高中生物竞赛资料-生物信息学 第一章 生物信息学概论高中生物精品公开课

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高中生物竞赛生物信息学课件

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Flat File可由Perl例程进行分析。
三:序列格式
数据库中包含有大量的蛋白质及核酸序列的详细描述,在 文本格式中碱基序列和氨基酸序列都用一个字母来表ห้องสมุดไป่ตู้。但 他们需要通过特定的共用算法表达出来。
四:生物信息学中的XML格式
可扩展标记语言XML是一种在文本文件中组织数据的语 言,一个XML文件代表一个嵌套的信息树。
差异,分子系统发育分析是研究核酸序列与蛋白质 序列的发育问题。
在具体分析时,会选择某段核内核酸序列等进行多 个生物种类相关序列的同源性分析,查明这些种类 的亲缘关系及进化程度,构建进化树。
六:蛋白质结构预测 目前测定特定性质蛋白质结构的手段主要依靠X射线晶
体衍射与核磁共振。这两种方法只能测定特定性质蛋白 质结构,跟不上核酸测定的速度。
四:研究方法
DNA序列测定是人类基因组计划中最基本任务, 在探索有效的测序方法时,先将有关方法应用到其 他生物基因组测序,再将成功方法运用到人类基因 组。
酿酒酵母基因组第一个被测序真核生物, 12100000个碱基对;线虫基因组第一个被测序动 物基因组,97000000个碱基对。
基因组测序概观:选择生物→从细胞中分离基因 组DNA→把基因组DNA切割成合适的可相互重叠 的DNA片段→把DNA片段插入载体中大量克隆→ 测出每个DNA片段的序列→根据片段间重叠,把 序列组装成最终基因组序列
生物学实验很多,比如免疫共沉淀法、荧光扫描共振能 量转移、双分子荧光互补技术。 (六)生物系统模拟 (七)代谢网络建模分析
代谢网络设计生化反应途径、基因调控和信号转到过程 (蛋白质的相互作用) (八)计算生物学 (九)生物多样性研究 (十)合成生物学
补充内容: 人类基因组计划

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Query = human beta globin Subject = myoglobin Information about this alignment: score, expect value, identities, positives, gaps…
Middle row displays identities; + sign for similar matches
15
Choose align two or more sequences…
16
Enter the two sequences (as accession numbers or in the fasta format) and click BLAST.
17
Pairwise alignment result of human beta globin and myoglobin
1
Overview and examples
2
DNA vs. Protein Alignment
• The reliability of protein alignment is higher than that of DNA
– 20 vs 4 characters – Codons : changes in the third position often do not alter the amino acid that is specified – Many amino acids share related biochemical and physical properties
• Ungapped DNA alignment:
AUGGAATTAGTTATTAGTGCTTTAATTGTTGAATAA ||||| | || || || | || || || | |

生物信息学PPT课件

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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。
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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。

《生物信息学概论A》课件

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PART 06
生物信息学的未来发展与 挑战
新兴技术与应用领域
人工智能与机器学习
在生物信息学中应用人工智能和机器学习技术,实现对基因组、 蛋白质组等复杂数据的自动化分析和解读。
纳米技术与合成生物学
结合纳米技术,实现更精准的基因编辑、药物输送和疾病诊断。
临床信息学
利用生物信息学技术,实现精准医疗和个性化治疗,提高疾病诊断 和治疗的效果。
包括电泳、色谱等分离技术,可以将复杂的蛋白质混合物分离成单一组分。
蛋白质鉴定技术
主要依赖于质谱技术,通过将蛋白质消化成肽段,然后对这些肽段进行质谱分析,从而确定蛋白质的序列。
蛋白质组学在药物研发中的应用
疾病标记物寻找
通过比较正常和疾病状态下的蛋白质表达谱,可以发现与疾病相关 的标记物,用于疾病的早期诊断和治疗监测。
药物靶点发现
通过对蛋白质相互作用的研究,可以发现新的药物靶点,为新药研 发提供新的思路和方向。
药物作用机制研究
通过研究药物对蛋白质表达和功能的影响,可以深入了解药物的作用 机制,为药物优化提供依据。
PART 04
生物信息学数据库
数据库的种类与用途
基因组数据库
存储基因组序列数据,用于基因识别、基因定位和基因功能研究。
它涉及到多个领域,如分子生物学、 遗传学、系统生物学、进化生物学等 ,旨在揭示生物现象背后的数据规律 和机制。
生物信息学的发展历程
20世纪70年代
随着人类基因组计划的启动,生物信息学开始萌芽。
20世纪90年代
随着计算机技术和互联网的发展,生物信息学迅速发 展壮大。
21世纪初
随着大数据和人工智能技术的兴起,生物信息学进入 了一个新的发展阶段。

《生物信息学介绍》PPT课件

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9. 生物信息学分析(如cluster 算法、差异基因的 同源性比对,差异基因的相关文献检索等)
基因芯片应用
• 基因表达检测
– 特异性相关的基因:差异表达的基因 – 基因功能研究 – 健康状况的检测 – 毒理学研究 – 药物作用机制的研究
• 定位克隆 • 基因突变和多态性检测 • 确定重叠群克隆的排序
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)
• 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
研究分类
• 序列分析 • 不基于序列的研究
–生物芯片的基因表达谱分析 –全基因组关联分析 –基因调控网络的反向工程研究
数据挖掘技术在生物信息学的应用
• 异质、分布式基因组数据的语义综合 • DNA序列的相似性查找和比较 • 关联分析:识别基因序列的共发生性 • 路径分析:在疾病发展的不同阶段的相
的机理和疾病发生的分子机制
• 人类基因组计划(Human Genome PROJECT, HGP)
1986年Americian Rensto Dulbecco 《Science》
阐明人类基因组的全部核苷酸序列,从整体上破译人类 遗传信息,在分子水平全面认识自我
近期任务
• 大规模基因组测序中的信息分析 • 新基因和新SNPS(单核苷酸多态性)的发

生物信息学生物信息学绪公开课一等奖市赛课获奖课件

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分析、筛选大量新数据
生物中旳复杂网络、复杂 过程、复杂现象
理论生物学 计算生物学
试验永远起着决定作用
计算/理论生物学旳发展离不 开试验生物学旳贡献
试验生物学日益依赖计算/理 论生物学旳指导
计算 试验 理论
二十一世纪生命 科学
数学与物理科学
生物信息学(Bioinformatics) 这一名词旳来由
多重序列比对研究旳是多种序列旳共性。序列 旳多重比对可用来搜索基因组序列旳功能区域, 也可用于研究一组蛋白质之间旳进化关系。
发觉同源分子
3、 基因组序列分析
遗传语言分析——天书 基因组构造分析 基因辨认 基因功能注释 基因调控信息分析 基因组比较
4、基因体现数据旳分析与处理
基因体现数据分析是目前生物信息学研究旳热 点和要点
349(1991)99
老式生物学:试验科学
当代生物学旳发展: 1、高通量数据获取日益实现自动化、半工业化
从数据库中实现数据挖掘、知识发觉 2、海量数据
难以完全依赖试验手段对新数据进行分析,必须借 助计算机实现分析和筛选 3、更复杂层次旳生物学问题
复杂旳基因调控网络、代谢网络;细胞间信号转导过 程;生物个体全部基因体现变化……
生物科学和 技术旳 发展
人类基因组 计划旳 推动
生物信息学 基本思想旳产生
二十世纪 50年代
生物信息学 旳迅速发展
二十世纪 80-90年代
20世纪50年代,生物信息学开始孕育
20世纪60年代,生物分子信息在概念上将计算 生物学和计算机科学联络起来
20世纪70年代,生物信息学旳真正开端
20世纪70年代到80年代早期 ,出现了一系列著 名旳序列比较措施和生物信息分析措施

第1讲 生物信息学绪论PPT幻灯片

第1讲 生物信息学绪论PPT幻灯片
Sanger测序法 双脱氧链终止法
Sanger测序法
新的测序技术 –焦磷酸测序法(454,Solexa, Solid), 单分子测序 –新的整合技术
1995 第一个自由生物体流感嗜血菌(H. inf)的全基因组测序完成
1996 完成人类基因组计划的遗传作图 启动模式生物基因组计划
H.inf全基因组
大肠杆菌及其全基因组
水稻基因组计划
1999.7 2000
第5届国际公共领域人类基因组测序会议,加快测序速度 Celera公司宣布完成果蝇基因组测序 国际公共领域宣布完成第一个植物基因组——拟南芥全基 因组的测序工作
Drosophila melanogaster 果蝇
Arabidopsis thaliana 拟南芥
51335613554632416254244212326366645622466146342646 11111111111111111111111111112222222222222222222222
隐状态:那个骰子
基因的鉴定
跟线虫的基因数差不多 暗示着。。。。。。
人类基因组序列的显示
Visualization什 Nhomakorabea是生物信息学? 1
一、生物信息学定义
2
生物信息学(Bioinformatics)名词的由来
八十年代末期,林华安博士认识到将计算机科学与生物学 结合起来的重要意义,开始留意要为这一领域构思一个合适的 名称。起初,考虑到与将要支持他主办一系列生物信息学会议 的佛罗里达州立大学超型计算机计算研究所的关系,他使用的 是“CompBio”;之后,又将其更改为兼具法国风情的 “bioinformatique”,看起来似乎有些古怪。因此不久,他便 进一步把它更改为“bio-informatics(bio/informatics)”。 但由于当时的电子邮件系统与今日不同,该名称中的-或/符号 经常会引起许多系统问题,于是林博士将其去除,今天我们所 看到的“bioinformatics”就正式诞生了,林博士也因此赢得了 “生物信息学之父”的美誉。

中国科技大学系列:《生物信息学》01省名师优质课赛课获奖课件市赛课一等奖课件

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➢BLAST:应用最广泛旳序列相同性搜索工具,相 比FASTA有更多改善,速度更快。
PSI-BLAST:位点特异性迭代BLAST PHI-BLAST:模式发觉迭代BLAST
基于序列信息研究分子进化
1.构建进化树,分析蛋白质旳超家族及亚家 族分类。
2.寻找Ortholog (直系同源物)或者Paralog (旁系同源物)。
3. 分子进化树旳构建措施:邻接法 (Neighbor-Joining), 最大简约法(Maximum Pasimony),最大似然性法(Maximum Likelihood),以及贝叶斯类算法(MCMC)。
4.构建进化树旳第一步:可靠旳多序列比对。
RNA二级构造旳预测
1. RNA分子中,如果存在重复且反向互补 ,则可以形成发卡结构。
2.数学知识:概率论与统计学等 3.算法及编程能力:JAVA, Perl/Python,
PHP+MySQL, …
生物信息学旳常用算法与措施
动态规划算法(Dynamic programming); 贝叶斯统计(bayesian statistic); 人工神经网络(ANNs); 马尔可夫模型和隐马尔科夫模型(HMM); 遗传算法(Genetic Algorithm); 蒙特卡洛措施(Monte Carlo); 模拟退火算法(Simulated Annealing); 支持向量机(SVM); …
1955年,Sanger与合作者分别对牛、猪和羊旳胰岛素蛋白质进 行了测序并做了序列上旳比较。-最早旳序列比对。
1962年,鲍林提出分子进化旳理论,推测在人中可能存在 50,000~100,000个不同旳基因/蛋白质。-分子进化理论旳奠定。
1965年,Margaret Dayhoff构建蛋白质序列图谱 1970年,Needleman-Wunsch算法:全局优化比对。 1981年,Smith-Waterman算法开发:局部优化比对。 1990年,迅速序列相同性搜索工具BLAST旳开发
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ห้องสมุดไป่ตู้
Drug Discovery
Metabolomics Genomics
生物信息学定义
Bio-informatics bio (biology) + informatics
利用计算机存储、检索、分析、预测生物分子 组成与结构的科学
生物学
数学
计算机科学
生物分子信息

生物信息的载体



细 胞
Genome : the “manual of life”
TTGGAAAACATTCATGATTTATGGGATAGAGCTTTAGATCAAATTGAAA AAAAATTAAGCAAACCTAGTTTTGAAACCTGGCTCAAATCGACAAAAGC
GTCCAACTGGGCTGSTACToATCGsGAiATmTGAGpAGAGleAATC,CAyTCAGeGCtGTTCsAAoTTTTmCATTyATAAsTCtTTeTGrACiAAoTCuTCGTsCA…TAGTGAAATATCTATC
生物信息学
生物信息学产生的背景
人类基因组计划的诞生
诺贝尔奖获得者Renato Dulbecco 于1986 年在 Science 杂志上发表了一篇文章名为 “ A turning point in cancer research: Sequencing the human genome”,认为 要彻底阐明癌症的发生、演进、侵袭和转移 的机制,必须对人体细胞的基因组进行全测 序。经过3年多的讨论,美国政府与1990年
10月正式启动了一项耗资30亿美元的15年计 划,预期到2005年完成人类基因组30亿碱基 的全序列测序,这就是被称为生命科学“ 登 月计划” 的人类基因组计划。
Renato Dulbecco
NovaSeq 6000
生物信息学产生的背景
人类基因组计划的诞生
诺贝尔奖获得者Renato Dulbecco 于1986 年在 Science 杂志上发表了一篇文章名为 “ A turning point in cancer research: Sequencing the human genome”,认为 要彻底阐明癌症的发生、演进、侵袭和转移 的机制,必须对人体细胞的基因组进行全测 序。经过3年多的讨论,美国政府与1990年
ATACCTTTGATACATTTGTTATCGGATCTGGAAATCGGTTTGCGCATG C AGCTTCTTTAGCAGTAGCAGAAGCGCCGGCTAAAGCGTATAATCCGCTT
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5、 蛋白质结构预测
1、 生物分子数据的收集与管

基因组 数据库
蛋白质 序列 数据库
EMBL GenBank
DDBJ
SWISS-PROT PIR
蛋白质 结构
数据库
PDB
2、 数据库搜索及序列比
较 搜索同源序列在一定程度上就是通过序列比较寻找相
似序列
序列比较的一个基本操作就是比对(Alignment), 即将两个序列的各个字符(代表核苷酸或者氨基酸残 基)按照对应等同或者置换关系进行对比排列,其结 果是两个序列共有的排列顺序,这是序列相似程度的 一种定性描述
ATCATCTGAAAAATTCACAAACGAGTTTATTAACTCTATTCGTGACAAT AAAGCAGTAGAATTCCGCAACAAATACCGTAATGTAGATGTTTTACTGA
TTGATGA~TA9T7TC.1AA%TTCoTTfAGgCeAnGGoTmAAAeGAwGCeArGeAC“AjCuAAnGkAA”G AATT
存贮、复制、传递和表达 遗传信息的系统
生物信息学主要研究两种信息载体
DNA
蛋白质
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
生物信息学主要研究内容
1、 生物分子数据的收集与管

2、 数据库搜索及序列比较 3、 基因组序列分析 4、 基因表达数据的分析与处
RNA Alternative Splicing of DSCAM1
碱基突变与遗传病
碱基突变与遗传病
Genbank growth
SRA Growth
Bioinformatics
Biology
Medicine
Agriculture
Forestry
Bioinformatics
Proteomics
TTTATGATCTTACGGGGGAAGAGTTAGATGTAAAATTTATTATTCCTCC TAACCAGGCCGAGGAAGAATTCGATATTCAAACTCCTAAAAAGAAAGTC
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10月正式启动了一项耗资30亿美元的15年计 划,预期到2005年完成人类基因组30亿碱基 的全序列测序,这就是被称为生命科学“ 登 月计划” 的人类基因组计划。
Renato Dulbecco
生物信息学产生的背景
人类基因组 计划中测序 的策略:
分级鸟枪测序
生物信息学产生的背景
什么是生物信息学?
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