生物信息学基础讲座
《生物信息学》课件
生物信息学的重要性
解释生物信息学在生物科学 研究、药物开发和医学诊断 中的重要作用。
生物信息学的发展历程
1
计算机技术的进步
描述计算机技术的不断发展为生物信息学提供了强大的工具和平台。
2
基因测序技术的突破
介绍基因测序技术的革命性进步，推动了生物信息学的发展。
3
开放数据共享
解释开放数据共享促进了生物信息学研究的合作和创新。
生物信息学的基本原理
1 序列比对
2 基因功能注释
3 数据挖掘和机器学习
阐述序列比对在生物信息 学中的核心作用，用于识 别相似的DNA、RNA和蛋 白质序列。
描述基因功能注释的流程， 用于理解基因的功能和作 用。
介绍数据挖掘和机器学习 在生物信息学中的应用， 用于发现生物学模式和预 测结构。
生物信息学的未来发展趋势
技术革新
预测未来生物信息学将受益于技 术的不断革新，如人工智能、大 数据和基因编辑。
研究领域拓展
探索生物信息学在新兴领域，如 单细胞测序和微生物组学中的应 用潜力。
多学科融合
强调生物信息学将与其他学科， 如人类基ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ组学和系统生物学， 进行深入交叉。
《生物信息学》PPT课件
欢迎来到《生物信息学》PPT课件。本课程将带您了解生物信息学的定义、应 用、发展历程、基本原理和未来发展趋势。
导入生物信息学
什么是生物信息学
介绍生物信息学是一门跨学 科领域，结合了生物学和计 算机科学的知识，用于解析 和研究生物信息。
生物信息学的应用领域
探索生物信息学在基因组学、 蛋白质组学、转录组学等领 域的广泛应用。
生物信息学导论精品PPT课件
2020/10/5
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概述
➢ 生物信息学往哪里去
表18-1生物信息学的过去、现在和将来
二十世纪90年代 的生物信息学
当前的生物信息 学
未来的生物信息 学
2020/10/5
主要内容
大规模基因组学与蛋白质组学的实 验数据形成的一级数据库及其相应 的分析方法与工具
由一级数据库分类、归纳、注释得 到的基因组学与蛋白质组学二级数 据库 （知识库）及其相应的分析方法与 工具
细胞和生物体的完全计算机表示
目的 了解单个基因和蛋白 质的功能与用途
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概述
➢ 生物信息学的起源
DNA自动测序构成过巨大的冲击，因为它曾经是各种生物学数据高通 量产出的前沿阵地。像表达序列标签（ESTs），单核苷多态性（SNPs）都 和基因序列密切相关。随后发展的研究基因表达模式（profile）的DNA微 阵列技术、用于探测蛋白质相互作用的酵母双杂交系统、以及质谱技术极 大地让生命科学类数据库飞速膨胀。结构基因组学方面的新技术还不能大 规模地产生数据，但它们正在导致蛋白质三维结构数据的增加。
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概述
➢ 生物信息学往哪里去
尽管最近十年来，高通量检测技术与信息技术的结合让人们认识了大 量的基因和蛋白质，但是和物理学、化学相比较，生物学仍旧是一门不成 熟的学科，因为对于生命过程，我们无法根据一般性原理做出像卫星轨道 那样精确的预测。随着数据的不断膨胀和知识的积累，也借助于生物信息 学，这种情形很有可能发生改变。
生物信息学导论
Introduction to Bioinformatics
Email: Tel:
2020/10/5
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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
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。
生物信息学课堂ppt课件
只是出现在电子出版物的文本中。
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产生 生物信息学的
❖ ２０世纪后期，生物科学技术迅猛发展，无论从数量上还是从质量上都 极大地丰富了生物科学的数据资源。数据资源的急剧膨胀迫使人们寻求 一种强有力的工具去组织这些数据，以利于储存、加工和进一步利用。 而海量的生物学数据中必然蕴含着重要的生物学规律，这些规律将是解 释生命之谜的关键，人们同样需要一种强有力的工具来协助人脑完成对 这些数据的分析工作。
❖ 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。
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重要性 生物信息学的
❖ 生物信息学不仅是一门学科，更是一种重要的研究开发工具。 ❖ 从科学的角度来讲，生物信息学是一门研究生物和生物相关
系统中信息内容与信息流向的综合系统科学。只有通过生物 信息学的计算处理，人们才能从众多分散的生物学观测数据 中获得对生命运行机制的系统理解。 ❖ 从工具的角度来讲，生物信息学几乎是今后所有生物（医药） 研究开发所必需的工具。只有根据生物信息学对大量数据资 料进行分析后，人们才能选择该领域正确的研发方向。 ❖ 生物信息学不仅具有重大的科学意义，而且具有巨大的经济 效益。它的许多研究成果可以较快地产业化，成为价值很高 的产品。
分析(主要研究内容) 应用(多个领域)
主要由数据库、计算机网络和应用软件三大部分构成
2
定义
❖ 收集、维护、传播、分析以及利用在分子生物学研究中获得的大量数据。
生物信息学（bioinformatics）是生物学与计算机科学以及应用数学等学
生物信息学分析方法介绍PPT课件
目录
• 生物信息学概述 • 基因组学分析方法 • 转录组学分析方法 • 表观遗传学分析方法 • 蛋白质组学分析方法 • 生物信息学分析流程和方法比较
01
生物信息学概述
生物信息学的定义和重要性
定义
生物信息学是一门跨学科的学科，它利用计算机科学、数学和工程学的原理和 技术，对生物学数据进行分析、建模和解读，以揭示生命现象的本质和规律。
研究蛋白质的序列、结构 和功能，以及蛋白质相互 作用和蛋白质组表达调控 机制。
研究基因转录本的序列、 结构和表达水平，以及转 录调控机制。
研究基因表达的表观遗传 调控机制，如DNA甲基化 、组蛋白修饰等。
通过对患者基因组、蛋白 质组和转录组等数据的分 析，为个性化医疗和精准 医学提供支持。
02
基因组学分析方法
基因组注释
基因组注释是指对基因组序列中的各 个区域进行标记和描述的过程，包括 基因、转录单元、重复序列、调控元 件等。
注释信息可以通过数据库（如RefSeq、 GeneBank等）或注释软件（如GATK、 ANNOVAR等）获取。注释信息对于 理解基因组的生物学功能和进化关系 具有重要意义。
基因组变异检测
基因组变异检测是指检测基因组序列 中的变异位点，包括单核苷酸变异、 插入和缺失等。
VS
变异检测对于遗传疾病研究、进化生 物学和生物进化研究等领域具有重要 意义。常用的变异检测方法有SNP检 测、CNV检测等，它们基于不同的原 理和技术，具有不同的适用范围和精 度。
03
转录组学分析方法
RNA测序技术
利用生物信息学方法和算法，对 RNA测序数据进行基因融合检测， 寻找融合基因及其融合方式。
基因融合检测结果可以为研究肿 瘤等疾病提供重要线索，有助于 深入了解疾病发生发展机制。
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。
中国科技大学系列：《生物信息学》ppt课件
Step1：多重比对 位置对齐，多重比对（不考虑空位）：
家族一
家族二
FK I LK
I I FFF
统计每种氨基F酸K出现I 的K 频K率； I I F I F
fi
=
氨基酸i的数目/总氨基酸数目
FF I LL
I
K
F
F
L
fL = 12/60 = 0.2
..
FF I KL
I KF I L
家族三 K I FKK K I FLK KLFKL KLFLL
搜索有限空间，类似于BLAST算法
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动态规划算法：Hyperlattice
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注意 最优的多序列比对，其两两序列之间的比对不一定最优。
最优的多序列比对
非最优的双序列比对
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MSA程序 MSA - Multiple Sequence Alignment David Lipman等，1989年初始开发； 应用多维动态规划算法，得到最优的全局比对。 工具资源：
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ClustalW/X：计算过程 1. 将所有序列两两比对，计算距离矩阵； 2. 构建邻接进化树(neighbor-joining tree)/指导树(guide tree)； 3. 将距离最近的两条序列用动态规划的算法进行比对； 4. “渐进”的加上其他的序列。
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两两比对，构建距离矩 阵 指导树的构建
K
F
I
L
K
1
1
6
➢ e.g. N(LFK)= 3 + 0 +13 = 6
2
1
I
1
2
1
L
6
1
1
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Step4：计算各氨基酸相对突变率 每种氨基酸相对突变率mi