生物信息学绪论
第1章 生物信息学绪论最新版本ppt课件
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）
第一章 绪论
第一章绪论1.1 什么是生物信息学?生物信息学是一门交叉学科。
它包含了生物信息的获取、管理、分析、解释和应用在内的所有方面。
它综合运用生物学、计算机科学和数学等多方面知识与方法，来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义，并应用于解决生命科学研究和生物技术相关产业中的各种问题。
生物信息学主要有三个组成部分：建立可以存放和管理大量生物信息学数据的数据库；研究开发可用于有效分析与挖掘生物学数据的方法、算法和软件工具；使用这些工具去分析和解释不同类型的生物学数据，包括DNA、RNA和蛋白质序列、蛋白质结构、基因表达以及生化途径等。
生物信息学这个术语从20世纪90年代开始使用，最初主要指的是DNA、RNA 及蛋白质序列的数据管理和分析。
自从20世纪60年代就有了序列分析的计算机工具，但是那时并未引起人们很大的关注，直到测序技术的发展使GenBank之类的数据库中存放的序列数量出现了迅猛的增长。
现在该术语已扩展到几乎覆盖各种类型的生物学数据，如蛋白质结构、基因表达和蛋白质互作等。
1.2 生物信息学的发展历史生物信息学早期的研究对象主要限于DNA序列的存储和分析，而其最近的迅速发展主要缘于基因组计划及相关转录组、蛋白质组、代谢组、相互作用组等计划的实施和高通量生物实验技术的发展，使生物学实验数据出现了爆炸性增长。
生物信息学作为一门独立的学科只有近20年的历史，但事实上，与生物信息学相关的研究可以追溯到远至上世纪中期对蛋白质和DNA结构预测的模型研究。
1.3 生物信息学的主要研究领域、基本问题和方法目前的生物信息学研究，已从早期以数据库的建立和DNA序列分析为主的阶段，转移到后基因组学时代以比较基因组学（comparative genomics）、功能基因组学（functional genomics）和整合基因组学（integrative genomics）为中心的新阶段。
生物信息学的研究领域也迅速扩大。
生物信息学涉及生物学、计算机学、数学、统计学等多门学科，从事生物信息学研究的工作者或生物信息学家可以来自以上任何一个领域而侧重于生物信息学的不同方面。
[生物信息学]生物信息学绪论
![[生物信息学]生物信息学绪论](https://img.taocdn.com/s3/m/3d8ab09db0717fd5360cdcb4.png)
直 观
复杂
25
生物分子信息的特征
生物分子信息数据量大 生物分子信息复杂 生物分子信息之间存在着密切的联系
26
27
How Much Data - PDB
28
生物分子数据的收集与管理
EMBL
数据库！ 搜索！
基因组 数据库
蛋白质 序列 数据库
GenBank DDBJ
SWISS-PROT PIR
对于第二部密码，目前则只能用统计学的方法进行分析
无论是第一部遗传密码，还是第二部遗传密码，都隐藏 在大量的生物分子数据之中。
生物分子数据是宝藏， 生物信息数据库是金矿， 等待我们去挖掘和利用。
24
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
信
息
生物分子功能数据
蛋白质的生物功能由蛋白质的结构所决定 ， 蛋白质结构预测成为了解蛋白质功能的重要途 径
蛋白质结构预测分为:
二级结构预测 空间结构预测
蛋白质折叠
42
复杂结构分析： X射线晶体结构分析、多维核磁共振（NMR）波谱分析 和电子显微镜二维晶体三维重构（电子晶体学，EC）等 物理方法
Difficult! Expensive! Too Much Time!
1990, 1996, 1998, 1999, 2001
3
引 言 我国自主产权的全基因组测序计划
水稻 (2002) 家鸡 (2004) 家蚕 (2007) 家猪 (启动) 大熊猫 (启动)
4
绪论
第一节 引言 ——从人类基因组计划说起
第二节 生物信息学及其发展历史 第三节 生物信息学主要研究内容 第四节 生物信息学当前的主要任务
生物信息学综述
生物信息学的概要摘要生物信息学是生物科学中一门新兴的前沿学科，本文主要阐述了生物信息学的概念、特点，研究内容和应用与发展前景。
关键词生物信息学发展前景前言2l 世纪是高科技发展的世纪，随着人类基因组计划的完成、遗传语言的破译、生物大分子的功能与结构研究，一门崭新的拥有巨大发展潜力的新的学科生物信息学悄然兴起并得以蓬勃发展。
生物信息学已成为分子生物学家和从事生物学研究和学习的科研人员、教师和学生的必备工具。
1生物信息学概述生物信息学( B i o i n f o r m a t i c s )是生物学、数学和计算机科学交叉所形成的一门新兴学科，它主要运用信息科学和计算机，手段通过数据分析和处理．揭示海量数据间的内在联系和生物学含义，进而提炼有用的生物学知识。
2生物信息学的最大特点一是数据库庞杂，仅人类基因组一项，就大约有3 ．0 ×l 0 个A、G、C、T构成：二是操作主要在网络环境中运行，通过网络强大的搜索功能实现数据储存、检索和分析；三是由于是一门由计算机技术、数学、生物学等多学科综合交叉产物．它的理论及内容尚在不断地完善与更新中。
3生物信息学的研究内容3.1基因组信息学分析生物信息学的重大目标在于理解生物数据和生命本质。
迄今为止真正掌握信息存储与表达规律的只有DNA上编码蛋白质的区域，即基因。
当前生物序列信息提取与分析主要集中在下几个方面：( 1 )新基因与基因新的功能的发现与鉴定。
( 2 )非编码区信息结构分析。
( 3 ) 编码区和非编码区的信息调控规律的研究。
3.2比较基因组学研究自 1 9 9 0年正式实施人类基因计划以来，现已有1 8个生物体的完整基因组测序完毕，约有 4 0个完整基因组正在被译当中，从而为分离一些人类遗传病的候选基因和预测一些新克隆的人类基因的功能提供有益的指导，生物体基因组研究为人类基因组提供大量的参考信息。
3.3蛋白质组信息学研究蛋白质是生物信息的重要组成部分，它具有自身特有的活动规律.。
生物信息学第一章绪论PPT幻灯片
❖ 掌握生物信息学领域内计算机信息处理的方法； ❖ 了解生物信息学方面的一些重要资源，掌握运
用生物信息学工具解决生命科学相关问题的基 本方法与途径。
研究对象
• 基因：具有遗传效应的DNA片段
• 蛋白质：调控和实现几乎所有生物功能 的分子机器
研究对象
参考书
❖ 孙啸，陆祖红，谢建明，生物信息学基础， 清华大学出版社, 2004. ❖ 张成岗, 贺福初, 生物信息学方法与实践, 科学出版社, 2002.
课程特点
➢ 具有学科交叉的鲜明特色 ➢ 概念多, 算法多
成绩评定
平时考核成绩×30％ ＋ 闭卷考试成绩×70％
生物信息学
1.4
生物信息学研究内容
序列比对 (Sequence Alignment) 蛋白质结构预测 计算机辅助基因识别 非编码区分析和ＤＮＡ语言研究
分子进化和比较基因组学
序列重叠群装配 遗传密码的起源 基于结构的药物设计 基因表达谱分析 ,代谢网络分析 ,基因 芯片设计和蛋白质组学数据分析等
TUBIC
网址： /
CHGC
网址：
/
2.
分子数据库及NCBI序列检索
核酸序列数据
2.1 分子数据类型
生 物 分 子 信 息 生物分子功能数据 复杂 蛋白质序列数据 最基本
生物分子结构数据
直观
2.2
分子数据库 核酸数据库
• IMGT(ImMunoGeneTics数据库含有与免疫系统有
关的核酸序列数据 ) /imgt/
• dbEST (序列表达标记数据库)
/dbEST/index.html
• EPD(真核启动子数据库)
http://www.epd.isb-sib.ch/
Protein Sequence Records from SWISS-PROT and PIR
记录类型
索引号格式
RefSeq Nucleotide Sequence Two letters, an underscore bar, and six Records digits, e.g.: mRNA records (NM_*): NM_000492 genomic DNA contigs (NT_*): NT_000347 complete genome or chromosome (NC_*): NT_000907 genomic region (NG_*): NG_000019 RefSeq Protein Sequence Records Two letters (NP), an underscore bar, and six digits, e.g.: NP_000483
生物信息学概论
生物信息学概论
生物信息学是一门生物学、计算机科学和统计学交叉的新兴学科，利
用计算机科学、统计学和生物学等领域的技术手段，研究生物学中的信息
问题。
生物信息学的发展得益于计算机技术的迅速发展和基因组学的大规
模进展，是推动生命科学发展和实现个性化医学的关键技术之一。
生物信息学的研究内容主要包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、
代谢组学、系统生物学和生物信息学软件等方面。
其中，基因组学是生物
信息学的核心内容，研究的是基因组的结构、功能和进化等问题。
转录组
学是研究基因的转录和表达的分子生物学学科，蛋白质组学是研究所有蛋
白质的表达和功能，代谢组学研究的是生物体内代谢产物的组成和代谢活动。
系统生物学则是研究生物体系统级的调控规律和功能。
生物信息学也是个充满挑战和机遇的领域。
生物物种之间的差异和基
因组的复杂性，给生物信息学的研究和应用带来了很大的挑战。
目前生物
信息学面临着数据管理、数据标准化、数据挖掘和信息整合等方面的挑战。
同时，在生物信息学应用中，还有重要的伦理和法律问题等等。
总之，生物信息学不仅是一个新兴专业，也是生命科学与计算机科学、统计学等交叉领域的典型代表，它将成为解决许多生命科学研究的重要工具，对医学、农业等领域的发展也将产生深远影响。
生物信息学教学大纲
红河学院《生物信息学》课程教学大纲一、课程基本情况与说明（一）课程代码：（二）课程英文名称：bioinformatics（三）课程中文名称：生物信息学（四）授课对象：生物科学和生物技术专业本科生（五）开课单位：生命科学与技术学院（六）教材：1、生物技术专业：《生物信息学应用技术》，王禄山、高培基编，化学工业出版社，2008年2、生物科学专业：《生物信息学基础》，孙啸、陆祖宏、谢建明编，清华大学出版社，2005年（七）参考书目[1]《生物信息学》，DavidW.Mount著，钟扬等译，高等教育出版社，2003年[2]《基因组数据分析手册》，胡松年、薛庆中编，浙江大学出版社，2003年[3]《生物信息学中的计算机技术(Developing Bioinformatics Computer Skills)》，CynthiaGibas,Per Jambeck著，孙超等译，中国电力出版社，2002年[4]《生物信息学：基因和蛋白质分析的实用指南》，Andreas D. Baxevanis，Francis OuelletteB F著，李衍达、孙之荣等译，清华大学出版社，2000年[5]《生物信息学算法导论（An Introduction to Bioinformatics Algorithms ）》，琼斯，帕夫纳著，王翼飞等译，化学工业出版社，2007年（八）课程性质（五号宋体加粗）生物信息学是生命科学领域一门新兴的边缘学科，综合了生物学、计算机学、信息学、统计学等方面的知识。
该学科在学生掌握生物化学、遗传学、分子生物学以及计算机应用、高等数学等相关知识的基础上开设，属于生物类专业的专业课程（必修或选修）。
通过学习，学生能够加深对分子生物学和基因工程等课程的理解，并为进一步学习基因组学(genomics)和蛋白质组学(protemics) 奠定基础。
（九）教学目的1、给学生介绍生物信息学的主要内容以及未来可能的发展方向，为学生构建相关知识体系，开阔学生的视野，为将来进一步学习、科研打下基础。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
生物信息学发展的背景
基因组时代的“钓鱼”和后基因组时代的“网鱼”
……新的生物学研究模式的出发点应该是理论 的。科学家将从理论推测出发，然后再返回到 实验中去，追踪或验证这些理论假设。……生 物学家不仅必须成为计算机学者，而且也要改 变他们研究生命现象的途径。
——W. Gilbert
Walter Gilbert (1932- ) Harvard University, Biological Laboratories
is my number one recommendation.
Francis Collins, Director of HGP at NIH
中国科学院基因研究所、北京大学也邀请林华安 担任客座教授，启动北大成为今日中国Bioinformatics 大本营。
生物信息学概念
生物信息学 是一门交叉学科，也是当今全球最具发展前途的学科之一。
When I give talks to young scientists seeking advice about areas of future intense scientific excitement, computational biology
A C G T AAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACC
TAGCAAGTTGCATGACGATTGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGAC CTAGCAAGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAATGCATGACCTAGCAGCATCGCGATGCATGACCTAGCAAGAAGTTG CATGACGATGCATGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAA GTTGCATGACGATTGACCTAGTGCATGACTGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGTGCATGAC GATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGTTGCATGACGATTGACCTAGCAGCATC GAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAG CAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGTTGCATGACGATTGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTA GCAGCATCGCGATGCATGACCTAGCAAGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAG CATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGTTGCATGACGATTGACCTAGTGCATGACTGACCTAGCAGCATCG
1987年－生物信息学一词的产生
林华安(Dr. Hwa A. Lim) 博士
一九八七年首创Bioinformatics 一词，一九九○年， 以一个年仅35岁的年轻亚洲科学家，邀齐当时美国、 苏联、法国、日本等各国国家基因组实验室的主任， 发起世界第一届国际Bioinformatics 学术会议。自此开 启 世 界 各 国 政 府 预 算 支 持 以 及 业 界 投 入 Bioinformatics 的研究风潮，因此被尊崇为“世界生物信息之父”， 林华安连续担任该会议十年的大会主席。
生物信息学绪论
主要内容
生物信息学发展的背景 什么是生物信息学？ 生物信息学的研究内容 生物信息学的任务 生物信息学的应用
一、生物信息学发展的背景
1. 人类基因组计划（HGP）
2000年6月克林顿宣布人类基因组草图完成
On June 26, 2000, President Clinton, with J. Craig Venter, left, and Francis Collins, announces completion of "the first survey of the entire human genome."
2003年
一、生物信息学发展的背景
完成精细图,约30亿个数据(碱基)，相当于3000本每本 1000页每页1000字的“天书” 。
曼哈顿原子弹计划
人类基因组计划
阿波罗登月计划
一、生物信息学发展的背景
序列生物数据爆炸性增长
AGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGTTGCATGA CGATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCG AAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGTTGCATGACGATTGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATC GAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAG CAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGTTGCATGACGATTGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTA GCAGCATCGCGATGCATGACCTAGCAAGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAG CATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGTTGCATGACGATTGACCTAGTGCATGACTGACCTAGCAGCATCG