生物信息学
生物信息学概念与主要内容
生物信息学概念与主要内容生物信息学是一门交叉学科，它综合运用了生物学、计算机科学、数学和统计学等多个学科的理论和方法，来研究和分析生物分子（如 DNA、RNA 和蛋白质）的结构、功能、演化以及它们之间的相互关系。
生物信息学的主要内容包括以下几个方面：1. 基因组学：基因组学是生物信息学的核心领域之一。
它涉及基因组的测序、组装、注释和比较分析。
通过基因组学的研究，可以了解生物体的基因组结构、基因功能、基因表达调控等信息。
2. 转录组学：转录组学关注的是转录水平上基因表达的研究。
它包括对 RNA 转录本的测序、表达量分析、差异表达基因的鉴定等。
转录组学有助于理解基因在不同条件下的表达模式和调控机制。
3. 蛋白质组学：蛋白质组学研究蛋白质的表达、结构、功能和相互作用。
它包括蛋白质的鉴定、定量分析、蛋白质-蛋白质相互作用网络的构建等。
蛋白质组学对于揭示蛋白质的功能和生物学过程具有重要意义。
4. 生物信息学算法和工具：生物信息学涉及到大量的数据处理和分析，因此需要开发各种算法和工具来处理和解读生物数据。
这些工具包括序列比对算法、基因注释工具、蛋白质结构预测算法等。
5. 数据库和知识库：生物信息学依赖于各种生物数据库和知识库，这些数据库存储了大量的生物分子数据、文献信息和实验结果。
例如，基因组数据库（如 GenBank）、蛋白质数据库（如 PDB）等。
6. 系统生物学：系统生物学是将生物信息学与系统科学相结合的学科领域。
它旨在研究生物系统中各个组成部分之间的相互作用和调控机制，从而构建生物系统的模型和网络。
总的来说，生物信息学为生物研究提供了强大的计算和数据分析工具，帮助科学家更好地理解生物分子的结构、功能和相互关系，进而推动生命科学的发展。
生物信息学概述(共59张PPT)精选全文完整版
蛋白质 结构
蛋白质 功能
最基本的 生物信息
2024/11/11
生命体系千姿百 态的变化
维持生命活 动的机器
9
第一部遗传密码已被破译，但对密码的转录过程还不清楚，对大多
数DNA非编码区域的功能还知之甚少
对于第二部密码，目前则只能用统计学的方法进行分析。破译“第
二遗传密码”：即折叠密码（folding code），从蛋白质的一级结构
Rickettsia prowazekii
Helicobacter pylori
Buchnerasp. APS
Escherichia coli大南芥
Thermotoga maritima
Thermoplasma acidophilum
mouse
Caenorhabitis elegans
以基因组计划的实施为标志的基因组时代（1990年至2001年）是生
物信息学成为一个较完整的新兴学科并得到高速发展的时期。这一 时期生物信息学确立了自身的研究领域和学科特征，成为生命科学 的热点学科和重要前沿领域之一。
这一阶段的主要成就包括大分子序列以及表达序列标签 （ expressed sequence tag，EST）数据库的高速发展、BLAST（ basic local alignment search tool）和FASTA（fast alignment）等工具软件的研制和相应新算法的提出、基因的寻 找与识别、电子克隆（in silico cloning）技术等，大大提高
细胞质（线粒体、叶绿体） 基因组DNA
人类基因组：3.2×109 bp 18
人类自然科学史上的 3 大计划
曼哈顿原子 弹计划
阿波罗登月 计划
人类基因组计划
生物信息学专业学什么
生物信息学专业学什么生物信息学是一门交叉学科，结合了生物学、计算机科学和统计学的知识，旨在开发和应用计算工具和方法来解决生物学研究中的问题。
这个领域涉及到大规模的生物数据分析、基因组学、蛋白质组学以及生物信息学算法的开发和应用。
在这个数字时代，生物信息学在生物学研究和医学领域起着至关重要的作用。
学科概述生物信息学专业需要掌握生物学、计算机科学和统计学的基本理论和知识，并将其应用到生物信息学的研究和应用中。
主要的学科内容包括：1.蛋白质、基因和DNA序列的分析。
2.基因组学和转录组学的研究。
3.生物数据库的搭建和管理。
4.生物信息学算法和工具的开发。
5.生物信息学在基因工程和药物研发中的应用。
同时，学生还需要学习计算机程序设计、数据库管理、算法分析等相关的计算机科学和统计学知识，以及生物学实验的基本操作技能。
学习目标学习生物信息学专业的目标主要有以下几个方面：1.掌握基本的生物学理论和知识，理解生物学研究中的基本问题和挑战。
2.熟悉常用的生物数据库和工具，能够使用它们进行基因和蛋白质序列的分析。
3.熟练掌握计算机科学和统计学的基本理论和技术，能够开发和应用生物信息学算法和工具。
4.理解生物信息学在基因工程、药物研发和医学中的应用，并具备解决相关问题的能力。
5.具备科学研究的基本素养，能够进行生物信息学实验并分析实验结果。
就业方向生物信息学专业毕业生可以在多个领域找到就业机会，包括学术界、医药公司、生物科技公司、生物医药研究机构、政府部门等。
具体的就业方向包括：1.生物信息学研究员：在学术界从事生物信息学研究，开展研究项目并发表学术论文。
2.生物数据库管理员：负责搭建和管理生物数据库，维护数据的完整性和安全性。
3.生物信息分析师：使用生物信息学工具和算法对生物数据进行分析，提取有用的信息。
4.生物信息技术支持工程师：提供生物信息学工具和系统的技术支持和维护。
5.生物信息学项目经理：负责领导和管理生物信息学项目，确保项目按时完成，并满足客户需求。
生物信息学介绍
生物信息学介绍生物信息学是一门综合性的学科，结合了生物学、计算机科学和统计学的知识与技术，旨在解决生物学领域中的复杂问题。
它的出现使得研究者能够更加高效地进行基因组学、蛋白质组学以及生物信息的分析和解读。
生物信息学的研究对象主要是生物信息，即通过DNA、RNA和蛋白质等生物分子的序列、结构和功能等信息。
通过对这些信息的分析与挖掘，可以深入了解生物体的基因组组成、基因调控、蛋白质相互作用等生物学过程。
同时，生物信息学也为研究生物的进化、疾病机制以及药物研发等提供了重要的工具和方法。
生物信息学的研究内容包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学和系统生物学等。
基因组学是研究生物个体基因组的全套基因信息，可以通过测序和比对等技术来研究基因的序列、结构和功能。
转录组学则研究基因组内的转录过程，即基因的表达情况和调控机制，可以通过RNA测序等技术来研究基因的表达水平和剪接变异等。
蛋白质组学研究蛋白质的表达、结构和功能，可以通过质谱和蛋白质互作等技术来研究蛋白质的组成和相互作用关系。
代谢组学则研究生物体内代谢物的组成和变化，可以通过质谱和核磁共振等技术来研究代谢物的水平和调控机制。
系统生物学则研究生物体内的生物网络和调控机制，可以通过网络分析和模拟等技术来研究生物体的整体特性和相互作用关系。
生物信息学的研究方法主要包括数据库和软件的开发与应用、序列比对与比较、结构预测与模拟、数据挖掘与分析以及网络建模与模拟等。
数据库和软件的开发与应用是生物信息学研究的基础，通过建立和维护丰富的生物信息数据库，并开发相应的软件工具，可以方便研究者进行数据的存储、查询和分析。
序列比对与比较是生物信息学中常用的方法，通过比对不同物种或个体的基因组或蛋白质序列，可以寻找相似性和差异性，进而研究序列的保守性和功能。
结构预测与模拟则是研究蛋白质结构和功能的重要手段，通过计算方法和实验验证，可以预测蛋白质的三维结构和相互作用模式。
数据挖掘与分析是生物信息学中的核心技术之一，通过统计学和机器学习的方法，可以从大量的生物数据中挖掘出有意义的信息和模式。
生物信息学
生物信息学生物信息学是植物学、生物学、化学、数学、计算机科学等多学科交叉的一个新兴学科，其主要研究内容是如何获得、存储、传输、分析和应用生物信息数据。
生物信息学涉及到生物信息的采集、整合、处理、分析和应用等多个方面，包括大量生物数据的处理、生成和管理，数据的挖掘、重建和应用，基于计算机辅助的生物数据分析和建模等。
一、生物信息学的基本概念1. 生物信息学：是指将计算机科学、生物学、统计学、数学和物理学等多学科交叉的技术，用于对生物学数据进行收集，整合，存储，分析和模拟等。
2. 生物数据：是指在基因组、转录组、蛋白质组、代谢组、细胞组等层次，通过实验技术获得的关于生物的各种信息，包括基因序列、蛋白质序列、代谢产物组成、RNA表达水平等的各种数据。
3. 生物数据库：是指在系统地整合和存储生物数据的基础上为生物信息学研究提供的数据资源。
生物数据库一般包含了基因、蛋白质、代谢产物、表观遗传学等方面的数据，主要用于生物信息学的数据挖掘和分析。
4. 生物信息学技术：是指将生物数据通过计算机技术进行处理、分析和建模的技术手段。
包括基于算法的生物序列分析技术、分子建模和仿真技术，基于数据挖掘的分析技术、图像分析等。
二、生物信息学的发展历程生物信息学的发展历程可以从20世纪50年代开始，当时人们通过研究DNA、RNA和蛋白质的结构，探索生物学以及分子生物学的基本问题。
19世纪70年代到80年代，开始有科学家通过计算机分析生物序列数据，这是生物信息学的萌芽阶段；90年代，信息技术大爆发，计算机性能的不断提升奠定了生物信息学发展的基础，同时，国际人类基因组计划的启动和完成，也推动了生物信息学领域的迅速发展。
近年来，生物数据的爆炸式增长和高通量测序技术迅速发展，使得生物信息学成为一个新兴的领域，其研究范围涵盖了全球相关领域的学者。
三、生物信息学在生物学领域的应用1. 生物序列分析：通过处理生物序列数据，研究生物学中基因结构、调控、蛋白质结构和功能等基础方面，以及富含信息内容的非编码RNA和代谢物等，目前已成为一个成熟的技术。
什么是生物信息学
什么是生物信息学生物信息学是一门综合性的学科，是应用计算机、数学、物理、化学、生物学等学科知识，研究生命系统中信息的采集、存储、管理、处理、分析、应用和传播的一门学科。
它是以高通量技术、计算机辅助技术和统计学方法为基础，研究生物学信息的获取、处理和应用，为生命科学的研究和应用提供支持和服务。
生物信息学涉及的范围非常广，包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学、表观基因组学、转录组学、系统生物学等多个方面。
生物信息学的发展始于20世纪70年代，并在21世纪经历了爆发式的发展，随着人类基因组计划等生物学研究的迅速发展，生物信息学逐渐成为生命科学领域中的重要分支和研究热点。
生物信息学通过从大量的生物学数据中提取信息，探索诸如基因功能、蛋白质相互作用、新药开发、疾病诊断和治疗、生命演化等诸多方面的问题。
生物信息学的主要研究内容包括：1.基因组学：对生物体基因组的序列和结构进行分析和解读，探究基因与性状、疾病的关系。
2.转录组学：对生物体转录产物实现高通量测序和分析，分析在不同生理和病理状态下基因的表达模式，在分子机制上研究调控基因表达的过程。
3.蛋白质组学：研究蛋白质组在不同生理和病理状态下的变化及其功能，寻找与疾病相关的蛋白质标志物，以及蛋白质相互作用、修饰和结构等方面的特征。
4.代谢组学：对生物体在代谢通路中产生的化合物进行鉴定和定量，研究代谢组在不同生理和病理状态下的变化及其与人类健康的关系。
5.系统生物学：通过对生物体多维度数据的集成分析，建立生物体系的数学计算模型，从宏观和微观两个层次深入研究生物体系的整体特征和生命规律。
生物信息学在基础研究和应用领域均有重要的意义和价值。
在基础研究方面，生物信息学可以加速基因定位、基因功能解析、进化研究等过程。
在应用方面，生物信息学可以为新药研发、疾病预测、定制医疗等提供技术支持。
生物信息学的应用还包括医学、农业、食品、环保等多个领域。
尽管生物信息学已经发展成为一门独立的学科，但与生命科学的其他领域仍存在密切的联系。
生物信息学
生物信息学
生物信息学是运用计算机科学和生物学结合的研究技术，用来解决生物数据的分析和探索问题。
它被用来处理大量的生物信息数据，包括基因表达、生物大分子结构和功能、活体生物研究和分子进化等。
生物信息学可以改善生物学研究的效率，成为重要研究方法和工具。
生物信息学有助于生物学家们深入理解基因工作方式、
基因工程以及其他生物学问题。
生物信息学在医学和生命科学研究中发挥了重要作用，因为它可以帮助医生临床以及治疗研究开发新药和新技术。
它也可以为农业提供帮助，设计出新的品种，这些品种能够抵御病虫害，从而增加农产品的产量。
生物信息学由许多不同的技术组成，包括遗传学分析、
生物统计学、计算机科学、图像处理和自然语言处理等。
这些技术被用来解决各种生物学问题，提供信息支持，以及支持生物数据挖掘，帮助研究人员发现新的知识。
生物信息学正在赋予我们崭新的看法和内在认知，通过
其丰富的实践和研究，将对于所有生物学领域产生重要的改变和应用。
生物信息学专业
生物信息学专业生物信息学是一门综合性的学科，旨在利用计算机技术和数学方法研究生物学中的各种问题。
其主要内容包括基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等方面，概括地说就是将基因、蛋白质、代谢物等生物大分子的信息转化为计算机可处理的形式，通过大数据分析来探究生命科学中的各种现象。
生物信息学的发展生物信息学是由生物学和计算机科学相结合而产生的一门交叉学科。
其实际应用已经涉及到了生物医学、农业、动植物保护、环境等多个领域。
从1990年代开始，人类基因组测序的完成标志着生物信息学的兴起。
在此之后，随着基于高通量测序技术的次代测序技术和生物信号检测等技术的发展，生物信息学得以快速发展，成为支持计算机和生物学结合的一大研究领域。
生物信息学的研究领域一、基因组学基因组学是基因组的研究。
基因是生物遗传信息的核心，基因序列破译可以覆盖许多领域，相关于预测疾病和客观评估药物的目标生物。
基因组学的应用方法包括测序技术、基因芯片以及比较基因组学。
其中，比较基因组学在筛选同源基因、重建演化历史等方面有非常明显的优势。
二、转录组学转录组学是研究生物基因表达的一门学科。
其主要通过分析RNA提取物中的DNA序列来研究基因表达的调控。
转录组学方法包括一般的RNA测序、低复杂度DNAssl芯片以及不同形式的原位杂交。
转录组学在诊断疾病、药物治疗、疗效评估等方面的应用也非常广泛。
三、蛋白质组学蛋白质组学是研究蛋白质全息的学科。
蛋白质是生物表现型的主要组成部分，它的组合可以影响表现型，所以解析蛋白质组数据是显得非常重要。
蛋白质组研究方法包括质谱（Mass spectrometry）和两杂交筛选（two-hybrid screening），并在生物医药等领域有着极为重要的应用。
四、代谢组学代谢组学是研究代谢产物的学科。
代谢产物是反映生物代谢状态的直接指标，代谢组学通过分析生物体内代谢物的产量来寻找代谢途径中的关键物质和瓶颈，揭示代谢异常的发生机理并为之制定治疗方案提供依据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1.4
生物信息学研究内容
序列比对 (Sequence Alignment) 蛋白质结构预测 计算机辅助基因识别 非编码区分析和ＤＮＡ语言研究
分子进化和比较基因组学
序列重叠群装配 遗传密码的起源 基于结构的药物设计 基因表达谱分析 ,代谢网络分析 ,基因 芯片设计和蛋白质组学数据分析等
TUBIC
网址： /
CHGC
网址：
/
2.
分子数据库及NCBI序列检索
核酸序列数据
2.1 分子数据类型
生 物 分 子 信 息 生物分子功能数据 复杂 蛋白质序列数据 最基本
生物分子结构数据
直观
2.2
分子数据库 核酸数据库
• IMGT(ImMunoGeneTics数据库含有与免疫系统有
关的核酸序列数据 ) /imgt/
• dbEST (序列表达标记数据库)
/dbEST/index.html
• EPD(真核启动子数据库)
http://www.epd.isb-sib.ch/
Protein Sequence Records from SWISS-PROT and PIR
记录类型
索引号格式
RefSeq Nucleotide Sequence Two letters, an underscore bar, and six Records digits, e.g.: mRNA records (NM_*): NM_000492 genomic DNA contigs (NT_*): NT_000347 complete genome or chromosome (NC_*): NT_000907 genomic region (NG_*): NG_000019 RefSeq Protein Sequence Records Two letters (NP), an underscore bar, and six digits, e.g.: NP_000483
FLYBASE(果蝇基因组数据库)
/
MAIZEDB(玉米基因组数据库)
/
SGD(酵母菌基因组数据库)
/
WORDMPED(蠕虫基因组计划蛋白数据库)
植物分子生物学
生物信息学基础(12学时)
唐玉荣
tangyurong@
主要内容
1. 绪论
2学时(第2周) 4学时(第2周) 2学时(第3周) 2学时(第5周)
2. 分子数据库及NCBI序列检索
3. 双序列比对及BLAST比对工具
4. 多序列比对和分子系统发育
5. 核酸和蛋白质序列分析工具
/Projects/C_elegans/
TIGR(基因组分析研究中心)
其它数据库
OMIM(人类孟德尔遗传学数据库)
/sites/entrez?db=OMIM
基因组数据库
gdb(人类基因组数据库)
/
DICTYDB(盘基网柄菌基因组数据库)
/others/dsmith/dictydb.html
EcoGene(大肠杆菌K12基因组数据库)
/
– All Databases
Entrez检索系统,将科学文献、核酸和蛋白质序列数据 库、蛋白质三维结构数据库、种群研究数据以及全基 因组数据等整合成一个高度集成的系统.
– BLAST
是为了分析核酸和蛋白质数据库而设计的序列相似性 搜索工具
– OMIM
在线人类孟德尔遗传性状数据库,是一个人类基因和遗 传异常的索引
如果文本检索词为：16S RNA
х √
• 检索逻辑词
– AND – OR – NOT
• 数据库记录格式说明
EMBL
ID DE AC SV KW OS OC RN RA RT RL RX RC RP CC DR FH FT SQ 空格
蛋白数据库
SWISS-PROT(蛋白序列数据库) /swissprot/ PIR(蛋白序列鉴定数据库) / PDB(蛋白序列三维立体结构数据库) /pdb/home/home.do PROSITE(蛋白特征序列字典) http://www.expasy.ch/prosite/
是EMBnet和亚太生物信息网络 （APBioNet）的中国节点。
BioSino
网址： /
HKBIC
网址：
.hk/
MBC
网址：
.tw/index.php
Sanger
网址： 主要提供基因组研究相关的数 据与分析工具
SIB
网ห้องสมุดไป่ตู้：
http://www.isb-sib.ch/
ANGIS
网址：
.au/
NIG
网址：
http://www.nig.ac.jp/index-e.html
1.2
生物信息学定义
生物信息学(Bioinformatics): 是一门交叉科学，它包含了生物信息的获 取、处理、存储、分发、分析和解释等在 内的所有方面，它综合运用数学、计算机 科学等工具，来阐明和理解大量生物数据 所包含的生物学意义。
数学
计算机 生物信息学
生物
1.3
生物信息学目标任务
• 收集和管理生物分子数据 • 数据分析和挖掘 • 开发分析工具和实用软件 –生物分子序列比较工具 –基因识别工具 –生物分子结构预测工具 –基因表达数据分析工具
1.5
国内外生物信息网址
美国国家生物技术与信息中心（NCBI） 欧洲分子生物学网络组织（EMBnet）
专业节点： 欧洲生物信息研究所（英国，EBI） Sanger研究所（英国，Sanger） 国家节点： 瑞士 (SIB) 澳大利亚 (ANGIS)
国外
日本国立遗传学研究所（NIG）
• GenBank数据库 –基因组DNA数据库 –对应于表达基因的cDNA数据库 –蛋白质数据库 –表达序列标签(ESTs) –序列标签位点(STS) –基因组测序序列(GSSs) –高通量基因组序列(HTGS)
• 其它核酸数据库
• HIV Database(HIV序列数据库)
/content/index
NCBI
网址： / 包含了公共数据库、生物信 息工具及应用等多种资源。 与很多生物信息软件相关的 站点及资源有链接。
NCBI站点图
EBI
/ 包含了生物数据库、 软件等多种资源，很 多都有相当优秀的使 用指导帮助
国内
北京大学生物信息中心（CBI） 中国科学院上海生命科学研究院生物信息中心 （BioSino） 香港中文大学生物信息中心（HKBIC） 台湾分子生物信息中心（MBC） 天津大学生物信息中心（TUBIC） 国家人类基因组南方研究中心（CHGC）
CBI
网址：
记录类型
GenBank/EMBL/DDBJ Nucleotide Sequence Records
索引号格式
One letter followed by five digits, e.g.: U12345 Two letters followed by six digits, e.g.: AY123456, AF123456 All are six characters: Character/Format 1 [O,P,Q] 2 [0-9] 3 [A-Z,0-9] 4 [A-Z,0-9] 5 [A-Z,0-9] 6 [0-9] e.g.: P12345 and Q9JJS7
PHDP(放射杂交体数据库)
/RHdb/index.html
SRPDB(信号识别位点数据库)
/dbs/SRPDB/SRPDB.html
EMP(酶和代谢途径数据库)
/EMP/
– Books
提供在线的参考书籍
– Structure
提供了分子建模数据库,是一个记录了大分子三维结构, 以及使这些结构可视化和进行比较分析的工具
– TaxBrowser
是一个以组织进行分类的分类信息浏览器
NCBI序列检索方法
1. 以索引号进行检索
索引号是一段由约4-10个数字和字符组成的编码,每个索引 号与一个分子的序列记录相对应
6. Bioinformatics :sequence and genome analysis, David W. Mount, 科学出版社
7. Instant Notes in Bioinformatics (影 印版), 科学出版社
1. 绪论 1.1 生物信息学产生背景
数据和知识的矛盾产生了生物信息学
2.2 NCBI序列检索
网址:/
NCBI资源包括: PubMed All Databases BLAST OMIM Books TaxBrowser Structure
– PubMed PubMed是美国国家医学图书馆提供的搜索服 务,提供了来自MEDLINE和其它相关数据库的 文献记录,同时提供了许多在线期刊的链接.
（ NIG, National Institute of Genetics日本国立遗传学研 究所）
NCBI
GenBank
CIB
DNA Databank of Japan
EBI
EMBL Nucleotide Sequence Database
Patent Literature Individual Scientists/Groups Genome Sequencing Centres
以序列索引号进行搜索
• 文本检索
–文本可以是作者名字、杂志名字、基因或 蛋白名、物种等。如：输入RBP4
• 检索结果选项
–Limits 用来在检索中对检索做出各种附加的限制 –Previes/Index 允许检索者浏览最后三次检索的结果 –History 记录使用者做了几次检索,检索了哪些内容 –Clipbord 是一个临时存放检索结果的地方