生物信息学简单介绍
1分左右的生信文章
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生物信息学是一门涉及生物学、统计学和计算机科学的交叉学科，它的应用领域非常广泛，包括基因组学、蛋白质组学、转录组学和代谢组学等。
生物信息学的研究方法主要包括序列分析、结构生物信息学、功能基因组学和系统生物学等。
近年来，随着高通量测序技术的发展，生物信息学在生命科学研究中发挥着越来越重要的作用。
生物信息学在基因组学领域的应用已经成为了研究热点之一。
基因组学研究旨在全面了解一个生物体的基因组结构、功能和调控机制。
通过生物信息学分析，可以对基因组中的基因定位、编码蛋白质的功能预测、基因表达调控网络的构建等进行深入研究，为遗传病的诊断和治疗提供理论依据。
此外，在蛋白质组学领域，生物信息学也发挥着重要作用。
蛋白质是生物体内最重要的功能分子之一，研究蛋白质的结构和功能对于理解生物体内的生命活动具有重要意义。
生物信息学可以通过蛋白质序列分析、结构预测、蛋白质相互作用网络构建等方法，帮助科学家更好地理解蛋白质的功能和相互作用关系。
总之，生物信息学作为一门新兴的交叉学科，对于生命科学研究具有重要意义，它的应用已经深入到基因组学、蛋白质组学、转录组学和代谢组学等多个领域，为生命科学研究提供了强大的工具和方法。
随着技术的不断进步和生物信息学理论的不断完善，相信生物信息学在未来会发挥越来越重要的作用，为人类健康和生命科学研究作出更大的贡献。
《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。
生物信息学专业介绍
生物信息学专业介绍生物信息学是一门综合性的学科，融合了生物学、计算机科学和数学等多个领域。
它利用计算机和相关技术处理、分析和解释生物学数据，以揭示生物学和基因组学的内在规律。
随着生物学和基因组学的迅速发展，生物信息学已经成为现代生命科学研究和应用中不可或缺的一部分。
生物信息学为生命科学的研究提供了强大的工具和方法。
它通过计算机科学的技术，如算法、数据挖掘和机器学习，来处理、存储和分析大规模的生物学数据，如基因序列、蛋白质结构和代谢途径等。
生物信息学的主要任务包括：基因组序列比对、基因识别、蛋白质结构预测、基因表达分析、蛋白质分类等。
在生物信息学专业中，学生将学习生物学和计算机科学的基础知识，如生物学、生物化学、分子生物学和编程等。
此外，他们还将学习生物信息学的相关技术和工具，如序列比对、基因组组装、蛋白质结构预测、基因表达分析和系统生物学等。
通过理论课和实践培训，学生将培养数据分析、问题解决和团队合作的能力。
生物信息学专业毕业生可以在许多领域找到就业机会。
他们可以在科学研究机构、大学和医院的实验室从事生物信息学研究工作，参与基因组学、蛋白质学和药物设计等项目。
他们还可以在制药、医疗器械和生物技术公司中担任数据科学家、生物信息学专家或研发工程师等职位。
此外，生物信息学专业毕业生还可以选择继续攻读硕士或博士学位，开展更深入的研究工作。
生物信息学在生命科学和医学领域有着广泛的应用。
它可以帮助科学家们解读和理解基因组信息，揭示基因和蛋白质的功能和相互作用关系。
通过生物信息学的技术，科学家们可以预测基因的表达模式和蛋白质的折叠结构，从而为疾病的诊断和治疗提供指导。
生物信息学还在新药研发、基因治疗和个性化医学等方面起到重要的作用。
利用生物信息学的技术，科学家们可以对药物的靶标进行分析和筛选，加速新药的开发过程。
同时，生物信息学可以帮助医生根据患者的基因组信息制定个性化的治疗方案，提高治疗效果和减少不良反应。
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。
【专业介绍】生物信息学专业介绍
【专业介绍】生物信息学专业介绍生物信息学专业主要学习生物信息学的基本理论和方法，受到相关科学实验和科学思维的基本训练，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，具备生物信息的收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，具有较好的业务素质。
生物信息学专业介绍一：培养目标生物信息学专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作的高级科学技术人才。
生物信息学专业介绍二：主要课程系统生物学，生物化学，分子生物学，计算机语言与算法，生物信息学基础，核酸序列信息学，蛋白质组学，分子进化和基因芯片技术等。
生物信息学专业介绍三：知识技能1．掌握普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学等基本知识和实验技能；2．掌握计算机科学与技术基本知识和编程技能(包括计算机应用基础、Linux基础及应用、数据库系统原理、模式识别与预测、生物软件及数据库、Perl编程基础等)，具备较强的数学和统计学素养(高等数学I、II、生物统计学等)；3．掌握生物信息学、基因组学、计算生物学、蛋白质组学、生物芯片原理与技术的基本理论和方法，初步具备综合运用分子生物学、计算机科学与技术、数学、统计学等知识和技能，解决生物信息学基本问题的能力；4．掌握生物信息学资料的查询、文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的基本方法，具有一定的实验设计、结果分析、撰写论文、参与学术交流的能力；5．熟悉国家生物信息产业政策、知识产权及生物安全条例等有关政策和法规；6．了解生物信息学的理论前沿、应用前景和最新发展动态；7．具有较好的科学人文素养和较强的英语应用能力，具备较强的自学能力、创新能力和独立解决问题的能力；9．具有较好的科学素质、竞争意识、创新意识和合作精神。
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。
生物信息学的基础理论
生物信息学的基础理论生物信息学是一门交叉性学科，涵盖了生物学、计算机科学、数学等多个学科。
它的基础理论包括分子生物学、计算机科学、统计学等多个方面。
本文将主要介绍生物信息学的基础理论。
一、分子生物学基础生物信息学最基本的理论就是分子生物学。
分子生物学是研究生命现象的分子基础的学科。
它包括核酸、蛋白质、酶等分子的结构、功能及其表达调控的机制等。
分子生物学为生物信息学提供了生命现象的基本单位，在DNA、RNA和蛋白质水平上揭示了生命的整个机理。
分子生物学理论为生物信息学发展提供了基础，是生物信息学的核心。
DNA和RNA是生命的遗传信息媒介，也是生物信息学的核心研究对象。
蛋白质是细胞内许多重要功能和过程的实际执行者，生物信息学研究蛋白质序列与结构与其功能关系。
二、计算机科学基础生物信息学是一门技术和计算密集型的学科。
计算机科学提供了工具和新方法，实现了许多生物信息学应用。
计算机科学的基础理论为生物信息学的软件、算法和模型的开发奠定了基础。
计算机科学主要研究计算机的范畴分解、计算机系统结构、操作系统、数据库系统、程序设计语言、网络技术等领域，同时将这些技术应用到各项领域。
在生物信息学中，计算机科学以其强大的运算能力和算法设计为该领域提供了重要的技术支持。
三、统计学基础生物信息学需要处理大量的数据，其中更需要解决的问题是如何从这些数据中提取有用的信息。
统计学是生物信息学的另一重要基础。
在生物信息学领域，统计学的方法可以实现基因和蛋白质的定量和定性分析，模拟分子生物学过程，如分子动力学模拟和分子对接等。
统计学常用的方法包括回归、聚类、分类和多元分析等。
这些方法为生物信息学提供了帮助，可以对大量数据进行挖掘和分析。
四、生物信息学实践生物信息学的基础理论提供了重要知识支持，是实践的基础。
在生物信息学实践中，生物学家，计算机科学家和数学家需要相互合作，才能设计出高效的算法和模型，从而更深入地了解生命的运作机制和发展。
2023年生物信息学专业介绍
2023年生物信息学专业介绍生物信息学是研究生物信息及其相关领域的学科，也是计算机科学与生物学交叉的前沿领域，涉及生物信息学基础理论、算法实现与应用等方面。
生物信息学通过对生物组学数据进行加工、分析和解释，帮助科学家更深入地理解生物系统的复杂性，为生物学研究提供了强有力的工具和方法。
生物信息学主要涉及以下几个方面的内容：生物信息学基础理论生物信息学研究的基础理论主要有：生物信息学的概念、生物大数据、生物信息学算法及原理、生物数据库、生物系统学理论等。
生物信息学的逐步发展将生物学研究推向了全新的境界。
生物信息学将计算机技术应用于生物学领域，使得分析和处理大量复杂的生物学数据变得更加高效和有效。
生物信息学中的算法实现生物信息学中常用的算法有：序列比对、序列重组、模式识别、聚类、机器学习、搜索算法、人工智能等。
生物信息学算法不仅能够对基因组、转录组和蛋白组数据进行复杂分析，还能提取生物序列中的重要信息并进行特征提取，从而为生物学研究带来新的思路和方法。
生物信息学的应用生物信息学的应用领域很广泛，例如：基因诊断、物种鉴定、生物医药研究、农业和环境保护等。
使用生物信息学技术可以更快地发现新的基因、研究重要的生物过程、设计新药和提高种植业和畜牧业的产量。
随着生物技术的不断发展，生物信息学的研究也在不断深入。
目前生物信息学的发展重点已经转向了基于机器学习的人工智能算法、生物数据挖掘的深度学习等领域，同时还应用于医疗健康管理、疾病预防、诊断和治疗等方面。
生物信息学专业的学习难度较大，涉及的知识体系也非常广，需要有较强的数学和计算机技术基础。
在学习生物信息学专业之前，需要掌握一定的生物学、生物化学、计算机编程等方面的基础知识。
除了理论与实践的课程外，实习和科研成果的获得也很重要，可以加深对生物信息学的理解和掌握。
生物信息学专业毕业生通常会进入国际知名生物信息公司、医药公司、生物技术公司、科研机构、医疗保健机构、大学和政府机构等领域。
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作为源头，找到基因组序列中代表蛋白质和RNA基因的编码区，同时阐明基
因组中大量存在的非编码区的信息实质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言 规律。在此基础上归纳、整理与基因组遗传信息释放及调控相关的转录普和
蛋白质普的数据，从而认识生物有机体的代谢、发育、分化、进化规律。
• 狭义：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。
EMBL核酸序列数据库
• EMBL是欧洲生物信息学研究所(EBI) 维护的核酸序列数据构成，查询检索 可以通过因特网上的序列提取系统 (SRS)服务完成。
DDBJ数据库
• 日本DNA数据仓库(DDBJ)也是一个 全面的核酸序列数据库，与Genbank 和EMBL核酸库合作交换数据。使用 其主页上提供的SRS工具进行数据检 索和序列分析。
三大基因数据库之间的关系
GenBank
Public free Available via Internet
EMBLபைடு நூலகம்Data Library
DDBJ (DNA Data Bank of Japan)
这三个机构相互合作互通有无，数据库中的数据基本一致，仅在格式上有些差异， 但对某一特定序列的查询，三个数据库会给出一样的结果。这三个数据库的数据来源 于世界各国众多的研究机构和核酸测序小组以及科学文献。现在，用户可以通过互联 网将核酸序列数据提交给这三个数据库系统的任何一个。
• 基因的电脑克隆原理很简单，就是找到属于同一 基因的所有EST片段，再把它们连接起来。由于 EST序列是全世界很多实验室随机产生的，所以属 于同一基因的很多EST序列间必然有大量重复小片 段，利用这些小片段作为标志就可以把不同的EST 连接起来，直到发现了他们的全长，这样就可以 通过电脑克隆到一个基因。 • 如果这个基因以前未曾发现过，那它就是一个新 基因。 • 但是进行电脑克隆基因的程序设计复杂，计算量 巨大。
2.生物信息学数据库
• 数据库是生物信息学的主要内容，各种数据库几 乎覆盖了生命科学的各个领域。目前国际上已建 立了许多公共生物信息学数据库，包括核酸序列 数据库、蛋白质序列数据库、蛋白质片段数据库、 生物大分子结构数据库和生物学文献数据库等。 这些数据库有专门的机构建立和维护，这些机构 负责数据的收集、组织、管理和发布，并提供在 线检索和分析工具，向生物学研究人员提供有用 的信息。 • 生物信息分析已经成为分子生物学研究必须要借 助的一种方法。数据及其相关的分析软件是生物 信息学研究和应用的重要基础，也是分子生物学 研究必备的工具。
1.3 获取生物的完整基因组
模式生物基因组计划 酵母、线虫、果蝇、细菌、拟南芥等共约 50 多 种已完成， 70 余种正在进行。目前总量已达 60 亿碱基对！
基因组研究的首要目标是获得生物体的基因组全部核苷酸序列。
模式生物
Ureaplasma urealyticum Bacillus subtilis Drosophila melanogaster
1.5基因组中非编码蛋白质区域的结构与功能
• 近年来的研究表明，在细菌这样的微生物中，非编码蛋白 质的区域只占整个基因组序列的10%～20%。随着生物的进 化，非编码区越来越多，在高等生物和人的基因组中非编 码序列已占基因组序列的绝大部分。这表明这些非编码序 列必定具有重要的生物功能。普遍的认识是，它们与基因 的表达调控有关。 • 对人类基因组来说，迄今为止，人们真正掌握规律的只有 DNA上的编码蛋白质的区域（基因），最新资料说明这部 分序列只占基因组的1.1%。仅占人类基因组1.1%的编码区 的相关研究已经缔造了数十名诺贝尔奖获得者，98%非编 码区蕴含的成果数量将是十分可观的，因此寻找这些区域 的编码特征、信息调节与表达规律是未来相当长时间内的 热点课题，是取得重要成果的源泉。
2.1 核酸序列数据库
• • • • • 1.GenBank/EMBL/DDBJ 2.基因组数据库 3.表达序列标签数据库 4.序列标记位点数据库 5.面向基因聚类数据库
2.1.1
• GenBank
• EMBL
3大核酸数据库
• DDBJ
Genbank
• Genbank是美国国家生物技术信息中心 (NCBI)建立和维护的DNA数据库。由按 物种及数据获取手段分割成的17个子数 据库构成。使用Entrez数据管理系统， 通过该系统可以检索基本的DNA基因图 谱、蛋白质序列及结构数据库。 • 其中通过与MEDLINE的连接，还能够得 到关于该序列的更进一步的信息，比如 有关的文献摘要甚至全文。
1.1 生物信息学（Bioinformatics）这一名词的由来
八十年代末期，马来西亚的美籍学者林华 安（Hwa A. Lim）认识到将计算机科学与生物 学结合起来的重要意义，开始留意要为这一领域 构思一个合适的名称。 因此不久，他便进一步把它更改为“bioinformatics（或bio/informatics）”。但由于当 时的电子邮件系统与今日不同，名称中的 -或/符 号经常会引起许多问题，林博士于是将其去除， “bioinformatics”就正式诞生了，林博士也因此 赢得了“生物信息学之父”的美誉。
Escherichia coli K12
Escherichia coli O157:H7
大肠杆菌是研究得最为详尽的一个模式生物。这种 只有1.6微米长的、可以迅速繁殖的单细胞原核生物， 已经成为实验室和基因工程的重要工具。
模式生物(Model Organism)
Drosophila melanogaster
• 虽然分子生物学研究各个领域的侧重点有 所不同，但是研究对象之间存在着密切的 内在联系，如DNA与蛋白质序列之间、基因 调控与基因表达之间的联系等，因而实验 数据之间就必然存在着某些联系。 • 一个研究领域的相关数据会影响另一个领 域的进展。各类数据库已成为联系分子生 物学各个方面研究的桥梁和纽带。
1.4发现新基因和新的核苷酸多态性
• 发现新基因是当前国际上基因组研究的热 点，使用生物信息学的方法是发现新基因 的重要手段。比如啤酒酵母完整基因组所 包含的基因约6000个，大约60%的基因是通 过信息分析得到的。
1.2.1基因的电脑克隆
• 利用EST数据库发现新基因也被称为基因的 电脑克隆。EST序列是基因表达的短的cDNA 序列，它们携带着完整基因的某些片段的 信息。目前，Genbank的EST数据库中水稻 EST序列已达124万条，拟南芥达80万条， 而人类的EST序列已超过957万余条，它大 约覆盖了人类基因的90%以上。
生物信息学数据库几个明显的特征：
• （1）数据库更新速度不断加快，数据量呈指数增长。如， 核酸序列数据以每年翻番的速度增长，而增长更快的则是数 据库的使用频率，每年增长幅度为200 ～ 500%。 • （2）数据库的复杂程度不断增加。除基本数据之外，还包 括大量的注释、链接、参考文献等信息。 • （3）数据库使用的高度计算机和网络化。许多数据库服务 器已从工作站升级到大型服务器，使数据库能够高效地管理 数据和为用户服务，并在专门的硬件上运行服务程序。 • （4）面向应用。各个数据库除了提供数据外还提供许多分 析工具，如核酸数据库提供的序列搜索、基因识别程序等。 • （5）二级数据库的开发。在原始数据库的基础上进一步开 发出许多二级数据库，如蛋白质分类数据库、蛋白质二级结 构数据库等。
1.2.2 从基因组DNA中预测新基因
• 从基因组序列预测新基因，本质上是把基 因组上编码蛋白质的区域和非编码蛋白质 的区域区分开来。对于理论方法来讲就是 要找到在编码区和非编码区哪些数学、物 理学特征是不一样的。将这些序列与已知 基因数据库进行比较，就可以发现新基因。
1.2.3发现核苷酸多态性
• 20世纪50年代以来，生命科学进入了前所未有的 高速发展阶段，在短短几十年积累了大量的数据。 据不完全统计，目前在国际数据库中记录的DNA序 列的碱基早已超过了100亿； • 而随着人类和其他模式生物基因组测序的完成， 可以预计今后DNA序列数据的增长将更为惊人； • 与此同时，蛋白质的一级结构，即氨基酸序列的 数据的积累也随之增加，迄今已测定一万多种蛋 白质的不同分辨率的空间结构。 • 这一切构成了一个生物学数据的海洋。
• 核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism ,SNP）是指基因组内DNA中某一特 定核苷酸位置上存在转换、颠换、插入、缺失等 变化。 • 现在普遍认为SNP研究是植物基因组计划走向应用 的重要步骤之一。因为SNP将提供一个强有力的工 具，用于与重要农艺形状相关基因的鉴定以及生 物学的基础研究等。
生物信息学 Bioinformatics
content
• 1.生物信息学简介 • 2.生物信息学数据库 • 3.生物信息学软件 • 4.生物信息学门户网站 • 5.生物信息学在基因芯片技术中的作用
1.生物信息学简介
1.1 生物信息学（Bioinformatics）这一名词的由来 1.2 Bioinformatics的定义 1.3 获取生物的完整基因组 1.4发现新基因和新的核苷酸多态性 1.5基因组中非编码蛋白质区域的结构与功能
plasmids viruses bacteria fungi plants algae insects mollusks bony fish amphibians reptiles
birds
mammals 104 105 106 107 108 109 1010 1011
模式生物(Model Organism) Escherichia coli 大肠杆菌
rat
Borrelia burgorferi
Plasmodium falciparum
Borrelia burgorferi
Aquifex aeolicus
Neisseria meningitidis Z2491