1生物信息学概论
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第一课生物信息学概论
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生物信息学当前的主要研究任务
生物信息学研究都有其特定的、不断创新 的方法学。以系统优化、软件并行化和数 据处理技术为主体的海量生物学数据处理 体系的建立将基于新的思路和设想。
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生物信息学的特点
它是一门基于数据积累，尤其是原始数据 积累的科学。数据的获取是生物信息学发 展的保障和本源。生物信息学研究首先也 是基于实验数据的生产、管理和分析。因 此，生物信息领域的首要特点是生物学基 本数据收集的规模化，数据处理的程序化， 数据分析的专门化。
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生物信息学当前的主要研究任务
蛋白质组学：
（1）蛋白质组图像数据处理，蛋白及其修饰鉴定
（2）构建蛋白质数据库，相关软件的开发和应用； （3）蛋白质结构、功能预测； （4）蛋白质连锁图。
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生物信息学当前的主要研究任务
代谢组学：新陈代谢是由错综复杂的生化 代谢途径所构成的动态网络组成。要揭示 代谢的本质是一个长期的目标。但是，我 们可以从现有数据出发建立主要或特定代 谢途径的模型，如影响人类健康的常见代 谢疾病等。
ACGT
生物信息学基本概念
早在1956年，在美国田纳西州盖特林堡召开的首次 “生物学中的信息理论研讨会”上，便产生了生物信 息 学的概念。1987年，林华安博士正式把这一学科命名 为“生物信息学”（Bioinformatics）。被尊称为 “生物 信息学之父”。 生物信息学（Bioinformatics）： (1)生物信息学包含了生物信息的获取、处理、储存、 分析和解释等在内一门交叉学科， (2)它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工 具进行研究， (3)目的在于阐明大量生物学数据所包含的生物学意
8. 生物信息分析的技术和方法研究
生物信息学概述(共59张PPT)精选全文完整版
蛋白质 结构
蛋白质 功能
最基本的 生物信息
2024/11/11
生命体系千姿百 态的变化
维持生命活 动的机器
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第一部遗传密码已被破译，但对密码的转录过程还不清楚，对大多
数DNA非编码区域的功能还知之甚少
对于第二部密码，目前则只能用统计学的方法进行分析。破译“第
二遗传密码”：即折叠密码（folding code），从蛋白质的一级结构
Rickettsia prowazekii
Helicobacter pylori
Buchnerasp. APS
Escherichia coli大南芥
Thermotoga maritima
Thermoplasma acidophilum
mouse
Caenorhabitis elegans
以基因组计划的实施为标志的基因组时代（1990年至2001年）是生
物信息学成为一个较完整的新兴学科并得到高速发展的时期。这一 时期生物信息学确立了自身的研究领域和学科特征，成为生命科学 的热点学科和重要前沿领域之一。
这一阶段的主要成就包括大分子序列以及表达序列标签 （ expressed sequence tag，EST）数据库的高速发展、BLAST（ basic local alignment search tool）和FASTA（fast alignment）等工具软件的研制和相应新算法的提出、基因的寻 找与识别、电子克隆（in silico cloning）技术等，大大提高
细胞质（线粒体、叶绿体） 基因组DNA
人类基因组：3.2×109 bp 18
人类自然科学史上的 3 大计划
曼哈顿原子 弹计划
阿波罗登月 计划
人类基因组计划
生物信息学(1)：概论
对 数 据 进 行 分 析 、 较 、 模 和 预 测 等 ， 动 了生 物 信 息 学 比 建 推
生 物 信 息 学 产 生 的背 景 的迅 速 发 展 。
Ｈ Ｐ 已完 成 ． 入 后 基 因组 计 划 ， 者 说 “ 基 因组 时 Ｇ 进 或 后 被称为生命科学“ 月计划 ” 人类基因组计划 （ ｍ ｎ 登 的 Ｈｕ ａ
高 质 量 的 含有 ３ ０亿 碱 基 的 人类 基 因组 全 序 列 。
ＨＧ Ｐ由 美 国 能 源 部 （ Ｏ ） 国 立 卫 生 研 究 院 （ Ｉ 提 Ｄ Ｅ 和 Ｎ Ｈ）
出并 提 供 资 助 ， 于 ２０ 年 ２月 １ 提 前 完 成 并 公 布 了准 ０１ ２１ ３
不 同， 白质组是一个 动态的概念 ： 不同组织 和不 同发 育 蛋 ①
研 究 的 主 要 任务 ． 这 更 离 不 开生 物信 息 学 的发 展 。 而
Ｈ Ｐ的 主 要 任 务 是 ：人 类 基 因 组 以及 一 些 模 式 生 物 体 Ｇ （ 菌 、 母 、 虫 、 蝇 等 ） 因 组 的 作 图 、 序 和 基 因 识 细 酵 线 果 基 测 别 。 该计 划 一 经 提 出 ， 快 扩 展 成 为世 界 范 围 的 研 究 计 划 ， 很 并 以惊 人 的速 度 前 进 。 经 过 美 、 、 、 、 和 中 国科 学 家 英 １ 法 德 ３ 的 共 同努 力 ， 至 ２０ ０ ０年 ６月 ２ ．完 成 了 工 作 草 图 ； ６１ ３ 至 ２０ ０ １年 ２ １ 完 成 并 公 布 了准 确 、 晰 完 整 的 人 类 基 因 月 ２１ ３ 清 组 图 谱 ． 是 人 类 科 学 史 上 又 一 个 里 程碑 式 的 事 件 ， 预 示 这 它 着 完 成人 类 基 因组 计 划 已经 指 １可 待 。令 人 意 想 不 到 的是 ． ３
生物信息学概论
3、蛋白质结构
目前用于确定蛋白质三维结构的方法：除了通过诸如X射线晶体 结构分析、多维核磁共振（NMR）波谱分析和电子显微镜二维 晶体三维重构（电子晶体学，EC）等物理方法 另一种广泛使用的方法就是通过计算机辅助预测的方法。一般 认为蛋白质的折叠类型只有数百到数千种，远远小于蛋白质所 具有的自由度数目，而且蛋白质的折叠类型与其氨基酸序列具 有相关性，这样就有可能直接从蛋白质的氨基酸序列通过计算 机辅助方法预测出蛋白质的三维结构
医学
生物学、 分子生物学
生物信息学
数学、 统计学
计算机学、 计算机网络
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生物信息学主要功能
➢ 分析和处理实验数据和公共数据，加快研究进 度，缩短科研时间
➢ 提示、指导、替代实验操作，利用对实验数据 的分析所得的结论设计下一阶段的实验
➢ 实验数据的自动化管理 ➢ 寻找、预测新基因及其结构、功能 ➢ 蛋白质高级结构及功能预测（三维建模，目前
研究的焦点和难点）
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1. 分析和处理实验数据和公共数据，加快研究进度， 缩短科研时间
➢ 核酸：序列同源性比较，分子进化树构建，结构信息分 析，包括基元(Motif)、酶切点、重复片断、碱基组成和 分布、开放阅读框（ORF），蛋白编码区（CDS）及外 显子预测、RNA二级结构预测、DNA片段的拼接
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蛋白质分析技术
氨基酸自动测序：测定蛋白质 N-端氨基酸序列 质谱法测序：测定氨基酸序列 X-射线衍射：测定蛋白质的 3-D结构 细菌或酵母双杂交实验：测定蛋白质间的相互作用 双相电泳：蛋白质组学研究
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(3) 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，如肌红蛋白和 血红蛋白，可以发现由于基因复制而产生的 分子进化证据。
第01讲生物信息学概述
20世纪90年代
人类基因组计划开始 （Human Genome Project, HGP）
人类基因组计划带来了
生物信息学
人类基因组计划
(HGP，Human Genome Project) 目标：整体上破解人类遗传信息的奥秘
由美国NIH和能源部提出和带头，美、英、德、 法、日、中共同参与的国际合作项目。 完成人全部24(22+X+Y)条染色体中3.2×109个碱基 对的序列测定，主要任务包括做图（遗传图谱、 物理图谱以及转录图谱的绘制）、测序和基因识 别，其根本任务是解读和破译生物体的生老病死 以及与疾病相关的遗传信息。
（二）基因组时代的生物信息学
以基因组计划的实施为标志的基因组时代（1990年至2001 年）是生物信息学成为一个较完整的新兴学科并得到高速 发展的时期。这一时期生物信息学确立了自身的研究领域 和学科特征，成为生命科学的热点学科和重要前沿领域之 一。
这一阶段的主要成就包括大分子序列以及表达序列标签 （expressed sequence tag，EST）数据库的高速发展、 BLAST（basic local alignment search tool）和FASTA （fast alignment）等工具软件的研制和相应新算法的提 出、基因的寻找与识别、电子克隆（in silico cloning） 技术等，大大提高了管理和利用海量数据的能力。
定义二：生物信息学特指数据库类的工作，包括持 久稳固的在一个稳定的地方提供对数据的支持 (1994)
定义三：采用信息科学技术，对各种生物信息（包 括核酸、蛋白质等）的收集、加工、储存、分析、 解释的一门学科。
收集、加工、储存：计算机科学家 分析、解释：生物学家
三、生物信息学发展简史
生物信息学概论 陈新 生命科学学院 2001年10月
生物信息学概论 陈新 生命科学学院2001年10月（一）、概述 (3)（二）、生物信息学发展 (3)1．生物信息学的诞生和发展 (3)2．生物信息学的国内外现状 (4)（三）、生物信息学的主要研究内容 (14)一、基因组相关信息的收集、储存、管理与提供 (14)二、新基因的发现、鉴定 (14)****BLAST简介 (14)三、非编码区信息结构分析 (21)四、生物进化的研究 (21)五、完整基因组的比较研究 (21)六、基因组信息分析方法研究 (22)七、大规模基因功能表达谱的分析 (22)八、蛋白质分子空间结构预测、模拟和分子设计 (22)1．蛋白质分子模型的建立与显示 (23)2．蛋白质结构预测 (23)3、蛋白质分子模拟软件 (25)九、药物设计 (25)1、蛋白质改性和分子设计 (25)2、基于生物大分子结构的药物设计 (26)3、药物设计中理论方法 (28)（四）、展望 (29)（一）、概述生物信息学是在数学、计算机科学和生命科学的基础上形成的一门新型交叉学科，是指为理解各种数据的生物学意义，运用数学、计算机科学与生物学手段进行生物信息的收集、加工、储存、传播、分析与解析的科学。
近年来随着快速序列测定、基因重组、基因芯片，多维核磁共振等技术的应用，生物学实验数据呈爆炸趋势增长，同时计算机和国际互联网络的发展使对大规模数据的贮存、处理和传输成为可能。
作为一门新的学科领域，它是将基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得了蛋白质编码区的信息之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。
它由相互依赖、相互渗透的两个研究领域组成，即构筑现代生物学所必需的信息基础研究，以及旨在解析基本生物学问题的基于计算机技术的基础生物学研究。
因此，在基因组研究时代，基因组信息学、蛋白质的结构模拟以及药物设计必将有机的结合在一起，它们是生物信息学的三个重要组成部分。
生物信息学更多的具备研究领域的特征，而非一套完整的科学概念和原理，因而具有独特的开放性和应用途径的多样性等特征。
生物信息学概论
生物信息学概论
生物信息学是一门生物学、计算机科学和统计学交叉的新兴学科，利
用计算机科学、统计学和生物学等领域的技术手段，研究生物学中的信息
问题。
生物信息学的发展得益于计算机技术的迅速发展和基因组学的大规
模进展，是推动生命科学发展和实现个性化医学的关键技术之一。
生物信息学的研究内容主要包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、
代谢组学、系统生物学和生物信息学软件等方面。
其中，基因组学是生物
信息学的核心内容，研究的是基因组的结构、功能和进化等问题。
转录组
学是研究基因的转录和表达的分子生物学学科，蛋白质组学是研究所有蛋
白质的表达和功能，代谢组学研究的是生物体内代谢产物的组成和代谢活动。
系统生物学则是研究生物体系统级的调控规律和功能。
生物信息学也是个充满挑战和机遇的领域。
生物物种之间的差异和基
因组的复杂性，给生物信息学的研究和应用带来了很大的挑战。
目前生物
信息学面临着数据管理、数据标准化、数据挖掘和信息整合等方面的挑战。
同时，在生物信息学应用中，还有重要的伦理和法律问题等等。
总之，生物信息学不仅是一个新兴专业，也是生命科学与计算机科学、统计学等交叉领域的典型代表，它将成为解决许多生命科学研究的重要工具，对医学、农业等领域的发展也将产生深远影响。
1、生物信息学概论
课程内容
概论 DNA、RNA和蛋白质序列信息资源 序列比对与数据库检索 分子系统发生分析 基因组学与基因预测 蛋白质结构分析与预测 基因芯片和数据分析 Perl语言在生物信息学中的应用
学科目标
培养具有学科交叉知识的复合型人才
为生物学工作者提供生物信息学工具的使用方法 为信息科学、计算机科学、数学领域工作者提供新的研究对象 为生物学工作者增加新的研究问题的思维方式与方法
生物学发展面临的机遇和挑战
(4) 简单的低层次系统->复杂生物系统
半乳糖代谢通路研究
整合转录组和蛋白质组实验 数据后获得的精细功能图谱
生物学发展面临的机遇和挑战
(5) 科学研究的方式发生变化
1) 定性描述—→ 定量研究； 2) 从分析走向综合； 3) 实验研究和理论研究结合。
生物学发展面临的机遇和挑战
计算机硬件的发展
CPU：体系架构、主频、摩尔定律、多线程、多核心… 内存：容量、运行频率、多通道… 显卡：运行频率、位宽、架构、功率… 内置存储（硬盘）：介质、容量、接口… 外置存储：软盘、光盘、优盘、蓝光光盘
计算机网络
国际互联网 域名系统（gov, edu, org, com…） TCP/IP协议 HTTP、FTP和BitTorrent Telnet和SSH Pop3、IMAP和SMTP
生物信息学是融合了生物学、计算机科学以及信息技术的一个交叉学科， 其最终目的是发现新的生物学观点以及从生物学中得到普适性原理。
Why is bioinformatics important?
生物学的发展，使人们形成一个基本的共识： 生命运动形态中的信息与支撑信息运动的物质 （即生物大分子）的生化过程与物理作用对理 解生命的本质是极其重要的，这里可能集中了 生命的基本奥秘。
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目标：整体上破解人类遗传信息的奥秘
2021/3/10
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DNA、基因、基因组
生命活动三要素：物质、能量、信息
DNA: 遗传物质(遗传信息的载体) 双螺旋结构
A, C, G, T四种基本字符的复杂文本
基因（Gene）：具有遗传效应的DNA分子片段
2021/3/10
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基因组(Genome)：包含细胞或生物体全套的遗传信息的全部
遗传物质。原核生物(细菌、病毒等) 真核生物(真菌、植物、动物等)
人类基因组：
3.2×109 bp
2021/3/10
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2021/3/10
尽管比之于人类登月，HGP的投入资金 要少得多，但HGP对人类生活的影响要 更为深远。因为随着这个计划的完成， DNA分子中编码的遗传信息将对人类存 在的化学基础作出最终的回答。这将不 仅帮助我们理解我们是如何作为健康的 人发挥正常功能的，而且也将在化学水 平上解释遗传因子在各种疾病，如癌症、 早老痴呆症、精神分裂症等一些严重危 害人类健康的疾病中的作用。毕竟对人 类自身更深入的了解是人类活动中最重 要的一个部分。
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What is bioinformatics? from /wiki/Bioinformatics
• Bioinformatics and computational biology involve the use of techniques including applied mathematics, informatics, statistics, computer science, artificial intelligence, chemistry, and biochemistry to solve biological problems usually on the molecular level. Research in computational biology often overlaps with systems biology. Major research efforts in the field include sequence alignment, gene finding, genome assembly, protein structure alignment, protein structure prediction, prediction of gene expression and proteinprotein interactions, and the modeling of evolution.
2021/3/10
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生物分子数据的收集与管理
基因组 数据库
EMBL GenBank DDBJ
蛋白质 序列 数据库
SWISS-PROT PIR
蛋白质
PDB
结构
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数据库
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数据库搜索及序列比较
• 搜索同源序列在一定程度上就是通过序列比较寻找相 似序列
• 序列比较的一个基本操作就是比对（Alignment），即 将两个序列的各个字符（代表核苷酸或者氨基酸残基） 按照对应等同或者置换关系进行对比排列，其结果是 两个序列共有的排列顺序，这是序列相似程度的一种 定性描述
生物信息学的历史
从人类基因组计划（HGP）说起
2021/3/10
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曼哈顿原子弹计划
阿波罗登月计划
人类基因组计划
2021/3/10
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为什么提出HGP？
60年代初，美国总统Kennedy提出两个科学计划：
登月计划 攻克肿瘤计划 人类遗传信息的复杂性
人类基因组计划
(HGP，Human Genome Project)
• 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。
2021/3/10
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计算生物学/生物信息学： 三种科学文化的融合
生物学家 (生物学问题)
数学物理学家 计算机科学家 (基础理论问题)
工程师 （技术应用）
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A marriage of …
Information technology
——Watson ,1990,《Science》
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HGP的历史回顾
1984.12 犹他州阿尔塔组织会议，初步研讨测定人类整个基
因组DNA序列的意义
1985 Dulbecco在《Science》撰文 “肿瘤研究的转折点:人
类基因组的测序”
美国能源部(DOE)提出“人类基因组计划”草案
1987 美国能源部和国家卫生研究院（NIH）联合为“人类
大肠杆菌及其全基因组
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水稻基因组计划
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1999.7 第5届国际公共领域人类基因组测序会议，加快测序速度 2000 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
2021/3/10
2021/3/10
3
生物信息学概论
2021/3/10
4
内容
生物信息学概况 – 生物信息学简介
生物信息学、生物学基础 历史、内容、任务、技术和方法
– 发展趋势及研究热点
2021/3/10
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生物信息学简介
三大自然科学之谜
• 宇宙的起源 • 生命的诞生 • 思维的奥秘
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2021/3/10
6.9
13 GBF
21, reg of 9
6
14 Stanford (Davis)
8
23
15 Keio
2,6,8,22,21
30
16 U. Wash (Hood LAB) 14,15
2671
Total
2021/3/10
2671Mb
6/1-8/31/99
Projected Kr Proj Accum.
基因表达数据的分析与处理
• 基因表达数据分析是目前生物信息学研究的热 点和重点
• 目前对基因表达数据的处理主要是进行聚类分 析，将表达模式相似的基因聚为一类，在此基 础上寻找相关基因，分析基因的功能
• 所用方法主要有：相关分析方法、模式识别技 术中的层次式聚类方法、人工智能中的自组织 映射神经网络、主元分析方法 等
生物信息学
Bioinformatics
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理论课讲授内容
第一讲 生物信息学概论 第二讲 医学信息学基础及信息学基本技术 第三讲 生物信息中心、核酸和蛋白质序列
资源 第四讲 生物信息重要数据库
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第五讲 序列比对 第六讲 生物医学文献及PCR 第七讲 序列特征分析 第八讲 生物信息学与基因芯片
– 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。
– 生物信息学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)和蛋白组学 (Proteomics) 。
2021/3/10
基因组计划”下拨启动经费约550万美元
1989 美国成立“国家人类基因组研究中心Watson担任
第一任主任
1990.10 经美国国会批准，人类基因组计划正式启动
2021/3/10
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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
Actual K Genbank Kr 4/1-11/30/99 Mr. 4/99-3/00
1300
941
4200
>12
837
296
2900
8
865
559
2300
7.9
687
461
2100
6.4
462
261
660
3.1
136
195
520
2.1
180
32
180
1.5
100
118
300
1.4
12.5
12.5
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
50
8 Genoscope
Most of 14
85
9 U. Wash (Olson)
10 Beijing
3p
30
11 GTC (Smith)10Biblioteka 5012 MPIMG
17,21,X
Biology
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生命信息系统
生物所处的时空系统 物质系统，信息传递与控制，能量
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13
相关学科图示
2021/3/10
14
广义概念图示
2021/3/10
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狭义概念图示
2021/3/10
16
总结：生物信息学
– 生物信息学(Bioinformatics) 是一门新兴的交叉学科， 是生命科学领域中的新兴学科，面对人类基因组计划 等各种项目所产生的庞大的分子生物学信息，生物信 息学的重要性将越来越突出，它将会为生命科学的研 究带来革命性的变革。
2021/3/10
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生物信息学
• 说文解字：生物 + 信息 + 学 (bioinformatics)
biology + information + theory