生物信息学复习笔记
生物信息学重点tg
《生物信息学》复习要点红色表示为重点内容, 考试的比重较大.第一章生物信息学引论生物信息学；生物信息指哪些？contig；大规模测序的基本策略；功能基因组学；生物信息学的应用有哪些？什么事件大大促进了生物信息学的发展？（HGP）；生物信息学中最重要的贡献是什么（序列比对算法）？基因组测序完成的主要物种（如人，水稻，大肠杆菌，酵母，拟南芥，果蝇等）；我国自主产权的基因组测序有哪些?人类基因组计划的主要任务.第二章生物信息学的生物学基础碱性氨基酸和酸性氨基酸的种类；蛋白质二级结构有哪些？核苷酸序列中N表示什么？遗传密码的基本特征是什么？真核生物基因的一般结构？转录本；启动子(promoter)；EST；cDNA；内含子；外显子；UTR；TATA-box；ORF；起始密码子；终止密码子； poly(A)加尾信号；TSS；中心法则；真核生物基因表达的调控水平有哪些？*第三章生物数据库资源及其应用三大核酸数据库有哪些？蛋白质序列数据库有哪些？蛋白质结构数据库有哪些？掌握文献的PubMED检索规则；掌握核酸/蛋白质记录的检索规则；UniGene；GEO;创建最早使用最广泛的蛋白质数据库是什么？(SWISSPROT和PIR)；*第四章序列分析相似性；一致性；保守突变；同源性；序列比较的基本操作是什么？序列比较的方法有哪些？序列比较的矩阵作图法；最长公共子序列；空位罚分；打分矩阵；BLAST的全称；BLAST比对结果中图形颜色的意义以及score和E-value的含义；FASTA格式；BLAST几种工具的含义及其用途；nr数据库；EST数据库；检索某个基因序列的方法；如何通过生物信息学方法确定TSS？判断1个基因(EST)表达部位或特性的生物信息学方法有哪些?*第五章系统发生分析系统发生树；趋同进化；无根树；有根树；直系同源与旁系同源；系统发生树的构建方法种类；非加权组平均法原理；最大简约法原理；信息位点；Bootstrap；掌握非加权组平均法的构建方法；用ClustalX和MEGA软件构建进化树的流程是什么？第六章基因表达数据分析基因芯片聚类分析图中红色和绿色代表的含义*第八章电子克隆技术电子克隆（in silico cloning）；电子克隆的基本思路；电子克隆的操作步骤；电子克隆的条件是什么？判断1个基因5'端是否完整的方法； Kozak规则是什么？内含子的剪切规则？(GU..AG)其他:1)要了解BLAST的一般步骤和意义;2)了解序列分析的基本内容和意义;3)上机操作中涉及的重要网站和程序名称等（不需要记得网址）。
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超二级结构：是介于二级和三级结构之间的一个结构层次。
有的模体本身有一定的功能，有的与其他的结构成分协同发挥作用。
Conting（叠连群）：又译作连续克隆系。
为搞清某段DNA的排列顺序而建立的一组克隆。
被克隆的DNA小片段有相互邻接并部分重叠的关系，从而可以完全覆盖该段DNA，一个这样的克隆群即为一个conting。
蛋白质组：对应于基因组的概念，指由一个细胞或一个组织的基因所表达的全部相应的蛋白质。
蛋白质组是一个动态的概念：①和基因不一样。
不同组织和不同发育时期都不一样②基因在转录后，还有一系列的修饰，翻译等过程都可以影响蛋白质的表达。
因此通过对蛋白质组的研究，在此基础上更能阐明遗传、发育、进化、功能调控等基本生物学问题以及与人类健康和疾病相关的生物医学问题。
单核苷酸多态性：在DNA的某一个位点处的核苷酸，有一部分是A，另一部分是T，其他为G和C，如果各种情况的比例均为1%，则称该位点处的核苷酸为多态性的。
就一个位点而言，SNP最多为4种。
但人类基因组很多，估计平均每1000bp就有一个SNP，因此整个金一组可有3*1000000个SNP位点，因此产生多态性就是非常多了。
已知人类基因组DNA序列中最常见的变异形式是SNP。
非蛋白质编码区：非蛋白质编码区占据了人类基因组的大部分，研究表明“Junk”是许多对生命过程富有活力的不同类型的DNA的复合体，它们至少包括以下类型的DNA成分或由其表达的RNA成分：内含子、卫星DNA、小卫星DNA、微卫星DNA、非均一核RNA、短散置元、长散置元、伪基因等。
除此之外，顺式调控原件如启动子、增强子等也属于非编码序列。
分裂基因、割裂基因、不连续基因：基因的编码序列在DNA分子上是被不编码的序列隔开而不连续排列的。
其中，编码的序列叫外显子，对应于心事RNA序列的区域。
不编码的叫内含子，通常比外显子大得多。
基因两端起始和结束于外显子，对应于转录产物RNA和5和3端。
如果一个基因含n个内含子，则n+1个外显子。
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1.生物信息学:是一门综合运用生物学、数学、物理学、信息科学以及计算机科学等诸多学科的理论方法，以互联网为媒介、数据库为载体、利用数学和计算机科学对生物学数据进行储存、检索和处理分析，并进一步挖掘和解读生物学数据。
2.生物信息数据库一级数据库数据库中的数据直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释二级数据库对原始生物分子数据进行整理、分类的结果，是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的.3数据库格式A．FASTA格式（通用的核酸和蛋白质序列记录，以“）”开始）•序列文件的第一行是由大于符号（＞）打头的任意文字说明，主要为标记序列用。
•从第二行开始是序列本身，标准核苷酸符号或氨基酸单字母符号。
通常核苷酸符号大小写均可，而氨基酸一般用大写字母。
•文件中和每一行都不要超过80个字符（通常60个字符）。
B．GenBank格式（序列的详细注解）GenBank和EMBL数据库基本数据的格式序列名称、长度、日期序列说明、编号、版本号物种来源、学名、分类学位置相关文献作者、题目、刊物、日期序列特征表碱基组成序列本身（每行60个碱基）C．pdb格式（包括原子坐标理化参数数据在内的蛋白质结构信息）蛋白质数据库（Protein Data Bank,PDB）[1]是一个生物大分子(如蛋白质和核酸)数据库, 内容包括由全世界生物学家和生物化学家上传的蛋白质或核酸的X光晶体衍射或者NMR核磁共振结构数据，这些数据可以通过PBD的会员组织（PDBe,PDBj,RCSB）免费获取。
PDB是由世界蛋白质数据库（Worldwide Protein Data Bank,wwPDB）管理。
PDB是结构生物学的关键性资源，大部分学术刊物，以及一些官方科研机构[如美国的国立卫生研究院（NIH）]，现在都要求科学家将它们研究的蛋白质、核酸结构上传到PDB。
D.genpeptNCBI的蛋白质基本信息记录格式4.常用的数据库A．核酸序列数据库（1）欧洲分子生物学实验室的EMBL（2）美国生物技术信息中心的GenBank（3）日本遗传研究所的DDBJB．蛋白质序列数据库（1）PIR（Protein Information Resource）（2）SWISS-PROT（3）TrEMBL（4）NCBI（5）UniProtC．生物大分子结构数据库（1）PDB（Protein Data Bank）（2）MMDB(Molecular Modeling Database)说明下列数据库的主要功能：(1)PDB 蛋白质结构(2)ProSite 蛋白质模体、结构域和功能域、家族等。
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生物信息学复习资料第一章1、什么是生物信息学？生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、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2、BIOINFORMATICS这个词是谁提出的？林华安3、生物信息学的发展经过了哪些阶段？前基因组时代、基因组时代、后基因组时代4、HGP是什么意思？什么时候开始？什么时候全部结束？人类基因组计划、1990.10、20035、生物信息学的研究对象是什么？6、生物信息学的研究内容有哪些？获取人和各种生物的完整基因组、新基因的发现、SNP分析（单核苷酸多态性：single nucleotide polymorphism,SNP）、非编码区信息结构与分析、生物进化；全基因组的比较研究、蛋白质组学研究、基因功能预测、新药设计、遗传疾病的研究以及关键基因鉴定、生物芯片7、学习生物信息学的目的是什么？阐明和理解大量数据所包含的生物学意义第二章1、生物信息数据库有哪些要求？时间性、注释、支撑数据、数据质量、集成性2、生物信息数据库分为哪几级，每一级是如何让定义的，每一级各包含哪些数据库？一级数据库二级数据库；一级数据库：数据库中的数据直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释二级数据库：对原始生物分子数据进行整理、分类的结果，是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的一级数据库：包括基因组数据库、核酸和蛋白质一级结构数据库、生物大分子(主要是蛋白质)三维空间结构数据库二级数据库：根据生命科学不同研究领域的实际需要，对基因组图谱、核酸和蛋白质序列、蛋白质结构以及文献等数据进行分析、整理、归纳、注释，构建具有特殊生物学意义和专门用途的数据库3、请列出至少三个国际知名生物信息中心网站、至少三个核酸数据库、至少三个蛋白数据库。
网站：NCBI、EBI、SIB、HGMP、CMBI、ANGIS、NIG、BIC核酸数据库：EMBL、DDBJ、GenBank蛋白质序列数据库：PIR（Protein Information Resource）、SWISS-PROT、TrEMBL、UniProt、NCBI生物大分子数据库：PDB（Protein Data Bank）蛋白质结构分类数据库SCOP、蛋白质二级结构数据库DSSP、蛋白质同源序列比对数据库HSSP4、NCBI和EBI使用的搜索引擎分别是什么？NCBI提取工具：Entrez EBI提取工具：SRS65、GENBANK使用的基本信息单位是什么，包括哪几个部分，最后以什么字符结尾？基本信息单位：GBFF（GenBank flatfile, GenBank平面文件）格式：GBFF是GenBank数据库的基本信息单位，是最为广泛使用的生物信息学序列格式之一哪几个部分：头部包含整个记录的信息（描述符）、第二部分包含了注释这一记录的特性、第三部分是核苷酸序列本身最后字符：所有序列数据库记录都在最后一行以“//”结尾6、什么是Refseq？The Reference Sequence database 参考序列数据库RefSeq数据库，即RefSeq参考序列数据库，美国国家生物信息技术中心（NCBI）提供的具有生物意义上的非冗余的基因和蛋白质序列7、FASTA格式有哪些部分组成，以什么字符开始？8.NCBI的在线和离线序列提交软件是什么？在线提交软件：Bankit 离线提交软件:Sequin第三章1、什么是同源、直系同源、旁系同源？同源性和相似性有什么区别？同源性：两条序列有一个共同的进化祖先，那么它们是同源的相似性：序列间相似性的量度同源性和相似性的区别：同源性是序列同源或者不同源的一种论断，而相似性或者一致性是一个序列相关性的量化，是两个不同的概念直系同源（orthology）：不同物种内的同源序列旁系同源（paralogy）：同一物种内的同源序列2、什么是序列比对、全局比对、局部比对？序列比对的关键问题是什么？序列比对：根据特定的计分规则，将两个或多个符号序列按位置比较排列后，得到最具相似性的排列的过程。
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第一章绪言生物信息学的主要信息载体：DNA和蛋白质生物主要的遗传物质DNA生物的物质基础蛋白质一、生物信息学概述1、定义生物信息学（Bioinformatics）是生命科学、现代信息科学、数学、物理学以及化学等多个学科交叉结合形成的一门学科，是利用信息技术和数学方法对生命科学研究中的生物学数据进行存储、检索和分析的科学。
2、特点⁕以计算机为主要工具，以大量生物数据库和分析软件为基础⁕依赖于Internet⁕为人类揭示生命的奥秘提供了一条新的途径二、生物信息学的发展前基因组时代——生物数据库的建立、检索工具的开发、DNA和蛋白质序列分析、全局和局部的序列对位排列基因组时代——基因寻找和识别、网络数据库系统的建立、交互界面的开发后基因组时代——大规模基因组分析、蛋白质组分析三、生物信息学应用基础研究和教学：分子生物学研究的重要手段之一；生命科学的教学药物开发：新药筛选、药靶设计、分子药理学研究疾病诊断：利用疑难病症的病原DNA序列诊断疾病；遗传病的筛查其他：环境监测；食品安全检测；海关检测第二章数据库及其检索生物信息学数据库的建立及定义生物信息数据库：生物分子数据、分子结构结构及功能等实验证据一级数据库是直接来源于实验室获得的数据，即DNA和蛋白质数据库（X）在生物信息学中数据库查询是指对数据库中的注释信息进行基于关键词匹配查找，而数据库检索是指通过特定的序列相似性比对算法，在核酸或蛋白质序列数据库中获得序列信息（√）一、数据库定义数据库（database）是一类用于存储和管理数据的计算机文档，是统一管理的相关数据的集合，其存储形式有利于数据信息的检索与调用。
数据库的每一条记录（record）,也可以称为条目（entry），包含了多个描述某一类型数据特性或属性的字段（field），如基因名、来源物种、序列的创建日期等；值（value）则是指每条记录中某个字段的具体内容。
二、生物信息数据库的分类（1）按照数据来源一级数据库：数据直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释二级数据库：对原始生物分子数据进行整理、分类的结果，是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的。
生物信息学复习要点
一、名词解释（每小题3分，共30分）1.生物信息学2.数据库技术3.数据仓库4.EST5.概念性翻译6.同源性7.单系类群8.全局排列9.基因作图10．直系同源体簇二、填空题（每空1分，共10分）1．生物信息学主要研究的两种信息载体是和。
2．国际上的三大核苷酸序列数据库分别是、和。
3．数据挖掘的三大技术支柱是、和。
4．相同类型核苷酸的替换称为，不同类型核苷酸的替换称为。
三、单项选择题（每小题1分，共10分）1.在对模式生物进行全基因组的测定中，作为真菌模式生物的是。
A、大肠杆菌B、青霉菌C、酵母菌D、线虫2．NCBI成立于。
A、1988年B、1989年C、1990年D、1992年3．根据数据库管理系统所支持的基本数据模型的不同，可以将数据库分为五类，其中第二代数据库是。
A、层次数据库B、网状数据库C、关系数据库D、分布式数据库4．在向GenBank投送序列的工具中，是标准的序列投送工具。
A、Cn3DB、tb12asnC、BankItD、Sequin5. 目前最为常用和注释最全的蛋白质序列数据库是。
A、IdentifyB、OWLC、PIRD、SWISS-PROT6. 下列选项中根据蛋白质三维折叠模式和进化关系划分的结构分类数据库是。
A、PDBsumB、GDBC、SCOPD、CATH7. 构建系统发生树的方法很多，其中耗时最短的是。
A、进化简约法B、最大简约法C、最大似然法D、距离矩阵法8. 下列数据库选项中不属于蛋白质序列二次数据库的是。
A、PROSITEB、PRINTSC、BLOCKSD、PDB9. 在系统发生树的检验中，较为常用的方法是。
A、MP法B、重复取样法C、NJ法D、ML法10. 下列工具中用于发现开放阅读框的软件是。
A、Translate ToolB、ORF FinderC、Gene WiseD、E-PCR四、多项选择题（每小题2分，共20分）1．生物大分子携带的三种信息是。
A、遗传信息B、功能信息C、调控信息D、进化信息2. 为实现3个抽象级别间的数据转换，DBMS提供的两层映射是。
生物信息学知识点总结分章
生物信息学知识点总结分章第一章：生物信息学概述生物信息学是一门综合性学科，结合计算机科学、数学、统计学和生物学的知识，主要研究生物系统的结构、功能和演化等方面的问题。
生物信息学的发展可以追溯到20世纪70年代，随着基因组学、蛋白质组学和生物技术的发展，生物信息学逐渐成为生物学研究的重要工具。
生物信息学的主要研究内容包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学、系统生物学等。
生物信息学方法主要包括序列分析、结构分析、功能预测和系统分析等。
第二章：生物数据库生物数据库是生物信息学研究的重要基础，主要用于存储、管理和共享生物学数据。
生物数据库包括基因组数据库、蛋白质数据库、代谢数据库、生物通路数据库等。
常用的生物数据库有GenBank、EMBL、DDBJ等基因组数据库，Swiss-Prot、TrEMBL、PDB等蛋白质数据库，KEGG、MetaCyc等代谢数据库，Reactome、KeggPathway等生物通路数据库等。
生物数据库的建设和维护需要大量的人力和物力，目前国际上已建立了众多生物数据库，为生物信息学研究提供了丰富的数据资源。
第三章：序列分析序列分析是生物信息学研究的重要内容，主要应用于DNA、RNA、蛋白质序列的比对、搜索和分析。
常用的序列分析工具包括BLAST、FASTA、ClustalW等，这些工具可以帮助研究人员快速比对和分析生物序列数据，从而挖掘出序列的相似性、保守性和功能等信息。
序列分析在基因组学、蛋白质组学和系统生物学等领域发挥着重要作用，是生物信息学研究的基础工具之一。
第四章：结构分析结构分析是生物信息学研究的另一个重要内容，主要应用于蛋白质、核酸等生物分子的三维结构预测、模拟和分析。
常用的结构分析工具包括Swiss-Model、Modeller、Phyre2等，这些工具可以帮助研究人员预测蛋白质或核酸的三维结构，分析结构的稳定性、功能和相互作用等特性。
结构分析在蛋白质结构与功能研究、蛋白质药物设计等方面发挥着重要作用，为生物信息学研究提供了重要的技术支持。
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【原创版】
目录
1.生物信息学简介
2.生物信息学的发展历程
3.生物信息学的应用领域
4.生物信息学的挑战与未来发展
正文
生物信息学是一门研究生物大分子信息学和生物信息处理技术的学科，涉及到计算机科学、数学、生物学等多个领域，旨在通过计算机和数学方法解决生物学问题。
生物信息学的发展历程可以追溯到 20 世纪 70 年代，当时科学家开始使用计算机分析蛋白质序列。
随着生物技术的迅速发展，生物信息学也得到了迅猛发展。
在 21 世纪初，人类基因组计划的完成进一步推动了生物信息学的发展。
目前，生物信息学已经成为生物学和医学研究中不可或缺的一部分。
生物信息学应用领域广泛，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多个领域。
在基因组学方面，生物信息学可以用于基因序列比对、基因预测和基因注释等任务。
在转录组学方面，生物信息学可以用于基因表达分析、调控元件预测等任务。
在蛋白质组学方面，生物信息学可以用于蛋白质结构预测、蛋白质功能注释等任务。
在代谢组学方面，生物信息学可以用于代谢物鉴定、代谢途径分析等任务。
尽管生物信息学取得了巨大进展，但仍然面临着许多挑战。
其中之一是数据量的增长，随着高通量测序技术的发展，生物学数据量呈指数增长，对数据处理和分析带来了巨大挑战。
另一个挑战是生物信息学算法的准确性和可靠性，目前许多算法仍然存在一定的误差和不确定性。
未来，生物
信息学需要进一步发展更加高效、准确、可靠的算法和工具，以应对这些挑战。
生物信息学是一门重要的学科，其在生物学和医学研究中发挥着不可或缺的作用。
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生物信息学填空，选择，计算，简答，名词解释几代测序的代表平台，优缺点一代DNA测序技术用的是1975年由桑格（Sanger）和考尔森（Coulson）开创的链终止法Sanger法核心原理是：由于ddNTP的2’和3’都不含羟基，其在DNA的合成过程中不能形成磷酸二酯键，因此可以用来中断DNA合成反应，在4个DNA合成反应体系中分别加入一定比例带有放射性同位素标记的ddNTP（分为：ddATP,ddCTP,ddGTP 和ddTTP），通过凝胶电泳和放射自显影后可以根据电泳带的位置确定待测分子的DNA 序列第一代测序技术的主要特点是测序读长可达1000bp，准确性高达99.999%，但其测序成本高，通量低等方面的缺点，严重影响了其真正大规模的应用以Roche公司的454技术、illumina公司的Solexa，Hiseq技术和ABI公司的Solid 技术为标记的第二代测序技术诞生了（1）DNA待测文库构建利用超声波把待测的DNA样本打断成小片段，目前除了组装之外和一些其他的特殊要求之外，主要是打断成200-500bp长的序列片段，并在这些小片段的两端添加上不同的接头，构建出单链DNA文库。
（2）FlowcellFlowcell是用于吸附流动DNA片段的槽道，当文库建好后，这些文库中的DNA在通过flowcell的时候会随机附着在flowcell表面的channel上。
每个Flowcell有8个channel，每个channel的表面都附有很多接头，这些接头能和建库过程中加在DNA片段两端的接头相互配对（这就是为什么flowcell 能吸附建库后的DNA的原因），并能支持DNA在其表面进行桥式PCR的扩增。
（3）桥式PCR扩增与变性桥式PCR以Flowcell表面所固定的接头为模板，进行桥形扩增，如图4.a 所示。
经过不断的扩增和变性循环，最终每个DNA片段都将在各自的位置上集中成束，每一个束都含有单个DNA模板的很多分拷贝，进行这一过程的目的在于实现将碱基的信号强度放大，以达到测序所需的信号要求。
（4）测序测序方法采用边合成边测序的方法。
向反应体系中同时添加DNA聚合酶、接头引物和带有碱基特异荧光标记的4中dNTP（如同Sanger测序法）。
这些dNTP的3’-OH被化学方法所保护，因而每次只能添加一个dNTP。
在dNTP被添加到合成链上后，所有未使用的游离dNTP和DNA聚合酶会被洗脱掉。
接着，再加入激发荧光所需的缓冲液，用激光激发荧光信号，并有光学设备完成荧光信号的记录，最后利用计算机分析将光学信号转化为测序碱基。
这样荧光信号记录完成后，再加入化学试剂淬灭荧光信号并去除dNTP 3’-OH保护基团，以便能进行下一轮的测序反应。
Illumina的这种测序技术每次只添加一个dNTP的特点能够很好的地解决同聚物长度的准确测量问题，它的主要测序错误来源是碱基的替换，目前它的测序错误率在1%-1.5%之间，测序周期以人类基因组重测序为例，30x测序深度大约为1周。
第二代测序技术大大降低了测序成本的同时，还大幅提高了测序速度，并且保持了高准确性以PacBio公司的SMRT和Oxford Nanopore Technologies纳米孔单分子测序技术，被称之为第三代测序技术。
其中PacBio SMRT技术其实也应用了边合成边测序的思想5，并以SMRT芯片为测序载体。
基本原理是：DNA聚合酶和模板结合,4色荧光标记4 种碱基（即是dNTP）,在碱基配对阶段,不同碱基的加入,会发出不同光,根据光的波长与峰值可判断进入的碱基类型。
同时这个DNA 聚合酶是实现超长读长的关键之一,读长主要跟酶的活性保持有关,它主要受激光对其造成的损伤所影响。
PacBio SMRT技术的一个关键是怎样将反应信号与周围游离碱基的强大荧光背景区别出来。
他们利用的是ZMW（零模波导孔）原理：如同微波炉壁上可看到的很多密集小孔。
小孔直径有考究,如果直径大于微波波长,能量就会在衍射效应的作用下穿透面板而泄露出来，从而与周围小孔相互干扰。
如果孔径小于波长,能量不会辐射到周围，而是保持直线状态（光衍射的原理）,从而可起保护作用。
同理,在一个反应管(SMRTCell:单分子实时反应孔)中有许多这样的圆形纳米小孔, 即ZMW(零模波导孔),外径100多纳米,比检测激光波长小(数百纳米),激光从底部打上去后不能穿透小孔进入上方溶液区,能量被限制在一个小范围(体积20X 10-21 L)里,正好足够覆盖需要检测的部分,使得信号仅来自这个小反应区域,孔外过多游离核苷酸单体依然留在黑暗中,从而实现将背景降到最低。
另外，可以通过检测相邻两个碱基之间的测序时间，来检测一些碱基修饰情况，既如果碱基存在修饰，则通过聚合酶时的速度会减慢，相邻两峰之间的距离增大，可以通过这个来之间检测甲基化等信息（图7）。
SMRT 技术的测序速度很快，每秒约10个dNTP。
但是，同时其测序错误率比较高（这几乎是目前单分子测序技术的通病），达到15%,但好在它的出错是随机的，并不会像第二代测序技术那样存在测序错误的偏向，因而可以通过多次测序来进行有效的纠错。
与前两代相比，他们最大的特点就是单分子测序，测序过程无需进行PCR扩增。
法第一代ABI/生命技术公司3130xL-3730xL 桑格-毛细管电泳测序法荧光/光学600-1000高读长，准确度一次性达标率高，能很好处理重复序列和多聚序列通量低；样品制备成本高，使之难以做大量的平行测序第一代贝克曼GeXP遗传分析系统桑格-毛细管电泳测序法荧光/光学600-1000高读长，准确度一次性达标率高，能很好处理重复序列和多聚序列；易小型化通量低；单个样品的制备成本相对较高第二代Roche/454 基因组测序仪FLX系统焦磷酸测序法光学230-400在第二代中最高读长；比第一代的测序通量大样品制备较难；难于处理重复和同种碱基多聚区域；试剂冲洗带来错误累积；仪器昂贵第二代Illumina HiSeq2000,HiSeq2500/MiSeq 可逆链终止物和合成测序法荧光/光学2x150 很高测序通量仪器昂贵；用于数据删节和分析的费用很高第二代ABI/Solid 5500xlSolid系统连接测序法荧光/光学25-35 很高测序通量；在广为接受的几种第二代平台中，所要拼接出人类基因组的试剂成本最低测序运行时间长；读长短，造成成本高，数据分析困难和基因组拼接困难；仪器昂贵第二代赫利克斯Heliscope 单分子合成测序法荧光/光学25-30 高通量；在第二代中属于单分子性质的测序技术读长短，推高了测序成本，降低了基因组拼接的质量；仪器非常昂贵第三代太平洋生物科学公司PacBio RS 实时单分子DNA测序荧光/光学~1000 高平均读长，比第一代的测序并不能高效地将DNA聚合酶加到测序阵列中；准确性一时间降低；不需要扩增；最长单个读长接近3000碱基次性达标的机会低（81-83%）；DNA 聚合酶在阵列中降解；总体上每个碱基测序成本高（仪器昂贵）；第三代全基因组学公司GeXP遗传分析系统复合探针锚杂交和连接技术荧光/光学10 在第三代中通量最高；在所有测序技术中，用于拼接一个人基因组的试剂成本最低；每个测序步骤独立，使错误的累积变得最低低读长；模板制备妨碍长重复序列区域测序；样品制备费事；尚无商业化供应的仪器第三代IonTorrent/生命技术公司个人基因组测序仪（PGM）合成测序法以离子敏100-200对核酸碱基的掺入一步步的洗脱过程可导致错误累积；阅感场效应晶体管检测pH 值变化可直接测定；在自然条件下进行DNA合成（不需要使用修饰过的碱基）读高重复和同种多聚序列时有潜在困难；第三代牛津纳米孔公司gridION 纳米孔外切酶测序电流尚未定量有潜力达到高读长；可以成本生产纳米孔；无需荧光标记或光学手段切断的核苷酸可能被读错方向；难于生产出带多重平行孔的装置LAMP架构Linux+Apache+Mysql/MariaDB+Perl/PHP/Python一组常用来搭建动态网站或者服务器的开源软件，本身都是各自独立的程序，但是因为常被放在一起使用，拥有了越来越高的兼容度，共同组成了一个强大的Web应用程序平台。
序列比对，重中之重，肯定会有计算题，全局比对，局部比对Sequence A: CAATTGA Sequence B: GAATCTGC Their optimal alignment生物信息相关的重要数据库：序列数据库，结构数据库等，送几分多序列比对，SP模型，线性比对目的：发现多个序列的共性发现与结构和功能相关的保守序列片段设：有k个序列s1, s2, ... ,sk，每个序列由同一个字母表中的字符组成，k大于2。
通过插入操作，使得各序列达到一样的长度。
意义：用于描述一组序列之间的相似性关系，以便了解一个基因家族的基本特征，寻找motif，保守区域等。
用于描述一个同源基因之间的亲缘关系的远近，应用到分子进化分析中。
其他应用，如构建profile，打分矩阵等。
1、SP（Sum-of-Pairs）模型逐对加和SP（sum-of-pairs）函数1、计算多序列比对的SP模型得分，打分矩阵用课本中的PAM250矩阵，P(-,-)=0, 任意氨基酸与–得分为-1。
2、计算AACTCAT, CCATAAT，GTAACAT, GACCACT 4条序列的PSSM（计算步骤参见课本P63）基因组组装，主要复杂在几个问题上，正反向都有等，贪婪算法和拓扑排序等基因组组装存在的主要问题：碱基错误片段的方向未知存在重复区域缺少覆盖用贪婪法和非循环子图拓扑排序方法实现课件中几条序列的组装。
贪婪算法简化覆盖多图，对每一对顶点仅考虑权值最大的边，而去掉其它的边。
称经过处理后的新图为F的覆盖图，记为OG（F）。
贪婪算法的核心思想就是逐步加入满足哈密顿路径条件的最大权值的边无回路节点出度为1（不可能有两条边同时从某个顶点出发）节点入度为1 （不可能有两条边同时终止于某个顶点）例如，设序列片段集合F={CA，ATCA，TGCAT}，其覆盖图如图3.28实线所示，这里去掉了权值为0的边。
依次取两条权值为2的边，形成一条哈密顿路径。
贪婪算法并不能保证总是产生出最佳的结果。
如果将F第一个序列改为CATCA，则在原来的图中将加上虚线所示的边。
按照贪婪算法，首先选择权值为3的虚线边，然而这样一来，其它两条权值为2的边都不能再选了，因为将它们加入后不满足哈密顿路径的条件。
于是，算法只能选择权值为0的边，以建立完整的哈密顿路径，总的权值为3。
可是，上述另外两条被拒绝的边形成一条哈密顿路径，并且权值和等于4，是权值最高的一条哈密顿路径，但贪婪算法找不到该路径。