生物信息学 实验三 数据库搜索-BLAST
实验三数据库搜索—BLAST
1. Nucleotide BLAST
在Nucleotide中输入登录号搜索人类MAPK9（NM_139069.2）基因，send to 为coding sequences，作为Query 序列，或者下载complete sequences，在Blastn 中限制序列搜索范围为272-1420（编码区）。分别用megablast, discontiguous megablast 和 blastn 进行搜索。
这三个搜索的参数不同之处，主要体现在单词单位，megablast的单词单位默认为28，可选范围从16-256， discontiguous megablast的单词单位默认为11，可选为11和12， blastn单词单位默认为11，可选范围为7,11和15。Megablast 可以快速搜索到与query 高度相似的序列；discontiguous megablast用于寻找与 query 高度相似的序列; blastn则用于寻找与 query 有一定相似度的序列。单词单位越小，敏感度越高，也就是说，Megablast敏感度最差，discontiguous megablast 居中，blastn 最高。
Megablast的搜索速度最快，discontiguous megablast居中，blastn最差。三个搜索所搜索到的相似序列的数量，相似性范围和分值范围都有很大差异，具
Methods Number Identity（%）Max score Megablast154172-10073.1-2122 discontiguous megablast652763-10044.6-2073 blastn116676310044.6-2073
截取30bp的片段进行blastn搜索，默认参数设置如下图：
搜索后，实际参数如下图，主要对word size, expect value进行了调整，这是因为我们了选中automatically adjust parameters for short input sequences，在所搜索的片段长度比较小时，数据库中随机情况下找到高度相似甚至相同的局部比对（HSPs）的可能性非常高，系统自动将 word size 调小，
提高敏感度，而将 E-value 调大，确保有搜索结果出现。
2. Protein BLAST
2.1第一个例子：
以人的 retinol binding protein 4 (NP_006735)作为 query搜索蛋白库，database选择RefSeq-protein数据库，organism选择细菌（Bacteria (taxid:2)），Blastp得到549条相似序列。分别用 BLASTP, PSI-BLAST，
Methods Number Identity（%）Max score
blastp54922-3935.7-54.1
PSI-BLAST
PHI-BLAST
DELTA-BLAST
2．2第二个例子
a 以人的血红蛋白 beta 链(NP_000509)作为 query, 使用默认参数搜索数据库（nr）搜索，共得到1443条序列，max score分值范围50.4-301，identity 范围41-100%。
b数据库更换为 RefSeq-Protein，organism设置为plants (taxid:3193)，搜索结果为No significant similarity found. For reasons why,click here，表明没有搜索到同源序列。
c 仅将wor
d size调为从6调为2，提高搜索敏感度，搜索到分值在32.3-37.4的56条序列，idetity范围31-38%。仅将评分矩阵从默认的 BLOSUM62 换成BLOSUM45，搜索到分值在31.8-33.9的9条序列，idetity范围23-37%。从两个参数调整的搜索结果看，word size更好的提高了搜索敏感度。
d若是使用PSI-BLAST，第一轮搜索到51条序列，选择 leghemoglobin构建矩阵，进行第二轮搜索，第二轮搜索到260条序列，且max score明显升高，范围47.4-149，第三轮266条，经7轮搜索，共得到268条序列，分值范,45.5-275，
identity范围13-22%。
使用敏感度更高的搜索算法DELTA-BLAST，第一轮得到265条序列，去掉非同源序列，进行第二轮搜索，得到267条，第三轮就得到268条，分值范围44-275，identity范围12-22%。
从四种提高搜索敏感度的方法所得到的结果可以看出，DELTA-BLAST和PSI-BLAST敏感度较高，都搜索到268条序列，而DELTA-BLAST在第一轮搜到几乎所有的同源序列，PSI-BLAST经过6轮迭代搜索，才得到所有序列。减小word size和更换小的BLOSUM矩阵，分别搜索到56和9条序列，与迭代搜索敏感度相差甚远。
2.3分别以MAPK9（NM_139069.2）及其编码的蛋白序列（NP_620708.1）为query，搜索核酸和蛋白数据库，数据库分别限定为refseq-rna和refseq-protein，organism分别限定为Bacillus sp. 10405 (taxid:1423)和Bacillus sp. 2479 (taxid:1396)。
以MAPK9（NM_139069.2）为query，搜索到303条序列，主要是分布在Bacillus cereus中。而以其编码的蛋白序列（NP_620708.1）为query，搜索到313条序列，主要是分布在Bacillus cereus中，蛋白序列搜索的敏感性要高于核酸序列搜索的敏感性。
通过调整搜索参数，可以提高搜索的敏感性，当单词单位调为2时，可以搜索到319条序列，也是分布在Bacillus，Bacillus cereus中。当矩阵从默认的BLOSUM62 换成 BLOSUM45，相似序列也是分布在Bacillus，Bacillus cereus 中，但是搜索到序列条数有所下降，仅313条。
使用敏感性更高的方法，PSI-BLAST经过7轮迭代搜索不再出现新序列，共得到573条序列，分别在Bacillus，Bacillus cereus和Bacillus cereus group 中，DELTA-BLAST经4轮迭代搜索得到573条序列，分别在Bacillus，Bacillus cereus和Bacillus cereus group中。PSI-BLAST搜索，第一轮会出现假阳性，经过筛选，以后每轮的假阳性会越来越少。而DELTA-BLAST搜索第一轮出现假阳性的几率已经非常小。
2.4 在进行搜索时，发现QuickBLASTP速度确实比blastp 搜索速度快，用QuickBLASTP搜索nr 蛋白质数据库的MAPK9（NP_620708.1）在芽孢杆菌中的相似序列时，结果没有搜索到序列，而blastp搜索到413条序列。说明blastp 搜索到搜索到的序列与目标序列的相似性均在50%以下。
3. Translated BLAST
以MAPK9（NM_139069.2）及其编码的蛋白序列（NP_620708.1）为query，分别用blastn，blastp，blastx, tblastx和 tblastn 搜索核酸和蛋白数据库，
数据库分别限定为refseq-rna和refseq-protein，organism限定为Bacillus
BioEdit实验报告
生物信息学引论实验课报告（3） 一、实验目的与要求 1、熟悉使用BioEdit软件基于核酸序列比对分析的真核基因结构分析； 2、熟悉使用BioEdit软件进行核酸序列的点突变定位； 二、实验内容 （一）使用BioEdit软件进行序列分析（选取一种数据）； （二） 1. 人瘦素(leptin) 基因编码区点突变408 A→C的定位：打开BioEdit软件→将人瘦素(leptin) mRNA的FASTA格式序列输入分析框→点击左侧序列说明框中的序列说明→点击Sequence栏→选择Nucleic Acid→点击Find next O RF→从起始密码ATG的第一个碱基开始查找该基因编码区408（464，NM_000230）位碱基（A）； 2. 人瘦素(leptin) 基因编码区点突变408 A→C的限制酶切点分析：再点击Sequence栏→选择Nucleic Acid→点击Restriction M ap→点击Generate Map按钮→找到该基因编码区408（464，NM_000230）位碱基后可见该位置有限制酶Hind III 的切点（AAGCTT）；（提示：如发生408 A→C突变，则该酶切点消失）； 3. 人瘦素(leptin) 基因编码区点突变408 A→C分析的引物设计：调用Internet浏览器并在其地址栏输入primer3网址（https://www.360docs.net/doc/4417949961.html,/cgi-bin/primer/primer3.cgi）→用复制/粘贴方式将人瘦素(leptin) mRNA（NM_000230）的FASTA格式序列输入分析框→在targets框填入464，1→选择Product Size (~300 bp)和Primer Tm (~58.0) →点击Pick Primesr按钮→从显示的五队引物中选择合适的引物； 4. 人瘦素(leptin) mRNA定量的引物设计：方法同“3. 人瘦素(leptin) 基因编码区点突变408 A→C分析的引物设计”，但在targets框将突变点位置改为外显子交会点位置，另外Product Size 一般选择~150 bp。
数据库实验3答案
实验三：交互式SQL语句的使用 1、实验目的 （1）掌握数据库对象的操作过程，包括创建、修改、删除 （2）熟悉表的各种操作，包括插入、修改、删除、查询 （3）熟练掌握常用SQL语句的基本语法 2、实验平台 使用SQL Server提供的Microsoft SQL Server Management Studio工具，交互式使用SQL语句。 3 实验容及要求 选择如下一个应用背景之一： ●学生选课系统 ●习题3、4、和5中使用的数据库 ●其它你熟悉的应用 （1）建立一个数据库和相关的表、索引、视图等数据库对象，练习对表、索引和视图的各种操作。 （2）要求认真进行实验，记录各实验用例及执行结果。 （3）深入了解各个操作的功能。 实验要求包括如下方面的容： 3.1 数据定义 1．基本表的创建、修改及删除 2．索引的创建 3．视图的创建 3.2 数据操作 完成各类更新操作包括： 1．插入数据
2．修改数据 3. 删除数据 3.3 数据查询操作 完成各类查询操作 1．单表查询 2．分组统计 3. 连接查询 4. 嵌套查询 5. 集合查询 3.4 数据操作 1．创建视图 2．视图查询 参考示例： 建立一个学生选课数据库，练习对表、视图和索引等数据库对象的各种操作。 一、数据定义 创建学生选课数据库ST，包括三个基本表，其中Student表保存学生基本信息，Course表保存课程信息，SC表保存学生选课信息，其结构如下表： 表1. Student表结构 表2. Course表结构
表3. SC表结构 1．创建、修改及删除基本表 （1）创建Student表 CREATE TABLE Student (Sno CHAR(8)PRIMARY KEY, Sname CHAR(8), Ssex CHAR(2)NOT NULL, Sage INT, Sdept CHAR(20) ); （2）创建Course表 CREATE TABLE Course (Cno CHAR(4)PRIMARY KEY, Cname CHAR(40)NOT NULL, Cpno CHAR(4), Ccredit SMALLINT, ); （3）创建SC表 CREATE TABLE SC (Sno CHAR(8)FOREIGN KEY (Sno)REFERENCES Student(Sno), Cno CHAR(4), Grade SMALLINT, ); （4）创建员工表Employee
生物信息学论文
生物信息学的进展综述 韩雪晴 （生物工程1201班，学号：201224340124） 摘要：生物信息学是一门研究生物和生物相关系统中信息内容和信息流向的综合性系统科学。80年代以来新兴的一门边缘学科，信息在其中具有广阔的前景。伴随着人类基因组计划的胜利完成与生物信息学的发展有着密不可分的联系，生物信息学的发展为生命科学的发展为生命科学的研究带来了诸多的便利，对此作了简单的分析。 关键词：生物信息学；进展；序列比对；生物芯片 A review of the advances in Bioinformatics Han Xueqing （Bioengineering, Class1201，Student ID：201224340124） Abstract: Bioinformatics is the science of comprehensive system of information content and information flows to a study on the biological and bio related in the system. The edge of an emerging discipline since 80, has broad prospects in which information. With the human genome project was completed and the development of bioinformatics are inextricably linked, for the life science research development of bioinformatics for the development of life science has also brought a lot of convenience, has made the simple analysis. Keywords: bioinformatics；progress；Sequence alignment；biochip 1、生物信息学的产生背景 生物信息学是20世纪80年代末开始，随着基因组测序数据迅猛增加而逐渐兴起的一门学科[1]。应用系统生物学的方法认识生物体代谢、发育、分化、进化以及疾患发生规律的不可或缺的工具[2]。及时、充分、有效地利用网络上不断增长的生物信息数据库资源，已经成为生命科学和生物技术研究开发的必要手段，从而诞生了生物信息学。 2、生物信息学研究内容 主要是利用计算机存储核酸和蛋白质序列，通过研究科学的算法，编制相应的软件对序列进行分析、比较与预测，从中发现规律。白细胞介素-6(IL-6)是机体重要的免疫因子,但在两栖类中未见报道。采用生物信息学方法对两栖类模式动物非洲爪蟾IL-6进行分析[3]。以人IL-6基因对非洲爪蟾数据库进行搜索、分析,并采用RT-PCR方法对所得序列进行验证。结果表明,非洲爪蟾IL-6基因位于scaffold_52基因架上,具有保守的IL-6家族基序[4]。采用生物信息新方法进行不同物种的免疫基因挖掘、克隆,是一种有效的方法[5]。 2.1序列比对 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。两个序列的比对现在已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[6]。序列数据库搜索最著名且最常用的工具之一便是BLAST算法。FASTA算法是另一族常用的序列比对及搜索工具[7]。 2.2结构比对 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。 2.3蛋白质结构预测 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[8]。 3、生物信息学的新技术
数据库系统实验三综述
实验题目实验三创建和使用视图、索引、存储过程 一、实验目的 1、理解视图、索引、存储过程的定义、索引、存储过程的优点与、索引、存储过程的工作原理； 2、掌握在查询分析器和企业管理器中创建、修改及删除视图、索引、存储过程； 3、掌握创建视图、索引、存储过程的SQL语句的用法；并能够熟练利用视图向表中插入、删除和修改数据。 4、掌握使用视图来查询数据。 二、实验主要仪器设备和材料 1．计算机及操作系统：PC机，Windows； 2．数据库管理系统：SQL Server 2005； 三、实验方法、步骤及结果测试 （一）、视图 1、建立“计算机学院”的学生基本情况视图ies_student_view，该视图包括计算机学院所有学生的学号、姓名、性别、出身年月、专业名称。 2、执行ies_student_view视图并观察结果。 3、建立课程1（上课编号）的学生名册的视图，该名册包括学生的学号、姓名、专业名称和这门课的成绩；并查询结果。 4、建立统计不及格情况的视图，列出不及格学生的学号、姓名和不及格的课程代码； 5、执行视图并观察结果。 6、修改视图ies_student_view，使该视图包括所有学生的学号、姓名、性别、出身年月、学院名称、专业名称。 7、执行ies_student_view视图并观察结果。 8、删除视图ies_student_view。并查询结果。
查询视图SQL语句及执行结果截图
（二）、索引 在student_course 表（学生选课表）的学生学号（sno ）列上创建索引sc_sno_index
（三）、存储过程 题目（1）创建存储过程list_student_department,该存储过程接收学院代码作为输入中某个院系学生的全部信息。 查询分析器执行情况： 题目（2）使用SQL语句执行存储过程list_student_department
生物信息学复习资料
第一章 1.生物信息学：用数学的、统计的、计算的方法来解决生物问题，这基于用DNA、氨基酸及相关信息。即生物+信息学，其中生物是指从基因型到表型：DNA/基因组→RNA→蛋白质→分子网络→细胞→生理学/疾病。信息学是指从数据到发现：数据管理→数据计算→数据挖掘→模型/模拟 2.人类基因组计划：①前基因组时代(1990年前)：通过序列之间的对比，寻找序列变化，确定序列功能。②基因组时代(1990年后～2001年)迅猛发展：标志性的工作包括基因寻找和识别，数据库系统的建立。③后基因组时代(2001年至今)功能基因组研究：研究内容发展到基因和基因组的功能分析，即功能基因组，学研究。从传统的还原论研究生命过程转到了整体论思想。 2001年,中美日德法英6国科学家耗费十年，联合公布人类基因组草图 3.基因芯片：又称DNA芯片，由大量DNA或寡聚核苷酸探针密集排列形成的探针阵列。原理：杂交测序方法，在一定条件下，载体上的核酸分子可以与来自样品的序列互补的核酸片段杂交，如果把样品中的核酸片段进行标记，在专用的芯片阅读仪上就可以检测到杂交信号。药物处理细胞总mRNA用Cy5标记，未处理的细胞总mRNA用Cy3标记，颜色？将两者杂交形成固相探针，包含cDNA和寡核苷酸，最后进行结果观察和信息分析。 、EMBL、DDBJ 5.数据挖掘：①理解数据和数据的来源②获取相关知识与技术③整合与检查数据④去除错误或不一致的数据⑤建立模型和假设⑥实际数据挖掘工作⑦测试和验证挖掘结果⑧解释和应用。数据挖掘中的常见算法思想：判断、聚类、关联。数据挖掘模型：①监督模型、预测模型②无监督模型：聚类分析和关联分析②数据降维：主成分分析和因子分析。 第二章： 1.Sanger法：①1977年，提出了“双脱氧核苷酸末端终止测序方法”②技术基础：PCR扩增；双脱氧核苷酸的扩增终止；电泳分离扩增片段③优点1.读取片段长 2.准确率高99.9% 缺点：1.测序通量低2.成本高、流程多④方法、原理：每个反应含有所以四种dNTP使之扩增，并混入限量的一种不同的ddNTP使之终止，由于ddNTP缺乏延伸所需要的3’-OH基团，使延长的寡聚核苷酸选择性地在G,A,T或 C 处终止，终止点由反应中相应的双脱氧而定，每一种dNTPs和ddNTPs的相对浓度可以调整，使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物。它们具有共同的起始点，但终止在不同的核苷酸上，可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段，凝胶处理后可以X-光胶片放射性自显影或非同位素标记进行检测 2. 第2代测序技术（2005）①特点：1.PCR反应空间限定在特定的微小载体中。降低成本，实现高通量2.边合成边测序以及平行测序②第一代测序就出现了自动化测序③Solexa步骤：(1)制备模板，单链片断固定到载片表面(2)DNA簇群生成(3)循环合成反应+荧光成像④技术基础：基于芯片或其他载体、3’受保护的荧光标记碱基、PCR ⑤优点：高通量、没有电泳的步骤，成本降低缺点：读取片段长度短、准确率下降 3．Read contig Scaffold ①Read:测序读到的碱基序列片段，测序的最小单位②contig:由reads通过对overlap区域拼接组装成的没有gap的序列段③Scaffold：通过pair ends信息确定出的contig排列，中间有gap 4.测序的应用：①遗传多样性分析②甲基化分析③研究与蛋白质结合的DNA序列特征④转录组测序 5. 转录组测序（RNA Seq）:①定义：把mRNA, non-codingRNA(ncRNA) 和smallRNA全部或者其中一些用高通量测序技术进行测序分析的技术②ncRNA主要包括有：tRNA、rRNA、snRNA、核仁小分子RNA(snoRNA)、细胞质小分子RNA(scRNA)、不均一核RNA(hnRNA)、小RNA(microRNA, miRNA) ③方法：获得cell总RNA，然后根据实验需要，对RNA样品进行处理，处理好的RNA再进行片段化，然后反转录形成cRNA，获得cDNA文库，然后在cDNA片段接上接头，最后用新一代高通量测序进行测序④作用：(1)通过RNA-seq来分析基因表达量(2)通过RNA-seq分析基因表达网
生物信息学专业实习总结范文
《浙江大学优秀实习总结汇编》 生物信息学岗位工作实习期总结 转眼之间，两个月的实习期即将结束，回顾这两个月的实习工作，感触很深，收获颇丰。这两个月，在领导和同事们的悉心关怀和指导下，通过我自身的不懈努力，我学到了人生难得的工作经验和社会见识。我将从以下几个方面总结生物信息学岗位工作实习这段时间自己体会和心得： 一、努力学习，理论结合实践，不断提高自身工作能力。 在生物信息学岗位工作的实习过程中，我始终把学习作为获得新知识、掌握方法、提高能力、解决问题的一条重要途径和方法，切实做到用理论武装头脑、指导实践、推动工作。思想上积极进取，积极的把自己现有的知识用于社会实践中，在实践中也才能检验知识的有用性。在这两个月的实习工作中给我最大的感触就是：我们在学校学到了很多的理论知识，但很少用于社会实践中，这样理论和实践就大大的脱节了，以至于在以后的学习和生活中找不到方向，无法学以致用。同时，在工作中不断的学习也是弥补自己的不足的有效方式。信息时代，瞬息万变，社会在变化，人也在变化，所以你一天不学习，你就会落伍。通过这两个月的实习，并结合生物信息学岗位工作的实际情况，认真学习的生物信息学岗位工作各项政策制度、管理制度和工作条例，使工作中的困难有了最有力地解决武器。通过这些工作条例的学习使我进一步加深了对各项工作的理解，可以求真务实的开展各项工作。 二、围绕工作，突出重点，尽心尽力履行职责。 在生物信息学岗位工作中我都本着认真负责的态度去对待每项工作。虽然开始由于经验不足和认识不够，觉得在生物信息学岗位工作中找不到事情做，不能得到锻炼的目的，但我迅速从自身出发寻找原因，和同事交流，认识到自己的不足，以至于迅速的转变自己的角色和工作定位。为使自己尽快熟悉工作，进入角色，我一方面抓紧时间查看相关资料，熟悉自己的工作职责，另一方面我虚心向领导、同事请教使自己对生物信息学岗位工作的情况有了一个比较系统、全面的认知和了解。根据生物信息学岗位工作的实际情况，结合自身的优势，把握工作
生物信息学课后题及答案-推荐下载
生物信息学课后习题及答案 （由10级生技一、二班课代表整理） 一、绪论 1.你认为，什么是生物信息学？ 采用信息科学技术，借助数学、生物学的理论、方法，对各种生物信息（包括核酸、蛋 白质等）的收集、加工、储存、分析、解释的一门学科。2.你认为生物信息学有什么用？对你的生活、研究有影响吗？（1）主要用于： 在基因组分析方面：生物序列相似性比较及其数据库搜索、基因预测、基因组进化和分 子进化、蛋白质结构预测等 在医药方面：新药物设计、基因芯片疾病快速诊断、流行病学研究：SARS 、人类基因组计划、基因组计划：基因芯片。 （2）指导研究和实验方案，减少操作性实验的量；验证实验结果；为实验结果提供更多的支持数据等材料。 3.人类基因组计划与生物信息学有什么关系？ 人类基因组计划的实施，促进了测序技术的迅猛发展，从而使实验数据和可利用信息急剧增加，信息的管理和分析成为基因组计划的一项重要的工作 。而这些数据信息的管理、分析、解释和使用促使了生物信息学的产生和迅速发展。 4简述人类基因组研究计划的历程。 通过国际合作，用15年时间（1990-2005）至少投入30亿美元，构建详细的人类基因组遗传图和物理图，确定人类DNA 的全部核苷酸序列，定位约10万基因，并对其他生物进行类似研究。 1990，人类基因组计划正式启动。 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。 1998完成人类基因组计划的物理作图，开始人类基因组的大规模测序。Celera 公司加入，与公共领域竞争启动水稻基因组计划。 1999，第五届国际公共领域人类基因组测序会议，加快测序速度。 2000，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。 2001，人类基因组“中国卷”的绘制工作宣告完成。 2003，中、美、日、德、法、英等6国科学家宣布人类基因组序列图绘制成功，人类基因组计划的.目标全部实现。2004，人类基因组完成图公布。 2.我国自主知识产权的主要基因组测序计划有哪些？水稻（2002），家鸡（2004），家蚕（2007），家猪（2012），大熊猫（2010） 2．第一章 、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行 高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。 、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
生物信息学实验指导书_新版本
生物信息学 实验指导书 重庆邮电大学
生物信息学实验指导书生物信息教学部谭军编 重庆邮电大学生物信息学院
前言 生物信息学是上世纪90年代初人类基因组计划(HGP)依赖，随着基因组学、蛋白组学等新兴学科的建立，逐渐发展起来的生物学、数学和计算机信息科学的一门交叉应用学科。目前生物信息学的研究领域主要包括基于生物序列数据的整理和注释、生物信息挖掘工具开发及利用这些工具揭示生物学基础理论知识等领域。生物信息学作为新型交叉应用学科，可以依托本校已有的计算机科学、信息学、生物学和数学等学科优势，充分展现投入少、见效快、起点高的特色，推动学校学科建设和本科教学水平。 本实验指导书中的8个实验均设计为综合性开发实验，面向生物信息学院全体本科学生和研究生，以及全校对生物信息学感兴趣的其他专业学生开放。生物信息学实验室将提供系统的保障，包括采用mail服务器和linux帐号管理等进行实验过程管理和支持。限选《生物信息学及实验》的生物技术专业本科生至少选择其中5个实验，并不少于8个学时，即为课程要求的0.5个学分。其他选修者按照课时和学校相关规定计算创新学分。
实验一熟悉生物信息学网站及其数据的 生物学意义 实验目的： 培养学生利用互联网资源获取生物信息学研究前沿和相关数据的能力，熟悉生物信息学相关的一些重要国内外网站，及其核酸序列、蛋白质序列及代谢途径等功能相关数据库，学会下载生物相关的信息数据，了解不同的数据文件格式和其中重要的生物学意义。 实验原理： 利用互联网资源检索相关的国内外生物信息学相关网站，如：NCBI、SANGER、TIGR、KEGG、SWISSPORT、Ensemble、中科院北京基因组研究所、北大生物信息学中心等，下载其中相关的数据，如fasta、genbank格式的核算和蛋白质序列、pathway等数据，理解其重要的生物学意义。 实验内容： 1.浏览和搜索至少10个国外和至少5个国内生物信息学相关网站，并描 述网站特征； 2.下载各网站的代表性数据各10条（组）以上，并说明其生物学意义； 3.讨论各网站适合做何种生物信息学研究的平台，并设计一个研究设想。 实验报告： 1.各网站网址及特征描述； 2.代表性数据的下载和生物学意义的描述； 3.讨论：这些生物信息学相关网站的信息资源，可以被那些生物信息学 研究所利用。 参考书目： 《生物信息学概论》罗静初等译，北京大学出版社， 2002； 《生物信息学手册》郝柏林等著，上海科技出版社， 2004； 《生物信息学实验指导》胡松年等著，浙江大学出版社， 2003。
同济大学数据库实验5答案
create proc procA as select* from student exec proca create proc procB @_year char(4) as select* from student where year(birthday )=@_year declare @_year char(4) set @_year ='1994' exec procB@_year create proc procf @_Snum char(30) as select s.snum ,avg(score)as平均成绩,count(https://www.360docs.net/doc/4417949961.html,um)as选秀门数,sum(1-score/60)as不及格门数 from student s,course c,sc,sections st where s.snum =sc.snum and sc.secnum =st.secnum and https://www.360docs.net/doc/4417949961.html,um =https://www.360docs.net/doc/4417949961.html,um and S.Snum =@_Snum group by S.Snum DECLARE @_SUNM char(30) set @_SUNM ='s001' exec procf@_sunm CREATE PROC Procd @_snum char(4),@_avg int out,@_selected_course int out,@_failed_course int out AS SELECT @_avg=AVG(score),@_selected_course=COUNT(cnum),@_failed_course=sum(1-score/60) FROM sc JOIN sections ON sc.secnum =sections.secnum WHERE snum=@_snum
数据库系统应用与开发--实验三
实验三JDBC基础（2） 一、相关知识点 1、JDBC基本概念 2、JDBC简单查询、preparedstatement、连接查询、集函数查询等 Odbc： Jdbc:
二、实验目的： 理解Java连接数据库的基本概念。理解Statement对象、PreparedStatement对象和ResultSet对象。 三、实验内容： 1、游标滚动模式试验。 第一步：将RsTest类放入对应的工程包中https://www.360docs.net/doc/4417949961.html,.zucc.booklib.rstest； 第二步：在BeanSystemUser表中增加一些测试数据； 第三步：运行程序，并查看执行结果。 第四步：将游标滚动模式改成TYPE_SCROLL_SENSITIVE，运行程序，并查看结果 【实验结果与分析】 A、第三步、第四步运行结果截图？并说明区别。 第三步： 第四步：修改前
第四步：修改后 B、
2、利用ResultSet对象进行数据修改 第一步：将RsTest2类放入对应的工程包中https://www.360docs.net/doc/4417949961.html,.zucc.booklib.rstest；
第二步：运行程序，并查看执行结果。 第三步：删除rs.updateRow(); 允许程序，并查看执行结果 【实验结果与分析】 A、请给出第二步、第三步的执行截图。说明区别，并分析原因。 第二步： 第三步： 3、利用PreparedStatement对象修改实验二的两个对出版社的查询。 第一步：在实验二的基础上，把传入的查询条件（出版社名称）改成带单引号的字符串，并运行程序。查看执行结果。 第二步：将原来的查询函数，改成用PreparedStatement。运行程序，查看执行结果。通用把传入的查询条件（出版社名称）改成带单引号的字符串，并运行程序。查看执行结果。 【实验结果与分析】 A、第一步执行结果截图。
生物信息学大实验_实验指导
实验1基因组序列组装（软件CAP3的使用） 一、实验目的 1．了解基因组测序原理和主要策略； 2．掌握CAP3序列组装软件的使用方法。 二、实验原理 基因组测序常用的两种策略是克隆法（clone-based strategy）和全基因组鸟枪法（whole genome shotgun method）。克隆法先将基因组DNA打成大的片段，连到载体上，构建DNA文库；再对每一个大片段（克隆）打碎测序。序列组装时先组装成克隆，再组装成染色体。克隆测序法的好处在于序列组装时可以利用已经定位的大片段克隆, 所以序列组装起来较容易, 但是需要前期建立基因组物理图谱, 耗资大, 测序周期长。 全基因组鸟枪法测序无需构建各类复杂的物理图谱和遗传图谱，采用最经济有效的实验设计方案，直接将整个基因组打成不同大小的DNA片段构建Shotgun文库，再用传统Sanger测序法或Solexa等新一代测序技术对文库进行随机测序。最后运用生物信息学方法将测序片段拼接成全基因组序列。该方法具有高通量、低成本优势。 序列组装时，先把把单条序列（read）组装成叠连群（contig）、再把叠连群组装成“支架”（scaffold），最后组装成染色体。 本实验将练习在Linux环境下用CAP3软件组装流感病毒基因组。 1．CAP3序列组装程序简介 Huang Xiaoqiu. 和 Madan，A. 开发的一套用于序列拼接的软件，此软件适用于小的数据集或 EST 拼接，它有如下特征： 1. 应用正反向信息更正拼接错误、连接contigs。 2. 在序列拼接中应用 reads 的质量信息。 3. 自动截去 reads5`端、3`端的低质量区。 4. 产生 Consed 程序可读的ace 格式拼接结果文件。 5. CAP3 能用于Staden软件包的中的GAP4 软件。 2．下载 此软件可以免费下载，下载地址：http：//https://www.360docs.net/doc/4417949961.html,/download.html。填写基本信息表格，即可下载。CAP3 详细参考文档可见：http：//https://www.360docs.net/doc/4417949961.html,/sas.html。 3．安装 （1）上传cap3 的压缩包到本地linux/unix 运算服务器； （2）解压缩： bash-2.05b$ tar xvf cap3.tar CAP3/ CAP3/README CAP3/cap3
sql 数据库 实验3答案
实验三：创建及管理数据表 1、创建表 依据数据表的结构创建相对应的数据表，表结构如下所示； 学生信息表（student ） CREATE (sno char (9) PRIMARY KEY , sname char (8) NOT NULL, ssex char (2), sage int , sdept varchar (20) ) 课程信息表（course ） CREATE (cno char (4) PRIMARY KEY , cname varchar (20) NOT NULL, cpno char (4), ccredit int ) 选课信息表（sc ）
CREATE TABLE sc (sno char(9), cno char(4), grade int, Constraint PK_sno PRIMARY KEY(sno,cno)) 2.修改表结构 1）在表student中增加新字段“班级名称（sclass）”字符类型为varchar(10)； use student ALTER TABLE student Add sclass nvarchar(10) 2）在表student中删除字段“班级名称（sclass）”； use student ALTER TABLE student Drop column sclass 3）修改表student中字段名为“sname”的字段长度由原来的6改为8； use student ALTER TABLE student ALTER COLUMN sname char(8) 4）修改表student中ssex字段默认值为‘男’； use student ALTER TABLE student add default'男'for ssex 5）修改表course中cname字段为强制唯一性字段； use student ALTER TABLE course Add constraint ix_course unique (cname) 6）修改表sc中grade字段的值域为0-100； use student ALTER TABLE sc Add constraint CK_grade CHECK(grade between 0 and 100) 7）删除数据表course的唯一性约束； use student ALTER TABLE course drop ix_course
数据库系统实验报告 实验三 数据控制(安全性)..
《数据库系统概论》实验报告 题目：实验三数据控制（安全性） 班级姓名学号日期2014年6月6日 一、实验目的 1.通过SQL对数据库进行安全性控制 2.完成教材中例题的上机练习 二、实验平台 微软SQL Server 2000或以上版本。 对于SQL Server 2000，使用查询分析器运行SQL语句，对于SQL Server 2005以上的版本，使用SQL Server Management Studio运行SQL语句。 三、实验内容和要求 使用SQL对数据进行安全性控制，包括授权和权力回收。 操作完成后，查看授权用户是否真正具有所授予的数据操作权利，在权力回收操作之后，用户是否确实丧失了所回收的数据操作权力。 在前几次实验中已经建立了实验数据库，继续在此数据库上进行实验所要求的各项操作。认真填写实验报告，记录所有的实验用例。 四、实验步骤 1.以管理员sa登录数据库，新建DB数据库，然后运行如下SQL语句，创建 我们前几次实验所建立的表。 CREATE TABLE course ( Cno char(4) NOT NULL, Cname char(40) DEFAULT NULL, Cpno char(4) DEFAULT NULL, Ccredit smallint DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (Cno) ) ; -- -- 转存表中的数据'course' -- INSERT INTO course (Cno, Cname, Cpno, Ccredit) V ALUES ('1', '数据库', '5', 4); INSERT INTO course (Cno, Cname, Cpno, Ccredit) V ALUES ('2', '数学', NULL, 2);
生物信息学论文
生物信息学论文 论文题目 PBL教学法在生物信息学课程教学中的应用与实践 指导老师：谷峻 学生姓名：吕晓莹 学号： 20112501092 院系：生命科学学院 专业：生物科学 撰写时间：2014年4月
摘要：PBL Problem-Based Leaming)，即基于问题学习，是由美国神经病学教授Barrows首创并于1969年在加拿大的麦克马斯特大学医学院试行的一种新的教学方法。PBL 的基本特点是以教师为引导，以学生为中心，通过解决问题来学习，与传统的以学科为基础，以教师为中心的教学方法相比有很大的不同。本论文通过对照PBL 教学理念和生物信息学课程理论，来探究PBL 教学法在生物信息学课程教学中应用与实践，为提高生物信息学课程教学质量提供一种可行方法。 关键词：PBL 教学法，生物信息学，应用与实践 1 前言 生物信息学是20世纪90年代由多种学科知识相互渗透、融合而兴起的一门用数理和信息科学的观点、理论以及方法去研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物医学数据的一门学科，具有开放性、发展性、交叉性、综合性、应用性等特点。鉴于此，尽管国内的生物信息学科学研究开展得如火如荼，但由于受到师资、教材、授课对象、教学条件、教学法等因素限制，开设该课程的高校尚未真正形成一套成熟的、科学的教学体系。 目前, 国内的生物信息学教学基本沿用以“教师讲授为主”的传统教学模式。以课堂为中心、以理论教学为主, 进行“满堂灌”式教育, “照本宣读”的方式也比较常见。缺乏与生物信息学交叉前沿性特点相适应的型教学模式。同时，实验教学比较单一, 常以验证性为目的, 有些甚至成为了“文献检索”课程, 缺乏和专相适应的综合性、设计性实验。现代教学改革与实践证明，在教学过程中必须要突出“学生是教学活动的主体”，既要注意张扬学生“个性”，更要强化学生团队合作意识及创新、创业能力培养，以保证人才培养质量。在这种情况下，传统的教学模式已与当前社会快速发展的局面格格不入，迫切需要变革。因此，为激发学生的学习积极性和教学参与热情，探索先进的教学法以革新生物信息学的教学内容及考核方式等显得尤为重要。其中，以PBL 为例的教学法在生物信息学课程教学应用与实践中取得了良好的课程教学效果。 2 PBL 教学法的优势 2.1 PBL 教学顺应时代的发展 当今社会是信息时代, 生物学不断发展, 知识不断更新, 老师要讲的内容越来越多, 学生要读的书越来越厚, 授课内容与课时不相适应的矛盾非常突出, 且教学双方负担过重, 教学效果难以保证, 这种填鸭式的传统教学越来越无法适应信息社会的要求, 这就要求学生在接受人类已有的科学知识基础上, 着重培养创造能力, 学会自己寻找知识和创造知识的本领。而PBL 教学模式能明显减少说教式教学和学习负担, 既能加强学生独立学习，又能减轻教师的教学负担，顺应了时代的发展。 2.2 有利于培养学生主动学习的能力和形成双向交流 传统的教学模式是以学科为基础, 教师课堂讲解为主, 教学内容进度和方法均由老师决定，其 对象是学生整体, 容易忽视单一个体的学习兴趣、能力及个性特征, 学生始终处于被动地接受知识的地位, 不利于主动学习能力的培养。而PBL 教学法打破传统的界限, 采取以“学生为中心、问题为核心”的教育方式。在教师的整体把握和指导下, 学生充分运用现代化科技手段如教材、图书馆、录像、模型、文献检索系统、电脑学习软件、网络以及多媒体等多种形式进行自学。课堂上,PBL模式强调学生主动参与学习, 从而大大提高学习效果和长期记忆的形成。从教学的角度来看, 指导老师长期与同一小组学生
生物信息学(第二版)
《精要速览系列-先锋版生物信息学（第二版）》 D.R.Westhead，J.H.Parish & R.M.Twyman 科学出版社2004 A生物信息学概述 相关学习网站https://www.360docs.net/doc/4417949961.html,/inbioinformatics B数据采集 DNA,RNA和蛋白质测序 1．DNA测序原理 DNA中核苷酸的顺序是通过链式终止测序【也称为脱氧测序（dideoxy sequencing）或以发明人命名的Sanger方法】来确定。 2．DNA序列的类型 基因组DNA，是直接从基因组中得到，包括自然状态的基因 复制DNA（copy DNA, cDNA），通过反转录ｍＲＮＡ得到的 重组DNA，包括载体序列如质粒，修饰过的病毒和在实验室使用的其他遗传元件等 3．基因组测序策略 散弹法测序（shotgun sequence）包括随机DNA片段的生成，通过大量片段测序来覆盖整个基因组 克隆重叠群测序（clone contig）DNA片段用推理的方法亚克隆，并且进行系统的测序直到整个序列完成 4．序列质量控制 通过在DNA双链上进行多次读取完成高质量序列数据的测定 可使用如Phred等程序对最初的跟踪数据（trace data）进行碱基识别和质量判断。 载体序列和重复的DNA片段被屏蔽后，使用Phred等程序将序列拼接成重叠群 （contigs），剩下的不一致部分通过人工修饰解决 5．单遍测序 低质量的序列数据可以由单次读段（read）产生（单遍测序，single-pass sequencing）。 尽管不很准确，但单遍测序如ESTs和GSS s，可以低廉的价格快速大量的产生 6．RNA测序 因为有大量的小核苷酸（minor nucleotide）（化学改变的核苷）存在于转移RNA （tRNA）和核糖体RNA（rRNA）中，所以RNA测序不能像DNA测序那样直接进行。 需要用特殊的方法来识别被改变的核苷，包括生化实验，核磁共振谱（NRM spectroscopy）和质谱（MS）技术 7．蛋白质测序 蛋白质序列可以通过DNA序列推断得到，而RNA测序不能提供有关已改变残基或其他类型的翻译后蛋白质修饰（比如剪接或二硫键的形成） 大部分蛋白质测序是通过质谱（MS）技术进行的
最新生物信息学学习心得
生物信息学学习心得 第一篇：生物信息学 生物信息学是上世纪90年代初人类基因组计划(hgp)依赖，随着基因组学、蛋白组学等新兴学科的建立，逐渐发展起来的生物学、数学和计算机信息科学的一门交叉应用学科。目前生物信息学的研究领域主要包括基于生物序列数据的整理和注释、生物信息挖掘工具开发及利用这些工具揭示生物学基础理论知识等领域。生物信息学作为新型交叉应用学科，可以依托本校已有的计算机科学、信息学、生物学和数学等学科优势，充分展现投入少、见效快、起点高的特色，推动学校学科建设和本科教学水平。 本实验指导书中的8个实验均设计为综合性开发实验，面向生物信息学院全体本科学生和研究生，以及全校对生物信息学感兴趣的其他专业学生开放。生物信息学实验室将提供系统的保障，包括采用mail服务器和linux帐号管理等进行实验过程管理和支持。限选《生物信息学及实验》的生物技术专业本科生至少选择其中5个实验，并不少于8个学时，即为课程要求的0.5个学分。其他选修者按照课时和学校相关规定计算创新学分。实验一熟悉生物信息学网站及其数据的生物学意义 实验目的：
培养学生利用互联网资源获取生物信息学研究前沿和相关数据的能力，熟悉生物信息学相关的一些重要国内外网站，及其核酸序列、蛋白质序列及代谢途径等功能相关数据库，学会下载生物相关的信息数据，了解不同的数据文件格式和其中重要的生物学意义。 实验原理： 利用互联网资源检索相关的国内外生物信息学相关网站，如：ncbi、sanger、tigr、kegg、sble、中科院北京基因组研究所、北大生物信息 学中心等，下载其中相关的数据，如fasta、genbank格式的核算和蛋白质序列、pathatdb格式化库文件，并输入blast命令进行计算，获得结果文件。 实验内容： 1. 向网上blast服务器提交序列，得到匹配结果； 2. 本地使用blast，格式化库文件，输入命令行得到匹配结果；
mysql数据库实验答案
实验一创建、修改数据库和表结构 1、用create建立教学数据库的五个基本表： （1）学生表（学号，姓名，性别，年龄），student((Sno， sname，ssex，sage) ； （2）课程表（课程号，课程名，学分），Course (Cno, Cname, credit) ； （3）选课表（学号，课程号，成绩），SC (Sno,, Cno, grade ) ； (4) 教师表（教师号，姓名，性别，出生年月，系部，职称，地址）， T(Tno，Tname，ssex，birthday，dept，title，address) ； (5) 工资表（教师号，基本工资，职务工资，合计），Salary(Tno，jbgz，zwgz，hj)； Create Database Student default character set utf8 default COLLATE utf8_bin;
Use Student; Create Table Student( SNo c har(20) primary key, SName char(20) , SSex char(4) default '男', SAge int ) ENGINE=InnoDB; Create Table Course( CNo c har(20) primary key, CName char(20) NOT NULL,
CRedit f loat ) ENGINE=InnoDB; Create Table SC( SNo c har(20) NOT NULL, CNo c har(20) NOT NULL, Grade float, Primary Key(SNo, CNo), Foreign Key(SNo) References Student(SNo) On Delete Cascade, Foreign Key(CNo) References Course(CNo) )ENGINE=InnoD B;