生物信息学术语

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BLAST :Basic Local Alignment Search Tool,基本的基于局部对准的搜索工具;一种快速查找与给定序列具有连续相同片断的序列的技术。

Entrez :美国国家生物技术信息中心所提供的在线资源检索器。该资源将GenBank序列与其原始文献出处链接在一起。

NCBI :美国国立生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information),1988年设立,为美国国家医学图书馆(NLM)和国家健康协会(NIH)下属部门之一。提供生物医学领域的信息学服务,如世界三大核酸数据库之一的GenBank数据库,PubMed医学文献检索数据库等。

Conserved sequence :保守序列。演化过程中基本上不变的DNA中的碱基序列或蛋白质中的氨基酸序列。Domain :功能域。蛋白质中具有某种特定功能的部分,它在序列上未必是连续的。某蛋白质中所有功能域组合其起来决定着该蛋白质的全部功能。

EBI:欧洲生物信息学研究所(European Bioinformatics Institute)。

The National Center for Biotechnology Information (NCBI) at the National

Library of Medicine (NLM), National Institutes of Health (NIH)

EMBL :欧洲分子生物学实验室(uropean Molecular Biology Laboratory)。

GenBank :由美国国家生物技术信息中心提供的核酸序列数据库。

Gene :基因。遗传的基本的物理和功能单位。一个基因就是位于某条染色体的某个位置上的核苷酸序列,其中蕴含着某种特定功能产物(如蛋白质或RNA分子)的编码。

DUST :A program for filtering low complexity regions from nucleic acid sequences.

Gene expression :基因表达。基因中的编码信息被转换成行使特定功能的结构产物的过程。

Gene family :基因家族。一组密切相关的编码相似产物的基因。

Gene mapping :基因作图。对DNA分子(染色体或质粒)中基因的相对位置和距离进行确定的过程。Genetic code :遗传密码。以三联体密码子的形式编码于mRNA中的核苷酸序列,决定着所合成蛋白质中的氨基酸序列。

Genome :基因组。某一物种的一套完整染色体组中的所有遗传物质。其大小一般以其碱基对总数表示。Genomics :基因组学。从事基因组的序列测定和表征描述,以及基因活性与细胞功能关系的研究。HGMP :英国剑桥的人类基因组绘图计划(Human Genome Mapping Project)。

Informatics :信息学。研究计算机和统计学技术在信息处理中的应用的学科。在基因组计划中,信息学的内容包括快速搜索数据库方法的开发、DNA序列信息分析方法的开发和从DNA序列数据中预测蛋白质序列和结构方法的开发。

Physical map :物理图谱。不考虑遗传,DNA中可识别的界标(如限制性酶切位点和基因等)的位置图。

界标之间的距离用碱基对度量。对人类基因组而言,最低分辨率的物理图谱是染色体上的条带图谱;最高分辨率的物理图谱是染色体中完整的核苷酸序列。

Promoter :启动子。DNA中被RNA聚合酶结合并从此起始转录的位点。

Proteome :蛋白质组。一个基因组的全部蛋白产物及其表达情况。

Regulatory region or sequence :调控区或调控序列。控制基因表达的DNA碱基序列。

Ribosomal RNA :核糖体RNA。简写为rRNA。是一组存在于核糖体中的RNA分子。

Sequence tagged site :序列示踪位点,简写为STS。在人类基因组中只出现一次的位置和序列已知的长约200到500bp的短DNA序列片断。由于可以通过PCR检测到,STS在将来源于许多不同实验室的基因图谱和测序数据进行定位和定向时非常有用,并且STS在人类基因组的物理图谱中也具有界标的作用。表达的序列标签(ESTs)就是那些得自cDNAs的STSs。

Single-gene disorder :单基因病。由单个基因的等位基因的突变所导致的遗传病(如杜兴肌营养不良和成视网膜细胞瘤等)。

UniGene :美国国家生物技术信息中心提供的公用数据库,该数据库将GenBank中属于同一条基因的所有片断拼接成完整的基因进行收录。

非蛋白质编码区:非蛋白质编码区(“Junk”DNA)占据了人类基因组的大部分,研究表明“Junk”是许多对生命过程富有活力的不同类型的DNA的复合体,它们至少包括以下类型的DNA成份或由其表达的RNA 成分:内含子(intron)、卫星(Satellite)DNA、小卫星(minisatellite)DNA、微卫星(microsatellite)DNA、非均一核RNA(hmRNA)、短散置元(short interspersed elements)、长散置元(long interspersed elements)、伪基因(pseudogenes)等。除此之外,顺式调控元件,如启动子、增强子等也属于非编码序列。

双重序列对比:两序列间的对比分析。最常见的方法为Needle-Wunsch方法。能够利用的软件如BLAST、FASTA等。

Autosome :常染色体。与性别决定无关的染色体,人双倍体染色体组含有46条染色体,其中22对常染色体,一对与性别决定有关的性染色体(X和Y染色体)。

sex chromosome. :包括序列(核酸与蛋白)搜索,结构比较,结构预测,蛋白质域,模体(Motif ),测序,发育与进化分析,双向电泳成像分析,质谱蛋白质鉴定,三维蛋白结构模建与成像,基因组图谱比较,基因预测,非编码区功能位点识别,基因组重叠群集装,后基因组功能分析,结构基因组学以及药物基因组学等等。

在BLAST2.0,2.05新版中启用了gapped BLAST、PSI-BLAST 和PHI-BLAST。gapped BLAST是比原BLAST 更灵敏更快的局部相似联配(俗称局部同源)搜索法;PSI- BLAST用迭代型的剖面打分算法,每次迭代所费时间与前者相同,它可检索弱同源的目标;PHI-BLAST 98年刚出台,是模体(Motif )构造与搜索软件,

是更灵敏的同源搜索软件。例如线虫的CED4是apoptosis 的调控蛋白,含有涉及磷酸结合的P 环模体,在各种ATP 酶和GTP 酶中可发现。在用gapped BLAST搜索NR数据库时,CED4仅跟人凋亡调控蛋白Apaf-1显著同源或相似(其中含有P-loop保守区)。但PHI- BLAST搜索,另有一个显著同源(E=0.038 )目标,是植物抗病蛋白Arabidopsis thaliana T7N9.18,证实此动物与植物蛋白确实在apoptosis 中有相似的功能。另有,按PHI- BLAST搜索在MutL DNA修复蛋白中的ATP 酶域,II型拓扑异构酶,组氨酸激酶和HS90家族蛋白,发现一个新的真核蛋白族,共有HS90型ATP 酶域。再有在古核tRNA核苷酸转移酶中发现核苷酸转移酶域,在细菌DNA 引物酶的古核同源体中发现螺旋酶超家族II的模体VI。用以往的搜索法这些是得不到的。

深层事项

后基因组时期的主要任务:Data mining ,即从完全测序的基因组中预测功能。

1 、序列、结构和功能

自分子生物学产生以来,均相信序列决定结构,结构决定功能。随着基因组学的发展,对此理解已有长足的深化。

同源序列(具有共同祖先)未必具有相同的功能;相同功能未必源自同源序列。相异序列可能有相似的结构;序列与结构不相似的蛋白可能会有相似的功能。现在发现存在不相似(在序列与结构水平上)酶催化相同的生化反应。当然亦存在甚至结构水平上很相似的酶催化不同的生化反应。例如人与鼠的3?- 羟甾类脱氢酶,1AHH和1RAL;前者是Rossmann折叠,而后者是TIM-桶。肯定,这些相似酶不是共同祖先趋异的结果,而是不同祖先趋同的结果。如结构决定功能还是合理的,那么至少在功能活性位点具有相似结构特征(即3D- 功能模体)。属于今后研究的课题,对了解酶催化机制与功能蛋白的小分子模拟具有很大价值。

何谓功能?功能有层次的:表型的,细胞的和分子的。

目前开始高层功能预测,分子相互作用、代谢途径和调控网络。

目前,已从结构基因组学,功能基因组学和蛋白质组学多种角度研究基因组功能。

2 、结构基因组学中的生物信息学

希望大通量地测定和模建完全测序基因组的全部蛋白三维结构。生物信息学可以发挥作用,一方面规划好测定的对象,另一方面可靠地模建结构。

3 、功能基因组学中的生物信息学

美国HGP 已编制1998-2003 的新五年计划。提出八项目标:其中目标7 特指生物信息学和计算生物学,其实几乎每项目标都要生物信息学,例如目标4 功能基因组学中的非编码区功能位点预测,基因表达分析(如DNA Chip)以及蛋白质全局分析(如蛋白质组学)。

蛋白质组学(Proteomics)

20世纪中期以来,随着DNA双螺旋结构的提出和蛋白质空间结构的X射线解析,开始了分子生物学时代,对遗传信息载体DNA和生命功能的主要体现者蛋白质的研究,成为生命科学研究的主要内容。90年代初期,美国生物学家提出并实施了人类基因组计划,预计用15年的时间,30亿美元的资助,对人类基因组的全部DNA序列进行测定,希望在分子水平上破译人类所有的遗传信息,即测定大约30亿碱基对的DNA 序列和识别其中所有的基因(基因组中转录表达的功能单位)。经过各国科学家8年多的努力,人类基因组计划已经取得了巨大的成绩,一些低等生物的DNA全序列已被阐明,人类3%左右DNA的序列也已测定,迄今已测定的表达序列标志(EST)已大体涵盖人类的所有基因。在这样的形势下,科学家们认为,生命科学已经入了后基因组时代。

在后基因组时代,生物学家们的研究重心已经从解释生命的所有遗传信息转移到在整体水平上对生物功能的研究。这种转向的第一个标志就是产生了一门成为功能基因组学(Functional Genomics)的新学科。它采用一些新的技术,如SAGE、DNA芯片,对成千上万的基因表达进行分析和比较,力图从基因组整体水平上对基因的活动规律进行阐述。但是,由于生物功能的主要体现者是蛋白质,而蛋白质有其自身特有的活动规律,仅仅从基因的角度来研究是远远不够的。例如蛋白质的修饰加工、转运定位、结构变化、蛋白质与蛋白质的相互作用、蛋白质与其它生物分子的相互作用等活动,均无法在基因组水平上获知。

正是因为基因组学(Genomics)有这样的局限性,于90年代中期,在人类基因组计划研究发展及功能基因组学的基础上,国际上萌发产生了一门在整体水平上研究细胞内蛋白质的组成及其活动规律的新兴学科——蛋白质组学(Proteomics),它以蛋白质组(Proteome)为研究对象。蛋白质组是指“由一个细胞或一个组织的基因组所表达的全部相应的蛋白质”。测定一个有机体的基因组所表达的全部蛋白质的设想,萌发在1975年双向凝胶电泳发明之时。1994年Williams正式提出了这个问题,而“蛋白质组”的名词则是由Wilkins创造的,发表在1995年7月的Electrophoresis杂志上。

蛋白质组与基因组相对应,但二者又有根本不同之处:一个有机体只有一个确定的基因组,组成该有机体的所有不同细胞斗拱享用一个确定的基因组;而蛋白质组则是一个动态的概念,她不仅在同一个机体的不同组织和细胞中不同,在同一机体的不同发育阶段,在不同的生理状态下,乃至在不同的外界环境下都是不同的。正是这种复杂的基因表达模式,表现了各种复杂的生命活动,每一种生命运动形式,都是特定蛋白质群体在不同时间和空间出现,并发挥功能的不同组合的结果。基因DNA的序列并不能提供这些信息,再加上由于基因剪接,蛋白质翻译后修饰和蛋白质剪接,基因遗传信息的表现规律就更加复杂,不再是经典的一个基因一个蛋白的对应关系,一个基因可以表达的蛋白质数目可能远大于一。对细菌,可能为1.2~1.3;对酵母则为3;而对人,可高达10。后基因组和蛋白质组研究,是为阐明生命活动本质所不可缺少的基因组研究的远为复杂的后续部分,无疑将成为21世纪生命科学研究的主要任务。

附录1常用基本词汇表

附录1 常用基本词汇表 英文名词中文名词解释 A(Adenine)腺嘌呤作为碱基的两种嘌呤中的一种。 active site活化位点蛋白质三维表面催化作用发生的区域。 alignment比对为了确定两个同源核酸或蛋白质序列的累计差 异而进行的配对称为比对。 alignment of alignments比对的比对即比对的对象不是简单的序列,而是序列的比 对。 alleles等位基因一个基因的不同版本。 alpha carbonα碳在氨基酸中与侧链(R-基团)相连的中心碳原子。 alternative splicing可变剪接从一个单独的hnRNA生成两个或多个mRNA 分子的过程。 amino terminus (N-terminal)氨基端(N端)在一个多肽中,具有自由氨基的分子端,对应 于基因的5’-端。 anti-parallel反向平行表示相反的方向;在双链DNA中,这意味着如果 一条链是5' 到3'的,则其互补链方向是3' 到 5'的。 backbone (of an amino acid) (氨基酸的)骨架包含一个氨基,一个α碳和一个羧酸或羧基。base pair 碱基对(1)在双链DNA中嘌呤和嘧啶之间的相互作用 (特别指A和T之间,G和C之间);(2)双链 DNA序列长度的基本单位。 beta turnsβ转角在反向平行的β折叠片中,当β链反转方向的时 候蛋白质内部形成的U型结构。 Bioinformatics 生物信息学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。 Biocomputing生物计算本书中特指用计算机技术分析和处理生物分子 数据。

生物信息学软件及使用概述

生物信息学软件及使 刘吉平 liujiping@https://www.360docs.net/doc/139976181.html, 用概述 生 物秀-专心做生物! w w w .b b i o o .c o m

生物信息学是一门新兴的交叉学生物信息学的概念: 科,它将数学和计算机知识应用于生物学,以获取、加工、存储、分类、检索与分析生物大分子的信息,从而理解这些信息的生物学意义。 生 物秀-专心做生物! w w w .b b i o o .c o m

分析和处理实验数据和公共数据,生物信息学软件主要功能 1.2.提示、指导、替代实验操作,利用对实验数据的分析所得的结论设计下一阶段的实验 3.实验数据的自动化管理 4.寻找、预测新基因及其结构、功能 5.蛋白质高级结构及功能预测(三维建模,目前研究的焦点和难点) 生 物秀-专心做生物! w w w .b b i o o .c o m

功能1. 分析和处理实验数据和公共数据,加快研究进度,缩短科研时间 ?核酸:序列同源性比较,分子进化树构建,结构信息分析,包括基元(Motif)、酶切点、重复片断、碱基组成和分布、开放阅读框(ORF ),蛋白编码区(CDS )及外显子预测、RNA 二级结构预测、DNA 片段的拼接; ?蛋白:序列同源性比较,结构信息分析(包括Motif ,限制酶切点,内部重复序列的查找,氨基酸残基组成及其亲水性及疏水性分析),等电点及二级结构预测等等; ?本地序列与公共序列的联接,成果扩大。 生 物秀-专心做生物! w w w .b b i o o .c o m

Antheprot 5.0 Dot Plot 点阵图 Dot plot 点阵图能够揭示多个局部相似性的复杂关系 生 物秀-专心做生物! w w w .b b i o o .c o m

生物信息学题库

■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. AAB134506 2.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. PCR 3.一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. HTGS 5.下面哪个数据库面向人类疾病构建: A. EST B. PDB ■. OMIM D. HTGS 6.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Refseq 7.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. PROSITE 8.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/W 10.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。为了比较它们,最好使用下列哪个BLOSUM和PAM矩阵:■BLOSUM45和PAM250 B. BLOSUM45和PAM 1 C. BLOSUM80和PAM250 D. BLOSUM10和PAM1 15.与PAM打分矩阵比较,BLOSUM打分矩阵的最大区别是:A. 最好用于比对相关性高的蛋白B. 它是基于近相关蛋白的全局多序列比对 ■它是基于远相关蛋白的局部多序列比对D. 它结合了全局比对和局部比对 16.如果有一段DNA序列,它可能编码多少种蛋白质序列: A. 1 B. 2 C. 3 ■. 6 17.要在数据库查询一段与某DNA序列编码蛋白质最相似的序列,应选择: A. blastn B. blastp C. tblastn D. tblastp■blastx 18.为什么ClustalW(一个采用了Feng-Doolittle渐进比对算法的程序)不报告E值:A. ClustalW报告E值■使用了全局比对 C. 使用了局部比对 D. 因为是多序列比对 19.Feng-Doolittle方法提出“一旦是空隙,永远是空隙”规则的依据是:A. 保证空隙不会引物序列加入而填充B. 假定进化早期分歧的序列有较高优先级别■假定最近序列空隙应 该保留 D. 假定最远序列空隙应该保留 20.根据分子钟假说:A. 所有蛋白质都保持一个相同的恒定进化速率 B. 所有蛋白质的进化速率都与化石记录相符合C. 对于每一个给定的蛋白质,分子进化的速率是逐 渐减慢的,就如同不准时的钟■对于每一个给定的蛋白质,其分子进化的速率在所有的进化分支上大致是恒定 21.系统发生树的两个特征是: A. 进化分支和进化节点■树的拓扑结构和分支长度C. 进化分支和树根D. 序列比对和引导检测方法 22.下列哪一个是基于字母特征的系统发生分析的算法:A. 邻位连接法(NJ法)B. Kimura算法■最大似然法(ML)D. 非加权平均法(UPGMA) 23.基于字母特征和基于距离的系统发生分析的算法的基本差异是:■基于字母特征的算法没有定义分支序列的中间数据矩阵 B. 基于字母特征的算法可应用于DNA或者蛋白质序列,而基于距离仅能用于DNA C. 基于字母特征的算法无法运用简约算法 D. 基于字母特征的算法的进化分支与进化时间无关 24.一个操作分类单元(OTU)可指:A. 多序列比对■蛋白质序列C. 进化分支D. 进化节点 25.构建进化树最直接的错误来源是:■多序列比对错误B. 采样的算法差异C. 假设进化分支是单一起源D. 尝试推测基因的进化关系 26.第一个被完整测定的基因组序列是:A. 啤酒酵母的3号染色体B. 流感病毒■ФX174 D. 人类基因组 27.普通的真核生物线粒体基因组编码大约多少个蛋白质:■10 B. 100 C. 1000 D. 10000 28.根据基因组序列预测蛋白质编码基因的算法的最大问题是:A. 软件太难使用■. 假阳性率太高,许多不是外显子的序列部分被错误指定C. 假阳性率太高,许 多不是外显子功能未知 D. 假阴性率太高,丢失太多外显子位点 29.HIV病毒亚型的系统演化研究可以:A. 证实HIV病毒是由牛病毒演化而来■. 用于指导开发针对保守蛋白的疫苗C. 证实哪些人类组织最容易遭受病毒侵染 30.一个典型的细菌基因组大小约为多少bp:A. 20000■. 200000 C. 2000000 D. 20000000

计算机英语常用词汇

计算机英语常用词汇(计算机科学版)2009-04-18 10:16:24 分类: (一个进程的)激活activation(of a procedure) 活动服务器界面Active Server Pages,ASP 角色Actors 实参actual parameter Ada(一种基于pascal的程序设计语言) 自适应词典编码adaptive dictionary encoding 适配器模式adaptor pattern (存储单元的)地址address(of memory cell) 地址多项式address polynomial Adleman,Leonard 管理员administrator Adobe系统Adobe Systems 代理agent Alexander,Christopher 代数编码理论Algebraic coding theory 算法algorithm 算法的发现discovery of 算法的有效性/正确性complexity / efficiency of 算法的表示representation of 算法的检验verification of 算法分析algorithm analysis 反网络域名抢注消费者保护法案the Anticybersquatting Consumer Protection Act 防病毒软件antivirus software APL A Programming Language的缩写,是用于远程终端的一种程序语言 苹果计算机公司Apple Computer,Inc. Applet(Java程序) 应用层(因特网)application layer 应用编程接口(API)Application Programmer Interface 应用软件Application software 谓词的变元argument(of a predicate) 亚里斯多德(Aristotle) 移位Arithmetic shift 数组Array 异构数组heterogeneous 同构数组homogeneous 人工智能Artificial intelligence 人工神经网络Artificial neural network ASCII.参见美国信息交换标准码 Asimo机器人 ASP见活动服务器界面 汇编程序Assembler 汇编语言Assembly language

生物信息学名词解释资料

1.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。 2.二级数据库: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。 3.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。 4.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。 5.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。 6.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 7.查询序列(query sequence):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 8.打分矩阵(scoring matrix):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 9.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 10.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进化事件,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。P37 11.E值:衡量序列之间相似性是否显著的期望值。E值大小说明了 可以找到与查询序列(query)相匹配的随机或无关序列的概率,E 值越接近零,越不可能找到其他匹配序列,E值越小意味着序列的 相似性偶然发生的机会越小,也即相似性越能反映真实的生物学意 义。P95 12.低复杂度区域:BLAST搜索的过滤选项。指序列中包含的重复 度高的区域,如poly(A)。 13.点矩阵(dot matrix):构建一个二维矩阵,其X轴是一条序列, Y轴是另一个序列,然后在2个序列相同碱基的对应位置(x,y) 加点,如果两条序列完全相同则会形成一条主对角线,如果两条序 列相似则会出现一条或者几条直线;如果完全没有相似性则不能连 成直线。 14.多序列比对:通过序列的相似性检索得到许多相似性序列,将这 些序列做一个总体的比对,以观察它们在结构上的异同,来回答大 量的生物学问题。 15.分子钟:认为分子进化速率是恒定的或者几乎恒定的假说,从而 可以通过分子进化推断出物种起源的时间。 16.系统发育分析:通过一组相关的基因或者蛋白质的多序列比对或 其他性状,可以研究推断不同物种或基因之间的进化关系。 17.进化树的二歧分叉结构:指在进化树上任何一个分支节点,一个 父分支都只能被分成两个子分支。 系统发育图:用枝长表示进化时间的系统树称为系统发育图,是 引入时间概念的支序图。 18.直系同源:指由于物种形成事件来自一个共同祖先的不同物种中 的同源序列,具有相似或不同的功能。(书:在缺乏任何基因复制 证据的情况下,具有共同祖先和相同功能的同源基因。) 19.旁系(并系)同源:指同一个物种中具有共同祖先,通过基因重 复产生的一组基因,这些基因在功能上可能发生了改变。(书:由于 基因重复事件产生的相似序列。) 20.外类群:是进化树中处于一组被分析物种之外的,具有相近亲缘 关系的物种。 21.有根树:能够确定所有分析物种的共同祖先的进化树。 22.除权配对算法(UPGMA):最初,每个序列归为一类,然后找 到距离最近的两类将其归为一类,定义为一个节点,重复这个过程, 直到所有的聚类被加入,最终产生树根。 23.邻接法(neighbor-joining method):是一种不仅仅计算两两比 对距离,还对整个树的长度进行最小化,从而对树的拓扑结构进行 限制,能够克服UPGMA算法要求进化速率保持恒定的缺陷。 24.最大简约法(MP):在一系列能够解释序列差异的的进化树中 找到具有最少核酸或氨基酸替换的进化树。 25.最大似然法(ML):它对每个可能的进化位点分配一个概率, 然后综合所有位点,找到概率最大的进化树。最大似然法允许采用 不同的进化模型对变异进行分析评估,并在此基础上构建系统发育 树。 26.一致树(consensus tree):在同一算法中产生多个最优树,合并 这些最优树得到的树即一致树。 27.自举法检验(Bootstrap):放回式抽样统计法。通过对数据集多 次重复取样,构建多个进化树,用来检查给定树的分枝可信度。 精品文档

生物信息学概论

2013/5/23
生物信息学概论
2013-5
提纲
1. 发展简史 2. 主要研究领域 3. 软件和工具
1. 发展简史
1946年 1946 年
美国生产出第一台全自动电子数字计算机“埃尼阿克”
1

2013/5/23
1. 发展简史
1955年 1955 年
Frederick Sanger determined the complete amino acid sequence of insulin in 1955 and earned him his first Nobel prize in Chemistry in 1958.
1. 发展简史
1965年 1965 年
The first Atlas of Protein Sequence and Structure contained sequence information on 65 proteins.
Dr. Margaret Oakley Dayhoff (1925-1983) was a pioneer in the use of computers in chemistry and biology, beginning with her PhD thesis project in 1948. Her work was multi-disciplinary, and used her knowledge of chemistry, mathematics, biology and computer science to develop an entirely new field. She is credited today as a founder of the field of Bioinformatics.
1. 发展简史
1965年 1965 年
First use of molecular sequences for evolutionary studies
One of the founding fathers of the field of molecular evolution
Zuckerkandl, E. and Pauling, L. (1965). "Molecules as documents of evolutionary history." Journal of theoretical biology 8(2): 357.
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生物信息学复习题及答案(陶士珩)

生物信息学复习题 一、名词解释 生物信息学, 二级数据库, FASTA序列格式, genbank序列格式, Entrez,BLAST,查询序列(query),打分矩阵(scoring matrix),空位(gap),空位罚分,E值, 低复杂度区域,点矩阵(dot matrix),多序列比对,分子钟,系统发育(phylogeny),进化树的二歧分叉结构,直系同源,旁系同源,外类群,有根树,除权配对算法(UPGMA),邻接法构树,最大简约法构树,最大似然法构树,一致树(consensus tree),bootstrap,开放阅读框(ORF),密码子偏性(codon bias),基因预测的从头分析法,结构域(domain),超家族,模体(motif),序列表谱(profile),PAM矩阵,BLOSUM,PSI-BLAST,RefSeq,PDB数据库,GenPept,折叠子,TrEMBL,MMDB,SCOP,PROSITE,Gene Ontology Consortium,表谱(profile)。 二、问答题 1)生物信息学与计算生物学有什么区别与联系 2)试述生物信息学研究的基本方法。 3)试述生物学与生物信息学的相互关系。 4)美国国家生物技术信息中心(NCBI)的主要工作是什么请列举3个以上NCBI 维护的数据库。 ¥ 5)序列的相似性与同源性有什么区别与联系 6)BLAST套件的blastn、blastp、blastx、tblastn和tblastx子工具的用途什么 7)简述BLAST搜索的算法。 8)什么是物种的标记序列 9)什么是多序列比对过程的三个步骤 10)简述构建进化树的步骤。 11)简述除权配对法(UPGMA)的算法思想。 12)简述邻接法(NJ)的算法思想。 13)简述最大简约法(MP)的算法思想。 14)简述最大似然法(ML)的算法思想。 ? 15)UPGMA构树法不精确的原因是什么 16)在MEGA2软件中,提供了多种碱基替换距离模型,试列举其中2种,解释其含义。 17)试述DNA序列分析的流程及代表性分析工具。 18)如何用BLAST发现新基因 19)试述SCOP蛋白质分类方案。 20)试述SWISS-PROT中的数据来源。 21)TrEMBL哪两个部分 22)试述PSI-BLAST 搜索的5个步骤。[ 3) 三、操作与计算题 1)如何获取访问号为U49845的genbank文件解释如下genbank文件的LOCUS行提供的信息: LOCUS SCU49845 5028 bp DNA linear PLN 21-JUN-1999

生物信息学简介范文

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。现在,基于全部基因都将知晓,并以电子可操作的方式驻留在数据库中,新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发,然后再回到实验中去,追踪或验证这些理论假设”。 生物信息学的主要研究方向:基因组学- 蛋白质组学- 系统生物学- 比较基因组学,1989年在美国举办生物化学系统论与生物数学的计算机模型国际会议,生物信息学发展到了计算生物学、计算系统生物学的时代。 姑且不去引用生物信息学冗长的定义,以通俗的语言阐述其核心应用即是:随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展,由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增,目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及,数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取,是生物信息学产业发展的初组阶段,这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。 原始的生物信息资源挖掘出来后,生命科学工作者面临着严峻的挑战: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?生物信息学产业的高级阶段体现于此,人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。 2、发展简介 生物信息学是建立在分子生物学的基础上的,因此,要了解生物信息学,就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解。研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始,1866年孟德尔从实验上提出了假设:基因是以生物成分存在,1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸(DNA),在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前,人们仍然认为染色体蛋白质携带基因,而DNA是一个次要的角色。1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律,即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等,腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等。与此同时,Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测

生物信息学复习资料全

一、名词解释(31个) 1.生物信息学:广义:应用信息科学的方法和技术,研究生物体系和生物过程 息的存贮、信息的涵和信息的传递,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。 2.二级数据库: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。 3.多序列比对:研究的是多个序列的共性。序列的多重比对可用来搜索基因组 序列的功能区域,也可用于研究一组蛋白质之间的进化关系。 4.系统发育分析:是研究物种进化和系统分类的一种方法,其常用一种类似树 状分支的图形来概括各种(类)生物之间的亲缘关系,这种树状分支的图形称为系统发育树。 5.直系同源:如果由于进化压力来维持特定模体的话,模体中的组成蛋白应该 是进化保守的并且在其他物种中具有直系同源性。 指的是不同物种之间的同源性,例如蛋白质的同源性,DNA序列的同源性。(来自百度) 6.旁系(并系)同源:是那些在一定物种中的来源于基因复制的蛋白,可能会 进化出新的与原来有关的功能。用来描述在同一物种由于基因复制而分离的同源基因。(来自百度) 7.FASTA序列格式:将一个DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的 核苷酸或氨基酸字符串。 8.开放阅读框(ORF):是结构基因的正常核苷酸序列,从起始密码子到终止 密码子的阅读框可编码完整的多肽链,其间不存在使翻译中断的终止密码子。(来自百度) 9.结构域:大分子蛋白质的三级结构常可分割成一个或数个球状或纤维状的区 域,折叠得较为紧密,各行其功能,称为结构域。 10.空位罚分:序列比对分析时为了反映核酸或氨基酸的插入或缺失等而插入空 位并进行罚分,以控制空位插入的合理性。(来自百度) 11.表达序列标签:通过从cDNA文库中随机挑选的克隆进行测序所获得的部分 cDNA的3’或5’端序列。(来自文献) 12.Gene Ontology 协会: 13.HMM 隐马尔可夫模型:将核苷酸序列看成一个随机序列,DNA序列的编 码部分与非编码部分在核苷酸的选用频率上对应着不同的Markov模型。14.一级数据库: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 15.序列一致性:指同源DNA顺序的同一碱基位置的相同的碱基成员, 或者蛋 白质的同一氨基酸位置的相同的氨基酸成员, 可用百分比表示。 16.序列相似性:指同源蛋白质的氨基酸序列中一致性氨基酸和可取代氨基酸所 占的比例。 17.Blastn:是核酸序列到核酸库中的一种查询。库中存在的每条已知序列都将 同所查序列作一对一地核酸序列比对。(来自百度) 18.Blastp:是蛋白序列到蛋白库中的一种查询。库中存在的每条已知序列将逐 一地同每条所查序列作一对一的序列比对。(来自百度)

生物信息学英语词汇表

生物信息学常用词语英汉对照表 核酸nucleic acid 核苷酸nucleotide 碱基对base pair 蛋白质protein 酶enzyme 糖sugar 脂类lipid 配体ligand 器官organ 组织tissue 细胞cells 亚细胞subcellular 细胞壁cell wall 细胞膜cell membrane 细胞质cytoplasm 细胞核nucleus 细胞器cell organelle 叶绿体chloroplasts 线粒体mitochondrion 液泡vacuole 染色体chromosome 肽peptide 序列sequence 结构structure α-螺旋alpha helix β-折叠片beta sheet β-转角beta turn 无规卷曲random coil 结构域domain 亚基subunit 二硫键disulfide bond 功能function 数据data 数据库database 链接link 基因gene 基因组genome 转录transcription 翻译translation 逆转录reverse transcription 生物信息学bioinformatics 亲水hydrophilic

疏水hydrophobic 氨基酸amino acids 极性氨基酸polar amino acids 碱性氨基酸basic amino acids 酸性氨基酸acidic amino acids 信号肽signal peptide 酶切enzyme digestion 限制性内切 酶 restriction enzyme 密码子codon 启动子promoter 外显子exon 内含子intron 预测predict 提交submit 对齐alignment 文件file 保存save 编辑edit 另存为save as 复制copy 粘贴paste 剪切cut 删除delete 插入insert 替换replace 查找search 反向互补链reverse complementary chain 单链single strand 双链double strand 分子量molecular weight 植物plant 真菌fungus 病毒viruses 细菌bacteria 哺乳动物mammal 脊椎动物vertebrate 无脊椎动物invertebrate 昆虫insect 双子叶植物dicot 单子叶植物monocot 编码区codon sequence/cds 非翻译区untranslation region/utr 注释annotation 保守区组块block

生物信息学中的机器学习方法

生物信息学中的机器学习方法 摘要:生物信息学是一门交叉学科,包含了生物信息的获取、管理、分析、解释和应用等方面,兴起于人类基因组计划。随着人类基因组计划的完成与深入,生物信息的研究工作由原来的计算生物学时代进入后基因组时代,后基因组时代中一个最重要的分支就是系统生物学。本文从信息科学的视角出发,详细论述了机器学习方法在计算生物学和系统生物学中的若干应用。 关键词:生物信息学;机器学习;序列比对;人类基因组;生物芯片 1.相关知识 1.1 生物信息学 生物信息学时生物学与计算机科学以及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科。它综合运用生物学、计算机科学和数学等多方面知识与方法,来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义,并应用于解决生命科学研究和生物技术相关产业中的各种问题。 生物信息学主要有三个组成部分:建立可以存放和管理大量生物信息学数据的数据库;研究开发可用于有效分析与挖掘生物学数据的方法、算法和软件工具;使用这些工具去分析和解释不同类型的生物学数据,包括DNA、RNA和蛋白质序列、蛋白质结构、基因表达以及生化途径等。 生物信息学这个术语从20世纪90年代开始使用,最初主要指的是DNA、RNA及蛋白质序列的数据管理和分析。自从20世纪60年代就有了序列分析的计算机工具,但是那时并未引起人们很大的关注,直到测序技术的发展使GenBank之类的数据库中存放的序列数量出现了迅猛的增长。现在该术语已扩展到几乎覆盖各种类型的生物学数据,如蛋白质结构、基因表达和蛋白质互作等。 目前的生物信息学研究,已从早期以数据库的建立和DNA序列分析为主的阶段,转移到后基因组学时代以比较基因组学(comparative genomics)、功能基因组学(functional genomics)和整合基因组学(integrative genomics)为中心的新阶段。生物信息学的研究领域也迅速扩大。生物信息学涉及生物学、计算机学、数学、统计学等多门学科,从事生物信息学研究的工作者或生物信息学家可以来自以上任何一个领域而侧重于生物信息学的不同方面。事实上,我们今天正需要具备各种背景知识、才能和研究思路的研究人员,集思广益

AP生物学词汇

AP生物学词汇 Unit 1 The Chemistry of Life 生命中的化学 ionic bonding 离子键covalent bonding 共价键hydrogen bonding 氢键 polar, (non polar)molecule 极性(非极性)分子monomer 单体polymer 多聚物functional group (有机化学中的)功能团 carbohydrate 糖类,碳水化合物protein 蛋白质 lipid 脂类nucleic acid 核酸 DNA 脱氧核糖核酸RNA 核糖核酸enzyme 生物酶 activation energy 反应起始需要的能量 Enzymes 酶metabolism 新陈代谢Hydrophobic 疏水的Hydrophilic 亲水的Vinegar 血浆miscible 互溶的 Biome 群落isomers 同分异构 Cis-trans isomers顺反异构体enantiomers 对映异构体Calorimeter 热量计monosaccharides 果糖Disaccharides 二糖polysaccharide 多糖Glucose 葡萄galactose半乳糖 Fructose 果maltose 麦芽 Lactose 乳sucrose 蔗 Cellulose 纤维素starch 淀粉 Chitin几丁质, 壳质,角素; glycogen 糖原 Glycerol 甘油carboxyl 烃基Testosterone 雄激素estradiol 雌激素Cholesterol 胆固醇phospholipids 磷脂Polymers 聚合物polypeptides 多肽Fibrous 纤维chaperone 伴侣

高中英语单词表(外研社)

GLOSSARY OF BOOK 5 Module 1 1. have …in common 有相同的特点 2. linguist [?li?gwist] n. 语言学家 3. make a difference 有影响,使不相同 4. accent [??ks?nt] n. 口音 5. obvious [??bvi?s] adj. 显然的;显而易见的 6. motorway [?m?ut??wei] n.(英)高速公路 7. underground [??nd?ɡraund] n.(英)地铁 8. subway [?s?bwei] n.(美)地铁 9. get around 四处走动(旅行) 10. flashlight [?fl???lait] n.(美)手电筒;火把 11. queue [kju:] vi.(英)排队(等候) 12. confusing [k?n?fju:zi?] adj. 令人困惑的;难懂的 13. preposition [?prep??zi??n] n. 介词 14. compare [k?m?p??] vt. 比较 15. omit [?u?mit] vt. 省略 16. variety [v??rai?ti] n. 种类 17. differ [?dif?] vi. 不同;有区别 18. settler [?setl?] n. 移民;定居者 19. be similar to 与……相似 20. remark [ri?mɑ:k] n. 评论;讲话 21. variation [?ve?ri?ei?(?)n] n. 变化 22. have difficulty (in) doing sth. 做某事有困难 23. steadily [?stedili] adv. 不断地;持续地 24. satellite [?s?t?lait] n. 卫星 25. flick [flik] n. 轻打;轻弹;抖动 26. switch [swit?] n. 开关 27. lead to 引起;导致 28. structure [?str?kt??] n. 结构;体系 29. rapidly [?r?pidli] adv. 迅速地 30. announcement [??naunsm?nt] n. 声明;宣告 31. linguistics [li??gwistiks] n. 语言学 32. edition [i?di??n] n.(广播、电视节目的)期;版33. cute [kju:t] adj. 逗人喜爱的 34. add [?d] vt. 加;增加 35. in favour of 同意;支持 36. present [?prez?nt] vt. 陈述;提出(观点、计划等) 37. refer to ... as …称……为…… 38. attempt [??tempt] n. 努力;尝试 39. simplify [?simplifai] vt. 简化 40. combination [?k?mbi?nei??n] n. 组合;结合 41. thanks to 幸亏,多亏 42. distinctive [dis?ti?ktiv] adj. 与众不同的 43. look [luk] n. 外观;外表;样子 44. criticize [?kritisaiz] vt. 批评 45. standard [?st?nd?d] adj. 标准的 46. reference [?refr?ns] n. 参考;查阅 Module 2 47. intellectual [?inti?lektju?l] adj. 脑力的;思维的,需用才智的 48. satisfying [?s?tisfaii?] adj. 令人满意的

浅谈生物信息学在生物方面的应用

浅谈生物信息学在生物方面的应用 生物信息学(bioinformaLics)是以核酸和蛋白质等生物大分子数据库及其相关的图书、文献、资料为主要对象,以数学、信息学、计算机科学为主要手段,对浩如烟海的原始数据和原始资料进行存储、管理、注释、加工,使之成为具有明确生物意义的生物信息。并通过对生物信息的查询、搜索、比较、分析,从中获得基因的编码、凋控、遗传、突变等知识;研究核酸和蛋白质等生物大分子的结构、功能及其相互关系;研究它们在生物体内的物质代谢、能量转移、信息传导等生命活动中的作用机制。 从生物信息学研究的具体内容上看,生物信息学可以用于序列分类、相似性搜索、DNA 序列编码区识别、分子结构与功能预测、进化过程的构建等方面的计算工具已成为变态反应研究工作的重要组成部分。针对核酸序列的分析就是在核酸序列中寻找过敏原基因,找出基因的位置和功能位点的位置,以及标记已知的序列模式等过程。针对蛋白质序列的分析,可以预测出蛋白质的许多物理特性,包括等电点分子量、酶切特性、疏水性、电荷分布等以及蛋白质二级结构预测,三维结构预测等。 生物信息学中的主要方法有:序列比对,结构比对,蛋白质结构的预测,构造分子进化树,聚类等。基因芯片是基因表达谱数据的重要来源。目前生物信息学在基因芯片中的应用主要体现在三个方面。 1、确定芯片检测目标。利用生物信息学方法,查询生物分子信息数据库,取得相应的序列数据,通过序列比对,找出特征序列,作为芯片设计的参照序列。 2、芯片设计。主要包括两个方面,即探针的设计和探针在芯片上的布局,必须根据具体的芯片功能、芯片制备技术采用不同的设计方法。 3、实验数据管理与分析。对基因芯片杂交图像处理,给出实验结果,并运用生物信息学方法对实验进行可靠性分析,得到基因序列变异结果或基因表达分析结果。尽可能将实验结果及分析结果存放在数据库中,将基因芯片数据与公共数据库进行链接,利用数据挖掘方法,揭示各种数据之间的关系。 生物信息学在人类基因组计划中也具有重要的作用。 大规模测序是基因组研究的最基本任务,它的每一个环节都与信息分析紧密相关。目前,从测序仪的光密度采样与分析、碱基读出、载体标识与去除、拼接与组装、填补序列间隙,到重复序列标识、读框预测和基因标注的每一步都是紧密依赖基因组信息学的软件和数据库的。特别是拼接和填补序列间隙更需要把实验设计和信息分析时刻联系在一起.拼接与组装中的难点是处理重复序列,这在含有约30%重复序列的人类基因组中显得尤其突出。 人类基因组的工作草图即将完成,因此发现新基因就成了当务之急。使用基因组信息学的方法通过超大规模计算是发现新基因的重要手段,可以说大部分新基因是靠理论方法预测出来的。比如啤酒酵母完整基因组(约1300万bp)所包含6千多个基因,大约60%是通过信息分析得到的。 当人类基因找到之后,自然要解决的问题是:不同人种间基因有什么差别;正常人和病人基因又有什么差别。”这就是通常所说的SNPs(单核苷酸多态性)。构建SNPs及其相关数据库是基因组研究走向应用的重要步骤。1998年国际已开展了以EST为主发现新Spps 的研究。在我国开展中华民族SNPs研究也是至重要的。总之,生物信息学不仅将赋予人们各种基础研究的重要成果,也会带来巨大的经济效益和社会效益。在未来的几年中DNA 序列数据将以意想不到的速度增长,这更离不开利用生物信息学进行各类数据的分析和解释,研制有效利用和管理数据新工具。生物信息学在功能基因组学同样具有重要的应用目前应用最多的是同源序列比较、模式识别以及蛋白结构预测。所谓同源序列,是指从某一共同祖先经趋异进化而形成的不同序列。利用数据库搜索找出未知核酸或蛋白的同源序列,是序列分析的基础[lol。如利用BLASTn和BLASTx两种软件分别进行核苷酸和氨基

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