分子系统发育分析的生物信息学方法

实验六系统发育分析－PhylipPHYLIP网址： /phylip.html实习内容：（一）序列的前期准备（二）最大简约法建树（Maximum Parsimony）（三）最大似然法建树(Maximum Likelihood )（四）距离法建树(Distance Method)作业：任意选取五个以上物种的同源核酸或/和蛋白质序列,分别采用最大简约法，最大似然法和距离法构建进化树，给出简洁的步骤和必要的图示，并分析这三种方法的差别。

答：五种核酸序列：>Rattus norvegicus gi|17985948|ref|NM_033234.1| Rattus norvegicus hemoglobin, beta (Hbb), mRNA>Mus musculus gi|218749876|ref|NM_008220.4| Mus musculus hemoglobin, beta adult major chain (Hbb-b1), mRNA>Bos taurus gi|160358323|ref|NM_173917.2| Bos taurus hemoglobin, beta (HBB), mRNA>Homo sapiens gi|28302128|ref|NM_000518.4| Homo sapiens hemoglobin, beta (HBB), mRNA>Sus scrofa gi|261245057|ref|NM_001144841.1| Sus scrofa hemoglobin, beta (HBB), mRNAseqboot运行后输出文件内容及用CLUSTALX进行多条序列比对构建的进化树最大简约法建树步骤：1、打开DNAPARS，将刚才生成的seqb文件名输入。

2、改M选项为分析multiple data sets(多个数据），其它参数不变，运行将生成两个文件outfile和outtree，将outfile更名为mpfile，将outtree更名为mptree。

生物信息学第七章分子进化与系统发育分析（2）同义与非同义的核苷酸替代❒同义替代：编码区的DNA序列，核苷酸的改变不改变编码的氨基酸的组成❒非同义替代：核苷酸改变，从而改变编码氨基酸的组成❒计算方法：进化通径法Kimura两参数法采用密码子替代模型的最大似然法SdS❒Ka/Ks ~ 1: 中性进化❒Ka/Ks << 1: 阴性选择，净化选择❒Ka/Ks >> 1: 阳性选择，适应性进化❒多数基因为中性进化，约1%的基因受到阳性选择->决定物种形成、新功能的产生❒PAML, MEGA等工具：计算Ka/Ks及统计显著性进化通径法：Nei-Gojobori❒首先需要考虑：潜在的同义（S ）和非同义位点数（N ）❒基本假设：所有核苷酸的替代率相等❒用f i 表示某一个密码子第i 位的核苷酸上发生同义替代的比例；(i=1,2,3)❒所有密码子潜在的同义和非同义替代的位点数定义如下：，n=3-s∑==31i i f s潜在的同义和非同义位点数的估计❒例如对于Phe, 密码子TTT, 第三位T变成C时为同义替代，变成A/G为非同义替代❒因此：❒s=0+0+1/3❒n=3-1/3=8/3❒终止密码子忽略不计；如Cys的TGT, s=0.5整个序列的同义与非同义估计❒和N=3C-S; Sj 为第j 位密码子的s 值，C 为所有密码子的总数❒S+N=3C ：所比较的核苷酸的总数∑==C j j S S 1S d 与N d 的计算：进化通径❒当一对密码子仅存在一个差异时，可以立即判断是同义还是非同义，进化通径只有一种可能；例如对于GTT(Val)和GTA(Val),s d =1,n d =0;而对于ATT(I)和ATG(M)，s d =0,n d =1❒一对密码子存在两个差异时：两种进化通径(简约法，即最少需要)。

例如：比较TTT(Phe)和GTA(Val): (1) TTT(Phe)<->GTT(Val)<->GTA(Val)(2) TTT(Phe)<->TTA(Leu)<->GTA(Val)❒s d =1/2=0.5,n d =3/2=1.5❒同样，终止密码子不予考虑一对密码子存在三个差异时：六种进化通径。

核酸和蛋白质序列分析蛋白质, 核酸, 序列关键词：核酸序列? ? 蛋白质序列? ? 分析软件? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ??在获得一个基因序列后，需要对其进行生物信息学分析，从中尽量发掘信息，从而指导进一步的实验研究。

通过染色体定位分析、内含子／外显子分析、ORF分析、表达谱分析等，能够阐明基因的基本信息。

通过启动子预测、CpG岛分析和转录因子分析等，识别调控区的顺式作用元件，可以为基因的调控研究提供基础。

通过蛋白质基本性质分析，疏水性分析，跨膜区预测，信号肽预测，亚细胞定位预测，抗原性位点预测，可以对基因编码蛋白的性质作出初步判断和预测。

尤其通过疏水性分析和跨膜区预测可以预测基因是否为膜蛋白，这对确定实验研究方向有重要的参考意义。

此外，通过相似性搜索、功能位点分析、结构分析、查询基因表达谱聚簇数据库、基因敲除数据库、基因组上下游邻居等，尽量挖掘网络数据库中的信息，可以对基因功能作出推论。

上述技术路线可为其它类似分子的生物信息学分析提供借鉴。

本路线图及推荐网址已建立超级链接，放在北京大学人类疾病基因研究中心网站（）,可以直接点击进入检索网站。

? ?下面介绍其中一些基本分析。

值得注意的是，在对序列进行分析时，首先应当明确序列的性质,是mRNA序列还是基因组序列？是计算机拼接得到还是经过PCR扩增测序得到？是原核生物还是真核生物？这些决定了分析方法的选择和分析结果的解释。

（一）核酸序列分析1、双序列比对（pairwise alignment）? ?双序列比对是指比较两条序列的相似性和寻找相似碱基及氨基酸的对应位置，它是用计算机进行序列分析的强大工具，分为全局比对和局部比对两类，各以Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法为代表。

由于这些算法都是启发式（heuristic）的算法，因此并没有最优值。

根据比对的需要，选用适当的比对工具，在比对时适当调整空格罚分（gap penalty）和空格延伸罚分（gap extension penalty），以获得更优的比对。

分子系统发育分析的生物信息学方法一、概述分子系统发育分析的生物信息学方法，是生物信息学领域中的重要研究手段，其核心在于利用分子层面的数据揭示生物体之间的进化关系。

该方法主要通过对DNA或蛋白质的分子序列信息进行分析，计算序列间的相似性，从而估计基因分子进化的速率、基因间序列的分歧时间以及物种或基因在系统发育中的位置。

在分子系统发育分析中，生物信息学方法的应用不仅限于单条生物序列的进化信息提取，还涉及到多条生物序列之间的比对与关联分析。

通过比较不同物种间的基因序列，可以揭示它们之间的进化关系和亲缘关系。

生物信息学方法还可以利用数学模型和计算机程序，构建系统发育树，直观地展示物种之间的进化历程。

随着生物信息学技术的不断发展，分子系统发育分析的生物信息学方法也在不断更新和完善。

新的算法和工具不断涌现，使得我们能够更准确地分析生物序列数据，揭示生物进化的奥秘。

分子系统发育分析的生物信息学方法在生物学研究中具有广泛的应用前景和重要的实践价值。

本文将详细介绍分子系统发育分析的生物信息学方法，包括单条生物序列的进化信息提取、多条生物序列的比对与关联分析、系统发育树的构建等方面，并探讨这些方法在生物学研究中的应用和未来发展。

1. 分子系统发育学概述分子系统发育学，作为系统发育系统学的一个重要分支，致力于通过深入剖析生物大分子（如蛋白质、核酸等）的结构与功能，揭示生物各类群之间的谱系发生关系。

这一学科不仅涵盖了生物进化历程的宏观视角，更通过分子生物学技术和计算机技术的结合，深入到微观层面，从而为我们提供了生物演化的全新理解。

在分子系统发育学的研究中，基因或生物体的系统发育关系常常通过构建有根或无根的树状结构来展示。

这种树状结构不仅揭示了物种之间的亲缘关系，还为我们理解物种的进化历程和演化模式提供了关键线索。

通过多重序列比对，研究者可以分析一组相关基因或蛋白质，进而推断和评估不同基因间的进化关系，这包括分子进化（基因树）和物种进化（物种树）的研究。

生物信息学的基本方法和应用生物信息学是一门近几十年来发展迅速的交叉学科，涉及生物学、物理学、计算机科学、数学等多个领域，其主要任务是利用计算机技术来处理、分析和利用生物信息数据，以解决生物学中的重大问题。

生物信息学常用的工具包括基于序列的分析、基于结构的分析、基于功能的分析和生物网络分析等。

下面我们就来看一下生物信息学的基本方法和应用。

一、基于序列的分析基于序列的分析是生物信息学中最基本的分析方法。

它主要基于DNA、RNA或蛋白质序列的比对和相似性计算来进行。

常见的序列分析工具包括BLAST、FASTA、ClustalW等。

BLAST是目前最常用的序列比对工具之一，它能够通过比对相似序列来推测未知序列的功能。

FASTA和ClustalW也是常用的序列比对工具，它们可以比较多个序列间的相似性，较好地完成序列比对工作。

基于序列的分析可应用于基因注释、基因组比较、系统发育分析等，是生物信息学研究的重要工具。

二、基于结构的分析基于结构的分析主要是通过计算蛋白质的二级结构、三级结构或结合位点等信息进行分析。

通过蛋白质结构的比对和相似性计算可以推测其功能、进行药物研究等。

常见的基于结构的分析工具包括PDB、MolProbity、DOCK等。

PDB是全球公认的蛋白质结构数据库，提供了大量的蛋白质结构信息。

MolProbity可以用于评价蛋白质结构的质量，DOCK则可用于药物分子的分子对接和筛选。

基于结构的分析可以应用于药物设计、酶学研究、基因调控研究等，其研究价值非常高。

三、基于功能的分析基于功能的分析主要是通过对基因、基因产物的功能进行预测和分析。

常见的基于功能的分析工具包括KEGG、GO、DAVID 等。

KEGG是一种常用的基因注释工具，它提供了大量的代谢通路、遗传学和蛋白质家族信息。

GO是一个功能注释数据库，通过对GO注释进行统计分析，可以推测某个基因是否与某个生物过程或功能相关。

DAVID则可以进行大规模基因列表的分析和注释。

生物信息学的基本原理与方法生物信息学是一门集生命科学、计算机科学和统计学于一体的跨学科领域，它在生物学研究中起着至关重要的作用。

生物信息学的基本原理和方法涉及到DNA、RNA和蛋白质序列的分析、基因表达的研究、进化分析以及生物系统的建模等诸多方面。

本文将介绍生物信息学的基本原理和方法，包括序列比对、基因预测、蛋白质结构预测、基因表达分析和进化分析等。

生物信息学的基本原理和方法之一是序列比对。

序列比对是通过比较DNA、RNA和蛋白质序列之间的相似性来推断它们之间的亲缘关系以及功能。

常用的序列比对方法有序列对比法和数据库搜索法。

序列对比法，如Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法，能够精确地找到两个序列之间的最佳匹配。

而数据库搜索法，如BLAST和FASTA，通过将待查询的序列与数据库中的已知序列比对，找到最相似的序列并作出推断。

除了序列比对，生物信息学中的基因预测也是一项重要的任务。

基因预测是指通过生物信息学的方法来预测基因的位置和功能。

常用的基因预测方法包括基于序列特征的方法和基于比对的方法。

基于序列特征的方法主要依赖于编码DNA或蛋白质的序列特征，如编码区和非编码区的序列组成、密码子偏好性等。

而基于比对的方法则将待预测的序列与已知基因序列进行比对，从而确定基因的位置和功能。

蛋白质结构预测是生物信息学中的另一个重要任务。

蛋白质的结构决定了其功能，因此预测蛋白质结构对于理解蛋白质的功能和相互作用机制至关重要。

蛋白质结构预测有两种主要方法：比较模拟和折叠模拟。

比较模拟方法基于已知结构的蛋白质进行比较，找到相似度较高的结构并预测目标蛋白质的结构。

而折叠模拟方法则通过计算机模拟蛋白质的折叠过程来预测其结构。

基因表达分析是生物信息学中另一个重要的研究方向。

基因表达分析可以揭示基因在不同组织、不同时期以及不同环境条件下的表达模式，从而帮助我们理解基因的功能以及生物体的发育和适应机理。

生物信息学分析的相关技术及使用方法生物信息学是通过运用计算机科学和统计学方法来研究生物学数据，以揭示生物学现象和解决相关问题的科学研究领域。

生物信息学技术在遗传学、基因组学、蛋白质组学、转录组学等研究领域中被广泛应用。

本文将介绍生物信息学分析的相关技术及使用方法。

一、序列比对技术序列比对是生物信息学中最常用的技术之一。

它是将两个或多个生物序列进行比较，以找出它们之间的相似性和差异性。

比对结果可以帮助研究者识别基因序列中的各种特征，并推断相似序列之间的进化关系。

常用的序列比对软件包括BLAST、ClustalW、MAFFT等。

二、基因组和蛋白质组注释技术基因组和蛋白质组注释是指对已测序的基因组或蛋白质组进行分析和解释的过程。

该过程包括基因结构预测、功能注释、调控元件识别等。

常用的注释工具有NCBI的基因组注释浏览器、Ensembl、UniProt等。

通过基因组和蛋白质组的注释，研究者可以了解基因的功能、结构和表达特点，进而深入研究生命的本质。

三、基因表达数据分析基因表达数据分析是指对转录组学数据进行处理和解释的过程。

它可以帮助研究者理解基因在不同组织或条件下的表达变化，探索基因调控网络和生物通路等。

基因表达数据分析的常用方法包括差异表达分析、聚类分析、通路富集分析等。

在这一领域，常用的软件和工具有R包（如DESeq2、limma等）、DAVID、KEGG等。

四、蛋白质结构预测蛋白质结构预测是指通过计算模型来预测蛋白质的三维结构。

蛋白质的三维结构对于理解其功能和相互作用至关重要。

常用的蛋白质结构预测方法包括同源建模、蛋白质折叠动力学模拟、蛋白质碰撞力场等。

常用的蛋白质结构预测软件有MODELLER、I-TASSER、Rosetta等。

五、蛋白质-蛋白质相互作用预测蛋白质-蛋白质相互作用是指蛋白质之间的物理或化学交互作用。

预测蛋白质-蛋白质相互作用可以揭示蛋白质功能和细胞信号网络的关键组成部分。

预测方法包括结构基于方法、序列基于方法和混合方法等。

生物信息学分析方法生物信息学是一门综合应用信息学、生物学和统计学等相关知识和技术的学科，旨在通过利用计算机和信息技术处理和分析生物学数据，揭示生物系统的结构和功能，并解决生物学研究中的问题。

生物信息学分析方法主要包括序列比对、基因预测、蛋白质结构与功能预测、基因表达谱分析、基因调控网络构建和演化分析等。

以下将对其中几种常见的生物信息学分析方法进行详细介绍。

1. 序列比对：序列比对是生物信息学中最基本、最常用的方法之一、通过将待比对的序列与已知数据库中的序列进行比对，可以判断序列的相似性和进化关系，从而推断序列的功能和结构。

序列比对方法主要包括全局比对、局部比对和多序列比对等。

常用的序列比对工具有BLAST、ClustalW等。

2.基因预测：基因预测是指通过对DNA序列进行分析和预测，确定其中的基因位置和结构。

基因预测方法主要包括基于序列、基于比对和基于表达等方法。

其中，基于序列的方法依据基因的核苷酸组成、序列保守性和启动子顺应性等特征进行预测；基于比对的方法通过将待预测序列与已知基因进行比对，从而确定基因位置和结构；基于表达的方法则通过分析基因的表达模式和转录组数据，推断基因的存在和功能。

3.蛋白质结构与功能预测：蛋白质结构与功能预测是指通过分析蛋白质序列和结构，预测其二级结构、三级结构和功能。

蛋白质结构预测方法主要包括同源建模、蛋白质折叠动力学和序列匹配等方法。

同源建模是最常用的蛋白质结构预测方法，其基本原理是通过将待预测蛋白质序列与已知结构的同源蛋白质进行比对，并从中找到最佳匹配。

蛋白质功能预测方法主要包括结构域分析、功能域预测和功能注释等方法。

4.基因表达谱分析：基因表达谱分析是通过对基因在不同组织或条件下的表达水平进行比较和分析，揭示基因在生物体内的功能和调控机制。

常见的基因表达谱分析方法有RT-PCR、微阵列和高通量测序等。

RT-PCR是一种常用的基因表达定量方法，可以通过测定特定基因在RNA水平的表达量推断基因的转录水平；微阵列技术则可以同时检测数千个基因的表达水平，从而了解基因在不同组织和条件下的表达情况；高通量测序技术可以对整个转录组进行测序，从而揭示基因的全局表达谱。

填空题：1、蛋白质结构数据来源：①实验测定方法： X-ray 、 NMR 、Cryo-EM ②理论预测：同源建模、折叠识别、从头计算2、一级数据库：①一级核酸数据库：Genbank（美国）、EMBL （欧洲）、DDBJ（日本） NCBI②一级蛋白质序列数据库：SWISS-PORT 、PIR 、 NCBI③一级蛋白质结构数据库：PDB、 pfam 、 prosite大分子序列格式：fasta数据库基本文件格式：genbank蛋白质分类数据库：SCOP、CATH 、 FSSP二次数据库： GDB 、 Prosite、 TRANSFAC3、本地软件： Clustal-x 、 BioEdit 、 Mega、 sequencher、 spdbv、 Discovery-studio4、本课程主要理论依据：相似性、同源性、序列比对（3D结构比对）、数学方法、分子动力、分子力学5、基因鉴定三步骤：①找到序列中的非编码区（低复杂度区）②找基因③鉴定找到的基因6、主要的生物大分子数据：①DNA：基因组序列、基因序列、cDNA、EST、碱基修饰DNA 功能模块 /位点（如启动子、剪接体、表达调控位点等）②蛋白质：氨基酸组成、氨基酸序列、理化性质、原子坐标；二级结构、核体、结构域、功能域 /位点； 3D 结构常见的生物信息数据记录格式：FASTA 、GenBank、EMBL、 PDBFASTA 格式：序列文件的第一行由大于符号>大头的任意文字说明，主要为标记序列用。

从第二行开始是序列本身，标准核苷酸符号或氨基酸单字母符号，通过核苷酸符号大小写均可，而氨基酸一般用大写字母。

文件中和每一行都不要超过80 个字符（通常60 个字符）GenBank格式：序列名称、长度。

日期；序列说明、编号、版本号；物种来源、学名、分类60学位置；相关文献作者、题目、刊物、日期；序列特征表；碱基组成；序列本身（每行个）二 .填空题1.常用的三种序列格式： NBRF/PIR,FASTA 和 GDE2.初级序列数据库： GenBank， EMBL 和 DDBJ3.蛋白质序列数据库： SWISS-PROT 和 TrEMBLPIR （蛋白4. 提供蛋白质功能注释信息的数据库：KEGG （京都基因和基因组百科全书）和质信息资源） 5. 目前由 NCBI 维护的大型文献资源是PubMed6.数据库常用的数据检索工具： Entrez， SRS， DBGET7.常用的序列搜索方法： FASTA 和 BLAST8.高分值局部联配的 BLAST 参数是 HSPs（高分值片段对）， E（期望值） 9. 多序列联配的常用软件： Clustal10.蛋白质结构域家族的数据库有：Pfam， SMART11. 系统发育学的研究方法有：表现型分类法，遗传分类法和进化分类法12. 系统发育树的构建方法：距离矩阵法，最大简约法和最大似然法13. 常用系统发育分析软件：PHYLIP 14.检测系统发育树可靠性的技术： bootstrapping 和 Jack-knifing 15. 原核生物和真核生物基因组中的注释所涉及的问题是不同的16. 检测原核生物ORF 的程序： NCBI ORF finder17. 测试基因预测程序正确预测基因的能力的项目是GASP（基因预测评估项目）18.二级结构的三种状态：α螺旋，β折叠和β转角19.用于蛋白质二级结构预测的基本神经网络模型为三层的前馈网络，包括输入层，隐含层和输出层20.通过比较建模预测蛋白质结构的软件有SWISS-PDBVIEWER （ SWISS — MODEL 网站） 21. 蛋白质质谱数据搜索工具：SEQUEST 22. 分子途径最广泛数据库：KEGG23. 聚类分析方法，分为有监督学习方法，无监督学习方法24. 质谱的两个数据库搜索工具：1、 SEQEST 和 Lutkefi 三大数据库：核酸序列数据库、蛋白质序列数据库、结构数据库世界三大核酸序列数据库：GenBank、 EMBL-Bank 、 DDBJ蛋白质序列数据库：Swiss-Prot、 TrEMBL 、UniProt蛋白质结构数据库：PDB 、SCOP、CATH2、 GenBank 文献、提供了提供的服务：提供了EntrezBLAST 序列类似性检索。

生物信息学中分子标记分析及其应用随着现代生物学技术的不断发展和普及，分子标记分析成为生物信息学领域中重要的研究内容之一。

它主要研究分子标记的表达和遗传变异规律，并结合各种信息技术手段对其进行数据挖掘和分析，可以为疾病预防、农业生产、环境保护等领域提供大量有用的信息资源。

本文将从分子标记的类型、鉴定方法、数据分析及其应用等方面进行介绍。

一、分子标记的类型分子标记根据其表达方式和遗传位点的不同，可以分为几种不同类型，包括：1. DNA序列标记：以DNA序列多态性作为标记，包括随机扩增多态性（RAPD）、扫描电子显微镜标记（SEM）、微卫星标记（SSR）等。

2. RNA序列标记：以RNA序列多态性作为标记，包括EST、cDNA-AFLP和SAGE等。

3. 蛋白质表达标记：以蛋白质表达多态性作为标记，包括同功酶（isozyme）、基质辅助激光解析/电喷雾离子化质谱（MALDI-TOF/MS）和蛋白质芯片（Protein microarray）等。

4. 表型标记：以表型多态性作为标记，包括性状标记（QTL）和候选基因标记等。

二、分子标记的鉴定方法对于不同类型的分子标记，其鉴定方法也有所区别，一般分为以下几类。

1. 电泳技术通过聚丙烯酰胺凝胶电泳、直接序列分析或DNA芯片技术等将样品分离、检测或鉴定。

2. PCR扩增技术通过选择性扩增特定DNA或RNA序列，再用聚丙烯酰胺凝胶电泳或直接测序等分析方法检测样品。

3. 单片断多态性分析（Single Nucleotide Polymorphism，SNP）采用连续PCR扩增和测序技术对基因中的单核苷酸多态性位点进行鉴定。

三、分子标记的数据分析分子标记数据分析的主要任务是对不同标记的数据进行处理、剖析和比较，得出有用的结论。

分析方法和模型的不同将对研究结果产生巨大的影响。

1. 群体遗传学分析对群体中的不同分子标记进行统计、分析和比较，如遗传结构分析、分子遗传多样性分析、亲缘关系分析等。

第二章：序列的采集和存储2. 序列数据的存储核酸序列数据库国际三大核酸序列数据库：GenBank, EBML, DDBJdbEST： Expressed Sequences Tags数据库UniGene等RefSeq: The Reference Sequence Database蛋白质序列数据库UniProtSwiss—prot & TrEMBL， PIR基因组数据库： Ensembl第三章序列比对I序列间比对的对应关系：匹配、替代、缺失、插入双序列比对算法：Dot matrix(点阵法)动态规划算法Needleman-Wunsch算法Sij = max of Si—1，j-1 + σ（xi , yj )Si—1，j —d ( 从左到右)Si,j—1 —d ( 从上到下)Smith-Waterman 算法Sij = max of 0Si-1,j-1 + σ(xi , yj )Si—1,j -d （从左到右)Si,j—1 -d （从上到下)FASTA和BLAST算法PSI-BLAST （位点特异性迭代BLAST）：1. 使用普通的blast算法进行搜索;2。

将搜索得到的序列，包括输入的序列放在一起，构建位点特异性的矩阵(Position Specific Matrix）；3。

利用上面得到的矩阵谱（profile），再次在数据库中进行搜索;4. 重复2 ，3 步,直到不再有新的序列出现；PHI—BLAST : 模式发现迭代BLAST第三章序列比对Ⅱ打分矩阵及其含义1，计分方法2， PAM系列矩阵3， BLOSUM 系列矩阵多序列比对：方法改进1。

渐进方法：代表:ClustalW/X, T—Coffee(1)ClustalW/X：计算过程1。

将所有序列两两比对，计算距离矩阵；2. 构建邻接进化树（neighbor—joining tree)/指导树(guide tree）；3。

将距离最近的两条序列用动态规划的算法进行比对；4。

生物信息学题库一、名词解释1.生物信息学:生物分子信息的获取、存贮、分析和利用;以数学为基础, 应用计算机技术, 研究生物学数据的科学。

2.相似性(similarity):相似性是指序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相同DNA 碱基或氨基酸残基顺序所占比例的高低。

3.同源性(homology):生物进化过程中源于同一祖先的分支之间的关系。

4.BLAST(Basic Local Alignment Search Tool):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。

5.HMM隐马尔可夫模型:是蛋白质结构域家族序列的一种严格的统计模型, 包括序列的匹配, 插入和缺失状态, 并根据每种状态的概率分布和状态间的相互转换来生成蛋白质序列。

6.一级数据库:一级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(投稿文章首先要将核苷酸序列或蛋白质序列提交到相应的数据库中)7、二级数据库:对原始生物分子数据进行整理、分类的结果, 是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的。

8、GenBank: 是具有目录和生物学注释的核酸序列综合公共数据库, 由NCBI构建和维护。

9、EMBL: EMBL 实验室: 欧洲分子生物学实验室。

EMBL 数据库: 是非盈利性学术组织 EMBL 建立的综合性数据库, EMBL 核酸数据库是欧洲最重要的核酸序列数据库, 它定期地与美国的GenBank、日本的 DDBJ 数据库中的数据进行交换, 并同步更新。

10、DDBJ: 日本核酸序列数据库, 是亚洲唯一的核酸序列数据库。

11.Entrez:是由 NCBI 主持的一个数据库检索系统, 它包括核酸, 蛋白以及 Medline 文摘数据库, 在这三个数据库中建立了非常完善的联系。

12.SRS(sequence retrieval system):序列查询系统, 是 EBI 提供的多数据库查询工具之一。

生物信息学（bioinformatics）：是一门交叉学科，它包含了生物信息的获取，处理，存储，分发，分析和解释等在内的所以方面，它综合运用数学，计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。

目的：揭示"基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律"，解释生命的遗传语言。

方法：主要有创建一切适用于基因组信息分析的新方法，改进现有的理论分析方法，发展有效的能支持大尺度作图与测序需要的软件、数据库以及若干数据库工具等。

应用：生物信息的存储与获取，序列比对，测序与拼接，基因预测，生物进化与系统发育分析，蛋白质结构预测，RNA结构预测，分子设计与药物设计，代谢网络分析，基因芯片，DNA计算等。

1.1.3生物信息学的研究内容1、序列比对（Alignment）。

2、结构比对。

基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。

已有一些算法。

3、蛋白质结构预测，包括2级和3级结构预测，是最重要的课题之一。

4、计算机辅助基因识别(仅指蛋白质编码基因)。

5、非编码区分析和DNA语言研究，是最重要的课题之一。

6、分子进化和比较基因组学，是最重要的课题之一。

7、序列重叠群（Contigs）装配。

8、遗传密码的起源。

9、基于结构的药物设计。

10、其他。

如基因表达浦分析，代谢网络分析；基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等，逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域。

这里不再赘述。

3、开放式阅读框（ORF）：是基因的起始密码子开始到终止密码子为止的一个连续编码的序列。

5、中心法则：包括DNA的自我复制，转录形成RNA并翻译成蛋白质，RNA的自我复制和逆转录的过程。

6序列比对（alignment）：为确定两个或多个序列之间的相似性以至于同源性，而将它们按照一定的规律排列。

6、算法分析:评价一个算法的优劣，通过时间复杂度和空间复杂度来确定。

7、数据库管理系统：（database management system,DBMS）对DB进行管理的系统工程，提供DB的建立、查询、更新以及各种数据控制能。

系统发育学研究中基因组数据的分析与应用近年来，随着生物信息学技术的不断发展和基因组数据的不断积累，系统发育学研究中基于分子数据的分析方法得到了广泛应用。

本文将从基因组数据的获取、分析方法和应用三个方面来探讨系统发育学研究中基因组数据的重要性。

一、基因组数据的获取1. DNA提取基因组数据的获取是整个研究的基础。

DNA提取是指从某个生物体中提取出全部或部分的DNA。

对于样本数量较少的情况，可采用手工提取的方法，如常规的血、组织、体液或细胞培养物等标本。

对于样本量大的情况，可以使用高通量测序技术，如Illumina、PacBio等平台进行测序，以获取更多的基因组数据。

2. 选择相应的标记在得到基因组数据后，需要选择合适的分子标记进行分析。

主要有以下几种类型:（1）基于DNA序列变异的分子标记，如单倍型、核苷酸多态性等。

（2）基于转录本的标记，如序列标签、微阵列、RNA测序等。

（3）基于蛋白质组的标记，如分析翻译后修饰、蛋白质互作等。

选择适当的标记有助于提高数据分析的准确性和有效性。

二、基因组数据的分析方法1. 最大似然法最大似然法是在一组已知数据中，构建一个模型，再在模型中找到一个真实数据最有可能出现的概率，并据此对未知数据进行预测和推断的方法。

最大似然法常被应用于基因组数据的模型构建和参数估计。

2. 贝叶斯方法贝叶斯方法是基于贝叶斯定理进行推论的一种概率统计方法。

在基因组数据分析中，也可以应用贝叶斯方法来进行概率推断和风险评估等方面的分析。

3. 同源分析同源分析是根据基因组数据中蛋白质组同源性的关系来推断物种的进化关系的方法。

同源分析可以基于单个基因的序列，也可以基于整个基因组序列。

4. 进化时间树进化时间树是一种用于可视化物种之间进化关系的方法，可以将物种之间的分支时间、进化过程以及进化关系形象地呈现出来。

进化时间树常常作为基因组数据分析的最终结果之一。

三、基因组数据的应用1. 进化关系研究基因组数据的应用最重要的方面是研究物种之间的进化关系。