生物信息学课程作业

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2011年生物信息学作业

姓名:寇明刚

班级:08级生物科学1班学号:200874010112

任课教师:牛世全

1、记录相关网站及论坛网址(如何查询到该网址的方法)。

(1)NCBI :https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/

(2)DDBJ :http://www.ddbj.nig.ac.jp/

(3)EMBL :https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/

(4)北大生物信息学中心 https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/chinese/

(5)中科院计算所智能信息处理重点实验室生物信息学:

https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/index.php

(6)北大生物信息中心:

https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/chinese/documents/bioinfor/overview/web1/1.html (7)生物谷生物信息学:https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/bioinfo.htm

(8)中国生物论坛:https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/

(9)中国生物谷论坛:https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/

(10)生物谷:https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/

2、利用你所学的数据库检索方法获得一段DNA序列 (基因或 mRNA),写出序列名称、登录号 (accession #)、序列特点 (CDS, 外显子等)。

ORIGIN

1 actggggtct tctccatgcg gctcgggcta tgacagcctc cgtgctcctc cacccccgct

61 ggatcgagcc caccgtcatg tttctctacg acaacggcgg cggcctggtg gccgacgagc

121 tcaacaagaa catggaaggg gcggcggcgg ctgcagcagc ggctgcagcg gcggcggctg

181 ccggggccgg gggcgggggc ttcccccacc cggcggctgc ggcggcaggg ggcaacttct

241 cggtggcggc ggcggccgcg gctgcggcgg cggccgcggc caaccagtgc cgcaacctga

301 tggcgcaccc ggcgcccttg gcgccaggag ccgcgtccgc ctacagcagc gcccccgggg

361 aggcgccccc gtcggctgcc gccgctgctg ccgcggctgc cgctgcagcc gccgccgccg

421 ccgccgcgtc gtcctcggga ggtcccggcc cggcgggccc ggcgggcgca gaggccgcca

481 agcaatgcag cccctgctcg gcagcggcgc agagctcgtc ggggcccgcg gcgctgccct

541 atggctactt cggcagcggc tactacccgt gcgcccgcat gggcccgcac cccaacgcca

601 tcaagtcgtg cgcgcagccc gcctcggccg ccgccgccgc cgccttcgcg gacaagtaca 661 tggataccgc cggcccagct gccgaggagt tcagctcccg cgctaaggag ttcgccttct 721 accaccaggg ctacgcagcc gggccttacc accaccatca gcccatgcct ggctacctgg 781 atatgccagt ggtgccgggc ctcgggggcc ccggcgagtc gcgccacgaa cccttgggtc 841 ttcccatgga aagctaccag ccctgggcgc tgcccaacgg ctggaacggc caaatgtact 901 gccccaaaga gcaggcgcag cctccccacc tctggaagtc cactctgccc ggtaaatgac 961 gacctattcc cagccctggt cttccggctc tgctccagct tcttctccgc tcgcacccgg 1021 gcgatcccgg gtgcgtttct gttctcttcc tggtctgccc tagcggctct gcacccctgg 1081 gagcccgagc atggctggct gggtctgcct gcactgcctc gagttgagct ggtccctggc 1141 tctccctggg tgaggggtgg cttgtggaga cctcggctag cttccctctc cctctgcgcc 1201 ccgccctccc cagcccctga caccaattta aggatgagaa attgaccaga aaacagctcc 1261 ccaaattgcc cctccctatt cattctctca aaaatggctt cagtgtagaa gcttcgagta 1321 ttgggacggg cacccagaaa ggaggcaggc acagaagtgt tgtaccttga gcctggcgct 1381 aaggtgtggg ccgttggacc aggctatcac tcgaggctgc ctacgcgctg ctcctgcagg 1441 atggccgggt tggggaagtc actggagccc tgggtgattt catttcagtt cagaactaac 1501 taccttcccc actgaccctc taggctttag cagaagacag gattgtacag cgggtggcaa 1561 agagcagccg ggcgctgcaa ggcgggtggc tcagatcgag ctgtcgccta tgccctggct 1621 ggggtccgat ccctgtgtaa cttgccttct cccttgtctt ctagacgtgg tctcccatcc 1681 ctcggatgcc agctcctata ggagggggag aaagaagcgc gtgccttata ccaaggtgca 1741 attaaaagaa cttgaacggg aatacgccac gaataaattc attactaagg acaaacggag 1801 gcggatatca gccacgacga atctctctga gcggcaggtc acaatctggt tccagaacag 1861 gagggttaaa gagaaaaaag tcatcaacaa actgaaaacc actagttaat ggattaaaaa 1921 tagagcaaga aggcaacttg aagaaacgct tcagaactcg ttgctttgcc cagataatga 1981 taataatgct taataataat tgaagaatgg gaaagagaaa gagacagaga ctggcatttt 2041 cctctcccga aggagatctc tttctcttta atggaatcta caactgtttt aaaactttaa 2101 gaaaggtaaa gactgccagt tcttccgcca accccatcag cccagcccgt taaatgtcaa 2161 acgtcaaccc ccaaaatacg caatttcaga taagttacgc agttactgaa atcttgtaag 2221 tatttaagtg atcgttacat tttaggacac tgcgttagat ggtaataatc tggaagttgg 2281 ttacaaacgc aagaggccat tgtaaacatc tgcttgtcct tcttaggtcg ccattccctt 2341 tgcatgttaa gcgtctgctc aggtaaatct tagtgaaatt cctaccgttg ttgtacgttc 2401 tgcaaaacat tttatgtata gatttagagg ggaaacgaga aggtactgaa ataatgatct 2461 tggaatattt gctgtgaagg gagaaaggga gagaaaactc ttctgaggat catttgtctt 2521 ggtagtatag taaaaccaac cagctgaacc tttcaggcta caagagaacc cgggtcggta 2581 atgtcttttt aagaataatt tttaattgct tataacaagc atattttgtg gcatttgaac 2641 tatatttact gctccaatat ccgttatttt ccaaaggatt ttgtatcttt ttgaaaatgt 2701 ttacatcatc agatgatcca cagaattcac tttatgtgag atctcccgag agtttccatc 2761 ccaacatgat ggactttggt ttgaacacaa ttcgtttttt catttgaatt ggcatttccc 2821 aatatttgct aaacatttgc tggagaaatc atttttcttt tttctttttt agaaaactca 2881 gaatgaaaat tcattcccct gaaatattta ggtgtctata ttctatattt tgatctatta 2941 agggattagt atttttccat gtttattgtg ttatcagagt gcattagaaa gattagtgat 3001 tcatcttcac agcacatttt taatcaagca gttatttcaa ccagcacatt cgttttgttc 3061 atattcacta tagaatgata tcttgtaaat aaagacattc agcacactgt gaaaatgtat 3121 ttgtgcacct gctttttaaa tatttctact aaaaatgaaa aaaaaaaacc cttagacctg 3181 tagatagtga tatcgtaata ttaattgtta ataaaatagt cactgcc

CDS join(30..951,1665..1909)

/gene="HOXA13"

/note="Derived by automated computational analysis using gene prediction method: BestRefseq."

/codon_start=1

/product="homeobox protein Hox-A13"

/protein_id="NP_000513.2"

/db_xref="GI:24497554"

/db_xref="CCDS:CCDS5412.1"

/db_xref="GeneID:3209"

/db_xref="HGNC:5102"

/db_xref="HPRD:00847"

/db_xref="MIM:142959"

LOCUS NC_000007

Official Full Name homeobox A13provided by HGNC

3、利用internet资源查找一个生物信息学有关的免费软件,并介绍其使用方法。RASMOL:观看生物分子3D微观立体结构

rasmol使用方法(1)

作者:swallowx 整理时间:2005-08-31

目前在结构生物学领域有许多图形显示的程序,每个都有自己不同的特点。可能很多人知道rasmol,除了图形界面中的一些功能外,该程序的命令行方式有着很强大的功能。下面将介绍一些常用的使用方法。

Rasmol(https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/)程序有多种版本,有unix, windows, Mac等。

另外还有一个windows和linux版本https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/rastop/,该版本将一些原来rasmol菜单下没有的命令加入菜单,比原来的版本方便。

在unix系统下,读入结构文件可以直接用命令的方式,如 rasmol 1crn.pdb. 在windows 下,可以先打开raswin, 然后在File的菜单下读入结构文件。Rasmol 所识别的文件有下面几种:

pdb: Brookhaven Protein Databank,来源于 https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,

nmrpdb NMR multi-pdb file format

mopac mopac file format; either cartesian or z-matrix format。

mdl Molecular Design Limited's MOL file format

mol2 Tripos' Sybyl Mol2 file format。

xyz MSC's XMol XYZ file format。

alchemy Tripos' Alchemy file format。

charmm CHARMm file format。

如果想读入Charmm软件包的结构文件,用命令行的方式是:rasmol –charmm 1crn.crd.

在打开rasmol后,会出现两个窗口,一个是图形窗口,另外一个是命令行窗口。可以在图形窗口中进行一系列的结构操作,但是有些的操作还需要命令行来补充。下面就将常用的命令进行一下总结。

restrict protein:在图形窗口中去除所有的非蛋白质原子。

restrict lys: 在图形窗口中去除所有的非lys残基。

select all: 选择所有的原子。

select protein:选择蛋白质原子。

select hetero:选择非蛋白质,非DNA原子。

一、常用的选择命令:

1. 结构文件中链的选择:

每条链都有一个字母或数字表示。选择一条链时,必须用:或*说明字母代表链。比如:select :d 选择d链的所有原子

select *d 选择d链的所有原子

select :d,:e 选择d或e链的所有原子

select glu:2 选择2号链的所有glu。

2. 通过残基名称选择

PDB文件中每个残基都有1-3个字符串的名称。所有的氨基酸用3字符表示,DNA,RNA用单字符表示。水分子用HOH表示。其他的配体的名称可以用文本编辑器打开PDB文件搜索,配体原子对应的坐标在文本中由HETATM开头,而蛋白质或DNA的原子是以ATOM开头,见下面的例子:

ATOM 1902 O GLY R 62 -32.180 -32.765 46.907 1.00 38.84

HETATM 1955 O HOH 1 -26.069 -22.429 17.059 1.00 53.88

有些基团的名称含有数字,如SO3,PO4。在选择这些残基时,残基需要加上方括号,如select [SO3]. 钙原子或其他金属原子一般用2字符表示,如CA, MN,MG, ZN. 如果需要选择钙原子,可以用”select ca”. 钙原子ca的表示与蛋白质的a碳原子表示冲突,因此如果PDB 结构中有钙原子,只想选择蛋白质的a碳原子,可以用select protein and *.ca. 另外一些例子有:

select lys:a 选择A链的所有lys.

Select (lys,arg) and :b 选择B链的lys或arg。

3. 通过残基的数字选择

每个残基都有一个数字相对应,下面是一些选择的例子:

Select 32 选择每条链的32号残基以及32号杂原子

Select 19-32 选择每条链的19-32号残基以及19-32号杂原子

select 19-32 and not hetero 选择每条链的19-32号残基

select 19-32 and hetero 选择19-32 号杂原子

select 19-32:y 选择Y链的19-32号残基

select asp47 选择所有链的47号位置的asp

4. 原子的选择

PDB文件中每个原子都有一个序列号对应,可以在图形界面上点击,查看序列号。如果想选择原子可以用:

Select atomno = 131 选择第131个原子

Select atomno = 217, atomno = 1426 选择第217和1426号原子

select atomno >= 195 and atomno <= 277 选择195-277号原子

PDB原子名称,PDB文件中所有的原子的命名采用标准命名,CA表示a-碳原子CB表示b-碳原子,以此类推。CG, CD, CE, CZ, CH (gamma, delta, epsilon, zeta, eta)。N7 (7th nitrogen in a residue), O2P (second oxygen on a phosphorus), OE2 (second oxygen on an epsilon carbon), HD1 (1st hydrogen on a delta carbon). 可以在图形界面中点击原子,然后在命令行窗口上读取原子信息。其他实例:

select *.cg 选择所有g位的碳原子。

select lys.cg 选择所有赖氨酸的g位的碳原子

select :a.cg 选择A链所有g位的碳原子

select lys:a.cg 选择A链所有赖氨酸的g位的碳原子

select 27-42:a.cg 选择A链从27到42位氨基酸的g位的碳原子

select *.h? 选择所有2字符的氢原子

select *.h??? 选择所有的氢原子。

元素名称,键入全名,如magnesium, iron, sulfur等。

另外一些选择实例:

用户可以自定义一些区域进行操作,比如:

define activesite(15,67,109)

select activesite

color green

另外可以通过下面的命令选择某个残基周围的其他原子:

select within(4.5, ser72) 选择ser72周围4.5?内的原子。

如果不想选择该范围内的某个残基,可以用:

select within(4.5, ser72) and not lys80

二、进一步的操作:

在选择了一些基团后,就可以对它们进行进一步的操作,比如修改残基的表示方法,可以变成球棍模型,空间堆积模型等等。也可以对它们进行不同的着色。rasmol提供了多种图形显示方法,对原子的显示有wireframe,spacefill,sticks,ball and stick,对于二级结构的显示有ribbons,strands和cartoons。另外还有backbone的显示方法。

在选择了一个残基后,可以有下列操作:

select 172:A

color green 将该残基着绿色

wireframe 0.5 数字表示一个相对值,此时可以看见该残基变粗了。

此时可以在图形界面中的display菜单中选择sticks ,spacefill或ball and stick的方式。然后在命令行窗口可以进行参数设定,比如,在将残基变成ball and stick方式后,在键入 spacefill 0.3,可以发现原子的表示比原来要小,如果在键入wireframe 0.1,可以发现,化学键的表示变细了。通过这种方法,可以很容易区分所感兴趣的残基。

rasmol使用方法(2)

作者:swallowx 整理时间:2005-08-31

1. Backbone,ribbons,strands,trace

backbone可以将多肽链表示为通过C-碳原子相互连接的方式。Backbone加上数字可以控制化学键的粗细。如果想将化学键表示为虚线,可以用backbone dash的命令。可以用color backbone yellow将其着黄色。

与backbone类似的命令是trace,该命令将backbone表示进行了圆滑处理。Trace temperature的命令,可以用不同粗细来标示结构中温度因子的大小,温度因子越大,标示越粗。

Ribbons,和strands是二级结构的不同表示方法。Ribbons,strands后跟参数可以控制其宽度。

2. Background

可以用 background yellow将图形界面的背景着黄色。

3. Hbonds和Ssbonds

用该命令要求rasmol搜索氢键,rasmol可以报告氢键的数目。可以用hbonds on或hbonds off控制氢键在图形界面中的显示。也可以将氢键表示换成不同的颜色,用color hbonds yellow可以将默认的红色该为黄色。

Ssbonds用于表示二硫键,用法与hbonds类似。

另外用color hbonds type,可以用不同的颜色表示不同距离范围内的氢键,比如用红色表示螺旋中的氢键,而黄色表示折叠间的氢键,而转角的氢键用洋红色表示。

4. Label

在选择某个残基后,要向对其进行标记,可以用label,同时通过Set fontsize来控制字

体大小,用Set fontstroke控制比划宽度。比如选择R链40位的lys的NZ原子可以用:

select lys40:https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,

label lys40

color label yellow

就可以在NZ原子的位置表上lys40。

另外label后面跟不同的参数可以控制label的内容,比如:

%a 原子名称,如上例,将只显示NZ

%b %t 晶体学中的B-值或温度因子

%c %s 多肽链名

%e 显示元素名,上例就是N原子。

%i 结构文件中对应的原子号。

%n 结构文件中对应的残基名

%r 结构文件中对应的残基号

%M NMR Model Number (with leading "/")

%A Alternate Conformation Identifier (with leading ";")

用color label yellow 将用黄色标记。

5. Renumber

有时PDB文件中N-末端的第一个残基的位置不是从1开始,而是从其他数字开始,为了处理方便,可以用renumber将其该为1号开始。也可以在renumber后加数字来选择不同的起始。

6. Save

在选择了一些感兴趣的基团后,可以用save命令来保存所选择的基团的坐标。操作是save myfile.pdb。还可以跟不同的文件格式将它们保存为不同的结构文件,可以用save mdl(alchemy或xyz) myfile。

7. Script

如果进行了很多操作,最后想保留这些历史,可以用write script或write rasmol来保存,下次只要调用角本文件即可,操作是write script myfile。调用时可以用source myfile 或script myfile。

8. Show

Show的功能较多,可以跟不同的参数,比如:

show information: 可以给出结构文件的信息,比如什么蛋白质,多少肽链等。

show phipsi: 给出所有的phi,psi角度。

show RamPrint:给出拉氏图(rasmachandran plot)

show selected { group | chain | atom }:给出选择的内容。

show sequence: 给出氨基酸,核酸序列。

show symmetry:给出晶体结构晶胞参数等。

show translation(rotation,zoom):在图形界面上平移,转动或缩放后,给出这些信息。

9. Structure

用该命令可以要求Rasmol计算二级结构(dssp算法),可以给出螺旋,折叠的个数。如果PDB 结构中有这些信息,将直接使用,而不通过计算。根据这些信息,rasmol定义了helix, sheet 以及turn,因此可以用select helix等来选择二级结构,然后进行不同的操作。

10.图形位置控制

a. Centre

控制旋转中心或滚动中心。比如 centre lys140,将中心从原来整个分子的中心转移至lys140上。

b. Rotate,translate

控制旋转角度,平移位置。比如分子绕x轴旋转10度,用rotate x 10,反向则用rotate x -10。translate的使用同rotate。

c. Zoom

控制缩放大小,比如zoom 100。

d. Reset

显示回到初始显示位置

11. 原子颜色的控制

rasmol有默认的原子颜色,比如碳原子用灰色表示。可以用下面的方式将其变为绿色:select carbon, color green.

12. rasmol的默认定义类

rasmol有自己定义的类,比如芳香族氨基酸对应aromatic,即如果想选择所有的芳香族氨基酸,可以直接用select aromatic。其他的还有:

AT Acidic Acyclic

Aliphatic Alpha Amino

Aromatic Backbone Basic

Bonded Buried CG

Charged Cyclic Cystine

Helix Hetero Hydrogen

Hydrophobic Ions Large

Ligand Medium Neutral

Nucleic Polar Protein

Purine Pyrimidine Selected

Sheet Sidechain Small

Solvent Surface Turn

Water

4、了解Pubmed的使用及文献检索方法,以“saline-alkali soil 和microbial ecology ”为关键词查找相关文献,并至少翻译五篇摘要或一片全文。

Iron/dextran sulfate multilayered microcapsules for controlled release of

10-hydroxycamptothecin.

Abstract

Stable 10-hydroxycamptothecin (HCPT) microcrystals with a length of about 5-10μm and a ζ-potential of -38.5mV were produced by pH-induced reprecipitation in presence of a stabilizer hydroxypropylmethylcellulose. Sequential layer growth was achieved by the layer-by-layer (LbL) assembly of Fe(3+) and dextran sulfate (DS) on the surface of HCPT microcrystals via both electrostatic interaction and chemical complexation process. The satisfactory drug loading content (67.2±0.82%) as well as high encapsulation efficiency (60.56±0.82%) for four bilayers of Fe(3+)/DS coating was achieved. Both in vitro and in vivo release study revealed that the release time increased as the number of deposited Fe(3+)/DS bilayers increased. These results indicated that such iron-polysaccharide multilayered microcapsules can be a promising approach for the construction of an effective controlled release delivery system of HCPT as well as other drugs with potential cytotoxicity or short half-life time.

Distribution and variation of paclitaxel and cephalomannine contents in wild Taxus cuspidate

Abstract

Paclitaxel and cephalomannine contents in wild Taxus cuspidata were determined by HPLC. The results indicated that paclitaxel and cephalomannine contents in T. cuspidate at the sunny side were slightly higher than that at the shadow side in the current-year and biennial branches. Paclitaxel and cephalomannine contents had no obvious regularity in leaves. Paclitaxel and cephalomannine contents were both the highest in the bark, then in the current-year branches, lower in the current-year

leaves, and the lowest in the fruits. There were no remarkable correlation between stem diameter and paclitaxel and cephalomannine contents in the current-year branches and leaves. Significant difference was observed among samples collected in different period, and higher paclitaxel and cephalomannine concentrations were detected at the dormancy stage than that at the flower and fruit stages.

umina-based analysis of microbial community diversity

Abstract

.Microbes commonly exist in milieus of varying complexity and diversity. Although cultivation-based techniques have been unable to accurately capture the true diversity within microbial communities, these deficiencies have been overcome by applying molecular approaches that target the universally conserved 16S ribosomal RNA gene. The recent application of 454 pyrosequencing to simultaneously sequence thousands of 16S rDNA sequences (pyrotags) has revolutionized the characterization of complex microbial communities. To date, studies based on 454 pyrotags have dominated the field, but sequencing platforms that generate many more sequence reads at much lower costs have been developed. Here, we use the Illumina sequencing platform to design a strategy for 16S amplicon analysis (iTags), and assess its generality, practicality and potential complications. We fabricated and sequenced paired-end libraries of amplified hyper-variable 16S rDNA fragments from sets of samples that varied in their contents, ranging from a single bacterium to highly complex communities. We adopted an approach that allowed us to evaluate several potential sources of errors, including sequencing artifacts, amplification biases, non-corresponding paired-end reads and mistakes in taxonomic classification. By considering each source of error, we delineate ways to make biologically relevant and robust conclusions from the millions of sequencing reads that can be readily generated by this technology

Effects of salinity and Na+/K+ in percolating water from saline-alkali soil on the growth of Litopenaeus vannamei

Abstract

In order to develop shrimp farming with the percolating water from coastal saline-alkali soil, the effects of the salinity and Na+/K+ in this percolating water on the survival, growth, metabolism, and glutamic oxaloacetic transaminase (GOT), glutamicpyruvic transaminase (GPT) and Na+-K+-ATPase activities of Litopenaeus vannamei were investigated. The shrimps were cultured at the salinity 5, 10 and 15

and at the Na+/K+ ratios of 20, 40, 50, 60, 70 and 90 for 20 days. The results showed that the survival rate, growth rate, and enzyme activities of the shrimps were the highest at salinity 15, and the shrimps had higher survival rate, growth rate, and enzyme activities at the Na+/K+ ratios of 40 and 50, suggesting that after an appropriate preparation, the percolating water from coastal saline-alkali soil was available to culture the shrimps

Towards the human colorectal cancer microbiome.

Abstract

Multiple factors drive the progression from healthy mucosa towards sporadic colorectal carcinomas and accumulating evidence associates intestinal bacteria with disease initiation and progression. Therefore, the aim of this study was to provide a first high-resolution map of colonic dysbiosis that is associated with human colorectal cancer (CRC). To this purpose, the microbiomes colonizing colon tumor tissue and adjacent non-malignant mucosa were compared by deep rRNA sequencing. The results revealed striking differences in microbial colonization patterns between these two sites. Although inter-individual colonization in CRC patients was variable, tumors consistently formed a niche for Coriobacteria and other proposed probiotic bacterial species, while potentially pathogenic Enterobacteria were underrepresented in tumor tissue. As the intestinal microbiota is generally stable during adult life, these findings suggest that CRC-associated physiological and metabolic changes recruit tumor-foraging commensal-like bacteria. These microbes thus have an apparent competitive advantage in the tumor microenvironment and thereby seem to replace pathogenic bacteria that may be implicated in CRC etiology. This first glimpse of the CRC microbiome provides an important step towards full understanding of the dynamic interplay between intestinal microbial ecology and sporadic CRC, which may provide important leads towards novel microbiome-related diagnostic tools and therapeutic interventions.

1、铁/硫酸右旋糖酐为多层微胶囊释放10-羟基树碱的控制

摘要:10- 羟基树碱(HCPT)微晶稳定长度大约5-10μm和ζ-potential -38.5 mV上产生的再沉淀 pH-感应到存在,羟丙基甲基纤维素稳定剂。序贯层生长,达到了一层一层r(LbL)大会的铁的(3 +)和硫酸右旋糖酐(DS)表面上的微晶HCPT通过静电相互吸引和络合两个过程。

满意的药物(67.2±0.82%加载内容)以及封装效率高(60.56±0.82%)的四双分子层铁(3 +)/ DS涂料进行了实现。两个体外和体内释放的调查显示,释放时间的增加,随着数量的铁沉积(3 +)/ DS 双分子层增加。这些结果表明,这样的铁-多聚糖多层微胶囊可以是一个有前途的方法用于建设输送系统,有效的控制释放HCPT以及其他潜在的细胞毒性药物或半衰期短时间。

2、分布、变化和三尖杉宁碱紫杉醇含量对红豆杉野生影响

摘要:紫杉醇含量和三尖杉宁碱对红豆杉野生影响用高效液相色谱法测定了。结果表明,紫杉醇含量和三尖杉宁碱在向阳影响略高于影子现年方面和2年生枝。和三尖杉宁碱紫杉醇含量没有明显的规律性的叶子。紫杉醇和三尖杉宁碱内容都是最高的,然后现年树皮树枝,较低的叶子现年最低的水果。没有显著相关性三尖杉宁碱茎粗和紫杉醇含量现年树枝和树叶。观察样品之间差异显著,收集在不同时期和更高的紫杉醇的含量进行检测, 三尖杉宁碱的休眠阶段比花和果实的阶段

3、生物群落的多样性的荧光分析

摘要:微生物均普遍存在不同程度的复杂性和多样性。纵使培养技术无法获得真实的微生物群落的的多样性,但是可以通过把16s核糖体RNA保存来克服这些缺点。最近454焦磷酸测序同时去测成千上万的16S rDNA序列(绿色)着已经颠覆了传统的复杂的微生物群落的特征。到目前为止,基于454 pyrotags的学说占主导地位,但是生产跟多的低花费的测序平台已经发展起来了。在这里,我们用荧光测序去设计16S扩增子的分析策略,评价其通用性、实用性和潜在的并发症。我们制造和测序。

4、盐度、钠的影响在+ / - K +水从土壤渗漏盐碱地生长的凡纳滨对虾

摘要:为了发展农业水渗漏的虾从沿海盐碱地土壤的影响,盐度和钠/ K +水在这从生存、生长、代谢,丁酮二酸的转氨酶(得到)的摄取, 谷丙转氨酶转氨酶(GPT)和钠-K、atp酶对凡纳滨对虾活动进行调查分析。虾在盐度有5、10、15和钠/ K + 20的比值、40、50、60、70年和90年为20天。结果表明,成活率、生长速率、中虾及酶活性最高,在盐度15虾有较高的成活率、生长速率、及酶活性在钠/ K + 40到50的比值,这表明在一个适当的准备,从土壤水从沿海盐碱地现有的文化的虾。

5、研究人类结直肠癌的肠道菌群。

摘要:多重因素驱动结直肠粘膜从健康到零星癌变的发展,越来越多的证据把肠道内细菌和疾病发生和发展联系起来。因此,本研究的目的是为了提供第一个高分辨率的与人类肠道癌联系起来的肠道菌群生态失调的图谱。为此,结肠肿瘤组织和邻近良性组织被进行了深层rRNA序列比较。结果显示微生物聚集区和在这两个位点之间有明显差异。虽然在内部个别地点CRC患者是可变的,但是都形成了一个适合Coriobacteria和其他益生菌群落,而提出潜在肠道致病菌在肿瘤组织中很少。作为肠道微生物在成人生活基本是稳定的,这些研究结果表明,肠道癌与生理和代谢变化导致细菌变异相关。这些微生物在肿瘤微环境有一个明显的竞争优势,从而似乎取代致病菌可能牵涉到CRC病因。这个第一次探索CRC肠道菌群对于了解整个肠道微生物生态学和零星的CRC间的动态影响提供了重要一步,有可能提供异常肠道菌群重要诊断工具和治疗措施。

生物信息学作业

生物信息学试题 1、构建分子系统树得主要方法有哪些?并简要说明构建分子进化树 得一般步骤。(20分) 答:(1)构建进化树得方法包括两种:一类就是序列类似性比较,主要就是基于氨基酸相对突变率矩阵(常用PAM250)计算不同序列差异性积分作为它们得差异性量度(序列进化树);另一类在难以通过序列比较构建序列进化树得情况下,通过蛋白质结构比较包括刚体结构叠合与多结构特征比较等方法建立结构进化树 (2)序列比对——选取所需序列——软件绘制 具体如下: a测序获取序列或者在NCBI上搜索所需得目得序列 b在NCBI上做blast:比对相似度较高得基因,并以fast格式下载,整合在*txt文档中。 c比对序列,比对序列转化成*meg格式 d打开保存得*meg格式文件,构建系统进化树 2、氨基酸序列打分矩阵PAM与BLOSUM中序号有什么意义?它们各自 得规律就是什么?(10分) (1)PAM矩阵:基于进化得点突变模型,如果两种氨基酸替换频繁,说明自然界接受这种替换,那么这对氨基酸替换得分就高。一个PAM就就是一个进化得变异单位, 即1%得氨基酸改变。 BLOSUM矩阵:首先寻找氨基酸模式,即有意义得一段氨基酸片断,分别比较相同得氨基酸模式之间氨基酸得保守性(某种氨基酸对另一种氨基酸得取代数据),然后,以所有60%保守性得氨基酸模式之间得比较数据为根据,产生BLOSUM60;以所有80%保守性得氨基酸模式之间得比较数据为根据,产生BLOSUM80。

(2)PAM用于家族内成员相比,然后把所有家族中对某种氨基酸得比较结果加与在一起,产生“取代”数据(PAM-1 );PAM-1自乘n次,得PAM-n。 PAM-n中,n 越小,表示氨基酸变异得可能性越小;相似得序列之间比较应该选用n值小得矩阵,不太相似得序列之间比较应该选用n值大得矩阵。PAM-250用于约 20%相同序列之间得比较。 BLOSUM-n中,n越小,表示氨基酸相似得可能性越小;相似得序列之间比较应该选用 n 值大得矩阵,不太相似得序列之间比较应该选用n值小得矩阵。BLOSUM-62用来比较62%相似度得序列,BLOSUM-80用来比较80%左右得序列。 3、蛋白质三维结构预测得主要方法有哪些?试选择其中得一种方 法,说明蛋白质三维结构预测得一般步骤。(10分) (1) a同源建模(序列相似性低于30%得蛋白质难以得到理想得结构模型 b折叠识别(已知结模板得序列一致率小于25%) c从头预测得方法(无已知结构蛋白质模板)。 (2) 4、您所熟悉得生物信息学软件有哪些?请选择其中得至少一种软 件,结合自己得研究课题,谈谈您所选择软件得基本原理,使用

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/c23644623.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

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

生物信息学作业1实验2

上海师范大学实验报告 实验二 一、实验原理 答:利用Blast全球联网数据库,对输入的序列进行生物信息学分析,给出与输入序列相关性最大的对应的基因信息,比较两者的同源性。 二、操作步骤 答:(1)先打开网址https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/ (2)点击右边的Blast链接,打开Blast数据库,进入Blast界面 (3)在Basic Blast中选择nucleotide blast (4)在对话框中输入核苷酸序列,在choose search set下的Database选项中选择Others (nr etc.) (5)把网页拉到最下方,点击Blast按钮 (6)在Descriptions 栏下找到Max ident 百分率最高的序列名称 (7)再往下拉,找到Alignments项下第一个序列,可以找到输入序列相关信息 (8)点击Accession,即能找到更多输入序列的相关信息。 1. tttcactcca tagttactcc ccaggtga 1.1它属于哪类生物? 答:属于Hepatitis C virus (丙型肝炎病毒) 1.2它属于哪类基因? 答:属于non-structural protein 5B gene 1.3它在该基因的什么位置? 答:它在该基因的第749-776这个位置。 1.4它与你搜索到的序列的同源性(Identities)是多少? 答:同源性100% 2.(1)ccacccactg aaactgcaca gacaaatttg tacataagag 1.1它属于哪类生物? 答:属于Influenza A virus (A/chicken/Iran261/01(H9N2)) hemagglutinin (HA) gene (A型流感病毒,A型伊朗型261鸡流感病毒,H9N2病毒,血细胞凝集素抗原基因为依据) 1.2它属于哪类基因? 答:属于ssRNA negative-strand viruses Orthomyxoviridae (单链RNA,负义链病毒,正粘病毒科) 1.3它在该基因的什么位置? 答:它在该基因的第1-40这个位置 1.4它与你搜索到的序列的同源性(Identities)是多少?

生物信息学分析实践

水稻瘤矮病毒(RGDV)外层衣壳蛋白 P8的同源模建 高芳銮(Raindy) 同源模建(homology modeling) ,也叫比较模建(Compatative modeling),其前提是一个或多个同源蛋白质的结构已知,当两个蛋白质的序列同源性高于35%,一般情况下认为它们的三维结构基本相同;序列同源性低于30%的蛋白质难以得到理想的结构模型。同源模建是目前最为成功且实用的蛋白质结构预测方法, SWISS-MODEL 是由SwissProt 提供的目前最著名的蛋白质三级结构预测服务器,创建于1993年,面向全世界的生物化学与分子生物学研究工作者提供免费的自动模建服务。SWISS-MODEL 服务器提供的同源模建有两种工作模式:首选模式(First Approach mode)和 项目模式(Project mode)。 本实例以RGDV P8蛋白为研究对象采用首选模式进行同源模建。 图1 SWISS-MODEL 的主界面 操作流程如下: 1.选择模式 单击左侧的“MENU ”菜单下方的“First Approach mode ”,右侧窗口自动SWISS-MODEL 工作窗口,在相应文本框中分别输入的E-mail 、项目标题、待模建的蛋白质序列,SWISS-MODEL 支持以FASTA 格式直接输入或提交UniProt 的登录号,如图2所示。 《生物信息学分析实践》样 稿

图2 SWISS-MODEL 的序列提交页面 2.参数设置 当前版本只有一个选项可设置,如果用户需要使用指定的模板,可在“Use a specific template ”后的输入框填入ExPDB 晶体图像数据库中的模板代码,其格式为“PDBCODE+ChainID ”,如“1uf2P ”。本例不使用指定模板,默认留空。完毕,点击“Submit Modeling Request ”提交模建请求,服务器返回提交成功的提示,如图3所示: 图3 成功提交 SWISS-MODEL WORKSPACEW 页面会自动刷新,直至模建完成,如图4所示,同时模建结果也会发送到指定的邮箱。 3结果解读 点击下图右上方的“Print/Save this page as ”后的图标,可以将整个结果以PDF 文档格式保存到本地计算机中。模建结果给出了五个部分的信息:模建详情(Model Details)、比对信息(Alignment)、模建评价 (Anolea/Gromos/Verify3D)、模建日志(Modelling log)、模板选择日志(Template Selection Log)。 《生物信息学分析实践》样稿

生物信息学课程设计

生物信息学课程设计报告 题目:用blast、clustalx2和mega来分析鼠伤寒沙门氏菌的四环素抗性基因 专业:生物技术 班级:11-2 学号:11114040235 姓名:邹炜球 指导教师:马超 广东石油化工学院生物工程系 2013年 12 月 21 日

摘要 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一门学科,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。本课程设计主要通过分析鼠伤寒沙门氏菌的四环素抗性基因来介绍生物信息学里面常用的数据库NCBI和一些常用的软件(如blast、clustalx2、Primer Premier 5和mega),由于生物信息学这一门课在生物研究领域所起到的作用非常大,所以熟练一些常用的生物信息学软件和数据库是非常有必要的。 关键词:NCBI、blast、clustalx2、Primer Premier 、mega、生物信息学、序列比对、系统发育树

目录 1绪论 (4) 1.1生物信息学的发展概况 (4) 1.2生物信息学的发展展望 (4) 2 课题设计内容 (5) 2.1以某一基因或蛋白为研究对象搜索一条序列(DNA长度为300-1500bp,蛋白质序列 为100-500)及相关信息,并分别表示出他的GENBANK和FASTA格式 (6) 2.2以设计内容1为目标序列进行BLAST分析 (7) 2.3通过BLAST或相关软件下载8条基因或蛋白质序列 (9) 2.4以8条基因序列进行多序列比对 (10) 2.5依照设计内容4构建系统发育树 (10) 2.6以其中一条基因序列设计一条长度为200-500bp的一对引物 (12) 参考文献 (16)

生物信息学课程作业

生物信息学作业 1. Align the leghemoglobin protein from soy bean and myoglobin from human with global and local alignment software (ex. needle and water) respectively and interpret the results. ANSWER: (1)Use Needle to Align the two sequence: Aligned_sequences: 2 # 1: CAA38024.1 # 2: NP_001157488.1 # Matrix: EBLOSUM62 # Gap_penalty: 10.0 # Extend_penalty: 0.5 # Length: 203 # Identity: 43/203 (21.2%) # Similarity: 58/203 (28.6%) # Gaps: 90/203 (44.3%) # Score: 30.0 (2)Use Water to Align the two sequence: Aligned_sequences: 2 # 1: CAA38024.1 # 2: NP_001157488.1 # Matrix: EBLOSUM62 # Gap_penalty: 14 # Extend_penalty: 4 # Length: 32 # Identity: 11/32 (34.4%) # Similarity: 15/32 (46.9%) # Gaps: 0/32 ( 0.0%) # Score: 35 两种软件虽然使用同一罚分标准但得分不同。因为Needle程序实现标准pairwise全局比对,而Water则是局部比对。全局比对因为是比对全长序列,所以空位罚分多,得分较局部比对低。

生物信息学的主要研究内容

常用数据库 在DNA序列方面有GenBank、EMBL和等 在蛋白质一级结构方面有SWISS-PROT、PIR和MIPS等 在蛋白质和其它生物大分子的结构方面有PDB等 在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等 生物信息学的主要研究内容 1、序列比对(Alignment) 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。序列比对是生物信息学的基础,非常重要。两个序列的比对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BLAST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。 2、结构比对 基本问题是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。已有一些算法。 3、蛋白质结构预测,包括2级和3级结构预测,是最重要的课题之一 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(Homology)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。 4、计算机辅助基因识别(仅指蛋白质编码基因)。最重要的课题之一 基本问题是给定基因组序列后,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。原核生物计算机辅助基因识别相对容易些,结果好一些。从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出起始密码子、剪切位点和终止密码子,是个相当困难的问题,研究现状不能令人满意,仍有大量的工作要做。 5、非编码区分析和DNA语言研究,是最重要的课题之一 在人类基因组中,编码部分进展总序列的3~5%,其它通常称为“垃圾”DNA,其实一点也不是垃圾,只是我们暂时还不知道其重要的功能。分析非编码区DNA 序列需要大胆的想象和崭新的研究思路和方法。DNA序列作为一种遗传语言,不仅体现在编码序列之中,而且隐含在非编码序列之中。 6、分子进化和比较基因组学,是最重要的课题之一 早期的工作主要是利用不同物种中同一种基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树。既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化。以上研究已经积累了大量的工作。近年来由于较多模式生物基因组测序任务的完成,为从整个基因组的角度来研究分子进化提供了条件。 7、序列重叠群(Contigs)装配 一般来说,根据现行的测序技术,每次反应只能测出500或更多一些碱基对的序列,这就有一个把大量的较短的序列全体构成了重叠群(Contigs)。逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配。拼接EST数据以发现全长新基因也有类似的问题。已经证明,这是一个NP-完备

网上生物信息学教程

网上生物信息学教程EMBL biocomputing tutorials https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/Embnetut/Gcg/index.html Plant genome dababase tutorial https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/pgdic 生物信息学机 NCBI https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/ International Nucleotide Sequence Database Collaboration. https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/collab/ EBI https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/ USDA https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/ Sanger Centre https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/ 北京大学生物信息学中心 https://www.360docs.net/doc/c23644623.html, 数据库信息发布及其它 GenBank Release Notes ftp://https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/genbank/gbrel.txt dbEST summary report https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/dbEST/dbESTsummarv.html EMBL release notes http://www.bio.unizh.ch/db/docu.html?data=emrel Eukaryotic promoter database release notes http://www.genome.ad.jp/dbget/dbget2.html KEGG release notes http://www.genome.jp/kegg/docs/relnote.html 核苷酸数据库 GenBank https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/ dbEST https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/dbEST/index.html dbSTS https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/dbSTS/index.html dbGSS https://www.360docs.net/doc/c23644623.html,/dbGSS/index.html

《生物信息学》上机作业

《生物信息学》上机作业 题目:对人血红蛋白(HBA1)编码基因序列的生物信息分析

目录 引言 .............................................................................................................................................. - 1 -1 正文......................................................................................................................................... - 2 - 1.1 NCBI上对相关核苷酸序列的查找............................................................................ - 2 - 1.2 BLAST运行及其结果.................................................................................................. - 2 - 1.3 BLASTX运行及其结果................................................................................................ - 6 - 2 其他软件的运行及其结果..................................................................................................... - 8 - 2.1 Clustal W运行及其结果 ............................................................................................. - 9 - 2.2 MEGA4.0运行及其结果............................................................................................. - 10 -结论 ............................................................................................................................................ - 10 -

蛋白质组学生物信息学分析介绍

生物信息学分析FAQ CHAPTER ONE ABOUT GENE ONTOLOGY ANNOTATION (3) 什么是GO? (3) GO和KEGG注释之前,为什么要先进行序列比对(BLAST)? (3) GO注释的意义? (3) GO和GOslim的区别 (4) 为什么有些蛋白没有GO注释信息? (4) 为什么GO Level 2的统计饼图里蛋白数目和差异蛋白总数不一致? (4) 什么是差异蛋白的功能富集分析&WHY? (4) GO注释结果文件解析 (5) Sheet TopBlastHits (5) Sheet protein2GO/protein2GOslim (5) Sheet BP/MF/CC (6) Sheet Level2_BP/Level2_MF/Level2_CC (6) CHAPTER TWO ABOUT KEGG PATHWAY ANNOTATION (7) WHY KEGG pathway annotation? (7) KEGG通路注释的方法&流程? (7) KEGG通路注释的意义? (7) 为什么有些蛋白没有KEGG通路注释信息? (8) 什么是差异蛋白的通路富集分析&WHY? (8) KEGG注释结果文件解析 (8) Sheet query2map (8) Sheet map2query (9) Sheet TopMapStat (9) CHAPTER THREE ABOUT FEATURE SELECTION & CLUSTERING (10) WHY Feature Selection? (10)

聚类分析(Clustering) (10) 聚类结果文件解析 (10) CHAPTER FOUR ABOUT PROTEIN-PROTEIN INTERACTION NETWORK (12) 蛋白质相互作用网络分析的意义 (12) 蛋白质相互作用 VS生物学通路? (12) 蛋白质相互作用网络分析结果文件解析 (12)

生物信息学作业

CDK2基因和蛋白质序列的生物信息学分析 姓名: 学号: 专业: 1前言 细胞周期蛋白依赖激酶2(cyclin-dependent kinase 2,CDK2),又名细胞分裂激酶2(cell division kinase 2)或p33蛋白激酶(p33 protein kinase),其基因定位于人类基因组的12号染色体上的q13染色带上。CDK2基因全长6013bp,这部分中有7个外显子和6个内含子,7个外显子的长度依次为353bp、78bp、121bp、171bp、102bp、204bp、1264bp(可依次记为外显子1-7)。在翻译过程中,该基因转录成的mRNA的外显子1的前137bp和外显子7的后1159bp不进行翻译,属于调控序列。mRNA上只有中间的部分编码蛋白质。 CDK2基因可以转录为两种mRNA。其中,变体1长度为2325bp,编码298个氨基酸;变体2长度为2223bp,编码264个氨基酸。这两种蛋白质为CDK2的同型蛋白,功能相同,具有调控细胞分裂的功能,主要在G1期到S期和S期到G2期这两个阶段起作用。CDK2广泛分布在生物体的各种细胞的胞质溶胶和细胞核质中,但只在进行分裂的细胞中行使功能,这是因为CDK2只有与不同的细胞周期蛋白(cyclin)结合后才具有活性。CDK2可以与细胞周期蛋白A、B1、B3、E等结合后,参与细胞周期调控。由于CDK2在细胞内的数量变化有可能导致细胞周期异常而产生癌症,故CDK2基因可以被看作癌基因,其活性和表达量可以作为衡量癌症的指标。CDK2与周期蛋白E的复合体不仅能直接参与中心体复制的起始调控,还能与类Rb蛋白p107或转录因子E2F结合,促进细胞从G1期向S期转化或调控DNA复制有关的基因转录。而CDK2与周期蛋白A的复合体可以增强DNA复制因子RF-A的活性。 在CDK2分子中,被称为T环的氨基酸环阻断了活性部位,妨碍激酶履行它的酶功能,而且活性部位的氨基酸形成一种难于为蛋白质结合的形状。CDK2与周期蛋白结合时,周期蛋白将T环转出2nm以上,又将CDK2中的PSTAIRE螺旋部分转了, 并把活性部位氨基酸变成能与底物蛋白结合的正确构象。CDK2的活性不仅与周期蛋白有关,还与其上的Thr-15、Tyr-15、Thr-160三个位点是否磷酸化有关。一般情况下,与周期蛋白结合的CDK2的上述三个位点被Wee/Mik1和CAK激酶磷酸化,但此时复合体还没有活性,只有当Cdc25c将Thr-15、Tyr-15两个位点去磷酸化后,复合体才有活性。细胞中存在多种因子对CDK2进行修饰调节,此外还存在对其活性起负性调控的蛋白质,即CDK激酶抑制物,例如p21CIP/WAF1、p27KIP2等。 前面提到,CDK2基因转录的产物有两种。这两种mRNA的不同之处在于变体1由全部7个外显子组成,而变体2缺失外显子5,由剩余的6个外显子组成。这样翻译成的两种同型蛋白的长度就相差34个氨基酸。 2 材料和方法: 2.1序列数据来源 采用蛋白质名称对NCBI非冗余蛋白质数据库进行检索,CDK2蛋白的记录有1013个。而采用基因名称对NCBI非冗余核酸数据库进行检索,CDK2蛋白的记录有680个。 采用人(Homo sapiens)的CDK2蛋白序列进行BLAST搜索。 2.2序列分析方法

生物信息学名词解释(0001)

生物信息学名词解释

1.生物信息学:研究大量生物数据复杂关系的学科,其特征是多学科交叉,以互联网为媒介,数据库为载体。利用数学知识建立各种数学模型; 利用计算机为工具对实验所得大量生物学数据进行储存、检索、处理及分析,并以生物学知识对结果进行解释。 2.二级数据库:在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来,是对生物学知识和信息的进一步的整理。 3.FASTA序列格式:是将DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的核苷酸或者氨基酸字符串,大于号(>)表示一个新文件的开始,其他无特殊要求。 4.genbank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;第三部分是引文区,提供了这个记录的科学依据;第四部分是核苷酸序列本身,以“//”结尾。 5.Entrez检索系统:是NCBI开发的核心检索系统,集成了NCBI 的各种数据库,具有链接的数据库多,使用方便,能够进行交叉索引等特点。 6.BLAST:基本局部比对搜索工具,用于相似性搜索的工具,对需要进行检索的序列与数据库中的每个序列做相似性比较。P94 7.查询序列(query sequence):也称被检索序列,用来在数据库中检索并进行相似性比较的序列。P98 8.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。P29 9.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。P29 10.空位罚分:空位罚分是为了补偿插入和缺失对序列相似性的影 响,序列中的空位的引入不代表真正的进化事件,所以要对其进行 罚分,空位罚分的多少直接影响对比的结果。P37 11.E值: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 值越接近零,越不可能找到其他匹配序列,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。P95 12.低复杂度区域:BLAST搜索的过滤选项。指序列中包含的重复 度高的区域,如poly(A)。 13.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。 14.多序列比对:通过序列的相似性检索得到许多相似性序列,将这 些序列做一个总体的比对,以观察它们在结构上的异同,来回答大 量的生物学问题。 15.分子钟:认为分子进化速率是恒定的或者几乎恒定的假说,从而 可以通过分子进化推断出物种起源的时间。 16.系统发育分析:通过一组相关的基因或者蛋白质的多序列比对或 其他性状,可以研究推断不同物种或基因之间的进化关系。 17.进化树的二歧分叉结构:指在进化树上任何一个分支节点,一个 父分支都只能被分成两个子分支。 系统发育图:用枝长表示进化时间的系统树称为系统发育图,是 引入时间概念的支序图。 18.直系同源:指由于物种形成事件来自一个共同祖先的不同物种中 的同源序列,具有相似或不同的功能。(书:在缺乏任何基因复制 证据的情况下,具有共同祖先和相同功能的同源基因。) 19.旁系(并系)同源:指同一个物种中具有共同祖先,通过基因重 复产生的一组基因,这些基因在功能上可能发生了改变。(书:由于 基因重复事件产生的相似序列。) 20.外类群:是进化树中处于一组被分析物种之外的,具有相近亲缘 关系的物种。 21.有根树:能够确定所有分析物种的共同祖先的进化树。 22.除权配对算法(UPGMA):最初,每个序列归为一类,然后找 到距离最近的两类将其归为一类,定义为一个节点,重复这个过程, 直到所有的聚类被加入,最终产生树根。 23.邻接法(neighbor-joining method):是一种不仅仅计算两两比 对距离,还对整个树的长度进行最小化,从而对树的拓扑结构进行 限制,能够克服UPGMA算法要求进化速率保持恒定的缺陷。 24.最大简约法(MP):在一系列能够解释序列差异的的进化树中 找到具有最少核酸或氨基酸替换的进化树。 25.最大似然法(ML):它对每个可能的进化位点分配一个概率, 然后综合所有位点,找到概率最大的进化树。最大似然法允许采用 不同的进化模型对变异进行分析评估,并在此基础上构建系统发育 树。 26.一致树(consensus tree):在同一算法中产生多个最优树,合并 这些最优树得到的树即一致树。 27.自举法检验(Bootstrap):放回式抽样统计法。通过对数据集多 次重复取样,构建多个进化树,用来检查给定树的分枝可信度。

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。

生物信息学课程大纲

《生物信息学》课程大纲 一、课程目标 1.学科素养:生物信息学的基本研究方法,并能掌握应用其中的一些常用方法,以提高学生的科研能力,领会采用信息学技术去分析和探索大量核酸和蛋白质序列所蕴藏的生命意义的基本思路。(支撑毕业要求 3-1) 2.交流合作:理解团队学习的重要性,具有团队协作精神,掌握沟通合作技能,具有小组互助和协作学习体验。(支撑毕业要求 8-1) 3.交流合作:具有小组互助和协作学习体验,具备与学校领导、同事、学生、家长及社区沟通交流的知识与技能。(支撑毕业要求 8-3)

二、课程目标与毕业要求的对应关系 三、教学内容、重难点和课时安排 1.第一章生物信息学概论(2学时) (一)教学要求 理解和掌握相关名词的定义、概念和解释等,形成正确的理念和行为观点(二)教学内容 1、生物信息学的概念和发展历史(支撑课程目标1) 2、生物信息学的生物学基础(支撑课程目标1) 3、生物信息学的计算机和网络基础(支撑课程目标1) 4、生物信息学的数学基础(支撑课程目标1) 5、生物信息学的产业化(支撑课程目标1) 6、生物信息学研究内容和发展前景展望(支撑课程目标1)

(三)本章重难点 ※生物信息学的数学基础、生物信息学的计算机和网络基础 第二章分子生物学数据库(2学时) (一)教学要求 理解和掌握相关名词的定义、概念和解释等,形成正确的理念和行为观点 (二)教学内容 1、生物学数据库概述(支撑课程目标1) 2、核苷酸序列与基因组数据库(支撑课程目标1) 3、蛋白质序列与模式、同源性数据库(支撑课程目标1) 4、结构数据库(支撑课程目标1) 5、基因和分子的互作和代谢途径信息数据库(支撑课程目标1) 6、RNA核苷酸序列数据库(支撑课程目标1) 7、其它遗传学与分子生物学资源(支撑课程目标1) 8、数据库中存在的问题及使用注意事项(支撑课程目标1) (三)本章重难点 ※蛋白质序列与模式、同源性数据库;基因和分子的互作和代谢途径信息数据库;RNA 核苷酸序列数据库 第三章序列比对与数据库检索(2学时) (一)教学要求 理解和掌握相关名词的定义、概念和解释等,形成正确的理念和行为观点 (二)教学内容 1、序列比对概述(支撑课程目标1) 2、双序列比对(支撑课程目标1) 3、比对的统计学显著性(支撑课程目标1) 4、多序列比对(支撑课程目标1) 5、数据库搜索(支撑课程目标1) 6、基因组长序列比对(支撑课程目标1) (三)本章重难点 ※双序列比对、数据库搜索 第四章核酸序列的信号和功能识别(4学时)

2021高中生物最新辅导书籍推荐

2021高中生物最新辅导书籍推荐 许多准备参加生物竞赛的高中小盆友总会向别人请教买什么辅导资料最好,问的人多了,答案也就五花八门,然并卵,在这浩如烟海的书目中也是茫然无措。特此归纳整理了各方建议,希望能对生竞选手们有所帮助。 首先,要知道什么是生物联赛。我们通常所说的中学生物学奥赛是分为以下五个赛程的:各省的初赛、全国中学生生物学联赛、全国中学生生物学竞赛、全国中学生生物学冬令营、国际中学生生物学奥林匹克竞赛即IBO。就是通过这层层的严格选拔,在全国范围内发掘出高手中的高手作为国家对选手参加IBO,为国争光。而当下由于很多高校都把学科竞赛省赛成绩作为自主招生申请条件之一,所以作为第二阶段的全国中学生生物学联赛也就获得更多的关注了。 其次,要知道生物联赛的考核内容。我们都知道该考试以高中生物学为基础,并会扩展至高校普通生物学内容,具体考核点与分值分布是这样的: 1.细胞生物学、生物化学、微生物学、生物信息学 25% 2.植物和动物的解剖、生理、组织和器官的结构与功能 30% 3.动物行为学、生态学 20% 4.遗传学与进化生物学、生物系统学 25% 最后回归主题吧,到底该准备些什么备考资料呢? 入门篇: 吴相钰著《陈阅增普通生物学》——高等教育出版社看过之后对生物有个大致的概念 尹长明著《生物奥林匹克竞赛教程》-——湖南师范大学出版社 北京大学生物学家编著《精英教案》基础生物教程上、中、下册——军事谊文出版社 北京大学生物学家编著《精英教案》生物习题专集——军事谊文出版社 拔高篇: 刘凌云著《细胞生物学》——高等教育出版社 刘凌云、郑光美著《普通动物学》——高等教育出版社 王玢、左明雪著《人体及动物生理学》-——高等教育出版社

《生物信息学》教学大纲

《生物信息学》教学大纲 Bioinformatics 课程编码:27A11708 学分:1.5 课程类别:专业任选课 计划学时:24 其中讲课:20 上机:4 适用专业:生物技术专业、药学专业 推荐教材:薛庆中著,《DNA和蛋白质序列数据分析工具》,科学出版社,2014年。 参考书目:张成岗著,《生物信息学方法与实践》,科学出版社,2005年。 课程的教学目的与任务 本课程的教学目的是引导学生初步了解生物信息学的基本研究内容与研究方法以及生物信息在多学科领域的应用。使学生掌握生物信息学的基本术语、基本原理、基本研究方法、重要核酸和蛋白质数据库等。掌握指定的基于互联网的常用生物信息学软件的基本操作使用方法。要求学生通过基于问题和任务的学习方式,初步具备解决简单生物信息学问题的研究能力。 课程的基本要求 通过本课程的学习,要求学生1. 掌握该领域的基本知识。2. 掌握指定数据库与软件的应用。3.课程的主要任务包括一次期末考试和多次的章节作业以及课程问题讨论等。 4.培养与引导学生采用生物信息学实际操作能力、以期后期能用于相应领域的研究工作中。 各章节授课内容、教学方法及学时分配建议(含课内实验) 第一章:绪论建议学时:2 [教学目的与要求] 掌握专生物信息学产生背景、概念及研究内容;介绍常用的核酸、蛋白质数据库介。 [教学重点与难点] 掌握生物信息学概念机研究内容,熟悉常用数据库的使用。 [授课方法] 课堂讲授结合上机操作 [授课内容] §1.1生物信息学的产生背景,概念 生物信息学的发展简史 生物信息学的不同定义 §1.2生物信息学的研究内容及常用的核酸、蛋白质数据库介绍 生物信息学的而研究内容 常用的核酸数据库 常用的蛋白质数据库

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