生物信息学课程设计实验报告—典型的生物信息学分析报告
生物数据上机实验报告
一、实验名称生物数据上机实验二、实验目的1. 熟悉生物数据处理的常用软件及其基本操作。
2. 学习生物数据的整理、分析和可视化方法。
3. 培养对生物数据的敏感性和分析能力。
三、实验原理生物数据是指生物科学研究中收集到的各种数据，包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学等领域的实验数据。
本实验旨在通过上机操作，学习如何使用生物信息学软件对生物数据进行整理、分析和可视化，从而更好地理解生物学现象和规律。
四、实验器材1. 电脑2. 生物信息学软件（如R、Python、MATLAB等）3. 生物数据集五、实验步骤1. 数据整理- 下载并导入生物数据集。
- 检查数据完整性，包括数据类型、缺失值等。
- 对数据进行清洗，去除异常值和噪声。
2. 数据分析- 使用R或Python等软件进行数据分析。
- 根据实验目的，选择合适的统计方法进行分析，如相关性分析、差异分析等。
- 使用可视化工具（如ggplot2、Seaborn等）展示分析结果。
3. 结果可视化- 将分析结果以图表形式展示，如散点图、柱状图、热图等。
- 对图表进行美化，包括字体、颜色、标题等。
4. 结果讨论- 根据分析结果，对生物学现象进行解释和讨论。
- 提出进一步研究的方向和假设。
六、实验结果1. 数据整理- 导入数据集：成功导入基因组学数据集，数据包含基因表达水平、样本信息等。
- 数据检查：发现数据集中存在缺失值，已进行清洗处理。
2. 数据分析- 相关性分析：分析基因表达水平与样本信息之间的相关性，发现某些基因与样本类型之间存在显著相关性。
- 差异分析：分析不同样本类型之间的基因表达差异，发现某些基因在特定样本类型中表达水平显著升高或降低。
3. 结果可视化- 散点图：展示基因表达水平与样本信息之间的相关性。
- 柱状图：展示不同样本类型中基因表达水平的差异。
- 热图：展示基因表达水平的聚类情况。
4. 结果讨论- 根据分析结果，推测特定基因可能与特定样本类型相关，进一步研究该基因在生物学过程中的作用。
关于生物信息学的调查报告
关于生物信息学的调查报告简介：生物信息学（Bioinformatics）[1] 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。
发展阶段：前基因组时代（20世纪90年代前）这一阶段主要是各种序列比较算法的建立、生物数据库的建立、检索工具的开发以及DNA和蛋白质序列分析等。
基因组时代（20世纪90年代后至2001年）这一阶段主要是大规模的基因组测序，基因识别和发现，网络数据库系统地建立和交互界面工具的开发等。
后基因组时代（2001至今）随着人类基因组测序工作的完成，各种模式生物基因组测序的完成，生物科学的发展已经进入了后基因组时代，基因组学研究的重心由基因组的结构向基因的功能转移。
这种转移的一个重要标志是产生了功能基因组学，而基因组学的前期工作相应地被称为结构基因组学。
计算机科学与生物学的关系：计算机是仿生学的产物，自然和生物学是有关系的，他的存储，信息传输都是仿生物的神经系统运作的，而计算机又是现今生物研究的工具。
当今世界，科学技术发展突飞猛进，新兴学科、交叉学科不断涌现，科技进步对经济社会的影响作用日益广泛和深刻。
伴随着信息科技革命方兴未艾的浪潮，生命科学和生物技术的发展也正在展现出无可限量的前景。
越来越多的人们已经预见到，一个生命科学的新纪元即将来临，21世纪将是生命科学的迅猛发展的时代。
如今现代生物技术广泛应用于农业、医药与健康、能源、环境保护等领域，对科技发展、社会进步和经济增长产生极其重要而深远的影响。
现代生物技术是以20世纪70年代DNA重组技术的建立为标志的，它是一门集生物学、医学、工程学、数学、计算机科学、电子学等多学科相互渗透的综合性学科。
Python数据分析实战之生物信息学数据分析案例
Python数据分析实战之生物信息学数据分析案例生物信息学是生命科学与信息科学相结合的交叉学科，它通过对生物数据的收集、处理和分析，揭示生物学中的规律和机制。
Python作为一种强大的编程语言，在生物信息学领域也得到了广泛的应用。
本文将介绍Python在生物信息学数据分析方面的实战案例，带您领略Python在解决生物学问题上的威力。
1. 数据获取与预处理在生物信息学数据分析中，数据的获取和预处理是至关重要的步骤。
我们常常需要从公共数据库如NCBI、Ensembl等下载生物数据，并对其进行清洗和格式转换以便后续分析。
使用Python的`Biopython`库可以方便地实现这一步骤，例如：```pythonfrom Bio import SeqIO# 从GenBank下载序列数据seq_record = SeqIO.read("sequence.gb", "genbank")# 清洗数据，去除无用信息clean_seq = clean_data(seq_record.seq)# 将序列保存为FASTA格式文件SeqIO.write(clean_seq, "clean_sequence.fasta", "fasta")```2. 序列分析与比对生物信息学中常见的任务之一是对生物序列进行分析和比对，以寻找序列之间的相似性和差异性。
Python提供了丰富的工具和库来实现这些功能，例如`Biopython`中的`Seq`和`Align`模块：```pythonfrom Bio.Seq import Seqfrom Bio.Align import pairwise2# 创建序列对象seq1 = Seq("ATCGATCG")seq2 = Seq("ATGGATCG")# 序列比对alignments = pairwise2.align.globalxx(seq1, seq2)```3. 基因组学数据分析基因组学数据分析是生物信息学中的重要分支，涉及到对基因组序列、基因结构和基因组功能的研究。
生物仿真分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验名称生物仿真分析实验二、实验目的1. 了解生物仿真的基本概念和原理。
2. 掌握使用仿真软件进行生物系统建模和模拟的方法。
3. 分析仿真结果，验证生物系统的行为和机制。
三、实验原理生物仿真是指利用计算机技术对生物系统进行建模和模拟的过程。
通过构建数学模型，模拟生物体的生理、生化过程，分析其行为和机制。
本实验采用仿真软件对某一生物系统进行建模和模拟，通过调整模型参数，观察系统行为的变化。
四、实验设备1. 仿真软件：如MATLAB、Simulink等。
2. 生物数据：实验所需的相关生物数据。
3. 计算机：运行仿真软件的计算机。
五、实验步骤1. 数据准备：收集实验所需的生物数据，包括生理参数、生化参数等。
2. 模型构建：利用仿真软件，根据实验数据构建生物系统的数学模型。
3. 模型验证：通过调整模型参数，验证模型在特定条件下的准确性和可靠性。
4. 模拟实验：在验证模型的基础上，进行模拟实验，观察系统行为的变化。
5. 结果分析：分析仿真结果，验证生物系统的行为和机制。
六、实验结果1. 模型构建：根据实验数据，成功构建了某一生物系统的数学模型。
2. 模型验证：通过调整模型参数，验证了模型在特定条件下的准确性和可靠性。
3. 模拟实验：在模型验证的基础上，进行了模拟实验，观察到了系统行为的变化。
4. 结果分析：通过分析仿真结果，验证了生物系统的行为和机制。
七、讨论和分析1. 模型构建：在构建生物系统模型时，充分考虑了实验数据的准确性和可靠性。
通过调整模型参数，验证了模型的准确性和可靠性。
2. 模拟实验：通过模拟实验，观察到了系统行为的变化，进一步验证了生物系统的行为和机制。
3. 结果分析：仿真结果与实验数据基本一致，验证了生物系统的行为和机制。
八、注意事项1. 数据收集：在收集实验数据时，应注意数据的准确性和可靠性。
2. 模型构建：在构建生物系统模型时，应充分考虑生物系统的复杂性和动态性。
3. 模拟实验：在模拟实验过程中，应注意调整模型参数，以观察系统行为的变化。
生物信息学分析
生物信息学分析随着科技的不断进步，生物信息学已成为现代生物学研究的重要工具。
生物信息学分析不仅帮助我们更好地理解生命现象，还在疾病诊断、药物研发等领域发挥着重要作用。
本文将介绍生物信息学分析的基本概念、方法和应用。
一、生物信息学分析的基本概念生物信息学分析是指利用计算机技术、数学和统计学方法对生物数据进行分析、处理和解释的过程。
生物数据包括基因组序列、蛋白质序列、基因表达谱、蛋白质蛋白质相互作用等。
通过对这些数据进行生物信息学分析，我们可以揭示生物分子之间的相互关系，了解生命现象的内在规律。
二、生物信息学分析的方法1. 序列比对：序列比对是生物信息学分析中最基本的方法，用于比较不同生物分子之间的相似性。
常用的序列比对工具有BLAST、Clustal Omega等。
2. 蛋白质结构预测：蛋白质结构预测是根据蛋白质序列预测其三维结构的过程。
常用的蛋白质结构预测工具有AlphaFold、Rosetta等。
3. 基因表达谱分析：基因表达谱分析用于研究基因在不同生物过程、不同环境条件下的表达水平变化。
常用的基因表达谱分析工具有DESeq2、EdgeR等。
4. 蛋白质蛋白质相互作用网络分析：蛋白质蛋白质相互作用网络分析用于研究蛋白质之间的相互作用关系，揭示生命活动的分子机制。
常用的蛋白质蛋白质相互作用网络分析工具有Cytoscape、Gephi等。
三、生物信息学分析的应用2. 药物研发：生物信息学分析可以帮助我们筛选潜在的药物靶点，预测药物分子的生物活性，加速药物研发过程。
例如，通过蛋白质结构预测，可以筛选出具有特定功能的蛋白质作为药物靶点。
3. 个性化医疗：生物信息学分析可以帮助我们了解个体的基因组、蛋白质组等信息，为个性化医疗提供依据。
例如，通过对个体基因组的分析，可以预测个体对特定药物的反应，为临床用药提供指导。
生物信息学分析在生命科学研究中发挥着越来越重要的作用。
随着生物数据量的不断增加和计算技术的不断进步，生物信息学分析将为我们揭示生命现象的奥秘提供更多有力工具。
实验六-系统发育分析-Phylip-生物信息学
实验六系统发育分析－PhylipPHYLIP网址： /phylip.html实习内容：（一）序列的前期准备（二）最大简约法建树（Maximum Parsimony）（三）最大似然法建树(Maximum Likelihood )（四）距离法建树(Distance Method)作业：任意选取五个以上物种的同源核酸或/和蛋白质序列,分别采用最大简约法，最大似然法和距离法构建进化树，给出简洁的步骤和必要的图示，并分析这三种方法的差别。
答：五种核酸序列：>Rattus norvegicus gi|17985948|ref|NM_033234.1| Rattus norvegicus hemoglobin, beta (Hbb), mRNA>Mus musculus gi|218749876|ref|NM_008220.4| Mus musculus hemoglobin, beta adult major chain (Hbb-b1), mRNA>Bos taurus gi|160358323|ref|NM_173917.2| Bos taurus hemoglobin, beta (HBB), mRNA>Homo sapiens gi|28302128|ref|NM_000518.4| Homo sapiens hemoglobin, beta (HBB), mRNA>Sus scrofa gi|261245057|ref|NM_001144841.1| Sus scrofa hemoglobin, beta (HBB), mRNAseqboot运行后输出文件内容及用CLUSTALX进行多条序列比对构建的进化树最大简约法建树步骤：1、打开DNAPARS，将刚才生成的seqb文件名输入。
2、改M选项为分析multiple data sets(多个数据），其它参数不变，运行将生成两个文件outfile和outtree，将outfile更名为mpfile，将outtree更名为mptree。
生物技术专业生物信息学课程的教学研究
173生物技术专业生物信息学课程的教学研究作者简介：王康宇，吉林农业大学生命科学学院，硕士生导师，研究方向：生物信息学与生物技术。
生物技术专业生物信息学课程的教学研究王康宇 李晓玲 王志英（吉林农业大学生命科学学院 吉林 长春 130118）摘要：生物信息学是随着基因组学和系统生物学发展起来的一门重要的新兴交叉学科，也是很多高校中生物学专业的专业核心课程之一。
吉林农业大学生命科学学院已将生物信息学课程纳入生物技术专业本科生人才培养环节，基本建成了完善的以教师授课为基础、实验操作为核心、学生自主操作与练习为过程、教学效果为目的的教学体系。
关键词：生物技术 生物信息学 教学研究 本科生 虚拟仿真中图分类号：Q811 4-4 文献标识码：A 文章编号：1009-5349（2019）08-0173-02生物信息学（Bioinformatics）是随基因组学、系统生物学兴起而发展产生的一门交叉学科，它是当今生命科学和自然科学的前沿领域之一，也是21世纪自然科学的核心领域，具有前沿性新、交叉性广、实践性强等特点。
[1]吉林农业大学生命科学学院针对生物技术专业开设了生物信息学课程，授课对象为本科生。
通过生物信息学课程的特点，建立适合农业高校生物技术专业本科生的教学方法，是促进该专业学生掌握所学基础理论知识和应用专业知识的重要方式。
一、生物技术专业生物信息学课程教学体系架构特点生物信息学主要讲授基因组学（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。
该课程内容包括：生物数据库类型与检索、序列比对与分析、分子进化树的构建、功能基因组学与系统生物学、非编码区的信息分析、生物大分子可视化与蛋白质结构预测等内容。
我校生物技术专业的生物信息学课程为必修专业核心课，理论教学20学时，实验教学20学时。
并具有以下的教学体系架构特点。
（1）基础学科知识。
生物信息学分析方法
生物信息学分析方法生物信息学是一门综合应用信息学、生物学和统计学等相关知识和技术的学科，旨在通过利用计算机和信息技术处理和分析生物学数据，揭示生物系统的结构和功能，并解决生物学研究中的问题。
生物信息学分析方法主要包括序列比对、基因预测、蛋白质结构与功能预测、基因表达谱分析、基因调控网络构建和演化分析等。
以下将对其中几种常见的生物信息学分析方法进行详细介绍。
1. 序列比对：序列比对是生物信息学中最基本、最常用的方法之一、通过将待比对的序列与已知数据库中的序列进行比对，可以判断序列的相似性和进化关系，从而推断序列的功能和结构。
序列比对方法主要包括全局比对、局部比对和多序列比对等。
常用的序列比对工具有BLAST、ClustalW等。
2.基因预测：基因预测是指通过对DNA序列进行分析和预测，确定其中的基因位置和结构。
基因预测方法主要包括基于序列、基于比对和基于表达等方法。
其中，基于序列的方法依据基因的核苷酸组成、序列保守性和启动子顺应性等特征进行预测；基于比对的方法通过将待预测序列与已知基因进行比对，从而确定基因位置和结构；基于表达的方法则通过分析基因的表达模式和转录组数据，推断基因的存在和功能。
3.蛋白质结构与功能预测：蛋白质结构与功能预测是指通过分析蛋白质序列和结构，预测其二级结构、三级结构和功能。
蛋白质结构预测方法主要包括同源建模、蛋白质折叠动力学和序列匹配等方法。
同源建模是最常用的蛋白质结构预测方法，其基本原理是通过将待预测蛋白质序列与已知结构的同源蛋白质进行比对，并从中找到最佳匹配。
蛋白质功能预测方法主要包括结构域分析、功能域预测和功能注释等方法。
4.基因表达谱分析：基因表达谱分析是通过对基因在不同组织或条件下的表达水平进行比较和分析，揭示基因在生物体内的功能和调控机制。
常见的基因表达谱分析方法有RT-PCR、微阵列和高通量测序等。
RT-PCR是一种常用的基因表达定量方法，可以通过测定特定基因在RNA水平的表达量推断基因的转录水平；微阵列技术则可以同时检测数千个基因的表达水平，从而了解基因在不同组织和条件下的表达情况；高通量测序技术可以对整个转录组进行测序，从而揭示基因的全局表达谱。
生物信息学分析
生物信息学分析生物信息学是一门交叉学科，它将计算机科学、统计学和生物学相结合，应用各种计算工具进行生物信息的挖掘、分析、解读。
生物信息学广泛应用于基因组学、蛋白质组学、转录组学、代谢组学等领域，可以用于发现新的基因、预测基因功能、研究基因调控、寻找药物靶点等。
生物信息学分析主要包括：数据预处理、基因注释、差异基因分析、功能富集分析等步骤。
接下来，我们将详细介绍一下这些步骤的具体内容。
数据预处理是生物信息学分析的第一步。
它主要包括数据清洗、质控、归一化等操作。
因为生物实验数据常常出现误差，如测序错误，纯化不彻底等，因此需要对数据进行清洗和质控。
通常，可以利用Trimmomatic、FastQC等工具进行数据质控和去除低质量序列。
此外，使用归一化方法可以抵消不同样本库存量差异造成的影响，保证可靠的后续分析结果。
基因注释是生物信息学分析的重要步骤，它可以帮助我们理解基因功能。
基因注释一般包括三个方面：基因定位、蛋白质编码预测和基因功能注释。
对于基因定位，我们可以使用比对工具，如Bowtie、BWA等，将测序reads比对到参考基因组上，确定基因的位置。
蛋白质编码预测则可以通过使用重叠法、抗同源性等多种方法来预测基因是否编码蛋白质。
最后，基因功能注释可以通过多种数据库来进行，如Gene Ontology （GO）、KEGG Pathway等，可以使我们理解基因所参与的生物学过程、通路等。
差异基因分析主要是指将样本间的表达差异进行比较，寻找差异表达的基因，以及对差异表达基因功能进行研究。
差异基因分析一般分为三步：差异表达分析、聚类分析和PCA分析。
差异表达分析通常使用DESeq2、edegR等工具进行，可以得到不同样本之间的差异表达基因。
聚类分析可以将表达模式相似的基因聚集在一起，进一步理解其功能。
PCA则可以将多个表达数据用低维空间进行可视化展示，更直观的体现样本间的差异特征。
功能富集分析主要是对差异表达基因进行功能注释和富集分析，以便了解其生物学意义。
(完整)分子生物学实验报告
甘薯adk基因的核心片段的克隆西南大学生命科学学院王丽 222014317011011摘要：甘薯为我国农业主要栽培作物，并且是分子生物学实验室常见材料，本次实验主要以甘薯叶片(部分为茎）为实验材料，第一次实验是用CTAB法提取甘薯DNA，PCR扩增再凝胶电泳检测纯度。
第二次实验从材料中提取检测RNA并反转录cDNA第一链，经PCR扩增得到ADK基因核心片段，将其与T载体相连并导入大肠杆菌DH5a感受态细胞中，扩增后在加有相应抗生素的LB平板上筛选阳性克隆，这对后续生物信息学分析等有重要意义。
关键词:甘薯;PCR技术;cDNA；adk基因 ;感受态大肠杆菌细胞Abstract： Sweet potato for my agricultural main cultivation crop,and is molecular biology laboratory common material,this times experiment main to sweet potato leaves （part for stems）for experiment material。
First times experiment was extracted by CTAB method DNA,PCR amplification and gel electrophoresis and purity of sweet potato。
The second experiment from material in the extraction RNA and reverse recorded cDNA first chain，by PCR spread increased get large ADK gene core fragments,electrophoresis detection rubber recycling ADK gene core fragments，will its and T carrier connected and import Escherichia coli DH5(feel state cell) in ,spread increased in plus has corresponding antibiotics of LB Tablet Shang filter positive clone this importance to subsequent bioinformatics analysis。
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搜索感兴趣的基因
找出自己想要的基因片段
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找出FASTA格式的基因序列，复制下来，保存在文本文档中
水稻瘤矮病
发生与危害 水稻瘤矮病于1976年在地区发现，局部县市危害严重，近年在两广陆续
有此病危害的报告，且有逐年加重的趋势，我国地区曾大面积发生危害，近年在以南的
一些县零星发生。
症状识别 水稻瘤矮病是由电光叶蝉、黑尾叶蝉和二点黑尾叶蝉传播的一种病毒病。
病苗明显矮缩，叶色深绿，叶背和叶鞘长有淡黄绿色近球形小瘤状突起，有时沿叶脉连
成长 条，叶尖卷转，个别新叶的一边叶缘灰白坏死，形成2-3个缺刻。病株根细弱，抽
穗迟、细小、空粒多。
水稻瘤矮病感病植株
病原及发病条件 为水稻瘤矮病毒 [Rice gall dwarf Virus (RGDV)]。病毒粒体球
状，直径65nm，由单一粒体组分和十二个片段的双链RNA组成。此病可由电光叶蝉、二
条黑尾叶蝉；二点黑尾叶蝉、黑尾叶蝉和 马来亚黑尾叶蝉以持久性方式传播，也能通过
二条黑尾叶蝉的卵传给下一代。国以电光叶蝉和二点黑尾叶蝉为有效介体。二点黑尾叶
蝉亦可经卵传播。
防治方法：
1)治虫防病，力争将传毒媒介昆虫电光叶蝉、二条黑尾叶蝉；二点黑尾叶蝉、黑尾
叶蝉和马来亚黑尾叶蝉消灭在传毒前。杀虫药剂可用25%喹硫磷或40%乐果1000-1500倍稀
释液，或菊酯类农药5000倍稀释液喷雾。
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2)及早毁除病株，或踩入泥土，或集中烧毁，以防止蔓延。
3)如插后不久发病，还可立即补苗。
4)稻株大胎期用“九二0”纯品50000倍稀释液喷雾，使病株提早抽穗，可减轻为害。
5)每亩用10%叶蝉散可湿性粉剂200克；或每亩用25%速灭威可湿性粉剂150克；每亩
用50%杀螟松乳油 + 40%稻温净乳油各50毫升均加水50千克喷雾
搜索对应的蛋白质序列
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Proparam软件分析蛋白质理化性质
从分析结果可知：RGDV p8 各个氨基酸所占的比重，如上图。分子质量为47422da，氨基酸
数目为426，正负电荷残基总数30/30，分子式为C2126H3316O623S15 ，在M-1 cm-1单位在280海
里的水里测量的消光系数为48610和48360，脂肪指数为92.68，组氨酸His (H)最少为
0.5%，丝氨酸含量最多Ser (S) 9.9%。
疏水性分析：
氨基酸的疏水性=各种氨基酸的疏水性—甘氨酸的疏水性
疏水性氨基酸在蛋白质的部，由于其疏水性的像相互作用，在保持蛋白质三级结构的形
成和稳定中起着重要的作用。
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疏水性分析结果
由图可知在P8蛋白C端位置有一个典型的疏水区域。
Bioedit 分析结果
跨膜区域分析
膜蛋白是一类结构独特的蛋白质，执行着重要的细胞生物学功能。蛋白质序列含有跨膜
区，提示他可能作为膜受体起作用，也可能定位在膜上的锚定蛋白或离子通道蛋白。对膜蛋
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白的跨膜螺旋进行预测是生物信息学的重要应用。
对RGDV P8蛋白使用TMHMM的跨膜区域分析结果1
信号肽预测
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从分析结果可以看出，剪切位点分值24，信号肽分值为3，综合剪切位点的分值4
Coil 区分析
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卷曲螺旋主要是控制蛋白质寡聚化的元件，含有卷曲结构的蛋白质主要是一些转录因子
通过分析发现，在P8蛋白在三种不同的窗口下尽然没有非常高的置信值，说明没有卷曲重
复序列和七肽重复区。
亚细胞定位
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1、通过分析可知最终预测的叶绿体转运肽，线粒体导肽，信号肽的其他类型的分值分别为
0.178、0.066，0.148,0.660。信号的定位可能是他们中的最高值。
2、“Loc”表示上面分值所预测的可能定位，C表示定位于叶绿体，可能是cTP;M表示定位
于线粒体，可能是mTP；S表示分泌通路，即分泌到细胞周质，可能是SP；_表示除前面三
处外的其他位置。
3、“RC”是可靠性级别，分为五级。表示输出结果最高值与次高值之间的差异大小,具体五
级如下：1. Diff>0.800;2.
0.800>diff>0.600;3.0.600>diff>0.400;4.0.400>diff>0.200;0.200>diff.
4.TPlen的预测剪切位点的序列长度。
有结果可知目的蛋白P8的分泌途径为_型，定位在其他细胞器，预测剪切位点序列为0
个氨基酸。
结构域的分析及motif的搜索
常见的结构域的5种类型：全平行结构域、反平型结构域、α＋β结构域、α／β结构域
及其他结构域类型。
结构域是蛋白质的功能结构和进化单元，结构功能域分析对于蛋白质的结构的分类和预测由
重要的作用。
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结果解读：
综合上诉结果可知，RGDV p8蛋白的第1~426位之间是个高度保守的结构功能域——
Phytoerto_P8，即Phytoerto_P8家族成员共有的典型结构域，该结构功能域由多个植物呼
肠孤病毒属外层衣壳蛋白P8序列组成，具有结构分子活性。
Motif 搜索
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蛋白质二级结构预测
预测结果如下：
CCHHHHHHHHHHHHHHHHHEEECCCCCEEEEEHCCHHHHHHHHHHHEEHCCCECCCCCCCHHHHHHHHHHHHCCHHHHH
HHECCCCCCCCCCCCCCCCCHHHHEECCCCCCCCHHHHHHHHCCCCCCCCCHHHHHHHHHHHHHCCCCCCCCCCCCHHH
HHHCCCCCCCHHHHHHCCCCCHHHHCCCEEEECCCEEEEEECCCCCCCCCCEEEECCCCHHEEEECCEEEEEECCCCCE
EEEEEEEEEECCCCCEEEEEECCCCCCCCCCCCCEEEEECCCCEEEEEEEECCCCEEEEEECCEEEEECCCCCEEEEEE
EEECCCECCCCCHHHHHHHHHHHHHHCCHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHCCCCCCCCEEEECCHHHHHHHHHHHHHHCCC
CCCHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHCCEECCC
其中C表示coil无规则卷曲，H表示heilx（α-螺旋），E表示extended（β—折叠）
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蛋白质三级结构预测
同源建模
三级结构预结果
对三级结构的全局模式质量分析和局部模式质量分析，分析的结果
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