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生物信息学（第二版）生物信息学是一门跨学科的学科，它结合了生物学、计算机科学、信息学以及统计学等多个领域的知识，旨在通过计算机技术和算法来分析生物数据，解决生物学问题。
随着生物技术的飞速发展，生物信息学在基因组学、蛋白质组学、代谢组学等领域发挥着越来越重要的作用。
第二版的生物信息学教材在第一版的基础上进行了全面升级和更新。
它不仅涵盖了生物信息学的基础知识，如生物序列分析、基因表达分析、蛋白质结构预测等，还增加了许多新的内容，如生物网络分析、系统生物学、生物医学大数据分析等。
第二版的生物信息学教材为读者提供了一个全面、深入、实用的学习资源，帮助他们更好地理解和应用生物信息学的知识。
无论您是生物学专业的学生，还是对生物信息学感兴趣的爱好者，这本教材都将为您提供宝贵的指导和帮助。
生物信息学（第二版）在生物信息学领域，第二版教材的推出不仅是对知识的更新，更是对教学理念的升华。
新版教材不仅关注生物信息学的基础理论和方法，更注重培养学生的实践能力和创新思维。
它通过引入最新的研究成果和技术进展，鼓励学生探索生物信息学的前沿领域。
教材的第二版还特别强调了跨学科的合作与交流。
在生物信息学的研究中，不同领域的专家需要紧密合作，共同解决复杂的生物学问题。
因此，教材中包含了大量跨学科合作的案例研究，让学生了解如何将生物学、计算机科学、数学和统计学等多学科的知识结合起来，以实现更高效的数据分析和生物学问题的解决。
第二版教材还注重培养学生的批判性思维和解决问题的能力。
它鼓励学生不仅要知道如何使用现有的生物信息学工具和技术，还要能够评估这些工具的适用性和局限性，以及如何根据具体问题设计和优化新的分析方法。
在实际应用方面，教材通过详细的案例分析，展示了生物信息学在疾病诊断、药物研发、个性化医疗等领域的应用。
这些案例不仅帮助学生理解生物信息学的实际价值，还激发了他们对未来可能的研究方向的兴趣。
生物信息学（第二版）随着生物科学和信息技术的高速发展，生物信息学作为两者的桥梁，其重要性日益凸显。
生物信息学王石平(华中农业大学生命科学技术学院)2005.2.23211.69.135.104/bio-informatics.files/bio-infor.htm /Embnetut/Gcg/index.htm一、数据库1．核苷酸数据库GenBank 、EMBL 、DDBJ （在使用方法和连接的数据库上有差异，但数据量相同。
） 注：氨基酸序列是非试验来源，为推倒的结果。
使用时要谨慎！！！！）（1）GenBank（NCBI）数据解释。
/注：Display 中选FASTA 形式，显示原始的核苷酸数据，便于复制。
每条序列的3种编号（identifier）无意义）定义（描述） 版本 X.Y 1.位点名（基本2.注册号 3.Geninforidentifier（GI 号） 6位（X12345）或8位数字（XY123456）；例外：自编号（一般为基因组序列）物种类型一般与Accession NO.相同（今6位型：属＋种＋X12345 8位型：与AC 相同10位数：早期8位数：现注：NID(Nucleotide ID） 1999.12取消，改用序列的数据可以更改，GI 号、NID 号变化，但AC 号不变。
GI 号。
Coding sequence 谨慎使用！！！！ 最后一条Reference 序列提交者的文章为。
可以知道这一基因的研究历史，便于研究。
（2）dbESTEST来源于mRNA－基因片度（300-400bp，数据长度足以分析编码的产物）或者全基因（已知）－5’端或3’端的cDNA序列（EST）－300-400bp single-pass sequence （可能有误，如果要求<0.1%的错误率，需要测序8-10次）－GenBank中71%以上的是EST序列。
/dbEST/index.html（3）UniGene来源于同一基因的非重复EST，组成基因序列群（contig）注：不同实验室各自采用poly（T）15法和随机引物合成的cDNA（不完整），不同的cDNA的加工、拼接，形成重叠群（Contig）/UniGene/（4）dbSTS （sequence tagged sites）a.短序列（200-500bp）b.已完成染色体上的定位c.可以与电子PCR相连用/dbSTS/index.html（5）dbGSS （genome survey sequence）a.基因组短序列b. cosmid、BAC、YAC外源插入片断末端序列c. Alu PCR 序列/dbGSS/index.html（6）HTG （high-throughput genome sequence）尚未完成测序的重叠群（>2kb）更新快！！！/HTGS/（7）dbSNP每100-300bp有一个SNP/SNP/（8）EMBL/embl/（9）DDBJhttp://www.ddbj.nig.ac.jp/（10）EPD （Eukaryotic Promoter Database）启动子数据库http://www.genome.jp/dbget/dbget2.html2．蛋白质数据库（1）SWISS-PROT有详细的注释序列；与44个数据库相互参照（cross-reference）(2)TrEMBL (translation of EMBL)(3)PIR (Promoter information resource)/pir/表明了结构域（5）PDBSTR （Re-organized Protein data Bank）/sprot/prosite.html蛋白质的二级结构、α-碳位置（6）Prosite蛋白质家族、结构域/prosite/3．结构数据库（1）PDB (Protein Data Bank)/pdb/(3)DNA-bind Protein database（4）swiss-3D IMAGEhttp://www.expasy.ch/sw3d/4．酶和代谢数据库/kinases5．文献数据库（1）PubMed/PubMed/（2）OMIM/Omim（3）Agricola/农业相关的文献6．提交数据GenBankBankIt提交 网上直接提交，立即得到临时编号（1周内提供Aceesion No.）SequIn提交 下载软件填写表格，自动确定CDS、ORF和查找重复序列、查载体序列用Update功能修改二、检索数据库的方法1、用关键词或词组进行的数据库检索 Text-based database searching2、用和甘肃或蛋白质序列进行的数据库检索 Sequence-based database searching关键词：名词；描述性词、词组；Accession number体系：Entrz；Sequence retrieval system (SRS)；Integrated database retrieval system (DBGET) 检索须知1、连接词：AND OR NOT用引号将两个词组成一个词组“disease resistance”表示必须两个词先后顺序连续出现disease resistance 表示默认AND2、wild card “*”放在单词后使检索范围扩大，但是专一性降低Wan*=所有以Wan开头的单词 enzyme*=enzyme + enzymes 单复数同（1）Entrz（NCBI）优点：三种检索体系中最容易操作的； 缺点：检索范围有限8大类29个与Entrz体系相连的数据库1、Nucleiotide sequence database(6)GenBank; SNP; Gene; Homologene; UniSTS; ProSet（六）分析蛋白质的亚细胞定位Topology prediction-------- PSORT（七）分析化学因子作用的蛋白质位点Protein identification and characterization ------ PeptideCutter七、农业类数据库的利用美国农业部图书馆（一）农作物比较基因组学分析作物基因组间的比较（染色体上基因分布呈线性），相同功能基因序列的比较，利用模式植物分析大基因组物种基因禾本科植物比较基因组库 Gramene database水稻(rice)、大麦(berley)、小麦(wheat)、玉米(maize)、燕麦(oat)、高粱(sorgheum)以一个物种基因为模板――――与其他物种基因组比较分析方法：Gramene－CAMP－Maps－选择物种和map set－选择染色体的编号－Charge maps －点击show comparism menu（显示比较染色体的选择栏目）－选择一条或者多条染色体注意：由于分离群体大小不相同，不同的遗传连锁图上标记的距离出现很大的差异。
基金项目： 贵州省一流课程培育基金资助项目（ＳＪＹＤ０１８）；遵义医科大学珠海校区教育教学改革计划基金资助项目（ＸＱＪＧ２０１８－０２－１０）；遵义医科大学优秀青年人才计划资助项目（１８ｚｙ－００５）作者简介： 阳小燕，女，１９８５－１１生，博士，副教授，Ｅ ｍａｉｌ：ｏｕｙａｎｇｘｉａｎｇｙａｎ＠１２６．ｃｏｍ收稿日期： ２０２０－０７－１６医学本科生物信息学的教学实践与思考阳小燕，苏良辰，崔国祯，周鹤峰，申慧芳△ （遵义医科大学珠海校区生物工程系， 珠海 ５１９０４１； △通讯作者）摘要： 生物信息学是一门新兴交叉学科，其综合运用数学、计算机科学、生命科学技术理论和工具，对生物科学和医学等领域的信息进行获取、加工、存储、分析、解释等，被誉为“解读生命天书的慧眼”。
为了培养医学专业本科生学习生物信息学的兴趣，遵义医科大学生物工程系以李霞和雷健波主编的生物信息学为例，结合以往的教学经验，从教学内容、教学模式和考核体系等方面进行改进与实践，旨在为提高生物信息学课程的教学质量和学习效果提供一定参考。
关键词： 生物信息学； 教学模式； 考核体系中图分类号： Ｇ６４２．０ 文献标志码： Ａ 文章编号： ２０９５－１４５０（２０２０）１０－０７１２－０４ ＤＯＩ：１０．１３７５４／ｊ．ｉｓｓｎ２０９５－１４５０．２０２０．１０．０４ １９９０年，人类基因组计划的实施产生了海量数据。
如何从海量数据中获得有价值的知识、探求生物序列中的规律、挖掘蕴藏的意义，从而认识生命的本质，生物信息学作为一门独立学科应运而生。
生物信息学是一门新兴交叉学科，其综合运用数学、计算机科学、生命科学等其他多个学科的理论和知识，系统性地对生物科学和医学等领域的信息进行获取、加工、存储、分析、解释等，在现代生命科技领域占据不可或缺的支撑地位［１，２］。
随着新一代测序技术的深入发展，各种组学的兴起以及基于大数据的精准医学的推行，生物信息学的内涵和外延不断丰富扩展，现已迅速发展成为当今生命科学重大的和最具吸引力的前沿领域，在生物医药研究及相关产业的发展中发挥重要甚至决定性的作用，极大推动了生命科学相关研究的快速发展，被誉为“解读生命天书的慧眼”［３］。
生物信息学第二版生物信息学是一门综合性的学科，它将生物学、计算机科学和统计学相结合，利用计算机技术和大数据分析方法来研究生物学问题。
生物信息学的发展与生物学和计算机科学的迅速发展密不可分，它在基因组学、蛋白质组学、转录组学、代谢组学等领域发挥着重要作用。
生物信息学的发展源于人类对生物信息的需求。
随着基因组学、蛋白质组学和转录组学等高通量数据的产生，生物学家们迫切需要一种有效的方法来存储、管理和分析这些海量的生物数据。
生物信息学应运而生，成为解决这一问题的关键工具。
生物信息学的研究内容主要包括以下几个方面：1.序列分析：序列分析是生物信息学的核心内容之一。
它主要研究生物序列（如DNA、RNA和蛋白质序列）的结构、功能和进化等问题。
序列比对、序列分类和序列模式识别等是序列分析的重要技术手段。
2.基因组学：基因组学是研究生物体基因组的组成和功能的学科。
通过对基因组的测序和分析，可以揭示生物体的遗传信息、基因功能和基因调控网络等。
3.蛋白质组学：蛋白质组学是研究生物体蛋白质组成和功能的学科。
通过蛋白质组学的研究，可以了解蛋白质的结构、功能和相互作用等信息，从而揭示生物体的生理过程和疾病机制。
4.转录组学：转录组学是研究生物体转录组的组成和功能的学科。
通过对转录组的测序和分析，可以了解基因的表达模式、基因调控网络和细胞功能等信息。
5.代谢组学：代谢组学是研究生物体代谢产物的组成和功能的学科。
通过对代谢产物的测定和分析，可以了解生物体的代谢途径、代谢调控和代谢疾病等信息。
生物信息学的研究方法主要包括以下几个方面：1.数据库：生物信息学离不开数据库的支持。
生物数据库是存储、管理和查询生物信息的重要工具，如GenBank、UniProt和KEGG等数据库。
2.序列比对：序列比对是生物信息学中常用的方法之一。
通过比对生物序列，可以找到序列之间的相似性和差异性，从而揭示序列的结构和功能。
3.结构预测：结构预测是研究生物分子（如蛋白质和RNA）三维结构的方法。
一．什么是生物信息学？Genome informatics is a scientific discipline that encompasses all aspects of genome information acquisition, processing, storage, distribution, analysis, and interpretation. （它是一个学科领域，包含着基因组信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释的所有方面。
）(The U.S. Human Genome Project: The First Five Y ears FY 1991-1995, by NIH and DOE)生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，特别是非编码区的实质；同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测。
生物信息学的研究目标是揭示“基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律”。
它是本世纪自然科学和技术科学领域中“基因组、“信息结构”和“复杂性”这三个重大科学问题的有机结合。
How to find the coding regions in rude DNA sequence?By signals or By contentsAmong the types of functional sites in genomic DNA that researchers have sought to recognize are splice sites, start and stop codons, branch points, promoters and terminators of transcription, polyadenylation sites, ribosomal binding sites, topoisomerase II binding sites, topoisomerase I cleavage sites, and various transcription factor binding sites. Local sites such as these are called signals and methods for detecting them may be called signal sensors.二．新基因和新SNPs的发现与鉴定大部分新基因是靠理论方法预测出来的。
《精要速览系列-先锋版生物信息学（第二版）》D.R.Westhead，J.H.Parish & R.M.Twyman科学出版社2004A生物信息学概述相关学习网站/inbioinformaticsB数据采集DNA,RNA和蛋白质测序1．DNA测序原理DNA中核苷酸的顺序是通过链式终止测序【也称为脱氧测序（dideoxy sequencing）或以发明人命名的Sanger方法】来确定。
2．DNA序列的类型基因组DNA，是直接从基因组中得到，包括自然状态的基因复制DNA（copy DNA, cDNA），通过反转录ｍＲＮＡ得到的重组DNA，包括载体序列如质粒，修饰过的病毒和在实验室使用的其他遗传元件等3．基因组测序策略散弹法测序（shotgun sequence）包括随机DNA片段的生成，通过大量片段测序来覆盖整个基因组克隆重叠群测序（clone contig）DNA片段用推理的方法亚克隆，并且进行系统的测序直到整个序列完成4．序列质量控制通过在DNA双链上进行多次读取完成高质量序列数据的测定可使用如Phred等程序对最初的跟踪数据（trace data）进行碱基识别和质量判断。
载体序列和重复的DNA片段被屏蔽后，使用Phred等程序将序列拼接成重叠群（contigs），剩下的不一致部分通过人工修饰解决5．单遍测序低质量的序列数据可以由单次读段（read）产生（单遍测序，single-pass sequencing）。
尽管不很准确，但单遍测序如ESTs和GSS s，可以低廉的价格快速大量的产生6．RNA测序因为有大量的小核苷酸（minor nucleotide）（化学改变的核苷）存在于转移RNA （tRNA）和核糖体RNA（rRNA）中，所以RNA测序不能像DNA测序那样直接进行。
需要用特殊的方法来识别被改变的核苷，包括生化实验，核磁共振谱（NRM spectroscopy）和质谱（MS）技术7．蛋白质测序蛋白质序列可以通过DNA序列推断得到，而RNA测序不能提供有关已改变残基或其他类型的翻译后蛋白质修饰（比如剪接或二硫键的形成）大部分蛋白质测序是通过质谱（MS）技术进行的基因和蛋白质表达数据1．全局表达分析RNA水平的分析中有效的方法是从RNA群体或cDNA文库中，甚至从序列数据库中进行序列采样。
一个简单的方法是从cDNA文库中随机挑选5000个克隆进行测序。
含量很多的mRNAs在采样的序列中出现的频率很高，而含量较少的mRNA出现频率则较低，通过这些数据的统计分析可以确定相对的表达水平。
一个更高级的技术是基因表达的连续分析（serial analysis of gene expreaaion, SAGE）该方法使每个cDNA产生很短的序列标签（通常8~15nt），并在测序前把数百个标签连接成连环分子（concatemer）。
这样一个测序反应中可搜集到几百条ｍＲＮＡ的丰富信息。
每个SAGE标签可以特异性识别一个特定基因，通过对标签计数，可以确定每个基因的相对表达水平。
然而，大部分全局RNA表达数据还需从微阵列实验所测的信号强度中获取。
全局蛋白质表达数据主要从双向聚丙烯酰胺凝胶电泳（two-dimensional polyacrylamide gel electrophoresis, 2D-PAGE）分离，产生点阵的唯一模式（每个点代表一个单独的蛋白质）。
在2D-PAGE实验中，蛋白质表达数据可以通过每个点的信号强度得到，每个二维凝胶上的蛋白信号必须通过质谱（MS）技术来单个注释。
2．DNA微阵列一个微阵列有一系列的DNA元件（特征），以格子形式排列在载玻片等微型支撑物上，通过与复合RNA探针杂交可同时使很多基因的表达水平可视化。
若使用两个不同的荧光标签的探针，可以在同样的阵列上直接测定不同样本的不同基因的表达。
微阵列中主要用到的两个技术：机械点样DNA微阵列（spotted DNA microarray）和寡聚核酸基因芯片(oligonucleotide gene chip)（由美国Affymetrix公司独家制造），后者在制造芯片是通过固态化学合成把寡聚核苷酸印在芯片上。
3．双向蛋白质凝胶2D-PAG技术的原理是蛋白质可基于两个不同的特性来分离：等电点（isoelectric point）和分子质量（molecular mass）。
该技术中，第一方向蛋白沿固相pH梯度(immobilizes pH gradient)等电聚焦(isoelectric focusing)分离；在垂直方向进行分子量的分离。
在凝胶染色后，染色斑点（spot）的模式可作为样品中蛋白质的可重复使用的指纹（fringerprint）。
通过样本间比较可以识别不同表达的蛋白质，或被药物诱导的蛋白质等。
离体的蛋白质斑点（excised spot）可以通过质谱技术鉴定。
蛋白质互作数据1．蛋白质互作的重要性蛋白质-蛋白质互作导致瞬时或稳定多亚基复合物（multi-subunit complexes）的形成。
了解这些复合物对于注释蛋白质功能是必需，也是解释信号级联和调控网络等分子途径的一个步骤。
死效应反映了两个突变的蛋白质2．遗传方法抑制子突变体可以通过恢复被破坏的蛋白质互作来补偿有害的原始突变体。
而合成致死效应反映了两个突变的蛋白质不能相互作用，显性负突变（dominant negative mutation）显示了一种起着多聚复合体作用的蛋白质。
3．亲和性方法可通过几种利用蛋白质亲和性（特异结合的倾向）分析的物理方法来为蛋白质之间的相互关系提供直接的证据，比如亲和性管柱层析法，免疫共沉淀。
由Ciphergen公司使亲和实验格式更趋微型化，使得在蛋白质芯片的发展中达到顶峰。
4．分子和原子的方法X射线晶体学和核磁共振谱有助于在原子水平识别蛋白质互作，其它的蛋白质互作分析的分子方法包括荧光共振能量传递（FRET），表面基元共振谱（SPR）和表面增强激光接吸附/离子化技术（SELDL），其中的很多方法可通过质谱技术直接集成到蛋白质注释中。
5．基于文库的方法基于文库的蛋白质互作实验有两个主要优点：它是高度并行的实验格式；候选互作蛋白质及其cDNAs之间直接关联。
影响最大的方法是酵母双杂交系统（yeast two-hybrid system，Y2H），在这个系统中蛋白质通过识别与之连接的一个功能转录因子进行互作。
C数据库--内容，结构和注释已注释的序列数据库1．初级序列数据库GenBank（NCBI）、核酸序列数据库（EMBL）和日本的DNA数据库（DDBJ）2．SWISS-PROT和TrEMBLSWISS-PROT收集了确认的蛋白质序列及与结构，功能和所属蛋白质家族有关的注释信息。
相关数据库TrEMBL翻译了初级核酸数据库中的编码序列。
其他数据库1．OMIMOMIM指人类孟德尔遗传的联机数据库，用于研究人类遗传学和人类分子生物学的强大资源。
每个OMIM条目都有一个对特定基因或性状的已知信息的全文总结，并有指向初级序列数据库和其它遗传学资源的链接。
2．Incyte和UniGeneIncyte是商业数据库，它提供了基因序列和专家注释的记录，这是专门为药物研究开发服务的数据库。
UniGene是一种用来把GenBank序列聚类并与EST数据相关联的实验工具。
3．结构数据库蛋白质数据库（PDB），核酸数据库（NDB），大分子结构数据库（MSD）E通过序列相似性标准搜索序列数据库序列相似性搜索1．序列联配序列联配是是相似度量化的第一步，用来区分偶然性的相似和真实的生物学关系。
联配结果以变化（突变）、插入或缺失（或空位indel）来显示序列之间的差异，这些差异可以用进化术语来说明。
2．联配算法动态规划算法可以计算两条之间的最佳联配，其中广泛使用的算法有Smith-Waterman 算法（局部联配）和Needleman-Wunsch算法（全局联配）。
3．联配分支和空位罚分用简单的联配分值来测量相同匹配残基的比例或数目。
得从联配分值中扣去空位罚分，以保证联配算法能得出有生物学意义的结果而没有太多的空位。
数据库搜索：FASTA和BLAST1．统计分值相似度记分的P值是指获得至少与两条无关序列间的偶然相似性一样高的分值的概率。
低P值表明重要的匹配，这些匹配可能会有真实生物学意义。
相关的E值（期望值）是至少与所识别的相似性记同样高分值的偶然事件的期望概率。
两序列见相似度的低P值对应于大数据库搜索的高E值。
2．敏感性和特异性敏感性衡量数据库中真实生物序列关系的比例，该关系表现为击中项（有意义的相似序列）。
特异性指的是对应于真实生物学关系的击中项的比例。
改变E和P的默认值会导致这些互补的优良度测量方法之间的平衡。
F多序列联配：基因和蛋白质家族多序列联配和家族关系1．多序列联配多序列联配表明两条或两条以上序列之间的关系，可以解释关于蛋白质结构和功能的许多线索。
当所考察的序列不同时，保守的残基往往是维持稳定结构或生物学功能的关键残基。
2．渐进联配渐进联配方法以两序列联配来初步评价序列是如何相关的，并在这个基础上构建向导树，然后使用向导树逐步添加序列到联配中，从最密切相关的序列开始到距离最远的序列结束。
蛋白质家族和模式数据库1．蛋白质家族把序列分配到蛋白质家族中是预测蛋白质功能是非常有价值的方法。
多序列联配信息的表示方法有很多种，包括联配本身、一致序列、保守残基和残基模式、序列轮廓以及其他的序列家族的概率模型。
这些根据不同的应用都有不同的用途，其中大多数已经被开发和存储在数据库中，里面含有大量不同蛋白质家族的信息，这样的数据库称为二级数据库。
2．一致序列这些序列把多序列联配的信息压缩至单条序列，主要的缺点是除了在特定位置最常见的残基之外，它们不能表示任何概率信息。
一致序列的产生说明了任何蛋白家族的表示都是有偏向的，这主要是由于来源的序列集是有偏向的。
3．PROSITEPROSITE数据库包括与蛋白质家族成员、特定蛋白功能及翻译后修饰有关的序列模式。
PROSITE模式与一致序列的不同在于，它们往往比序列全长要短得多，并且给出了一种描述多序列联配中一套可接受的残基组合的方法。
PROSITE模式中已知的假阳性（或假阴性）都已经在数据库中注明。
PROSITE数据库在某些条目含有序列轮廓，以尝试描述比模式更长的序列片段（通常指整个结构域）。
4．PRINTS和BLOCKSPRINTS和BLOCKS是密切相关的，它们分别通过来自一组蛋白或蛋白家族中最高度保守区域的多序列联配无空位片段的形式来表示蛋白质家族。
蛋白质结构域家族1．结构域家族许多蛋白质是由模式结构的结构域组建的，因此蛋白质家族的研究其实是对蛋白质结构域家族的研究。
