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生物信息学概论 陈新 生命科学学院2001年10月（一）、概述 (3)（二）、生物信息学发展 (3)1．生物信息学的诞生和发展 (3)2．生物信息学的国内外现状 (4)（三）、生物信息学的主要研究内容 (14)一、基因组相关信息的收集、储存、管理与提供 (14)二、新基因的发现、鉴定 (14)****BLAST简介 (14)三、非编码区信息结构分析 (21)四、生物进化的研究 (21)五、完整基因组的比较研究 (21)六、基因组信息分析方法研究 (22)七、大规模基因功能表达谱的分析 (22)八、蛋白质分子空间结构预测、模拟和分子设计 (22)1．蛋白质分子模型的建立与显示 (23)2．蛋白质结构预测 (23)3、蛋白质分子模拟软件 (25)九、药物设计 (25)1、蛋白质改性和分子设计 (25)2、基于生物大分子结构的药物设计 (26)3、药物设计中理论方法 (28)（四）、展望 (29)（一）、概述生物信息学是在数学、计算机科学和生命科学的基础上形成的一门新型交叉学科，是指为理解各种数据的生物学意义，运用数学、计算机科学与生物学手段进行生物信息的收集、加工、储存、传播、分析与解析的科学。
近年来随着快速序列测定、基因重组、基因芯片，多维核磁共振等技术的应用，生物学实验数据呈爆炸趋势增长，同时计算机和国际互联网络的发展使对大规模数据的贮存、处理和传输成为可能。
作为一门新的学科领域，它是将基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得了蛋白质编码区的信息之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。
它由相互依赖、相互渗透的两个研究领域组成，即构筑现代生物学所必需的信息基础研究，以及旨在解析基本生物学问题的基于计算机技术的基础生物学研究。
因此，在基因组研究时代，基因组信息学、蛋白质的结构模拟以及药物设计必将有机的结合在一起，它们是生物信息学的三个重要组成部分。
生物信息学更多的具备研究领域的特征，而非一套完整的科学概念和原理，因而具有独特的开放性和应用途径的多样性等特征。
生物信息学概论
生物信息学是一门生物学、计算机科学和统计学交叉的新兴学科，利
用计算机科学、统计学和生物学等领域的技术手段，研究生物学中的信息
问题。
生物信息学的发展得益于计算机技术的迅速发展和基因组学的大规
模进展，是推动生命科学发展和实现个性化医学的关键技术之一。
生物信息学的研究内容主要包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、
代谢组学、系统生物学和生物信息学软件等方面。
其中，基因组学是生物
信息学的核心内容，研究的是基因组的结构、功能和进化等问题。
转录组
学是研究基因的转录和表达的分子生物学学科，蛋白质组学是研究所有蛋
白质的表达和功能，代谢组学研究的是生物体内代谢产物的组成和代谢活动。
系统生物学则是研究生物体系统级的调控规律和功能。
生物信息学也是个充满挑战和机遇的领域。
生物物种之间的差异和基
因组的复杂性，给生物信息学的研究和应用带来了很大的挑战。
目前生物
信息学面临着数据管理、数据标准化、数据挖掘和信息整合等方面的挑战。
同时，在生物信息学应用中，还有重要的伦理和法律问题等等。
总之，生物信息学不仅是一个新兴专业，也是生命科学与计算机科学、统计学等交叉领域的典型代表，它将成为解决许多生命科学研究的重要工具，对医学、农业等领域的发展也将产生深远影响。
生物信息学知识点总结分章第一章：生物信息学概述生物信息学是一门综合性学科，结合计算机科学、数学、统计学和生物学的知识，主要研究生物系统的结构、功能和演化等方面的问题。
生物信息学的发展可以追溯到20世纪70年代，随着基因组学、蛋白质组学和生物技术的发展，生物信息学逐渐成为生物学研究的重要工具。
生物信息学的主要研究内容包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学、系统生物学等。
生物信息学方法主要包括序列分析、结构分析、功能预测和系统分析等。
第二章：生物数据库生物数据库是生物信息学研究的重要基础，主要用于存储、管理和共享生物学数据。
生物数据库包括基因组数据库、蛋白质数据库、代谢数据库、生物通路数据库等。
常用的生物数据库有GenBank、EMBL、DDBJ等基因组数据库，Swiss-Prot、TrEMBL、PDB等蛋白质数据库，KEGG、MetaCyc等代谢数据库，Reactome、KeggPathway等生物通路数据库等。
生物数据库的建设和维护需要大量的人力和物力，目前国际上已建立了众多生物数据库，为生物信息学研究提供了丰富的数据资源。
第三章：序列分析序列分析是生物信息学研究的重要内容，主要应用于DNA、RNA、蛋白质序列的比对、搜索和分析。
常用的序列分析工具包括BLAST、FASTA、ClustalW等，这些工具可以帮助研究人员快速比对和分析生物序列数据，从而挖掘出序列的相似性、保守性和功能等信息。
序列分析在基因组学、蛋白质组学和系统生物学等领域发挥着重要作用，是生物信息学研究的基础工具之一。
第四章：结构分析结构分析是生物信息学研究的另一个重要内容，主要应用于蛋白质、核酸等生物分子的三维结构预测、模拟和分析。
常用的结构分析工具包括Swiss-Model、Modeller、Phyre2等，这些工具可以帮助研究人员预测蛋白质或核酸的三维结构，分析结构的稳定性、功能和相互作用等特性。
结构分析在蛋白质结构与功能研究、蛋白质药物设计等方面发挥着重要作用，为生物信息学研究提供了重要的技术支持。
生物信息学概论引言生物信息学是一个跨学科领域，综合了生物学、计算机科学和统计学的原理和方法。
它通过处理和分析大量的生物数据来解决生物学问题。
生物信息学在基因组学、蛋白质组学、代谢组学等领域都起着重要作用。
本文将介绍生物信息学的基本概念、技术和应用。
生物信息学的基本概念生物信息学的核心概念是将生物学数据与计算机科学和统计学方法相结合。
生物学数据可以包括基因序列、蛋白质结构、代谢通路等。
计算机科学和统计学方法则用于处理和分析这些数据。
生物信息学的目标是从生物学数据中提取有用的信息，从而加深对生物系统的理解。
生物信息学的基本任务包括生物数据的收集、存储、管理和分析。
生物数据的收集可以通过实验室技术如DNA测序、质谱分析等获得。
收集到的数据需要进行格式转换和标准化，以便于存储和分析。
存储和管理生物数据需要高效的数据库和文档管理系统。
生物数据的分析可以使用各种统计学和机器学习算法来识别生物学特征和解释生物学现象。
生物信息学的技术和工具生物信息学使用了许多技术和工具来处理和分析生物学数据。
以下是一些常见的生物信息学技术和工具：1. 基因组学分析基因组学分析是生物信息学的重要领域之一。
它主要研究基因组的结构和功能。
常用的基因组学分析技术包括基因组序列比对、基因预测、基因表达分析等。
常用的基因组学工具包括BLAST、GeneMark、TopHat等。
2. 蛋白质组学分析蛋白质组学分析研究蛋白质的结构和功能。
它可以通过质谱分析等技术来识别和鉴定蛋白质。
常用的蛋白质组学工具包括MASCOT、Proteome Discoverer等。
3. 代谢组学分析代谢组学研究生物体内代谢产物的数量和种类。
它可以通过质谱分析和核磁共振等技术来分析代谢产物。
常用的代谢组学工具包括MetaboAnalyst、XCMS等。
4. 网络分析网络分析研究生物系统中的相互作用关系。
这些关系可以通过基因调控网络、蛋白质相互作用网络等来表示。
常用的网络分析工具包括Cytoscape、STRING等。
生物信息学的概述生物信息学是生物学、信息学和数学结合的学科，即应用数学、信息学、统计学和计算机等学科研究生物学问题的学科，作为一门新兴的交叉学科，以基因组DNA 序列信息分析为出发点，以大数据为基础，进行基因组学、转录组、蛋白质组学、代谢组学等多层面的研究。
狭义层面上的基因组学，是应用信息科学的理论、方法和技术，管理、分析和利用生物信息数据。
广义层面上，利用信息科学的方法和技术，研究生物体系和生物学过程的中信息的存储、内涵和传递等，研究和分析生物体细胞、组织、器官等部分中蕴藏的生物信息。
生物信息学伴随着基因组学的研究而发展，也就是说生物信息学可以完成对基因组学数据的获取、加工、存储、分配、分析和解释等。
近几年来，高通量测序技术的发展，直接推动着生物学数据的增长，充分利用这些数据解释生物学领域的复杂生命系统的奥妙成为近几年的研究热点。
目前，针对基因组、转录组、表观基因组、代谢组等不同层面的分子水平数据，各研究单位开发了集成的、专门的数据库及数据分析软件，为数据的储存、处理、分析提供了资源和工具。
1.对海量数据的收集、整理与服务，即管理好这些数据，即各个生物数据库的建立与管理，以及对生物信息相关书库的应用。
2.利用数理统计方法、数值计算等方法从中发现规律，研究生物信息学问题。
1）把DNA序列信息作为分析源头，找到基因组序列中代表蛋白质和核糖核酸（RNA）基因的编码区。
2）阐明基因组中存在的非编码区的信息实质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言规律3）归纳、整理与基因组遗传信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据，解析代谢、发育、分化和进化的规律。
3.基于已有数据资料的处理分析结果，提出具有重要生物学问题，开发新型工具和算法，引领生物信息学领域研究方向。
生物信息学的研究内容：对于基因序列、蛋白质序列和转录组序列等分析问题，都是从数学方面描述成字母的排序问题，但描述的问题和研究的问题不同。
如蛋白质序列问题是发现蛋白质分子上的功能性模体和使用这些motion来给新的基因序列进行有效的分类。
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”12013/5/231. 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 studiesOne of the founding fathers of the field of molecular evolutionZuckerkandl, E. and Pauling, L. (1965). "Molecules as documents of evolutionary history." Journal of theoretical biology 8(2): 357.22013/5/231. 发展简史1967年 1967 年Use of molecular sequences to build treesFitch, W. M. and Margoliash, E. (1967). "Construction of phylogenetic trees." Science 155(3760): 279-284.1. 发展简史1970年 1970 年NeedlemanNeedleman -Wunsch algorithm比较两条序列在全局范围的相似性Needleman, S. and Wunsch, C. (1970 ). "A general method applicable to the search for similarities in the amino acid sequence of two proteins." J Mol Biol. 48(3): 443-53.1. 发展简史1974年 1974 年 First secondary structure prediction methodChou, P. Y. and Fasman, G. D. (1974). "Prediction of protein conformation." Biochemistry 13(2): 222-245.32013/5/231. 发展简史1981年 1981 年SmithSmith -Waterman algorithm比较两条序列在局部范围的相似性SMITH, T. F. and WATERMAN, M. (1981). "Identification of common molecular subsequences." J. Mol. Biol. 147: 195-197.1. 发展简史1987年 1987 年The first approach for an efficient multiple sequence alignment procedure, later implemented in CLUSTAL多序列比对算法Feng, D. and Dolittle, R. F. (1987). "Progressive sequence alignment as a prerequisite to correct phylogenetic trees." J. Mol. Eovl 60: 351-360.1. 发展简史1990年 1990 年BLAST数据库局部相似性搜索工具Altschul, S et al. (1990 ). "Basic local alignment search tool." J Mol Biol. 215(3): 403-10.42013/5/231. 发展简史：基因组计划的实施1990人类基因组计划 （Human Genome Project, HGP）开始 实施1995第一个细菌基因组被完 全测序：嗜血流感菌 (Haemophilus influnzae)52013/5/231996第一个真核生物基因 组被完全测序：酵母。
1996第一个古细菌基因组 （Methanococcus jannaschii）测序完成。
19979月，大肠杆菌K12基 因组测序结果发表。
大肠杆菌基因组大小 约为4600kb，含有约 4000个基因。
62013/5/231998完成第一个多细胞生物线 虫（C. elegans）的基因 组测序。
线虫基因大小为 97 Mbp，含有2万个基因。
20003月，完成黑腹果蝇 (Drosophila melanogaster ) 基因组测序。
2001 2/152/1672013/5/23/Portals/0/Documents/Helicos%20tSMS%20Technology%20Primer.pdfGOLD• /cgibin/GOLD/index.cgiDNA测序技术和计算机技术的 发展、基因组计划的实施，改变了 生物学的研究模式。
82013/5/23National Center for Biotechnology Information，NCBISCIENCE VOL 295 1 MARCH 2002提纲1. 发展简史 2. 主要研究领域 3. 软件和工具92013/5/232.1 序列分析• DNA sequences– – – – – genes that encode polypeptides (proteins) RNA genes regulatory sequences structural motifs repetitive sequences• Sequence alignment • Genome annotation– gene finding – junk DNA2.2 计算进化生物学• Trace the evolution of a large number of organisms by measuring changes in their DNA • Compare entire genomes, which permits the study of more complex evolutionary events– gene duplication – horizontal gene transfer – prediction of factors important in bacterial speciation.• Build complex computational models of populations • Reconstruct the now more complex tree of life2.3 文献分析• Employ computational and statistical linguistics to mine this growing library of text resources. For example:– abbreviation recognition – identify the long-form and abbreviation of biological terms, – named entity recognition – recognizing biological terms such as gene names – protein-protein interaction – identify which proteins interact with which proteins from text• The area of research draws from statistics and computational linguistics.10。
