生物信息学数据库列表
生物信息学数据库列表
美国生物技术信息中心(NCBI)GenBank
（https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/Web/Genbank/index.html）
欧洲分子生物学实验室（EMBL）EMBL-Bank(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/embl/index.html) 日本遗传研究所DDBJ(http://www.ddbj.nig.ac.jp/)
基因组数据库：
NCBI基因组数据库Entrez Genmous
(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/entrez/query.fcgi?db=Genome)
人类基因组计划图谱数据库：GDB(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/)
酵母基因组数据库：SGD(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/)
小鼠基因组信息学数据库：MGI(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/)
果蝇基因组数据库：FlyBase(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/)
线虫基因组数据库：WormBase(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/)
综合基因组数据库：Ensembl(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/)
表达序列标记数据库dbEST(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/dbEST/)
序列标记位点数据库dbSTS(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/dbSTS/)
蛋白质序列数据库
PIR(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/pir/)
SWISS-PROT(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/swissprot/)
TrEMBL(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/trembl/index.html)
蛋白质数据仓库Uniprot(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/uniprot.index.html)
生物大分子结构数据库
PDB（protein date bank）(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/pdb/)
MMDB(molecular modeling database)
(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/Structure/MMDB/mmdb.shtml)
单碱基多态性数据库dbSNP(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/SNP/)
蛋白质结构分类数据库SCOP(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/scop/)
蛋白质二级结构数据库DSSP(http://www.sander.embl-heidelberg.de/dssp/)
蛋白质同源序列比对数据库HSSP(http://www.sander.embl-heidelberg.de/hssp/)
序列模式数据库PROSITE(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/prosite/)
蛋白质指纹数据库PRINTS(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/dbbrowser/PRINTS/)
人类遗传数据库OMIM(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,:80/entrez/query.fcgi?db=OMIM)
基因启动子数据库EPD(http://www.epd.isb-sib.ch/)
转录调控区域数据库TRRD(http://www.mgs.bionet.nsc.ru/trrd/)
转录因子数据库TRANSFAC(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/)
基因本体数据库GO(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/)
生物、医学文献数据库PubMed(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/)
目录数据库DBCat(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,biogen.fr/services/dbcat/)
数据库集成
ExPASy(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/)
生物信息分析工具GCG(https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,)
Wisconsin软件包
转基因的主要公司：
AgroEvo
American
Cyanamid
BASF
Bayer
Dow Chemical
DuPont
FMC
Monsanto
Novartis
Rhone-Poulenc
Zeneca
1、生物大分子的序列是分子进化的产物，来源于共同祖先的序列倾向于表现相似的序列、
结构和生物学功能。
2、序列相似性是合理的预测成为可能。
通常，对新序列的功能所知甚少，如能在数据库中找到相似序列，而后者的节购与功。。。相似性搜索工具十分重要：BLAST FASTA
相似性检索的方式机内容：
心序列作为“QUERY”输入，在数据库中通过比较寻找与其相似的序列：
1、两两比较：比较两条序列间相似区域和保守位点，寻找分子进化关系
2、多重比较：寻找共同的保守区、位点，导出产生共同功能的序列模式
3、蛋白与核酸：寻找核酸序列可能的表达框架
4、蛋白序列与具三维结构信息的蛋白比较：获得蛋白折叠类型的信息
蛋白结构与功能必须列具有更大的保守性，据粗略估计，如果序列年间的相似性超过30%，他们就可能是同源的。
序列比较：序列比较包括从两个或多个序列中找出所有显著相似的区域。
最主要的问题：对于生物序列来说何为显著相似（偶然相似性和反应真实的进化及功能关系的相似性）。
功能被编码与序列之中，即序列提供了句法。
编码具有一定的冗余度（redundancy），即序列中一些位点的改变可以保持功能不变，这就使编码具有强劲的语义学。
序列对位排列(aligment )是序列分析的基础
在序列比较时必须考虑“gaps”的存在，采用通常“gaps”可以大大增加匹配碱基数量。序列比对的数学模型分为两类：整体比对、局部比对
局部相似比对往往比整体比对具有更高的灵敏度，其结果更具有生物学意义。
算法：
Needleman-Wunch算法（global alignment）寻找序列间的全局相似性，队列涵盖序列的全部内容
S,ith-Waterman算法（Local alignment）
队列几分：
两个序列间对位排列的质量用记分系统计算
原则：相同或相关残基记分，不匹配残基和gaps罚分
记分/罚分标准：
特殊氨基酸出现频率
高频率氨基酸在序列中随机排列概率
间隔长度及出现频率
对位排列的分数是上述记分/罚分的代数和，分数越高越好
记分系统-氨基酸置换打分矩阵
打分矩阵：给不同氨基酸配对定义的一系列相似性分值。
常用的相似性矩阵：突变数据矩阵（MD）PAM250 模块替换矩阵BLOSUM62
PAM矩阵基于进化的突变模型，通过可接受突变（自然选择）估计序列中的氨基酸置换几率。矩阵中大于0的元素对应的2个残基间发生突变的可能性较大，小于0，可能性较小，等于0，可能性是随机的。
BLOSUM矩阵基于个蛋白家族的保守氨基酸模式（区块），根据数据库中所有排列的模式对置换类型进行记分。
间隔罚分形式：
1、每一个Gap对应一个固定的罚分A，A的大小控制罚分的强度程度。
2、罚分Gsp长度成比例BL，较长的Gap有较大的罚分。
3、
A比较大，B比较小。
IDENTITY（匹配率）：用匹配残基占队列长度的百分比表示。
与比对的长度无关，可提供长度不同序列间的比较。
Positive IDENTITY对核酸序列比对是合理和充分的。而蛋白质序列的比对还需要考虑氨基酸的性质(置换的倾向性)。
SIMILARITY/HOMOLOGY
任何一组序列均可表现相似性，同原序列必须来源于共同的祖先；相似的序列可能同源，可能不同源。
相似性：通常在某位点上有一些氨基酸被另外一些化学物理特性相近的氨基酸所代替，这种突变可称为保守突变。
同源性：只有当两个蛋白质在进化关系上具有共同的祖先时，才可称为他们同源的。
序列相似性比较：就是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较，用于确定该序列的生物属性，也就是找出与此序列相似的已知序列是什么。常用程序包：BLAST FASTA
序列同源性分析：是将待研究序列加入到一组遇之同原，但来自不同物种的序列中进行多序列同时比较，以确定该序列与其它序列间的同源性大小。常用程序包：CLUSTAL
数据库检索：
是
选择两个序列---〉是否蛋白质序列- - - 〉局部对位排列
否
是否高质量排列--------〉改变参数（记分矩阵、间接罚分）
是是
排列记分的统计检验〈----检查序列，排除重复序列〈-- -- --- ---排列是否改进
记分是否显著---------〉序列不具相似性
序列显著相似
BLAST（basic local alignment search tool）：
程序名序列查询数据库搜索方法
Blastn 核酸核酸核酸序列搜索逐一核酸数据库的序列
Blastp 蛋白质蛋白质蛋白质序列搜索逐一蛋白质数据库中的序列
Blastx 核酸蛋白质核酸序列6框翻译成蛋白质序列后和蛋白质数据库中的序列逐一搜索
Tblastn 蛋白质核酸蛋白质序列和核酸数据库重点俄核酸序列6框翻译后的蛋白质序列逐一比对
TBlastx 核酸核酸核酸序列6框翻译成蛋白质序列，再和核酸数据库中的核酸序列6框翻译成的蛋白质序列逐一比对
BLAST网络版：
https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/Blast.cgi
不利于操作大批量的数据，同时也不能自己定义搜索的数据库。
基本步骤：
1、滤去QUERY中的低重复型区域（对位排列无意义）
2、在QUERY中列出固定长度的WORDS（蛋白质序列为3，核酸序列为11，翻译后为
3），如1，2，3；2，3，4。。。序列最后3位
3、利用WORD在数据库中查询任何3个字母组成的对位排列记分（PQG完全匹配为18，
与PEG为15。。。），结果可能数千条。
4、选择截断值T（threshold），减少结果数目，结果缩至数十条。
5、沿序列的每个方向扩展，只要分值增加就持续进行扩展。如果记分不再增加，从而产生一个扩展序列，称为高几分片断HSPs
6、记分显著性的统计学分析：
Score：使用打分矩阵对匹配的片断进行打分，这就是对各对氨基酸（碱基）打分求和的结果，一般来说，匹配片断越长、相似性越高则Score值越大。
Evalue; 在相同长度的情况下，两个氨基酸残基随机排列的序列进行打分，得到上述Score 值的概率的大小。E值越小表示随机情况下得到该Score值的可能性越低。
重复序列的过滤：
重复序列降低了相似性搜索的质量，必须在进行BLAST前从QUERY序列中除去（过滤）。
BLAST要点：
1、E值十分重要，是判断相似性的重要根据。E值选小更能反映真实的相似性，但选大也
有必要，可以找到短的形似区域。
2、DESCRIPTION数及ALIGNMENT数不应过小。
3、点击列表中的SCORE可以直接跳到对应的ALIGNMENT
4、可选最高分值的序列判断QURY的功能。但如果该序列长于QUERY，不能轻易判断是
同原物，应对PSI-Blast。
叠代数据库搜索（PSI-Blast）：
BLAST仅能检测全部远缘进化关系中的20%。
PSSM：
参数设置与BLAST的区别：
1、数据库通常选nr(非冗长蛋白序列)
2、两个E值，Wxpext为起始Blsat，默认为0 ，第二个为0.005
多重序列比对（）
序列相似性比较：
序列同源性分析：
多序列比对在阐明一组相关序列的重要生物学模式方面起着重要的作用。
所序列比对的方法：
1、手工比对（bioedit\seaview.Genedoc）辅助软件结合实验结果或文献资料
残基种类残基特性颜色
Asp Glu 酸性红
His Arg Lys 碱性兰
Ser Thr Asn Gln 。。。。。
2、计算机程序比动化比对
最常见的就是clustal所采用的方法。
在比对过程中，先对所有的序列进行两两比对并计算他们的相似性分值，然后根据相似性分值将他们分成若干组，并在若干组再进行比对。
ftp://ftp-igbmc.u-starsbg
序列注释（核酸结构和功能的预侧分析）
用生物信息学方法，高通量的注释基因组所有编码产物的生物学功能。
序列注释原理：
注释：从原始序列数据获得有用的生物学信息。
结构注释：在基因组DNA中寻找基因和其他功能元件。
功能注释：对序列做出功能解释。
鉴定基因的方法：
1、各种杂交技术：建立在克隆基础上，不时与高通量分析。
2、给予计算机的搜寻方法：快速分析序列数据，鉴定潜在的基因。
在不同模型或算法基础上建立的不同分析程序有其使用范围和相应的限制条件，因此最好对同一个问题多用几种分析方法。
计算机诉法鉴定基因的三个要素：
1、signal sensor：局部的motif，如promoter，donor site , accept site等，倾向于拥有保守
序列。
2、content sensor：通常是编码区，CpG岛等。没有保守序列。
3、homology searching：即寻找已知基因的匹配物。常用EST数据库进行检索。
对于真核生物序列，在进行预测之前先要进行重复序列分析，把重复序列标记出来并除去；选用预测程序时要注意程序的物种特异性。
检测ORF：
Six-frame translation ：
每个序列都有6种可能的阅读框；鉴定6种可能阅读框最长的ORF，并与蛋白质序列数据库相比较。
不足之处：
1、ATG可被GUG，UUG代替，A TG也可出现在ORF内部
结果：无法预测或5‘端缺失。
解决办法：结合其他信号进行鉴定如RBS
2、TGA除作为stop codon，也可用于编码稀有碱基Aa
结果：3‘端缺失
解决办法：
RNA基因的预测：
https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/eddy/tRNA....
注释工具及资源：
1、软件：ORF FINDER: https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/gorf/gorf.html
适用于大多数原核生物基因的预测。
Genescan（概率方法https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/GENSCANinfo.html）根据真核基因的生物结构，建立整体的基因预测模型，通过设计基因序列模型。。。
Fgenes（图式识别https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,）
结构信息学---蛋白结构的概念模型
DNA ：重复片断、编码区、启动子、内含子/外含子、转录调控因子结合位点等信息。
蛋白质序列：分子量、等电点、二级结构、三级结构、四级结构、膜蛋白的跨膜区域、酶的活性位点、以及蛋白质之间相互作用等结构和功能信息。
利用已有的对生物大分子结构和功能特性的认识，用生物信息学的方法通过计算自模拟和计算来“预测”出这些信息或提供与之相关的辅助信息。
折叠要素：氨基酸残基侧链性质、疏水作用、分子表面性质等
蛋白质预测：PDB：https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,
EBI-MSD: https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/msd
最主要的收集生物大分子三维结构的数据库。包括分辨率。。。。
蛋白质预测工具：ExPASv
Compute Pi/Mw tool：计算蛋白质的等电点和分子量，对于碱性蛋白质，计算出的等电点可能不准确。
PeptideMass：分析蛋白质在各种蛋白酶和化学试剂处理后的内切产物。
SAPS：蛋白质序列统计分析，对提交的序列给出大量全面的分析数据，包括氨基酸组成统计、电荷分布分析，电荷聚集区域、高度疏水区域、跨膜区段等。
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/dd8595298.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。
最新生物信息学名词解释(个人整理)
一、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。）
生物信息学名词解释
1.计算生物信息学（Computational Bioinformatics）是生命科学与计算机科学、数理科学、化学等领域相互交叉而形成的一门新兴学科，以生物数据作为研究对象，研究理论模型和计算方法，开发分析工具，进而达到揭示这些数据蕴含的生物学意义的目的。 2.油包水PCR (Emulsion PCR) : 1) DNA片段和捕获磁珠混合; 2) 矿物油和水相的剧烈震荡产生油包水环境; 3) DNA片段在油包水环境中扩增;4) 破油并富集有效扩增磁珠。 3.双碱基编码技术：在测序过程中对每个碱基判读两遍，从而减少原始数据错误，提供内在的校对功能。代表测序方法：solid 测序。 4.焦磷酸测序法：焦磷酸测序技术是由4种酶催化的同一反应体系中的酶级联化学发光反应,适于对已知的短序列的测序分析,其可重复性和精确性能与SangerDNA测序法相媲美,而速度却大大的提高。焦磷酸测序技术不需要凝胶电泳,也不需要对DNA样品进行任何特殊形式的标记和染色,具备同时对大量样品进行测序分析的能力。在单核苷酸多态性、病原微生物快速鉴定、病因学和法医鉴定研究等方面有着越来越广泛的应用。例如：454测序仪 ：用蛋白质序列查找核苷酸序列。 :STS是序列标记位点（sequence-tagged site）的缩写，是指染色体上位置已定的、核苷酸序列已知的、且在基因组中只有一份拷贝的DNA短片断，一般长200bp －500bp。它可用PCR方法加以验证。将不同的STS依照它们在染色体上的位置依次排列构建的图为STS图。在基因组作图和测序研究时，当各个实验室发表其DNA测序数据或构建成的物理图时，可用STS来加以鉴定和验证，并确定这些测序的DNA片段在染色体上的位置；还有利于汇集分析各实验室发表的数据和资料，保证作图和测序的准确性。 :表达序列标签技术（EST，Expressed Sequence Tags）EST技术直接起源于人类基因组计划。 ：生物信息学数据库。UniGene试图通过计算机程序对GeneBank中的序列数据进行适当处理，剔除冗余部分，将同一基因的序列，包括EST序列片段搜集到一起，以便研究基因的转录图谱。UniGene除了包括人的基因外，也包括小鼠、大鼠等其它模式生物的基因。 :开放阅读框（ORF，open reading frame )是基因序列的一部分，包含一段可以编码蛋白的碱基序列，不能被终止子打断。编码一个蛋白质的外显子连接成为一个连续的ORF。 10.分子钟检验：只有分子钟的，没听过分子钟检验。一种关于分子进化的假说，认为两个物种的同源基因之间的差异程度与它们的共同祖先的存在时间(即两者的分歧时间)有一定的数量关系
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
生物信息学数据库或软件
一、搜索生物信息学数据库或者软件 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。 核酸序列数据库有GenBank，EMBL，DDB等，核酸序列是了解生物体结构、功能、发育和进化的出发点。国际上权威的核酸序列数据库有三个，分别是美国生物技术信息中心（NCBI）的GenBank ，欧洲分子生物学实验室的EMBL-Bank（简称EMBL），日本遗传研究所的DDBJ 蛋白质序列数据库有SWISS-PROT，PIR，OWL，NRL3D，TrEMBL等， 蛋白质片段数据库有PROSITE，BLOCKS，PRINTS等， 三维结构数据库有PDB，NDB，BioMagResBank，CCSD等， 与蛋白质结构有关的数据库还有SCOP，CATH，FSSP，3D-ALI，DSSP等， 与基因组有关的数据库还有ESTdb，OMIM，GDB，GSDB等， 文献数据库有Medline，Uncover等。 另外一些公司还开发了商业数据库,如MDL等。
生物信息学数据库覆盖面广，分布分散且格式不统一, 因此一些生物计算中心将多个数据库整合在一起提供综合服务，如EBI的SRS(Sequence Retrieval System)包含了核酸序列库、蛋白质序列库，三维结构库等30多个数据库及CLUSTALW、PROSITESEARCH等强有力的搜索工具，用户可以进行多个数据库的多种查询。 二、搜索生物信息学软件 生物信息学软件的主要功能有： 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； 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；寻找、预测新基因及预测其结构、功能； 蛋白高级结构预测。 如：核酸序列分析软件BioEdit、DNAClub等；序列相似性搜索BLAST；多重系列比对软件Clustalx；系统进化树的构建软件Phylip、MEGA等；PCR 引物设计软件Primer premier6.0、oligo6.0等；蛋白质二级、三级结构预测及三维分子浏览工具等等。 NCBI的网址是：https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,。 Entrez的网址是：https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/entrez/。 BankIt的网址是：https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/BankIt。 Sequin的相关网址是：https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/Sequin/。 数据库网址是：https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/embl/。
生物信息学基本知识
1.DNA:遗传物质(遗传信息的载体) 双螺旋结构,A,C,G,T四种基本字符的复杂文本 2.基因（Gene）：具有遗传效应的DNA分子片段 3.基因组(Genome)：包含细胞或生物体全套的遗传信息的全部遗传物质。人类包括细胞核基因组和线粒体基因组 OR一个物种中所有基因的整体组成 4.人类基因组：3.0×109bp模式生物 5.HGP的最初目标通过国际合作，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，并对其它生物进行类似研究。 6.HGP的终极目标 阐明人类基因组全部DNA序列； 识别基因； 建立储存这些信息的数据库； 开发数据分析工具； 研究HGP实施所带来的伦理、法律和社会问题。 7.遗传图谱（genetic map）又称连锁图谱(linkage map)，它是以具有遗传多态性（在一个遗传位点上具有一个以上的等位基因，在群体中的出现频率皆高于1%）的遗传标记为“路标”，以遗传学距离（在减数分裂事件中两个位点之间进行交换、重组的百分率，1%的重组率称为1cM）为图距的基因组图。 遗传图谱的建立为基因识别和完成基因定位创造了条件。 8.遗传连锁图：通过计算连锁的遗传标志之间的重组频率，确定它们的相对距离，一般用厘摩（cM，即每次减数分裂的重组频率为1%）表示。 9.物理图谱（physical map）是指有关构成基因组的全部基因的排列和间距的信息，它是通过对构成基因组的DNA分子进行测定而绘制的。绘制物理图谱的目的是把有关基因的遗传信息及其在每条染色体上的相对位置线性而系统地排列出来。 10.转录图谱是在识别基因组所包含的蛋白质编码序列的基础上绘制的结合有关基因序列、位置及表达模式等信息的图谱。 11.序列图谱:随着遗传图谱和物理图谱的完成，测序就成为重中之重的工作。 DNA序列分析技术是一个包括制备DNA片段化及碱基分析、DNA信息翻译的多阶段的过程。通过测序得到基因组的序列图谱 12.大规模测序基本策略 逐个克隆法：对连续克隆系中排定的BAC克隆逐个进行亚克隆测序并进行组装（公共领域测序计划） 全基因组鸟枪法：在一定作图信息基础上，绕过大片段连续克隆系的构建而直接将基因组分解成小片段随机测序，利用超级计算机进行组装（美国Celera公司） 13.基因识别（gene identification）是HGP的重要内容之一，其目的是识别全部人类的基因。 基因识别包括： 识别基因组编码区 识别基因结构 基因识别目前常采用的有二种方法： 从基因组序列中识别那些转录表达的DNA片段 从cDNA文库中挑取并克隆。 14.基因组多态性（Polymorphism）:是指在一个生物群体中，同时和经常存在两种或多种不连续的变异型或基因型（genotype）或等位基因（allele），亦称遗传多态性（genetic
生物信息学基本分析
核酸序列的基本分析 运用DNAMAN软件分析核酸序列的分子质量、碱基组成和碱基分布。同时运用BioEdit（版本7.0.5.3）软件对基因做酶切谱分析。 碱基同源性分析 运用NCBI信息库的BLAST程序对基因进行碱基同源性分析(Translated query vs.protien database(blastx))网站如下：https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/BLAST/ 参数选择：Translated query-protein database [blastx]；nr;stander1 开放性阅读框（ORF）分析 利用NCBI的ORF Finder程序对基因做开放性阅读框分析，网址如下： https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/projects/gorf/orfig.cgi 参数选择：Genetic Codes：1 Standard 对蛋白质序列的结构功能域分析 运用简单模块构架搜索工具（Simple Modular Architecture Research Tool,SMART）对基因的ORF出的蛋白质序列进行蛋白质结构功能域分析。该数据库由EMBL建立，其中集成了大部分目前已知的蛋白质结构功能域的数据。 网址如下：http://smart.embl-heidelberg.de/ 运用NCBI的BLAST程序再对此蛋白质序列进行rpsBlast分析 参数选择：Search Database：CDD v2.07－11937PSSM Expect：0.01 Filter：Low complexity Search mode：multiple hits 1－pass 同源物种分析 用DNAMAN软件将蛋白质序列相关基因序列比对，根据结果绘出系统进化树，并进行分析。 蛋白质一级序列的基本分析 运用BioEdit（版本7.0.5.3）软件对基因ORF翻译的蛋白的一些基本性质，对分子量、等电点、氨基酸组成等作出分析。 二级结构和功能分析 信号肽预测 利用丹麦科技大学（DTU）的CBS服务器蛋白质序列的信号肽（signal peptide）预测，进入Prediction Serves 页面。 网址如下：http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/ 参数选择： Eukaryotes；Both；GIF (inline)；Standard； 疏水性分析 利用瑞士生物信息学研究所（Swiss Institute of Bioinformatics，SIB）的ExPASy服务器上的ProtScale程序对ORF 翻译后的氨基酸序列做疏水性分析 网址如下： https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/cgi-bin/protscale.pl 参数选择：
生物信息学复习题及答案
生物信息学复习题 一、名词解释 生物信息学, 二级数据库, FASTA序列格式, genbank序列格式, Entrez，BLAST，查询序列（query），打分矩阵（scoring matrix），空位（gap），空位罚分，E 值, 低复杂度区域，点矩阵（dot matrix），多序列比对，分子钟，系统发育（phylogeny），进化树的二歧分叉结构，直系同源，旁系同源，外类群，有根树，除权配对算法（UPGMA），邻接法构树，最大简约法构树，最大似然法构树，一致 树（consensus tree），bootstrap，开放阅读框（ORF），密码子偏性（codon bias），基因预测的从头分析法，结构域（domain），超家族，模体（motif），序列表谱（profile），PAM矩阵，BLOSUM，PSI-BLAST，RefSeq，PDB数据库，GenPept， 折叠子，TrEMBL，MMDB，SCOP，PROSITE，Gene Ontology Consortium，表谱（profile）。 二、问答题 1）生物信息学与计算生物学有什么区别与联系 2）试述生物信息学研究的基本方法。 3）试述生物学与生物信息学的相互关系。 4）美国国家生物技术信息中心（NCBI）的主要工作是什么请列举3个以上NCBI 维护的数据库。 5）序列的相似性与同源性有什么区别与联系 6）BLAST套件的blastn、blastp、blastx、tblastn和tblastx子工具的用途 什么 7）简述BLAST搜索的算法。 8）什么是物种的标记序列 9）什么是多序列比对过程的三个步骤 10）简述构建进化树的步骤。 11）简述除权配对法（UPGMA）的算法思想。 12）简述邻接法（NJ）的算法思想。 13）简述最大简约法（MP）的算法思想。 14）简述最大似然法（ML）的算法思想。 15）UPGMA构树法不精确的原因是什么 16）在MEGA2软件中，提供了多种碱基替换距离模型，试列举其中2种，解释其 含义。 17）试述DNA序列分析的流程及代表性分析工具。 18）如何用BLAST发现新基因 19）试述SCOP蛋白质分类方案。 20）试述SWISS-PROT中的数据来源。 21）TrEMBL哪两个部分 22）试述PSI-BLAST 搜索的5个步骤。 三、操作与计算题 1）如何获取访问号为U49845的genbank文件解释如下genbank文件的LOCUS行提供的信息： LOCUS SCU49845 5028 bp DNA linear PLN 21-JUN-1999 2）利用Entrez检索系统，对核酸数据搜索，输入如下信息，将获得什
生物信息学基础知识
分子生物学基础知识太仓生命信息研究所 2011-7
前言 本文仅适用于对非生物专业的员工进行基础知识普及。如有深入学习的要求，请选用正规权威教材。 本教材以蛋白质、DNA、RNA、复制、转录和翻译为主要讲解内容，目的是帮助员工理解在工作中会遇到的常见生物学概念及术语 目录 前言 (2) 目录 (2) 蛋白质 (3) 1. 什么是蛋白质 (3) 2. 蛋白质的3D结构 (5) DNA (7) 1. DNA的组成—4种碱基 (7) 2. DNA的复制 (8) 3. DNA转录为RNA (9) 4. mRNA翻译成氨基酸序列 (11)
蛋白质 1.什么是蛋白质 蛋白质是由20中基本氨基酸链接而成的，生物体的大部分是有蛋白质构成的。每种氨基酸由4部分组成：碳原子C，羧基coo-，氨基H3N和R group。 20中氨基酸按照不同的排列和不同的长度，就形成了蛋白质。不同的R group把氨基酸分为5类： 无极性脂肪类R Group：
芳香类R Group 有极性，无电荷R Group
正电荷R Group 负电荷R Group 2.蛋白质的3D结构 氨基酸链在三维空间里呈现出一定的结构。各个氨基酸分子于相邻的氨基酸之间有氢键连接。 一级结构：氨基酸的排列顺序，可以用氨基酸的缩写在书面上表达。 氨基和羧基之间的氢键使得单个的氨基酸分子能够链接起来。
二级结构：单条氨基酸链所形成的2D形态。常见的有Alpha helix Beta sheet。 Alpha helix：氨基酸分子按顺时针或逆时针的方向螺旋上升。 Beta sheet：多条氨基酸分子链并列在一起。 三级结构：氨基酸链在各个方向的形态综合在一起。
生物信息学基本知识
1. DNA: 遗传物质(遗传信息的载体)à双螺旋结构,A, C, G, T四种基本字符的复杂文本 2. 基因（Gene）：具有遗传效应的DNA分子片段 3. 基因组(Genome)：包含细胞或生物体全套的遗传信息的全部遗传物质。人类包括细胞核基因组和线粒体基因组 OR 一个物种中所有基因的整体组成 4. 人类基因组：3.2×109 bp 5.HGP的最初目标通过国际合作，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，并对其它生物进行类似研究。 6.HGP的终极目标 阐明人类基因组全部DNA序列； 识别基因； 建立储存这些信息的数据库； 开发数据分析工具； 研究HGP实施所带来的伦理、法律和社会问题。 7.遗传图谱（genetic map）又称连锁图谱(linkage map)，它是以具有遗传多态性（在一个遗传位点上具有一个以上的等位基因，在群体中的出现频率皆高于1%）的遗传标记为“路标”，以遗传学距离（在减数分裂事件中两个位点之间进行交换、重组的百分率，1%的重组率称为1cM）为图距的基因组图。 遗传图谱的建立为基因识别和完成基因定位创造了条件。 8. 遗传连锁图：通过计算连锁的遗传标志之间的重组频率，确定它们的相对距离，一般用厘摩（cM，即每次减数分裂的重组频率为1%）表示。 9. 物理图谱（physical map）是指有关构成基因组的全部基因的排列和间距的信息，它是通过对构成基因组的DNA分子进行测定而绘制的。绘制物理图谱的目的是把有关基因的遗传信息及其在每条染色体上的相对位置线性而系统地排列出来。 10. 转录图谱是在识别基因组所包含的蛋白质编码序列的基础上绘制的结合有关基因序列、位置及表达模式等信息的图谱。 11. 序列图谱:随着遗传图谱和物理图谱的完成，测序就成为重中之重的工作。 DNA序列分析技术是一个包括制备DNA片段化及碱基分析、DNA信息翻译的多阶段的过程。通过测序得到基因组的序列图谱 12. 大规模测序基本策略 逐个克隆法：对连续克隆系中排定的BAC克隆逐个进行亚克隆测序并进行组装（公共领域测序计划） 全基因组鸟枪法：在一定作图信息基础上，绕过大片段连续克隆系的构建而直接将基因组分解成小片段随机测序，利用超级计算机进行组装（美国Celera公司） 13. 基因识别（gene identification）是HGP的重要内容之一，其目的是识别全部人类的基因。 基因识别包括： 识别基因组编码区 识别基因结构 基因识别目前常采用的有二种方法： 从基因组序列中识别那些转录表达的DNA片段 从cDNA文库中挑取并克隆。 14. 基因组多态性（Polymorphism）:是指在一个生物群体中，同时和经常存在两种或多种不连续的变异型或基因型（genotype）或等位基因（allele），亦称遗传多态性（genetic
生物信息学常用工具
常用DNA和蛋白质序列数据分析工具： ●序列比对工具： a)BLAST： ●网络比对，包括基础的Blast比对、参数、特殊Blast如PSI-Blast、Blast2 等； ●本地比对，包括程序下载、安装、数据库的下载及格式化、Blast程序的 运行等。 b)多序列比对ClustalX（Windows系统） 包括程序下载、安装、及程序的运行、结果的输入输出等。 ●真核生物基因结构的预测： a)基因可读框的识别： Genescan； CpG岛、转录终止信号和启动子区域预测； CpGPlot； POLYAH； PromoterScan； b)基因密码子偏好性： CodonW； c)采用mRNA序列预测基因： Spidey； d)ASTD数据库 ●分子进化遗传分析工具 ●MEGA；
●Phylip； ●蛋白质结构和功能预测 a)一级结构 ProtParam蛋白质序列理化参数检索； ProtScale蛋白质疏水性分析； COILS卷曲螺旋预测； b)二级结构 PredictProtein蛋白质结构预测； PSIPRED不同蛋白质结构预测方法； c)InterProScan: 模式和序列谱研究 Prosite：蛋白质结构域、家族和功能为点数据库； Pfam：蛋白质家族比对和HMM数据库； BLOCK：模块搜索数据库； SMART：简单模块架构搜索工具； TMHMM：跨膜结构预测工具； d)三级结构 Swiss-Model Workspace: 同源建模的网络综合服务器； Phyre：线串法预测蛋白质折叠； HMMSTR/Rosetta：从头预测蛋白质结构； Swiss-PdbViewer：分子建模和可视化工具； 序列模体的识别和解析； MEME程序包； ●蛋白质谱数据分析
生物信息学常用核酸蛋白数据库
（1）GenBank https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/ （2）dbEST (Database of Expressed Sequence Tags) https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/dbEST/index.html （3）UniGene 数据库 https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/UniGene/ （4）dbSTS (Database of Sequence Tagged Sites) https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/dbSTS/index.html （5）dbGSS (Database of Genome Survey Sequences) https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/dbGSS/index.html （6）HTG (High-Throughput Genomic Sequences) https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/HTGS/ （7）基因组数据库 https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/sites/entrez?db=genome （8）dbSNP (Database of Single Nucleotide Polymorphisms) 单核苷酸多态性数据库https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/sites/entrez?db=snp （9）EMBL (European Molecular Biology Laboratory) https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/embl （10）DDBJ (DNA Data Bank of Japan) http://www.ddbj.nig.ac.jp/Welcome-e.html 启动子（11）EPD (Eukaryotic Promoter Database) http://www.epd.isb-sib.ch/ 2、蛋白质数据库 https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/swissprot （2）TrEMBL (Translation of EMBL) https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/swissprot/ （3）PIR (Protein Information Resource) https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html, （4）PRF (Protein Research Foundation) http://www.prf.or.jp/en/os.html （5）PDBSTR (Re-Organized Protein Data Bank) http://www.genome.ad.jp （6）Prosite https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/prosite 3、结构数据库 （1）PDB (Protein Data Bank) https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html, （2）NDB（Nucleic Acid Database） https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/ （3）DNA-Binding Protein Database https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/ （4）SWISS-3D IMAGE http://www.expasy.ch/sw3d/
常用生物信息学软件
常用生物信息学软件 一、基因芯片 1、基因芯片综合分析软件。 ArrayVision 7.0 一种功能强大的商业版基因芯片分析软件，不仅可以进行图像分析，还可以进行数据处理，方便protocol的管理功能强大，商业版正式版：6900美元。 Arraypro 4.0 Media Cybernetics公司的产品，该公司的gelpro, imagepro一直以精确成为同类产品中的佼佼者，相信arraypro也不会差。 phoretix? Array Nonlinear Dynamics公司的基因片综合分析软件。 J-express 挪威Bergen大学编写，是一个用JA V A语言写的应用程序，界面清晰漂亮，用来分析微矩阵（microarray）实验获得的基因表达数据，需要下载安装JA V A运行环境JRE1.2后(5.1M)后，才能运行。 2、基因芯片阅读图像分析软件 ScanAlyze 2.44 ，斯坦福的基因芯片基因芯片阅读软件，进行微矩阵荧光图像分析，包括半自动定义格栅与像素点分析。输出为分隔的文本格式，可很容易地转化为任何数据库。 3、基因芯片数据分析软件 Cluster 斯坦福的对大量微矩阵数据组进行各种簇（Cluster）分析与其它各种处理的软件。 SAM Significance Analysis of Microarrays 的缩写，微矩阵显著性分析软件，EXCEL软件的插件，由Stanford大学编制。 4．基因芯片聚类图形显示 TreeView 1.5 斯坦福开发的用来显示Cluster软件分析的图形化结果。现已和Cluster成为了基因芯片处理的标准软件。 FreeView 是基于JA V A语言的系统树生成软件，接收Cluster生成的数据，比Treeview 增强了某些功能。 5．基因芯片引物设计 Array Designer 2.00 DNA微矩阵（microarray）软件，批量设计DNA和寡核苷酸引物工具 三、序列综合分析 V ector NTI Suite 8.0 不喜欢装备各种专业性强的软件，而希望用一个综合性的软件代替的同志可以选择本软件。本阶段的大部分功能它都有。该软件具体特有良好的数据库管理（增加、修改、查找），对要操作的数据放在一个界面相同的数据库中统一管理。软件中的大部分分析可以通过在数据库中进行选定（数据）->分析->结果（显示、保存和入库）三步完成。在分析主界面，软件可以对核酸蛋白分子进行限制酶分析、结构域查找等多种分析和操作，生成重组分子策略和实验方法，进行限制酶片段的虚拟电泳，新建输入各种格式的分子数据、
生物信息学复习总结
生物信息期末总结 1.生物信息学（Bioinformatics）定义：（第一章）★ 生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。 （或：） 生物信息学是运用计算机技术和信息技术开发新的算法和统计方法，对生物实验数据进行分析，确定数据所含的生物学意义，并开发新的数据分析工具以实现对各种信息的获取和管理的学科。（NSFC） 2. 科研机构及网络资源中心： NCBI：美国国立卫生研究院NIH下属国立生物技术信息中心； EMBnet：欧洲分子生物学网络； EMBL-EBI：欧洲分子生物学实验室下属欧洲生物信息学研究所； ExPASy:瑞士生物信息研究所SIB下属的蛋白质分析专家系统；(Expert Protein Analysis System) Bioinformatics Links Directory； PDB (Protein Data Bank)； UniProt 数据库 3. 生物信息学的主要应用: 1．生物信息学数据库；2．序列分析；3．比较基因组学；4．表达分析；5．蛋白质结构预测；6．系统生物学；7．计算进化生物学与生物多样性。 4.什么是数据库：★1、定义：数据库是存储与管理数据的计算机文档、结构化记录形式的数据集合。 （记录record、字段field、值value） 2、生物信息数据库应满足5个方面的主要需求： （1）时间性；（2）注释；（3）支撑数据；（4）数据质量；（5）集成性。 3、生物学数据库的类型：一级数据库和二级数据库。 库等；DDBJ核酸库和EMBL数据库、Genbank（国际著名的一级核酸数据库有． 蛋白质序列数据库有SWISS-PROT等；蛋白质结构库有PDB等。） ★4、一级数据库与二级数据库的区别： 1）一级数据库： 包括：a.基因组数据库----来自基因组作图； b.核酸和蛋白质一级结构序列数据库； c.生物大分子(主要是蛋白质)的三维空间结构数据库，(来自X-衍射和核磁共振结
生物信息学入门知识
生物信息学入门知识 生物信息学是用数理和信息科学的观点、理论和方法去研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物学数据的一门学科。首先是研究遗传物质的载体DNA及其编码的大分子蛋白质，以计算机为其主要工具，发展各种软件，对逐日增长的浩如烟海的DNA和蛋白质的序列和结构进行收集、整理、储存、发布、提取、加工、分析和研究，目的在于通过这样的分析逐步认识生命的起源、进化、遗传和发育的本质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，揭示人体生理和病理过程的分子基础，为人类疾病的预测、诊断、预防和治疗提供最合理和有效的途径。生物信息学已经成为生物医学、农学、遗传学、细胞生物学等学科发展的强大推动力量，也是药物设计、环境监测的重要组成部分。近年来，蛋白质结构数据的快速增长，使蛋白质三维结构的处理分析也归入到生物信息学的范畴。国际上有三大一级生物信息数据库，即美国国家信息中心 (National Center of Biotechnology Information, NCBI)的Gen Bank(http:/ / www. nchi. nlm. nih. gov/ web/Gen Bank/ imdex. html)、欧洲分子生物学室验室(European Molecular Biology L aboratory-Euro-pean Bioinformatics Institute, EMBL-EBI)的 EM-BL (http:// www.ebi. https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/ databases/ index.html)和日本 DNA数据库 (DNA Data Bank of Japan, DDBJ) (http:/ / www.ddbj.nig.ac.jp/ )。随着生物信息学 (Bioinformatics)的发展，通过检索数据库进行核酸序列同源性检索，电子基因定位、电子延伸、电子克隆和电子表达以及蛋白质功能分析、基因鉴定等方面起到了重要作用，已成为人们认识生物个体生长发育、繁殖分化、遗传变异、疾病发生、衰老死亡等生命过程的有力工具。 一、生物信息学相关网站 生物信息学与生物计算：http://bioinformatics.weizmann.ac.il/ 这是生物信息学和生物计算学的网站，由Weizmann科学研究所，生物服务部和Crown人类基因组学中心支持。研究领域主要涵盖序列分析，蛋白质组学和基因组学等。该网站提供了数据库，电子论坛，教育，新闻，软件，招聘启事等。该网站还提供了相关链接，包括欧洲分子生物学以色列国家网点，以色列国家基因组基础设施实验室以及国际生物信息学合作中心。 生物信息学专题：https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/bioinformatics/bioinfo.htm 中国科学院上海生命科学研究院生物信息中心的网站中的生物信息学专题提供与生物信息学有关的新闻信息，生物信息学文献的介绍（包括的课题例如：鉴别肿瘤的亚型，细菌中的基因转移，生物钟与微阵列--哺乳动物的基因组有节奏，混乱的DNA区分人类与黑猩猩等等），相关软件下载，与数据库的链接。 生物信息学专业网：https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/ 生物信息学专业网旨在收集、整理与生物信息学相关的信息和资源。它的站点提供最近新闻；与生物科学相关的论文；与生物信息学相关的数据库，软件，公司，大学和期刊；工具的介绍，例如：序列逆向查询系统。 生物信息学组织：https://www.360docs.net/doc/dd8595298.html,/ 生物信息学组织是生物信息学学科的综合性网站。其涉及的内容有新闻、事件提醒、会议消息、免费FTP工具下载、论文、URL推荐、演示幻灯片等。此外，其还拥有有关生物信息学