生物信息学概论
《生物信息学概论A》课件
PART 06
生物信息学的未来发展与 挑战
新兴技术与应用领域
人工智能与机器学习
在生物信息学中应用人工智能和机器学习技术，实现对基因组、 蛋白质组等复杂数据的自动化分析和解读。
纳米技术与合成生物学
结合纳米技术，实现更精准的基因编辑、药物输送和疾病诊断。
临床信息学
利用生物信息学技术，实现精准医疗和个性化治疗，提高疾病诊断 和治疗的效果。
包括电泳、色谱等分离技术，可以将复杂的蛋白质混合物分离成单一组分。
蛋白质鉴定技术
主要依赖于质谱技术，通过将蛋白质消化成肽段，然后对这些肽段进行质谱分析，从而确定蛋白质的序列。
蛋白质组学在药物研发中的应用
疾病标记物寻找
通过比较正常和疾病状态下的蛋白质表达谱，可以发现与疾病相关 的标记物，用于疾病的早期诊断和治疗监测。
药物靶点发现
通过对蛋白质相互作用的研究，可以发现新的药物靶点，为新药研 发提供新的思路和方向。
药物作用机制研究
通过研究药物对蛋白质表达和功能的影响，可以深入了解药物的作用 机制，为药物优化提供依据。
PART 04
生物信息学数据库
数据库的种类与用途
基因组数据库
存储基因组序列数据，用于基因识别、基因定位和基因功能研究。
它涉及到多个领域，如分子生物学、 遗传学、系统生物学、进化生物学等 ，旨在揭示生物现象背后的数据规律 和机制。
生物信息学的发展历程
20世纪70年代
随着人类基因组计划的启动，生物信息学开始萌芽。
20世纪90年代
随着计算机技术和互联网的发展，生物信息学迅速发 展壮大。
21世纪初
随着大数据和人工智能技术的兴起，生物信息学进入 了一个新的发展阶段。
生物信息学概论
3、蛋白质结构
目前用于确定蛋白质三维结构的方法：除了通过诸如X射线晶体 结构分析、多维核磁共振（NMR）波谱分析和电子显微镜二维 晶体三维重构（电子晶体学，EC）等物理方法 另一种广泛使用的方法就是通过计算机辅助预测的方法。一般 认为蛋白质的折叠类型只有数百到数千种，远远小于蛋白质所 具有的自由度数目，而且蛋白质的折叠类型与其氨基酸序列具 有相关性，这样就有可能直接从蛋白质的氨基酸序列通过计算 机辅助方法预测出蛋白质的三维结构
医学
生物学、 分子生物学
生物信息学
数学、 统计学
计算机学、 计算机网络
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生物信息学主要功能
➢ 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
➢ 实验数据的自动化管理 ➢ 寻找、预测新基因及其结构、功能 ➢ 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）
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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
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蛋白质分析技术
氨基酸自动测序：测定蛋白质 N-端氨基酸序列 质谱法测序：测定氨基酸序列 X-射线衍射：测定蛋白质的 3-D结构 细菌或酵母双杂交实验：测定蛋白质间的相互作用 双相电泳：蛋白质组学研究
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(3) DNA分子和蛋白质分子都含有进化信息
➢通过比较相似的蛋白质序列，如肌红蛋白和 血红蛋白，可以发现由于基因复制而产生的 分子进化证据。
生物信息学概论 陈新 生命科学学院 2001年10月
生物信息学概论 陈新 生命科学学院2001年10月（一）、概述 (3)（二）、生物信息学发展 (3)1．生物信息学的诞生和发展 (3)2．生物信息学的国内外现状 (4)（三）、生物信息学的主要研究内容 (14)一、基因组相关信息的收集、储存、管理与提供 (14)二、新基因的发现、鉴定 (14)****BLAST简介 (14)三、非编码区信息结构分析 (21)四、生物进化的研究 (21)五、完整基因组的比较研究 (21)六、基因组信息分析方法研究 (22)七、大规模基因功能表达谱的分析 (22)八、蛋白质分子空间结构预测、模拟和分子设计 (22)1．蛋白质分子模型的建立与显示 (23)2．蛋白质结构预测 (23)3、蛋白质分子模拟软件 (25)九、药物设计 (25)1、蛋白质改性和分子设计 (25)2、基于生物大分子结构的药物设计 (26)3、药物设计中理论方法 (28)（四）、展望 (29)（一）、概述生物信息学是在数学、计算机科学和生命科学的基础上形成的一门新型交叉学科，是指为理解各种数据的生物学意义，运用数学、计算机科学与生物学手段进行生物信息的收集、加工、储存、传播、分析与解析的科学。
近年来随着快速序列测定、基因重组、基因芯片，多维核磁共振等技术的应用，生物学实验数据呈爆炸趋势增长，同时计算机和国际互联网络的发展使对大规模数据的贮存、处理和传输成为可能。
作为一门新的学科领域，它是将基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得了蛋白质编码区的信息之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。
它由相互依赖、相互渗透的两个研究领域组成，即构筑现代生物学所必需的信息基础研究，以及旨在解析基本生物学问题的基于计算机技术的基础生物学研究。
因此，在基因组研究时代，基因组信息学、蛋白质的结构模拟以及药物设计必将有机的结合在一起，它们是生物信息学的三个重要组成部分。
生物信息学更多的具备研究领域的特征，而非一套完整的科学概念和原理，因而具有独特的开放性和应用途径的多样性等特征。
生物信息学概论
生物信息学概论
生物信息学是一门生物学、计算机科学和统计学交叉的新兴学科，利
用计算机科学、统计学和生物学等领域的技术手段，研究生物学中的信息
问题。
生物信息学的发展得益于计算机技术的迅速发展和基因组学的大规
模进展，是推动生命科学发展和实现个性化医学的关键技术之一。
生物信息学的研究内容主要包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、
代谢组学、系统生物学和生物信息学软件等方面。
其中，基因组学是生物
信息学的核心内容，研究的是基因组的结构、功能和进化等问题。
转录组
学是研究基因的转录和表达的分子生物学学科，蛋白质组学是研究所有蛋
白质的表达和功能，代谢组学研究的是生物体内代谢产物的组成和代谢活动。
系统生物学则是研究生物体系统级的调控规律和功能。
生物信息学也是个充满挑战和机遇的领域。
生物物种之间的差异和基
因组的复杂性，给生物信息学的研究和应用带来了很大的挑战。
目前生物
信息学面临着数据管理、数据标准化、数据挖掘和信息整合等方面的挑战。
同时，在生物信息学应用中，还有重要的伦理和法律问题等等。
总之，生物信息学不仅是一个新兴专业，也是生命科学与计算机科学、统计学等交叉领域的典型代表，它将成为解决许多生命科学研究的重要工具，对医学、农业等领域的发展也将产生深远影响。
1、生物信息学概论
课程内容
概论 DNA、RNA和蛋白质序列信息资源 序列比对与数据库检索 分子系统发生分析 基因组学与基因预测 蛋白质结构分析与预测 基因芯片和数据分析 Perl语言在生物信息学中的应用
学科目标
培养具有学科交叉知识的复合型人才
为生物学工作者提供生物信息学工具的使用方法 为信息科学、计算机科学、数学领域工作者提供新的研究对象 为生物学工作者增加新的研究问题的思维方式与方法
生物学发展面临的机遇和挑战
(4) 简单的低层次系统->复杂生物系统
半乳糖代谢通路研究
整合转录组和蛋白质组实验 数据后获得的精细功能图谱
生物学发展面临的机遇和挑战
(5) 科学研究的方式发生变化
1) 定性描述—→ 定量研究； 2) 从分析走向综合； 3) 实验研究和理论研究结合。
生物学发展面临的机遇和挑战
计算机硬件的发展
CPU：体系架构、主频、摩尔定律、多线程、多核心… 内存：容量、运行频率、多通道… 显卡：运行频率、位宽、架构、功率… 内置存储（硬盘）：介质、容量、接口… 外置存储：软盘、光盘、优盘、蓝光光盘
计算机网络
国际互联网 域名系统（gov, edu, org, com…） TCP/IP协议 HTTP、FTP和BitTorrent Telnet和SSH Pop3、IMAP和SMTP
生物信息学是融合了生物学、计算机科学以及信息技术的一个交叉学科， 其最终目的是发现新的生物学观点以及从生物学中得到普适性原理。
Why is bioinformatics important?
生物学的发展，使人们形成一个基本的共识： 生命运动形态中的信息与支撑信息运动的物质 （即生物大分子）的生化过程与物理作用对理 解生命的本质是极其重要的，这里可能集中了 生命的基本奥秘。
生物信息学知识点总结分章
生物信息学知识点总结分章第一章：生物信息学概述生物信息学是一门综合性学科，结合计算机科学、数学、统计学和生物学的知识，主要研究生物系统的结构、功能和演化等方面的问题。
生物信息学的发展可以追溯到20世纪70年代，随着基因组学、蛋白质组学和生物技术的发展，生物信息学逐渐成为生物学研究的重要工具。
生物信息学的主要研究内容包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学、系统生物学等。
生物信息学方法主要包括序列分析、结构分析、功能预测和系统分析等。
第二章：生物数据库生物数据库是生物信息学研究的重要基础，主要用于存储、管理和共享生物学数据。
生物数据库包括基因组数据库、蛋白质数据库、代谢数据库、生物通路数据库等。
常用的生物数据库有GenBank、EMBL、DDBJ等基因组数据库，Swiss-Prot、TrEMBL、PDB等蛋白质数据库，KEGG、MetaCyc等代谢数据库，Reactome、KeggPathway等生物通路数据库等。
生物数据库的建设和维护需要大量的人力和物力，目前国际上已建立了众多生物数据库，为生物信息学研究提供了丰富的数据资源。
第三章：序列分析序列分析是生物信息学研究的重要内容，主要应用于DNA、RNA、蛋白质序列的比对、搜索和分析。
常用的序列分析工具包括BLAST、FASTA、ClustalW等，这些工具可以帮助研究人员快速比对和分析生物序列数据，从而挖掘出序列的相似性、保守性和功能等信息。
序列分析在基因组学、蛋白质组学和系统生物学等领域发挥着重要作用，是生物信息学研究的基础工具之一。
第四章：结构分析结构分析是生物信息学研究的另一个重要内容，主要应用于蛋白质、核酸等生物分子的三维结构预测、模拟和分析。
常用的结构分析工具包括Swiss-Model、Modeller、Phyre2等，这些工具可以帮助研究人员预测蛋白质或核酸的三维结构，分析结构的稳定性、功能和相互作用等特性。
结构分析在蛋白质结构与功能研究、蛋白质药物设计等方面发挥着重要作用，为生物信息学研究提供了重要的技术支持。
生物信息学概论
获取人和各种生物的完整基因组
基因组研究的首要目标是获得人的整套遗传密码。
随着科学技术的飞速发展，科学家于1985年提出了 旨在阐明人类46条染色体上30亿个脱氧核苷酸的排 列顺序，这就是规模空前的人类基因组计划(HGP)， 已于1990年启动，至今已取得巨大成就，使人类第 一次在分子水平上全面认识自我。
充分研究
100-300患 者研究(II期)
探索研究
临床数据 分析
注册
大量候选
药物的合 健康志愿者研 成
究I期
候选药物测试30010,000患者 (III期)
制剂开 发
发现
项目组 与计划
化合物 合成
筛选
候选 化合
物
动物 安全 性研
究 早期 案例 性研
究
生物信息学的发展与应用研究
发展有效的软件、数据库以及若干数据库工具，诸如电子网络等 远程通讯工具；
结构功能预测
通过蛋白质序列特征来直接预测其结构或功能，而 不依靠于其它已知蛋白信息。
蛋白质折叠
蛋白质折叠问题是分子生物学研究的中心问题。它 所要解决的是蛋白质一级结构中的氨基酸序列最终 怎样折叠成三维空间结构。
研究蛋白质折叠的过程，可以说是破译“第二遗传 密码”－折叠密码（folding code）的过程。
Computation
Informatics
Bioinformatics
Biology
一、生物信息学定义
1995年，在美国人类基因组计划第一个五年总 结报告中，给出了一个较为完整的生物信息学 定义：生物信息学（Bioinformatics）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。
《生物信息学概述》课件
04
生物信息学的挑战与未来发展
数据整合与标准化
数据整合
在生物信息学中，数据整合是一个重要的挑战。由于不同实验室、研究机构的数据格式、标准和质量 各不相同，如何将这些数据有效地整合在一起成为一个亟待解决的问题。
标准化
为了提高数据的可比性和可重复性，生物信息学需要制定统一的标准和规范，以确保数据的准确性和 可靠性。
03
生物信息学在医学研究中的应用
疾病诊断
基因检测
利用生物信息学技术对基因序列进行分析，检测与疾病相关的基因 变异，有助于早期发现遗传性疾病和个性化诊断。
疾病分型
通过对生物样本的基因组、转录组和蛋白质组等数据进行比较分析 ，有助于对疾病进行精确分型，为制定个性化治疗方案提供依据。
预测疾病风险
基于生物信息学的大数据分析，可以预测个体患某种疾病的风险，为 预防性干预提供科学依据。
05
实例分析
基因组学研究实例
总结词
基因组学研究实例展示了生物信息学在基因组序列分析中的应用。
详细描述
基因组学研究实例中，生物信息学发挥了重要作用。通过对基因组序列进行分析，可以 发现与人类健康、疾病相关的基因变异和功能。生物信息学方法包括基因组测序、基因
表达分析、基因变异检测等，这些方法为个性化医疗和精准医学提供了有力支持。
02
生物信息学的主要技术
基因组学
基因组测序
通过对生物体基因组的测序，分析基因序列、基因突变和基 因功能。
基因表达分析
研究基因在不同条件下的表达水平，揭示基因与生物表型之 间的关系。
蛋白质组学
蛋白质分离与鉴定
分离和鉴定生物体内的蛋白质，了解蛋白质的组成和功能。
蛋白质相互作用研究
生物信息学概论(1)
生物信息学概论引言生物信息学是一个跨学科领域，综合了生物学、计算机科学和统计学的原理和方法。
它通过处理和分析大量的生物数据来解决生物学问题。
生物信息学在基因组学、蛋白质组学、代谢组学等领域都起着重要作用。
本文将介绍生物信息学的基本概念、技术和应用。
生物信息学的基本概念生物信息学的核心概念是将生物学数据与计算机科学和统计学方法相结合。
生物学数据可以包括基因序列、蛋白质结构、代谢通路等。
计算机科学和统计学方法则用于处理和分析这些数据。
生物信息学的目标是从生物学数据中提取有用的信息，从而加深对生物系统的理解。
生物信息学的基本任务包括生物数据的收集、存储、管理和分析。
生物数据的收集可以通过实验室技术如DNA测序、质谱分析等获得。
收集到的数据需要进行格式转换和标准化，以便于存储和分析。
存储和管理生物数据需要高效的数据库和文档管理系统。
生物数据的分析可以使用各种统计学和机器学习算法来识别生物学特征和解释生物学现象。
生物信息学的技术和工具生物信息学使用了许多技术和工具来处理和分析生物学数据。
以下是一些常见的生物信息学技术和工具：1. 基因组学分析基因组学分析是生物信息学的重要领域之一。
它主要研究基因组的结构和功能。
常用的基因组学分析技术包括基因组序列比对、基因预测、基因表达分析等。
常用的基因组学工具包括BLAST、GeneMark、TopHat等。
2. 蛋白质组学分析蛋白质组学分析研究蛋白质的结构和功能。
它可以通过质谱分析等技术来识别和鉴定蛋白质。
常用的蛋白质组学工具包括MASCOT、Proteome Discoverer等。
3. 代谢组学分析代谢组学研究生物体内代谢产物的数量和种类。
它可以通过质谱分析和核磁共振等技术来分析代谢产物。
常用的代谢组学工具包括MetaboAnalyst、XCMS等。
4. 网络分析网络分析研究生物系统中的相互作用关系。
这些关系可以通过基因调控网络、蛋白质相互作用网络等来表示。
常用的网络分析工具包括Cytoscape、STRING等。
生物信息学的概述
生物信息学的概述生物信息学是生物学、信息学和数学结合的学科，即应用数学、信息学、统计学和计算机等学科研究生物学问题的学科，作为一门新兴的交叉学科，以基因组DNA 序列信息分析为出发点，以大数据为基础，进行基因组学、转录组、蛋白质组学、代谢组学等多层面的研究。
狭义层面上的基因组学，是应用信息科学的理论、方法和技术，管理、分析和利用生物信息数据。
广义层面上，利用信息科学的方法和技术，研究生物体系和生物学过程的中信息的存储、内涵和传递等，研究和分析生物体细胞、组织、器官等部分中蕴藏的生物信息。
生物信息学伴随着基因组学的研究而发展，也就是说生物信息学可以完成对基因组学数据的获取、加工、存储、分配、分析和解释等。
近几年来，高通量测序技术的发展，直接推动着生物学数据的增长，充分利用这些数据解释生物学领域的复杂生命系统的奥妙成为近几年的研究热点。
目前，针对基因组、转录组、表观基因组、代谢组等不同层面的分子水平数据，各研究单位开发了集成的、专门的数据库及数据分析软件，为数据的储存、处理、分析提供了资源和工具。
1.对海量数据的收集、整理与服务，即管理好这些数据，即各个生物数据库的建立与管理，以及对生物信息相关书库的应用。
2.利用数理统计方法、数值计算等方法从中发现规律，研究生物信息学问题。
1）把DNA序列信息作为分析源头，找到基因组序列中代表蛋白质和核糖核酸（RNA）基因的编码区。
2）阐明基因组中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3）归纳、整理与基因组遗传信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据，解析代谢、发育、分化和进化的规律。
3.基于已有数据资料的处理分析结果，提出具有重要生物学问题，开发新型工具和算法，引领生物信息学领域研究方向。
生物信息学的研究内容：对于基因序列、蛋白质序列和转录组序列等分析问题，都是从数学方面描述成字母的排序问题，但描述的问题和研究的问题不同。
如蛋白质序列问题是发现蛋白质分子上的功能性模体和使用这些motion来给新的基因序列进行有效的分类。
生物信息学综述
生物信息学综述生物信息学是一门交叉学科，涉及生物学、计算机科学、数学、物理学等多个领域。
它的主要研究内容是利用计算机技术和数学方法对生物学数据进行处理、分析和解释，以揭示生物学的本质和规律。
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、代谢组学等多个方面。
其中，基因组学是生物信息学的核心领域之一，它研究的是生物体内所有基因的组成和结构，以及它们在不同生物体中的变异和演化。
转录组学则研究的是基因的转录过程，即基因在细胞内被转录成RNA的过程。
蛋白质组学则研究的是蛋白质的组成和结构，以及它们在细胞内的功能和相互作用。
代谢组学则研究的是生物体内代谢产物的组成和变化规律，以及它们与生物体内其他分子的相互作用。
生物信息学的研究方法主要包括序列分析、结构分析、功能分析和系统生物学等。
序列分析是生物信息学的基础，它主要研究DNA、RNA和蛋白质序列的组成和结构，以及它们在不同生物体中的变异和演化。
结构分析则研究的是蛋白质的三维结构和功能，以及它们与其他分子的相互作用。
功能分析则研究的是基因、蛋白质和代谢产物的功能和相互作用，以及它们在生物体内的调控机制。
系统生物学则是将这些分析方法综合起来，研究生物体内分子之间的相互作用和调控网络，以揭示生物体的整体性质和规律。
生物信息学在生物学研究中发挥着越来越重要的作用。
它不仅可以帮助我们更好地理解生物体内分子之间的相互作用和调控机制，还可以为药物研发、疾病诊断和治疗等方面提供重要的支持。
随着生物学数据的不断积累和计算机技术的不断发展，生物信息学的研究前景将越来越广阔。
生物信息学概论
常见研究领域
Alignment (序列比对)
Protein Structure Prediction (蛋白质结构预测)
Computer-Aided Gene Recognitions (计算机辅助基因识别)
DNA Language (DNA语言)
Molecular Evolution & Compared Genomics
基因多态性分析
基因进化
mRNA结构预测
基因芯片设计
基因芯片数据分析
疾病相关基因分析
例：高度自动化的实验数据的获得、加工和整理
各种自动化分子生物学仪器应用上，如DNA测序仪，PCR仪等
实验过程高度自动化，产生的海量数据，专门的实验室数据管理系统自动完成包括实验进程和实验数据的纪录，常规数据分析，数据质量检测和问题的自动查找，常规的数据说明和数据输入数据库。
4、基因表达数据的分析与处理
基因表达数据分析是目前生物信息学研究的热
点和重点
目前对基因表达数据的处理主要是进行聚类分
析，将表达模式相似的基因聚为一类，在此基
础上寻找相关基因，分析基因的功能
所用方法主要有：
相关分析方法
模式识别技术中的层次式聚类方法
人工智能中的自组织映射神经网络
主元分析方法
基因表达分析和调控网络研究
二级结构的预测可以归结为模式识别问题
主要方法有：
立体化学方法
图论方法
统计方法
最邻近决策方法
基于规则的专家系统方法
分子动力学方法
人工神经网络方法
预测准确率超过70%的第一个软件是基于神经网络的PHD系统
蛋白质三级结构预测
同源模型化方法
生物信息学概论-更多文档分类
存在不同的层次
分子，细胞，组织器官和机体等等
生命现象的层次
分子和原子的相互作用 生物小分子——糖、脂肪、核苷酸、氨基酸、金 属离子、水 生物大分子——蛋白质与核酸复制、转录、剪接、 翻译、运输 细胞及信号传导 个体、器官、组织 免疫网络、神经网络、代谢网络 生物多样性、种群动力学 系统生物学、生物复杂性、生态系统
1997年：大肠杆菌基因组（5Mb）全部测序完成;毛 细管测序仪上市。
1998年5月， Craig Venter宣布成立Celera公司，并 宣称将采用“全基因组鸟枪法”完成人类基因组的 全部测序。（人类基因组测序在“公” “私”之间 展开了激烈竞争）。同年，线虫基因组测序完成。
1999年：中国获准参加HGP，承担测定人类基因组 1%测序任务；英国、日本和美国共同完成了第一条 人染色体（第22条染色体）的全部测序工作。
这是人类基因组研究的一个重要里程碑。
我们拥有的基因数量与鱼类和植物相当，也 不比一些蠕虫或苍蝇多多少。但我们的基因 组更为复杂。
一些生物的基因数量
Fugu rubripes (pufferfish): 20,000 to 25,000 Arabidopsis thaliana (thale cress): 26,000 Caenorhabditis elegans (worm): 19,000 Drosophila melanogaster (fly): 13,000
“工作框架图”覆盖人类基因组的97%，至少92%的 序列精确无误。 预计包含3万到4万个编码蛋白质的基因（2001）。 国际公共组估计为 31,000个，而Celera 估计为 38,500个。至2004年，重新校定为20,000---25,000 个。 均远小于预期。（Many predicted genes were unique to each group. There are many transcripts of unknown function.）
生物信息学概述
生物信息学概述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等多个领域的知识，旨在通过对生物学数据的收集、存储、分析和解释，揭示生物学中的重要规律和信息。
本文将从生物信息学的定义、发展历程、研究内容和应用领域等方面进行概述。
一、定义生物信息学是一门利用计算机和统计学方法研究生物学问题的学科，它通过对生物学数据的处理和分析，揭示生物学中的规律和信息。
生物信息学的研究对象包括基因组、转录组、蛋白质组等生物大分子的序列和结构信息，以及生物学中的遗传变异、蛋白质相互作用等生物过程。
二、发展历程生物信息学的起源可以追溯到20世纪40年代末的蛋白质序列研究。
随着计算机技术的发展和生物学研究数据的快速增长，生物信息学逐渐成为一门独立的学科。
在20世纪末和21世纪初，随着基因组测序技术的突破和生物学研究的快速发展，生物信息学迎来了爆发式的发展，成为现代生物学研究中不可或缺的一部分。
三、研究内容生物信息学的研究内容主要包括以下几个方面：1.序列分析：通过对DNA、RNA和蛋白质序列的比对、注释和分析，揭示其功能和结构信息。
序列比对技术包括全局比对和局部比对，可以用于基因家族的鉴定和进化关系的推断。
2.结构预测：通过计算方法预测蛋白质的二级、三级甚至四级结构，揭示蛋白质的功能和相互作用机制。
结构预测方法包括同源建模、蛋白质折叠模拟等。
3.基因组学：通过对基因组的测序和注释，研究基因组的组成、结构和功能，包括基因的定位、基因的功能注释和基因组的进化等。
4.转录组学：通过对转录组的测序和分析，研究基因在特定生理状态下的表达模式和调控机制。
转录组学可以揭示基因的调控网络和细胞功能的变化。
5.蛋白质组学：通过对蛋白质组的测序和分析，研究蛋白质的组成、结构和功能，包括蛋白质相互作用、蛋白质修饰和蛋白质功能的预测等。
四、应用领域生物信息学在生物学研究和应用中有着广泛的应用。
主要包括以下几个方面：1.基因组学研究：生物信息学在基因组测序和注释中发挥重要作用，为研究基因组的组成、结构和功能提供了重要的工具和方法。
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2013/5/23生物信息学概论2013-5提纲1. 发展简史 2. 主要研究领域 3. 软件和工具1. 发展简史1946年 1946 年美国生产出第一台全自动电子数字计算机“埃尼阿克”12013/5/231. 发展简史1955年 1955 年Frederick Sanger determined the complete amino acid sequence of insulin in 1955 and earned him his first Nobel prize in Chemistry in 1958.1. 发展简史1965年 1965 年The first Atlas of Protein Sequence and Structure contained sequence information on 65 proteins.Dr. Margaret Oakley Dayhoff (1925-1983) was a pioneer in the use of computers in chemistry and biology, beginning with her PhD thesis project in 1948. Her work was multi-disciplinary, and used her knowledge of chemistry, mathematics, biology and computer science to develop an entirely new field. She is credited today as a founder of the field of Bioinformatics.1. 发展简史1965年 1965 年First use of molecular sequences for evolutionary studiesOne of the founding fathers of the field of molecular evolutionZuckerkandl, E. and Pauling, L. (1965). "Molecules as documents of evolutionary history." Journal of theoretical biology 8(2): 357.22013/5/231. 发展简史1967年 1967 年Use of molecular sequences to build treesFitch, W. M. and Margoliash, E. (1967). "Construction of phylogenetic trees." Science 155(3760): 279-284.1. 发展简史1970年 1970 年NeedlemanNeedleman -Wunsch algorithm比较两条序列在全局范围的相似性Needleman, S. and Wunsch, C. (1970 ). "A general method applicable to the search for similarities in the amino acid sequence of two proteins." J Mol Biol. 48(3): 443-53.1. 发展简史1974年 1974 年 First secondary structure prediction methodChou, P. Y. and Fasman, G. D. (1974). "Prediction of protein conformation." Biochemistry 13(2): 222-245.32013/5/231. 发展简史1981年 1981 年SmithSmith -Waterman algorithm比较两条序列在局部范围的相似性SMITH, T. F. and WATERMAN, M. (1981). "Identification of common molecular subsequences." J. Mol. Biol. 147: 195-197.1. 发展简史1987年 1987 年The first approach for an efficient multiple sequence alignment procedure, later implemented in CLUSTAL多序列比对算法Feng, D. and Dolittle, R. F. (1987). "Progressive sequence alignment as a prerequisite to correct phylogenetic trees." J. Mol. Eovl 60: 351-360.1. 发展简史1990年 1990 年BLAST数据库局部相似性搜索工具Altschul, S et al. (1990 ). "Basic local alignment search tool." J Mol Biol. 215(3): 403-10.42013/5/231. 发展简史：基因组计划的实施1990人类基因组计划 （Human Genome Project, HGP）开始 实施1995第一个细菌基因组被完 全测序：嗜血流感菌 (Haemophilus influnzae)52013/5/231996第一个真核生物基因 组被完全测序：酵母。
1996第一个古细菌基因组 （Methanococcus jannaschii）测序完成。
19979月，大肠杆菌K12基 因组测序结果发表。
大肠杆菌基因组大小 约为4600kb，含有约 4000个基因。
62013/5/231998完成第一个多细胞生物线 虫（C. elegans）的基因 组测序。
线虫基因大小为 97 Mbp，含有2万个基因。
20003月，完成黑腹果蝇 (Drosophila melanogaster ) 基因组测序。
2001 2/152/1672013/5/23/Portals/0/Documents/Helicos%20tSMS%20Technology%20Primer.pdfGOLD• /cgibin/GOLD/index.cgiDNA测序技术和计算机技术的 发展、基因组计划的实施，改变了 生物学的研究模式。
82013/5/23National Center for Biotechnology Information，NCBISCIENCE VOL 295 1 MARCH 2002提纲1. 发展简史 2. 主要研究领域 3. 软件和工具92013/5/232.1 序列分析• DNA sequences– – – – – genes that encode polypeptides (proteins) RNA genes regulatory sequences structural motifs repetitive sequences• Sequence alignment • Genome annotation– gene finding – junk DNA2.2 计算进化生物学• Trace the evolution of a large number of organisms by measuring changes in their DNA • Compare entire genomes, which permits the study of more complex evolutionary events– gene duplication – horizontal gene transfer – prediction of factors important in bacterial speciation.• Build complex computational models of populations • Reconstruct the now more complex tree of life2.3 文献分析• Employ computational and statistical linguistics to mine this growing library of text resources. For example:– abbreviation recognition – identify the long-form and abbreviation of biological terms, – named entity recognition – recognizing biological terms such as gene names – protein-protein interaction – identify which proteins interact with which proteins from text• The area of research draws from statistics and computational linguistics.10。