第一章 生物信息学的概念及其发展历史
高中生物竞赛生物信息学课件
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
生物信息学的发展历程和应用情况
生物信息学的发展历程和应用情况随着计算机技术、生物学研究方法及数据采集方法的进步，生物信息学逐渐崭露头角。
生物信息学是一门交叉学科，它将计算机科学、统计学、生物学和化学等多个领域的知识整合起来，应用于生物数据的分析和理解，旨在帮助生物学家探索生命的奥秘。
本文将介绍生物信息学的发展历程和应用情况。
一、生物信息学的历史生物信息学最早起源于20世纪60年代。
当时，基因组学和蛋白质组学开始引起生物学家的关注。
由于基因组和蛋白质组数据太过庞大，传统的生物学研究方法远远不够高效。
生物学家开始尝试使用计算机分析这些数据，深入研究生命体系结构和功能。
在20世纪70年代，出现了一种新型的人工智能技术——“专家系统”，它能够与人类专家类似地推理和解决问题。
生物学家开始使用这种系统分析生物数据，并取得了一系列重要的成果。
此外，20世纪80年代，高通量技术的出现使得生物学数据的处理速度和质量得到了极大提升。
这也推动了生物信息学的发展。
二、生物信息学的应用1. 基因组学生物信息学在基因组学中的应用非常广泛。
通过基因组测序技术获取基因组序列数据，通过生物信息学技术对基因组序列进行分析和挖掘，可以识别出基因、启动子、转录因子结合位点等基因组特征。
通过比较不同物种的基因组序列可以发现物种之间的亲缘关系，并推断是否存在某些共同的祖先。
2. 蛋白质组学生物信息学在蛋白质质谱分析中也有应用。
通过蛋白质质谱数据分析算法，可以扫描蛋白质中所有已知的肽段序列，并计算它们与质谱数据的相似度，从而推断蛋白质的氨基酸序列。
这种方法可以帮助研究蛋白质在细胞内的位置、互作关系、表达水平等方面。
3. 药物研发生物信息学在药物研发中也有广泛应用。
药物的研发需要寻找合适的分子靶点，确定药物和靶标的相互作用方式。
生物信息学技术可以通过分子对接、蛋白质结构与功能分析等方法来预测分子靶点和药物作用方式。
4. 生物多样性研究生物信息学技术也可以帮助研究生物多样性。
—生物信息学绪论
内容
一、生物信息学定义 二、生物信息学的发展历史 三、生物信息学的主要研究内容 四、生物信息学的研究意义 五、生物信息学所用的方法和技术 六、生物信息学学习方法 七、研究生物信息学的一般步骤 八、生物信息学的展望
一、生物信息学定义
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生物信息学（Bioinformatics）名词的由来
人类基因组 计划的 推动
生物信息学 基本思想的产生
二十世纪 50年代
生物信息学 的迅速发展
二十世纪 80-90年代
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计算生物学
• 计算生物学（Computational Biology）是生物学 的一个分支。根据美国国家卫生研究所（NIH） 的定义，它是指开发和应用数据分析及理论的方 法、数学建模、计算机仿真技术等，用于生物学、 行为学和社会群体系统的研究的一门学科 。
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生物信息学与计算生物学区别与联系
• 对大量生物数据的管理、分析和信息化需求促进 了生物信息学的迅速发展。
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各学科参与、协作：生命科学、数学、物理学、化学、计算机 科学、材料科学以及伦理、法律等社会科学……
化学
物理
分子 生物学
生命信息的组织、 传递、表达
生物信息学
诞生
信息技术
遗传学
8
生物信息学定义的历史演变
• 定义一：生物信息学是一门收集、分析遗传数据以及分发给 研究机构的新学科（Bioinformatics is a new subject of genetic data collection, analysis and dissemination to the research community）。(Dr. Hwa A. Lim，1987)
《生物信息学概论A》课件
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。
生物信息学的概念及其发展
3、生物信息学的发展历程
Web was invented in Unix, and many if not most web servers runs on Unix servers. • 科学软件的载体：Many good-quality, interesting and important scientific software are written for Unix. • 共享的乐园：Many programs can be downloaded and installed on Unix systems for free.
• You are probably accustomed to working with personal computers; you may be familiar with windows interfaces, word processors, and even some data-analysis packages.
Ortholog vs. Paralog
直系同源物: 两个基因通过物种形成的事 件而产生，或，源于不同物种的最近的共 同祖先的两个基因，或者两个物种中的同 一基因，一般具有相同的功能。
旁系同源物：两个基因在同一物种中，通 过至少一次基因复制或分歧的事件而产生 。
同源性研究：哪种同源物？ Experimentally very hard to answer.
生物信息学的发展与趋势
生物信息学的发展与趋势在现代生命科学的发展过程中，人们通过不断地研究和探索，已经逐渐认识到了生物信息学在该领域的重要性和影响力。
生物信息学是一门较为年轻的交叉学科，它将数学、信息科学、计算机科学等多学科的方法和技术与生物学相结合，成功地促进了生命科学的研究和应用，同时也带来了新的机遇和挑战。
本文将从生物信息学的概念、历史发展、技术方法和未来趋势等几个方面进行阐述。
一、生物信息学的概念生物信息学是一门研究利用计算机技术处理和分析生物学数据的学科，它的研究内容主要包括生物信息的收集、存储、管理、分析、可视化等方面。
在生物学领域，生物信息学已经成为了处理和分析生物学研究数据的主要手段，尤其是随着高通量测序技术和大规模生物样品库的建立，生物信息学的应用前景更是被看好。
二、生物信息学的历史发展生物信息学的历史可以追溯到上世纪60年代，当时科学家们已经开始通过计算机技术来研究蛋白质结构和DNA序列等生命科学中的问题。
此后，生物信息学得以得到迅速发展，1980年代末期，生物信息学在生命科学领域中的应用已经成为一个备受关注的热门话题。
在1990年代，人类基因组计划的启动和实施加速了生物信息学的发展。
这个计划的宣布，推动了生物信息学技术的研究和实践，尤其是在基因序列方面的研究，大大促进了生物信息学的发展和应用。
同时，这也加速了生命科学领域的发展和对安全、药物、食品、能源等关键问题的解决。
随着新一代测序技术的出现，生物信息学得以得到进一步发展。
例如，Illumina、IonTorrent、PacBio、Nanopore等常见的测序方式，使得研究人员们可以迅速、精确的获取大量的基因组序列信息，这一进步不仅带来了标志性的技术变革，而且也推进了医学、药学等重要领域对于相应的基础研究进展。
三、生物信息学的技术方法生物信息学的技术方法主要包括基础的生物计算、生物物理学、生物科学、以及DNA、RNA和蛋白质等生物学大分子的结构、功能和互作关系的研究分析。
生物信息学概论
3、蛋白质结构
目前用于确定蛋白质三维结构的方法：除了通过诸如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 另一种广泛使用的方法就是通过计算机辅助预测的方法。一般 认为蛋白质的折叠类型只有数百到数千种，远远小于蛋白质所 具有的自由度数目，而且蛋白质的折叠类型与其氨基酸序列具 有相关性，这样就有可能直接从蛋白质的氨基酸序列通过计算 机辅助方法预测出蛋白质的三维结构
医学
生物学、 分子生物学
生物信息学
数学、 统计学
计算机学、 计算机网络
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生物信息学主要功能
➢ 分析和处理实验数据和公共数据，加快研究进 度，缩短科研时间
➢ 提示、指导、替代实验操作，利用对实验数据 的分析所得的结论设计下一阶段的实验
➢ 实验数据的自动化管理 ➢ 寻找、预测新基因及其结构、功能 ➢ 蛋白质高级结构及功能预测（三维建模，目前
研究的焦点和难点）
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1. 分析和处理实验数据和公共数据，加快研究进度， 缩短科研时间
➢ 核酸：序列同源性比较，分子进化树构建，结构信息分 析，包括基元(Motif)、酶切点、重复片断、碱基组成和 分布、开放阅读框（ORF），蛋白编码区（CDS）及外 显子预测、RNA二级结构预测、DNA片段的拼接
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蛋白质分析技术
氨基酸自动测序：测定蛋白质 N-端氨基酸序列 质谱法测序：测定氨基酸序列 X-射线衍射：测定蛋白质的 3-D结构 细菌或酵母双杂交实验：测定蛋白质间的相互作用 双相电泳：蛋白质组学研究
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(3) DNA分子和蛋白质分子都含有进化信息
➢通过比较相似的蛋白质序列，如肌红蛋白和 血红蛋白，可以发现由于基因复制而产生的 分子进化证据。
生物信息学的研究进展与未来发展方向
生物信息学的研究进展与未来发展方向生物信息学是一个将计算机技术、生物学和统计学等学科相融合的交叉领域。
它为生物学家们提供了一种强大的工具，可以在基因组水平研究生物体的基因组，寻找基因、研究基因调控机制、诊断和治疗疾病等方面提供全新的视角。
本文将介绍生物信息学的发展历程及其未来发展方向。
一、生物信息学的发展历程生物信息学的概念最早出现于20世纪90年代，为了更好地分析和解释庞大的序列数据，人们开始尝试将计算机技术和生物学相结合。
在那个时代，计算机和基因组学的发展同步进行，利用计算机处理大数据的技术，为生物学提供了新的思路和新的方式。
在这个时期，人们开始利用生物信息学分析基因组数据。
以人类基因组计划为例，该计划中，人们利用了200多台计算机同时处理数据，并开发了软件工具，包括基因识别、序列比对、可视化工具等，为人们研究基因组提供了强有力的支持。
接着，人们开始注重生物信息学的应用。
生物信息学成为了药物研究、基因诊断、疾病治疗的重要工具。
生物信息学不仅帮助人们发现了新的蛋白质、基因和生物标志物，而且也为研究药物疗效和适应症提供了新的方法和新的思路。
二、生物信息学的未来发展方向1. 量级扩大：数据技术的进步和更高质量的数据来源，将促使生物信息学的规模得到进一步的扩大。
2. 联合分析：当生物信息学的技术广泛应用于不同领域时，多学科的交叉使得生物科学的前沿变得更加复杂。
因此，联合分析将得到更多应用，用于揭示生物系统的性能，并开发更具针对性的药物。
3. 基于AI的发展：生物信息学是一个融合多学科的领域，其中人工智能技术将扮演重要的角色。
人工智能将为科学家们提供处理大量数据和解释生物活动的新方法和工具。
4. 个性化医疗：利用生物信息学，可以发现患者的个体化特征，从而更好地预测和治疗疾病。
基于大数据和人工智能的技术，促进了根据个体的基因组和分子分析结果制定治疗计划的实现。
5. 模型化生物学：生物信息学的新方法和技术，将帮助我们产生更真实的计算模型来描绘生物进程。
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（二）构建基因预测训练集
基因预测训练集的构建对于从头开始基因预测及 EVM 中权重的训练都是至关重要的。
（三）从头开始的基因预测
从头开始基因预测软件——BGF、GlimmerHMM、 SNAP和GENSCAN （四）EVM基因预测自动整合系统
三、重新基因预测
重新预测软件：Twinscan、SGP2、SLAM
四、整合信息 （一）人工整合
（二）自动整合
五、蛋白质编码基因的功能注释
常用的数据库主要包括NCBI的NT、NR（非荣冗余 蛋白质序列数据库）、UniProt、InterPro、KEGG、 KOG等。
第二节 RNA基因的注释
RNA基因是指不编码蛋白质的基因，又称为非编码 基因（non-coding gene，ncRNA），其编码产物 为一条功能RNA分子。
常用的反式比对工具有BLAT、Exonerate和 GeneWise 。
二、从头开始的基因预测
从基因组测序一开始，一个明确的目标就是能够准 确地进行从头开始（ab initio）的基因预测，即只 依赖蕴含在DNA序列内部的信息来确定基因结构。 从头开始的基因预测包括两个主要步骤，即蛋白质 编码基因特征的识别和基因结构的生成。 从头预测基因软件：GENSCAN
根据是否需要依赖基因组序列以外的信息RNA基因 的预测方法分为两类，一类是基于相似性的预测方 法，一类是从头开始的预测方法。
最全面的RNA家族序列和比对信息的数据库之一是 Rfam数据库。
第三节 重复序列的注释
串联重复序列（tandem repeat）
分为：microsatellite、minisatellite、satellite
二、RNA基因的注释
三、重复序列的注释 （一）串联重复序列的注释 Tandem Rpeats Finder
（二）转座元件的注释 1、构建黄瓜特意的de novo TE库 TE预测软件：ReAS、RepeatScout、PILER 和LTR_FINDER 2、黄瓜的de novo TE库的分类
3、基因组水平上的转座元件的注释
四、假基因的注释
软件：Tandem Repeats Finder 散布的重复序列（dispersed repeat）
大多是转座元件（transposable element，TE）， 是指可以通过转座（transposition）过程在基因组 内不同位置间移动的DNA片段。 转座机制：剪切和粘贴、复制和粘贴 软件：RepeatMasker
普通高等教育 “十二五”规划教材
生物信息学
Bioinformatics
第五章：真核生物基因组的注释
第一节 蛋白质编码基因的注释
注释策略： (一)、基于证据的注释，即根据已有的实验证据 （如cDNA）、表达序列标签（EST）和蛋白质 序列进行蛋白质编码基因的注释。 (二)、从头开始（ab initio）的基因预测，即只 根据基因组的DNA序列对蛋白质编码基因进行 预测。 (三)、重新（de novo）基因预测，即通过与其 他物种的基因组进行比较，从而预测一个新基因 组中的蛋白质编码基因。
第五节 案例分析：黄瓜基因组的注释
一、蛋白质编码基因的注释
（一）基于证据的基因注释 1、转录物比对 黄瓜基因组使用的转录物数据库有：黄瓜EST 和mRNA（NCBI下载）、甜瓜EST （MELOGEN数据库）和TIGR植物转录数据 库。 cDNA、EST比对软件PASA和AAT-gap2 2、蛋白质比对
（五）基因功能注释
1、寻找同源基因 使用BLASTp在UniProt数据库中进行相似性搜索同 源基因。
2、结构域和GO注释
结构域预测软件：InterPro数据库的InterproScan 程序 GO注释：由InterPro的结构域提供
3、代谢通路注释
KEGG（Kyoto encyclopedia of genes and genomes）
第四节 假基因的注释
假基因是基因组中与真基因序列相似但缺乏功能的 DNA序列。
non-processed pseudogene
又称为复制型假基因，是通过基因组DNA复制或者 不平衡交换产生的,多位于其同源功能基因的附近。
processed pseudogene
又称反转座假基因，来源于反转座事件，由mRNA 反转录成cDNA，然后整合到基因组中。
一、基于证据的基因注释 （一）顺式比对
顺式比对是使用被注释基因组的cDNA或者蛋白质 序列与基因组序列进行比对后得到的最好的比对位 点，而这个位点常常被认为就是转录或者翻译形成 cDNA或者蛋白质的基因。
常用的顺式比对程序如AAT、SIM4、Splign等。
（二）反式比对
反式比对是使用cDNA或者蛋白质序列与基因组进 行比对得到同源位点（比对所用的cDNA或者蛋白 质并不来自于这个位点，往往属于同一个基因家 族）。