生物信息学小论文
课程论文
课程名称：《基因组学与生物信息学》
论文题目：基因组学的最新研究进展及其重要的科学意义专业：遗传学
学号：112013408002221
姓名：李念念
2014.01.04
基因组学的最新研究进展及其重要的科学意义
摘要：生物信息学是生物技术的核心,是一门由生物、数学、物理、化学、计算机科学、信息科学等多学科交叉产生的新兴学科。本文介绍了生物信息学的概念,分析了发展生物信息学对现今科学发展的重大意义。根据生物信息学的发展特点,具体分析了生物信息学研究的内容:基因组序列的分析; 基因进化;药物设计; 基因区域预测; 基因功能预测;蛋白质结构预测。评述了生物信息学发展的现状,指出我国生物信息学发展中存在的问题, 并对我国发展生物信息学提出了一些建议。最后分析了生物信息学发展的方向, 展望了生物信息学的发展前景。
关键词：生物信息发展实际应用生产
正文：
生物信息学是生命科学、信息科学、数理科学等众多行馆学科相互交融所形成的一门新兴边缘学科，它随人类基因组计划（HGP）的实施而诞生，已旭旭发展成为当今生命科学的重大前沿领域之一。
一．生物信息学产生的背景
有人说, 基于序列的生物学时代已经到来,尽管对/ 序列生物学0这一提法可能有所争议,但是今日像潮水般涌现的序列信息却是无可争辩的事实。自从1990年美国启动人类基因组计划以来,人与模式生物基因组的测序工作进展极为迅速。迄今已完成了约40多种生物的全基因组测序工作,人基因组约3@109碱基对的测序工作也接近完成。至2000年6月26日,被誉为生命/ 阿波罗计划0的人类基因组计划,经过美、英、日、法、德和中国科学家的艰苦努力, 终于完成了工作草图, 这是人类科学史上又一个里程碑式的事件。它预示着完成人类基因组计划已经指日可待。截止日前为止,仅登录在美国GenBank数据库中的DNA序列总量已超过70亿碱基对。在人类基因组计划进行过程中所积累起来的技术和经验,使得其它生物基因组的测序工作可以完成得更为快捷。可以预计, 今后DNA序列数据的增长将更为惊人。生物学数据的积累并不仅仅表现在DNA 序列方面,与其同步的还有蛋白质的一级结构, 即氨基酸序列的增长。此外,迄今为止, 已有一万多种蛋白质的空间结构以不同的分辨率被测定。基于cDNA序列测序所建立起来的EST数据库其记录已达数百万条。在这些数据的基础上派生、整理出来的数据库已达500余个。这一切构成了一个生物学数据的海洋。可以打一个比方来说明这些数据的规模。有人估计,人类( 包括已经去世的和仍然在世的) 所说过的话的信息总量约为5唉字节( 1唉字节等于10@18字节) 。而如今生物学数据信息总量已经接近甚至超过此数量级。这种科学数据的急速和海量积累,在人类的科学研究历史中是空前的。数据并不等于信息和知识, 但却是信息和知识的源泉,关键在于如何从中挖掘它们。与正在以指数方式增长的生物学数据相比, 人类相关知识的增长(粗略地用每年所发表的生物、医学论文数来代表) 却十分缓慢。一方面是巨量的数据;另一方面是我们在医学、药物、农业和环保等方面对新知识的渴求,这些新知识将帮助人们改善其生存环境和提高其生活质量。这就构成了一个极大的矛盾。这个矛盾就催生了一门新兴的交叉学科, 这就是生物信息学。美国人类基因组计划实施五年后的总结报告中, 对生物信息学作了以下的定义: 生物信息学是一门交叉学科, 它包含了生物信息的获取、处理、储存、分发、分析和解释等在内的所有方面,它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具, 来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。生物信息学这一名词的出现仅仅是几年前的事情, 但是计算生物学这一名词的出现则要早得多。鉴于这两门学科之间并没有或难以界定严格的
分界线,在这里统称为生物信息学。
一、生物信息学所研究的内容
目前归入生物信息学研究领域的内容大致有以下几个方面:
( 1) 各种生物数据库的建立和管理。这是一切生物信息学工作的基础, 通常要有计算机科学背景的专业人员与生物学家密切合作。
( 2) 数据库接口和检索工具的研制。必须发展
查询数据库和向库里提供数据的方便接口。这是专业人员才能胜任的工作, 通常在生物信息中心里进行。
(3) 研究新算法, 发展方便适用的程序, 是生物信息学的日常任务。
( 4) 生物信息学最重要的任务, 是从海量数据中提取新知识, 从已经积累的数据和知识出发, 预测蛋白质的结构和功能。这是常规的研究任务。
二、生物信息学在发展过程中, 形成了它独特的发展方向, 也确立了它的研究内容。具体说
来, 生物信息学要作的工作主要为:
1.基因组序列的分析
2.基因进化
3.药物设计
4.基因区域预测
5.基因功能预测
6.蛋白质结构预测
三、生物信息学发展现状
1国际发展现状
生物信息学的发展将会对生命科学带来革命性的变革。它的成果不仅对相关基础学科起巨大的推动作用, 而且还将对医药、卫生、食品、农业等产业产生巨大的
影响, 甚至引发新的产业革命。因此, 各国政府和工业界对此极为重视, 投入了大量
资金。更有许多商业机构介入其中, 为生物信息学的发展注入了强大的活力。生物
信息学产生的效益是相当惊人的。
2国内发展现状
在我国, 生物信息学随着人类基因组研究的展开才刚刚起步, 但已显露出蓬勃发展
的势头。在政府的支持和科学家的呼吁下, 国家级生物医学信息学中心正在筹建之
中。北京市已经成立了北京生物工程学会生物信息学专业委员会( 即北方生物信息学研究会) , 目的在于联合北方地区从事生物信息学的专家, 加强合作, 促进学科的
发展, 并为政府决策提供参考意见。
我国生物信息学的发展也面临着许多制约因素。首先是人才问题。生物信息学是一门新兴交叉学科, 涉及生物、数学、物理、化学、计算机科学、信息科学等领
域, 从事生物信息学研究的人员应该既是生物科学的专家, 又是数学和计算机科学
的专家, 这种复合型人才目前国内还很少。而国内这方面的教育和培训体制尚未建
立, 使得我国生物信息学发展后劲不足。目前欧美各国及日本、韩国等国的高校、
科研机构都纷纷开设了生物信息学课程, 作为研究生的必修课, 有的还设立了生物
信息学专业, 授予生物信息学学位。其次是认识不够, 投入不足。一部分人认为生物信息学无需太多资金, 事实上建立一套初具规模的生物信息学服务系统, 至少需要
投资50万美元以上。我国目前生物信息学研究的主要力量还是放在测序上, 并且硬件、软件都是/ 拿来主义，没有自己独立的阐释系统。
生物信息学作为基因组研究的有力武器, 被广泛地用来加快新基因的寻找过程, 以达到将/ 有用0新基因抢先注册专利的目的。在这场世界范围内的竞争中, 中国
科学家以及科研资金投向的决策部门如何结合我国科研水平的现状、优势领域等客观情况, 将有限的投资投入到刀刃上, 以求获得最大可能的科学研究成果以及商业
回报, 是一个无法回避的新课题。我国在发展生物信息学时, 要考虑到我国的具体
国情, 考虑到我国的科研水平和科研人员素质, 制订出切合实际的方针、政策, 以利于我国生物信息学的健康发展。
在克隆新基因的思路方面, 我国不应该照搬国外克隆新基因所用的方法, 而应该走生物信息学和定位克隆相结合的道路。这种双管齐下克隆新基因的方法可能更适合我国人类基因组研究在财力、物力和研究人才资源等方面的客观条件。
在生物信息学学科建设方面, 政府应注意加强生物信息学学科建设的延续性, 解决青年科技人员流动性大等问题, 有重点地把工作长久地开展起来;尽快设立相
关的学位, 以利于后继人才的培养; 支持拥有我国自主知识产权的算法、软件的后
继开发、包装工作, 这不仅仅因为基潜在的商业利润, 更要逐渐确立中国在世界生
物信息学领域的地位。
四、生物信息学的发展展望
生物信息学是适应人类基因组信息分析的需要而出现的一门与信息科学、数学、计算机科学等交叉的新兴学科。人类基因组计划在完成基因组全部序列测序后, 下一步更艰巨的任务是读懂基因组的工作语言))) 遗传语言的破译。这是下世纪自然科学面临的最大挑战之一。生物信息学的主要任务是人类基因组信息结构复杂性的分析和破译遗传语言,以及基因组功能相关信息分析和服务。作为计算机科学和数学应用于分子生物学而形成的交叉学科,生物信息学已经成为基因组研究中必不可少的有力研究手段。面对挑战, 生物信息学在21世纪的发展进程中, 应该考虑到它的历史使命。在今后的工作中, 将会做好以下几个方面的工作：
1) 理论研究。任何学科的发展都离不开基础理论的研究, 生物信息学也不例外。
它对许多学科都提出了巨大的挑战。这些学科包括分子进化遗传学、群体遗传学、统计生物学、基因组学以及计算机科学和应用数学等相关学科。如果基础理论研究得不到应有的发展, 生物信息学的发展将受到严重的阻碍。今后科学家在理论研究方面要作好几个主要工作: 人类基因组信息结构复杂性研究; 序列( 特别是非编码区) 信息分析; 基因组结构与遗传语言; 语法和词法分析; 大规模基因表达谱分析, 相关算法、软件研究;
基因表达调控网络研究; 基因组信息相关的蛋白质功能分析。
2) 软件开发。现在虽然已经开发出大量的软件工具, 但是大多数软件缺乏技术细
节的描达, 使得新软件编制时不能很好地利用已有的软件资源, 不得不从头开始, 造成各种软件都有自己的输入输出格式, 相互之间互不通用。同时, 大量软件的出现带来一个新问题, 即生物学家面对数量众多的软件无从选择。这两个问题的解决需要对各种软件的功能特性和技术细节进行详尽的介绍, 并进行比较。这样的话, 新软件的编制者可以避免一些编程的重复劳动, 甚至直接利用已有的程序模块, 并且可以编制已有软件输出格式的接口, 统一输入输出的格式, 用户也可以方便地选择合适的软件。
3) 集成数据库。公共数据库与因特网相连, 为世界各地的科学家提供快速高效的
服务, 因而成为获取生物学数据的最佳媒介。目前, 国际上著名的公共数据库有
Genebank、EMBL、DDBJ、Swiss-Port、PIR、PDB等
( 4) 生物数据的质量监控。监控已有的生物数据究竟具有多大的可信度, 对于物理图谱的构建工作有十分重大的意义。
(5) 学科交叉。长期以来, 生物学家、计算机科学家、数学家这三类科学家都是埋
头于各自的研究领域, 而不关心其他学科的发展和要求。这种状况在我国尤为突出。生
物信息学的发展要求三者之间加强沟通, 其意义不仅在于推动生物信息学自身的发展, 而且将成为促进整个生物学发展的强大动力。
生物信息学的发展前景是难以预测的, 但总体来讲, 生物信息学的发展将会带来生物科学的一次历史性的革命, 对推动生物科学的发展、增进人类对自身的了解、增进人类对大自然的了解, 所起的作用将是不可估量的。
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
生物信息学复习题及答案
生物信息学复习题 名词解释 1. Homology (同源):来源于共同祖先的序列相似的序列及同源序列。序列相似序列并不一定是同源序列。 （直系同源）：指由于物种形成的特殊事件来自一个共同祖先的不同物种中的同源序列，它们具有相似的功能。 （旁系（并系）同源）：指同一个物种中具有共同祖先，通过基因复制产生的一组基因，这些基因在功能上的可能发生了改变。基因复制事件是促进新基因进化的重要推动力。 (异同源)：通过横向转移，来源于共生或病毒侵染而产生的相似的序列，为异同源。 Score：The sum of the number of identical matches and conservative (high scoring) substitutions in a sequence alignment divided by the total number of aligned sequence characters. Gap总是不计入总数中。 6.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。 7. E值：得分大于等于某个分值S的不同的比对的数目在随机的数据库搜索中发生的可能性。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，E值越接近零，越不可能找到其他匹配序列。 值：得分为所要求的分值比对或更好的比对随机发生的概率。它是将观测得到的比对得分S，与同样长度和组成的随机序列作为查询序列进行数据库搜索进行比较得到的HSP（高分片段对）得分的期望分布联系起来计算的。通常使用低于来定义统计的显著性。P=1-e-E 9.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,是序列相似性分析的基础，其不同的选择将会出现不同的分析结果。 10．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。 ：美国国家生物技术信息学中心，属于美国国立医学图书馆的一部分，具有BLAST, Entrez ,GenBank等工具，还具有PubMed文献数据库。另外还具有Genome, dbEST, dbGSS , dbSTS, MMDB, OMIM, UniGene, Taxonomy, RefSeq, etc. 序列格式：是将DNA或者蛋白质序列表示为一个带有大于号（>）开始的核苷酸或者氨基酸序列的新文件，其中大于号后可以跟上序列的相关信息，其他无特殊要求。 13genbank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，主要包含生物功能或数据库信息；第三部分是feature，对序列的注释；第四部分是序列本身，以“统发生树（Phylogenetic tree ）是研究生物进化和系统发育过程中的一种用树状分支图来概括各种生物之间亲缘关系，是一种亲缘分支分类方法。在树中，每个节点代表其各分支的最近共同祖先，而节点间的线段长度对应演化距离（如估计的演化时间）。是用来研究物种进化与多样性的基础，是相近物种相关生物学数据的来源。17.基因树与物种树：物种树反映一组物种进化历程的系统树，其中每一个内部节点就代表一个物种形成的过程，而基因树则是代表来源于不同物种的单个同源基因的差异构建的系统树，而其内部的一个节点则代表一个祖先基因分化为两个新的独特的基因序列的事件。基因
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
生物信息学考试试卷修订稿
生物信息学考试试卷 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-
一、名词解释(每小题4分,共20分) 1、生物信息学 广义：生命科学中的信息科学。生物体系和过程中信息的存贮、传递和表达；细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程的中各种生物信息。 狭义：生物分子信息的获取、存贮、分析和利用。 2、人类基因组计划 人类基因组计划准备用15年时间，投入30亿美元，完成人类全部24条染色体的3×109脱氧核苷酸对(bp)的序列测定，主要任务包括作图(遗传图谱、物理图谱的建立及转录图谱的绘制)、测序和基因识别。其中还包括模式生物(如大肠杆菌、酵母、线虫、小鼠等)基因组的作图和测序，以及信息系统的建立。作图和测序是基本的任务，在此基础上解读和破译生物体生老病死以及和疾病相关的遗传信息。 3、蛋白质的一级结构 蛋白质的一级结构是指多肽链中氨基酸的序列 4、基因 基因--有遗传效应的DNA片断,是控制生物性状的基本遗传单位。 5、中心法则 是指遗传信息从传递给，再从RNA传递给，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。这是所有有细胞结构的生物所遵循的法则。 6 、DNA序列比较 序列比较的根本任务是：（1）发现序列之间的相似性；（2）辨别序列之间的差异 目的： 相似序列相似的结构，相似的功能 判别序列之间的同源性 推测序列之间的进化关系 7、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 8、基因识别 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。 9、系统发生学 系统发生学(phylogenetics)——研究物种之间的进化关系。 10、基因芯片 基因芯片（gene chip），又称DNA微阵列（microarray），是由大量cDNA或寡核苷酸探针密集排列所形成的探针阵列，其工作的基本原理是通过杂交检测信息。
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
生物信息学复习资料
第一章 1.生物信息学：用数学的、统计的、计算的方法来解决生物问题，这基于用DNA、氨基酸及相关信息。即生物+信息学，其中生物是指从基因型到表型：DNA/基因组→RNA→蛋白质→分子网络→细胞→生理学/疾病。信息学是指从数据到发现：数据管理→数据计算→数据挖掘→模型/模拟 2.人类基因组计划：①前基因组时代(1990年前)：通过序列之间的对比，寻找序列变化，确定序列功能。②基因组时代(1990年后～2001年)迅猛发展：标志性的工作包括基因寻找和识别，数据库系统的建立。③后基因组时代(2001年至今)功能基因组研究：研究内容发展到基因和基因组的功能分析，即功能基因组，学研究。从传统的还原论研究生命过程转到了整体论思想。 2001年,中美日德法英6国科学家耗费十年，联合公布人类基因组草图 3.基因芯片：又称DNA芯片，由大量DNA或寡聚核苷酸探针密集排列形成的探针阵列。原理：杂交测序方法，在一定条件下，载体上的核酸分子可以与来自样品的序列互补的核酸片段杂交，如果把样品中的核酸片段进行标记，在专用的芯片阅读仪上就可以检测到杂交信号。药物处理细胞总mRNA用Cy5标记，未处理的细胞总mRNA用Cy3标记，颜色？将两者杂交形成固相探针，包含cDNA和寡核苷酸，最后进行结果观察和信息分析。 、EMBL、DDBJ 5.数据挖掘：①理解数据和数据的来源②获取相关知识与技术③整合与检查数据④去除错误或不一致的数据⑤建立模型和假设⑥实际数据挖掘工作⑦测试和验证挖掘结果⑧解释和应用。数据挖掘中的常见算法思想：判断、聚类、关联。数据挖掘模型：①监督模型、预测模型②无监督模型：聚类分析和关联分析②数据降维：主成分分析和因子分析。 第二章： 1.Sanger法：①1977年，提出了“双脱氧核苷酸末端终止测序方法”②技术基础：PCR扩增；双脱氧核苷酸的扩增终止；电泳分离扩增片段③优点1.读取片段长 2.准确率高99.9% 缺点：1.测序通量低2.成本高、流程多④方法、原理：每个反应含有所以四种dNTP使之扩增，并混入限量的一种不同的ddNTP使之终止，由于ddNTP缺乏延伸所需要的3’-OH基团，使延长的寡聚核苷酸选择性地在G,A,T或 C 处终止，终止点由反应中相应的双脱氧而定，每一种dNTPs和ddNTPs的相对浓度可以调整，使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物。它们具有共同的起始点，但终止在不同的核苷酸上，可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段，凝胶处理后可以X-光胶片放射性自显影或非同位素标记进行检测 2. 第2代测序技术（2005）①特点：1.PCR反应空间限定在特定的微小载体中。降低成本，实现高通量2.边合成边测序以及平行测序②第一代测序就出现了自动化测序③Solexa步骤：(1)制备模板，单链片断固定到载片表面(2)DNA簇群生成(3)循环合成反应+荧光成像④技术基础：基于芯片或其他载体、3’受保护的荧光标记碱基、PCR ⑤优点：高通量、没有电泳的步骤，成本降低缺点：读取片段长度短、准确率下降 3．Read contig Scaffold ①Read:测序读到的碱基序列片段，测序的最小单位②contig:由reads通过对overlap区域拼接组装成的没有gap的序列段③Scaffold：通过pair ends信息确定出的contig排列，中间有gap 4.测序的应用：①遗传多样性分析②甲基化分析③研究与蛋白质结合的DNA序列特征④转录组测序 5. 转录组测序（RNA Seq）:①定义：把mRNA, non-codingRNA(ncRNA) 和smallRNA全部或者其中一些用高通量测序技术进行测序分析的技术②ncRNA主要包括有：tRNA、rRNA、snRNA、核仁小分子RNA(snoRNA)、细胞质小分子RNA(scRNA)、不均一核RNA(hnRNA)、小RNA(microRNA, miRNA) ③方法：获得cell总RNA，然后根据实验需要，对RNA样品进行处理，处理好的RNA再进行片段化，然后反转录形成cRNA，获得cDNA文库，然后在cDNA片段接上接头，最后用新一代高通量测序进行测序④作用：(1)通过RNA-seq来分析基因表达量(2)通过RNA-seq分析基因表达网
生物信息学试题整理
UTR的含义是（B ） A.编码区 B. 非编码区 C. motif的含义是（D ）。 A.基序 B. 跨叠克隆群 C. algorithm 的含义是（B ）。 A.登录号 B. 算法 C. RGR^ （D ）。 A.在线人类孟德尔遗传数据 D.水稻基因组计划 下列Fasta格式正确的是（B） 低复杂度区域 D. 幵放阅读框 碱基对 D. 结构域 比对 D. 类推 B. 国家核酸数据库 C. 人类基因组计划 A. seql: agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta B. >seq1 agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta C. seq1:agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta D. >seq1agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta 如果我们试图做蛋白质亚细胞定位分析，应使用（D） A. NDB 数据库 B. PDB 数据库 C. GenBank 数据库 D. SWISS-PROT 数
据库 Bioinformatics 的含义是（A ）。 A. 生物信息学 B. 基因组学 C. 蛋白质组学 D. 表观遗传学 Gen Bank中分类码PLN表示是（D ）。 A.哺乳类序列 B. 细菌序列 C.噬菌体序列 D. 植物、真菌和藻类序列 ortholog 的含义是（A）0 A.直系同源 B.旁系同源 C.直接进化 D.间接进化 从cDNA文库中获得的短序列是（D ）o A. STS B. UTR C. CDS D. EST con tig的含义是（B ）o A.基序 B. 跨叠克隆群 C. 碱基对 D. 结构域 TAIR （AtDB）数据库是（C）o A.线虫基因组 B. 果蝇基因组 C. 拟南芥数据库 D. 大肠杆菌基因组ORF的含义是（D ）o A.调控区 B. 非编码区 C.低复杂度区域 D. 幵放阅读框
生物信息学课程论文
生物信息学的发展和前景 摘要：生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分，成为生命科学研究的前沿。本文对生物信息学的产生背景及其研究现状等方面进行了综述，并展望生物信息学的发展前景。生物信息学的发展在国内、外基本上都处在起步阶段。因此，这是我国生物学赶超世界先进水平的一个百年一遇的极好机会。 关键字：生物信息学、产生、发展、前景
生物信息学的发展和前景 随着生物科学技术的迅猛发展，生物信息数据资源的增长呈现爆炸之势，同时计算机运算能力的提高和国际互联网络的发展使得对大规模数据的贮存、处理和传输成为可能，为了快捷方便地对已知生物学信息进行科学的组织、有效的管理和进一步分析利用，一门由生命科学和信息科学等多学科相结合特别是由分子生物学与计算机信息处理技术紧密结合而形成的交叉学科——生物信息学(Bioinformatics))应运而生,并大大推动了相关研究的开展,被誉为“解读生命天书的慧眼”。 生物信息学的产生 生物信息学是80年代未随着人类基因组计划（Human genome project)的启动而兴起的一门新的交叉学科。它通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，进而达到揭示数据所蕴含的生物学意义的目的。由于当前生物信息学发展的主要推动力来自分子生物学，生物信息学的研究主要集中于核苷酸和氨基酸序列的存储、分类、检索和分析等方面，所以目前生物信息学可以狭义地定义为：将计算机科学和数学应用于生物大分子信息的获取、加工、存储、分类、检索与分析，以达到理解这些生物大分子信息的生物学意义的交叉学科。事实上，它是一门理论概念与实践应用并重的学科。 生物信息学的产生发展仅有10年左右的时间---bioinformatics这一名词在1991年左右才在文献中出现，还只是出现在电子出版物的文本中。事实上，生物信息学的存在已有30多年，只不过最初常被称为基因组信息学。美国人类基因组计划中给基因组信息学的定义：它是一个学科领域，包含着基因组信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释的所有方面。 自1990年美国启动人类基因组计划以来，人与模式生物基因组的测序工作进展极为迅速。迄今已完成了约40多种生物的全基因组测序工作，人基因组约
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。
生物信息学小论文
生物信息学的过去现在和将来 摘要：生物信息学是生物技术的核心,是一门由生物、数学、物理、化学、计算机科学、信息科学等多学科交叉产生的新兴学科。本文介绍了生物信息学的概念,分析了发展生物信息学对现今科学发展的重大意义。根据生物信息学的发展特点,具体分析了生物信息学研究的内容:基因组序列的分析; 基因进化;药物设计; 基因区域预测; 基因功能预测;蛋白质结构预测。评述了生物信息学发展的现状,指出我国生物信息学发展中存在的问题, 并对我国发展生物信息学提出了一些建议。最后分析了生物信息学发展的方向, 展望了生物信息学的发展前景。 关键词：生物信息发展实际应用生产 正文： 生物信息学是生命科学、信息科学、数理科学等众多行馆学科相互交融所形成的一门新兴边缘学科，它随人类基因组计划（HGP）的实施而诞生，已旭旭发展成为当今生命科学的重大前沿领域之一。 一、生物信息学产生的背景 有人说, 基于序列的生物学时代已经到来,尽管对/ 序列生物学0这一提法可能有所争议,但是今日像潮水般涌现的序列信息却是无可争辩的事实。自从1990年美国启动人类基因组计划以来,人与模式生物基因组的测序工作进展极为迅速。迄今已完成了约40多种生物的全基因组测序工作,人基因组约3@109碱基对的测序工作也接近完成。至2000年6月26日,被誉为生命/ 阿波罗计划0的人类基因组计划,经过美、英、日、法、德和中国科学家的艰苦努力, 终于完成了工作草图, 这是人类科学史上又一个里程碑式的事件。它预示着完成人类基因组计划已经指日可待。截止日前为止,仅登录在美国GenBank数据库中的DNA序列总量已超过70亿碱基对。在人类基因组计划进行过程中所积累起来的技术和经验,使得其它生物基因组的测序工作可以完成得更为快捷。可以预计, 今后DNA序列数据的增长将更为惊人。生物学数据的积累并不仅仅表现在DNA 序列方面,与其同步的还有蛋白质的一级结构, 即氨基酸序列的增长。此外,迄今为止, 已有一万多种蛋白质的空间结构以不同的分辨率被测定。基于cDNA序列测序所建立起来的EST数据库其记录已达数百万条。在这些数据的基础上派生、整理出来的数据库已达500余个。这一切构成了一个生物学数据的海洋。可以打一个比方来说明这些数据的规模。有人估计,人类( 包括已经去世的和仍然在世的) 所说过的话的信息总量约为5唉字节( 1唉字节等于10@18字节) 。而如今生物学数据信息总量已经接近甚至超过此数量级。这种科学数据的急速和海量积累,在人类的科学研究历史中是空前的。数据并不等于信息和知识, 但却是信息和知识的源泉,关键在于如何从中挖掘它们。与正在以指数方式增长的生物学数据相比, 人类相关知识的增长(粗略地用每年所发表的生物、医学论文数来代表) 却十分缓慢。一方面是巨量的数据;另一方面是我们在医学、药物、农业和环保等方面对新知识的渴求,这些新知识将帮助人们改善其生存环境和提高其生活质
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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）