生物信息学-功能基因组学
生物的基因组学与生物信息学
生物的基因组学与生物信息学基因组学和生物信息学是现代生物学领域两个重要的分支。
基因组学研究基因组的组成、结构和功能，而生物信息学则利用计算机、数学和统计学等工具来处理和分析大规模的生物学数据。
1. 基因组学的概念与发展基因组学是研究生物体遗传信息的总和，包括DNA的组成、基因的组织和调控以及基因与基因之间的相互作用。
人类基因组计划的启动标志着基因组学的发展进入了一个新的阶段。
通过对不同生物基因组的研究，基因组学科学家们揭示了生命起源、进化以及生物体的复杂性。
2. 生物信息学的概念与应用生物信息学是一门研究如何存储、检索、分析和应用生物学数据的学科。
随着DNA测序技术的迅速发展，生物学领域产生了大量的数据，如基因序列、蛋白质序列等。
生物信息学通过运用计算机科学和统计学的方法，帮助科学家们更好地理解生物学现象，预测基因的功能和蛋白质的结构，以及挖掘新的生物学知识。
3. 基因组学与生物信息学的关系基因组学和生物信息学密切相关，相互促进，共同推动了生物学领域的发展。
基因组学提供了大量的数据资源，为生物信息学的研究和应用提供了基础。
而生物信息学则通过开发算法和软件工具，对基因组学数据进行处理、分析和解读，从而揭示基因组的结构、功能和演化等重要信息。
4. 基因组学与生物信息学在研究中的应用基因组学和生物信息学在许多领域都有广泛的应用。
例如，通过基因组学和生物信息学的研究，科学家们可以识别与疾病相关的基因，为疾病的早期诊断和治疗提供基础。
同时，基因组学和生物信息学的技术也被应用于农业、畜牧业和环境保护等方面，为提高农作物产量、改良畜禽品种以及保护生物多样性提供了新的途径。
5. 基因组学与生物信息学的挑战与未来发展尽管基因组学和生物信息学在生物学领域的应用取得了巨大的进展，但仍面临许多挑战。
其中包括如何处理和分析大规模的生物学数据、如何挖掘数据中隐藏的信息以及如何整合不同的数据源等。
未来，基因组学和生物信息学的发展方向将更加注重技术的改进和算法的优化，以应对日益增长的数据量和研究需求。
生物信息学与基因组学
HGP的意义
诞生了新学科、新领域
生物信息学 比较基因组学(comparative genomics) 以跨物种、跨群体的DNA序列比较为基础，利用模式 生物与人类基因组之间便码顺序和组成、结构上的同 源性，研究物种起源、进化、基因功能演化、差异表 达和定位、克隆人类疾病基因
人类基因组研究方向
基因组学（genomics）作为一门专门学科。它涵盖以下 几个方面： 结构基因组学，主要研究核酸或蛋白质的结构、定位、 功能及其相互作用；与蛋白质组学内容密切相关。 功能基因组学，主要研究基因的表达、调控、功能及 基因间的相互作用； 比较基因组学, 包括对不同进化阶段生物基因组的比 较研究，也包括不同人种、族群和群体基因组的比较研 究。 药物基因组学、疾病基因组学等分支学科也不断发展 起来。
2. 概念：从整体上研究一个物种的所有基因结构和功能的新科 学。
人类基因组计划（HGP）
人类基因组计划的主要目标是测定人类基因组全序列。人 类基因组DNA由四种核苷酸（A、T、C、G）按一定的顺 序排列而成，基因组所含核苷酸总数为30亿对。
４月末 我国科学家按照国际人类基因组计划的部署， 完成 了１％人类基因组的工作框架图。 ５月 国际人类基因组计划完成时间再度提前，预计 从原定 的２００３年６月提前至２００１年６月。 ５月８日 由德国和日本等国科学家组成的国际科研 小组宣 布，他们已经基本完成了人体第２１对染色体的测 序工作。 ６月２６日 各国科学家公布了人类基因组工作草图。 ２００1年 2月15日 公布了人类基因组全序列及其分析结果， 宣告人类有30,000 - 40,000条编码蛋白质的基因, 仅占人类基因 组序列的1％～5％，成人各种组织中又只有约10％的基因表达 为蛋白质。。
生物信息学与基因组学的关系
生物信息学与基因组学的关系生物信息学是一门综合性学科，它结合了生物学、计算机科学、统计学和信息学等多个学科的知识，以研究生命体系的信息流动和生物系统的组成、结构与功能为主要研究对象。
而基因组学则是以基因组为研究对象的一门学科，它是分子生物学领域中的一个分支，主要研究生物体的基因组结构、组成、功能与演化，是现代分子生物学研究的热点之一。
生物信息学与基因组学有着密不可分的关系，在生命科学研究中占据着重要的地位。
生物信息学的发展得益于计算机技术和互联网技术的快速发展。
生物信息学早期主要研究生物分子的序列和结构，利用计算机解析基因、蛋白质和核酸的序列信息。
而随着技术的不断进步，生物信息学分支从基因组分析、蛋白质分析向更广泛的领域扩展。
如表达谱分析、蛋白质互作网络研究、仿真模拟等领域。
在这些方面，生物信息学的技术和方法得到了广泛的应用。
基因组学则是从生物信息学中脱胎而出的一门学科。
随着基因组DNA序列的不断解读，生物学研究的视野被进一步拓宽。
基因组解读不仅能够帮助研究者更好地掌握生命体系的发育和进化，还可以在药物发现和疾病治疗等领域发挥重要作用。
因此，基因组学成为了生物技术的重要组成部分，同时也为生物信息学的发展提供了强有力的支撑。
两者之间的关系并不是单向的，生物信息学与基因组学是相互依存、相互促进的关系。
一方面，生物信息技术为基因组学研究提供了必要的工具和手段。
另一方面，基因组学知识的积累和应用也推动着生物信息学的不断发展。
基因组学的大量数据需要生物信息学方法进行分析、存储和平衡。
在此基础上，生物信息学的研究又可以更深入地剖析基因组和生物的演化过程、生物功能等问题，从而探究生命世界中的奥秘。
在最新的生物研究中，生物信息学和基因组学都发挥着重要的作用。
生物信息学技术可以帮助研究者解析基因组数据、预测功能基因和编码蛋白质，同时生物信息学还可以帮助基因组学家了解基因组与表型之间的联系。
基因组学的理论和应用研究，无论是在肿瘤研究、种群遗传学、进化生物学等方面，都需要生物信息学技术进行数据分析和处理。
生物信息学-基因组分析（ＰＤＦ）
in the genomic coordinates. At least one transcript must be expressed outside of the nucleus and one
如果基因组是生命的天书，那么基因就是写成这本书的词汇。生物学家们一直假 设，微生物的故事较短，而人类的故事则是一部巨作，人类拥有8万到10万个基因。但是 UC Berkly的果蝇基因组计划的主任G. Rubin指出，果蝇的基因比我们所认为的最简单的 线虫少了5,000个。他警告说：“生物体的复杂性并不是简单地与基因数量相关联的。”
¾ 基因组的大小和基因的数量在生命进化上可能不具有特别重大的意义；
¾ 人类的基因较其他生物体更“有效” 。
¾ 人类的复杂性更主要的体现在蛋白质的复杂网络中，即蛋白质就是构成 生命的基本构件。Celera公司首席科学家Venter认为：“大部分的生物学行 为发生在蛋白质水平，而不是基因水平。”
目前已完成测序4,000多个基因组
The winner was announced at last week's Homo Sapiens genetics meeting at Cold Spring Harbor Laboratory, New York. The gene champ, Lee Rowen, who directs a sequencing project at the Institute for Systems Biology in Seattle, Washington - beat 460 other hopefuls to take home part of the cash pot.
生物信息学与基因组学的应用
生物信息学与基因组学的应用近年来，随着生物技术的快速发展，生物信息学与基因组学成为了生物领域研究的重要方向，其应用也逐渐扩展至医学、农业、环保等多个领域。
本文旨在介绍生物信息学与基因组学的应用及其在不同领域中的具体作用。
一、生物信息学与基因组学简介生物信息学是一门综合性学科，旨在通过计算机技术、统计学和数学方法等对生物信息进行分析、处理和存储。
其中，基因组学是生物信息学的一个重要分支，研究的是生物体所有基因的全集及其组成方式。
通过对基因组学的研究，可以深入了解细胞、生物体以至于整个生命系统的运作机理，从而发现生物体内部的遗传信息和变异情况等关键信息。
二、生物信息学与基因组学在医学领域中的应用1. 诊断和治疗疾病生物信息学和基因组学的发展为疾病的早期诊断和治疗提供了有力的支持。
如通过基因检测，可以诊断出某些疾病的基因突变，为早期防治提供依据。
同时，基因组学的发展也为治疗疾病提供了新的思路和方法。
例如，通过分析疾病相关基因的作用机制，可以发现新的治疗靶点，并研发针对性的药物，从而提高治疗效果。
2. 个性化医学生物信息学和基因组学的应用还可以为医学提供个性化的治疗方案。
基因组学研究显示，相同疾病的症状和治疗效果可能存在差异，这与个体遗传差异密切相关。
因此，通过基因测试和个体基因组信息的分析，可以为患者量身定制最适合的治疗方案，从而提高治疗的精准性和有效性。
三、生物信息学与基因组学在农业领域中的应用1. 农作物育种生物信息学和基因组学的应用对于农作物的育种及育种策略的优化具有重要意义。
通过对农作物基因组信息的解析和比对分析，可以加速高产、抗逆、耐旱、耐病、抗虫等优异性状的品种选育，为农业生产提供更多更好的农作物种质资源和品种。
2. 病害防治生物信息学和基因组学的应用还可以为农业生产提供病害防治的重要手段。
例如，通过对病害基因组的解析和分析，研究人员可以识别出病原微生物的分子机制，开发新的防治策略、控制措施和抗性抗菌剂等，有效降低病害对作物的威胁和损失。
生物信息学在功能基因组学中的应用
生物信息学在功能基因组学中的应用随着生物技术的飞速发展，基因组学成为了解生命起源和演化的重要方法。
然而，基因组数据的产生速度远远超出了科学家的处理能力。
生物信息学的发展使得我们能够高效地分析基因组数据，探索基因的功能、结构和演化。
功能基因组学是生物信息学的一个分支，通过分析基因组和转录组数据，研究基因在生物体内的功能和互作关系。
本文将介绍生物信息学在功能基因组学中的应用。
1. 基因注释了解基因序列的含义是进行功能基因组学研究的第一步。
基因注释是指将基因序列对应到具体的基因功能。
生物信息学软件可以自动化地注释基因，包括基因的位置、结构、编码蛋白质的信息。
基因注释为后续的基因功能分析提供了基础数据。
2. 基因表达基因表达是生物体在不同生长发育阶段和环境中基因的表达情况。
高通量测序技术使得在整个基因组水平下进行基因表达研究成为可能。
通过生物信息学分析，可以揭示不同基因和调控元件在生物体内的作用和相互关系。
3. 蛋白质互作蛋白质是生物体内最基本的功能分子，在调控基因表达，维持代谢平衡、传递信号等方面发挥重要作用。
生物信息学软件可以分析整个蛋白质组的互作关系，构建蛋白质互作网络，并预测新的蛋白质相互作用。
这些数据对理解生物体内复杂的调控机制具有重要的指导作用。
4. 基因调控基因调控是生物体内调控基因表达的重要机制。
生物信息学技术使得我们可以识别调控元件和转录因子，并预测它们在基因调控中的作用。
这些数据对于探索复杂性状、疾病和环境应答具有重要的应用价值。
5. 基因变异基因突变是一种普遍的基因组变异方式。
生物信息学技术可以帮助我们鉴定功能上的基因变异，并探索基因突变如何影响基因的功能、表达和调控。
对于人类的疾病研究和植物、动物的育种研究具有重要的应用价值。
尽管生物信息学在功能基因组学中应用广泛，但是也存在一些局限性。
首先，数据质量对分析结果影响重大。
低质量的数据可能导致分析结果不准确甚至错误。
其次，一些生物信息学技术依赖于合适的参考基因组，而不同的物种具有不同的基因组结构，对于一些非模式物种的研究可能存在一些困难。
功能基因组学主要研究技术
3、寻找新的基因
示例：肿瘤相关新基因的发现
4、大规模DNA测序
基因芯片利用固定探针与样品进行分子 杂交产生的杂交图谱而排列出待测样品 的序列，这种测定方法快速而具有十分 诱人的前景。
Mark chee等用含135000个寡核苷酸探针 的阵列测定了全长为16.6kb的人线粒体 基因组序列，准确率达99%。
四、基因芯片制作与应用
美 国
AFFYMETRIX
公
司
的
一
些
产 品
1989年的第一张芯片， 2002年的全人类基因组芯片， 构建在显微镜镜片上 包含33000多个基因位点
一）基因芯片发展历史
Southern & Northern Blot Dot Blot
Macroarray
Microarray
点阵固定 光刻合成 微量点样 喷墨
功能基因组学（functional genomics）是 利用结构基因组学提供的信息，以高通量，大 规模实验方法及统计与计算机分析为特征，全 面系统地分析全部基因的功能。
功能基因组学的研究涉及众多的新技术， 包括生物信息学技术、生物芯片技术、转基因 和基因敲除技术、酵母双杂交技术、蛋白质组 学技术、反义核酸技术等技术。
linkage, and genetic variability.
2、基因表达分析
用基因芯片进行的表达水平检测可自动、快速地 检测出成千上万个基因的表达情况。
生物信息学在功能基因组研究中的应用
生物信息学在功能基因组研究中的应用生物信息学是一门涉及生物学、计算机科学和统计学等多个学科领域的交叉学科，它使用计算机和数学方法来处理、分析和解释生物学数据，从而加深对生物体内生物学特性的认识。
在近年来的研究中，生物信息学在功能基因组学研究中的应用日益重要，极大地促进了基因的功能解析和调控机制的研究。
一、基因组学与功能基因组学基因组学是一门涉及生物学、生物技术学和计算机科学等多个学科领域的交叉学科，它研究整个基因组的组成、结构、功能和演化等问题。
功能基因组学则是基因组学研究中的分支学科，它关注的是基因组中的所有基因和非编码RNA的功能及其与调控通路的相关性。
同时，功能基因组学也包括对组蛋白修饰、DNA甲基化和染色质构象等对基因转录和调控的影响的研究。
二、生物信息学在生物学数据分析中的作用生物信息学是处理生物学数据的重要工具，它的应用得到了广泛的认可。
生物信息学的方法主要针对以下几个方面的问题：基因组测序、转录组分析、蛋白质组学和代谢组学等。
基于生物信息学的方法，我们可以解析基因组和转录组的组成元素。
生物信息学工具可以将基因组的组成单元和转录组的RNA序列进行比对分析，从而构建出基因结构和转录后剪接的位点。
同时，生物信息学方法还可以抽取出转录组数据中的差异表达基因，并对其进行功能注释和通路分析，从而寻找到与某些生理和疾病状态相关的具有生物学意义的基因。
另外，蛋白质组学和代谢组学也在越来越广泛的应用生物信息学方法。
从蛋白质和代谢物的组成分析中可以获得生理和病理状态的相关信息，并通过对其代谢途径和蛋白质互作通路的分析来挖掘未知的生物学意义。
三、生物信息学在功能基因组学研究中的应用生物信息学为生命科学研究提供了许多强大的工具。
通过生物信息学的方法，我们可以获得大量的生物学数据，并通过分析这些数据来研究基因组中的基因和非编码RNA的功能。
生物信息学在功能基因组学研究中的应用主要包括以下几个方面：（1）基因结构和功能分析通过基因组测序的分析和实验数据的整合，生物信息学可以识别出基因的全长和起始终止位点，研究其外显子和内含子的组成、位置和长度等等。
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因此，可以估计1/4 ~ 1/3的转录因子受到SUMO化的调控
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4. 基因/蛋白质的功能预测
(1) 一级序列的比较：相似的序列具有相似 的功能 (2) 保守的功能结构域：保守的功能 (3) 三级结构的比较：相似的结构具有相似 的功能 (4) 蛋白质相互作用的预测
(3) 可变剪切的预测
将EST, cDNA序列比对到基因组上
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部分有向图算法
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3. 比较基因组学
(1) 有功能的通常保守 (2) 例：SUMO底物的预测：
Transposon
转座子：在基因组中能够移动位置的DNA 序列
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2. 基因组注释
(1) 基因组序列的拼装
(2) 基因预测
(3) 可变剪切的预测
(4) 非编码的功能元件的预测
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(2) 基因预测
直接的，序列高度匹配
同一或近缘物种中，与EST，cDNA, 蛋白质 等序列完美或近似完美的匹配
间接的，基于统计学的
a.序列比对 (Homology) b.从头预测(ab initio) c.以上两种方法的结合
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本章内容提要
1. 基因组的结构与内容
2. 基因组注释
3. 比较基因组学
4. 基因/蛋白质的功能预测
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1. 基因组的结构与内容
(1) 基因的结构 (2) mRNA：可变剪切 (3) 蛋白质：翻译后修饰 (4) 相互作用网络：基因、蛋白质、小分子之间 的相互作用 (5) 非编码区
功能显著性分析：超几何分布
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转录因子
In human proteome:
DNA binding (GO:0003677): 2, 255 Transcription factor activity (GO:0003700): 1, 102 regulation of transcription, DNA-dependent (GO:0006355): 2, 174
a. 功能元件: 转录因子结合位点；启动子… b. Non-coding RNA: MicroRNA c. 转座子 d. 重复片段 e. 伪基因 (Pseudogene)
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(1) 基因的结构
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Ubiquitination Acetylation Bioinformatics, 2008-2009, Semester 1, USTC
(4) 相互作用网络
蛋白质-蛋白 质相互作用 网络
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细胞信号通路
G1/S检验点： 有调控方向
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(1) 一级序列的比较
1. 同源物的鉴定：不同物种中的直系、旁系 同源物的预测 2. 主要工具：BLAST
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(2) 保守的功能结构域
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microRNA/miRNA
1. 长度21-23bp 2. 调控基因的表达 3. pre-miRNA: ~70bp
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真核生物的基因结构
5’ ~ 1-100 Mbp 3’
3’
~ 1-1000 kbp
5’
5’ … … 3’
… 3’ … 5’
exons (cds & utr) / introns (~ 102-103 bp) (~ 102-105 bp)
promoter (~103 bp)
enhancers (~101-102 bp)
1. 保守的功能结构域：保守的功能 2. 常用工具：
工具 Interpro Pfam SMART PROSITE ProDom CDD 网址 /interpro/ / http://smart.embl.de/ /prosite/ http://prodom.prabi.fr/prodom/current/html/home.php /Structure/cdd/wrpsb.cgi
Functional elements: Promotor
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Transcription Factor Binding Site
CRM: cisregulatory modules
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HMM model for Gene Prediction (Genie)
Kulp, D., PhD Thesis, UCSC 2003
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c. Molecular function：我是谁？
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Gene Ontology：基因本体论
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a. SUMO化位点存在ψ-K-X-E模体 b. 核定位信号 (NLS) c. 人和小鼠中，SUMO化位点应当保守 d. 功能分析：Gene Ontology
(3) 分析结果：
a. 2,683个人-小鼠保守的SUMO化底物 b. SUMO化的功能：参与转录调控、信号转导等
基因组大小 & 基因数
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基因数量 -> 生物复杂性？
1. 基因数量的变化，无法解释生物学功能、调控机
理以及物种多样性和复杂性的巨大变化
2. 当前解释：蛋白质组的多样性和复杂性 -> 物种的
多样性和复杂性；~10,000,000种蛋白质分子 3. 两种观点：
转录后层面：mRNA Splicing
mRNA Splicing
isoform 1
isoform 2
isoform 3
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蛋白质层面：翻译后修饰
Sumoylation
Phosphorylation Palmitoylation
In SUMO Substrates:
DNA binding (GO:0003677): 530 Transcription factor activity (GO:0003700): 304 regulation of transcription, DNA-dependent (GO:0006355): 510
(1) 基因组测序：鸟枪法
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基因组的拼装
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重复序列带来干扰
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(5) 非编码区
a. 功能元件: 转录因子结合位点；启动 子… b. Non-coding RNA: MicroRNA
c. 转座子
d. 重复片段
e. 伪基因 (Pseudogene)
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生物信息学
第七章 基因组分析
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人类基因组计划
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基因组、转录组和蛋白质组
基因组 转录组 蛋白质组 化学生物学
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Gene Ontology：基因本体论