医学硕士研究生生物信息学教育
医学硕士研究生生物信息学教育
关键词：生物信息学;现代教育技术;案例教学
人类基因组计划的成功实施使生命科学进入了信息时代。
基因组学、蛋白质组学和生物芯片技术的发展，使得与生命科学相关的数据量呈线性高速增长。
对这些数据全面、正确的解读，为阐明生命的本质提供了可能。
连接生物数据与医学科学研究的是生物信息学(Bioinformatics)。
应用生物信息学研究方法分析生物数据，提出与疾病发生、发展相关的基因或基因群，再进行实验验证，是一条高效的研究途经。
医学是研究生命的科学，医学研究在基础上就注定离不开对生物信息的了解。
我国目前医学研究生教学模式主要有两种,一是医学本科教育
延续过来的理论型,这种类型的教育是在本科教学大纲的基础上,按
照教学计划进行理论讲授,最后按照导师指定的课题完成毕业论文。
这种培养模式突出理论学习,忽视了实验机能和科研能力的培养。
二是科研能力培养的前轻后重型,前期只是进行理论授课,后期由导师指导学生的科研。
这种模式虽然开设了一定的实验项目,但对研究生科研能力的
培养缺乏系统性,并且前期的培养不足直接影响到研究生后期的学位课题和论文的进度、质量。
因此，笔者对生物信息学在医学硕士研究生中的教育初探，不但有利于该门课程尚未完全形成成熟的课程体系之际，为教师学习借鉴先进的教育思想与教学实践经验，更有利于医学硕士研究生对生物信息学的学习。
1生物信息学的研究范围
生物信息学是一门新兴的交叉学科，涉及生物学、数学和信息科学等学科领域，并注定以互联网为媒介，数据库为载体，利用数学知识、各种计算模型，并以计算机为工具，进行各种生物信息分析，以理解海量分子数据中的生物学含义。
生物信息包括多种类型的数据，如核酸和蛋白质序列、蛋白质二级结构和三级结构的数据等。
由实验获得的核酸蛋白序列和三维结构数据等构成初级数据，由此构建的数据库称初级数据库。
由初级数据分析得来的诸如二级结构、疏水位点、结构域(Domain)，由核酸序列翻译来的蛋白质以及预测的二级三级结构，称为二级数据。
创新算法和软件是生物信息学持续发展的基础，高通量生物学研究方法和平台技术是验证生物信息学研究结果的关键技术。
因此，现代生物信息学是现代生命科学与信息科学、计算机科学、数学、统计学、物理学和化学等学科相互渗透而形成的交叉学科，是应用计算机技术和信息论方法研究蛋白质及核酸序列等各种生物信息的采集、存储、传递、检索、分析和解读，以帮助了解生物学和遗传学信息的科学。
从其研究所涉及的学科上看，生物信息学是集生物学、数学、信息学和计算机科学一体化的一门新的科学;从其研究的主要内容上看，基因组信息学、蛋白质的结构模拟以及药物设计是生物信息学的三个重要组成部分，并有机地结合在一起[1]。
2医学硕士研究生中的生物信息学教学初探
2.1课堂教学重在教授实践技巧与方法
生物信息学在医学研究生中的教学应以教授实践技巧为主，以介绍原理为辅，深入浅出，注重课堂知识与科研实践的紧密结合。
课堂讲授应简要介绍生物信息学的相关算法、原理，着重介绍其使用技巧与方法，真正做到“有的放矢”，而这也是教学的重点和难点。
在教学中对于这部分内容应遵循深入浅出、避繁就简的原则，结合具体实例分析算法，避免空洞复杂的算法讲解让学生觉得枯燥乏味、晦涩难懂，产生畏惧心理，知难而退;注重讲解使用技巧与方法的思想和来龙去脉，让学生真正掌握解决问题的思路，培养其科学思维能力，并采用探讨式教学鼓励学生思考，通过讨论与研究的方式循序渐进的掌握复杂的内容，介绍相关的教学和物理学知识，使学生充
分体会到生物信息学与其他学科的关系，其他学科的思想方法对于生物科学的重要性，培养其自觉地将其他学科的方法和思想应用于解决生物学问题的科学素质。
任何学科都处于不断地发展、更新中，生物信息无论是理论研究还是应用研究仍处于不断发展完善中，同时随着新的应用领域和新问题的发现，其他学科的方法也在不断地应用于生物信息学，进一步增加了其多学科交叉融合的深度和广度。
2.2充分利用现代化教育技术，采用案例教学
目前，高等院校在教室内配备的多媒体投影播放系统，促进了多媒体教学的广泛应用。
生物信息学采用多媒体教学是适应学科特点、提高教学效果和充分利用现代化教育技术的一项基本要求。
作为生物信息学教学的基本模式，多媒体教学使讲解的内容更加直观形象，尤其是对于具体数据库的介绍以及数据库检索、数据库相似性搜索、序列分析和蛋白质结构预测等内容涉及到的具体方法和工具的讲解，可以激发学生的学习兴趣，加深学生对知识的理解和掌握，提高学生理论与实践相结合的能力。
但多媒体教室也有局限性，学生主要以听讲为主不能及时实践，教师讲解与学生实践相脱节，如果将生物信息学课程安排在计算机房内进行，并采用多媒体电子教室的教学方式可以解决上述问题。
在教学中采用启发式教学，为学生建立教学情景，学生通过与教师、同学的协商讨论，参与操作，发现知识，理解知识并掌握知识。
例如在讲授“目的基因序列的查寻”时，除对基本内容的介绍，如数据库的发展、分类等，其他采用案例法，让学生利用搜索工具查找三大公共核酸数据库，并通过数据库网站的介绍内容对该数据库的发展、内容、特点进行学习并总结，通过讨论和实际的数据库浏览操作了解三大公共核酸数据库并且掌握数据库使用方法。
2.3采用“讲、练”一体化的教学模式，强调学生实践能力的培养
生物信息学课堂教学积极学习借鉴职业培训和计算机课程教学中“讲、练、做”一体化的教学模式，在理论教学中增加实训内容，在实践教学中结合理论讲授，改变了传统的“以教师为中心、以教材和讲授为中心”教学方式。
根据教学内容和学生的认知规律，灵活地采用先理论后实践或先实践后理论或边理论边实践的方法，融生物信息学理论教学与实践操作为一体，使学生的知识和能力得到同步、协调、综合发展。
通常采用先讲后练的方法，即首先介绍原理、方法，之后设计相关的实训内容让学生上机实践。
对于操作性内容和生物信息分析的方法和工具的讲解采取了进行实际演示的方法，教师边讲解边示范，学生在听课时边听讲边练习或者教师讲解结束后学生再进行练习，理论与实践高度结合，充分发挥课堂教学的生动性、直观性，加深学生对知识的理解，培养和提高学生的实践操作能力。
2.4发挥网络教学优势，优化生物信息学实验教学内容
生物信息学实验教学主要是针对海量生物数据处理与分析的实
际需要，培养学生综合运用生物信息学知识和方法进行生物信息提取、储存、处理、分析的能力，提高学生应用理论知识解决问题的能力和独立思考、综合分析的能力。
生物信息学实验教学内容的选择与安排应按照循序渐进的原则，针对特定的典型性的生物信息学问题设计，以综合性、设计性实验内容为主，明确目的要求，突出重点，充分发挥学生的主观能动性和探索精神，以激发学生学习的主动性和创造性为出发点，加强学生创新精神和实验能力的培养。
生物信息学实验教学以互联网为媒介、计算机为工具，全部在
计算机网络实验室内完成。
在教学中，充分利用网络的交互特点实现信息技术与课程的结合。
教师通过电子邮件将实验教学内容、实验序列、工具等传递给
学生，学生同样通过电子邮件将实验报告、作业、问题和意见等反馈给教师，教师在网上批改实验报告后将成绩和评语发送给学生，让学生及时了解自己的学习情况。
生物信息实验教学与现代网络和信息技术密不可分，在教学工
作中充分利用现代教育技术较其他课程更具优势。
区别于其他生命科学课程，在教学过程中要求有发达的互联网
和计算机作为必备条件。
调查显示国内高校都已建立校园网，其中拥有1000M主干带宽的高校已占调查总数的64.9%，xx年一些综合类大学和理工类院校将率先升级到万兆校园网[2]，这些都为生物信息学课程在高校开设提供了良好的物质基础。
2.5考试无纸化，加强实践能力考核
考试重点是考查学生对生物信息分析的基本方法和技能的掌握程度和对结果的分析解释能力。
因此，在生物信息学考试中尝试引入实践技能考试，重点考核学生知识应用能力。
实践技能考试采用无纸化考试方式，学生在互联网环境下，对序列进行生物信息分析并对结果进行解释，不仅考核学生对基本知识和基本原理的掌握，而且考查学生进行生物信息分析的实际能力和分析思考能力。
通过实践技能考试，淡化理论考试，克服传统的死记硬背，促进学生注重提高理论用于实践的综合能力，同时更有效地提高学生计算机应用能力。
除采用实践技能考试并将其作为学生成绩的主要部分外，还加强了对学生平时学习态度、学习能力、创新思维等方面的考核。
总之，生物信息学教学是网络环境下生物教学的全新内容。
通过上述教学措施，提高了学生的学习积极性、实践操作能力、解决实际问题的综合应用能力及创新能力，收到了良好的教学效果，得到了学生的普遍欢迎，具有较强的可操作性和实践性。
在今后的教学实践中，随着教师自身素质的提高和进一步的教学改革将会不断完善生物信息学教学，培养具有“大科学”素质和意识的医学研究生人才。
参考文献：
[1]张阳德.生物信息学[M].北京：科学出版社，xx：4.
[2]教育部科技发展中心.教育部科技发展中心对大学校园网建设应用状况调查结果.千兆已成主流，应用全面渗透[J].中国教育网络，xx，5：36-39.
1.1简述DNA双螺旋结构模型要点 a.DNA两条链逆平行、围绕同中心轴右手螺旋的双链结构，双螺旋结构的直径为2.0nm，螺距为3.4nm。 b.脱氧核糖和磷酸基团构成亲水性骨架位于双螺旋结构的外侧，疏水碱基位于螺旋内侧。每周约10个碱基。 c.两条链借助彼此之间的的氢键结合在一起。AT配对有两个氢键GC配对有三个氢键。每两个碱基对之间的相对旋转角度为36° d.双螺旋结构的表面形成了一个大沟(major groove)和一个小沟(minor groove)。 1.2 名词解释：DNA的变性与复性；DNA分子杂交 DNA的变性：在某些理化因素作用下，DNA双链解开成两条单链的过程。DNA变性的本质是双链间氢键的断裂。 DNA的复性：当变性条件缓慢地除去后，两条解离的互补链可重新配对，恢复原来的双螺旋结构，这一现象称为DNA复性(renaturation) 。 DNA分子杂交：热变性的DNA在缓慢冷却过程中，具有碱基序列互补的不同DNA之间或DNA与RNA之间形成杂环双链的现象称为核酸分子杂交。 1.3 简述核酸分子杂交技术 不同种类的DNA单链分子或RNA分子放在同一溶液中，只要两种单链分子之间存在着一定程度的碱基配对关系，在适宜的条件可以在不同的分子间形成杂化双链(heteroduplex)。这种杂化双链可以在不同的DNA与DNA之间形成，也可以在DNA和RNA分子间或者RNA与RNA 分子间形成。这种现象称为核酸分子杂交 1.4生物体内氨基酸有180多种,组成蛋白质的氨基酸只有（20）种,都是（α-氨基酸）。 1.5 写出氨基酸的结构通式 1.6名词解释：氨基酸的等电点 氨基酸的等电点：调节氨基酸溶液PH值,使氨基酸溶液中的氨基和羧基的解离度完全相等,即氨基酸所带静电荷为0,在电场中既不向阴极移动,也不向阳极移动,此时,氨基酸溶液的PH 值称为该氨基酸的等电点,以符号PI表示。 2.1 Sanger通过氨基酸与（2,4-二硝基氟苯(DNFB)）反应测定了胰岛素的序列。 2.2 Edman反应是指用（苯异硫氰酸酯（PITC））与氨基酸的氨基发生反应来测定多肽序列的。 2.3名词解释：肽键与肽平面 肽键：氨基酸与氨基酸之间脱水缩合之后形成肽链其中一个氨基酸上的氨基与另一个氨基酸上的羟基脱水缩合后形成的就叫肽键即-CO-NH-. 肽平面：与肽键相关的6个原子共处于一个平面，称为酰胺平面或肽平面。 肽键具有一定程度的双键性质，参与肽键的六个原子C、H、O、N、Cα1、Cα2不能自由转动，位于同一平面，此平面就是肽平面，也叫酰胺平面。 2.4详细叙述蛋白质的分子结构。 一级结构：组成蛋白质多肽链的线性氨基酸序列。 二级结构：依靠不同氨基酸之间的C=O和N-H基团间的氢键形成的稳定结构，主要为α螺旋和β折叠。 三级结构：通过多个二级结构元素在三维空间的排列所形成的一个蛋白质分子的三维结构。四级结构：用于描述由不同多肽链（亚基）间相互作用形成具有功能的蛋白质复合物分子。 2.5 蛋白质二级结构的有哪几种？
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
生物信息学的进展综述 韩雪晴 （生物工程1201班，学号：201224340124） 摘要：生物信息学是一门研究生物和生物相关系统中信息内容和信息流向的综合性系统科学。80年代以来新兴的一门边缘学科，信息在其中具有广阔的前景。伴随着人类基因组计划的胜利完成与生物信息学的发展有着密不可分的联系，生物信息学的发展为生命科学的发展为生命科学的研究带来了诸多的便利，对此作了简单的分析。 关键词：生物信息学；进展；序列比对；生物芯片 A review of the advances in Bioinformatics Han Xueqing （Bioengineering, Class1201，Student ID：201224340124） Abstract: Bioinformatics is the science of comprehensive system of information content and information flows to a study on the biological and bio related in the system. The edge of an emerging discipline since 80, has broad prospects in which information. With the human genome project was completed and the development of bioinformatics are inextricably linked, for the life science research development of bioinformatics for the development of life science has also brought a lot of convenience, has made the simple analysis. Keywords: bioinformatics；progress；Sequence alignment；biochip 1、生物信息学的产生背景 生物信息学是20世纪80年代末开始，随着基因组测序数据迅猛增加而逐渐兴起的一门学科[1]。应用系统生物学的方法认识生物体代谢、发育、分化、进化以及疾患发生规律的不可或缺的工具[2]。及时、充分、有效地利用网络上不断增长的生物信息数据库资源，已经成为生命科学和生物技术研究开发的必要手段，从而诞生了生物信息学。 2、生物信息学研究内容 主要是利用计算机存储核酸和蛋白质序列，通过研究科学的算法，编制相应的软件对序列进行分析、比较与预测，从中发现规律。白细胞介素-6(IL-6)是机体重要的免疫因子,但在两栖类中未见报道。采用生物信息学方法对两栖类模式动物非洲爪蟾IL-6进行分析[3]。以人IL-6基因对非洲爪蟾数据库进行搜索、分析,并采用RT-PCR方法对所得序列进行验证。结果表明,非洲爪蟾IL-6基因位于scaffold_52基因架上,具有保守的IL-6家族基序[4]。采用生物信息新方法进行不同物种的免疫基因挖掘、克隆,是一种有效的方法[5]。 2.1序列比对 比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础。两个序列的比对现在已有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BLAST和FASTA[6]。序列数据库搜索最著名且最常用的工具之一便是BLAST算法。FASTA算法是另一族常用的序列比对及搜索工具[7]。 2.2结构比对 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。 2.3蛋白质结构预测 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[8]。 3、生物信息学的新技术
生物信息学在医学数据分析中的应用 1.前言 随着信息技术的飞速发展，医疗数据以爆炸般的速度积累增长，特别是临床医疗数据的大量积累，但是如何有效的整合和利用这些数据进行科学研究，这就对有效数据的管理和挖掘提出了更高的要求。 近年来，数据挖掘得到迅速发展，并逐渐应用到现实生活中，在分类分析方面表现相当出色，因此，已有专家将数据挖掘技术与基因表达数据分类问题相结合，发掘基因之间的关联联系，基因表达正常与非正常的活动范围，由此来理解基因表达的内在规律[1]，给疾病的诊断和预测、新特药的设计提供新的思路和方法。但目前医学数据的整合还存在以下问题： 一是医院临床数据通常是分散存在的。分布于医院信息系统、检验信息系统、检查信息系统、电子病历系统等医院建立的各种信息系统当中，有的甚至存在于医生手写的随访记录本当中，这样分散存在的数据不利于收集、整合与分析。 二是以往的临床科学研究都是以手工的方式去收集和整合数据，数据的可靠性和准确性得不到保证，而且容易产生数据丢失。与此同时，人工收集数据工作量大，数据采集速度慢、试验周期长的状况，这对临床科研数据的统计和分析结果的准确性提出来质疑。 三是在对手工搜集到的分散的数据资源进行统计分析和查询的过程中，效率滞后，容易影响科研进度。 针对上述几个问题，为确保收集数据的准确性、有效性和完整性，以便进行统计分析，基于临床科研的数据管理系统应运而生。 2. 支持向量机在医疗数据中的应用 在疾病检测中，单一的生理信息不足以反映人体的健康状况，因此对多种生理信息综合分析是十分有必要的。在心脏病的诊断中就涉及诸如年龄、血压、心跳等几种，甚至几十种理化指标。医生综合这些检测的数据，根据自己的经验、知觉和见解等对人体的健康状况做出某种诊断。显然，这种诊断是主观性的，对同一个人，有时不同的医生甚至会做出截然相反的判别。多生理信息融合( Information Fusing)技术可以直接从原始样本数据出发建立某种规则模型，并将这种模型在计算机上实现，利用这一模型可以帮助医生对待测人体做出更客
生物技术12-1 生物技术12-1 学号姓名性 别 签名学号姓名性别签名学号姓名性 别 签名 12114350101陈丽娜女大肠杆菌连接 酶 12114350104黄少敏女人的胰蛋白 酶 12114350105黄晓静女T4噬菌体 DNA聚合酶12114350106纪秀玲女人的肌红蛋白12114350107列泳婵女蛋白酶K序 列 12114350108石彩虹女小鼠P53基 因12114350110周海琪女拟南芥端粒酶 序列 12114350111曹杰濠男淀粉酶12114350113陈永成男G-谷氨酰转 肽酶12114350115方壮杰男乳酸脱氢酶12114350116冯健锋男肝癌铁蛋白12114350118黄静云男牛血清白蛋 白12114350119李树森男18S rDNA 12114350120李涛男ATP合成酶12114350121林秀尧男谷氨酸脱羧 酶12114350123刘国标男CDK4 12114350124罗皓炽男胃蛋白酶12114350125阮永刚男鲨烯合酶基 因12114350126石晓洲男肌动蛋白12114350129王佐正男肥胖基因相 关蛋白 12114350130吴文祯男柑橘果胶酯 酶12114350131吴永鹏男凝血酶原12114350132徐国相男维生素C合 成基因 12114350133叶业林男葡萄糖脱氢 酶
12114350134张维彬男大肠杆菌Β-半 乳糖苷酶 12114350135张伟龙男抗干旱基因12114350136郑晓坤男人血红蛋白 12114350142郑桂捷男磷酸酶的蛋白 质12114350138黄忠海男牛凝乳酶原 基因 12114350139徐少东男岩藻糖苷酶 12114350141王晓敏女木瓜蛋白酶 本班总人数：31 生物技术12-2 生物技术12-2 学号姓名性别签名学号姓名性别签名学号姓名性别签名12114350201黄雪梅女人的胰岛素12114350202李晨晨女热震惊蛋白/ 热击蛋白 1211435020 3 廖垭娣女乙肝病毒 CABYR- binding prot ein 12114350204冉梦梦女腺苷酸环化酶12114350205魏丹璇女DNA ase I 1211435020 6 吴彩凤女纤维素酶 12114350207武亦婷女18 rDNA 12114350208叶国玲女谷胱甘肽1211435020 9 叶锦玉女线粒体基因
生物信息学 一、我对生物信息学的认识 1、什么是生物信息学 生物信息学从事对基因组研究相关生物信息的获取、加工、储存、分配、分析和解释。包括了两层含义，一是对海量数据的收集、整理与服务，也就是管好这些数据；另一个是从中发现新的规律，也就是用好这些数据。具体地说，生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，找到基因组序列中代表蛋白质和RNA基因的编码区；同时，阐明基因组中大量存在的非编码区的信息实质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语文规律；在此基础上，归纳、整理与基因组遗传语文信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据，从而认识代谢、发育、分化、进化的规律。 2、、生物信息学的重要性 生物信息学不仅仅是一门科学学科，它更是一种重要的研究开发工具。 从科学的角度来讲，它是一门研究生物和生物相关系统中信息内容物和信息流向的综合系统科学，只有通过生物信息学的计算处理，我们才能从众多分散的生物学观测数据中获得对生命运行机制的详细和系统的理解。 从工具的角度来讲，它是今后几乎进行所有生物（医药）研究开发所必需的舵手和动力机，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。 可见生物信息学在今后的无论是生物（医药）科研还是开发中都具有广泛而关键的应用价值；而且，由于生物信息学是生物科学与计算科学、物理学、化学和计算机网络技术等密切结合的交叉性学科，使其具有非常强的专业性，这就使得专业的生物（医药）科研或开发机构自身难以胜任它们所必需的生物信息学业务，残酷的市场竞争及其所带来的市场高度专业化分工的趋势，使得专业的生物（医药）开发机构不可能在自身内部解决对生物信息学服务的迫切需求，学术界内的生物（医药）科研机构也是如此，而这种需求，仅靠那些高度分支化和学术化的分散的生物信息学科研机构是远远不能满足的。可见，在生命科学的新世纪，生物信息学综合服务将是一个非常重要的也是一个极具挑战性的领域。 3、生物信息学的最终目的
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、发展、前景
生物信息学的发展和前景 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”。 生物信息学的产生 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
浅谈生物信息学 一、生物信息学产生的背景 有人说，基于序列的生物学时代已经到来，尽管对“序列生物学”这一提法可能有所争议，但是今日像潮水般涌现的序列信息却是无可争辩的事实。自从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，经过美、英、日、法、德和中国科学家的艰苦努力，终于完成了工作草图，这是人类科学世上又一个里程碑式的事件。它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。在人类基因组计划进行过程中所积累起来的技术和经验，使得其它生物基因组的测序工作可以完成得更快捷。可以预计，今后DNA序列数据的增长将更为惊人。生物学数据的积累并不仅仅表现在DNA序列方面，与其同步的还有蛋白质的一级结构，即氨基酸序列的增长。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。可以打一个比方来说明这些数据的规模。有人估计，人类（包括已经去世的和仍然在世的）所说过的话的信息总量约为5唉字节（1唉字节等于1018字节）。而如今生物学数据信息总量已接近甚至超过此数量级。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
生物信息学的过去现在和将来 摘要：生物信息学是生物技术的核心,是一门由生物、数学、物理、化学、计算机科学、信息科学等多学科交叉产生的新兴学科。本文介绍了生物信息学的概念,分析了发展生物信息学对现今科学发展的重大意义。根据生物信息学的发展特点,具体分析了生物信息学研究的内容:基因组序列的分析; 基因进化;药物设计; 基因区域预测; 基因功能预测;蛋白质结构预测。评述了生物信息学发展的现状,指出我国生物信息学发展中存在的问题, 并对我国发展生物信息学提出了一些建议。最后分析了生物信息学发展的方向, 展望了生物信息学的发展前景。 关键词：生物信息发展实际应用生产 正文： 生物信息学是生命科学、信息科学、数理科学等众多行馆学科相互交融所形成的一门新兴边缘学科，它随人类基因组计划（HGP）的实施而诞生，已旭旭发展成为当今生命科学的重大前沿领域之一。 一、生物信息学产生的背景 有人说, 基于序列的生物学时代已经到来,尽管对/ 序列生物学0这一提法可能有所争议,但是今日像潮水般涌现的序列信息却是无可争辩的事实。自从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3@109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0的人类基因组计划,经过美、英、日、法、德和中国科学家的艰苦努力, 终于完成了工作草图, 这是人类科学史上又一个里程碑式的事件。它预示着完成人类基因组计划已经指日可待。截止日前为止,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。在人类基因组计划进行过程中所积累起来的技术和经验,使得其它生物基因组的测序工作可以完成得更为快捷。可以预计, 今后DNA序列数据的增长将更为惊人。生物学数据的积累并不仅仅表现在DNA 序列方面,与其同步的还有蛋白质的一级结构, 即氨基酸序列的增长。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数据库其记录已达数百万条。在这些数据的基础上派生、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。可以打一个比方来说明这些数据的规模。有人估计,人类( 包括已经去世的和仍然在世的) 所说过的话的信息总量约为5唉字节( 1唉字节等于10@18字节) 。而如今生物学数据信息总量已经接近甚至超过此数量级。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(粗略地用每年所发表的生物、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其生活质
生物信息学在医学领域的应用研究现状 摘要生物信息学是研究生物信息处理(采集、管理和分析应用),并从中提取生物学新知识的一门科学,它连接生物数据和医学科学研究。生物信息数据库几乎覆盖了生命科学的各个领域，截止至2010年，总数已达1230个。生物信息学已不断渗透到医学领域的研究中。生物信息学在医学领域中主要应用于医学基础研究、临床医学、药物研发和建立与医学有关的生物信息学数据库。 关键词生物信息学，医学，应用 前言据统计,生物学信息正以每14个月翻一倍的速度增长。随着基因组及蛋白质序列数据库的快速增长,以及从这些序列中获取最大信息的需求,生物信息学(bioinformatics)作为一门独立学科应运而生。简言之,生物信息学就是利用计算和分析工具去收集、解释生物学数据的学科。生物信息学是一门综合学科,是计算机科学、数学、物理、生物学的结合。它对于管理现代生物学和医学数据具有重大意义,其研究成果将对人类社会和经济产生巨大推动作用。生物信息学的基础是各种数据库的建立和分析工具的发展。 数据库 迄今为止,生物学数据库总数已达500个以上。归纳起来可分为4大类:即基因组数据库、核酸和蛋白质一级结构数据库、生物大分子三维空间结构数据库,以及以上述3类数据库和文献资料为基础构建的二级数据库。 生物信息学在临床医学上的应用 1.疾病相关基因的发现:很多疾病的发生与基因突变或基因多态性有关。发 现新基因是当前国际上基因组研究的热点,使用生物信息学的方法是发现新基因的重要手段。目前发现新基因的主要方法有多种:(1)基因的电脑克隆:所谓基因的“电脑克隆”, 就是以计算机和互联网为手段,发展新算法,对公用、商用或自有数据库中存储的表达序列标签(express sequence tags,EST)进行修正、聚类、拼接和组装, 获得完整的基因序列, 以期发现新基因。(2)通过多序列比对从基因组DNA 序列中预测新基因[1]:从基因组序列预测新基因,本质上是把基因组中编码蛋白质的区域和非编码蛋白质的区域区分开来。(3)发现单核苷酸多态性[2]:现在普遍认为SNPs研究是人类基因组计划走向应用的重要步骤。这主要是因为SNPs将提供一个强有力的工具,用于高危群体的发
番茄WRKY26基因的生物信息学分析 摘要：番茄(Lyeopersicon https://www.doczj.com/doc/e07591925.html,1)是世界上重要的蔬菜作物之一，已 经成为蔬菜基因工程研究的模式植物之一。由于环境污染，气候条件不断恶化，使地球上的生物生存环境遭受到越来越严重的危害，因此番茄非生物抗逆性改良的研究工作就更显得迫切和重要。已有研究证明WRKY转录因子可参与多种植物抗性反应,WRKY26基因存在于番茄中，其编码的WRKY26转录因子对番茄抗旱性有重要调控作用，研究其生物学功能显得尤为重要。本文采用生物信息学的方法对已在GenBank 上登录的番茄WRKY26基因的核酸及氨基酸序列、组成成分、同源性比对、编码蛋白质的理化性质、信号肽、跨膜结构域、亲、疏水性、蛋白质结构及功能域等进行预测和推断。结果表明：该基因的ORF长度为1608bp 且与马铃薯STWRKY8同源性很高，该基因编码的蛋白质分子量为分子量为59624.9，等电点为6.87，为酸性疏水性蛋白质，且不稳定。该蛋白质无信号肽和跨膜结构域，属于非分泌蛋白质。蛋白质结构表明该蛋白主要为β转角和无规则卷曲，没有α螺旋。通过此次研究，希望为今后深入研究该类基因的功能和结构特征提供依据。 关键词：番茄；WRKY26基因；蛋白质功能；同源性 前言 番茄基因组中,数目众多的转录因子参与植物的生长发育、物质代谢、响应 生物和非生物胁迫等多种生物进程。WRKY基因家族是植物重要的转录因子家族, 在抗病信号转导途径中起重要调控作用,因而成为分子植物病理研究领域中的热 点。WRKY转录因子是一类植物所特有的抗逆相关转录因子超家族，在植物生物、 非生物胁迫[1]以及植物的生长发育和多种代谢途[2]的调控中起重要作用。 近年来的研究发现,转录因子和抗逆基因会对环境胁迫作出响应。一个抗逆 基因的超表达只能提高植物单一抗性,而一个转录因子基因的超表达能够激活多 个下游抗逆基因的表达,从而提高植物综合抗逆能力。所以与单抗基因相比,转录 因子已成为作物改良的研究热点。尤其是WRKY转录因子,因其可显著地调控植 物生物和非生物胁迫,更是备受关注[3]。WRKY家族中的大部分成员受到水杨酸(SA)、NaCl、低温等刺激后会诱导表达[4-6]。Q iu等[7]发现OsWRKY45可在病原菌的诱导下表达,并提高转基因拟南芥的抗病性,说明WRKY基因还具有潜在的抗病能力。现已证明WRKY可参与多种植物抗病反应[8]。番茄作为重要的模式植物周年生产中常受到高盐、低温、病原菌的影响,其遗传改良越来越受到重视[9]。所以研究WRKY26基因的生物信息学功能显得尤为重要，可以为转基因番茄等其他遗传操作提供技术储备。 一.基因的查找，在NCBI中查找基因序列 mRNA sequence >gi|723709376|ref|XM_004241707.2| PREDICTED: Solanum lycopersicum probable WRKY transcription factor 26 (LOC101255501), mRNA
生物信息学在生物医学文献中自动提取疾 病基因点突变信息的运用 生物信息学(Bioinformatics)一词由美籍学者林华安博士(Hwa A．Lim)首先创造和使用。生物信息学是多学科的交叉产物，涉及生物、数学、物理、计算机科学、信息科学等多个领域。狭义的讲，生物信息学是对生物信息的获取、存储、分析和解释；计算生物学则是指为实现上述目的而进行的相应算法和计算机应用程序的开发。这两门学科之间没有严格的分界线，统称为生物信息学。生物医学研究的重要目标就是找到突变和相应的疾病表型。但是大多数的疾病相关的突变数据都以文本的形式埋藏在生物医学文献之中，缺乏必要的结构来便于检索和查找。 信息的快速更新和持续增长的文献储存使得提取这些突变信息变得困难。蛋白质和DNA的突变信息储存在像Mendelian inheritance in man(OMIM)和Swiss-Prot 等数据库中。数据挖掘的方法从这些数据库中提取突变信息可以达到0.98的准确性，但是还没有正确的自动转到疾病相关的突变的方法。现有算法可以实现鉴定点突变（比如MutationFinder）或者突变和其相关的基因以及蛋白质的名称（比如MEMA和MuteXe）。大多数“突变+基因”的方法可以通过各自不同的界面和算法来实现对点突变信息的表述和文本数据收集。比如：Mutation Grab采用基于图表的（Graph based）的方法，而MutationMiner采用结构可视化的方法来表现。但是所有方法都关注于提取点突变和相关基因的正确性。 新的高效的从生物医学文献中鉴别点突变以及他们和疾病表型的关系。结合了数据挖掘（data mining）和序列分析（sequence analysis）来鉴定点突变和相关疾病。采用PubMed引擎来从MEDLINE中检索一系列摘要。将词汇索引控制在MEDLINE's Medical Subject Heading (MeSH)。根据MeSH提交一个简单的查询“mutation"然后下载所有可用的摘要，为XML格式。用MetaMap来鉴定疾病 状态。在生物领域中，最大的词汇资源为United Medical Language System （UMLS）Metathesaurus。MetaMap是专门发现Metathesaurus中的生物医学实体的软件。用MetaMap来鉴定题目和摘要中的疾病的名称。其方法如下：（1） EMU突变抽取工具被用来从突变疾病相关的文库中来鉴定和检索突变。同时也从文本中识别基因的名称。（2）应用一个过滤器(SEQ_Filter)来排除所有氨基酸和报道的相关蛋白序列中的不同的突变。（3） SEQ前后的结果可以人为建立一个全注释的疾病突变数据库。 首先，用EMU来鉴定基因信息。在生物医学文献中，基因和蛋白质的记录没有一个标准的形式。所以自动抽取基因和蛋白质信息是在数据挖掘上的一个很大的挑战。我们采用在内部词典中来进行字串查找(string look up)来确的基因的名字。使用Human Gnome Organization(HUGO)和National Center for Biotechnology Information (NCBI)的数据库来进行。所有和密码子一样的基因名称被除去了。其次，用SEQ_Filter来过滤氨基酸位置上不一致的突变。对于在摘要中鉴定的基因名称和突变，都可以在NCBI中查找了相应的蛋白质信息。对于每个蛋白质，根据相应位置上的突变来确定野生型的氨基酸。如果在突变位置的野生型氨基酸（或者突变型）至少有一个相关的蛋白质，那么基因和突变之间的联系证明是有效的。最后，建立黄金标准(gold standards)。和疾病基因相
生物信息学在医学领域的应用前沿 摘要：生物信息学是有生命科学、信息学、数学、物理、化学等学科相互交融而形成的新兴学科。生物信息数据库几乎覆盖了生命科学的各个领域，截止至2010年，总数已达1230个。生物信息学已不断渗透到医学领域的研究中。生物信息学在医学领域中主要应用于医学基础研究、临床医学、药物研发和建立与医学有关的生物信息学数据库。 关键词：生物信息学；医学；基因；应用 生物信息学是20世纪80年代以来随着人类基因组生命科学与信息科学以及数学、物理、化学等学科相互交融而形成的新兴学科，是当今最具发展前途的学科之一。人类基因组计划的顺利推进产生了海量基因数据，这些数据中蕴藏着丰富的生物学内涵，如果能充分挖掘并加以利用，可能揭示出很多对人类有用的信息。生物信息学已经成为生物学、医学、农学、遗传学、细胞生物学等学科发展的强大推动力量。随着生物信息学研究的深入与发展，它已不断渗透到医学领域的研究中。近年来，伴随着对基因组的研究不断深入，部分应用领域取得了令人瞩目的突破，其潜在的经济利益更是吸引了众多国家、企业及大量科研人员投入到相关研究中，生物信息学得到了迅猛的发展。 一、主要数据库 数据库是生物信息学的主要内容，各种数据库几乎覆盖了生命科学的各个领域。截止至2010年，生物信息数据库总数已达1230个。生物信息数据可可分为一级数据库和二级数据库。一级数据库的数据都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，如Genbank数据库、SWISS-PROT数据库；二级数据库是在一级数据库、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整理，如人类基因组图谱库GDB。 在医学领域中常用的生物信息数据库主要有：核酸类数据库，如NCBI核苷酸序列数据库(Gen Bank )、欧洲核苷酸序列数据库(EMBL)、日本DNA 数据库(DDB)等；蛋白相关数据库，如蛋白质数据库(SWISS-PROT)、蛋白质信息资源库(HR)、Entrez 的蛋白三维结构数据库(MMDB)、蛋白质交互作用数据库(DIP)等；疾病相关数据库，包括综合临床数据库，如NCBI疾病基因数据库、Gene Cards等；遗传性疾病数据库，如遗传性疾病数据库(GDB)、人类遗传性疾病数据库(Gene Dis)等；肿瘤相关数据库，如肿瘤基因组解剖工程(CGAP)等；心血管疾病相关数据库，如心血管疾病相关生物医学数据库(Cardio)、心脏疾病计划及临床决策支持系统(HDP &CDM)等；免疫性疾病数据库，如免疫功能分子数据库( HMM)、免疫缺陷资源库(IDR)等；药物相关数据库，如药物和疾病数据库(Drugs)、FDA药品评审与研究中心(CDER)等。 二、生物信息学在医学领域的应用 2.1 生物信息学在医学基础研究中的应用 2.1.1 新基因的发现与鉴定 疾病的发生发展与特异基因的改变有关，鉴定与疾病相关的基因是科学家在积极探索的一个方向，对治疗某些疑难杂症带来新的契机。发现新基因是当前国际上基因组研究的热点，使用生物信息学的方法是发现新基因的重要手段。现在很多疾病的致病基因已经发现，包括癌症、肥胖、哮喘、心脑血管病等，其中与癌症相关的原癌基因约有1000个，抑癌基因约有100个。 目前发现新基因的主要方法有以下3种：①通过多序列比对从基因组DNA序列中预测新基因，其本质是把基因组中编码蛋白质的区域和非编码蛋白质的区域区分开来。②基因的电子克隆，即以计算机和互联网为手段，通过发展新算法，对生物信息数据库中存储的表达序列标签进行修正、聚类、拼接和组装，获得完整的基因序列，以期发现新基因。③发现单核苷酸多态性。 例如，2010年我国学者通过生物信息学EST 拼接技术，RT－PCR等技术，克隆出30个人类未知功能的新基因，并通过生物信息学分析该基因
生物信息学论文 学院：生命科学技术学院 专业：生物科学 班级：2013级 老师：高亚梅 学生：王秉政 学号：20134083038
黑曲霉GH75及米曲霉GH76-5基因生物信息学分析王秉政（黑龙江八一农垦大学，生命科学技术学院，2013级生物科学专业，黑龙江省，大庆市） 【摘要】目的：分析和预测黑曲霉GH75和米曲霉GH76-5基因及其编码蛋白质的结构和特征。方法：利用NCBI、CBS和ExPASy网站中的各种信息分析工具，并结合VectorNTIsuite8.0生物信息分析软件包，分析预测黑曲霉GH75和米曲霉GH76-5基因并预测该基因编码蛋白结构的特征和功能。结果：GH75基因全长174bp,编码区具有57个氨基酸，在GenBank同源序列中，其与Aspergillus niger contig An04c0140, genomic contig 基因氨基酸序列一致性达到100%，且有GH75保守域。GH75蛋白相对分子量预测为26257.2，理论等电点为4.69。预测GH75编码蛋白α螺旋(H ) 、β折叠(E )、无规则卷(L )的比例分别是11.07%、25.41%、63.52%，1个GTPase结构域。GH75蛋白为亲水蛋白，有跨膜区，有信号肽。GH76-5基因全长309bp,编码区具有102个氨基酸，在GenBank同源序列中，其与Aspergillus niger contig An14c0130, genomic contig基因氨基酸序列一致性达到100%，且有GH76-5保守域。GH76-5蛋白相对分子量预测为46029.3，理论等电点为5.28。预测GH76-5编码蛋白α螺旋(H ) 、β折叠(E )、无规则卷(L )的比例分别是26.90%、20.71%、52.38%，2个GTPase结构域。GH76-5蛋白为疏水蛋白，无跨膜区，无信号肽。结论：成功预测GH75和GH76-5基因及其编码蛋白生化及其结构特征，为下一步对其进行克隆和表达奠定基础。 【关键词】黑曲霉、米曲霉；糖基水解酶家族（GH75）；糖基水解酶家族（GH76-5）生物信息学 黑曲霉是一种重要工业微生物,在酶制剂、异源蛋白、有机酸等领域应用广泛。2007年黑曲霉基因组的公布将黑曲霉的研究引入后基因组时代,各种组学数据如雨后春笋般涌现,人们对黑曲霉高效生产机制的理解上升到系统、分子层次;与此同时,黑曲霉遗传操作系统也不断成熟,为系统地研究和改造黑曲霉、将黑曲霉打造成通用细胞工厂奠定了基础。 米曲霉是一类产复合酶的菌株，除产蛋白酶外，还可产淀粉酶、糖化酶、纤维素酶、植酸酶等。在淀粉酶的作用下，将原料中的直链、支链淀粉降解为糊精及各种低分子糖类，如麦芽糖、葡萄糖等；在蛋白酶的作用下，将不易消化的大分子蛋白质降解为蛋白胨、多肽及各种氨基酸，而且可以使辅料中粗纤维、植酸等难吸收的物质降解，提高营养价值、保健功效和消化率，广泛应用于食品、饲料、生产曲酸、酿酒等发酵工业，并已被安全地应用了1000多年。米曲霉是理想的生产大肠杆菌不能表达的真核生物活性蛋白的载体。米曲霉基因组所包含的信息可以用来寻找最适合米曲霉发酵的条件，这将有助于提高食品酿造业的生产效率和产品质量。 一、资料与方法 1.1资料 通过ExPASy 数据库的UniProtKB（https://www.doczj.com/doc/e07591925.html,或https://www.doczj.com/doc/e07591925.html,/uniprot）获得黑曲霉的GH75与米曲霉GH76-5基因序列。GH75基因编号为4990860.，NCBI的登录号为XM_001401782.1. ，其他物种的GH75的氨基酸序列均来自Genbank，登录号见图1。GH76-5基因编号为4987208.，NCBI的登录号为XM_001400940.2. ，其他物种的GH76-5的氨基酸序列均来自Genbank，登录号见图2。 1.2方法 利用美国国家生物技术信息中心（NCBI,https://www.doczj.com/doc/e07591925.html,）的基本局部比对搜索工具（BLAST,https://www.doczj.com/doc/e07591925.html,/blast/），运用Blastx完成基因同源性分析。 应用ORF finder（https://www.doczj.com/doc/e07591925.html,/gorf/orfig.cgi）寻找其开放读码框，并推导出可编码蛋白序列。 利用保守结构域（https://www.doczj.com/doc/e07591925.html,/Structure/cdd/wrpsb.cgi）分析预测其保守域。 通过瑞士生物信息学研究所的蛋白分析专家系统（ExPASy，https://www.doczj.com/doc/e07591925.html,）所提供的蛋白组学和分
浅谈生物信息学在生物医药方面的应用 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。是结合了计算机科学、数学和生物学的一门多学科交叉的学科。它依赖计算机科学、工程和应用数学的基础，依赖实验和衍生数据的大量储存。他将各种各样的生物信息如基因的DNA序列、染色体定位、基因产物的结构和功能及各种生物种间的进化关系等进行搜集、分类和分析，并实现全生命科学界的信息资源共享。 从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学可以用于序列分类、相似性搜索、DNA序列编码区识别、分子结构与功能预测、进化过程的构建等方面的计算工具已成为变态反应研究工作的重要组成部分。针对核酸序列的分析就是在核酸序列中寻找过敏原基因，找出基因的位置和功能位点的位置，以及标记已知的序列模式等过程。针对蛋白质序列的分析，可以预测出蛋白质的许多物理特性，包括等电点分子量、酶切特性、疏水性、电荷分布等以及蛋白质二级结构预测，三维结构预测等。 基因芯片是基因表达谱数据的重要来源。目前生物信息学在基因芯片中的应用主要体现在三个方面。 1、确定芯片检测目标。利用生物信息学方法，查询生物分子信息数据库，取得相应的序列数据，通过序列比对，找出特征序列，作为芯片设计的参照序列。 2、芯片设计。主要包括两个方面，即探针的设计和探针在芯片上的布局，必须根据具体的芯片功能、芯片制备技术采用不同的设计方法。 3、实验数据管理与分析。对基因芯片杂交图像处理，给出实验结果，并运用生物信息学方法对实验进行可靠性分析，得到基因序列变异结果或基因表达分析结果。尽可能将实验结果及分析结果存放在数据库中，将基因芯片数据与公共数据库进行链接，利用数据挖掘方法，揭示各种数据之间的关系。 大规模测序是基因组研究的最基本任务，它的每一个环节都与信息分析紧密相关。目前，从测序仪的光密度采样与分析、碱基读出、载体标识与去除、拼接与组装、填补序列间隙，到重复序列标识、读框预测和基因标注的每一步都是紧