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INFOBIOGEN数据库目录biogen.fr/services/dbcat/21. 国家生物技术信息研究室/data/data.html22. 人类基因组计划情报/TechResources/Human_Genome23. 生物学软件及数据库档案/Dan/software/biol-links.html24. 蛋白质组研究：功能基因组学的新前沿(著作目录) http://expasy.hcuge.ch/ch2d/LivreTOC.html序列与结构数据库一．主要的公共序列数据库1. EMBL WWW服务器http://www.EMBL-heidelberg.ed/Services/index.html2. Genbank 数据库查询形式(得到Genbank的一个记录) /genbank/query_form.html3. 蛋白质结构数据库WWW服务器(得到一PDB结构) 4. 欧洲生物信息学研究中心(EBI) /5. EBI产业支持/6. SWISS-PROT(蛋白质序列库) http://www.expasy.ch/sprot/sprot-top.html7. 大分子结构数据库/cgi-bin/membersl/shwtoc.pl?J:mms8. Molecules R Us(搜索及观察一蛋白质分子) /modeling/net_services.html9. PIR国际蛋白质序列数据库/Dan/proteins/pir.html10. SCOP(蛋白质的结构分类)，MRC /scop/data/scop.l.html11. 洛斯阿拉莫斯的HIV分子免疫数据库/immuno/index.html12. TIGR数据库/tdb/tdb.html13. NCBI WWW Entrez浏览器/Entrez/index.html14. 剑桥结构数据库(小分子有机的及有机金属的结晶结构) 15. 基因本体论坛/GO/二. 专业数据库1. ANU生物信息学超媒体服务(病毒数据库、分类及病毒的命名法) .au/2. O-GL YCBASE(O联糖基化蛋白质的修订数据库) http://www.cbs.dtu.dk/OGLYCBASE/cbsoglycbase.html3. 基因组序列数据序(GSDB)(已注释的DNA序列的关系数据序) 4. EBI蛋白质拓扑图/tops/Serverintermed.html5. 酶及新陈代谢途径数据库(EMP) /6. 大肠杆菌数据库收集(ECDC)(大肠杆菌K12的DNA序列汇编) http://susi.bio.uni-giessen.de/ecdc.html7. EcoCyc(大肠杆菌基因及其新陈代谢的百科全书) /ecocyc/ecocyc.html8. Eddy实验室的snoRNA数据库/snoRNAdb/9. GenproEc(大肠杆菌基因及蛋白质) /html/ecoli.html10. NRSub(枯草芽胞杆菌的非冗余数据库) http://pbil.univ-lyonl.fr/nrsub/nrsub.html11. YPD(酿酒酵母蛋白质) /YPDhome.html12. 酵母基因组数据库/Saccharomyces/13. LISTA、LISTA-HOP及LISTA-HON(酵母同源数据库汇编) /14. MPDB(分子探针数据库) http://www.biotech.est.unige.it/interlab/mpdb.html15. tRNA序列及tRNA基因序列汇编http://www.uni-bayreuth.de/departments/biochemie/trna/index/html16. 贝勒医学院(Baylor College of Medicine)的小RNA数据库/dbs/SRPDB/SRPDB.html17. SRPDB(信号识别粒子数据库) /dbs/SRPDB/SRPDB.html18. RDP(核糖体数据库计划) /19. 小核糖体亚蛋白RNA结构http://rrna.uia.ac.be/ssu/index.html20. 大核糖体亚蛋白RNA结构http://rrna.uia.ac.be/lsu/index.html21. RNA修饰数据库/RNAmods/22. 16SMDB及23SMDB(16S和23S核糖体RNA突变数据库)/Departments/Biology/Databases/RNA.html23. SWISS-2DPAGE(二维凝胶电泳数据库) http://expasy.hcuge.ch/ch2d/ch2d-top.html24. PRINTS /bsm/dbbrowser/PRINTS/PRINTS.html25. KabatMan(抗体结构及序列信息数据库) /abs26. ALIGN(蛋白质序列比对一览) /bsm/dbbrowser/ALIGN/ALIGN.html27. CATH(蛋白质结构分类系统) /bsm/cath28. ProDom(蛋白质域数据库) http://protein.toulouse.inra.fr/29. Blocks数据库(蛋白质分类系统) /30. HSSP(按同源性导出的蛋白质二级结构数据库) http://www.sander.embl-heidelberg.de/hssp/31. FSSP(基于结构比对的蛋白质折叠分类) /dali/fssp/fssp.html32. SBASE蛋白质域(已注释的蛋白质序列片断) http://www.icgeb.trieste.it/~sbasessrv/33. TransTerm(翻译控制信号数据库) /Transterm.html34. GRBase(参与基因调控的蛋白质的相关信息数据库) /~regulate/trevgrb.html35. REBASE(限制性内切酶和甲基化酶数据库) /rebase/36. RNaseP数据库/RNaseP/home.html37. REGULONDB(大肠杆菌转录调控数据库) http://www.cifn.unam.mx/Computational_Biology/regulondb/38. TRANSFAC(转录因子及其DNA结合位点数据库) http://transfac.gbf.de/39. MHCPEP(MHC结合肽数据库) .au/mhcpep/40. ATCC(美国菌种保藏中心) /41. 高度保守的核蛋白序列的组蛋白序列数据库/Baxevani/HISTONES42. 3Dee(蛋白质结构域定义数据库) /servers/3Dee.html43. InterPro(蛋白质域以及功能位点的完整资源) /interpro/序列相似性搜索1. EBI序列相似性研究网页/searches/searches.html2. NCBI: BLAST注释/BLAST3. EMBL的BLITZ ULTRA快速搜索/searches/blitz_input.html4. EMBL WWW服务器http://www.embl-heidelberg.de/Services/index.html#55. 蛋白质或核苷酸的模式浏览/compbio/PatScan/HTML/patscan.html6. MEME(蛋白质超二级结构模体发现与研究) /meme/website7. CoreSearch(DNA序列保守元件的识别) http://www.gsf.de/biodv/coresearch.html8. PRINTS/PROSIT浏览(搜索motif数据库) /cgi-bin/attwood/SearchprintsForm.pl9. 苏黎世ETH服务器的DARWIN系统http://cbrg.inf.ethz.ch/10. 利用动态规划找出序列相似性的Pima IIhttp://bmerc-www.bu.ede/protein-seq/pimaII-new.html11. 利用与模式库进行哈希码(hashcode)比较找到序列相似性的DashPat /protein-seq/dashPat-new.html12. PROPSEARCH(基于氨基酸组成的搜索) http://www.embl-heidelberg.de/aaa.html13. 序列搜索协议(集成模式搜索) /bsm/dbbrowser/protocol.html14. ProtoMap(SEISS-PROT中所有蛋白质的自动层次分类) http://www.protomap.cs.huji.ac.il/15. GenQuest(利用Fasta、Blast、Smith-Waterman方法在任意数据库中搜索) http://www.gdb.rog/Dan/gq/gq.form.html16. SSearch(对特定数据库的搜索) http://watson.genes.nig.ac.jp/homology/ssearch-e_help.html17. Peer Bork搜索列表(motif/模式序列谱搜索) http://www.embl-heidelberg.de/~bork/pattern.html18. PROSITE数据库搜索(搜索序列的功能位点) /searches/prosite.html19. PROWL(Skirball研究中心的蛋白质信息检索) /index.html序列和结构的两两比对1. 蛋白质两两比对(SIM) http://expasy.hcuge.ch/sprot/sim-prot.html2. LALNVIEW比对可视化观察程序ftp://expasy.hcuge.ch/pub/lalnview3. BCM搜索装置(两两序列比对) /seq-search/alignment.html4. DALI蛋白质三维结构比较/dali/5. DIALIGN(无间隙罚分的比对程序) http://www.gsf.de/biodv/dialign/html多重序列比对及系统进行树1. ClustalW(BCM的多重序列比对) /multi-align/multi-align.html2. PHYLIP(推测系统进行树的程序) /phylip.html3. 其它系统进行树程序，PHYLIP文档的汇编http://expasy.hcuge.ch/info/phylogeny.html4. 系统进行树分析程序(生命树列表) /tree/programs/programs.html5. 遗传分类学软件(Willi hennig协会提供的列表) /education.html6. 用于多重序列比对的BCM搜索装置/multi-align/multi-align.html7. AMAS(分析多重序列比对中的序列) /servers/amas_server.html8. 维也纳RNA二级结构软件包http://www.tbi.univie.ac.at/~ivo/RNA/四. 有代表性的预测服务器1. PHD蛋白质预测服务器，用于二级结构、水溶性以及跨膜片断的预测http://www.embl-heidelberg.de/predictprotein/predictprotein.html2. PhdThreader(利用逆折叠方法预测、识别折叠类) http://www.embl-heidelberg.de/predictprotein/phd_help.html3. PSIpred(蛋白质结构预测服务器) /psipred4. THREADER(戴维. 琼斯) /~jones/threader.html5. TMHMM(跨膜螺旋蛋白的预测) http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/6. 蛋白质结构分析，BMERC /protein-seq/protein-struct.html7. 蛋白质域和折叠预测的提交表http://genome.dkfz-heidelberg.de/nnga/def-query.html8. NNSSP(利用最近相邻法预测蛋白质的二级结构) /pss/pss.html9. Swiss-Model(基于知识的蛋白质自动同源建模服务器) http://www.expasy.ch/swissmod/SWISS-MODEL.html10. SSPRED(用多重序列比对进行二级结构预测) /jong/predict/sspred.html11. 法国IBCP的SOPM(自寻优化预测方法、二级结构) http://pbil.ibcp.fr/cgi-bin/npsa_automat.pl?page=/NPSA/npsa_sopm.html12. TMAP(蛋白质跨膜片断的预测服务) http://www.embl-heidelberg.de/tmap/tmap_info.html13. TMpred(跨膜区域和方向的预测) /software/TMPRED_form.html14. MultPredict(多重序列比对的序列的二级结构) /zpred.html15. BCM搜索装置(蛋白质二级结构预测) /seq-search/struc-predict.html16. COILS(蛋白质的卷曲螺旋区域预测) /software/coils/COILS_doc.html17. Coiled Coils(卷曲螺旋) /depts/biol/units/coils/coilcoil.html18. Paircoil(氨基酸序列中的卷曲螺旋定位) /bab/webcoil.html19. PREDATOR(由单序列预测蛋白质二级结构) http://www.embl-heidelberg.de/argos/predator/predator_info.html20. EV A(蛋白质结构预测服务器的自动评估) /eva/五. 其他预测服务器1. SignalP (革兰氏阳性菌、革兰氏阴性菌和真核生物蛋白质的信号肽及剪切位点) http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/2. PEDANT(蛋白质提取、描述及分析工具) http://pedant.mips.biochem.mpg.de/六. 分子生物学软件链接1. 生物信息学可视化工具/alan/VisSupp/2. EBI分子生物学软件档案/software/software.html3. BioCatalog /biocat/e-mail_Server_ANAL YSIS.html4. 生物学软件和数据库档案/Dan/softsearch/biol-links.html5. UC Santa Cruz的序列保守性HMM的SAM软件/research/compbio/sam.html七. 网上博士课程1. 生物计算课程资源列表：课程大纲http://www.techfak.uni-bielefeld.de/bcd/Curric/syllabi.html2. 生物序列分析和蛋白质建模的Ph.D课程http://www.cbs.dtu.dk/phdcourse/programme.html3. 分子科学虚拟学校/vsms/sbdd/4. EMBnet 生物计算指南http://biobase.dk/Embnetut/Universl/embnettu.html5. 蛋白质结构的合作课程/PPS/index.html6. 自然科学GNA虚拟学校http://www.techfak.uni-bielefeld.de/bcd/Vsns/index.html7. 分子生物学算法/education/courses/590bi。
生物信息学PPT课件
生物信息学在农业研究中的应用
1 2 3
作物育种
生物信息学可以通过基因组学手段分析作物的遗 传变异，为作物育种提供重要的遗传资源。
转基因作物研究
通过生物信息学分析，可以了解转基因作物的基 因表达和性状变化，为转基因作物的研发和应用 提供支持。
农业环境监测
生物信息学可以帮助研究人员监测农业环境中的 微生物群落、土壤质量等指标，为农业生产提供 科学依据。
特点
生物信息学具有数据密集、技术依赖、多学科交叉、应用广泛等特点。
生物信息学的重要性
促进生命科学研究
提高疾病诊断和治疗水平
生物信息学为生命科学研究提供了强 大的数据分析和挖掘工具，有助于深 入揭示生命现象的本质和规律。
生物信息学在疾病诊断和治疗方面具 有重要作用，通过对基因组、蛋白质 组等数据的分析，有助于实现个体化 精准医疗。
03 生物信息学技术与方法
基因组测序技术
基因组测序技术概述
基因组测序是生物信息学中的一项关键技术，它能够测定生物体的 全部基因序列，为后续的基因组学研究提供基础数据。
测序原理
基因组测序主要基于下一代测序技术，如高通量测序和单分子测序， 通过这些技术可以快速、准确地测定生物体的基因序列。
测序应用
基因组测序在医学、农业、生物多样性等多个领域都有广泛应用，如 疾病诊断、药物研发、作物育种等。
生物信息学ppt课件
目录
• 生物信息学概述 • 生物信息学的主要研究领域 • 生物信息学技术与方法 • 生物信息学的应用前景 • 生物信息学的挑战与展望 • 案例分析
01 生物信息学概述
定义与特点
定义
生物信息学是一门跨学科的学科，它利用计算机科学、数学和工程学的原理、 技术和方法，对生物学数据进行分析、解释和利用，以解决生物学问题。
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常用的生物信息学网址大全
常用的生物信息学网址大全，非常全面时间：2006-12-26 13:42:58 来源：点击：3398 用生物信息学数据库和分析工具网址数据库因特网网址网上生物信息学教程 EMBL biocomputing tutorials/Embnetut/Gcg/index.html Plant genome dababase tutorial /pgdic生物信息学机构NCBI/International Nucleotide Sequence Database Collaboration./collab/ EBI/ USDA/ Sanger Centre/ 北京大学生物信息学中心数据库信息发布及其它GenBank Release Notesftp:///genbank/gbrel.txtdbEST summary report/dbEST/dbESTsummarv.html EMBL release noteshttp://www.genome.ad.jp/dbget-bin/show man?embl DDBJ release noteshttp://www.ddbj.nig.ac.jp/ddbjnew/ddbj relnote.html Eukaryotic promoter database release noteshttp://www.genome.ad.jp/dbget/dbget2.htmlSwissProt release noteshttp://www.genome.ad.jp/dbget-bin/show man?swissprot PIR release noteshttp://www.genome.ad.jp/dbget-bin/show man?pirPRF release noteshttp://www.genome.ad.jp/dbget-bin/show man?prf PDBSTR release noteshttp://www.genome.ad.jp/dbget-bin/show man?pdbstr Prosite release noteshttp://www.genome.ad.jp/dbget-bin/show man?prosite PDB release noteshttp://www.genome.ad.jp/dbget-bin/show man?pdb KEGG release noteshttp://www.genome.ad.jp/dbget-bin/show man?pathway核苷酸数据库GenBank/dbEST/dbEST/index.htmldbSTS/dbSTS/index.html dbGSS /dbGSS/index.html Genome (NCBI)/Entrez/Genome/org.html dbSNP/SNP/HTGS/HTGS/UniGene/UniGene/ EMBL核苷酸数据库/embl Genome (EBI)/genomes/ 向EMBL数据库提交序列/embl/Submission/webin.html DDBJ http://www.ddbj.nig.ac.jp/ Plant R gene database /rgenes启动子数据库Eukaryotic promoter databasehttp://www.epd.isb-sib.chhttp://www.genome.ad.jp/dbget/dbget2.html转录因子数据库 FRANSFAChttp://transfac.gbf.de ooTFD 蛋白质数据库 SWISS-PROT或TrEMBL/swissprot/http://www.expasy.ch/sprot/ PIR/pir/ PRFhttp://www.prf.or.jp/ PDBSTRhttp://www.genome.ad.jp/dbget-bin/www bfind?pdbstr-today Prositehttp://www.expasy.ch/sprot/prosite.html结构数据库 PDB/pdb NDB/NDB/ndb.html/ DNA-Binding Protein Database/NDB/structure-finder/dnabind/index.html NMR Nucleic Acids Database/NDB/structure-finder/nmr/index.html Protein Plus Database/NDB/structure-finder/protein/index.html Swiss3Dimagehttp://www.expasy.ch/sw3d/ SCOP/scop/ CATH/bsm/cath/ 酶、代谢和调控路径数据库 KEGG http://www.genome.ad.jp/kegg/kegg2.html Enzyme Nomenclature Database http://expasy.hcuge.ch/sprot/enzyme.html Protein Kinase Resource (PKR) /kinases/ LIGANDhttp://www.genome.ad.jp/dbget/ligand.html WIT/WIT/ EcoCyc/ecocyc/ UM-BBD/umbbd/多种代谢路径数据库/stc-95/ResTools/biotools/biotools8.html基因调控路径数据库(TRANSPATH)http://transfac.gbf.de基因组数据库日本水稻基因组数据库(RGP)http://rgp.dna.affrc.go.jp 华大水稻基因组框架图 欧洲水稻测序（第12染色体）s.fr 拟南芥基因组数据库 USDA Database/ Demeter’s Genomes RiceGenes/cgi-bin/WebAce/webace?db=ricegenes RiceBlastDB/cgi-bin/WebAce/webace?db=riceblastdb FlyBase/.bin/fbidq.html?FBgn0003075 Mouse Genome Informatics/bin/query_accession?id=MGI:97555 Saccharomyces Genome Database/cgi-bin/dbrun/SacchDB?find+Locus+%22PGK1%22 多种基因组数据库/GenomeWeb 文献数据库 PubMed/PubMed/ OMIM/Omim/ Agricola/ag98/关键词为基础的数据库检索 Entrez/Entrez/ Entrez Nucleotide Sequence Search/Entrez/nucleotide.html Entrez Protein Sequence Search/Entrez/protein.html Batch Entrez/Entrez/batch.html Sequence Retrieval System, Indiahttp://bioinfo.ernet.in:80/srs5/ Sequence Retrieval System, Singapore.sg:80/srs5/ Sequence Retrieval System, US:80/srs/srsc Sequence Retrieval System, UK/ GetEntry Nucleotide & Protein Sequence Searchhttp://ftp2.ddbj.nig.ac.jp:8000/getstart-e.html Database Search with Key Wordshttp://ftp2.ddbj.nig.ac.jp:8080/dbsearch-e-new.html DBGET/LinkDBhttp://www.genome.ad.jp/dbget/dbget2.html序列为基础的数据库检索 BLAST/BLAST/ FASTA/fasta3/ BLITZ/bicsw/ SSearchrs.fr/bin/ssearch-guess.cgi Electronic PCR/STS/ Proteome analysis/proteome/多序列分析 Clustal multiple sequence alignment:9331/multi-align/Options/clustalw. html BCM:9331/multi-align/multi-align.html EBI ClustalW analysis 系谱分析 PAUP/PAUP/ EBI ClustalW analysis GCG package/ PHYLIP/phylip.html MEGA/METREE/imeg Hennig86/~mes/hennig/software.html GAMBIT/mcdbio/Faculty/Lake/Research/Programs/ MacClade /macclade/macclade.html Phylogenetic analysis /stc-95/ResTools/biotools/biotools2.html基因结构预测分析 GENSCAN/GENSCAN.html GeneFinder/gf/gf.shtml/nucleo.html Gene Feature Searches:9331/ Grail/Grail-1.3/ GrailEXP/grailexp/ GeneMark/GeneMark/hmmchoice.html Veil/labs/compbio/veil.html AAT/aat.html GENEIDhttp://www.imim.es/GeneIdentification/Geneid/geneid_input.html Genlang/~sdong/genlang_home.html GeneParser/~eesnyder/GeneParser.html Glimmer/labs/compbio/glimmer.html MZEF/genefinder Procrustes/software/procrustes/蛋白质结构预测分析 Expasyhttp://www.expasy.ch/ Predicting protein secondary structure:9331/pssprediction/pssp.html Predicting protein 3D Structureshttp://dove.embl-heidelberg.de/3D/ Predicting protein structures:9331/seq-search/struc-predict.html其它分析工具和软件 Putative DNA Sequencing Errors Checkhttp://www.bork.embl-heidelberg.de/Frame/ MatInspectorhttp://www.gsf.de/cgi-bin/matsearch.pl FastMhttp://www.gsf.de/cgi-bin/fastm.pl Web Signal Scanhttp://www.dna.affrc.go.jp/htdocs/sigscan/signal.html BCM Search Launcher:9331/seq-util/seq-util.html Webcutter/cutter/cut2.html Translate DNA to proteinhttp://www.expasy.ch/tools/dna.html ABIMhttp://www-biol.univ-mrs.fr/english/logligne.html sequence motifs: Pfam/Pfam// ProDomhttp://protein.toulouse.inra.fr/prodom.html PRINTS/bsm/dbbrowser/PRINTS/其它多种数据库、分析工具和生物信息学机构/stc-95/Restools/biotools 多种数据库和分析工具/Tools/ Comparative sequence analysishttp://www.bork.embl-heidelberg.de/ 功能基因组分析 Transcription profiling technologies/ncicgap/expression_tech_info.html Protocols for cDNA array technology/pbrown/array.html Data management and analysis of gene expression arrays/DIR/LCG/15k/HTML/Examples of commercially available filter arrays: GeneFiltersTM (Research Genetics) Gene Discovery Arrays (Genome Systems) AtlasTM Arrays (CLONTECH)。
生物信息学电子资料总汇
生物信息学 (2000以后) 下载1.《生物信息学手册》郝柏林等/Soft/2008/2276.htm2.《生物信息学基因和蛋白质分析的实用指南>> 李衍达等译/indexCF/home/MyDocumentDown.aspx?MSAutoID=1437543.《简明生物信息学》钟扬等主编/bbs/read.php?tid=123482*/training/8c ... a-8d9d-f85d3b09d2434-5《生物信息学札记》樊龙江/ics/laborate/Bioinplant/courses/Bioinformatics_note.htm/bioinplant/courses/Bioinformatics_note_V.2.htm6-7.《生物信息学》孙啸《生物信息学概论》孙啸等译/chenyuan/xsun/BioinformaticsInternetStudy/BioinformaticsInternetS tudy/Ebook_bioinfo.htm/chenyuan/xsun/BioinformaticsInternetStudy/BioinformaticsInternetS tudy/Ebook_bioinfo/生物信息学.rar8.《后基因组信息学》孙之荣等译,*/training/93 ... 5-1d801a4f6909.aspx9.《生物信息学：机器学习方法》张东晖等译/source/1624083/source/162405910.《生物信息学中的计算机技术》孙超等译/bbs/thread-15563-1-1.html11.《生物信息学：序列与基因组分析》原版钟扬等译/Soft/2007/2097.htm/bookhtml/bsga.htm/source/24809512.《生物信息学算法导论》王翼飞等译/?d01=f21ca8f/source/56369513.《生物信息学方法指南》原版欧阳红生等译/indexCF/home/MyDocumentDown.aspx?MSAutoID=15296514.《生物信息学》北大生物信息中心/chinese/documents/index.html/chinese//15.清华生物信息学教程黄英武等/Soft/2007/2096.htm16.生物信息学课件教程（河北农业大学）/indexCF/home/MyDocumentDown.aspx?MSAutoID=14377917.生物信息学讲义（西南交通大学）/Soft/2007/2105.htm18.简明生物信息学基础实验讲义/Soft/2008/2275.htm19.生物信息学培训教程华大基因/bbs/viewthread.php?tid=266342&extra=page%3D120.《生物信息学》讲义华中农业大学/kech/swxxx/jakj/index.htm/search_courseware_detail.asp?id=2989721.生物信息学课程-桂林医学院/genome//genome/list.asp?boardid=22/genome/index9.asp22.华南理工大学生物信息网格平台/bioinfo/link/index.htm23.清華大學生物資訊中.tw/35.Applied Bioinformatics Course 北大/26.北京基础医学研究所计算生物学中心/27.哈尔滨医科大学生物信息学系/index_main.htm28.Zhejiang University/bioinplant/29.Blast/BLAST/Doc/urlapi.html30-40.《生物信息学导论》课程-北京大学理论生物学中心/main/Course.htm/main/Course/FurtherReading.htm《What is life?》(Schrodinger，1944)（中文译本）《Double helix》(J.D. Watson) (中文译本)《Primer on Molecular Genetics》(DOE Human Genome Program，1992《生物信息学英文小词典》(2001)《生物信息学中的计算机技术(英文版)》《Computational Moleculer Biology》(Peter Clote)(2000)《Bioinformatics-Sequence and Genome Analysis》(David W. Mount)(2001)《Bioinformatics Computing》(Bryan Bergeron)(2002)王梓坤：《生命信息遗传中的若干数学问题》(2000)《隐Markov模型方法讲义》41-55 生物信息学 - 西南交通大学/C54/Course/Index.htmIntroduction to BioinformaticsBioinformaticscp in bioinformaticsbioinformatics SECOND EDITIONBioinformatics Computer Skills生物信息学手册生物信息学概论TOM的机器学习方法bioperlBeginning Perl for BioinformaticsPERL编程24学时教程MATLABBLASTBioJava56.生物信息学概论_第四军医大学/source/119532257.生物信息学-赵国屏等/indexCF/home/MyDocumentDown.aspx?MSAutoID=191987 58.2007清华全国生物信息学培训资料/GSSBC07/index59.生物信息学方法与实践/indexCF/home/MyDocumentDown.aspx?MSAutoID=143744 60.生物信息学绪论-中山大学/thread-18073-1-1.html61.蛋白质的结构预测与分子设计来鲁华等/f/5190000.html?from=isnom (2分) /Soft/HTML/6408.html/bbs/thread-8710456-1-1.html62. 探索--基因组学、蛋白质组学和生物信息学-孙之荣主译/indexCF/home/MyDocumentDown.aspx?MSAutoID=28742 63.计算生物学和系统生物学基础讲义/user/my_ishare.php?uid=1419224700利用X射线晶体衍射图及核磁共振谱解析同源建模DNA微阵列与聚类分析基于计算的蛋白质组注释基于计算的蛋白质设计蛋白质结构预测方法：同源建模与折叠识别...分子建模：方法及应用蛋白质结构与分类导论蛋白质二级结构预测RNA二级结构预测DNA序列进化DNA序列分析中的马尔科夫模型与隐马尔科DNA模体建模与识别DNA序列比较与比对基因组序列与DNA序列分析文献讨论亲缘分析多序列比对 II多序列比对I绪论-序列比对与动态规划64.华南农业大学——生物信息学/zhwxxx/swxxx/index.asp65.《计算机辅助药物分子设计》 [徐小杰等]/Blog/blogdetail.aspx?bid=59173 66.生物信息学导论 -数据库厦门大学/source/167324767.计算机辅助药物设计陈凯先/Blog/BlogDetail.aspx?bid=80399。
生物信息学笔记
生物信息学笔记摘要：1.生物信息学的定义与背景2.生物信息学的研究内容3.生物信息学的应用领域4.生物信息学的发展趋势与挑战正文：生物信息学是一门跨学科的科学，它结合了生物学、计算机科学、信息工程和统计学等多个领域。
随着生物技术的发展，生物信息学应运而生，它在基因组学、蛋白质组学等领域发挥着重要作用。
生物信息学主要研究生物大分子（如DNA、RNA 和蛋白质）的结构、功能和相互作用。
具体来说，生物信息学关注以下几个方面：1.基因序列分析：通过对基因序列的比对、拼接和注释，研究者可以了解基因的结构、功能和表达规律。
2.蛋白质结构预测：通过计算机模拟和模型构建，预测蛋白质的三维结构，从而揭示其功能和作用机制。
3.生物通路分析：整合多个生物体的基因组、转录组和蛋白质组数据，揭示生物体内的基因调控网络和信号通路。
生物信息学在多个领域具有广泛的应用价值，例如：1.药物研发：通过生物信息学方法，研究者可以筛选靶点基因和药物作用机制，从而加速新药的研发和上市。
2.基因诊断：利用生物信息学技术，研究者可以分析个体的基因信息，为疾病的早期诊断和精准治疗提供依据。
3.基因编辑：结合生物信息学和基因编辑技术，研究者可以实现对特定基因的敲除、敲入和替换，为遗传病的治疗提供可能。
尽管生物信息学取得了显著的进展，但仍面临着许多挑战和发展趋势：1.数据量的增长：随着高通量测序技术的普及，生物信息学研究中涉及的数据量急剧增长，给数据处理和分析带来了巨大的挑战。
2.人工智能的融合：深度学习等人工智能技术在生物信息学领域得到了广泛应用，有助于提高分析的准确性和效率。
3.跨学科的合作：生物信息学研究涉及多个学科，需要生物学家、计算机科学家和统计学家等不同背景的研究者共同合作，推动生物信息学的发展。
总之，生物信息学是一门充满活力和前景的学科，它为生物学研究提供了强大的支持，并在多个领域发挥着重要的应用价值。
生物信息学技术的使用中常见问题
生物信息学技术的使用中常见问题生物信息学技术在生物学研究和医学领域中的应用越来越广泛。
然而，尽管这些技术强大而有用，但在使用过程中常会遇到一些常见问题。
本文将针对生物信息学技术的使用中常见的问题进行深入讨论，并提供解决方案。
1. 数据获取与处理生物信息学的基础是处理大量的生物学数据，数据获取和处理是常见的问题之一。
在开始处理数据之前，研究人员需要知道如何访问并获取所需的数据，这可能包括不同的数据库或文献资源。
此外，在数据处理过程中，研究人员也会面临数据格式不一致、缺失数据、异常值等问题。
解决方案：- 学习使用生物信息学数据库和工具。
了解生物信息学领域的主要数据库，如NCBI、ENSEMBL和UniProt等，以及相关的分析工具，如R、Python和Perl等。
这些工具和数据库通常提供详细的文档和教程，帮助用户快速上手并解决数据访问和处理的问题。
- 学习数据处理和清洗方法。
掌握数据清洗的基本方法，如去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
这些方法可以通过使用编程语言和相关的软件实现，例如使用R语言和Python的pandas库。
2. 分析方法选择在生物信息学领域中，存在着众多的分析方法，如序列比对、蛋白质结构预测、药物筛选等。
针对特定的研究任务，研究人员需要选择合适的方法来解决问题。
然而，对于初学者来说，从众多的方法中选择合适的分析方法可能是一项挑战。
解决方案：- 学习基本的生物信息学分析方法。
了解生物信息学领域的核心分析方法，包括序列比对、基因表达分析、代谢通路分析等。
深入理解这些方法的原理和应用场景，可以帮助确定最合适的方法解决特定问题。
- 社区资源和指南。
参与生物信息学社区和论坛，与其他研究人员交流并寻求建议。
生物信息学领域有许多在线资源和指南，提供了关于不同分析方法的详细说明和使用指南。
3. 数据可视化生物信息学的一个重要方面是数据可视化，它可以帮助研究人员理解和解释复杂的生物学数据。
然而，创建有吸引力的数据可视化需要一定的技巧和经验。
生物信息学笔记
生物信息学笔记摘要：1.生物信息学的概念及发展历史2.生物信息学的研究领域3.生物信息学的主要应用4.生物信息学的意义和前景正文：生物信息学是一门跨学科的科学，涵盖了生命科学、计算机科学以及相关领域。
其核心目标是研究和解决生物学问题，利用计算机技术和信息技术对生物数据进行处理、分析和挖掘，以获取生物学知识。
本文将简要介绍生物信息学的概念、发展历史、研究领域、主要应用以及意义和前景。
一、生物信息学的概念及发展历史生物信息学一词起源于20世纪50年代的分子生物学领域，随着DNA结构的揭示和分子生物学的发展，科学家们开始利用计算机技术来处理和分析生物学数据。
自那时以来，生物信息学逐渐成为一门独立的学科。
在其发展过程中，生命科学、计算机科学以及其他相关领域的交叉融合为生物信息学的发展提供了源源不断的动力。
二、生物信息学的研究领域生物信息学的研究领域广泛，包括分子生物学与细胞生物学、生物物理学、脑和神经科学、医药学、农林牧渔学、分子和生态进化等。
这些领域相互交织，共同推动生物信息学的发展。
三、生物信息学的主要应用1.生物信息学数据库：数据库建设、数据库整合和数据挖掘。
2.序列分析：序列比对、基因序列注释。
3.其他主要应用：比较基因、基因功能预测、蛋白质结构预测等。
四、生物信息学的意义和前景生物信息学在生物学研究中的应用越来越广泛，对于解析生物学问题、揭示生物学规律具有重要意义。
随着基因组学、蛋白质组学等组学技术的发展，生物信息学在生物医学、农业、环境保护等领域发挥着越来越重要的作用。
在未来，生物信息学将继续发挥着关键作用，为生命科学研究提供强大的支持。
总之，生物信息学作为一门交叉学科，在生命科学和计算机科学等领域具有重要地位。
它的发展推动了生物学研究的进步，为人类解决一系列生物学问题提供了新的思路和方法。
生物信息学软件使用指南
生物信息学软件使用指南第一章：生物信息学简介在进入生物信息学软件的具体使用指南之前，我们先来简要介绍一下生物信息学的概念和应用领域。
生物信息学是通过计算机科学和统计学的方法，对生物学数据进行收集、存储、管理、分析和解释的学科。
其应用领域包括基因组学、蛋白质组学、转录组学和代谢组学等。
第二章：常用生物信息学软件1. BLAST: BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种常用的序列比对工具，可以用于比对已知序列和未知序列之间的相似性。
使用BLAST，可以将一个未知序列与已知数据库中的序列进行比对，并找到最相关的序列。
2. CLC Genomics Workbench: CLC Genomics Workbench是一种强大的基因组信息分析软件，可用于测序数据处理、基因组组装、蛋白质结构预测等多项分析任务。
它提供了丰富的工具和算法，使用户能够快速、准确地分析和解释生物学数据。
3. R: R是一种广泛应用于生物信息学和统计学领域的编程语言和环境。
它提供了丰富的数据处理、统计分析和可视化功能，可以用于从基因表达数据、蛋白质互作网数据等大规模数据中提取有用信息。
第三章：生物序列分析软件1. SeqKit: SeqKit是一款简单易用的生物序列处理工具，可用于处理常见的DNA、RNA和蛋白质序列。
它提供了丰富的序列分析和格式转换功能，如序列比对、物种分类、碱基组成分析等。
2. MEME Suite: MEME Suite是一套用于序列模因分析的工具集合，可以用于鉴定和分析DNA、RNA和蛋白质序列中的隐含模式。
它提供了多个模因分析算法，并支持可视化显示结果。
3. HMMER: HMMER是一种用于序列比对和搜寻的软件包，支持隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model）的应用。
它可以进行蛋白质序列比对、域搜索、蛋白质结构预测等多项功能。
第四章：结构生物信息学软件1. PyMOL: PyMOL是一款用于分析和可视化分子结构的软件。
生物信息学论坛
生物信息学论坛生物信息学是当前生物科学领域中一个日益重要的分支，其主要目的是利用计算机技术、统计学方法和算法等手段对生物信息进行分析和解读，以期能够更好地理解生命本质、揭示生命规律和挖掘生物学研究的新方向，促进生物学的创新和发展。
随着生物大数据的不断积累和计算机硬件及软件的快速发展，生物信息学在多个领域中得到了广泛应用，例如基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等，为生物学研究提供了新的思路和工具。
以下将结合实际案例对生物信息学在不同领域中所发挥的作用和挑战进行探讨，同时也会对生物信息学的发展前景进行一定的展望和思考。
基因组学与生物信息学基因组学是研究生物体遗传材料组成、结构、功能及演化规律等方面的一个学科。
随着第一批重要生物体基因组的测序完成，包括小鼠（mouse）、大蜜蜂（honeybee）和拟南芥（Arabidopsis thaliana）等，基因组学研究日渐成熟，并迅速地向以人类基因组研究为主导的方向转移。
大规模、高通量的深度测序技术的出现和广泛应用，则为基因组学研究提供了新的契机。
同时，基因组学进一步促进了生物信息学的发展。
生物信息学技术在基因组学中的应用主要包括基因组序列比对、基因组注释、蛋白质预测等。
其中，基因组序列比对是基因组学研究中的一个重要环节。
通过基因组比对，可以对不同生物中的同源基因结构、编码区间、花粉等信息进行比较和分析。
近年来，大规模基因组比对已经演变为基因组间比较和基因家族分析，为基因组进化研究、基因功能分析和生物物种间分子进化关系研究提供了强有力的支持。
此外，基因组注释是一项关键的研究内容，其对于基因功能分析、基因家族研究以及基因转录调控机制的探究具有非常重要的意义。
生物信息学应用于基因组注释中，主要包括基因识别、功能标注、剪接变异分析等。
其中，基因识别指的是在不同基因组全序列中寻找基因编码区、启动子、终止子、内含子和UTR（untranslated region）等的工作。
如何学好生信？21位师兄师姐讲述属于他们的故事
如何学好生信？21位师兄师姐讲述属于他们的故事大家都说生信简单，不做实验就可以产出文章，真正做到的同学又有几个呢？我们在学习生信的过程中或多或少会有各自的问题，今天我们请到解螺旋优秀的生信学员们来为大家讲讲他们学习生信的心得和体会，相信对想入门生信的你或者对生信有点困惑的你会有所帮助。
一、分享人：小雪球生信学习周期：2.5年生信学习经历：非生信专业，基础科研半道出家自学生信。
从研二的时候开始接触并学习生信，目前掌握R语言，Linux；能完成基本的芯片，转录组测序分享。
生信学习经验：1. 先搜索一下生信相关的推文与教程，了解一下生信这个领域能做啥，建立起一个主观概念，建立起知识树的框架；2. 看生信分析相关的文献，以及公号上的文献思路拆解，了解一下生信分析的逻辑思路；3. 根据生信教程学着复现一篇文章，思考这篇文章有哪些可以借鉴，有哪些还可以改善；4. 搜集类似题材的20多篇文献，整理成一套比较完整的分析框架；5. 对生信文章中需要的哪些技能不会，自己又感兴趣的，可以通过查教程、看说明书的方式进行学习。
二、分享人：棋圣生信学习经历：非生信专业，通过网络课程自学生信一年。
目前掌握生信基本思路，熟悉从突变，DNA甲基化到转录组，蛋白组的数据处理及分析，以及肿瘤免疫，代谢等常见分析套路。
生信学习经验：首先搞定转录组数据的处理分析，因为这一块可以用的平台最多，不需要编程基础也能有在线平台可以使用，最适合入门。
掌握转录组的数据后也可以尝试一下肿瘤免疫，基因家族等常见套路，获得一定的成就感。
之后再去学外显子数据，单细胞测序等一些目前学习资料不是很多，开源平台不是很够的项目，再与之前已掌握的套路结合下。
三、分享人：日行一膳生信学习周期：4年生信学习经历：生信专业在读，目前设计R语言，perl语言python，JAVA，C 语言等语言。
目前从事肿瘤浸润，单细胞测序。
准备学习宏基因组，微生物组信息学生信学习经验：1. 常规而言是需要坚实的基础，例如生物统计学，R语言代码基础。
生物信息学 名词解释
生物信息学名词解释
嘿，你知道啥是生物信息学不？这可不是一般的玩意儿啊！生物信
息学就像是一个超级厉害的解密大师，专门破解生命的密码！比如说吧，基因就像是一串串神秘的代码，而生物信息学呢，就是那个能读
懂这些代码含义的高手。
想象一下，细胞就像一个个忙碌的小工厂，里面进行着各种复杂的
化学反应和活动。
而生物信息学要做的，就是搞清楚这些小工厂是怎
么运作的，它们的指令是什么。
这难道不神奇吗？
再打个比方，生物信息学如同一个智慧的导航员，在生命的海洋中
指引着我们前进。
它能帮助我们分析海量的生物数据，从那些看似杂
乱无章的信息中找出规律和意义。
比如说，通过对大量基因序列的分析，我们可以了解到不同物种之间的亲缘关系，这就像是在拼凑一幅
巨大的生命拼图啊！
它涉及到好多方面呢，像数据分析、算法设计、模型建立等等。
这
不就像是一个大厨，要准备各种食材，运用各种技巧，才能做出一道
美味佳肴嘛！
咱就说，要是没有生物信息学，我们对生命的理解能有这么深刻吗？它就像一把神奇的钥匙，打开了生命奥秘的大门，让我们能更深入地
探索和了解生命的本质。
所以啊，生物信息学可太重要啦，绝对是现
代生物学不可或缺的一部分！这就是我对生物信息学的理解，你觉得呢？。
生信的文章
生信的文章
生物信息学是基因组学、蛋白质组学等领域的重要分支，可以通过计算机技术和统计学方法对生命科学领域的数据进行分析和解释，进而探索生命规律、疾病机制等方面的问题。
生物信息学在基因组序列分析、基因型与表型相关性研究、代谢分析等方面都有广泛应用。
生物信息学分析基本步骤包括数据预处理、模型建立、算法选择、结果解释等。
数据预处理包括数据清洗、质量控制、去噪等步骤，是保证后续分析结果准确性的重要前提。
在模型建立时，需要根据具体问题选择合适的模型和算法，针对不同类型的数据设置特定的参数，从而得到最优的分析结果。
同时，对于每一个分析结果，需要进行深入的解释和验证，以充分理解分析结果的意义和相关性。
生物信息学的应用范围非常广泛，涉及基础研究、药物研发、诊断治疗等多个领域。
例如，在癌症研究方面，生物信息学可以帮助鉴定肿瘤特异性标志物，预测患者治疗反应和预后；在药物研发领域，生物信息学可以指导新药靶点的筛选、药物分子的优化等。
此外，在食品安全、生态保护、动植物保护等方面也有着重要的应用价值。
总的来说，生物信息学已经成为现代生命科学研究的必不可少的工具之一，在未来的发展中也将继续扮演重要的角色。
好的网站与论坛
职场天地，煮酒论史，天涯时空，经济论坛，IT视界，菊花论坛，深度论坛轩辕春秋、网友天地、西祠胡同/Index.html有机化学论坛//forum/index.php/考研论坛国外著名大学教学视频/生物通/bbs/index.php中国生命科学论坛/生物谷---中国生命科学论坛丁香园论坛/bbs/index.php生物秀论坛/bbs螺旋网/生物网址通/bbs/小木虫全球顶尖大学的开放式课程的网址//blog/科学网对古生物感兴趣的看看关于系统发生学的http://www.bechly.de/glossary.htm不知道理解地对不对关于进化树.au/sasb/glossary.html鸭绿江学术论坛/?fromuid=510022/forum-55-1.html菊花论坛（IT-计算机）研究生应当常去的网站1. 小木虫（/）推荐理由：里边有不少学术科研用得到的资料，且全部为免费的。
2. 国家自然科学基金（/Portal0/default40.htm）推荐理由：堪称中国科学研究的风向标。
3. 台湾博硕士论文网（.tw/theabs/index.jsp）推荐理由：有近10万的博士、硕士毕业论文全文可以下载；当然，下载的前提是你得搞到一个台湾身份证号来注册一个帐号。
4. 中国学术会议在线（/）推荐理由：大量学术会议征文信息，有的被三大检索收录。
5. 华军软件园（/index.htm）推荐理由：下载的软件基本能用。
6. 研学论坛(/)7. 网上读书园地（/bbs/index.php）8. 零点花园（/）9. 博研联盟（/forum/index.php）10. 阿果论坛（）11. 中国经济学教育科研网（/cn/）12. 人大经济论坛（/bbs）推荐理由：经济学资源下载、学习交流的网站。
13. 丁香园（/portal）推荐理由：医学、药学、生命科学专业论坛。
14. 中国生命科学论坛（/）推荐理由：医学、药学、生命科学专业论坛。
生信友好的文章
生信友好的文章生物信息学，又称为生信学，是一门结合生物学和信息学的交叉学科。
它通过运用计算机科学和统计学的方法，研究和分析生物学数据，从而揭示生物学的基本原理和规律。
生物信息学的发展始于人类基因组计划的启动。
在过去的几十年中，随着高通量测序技术的快速发展，生物信息学在基因组学、转录组学、蛋白质组学等领域发挥着重要作用。
它不仅为生物学家们提供了更多的实验设计和分析工具，也为生物医学研究、药物研发等领域带来了新的机遇和挑战。
在基因组学中，生物信息学帮助研究人员对基因组进行序列比对、基因识别和功能注释等分析。
这些分析可以帮助我们了解不同物种之间的基因组差异、基因家族的起源和进化等重要问题。
在转录组学中，生物信息学可以帮助研究人员分析基因表达谱、寻找转录因子结合位点和调控网络等。
这些分析可以揭示基因调控的机制和信号通路的重要性。
在蛋白质组学中，生物信息学可以帮助研究人员预测蛋白质的结构和功能、寻找蛋白质相互作用网络等。
这些分析可以加深我们对蛋白质结构和功能的理解，为药物研发和疾病治疗提供重要的信息。
生物信息学的发展离不开大规模生物学数据的产生和处理。
高通量测序技术的广泛应用使得生物学数据的规模和复杂度不断增加，对数据分析的要求也越来越高。
因此，生物信息学研究者不仅需要具备生物学和计算机科学的知识，还需要不断学习和掌握新的数据分析方法和工具。
尽管生物信息学在生物学研究中起着至关重要的作用，但仍然面临一些挑战。
首先，生物信息学分析的结果需要经过实验验证，以确保其准确性和可靠性。
其次，由于生物学数据的复杂性，数据的处理和分析需要耗费大量的计算资源和时间。
此外，生物信息学工具和数据库的更新和维护也需要持续的投入和努力。
尽管面临一些挑战，生物信息学仍然是一个充满激情和机遇的领域。
随着技术的不断进步和数据的不断积累，生物信息学将继续发挥重要作用，推动生物学研究的进展，为人类健康和生物多样性的保护做出贡献。
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生物信息学博客与论坛推荐生信客部落
学习生物信息学，你可以从书本中学，也可以通过阅读前辈们的博客来升华自己，当然最有效的方法是接触课题，一波一波的实战。
以下推荐一些生物信息学相关的博客网站与论坛网站。
生信相关的博客：
生信菜鸟团上大学之后，我上网找资料时发现的第一个博客就是生信菜鸟团，里面包罗万象，涵盖很多方面（初次发现时时，就感觉自己进入了新的天地）rabbit gao's blog 我超喜欢这个师兄的博客里面的笔记，很直观，尤其是python那部分。
他是以代码的形式展示内容。
沈梦圆博客梦圆师姐，和我一样喜欢用熊猫头像，她的博客也是刚刚建立不长时间。
师姐的文笔很赞，看里面博文相信对你有帮助的。
生信日志|鸣一道鸣一道师兄的博客我比较喜欢的是Ｒ做图那一块plob 这个我比较少看，不过内容也不错，我后续再写上这个博客的描述。
陈连福博客听说连福老师有开培训班，实力自然也不差。
生信客部落生信客部落是我自己的博客，刚建不久（2016.9.3建的），我目前在准备考研，打理的时间不多。
但相信是一只潜力股，有提升的空间。
也
欢迎博友们交换"友情链接".hope博客hope 他（她）有一篇关于生物信息学在线工具的总结，我特别喜欢科研动力“endnote使用宝典”，专注写endnote相关的内容。
（注：endnote 是文献管理的软件，插入引用文献的神器）biochen 生物伯臣生物里也蛮多归纳整理的Bob's Blog bob这位兄弟的博客我接触不多，我后续补上描述.
论坛（包括生信论坛和其他一些相关的网站）：
生信技能树生信技能树前面那个师兄有详细描述过。
我也亲眼见证了它从无到有的过程，看着生信技能树感觉特别亲切，感觉就像自家的孩子一样。
我自己由于准备考研和书写毕业论文的事情，在生信技能树建设的参与度不高。
总之，好喜欢……生物信息学天空内容超全的一个生信论坛丁
香园（生信板块）丁香园，就不解释了，一个国内最成功的论坛之一。
医学生基本都知道的一个论坛。
小木虫小木虫，里面蛮多资源的，也是国内最成功的论坛之一生物统计家园描述待输入…基因堂描述待输入biostars 这是一个生信问答网站
哈哈，把自己收藏的生信博客论坛网站都搬到这了，好开心。
当然大家如果有其他不错的博客论坛网站，欢迎再评论区里推荐哦，我把它更新到本文中。
本文固定链接：生信客部落：生物信息学博客与论坛推荐| 生信客部落?。