生物信息学基本知识
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。
专业详解-生物信息学(理学学士)
生物信息学（理学学士）一、毕业生应具备的知识和能力（1）掌握扎实的数学、物理、化学基础理论和基本知识；（2）掌握生物学专业基础知识和信息处理的专门知识；（3）掌握普通生物学、细胞生物学、遗传学、分子生物学、生物数据库管理系统、生物信息学、基因组学、蛋白质组学、微生物基因组学和生物芯片技术等方面的基础理论、基础知识和基本实验技能；（4）具有在生物信息学领域从事科学研究、技术开发、教学及管理等方面的工作；（5）了解生物信息学领域的理论前沿、应用前景和发展动态；（6）掌握文献检索、资料查询的基本方法，能够独立获取相关的知识；（7）熟练掌握一门外语，有较强的编程和计算机应用能力。
二、专业课程设置1、专业基础课高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、数据结构、普通物理学、普通生物学、普通生物学实验、微生物学、生物化学△、分子生物学△、细胞生物学△、遗传学△、计算机组成原理△、数据库原理△、操作系统△、计算机网络△、分子生物学实验△、微生物学技术△、生物化学技术△、细胞生物学技术△、遗传学实验△、计算机组成原理实验、数据库原理实验、操作系统实验、计算机网络实验、普通物理学实验。
2、专业课生物信息学基础△、生物信息学基础实验△、进化算法△、软计算技术△、蛋白质组学△、基因组学△。
3、专业选修课文献检索、专业外语、生物统计学、生态学、进化生物学、现代仪器分析、科学研究方法、生物工程概论、经济动物学、观赏植物学、无机及分析化学、有机化学、生命科学前沿讲座、生物数据库管理系统、生物数据库管理系统实验、蛋白质组学实验、基因组学实验、蛋白质芯片技术、微生物基因组学、药物分子设计、计算机辅助药物筛选、结构生物学、高通量药物筛选、数学模型、人工智能基础、分子系统学、数据挖掘。
三、专业实践教学内容生物化学课程小论文、分子生物学课程小论文、细胞生物学课程小论文、遗传学课程小论文、生物信息学课程设计、生物数据库管理系统课程设计、蛋白质组数课程设计、基因组数课程设计、蛋白质芯片课程设计、专业课程实践、毕业实习、毕业论文。
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。
生物信息学的基础知识与分析方法
生物信息学的基础知识与分析方法生物信息学是一门综合性的学科，旨在通过信息学方法和计算机技术来解决生命科学中的问题。
随着科技的不断发展和生物学数据的急速增长，生物信息学的研究领域已经经过了从基因序列到蛋白质结构、生物系统等多个层面的发展。
在生命科学的应用中，生物信息学已成为研究整个生命系统的关键领域。
基础知识1. DNA序列DNA是细胞遗传信息的载体。
它由四种碱基（腺嘌呤、鸟嘌呤、胞嘧啶和鸟嘌呤）组成。
在细胞的核糖体中，一种三个碱基组成的序列称为密码子，它对应着一个氨基酸。
因此，DNA序列中的每一种组合都可以编码一个特定的氨基酸，最终会组成蛋白质序列。
2. RNA序列RNA是从DNA中转录出来的一条单链分子，包括mRNA、tRNA、rRNA等类型。
mRNA是传递基因信息进行翻译的重要分子，在转录过程中，它通过碱基配对与DNA序列相对应。
tRNA是将特定氨基酸与mRNA相对应的分子，rRNA则是组成细胞核糖体的分子。
3. 蛋白质序列蛋白质是生物体新陈代谢的主要调节剂和执行者。
它们由不同的氨基酸组成，并按照一定的顺序排列形成复杂的三维结构。
每个氨基酸通过化学键结合在一起，形成了肽链。
不同的肽链序列可以编码不同的氨基酸，从而形成了不同的蛋白质。
分析方法1. 基因注释基因注释是将DNA序列中所有的基因和基因元件（如启动子、转录因子结合位点等）对应到它们所编码的功能上的过程。
注释这些基因使得我们能够了解生物体中编码的所有蛋白质和非编码RNA。
2. 基因表达基因表达分析旨在测量mRNA水平从而评估基因转录程度。
这项技术通过检测组织中mRNA的浓度、不同条件下的差异表达以及对不同基因表达模式的比较来研究基因的生理功能和疾病发生的机制。
3. 蛋白质结构预测蛋白质结构预测是指通过计算机模型和实验设计来预测蛋白质的三维结构。
这项技术可以用于在生物信息学上解决复杂的生物问题，例如药物设计、疾病诊断和治疗等。
4. 基因包含关系的分析基因包含关系分析是指在基因组或基因片段中识别包含关系，并将其用来研究生物信息学中的不同问题。
生物信息学基础知识难点
生物信息学基础知识难点生物信息学作为一门融合了生物学、计算机科学和统计学等多学科的交叉领域，为我们理解生命现象提供了强大的工具和方法。
然而，对于初学者来说，生物信息学的基础知识中存在着不少难点，需要我们花费时间和精力去攻克。
首先，数据的复杂性和海量性是生物信息学中的一个显著难点。
在生物研究中，产生的数据类型繁多，包括基因序列、蛋白质结构、代谢通路等。
这些数据不仅规模巨大，而且结构复杂，需要有效的数据管理和处理技术。
例如，基因序列数据通常以碱基对（A、T、C、G）的形式表示，一个生物体的基因组可能包含数十亿个碱基对。
面对如此庞大的数据量，如何存储、检索和分析这些数据成为了一项巨大的挑战。
其次，算法和计算方法的理解与应用也是一个难点。
生物信息学中广泛使用各种算法，如序列比对算法、聚类算法、机器学习算法等。
以序列比对算法为例，它用于比较不同的基因或蛋白质序列，以确定它们之间的相似性和差异。
常见的比对算法如 NeedlemanWunsch 算法和 SmithWaterman 算法，其背后的数学原理和计算过程较为复杂。
初学者不仅需要理解算法的工作原理，还需要能够在实际应用中选择合适的算法，并根据具体问题进行参数调整。
再者，生物学概念和术语的理解也是一个重要的难点。
生物信息学涉及到众多的生物学知识，如分子生物学、遗传学、细胞生物学等。
对于没有生物学背景的学习者来说，理解诸如基因表达、转录调控、蛋白质折叠等概念可能会感到困难。
例如，基因表达是指基因通过转录和翻译过程产生蛋白质的过程，这其中涉及到许多分子层面的相互作用和调控机制。
另外，数据的质量控制和错误纠正也是一个不容忽视的难点。
由于实验技术的限制和误差，生物数据中可能存在噪声、缺失值和错误。
如何识别和处理这些问题数据，以确保分析结果的准确性和可靠性，是生物信息学中的一个关键环节。
例如，在基因测序中，可能会出现测序错误，导致碱基的误读。
这就需要采用合适的数据清洗和纠错方法，来提高数据的质量。
生物信息学的基本概念和技术
生物信息学的基本概念和技术生物信息学是他卫生医疗、农业种植、环境保护等方面的一个新兴学科，是应用计算机科学、统计学和生物学等知识，研究生物的基因、蛋白质、基因组和表达及其相关信息的一个综合性、交叉性学科。
生物信息学的主要研究内容包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等。
本文将重点对生物信息学的基本概念和技术进行介绍。
一、生物信息学的基本概念1. 基因组学基因组学是生物信息学的一个重要分支，是研究生物基因组组成以及基因组结构和功能的学科。
基因组是指定义生物遗传信息总体的基因及其调控区域，包括DNA的全套本体以及其中有关基因编码的蛋白质和RNA的信息。
基因组学主要包括基因序列测定、基因变异的检测和鉴定、基因调控区域的研究等。
2. 转录组学转录组学研究的是细胞或者组织细胞内所有基因的信息表达模式和规律，包括轻量级、重量级RNA的结构、功能和表达差异。
转录组学的研究方法包括基于RNA测序技术的定量和基因表达分析、转录因子分析、芯片技术等。
3. 蛋白质组学蛋白质组学是以蛋白质为研究对象，探讨蛋白质的种类、品质和数量，以及其在细胞和生物体内的作用、相互作用等问题。
蛋白质组学主要包括蛋白质质谱学、二维电泳技术等。
4. 代谢组学代谢组学是指在全体生物组织和细胞水平上，系统地研究代谢产物谱、代谢途径、代谢物代谢酶和代谢控制等方面的科学。
代谢组学是从代谢物的角度来理解生物体的状态，代谢组学主要采用高通量技术，如质谱分析，核磁共振（NMR）技术等。
二、生物信息学的技术1. DNA测序技术DNA测序是分析DNA序列的基础技术，是基因组和转录组学、蛋白质组学和代谢组学研究的重要前提。
DNA测序的技术不断更新，测序平台主要分为第二代和第三代测序技术，其中第二代测序技术是基于测量表明目标分子序列的合成以及检测分子中不同碱基的不同光学或电性质的方法，而第三代测序技术是通过读取单个分子的序列，并识别单个核苷酸以测定DNA序列。
医学生物信息学知识点
医学生物信息学知识点医学生物信息学是将生物信息学的原理、方法和技术应用于医学领域的一门交叉学科。
它通过对生物学、计算机科学和统计学等领域的研究，旨在解决与医学相关的生物信息数据存储、分析和解释的问题。
本文将介绍医学生物信息学的一些基本知识点。
第一部分：基础概念1.1 生物信息学的定义医学生物信息学是一门研究如何获取、存储、分析和解释与医学相关的生物信息数据的学科。
它涵盖了基因组学、蛋白质组学、代谢组学等多个领域，旨在帮助我们更好地了解生物体内复杂的分子机制，并为疾病的诊断和治疗提供支持。
1.2 基因组学基因组学是研究生物体基因组全貌的学科。
它通过解析基因组中的DNA序列，研究基因的组成、结构和功能，以及基因与它们之间的关联。
基因组学在医学领域中的应用包括寻找致病基因、预测个体的疾病易感性等。
1.3 蛋白质组学蛋白质组学是研究生物体蛋白质组成和功能的学科。
它通过分析蛋白质的结构、功能和相互作用，探索蛋白质在生物体内的作用机制。
蛋白质组学在医学领域的应用包括研究疾病的蛋白质标志物、筛选药物靶点等。
1.4 代谢组学代谢组学是研究生物体代谢产物组成和变化的学科。
它通过分析生物体代谢产物的谱图和定量测定，以及与基因表达、蛋白质组成等的关联，揭示生物体代谢网络的特征和调控机制。
代谢组学在医学领域中的应用包括疾病诊断、药物研发等。
第二部分：方法和技术2.1 基因测序技术基因测序技术是获取生物体DNA序列信息的关键技术。
目前广泛应用的基因测序技术包括Sanger测序、高通量测序（如Illumina、Ion Torrent等），以及第三代测序技术（如PacBio、Nanopore等）。
这些技术的不断发展和普及，为医学生物信息学的发展提供了强大的数据支持。
2.2 蛋白质组学技术蛋白质组学技术主要包括蛋白质分离、质谱分析和蛋白质定量等。
常用的蛋白质分离方法有凝胶电泳、液相色谱等；质谱分析方法包括质子化电喷雾质谱、MALDI-TOF质谱等；蛋白质定量方法有标记和非标记两种方式。
生物信息学的知识
生物信息学的知识一、生物信息学的产生21世纪是生命科学的世纪，伴随着人类基因组计划的胜利完成，与此同时，诸如大肠杆菌、结核杆菌、啤酒酵母、线虫、果蝇、小鼠、拟南芥、水稻、玉米等等其它一些模式生物的基因组计划也都相继完成或正在顺利进行。
人类基因组以及其它模式生物基因组计划的全面实施，使分子生物数据以爆炸性速度增长。
在计算机科学领域，按照摩尔定律飞速前进的计算机硬件，以及逐步受到各国政府重视的信息高速公路计划的实施，为生物信息资源的研究和应用带来了福音。
及时、充分、有效地利用网络上不断增长的生物信息数据库资源，已经成为生命科学和生物技术研究开发的必要手段，从而诞生了生物信息学。
二、生物信息学研究内容（一）序列比对比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。
序列比对是生物信息学的基础。
两个序列的比对现在已有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BALST和FASTA，可以免费下载使用。
这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。
有时两个序列总体并不很相似，但某些局部片断相似性很高。
Smith-Waterman算法是解决局部比对的好算法，缺点是速度较慢。
两个以上序列的多重序列比对目前还缺乏快速而又十分有效的算法。
（二）结构比对比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。
（三）蛋白质结构预测从方法上来看有演绎法和归纳法两种途径。
前者主要是从一些基本原理或假设出发来预测和研究蛋白质的结构和折叠过程。
分子力学和分子动力学属这一范畴。
后者主要是从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构。
同源模建和指认（Threading）方法属于这一范畴。
虽然经过30余年的努力，蛋白结构预测研究现状远远不能满足实际需要。
（四）计算机辅助基因识别给定基因组序列后，正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.这是最重要的课题之一，而且越来越重要。
经过20余年的努力，提出了数十种算法，有十种左右重要的算法和相应软件上网提供免费服务。
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1. DNA: 遗传物质(遗传信息的载体)à双螺旋结构,A, C, G, T四种基本字符的复杂文本2. 基因（Gene）：具有遗传效应的DNA分子片段3. 基因组(Genome)：包含细胞或生物体全套的遗传信息的全部遗传物质。
人类包括细胞核基因组和线粒体基因组OR 一个物种中所有基因的整体组成4. 人类基因组：3.2×109 bp5.HGP的最初目标通过国际合作，用15年时间(1990～2005)至少投入30亿美元，构建详细的人类基因组遗传图和物理图，确定人类DNA的全部核苷酸序列，定位约10万基因，并对其它生物进行类似研究。
6.HGP的终极目标阐明人类基因组全部DNA序列；识别基因；建立储存这些信息的数据库；开发数据分析工具；研究HGP实施所带来的伦理、法律和社会问题。
7.遗传图谱（genetic map）又称连锁图谱(linkage map)，它是以具有遗传多态性（在一个遗传位点上具有一个以上的等位基因，在群体中的出现频率皆高于1%）的遗传标记为“路标”，以遗传学距离（在减数分裂事件中两个位点之间进行交换、重组的百分率，1%的重组率称为1cM）为图距的基因组图。
遗传图谱的建立为基因识别和完成基因定位创造了条件。
8. 遗传连锁图：通过计算连锁的遗传标志之间的重组频率，确定它们的相对距离，一般用厘摩（cM，即每次减数分裂的重组频率为1%）表示。
9. 物理图谱（physical map）是指有关构成基因组的全部基因的排列和间距的信息，它是通过对构成基因组的DNA分子进行测定而绘制的。
绘制物理图谱的目的是把有关基因的遗传信息及其在每条染色体上的相对位置线性而系统地排列出来。
10. 转录图谱是在识别基因组所包含的蛋白质编码序列的基础上绘制的结合有关基因序列、位置及表达模式等信息的图谱。
11. 序列图谱:随着遗传图谱和物理图谱的完成，测序就成为重中之重的工作。
DNA序列分析技术是一个包括制备DNA片段化及碱基分析、DNA信息翻译的多阶段的过程。
通过测序得到基因组的序列图谱12. 大规模测序基本策略逐个克隆法：对连续克隆系中排定的BAC克隆逐个进行亚克隆测序并进行组装（公共领域测序计划）全基因组鸟枪法：在一定作图信息基础上，绕过大片段连续克隆系的构建而直接将基因组分解成小片段随机测序，利用超级计算机进行组装（美国Celera公司）13. 基因识别（gene identification）是HGP的重要内容之一，其目的是识别全部人类的基因。
基因识别包括：识别基因组编码区识别基因结构基因识别目前常采用的有二种方法：从基因组序列中识别那些转录表达的DNA片段从cDNA文库中挑取并克隆。
14. 基因组多态性（Polymorphism）:是指在一个生物群体中，同时和经常存在两种或多种不连续的变异型或基因型（genotype）或等位基因（allele），亦称遗传多态性（geneticpolymorphism）或基因多态性。
15. 功能基因组学:HGP完成后，我们将进入“后基因组学”(post-genomics)时代, 基因组学研究重心已开始从揭示生命的所有遗传信息转移到在分子整体水平对功能的研究上,即功能基因组学（functional genomics）功能基因组的任务是➢进行基因组功能注释（Genome annotation）➢认识基因与疾病的关系➢掌握基因的产物及其在生命活动中的作用16. 生物信息学：组织处理生物数据，并从数据中提取生物学新知识的学问。
(生物学+计算机+信息科学)17. 生物信息学的基本概念:广义：是指生命科学与数学、计算机学和信息科学等交汇融合所形成的一门交叉科学。
该学科综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具对生物信息进行获取、处理、存储、分类、分析和解释，以期阐明和理解大量数据所包含的生物学意义（掌握复杂生命现象的形成模式与演化规律）狭义：应用信息技术储存和分析基因组测序所产生的分子序列及其相关数据，也称为分子生物信息学。
（molecular bioinformatics), 核心课题是从大量的序列信息中获取基因结构、功能和进化等知识。
18. 数据库（Database）：统一管理的相关数据的集合数据库管理系统（database management system, DBMS): 对DB进行管理的系统软件，提供DB的建立、查询、更新以及各种数据控制功能数据库技术：研究数据库的结构、存储、设计、管理和应用的一门软件学科数据库系统（database system, DBS): 采用数据库技术的计算机系统数据模型(data model): 数据库结构和语义的一种抽象。
由数据库结构、数据操作系统和完整性约束三部分组成19. 序列数据库是生物信息数据库中最基本的数据库，包括核酸序列数据库和蛋白质序列数据库两类。
序列数据库以核苷酸碱基顺序或氨基酸残基顺序为基本内容，其序列数据来自核酸和蛋白质序列测定，并附有注释信息。
注释信息包括两部分，一部分由计算机程序经过序列分析而生成，另一部分则依靠生物学家通过查阅文献资料而获得。
20. GenBank : NIH管理一个遗传序列数据库( genetic sequence database)，序列来源公开发表所有DNA序列. 也是国际DNA序列收集中心与DDBJ、EMBL进行每天的数据交换。
收集全世界已发表的和自行投送的核苷酸序列以及相关文献资料。
为大规模的核苷酸序列数据库建立档案，以利长期保存，为国际分子生物学及相关研究提供良好的技术与知识平台21. 启动子: 真核生物中，启动子是指所有对基因转录起始有重要作用的序列真核生物的三种RNA聚合酶分别识别不同的启动子序列22. Kozak序列：该序列是在起始密码子之前与核糖体作用的位点。
在高等原核生物中其一致序列为GCCACC（ATG），而在酵母中为AAAAA（ATG）。
它们可以用来检测CDS的起始。
23. CpG岛也称HTF岛:是一些富含GC的小区域。
CpG岛定义为Y值大于0.6并且GC含量大于50%的序列区域。
通常CpG岛出现在管家基因或者频繁表达的基因的启动子周围，在这些部位，CpG岛具有抵抗序列甲基化作用。
CpG岛经常出现在脊椎动物基因的5’区域，其中，50%的人类基因的转录起始位点前存在CpG岛，因此CpG岛是发现基因的重要线索。
24. 同源性检索(homology search):通过查询DNA或蛋白质数据库来判断所查序列是否与已知序列相同或相似。
如果所查序列是已测序基因的一部分，则就会发现相同的匹配。
同源性检索的目的是判断新序列是否与已知基因在整体上的相似性。
同源性检索主要是用来探寻新发现的基因功能25. 同源序列: 简单地说，是指从某一共同祖先经趋异进化而形成的不同序列。
相似性(similarity)和同源性(homology)是两个完全不同的概念。
26. 相似性(similarity)：是指一种很直接的数量关系，比如部分相同或相似的百分比或其它一些合适的度量。
比如说，A序列和B序列的相似性是80％，或者4/5。
这是个量化的关系。
当然可进行自身局部比较。
相似性是指序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相同DNA碱基或氨基酸残基顺序所占比例的高低。
相似性本身的含义，并不要求与进化起源是否同一，与亲缘关系的远近、甚至于结构与功能有什么联系。
当相似程度高于50%时，比较容易推测检测序列和目标序列可能是同源序列；而当相似性程度低于20%时，就难以确定或者根本无法确定其是否具有同源性。
总之，不能把相似性和同源性混为一谈。
所谓“具有50%同源性”，或“这些序列高度同源”等说法，都是不确切的，应该避免使用。
27. 同源性(Homology)：指从一些数据中推断出的两个基因或蛋白质序列具而共同祖先的结论，属于质的判断。
就是说A和B的关系上，只有是同源序列，或者非同源序列两种关系。
而说A和B的同源性为80％都是不科学的。
而同源又有两种不同的情况即垂直方向的(orthology)与水平方向的(paralogy)。
序列间的相似性越高的话，它们是同源序列的可能性就更高28. 直系同源的定义是：(1)在进化上起源于一个始祖基因并垂直传递(vertical descent)的同源基因；(2)分布于两种或两种以上物种的基因组；(3)功能高度保守乃至于近乎相同，甚至于其在近缘物种可以相互替换；(4)结构相似；(5)组织特异性与亚细胞分布相似29. 鉴定直系同源的实际操作标准(practical criteria)为：如基因组Ⅰ中的A基因与基因组Ⅱ中的A‘基因被认为是直系同源，则要求：(1)A‘的产物比任何在基因组Ⅱ中所发现的其它基因产物都更相似于A产物；(2)A‘与A的相似程度比在任何一个亲缘关系较远的基因组中的任一基因都要高；(3)A编码的蛋白与A‘编码的蛋白要从头到尾都能并排比较，即含有相似以至于相同的模序(motif)30. 旁系同源(paralogy)基因是指同一基因组(或同系物种的基因组)中，由于始祖基因的加倍而横向(horizontal)产生的几个同源基因。
直系与旁系的共性是同源，都源于各自的始祖基因。
其区别在于：在进化起源上，直系同源是强调在不同基因组中的垂直传递，旁系同源则是在同一基因组中的横向加倍；在功能上，直系同源要求功能高度相似，而旁系同源在定义上对功能上没有严格要求，可能相似，但也可能并不相似(尽管结构上具一定程度的相似)，甚至于没有功能(如基因家族中的假基因)。
旁系同源的功能变异可能是横向加倍后的重排变异或进化上获得了另一功能，其功能相似也许只是机械式的相关(mechanistically related)，或非直系同源基因取代新产生的非亲缘或远缘蛋白在不同物种具有相似的功能。
31. 序列相似性比较：就是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较，用于确定该序列的生物属性，也就是找出与此序列相似的已知序列是什么。
完成这一工作只需要使用两两序列比较算法。
常用的程序包有BLAST、FASTA等；序列同源性分析：是将待研究序列加入到一组与之同源，但来自不同物种的序列中进行多序列同时比较，以确定该序列与其它序列间的同源性大小。
这是理论分析方法中最关键的一步。
完成这一工作必须使用多序列比较算法。
常用的程序包有CLUSTAL等；32. Blast--“局部相似性基本查询工具”(Basic Local Alignment Search Tool) : 是一个序列相似性搜索的程序包，其中包含了很多个独立的程序，这些程序是根据查询的对象和数据库的不同来定义的。
比如说查询的序列为核酸，查询数据库亦为核酸序列数据库，那么就应该选择blastn程序。