生物信息学中的机器学习方法
摘要：生物信息学是一门交叉学科，包含了生物信息的获取、管理、分析、解释和应用等方面，兴起于人类基因组计划。随着人类基因组计划的完成与深入，生物信息的研究工作由原来的计算生物学时代进入后基因组时代，后基因组时代中一个最重要的分支就是系统生物学。本文从信息科学的视角出发，详细论述了机器学习方法在计算生物学和系统生物学中的若干应用。
关键词：生物信息学；机器学习；序列比对；人类基因组；生物芯片
1.相关知识
1.1 生物信息学
生物信息学时生物学与计算机科学以及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科。它综合运用生物学、计算机科学和数学等多方面知识与方法，来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义，并应用于解决生命科学研究和生物技术相关产业中的各种问题。
生物信息学主要有三个组成部分：建立可以存放和管理大量生物信息学数据的数据库；研究开发可用于有效分析与挖掘生物学数据的方法、算法和软件工具；使用这些工具去分析和解释不同类型的生物学数据，包括DNA、RNA和蛋白质序列、蛋白质结构、基因表达以及生化途径等。
生物信息学这个术语从20世纪90年代开始使用，最初主要指的是DNA、RNA及蛋白质序列的数据管理和分析。自从20世纪60年代就有了序列分析的计算机工具，但是那时并未引起人们很大的关注，直到测序技术的发展使GenBank之类的数据库中存放的序列数量出现了迅猛的增长。现在该术语已扩展到几乎覆盖各种类型的生物学数据，如蛋白质结构、基因表达和蛋白质互作等。
目前的生物信息学研究，已从早期以数据库的建立和DNA序列分析为主的阶段，转移到后基因组学时代以比较基因组学（comparative genomics）、功能基因组学（functional genomics）和整合基因组学（integrative genomics）为中心的新阶段。生物信息学的研究领域也迅速扩大。生物信息学涉及生物学、计算机学、数学、统计学等多门学科，从事生物信息学研究的工作者或生物信息学家可以来自以上任何一个领域而侧重于生物信息学的不同方面。事实上，我们今天正需要具备各种背景知识、才能和研究思路的研究人员，集思广益
来共同面对生物信息学给我们带来的这史无前例的挑战。
1.2 机器学习
机器学习是人工智能研究较为年轻的分支。学习是人类所具有的一种重要的智能行为，但究竟什么是学习，长期以来没有一个明确的定义。同样对于什么叫机器学习？至今我们仍不能给出一个唯一的定义。总的来说，机器学习就是通过学习获得经验，并以经验来修正系统的过程。我们也可给出稍微严格的提法：机器学习是一门研究及其获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问，我们这里所说的极其，指的就是电子计算机，但以后可能是种子计算机、光子计算机甚至是神经计算机。
学习是一种复杂的与智能相关的活动，学习的过程是与推理过程紧密联系的。按照学习中使用推理的多少，其学习策略大体可分为4种：机械学习，通过传授学习，类比学习，通过实例学习。学习中所用推理越多，系统的能力也就越强。
环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。在具体的应用中，环境，知识库和执行部分决定了具体的工作内容，学习部分所需要解决的问题完全由上述3部分确定。这三部分也既是机器学习系统的基本结构。
2.生物信息学研究方向
生物信息学在短短十几年间，已经形成了多个研究方向，以下简要介绍一些主要的研究重点。
2.1序列比对
序列比对（Sequence Alignment）的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。从生物学的初衷来看，这一问题包含了以下几个意义：从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列。在各种试验条件下从探测数据（probe data）中决定物理和基因图存贮，遍历和比较数据库中的DNA序列，比较两个或多个序列的相似性，在数据库中搜索相关序列和子序列，寻找核苷酸（nucleotides）的连续产生模式，找出蛋白质和DNA序列中的信息成分。序列比对考虑了DNA序列的生物学特性，如序列局部发生的插入，删除（前两种简称为indel）和替代，序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似
性和，对齐的方法包括全局对齐，局部对齐，代沟惩罚等。两个序列比对常采用动态规划算法，这种算法在序列长度较小时适用，然而对于海量基因序列（如人的DNA序列高达
10^9bp），这一方法就不太适用，甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效。因此，启发式方法的引入势在必然，著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的。
2.2蛋白质结构比对和预测
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。蛋白质的结构与功能是密切相关的，一般认为，具有相似功能的蛋白质结构一般相似。蛋白质是由氨基酸组成的长链，长度从50到1000~3000AA（Amino Acids），蛋白质具有多种功能，如酶，物质的存贮和运输，信号传递，抗体等等。氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构。一般认为，蛋白质有四级不同的结构。研究蛋白质结构和预测的理由是：医药上可以理解生物的功能，寻找dockingdrugs的目标，农业上获得更好的农作物的基因工程，工业上有利用酶的合成。直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留，同时也包含了较AA序列更多的信息。蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应（不一定全真），物理上可用最小能量来解释。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。同源建模（homology modeling）和指认（Threading）方法属于这一范畴。同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构（超过30%氨基酸相同），后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构。然而，蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要。
2.3基因识别非编码区分析研究
基因识别的基本问题是给定基因组序列后，正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置。非编码区由内含子组成（introns），一般在形成蛋白质后被丢弃，但从实验中，如果去除非编码区，又不能完成基因的复制。显然，DNA序列作为一种遗传语言，既包含在编码区，又隐含在非编码序列中。分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法。在人类基因组中，并非所有的序列均被编码，即是某种蛋白质的模板，已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%，显然，手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子（codon）的频率，一阶和二阶马尔可夫链，ORF（Open Reading Frames），启动子（promoter）识别，HMM（Hidden Markov Model）和GENSCAN，Splice Alignment等等。
2.4分子进化和比较基因组学
分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化，构建进化树。既可
以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做，甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化，其前提假定是相似种族在基因上具有相似性。通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的，哪些是不同的。早期研究方法常采用外在的因素，如大小，肤色，肢体的数量等等作为进化的依据。近年来较多模式生物基因组测序任务的完成，人们可从整个基因组的角度来研究分子进化。在匹配不同种族的基因时，一般须处理三种情况：Orthologous：不同种族，相同功能的基因；Paralogous：相同种族，不同功能的基因；Xenologs：有机体间采用其他方式传递的基因，如被病毒注入的基因。这一领域常采用的方法是构造进化树，通过基于特征（即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置）和基于距离（对齐的分数）的方法和一些传统的聚类方法（如UPGMA）来实现。
2.5序列重叠群（Contigs）装配
根据现行的测序技术，每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列，如人类基因的测量就采用了短枪（shortgun）方法，这就要求把大量的较短的序列全体构成了重叠群（Contigs）。逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群，直至得到完整序列的过程称为重叠群装配。从算法层次来看，序列的重叠群是一个NP-完全问题。
3. 生物信息学中的机器学习方法
3.1生物信息学中的机器学习主要思想
机器学习的观点是设计出一种像人类一样可以学习的机器，在复杂的环境中获得经验并从中获得智慧即从而在现有资料中挖掘出所需的信息。生物信息学所研究的课题涉及到从高度复杂的生物系统获得的大量数据中找到我们所需要的数据，因此机器学习对于研究生物信息学相关问题是适用的。
生物信息的大规模给数据挖掘提出了新课题和挑战，需要新的思想的加入。常规的计算机算法仍可以应用于生物数据分析中，但越来越不适用于序列分析问题。究其原因，是由于生物系统本质上的模型复杂性及缺乏在分子层上建立的完备的生命组织理论。西蒙曾给出学习的定义：学习是系统的变化，这种变化可使系统做相同工作时更有效。机器学习的目的是期望能从数据中自动地获得相应的理论，通过采用如推理，模型拟合及从样本中学习，尤其适用于缺乏一般性的理论，"噪声"模式，及大规模数据集.因此，机器学习形成了与常规方法互补的可行的方法。机器学习使得利用计算机从海量的生物信息中提取有用知识，发现知识成为可能。机器学习方法在大样本，多向量的数据分析工作中发挥着日益重要的作用，而
目前大量的基因数据库处理需要计算机能自动识别，标注，以避免即耗时又花费巨大的人工处理方法。早期的科学方法——观测和假设，面对高数据的体积、快速的数据获取率和客观分析的要求，已经不能仅依赖于人的感知来处理了。因而，生物信息学与机器学习相结合也就成了必然。
机器学习中最基本的理论框架是建立在概率基础上的，从某种意义来说，是统计模型拟合的延续，其目的均为提取有用信息。机器学习与模式识别和统计推理密切相关，学习方法包括数据聚类，神经网络分类器和非线性回归等等。同时隐马尔可夫模型也广泛用于预测DNA的基因结构。目前研究重心包括：1）观测和探索有趣的现象。目前ML研究的焦点是如何可视化和探索高维向量数据，一般的方法是将其约简至低维空间，如常规的主成分分析（PCA），核主成分分析（KPCA），独立成分分析（Independent component analysis），局部线性嵌套（LocallyLinear embedding）。2）生成假设和形式化模型来解释现象，大多数聚类方法可看成是拟合向量数据至某种简单分布的混合，在生物信息学中聚类方法已经用于microarray数据分析中，癌症类型分类及其他方向中。机器学习也用于从基因数据库中获得相应的现象解释。
3.2机器学习在生物信息学的具体应用
3.2.1学习算法在序列比对中的应用：
序列比对时生物信息学基础，基本问题是比较两个和两个以上符号序列的相似性。目前英语对比分析的主要方法有：Needliman Wunsch动态规划算法、Smith Waterman算法以及Blast，Fasta等相似性比较程序，通过它们可进行进行两序列、多序列、局部序列乃至完整基因组的比较。
3.2.2学习算法在人类基因组研究中的应用：
人类基因组研究的目的是获取人的整套遗传密码，人类有32亿个碱基，要得到全部遗传密码首先要把人的基因组打碎，测完后再重新拼接。随着人类基因组的研究发展，利用机器学习进行基因识别正被广泛应用，这些方法主要有：神经网络算法、基于规则的方法、决策树和概率推理的等。此外基于隐马尔科夫模型EM训练算法和Viterbi序列分析算法以及FDR （False Discovery Rate）等方法在这一方面也都有成功的应用。
3.2.3学习算法在蛋白质研究中的应用
对蛋白质进行结构预测需要具体问题具体分析，在不用一直条件下对于不同的蛋白质采取不同的策略。目前利用机器学习方法预测蛋白质空间结构的方法主要有：折叠识别以及神经网络、隐马尔科夫、支持向量机等方法。此外决策树、贝叶斯网络、归纳逻辑编程等方法
在蛋白质结构预测中也有成功案例。
3.2.4学习算法在生物芯片研究中的应用
生物芯片检测及分析技术是生物信息学中目前实用性较强的领域。基因芯片是生物芯片中研究最早、最先形成商品化的产品已得到广泛应用。目前很多机器学习方法可直接应用于基因芯片分析，如序列比较方法、贝叶斯神经网络方法和聚类方法等。
4.总结
总的来说，机器学习加速了生物信息学的进展，也带了相应的问题。机器学习方法大多假定数据符合某种相对固定的模型，而一般数据结构通常是可变的，在生物信息学中尤其如此，因此，有必要建立一套不依赖于假定数据结构的一般性方法来寻找数据集的内在结构.其次，机器学习方法中常采用"黑箱"操作，如神经网络和隐马尔可夫模型，对于获得特定解的内在机理仍不清楚。
人工智能与机器人
1 1.机器人定义的三个共有属性是：有类人的功能、根据人的编程能自动的工作、人造的机器或机械电子装置。 2.简述机器人的发展史？ 1954年美国人（George C. Devol）乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并在1956年获得美国专利。 1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。 1960年，Conder公司购买专利并制造了样机。 1961年，Unimation公司（通用机械公司）成立，生产和销售了第一台工业机器“Unimate”，即万能自动之意。 1962年，美国万能自动化（Unimation）公司的第一台机器人Unimate在美国通用汽车公司（GM）投入使用标志着第一代机器人的诞生。 1963年麦卡锡则开始在机器人中加入视觉传感系统。 1965年 MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器。 1967年， Unimation公司第一台喷涂用机器人出口到日本川崎重工业公司。 1968年，第一台智能机器人Shakey在斯坦福研究所诞生。 1972年，IBM公司开发出直角坐标机器人。 1973年，Cincinnati Milacron公司推出T3型机器人。 1978年，第一台PUMA机器人在Unimation公司诞生 1998年世界著名玩具厂商丹麦乐高(LEGO)公司推出机器人(Mind-storms)套件，让机器人制造变得跟搭积木一样， 1999年日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)。 2002年5月2日本田制造的名叫阿西（Asimo）四英尺高的白色机器人摇响开市铃声，摇响了机器智能时代的开始。 2006年6月，微软公司推出基于Windows的开发环境，用于构建面向各种硬件平台的软件---Microsoft Robotics Studio，试图实现机器人统一的标准或平台。
第十二章简单机械知识点总结-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
O 第十二章 简单机械 一、杠杆 （1）定义：在力的作用下绕着固定点转动的硬棒叫杠杆。 说明：①杠杆可直可曲，形状任意。 ②有些情况下，可将杠杆实际转一下，来帮助确定支点。如：鱼杆、铁锹。 （2）五要素──组成杠杆示意图。 ①支点：杠杆绕着转动的点。用字母O 表示。 ②动力：使杠杆转动的力。用字母F 1表示。 ③阻力：阻碍杠杆转动的力。用字母F 2表示。 说明：动力、阻力都是杠杆的受力，所以作用点在杠杆上。 动力、阻力的方向不一定相反，但它们使杠杆的转动的方向相反。 ④动力臂：从支点到动力作用线的距离。用字母L 1表示。 ⑤阻力臂：从支点到阻力作用线的距离。用字母L 2表示。 （3）画力臂方法：一找支点、二画线、三连距离、四标签。 ⑴找支点O ；⑵画力的作用线（虚线）； ⑶画力臂（虚线，过支点垂直力的作用线作垂线）； ⑷标力臂（大括号）。 （4）研究杠杆的平衡条件： 杠杆平衡是指：杠杆静止或匀速转动。 实验前：应调节杠杆两端的螺母，使杠杆在水平位置平衡。 这样做的目的是：可以方便的从杠杆上量出力臂。 结论：杠杆的平衡条件（或杠杆原理）是： 动力×动力臂＝阻力×阻力臂。写成公式F 1L 1=F 2L 2也可写成：F 1/F 2=L 2/L 1。 解题指导：分析解决有关杠杆平衡条件问题，必须要画出杠杆示意图；弄清受 力与方向和力臂大小；然后根据具体的情况具体分析，确定如何使用平衡条件解决有关问题。（如：杠杆转动时施加的动力如何变化，沿什么方向施力最小等。） 解决杠杆平衡时动力最小问题：此类问题中阻力×阻力臂为一定值，要使动力最小，必须使动力臂最大，要使动力臂最大需要做到：①在杠杆上找一点，使这点到支点的距离最远；②动力方向应该是过该点且和该连线垂直的方向。 【习题】1.下列测量工具没有利用杠杆原理的是（ ） A.弹簧测力计 B.杆秤 C. 台秤 D. 托盘天平 2.如图是小龙探究“杠杆平衡条件”的实验装置，用弹簧测力计在C 处竖直向上拉，杠杆保持平衡。若弹簧测力计逐渐向右倾斜，仍然使杠杆保持平衡，拉力F 的变化情况是（ ） A . 变小 B . 变大 C. 不变 D.无法确定 3.（1）人要顺时针翻转木箱，请画出用力最小时力臂的大小。 （2）如图人曲臂将重物端起, 前臂可以看作一个杠杆。在示意图上画出F 1和F 2的力臂。 4. 如图所示，要使杠杆处于平衡状态，在A 点分别作用的四个力中，最小的是（ ） A ．F 1 B ．F 2 C ．F 3 D ．F 4 5. 如图所示是某同学做俯卧撑时的示意图，他的质量为56kg 。身 体可视为杠杆，O 点为支点．A 点为重心。每次俯卧撑他肩膀向上撑起40cm ．（ g 10N/ kg ） (1) 该同学所受重力是多少 (2) 在图中画出该同学所受重力的示意图，并画出重力的力臂L 1 （3）若0B=，BC=，求地面对双手支持力的大小． （4）若他一分钟可完成30个俯卧撑，其功率多大
基因组测序基础知识 ㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。 目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种： 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序； 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序； 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序，完成基因组拼接。 采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。 实验流程： 公司服务内容 1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头， 去污染）；序列组装达到精细图标准 2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展 示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？
(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证，用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式 目前3种测序技术 Roche 454，Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中，Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp，经常用于基因组骨架的组装，而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例，对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。 单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段，引物序列连接到DNA片段的一端，然后末端加上接头，将片段固定在flow cell上生成DNA簇，上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点，在第一轮测序完成后，去除第一轮测序的模板链，用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增，以达到第二轮测序所用的模板量，进行第二轮互补链的合成测序(图2)。 图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法
生物信息学软件及使 刘吉平 liujiping@https://www.doczj.com/doc/3e11699213.html, 用概述 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
生物信息学是一门新兴的交叉学生物信息学的概念： 科，它将数学和计算机知识应用于生物学，以获取、加工、存储、分类、检索与分析生物大分子的信息，从而理解这些信息的生物学意义。 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
分析和处理实验数据和公共数据，生物信息学软件主要功能 1.2.提示、指导、替代实验操作，利用对实验数据的分析所得的结论设计下一阶段的实验 3.实验数据的自动化管理 4.寻找、预测新基因及其结构、功能 5.蛋白质高级结构及功能预测（三维建模，目前研究的焦点和难点） 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
功能1. 分析和处理实验数据和公共数据，加快研究进度，缩短科研时间 ?核酸：序列同源性比较，分子进化树构建，结构信息分析，包括基元(Motif)、酶切点、重复片断、碱基组成和分布、开放阅读框（ORF ），蛋白编码区（CDS ）及外显子预测、RNA 二级结构预测、DNA 片段的拼接； ?蛋白：序列同源性比较，结构信息分析（包括Motif ，限制酶切点，内部重复序列的查找，氨基酸残基组成及其亲水性及疏水性分析)，等电点及二级结构预测等等； ?本地序列与公共序列的联接，成果扩大。 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
Antheprot 5.0 Dot Plot 点阵图 Dot plot 点阵图能够揭示多个局部相似性的复杂关系 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
第一讲 生物信息学（Bioinformatics）是20世纪80年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新型交叉学科，它体现了生物学、计算机科学、数学、物理学等学科间的渗透与融合。 生物信息学通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，达到揭示数据所蕴含的生物学意义从而解读生命活动规律的目的。 生物信息学不仅是一门学科，更是一种重要的研究开发平台与工具，是今后进行几乎所有生命科学研究的推手。 生物技术与生物信息学的区别及联系 生物信息学的发展历史 ?人类基因组计划（HGP） ?人类基因组计划由美国科学家于1985年提出，1990年启动。根据该计划，在2015年要把人体约4万个基因的密码全部揭开，同时绘制出人类基因的谱图，也就是说，要揭开组成人体4万个基因的30亿个碱基对的秘密。HGP与曼哈顿原子弹计划和阿波罗计划并称为三大科学计划，被誉为生命科学的登月计划。(百度百科) 随着基因组计划的不断发展，海量的生物学数据必须通过生物信息学的手段进行收集、分析和整理后，才能成为有用的信息和知识。换句话说，人类基因组计划为生物信息学提供了兴盛的契机。上文所说的基因、碱基对、遗传密码子等术语都是生物信息学需要着重研究的地方。 ：
】 第二讲回顾细胞结构 细胞是所有生命形式结构和功能的基本单位 细胞组成 细胞膜主要由脂类和蛋白质组成的环绕在细胞表面的双层膜结构 细胞质细胞膜与细胞核之间的区域：包含液体流质，夹杂物存储的营养、分泌物、天然色素和细胞器 细胞器细胞内完成特定功能的结构：线粒体、核糖体、高尔基体、溶酶体等 细胞核最大的细胞器 DNA的结构 碱基（腺嘌呤A、鸟嘌呤G、胞嘧啶C、胸腺嘧啶G） 。 核苷酸 核苷酸是构成DNA分子的重要模块。每个核苷酸分子由一分子称作脱氧核糖的戊 糖（五碳糖）、一分子磷酸和一分子碱基构成。每种核苷酸都有一个碱基对，也就 是A、T、C、G 基因是什么 基因是遗传物质的基本单位 基因就是核苷酸序列。 大部分的基因大约是1000-4000个核苷酸那么长。 基因通过控制蛋白质的合成，从微观和宏观上影响细胞、组织和器官的产生。 基因在染色体上。
简单机械知识点总结 一、简单机械选择题 1．皮划艇是我国奥运优势项目之一，如图所示，比赛中运动员一手撑住浆柄的末端（视为支点），另一手用力划浆．下列说法正确的是（） A．为省力，可将用力划浆的手靠近支点 B．为省力，可将用力划浆的手远离支点 C．为省距离，可将用力划浆的手远离支点 D．将用力划浆的手靠近支点，既能省力又能省距离 【答案】B 【解析】 【分析】 结合图片和生活经验，判断杠杆在使用过程中，动力臂和阻力臂的大小关系，再判断它是属于哪种类型的杠杆． 【详解】 运动员一手撑住浆柄的末端（视为支点），另一手用力划浆． 根据杠杆平衡条件F1L1=F2L2可知，船桨在使用过程中，动力臂小于阻力臂，是费力杠杆．AB．为省力，可将用力划浆的手远离支点，故A错误，B正确； CD．为省距离，可将用力划浆的手靠近支点，但费距离，故CD错误； 2．物体做匀速直线运动，拉力F=60N，不计滑轮间的摩擦和动滑轮的自重，则物体受到的摩擦力是 A．60 N B．120 N C．20 N D．180 N 【答案】D 【解析】 【分析】 分析滑轮组的动滑轮绕绳子的段数，不计滑轮间的摩擦和动滑轮的自重，根据得到物体受到的摩擦力。 【详解】 从图中得到动滑轮上的绳子段数为3，不计滑轮间的摩擦和动滑轮的自重，物体受到的摩擦力：f=3F=3×60N=180N。 故选D。
【点睛】 本题考查滑轮组的特点，解决本题的关键要明确缠绕在动滑轮上的绳子的段数。 3．下列几种方法中，可以提高机械效率的是 A．有用功一定，增大额外功B．额外功一定，增大有用功 C．有用功一定，增大总功D．总功一定，增大额外功 【答案】B 【解析】 【详解】 A．机械效率是有用功和总功的比值，总功等于有用功和额外功之和，所以有用功一定，增大额外功时，总功增大，因此有用功与总功的比值减小，故A不符合题意； B．额外功不变，增大有用功，总功变大，因此有用功与总功的比值将增大，故B符合题意； C．有用功不变，总功增大，则有用功与总功的比值减小，故C不符合题意； D．因为总功等于有用功和额外功之和，所以总功一定，增大额外功，有用功将减小，则有用功与总功的比值减小，故D不符合题意． 4．用如图所示滑轮组提起重G=320N的物体，整个装置静止时，作用在绳自由端的拉力F=200N，则动滑轮自身重力是（绳重及摩擦不计） A．120N B．80N C．60N D．无法计算 【答案】B 【解析】 【详解】 由图可知，n=2，由题知，G物=320N，F=200N， ∵不考虑绳重和摩擦，，
水稻瘤矮病毒(RGDV)外层衣壳蛋白 P8的同源模建 高芳銮(Raindy) 同源模建(homology modeling) ，也叫比较模建(Compatative modeling)，其前提是一个或多个同源蛋白质的结构已知，当两个蛋白质的序列同源性高于35%，一般情况下认为它们的三维结构基本相同；序列同源性低于30%的蛋白质难以得到理想的结构模型。同源模建是目前最为成功且实用的蛋白质结构预测方法， SWISS-MODEL 是由SwissProt 提供的目前最著名的蛋白质三级结构预测服务器，创建于1993年，面向全世界的生物化学与分子生物学研究工作者提供免费的自动模建服务。SWISS-MODEL 服务器提供的同源模建有两种工作模式：首选模式(First Approach mode)和 项目模式(Project mode)。 本实例以RGDV P8蛋白为研究对象采用首选模式进行同源模建。 图1 SWISS-MODEL 的主界面 操作流程如下： 1.选择模式 单击左侧的“MENU ”菜单下方的“First Approach mode ”，右侧窗口自动SWISS-MODEL 工作窗口，在相应文本框中分别输入的E-mail 、项目标题、待模建的蛋白质序列，SWISS-MODEL 支持以FASTA 格式直接输入或提交UniProt 的登录号，如图2所示。 《生物信息学分析实践》样 稿
图2 SWISS-MODEL 的序列提交页面 2.参数设置 当前版本只有一个选项可设置，如果用户需要使用指定的模板，可在“Use a specific template ”后的输入框填入ExPDB 晶体图像数据库中的模板代码，其格式为“PDBCODE+ChainID ”，如“1uf2P ”。本例不使用指定模板，默认留空。完毕，点击“Submit Modeling Request ”提交模建请求，服务器返回提交成功的提示，如图3所示： 图3 成功提交 SWISS-MODEL WORKSPACEW 页面会自动刷新，直至模建完成，如图4所示，同时模建结果也会发送到指定的邮箱。 3结果解读 点击下图右上方的“Print/Save this page as ”后的图标，可以将整个结果以PDF 文档格式保存到本地计算机中。模建结果给出了五个部分的信息：模建详情(Model Details)、比对信息(Alignment)、模建评价 (Anolea/Gromos/Verify3D)、模建日志(Modelling log)、模板选择日志(Template Selection Log)。 《生物信息学分析实践》样稿
生物信息学考试试卷 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-
一、名词解释(每小题4分,共20分) 1、生物信息学 广义：生命科学中的信息科学。生物体系和过程中信息的存贮、传递和表达；细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程的中各种生物信息。 狭义：生物分子信息的获取、存贮、分析和利用。 2、人类基因组计划 人类基因组计划准备用15年时间，投入30亿美元，完成人类全部24条染色体的3×109脱氧核苷酸对(bp)的序列测定，主要任务包括作图(遗传图谱、物理图谱的建立及转录图谱的绘制)、测序和基因识别。其中还包括模式生物(如大肠杆菌、酵母、线虫、小鼠等)基因组的作图和测序，以及信息系统的建立。作图和测序是基本的任务，在此基础上解读和破译生物体生老病死以及和疾病相关的遗传信息。 3、蛋白质的一级结构 蛋白质的一级结构是指多肽链中氨基酸的序列 4、基因 基因--有遗传效应的DNA片断,是控制生物性状的基本遗传单位。 5、中心法则 是指遗传信息从传递给，再从RNA传递给，即完成遗传信息的转录和翻译的过程。也可以从DNA传递给DNA，即完成DNA的复制过程。这是所有有细胞结构的生物所遵循的法则。 6 、DNA序列比较 序列比较的根本任务是：（1）发现序列之间的相似性；（2）辨别序列之间的差异 目的： 相似序列相似的结构，相似的功能 判别序列之间的同源性 推测序列之间的进化关系 7、一级数据库 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 8、基因识别 基因识别，是生物信息学的一个重要分支，使用生物学实验或计算机等手段识别DNA序列上的具有生物学特征的片段。基因识别的对象主要是蛋白质编码基因，也包括其他具有一定生物学功能的因子，如RNA基因和调控因子。 9、系统发生学 系统发生学(phylogenetics)——研究物种之间的进化关系。 10、基因芯片 基因芯片（gene chip），又称DNA微阵列（microarray），是由大量cDNA或寡核苷酸探针密集排列所形成的探针阵列，其工作的基本原理是通过杂交检测信息。
UTR的含义是（B ） A.编码区 B. 非编码区 C. motif的含义是（D ）。 A.基序 B. 跨叠克隆群 C. algorithm 的含义是（B ）。 A.登录号 B. 算法 C. RGR^ （D ）。 A.在线人类孟德尔遗传数据 D.水稻基因组计划 下列Fasta格式正确的是（B） 低复杂度区域 D. 幵放阅读框 碱基对 D. 结构域 比对 D. 类推 B. 国家核酸数据库 C. 人类基因组计划 A. seql: agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta B. >seq1 agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta C. seq1:agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta D. >seq1agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta 如果我们试图做蛋白质亚细胞定位分析，应使用（D） A. NDB 数据库 B. PDB 数据库 C. GenBank 数据库 D. SWISS-PROT 数
据库 Bioinformatics 的含义是（A ）。 A. 生物信息学 B. 基因组学 C. 蛋白质组学 D. 表观遗传学 Gen Bank中分类码PLN表示是（D ）。 A.哺乳类序列 B. 细菌序列 C.噬菌体序列 D. 植物、真菌和藻类序列 ortholog 的含义是（A）0 A.直系同源 B.旁系同源 C.直接进化 D.间接进化 从cDNA文库中获得的短序列是（D ）o A. STS B. UTR C. CDS D. EST con tig的含义是（B ）o A.基序 B. 跨叠克隆群 C. 碱基对 D. 结构域 TAIR （AtDB）数据库是（C）o A.线虫基因组 B. 果蝇基因组 C. 拟南芥数据库 D. 大肠杆菌基因组ORF的含义是（D ）o A.调控区 B. 非编码区 C.低复杂度区域 D. 幵放阅读框
中考考点_简单机械知识点汇总(全) 一、简单机械选择题 1．如图所示的滑轮组上:挂两个质量相等的钩码A B,放手后将出现的现象是（忽略滑轮重,绳重及摩擦）（） A．A下降 B．B下降 C．保持静止 D．无法确定 【答案】A 【解析】分析：利用动滑轮、定滑轮的省力特点分析解答此题。定滑轮只能改变力的方向，不能省力，动滑轮可以省一半的力。 解答：B所在的滑轮为动滑轮，动滑轮省一半的力，A所在的滑轮为定滑轮，定滑轮不省力；A与B质量相等，重力相等，将B拉起只需A重力的一半即可，所以A下降，B上升。 故选：A。 【点睛】此题考查了动滑轮、定滑轮的省力特点，难点是判断动滑轮和定滑轮，属于基础题目。 2．如图所示，用滑轮组在4s内将重为140N的物体匀速提升2m，若动滑轮重10N，石计滑轮与轴之间的摩擦及绳重。则在此过程中，下列说法正确的是 A．拉力F为75N B．绳子自由端向上移动了4m C．滑轮组的机械效率约为93.3% D．提升200N重物时，滑轮组机械效率不变 【答案】C 【解析】 【详解】 A．由图可知，n=3，不计摩擦及绳重，拉力： F=1 3 （G+G动）= 1 3 ×（140N+10N）=50N，故A错误；
B．则绳端移动的距离：s=3h=3×2m=6m，故B错误；C．拉力做功：W总=Fs=50N×6m=300J， 有用功：W有用=Gh=140N×2m=280J， 滑轮组的机械效率：η=W W 有用 总 ×100%= 280J 300J ×100%≈93.3%，故C正确。 D．提升200N重物时，重物重力增加，据η=W W 有用 总 = Gh Gh G h + 动 = G G G + 动 可知滑轮组机 械效率变大，故D错误。 3．物体做匀速直线运动，拉力F=60N，不计滑轮间的摩擦和动滑轮的自重，则物体受到的摩擦力是 A．60 N B．120 N C．20 N D．180 N 【答案】D 【解析】 【分析】 分析滑轮组的动滑轮绕绳子的段数，不计滑轮间的摩擦和动滑轮的自重，根据得到物体受到的摩擦力。 【详解】 从图中得到动滑轮上的绳子段数为3，不计滑轮间的摩擦和动滑轮的自重，物体受到的摩擦力：f=3F=3×60N=180N。 故选D。 【点睛】 本题考查滑轮组的特点，解决本题的关键要明确缠绕在动滑轮上的绳子的段数。 4．用图中装置匀速提升重为100N的物体，手的拉力为60N，滑轮的机械效率为（） A．16.7% B．20% C．83.3% D．100% 【答案】C 【解析】 【详解】 由图可知，提升重物时滑轮的位置跟被拉动的物体一起运动，则该滑轮为动滑轮； ∴拉力移动的距离s=2h，
生物信息学分析FAQ CHAPTER ONE ABOUT GENE ONTOLOGY ANNOTATION (3) 什么是GO？ (3) GO和KEGG注释之前，为什么要先进行序列比对（BLAST）？ (3) GO注释的意义？ (3) GO和GOslim的区别 (4) 为什么有些蛋白没有GO注释信息？ (4) 为什么GO Level 2的统计饼图里蛋白数目和差异蛋白总数不一致？ (4) 什么是差异蛋白的功能富集分析&WHY？ (4) GO注释结果文件解析 (5) Sheet TopBlastHits (5) Sheet protein2GO/protein2GOslim (5) Sheet BP/MF/CC (6) Sheet Level2_BP/Level2_MF/Level2_CC (6) CHAPTER TWO ABOUT KEGG PATHWAY ANNOTATION (7) WHY KEGG pathway annotation? (7) KEGG通路注释的方法&流程？ (7) KEGG通路注释的意义？ (7) 为什么有些蛋白没有KEGG通路注释信息？ (8) 什么是差异蛋白的通路富集分析&WHY？ (8) KEGG注释结果文件解析 (8) Sheet query2map (8) Sheet map2query (9) Sheet TopMapStat (9) CHAPTER THREE ABOUT FEATURE SELECTION & CLUSTERING (10) WHY Feature Selection? (10)
聚类分析（Clustering） (10) 聚类结果文件解析 (10) CHAPTER FOUR ABOUT PROTEIN-PROTEIN INTERACTION NETWORK (12) 蛋白质相互作用网络分析的意义 (12) 蛋白质相互作用 VS生物学通路？ (12) 蛋白质相互作用网络分析结果文件解析 (12)
——古A．名词解释 1. 生物信息学：广义是指从事对基因组研究相关的生物信息的获取，加工，储存，分配，分析和解释。狭义是指综合应用信息科学，数学理论，方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据的科学。 2. 基因芯片：将大量已知或未知序列的DNA片段点在固相载体上，通过物理吸附达到固定化（cDNA芯片），也可以在固相表面直接化学合成，得到寡聚核苷酸芯片。再将待研究的样品与芯片杂交，经过计算机扫描和数据处理，进行定性定量的分析。可以反映大量基因在不同组织或同一组织不同发育时期或不同生理条件下的表达调控情况。 3. NCBI：National Center for Biotechnology Information.是隶属于美国国立医学图书馆（NLM）的综合性数据库，提供生物信息学方面的研究和服务。 4. EMBL：European Molecular Biology Laboratory.EBI为其一部分，是综合性数据库，提供生物信息学方面的研究和服务。 5. 简并引物：PCR引物的某一碱基位置有多种可能的多种引物的混合体。 6. 序列比对：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。
7. BLAST：Basic Local Alignment Search Tool.是通过比对(alignment)在数据库中寻找和查询序列(query)相似度很高的序列的工具。 8. ORF：Open Reading Frame.由起始密码子开始，到终止密码子结束可以翻译成蛋白质的核酸序列，一个未知的基因，理论上具有6个ORF。 9. 启动子：是RNA聚合酶识别、结合并开始转录所必须的一段DNA序列。原核生物启动子由上游调控元件和核心启动子组成，核心启动子包括-35区（Sextama box）TTGACA，-10区（Pribnow Box）TATAAT，以及+1区。真核生物启动子包括远上游序列和启动子基本元件构成，启动子基本元件包括启动子上游元件（GC岛，CAAT盒），核心启动子（TATA Box，+1区帽子位点）组成。 10. motif：模体，基序，是序列中局部的保守区域，或者是一组序列中共有的一小段序列模式。 11. 分子进化树：通过比较生物大分子序列的差异的数值重建的进化树。 12. 相似性：序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相似DNA碱基或氨基酸残基序列所占的比例。 13. 同源性：两个基因或蛋白质序列具有共同祖先的结论。
简单机械知识点梳理及经典练习(超详细)1 一、简单机械选择题 1．如图所示，工人用250N 的力F 将重为400N 的物体在10s 内匀速提升2m ，则此过程中 A ．工人做的有用功为800J B ．工人做的总功为500J C ．滑轮组的机械效率为60% D ．拉力做功的功率为20W 【答案】A 【解析】 【详解】 A ．工人做的有用功： 400N 2m 800J Gh W ==?=有 ， A 选项正确。 B ．绳子的自由端移动的距离是4m ，工人做的总功： 250N 4m 1000J W Fs ==?=总 ， B 选项错误。 C ．滑轮组的机械效率： 800J 80%1000J W W = = =有总 η， C 选项错误。 D ．拉力做功的功率： 1000J 100W t 10s W P = ==， D 选项错误。 2．山区里的挑夫挑着物体上山时，行走的路线呈“S”形，目的是 A ．加快上山时的速度 B ．省力 C ．减小对物体的做功 D ．工作中养成的生活习惯 【答案】B
【解析】 斜面也是一种简单机械，使用斜面的好处是可以省力． 挑物体上山，其实就是斜面的应用，走S形的路线，增加了斜面的长，而斜面越长，越省力，所以是为了省力． 故选B． 3．某商店有一不等臂天平（砝码准确），一顾客要买2kg白糖，营业员先在左盘放一包白糖右盘加1Kg砝码，待天平平衡后；接着又在右盘放一包白糖左盘加1kg砝码，待天平平衡后．然后把两包白糖交给顾客．则两包白糖的总质量 A．等于2Kg B．小于2Kg C．大于2Kg D．无法知道 【答案】C 【解析】 解答：由于天平的两臂不相等，故可设天平左臂长为a，右臂长为b（不妨设a＞b），先称得的白糖的实际质量为m1，后称得的白糖的实际质量为m2 由杠杆的平衡原理：bm1=a×1，am2=b×1，解得m1=，m2= 则m1m2=因为（m1+m2）2=因为a≠b，所以（m1+m2）-2＞0，即m1+m2＞2这样可知称出的白糖质量大于2kg．故选C． 点睛：此题要根据天平的有关知识来解答，即在此题中天平的臂长不等，这是此题的关键． 4．在生产和生活中经常使用各种机械，在使用机械时，下列说法中正确的是 A．可以省力或省距离，但不能省功 B．可以省力，同时也可以省功 C．可以省距离，同时也可以省功 D．只有在费力情况时才能省功 【答案】A 【解析】 【详解】 使用机械可以省力、省距离或改变力的方向，但都不能省功，故A选项正确； 使用任何机械都不能省功，故B、C、D选项错误； 5．用如图所示滑轮组提起重G=320N的物体，整个装置静止时，作用在绳自由端的拉力 F=200N，则动滑轮自身重力是（绳重及摩擦不计）
生物信息学分析 生物信息学难吗？ 经常有人向我问这个问题，这有什么疑问吗？如果不难学，根本就不用问我这个问题。也无需投入那么多时间精力就能掌握，更无需花费三四千元参加线下的培训班，也不会月薪过万。所以，答案很肯定，道理很简单：生物信息比较难学。 为什么难学？ 我总结里几点原因。首先，这是一个交叉学科，要求你既要有生物学的基础，又要有很强的计算机操作技能。这个就有点困难了。因为只是一个生物学就包括多个门类，有很多东西需要去学习，还需要学习计算机知识。很多人一门内容还没学明白，现在还得在加一门，这就属于祸不单行，雪上加霜，屋漏偏逢连夜雨。因此，这种既懂生物学，又懂计算机的复合型人才就比较短缺。而且，生物信息本质上属于数据挖掘，除了生物，计算机，到后面还需要极强的统计学知识才能做好数据分析，所以，还得加上统计学，也就是生物信息学=生物学+计算机科学+统计学三门学科的知识，这也就是为什么生物信息学比较难学。 第二个原因，生物信息本身就包括很多内容，比如DNA的分析，RNA的分析，甲基化的分析，蛋白质的分析等方面，每一
门类又完全不同，从物种方面来分，动物，植物，微生物，医学等有差别很大，很难有一劳永逸，放之四海而皆准的分析方法。 第三个原因就是生物信息是一门快速发展的学习，会出现很多新的测序方法，比如sanger测序，illumina，BGIseq，PacBio，IonTorrent，Nanopore等，每一个平台技术原理完全不同，因此数据特点也完全不同，这就需要针对每一个平台的数据做专门的学习，而且每个平台又在不断的推陈出现，可能今天你刚开发好的方法，产品升级了，都得推倒重来。还有很多新的技术，例如现在比较火的单细胞测序，Hi-C测序，Bionano测序等等内容，以后还出现更多新技术新方法，足够让你活到老，学到老。当然，你先要能活到老，吾生也有涯，而知也无涯。以有涯随无涯，殆已！ 高风险才有高收益 当然啦，虽然你已经看到学习生物信息肯定是不容易了，门槛很高，但是呢，门槛高也有很多好处，就是挡住了一部分人，当你学会了，迈过门槛，你的身价就提高了。如果人人都很容易掌握了，那么也就不值钱了。所以，生物信息，前途是光明的，道路是曲折的。
1、生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解 释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计 算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技 术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。 2、数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于 距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后， 数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方 式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数 据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。 3、表达序列标签从一个随机选择的cDNA 克隆进行5’端和3’端单一次测序获得的短 的cDNA 部分序列，代表一个完整基因的一小部分，在数据库中其长度一般从20 到7000bp 不等，平均长度为360 ±120bp。EST 来源于一定环境下一个组织总 mRNA 所构建的cDNA 文库，因此EST也能说明该组织中各基因的表达水平。 4、开放阅读框是基因序列中的一段无终止序列打断的碱基序列，可编码相应的蛋白。 ORF识别包括检测六个阅读框架并决定哪一个包含以启动子和终止子为界限的 DNA序列而其内部不包含启动子或终止子，符合这些条件的序列有可能对应一个 真正的单一的基因产物。ORF的识别是证明一个新的DNA序列为特定的蛋白质编 码基因的部分或全部的先决条件。 5、蛋白质的一级结构在每种蛋白质中氨基酸按照一定的数目和组成进行排列，并进 一步折叠成特定的空间结构前者我们称为蛋白质的一级结构，也叫初级结构或基 本结构。蛋白质一级结构是理解蛋白质结构、作用机制以及与其同源蛋白质生理 功能的必要基础。 6、基因识别是生物信息学的一个重要分支，使用生物学实验或计算机等手段识别 DNA序列上的具有生物学特征的片段。基因识别的对象主要是蛋白质编码基因， 也包括其他具有一定生物学功能的因子，如RNA基因和调控因子。基因识别是基 因组研究的基础。
生物信息学是一门交叉学科, 包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面, 它综合运用数学、计算机科学和生物学等的各种工具来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。 生物信息学宗旨在揭示基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律。从生物分子获得和挖掘深层次生物学知识。人类基因组计划(HGP：获得遗传图、物理图、序列图、转录图；终极目标：阐明人类基因组全部DNA序列；识别基因；建立储存这些信息的数据库；开发数据分析工具；研究HGP实施所带来的伦理、法律和社会问题。其中我国承担了人类3 号染色体短臂。 记录：一个数据库记录一般由两部分组成：原始序列数据和描述这些数据生物学信息的注释。 冗余：在一个数据库存在着多个相同的项，如两个或者更多的记录中有一个相同序列 Fasta 格式开始于一个标识符：">" ，然后是一行描述。 GenBank格式：每个基因描述可有多个描述行，包含一行以LOUCU开头描述行，基因序列以ORIGN开头，以/结尾。 EMBL入口标识符ID，序列开始标识符SQ结束是/。 数据库的特点：①数据库是可以检索的，即具有检索功能；②数据库应该是定时更新的，即不断有新版内容发布；③数据库是交叉引用的，特别是在互联网时代，数据库应该通过超链接与其他数据库相连。 EST序列：表达序列标签对cDNA文库测序得到的，是转录的DNA序列。 STS序列：序列标签位点染色体上位置已定的、核苷酸序列已知的、且在基因组中只有一份拷贝的DNA短片断,(200bp —500bp)。 STS序列标签位点是基因组上定位明确、作为界标并能通过PCR扩增被唯一操作的短的、单拷贝DNA序列，用于产生作图位点。 GSS序列：基因组概览测序基因组DNA克隆的一次性部分测序得到的序列。 HTG序列：高通量基因组序列 三大数据库： NCBI(GenBank)：美国生物技术中心，建立了一系列生物信息数据和各种服务。 EMBL欧洲分子生物学实验室。 DDBJ日本遗传研究所。 同源性基因系指起源于同一祖先但序列已经发生变异的基因成员。基因同源性只有“是”和“非”的区别,是一种质的判断。 直系同源基因：分布在不同物种间的同源基因又称直系同源基因。 旁系同源基因：同一物种的同源基因则称旁系同源基因 (水平基因：, 水平基因由重复后趋异产生。 一致性：序列中同一碱基位置的相同的碱基成员, 或者蛋白质的同一氨基酸位置的相同的氨基酸成员的百分比。 相似性：序列中同一位置相同或相似序列的百分比。如同源蛋白质的氨基酸序列中一致性氨基酸和可取代氨基酸所占的比例。可取代氨基酸系指具有相同性质如极性氨基酸或非极性氨基酸的成员，它们之间的代换不影响蛋白质（或酶）的生物学功能。 相似性和同源性关系：一般来说序列间的相似性越高的话，是同源序列的可能性就更高，所以经常可以通过序列的相似性来推测序列是否同源。 序列比对：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。任务：通过比较生物分子序列，发现它们的相似性，找出序列之间共同的区域，同时辨别序列之间的根本差异。 相似性：可能是核酸/氨基酸序列的相似、可能是结构的相似、可能是功能的相似
人工智能W E R机器人二课堂电子教案(总)
库尔勒市第三中学 人工智能——WER机器人二课堂教案 2018年4月
一、多彩的机器人世界 教学目标： 知识与技能 1.掌握机器人的定义 2.了解机器人的发展历程及用途 3.认识机器人的分类 过程与方法 锻炼学生科学对待生活中遇到的问题、培养学生区别人工智能和人类智能的能力、培养学生观察能力、思维能力和联想能力、培养学生的用科学的方法解决问题能力。 情感态与价值观 有意识培养学生的讨论、及合作意识、培养他们热爱科学、学习科学的精神。 教学重点：机器人的定义 教学难点: 机器人的分类 教学准备：笔记本电脑、WER机器人套装组合零件 课时安排：1课时 课型：授新课 教学过程： 一、导入
机器人技术的应用非常的广泛,大到神州七号,航空母舰,小到感应灯.自动冲水水龙头.那么你们知道到底什么是机器人；以及他们有哪些分类吗 学生活动：观看展示的文字有图片，对机器人有初步的了解。并可以上网自己找一些自己感兴趣的实例。 二、新课 一、这节课主要是让学生了解机器人的定义： 机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活的自动化机器。 二、并针对机器人的具体情况找一些图片，让学生了解在我们的现实生活中存在的活生生的机器人世界 学生活动：自己上网查找机器人在现实生活中的运用。 三、让学生了解机器人的分类： 工业机器人娱乐机器人服务机器人 军用机器人教育机器人 学生活动：根据机器人的分类列举其在各个领域中运用的实例。
四、给学生展示能力风暴机器人的零部件，并让学生观看能力风暴机器人比赛视频，以激发学生的学习兴趣和激情，同时为今后机器人拼装和巡线做好铺垫。 五、最后展示一下未来机器人可能的样子： 板书设计：第一课：多彩的机器人世界 一、机器人的定义 二、机器人的分类 课堂小结：这节课主要让学生了解机器人的一些知识，了解我们这个世界对机器人的使用。并初步认识能力风暴机器人的零部件及想个比赛规则和要求。 教学反思：这节课主要是了解世界人的世界，在教学的时候有点过于注重基础知识的掌握，要敢行放开，让学生通过网络更多的接触才好，限于学校的现有的情况，更多的要注重学习兴趣的养成，可以让学生在课下的时候多关注此类信息，特别要多注意日本的机器人发展，它代表着世界自动化的发展进度。
【物理】简单机械知识点梳理及经典练习(超详细) 一、简单机械选择题 1．皮划艇是我国奥运优势项目之一，如图所示，比赛中运动员一手撑住浆柄的末端（视为支点），另一手用力划浆．下列说法正确的是（ ） A ．为省力，可将用力划浆的手靠近支点 B ．为省力，可将用力划浆的手远离支点 C ．为省距离，可将用力划浆的手远离支点 D ．将用力划浆的手靠近支点，既能省力又能省距离 【答案】B 【解析】 【分析】 结合图片和生活经验，判断杠杆在使用过程中，动力臂和阻力臂的大小关系，再判断它是属于哪种类型的杠杆． 【详解】 运动员一手撑住浆柄的末端（视为支点），另一手用力划浆． 根据杠杆平衡条件F 1L 1=F 2L 2可知，船桨在使用过程中，动力臂小于阻力臂，是费力杠杆． AB ．为省力，可将用力划浆的手远离支点，故A 错误，B 正确； CD ．为省距离，可将用力划浆的手靠近支点，但费距离，故CD 错误； 2．如图，小明分别用甲、乙两滑轮把同一沙桶从1楼地面缓慢地提到2楼地面，用甲滑轮所做的功为W 1，机械效率为1η；用乙滑轮所做的总功率为W 2，机械效率为2η，若不计绳重与摩擦，则（ ） A ．W 1＜W 2，η1＞η2 B. W 1=W 2，η1＜η2 C ．W 1＞W 2 , 1η＜2η D ．W 1=W 2 , 1η=2η 【答案】A 【解析】因为用甲、乙两滑轮把同一桶沙从一楼地面提到二楼地面，所以两种情况的有用
功相同；根据η＝W W 有 总 可知：当有用功一定时，利用机械时做的额外功越少，则总功越 少，机械效率越高。而乙滑轮是动滑轮,所以利用乙滑轮做的额外功多,则总功越多,机械效率越低。即W1