生物信息学软件及使用概述
生物信息学软件及使
刘吉平
liujiping@https://www.360docs.net/doc/0c4309930.html,
用概述
生
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生物信息学是一门新兴的交叉学生物信息学的概念：
科，它将数学和计算机知识应用于生物学，以获取、加工、存储、分类、检索与分析生物大分子的信息，从而理解这些信息的生物学意义。
生
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分析和处理实验数据和公共数据，生物信息学软件主要功能
1.2.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
3.实验数据的自动化管理
4.寻找、预测新基因及其结构、功能
5.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）
生
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功能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；
?蛋白：序列同源性比较，结构信息分析（包括Motif ，限制酶切点，内部重复序列的查找，氨基酸残基组成及其亲水性及疏水性分析)，等电点及二级结构预测等等；
?本地序列与公共序列的联接，成果扩大。
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Antheprot 5.0 Dot Plot 点阵图
Dot plot 点阵图能够揭示多个局部相似性的复杂关系
生
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Peptool Lite---Dot Plot 点阵图
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RNAStructure 3.5 RNA 二结构预测
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Omiga 2.0 ORF Map
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DNAStar 之Protean 对氨基酸的亲疏水性分析：helical wheel 图
不同颜色代表不同的AA
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功能2. 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1.用软件设计PCR 引物，测序引物或杂交探针；
2.设计克隆策略，构建载体；
3.做模拟电泳实验，即模拟核酸内切酶或内
肽酶对相应的底物分子切割后的电泳行为；
4.蛋白跨膜区域分析，信号肽潜在断裂生
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Winplas 2.6 质粒构建
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Atheprot 5.0 预测蛋白跨膜区域
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Antheprot 5.0 预测信号肽断裂点
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功能3. 用计算机管理实验室数据及文献资料1.实验室结果的储存、管理和申报工作；2.从网络数据库获得的序列文件（由ENTREZ 集成检索系统所得的数据文件可以进入EndNote 或者Reference Manager 储存管理）或资料文献的管理；
3.软件: EndNote ，Reference Manager 。生
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Reference Manager 9 界面
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功能4. 用计算机预测新基因及其结构和功能
?对CDS （Coding Sequence ）蛋白编码区的预测准确率已达到90%以上
?对整个基因结构的预测存在一定难度v
PWM （位置权重矩阵）算法
由物化原理技术开发，侧重于找基因表达系统和核酸相互作用的位点。给信号序列各个位置每种可能出现的核苷酸分配一个分数，将各位置分数相加后得出该序列作为潜在作用位点的分数。
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DNASIS 2.5 对蛋白编码区的预测A. (Codon Bias)
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DNASIS2.5 对蛋白编码区的预测 B. (Rare Codon)
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生物信息学软件及使用概述
生物信息学软件及使 刘吉平 liujiping@https://www.360docs.net/doc/0c4309930.html, 用概述 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
生物信息学是一门新兴的交叉学生物信息学的概念： 科，它将数学和计算机知识应用于生物学，以获取、加工、存储、分类、检索与分析生物大分子的信息，从而理解这些信息的生物学意义。 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
分析和处理实验数据和公共数据，生物信息学软件主要功能 1.2.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 3.实验数据的自动化管理 4.寻找、预测新基因及其结构、功能 5.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） 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
功能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； ?蛋白：序列同源性比较，结构信息分析（包括Motif ，限制酶切点，内部重复序列的查找，氨基酸残基组成及其亲水性及疏水性分析)，等电点及二级结构预测等等； ?本地序列与公共序列的联接，成果扩大。 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
Antheprot 5.0 Dot Plot 点阵图 Dot plot 点阵图能够揭示多个局部相似性的复杂关系 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
生物信息学概论
2013/5/23
生物信息学概论
2013-5
提纲
1. 发展简史 2. 主要研究领域 3. 软件和工具
1. 发展简史
1946年 1946 年
美国生产出第一台全自动电子数字计算机“埃尼阿克”
1
2013/5/23
1. 发展简史
1955年 1955 年
Frederick Sanger determined the complete amino acid sequence of insulin in 1955 and earned him his first Nobel prize in Chemistry in 1958.
1. 发展简史
1965年 1965 年
The first Atlas of Protein Sequence and Structure contained sequence information on 65 proteins.
Dr. Margaret Oakley Dayhoff (1925-1983) was a pioneer in the use of computers in chemistry and biology, beginning with her PhD thesis project in 1948. Her work was multi-disciplinary, and used her knowledge of chemistry, mathematics, biology and computer science to develop an entirely new field. She is credited today as a founder of the field of Bioinformatics.
1. 发展简史
1965年 1965 年
First use of molecular sequences for evolutionary studies
One of the founding fathers of the field of molecular evolution
Zuckerkandl, E. and Pauling, L. (1965). "Molecules as documents of evolutionary history." Journal of theoretical biology 8(2): 357.
2
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
生物信息学概论复习题
生物信息学概论复习题 一、名词解释： 1.合成生物学 2.蛋白质组学 3.相似性，同一性，同源性 4.直系同源基因，旁系同源基因 5.序列比对 6.生物信息学 7.多序列比对 8.打分矩阵 9.蛋白质同源建模 10.分子钟 11.虚拟细胞 12.蛋白质结构比对 13.EST 14.contig 15.unigene 16.Entrez 17.一级数据库 18.二级数据库 19.系统发育 20.BLAST 21.外类群 22.有根树 23.系统生物学 24.比较蛋白质组学 二、简述题： 1.常用的序列比对软件有哪些？
2.序列比对有哪些用途? 3.蛋白质结构比对？ 4.系统生物学与分子生物学的差异和联系？ 5.分子进化的中性学说？ 6.GO数据库的内容及用途？ 7.KEGG数据库的内容及用途？ 8.蛋白质组与基因组的差别？ 9.蛋白质组的研究内容？ 10.列举分离鉴定蛋白质技术有哪些？ 11.基因组外显子的组成特征有哪些？ 12.NCBI Blast程序有哪些子程序？有何区别？ 13.蛋白质数据库有哪些？各自特点是什么？ 14.列举可以通过NCBI进行的生物信息学分析。 15.设计引物要遵循哪些原则？ 16.知道某蛋白的氨基酸序列后，如何进行各级结构的生物信息学分析？ 17.系统发育树的构建步骤是什么？ 18.蛋白质有哪些结构层次，如何定义？ 19.蛋白质组的特点？ 20.双向电泳及其工作原理？ 21.构建系统树的主要方法？ 22.主要的生物信息数据库有哪些？ 三、论述题 1.构建进化树有几种方法？如何选择？ 2.第二代测序技术与第一代测序技术相比有什么异同？优势是什么？ 3.什么EST序列？得到EST数据后，如何进行生物信息学分析?
生物信息学数据库或软件
一、搜索生物信息学数据库或者软件 数据库是生物信息学的主要内容，各种数据库几乎覆盖了生命科学的各个领域。 核酸序列数据库有GenBank，EMBL，DDB等，核酸序列是了解生物体结构、功能、发育和进化的出发点。国际上权威的核酸序列数据库有三个，分别是美国生物技术信息中心（NCBI）的GenBank ，欧洲分子生物学实验室的EMBL-Bank（简称EMBL），日本遗传研究所的DDBJ 蛋白质序列数据库有SWISS-PROT，PIR，OWL，NRL3D，TrEMBL等， 蛋白质片段数据库有PROSITE，BLOCKS，PRINTS等， 三维结构数据库有PDB，NDB，BioMagResBank，CCSD等， 与蛋白质结构有关的数据库还有SCOP，CATH，FSSP，3D-ALI，DSSP等， 与基因组有关的数据库还有ESTdb，OMIM，GDB，GSDB等， 文献数据库有Medline，Uncover等。 另外一些公司还开发了商业数据库,如MDL等。
生物信息学数据库覆盖面广，分布分散且格式不统一, 因此一些生物计算中心将多个数据库整合在一起提供综合服务，如EBI的SRS(Sequence Retrieval System)包含了核酸序列库、蛋白质序列库，三维结构库等30多个数据库及CLUSTALW、PROSITESEARCH等强有力的搜索工具，用户可以进行多个数据库的多种查询。 二、搜索生物信息学软件 生物信息学软件的主要功能有： 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；寻找、预测新基因及预测其结构、功能； 蛋白高级结构预测。 如：核酸序列分析软件BioEdit、DNAClub等；序列相似性搜索BLAST；多重系列比对软件Clustalx；系统进化树的构建软件Phylip、MEGA等；PCR 引物设计软件Primer premier6.0、oligo6.0等；蛋白质二级、三级结构预测及三维分子浏览工具等等。 NCBI的网址是：https://www.360docs.net/doc/0c4309930.html,。 Entrez的网址是：https://www.360docs.net/doc/0c4309930.html,/entrez/。 BankIt的网址是：https://www.360docs.net/doc/0c4309930.html,/BankIt。 Sequin的相关网址是：https://www.360docs.net/doc/0c4309930.html,/Sequin/。 数据库网址是：https://www.360docs.net/doc/0c4309930.html,/embl/。
生物信息学软件使用
生物信息学软件的使用（以MC4R基因为例） 第一章从NCBI上查找DNA、mRNA、蛋白质序列 一、以猪的黑素皮质素受体4(MC4R, melanocortin-4 re-ceptor)基因为例，介绍如何从NCBI 上查找DNA、mRNA、氨基酸序列。 1.首先查找MC4R的DNA序列。 在百度里输入NCBI，打开后得到的结果如下网页： 在Search 栏输入“MC4R pig”，在下拉菜单里选择Gene，然后点击Search，得到如下结果：
点击第一个ID为397359的链接，得到如下的结果：
可以看到该基因位于猪的1号染色体上，在右下方有个“Go to nucleotide”即进入核酸序列，有三种格式（用红圈标记的），经常用的是“FASTA”和“GenBank”，“FASTA”格式的比较简洁，不包含任何的数字，就全部是碱基，序列的对比和分析是就要用到这种格式；而“GenBank”格式就比较详细，可以查看到很多信息，比如碱基数、mRNA序列、内含子、外显子、CDS，以及氨基酸序列等等之类的。点击GenBank后得到如下结果： Sus scrofa breed mixed chromosome 1, Sscrofa10.2 DNA LOCUS NC_010443 2265 bp DNA linear CON 29-SEP-2013 DEFINITION Sus scrofa breed mixed chromosome 1, Sscrofa10.2. ACCESSION NC_010443 REGION: complement(178553488..178555752) GPC_000000583 VERSION NC_010443.4 GI:347618793 DBLINK BioProject: PRJNA28993 Assembly: GCF_000003025.5 KEYWORDS RefSeq. SOURCE Sus scrofa (pig) ORGANISM Sus scrofa Eukaryota; Metazoa; Chordata; Craniata; Vertebrata; Euteleostomi; Mammalia; Eutheria; Laurasiatheria; Cetartiodactyla; Suina; Suidae; Sus. COMMENT REFSEQ INFORMATION: The reference sequence is identical to CM000812.4. On Oct 11, 2011 this sequence version replaced gi:333795951. Assembly Name: Sscrofa10.2 The genomic sequence for this RefSeq record is from the genome assembly released by the Swine Genome Sequencing Consortium as Sscrofa10.2 in August 2011 (see https://www.360docs.net/doc/0c4309930.html,/Projects/S_scrofa). Sscrofa10.2 is a mixed assembly of clones and contigs from the whole-genome shotgun
生物信息学(第二版)
《精要速览系列-先锋版生物信息学（第二版）》 D.R.Westhead，J.H.Parish & R.M.Twyman 科学出版社2004 A生物信息学概述 相关学习网站https://www.360docs.net/doc/0c4309930.html,/inbioinformatics B数据采集 DNA,RNA和蛋白质测序 1．DNA测序原理 DNA中核苷酸的顺序是通过链式终止测序【也称为脱氧测序（dideoxy sequencing）或以发明人命名的Sanger方法】来确定。 2．DNA序列的类型 基因组DNA，是直接从基因组中得到，包括自然状态的基因 复制DNA（copy DNA, cDNA），通过反转录ｍＲＮＡ得到的 重组DNA，包括载体序列如质粒，修饰过的病毒和在实验室使用的其他遗传元件等 3．基因组测序策略 散弹法测序（shotgun sequence）包括随机DNA片段的生成，通过大量片段测序来覆盖整个基因组 克隆重叠群测序（clone contig）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 4．序列质量控制 通过在DNA双链上进行多次读取完成高质量序列数据的测定 可使用如Phred等程序对最初的跟踪数据（trace data）进行碱基识别和质量判断。 载体序列和重复的DNA片段被屏蔽后，使用Phred等程序将序列拼接成重叠群 （contigs），剩下的不一致部分通过人工修饰解决 5．单遍测序 低质量的序列数据可以由单次读段（read）产生（单遍测序，single-pass sequencing）。 尽管不很准确，但单遍测序如ESTs和GSS s，可以低廉的价格快速大量的产生 6．RNA测序 因为有大量的小核苷酸（minor nucleotide）（化学改变的核苷）存在于转移RNA （tRNA）和核糖体RNA（rRNA）中，所以RNA测序不能像DNA测序那样直接进行。 需要用特殊的方法来识别被改变的核苷，包括生化实验，核磁共振谱（NRM spectroscopy）和质谱（MS）技术 7．蛋白质测序 蛋白质序列可以通过DNA序列推断得到，而RNA测序不能提供有关已改变残基或其他类型的翻译后蛋白质修饰（比如剪接或二硫键的形成） 大部分蛋白质测序是通过质谱（MS）技术进行的
生物信息学基础知识
分子生物学基础知识太仓生命信息研究所 2011-7
前言 本文仅适用于对非生物专业的员工进行基础知识普及。如有深入学习的要求，请选用正规权威教材。 本教材以蛋白质、DNA、RNA、复制、转录和翻译为主要讲解内容，目的是帮助员工理解在工作中会遇到的常见生物学概念及术语 目录 前言 (2) 目录 (2) 蛋白质 (3) 1. 什么是蛋白质 (3) 2. 蛋白质的3D结构 (5) DNA (7) 1. DNA的组成—4种碱基 (7) 2. DNA的复制 (8) 3. DNA转录为RNA (9) 4. mRNA翻译成氨基酸序列 (11)
蛋白质 1.什么是蛋白质 蛋白质是由20中基本氨基酸链接而成的，生物体的大部分是有蛋白质构成的。每种氨基酸由4部分组成：碳原子C，羧基coo-，氨基H3N和R group。 20中氨基酸按照不同的排列和不同的长度，就形成了蛋白质。不同的R group把氨基酸分为5类： 无极性脂肪类R Group：
芳香类R Group 有极性，无电荷R Group
正电荷R Group 负电荷R Group 2.蛋白质的3D结构 氨基酸链在三维空间里呈现出一定的结构。各个氨基酸分子于相邻的氨基酸之间有氢键连接。 一级结构：氨基酸的排列顺序，可以用氨基酸的缩写在书面上表达。 氨基和羧基之间的氢键使得单个的氨基酸分子能够链接起来。
二级结构：单条氨基酸链所形成的2D形态。常见的有Alpha helix Beta sheet。 Alpha helix：氨基酸分子按顺时针或逆时针的方向螺旋上升。 Beta sheet：多条氨基酸分子链并列在一起。 三级结构：氨基酸链在各个方向的形态综合在一起。
常用生物信息学软件
常用生物信息学软件 一、基因芯片 1、基因芯片综合分析软件。 ArrayVision 7.0 一种功能强大的商业版基因芯片分析软件，不仅可以进行图像分析，还可以进行数据处理，方便protocol的管理功能强大，商业版正式版：6900美元。 Arraypro 4.0 Media Cybernetics公司的产品，该公司的gelpro, imagepro一直以精确成为同类产品中的佼佼者，相信arraypro也不会差。 phoretix? Array Nonlinear Dynamics公司的基因片综合分析软件。 J-express 挪威Bergen大学编写，是一个用JA V A语言写的应用程序，界面清晰漂亮，用来分析微矩阵（microarray）实验获得的基因表达数据，需要下载安装JA V A运行环境JRE1.2后(5.1M)后，才能运行。 2、基因芯片阅读图像分析软件 ScanAlyze 2.44 ，斯坦福的基因芯片基因芯片阅读软件，进行微矩阵荧光图像分析，包括半自动定义格栅与像素点分析。输出为分隔的文本格式，可很容易地转化为任何数据库。 3、基因芯片数据分析软件 Cluster 斯坦福的对大量微矩阵数据组进行各种簇（Cluster）分析与其它各种处理的软件。 SAM Significance Analysis of Microarrays 的缩写，微矩阵显著性分析软件，EXCEL软件的插件，由Stanford大学编制。 4．基因芯片聚类图形显示 TreeView 1.5 斯坦福开发的用来显示Cluster软件分析的图形化结果。现已和Cluster成为了基因芯片处理的标准软件。 FreeView 是基于JA V A语言的系统树生成软件，接收Cluster生成的数据，比Treeview 增强了某些功能。 5．基因芯片引物设计 Array Designer 2.00 DNA微矩阵（microarray）软件，批量设计DNA和寡核苷酸引物工具 三、序列综合分析 V ector NTI Suite 8.0 不喜欢装备各种专业性强的软件，而希望用一个综合性的软件代替的同志可以选择本软件。本阶段的大部分功能它都有。该软件具体特有良好的数据库管理（增加、修改、查找），对要操作的数据放在一个界面相同的数据库中统一管理。软件中的大部分分析可以通过在数据库中进行选定（数据）->分析->结果（显示、保存和入库）三步完成。在分析主界面，软件可以对核酸蛋白分子进行限制酶分析、结构域查找等多种分析和操作，生成重组分子策略和实验方法，进行限制酶片段的虚拟电泳，新建输入各种格式的分子数据、
生物信息学常用工具
常用DNA和蛋白质序列数据分析工具： ●序列比对工具： a)BLAST： ●网络比对，包括基础的Blast比对、参数、特殊Blast如PSI-Blast、Blast2 等； ●本地比对，包括程序下载、安装、数据库的下载及格式化、Blast程序的 运行等。 b)多序列比对ClustalX（Windows系统） 包括程序下载、安装、及程序的运行、结果的输入输出等。 ●真核生物基因结构的预测： a)基因可读框的识别： Genescan； CpG岛、转录终止信号和启动子区域预测； CpGPlot； POLYAH； PromoterScan； b)基因密码子偏好性： CodonW； c)采用mRNA序列预测基因： Spidey； d)ASTD数据库 ●分子进化遗传分析工具 ●MEGA；
●Phylip； ●蛋白质结构和功能预测 a)一级结构 ProtParam蛋白质序列理化参数检索； ProtScale蛋白质疏水性分析； COILS卷曲螺旋预测； b)二级结构 PredictProtein蛋白质结构预测； PSIPRED不同蛋白质结构预测方法； c)InterProScan: 模式和序列谱研究 Prosite：蛋白质结构域、家族和功能为点数据库； Pfam：蛋白质家族比对和HMM数据库； BLOCK：模块搜索数据库； SMART：简单模块架构搜索工具； TMHMM：跨膜结构预测工具； d)三级结构 Swiss-Model Workspace: 同源建模的网络综合服务器； Phyre：线串法预测蛋白质折叠； HMMSTR/Rosetta：从头预测蛋白质结构； Swiss-PdbViewer：分子建模和可视化工具； 序列模体的识别和解析； MEME程序包； ●蛋白质谱数据分析
生物信息学工具介绍
生物信息学工具介绍 1、FASTA[10]（https://www.360docs.net/doc/0c4309930.html,/fasta33/）和BLAST[11]（http://www.nc https://www.360docs.net/doc/0c4309930.html,/BLAST/）是目前运用较为广泛的相似性搜索工具。比较和确定某一数据库中的序列与某一给定序列的相似性是生物信息学中最频繁使用和最有价值的操作。本质上这与两条序列的比较没有什么两样，只是要重复成千上万次。但是要严格地进行一次比较必定需要一定的耗时，所以必需考虑在一个合理的时间内完成搜索比较操作。FASTA使用的是Wilbur-Lipman 算法的改进算法，进行整体联配，重点查找那些可能达到匹配显著的联配。虽然FASTA不会错过那些匹配极好的序列，但有时会漏过一些匹配程度不高但达显著水平的序列。使用FASTA和BLAST，进行数据库搜索，找到与查询序列有一定相似性的序列。一般认为,如果蛋白的序列一致性为25-30%,则可认为序列同源。BLAST(Basic Loc al Alignment Search Tool，基本局部联配搜索工具)是基于匹配短序列片段，用一种强有力的统计模型来确定未知序列与数据库序列的最佳局部联配。BLAST 是现在应用最广泛的序列相似性搜索工具，相比FASTA 有更多改进，速度更快，并建立在严格的统计学基础之上。这两个工具都采用局部比对的方法，选择计分矩阵对序列计分，通过分值的大小和统计学显著性分析确定有意义的局部比对。BLAST根据搜索序列和数据库的不同类型分为5种：1、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。 2、BLASTX是核酸序列到蛋白库中的一种查询。先将核酸序列翻译成蛋白序列（一条核酸序列会被翻译成可能的六条蛋白），再对每一条作一对一的蛋白序列比对。 3、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。 4、TBLASTN是蛋白序列到核酸库中的一种查询。与BLASTX相反，它是将库中的核酸序列翻译成蛋白序列，再同所查序列作蛋白与蛋白的比对。 5、TBLASTX是核酸序列到核酸库中的一种查询。此种查询将库中的核酸序列和所查的核酸序列都翻译成蛋白（每条核酸序列会产生6条可能的蛋白序列），这样每次比对会产生36种比对阵列。另外PSI-BLAST通过迭代搜索，可以搜索到与查询序列相似性较低的序列。其中BLASTN、BLASTP在实践中最为常用，TBLASTN在搜索相似序列
《生物信息学》课程教学大纲
《生物信息学》课程教学大纲 课程编号： 课程名称：生物信息学 总学时数：28学时 实验学时：0学时 先修课及后续课：先修课有《普通生物学》、《生物化学》、《微生物学》、《细胞生物学》、《遗传学》、《基因工程》、《分子生物学》。 一、说明部分 1、课程性质 生物信息学是生物工程专业的选修课程，适宜于已有生物化学和分子生物学基础的学生。生物信息学是一门交叉学科，是现代生物学研究的重要工具，因此本课程在人才培养过程中具有很重要的地位。本课程系统地概括了该学科的核心内容，包括主要生物信息学数据库及数据库查询、序列相似性搜索、多序列比对和进化树分析、序列的一般分析、生物信息学在人类基因组研究计划中的应用及蛋白质组信息学等主要内容。 2、教学目标及意义 使学生学习、掌握生物信息学的先进理论知识和技术，掌握信息时代彼此相互学习、相互交流医学知识必不可少的现代工具和技术手段。 3、教学内容及教学要求 （1）要求学生掌握生物信息学的基本理论知识和基本概念，熟悉生物信息学的相关技术方法，特别是分子生物学中常用的关键技术及常用软件。 （2）考虑到生物信息学实践性很强的特点，结合生物医学实际，设计了一些实验供学生练习操作，以巩固所学的知识和技术。要求学生熟悉生物信息学的常用网络技术方法，掌握网络技术基本要领。 4、教学重点、难点 重点：生物信息学的概念、主要生物信息学数据库及数据库查询、序列相似性搜索、序列的一般分析。 难点：主要生物信息学数据库及数据库查询、序列相似性搜索、序列的一般分析。通过系统的学习，使学生能够掌握生物信息学的基础知识与概念、运用生物信息学成果解决生命
科学相关问题的基本方法与途径，培养分析问题与解决问题的能力；了解生物信息学网络资源，开拓视野；培养对生物工程专业课程研究的兴趣。 5、教学方法与手段 在教学方法上采取课堂讲授为主，辅以多媒体课件、网上数据库使用等，以加强学生对理论知识的消化和理解，在教学过程应注意积极启发学生的思维，培养学生发现问题和解决问题的能力。 6、教材及主要参考书 教材： 《基础生物信息学及应用》，清华大学出版社，蒋彦等编。 参考书目： 《生物信息学网络资源与应用》，中山大学出版社，黄韧等编。 《生物信息学手册》第2版，上海科学技术出版社，郝柏林等编。 《生物信息学方法与实践》，科学出版社，张成岗、贺福初等编。 《生物信息学概论》，北京大学出版社，罗静初等译。 《生物信息学》，科学出版社，赵国屏等编。 《生物信息学》，科学出版社，张杨德等编。 《Bioinformatics :sequence and genome analysis》影印本，科学出版社, David W.Mount. 二、正文部分 第一章绪论（2课时） 教学要求：本章重点掌握生物信息学定义、生物信息学研究的基本内容，难点生物信息学的应用。 第一节生物信息学的诞生和发展 本节要求了解生物信息学的诞生和发展(考核概率10%)，掌握生物信息学定义(考核概率60%)。 1 什么是生物信息学 2 生物信息学的诞生和发展 第二节生物信息学研究的基本内容、任务
生物信息学概述
生物信息学概述 一门学科的产生并不是偶然的，它是有一定的道理的。那为什么生物信息学能够产生并获得飞速发展，我们可以从哲学方面找到答案。我们知道，数据并不等于信息和知识，但却是信息和知识的源泉，关键在于如何从中挖掘它们。与正在以指数方式增长的生物学数据相比，人类相关知识的增长(粗略地用每年所发表的生物、医学论文数来代表)却十分缓慢。一方面是巨量的数据；另一方面是我们在医学、药物、农业和环保等方面对新知识的渴求，这些新知识将帮助人们改善其生存环境和提高其生活质量，这就构成了一个极大的矛盾。哲学上说矛盾推动着事物的产生与发展，所以这个矛盾就催生了一门新兴的交叉学科，这就是生物信息学。生物信息学就是来解决这个矛盾的。 至于发展历史，大多数讲到这个的文章都是从HGP开始的。其实早在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。但是就生物信息学的发展而言，它还是一门相当年轻的科学。直到20世纪80-90年代，伴随着计算机科学技术的进步以及HGP的实施，有关核酸、蛋白质的序列和结构数据呈指数级增长，生物信息学才获得突破性进展。 讲到这里，我们就该给生物信息学下个定义了。目前人们普遍接受的生物信息学定义是在美国人类基因组计划(HGP)第一个五年总结报告中给出的一个较为完整的解释：生物信息学是一门交叉学科，它包含了生物信息的获取、处理、储存、分发、分析和解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。 下面我们来看一看生物信息学的研究内容。生物信息学在发展过程中，形成了它独特的发展方向，也确立了它的研究内容。具体说来，生物信息学要做的工作主要有下面几个： 1、序列比对。在生物学中序列是指核酸或氨基酸序列，序列比对是指比较两个或两个以上符号序列的相似性。 双序列比较是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较，用于确定该序列的生物属性，也就是找出与此序列相似的序列。常用的程序包有BLAST、FASTA等。 多重序列比较是将待研究序列加入到一组与之同源，但来自不同物种的序列中进行多序列比较，以确定该序列与其它序列间的同源性大小。根据序列同源性分析的结果，重建反映物种间进化关系的进化树。常用的构建进化树的算法是UPGMA，软件包有PYLIP、MEGA等。多重序列比对是当前一个研究热点，常用算法有分治法，HMM及聚类法等。
《生物信息学》复习资料
《生物信息学》先锋版中译本第二版科学出版社 打分政策:60% 期末考试（70%掌握内容、25% 熟悉内容、5% 理解内容）（请注意红体与黑体字） A: 生物信息学概述 1. 生物信息学：生物信息学是生物学和信息技术的结合，是现代科学的又一个分支学科，它利用计算机对大量生物数据进行分析处理。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。 数据库 生物信息学主要由三大部分组成算法与统计工具 分析与解释 测序策略：逐个克隆法、全基因组鸟枪法 计算机在生物信息学中的作用：生物信息学需要计算机快速、可靠地执行重复任务的能力以及处理问题的能力。然而，生物信息学中涉及的许多问题仍需要专家的人工处理，同时原始数据的完整性和质量也很关键。 生物信息学课程范围：使初学者理解生物信息学的基本原理，并获得相应的应用能力。具体包括生物信息学的一些关键领域：数据库使用、序列和结构分析工具、注释工具、表达分析以及生化和分子途径分析。 2. 生物信息学实例： ——数据库界面Genbank/EMBL/DDBJ, Medline, SwissProt, PDB, … ——序列搜索与比对BLAST, FASTA, Clustal, MultAlin, DiAlign ——基因搜索Genscan, GenomeScan, GeneMark, GRAIL ——蛋白结构域分析与鉴定pfam, BLOCKS, ProDom, ——基因调控元件的计算机模式识别Gibbs Sampler, AlignACE, MEME ——蛋白折叠预测PredictProtein, SwissModeler 生物信息学网站：包括生物信息学资源、各种数据库和生物信息学分析工具的网站 3. 五个必须知道的生物信息学网站：（详细参考书本p9） NCBI (The National Center for Biotechnology Information)https://www.360docs.net/doc/0c4309930.html,/ EBI (The European Bioinformatics Institute)https://www.360docs.net/doc/0c4309930.html,/ The Canadian Bioinformatics Resource http://www.cbr.nrc.ca/ SwissProt/ExPASy (Swiss Bioinformatics Resource)http://expasy.cbr.nrc.ca/sprot/ PDB (The Protein Databank)https://www.360docs.net/doc/0c4309930.html,/PDB/ B: 数据采集 一、DNA, RNA和蛋白质测序 1. DNA测序原理： DNA测序是采用全自动的链终止反应完成的，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4种反应，每种代表DNA 4个碱基中的一个，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(PAGE)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。 2. DNA序列类型： DNA序列来源主要有3种方式。基因组DNA直接来自基因组，包括基因和基因外核酸序列，真核生物的基因组DNA包含内含子；cDNA由mRNA反转录而来，并且只对应于基因组中能表达的部分，它不包含内含子；最后，重组DNA来自实验室，包含克隆载体等人工
生物信息学入门知识
生物信息学入门知识 生物信息学是用数理和信息科学的观点、理论和方法去研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物学数据的一门学科。首先是研究遗传物质的载体DNA及其编码的大分子蛋白质，以计算机为其主要工具，发展各种软件，对逐日增长的浩如烟海的DNA和蛋白质的序列和结构进行收集、整理、储存、发布、提取、加工、分析和研究，目的在于通过这样的分析逐步认识生命的起源、进化、遗传和发育的本质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，揭示人体生理和病理过程的分子基础，为人类疾病的预测、诊断、预防和治疗提供最合理和有效的途径。生物信息学已经成为生物医学、农学、遗传学、细胞生物学等学科发展的强大推动力量，也是药物设计、环境监测的重要组成部分。近年来，蛋白质结构数据的快速增长，使蛋白质三维结构的处理分析也归入到生物信息学的范畴。国际上有三大一级生物信息数据库，即美国国家信息中心 (National Center of Biotechnology Information, NCBI)的Gen Bank(http:/ / www. nchi. nlm. nih. gov/ web/Gen Bank/ imdex. html)、欧洲分子生物学室验室(European Molecular Biology L aboratory-Euro-pean Bioinformatics Institute, EMBL-EBI)的 EM-BL (http:// www.ebi. https://www.360docs.net/doc/0c4309930.html,/ databases/ index.html)和日本 DNA数据库 (DNA Data Bank of Japan, DDBJ) (http:/ / www.ddbj.nig.ac.jp/ )。随着生物信息学 (Bioinformatics)的发展，通过检索数据库进行核酸序列同源性检索，电子基因定位、电子延伸、电子克隆和电子表达以及蛋白质功能分析、基因鉴定等方面起到了重要作用，已成为人们认识生物个体生长发育、繁殖分化、遗传变异、疾病发生、衰老死亡等生命过程的有力工具。 一、生物信息学相关网站 生物信息学与生物计算：http://bioinformatics.weizmann.ac.il/ 这是生物信息学和生物计算学的网站，由Weizmann科学研究所，生物服务部和Crown人类基因组学中心支持。研究领域主要涵盖序列分析，蛋白质组学和基因组学等。该网站提供了数据库，电子论坛，教育，新闻，软件，招聘启事等。该网站还提供了相关链接，包括欧洲分子生物学以色列国家网点，以色列国家基因组基础设施实验室以及国际生物信息学合作中心。 生物信息学专题：https://www.360docs.net/doc/0c4309930.html,/bioinformatics/bioinfo.htm 中国科学院上海生命科学研究院生物信息中心的网站中的生物信息学专题提供与生物信息学有关的新闻信息，生物信息学文献的介绍（包括的课题例如：鉴别肿瘤的亚型，细菌中的基因转移，生物钟与微阵列--哺乳动物的基因组有节奏，混乱的DNA区分人类与黑猩猩等等），相关软件下载，与数据库的链接。 生物信息学专业网：https://www.360docs.net/doc/0c4309930.html,/ 生物信息学专业网旨在收集、整理与生物信息学相关的信息和资源。它的站点提供最近新闻；与生物科学相关的论文；与生物信息学相关的数据库，软件，公司，大学和期刊；工具的介绍，例如：序列逆向查询系统。 生物信息学组织：https://www.360docs.net/doc/0c4309930.html,/ 生物信息学组织是生物信息学学科的综合性网站。其涉及的内容有新闻、事件提醒、会议消息、免费FTP工具下载、论文、URL推荐、演示幻灯片等。此外，其还拥有有关生物信息学
生物信息学试题整理
UTR的含义是（B）。 A.编码区 B.非编码区 C.低复杂度区域 D.开放阅读框 motif的含义是（D）。 A.基序 B.跨叠克隆群 C.碱基对 D.结构域 algorithm的含义是（B）。 A.登录号 B.算法 C.比对 D.类推 RGP D.水稻下列 tta tta tta tta 如果我们试图做蛋白质亚细胞定位分析，应使用（D）。 A.NDB数据库 B.PDB数据库 C.GenBank数据库 D.SWISS-PROT数据库Bioinformatics的含义是（A）。 A.生物信息学 B.基因组学 C.蛋白质组学 D.表观遗传学 GenBank中分类码PLN表示是（D）。 A.哺乳类序列 B.细菌序列 C.噬菌体序列 D.植物、真菌和藻类序列
ortholog的含义是（A）。 A.直系同源 B.旁系同源 C.直接进化 D.间接进化 从cDNA文库中获得的短序列是（D）。 A.STS B.UTR C.CDS D.EST contig的含义是（B）。 A.基序 B.跨叠克隆群 C.碱基对 D.结构域 TAIR ORF SAGE A.基因表达连续分析 B.聚丙烯酰胺凝胶电泳 C.基因组分析 D.双向电泳分析 domain的含义是（D）。 A.基序 B.跨叠克隆群 C.碱基对 D.结构域 mRNA3′端有(B)结构。 A.帽子 B.尾巴 C.帽子和尾巴 D.多聚胞嘧啶
NCBI中人类无冗余基因数据库是（A）。 A.UniGene B.UniPro C.UniRef D.URF alignment的含义是（C）。 A.登录号 B.算法 C.比对 D.类推 Entrez使用几种逻辑运算符对检索关键词做最基本的限制？（C） A.1种 B.2种 C.3种 D.4种 PDB CDS analogy的含义是（D）。 A.登录号 B.算法 C.比对 D.类推 在真核生物中，一个基因cDNA的5′端起始密码子AUG的前后序列符合（A）规则。 A.Kozak B.AU…AG C.SD D.Poly(A)n 将核酸序列按照6条链翻译成蛋白质序列后搜索蛋白质序列数据库使用的程序
生物信息学概论
生物信息学概论 武汉大学生物医学工程系 赵旻 本章内容 学习目的 1、了解生物信息学的发展背景 2、理解生物信息学在生命科学研究中的作用 3、理解数学、计算机科学与生物信息学的关系 4、了解生物信息学主要技术方法的原理和应用 第一节生物信息学基础 一、生物信息的特征 生命现象是不同层次上的物质、能量与信息的交换，不同层次是指核酸、蛋白质、细胞、器官、系统、机体，与医学研究密切相联 生物信息不仅包括基因组信息，如基因的DNA序列、染色体定位，也包括基因产物（蛋白质或RNA）的结构和功能；生物种间的进化关系等其他信息资源。 生物体系和生物过程中信息的内涵和信息的传递 生命与信息 DNA通过复制，在生物体的繁衍过程中传递遗传信息 DNA本身是否也具有酶活性呢？1994年，G·F·Joyce等人发现一个人工合成的DNA分子具有一种特殊的磷酸二酯酶活性。又有多例报道人工合成的DNA序列具有各种不同的酶活性。1995年后从多种生物中提取的DNA均具有酯酶活性，能催化乙酸萘酯水解为萘酚和乙酸。这种较弱的酯酶活性并不需要特定序列的DNA编码，而是非特异性DNA的一般性质。DNA分子本身的酯酶活性作为“分子化石”遗迹。 (1)遗传信息的载体——DNA或RNA 遗传信息的载体主要是DNA或RNA分子 控制生物体性状的基因是一系列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 (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。 通过比较来自于不同种属的同源蛋白质，即直系同源蛋白质，可以分析蛋白质甚至种属之间的系统发生关系，推测它们共同的祖先蛋白质。 进化信息