生物信息学资源
初二生物生物信息数据库资源概述
初二生物生物信息数据库资源概述在现代生物学研究中，信息数据库资源扮演着至关重要的角色。
生物信息数据库资源广泛涵盖了许多方面的生物学数据，包括基因组、蛋白质、代谢途径、细胞结构等。
本文将概述初二生物学学习中常用的一些生物信息数据库资源。
一、基因组数据库资源基因组数据库资源主要用于存储和访问各种生物的基因组序列信息。
其中，最为著名的是国际基因组浏览器（International Genome Browser），它提供了包括人类、小鼠、果蝇、斑马鱼等多个物种的基因组信息。
学生们可以通过该数据库资源了解各物种的基因组结构和基因的功能。
二、蛋白质数据库资源蛋白质数据库资源主要用于存储和查询蛋白质序列和结构的信息。
蛋白质数据银行（Protein Data Bank）是全球最大的蛋白质结构数据库，其中收录了大量的蛋白质三维结构。
除了蛋白质结构信息外，蛋白质相互作用数据库（Protein-Protein Interaction Database）还提供了蛋白质间相互作用的信息，帮助学生们理解蛋白质的功能和相互作用网络。
三、代谢途径数据库资源代谢途径数据库资源主要用于存储和查询生物体内代谢途径的信息。
KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）是一个常用的代谢途径数据库资源，它包含了多个物种的代谢途径图和相关基因的信息。
学生们可以通过该数据库资源了解细胞内各种代谢途径的组成和相互关系。
四、基因调控数据库资源基因调控数据库资源主要用于存储和查询基因的调控信息。
对于初二生物学学习来说，了解基因调控的基本概念和机制是非常重要的。
TRANSFAC是一个常用的基因调控数据库资源，该数据库中包含了转录因子、调控元件及其相互作用的信息。
学生们可以通过该数据库资源了解基因调控的基本原理和调控网络的组成。
五、细胞结构数据库资源细胞结构数据库资源主要用于存储和查询细胞器结构和功能的信息。
生物信息学资源
1、代谢组学是什么？代谢组学是继基因组学和蛋白质组学之后新近发展起来的一门学科，是系统生物学的重要组成部分。
基因组学和蛋白质组学分别从和蛋白质层面探寻生命的活动，而实际上细胞内许多生命活动是与代谢物相关的，如细胞信号（cell signaling），能量传递等都是受代谢物调控的。
代谢组学正是研究代谢组（metabolome）——在某一时刻细胞内所有代谢物的集合——的一门学科。
基因与蛋白质的表达紧密相连，而代谢物则更多地反映了细胞所处的环境，这又与细胞的营养状态，药物和环境污染物的作用，以及其它外界因素的影响密切相关。
因此有人认为，基因组学和蛋白质组学能够说明可能发生的事件，而代谢组学则反映确实已经发生了的事情。
但是从茫茫多的代谢产物中选取研究对象，无疑是大海捞针。
代谢组学研究通过一定的手段能够帮助研究员从代谢产物海中跳出来，提供一个“航拍”的视角，一目了然地发现差异性代谢产物。
然后通过已知的代谢通路逆推找出调节酶和基因，完成疾病发病机制、药物治疗机制等方面的研究。
2、为什么选择代谢组学作为科研技术手段？1）小分子的产生和代谢是生物机体作用的最终结果，生物体液的代谢产物分析能够更直接，更准确的反映生物体的病理生理状态。
2）基因和蛋白质表达的有效微小变化会在代谢物上得到放大，从而使检测更容易；3）代谢组学的代谢物信息库简单，但它远没有全基因组测序及大量表达序列标签的数据库那么复杂；4）代谢物的种类少，要远小于基因和蛋白质的数据，物质的分子结构要简单得多。
5）代谢产物在各个生物体系中都是类似的，所以代谢组学研究中采用的技术更容易在各个领域中通用，也更容易被人接受。
3、代谢组学检测的手段有哪些？主要技术手段是核磁共振（NMR ），液-质联用（LC-MS），气-质联用（GC-MS），色谱（HPLC，GC）等。
通过检测一系列样品的谱图，再结合化学模式识别方法，可以判断出生物体的病理生理状态，基因的功能，药物的毒性和药效等，并有可能找出与之相关的生物标志物（biomarker）。
很好—生物信息相关数据库资源介绍
3）.核酸三维结构数据库
NDB - Nucleic Acid Databank (3D structures) BNASDB - Nucleic acid structure db from University of Pune
4）.其他
AsDb - Aberrant Splicing db （异常拼接） ACUTS - Ancient conserved untranslated DNA sequences db Codon Usage Db - The frequency of codon use in each organism is made searchable through this World Wide Web site. EPD - Eukaryotic Promoter db（真核启动子） HOVERGEN - Homologous Vertebrate Genes db （同源 脊椎动物） IMGT - ImMunoGeneTics db [Mirror at EBI] （免疫遗传学） ISIS - Intron Sequence and Information System RDP - Ribosomal db Project gRNAs db - Guide RNA db PLACE - Plant cis-acting regulatory DNA elements db
5）Transgenics（转基因）
Cre Transgenic Database - Cre transgenic mouse lines Transgenic/Targeted Mutation Database Information on transgenic animals and targeted mutations
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用生物信息学是一门交叉学科，将计算机科学、生物学和统计学等知识应用于生物学研究中。
在生物信息学实验教学中，网络资源是非常重要的学习工具。
本文将介绍几种常见的生物信息学网络资源及其在实验教学中的利用。
1. 生物信息学数据库生物信息学数据库是生物学和计算机科学相结合的产物，存储了大量的生物学数据和相关信息。
常见的生物信息学数据库包括GenBank、UniProt、Ensembl等。
这些数据库涵盖了基因序列、蛋白质序列、基因组数据等多种类型的数据，可以帮助学生了解和分析生物学数据。
在实验教学中，可以引导学生使用这些数据库查找相关的生物学信息，比如搜索特定基因的序列、查询蛋白质的功能等。
2. 生物信息学工具生物信息学工具是用于分析和处理生物学数据的软件和算法。
学生可以通过网络资源获得免费的生物信息学工具，并在实验中应用这些工具进行数据分析。
常见的生物信息学工具包括BLAST、ClustalW、FASTA等。
这些工具可以帮助学生进行序列比对、同源性分析、蛋白质结构预测等任务，培养学生的数据处理和分析能力。
3. 在线教学平台在线教学平台是指通过网络提供教学内容和资源的平台。
在生物信息学实验教学中，可以利用在线教学平台发布实验指导书、实验数据和实验报告等教学资源。
学生可以通过在线教学平台获取实验资料、提交实验结果，并与教师和同学进行交流和讨论。
教师可以通过在线教学平台进行作业和考试，提供实时的反馈和评价。
4. 生物信息学论坛和社区生物信息学论坛和社区是生物信息学学术交流和合作的平台。
学生可以参与生物信息学论坛和社区的讨论，与其他研究者分享自己的研究成果和经验。
通过与专业人士的互动，学生可以深入了解生物信息学研究的最新进展和发展趋势，拓宽自己的视野和思路。
生物信息学论坛和社区也可以为学生提供求职和合作的机会，促进学生的职业发展。
网络资源在生物信息学实验教学中具有重要的作用。
通过利用生物信息学数据库、工具、在线教学平台和论坛社区等网络资源，可以帮助学生快速获取生物学数据和研究资料，提高数据处理和分析能力，培养科研思维和合作能力。
生物信息学数据库分类整理汇总
生物信息学数据库分类整理汇总生物信息学数据库是存储和管理生物学领域的大量数据的重要工具和资源，对于生物信息学研究、基因组学、蛋白质组学、转录组学等领域的研究具有重要的意义。
本文将对生物信息学数据库进行分类整理和汇总，方便生物信息学研究者更好地使用和了解这些数据库。
1.基因组数据库：- GenBank：美国国家生物技术信息中心（NCBI）维护的基因序列数据库，包含已知基因的核酸序列。
- Ensembl：英国恩格斯尔基因组项目维护的一个综合性基因组数据库，包含多种物种的基因组数据。
- UCSC Genome Browser：加利福尼亚大学圣克鲁兹分校开发的一个基因组浏览器，提供多种物种的基因组序列和注释信息。
2.蛋白质数据库：- UniProt：一个综合性的蛋白质数据库，集成了多个蛋白质序列和注释信息资源。
- Protein Data Bank (PDB)：存储大量已解析的蛋白质结构数据的数据库，提供原子级别的结构信息。
- Protein Information Resource (PIR)：收集和整理蛋白质序列、结构和功能信息的数据库。
3.转录组数据库：- NCBI Gene Expression Omnibus (GEO)：存储和共享大量的高通量基因表达数据的数据库。
- ArrayExpress：欧洲生物信息学研究所（EBI）开发的一个基因表达数据库，包含多种生物组织和疾病的表达数据。
4.疾病数据库：- Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM)：记录人类遗传疾病和相关基因的数据库。
- Orphanet：收集和整理罕见疾病和相关基因的数据库。
5.代谢组数据库：- Human Metabolome Database (HMDB)：一个综合性的人类代谢物数据库，包括代谢产物的结构和功能信息。
- Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG)：包含多种生物体代谢途径的数据库。
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用生物信息学是一门综合性学科，融合了生物学、计算机科学和统计学的知识，在分析和解释生物大数据方面有着重要的应用。
随着互联网的发展和普及，网络资源在生物信息学实验教学中的应用也越来越广泛。
本文将介绍一些常用的网络资源及其在生物信息学实验教学中的利用。
1. 生物信息学数据库和工具生物信息学数据库和工具是生物信息学研究中常用的网络资源。
一些常用的数据库包括NCBI（国家生物技术信息中心）的GenBank数据库、EMBL（欧洲分子生物学实验室）的EMBL数据库和UniProt（蛋白质序列和功能数据库）等。
这些数据库提供了大量的生物序列、结构和功能等信息，可以用于教学中的生物信息学实验。
2. 生物信息学在线课程网络资源还提供了丰富的生物信息学在线课程，如Coursera、edX和MOOCs等平台上的生物信息学课程。
这些课程提供了系统的生物信息学教学内容，包括基本概念、实验方法、数据分析和解释等。
教师可以引导学生通过在线课程进行学习，提高他们的理论知识和实践能力。
网络资源中还有许多生物信息学学习资料和教学工具，如在线教材、视频教程、软件和应用程序等。
这些资源可以帮助学生理解生物信息学的基本概念和实验方法，并进行实际操作和数据分析。
教师可以根据实际需要选择适合的资源进行教学，提高学生的学习效果和兴趣。
4. 生物信息学研究论文和期刊网络资源提供了大量的生物信息学研究论文和期刊，如PubMed和ScienceDirect等数据库。
这些研究论文和期刊可以用于教学中的文献阅读和研究讨论，让学生了解最新的生物信息学研究进展并培养科研能力。
1. 在线讨论和互动教师可以引导学生通过网络资源进行在线讨论和互动，分享学习心得和实验经验，解决问题和疑惑，并进行小组合作和集体学习。
这种方式可以扩大教学范围，促进学生之间的交流和合作，提高学习效果。
2. 实践操作和数据分析教师可以引导学生通过网络资源进行实践操作和数据分析，学习和掌握生物信息学实验的方法和技巧。
生物大数据技术的生物信息学资源整合方法
生物大数据技术的生物信息学资源整合方法随着现代科学技术的发展，生物大数据已成为生物学研究中不可或缺的重要组成部分。
生物大数据的产生使得研究者能够从宏观和微观层面深入了解生物体的结构和功能。
然而，这些庞大的数据给研究者带来了一个新的挑战，即如何整合和分析这些数据以获得有价值的信息。
为了解决这个问题，生物信息学资源整合方法应运而生。
生物信息学资源整合方法是指将不同来源、不同类型的生物信息学数据整合到一个合一的平台上，以促进数据的共享和利用。
现代生物大数据资源涵盖了各种数据类型，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学以及临床数据等。
这些数据通常来自不同的实验室、研究项目以及公共数据库，因此在整合这些数据时需要解决数据源的异质性和不完整性问题。
为了完成生物信息学资源的整合，研究者通常采用以下几种方法：1. 数据标准化和格式统一：不同实验室和数据库中的数据往往采用不同的格式和标准，因此需要进行数据的标准化和格式统一。
这样可以确保数据在整合后是可比较和可操作的。
常用的数据标准包括基因组学中的GFF和GTF，表达谱数据中的FPKM和TPM等。
此外，还可以利用统一标准的开放式数据格式，如JSON和XML，以便对不同类型的数据进行统一的管理和查询。
2. 数据清洗和去重：原始的生物大数据常常存在噪声和冗余的问题，需要进行数据清洗和去重。
数据清洗包括去除异常值、修正错误和填补缺失值等操作，以确保数据的准确性和一致性。
数据去重则可以通过基于相似性的算法，如Levenshtein距离和余弦相似度，对数据进行筛选和合并，以消除冗余信息。
3. 数据集成和整合：将来自不同来源的生物数据进行集成和整合是生物信息学资源整合的核心步骤。
这可以通过开发自定义的数据库或使用已有的公共数据库，如GenBank、Ensembl和NCBI等来实现。
数据集成的关键是建立数据之间的关联和链接，以便进行跨数据源的查询和分析。
此外，还需要确保数据的一致性和完整性，以提高数据的可信度和可用性。
生物信息学数据库概览及应用
生物信息学作为一门交叉学科，在现代生物学研究中扮演着越来越重要的角 色。随着高通量测序技术的发展和大数据时代的到来，生物信息学数据库已 成为存储、管理和分析海量生物学数据的关键工具。本概览将带您深入了解 常用的生物信息学数据库，探讨它们在基因组学、转录组学、蛋白质组学等 领域的应用，以及如何有效利用这些资源来推动生物医学研究信息学数据分析中扮演更重要的角 色。这些技术可以帮助研究者从复 杂的生物学数据中发现新的模式和 规律，提高数据解释的准确性和效 率。
未来的数据库将更注重多组学数据 的整合和分析。通过结合基因组、 转录组、蛋白质组等多层次数据， 研究者可以获得更全面的生物系统 认知，推动系统生物学和精准医疗 的发展。
UCSC Genome Browser：基因组数据可视化利器
基因组浏览器
UCSC Genome Browser是一个强大的 基因组数据可视化工具，允许用户在线 浏览和分析多个物种的基因组序列。它 提供了直观的图形界面，可以显示基因 结构、保守区域、表达数据等多层次信 息。研究者可以自定义显示的数据轨道 ，实现个性化的基因组分析。
随着个人化医疗的发展，生物信息 学数据库将面临更严格的数据安全 和隐私保护要求。未来的数据库设 计将更加注重数据加密、访问控制 和匿名化技术，以平衡数据共享和 隐私保护的需求。
GEO：基因表达数据的宝藏
数据提交
研究者可以通过GEO（Gene Expression Omnibus）提交高通量基因表达数据，包括 芯片数据和测序数据。GEO提供了标准化的提交流程和元数据模板，确保数据的质量 和一致性。
数据存储和组织
GEO采用层次化的数据组织结构，包括Series（实验系列）、Samples（样本）和 Platforms（平台）。这种结构使得用户可以方便地浏览和检索相关实验数据，同时也 便于数据的管理和更新。
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模式生物基因组计划
模式生物基因组计划 酵母、线虫、果蝇、细菌、拟南芥等共约50多种已
完成，70余种正在进行。目前总量已达60亿碱基对！
生物信息学资源
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Genome sizes in nucleotide pairs (base-pairs)
plasmids viruses bacteria fungi plants algae insects mollusks bony fish
amphibians reptiles birds
mammals
104
105
10生6 物信息1学0资7 源 108
109
1010 1011
模式生物(Model Organism) 病毒（Virus）
不具有细胞形态结构，仅由核酸和蛋白质构成； 如：人艾滋病毒HIV、SARS冠状病毒
体积小，10～300nm；
生物信息学资源
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模式生物(Model Organism) 小鼠（Mus musculus）
基因组大小与人类相近，约30亿个核苷酸对；
生物信息学资源
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生物信息学资源
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生物信息学资源
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提纲:
模式生物测序 3大核酸数据库 蛋白质数据库生物信息学资源26
主要的数据库资源
核酸序列数据库主要有GenBank, EMBL, DDBJ等.
严格的专性细胞内寄生； 对抗生素不敏感。
电子显微镜下的SARS冠状病毒
生物1信0息0n学m资源
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模式生物(Model Organism)
Escherichia coli 大肠杆菌
Escherichia coli K12
Escherichia coli O157:H7
大肠杆菌是研究得最为详尽的一个模式生物。这种
蛋白质序列数据库主要有SWISS-PROT, PIR, TrEMBL等，
蛋白结构数据库有PDB, MMDB等，
与基因组有关的数据库还有dbEST, OMIM等，
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3大核酸数据库
基因组数据库的相关背景。 主要的基因组数据库资源。 重点介绍GenBank
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Primary vs. Derivative Databases
Curators
Drosophila melanogaster
Rickettsia prowazekii
Helicobacter pylori
Buchnerasp. APS
Escherichia coli
human
Arabidopsis
Thermotoga maritima
Thermoplasma acidophilum
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7
第三章 生物信息学数据库资源
生物信息学资源
8
提纲:
模式生物测序 3大核酸数据库 蛋白质数据库
生物信息学资源
9
提纲:
模式生物测序 3大核酸数据库 蛋白质数据库
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一、模式生物
Ureaplasma urealyticum
Bacillus subtilis
mouse
Caenorhabitis
rat
elegans
Borrelia burgorferi
Plasmodium falciparum
Borrelia 生物信息A学q资u源ifex
burgorferi
aeolicus
Neisseria meningitidis Z2491
Mycobacteriu 11 m tuberculosis
生物信息学 Bioinformatics
生物信息学资源
1
复习:
第二章
生物信息学的生物学基础
细胞 蛋白质 核酸
生物信息学资源
2
Questions:
1. 蛋白质二级结构有哪些？
2. 真核生物的启动子有什么作用？
3. TSS,外显子和内含子的概念。
4. 如何判断起始密码子和终止密码子？内
含子？
5. 基因表达调节有哪些？
只有1.6微米长的、可以迅速繁殖的单细胞原核生物，
已经成为实验室和基因工程的重要工具。
生物信息学资源
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模式生物(Model Organism)
Saccharomyces cerevisiae 酿酒酵母
真菌界的单细胞真核生物，它的全基因组 已在1996年测定。
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模式生物(Model Organism)
果蝇
繁殖很快、容易诱发变异的小昆虫。 总长达1.8亿核苷酸。
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模式生物(Model Organism)
Arabidopsis thaliana
拟南芥
个体生活周期只有6周的十字花科
小草，是一种理想的模式植物。
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模式生物(Model Organism)
Oryza sativa
水稻
单子叶植物模式植物，390-430MB
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模式生物(Model Organism)
非洲瓜蟾（Xenopus lavias）
1个受精卵在24小时内分裂到各种器官初具雏形的程度；
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模式生物(Model Organism)
斑马鱼（Danio rerio）
身体透明的小鱼，生活周期约3个月，是研究脊椎动物发育 过程的良好对象。
各内含子 5'端
AGGA或 CAAT盒
TSS
各个外显子 终止密码子
TATA盒
真核基因的一般结构
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6
编号 第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章
名称 生物信息学引论 生物信息学的生物学基础 生物信息学数据库资源 DNA和蛋白质序列分析 系统发生分析 基因表达数据分析 其他常用生物信息学工具 电子克隆的原理和应用 基本生物信息学工具的开发与应用
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3
请画出示意图:
1. 中心法则 2. 真核生物基因的一般结构
生物信息学资源
4
核酸
中心法则
复制
转录
DNA 逆转录
调控
RNA
蛋白质
复制
翻译
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5
加帽位点 5'm7GpppNp
翻译起始
植物C/GAANNATGG 动物A/GNNATGG
加poly(A)信号 植物 G/AATAA1-3 动物 AATAAA
秀丽线虫Caenorhabditis elegans
一种透明的、生活在海滩泥沙中的小虫。
细胞数目一定：成虫细胞数目只有959个，其中包括302个神经元；
有6条染色体，全基因组生于物信1息9学9资8源年测定，长9.7Mb
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模式生物(Model Organism)
Drosophila melanogaster