生物信息学学习心得
生物信息学学习心得
第一篇：生物信息学生物信息学是上世纪90年代初人类基因组计划(hgp)依赖，随着基因组学、蛋白组学等新兴学科的建立，逐渐发展起来的生物学、数学和计算机信息科学的一门交叉应用学科。目前生物信息学的研究领域主要包括基于生物序列数据的整理和注释、生物信息挖掘工具开发及利用这些工具揭示生物学基础理论知识等领域。生物信息学作为新型交叉应用学科，可以依托本校已有的计算机科学、信息学、生物学和数学等学科优势，充分展现投入少、见效快、起点高的特色，推动学校学科建设和本科教学水平。
本实验指导书中的8个实验均设计为综合性开发实验，面向生物信息学院全体本科学生和研究生，以及全校对生物信息学感兴趣的其他专业学生开放。生物信息学实验室将提供系统的保障，包括采用mail服务器和linux帐号管理等进行实验过程管理和支持。限选《生物信息学及实验》的生物技术专业本科生至少选择其中5个实验，并不少于8个学时，即为课程要求的0.5个学分。其他选修者按照课时和学校相关规定计算创新学分。实验一熟悉生物信息学网站及其数据的生物学意义
实验目的：
培养学生利用互联网资源获取生物信息学研究前沿和相关数据的能力，熟悉生物信息学相关的一些重要国内外网站，及其核酸序列、蛋白质序列及代谢途径等功能相关数据库，学会下载生物相关的信息数据，了解不同的数据文件格式和其中重要的生物学意义。
实验原理：
利用互联网资源检索相关的国内外生物信息学相关网站，如：ncbi、sanger、tigr、kegg、swissport、ensemble、中科院北京基因组研究所、北大生物信息
学中心等，下载其中相关的数据，如fasta、genbank格式的核算和蛋白质序列、pathway等数据，理解其重要的生物学意义。
实验内容：
1.浏览和搜索至少10个国外和至少5个国内生物信息学相关网站，并描
述网站特征；
2.下载各网站的代表性数据各10条（组）以上，并说明其生物学意义；
3.讨论各网站适合做何种生物信息学研究的平台，并设计一个研究设想。实验报告：
1.各网站网址及特征描述；
2.代表性数据的下载和生物学意义的描述；
3.讨论：这些生物信息学相关网站的信息资源，可以被那些生物信息学
研究所利用。
参考书目：
《生物信息学概论》罗静初等译，北京大学出版社，2020；《生物信息学手册》郝柏林等著，上海科技出版社，2020；
《生物信息学实验指导》胡松年等著，浙江大学出版社， 2020。实验二利用blast进行序列比对
实验目的：
了解blast及其子程序的原理和基本参数，熟练地应用网络平台和linux计算平台进行本地blast序列比对，熟悉
blast结果的格式和内容并能描述其主要意义，同时比较网上
平台和本地平台的优缺点。
实验原理：
利用实验一下载的核算和蛋白质序列，提交到ncbi或者
其他拥有blast运算平台的网页上，观察其基本参数设定库文件类型，并得到计算结果；同时在本地服务器上学会用formatdb格式化库文件，并输入blast命令进行计算，获得
结果文件。
实验内容：
1.向网上blast服务器提交序列，得到匹配结果；
2.本地使用blast，格式化库文件，输入命令行得到匹配
结果；
3.对结果文件进行简要描述，阐述生物学意义。
实验报告：
1.阐述blast原理和比对步骤；
2.不同类型blast的结果及其说明；
3.讨论：不同平台运行blast的需求比较。
参考书目：《生物信息学概论》罗静初等译，北京大
学出版社， 2020；
《生物信息学实验指导》胡松年等著，浙江大学出版社， 2020；。
实验三利用clustalx(w)进行
多序列联配
实验目的：
掌握用clustal x(w)工具及其基本参数，对具有一定同
源性和相似性的核酸与蛋白质序列进行联配和聚类分析，由此对这些物种的亲缘关系进行判断，并且对这些序列在分子进化过程中的保守性做出估计。
实验原理：
首先对于输入的每一条序列，两两之间进行联配，总共进行n*（n-1）/2次联配，这一步通过一种快速的近似算法实现，其得分用来计算指导树，系统树图能用于指导后面进行的多序列联配的过程。系统树图是通过upgma方法计算的。在系统树图绘制完以后，输入的所有序列按照得分高低被分成n-1个组，然后再对组与组之间进行联配，这一步用myers和miller算
法实现。
实验内容：
1.明确软件所支持的输入文件格式，搜集整理出合适的数据；
2.在windows环境运行clustal x，在linux环境运行clustal w；
3.实验结果及分析，用treev32或njplotwin95生成nj
聚类图。
实验报告：
1.整理好的符合clustal的序列数据；
2.提交数据网页记录和各步骤记录；
3.提供聚类图和多序列联配图，并说明意义。
参考书目：
《生物信息学概论》罗静初等译，北京大学出版社，2020；
《生物信息学实验指导》胡松年等著，浙江大学出版社， 2020。实验四 ests分析实验目的：
熟悉使用一系列生物信息学分析工具对测序得到ests序
列数据进行聚类处理，由此对获得表达基因的丰度等相关信息，并且对这些表达基因进行功能的初步诠释，为后续实验通过设计race引物获得全长基因，以及进一步的功能注释和代谢途
径分析做好准备。
实验原理：
首先用crossmatch程序去除ests原始序列中的载体成分和引物成分，然后用phrap生成congtig和singlet，用
blast程序进一步将有同源性的contig和singlet进行功能
聚类，最后通过blast对聚类获得的cluster进行功能注释。在实验过程中将用到一些本实验室写好的perl程序用于连接
各数据库和工具软件。
实验内容：
1.运行codoncode aligner程序，并用它建立工程文件，导入例子文件
夹里面的数据；练习对序列的各种查看方式。
2.使用codoncode aligner程序里的clip ends, trim vector, assemble
等功能，完成序列的剪切、去杂质、组装工作。
实验报告：
1.实验各步骤记录和中间结果文件；
2.举例简要说明结果文件中数据的生物学意义。
参考书目：
《生物信息学概论》罗静初等译，北京大学出版社，2020；
《基因表达序列标签（est）数据分析手册》胡松年等著，浙江大学出版社， 2020。
实验五利用primer premier5.0设计
race引物
实验目的：
熟悉pcr引物设计工具primer premier5.0的一些基本功能，能够根据实验需要选择相应的引物设计方法设计pcr引物。
实验原理：
pcr实验是当代分子生物学的基本实验之一，由于目标序列和实验目的的不同，相应设计引物的要求也不一样。本实验延续ests分析结果，对于其中需要获得全长的基因进行race 引物的设计，及5’和3’race引物，配合接头序列设计单向引物，并模拟练习通过连接获得全长的基因cds序列。最后设计已知全长基因序列的pcr扩增引物。
实验内容：
1.从网站下载并安装primer premier5.0；
2.从 genbank 中任意获取一个 dna 序列，设计出该序列的合适引物；实验报告
1.实验各步骤使用的数据、运算平台、结果文件记录；
2.比较不同引物设计平台和不同pcr实验的差别；
参考书目：
《生物信息学概论》罗静初等译，北京大学出版社，2020；《生物信息学实验指导》胡松年等著，浙江大学出版社， 2020; 。
实验八 perl程序的安装、编写、调试实验目的：
培养学生能在windows和linux两种平台安装perl解释器、编写perl程序以及debug和运行的能力，熟悉perl语言基本语法，学会熟练编写和运用perl程序进行基础生物信息学研究。
实验原理：
perl语言是一门通用的脚本语言，具有强大的字符串处
理功能，是生物信息学研究的强大帮手，学会了perl语言，
就能方便地处理生物信息学研究中遇到的各种字符串文本，促进研究的快速进行。
实验内容：
1.下载perl程序在windows和linux下的安装包并进行
安装；
2.编写简单的perl程序，并学会debug；
3.编写具有简单功能的碱基处理perl程序。
实验报告：
1.perl解释器安装方法；
2.perl解释器debug方法；
3.讨论：perl语言在生物信息学研究中所起到的积极作用。
参考书目：《perl 编程24学时教程》（美）皮尔斯著
王建华等译，机械工业出版社， 2020；
《生物信息学手册》郝柏林等著，上海科技出版社，2020；《生物信息学实验指导》胡松年等著，浙江大学出
版社， 2020
第二篇：生物信息学生物信息学（bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿
领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其
研究重点主要体现在基因组学(genomics)和蛋白质组学(proteomics)两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。
具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组dna序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息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必要的药物设计。基因组信息学,蛋白质空间结构模拟
以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：(1)新算法和统计学方法研究；(2)各类数据的分析和解释；
(3)研制有效利用和管理数据新工具。
生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。1990年代以来，
伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般
迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的acgt序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息
怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？
生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者w.
gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式
是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。生物信息学的主要研究方向：基
因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学，1989
年在美国举办生物化学系统论与生物数学的计算机模型国际会议，生物信息学发展到了计算生物学、计算系统生物学的时代。
姑且不去引用生物信息学冗长的定义，以通俗的语言阐述其核心应用即是：随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻
一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的acgt序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎
样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。
第三篇：生物信息学刚刚接触生物信息的时候，大家都比较迷茫，我觉得它是一个交叉学科，要想学好得有一定的毅力。我的导师要求我至少作到以下几个方面：
1，数学基础要好点。线代，高数，统计等。
2，计算机知识。windows ,linux, unix系统等，各种常
用生物软件的使用。可以自己找来一个个试。
3，matlab 里面有的关于生物方面的工具包也很多的。
4，生物知识，不用说的。
其他：如果要深入的话，最好会编程。什么java，perl，等。我是刚开始学。大家多指教。
导师推荐了好几本书：
《生物信息学概论》 "introduction to bioinformatics"(英) t k attwood , d j parry-smith 著罗静初等译北京大学出版社 2020年4月
第一版本书从生物信息学的研究对象、意义出发，介绍生物信息学研究的基本方法和常用工具。主要介绍的是核酸和蛋白质序列的计算机分析方法，探讨利用现有的计算机程序，从现有的数据库中能够获取什么、不能够获取什么。全书共分十章
1.论
2.息网络
3.白质信息资源
4.因组信息资源
5.dna序列分析
6.序列比对
7.序列比对
8.次数据库搜索，9.数据库搜索实例，10.序列分析软件包。每章末尾均提供了进一步阅读指南和有关的网址。这本书的一大特色在于丰富的例子和图表，使读者可以很直观的了解和掌握书中的内容。此外，书的末尾还附有与生物信息学相关的词汇表。总的说来，这本书实用性强，可以作为高等院校生物信息学教材，也可以作为生命科学和生物技术各领域分子生
物学研究和开发工作者的生物信息学参考书。
《生物信息学手册》郝柏林张淑誉编著上海科学技术出版社 2020年10月
第一版一本手册式的生物信息学书籍。除了介绍了生物信息学，还包括了计算机及计算机网络（这一部分提供了一些网址）和分子生物学的知识。更为重要的是，该书的主要部
分?quot;生物信息数据库"和"服务、软件和算法"部分，提供
了大量的网址。几乎是每一个条目下面都有不少网址。这本
书将网络上的生物信息学资源进行了索引式的介绍，并作了必要的说明。书中列举了近千条网址和引文，基本涵盖了生物学研究的各个方面，堪称生物信息的汪洋大海中的导航图。对生物信息学的服务、软件和算法，本书也作了较全面的描述。本书可供广大生命科学工作者以及由物理学、数学和计算机学转入生命科学领域的研究教学人员参阅（上面可以查到很多网址）。
《生物信息学》赵国屏等编著科学出版社 2020年4月
第一版本书是"863"生物高科技丛书之一。它比较全面地
介绍了生物信息学的若干个主要分支，并特别介绍了与人类基因组研究
相关的生物信息学的一些较新成果；着重介绍了数据库和数据库的查询、序列的同源比较及其在生物进化研究中的应用；以生物芯片中的生物信息学问题为例，介绍与基因表达相关的生物信息学问题；还介绍了蛋白质结构研究中的生物信息学问题，以及与分子设计和药物设计相关的生物信息学技术。本书可供生物信息学专业和生命科学相关专业的本科生、研究生和教学科研人员阅读学习，也可供相关专业的科技和应用机构的科研、管理和决策人员参考。注意，本书有很大篇幅是讲基因
芯片和蛋白质结构预测的。
《生物信息学--基因和蛋白质分析的实用指南》"bioinformatics--a
practical guide to the analysis of genes and proteins "andreas d.baxevanis b.f.francis ouellette 著李衍达孙之荣等译清华大学出版社 2020年8月
第一版这本书由前卫计算生物学家撰写，贯穿了已有的工具和数据库，包括应用软件、因特网资源、向数据库提交dna 序列以及进行序列分析和利用核酸序列与蛋白质序列进行预测的的方法。以下是该书的目录
1.特网与生物学家
2.genebank序列数据库
3.构数据库
4.用gcg进行序列分析
5.物数据库的信息检索
6.ncbi数据模型
7.列比对和数据库搜索，
8.序列比对和实际应用，9.系统发育分析，10.利用核酸序列的预测方法，11.利用蛋白质序列的预测方法，12.鼠类和人类公用物理图谱数据库漫游，13. acedb: 基因组信息数据库，14.提交dna序列数据库。本书有很多实际的序列和序列分析的例子。这本书适合高等院校的师生和从事生物工程研究的科技工作者阅读。在第14章提及的通讯资源：互联网和通信地址；电话和传真号码
ddbj/embl和genbank的一般联系信息以及提交dna序列到这些数据库的入口。
ddbj（信息生物学中心，nig）
地址：ddbj，1111 yata， mishima，shiznoka 411，japan
传真：81-559-81-6849
提交： ddbjsub@ddbj.nig.ac.jp
更新： ddbjupd@ddbj.nig.ac.jp
信息： ddbj@ddbj.nig.ac.jp互联网
主页：
webin：
genbank（国家生物技术信息中心，nih）
地址：gen bank national center for biotechnology information, nationtional library of medicine, national institutes of health, building 38a, room
8n805, bethesda md 20204
电话：301-496-2475
传真：301-480-9241
提交： gb-sub@https://www.360docs.net/doc/8415853165.html,
est/gss/sts batch-sub@https://www.360docs.net/doc/8415853165.html,
更新： update@https://www.360docs.net/doc/8415853165.html,信息：
datalib@https://www.360docs.net/doc/8415853165.html,
互联网
主页：
bankit:
在dna序列数据库中使用的遗传密码：
ddbj/embl/genbank特征表文档可用www方式获得或者从
ebi或ncbi的ftp服务器上得到postscript文件。
ftp://https://www.360docs.net/doc/8415853165.html,/genbank/docs/
ftp://https://www.360docs.net/doc/8415853165.html,/pub/databases/embl/doc/
embl和genbank数据库的版本信息
embl
ftp://https://www.360docs.net/doc/8415853165.html,/pub/databases/embl/release/relnote s.doc
genbank ftp://https://www.360docs.net/doc/8415853165.html,/genbank/gbrel.txt sequin: dna序列数据库的提交和更新工具
https://www.360docs.net/doc/8415853165.html,/sequin
est, sts和gts主页，获取信息和向这些特定genbank 数据库提交序列
est https://www.360docs.net/doc/8415853165.html,/dbest
sts https://www.360docs.net/doc/8415853165.html,/dbstsgss
https://www.360docs.net/doc/8415853165.html,/dbgss
htgs主页：高吞吐量基因组序列资源，工具和信息https://www.360docs.net/doc/8415853165.html,/htgs
第四篇：生物信息学浅谈对生物信息学的认识摘要生物信息学是采用计算机技术和信息论方法研究蛋白质及核酸序列等各种生物信息的采集、储存、传递、检索、分析和解读的科学, 是现代生命科学与信息科学、计算机科学、数学、统计学、物理学和化学等学科相互渗透而形成的交叉学科。经过一学期的学习，我学到了很多很有用的知识，给我印象最深的有序列比对、蛋白质结构分析、核酸序列分析、数据库及数据库检索等内容。关键字：生物信息学认识基因组学数据库时光飞逝，一学期马上就要结束了，本学期的专业选修课也即将结束。在上课之前，我一直认为生物信息学就是在讲
关于人类及动物的基因，以及基因之间的差别。但是，刚上了几节课，我就发现生物信息学根本不是我想象的那么简单，就这样我怀着对自己的怀疑和对这门课的好奇走进了这门课。
生物信息学是一门新兴的、正在迅速发展的交叉学科,
美国国家基因组研究中心认为, 生物信息学是一个代表生物学、数学和计算机的综合力量的新兴学(bioinformatics is an emerging scientific discipline representing the combined power of biology,mathematics, and computers)。
现代生物信息学是采用计算机技术和信息论方法研究蛋白质及核酸序列等各种生物信息的采集、储存、传递、检索、分析和解读的
科学, 是现代生命科学与信息科学、计算机科学、数学、统计学、
物理学和化学等学科相互渗透而形成的交叉学科。
在这短短的一学期课中，在老师的带领下，我们学到了很多关
于生物信息学的知识，其中给我印象最深的有序列比对、蛋白质结
构分析、核酸序列分析、数据库及数据库检索等内容。
比如，序列比对，它的基本问题是比较两个或两个以上符号序列
的相似性或不相似性。从生物学角度来看，它包含很多意义；如从
相互重叠的序列片段中重构dna的完整序列等。老师主要给我们介
绍了blast比对。
再如，对蛋白质的分析。比如我们实验测定了一条蛋白质
序列
或者从dna序列翻译得来一条蛋白质序列，我们要借助生物信息学
方法来对它进行基本性质及结构分析。其中基本性质包括它的分子
量、氨基酸数目、排列顺序、等电点分析等。结构分析包括跨膜螺
旋分析等。要运用的工具是protparam tool 和tmhmm。对于这两
个工具我都进行了实际操作练习，我觉得这对我们以后的理论学习
和实验分析都非常重要。现代生物信息学的主要研究领域及其进展
1、基因组学和蛋白组学研究
基因组和蛋白组研究是生物信息学的主要内容. 同样, 生物信息
学是基因组和蛋白组研究中必不可少的工具。基因组学(genomics)和蛋白组学(proteomics)的实质就是分析和解读核酸和蛋白质序列中所表达的结构与功能的生物信息. 这方面的研究已成为生物信息学的主要研究内容之一.
一种生物的全部遗传构成被称为该种生物的基因组. 有关基因组的研究称为基因组学. 其中, 序列基因组学(sequence genomics)主要研究测序和核苷酸序列; 结构基因组学(structural genomics)着重于遗传图谱、物理图谱和测序等方面的研究; 功能基因组学
(functional genomics)则研究以转录图为基础的基因组表达图谱; 比较基因组学(comparative ge2nomics)的研究内
容包括对不同进化阶段基因组的比较和不同种群和群体基因组的比较。
蛋白组和蛋白组学的概念是随基因组和基因组学的出现而出现的. 蛋白组(proteme)的概念是由于基因表达水平并不能
代表细胞中活性蛋白质的数量, 基因组序列并不能描述活性蛋白质所必需的翻译后修饰和反映蛋白质种类和含量的动态变化过程而提出的. 在一定条件下某一基因组蛋白质表达的数量类型称为蛋白组, 代表这一有机体全部蛋白质组成及其作用方式. 有关蛋白组的研究称为蛋白组学. 其中, 蛋白组的研究技术与方法、双向凝胶电泳图谱以及对不同条件下蛋白组变化的比较分析是蛋白组学的主要研究内容。生物信息学在基因组和蛋白组研究中所起的作用主要有:（1)基因组信息结构的计算分析. 即对基因组数据进行大规模并行计算并预测各种新基因和功能位点, 研究大量非编码区序列的信息结构和可能的生物学意义。
(2)模式生物全基因组信息结构的比较研究.即对已完成全基因组测序的各种模式生物的基因组信息结构进行比较分析, 包括同源序列的搜索比较和指导基因克隆.(3)功能基因组的相关信息分析, 包括对基因表达图谱及其相关算法和软件的研究, 与功能基因组信息相关的核酸、蛋白质的空间结构的预测模拟以及蛋白质的功能预测。
2、生物信息数据库
复杂的生物和生物界和日新月异的生命科学研究产出的大量的生物学信息，对这些信息的储存、检索、比较分析必须借助于计算机数据库技术, 包括各类生物学信息数据库的建立与维护、数据的添加与注释、更新与查询、数据库资料的网络化等研究内容。现有的数据库有：核酸序列数据库（genbank、embl、ddbj）、基因组数据库、基因图谱数据库、蛋白质序列
数据库（swtss-
prot、pir）和蛋白质结构数据库（interpro）等。随着生命科学的不断发展，数据库种类不断增加、结构日益复杂、使用也越来越方便。
生物信息学作为一门新兴学科已经成为生命科学研究中必不可少的研究手段本文对数据库与数据库搜索序列比对蛋白质结构预测药物设计基因芯片技术几个方面做了介绍较为系统地阐述了生物信息学在这些领域的应用当然它所涉及的内容与方法远远不只上面提到的那些新基因和的发现与鉴定非编码区信息结构分析遗传密码的起源和生物进化完整基因组的比较研究大规模基因功能表达谱的分析等都是生物信息学研究的对象相信不久的将来生物信息学会在生命科学领域扮演越来越重要的角色。参考文献：
1、现代生物信息学及其主要研究领域萧浪涛(湖南农业大学理学院, 湖南长沙 410128)
2、生物信息学技术进展郭志云张怀渝梁龙军事医学科学院生物工程研究所,北京100071;四川农业大学生命科学及理学院,雅安 625014
3、利用生物信息学技术研究蛋白功能的几种方法王剑利杨章民综述王一理审阅西安交通大学医学院免疫病理学研究室(西安, 710061)
第五篇：生物信息学(
第二版)《精要速览系列-先锋版生物信息学（
第二版）》
d.r.westhead，j.h.parish & r.m.twyman
科学出版社2020
a生物信息学概述
相关学习网站https://www.360docs.net/doc/8415853165.html,/inbioinformaticsb数据采集
dna,rna和蛋白质测序
1．dna测序原理
dna中核苷酸的顺序是通过链式终止测序【也称为脱氧测序（dideoxy sequencing）或以发明人命名的sanger方法】来确定。
2．dna序列的类型
基因组dna，是直接从基因组中得到，包括自然状态的基因
复制dna（copy dna, cdna），通过反转录ｍｒｎａ得到的
重组dna，包括载体序列如质粒，修饰过的病毒和在实验室使用的其他遗传元件等
3．基因组测序策略
散弹法测序（shotgun sequence）包括随机dna片段的生成，通过大量片段测序来覆盖整个基因组
克隆重叠群测序（clone contig）dna片段用推理的方法亚克隆，并且进行系统的测序直到整个序列完成
4．序列质量控制
通过在dna双链上进行多次读取完成高质量序列数据的测定
可使用如phred等程序对最初的跟踪数据（trace data）进行碱基识别和质量判断。载体序列和重复的dna片段被屏蔽后，使用phred等程序将序列拼接成重叠群（contigs），剩下的不一致部分通过人工修饰解决
5．单遍测序
生物信息学复习题及答案
生物信息学复习题 名词解释 1. Homology (同源):来源于共同祖先的序列相似的序列及同源序列。序列相似序列并不一定是同源序列。 （直系同源）：指由于物种形成的特殊事件来自一个共同祖先的不同物种中的同源序列，它们具有相似的功能。 （旁系（并系）同源）：指同一个物种中具有共同祖先，通过基因复制产生的一组基因，这些基因在功能上的可能发生了改变。基因复制事件是促进新基因进化的重要推动力。 (异同源)：通过横向转移，来源于共生或病毒侵染而产生的相似的序列，为异同源。 Score：The sum of the number of identical matches and conservative (high scoring) substitutions in a sequence alignment divided by the total number of aligned sequence characters. Gap总是不计入总数中。 6.点矩阵（dot matrix）：构建一个二维矩阵，其X轴是一条序列，Y轴是另一个序列，然后在2个序列相同碱基的对应位置（x，y）加点，如果两条序列完全相同则会形成一条主对角线，如果两条序列相似则会出现一条或者几条直线；如果完全没有相似性则不能连成直线。 7. E值：得分大于等于某个分值S的不同的比对的数目在随机的数据库搜索中发生的可能性。衡量序列之间相似性是否显著的期望值。E值大小说明了可以找到与查询序列（query）相匹配的随机或无关序列的概率，E值越小意味着序列的相似性偶然发生的机会越小，也即相似性越能反映真实的生物学意义，E值越接近零，越不可能找到其他匹配序列。 值：得分为所要求的分值比对或更好的比对随机发生的概率。它是将观测得到的比对得分S，与同样长度和组成的随机序列作为查询序列进行数据库搜索进行比较得到的HSP（高分片段对）得分的期望分布联系起来计算的。通常使用低于来定义统计的显著性。P=1-e-E 9.打分矩阵（scoring matrix）：在相似性检索中对序列两两比对的质量评估方法。包括基于理论（如考虑核酸和氨基酸之间的类似性）和实际进化距离（如PAM）两类方法,是序列相似性分析的基础，其不同的选择将会出现不同的分析结果。 10．空位（gap）：在序列比对时，由于序列长度不同，需要插入一个或几个位点以取得最佳比对结果，这样在其中一序列上产生中断现象，这些中断的位点称为空位。 ：美国国家生物技术信息学中心，属于美国国立医学图书馆的一部分，具有BLAST, Entrez ,GenBank等工具，还具有PubMed文献数据库。另外还具有Genome, dbEST, dbGSS , dbSTS, MMDB, OMIM, UniGene, Taxonomy, RefSeq, etc. 序列格式：是将DNA或者蛋白质序列表示为一个带有大于号（>）开始的核苷酸或者氨基酸序列的新文件，其中大于号后可以跟上序列的相关信息，其他无特殊要求。 13genbank序列格式：是GenBank 数据库的基本信息单位，是最为广泛的生物信息学序列格式之一。该文件格式按域划分为4个部分：第一部分包含整个记录的信息（描述符）；第二部分包含注释，主要包含生物功能或数据库信息；第三部分是feature，对序列的注释；第四部分是序列本身，以“统发生树（Phylogenetic tree ）是研究生物进化和系统发育过程中的一种用树状分支图来概括各种生物之间亲缘关系，是一种亲缘分支分类方法。在树中，每个节点代表其各分支的最近共同祖先，而节点间的线段长度对应演化距离（如估计的演化时间）。是用来研究物种进化与多样性的基础，是相近物种相关生物学数据的来源。17.基因树与物种树：物种树反映一组物种进化历程的系统树，其中每一个内部节点就代表一个物种形成的过程，而基因树则是代表来源于不同物种的单个同源基因的差异构建的系统树，而其内部的一个节点则代表一个祖先基因分化为两个新的独特的基因序列的事件。基因
生物信息学软件及使用概述
生物信息学软件及使 刘吉平 liujiping@https://www.360docs.net/doc/8415853165.html, 用概述 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
生物信息学是一门新兴的交叉学生物信息学的概念： 科，它将数学和计算机知识应用于生物学，以获取、加工、存储、分类、检索与分析生物大分子的信息，从而理解这些信息的生物学意义。 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
分析和处理实验数据和公共数据，生物信息学软件主要功能 1.2.提示、指导、替代实验操作，利用对实验数据的分析所得的结论设计下一阶段的实验 3.实验数据的自动化管理 4.寻找、预测新基因及其结构、功能 5.蛋白质高级结构及功能预测（三维建模，目前研究的焦点和难点） 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
功能1. 分析和处理实验数据和公共数据，加快研究进度，缩短科研时间 ?核酸：序列同源性比较，分子进化树构建，结构信息分析，包括基元(Motif)、酶切点、重复片断、碱基组成和分布、开放阅读框（ORF ），蛋白编码区（CDS ）及外显子预测、RNA 二级结构预测、DNA 片段的拼接； ?蛋白：序列同源性比较，结构信息分析（包括Motif ，限制酶切点，内部重复序列的查找，氨基酸残基组成及其亲水性及疏水性分析)，等电点及二级结构预测等等； ?本地序列与公共序列的联接，成果扩大。 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
Antheprot 5.0 Dot Plot 点阵图 Dot plot 点阵图能够揭示多个局部相似性的复杂关系 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
生物信息学期末考试重点
第一讲 生物信息学（Bioinformatics）是20世纪80年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新型交叉学科，它体现了生物学、计算机科学、数学、物理学等学科间的渗透与融合。 生物信息学通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，达到揭示数据所蕴含的生物学意义从而解读生命活动规律的目的。 生物信息学不仅是一门学科，更是一种重要的研究开发平台与工具，是今后进行几乎所有生命科学研究的推手。 生物技术与生物信息学的区别及联系 生物信息学的发展历史 ?人类基因组计划（HGP） ?人类基因组计划由美国科学家于1985年提出，1990年启动。根据该计划，在2015年要把人体约4万个基因的密码全部揭开，同时绘制出人类基因的谱图，也就是说，要揭开组成人体4万个基因的30亿个碱基对的秘密。HGP与曼哈顿原子弹计划和阿波罗计划并称为三大科学计划，被誉为生命科学的登月计划。(百度百科) 随着基因组计划的不断发展，海量的生物学数据必须通过生物信息学的手段进行收集、分析和整理后，才能成为有用的信息和知识。换句话说，人类基因组计划为生物信息学提供了兴盛的契机。上文所说的基因、碱基对、遗传密码子等术语都是生物信息学需要着重研究的地方。 ：
】 第二讲回顾细胞结构 细胞是所有生命形式结构和功能的基本单位 细胞组成 细胞膜主要由脂类和蛋白质组成的环绕在细胞表面的双层膜结构 细胞质细胞膜与细胞核之间的区域：包含液体流质，夹杂物存储的营养、分泌物、天然色素和细胞器 细胞器细胞内完成特定功能的结构：线粒体、核糖体、高尔基体、溶酶体等 细胞核最大的细胞器 DNA的结构 碱基（腺嘌呤A、鸟嘌呤G、胞嘧啶C、胸腺嘧啶G） 。 核苷酸 核苷酸是构成DNA分子的重要模块。每个核苷酸分子由一分子称作脱氧核糖的戊 糖（五碳糖）、一分子磷酸和一分子碱基构成。每种核苷酸都有一个碱基对，也就 是A、T、C、G 基因是什么 基因是遗传物质的基本单位 基因就是核苷酸序列。 大部分的基因大约是1000-4000个核苷酸那么长。 基因通过控制蛋白质的合成，从微观和宏观上影响细胞、组织和器官的产生。 基因在染色体上。
生物信息学题库
■一、选择题: 1.以下哪一个是mRNA条目序列号： A. J01536■. NM_15392 C. NP_52280 D. AAB134506 2.确定某个基因在哪些组织中表达的最直接获取相关信息方式是：■. Unigene B. Entrez C. LocusLink D. PCR 3.一个基因可能对应两个Unigene簇吗？■可能 B. 不可能 4.下面哪种数据库源于mRNA信息：■dbEST B. PDB C. OMIM D. HTGS 5.下面哪个数据库面向人类疾病构建： A. EST B. PDB ■. OMIM D. HTGS 6.Refseq和GenBank有什么区别： A. Refseq包括了全世界各个实验室和测序项目提交的DNA序列B. GenBank提供的是非冗余序列 ■. Refseq源于GenBank，提供非冗余序列信息D. GenBank源于Refseq 7.如果你需要查询文献信息，下列哪个数据库是你最佳选择： A. OMIM B. Entrez ■PubMed D. PROSITE 8.比较从Entrez和ExPASy中提取有关蛋白质序列信息的方法，下列哪种说法正确：A. 因为GenBank的数据比EMBL更多，Entrez给出的搜索结果将更多B. 搜索结果很可能 一样，因为GenBank和EMBL的序列数据实际一样■搜索结果应该相当，但是ExPASy中的SwissProt记录的输出格式不同 9.天冬酰胺、色氨酸和酪氨酸的单字母代码分别对应于：■N/W/Y B. Q/W/Y C. F/W/Y D. Q/N/W 10.直系同源定义为：■不同物种中具有共同祖先的同源序列B. 具有较小的氨基酸一致性但是有较大的结构相似性的同源序列 C. 同一物种中由基因复制产生的同源序列 D. 同一物种中具有相似的并且通常是冗余的功能的同源序列 11.下列那个氨基酸最不容易突变： A. 丙氨酸B. 谷氨酰胺 C. 甲硫氨酸■半胱氨酸 12.PAM250矩阵定义的进化距离为两同源序列在给定的时间有多少百分比的氨基酸发生改变： A. 1% B. 20%■. 80% D. 250% 13.下列哪个句子最好的描述了两个序列全局比对和局部比对的不同：A. 全局比对通常用于比对DNA序列，而局部比对通常用于比对蛋白质序列B. 全局比对允许间隙，而局 部比对不允许C. 全局比对寻找全局最大化，而局部比对寻找局部最大化■全局比对比对整体序列，而局部比对寻找最佳匹配子序列 14.假设你有两条远源相关蛋白质序列。为了比较它们，最好使用下列哪个BLOSUM和PAM矩阵：■BLOSUM45和PAM250 B. BLOSUM45和PAM 1 C. BLOSUM80和PAM250 D. BLOSUM10和PAM1 15.与PAM打分矩阵比较，BLOSUM打分矩阵的最大区别是：A. 最好用于比对相关性高的蛋白B. 它是基于近相关蛋白的全局多序列比对 ■它是基于远相关蛋白的局部多序列比对D. 它结合了全局比对和局部比对 16.如果有一段DNA序列，它可能编码多少种蛋白质序列： A. 1 B. 2 C. 3 ■. 6 17.要在数据库查询一段与某DNA序列编码蛋白质最相似的序列，应选择： A. blastn B. blastp C. tblastn D. tblastp■blastx 18.为什么ClustalW（一个采用了Feng-Doolittle渐进比对算法的程序）不报告E值：A. ClustalW报告E值■使用了全局比对 C. 使用了局部比对 D. 因为是多序列比对 19.Feng-Doolittle方法提出“一旦是空隙，永远是空隙”规则的依据是：A. 保证空隙不会引物序列加入而填充B. 假定进化早期分歧的序列有较高优先级别■假定最近序列空隙应 该保留 D. 假定最远序列空隙应该保留 20.根据分子钟假说：A. 所有蛋白质都保持一个相同的恒定进化速率 B. 所有蛋白质的进化速率都与化石记录相符合C. 对于每一个给定的蛋白质，分子进化的速率是逐 渐减慢的，就如同不准时的钟■对于每一个给定的蛋白质，其分子进化的速率在所有的进化分支上大致是恒定 21.系统发生树的两个特征是： A. 进化分支和进化节点■树的拓扑结构和分支长度C. 进化分支和树根D. 序列比对和引导检测方法 22.下列哪一个是基于字母特征的系统发生分析的算法：A. 邻位连接法（NJ法）B. Kimura算法■最大似然法（ML）D. 非加权平均法（UPGMA） 23.基于字母特征和基于距离的系统发生分析的算法的基本差异是：■基于字母特征的算法没有定义分支序列的中间数据矩阵 B. 基于字母特征的算法可应用于DNA或者蛋白质序列，而基于距离仅能用于DNA C. 基于字母特征的算法无法运用简约算法 D. 基于字母特征的算法的进化分支与进化时间无关 24.一个操作分类单元（OTU）可指：A. 多序列比对■蛋白质序列C. 进化分支D. 进化节点 25.构建进化树最直接的错误来源是：■多序列比对错误B. 采样的算法差异C. 假设进化分支是单一起源D. 尝试推测基因的进化关系 26.第一个被完整测定的基因组序列是：A. 啤酒酵母的3号染色体B. 流感病毒■ФX174 D. 人类基因组 27.普通的真核生物线粒体基因组编码大约多少个蛋白质：■10 B. 100 C. 1000 D. 10000 28.根据基因组序列预测蛋白质编码基因的算法的最大问题是：A. 软件太难使用■. 假阳性率太高，许多不是外显子的序列部分被错误指定C. 假阳性率太高，许 多不是外显子功能未知 D. 假阴性率太高，丢失太多外显子位点 29.HIV病毒亚型的系统演化研究可以：A. 证实HIV病毒是由牛病毒演化而来■. 用于指导开发针对保守蛋白的疫苗C. 证实哪些人类组织最容易遭受病毒侵染 30.一个典型的细菌基因组大小约为多少bp：A. 20000■. 200000 C. 2000000 D. 20000000
生物信息学考试试卷修订稿
生物信息学考试试卷 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-
一、名词解释(每小题4分,共20分) 1、生物信息学 广义：生命科学中的信息科学。生物体系和过程中信息的存贮、传递和表达；细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程的中各种生物信息。 狭义：生物分子信息的获取、存贮、分析和利用。 2、人类基因组计划 人类基因组计划准备用15年时间，投入30亿美元，完成人类全部24条染色体的3×109脱氧核苷酸对(bp)的序列测定，主要任务包括作图(遗传图谱、物理图谱的建立及转录图谱的绘制)、测序和基因识别。其中还包括模式生物(如大肠杆菌、酵母、线虫、小鼠等)基因组的作图和测序，以及信息系统的建立。作图和测序是基本的任务，在此基础上解读和破译生物体生老病死以及和疾病相关的遗传信息。 3、蛋白质的一级结构 蛋白质的一级结构是指多肽链中氨基酸的序列 4、基因 基因--有遗传效应的DNA片断,是控制生物性状的基本遗传单位。 5、中心法则 是指遗传信息从传递给，再从RNA传递给，即完成遗传信息的转录和翻译的过程。也可以从DNA传递给DNA，即完成DNA的复制过程。这是所有有细胞结构的生物所遵循的法则。 6 、DNA序列比较 序列比较的根本任务是：（1）发现序列之间的相似性；（2）辨别序列之间的差异 目的： 相似序列相似的结构，相似的功能 判别序列之间的同源性 推测序列之间的进化关系 7、一级数据库 数据库中的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 8、基因识别 基因识别，是生物信息学的一个重要分支，使用生物学实验或计算机等手段识别DNA序列上的具有生物学特征的片段。基因识别的对象主要是蛋白质编码基因，也包括其他具有一定生物学功能的因子，如RNA基因和调控因子。 9、系统发生学 系统发生学(phylogenetics)——研究物种之间的进化关系。 10、基因芯片 基因芯片（gene chip），又称DNA微阵列（microarray），是由大量cDNA或寡核苷酸探针密集排列所形成的探针阵列，其工作的基本原理是通过杂交检测信息。
【高中生物】功能基因的克隆及生物信息学分析
（生物科技行业）功能基因的克隆及生物信息学分析
功能基因的克隆及其生物信息学分析 摘要：随着多种生物全基因组序列的获得，基因组研究正从结构基因组学（structuralgenomics）转向功能基因组学(functionalgenomics)的整体研究。功能基因组学利用结构基因组学研究获得的大量数据与信息评价基因功能(包括生化功能、细胞功能、发育功能、适应功能等)，其主要手段结合了高通量的大规模的实验方法、统计和计算机分析技术[1]，它代表了基因分析的新阶段，已成为21世纪国际生命科学研究的前沿。功能基因组学是利用基因组测序获得的信息和产物，发展和应用新的实验手段，通过在基因组或系统水平上全面分析基因的功能，使生物学研究从对单一基因或蛋白的研究转向多个基因或蛋白同时进行系统的研究，是在基因组静态的组成序列基础上转入对基因组动态的生物学功能学研究[2]。如何研究功能基因，也成为我们面临的一个课题，本文就克隆和生物信息学分析在研究功能基因方面的应用做一个简要的阐述。 关键词：功能基因、克隆、生物信息学分析。 1.功能基因的克隆 1.1图位克隆方法 图位克隆又称定位克隆，它是根据目标基因在染色体上确切位置，寻找与其紧密连锁的分子标记，筛选BCA克隆，通过染色体步移法逐步逼近目的基因区域，根据测序结果或用BAC、YAC克隆筛选cDNA表达文库寻找候选基因，得到候选基因后再确定目标基因。优点是无需掌握基因产物的任何信息，从突变体开始，逐步找到基因，最后证实该基因就是造成突变的原因。通过图位克隆许多
控制质量性状的单基因得以克隆，最近也有报道某些控制数量性状的主效基因（控制蕃茄果实大小的基因克隆[3]、控制水稻成熟后稻谷脱落基因克隆[4]以及小麦VRN2基因克隆[5]等）也通过图位克隆法获得。 1.2同源序列克隆目的基因 首先根据已知的基因序列设计PCR引物，在已知材料中扩增到该片段，并经克隆测序验证，利用放射性同位素标记或其他非同位素标记该PCR片段作为探针，与待研究材料的cDNA文库杂交，就可以获得该基因cDNA克隆，利用克隆进一步筛选基因组文库，挑选阳性克隆，亚克隆并测序，从中就可以筛选到该基因的完整序列。 1.3结合连锁和连锁不平衡的分析方法 结合连锁和连锁不平衡的分析方法是未知基因克隆研究领域发展的新方向[6]。(Linkagedisequilibrium,LD)。与连锁分析不同,连锁不平衡分析可以利用自然群体中历史发生的重组事件。历史上发生的重组使连锁的标记渐渐分布到不同的同源染色体上,这样就只有相隔很近的标记才能不被重组掉,从而形成大小不同的单倍型片段(Haplotypeblock)。这样经过很多世代的重组,只有相隔很近的基因,才能仍处在相同的原始单倍型片段上,基因间的连锁不平衡才能依然存在。所以基于连锁不平衡分析,可以实现目的基因的精细定位。林木大多为自由授粉的异交物种,所以连锁不平衡程度很低,林木基因组中的LD可能会仅局限于非常小的区域,这就为目的基因的精细定位提供了可能,结合SNP检测技术,科学家甚至可以将效应位点直接与单个的核苷酸突变关联起来,进行数量性状寡核苷酸
生物信息学课后题及答案-推荐下载
生物信息学课后习题及答案 （由10级生技一、二班课代表整理） 一、绪论 1.你认为，什么是生物信息学？ 采用信息科学技术，借助数学、生物学的理论、方法，对各种生物信息（包括核酸、蛋 白质等）的收集、加工、储存、分析、解释的一门学科。2.你认为生物信息学有什么用？对你的生活、研究有影响吗？（1）主要用于： 在基因组分析方面：生物序列相似性比较及其数据库搜索、基因预测、基因组进化和分 子进化、蛋白质结构预测等 在医药方面：新药物设计、基因芯片疾病快速诊断、流行病学研究：SARS 、人类基因组计划、基因组计划：基因芯片。 （2）指导研究和实验方案，减少操作性实验的量；验证实验结果；为实验结果提供更多的支持数据等材料。 3.人类基因组计划与生物信息学有什么关系？ 人类基因组计划的实施，促进了测序技术的迅猛发展，从而使实验数据和可利用信息急剧增加，信息的管理和分析成为基因组计划的一项重要的工作 。而这些数据信息的管理、分析、解释和使用促使了生物信息学的产生和迅速发展。 4简述人类基因组研究计划的历程。 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，并对其他生物进行类似研究。 1990，人类基因组计划正式启动。 1996，完成人类基因组计划的遗传作图，启动模式生物基因组计划。 1998完成人类基因组计划的物理作图，开始人类基因组的大规模测序。Celera 公司加入，与公共领域竞争启动水稻基因组计划。 1999，第五届国际公共领域人类基因组测序会议，加快测序速度。 2000，Celera 公司宣布完成果蝇基因组测序，国际公共领域宣布完成第一个植物基因组——拟南芥全基因组的测序工作。 2001，人类基因组“中国卷”的绘制工作宣告完成。 2003，中、美、日、德、法、英等6国科学家宣布人类基因组序列图绘制成功，人类基因组计划的.目标全部实现。2004，人类基因组完成图公布。 2.我国自主知识产权的主要基因组测序计划有哪些？水稻（2002），家鸡（2004），家蚕（2007），家猪（2012），大熊猫（2010） 2．第一章 、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行 高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。 、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
生物信息学简介范文
1、简介 生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学（Genomics）和蛋白质组学（Proteomics）两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。 具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息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必要的药物设计。基因组信息学，蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：（1）新算法和统计学方法研究；（2）各类数据的分析和解释；（3）研制有效利用和管理数据新工具。 生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。 目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。 1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？ 生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。 生物信息学的主要研究方向：基因组学- 蛋白质组学- 系统生物学- 比较基因组学，1989年在美国举办生物化学系统论与生物数学的计算机模型国际会议，生物信息学发展到了计算生物学、计算系统生物学的时代。 姑且不去引用生物信息学冗长的定义，以通俗的语言阐述其核心应用即是：随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。 原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。 2、发展简介 生物信息学是建立在分子生物学的基础上的，因此，要了解生物信息学，就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解。研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始，1866年孟德尔从实验上提出了假设：基因是以生物成分存在，1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸（DNA），在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前，人们仍然认为染色体蛋白质携带基因，而DNA是一个次要的角色。1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律，即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等，腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等。与此同时，Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测
生物信息学试题整理
UTR的含义是（B ） A.编码区 B. 非编码区 C. motif的含义是（D ）。 A.基序 B. 跨叠克隆群 C. algorithm 的含义是（B ）。 A.登录号 B. 算法 C. RGR^ （D ）。 A.在线人类孟德尔遗传数据 D.水稻基因组计划 下列Fasta格式正确的是（B） 低复杂度区域 D. 幵放阅读框 碱基对 D. 结构域 比对 D. 类推 B. 国家核酸数据库 C. 人类基因组计划 A. seql: agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta B. >seq1 agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta C. seq1:agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta D. >seq1agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta 如果我们试图做蛋白质亚细胞定位分析，应使用（D） A. NDB 数据库 B. PDB 数据库 C. GenBank 数据库 D. SWISS-PROT 数
据库 Bioinformatics 的含义是（A ）。 A. 生物信息学 B. 基因组学 C. 蛋白质组学 D. 表观遗传学 Gen Bank中分类码PLN表示是（D ）。 A.哺乳类序列 B. 细菌序列 C.噬菌体序列 D. 植物、真菌和藻类序列 ortholog 的含义是（A）0 A.直系同源 B.旁系同源 C.直接进化 D.间接进化 从cDNA文库中获得的短序列是（D ）o A. STS B. UTR C. CDS D. EST con tig的含义是（B ）o A.基序 B. 跨叠克隆群 C. 碱基对 D. 结构域 TAIR （AtDB）数据库是（C）o A.线虫基因组 B. 果蝇基因组 C. 拟南芥数据库 D. 大肠杆菌基因组ORF的含义是（D ）o A.调控区 B. 非编码区 C.低复杂度区域 D. 幵放阅读框
最新生物信息学考试复习
——古A．名词解释 1. 生物信息学：广义是指从事对基因组研究相关的生物信息的获取，加工，储存，分配，分析和解释。狭义是指综合应用信息科学，数学理论，方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据的科学。 2. 基因芯片：将大量已知或未知序列的DNA片段点在固相载体上，通过物理吸附达到固定化（cDNA芯片），也可以在固相表面直接化学合成，得到寡聚核苷酸芯片。再将待研究的样品与芯片杂交，经过计算机扫描和数据处理，进行定性定量的分析。可以反映大量基因在不同组织或同一组织不同发育时期或不同生理条件下的表达调控情况。 3. NCBI：National Center for Biotechnology Information.是隶属于美国国立医学图书馆（NLM）的综合性数据库，提供生物信息学方面的研究和服务。 4. EMBL：European Molecular Biology Laboratory.EBI为其一部分，是综合性数据库，提供生物信息学方面的研究和服务。 5. 简并引物：PCR引物的某一碱基位置有多种可能的多种引物的混合体。 6. 序列比对：为确定两个或多个序列之间的相似性以至于同源性，而将它们按照一定的规律排列。
7. BLAST：Basic Local Alignment Search Tool.是通过比对(alignment)在数据库中寻找和查询序列(query)相似度很高的序列的工具。 8. ORF：Open Reading Frame.由起始密码子开始，到终止密码子结束可以翻译成蛋白质的核酸序列，一个未知的基因，理论上具有6个ORF。 9. 启动子：是RNA聚合酶识别、结合并开始转录所必须的一段DNA序列。原核生物启动子由上游调控元件和核心启动子组成，核心启动子包括-35区（Sextama box）TTGACA，-10区（Pribnow Box）TATAAT，以及+1区。真核生物启动子包括远上游序列和启动子基本元件构成，启动子基本元件包括启动子上游元件（GC岛，CAAT盒），核心启动子（TATA Box，+1区帽子位点）组成。 10. motif：模体，基序，是序列中局部的保守区域，或者是一组序列中共有的一小段序列模式。 11. 分子进化树：通过比较生物大分子序列的差异的数值重建的进化树。 12. 相似性：序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相似DNA碱基或氨基酸残基序列所占的比例。 13. 同源性：两个基因或蛋白质序列具有共同祖先的结论。
高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)
基因组测序基础知识 ㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。 目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种： 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序； 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序； 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序，完成基因组拼接。 采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。 实验流程： 公司服务内容 1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头， 去污染）；序列组装达到精细图标准 2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展 示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？
(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证，用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式 目前3种测序技术 Roche 454，Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中，Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp，经常用于基因组骨架的组装，而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例，对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。 单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段，引物序列连接到DNA片段的一端，然后末端加上接头，将片段固定在flow cell上生成DNA簇，上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点，在第一轮测序完成后，去除第一轮测序的模板链，用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增，以达到第二轮测序所用的模板量，进行第二轮互补链的合成测序(图2)。 图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法
生物信息学期末考试重点
1、生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解 释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计 算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技 术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。 2、数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于 距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后， 数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方 式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数 据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。 3、表达序列标签从一个随机选择的cDNA 克隆进行5’端和3’端单一次测序获得的短 的cDNA 部分序列，代表一个完整基因的一小部分，在数据库中其长度一般从20 到7000bp 不等，平均长度为360 ±120bp。EST 来源于一定环境下一个组织总 mRNA 所构建的cDNA 文库，因此EST也能说明该组织中各基因的表达水平。 4、开放阅读框是基因序列中的一段无终止序列打断的碱基序列，可编码相应的蛋白。 ORF识别包括检测六个阅读框架并决定哪一个包含以启动子和终止子为界限的 DNA序列而其内部不包含启动子或终止子，符合这些条件的序列有可能对应一个 真正的单一的基因产物。ORF的识别是证明一个新的DNA序列为特定的蛋白质编 码基因的部分或全部的先决条件。 5、蛋白质的一级结构在每种蛋白质中氨基酸按照一定的数目和组成进行排列，并进 一步折叠成特定的空间结构前者我们称为蛋白质的一级结构，也叫初级结构或基 本结构。蛋白质一级结构是理解蛋白质结构、作用机制以及与其同源蛋白质生理 功能的必要基础。 6、基因识别是生物信息学的一个重要分支，使用生物学实验或计算机等手段识别 DNA序列上的具有生物学特征的片段。基因识别的对象主要是蛋白质编码基因， 也包括其他具有一定生物学功能的因子，如RNA基因和调控因子。基因识别是基 因组研究的基础。
2019版国科大生物信息学期末考试复习题
中科院生物信息学期末考试复习题 陈润生老师部分： 1.什么是生物信息学，如何理解其含义？为什么在大规模测序研究中，生物信息学至关重要？ 答：生物信息学有三个方面的含义： 1)生物信息学是一个学科领域，包含着基因组信息的获取、处理、存储、分配、分析和 解释的所有方面，是基因组研究不可分割的部分。 2)生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，破译隐藏在DNA序列中的遗传语 言，特别是非编码区的实质；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；其本质是识别基因信号。 3)生物信息学的研究目标是揭示“基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律”。它 是当今自然科学和技术科学领域中“基因组、“信息结构”和“复杂性”这三个重大科学问题的有机结合。 2.如何利用数据库信息发现新基因，其算法本质是什么？ 答：利用数据库资源发现新基因，根据数据源不同，可分2种不同的查找方式： 1)从大规模基因组测序得到的数据出发，经过基因识别发现新基因： （利用统计，神经网络，分维，复杂度，密码学，HMM，多序列比对等方法识别特殊序列，预测新ORF。但因为基因组中编码区少，所以关键是“数据识别”问题。）利用大规模拼接好的基因组，使用不同数据方法，进行标识查找，并将找到的可能的新基因同数据库中已有的基因对比，从而确定是否为新基因。可分为：①基于信号，如剪切位点、序列中的启动子与终止子等。②基于组分，即基因家族、特殊序列间比较，Complexity analysis，Neural Network 2)利用EST数据库发现新基因和新SNPs： （归属于同一基因的EST片断一定有overlapping，通过alignment可组装成一完整的基因，但EST片断太小，不存在数据来源，主要是拼接问题） 数据来源于大量的序列小片段，EST较短，故关键在正确拼接。方法有基因组序列比对、拼接、组装法等。经常采用SiClone策略。其主要步骤有：构建数据库；将序列纯化格式标准化；从种子库中取序列和大库序列比对；延长种子序列，至不能再延长；放入contig库①构建若干数据库：总的纯化的EST数据库，种子数据库，载体数据库，杂质、引物数据库，蛋白数据库，cDNA数据库； ②用所用种子数据库和杂质、引物数据库及载体数据库比对，去除杂质； ③用种子和纯化的EST数据库比对 ④用经过一次比对得到的长的片段和蛋白数据库、cDNA数据库比较，判断是否为已有序列，再利用该大片段与纯化的EST数据库比对，重复以上步骤，直到序列不能再延伸； ⑤判断是否为全长cDNA序列。 （利用EST数据库：原理：当测序获得一条EST序列时，它来自哪一个基因的哪个区域是未知的（随机的），所以属于同一个基因的不同EST序列之间常有交叠的区域。根据这种“交叠”现象，就能找出属于同一个基因的所有EST序列，进而将它们拼接成和完整基因相对应的全长cDNA序列。而到目前为止，公共EST数据库(dbEST)中已经收集到约800万条的人的EST序列。估计这些序列已覆盖了人类全部基因的95%以上，平均起来每个基因有10倍以上的覆盖率。）
生物信息学分析
生物信息学分析 生物信息学难吗？ 经常有人向我问这个问题，这有什么疑问吗？如果不难学，根本就不用问我这个问题。也无需投入那么多时间精力就能掌握，更无需花费三四千元参加线下的培训班，也不会月薪过万。所以，答案很肯定，道理很简单：生物信息比较难学。 为什么难学？ 我总结里几点原因。首先，这是一个交叉学科，要求你既要有生物学的基础，又要有很强的计算机操作技能。这个就有点困难了。因为只是一个生物学就包括多个门类，有很多东西需要去学习，还需要学习计算机知识。很多人一门内容还没学明白，现在还得在加一门，这就属于祸不单行，雪上加霜，屋漏偏逢连夜雨。因此，这种既懂生物学，又懂计算机的复合型人才就比较短缺。而且，生物信息本质上属于数据挖掘，除了生物，计算机，到后面还需要极强的统计学知识才能做好数据分析，所以，还得加上统计学，也就是生物信息学=生物学+计算机科学+统计学三门学科的知识，这也就是为什么生物信息学比较难学。 第二个原因，生物信息本身就包括很多内容，比如DNA的分析，RNA的分析，甲基化的分析，蛋白质的分析等方面，每一
门类又完全不同，从物种方面来分，动物，植物，微生物，医学等有差别很大，很难有一劳永逸，放之四海而皆准的分析方法。 第三个原因就是生物信息是一门快速发展的学习，会出现很多新的测序方法，比如sanger测序，illumina，BGIseq，PacBio，IonTorrent，Nanopore等，每一个平台技术原理完全不同，因此数据特点也完全不同，这就需要针对每一个平台的数据做专门的学习，而且每个平台又在不断的推陈出现，可能今天你刚开发好的方法，产品升级了，都得推倒重来。还有很多新的技术，例如现在比较火的单细胞测序，Hi-C测序，Bionano测序等等内容，以后还出现更多新技术新方法，足够让你活到老，学到老。当然，你先要能活到老，吾生也有涯，而知也无涯。以有涯随无涯，殆已！ 高风险才有高收益 当然啦，虽然你已经看到学习生物信息肯定是不容易了，门槛很高，但是呢，门槛高也有很多好处，就是挡住了一部分人，当你学会了，迈过门槛，你的身价就提高了。如果人人都很容易掌握了，那么也就不值钱了。所以，生物信息，前途是光明的，道路是曲折的。