1生物信息常用数据格式

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生物信息学数据格式

生物信息学数据格式
生物信息学数据格式主要有以下几种：
1.FASTA格式：这是一种简单的文本格式，用于表示DNA序列、蛋白质序列和其他序列数据。

在FASTA格式中，序列以>开始，后面跟着序列的名称和描述信息，然后是序列本身。

序列中的所有字母都将转换为大写。

2.GFF格式：这是一种用于表示基因组注释数据的格式。

GFF格式中，每行表示一个注释记录，包括注释类型、注释的坐标和其他相关信息。

3.GTF格式：这是一种用于表示基因表达数据的格式。

GTF格式中，每行表示一个基因的表达数据，包括基因的名称、表达值和其他相关信息。

4.BED格式：这是一种用于表示基因组区间数据的格式。

BED格式中，每行表示一个区间，包括区间的起始位置、终止位置和名称等信息。

5.PIR格式：这是一种早期的生物信息学数据格式，用于表示蛋白质序列和其他相关数据。

PIR格式中，每行表示一条记录，包括记录的类型、名称和描述等信息。

6.SRA格式：这是一种用于表示高通量测序数据的格式。

SRA格式中，每行表示一个测序样本，包括样本的名称、测序结果和其他相关信息。

这些数据格式都有其特定的用途和结构，可以根据实际需要选择适合的数据格式来存储和处理生物信息学数据。

第四章生物信息学数据库(一)主要库及其文件格式

包括基因、克隆、PCR标记物、断点、细胞遗传学标记、易碎位点、 EST、综合区域、contigs、重复等；
（2）人类基因组图谱，
包含细胞遗传学图谱、连接图谱、辐射混合图谱、contig 图谱、集成图谱，所有这些图谱都可以被直观地显示出来；
（3）人类基因组中的变化，
包括基因突变和基因多态性，加上等位基因频率数据。
• 所有序列数据都经过整理，超过99%的序列已按蛋白质家族分类，一半以上还按蛋白质超家族进行了分类。
除了蛋白质序列数据之外，PIR还包含以下信息：
(1)蛋白质名称、蛋白质的分类、蛋白质的来源； (2)关于原始数据的参考文献； (3)蛋白质功能和蛋白质的一般特征，包括基因表达、翻译后处理、活化等；
生物分子数据高速增长分子生物学及相关领域研究人员迅速获得最新实验数据建立生物分子数据库生物分子数据库几个明显的特征生物分子数据库几个明显的特征1数据库的更新速度不断加快数据量呈指数增长趋势2数据库使用频率增长更快3数据库的复杂程度不断增加4数据库网络化5面向应用6先进的软硬件配置核酸序列数据的增长趋势核酸序列数据的增长趋势纵轴代表总的核酸序列长度单位百万纵轴代表总的核酸序列长度单位百万bpbp生物分子数据库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二级数据库对原始生物分子数据进行整理分类的结果是在一级数据库实验数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的
TIGR的真菌基因组数据库：/tdb/fungal 线虫基因组数据库 WormBase（the C. elegans genome database）：
四膜虫基因组数据库 TGD (Tetrahymena Genome Database): 疟原虫基因组数据库 PlasmoDB(Plasmodium Genome Resource)：

生物信息学-属性类型及ARFF格式转化-文档

《生物信息学》第八章：数据挖掘
WEKA：属性类型及ARFF格式转化
ARFF格式中共有四种属性类型，分别是数值型（numeric）、标称型（nominal）、字符串型（string）和时间日期型（date）。

看到这里，可能有同学又打算放弃了。

因为要想把手里大量的Excel数据转换成ARFF 数据，似乎是很麻烦的一件事。

别急，WEKA虽然不能读取Excel文件，但是它可以读取csv文件。

更加值得庆幸的是，Excel也可以读写csv文件。

比如示例文件test.xls是Excel文件。

数据的第一行说明了每一列是什么内容，之后共有四行数据。

我们可以将这个Excel文件另存为csv文件，起名为test.csv。

csv文件是用逗号分隔各列的纯文本文件，可以用记事本打开，也可以用Excel 打开，还可以用WEKA的Arff viewer打开。

用WEKA的Arff viewer打开test.csv之后，就可以通过save as（另存为）将数据保存为ARFF文件了，起名为test.arff。

用记事本打开test.arff，可以看到WEKA将文件名作为关系的名字，并且根据原来Excel里第一行的内容自动定义了属性，并根据后面数据的情况，自动给属性分配了属性类型。

注意，自动分配的属性类型可能不准确。

比如name（名字）这个属性，很显然不应该是标称型的，而应该是字符串型的，所以需要人工更正。

接下来的数据部分会自动用逗号分隔，缺失数据
也会自动填补问号。

生物信息学总结

一、生物学数据库总共三大数据库GenBank (隶属于NCBI) , DDBJ(日本) , EBI(欧洲)。

1. NCBIPubMed：美国国家医学图书馆提供的搜索服务，主要用于搜索paper。

Entrez ：将科学文献、DNA和蛋白质序列数据库、蛋白质三维结构数据、种群研究以及全基因组组装数据整合成的一个系统，其实就是个工具，平常你点的search，是个查询、提取、显示系统。

Blast ：基础局部比对搜索工具，主要用于搜索相似DNA或蛋白质序列。

OMIM ：在线人类孟德尔遗传性状数据库，主要用于搜索人类基因和遗传异常序列。

BooksTaxonomy：生物类别的分类浏览器（古细菌、细菌、真核生物、病毒）Structure：分子模型数据库（MMDB,PDB）GenBank：数据量极大DbEST：表达序列标签数据库，GenBank的子库。

Unigene：为每一个gene创造一个条目，一个具体的基因可能对应于许多EST，但是只对应一个Unigene。

提供作为EST记录来源的cDNA库的组织区域分布列表，并且给出了对应于基因的EST列表，允许使用者对它们进行深入研究。

RefSeq：GenBank数据量太大，是冗余的，对应于某个基因的索引号可能有很多，但是其RefSeq仅有一个。

2. EBIEMBL:储存DNA、RNA序列的数据库，对DDBJ,GENBANK是互补的。

SWISS-PROT：现存的最好的标有注释的蛋白数据库TrEMBL：翻译后的EMBLMSD：蛋白质结构数据库Ensembl：基因组数据浏览器ArrayExpress：基因表达数据库3.其他生物学数据库PIR：蛋白信息数据库UniProt：将Swiss-Prot、PIR、TrEMBL三者合一ExPASy ：专家蛋白分析系统PDB：蛋白三维结构，存储格式为pdb，用RasMol软件看二、数据库检索数据库检索是指对数据库中的注释信息进行关键词匹配查找1、Entrez使用方法登录NCBI，在Search处选择数据库，输入检索词之后回车检索格式genepept、fasta序列的fasta格式：1. 每条记录的第一行以大于号（>）开始2. 大于号后是序列的描述信息3. 从第2行开始为序列本身。

生物信息学数据分析工具考核试卷

A. Hi-C
B. 3C
C. Capture-C
D. ChIP-Seq
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1.生物信息学中，用于表示DNA序列的常见字母缩写是______。（）
2.在基因组浏览器中，横轴通常表示______。（）
3.基因组测序技术中，Sanger测序又称为______。（）
A. BLAST
B. Clustal Omega
C. SAMtools
D. BEDTools
3.以下哪个不是生物信息学中常用的编程语言：( )
A. Python
B. R
C. Java
D. SQL
4.以下哪个工具用于基因组注释：( )
A. GATK
B. Bowtie2
C. TopHat2
D. Augustus
B. GenBank
C. UniProt
D. Ensembl
8.以下哪个软件用于RNA-seq数据分析：( )
A. Tophat
B. Cufflinks
C. HISAT2
D. All of the above
9.以下哪个概念用于描述序列相似性搜索中的统计显著性：( )
A. PID
B. E-value
10.人类基因组计划的目标是测定人类基因组的全部DNA序列。（）
五、主观题（本题共4小题，每题5分，共20分）
1.请简述生物信息学中序列比对的基本原理，并列举三种常用的序列比对工具。（）
2.描述RNA-seq数据分析的基本流程，包括数据质控、参考基因组比对、转录本组装和差异表达分析等步骤。（）
3.请解释什么是系统发生树，并说明构建系统发生树的常见方法和软件。（）

生物信息学中常用的数据类型和数据库类型

生物信息学中常用的数据类型和数据库类型
在生物信息学中，常用的数据类型包括：
1. 基因组序列数据：包括DNA和RNA序列的原始数据，如FASTA格式或FASTQ格式。

2. 转录组数据：包括基因表达谱、剪接变异等，如RNA-seq数据。

3. 蛋白质序列数据：包括蛋白质的氨基酸序列，如UniProt数据库。

4. 基因组结构数据：包括基因位置、外显子、内含子等信息。

5. 遗传变异数据：包括SNP、INDEL、CNV等遗传变异信息。

6. 蛋白质结构数据：包括蛋白质的三维空间结构，如PDB数据库。

在生物信息学中，常用的数据库类型包括：
1. 基因组数据库：如NCBI GenBank、ENSEMBL等，存储基因组序列和注释信息。

2. 转录组数据库：如NCBI SRA、ENA等，存储RNA-seq和其他转录组数据。

3. 蛋白质数据库：如UniProt、Swiss-Prot等，存储蛋白质序列和注释信息。

4. 遗传变异数据库：如dbSNP、ClinVar等，存储遗传变异信息。

5. 蛋白质结构数据库：如PDB、CATH等，存储蛋白质的三维结构信息。

6. 功能注释数据库：如GO数据库、KEGG数据库等，存储基因和蛋白质的功能注释信息。

7. 互作数据库：如STRING数据库、BioGRID数据库等，存储基因和蛋白质之
间的相互作用信息。

(完整word版)生物信息学填空题(个人整理)

1、BLAST教案所程序中，哪个方法是不存在的？（D）A：BLASTP B：BLASTN C：BLASTX D:BLASTQ2、下列哪个软件不是常用来观察蛋白质结构视图的？（D）A：AVS B：Chimera C:MICE D:HMM3、下列哪个不是点突变的类型?(A)A:染色体畸变 B：错义突变 C：无义突变 D：移码突变4、基因突变的效应不包括：（C）A：有利突变 B：中性突变 C：移码突变D：遗传多态现象5、人类基因组的结构特点不包括：（A）A：基因进化 B：基因数目 C：基因重复序列 D：基因组复制6、世界上三大数据库不包括：（B）A:NCBI B:BLAST C:UCSC D:Ensembl7、常用序列比对方法错误的是：（C）A：编辑距离 B：点阵描图 C：局部比对 D：记分模式8、下列哪个不是蛋白质结构模型？（D）A：同源性模型 B：折叠识别 C：ab initio折叠 D： MoLScript结构9、下列哪个选项不是微阵列实验设计的内容？（A）A：贝叶斯网络法 B：对照组的选择 C：重复样本的使用 D：随机化原则10、构建序列进化树的一般步骤不包括：（A）A：建立DNA文库 B：建立数据模型 C：建立取代模型 D：建立进化树11、下列中属于一级蛋白质结构数据库的是：（C）A. EMBLB. DDBJC. PDBD.SWISS-PROT12．蛋白质结构预测分为：（B）A．一级和三级结构预测 B. 二级和空间结构预测C. 三级和空间结构预测D. 二级和三级结构预测13．数据挖掘的四个步骤不包括下列哪个：（C）A. 数据选择B. 数据转换C. 数据记录D. 结果分析14．下列哪项不是生物学研究必备的工具：（A）A.数据分析Ｂ．数据统计Ｃ．因素分析Ｄ．多元回归分析15.Linux中rmdir 命令的功能是：（D）A．改变工作目录 B.删除工作目录C. 创建目录D.删除空目录16．BLAST教案所程序中，哪个方法是不存在的？（D）A：BLASTP B：BLASTN C：BLASTX D:BLASTQ17．下列哪个不是蛋白质结构模型？（D）A：同源性模型 B：折叠识别 C：ab initio折叠 D： MoLScript结构18．人类基因组的结构特点不包括：（A）A：基因进化 B：基因数目 C：基因重复序列 D：基因组复制19、下列哪个选项不是微阵列实验设计的内容？（A）A：贝叶斯网络法 B：对照组的选择 C：重复样本的使用 D：随机化原则20、构建序列进化树的一般步骤不包括：（A）A：建立DNA文库 B：建立数据模型 C：建立取代模型 D：建立进化树三、填空题1、数据格式的建立、数据的准确性和质量控制、方便的数据搜寻方式以及数据的及时更新是数据库建立和维护中的重要问题。

生物信息学数据形式

生物信息学数据形式一、引言生物信息学是一门研究生物学领域中生物分子数据的收集、存储、处理和分析的学科。

生物信息学数据形式多种多样，包括基因组序列、蛋白质结构、基因表达谱等。

本文将介绍几种常见的生物信息学数据形式及其应用。

二、基因组序列数据基因组序列数据是生物信息学研究的基础，它记录了生物体的遗传信息。

基因组序列数据以FASTA格式存储，其中包含了DNA或RNA序列的碱基信息。

通过分析基因组序列数据，可以识别基因、预测基因功能、研究物种进化等。

例如，通过比对基因组序列数据，可以确定不同物种之间的共同基因，从而揭示它们的亲缘关系。

三、蛋白质结构数据蛋白质结构数据记录了蛋白质的三维结构信息。

蛋白质结构数据以PDB格式存储，其中包含了蛋白质的氨基酸序列和原子坐标。

通过分析蛋白质结构数据，可以研究蛋白质的功能和相互作用。

例如，通过比对蛋白质结构数据，可以找到与特定蛋白质相互作用的配体，从而设计新的药物靶点。

四、基因表达谱数据基因表达谱数据记录了基因在不同组织或条件下的表达水平。

基因表达谱数据以表格形式存储，其中每一行表示一个基因，每一列表示一个样本。

通过分析基因表达谱数据，可以研究基因的调控机制和功能。

例如，通过比较不同组织中基因的表达水平，可以找到与特定组织相关的功能基因。

五、进化树数据进化树数据记录了不同物种之间的进化关系。

进化树数据以Newick格式存储，其中包含了物种的系统发育树拓扑结构和分支长度。

通过分析进化树数据，可以研究物种的进化历史和亲缘关系。

例如，通过构建物种的进化树，可以推测它们的共同祖先和分化时间。

六、蛋白质互作数据蛋白质互作数据记录了蛋白质之间的相互作用关系。

蛋白质互作数据以交互作用网络形式存储，其中节点表示蛋白质，边表示蛋白质之间的相互作用。

通过分析蛋白质互作数据，可以研究蛋白质的功能模块和信号传递网络。

例如，通过分析蛋白质互作网络，可以发现关键的调控蛋白质，从而揭示生物体的调控机制。

bio数据标注规则

bio数据标注规则生物数据标注规则是指在对生物数据进行分析和注释时所遵循的一系列操作和规范。

这些规则旨在确保对生物数据进行准确、一致和可比较的注释，以便更好地理解生物学过程和推动科学研究的进展。

以下是一些常见的生物数据标注规则：1. 基因命名规则：基因命名使用一定的规范，通常由字母和数字组成，以标识基因的序列和功能。

2. 蛋白质命名规则：蛋白质命名也采用特定的规范，通常包括字母和数字的组合，以标识蛋白质的序列和功能。

3. 数据格式规范：生物数据通常以特定的格式存储和传输，如FASTA、GFF、SAM等。

在进行数据标注时，需要遵循相应的数据格式规范。

4. 数据标准化：生物数据来自不同的实验室和研究组，可能存在不同的测量方法和单位。

在进行数据标注时，需要将数据进行标准化，以确保数据的一致性和可比性。

5. 数据质量控制：生物数据标注前需要进行质量控制，包括检查数据的准确性、完整性和一致性等方面，以确保标注结果的可靠性。

6. 注释工具和数据库：生物数据标注通常依赖于注释工具和数据库，如NCBI、Ensembl等。

在进行数据标注时，需要使用合适的工具和数据库，以获取准确和全面的注释信息。

7. 标注标准：生物数据标注需要遵循特定的标注标准，如Gene Ontology、KEGG等。

这些标准提供了一套统一的术语和分类体系，用于描述基因、蛋白质和其他生物分子的功能和相互关系。

8. 数据共享和交流：生物数据标注后，需要进行数据共享和交流，以促进科学研究和合作。

这包括将标注结果上传到公共数据库，发布科学论文或与其他研究者进行数据交流等。

生物数据标注规则的遵循对于生物学研究和生物信息学的发展具有重要意义。

通过准确和一致的数据标注，可以更好地理解生物学过程和疾病机制，为药物研发、基因治疗等领域提供支持。

同时，遵循生物数据标注规则也有助于促进数据共享和科学合作，推动生物信息学的发展和应用。

生物信息学填空题

填空题：1、蛋白质结构数据来源：①实验测定方法： X-ray 、 NMR 、Cryo-EM ②理论预测：同源建模、折叠识别、从头计算2、一级数据库：①一级核酸数据库：Genbank（美国）、EMBL （欧洲）、DDBJ（日本） NCBI②一级蛋白质序列数据库：SWISS-PORT 、PIR 、 NCBI③一级蛋白质结构数据库：PDB、 pfam 、 prosite大分子序列格式：fasta数据库基本文件格式：genbank蛋白质分类数据库：SCOP、CATH 、 FSSP二次数据库： GDB 、 Prosite、 TRANSFAC3、本地软件： Clustal-x 、 BioEdit 、 Mega、 sequencher、 spdbv、 Discovery-studio4、本课程主要理论依据：相似性、同源性、序列比对（3D结构比对）、数学方法、分子动力、分子力学5、基因鉴定三步骤：①找到序列中的非编码区（低复杂度区）②找基因③鉴定找到的基因6、主要的生物大分子数据：①DNA：基因组序列、基因序列、cDNA、EST、碱基修饰DNA 功能模块 /位点（如启动子、剪接体、表达调控位点等）②蛋白质：氨基酸组成、氨基酸序列、理化性质、原子坐标；二级结构、核体、结构域、功能域 /位点； 3D 结构常见的生物信息数据记录格式：FASTA 、GenBank、EMBL、 PDBFASTA 格式：序列文件的第一行由大于符号>大头的任意文字说明，主要为标记序列用。

从第二行开始是序列本身，标准核苷酸符号或氨基酸单字母符号，通过核苷酸符号大小写均可，而氨基酸一般用大写字母。

文件中和每一行都不要超过80 个字符（通常60 个字符）GenBank格式：序列名称、长度。

日期；序列说明、编号、版本号；物种来源、学名、分类60学位置；相关文献作者、题目、刊物、日期；序列特征表；碱基组成；序列本身（每行个）二 .填空题1.常用的三种序列格式： NBRF/PIR,FASTA 和 GDE2.初级序列数据库： GenBank， EMBL 和 DDBJ3.蛋白质序列数据库： SWISS-PROT 和 TrEMBLPIR （蛋白4. 提供蛋白质功能注释信息的数据库：KEGG （京都基因和基因组百科全书）和质信息资源） 5. 目前由 NCBI 维护的大型文献资源是PubMed6.数据库常用的数据检索工具： Entrez， SRS， DBGET7.常用的序列搜索方法： FASTA 和 BLAST8.高分值局部联配的 BLAST 参数是 HSPs（高分值片段对）， E（期望值） 9. 多序列联配的常用软件： Clustal10.蛋白质结构域家族的数据库有：Pfam， SMART11. 系统发育学的研究方法有：表现型分类法，遗传分类法和进化分类法12. 系统发育树的构建方法：距离矩阵法，最大简约法和最大似然法13. 常用系统发育分析软件：PHYLIP 14.检测系统发育树可靠性的技术： bootstrapping 和 Jack-knifing 15. 原核生物和真核生物基因组中的注释所涉及的问题是不同的16. 检测原核生物ORF 的程序： NCBI ORF finder17. 测试基因预测程序正确预测基因的能力的项目是GASP（基因预测评估项目）18.二级结构的三种状态：α螺旋，β折叠和β转角19.用于蛋白质二级结构预测的基本神经网络模型为三层的前馈网络，包括输入层，隐含层和输出层20.通过比较建模预测蛋白质结构的软件有SWISS-PDBVIEWER （ SWISS — MODEL 网站） 21. 蛋白质质谱数据搜索工具：SEQUEST 22. 分子途径最广泛数据库：KEGG23. 聚类分析方法，分为有监督学习方法，无监督学习方法24. 质谱的两个数据库搜索工具：1、 SEQEST 和 Lutkefi 三大数据库：核酸序列数据库、蛋白质序列数据库、结构数据库世界三大核酸序列数据库：GenBank、 EMBL-Bank 、 DDBJ蛋白质序列数据库：Swiss-Prot、 TrEMBL 、UniProt蛋白质结构数据库：PDB 、SCOP、CATH2、 GenBank 文献、提供了提供的服务：提供了EntrezBLAST 序列类似性检索。

geo标准数据格式

GEO（Gene Expression Omnibus）是一个公共的生物信息数据库，主要存储了来自高通量技术的基因表达数据、DNA甲基化数据、染色体构象数据和序列数据等。

GEO数据格式主要有两种：SOFT格式和MINiML格式。

1. SOFT格式：即Simple Omnibus Format in Text。

这种数据格式是GEO中最常见的数据格式，由纯文本文件组成，易于阅读和编辑。

SOFT文件包含了样本的注释信息和原始的表达矩阵，其中注释信息包括样本名称、样本组别、实验设计、分组信息等。

SOFT格式对基因信息的注释提供了灵活的支持，并且通常提供更多的元数据注释。

2. MINiML格式：即MIAME（Minimum Information About a Microarray Experiment）兼容的XML格式。

这种格式在GEO 数据库中也很常见，它是一种基于XML的格式，主要用于大型和繁忙的实验室组织，以及需要批量上传大量数据的研究项目。

MINiML格式通常存储较大的数据集，并且比SOFT格式提供更多的良好的数据管理工具，更容易实现数据自动分析、数据挖掘和数据共享。

以上是GEO数据格式的主要介绍，SOFT格式和MINiML格式是两种常见的GEO数据格式，它们各有不同的优点和适
用范围。

生物信息学二级数据库及数据库的格式

..125
Homo. Sapiens Medline4,. gluco- transcriptional TGT..
......
Corticoid regulator, ..
receptor
Fig 2.7 GenBank数据库的组织. 常被计算机检索程序ENTREZ利用。
2 EMBL序列格式
• The European Molecular Biology Laboratory(EMBL)序列条目与GenBank类似，通过大量信息来描述每个序列。该信息组织成一个个字段，每个字段有一个标识符。这些标识符缩写成两个字母，某些字段还有次级字段。每行序列后面的数字显示片断的位置。
BASE COUNT count of A, C, G, T and other symbols
ORIGIN
text indicating start of sequence
1 gaattcgata aatctctggt ttattgtgca gtttatggtt ccaaaatcgc
51 atatactcac agcataactg tatatacacc cagggggcgg aatgaaagcg
Prosite的网址：
/prosite/
3、蛋白质结构二级数据库
DSSP (Definition of Secondary Structure of Proteins) 蛋白质二级结构构象参数数据库 DSSP的网址：
http://www.cmbi.kun.nl/gv/dssp/
source range of sequence, source organism
misc_signal range of sequence, type of function or signal

生物信息学复习提纲

【名词解释】生信息学是包含生物信息的获取、处理、贮存、分发、分析和解释的所有方面的一门学科,它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具进行研究,目的在于了解大量的生物学意义数据库:是存储在某种存储介质上的相关数据的有组织的集合分子生物学数据库(生物信息学数据库)存储生物大分子信息数据的数据库称一级数据库:直接来源于实验获得的原始数据(DNA序列、蛋白质序列、蛋白质结构等),只经过简单的归类、整理和注释。

二级数据库:对原始生物分子数据进行整理、分类的结果,是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的基因组数据库:是模式生物基因组数据库,是一个比较专一的数据库,只收录单一的物种序列、结构、发育等相关数据信息。

同源:两条序列有一个共同的进化祖先。

同源序列:指从某一共同祖先经趋异进化而形成的不同序列序列同源性:同源蛋白质的氨基酸序列具有明显的相似性,这种相似性相似性:是指序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相同DNA碱基或氨基酸残基顺序所占比例的高低。

直系同源:是指不同物种内的同源序列,它们来源于物种形成时的共同祖先基因旁系同源:基因是指同一基因组(或同一物种的基因组)中,由于始祖基因的加倍而横向/水平方向产生的几个同源基因。

序列比对:为确定两个或多个序列之间的相似性以至于同源性,而将它们按照一定的规律排列全局比对:对序列从头到尾进行比较局部比对:寻找序列中相似度最高的区域核酸序列拼接:通过2个及2个以上测序反应获得的序列都要拼接成一个完整的序列Kozak规则:第一个ATG侧翼序列的碱基分布所满足的统计规律。

物种树:代表一个物种或群体进化历史的系统发育树基因树:由来自各个物种的一个基因构建的系统发育树(不完全等同于物种树),表示基因分离的时间。

电子克隆:根据大量EST具有相互重叠的性质,通过计算机算法获得cDNA全长序列最小进化(ME)思想:在所有可能的拓扑结构中,选择分支长度和S最小作为最优树。

生物信息学实验报告1(一)生物信息学数据库

（一）生物信息学数据库实验目的：了解生物信息学的各大门户网站,了解数据库的内容及结构，理解各数据库注释的含义。

1、分别读取人CDK4的核酸序列及蛋白质序列，保存FASTA格式序列，熟悉数据库记录的flatfile格式，看懂其中的注释。

在NCBI数据库中读取人CDK4的核酸序列，步骤入下：（1）选择核酸(Nucleotide）将CDK4输入搜索栏中，点击Search。

（2）在Top Organisms中选择人（Homo sapients）(3)在数据库出现的数据中选择合适的核酸序列，选择FASTA可以使序列以FASTA 的格式显示出来。

GenBank形式则显示该序列的详细信息。

（4）保存的FASTA格式序列如下>gi|345525417|ref|NM_000075.3| Homo sapiens cyclin-dependent kinase 4 (CDK4), mRNACACCTCCTGTCCGCCCCTCAGCGCATGGGTGGCGGTCACGTGCCCAGAACGTCCGGCGTTCGCCCCG CCCTCCCAGTTTCCGCGCGCCTCTTTGGCAGCTGGTCACATGGTGAGGGTGGGGGTGAGGGGGCCTCTCTAG CTTGCGGCCTGTGTCTATGGTCGGGCCCTCTGCGTCCAGCTGCTCCGGACCGAGCTCGGGTGTATGGG(5) 在NCBI数据库中读取人CDK4的蛋白质序列，步骤入下：选择蛋白质(Protein）将CDK4输入搜索栏中，点击Search。

选择CDK4[Homo sapiens]的FASTA格式2、2BXI练习使用Jmol浏览蛋白质的三维结构。

()先进入PDB，再查看。

无法访问此网站3、练习使用Pubmed文献数据库（1）Pubmed检索运算符逻辑与：AND；逻辑或：OR；逻辑非：NOT。

注：当当一个检索表达式中同时含有三个运算符时，运算顺序从左至右，括号可以改变运算顺序。

生物信息学（1）

⽣物信息学（1）⽣物信息学是⼀门新的学科，⽤来处理基因组相关的各个⽅⾯，包括基因组信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释。

序列数据存储格式：FASTA格式（>开头）主要的数据库资源：核酸序列数据库：GenBank、EMBL、DDBJ蛋⽩质序列数据库：Uniport(美)蛋⽩质结构数据库：PDB（美）GenBank数据库是由美国国⽴⽣物技术信息中⼼（NCBI）维护的⼀级核酸序列数据库,注释收集所有公开发布的DNA序列。

数据记录格式：GenBank条⽬包含对序列的简要描述，它的科学命名，物种分类名称，参考⽂献，序列特征表，及序列本⾝。

数据库检索，是指对序列、结构以及各种⼆次数据库中的注释信息进⾏关键词匹配查找。

综合检索系统：Entrez系统（NCBI所提供的在线资源检索器。

该资源将GenBank序列与其原始⽂献出处链接在⼀起。

）；SRS系统第三章序列⽐对与⽐对搜索⽐对搜索是指通过特定的序列相似性⽐对算法，找出核酸或蛋⽩质序列中与检测序列具有⼀定程度相似性的序列。

序列⽐对：将两条或多条（核苷酸或氨基酸）序列排列在⼀起，通过⼀定的算法找出序列之间最⼤相似性匹配的过程。

序列⽐对的主要⽬的在于阐明序列之间的同源性关系，以及从已知序列预测新序列的结构和功能。

序列⽐对基于⼀种⽣物学推断（进化论）相似性→同源性→相似的结构和功能⼀致性(identity)：指同源DNA顺序的同⼀碱基位置的相同的碱基成员, 或者蛋⽩质的同⼀氨基酸位置的相同的氨基酸成员, 可⽤百分⽐表⽰.相似性(similarity)：指同源蛋⽩质的氨基酸序列中⼀致性氨基酸和可取代氨基酸所占的⽐例。

可取代氨基酸系指具有相同性质如极性氨基酸或⾮极性氨基酸的成员, 它们之间的代换不影响蛋⽩质(或酶)的⽣物学功能。

同源性( homology )：是指两个序列具有共同的祖先，属于质的判断。

就是说A和B的关系上，只有是同源序列，或者⾮同源序列两种关系。

fastaq格式介绍

f a s t a q格式介绍1.什么是f a s t a q格式？f a st aq是一种常用的生物信息学文件格式，用于存储和处理D NA或R N A序列数据。

它是文本文件，可以通过简单的文本编辑器进行查看和修改。

fa st aq文件通常以`.fa st q`或`.f q`为扩展名。

2.f a s t a q格式的结构f a st aq格式由四个部分组成：序列标识符（Se qu en ce Id ent i fi er）、序列（S eq ue nc e）、标识符（I de nt ifi e r）和质量值（Q ua li ty Sc or es）。

每个序列记录都从一个以`@`开头的序列标识符行开始。

标识符行后的行包含了序列本身。

下一行以`+`开头，后面跟着与序列标识符行相同的标识符。

最后是一行与序列长度相同的质量值。

下面是一个示例f ast a q格式的记录：@S eq ue nc eI DA C TG AC TG AC TG AC TGA C TG AC TG AC TG AC TG+I I II II II II II II III I II II II II II II II3.序列标识符序列标识符行以`@`开头，后面跟着一个唯一的标识符，用于识别序列记录。

该标识符可以包含任意字符，但通常使用字符串表示样品信息或序列编号。

例如，`@S RR1234567`是一个序列标识符。

4.序列序列行包含了DN A或R NA序列。

序列行的长度可以和质量值行的长度相同，也可以更长。

序列行中只能包含四种字符：`A`、`T`、`C`和`G`，分别代表腺嘌呤、胸腺嘧啶、胞嘧啶和鸟嘌呤。

例如，`AC TG AC TG AC T GA CT GA CT GA CT GAC T GA CT G`是一个序列。

5.标识符标识符行与序列标识符行相同，用于与质量值行对应。

在大部分的f a st aq文件中，标识符与序列标识符是相同的。

生物信息学国际标准的制定与应用

生物信息学国际标准的制定与应用生物信息学是一门跨学科的科学，在生命科学研究、药物研发、医学诊断及个性化医疗等方面都有着广泛的应用。

随着生物信息学技术不断发展，其在以上领域的应用也越来越广泛。

在这样的背景下，生物信息学国际标准的制定与应用变得越来越重要。

一、生物信息学国际标准的必要性随着科学技术的不断发展和国际合作的加强，生物信息学的应用范围越来越广泛。

但是，由于不同国家和地区的技术水平、数据存储方式、研究方法等方面的不同，生物信息学数据的共享和交流存在困难。

生物信息学国际标准的制定可以解决这些问题，提高生物信息学研究的效率和可靠性。

同时，生物信息学国际标准的统一执行可以保证生物信息学数据的安全和可信度，避免数据泄露和误用。

二、生物信息学国际标准的制定过程制定生物信息学国际标准需要一系列工作和流程。

首先，需要确定标准的内容和范围。

然后，由专业委员会或标准化组织牵头，通过专家评审、讨论、修订等环节来确定具体的标准。

最后，标准需要在国际上得到认证和发布。

目前，生物信息学国际标准的制定主要由以下几个维度来考虑：1. 数据格式标准生物信息学中常用的数据格式包括FASTA、FASTQ、SAM/BAM、VCF等。

这些格式存在国家和地区的差异，因此有必要利用国际标准化组织（ISO）和其他组织的标准来达成共识，以实现全球的数据共享和交流。

在这方面，国际基因组组织（International Genome Sample Resource，iGSR）和国际生物信息学联盟（International Society for Computational Biology，ISCB）等组织已经做了大量的标准化工作。

2. 数据共享标准生物信息学中有大量的数据乃至完整的癌症基因组数据都分布在世界各地的数据库中，而且这些数据库中包含的数据类型也千差万别。

因此，为了实现为科学研究和医学实践服务的目标，并保障数据质量和安全，有必要规范和标准化数据分享和存储的方式。

gen和md格式

gen和md格式
`gen` 和 `md` 是两种不同的文件格式，每种都有其特定的用途。

1. gen 格式：
`gen` 格式可能指的是 `gene` 格式，这是生物信息学领域常用的一种文件格式，主要用于表示基因序列信息。

它通常包含基因的名称、位置、序列等信息。

这种格式通常用于存储和交换基因和基因组数据。

2. md 格式：
`.md` 通常指的是 Markdown 格式。

Markdown 是一种轻量级的标记语言，用于创建格式化的文本。

它最初是为了简化 HTML 的编写而设计的，但现在已经广泛用于各种文档、博客和网站的内容编辑。

使用 Markdown，你可以很容易地添加标题、列表、代码块、链接等，而无需学习复杂的 HTML 语法。

总之，`gen` 和 `md` 是两种完全不同的文件格式，分别用于生物信息学和文本标记领域。