生物信息学上机指南2
生物信息学技术的教程与实验指导
生物信息学技术的教程与实验指导生物信息学技术在现代生命科学研究中起着至关重要的作用。
它是一门综合性学科，结合了生物学、计算机科学和统计学的知识，用于从大规模的生物学数据中提取有意义的信息。
本文将介绍生物信息学技术的基本概念和常用工具，并提供一些实验指导以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、生物信息学技术概述1.1 生物信息学的定义和应用领域生物信息学是指运用计算机科学和统计学等方法处理、分析和解释生物学数据的学科。
它广泛应用于基因组学、蛋白质组学、转录组学以及与生物相关的大数据研究中，为生物学研究提供了强大的工具和方法。
1.2 常用的生物信息学技术常用的生物信息学技术包括序列比对、基因预测、蛋白质结构预测、基因表达分析和进化分析等。
这些技术在生物学研究中被广泛应用，可以帮助研究人员理解基因组的组成、功能和进化。
二、生物信息学技术的教程2.1 序列比对技术序列比对是生物信息学中最基本的技术之一。
它用于将不同生物体中的DNA或蛋白质序列进行比对，找出它们之间的相似性和差异性。
在教程中，我们将介绍序列比对的原理、常见的比对算法以及如何使用常见的比对工具进行序列比对实验。
2.2 基因预测技术基因预测是指从DNA序列中识别和预测基因位置和结构的过程。
在教程中，我们将介绍基因预测的方法和工具，包括基于序列比对和基于统计学模型的方法，以及常用的基因预测软件的使用方法。
2.3 蛋白质结构预测技术蛋白质结构预测是指通过计算和模拟方法预测蛋白质的三维结构。
在教程中，我们将介绍常见的蛋白质结构预测方法，包括基于序列比对和基于物理化学原理的方法，以及一些常用的蛋白质结构预测软件的使用方法。
2.4 基因表达分析技术基因表达分析是指通过RNA测序技术对不同生物样本中的基因表达水平进行定量和比较分析。
在教程中，我们将介绍基因表达分析的步骤和常用的分析方法，包括差异表达基因分析、功能富集分析和调控网络分析等。
2.5 进化分析技术进化分析是指通过比对不同物种的基因组序列，分析基因组演化过程和物种之间的关系。
生物信息学分析上机实验教学大纲
生物信息学分析上机实验教学大纲一、制定本大纲的依据依据《生物信息学分析教学大纲》制定本上机实验大纲。
生物信息学是当今生命科学和自然科学的核心领域和最具活力的前沿领域之一，是一门新兴的交叉学科，是现代生物学研究的重要工具。
它所研究的材料是生物学的数据，而它进行研究所采用的方法，则是从各种计算技术衍生出来的。
随着Internet的广泛应用和基因组研究的深入进行，生物信息学也得到了飞速的发展。
只有通过系统的理论学习和实际的上机操作，才能使学生了解当今生物信息学网络资源，学会常用生物信息数据库查询、数据库搜索方法、生物大分子序列分析和分子进化分析软件等的使用方法，初步解决科研和实际工作中生物信息的存储、检索、分析和利用的问题。
二、本实验课程的具体安排实验项目的设置及学时分配三、本实验课在该课程体系中的地位与作用根据《生物信息学分析教学大纲》开设的上机实验，能够使学生掌握生物信息学的基础知识与概念，了解生物信息学网络资源，实践具体的操作方法。
培养学生具有生物信息学方面的理论基础和基本技能，并且能够运用所掌握的生物信息学理论、方法和技术，初步解决科研和实际工作中生物信息的存储、检索、分析和利用的问题。
四、学生应达到的实验能力与标准：通过上机实验的开设，学生应了解生物信息学的主要内容, 理解生物信息技术的原理和应用领域，掌握并能使用生物信息学的基本工具，提高分析和解决实际问题的能力，为今后开展相关研究打下基础。
通过上机实验具体的操作过程，学生应达到以下要求：1、熟悉并掌握各生物数据库的查询检索方法。
2、了解生物大分子结构生物信息学的内容与分析方法。
3、熟悉网上数据分析预测工具的使用。
4、培养学生进行生物绘图、生物计算、数据处理、分析结果的基本能力。
5、培养学生独立从事科研实验的技能和素养、与组员分工合作能力及对在上机实验过程中遇到问题的解决能力。
五、上机实验的基本理论与实验技术知识：实验一常用分子生物学数据库的使用基本要求：了解生物信息学的各大门户网站以及其中的主要资源，掌握主要数据库的内容及结构，理解各数据库注释的含义。
Matlab技术在生物信息学中的应用指南
Matlab技术在生物信息学中的应用指南1. 引言生物信息学是研究生物学和计算机科学相结合的学科，它运用计算机和数学方法分析和解释生物学数据。
在生物信息学中，Matlab是一种常用的编程语言和工具，它提供了强大的数学和数据分析功能。
本文将介绍Matlab技术在生物信息学中的应用，并提供一些指南和技巧。
2. 基本操作在使用Matlab进行生物信息学研究时，首先需要掌握一些基本操作。
例如，读取和处理生物学数据文件，如FASTA格式的DNA序列。
Matlab提供了一系列内置函数，如'fastaread'和'fastawrite'，用于处理DNA、RNA和蛋白质序列。
另外，Matlab还提供了许多用于数据预处理和清洗的函数。
例如，可以使用'normalize'函数对基因表达谱进行归一化处理，以消除不同样本之间的差异。
此外，还可以使用'filter'函数进行数据平滑操作，以去除噪音和异常值。
3. 数据分析和可视化Matlab拥有强大的数学和统计工具，可用于生物信息学中的数据分析和模型构建。
例如，通过使用'corrcoef'函数可以计算基因或蛋白质表达谱之间的相关系数，从而找出相关性较高的基因或蛋白质。
此外，可以使用'anova1'函数进行方差分析，以确定基因或蛋白质在不同条件下的差异是否显著。
Matlab还提供了一系列用于可视化数据的函数。
例如，使用'plot'函数可以绘制基因表达谱的折线图，展示表达量随时间或条件的变化趋势。
另外，可以使用'heatmap'函数绘制热图，以可视化基因或蛋白质在不同样本间的表达水平差异。
4. 基因组分析在基因组学研究中，Matlab提供了许多工具和函数，用于处理和分析基因组数据。
例如，可以使用'generead'函数读取基因组序列文件，并使用'geneinfo'函数获取基因的注释信息。
生物信息学数据分析的处理流程与方法指南
生物信息学数据分析的处理流程与方法指南概述：生物信息学是一门综合性学科，主要研究生物学信息的获取、存储、处理与分析。
随着高通量测序技术的快速发展，生物信息学数据分析成为了生命科学研究中不可或缺的一个环节。
本文将介绍生物信息学数据分析的处理流程与方法，以帮助研究人员系统地进行生物信息学数据分析。
一、数据预处理生物信息学数据分析的第一步是对原始数据进行预处理。
1. 数据质量控制：对测序数据进行质量控制，去除低质量的碱基和序列，以保证后续分析的准确性。
2. 序列比对：将测序数据与参考基因组或转录组进行比对，确定每个序列的起源以及位置。
二、数据分析数据预处理完成后，可以进行下一步的数据分析，包括以下几个方面：1. 基因表达分析：将转录组数据根据不同条件（如不同时间点、不同处理）进行比较，寻找差异表达的基因。
2. 差异分析：通过比较不同条件下的生物样品，确定差异表达的基因或突变位点。
3. 功能注释：利用公共数据库，对差异表达的基因进行功能注释，寻找其功能以及相关的通路和生物过程。
4. 基因调控网络分析：构建基因调控网络，探究基因之间的关系及其调控网络的重要成员。
5. 蛋白质互作分析：通过蛋白质互作网络，研究蛋白质之间的相互作用，揭示蛋白质的功能及其参与的信号通路。
6. 基因组结构变异分析：研究基因组结构变异，如插入、缺失、倒位等，探究其对个体表型的影响。
7. 代谢组和蛋白组分析：通过代谢组和蛋白组的分析，了解代谢通路和相关蛋白的变化，研究其与生物表型之间的关系。
三、统计分析生物信息学数据分析不可避免地涉及统计分析，帮助我们从数据中找到有意义的关联性或差异。
1. 差异分析的统计学方法：使用适当的统计学方法，如T检验、方差分析等，对差异表达的基因进行统计分析。
2. 多重校正：由于高通量测序数据的量庞大，需要进行多重校正，控制假阳性率。
3. 数据可视化：通过图表或可视化工具，将分析结果直观地呈现，便于研究者理解和解释数据。
生物信息学中的基因组分析方法指南
生物信息学中的基因组分析方法指南基因组分析是生物信息学领域的重要研究方向，通过分析基因组序列的组成和功能，可以揭示基因组的结构与演化，为疾病诊断、药物开发及转基因技术提供重要的理论和方法支持。
本文将介绍生物信息学中常用的基因组分析方法，包括基因组测序、基因组组装、基因预测、基因差异分析、功能注释等。
首先，基因组测序是进行基因组分析的第一步，它可以获得基因组序列的信息。
常用的测序技术包括传统Sanger测序和高通量测序技术（如二代测序技术和三代测序技术）。
Sanger测序是第一代测序技术，以其准确性而闻名，但速度较慢，适用于小规模的基因组测序。
而二代测序技术（如 Illumina HiSeq、Ion Torrent PGM）具有高通量和低成本的特点，可用于大规模的基因组测序。
三代测序技术（如 Pacific Biosciences SMRT、Oxford Nanopore Technologies MinION）则可以获得更长的读长，有助于解决基因组重复序列和结构变异等问题。
基因组组装是将测序得到的短读段（reads）组装成连续的序列，以便获得完整的基因组信息。
常用的组装算法包括De Bruijn图算法和Overlap-layout-consensus（OLC）算法。
De Bruijn图算法将reads拆分成k-mer，并通过k-mer之间的连接关系进行组装。
而OLC算法则是通过比对reads之间的覆盖关系进行组装。
此外，基于引物的组装技术（如PCR或引物捕获测序）可以通过特定引物将目标区域的序列进行扩增或捕获，用于特定基因组的组装。
基因预测是基因组分析的关键环节，它可以识别基因组序列中的基因。
基因一般由外显子和内含子组成，外显子编码蛋白质，内含子则是非编码区域。
基因预测算法可以通过识别开放阅读框（ORF）和编码序列的特征，如启动子、终止子、剪接位点等，来确定基因的位置和边界。
常用的基因预测工具包括Glimmer、GENSCAN和Augustus 等。
生物信息学分析工具的使用教程
生物信息学分析工具的使用教程导言：在生物学领域中，随着高通量测序技术的快速发展，生物信息学分析工具的应用变得越来越重要。
这些工具能够帮助研究人员进行基因组、转录组、蛋白质组等大规模数据的分析和解释。
本文将为您介绍几种常用的生物信息学工具，并提供详细的使用指南。
一、BLAST（基因序列比对工具）BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是最常用的生物信息学工具之一，用于比对基因或蛋白质序列中的相似性。
以下是使用BLAST的步骤：1. 打开NCBI网站的BLAST页面，并选择适当的BLAST程序（如BLASTn、BLASTp等）。
2. 将查询序列粘贴到"Enter Query Sequence"框中，或者上传一个FASTA格式的文件。
3. 选择适当的数据库，如"nr"（非冗余序列数据库）或"refseq_rna"（已注释的RNA序列数据库）。
4. 设置相似性阈值、期望值和其他参数。
5. 点击"BLAST"按钮开始比对。
6. 结果页面会显示比对结果的列表和详细信息，包括匹配上的序列、相似性得分等。
二、DESeq2（差异表达基因分析工具）DESeq2是一种用于差异表达基因分析的R包。
以下是使用DESeq2的步骤：1. 安装R语言和DESeq2包。
2. 将基因表达矩阵导入R环境中，并进行预处理（如去除低表达基因）。
3. 根据实验设计设置条件和组别。
4. 进行差异分析，计算基因的表达差异和显著性。
5. 可视化差异表达基因的结果，如绘制散点图、MA图、热图等。
三、GSEA（基因集富集分析工具）GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）是一种基于基因集的富集分析方法，用于识别与特定性状或实验条件相关的生物学功能。
以下是使用GSEA的步骤：1. 准备基因表达矩阵和相关的分组信息。
2017 研究生 生物信息学 蛋白部分(上机)_2
分析蛋白质的跨膜区
直接输入http://embnet.vital-it.ch/software/TMPRED
采用的氨基酸标度 采用Tmbase作为跨膜蛋白数据库
最短和最长的跨膜螺旋疏水区长度 选择合适的输入格式
1、贴入蛋白质序列 2、选择合适的参数 3、运行计算
氨基酸数量 分子量 理论等电点
氨基酸组成
消光系数
预测半衰期 不稳定系数 脂肪氨基酸系数
GRAVY值
消光系数—反映了蛋白在特定波长下吸收可见光或 不可见光的能力，可用来测蛋白浓度。
不稳定系数—预测对应蛋白质在试验中稳定性。
小于40时，预测蛋白稳定
大于40时，预测蛋白不稳定
脂肪系数—计算球状蛋白脂肪族氨基酸侧链所占相 对体积，反映了蛋白质的热稳定性。
比对的数据库
该序列结构域信息 （PROSITE数据库信息）
图形化比对结果
可能匹配的序列列表
BLAST结果评价
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、 Score值越大，则相似性越高 。
E value:在相同长度的情况下，两个氨基酸残基（或
选择“TMHMM”分析软件 （ http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM-2.0/)
在TMHMM主页粘贴序列进行分析
分析蛋白质的跨膜区
直接输入 http://embnet.vital-it.ch/software/TMPRED
1、输入序列 2、运行软件
结果输出
1、胞外区 2、跨膜区 3、胞内区
选择“protparam”分析软件 （ /protparam/)
生物信息学上机课程介绍08版
生物信息学上机
课程代码：81038100
课程名称：生物信息学上机
英文名称：Bioinformatics Practice
学分：1 开课学期：第7学期
授课对象：生物科学、生物技术专业本科生先修课程：分子生物学、生物统计学课程主任：李裕强，副教授，博士
课程简介：
该课程是“生物信息学”理论课的配合实践教学，目的是使学生巩固理论教学内容，并掌握主要生物信息学工具和数据库的特征和使用方法。
主要内容包括：认识、熟悉主要生物信息学数据库结构形式、访问路径、数据库查询方法；认识、熟悉主要生物信息学数据库查询方法；学习掌握从核酸序列和蛋白质序列记录文件中获取生物信息；掌握核酸序列和蛋白质序列的比对、相似性搜索的方法、原理；掌握生物分子的系统发生分析和进化树构建方法；掌握基因的预测方法。
课程考核：
课程末进行上机操作考试，考试时间为30 分钟，满分为100 分。
课程最终成绩＝平时成绩×50％＋考试成绩×50％；
平时成绩由出勤率、实习报告的完成情况决定；
指定教材：
[1] 自编《生物信息学上机实习指导》。
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《生物信息学》上机指南2
实验二、BLAST 1学时
教学要求：
了解什么是BLAST，它有哪些应用，几种常用的BLAST程序包。
理解为什么会有BLAST程序包。
掌握如何在NCBI网站上进行BLAST搜索、如何获取BLAST 帮助。
掌握如何下载并使用单机版的BLAST+程序
重点：
分析、理解BLAST的输出结果和评分标准，如Bit Scores, E-values。
难点：
理解BLAST不同参数的含义，以及如何调整和适用情况。
实验步骤：
一、在线Blast的使用
1、打开NCBI主页：/，点击Blast进入比对页面。
2、在Basic BLAST选项中，选择protein blast子程序。
在Enter Query Sequence框中输入CAO79269，
Database选择非冗余蛋白数据库，其它参数默认。
3、稍待片刻，出现Blast结果，分析结果(来自什么物种，具有什么功能)
4、回到protein blast主页面(后退或重新打开protein blast)。
将下面这条序列粘帖到Enter Query
Sequence框中，，其它参数默认。
运行Blast，并分析结果。
结果与第3步相比，说明什么？
1 MSARAPVAAN QGVTRGQQSQ QGDYTLALLA KDVYSTGSQG VGGFTRLNDS ALLGAGIDPA
61 SLHDSASGFQ AGIYSDNQQY VLAFAGTNDM RDWLSNVRQA TGYDDVQYNQ AVAVAKSAKA
121 AFGEALVIAG HSLGGGLAAT AALATGTVAV TFRRRRFRLH AEPYGDRSGG EERCPSGGIR
181 RYSEQYDMLT GTQESTSLIP DAIGHKITLA NNDTLSGIDD WRPSKHVDRS LTAHGIDKVI
241 SSMAEQKPWE TRANA
5、回到Basic BLAST主页面，选择nucleotide blast子程序，在Enter Query Sequence框中输入：
CTTCTTCGCCAGAGGTTT ，Database中选择Nucleotide collection(nr/nt)
6、确认Automatically adjust parameters for short input sequences已经选择，运行Blast，分析结果，
判断这段序列是什么序列。
如果不选Automatically adjust parameters for short input sequences，结果会出现什么？
二、单机版blast+的使用
1、打开NCBI FTP服务器(ftp://)，进入blast/executables/LATEST/目录，下载相
应操作系统的Blast程序。
（如ncbi-blast-2.2.30+-win64.exe，软件较大，请大家务必提前下载好并带到机房）。
另外双击DOS.reg文件，双击将其加入到注册表中。
（也可新建一个文本文件，加入以下内容并保存为dos.reg，双击导入注册表）
Windows Registry Editor Version 5.00
[HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\shell\dos command]
@="MS-DOS方式"
[HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\shell\dos command\command]
@="cmd.exe /K CD %1"
如果无法导入（如Win7用户），可以复制以下的代码
Windows Registry Editor Version 5.00
[HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\shell\dos command]
@="MS-DOS方式"
[HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\shell\dos command\command]
@="cmd.exe /s /k pushd \"%V%\""
2、双击ncbi-blast-2.2.30+-win64（32）.exe，将其安装到X:\biosoft\blast+目录
3、下载Schizochytrium（裂殖壶菌）EST文库：进入/数据库，
在Search框中选择EST，for中填写Schizochytrium，点击Search。
出现结果后，点击Send to，选择保存成File文件，选择FASTA格式，点击Create File,并另存为EST.fasta，共4006条，将文件下载到工作目录X:\Biosoft\Blast\Bin。
4、下载serine/threonine-protein phosphatase PP1蛋白序列：在NCBI Search框中选择
protein，for中填写serine/threonine-protein phosphatase PP1，下载fasta格式并另存为PP1.fasta。
5、在blast->bin目录下新建一个database的文件夹，将PP1.fasta移到该文件夹。
6、右键点击bin文件夹，选择“MS-DOS方式”，确认目前处于bin目录。
运行下列命令格式化ER
蛋白数据库：
X:\Biosoft\blast+\bin>makeblastdb -in database\PP1.fasta -dbtype prot -parse_seqids -hash_index
7、确认下载的Schizochytrium（裂殖壶菌）EST序列文件EST.fasta在bin目录下，运行以
下命令，生成m11格式（BLAST archive format (ASN.1)）。
X:\Biosoft\blast+\bin>blastx -query EST.fasta -db database\PP1.fasta -outfmt 11 -evalue 1e-5 -max_target_seqs 10 -out EST.fasta@PP1.fasta.blx.m11
8、M11 ASN.1格式是详细的blast格式，但不是易读模式，可以使用blast_formatter转成其它格式，
如常用的m0比对格式：
X:\Biosoft\blast+\bin>blast_formatter.exe -archive EST.fasta@PP1.fasta.blx.m11 -outfmt 0 -out EST.fasta@PP1.fasta.blx.m0
或m6 tabular格式。
默认情况下，用editplus或EXCEL打开m6格式文件，从左到右分别是'qseqid sseqid pident length mismatch gapopen qstart qend sstart send evalue bitscore'
或m6 自定义tabular格式：
X:\Biosoft\blast+\bin>blast_formatter.exe -archive EST.fasta@PP1.fasta.blx.m11 -outfmt "6 qacc sacc evalue length pident" -out EST.fasta@PP1.fasta.blx.m6
9、程序运行结束后，用Editplus打开EST.fasta@PP1.fasta.blx.m6，分析Schizochytrium（裂殖
壶菌）EST文库中，是否含有serine/threonine-protein phosphatase PP1蛋白。
相似性与一致性是多少？
上机实验报告2
1、本次上机的EST文库中，哪几条序列与serine/threonine-protein phosphatase PP1蛋白有同源
性？相似性与一致性是多少？综合E值和S值，你认为哪几条序列是serine/threonine-protein phosphatase PP1的可能性最高？
2、请查找贵州大学生命科学学院提交的Taifanglania biformis ribosomal RNA gene，确认其ITS1、
ITS2以及5.8S基因的位置。
截图写出主要的过程并根据上机结果回答以下问题：
（1）什么是ribosomal RNA gene？什么是ITS？用图说明ITS1、ITS2与18S、28S以及5.8S之间的关系。
（2）写出NCBI的网址。
网址里的缩写代表了什么？本次上机你使用了NCBI的哪些功能？
（3）如何查找贵州大学生命科学学院提交的Taifanglania biformis ribosomal RNA gene？其GenBank登录号是多少？
（4）在本题中，能否直接从序列文件中得知Taifanglania biformis ribosomal RNA gene的ITS1、ITS2、以及5.8S位置？如果不能，可以用哪些方法确定其位置？
（5）根据上机结果，请给出贵州大学生命科学学院所提交的rRNA gene的5.8S ribosomal RNA gene可能的起始与终止位置（用XX bp－XX bp表示）。
3、本次上机的体会与感想。