生物信息学-功能基因组学
生物的基因组学与生物信息学
生物的基因组学与生物信息学基因组学和生物信息学是现代生物学领域两个重要的分支。
基因组学研究基因组的组成、结构和功能，而生物信息学则利用计算机、数学和统计学等工具来处理和分析大规模的生物学数据。
1. 基因组学的概念与发展基因组学是研究生物体遗传信息的总和，包括DNA的组成、基因的组织和调控以及基因与基因之间的相互作用。
人类基因组计划的启动标志着基因组学的发展进入了一个新的阶段。
通过对不同生物基因组的研究，基因组学科学家们揭示了生命起源、进化以及生物体的复杂性。
2. 生物信息学的概念与应用生物信息学是一门研究如何存储、检索、分析和应用生物学数据的学科。
随着DNA测序技术的迅速发展，生物学领域产生了大量的数据，如基因序列、蛋白质序列等。
生物信息学通过运用计算机科学和统计学的方法，帮助科学家们更好地理解生物学现象，预测基因的功能和蛋白质的结构，以及挖掘新的生物学知识。
3. 基因组学与生物信息学的关系基因组学和生物信息学密切相关，相互促进，共同推动了生物学领域的发展。
基因组学提供了大量的数据资源，为生物信息学的研究和应用提供了基础。
而生物信息学则通过开发算法和软件工具，对基因组学数据进行处理、分析和解读，从而揭示基因组的结构、功能和演化等重要信息。
4. 基因组学与生物信息学在研究中的应用基因组学和生物信息学在许多领域都有广泛的应用。
例如，通过基因组学和生物信息学的研究，科学家们可以识别与疾病相关的基因，为疾病的早期诊断和治疗提供基础。
同时，基因组学和生物信息学的技术也被应用于农业、畜牧业和环境保护等方面，为提高农作物产量、改良畜禽品种以及保护生物多样性提供了新的途径。
5. 基因组学与生物信息学的挑战与未来发展尽管基因组学和生物信息学在生物学领域的应用取得了巨大的进展，但仍面临许多挑战。
其中包括如何处理和分析大规模的生物学数据、如何挖掘数据中隐藏的信息以及如何整合不同的数据源等。
未来，基因组学和生物信息学的发展方向将更加注重技术的改进和算法的优化，以应对日益增长的数据量和研究需求。
生物信息学与基因组学
HGP的意义
诞生了新学科、新领域
生物信息学 比较基因组学(comparative genomics) 以跨物种、跨群体的DNA序列比较为基础，利用模式 生物与人类基因组之间便码顺序和组成、结构上的同 源性，研究物种起源、进化、基因功能演化、差异表 达和定位、克隆人类疾病基因
人类基因组研究方向
基因组学（genomics）作为一门专门学科。它涵盖以下 几个方面： 结构基因组学，主要研究核酸或蛋白质的结构、定位、 功能及其相互作用；与蛋白质组学内容密切相关。 功能基因组学，主要研究基因的表达、调控、功能及 基因间的相互作用； 比较基因组学, 包括对不同进化阶段生物基因组的比 较研究，也包括不同人种、族群和群体基因组的比较研 究。 药物基因组学、疾病基因组学等分支学科也不断发展 起来。
2. 概念：从整体上研究一个物种的所有基因结构和功能的新科 学。
人类基因组计划（HGP）
人类基因组计划的主要目标是测定人类基因组全序列。人 类基因组DNA由四种核苷酸（A、T、C、G）按一定的顺 序排列而成，基因组所含核苷酸总数为30亿对。
４月末 我国科学家按照国际人类基因组计划的部署， 完成 了１％人类基因组的工作框架图。 ５月 国际人类基因组计划完成时间再度提前，预计 从原定 的２００３年６月提前至２００１年６月。 ５月８日 由德国和日本等国科学家组成的国际科研 小组宣 布，他们已经基本完成了人体第２１对染色体的测 序工作。 ６月２６日 各国科学家公布了人类基因组工作草图。 ２００1年 2月15日 公布了人类基因组全序列及其分析结果， 宣告人类有30,000 - 40,000条编码蛋白质的基因, 仅占人类基因 组序列的1％～5％，成人各种组织中又只有约10％的基因表达 为蛋白质。。
生物信息学与基因组学的关系
生物信息学与基因组学的关系生物信息学是一门综合性学科，它结合了生物学、计算机科学、统计学和信息学等多个学科的知识，以研究生命体系的信息流动和生物系统的组成、结构与功能为主要研究对象。
而基因组学则是以基因组为研究对象的一门学科，它是分子生物学领域中的一个分支，主要研究生物体的基因组结构、组成、功能与演化，是现代分子生物学研究的热点之一。
生物信息学与基因组学有着密不可分的关系，在生命科学研究中占据着重要的地位。
生物信息学的发展得益于计算机技术和互联网技术的快速发展。
生物信息学早期主要研究生物分子的序列和结构，利用计算机解析基因、蛋白质和核酸的序列信息。
而随着技术的不断进步，生物信息学分支从基因组分析、蛋白质分析向更广泛的领域扩展。
如表达谱分析、蛋白质互作网络研究、仿真模拟等领域。
在这些方面，生物信息学的技术和方法得到了广泛的应用。
基因组学则是从生物信息学中脱胎而出的一门学科。
随着基因组DNA序列的不断解读，生物学研究的视野被进一步拓宽。
基因组解读不仅能够帮助研究者更好地掌握生命体系的发育和进化，还可以在药物发现和疾病治疗等领域发挥重要作用。
因此，基因组学成为了生物技术的重要组成部分，同时也为生物信息学的发展提供了强有力的支撑。
两者之间的关系并不是单向的，生物信息学与基因组学是相互依存、相互促进的关系。
一方面，生物信息技术为基因组学研究提供了必要的工具和手段。
另一方面，基因组学知识的积累和应用也推动着生物信息学的不断发展。
基因组学的大量数据需要生物信息学方法进行分析、存储和平衡。
在此基础上，生物信息学的研究又可以更深入地剖析基因组和生物的演化过程、生物功能等问题，从而探究生命世界中的奥秘。
在最新的生物研究中，生物信息学和基因组学都发挥着重要的作用。
生物信息学技术可以帮助研究者解析基因组数据、预测功能基因和编码蛋白质，同时生物信息学还可以帮助基因组学家了解基因组与表型之间的联系。
基因组学的理论和应用研究，无论是在肿瘤研究、种群遗传学、进化生物学等方面，都需要生物信息学技术进行数据分析和处理。
生物信息学-基因组分析（ＰＤＦ）
in the genomic coordinates. At least one transcript must be expressed outside of the nucleus and one
如果基因组是生命的天书，那么基因就是写成这本书的词汇。生物学家们一直假 设，微生物的故事较短，而人类的故事则是一部巨作，人类拥有8万到10万个基因。但是 UC Berkly的果蝇基因组计划的主任G. Rubin指出，果蝇的基因比我们所认为的最简单的 线虫少了5,000个。他警告说：“生物体的复杂性并不是简单地与基因数量相关联的。”
¾ 基因组的大小和基因的数量在生命进化上可能不具有特别重大的意义；
¾ 人类的基因较其他生物体更“有效” 。
¾ 人类的复杂性更主要的体现在蛋白质的复杂网络中，即蛋白质就是构成 生命的基本构件。Celera公司首席科学家Venter认为：“大部分的生物学行 为发生在蛋白质水平，而不是基因水平。”
目前已完成测序4,000多个基因组
The winner was announced at last week's Homo Sapiens genetics meeting at Cold Spring Harbor Laboratory, New York. The gene champ, Lee Rowen, who directs a sequencing project at the Institute for Systems Biology in Seattle, Washington - beat 460 other hopefuls to take home part of the cash pot.
生物信息学与基因组学的应用
生物信息学与基因组学的应用近年来，随着生物技术的快速发展，生物信息学与基因组学成为了生物领域研究的重要方向，其应用也逐渐扩展至医学、农业、环保等多个领域。
本文旨在介绍生物信息学与基因组学的应用及其在不同领域中的具体作用。
一、生物信息学与基因组学简介生物信息学是一门综合性学科，旨在通过计算机技术、统计学和数学方法等对生物信息进行分析、处理和存储。
其中，基因组学是生物信息学的一个重要分支，研究的是生物体所有基因的全集及其组成方式。
通过对基因组学的研究，可以深入了解细胞、生物体以至于整个生命系统的运作机理，从而发现生物体内部的遗传信息和变异情况等关键信息。
二、生物信息学与基因组学在医学领域中的应用1. 诊断和治疗疾病生物信息学和基因组学的发展为疾病的早期诊断和治疗提供了有力的支持。
如通过基因检测，可以诊断出某些疾病的基因突变，为早期防治提供依据。
同时，基因组学的发展也为治疗疾病提供了新的思路和方法。
例如，通过分析疾病相关基因的作用机制，可以发现新的治疗靶点，并研发针对性的药物，从而提高治疗效果。
2. 个性化医学生物信息学和基因组学的应用还可以为医学提供个性化的治疗方案。
基因组学研究显示，相同疾病的症状和治疗效果可能存在差异，这与个体遗传差异密切相关。
因此，通过基因测试和个体基因组信息的分析，可以为患者量身定制最适合的治疗方案，从而提高治疗的精准性和有效性。
三、生物信息学与基因组学在农业领域中的应用1. 农作物育种生物信息学和基因组学的应用对于农作物的育种及育种策略的优化具有重要意义。
通过对农作物基因组信息的解析和比对分析，可以加速高产、抗逆、耐旱、耐病、抗虫等优异性状的品种选育，为农业生产提供更多更好的农作物种质资源和品种。
2. 病害防治生物信息学和基因组学的应用还可以为农业生产提供病害防治的重要手段。
例如，通过对病害基因组的解析和分析，研究人员可以识别出病原微生物的分子机制，开发新的防治策略、控制措施和抗性抗菌剂等，有效降低病害对作物的威胁和损失。
生物信息学在功能基因组学中的应用
生物信息学在功能基因组学中的应用随着生物技术的飞速发展，基因组学成为了解生命起源和演化的重要方法。
然而，基因组数据的产生速度远远超出了科学家的处理能力。
生物信息学的发展使得我们能够高效地分析基因组数据，探索基因的功能、结构和演化。
功能基因组学是生物信息学的一个分支，通过分析基因组和转录组数据，研究基因在生物体内的功能和互作关系。
本文将介绍生物信息学在功能基因组学中的应用。
1. 基因注释了解基因序列的含义是进行功能基因组学研究的第一步。
基因注释是指将基因序列对应到具体的基因功能。
生物信息学软件可以自动化地注释基因，包括基因的位置、结构、编码蛋白质的信息。
基因注释为后续的基因功能分析提供了基础数据。
2. 基因表达基因表达是生物体在不同生长发育阶段和环境中基因的表达情况。
高通量测序技术使得在整个基因组水平下进行基因表达研究成为可能。
通过生物信息学分析，可以揭示不同基因和调控元件在生物体内的作用和相互关系。
3. 蛋白质互作蛋白质是生物体内最基本的功能分子，在调控基因表达，维持代谢平衡、传递信号等方面发挥重要作用。
生物信息学软件可以分析整个蛋白质组的互作关系，构建蛋白质互作网络，并预测新的蛋白质相互作用。
这些数据对理解生物体内复杂的调控机制具有重要的指导作用。
4. 基因调控基因调控是生物体内调控基因表达的重要机制。
生物信息学技术使得我们可以识别调控元件和转录因子，并预测它们在基因调控中的作用。
这些数据对于探索复杂性状、疾病和环境应答具有重要的应用价值。
5. 基因变异基因突变是一种普遍的基因组变异方式。
生物信息学技术可以帮助我们鉴定功能上的基因变异，并探索基因突变如何影响基因的功能、表达和调控。
对于人类的疾病研究和植物、动物的育种研究具有重要的应用价值。
尽管生物信息学在功能基因组学中应用广泛，但是也存在一些局限性。
首先，数据质量对分析结果影响重大。
低质量的数据可能导致分析结果不准确甚至错误。
其次，一些生物信息学技术依赖于合适的参考基因组，而不同的物种具有不同的基因组结构，对于一些非模式物种的研究可能存在一些困难。
功能基因组学主要研究技术
3、寻找新的基因
示例：肿瘤相关新基因的发现
4、大规模DNA测序
基因芯片利用固定探针与样品进行分子 杂交产生的杂交图谱而排列出待测样品 的序列，这种测定方法快速而具有十分 诱人的前景。
Mark chee等用含135000个寡核苷酸探针 的阵列测定了全长为16.6kb的人线粒体 基因组序列，准确率达99%。
四、基因芯片制作与应用
美 国
AFFYMETRIX
公
司
的
一
些
产 品
1989年的第一张芯片， 2002年的全人类基因组芯片， 构建在显微镜镜片上 包含33000多个基因位点
一）基因芯片发展历史
Southern & Northern Blot Dot Blot
Macroarray
Microarray
点阵固定 光刻合成 微量点样 喷墨
功能基因组学（functional genomics）是 利用结构基因组学提供的信息，以高通量，大 规模实验方法及统计与计算机分析为特征，全 面系统地分析全部基因的功能。
功能基因组学的研究涉及众多的新技术， 包括生物信息学技术、生物芯片技术、转基因 和基因敲除技术、酵母双杂交技术、蛋白质组 学技术、反义核酸技术等技术。
linkage, and genetic variability.
2、基因表达分析
用基因芯片进行的表达水平检测可自动、快速地 检测出成千上万个基因的表达情况。
生物信息学在功能基因组研究中的应用
生物信息学在功能基因组研究中的应用生物信息学是一门涉及生物学、计算机科学和统计学等多个学科领域的交叉学科，它使用计算机和数学方法来处理、分析和解释生物学数据，从而加深对生物体内生物学特性的认识。
在近年来的研究中，生物信息学在功能基因组学研究中的应用日益重要，极大地促进了基因的功能解析和调控机制的研究。
一、基因组学与功能基因组学基因组学是一门涉及生物学、生物技术学和计算机科学等多个学科领域的交叉学科，它研究整个基因组的组成、结构、功能和演化等问题。
功能基因组学则是基因组学研究中的分支学科，它关注的是基因组中的所有基因和非编码RNA的功能及其与调控通路的相关性。
同时，功能基因组学也包括对组蛋白修饰、DNA甲基化和染色质构象等对基因转录和调控的影响的研究。
二、生物信息学在生物学数据分析中的作用生物信息学是处理生物学数据的重要工具，它的应用得到了广泛的认可。
生物信息学的方法主要针对以下几个方面的问题：基因组测序、转录组分析、蛋白质组学和代谢组学等。
基于生物信息学的方法，我们可以解析基因组和转录组的组成元素。
生物信息学工具可以将基因组的组成单元和转录组的RNA序列进行比对分析，从而构建出基因结构和转录后剪接的位点。
同时，生物信息学方法还可以抽取出转录组数据中的差异表达基因，并对其进行功能注释和通路分析，从而寻找到与某些生理和疾病状态相关的具有生物学意义的基因。
另外，蛋白质组学和代谢组学也在越来越广泛的应用生物信息学方法。
从蛋白质和代谢物的组成分析中可以获得生理和病理状态的相关信息，并通过对其代谢途径和蛋白质互作通路的分析来挖掘未知的生物学意义。
三、生物信息学在功能基因组学研究中的应用生物信息学为生命科学研究提供了许多强大的工具。
通过生物信息学的方法，我们可以获得大量的生物学数据，并通过分析这些数据来研究基因组中的基因和非编码RNA的功能。
生物信息学在功能基因组学研究中的应用主要包括以下几个方面：（1）基因结构和功能分析通过基因组测序的分析和实验数据的整合，生物信息学可以识别出基因的全长和起始终止位点，研究其外显子和内含子的组成、位置和长度等等。
功能基因组学及其研究方法
功能基因组学及其研究方法功能基因组学是研究基因组在生物体中的功能和作用的学科。
基因组是生物体中所有基因的集合，它包含了控制生物体发育、生长、生殖和其他功能的遗传信息。
功能基因组学的研究目的是理解这些基因如何调控细胞和生物体的功能。
在功能基因组学领域，研究人员使用一系列技术和方法来研究基因的功能和相互作用。
基于基因组序列的研究方法主要包括以下几个方面：1.基因预测和注释：利用生物信息学技术预测和注释基因组中的所有基因。
通过比对已知基因或蛋白质序列数据库，可以确定基因的序列、结构和可能的功能。
2.基因表达分析：通过测定基因在特定条件下的表达水平，研究基因的调控和表达模式。
常用的技术包括PCR（聚合酶链反应）、实时荧光定量PCR、微阵列和RNA测序等。
基于功能分析的研究方法主要包括以下几个方面：1.蛋白质互作网络分析：利用大规模蛋白质-蛋白质相互作用数据，构建和分析蛋白质互作网络，揭示基因之间的相互作用关系和功能模块。
2. 功能基因组学筛选：通过高通量技术，如RNA干扰、CRISPR-Cas9等，对基因组进行全面筛选，鉴定和研究与特定功能相关的基因。
3.代谢组学和蛋白质组学分析：利用质谱等技术，研究生物体中代谢产物和蛋白质的组成、结构及其调控机制，揭示基因与代谢和蛋白质功能的关系。
4. 转录组学和表观基因组学分析：通过研究基因的转录和表达调控，揭示基因组功能的调控机制。
常用的技术包括ChIP-seq、ATAC-seq和MeDIP-seq等。
综上所述，功能基因组学是研究基因组中基因的功能和作用的学科。
它涉及到基因组序列分析、基因表达和调控分析、蛋白质互作和代谢分析等多个方面。
通过基于基因组序列和功能分析的方法，研究人员可以深入理解基因组的功能和调控机制，为生物体的功能研究和应用提供理论和实践基础。
基因组学和生物信息学
基因组学和生物信息学是两个非常重要的学科，它们的发展和应用已经深刻地影响了许多领域，例如医学、农业、生物技术等。
本文将探讨这两个学科的基本概念、发展历程以及在生命科学领域中的作用和前景。
一、基因组学基因组学是研究基因组结构和功能的学科，它主要涉及到DNA序列分析、基因组结构与功能的研究、遗传变异、基因组结构及修饰等方面。
在20世纪80年代末和90年代初，随着基因组测序方法技术的飞速发展，人类基因组计划的展开，以及第一批真核生物的基因组序列的公布，基因组学成为了一个热门的学科。
在此基础上，基于比较基因组学、进化基因组学和体系结构基因组学等不同的方法，对其他真核生物的基因组进行了研究。
基因组是指某个生物体中所有遗传信息的总和，包括DNA序列、RNA序列和蛋白质序列，而基因则是生物体中特定的功能单位，由DNA序列编码。
基因组学主要研究基因的分布、组织与调控，以及与遗传、表观遗传和进化等相关的问题。
二、生物信息学生物信息学是利用计算机技术和信息学方法研究生物学问题的学科，它集成了多种学科的技术手段和方法，如计算机科学、数学、物理学、化学等。
生物信息学的发展得益于高通量技术的发展和生命科学研究的数据已越来越庞大。
它的主要任务是从生物学研究中产生大量的数据中，挖掘出重要的信息并加以分析，从而揭示生命科学中的一些新问题，例如生物分子的表达、调控、代谢和进化等。
生物信息学的研究有如下几个方面：一是生物信息学中的算法与数据结构。
在大数据的背景下，生物信息学研究需要掌握精确、快速和有效地数据算法和数据结构。
例如Spliced Transcription Alignment (STAR)、TopHat、Bowtie、BWA等比对算法以及BLAST、PSI-BLAST、HMM和PRATT等序列比较算法，它们可以进行一些复杂的计算，例如序列比对、蛋白质结构预测等问题。
二是生物信息学中的生物信息数据库。
如GenBank，欧洲核苷酸序列存档中心、EMBL、DNA Databank of Japan等，在不同地区进行管理，学者们则可以通过它们来检索和下载基因组序列信息。
功能基因组学
学检测不典型，根据相关检查，诊断为AML（acute
myeloid leukaemia, 急性骨髓白血病），治疗几个月后未见 好转。后来用DNA芯片与病人骨髓的mRNA杂交，结果显 示AML和ALL(acute lymphoblastic leukaemia 急性成淋巴细胞 白血病)基因都表达较低，而在数据分析中发现，编码原肌
球蛋白的基因表达极高，从而确诊为肺泡弹状肌肉瘤，改
变治疗方案，病情出现缓解。
RNAi（RNA interference，RNA干扰） 通过反义RNA与正链RNA形成双链RNA特 异性抑制靶基因的转录后表达的现象，存在于 从低等的线虫到人类培养细胞等多种有机体。 RNAi相关技术是研究转录后调控的有效工 具，可用于功能基因组学研究以及基因治疗等 临床用途。
DNA芯片的基本原理
基因芯片技术是建立在Southern blot基础之上的，可
以说它是Southern blot的改进和发展，它的原理是：
变性DNA加入探针后在一定温度下退火，同源片段之 间通过碱基互补形成双链杂交分子。
基因芯片基本操作流程
制备总RNA mRNA经RT-PCR用Cy3（正常对照组） 和Cy5（实验组）荧光标记目的基因，得到cDNA探针 混合标记探针 与表达谱芯片上核苷酸片 段（或基因）杂交 扫描 分析杂交结果 结论
库序列比较,可以提供内含子结构,可选择剪切方式,转录起
始和终止位点等信息。
EST的应用
分离和鉴定新基因
将所获得EST用生物信息学方法与公共数据库中的已 知序列比对,可以迅速准现有价 值的EST,可以找到对应的克隆,获得的全长cDNA可以直接 用于转基因等研究。利用EST方法进行发现、分离基因的
生物信息学 第七章 基因组信息学
刻胶保护合成法、微流体模板固相合成技术、分子印章多次压印原位合成的方法、
喷印合成法。
实现高密度芯片的标准化和规模化生产。
在片合成法可以发挥微细加工技术的优势，很适合制作大规模DNA探针阵列芯片，
在片(原位)合成法
探针手臂阵列
杂交后发出荧光信号区域
荧光标记靶基因
2、点样法：首先按常规方法制备cDNA（或寡核苷酸）探针库，然后通过特殊的针头和微 喷头, 分别把不同的探针溶液，逐点分配在玻璃、尼龙或者其它固相基底表面上不同位点, 并通过物理和化学的结合使探针被固定于芯片的相应位点。这种方式较灵活，探针片段可
在片合成法制备，用于RNA表达或序列分析 ~30万点/cm2 (光刻法可达百万)，~3万基因
基因芯片制备方法
1、在片(原位)合成法：它通过一组定位模板来决定基片表面上不同化学单体的偶
联位点和次序。 在片合成法制备DNA芯片的关键是高空间分辨率的模板定位技术和固相合成化学
技术的精巧结合。
目前，已有多种模板技术用于基因芯片的在片合成，如光去保护并行合成法、光
contig 1
contig 2
装配软件
▪ 商业软件
1、sequencher, ATGC (PC) 2、TraceTuner/PGA (workstation) 3、SeqMan [Pro] (DNAStar/Lasergene) ▪ 学术免费软件 1、phred/phrap/consed 2、CAP3
▪ 从实验设计到结果分析都离不开生物信息学
18
基因芯片的作用和意义
1. 可研究生命体系中不同部位、不同生长发育阶段的基因表达,比较不同个体或
物种之间的基因表达,比较正常和疾病状态下基因及其表达的差异 2. 有助于研究不同层次的多基因协同作用的生命过程,发现新的基因功能,研究生
合成生物学中的生物信息学技术
合成生物学中的生物信息学技术生物学是关于生命的科学，研究的对象包括各种生物体的生理、生化、遗传、进化等方面。
近年来，随着技术的进步和研究方法的改变，合成生物学成为了一个新兴的研究领域。
合成生物学通过将生物学、物理学、工程学等多个学科相结合，旨在创造新生命体，探索生命的奥秘和应用前景。
其中，生物信息学技术作为合成生物学研究的关键支撑技术之一，起到了不可或缺的作用。
一、生物信息学技术在合成生物学中的应用生物信息学技术主要包括生物序列分析、结构生物学、功能基因组学、蛋白质组学等多个方面，它们在合成生物学领域的应用主要涉及以下几个方面。
1. 基因编辑合成生物学的目标之一就是通过对生物基因组的修改，创造出具有特定功能的新生命体。
在这个过程中，基因编辑技术扮演了至关重要的角色。
生物信息学技术则能够提供有效的辅助工具，通过对大规模基因组数据的分析，快速挖掘出高效的靶点区域，较大提高“打靶准确”和“打靶速度”。
2. 代谢工程代谢工程是指通过对代谢通路的重组和优化，改善生产生物材料的效率和质量。
代谢通路中的多个基因相互作用，使得代谢过程十分复杂。
生物信息学技术可以通过结合蛋白质质谱技术、基因组学和代谢组学等多个手段，全面深入地研究生物代谢过程，发现和优化代谢通路中的关键酶，以达成目标化合物的生产。
3. 环境监测和生物安全合成生物学领域也需要关注环境和生物安全的问题。
生物信息学技术可以通过对基因组序列的分析，帮助筛选出具有环境适应性和生物安全性的生命体，并在构建新生命体的过程中预测和避免有害影响。
二、合成生物学中的生物信息学技术存在的问题尽管生物信息学技术在合成生物学领域已经取得了很多成果，但其所面临的问题也不容忽视。
1. 数据分析中存在的误差生物序列分析技术的主要问题之一是数据质量不佳和分析中的误差。
这些误差可能来自于样本收集、处理过程中的问题，也可能来自于技术分析本身存在的不确定性。
因此，在开展生物信息学研究时，需要更加关注数据的质量和实验方法的准确性，避免误差影响结果的正确性。
功能基因组学
描述基因表达模式
白质或多肽微点阵、改进的双向电泳结合飞行质谱技术分析 蛋白表达谱---蛋白质组分析。
功能基因组学研究的主要方法
基因组表达谱研究
基因表达的系列分析
cDNA微阵列技术
差异显示反转录PCR技术
基因组功能研究
基因转导（gene transfer）
RNAi技术和反义RNA
反向遗传学（reverse genetics） 基因敲除（gene knock-out） 转基因技术（transgenic technology）
基因芯片（gene microarray）技术
全基因组随机测序
几种脉冲场凝胶电泳示意图
毛细管电泳模式图
基因芯片检测原理示意图
基因组鸟枪策略
三、功能基因组学
完成一个生物体全部基因组测序后即进入后
基因组测序阶段——详尽分析序列，描述基因组
所有基因的功能，包括研究基因的表达及其调控 模式，这就是功能基因组学(functional genomics)。
基因组学与蛋白质组学
Genomics and Proteomics
第一节 基因组学 Genomics
一、基因组学的ห้องสมุดไป่ตู้念
基因组(genome) 是指一个有生命体、病毒或细胞器的全部
遗传物质；在真核生物，基因组是指一套染色
体（单倍体）DNA。 基因组学(genomics) 就是发展和应用DNA制图、测序新技术以及
内 容
确定染色体DNA上诸如限制性内切核酸酶识别位点，或序
列标志位点(STSs)等的位置图。 确定标志位点在染色体DNA上的线性排列顺序。标志位点
间的图距以遗传学（重组）距离表示，单位为分摩尔根 (cM)。
功能基因组学的发展和趋势
功能基因组学的发展和趋势近年来，随着大规模测序技术的不断完善和降低成本，生物信息学已经成为了生命科学研究的基础性学科之一。
在这个领域中，功能基因组学是一个非常重要的分支，它的发展和趋势一直备受关注。
本文将从功能基因组学的基本概念、发展历程和应用前景三个方面进行介绍。
功能基因组学的基本概念功能基因组学的核心思想是从基因组水平去研究生物学问题。
在生命科学中，基因组是指细胞或生物体内所有的DNA序列，是生物的信息库和遗传基础。
而功能基因组学则是通过对基因组内各个基因的表达、功能和相互作用等方面的研究，揭示基因组的生物学特征和分子机制，在进一步了解生物体在生命过程中的细胞、组织、器官和整体特征上发挥的作用。
功能基因组学的发展历程功能基因组学这一概念最早可以追溯到20世纪80年代，当时专家们通过建立EST（表达序列标签）库，对生物的全基因组进行研究，并得出了一些基因表达与发育和生命过程之间的关系。
这种方法被称为“基因型－表现型关系研究法”，为后来的功能基因组学奠定了基础。
随着DNA序列测序技术的不断完善和数据量的不断增加，研究人员开始使用全基因组测序技术，解析了多个物种的基因组序列，并基于此开展了大规模的功能基因组学研究工作。
比如，在2000年至2003年，国际人类基因组计划实现了对人类基因组的测序，这是人类基因组学研究的一个里程碑。
随着生物样本收集和基础数据的积累，研究人员逐步发现了越来越多的基因序列差异，如SNP单核苷酸多态性、InDel插入删除等，基因组学变得更为全面和细致。
在数据分析方面，研究人员也开展了一系列新的工作，如方法的开发和优化，更好地挖掘数据中的信息。
同时，随着机器学习、深度学习等人工智能技术的不断发展，功能基因组学的研究手段也变得越来越现代化和高效。
功能基因组学的应用前景基于大规模测序数据的功能基因组学研究可应用于很多方面，如药物研发、疾病预测与个体化医疗、生态环境和资源保护等。
这里简单介绍一下其中几个典型的应用。
生物信息学的应用和发展趋势
生物信息学的应用和发展趋势一、背景介绍生物信息学是生物科学、计算机科学和统计学相互交叉的领域。
它将生物信息作为研究对象，通过计算机科学和统计学手段来分析、挖掘、解释和预测生物信息的特征和规律，为生物科学的发展提供了强有力的支持。
二、生物信息学的应用领域1.生物序列分析生物序列分析是生物信息学的重要应用领域。
这一领域主要研究DNA、RNA和蛋白质序列的分析方法和技术。
包括序列比对、序列分类、序列评估、序列标记等等。
在生物医学和生物学领域中，生物序列分析被广泛应用于生物信息的挖掘和分析，为研究基因与疾病之间的关系提供了有力的工具和分析方法。
2.功能基因组学研究功能基因组学研究是生物信息学应用的重要领域。
通过整合各种生物信息数据，研究基因与基因之间的相互作用关系，以及基因与生物功能之间的关联性，可以更加深入地了解生命的本质和基因的功能。
在生命科学和医疗领域中，功能基因组学研究的应用非常广泛，例如在肿瘤诊断和治疗、新药研发、基因工程等方面都有着重要的意义。
3.蛋白质研究生物信息学在蛋白质研究中也有着广泛的应用。
生物信息学技术可以应用于蛋白质结构预测、功能注释、互作关系预测、蛋白质可溶性与折叠性预测等方面。
这种结合计算机科学和生物学的方法，不仅有助于揭示蛋白质在生物过程中的作用，而且还可以推动新药研发和生物工程的发展。
三、生物信息学的发展趋势1. 数据多样化随着各种测序和方法的不断发展，获得的生物学数据呈指数级增长趋势。
不同类型的数据类型和来源不断增加，这为生物信息学的工作提出了新的挑战。
在这种情况下，开发新的算法和软件工具以更有效地管理和分析大规模数据将会是未来的发展方向。
2. 人工智能技术应用人工智能技术在各个领域都取得了长足的发展，生物信息学也不例外。
人工智能技术可以应用于数据分析、数据处理、预测和建模等方面，这将大幅提高生物数据的解释和分析的效率和精确度，进一步促进生物科学的研究和应用。
3. 软件工具的开发和优化生物信息学是一个与计算机科学和统计学密切相关的领域，研究开发新的算法和软件工具可以提高生物信息学分析的效率和准确性。
生物信息学的应用与前景
生物信息学的应用与前景生物信息学这一新兴的学科领域正在迎来空前的发展机遇，其所揭示的生命科学的本质和规律，不仅使我们对生命的认识更加深入，而且也为人类的健康和生命带来了前所未有的福音。
本文将重点探讨生物信息学的应用与前景。
一、生物信息学的概念和特点生物信息学是以计算机科学、数学、物理学和化学等学科为基础，以基因组、转录组、蛋白质组和代谢组等生物大数据为对象，致力于解决生命科学中的基本问题的交叉学科。
它主要涉及四个方面的内容：基因组学、功能基因组学、蛋白质组学和系统生物学。
其中，基因组学是生物信息学的基础，它研究各种生物的基因组序列及其结构与功能；功能基因组学和蛋白质组学则关注基因产物的功能和互作关系；系统生物学则试图从整体的角度来理解和控制生命系统的行为。
生物信息学的特点在于，它具有强烈的理论性、方法论和计算性，它的发展依赖于高速计算机、高通量测序技术和云计算等先进的计算科学技术的支持。
与此同时，为了能够应对基因组、转录组、蛋白质组和代谢组等生物大数据的挑战，生物信息学涌现出了大量的模型和算法，如序列比对、重组、重构、预测、建模、模拟以及网络分析等。
二、生物信息学的应用领域1. 基因组学生物信息学在基因组学领域的应用最为广泛，主要包括以下几个方面：（1）基因组测序：高通量测序技术的革命性进展，为快速、准确和经济地获取各种生物体的基因组序列提供了可能。
（2）基因组注释：对基因组序列进行注释，可以确定其中的基因、外显子、内含子、启动子、终止子、调控元件等重要元素。
（3）基因表达分析：了解基因组中基因的表达状态以及它们的定量特征，可以深入了解基因的功能和调控机制。
（4）基因突变分析：为了解决人类遗传性疾病的病因以及癌症等疾病的基因突变机理等问题，生物信息学可以对大量基因组数据进行分析，预测基因的突变和功能缺失。
2. 蛋白质组学蛋白质组学作为生物信息学研究的另一个重要领域，主要包括以下几个方面：（1）蛋白质质谱分析：蛋白质质谱技术可以快速鉴定蛋白质的组成、结构和功能，为寻找新的蛋白质标记和药物靶点提供了重要的手段。
功能基因组学研究方法及其进展
功能基因组学研究方法及其进展功能基因组学〔Functional genomics〕是利用结构基因组所提供的信息和产物，开展和应用新的实验手段，通过在基因组或系统水平上全面分析基因的功能，使得生物学研究从对单一基因或蛋白质的研究转向多个基因或蛋白质同时进行系统的研究。
它的研究内容是人类基因组DNA序列变异性研究、基因组表达调控的研究、陌生生物体的研究和生物信息学的研究等。
目前，一些新技术包括生物芯片、基因敲除(knock out)、转基因〔knock in〕、RNA干扰〔RNAi〕以及蛋白质组学研究中的各种技术，在功能基因组学研究中发挥越来越重要的作用。
建立、应用、开展并完善这些新的技术非常必要，近几年这些技术有了新的开展，本文就近几年来功能基因组学方法的一些进展作简单介绍。
1 染色质免疫共沉淀技术〔ChIP〕及与芯片方法的结合1.1染色质免疫共沉淀技术染色质免疫沉淀技术〔ChIP〕是一种在体内研究DNA与蛋白质相互作用的方法。
ChIP不仅可以检测体内反式因子与DNA的动态作用，还可以用来研究组蛋白的各种共价修饰与基因表达的关系。
近年来，这种技术得到不断的开展和完善。
ChIP与基因芯片相结合建立的ChIP -chip方法已广泛用于特定反式因子靶基因的高通量筛选；ChIP与体内足迹法相结合，用于寻找反式因子的体内结合位点；RNA-CHIP用于研究RNA在基因表达调控中的作用。
它与DNA芯片和分子克隆技术相结合，可用于高通量的筛选蛋白质分析的未知DNA靶点和研究反式作用因子在整个基因组上的分布情况。
染色质免疫共沉淀-芯片(Chromatin Immunoprecipitation -chip简称ChIP-chip )，它的根本原理是在生理状态下把细胞内的蛋白质和DNA交联在一起，超声波将其打碎为一定长度范围内的染色质小片段，然后通过所要研究的目的蛋白质特异性抗体沉淀此复合体，特异性地富集目的蛋白结合的DNA片段，通过对目的片断的纯化与检测，从而获得蛋白质与DNA相互作用的信息[1-2]。
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因此，可以估计1/4 ~ 1/3的转录因子受到SUMO化的调控
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4. 基因/蛋白质的功能预测
(1) 一级序列的比较：相似的序列具有相似 的功能 (2) 保守的功能结构域：保守的功能 (3) 三级结构的比较：相似的结构具有相似 的功能 (4) 蛋白质相互作用的预测
(3) 可变剪切的预测
将EST, cDNA序列比对到基因组上
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部分有向图算法
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3. 比较基因组学
(1) 有功能的通常保守 (2) 例：SUMO底物的预测：
Transposon
转座子：在基因组中能够移动位置的DNA 序列
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2. 基因组注释
(1) 基因组序列的拼装
(2) 基因预测
(3) 可变剪切的预测
(4) 非编码的功能元件的预测
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(2) 基因预测
直接的，序列高度匹配
同一或近缘物种中，与EST，cDNA, 蛋白质 等序列完美或近似完美的匹配
间接的，基于统计学的
a.序列比对 (Homology) b.从头预测(ab initio) c.以上两种方法的结合
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本章内容提要
1. 基因组的结构与内容
2. 基因组注释
3. 比较基因组学
4. 基因/蛋白质的功能预测
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1. 基因组的结构与内容
(1) 基因的结构 (2) mRNA：可变剪切 (3) 蛋白质：翻译后修饰 (4) 相互作用网络：基因、蛋白质、小分子之间 的相互作用 (5) 非编码区
功能显著性分析：超几何分布
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转录因子
In human proteome:
DNA binding (GO:0003677): 2, 255 Transcription factor activity (GO:0003700): 1, 102 regulation of transcription, DNA-dependent (GO:0006355): 2, 174
a. 功能元件: 转录因子结合位点；启动子… b. Non-coding RNA: MicroRNA c. 转座子 d. 重复片段 e. 伪基因 (Pseudogene)
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(1) 基因的结构
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Ubiquitination Acetylation Bioinformatics, 2008-2009, Semester 1, USTC
(4) 相互作用网络
蛋白质-蛋白 质相互作用 网络
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细胞信号通路
G1/S检验点： 有调控方向
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(1) 一级序列的比较
1. 同源物的鉴定：不同物种中的直系、旁系 同源物的预测 2. 主要工具：BLAST
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(2) 保守的功能结构域
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microRNA/miRNA
1. 长度21-23bp 2. 调控基因的表达 3. pre-miRNA: ~70bp
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真核生物的基因结构
5’ ~ 1-100 Mbp 3’
3’
~ 1-1000 kbp
5’
5’ … … 3’
… 3’ … 5’
exons (cds & utr) / introns (~ 102-103 bp) (~ 102-105 bp)
promoter (~103 bp)
enhancers (~101-102 bp)
1. 保守的功能结构域：保守的功能 2. 常用工具：
工具 Interpro Pfam SMART PROSITE ProDom CDD 网址 /interpro/ / http://smart.embl.de/ /prosite/ http://prodom.prabi.fr/prodom/current/html/home.php /Structure/cdd/wrpsb.cgi
Functional elements: Promotor
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Transcription Factor Binding Site
CRM: cisregulatory modules
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HMM model for Gene Prediction (Genie)
Kulp, D., PhD Thesis, UCSC 2003
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c. Molecular function：我是谁？
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Gene Ontology：基因本体论
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a. SUMO化位点存在ψ-K-X-E模体 b. 核定位信号 (NLS) c. 人和小鼠中，SUMO化位点应当保守 d. 功能分析：Gene Ontology
(3) 分析结果：
a. 2,683个人-小鼠保守的SUMO化底物 b. SUMO化的功能：参与转录调控、信号转导等
基因组大小 & 基因数
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基因数量 -> 生物复杂性？
1. 基因数量的变化，无法解释生物学功能、调控机
理以及物种多样性和复杂性的巨大变化
2. 当前解释：蛋白质组的多样性和复杂性 -> 物种的
多样性和复杂性；~10,000,000种蛋白质分子 3. 两种观点：
转录后层面：mRNA Splicing
mRNA Splicing
isoform 1
isoform 2
isoform 3
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蛋白质层面：翻译后修饰
Sumoylation
Phosphorylation Palmitoylation
In SUMO Substrates:
DNA binding (GO:0003677): 530 Transcription factor activity (GO:0003700): 304 regulation of transcription, DNA-dependent (GO:0006355): 510
(1) 基因组测序：鸟枪法
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基因组的拼装
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重复序列带来干扰
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(5) 非编码区
a. 功能元件: 转录因子结合位点；启动 子… b. Non-coding RNA: MicroRNA
c. 转座子
d. 重复片段
e. 伪基因 (Pseudogene)
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生物信息学
第七章 基因组分析
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人类基因组计划
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基因组、转录组和蛋白质组
基因组 转录组 蛋白质组 化学生物学
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Gene Ontology：基因本体论