结构生物信息学..
数据结构在生物信息学中的应用
数据结构在生物信息学中的应用生物信息学是一门将生物学与信息科学相结合的学科，其研究内容主要包括基因组学、蛋白质组学、生物网络和生物序列分析等等。
在生物信息学的研究过程中，数据结构起到了重要的作用。
本文将介绍数据结构在生物信息学中的应用，并分析其对生物信息学研究的影响和意义。
一、哈希表哈希表是一种高效的数据结构，能够快速地进行元素的查找和插入。
在生物信息学中，哈希表常常被用于存储和查找生物序列的信息。
例如，在基因组学研究中，我们可以使用哈希表存储基因序列的信息，并通过哈希函数将基因序列快速映射到哈希表中的位置，从而实现对基因序列的快速查找。
二、树树是一种重要的数据结构，在生物信息学中有广泛的应用。
例如，在蛋白质结构预测中，我们常常使用二叉树来表示蛋白质的结构。
通过将蛋白质的氨基酸序列作为树的节点，并将蛋白质之间的相互作用关系作为树的边，我们可以通过遍历树的方式来预测蛋白质的结构。
另外，在构建生物网络的过程中，我们也常常使用树这种数据结构来表示生物之间的关系。
三、图图是生物信息学中常用的数据结构之一，可以用于表示和分析生物网络。
生物网络是一种复杂的网络结构，可以用图来表示。
例如，在基因调控网络研究中，我们可以使用图来表示基因之间的调控关系。
图的节点表示基因，边表示基因之间的调控关系，通过对图的分析，我们可以了解基因之间的调控机制，找到相关的生物信息。
四、队列和栈队列和栈是两种重要的线性数据结构，在生物信息学中也得到了广泛的应用。
例如，在基因序列比对的过程中，我们可以使用队列来存储待比对的序列，通过出队和入队的操作来进行序列的比对。
另外，在生物序列分析中，我们也常常使用栈来实现基因序列的反转和互补操作。
综上所述，数据结构在生物信息学中扮演着重要的角色。
哈希表的高效查找和插入操作、树的递归遍历操作、图的关系分析以及队列和栈等线性数据结构的应用，都为生物信息学的研究提供了强大的工具和方法。
数据结构的合理选择和应用，对于生物信息学研究的进展具有不可替代的意义。
生物信息学研究方法
生物信息学研究方法
生物信息学研究方法是指在生物学和计算机科学交叉领域中，利用计算机和生物学相关的数据库、算法和工具，对生物学数据进行处理、分析和解释的方法。
以下是一些常用的生物信息学研究方法：
1. 序列分析：分析DNA、RNA和蛋白质的序列，包括基因预测、比对、同源性分析和进化关系的推断等。
2. 结构生物信息学：预测蛋白质的三维结构，包括蛋白质折叠、结构模拟和结构比对等。
3. 基因调控网络分析：研究基因调控网络的拓扑结构和功能，包括转录因子-靶基因关系、信号通路和调控子识别等。
4. 基因组学和转录组学：利用高通量测序技术对基因组和转录组进行全面的测量和分析，包括基因组注释、基因表达差异分析和功能富集分析等。
5. 蛋白质组学：研究蛋白质的组分、结构和功能，包括质谱分析、蛋白质互作网络和功能注释等。
6. 系统生物学：整合多层次的生物学数据和模型，研究生物系统的整体性质和调控机制，包括代谢通路分析、信号转导网络分析和生物系统模拟等。
7. 数据库和算法开发：开发和维护生物学数据库，并设计和实现相关的生物信息学算法和工具，以支持生物学研究。
这些方法在生物学的诸多领域中都有广泛的应用，例如基因组学、进化生物学、癌症研究等。
通过生物信息学研究方法，科学家们可以更好地理解和解释生物学的复杂性。
结构生物信息学4-多序列比对
④ 在所得到的比对中,对于α1、α2和 α中原来有插入或删除操作的位 置, 恢复其原有的实际字符或空位 字符”-”.
多序列比对
a1 a2a3a4
b1 b2b3b4b5
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算法原理 – 树形比对
多序列比对
对于n个序列的树形比对的基本算法过程如下：
（1）初始化，对于每个序列，生成一个叶节点
（2）利用AA算法合并两个节点，形成一个新节点，
合并的结果放在新节点中，原来的两个节点作
为
新节点的子节点
（3）反复执行（2），直到形成n个叶节点的树根为止，
根节点中的序列即为最终的多重比对结果。
α
α1
α2
s1 s2 s3 s4
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算法原理 – CLUSTAL算法
算法原理 –动态规划算法
多序列比对的动态规划算法
多序列比对
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算法原理 –动态规划算法
多序列比对的动态规划算法
Sequence 2
多序列比对
Sequence 1
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算法原理 – SP方法
多序列比对
为了找到最佳比对，并解决解决动态规则算法的 计算复杂问题，Carrillo & Lipman (1988)建立了 SP(Sum of Pairs)方法
SP
scoreAGP
26
S
G
打分函数：
P（a,a）=0 P（a,b）= -1 （a≠b） P（a,-）=P（-,b）= -1 P（-,-）=0
逐对计算p(1,2)，p (1,3)，...，p(1,8)，p (2,3)，p(2,4)，...p(2,8) ...，p(7,8) 的 所有得分：（-7-6-5-4-3-2-1）+2 = -26 然后将一个多重比对所有列的得分全部加起来，其和即为该多重比对的得分。
结构生物信息学(Structural Bioinformatics)
Examples of recent advances: 6 Docking and inhibitor design
• Discovery of a potent and selective protein kinase CK2 inhibitor by highthroughput docking. Vangrevelinghe et al., J Med Chem. 2003, 46:265662. • Structural modes of stabilization of permissive phosphorylation sites in protein kinases: distinct strategies in Ser/Thr and Tyr kinases. Krupa et al., J Mol Biol. 2004, 339:102539.
Example of recent advances: 1 Genomewide survey
• Mechanisms of thermal adaptation revealed from the genome of the antarctic Archaea Methanogenium frigidum and Methanococcoides burtonii. Saunders et al., Genome Res 2003 (7):15808
Prediction with inputs from Structural Bioinformatics Genomewide analysis of protein families Evolutionary relationships amongst proteins Design of novel protein folds Design of new function to an existing scaffold
生物信息学中的序列分析与结构预测研究
生物信息学中的序列分析与结构预测研究序列分析与结构预测是生物信息学中的重要研究领域。
生物信息学是应用计算机科学、数据科学和统计学等技术来研究生物学问题的学科。
序列分析和结构预测是生物信息学中的两个核心任务，它们可以揭示生物分子的功能和结构，进而为疾病治疗、药物设计等领域提供重要的理论依据。
1. 序列分析序列分析是指对生物分子序列（如DNA、RNA和蛋白质序列）进行研究和分析的过程。
通过序列分析，我们可以了解到生物分子的组成、结构和功能。
在序列分析中，常用的方法包括序列比对、序列搜索以及序列分类等。
序列比对是将不同生物分子序列进行比对，找出它们之间的相似性。
通过比对分析，可以推测不同生物分子之间的亲缘关系，进而研究它们的功能和进化历史。
序列比对中的常见算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
序列搜索是从大量的生物序列数据库中搜索与目标序列相似的序列。
这种方法可以帮助研究人员找到与目标序列功能相似的已知序列，从而推断目标序列的功能和结构特征。
常用的序列搜索算法包括BLAST算法和FASTA算法。
序列分类是根据生物分子的序列特征将它们分为不同的家族或亚型。
通过序列分类，可以对生物分子进行分类研究，从而揭示它们的功能和结构变化。
常用的序列分类方法包括聚类分析、物种分类和基于机器学习的分类模型。
2. 结构预测结构预测是基于生物分子的序列信息来预测其三维结构的方法。
生物分子的结构决定了其功能和相互作用方式。
结构预测可以帮助我们理解生物分子的功能和相互作用机制，并为药物设计和疾病治疗等领域提供有力的支持。
蛋白质结构预测是结构预测中的重要任务之一。
蛋白质是生物体内最重要的功能分子，其结构与功能密切相关。
蛋白质结构预测可以通过多种方法进行，包括基于比对的模板建模、蛋白质折叠动力学模拟以及基于物理力学模型的结构预测等。
核酸结构预测是研究DNA和RNA分子的三维结构的过程。
DNA和RNA是生物体内的遗传物质，其结构和功能的解析对生物学的研究具有重要意义。
结构生物信息学3-序列比对
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蛋白质的打分矩阵 -- PAM
PAMn矩阵的构建
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
序列比对算法
选取多个家族的相似性>85%的保守序列； 根据匹配计分进行多重比对(不含空位)； 以比对结果构建进化树，反映氨基酸替换关系； 计算每种氨基酸转换成其它氨基酸的次数； 计算每种氨基酸突变率； 计算每对氨基酸突变率，得到突变概率矩阵，将此矩阵 自乘n次； 将突变概率矩阵转化为PAMn矩阵。
等价矩阵 (unitary matrix) BLAST矩阵 转移矩阵（transition，transversion）
等价矩阵表 A T 0 1 C 0 0 G 0 0 A T BLAST矩阵 A 5 -4 -4 T -4 5 -4 C G A T A 1 -5 -1 -4 -4 -4 -4 转移矩阵 T -5 1 -5 C G -5 -1 -1 -5
Sequence 1 Sequence 2
actaccagttcatttgatacttctcaaa
taccattaccgtgttaactgaaaggacttaaagact
A A 1
G 0
C 0
T 0
匹配: 1 错配: 0 分值：5
G 0
C 0 T 0
1
0 0
0
1 0
0
0 1
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DNA转换和颠换
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基因的进化
生物学意义
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基因的进化
生物学意义
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基因进化过程中的变异
变异：主要有三种类型：
生物学意义
替代(substitution) 插入或删除(insertion or deletion)，通称indel 重排(rearrangement) 进化距离，一个序列变 Sequence A 成另一个序列所需的步 骤数 x steps 如A变为B的进化距离为 ：x+y
生物信息学研究论文3100字_生物信息学研究毕业论文范文模板
生物信息学研究论文3100字_生物信息学研究毕业论文范文模板生物信息学研究论文3100字(一)：基于结构生物信息学的白介素17进化及其结构研究论文摘要：目的：基于结构生物信息学的白介素17进化及其结构研究，以为防治许多炎症相关重大疾病提供借鉴。
方法：采用医学研究资料调研分析法，对我院2 019年1月2019年10月收治的狼疮性肾炎、稽留流产、阿尔茨海默病、左右半结腸癌等疾病患者，就白介素17受体基因进行研究，具体方法应用基因组学、生物信息学，序列比对和注释后，就其进化和结构进行研究。
结果：Recombinant HumanIL-17通过SDS-PAGE，银染色和Coomassie？Blue染色定量光密度法显示，纯度>95%。
通过LAL方法，每1微克蛋白质的内毒素水平<0.01EU。
辅助T细胞的细胞增殖测定中测量中，为此作用的ED50为0.06-0.24ng/mL。
即细胞因子转运蛋白至机体关联的高浓度区细胞因子生物学效应；与mCK-R相应成竞争性配体，抑制mCK-R介导生物学效用明显。
结论：IL-17的进化及其结构在狼疮性肾炎、稽留流产、阿尔茨海默病、左右半结肠癌等疾病等疾病的防治中效果和表达较为明显，可作为疾病防治领域的科研依据加以重视。
关键词：白介素17；进化；结构；结构生物信息学白介素17是最初源于鲤科鱼类最具代表性的二个物种—鲤和草鱼IL17受体基因家族的起源进化，无论是基因组学和生物信息学的研究方法，均证实了在鲤和草鱼中分别注释得到9个和5个IL17受体基因家族成员；与四足动物相比，大多数硬骨鱼类中IL17受体基因没有明显增多。
两类物种除在IL17RB和IL17受体基因家族成员在不同组织中全基因组复制后不同基因拷贝的功能发生了分化。
本研究旨在基于结构生物信息学的白介素17进化及其结构研究，以为防治许多炎症相关重大疾病提供借鉴，具体内容分析如下：1资料和方法1.1一般资料采用医学研究资料调研分析法，对我院2019年1月2019年10月收治的狼疮性肾炎、稽留流产、阿尔茨海默病、左右半结肠癌等疾病患者，就白介素17受体基因进行研究，具体方法应用基因组学、生物信息学，序列比对和注释后，就其进化和结构进行研究。
生物科技-生物信息学PowerPointPresentatio 精品
Domains：Motifs的组合
一个或多个domains
六种蛋白质的结构类型
(1) Domains: 螺旋束通过loops连接 (2)b Domains: 主要是反平行b片，两对b片形成
sandwich结构 (3)bDomains: 螺旋连接的平行的b片 (4) bDomains： 螺旋和b片各自形成单独的
膜蛋白 (Membrane proteins): 特定的疏水表面
亚稳态 (marginally stable): 折叠之后的蛋白质 无序性 (Intrinsically disordered): 许多蛋白质必须
与其他蛋白质结合后才能够获得稳定的结构
因此，预测蛋白四个基本层面
1.PDB (Protein Data Bank): 蛋白质结构数 据库
/pdb/home/home.do
2. MMDB (Molecular Modeling Database): 分子模拟数据库
/sites/entrez?d b=structure
结构 (5) Multidomain ( b)：包含多种domains (6) Membrane & cell-surface proteins
-domain structures: 4-helix bundles
Up-and-down sheets and barrel
Greek key motifs
b-Strands & Sheets
1. 一般不单独出现，成对或多个出现 2. b链通过氢键连接，稳定结构 3. 相互作用的部分通过短的/长的loop连
接 4. 平行或反平行的bsheet
反平行的b-sheet
平行的b-sheet
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Similar：having characteristics in commonary
同源性（homology）:
A similarity often attributable to common origin
Sets of nuclear and non-nuclear proteins. SWISS-PROT release 38.0 with annotations of sub-cellular localisation (ignoring PUTATIVE, POTENTIAL, BY SIMILARITY). sorted all remaining proteins into two sets: (1) nuclear proteins (true positives, 3142 proteins) and (2) non-nuclear proteins (true negatives, 5910 proteins). 数据源: ftp:///databases/swiss-prot/ 手册: /sprot/userman.html
– 实验观察到的NLS有没有共同点？ – 这些共同点是否足以区分核蛋白和非核蛋白
Positively charged residues are abundant in NLSs. the monopartite motif is characterised by a cluster of basic residues preceded by a helix-breaking residue. Similarly, the bipartite motif consists of two clusters of basic residues separated by 9-12 residues 'NLS cores are hexapeptides with at least four basic residue and neither acidic nor bulky residues' . However, this motif matches only few nuclear and many non-nuclear proteins.
Occurrence in an entry Once; starts the entry Once or more Three times Once or more Optional Once Optional Once or more
Line code ID AC DT DE GN OS OG OC
Content Identification Accession number(s) Date Description Gene name(s) Organism species Organelle Organism classification
哪些共同特征? （2）
• 同源蛋白应该具有相对保守的功能 （催化同类化学反应、结合同类型的其他 分子等） • 蛋白质功能依赖于三维结构
按照上述原理，我们同样应该能够根据三维 结构上的共同特征来判断蛋白质分子是否 同源。 最简单: 主链原子位置的均方根偏差(RMSD)
生物信息学的基本策略（2）
2、发现和利用不同特征间的关联关系 （Guilty by association）
（核定位信号，NLS，nuclear localization signal) /predictNLS/
分子生物学的模型： 转运蛋白识别NLS序列，复合物通过 核孔被主动转运到核内
数据搜集
• 实验数据分析
– 实验观察到的NLS有没有共同点？ – 这些共同点是否足以区分核蛋白和非核蛋白？ – 能否根据序列间的进化关系对实验数据进行扩展？
--Merriam-Webster Dictionary
同源进化上有共同的起源
哪些共同特征? （1）
• 分子生物学的中心法则
转录 DNA RNA 翻译 蛋白质
遗传信息：贮存在DNA的核苷酸序列中 进化中被复制以及发生变异的是 基因的核苷酸序列（以及相应的蛋白质序列） 因此，按照分子生物学的基本原理，我们应该根据核苷酸序列或者氨基酸序列上 的共同特征来判断序列的是否同源 最简单: 序列一致性 (sequence identity)
• Collecting initial set of NLS from literature.
– e.g. /entrez/ Search pubmed for “nuclear localization signal” Among the listed records “Nuclear localization signal-receptor affinity correlates with in vivo localization in S. cerevis” “related articles”…
例如： 序列同源性 结构整体特征
序列整体特征
序列局部特征（如motif） 功能模式
结构局部特征
关联关系的发现： 数据搜集、特征提取与数据建模、参数估计的 过程。知识发现。 关联关系的利用：数据检索、统计检验、实验验证的过程。知识 利用。 例：根据序列预测蛋白质在核内的定位 序列motif 蛋白在细胞核内定位
生物信息学（Bioinformatics）
• 数据驱动 （data driven） • 基础
– – – – 现代生物学基本原理 （中心法则、分子进化…) 高通量数据采集手段 统计学 信息科学 (数据库、机器学习、模式识别、知识发现、互 联网…)
• 问题： 生物信息学分析中涉及到了哪些数据？
生物信息学的基本策略