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生物信息学期末复习资料（小字）名词解释或辨析。
1.生物信息学：生物信息学是包含生物信息的获取、处理、贮存、分发、分析和解释的所有方面的一门学科，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具进行研究，目的在于了解大量的生物学意义。
2.基因芯片：固定有寡核苷酸、基因组DNA或互补DNA 等的生物芯片。
利用这类芯片与标记的生物样品进行杂交，可对样品的基因表达谱生物信息进行快速定性和定量分析。
3.人类基因组计划：HGP，是一项规模宏大，跨国跨学科的科学探索工程。
其宗旨在于测定组成人类染色体（指单倍体)中所包含的30亿个碱基对组成的核苷酸序列，从而描绘人类基因组图谱，并且辨识其载有的基因及其序列，达到破译人类遗传信息的最终目的。
4.中心法则：分子生物学的基本法则，是1958年由克里克（Crick）提出的遗传信息传递的规律，包括由DNA到DNA的复制，由DNA到RNA的转录和由RNA 到蛋白质的翻译等过程。
20世纪70年代逆转录酶的发现，表明还有由RNA逆转录形成DNA的机制，是对中心法则的补充和丰富。
5.相似性和同源性：相似性（similarity）和同源性（homology）是两个完全不同的概念。
同源序列是指从某一共同祖先经过趋异进化而形成的不同序列。
相似性是指序列比对过程中检测序列和目标序列之间相同碱基或氨基酸残基序列所占比例的大小。
当两条序列同源时，他们的氨基酸或核苷酸序列通常有显著的一致性（identity）。
如果两条系列有一个共同进化的祖先，那么他们是同源的。
这里不存在同源性的程度问题，两条序列要么是同源的要么是不同源的。
1.生物信息学：综合计算机科学、信息技术和数学的理论和方法来研究生物信息的交叉学科。
包括生物学数据的研究、存档、显示、处理和模拟，基因组遗传和物理图谱的处理，核苷酸和氨基酸序列分析，新基因的发现和蛋白质结构的预测等。
2.蛋白质组：指由一个基因组，或一个细胞、组织表达的所有蛋白质。
博士后生生物学生物信息学知识点归纳总结生物信息学是生物学与信息学的交叉学科，研究如何应用信息技术和计算机科学来处理生物学的大数据和解决生物学问题。
作为一个博士后生物学研究者，了解生物信息学的基本知识点至关重要。
本文将对生物信息学的一些重要知识点进行归纳总结，以供参考。
基本概念1. 生物信息学：生物学与信息学的交叉学科，研究如何应用信息技术和计算机科学来处理生物学的大数据和解决生物学问题。
2. 生物学数据库：收集、存储和管理生物学数据的电子资源，如基因组数据库、蛋白质数据库等。
3. 序列分析：研究DNA、RNA或蛋白质的序列特征，如序列比对、同源性分析、起始子和剪接位点预测等。
4. 结构分析：研究蛋白质的三维结构特征，如蛋白质折叠预测、蛋白质结构比对、结构域识别等。
生物序列分析1. 序列比对：将两个或多个序列进行比对，寻找相同或相似的区域，并分析其功能和进化关系。
2. 序列分类：通过比对已知序列进行分类，如BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) 分析。
3. 同源性分析：鉴定不同物种或同一物种的不同序列中的相同区域，例如保守结构域的识别。
4. 基因预测：根据DNA序列，预测其中的基因区域和基因结构，如编码蛋白质的氨基酸序列。
生物结构分析1. 蛋白质折叠预测：根据蛋白质的氨基酸序列，预测其三维结构，有助于理解蛋白质的功能。
2. 蛋白质结构比对：将两个或多个蛋白质的三维结构进行比对，以分析其结构、功能和进化关系。
3. 动力学模拟：使用计算方法对蛋白质和其他生物大分子进行模拟，研究其结构和运动特性。
4. 蛋白质结构域识别：识别蛋白质中独立的功能模块，有助于理解蛋白质的功能和相互作用。
5. 蛋白质互作网络：分析蛋白质相互作用网络，研究生物体内蛋白质的相互作用和信号传递。
基因组学与转录组学1. 基因组测序：对生物体的基因组进行高通量测序，生成大量的DNA序列数据，如全基因组测序和全外显子组测序。
大学生物信息学专业-复习资料整理一、名词解释：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。
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。
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。
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。
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。
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。
P94查询序列(querysequence)：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。
P98打分矩阵(scoringmatrix)：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。
P29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。
P29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过化事件，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。
生物信息复习资料生物信息复习资料生物信息学是一门综合性学科，涉及生物学、计算机科学和统计学等多个领域。
它的出现和发展，为我们深入研究生物体的基因组、蛋白质组以及其他生物大数据提供了强有力的工具和方法。
在生物信息学的学习和研究过程中，我们需要掌握一些基本的概念、技术和工具。
下面，我将为大家整理一些生物信息学的复习资料，希望能够对大家的学习有所帮助。
一、基本概念1. 生物信息学：生物信息学是一门研究生物体内信息的获取、存储、处理和分析的学科。
它通过运用计算机科学和统计学的方法，挖掘和解释生物体内的基因、蛋白质等分子信息，从而揭示生物体内的生命规律和机制。
2. 基因组学：基因组学是研究生物体基因组结构、功能和演化的学科。
它通过对生物体DNA序列的测定和分析，揭示基因组的组成、基因的定位和功能等信息。
3. 蛋白质组学：蛋白质组学是研究生物体蛋白质组成、结构和功能的学科。
它通过对生物体蛋白质的测定和分析，揭示蛋白质的组成、互作关系和功能等信息。
4. 基因表达谱：基因表达谱是指在特定条件下，生物体内基因的表达水平和模式。
通过对基因表达谱的分析，可以了解基因在不同组织、不同发育阶段或者不同环境条件下的表达情况，从而揭示基因的功能和调控机制。
二、常用技术和工具1. DNA测序技术：DNA测序技术是获取生物体基因组序列的重要方法。
常见的DNA测序技术包括Sanger测序、高通量测序和单分子测序等。
其中，高通量测序技术如Illumina测序和Ion Torrent测序，具有高通量、高准确性和低成本的特点，广泛应用于基因组学和转录组学研究。
2. 生物信息学数据库：生物信息学数据库是存储和管理生物学数据的重要资源。
常见的生物信息学数据库包括GenBank、EMBL、DDBJ、NCBI、Ensembl和Uniprot等。
这些数据库提供了丰富的生物学数据，如基因序列、蛋白质序列、基因表达数据等，为生物信息学的研究和分析提供了基础。
生物信息学复习总结第一篇：生物信息学复习总结生物信息学复习总结1.生物信息学的发展历史。
A.20世纪50年代，生物信息学开始孕育。
B.20世纪60年代，生物分子信息在概念上将计算生物学和计算机科学联系起来。
C.20世纪70年代，生物信息学的真正开端。
D.20世纪70年代到80年代初期，出现了一系列著名的序列比较方法和生物信息分析方法。
E.20世纪80年代以后，出现一批生物信息服务机构和生物信息数据库。
F.20世纪90年代后，HGP促进生物信息学的迅速发展。
2.生物信息学主要研究内容。
（1）生物分子数据的收集与管理；（2）数据库搜索及序列比较；（3）基因组序列分析；（4）基因表达数据的分析与处理；（5）蛋白质结构预测。
3.蛋白质的一二三级结构。
(1).蛋白质的一级结构是指多肽链中氨基酸的序列(2).蛋白质的二级结构主要有以下几种形式：（i）ą螺旋；（ii）ß折叠–平行折叠反平行折叠；（iv）无规卷曲-没有确定规律性的肽链构象，但仍然是紧密有序的稳定结构。
（v）无序结构。
(3).蛋白质的三级结构（tertiary structure）:在二级结构基础上的肽链再折叠形成的构象。
4.一二级数据库（怎样查？）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。
5.国际上权威的核酸序列数据库（1）欧洲分子生物学实验室的EMBL。
（2）美国生物技术信息中心的GeneBank。
（3）日本遗传研究所的DDBJ。
6为什么要对protein进行预测？寻找一种从蛋白质的氨基酸线性序列到蛋白质所有原子三维坐标的一种映射。
7.蛋白质预测的思路和方法。
思路：a．通过相似序列的数据库比对确定功能:具有相似性序列的蛋白质具有相似的功能。
b．确定序列特性：疏水性、跨膜螺旋等:许多功能可直接从蛋白质序列预测出来。
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。
生物信息学复习资料生物信息学复习资料第一讲生物信息学绪论1、生物信息学诞生于计算机初创时期，1956年在美国田纳西州的Gatlinburg召开了首次―生物学中的信息理论讨论会‖２、20世纪80年代末―林华安‖博士创造了‖bioinformatics‖一词３、数据库的构建：1979年美国Genbank数据库；1982年欧洲分子生物实验室EMBL核酸序列数据库；1984年日本国家级核酸序列数据库DDBJ4、专业机构：1988年美国成立了―生物技术信息中心‖（NCBI）；欧洲生物信息学研究所（EBI）于1993年构建．5、生物信息学产生的背景（１）、传统生物学和现代生物学都是一门实验学科，生物学的发展需要数学模型的介入（２）、海量生物学数据信息的产生（2002年8月，Genbank中的序列量已达18197000,而碱基对数达22617000000,且以每秒220对的速度增加），数据的分析处理成为生物学发展的―瓶颈‖（３）、新的生物学研究模式的出发点应是理论：从理论出发，再回到实验中追踪或验证这些理论假设6、生物信息学定义（广义）：应用信息科学的方法和技术，研究生物体系和生命过程中信息的存贮、信息的内涵和信息的传递，研究和分析生物体细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程中的各种生物信息，或者也可以说成是生命科学中的信息科学。
狭义：应用信息科学的理论、方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据。
一般提到的―生物信息学‖是就指这个狭义的概念，更准确地说，应该是分子生物信息学（Molecular Bioinformatics）7、生物信息学研究的主要对象——两种信息载体：DNA分子和蛋白质分子(1)遗传信息的载体——DNA遗传信息的载体主要是DNA，控制生物体性状的基因是一系列DNA片段，生物体生长发育的本质就是遗传信息的传递和表达(2)蛋白质的结构决定其功能蛋白质功能取决于蛋白质的空间结构，蛋白质结构决定于蛋白质的序列（这是目前基本共认的假设），蛋白质结构的信息隐含在蛋白质序列之中。
生物信息学复习资料生物信息学是一门融合了生物学、计算机科学、数学和统计学等多个学科的交叉领域。
它的出现和发展为我们理解生命的奥秘提供了强大的工具和方法。
以下是对生物信息学的一些关键知识点的复习。
一、生物信息学的定义和范畴生物信息学主要是研究如何获取、处理、存储、分析和解释生物数据的学科。
这些数据包括但不限于基因组序列、蛋白质结构、基因表达数据等。
它的应用范围广泛，涵盖了从基础生物学研究到临床诊断和药物研发等多个领域。
二、生物数据的获取（一）测序技术现代测序技术的发展使得我们能够快速而准确地获取大量的生物序列信息。
第一代测序技术如 Sanger 测序法，虽然准确性高，但成本较高、通量较低。
而新一代测序技术如 Illumina 测序、Ion Torrent 测序等，则大大提高了测序的通量和速度，降低了成本，但在准确性上可能略有不足。
（二）基因芯片技术基因芯片可以同时检测成千上万个基因的表达水平，为研究基因表达模式和调控机制提供了重要的数据。
（三）蛋白质组学技术质谱技术是蛋白质组学研究中的重要手段，能够鉴定蛋白质的种类和修饰状态。
三、生物数据的存储和管理面对海量的生物数据，高效的数据存储和管理至关重要。
常用的数据库包括 GenBank、UniProt、PDB 等。
这些数据库采用了特定的数据格式和管理系统，以确保数据的完整性、准确性和可访问性。
四、生物数据的分析方法（一）序列比对序列比对是生物信息学中最基本的分析方法之一，用于比较两个或多个生物序列的相似性。
常见的比对算法包括全局比对（如NeedlemanWunsch 算法）和局部比对（如 SmithWaterman 算法）。
（二）基因预测通过对基因组序列的分析来预测基因的位置和结构。
常用的方法有基于同源性的预测、基于信号特征的预测等。
（三）蛋白质结构预测包括从头预测法和基于同源建模的方法。
从头预测法基于物理化学原理来构建蛋白质的三维结构，而同源建模法则利用已知结构的同源蛋白质来推测目标蛋白质的结构。
生物信息知识点总结高中一、生物信息学的基本概念1. 生物信息学的定义生物信息学是生物学与信息学相结合的新兴交叉学科，它主要以计算机和信息技术为工具，利用数学和统计学的方法，对生物学数据进行分析、整合和挖掘，以揭示生物学规律和发现新的生物学知识。
2. 生物信息学的研究对象生物信息学的研究对象主要包括生物学数据的获取、存储、管理、分析和可视化等方面。
生物学数据可以来自基因组、蛋白质组、代谢组和转录组等多个层面，包括基因序列、蛋白质序列、基因表达数据、代谢产物数据等。
3. 生物信息学的研究内容生物信息学的研究内容主要包括生物数据库的构建与维护、生物信息资源的开发与共享、生物数据的存储与管理、生物数据的分析与挖掘、基于生物信息学的生物学模拟与预测、以及生物信息学软件和工具的开发等。
4. 生物信息学的发展历程生物信息学的发展可以追溯到上世纪50年代，随着第一台电子计算机的出现，科学家们开始将计算机应用于生物学研究。
随着DNA测序技术的发展和生物大数据的爆发，生物信息学得到了迅猛发展，成为当今生物学研究中不可或缺的一部分。
二、生物信息学的基本方法1. 生物信息学的数据获取生物信息学的数据获取主要包括生物学实验数据、生物学数据库数据和公开共享数据等多个来源。
生物学实验数据可以通过生物学实验技术获取，如基因测序、蛋白质质谱和基因表达芯片等。
生物学数据库数据可以通过生物信息学数据库获取，如GenBank、Swiss-Prot、KEGG和GO等。
公开共享数据可以通过公共数据库和数据仓库获取，如NCBI、EBI和DDBJ等。
2. 生物信息学的数据存储与管理生物信息学的数据存储与管理主要包括生物学数据库的构建与维护、生物信息资源的开发与共享、生物数据的存储和管理等方面。
生物学数据库可以是本地数据库和网络数据库，可以使用关系型数据库、非关系型数据库和分布式数据库等技术进行存储和管理。
3. 生物信息学的数据分析与挖掘生物信息学的数据分析与挖掘主要包括生物学数据的统计学分析、生物学数据的数据挖掘与模式识别、生物学数据的生物信息学算法与工具等多个方面。
生物信息学复习总结生物信息期末总结1. 生物信息学( Bioinformatics )定义：(第一章) ★ 生物信息学是一门交叉科学，它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的各种工具来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。
(或：) 生物信息学是运用计算机技术和信息技术开发新的算法和统计方法，对生物实验数据进行分析，确定数据所含的生物学意义，并开发新的数据分析工具以实现对各种信息的获取和管理的学科。
(NSFC)2. 科研机构及网络资源中心：NCBI ：美国国立卫生研究院NIH 下属国立生物技术信息中心；EMB net :欧洲分子生物学网络；EMBL-EBI ：欧洲分子生物学实验室下属欧洲生物信息学研究所；ExPASy:瑞士生物信息研究所SIB下属的蛋白质分析专家系统；(Expert Protein Analysis System)Bioinformatics Links Directory ；PDB (Protein Data Bank)；UniProt 数据库3. 生物信息学的主要应用:1．生物信息学数据库；2．序列分析；3．比较基因组学；4．表达分析；5．蛋白质结构预测；6．系统生物学；7．计算进化生物学与生物多样性。
4. 什么是数据库: ★1、定义: 数据库是存储与管理数据的计算机文档、结构化记录形式的数据集合。
(记录record、字段field、值value)2、生物信息数据库应满足5 个方面的主要需求:( 1)时间性；( 2)注释；( 3)支撑数据；( 4)数据质量；( 5)集成性。
3、生物学数据库的类型:一级数据库和二级数据库。
(国际著名的一级核酸数据库有Genbank数据库、EMBL核酸库和DDBJ库等; 蛋白质序列数据库有SWISS-PROT等；蛋白质结构库有PDB等。
4、一级数据库与二级数据库的区别：★1）一级数据库：包括：a基因组数据库----来自基因组作图；b. 核酸和蛋白质一级结构序列数据库；c. 生物大分子（主要是蛋白质）的三维空间结构数据库，（来自X-衍射和核磁共振结构测定）；2）二级数据库：是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。
生物信息学复习整理大乐名词翻译STS：序列标签位点EST：表达序列标签GSS：基因组短序列ORTHOLOGS：直系同源PARALOGS:旁系同源CDS：编码序列EXON：外显子ORF：开放阅读框PHI-BLAST：模式识别BLASTPSI-BLAST：位置特异的迭代BLASTSNP:单核苷酸多态性MMDB：分子模型数据库MeSH:医学主题词BLAST :基本局部相似性比对搜索工具PMD (蛋白质突变数据库)PDB Retriever (PDB镜像)SS-Thread (二级结构预测)LIBRA (三级结构预测)ExPASy专家级蛋白质分析系统NLM:美国国立医学图书馆名词解释1)Fasta格式：FASTA格式又称Pearson的格式，该种序列格式要求序列的标题行以大于号">"开头，下一行起为具体的序列。
一般建议每行的字符数不超过80个，以比对程序的处理。
2)医学主题词MeSH是Medical Subject Headings的缩略词，即医学主题词，是用规范化的医学术语来描述生物医学概念。
NIH的工作人员按MeSH词表规定，浏览生物医学期刊全文后标引出每篇文献中的MeSH主题词，其中论述文献中心的主题词称主要主题词（major topic headings），论述主题某一方面的内容的词称为副主题词。
3)直系同源：Orthologs是指来自于不同物种的由垂直家系（物种形成）进化而来的蛋白，并且典型的保留与原始蛋白有相同的功能。
4)序列模体（motif）：通常指蛋白序列中相邻或相近的一组具有保守性的残基，与蛋白质分子及家族的功能有关。
5)计分矩阵（scoring matrix）：记分矩阵是描述残基（氨基酸或碱基）在比对中出现的概率值的表。
在记分矩阵中的值是两种概率比值的对数，一个是在序列比对中氨基酸随机发生的概率。
这个值只是指出每个氨基酸出现的独立几率的概率。
另一个是在序列比对中，一对残基的出现的有意义的概率。
这些概率来源于已知有效的真实的序列的比对的样本。
6)遗传图谱（Genetic map）又称连锁图谱（linkage map)或遗传连锁图谱(genetic linkage map) ，是指人类基因组内基因以及专一的多态性DNA标记(marker)相对位置的图谱，其研究经历了从经典的遗传图谱到现代遗传图谱的过程。
7) 物理图谱（Physical map）用物理学方法构建的由不同的DNA结构按其在染色体上的原始顺序和实际距离排列的图谱。
以定位的DNA标记序列如序列标签位点STS作为路标，以DNA实际长度即bp、kb、Mb为图距的基因组图谱。
8) 转录图谱以EST（expressed sequence tag ，表达序列标签）为标记，根据转录顺序的位置和距离绘制的图谱。
9)序列图谱（分子水平的物理图谱）序列图谱是指整个人类基因组的核苷酸序列图，也是最详尽的物理图谱, 既包括可转录序列，也包括非转录序列，是转录序列、调节序列和功能未知序列的总和。
10)旁系同源用来描述在同一物种内由于基因复制而分离的同源基因。
也可译作并系同源、横向同源。
旁系同源体常见于同一物种，但也不是绝对如此。
例如鼠的a球蛋白和b球蛋白基因是paralog；并且，鼠的a球蛋白和鸡的b球蛋白基因的关系也是paralog11）E期望值(E-value)这个数值表示因为随机性造成获得这一比对结果的可能次数。
这一数值越接近零，发生这一事件的可能性越小。
从搜索的角度看，E值越小，比对结果越显著。
12)引物primers引物是人工合成的两段寡核苷酸序列，一个引物与感兴趣区域一端的一条DNA模板链互补，另一个引物与感兴趣区域另一端的另一条DNA模板链互补。
简答题1什么是生物信息学？生物信息学从事对基因组研究相关生物信息的获取、加工、储存、分配、分析和解释。
这一定义包括了两层含义，一是对海量数据的收集、整理与服务，也就是管好这些数据；另一个是从中发现新的规律，也就是用好这些数据。
2后基因组时代的主攻方向1）基因组相关信息的收集、储存、管理与提供2）新基因的发现与鉴定3）非编码区信息结构分析4）生物进化的研究5）完整基因组的比较研究6）基因组信息分析的方法研究7）大规模基因功能表达谱的分析8）蛋白质分子空间结构的预测、模拟和分子设计9）药物设计3PubMed检索的四个主要特点？1）支持词汇自动转换2）支持词组检索（需要加引号）3）支持布尔逻辑运算4）支持截词检索4全基因组鸟枪法测序的步骤，鸟枪法测序的特点？全基因组鸟枪法测序的主要步骤是：第一，建立高度随机、插入片段大小为2kb左右的基因组文库。
克隆数要达到一定数量，即经末端测序的克隆片段的碱基总数应达到基因组5倍以上。
第二，高效、大规模的末端测序。
对文库中每一个克隆，进行两端测序，TIGR在完成流感嗜血杆菌的基因组时，使用了14台测序仪，用三个月时间完成了必需的28,463个测序反应，测序总长度达6倍基因组。
第三，序列集合。
TIGR发展了新的软件，修改了序列集合规则以最大限度地排除错误的连锁匹配。
第四，填补缺口。
有两种待填补的缺口，一是没有相应模板DNA的物理缺口，二是有模板DNA但未测序的序列缺口。
他们建立了插入片段为15-20kb的λ文库以备缺口填补。
（只写红字内容即可）鸟枪法测序的缺点1)、随着所测基因组总量增大，所需测序的片段大量增加。
2)、高等真核生物（如人类）基因组中有大量重复序列，导致判断失误。
5 Blast能解决实际问题1.)确定特定的蛋白质和核酸序列有那些直系同源和旁系同源序列。
2.)确定哪些蛋白质和基因在特定的物种中出现。
3.)确定一个基因或者蛋白质的身份。
4.)发现新基因。
5.)确定一个特定基因有那些已经发现的变种。
6.)研究可能存在的多种剪切方式的表达序列标签。
7.)寻找对于一个蛋白质的功能和结构起关键作用的氨基酸残基。
6引物设计的原则1)序列选取应在基因的保守区段2)避免引物自身或与引物之间形成4个或4个以上连续配对，避免引物自身形成环状发卡结构3) 典型的引物18到24个核苷长。
引物需要足够长，保证序列独特性，并降低序列存在于非目的序列位点的可能性。
但是长度大于24核苷的引物并不意味着更高的特异性。
较长的序列可能会与错误配对序列杂交，降低了特异性，而且比短序列杂交慢，从而降低了产量。
4) Tm值在55－65℃（因为60℃核酸外切酶活性最高），GC含量在40%－60%5) 引物之间的TM相差避免超过2℃6) 引物的3’端避免使用碱基A，引物的3’端避免出现3个或3个以上连续相同的碱基7) 为避免的扩增，引物设计最好能跨两个外显子。
8) Taqman探针技术要求片段长度在50bp－150bp9) 引物末端（最后5个核苷酸）不能有超过2个的G和C。
填空判断1生物信息学的英文名称：bioinformatics2生物信息学是谁命名的：林华安3生物信息学诞生的时代背景：计算机技术的兴起和分子生物学技术的到来;测序技术和比对算法的完善 ;三大数据库建成;人类基因组计划的启动与结束;4人类基因组计划起始的时间：1990-20045人类基因组计划由谁完成的：Celera 公司和多国小组6中国卷占人类基因组计划的比例：1%7生物信息学数据库：一次数据库：序列数据库（DNA序列，蛋白质序列），基因组数据库（人类基因组及其它生物基因组），蛋白质数据库（蛋白质结构）二次数据库：文献数据库8 SRS(Sequence Retrieval System)是由欧洲生物信息研究所(EBI)开发的以WWW界面运行的数据库检索及导航系统, 是目前生物信息界应用最为广泛的数据库系统。
9生物信息学一级数据库主要是以DNA序列数据库为主的多子库的综合数据库10序列主要有Genebank和fasta两种格式，一个用于文本阅读，一个用于序列比对11 Uniprot 特点：1高质量2更新速度快3与其他数据库联系密切4使用快捷方便Uniprot由EBI-trembl、SIB的swissprot和PIR整合而成。
12基因组数据库的主要功能是定物种、定染色体、定位置，详细的功能说明则依赖于二级库的注释13核酸数据库：Genbank、DDBJ、EMBL蛋白质数据库：Uniprot（swissprot、pir、trEMBL）结构数据库：PDB、MMDB基因组数据库：ensemble序列的通用格式：fasta结构的主要格式：pdbDDBJ与Genbank使用共同数据格式DDBJ与EMBL使用共同的文本检索系统SRS文献检索数据库：PubMed14 Display 有Summary，Brief，Abstract，MEDLINE….等格式，如批次转入DDS，需为Summary格式。
如要转入EndNote/RM，需为MEDLINE格式。
15Pubmed是以医学文献为主的公共数据库，主体数据库是Medline16NCBI于1988年成立. 1982年Walter goad 在lanl首先成立GenBank，1988年划归NLM，与Pubmed共同形成NCBI的雏形17序列间的相似性越高的话，它们是同源序列的可能性就更高。
