生物信息学名词解释
1、生物信息学:研究大量生物数据复杂关系的学科,其特征就是多学科交叉,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、实验数据与理论分析的基础上针对特定目标衍生而来,就是对生物学知识与信息的进一步的整理。
3、FASTA序列格式:就是将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,其她无特殊要求。
4、genbank序列格式:就是GenBank 数据库的基本信息单位,就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;第三部分就是引文区,提供了这个记录的科学依据;第四部分就是核苷酸序列本身,以“//”结尾。
5、Entrez检索系统:就是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(如考虑核酸与氨基酸之间的类似性)与实际进化距离(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:空位罚分就是为了补偿插入与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就是否显著的期望值。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,越不可能找到其她匹配序列,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轴就是一条序列,Y
轴就是另一个序列,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:认为分子进化速率就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
其她性状,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,就是
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,具有共同祖先与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:就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):就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。
28、开放阅读框(ORF):开放阅读框就是基因序列的一部分,包含一段
可以编码蛋白的碱基序列。
29、密码子偏好性(codon bias):氨基酸的同义密码子的使用频率与相应的同功tRNA的水平相一致,大多数高效表达的基因仅使用那些含量高的同功tRNA所对应的密码子,这种效应称为密码子偏好性。30、基因预测的从头分析:依据综合利用基因的特征,如剪接位点,内含子与外显子边界,调控区,预测基因组序列中包含的基因。
31、结构域(domain):保守的结构单元,包含独特的二级结构组合与疏水内核,可能单独存在,也可能与其她结构域组合。相同功能的同源结构域具有序列的相似性。
32、超家族:进化上相关,功能可能不同的一类蛋白质。
33、模体(motif):短的保守的多肽段,含有相同模体的蛋白质不一定就是同源的,一般10-20个残基。
34、序列表谱(profile):就是一种特殊位点或模体序列,在多序列比较的基础上,氨基酸的权值与空位罚分的表格。
35、PAM矩阵:PAM指可接受突变百分率。一个氨基酸在进化中变成另一种氨基酸的可能性,通过这种可能性可以鉴定蛋白质之间的相似性,并产生蛋白质之间的比对。一个PAM单位就是蛋白质序列平均发生1%的替代量需要的进化时间。36、BLOSUM矩阵:模块替代矩阵。矩阵中的每个位点的分值来自蛋白比对的局部块中的替代频率的观察。每个矩阵适合特定的进化距离。例如,在BLOSUM62矩阵中,比对的分值来自不超过62%一致率的一组序列。
37、PSI-BLAST:位点特异性迭代比对。就是一种专门化的的比对,通过调节序列打分矩阵(scoring matrix)探测远缘相关的蛋白。
38、RefSeq:给出了对应于基因与蛋白质的索引号码,对应于最稳定、最被人承认的Genbank序列。39、PDB(Protein Data Bank):PDB中收录了大量通过实验(X射线晶
体衍射,核磁共振NMR)测定的生物大分子的三维结构,记录有原子
坐标、配基的化学结构与晶体结构的描述等。PDB数据库的访问号
由一个数字与三个字母组成(如,4HHB),同时支持关键词搜索,还可以
FASTA程序进行搜索。
40、GenPept:就是由GenBank中的DNA序列翻译得到的蛋白质序
列。数据量很大,且随核酸序列数据库的更新而更新,但它们均就是由
核酸序列翻译得到的序列,未经试验证实,也没有详细的注释。
41、折叠子(Fold):在两个或更多的蛋白质中具有相似二级结构的大
区域,这些大区域具有特定的空间取向。
42、TrEMBL:就是与SWISS-PROT相关的一个数据库。包含从EMBL
核酸数据库中根据编码序列(CDS)翻译而得到的蛋白质序列,并且这
些序列尚未集成到SWISS-PROT数据库中。
43、MMDB(Molecular Modeling Database):就是(NCBI)所开发的生
物信息数据库集成系统Entrez的一个部分,数据库的内容包括来自于
实验的生物大分子结构数据。与PDB相比,对于数据库中的每一个
生物大分子结构,MMDB具有许多附加的信息,如分子的生物学功
能、产生功能的机制、分子的进化历史等,还提供生物大分子三维
结构模型显示、结构分析与结构比较工具。
44、SCOP数据库:提供关于已知结构的蛋白质之间结构与进化关系
的详细描述,包括蛋白质结构数据库PDB中的所有条目。SCOP数据
库除了提供蛋白质结构与进化关系信息外,对于每一个蛋白质还包
括下述信息:到PDB的连接,序列,参考文献,结构的图像等。可以按结
构与进化关系对蛋白质分类,分类结果就是一个具有层次结构的树,
其主要的层次依次就是类(class)、折叠子(fold)、超家族(super family)、
家族(family)、单个PDB蛋白结构记录。
45、PROSITE:就是蛋白质家族与结构域数据库,包含具有生物学意
义的位点、模式、可帮助识别蛋白质家族的统计特征。PROSITE
中涉及的序列模式包括酶的催化位点、配体结合位点、与金属离子
结合的残基、二硫键的半胱氨酸、与小分子或其它蛋白质结合的区
域等;PROSITE还包括根据多序列比对而构建的序列统计特征,能更
敏感地发现一个序列就是否具有相应的特征。
46、Gene Ontology 协会:编辑一组动态的、可控的基因产物不同方
面性质的字汇的协会。从3个方面描述基因产物的性质,即,分子功
能,生物过程,细胞区室。
47、表谱(PSSM):指一张基于多序列比对的打分表,表示一个蛋白质
家族,可以用来搜索序列数据库。
48、比较基因组学:就是在基因组图谱与测序的基础上,利用某个基因
组研究获得的信息推测其她原核生物、真核生物类群中的基因数目、
位置、功能、表达机制与物种进化的学科。
49、简约信息位点:指基于DNA或蛋白质序列,利用最大简约法
构建系统发育树时,如果每个位点的状态至少存在两种,每种
状态至少出现两次的位点。其它位点为都就是非简约性信息
位点。
1、生物信息学:生物分子信息的获取、存贮、分析与利用;以数学为
基础,应用计算机技术,研究生物学数据的科学。
2、相似性(similarity):两个序列(核酸、蛋白质)间的相关性。
3、同源性(homology):生物进化过程中源于同一祖先的分支之间的
关系。
4、同一性(identity):两个序列(核酸、蛋白质)间未发生变异序列
的关系。
5、序列比对(alignment):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。
6、生物数据库检索(database query,数据库查询):对序列、结构以及各种二次数据库中的注释信息进行关键词匹配查找。
7、生物数据库搜索(database search):通过特定序列相似性比对算法,找出核酸或蛋白质序列数据库中与待检序列具有一定程度相似性的序列。
1、生物信息学:
1)生物信息学包含了生物信息的获取、处理、分析、与解释等
在内的一门交叉学科;
2)它综合运用了数学、计算机学与生物学的各种工具来进行研
究;
3)目的在于阐明大量生物学数据所包含的生物学意义。
2、 BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)
直译:基本局部排比搜索工具
意译:基于局部序列排比的常用数据库搜索工具
含义:蛋白质与核酸序列数据库搜索软件系统及相关数据库
3、 PSI-BLAST:就是一种迭代的搜索方法,可以提高BLAST与FASTA 的相似序列发现率。
4、一致序列:这些序列就是指把多序列联配的信息压缩至单条序列,
主要的缺点就是除了在特定位置最常见的残基之外,它们不能表示任何概率信息。
5、 HMM 隐马尔可夫模型:一种统计模型,它考虑有关匹配、错配与
间隔的所有可能的组合来生成一组序列排列。(课件定义)就是蛋白质结构域家族序列的一种严格的统计模型,包括序列的匹配,
插入与缺失状态,并根据每种状态的概率分布与状态间的相互转
换来生成蛋白质序列。
6、信息位点:由位点产生的突变数目把其中的一课树与其她树区分
开的位点。
7、非信息位点:对于最大简约法来说没有意义的点。
8、标度树:分支长度与相邻节点对的差异程度成正比的树。
9、非标度树:只表示亲缘关系无差异程度信息。
10、有根树:单一的节点能指派为共同的祖先,从祖先节点只有唯一
的路径历经进化到达其她任何节点。
11、无根树:只表明节点间的关系,无进化发生方向的信息,通过引
入外群或外部参考物种,可以在无根树中指派根节点。
12、注释:指从原始序列数据中获得有用的生物学信息。这主要就
是指在基因组DNA中寻找基因与其她功能元件(结构注释),并
给出这些序列的功能(功能注释)。
13、聚类分析:一种通过将相似的数据划分到特定的组中以简化大
规模数据集的方法。
14、无监督分析法:这种方法没有内建的分类标准,组的数目与类型
只决定于所使用的算法与数据本身的分析方法。
15、有监督分析法:这种方法引入某些形式的分类系统,从而将表达
模式分配到一个或多个预定义的类目中。
16、微阵列芯片:将探针有规律地排列固定于载体上,与标记荧光分
子的样品进行杂交,通过扫描仪扫描对荧光信号的强度进行检
测,从而迅速得出所要的信息。
17、虚拟消化:就是基于已知蛋白序列与切断酶的特异性的情况下
进行的理论酶切(课件定义)。就是在已知蛋白质序列与蛋白外切
酶之类切断试剂的已知特异性的基础上, 由计算机进行的一
种理论上的蛋白裂解反应。
18、质谱(MS)就是一种准确测定真空中离子的分子质量/电荷比
(m/z)的方法,从而使分子质量的准确确定成为可能。
质谱分析的两个工具
19、分子途径就是指一组连续起作用以达到共同目标的蛋白质。
20、虚拟细胞:一种建模手段,把细胞定义为许多结构,分子,反应与
物质流的集合体。
21、先导化合物:就是指具有一定药理活性的、可通过结构改造来
优化其药理特性而可能导致药物发现的特殊化合物。就就是利
用计算机在含有大量化合物三维结构的数据库中,搜索能与生
物大分子靶点匹配的化合物,或者搜索能与结合药效团相符的
化合物,又称原型物,简称先导物,就是通过各种途径或方法得
到的具有生物活性的化学结构
22、权重矩阵(序列轮廓):它们表示完全结构域序列,多序列联配中
每个位点的氨基酸都有分值,并且特定位置插入或缺失的可能
性均有一定的衡量方法(课件定义)。基础上针对特定的应用目
标而建立的数据库。
23、系统发育学(phylogenetic):确定生物体间进化关系的科学分
支。
24、系统生物学(systems biology):就是研究一个生物系统中所有
组分成分(基因、mRNA、蛋白质等)的构成以及在特定条件下这
些组分间的相互关系,并分析生物系统在一定时间内的动力学
过程
25、蛋白质组(proteome):就是指一个基因组、一种生物或一个细
胞/组织的基因组所表达的全套蛋白质。
26、 ESI电喷雾离子化:一种适合大分子如蛋白质离子化没有明显
降解的质谱技术。
一、名词解释
1.GenBank:就是美国全国卫生研究所维护的基因序列数据库,汇
集并注释了所有公开的核酸序列,与日本的DNA数据库DDBJ 以及欧洲分子实验室核酸序列数据库EMBL一起,都就是国际核苷酸序列数据库合作的成员。
2.EMBL:EMBL实验室—欧洲分子生物学实验室,EMBL数据库
—就是非盈利性学术组织EMBL建立的综合性数据库,EMBL 核酸数据库就是欧洲最重要的核酸序列数据库,它定期地与美国的GenBank、日本的DDBJ数据库中的数据进行交换,并同步更新。
3.DDBJ:日本DNA数据库,主要向研究者收集DNA序列信息并
赋予其数据存取号,信息来源主要就是日本的研究机构,也接受其她国家呈递的序列。
4.BLAST:基本局部比对搜索工具的缩写,就是一种序列类似性
检索工具。BLAST采用统计学几分系统,同时采用局部比对算法, BLAST程序能迅速与公开数据库进行相似性序列比较。BLAST结果中的得分就是对一种对相似性的统计说明。
5.BLASTn:就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。
6.BLASTp:就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。7.Clustsl X:就是CLUSTAL多重序列比对程序的Windows
版本,就是用来对核酸与蛋白序列进行多序列比较的程
序,也可以对来自不同物种的功能或结构相似的序列进
行比对与聚类,通过重建系统发生树判断亲缘关系,并对
序列在生物进化过程中的保守性进行估计。
8.Entrez:就是由NCBI主持的一个数据库检索系统,它包括
核酸,蛋白以及Medline文摘数据库,在这三个数据库中
建立了非常完善的联系。因此,可以从一个DNA序列查询
到蛋白产物以及相关文献,而且,每个条目均有一个类邻
(neighboring)信息,给出与查询条目接近的信息。
9.SRS(sequence retrieval system):序列查询系统,就是EBI提供
的多数据库查询工具之一。有与Entrez类似的功能外,还提供
了一系列的序列分析工具,可以直接进行在线序列分析处理。
10.SWLSS—MODE:就是目前最著名的蛋白质三级结构预测服
务器,建立在已知生物大分子结构基础上,利用同源建模的方法
对未知序列的蛋白质三级结构进行预测。
11.homology modeling:就是目前最为成功且实用的蛋白质结构预
测方法,它的前提就是已知一个或多个同源蛋白质的结构。当
两个蛋白质的序列同源性高于35%,一般情况下认为她们的三
维结构基本相同。
12.Ab initio prediction:蛋白质三级结构预测方法—从头预测法,
在既没有已知结构的同源蛋白质、也没有已知结构的远程同源
蛋白质的情况下,只能采用从头预测方法,即(直接)仅仅根据序
列本身来预测其结构。
13.molecular phylogenetic tree:分子进化树,精确地反映物种间或
群体间在进化过程中发生的极微细的遗传变异,而且借助化石
提供的大分子类群的分化年代能定量地估计出物种间或群体
间的分化年代。
14.gene tree:基因树,表示一组基因或一组DNA顺序进化关系的
系统发生树。
15.neighbor—joining method:邻接法,基于最小进化原理经常被
使用的一种算法,它不检验所有可能的拓扑结构,能同时给出拓
扑结构与分支长度。在重建系统发生树时,认为在进化分子上,
发生趋异的次数可以不同,它就是最有效的的基于距离数据重
建系统树的方法之一。
16.maximum parsimony method:最大简约法基于进化过程中所
需核苷酸(或氨基酸)替代数目最少的假说,对所有可能正确的
拓扑结构进行计算并挑选出所需替代数最小的拓扑结构作为
最优系统树。
17.MEGA(Molecular Evolutionary Genetics Analysis):就是一款
免费的构树软件,它提供了序列比对、格式转换、数据修订、
距离计算、系统树重建与可信度评估等全套功能,能对DNA、
mRNA氨基酸序列及遗传距离进行系统发生分析以及基因分
化年代的分析。
18. BioEdit:BioEdit就是一个序列编辑器与分析工具软件。功能包
括:序列编辑、外挂分析程序、RNA分析、寻找特征序列、支
持超过20000个序列的多序列文件、基本序列处理功能、质
粒图绘制等等。
19.EST:表达序列标签—就是从一个随机选择的cDNA 克隆,
进行5’端与3’端单一次测序挑选出来获得的短的cDNA
部分序列,代表一个完整基因的一小部分
20.GSS:基因组勘测序列,就是基因组DNA克隆的一次性部
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。
高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)
基因组测序基础知识 ㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。 目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种： 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序； 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序； 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序，完成基因组拼接。 采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。 实验流程： 公司服务内容 1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头， 去污染）；序列组装达到精细图标准 2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展 示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？
(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证，用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式 目前3种测序技术 Roche 454，Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中，Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp，经常用于基因组骨架的组装，而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例，对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。 单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段，引物序列连接到DNA片段的一端，然后末端加上接头，将片段固定在flow cell上生成DNA簇，上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点，在第一轮测序完成后，去除第一轮测序的模板链，用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增，以达到第二轮测序所用的模板量，进行第二轮互补链的合成测序(图2)。 图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法
生物信息学期末考试重点
第一讲 生物信息学（Bioinformatics）是20世纪80年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新型交叉学科，它体现了生物学、计算机科学、数学、物理学等学科间的渗透与融合。 生物信息学通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，达到揭示数据所蕴含的生物学意义从而解读生命活动规律的目的。 生物信息学不仅是一门学科，更是一种重要的研究开发平台与工具，是今后进行几乎所有生命科学研究的推手。 生物技术与生物信息学的区别及联系 生物信息学的发展历史 ?人类基因组计划（HGP） ?人类基因组计划由美国科学家于1985年提出，1990年启动。根据该计划，在2015年要把人体约4万个基因的密码全部揭开，同时绘制出人类基因的谱图，也就是说，要揭开组成人体4万个基因的30亿个碱基对的秘密。HGP与曼哈顿原子弹计划和阿波罗计划并称为三大科学计划，被誉为生命科学的登月计划。(百度百科) 随着基因组计划的不断发展，海量的生物学数据必须通过生物信息学的手段进行收集、分析和整理后，才能成为有用的信息和知识。换句话说，人类基因组计划为生物信息学提供了兴盛的契机。上文所说的基因、碱基对、遗传密码子等术语都是生物信息学需要着重研究的地方。 ：
】 第二讲回顾细胞结构 细胞是所有生命形式结构和功能的基本单位 细胞组成 细胞膜主要由脂类和蛋白质组成的环绕在细胞表面的双层膜结构 细胞质细胞膜与细胞核之间的区域：包含液体流质，夹杂物存储的营养、分泌物、天然色素和细胞器 细胞器细胞内完成特定功能的结构：线粒体、核糖体、高尔基体、溶酶体等 细胞核最大的细胞器 DNA的结构 碱基（腺嘌呤A、鸟嘌呤G、胞嘧啶C、胸腺嘧啶G） 。 核苷酸 核苷酸是构成DNA分子的重要模块。每个核苷酸分子由一分子称作脱氧核糖的戊 糖（五碳糖）、一分子磷酸和一分子碱基构成。每种核苷酸都有一个碱基对，也就 是A、T、C、G 基因是什么 基因是遗传物质的基本单位 基因就是核苷酸序列。 大部分的基因大约是1000-4000个核苷酸那么长。 基因通过控制蛋白质的合成，从微观和宏观上影响细胞、组织和器官的产生。 基因在染色体上。
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/5718218458.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
生物信息学分析实践
水稻瘤矮病毒(RGDV)外层衣壳蛋白 P8的同源模建 高芳銮(Raindy) 同源模建(homology modeling) ，也叫比较模建(Compatative modeling)，其前提是一个或多个同源蛋白质的结构已知，当两个蛋白质的序列同源性高于35%，一般情况下认为它们的三维结构基本相同；序列同源性低于30%的蛋白质难以得到理想的结构模型。同源模建是目前最为成功且实用的蛋白质结构预测方法， SWISS-MODEL 是由SwissProt 提供的目前最著名的蛋白质三级结构预测服务器，创建于1993年，面向全世界的生物化学与分子生物学研究工作者提供免费的自动模建服务。SWISS-MODEL 服务器提供的同源模建有两种工作模式：首选模式(First Approach mode)和 项目模式(Project mode)。 本实例以RGDV P8蛋白为研究对象采用首选模式进行同源模建。 图1 SWISS-MODEL 的主界面 操作流程如下： 1.选择模式 单击左侧的“MENU ”菜单下方的“First Approach mode ”，右侧窗口自动SWISS-MODEL 工作窗口，在相应文本框中分别输入的E-mail 、项目标题、待模建的蛋白质序列，SWISS-MODEL 支持以FASTA 格式直接输入或提交UniProt 的登录号，如图2所示。 《生物信息学分析实践》样 稿
图2 SWISS-MODEL 的序列提交页面 2.参数设置 当前版本只有一个选项可设置，如果用户需要使用指定的模板，可在“Use a specific template ”后的输入框填入ExPDB 晶体图像数据库中的模板代码，其格式为“PDBCODE+ChainID ”，如“1uf2P ”。本例不使用指定模板，默认留空。完毕，点击“Submit Modeling Request ”提交模建请求，服务器返回提交成功的提示，如图3所示： 图3 成功提交 SWISS-MODEL WORKSPACEW 页面会自动刷新，直至模建完成，如图4所示，同时模建结果也会发送到指定的邮箱。 3结果解读 点击下图右上方的“Print/Save this page as ”后的图标，可以将整个结果以PDF 文档格式保存到本地计算机中。模建结果给出了五个部分的信息：模建详情(Model Details)、比对信息(Alignment)、模建评价 (Anolea/Gromos/Verify3D)、模建日志(Modelling log)、模板选择日志(Template Selection Log)。 《生物信息学分析实践》样稿
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)
最新生物信息学考试复习
——古A．名词解释 1. 生物信息学：广义是指从事对基因组研究相关的生物信息的获取，加工，储存，分配，分析和解释。狭义是指综合应用信息科学，数学理论，方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据的科学。 2. 基因芯片：将大量已知或未知序列的DNA片段点在固相载体上，通过物理吸附达到固定化（cDNA芯片），也可以在固相表面直接化学合成，得到寡聚核苷酸芯片。再将待研究的样品与芯片杂交，经过计算机扫描和数据处理，进行定性定量的分析。可以反映大量基因在不同组织或同一组织不同发育时期或不同生理条件下的表达调控情况。 3. NCBI：National Center for Biotechnology Information.是隶属于美国国立医学图书馆（NLM）的综合性数据库，提供生物信息学方面的研究和服务。 4. EMBL：European Molecular Biology Laboratory.EBI为其一部分，是综合性数据库，提供生物信息学方面的研究和服务。 5. 简并引物：PCR引物的某一碱基位置有多种可能的多种引物的混合体。 6. 序列比对：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。
7. BLAST：Basic Local Alignment Search Tool.是通过比对(alignment)在数据库中寻找和查询序列(query)相似度很高的序列的工具。 8. ORF：Open Reading Frame.由起始密码子开始，到终止密码子结束可以翻译成蛋白质的核酸序列，一个未知的基因，理论上具有6个ORF。 9. 启动子：是RNA聚合酶识别、结合并开始转录所必须的一段DNA序列。原核生物启动子由上游调控元件和核心启动子组成，核心启动子包括-35区（Sextama box）TTGACA，-10区（Pribnow Box）TATAAT，以及+1区。真核生物启动子包括远上游序列和启动子基本元件构成，启动子基本元件包括启动子上游元件（GC岛，CAAT盒），核心启动子（TATA Box，+1区帽子位点）组成。 10. motif：模体，基序，是序列中局部的保守区域，或者是一组序列中共有的一小段序列模式。 11. 分子进化树：通过比较生物大分子序列的差异的数值重建的进化树。 12. 相似性：序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相似DNA碱基或氨基酸残基序列所占的比例。 13. 同源性：两个基因或蛋白质序列具有共同祖先的结论。
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》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 -
蛋白质组学生物信息学分析介绍
生物信息学分析FAQ CHAPTER ONE ABOUT GENE ONTOLOGY ANNOTATION (3) 什么是GO？ (3) GO和KEGG注释之前，为什么要先进行序列比对（BLAST）？ (3) GO注释的意义？ (3) GO和GOslim的区别 (4) 为什么有些蛋白没有GO注释信息？ (4) 为什么GO Level 2的统计饼图里蛋白数目和差异蛋白总数不一致？ (4) 什么是差异蛋白的功能富集分析&WHY？ (4) GO注释结果文件解析 (5) Sheet TopBlastHits (5) Sheet protein2GO/protein2GOslim (5) Sheet BP/MF/CC (6) Sheet Level2_BP/Level2_MF/Level2_CC (6) CHAPTER TWO ABOUT KEGG PATHWAY ANNOTATION (7) WHY KEGG pathway annotation? (7) KEGG通路注释的方法&流程？ (7) KEGG通路注释的意义？ (7) 为什么有些蛋白没有KEGG通路注释信息？ (8) 什么是差异蛋白的通路富集分析&WHY？ (8) KEGG注释结果文件解析 (8) Sheet query2map (8) Sheet map2query (9) Sheet TopMapStat (9) CHAPTER THREE ABOUT FEATURE SELECTION & CLUSTERING (10) WHY Feature Selection? (10)
聚类分析（Clustering） (10) 聚类结果文件解析 (10) CHAPTER FOUR ABOUT PROTEIN-PROTEIN INTERACTION NETWORK (12) 蛋白质相互作用网络分析的意义 (12) 蛋白质相互作用 VS生物学通路？ (12) 蛋白质相互作用网络分析结果文件解析 (12)
生物信息学期末考试重点
1、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 释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计 算机科学相结合形成的一门新学科。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、数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于 距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后， 数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方 式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数 据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。 3、表达序列标签从一个随机选择的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，代表一个完整基因的一小部分，在数据库中其长度一般从20 到7000bp 不等，平均长度为360 ±120bp。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。 4、开放阅读框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。 ORF识别包括检测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。 5、蛋白质的一级结构在每种蛋白质中氨基酸按照一定的数目和组成进行排列，并进 一步折叠成特定的空间结构前者我们称为蛋白质的一级结构，也叫初级结构或基 本结构。蛋白质一级结构是理解蛋白质结构、作用机制以及与其同源蛋白质生理 功能的必要基础。 6、基因识别是生物信息学的一个重要分支，使用生物学实验或计算机等手段识别 DNA序列上的具有生物学特征的片段。基因识别的对象主要是蛋白质编码基因， 也包括其他具有一定生物学功能的因子，如RNA基因和调控因子。基因识别是基 因组研究的基础。
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
生物信息学分析
生物信息学分析 生物信息学难吗？ 经常有人向我问这个问题，这有什么疑问吗？如果不难学，根本就不用问我这个问题。也无需投入那么多时间精力就能掌握，更无需花费三四千元参加线下的培训班，也不会月薪过万。所以，答案很肯定，道理很简单：生物信息比较难学。 为什么难学？ 我总结里几点原因。首先，这是一个交叉学科，要求你既要有生物学的基础，又要有很强的计算机操作技能。这个就有点困难了。因为只是一个生物学就包括多个门类，有很多东西需要去学习，还需要学习计算机知识。很多人一门内容还没学明白，现在还得在加一门，这就属于祸不单行，雪上加霜，屋漏偏逢连夜雨。因此，这种既懂生物学，又懂计算机的复合型人才就比较短缺。而且，生物信息本质上属于数据挖掘，除了生物，计算机，到后面还需要极强的统计学知识才能做好数据分析，所以，还得加上统计学，也就是生物信息学=生物学+计算机科学+统计学三门学科的知识，这也就是为什么生物信息学比较难学。 第二个原因，生物信息本身就包括很多内容，比如DNA的分析，RNA的分析，甲基化的分析，蛋白质的分析等方面，每一
门类又完全不同，从物种方面来分，动物，植物，微生物，医学等有差别很大，很难有一劳永逸，放之四海而皆准的分析方法。 第三个原因就是生物信息是一门快速发展的学习，会出现很多新的测序方法，比如sanger测序，illumina，BGIseq，PacBio，IonTorrent，Nanopore等，每一个平台技术原理完全不同，因此数据特点也完全不同，这就需要针对每一个平台的数据做专门的学习，而且每个平台又在不断的推陈出现，可能今天你刚开发好的方法，产品升级了，都得推倒重来。还有很多新的技术，例如现在比较火的单细胞测序，Hi-C测序，Bionano测序等等内容，以后还出现更多新技术新方法，足够让你活到老，学到老。当然，你先要能活到老，吾生也有涯，而知也无涯。以有涯随无涯，殆已！ 高风险才有高收益 当然啦，虽然你已经看到学习生物信息肯定是不容易了，门槛很高，但是呢，门槛高也有很多好处，就是挡住了一部分人，当你学会了，迈过门槛，你的身价就提高了。如果人人都很容易掌握了，那么也就不值钱了。所以，生物信息，前途是光明的，道路是曲折的。
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）
生物信息学试题复习参考(张弓)
2014-2015学年生物信息学期末考试题 写在前面：这是我考试时候写的答案的大致内容，具体文字我已经不记得了，给大家一个参考，希望对大家复习有帮助。因为我也是扣了很多分，所以答案也有很多错的，大家不要尽信。祝大家考试顺利。 一、实验设计和基础分析 以下qPT-PCR实验方案有哪些错误？请标出错误，并说明原因和写出正确方案。 目的：比较肺癌细胞迁移前后的X基因转录水平表达量 方法：（1）用Trizol法提取细胞总RNA，并用跑胶、OD260/280等方法确认无降解。 （2）用poly-dT引物进行反转录 （3）设计基因特异性PCR引物，用qPCR仪测定X基因和GAPDH基因的Ct值。GAPDH作为内参。 （4）以2^-ΔΔCt方法计算X基因相对于GAPDH的相对含量 （5）比较迁移前后的相对表达量，做三个重复，用t-test进行统计检验，P<0.05为差异显著 1.错误：不能用GAPDH基因作为定量标准；原因：癌症迁移前后GAPDH基因的表达量已经改变了，做定量标准不准确；方案：采用外参（如：其他物种的基因） 2.错误：不能用t-test进行统计检验；原因：t-test进行统计检验的前提是数据呈正态分布，基因表达量不一定呈正太分布；方案：将数据取log10，对数化。 上述两个是我考试时候写的答案，后来经提醒：还发现了一个错误：不能用poly-dT引物进行反转录；原因：。。。。。。；方案：用Oligodt进行逆转录。 二、双序列比对的生物学意义解释 两种细菌的同源蛋白质endonuclease III，长度都为200氨基酸左右，其功能相同，蛋白质序列使用BLAST 可以比对上，同源性高达57%，但其编码DNA序列用BLAST却无法比对上，为了尽可能提高亲缘关系较远的序列的比对效率，比对已经使用BLAST网站上Somewhat similar sequence选项，默认参数（见下图）：
《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