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生物信息学 第三章 生物信息数据库及其信息检索 ppt课件
因组数据。
核酸序列数据库 GenBank（ ） EMBL（ ） DDBJ （ ） 三个数据库每天互相交换数据 GenBank可通过NCBI的检索系统Entrez获取， Entrez集成来自主要DNA和蛋白
序列数据库的数据，包括物种、基因组、定位、蛋白结构和结构域等信息 其他各种专业核酸数据库 A.非冗余参考序列数据库RefSeq B.密码子使用数据库Codon Usage Database CUTG C.基因可变剪接数据库ASDB D.转录因子数据库TRANSFAC
生物信息学数 据库类型
序列数据库 结构数据库 功能数据库 其ws、Linux或 Mac等操作系统
肤浅的百姓工具
一、序列数据库
主要收录核酸和蛋白质序列的数据库，包括由基因组计划产生的基因组及其表达 序列，由基因组序列所推测的编码和非编码核酸和蛋白质序列，以及个别生物 学实验中测序获得的核酸和蛋白质序列。
生物信息学 第三章 生物信息数据库 及其信息检索
第三章 生物信息数据库及其信息检索
本章主要内容
▪ 生物信息学数据库类型 ▪ 序列数据库 ▪ 结构数据库 ▪ 功能数据库 ▪ 其它专业数据库
▪ 生物信息学数据库的检索 ▪ 检索方法概述 ▪ 检索实践和案例
生物信息学数据库的地位和作用
经典生物医学实验
elegans
Borrelia burgorferi
Plasmodium falciparum
Borrelia burgorferi
Aquifex aeolicus
Neisseria meningitidis Z2491
Mycobacteriu m tuberculosis
Genome sizes in nucleotide pairs (base-pairs)
核酸序列数据库 GenBank（ ） EMBL（ ） DDBJ （ ） 三个数据库每天互相交换数据 GenBank可通过NCBI的检索系统Entrez获取， Entrez集成来自主要DNA和蛋白
序列数据库的数据，包括物种、基因组、定位、蛋白结构和结构域等信息 其他各种专业核酸数据库 A.非冗余参考序列数据库RefSeq B.密码子使用数据库Codon Usage Database CUTG C.基因可变剪接数据库ASDB D.转录因子数据库TRANSFAC
生物信息学数 据库类型
序列数据库 结构数据库 功能数据库 其ws、Linux或 Mac等操作系统
肤浅的百姓工具
一、序列数据库
主要收录核酸和蛋白质序列的数据库，包括由基因组计划产生的基因组及其表达 序列，由基因组序列所推测的编码和非编码核酸和蛋白质序列，以及个别生物 学实验中测序获得的核酸和蛋白质序列。
生物信息学 第三章 生物信息数据库 及其信息检索
第三章 生物信息数据库及其信息检索
本章主要内容
▪ 生物信息学数据库类型 ▪ 序列数据库 ▪ 结构数据库 ▪ 功能数据库 ▪ 其它专业数据库
▪ 生物信息学数据库的检索 ▪ 检索方法概述 ▪ 检索实践和案例
生物信息学数据库的地位和作用
经典生物医学实验
elegans
Borrelia burgorferi
Plasmodium falciparum
Borrelia burgorferi
Aquifex aeolicus
Neisseria meningitidis Z2491
Mycobacteriu m tuberculosis
Genome sizes in nucleotide pairs (base-pairs)
生物信息学 第六章 蛋白质结构预测及分子设计ppt课件
构,PDP域 更多外部链接(对于RecBCD多达26个)
更多有用的链接
▪ PDB的外部链接中Compute pI Mw点击Chain B (可计算各链分子 量)
▪ 在打开的Compute pI/Mw页面中点击EX5B_ECOLI (ExPASy，大 量信息，链接)
▪ 在打开的UniProtKB/Swiss-Prot页面中点击EcoCyc：EG10824MONOMER (biocyc，参与的反应/路径图)
3、输入要找的蛋白名称或ID号等(如RecBCD, E. coli DNA repair)
4、点击”Go” 5、点击感兴趣的结果(1W36,进入MMDB) 结果列表中包含相关蛋白(powered by BLAST)、文献、结构域 (domain)、配体(ligand)、3D缩略图、三维查看器
在MMDB看搜到蛋白的结构(NCBI)
实验数据
数据库搜索
结构域匹配
已知结构的 同源蛋白？
有
同源 建模
无 二级
结构预测 有
串线法
三维结构模型
可用的折 叠模型？
无
从头 预测
蛋白质的基本性质
蛋白质的基本性质：
相对分子质量 氨基酸组成 等电点（pI） 消光系数
半衰期
不稳定系数 总平均亲水性 …….
工具 AACompldent
Compute pI/Mw
蛋白质跨膜区特性 ▪ 典型的跨膜螺旋区主要是由20~30个疏水性氨基酸（Leu、Ile、Val、Met、Gly、
Ala等）组成； ▪ 亲水残基往往出现在疏水残基之间，对功能有重要的作用； ▪ 基于亲/疏水量和蛋白质跨膜区每个氨基酸的统计学分布偏好性。 跨膜蛋白序列“边界”原则 ▪ 胞外末端：Asp（天冬氨酸）、Ser（丝氨酸）和Pro（脯氨酸） ▪ 胞外-内分界区：Trp（色氨酸） ▪ 跨膜区：Leu（亮氨酸）、Ile（异亮氨酸）、Val（缬氨酸）、Met（甲硫氨酸
更多有用的链接
▪ PDB的外部链接中Compute pI Mw点击Chain B (可计算各链分子 量)
▪ 在打开的Compute pI/Mw页面中点击EX5B_ECOLI (ExPASy，大 量信息，链接)
▪ 在打开的UniProtKB/Swiss-Prot页面中点击EcoCyc：EG10824MONOMER (biocyc，参与的反应/路径图)
3、输入要找的蛋白名称或ID号等(如RecBCD, E. coli DNA repair)
4、点击”Go” 5、点击感兴趣的结果(1W36,进入MMDB) 结果列表中包含相关蛋白(powered by BLAST)、文献、结构域 (domain)、配体(ligand)、3D缩略图、三维查看器
在MMDB看搜到蛋白的结构(NCBI)
实验数据
数据库搜索
结构域匹配
已知结构的 同源蛋白？
有
同源 建模
无 二级
结构预测 有
串线法
三维结构模型
可用的折 叠模型？
无
从头 预测
蛋白质的基本性质
蛋白质的基本性质：
相对分子质量 氨基酸组成 等电点（pI） 消光系数
半衰期
不稳定系数 总平均亲水性 …….
工具 AACompldent
Compute pI/Mw
蛋白质跨膜区特性 ▪ 典型的跨膜螺旋区主要是由20~30个疏水性氨基酸（Leu、Ile、Val、Met、Gly、
Ala等）组成； ▪ 亲水残基往往出现在疏水残基之间，对功能有重要的作用； ▪ 基于亲/疏水量和蛋白质跨膜区每个氨基酸的统计学分布偏好性。 跨膜蛋白序列“边界”原则 ▪ 胞外末端：Asp（天冬氨酸）、Ser（丝氨酸）和Pro（脯氨酸） ▪ 胞外-内分界区：Trp（色氨酸） ▪ 跨膜区：Leu（亮氨酸）、Ile（异亮氨酸）、Val（缬氨酸）、Met（甲硫氨酸
人工智能技术在生物信息学中的应用研究.ppt
i1 k
tk(yi1,yi,X,i) 转移特征
链状条件随机域模型
sk (yi, X,i)
状态特征
特征定义
转移特征
ty,y'(yi 1,yi,X ,i) 1 0o ifth y e ir 1 w ise yan dyiy'
人工智能技术在生物信息学 中的应用研究
刘滨
内容
生物信息学概述 生物知识
DNA介绍 蛋白质介绍
人工智能和自然语言处理技术在生物信息学中的应用
蛋白质序列和自然语言的相似性 蛋白质相互作用位点预测 远程同源性和折叠检测
资源
数据库 工具
定义
Bioinformatics由来
Number of entries in PDB
1990
1995
2000
2005
2010
研究方向
DNA序列分析 基因识别 系统发生行为分析（进化树） 蛋白质结构和功能预测 基因芯片 数据挖掘和基因表达调控信息分析 基因组功能预测 支撑蛋白质组学和各种“组学”研究 利用生物分子的结构信息参与创新药物的设计 生物学虚拟实验模型的构件
为什么采用CRF进行相互作用位点预测
蛋白质一级结构是一个序列 传统的相互作用位点预测方法都是基于分类的
方法，忽略了序列相邻的或者空间相邻的残基 对于形成相互作用的接口具有相似的倾向。 为了引入相邻残基间的相互影响的信息，采用 了基于序列标记的方法（CRF）。
CRF模型
yi-1
yi
yi+1
在此论文中，探索了蛋白质和自然语言之间的 关系。
N-gram
例子： SVYDA
生物信息学
序列分析（四）
一一分子进化 (系统发生分析2)
3.2 最大简约法（MP）
最大简约法(maximum parsimony,MP)最 早源于形态性状研究，现在已经推广到分子 序列的进化分析中。最大简约法的理论基础 是奥卡姆（Ockham）哲学原则，这个原则认 为：解释一个过程的最好理论是所需假设数 目最少的那一个。
4.1 氨基酸的演化距离
1. 分子进化的分析：基于氨基酸序列的分析
早于DNA序列。 2. 优势：氨基酸序列更为保守，对年代跨度 大的进化分析有帮助；数学模型较DNA更为 简单； 3. p距离：p-distance; 4. 泊松校正，d距离； 5. Г距离；
P-distance
令两条蛋白质序列之间的氨基酸差异数为nd, 所有序列的氨基酸数目相同为n，则
d=-ln(1-p)，即泊松距离。
P-距离 vs. 泊松距离
Г； 2. 实际情况：功能次要的位点比功能重要的位点替 代率更高； 3.氨基酸替代率的实际观测与Г分布近似符合。 Г距离是： a需要估算，一般在0.2-3.5之间。一般来说，p>0.2 并且a<0.65的时候，用Г分布能够得到较好的结果
最大简约法利用的是信息位点，所谓信息位点就 是指能由位点产生的突变数目把一棵树与其它树区分
开来的位点。
信息位点必须是至少存在2种不同碱基且每种碱 基至少出现两次的位点。
根据信息位点可构建不同的拓扑进化树，对所有
可能的拓扑结构进行最小核苷酸替换数总和的计算，
算出所需替代数最小的那个拓扑结构，作为最优树。
进化树的可靠性分析:
自展法（Bootstrap Method）
1. 从排列的多序列中随机有放回的抽取某一序列，
一一分子进化 (系统发生分析2)
3.2 最大简约法（MP）
最大简约法(maximum parsimony,MP)最 早源于形态性状研究，现在已经推广到分子 序列的进化分析中。最大简约法的理论基础 是奥卡姆（Ockham）哲学原则，这个原则认 为：解释一个过程的最好理论是所需假设数 目最少的那一个。
4.1 氨基酸的演化距离
1. 分子进化的分析：基于氨基酸序列的分析
早于DNA序列。 2. 优势：氨基酸序列更为保守，对年代跨度 大的进化分析有帮助；数学模型较DNA更为 简单； 3. p距离：p-distance; 4. 泊松校正，d距离； 5. Г距离；
P-distance
令两条蛋白质序列之间的氨基酸差异数为nd, 所有序列的氨基酸数目相同为n，则
d=-ln(1-p)，即泊松距离。
P-距离 vs. 泊松距离
Г； 2. 实际情况：功能次要的位点比功能重要的位点替 代率更高； 3.氨基酸替代率的实际观测与Г分布近似符合。 Г距离是： a需要估算，一般在0.2-3.5之间。一般来说，p>0.2 并且a<0.65的时候，用Г分布能够得到较好的结果
最大简约法利用的是信息位点，所谓信息位点就 是指能由位点产生的突变数目把一棵树与其它树区分
开来的位点。
信息位点必须是至少存在2种不同碱基且每种碱 基至少出现两次的位点。
根据信息位点可构建不同的拓扑进化树，对所有
可能的拓扑结构进行最小核苷酸替换数总和的计算，
算出所需替代数最小的那个拓扑结构，作为最优树。
进化树的可靠性分析:
自展法（Bootstrap Method）
1. 从排列的多序列中随机有放回的抽取某一序列，
《植物分子生物学》PPT课件
植物分子生物学
生物信息学基础(10学时)
唐玉荣 tangyurong@
主要内容
1. 绪论
2学时
2. 分子数据库及NCBI序列检索
3. 双序列比对及BLAST比对工具 4学时
4. 多序列比对和分子系统发育
4学时
5. 核酸和蛋白质序列分析工具
主要参考书
1.基础生物信息学及应用，蒋彦等，清华大学 出版社
蛋白数据库
SWISS-PROT(蛋白序列数据库) /swissprot/
BioSino
网址： /
HKBIC
网址： .hk/
MBC
网址： .tw/index.php
TUBIC
网址： /
EMBL
NIH
DDBJ
• GenBank数据库
–基因组DNA数据库 –对应于表达基因的cDNA数据库 –表达序列标签(ESTs) –序列标签位点(STS) –基因组测序序列(GSSs) –高通量基因组序列(HTGS)
• 其它核酸数据库
• HIV Database(HIV序列数据库)
/content/index
数学
计算机
生物信息学
生物
1.3 生物信息学目标任务
• 收集和管理生物分子数据 • 数据分析和挖掘 • 开发分析工具和实用软件
–生物分子序列比较工具 –基因识别工具 –生物分子结构预测工具 –基因表达数据分析工具
1.4 生物信息学研究内容
序列比对 (Sequence Alignment) 蛋白质结构预测 计算机辅助基因识别 非编码区分析和ＤＮＡ语言研究 分子进化和比较基因组学 序列重叠群装配 遗传密码的起源 基于结构的药物设计 基因表达谱分析 ,代谢网络分析 ,基因
生物信息学基础(10学时)
唐玉荣 tangyurong@
主要内容
1. 绪论
2学时
2. 分子数据库及NCBI序列检索
3. 双序列比对及BLAST比对工具 4学时
4. 多序列比对和分子系统发育
4学时
5. 核酸和蛋白质序列分析工具
主要参考书
1.基础生物信息学及应用，蒋彦等，清华大学 出版社
蛋白数据库
SWISS-PROT(蛋白序列数据库) /swissprot/
BioSino
网址： /
HKBIC
网址： .hk/
MBC
网址： .tw/index.php
TUBIC
网址： /
EMBL
NIH
DDBJ
• GenBank数据库
–基因组DNA数据库 –对应于表达基因的cDNA数据库 –表达序列标签(ESTs) –序列标签位点(STS) –基因组测序序列(GSSs) –高通量基因组序列(HTGS)
• 其它核酸数据库
• HIV Database(HIV序列数据库)
/content/index
数学
计算机
生物信息学
生物
1.3 生物信息学目标任务
• 收集和管理生物分子数据 • 数据分析和挖掘 • 开发分析工具和实用软件
–生物分子序列比较工具 –基因识别工具 –生物分子结构预测工具 –基因表达数据分析工具
1.4 生物信息学研究内容
序列比对 (Sequence Alignment) 蛋白质结构预测 计算机辅助基因识别 非编码区分析和ＤＮＡ语言研究 分子进化和比较基因组学 序列重叠群装配 遗传密码的起源 基于结构的药物设计 基因表达谱分析 ,代谢网络分析 ,基因
生物信息学第一章生物信息学概述
生物信息学？－－新兴的交叉学科
1
生物信息学的学习人员： 学习生物信息学是为了发展生物信息学
2
—— 计算机科学家 学习生物信息学是为了应用生物信息学
3
—— 生物学家
4
我们属于……
Bioinformatics in the Universe
Universe (宇宙=空间+时间)
Human civilization
（2）基因组时代（20世纪90年代后至21世纪初）
Caenorhabditis elegans 秀丽线虫(1998)
冲击
我国对人类基因组计划的贡献
人类基因组计划给生物信息学提出挑战
随着实验数据和可利用信息急剧增加，信息的管理和分析成为HGP的一项重要的工作
认识生命的本质
解读生物 遗传密码
一级结构 二级结构 三级结构 DNA分子 蛋白质分子
一级结构 二级结构 三级结构 四级结构 生物分子
DNA
前体RNA
mRNA
多肽链
基因的DNA序列
蛋白质序列
三个重要的信息
(1)遗传信息的载体——DNA
DNA通过自我复制，在生物体的繁衍过程中传递遗传信息；
DNA
RNA
转录
翻译
蛋白 质
3
2
1
4
5
6
20世纪90年代后，HGP促进生物信息学的迅速发展，标志工作是人类基因组测序，基因寻找和识别等。 1986 “基因组学”概念产生，研究基因组的作图、测序和分析 1990国际人类基因组计划启动 1993成立Sanger中心，专门从事基因组研究 1995第一个细菌基因组测序完成 1996酶母基因组测序完成 1998第一个多细胞生物——线虫基因组测序 1999果蝇基因组测序完成 2000人类基因组测序基本完成 2001人类基因组初步分析结果公布
1
生物信息学的学习人员： 学习生物信息学是为了发展生物信息学
2
—— 计算机科学家 学习生物信息学是为了应用生物信息学
3
—— 生物学家
4
我们属于……
Bioinformatics in the Universe
Universe (宇宙=空间+时间)
Human civilization
（2）基因组时代（20世纪90年代后至21世纪初）
Caenorhabditis elegans 秀丽线虫(1998)
冲击
我国对人类基因组计划的贡献
人类基因组计划给生物信息学提出挑战
随着实验数据和可利用信息急剧增加，信息的管理和分析成为HGP的一项重要的工作
认识生命的本质
解读生物 遗传密码
一级结构 二级结构 三级结构 DNA分子 蛋白质分子
一级结构 二级结构 三级结构 四级结构 生物分子
DNA
前体RNA
mRNA
多肽链
基因的DNA序列
蛋白质序列
三个重要的信息
(1)遗传信息的载体——DNA
DNA通过自我复制，在生物体的繁衍过程中传递遗传信息；
DNA
RNA
转录
翻译
蛋白 质
3
2
1
4
5
6
20世纪90年代后，HGP促进生物信息学的迅速发展，标志工作是人类基因组测序，基因寻找和识别等。 1986 “基因组学”概念产生，研究基因组的作图、测序和分析 1990国际人类基因组计划启动 1993成立Sanger中心，专门从事基因组研究 1995第一个细菌基因组测序完成 1996酶母基因组测序完成 1998第一个多细胞生物——线虫基因组测序 1999果蝇基因组测序完成 2000人类基因组测序基本完成 2001人类基因组初步分析结果公布
生物信息学
13
（二）基因组时代的生物信息学
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，大大提高了管理和利用海量数据的能力。
16 U. Wash (Hood LAB) 14,15
人类基因组计划准备用15年时 间投入30亿美元，完成人全部 24(22+X+Y)条染色体中3.2×109个 碱基对的序列测定，主要任务包 括做图（遗传图谱＼物理图谱以 及转录图谱的绘制）、测序和基 因识别，其根本任务是解读和破 译生物体的生老病死以及与疾病 相关的遗传信息。
Non-coding DNA 约60% 约40% 分散重复序列
假基因
基因片段
内含子
串联重复序列/ 成簇重复序列
估计10万→最初公布3.5万→目前研究确定2.45万
24
结构基因组学时期
生物信息学的研究
25
主要的数据库资源
核酸序列数据库主要有GenBank, EMBL, DDBJ等. 蛋白质序列数据库主要有SWISS-PROT, PIR, TrEMBL等，
21
我国对人类基因组计划的贡献
No Center Region 1,6,9,10,13,20,22,X (Clones from Wash U) 2,3,4,7,11,15,18,Y 5,16,19 1,2,3,X 21,18,11q 8,21,X Most of 14 3p 10 17,21,X 21, reg of 9 8 2,6,8,22,21 Total 900 250 230 160 50 85 30 50 6.9 6 23 30 2671 2671Mb 11 27 4663Kr 2950Kr 75 Size(Mb) 850 6/1-8/31/99 Actual K 1300 837 865 687 462 136 180 100 12.5 5 40 12 Projected Kr Proj Accum. Genbank Kr 4/1-11/30/99 Mr. 4/99-3/00 941 296 559 461 261 195 32 118 12.5 4200 2900 2300 2100 660 520 180 300 >100 150 40 50 137 110 40 13687Kr >12 8 7.9 6.4 3.1 2.1 1.5 1.4 0.5 0.45 0.3 0.3 0.29 0.23 0.17 32.64Mr 1 Sanger Centre 2 WIBR 3 Wash U 4 JGI 5 Baylor 6 Riken 7 IMB 8 Genoscope 9 U. Wash (Olson) 10 Beijing 11 GTC (Smith) 12 MPIMG 13 GBF 14 Stanford (Davis) 15 Keio
生物信息学
2021/5/12
GenBank格式
GBFF(GenBank flatfile,)格式：可分成3个部分： 1）描述符：头部包含关于整个序列的信息（描述字符），从 LOCUS
行到ORIGIN行； 2）特性表：注释这一序列的特性（Feature Table ），为注释的核心
部分； 3）序列本身(Sequence)：
BASE COUNT
1201 a 689 c 782 g 1136 t
ORIGIN
1 tcgacatctg tggtcgcttt ttttagtaat aaaaaattgt attatgacgt cctatctgtt
3781 aagatacagt aactagggaa aaaaaaaa //
2021/5/12
一、核酸序列数据库
（1）GenBank： （2）参考序列RefSeq库 ： （3）EMBL、DDBJ （4）其它核酸数据库： dbEST：GenBank的一个子数据库，包含来源于不同物种的表达 序列数据和表达序列标签序列的其他信息 UniGene ：
二、 数据库格式
历史原因：没有完全统一的数据库格式 了解所用数据库格式的重要性 一般由两部分组成： 文字注释和序列两部分。
9505 Ocean Shore Blvd., St. Augustine, FL 32086, USA
REMARK Sequence update by submitter
COMMENT
On Mar 2, 2000 this sequence version replaced gi:3132700.
2021/5/12
核酸序列
氨基酸序列
2021/5/12
注意
• 氨基酸或核苷酸的符号的大小写同义，单个“连字 符”表示一个空位
GenBank格式
GBFF(GenBank flatfile,)格式：可分成3个部分： 1）描述符：头部包含关于整个序列的信息（描述字符），从 LOCUS
行到ORIGIN行； 2）特性表：注释这一序列的特性（Feature Table ），为注释的核心
部分； 3）序列本身(Sequence)：
BASE COUNT
1201 a 689 c 782 g 1136 t
ORIGIN
1 tcgacatctg tggtcgcttt ttttagtaat aaaaaattgt attatgacgt cctatctgtt
3781 aagatacagt aactagggaa aaaaaaaa //
2021/5/12
一、核酸序列数据库
（1）GenBank： （2）参考序列RefSeq库 ： （3）EMBL、DDBJ （4）其它核酸数据库： dbEST：GenBank的一个子数据库，包含来源于不同物种的表达 序列数据和表达序列标签序列的其他信息 UniGene ：
二、 数据库格式
历史原因：没有完全统一的数据库格式 了解所用数据库格式的重要性 一般由两部分组成： 文字注释和序列两部分。
9505 Ocean Shore Blvd., St. Augustine, FL 32086, USA
REMARK Sequence update by submitter
COMMENT
On Mar 2, 2000 this sequence version replaced gi:3132700.
2021/5/12
核酸序列
氨基酸序列
2021/5/12
注意
• 氨基酸或核苷酸的符号的大小写同义，单个“连字 符”表示一个空位
生物信息学
Main research areas
Major research areas
1 .Sequence analysis 2. Computational evolutionary biology 3 .the measurement of biodiversity 4.Prediction of protein structure 5.Analysis of protein expression parative genomics 7.Analysis of gene expression 8.Modeling biological systems 9.the application in medicine
Comparative genomics
• The core of comparative genome analysis is the establishment of the correspondence between genes (orthology analysis) or other genomic features in different organisms.
生物信息学
Contents
• The definition of bioinformatics • Main research areas • External links
目录
1.生物信息学定义 2.生物信息学主要研究方向 3.参考文献及教材
Definition
Bioinformatics i/ˌ baɪ.oʊˌ ɪnfərˌmæt is a branch of ɪks/ biological science which deals with the study of methods for storing, retrieving and analyzing biological data, such as nucleic acid (DNA/RNA) and protein sequence, structure, function, pathways and genetic interactions. It generates new knowledge that is useful in such fields as drug design and development of new software tools to create that knowledge. Bioinformatics also deals with algorithms, databases and information systems, web technologies, artificial intelligence and soft computing, information and computation theory, structural biology, software engineering, data mining, image processing, modeling and simulation, discrete mathematics, control and system theory, circuit theory, and statistics.
山东大学生物信息学课件00概述：什么是生物信息学
美国密苏里大学：生物信息学是获知、管理和处理生物信息的科学与技 术。
美国加州大学洛杉矶分校：生物信息学是对生物信息和生物学系统内在 结构的研究，它将大量系统的生物学数据与数学和计算机科学的分析理 论及使用工具联系起来。
中国军事医学科学院欧阳曙光：生物信息学是研究生物信息的采集、处 理、储存、传布、分析和揭示的科学，它通过综合数学、计算机科学与 工程学、生物学的工具和技术，揭示大量而复杂的的生物数据所赋有的 生物学奥秘。
基因预测
根据自然选择的原理，基因区域的变异率应该远低于 其他区域。很多物种的基因组已被完全测序，这样， 比较相关物种基因组，保守区也就是潜在的基因区。
基因表达调控分析
四个水平上的基因表达调控：转录水平、转录后水平、翻译水平、翻译后水平。
山东大学数学学院李国君教授： BOBRO – A BOTTLENECK BROCKEN TOOL FOR MOTIF FINDING Nucleic Acids Research (IF 7.5)
RNA二级结构预测
长链非编码RNA或tRNA可通过自身碱基互补形成二级结构，如三叶草结构， 来行使调解蛋白质功能的功能。
蛋白质结构
蛋白质四个水平上的结构：
蛋白质二级结构预测
已知一个蛋白质的氨基酸序列，预测其二级结构。 常用软件：PSIPRED, APSSP2, NNPREDICT, PREDICTPROTEIN
虚拟分子筛选 Library of chemical compounds
Virtual screening
分子进化
DNA在进化过程中积累突变，导致了不同株系后代DNA，RNA和蛋 白质序列的分歧。这个原则可以被用来构建系统发生树。由于内部 突变率和选择性限制的差异，不同的大分子序列进化速率不同，使 得对密切相关和远距离相关的生物体都可以进行系统发生分析。
美国加州大学洛杉矶分校：生物信息学是对生物信息和生物学系统内在 结构的研究，它将大量系统的生物学数据与数学和计算机科学的分析理 论及使用工具联系起来。
中国军事医学科学院欧阳曙光：生物信息学是研究生物信息的采集、处 理、储存、传布、分析和揭示的科学，它通过综合数学、计算机科学与 工程学、生物学的工具和技术，揭示大量而复杂的的生物数据所赋有的 生物学奥秘。
基因预测
根据自然选择的原理，基因区域的变异率应该远低于 其他区域。很多物种的基因组已被完全测序，这样， 比较相关物种基因组，保守区也就是潜在的基因区。
基因表达调控分析
四个水平上的基因表达调控：转录水平、转录后水平、翻译水平、翻译后水平。
山东大学数学学院李国君教授： BOBRO – A BOTTLENECK BROCKEN TOOL FOR MOTIF FINDING Nucleic Acids Research (IF 7.5)
RNA二级结构预测
长链非编码RNA或tRNA可通过自身碱基互补形成二级结构，如三叶草结构， 来行使调解蛋白质功能的功能。
蛋白质结构
蛋白质四个水平上的结构：
蛋白质二级结构预测
已知一个蛋白质的氨基酸序列，预测其二级结构。 常用软件：PSIPRED, APSSP2, NNPREDICT, PREDICTPROTEIN
虚拟分子筛选 Library of chemical compounds
Virtual screening
分子进化
DNA在进化过程中积累突变，导致了不同株系后代DNA，RNA和蛋 白质序列的分歧。这个原则可以被用来构建系统发生树。由于内部 突变率和选择性限制的差异，不同的大分子序列进化速率不同，使 得对密切相关和远距离相关的生物体都可以进行系统发生分析。
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生物信息学
简介
生物信息学是一门综合性学科，将计算机科学、统计学和生物学相结合，利用计算机技术和软件工具对生物学数据进行解析、处理和研究。
生物信息学在基因组学、蛋白质组学、转录组学等领域具有重要的应用价值，可以帮助我们更好地理解生物体内的分子机制和生物过程。
生物信息学的应用领域
基因组学
基因组学是研究整个基因组的结构、功能、进化和调控的学科。
生物信息学在基因组学中起到重要作用，可以通过生物信息学工具对基因组进行注释、比对、重构等分析。
基因组学的研究可以帮助我们理解基因的组织、表达和调控，以及基因与疾病之间的关系。
蛋白质组学
蛋白质组学是研究细胞或生物体内所有蛋白质的表达、结构和功能的学科。
生物信息学在蛋白质组学中有广泛的应用，
可以通过生物信息学方法预测蛋白质的结构和功能，对蛋白质相互作用网络进行建模和分析，以及对蛋白质组的表达、修饰等进行系统性的研究。
转录组学
转录组学是研究细胞或组织中所有基因的转录活动的学科。
生物信息学在转录组学中发挥重要作用，可以通过分析转录组数据，如RNA测序数据，来研究基因的表达模式、调控网络
和信号通路等。
转录组学的研究对于理解基因调控和细胞分化等生物过程具有重要意义。
比较基因组学
比较基因组学是研究不同物种间基因组的结构、功能和进
化的学科。
生物信息学在比较基因组学中起到关键作用，可以通过比对不同物种的基因组序列，寻找共同的基因、保守的序列和功能，从而揭示物种的进化关系和基因家族的起源演化。
生物信息学的工具和方法
生物信息学依赖于各种计算工具和方法来分析和解释生物
学数据。
以下是一些常用的生物信息学工具和方法的介绍：
序列比对
序列比对是生物信息学中常用的分析方法，可以用来比对不同序列之间的相似性和差异性。
比对结果可以用来推断序列的进化关系、功能和结构等。
常用的序列比对工具包括BLAST、ClustalW等。
基因注释
基因注释是通过对基因组序列进行分析和解释，确定基因的位置、结构和功能的过程。
基因注释可以帮助我们了解基因的功能和调控机制，发现与疾病相关的基因。
常用的基因注释工具包括NCBI的基因组注释工具、Ensembl等。
基因表达分析
基因表达分析是研究基因在不同条件下的表达水平和模式的方法。
通过对转录组数据进行分析，可以了解基因的表达模式、调控网络和信号通路等。
常用的基因表达分析工具包括RSEM、DESeq2等。
蛋白质结构预测
蛋白质结构预测是通过计算和模拟方法来预测蛋白质的三
维结构。
蛋白质的结构对于理解蛋白质的功能和相互作用至关重要。
常用的蛋白质结构预测工具包括Phyre2、ROSETTA等。
生物信息学的挑战和未来发展方向
生物信息学在基因组学、蛋白质组学和转录组学等领域取
得了许多成果，但仍面临一些挑战。
随着生物学数据的快速增长和技术的进步，生物信息学需要应对更多的数据量和复杂性，以及不同种类数据的整合和分析。
此外，生物信息学还需要开发更高效、准确和可靠的分析工具和算法。
未来发展方向包括但不限于以下几个方面：
•发展更高效、准确和可靠的分析工具和算法，以处
理不断增长的生物学数据。
•加强不同领域之间的交叉和合作，实现数据的整合
和共享。
•探索更多的生物信息学应用领域，如药物研发、农
业生物技术等。
•加强对生物信息学的教育和培训，培养更多的专业人才。
结论
生物信息学是一门综合性学科，融合了计算机科学、统计学和生物学的知识和方法。
它在基因组学、蛋白质组学、转录组学等领域具有重要的应用价值，可以帮助我们更好地理解生物体内的分子机制和生物过程。
随着生物学数据的快速增长和技术的进步，生物信息学面临着更多的挑战和机遇。
未来，生物信息学将继续发展并发挥更大的作用，推动生命科学的进步和创新。