生物信息学基础讲座课件(课堂PPT)
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生物信息学chapter(1).ppt
诗意的流变：从汉乐府到唐代的新乐府两汉是乐府诗歌的创始期，成就斐然。
《诗经》以抒情诗为主，楚辞亦然，而汉乐府中的叙事诗较之前两者已有大幅度的增加，并且这些叙事诗也是乐府诗最精华的部分。
乐府诗感情抒发质朴纯挚。
汉代乐府诗的风格各不相同，或深婉，或率直；或悲怨，或慷慨，但它们都被统一在质朴这一总体风格之下。
其语言也是“质而不俚，浅而能深，近而能远”，尤其能体现其质朴纯挚的抒情特征《孔雀东南飞》是汉乐府中的叙事名篇，最能代表汉乐府的艺术成就。
写的是庐江府小吏焦仲卿与其妻刘兰芝的爱情悲剧。
汉乐府民歌在精神上与《诗经》一脉相承，甚至比《诗经》更加直接而深入地反映了社会和人的思想情感，对后代诗歌也有更具体、更直接的影响，许多作品对后世文学起到了示范性作用。
建安文学以魏国为主，作家主要有三曹及七子等人。
建安文学创作群体中，曹操是非常重要的人物。
他既是政坛领袖，也是文坛盟主，即所谓“外定武功，内兴文学”。
曹操的乐府诗继承了汉乐府“感于哀乐，缘事而发”的传统，有一部分作品反映了汉末的社会现实。
除了这种记录社会现实的诗篇，曹操还用乐府诗表达自己的政治抱负，抒发自己的人生理想。
如《短歌行》,全诗由两个相互联系的主题组成：一是感叹时光易逝、人生短暂，一是渴慕贤才，希望得到他们的帮助，实现重建天下的雄心。
魏晋南北朝时期，乐府民歌创作又有了新的发展。
它不仅反映了新的社会现实，而且形成了新的艺术形式和风格。
这种篇制短小、长于抒情的艺术形式，对于近体诗（尤其是绝句）有很大的影响。
《西洲曲》这首抒情长诗，堪称南朝民歌的代表作；《木兰诗》是罕见的长篇叙事诗，代表了北朝民歌的最高水准。
到了唐代，乐府诗创作进入了一个新阶段，尤其是文人乐府创作呈现出勃兴的局面。
盛唐时期的杜甫和中唐时期的元、白等人的新题乐府创作成就尤大，影响尤巨。
唐以后被称为乐府的作品，大体有这样几种类型。
一是入乐的韵文作品；二是流行于市井乡村的民歌；三是文人用乐府旧题所写的诗。
生物信息学导论精品PPT课件
2020/10/5
16
概述
➢ 生物信息学往哪里去
表18-1生物信息学的过去、现在和将来
二十世纪90年代 的生物信息学
当前的生物信息 学
未来的生物信息 学
2020/10/5
主要内容
大规模基因组学与蛋白质组学的实 验数据形成的一级数据库及其相应 的分析方法与工具
由一级数据库分类、归纳、注释得 到的基因组学与蛋白质组学二级数 据库 （知识库）及其相应的分析方法与 工具
细胞和生物体的完全计算机表示
目的 了解单个基因和蛋白 质的功能与用途
2020/10/5
12
概述
➢ 生物信息学的起源
DNA自动测序构成过巨大的冲击，因为它曾经是各种生物学数据高通 量产出的前沿阵地。像表达序列标签（ESTs），单核苷多态性（SNPs）都 和基因序列密切相关。随后发展的研究基因表达模式（profile）的DNA微 阵列技术、用于探测蛋白质相互作用的酵母双杂交系统、以及质谱技术极 大地让生命科学类数据库飞速膨胀。结构基因组学方面的新技术还不能大 规模地产生数据，但它们正在导致蛋白质三维结构数据的增加。
2020/10/5
14
概述
➢ 生物信息学往哪里去
尽管最近十年来，高通量检测技术与信息技术的结合让人们认识了大 量的基因和蛋白质，但是和物理学、化学相比较，生物学仍旧是一门不成 熟的学科，因为对于生命过程，我们无法根据一般性原理做出像卫星轨道 那样精确的预测。随着数据的不断膨胀和知识的积累，也借助于生物信息 学，这种情形很有可能发生改变。
生物信息学导论
Introduction to Bioinformatics
Email: Tel:
2020/10/5
1
生物信息学1PPT课件
Information technology
Biology
什么是生物信息学?（具体点）
生物信息学把用于存储和搜索数据的数 据库开发，与用于分析和确定大分子序列、 结构、表达模式和生化途径等生物数据集 之间的关系的统计工具和算法的开发结合 在一起。
生物信息学（总结）
数据库 算法与统计工具 分析与解释
1 Sanger Centre
1,6,9,10,13,20,22,X
850
2 WIBR
(Clones from Wash U)
3 Wash U
2,3,4,7,11,15,18,Y
900
4 JGI
5,16,19
250
5 Baylor
1,2,3,X
230
6 Riken
21,18,11q
160
7 IMB
8,21,X
Two men we have to mention
Francis Collins VS. J.Craig Venter
全自动测序仪加速了 …
看看关键的两条曲线
生物数据每14个月 double一次
Our Contribution to HGP
No
Center
Region
Size(Mb)
50
8 Genoscope
Most of 14
85
9 U. Wash (Olson)
10 Beijing
3p
30
11 GTC (Smith)
10
50
12 MPIMG
17,21,X
6.9
13 GBF
21, reg of 9
6
14 Stanford (Davis)
Biology
什么是生物信息学?（具体点）
生物信息学把用于存储和搜索数据的数 据库开发，与用于分析和确定大分子序列、 结构、表达模式和生化途径等生物数据集 之间的关系的统计工具和算法的开发结合 在一起。
生物信息学（总结）
数据库 算法与统计工具 分析与解释
1 Sanger Centre
1,6,9,10,13,20,22,X
850
2 WIBR
(Clones from Wash U)
3 Wash U
2,3,4,7,11,15,18,Y
900
4 JGI
5,16,19
250
5 Baylor
1,2,3,X
230
6 Riken
21,18,11q
160
7 IMB
8,21,X
Two men we have to mention
Francis Collins VS. J.Craig Venter
全自动测序仪加速了 …
看看关键的两条曲线
生物数据每14个月 double一次
Our Contribution to HGP
No
Center
Region
Size(Mb)
50
8 Genoscope
Most of 14
85
9 U. Wash (Olson)
10 Beijing
3p
30
11 GTC (Smith)
10
50
12 MPIMG
17,21,X
6.9
13 GBF
21, reg of 9
6
14 Stanford (Davis)
生物信息学和基因芯片PPT讲稿
• 基因芯片的制备主要有两种基本方法：
• 基因芯片的制备中支持物有多种，如玻片、硅片、聚
丙烯膜、硝酸纤维素膜、尼龙膜等。
片基
钢性片基如玻片、半 导体硅片等
薄膜片基如 NC、 Nylon 膜等
探针固定方式
原位合成（in situ synthesis）
预先合成后点样 (off-chip synthesis)
四、基因芯片的应用
• （一）疾病的诊断与治疗
• 1、遗传病相关基因的定位
• HGP使得许多遗传病的基因得以定位，因此，可以应
用基因芯片技术筛查遗传病，且方便可靠。
• 2、肿瘤诊断
• 已用基因芯片可检测人鼻咽癌、肺癌基因表达谱、肿瘤原
癌基因和抑癌基因的定位。
• 例：人类恶性肿瘤中，约有60%与人类P53抑癌基因的
突变有关，现研究人员研制成功了可检测P53基因所有 编码区错位突变和单碱基缺失突变的基因芯片。
2022/2/26
19
当前你正在浏览到的事第十九页PPTT，共二十九页。
• 3、感染性疾病的诊断
• 利用基因芯片对一些感染性的疾病疾病如HIV的诊断现
已成为事实。
• 4、耐药菌株和药敏检测
• 例：据WHO报告，全球每年约有800万的结核病患者，
2022/2/26
2
当前你正在浏览到的事第二页PPTT，共二十九页。
• 根据芯片上固定的探针不同，生物芯片包括：
基因芯片、蛋白质芯片、细胞芯片、组织芯 片，根据原理还有元件型微阵列芯片、通道 型微阵列芯片、生物传感芯片等新型生物芯 片。
2022/2/26
3
当前你正在浏览到的事第三页PPTT，共二十九页。
生物信息学和基因芯片课件
• 基因芯片的制备中支持物有多种，如玻片、硅片、聚
丙烯膜、硝酸纤维素膜、尼龙膜等。
片基
钢性片基如玻片、半 导体硅片等
薄膜片基如 NC、 Nylon 膜等
探针固定方式
原位合成（in situ synthesis）
预先合成后点样 (off-chip synthesis)
四、基因芯片的应用
• （一）疾病的诊断与治疗
• 1、遗传病相关基因的定位
• HGP使得许多遗传病的基因得以定位，因此，可以应
用基因芯片技术筛查遗传病，且方便可靠。
• 2、肿瘤诊断
• 已用基因芯片可检测人鼻咽癌、肺癌基因表达谱、肿瘤原
癌基因和抑癌基因的定位。
• 例：人类恶性肿瘤中，约有60%与人类P53抑癌基因的
突变有关，现研究人员研制成功了可检测P53基因所有 编码区错位突变和单碱基缺失突变的基因芯片。
2022/2/26
19
当前你正在浏览到的事第十九页PPTT，共二十九页。
• 3、感染性疾病的诊断
• 利用基因芯片对一些感染性的疾病疾病如HIV的诊断现
已成为事实。
• 4、耐药菌株和药敏检测
• 例：据WHO报告，全球每年约有800万的结核病患者，
2022/2/26
2
当前你正在浏览到的事第二页PPTT，共二十九页。
• 根据芯片上固定的探针不同，生物芯片包括：
基因芯片、蛋白质芯片、细胞芯片、组织芯 片，根据原理还有元件型微阵列芯片、通道 型微阵列芯片、生物传感芯片等新型生物芯 片。
2022/2/26
3
当前你正在浏览到的事第三页PPTT，共二十九页。
生物信息学和基因芯片课件
Chapter_1_生物信息学简介 PPT课件
1941.12.6 - 1945.7.16 罗斯福批准
耗资20亿美元
2021/1/10
人体半径 100m 人体体积 100m3
1990.10.1 - 2003.4.23 克林顿、布莱尔批准
耗资30亿美元
太阳系半径 1012m 太阳系体积 1034m3
1961.5.25 - 1969.7.20 肯尼迪批准
15 包括酵母、线虫、果蝇、蚊子、拟南芥、 人等
885 包括不同亚类或不同株系
40 包括不同亚类或不同株系
114 包括不同亚类或不同株系
308 包括线粒体和叶绿体
质粒(Plasmid)
282
巨量的数据
103 Kilo 106 Mega 109 Giga 1012 Tera 1015 Peta 1018 Exa 1021 Zetta 1024 Yotta
htt2p0:0/4/www.4n4,c5b75i.,7n4l5m,1.7n6ih.go4v0,/6G04e,3n1b9ank/genbankstats.html
蛋白质序列
四种数据
原始数据(Original data) 科学文献(Scientific literature) 数据组合(Datasets) 综合性数据(Organized data)
主要研究两种信息载体
DNA分子 蛋白质分子
2021/1/10
30
生物分子至少携带三种信息
遗传信息 与功能相关的结构信息 进化信息
2021/1/10
31
遗传信息的载体 --- DNA
遗传信息的载体主要是DNA 控制生物体性状的基因是 --- 系列DNA片段 生物体生长发育的本质就是遗传信息的传
passwd: bioinfo
耗资20亿美元
2021/1/10
人体半径 100m 人体体积 100m3
1990.10.1 - 2003.4.23 克林顿、布莱尔批准
耗资30亿美元
太阳系半径 1012m 太阳系体积 1034m3
1961.5.25 - 1969.7.20 肯尼迪批准
15 包括酵母、线虫、果蝇、蚊子、拟南芥、 人等
885 包括不同亚类或不同株系
40 包括不同亚类或不同株系
114 包括不同亚类或不同株系
308 包括线粒体和叶绿体
质粒(Plasmid)
282
巨量的数据
103 Kilo 106 Mega 109 Giga 1012 Tera 1015 Peta 1018 Exa 1021 Zetta 1024 Yotta
htt2p0:0/4/www.4n4,c5b75i.,7n4l5m,1.7n6ih.go4v0,/6G04e,3n1b9ank/genbankstats.html
蛋白质序列
四种数据
原始数据(Original data) 科学文献(Scientific literature) 数据组合(Datasets) 综合性数据(Organized data)
主要研究两种信息载体
DNA分子 蛋白质分子
2021/1/10
30
生物分子至少携带三种信息
遗传信息 与功能相关的结构信息 进化信息
2021/1/10
31
遗传信息的载体 --- DNA
遗传信息的载体主要是DNA 控制生物体性状的基因是 --- 系列DNA片段 生物体生长发育的本质就是遗传信息的传
passwd: bioinfo
基因组学生物信息学方法PPT课件
45
46
47
48
49
在线生物信息学资源简介
常用生物信息学数据库
核酸一级数据库：
GenBank、EMBL、 DDBJ、NDB 核苷酸二级数据库：
• 在线免疫遗传学数据库IMGT • 基因调控转录因子数据库TransFac • 真核生物启动子数据库EPD • 单核苷酸多态性数据库dbSNP
ORF Finder at NCBI.
DNA sequence translation into protein tool at ExPaSy (Switzerland).
57
问答环节
Q|A 您的问题是？ ——善于提问,勤于思考 58
结束语
感谢参与本课程，也感激大家对我们工作的支持与积极 的参与。课程后会发放课程满意度评估表，如果对我们
50
蛋白质数据库
蛋白质功能位点数据库Prosite 蛋白质序列指纹图谱数据库Prints 蛋白质序列模块数据库Blocks 蛋白质序列家族数据库Pfam 免疫球蛋白数据库DIP 酶类数据库ENZYME 多肽酶类数据库MEROPS 蛋白质结构分类数据库SCOP 蛋白质分类数据库CATH 蛋白质直系同源簇数据库COGs
➢ 以基因组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；
➢ 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序列中的遗传语言规律。
➢ 在此基础上，归纳、整理与基因组遗传信息释放及其调控 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。
27
28
29
键入 blastall –i test.seq –d EST.seq –p blastn –e 1e-10 –o test.out
第1讲 生物信息学绪论PPT幻灯片
Sanger测序法 双脱氧链终止法
Sanger测序法
新的测序技术 –焦磷酸测序法（454，Solexa， Solid）, 单分子测序 –新的整合技术
1995 第一个自由生物体流感嗜血菌(H. inf)的全基因组测序完成
1996 完成人类基因组计划的遗传作图 启动模式生物基因组计划
H.inf全基因组
大肠杆菌及其全基因组
水稻基因组计划
1999.7 2000
第5届国际公共领域人类基因组测序会议，加快测序速度 Celera公司宣布完成果蝇基因组测序 国际公共领域宣布完成第一个植物基因组——拟南芥全基 因组的测序工作
Drosophila melanogaster 果蝇
Arabidopsis thaliana 拟南芥
51335613554632416254244212326366645622466146342646 11111111111111111111111111112222222222222222222222
隐状态：那个骰子
基因的鉴定
跟线虫的基因数差不多 暗示着。。。。。。
人类基因组序列的显示
Visualization什 Nhomakorabea是生物信息学？ 1
一、生物信息学定义
2
生物信息学（Bioinformatics）名词的由来
八十年代末期，林华安博士认识到将计算机科学与生物学 结合起来的重要意义，开始留意要为这一领域构思一个合适的 名称。起初，考虑到与将要支持他主办一系列生物信息学会议 的佛罗里达州立大学超型计算机计算研究所的关系，他使用的 是“CompBio”；之后，又将其更改为兼具法国风情的 “bioinformatique”，看起来似乎有些古怪。因此不久，他便 进一步把它更改为“bio-informatics（bio/informatics）”。 但由于当时的电子邮件系统与今日不同，该名称中的-或/符号 经常会引起许多系统问题，于是林博士将其去除，今天我们所 看到的“bioinformatics”就正式诞生了，林博士也因此赢得了 “生物信息学之父”的美誉。
Sanger测序法
新的测序技术 –焦磷酸测序法（454，Solexa， Solid）, 单分子测序 –新的整合技术
1995 第一个自由生物体流感嗜血菌(H. inf)的全基因组测序完成
1996 完成人类基因组计划的遗传作图 启动模式生物基因组计划
H.inf全基因组
大肠杆菌及其全基因组
水稻基因组计划
1999.7 2000
第5届国际公共领域人类基因组测序会议，加快测序速度 Celera公司宣布完成果蝇基因组测序 国际公共领域宣布完成第一个植物基因组——拟南芥全基 因组的测序工作
Drosophila melanogaster 果蝇
Arabidopsis thaliana 拟南芥
51335613554632416254244212326366645622466146342646 11111111111111111111111111112222222222222222222222
隐状态：那个骰子
基因的鉴定
跟线虫的基因数差不多 暗示着。。。。。。
人类基因组序列的显示
Visualization什 Nhomakorabea是生物信息学？ 1
一、生物信息学定义
2
生物信息学（Bioinformatics）名词的由来
八十年代末期，林华安博士认识到将计算机科学与生物学 结合起来的重要意义，开始留意要为这一领域构思一个合适的 名称。起初，考虑到与将要支持他主办一系列生物信息学会议 的佛罗里达州立大学超型计算机计算研究所的关系，他使用的 是“CompBio”；之后，又将其更改为兼具法国风情的 “bioinformatique”，看起来似乎有些古怪。因此不久，他便 进一步把它更改为“bio-informatics（bio/informatics）”。 但由于当时的电子邮件系统与今日不同，该名称中的-或/符号 经常会引起许多系统问题，于是林博士将其去除，今天我们所 看到的“bioinformatics”就正式诞生了，林博士也因此赢得了 “生物信息学之父”的美誉。
中国科技大学系列《生物信息学》.PPT
30
动态规划算法：全空间
31
Sequence B
动态规划算法：优化算法
Sequence A 搜索有限空间，类似于BLAST算法
32
动态规划算法：Hyperlattice
33
注意
最优的多序列比对，其两两序列之间的比对 不一定最优。
最优的多序列比对
非最优的双序列比对
34
MSA程序
MSA - Multiple Sequence Alignment David Lipman等，1989年初始开发； 应用多维动态规划算法，得到最优的全局
系； 4. 计算每种氨基酸转换成其它氨基酸的次数； 5. 计算每种氨基酸突变率； 6. 计算每对氨基酸突变率，得到突变概率矩阵
，将此矩阵自乘n次； 7. 将突变概率矩阵转化为PAMn矩阵。
8
例6：PAM矩阵的构建
已知3个蛋白质家族若干保守序列片段：
➢家族一：FKILK，FKIKK，FFILL，FFIKL ➢家族二：IIFFF， IIFIF ， IKFFL ， IKFIL ➢家族三： KIFKK，KIFLK，KLFKL，KLFLL
40
两两比对，构 建距离矩阵 指导树的构建
渐进比对
41
每条序列的权值
ClustalW的打分原则
Score:BLOSUM62的分数
42
ClustalX的使用
1. FASTA序列格式，多序列：
43
ClustalX的使用 ——导入序列文件
44
执行比对
45
文件导出
46
多序列比对：结果处理
BioEdit, GeneDoc等软件
BLOCK: 蛋白质家族保守的一段氨基酸，无 gap，一般几个至上百个氨基酸；
动态规划算法：全空间
31
Sequence B
动态规划算法：优化算法
Sequence A 搜索有限空间，类似于BLAST算法
32
动态规划算法：Hyperlattice
33
注意
最优的多序列比对，其两两序列之间的比对 不一定最优。
最优的多序列比对
非最优的双序列比对
34
MSA程序
MSA - Multiple Sequence Alignment David Lipman等，1989年初始开发； 应用多维动态规划算法，得到最优的全局
系； 4. 计算每种氨基酸转换成其它氨基酸的次数； 5. 计算每种氨基酸突变率； 6. 计算每对氨基酸突变率，得到突变概率矩阵
，将此矩阵自乘n次； 7. 将突变概率矩阵转化为PAMn矩阵。
8
例6：PAM矩阵的构建
已知3个蛋白质家族若干保守序列片段：
➢家族一：FKILK，FKIKK，FFILL，FFIKL ➢家族二：IIFFF， IIFIF ， IKFFL ， IKFIL ➢家族三： KIFKK，KIFLK，KLFKL，KLFLL
40
两两比对，构 建距离矩阵 指导树的构建
渐进比对
41
每条序列的权值
ClustalW的打分原则
Score:BLOSUM62的分数
42
ClustalX的使用
1. FASTA序列格式，多序列：
43
ClustalX的使用 ——导入序列文件
44
执行比对
45
文件导出
46
多序列比对：结果处理
BioEdit, GeneDoc等软件
BLOCK: 蛋白质家族保守的一段氨基酸，无 gap，一般几个至上百个氨基酸；