生物信息学课程论文.doc
番茄WRKY26基因的生物信息学分析
摘要：番茄(Lyeopersicon https://www.360docs.net/doc/5615220560.html,1)是世界上重要的蔬菜作物之一，已
经成为蔬菜基因工程研究的模式植物之一。由于环境污染，气候条件不断恶化，使地球上的生物生存环境遭受到越来越严重的危害，因此番茄非生物抗逆性改良的研究工作就更显得迫切和重要。已有研究证明WRKY转录因子可参与多种植物抗性反应,WRKY26基因存在于番茄中，其编码的WRKY26转录因子对番茄抗旱性有重要调控作用，研究其生物学功能显得尤为重要。本文采用生物信息学的方法对已在GenBank 上登录的番茄WRKY26基因的核酸及氨基酸序列、组成成分、同源性比对、编码蛋白质的理化性质、信号肽、跨膜结构域、亲、疏水性、蛋白质结构及功能域等进行预测和推断。结果表明：该基因的ORF长度为1608bp 且与马铃薯STWRKY8同源性很高，该基因编码的蛋白质分子量为分子量为59624.9，等电点为6.87，为酸性疏水性蛋白质，且不稳定。该蛋白质无信号肽和跨膜结构域，属于非分泌蛋白质。蛋白质结构表明该蛋白主要为β转角和无规则卷曲，没有α螺旋。通过此次研究，希望为今后深入研究该类基因的功能和结构特征提供依据。
关键词：番茄；WRKY26基因；蛋白质功能；同源性
前言
番茄基因组中,数目众多的转录因子参与植物的生长发育、物质代谢、响应
生物和非生物胁迫等多种生物进程。WRKY基因家族是植物重要的转录因子家族,
在抗病信号转导途径中起重要调控作用,因而成为分子植物病理研究领域中的热
点。WRKY转录因子是一类植物所特有的抗逆相关转录因子超家族，在植物生物、
非生物胁迫[1]以及植物的生长发育和多种代谢途[2]的调控中起重要作用。
近年来的研究发现,转录因子和抗逆基因会对环境胁迫作出响应。一个抗逆
基因的超表达只能提高植物单一抗性,而一个转录因子基因的超表达能够激活多
个下游抗逆基因的表达,从而提高植物综合抗逆能力。所以与单抗基因相比,转录
因子已成为作物改良的研究热点。尤其是WRKY转录因子,因其可显著地调控植
物生物和非生物胁迫,更是备受关注[3]。WRKY家族中的大部分成员受到水杨酸(SA)、NaCl、低温等刺激后会诱导表达[4-6]。Q iu等[7]发现OsWRKY45可在病原菌的诱导下表达,并提高转基因拟南芥的抗病性,说明WRKY基因还具有潜在的抗病能力。现已证明WRKY可参与多种植物抗病反应[8]。番茄作为重要的模式植物周年生产中常受到高盐、低温、病原菌的影响,其遗传改良越来越受到重视[9]。所以研究WRKY26基因的生物信息学功能显得尤为重要，可以为转基因番茄等其他遗传操作提供技术储备。
一.基因的查找，在NCBI中查找基因序列
mRNA sequence
>gi|723709376|ref|XM_004241707.2| PREDICTED: Solanum lycopersicum probable WRKY
transcription factor 26 (LOC101255501), mRNA
GTATCTTCTTTCTTTTAATGGCTGCTTCAAGTTTCTCTTTTCCCACTTCATCTTCTTCATTCATGACGACTTCTTT CACCGACCTTCTTGCTTCTGATGATTATCCAACCAAAGGACTTGCTGATAGAATTGCAGAGAGGACTGGTTCTGGA GTTCCTAAATTCAAATCTCTTCCACCTCCTTCACTTCCATTATCGCCTCCTCCTTTTTCGCCTTCCTCTTACTTTG CTATTCCTCCTGGTTTAAGTCCAACTGAACTTTTAGACTCCCCTGTTCTTTTGTCTTCTTCAAACCTTCTTCCATC TCCGACGACTGGGAGTTTTCCATCTCGTGCTTTTAATTGGAAGAGCAGTAGTCATCAGGATGTGAAACAGGAAGAC AAAAACTACTCAGATTTTTCTTTCCAGCCTCAAGTAGGGACAGCTGCATCATCAATCTCTCAATCTCAAACTAACC ATGTCCCTCTGGGGCAGCAAGCATGGAATTGTCAAGAGCCCACAAAACAGAATGATCAAAATGCTAATGGAAGATC CGAATTCAACACTGTACAGAATTTTATGCAGAATAATAATGATCAGAACAATAGTGGAAACCAATACAATCAGAGT ATAAGGGAGCAGAAAAGGTCAGATGACGGATACAATTGGAGGAAATACGGGCAGAAACAAGTAAAAGGTAGTGAAA ATCCGAGAAGCTACTACAAGTGTACATACCCAAATTGTCCCACCAAGAAGAAGGTTGAGAGATCTTTAGATGGTCA AATTACTGAAATTGTGTACAAGGGTAATCACAACCATCCAAAGCCTCAGTCTACCAGAAGATCGTCATCATCCACA GCTTCATCTGCATTCCAATCTTACAATACACAAACTAATGAAATTCCAGATCATCAATCCTATGGTTCAAATGGAC AAATGGATTCCGTTGCAACACCTGAGAATTCTTCGATTTCATTTGGGGATGATGATCATGAACACACTTCTCAAAA GAGTAGTAGGTCAAGAGGAGATGATCTTGATGAAGAGGAACCAGACTCAAAAAGATGGAAAAGAGAAAACGAAAGT GAAGGTGTATCTGCACTAGGAGGGAGTAGGACAGTTAGAGAACCTAGAGTTGTAGTTCAAACTACGAGTGACATCG ATATCCTAGATGATGGTTATAGATGGAGGAAGTATGGTCAAAAAGTAGTGAAAGGAAATCCTAATCCCAGGAGCTA CTACAAATGCACAAGTACGGGATGTCCAGTAAGAAAACATGTGGAAAGGGCATCACAAGACATAAGGTCAGTGATA ACAACCTATGAAGGGAAGCACAACCATGATGTTCCAGCAGCAAGGGGCAGTGGCAACCACTCAATTAACCGACCTA TGGCACCGACCATAAGGCCTACTGTGACATCTCATCAATCCAACTATCAAGTTCCATTACAAAGTATAAGGCCACA ACAGTCTGAAATGGGAGCACCCTTTACACTAGAGATGTTGCAGAAGCCTAATAATTATGGTTTCTCAGGATATGCA AATTCAGGGGATTCATATGAAAACCAAGTTCAGGACAATAATGTGTTTTCGAGAACTAAGGACGAGCCTCGAGATG ACTTGTTTATGGAGTCATTGCTTTGCTGAAACTGGAATCCTAGAAAGGAGCACGAATTGAAGTTTATGAAACGAAA AACTGAACCTTTTATTTATTTATTTTTGCATAAAGAATATGATAGGAAGCATTTTGATTTCATTTGTTAATAGATC ATATACTGTTTTTTTTTTTGGTGTGTGTACATTTTGTACTAGGAAATTTGTTTGTTGTAAATTCAATCAAATGCGG TGTAGATGTTCATGCAGTTACCACTGTTATGGGGGTTATATAATTTAGGATAGGAATGTAAATCCCCAACTCATGA CTATATGACACTGATTCTTTATTTCTATCACATTTTCAAGTTTTATATATTAAAGAAGATTGCAGTTTTTCAA Protein sequence
>gi|460392301|ref|XP_004241755.1| PREDICTED: probable WRKY transcription factor 26 [Solanum lycopersicum] MAASSFSFPTSSSSFMTTSFTDLLASDDYPTKGLADRIAERTGSGVPKFKSLPPPSLPLSPPPFSPSSYFAIPPGL SPTELLDSPVLLSSSNLLPSPTTGSFPSRAFNWKSSSHQDVKQEDKNYSDFSFQPQVGTAASSISQSQTNHVPLGQ QAWNCQEPTKQNDQNANGRSEFNTVQNFMQNNNDQNNSGNQYNQSIREQKRSDDGYNWRKYGQKQVKGSENPRSYY KCTYPNCPTKKKVERSLDGQITEIVYKGNHNHPKPQSTRRSSSSTASSAFQSYNTQTNEIPDHQSYGSNGQMDSVA TPENSSISFGDDDHEHTSQKSSRSRGDDLDEEEPDSKRWKRENESEGVSALGGSRTVREPRVVVQTTSDIDILDDG YRWRKYGQKVVKGNPNPRSYYKCTSTGCPVRKHVERASQDIRSVITTYEGKHNHDVPAARGSGNHSINRPMAPTIR PTVTSHQSNYQVPLQSIRPQQSEMGAPFTLEMLQKPNNYGFSGYANSGDSYENQVQDNNVFSRTKDEPRDDLFMES LLC
二．开放阅读框(ORF)的查找
开放阅读框(Open Reading Frame, ORF)是基因序列中的一段无终止序列打断的碱基序列，可编码相应的蛋白。在没有其它信息的前提下，DNA序列可能按六种框架阅读和翻译(每条链三种，对应三种不同的起始位点)。ORF识别包括检测这六个阅读框架并决定哪一个包含以启动子和终止子为界限的DNA序列而其内部不包含启动子或终止子，符合这些条件的序列有可能对应一个真正的单一
的基因产物。ORF的识别是证明一个新的DNA序列为特定的蛋白质编码基因的部分或全部的先决条件。使用ORFfinder查找番茄WRKY26基因开放阅读框，这里使用默认参数，结果如图2.1所示。
图2.1WRKY26的ORF预测结果
结果表明：
如图2.1显示了ORF Finder 预测结果，给出了6个阅读框中可能的ORF图示、编码相位、位置及长度，这是根据六种不同的编码方式得到的（包括正反链）。从预测结果可以看出，一个DNA序列可能有多个ORF。相对而言，一段连续较长的ORF比较短的ORF更可能是编码序列。图中第三条（紫色标注）为该基因的开放阅读框，其从18号碱基到1625号碱基，长度为1608bp。在上述mRNA 序列中使用灰色底纹标注出开放阅读框序列。
三．引物的设计
用Primer 5.0设计引物，根据实验需要（巢氏PCR），设计内侧引物和外侧引物。并且在内侧引物两端加入酶切位点，分别为XbaI ，SacI酶切位点。
表3.1引物序列
名称引物序列
SlWRKY31-F1CCCATTGCACTCTTGTATCTT
SlWRKY31-R1TCAATTCGTGCTCCTTTCTAG
SlWRKY31-F2TCTAGA ATGGCTGCTTCAAGTTTCTC (XbaI) SlWRKY31-R2 GAGCTC TCAGCAAAGCAATGACTCC (SacI)
图3.1外侧引物设计
图3.2 内侧引物设计
四．同源性比对
使用Blastn进行序列对比，选用RNA数据库，限定物种为番茄，其他参数默认，只有一条序列。
图4.1限定物种Blast结果
条件改为不限定物种，其他参数默认
图4.2不限定物种Blast结果
图4.3不限定物种Blast结果
五．同源性分析
下载不同物种与番茄WRKY26的同源蛋白质序列，共计7条，使用MEGA5.1制作进化树。使用Pairwise blastp、emboss_needle、emboss_water 程序比对上述氨基酸序列中的两条，其中均使用EBLOSUM62矩阵。
表5.1 蛋白质序列
名称登录号
番茄（Solanum lycopersicum）XP_004241755.1
马铃薯（Solanum tuberosum）NP_001274836.1
烟草（Nicotiana sylvestris）XP_009790461.1
白梨（Pyrus x bretschneideri）XP_009372253.1
苹果（Malus domestica）XP_008350560.1
芝麻（Sesamum indicum）XP_011095229.1
甜菜（Beta vulgaris）XP_010685944.1
表5.2氨基酸序列比对
程序
得分值 一致性 相似性 空位 Pairwise blastp
1074 522/537(97.0%) 528/537(98.0%) 3/537(0%) emboss_needle
2771.5 522/537(97.2%) 528/537(98.3%) 3/537(0.6%) emboss_water
2771.5 522/537(97.2%) 528/537(98.3% 3/537(0.6%)
图5.1进化树
如图5.1所示：
1) 同属于茄科的马铃薯、番茄和烟草聚成一个亚类，这说明它们的亲缘关系很
近，其中番茄和马铃薯的同源性极高。
2) 甜菜和番茄尽管在一个类群，但是甜菜在外侧，说明它们亲缘关系较远。
3) 从表5.2也可以看出番茄WRKY26基因编码的蛋白质和马铃薯STWRKY8基
因编码的蛋白质的相似度非常高，说明两个基因的同源性很高，与进化树分
析结果相同
六.蛋白质理化性质分析
Ala (A) 21 3.9% Arg (R) 30 5.6%
Asn (N) 39 7.3% Asp (D) 33 6.2%
Cys (C) 6 1.1% Gln (Q) 37 6.9%
Glu (E) 26 4.9% Gly (G) 32 6.0%
His (H) 12 2.2% Ile (I) 15 2.8%
Leu (L) 24 4.5% Lys (K) 28 5.2%
Met (M) 8 1.5% Phe (F) 19 3.6%
Pro (P) 42 7.9% Ser (S) 78 14.6% Thr (T) 34 6.4% Trp (W) 5 0.9% Tyr (Y) 21 3.9% Val (V) 25 4.7%
Pyl (O) 0 0.0% Sec (U) 0 0.0%
Solanum lycopersicum
Solanum tuberosum Nicotiana sylvestris Beta vulgaris subsp. vulgaris
Malus domestica
Sesamum indicum
Pyrus x bretschneideri
99100
73
410.1
表6.1氨基酸序列ExPASy分析结果
1）总的亲水性平均系数(GRA VY)为-1.062,由于总的亲水性平均系数可以体现蛋白质的亲疏水性质，数值越大代表亲水性越强，越低代表越弱。由于
-1.062<0，,测该蛋白属于疏水性蛋白。
2）由于该蛋白质带负电氨基多于带正电氨基酸，推测此蛋白质带负电。
3）该蛋白质等电点为6.87，低于7.0，说明该蛋白质为酸性。
4）该蛋白质不稳定系数为：60.15，其值大于40，表明这个分类的蛋白质不稳定。
七.蛋白质亲疏水性分析
蛋白质亲疏水性氨基酸的组成是蛋白质折叠的主要驱动力。一般通过亲水性分布图反映蛋白质的折叠情况。使用ProtScale tool分析WRKY26所编码蛋白的亲疏水性。
图7.1蛋白质的亲疏水性预测
结果表明:
根据氨基酸分值越低亲水性越强和分值越高的规律，如图7.1，该蛋白质位于第523位为S的氨基酸具有最小值为-3.244,亲水性最强；位于第90位为E 的氨基酸有最大值为 1.500，其疏水性最强。而就整体而言，疏水性氨基酸均匀分布在整个肽链中且多于亲水性氨基酸。因此，整个多肽链表现为疏水性，无明显的亲水区域，可认为WRKY26基因编码的蛋白是疏水性蛋白。
八．信号肽的分析
信号肽位于蛋白质的N 端，指导分泌性蛋白到内质网膜上合成，在蛋白质
合成结束之前被切除，它一般有16-26个氨基酸残基，其中包括疏水核心区、
信号肽的C 端和N 端。在靠近该序列N端常常有1个或数个带正电荷的氨基酸
在其C末端靠近蛋白酶切割位点处常常带有数个极性氨基酸，离切割位点最近的
那个氨基酸往往带有很短的侧链。使用Signal IP 4.1severse预测信号肽。
C--剪切位点计分
S--信号肽计分
Y--综合计分
图8.1信号肽分析结果
注：
S值：一个氨基酸可以找到一个对应的S值，S值的变化趋势在结果显示的图表
中有一个曲线可以表示，观察发现信号肽区域的S值相对较高。
C值：剪切位点值。每个氨基酸也会对应一个C值，C值最高在剪切位点处。
Y值：Y-max是一个参数，可以用来综合考虑S值和C值，这要比单一考虑S值
要更为精准。因为在一条系列中剪切位点只有一个，而C值可能有不止一个此时
的剪切位点就由Y-max值來推测的，为S值是睦峭的位置和高C值的位点的判断
提供依据。
S平均值：是从端氨基酸开始到剪切位点处各氨基酸的平均值。
D值：S-mean和Y-max的平均值，对区分该蛋白是否具有分泌作用具有重要
作用。
表8.1信号肽分析结果
测量值位置数值剪切信号肽
最大C值36 0.163
最大Y值11 0.151
最大S值 5 0.289
平均S值1-10 0.211
平均D值1-10 0.183 0.450 NO
结果表明：
由图8.1可知，C 值最大切割点在第36个氨基酸位置，分值为0.163，综合剪切点分值（Y 值）最高值在第11个氨基酸位置，分值为0.151，信号肽最大分值（S 值）在第5个氨基酸位置，为0.289，信号肽区域的平均S值为0.211，平均D值为0.183。因此判断WRKY26编码的蛋白质没有信号肽，分析结果也显示不存在信号肽。可以推测番茄WRKY26基因在游离核糖体上起始合成后，可能不进行蛋白转运，而是保留在细胞质基质中属于非分泌性蛋白。
九.跨膜结构域分析
跨膜结构域常常是由跨膜蛋白的效应区域所展现。一般由20 个左右的疏水性氨基酸残基组成，主要形成α-螺旋。
图9.1 跨膜结构域分析
WEBSEQUENCE Length: 535
WEBSEQUENCE Number of predicted TMHs: 0
WEBSEQUENCE Exp number of AAs in TMHs: 0.00205 WEBSEQUENCE Exp number,first 60AAs: 0.00205 WEBSEQUENCE Total prob of N-in: 0.00044 WEBSEQUENCE TMHMM 2.0 outside 535
结果分析：
根据图9.1所示：没有跨膜结构域。无跨膜区，蛋白全部在膜外。曲线的纵坐标是概率，横坐标是序列，一共535个氨基酸。红色表示跨膜区，几乎为零，蓝色表示在膜内部概率，其概率为零；紫色细线表示在膜外的概率，几乎100%。表明，WRKY26编码的整条肽链都在细胞膜的外面，不具跨膜结构域。
结合上述信号肽的预测，可以推测出WRKY26编码的蛋白质在细胞质基质中合成后，很可能不进行转运，而是继续留在细胞质中行使功能。
十．亚细胞定位
亚细胞定位是指某种蛋白或表达产物在细胞内的具体存在部位。例如在核内、胞质内或者细胞膜上存在。使用TargetP 1.1 Server分析信号肽。
表10.1亚细胞定位分析结果
Name Len mTP（线粒体）SP（信号肽）Other Loc RC
Sequence535 0.1740.094 0.625 _ 3
Cut off0.0000.000 0.000
表10.2亚细胞定位分析结果
Name Len cTP mTP SP other Loc RC
（叶绿体）（线粒体）（信号肽）
P11043_has_a_very_ve 516 0.873 0.012 0.004 0.320 C 3
P07505 266 0.330 0.047 0.004 0.444 _ 5
P12360 246 0.580 0.119 0.210 0.089 C 4
P12352 97 0.397 0.555 0.014 0.150 M 5
Q01289 399 0.733 0.017 0.031 0.462 C 4
P08817 129 0.844 0.092 0.089 0.015 C 2
P07263 546 0.400 0.380 0.075 0.020 C 5
P07597 117 0.005 0.095 0.967 0.006 S 1
P48786 1088 0.199 0.070 0.067 0.822 _ 2
Q01238 102 0.420 0.277 0.033 0.164 C 5
P35334 342 0.055 0.010 0.968 0.041 S 1
P13086 333 0.053 0.905 0.045 0.034 M 1
cutoff 0.000 0.000 0.000 0.000
结果分析:
1）如表10.1结果所示：SP（信号肽）的值远小于1.0，所以不存在信号肽，与信号肽分析结果一致。mTP小于1，所以不在线粒体内。
2）如表10.2所示：位于Loc列的“C”表示位于叶绿体，序列包含了cTP即叶绿体转运肽；“M”表示位于线粒体，序列包含了mTP即线粒体靶向肽；“S”表示序列包含SP即信号肽；“-”表示位于其他的细胞器。RC用于评估预测的可靠度，RC大小是衡量最高输出分值和第二高输出的得分之间的大小区别（diff）。RC从1到5,1表示最强的预测，并且值越小表示预测越可靠。有5个可靠度,定义如下:
1 : diff > 0.800
2 : 0.800 > diff > 0.600
3 : 0.600 > diff > 0.400
4 : 0.400 > diff > 0.200
5 : 0.200 > diff
3）综合上述分析，P07597和P35334蛋白具有信号肽，P13086位于线粒体内。十一.蛋白质三级结构分析
蛋白质的生物学功能是由高级结构决定的。对蛋白质高级结构的预测和分析，
有助于理解蛋白质结构与功能之间的相关性。使用SWISS PDB Viewer分析该蛋白质序列的三级结构。
图11.1 蛋白质三维结构图
结果表明:
该蛋白质有5个β转角区域以及一些无规则卷曲，没有α螺旋区域。
参考文献
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附录：检索工具
表12.1检索工具表
功能网址
蛋白质序列理化性质分析https://www.360docs.net/doc/5615220560.html,/protparam/
信号肽分析工具http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP-3.0/
跨膜区域分析http://www.sbc.su.se/miklos/DAS/
蛋白质三级结构预测https://www.360docs.net/doc/5615220560.html,/
蛋白质结构与分析https://www.360docs.net/doc/5615220560.html,/scanprosite/
蛋白质亲疏水性分析https://www.360docs.net/doc/5615220560.html,/cgi-bin/protscale/protscal/ 本地生物信息学分析软件:MEGA5.2、Primer5.0、SWISS PDB Viewer
生物信息学论文
生物信息学的进展综述 韩雪晴 （生物工程1201班，学号：201224340124） 摘要：生物信息学是一门研究生物和生物相关系统中信息内容和信息流向的综合性系统科学。80年代以来新兴的一门边缘学科，信息在其中具有广阔的前景。伴随着人类基因组计划的胜利完成与生物信息学的发展有着密不可分的联系，生物信息学的发展为生命科学的发展为生命科学的研究带来了诸多的便利，对此作了简单的分析。 关键词：生物信息学；进展；序列比对；生物芯片 A review of the advances in Bioinformatics Han Xueqing （Bioengineering, Class1201，Student ID：201224340124） Abstract: Bioinformatics is the science of comprehensive system of information content and information flows to a study on the biological and bio related in the system. The edge of an emerging discipline since 80, has broad prospects in which information. With the human genome project was completed and the development of bioinformatics are inextricably linked, for the life science research development of bioinformatics for the development of life science has also brought a lot of convenience, has made the simple analysis. Keywords: bioinformatics；progress；Sequence alignment；biochip 1、生物信息学的产生背景 生物信息学是20世纪80年代末开始，随着基因组测序数据迅猛增加而逐渐兴起的一门学科[1]。应用系统生物学的方法认识生物体代谢、发育、分化、进化以及疾患发生规律的不可或缺的工具[2]。及时、充分、有效地利用网络上不断增长的生物信息数据库资源，已经成为生命科学和生物技术研究开发的必要手段，从而诞生了生物信息学。 2、生物信息学研究内容 主要是利用计算机存储核酸和蛋白质序列，通过研究科学的算法，编制相应的软件对序列进行分析、比较与预测，从中发现规律。白细胞介素-6(IL-6)是机体重要的免疫因子,但在两栖类中未见报道。采用生物信息学方法对两栖类模式动物非洲爪蟾IL-6进行分析[3]。以人IL-6基因对非洲爪蟾数据库进行搜索、分析,并采用RT-PCR方法对所得序列进行验证。结果表明,非洲爪蟾IL-6基因位于scaffold_52基因架上,具有保守的IL-6家族基序[4]。采用生物信息新方法进行不同物种的免疫基因挖掘、克隆,是一种有效的方法[5]。 2.1序列比对 比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础。两个序列的比对现在已有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BLAST和FASTA[6]。序列数据库搜索最著名且最常用的工具之一便是BLAST算法。FASTA算法是另一族常用的序列比对及搜索工具[7]。 2.2结构比对 比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。 2.3蛋白质结构预测 从方法上来看有演绎法和归纳法两种途径。前者主要是从一些基本原理或假设出发来预测和研究蛋白质的结构和折叠过程。分子力学和分子动力学属这一范畴。后者主要是从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构[8]。 3、生物信息学的新技术
生物信息学作业
生物信息学试题 1、构建分子系统树得主要方法有哪些？并简要说明构建分子进化树 得一般步骤。（20分） 答：（1）构建进化树得方法包括两种：一类就是序列类似性比较，主要就是基于氨基酸相对突变率矩阵（常用PAM250）计算不同序列差异性积分作为它们得差异性量度（序列进化树）；另一类在难以通过序列比较构建序列进化树得情况下，通过蛋白质结构比较包括刚体结构叠合与多结构特征比较等方法建立结构进化树 (2)序列比对——选取所需序列——软件绘制 具体如下： a测序获取序列或者在NCBI上搜索所需得目得序列 b在NCBI上做blast：比对相似度较高得基因，并以fast格式下载，整合在*txt文档中。 c比对序列，比对序列转化成*meg格式 d打开保存得*meg格式文件，构建系统进化树 2、氨基酸序列打分矩阵PAM与BLOSUM中序号有什么意义？它们各自 得规律就是什么？（10分） （1）PAM矩阵：基于进化得点突变模型，如果两种氨基酸替换频繁，说明自然界接受这种替换，那么这对氨基酸替换得分就高。一个PAM就就是一个进化得变异单位, 即1%得氨基酸改变。 BLOSUM矩阵：首先寻找氨基酸模式，即有意义得一段氨基酸片断，分别比较相同得氨基酸模式之间氨基酸得保守性（某种氨基酸对另一种氨基酸得取代数据），然后，以所有60％保守性得氨基酸模式之间得比较数据为根据，产生BLOSUM60；以所有80％保守性得氨基酸模式之间得比较数据为根据，产生BLOSUM80。
（2）PAM用于家族内成员相比，然后把所有家族中对某种氨基酸得比较结果加与在一起，产生“取代”数据（PAM-1 ）；PAM-1自乘n次，得PAM-n。 PAM-n中，n 越小，表示氨基酸变异得可能性越小；相似得序列之间比较应该选用n值小得矩阵，不太相似得序列之间比较应该选用n值大得矩阵。PAM-250用于约 20%相同序列之间得比较。 BLOSUM-n中，n越小，表示氨基酸相似得可能性越小；相似得序列之间比较应该选用 n 值大得矩阵，不太相似得序列之间比较应该选用n值小得矩阵。BLOSUM-62用来比较62％相似度得序列，BLOSUM-80用来比较80％左右得序列。 3、蛋白质三维结构预测得主要方法有哪些？试选择其中得一种方 法，说明蛋白质三维结构预测得一般步骤。（10分） （1） a同源建模（序列相似性低于30%得蛋白质难以得到理想得结构模型 b折叠识别(已知结模板得序列一致率小于25%) c从头预测得方法(无已知结构蛋白质模板)。 （2） 4、您所熟悉得生物信息学软件有哪些？请选择其中得至少一种软 件，结合自己得研究课题，谈谈您所选择软件得基本原理，使用
基因组学与生物信息学教案
《基因组学与生物信息学》教案 授课专业：生物学大类各专业 课程名称：基因组学与生物信息学 主讲教师：夏庆友程道军赵萍徐汉福
课程说明 一、课程名称：基因组学与生物信息学 二、总课时数：36学时（理论27学时实验9学时） 三、先修课程：遗传学、分子生物学、基因工程 四、使用教材： 杨金水. 基因组学. 北京:高等教育出版社,2002. 张成岗. 贺福初, 生物信息学方法与实践. 北京:科学出版社，2002. 五、教学参考书： T.A.布朗著，袁建刚译著，基因组(2rd版)，北京：科学出版社,2006. 沈桂芳，丁仁瑞，走向后基因组时代的分子生物学，杭州：浙江教育出版社，2005. 罗静初译，生物信息学概论，北京：北京大学出版社，2002. 六、考核方式：考查 七、教案编写说明： 教案又称课时授课计划,是任课教师的教学实施方案。任课教师应遵循专业教学计划制订的培养目标，以教学大纲为依据，在熟悉教材、了解学生的基础上，结合教学实践经验，提前编写设计好每门课程每个章、节或主题的全部教学活动。教案可以按每堂课（指同一主题连续1~2节课）设计编写。教案编写说明如下： 1、编号：按施教的顺序标明序号。 2、教学课型表示所授课程的类型，请在相应课型栏内选择打“√”。 3、题目：标明章、节或主题。 4、教学内容：是授课的核心。将授课的内容按逻辑层次，有序设计编排，必要时标以“*”、“#”“？” 符号分别表示重点、难点或疑点。 5、教学方式既教学方法，如讲授、讨论、示教、指导等。教学手段指教科书、板书、多媒体、模型、 标本、挂图、音像等教学工具。 6、讨论、思考题和作业：提出若干问题以供讨论，或作为课后复习时思考，亦可要求学生作为作业 来完成，以供考核之用。 7、参考书目：列出参考书籍、有关资料。 8、日期的填写系指本堂课授课的时间。
生物信息学课程设计
生物信息学课程设计报告 题目：用blast、clustalx2和mega来分析鼠伤寒沙门氏菌的四环素抗性基因 专业：生物技术 班级：11-2 学号：11114040235 姓名：邹炜球 指导教师：马超 广东石油化工学院生物工程系 2013年 12 月 21 日
摘要 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。本课程设计主要通过分析鼠伤寒沙门氏菌的四环素抗性基因来介绍生物信息学里面常用的数据库NCBI和一些常用的软件（如blast、clustalx2、Primer Premier 5和mega），由于生物信息学这一门课在生物研究领域所起到的作用非常大，所以熟练一些常用的生物信息学软件和数据库是非常有必要的。 关键词：NCBI、blast、clustalx2、Primer Premier 、mega、生物信息学、序列比对、系统发育树
目录 1绪论 (4) 1.1生物信息学的发展概况 (4) 1.2生物信息学的发展展望 (4) 2 课题设计内容 (5) 2.1以某一基因或蛋白为研究对象搜索一条序列（DNA长度为300-1500bp,蛋白质序列 为100-500）及相关信息，并分别表示出他的GENBANK和FASTA格式 (6) 2.2以设计内容1为目标序列进行BLAST分析 (7) 2.3通过BLAST或相关软件下载8条基因或蛋白质序列 (9) 2.4以8条基因序列进行多序列比对 (10) 2.5依照设计内容4构建系统发育树 (10) 2.6以其中一条基因序列设计一条长度为200-500bp的一对引物 (12) 参考文献 (16)
生物信息学作业1实验2
上海师范大学实验报告 实验二 一、实验原理 答：利用Blast全球联网数据库，对输入的序列进行生物信息学分析，给出与输入序列相关性最大的对应的基因信息，比较两者的同源性。 二、操作步骤 答：（1）先打开网址https://www.360docs.net/doc/5615220560.html,/ （2）点击右边的Blast链接，打开Blast数据库，进入Blast界面 （3）在Basic Blast中选择nucleotide blast （4）在对话框中输入核苷酸序列，在choose search set下的Database选项中选择Others (nr etc.) （5）把网页拉到最下方，点击Blast按钮 （6）在Descriptions 栏下找到Max ident 百分率最高的序列名称 （7）再往下拉，找到Alignments项下第一个序列，可以找到输入序列相关信息 （8）点击Accession，即能找到更多输入序列的相关信息。 1. tttcactcca tagttactcc ccaggtga 1.1它属于哪类生物? 答：属于Hepatitis C virus （丙型肝炎病毒） 1.2它属于哪类基因？ 答：属于non-structural protein 5B gene 1.3它在该基因的什么位置？ 答：它在该基因的第749-776这个位置。 1.4它与你搜索到的序列的同源性（Identities）是多少？ 答：同源性100% 2．（1）ccacccactg aaactgcaca gacaaatttg tacataagag 1.1它属于哪类生物? 答：属于Influenza A virus (A/chicken/Iran261/01(H9N2)) hemagglutinin (HA) gene （A型流感病毒，A型伊朗型261鸡流感病毒，H9N2病毒，血细胞凝集素抗原基因为依据） 1.2它属于哪类基因？ 答：属于ssRNA negative-strand viruses Orthomyxoviridae （单链RNA，负义链病毒，正粘病毒科） 1.3它在该基因的什么位置？ 答：它在该基因的第1-40这个位置 1.4它与你搜索到的序列的同源性（Identities）是多少？
生物信息学课程论文 作业题目 分配表
生物技术12-1 生物技术12-1 学号姓名性 别 签名学号姓名性别签名学号姓名性 别 签名 12114350101陈丽娜女大肠杆菌连接 酶 12114350104黄少敏女人的胰蛋白 酶 12114350105黄晓静女T4噬菌体 DNA聚合酶12114350106纪秀玲女人的肌红蛋白12114350107列泳婵女蛋白酶K序 列 12114350108石彩虹女小鼠P53基 因12114350110周海琪女拟南芥端粒酶 序列 12114350111曹杰濠男淀粉酶12114350113陈永成男G-谷氨酰转 肽酶12114350115方壮杰男乳酸脱氢酶12114350116冯健锋男肝癌铁蛋白12114350118黄静云男牛血清白蛋 白12114350119李树森男18S rDNA 12114350120李涛男ATP合成酶12114350121林秀尧男谷氨酸脱羧 酶12114350123刘国标男CDK4 12114350124罗皓炽男胃蛋白酶12114350125阮永刚男鲨烯合酶基 因12114350126石晓洲男肌动蛋白12114350129王佐正男肥胖基因相 关蛋白 12114350130吴文祯男柑橘果胶酯 酶12114350131吴永鹏男凝血酶原12114350132徐国相男维生素C合 成基因 12114350133叶业林男葡萄糖脱氢 酶
12114350134张维彬男大肠杆菌Β-半 乳糖苷酶 12114350135张伟龙男抗干旱基因12114350136郑晓坤男人血红蛋白 12114350142郑桂捷男磷酸酶的蛋白 质12114350138黄忠海男牛凝乳酶原 基因 12114350139徐少东男岩藻糖苷酶 12114350141王晓敏女木瓜蛋白酶 本班总人数：31 生物技术12-2 生物技术12-2 学号姓名性别签名学号姓名性别签名学号姓名性别签名12114350201黄雪梅女人的胰岛素12114350202李晨晨女热震惊蛋白/ 热击蛋白 1211435020 3 廖垭娣女乙肝病毒 CABYR- binding prot ein 12114350204冉梦梦女腺苷酸环化酶12114350205魏丹璇女DNA ase I 1211435020 6 吴彩凤女纤维素酶 12114350207武亦婷女18 rDNA 12114350208叶国玲女谷胱甘肽1211435020 9 叶锦玉女线粒体基因
生物信息学课程作业
生物信息学作业 1. Align the leghemoglobin protein from soy bean and myoglobin from human with global and local alignment software (ex. needle and water) respectively and interpret the results. ANSWER: (1)Use Needle to Align the two sequence： Aligned_sequences: 2 # 1: CAA38024.1 # 2: NP_001157488.1 # Matrix: EBLOSUM62 # Gap_penalty: 10.0 # Extend_penalty: 0.5 # Length: 203 # Identity: 43/203 (21.2%) # Similarity: 58/203 (28.6%) # Gaps: 90/203 (44.3%) # Score: 30.0 (2)Use Water to Align the two sequence： Aligned_sequences: 2 # 1: CAA38024.1 # 2: NP_001157488.1 # Matrix: EBLOSUM62 # Gap_penalty: 14 # Extend_penalty: 4 # Length: 32 # Identity: 11/32 (34.4%) # Similarity: 15/32 (46.9%) # Gaps: 0/32 ( 0.0%) # Score: 35 两种软件虽然使用同一罚分标准但得分不同。因为Needle程序实现标准pairwise全局比对，而Water则是局部比对。全局比对因为是比对全长序列，所以空位罚分多，得分较局部比对低。
生物信息学论文
生物信息学论文 论文题目 PBL教学法在生物信息学课程教学中的应用与实践 指导老师：谷峻 学生姓名：吕晓莹 学号： 20112501092 院系：生命科学学院 专业：生物科学 撰写时间：2014年4月
摘要：PBL Problem-Based Leaming)，即基于问题学习，是由美国神经病学教授Barrows首创并于1969年在加拿大的麦克马斯特大学医学院试行的一种新的教学方法。PBL 的基本特点是以教师为引导，以学生为中心，通过解决问题来学习，与传统的以学科为基础，以教师为中心的教学方法相比有很大的不同。本论文通过对照PBL 教学理念和生物信息学课程理论，来探究PBL 教学法在生物信息学课程教学中应用与实践，为提高生物信息学课程教学质量提供一种可行方法。 关键词：PBL 教学法，生物信息学，应用与实践 1 前言 生物信息学是20世纪90年代由多种学科知识相互渗透、融合而兴起的一门用数理和信息科学的观点、理论以及方法去研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物医学数据的一门学科，具有开放性、发展性、交叉性、综合性、应用性等特点。鉴于此，尽管国内的生物信息学科学研究开展得如火如荼，但由于受到师资、教材、授课对象、教学条件、教学法等因素限制，开设该课程的高校尚未真正形成一套成熟的、科学的教学体系。 目前, 国内的生物信息学教学基本沿用以“教师讲授为主”的传统教学模式。以课堂为中心、以理论教学为主, 进行“满堂灌”式教育, “照本宣读”的方式也比较常见。缺乏与生物信息学交叉前沿性特点相适应的型教学模式。同时，实验教学比较单一, 常以验证性为目的, 有些甚至成为了“文献检索”课程, 缺乏和专相适应的综合性、设计性实验。现代教学改革与实践证明，在教学过程中必须要突出“学生是教学活动的主体”，既要注意张扬学生“个性”，更要强化学生团队合作意识及创新、创业能力培养，以保证人才培养质量。在这种情况下，传统的教学模式已与当前社会快速发展的局面格格不入，迫切需要变革。因此，为激发学生的学习积极性和教学参与热情，探索先进的教学法以革新生物信息学的教学内容及考核方式等显得尤为重要。其中，以PBL 为例的教学法在生物信息学课程教学应用与实践中取得了良好的课程教学效果。 2 PBL 教学法的优势 2.1 PBL 教学顺应时代的发展 当今社会是信息时代, 生物学不断发展, 知识不断更新, 老师要讲的内容越来越多, 学生要读的书越来越厚, 授课内容与课时不相适应的矛盾非常突出, 且教学双方负担过重, 教学效果难以保证, 这种填鸭式的传统教学越来越无法适应信息社会的要求, 这就要求学生在接受人类已有的科学知识基础上, 着重培养创造能力, 学会自己寻找知识和创造知识的本领。而PBL 教学模式能明显减少说教式教学和学习负担, 既能加强学生独立学习，又能减轻教师的教学负担，顺应了时代的发展。 2.2 有利于培养学生主动学习的能力和形成双向交流 传统的教学模式是以学科为基础, 教师课堂讲解为主, 教学内容进度和方法均由老师决定，其 对象是学生整体, 容易忽视单一个体的学习兴趣、能力及个性特征, 学生始终处于被动地接受知识的地位, 不利于主动学习能力的培养。而PBL 教学法打破传统的界限, 采取以“学生为中心、问题为核心”的教育方式。在教师的整体把握和指导下, 学生充分运用现代化科技手段如教材、图书馆、录像、模型、文献检索系统、电脑学习软件、网络以及多媒体等多种形式进行自学。课堂上,PBL模式强调学生主动参与学习, 从而大大提高学习效果和长期记忆的形成。从教学的角度来看, 指导老师长期与同一小组学生
《生物信息学》上机作业
《生物信息学》上机作业 题目：对人血红蛋白（HBA1）编码基因序列的生物信息分析
目录 引言 .............................................................................................................................................. - 1 -1 正文......................................................................................................................................... - 2 - 1.1 NCBI上对相关核苷酸序列的查找............................................................................ - 2 - 1.2 BLAST运行及其结果.................................................................................................. - 2 - 1.3 BLASTX运行及其结果................................................................................................ - 6 - 2 其他软件的运行及其结果..................................................................................................... - 8 - 2.1 Clustal W运行及其结果 ............................................................................................. - 9 - 2.2 MEGA4.0运行及其结果............................................................................................. - 10 -结论 ............................................................................................................................................ - 10 -
生物信息学的论文
生物信息学 一、我对生物信息学的认识 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。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。具体地说，生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，找到基因组序列中代表蛋白质和RNA基因的编码区；同时，阐明基因组中大量存在的非编码区的信息实质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语文规律；在此基础上，归纳、整理与基因组遗传语文信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据，从而认识代谢、发育、分化、进化的规律。 2、、生物信息学的重要性 生物信息学不仅仅是一门科学学科，它更是一种重要的研究开发工具。 从科学的角度来讲，它是一门研究生物和生物相关系统中信息内容物和信息流向的综合系统科学，只有通过生物信息学的计算处理，我们才能从众多分散的生物学观测数据中获得对生命运行机制的详细和系统的理解。 从工具的角度来讲，它是今后几乎进行所有生物（医药）研究开发所必需的舵手和动力机，只有基于生物信息学通过对大量已有数据资料的分析处理所提供的理论指导和分析，我们才能选择正确的研发方向，同样，只有选择正确的生物信息学分析方法和手段，我们才能正确处理和评价新的观测数据并得到准确的结论。 可见生物信息学在今后的无论是生物（医药）科研还是开发中都具有广泛而关键的应用价值；而且，由于生物信息学是生物科学与计算科学、物理学、化学和计算机网络技术等密切结合的交叉性学科，使其具有非常强的专业性，这就使得专业的生物（医药）科研或开发机构自身难以胜任它们所必需的生物信息学业务，残酷的市场竞争及其所带来的市场高度专业化分工的趋势，使得专业的生物（医药）开发机构不可能在自身内部解决对生物信息学服务的迫切需求，学术界内的生物（医药）科研机构也是如此，而这种需求，仅靠那些高度分支化和学术化的分散的生物信息学科研机构是远远不能满足的。可见，在生命科学的新世纪，生物信息学综合服务将是一个非常重要的也是一个极具挑战性的领域。 3、生物信息学的最终目的
生物信息学作业
CDK2基因和蛋白质序列的生物信息学分析 姓名： 学号： 专业： 1前言 细胞周期蛋白依赖激酶2(cyclin-dependent kinase 2,CDK2)，又名细胞分裂激酶2(cell division kinase 2)或p33蛋白激酶(p33 protein kinase)，其基因定位于人类基因组的12号染色体上的q13染色带上。CDK2基因全长6013bp，这部分中有7个外显子和6个内含子，7个外显子的长度依次为353bp、78bp、121bp、171bp、102bp、204bp、1264bp(可依次记为外显子1-7)。在翻译过程中，该基因转录成的mRNA的外显子1的前137bp和外显子7的后1159bp不进行翻译，属于调控序列。mRNA上只有中间的部分编码蛋白质。 CDK2基因可以转录为两种mRNA。其中，变体1长度为2325bp，编码298个氨基酸；变体2长度为2223bp，编码264个氨基酸。这两种蛋白质为CDK2的同型蛋白，功能相同，具有调控细胞分裂的功能，主要在G1期到S期和S期到G2期这两个阶段起作用。CDK2广泛分布在生物体的各种细胞的胞质溶胶和细胞核质中，但只在进行分裂的细胞中行使功能，这是因为CDK2只有与不同的细胞周期蛋白(cyclin)结合后才具有活性。CDK2可以与细胞周期蛋白A、B1、B3、E等结合后，参与细胞周期调控。由于CDK2在细胞内的数量变化有可能导致细胞周期异常而产生癌症，故CDK2基因可以被看作癌基因，其活性和表达量可以作为衡量癌症的指标。CDK2与周期蛋白E的复合体不仅能直接参与中心体复制的起始调控，还能与类Rb蛋白p107或转录因子E2F结合，促进细胞从G1期向S期转化或调控DNA复制有关的基因转录。而CDK2与周期蛋白A的复合体可以增强DNA复制因子RF-A的活性。 在CDK2分子中，被称为T环的氨基酸环阻断了活性部位，妨碍激酶履行它的酶功能，而且活性部位的氨基酸形成一种难于为蛋白质结合的形状。CDK2与周期蛋白结合时，周期蛋白将T环转出2nm以上，又将CDK2中的PSTAIRE螺旋部分转了, 并把活性部位氨基酸变成能与底物蛋白结合的正确构象。CDK2的活性不仅与周期蛋白有关，还与其上的Thr-15、Tyr-15、Thr-160三个位点是否磷酸化有关。一般情况下，与周期蛋白结合的CDK2的上述三个位点被Wee/Mik1和CAK激酶磷酸化，但此时复合体还没有活性，只有当Cdc25c将Thr-15、Tyr-15两个位点去磷酸化后，复合体才有活性。细胞中存在多种因子对CDK2进行修饰调节，此外还存在对其活性起负性调控的蛋白质，即CDK激酶抑制物，例如p21CIP/WAF1、p27KIP2等。 前面提到，CDK2基因转录的产物有两种。这两种mRNA的不同之处在于变体1由全部7个外显子组成，而变体2缺失外显子5，由剩余的6个外显子组成。这样翻译成的两种同型蛋白的长度就相差34个氨基酸。 2 材料和方法： 2.1序列数据来源 采用蛋白质名称对NCBI非冗余蛋白质数据库进行检索，CDK2蛋白的记录有1013个。而采用基因名称对NCBI非冗余核酸数据库进行检索，CDK2蛋白的记录有680个。 采用人(Homo sapiens)的CDK2蛋白序列进行BLAST搜索。 2.2序列分析方法
生物信息学课程大纲
《生物信息学》课程大纲 一、课程目标 1．学科素养：生物信息学的基本研究方法，并能掌握应用其中的一些常用方法，以提高学生的科研能力，领会采用信息学技术去分析和探索大量核酸和蛋白质序列所蕴藏的生命意义的基本思路。（支撑毕业要求 3-1） 2．交流合作：理解团队学习的重要性，具有团队协作精神，掌握沟通合作技能，具有小组互助和协作学习体验。（支撑毕业要求 8-1） 3．交流合作：具有小组互助和协作学习体验，具备与学校领导、同事、学生、家长及社区沟通交流的知识与技能。（支撑毕业要求 8-3）
二、课程目标与毕业要求的对应关系 三、教学内容、重难点和课时安排 1．第一章生物信息学概论（2学时） （一）教学要求 理解和掌握相关名词的定义、概念和解释等，形成正确的理念和行为观点（二）教学内容 1、生物信息学的概念和发展历史（支撑课程目标1） 2、生物信息学的生物学基础（支撑课程目标1） 3、生物信息学的计算机和网络基础（支撑课程目标1） 4、生物信息学的数学基础（支撑课程目标1） 5、生物信息学的产业化（支撑课程目标1） 6、生物信息学研究内容和发展前景展望（支撑课程目标1）
（三）本章重难点 ※生物信息学的数学基础、生物信息学的计算机和网络基础 第二章分子生物学数据库（2学时） （一）教学要求 理解和掌握相关名词的定义、概念和解释等，形成正确的理念和行为观点 （二）教学内容 1、生物学数据库概述（支撑课程目标1） 2、核苷酸序列与基因组数据库（支撑课程目标1） 3、蛋白质序列与模式、同源性数据库（支撑课程目标1） 4、结构数据库（支撑课程目标1） 5、基因和分子的互作和代谢途径信息数据库（支撑课程目标1） 6、RNA核苷酸序列数据库（支撑课程目标1） 7、其它遗传学与分子生物学资源（支撑课程目标1） 8、数据库中存在的问题及使用注意事项（支撑课程目标1） （三）本章重难点 ※蛋白质序列与模式、同源性数据库；基因和分子的互作和代谢途径信息数据库；RNA 核苷酸序列数据库 第三章序列比对与数据库检索（2学时） （一）教学要求 理解和掌握相关名词的定义、概念和解释等，形成正确的理念和行为观点 （二）教学内容 1、序列比对概述（支撑课程目标1） 2、双序列比对（支撑课程目标1） 3、比对的统计学显著性（支撑课程目标1） 4、多序列比对（支撑课程目标1） 5、数据库搜索（支撑课程目标1） 6、基因组长序列比对（支撑课程目标1） （三）本章重难点 ※双序列比对、数据库搜索 第四章核酸序列的信号和功能识别（4学时）
生物信息学专业职业生涯规划书范文格式(原创)
生物信息学专业职业生涯规划书范文格式(原创) 一、自我认知 通过人才测评分析结果以及本人对自己的认识、朋友对我的评价，我认真的认知了自己。 1.职业兴趣：研究型，希望日后能在科研方面工作。 2.职业能力：逻辑推理的能力相对比较强，而信息分析能力也不错的，比较喜欢对复杂的事务进行思考，将复杂事物简化。 3.个人特质：喜欢追求各种不明确的目标；观察力强,工作自觉、热情，能够吃苦耐劳；主张少说多做；爱学习；喜欢独立工作。 生物信息学专业人才培养方案分析： 一、培养目标 生物信息学专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作的高级科学技术人才。 二、培养要求 学生主要学习生物信息学的基本理论和方法，受到相关科学实验和科学思维的基本训练，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，具备生物信息的收集、分析、挖掘、利用等方面
的基本能力，具有较好的业务素质。 三、知识技能 1、掌握普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学等基本知识和实验技能； 2、掌握计算机科学与技术基本知识和编程技能(包括计算机应用基础、Linux基础及应用、数据库系统原理、模式识别与预测、生物软件及数据库、Perl编程基础等)，具备较强的数学和统计学素养(高等数学I、II、生物统计学等)； 3、掌握生物信息学、基因组学、计算生物学、蛋白质组学、生物芯片原理与技术的基本理论和方法，初步具备综合运用分子生物学、计算机科学与技术、数学、统计学等知识和技能，解决生物信息学基本问题的能力； 4、掌握生物信息学资料的查询、文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的基本方法，具有一定的实验设计、结果分析、撰写论文、参与学术交流的能力； 5、熟悉国家生物信息产业政策、知识产权及生物安全条例等有关政策和法规； 6、了解生物信息学的理论前沿、应用前景和最新发展动态； 7、具有较好的科学人文素养和较强的英语应用能力，具备较强的自学能力、创新能力和独立解决问题的能力； 8、具有良好的思想道德素质和文化素养，身心健康； 9、具有较好的科学素质、竞争意识、创新意识和合作精神。
《生物信息学》教学大纲
《生物信息学》教学大纲 Bioinformatics 课程编码：27A11708 学分：1.5 课程类别：专业任选课 计划学时：24 其中讲课：20 上机：4 适用专业：生物技术专业、药学专业 推荐教材：薛庆中著，《DNA和蛋白质序列数据分析工具》，科学出版社，2014年。 参考书目：张成岗著，《生物信息学方法与实践》，科学出版社，2005年。 课程的教学目的与任务 本课程的教学目的是引导学生初步了解生物信息学的基本研究内容与研究方法以及生物信息在多学科领域的应用。使学生掌握生物信息学的基本术语、基本原理、基本研究方法、重要核酸和蛋白质数据库等。掌握指定的基于互联网的常用生物信息学软件的基本操作使用方法。要求学生通过基于问题和任务的学习方式，初步具备解决简单生物信息学问题的研究能力。 课程的基本要求 通过本课程的学习，要求学生1. 掌握该领域的基本知识。2. 掌握指定数据库与软件的应用。3.课程的主要任务包括一次期末考试和多次的章节作业以及课程问题讨论等。 4.培养与引导学生采用生物信息学实际操作能力、以期后期能用于相应领域的研究工作中。 各章节授课内容、教学方法及学时分配建议（含课内实验） 第一章：绪论建议学时：2 [教学目的与要求] 掌握专生物信息学产生背景、概念及研究内容；介绍常用的核酸、蛋白质数据库介。 [教学重点与难点] 掌握生物信息学概念机研究内容，熟悉常用数据库的使用。 [授课方法] 课堂讲授结合上机操作 [授课内容] §1.1生物信息学的产生背景，概念 生物信息学的发展简史 生物信息学的不同定义 §1.2生物信息学的研究内容及常用的核酸、蛋白质数据库介绍 生物信息学的而研究内容 常用的核酸数据库 常用的蛋白质数据库
狂犬病毒生物信息学分析
课程论文 题目：狂犬病毒ABLV编码核蛋白（N）的生物信息学分析课程名称：生物信息学 姓名：秦鸽鸽 学号： Y4 学院：生命科学与工程学院 专业：基础兽医学 狂犬病毒ABLV编码核蛋白（N）的生物信息学分析 摘要：狂犬病病毒（rabies virus，ＲＶ）是引起中枢神经系统感染的急性人畜共患传染病。狂犬病病毒基因组是由单股负链、不分节段的RNA组成。基因组编码病毒的核蛋白（N）、磷酸化蛋白（NS）、基质蛋白（M）、糖蛋白（G）和依赖RNA 的RNA 多聚酶（L）5 个主要结构蛋白。N蛋白是组成的主要，是诱导细胞免疫的主要成分，常用于的诊断、分类和流行病学研究。本文就核蛋白（N）的理化性质、蛋白质结构、系统进化关系等进行了预测和分析，预测结果表明核蛋白的一级结构稳定，为亲水性蛋白，有两个跨膜区，ABLV病毒与其它6个基因型的病毒亲缘关系较其他病毒近，但之间又有明显的距离。 关键字狂犬病毒；核蛋白；理化性质；蛋白质结构预测；系统进化分析狂犬病病毒在野生动物（狼、狐狸、鼬鼠、蝙蝠等）及家养动物（狗、猫、牛等）与人之间构成狂犬病的传播环节。人主要被病兽或带毒动物咬伤后感染。一旦受染，如不及时采取有效防治措施，可导致严重的急性传染病，病死率高。 狂犬病是由狂犬病病毒（rabies virus，ＲＶ）引起的中枢神经系统感染的急性人畜共患传染病。所有温血动物都可感染，狂犬病一旦发病，病死率几乎100％［1］，是人类病死率最高的急性传染病之一。该病流行于100 多个国家和地区, 中国的狂犬病发病率占世界第二位, 仅次于印度[2]。 狂犬病病毒基因组是由11 928 或11 932 个核苷酸组成的单股负链、不分节段的RNA，分子量约4.6×106。基因组从3′端至5′端的排列依次为N、NS、M、G、L 5 个结构基因，各基因的序列长度分别为1 421、991/804/805、1 675/2 059、
生物信息学作业题
生物信息学作业题 绪论 1．什么是生物信息学？ 2．生物信息学有哪些主要研究领域？ 第一章生物信息学的分子生物学基础 1．DNA的双螺旋结构要点是什么？ 2．什么是基因组和蛋白质组？对它们的研究有何意义？ 第二章生物信息学的计算机基础 1．简述网络操作系统的类型。 第三章核酸序列分析 1．什么是全局比对？ 2．什么是局部比对？有哪些优点？ 第四章分子进化分析 1．分子进化分析具有哪些优点？ 2. 简述分子进化的中性学说。 第五章基因组分析 1. 什么是基因组学？其主要研究内容是什么？ 2．简述基因预测分析的一般步骤。 第六章蛋白质组分析 1. 蛋白质组学的概念和主要研究的大致方向是什么？ 2. 蛋白质组功能预测的程序是怎样的？ 第七章生物芯片数据分析 1. 什么是生物芯片? 2. 生物芯片有哪些方面的应用? 第八章核酸与蛋白质结构预测 1. RNA二级结构典型的预测方法有哪些？ 2. 基于统计学的预测蛋白质二级结构的方法有哪些？ 第九章生物信息学平台与工具软件 1. 请利用Clustal X软件对下列6条蛋白质序列进行多重比对（比对结果用BioEdit软件打开，用“截图”方式显示比对结果）。 >1 mqngkvkwfn sekgfgfiev eggedvfvhf saiqgegfkt leegqevtfe veqgnrgpqatnvnkk >2 mqgkvkwfnn ekgfgfieie gaddvfvhfs aiqgegykal eegqevsfdi tegnrgpqaanvvkl >3
mqngkvkwfn sekgfgfiev eggedvfvhf saiqgegfkt leegqevtfe veqgnrgpqatnvnkk >4 mqgkvkwfnn ekgfgfieie gaddvfvhfs aiqgegykal eegqevsfdi tegnrgpqaanvvkl >5 mqngkvkwfn sekgfgfiev eggedvfvhf saiqgegfkt leegqevtfe veqgnrgpqatnvnkk >6 mqgkvkwfnn ekgfgfieie gaddvfvhfs aiqgegykal eegqevsfdi tegnrgpqaanvvkl 2. 现有一ZmPti1b蛋白质序列，请用DNAMAN软件分析其二级结构，给出分析结果。 1 MSCFACCGDE DTQVPDTRAQ YPGHHPARAD AYRPSDQPPK GPQPVKMQPI AVPAIPVDEI 61 REVTKGFGDE ALIGEGSFGR VYLGVLRNGR SAAVKKLDSN KQPDQEFLAQ VSMVSRLKHE 121 NVVELLGYCA DGTLRVLAYE FATMGSLHDM LRGRKGVKGA QPGPVLSWSQ RVKIAVGAAK 181 GLEYLHEKAQ PHIIHRDIKS SNVLLFDDDV AKIADFDLSN QAPDMAARLH STRVLGTFGY 241 HAPEYAMTGQ LSSKSDVYSF GVVLLELLTG RKPVDHTLPR GQQSLVTWAT PRLSEDKVRQ 301 CVDSRLGGDY PPKAVAKFAA VAALCVQYEA DFRPNMSIVV KALQPLLNAH ARATNPGDHA 361 GS
蛋白质组学课程论文
蛋白质组学关键技术研究进展 摘要：蛋白质组学是对蛋白质特别是其结构和功能的大规模研究，是在90年代初期，由Marc Wikins 和学者们首先提出的新名词。蛋白质组的研究不仅能为生命活动规律提供物质基础，也能为众多种疾病机理的阐明及攻克提供理论根据和解决途径。本文综述了蛋白质组学的一些关键技术的应用研究进展。 关键词：蛋白质组学；蛋白质组技术；研究方法 蛋白质组学的概念[1]最早是在1995年提出的，它在本质上指的是在大规模水平上研究蛋白质的特征，包括蛋白质的表达水平，翻译后的修饰，蛋白与蛋白相互作用等，由此获得蛋白质水平上的关于疾病发生，细胞代谢等过程的整体而全面的认识。近年来，高通量蛋白质分离与鉴定技术，如双向电泳、生物质谱、蛋白质芯片、酵母双杂交系统、生物信息学等相继建立并日趋完善，加速了蛋白质组学的发展。 1蛋白质组学概述 随着人类基因组计划的完成和功能基因组时代的到来，蛋白质结构与功能研究越来越重要，蛋白质组学、生物信息学等相关学科已逐渐成为生命科学的前沿。 随着人类基因组计划的实施和推进，生命科学研究已进入了后基因组时代。在这个时代，生命科学的主要研究对象是功能基因组学，包括结构基因组研究和蛋白质组研究等。尽管现在已有多个物种的基因组被测序，但在这些基因组中通常有一半以上基因的功能是未知的。 目前功能基因组中所采用的策略，如基因芯片、基因表达序列分析(Serial analysis of gene expression, SAGE)等，都是从细胞中mRNA的角度来考虑的，其前提是细胞中mRNA的水平反映了蛋白质表达的水平。但事实并不完全如此，从DNA、mRNA、蛋白质，存在三个层次的调控，即转录水平调控(Transcriptional control)，翻译水平调控(Translational control)，翻译后水平调控(Post-translational control)。从mRNA 角度考虑，实际上仅包括了转录水平调控，并不能全面代表蛋白质表达水平。实验也证明，组织中mRNA丰度与蛋白质丰度的相关性并不好，尤其对于低丰度蛋白质来说，相