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生物信息学第六章序列模式识别（1）生物信息学：预测❒生物信息学最核心的问题：预测❒生物信息学工具的作用：预测❒生物信息学所有的分析：预测❒基本假设（贝叶斯的哲学理念）：我们能够通过对已知世界的观察，总结经验，并以此来预测未知世界已经存在或者即将发生的事物/事件❒在生物信息学中的应用：对现有的数据，使用合适的算法，进行训练，构建计算模型和计算工具，预测未知的现象序列模式❒功能结构域，functional domain ❒模体，motif❒模块，BLOCK❒模式，pattern/profile功能结构域/Domain❒具有完整的、独立的三级结构❒具有特定的生物学功能❒一般长度，几十到几百个氨基酸❒允许插入/缺失，即允许存在gap模体/Motif❒不具有独立的三级结构❒具有特定的生物学功能：结合，修饰，细胞亚定位，维持结构，等❒长度一般几个到几十个氨基酸或者碱基；❒例如，SUMO化的序列模体：Ψ-K-X-E (Ψ:A, I, L, V, M, F, P; X: 任意氨基酸)模块/BLOCK❒几个到几十个氨基酸❒无gap，从全局多序列比对的结果直接处理得到❒描述蛋白质家族或者一类蛋白质的序列保守性BLOCK模式/Pattern/Profile❒在算法上用来描述一类功能结构域，模体或者模块的表示方式❒根据序列数据，构建的预测模型❒数据形式：概率表示❒用来预测新的可能符合特定模式的序列❒例如，直接将Ψ-K-X-E视为SUMO化位点的，普适的“模式”，则可以预测所有包含该模式的蛋白质序列本章内容提要❒预测性能检验和评估❒位点特异性打分矩阵/权重矩阵模型 Position Specific Scoring Matrix (PSSM),Weight Matrix Model (WMM)❒模体发现：Gibbs Sampler等❒马尔科夫及隐马尔科夫模型❒翻译后修饰位点预测❒模式识别的其他算法简介预测性能的计算和检验❒样本/检验数据：阳性数据(P)，阴性数据(N) 阳性数据(P)：真实的，被实验所证实的数据阴性数据(N)：被实验所证明为无功能的数据❒对于预测结果的评测，定义：真阳性(TP): 阳性数据中被预测为阳性的数据假阳性(FP): 阴性数据中被预测为阳性的数据真阴性(TN): 阴性数据中被预测为阴性的数据假阴性(FN): 阳性数据中被预测为阴性的数据常用的检验指标❒灵敏度(Sensitivity, Sn): 对于真实的数据，能够预测成“真”的比例是多少-(Type II error)❒特异性(Specificity, Sp): 对于阴性的数据，能够预测成“假”的比例是多少-(Type I error)❒准确性(Accuracy, Ac): 对于整个数据集(包括阳性和阴性数据)，预测总共的准确比例是多少❒马修相关系数(Mathew correlation coefficient, MCC): 当阳性数据的数量与阴性数据的数量差别较大时，能够更为公平的反映预测能力，值域[-1,1]常用的检验指标ROC curve❒X轴：1-Sp❒Y轴：Sn❒ROC的面积越大，表明其预测能力越强预测性能的计算❒自适应法/自检法（Self-consistency validation） 训练数据当成测试数据训练数据中所有的阳性数据为测试数据中的阳性数据训练数据中所有的阴性数据为测试数据中的阴性数据❒反映当前预测工具对目前已知的数据的预测能力❒假设：根据目前已知的数据所构建的计算模型能够反映未知的数据的模式❒缺点：不能反映计算模型的稳定性❒除一法/留一法（Leave-one-out validation） 每次从数据集中去掉一个，包括阳性数据和阴性数据 利用剩下的数据重新训练，并构建新的计算模型对去掉的这一个数据进行打分保证每个数据去掉一次，从而得到所有数据的分值计算各个阈值的Ac, Sn, Sp和MCC❒N折交叉法（n-fold cross-validation） 将数据集分成n组，并保证阳性数据与阴性数据的比例与原数据相同随意将n-1组作为训练数据，重新训练并构建计算模型对剩下的1组进行打分，计算性能重复若干次(一般20次或以上足够)计算平均值❒自适应法/自检法: 反映预测性能❒除一法/留一法& N折交叉法: 反映预测系统的稳定性❒预测性能vs. 检验性能差距较小：系统稳定差距过大：系统不稳定，数据过训练阈值的确定❒Threshold 或Cut-off：人为设定，主要依据经验给定阈值以上或以下预测为阳性即利用阈值进行“一刀切”❒确定阈值的一般方法传统策略：平衡Sn和Sp，使两者大致相当实际应用：高Sp低Sn保证预测结果的可靠性 MCC最大值，保证综合预测性能最高…过训练（Overfitting/Overtraining）❒根据已知数据构建的模型只能很好的适用于训练数据❒不适合用来预测❒对训练数据的微小改变对于预测性能影响过大❒预测工具过训练：只能很好的符合训练数据，而对新数据则性能很差如何评估算法的准确性？❒例：某预测工具X使用400个阳性数据和1600个阴性数据训练计算模型。
EST（表达序列标签）测序服务表达序列标签（expressed sequence tags,ESTs）是指从动植物不同组织来源的cDNA序列，⼴泛应⽤于基因识别、绘制基因表达图谱、寻找新基因等研究领域。
⽽随着⼈类基因组计划的开展，在基因结构、定位、表达和功能研究等⽅⾯都积累了⼤量的数据，如何充分利⽤这些已有的数据资源，加速⼈类基因克隆研究，同时避免重复⼯作，节省开⽀，已成为⼀个急迫⽽富有挑战性的课题摆在我们⾯前，采⽤⽣物信息学⽅法延伸表达序列标签（ESTs）序列，获得基因部分乃⾄全长cDNA，将为基因克隆和表达分析提供空前的动⼒，并为⽣物信息学功能的充分发挥提供⼴阔的空间。
★服务内容：我们提供构建完成的cDNA⽂库中EST序列测序，测序结果从峰图到序列的转化，低质量序列和载体序列去除，EST序列聚类、拼接，EST注释，ORF预测等。
★您需要提供的信息：新鲜菌液：体积⼤于500 uL的新鲜菌液，请保证该菌液由单⼀克隆获得。
质粒：浓度⼤于50 ng/µL，体积⼤于20 µL的质粒样本。
★服务价格：服务项⽬服务价格EST测序<5000条25元5000-10000条22元>10000条20元基础信息服务免费⾼级信息服务询价★服务周期：服务项⽬服务周期EST测序<5000条10个⼯作⽇5000-10000条15个⼯作⽇>10000条协商基础信息服务5个⼯作⽇⾼级信息服务协商★服务承诺：我们将提供给您测序峰图，去除载体的EST序列，EST拼接序列，基础数据分析结果。
如果您需要对数据进⾏更为详细的EST注释及ORF预测与分析，我们将另外收取⼀定的数据分析费⽤。
我们抽取所有样本的10%进⾏预实验以确定测序上样量，如果客户样品扩增效率不⼀致导致某些样品未检出信号，我公司仍收取检测费⽤。
为了保证实验进度，本公司采⽤批量上样的⽅法，如果预检测未发现异常，⽽实际检测后发现异常（如⼤量样本未扩出或扩增效率低等情况），我们会及时通知客户，由客户决定是否继续检测，之前产⽣的检测费⽤由客户承担。
・综述・表达序列标签在寄生虫功能基因组学研究中的应用田小军,薛燕萍3(首都医科大学附属北京友谊医院,北京热带医学研究所,北京100050)【摘要】 随着后基因组时代的到来,基因组学已从结构基因组学向功能基因组学领域拓展。
表达序列标签(expressed sequence tags,EST)是一种快捷、高效地揭示基因组功能信息的方法。
本文就EST在寄生虫功能基因组学研究中的应用作一综述。
【关键词】 表达序列标签(EST);基因组学;寄生虫学;综述【中图分类号】 R38 【文献标识码】 A 【文章编号】 167325234(2008)0320231203[J ournal of Pathogen B iology.2008Mar;3(3):231-233.]Application of expressed sequence tag in the study of functional genomics of parasitologyTIAN Xiao2jun,XU E Yan2ping (B ei j ing Friendshi p Hos pital,Capital Medical Universit y,B ei j ing T ropical Medicine Research I nstitute,B ei j ing100050,China)【Abstract】 With post2genomic era coming,genomics has been expanded f rom structural genomics to functional genom2ics.Expressed sequence tag(EST)is a rapid and efficient approach to discover the f unctional information of genome.The application of EST in the study of f unctional genomics of parasitology was reviewed in this paper.【K ey w ords】 Expressed sequence tag(EST);genomics;parasitology;review随着后基因组时代的到来,基因组学已从结构基因组学向功能基因组学领域拓展,表达序列标签(expressed sequence tags,EST)技术应运而生。
表达序列标签EST概要摘要：随着EST研究的开展、深入，以及相关研究技术和分析手段的不断改进并走向成熟，EST 数据资源不断丰富，而其本身又具备独特的优势和多方面的利用价值。
本文介绍了EST序列的获取、加工、储存、分配、分析和释读的相关研究。
关键词：EST 表达序列标签聚类cDNA文库生物信息学从事对生物信息的获取、加工、储存、分配、分析和释读，并综合运用数学、计算机科学和生物学工具，以达到理解数据中的生物学含义的目的。
随着人类基因组计划在世界范围内的开展，生物信息学作为一门热门交叉学科，不断地完善和发展起来作为一种强有力的工具，它在帮助我们对巨量的生物信息进行归纳和理解，从而揭示生命的奥妙的过程中发挥了重要的作用。
然而信息的爆炸增长，面对复杂和庞大的数据库，如何有效地地获取我们所需要的信息，充分利用这些已有的数据资源，加速基因克隆研究已成为一个富有挑战性的课题。
表达序列标签的广泛应用，为大规模进行基因克隆和表达分析提供了强大的动力，也为生物信息学功能的充分发挥提供了广阔的空问表达序列标签(EST，Expressed Sequence Tag)是指从一个随机选择的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,代表了一个完整基因的一小部分。
Adams等人在1991年提出了EST技术，宣布了cDNA大规模测序时代的开始。
随着大规模的测序，EST数据呈指数级增长。
到了1995年中，GenBank里ESTs的数量已超过非ESTs的数量；2000年6月，将近460万的ESTs 已占了GenBank里所有序列的62%。
ESTs序列不止来源于人类，NCBI的dbEST （EST database）中已包含了超过250种生物来源的ESTs，包括小鼠、大鼠、秀丽线虫和黄果蝇等。
除此之外，也有许多商业性的机构保存了一些属于机构内部不公开的ESTs 序列。
EST序列的制备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。
林业科学研究 2004,17(6):804～809Forest Research 文章编号:100121498(2004)0620804206表达序列标签(EST)分析及其在林木研究中的应用李 虹1,2,卢孟柱2,蒋湘宁1(11北京林业大学,北京 100083;21中国林业科学研究院林业研究所,北京 100091)摘要:简要叙述了表达序列标签EST技术的原理和流程,综述了EST在研究林木木材形成和其它生物学过程时新基因的发现、基因表达分析和基因芯片方面的应用进展以及在开发林木单核苷酸多态性和简单序列重复等分子标记和构建遗传图谱方面的应用进展,并对其在林木基因组研究中的应用前景进行了展望。
关键词:EST;新基因发现;基因表达;分子标记中图分类号:Q78 文献标识码:A1991年Adams等人从三种人脑组织的cDNA文库中随机挑取609个克隆进行测序,从而得到一组人脑组织的表达序列标签EST(ex pressed sequence tags),并将其与数据库进行序列同源性对比,结果表明:该组EST中有36个代表已知基因,337个代表未知基因,这是关于EST技术应用的首次报道,并首次提出了EST的概念[1]。
随着人类基因组计划的顺利进行,EST技术首先被广泛应用于寻找人类新基因,绘制人类基因组图谱,识别基因组序列编码区等研究领域,之后又被广泛应用于植物基因组研究[2]。
随着EST测序的飞速发展,到2003年6月,美国国家生物技术信息中心(NC BI)的EST数据库中(dbEST)(http:ΠΠw w w.ncbi.nlm.nih.g ovΠdbESTΠindex.html)已录入的来自不同物种的不同组织的EST共有17291123条,其中人和鼠的最多。
EST也被广泛应用于新基因的发现、基因鉴定、基因克隆、构建基因组图谱、基因定位分析、基因表达分析等方面。
在植物方面,除了拟南芥(Arabidopsis thaliana(L.)Heynh.)、水稻(Oryza sativa L.)、小麦(T riticum aesti2 vum L1)、大麦(Hordeum vulgare L.)、大豆(G lycine max(L.)Merr.)、玉米(Zea mays L.)、棉花(G os2 sypium herbaceum L1)等模式植物和农作物以外,近年来也开展了一些木本植物的EST研究,首先报道的是火炬松(Pinus taeda L.)EST分析,随后是杂交杨(Populus tremula L.×P.tremuloides M ichx.)和毛果杨(P.trichocarpa‘T rich obel.’)等其它林木。
生物信息学期末考试答案Bioinformatics：生物信息学——是一门综合运用生物学、数学、物理学、信息科学以及计算机科学等诸多学科的理论方法；以互联网为媒介、数据库为载体、利用数学和计算机科学对生物学数据进行储存、检索和处理分析；并进一步挖掘和解读生物学数据。
Consensus sequence：共有序列——决定启动序列的转录活性大小。
各种原核启动序列特定区域内（通常在转录起始点上游-10及-35区域）存在共有序列；是在两个或多个同源序列的每一个位置上多数出现的核苷酸或氨基酸组成的序列。
Data mining：数据挖掘——数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。
数据挖掘通常是利用计算方法分析生物数据；即根据核酸序列预测蛋白质序列、结构、功能的算法等；实现对现有数据库中的数据进行发掘。
EST：(Expressed Sequence Tag)表达序列标签——是某个基因cDNA克隆测序所得的部分序列片段；长度大约为200~600bp。
Similarity：相似性——是直接的连续的数量关系；是指序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相同DNA碱基或氨基酸残基顺序所占比例的高低。
Homology：同源性——是两个对象间的肯定或者否定的关系。
如两个基因在进化上是否曾具有共同祖先。
从足够的相似性能够判定二者之间的同源性。
Alignment：比对——从核酸以及氨基酸的层次去分析序列的相同点和不同点；以期能够推测它们的结构、功能以及进化上的联系。
或是指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。
BLOSUM：模块替换矩阵——是指在对蛋白质数据库搜索时；采用不同的相似性分数矩阵进行检索的相似性矩阵。
以序列片段为基础；从蛋白质模块数据库BLOCKS中找出一组替换矩阵；用于解决序列的远距离相关。
在构建矩阵过程中；通过设置最小相同残基数百分比将序列片段整合在一起；以避免由于同一个残基对被重复计数而引入的任何潜在的偏差。
本卷的答案仅做参考，如有疑问欢迎提出。
后面的补充复习题要靠你们自己整理答案了。
生物信息学复习题一、填空题1、 识别基因主要有两个途径即2、 表达序列标签是从 mRNA 中生成的一些很短的序列（ 300-500bp ），它们代表在特定组织或发育阶段表达的基因。
3、 序列比对的基本思想，是找出 检测基因 和 目标序列 的相似性，就是通过在序列中插入 空位的方法使所比较的序列长度达到一致。
比对的数学模型大体分 为两类，分别— 和局部比对 。
4、 2-DE 的基本原理是根据蛋白质 和 分子量 不同，进行两次电泳将之分 离。
第一向是 等电聚焦分离 ,第 —S D S-P AGE 分离 o5、 蛋白质组研究的三大关键核心技术是 质谱鉴定技术 、 计算机图像数据处理与蛋白质数据库二、 判断题1、 生物体的结构和功能越复杂的种类就越多，所需要的基因也越多，是真核生物基因组的特点之一。
（对）2、 CDS 一定就是 ORF 。
（对）3、 两者之间有没有共同的祖先，可以通过序列的同源性来确定，如果两个基因或蛋白质有着几乎一样的序列，那么它们高度同源 ，就具有共同的祖先。
（错）4、 STS,是一段 200-300bp 的特定 DNA 序列，它的序列已知，并且在基因组中属于 单拷贝。
（对）5、 非编码 DNA 是“垃圾 DNA'，不具有任何的分析价值，对于细胞没有多大的作用。
（错）6、 基因树和物种树同属于系统树，它们之间可以等同。
（错）7、 基因的编码序列在 DNA 分子上是被不编码的序列隔开而不连续排列的。
&对任意一个 DNA 序列，在不知道哪一个碱基代表 CDS 的起始时，可用 获得6个潜在的蛋白质序列。
（对）9、 一个机体只有一个确定的基因组，但基因组内各个基因表达的条件和表达的程度随时间、空间和环境条件而不同。
（对）10、 外显子和内含子之间没有绝对的区分，一个基因的内含子可以是另一个基因的 外显子，同一个基因在不同的生理状况或生长发育的不同阶段，外显子组成也可以 不同。
■一、选择题:1.以下哪一个是mRNA条目序列号： A. J01536■. NM_15392 C. NP_52280 D. AAB1345062.确定某个基因在哪些组织中表达的最直接获取相关信息方式是：■. Unigene B. Entrez C. LocusLink D. PCR3.一个基因可能对应两个Unigene簇吗？■可能 B. 不可能4.下面哪种数据库源于mRNA信息：■dbEST B. PDB C. OMIM D. HTGS5.下面哪个数据库面向人类疾病构建： A. EST B. PDB ■. OMIM D. HTGS6.Refseq和GenBank有什么区别： A. Refseq包括了全世界各个实验室和测序项目提交的DNA序列B. GenBank提供的是非冗余序列■. Refseq源于GenBank，提供非冗余序列信息D. GenBank源于Refseq7.如果你需要查询文献信息，下列哪个数据库是你最佳选择： A. OMIM B. Entrez ■PubMed D. PROSITE8.比较从Entrez和ExPASy中提取有关蛋白质序列信息的方法，下列哪种说法正确：A. 因为GenBank的数据比EMBL更多，Entrez给出的搜索结果将更多B. 搜索结果很可能一样，因为GenBank和EMBL的序列数据实际一样■搜索结果应该相当，但是ExPASy中的SwissProt记录的输出格式不同9.天冬酰胺、色氨酸和酪氨酸的单字母代码分别对应于：■N/W/Y B. Q/W/Y C. F/W/Y D. Q/N/W10.直系同源定义为：■不同物种中具有共同祖先的同源序列B. 具有较小的氨基酸一致性但是有较大的结构相似性的同源序列C. 同一物种中由基因复制产生的同源序列D. 同一物种中具有相似的并且通常是冗余的功能的同源序列11.下列那个氨基酸最不容易突变： A. 丙氨酸 B. 谷氨酰胺 C. 甲硫氨酸■半胱氨酸12.PAM250矩阵定义的进化距离为两同源序列在给定的时间有多少百分比的氨基酸发生改变： A. 1% B. 20%■. 80%D. 250%13.下列哪个句子最好的描述了两个序列全局比对和局部比对的不同：A. 全局比对通常用于比对DNA序列，而局部比对通常用于比对蛋白质序列B. 全局比对允许间隙，而局部比对不允许C. 全局比对寻找全局最大化，而局部比对寻找局部最大化■全局比对比对整体序列，而局部比对寻找最佳匹配子序列14.假设你有两条远源相关蛋白质序列。
