第01讲生物信息学概述

生物信息学简介（小编整理）第一篇：生物信息学简介1、简介生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。

它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。

其研究重点主要体现在基因组学（Genomics）和蛋白质组学（Proteomics）两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。

具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息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。

基因组信息学，蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。

从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：（1）新算法和统计学方法研究；（2）各类数据的分析和解释；（3）研制有效利用和管理数据新工具。

生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。

目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。

生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。

1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。

对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。

这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。

诺贝尔奖获得者W.Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。

生物信息学利用计算机分析生物数据生物信息学是一门将计算机科学与生物学相结合的学科，它利用计算机技术来处理、存储和分析生物数据。

随着高通量测序技术的发展和大量生物数据的积累，生物信息学在基础研究和应用研究中扮演着越来越重要的角色。

一、生物信息学的概述生物信息学是一门交叉学科，主要研究生物信息的获取、存储、管理和分析。

通过利用计算机技术，生物信息学可以对生物学中的大量数据进行分析和挖掘，以揭示生物系统的组成、结构和功能，并为研究人员提供相关的数据工具和方法。

二、生物数据的类型生物数据的类型非常多样，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学等多个维度的数据。

基因组学研究的是基因组的序列和结构，转录组学研究基因的转录和表达模式，蛋白质组学则研究蛋白质组的组成和功能。

三、计算机在生物信息学中的应用1. 序列分析序列分析是生物信息学中的基础内容之一，利用计算机技术分析DNA、RNA和蛋白质序列的结构和功能。

计算机算法可以帮助科研人员对序列进行比对、寻找共同特征、预测结构和功能等。

2. 基因组学基因组学是研究基因组的组成、结构和功能的学科。

利用计算机技术，科研人员可以对基因组进行比对、注释、重建等工作，从而深入了解基因组的特点和变异。

3. 转录组学转录组学研究基因的转录和表达模式，计算机技术可以帮助科研人员对转录组数据进行分析和解读，发现基因的表达规律、预测新的非编码RNA等。

4. 蛋白质组学蛋白质组学研究蛋白质组的组成和功能，通过计算机技术，可以对蛋白质组进行分析、预测蛋白质结构和功能，并挖掘潜在的蛋白质标志物。

5. 结构生物学结构生物学是研究生物分子结构以及结构与功能之间关系的学科。

利用计算机建模和模拟技术，科研人员可以对生物分子的结构进行预测和优化，为药物设计和疾病研究提供重要依据。

四、生物信息学的挑战和前景随着生物数据的爆发性增长，生物信息学面临着大数据处理、计算力和算法优化等挑战。

然而，生物信息学的发展前景依然广阔。

生物信息学第一讲：什么是生物信息学2013.2.26什么是生物信息学生物信息学的产生和发展生物信息学产生的背景：•1866年，奥地利人孟德尔根据实验结果提出了基因是以实物存在的假说；生物信息学的产生和发展生物信息学产生的背景：•1871年，瑞士人Miescher从白细胞细胞核中分离出脱氧核糖核酸（DNA）；生物信息学的产生和发展生物信息学产生的背景：•1944年，美国人阿弗莱、麦克李沃和麦克卡三人通过实验证明DNA是生物的遗传物质；生物信息学的产生和发展生物信息学产生的背景：•1944年，美国人Chargaff发现DNA中鸟嘌呤（G）与胞嘧啶（C）数量相等，腺嘌呤（A）与胸腺嘧啶（T）数量相等；生物信息学的产生和发展生物信息学产生的背景：•1953年，英国人Watson和Crick在Nature杂志上发表了DNA的双螺旋结构模型；Watson Crick WilkinsFranklin生物信息学的产生和发展生物信息学产生的背景：•1962年，Watson ，Crick 和Wilkins 因发现了DNA 的双螺旋三维结构共同获得了诺贝尔生理学医学奖。

生物信息学的产生和发展生物信息学产生的背景：•1954年，Crick提出了中心法则“DNA -> RNA -> 蛋白质”；生物信息学的产生和发展生物信息学产生的背景：•1966年，美国人Nirenberg和Khorana破译了全部遗传密码字典的64个密码子。

生物信息学的产生和发展生物信息学的萌生：•1956年，美国田纳西州的盖特林堡召开了“生物学中信息理论研讨会”；•1979年，美国洛斯阿拉莫斯实验室建立了GenBank数据库；•1982年，欧洲分子生物学实验室（EMBL）建立了核酸序列数据库；•1984年，日本建立了核酸序列数据库DDBJ；•90年代初，三大核酸数据库开始资源共享，联合成立了国际核苷酸序列数据库；•1987年，美国学者林华安首创了“bioinformatics”一词，“compbio”-> “bioinformatique”-> “bio-informatics”；生物信息学的产生和发展人类基因组计划：•1990年，国际人类基因组计划启动，预算30亿美元，被誉为生命科学“阿波罗登月计划”，参与国：美、英、日、德、法；•1997年，在耗费了巨额资金和一半预定时间之后，仅完成了3%的工作；•1998年，Craig Venter创立Celera公司；•1999年，Celera公司在无政府资助下，赶超了多国合作小组；•1999年，中国加入多国合作小组，负责测定基因组全部序列的1％；•2000年，在美国总统克林顿的协调下，Celera公司与多国合作小组合作，宣布完成了人类基因组草图的90％；•2001年，完成了人类基因组草图的99％，Celera公司与多国合作小组合作几乎同时分别在Science和Nature上独立发表自己的草图；•2003年，人类基因组序列图绘制成功，彻底完成。

第一章绪言生物信息学的主要信息载体：DNA和蛋白质生物主要的遗传物质DNA生物的物质基础蛋白质一、生物信息学概述1、定义生物信息学（Bioinformatics）是生命科学、现代信息科学、数学、物理学以及化学等多个学科交叉结合形成的一门学科，是利用信息技术和数学方法对生命科学研究中的生物学数据进行存储、检索和分析的科学。

2、特点⁕以计算机为主要工具，以大量生物数据库和分析软件为基础⁕依赖于Internet⁕为人类揭示生命的奥秘提供了一条新的途径二、生物信息学的发展前基因组时代——生物数据库的建立、检索工具的开发、DNA和蛋白质序列分析、全局和局部的序列对位排列基因组时代——基因寻找和识别、网络数据库系统的建立、交互界面的开发后基因组时代——大规模基因组分析、蛋白质组分析三、生物信息学应用基础研究和教学：分子生物学研究的重要手段之一；生命科学的教学药物开发：新药筛选、药靶设计、分子药理学研究疾病诊断：利用疑难病症的病原DNA序列诊断疾病；遗传病的筛查其他：环境监测；食品安全检测；海关检测第二章数据库及其检索生物信息学数据库的建立及定义生物信息数据库：生物分子数据、分子结构结构及功能等实验证据一级数据库是直接来源于实验室获得的数据，即DNA和蛋白质数据库（X）在生物信息学中数据库查询是指对数据库中的注释信息进行基于关键词匹配查找，而数据库检索是指通过特定的序列相似性比对算法，在核酸或蛋白质序列数据库中获得序列信息（√）一、数据库定义数据库（database）是一类用于存储和管理数据的计算机文档，是统一管理的相关数据的集合，其存储形式有利于数据信息的检索与调用。

数据库的每一条记录（record）,也可以称为条目（entry），包含了多个描述某一类型数据特性或属性的字段（field），如基因名、来源物种、序列的创建日期等；值（value）则是指每条记录中某个字段的具体内容。

二、生物信息数据库的分类（1）按照数据来源一级数据库：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二级数据库：对原始生物分子数据进行整理、分类的结果，是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的。

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。