生物信息学课程设计实验报告—典型的生物信息学分析报告
生物信息学实验报告3（三）蛋白质序列分析
⽣物信息学实验报告3（三）蛋⽩质序列分析（三）蛋⽩质序列分析实验⽬的：掌握蛋⽩质序列检索的操作⽅法，熟悉蛋⽩质基本性质分析，了解蛋⽩质结构分析和预测。
实验内容：1、检索SOX-21蛋⽩质序列，利⽤ProParam⼯具进⾏蛋⽩质的氨基酸组成、分⼦质量、等电点、氨基酸组成、原⼦总数及疏⽔性（ProtScale⼯具）等理化性质的分析。
2、利⽤PredictProtein、PROF、HNN等软件预测分析蛋⽩质的⼆级结构；利⽤Scan Prosite软件对蛋⽩质进⾏结构域分析。
3、利⽤TMHMM、TMPRED、SOSUI等⼯具对蛋⽩质进⾏跨膜分析；采⽤PredictNLS进⾏核定位信号分析；利⽤PSORT进⾏蛋⽩质的亚细胞定位预测；利⽤CBS（http://www.cbs.dtu.dk/services/ProtFun/）⽹站⼯具预测蛋⽩的功能，将序列⽤Blocks、SMART、InterProScan、PFSCAN等搜索其保守序列的特征，进⾏motif 的结构分析。
4、利⽤Swiss-Model数据库软件预测该蛋⽩的三级结构，结果⽤蛋⽩质三维图象软件Jmol查看。
CPHmodels 也是利⽤神经⽹络进⾏同源模建预测蛋⽩质结构的⽅法和⽹络服务器I-TASSER预测所选蛋⽩质的空间结构。
5、分析蛋⽩质的翻译后修饰：分析信号肽及其剪切位点: SignalIP http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/；分析糖链连接点:分析O－连接糖蛋⽩,NetOGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetOGlyc/；分析N－连接糖蛋⽩，NetNGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetNGlyc/。
6、利⽤检索的序列，进⾏同源⽐对，获得并分析⽐对结果。
实验步骤（⼀）1、在NCBI 蛋⽩质数据库中查找SOX-21蛋⽩质序列分别选择⽖蟾（Xenopus laevis）、⼩家⿏[Mus musculus]、猕猴[Macaca mulatt a]的SOX-21蛋⽩质序列，并保存其FASTA格式。
生物信息学实训报告范文
一、实训背景随着生物科学和信息技术的发展，生物信息学作为一门新兴交叉学科，已成为生物科学研究的重要组成部分。
为了提高学生对生物信息学理论与实践的结合能力，我们学院特开设了生物信息学实训课程。
本次实训旨在通过实际操作，让学生深入了解生物信息学的基本原理、常用工具和数据分析方法，培养学生的实验技能和科研思维。
二、实训目标1. 理解生物信息学的基本概念、研究内容和应用领域。
2. 掌握生物信息学常用工具的使用方法，如BLAST、Clustal Omega、MEGA等。
3. 学会利用生物信息学方法进行基因序列分析、蛋白质结构预测和功能注释。
4. 提高实验操作技能和科研思维能力。
三、实训内容本次实训共分为三个部分：理论学习、实验操作和项目实践。
（一）理论学习1. 生物信息学基础：介绍生物信息学的定义、发展历程、研究内容和方法。
2. 生物序列分析：讲解基因序列、蛋白质序列的基本概念，以及序列比对、序列聚类等分析方法。
3. 蛋白质结构预测：介绍蛋白质结构预测的基本原理和方法，如同源建模、折叠识别等。
4. 功能注释：讲解基因和蛋白质的功能注释方法，如基于序列的注释、基于结构的注释等。
（二）实验操作1. 序列比对：使用BLAST工具进行序列比对，分析序列的同源性。
2. 序列聚类：使用Clustal Omega工具进行序列聚类，分析序列的进化关系。
3. 蛋白质结构预测：使用MEGA工具进行蛋白质结构预测，分析蛋白质的三维结构。
4. 功能注释：使用Gene Ontology（GO）数据库进行基因和蛋白质的功能注释。
（三）项目实践1. 基因组注释：以某物种基因组为研究对象，进行基因预测和功能注释。
2. 蛋白质相互作用网络构建：以某物种蛋白质组为研究对象，构建蛋白质相互作用网络，分析蛋白质之间的相互作用关系。
四、实训过程1. 准备阶段：学生通过查阅资料、阅读文献，了解实训内容，并提前学习相关软件的使用方法。
2. 实验阶段：在教师的指导下，学生进行实验操作，完成实训任务。
生物信息学实习报告
一、实习背景随着生物科学的快速发展，生物信息学作为一门新兴交叉学科，日益受到广泛关注。
为了更好地将理论知识与实践相结合，提升自身综合素质，我于今年暑假期间，在XXX生物科技有限公司开展了为期一个月的生物信息学实习。
二、实习单位简介XXX生物科技有限公司是一家专注于生物信息学研究的科技型企业，主要从事基因组学、转录组学、蛋白质组学等领域的研究与开发。
公司拥有一支经验丰富的研发团队，为我国生物信息学领域的发展做出了积极贡献。
三、实习内容1. 基因组数据分析在实习期间，我主要参与了基因组数据分析项目。
具体工作如下：（1）学习并掌握了基因组数据分析的基本流程，包括数据预处理、比对、注释、统计等。
（2）熟练运用多种生物信息学软件，如SAMtools、BAMSurgeon、Picard等，对基因组数据进行处理和分析。
（3）通过分析基因组数据，发现基因变异、转录本结构变异等生物学特征，为后续研究提供依据。
2. 转录组数据分析除了基因组数据分析，我还参与了转录组数据分析项目。
具体工作如下：（1）学习并掌握了转录组数据分析的基本流程，包括数据预处理、比对、差异表达分析等。
（2）熟练运用多种生物信息学软件，如TopHat、Cufflinks、DESeq2等，对转录组数据进行处理和分析。
（3）通过分析转录组数据，发现差异表达基因、miRNA等生物学特征，为后续研究提供依据。
3. 蛋白质组数据分析此外，我还参与了蛋白质组数据分析项目。
具体工作如下：（1）学习并掌握了蛋白质组数据分析的基本流程，包括蛋白质提取、质谱分析、数据预处理等。
（2）熟练运用多种生物信息学软件，如Proteome Discoverer、Mascot等，对蛋白质组数据进行处理和分析。
（3）通过分析蛋白质组数据，发现蛋白质相互作用、信号通路等生物学特征，为后续研究提供依据。
四、实习收获1. 理论与实践相结合通过实习，我深刻体会到理论知识与实践操作的重要性。
湖南大学生物信息学实验报告-W8
实验1 DNA Blast（利用DNA数据库上提供的Blast功能）1基本信息：姓名：程瑶学号：201378020205班级：医学1301 实验日期：2016-04-192实验目的和要求：1）掌握BLAST的原理；2）了解如何利用Genbank数据库中提供的Blast功能完成同源性检索3实验仪器、设备与材料：计算机（联网）4实验原理：BLAST是一个NCBI开发的序列相似搜索程序，还可作为鉴别基因和遗传特点的手段。
BLAST能够在小于15秒的时间内对整个DNA数据库执行序列搜索。
BLAST（Basic local alignment search tool）,中文意思为基本的基于局部对准的搜索工具，是一种快速查找与靶序列具有连续相同片段的序列的技术。
5实验步骤：1）进入NCBI主页（/），点击BLAST按钮，进入了BLAST HOME界面。
A、选择blastn，在Enter Query Sequence 输入FASTA格式的序列，以枯草芽孢杆菌的葡萄糖-1-脱氢酶为例。
在choose search set栏中的Database中选择“others”，注意此处的program selection选择Highly similar sequences (megablast)，再点击“BLAST”按钮，需要一定的反应时间，结果可以看到有很多非常相似的序列，打开匹配度较高的序列，查看来源、功能等。
改变下面几个参数（每次只能变化一个参数），看输出结果中打分最高的10条序列是否会发生变；B：进入blastp,在Enter Query Sequence 输入FASTA格式的序列。
在choose search set栏中的Database中选择“others”，注意此处的program selection选择Highlysimilar sequences (megablast)，再点击“BLAST”按钮，需要一定的反应时间，结果可以看到有很多非常相似的序列，打开匹配度较高的序列，查看来源、功能等。
医用生物信息实验报告
一、实验名称医用生物信息数据分析二、实验目的1. 熟悉医用生物信息数据的基本处理方法。
2. 掌握常用的生物信息学软件和工具的使用。
3. 分析医用生物信息数据，提取有价值的信息。
三、实验原理医用生物信息学是运用计算机技术、信息科学和生命科学的方法对生物医学信息进行采集、存储、处理和分析的一门交叉学科。
本实验主要涉及以下原理：1. 数据采集：通过实验室设备、临床试验、在线数据库等途径获取生物医学数据。
2. 数据存储：将采集到的数据存储在数据库中，便于后续处理和分析。
3. 数据预处理：对原始数据进行清洗、转换和格式化，提高数据质量。
4. 数据分析：运用统计、机器学习等方法对数据进行分析，提取有价值的信息。
四、实验器材及试剂1. 软件：Python、R、Matlab等编程语言及相关生物信息学软件（如NCBI、BLAST、Clustal Omega等）。
2. 数据库：NCBI、GeneBank、Protein Data Bank等生物信息数据库。
3. 实验数据：从公开数据库中下载的医用生物信息数据。
五、实验过程1. 数据采集：从NCBI数据库下载人类基因表达谱数据（GEO）。
2. 数据预处理：使用R语言对数据进行清洗、转换和格式化，去除缺失值、异常值等。
3. 数据分析：a. 基因表达分析：运用DESeq2包进行差异表达基因分析，筛选出差异表达基因。
b. 功能富集分析：使用GOseq包进行GO分析，分析差异表达基因的功能富集情况。
c. 通路富集分析：使用KEGG包进行KEGG分析，分析差异表达基因参与的通路。
4. 结果展示：将分析结果以图表形式展示，如热图、柱状图、Venn图等。
六、实验结果1. 差异表达基因：通过DESeq2分析，筛选出100个差异表达基因。
2. GO分析：差异表达基因主要富集于细胞代谢、信号转导、生物合成等生物学过程。
3. KEGG分析：差异表达基因主要参与代谢、信号转导、癌症等通路。
七、实验讨论1. 数据质量：实验数据质量对分析结果有重要影响，因此在数据分析前进行数据预处理十分必要。
生物信息学实训报告总结
一、实训背景随着生命科学和信息技术的飞速发展，生物信息学作为一门新兴的交叉学科，越来越受到广泛关注。
为了提高我们对生物信息学理论知识的理解和实际应用能力，学校组织了为期两周的生物信息学实训课程。
本次实训旨在通过实践操作，使我们掌握生物信息学的基本原理、方法和工具，提高我们的科研素养和团队协作能力。
二、实训内容本次实训主要围绕以下几个方面展开：1. 生物信息学基础理论实训期间，我们学习了生物信息学的基本概念、发展历程、研究方法和应用领域。
通过讲解和讨论，我们对生物信息学有了更为全面和深入的了解。
2. 生物信息学工具使用实训过程中，我们学习了多种生物信息学工具的使用，如BLAST、Clustal Omega、MAFFT、MEGA等。
这些工具在生物序列比对、基因预测、蛋白质结构分析等方面发挥着重要作用。
3. 生物信息学数据库查询实训中，我们学会了如何使用NCBI、GenBank、UniProt等生物信息学数据库进行查询。
通过查询，我们可以获取大量的生物学数据，为后续研究提供有力支持。
4. 生物信息学项目实践实训期间，我们以小组为单位，完成了两个生物信息学项目。
项目一：利用BLAST进行基因序列比对，分析基因的功能和进化关系；项目二：利用MEGA进行系统发育分析，探讨物种间的进化历程。
三、实训收获1. 理论知识与实践相结合通过本次实训，我们深刻体会到理论知识与实践操作的重要性。
在实训过程中，我们不仅学习了生物信息学的基本理论，还掌握了多种实用工具和方法，为今后的学习和研究打下了坚实基础。
2. 提高科研素养实训过程中，我们学会了如何查阅文献、设计实验、分析数据，提高了自己的科研素养。
同时，我们还学会了如何与他人合作，培养了自己的团队协作能力。
3. 拓宽知识面实训期间，我们接触到了许多生物信息学领域的最新研究成果，拓宽了自己的知识面。
这有助于我们更好地了解生物信息学的发展趋势，为今后的学习和研究提供方向。
4. 增强动手能力实训过程中，我们亲自操作生物信息学工具，分析生物学数据，增强了动手能力。
生物信息学教学实践总结(3篇)
第1篇随着生命科学的快速发展，生物信息学作为一门新兴的交叉学科，逐渐成为生物科学研究的重要工具。
生物信息学教学旨在培养学生的生物信息学知识、技能和创新能力。
本文将对生物信息学教学实践进行总结，分析教学过程中的亮点、不足及改进措施。
一、教学实践概述生物信息学教学实践主要包括理论教学和实践教学两部分。
理论教学主要介绍生物信息学的基本概念、研究方法、常用工具和数据库等；实践教学则侧重于培养学生运用生物信息学工具解决实际问题的能力。
二、教学实践亮点1. 注重基础知识与前沿技术的结合：在理论教学中，我们不仅注重基础知识的传授，还结合当前生物信息学领域的最新研究成果和前沿技术，如人工智能、大数据分析等，使学生能够紧跟学科发展。
2. 实践教学与科研相结合：实践教学环节中，我们鼓励学生参与科研项目，将所学知识应用于实际研究中，提高学生的科研能力和创新能力。
3. 多元化的教学方法：采用讲授、讨论、案例分析、实验操作等多种教学方法，激发学生的学习兴趣，提高教学效果。
4. 注重培养学生的团队合作精神：在实践教学过程中，引导学生进行团队合作，培养学生的沟通能力、协作能力和团队精神。
5. 关注学生个性化发展：针对不同学生的学习特点和需求，开展个性化教学，使每位学生都能在生物信息学领域取得优异成绩。
三、教学实践不足1. 理论与实践脱节：部分学生在理论学习过程中，对实际应用缺乏兴趣，导致理论与实践脱节。
2. 教学资源不足：生物信息学涉及众多软件和数据库，而教学资源有限，难以满足学生实践需求。
3. 师资力量不足：生物信息学师资力量相对薄弱，难以满足日益增长的教学需求。
4. 课程设置不够完善：部分课程设置与实际应用脱节，导致学生所学知识难以应用于实际问题解决。
四、改进措施1. 加强实践教学环节：增加实验课时，引入更多实际案例，提高学生的实践能力和创新意识。
2. 丰富教学资源：利用网络资源、数据库等，为学生提供丰富的学习资料和实践平台。
生物信息学实训报告
一、实习背景随着生物科学和计算机科学的快速发展，生物信息学应运而生。
生物信息学是一门融合了生物学、计算机科学、信息科学和数学等多个学科的新兴交叉学科，旨在利用计算机技术解决生物学问题。
为了深入了解生物信息学的基本原理和应用，我们开展了为期两周的生物信息学实训。
二、实习目的1. 掌握生物信息学的基本概念和原理。
2. 熟悉生物信息学常用软件和工具的使用。
3. 培养分析和解决生物学问题的能力。
4. 提高团队合作和沟通能力。
三、实习内容本次实训主要分为以下几个部分：1. 生物信息学基础知识首先，我们学习了生物信息学的基本概念和原理，包括基因、蛋白质、基因组、转录组、代谢组等基本生物学概念，以及序列比对、基因注释、功能预测、生物网络分析等生物信息学基本方法。
2. 生物信息学常用软件和工具接下来，我们学习了生物信息学常用软件和工具的使用，包括BLAST、Clustal Omega、MAFFT、BioPerl、Bioconductor等。
通过实际操作，我们掌握了这些工具在序列比对、多重序列比对、系统发育树构建、基因注释、功能预测等方面的应用。
3. 实际案例分析为了更好地理解生物信息学在实际问题中的应用，我们选取了几个实际案例进行分析。
例如，我们分析了某微生物基因组数据，通过序列比对、系统发育树构建等方法，确定了该微生物的分类地位；我们还分析了某植物转录组数据，通过基因注释、功能预测等方法，揭示了该植物生长发育过程中的关键基因。
4. 小组合作项目为了提高团队合作和沟通能力，我们进行了小组合作项目。
每个小组选取一个感兴趣的生物学问题，通过查阅文献、分析数据、撰写报告等方式，完成一个生物信息学项目。
在项目过程中，我们学会了如何分工合作、如何解决问题、如何撰写报告等。
四、实习收获1. 理论知识方面通过本次实训，我们系统地学习了生物信息学的基本概念、原理和方法，为今后从事生物信息学研究奠定了基础。
2. 实践能力方面通过实际操作，我们掌握了生物信息学常用软件和工具的使用，提高了分析和解决生物学问题的能力。
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找出自己想要的基因片段
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水稻瘤矮病
发生与危害水稻瘤矮病于1976年在地区发现，局部县市危害严重，近年在两广陆续有此病危害的报告，且有逐年加重的趋势，我国地区曾大面积发生危害，近年在以南的一些县零星发生。
症状识别水稻瘤矮病是由电光叶蝉、黑尾叶蝉和二点黑尾叶蝉传播的一种病毒病。
病苗明显矮缩，叶色深绿，叶背和叶鞘长有淡黄绿色近球形小瘤状突起，有时沿叶脉连成长条，叶尖卷转，个别新叶的一边叶缘灰白坏死，形成2-3个缺刻。
病株根细弱，抽穗迟、细小、空粒多。
水稻瘤矮病感病植株
病原及发病条件为水稻瘤矮病毒 [Rice gall dwarf Virus (RGDV)]。
病毒粒体球状，直径65nm，由单一粒体组分和十二个片段的双链RNA组成。
此病可由电光叶蝉、二条黑尾叶蝉；二点黑尾叶蝉、黑尾叶蝉和马来亚黑尾叶蝉以持久性方式传播，也能通过二条黑尾叶蝉的卵传给下一代。
国以电光叶蝉和二点黑尾叶蝉为有效介体。
二点黑尾叶蝉亦可经卵传播。
防治方法：
1)治虫防病，力争将传毒媒介昆虫电光叶蝉、二条黑尾叶蝉；二点黑尾叶蝉、黑尾叶蝉和马来亚黑尾叶蝉消灭在传毒前。
杀虫药剂可用25%喹硫磷或40%乐果1000-1500倍稀释液，或菊酯类农药5000倍稀释液喷雾。
2)及早毁除病株，或踩入泥土，或集中烧毁，以防止蔓延。
3)如插后不久发病，还可立即补苗。
4)稻株大胎期用“九二0”纯品50000倍稀释液喷雾，使病株提早抽穗，可减轻为害。
5)每亩用10%叶蝉散可湿性粉剂200克；或每亩用25%速灭威可湿性粉剂150克；每亩用50%杀螟松乳油 + 40%稻温净乳油各50毫升均加水50千克喷雾
搜索对应的蛋白质序列
Proparam软件分析蛋白质理化性质
从分析结果可知：RGDV p8 各个氨基酸所占的比重，如上图。
分子质量为47422da，氨基酸数目为426，正负电荷残基总数30/30，分子式为C2126H3316O623S15，在M-1 cm-1单位在280海里的水里测量的消光系数为48610和48360，脂肪指数为92.68，组氨酸His (H)最少为0.5%，丝氨酸含量最多Ser (S) 9.9%。
疏水性分析：
氨基酸的疏水性=各种氨基酸的疏水性—甘氨酸的疏水性
疏水性氨基酸在蛋白质的部，由于其疏水性的像相互作用，在保持蛋白质三级结构的形成和稳定中起着重要的作用。
疏水性分析结果
由图可知在P8蛋白C端位置有一个典型的疏水区域。
Bioedit 分析结果
跨膜区域分析
膜蛋白是一类结构独特的蛋白质，执行着重要的细胞生物学功能。
蛋白质序列含有跨膜区，提示他可能作为膜受体起作用，也可能定位在膜上的锚定蛋白或离子通道蛋白。
对膜蛋
白的跨膜螺旋进行预测是生物信息学的重要应用。
对RGDV P8蛋白使用TMHMM的跨膜区域分析结果1 信号肽预测
从分析结果可以看出，剪切位点分值24，信号肽分值为3，综合剪切位点的分值4 Coil 区分析
卷曲螺旋主要是控制蛋白质寡聚化的元件，含有卷曲结构的蛋白质主要是一些转录因子通过分析发现，在P8蛋白在三种不同的窗口下尽然没有非常高的置信值，说明没有卷曲重复序列和七肽重复区。
亚细胞定位
1、通过分析可知最终预测的叶绿体转运肽，线粒体导肽，信号肽的其他类型的分值分别为0.178、0.066，0.148,0.660。
信号的定位可能是他们中的最高值。
2、“Loc”表示上面分值所预测的可能定位，C表示定位于叶绿体，可能是cTP;M表示定位于线粒体，可能是mTP；S表示分泌通路，即分泌到细胞周质，可能是SP；_表示除前面三处外的其他位置。
3、“RC”是可靠性级别，分为五级。
表示输出结果最高值与次高值之间的差异大小,具体五级如下： 1. Diff>0.800;2.
0.800>diff>0.600;3.0.600>diff>0.400;4.0.400>diff>0.200;0.200>diff.
4.TPlen的预测剪切位点的序列长度。
有结果可知目的蛋白P8的分泌途径为_型，定位在其他细胞器，预测剪切位点序列为0个氨基酸。
结构域的分析及motif的搜索
常见的结构域的5种类型：全平行结构域、反平型结构域、α＋β结构域、α／β结构域及其他结构域类型。
结构域是蛋白质的功能结构和进化单元，结构功能域分析对于蛋白质的结构的分类和预测由重要的作用。
结果解读：
综合上诉结果可知，RGDV p8蛋白的第1~426位之间是个高度保守的结构功能域——Phytoerto_P8，即Phytoerto_P8家族成员共有的典型结构域，该结构功能域由多个植物呼肠孤病毒属外层衣壳蛋白P8序列组成，具有结构分子活性。
Motif 搜索
蛋白质二级结构预测
预测结果如下：CCHHHHHHHHHHHHHHHHHEEECCCCCEEEEEHCCHHHHHHHHHHHEEHCCCECCCCCCCHHHHHHHHHHHHCCHHHHH HHECCCCCCCCCCCCCCCCCHHHHEECCCCCCCCHHHHHHHHCCCCCCCCCHHHHHHHHHHHHHCCCCCCCCCCCCHHH HHHCCCCCCCHHHHHHCCCCCHHHHCCCEEEECCCEEEEEECCCCCCCCCCEEEECCCCHHEEEECCEEEEEECCCCCE EEEEEEEEEECCCCCEEEEEECCCCCCCCCCCCCEEEEECCCCEEEEEEEECCCCEEEEEECCEEEEECCCCCEEEEEE EEECCCECCCCCHHHHHHHHHHHHHHCCHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHCCCCCCCCEEEECCHHHHHHHHHHHHHHCCC CCCHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHCCEECCC
其中C表示coil无规则卷曲，H表示heilx（α-螺旋），E表示extended（β—折叠）
蛋白质三级结构预测
同源建模
三级结构预结果
对三级结构的全局模式质量分析和局部模式质量分析，分析的结果。