2-蛋白质序列特征分析-生物信息学解析

生物信息学_复习题及答案（打印）（1）一、名词解释：1.生物信息学：研究大量生物数据复杂关系的学科，其特征是多学科交叉，以互联网为媒介，数据库为载体。

利用数学知识建立各种数学模型; 利用计算机为工具对实验所得大量生物学数据进行储存、检索、处理及分析，并以生物学知识对结果进行解释。

2.二级数据库：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的整理。

3.FASTA序列格式：是将DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的核苷酸或者氨基酸字符串，大于号（>）表示一个新文件的开始，其他无特殊要求。

4.genbank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；第三部分是引文区，提供了这个记录的科学依据；第四部分是核苷酸序列本身，以“//”结尾。

5.Entrez检索系统：是NCBI开发的核心检索系统，集成了NCBI 的各种数据库，具有链接的数据库多，使用方便，能够进行交叉索引等特点。

6.BLAST：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。

P947.查询序列（query sequence）：也称被检索序列，用来在数据库中检索并进行相似性比较的序列。

P988.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。

P299.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。

P2910.空位罚分：空位罚分是为了补偿插入和缺失对序列相似性的影响，序列中的空位的引入不代表真正的进化事件，所以要对其进行罚分，空位罚分的多少直接影响对比的结果。

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。

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，放在大学人类疾病基因研究中心（./science/bioinfomatics.htm）,可以直接点击进入检索。

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。

.第九章蛋白质序列分析与结构预测一种生物体的基因组规定了所有构成该生物体的蛋白质，基因规定了组成蛋白质的氨基酸序列。

虽然蛋白质由氨基酸的线性序列组成，但是，它们只有折叠成特定的空间构象才能具有相应的活性和相应的生物学功能。

了解蛋白质的空间结构不仅有利于认识蛋白质的功能，也有利于认识蛋白质是如何执行其功能的。

确定蛋白质的结构对于生物学研究是非常重要的。

目前，蛋白质序列数据库的数据积累的速度非常快，但是，已知结构的蛋白质相对比较少。

尽管蛋白质结构测定技术有了较为显著的进展，但是，通过实验方法确定蛋白质结构的过程仍然非常复杂，代价较高。

因此，实验测定的蛋白质结构比已知的蛋白质序列要少得多。

另一方面，随着DNA测序技术的发展，人类基因组及更多的模式生物基因组已经或将要被完全测序，DNA序列数量将会急增，而由于DNA序列分析技术和基因识别方法的进步，我们可以从DNA推导出大量的蛋白质序列。

这意味着已知序列的蛋白质数量和已测定结构的蛋白质数量（如蛋白质结构数据库PDB中的数据）的差距将会越来越大。

人们希望产生蛋白质结构的速度能够跟上产生蛋白质序列的速度，或者减小两者的差距。

那么如何缩小这种差距呢？我们不能完全依赖现有的结构测定技术，需要发展理论分析方法，这对蛋白质结构预测提出了极大的挑战。

20世纪60年代后期，Anfinsen首先发现去折叠蛋白或者说变性(denatured)蛋白质在允许重新折叠的实验条件下可以重新折叠到原来的结构，这种天然结构(native structure)对于蛋白质行使生物功能具有重要作用，大多数蛋白质只有在折叠成其天然结构的时候才能具有完全的生物活性。

自从Anfinsen提出蛋白质折叠的信息隐含在蛋白质的一级结构中，科学家们对蛋白质结构的预测进行了大量的研究，分子生物学家将有可能直接运用适当的算法，从氨基酸序列出发，预测蛋白质的结构。

本章主要着重介绍蛋白质二级结构及空间结构预测的方法。

蛋白质结构与功能的生物信息学方法在生物学领域中，蛋白质是生命活动的基本组成部分之一。

蛋白质的结构与功能密不可分，而生物信息学是研究生物信息的存储、分析和管理的学科。

通过生物信息学方法，我们可以更好地理解蛋白质的结构与功能之间的关系。

本文将介绍几种常见的生物信息学方法，用于探究蛋白质结构与功能的关联。

一、序列比对序列比对是将不同蛋白质的氨基酸序列进行比较和匹配的过程。

通过对蛋白质序列进行比对，可以揭示蛋白质之间的相似性和差异性，从而推测它们的结构和功能。

常用的序列比对方法包括全局比对和局部比对，其中全局比对较适用于高度相似的序列，而局部比对适用于低度相似的序列。

通过序列比对，可以发现蛋白质中的保守区域和变异区域，进而推测蛋白质的结构和功能。

二、蛋白质结构预测蛋白质结构预测是根据蛋白质的氨基酸序列推测其三维结构的过程。

由于实验测定蛋白质结构存在困难和耗时较长的问题，蛋白质结构预测成为研究蛋白质结构与功能的重要手段之一。

蛋白质结构预测方法主要分为两类：基于模板的方法和基于物理原理的方法。

基于模板的方法利用已有的蛋白质结构数据库中的信息进行预测，而基于物理原理的方法则尝试利用物理、化学原理推测蛋白质的结构。

这些方法的发展使得我们能够通过蛋白质的氨基酸序列预测其结构，从而更好地理解蛋白质的功能。

三、蛋白质互作预测蛋白质互作是指蛋白质之间相互作用的过程，而蛋白质互作预测则是预测蛋白质之间的相互作用关系。

蛋白质互作预测方法可通过基于蛋白质序列和结构的信息，预测蛋白质之间的相互作用网络。

这些方法的发展使我们能够在大规模的蛋白质组中预测蛋白质之间的相互作用，从而有助于理解蛋白质的功能和调控机制。

四、蛋白质功能注释蛋白质功能注释是指对蛋白质进行功能分析和注解的过程。

通过生物信息学方法，我们可以对蛋白质进行功能注释，包括通过数据库比对、结构域分析、拓扑结构预测等方法来预测蛋白质的功能。

蛋白质功能注释的结果可以帮助我们进一步理解蛋白质的结构与功能的关系，以及蛋白质在生物体内的作用机制。

第4章序列特征分析讲解序列特征分析是生物信息学中的一个重要研究领域，它主要研究不同序列之间的相似性、差异性和相关性。

序列特征分析的核心任务是发现序列中的关键特征，进而揭示序列的功能和演化关系。

本章将介绍序列特征分析的常用方法和技巧，并通过实例演示如何使用这些方法进行序列特征分析。

首先，我们需要了解序列数据的基本特征。

序列通常由一系列的字符组成，如DNA序列由A、T、C、G四个碱基组成，蛋白质序列由20个氨基酸组成。

在序列特征分析中，常用的序列特征包括序列长度、基频分布和共现模式等。

序列长度是指序列中字符的个数，它可以反映序列的复杂程度和信息量。

基频分布是指不同字符在序列中出现的频率分布，它可以揭示序列的组成结构和演化关系。

共现模式是指不同字符在序列中连续出现的规律，它可以反映序列的重复结构和序列间的关联性。

在序列特征分析中，最常用的方法之一是序列比对。

序列比对是通过比较不同序列之间的相似性和差异性，揭示序列的功能和演化关系。

序列比对可以分为全局比对和局部比对两种方式。

全局比对是指将整个序列与另一个序列进行比较，常用的算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。

局部比对是指将序列中的一部分与另一个序列进行比较，常用的算法包括BLAST算法和FASTA算法。

除了传统的计算方法外，深度学习在序列特征分析中也被广泛应用。

深度学习是一种通过多层神经网络学习输入数据的表示和模式识别的方法。

在序列特征分析中，常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制（Attention）等。

这些模型能够有效处理序列数据中的空间和时间信息，提取序列的关键特征。

最后，序列特征分析还可以与其他数据分析方法进行结合。

例如，可以将序列特征与基因表达数据进行关联分析，揭示基因的调控机制和功能模式。

可以将序列特征与生物网络数据进行整合分析，研究基因和蛋白质之间的相互作用和信号传递机制。

生物信息学的生物序列分析生物信息学是应用计算机科学和统计学的原理与方法，对生物学数据进行分析的学科。

在生物学研究中，生物序列分析是生物信息学的一个重要研究方向。

生物序列是DNA、RNA或蛋白质的线性排列，通过对生物序列进行分析，可以揭示其结构、功能、进化及与疾病之间的关系，对于生物学的研究和应用具有重要意义。

一、序列比对序列比对是生物序列分析的常见任务之一，它用于将两个或多个生物序列进行比较，并找到它们之间的相似性和差异。

在序列比对中，一种常见的方法是使用动态规划算法，比如Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。

这些算法通过对序列中的字符进行匹配、替代、插入和删除等操作，计算出两个序列之间的最佳匹配程度。

二、基因预测基因预测是通过分析DNA序列，确定其中的基因以及它们的起始点、终止点和剪切位点等信息。

基因预测的方法包括基于序列比对的方法和基于统计学模型的方法。

基于序列比对的方法将已知的基因序列与待预测序列进行比对，从中找出相似片段，并据此预测新的基因。

基于统计学模型的方法则通过建立统计学模型，综合考虑启动子、终止子、剪切位点等特征，对序列进行分析和预测。

三、蛋白质结构预测蛋白质结构预测是根据给定的氨基酸序列预测其对应的三维结构。

蛋白质的结构与其功能密切相关，因此对蛋白质结构的预测具有重要的科学价值和实际应用。

蛋白质结构预测的方法包括基于比对的方法、基于进化信息的方法和基于物理化学原理的方法。

这些方法通过模拟蛋白质的折叠过程，寻找最稳定的结构，并预测出相应的结构信息。

四、进化分析进化分析是通过比较不同物种的序列，揭示它们之间的进化关系和演化历史的方法。

进化分析可以通过构建系统发育树或计算序列之间的相似性矩阵等手段来实现。

系统发育树是描述物种间亲缘关系的图表，通过对多个序列进行比对和计算，可以推断出物种的进化关系及其相对的亲缘程度。

相似性矩阵则用于表示不同序列之间的相似性程度，从而揭示序列的进化关系。