生物信息学
生物信息学概念与主要内容
生物信息学概念与主要内容生物信息学是一门交叉学科，它综合运用了生物学、计算机科学、数学和统计学等多个学科的理论和方法，来研究和分析生物分子（如 DNA、RNA 和蛋白质）的结构、功能、演化以及它们之间的相互关系。
生物信息学的主要内容包括以下几个方面：1. 基因组学：基因组学是生物信息学的核心领域之一。
它涉及基因组的测序、组装、注释和比较分析。
通过基因组学的研究，可以了解生物体的基因组结构、基因功能、基因表达调控等信息。
2. 转录组学：转录组学关注的是转录水平上基因表达的研究。
它包括对 RNA 转录本的测序、表达量分析、差异表达基因的鉴定等。
转录组学有助于理解基因在不同条件下的表达模式和调控机制。
3. 蛋白质组学：蛋白质组学研究蛋白质的表达、结构、功能和相互作用。
它包括蛋白质的鉴定、定量分析、蛋白质-蛋白质相互作用网络的构建等。
蛋白质组学对于揭示蛋白质的功能和生物学过程具有重要意义。
4. 生物信息学算法和工具：生物信息学涉及到大量的数据处理和分析，因此需要开发各种算法和工具来处理和解读生物数据。
这些工具包括序列比对算法、基因注释工具、蛋白质结构预测算法等。
5. 数据库和知识库：生物信息学依赖于各种生物数据库和知识库，这些数据库存储了大量的生物分子数据、文献信息和实验结果。
例如，基因组数据库（如 GenBank）、蛋白质数据库（如 PDB）等。
6. 系统生物学：系统生物学是将生物信息学与系统科学相结合的学科领域。
它旨在研究生物系统中各个组成部分之间的相互作用和调控机制，从而构建生物系统的模型和网络。
总的来说，生物信息学为生物研究提供了强大的计算和数据分析工具，帮助科学家更好地理解生物分子的结构、功能和相互关系，进而推动生命科学的发展。
《生物信息学》课件
生物信息学的重要性
解释生物信息学在生物科学 研究、药物开发和医学诊断 中的重要作用。
生物信息学的发展历程
1
计算机技术的进步
描述计算机技术的不断发展为生物信息学提供了强大的工具和平台。
2
基因测序技术的突破
介绍基因测序技术的革命性进步，推动了生物信息学的发展。
3
开放数据共享
解释开放数据共享促进了生物信息学研究的合作和创新。
生物信息学的基本原理
1 序列比对
2 基因功能注释
3 数据挖掘和机器学习
阐述序列比对在生物信息 学中的核心作用，用于识 别相似的DNA、RNA和蛋 白质序列。
描述基因功能注释的流程， 用于理解基因的功能和作 用。
介绍数据挖掘和机器学习 在生物信息学中的应用， 用于发现生物学模式和预 测结构。
生物信息学的未来发展趋势
技术革新
预测未来生物信息学将受益于技 术的不断革新，如人工智能、大 数据和基因编辑。
研究领域拓展
探索生物信息学在新兴领域，如 单细胞测序和微生物组学中的应 用潜力。
多学科融合
强调生物信息学将与其他学科， 如人类基ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ组学和系统生物学， 进行深入交叉。
《生物信息学》PPT课件
欢迎来到《生物信息学》PPT课件。本课程将带您了解生物信息学的定义、应 用、发展历程、基本原理和未来发展趋势。
导入生物信息学
什么是生物信息学
介绍生物信息学是一门跨学 科领域，结合了生物学和计 算机科学的知识，用于解析 和研究生物信息。
生物信息学的应用领域
探索生物信息学在基因组学、 蛋白质组学、转录组学等领 域的广泛应用。
生物信息学简介
生物信息学简介
生物信息学简介
生物信息学是一门研究生物学和计算机科学的交叉学科，旨在将生物学和计算机技术应用到生物学研究中，在生物学研究中发挥作用。
它被用来挖掘和整理大量生物学数据，从而更好地理解基因表达、蛋白质互作、DNA和RNA测序、生物系统学研究等生物学内容。
它已被广泛应用于人类基因组学、蛋白质结构预测、比较基因组学、药物设计和疾病预测等研究领域。
生物学信息学中的主要研究内容包括基因组分析、测序技术、数据挖掘、蛋白质结构预测等，其中包括分子序列比较、计算机模拟、生物信息管理等。
基因组分析是指从生物体的基因组序列中确定基因及其相互作用的过程。
基于对基因组序列的分析，可以确定基因的结构、功能和表达。
测序技术是指从基因组中提取出 DNA 序列信息的方法。
它包括基因测序和蛋白质测序，涉及到大量的生物学分析技术，比如多种实验方法和计算机模拟技术。
数据挖掘是由多个数据库提供支持的复杂分析策略，其中包含多种数据挖掘工具和多种特定主题的数据挖掘技术，如基因功能分析、蛋白质结构分析、药物毒性分析等。
它涉及到大量的数据库搜索、数据挖掘和数据结构分析等方法。
蛋白质结构预测是从蛋白质序列信息中推断出蛋白质的空间结构和功能的过程。
它基于蛋白质的序列信息，利用计算机模拟方法来预测蛋白质的空间结构和功能。
总之，生物信息学是一门研究将生物学和计算机技术应用于生物学研究的学科，它涉及到多种研究内容，比如基因组分析、测序技术、数据挖掘和蛋白质结构预测等。
它为生物学研究提供了重要的支持，同时也是未来生物学研究的重要方向。
生命科学中的生物信息学
生命科学中的生物信息学生命科学是现代科学中极其重要的一个分支，而生物信息学则是近年来出现的新兴学科。
生物信息学是指运用计算机科学、数学和统计学等知识，对生物信息进行分析、处理和解释的学科。
生物信息学在各个生命科学领域中都有着广泛的应用，尤其是在基因组学、蛋白质组学和药物研发领域中发挥着极其重要的作用。
一、基因组学基因组是指生物所有基因的集合，是生物的遗传基础。
而基因组学则是通过对基因组进行分析、比较、注释等手段，探究基因组功能和遗传规律的学科。
生物信息学在基因组学中发挥着重要的作用。
通过对基因序列进行分析，我们可以确定基因的位置、功能和相互关系。
同时，生物信息学还可以帮助我们对不同物种之间的基因组差异进行比较研究，从而进一步探究基因的起源、进化和功能。
基因组学的发展，带动了生物信息学的飞速发展，两者相互促进，不断推动着生命科学的发展。
二、蛋白质组学蛋白质是生物体内最为重要的分子之一，其功能涉及到生命活动的各个方面。
蛋白质组学则是研究生物体内所有蛋白质的集合及其功能的学科。
生物信息学在蛋白质组学中也有不可替代的作用。
通过对蛋白质序列进行分析，我们可以预测蛋白质的三维结构和功能；同时，生物信息学还可以对蛋白质互作网络进行建模和分析，从而揭示出蛋白质在生命活动中的作用和机理。
三、药物研发药物研发是利用化学、生物学和药学等学科的知识，开发新药或改进现有药物的过程。
药物研发需要通过大量的化合物筛选、计算机分析和实验验证等环节，才能最终获得新药物。
而生物信息学则可以帮助药物研发领域更加高效地进行药物筛选和优化等工作。
通过对靶点进行预测和分析，可以更好地选择化合物，提高筛选效率；而通过对药物代谢和毒性进行预测和模拟，可以避免药物开发的潜在风险。
总之，生物信息学在生命科学中的应用日益广泛，为生命科学研究提供了新思路和新方法。
未来，随着计算机技术的不断进步和生命科学的不断发展，生物信息学必将发挥更加重要的作用，推动生命科学的发展和进步。
生物信息学意义
生物信息学意义摘要：1.生物信息学的定义和背景2.生物信息学的研究领域和应用3.我国在生物信息学领域的发展4.生物信息学对医学、农业和环境的影响5.生物信息学的发展趋势和挑战6.总结与展望正文：生物信息学是一门研究生物大分子数据和生物信息的学科，它涉及数学、计算机科学、生物学等多个领域。
在当今生物科学的研究中，生物信息学发挥着越来越重要的作用。
1.生物信息学的定义和背景生物信息学作为一门交叉学科，主要研究生物大分子（如DNA、蛋白质）的结构和功能，以及生物体内的相互作用。
随着基因组学、蛋白质组学等研究的深入，生物信息学应运而生，为生物科学家提供了强大的数据分析工具。
2.生物信息学的研究领域和应用生物信息学的研究领域广泛，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等。
在这些领域中，生物信息学发挥着数据挖掘、信息分析、模型构建等重要应用。
3.我国在生物信息学领域的发展我国在生物信息学领域取得了世界领先的成果，例如完成了人类基因组计划的中国部分，以及一系列重要的基因组和蛋白质组项目。
此外，我国还积极推动生物信息学技术的产业化，为医药、农业等领域提供支持。
4.生物信息学对医学、农业和环境的影响生物信息学在医学领域的应用主要体现在基因组医学、个性化治疗等方面。
通过生物信息学分析，可以发现与疾病相关的基因变异，为临床诊断和治疗提供依据。
在农业方面，生物信息学有助于研究作物基因组的结构和功能，提高产量和抗病性。
此外，生物信息学在环境保护方面也发挥着重要作用，例如通过分析微生物群落结构，评估生态系统的健康状况。
5.生物信息学的发展趋势和挑战随着大数据技术的发展，生物信息学在未来将更加注重数据挖掘和人工智能的应用。
同时，生物信息学面临着诸多挑战，如数据质量、算法的准确性和计算能力等。
此外，生物信息学的伦理和法律问题也日益受到关注。
6.总结与展望生物信息学作为一门具有重要意义的学科，为生物科学研究和应用提供了强大的支持。
生物信息学
第一章生物信息学及主要内容？生物信息学是生物和信息技术的结合，这一学科包括了用来管理、分析和操作大量生物数据集的任何计算工具和方法。
生物信息学主要由哪三个组成部分？生物信息学主要由三个组成部分：1•建立可以存放和管理大量生物信息学数据集的数据库；2•开发确定大数据集中各成员关系的算法和统计方法；3•使用这些工具来分析和解释不同类型的生物数据，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。
数据采集的方法及原理？一、DNA测序一一全自动的链终止反应原理：DNA测序是采用全自动的链终止反应完成得，这一技术通过加入限量的双脱氧核苷酸来产生有特定终止碱基的嵌套DNA片段，共有四种反应，每个碱基分别带有不同的荧光标记，DNA片段通过聚丙烯酰胺凝胶电泳分离，当每个片段移动到凝胶的末端时可以通过扫描仪读取序列。
二、基因组测序一一霰弹测序法、克隆重叠群的方法原理：霰弹测序法：随机打碎大DNA分子，通过很多测序反应来覆盖整个分子，完整的序列通过使用计算机搜索重叠区来重新拼接克隆重叠群的方法中，DNA片段用推理的方法亚克隆，并且进行系统的测序直到整个序列完成。
三、RNA测序一一生化实验、磁核共振谱（NMR）、质谱技术（MS）原理：对已改变的核酸进行化学识别四、蛋白质测序一一质谱技术原理：质谱技术可准确测定真空中离子分子质量/电荷比来计算精确的分子质量。
存储在GenBank中DNA序列的类型？DNA序列存储在GenBank等数据库中，一般可以分为3类：基因组DNA、cDNA、重组DNA 基因组测序的策略？完整基因组的测序，首先必须把基因组分成更小的片段，再对每个片段进行单独测序。
将短的读段拼接成基因组序列有两种策略。
1、霰弹测序法：随机打碎大DNA分子，通过很多测序反应来覆盖整个分子，完整的序列通过使用计算机搜索重叠区来重新拼接，这个方法可以快速产生大量的序列数据，但是填补最后gap（空位）时比较困难，这个过程称为结束阶段。
生物信息学
生物信息学生物信息学是植物学、生物学、化学、数学、计算机科学等多学科交叉的一个新兴学科，其主要研究内容是如何获得、存储、传输、分析和应用生物信息数据。
生物信息学涉及到生物信息的采集、整合、处理、分析和应用等多个方面，包括大量生物数据的处理、生成和管理，数据的挖掘、重建和应用，基于计算机辅助的生物数据分析和建模等。
一、生物信息学的基本概念1. 生物信息学：是指将计算机科学、生物学、统计学、数学和物理学等多学科交叉的技术，用于对生物学数据进行收集，整合，存储，分析和模拟等。
2. 生物数据：是指在基因组、转录组、蛋白质组、代谢组、细胞组等层次，通过实验技术获得的关于生物的各种信息，包括基因序列、蛋白质序列、代谢产物组成、RNA表达水平等的各种数据。
3. 生物数据库：是指在系统地整合和存储生物数据的基础上为生物信息学研究提供的数据资源。
生物数据库一般包含了基因、蛋白质、代谢产物、表观遗传学等方面的数据，主要用于生物信息学的数据挖掘和分析。
4. 生物信息学技术：是指将生物数据通过计算机技术进行处理、分析和建模的技术手段。
包括基于算法的生物序列分析技术、分子建模和仿真技术，基于数据挖掘的分析技术、图像分析等。
二、生物信息学的发展历程生物信息学的发展历程可以从20世纪50年代开始，当时人们通过研究DNA、RNA和蛋白质的结构，探索生物学以及分子生物学的基本问题。
19世纪70年代到80年代，开始有科学家通过计算机分析生物序列数据，这是生物信息学的萌芽阶段；90年代，信息技术大爆发，计算机性能的不断提升奠定了生物信息学发展的基础，同时，国际人类基因组计划的启动和完成，也推动了生物信息学领域的迅速发展。
近年来，生物数据的爆炸式增长和高通量测序技术迅速发展，使得生物信息学成为一个新兴的领域，其研究范围涵盖了全球相关领域的学者。
三、生物信息学在生物学领域的应用1. 生物序列分析：通过处理生物序列数据，研究生物学中基因结构、调控、蛋白质结构和功能等基础方面，以及富含信息内容的非编码RNA和代谢物等，目前已成为一个成熟的技术。
什么是生物信息学
什么是生物信息学生物信息学是一门综合性的学科，是应用计算机、数学、物理、化学、生物学等学科知识，研究生命系统中信息的采集、存储、管理、处理、分析、应用和传播的一门学科。
它是以高通量技术、计算机辅助技术和统计学方法为基础，研究生物学信息的获取、处理和应用，为生命科学的研究和应用提供支持和服务。
生物信息学涉及的范围非常广，包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学、表观基因组学、转录组学、系统生物学等多个方面。
生物信息学的发展始于20世纪70年代，并在21世纪经历了爆发式的发展，随着人类基因组计划等生物学研究的迅速发展，生物信息学逐渐成为生命科学领域中的重要分支和研究热点。
生物信息学通过从大量的生物学数据中提取信息，探索诸如基因功能、蛋白质相互作用、新药开发、疾病诊断和治疗、生命演化等诸多方面的问题。
生物信息学的主要研究内容包括：1.基因组学：对生物体基因组的序列和结构进行分析和解读，探究基因与性状、疾病的关系。
2.转录组学：对生物体转录产物实现高通量测序和分析，分析在不同生理和病理状态下基因的表达模式，在分子机制上研究调控基因表达的过程。
3.蛋白质组学：研究蛋白质组在不同生理和病理状态下的变化及其功能，寻找与疾病相关的蛋白质标志物，以及蛋白质相互作用、修饰和结构等方面的特征。
4.代谢组学：对生物体在代谢通路中产生的化合物进行鉴定和定量，研究代谢组在不同生理和病理状态下的变化及其与人类健康的关系。
5.系统生物学：通过对生物体多维度数据的集成分析，建立生物体系的数学计算模型，从宏观和微观两个层次深入研究生物体系的整体特征和生命规律。
生物信息学在基础研究和应用领域均有重要的意义和价值。
在基础研究方面，生物信息学可以加速基因定位、基因功能解析、进化研究等过程。
在应用方面，生物信息学可以为新药研发、疾病预测、定制医疗等提供技术支持。
生物信息学的应用还包括医学、农业、食品、环保等多个领域。
尽管生物信息学已经发展成为一门独立的学科，但与生命科学的其他领域仍存在密切的联系。
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蛋白质设计
疾病诊断 疾病治疗 开发新药
生物分子信息处理流程
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分子生物学的三大核心数据库
• GenBank核酸序列数据库 GenBank核酸序列数据库 • SWISS-PROT蛋白质序列数据库 SWISS-PROT蛋白质序列数据库 • PDB生物大分子结构数据库 PDB生物大分子结构数据库
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生物分子至少携带着三种信息
– 遗传信息 – 与功能相关的结构信息 – 进化信息
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(1)遗传信息的载体 (1)遗传信息的载体——DNA 遗传信息的载体——DNA
遗传信息的载体主要是DNA 遗传信息的载体主要是DNA
控制生物体性状的基因是一 系列DNA片段 系列DNA片段 生物体生长发育的本质就是遗 传信息的传递和表达
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第一章 生物信息学引论
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简介
一．引言 二．生物信息学的发展历史 三．人类基因组计划和基因组信息学 四．蛋白质结构与功能关系的研究 五．目前生物信息学主要研究内容 六．生物信息学所用的方法和技术
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第一节 引言
化学
目前基本共认的假设），蛋白质结构的 目前基本共认的假设），蛋白质结构的 ）， 信息隐含在蛋白质序列之中。 信息隐含在蛋白质序列之中。
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24
(3) DNA分子和蛋白质分子 DNA分子和蛋白质分子 都含有进化信息
• 通过比较相似的蛋白质序列，如肌红蛋白 通过比较相似的蛋白质序列 相似的蛋白质序列，
• 在医学上的重要意义
– 为疾病的诊断和治疗提供依据 – 为设计新药提供依据
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生物信息学将是21世纪生物学的核心 生物信息学将是 世纪生物学的核心
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主要研究内容
破译遗传语言、 破译遗传语言、识别基因 预测蛋白质结构和功能 认识生物界信息存贮和传递的本质 研究药物作用机制和开发新药
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第二节 生物信息学的发展历史
生物科学和 技术的 发展 人类基因组 计划的 推动
生物信息学 基本思想的产生
生物信息学 的迅速发展
二十世纪 50年代
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二十世纪 80-90年代
36
20世纪50年代，生物信息学开始孕育 20世纪 年代 世纪50年代， 20世纪60年代，生物分子信息在概念上将计算 20世纪 年代 世纪60年代， 生物学和计算机科学联系起来 20世纪70年代，生物信息学的真正开端 20世纪 年代 世纪70年代， 20世纪70年代到80年代初期 ，出现了一系列著 20世纪 年代到 年代初期 世纪70年代到80 名的序列比较方法和生物信息分析方法 20世纪80年代以后，出现一批生物信息服务机 20世纪 年代以后 世纪80年代以后， 构和生物信息数据库 20世纪90年代后 ，HGP促进生物信息学的迅速 20世纪 年代后 HGP促进生物信息学的迅速 世纪90 发展
表1.1 至2001年初已经得到的各类数据及基本数据处理任务 20112011-3-31 33
生物信息学研究意义
• 认识生物本质
– 了解生物分子信息的组织和结构，破译基因组 了解生物分子信息的组织和结构， 信息，阐明生物信息之间的关系。 信息，阐明生物信息之间的关系。
• 改变生物学的研究方式
– 改变传统研究方式，引进现代信息学方法 改变传统研究方式，
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10
高性能计算服务器， 高性能计算服务器，图形工作站
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11
高端的计算集群
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12
高度灵活的可扩展的计算集群
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13
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14
2、生物分子信息
分子
生物信息的载体
细胞
存贮、复制、 存贮、复制、传递和表达 遗传信息的系统
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模式生物
酵母
线虫
大肠杆菌
老鼠
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果蝇
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20世纪 世纪 三大科学计划
曼哈顿原子弹计划 （1942-46） ） 阿波罗登月计划 (1961-69)
人类基因组计划 (1990-2003)
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为什么提出HGP？ ？ 为什么提出
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32
数据源 DNA序列 DNA序列
数据量 11.5百万条序列 11.5百万条序列 125.0 亿个碱基
生物信息学任务 分离编码与非编码区域 识别内含子与外显子 基因产物预测 基因功能注释 基因调控信息分析 序列比较 多重序列比对 识别保守的序列模式 进化分析 二级结构、空间结构预测 三维结构比对 蛋白质几何学度量 表面和形态计算 分子间相互作用分析 分子模拟 标注重复序列 基因结构分析 系统发生分析 基因与疾病的连锁分析 基因组比较 遗传语言分析 达模式相关分析基因表 基因调控网络分析 表达调控信息分析
蛋白质序列
40.0万条序列（每条序列平均有300 40.0万条序列（每条序列平均有300 氨基酸 ）
大分子结构
1.5 万个结构 （每个结构平均1000个原子坐标） （每个结构平均1000个原子坐标）
基因组
300个基因组 300个基因组
基因表达
酵母6000个基因 酵母6000个基因 在约20时间点表达值 在约20时间点表达值
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15
• 生物信息学主要研究两种信息载体
– DNA分子 DNA分子 – 蛋白质分子
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16
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17
Protein Machines
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18
From the Cell to Protein Machines
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3、生物信息学的目标和任务
• 收集和管理生物分子数据 • 数据分析和挖掘 • 开发分析工具和实用软件
生物分子序列比较工具 基因识别工具 生物分子结构预测工具 基因表达数据分析工具
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应用
基因工程
实验
收集
数据
表示 刻画特征
信息
分析 比较
知识
建模 推理
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DNA
基因的DNA序列 DNA序列 DNA
前体RNA 对 应 关 系 遗 传 密 码 mRNA
蛋白质序列
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多肽链
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(2)蛋白质的结构决定其功能 (2)蛋白质的结构决定其功能
• 蛋白质功能取决于蛋白质的空间结构 蛋白质功能取决于蛋白质的空间结构 功能取决于蛋白质的空间 • 蛋白质结构决定于蛋白质的序列（这是 蛋白质结构决定于蛋白质的序列 序列（
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关于生物信息学发展历程中的重要大事， 关于生物信息学发展历程中的重要大事， 请参见下面两个网站的介绍： 请参见下面两个网站的介绍：
/Education /BLASTinfo/milestones.html、 、 /bioinformatics/。 。
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生物分子数据类型
DNA序列数据 最基本 生 物 分 子 信 息 生物分子功能数据
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蛋白质序列数据
直观 生物分子结构数据
复杂
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遗传密码
DNA 核酸序列
蛋白质 氨基酸序列
蛋白质 结构
蛋白质 功能
最基本的 生物信息
生命体系千姿 百态的变化
维持生命活 动的机器
生物信息学
主讲教师: 主讲教师: 高雪峰
E-mail：gaoxf@ mail：
吉林大学生命科学学院
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课程安排
1、时间：每周一下午5～8节 、时间：每周一下午 ～ 节 教室： 教室：第三教学楼第二阶梯教室 学时：每周4学时 总计4× 学时（ 学时） 学时：每周 学时（总计 ×4=16学时） 学时 2、学分：2学分 、学分： 学分 3、成绩考核方式（笔试） 、成绩考核方式（笔试） 4、E-mail: gaoxf@ 、 办公室地址：理三341室） （办公室地址：理三 室
物理 生命信息的组织、 传递、表达
分子 生物学
信息技术
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遗传学
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1、 生物信息学概念
生物学家
HGP 生物数据的激增 （每15个月翻一番）
数学家
生物信息学 （bioinfomatics) 的诞生
计算机 科学家
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概念（广义） 概念（广义）
生物体系和过程中信息 的存贮、传递和表达 信息科学 细胞、组织、器官的生理、病理 、药理过程的中各种生物信息 生 命 科 学 中 的 信 息 科 学
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8
概念（狭义）
生物分子信息的获取、存贮、 生物分子信息的获取、存贮、分析和利用
分子生物信息学 Molecular Bioinformatics
生物 分子数据
获取 深层次 生物学知识 挖掘
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Bioinformatics
生物分子 数据 + 计算机 计算
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2
参考文献
1、《生物信息学概论》 生物信息学概论》 罗静初 北京大学 北京大学出版社 生物信息学》 2、《生物信息学》 D.R. Westhead 科学出版社 生物信息学—基因和蛋白质分析的使用指南》 3、《生物信息学—基因和蛋白质分析的使用指南》 李衍达 清华大学 清华大学出版社 生物信息学中的计算机技术》 4、《生物信息学中的计算机技术》 孙超 中国电力出版社 生物信息学手册》 5、《生物信息学手册》 郝柏林 中科院物理所 上海科学技术出版社 简明生物信息学》 6、《简明生物信息学》 钟扬 复旦大学 高等教育出版社