生物信息学课程论文.doc
生物信息学专业本科课程设置
生物信息学专业本科课程设置引言生物信息学是一个新兴的跨学科学科，结合生物学、计算机科学和统计学等领域，致力于研究生物信息的获取、存储、分析和解释。
随着生物技术的快速发展和高通量数据的大量产生，生物信息学在生命科学研究中的作用越来越重要。
本文将介绍生物信息学专业的本科课程设置。
一、基础课程1.生物学基础：介绍生物学的基本理论和知识，包括细胞生物学、遗传学、分子生物学等。
2.数学基础：包括高等数学、线性代数和概率统计等数学基础知识，为后续的生物信息学方法和算法提供数学基础。
3.计算机科学基础：包括计算机程序设计、数据结构与算法、操作系统等计算机科学基础课程，为后续的生物信息学软件和工具的开发打下基础。
二、生物信息学专业核心课程1.生物信息学导论：介绍生物信息学的基本概念、方法和应用领域，为学生建立对生物信息学的整体认识。
2.生物信息学算法与数据结构：介绍生物信息学中常用的算法和数据结构，包括序列比对、基因组组装、蛋白质结构预测等。
3.生物数据库与数据挖掘：介绍生物数据库的建立和管理，以及数据挖掘在生物信息学中的应用。
4.基因组学与转录组学：介绍基因组学和转录组学在生物信息学中的应用，包括基因组测序、基因表达分析等。
5.蛋白质组学与代谢组学：介绍蛋白质组学和代谢组学在生物信息学中的应用，包括蛋白质结构预测、代谢通路分析等。
6.生物信息学实验技术：介绍生物信息学中常用的实验技术，如高通量测序、蛋白质质谱等。
三、选修课程1.生物信息学数据分析：介绍生物信息学数据的分析方法和统计学原理，培养学生分析生物信息学数据的能力。
2.生物信息学软件与工具：介绍常用的生物信息学软件和工具，包括基因组浏览器、序列分析软件等。
3.进化与生物信息学：介绍进化生物学在生物信息学研究中的应用，包括物种进化树构建、选择压力分析等。
4.人类遗传学与生物信息学：介绍人类遗传学和生物信息学的结合，包括人类基因组的研究和人类疾病的基因分析。
专业详解-生物信息学(理学学士)
生物信息学（理学学士）一、毕业生应具备的知识和能力（1）掌握扎实的数学、物理、化学基础理论和基本知识；（2）掌握生物学专业基础知识和信息处理的专门知识；（3）掌握普通生物学、细胞生物学、遗传学、分子生物学、生物数据库管理系统、生物信息学、基因组学、蛋白质组学、微生物基因组学和生物芯片技术等方面的基础理论、基础知识和基本实验技能；（4）具有在生物信息学领域从事科学研究、技术开发、教学及管理等方面的工作；（5）了解生物信息学领域的理论前沿、应用前景和发展动态；（6）掌握文献检索、资料查询的基本方法，能够独立获取相关的知识；（7）熟练掌握一门外语，有较强的编程和计算机应用能力。
二、专业课程设置1、专业基础课高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、数据结构、普通物理学、普通生物学、普通生物学实验、微生物学、生物化学△、分子生物学△、细胞生物学△、遗传学△、计算机组成原理△、数据库原理△、操作系统△、计算机网络△、分子生物学实验△、微生物学技术△、生物化学技术△、细胞生物学技术△、遗传学实验△、计算机组成原理实验、数据库原理实验、操作系统实验、计算机网络实验、普通物理学实验。
2、专业课生物信息学基础△、生物信息学基础实验△、进化算法△、软计算技术△、蛋白质组学△、基因组学△。
3、专业选修课文献检索、专业外语、生物统计学、生态学、进化生物学、现代仪器分析、科学研究方法、生物工程概论、经济动物学、观赏植物学、无机及分析化学、有机化学、生命科学前沿讲座、生物数据库管理系统、生物数据库管理系统实验、蛋白质组学实验、基因组学实验、蛋白质芯片技术、微生物基因组学、药物分子设计、计算机辅助药物筛选、结构生物学、高通量药物筛选、数学模型、人工智能基础、分子系统学、数据挖掘。
三、专业实践教学内容生物化学课程小论文、分子生物学课程小论文、细胞生物学课程小论文、遗传学课程小论文、生物信息学课程设计、生物数据库管理系统课程设计、蛋白质组数课程设计、基因组数课程设计、蛋白质芯片课程设计、专业课程实践、毕业实习、毕业论文。
《生物医学信号处理》课程教学大纲
《生物医学信号处理》课程教学大纲课程编号：适用专业：生物医学工程、生物信息学、生物信息技术以及相关专业学时数：48学分数：3先修课程：《线性代数与空间解析几何》、《人体解剖生理学》、《信号与系统》、《数字信号处理》等执笔者：《生物医学信号处理》课程组编写日期：2013年5月一、课程性质和任务《生物医学信号处理》是一门理论与实践、原理与应用紧密结合的重要专业基础课。
本课程培养学生熟练掌握离散时间信号和系统的基本理论和基本分析方法，使学生了解如何应用数字频谱分析、最优滤波器等技术解决生物医学领域中的具体问题。
本课程对于生物医学工程、生物信息学等专业的学生是必备的重要专业基础课。
二、理论课程教学内容和要求（40学时）第1章生物医学信号处理概述1．教学内容（1）学习生物医学信号处理的理由（2）信号及其类型（3）一些典型的生物医学信号简介（4）处理生物医学信号的目的2．教学要求（1）了解本课程背景，包括整个课程的教学内容、学习方法、与其他课程之间的联系、学习要求和考核要求；（2）掌握确定性、随机、分形和混沌等4种类型信号的定义以及相互之间的联系与差别；（3）理解生理过程自发产生的信号，如心电、脑电、肌电、眼电、胃电等电生理信号和血压、体温、脉搏、呼吸等非电生理信号；（4）了解外界施加于人体的被动信号，如超声波、同位素、X射线等；（5）掌握生物医学信号的主要特点。
第2章数字信号处理基础1．教学内容（1）傅立叶变换及其意义（2）傅立叶变换的性质（3）频域分析和谱图表示（4）频域分辨率（5）数字滤波器的设计和实现2．教学要求（1）掌握傅立叶变换的意义及各种变换对、离散傅立叶变换；（2）掌握傅立叶变换的性质；（3）掌握信号的频域分析和谱图表示方法；（4）正确理解频域分辨率的概念；（5）了解常用的数字滤波器的设计和实现方法。
第3章随机信号基础1．教学内容（1）随机信号（2）随机信号的统计特征描述（3）几种典型的随机过程（4）随机信号通过线性系统2．教学要求（1）了解随机信号的表示方法；（2）掌握概率分布函数和各态遍历随机过程；（3）掌握随机信号的统计特征量和样本数字特征；（4）掌握高斯（正态）过程、理想白噪过程和限带白噪过程；（5）理解随机信号通过线性系统的基本关系式。
茉莉花的化学成分及药效研究发展
《科技论文写作与实践》课程论文茉莉花的化学成分及药效研究发展姓名: 陈继款专业年级： 08生物信息学学号: 080567011总成绩：完成时间：茉莉花的化学成分及药效研究发展陈继款(福建农林大学生命科学学院福州 350002)摘要:茉莉花(Jasminum sambac(L.)Ait.)是木樨科(Oleaceae)索馨属(Jasminum Linn)植物，可用于治疗外感发热、腹胀腹泻、腹胀腹泻、结膜炎、皮炎、疮毒、失眠、头痛、龋齿、跌打损伤等症。
近50年，国内学者对茉莉花的化学成分、药理作用及临床应用进行了大量研究。
现对其化学成分、药理作用以及临床应用等研究新进展进行了综述，并提出了一条新药效成分寻找思路．为进一步研究茉莉花的化学成分争药效的关系提供了依据。
关键词：茉莉花；化学成分；药理作用；临床应用1.来源与分布1.1来源茉莉花(Jasminum sambac(L.)Ait.)是木樨科(Oleaceae)索馨属(Jasminum Linn)植物，在《四川中药志》、《湖南药物志》、《中国有毒植物》、《新华本草纲要》、《中药大辞典》中均有记载。
该属植物目前在全世界有100多种，在我国有43种，主要有两种即素馨花和茉莉花[1-3]。
其中茉莉花是-种常绿攀援灌木，性喜炎热、高温的植物。
1.2资源分布茉莉花学名是Jasminum sambac(L.)Ait.，Aiton又名末利、白末利，始载于《南方草本状》，原产于波斯(今伊朗),也有人认为原产于印度和阿拉伯之间，约于1700年前的汉代由印度传入我国西部。
茉莉随佛教由天竺(印度)传入，可能是先在海南岛，由海南岛再传人福建、广东等地，现在福建、广东、广西、湖南、浙江、江苏、云南、四川等省都有栽培[1-12]。
2.植物特征木质藤本或直立灌木，株高0.5-3米，枝条细长；幼枝有柔毛或无毛。
单叶对生，光亮，膜质或薄纸质，宽卵形或椭圆形，有时近倒卵形。
长3-9厘米，顶端骤凸或钝，基部圆钝或微心形。
2024年高校生物系年度工作总结范文5篇
2024年高校生物系年度工作总结范文5篇篇1一、背景在过去的一年中，我系紧紧围绕学科建设、科学研究、教学质量提升、师资队伍建设等方面展开工作，取得了一系列显著成果。
本报告旨在全面回顾和总结本年度的工作成果，以及对未来发展方向提出规划建议。
二、教育教学工作1. 学科建设今年，我系深入推进生物科学领域的教学改革，持续优化学科布局。
在课程设置上，结合生物科学发展趋势及前沿动态，更新课程内容，增强课程的实用性和创新性。
此外，通过加强跨学科交流和合作，推进生物科学与人工智能等学科的融合。
2. 教学质量提升本年度，我系加强教学质量监控和评估，实施课堂教学质量提升计划。
通过组织教师进行教学技能培训、开展教学观摩活动以及实施学生评教等措施，提升了教师的教育教学能力，提高了学生的学习积极性和参与度。
3. 实践教学环节强化为提高学生的实践能力和创新能力，我系加大了实践教学的比重。
通过建设实验室、实习基地和校企合作等方式，为学生提供更多的实践机会。
同时，鼓励学生参与科研项目和竞赛活动，培养学生的科学素养和创新能力。
三、科研工作1. 科研项目进展本年度，我系教师在生物科学领域取得了一系列重要的科研成果。
成功申报多项国家级、省级科研项目，并在细胞生物学、分子生物学、生态学等领域取得了重要突破。
2. 科研成果转化我系注重科研成果的转化应用，与地方政府和企业建立了良好的合作关系。
通过产学研合作，将科研成果应用于农业生产、医药研发和生态环境保护等领域，为社会经济发展做出了贡献。
四、师资队伍建设1. 人才引进与培养今年，我系加大了人才引进力度，引进了一批高层次人才。
同时，通过实施青年教师培养计划，加强青年教师的培养和成长。
通过组织学术交流、研修学习等活动，提高了教师的学术水平和综合素质。
2. 师资团队建设我系注重团队建设，通过实施“科研团队+教学团队”模式，促进教师之间的交流与合作。
同时，鼓励教师参与国际交流与合作项目，拓宽教师的国际视野。
生物信息学培养方案
生物信息学培养方案生物信息学是近年来迅速发展的一门学科，它综合了生物学、计算机科学和统计学等多个领域的知识，致力于利用计算机和数学方法来处理和分析生物学数据。
在生物信息学领域工作的科研人员需要掌握一系列的技能和知识，因此他们需要接受一定的培养。
下面是一个针对生物信息学培养的方案，帮助有志于从事生物信息学研究的人员进一步了解该领域的培养路径。
一、基础学科知识培养生物信息学领域的核心基础学科包括生物学、计算机科学和统计学。
因此，学习者需要深入学习这些基础学科的相关知识。
在生物学方面，需要学习细胞生物学、遗传学、分子生物学等基础课程，以及生物信息学背后的基本原理。
在计算机科学方面，需要学习数据结构、算法设计与分析、编程等基本课程，同时掌握一些常用的编程语言，如Python、R等。
在统计学方面，需要学习概率论、数理统计、生物统计学等相关课程，以掌握常用的统计分析方法。
二、生物信息学工具和数据库的学习和使用生物信息学的研究离不开各种工具和数据库的支持，因此，学习者还需要学会使用常见的生物信息学工具和数据库。
在工具方面，学习者需要掌握一些基本的生物信息学软件，如BLAST、ClustalW等，以及一些编程工具，如BioPerl、BioPython等，用于处理和分析生物学数据。
同时，还需要熟悉一些常用的生物信息学数据库，如GenBank、UniProt等，以获取所需的生物学信息。
三、数据分析和挖掘的方法和技巧生物信息学研究的最终目标是从海量的生物学数据中挖掘有意义的信息。
因此，学习者需要学会使用各种数据分析和挖掘的方法和技巧。
其中，需要掌握一些统计学相关的方法，如差异分析、聚类分析、关联分析等，用于从数据中发现生物学的规律和模式。
同时，还需要学习机器学习和人工智能等相关技术，以应对生物信息学中的复杂问题。
四、实践和实验能力的培养生物信息学研究离不开实践和实验，因此，学习者需要培养一定的实践和实验能力。
可以通过参与科研项目、实习或者自己设计和完成一定的生物信息学实验来提高实践能力。
生物信息学 教学大纲
生物信息学一、课程说明课程编号：090248Z10课程名称（中/英文）：生物信息学/Bioinformatics课程类别：选修学时/学分：32/2先修课程：数据结构、计算机程序设计基础、算法设计与分析、数据库原理适用专业：计算机科学与技术教材、教学参考书：1.琼斯，帕夫纳著，王翼飞等译,《生物信息学算法导论》,化学工业出版社, 2007年2.吴祖建, 高芳銮, 沈建国, 《生物信息学分析实践》, 科学出版社, 2010年3.刘伟, 张纪阳, 谢红卫, 《生命科学与信息技术丛书:生物信息学》，电子工业出版社，2014年4.M.泽瓦勒贝(Zvelebil.M.), JO.鲍姆编, 李亦学, 郝沛主译，《理解生物信息学》，科学出版社，2012年5.《探索基因组学蛋白质组学和生物信息学》, 坎贝尔，海尔著，孙之荣主译, 科学出版社, 2007年6.李霞，《生物信息学》,人民卫生出版社，2010年二、课程设置的目的意义生物信息学是生物学与信息科学交叉融合形成的新兴学科,是计算机专业的选修课程。
课程主要介绍生物信息学的基本概念和热点的计算问题，通过对生物信息学基础知识和相关数据库的介绍及序列比对、序列拼接、蛋白质结构与功能分析、生物网络分析及关键蛋白质与致病基因预测等生物信息学领域的热点计算问题的展开与探讨，引导学生全面认知和了解生物信息学的基本研究内容与研究方法、研究前沿问题和应用前景，把握国际学科发展脉搏，开拓学生的学术视野和培养学生初步具备创新科学研究的能力。
三、课程的基本要求按照本专业培养方案的培养要求，参照培养方案中课程体系与培养要求的对应关系矩阵，阐述本课程所承载的知识、能力和素质培养的具体要求。
本课程通过对生物信息学的基本概念和热点计算问题的学习，使学生熟悉、掌握生物信息学的基本术语、基本原理、基本研究方法、重要核酸和蛋白质数据库，了解生物信息学领域的前沿问题和主要技术，能运用已学的算法技术解决序列比对、序列拼接、蛋白质结构与功能分析、生物网络分析及关键蛋白质与致病基因预测等生物计算问题。
生命科学导论论文
生命科学导论阅读报告草长莺飞，花开花落，万千生命以其独特的方式勾画出那乐趣无穷的四时之景。
人类身处其中，享受着生命之美，探求着科学微妙。
通过生命科学导论这门课程，走近了生命科学那个蓬勃进展的学科，了解到了很多。
什么是生命？什么是科学？生命是生物体所表现出来的自身繁衍、生长发育、新陈代谢、遗传变异和对刺激产生反映等复合现象。
科学是运用范围、定理、定律等思维形式反映现实世界各类现象的本质和规律的知识体系，是人类聪慧结晶的分门别类的学问。
生命奇异复杂，科学普适严谨。
作为一门前沿科学，生命科学，用科学的来阐释生命，研究生物各个层次的种类、结构、发育和起源进化和生物与周围环境的关系。
依照研究对象，可分为动物学、植物学、微生物等，依照研究内容，分为分类学、解剖学、生理学、遗传学、生态学等。
生物的五光十色、绚丽多彩与人类的迷惑不解、不断研究使这门学科在帮忙人类了解和欣赏自然世界的同时充满梦幻与神奇。
另外，作为一门自然科学，通过对十大主题：自然特点，细胞，可遗传信息，结构与功能，与环境彼此作用，调控/反馈，一致性与多样性，进化，科学需求，科学、技术与社会的研究，它为生物技术、医药、生物医学技术，生命系统技术、食物加工、环境、生物医疗仪器等领域提供了理论基础和技术支持，生命科学的进展和人类的以后息息相关，同时，从某种程度上讲它又是一门很苛刻的学科,除因为生物系统的庞大复杂,还因为生命科学是交叉学科,要求很多化学、物理和数学知识作为支撑。
令人叹为观止的生命现象和复杂严谨的生命科学充满了未知与挑战，无数未解之谜等待着咱们去揭开它们神秘的面纱。
由于生命科学研究的复杂性，似乎很难找到哪一门学科像它如此高度地调动了人类的各类认知和研究手腕，制造了如此丰硕多彩的实验技术。
就普遍意义的科学方式而言，生命科学研究方式大致能够分为三大类型：1、观看与描述2、生物学实验3、生命现象的人工模拟。
其科学方式步骤为：观看现象，利用归纳推理成立假说说明现象，进一步观看来测试假说，进而成立更为深切的理论说明现象，利用演绎推理从理论预测现象，然后测试理论。
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番茄WRKY26基因的生物信息学分析摘要：番茄(Lyeopersicon 1)是世界上重要的蔬菜作物之一，已经成为蔬菜基因工程研究的模式植物之一。
由于环境污染，气候条件不断恶化，使地球上的生物生存环境遭受到越来越严重的危害，因此番茄非生物抗逆性改良的研究工作就更显得迫切和重要。
已有研究证明WRKY转录因子可参与多种植物抗性反应,WRKY26基因存在于番茄中，其编码的WRKY26转录因子对番茄抗旱性有重要调控作用，研究其生物学功能显得尤为重要。
本文采用生物信息学的方法对已在GenBank 上登录的番茄WRKY26基因的核酸及氨基酸序列、组成成分、同源性比对、编码蛋白质的理化性质、信号肽、跨膜结构域、亲、疏水性、蛋白质结构及功能域等进行预测和推断。
结果表明：该基因的ORF长度为1608bp 且与马铃薯STWRKY8同源性很高，该基因编码的蛋白质分子量为分子量为59624.9，等电点为6.87，为酸性疏水性蛋白质，且不稳定。
该蛋白质无信号肽和跨膜结构域，属于非分泌蛋白质。
蛋白质结构表明该蛋白主要为β转角和无规则卷曲，没有α螺旋。
通过此次研究，希望为今后深入研究该类基因的功能和结构特征提供依据。
关键词：番茄；WRKY26基因；蛋白质功能；同源性前言番茄基因组中,数目众多的转录因子参与植物的生长发育、物质代谢、响应生物和非生物胁迫等多种生物进程。
WRKY基因家族是植物重要的转录因子家族,在抗病信号转导途径中起重要调控作用,因而成为分子植物病理研究领域中的热点。
WRKY转录因子是一类植物所特有的抗逆相关转录因子超家族，在植物生物、非生物胁迫[1]以及植物的生长发育和多种代谢途[2]的调控中起重要作用。
近年来的研究发现,转录因子和抗逆基因会对环境胁迫作出响应。
一个抗逆基因的超表达只能提高植物单一抗性,而一个转录因子基因的超表达能够激活多个下游抗逆基因的表达,从而提高植物综合抗逆能力。
所以与单抗基因相比,转录因子已成为作物改良的研究热点。
尤其是WRKY转录因子,因其可显著地调控植物生物和非生物胁迫,更是备受关注[3]。
WRKY家族中的大部分成员受到水杨酸(SA)、NaCl、低温等刺激后会诱导表达[4-6]。
Q iu等[7]发现OsWRKY45可在病原菌的诱导下表达,并提高转基因拟南芥的抗病性,说明WRKY基因还具有潜在的抗病能力。
现已证明WRKY可参与多种植物抗病反应[8]。
番茄作为重要的模式植物周年生产中常受到高盐、低温、病原菌的影响,其遗传改良越来越受到重视[9]。
所以研究WRKY26基因的生物信息学功能显得尤为重要，可以为转基因番茄等其他遗传操作提供技术储备。
一.基因的查找，在NCBI中查找基因序列mRNA sequence>gi|723709376|ref|XM_004241707.2| PREDICTED: Solanum lycopersicum probable WRKYtranscription factor 26 (LOC101255501), mRNAGTATCTTCTTTCTTTTAATGGCTGCTTCAAGTTTCTCTTTTCCCACTTCATCTTCTTCATTCATGACGACTTCTTT CACCGACCTTCTTGCTTCTGATGATTATCCAACCAAAGGACTTGCTGATAGAATTGCAGAGAGGACTGGTTCTGGA GTTCCTAAATTCAAATCTCTTCCACCTCCTTCACTTCCATTATCGCCTCCTCCTTTTTCGCCTTCCTCTTACTTTG CTATTCCTCCTGGTTTAAGTCCAACTGAACTTTTAGACTCCCCTGTTCTTTTGTCTTCTTCAAACCTTCTTCCATC TCCGACGACTGGGAGTTTTCCATCTCGTGCTTTTAATTGGAAGAGCAGTAGTCATCAGGATGTGAAACAGGAAGAC AAAAACTACTCAGATTTTTCTTTCCAGCCTCAAGTAGGGACAGCTGCATCATCAATCTCTCAATCTCAAACTAACC ATGTCCCTCTGGGGCAGCAAGCATGGAATTGTCAAGAGCCCACAAAACAGAATGATCAAAATGCTAATGGAAGATC CGAATTCAACACTGTACAGAATTTTATGCAGAATAATAATGATCAGAACAATAGTGGAAACCAATACAATCAGAGT ATAAGGGAGCAGAAAAGGTCAGATGACGGATACAATTGGAGGAAATACGGGCAGAAACAAGTAAAAGGTAGTGAAA ATCCGAGAAGCTACTACAAGTGTACATACCCAAATTGTCCCACCAAGAAGAAGGTTGAGAGATCTTTAGATGGTCA AATTACTGAAATTGTGTACAAGGGTAATCACAACCATCCAAAGCCTCAGTCTACCAGAAGATCGTCATCATCCACA GCTTCATCTGCATTCCAATCTTACAATACACAAACTAATGAAATTCCAGATCATCAATCCTATGGTTCAAATGGAC AAATGGATTCCGTTGCAACACCTGAGAATTCTTCGATTTCATTTGGGGATGATGATCATGAACACACTTCTCAAAA GAGTAGTAGGTCAAGAGGAGATGATCTTGATGAAGAGGAACCAGACTCAAAAAGATGGAAAAGAGAAAACGAAAGT GAAGGTGTATCTGCACTAGGAGGGAGTAGGACAGTTAGAGAACCTAGAGTTGTAGTTCAAACTACGAGTGACATCG ATATCCTAGATGATGGTTATAGATGGAGGAAGTATGGTCAAAAAGTAGTGAAAGGAAATCCTAATCCCAGGAGCTA CTACAAATGCACAAGTACGGGATGTCCAGTAAGAAAACATGTGGAAAGGGCATCACAAGACATAAGGTCAGTGATA ACAACCTATGAAGGGAAGCACAACCATGATGTTCCAGCAGCAAGGGGCAGTGGCAACCACTCAATTAACCGACCTA TGGCACCGACCATAAGGCCTACTGTGACATCTCATCAATCCAACTATCAAGTTCCATTACAAAGTATAAGGCCACA ACAGTCTGAAATGGGAGCACCCTTTACACTAGAGATGTTGCAGAAGCCTAATAATTATGGTTTCTCAGGATATGCA AATTCAGGGGATTCATATGAAAACCAAGTTCAGGACAATAATGTGTTTTCGAGAACTAAGGACGAGCCTCGAGATG ACTTGTTTATGGAGTCATTGCTTTGCTGAAACTGGAATCCTAGAAAGGAGCACGAATTGAAGTTTATGAAACGAAA AACTGAACCTTTTATTTATTTATTTTTGCATAAAGAATATGATAGGAAGCATTTTGATTTCATTTGTTAATAGATC ATATACTGTTTTTTTTTTTGGTGTGTGTACATTTTGTACTAGGAAATTTGTTTGTTGTAAATTCAATCAAATGCGG TGTAGATGTTCATGCAGTTACCACTGTTATGGGGGTTATATAATTTAGGATAGGAATGTAAATCCCCAACTCATGA CTATATGACACTGATTCTTTATTTCTATCACATTTTCAAGTTTTATATATTAAAGAAGATTGCAGTTTTTCAA Protein sequence>gi|460392301|ref|XP_004241755.1| PREDICTED: probable WRKY transcription factor 26 [Solanum lycopersicum] MAASSFSFPTSSSSFMTTSFTDLLASDDYPTKGLADRIAERTGSGVPKFKSLPPPSLPLSPPPFSPSSYFAIPPGL SPTELLDSPVLLSSSNLLPSPTTGSFPSRAFNWKSSSHQDVKQEDKNYSDFSFQPQVGTAASSISQSQTNHVPLGQ QAWNCQEPTKQNDQNANGRSEFNTVQNFMQNNNDQNNSGNQYNQSIREQKRSDDGYNWRKYGQKQVKGSENPRSYY KCTYPNCPTKKKVERSLDGQITEIVYKGNHNHPKPQSTRRSSSSTASSAFQSYNTQTNEIPDHQSYGSNGQMDSVA TPENSSISFGDDDHEHTSQKSSRSRGDDLDEEEPDSKRWKRENESEGVSALGGSRTVREPRVVVQTTSDIDILDDG YRWRKYGQKVVKGNPNPRSYYKCTSTGCPVRKHVERASQDIRSVITTYEGKHNHDVPAARGSGNHSINRPMAPTIR PTVTSHQSNYQVPLQSIRPQQSEMGAPFTLEMLQKPNNYGFSGYANSGDSYENQVQDNNVFSRTKDEPRDDLFMES LLC二．开放阅读框(ORF)的查找开放阅读框(Open Reading Frame, ORF)是基因序列中的一段无终止序列打断的碱基序列，可编码相应的蛋白。
在没有其它信息的前提下，DNA序列可能按六种框架阅读和翻译(每条链三种，对应三种不同的起始位点)。
ORF识别包括检测这六个阅读框架并决定哪一个包含以启动子和终止子为界限的DNA序列而其内部不包含启动子或终止子，符合这些条件的序列有可能对应一个真正的单一的基因产物。
ORF的识别是证明一个新的DNA序列为特定的蛋白质编码基因的部分或全部的先决条件。
使用ORFfinder查找番茄WRKY26基因开放阅读框，这里使用默认参数，结果如图2.1所示。
图2.1WRKY26的ORF预测结果结果表明：如图2.1显示了ORF Finder 预测结果，给出了6个阅读框中可能的ORF图示、编码相位、位置及长度，这是根据六种不同的编码方式得到的（包括正反链）。
从预测结果可以看出，一个DNA序列可能有多个ORF。
相对而言，一段连续较长的ORF比较短的ORF更可能是编码序列。
图中第三条（紫色标注）为该基因的开放阅读框，其从18号碱基到1625号碱基，长度为1608bp。