生物信息学笔记
博士后生生物学生物信息学知识点归纳总结

博士后生生物学生物信息学知识点归纳总结生物信息学是生物学与信息学的交叉学科,研究如何应用信息技术和计算机科学来处理生物学的大数据和解决生物学问题。
作为一个博士后生物学研究者,了解生物信息学的基本知识点至关重要。
本文将对生物信息学的一些重要知识点进行归纳总结,以供参考。
基本概念1. 生物信息学:生物学与信息学的交叉学科,研究如何应用信息技术和计算机科学来处理生物学的大数据和解决生物学问题。
2. 生物学数据库:收集、存储和管理生物学数据的电子资源,如基因组数据库、蛋白质数据库等。
3. 序列分析:研究DNA、RNA或蛋白质的序列特征,如序列比对、同源性分析、起始子和剪接位点预测等。
4. 结构分析:研究蛋白质的三维结构特征,如蛋白质折叠预测、蛋白质结构比对、结构域识别等。
生物序列分析1. 序列比对:将两个或多个序列进行比对,寻找相同或相似的区域,并分析其功能和进化关系。
2. 序列分类:通过比对已知序列进行分类,如BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) 分析。
3. 同源性分析:鉴定不同物种或同一物种的不同序列中的相同区域,例如保守结构域的识别。
4. 基因预测:根据DNA序列,预测其中的基因区域和基因结构,如编码蛋白质的氨基酸序列。
生物结构分析1. 蛋白质折叠预测:根据蛋白质的氨基酸序列,预测其三维结构,有助于理解蛋白质的功能。
2. 蛋白质结构比对:将两个或多个蛋白质的三维结构进行比对,以分析其结构、功能和进化关系。
3. 动力学模拟:使用计算方法对蛋白质和其他生物大分子进行模拟,研究其结构和运动特性。
4. 蛋白质结构域识别:识别蛋白质中独立的功能模块,有助于理解蛋白质的功能和相互作用。
5. 蛋白质互作网络:分析蛋白质相互作用网络,研究生物体内蛋白质的相互作用和信号传递。
基因组学与转录组学1. 基因组测序:对生物体的基因组进行高通量测序,生成大量的DNA序列数据,如全基因组测序和全外显子组测序。
生物信息学重点tg

《生物信息学》复习要点红色表示为重点内容, 考试的比重较大.第一章生物信息学引论生物信息学;生物信息指哪些?contig;大规模测序的基本策略;功能基因组学;生物信息学的应用有哪些?什么事件大大促进了生物信息学的发展?(HGP);生物信息学中最重要的贡献是什么(序列比对算法)?基因组测序完成的主要物种(如人,水稻,大肠杆菌,酵母,拟南芥,果蝇等);我国自主产权的基因组测序有哪些?人类基因组计划的主要任务.第二章生物信息学的生物学基础碱性氨基酸和酸性氨基酸的种类;蛋白质二级结构有哪些?核苷酸序列中N表示什么?遗传密码的基本特征是什么?真核生物基因的一般结构?转录本;启动子(promoter);EST;cDNA;内含子;外显子;UTR;TATA-box;ORF;起始密码子;终止密码子; poly(A)加尾信号;TSS;中心法则;真核生物基因表达的调控水平有哪些?*第三章生物数据库资源及其应用三大核酸数据库有哪些?蛋白质序列数据库有哪些?蛋白质结构数据库有哪些?掌握文献的PubMED检索规则;掌握核酸/蛋白质记录的检索规则;UniGene;GEO;创建最早使用最广泛的蛋白质数据库是什么?(SWISSPROT和PIR);*第四章序列分析相似性;一致性;保守突变;同源性;序列比较的基本操作是什么?序列比较的方法有哪些?序列比较的矩阵作图法;最长公共子序列;空位罚分;打分矩阵;BLAST的全称;BLAST比对结果中图形颜色的意义以及score和E-value的含义;FASTA格式;BLAST几种工具的含义及其用途;nr数据库;EST数据库;检索某个基因序列的方法;如何通过生物信息学方法确定TSS?判断1个基因(EST)表达部位或特性的生物信息学方法有哪些?*第五章系统发生分析系统发生树;趋同进化;无根树;有根树;直系同源与旁系同源;系统发生树的构建方法种类;非加权组平均法原理;最大简约法原理;信息位点;Bootstrap;掌握非加权组平均法的构建方法;用ClustalX和MEGA软件构建进化树的流程是什么?第六章基因表达数据分析基因芯片聚类分析图中红色和绿色代表的含义*第八章电子克隆技术电子克隆(in silico cloning);电子克隆的基本思路;电子克隆的操作步骤;电子克隆的条件是什么?判断1个基因5'端是否完整的方法; Kozak规则是什么?内含子的剪切规则?(GU..AG)其他:1)要了解BLAST的一般步骤和意义;2)了解序列分析的基本内容和意义;3)上机操作中涉及的重要网站和程序名称等(不需要记得网址)。
生物学中的生物信息学知识点

生物学中的生物信息学知识点生物信息学是生物学和信息学的交叉学科,将计算机科学、统计学和数学等方法应用于生物学的研究中,以解决生物大数据处理、基因组学、蛋白质组学和生物信息分析等领域的问题。
下面将介绍生物信息学的几个重要知识点。
1. DNA、RNA和蛋白质序列分析DNA、RNA和蛋白质是生物体中三种重要的生物分子,它们的序列信息对于理解生物体的功能和进化有着重要意义。
生物信息学通过各种序列分析方法,如序列比对、序列搜索和序列模式识别,可以揭示DNA、RNA和蛋白质的结构、功能和相互作用等信息。
2. 基因组学和转录组学基因组学是研究生物体基因组的结构和功能的学科。
生物信息学在基因组学领域中发挥着关键作用,能够进行基因组测序、基因注释和基因调控网络的分析。
转录组学是研究生物体基因在特定的时间和空间上的表达模式和调控机制的学科,生物信息学可通过基于高通量测序技术的转录组数据分析,揭示基因表达的规律和调控网络。
3. 蛋白质结构预测和功能注释蛋白质是生物体中最重要的功能分子,其结构与功能密切相关。
通过生物信息学方法,如蛋白质结构预测和功能注释,可以推测蛋白质的结构和功能。
这对于理解蛋白质的生物学功能、药物设计和疾病的研究具有重要意义。
4. 基因调控网络分析生物体内的基因调控网络是复杂的,涉及到多个基因和调控元件的相互作用。
生物信息学可以通过整合转录组、表观基因组学和蛋白质互作数据等信息,构建和分析基因调控网络,揭示基因调控的机制和关键节点。
5. 生物序列和结构数据库为了方便生物信息学研究者进行序列和结构信息的存储和检索,建立了多个公共数据库,如GenBank、Uniprot和PDB等。
这些数据库包含了大量的生物序列和结构数据,为生物信息学研究提供了重要的资源。
6. 高通量测序技术及其数据分析高通量测序技术的出现使得获取生物序列信息的速度大大提高。
生物信息学通过批量处理和分析测序数据,揭示基因组的结构、功能和进化信息。
生物信息学札记(第4版)

生物信息学札记(第4版)樊龙江浙江大学作物科学研究所浙江大学生物信息学研究所浙江大学IBM生物计算实验室2017年9月本材料已由浙江大学出版社出版:《生物信息学》,樊龙江主编,2017部分内容可通过下列网址获得:/bioinplant/札记前言第一版这份材料是我学习和讲授《生物信息学》课程时的备课笔记,材料大多是根据当时收集的一些外文资料翻译编辑而成。
学生在学习过程中经常要求我给他们提供一些中文的讲义或材料,这促使我把我的这份笔记整理并放到网上,供大家参考。
要提醒使用者的是,这份材料仅是根据我对生物信息学的一些浮浅的认识整理而成,其中的错误和偏颇只能请读者自鉴了。
2001年6月第二版自1999年开始接触生物信息学以来,一晃已近六年,而本札记也近四岁了。
2001和2002年中国科学院理论物理所的郝柏林院士在浙江大学首次开设生物信息学研究生课程,我作为他的助教系统地学习了生物信息学;同时,借着我国水稻基因组测序计划的机遇,在他的带领下从2001年开始从事水稻基因组分析,从此自己便完全投入到这一崭新、引人入胜的领域中来。
不断有来信向我索要本札记的电子版文件,同时在不少网站上看到推荐该札记的内容。
生物信息学、基因组学等发展很快,现在再回头审看该札记,有些部分已惨不忍读,这促使我下决心更新它。
但因时间和学识问题,还是有不少部分自己不甚满意,就只有待日后再努力了。
欢迎告诉我札记中的BUG,我的信箱*************.cn或******************.cn。
2005年3月30日第三版近年来高通量测序技术产生的序列数据大量出现(如小RNA和大规模群体SNP数据),本次更新根据这一进展增加了两章内容,分别是第七章有关小RNA的分析和第八章遗传多态性及正向选择检测。
两章内容由我的博士生王煜为主编写,李泽峰和刘云参与了文献整理。
另外还更新了第四章有关水稻基因组分析一节。
2010年1月第四版2014年浙江大学开展本科生教材建设工作,我当时作为系主任要带头,就承诺编写我主讲的《生物信息学》教材。
生物信息学笔记

第一章绪言生物信息学的主要信息载体:DNA和蛋白质生物主要的遗传物质DNA生物的物质基础蛋白质一、生物信息学概述1、定义生物信息学(Bioinformatics)是生命科学、现代信息科学、数学、物理学以及化学等多个学科交叉结合形成的一门学科,是利用信息技术和数学方法对生命科学研究中的生物学数据进行存储、检索和分析的科学。
2、特点⁕以计算机为主要工具,以大量生物数据库和分析软件为基础⁕依赖于Internet⁕为人类揭示生命的奥秘提供了一条新的途径二、生物信息学的发展前基因组时代——生物数据库的建立、检索工具的开发、DNA和蛋白质序列分析、全局和局部的序列对位排列基因组时代——基因寻找和识别、网络数据库系统的建立、交互界面的开发后基因组时代——大规模基因组分析、蛋白质组分析三、生物信息学应用基础研究和教学:分子生物学研究的重要手段之一;生命科学的教学药物开发:新药筛选、药靶设计、分子药理学研究疾病诊断:利用疑难病症的病原DNA序列诊断疾病;遗传病的筛查其他:环境监测;食品安全检测;海关检测第二章数据库及其检索生物信息学数据库的建立及定义生物信息数据库:生物分子数据、分子结构结构及功能等实验证据一级数据库是直接来源于实验室获得的数据,即DNA和蛋白质数据库(X)在生物信息学中数据库查询是指对数据库中的注释信息进行基于关键词匹配查找,而数据库检索是指通过特定的序列相似性比对算法,在核酸或蛋白质序列数据库中获得序列信息(√)一、数据库定义数据库(database)是一类用于存储和管理数据的计算机文档,是统一管理的相关数据的集合,其存储形式有利于数据信息的检索与调用。
数据库的每一条记录(record),也可以称为条目(entry),包含了多个描述某一类型数据特性或属性的字段(field),如基因名、来源物种、序列的创建日期等;值(value)则是指每条记录中某个字段的具体内容。
二、生物信息数据库的分类(1)按照数据来源一级数据库:数据直接来源于实验获得的原始数据,只经过简单的归类整理和注释二级数据库:对原始生物分子数据进行整理、分类的结果,是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的。
生物信息学知识点总结分章

生物信息学知识点总结分章第一章:生物信息学概述生物信息学是一门综合性学科,结合计算机科学、数学、统计学和生物学的知识,主要研究生物系统的结构、功能和演化等方面的问题。
生物信息学的发展可以追溯到20世纪70年代,随着基因组学、蛋白质组学和生物技术的发展,生物信息学逐渐成为生物学研究的重要工具。
生物信息学的主要研究内容包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学、系统生物学等。
生物信息学方法主要包括序列分析、结构分析、功能预测和系统分析等。
第二章:生物数据库生物数据库是生物信息学研究的重要基础,主要用于存储、管理和共享生物学数据。
生物数据库包括基因组数据库、蛋白质数据库、代谢数据库、生物通路数据库等。
常用的生物数据库有GenBank、EMBL、DDBJ等基因组数据库,Swiss-Prot、TrEMBL、PDB等蛋白质数据库,KEGG、MetaCyc等代谢数据库,Reactome、KeggPathway等生物通路数据库等。
生物数据库的建设和维护需要大量的人力和物力,目前国际上已建立了众多生物数据库,为生物信息学研究提供了丰富的数据资源。
第三章:序列分析序列分析是生物信息学研究的重要内容,主要应用于DNA、RNA、蛋白质序列的比对、搜索和分析。
常用的序列分析工具包括BLAST、FASTA、ClustalW等,这些工具可以帮助研究人员快速比对和分析生物序列数据,从而挖掘出序列的相似性、保守性和功能等信息。
序列分析在基因组学、蛋白质组学和系统生物学等领域发挥着重要作用,是生物信息学研究的基础工具之一。
第四章:结构分析结构分析是生物信息学研究的另一个重要内容,主要应用于蛋白质、核酸等生物分子的三维结构预测、模拟和分析。
常用的结构分析工具包括Swiss-Model、Modeller、Phyre2等,这些工具可以帮助研究人员预测蛋白质或核酸的三维结构,分析结构的稳定性、功能和相互作用等特性。
结构分析在蛋白质结构与功能研究、蛋白质药物设计等方面发挥着重要作用,为生物信息学研究提供了重要的技术支持。
生物信息学考试笔记

生物信息学的应用生物信息蕴藏的巨大的经济价值, 大量的生物信息公司应运而生生物信息在基因组分析中的应用序列片断的拼接;可能基因的寻找;基因功能的预测,特别是多基因;结构的分析与预测(三级结构与功能);功能基因组和蛋白质组;代谢过程;分子进化3.新药开发Bioinformatics Features1. Biological molecule,生物大分子的生物学2. Molecular information研究生物大分子的分子信息3. Informatics techniques需要利用计算机科学辅助4. Organize生物信息学的研究是建立在对这些相关的信息组织归纳5. Large-scale建立在大量的大规模的生物大分子信息积累基础上主要研究内容:1、碱基序列比对(Alignment)。
是生物信息学的基础问题。
2、蛋白分子结构预测与比对。
包括2级和3级结构基因信息与非编码区分析和DNA信息研究,是最重要的课题之一。
6、分子进化和比较基因组学,其他。
序列重叠群(Contigs)装配。
遗传密码的起源。
基于结构的药物设计。
如基因表达浦分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,PAM:为了得到氨基酸的打分矩阵,最常用的办法是统计自然界中各种氨基酸残基的相互替换率。
PAM是基于通过统计相似序列比对中的替换发生率来得到的,打分矩阵,亦称point accepted mutation matrix.替换频繁,打分优惠;反之罚分。
PAM-1: 1% divergence in a protein (one amino acid replacement per hundredPAM250: (250 substitutions per hundred residues) only one amino acid in five remains unchanged and the percent divergence has increased to roughly 80%.PAM1000: 1000 substitutions per hundred residues相对突变率(relative mutability):一个氨基酸被其他氨基酸替换的概率。
生物信息学笔记

生物信息学笔记
【原创版】
目录
1.生物信息学简介
2.生物信息学的发展历程
3.生物信息学的应用领域
4.生物信息学的挑战与未来发展
正文
生物信息学是一门研究生物大分子信息学和生物信息处理技术的学科,涉及到计算机科学、数学、生物学等多个领域,旨在通过计算机和数学方法解决生物学问题。
生物信息学的发展历程可以追溯到 20 世纪 70 年代,当时科学家开始使用计算机分析蛋白质序列。
随着生物技术的迅速发展,生物信息学也得到了迅猛发展。
在 21 世纪初,人类基因组计划的完成进一步推动了生物信息学的发展。
目前,生物信息学已经成为生物学和医学研究中不可或缺的一部分。
生物信息学应用领域广泛,包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多个领域。
在基因组学方面,生物信息学可以用于基因序列比对、基因预测和基因注释等任务。
在转录组学方面,生物信息学可以用于基因表达分析、调控元件预测等任务。
在蛋白质组学方面,生物信息学可以用于蛋白质结构预测、蛋白质功能注释等任务。
在代谢组学方面,生物信息学可以用于代谢物鉴定、代谢途径分析等任务。
尽管生物信息学取得了巨大进展,但仍然面临着许多挑战。
其中之一是数据量的增长,随着高通量测序技术的发展,生物学数据量呈指数增长,对数据处理和分析带来了巨大挑战。
另一个挑战是生物信息学算法的准确性和可靠性,目前许多算法仍然存在一定的误差和不确定性。
未来,生物
信息学需要进一步发展更加高效、准确、可靠的算法和工具,以应对这些挑战。
生物信息学是一门重要的学科,其在生物学和医学研究中发挥着不可或缺的作用。
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2000 1999 12 15 115 GenBank DNA 46 5 DNA 535 EST 339 UniGene 7 25 70 2000 1 28 16% 37.7%DNA " "-- 22 1999 12EST (dbEST) SNPs DNARNA( ) RNA DNA DNA2.1Genbank EMBL DDBJ SWISS-PROT PIR PDB GDB TRANSFAC SCOP1. GenbankGenbank (NCBI) EST Genbank (EMBL) DNA (DDBJ) 1999 8 Genbank 460 34 Genbank NCBI FTP NCBI NCBIGenbank 55,000 56% ( 34% EST ) Genbank EST 16 EST(1)GenbankNCBI Entrez Entrez Web Entrez Genbank Genbank (MMDB) PubMed MedlineEntrez Entrez (Limits) (Index) (History) (Clipboard) Entrez(2) GenbankNCBI Genbank Web BankIt SequinBankItGenbank BankIt BankIt EST GSS BankIt BankItSequin Sequin Sequin FASTA ASN.1 Sequin Sequin ftp:///sequin/ SequinNCBI Entrez /entrez/BankIt /BankItSequin /Sequin/2. EMBLEMBL (EBI) Genbank DDBJ Oracal (SRS) EMBL Web WEBIN Sequin/embl/SRS /WEBIN /embl/Submission/webin.html3. DDBJDNA (DDBJ) Genbank EMBL SRS SequinDDBJ http://www.ddbj.nig.ac.jp/4. GDB(GDB) (HGP) GDB GDB ( amplimers PCR breakpoints cytogenetic markers fragile sites EST syndromic regions contigs ) ( content contig )( ) GDB WebGDB GDB /gdb/2.21. PIR PSDPIR (PSD) (PIR) (MIPS) (JIPID) 142,000 ( 99 9 ) 99% PSDPSD PIR BLAST FASTAGeneFINDPIR PSD /ftp:///pir/2. SWISS-PROTSWISS-PROT (EBI) SWISS-PROT 30(SRS) SWISS-PROT EBISWISS-PROT WebSWISS-PROT /swissprot/3. PROSITEPROSITE PROSITE motif PROSITE PROSITE profile profile PROSITEPROSITE http://www.expasy.ch/prosite/4. PDB(PDB) Brookhaven PDB X (NMR) PDB (RCSB) RCSB PDB PDB Rasmol PDBRCSB PDB /pdb/5. SCOP(SCOP) (fold) / SCOP ASTRAIL SCOP PDB-ISLSCOP /scop/6. COG(COGs) 21 COG COGNITOR COGs COG COG COG Web COGNITORCOG /COGCOG COGNITOR ftp:///pub/COG2.31. KEGG(KEGG) GENES PA THW AY KEGGLIGAND KEGG JavaKEGG http://www.genome.ad.jp/kegg/2. DIP(DIP) DIPDIP /3. ASDB(ASDB) ASDB( ) SWISS-PROT ASDB( ) GenbankASDB /asdb4. 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BLASTNr GenBank EMBL DDBJ PDB EST STS GSS 0,1,2HTGS nr 30Month Nr 30Dbest Genbank EMBL DDBJ PDB ESTDbsts Genbank EMBL DDBJ PDB STSHtgs0,1,2 (3 HTG nr )Yeaste.coliPdbKabat KabatV ector GenbankMitoAlu REPBASE Alugss (Genome Survey Sequence)BLAST FASTA FASTA “> 80IUB/IUPAC “- “U “* ( “N “X”)A C G T U R G A( ) Y T C( ) K G T( ) M A C( ) S G C( ) W A T( )B G TCD G A T HA C T V G C A N A G C T 20B Asp Asn U Z Glu Gln X “*BLAST 2.0 BLAST(PSI-BLAST) PSI-BLAST profile profile profile PSI-BLAST BLAST profile PSI-BLAST BLAST threading PSI-BLAST NCBI BLAST NCBI FTP PSI-BLASTNCBI BLUST /BLAST/BLUST ftp:///blast/FASTA ftp:///pub/fasta/3.2profile CLUSTALW( PC CLUSTALX) CLUSTALWCLUSTALW NCBI FTP CLUSTALW EBI Web CLUSTALW Email CLUSTALW FASTA PIR SWISS-PROT GDE Clustal GCG/MSF RSF ALN GCG PHYLIP GDECLUSTALW “* “.EBI CLUSTALW /clustalw/CLUSTALW ftp:///pub/software/DNA / “ ”104.1DNA DNA DNA DNA “ ” DNA “ ” TA TA Box cDNA EST1.CENSOR RepeatMasker Web Email XBLAST Internet XBLAST Repbase “X”CENSOR Repbase /CENSOR Email censor@RepeatMasker /cgi-bin/RepeatMaskerXBLAST ftp:///pub/jmcRepbase ftp://ncbi//repository/repbase/REF2.EST3.DNA “ ” ( ) ( 3,6,9,... ) / ( )GRAIL GenMark GRAIL WebGRAIL /Grail-1.3/4.5. /NetGene NetGene Email netgene@cbs.dtu.dk6.5' “Kozak ” Gelfand, M. S. (1995). Prediction of function in DNA sequence analyis. J. Comput. Biol. 2, 87-115.7.PolyA8.GENSCAN Web Email GENSCANGENSCAN /GENSCAN.html9. tRNAtRNA tRNA tRNAscan-SE tRNA 99% tRNA WebtRNAscan-SE /eddy/tRNAscan-SE/4.2X NMR1.20 ExPASyAACompIdent ( ) pI Mw( ) “ (ALL)” SWISS-PROT Email SWISS-PROT ( )TrEMBLAACompSim SWISS-PROT ExPASy PROPSEARCH 144 “ ” SWISS-PROT PIR WebExPASy http://www.expasy.ch/tools/PROSEARCH http://www.embl-heidelberg.de/prs.html2.Compute pI/MW ExPASyPeptideMass ExPASy LysC ArgC AspN GluCTGREASE FASTA -SAPSExPASy http://www.expasy.ch/tools/FASTA ftp:///pub/fasta/SAPS http://www.isrec.isb-sib.ch/software/SAPS_form.html3.“ ” nnPredict “H”( ) “E”( ) “-”( ) 79%PredictProtein SWISS-PROT MaxHom profile profile PHD 72% SOPMA “ ” GOR Levin PHD SOPMAnnPredict /~nomi/nnpredict.htmlPredictProtein /predictprotein/PredictProtein /predictprotein/SOPMA http://pbil.ibcp.fr/4.(Coiled Coils)COILSTMpred SWISS-PROT TmbaseSignalPCOILS /software/COILS_form.htmlTMpred /software/TMPRED_form.htmlSignalP http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/5.“ ” “Threading” “ ” “Threading” PSI-BLASTSWISS-MODEL (First Approach mode) (Optimise mode) ExPdbCPHmodelsSWISS-MODEL http://www.expasy.ch/swissmod/SWISS-MODEL.htmlCPHmodels http://www.cbs.dtu.dk/services/CPHmodels/5.160 “ ” 60 “ ” “ ”Zucherkandl “ ”RNase C 0-30% 60 3000 -- 3000 4-5% DNA 8% 0.8% 1.1% 6 DNA. 60 --“ ” DNA 0.5 / /Motoo Kimura (1) (2)100% “ ” - “ ” random driftZuckerkandl Pauling“ ” “ ” “ ”C-5.2(evolutionary tree) (phylogenetic tree)PAM2501/ indelCLUSTALW 1 2 3 4 523maximum parsimony, MP maximum likelihood ML“A” “C” “A” “A”4BB 20 BB BB BB“ ” “ ” “ ” TBR tree bisection-reconnectionWagner Lake Hadamard Quartet puzzling ML565.3X ray NMR 70 [1]C “ ”12C3 CC30% 1.5 1/32“ ” PAM250 1 2 3 4PhylipPHYLIP 30 PHYLIP Mac, DOS, Unix, V AX/VMS, PHYLIP PAUPPAUP PAUP 3.0 MP PAUP 4.0 MLPAUP PHYLIP FastDNAml, MACCLADE, MEGA plus METREE, MOLPHY PAMLPHYLOGENETIC RESOURCES/subway/phylogen.htmlPHYLOGENY PROGRAMS/phylip/software.htmlPHYLOGENETIC ANALYSIS COMPUTER PROGRAMS/tree/programs/programs.htmlBIOCA TALOG MOLECULAR EVOLUTION :/biocat/phylogeny.htmlPHYLIP /phylip.htmlDNAEST (dbEST) SNPs1998 10 3 7 EST (Expressed Sequence Tags) 1999 12 200 90 1998 EST SNPs EST SNPs956.11. Wisconsin GCGGenetics Computer Group Wisconsin SeqLab GUI Wisconsin SeqLabWisconsin 120 Wisconsin GCG (GenBank , EMBL ) (PIR,SWISS-PROT, SP-TrEMBL) GCG Wisconsin BLAST BLAST LookUpGCG Wisconsin GCG Wisconsin GCG WisconsinSeqLab SeqLab(1) mRNA RNAmRNA ORFSeqLab Editor Functions Map Map Map 6 ORF ORF SeqLab Editor Edit Translate SeqLab EditorGap BestFit Gap BestFit(2)Functions LookUp LookUp Definiton, Author, Keyword Organism “and” & “or” | “but not” SWISS-PROT Description “lactate & dehydrogenase & h & chain”H lactate dehydrogenase H chain Output Manager SeqLab EditorFunctions PileUp PileUp Output Manager SeqLab Editor Features table(3)SeqLab Editor Functions FASTA FASTA Output Manager SeqLab Editor SeqLab Editor SeqLab EditorFunctions PileUp Output Manager SeqLab EditorFunctions PaupSearch PAUP Phylogenetic Analysis Using Parsimony GCG PaupDisplay PAUP GCG(4)contig Fragment Assmbly System GelStart GelEnter GelMerge contig GelAssemble Functions contig SeqLab EditorMap Frames TestCode Codon Preference Functions Edit Select Range EditFunctions BLAST BLAST Output Manager SeqLab Editor Main List(5)Functions PileUp PileUp Output Manager SeqLab Editor PileUp PileUp Options "realign a portion of an existing alignment "Edit Consensus Functions FindPatternsFindPatternsMotif Motif PROSITE PROSITE Motif 4.9 Motif(6) ProfileProfile profile ProfileProfileMake profile ProfileSearch profile ProfileSegment ProfileGap profile ProfileMake, ProfileSearch, ProfileSegments ProfileGap FunctionsGCG 2. ACEDBACEDB , Unix Macintosh OS Windows DNA , ACEDB ACEDB36.21restriction map kb cytogenetic map 10 4 kb STS STS content map radiation hybrid map 1Mb PCR STS STS TACs BACs STS 100% STS STS STS STS 1Mb Y AC bp STS STS STS DNA STS CEPH centre d Etudes du Polymorphisme Humain Y AC 10× ~1MbDNA gamma DNASTS DNA STS PCR STS PCR STS retention pattern STSSTS STS 1MSTS STS CEPH Y AC fingerprinting Alu inter-Alu product hybridization STS Y AC bin? FISH DNASTS ESTY AC STS DNA BAC 19 Lawrence Livemore2.NCBI GDB 1 NCBI EntrezEntrez NCBI Entrez DNA EntrezEntrez C. elegans2 GDBGDB GDB GDB NCBI GDB NCBI GDB WWW GDB3Entrez GDB Entrez GDB Entrez GDBGenethon 5264 1.6cM PostScript Genethon FTP GDBCooperative Human Linkage Center CHLC 10775 3.7cM1996 10 Horno sapiens Science 15000 Genethon STS 1000 1/5 UniGeneset NCBI ESTsGenethon 2cM the Whitehead Institute Stanford UniversityNCBI“ ” NCBI ScienceNCBI Mapview GDB What s New EntrezWhite head InstituteThe Whitehead Intitute/MIT Center for Genome Research STS Y AC 10000 12000 Whitehead G4 Genebridge 4 radiation hybrid panel 1Mbp Y AC 200kbp Genethon 150kb 20000 STSs WhiteheadWI Whitehead Institute Whitehead Center for Genome Research “ ” Human Physical Mapping Project pop-up STS Entrez STS GIF Macintosh PICT Whitehead GenBank STS Whitehead NCBIWhitehead STS3STS STS/Y ACSTSWhitehead STS/YAC STSs 2 STS 10Mb 1Mb STS/Y AC 1Mb STS 100 300kb 1Mb STS/Y ACSTS STS Y AC Y AC STS 5 Y AC STS 12.8 Y AC STS 2 Y AC STS 1 Y AC STSWhitehead Whitehead STS STS WhiteheadSTS WhiteheadSTS DNA PCR WWW TCP/IPWhitehead Genome Center WWW Primer PickingPCR WI Pick Primers DNA BLAST FASTA STS Whitehead STS/TACWhitehead STS/Y AC STSSTS CEPT mega-YAC STS/YAC 30000 1200 row plate column pool Y AC CEPH Y AC Research Genetics Corporation Whitehead Y AC 709 972 STSWhitehead Human Physical Mapping Project “Search for a Y AC to its address” pop-up Y AC Y AC Y AC Y AC Y AC “plate_row_column” “_” 709_A_1 Y AC carriage Y AC 709_a_1 709a1Y AC Search Y AC STS STSCEPH 40 50 Y AC Y AC STS FISHY AC Y AC STS STS STS STS STS STS Y ACWhiteheadSTS Whitehead STS/Y AC STS 93 PCR 1000 Whitehead Genebridge 4 radiation hybrid panel CEPH Y AC DNA PCR Whitehead PCR“rhv”sts_name1 001001011000001000000011010001101110011100101001211001110101010100101000sts_name2 000001111000001000000011010000001110011100101001211001110101010100100000PCR 0 PCR 1 2 “ ” “ ” G4rhp Whitehead “How the radiation hybrid maps were constructed” “G40” Research Genetics DNA Tab STSWhitehead “Place your own STSs on the genome framework map” STSEmail PCR EmailWhitehead STS Mac PICT Macintosh GIF Windows Uinx“ ” EmailRH Email98 Whitehead Whitehead Macintosh GIF Whitehead STSpop-up STSStanford UniversityStanford Human Genome Center G3 G4 G3 Stanford 375kb 8000 STS 3700 NCBI Stanford “ ”NCBIStanford Whitehead Research Genetics G3 STS STS Stanford Email G3 Stanford 75 STS 90PCR STS 83G3 DNA Stanford RH Protocol PCRStanford STS STS centiray cR STS Stanford STSStanford RH RH Server Web Submission Email Email STS Chromosome NumberEmail Stanford STS STS centirays STS Stanford STSCEPH Y AC1993 CEPH Centre d études du Polymorphisme Humain Genethon Y AC Y AC Y AC Y AC fingerprinting inter-Alu PCR FISH STS Y AC STS CEPH Y ACY AC inter-Alu PCR Y AC CEPH “level”1 level STS Y AC STS STS Y AC/Y AC2 STS Y AC inter-Alu PCR Y AC 2 Y AC/Y AC3 24 3 CEPH 4 CEPH 90 3CEPH Y ACCEPH Y AC QuickMap CEPH QuickMap QuickMap Sun CEPH QuickMap Infoclone STS Y AC Y AC inter-Alu PCRCEPH ECPH Genethon I Y AC STS Y AC plate_row_column _ _ 923_f_6 STS GDB D AFM20ZE3 AFM220ZE3 STS Y ACQuery CEPH STS STS Y AC Y AC PAC STS Alu-PCR probe Y AC inter-Alu PCR STS Y AC STS inter-Alu PCRY AC Query Y AC FISH STS inter-Alu PCRY AC PCR c CEPH E Y AC CEPH Y AC/Y AC a A PCR fCEPH Y AC Y AC Y AC DNA Y ACGDB NHGRI 3Whitehead Institute/MIT Center for Genome Research murine STS/Y AC 24000 Y AC 10000 STSMIT Whitehead Mouse Genetic and Physical Mapping Project STS WhiteheadWhitehead 6331 Copeland/Jenkins RFLP 1.1cM European Collaborative Interspecific Mouse BackCros 0.3cM ECJMBC 1997 5 5The Mouse Genome Database MGD Bar Harbor Jackson Laboratory MGD synteny MGD Jackson Laboratory Mouse Genome Informatics Mouse Genome DatabaseCEPH Y AC http://www.cephb.fr/ceph-genethon-map.htmlCHLC ECIMBC /MBx/MbxHomepage.htmlEntrez /Entrez/Entrez /Entrez/nentrez.overview.htmlGDB /GDB /gdb/hgp_resources.htmlGenethon FTP ftp://ftp.genethon.fr/pub/Gmap/Nature-1995I.M.A.G.E. Consortium /bbrp/image/iresources.htmlJackson /NHGRI /Data/Science /Science96/Stanford /Stanford RH /Mapping/rh/procedure/Whitehead /Whitehead FTP ftp:///pub/human_STS_releasesC.elegans ACEDB :8300/other/E.coli University of Wisonsin /D.melanogaster FlyBase :82/S.cerevisiae SGD,Stanford /Saccharomyces11.6.311.6.4 SNPDNA SNPs 1000 1 1000 SNPsSNPs SNPs SNPs SNPs 3000 SNP 100,000 SNPs SNP DNA MALDI-TOFSNPs SNP DNA7.1DNAcDNA cDNA (proteome) DNANPcDNA1cDNABrown /pbrown NHGRI Yidong Chen deArray,NHGRI cDNA ArrayDBArrayDBArrayDB cDNA ArrayDB cDNA ArrayDB ArrayDB GenBank IMAGE ArrayDB cDNA “ ”ArrayDB Unigene ()ArrayDB Web ArrayDB ID dbEST GenBank Unigene KEGGArrayDB 10K/15K BLASTNArrayDB ArrayViewer MultiExperiment viewerDeArray ArrayDB /DIR/LCG/15K/HTML212345mRNA data-normalizationDNA DNA12 “ ” DNA cDNA IMAGE clone_id3 Saccharomyces cerevisiae,Homo sapiens “ ”4 mRNA “ ”5Whitehead Affymetrix, Incyte,GeneLogic Affymetrix3 GeneX NCBI Gene Expression Omnibus; EBI ArrayExpress.XML /microarray/ EBI ArrayExpress , /arrayexpress3clustering analysis - support vector machines,SVMs“ ” cluster 1 2 hierarchical clustering 3 multidimensional scaling analysis,MDS Euclidean “ ”4 K-means “ ”well-separatedMichael Eisen Windows CLUSTER TREEVIEW pairwise average-linkage TREEVIEW CLUSTERCLUSTER /Eluclidean self organizing maps,SOMs - binary deterministic-annealing algorithm ,k-means Tamayo Windows SOMsCLUSTER TREEVIE - support vector machines,SVMs “ ” unsupervised clustering self-organizing mapshierarchical K-means “ ” cluster k-means “ ” “ ” cluster “ ” “ ” “ ”“ ” “ ” SVMs “ ” SVMs SVMs SOMs “ ” “ ” SVMsTREEVIEW7.2Marcotte Enright domain fusions two-hybrid system (mass spectrometry,MS) 2D PAGE DNA DNA microarray hybridization 5-50 30,000-300,000 30% 30% Marcotte Enright “ ” functionally linked .Marcotte phylogenetic profiles (domain-fusion analysis) mRNA (correlated messenger RNA expression patterns) Enrightfunctionally linkedcomponent proteins (fusion proteins) interface gene proximityMarcotte mRNA 97 DNA“ ” “ ” 50% 3-8 - Marcotte MSH6 DNA PMS1 RNAMarcotte 2,557 30% 15%Enright 215 mRNAstructural genomics 10,000A Adenineactive sitealignment alignment ofalignmentsallelesalpha carbon R-alternativesplicinghnRNA mRNAamino terminus(N-terminal)N 5'-anti-parallel DNA 5' 3'3' 5'base pair 1 DNA A TG C 2 DNAbeta turnsUBioinformaticsBiocomputingBasic Local Alignment Search Tool ( Blast)Blastblotting and hybridizationbootstrap testbranch and boundmethodbranchesC ( Cytosine)CAAT box CAAT C-A-A-T 80CAATcarboxy terminus ( —COOH) 3'-cDNAComplementaryDNA cDNA (DNA)RNA DNAcDNA library cDNA mRNA DNA DNAcentral dogma DNA ?RNA ? proteincharacter charged amino acid pHchromatin DNAchromosome DNA DNAclonecloning DNACoding sequence DNA CodonComplementary 1 G C; A T; A U2ComputationalMolecular Biologyconformationconsensus sequenceconserved sequenceContigconvergent evolutioncore foldCpG island CpG 500bp 3000bp CpGcrystal degeneracydenatured proteindeoxyribonucleic acid (DNA)DNADNAdipeptidedisulfide bond DNA DNAdomaindot plotdynamic programmingORNL Grail Form (v1.3)/Grail-1.3/2006-5-9 20:11:14。