生物信息学中一个优化的全局双序列比对算法

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

【高中生物】功能基因的克隆及生物信息学分析

（生物科技行业）功能基因的克隆及生物信息学分析

功能基因的克隆及其生物信息学分析摘要：随着多种生物全基因组序列的获得，基因组研究正从结构基因组学（structuralgenomics）转向功能基因组学(functionalgenomics)的整体研究。功能基因组学利用结构基因组学研究获得的大量数据与信息评价基因功能(包括生化功能、细胞功能、发育功能、适应功能等)，其主要手段结合了高通量的大规模的实验方法、统计和计算机分析技术[1]，它代表了基因分析的新阶段，已成为21世纪国际生命科学研究的前沿。功能基因组学是利用基因组测序获得的信息和产物，发展和应用新的实验手段，通过在基因组或系统水平上全面分析基因的功能，使生物学研究从对单一基因或蛋白的研究转向多个基因或蛋白同时进行系统的研究，是在基因组静态的组成序列基础上转入对基因组动态的生物学功能学研究[2]。如何研究功能基因，也成为我们面临的一个课题，本文就克隆和生物信息学分析在研究功能基因方面的应用做一个简要的阐述。关键词：功能基因、克隆、生物信息学分析。 1.功能基因的克隆 1.1图位克隆方法图位克隆又称定位克隆，它是根据目标基因在染色体上确切位置，寻找与其紧密连锁的分子标记，筛选BCA克隆，通过染色体步移法逐步逼近目的基因区域，根据测序结果或用BAC、YAC克隆筛选cDNA表达文库寻找候选基因，得到候选基因后再确定目标基因。优点是无需掌握基因产物的任何信息，从突变体开始，逐步找到基因，最后证实该基因就是造成突变的原因。通过图位克隆许多

控制质量性状的单基因得以克隆，最近也有报道某些控制数量性状的主效基因（控制蕃茄果实大小的基因克隆[3]、控制水稻成熟后稻谷脱落基因克隆[4]以及小麦VRN2基因克隆[5]等）也通过图位克隆法获得。 1.2同源序列克隆目的基因首先根据已知的基因序列设计PCR引物，在已知材料中扩增到该片段，并经克隆测序验证，利用放射性同位素标记或其他非同位素标记该PCR片段作为探针，与待研究材料的cDNA文库杂交，就可以获得该基因cDNA克隆，利用克隆进一步筛选基因组文库，挑选阳性克隆，亚克隆并测序，从中就可以筛选到该基因的完整序列。 1.3结合连锁和连锁不平衡的分析方法结合连锁和连锁不平衡的分析方法是未知基因克隆研究领域发展的新方向[6]。(Linkagedisequilibrium,LD)。与连锁分析不同,连锁不平衡分析可以利用自然群体中历史发生的重组事件。历史上发生的重组使连锁的标记渐渐分布到不同的同源染色体上,这样就只有相隔很近的标记才能不被重组掉,从而形成大小不同的单倍型片段(Haplotypeblock)。这样经过很多世代的重组,只有相隔很近的基因,才能仍处在相同的原始单倍型片段上,基因间的连锁不平衡才能依然存在。所以基于连锁不平衡分析,可以实现目的基因的精细定位。林木大多为自由授粉的异交物种,所以连锁不平衡程度很低,林木基因组中的LD可能会仅局限于非常小的区域,这就为目的基因的精细定位提供了可能,结合SNP检测技术,科学家甚至可以将效应位点直接与单个的核苷酸突变关联起来,进行数量性状寡核苷酸

生物信息学实验指导讲解

生物信息学实验指导适用专业：生物技术与制药大类生物技术编写：解增言生物信息学院 2014年9月

目录实验1 在线BLAST同源序列查询 (3) 实验2 本地BLAST同源序列查询 (8) 实验3 利用ClustalX与MEGA进行多序列比对与分子系统发生树构建 (10) 实验4 利用RNAfold预测RNA二级结构 (14) 实验5 Pfam蛋白质结构域分析 (17) 实验6 利用PSSpred预测蛋白质二级结构 (19) 实验7 利用Cn3D和RasMol分析蛋白质三级结构 (21) 实验8 利用GO及EST数据分析基因功能 (24)

实验1 在线BLAST同源序列查询一、实验目的 1．了解同源序列查询的原理和用途； 2．掌握利用NCBI在线BLAST工具查找同源序列的方法。二、实验原理在生物学种系发生理论中，若两个或多个结构具有相同的祖先，则称它们同源（homologous）。分子生物学中的同源指两条序列来自于一条共同的祖先序列。一般来说，相似超过一定程度的序列具有同源性。在生物信息学研究中，常用序列比对（alignment）来研究序列的同源性以及推测物种之间的关系。最常见的比对是蛋白质序列之间或核酸序列之间的两两比对，通过比较两个序列之间的相似区域和保守性位点，寻找二者可能的分子进化关系。进一步的比对是将多个蛋白质或核酸同时进行比较，寻找这些有进化关系的序列之间共同的保守区域或位点，从而探索导致它们产生共同功能的序列模式。此外，还可以把蛋白质序列与核酸序列相比来探索核酸序列可能的表达框架；把蛋白质序列与具有三维结构信息的蛋白质相比，从而获得蛋白质折叠类型的信息。比对还是数据库搜索算法的基础，将查询序列与整个数据库]的所有序列进行比对，从数据库中获得与其最相似序列的已有的数据，能最快速的获得有关查询序列的大量有价值的参考信息，对于进一步分析其结构和功能都会有很大的帮助。近年来随着生物信息学数据大量积累和生物学知识的整理，通过比对方法可以有效地分析和预测一些新发现基因的功能。序列两两比对序列比对的理论基础是进化学说，如果两个序列之间具有足够的相似性，就推测二者可能有共同的进化祖先，经过序列内残基的替换、残基或序列片段的缺失、以及序列重组等遗传变异过程分别演化而来。序列相似和序列同源是不同的概念，序列之间的相似程度是可以量化的参数，而序列是否同源需要有进化事实的验证。在残基－残基比对中，可以明显看到序列中某些氨基酸残基比其它位置上的残基更保守，这些信息揭示了这些保守位点上的残基对蛋白质的结构和功能是至关重要的，例如它们可能是酶的活性位点残基，形成二硫键的半胱氨酸残基，与配体结合部位的残基，与金属离子结合的残基，形成特定结构motif的残基等等。但并不是所有保守的残基都一定是结构功能重要的，可能它们只是由于历史的原因被保留下来，而不是由于进化压力而保留下来。因此，如果两个序列有显著的保守性，要确定二者具有共同的进化历史，进而认为二者有近似的结构和功能还需要更多实验和信息的支持。通过大量实验和序列比对的分析，一般认为蛋白质的结构和功能比序列具有更大的保守性，因此粗略的说，如果序列之间的相似性超过30%，它们就很可能是同源的。早期的序列比对是全局的序列比较，但由于蛋白质具有的模块性质，可能由于外显子的交换而产生新蛋白质，因此局部比对会更加合理。通常用打分矩阵描述序列两两比对，两条序列分别作为矩阵的两维，矩阵点是两维上对应两个残基的相似性分数，分数越高则说明两个残基越相似。因此，序列比对问题变成在矩阵里寻找最佳比对路径，目前最有效的方法是Needleman-Wunsch动态规划算法，在此基础上又改良产生了 Smith-Waterman算法和SIM算法。在 FASTA程序包中可以找到用动态规划算法进行序列比对的工具LALIGN，它能给出多个不相互交叉的最佳比对结果。

生物信息学简介范文

1、简介生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学（Genomics）和蛋白质组学（Proteomics）两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学，蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：（1）新算法和统计学方法研究；（2）各类数据的分析和解释；（3）研制有效利用和管理数据新工具。生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。 1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。生物信息学的主要研究方向：基因组学- 蛋白质组学- 系统生物学- 比较基因组学，1989年在美国举办生物化学系统论与生物数学的计算机模型国际会议，生物信息学发展到了计算生物学、计算系统生物学的时代。姑且不去引用生物信息学冗长的定义，以通俗的语言阐述其核心应用即是：随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。 2、发展简介生物信息学是建立在分子生物学的基础上的，因此，要了解生物信息学，就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解。研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始，1866年孟德尔从实验上提出了假设：基因是以生物成分存在，1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸（DNA），在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前，人们仍然认为染色体蛋白质携带基因，而DNA是一个次要的角色。1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律，即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等，腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等。与此同时，Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测

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

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

用于新基因的生物信息学分析

用于新基因的生物信息学分析 ★★★★★ reasonspare(金币+5,VIP+0):谢谢分享，欢迎常来！ lwf991229(金币+0,VIP+0):置为资源帖~~ 2-9 16:12 lwf991229(金币+0,VIP+0):高亮~ 2-9 16:13 核酸序列的基本分析运用DNAMAN软件分析核酸序列的分子质量、碱基组成和碱基分布。同时运用BioEdit（版本7.0.5.3）软件对基因做酶切谱分析。碱基同源性分析运用NCBI信息库的BLAST程序对基因进行碱基同源性分析(Translated query vs.protien database(blastx))网站如下：https://www.360docs.net/doc/4d5549983.html,/BLAST/ 参数选择：Translated query-protein database [blastx]；nr;stander1 开放性阅读框（ORF）分析利用NCBI的ORF Finder程序对基因做开放性阅读框分析，网址如下： https://www.360docs.net/doc/4d5549983.html,/projects/gorf/orfig.cgi 参数选择：Genetic Codes：1 Standard 对蛋白质序列的结构功能域分析运用简单模块构架搜索工具（Simple Modular Architecture Research Tool,SMART）对基因的ORF出的蛋白质序列进行蛋白质结构功能域分析。该数据库由EMBL建立，其中集成了大部分目前已知的蛋白质结构功能域的数据。网址如下：http://smart.embl-heidelberg.de/ 运用NCBI的BLAST程序再对此蛋白质序列进行rpsBlast分析参数选择：Search Database：CDD v2.07－11937PSSM

生物信息学复习题及答案(陶士珩)

生物信息学复习题一、名词解释生物信息学, 二级数据库, FASTA序列格式, genbank序列格式, Entrez，BLAST，查询序列（query），打分矩阵（scoring matrix），空位（gap），空位罚分，E 值, 低复杂度区域，点矩阵（dot matrix），多序列比对，分子钟，系统发育（phylogeny），进化树的二歧分叉结构，直系同源，旁系同源，外类群，有根树，除权配对算法（UPGMA），邻接法构树，最大简约法构树，最大似然法构树，一致树（consensus tree），bootstrap，开放阅读框（ORF），密码子偏性（codon bias），基因预测的从头分析法，结构域（domain），超家族，模体（motif），序列表谱（profile），PAM矩阵，BLOSUM，PSI-BLAST，RefSeq，PDB数据库，GenPept，折叠子，TrEMBL，MMDB，SCOP，PROSITE，Gene Ontology Consortium，表谱（profile）。二、问答题 1）生物信息学与计算生物学有什么区别与联系？ 2）试述生物信息学研究的基本方法。 3）试述生物学与生物信息学的相互关系。 4）美国国家生物技术信息中心（NCBI）的主要工作是什么？请列举3个以上NCBI 维护的数据库。 5）序列的相似性与同源性有什么区别与联系？ 6）BLAST套件的blastn、blastp、blastx、tblastn和tblastx子工具的用途什么？ 7）简述BLAST搜索的算法。 8）什么是物种的标记序列？ 9）什么是多序列比对过程的三个步骤？ 10）简述构建进化树的步骤。 11）简述除权配对法（UPGMA）的算法思想。 12）简述邻接法（NJ）的算法思想。 13）简述最大简约法（MP）的算法思想。 14）简述最大似然法（ML）的算法思想。 15）UPGMA构树法不精确的原因是什么？ 16）在MEGA2软件中，提供了多种碱基替换距离模型，试列举其中2种，解释其含义。 17）试述DNA序列分析的流程及代表性分析工具。 18）如何用BLAST发现新基因？ 19）试述SCOP蛋白质分类方案。 20）试述SWISS-PROT中的数据来源。 21）TrEMBL哪两个部分？ 22）试述PSI-BLAST 搜索的5个步骤。三、操作与计算题 1）如何获取访问号为U49845的genbank文件？解释如下genbank文件的LOCUS行提供的信息： LOCUS SCU49845 5028 bp DNA linear PLN 21-JUN-1999 2）利用Entrez检索系统，对核酸数据搜索，输入如下信息，将获得什

生物信息学中的序列比对算法

生物信息学中的序列比对算法张永１，王瑞２（１．南昌航空大学计算机学院，江西南昌３３００６３；２．江西大宇职业技术学院，江西南昌３３００３８）摘要：生物信息学是以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。序列比对是生物信息学中的一个基本问题，设计快速而有效的序列比对算法是生物信息学研究的一个重要内容，通过序列比较可以发现生物序列中的功能、结构和进化的信息，序列比较的基本操作是比对。本文介绍了序列比对算法的发展现状，描述了常用的各类序列比对算法，并分析了它们的优劣。关键词：生物信息学；双序列比对；多序列比对中图分类号：ＴＰ３０１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００８）０３－１０１８１－０４ＳｅｑｕｅｎｃｅＡｌｉｇｎｍｅｎｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｎＢｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓＺＨＡＮＧＹｏｎｇ１，ＷＡＮＧＲｕｉ２（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ＮａｎｃｈａｎｇＨａｎｇｋｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００６３，Ｃｈｉｎａ；２．ＪｉａｎｇｘｉＤａｙｕＶｏｃａｔｉｏｎａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００３８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓｉｓｔｈｅｓｕｂｊｅｃｔｏｆｕｓｉｎｇｃｏｍｐｕｔｅｒｔｏｓｔｏｒｅ，ｒｅｔｒｉｅｖｅａｎｄａｎａｌｙｚｅｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｓｅｑｕｅｎｃｅａｌｉｇｎｍｅｎｔｉｓａｂａ－ｓｉｃｐｒｏｂｌｅｍｉｎＢｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，ａｎｄｉｔｓｍａｉｎｒｅｓｅａｒｃｈｗｏｒｋｉｓｔｏｄｅｖｅｌｏｐｒａｐｉｄａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｓｅｑｕｅｎｃｅａｌｉｇｎｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｗｅｍａｙｄｉｓｃｏｖ－ｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ，ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌａｎｄｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｓｅｑｕｅｎｃｅｓｂｙｓｅｑｕｅｎｃｅｃｏｍｐａｒｉｎｇ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐ－ｍｅｎｔａｃｔｕａｌｉｔｙｏｆｓｅｑｕｅｎｃｅａｌｉｇｎｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｄｅｓｃｒｉｂｅｓｖａｒｉｅｔｙｏｆｓｅｑｕｅｎｃｅａｌｉｇｎｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄａｎａｌｙｓｅｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄ－ｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ；ＰａｉｒｗｉｓｅＳｅｑｕｅｎｃｅＡｌｉｇｎｍｅｎｔ；ＭｕｌｔｉｐｌｅＳｅｑｕｅｎｃｅＡｌｉｇｎｍｅｎｔ１引言生物信息学是８０年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新的交叉学科，最初常被称为基因组信息学。生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是２１世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白组学两方面，具体说，是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达结构与功能的生物信息。生物信息学的研究重点主要体现在基因组学和蛋白质学两方面，具体地说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达结构和功能的生物信息。生物信息学的基本任务是对各种生物分析序列进行分析，也就是研究新的计算机方法，从大量的序列信息中获取基因结构、功能和进化等知识。在从事分子生物学研究的几乎所有实验室中，对所获得的生物序列进行生物信息学分析已经成为下一步实验之前的一个标准操作。而在序列分析中，将未知序列同已知序列进行相似性比较是一种强有力的研究手段，从序列的片段测定，拼接，基因的表达分析，到ＲＮＡ和蛋白质的结构功能预测，物种亲缘树的构建都需要进行生物分子序列的相似性比较。例如，有关病毒癌基因与细胞癌基因关系的研究，免疫分子相互识别与作用机制的研究，就大量采用了这类比较分析方法。这种相似性比较分析方法就称为系列比对（ＳｅｑｕｅｎｃｅＡｌｉｇｎｍｅｎｔ）。目前，国际互联网上提供了众多的序列比对分析软件。然而，不同的分析软件会得到不同的结果，同时所使用的参数在很大程度上影响到分析的结果。有时常常会由于采用了不合适的参数而丢失了弱的但却具有统计学显著性意义的主要信息，导致随后的实验研究走弯路。因此，生物信息学中的序列比对算法的研究具有非常重要的理论与实践意义。序列比对问题根据同时进行比对的序列数目分为双序列比对和多序列比对。双序列比对有比较成熟的动态规划算法，而多序列比对目前还没有快速而又十分有效的方法。一般来说，评价生物序列比对算法的标准有两个：一为算法的运算速度，二为获得最佳比对结果的敏感性或准确性。人们虽已提出众多的多序列比对算法，但由于问题自身的计算复杂性，它还尚未得到彻底解决，是收稿日期：２００７－１１－２５基金资助：南昌航空大学校自选（ＥＣ２００７０６０８６）作者简介：张永（１９７７－），男，硕士，辽宁铁岭人，南昌航空大学计算机学院讲师，研究方向：生物信息学、信息处理；王瑞（１９７７－），男，江西大宇职业技术学院外语系助教。

生物信息学分析方法

核酸和蛋白质序列分析蛋白质, 核酸, 序列关键词：核酸序列蛋白质序列分析软件在获得一个基因序列后，需要对其进行生物信息学分析，从中尽量发掘信息，从而指导进一步的实验研究。通过染色体定位分析、内含子／外显子分析、ORF分析、表达谱分析等，能够阐明基因的基本信息。通过启动子预测、CpG岛分析和转录因子分析等，识别调控区的顺式作用元件，可以为基因的调控研究提供基础。通过蛋白质基本性质分析，疏水性分析，跨膜区预测，信号肽预测，亚细胞定位预测，抗原性位点预测，可以对基因编码蛋白的性质作出初步判断和预测。尤其通过疏水性分析和跨膜区预测可以预测基因是否为膜蛋白，这对确定实验研究方向有重要的参考意义。此外，通过相似性搜索、功能位点分析、结构分析、查询基因表达谱聚簇数据库、基因敲除数据库、基因组上下游邻居等，尽量挖掘网络数据库中的信息，可以对基因功能作出推论。上述技术路线可为其它类似分子的生物信息学分析提供借鉴。本路线图及推荐网址已建立超级链接，放在北京大学人类疾病基因研究中心网站（https://www.360docs.net/doc/4d5549983.html,/science/bioinfomatics.htm）,可以直接点击进入检索网站。下面介绍其中一些基本分析。值得注意的是，在对序列进行分析时，首先应当明确序列的性质,是mRNA序列还是基因组序列？是计算机拼接得到还是经过PCR扩增测序得到？是原核生物还是真核生物？这些决定了分析方法的选择和分析结果的解释。（一）核酸序列分析 1、双序列比对（pairwise alignment）双序列比对是指比较两条序列的相似性和寻找相似碱基及氨基酸的对应位置，它是用计算机进行序列分析的强大工具，分为全局比对和局部比对两类，各以Needleman-Wunsch 算法和Smith-Waterman算法为代表。由于这些算法都是启发式（heuristic）的算法，因此并没有最优值。根据比对的需要，选用适当的比对工具，在比对时适当调整空格罚分（gap penalty）和空格延伸罚分（gap extension penalty），以获得更优的比对。除了利用BLAST、FASTA等局部比对工具进行序列对数据库的搜索外，我们还推荐使用EMBOSS软件包中的Needle软件（http://bioinfo.pbi.nrc.ca:8090/EMBOSS/），和Pairwise BLAST （https://www.360docs.net/doc/4d5549983.html,/BLAST/）。以上介绍的这些双序列比对工具的使用都比较简单，一般输入所比较的序列即可。（1）BLAST和FASTA FASTA（https://www.360docs.net/doc/4d5549983.html,/fasta33/）和BLAST （https://www.360docs.net/doc/4d5549983.html,/BLAST/）是目前运用较为广泛的相似性搜索工具。这两

生物序列分析中几个典型算法介绍

生物序列分析中几个典型算法介绍生物信息学研究背景与方向序列家族的序列谱隐马尔可夫模型（Profile HMMs for sequence families ）模体识别（Motif Discovery ）刘立芳计算机学院西安电子科技大学生物秀－专心做生物！ｗｗｗ．ｂｂｉｏｏ．ｃｏｍ

背景知识 DNA脱氧核糖核酸 1、DNA的分子组成核甘(nucleotides) ?磷酸盐(phosphate) ?糖(sugar) ?一种碱基 9腺嘌呤(A denine) 9鸟嘌呤(G uanine) 9胞嘧啶(C ytosine) 9胸腺嘧啶(T hymine) 2、碱基的配对原则 ?A(腺嘌呤)—T(胸腺嘧啶) ?C(鸟嘌呤)—G(胞嘧啶)

3、一个嘌呤基与一个嘧啶基通过氢键联结成一个碱基对。 4、DNA分子的方向性 5’→3’ 5、DNA的双螺旋结构

RNA、转录和翻译 1、RNA(核糖核酸)：单链结构、尿嘧啶U代替胸腺嘧啶T、位于细胞核和细胞质中。 2、转录: DNA链→RNA链信使RNA(mRNA)，启动子。 3、翻译: mRNA上携带遗传信息在核糖体中合成蛋白质的过程。变异 1、进化过程中由于不正确的复制，使DNA内容发生局部的改变。 2、变异的种类主要有以下三种： 9替代(substitution) 9插入或删除(insertion or deletion) 9重排(rearrangement)

基因 intron exon

基因组任何一条染色体上都带有许多基因，一条高等生物的染色体上可能带有成千上万个基因，一个细胞中的全部基因序列及其间隔序列统称为genomes（基因组）。人类基因组计划（Human Genome Project）基因的编码 1、基因编码是一个逻辑的映射，表明存储在DNA和mRNA中的基因信息决定什么样的蛋白质序列。 2、每个碱基三元组称为一个密码子(codon) 3、碱基组成的三元组的排列共有43＝64种，而氨基酸共有20种类型，所以不同的密码子可能表示同一种氨基酸。

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。

高通量测序的生物信息学分析

附件三生物信息学分析一、基础生物信息学分析 1.有效测序序列结果统计有效测序序列:所有含样品barcode(标签序列)的测序序列。统计该部分序列的长度分布情况。注:合同中约定测序序列条数以有效测序序列为准。图形示例为: 2.优质序列统计优质序列:有效测序序列中含有特异性扩增引物、不含模糊碱基、长度大于可供分析标准的序列。统计该部分序列的长度分布情况。图形示例为: 3.各样本序列数目统计: 统计各个样本所含有效测序序列与优质序列数目。

结果示例为: A B 4.OTU 根据序列的相似性,将序列归为多个OTU(操作分类单元),以便后续分析。 OTU1 149 410 27 252 45 124 136 101 OTU2 0 0 0 0 0 0 0 0 OTU3 2 3 14 23 1 5 17 29 OTU4 0 47 0 11 0 5 1 7 OTU5 19 28 82 9 57 45 303 9 OTU6 0 0 0 0 0 0 0 0 OTU7 0 182 94 24 14 5 12 60 OTU8 0 0 0 0 0 0 0 0 、、、、、、………………………………………… 5.稀释曲线根据第4条中获得的OTU数据,做出每个样品的Rarefaction曲线。本合同默认生成OTU相似水平为0、03的rarefaction曲线。 rarefaction曲线结果示例: 6.指数分析计算各个样品的相关分析指数,包括:

?丰度指数:ace\chao ?多样性指数:shannon\simpson ?本合同默认生成OTU相似水平为0、03的上述指数值。多样性指数分析结果示例: 注:默认分析以上所列指数,如有特殊需要请说明。 7.Shannon-Wiener曲线利用各样品的测序量在不同测序深度时的微生物多样性指数构建曲线,反映各样本在不同测序数量时的微生物多样性。当曲线趋向平坦时,说明测序数据量足够大,可以反映样品中绝大多数的微生物信息。绘制默认水平为:0、03。例图: 8.Rank_Abuance 曲线根据各样品的OTU丰度大小排序作丰度分布曲线图。结果文件默认为PDF格式(其它格式请注明)。例图: