生物医学信息学 PPT课件
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(完整)第八章-生物信息学技术ppt
体表达状况；
在一定程度上二级结构的预测可以归结为模式识别问题
10-30%的空间结构预测工作 包含描述蛋白质域的家族、超家族、折叠、等级等信息。
《Nucleic Acids Research》杂志每年的第一期中详细介绍最新版本的各种数据库。 3、 基因组序列分析 国际核酸序列委员会协作组：
第三节 生物信息学当前的主要任务
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
生物信息学 的迅速发展
二十世纪 80-90年代
二、生物信息学的概念
HGP 生物数据的激增 （每15个月翻一番）
生物学家
数学家
计算机 科学家
生物信息学 （bioinfomatics)
的诞生
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。
生物分子数据类型
DNA序列数据
最基本
生
蛋白质序列数据
物
分
子
生物分子结构数据
1.2 非蛋白编码区生物学意义的分析
非蛋白编码区约占人类基因组的95%，其生物 学意义目前尚不是很清楚，但从演化观点来看， 其中必然蕴含着重要的生物学功能，由于它们并 不编码蛋白，一般认为，它们的生物学功能可能 体现在对基因表达的时空调控上。
对非蛋白编码区进行生物学意义分析的策略有
两种，一种是基于已有的已经为实验证实的所有 功能已知的DNA元件的序列特征，预测非蛋白编 码区中可能含有的功能已知的DNA元件，从而预 测其可能的生物学功能，并通过实验进行验证； 另一种则是通过数理理论直接探索非蛋白编码区 的新的未知的序列特征，并从理论上预测其可能 的信息含义，最后同样通过实验验证。
在一定程度上二级结构的预测可以归结为模式识别问题
10-30%的空间结构预测工作 包含描述蛋白质域的家族、超家族、折叠、等级等信息。
《Nucleic Acids Research》杂志每年的第一期中详细介绍最新版本的各种数据库。 3、 基因组序列分析 国际核酸序列委员会协作组：
第三节 生物信息学当前的主要任务
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
生物信息学 的迅速发展
二十世纪 80-90年代
二、生物信息学的概念
HGP 生物数据的激增 （每15个月翻一番）
生物学家
数学家
计算机 科学家
生物信息学 （bioinfomatics)
的诞生
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。
生物分子数据类型
DNA序列数据
最基本
生
蛋白质序列数据
物
分
子
生物分子结构数据
1.2 非蛋白编码区生物学意义的分析
非蛋白编码区约占人类基因组的95%，其生物 学意义目前尚不是很清楚，但从演化观点来看， 其中必然蕴含着重要的生物学功能，由于它们并 不编码蛋白，一般认为，它们的生物学功能可能 体现在对基因表达的时空调控上。
对非蛋白编码区进行生物学意义分析的策略有
两种，一种是基于已有的已经为实验证实的所有 功能已知的DNA元件的序列特征，预测非蛋白编 码区中可能含有的功能已知的DNA元件，从而预 测其可能的生物学功能，并通过实验进行验证； 另一种则是通过数理理论直接探索非蛋白编码区 的新的未知的序列特征，并从理论上预测其可能 的信息含义，最后同样通过实验验证。
生物信息学(课堂PPT)
• 总之，信息源的特点是：
– 自治的 (autonomous)
数据集成
– 分布式的 (distributed) – 异构的 (heterogeneous)
Data Integration
2021/3/29
4
一、 生物信息学数据库
生物信息学数据库的种类
❖ 分子生物信息数据库种类繁多。归纳起来， 大体可以分为4个大类：
酵母菌Yeast ——CYGD数据库
http://mips.gsf.de/genre/proj/yeast/index.jsp
线虫 Caenorhabditis elegans ——AceDB数据库
/genome.shtml
的数据（EMBL负责欧洲，GenBank负责美洲，DDBJ负
责亚洲等），然后来自各地的所有信息汇总在一起，3
个数据库的数据共享并向世界开放，故这3个数据库又
被称为公共序列数据库（Public Sequence Database）。
所以从理论上说，这3个数据库所拥有的DNA序列数据
是完全相同的。你可以从中选择一个你喜欢的数据库；
2021/3/29
11
GenBank：由美国国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information, NCBI)建立。该 中心隶属于美国国家医学图书馆，位于美国国家卫生 研究院(NIH)内。
EMBL：欧洲分子生物学实验室(European Molecular Biology Laboratory, 其下有European Bioinformatics Centre)，主要位于英国剑桥Cambridge和德国汉堡 Hamburg。
KEYWORDS .
生物信息学导论精品PPT课件
2020/10/5
16
概述
➢ 生物信息学往哪里去
表18-1生物信息学的过去、现在和将来
二十世纪90年代 的生物信息学
当前的生物信息 学
未来的生物信息 学
2020/10/5
主要内容
大规模基因组学与蛋白质组学的实 验数据形成的一级数据库及其相应 的分析方法与工具
由一级数据库分类、归纳、注释得 到的基因组学与蛋白质组学二级数 据库 （知识库）及其相应的分析方法与 工具
细胞和生物体的完全计算机表示
目的 了解单个基因和蛋白 质的功能与用途
2020/10/5
12
概述
➢ 生物信息学的起源
DNA自动测序构成过巨大的冲击，因为它曾经是各种生物学数据高通 量产出的前沿阵地。像表达序列标签（ESTs），单核苷多态性（SNPs）都 和基因序列密切相关。随后发展的研究基因表达模式（profile）的DNA微 阵列技术、用于探测蛋白质相互作用的酵母双杂交系统、以及质谱技术极 大地让生命科学类数据库飞速膨胀。结构基因组学方面的新技术还不能大 规模地产生数据，但它们正在导致蛋白质三维结构数据的增加。
2020/10/5
14
概述
➢ 生物信息学往哪里去
尽管最近十年来，高通量检测技术与信息技术的结合让人们认识了大 量的基因和蛋白质，但是和物理学、化学相比较，生物学仍旧是一门不成 熟的学科，因为对于生命过程，我们无法根据一般性原理做出像卫星轨道 那样精确的预测。随着数据的不断膨胀和知识的积累，也借助于生物信息 学，这种情形很有可能发生改变。
生物信息学导论
Introduction to Bioinformatics
Email: Tel:
2020/10/5
1
生物信息学介绍(PPT20页)
– 蛋白质的结构和功能预测
• 蛋白质怎样实现细胞和有机体的动力学：
– 生命为什么是蛋白质的运动方式
• 个体发育和系统发育的法则和机理：
– 肌体如何长成、运作、衰老和进化
• 征服疾病：
– 主要循环系统疾病、癌症、病毒源性疾病、遗传病和衰老
• 保护和利用生物资源，开发和发展生物产业：
– 生物学怎样造福人类
•
1、
功的路 。2020/10/262020/10/26Monda y, October 26, 2020
成功源于不懈的努力，人生最大的敌人是自己怯懦
•
2、
。2 020/10/ 262020 /10/26 2020/10 /2610/ 26/202 0 12:03:09 AM
每天只看目标，别老想障碍
–蛋白质的三维结构
– 蛋白质的物理性质预测
– 其他特殊局部信息：其它特殊局部结构包括 膜蛋白的跨膜螺旋、信号肽、卷曲螺旋 (Coiled Coils)等，具有明显的序列特征和结 构特征，也可以用计算方法加以预测
• cDNA 芯片相关的数据管理和分析
实验室信息管理系统 基因表达公共数据库
• 分子进化
基因芯片流程（二）
6. 图象处理（采用专门软件，对图象进行分析， 提取每个点上的数字信号），得到原始数据表。
7. 数据校正和筛选（对cy5或cy3信号进行校正， 消除实验或扫描等各环节因素对数据的影响， 同时利用筛选规则对数据中的“坏点”，“小 点”，“低信号点”进行筛选，并作标记。）
8. 差异表达基因的确定（采用ratio值对差异基因 进行判断，或采用统计方法如线性回归、主成 分分析、调整P值算法等对差异基因进行统计 推断）
远期任务
• 读懂人类基因组，发现人类遗传语言的 根本规律，从而阐明若干生 物学中的重 大自然哲学问题，像生命的起源与进化 等。这一研究的关键和核心是了解非编 码区
• 蛋白质怎样实现细胞和有机体的动力学：
– 生命为什么是蛋白质的运动方式
• 个体发育和系统发育的法则和机理：
– 肌体如何长成、运作、衰老和进化
• 征服疾病：
– 主要循环系统疾病、癌症、病毒源性疾病、遗传病和衰老
• 保护和利用生物资源，开发和发展生物产业：
– 生物学怎样造福人类
•
1、
功的路 。2020/10/262020/10/26Monda y, October 26, 2020
成功源于不懈的努力，人生最大的敌人是自己怯懦
•
2、
。2 020/10/ 262020 /10/26 2020/10 /2610/ 26/202 0 12:03:09 AM
每天只看目标，别老想障碍
–蛋白质的三维结构
– 蛋白质的物理性质预测
– 其他特殊局部信息：其它特殊局部结构包括 膜蛋白的跨膜螺旋、信号肽、卷曲螺旋 (Coiled Coils)等，具有明显的序列特征和结 构特征，也可以用计算方法加以预测
• cDNA 芯片相关的数据管理和分析
实验室信息管理系统 基因表达公共数据库
• 分子进化
基因芯片流程（二）
6. 图象处理（采用专门软件，对图象进行分析， 提取每个点上的数字信号），得到原始数据表。
7. 数据校正和筛选（对cy5或cy3信号进行校正， 消除实验或扫描等各环节因素对数据的影响， 同时利用筛选规则对数据中的“坏点”，“小 点”，“低信号点”进行筛选，并作标记。）
8. 差异表达基因的确定（采用ratio值对差异基因 进行判断，或采用统计方法如线性回归、主成 分分析、调整P值算法等对差异基因进行统计 推断）
远期任务
• 读懂人类基因组，发现人类遗传语言的 根本规律，从而阐明若干生 物学中的重 大自然哲学问题，像生命的起源与进化 等。这一研究的关键和核心是了解非编 码区
生物信息学PPT课件
生物信息学在农业研究中的应用
1 2 3
作物育种
生物信息学可以通过基因组学手段分析作物的遗 传变异，为作物育种提供重要的遗传资源。
转基因作物研究
通过生物信息学分析，可以了解转基因作物的基 因表达和性状变化，为转基因作物的研发和应用 提供支持。
农业环境监测
生物信息学可以帮助研究人员监测农业环境中的 微生物群落、土壤质量等指标，为农业生产提供 科学依据。
特点
生物信息学具有数据密集、技术依赖、多学科交叉、应用广泛等特点。
生物信息学的重要性
促进生命科学研究
提高疾病诊断和治疗水平
生物信息学为生命科学研究提供了强 大的数据分析和挖掘工具，有助于深 入揭示生命现象的本质和规律。
生物信息学在疾病诊断和治疗方面具 有重要作用，通过对基因组、蛋白质 组等数据的分析，有助于实现个体化 精准医疗。
03 生物信息学技术与方法
基因组测序技术
基因组测序技术概述
基因组测序是生物信息学中的一项关键技术，它能够测定生物体的 全部基因序列，为后续的基因组学研究提供基础数据。
测序原理
基因组测序主要基于下一代测序技术，如高通量测序和单分子测序， 通过这些技术可以快速、准确地测定生物体的基因序列。
测序应用
基因组测序在医学、农业、生物多样性等多个领域都有广泛应用，如 疾病诊断、药物研发、作物育种等。
生物信息学ppt课件
目录
• 生物信息学概述 • 生物信息学的主要研究领域 • 生物信息学技术与方法 • 生物信息学的应用前景 • 生物信息学的挑战与展望 • 案例分析
01 生物信息学概述
定义与特点
定义
生物信息学是一门跨学科的学科，它利用计算机科学、数学和工程学的原理、 技术和方法，对生物学数据进行分析、解释和利用，以解决生物学问题。
医学专业生物信息学第9章
PPT文档演模板
医学专业生物信息学第9章
•一、蛋白质的指纹特征
1.蛋白质的指纹即肽质量指纹谱具有特征性
•
•
由于每种蛋白质的氨基酸序列（一级结构）
都不同，蛋白质被识别特异酶切位点的蛋白酶水
解后，产生的肽片段序列也各不相同，其肽混合
物质量数亦具有特征性，称为肽质量指纹谱
（peptide mass fingerprinting，PMF），即蛋
进行分类和鉴定，并分析蛋白质间的相互作用和
功能。
1.一种称为“竭泽法”，即采用高通量的蛋白质组 研究技术分析生物体内尽可能多乃至接近所有的 蛋白质。
2.另一种策略称为“功能法”，即研究不同时期细 胞蛋白质组成的变化，如蛋白质在不同环境下的 差异表达，以发现有差异的蛋白质种类为主要目 标。
•蛋白质组学的研究范围：
PPT文档演模板
医学专业生物信息学第9章
•一、蛋白质的指纹特征
•3. 肽质量指纹谱可用作其他测定参数
• 测定不同物种间的保留特性，从而推断分子的功能。 由生物多样性和进化上远离引起的氨基酸残基取代， 显示了蛋白中的特征功能区。
• 在一个蛋白消解物中，用来检测在化学或酶处理前 后的“非匹配”（即和预测片段不符）的肽，从而表 征蛋白的修饰。
PPT文档演模板
医学专业生物信息学第9章
•功能蛋白质组学（functional proteomics）” • 研究细胞或个体在某一特定时间所表达或与 某个功能相关的蛋白质集合体。
• 功能蛋白质组学能够在细胞和生命有机体的 整体水平上阐明生命现象的本质和活动规律。 •功能蛋白质组学的研究可为食品改造、疫苗开发 和生物制药等提供重要依据。
蛋白质组学(proteomics)，是以细胞内全部蛋 白质的存在及其活动方式作为研究对象，注重研 究参与特定生理或病理状态的所有蛋白质种类及 其与周围环境（分子）的关系。
医学生物信息学基础
数据类型：包括序列数据、结构数据、功能数据、病理数据等
应用领域：包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学、药物研发、疾病诊断等
跨学科性：结合医学、生物信息学和计算机科学等领域的知识
应用广泛性：应用于疾病诊断、药物研发、个性化医疗等多个领域
计算密集型：需要使用高性能计算和算法来处理和分析数据
数据密集型：处理大量生物医学数据，如基因、蛋白质、疾病等
研究内容：包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学等
研究领域：涉及医学、生物学、计算机科学等多个领域
研究方法：采用生物信息学、统计学、计算机科学等方法
研究目的：提高疾病诊断和治疗水平，促进医学发展
生物信息学基础知识
基因组：生物体全部遗传信息的总和
基因组编辑：利用基因工程技术对基因组进行修改和编辑
基因组比较：比较不同物种的基因组，了解生物进化关系和功能差异
个性化医疗的技术和方法：基因测序、生物信息学分析等
个性化医疗的未来发展趋势和挑战
汇报人：XX
感谢您的观看
精准医学：通过基因测序、生物信息学分析等技术，实现疾病的精准诊断和治疗
流行病学研究的定义和目的
流行病学研究的方法和技术
生物信息学在流行病学研究中的应用
生物信息学在流行病学研究中的挑战和前景
生物信息学技术与方法
数据来源：基因测序、蛋白质结构分析、细胞生物学实验等
数据类型：序列数据、结构数据、功能数据等
数据收集方法：高通量测序、基因芯片、蛋白质组学等
数据存储与管理：数据库、数据仓库、云计算等
数据分析方法：统计分析、机器学习、深度学习等
数据来源：基因、蛋白质、代谢物等
数据类型：序列、结构、功能、网络等
数据挖掘技术：关联规则、聚类分析、分类预测等
2024版生物医学ppt图片
肠道微生物与疾病关系研究
肠道微生物与多种疾病的发生和发展密切相关，如肥胖、 糖尿病和自身免疫性疾病等，肠道微生物组学研究为这些 疾病的预防和治疗提供了新的思路。
微生物组学技术与应用
微生物组学技术包括微生物的分离、培养和鉴定等，在食 品安全、环境保护和生物医药等领域具有广泛应用前景。
22
05
生物医学伦理与法律问题 探讨
通过临床试验验证精准医疗方案的有效性和安全性，推动精准医疗 的广泛应用。
30
人工智能在生物医学中应用前景
生物医学数据分析和挖掘
医疗影像诊断和处理
通过深度学习等人工智能技术，对医疗影像进行自动 分析和处理，提高诊断的准确性和效率。
利用人工智能技术，对海量的生物医学数据进 行分析和挖掘，发现新的疾病标志物和治疗靶 点。
2024/1/28
9
细胞治疗技术
CAR-T细胞疗法
介绍CAR-T细胞疗法的原理、适应症、 治疗效果及挑战。
细胞外囊泡治疗
概述细胞外囊泡治疗的原理、优势、 应用前景及挑战。
干细胞治疗
阐述干细胞治疗的类型、应用领域、 治疗效果及伦理问题。
2024/1/28
10
生物标志物检测技术
01
蛋白质组学技术
介绍蛋白质组学技术的原理、方 法及其在疾病诊断和治疗中的应
2024/1/28
生物医学与社会科学的交叉研究
引入社会科学的研究方法和理论，探讨生物医学发展中的伦理、法律和社会问题，为生物医学的健康发展提 供有力支持。
32
THANKS
2024/1/28
33
2024/1/28
CT技术
阐述CT技术的特点、发展 历程以及在肺部疾病、骨 骼疾病等诊断中的应用。
肠道微生物与多种疾病的发生和发展密切相关，如肥胖、 糖尿病和自身免疫性疾病等，肠道微生物组学研究为这些 疾病的预防和治疗提供了新的思路。
微生物组学技术与应用
微生物组学技术包括微生物的分离、培养和鉴定等，在食 品安全、环境保护和生物医药等领域具有广泛应用前景。
22
05
生物医学伦理与法律问题 探讨
通过临床试验验证精准医疗方案的有效性和安全性，推动精准医疗 的广泛应用。
30
人工智能在生物医学中应用前景
生物医学数据分析和挖掘
医疗影像诊断和处理
通过深度学习等人工智能技术，对医疗影像进行自动 分析和处理，提高诊断的准确性和效率。
利用人工智能技术，对海量的生物医学数据进 行分析和挖掘，发现新的疾病标志物和治疗靶 点。
2024/1/28
9
细胞治疗技术
CAR-T细胞疗法
介绍CAR-T细胞疗法的原理、适应症、 治疗效果及挑战。
细胞外囊泡治疗
概述细胞外囊泡治疗的原理、优势、 应用前景及挑战。
干细胞治疗
阐述干细胞治疗的类型、应用领域、 治疗效果及伦理问题。
2024/1/28
10
生物标志物检测技术
01
蛋白质组学技术
介绍蛋白质组学技术的原理、方 法及其在疾病诊断和治疗中的应
2024/1/28
生物医学与社会科学的交叉研究
引入社会科学的研究方法和理论，探讨生物医学发展中的伦理、法律和社会问题，为生物医学的健康发展提 供有力支持。
32
THANKS
2024/1/28
33
2024/1/28
CT技术
阐述CT技术的特点、发展 历程以及在肺部疾病、骨 骼疾病等诊断中的应用。