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生物信息学概论

生物信息学概论
生物信息学概论

生物信息学概论

武汉大学生物医学工程系

赵旻

本章内容

学习目的

1、了解生物信息学的发展背景

2、理解生物信息学在生命科学研究中的作用

3、理解数学、计算机科学与生物信息学的关系

4、了解生物信息学主要技术方法的原理和应用

第一节生物信息学基础

一、生物信息的特征

生命现象是不同层次上的物质、能量与信息的交换,不同层次是指核酸、蛋白质、细胞、器官、系统、机体,与医学研究密切相联

生物信息不仅包括基因组信息,如基因的DNA序列、染色体定位,也包括基因产物(蛋白质或RNA)的结构和功能;生物种间的进化关系等其他信息资源。

生物体系和生物过程中信息的内涵和信息的传递

生命与信息

DNA通过复制,在生物体的繁衍过程中传递遗传信息

DNA本身是否也具有酶活性呢?1994年,G·F·Joyce等人发现一个人工合成的DNA分子具有一种特殊的磷酸二酯酶活性。又有多例报道人工合成的DNA序列具有各种不同的酶活性。1995年后从多种生物中提取的DNA均具有酯酶活性,能催化乙酸萘酯水解为萘酚和乙酸。这种较弱的酯酶活性并不需要特定序列的DNA编码,而是非特异性DNA的一般性质。DNA分子本身的酯酶活性作为“分子化石”遗迹。

(1)遗传信息的载体——DNA或RNA

遗传信息的载体主要是DNA或RNA分子

控制生物体性状的基因是一系列DNA片段

生物体生长发育的本质就是遗传信息的传递和表达

(3) DNA分子和蛋白质分子都含有进化信息

通过比较相似的蛋白质序列,如肌红蛋白和血红蛋白,可以发现由于基因复制而产生的分子进化证据。

通过比较来自于不同种属的同源蛋白质,即直系同源蛋白质,可以分析蛋白质甚至种属之间的系统发生关系,推测它们共同的祖先蛋白质。

进化信息

通过比较相似的蛋白质序列可以发现基因的分子进化证据。通过比较来自于不同种属的同源蛋白质,即直系同源蛋白质,可以分析种属之间的系统发生关系,推测它们共同的祖先蛋白质。

五、生物信息的特征

生物信息数据量庞大

生物信息复杂度高:遗传信息,功能结构信息

生物信息之间存在着密切的联系

存在特定载体:核酸分子和蛋白质分子

存在不同的层次:分子,细胞,组织器官和机体

第一部遗传密码已被破译,但对密码的转录过程还不清楚,对大多数DNA非编码区域的功能还知之甚少

对于第二部密码,目前则只能用统计学的方法进行分析

无论是第一部遗传密码,还是第二部遗传密码,都隐藏在大量的生物分子数据之中。

改变生物学的研究方式

改变传统研究方式,引进现代信息学方法

在医学上的重要意义

为疾病的诊断和治疗提供依据

为设计新药提供依据

第二节生物信息学的建立和发展

——人类基因组计划简介

生物信息学产生的背景

海量生物信息需要分析;大量未知基因需要破解其功能

GenBank中的DNA碱基数目呈指数增加。2000年后其数目已达110亿,它们来自47000种生物;UniGene的数目约达7万个。

1999年初单核苷酸多态性(SNP)数据库出现以来,已超过600万。

自全长1.8Mb的嗜血流感杆菌基因组序列于1995年发表以来,已有54个模型生物的完整基因组完成了测序,包括9个古细菌、31个原核真细菌、14个真核生物的完整基因组或它们的完整染色体,其中包括酿酒酵母和线虫。还有另外的70余个微生物基因组正在测试当中。

生物信息学的发展历程

20世纪50年代,生物信息学开始孕育

20世纪60年代,生物分子信息在概念上将计算生物学和计算机科学联系起来

20世纪70年代,生物信息学的真正开端

20世纪70年代到80年代初期,出现了一系列著名的序列比较方法和生物信息分析方法20世纪80年代以后,出现一批生物信息服务机构和生物信息数据库

20世纪90年代后,HGP促进生物信息学的迅速发展

生物信息学的发展历程

1952年,Sanger根据胰岛素蛋白质的测序结果,推断蛋白质是排列完美的分子。最早的信息论观点。

1955年,Sanger与合作者分别对牛、猪和羊的胰岛素蛋白质进行了测序并做了序列上的比较。最早的序列比对。

1962年,鲍林提出分子进化的理论,推测在人中可能存在50,000~100,000个不同的基因/蛋白质。分子进化理论的奠定。

1965年,Margaret Dayhoff构建蛋白质序列图谱

1970年,Needleman-Wunsch算法:全局优化比对。

1981年,Smith-Waterman算法开发:局部优化比对。

1990年,快速序列相似性搜索工具BLAST的开发

生物信息学发展过程中的里程碑性事件

人类基因组计划

人类基因组计划(Human Genome Project,HGP)是由美国科学家Renato Dulbecco 在1985年首先提出,美国政府1990年10月正式启动的,耗资30亿美元。

目标是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3万基因,以及人类基因的鉴定和分离的内容。人类基因组计划全部测序工作提前到2000年春季完成“工作框架”,即工作草图。

遗传图谱、物理图谱、转录图谱和序列图谱

遗传图谱是以具有遗传多态性的遗传标记为“路标”,以遗传学距离为图距的基因组图。进行基因识别和基因定位

物理图谱是指有关基因组中特异性序列排列和间距的信息.建立物理图谱实际上是为全基因组测序建立“路标”。

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。

研究内容

1、生物分子数据的收集与管理

2、数据库搜索及序列比较

3、基因组序列分析

4、基因表达数据的分析与处理

5、蛋白质结构预测

常见研究领域

Alignment (序列比对)

Protein Structure Prediction (蛋白质结构预测)

Computer-Aided Gene Recognitions (计算机辅助基因识别)

DNA Language (DNA语言)

Molecular Evolution & Compared Genomics

(分子进化和比较基因组学)

Contig Assembly (序列重叠群装配)

Origin of Genetic Codes (遗传密码的起源)

Analysis of Metabolize Network (代谢网络分析)

GeneChip Design (基因芯片设计)

研究方向

基因组序列装配

基因识别

基因功能预报

基因多态性分析

基因进化

mRNA结构预测

基因芯片设计

基因芯片数据分析

疾病相关基因分析

例:高度自动化的实验数据的获得、加工和整理

各种自动化分子生物学仪器应用上,如DNA测序仪,PCR仪等

实验过程高度自动化,产生的海量数据,专门的实验室数据管理系统自动完成包括实验进程和实验数据的纪录,常规数据分析,数据质量检测和问题的自动查找,常规的数据说明和数据输入数据库。

建立分子生物学数据管理系统。

DNA序列片段的测序拼接

目前DNA自动测序仪每个反应只能测序100-1000bp,传统测序方法是将克隆进行亚克隆并对亚克隆进行排序。

自动而高速拼接序列的算法,Lander-Waterman模型(Lander ES and Waterman MS,1998)利用鸟枪法进行测序,再将大量随机测序的片段用计算机进行自动拼接。

1.9Mb Haemophilus influenzae(流感嗜血杆菌) (1995)

0.58Mb Mycoplasmu genitalium(支原体)(1995)

0.58Mb jannaschii(甲烷杆菌)(1996)

拼接算法需要进一步提高拼接真核基因组的有效性;自动处理自动测序造成的差错。

2、数据库搜索及序列比较

搜索同源序列在一定程度上就是通过序列比较寻找相似序列

序列比较的一个基本操作就是比对(Alignment),即将两个序列的各个字符(代表核苷酸或者氨基酸残基)按照对应等同或者置换关系进行对比排列,其结果是两个序列共有的排列顺序,这是序列相似程度的一种定性描述

多重序列比对研究的是多个序列的共性。序列的多重比对可用来搜索基因组序列的功能区域,也可用于研究一组蛋白质之间的进化关系。

常用序列分析工具

CLUSTAL: 已知同源的序列间的配比

FASTA:全基因数据库的快速搜索

PSI-BLAST:非常快速的全数据库搜索

HMM:特定蛋白家族的序列模式识别

PHYLIPS:基因进化树

序列比较发现同源分子

3、基因组序列分析

遗传语言分析

基因组结构分析

基因识别

基因功能注释

基因调控信息分析

基因组比较

基因识别

识别基因组编码区,识别基因结构

1、同源比较(DNA序列、EST)

2、基因预测(不是用同源搜索的方法来识别基因)

从头开始基因预测,基于知识的基因预测(密码子使用,碱基组成,剪切位点特征,PolyA信号,核苷酸频率,转录信号,转译信号,尺寸分布)

基因预测的步骤:

1、识别可能的外显子

2、辨别起始/内部/终止外显子

3、把外显子联结起来,形成可能的基因

4、确保该可能的基因没有内部的移位或终止密码子

5、leftovers:shadow exons

算法:

Rule-based system;linguistic system;

linear discriminant analysis;decision tree;

spliced alignment;fourier analysis

Evaluating Gene Prediction

敏感性(Sensitivity)

敏感性=预测基因中确为基因的数目/待测序列中的基因数目;

How many exons were correctly predicted?

特异性(Specifity)

特异性=预测基因中确为基因的数目/预测基因数目

How many exon predictions are true?

生物学家们一直假设,人类拥有8万到10万个基因。但是根据测序完成的人类基因组第21对、22对染色体的经验,得出的结论是整个基因组有不多于4万个基因。

比较现有的人类基因序列与淡水河豚基因序列,提出了更低的人类基因数估计:在27700与34300之间。

马里兰Rockville的基因组研究所(TIGR)的John Quackenbush根据TIGR的人类基因指数的估计118259个基因。

*生物体的复杂性并不是简单地与基因数量相关联的。生物体的复杂性来自于基因如何被管理或表达的,而不是基因数目本身。

基因功能预测

序列同源比较: 如果基因A与基因B有相当的同源性,那么基因A可能具有类似基因B的功能。

公共数据库:GenBank,EMBL,DDBJ

功能数据库:dbEST, dbSTS, dbGSS(Genome Survey Sequence), dbHTG(high throughput Genomic Sequence,未完成整理的序列数据)

蛋白质序列库:PIR(protein information resource), Swiss-Prot

蛋白质高级结构数据库PDB(protein data bank):生物大分子三级结构的数据库。

同源比较算法:分为整体对齐(Global alignment)和局部对齐(local alignment)局部对齐的算法有Smith-Watermann 算法; FASTA算法;BLAST算法

4、基因表达数据的分析与处理

基因表达数据分析是目前生物信息学研究的热

点和重点

目前对基因表达数据的处理主要是进行聚类分

析,将表达模式相似的基因聚为一类,在此基

础上寻找相关基因,分析基因的功能

所用方法主要有:

相关分析方法

模式识别技术中的层次式聚类方法

人工智能中的自组织映射神经网络

主元分析方法

基因表达分析和调控网络研究

高通量基因转录实验技术

1、mRNA

cDNA microarray

Oligonucleotide chip

RT-PCR

SAGE

2、protein

2D-PAGE

5、蛋白质结构预测

蛋白质的生物功能由蛋白质的结构所决定,蛋白质结构预测成为了解蛋白质功能的重要途径

蛋白质结构预测分为:

二级结构预测

空间结构预测

二级结构预测

二级结构的预测可以归结为模式识别问题

主要方法有:

立体化学方法

图论方法

统计方法

最邻近决策方法

基于规则的专家系统方法

分子动力学方法

人工神经网络方法

预测准确率超过70%的第一个软件是基于神经网络的PHD系统

蛋白质三级结构预测

同源模型化方法

远程同源模型化方法

结构的从头预测方法

距离几何

分子动力学

同源模型化方法

空间结构预测方面,比较成功的理论方法是同源模型法

该方法的依据是:相似序列的蛋白质倾向于折叠成相似的三维空间结构,如果具有25-30%的等同序列,可以假设这两个蛋白质折叠成相似的空间结构

运用同源模型方法,借助于数据库搜索和序列的比对排列,可以完成所有蛋白质10-30%的空间结构预测工作

可以通过计算(如分子力学、分子动力学等)来进行结构预测

可以通过计算(如分子力学、分子动力学等)来进行结构预测:立体作用, 空间堆积,静电作用,氢键,疏水作用

6 比较基因组学研究

研究生命是从哪里起源的?

生命是如何进化的?

遗传密码是如何起源的?

估计最小独立生活的生物至少需要多少基因,这些基因是如何使它们活起来的?

鼠和人的基因组大小相似,基因的数目类似。可是鼠和人为什么差异确如此之大?

不同人种间基因组的差别仅为0.01%;人猿间差别约为1%。但表型间的差异十分显著。生物进化研究

1、序列相似性比较。就是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较,用于确定该序列的生物属性,也就是找出与此序列相似的已知序列是什么。完成这一工作只需要使用两两序列比较算法。常用的程序包有BLAST、FASTA等;

2、序列同源性分析。是将待研究序列加入到一组与之同源,但来自不同物种的序列中进行多序列同时比较,以确定该序列与其它序列间的同源性大小。这是理论分析方法中最关键的一步。完成这一工作必须使用多序列比较算法。常用的程序包有CLUSTAL等;

3、构建系统进化树。根据序列同源性分析的结果,重建反映物种间进化关系的进化树。为完成这一工作已发展了多种软件包,象PYLIP、MEGA等;

4、稳定性检验。为了检验构建好的进化树的可靠性,需要进行统计可靠性检验,通常构建过程要随机地进行成百上千次,只有以大概率(70%以上)出现的分支点才是可靠的。通用的方法使用Bootstrap算法,相应的软件已包括在构建系统进化树所用的软件包当中。为便于使用者查找表三给出了进化分析相关软件的因特网地址。

通过比较真核细胞rRNA的核苷酸顺序和“真细菌”、“古细菌”的rRNA核苷酸顺序,发现它们之间截然不同,表明真核细胞不是来自原核细胞,而是远在原核细胞生成之前,真核细胞就已和原核细胞分开而成独立的一支,即“早真核生物”,它才是现代真核生物的始祖。

第四节生物信息学的主要任务

对非蛋白编码区进行生物学意义分析的策略

1 基于已有的已经为实验证实的所有功能已知的DNA元件的序列特征,预测非蛋白编码区中可能含有的功能已知的DNA元件,从而预测其可能的生物学功能,并通过实验进行验证;

2 通过数理理论直接探索非蛋白编码区的新的未知的序列特征,并从理论上预测其可能的信息含义,最后同样通过实验验证。

由于基因组是物种所有遗传信息的储藏库,从根本上决定着物种个体的发育和生理,因此,从基因组整体结构组织和整体功能调节网络方面,结合相应的生理表征现象,进行基因组整体的演化研究,将是揭示物种真实演化历史的最佳途径。

因此,近几年在发展基因芯片的同时,人们也发展了一套研究基因组所有蛋白质产物表达情况——蛋白质组研究技术,从技术上来讲包括二维凝胶电泳技术和质谱测序技术。

通过二维凝胶电泳技术可以获得某一时间截面上蛋白质组的表达情况,通过质谱测序技术就可以得到所有这些蛋白质的序列组成。

重要的就是如何运用生物信息学理论方法去分析所得到的巨量数据,从中还原出生命运转和调控的整体系统的分子机制。

从工具的角度来讲,它是今后几乎进行所有生物(医药)研究开发所必需的,只有基于生物信息学通过对大量已有数据资料的分析处理所提供的理论指导和分析,我们才能选择正确的研发方向,同样,只有选择正确的生物信息学分析方法和手段,我们才能正确处理和评价新的观测数据并得到准确的结论。

数学(Maths)

Statistics 统计学

Probability Theory 概率论(特别是随机过程理论)

Operational Research 运筹学

Optimization Theory & Method 最优化理论与方法

Topology 拓扑学(主要是几何拓扑)

Function Theory 函数论

Information Theory 信息论

Computational Mathematics 计算数学

Group Theory 群论

常用数学模型与方法

Bayes 公式、Bayes统计

马氏链(Markov chains)

隐马氏链(Hidden Markov chains)

Poisson 过程与连续时间马氏链

熵、相对熵与信息增益

神经网络(neural networks (NN)):

Multi-layer feed-forward NN, self-organized learning NN, recurrent NN(Hopfield NN, Bolztmann machine )

计算机科学(Computer Science)

网络技术

数据库(特别是关系型数据库)

数据整合和可视化

数据挖掘

基于Unix操作系统的各种软件包

计算机硬件

一些重要的算法的复杂性研究

国际著名的生物信息中心

国内部分生物信息学服务器

北京大学生物信息中心https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,

中国生物信息https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/

北京大学物理化学研究所https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,

北京医科大学生物医学信息https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,

中国科学院微生物研究所https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,

天津大学生物信息中心https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,

中科院计算所智能信息处理重点实验室生物信息学研究组https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/

中国科学院基因组信息学中心https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/

例如:北京大学生物信息中心

安装了70多个数据库,提供200多种软件下载

建立了14个国外著名生物信息中心镜象

提供了数据库和文献查询、搜索

构建了中华民族基因多样性等专用数据库

集成和开发了基于Web的生物信息软件工具

开展了分子模拟、序列分析等应用研究

举办了国际国内培训班、讲习班、讨论会

开设了生物信息学概论研究生课程

构建二次数据库

中华民族基因多样性数据库

转录因子细胞特异性数据库Cytomer

蛋白质结构域数据库Domain

蛋白质回环数据库Loop

水稻矮缩病毒数据库RDV

二硫键信息数据库Bridge

其他数据库

DictyDb(Dictyostelium discoideum genome database Dictyostelium discoideum基因组数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/others/dsmith/dictydb.html

EcoCyc(Encyclopedia of E.coli genes and metabolism 大肠杆菌基因和代谢百科全书)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,

EcoGene(Escherichia coli K12 genome database Escherichia coli K12基因组数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/EcoGene/EcoWeb/

FlyBase(Drosophila genome database 果蝇基因组数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/ https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,:7081/

HIV(HIV sequence database HIV序列数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/

MaizeDB(Maize genome database 玉米基因组数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/ IMGT(ImMunoGeneTics db 免疫基因标记数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,usc.fr:8104/

MAIZE-2DPAGE(Maize genome 2D Electrophoresis database 玉米基因组双向电泳数据库)http://moulon.moulon.inra.fr/imgd/

Mendel(Mendel-GFDb (Plant genes families database) 孟德尔植物基因家族数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,

MGD(Mouse genome database 小鼠基因组数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/ https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,.au/mgd/ http://bioinformatics.weizmann.ac .il/mgd/ https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/ http://mgd.niai.affrc.go.jp/

MIM(Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM) 人类孟德尔遗传网上数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/omim/

NRSUB(Non-redundant B.subtilis database 无冗余枯草杆菌数据库)http://pbil.univ-lyon1.fr/nrsub/nrsub.html

SGD(Saccharomyces Genome Database 酵母基因组数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/Saccharomyces/

SubtiList(Bacillus subtilis 168 genome database 枯草杆菌168基因组数据库)http://www.pasteur.fr/Bio/SubtiList/

TIGR(The bacterial database(s) of 'The Institute of Genome Research' 基因组研究所的细菌数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/tdb/

TubercuList(Mycobacterium tuberculosis H37Rv genome database分支结核杆菌H37Rv基因组数据库)http://www.pasteur.fr/Bio/TubercuList/

GeneCards(GeneCards: human genes, protein and diseases 基因卡:人基因、蛋白和疾病)http://bioinformatics.weizmann.ac.il/cards/

ZFIN(Zebrafish Information Network genome database 斑马鱼信息网基因组数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/ZFIN/

酵母功能库http://www.mips.biochem.mpg.de/proj/yeast/pathways/index.html

ExPASy (swiss institute of Bioinfomativcs) http://www.isb-sib.ch/ (proteomics, protein prediction) SWISS-PROT http://www.expasy.ch/sprot-top.html

PIR(Protein sequence database of the Protein Information Resource 蛋白质信息资源数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/ https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/pir/

GDB https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/

PDB(Protein Data Bank 蛋白质结构数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/pdb/ https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/pdb/ https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,.au/pdb/ http://pdb.w eizmann.ac.il/ https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/npdb/

SCOP https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/scop/ https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/scop/ https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/scop/

BLOCKS(BLOCKS 蛋白质模块数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/

DOMO(Protein Domain database 蛋白质结构域数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,biogen.fr/~gracy/domo

ECO2DBASE(Escherichia coli gene-protein database (2D gel spots) 大肠杆菌基因-蛋白数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/eco2dbase/

ENZYME(Enzymes nomenclature database 酶命名数据库)http://www.expasy.ch/enzyme/ GCRDb(G protein-coupled receptor database G蛋白耦联受体数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/

HSSP(Homology-derived secondary structure of proteins database 蛋白质同源二级结构数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/hssp/

Pfam(Pfam protein domain database 蛋白质结构域数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/Pfam/ https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/Pfam/

PRINTS(Protein Motif fingerprint database 蛋白质模式数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/bsm/dbbrowser/PRINTS/

ProDom(ProDom Protein domain database 蛋白质结构域数据库)http://protein.toulouse.inra.fr/prodom.html

PROSITE(PROSITE: protein domains and families database 蛋白质结构域和家族数据库)http://www.expasy.ch/prosite/

REBASE(Restriction enzymes and methylases database 限制性酶和甲基化酶数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/

TrEMBL NRL-3D NRDB PDBsum

MMDB https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/Structure/MMDB/mmdb.shtml

dbSNP https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/SNP/

二级结构推导数据库DSSP http://www.sander.embl-heidelberg.de/dssp/

蛋白质结构(PSdb)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/~geigel/PSdb/PSdb.html

EBI FSSP database, fold classification based on structure-structure alignment of proteins https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/dali/fssp/

TRANSFAC(Transcription factor database 转录因子数据库)http://transfac.gbf.de/TRANSFAC/

WormPep(Caenorhabditis elegans genome sequencing project protein database线虫基因组测序计划蛋白数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/Projects/C_elegans/wormpep/

YPD(Yeast protein database 酵母蛋白质数据库)https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/databases/YPD/ EPD真核基因启动子数据库

BODYMAP人和老鼠基因表达信息的数据库http://bodymap.ims.u-tokyo.ac.jp/

DbEST https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/dbEST/

DbSTS https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/dbSTS/

UniGene https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/UniGene/

SCPD: https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/jian/

酵母细胞周期表达数据库:http://171.65.26.52/yeast_cell_cycle/cellcycle.html

微阵列基因表达数据库:https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/

Homeobox Genes DataBase http://www.iephb.nw.ru/labs/lab38/spirov/hox_pro/summary.html 《医学生物信息学原理》教材参考资料目录

教材

1. 生物信息学(供8年制及7年制临床医学等专业用)李霞,李亦学,廖飞人民卫生出版社2012

2. 生物信息学—基础与临床医学应用指南伍欣星赵旻主编科学出版社2005

参考书目

1. 基因组研究手册:基因组学、蛋白质组学、代谢组学、生物信息学、伦理和法律问题。C.W.森森(Sensen.C.W.),谢东著科学出版社2009

2. 理解生物信息学. M.泽瓦勒贝,JO.鲍姆著科学出版社2012

3. 生物信息学许忠能清华大学出版社2008

The end

BioEdit实验报告

生物信息学引论实验课报告(3) 一、实验目的与要求 1、熟悉使用BioEdit软件基于核酸序列比对分析的真核基因结构分析; 2、熟悉使用BioEdit软件进行核酸序列的点突变定位; 二、实验内容 (一)使用BioEdit软件进行序列分析(选取一种数据); (二) 1. 人瘦素(leptin) 基因编码区点突变408 A→C的定位:打开BioEdit软件→将人瘦素(leptin) mRNA的FASTA格式序列输入分析框→点击左侧序列说明框中的序列说明→点击Sequence栏→选择Nucleic Acid→点击Find next O RF→从起始密码ATG的第一个碱基开始查找该基因编码区408(464,NM_000230)位碱基(A); 2. 人瘦素(leptin) 基因编码区点突变408 A→C的限制酶切点分析:再点击Sequence栏→选择Nucleic Acid→点击Restriction M ap→点击Generate Map按钮→找到该基因编码区408(464,NM_000230)位碱基后可见该位置有限制酶Hind III 的切点(AAGCTT);(提示:如发生408 A→C突变,则该酶切点消失); 3. 人瘦素(leptin) 基因编码区点突变408 A→C分析的引物设计:调用Internet浏览器并在其地址栏输入primer3网址(https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html,/cgi-bin/primer/primer3.cgi)→用复制/粘贴方式将人瘦素(leptin) mRNA(NM_000230)的FASTA格式序列输入分析框→在targets框填入464,1→选择Product Size (~300 bp)和Primer Tm (~58.0) →点击Pick Primesr按钮→从显示的五队引物中选择合适的引物; 4. 人瘦素(leptin) mRNA定量的引物设计:方法同“3. 人瘦素(leptin) 基因编码区点突变408 A→C分析的引物设计”,但在targets框将突变点位置改为外显子交会点位置,另外Product Size 一般选择~150 bp。

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

生物信息学软件及使用概述

生物信息学软件及使 刘吉平 liujiping@https://www.doczj.com/doc/cc13649243.html, 用概述 生 物秀-专心做生物! w w w .b b i o o .c o m

生物信息学是一门新兴的交叉学生物信息学的概念: 科,它将数学和计算机知识应用于生物学,以获取、加工、存储、分类、检索与分析生物大分子的信息,从而理解这些信息的生物学意义。 生 物秀-专心做生物! w w w .b b i o o .c o m

分析和处理实验数据和公共数据,生物信息学软件主要功能 1.2.提示、指导、替代实验操作,利用对实验数据的分析所得的结论设计下一阶段的实验 3.实验数据的自动化管理 4.寻找、预测新基因及其结构、功能 5.蛋白质高级结构及功能预测(三维建模,目前研究的焦点和难点) 生 物秀-专心做生物! w w w .b b i o o .c o m

功能1. 分析和处理实验数据和公共数据,加快研究进度,缩短科研时间 ?核酸:序列同源性比较,分子进化树构建,结构信息分析,包括基元(Motif)、酶切点、重复片断、碱基组成和分布、开放阅读框(ORF ),蛋白编码区(CDS )及外显子预测、RNA 二级结构预测、DNA 片段的拼接; ?蛋白:序列同源性比较,结构信息分析(包括Motif ,限制酶切点,内部重复序列的查找,氨基酸残基组成及其亲水性及疏水性分析),等电点及二级结构预测等等; ?本地序列与公共序列的联接,成果扩大。 生 物秀-专心做生物! w w w .b b i o o .c o m

Antheprot 5.0 Dot Plot 点阵图 Dot plot 点阵图能够揭示多个局部相似性的复杂关系 生 物秀-专心做生物! w w w .b b i o o .c o m

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

生物信息学课后题及答案-推荐下载

生物信息学课后习题及答案 (由10级生技一、二班课代表整理) 一、绪论 1.你认为,什么是生物信息学? 采用信息科学技术,借助数学、生物学的理论、方法,对各种生物信息(包括核酸、蛋 白质等)的收集、加工、储存、分析、解释的一门学科。2.你认为生物信息学有什么用?对你的生活、研究有影响吗?(1)主要用于: 在基因组分析方面:生物序列相似性比较及其数据库搜索、基因预测、基因组进化和分 子进化、蛋白质结构预测等 在医药方面:新药物设计、基因芯片疾病快速诊断、流行病学研究:SARS 、人类基因组计划、基因组计划:基因芯片。 (2)指导研究和实验方案,减少操作性实验的量;验证实验结果;为实验结果提供更多的支持数据等材料。 3.人类基因组计划与生物信息学有什么关系? 人类基因组计划的实施,促进了测序技术的迅猛发展,从而使实验数据和可利用信息急剧增加,信息的管理和分析成为基因组计划的一项重要的工作 。而这些数据信息的管理、分析、解释和使用促使了生物信息学的产生和迅速发展。 4简述人类基因组研究计划的历程。 通过国际合作,用15年时间(1990-2005)至少投入30亿美元,构建详细的人类基因组遗传图和物理图,确定人类DNA 的全部核苷酸序列,定位约10万基因,并对其他生物进行类似研究。 1990,人类基因组计划正式启动。 1996,完成人类基因组计划的遗传作图,启动模式生物基因组计划。 1998完成人类基因组计划的物理作图,开始人类基因组的大规模测序。Celera 公司加入,与公共领域竞争启动水稻基因组计划。 1999,第五届国际公共领域人类基因组测序会议,加快测序速度。 2000,Celera 公司宣布完成果蝇基因组测序,国际公共领域宣布完成第一个植物基因组——拟南芥全基因组的测序工作。 2001,人类基因组“中国卷”的绘制工作宣告完成。 2003,中、美、日、德、法、英等6国科学家宣布人类基因组序列图绘制成功,人类基因组计划的.目标全部实现。2004,人类基因组完成图公布。 2.我国自主知识产权的主要基因组测序计划有哪些?水稻(2002),家鸡(2004),家蚕(2007),家猪(2012),大熊猫(2010) 2.第一章 、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题,而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中,要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等,要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式,为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题,合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则:在分线盒处,当不同电压回路交叉时,应采用金属隔板进行隔开处理;同一线槽内,强电回路须同时切断习题电源,线缆敷设完毕,要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行 高中资料试卷调整试验;通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系,根据生产工艺高中资料试卷要求,对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验;对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作;对于继电保护进行整核对定值,审核与校对图纸,编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案,编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案;对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题,作为调试人员,需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料,并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况,然后根据规范与规程规定,制定设备调试高中资料试卷方案。 、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术,电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时,需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全,并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围,或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理,尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作,并且拒绝动作,来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此,电力高中资料试卷保护装置调试技术,要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时,需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。

生物信息学概论

2013/5/23
生物信息学概论
2013-5
提纲
1. 发展简史 2. 主要研究领域 3. 软件和工具
1. 发展简史
1946年 1946 年
美国生产出第一台全自动电子数字计算机“埃尼阿克”
1

2013/5/23
1. 发展简史
1955年 1955 年
Frederick Sanger determined the complete amino acid sequence of insulin in 1955 and earned him his first Nobel prize in Chemistry in 1958.
1. 发展简史
1965年 1965 年
The first Atlas of Protein Sequence and Structure contained sequence information on 65 proteins.
Dr. Margaret Oakley Dayhoff (1925-1983) was a pioneer in the use of computers in chemistry and biology, beginning with her PhD thesis project in 1948. Her work was multi-disciplinary, and used her knowledge of chemistry, mathematics, biology and computer science to develop an entirely new field. She is credited today as a founder of the field of Bioinformatics.
1. 发展简史
1965年 1965 年
First use of molecular sequences for evolutionary studies
One of the founding fathers of the field of molecular evolution
Zuckerkandl, E. and Pauling, L. (1965). "Molecules as documents of evolutionary history." Journal of theoretical biology 8(2): 357.
2

生物信息学简介范文

1、简介 生物信息学(Bioinformatics)是在生命科学的研究中,以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一,同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白质组学(Proteomics)两方面,具体说就是从核酸和蛋白质序列出发,分析序列中表达的结构功能的生物信息。 具体而言,生物信息学作为一门新的学科领域,它是把基因组DNA序列信息分析作为源头,在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测,然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学,蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看,生物信息学应包括这3个主要部分:(1)新算法和统计学方法研究;(2)各类数据的分析和解释;(3)研制有效利用和管理数据新工具。 生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。 目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术(尤其是因特网技术)的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据,其研究工具是计算机,研究方法包括对生物学数据的搜索(收集和筛选)、处理(编辑、整理、管理和显示)及利用(计算、模拟)。 1990年代以来,伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及,数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战:数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息?基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育?基因组本身又是怎样进化的? 生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪,如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出:“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在,基于全部基因都将知晓,并以电子可操作的方式驻留在数据库中,新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发,然后再回到实验中去,追踪或验证这些理论假设”。 生物信息学的主要研究方向:基因组学- 蛋白质组学- 系统生物学- 比较基因组学,1989年在美国举办生物化学系统论与生物数学的计算机模型国际会议,生物信息学发展到了计算生物学、计算系统生物学的时代。 姑且不去引用生物信息学冗长的定义,以通俗的语言阐述其核心应用即是:随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展,由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增,目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及,数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取,是生物信息学产业发展的初组阶段,这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。 原始的生物信息资源挖掘出来后,生命科学工作者面临着严峻的挑战:数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息?基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育?基因组本身又是怎样进化的?生物信息学产业的高级阶段体现于此,人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。 2、发展简介 生物信息学是建立在分子生物学的基础上的,因此,要了解生物信息学,就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解。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,1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸(DNA),在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前,人们仍然认为染色体蛋白质携带基因,而DNA是一个次要的角色。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

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

生物信息学概论复习题

生物信息学概论复习题 一、名词解释: 1.合成生物学 2.蛋白质组学 3.相似性,同一性,同源性 4.直系同源基因,旁系同源基因 5.序列比对 6.生物信息学 7.多序列比对 8.打分矩阵 9.蛋白质同源建模 10.分子钟 11.虚拟细胞 12.蛋白质结构比对 13.EST 14.contig 15.unigene 16.Entrez 17.一级数据库 18.二级数据库 19.系统发育 20.BLAST 21.外类群 22.有根树 23.系统生物学 24.比较蛋白质组学 二、简述题: 1.常用的序列比对软件有哪些?

2.序列比对有哪些用途? 3.蛋白质结构比对? 4.系统生物学与分子生物学的差异和联系? 5.分子进化的中性学说? 6.GO数据库的内容及用途? 7.KEGG数据库的内容及用途? 8.蛋白质组与基因组的差别? 9.蛋白质组的研究内容? 10.列举分离鉴定蛋白质技术有哪些? 11.基因组外显子的组成特征有哪些? 12.NCBI Blast程序有哪些子程序?有何区别? 13.蛋白质数据库有哪些?各自特点是什么? 14.列举可以通过NCBI进行的生物信息学分析。 15.设计引物要遵循哪些原则? 16.知道某蛋白的氨基酸序列后,如何进行各级结构的生物信息学分析? 17.系统发育树的构建步骤是什么? 18.蛋白质有哪些结构层次,如何定义? 19.蛋白质组的特点? 20.双向电泳及其工作原理? 21.构建系统树的主要方法? 22.主要的生物信息数据库有哪些? 三、论述题 1.构建进化树有几种方法?如何选择? 2.第二代测序技术与第一代测序技术相比有什么异同?优势是什么? 3.什么EST序列?得到EST数据后,如何进行生物信息学分析?

临床研究导论考试题

临床研究导论考试题 一、是非题(20题) 1、《黄帝内经》包括《素问》(生理、病理、疾病治疗原则原理)和《灵枢》(解剖、经络、针灸)。对 2、P值是根据H0规定的总体情况,作随机抽样,获得大于等于现有样本统计量值的概率。对 3、分子分型的个体化医疗是指基于患者的遗传、分子生物学特征和疾病特征进行分子分型,以此为基础实施个体化的治疗。对 4、4P医学指预测医学、预防医学、个性化医学、实践医学。正确答案:错你的答案:对 5、有标准治疗方案时,III期临床试验常推荐采用随机对照,以标准方案为对照,明确新药疗效是否具有优势。正确答案:对你的答案:错 6、盲法只包括单盲法和双盲法两种方式。错 7、系统综述在循证医学中使用较多,特别是当针对某一问题有很多同类研究,而每个单个研究的样本都比较小,结果不稳定时特别适用。对 8、方差分析的基本思想就是对变异来源进行拆分。对 9、临床研究必须要设立对照组,并保证对照组患者与试验组患者享有均等的利益,可不经过伦理委员会审批。正确答案:错你的答案:对 10、病例报告的特点是看到1例或者几例就可报告,不需累计样本,能在第一时间报告出来,但是没有详细的设计和严密的分析,结果只提供线索和参考。对 11、生物信息学是指利用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法研究生物学的问题,是分子生物学与组学的结合体。正确答案:错你的答案:对

12、从生物样本库中获得所需样本和资料,在相关的专利和成果奖励申请时应注明。对 13、临床试验入组患者的知情同意书可以由患者的家属签署。错 14、生物样本的一种分类为研究型与应用型生物样本库。正确答案:错你的答案:对 15、检测药物的药代动力学属于I期临床研究的内容。对 16、研究论著包括流行病学、临床、基础研究等。对 17、科研论文的多中心研究者,论文署名作者可只写负责单位,全部作者及其单位附于论文结尾。对 18、全球投入巨额科研经费取得的肿瘤研究成果对肿瘤死亡率的降低贡献很大。错 19、病因推断的证据强度,前瞻性研究要优于回顾性和横断面研究。对 20、科研论文中的讨论与结论应实事求是。对 二、单选题(20题) 21、下列哪个地点不适合获取受试者的知情同意?()C A:研究者办公室 B:受试者接待室 C:门急诊大厅 D:独立的诊室 22、以下不是描述性研究特点的是:()。B A:比较原始的或初级的资料,结论只能提供病因线索 B:必须设立对照组,可以明确因果关系 C:一般不需要设立对照组,不涉及暴露和疾病的因果联系的推断 D:有些描述性研究并不限于描述,在描述中可有分析,有助于发现病因和危险因素线索

生物信息学复习题及答案(陶士珩)

生物信息学复习题 一、名词解释 生物信息学, 二级数据库, FASTA序列格式, genbank序列格式, Entrez,BLAST,查询序列(query),打分矩阵(scoring matrix),空位(gap),空位罚分,E值, 低复杂度区域,点矩阵(dot matrix),多序列比对,分子钟,系统发育(phylogeny),进化树的二歧分叉结构,直系同源,旁系同源,外类群,有根树,除权配对算法(UPGMA),邻接法构树,最大简约法构树,最大似然法构树,一致树(consensus tree),bootstrap,开放阅读框(ORF),密码子偏性(codon bias),基因预测的从头分析法,结构域(domain),超家族,模体(motif),序列表谱(profile),PAM矩阵,BLOSUM,PSI-BLAST,RefSeq,PDB数据库,GenPept,折叠子,TrEMBL,MMDB,SCOP,PROSITE,Gene Ontology Consortium,表谱(profile)。 二、问答题 1)生物信息学与计算生物学有什么区别与联系 2)试述生物信息学研究的基本方法。 3)试述生物学与生物信息学的相互关系。 4)美国国家生物技术信息中心(NCBI)的主要工作是什么请列举3个以上NCBI 维护的数据库。 ¥ 5)序列的相似性与同源性有什么区别与联系 6)BLAST套件的blastn、blastp、blastx、tblastn和tblastx子工具的用途什么 7)简述BLAST搜索的算法。 8)什么是物种的标记序列 9)什么是多序列比对过程的三个步骤 10)简述构建进化树的步骤。 11)简述除权配对法(UPGMA)的算法思想。 12)简述邻接法(NJ)的算法思想。 13)简述最大简约法(MP)的算法思想。 14)简述最大似然法(ML)的算法思想。 ? 15)UPGMA构树法不精确的原因是什么 16)在MEGA2软件中,提供了多种碱基替换距离模型,试列举其中2种,解释其含义。 17)试述DNA序列分析的流程及代表性分析工具。 18)如何用BLAST发现新基因 19)试述SCOP蛋白质分类方案。 20)试述SWISS-PROT中的数据来源。 21)TrEMBL哪两个部分 22)试述PSI-BLAST 搜索的5个步骤。[ 3) 三、操作与计算题 1)如何获取访问号为U49845的genbank文件解释如下genbank文件的LOCUS行提供的信息: LOCUS SCU49845 5028 bp DNA linear PLN 21-JUN-1999

生物信息学试题

华中农业大学研究生课程考试试卷(B) 考试科目名称:生物信息学考试时间:2011年6月15日备注:所有答案均要写在答题纸上,否则,一律无效。 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.请查询序列AK101913(GenBank注册号)的相关信息并回答下列问题:(1)若用限制性内切酶PstΙ消化这条序列,可以得到几个片段?(4分) (2)该序列编码的蛋白质有多少个氨基酸?哪种氨基酸所占比例最高?等电点是多少?是否糖蛋白质?如果是糖蛋白,请给出具体类型及糖基化位点。(10分)(3)请分析该序列编码蛋白的保守结构域,根据你的分析,该蛋白可能具有什么样的生物学功能?(6分) 2.任选一种基因结构分析工具,预测序列J04982(GenBank注册号)的基因结构及其编码产物的理化性质。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?分别包含有多少个exon?预测基因(如有多个基因请注明是第几个基因)是否有转录起点和PolyA加尾信号? 分析结果是否与GenBank提供的注释信息相符合?(10分) (2)预测的第一个基因编码的蛋白质是否包含有信号肽(注明切割位点)和跨膜区域(注明跨膜区)?预测该蛋白的亚细胞定位。(10分) 注:3a、3b任选一题 3a.RZ220是水稻分子标记遗传连锁图上的一个分子标记,请回答下列有关问题:(1)这个分子标记/位点被定位于水稻的第几号染色体?在你检索的网站(请注明网址)多少水稻的遗传连锁图使用了该分子标记?请列出分子标记遗传连锁图的名称及 其类型(Map Type)(10分) (2)RZ220属于什么类型的分子标记?指出一个与该标记连锁或附近的QTL(注明其编号),并说明该QTL控制什么性状,列出定位该QTL的研究的相关文献。(10分) 3b.BM6506是羊分子标记遗传连锁图上的一个分子标记或位点,请回答下列有关问题:(请注明分析方法名称) (1)这个分子标记/位点被定位于羊的第几号染色体?(4分) (2)在SM1分子标记遗传连锁图上与这个分子标记/位点紧密连锁(两侧)的分子标记/位点的名称是什么?这个分子标记/位点在SM1分子标记遗传连锁图上的遗传位置 是多少?(8分) (3)列出一篇与该标记相关的文献及其在PubMed中的PMID号。(8分) 4.分析六条蛋白质序列(BAF63641、ABO31104、ACO11338、ABH07379、AAF65254、AAB38498)的同源性并回答下列问题(请注明分析方法名称): (1)哪两条序列的进化关系最近,一致性(Identity)是多少?相似度(Similarity/Positive)是多少?(10分)

石河子大学复试科目考试大纲-生物信息学考试大纲

石河子大学生命科学学院硕士研究生入学考试《生物信息 学》考试大纲 英文名称:Bioinformatics 一、考试大纲说明 生物信息学是研究生物数据的采集、处理、存储、传播、分析和解释等原理与方法的学科,其通过综合利用生物学、计算机科学和信息技术,揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。要求考生了解生物信息学的基础知识和数据库资源,掌握序列分析、系统发育分析、基因组分析以及蛋白质组分析的原理、方法及常用软件,具有处理复杂数据的能力和探索生物奥秘的技能。 二、考试方法-----闭卷笔试 笔试的要求: (1)出A、B卷(或两套以上的)试卷; (2)A、B两套试卷重复题不能超过10-15%; (3)笔试时间以2小时为限。 三、笔试的试卷格式--------试卷结构(题型及所占比例) 四、考试大纲内容与基本要求 要求掌握以下内容: 1 生物信息学引论 1.1生物信息学的概念

1.2生物信息学的产生和发展 1.3生物信息学的基本方法与前沿技术1.4生物信息学的主要研究内容 1.5生物信息学的应用 2 生物信息学资源与数据挖掘工具2.1 主要分子数据库 2.2 生物信息学资源 2.3整合生物信息学 2.4分子数据挖掘工具 3 序列分析 3.1核酸序列分析 3.2表达序列标签分析 3.3电子克隆cDNA全长序列 3.4蛋白质序列分析 4 序列比对 4.1序列的相似性 4.2双序列对位排列 4.3序列多重比对 5 系统发生分析 5.1分子系统发生与系统发生树 5.2分子进化模型与序列分歧度计算5.3分子系统树的构建 5.4系统发生树的可靠性 5.5分子系统发育分析软件及应用 6 生物芯片 6.1生物芯片简介 6.2生物芯片的种类 6.3基因芯片的基本原理 6.4生物芯片的应用 6.5数据处理和分析 7 基因组信息学

自测题-生物信息学

转录起始位点的英文缩写是()(1.0分)0.0 分A、CDS B、ORF C、TSS D、SRA 正确答案:C 我的答案:D 2 生物信息数据库中的核苷酸代码表中代码D 代表的是( ) (1.0分)0.0 分A、非A B、非C C、A或T或C或G D、 C 正确答案:B 我的答案:C 3 下列拉丁文那个代表小鼠()(1.0分) 0.0 分A、Homo sapiens B、Xenopus laevis C、Mus musculus D、Sus scrofa 正确答案:C 我的答案: 4 CDS的含义是(1.0分)0.0 分A、编码区B、非编码区C、低复杂度区域D、非调控区正确答案: A 我的答案:答案解析: 5 Genomics的含义是(1.0分)0.0 分A、生物信息学B、基因组学C、蛋白质组学D、表观遗传学正确答案:B 我的答案:答案解析: 6 base pair的含义是(1.0分)0.0 分A、基序B、跨叠克隆群C、碱基对D、结构域正确答案:C 我的答案:答案解析:7在真核生物中,一个基因cDNA的5′端起始密码子AUG的前后序列符合()规则(1.0分)0.0 分A、Kozak B、AU…AG C、SD D、Poly(A)n 正确答案:A 我的答案:答案解析:8mRNA 3′端有()结构(1.0分)0.0 分A、帽子B、尾巴C、帽子和尾巴D、多聚胞嘧啶正确答案:B 我的答案:答案解析:9 ORF的含义是(1.0分)0.0 分A、调控区B、非编码区C、低复杂度区域D、开放阅读框正确答案:D 我的答案:答案解析:10mRNA 3′端有()结构(1.0分)0.0 分A、帽子B、尾巴C、帽子和尾巴D、多聚胞嘧啶正确答案: B 我的答案:答案解析:11在真核生物的一个基因内含子两端,即外显子/内含子拼接边界处,其符合()规则(1.0分)0.0 分A、Kozak B、AU…AG C、SD D、Poly(A)n 正确答案:B 我的答案:答案解析:12mRNA 5′端有()结构(1.0分)0.0 分A、帽子B、尾巴C、帽子和尾巴D、多聚核苷酸正确答案: A 我的答案:答案解析:13mRNA 5′端有()结构(1.0分)0.0 分A、帽子B、尾巴C、帽子和尾巴D、多聚核苷酸正确答案:A 我的答案:答案解析:14Proteomics 的含义是 (1.0分)0.0 分A、生物信息学B、基因组学C、蛋白质组学D、表观遗传学正确答案:C 我的答案:答案解析:15 STS的含义是(1.0分)0.0 分A、表达序列标签B、序列标签位点C、高通量基因组序列D、人工合成序列正确答案:B 我的答案:答案解析:16 EST的含义是(1.0分)0.0 分A、表达序列标签B、序列标签位点C、高通量基因组序列D、人工合成序列正确答案:A 我的答案:答案解析:17在真核生物的一个基因内含子两端,即外显子/内含子拼接边界处,其符合()规则(1.0分)0.0 分A、Kozak B、AU…AG C、SD D、Poly(A)n 正确答案:B 我的答案:答案解析:18从cDNA 文库中获得的短序列是(1.0分)0.0 分A、STS B、UTR C、CDS D、EST 正确答案:D 我的答案:答案解析:19 Proteomics的含义是(1.0分)0.0 分A、生物信息学B、基因组学C、蛋白质组学D、表观遗传学正确答案:C 我的答案:答案解析:20 UTR的含义是(1.0分)0.0 分A、编码区B、非翻译区C、低复杂度区域D、开放阅读框正确答案:B 我的答案:答案解析:21在真核生物中,一个基因cDNA的5′端起始密码子AUG的前后序列符合()规则(1.0分)0.0 分A、Kozak B、AU…AG C、SD D、Poly(A)n 正确答案:A 我的答案:答案解析:22 base pair的含义是(1.0分)0.0 分A、基序B、跨叠克隆群C、碱基对D、结构域正确答案:C 我的答案:答案解析:23 ()年美国国会批准正式启动人类基因组计划?()年发表草图? (1.0分)0.0 分A、1990 2004 B、1990 2001 C、1988 2004 D、1988 2001 正确答案:B 我的答案:答案解析:24 限制性片段长度多态性标记是()。(1.0

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