精品PPT课件----Data Mining in Bioinformatics
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第1章 生物信息学绪论最新版本ppt课件
--- Gilbert (Nature, 1991)
Bioinformatics (v3) : Foreword
生物学正在经历重大转变：
基因组信息的全面发掘，包括序列测序、大 分子结构预测、功能注释以及调控网络的阐 明，促使了“系统生物学”概念的出现。
生物信息学
其中数学、统计学、计算机科学具有重要地 位（中心地位：Central role）。
1990s后， DNA sequencing, microarray, 2D-PAGE, protein interactions, protein structure determination, molecular evolution…… high-throughput technique 如HGP（Human genome project），1990～2001年， 10年时间实现了“工作草图”，2003年实现了“完成 图”，3×109个碱基对，并对30,000个基因进行了注释。 越来越多的其他模式生物也完成了全基因组测序工作。
信息技术的应用
由于长期进化，生物信息及其传递方式 是如此的复杂，以至我们需要借助专门 储存和分析它们的技术和工具——涉及 数学、统计学和计算机科学。
什么是生物信息学？
生物信息学就是利用信息技术对生 物信息进行获取、储存、查询和分析， 以解释这些信息数据所蕴涵的生物学 意义的学科。
参考定义： Bioinformatics is
Microarrays (5)
Microarray分析：图像分析（去噪音和信号数据化）、 标准化（重复实验的可比性）、Ratio分析（两色荧光 的比值）、基因聚类分析（寻找同类基因）。
Microarrays (6)
研究内容：对象（生物信息）
Bioinformatics (v3) : Foreword
生物学正在经历重大转变：
基因组信息的全面发掘，包括序列测序、大 分子结构预测、功能注释以及调控网络的阐 明，促使了“系统生物学”概念的出现。
生物信息学
其中数学、统计学、计算机科学具有重要地 位（中心地位：Central role）。
1990s后， DNA sequencing, microarray, 2D-PAGE, protein interactions, protein structure determination, molecular evolution…… high-throughput technique 如HGP（Human genome project），1990～2001年， 10年时间实现了“工作草图”，2003年实现了“完成 图”，3×109个碱基对，并对30,000个基因进行了注释。 越来越多的其他模式生物也完成了全基因组测序工作。
信息技术的应用
由于长期进化，生物信息及其传递方式 是如此的复杂，以至我们需要借助专门 储存和分析它们的技术和工具——涉及 数学、统计学和计算机科学。
什么是生物信息学？
生物信息学就是利用信息技术对生 物信息进行获取、储存、查询和分析， 以解释这些信息数据所蕴涵的生物学 意义的学科。
参考定义： Bioinformatics is
Microarrays (5)
Microarray分析：图像分析（去噪音和信号数据化）、 标准化（重复实验的可比性）、Ratio分析（两色荧光 的比值）、基因聚类分析（寻找同类基因）。
Microarrays (6)
研究内容：对象（生物信息）
Data Mining.ppt
commission
2% …
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branch_ID
B1 …
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City Square …
address
369 Cambie St., Vancouver, BC V5L 3A2, Canada …
purchases
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T100
C1
…
…
empl_ID
E55 …
date
tutorial based on the book:
Data Mining
Concepts and Tehniques
by Jiawei Han and Micheline Kamber
made by Radmilo Pesic & Branko Golubovic
1/74
Introduction
Database Management Systems (1970s-early 1980s)
Advanced Databases Systems (mid-1980s-present)
Web-based Databases Systems (1990s-present)
Data Warehousing and Data Mining (mid-1980s-present)
• Concept/Class Description: Characterization and Discrimination
• Association Analysis • Classification and Prediction • Cluster Analysis • Outlier Analysis • Evolution Analysis
Data Mining PPT
mation Poor
The amount of raw data stored in corporate databases is exploding.
For instance, every day, Wal-Mart uploads 20 million point-of-sale transactions to an A&T massively parallel system with 483 processors running a centralized database. Raw data by itself, however, does not provide much information.
based on statistical significance.
Genetic algorithms遗传演算法- Optimization techniques based on the
concepts of genetic combination, mutation, and natural selection.
It discovers information within the data that queries and reports can't effectively reveal.
Data Warehouses
The drop in price of data storage has given companies willing to make the investment a tremendous resource: Data about their customers and potential customers stored in "Data Warehouses." Data warehouses are becoming part of the technology. Data warehouses are used to consolidate data located in disparate databases. A data warehouse stores large quantities of data by specific categories so it can be more easily retrieved, interpreted, and sorted by users. Warehouses enable executives and managers to work with vast stores of transactional or other data to respond faster to markets and make more in formed business decisions. It has been predicted that every business will have a data warehouse within ten years. But merely storing data in a data warehouse does a company little good. Companies will want to learn more about that data to improve knowledge of customers and markets. The company benefits when meaningful trends and patterns are extracted from the data.
The amount of raw data stored in corporate databases is exploding.
For instance, every day, Wal-Mart uploads 20 million point-of-sale transactions to an A&T massively parallel system with 483 processors running a centralized database. Raw data by itself, however, does not provide much information.
based on statistical significance.
Genetic algorithms遗传演算法- Optimization techniques based on the
concepts of genetic combination, mutation, and natural selection.
It discovers information within the data that queries and reports can't effectively reveal.
Data Warehouses
The drop in price of data storage has given companies willing to make the investment a tremendous resource: Data about their customers and potential customers stored in "Data Warehouses." Data warehouses are becoming part of the technology. Data warehouses are used to consolidate data located in disparate databases. A data warehouse stores large quantities of data by specific categories so it can be more easily retrieved, interpreted, and sorted by users. Warehouses enable executives and managers to work with vast stores of transactional or other data to respond faster to markets and make more in formed business decisions. It has been predicted that every business will have a data warehouse within ten years. But merely storing data in a data warehouse does a company little good. Companies will want to learn more about that data to improve knowledge of customers and markets. The company benefits when meaningful trends and patterns are extracted from the data.
生物信息数据库ppt课件
UniRef100、UniRef90和UniRef50三个子库，加速同源搜索。 记录以UniRefXX开头加UniProtKB的Accession表示，例：
UniRef90_O70405
36
UniParc UniProt Archive (UniParc) 存储所有公共数据库中有效的蛋白质序列数据，包括序列的来源及来源数据
44
显示分子结构（RasMol ， ChemView ）
45
四. 基因组数据库
46
基因组数据库 收集某些生物整个基因组序列的数据库 基因组计划
➢ Human Genome Project ➢ C. elegans Project 从GenBank中选择同一物种的核酸信息组成的二级库
47
16
17
INSDC 1998年，GenBank、EMBL和DDBJ共同成立了国际核酸序列数据库协会
（International Nucleotide Sequence Database Collaboration,INSDC） 三大核酸数据库之间每天将新测定或更新的数据进行交换共享，保证数据信
64
氨基酸代码
65
GenBank数据格式 (1)
GenInfo Identifier
子库类型
66
GenBank数据格式 (2)
67
GenBank数据格式 (3)
68
GenBank子库类型
69
EMBL标识字 ID DE AC SV KW OS OC DT RN RA RT RL RX RC RP CC DR FH FT SQ 空格 //
2
生物分子数据库几个明显的特征： （1）数据库的更新速度不断加快
数据量呈指数增长趋势 （2）数据库使用频率增长更快 （3）数据库的复杂程度不断增加 （4）数据库网络化 （5）面向应用 （6）先进的软硬件配置
UniRef90_O70405
36
UniParc UniProt Archive (UniParc) 存储所有公共数据库中有效的蛋白质序列数据，包括序列的来源及来源数据
44
显示分子结构（RasMol ， ChemView ）
45
四. 基因组数据库
46
基因组数据库 收集某些生物整个基因组序列的数据库 基因组计划
➢ Human Genome Project ➢ C. elegans Project 从GenBank中选择同一物种的核酸信息组成的二级库
47
16
17
INSDC 1998年，GenBank、EMBL和DDBJ共同成立了国际核酸序列数据库协会
（International Nucleotide Sequence Database Collaboration,INSDC） 三大核酸数据库之间每天将新测定或更新的数据进行交换共享，保证数据信
64
氨基酸代码
65
GenBank数据格式 (1)
GenInfo Identifier
子库类型
66
GenBank数据格式 (2)
67
GenBank数据格式 (3)
68
GenBank子库类型
69
EMBL标识字 ID DE AC SV KW OS OC DT RN RA RT RL RX RC RP CC DR FH FT SQ 空格 //
2
生物分子数据库几个明显的特征： （1）数据库的更新速度不断加快
数据量呈指数增长趋势 （2）数据库使用频率增长更快 （3）数据库的复杂程度不断增加 （4）数据库网络化 （5）面向应用 （6）先进的软硬件配置
第1讲 生物信息学绪论PPT幻灯片
Sanger测序法 双脱氧链终止法
Sanger测序法
新的测序技术 –焦磷酸测序法（454，Solexa， Solid）, 单分子测序 –新的整合技术
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
H.inf全基因组
大肠杆菌及其全基因组
水稻基因组计划
1999.7 2000
第5届国际公共领域人类基因组测序会议，加快测序速度 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
Arabidopsis thaliana 拟南芥
51335613554632416254244212326366645622466146342646 11111111111111111111111111112222222222222222222222
隐状态：那个骰子
基因的鉴定
跟线虫的基因数差不多 暗示着。。。。。。
人类基因组序列的显示
Visualization什 Nhomakorabea是生物信息学？ 1
一、生物信息学定义
2
生物信息学（Bioinformatics）名词的由来
八十年代末期，林华安博士认识到将计算机科学与生物学 结合起来的重要意义，开始留意要为这一领域构思一个合适的 名称。起初，考虑到与将要支持他主办一系列生物信息学会议 的佛罗里达州立大学超型计算机计算研究所的关系，他使用的 是“CompBio”；之后，又将其更改为兼具法国风情的 “bioinformatique”，看起来似乎有些古怪。因此不久，他便 进一步把它更改为“bio-informatics（bio/informatics）”。 但由于当时的电子邮件系统与今日不同，该名称中的-或/符号 经常会引起许多系统问题，于是林博士将其去除，今天我们所 看到的“bioinformatics”就正式诞生了，林博士也因此赢得了 “生物信息学之父”的美誉。
Sanger测序法
新的测序技术 –焦磷酸测序法（454，Solexa， Solid）, 单分子测序 –新的整合技术
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
H.inf全基因组
大肠杆菌及其全基因组
水稻基因组计划
1999.7 2000
第5届国际公共领域人类基因组测序会议，加快测序速度 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
Arabidopsis thaliana 拟南芥
51335613554632416254244212326366645622466146342646 11111111111111111111111111112222222222222222222222
隐状态：那个骰子
基因的鉴定
跟线虫的基因数差不多 暗示着。。。。。。
人类基因组序列的显示
Visualization什 Nhomakorabea是生物信息学？ 1
一、生物信息学定义
2
生物信息学（Bioinformatics）名词的由来
八十年代末期，林华安博士认识到将计算机科学与生物学 结合起来的重要意义，开始留意要为这一领域构思一个合适的 名称。起初，考虑到与将要支持他主办一系列生物信息学会议 的佛罗里达州立大学超型计算机计算研究所的关系，他使用的 是“CompBio”；之后，又将其更改为兼具法国风情的 “bioinformatique”，看起来似乎有些古怪。因此不久，他便 进一步把它更改为“bio-informatics（bio/informatics）”。 但由于当时的电子邮件系统与今日不同，该名称中的-或/符号 经常会引起许多系统问题，于是林博士将其去除，今天我们所 看到的“bioinformatics”就正式诞生了，林博士也因此赢得了 “生物信息学之父”的美誉。
生物信息学课堂PPT_PPT幻灯片
生物信息学的基本方法：
❖ 建立生物数据库：核苷酸顺序数据库(GENBANK)、Protein Data Bank(PDB)、氨基酸顺序数据库(SWISS-PRO)、酵母基因组数据库 (YEASTS)、美国种质保藏中心(ATCC)、美国专利局数据库(USPO)。
❖ 数据库检索：Blast ❖ 序列分析：序列对位排列、同源比较、进化分析。 ❖ 统计模型：如隐马尔可夫模型(hidden Markov model, HMM)--基因识别、
❖ 对基因组研究相关生物信息的获取、加工、存储、分配、分 析和解释：
❖ 一是对海量数据的收集、整理与服务，即管理好这些数据； ❖ 二是从中发现新的规律，也就是使用好这些数据。 ❖ 具体地说，生物信息学是把基因组ＤＮＡ（脱氧核糖核酸）
序列信息分析作为源头，找到基因组序列中代表蛋白质和Ｒ ＮＡ（核糖核酸）基因的编码区。同时，阐明基因组中大量 存在的非编码区的信息实质，破译隐藏在ＤＮＡ序列中的遗 传语言规律。在此基础上，归纳、整理与基因组遗传信息释 放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据，从而认识代谢、 发育、分化、进化等的规律。
发展过程 生物信息学的
大致经历了3个阶段：
❖ 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。
重要性 生物信息学的
什么是生物信息学？
产生(分子生物学研究中获得的大量数据) 收集(数据库) 维护(产生高质量数据) 传播(互联网，搜索引擎)
分析(主要研究内容) 应用(多个领域) 主要由数据库、计算机网络和应用软件三大部分构成
生物信息学(东南大学版)精选ppt
09.04.2020
41
遗传连锁图：通
过计算连锁的遗
传标志之间的重
组频率，确定它
配子
们的相对距离，
一般用厘摩（cM，
即每次减数分裂
的重组
频率为1%）
表示。
末 期 II
晚 期 II
中 期 II
间期 前期 I
同源染色体 形成配对
中期 I
前 期 II
晚期 I 发生交换
09.04.2020
42
物理图谱
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
6、《简明生物信息学》 钟扬 复旦大学 高等教育出版社
09.04.2020
2
http://
编号
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章
第九章
第十章
09.04.2020
网上资源
名称
书稿(word)
生物信息学引论 分子生物学基础
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
09.04.2020
31
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
二十世纪 50年代
09.04.2020
生物信息学 的迅速发展
09.04.2020
生物体生长发育的本质就是遗 传信息的传递和表达
17
DNA通过自我复制，在生物体的繁衍过 程中传递遗传信息
基因通过转录和翻译，使遗传信息在生物 个体中得以表达，并使后代表现出与亲代 相似的生物性状。
基因控制着蛋白质的合成
课件资料探勘DataMining
整理版ppt课件
14
何謂資料探勘(1)
學者曾對資料探勘做過的定義
資料探勘(Data Mining)
整理版ppt课件
1
課程特色
理論與實務並重 深入淺出，減少繁雜的學理性探討，著重
觀念及實際應用 以SQL 2005及自行開發之DMAS 2.0作為
實務講解工具 提供教學資源網站
(.tw/data-mining)
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美國超級市場(Wal-Mart)
銷售資料分析發現，尿布和啤酒常會一起購買， 於是將商品放在一起促銷，得到意想不到的業績 成長
美國銀行 (Bank of America)
從客戶資料中，找出既有客戶申請貸款的時機， 規劃全新行銷方案；該方案推出後，接受率立即 成長兩倍以上
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10
資料探勘的應用
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12
資料探勘的功能
預測未來的趨勢
股市行情預測 天氣預測 地震預測 消費行為預測 商品出貨量預測…等等
找出未知的樣式
找出會購買筆記型電腦的顧客特徵
依消費習性相近的顧客進行群組
推薦鑑別消費者可能會同時購買的商品組合… 等等
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13
第一章 資料探勘簡介
緣起 何謂資料探勘 資料探勘的演進 資料探勘與其他系統的比較 知識發現的過程 資料探勘常用的技術 資料探勘的模型 資料探勘的應用 資料探勘的工具 資料探勘未來的發展與挑戰
整理版ppt课件
7
運用探勘技術從大量資料中挖掘出資料之 間的關連性以及隱藏的知識，要實現『神 機妙算客服系統』所提供的個人化服務， 並非遙不可及!
企業現階段急需運用資料探勘技術，輔助 決策者在對的時刻做對的決策！
生物信息学 NCBI数据库PPT
线虫 ACeDB, Sanger 果蝇 FlyBase, Berkeley 小鼠 MGD, Japan
酵母 Stanford, MIPS
大肠杆菌 WISC
DNA结构数据库
CUTG (Codon Usage Tabulated from GenBank, 密码子使用频度表) [日]
EPD (Eukaryotic Promotor Database, 真核生物启动子数据库) [欧]
7
2、我 的 实 验 室
简单重复序列
简单重复序列(Simple Sequence Repeats， SSRs)也称微卫星序列(Microsatellites)或短串联 重复序列(Short Tandem Repeats，STRs)，是由 1-6个碱基对组成的串联重复DNA片段。SSRs在 真核和原核生物的基因组中分布广泛、数量丰富, 并具有较高的突变频率。
12
13
14
NCBI数据库
1、国外的重要生物信息中心 2、NCBI介绍
15
1、国外重要生物信息中心
16
NCBI
• 美国国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information)
• 前身是NIH所属的一个研究所的计算生物学 研究室,1988年独立为NCBI,形式上属于国家 医学图书馆(National Library of Medicine/NLM)
21
DDBJ homepage
22
22
国际核苷酸序列数据库联盟
• International Nucleotide Sequence Database Collaboration (INSDC)包括
– GenBank
《大数据专业英语》课件—09Data Mining
[plæn]
[əˈsembl] [ˌekspləˈreɪʃn] [skæn] [prɪˈskraɪb]
vt.（用示例、图画等）说明；给…加插 图 vt.引发，触发 n.需求，要求
adj.初步的，初级的；预备的；开端的 n.准备工作；初步措施
n.计划，打算 v.规划，计划，打算 v.集合，收集
n.探测；搜索，研究 v.审视 vt.指定，规定 vi.建立规定，法律或指示
obtain solicitation exclude
[əbˈteɪn] [ˌsəlɪsɪ'teɪʃn] [ɪkˈsklu:d]
vt.构建，建造；构成；创立 n.电子表格 n.关系；联系 vt.隐藏，隐匿 adj.凭经验的；以观察或实验为依据的 adj.可识别的；可辨别的 n.行动，活动；功能，作用；手段 n.行为；态度 n.解决方案，答案 vt.构想出，规划；确切地阐述；用公式 表示
参考译文
1.7数据挖掘和数据仓库 无论数据是存储在平面文件、电子表格、数据库表还是一些其它存储格式中，都可 以挖掘数据。数据的重要标准不是存储格式，而是它对要解决的问题的适用性。 正确的数据清理和准备对于数据挖掘非常重要，数据仓库可以促进这些活动。但是， 如果数据仓库不包含解决问题所需的数据，则它将毫无用处。 Oracle Data Mining要求将数据显示为单记录格式的案例表。每个记录（案例）的所 有数据必须包含在一行中。最典型的情况是，案例表是一个视图，用挖掘所需的格 式显示数据。
correctness hypothesis sample
[kə'rektnɪs] [haɪˈpɒθɪsɪs] [ˈsɑ:mpl]
summarization inductive inference conclusion cube
[əˈsembl] [ˌekspləˈreɪʃn] [skæn] [prɪˈskraɪb]
vt.（用示例、图画等）说明；给…加插 图 vt.引发，触发 n.需求，要求
adj.初步的，初级的；预备的；开端的 n.准备工作；初步措施
n.计划，打算 v.规划，计划，打算 v.集合，收集
n.探测；搜索，研究 v.审视 vt.指定，规定 vi.建立规定，法律或指示
obtain solicitation exclude
[əbˈteɪn] [ˌsəlɪsɪ'teɪʃn] [ɪkˈsklu:d]
vt.构建，建造；构成；创立 n.电子表格 n.关系；联系 vt.隐藏，隐匿 adj.凭经验的；以观察或实验为依据的 adj.可识别的；可辨别的 n.行动，活动；功能，作用；手段 n.行为；态度 n.解决方案，答案 vt.构想出，规划；确切地阐述；用公式 表示
参考译文
1.7数据挖掘和数据仓库 无论数据是存储在平面文件、电子表格、数据库表还是一些其它存储格式中，都可 以挖掘数据。数据的重要标准不是存储格式，而是它对要解决的问题的适用性。 正确的数据清理和准备对于数据挖掘非常重要，数据仓库可以促进这些活动。但是， 如果数据仓库不包含解决问题所需的数据，则它将毫无用处。 Oracle Data Mining要求将数据显示为单记录格式的案例表。每个记录（案例）的所 有数据必须包含在一行中。最典型的情况是，案例表是一个视图，用挖掘所需的格 式显示数据。
correctness hypothesis sample
[kə'rektnɪs] [haɪˈpɒθɪsɪs] [ˈsɑ:mpl]
summarization inductive inference conclusion cube