生物序列的数据库信息检索
生物信息学 第三章 生物信息数据库及其信息检索 ppt课件
核酸序列数据库 GenBank（ ） EMBL（ ） DDBJ （ ） 三个数据库每天互相交换数据 GenBank可通过NCBI的检索系统Entrez获取， Entrez集成来自主要DNA和蛋白
序列数据库的数据，包括物种、基因组、定位、蛋白结构和结构域等信息 其他各种专业核酸数据库 A.非冗余参考序列数据库RefSeq B.密码子使用数据库Codon Usage Database CUTG C.基因可变剪接数据库ASDB D.转录因子数据库TRANSFAC
生物信息学数 据库类型
序列数据库 结构数据库 功能数据库 其ws、Linux或 Mac等操作系统
肤浅的百姓工具
一、序列数据库
主要收录核酸和蛋白质序列的数据库，包括由基因组计划产生的基因组及其表达 序列，由基因组序列所推测的编码和非编码核酸和蛋白质序列，以及个别生物 学实验中测序获得的核酸和蛋白质序列。
生物信息学 第三章 生物信息数据库 及其信息检索
第三章 生物信息数据库及其信息检索
本章主要内容
▪ 生物信息学数据库类型 ▪ 序列数据库 ▪ 结构数据库 ▪ 功能数据库 ▪ 其它专业数据库
▪ 生物信息学数据库的检索 ▪ 检索方法概述 ▪ 检索实践和案例
生物信息学数据库的地位和作用
经典生物医学实验
elegans
Borrelia burgorferi
Plasmodium falciparum
Borrelia burgorferi
Aquifex aeolicus
Neisseria meningitidis Z2491
Mycobacteriu m tuberculosis
Genome sizes in nucleotide pairs (base-pairs)
生物信息学数据库和核酸序列的检索实验心得
生物信息学数据库和核酸序列的检索实验心得生物信息学数据库和核酸序列的检索实验心得一、引言生物信息学是一门综合学科，它将计算机科学与生物学相结合，通过开发和应用计算机算法与技术来处理生物学数据并进行相关的研究。
数据库是生物信息学研究中不可或缺的工具之一，而核酸序列的检索是生物信息学研究中的基础工作之一。
本文将对生物信息学数据库和核酸序列的检索进行实验，并总结心得体会。
二、生物信息学数据库的选择在进行核酸序列的检索前，首先需要选择合适的生物信息学数据库。
常用的生物信息学数据库有GenBank、EMBL、DDBJ等。
在实验中，我选择了GenBank数据库进行核酸序列的检索。
三、核酸序列的检索方法1. 关键词检索关键词检索是最常用的核酸序列检索方法之一。
通过输入与所需核酸序列相关的关键词，系统会根据关键词在数据库中进行搜索，并返回相关的核酸序列结果。
在实验中，我以“人类乳腺癌”为关键词进行检索，得到了与人类乳腺癌相关的核酸序列信息。
2. 序列相似性比对序列相似性比对是另一种常用的核酸序列检索方法。
通过输入一个已知的核酸序列，系统会在数据库中寻找与之相似的序列，并返回相似序列的信息。
在实验中，我选择了一段已知的人类乳腺癌相关的核酸序列进行比对，得到了与之相似的核酸序列信息。
四、实验心得在进行生物信息学数据库和核酸序列的检索实验过程中，我深刻体会到了生物信息学的重要性和实用性。
通过生物信息学数据库，我们可以方便地获取到大量的生物学数据，为生物学研究和应用提供了重要的支持。
在实验中，我发现关键词检索是一种简单有效的核酸序列检索方法。
通过合理选择关键词，我们可以快速地获得与所需核酸序列相关的信息。
同时，关键词检索还可以帮助我们从大量的核酸序列中筛选出与特定研究对象相关的序列，提高研究的效率。
序列相似性比对也是一种非常重要的核酸序列检索方法。
通过比对已知的核酸序列，我们可以找到与之相似的序列，从而获得更多相关的信息。
生物信息学数据库和核酸序列的检索实验心得
生物信息学数据库和核酸序列的检索实验心得生物信息学数据库和核酸序列的检索实验心得近年来，随着生物学研究的快速发展，生物信息学成为了一个热门的研究领域。
在生物信息学研究中，生物信息学数据库和核酸序列的检索是非常重要的一环。
通过检索生物信息学数据库和核酸序列，我们可以获取到大量的生物学信息，为生物学研究提供重要的依据。
在这篇文章中，我将分享一些我在生物信息学数据库和核酸序列检索实验中的心得体会。
对于生物信息学数据库的检索，我发现选择合适的数据库非常关键。
目前，常用的生物信息学数据库包括GenBank、EMBL、DDBJ等。
这些数据库收集了大量的核酸序列和蛋白质序列，并提供了丰富的检索功能。
在选择数据库时，我们应该根据自己的研究方向和需要检索的信息类型来进行选择。
例如，如果我们研究的是人类基因组，那么选择NCBI的GenBank数据库就是一个不错的选择。
在进行数据库检索时，我发现合理的关键词选择非常重要。
关键词的选择直接影响到检索结果的准确性和全面性。
在选择关键词时，我们应该考虑到研究的目的和研究对象，并尽量选择具有代表性的关键词。
同时，我们还可以利用一些高级检索功能来进一步筛选出符合我们要求的结果。
例如，我们可以利用布尔运算符来组合多个关键词，从而缩小检索范围，提高检索结果的精确度。
对于核酸序列的检索，我发现序列比对是一个非常有效的方法。
通过序列比对，我们可以将待检索的核酸序列与数据库中已知的序列进行比较，从而找到相似的序列。
在进行序列比对时，我们可以利用一些常用的比对工具，如BLAST和FASTA等。
这些比对工具可以根据序列的相似性进行排序，并给出相应的分数和E值。
通过分析比对结果，我们可以判断待检索的序列与数据库中已知序列的相似度，从而推测其功能和结构。
在进行核酸序列检索时，我还注意到了一些细节问题。
首先，我们应该选择合适的序列类型进行检索。
核酸序列可以分为DNA序列和RNA序列，不同的序列类型对应着不同的生物学信息。
生物信息学 第三章 生物信息数据库及其信息检索
数据存储、注释
检索查询
数据库
理论分析
生物学研究 生物医学应用
生物信息学数据库类型
▪ 核酸研究（Nucleic Acids Research）杂志的每年第一期为生物信息学数据
库专刊，收录最主要的生物学相关数据库，归类并展示在
/nar/database/c/。
Rickettsia prowazekii
Helicobacter pylori
Buchnerasp. APS
Escherichia coli
human
Arabidopsis
Thermotoga maritima
Thermoplasma acidophilum
mouse
Caenorhabitis
rat
蛋白质-蛋白质相互作用数据库 DIP（/） 由实验验证的蛋白质-蛋白质相互作用数据，包括蛋白质的信息、相互作用的信 息和检测相互作用的实验技术 IntAct（/intact ） 提供用于蛋白质相互作用数据存储、展示和分析的开源数据库和工具包，可对相 互作用数据在网页上进行文本和图像的展示，允许用户通过GO注释或InterPro结 构域注释进行网络的扩充 代谢网络和信号途径 KEGG大百科（http://www.genome.ad.jp/kegg/ ） 系统分析基因功能、联系基因组信息和功能信息的知识库，GENES收录完整和 部分测序的基因组序列；PATHWAY数据库存储更高级的功能信息，包括图解的 细胞生化过程和同系保守的子通路等信息； LIGAND数据库收录关于化学物质、 酶分子和酶反应等信息。
三、功能数据库
收录生物分子的功能数据，由ID号与序列和结构数据链接 组织表达谱和亚细胞定位 根据不同组织中的EST、SAGE或芯片杂交信号，绘制出不同组织中表达基因的 图谱： BodyMap（http://bodymap.ims.u-tokyo.ac.jp/ ） Unigene（/sites/entrez?db=unigene ） SAGEmap（/projects/SAGE/） GEO（/projects/geo/） Stanford Microarray Database（/microarray ）
2-生物信息数据库与查询
1 概述当前人类基因组研究已进入一个重要时期，2000年将获得人类基因组的全部序列，这是基因组研究的转折点和关键时刻，意味着人类基因组的研究将全面进入信息提取和数据分析阶段，即生物信息学发挥重要作用的阶段。
到1999年12月15日发布的第115版为止，GenBank中的DNA碱基数目已达 46亿5千万，DNA 序列数目达到535万;其中EST序列超过339万条； UniGene的数目已达到7万个；已有25个模式生物的完整基因组被测序完成,另外的70个模式生物基因组正在测序当中；到2000年1月28日为止，人类基因组已有16％的序列完成测定，另外37。
7％的序列已经初步完成；同时功能基因组和蛋白质组的大量数据已开始涌现.如何分析这些数据,从中获得生物结构、功能的相关信息是基因组研究取得成果的决定性步骤。
生物信息学是在此背景下发展起来的综合运用生物学、数学、物理学、信息科学以及计算机科学等诸多学科的理论方法的崭新交叉学科。
生物信息学是内涵非常丰富的学科，其核心是基因组信息学，包括基因组信息的获取、处理、存储、分配和解释。
基因组信息学的关键是“读懂”基因组的核苷酸顺序，即全部基因在染色体上的确切位置以及各DNA片段的功能;同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测,然后依据特定蛋白质的功能进行药物设计。
了解基因表达的调控机理也是生物信息学的重要内容，根据生物分子在基因调控中的作用,描述人类疾病的诊断、治疗内在规律。
它的研究目标是揭示"基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律”,解释生命的遗传语言。
生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分,成为生命科学研究的前沿.近来的研究表明,基因组不仅是基因的简单排列,它有其特有的组织结构和信息结构,这种结构是在长期的演化过程中产生的，也是基因发挥其功能所必须的。
弄清楚生物体基因组特有的组织结构和信息结构，解译生命的遗传语言的关键。
目前在数据库中已经有越来越多的模式生物全基因组序列，第一个人类染色体全序列——第22号染色体的测序工作已经在1999年12月完成，整个人类基因组计划工作草图将在最近完成。
生物序列的数据库信息检索74页PPT
6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂，怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
生物序列的数据库信息 检索
6、纪律是自由的第一条件。——黑格 尔 7、纪律是集体的面貌，集体的声音， 集体的 动作， 集体的 表情， 集体的 信念。 ——马 卡连柯
8、我们现在必须完全保持党的纪律， 否则一 切都会 陷入污 泥中。 ——马 克思 9、学校没有纪律便如磨坊没有水。— —夸美 纽斯
10、一个人应该：活泼而守纪律，天 真而不 幼稚， 勇敢而 鲁莽， 倔强而 有原则 ，热情 而不冲 动，乐 观而不 盲目。 ——马 克思
Thank you
ห้องสมุดไป่ตู้
课件：第8章 生物信息数据库的查询与搜索
10.0 is the E value Effective search space = mn = length of query x db length threshold score (f) = 11 cut-off parameters
FASTA（Fast All的缩写）是可用于 蛋白质序列与核酸序列快速相似性搜索 的程序系列，由Pearl与Lipman在1988 年开发，并不断更新。 FASTA的算法步 骤见教材207页。
• Identifiers:
– accession number: ( P01013 ) – accession number + version codes: ( AAA68881.1 ) – gi: ( 129295 , gi|129295 )
BLAST - Advanced Options
BLAST - Report Format
BLAST Report
Header Body
Footer
Header
Body: Graphical Overview
Body: One-line summaries
Alignments Views - pairwise
[# set by -v]
Footer
BLOSUM matrix gap penalties
EBI中的SRS
Entrez是NCBI网站的数据库查询系 统，它集成了文献数据库、核酸序列数 据库、结构数据库、基因图谱数据库， 是有效利用NCBI数据库资源的工具。 Entrez的查询速度比较快，不同数据库 信息之间的链接较多。
NCBI中的Entrez
3.生物信息数据库的相似性搜索
(完整)生物信息学复习小结(中科大)
第二章：序列的采集和存储2. 序列数据的存储核酸序列数据库国际三大核酸序列数据库：GenBank, EBML, DDBJdbEST： Expressed Sequences Tags数据库UniGene等RefSeq: The Reference Sequence Database蛋白质序列数据库UniProtSwiss—prot & TrEMBL， PIR基因组数据库： Ensembl第三章序列比对I序列间比对的对应关系：匹配、替代、缺失、插入双序列比对算法：Dot matrix(点阵法)动态规划算法Needleman-Wunsch算法Sij = max of Si—1，j-1 + σ（xi , yj )Si—1，j —d ( 从左到右)Si,j—1 —d ( 从上到下)Smith-Waterman 算法Sij = max of 0Si-1,j-1 + σ(xi , yj )Si—1,j -d （从左到右)Si,j—1 -d （从上到下)FASTA和BLAST算法PSI-BLAST （位点特异性迭代BLAST）：1. 使用普通的blast算法进行搜索;2。
将搜索得到的序列，包括输入的序列放在一起，构建位点特异性的矩阵(Position Specific Matrix）；3。
利用上面得到的矩阵谱（profile），再次在数据库中进行搜索;4. 重复2 ，3 步,直到不再有新的序列出现；PHI—BLAST : 模式发现迭代BLAST第三章序列比对Ⅱ打分矩阵及其含义1，计分方法2， PAM系列矩阵3， BLOSUM 系列矩阵多序列比对：方法改进1。
渐进方法：代表:ClustalW/X, T—Coffee(1)ClustalW/X：计算过程1。
将所有序列两两比对，计算距离矩阵；2. 构建邻接进化树（neighbor—joining tree)/指导树(guide tree）；3。
将距离最近的两条序列用动态规划的算法进行比对；4。
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Gene Ontology
/
相互作用的蛋白质数据库 DIP
收集了由实验验证的蛋白质－蛋白质相互作 用； 包括蛋白质的信息、相互作用的信息和检测 相互作用的实验技术三个部分； 用户可以根据蛋白质、生物物种、蛋白质超 家族、关键词、实验技术或引用文献来查询 DIP数据库；
RefSeq: The Reference Sequence Database 蛋白质序列数据库
UniProt (Swiss-prot & TrEMBL, PIR)
基因组数据库: Ensembl
NCBI数据资源
Nucleotide: 核酸序列数据库 PubMed: 生物医学科学文摘数据库 GEO：基因表达谱数据库。收集存储微阵列基因 表达数据 Protein: 蛋白质序列数据库 SNP: 单核苷酸多态性数据库 Taxonomy: 物种分类学数据库 Gene: 基因数据库。提供序列及基因描述信息 Structure: 大分子三维结构数据库 3D Domains: 特定功能域的三维结构数据库 UniGene: GenBank分离的非冗余基因簇。包含 已确定基因和EST。每个簇包含唯一的非冗余的 基因序列、表达的组织类型和基因图谱位点。
Entres-Gene数据库
序列来源于Refseq数据库; 详尽的注释信息，包括基因在基因组的定位， 基因名称、蛋白质名称，基因结构等； 基因的命名主要来自权威命名委员会的官方 符号以及Refseq记录中的基因名，由NCBI 工作人员进行数据收集并注释。NLM的索引 部门对基因功能进行阐述。 沿用人类孟德尔遗传网（OMIM）中的疾病 名称并与NCBI其他数据库形成交互链接。
PROSITE
收集了生物学有显著意义的蛋白质位点和 序列模式； 序列模式包括酶的催化位点、配体结合位 点、与金属离子结合的残基、二硫键的半 胱氨酸、与小分子或其它蛋白质结合的区 域等； 根据这些位点和模式快速和可靠地鉴别一 个未知功能的蛋白质序列应该属于哪一个 蛋白质家族；
PROSITE
http://www.expasy.ch/prosite/
UniSTS: 序列标签位点数据库，用于作图位点 PopSet: 人口研究数据库 Books: 在线生物医学图书数据库 OMIM: 在线人类孟德尔遗传目录数据库 Conserved Domains: 保守结构域数据库 Cancer Chromosomes: 癌症染色体数据库 Homologene: 基因同源物数据库 Journals: 杂志及出版社信息数据库 Genome: 基因组数据库，提供完成的基因组/染色 体图形 GDS: GEO的基因表达实验与生物芯片数值结果数 据库
3， 检索系统
NCBI：Entrez EBI：SRS ExPASy …
NCBI：Entrez
检索规则
逻辑运算符（大写）： AND ，OR，NOT 运算过程由左至右，（）部分优先 空格分隔默认逻辑关系为 AND 多个单词短语加双引号 模糊检索使用 * 用[ ]限定字段，如限定基因名称为ATG1的 检索 ：ATG1[GENE]
蛋白质序列分类数据库- Pfam
Pfam：使用基于隐马尔可夫模型的多序列 比对方法对蛋白质序列进行家族分类。
分为Pfam-A与Pfam-B两个库 Pfam-A：包含经人工编辑，有完整注释的高质 量记录条目 Pfam-B：计算机工具自动编辑，除Pfam-A外 的条目，质量较低 /
5，序列数据信息检索实例
某天，Prof. Gene发现人的Hela细胞分裂迅速 (phenotype)，通过实验的方法(例如，酵母双杂 交) 发现周期蛋白 H与这个蛋白有较强相互作用， 测序结果如下(genotype)：
TGTACC ACCCTATTTG AAAC CTCC ATCCCTG CCCCTG CCCTGATTTG TTATCC TTTATCT G C T T TAT TAT C T C TATAG C AC T TAT C AC C TAT G TAT C ATA A C A C ATAT T T G AC T T G T T T T TTTATCTCCTCCC ATTGG AAG GCAGGG ATCTTTGCTCCCTGCTATCTC AG ATTCTAC AAT GGTGCTTGGCACATAGATAACACTCAATATCAGCATCCTAAGAGAGAGAAAAATGAAAAA G G AAAAG C AC TC AATAT G TTTTTG AATAAATG AAT TAG TG TG T TTG TTATG AC AAT TTAT G ATAATC AAGG GGTTGGGTACTC ATTACTGCTAAGTTAATTG AG CACTGTCTCAATTAAT TG AG TTAATG T CTAAG CTTT CTG C ATG TTTC AT TTAATAC C C AC AAT CTC CTG TG ATG TA GTTCATTATTTTTTCCATTTTACCG AGTAG AAAACTG AGG ACTAG AAGCTG ATTCCCAC A GCACGTTTCAGTTGAGTTGGATTTTGTTTTCCTGGGCCTGCTTCTTCATAAAGGGACTGG ACTAAG AATACTCTTGACCAGCCCGTAAG AACTTGGCACTCGTCTCAGTAATCTGAGATA GCAGGGTTTGGCGTCCATAGCAACCACGGCGACAGGACGCGCTCGAGCAAGAACCAAAAA GCGAGAACAGGTACAAGGCCAAACTTTCTACATTCACAGACACCTACCAAACCCCGAACA TGGAACACCAAATTAGAACGCTGACCAGTTCCTGGTAATGTAGAAAACACCCAAGTTAAA ACGGCAACAGAGTGACACAGCAGCCATTGAAGATGCCCCACTTCAGGCACCGACAGGCGT CACGTGACGGGTGGGGAACGCCAACCGCCTGGGCCTAGCGCAGCTTCCTCCGCCCACCAC GGAAGTGAGGCGGGGATACTAAAGCGACGGAGCCCGGTGGACGGAAGTGGGTGTTGGAGG CTTTAAGGTAGCTTTAAATTCGTGTTGTCCTGGGAGCTCG
/
转录调控区数据库 TRRD
在不断积累的真核生物基因调控区结构－功 能特性信息基础上构建； 每一个TRRD的条目里包含特定基因各种结 构－功能特性：转录因子结合位点、启动子、 增强子、静默子、以及基因表达调控模式等；
http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/trrd/
UniProtKB（UniProt Knowledgebase） UniRef（UniProt Reference Clusters） UniParc（Uniprot Archive）
2，序列家族分类及功能数据库
蛋白质序列分类数据库- Pfam 蛋白质序列功能位点数据库 PROSITE Gene Ontology （GO） 相互作用的蛋白质数据库 DIP 转录调控区数据库 TRRD …
BCNI： Blast
/
双序列比对结果
Score
Score：使用打分矩阵对匹配的片段进行 打分，这是对各对氨基酸残基（或碱基） 打分求和的结果，一般来说，匹配片段越 长、 相似性越高则Score值越大。 Identities: exact matches Positives: similarities based on the scoring matrix used.
Nucleotide database
including GenBank, RefSeq, TPA and PDB.
Genome, gene and transcript sequence data provide the foundation for biomedical research and discovery.
MNRCWALFLSLCCYLRLVSAEGDPIPEELYEMLSDHSIRSFDDLQR LLHGDPGEEDGAELDLNMTRSHSGGELESLARGRRSLGSLTIAEP AMIAECKTRTEVFEISRRLIDRTNANFLVWPPCVEVQRCSGCCNNR NVQCRPTQVQLRPVQVRKIEIVRKKPIFKKATVTLEDHLACKCETV AAARPVTRSPGGSQEQRAKTPQTRVTIRTVRVRRPPKGKHRKFK HTHDKTALKETLGA
/
4，双序列Blast比对实例
PDGF-related-transforming protein sis (Woolly monkey sarcoma virus) MTLTWQGDPIPEELYKMLSGHSIRSFDDLQRLLQGDSGKEDGAEL DLNMTRSHSGGELESLARGKRSLGSLSVAEPAMIAECKTRTEVFEI SRRLIDRTNANFLVWPPCVEVQRCSGCCNNRNVQCRPTQVQLRP VQVRKIEIVRKKPIFKKATVTLEDHLACKCEIVAAARAVTRSPGTSQ EQRAKTTQSRVTIRTVRVRRPPKGKHRKCKHTHDKTALKETLGA Platelet-derived growth factor subunit B (Homo sapiens)
E-Value
Expect value：在一个特定大小的数据库 中碰巧搜索到打分值约为Score的不同序列 的个数。 E值随Score增加，呈指数减少； 实质上，E指反映随机本底噪音；越接近零 ，表明该打分值的显著性越好。 相同序列相似性的比对，序列越长则EValue越小，反映偶然发生的概率越小。