生物信息学简介范文

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bio-informatics生物信息学

bio-informatics生物信息学

第一章什么是生物信息学生物学与信息科学是当今世界上发展最迅速、影响最大的两门科学。

而这两门科学的交叉融合形成了广义的生物信息学,正以崭新的理念吸引着科学家的注意。

生物信息学(Bioinformatics)是生命科学领域中的新兴学科,面对人类基因组计划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,它无疑将会为生命科学的研究带来革命性的变革。

生命现象是在信息控制下不同层次上的物质、能量与信息的交换与传递过程。

不同层次是指核酸、蛋白质、细胞、器官、系统、整体等,而目前一般意义的生物信息学是基因层次的。

生物与信息相交叉的领域是正在发展中的前沿领域。

美国已决定设立“生物、信息和微电子边缘领域的基础研究”计划,共包括7个方面:生物的遗传信息指DNA―RNA―蛋白质、遗传信息――转录、翻译、遗传密码、“第二遗传密码”、生物信息学、遗传语文等。

生命活动的调控则包括基因的功能、表达和调控;蛋白的结构、功能和调控;细胞活动(分化、发育、衰老、死亡)的调控;器官、系统、整体活动的调控;节律、生物钟;分蘖、生长、开花、结果;营养的吸收、传输、转化;对外界信号的反应如含羞草、抗逆性等。

生物电磁学与电磁生物学包括1、生物电磁:生命活体在不同层次(电子、离子、原子、基因、细胞、组织、整体等)的活动和不同属性(包括思维、精神)活动时以及和外界环境(生命体周围直至宇宙)相互作用时反映出来的各种电磁信息。

2、人体的电磁辐射(包括发光):频率、强度、频谱。

3、人体信号的调制方式:调幅、调频、编码 4、电磁生物学:电磁辐射对生物体的影响。

5、电磁场导致DNA突变。

6、体内电、离、细胞等分布、极化状态变化导致疾病等。

视觉系统与光信息处理包括视网膜神经元回路与信息处理,彩色视觉及彩色图像的编码、变换机制,眼动成象机制及宽视场、消色差动态成象系统,视觉认知机制及其图像信息的智能模式识别,不同状态立体视觉机制和静态、动态立体视锐度等。

生物信息学(五篇范例)

生物信息学(五篇范例)

生物信息学(五篇范例)第一篇:生物信息学生物信息学(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。

生物信息学专业介绍

生物信息学专业介绍

生物信息学专业介绍生物信息学是一门综合性的学科,融合了生物学、计算机科学和数学等多个领域。

它利用计算机和相关技术处理、分析和解释生物学数据,以揭示生物学和基因组学的内在规律。

随着生物学和基因组学的迅速发展,生物信息学已经成为现代生命科学研究和应用中不可或缺的一部分。

生物信息学为生命科学的研究提供了强大的工具和方法。

它通过计算机科学的技术,如算法、数据挖掘和机器学习,来处理、存储和分析大规模的生物学数据,如基因序列、蛋白质结构和代谢途径等。

生物信息学的主要任务包括:基因组序列比对、基因识别、蛋白质结构预测、基因表达分析、蛋白质分类等。

在生物信息学专业中,学生将学习生物学和计算机科学的基础知识,如生物学、生物化学、分子生物学和编程等。

此外,他们还将学习生物信息学的相关技术和工具,如序列比对、基因组组装、蛋白质结构预测、基因表达分析和系统生物学等。

通过理论课和实践培训,学生将培养数据分析、问题解决和团队合作的能力。

生物信息学专业毕业生可以在许多领域找到就业机会。

他们可以在科学研究机构、大学和医院的实验室从事生物信息学研究工作,参与基因组学、蛋白质学和药物设计等项目。

他们还可以在制药、医疗器械和生物技术公司中担任数据科学家、生物信息学专家或研发工程师等职位。

此外,生物信息学专业毕业生还可以选择继续攻读硕士或博士学位,开展更深入的研究工作。

生物信息学在生命科学和医学领域有着广泛的应用。

它可以帮助科学家们解读和理解基因组信息,揭示基因和蛋白质的功能和相互作用关系。

通过生物信息学的技术,科学家们可以预测基因的表达模式和蛋白质的折叠结构,从而为疾病的诊断和治疗提供指导。

生物信息学还在新药研发、基因治疗和个性化医学等方面起到重要的作用。

利用生物信息学的技术,科学家们可以对药物的靶标进行分析和筛选,加速新药的开发过程。

同时,生物信息学可以帮助医生根据患者的基因组信息制定个性化的治疗方案,提高治疗效果和减少不良反应。

生物信息学介绍

生物信息学介绍

生物信息学介绍生物信息学是一门综合性的学科,结合了生物学、计算机科学和统计学的知识与技术,旨在解决生物学领域中的复杂问题。

它的出现使得研究者能够更加高效地进行基因组学、蛋白质组学以及生物信息的分析和解读。

生物信息学的研究对象主要是生物信息,即通过DNA、RNA和蛋白质等生物分子的序列、结构和功能等信息。

通过对这些信息的分析与挖掘,可以深入了解生物体的基因组组成、基因调控、蛋白质相互作用等生物学过程。

同时,生物信息学也为研究生物的进化、疾病机制以及药物研发等提供了重要的工具和方法。

生物信息学的研究内容包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学和系统生物学等。

基因组学是研究生物个体基因组的全套基因信息,可以通过测序和比对等技术来研究基因的序列、结构和功能。

转录组学则研究基因组内的转录过程,即基因的表达情况和调控机制,可以通过RNA测序等技术来研究基因的表达水平和剪接变异等。

蛋白质组学研究蛋白质的表达、结构和功能,可以通过质谱和蛋白质互作等技术来研究蛋白质的组成和相互作用关系。

代谢组学则研究生物体内代谢物的组成和变化,可以通过质谱和核磁共振等技术来研究代谢物的水平和调控机制。

系统生物学则研究生物体内的生物网络和调控机制,可以通过网络分析和模拟等技术来研究生物体的整体特性和相互作用关系。

生物信息学的研究方法主要包括数据库和软件的开发与应用、序列比对与比较、结构预测与模拟、数据挖掘与分析以及网络建模与模拟等。

数据库和软件的开发与应用是生物信息学研究的基础,通过建立和维护丰富的生物信息数据库,并开发相应的软件工具,可以方便研究者进行数据的存储、查询和分析。

序列比对与比较是生物信息学中常用的方法,通过比对不同物种或个体的基因组或蛋白质序列,可以寻找相似性和差异性,进而研究序列的保守性和功能。

结构预测与模拟则是研究蛋白质结构和功能的重要手段,通过计算方法和实验验证,可以预测蛋白质的三维结构和相互作用模式。

数据挖掘与分析是生物信息学中的核心技术之一,通过统计学和机器学习的方法,可以从大量的生物数据中挖掘出有意义的信息和模式。

生物信息学专业介绍

生物信息学专业介绍

学好生物信息学做什么?
湖南农业大学生物信息学专业的优势
2005年开始招生,是国内最早开设生物信息学 专业的高校之一。
师资力量雄厚,生物信息系教师全部具有博士 学位,83.3%的教师有出国留学经历。
与全球最大的基因组学研发机构华大基因签署 协议,每年选拔优秀学生到基因学院实行 2.5+1.5制的联合培养。
开设生物信息学专业的大学
序号 1
2
3
4 5
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
院校名称
天津医科大学
山西农业大学
哈尔滨工业大学
同济大学 南通大学
福建农林大学
郑州大学 华中农业大学 湖南农业大学 重庆邮电大学 南方医科大学
河北大学 哈尔滨工业大学
徐州医科大学 西交利物浦大学
序号 16
17
18
19 20
21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
院校名称
河北大学
大连理工大学
哈尔滨医科大学
苏州大学 浙江大学
福建医科大学
华中科技大学 中南大学
西南交通大学 重庆医科大学 南方科技大学 河北农业大学 山西中医学院 泰山医学院 承德医学院
生物科学类专业市场需求
专业名称 生物信息 生物工程 生物技术 生物科学
优秀学生代表-2008级崔亚(陈润生院士博士)
优秀学生代表-2015级李玲果(杨焕明院士博士生)
谢 谢!
平均薪资(元/月) 13200 11110 8500 7020 5950
——信息来自职友集
——信息来自职业圈
什么是生物信息学?
生物数据 + 计算机
10
2019/6/10

生物信息学简介

生物信息学简介
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随着 人 类 基 因 组 计 划顺 利 实 施 生 命科 学 已 大
组 学 的 产 生 以 及 人 类 基 因组 草 图 的 完成 等
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稳 定 的 部 位 可 能 功能 上 很 重
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中性 突 变在 群体 中的 固 定 或 消 失 不取 决 于 自然 选 择 而是取 决 于 随 机 的遗 传 漂变
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链 中的氨 基
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代谢 过 程 分析
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第 2 3 卷第
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中学 生物学
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要 建 立 自己 的 数 据 库 ; ( 2 ) ) 数据 库 检 索 ; ( 3
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1 也是 2

生物信息文献总结范文

生物信息文献总结范文

摘要:随着生物技术的飞速发展,生物信息学作为一门新兴的交叉学科,在疾病研究中的应用越来越广泛。

本文对生物信息学在疾病研究中的应用进行了综述,并分析了近年来生物信息学在疾病研究中的最新进展。

一、引言生物信息学是生物学、计算机科学和数学相互交叉的学科,利用计算机技术对生物数据进行处理、分析和解释。

在疾病研究中,生物信息学通过对大量生物数据的挖掘和分析,为疾病的发生、发展和治疗提供了新的思路和方法。

二、生物信息学在疾病研究中的应用1. 基因组学研究基因组学是研究生物体基因组的结构和功能的一门学科。

生物信息学在基因组学中的应用主要体现在以下几个方面:(1)基因注释:通过对基因组序列进行注释,确定基因的功能、位置和表达水平。

(2)基因发现:通过生物信息学方法,从基因组数据中识别新的基因和基因家族。

(3)基因变异分析:分析基因变异与疾病之间的关系,为疾病诊断和治疗提供依据。

2. 蛋白质组学研究蛋白质组学是研究生物体蛋白质组成和功能的一门学科。

生物信息学在蛋白质组学中的应用主要体现在以下几个方面:(1)蛋白质序列分析:通过生物信息学方法,分析蛋白质序列的结构、功能和进化关系。

(2)蛋白质相互作用网络分析:构建蛋白质相互作用网络,揭示蛋白质之间的相互作用关系。

(3)蛋白质功能预测:通过生物信息学方法,预测蛋白质的功能和调控机制。

3. 转录组学研究转录组学是研究生物体基因表达水平的一门学科。

生物信息学在转录组学中的应用主要体现在以下几个方面:(1)基因表达数据分析:通过生物信息学方法,分析基因表达数据,识别差异表达基因。

(2)基因调控网络分析:构建基因调控网络,揭示基因之间的调控关系。

(3)生物标记物发现:通过生物信息学方法,发现与疾病相关的生物标记物。

三、生物信息学在疾病研究中的最新进展1. 大数据分析随着生物技术的快速发展,生物数据量急剧增加。

大数据分析技术在生物信息学中的应用,使得研究人员能够从海量数据中挖掘有价值的信息。

生物信息学简单介绍

生物信息学简单介绍

作为源头,找到基因组序列中代表蛋白质和RNA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调控相关的转录普和
蛋白质普的数据,从而认识生物有机体的代谢、发育、分化、进化规律。
• 狭义:采用信息科学技术,借助数学、生 物学的理论、方法,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。
EMBL核酸序列数据库
• EMBL是欧洲生物信息学研究所(EBI) 维护的核酸序列数据构成,查询检索 可以通过因特网上的序列提取系统 (SRS)服务完成。
DDBJ数据库
• 日本DNA数据仓库(DDBJ)也是一个 全面的核酸序列数据库,与Genbank 和EMBL核酸库合作交换数据。使用 其主页上提供的SRS工具进行数据检 索和序列分析。
三大基因数据库之间的关系
GenBank
Public free Available via Internet
EMBLபைடு நூலகம்Data Library
DDBJ (DNA Data Bank of Japan)
这三个机构相互合作互通有无,数据库中的数据基本一致,仅在格式上有些差异, 但对某一特定序列的查询,三个数据库会给出一样的结果。这三个数据库的数据来源 于世界各国众多的研究机构和核酸测序小组以及科学文献。现在,用户可以通过互联 网将核酸序列数据提交给这三个数据库系统的任何一个。
• 基因的电脑克隆原理很简单,就是找到属于同一 基因的所有EST片段,再把它们连接起来。由于 EST序列是全世界很多实验室随机产生的,所以属 于同一基因的很多EST序列间必然有大量重复小片 段,利用这些小片段作为标志就可以把不同的EST 连接起来,直到发现了他们的全长,这样就可以 通过电脑克隆到一个基因。 • 如果这个基因以前未曾发现过,那它就是一个新 基因。 • 但是进行电脑克隆基因的程序设计复杂,计算量 巨大。
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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射线衍射技术测定了DNA纤维的结构。

1953年James Watson 和FrancisCrick在Nature杂志上推测出DNA的三维结构(双螺旋)。

DNA以磷酸糖链形成发双股螺旋,脱氧核糖上的碱基按Chargaff规律构成双股磷酸糖链之间的碱基对。

这个模型表明DNA具有自身互补的结构,根据碱基对原则,DNA中贮存的遗传信息可以精确地进行复制。

他们的理论奠定了分子生物学的基础。

DNA双螺旋模型已经预示出了DNA复制的规则,Kornberg 于1956年从大肠杆菌(E.coli)中分离出DNA聚合酶I(DNA polymerase I),能使4种dNTP连接成DNA。

DNA的复制需要一个DNA作为模板。

Meselson与Stahl(1958)用实验方法证明了DNA复制是一种半保留复制。

Crick于1954年提出了遗传信息传递的规律,DNA是合成RNA的模板,RNA又是合成蛋白质的模板,称之为中心法则(Central dogma),这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起到了极其重要的指导作用。

经过Nirenberg和Matthai(1963)的努力研究,编码20氨基酸的遗传密码得到了破译。

限制性内切酶的发现和重组DNA的克隆(clone)奠定了基因工程的技术基础。

正是由于分子生物学的研究对生命科学的发展有巨大的推动作用,生物信息学的出现也就成了一种必然。

2001年2月,,人类基因组工程测序的完成,使生物信息学走向了一个高潮。

由于DNA自动测序技术的快速发展,DNA数据库中的核酸序列公共数据量以每天106bp速度增长,生物信息迅速地膨胀成数据的海洋。

毫无疑问,我们正从一个积累数据向解释数据的时代转变,数据量的巨大积累往往蕴含着潜在突破性发现的可能,"生物信息学"正是从这一前提产生的交叉学科。

粗略地说,该领域的核心内容是研究如何通过对DNA序列的统计计算分析,更加深入地理解DNA序列,结构,演化及其与生物功能之间的关系,其研究课题涉及到分子生物学,分子演化及结构生物学,统计学及计算机科学等许多领域。

生物信息学是内涵非常丰富的学科,其核心是基因组信息学,包括基因组信息的获取,处理,存储,分配和解释。

基因组信息学的关键是"读懂"基因组的核苷酸顺序,即全部基因在染色体上的确切位置以及各DNA片段的功能;同时在发现了新基因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药物设计。

了解基因表达的调控机理也是生物信息学的重要内容,根据生物分子在基因调控中的作用,描述人类疾病的诊断,治疗内在规律。

它的研究目标是揭示"基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律",解释生命的遗传语言。

生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分,成为生命科学研究的前沿。

3、主要研究方向生物信息学在短短十几年间,已经形成了多个研究方向,以下简要介绍一些主要的研究重点。

1、序列比对序列比对(Sequence Alignment)的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。

从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列。

在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式找出蛋白质和DNA序列中的信息成分序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等。

两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效。

因此,启发式方法的引入势在必然,著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的。

2、蛋白质结构比对和预测基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。

蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似。

蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等。

氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构。

一般认为,蛋白质有四级不同的结构。

研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成。

直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息。

蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释。

从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构。

同源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴。

同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构。

然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要。

3、基因识别非编码区分析研究基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置。

非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制。

显然,DNA序列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中。

分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法。

在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(Hidden Markov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等。

4、分子进化和比较基因组学分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树。

既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似性。

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