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生物信息学蛋白质序列数据库包其郁

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生物信息研究中常用蛋白质数据库的总结

生物信息研究中常用蛋白质数据库的总结

生物信息研究中常用蛋白质数据库简述内蒙古工业大学理学院呼和浩特孙利霞2010.1.5摘要：在后基因组时代生物信息学的研究当中，离不开各种生物信息学数据库。

尤其在蛋白质从序列到功能的研究当中，目前各种行之有效的方法都是基于各种层次和结构的蛋白质数据库。

随着计算机技术及网络技术的发展，目前的蛋白质数据库不论是所包含数据量还是功能都日新月异，新的数据库层出不穷。

一个新手面对如此浩瀚的数据量往往无从下手。

本文粗浅地为目前蛋白质数据库的使用勾画出一个轮廓，作为自己蛋白质研究入门的一个引导。

关键词：蛋白质；数据库0 引言随着科技的发展，个人的知识往往赶不上快速膨胀的信息量，人们为了解决这个问题，便创建了形形色色的数据库。

蛋白质数据库是指：在蛋白质研究领域根据实际需要，对蛋白质序列、蛋白质结构以及文献等数据进行分析、整理、归纳、注释，构建出具有特殊生物学意义和专门用途的数据库。

蛋白质数据库总体上可分为两大类：蛋白质序列数据库和蛋白质结构数据库，蛋白质序列数据库来自序列测定，结构数据库来自X-衍射和核磁共振结构测定（详见图1）。

这些数据库是分子生物信息学的基本数据资源。

上世纪90年代，我国从事蛋白质研究的学者使用的蛋白质数据库储存介质还是国外实验室发布的激光光盘[1]。

信息的传播储存甚为不便。

随着蛋白质研究的发展飞快，同时伴随着计算机和因特网发展，蛋白质数据库的储存传播方式也发生的巨大的变化。

进入21世纪后，我们所用的各种蛋白质数据库都发展成为存储在网络服务器上，基于“服务器—客户机”的访问查询方式。

伴随着计算机及物理测试技术的发展数据库的容量和功能成数量级膨胀。

但是面对如此浩瀚的数据，新手往往感到无从下手，在需要时找不到自己需要的合适数据库。

本文从目前蛋白质数据库建立的的逻辑层次出发，系统地简绍了常用蛋白质数据的概况，它们的查询方法以及它们相互之间的联系。

同时尽量不涉及数据库建设和维护方面的计算机和网络这些数据库底层的技术，为蛋白质研究的入门者及对蛋白质感兴趣的人员的一个引导。

3第三章蛋白质数据库及蛋白质序列分析

3第三章蛋白质数据库及蛋白质序列分析
生物信息学
杭州师范大学生命与环境科学学院 向太和
三、蛋白质二级结构预测 网站（数据库） 网站（数据库）
生物信息学
杭州师范大学生命与环境科学学院 向太和
1、蛋白质回环数据库，网址 蛋白质回环数据库， /loop
生物信息学
杭州师范大学生命与环境科学学院 向太和
生物信息学
杭州师范大学生命与环境科学学院 向太和
3、PIR数据库： PIR数据库： 数据库
PIR数据库的数据最初是由美国国家生物医学研究基金会 PIR数据库的数据最初是由美国国家生物医学研究基金会 数据库 （National Biomedical Research Foundation, NBRF）收集的 NBRF） 蛋白质序列，主要翻译自GenBank的DNA序列。 蛋白质序列，主要翻译自GenBank的DNA序列。 GenBank 序列 1988年 美国的NBRF、日本的JIPID（ 1988年，美国的NBRF、日本的JIPID（the Japanese NBRF JIPID Database日本国家蛋白质信息 International Protein Sequence Database日本国家蛋白质信息 数据库）、德国的MIPS（Munich Information Centre for 数据库）、德国的MIPS（ ）、德国的MIPS Sequences摹尼黑蛋白质序列信息中心 合作， 摹尼黑蛋白质序列信息中心） Protein Sequences摹尼黑蛋白质序列信息中心）合作，共同收 集和维护PIR数据库。PIR根据注释程度(质量)分为4个等级。 集和维护PIR数据库。PIR根据注释程度(质量)分为4个等级。 PIR数据库 根据注释程度
生物信息学
杭州师范大学生命与环境科学学院 向太和

Uniprot数据库介绍及信息检索下载指南

Uniprot数据库介绍及信息检索下载指南

UniProt数据库一、UniProt数据库简介蛋白质组常用数据库——UniProt数据库，是信息最丰富、资源最广的蛋白质数据库。

它由Swiss-Prot、TrEMBL 和PIR-PSD三大数据库的数据整合而成，数据主要来自于基因组测序项目完成后，后续获得的蛋白质序列，并包含了大量来自文献的蛋白质生物功能的信息。

一般蛋白质组搜库首选数据库也是UniProt，所以对于通过UniProt库搜库的组学数据，可以在此网站中进行蛋白功能查询。

UniProt数据库可以提供的信息包括蛋白功能描述、GO条目、细胞定位、组织特异性表达情况、生理病理情况描述、互作蛋白、Domain、翻译后修饰位点等信息。

蛋白的信息描述段落均会标出引用文章，并且可以跳转到PubMed界面进行浏览。

UniProt 数据库由UniProt 知识库（UniProtKB ）、UniProt 档案（UniParc ）、UniProt 参考资料库（UniRef）以及UniProt元基因组学与环境微生物序列数据库（UniMES）构成。

UniProtKB全称 UniProt Knowledgebase（UniProt知识库）它是经过专家校验的数据集，主要由两部分组成：UniProtKB/Swiss-Prot (包含检查过的、手工注释的条目) 和 UniProtKB/TrEMBL (包含未校验的、自动注释的条目)。

Swiss-Prot 数据库特点高质量的、手工注释的、非冗余的数据集；主要来自文献中的研究成果和E-value校验过计算分析结果。

有质量保证的数据才被加入该数据库！TrEMBL数据集包含高质量的计算分析结果，一般都在自动注释中富集，主要应对基因组项目获得的大量数据流以人工校验在时间上和人力上的不足。

它能注释所有可用的蛋白序列。

在三大核酸数据库（EMBL-Bank/GenBank/DDBJ）中注释的编码序列都被自动翻译并加入该数据库中。

它也有来自PDB数据库的序列，以及Ensembl、Refeq和CCDS基因预测的序列。

蛋白质数据库

蛋白质数据库

生物芯片北京国家工程研究中心湖南中药现代化药物筛选分中心暨湖南涵春生物有限公司常用数据库名录1、蛋白质数据库PPI - JCB 蛋白质与蛋白质相互作用网络•Swiss-Prot - 蛋白质序列注释数据库•Kabat - 免疫蛋白质序列数据库•PMD - 蛋白质突变数据库•InterPro - 蛋白质结构域和功能位点•PROSITE - 蛋白质位点和模型•BLOCKS - 生物序列分析数据库•Pfam - 蛋白质家族数据库 [镜像： St. Louis (USA), Sanger Institute, UK, Karolinska Institutet (Sweden)] •PRINTS - 蛋白质 Motif 数据库•ProDom - 蛋白质结构域数据库 (自动产生)•PROTOMAP - Swiss-Prot蛋白质自动分类系统•SBASE - SBASE 结构域预测数据库•SMART - 模式结构研究工具•STRING - 相互作用的蛋白质和基因的研究工具•TIGRFAMs - TIGR 蛋白质家族数据库•BIND - 生物分子相互作用数据库•DIP - 蛋白质相互作用数据库•MINT - 分子相互作用数据库•HPRD - 人类蛋白质查询数据库•IntAct - EBI 蛋白质相互作用数据库•GRID - 相互作用综合数据库•PPI - JCB 蛋白质与蛋白质相互作用网络2、蛋白质三级结构数据库•PDB - 蛋白质数据银行•BioMagResBank - 蛋白质、氨基酸和核苷酸的核磁共振数据库•SWISS-MODEL Repository - 自动产生蛋白质模型的数据库•ModBase - 蛋白质结构模型数据库•CATH - 蛋白质结构分类数据库•SCOP - 蛋白质结构分类 [镜像: USA | Israel | Singapore | Australia]•Molecules To Go - PDB数据库查询•BMM Domain Server - 生物分子模型数据库•ReLiBase - 受体/配体复合物数据库 [镜像： USA]•TOPS - 蛋白质拓扑图•CCDC - 剑桥晶体数据中心 (剑桥结构数据库 (CSD))•HSSP - 蛋白质二级结构数据库•MutaProt - PDB数据库中点突变的比较•SWISS-3DIMAGE - 蛋白质和其他生物分子的三维图像•BioImage - 生物图像数据库 (包含生物大分子图像) 3、蛋白质组数据库和链接•2－D胶数据库以及与2－D胶相关的数据库•蛋白质组链接4、与核酸相关的数据库•EMBL - EMBL核酸序列数据库 (EBI)•Genbank - GenBank核酸序列数据库 (NCBI)•DDBJ - 日本DNA数据库•dbEST - dbEST(表达序列标签)数据库 (NCBI)•dbSTS - dbSTS(序列标签位点)数据库 (NCBI)•AsDb - 异常剪切数据库•ACUTS - DNA非转录保守序列数据库•密码子数据库•EPD - 真核生物启动子数据库•HOVERGEN - 颈椎动物同源基因数据库•IMGT - 免疫遗传学数据库 [镜像： EBI]•ISIS - 内含子序列信息•RDP - 核糖体数据库•gRNAs db - gRNA数据库•PLACE - 植物DNA顺势调控元件数据库•PlantCARE - 植物中DNA顺势调控组件数据库•ssu rRNA - 欧洲核糖体RNA数据库－小核糖体•lsu rRNA - 欧洲核糖体RNA数据库－大核糖体•5S rRNA - 5S核糖体RNA数据库•tmRNA Website - tmRNA站点•tmRDB - tmRNA数据库•tRNA - tRNA剪切（ Bayreuth大学）•uRNA db•RNA editing - RNA剪切位点•RNAmod db - RNA修饰数据库•TelDB - 多介质端粒数据库•MPDB - 分子探针数据库•VectorDB - 载体序列数据库5、糖类•FCCA - 糖类论坛•GlycoSuiteDB - 多聚糖数据库•Monosacharide browser - Space filling Fischer projection for monosaccharides•Thorkild's lectin page - 凝集素通道6、特殊物种数据库:人类：•OMIM - 孟德尔遗传在线－－人类•GENATLAS - 人类基因图集•GeneClinics - 医学基因学库•GDB - 基因组数据库•GeneCards - 人类基因整合信息数据库•UDB - 人类基因图谱数据库•Ensembl人类基因组浏览器•UCSC人类基因组工作草图•TIGR HGI - TIGR人类基因组索引•Hs UniGene - GenBank中的人类转录本•STACK - 序列标签比对• - 人类基因预测•GenLink - 人类基因组资源数据库•GeneLynx - 人类基因组•HUGE - 人类未知基因－大型蛋白质反转录得到的cDNA (KIAA...)•HUNT - 人类异常转录本•CGAP - 癌症基因组解剖学•MGC - 哺乳动物基因•SCDb - 干细胞数据库•Homophila - 人类疾病基因与果蝇基因对比数据库•Human Protein Atlas - 人类正常组织蛋白质与癌细胞蛋白质表达与位点的比较•Chr at Rutgers - Rutgers的人类染色体信息•Chr at Sanger - Sanger Center的人类染色体信息•Chr Swiss-Prot list - Swiss-Prot的染色体信息脊椎动物：•OMIA - 孟德尔遗传在线－－动物•MGI - 小鼠基因组学信息 [镜像： Australia]•Ensembl小鼠基因组浏览器•TIGR MGI - TIGR小鼠基因索引•Mm UniGene - GenBank 中的小鼠转录本(EST clusters) •MGC - 哺乳动物基因•Mouse gene knockouts db - 小鼠基因敲除数据库•RGD - 大鼠基因组数据库•RatMAP - 大鼠基因组数据库•TIGR RGI - TIGR大鼠基因组数据库•Rn Unigene - GenBank 中的大鼠转录本(EST clusters) •BOVMAP - 牛基因数据库 (法国)•DGP - 狗基因数据库•MIS - 孟德尔遗传－－羊•Ark-Cat - 猫基因组数据库•Ark-Chicken - 鸡基因组数据库•Ark-Cow - 奶牛基因组数据库•Ark-Deer - 鹿基因组数据库•Ark-Horse - 马基因组数据库•Ark-Pig - 猪基因组数据库•Ark-Sheep - 绵羊基因组数据库•Ark-Turkey - 火鸡基因组数据库•FishBase -鱼类综合信息系统•Fugu genome project - 河豚基因组•Fugu - HGMP 河豚数据•- Ensembl 河豚基因组浏览器•Medakafish - Mekada fish (Oryzias latipes) server •Ark-Tilapia - 罗飞鱼基因组数据库•Ark-Salmon - 大马哈鱼基因组数据库•The fish net - 斑马鱼基因组数据库•Ensembl斑马鱼基因组浏览器线粒体和叶绿体：•GOBASE - 细胞器基因组数据库•MitoDat - 孟德尔遗传和线粒体数据库• C.caldarium - 蓝藻纲PK1菌株叶绿体基因组昆虫•Drosophila Swiss-Prot list - Swiss-Prot中的果蝇链接•FlyBase - 果蝇遗传数据库和分子数据库•BDGP - Berkeley果蝇基因组项目•FlyView - 果蝇图像数据库•Homophila - 人类疾病与果蝇基因对照数据库•蚊子基因组学•AnoDB - 疟蚊数据库•Ensembl蚊子基因组浏览器7、人类突变数据库•HGMD - 人类基因突变数据库•SVD - EBI序列变异数据库•GeneDis - 人类遗传病数据库8、特殊基因和蛋白质数据库•Allergens in Swiss-Prot - Swiss-Prot中过敏反应的命名与索引•Allergome - 过敏症反应分子数据库•Aminoacyl-tRNA synthetases in Swiss-Prot - Swiss-Prot 中氨基化tRNA合成酶列表9、转录后修饰数据库•DSDBASE - 二硫化物数据库 (数据来源于三级结构数据库) •GlycoSuiteDB - 多聚糖结构数据库•LIPID MAPS - 脂类代谢及路径10、系统发生学数据库•COG - 全基因组中编码的蛋白质的系统发生学分类方法•EGO - 真核生物基因分类方法•InParanoid - 真核生物分类11、芯片数据库•ArrayExpress - EBI中芯片数据•ExpressDB - 酵母菌和大肠杆菌表达数据库•GeneX - 基因表达工程12、专利数据库•DPD - DNA专利数据库•Ag Patents - USDA收录的农业工艺专利•Esp@cenet - 欧洲专利事务所专利信息数据库 (世界范围内)13、参考文献(目录数据库)•PubMed Medline server - PubMed查询•AGRICOLA - NAL农业查询数据库•Article@INIST - 科技信息数据库•Korean Journals Abstract db - 韩国杂志摘要数据库•SeqAnalRef - 序列分析文献14、字典, 读物, 课程 ,命名法•BioABACUS - 缩写词•BioTech's life science dictionary生物科技及生命科学字典•DCB - 细胞生物学字典（Julian Dow编写）15、生物软件数据库及目录•CLC Free Workbench - 可在Linux, MacOS X and Windows操作系统上运行的，对DNA、RNA和蛋白质进行算法分析的软件•CLC Protein Workbench - 可在Linux, MacOS X and Windows 操作系统上运行的，对DNA、RNA和蛋白质进行算法分析的软件•BioCatalog - EBI的生物目录16、生命科学资源•Biofind - 生物科技工业信息、评论及新闻•Bioinformatik.de - 生物信息学网页目录17、生物杂志和发行人•生物杂志主页：Swiss-Prot journals list - Swiss-Prot杂志列表• - 电子出版物目录• - 电子期刊目录18、发行人•Allen Press, Inc. - Allen出版社•AMA - 美国医学联合出版物•ACS - 美国化工协会出版物19、生物信息学杂志和通讯•BioInformer - EBI通讯•NCBI Newsletter -NCBI通讯•PDB Quaterly Newsletter - PDB通讯20、基因组通讯•Human Genome Project Information - 人类基因组计划•FGN - 真菌遗传学•Rice Genome Newsletter - 水稻基因组21、其他•IJC - 化学杂志•Plant Gene Register - 植物基因注册22、生物商业杂志•BioCentury - 生物世纪•BioWorld Online - 生物世界•Drug Discovery and Development - 药物发现和发展•GEN - 基因工程新闻23、综合性科学杂志•Nature•New Scientist•La Recherche•Science•Scientific American24、生物学研究机构•APS - 美国缩氨酸社区•ASCB - 美国细胞生物学社区•ASHG - 美国人类遗传学社区25、计算生物学服务器主页欧洲：•EBI - 欧洲生物信息学协会•EMBnet - 欧洲分子生物信息学网•EMBL - EMBL计算生物学机构美国和加拿大：•NCBI - 美国生物学信息中心•ABCC - NCI高级生物医学计算中心•ACGT - Oklahoma大学基因组技术中心亚洲•APBioNet - 亚太生物信息网•BIC-JNU - Jawaharlal Nehru大学生物信息学中心•DIC - Pune (印度)大学生物信息澳洲•APBioNet - 亚太生物信息网•ANGIS - 澳大利亚国家遗传信息服务中心•ANU - 澳大利亚国大学生物信息学研究组•APAF - 澳大利亚蛋白质组分析工具26、其他•HUJI - 耶路撒冷Hebrew大学基因组学和生物信息学服务中心•Weizmann Bioinfo/BCU - Weizmann计算生物学和生物信息学研究协会•SANBI - 南非生物信息学研究协会27、生物公司和制药公司•美国药物研究和制造商目录•Bioportfolio - 生物技术企业•Affymetrix, Inc. - Affymetrix公司28、生物信息公司•Aborygen•Accelrys, Inc•AlgoNomics NV t29、其他链接其他医学查询•HON - 基于网络的健康服务• - 药物网络指南•MedWeb - 医学链接其他科学查询•GPSDB - 基因和蛋白质同义词数据库•Chemcyclopedia Online - 商业化学试剂数据库。

生物信息学原理与方法第九讲蛋白质序列分析与预测

生物信息学原理与方法第九讲蛋白质序列分析与预测

8. Secondary structure prediction 二级结构预测
8-1 AGADIR – 预测肽链螺旋结构算法。 8-2 APSSP –高级蛋白质二级结构预测服务器。 8-3 GOR – Garnier1996年开发的蛋白质二级结构预测。 8-4 HNN – 神经网络方法预测蛋白质二级结构。 8-5 Jpred –趋同法预测蛋白质二级结构。 8-6 JUFO –神经网络法从序列预测蛋白质二级结构。 8-7 nnPredict -蛋白质二级结构预测。 8-8 PredictProtein -蛋白质二级结构预测。 8-9 Prof –利用Cascaded Multiple Classifiers进行蛋白质 二级结构预测。 8-10PSA -蛋白质二级结构预测。 8-11SOPMA -蛋白质二级结构预测。 8-12SSpro –利用双向重复神经网络预测蛋白质二级结构。
3.Similarity searches 相似搜索
3-1 BLAST 3-2 Bic ultra -Smith/Waterman序列搜索 3-3MPsrch - EBI的Smith/Waterman序列比对。 3-4DeCypher – Smith/Waterman序列搜索 3-5Fasta3 – EBI的FASTA version 3 3-6FDF - Smith/Waterman序列搜索 3-7PropSearch –使用氨基酸组成来进行结构同源搜索。
2.DNA -> Protein 将DNA序列 翻译成蛋白质序列
2-1Translate - 将DNA序列翻译成蛋白质序列。 2-2Transeq – 使用EMBOSS 软件包将DNA序列翻译 成蛋白质序列。 2-3Graphical Codon Usage Analyser –以图形方式显 示密码子偏向性 2-4BCM search launcher – 以六种框架翻译DNA序 列 2-5Backtranslation – 将蛋白质序列翻译成DNA序列 2-6Genewise – 比较蛋白质序列与基因组的 DNA 序 列，允许内含子和读框错误 2-7FSED – 读框错误检测 2-8LabOnWeb -使用Compugen LEADS clusters延伸 EST、表达模式及ESTs序列分析。 2-9List of gene identification software sites 列出基

生物信息学中的蛋白质序列预测问题研究

生物信息学中的蛋白质序列预测问题研究

生物信息学中的蛋白质序列预测问题研究生物信息学是一个涉及多个学科领域的交叉学科，它主要以生物学为基础，借助计算机科学、统计学等多个学科的相关知识，进行生命科学研究。

其应用广泛，尤其是在基因组学、蛋白质组学和代谢组学等领域，生物信息学发挥着无法替代的作用。

生物信息学中，蛋白质序列预测问题是一个重要且常见的研究课题。

在蛋白质组学中，通过预测蛋白质功能、结构和相互作用等方面，可以更好地理解蛋白质的生物学特性和机制，进而为药物研发、疾病治疗等领域提供重要参考。

蛋白质序列预测问题包括蛋白质序列分类、结构预测、功能预测等方面。

其中，蛋白质序列分类是预测蛋白质的种类，主要通过分析蛋白质序列特征和相似性进行分类。

蛋白质结构预测是预测蛋白质的三维结构，目前主要应用模型建立和模拟等方法进行预测。

蛋白质功能预测是预测蛋白质的生物学功能，包括酶活性、配体结合、信号传导等方面）蛋白质序列预测问题的研究成果主要基于大量蛋白质序列数据的分析和模型算法的优化。

同时，蛋白质序列预测问题也面临着如数据质量、样本数量、算法精度等多个方面的挑战。

下面，本文将分别对蛋白质序列分类、结构预测和功能预测问题的研究进展进行探讨。

一、蛋白质序列分类蛋白质序列分类是生物信息学中的一项基本任务。

它不仅涉及到蛋白质的分类，也关系到蛋白质序列之间的相似性分析，对于研究蛋白质在生物体中功能和调控的起源和演化以及药物研发和基因功能注释等都具有重要意义。

目前，基于膜蛋白、酶、信号蛋白、转录因子等多种类型的蛋白质，各种分类器模型和算法方法不断涌现。

常用的分类器包括向量机、决策树、随机森林和神经网络等。

这些模型的重要性在于能通过学习其训练样本，识别新的蛋白质序列的类别属性。

这些分类器的性能不仅取决于分类器的本身结构，也与该分类器所用训练数据样本、特征选择、以及数据预处理等方面的具体情况有关。

二、蛋白质结构预测蛋白质结构预测是生物信息学中的一个重要课题。

它能够通过模拟或预测蛋白质的三维空间结构，从而进一步探讨蛋白质的构成、功能以及作用机制等生物学问题。

pfam数据库

PFAM数据库PFAM数据库是一个用于蛋白质序列家族分类的工具。

它基于蛋白质序列的共同结构和功能特征，将蛋白质序列分组成家族，从而帮助研究人员理解蛋白质的功能和进化过程。

本文将介绍PFAM数据库的基本概念、分类方法和应用情况。

1. PFAM数据库简介PFAM数据库是一个用于预测蛋白质结构和功能的数据库。

它采用蛋白质序列的保守特征，将相似的序列归类为同一个家族。

PFAM数据库包含了大量的蛋白质家族信息，可以帮助研究人员在蛋白质序列中发现潜在的功能和结构信息。

2. PFAM数据库的分类方法PFAM数据库主要基于蛋白质序列的保守结构域来进行分类。

它将蛋白质序列中相同或相似的结构域组合成家族，每个家族都包含了具有相似结构和功能的蛋白质。

PFAM数据库还提供了丰富的注释信息，帮助用户更好地理解每个家族的功能和特点。

3. PFAM数据库的应用情况PFAM数据库在生物信息学和分子生物学领域被广泛应用。

研究人员可以利用PFAM数据库来预测新发现的蛋白质的结构和功能，通过比对已知家族信息来推测未知蛋白质的特性。

此外，PFAM数据库还可以用于蛋白质序列的分类和进化分析，帮助研究人员揭示不同蛋白质家族之间的关系和进化过程。

4. 结语PFAM数据库作为一个用于蛋白质家族分类的重要工具，在生物信息学研究中扮演着重要的角色。

通过分析蛋白质序列的保守结构域，PFAM数据库可以帮助研究人员更好地理解蛋白质的功能和进化过程，为生物学研究提供了有力的支持。

希望本文介绍的内容能够帮助读者更深入地了解PFAM数据库及其在蛋白质研究中的应用。

生物信息学题库

1.以下哪一个是mRNA条目序列号：A. J01536B. NM_15392C. NP_52280D. AAB1345062.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：A.UnigeneB. EntrezC. LocusLinkD. PCR3.一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. HTGS5.下面哪个数据库面向人类疾病构建：A. ESTB. PDB ■. OMIM D. HTGS6.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Refseq7.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. OMIMB. Entrez ■PubMed D. PROSITE8.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/W10.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。

蛋白质生物信息学(共45张PPT)


利用生物信息学软件DNAman将VH-L-L的核苷酸序列翻译
为氨基酸序列
利用NCBI提供的ORF Finder预测VH-L-L的 ORF，从预测结果看出VH-L-L是一段连续 的较长的ORF，它可能是一个完整的编码 序列
利用ProtParam对VH-L-L的氨基酸序列及基本 理化性质进行了分析。
析，更加深入地理解DNA序列，结构，演化及其 与生物功能之间的关系。
研究课题涉及到分子生物学，分子演化及结构生 物学，统计学及计算机科学等许多领域。
研究过程
以数据（库）为核心 1 数据库的建立 2 生物学数据的检索 3 生物学数据的处理 4 生物学数据的利用：计算生物学
研究展望
由于生物信息学是基于分子生物学与多种学科交叉而成的 新学科，现有的形势仍表现为各种学科的简单堆砌，相互之 间的联系并不是特别的紧密。在处理大规模数据方面，没 有行之有效的一般性方法；而对于大规模数据内在的生成 机制也没有完全明了，这使得生物信息学的研究短期内很 难有突破性的结果。
第一节生物信息学与蛋白质工程 一、生物信息学概述
生物信息学是利用应用数学、信息学、统计 学和计算机科学的方法研究生物学的问题。
1987年，林华安首创Bioinformation 一词，被誉为”世界生物信息之父”。
概述
生物信息学分子生物学与信息技术（尤其是互联网 技术）的结合体。
研究材料和结果就是各种各样的生物学数据 研究工具是计算机
由于DNA自动测序技术的快速发展，
DNA数据库中的核酸序列公共数据量 以每天106bp速度增长，生物信息迅速 地膨胀成数据的海洋。毫无疑问，我们 正从一个积累数据向解释数据的时代转 变，数据量的巨大积累往往蕴含着潜 在突破性发现的可能。 “生物信息学” 正是从这一前提产生的交叉学科。

蛋白质序列数据库

▪ PIR-PSD的另一个重要特征是其对蛋白质超家族 的分类，提供序列的等级聚类信息，揭示序列间 的进化关系。
4 UniPro
▪ 蛋白质信息资源（PIR）、欧洲生物信息学研究所（EBI） 和瑞士生物信息学研究所（SIB）合作，于2002年共同组 建世界蛋白质资源（the Universal Protein Resource， UniPro）。
▪ UniPro把Swiss-Prot、TrEMBL和PIR等蛋白质数据库整 合在一起，是目前国际上最全面的蛋白质信息库。
综上所述，蛋白质序列数据库种类多且各有特色，因 此，用户在分析蛋白质序列时，应根据实际情况，尽可能 选择几个不同的数据库，并对结果加以比较。
The Universal Protein Resource (Uபைடு நூலகம்iProt)
属性。
5 序列描述:
是在生物和（或）生物文献的上下文中描述一个生 物序列或生物序列集；
生物源（BioSource）－来源生物的信息； 分子信息（MolInfo）－－描述器指示分子类型，如基因，
mRNA，EST，肽链信息。
蛋白质数据分析
由于传统的用X光晶体衍射和核磁共振 技术测定蛋白质的三维结构、用生化方法 研究蛋白质功能的效率不高，无法适应由 基因组测序所带来的蛋白质序列数量飞速 增长的需要，近年来，许多科学家致力于 用理论计算的方法预测蛋白质的三维结构 和功能，提高蛋白质功能研究的效率，并 取得了一定的成果。
信息、注释、蛋白质序列等(如：Acetyltransferase)。
3D structure
c. 蛋白质注释
包括蛋白质的功能、翻译后修饰（如糖基化和磷酸 化）、结构域和结合位点、二级结构（如α- 螺旋和β- 片 层）、四级结构（如同聚体和异聚体）、与其它蛋白质序 列的相似性、蛋白质序列残缺与疾病的关系、序列冲突和 变异体等信息。
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5. Uni-Pro 数据检索
七、疾病相关基因数据库
（1）OMIM：

OMIM（Online Mendelian Inheritance in Man）是美 国Jonhs Hopkins大学Dr. Victor A. McKusick等人建 立和编辑的有关人类基因和遗传病目录的电子版。 于本世纪60年代创立，旨在为临床医师和遗传病 研究工作者提供服务。 OMIM包含大量的及时更新的有关人类基因及其 突变序列数据和遗传病的临床特征等信息和相关 参考文献。



八、蛋白质数据分析
由于传统的用X光晶体衍射和核磁共振 技术测定蛋白质的三维结构、用生化方法 研究蛋白质功能的效率不高，无法适应由 基因组测序所带来的蛋白质序列数量飞速 增长的需要，近年来，许多科学家致力于 用理论计算的方法预测蛋白质的三维结构 和功能，提高蛋白质功能研究的效率，并 取得了一定的成果。

The UniProt Knowledgebase (UniProtKB)


The UniProt Knowledgebase continues the work of Swiss-Prot, TrEMBL and PIR-PSD by providing an expertly and richly curated protein database Consisting of two sections. UniProtKB/Swiss-Prot UniProtKB/TrEMBL.
Biblioteka OMIM数据库基本信息
MIM----概述、克隆、 基因结构、物理图、 基因功能、 生化特征、 分子遗传学、 动物模型、 等位突变、 参考文献、 编辑史等． Eztrez gene ----分类、 参考序列、蛋白质等 Link out


P53基因的OMIM检索结果：
（2）GeneCards
UniProt Reference Clusters (UniRef)

TheUniProt Reference Clusters (UniRef) provide clustered sets of sequences from UniProtKB and selected UniParc records. It provide complete coverage of sequence space at several resolutions and speed similarity searches via sequence space compression by merging sequences that are 100% (UniRef100), 90% (UniRef90) or 50% (UniRef50) identical. UniRef90 and UniRef50 yield a database size reduction of approximately 40% and 65%, respectively, providing significantly faster sequence searches.

Pfam包含常见的蛋白质功能域和蛋白质家 族，可浏览蛋白质家族的多序列比对结果、 蛋白质功能域的立体构造、蛋白质家族的 物种分布等。 PANTHER主要包含蛋白质家族的功能分类 信息，一个大的蛋白质家族进一步按功能 上的差异被归纳成一些次家族，显示蛋白 质家族不同成员的特定功能的差异，使蛋 白质家族的功能表达更准确。
1. Swiss-Prot

SWISS-PROT由瑞士日内瓦大学医学生化系于1978年创建，后来与欧 洲分子生物学实验室合作，由瑞士生物信息学研究所（Swiss Institute of Bioinformatics，SIB）和欧洲生物信息学研究所（EBI）共同维护和 管理现已整合进UniProtKB/Swiss-Prot。

2. 蛋白质功能预测

InterPro数据库与蛋白质功能预测
蛋白质的功能分类 蛋白质序列的代谢途径分析
（1） InterPro数据库 与蛋白质功能预测
• 由EBI，SIB，Sanger Institute
等十多家单位维护
• 结合了UniProt、PROSITE， Pfam， PRINTS， ProDom、 SMART，PANTHER和 Gene3D 等数据库
六、蛋白质序列数据库
UniPro

Swiss-Prot
TrEMBL


PIR-PSD
The mission of UniProt is to provide the scientific community with a comprehensive, high-quality and freely accessible resource of protein sequence and functional information.
d. SWISS-PROT中尽可能减少冗余序列 e. 与其它30多个数据库建立了交叉引用，其 中包括核酸序列数据库、蛋白质序列数据 库和蛋白质结构数据库等。 f. 利用序列检索系统（SRS）可以方便地检 索SWISS-PROT和其它EBI的数据库。
2. TrEMBL
TrEMBL数据库建于1995年，意为 “Translation from EMBL”。
SMART 由两部分组成，普通SMART（Normal SMART）收集了 Swiss-Prot， SP-TrEMBL 和 stable Ensembl proteomes的蛋白 质数据，而基因组SMART（Genomic SMART）仅包含全 基因组测序的生物基因组的蛋白质信息。
(2) 蛋 白 质 的 功 能 分 类
InterPro功能
收集了已知蛋白质家族、蛋白质功能域 和功能位点的信息，可用于未知蛋白质序 列的： 分类（ superfamily, family and subfamily levels ） 功能域 重复序列 重要位点 其他的包括 GO terms等深度注释


不同数据库在数据组成上有所不同

4. UniPro

蛋白质信息资源（PIR）、欧洲生物信息学 研究所（EBI）和瑞士生物信息学研究所 （SIB）合作，于2002年共同组建世界蛋白 质资源（the Universal Protein Resource， UniPro）。 UniPro把Swiss-Prot、TrEMBL和PIR等蛋白 质数据库整合在一起，是目前国际上最全 面的蛋白质信息库。
由蛋白质信息资源（PIR）、慕尼黑蛋白质序 列信息中心（MIPS）和日本国际蛋白质序列 数据库（JIPID）共同维护， PIR是最早的数 据库，现已并入UniProt Knowledgebase


是一个全面的、非冗余的、经过专家注释的公共 蛋白质序列数据库。PIR-PSD收集已发表的蛋白 质序列、来源、参考文献和特征信息等，她的注 释中还包括一些原始递交记录中没有的相关信息， 如在遗传图谱的位置、内含子位置、以及和其他 序列、结构、基因组和引文数据库（如Medline、 PDB和TIGR等）的相互参照 PIR-PSD的另一个重要特征是其对蛋白质超家族 的分类，提供序列的等级聚类信息，揭示序列间 的进化关系。
该数据库采用SwissPro数据库格式，其数据来 源于:

EMBL核酸序列数据库（或GenBank、DDBJ）中所有编码 序列经计算机程序自动翻译的蛋白质 从文献中查到的 或向SWISS-PROT递交的并未整合到SWISS-PROT的蛋白质 序列
3. PIR-PSD

蛋白质信息资源－国际蛋白质序列数据库 （the Protein Information Resource-International Protein Sequence Database， PIR-PSD


UniProt Archive (UniParc)

Capture all publicly available protein sequence data and contains all the protein sequences from the main publicly available protein sequence databases. UniParc is the most comprehensive publicly accessible non-redundant protein sequence database.
SWISS-PROT的特点
a. 所有序列条目都经过有经验的分子生物学家和蛋白 质化学家通过计算机工具并查阅有关文献资料仔细核 实。
b. 每个条目包含条目基本信息、分类信息 （描述蛋白质的生物来源） 、引用文献信息、 注释、蛋白质序列等(如：ampG)。
c. 蛋白质注释
包括蛋白质的功能、翻译后修饰（如糖基化和磷酸 化）、结构域和结合位点、二级结构（如α- 螺旋和β- 片 层）、四级结构（如同聚体和异聚体）、与其它蛋白质序 列的相似性、蛋白质序列残缺与疾病的关系、序列冲突和 变异体等信息。

ProDom家族 是由UniProt Knowledge Database 中自动生成的综合性的蛋 白质功能域家族数据库。


Visualization of ProDom domains on 3D structures; coupling of ProDom analysis with the Geno3D homology modelling server; ProDom-SG, a ProDom-based server dedicated to the selection of candidate proteins for structural genomics.