生物信息学复习总结资料

生物信息期末总结

1.生物信息学（Bioinformatics）定义：（第一章）★

生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、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。

（或：）

生物信息学是运用计算机技术和信息技术开发新的算法和统计方法，对生物实验数据进行分析，确定数据所含的生物学意义，并开发新的数据分析工具以实

现对各种信息的获取和管理的学科。（NSFC）

2. 科研机构及网络资源中心：

NCBI：美国国立卫生研究院NIH下属国立生物技术信息中心；

EMBnet：欧洲分子生物学网络；

EMBL-EBI：欧洲分子生物学实验室下属欧洲生物信息学研究所；

ExPASy:瑞士生物信息研究所SIB下属的蛋白质分析专家系统；(Expert Protein Analysis System)

Bioinformatics Links Directory；

PDB (Protein Data Bank)；

UniProt 数据库

3. 生物信息学的主要应用:

1．生物信息学数据库；2．序列分析；3．比较基因组学；4．表达分析；5．蛋白质结构预测；6．系统生物学；7．计算进化生物学与生物多样性。

4.什么是数据库：★1、定义：数据库是存储与管理数据的计算机文档、结构化记录形式的数据集合。（记录record、字段field、值value）

2、生物信息数据库应满足5个方面的主要需求：

（1）时间性；（2）注释；（3）支撑数据；（4）数据质量；（5）集成性。

3、生物学数据库的类型：一级数据库和二级数据库。

（国际著名的一级核酸数据库有Genbank数据库、EMBL核酸库和DDBJ库等；

蛋白质序列数据库有SWISS-PROT等；蛋白质结构库有PDB等。）

4、一级数据库与二级数据库的区别：★

1）一级数据库：

包括：a.基因组数据库----来自基因组作图；

b.核酸和蛋白质一级结构序列数据库；

c.生物大分子(主要是蛋白质)的三维空间结构数据库，(来自X-衍射

和核磁共振结构测定)；

2）二级数据库：

是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。

一般说来，一次数据库的数据量大，更新速度快，用户面广，通常需要高性

能的计算机服务器、大容量的磁盘空间和专门的数据库管理系统支撑。

二次数据库的容量则小得多，更新速度也不像一次数据库那样快，也可以不用大型商业数据库软件支持，这类针对不同问题开发的二次数据库的最大特点是

使用方便，特别适用于计算机使用经验不太丰富的生物学家。

5、一个数据库记录(entry)一般由两部分组成：

1）原始序列数据(sequence data)；

2）描述这些数据生物学信息的注释(annotation)：注释中包含的信息与相应的序列数据同样重要和有应用价值。

6、数据的完整性和注释工作量：1）序列数据广，序列注释不够完整；

2）库数据面窄，序列注释全面.

7、数据库的动态更新：1）不断增加；2）不断修正.

5、几个大型数据库简介：

NCBI、EBI、SIB（共点：拥有庞大的一级数椐库、大量工具软件和广泛的外联。）1、NCBI（https://www.360docs.net/doc/ad16774633.html,）:

NCBI是指美国国家生物技术信息中心（National Center for Biotechnology Information，NCBI），成立于1988年，其主要工作是开发以GenBank为代表的数据库，进行计算生物学研究，开发用于分析基因组数据的软件工具，发布生物医学信息。

1）Entrez（集成化的数据库）（https://www.360docs.net/doc/ad16774633.html,/gquery/）Entrez是NCBI著名的用于提取序列信息的工具，它将科学文献、DNA和蛋白质序列数据库、蛋白质三维结构数据、种群研究数据以及全基因组组装数据

整合成一个高度集成的系统。类似于EBI的SRS（见下文），是一个查询、提取和显示系统。The original version（原始版本）(1991) of Entrez had just 3 nods。

2）可查Protein、PubMed（生物医学文献数据库）、Nucleotide、Genome、Gene、Pathway等相关信息。

2、EMBL-EBI（https://www.360docs.net/doc/ad16774633.html,）

EMBL Nucleotide Sequence Data Library(now known as EMBL-Bank)为世界上第一个核酸序列数据库（1980）。

欧洲分子生物学实验室下属欧洲生物信息学研究所（European Bioinformatics Institute, EBI，1992，英国）EMBL-EBI核酸数据库提供了序列搜索的服务。通

过它的序列提取系统—SRS6（搜索引擎），我们可以用十几种不同的方法（如用

关键字）搜索我们想要的序列。EBI还资助了Ensembl项目，Ensembl是一个用于对各类物种基因组进行生物信息学分析的非常完备的网站。欧洲分子生物学实验室EMBL（The European Molecular Biology Laboratory）。Services、UniProt、ArrayExpress、Ensembl、InterPro、PDBe等界面。

3、SIB（https://www.360docs.net/doc/ad16774633.html,）

瑞士生物信息研究所(Swiss Institue of Bioinformatics,SIB ,30 March 1998 )。用于获取蛋白质序列和相关数据的最有用的资源之一就SIB提供的蛋白质专家分析系统：SWISS-PROT，ExPASy（Expert Protein Analysis System瑞士日内瓦大学专家蛋白质分析系统（http://www.expasy.ch/））。

6、核酸序列数据库：

1、国际上权威的核酸序列数据库：

（1）欧洲分子生物学实验室的EMBL；

（2）美国生物技术信息中心的GenBank；

（3）日本遗传研究所的DDBJ，（http://www.ddbj.nig.ac.jp/）；

这三个数据库是综合性的DNA和RNA序列数据库，每条记录代表一个单独、连续、附有注释的DNA或RNA片段。三个数据库中的数据基本一致，仅

在数据格式上有所差别，对于特定的查询，三个数据库的响应结果一样。

2、INSDC国际核酸序列数据库协会：

1998年，GenBank、EMBL和DDBJ共同成立了国际核酸序列数据库协会（International Nucleotide Sequence Database Collaboration,INSDC），三大核酸数据库之间每天将新测定或更新的数据进行交换共享，保证数据信息的完整与同步，每两个月更新一次版本。（https://www.360docs.net/doc/ad16774633.html,/）

7、蛋白质序列数据库：

1）PIR（Protein Information Resource）；（https://www.360docs.net/doc/ad16774633.html,/）

2）SWISS-PROT；(http://www.expasy.ch/sprot/sprot-top.html)

3）TrEMBL；(https://www.360docs.net/doc/ad16774633.html,/trembl/index.html) 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；

4）NCBI美国国家生物技术信息中心（National Center for Biotechnology Information，NCBI）；

5）UniProt；通用蛋白质数据库（https://www.360docs.net/doc/ad16774633.html,/）包括：（Swiss-Prot、TrEMBL、PIR）用户可以通过文本查询数据库，可以利用BLAST程序

搜索数据库，也可以直接通过FTP下载数据。

8、生物大分子结构数据库：

1）PDB（Protein Data Bank）；（https://www.360docs.net/doc/ad16774633.html,/）

2）MMDB(Molecular Modeling Database)；（https://www.360docs.net/doc/ad16774633.html,/Structure/）9、其它生物分子数据库：

1）单碱基多态性数据库dbSNP；2）基因组数据库（GDB）；3）人类基

因组数据库Ensembl；4）表达序列标记数据库dbEST；5）序列标记位点数据库dbSTS；6）面向基因聚类数据库UniGene；7）蛋白质结构分类数据库SCOP；8）蛋白质二级结构数据库DSSP；9）蛋白质同源序列比对数据库HSSP；10）OMIM(Online Mendelian Inheritance in Man)，是关于人类基因和遗传疾病的分类数据库。。。

》》》Nucleic Acid Research《《《

附：1、NCBI和EBI使用的搜索引擎分别是什么？

答：NCBI使用的是Entrez，EBI使用的是SRS。

2、FASTA格式有哪些部分组成，以什么字符开始？

答：包含gi number，Database identifiers，Accession number，Locus name等部分，以>字符开始。

3、NCBI的WEB和离线序列提交软件是什么？

答：WEB提交工具：Bankit；离线提交：Sequin

4、系统生物学：

答：确定、分析和整合生物系统在遗传或环境扰动下所有内部元件间相互作

用关系的一门学科。

10、序列数据的文件格式：(第二章)

格式主要有三种：

DNA/RNA/氨基酸代码的标识（B、Z）；

GenBank数据格式；

FASTA 数据格式。

一、GBFF（GenBank flatfile）—GenBank平面文件格式：

GenBank、EMBL、DDBJ每天都相互同步更新各自的数据库，那么它们是

怎样交换数据的呢？这里引入GBFF（GenBank flatfile即GenBank平面文件）格式。GBFF是GenBank数据库的基本信息单位，是最为广泛使用的生物信息学序列格式之一。GBFF文件分为三部分： a.头部包含整个记录的信息（描述符）；

b.第二部分包含了注释这一记录的特性；

c.第三部分是核苷酸序列本身。

（注：所有序列数据库记录都在最后一行以“//”结尾。）

1）GBFF：LOCUS行

（LOCUS ，SCU49845，5028 bp，DNA linear，PLN，21-JUN-1999）

所有GBFF都起始于LOCUS行：

第一项：是LOCUS名称（SCU49845）：现在唯一的作用是它在数据库中是独一无二的，已不再具有任何实际意义。大多数情况下，它仅使用检索号码（accesession number）以满足对LOCUS名称的要求；

第二项是序列长度（5028 bp）：规定单条数据库记录的长度不能超过350kb。除历史原因外，GenBank已经很少接受长度低于50bp的序列了；

第三项表明分子类型（DNA）：其序列必须是一种单一的分子类型；

第四项是GenBank分类码（PLN）：由3个字母组成。现在其作用仅限于在下载数据库时对数据库作简单的分类。

最后一项是其最后修订日期（21-JUN-1999）：有时也仅表示数据首次公开日期。2）GBFF：DEFINITION行(definition)

(DEFINITION Saccharomyces cerevisiae TCP1-beta gene, partial cds; and Axl2p (AXL2) and Rev7p (REV7) genes, complete cds.) LOCUS行的下一行为DEFINITION行：主要对GenBank记录中所含的生物学意义做出总结。它的说明内容包括了来源物种、基因/蛋白质名称。若序列是非编码区，则包含对序列功能的简单描述；若是一段编码区，则标明该序列是部分序列（partial cds）还是全序列（complete cds）。

3）GBFF：ACCESSION行（accession）检索号行

（ACCESSION U49845）

检索号（accession）是序列记录的惟一指针。通常由1个字母加5个数字

（U12345）或由2个字母加6个数字（AF123456）组成。它在数据库中是惟一

而且不变的。有时ACCESSION行中可能会出现多个检索号，可能是由于数据提

交者提交了一条与原记录相关的新记录或新提交的记录覆盖了原有的旧记录。我

们称第一个检索号为主检索号，其余的统称为二级检索号。

4）GBFF：VERSION行（version）版本号行

（VERSION U49845.1 GI:1293613）

VERSION行是版本号，格式为：检索号.版本号。版本号用于识别数据库中

一条单一的特定核苷酸序列。在数据库中，如某条序列数据发生了变化，即使是

单碱基的改变它的版本号也将增加，而其检索号保持不变。

版本号系统与其后的GI（geninfo identifier）号系统是平行运行的。即当一

条序列改变后，它将被赋予一个新的GI号，其版本号也将增加。蛋白质的翻译

发生任何变换，核酸序列都将被赋予一个新的GI号。

5）GBFF：KEYWORDS行（keywords）关键词行

（KEYWORDS .）

关键词行是用来描述序列的。如果该行没有任何内容，那么就只包含一个“.由

于没有对照词汇表，故NCBI/GenBank拒绝接受关键词，它只存在于旧的记录中。6）GBFF：OURCE行（source）来源行

（SOURCE Saccharomyces cerevisiae (baker's yeast) ORGANISM Saccharomyces cerevisiae Eukaryota; Fungi; Ascomycota; Saccharomycotina; Saccharomycetes;

）

Saccharomycetales; Saccharomycetaceae; Saccharomyces.

对来源行(SOURCE)没做特殊的规定，它通常包含序列来源生物的简称，有时也

包含分子类型。在下面以NCBI的分类数据库为依据，指明物种的正式科学名称。7）GBFF：REFERENCE 行reference参考文献行

（REFERENCE 1 (bases 1 to 5028) AUTHORS Torpey,L.E., Gibbs,P.E., Nelson,J. and Lawrence,C.W. TITLE Cloning and sequence of REV7, a gene whose function is required for DNA damage-induced mutagenesis in Saccharomyces cerevisiae JOURNAL Yeast 10 (11), 1503-1509 (1994) PUBMED 7871890）

参考文献行将与该数据有关的参考文献均收录在内。将最先发表的文献列于

第一位。如果序列数据没有被相关文献报道，该行将出现“unpublished”或“in

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

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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）

高通量测序基础知识

高通量测序基础知识简介陆桂什么是高通量测序？高通量测序技术（High-throughput sequencing，HTS）是对传统Sanger测序（称为一代测序技术）革命性的改变,一次对几十万到几百万条核酸分子进行序列测定, 因此在有些文献中称其为下一代测序技术(next generation sequencing，NGS )足见其划时代的改变, 同时高通量测序使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能, 所以又被称为深度测序(Deep sequencing)。什么是Sanger法测序（一代测序） Sanger法测序利用一种DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物。直到掺入一种链终止核苷酸为止。每一次序列测定由一套四个单独的反应构成，每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP)，并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP)。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，凝胶处理后可用X-光胶片放射自显影或非同位素标记进行检测。什么是基因组重测序（Genome Re-sequencing）全基因组重测序是对基因组序列已知的个体进行基因组测序，并在个体或群体水平上进行差异性分析的方法。随着基因组测序成本的不断降低，人类疾病的致病突变研究由外显子区域扩大到全基因组范围。通过构建不同长度的插入片段文库和短序列、双末端测序相结合的策略进行高通量测序，实现在全基因组水平上检测疾病关联的常见、低频、甚至是罕见的突变位点，以及结构变异等，具有重大的科研和产业价值。什么是de novo测序 de novo测序也称为从头测序：其不需要任何现有的序列资料就可以对某个物种进行测序，利用生物信息学分析手段对序列进行拼接，组装，从而获得该物种的基因组图谱。获得一个物种的全基因组序列是加快对此物种了解的重要捷径。随着新一代测序技术的飞速发展，基因组测序所需的成本和时间较传统技术都大大降低，大规模基因组测序渐入佳境，基因组学研究也迎来新的发展契机和革命性突破。利用新一代高通量、高效率测序技术以及强大的生物信息分析能力，可以高效、低成本地测定并分析所有生物的基因组序列。什么是外显子测序（whole exon sequencing）外显子组测序是指利用序列捕获技术将全基因组外显子区域DNA捕捉并富集后进行高通量测序的基因组分析方法。外显子测序相对于基因组重测序成本较低，对研究已知基因的SNP、Indel等具有较大的优势，但无法研究基因组结构变异如染色体断裂重组等。

生物信息学的主要研究内容

常用数据库在DNA序列方面有GenBank、EMBL和等在蛋白质一级结构方面有SWISS-PROT、PIR和MIPS等在蛋白质和其它生物大分子的结构方面有PDB等在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等生物信息学的主要研究内容 1、序列比对（Alignment）基本问题是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，非常重要。两个序列的比对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，可以免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。 2、结构比对基本问题是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。已有一些算法。 3、蛋白质结构预测，包括2级和3级结构预测，是最重要的课题之一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。同源模建（Homology）和指认（Threading）方法属于这一范畴。虽然经过30余年的努力，蛋白结构预测研究现状远远不能满足实际需要。 4、计算机辅助基因识别(仅指蛋白质编码基因)。最重要的课题之一基本问题是给定基因组序列后，正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.这是最重要的课题之一，而且越来越重要。经过20余年的努力，提出了数十种算法，有十种左右重要的算法和相应软件上网提供免费服务。原核生物计算机辅助基因识别相对容易些，结果好一些。从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出起始密码子、剪切位点和终止密码子，是个相当困难的问题，研究现状不能令人满意，仍有大量的工作要做。 5、非编码区分析和DNA语言研究，是最重要的课题之一在人类基因组中，编码部分进展总序列的3~5%，其它通常称为“垃圾”DNA，其实一点也不是垃圾，只是我们暂时还不知道其重要的功能。分析非编码区DNA 序列需要大胆的想象和崭新的研究思路和方法。DNA序列作为一种遗传语言，不仅体现在编码序列之中，而且隐含在非编码序列之中。 6、分子进化和比较基因组学，是最重要的课题之一早期的工作主要是利用不同物种中同一种基因序列的异同来研究生物的进化，构建进化树。既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做，甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化。以上研究已经积累了大量的工作。近年来由于较多模式生物基因组测序任务的完成，为从整个基因组的角度来研究分子进化提供了条件。 7、序列重叠群（Contigs）装配一般来说，根据现行的测序技术，每次反应只能测出500或更多一些碱基对的序列，这就有一个把大量的较短的序列全体构成了重叠群（Contigs）。逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群，直至得到完整序列的过程称为重叠群装配。拼接EST数据以发现全长新基因也有类似的问题。已经证明，这是一个NP-完备

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

医学信息学基本概念与定义-医学信息学基本概念(精)

医学信息学基本概念 J C Wyatt, J L Y Liu. 文研究生周琴译导师许培扬审摘要：本文是关于医学信息学，这门年轻的学科的术语的定义汇编。希望它对行业内的初学者与职业工作者能有所益处。关键词：医学信息学词汇表医学信息学主要研究与应用方法去改善对病人信息、临床知识、人口信息和其它与病人康复与公共卫生有关的信息的管理。它是一门伴随19世纪40年代数字计算机的出现而产生的年轻学科。用于医学的机械性计算起源于更早的年代，在19世纪，赫尔曼霍列瑞斯的“打卡数字处理系统”即开始用于美国人口普查，随后又被用于公共卫生与流行病学调查1。此例反应了医学信息学的多学科性，它与各个不同的领域都有相关性，包含临床医学、公共卫生学（如流行病学与卫生服务研究）、认知科学、计算和信息学。由于医学信息学工作者的领域多样，新来者很容易混淆行业的专业术语。因此，对想更多了解医学信息学的人做一个医学信息学的基本概念的介绍是有用的。近几年，关于此学科的各种不同分支开始出现，包括公共卫生信息学、用户卫生信息学与临床信息学。对于医学信息学与它的分支学科是否是不同的学科的讨论，Shortliffe 和Ozbolt认为：“信息学的基础是一系列可重复利用与广泛应用的方法，它对所有的卫生学学科都适用，并且‘医学信息学’对于一个综合性核心学科是一个有用的概念，所有的学生都应该学习，不管这些学生的医学专业方向。”2 3以下对医学信息学的分支学科的定义反应了这一理念。挑选医学信息学术语的标准，在挑选某术语时采用了以下一条或者多条原则： ●对流行病学家和公共卫生专家而言是新出现的词语。 ●一个有众所周知含义的术语，被用于医学信息学领域的具体方面。 ●与流行病学或公共卫生相关的概念。 ●对理解医学信息学必不可少的概念。 ●一个存在时间较长，而不是过渡性的专业术语。 ●在对此术语的意义与使用上有普遍的共识。

生物信息学重点资料

一、名词解释分子进化中性学说１９６８，木村资生提出，认为多数或绝大多数突变都是中性的，即无所谓有利或不利，因此对于这些中性突变不会发生自然选择与适者生存的情况。生物的进化主要是中性突变在自然群体中进行随机的“遗传漂变”的结果，而与选择无关。相似性不同染色体之间的相似程度同源性两个核酸分子的核苷酸序列或两个蛋白质分子的氨基酸序列的相似程度外显子断裂基因中的编码序列。成熟mRNA上保留下的编码序列，蛋白质生物合成过程中表达为蛋白质。内含子断裂基因的非编码区，可被转录到前体ＲＮＡ，在 mRNA加工过程中被剪切掉，成熟mRNA上无内含子编码序列，无法表达为蛋白质。基于距离构建系统发育树首先获得分类群间的进化距离度量，再依据距离度量来重建一颗系统发育树，并使得该树能最好的反应已知序列之间的距离最大简约法根据离散型性状{包括形态学性状和分子序列（DNA，蛋白质等）}的变异程度，构建生物的系统发育树，并分析生物物种之间的演化关系。最大似然法（ML）是完全基于统计的方法，以一个特定的替代模型分析一组序列数据，使所得的每一个拓扑结构的似然值均为最

大，筛选出最大似然值的拓扑结构为最终树 EST expressed sequence tags，表达序列标签,指从不同组织来源的cDNA序列。 SNP Single Nucleotide Polymorphisms，单核苷酸的多态性二、选择 1、ＲＮＡ不含的碱基 T 2、生物性息学数据库检索６个ｌａｓｔ，五个程序，何时用 3、ＤＮＡ．ＲＮＡ连接方式、方向性、是否重复、ＲＮＡ易被水解？磷酸二酯键都5′→3′------ RNA更易水解

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。

国内外生物信息学发展状况

国内外生物信息学发展状况 1.国外生物信息发展状况国外非常重视生物信息学的发展各种专业研究机构和公司如雨后春笋般涌现出来，生物科技公司和制药工业内部的生物信息学部门的数量也与日俱增。美国早在1988年在国会的支持下就成立了国家生物技术信息中心（NCBI），其目的是进行计算分子生物学的基础研究，构建和散布分子生物学数据库；欧洲于1993年3月就着手建立欧洲生物信息学研究所（EBI），日本也于1995年4月组建了信息生物学中心（CIB）。目前，绝大部分的核酸和蛋白质数据库由美国、欧洲和日本的3家数据库系统产生，他们共同组成了 DDBJ/EMBL/Gen Bank国际核酸序列数据库，每天交换数据，同步更新。以西欧各国为主的欧洲分子生物学网络组织（EuropeanMolecular Biology Network, EMB Net）是目前国际最大的分子生物信息研究、开发和服务机构，通过计算机网络使英、德法、瑞士等国生物信息资源实现共享。在共享网络资源的同时，他们又分别建有自己的生物信息学机构、二级或更高级的具有各自特色的专业数据库以及自己的分析技术，服务于本国生物（医学）研究和开发，有些服务也开放于全世界。从专业出版业来看,1970年，出现了《Computer Methods and Programs in Biomedicine》这本期刊；到1985年4月，就有了第一种生物信息学专业期刊《Computer Application

in the Biosciences》。现在，我们可以看到的专业期刊已经很多了。 2 国内生物信息学发展状况我国生物信息学研究近年来发展较快,相继成立了北京大学生物信息学中心、华大基因组信息学研究中心、中国科学院上海生命科学院生物信息中心,部分高校已经或准备开设生物信息学专业。2002年国家自然科学基金委在生物化学、生物物理学与生物医学工程学学科设立了生物信息学项目,并列入生命科学部优先资助的研究项目。国家 863计划特别设立了生物信息技术主题,从国家需求的层面上推动我国生物信息技术的大力发展[3]。但是由于起步较晚及诸多原因，我国的生物信息学发展水平远远落后于国外。在PubMed收录的以关键词“Bioinformatics”检索到的历年发表的文章数，可以看出大量的研究文献出现在21世纪以后。其中我国共有138篇占全部5548篇的2.5%，而美国则发表2160篇占全部的39%之多（统计数据截至2004年2月15日）。我国学者在生物信息学领域发表的有高影响力的论文只有不到美国学者发表数量的6%，差距相当大[4]。在生物信息学领域，一些著名院士和教授在各自领域取得了一定成绩，显露出蓬勃发展的势头，有的在国际上还占有一席之地。如北京大学的罗静初和顾孝诚教授在生物信息学网站建设方面、中科院生物物理所的陈润生研究员在EST

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