3生物序列的相似性搜索blast

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。

blast应用实例Blast是一种常用的生物信息学工具，用于比对和分析生物序列。

它可以将一个或多个查询序列与数据库中的目标序列进行比对，通过比对结果提供有关序列相似性、保守区域和功能注释的信息。

以下是Blast应用的一些实例：1.从NCBI数据库搜索相似序列：Blast可以用于从NCBI的数据库中搜索与给定序列相似的序列。

例如，如果我们有一个未知的蛋白质序列，我们可以使用Blast将其比对到NCBI的非冗余蛋白质数据库上，以找到与之相似的蛋白质序列。

这对于鉴定新的蛋白质家族、推断功能等非常有用。

2.基因注释：Blast可以用于对新的基因序列进行功能注释。

例如，通过比对一个未知的DNA序列到已知的基因组序列数据库，我们可以获得对应的基因区域、编码蛋白质以及可能的功能信息。

这对于基因组学研究和药物研发很重要。

3.遗传多样性分析：Blast也可以用于研究不同物种或个体之间的遗传差异。

通过比对DNA或RNA序列，可以鉴定不同物种或个体之间的变异位点。

这对于研究进化、种群遗传学和物种鉴定具有重要意义。

4.病原体识别：Blast可以用于快速识别和鉴定病原体。

通过比对未知的病原体序列到已知的病原体数据库，可以确定其种类和亚型。

这对于疾病的诊断和流行病学研究非常有帮助。

5.系统发育分析：Blast在系统发育学中也被广泛应用。

通过比对多个物种的DNA或蛋白质序列，可以构建物种间的进化关系树。

这对于研究生物的进化历史和亲缘关系具有重要意义。

6.基因工程：Blast可以用于在已知的基因库中寻找与目标序列相似的基因。

这对于基因工程和生物治疗的设计和优化非常有用。

通过比对获取相关蛋白质、启动子、调控序列等信息，可以进行目标基因的定向改造和调节。

7.基因家族研究：Blast可以用于鉴定和研究特定基因家族。

通过比对已知基因家族的代表性成员，可以找到其他类似的基因序列。

这对于研究基因家族的进化、功能和调控具有重要意义。

8.转录因子结合位点预测：Blast可以用于识别和预测转录因子结合位点。

名词解释1)生物信息学: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一门学科，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)人类基因组计划: 是由美国科学家于1985年率先提出，于1990年正式启动的，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，从而绘制人类基因组图谱，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。

3)基因芯片:又称DNA阵列或DNA芯片是一块带有DNA微阵列（micorarray）的特殊玻璃片或硅芯片片，在数平方厘米之面积上布放数千或数万个核酸探针；检体中的DNA、cDNA、RNA等与探针结合后，借由荧光或电流等方式侦测。

4)中心法则:是指遗传信息从DNA传递给RNA，再从RNA传递给蛋白质，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。

5)一级数据库:一级数据库主要包括原始数据，例如DNA序列、蛋白质序列和蛋白质结构等信息。

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。

名词辨析1)信息技术与生物信息学：信息技术是研究信息的获取、传输和处理的技术，由计算机技术、通信技术、微电子技术结合而成，即是利用计算机进行信息处理，利用现代电子通信技术从事信息采集、存储、加工、利用以及相关产品制造、技术开发、信息服务的新学科。

生物信息学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一门学科，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)基因与基因组：基因是指具有遗传效应的DNA片段。

而基因组指的是单倍体细胞中的全套染色体，或是单倍体细胞中的全部基因。

3)相似性与同源性：相似性是指不同染色体之间基因序列的相似或相异程度。

同源性是指两个核酸分子的核苷酸序列或两个蛋白质分子的氨基酸序列间的相似程度。

实验二：序列查询(Entrez)、BLAST序列相似性搜索实验目的：1.学会用Entrez系统查找目标序列2.学会使用BLAST在数据库中搜索相似序列3.学会分析数据库搜索结果实验内容：一、EntrezEntrez是一个由NCBI创建并维护的基于Web界面的综合生物信息数据库检索系统。

用户不仅可以方便地检索Genbank的核酸数据，还可以检索来自Genbank和其它数据库的蛋白质序列数据、基因组图谱数据、来自分子模型数据库(MMDB)的蛋白质三维结构数据、种群序列数据集、以及由PubMed获得Medline的文献数据。

网址：/Entrez/（或在NCBI主页默认All Databases时点击搜索框右边的Search进入）。

如Figure 2.1所示：Figure 2.1 entrez 检索系统子数据库点击搜索框右边的help按钮，即可进入Entrez帮助页面。

在搜索栏输入你要查找的关键词，点击“GO”即可开始搜索。

如果输入多个关键词，它们之间默认的是“与”（AND）的关系。

Ｔｉｐｓ：搜索的关键词可以是一个单词，短语，句子，数据库的识别号，基因名字等等，但必须明确，不能是“ｇｅｎｅ”，　“ｐｒｏｔｅｉｎ”等没有明确指向的词语。

但“ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ　ｆａｃｔｏｒ”这样有一定范围的词是可以接受的。

可以用你感兴趣的领域的专业术语，也可以是非专业术语，比如：ｈ１ｎ１，ｌｕｎｇ　ｃａｎｃｅｒ，ａｌｂｉｎｉｓｍ；　ｓｕｂｔｉｌｉｓｍ，　ｐｅｒｏｘｉｄａｓｅ，　ｍｙｏｇｌｏｂｉｎ。

　输入关键词，点击“GO”之后，每个数据库图标前方出现了数字,代表的是在相对应的数据库里搜索到的条目数。

点击进入对应的数据库，可以查看搜索到的条目。

如果在数据库图标前面为灰色，显示“none”,说明在对应的数据库里没有搜索到任何结果。

也可以直接通过NCBI任一页面上的搜索栏进行Entrez搜索。

点击“search”后面的下拉菜单，选择数据库，在下面的文本框里输入关键词，点击“Search”即可(Figure 2.2)。

生物信息学中的序列比对工具对比总结序列比对是生物信息学中的核心技术之一，它是通过对比两个或多个生物序列的相似性和差异性来研究其结构、功能和演化关系的重要方法。

为了进行序列比对，科学家们开发了许多不同的序列比对工具。

本文将对一些常用的序列比对工具进行对比和总结。

1. BLAST (Basic Local Alignment Search Tool)BLAST 是最常用的序列比对工具之一。

它可以在短时间内快速比对大量生物序列。

BLAST 提供了多种不同的比对算法，包括常见的BLASTN（nucleotide序列比对）和BLASTP（蛋白质序列比对）。

BLAST 的优点是速度快、易用性好，适用于快速筛选大量相似序列。

2. ClustalWClustalW 是多序列比对的常用工具之一。

它使用多重序列比对算法，将多个序列的相似部分按照最佳的方式对齐。

ClustalW 可以在网页界面或命令行中使用，对于中小规模的序列比对非常高效。

3. MUSCLE (MUltiple Sequence Comparison by Log-Expectation)与ClustalW 类似，MUSCLE 也是一种常用的多序列比对工具。

它采用较新的比对算法，能够更加准确和高效地进行大规模序列比对。

MUSCLE 的优点是能处理大量序列，且能够生成高质量的比对结果。

4. MAFFT (Multiple Alignment using Fast Fourier Transform)MAFFT 是一种高性能的多序列比对工具，其算法基于快速傅立叶变换。

它可以处理大规模序列，且比对结果质量高。

MAFFT还提供了许多可选参数，以满足用户对比对过程的个性化需求。

5. T-Coffee (Tree-based Consistency Objective Function for Alignment Evaluation)T-Coffee 是一种基于树的多序列比对工具，它利用树模型来提高序列比对的准确性。

实验二：序列查询(Entrez)、BLAST序列相似性搜索实验目的：1.学会用Entrez系统查找目标序列2.学会使用BLAST在数据库中搜索相似序列3.学会分析数据库搜索结果实验内容：一、EntrezEntrez是一个由NCBI创建并维护的基于Web界面的综合生物信息数据库检索系统。

用户不仅可以方便地检索Genbank的核酸数据，还可以检索来自Genbank和其它数据库的蛋白质序列数据、基因组图谱数据、来自分子模型数据库(MMDB)的蛋白质三维结构数据、种群序列数据集、以及由PubMed获得Medline的文献数据。

网址：/Entrez/（或在NCBI主页默认All Databases时点击搜索框右边的Search进入）。

如Figure 2.1所示：Figure 2.1 entrez 检索系统子数据库点击搜索框右边的help按钮，即可进入Entrez帮助页面。

在搜索栏输入你要查找的关键词，点击“GO”即可开始搜索。

如果输入多个关键词，它们之间默认的是“与”（AND）的关系。

Ｔｉｐｓ：搜索的关键词可以是一个单词，短语，句子，数据库的识别号，基因名字等等，但必须明确，不能是“ｇｅｎｅ”，　“ｐｒｏｔｅｉｎ”等没有明确指向的词语。

但“ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ　ｆａｃｔｏｒ”这样有一定范围的词是可以接受的。

可以用你感兴趣的领域的专业术语，也可以是非专业术语，比如：ｈ１ｎ１，ｌｕｎｇ　ｃａｎｃｅｒ，ａｌｂｉｎｉｓｍ；　ｓｕｂｔｉｌｉｓｍ，　ｐｅｒｏｘｉｄａｓｅ，　ｍｙｏｇｌｏｂｉｎ。

　输入关键词，点击“GO”之后，每个数据库图标前方出现了数字,代表的是在相对应的数据库里搜索到的条目数。

点击进入对应的数据库，可以查看搜索到的条目。

如果在数据库图标前面为灰色，显示“none”,说明在对应的数据库里没有搜索到任何结果。

也可以直接通过NCBI任一页面上的搜索栏进行Entrez搜索。

点击“search”后面的下拉菜单，选择数据库，在下面的文本框里输入关键词，点击“Search”即可(Figure 2.2)。