生物信息学的现状及前景论文
生物信息学的现状及前景论文
作者：aaaa
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摘要︰生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、处理、存储、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。随着大规模基因组测序、基因预测以及注释工作的完成,生物信息学研究进入了后基因组时代,系统生物学作为其中一个新兴的研究领域,受到了越来越多的关注。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︰生物信息学基因组测序系统生物学后基因
Bioinformatics situation and the future of the thesis
Author: aaaa
Biological scientific and professional class 1 of grade 2009. 09300115
Abstract：Bioinformatics is an interdisciplinary science, it contains a biological information acquisition, processing, storage, distribution, analysis and interpretation, and all aspects of it, the integrated use of mathematics, computer science and biology tools, to clarify and understand a lot of data contains biological significance. Along with large scale genome sequencing and gene prediction and annotation of the work completed, bioinformatics research into the post genome era, systems biology as one of the emerging field of study, got more and more attention. Bioinformatics has become the whole life science development as an important part of the life become the frontiers of science. In this paper, the background of bioinformatics and the present study situation are discussed, and future prospect of the development of bioinformatics. The development of bioinformatics in the domestic and foreign basically all at the beginning stage. Therefore, this is our country biology catch up with the world's advanced level of a very good opportunity for the.
Key word: Bioinformatics genome sequencing systems biology gene
一、生物信息学研究的发展现状
国内的制药行业将永不得翻身！基因的流失(国外一些国家打着给国内免费治疗，分析疾病的考旗帜，暗中收集了国内不同省份，地区的遗传类疾病和特性。这些资源，我们国家忽略，应当说目前还没有这样的实力进行研究）。资金和实力非常重要，生物信息的研究投入短期不算大，但是结合成果，其投入相当的大。否则我们又将远远落后国外。落后就要挨打，21世纪是生物的世纪。基因大战不可避免。基因和疾病的研究很大程度就是数据的分析。因为目前生物信息主要在于教学和和研究，商业领域的应用不算很广。如一套LIMS加
上软件就要花上数千万。里面的领头羊就是生物信息。国内应当在基础教学，基础研究并结合应用力度。加上相关项目的研究开发，不是国内相关的机构所能承受的。所以需要得到政府的支持和帮助。以及有识之士的投入。
当然国内的人才济济，如有更多计算机领域和数学（统计方面的）人才参与到生物信息，将如虎添翼。目前我国生物信息学发展面临着如下几方面的困境：
1.专业人才匮乏
目前该领域缺乏懂得如何利用计算机技术处理大量生物数据的生物学家，不少生物学家只是将计算机用来打字或作为图纸的替代品。甚至出现了这样有趣的现象：制药业、工业、农业、生物技术研究团体经常在学术机构大肆搜查那些"可疑人"，更有甚者他们彼此间互挖"墙角"。虽然对于人才的渴求与日俱增，但全世界也仅有20多个专业人才培训中心，而且这些中心本身也处在恶性循环中，那些经培训后的人才往往由于高薪诱惑而投身应用工业部门，导致培训教育人员越来越少，出现"断层"现象
2.政府投资不足
虽然国际上生物信息学研究在各发达国家中比较受重视，但仍有不少研究机构抱怨政府资金投入不够。最近美国许多研究院纷纷申请要求政府加大生物信息学工具与数据库方面的投入，而且欧洲、日本、澳大利亚在这些领域也存在着资金困扰问题，欧洲生物信息学研究所（EBI）和欧洲基金会生命科学中心去年都遇到了麻烦。目前虽然危机已经暂时渡过，但未来几年EBI数据库和其它基础结构仍将受到资金短缺的困扰，一致有人发出了"免费数据服务还能维持多久"的疑问。
3.来自商业机构的竞争
基因组研究潜在的巨大商业利润使得国际上一批大型制药公司和化学公司向该领域大规模的进军。世界最大制药集团之一的Giba Geigy和Sandoz合资建立的Novartis公司投资2.5亿美元建立基因组研究所；Glaxo-Wellcome在基因组研究领域投入4700万美元，将研究人员增加一倍;Smith Kline公司花125亿美元扩展人基因组的顺序，将生物信息学的研究人员从2人增加至70人，并将该公司药物开发项目中的25%建立在基因组学之上。这一方面给生物信息学发展注入了生机，另一方面对那些政府支持的不以赢利为目的的研究机构造成了巨大的压力，学术部门的资金投入远远不及工业部门，其负面冲击力不可忽视。毕竟经济利益的盲目追求会导致基因组研究的片面性，生物信息学长路漫漫，保护这些学术部门的良好发展非常有必要。
在处理大规模数据方面，没有行之有效的一般性方法；而对于大规模数据内在的生成机制也没有完全明了，这使得生物信息学的研究短期内很难有突破性的结果。综上所述，不难看出，生物信息学并不是一个足以乐观的领域，究竟原因，是由于其是基于分子生物学与多种学科交叉而成的新学科，现有的形势仍表现为各种学科的简单堆砌，相互之间的联系并不是特别的紧密。毫无疑问，正如Dulbecco1986年所说："人类的DNA序列是人类的真谛，这
个世界上发生的一切事情，都与这一序列息息相关"。但要完全破译这一序列以及相关的内容，我们还有相当长的路要走。那么，要得到真正的解决，最终不能从计算机科学得到，真正地解决可能还是得从生物学自身，从数学上的新思路来获得本质性的动力。
二、生物信息学的发展前景
生物信息学的发展将对分子生物学、药物设计、工作流管理和医疗成像等领域产生巨大的影响,极有可能引发新的产业革命。《第三次技术革命》里有这样描述：“一场与工业革命和以计算机为基础的革命有相同影响力的变化正在开始。下一个伟大时代将是基因组革命时代，它现在处于初期阶段。”有理由相信，今日生物学数据的巨大积累将导致重大生物学规律的发现，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。基因组学的发展已经进入后基因组研究阶段,致力于蛋白质功能研究的蛋白质组学和功能蛋白质组学正在蓬勃发展,在生物信息学发展的带动下,我们必定能够揭示各种生命现象的奥秘,并带动多个学科的跨越式发展。此外,生物信息学所倡导的全球范围的资源共享也将对整个自然科学乃至人类社会的发展产生深远的影响。
这种预测是十分困难的，甚至几乎不可能。但机不可失，时不再来，鉴于生物信息学在我国生物信息学和经济发展中的重要意义和其发展的紧迫性，因此，由国家出面组织全国的力量，搞个类似"两弹一星"那样的，但是，规模要小的多，花钱也少的多的生物信息学发展计划，不是不可以考虑的。生物学是生物信息学的核心和灵魂，数学与计算机技术则是它的基本工具。要在大学里建立生物信息学专业，设立硕士点和博士点，培养专门人才。可以组织一大批数学、物理、化学和计算机科技工作者，在自愿的基础上，学习有关的生物学知识，开展多方面的生物信息学研究。这一点必须着重指出。预测生物信息学的未来主要就是要预测他对生物学的发展将带来什么样的根本性的突破。要充分发挥中央与地方，生物学科研究人员等方方面面的积极性。生物信息学研究投资少，见效快，可充分发挥我国智力资源丰富的长处，是特别适合我国国情的一项研究领域。
信息学的商业价值十分显著。所幸，我国也开始重视这一学科：南、北方人类基因组中心的相继建成，北大生物城的破土动工等，标志着我国对生物信息学的重视。我们有理由相信，我国的生物信息学在21世纪会有巨大的飞跃。国外很多大学，研究机构，软件公司甚至政府机构纷纷成立各种生物信息机构，建立自立的生物信息集成系统，研制这方面的软件，重金招聘人才，期望从中获取更多的生物信息和数据加以研究和利用，缩短药物开发周期，抢注基因专利，获取更大利润。经过十几年或更长的时间的努力，逐渐使我国成为生物信息学研究强国，是完全有可能的。我国如不加大资金投入力度，将来可能会花更多的钱去购买别人的软件，使用专利基因或购买新的药物。
总结：生物信息学的发展将对分子生物学、药物设计、工作流管理和医疗成像等领域产生巨大的影响 ,极有可能引发新的产业革命。此外 ,生物信息学所倡导的全球范围的资
源共享也将对整个自然科学乃至人类社会的发展产生深远的影响。有理由相信 ,今日生物学数据的巨大积累将导致重大生物学规律的发现。科学技术是一把“双刃剑”，既可以造福人类，也可能给人类带来灾难。爱因斯坦说过：科学是一种强有力的工具，怎样用它，究竟给人类带来幸福还是灾难，全取决于人类自己。人类基因组计划的实施，为探索生命的奥秘，查明疾病的病因，增进健康等具有重大的意义。但是如此重大的科研项目一旦误入歧途，后果不堪设想。美国总统生命伦理顾问委员会在一份报告中写道：巨大地力量意味着巨大地责任。现代科学如此发达，力量如此强大，其负面的效应也越来越明显和突出，随着科学技术的发展，伦理学的某些观点和原则会发生改变，但是如保密、不伤害、公正、尊重等基本的原则是不会改变的。科学技术的发展需要伦理的规范和引导。
参考文献（References）：
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(6).胡德华,方平;基因组数据的处理;生物技术通讯;2000;11(1);68～71.
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
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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
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
生物信息学复习资料全
一、名词解释(31个) 1.生物信息学:广义：应用信息科学的方法和技术，研究生物体系和生物过程 息的存贮、信息的涵和信息的传递，研究和分析生物体细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程中的各种生物信息，或者也可以说成是生命科学中的信息科学。狭义：应用信息科学的理论、方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据。 2.二级数据库：对原始生物分子数据进行整理、分类的结果，是在一级数据库、 实验数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的。 3.多序列比对：研究的是多个序列的共性。序列的多重比对可用来搜索基因组 序列的功能区域，也可用于研究一组蛋白质之间的进化关系。 4.系统发育分析：是研究物种进化和系统分类的一种方法，其常用一种类似树 状分支的图形来概括各种（类）生物之间的亲缘关系，这种树状分支的图形称为系统发育树。 5.直系同源：如果由于进化压力来维持特定模体的话，模体中的组成蛋白应该 是进化保守的并且在其他物种中具有直系同源性。 指的是不同物种之间的同源性，例如蛋白质的同源性，DNA序列的同源性。（来自百度） 6.旁系（并系）同源：是那些在一定物种中的来源于基因复制的蛋白，可能会 进化出新的与原来有关的功能。用来描述在同一物种由于基因复制而分离的同源基因。（来自百度） 7.FASTA序列格式：将一个DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的 核苷酸或氨基酸字符串。 8.开放阅读框（ORF）：是结构基因的正常核苷酸序列，从起始密码子到终止 密码子的阅读框可编码完整的多肽链，其间不存在使翻译中断的终止密码子。（来自百度） 9.结构域：大分子蛋白质的三级结构常可分割成一个或数个球状或纤维状的区 域，折叠得较为紧密，各行其功能，称为结构域。 10.空位罚分：序列比对分析时为了反映核酸或氨基酸的插入或缺失等而插入空 位并进行罚分，以控制空位插入的合理性。（来自百度） 11.表达序列标签：通过从cDNA文库中随机挑选的克隆进行测序所获得的部分 cDNA的3’或5’端序列。（来自文献） 12.Gene Ontology 协会： 13.HMM 隐马尔可夫模型：将核苷酸序列看成一个随机序列，DNA序列的编 码部分与非编码部分在核苷酸的选用频率上对应着不同的Markov模型。14.一级数据库：数据库中的数据直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单 的归类整理和注释 15.序列一致性：指同源DNA顺序的同一碱基位置的相同的碱基成员, 或者蛋 白质的同一氨基酸位置的相同的氨基酸成员, 可用百分比表示。 16.序列相似性：指同源蛋白质的氨基酸序列中一致性氨基酸和可取代氨基酸所 占的比例。 17.Blastn：是核酸序列到核酸库中的一种查询。库中存在的每条已知序列都将 同所查序列作一对一地核酸序列比对。（来自百度） 18.Blastp：是蛋白序列到蛋白库中的一种查询。库中存在的每条已知序列将逐 一地同每条所查序列作一对一的序列比对。（来自百度）
生物信息学认识
浅谈生物信息学 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”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3x109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”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，这是人类科学世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。截止目前为止，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数据库其纪录已达数百万条。在这些数据基础上派生、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1018字节）。而如今生物学数据信息总量已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
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/fe8604941.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
生物信息学复习资料 整理(双语)
基因表达gene expression：是基因中的DNA序列生产出蛋白质的过程。步骤大致从DNA 转录成mRNA开始，一直到对于蛋白质进行后转译修饰为止。 基因水平转移horizontal gene transfer：指生物将遗传物质传递给其他细胞而非其子代的过程，基因水平转移是一个重要的现象。 人工神经网络（Artificial Neural Networks）人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。 序列比对sequence alignment：序列比对指将两个或多个序列排列在一起，标明其相似之处。序列中可以插入间隔。对应的相同或相似的符号（在核酸中是A, T（或U）, C, G，在蛋白质中是氨基酸残基的单字母表示）排列在同一列上。这一方法常用于研究由共同祖先进化而来的序列，特别是如蛋白质序列或DNA序列等生物序列。在比对中，错配与突变相应，而空位与插入或缺失对应。 可变剪接alternative splicing ：通过不同的剪接位点，从一个单独的前体mRNA生成两个或多个mRNA成熟分子的现象。 启动子(promotor): 指一段能使基因进行转录的DNA序列。启动子可以被RNA聚合酶辨认，并开始转录。在RNA合成中，启动子可以和决定转录开始的转录因子产成相互作用，继而控制细胞开始转录翻译蛋白质。 增强子Enhancer：是DNA上一小段可与转录因子蛋白结合的区域，结合之后，基因的转录作用将会加强。强化子可能位于基因上游，也可能位于下游。 分支约束法branch and bound method ：一种对最大简约树进行逐层搜索的智能高效的方法，包括两个步骤：一、将上边界确定为数据集的最大简约树的长度；二、每次增加一个分支，逐步生成一棵树，以此描述部分被考虑序列的相互关系。 趋同演化（Convergency）:在演化生物学中指的是两种不具亲缘关系的动物长期生活在相同或相似的环境，或曰生态系统中，它们因应需要而发展出相同功能的器官的现象。 Chou-Fasman 参数Chou-Fasman parameter：表示与α螺旋、β折叠以及发夹环各个位置相关的氨基酸二级结构经验观察趋势的一系列数值参量。 位置特异性打分矩阵position-specific scoring matrix：一个矩阵，矩阵中的每一个数表示某个特定的氨基酸占据多序列比对中某个位置的频率。 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。 系统生物学system biology:是一个试图整合不同层次信息以理解生物系统如何行使功能的学术领域。通过研究某生物系统各不同部分之间的相互关系和相互作用（例如，与细胞信号传导，代谢通路，细胞器，细胞，生理系统与生物等相关的基因和蛋白网络），系统生物学期望最终能够建立整个系统的可理解模型。
生物信息学论文汇总
生物信息学论文 学院：生命科学技术学院 专业：生物科学 班级：2013级 老师：高亚梅 学生：王秉政 学号：20134083038
黑曲霉GH75及米曲霉GH76-5基因生物信息学分析王秉政（黑龙江八一农垦大学，生命科学技术学院，2013级生物科学专业，黑龙江省，大庆市） 【摘要】目的：分析和预测黑曲霉GH75和米曲霉GH76-5基因及其编码蛋白质的结构和特征。方法：利用NCBI、CBS和ExPASy网站中的各种信息分析工具，并结合VectorNTIsuite8.0生物信息分析软件包，分析预测黑曲霉GH75和米曲霉GH76-5基因并预测该基因编码蛋白结构的特征和功能。结果：GH75基因全长174bp,编码区具有57个氨基酸，在GenBank同源序列中，其与Aspergillus niger contig An04c0140, genomic contig 基因氨基酸序列一致性达到100%，且有GH75保守域。GH75蛋白相对分子量预测为26257.2，理论等电点为4.69。预测GH75编码蛋白α螺旋(H ) 、β折叠(E )、无规则卷(L )的比例分别是11.07%、25.41%、63.52%，1个GTPase结构域。GH75蛋白为亲水蛋白，有跨膜区，有信号肽。GH76-5基因全长309bp,编码区具有102个氨基酸，在GenBank同源序列中，其与Aspergillus niger contig An14c0130, genomic contig基因氨基酸序列一致性达到100%，且有GH76-5保守域。GH76-5蛋白相对分子量预测为46029.3，理论等电点为5.28。预测GH76-5编码蛋白α螺旋(H ) 、β折叠(E )、无规则卷(L )的比例分别是26.90%、20.71%、52.38%，2个GTPase结构域。GH76-5蛋白为疏水蛋白，无跨膜区，无信号肽。结论：成功预测GH75和GH76-5基因及其编码蛋白生化及其结构特征，为下一步对其进行克隆和表达奠定基础。 【关键词】黑曲霉、米曲霉；糖基水解酶家族（GH75）；糖基水解酶家族（GH76-5）生物信息学 黑曲霉是一种重要工业微生物,在酶制剂、异源蛋白、有机酸等领域应用广泛。2007年黑曲霉基因组的公布将黑曲霉的研究引入后基因组时代,各种组学数据如雨后春笋般涌现,人们对黑曲霉高效生产机制的理解上升到系统、分子层次;与此同时,黑曲霉遗传操作系统也不断成熟,为系统地研究和改造黑曲霉、将黑曲霉打造成通用细胞工厂奠定了基础。 米曲霉是一类产复合酶的菌株，除产蛋白酶外，还可产淀粉酶、糖化酶、纤维素酶、植酸酶等。在淀粉酶的作用下，将原料中的直链、支链淀粉降解为糊精及各种低分子糖类，如麦芽糖、葡萄糖等；在蛋白酶的作用下，将不易消化的大分子蛋白质降解为蛋白胨、多肽及各种氨基酸，而且可以使辅料中粗纤维、植酸等难吸收的物质降解，提高营养价值、保健功效和消化率，广泛应用于食品、饲料、生产曲酸、酿酒等发酵工业，并已被安全地应用了1000多年。米曲霉是理想的生产大肠杆菌不能表达的真核生物活性蛋白的载体。米曲霉基因组所包含的信息可以用来寻找最适合米曲霉发酵的条件，这将有助于提高食品酿造业的生产效率和产品质量。 一、资料与方法 1.1资料 通过ExPASy 数据库的UniProtKB（https://www.360docs.net/doc/fe8604941.html,或https://www.360docs.net/doc/fe8604941.html,/uniprot）获得黑曲霉的GH75与米曲霉GH76-5基因序列。GH75基因编号为4990860.，NCBI的登录号为XM_001401782.1. ，其他物种的GH75的氨基酸序列均来自Genbank，登录号见图1。GH76-5基因编号为4987208.，NCBI的登录号为XM_001400940.2. ，其他物种的GH76-5的氨基酸序列均来自Genbank，登录号见图2。 1.2方法 利用美国国家生物技术信息中心（NCBI,https://www.360docs.net/doc/fe8604941.html,）的基本局部比对搜索工具（BLAST,https://www.360docs.net/doc/fe8604941.html,/blast/），运用Blastx完成基因同源性分析。 应用ORF finder（https://www.360docs.net/doc/fe8604941.html,/gorf/orfig.cgi）寻找其开放读码框，并推导出可编码蛋白序列。 利用保守结构域（https://www.360docs.net/doc/fe8604941.html,/Structure/cdd/wrpsb.cgi）分析预测其保守域。 通过瑞士生物信息学研究所的蛋白分析专家系统（ExPASy，https://www.360docs.net/doc/fe8604941.html,）所提供的蛋白组学和分