGS 5.下面哪个数据库面向人类疾病构建： A. EST B. PDB ■. OMIM D. HTGS 6.Refseq和GenBank有什么区别： A. Refseq包括了全世界各个实验室和测序项目提交的DNA序列B. GenBank提供的是非冗余序列 ■. Refseq源于GenBank，提供非冗余序列信息D. GenBank源于Refseq 7.如果你需要查询文献信息，下列哪个数据库是你最佳选择： A. OMIM B. Entrez ■PubMed D. PROSITE 8.比较从Entrez和ExPASy中提取有关蛋白质序列信息的方法，下列哪种说法正确：A. 因为GenBank的数据比EMBL更多，Entrez给出的搜索结果将更多B. 搜索结果很可能一样，因为GenBank和EMBL的序列数据实际一样■搜索结果应该相当，但是ExPASy中的SwissProt记录的输出格式不同 9.天冬酰胺、色氨酸和酪氨酸的单字母代码分别对应于：■N/W/Y B. Q/W/Y C. F/W/Y D. Q/N/W 10.直系同源定义为：■不同物种中具有共同祖先的同源序列B. 具有较小的氨基酸一致性但是有较大的结构相似性的同源序列 C. 同一物种中由基因复制产生的同源序列 D. 同一物种中具有相似的并且通常是冗余的功能的同源序列 11.下列那个氨基酸最不容易突变： A. 丙氨酸B. 谷氨酰胺 C. 甲硫氨酸■半胱氨酸 12.PAM250矩阵定义的进化距离为两同源序列在给定的时间有多少百分比的氨基酸发生改变： A. 1% B. 20%■. 80% D. 250% 13.下列哪个句子最好的描述了两个序列全局比对和局部比对的不同：A. 全局比对通常用于比对DNA序列，而局部比对通常用于比对蛋白质序列B. 全局比对允许间隙，而局部比对不允许C. 全局比对寻找全局最大化，而局部比对寻找局部最大化■全局比对比对整体序列，而局部比对寻找最佳匹配子序列 14.假设你有两条远源相关蛋白质序列。为了比较它们，最好使用下列哪个BLOSUM和PAM矩阵：■BLOSUM45和PAM250 B. BLOSUM45和PAM 1 C. BLOSUM80和PAM250 D. BLOSUM10和PAM1 15.与PAM打分矩阵比较，BLOSUM打分矩阵的最大区别是：A. 最好用于比对相关性高的蛋白B. 它是基于近相关蛋白的全局多序列比对 ■它是基于远相关蛋白的局部多序列比对D. 它结合了全局比对和局部比对 16.如果有一段DNA序列，它可能编码多少种蛋白质序列： A. 1 B. 2 C. 3 ■. 6 17.要在数据库查询一段与某DNA序列编码蛋白质最相似的序列，应选择： A. blastn B. blastp C. tblastn D. tblastp■blastx 18.为什么ClustalW（一个采用了Feng-Doolittle渐进比对算法的程序）不报告E值：A. ClustalW报告E值■使用了全局比对 C. 使用了局部比对 D. 因为是多序列比对 19.Feng-Doolittle方法提出“一旦是空隙，永远是空隙”规则的依据是：A. 保证空隙不会引物序列加入而填充B. 假定进化早期分歧的序列有较高优先级别■假定最近序列空隙应该保留 D. 假定最远序列空隙应该保留 20.根据分子钟假说：A. 所有蛋白质都保持一个相同的恒定进化速率 B. 所有蛋白质的进化速率都与化石记录相符合C. 对于每一个给定的蛋白质，分子进化的速率是逐渐减慢的，就如同不准时的钟■对于每一个给定的蛋白质，其分子进化的速率在所有的进化分支上大致是恒定 21.系统发生树的两个特征是： A. 进化分支和进化节点■树的拓扑结构和分支长度C. 进化分支和树根D. 序列比对和引导检测方法 22.下列哪一个是基于字母特征的系统发生分析的算法：A. 邻位连接法（NJ法）B. Kimura算法■最大似然法（ML）D. 非加权平均法（UPGMA） 23.基于字母特征和基于距离的系统发生分析的算法的基本差异是：■基于字母特征的算法没有定义分支序列的中间数据矩阵 B. 基于字母特征的算法可应用于DNA或者蛋白质序列，而基于距离仅能用于DNA C. 基于字母特征的算法无法运用简约算法 D. 基于字母特征的算法的进化分支与进化时间无关 24.一个操作分类单元（OTU）可指：A. 多序列比对■蛋白质序列C. 进化分支D. 进化节点 25.构建进化树最直接的错误来源是：■多序列比对错误B. 采样的算法差异C. 假设进化分支是单一起源D. 尝试推测基因的进化关系 26.第一个被完整测定的基因组序列是：A. 啤酒酵母的3号染色体B. 流感病毒■ФX174 D. 人类基因组 27.普通的真核生物线粒体基因组编码大约多少个蛋白质：■10 B. 100 C. 1000 D. 10000 28.根据基因组序列预测蛋白质编码基因的算法的最大问题是：A. 软件太难使用■. 假阳性率太高，许多不是外显子的序列部分被错误指定C. 假阳性率太高，许多不是外显子功能未知 D. 假阴性率太高，丢失太多外显子位点 29.HIV病毒亚型的系统演化研究可以：A. 证实HIV病毒是由牛病毒演化而来■. 用于指导开发针对保守蛋白的疫苗C. 证实哪些人类组织最容易遭受病毒侵染 30.一个典型的细菌基因组大小约为多少bp：A. 20000■. 200000 C. 2000000 D. 20000000

生物信息学试题整理

UTR的含义是（B ） A.编码区 B. 非编码区 C. motif的含义是（D ）。 A.基序 B. 跨叠克隆群 C. algorithm 的含义是（B ）。 A.登录号 B. 算法 C. RGR^ （D ）。 A.在线人类孟德尔遗传数据 D.水稻基因组计划下列Fasta格式正确的是（B）低复杂度区域 D. 幵放阅读框碱基对 D. 结构域比对 D. 类推 B. 国家核酸数据库 C. 人类基因组计划 A. seql: agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta B. >seq1 agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta C. seq1:agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta D. >seq1agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta 如果我们试图做蛋白质亚细胞定位分析，应使用（D） A. NDB 数据库 B. PDB 数据库 C. GenBank 数据库 D. SWISS-PROT 数

据库 Bioinformatics 的含义是（A ）。 A. 生物信息学 B. 基因组学 C. 蛋白质组学 D. 表观遗传学 Gen Bank中分类码PLN表示是（D ）。 A.哺乳类序列 B. 细菌序列 C.噬菌体序列 D. 植物、真菌和藻类序列 ortholog 的含义是（A）0 A.直系同源 B.旁系同源 C.直接进化 D.间接进化从cDNA文库中获得的短序列是（D ）o A. STS B. UTR C. CDS D. EST con tig的含义是（B ）o A.基序 B. 跨叠克隆群 C. 碱基对 D. 结构域 TAIR （AtDB）数据库是（C）o A.线虫基因组 B. 果蝇基因组 C. 拟南芥数据库 D. 大肠杆菌基因组ORF的含义是（D ）o A.调控区 B. 非编码区 C.低复杂度区域 D. 幵放阅读框

《生物信息学》上机作业

《生物信息学》上机作业题目：对人血红蛋白（HBA1）编码基因序列的生物信息分析

目录引言 .............................................................................................................................................. - 1 -1 正文......................................................................................................................................... - 2 - 1.1 NCBI上对相关核苷酸序列的查找............................................................................ - 2 - 1.2 BLAST运行及其结果.................................................................................................. - 2 - 1.3 BLASTX运行及其结果................................................................................................ - 6 - 2 其他软件的运行及其结果..................................................................................................... - 8 - 2.1 Clustal W运行及其结果 ............................................................................................. - 9 - 2.2 MEGA4.0运行及其结果............................................................................................. - 10 -结论 ............................................................................................................................................ - 10 -

生物信息学作业

CDK2基因和蛋白质序列的生物信息学分析姓名：学号：专业： 1前言细胞周期蛋白依赖激酶2(cyclin-dependent kinase 2,CDK2)，又名细胞分裂激酶2(cell division kinase 2)或p33蛋白激酶(p33 protein kinase)，其基因定位于人类基因组的12号染色体上的q13染色带上。CDK2基因全长6013bp，这部分中有7个外显子和6个内含子，7个外显子的长度依次为353bp、78bp、121bp、171bp、102bp、204bp、1264bp(可依次记为外显子1-7)。在翻译过程中，该基因转录成的mRNA的外显子1的前137bp和外显子7的后1159bp不进行翻译，属于调控序列。mRNA上只有中间的部分编码蛋白质。 CDK2基因可以转录为两种mRNA。其中，变体1长度为2325bp，编码298个氨基酸；变体2长度为2223bp，编码264个氨基酸。这两种蛋白质为CDK2的同型蛋白，功能相同，具有调控细胞分裂的功能，主要在G1期到S期和S期到G2期这两个阶段起作用。CDK2广泛分布在生物体的各种细胞的胞质溶胶和细胞核质中，但只在进行分裂的细胞中行使功能，这是因为CDK2只有与不同的细胞周期蛋白(cyclin)结合后才具有活性。CDK2可以与细胞周期蛋白A、B1、B3、E等结合后，参与细胞周期调控。由于CDK2在细胞内的数量变化有可能导致细胞周期异常而产生癌症，故CDK2基因可以被看作癌基因，其活性和表达量可以作为衡量癌症的指标。CDK2与周期蛋白E的复合体不仅能直接参与中心体复制的起始调控，还能与类Rb蛋白p107或转录因子E2F结合，促进细胞从G1期向S期转化或调控DNA复制有关的基因转录。而CDK2与周期蛋白A的复合体可以增强DNA复制因子RF-A的活性。在CDK2分子中，被称为T环的氨基酸环阻断了活性部位，妨碍激酶履行它的酶功能，而且活性部位的氨基酸形成一种难于为蛋白质结合的形状。CDK2与周期蛋白结合时，周期蛋白将T环转出2nm以上，又将CDK2中的PSTAIRE螺旋部分转了, 并把活性部位氨基酸变成能与底物蛋白结合的正确构象。CDK2的活性不仅与周期蛋白有关，还与其上的Thr-15、Tyr-15、Thr-160三个位点是否磷酸化有关。一般情况下，与周期蛋白结合的CDK2的上述三个位点被Wee/Mik1和CAK激酶磷酸化，但此时复合体还没有活性，只有当Cdc25c将Thr-15、Tyr-15两个位点去磷酸化后，复合体才有活性。细胞中存在多种因子对CDK2进行修饰调节，此外还存在对其活性起负性调控的蛋白质，即CDK激酶抑制物，例如p21CIP/WAF1、p27KIP2等。前面提到，CDK2基因转录的产物有两种。这两种mRNA的不同之处在于变体1由全部7个外显子组成，而变体2缺失外显子5，由剩余的6个外显子组成。这样翻译成的两种同型蛋白的长度就相差34个氨基酸。 2 材料和方法： 2.1序列数据来源采用蛋白质名称对NCBI非冗余蛋白质数据库进行检索，CDK2蛋白的记录有1013个。而采用基因名称对NCBI非冗余核酸数据库进行检索，CDK2蛋白的记录有680个。采用人(Homo sapiens)的CDK2蛋白序列进行BLAST搜索。 2.2序列分析方法

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