BLAST_核酸氨基酸序列相似性比较
BLAST 核酸/氨基酸序列相似性比较
Blast (Basic Local Alignment Search Tool)是一套在蛋白质数据库或DNA数据库中进行相似性比较的分析工具。BLAST程序能迅速与公开数据库进行相似性序列比较。BLA ST结果中的得分是对一种对相似性的统计说明。
BLAST 采用一种局部的算法获得两个序列中具有相似性的序列。如果您想进一步了解BLAST算法，您可以参考NCBI的BLAST Course ，该页有BLAST算法的介绍。
BLAST的功能
BLAST对一条或多条序列(可以是任何形式的序列)在一个或多个核酸或蛋白序列库中进行比对。BLAST还能发现具有缺口的能比对上的序列。
BLAST是基于Altschul等人在J.Mol.Biol上发表的方法(J.Mol.Biol.215:403-410(19 90)),在序列数据库中对查询序列进行同源性比对工作。从最初的BLAST发展到现在NC BI提供的BLAST2.0,已将有缺口的比对序列也考虑在内了。BLAST可处理任何数量的序列,包括蛋白序列和核算序列;也可选择多个数据库但数据库必须是同一类型的,即要
么都是蛋白数据库要么都是核酸数据库。
所查询的序列和调用的数据库则可以是任何形式的组合,既可以是核酸序列到蛋白库中作查询,也可以是蛋白序列到蛋白库中作查询,反之亦然。
通常根据查询序列的类型（蛋白或核酸）来决定选用何种BLAST。假如是作核酸－核酸查询，有两种BLAST供选择，通常默认为BLASTN。如要用TBLASTX也可，但记住此时不考虑缺口。
BLAST适用于本地查询。可以下载公共数据库，对于该数据库的更新和维护是必不可少的。如果要直接到网上查询也可以（即ＮetＢlast），但记住如果你认为自己的序列很有价值的话，还是谨慎为宜。
如何访问在线的BLAST功能服务?
您只要通过浏览器访问Blast主页(https://www.360docs.net/doc/2f8334827.html,/) 。所有的查询和分析都通过浏览器来完成，就象您在您的本地机上一样方便和快捷。
BLAST 采用一种局部的算法获得两个序列中具有相似性的序列。
Blast中常用的程序介绍：
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。
NCBI的在线blast：https://www.360docs.net/doc/2f8334827.html,/Blast.cgi
1，进入在线blast界面，可以选择blast特定的物种（如人，小鼠，水稻等），也可以选择blast所有的核酸或蛋白序列。不同的blast程序上面已经有了介绍。这里以常用的核酸库作为例子。
2，粘贴fasta格式的序列。选择一个要比对的数据库。关于数据库的说明请看NCBI在线blast数据库的简要说明。一般的话参数默认。
准。最后会说明一下。
4，注意一下你输入的序列长度。注意一下比对的数据库的说明。
5，blast结果的图形显示。没啥好说的。
6，blast结果的描述区域。注意分值与E值。分值越大越靠前了，E值越小也是这样。
7，blast结果的详细比对结果。注意比对到的序列长度。评价一个blast结果的标准主要有三项，E值（Expect)，一致性(Identities)，缺失或插入（Gaps）。加上长度的话，就有四个标准了。如图中显示，比对到的序列长度为1405，看Identities这一值，才匹配到1344bp,而输入的序列长度也是为1344bp（看上面的图），就说明比对到的序列要长一点。由Qurey（起始1）和Sbjct(起始35)的起始位置可知，5'端是是多了一段的。
有时也要注意3'端的。
附：
E值（Expect)：表示随机匹配的可能性，E值越大，随机匹配的可能性也越大。E值接近零或为零时，具本上就是完全匹配了。
一致性(Identities)：或相似性。匹配上的碱基数占总序列长的百分数。
缺失或插入（Gaps）：插入或缺失。用"—"来表示。
BlastN/MegaBlast/Discontiguous MegaBlast 的区别：
三者之间的共同之处就是BlastN/Megablast/Discontiguous megablast 都是BlastN,就是核酸序列比对核酸序列的算法。
简单而言
BlastN : 应该是出现较早的算法。比对的速度慢，但允许更短序列的比对（如短到7个碱基的序列）。
MEGABLAST : 主要用来鉴定一段新的核酸序列，它并不注重比对各个碱基的不同和序列片断的同源性，而只注重被比对序列是否是数据库未收录的，是否为新的提交序列或基因。速度快。同一物种间的。
Discontiguous MEGABLAST : 灵敏度（sensitivity）更高，用于更精确的比对。主要用于跨物种之间的同源比对。
详细解释
1，MEGABLAST 常被用于鉴定核酸序列
MEGABLAST is the tool of choice to identify a nucleotide sequence.
MegaBLAST也是一种BLASTN程序，不过它主要是用来在非常相似的序列之间（来自同一物种）比对同源性的。
鉴定某一段核酸序列是否存在于数据库，最好的方法是选择MEGABLAST。如果比对到的序列在数据库中注释完整的话，那该序列丰富的注释可以当作新序列的参考。当然，BlastN/MEGABLAST/Discontiguous MEGABLAST，都可以完成这种事情。但MEGABLA ST就是特别设计用于非常相似序列之间的比对，可用于寻找查询序列的最佳匹配的序列。
2，Discontiguous MEGABLAST 更好地用于查找不同物种的相似的核酸序列，而不是与查询序列相同（identical）物种的。
Discontiguous MEGABLAST is better at finding nucleotide sequences similar, but not identical, to your nucleotide query.
Discontiguous MEGABLAST，用于跨物种核酸序列快速比对。它使用非重叠群字段匹配算法（noncontiguous word match）来进行核酸比对。Discontiguous MegaBLAST比b lastx等翻译后比对要快得多，同时它在比较编码区时也具有相当高的敏感度。
但是需要指出的是，核酸与核酸之间的比对并不是发现同源蛋白编码区域的最佳方法，直接在蛋白水平用Blastp比对更好。这是因为密码子的简并性。(Lc.注：翻译得有些拗口，多多见谅！)
Discontiguous MEGABLAST详细介绍：https://www.360docs.net/doc/2f8334827.html,/blast/discontiguous.ht ml
原文：https://www.360docs.net/doc/2f8334827.html,/blast/producttable.shtml#tab31
本文详细出处参考：https://www.360docs.net/doc/2f8334827.html,/1009/#more-1009
1，Blastp: 标准的蛋白序列与蛋白序列之间的比对
Standard protein BLAST is designed for protein searches.
Blastp用于确定查询的氨基酸序列在蛋白数据库中找到相似的序列。跟其它的Blast程序一样，目的是要找到相似的区域。
2，PSI-BLAST : 敏感度更高的蛋白序列与蛋白序列之间的比对
PSI-BLAST is designed for more sensitive protein-protein similarity searches.
Position-Specific Iterated (PSI)-BLAST，是一种更加高灵敏的Blastp程序，对于发现远亲物种的相似蛋白或某个蛋白家族的新成员非常有效。当你使用标准的Blastp比对失败时，或比对的结果仅仅是一些假基因或推测的基因序列时（"hypothetical protein" o r "similar to..."），你可以选择PSI-BLAST重新试试。
3，PHI-BLAST : 模式发现迭代BLAST
PHI-BLAST can do a restricted protein pattern search.
PHI-BLAST, 模式发现迭代BLAST, 用蛋白查询来搜索蛋白数据库的一个程序。仅仅找出那些查询序列中含有的特殊模式的对齐。
PHI的语法详细介绍看这里：https://www.360docs.net/doc/2f8334827.html,/blast/html/PHIsyntax.html
Peptide Sequence Databases蛋白序列的数据库
nr
All non-redundant GenBank CDS translations + RefSeq Proteins + PDB + SwissP rot + PIR + PRF
所有非冗余的的GenBank CDS区的翻译序列+ 参考序列的蛋白+ PDB数据库 + S wissProt蛋白数据库+ PRF蛋白数据库
refseq
RefSeq protein sequences from NCBI's Reference Sequence Project.
所有NCBI的参考序列
swissprot
Last major release of the SWISS-PROT protein sequence database (no updates). swissprot的蛋白数据库
pat
Proteins from the Patent division of GenPept.
专利的蛋白数据库
pdb
Sequences derived from the 3-dimensional structure from Brookhaven Protein Da ta Bank.
PDB数据库
month
All new or revised GenBank CDS translation+PDB+SwissProt+PIR+PRF released i n the last 30 days.
一个月内新增加的蛋白序列
env_nr
Protein sequences from environmental samples.
来自environmental samples的蛋白序列
Nucleotide Sequence Databases核酸数据库
nr
All GenBank + RefSeq Nucleotides + EMBL + DDBJ + PDB sequences (excludin g HTGS0,1,2, EST, GSS, STS, PAT, WGS). No longer "non-redundant".
所有GenBank的核酸序列+ 参考序列中的核酸序列+ EMBL +DDBJ +PDB核酸序列（但不包括HTG，EST，GSS等序列）
refseq_rna
RNA entries from NCBI's Reference Sequence project
NCBI参考序列中的核酸序列
refseq_genomic
Genomic entries from NCBI's Reference Sequence project
NCBI参考序列中的基因组序列
est
Database of GenBank + EMBL + DDBJ sequences from EST Divisions
来自GenBank + EMBL + DDBJ 的EST序列
est_human
Human subset of est.
人的EST序列
est_mouse
Mouse subset.
小鼠的EST序列
est_others
Non-Mouse, non-Human subset of est.、
除了人与小鼠之外的EST序列
gss
Genome Survey Sequence, includes single-pass genomic data, exon-trapped sequ ences, and Alu PCR sequences.
htgs
Unfinished High Throughput Genomic Sequences: phases 0, 1 and 2 (finished, p hase 3 HTG sequences are in nr)
未发布的高通量的基因组测序
pat
Nucleotides from the Patent division of GenBank.
专利的核酸序列
pdb
Sequences derived from the 3-dimensional structure from Brookhaven Protein Da ta Bank
PDB核酸序列
month
All new or revised GenBank + EMBL + DDBJ + PDB sequences released in the last 30 days.
一个月内新增的核酸序列
dbsts
Database of GenBank+EMBL+DDBJ sequences from STS Divisions .
STS数据库
chromosome
A database with complete genomes and chromosomes from the NCBI Reference Sequence project..
NCBI参考序列计划中所有的完整基因组和染色体序列
wgs
A database for whole genome shotgun sequence entries.
基因组鸟枪法测序得到的序列
env_nt
Nucleotide sequences from environmental samples, including those from Sargass o Sea and Mine Drainage
projects.
来自environmental samples的核酸序列。
NCBI中Blast可以用来进行序列比对、检验引物特异性
Blast导航主页面主体包括三部分
BLAST Assembled Genomes选择你要对比的物种，点击物种之后即可进入对比页面Basic BLAST包含5个常用的Blast，每一个都附有简单介绍
Specialized BLAST是一些特殊目的的Blast，如Primer-BLAST、IgBLAST
根据需要做出选择
本学期学习了最基本的核苷酸序列的比对
点击Basic BLAST部分的nucleotide链接到一个新的页面，打开后的页面特征：
大体上包括三个部分
Enter Query Sequence部分可以让我们输入序列，其中的Job Title部分可以为本次工作命一个名字
Choose Search Set部分可以选择要与目的序列比对的物种或序列种类。
其中的Entrez Query可以对比对结果进行适当的限制。
Program Selection部分可以选择本次对比的精确度，种内种间等等。
其次Blast按钮下面有一个“Algorithm parameters”算法参数，可设置参数。
点击Blast后，出现的页面大体上包括四个部分
一．所询问和比对序列的简单信息
1．询问序列的简单信息——名称、描述、分子类型、序列长度
2．所比对数据库的名称、描述和所用程序
二．Graphic Summary——blast结果图形显示
相似度颜色图（黑、蓝、绿、粉红、红，相似度由低到高）三．Descriptions——blast结果描述区
1．到其他数据库的链接
2．描述以表格的形式呈现（以匹配分值从大到小排序）
(1)Accession下程序比对的序列名称，点击相应的可以进入更为详细的map viewer
(2)Descriptions下是对所比对序列的简单描述
接下来是5个结果数值：
(3)Max score匹配分值，点击可进入第四部分相应序列的blast的详细比对结果
(4)Total score总体分值
(5)Query coverage覆盖率
(6)E value——E（Expect）值，表示随机匹配的可能性。
E值越大，随机匹配的可能性也越大。
E值接近零或为零时，具本上就是完全匹配了。
(7)Max ident——匹配一致性，即匹配上的碱基数占总序列长的百分数。
(8)Links——到其他数据库的链接。
四．各序列blast的详细比对结果
数据库中不同序列比对的详细结果，每一个结果大体上包括3部分
1.所比对序列的名称、简单描述、长度。到其他数据库的链接。
2.比对结果的5个数值：
(1)score打分矩阵计算出来的值，由搜索算法决定的，值越大说明询问序列跟目标序列
匹配程度越大
(2)Expect是输入序列被随机搜索出来的概率，该值越小越好。
(3)Identities是相似程度，即输入序列和搜索到序列的匹配率
(4)Gaps就是空白,即比对序列只有一条链上有碱基
(5)strand=plus/minus即询问序列和数据库里面序列的互补链匹配
3．输入序列和库中对比到的序列每个碱基的详细对比
Blast 2 Sequences，在很早前NCBI就有提供这种工具的了。最近在2008年底又重新改版了，改版后的功能更加强大。有许多非常实用，但你可能不是太清楚的功能。这里大概提一下，具体的详细用法，还是要靠你自己慢慢摸索。
功能介绍：
?1，两个序列之间的比对（BLAST 2 Sequences），这是最初的功能
?2，BLAST 多个序列。
?3，BLAST 2 Sequences时，还能用点矩阵图（Dot Matrix）查看
?4，BLAST 多个序列时，还能进一步做进化树分析。
BLAST主页：https://www.360docs.net/doc/2f8334827.html,/
现在在任何一个Blast界面都可以直接切换到BLAST 2 Sequences，只要把Align two or more sequences的选项勾上就可以了。看下图。
1，2个序列的比对
下图是NP_000680.2和NP_004170.1的2个序列比对。结果看Dot Matrix View。但这两个序列有匹配到时，在图中用线条表示。标示各自起始和终止的位置，匹配的长度
中。就在图中一目了然。如下图，仅有两个小片段blast上。
生物信息学的主要研究内容
常用数据库 在DNA序列方面有GenBank、EMBL和等 在蛋白质一级结构方面有SWISS-PROT、PIR和MIPS等 在蛋白质和其它生物大分子的结构方面有PDB等 在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等 生物信息学的主要研究内容 1、序列比对（Alignment） 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。序列比对是生物信息学的基础，非常重要。两个序列的比对有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BLAST和FASTA，可以免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。 2、结构比对 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。已有一些算法。 3、蛋白质结构预测，包括2级和3级结构预测，是最重要的课题之一 从方法上来看有演绎法和归纳法两种途径。前者主要是从一些基本原理或假设出发来预测和研究蛋白质的结构和折叠过程。分子力学和分子动力学属这一范畴。后者主要是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。同源模建（Homology）和指认（Threading）方法属于这一范畴。虽然经过30余年的努力，蛋白结构预测研究现状远远不能满足实际需要。 4、计算机辅助基因识别(仅指蛋白质编码基因)。最重要的课题之一 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.这是最重要的课题之一，而且越来越重要。经过20余年的努力，提出了数十种算法，有十种左右重要的算法和相应软件上网提供免费服务。原核生物计算机辅助基因识别相对容易些，结果好一些。从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出起始密码子、剪切位点和终止密码子，是个相当困难的问题，研究现状不能令人满意，仍有大量的工作要做。 5、非编码区分析和DNA语言研究，是最重要的课题之一 在人类基因组中，编码部分进展总序列的3~5%，其它通常称为“垃圾”DNA，其实一点也不是垃圾，只是我们暂时还不知道其重要的功能。分析非编码区DNA 序列需要大胆的想象和崭新的研究思路和方法。DNA序列作为一种遗传语言，不仅体现在编码序列之中，而且隐含在非编码序列之中。 6、分子进化和比较基因组学，是最重要的课题之一 早期的工作主要是利用不同物种中同一种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。以上研究已经积累了大量的工作。近年来由于较多模式生物基因组测序任务的完成，为从整个基因组的角度来研究分子进化提供了条件。 7、序列重叠群（Contigs）装配 一般来说，根据现行的测序技术，每次反应只能测出500或更多一些碱基对的序列，这就有一个把大量的较短的序列全体构成了重叠群（Contigs）。逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群，直至得到完整序列的过程称为重叠群装配。拼接EST数据以发现全长新基因也有类似的问题。已经证明，这是一个NP-完备
氨基酸缩写简写及密码子及其氨基酸应用
氨基酸 体内20 种氨基酸按理化性质可分为4 组： ①非极性、疏水性氨基酸：甘氨酸、丙氨酸、缬氨酸、亮氨酸、异亮氨酸、苯丙 氨酸和脯氨酸。 ②极性、中性氨基酸：色氨酸、丝氨酸、酪氨酸、半胱氨酸、蛋氨酸、天冬酰胺、 谷氨酰胺和苏氨酸。 ③酸性的氨基酸：天冬氨酸和谷氨酸。 ④碱性氨基酸：赖氨酸、精氨酸和组氨酸。 中文名称英文名称缩写符号分子量类型 丙氨酸Alanine Ala A 89.079 脂肪族类 精氨酸Arginine Arg R 174.188 碱性氨基酸类天冬酰胺Asparagine Asn N 132.104 酰胺类 天冬氨酸Aspartic acid Asp D 133.089 酸性氨基酸类半胱氨酸Cysteine Cys C 121.145 含硫类 谷氨酰胺Glutamine Gln Q 146.131 酰胺类 谷氨酸Glutamic acid Glu E 147.116 酸性氨基酸类甘氨酸Glycine Gly] G 75.052 脂肪族类 组氨酸Histidine His H 155.141 碱性氨基酸类异亮氨酸Isoleucine Ile I 131.16 脂肪族类 亮氨酸Leucine Leu L 131.16 脂肪族类 赖氨酸Lysine Lys K 146.17 碱性氨基酸类蛋氨酸Methionine Met M 149.199 含硫类 苯丙氨酸Phenylalanine Phe F 165.177 芳香族类 脯氨酸Proline Pro P 115.117 亚氨基酸 丝氨酸Serine Ser S 105.078 羟基类 苏氨酸Threonine Thr T 119.105 羟基类 色氨酸Tryptophan Trp W 204.213 芳香族类 酪氨酸Tyrosine Tyr Y 181.176 芳香族类 缬氨酸Valine Val V 117.133 脂肪族类
生物信息学实验指导讲解
生物信息学实验指导 适用专业：生物技术与制药大类 生物技术 编写：解增言 生物信息学院 2014年9月
目录 实验1 在线BLAST同源序列查询 (3) 实验2 本地BLAST同源序列查询 (8) 实验3 利用ClustalX与MEGA进行多序列比对与分子系统发生树构建 (10) 实验4 利用RNAfold预测RNA二级结构 (14) 实验5 Pfam蛋白质结构域分析 (17) 实验6 利用PSSpred预测蛋白质二级结构 (19) 实验7 利用Cn3D和RasMol分析蛋白质三级结构 (21) 实验8 利用GO及EST数据分析基因功能 (24)
实验1 在线BLAST同源序列查询 一、实验目的 1．了解同源序列查询的原理和用途； 2．掌握利用NCBI在线BLAST工具查找同源序列的方法。 二、实验原理 在生物学种系发生理论中，若两个或多个结构具有相同的祖先，则称它们同源（homologous）。分子生物学中的同源指两条序列来自于一条共同的祖先序列。一般来说，相似超过一定程度的序列具有同源性。在生物信息学研究中，常用序列比对（alignment）来研究序列的同源性以及推测物种之间的关系。 最常见的比对是蛋白质序列之间或核酸序列之间的两两比对，通过比较两个序列之间的相似区域和保守性位点，寻找二者可能的分子进化关系。进一步的比对是将多个蛋白质或核酸同时进行比较，寻找这些有进化关系的序列之间共同的保守区域或位点，从而探索导致它们产生共同功能的序列模式。此外，还可以把蛋白质序列与核酸序列相比来探索核酸序列可能的表达框架；把蛋白质序列与具有三维结构信息的蛋白质相比，从而获得蛋白质折叠类型的信息。 比对还是数据库搜索算法的基础，将查询序列与整个数据库]的所有序列进行比对，从数据库中获得与其最相似序列的已有的数据，能最快速的获得有关查询序列的大量有价值的参考信息，对于进一步分析其结构和功能都会有很大的帮助。近年来随着生物信息学数据大量积累和生物学知识的整理，通过比对方法可以有效地分析和预测一些新发现基因的功能。 序列两两比对 序列比对的理论基础是进化学说，如果两个序列之间具有足够的相似性，就推测二者可能有共同的进化祖先，经过序列内残基的替换、残基或序列片段的缺失、以及序列重组等遗传变异过程分别演化而来。序列相似和序列同源是不同的概念，序列之间的相似程度是可以量化的参数，而序列是否同源需要有进化事实的验证。在残基－残基比对中，可以明显看到序列中某些氨基酸残基比其它位置上的残基更保守，这些信息揭示了这些保守位点上的残基对蛋白质的结构和功能是至关重要的，例如它们可能是酶的活性位点残基，形成二硫键的半胱氨酸残基，与配体结合部位的残基，与金属离子结合的残基，形成特定结构motif的残基等等。但并不是所有保守的残基都一定是结构功能重要的，可能它们只是由于历史的原因被保留下来，而不是由于进化压力而保留下来。因此，如果两个序列有显著的保守性，要确定二者具有共同的进化历史，进而认为二者有近似的结构和功能还需要更多实验和信息的支持。通过大量实验和序列比对的分析，一般认为蛋白质的结构和功能比序列具有更大的保守性，因此粗略的说，如果序列之间的相似性超过30%，它们就很可能是同源的。 早期的序列比对是全局的序列比较，但由于蛋白质具有的模块性质，可能由于外显子的交换而产生新蛋白质，因此局部比对会更加合理。通常用打分矩阵描述序列两两比对，两条序列分别作为矩阵的两维，矩阵点是两维上对应两个残基的相似性分数，分数越高则说明两个残基越相似。因此，序列比对问题变成在矩阵里寻找最佳比对路径，目前最有效的方法是Needleman-Wunsch动态规划算法，在此基础上又改良产生了 Smith-Waterman算法和SIM算法。在 FASTA程序包中可以找到用动态规划算法进行序列比对的工具LALIGN，它能给出多个不相互交叉的最佳比对结果。
BLAST_核酸氨基酸序列相似性比较
BLAST 核酸/氨基酸序列相似性比较 Blast (Basic Local Alignment Search Tool)是一套在蛋白质数据库或DNA数据库中进行相似性比较的分析工具。BLAST程序能迅速与公开数据库进行相似性序列比较。BLA ST结果中的得分是对一种对相似性的统计说明。 BLAST 采用一种局部的算法获得两个序列中具有相似性的序列。如果您想进一步了解BLAST算法，您可以参考NCBI的BLAST Course ，该页有BLAST算法的介绍。 BLAST的功能 BLAST对一条或多条序列(可以是任何形式的序列)在一个或多个核酸或蛋白序列库中进行比对。BLAST还能发现具有缺口的能比对上的序列。 BLAST是基于Altschul等人在J.Mol.Biol上发表的方法(J.Mol.Biol.215:403-410(19 90)),在序列数据库中对查询序列进行同源性比对工作。从最初的BLAST发展到现在NC BI提供的BLAST2.0,已将有缺口的比对序列也考虑在内了。BLAST可处理任何数量的序列,包括蛋白序列和核算序列;也可选择多个数据库但数据库必须是同一类型的,即要 么都是蛋白数据库要么都是核酸数据库。 所查询的序列和调用的数据库则可以是任何形式的组合,既可以是核酸序列到蛋白库中作查询,也可以是蛋白序列到蛋白库中作查询,反之亦然。 通常根据查询序列的类型（蛋白或核酸）来决定选用何种BLAST。假如是作核酸－核酸查询，有两种BLAST供选择，通常默认为BLASTN。如要用TBLASTX也可，但记住此时不考虑缺口。 BLAST适用于本地查询。可以下载公共数据库，对于该数据库的更新和维护是必不可少的。如果要直接到网上查询也可以（即ＮetＢlast），但记住如果你认为自己的序列很有价值的话，还是谨慎为宜。 如何访问在线的BLAST功能服务? 您只要通过浏览器访问Blast主页(https://www.360docs.net/doc/2f8334827.html,/) 。所有的查询和分析都通过浏览器来完成，就象您在您的本地机上一样方便和快捷。 BLAST 采用一种局部的算法获得两个序列中具有相似性的序列。 Blast中常用的程序介绍： 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。
氨基酸序列推导
氨基酸序列推导 1.请指出天冬氨酸分别在（1）pH 1.0, (2)pH 3.0 ,(3) pH 6.0 ,(4) pH 11.0 时占优势的净电荷形 式（分别用“+”“-”“0”表示）。 2.将含有Gly, Ala , Glu ,Lys ,Arg , His 的溶液点在滤纸条的中央，用 pH 6的缓冲液浸湿，放入 电场中，请问（1）哪些氨基酸移向正极？（2）哪些氨基酸移向负极？（3）哪些氨基酸停留在原处或接近原处？ 3.下述每组混合物分别在正丁醇-醋酸-水系统进行纸层析，指出每组中各组分的相对迁移率（假定水 相的pH 为4.5 ，用“ >”表示）：（1）.Val和Lys,(2).Phe 和Ser,(3).Ala、Val和 Leu, (4).Tyr、Ala 、Ser和 His 。 4.将含有Asp (pI=2.98),Gly (pI= 5.97),Thr (pI= 6.7),Lys (pI=9.74)的pH为3.0 的柠檬酸溶液， 加到预先用相同缓冲液平衡过的阳离子交换树脂柱上，随后用逐渐增加NaCl浓度的相同缓冲液洗脱，问这四种氨基酸的洗脱顺序？ 5.将Lys ,Arg ,Asp ,Glu ,Tyr ,Ala的混合溶液在高pH 时，加到阴离子交换树脂柱上，用连续递减 pH值的溶液洗脱，请预测这些氨基酸的洗脱顺序。 6.已知一个八肽的氨基酸组成为：Asp, Ser ,Gly ,Ala ,Met ,Phe 和Lys2 ，又作了一系列分析结果 如下：（1）FDNB反应后可得到DNP-Ala,(2)胰凝乳蛋白酶水解后，得到一个四肽，其组成为：Asp, Gly, Lys, Met，此四肽的FDNB反应后得到DNP-Gly。（3）胰蛋白酶水解该八肽后得到两个三肽和一个二肽，三肽的组成分别为：Lys , Ala ,Ser和Phe , Lys , Gly。二肽经CNBr处理后产生Asp。请写出该八肽的氨基酸顺序。 7.某肽经CNBr处理得到三个肽段，其顺序分别为：Asn-Trp-Gly-Met; Gly-Ala-Leu; Ala-Arg-Tyr-Asn-Met, 用胰凝乳蛋白酶水解此肽也得到三个片断，其中一个为四肽，用6N的盐酸水解此四肽只得到Asp2和Met,问此肽的氨基酸排列顺序？ 8.根据下列数据推导出氨基酸的顺序：（1）完全水解得到Phe, Pro, Glu , Lys2, Met 。（2）用FDNB 处理得到DNP-Phe。（3）CNBr处理得到一个两肽和一个四肽。（4）胰蛋白酶水解得到两个三肽。（5）羧肽酶A或羧肽酶B处理都不能得到阳性结果。 9.一个由Ala, Cys, Lys, Phe和Ser组成的五肽，用TIPC分析，得到PTH-Ser；用胰蛋白酶水解得到 一个N端为Cys的三肽和一个N端为Ser的二肽；用胰凝乳蛋白酶水解上述三肽生成Ala 和一个二肽，写出该五肽的顺序。 10.从以下资料推出五肽的氨基酸序列：（1）含有Phe , Pro , Glu , Lys2（2）Edman 试剂处理得到 PTH-Glu （3）用胰蛋白酶、羧肽酶A和羧肽酶B处理都不能得到阳性结果。 1.（1）pH 1.0, +1；(2)pH 3.0 , 0；(3) pH 6.0, -1 ； (4) pH 11.0，-2 2. Glu 移向正极；Gly, Ala接近原处；Lys ,Arg , His移向负极 3. Val > Lys, (2).Phe > Ser,(3) Leu > Val > Ala,(4).Tyr > Ala > Ser > His 4. Asp、 Gly 、Thr、 Lys 5. Arg ,Lys , Ala ，Tyr , Glu ,Asp , 6. Ala-Ser-Lys-Phe-Gly-Lys- Met-Asp 7. Ala-Arg-Tyr-Asn-Met-Asn-Trp-Gly-Met-Gly-Ala-Leu; 8. 任一答案： Phe-Met-Lys-Glu-Lys-Pro Phe-Met-Lys-Glu-Pro-Lys Phe-Glu-Lys-Met-Pro-Lys Phe-Glu-Lys-Met-Lys-Pro 9. Ser-Lys-Cys-Phe-Ala,
核酸、氨基酸序列和蛋白质二级结构之间关系的探究
核酸、氨基酸序列和蛋白质二级结构之间关系的探究 马鹏，王联结 陕西科技大学生命科学与工程学院，陕西咸阳（712081） E-mail：04mapeng@https://www.360docs.net/doc/2f8334827.html, 摘要：核酸序列中是否存在蛋白质空间结构信息？根据通常情况下遗传密码表中密码子中间位的碱基配对时产生的氢键数目，尝试将20种氨基酸划分为两类，并用自编的计算机软件对蛋白质二级结构数据库中两类氨基酸的类聚现象进行了统计分析。结果表明，使用这种方法对氨基酸进行划分后，氨基酸残基具有较大概率与划入同一类的氨基酸残基相邻出现，并且这种聚集体对二级结构具有一定的偏好性。 关键词：核酸，氨基酸序列，二级结构，预测 1. 引言 过去的几十年中，出现了多种多样的蛋白质二级结构预测方法。其中一部分，也是最早出现的，后来出现低谷的研究方法是统计序列中氨基酸残基对结构的倾向性[1~3]。但近年来，通过氨基酸序列预测蛋白质二级结构的研究又有复苏。长期以来，人们也试图通过分析核酸序列找到蛋白质空间结构的信息，例如从氨基酸的密码子出发来研究序列和结构之间的关系[4~6]。对氨基酸残基聚集体的研究也有报道[3,7~9]。本文根据氨基酸密码子和反密码子配对时中间位碱基之间正常情况下形成的氢键数目（以下简称为氢键数法）的不同对氨基酸残基进行了重新分类，并对分类后可能在蛋白质序列中存在的类聚现象（同一类氨基酸残基的连续分布）做了初步研究。 2. 方法 2.1 氢键数方法 根据20种氨基酸三联密码子中间位的碱基在正常情况下能够形成的氢键数目为2或3的不同，将20种氨基酸分为两大类，其中：第一类氨基酸残基包括A、G、C、T、P、R、S和W；而第二类包括D、E、F、I、K、L、N、Q、V、H、Y和M。 2.2 数据库 选用DSSP数据库，并使用相似性小于25％的蛋白质选择列表，最后取得了923个非同源蛋白质数据。在DSSP二级结构8态分类到3态分类转换中借鉴前人工作采用如下划分：α螺旋h（H，G，I），β折叠e（E）和卷曲c（B，T，S，C）。将B结构划入卷曲中是因为它作为一个独立的连接键，很难被认为是一种规则结构[3]。再将3种二级结构按照其是否属于规则结构划为两大类：第一类为非规则结构（c）；第二类为规则结构（h，e）。 2.3 统计方法 根据氢键数方法将氨基酸分类后，为了研究这种分类方法在蛋白质二级结构预测中的应用意义，我们进行了一些统计计算。早期观察表明，分类后某些氨基酸残基在一些蛋白质中具有类聚倾向。那么这种类聚是否在蛋白质中具有普遍性？在不考虑二级结构的情况下，对蛋白质中类聚出现概率的统计给这个问题做出了衡量。类聚的出现如果有相当大的可能性，对类聚和蛋白质二级结构之间对应关系的研究则是必要的。这种对应关系的研究包括两个方面：类聚中的残基是否具有特定的二级结构；具有特定二级结构的氨基酸残基是否处于特定的类聚中。 在不考虑二级结构情况下，统计出处于类聚的残基数量N，该数值与残基总数N t的比值P作为衡量类聚现象是否具有普遍性的统计量，表示一个氨基酸残基处于类聚的概率，有：P＝N/N t
生物信息学复习题及答案(陶士珩)
生物信息学复习题 一、名词解释 生物信息学, 二级数据库, FASTA序列格式, genbank序列格式, Entrez，BLAST，查询序列（query），打分矩阵（scoring matrix），空位（gap），空位罚分，E 值, 低复杂度区域，点矩阵（dot matrix），多序列比对，分子钟，系统发育（phylogeny），进化树的二歧分叉结构，直系同源，旁系同源，外类群，有根树，除权配对算法（UPGMA），邻接法构树，最大简约法构树，最大似然法构树，一致 树（consensus tree），bootstrap，开放阅读框（ORF），密码子偏性（codon bias），基因预测的从头分析法，结构域（domain），超家族，模体（motif），序列表谱（profile），PAM矩阵，BLOSUM，PSI-BLAST，RefSeq，PDB数据库，GenPept， 折叠子，TrEMBL，MMDB，SCOP，PROSITE，Gene Ontology Consortium，表谱（profile）。 二、问答题 1）生物信息学与计算生物学有什么区别与联系？ 2）试述生物信息学研究的基本方法。 3）试述生物学与生物信息学的相互关系。 4）美国国家生物技术信息中心（NCBI）的主要工作是什么？请列举3个以上NCBI 维护的数据库。 5）序列的相似性与同源性有什么区别与联系？ 6）BLAST套件的blastn、blastp、blastx、tblastn和tblastx子工具的用途 什么？ 7）简述BLAST搜索的算法。 8）什么是物种的标记序列？ 9）什么是多序列比对过程的三个步骤？ 10）简述构建进化树的步骤。 11）简述除权配对法（UPGMA）的算法思想。 12）简述邻接法（NJ）的算法思想。 13）简述最大简约法（MP）的算法思想。 14）简述最大似然法（ML）的算法思想。 15）UPGMA构树法不精确的原因是什么？ 16）在MEGA2软件中，提供了多种碱基替换距离模型，试列举其中2种，解释其 含义。 17）试述DNA序列分析的流程及代表性分析工具。 18）如何用BLAST发现新基因？ 19）试述SCOP蛋白质分类方案。 20）试述SWISS-PROT中的数据来源。 21）TrEMBL哪两个部分？ 22）试述PSI-BLAST 搜索的5个步骤。 三、操作与计算题 1）如何获取访问号为U49845的genbank文件？解释如下genbank文件的LOCUS行提供的信息： LOCUS SCU49845 5028 bp DNA linear PLN 21-JUN-1999 2）利用Entrez检索系统，对核酸数据搜索，输入如下信息，将获得什
重组蛋白药物C末端不同长度氨基酸序列的质谱
★论著★ 重组蛋白药物C末端不同长度氨基酸序列的质谱分析* 李萍，赵永强，薛燕，刘锋，刘炳玉，何昆，王红霞 （国家生物医学分析中心，北京100850） 摘要目的：基于本实验室已建立的溴化氰裂解蛋白质C末端方法结合优化后的质谱检测技术，对C末端长度分别为2 37个氨基酸，相对分子质量在200 5000的8个重组蛋白药物进行检测。方法：（1）针对重组蛋白药物的不同状态（SDS－PAGE、干粉或溶液）分别进行C末端胶内或溶液裂解；（2）质谱检测，正离子方式，雾化气为氮气，碰撞气体为氩气。源温80?，锥孔电压50V，MCP检测器电压为2.15kV。结果：8个重组蛋白药物的C末端全部成功检测出，且基本为基峰。结论：建立的重组蛋白药物C末端测序联用方法应用于实际药物的检测具有很高的实用价值和学术意义。 关键词：溴化氰裂解；ESI－MS/MS质谱技术；C末端测序 中图分类号：R917文献标识码：A文章编号：0254－1793（2011）06－1003－05 Mass spectrometry analysis of recombinant protein drugs with C－terminal amino acid sequence of different lengths* LI Ping，ZHAO Yong－qiang，XUE Yan，LIU Feng，LIU Bing－yu，HE Kun，WANG Hong－xia （National Center of Biomedical Analysis，Beijing100850，China） Abstract Objective：Based on the method established by cyanogen bromide cleavage of proteins C－terminal com-bined with the optimized mass spectrometry in our laboratory，detection of C－terminal lengths of2to37amino acids，relative molecular mass200－5000of the8recombinant protein drugs．Methods：（1）For different states of recombinant protein drugs（SDS－PAGE，dry powder or solution）to C terminal cleavage in gel or solution，respec-tively．（2）Mass spectrometry detection，positive ion mode，atomization gas was nitrogen，collision gas was argon，source temperature80?，cone voltage50V，MCP detector voltage of2.15kV．Results：All of C－terminal of the8 recombinant protein drugs successfully detected as the base peak．Conclusions：The established C－terminal se-quencing method of the recombinant protein was applied to the actual drugs testing，have high practical value and academic significance． Key words：cyanogen bromide cleavage；ESI－MS/MS technique；C－terminal sequenceing 随着基因工程和重组蛋白药物工程的发展，越来越多的重组蛋白药物不断研发并走向市场。为保证重组蛋白药物的质量，对数据的严谨性和涵盖范围的要求不断提高，国家食品药品监督管理局规定：重组蛋白药物报批必须提供包括N端、C末端、二硫键、肽质量指纹谱等有关一级结构确证的数据［1］。根据国内外文献报道，目前重组蛋白药物C末端测序方法主要有羧肽酶法、溴化氢裂解+羧肽酶法、化学法和串联质谱法，每种方法都有其局限性。迄今为止，重组蛋白药物C末端测序方法还没有成熟的，能够广泛应用的方法［2，3］。这为重组药物的报批带来了很大的困扰，因此建立重组蛋白药物C末端测序方法并应用于实际药物的检测中具有很高的实用价值和学术意义。 基于本实验室已建立的溴化氰裂解蛋白质C 末端方法结合优化后的质谱检测技术，克服电喷雾串联质谱对相对分子质量＜400或＞3000的肽段不易检测到或测序效果不好的缺陷，对C末端长度分 — 3001 — 药物分析杂志Chin J Pharm Anal2011，31（6）*科技重大专项－重大新药创制（批准号：2009ZX09501－031）资助项目第一作者Tel：（010）66931434；E－mail：lp@proteomics．cn
39. 保护氨基酸检验指导书
保护氨基酸检验指导书发放号： 编写: 审核:批准: 1. 检验流程 1.1 成品置于待测区 1.2 检验员取样 1.3 成品检测(外观、纯度、质谱、旋光、熔点、澄清度等) 1.4 备注： A. 产品粉碎并包装置于待测区后，取样检测出的数据写入检验报告。 B. 研发部提供的生产过程中的图谱 (MS、HPLC) ，可做参考，有权进行复查。 2 检验项目 2.1 外观：目测法（须为白色或类白色粉末或结晶性类白色粉末） 2.2 光学纯度的测定 2.2.1 仪器和试剂 液相色谱仪、输液泵、检测器、色谱柱、记录装置、进样阀、微量注射器、超声波发生器、蒸馏水、乙晴、三氟乙酸 2.2.2 分析步骤 A. 称取一定量的样品溶于10ml容量瓶中，直至完全溶解，然后将其过滤。 B. 用微量注射器吸取一定量试样溶液进入色谱系统，利用梯度洗脱使样品达到分离。 C. 各组分经过紫外检测器，通过色谱工作站记录各组分的紫外吸收、并转换为电信号。 D. 在线色谱工作站记录各组分的各项参数，如保留时间、峰高、峰面积，通过面积归一法计算出各组分的百分含量。 2.2.3 注意事项 A. 氨基酸样品分析必须打空白，谱图中不允许出现未积分的小杂峰，若是空白中有的，必须以基线相减的方式处理掉；如果处理不掉，必须进行复测。 B. 基线尽量保持一条直线。 C. 谱图中不允许出现负峰。 2.2.4 要求及规定 A. 氨基酸样品分析必须打空白，谱图中不允许出现未积分的小杂峰，若是空白中有的，必须以基线相减的方式处理掉；如果处理不掉，必须进行复测。 B. 基线尽量保持一条直线。 C. 谱图中不允许出现负峰。 D. 尽量安排同一产品的测试使用同一分析条件，这样可加强可比性。 E. 比较数据的重复性时，安排统一产品测试的时间不要间隔很久。 F . 若单项杂质在1%±0.05%，复测确定数据的重复性。 G. 若同一批次产品分包装送样检测，混合样数据应在各分包装测试数据的范围内。例如：分包装测试的数据分别为：98.5%、98.6%、98.7%，若混合样数据不在98.5%-98.7%范围内，则复测确定数据的重复性。 2.3 旋光的测定 2.3.1 仪器和试剂 旋光仪、25ml容量瓶、电子天平、DMF、NaOH、AcOH、EtOAc、MeOH、EtOH、HCl、CHCl3等。
生物信息学中的序列比对算法
生物信息学中的序列比对算法 张永１，王瑞２ （１．南昌航空大学计算机学院，江西南昌３３００６３；２．江西大宇职业技术学院，江西南昌３３００３８） 摘要：生物信息学是以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。序列比对是生物信息学中的一个基本问题，设计快速而有效的序列比对算法是生物信息学研究的一个重要内容，通过序列比较可以发现生物序列中的功能、结构和进化的信息，序列比较的基本操作是比对。本文介绍了序列比对算法的发展现状，描述了常用的各类序列比对算法，并分析了它们的优劣。 关键词：生物信息学；双序列比对；多序列比对 中图分类号：ＴＰ３０１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００８）０３－１０１８１－０４ ＳｅｑｕｅｎｃｅＡｌｉｇｎｍｅｎｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｎＢｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ＺＨＡＮＧＹｏｎｇ１，ＷＡＮＧＲｕｉ２ （１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ＮａｎｃｈａｎｇＨａｎｇｋｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００６３，Ｃｈｉｎａ；２．ＪｉａｎｇｘｉＤａｙｕＶｏｃａｔｉｏｎａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００３８，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓｉｓｔｈｅｓｕｂｊｅｃｔｏｆｕｓｉｎｇｃｏｍｐｕｔｅｒｔｏｓｔｏｒｅ，ｒｅｔｒｉｅｖｅａｎｄａｎａｌｙｚｅｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｓｅｑｕｅｎｃｅａｌｉｇｎｍｅｎｔｉｓａｂａ－ｓｉｃｐｒｏｂｌｅｍｉｎＢｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，ａｎｄｉｔｓｍａｉｎｒｅｓｅａｒｃｈｗｏｒｋｉｓｔｏｄｅｖｅｌｏｐｒａｐｉｄａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｓｅｑｕｅｎｃｅａｌｉｇｎｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｗｅｍａｙｄｉｓｃｏｖ－ｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ，ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌａｎｄｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｓｅｑｕｅｎｃｅｓｂｙｓｅｑｕｅｎｃｅｃｏｍｐａｒｉｎｇ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐ－ｍｅｎｔａｃｔｕａｌｉｔｙｏｆｓｅｑｕｅｎｃｅａｌｉｇｎｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｄｅｓｃｒｉｂｅｓｖａｒｉｅｔｙｏｆｓｅｑｕｅｎｃｅａｌｉｇｎｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄａｎａｌｙｓｅｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄ－ｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｍ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ；ＰａｉｒｗｉｓｅＳｅｑｕｅｎｃｅＡｌｉｇｎｍｅｎｔ；ＭｕｌｔｉｐｌｅＳｅｑｕｅｎｃｅＡｌｉｇｎｍｅｎｔ １引言 生物信息学是８０年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新的交叉学科，最初常被称为基因组信息学。生物信息学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和蛋白组学两方面，具体说，是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达结构与功能的生物信息。 生物信息学的研究重点主要体现在基因组学和蛋白质学两方面，具体地说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达结构和功能的生物信息。生物信息学的基本任务是对各种生物分析序列进行分析，也就是研究新的计算机方法，从大量的序列信息中获取基因结构、功能和进化等知识。在从事分子生物学研究的几乎所有实验室中，对所获得的生物序列进行生物信息学分析已经成为下一步实验之前的一个标准操作。而在序列分析中，将未知序列同已知序列进行相似性比较是一种强有力的研究手段，从序列的片段测定，拼接，基因的表达分析，到ＲＮＡ和蛋白质的结构功能预测，物种亲缘树的构建都需要进行生物分子序列的相似性比较。例如，有关病毒癌基因与细胞癌基因关系的研究，免疫分子相互识别与作用机制的研究，就大量采用了这类比较分析方法。这种相似性比较分析方法就称为系列比对（ＳｅｑｕｅｎｃｅＡｌｉｇｎｍｅｎｔ）。目前，国际互联网上提供了众多的序列比对分析软件。然而，不同的分析软件会得到不同的结果，同时所使用的参数在很大程度上影响到分析的结果。有时常常会由于采用了不合适的参数而丢失了弱的但却具有统计学显著性意义的主要信息，导致随后的实验研究走弯路。因此，生物信息学中的序列比对算法的研究具有非常重要的理论与实践意义。 序列比对问题根据同时进行比对的序列数目分为双序列比对和多序列比对。双序列比对有比较成熟的动态规划算法，而多序列比对目前还没有快速而又十分有效的方法。一般来说，评价生物序列比对算法的标准有两个：一为算法的运算速度，二为获得最佳比对结果的敏感性或准确性。人们虽已提出众多的多序列比对算法，但由于问题自身的计算复杂性，它还尚未得到彻底解决，是 收稿日期：２００７－１１－２５ 基金资助：南昌航空大学校自选（ＥＣ２００７０６０８６） 作者简介：张永（１９７７－），男，硕士，辽宁铁岭人，南昌航空大学计算机学院讲师，研究方向：生物信息学、信息处理；王瑞（１９７７－），男，江西大宇职业技术学院外语系助教。
蛋白质结构与功能的生物信息学研究
实验名称：蛋白质结构与功能的生物信息学研究 实验目的：1.掌握运用BLAST工具对指定蛋白质的氨基酸序列同源性搜索的方法。 2.掌握用不同的工具分析蛋白质的氨基酸序列的基本性质 3掌握蛋白质的氨基酸序列进行三维结构的分析 4.熟悉对蛋白质的氨基酸序列所代表蛋白的修饰情况、所参与的 代谢途径、相互作用的蛋白，以及与疾病的相关性的分析。实验方法和流程： 一、同源性搜索 同源性从分子水平讲则是指两个核酸分子的核苷酸序列或两个蛋白质分子的氨基酸序列间的相似程度。BLAST工具能对生物不同蛋白质的氨基酸序列或不同的基因的DNA序列极性比对，并从相应数据库中找到相同或相似序列。对指定的蛋白质的氨基酸序列进行同源性搜索步骤如下： ↓ 登录网址https://www.360docs.net/doc/2f8334827.html,/blast/ ↓ 输入序列后,运行blast工具 ↓ 序列比对的图形结果显示
序列比对的图形结果：用相似性区段（Hit）覆盖输入序列的范围判断两个序列 的相似性。如果图形中包含低得分的颜色（主要是红色） 区段，表明两序列的并非完全匹配。 ↓ 匹配序列列表及得分
各序列得分 可选择不同的比对工具 备注: Clustal是一款用来对()的软件。可以用来发现特征序列，进行蛋白分类，证明序列间的同源性，帮助预测新序列二级结构与三级结构，确定PCR引物，以及 在分子进化分析方面均有很大帮助。Clustal包括Clustalx和Clustalw(前者是 图形化界面版本后者是命令界面)，是生物信息学常用的多序列比对工具。 该序列的比对结果有100条，按得分降序排列，其中最大得分2373，最小得分 分为1195. ↓ 详细的比对序列的排列情况 第一个匹配 序列 第一个序列的匹配率为100% Score表示打分矩阵计算出来的值，由搜索算法决定的，值越大说明匹配程度
核苷酸和／或氨基酸序列表和序列表电子文件标准
核苷酸和／或氨基酸序列表和序列表电子文件标准 （2001年11月1日国家知识产权局令第15号公布） 1 总则 根据专利法实施细则第18条第4款的规定，包含一个或多个核苷酸或者氨基酸序列的发明专利申请，说明书中应当包括符合国家知识产权局专利局规定的序列表，并按照国家知识产权局专利局的规定提交含有该序列表的计算机可读形式的副本。 为了使提交的纸件形式的核苷酸和／或氨基酸序列表及计算机可读形式的含有该序列表的电子文件规范化，以利于申请人提交；也为了使序列表电子文件可以快捷地输入国家知识产权局专利局的计算机数据库，并与其它的序列检索数据库交换数据，以利于公众检索；同时也利于专利局审查员加快审查，更好地为申请人服务；特制定本标准。 2 适用范围 本标准适用于所有向国家知识产权局专利局提交的包含核苷酸和／或氨基酸序列的发明专利申请，具体地说，适用于该申请提交的纸件形式的核苷酸和／或氨基酸序列表，以及含有核苷酸和／或氨基酸序列表的计算机可读形式的序列表电子文件。 3 术语和定义 在本标准中，采用下面术语和定义： （1）序列表：是指以纸件形式提交的专利申请说明书的一部分，它公开了核苷酸和／或氨基酸序列的详细内容和其它有用信息。序列表中的序列是不少于10个核苷酸的非支链核苷酸序列，或者是不少于4个氨基酸的非支链氨基酸序列。所述的序列不包括支链序列；不包括具有少于4个特别定义的核苷酸或氨基酸的序列；也不包括含有列于附录1之表1—4以外的核苷酸或氨基酸的序列。 （2）序列表电子文件：是指包含核苷酸和／或氨基酸序列表的计算机可读形式的纯文本文件。 （3）核苷酸：只包括附录1之表1中列出的符号所表示的核苷酸。附录1之表2中列
生物信息学考试复习
——古 A．名词解释 1. 生物信息学：广义是指从事对基因组研究相关的生物信息的获取，加工，储存，分配，分析和解释。狭义是指综合应用信息科学，数学理论，方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据的科学。 2. 基因芯片：将大量已知或未知序列的DNA片段点在固相载体上，通过物理吸附达到固定化（cDNA芯片），也可以在固相表面直接化学合成，得到寡聚核苷酸芯片。再将待研究的样品与芯片杂交，经过计算机扫描和数据处理，进行定性定量的分析。可以反映大量基因在不同组织或同一组织不同发育时期或不同生理条件下的表达调控情况。 3. NCBI：National Center for Biotechnology Information.是隶属于美国国立医学图书馆（NLM）的综合性数据库，提供生物信息学方面的研究和服务。 4. EMBL：European Molecular Biology Laboratory.EBI为其一部分，是综合性数据库，提供生物信息学方面的研究和服务。 5. 简并引物：PCR引物的某一碱基位置有多种可能的多种引物的混合体。 6. 序列比对：为确定两个或多个序列之间的相似性以至于同源性，而将它们按照一定的规律排列。
7. BLAST：Basic Local Alignment Search Tool.是通过比对(alignment)在数据库中寻找和查询序列(query)相似度很高的序列的工具。 8. ORF：Open Reading Frame.由起始密码子开始，到终止密码子结束可以翻译成蛋白质的核酸序列，一个未知的基因，理论上具有6个ORF。 9. 启动子：是RNA聚合酶识别、结合并开始转录所必须的一段DNA序列。原核生物启动子由上游调控元件和核心启动子组成，核心启动子包括-35区（Sextama box）TTGACA，-10区（Pribnow Box）TATAAT，以及+1区。真核生物启动子包括远上游序列和启动子基本元件构成，启动子基本元件包括启动子上游元件（GC岛，CAAT盒），核心启动子（TATA Box，+1区帽子位点）组成。 10. motif：模体，基序，是序列中局部的保守区域，或者是一组序列中共有的一小段序列模式。 11. 分子进化树：通过比较生物大分子序列的差异的数值重建的进化树。 12. 相似性：序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相似DNA碱基或氨基酸残基序列所占的比例。 同源性：两个基因或蛋白质序列具有共同祖先的结论。13.
氨基酸分析仪使用调试技术
氨基酸分析仪使用调试技术 一、仪器安装调试 仪器安装最好外接稳压器，安装安全闸防止突然停电造成难以排除的故障。还要安装铜板地线，这样可使峰谱线稳定。仪器各项技术指标的调试采用18种氨基酸混合标样（日本和光试剂公司H型氨基酸混合标准液）。 1. 基酸分辨率的检测该仪器要求苏一丝氨基酸分辨率为70%以上，甘-丙氨基酸分辨率为80%以上，采用5个标样经检测苏-丝氨基酸分辨率为85%以上，甘一丙氨基酸分辨率为以95%上（试验数据表略）。 2. 氨基酸峰位重现性检测：5个标样连续多次检测，丙氨酸最高和最低出峰保留时间不超过1分钟，精氨酸出峰时间最高和最低偏差在1%以内（试验数据表略）。 3. 氨基酸蜂面积重现性检测：5个标样、经多次检测甘氨酸和丙氨酸峰面积重现性编差平均值均达仪器指标2.5%以下（数据表略）。 4. 仪器重复性检测：仪器分离柱重新装树脂后，对10个标样进行检测,，17种氨基酸（不包括氨峰）的出峰保留时间（t）和峰面积（A）的变异系数（CV）值列表1。 表1看出种17氨基酸值均在以1%内，说明各种氨基酸峰面积再现性较好，仪器重复性好。
二、不同样品氨基酸含里测定 1. 仪器检测原理和方法：该分析仪不锈钢分离柱内装有专利2619混合离子交换树酯（Hitachi Cuiuomion-Exchange Resin），根据离子吸附交换的原理,，样品用6摩尔盐酸水介法处理后，经自动进样器定量，然后进入分离柱，用流量稳定的泵1输送规定的缓冲液，按事先编好的程序卡规定的程序自动淋洗，样品水介后的酸性、中性和碱性氨基酸分别从分离柱上被洗脱下来，各种氨基酸分次与泵2输送的茚三酮显色液在混合器中充分混合，在温度为100℃左右的反应浴中进行显色，生成紫色色素Dikepohydrindlidene Dikerohydrinaomine（DrDA），此紫色发色液经单色分离器的分光光度计，用570 纳米和440 纳米两个注长连续检测，得到的吸光度进行信号放大，记录仪自动绘出各神氨基酸峰谱，以标准氨基酸峰谱为基准，采用峰面极H·W 法进行结果计算，或通过数据处理系统进行计算打印，得出各种氨基酸含量。 2. 分析结果：为了检测仪器的稳定性，选用了各种不同样品20个，进行氨基酸含量的测试，测定数据列表2。
实验2 序列查询(Entrez)、BLAST序列相似性搜索
实验二：序列查询(Entrez)、BLAST序列相似性搜索 实验目的： 1.学会用Entrez系统查找目标序列 2.学会使用BLAST在数据库中搜索相似序列 3.学会分析数据库搜索结果 实验内容： 一、Entrez Entrez是一个由NCBI创建并维护的基于Web界面的综合生物信息数据库检索系统。用户不仅可以方便地检索Genbank的核酸数据，还可以检索来自Genbank和其它数据库的蛋白质序列数据、基因组图谱数据、来自分子模型数据库(MMDB)的蛋白质三维结构数据、种群序列数据集、以及由PubMed获得Medline的文献数据。 网址：https://www.360docs.net/doc/2f8334827.html,/Entrez/（或在NCBI主页默认All Databases时点击搜索框右边的Search进入）。如Figure 2.1所示： Figure 2.1 entrez 检索系统子数据库 点击搜索框右边的help按钮，即可进入Entrez帮助页面。 在搜索栏输入你要查找的关键词，点击“GO”即可开始搜索。如果输入多个关键词，它们之间默认的是“与”（AND）的关系。 Ｔｉｐｓ：搜索的关键词可以是一个单词，短语，句子，数据库的识别号，基因名字等等，但必须明确，不能是“ｇｅｎｅ”， “ｐｒｏｔｅｉｎ”等没有明确指向的词语。但“ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ”这样有一定范围的词是可以接受的。可以用你感兴趣的领域的专业术语，也可以是非专业术语，比如：ｈ１ｎ１，ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ，ａｌｂｉｎｉｓｍ； ｓｕｂｔｉｌｉｓｍ， ｐｅｒｏｘｉｄａｓｅ， ｍｙｏｇｌｏｂｉｎ。 输入关键词，点击“GO”之后，每个数据库图标前方出现了数字,代表的是在相对应的数据库里搜索到的条目数。点击进入对应的数据库，可以查看搜索到的条目。如果在数据库图标前面为灰色，显示“none”,说明在对应的数据库里没有搜索到任何结果。