全国高校汇编之《生物信息学》专业排行及介绍精选PPT
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《生物信息学》课件
生物信息学的重要性
解释生物信息学在生物科学 研究、药物开发和医学诊断 中的重要作用。
生物信息学的发展历程
1
计算机技术的进步
描述计算机技术的不断发展为生物信息学提供了强大的工具和平台。
2
基因测序技术的突破
介绍基因测序技术的革命性进步，推动了生物信息学的发展。
3
开放数据共享
解释开放数据共享促进了生物信息学研究的合作和创新。
生物信息学的基本原理
1 序列比对
2 基因功能注释
3 数据挖掘和机器学习
阐述序列比对在生物信息 学中的核心作用，用于识 别相似的DNA、RNA和蛋 白质序列。
描述基因功能注释的流程， 用于理解基因的功能和作 用。
介绍数据挖掘和机器学习 在生物信息学中的应用， 用于发现生物学模式和预 测结构。
生物信息学的未来发展趋势
技术革新
预测未来生物信息学将受益于技 术的不断革新，如人工智能、大 数据和基因编辑。
研究领域拓展
探索生物信息学在新兴领域，如 单细胞测序和微生物组学中的应 用潜力。
多学科融合
强调生物信息学将与其他学科， 如人类基ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ组学和系统生物学， 进行深入交叉。
《生物信息学》PPT课件
欢迎来到《生物信息学》PPT课件。本课程将带您了解生物信息学的定义、应 用、发展历程、基本原理和未来发展趋势。
导入生物信息学
什么是生物信息学
介绍生物信息学是一门跨学 科领域，结合了生物学和计 算机科学的知识，用于解析 和研究生物信息。
生物信息学的应用领域
探索生物信息学在基因组学、 蛋白质组学、转录组学等领 域的广泛应用。
生物信息学概述(共59张PPT)精选全文完整版
蛋白质 结构
蛋白质 功能
最基本的 生物信息
2024/11/11
生命体系千姿百 态的变化
维持生命活 动的机器
9
第一部遗传密码已被破译，但对密码的转录过程还不清楚，对大多
数DNA非编码区域的功能还知之甚少
对于第二部密码，目前则只能用统计学的方法进行分析。破译“第
二遗传密码”：即折叠密码（folding code），从蛋白质的一级结构
Rickettsia prowazekii
Helicobacter pylori
Buchnerasp. APS
Escherichia coli大南芥
Thermotoga maritima
Thermoplasma acidophilum
mouse
Caenorhabitis elegans
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
细胞质（线粒体、叶绿体） 基因组DNA
人类基因组：3.2×109 bp 18
人类自然科学史上的 3 大计划
曼哈顿原子 弹计划
阿波罗登月 计划
人类基因组计划
生物信息学分析方法介绍PPT课件
生物信息学分析方法 介绍
目录
• 生物信息学概述 • 基因组学分析方法 • 转录组学分析方法 • 表观遗传学分析方法 • 蛋白质组学分析方法 • 生物信息学分析流程和方法比较
01
生物信息学概述
生物信息学的定义和重要性
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和 技术，对生物学数据进行分析、建模和解读，以揭示生命现象的本质和规律。
研究蛋白质的序列、结构 和功能，以及蛋白质相互 作用和蛋白质组表达调控 机制。
研究基因转录本的序列、 结构和表达水平，以及转 录调控机制。
研究基因表达的表观遗传 调控机制，如DNA甲基化 、组蛋白修饰等。
通过对患者基因组、蛋白 质组和转录组等数据的分 析，为个性化医疗和精准 医学提供支持。
02
基因组学分析方法
基因组注释
基因组注释是指对基因组序列中的各 个区域进行标记和描述的过程，包括 基因、转录单元、重复序列、调控元 件等。
注释信息可以通过数据库（如RefSeq、 GeneBank等）或注释软件（如GATK、 ANNOVAR等）获取。注释信息对于 理解基因组的生物学功能和进化关系 具有重要意义。
基因组变异检测
基因组变异检测是指检测基因组序列 中的变异位点，包括单核苷酸变异、 插入和缺失等。
VS
变异检测对于遗传疾病研究、进化生 物学和生物进化研究等领域具有重要 意义。常用的变异检测方法有SNP检 测、CNV检测等，它们基于不同的原 理和技术，具有不同的适用范围和精 度。
03
转录组学分析方法
RNA测序技术
利用生物信息学方法和算法，对 RNA测序数据进行基因融合检测， 寻找融合基因及其融合方式。
基因融合检测结果可以为研究肿 瘤等疾病提供重要线索，有助于 深入了解疾病发生发展机制。
目录
• 生物信息学概述 • 基因组学分析方法 • 转录组学分析方法 • 表观遗传学分析方法 • 蛋白质组学分析方法 • 生物信息学分析流程和方法比较
01
生物信息学概述
生物信息学的定义和重要性
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和 技术，对生物学数据进行分析、建模和解读，以揭示生命现象的本质和规律。
研究蛋白质的序列、结构 和功能，以及蛋白质相互 作用和蛋白质组表达调控 机制。
研究基因转录本的序列、 结构和表达水平，以及转 录调控机制。
研究基因表达的表观遗传 调控机制，如DNA甲基化 、组蛋白修饰等。
通过对患者基因组、蛋白 质组和转录组等数据的分 析，为个性化医疗和精准 医学提供支持。
02
基因组学分析方法
基因组注释
基因组注释是指对基因组序列中的各 个区域进行标记和描述的过程，包括 基因、转录单元、重复序列、调控元 件等。
注释信息可以通过数据库（如RefSeq、 GeneBank等）或注释软件（如GATK、 ANNOVAR等）获取。注释信息对于 理解基因组的生物学功能和进化关系 具有重要意义。
基因组变异检测
基因组变异检测是指检测基因组序列 中的变异位点，包括单核苷酸变异、 插入和缺失等。
VS
变异检测对于遗传疾病研究、进化生 物学和生物进化研究等领域具有重要 意义。常用的变异检测方法有SNP检 测、CNV检测等，它们基于不同的原 理和技术，具有不同的适用范围和精 度。
03
转录组学分析方法
RNA测序技术
利用生物信息学方法和算法，对 RNA测序数据进行基因融合检测， 寻找融合基因及其融合方式。
基因融合检测结果可以为研究肿 瘤等疾病提供重要线索，有助于 深入了解疾病发生发展机制。
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。
生物信息学简单介绍71页PPT
生物信息学简单介绍
1、战鼓一响，法律无声。——英国 2、任何法律的根本；不，不成文法本 身就是 讲道理 ……法 律，也 ----即 明示道 理。— —爱·科 克
3、法律是最保险的头盔。——爱·科 克 4、一个国家如果纲纪不正，其国风一 定颓败 。—— 塞内加 5、法律不能使人人平等，但是在法律 面前人 人是平 等的。 ——波 洛克
44、卓越的人一大优点是：在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间，才能认识自 己。——德国
43、重复别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
1、战鼓一响，法律无声。——英国 2、任何法律的根本；不，不成文法本 身就是 讲道理 ……法 律，也 ----即 明示道 理。— —爱·科 克
3、法律是最保险的头盔。——爱·科 克 4、一个国家如果纲纪不正，其国风一 定颓败 。—— 塞内加 5、法律不能使人人平等，但是在法律 面前人 人是平 等的。 ——波 洛克
44、卓越的人一大优点是：在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间，才能认识自 己。——德国
43、重复别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
全国高校汇编之《生物科学》专业排行及介绍精选PPT
专业目标
本专业培养具备生物科学的基本理论、基本知识和较强的实验技能，能在 科研机构、高等学校及企事业单位等从事科学研究、教学工作及管理工作 的生物科学高级专门人才。
专业要求
主干学科：生物学主要课程：动物生物学、植物生物学、微生物学、生物 化学、细胞生物学、遗传学、发育生物学、神经生物学、分子生物学、生 态学等。主要实践性教学环节：包括野外实习、毕业论文等，一般安排 10-20周。
【5】 【6】
上海交通】 【9】 【10】
武汉大学
四川大学 中山大学 华中科技大学
谢谢
主要课程
主干学科：生物学主要课程：动物生物学、植物生物学、微生物学、生物 化学、细胞生物学、遗传学、发育生物学、神经生物学、分子生物学、生 态学等。主要实践性教学环节：包括野外实习、毕业论文等，一般安排 10-20周。
【生物科学】专业全国院校排名
【1】
【2】 【3】
北京大学
浙江大学 清华大学
【4】
生物科学 全国各高校专业排行及介绍
专业简介
生物科学（又称生命科学）专业包括了生物科学和生物技术两个专业方向 ，这些专业学科主要培养学生学习生物科学技术方面的基本理论、基本知 识，学生将受到应用基础研究和技术开发方面的科学思维和科学实验训练 ，进而具有较好的科学素养及初步的教学、研究、开发与管理的基本能力 。其核心课程主要包括了动物生物学、植物生物学、微生物学、生物化学 、遗传学、细胞生物学、分子生物学、普通生态学等学科；必修课程则包 括无机及分析化学、有机化学、大学数学、大学物理学、生物统计学、发 育生物学、生物技术概论、进化生物学，生物化学，微积分等。
全国生物信息学专业大学排名.doc
全国生物信息学专业大学排名全国生物信息学专业大学排名
本文为你介绍关于生物信息学专业高校排名的相关知识，包含生物信息学专业介绍、生物信息学专业大学排名和生物信息学专业相关文章推荐三个方面的知识点。
一、生物信息学专业介绍生物信息学是一门交叉科学，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，来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义。
它随1990年人类基因组计划（HGP）的实施和信息技术的发展而诞生，现已迅速发展成为当今生命科学最具吸引力和重大的前沿领域，为生物学、计算机科学、数学、信息科学等专业的高素质人才提供了更广阔的发展天地。
二、生物信息学专业大学排名公办本科大学生物信息学专业排名
名次学校名称专业星级所在地区地区排名1同济大学4星级上海11华南理工大学4星级广东11大连理工大学4星级辽宁11东南大学4星级江苏11中山大学4星级广东11哈尔滨工业大学4星级黑龙江11中南大学4星级湖南11西南交通大学4星级四川11浙江大学4星级浙江11上海交通大学4星级上海11南方科技大学4星级广东112南方医科大学3星级广东412华中科技
大学3星级湖北114天津医科大学3星级天津114福建农林大学3星级福建114华中农业大学3星级湖北214哈尔滨医科大学3星级黑龙江214河北大学3星级河北1独立学院生物信息学专业排名
名次学校名称专业星级所在地区地区排名1安徽大学江淮学院3星级安徽1中外合作办学大学生物信息学专业排名
名次学校名称专业星级所在地区地区排名1香港中文大学（深圳）4星级广东11西交利物浦大学4星级江苏1三、生物信息学专业相关文章推荐
名单。
《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》PPT课件
FT
/organism="Pisum sativum"
FT
/strain="G2"
FT
/dev_stage="pre-floral seedlings"
FT
/tissue_type="apical bud"
FT
/clone_lib="lambda ZAPII"
FT CDS
48..1376
FT
/db_xref="SPTREMBL:O04699"
互联网生物信息资源 Bioinformatics Resources on the
Internet
xxx 北京大学生物信息中心
lxxxx@ /
1
Half day on the web, saves you half month in the lab.
120
ctaatcgcac caggcttttc accaaagttc aattcagttt ccaccaactt cctccgattc
180
......
. ggaccacata catttgtttg tagtttatag taagttttgt atatgtcaaa cagtttgtat
catttttggg ttgacaattt tattgaacat gttatttaat catgcaaaat atcttttgtt
FT
/gene="ppf-1"
FT
/product="PPF-1 protein"
FT
/protein_id="CAA73179.1"
FT
《生物信息学》PPT课件
❖ 10. 通过学习应逐渐掌握的内容
编辑ppt
2
1. 什么是生物信息学？
❖ What is bioinformatics ?
❖ What do you know about bioinformatics ?
❖ 收集、维护、传播、分析以及利用在分子生物学研究中获得的大
量数据。生物信息学（bioinformatics）是生物学与计算机科学以
及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科。它通过对生
物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，进而达到揭示
数据所蕴含的生物学意义的目的。由于当前生物信息学发展的主
要推动力来自分子生物学，生物信息学的研究主要集中于核苷酸
和氨基酸序列的存储、分类、检索和分析等方面，所以目前生物
信息学可以狭义地定义为：将计算机科学和数学应用于生物大分
组测序工作。
编辑ppt
7
3. 生物信息学的发展过程
大致经历了3个阶段：
❖ 前基因组时代—生物数据库的建立、检索工 具的开发、DNA和蛋白质序列分析、全局和 局部的序列对位排列；
❖ 基因组时代—基因寻找和识别、网络数据库 系统的建立、交互界面的开发；
❖ 后基因组时代—大规模基因组分析、蛋白质 组分析。
❖ 早在1956年，在美国田纳西州盖特林堡(Datlinburg)召开的 首次“生物学中的信息理论研讨会”上，便产生了生物信息 学的概念。但是，就生物信息学的发展而言，它还是一门相 当年轻的学科。直到20世纪80—90年代，伴随着计算机科 学技术的进步，生物信息学才获得突破性进展。
❖ 1987年，林华安博士正式把这一学科命名为“生物信息学” (Bioinformatics)。此后，其内涵随着研究的深入和现实需 要的变化而几经更迭。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、计算机科学和生物编学辑p的pt 各种工具，来阐明和理解大10 量数据所包含的生物学意义。
生物信息学研究概述汇报PPT
同时为试验设计提供理论支
持和指导，缩短科研周期。
生物信息学发展简史
前基因组阶段
基因组阶段
后基因组阶段
简史---前基因组阶段
该阶段主要 集中于构建 生物信息学 数据库，开 发检索工具、 建立序列比 对算法、基 因序列和蛋 白质序列的 分析
01
孟德尔遗传定律的发现
前基因 02 DNA双螺旋结构的发现 组阶段
研究内容---系统发育分析
系统发育分析是通过已知序列分析推 断或评估物种间进化关系的过程，具 体是通过系统发育树的构建来实现。 常见的系统发育树构建方法有相邻连 接法（NJ）、非加权配对组算数法 （UPGMA）、最小进化法（MJ）、 最大简约法（MP）和最大似然法 （ML） 系统发育树构建软件有MEGA、 DNAstar、PAUP、PHYLIP、MOLPHY、 PAML。
研究内容---蛋白质分析
结构等级---测定方法 一级结构--质谱分析； EDMA； N 降解法 二级结构--傅里叶红外光谱法 圆二性色谱法； 三级结构--三维电镜技术； 核磁共振技术； X 射线衍射法
分析内容 蛋白质序列的理化性 质分析、 亲疏水性分析、 跨膜区结构预测、 卷曲螺旋和翻译后修 饰位点预测， 以及蛋白质二级结构 预测和信号位点分析、 蛋白质结构域分析、 蛋白质三维结构模拟、 蛋白质超家族分析
常用软件 在线软件有--Swiss-model、 PROCHECK、 Molprobity 本地软件有--Modeller、 TMHMM 、 VMD
研究内容---非编码区分析
非编码区通常具有降低编码区碱基突 变率的作用，还具有调控编码区基因 转录的作用。非编码区往往具有启动 子、终止子、调控基因和 DNA 聚合酶 结合位点。 非编码区分析是利用生物信息学的方 法对非编码区的 DNA 片段进行定性、 定量，以及对结构进行剖析，找出调 控编码区基因转录机理的过程
《生物信息学》PPT课件
➢ 对某一基因分析其mRNA序列和蛋白质序列特点，设 计一对RT-PCR引物并说明选择这对引物的理由；写 出克隆此基因编码区的研究策略和技术路线（pGEM-T 克隆载体及pcDNA3.1表达载体）。
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8
数据库
数据库格式：EMBL格式，GenBank格式， ASN.1格式，PIR/CODATA格式
生物信息学
生物信息学概述 生物信息数据库及其应用
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1
生物信息学(bioinformatics)是生物学与计算 机科学以及应用数学等学科相互交叉而形成 的一门学科。它通过对生物学实验数据的获 得、加工、存储、检索与分析，进而达到揭 示数据所蕴含的生物学意义的目的。
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2
生物信息学与生物计算
★ 各种数据库的建立和管理 ★ 数据库接口和检索工具的研制 ★ 研究新算法，发展方便适用的程序
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3
生物信息学与生物实验
★ 实验数据是生物信息学的基础 ★ 生物信息学的指导作用
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4
算法 图形学 图像识别 人工智能 数据库 统计学 计算机模拟 信息理论 语言学 机器人学 软件工程 计算机网络
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25
重要生物信息学中心简介
NIH：National Institute of Health NCBI：National Center of Biotechnology Institute NLM：National Library of Medicine / GenBank, Unigene , Refseq, dbSNP, OMIM
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32
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33
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8
数据库
数据库格式：EMBL格式，GenBank格式， ASN.1格式，PIR/CODATA格式
生物信息学
生物信息学概述 生物信息数据库及其应用
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1
生物信息学(bioinformatics)是生物学与计算 机科学以及应用数学等学科相互交叉而形成 的一门学科。它通过对生物学实验数据的获 得、加工、存储、检索与分析，进而达到揭 示数据所蕴含的生物学意义的目的。
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2
生物信息学与生物计算
★ 各种数据库的建立和管理 ★ 数据库接口和检索工具的研制 ★ 研究新算法，发展方便适用的程序
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3
生物信息学与生物实验
★ 实验数据是生物信息学的基础 ★ 生物信息学的指导作用
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4
算法 图形学 图像识别 人工智能 数据库 统计学 计算机模拟 信息理论 语言学 机器人学 软件工程 计算机网络
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25
重要生物信息学中心简介
NIH：National Institute of Health NCBI：National Center of Biotechnology Institute NLM：National Library of Medicine / GenBank, Unigene , Refseq, dbSNP, OMIM
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32
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33
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生物信息学简介(1)幻灯片
面对堆积如山的生物学数据……
生物信息学概念
HGP 生物数据的激增 （每15个月翻一番）
生物学家
数学家
信息 科学家
生物信息学 （bioinfomatics)
的诞生
“We are not limited by the number of experiments that we can do, we are limited by our ability to understand the information that is generated as a result of these experiments. “
生物信息学简介(1)幻灯片
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主讲教师：高 昇 Cell： Email： Office：教三楼803-模式识别实验室
助教：莫能斌 Cell： Email： Office：教三楼803-模式识别实验室
人类基因组方案的开展历程
正式启动 1990年 经过5年辩论, 美国国会通过“人类基因组方案〞
1990年10月1日启动 方案15年，30亿美元 多国参与(英国1989, 法国1990, 德国1995, 中国1999) 1990年 6月, 欧共体通过“欧洲人类基因组方案〞。 此外，丹麦，日本，韩国，俄罗斯和澳大利亚也参加行动行列 1999年 9月1日，杨焕明教授在第五次伦敦国际人类基因组战略讨论会 上介绍情况。会议正式承受中国参加国际合作，划定了测序区 域，正式承担１％的测序任务 2000年 6月26日各国科学家公布了人类基因组工作草图 2004年 精度大于99%的完成图公布
后基因组时代的呼唤
传统生物学：实验科学 现代生物学的开展： 数据获取日益实现自动化、半工业化 从数据库中实现数据挖掘、知识发现 海量数据 难以完全依赖实验手段对新数据进展分析
生物信息学介绍(PPT20页)
– 蛋白质的结构和功能预测
• 蛋白质怎样实现细胞和有机体的动力学：
– 生命为什么是蛋白质的运动方式
• 个体发育和系统发育的法则和机理：
– 肌体如何长成、运作、衰老和进化
• 征服疾病：
– 主要循环系统疾病、癌症、病毒源性疾病、遗传病和衰老
• 保护和利用生物资源，开发和发展生物产业：
– 生物学怎样造福人类
•
1、
功的路 。2020/10/262020/10/26Monda y, October 26, 2020
成功源于不懈的努力，人生最大的敌人是自己怯懦
•
2、
。2 020/10/ 262020 /10/26 2020/10 /2610/ 26/202 0 12:03:09 AM
每天只看目标，别老想障碍
–蛋白质的三维结构
– 蛋白质的物理性质预测
– 其他特殊局部信息：其它特殊局部结构包括 膜蛋白的跨膜螺旋、信号肽、卷曲螺旋 (Coiled Coils)等，具有明显的序列特征和结 构特征，也可以用计算方法加以预测
• cDNA 芯片相关的数据管理和分析
实验室信息管理系统 基因表达公共数据库
• 分子进化
基因芯片流程（二）
6. 图象处理（采用专门软件，对图象进行分析， 提取每个点上的数字信号），得到原始数据表。
7. 数据校正和筛选（对cy5或cy3信号进行校正， 消除实验或扫描等各环节因素对数据的影响， 同时利用筛选规则对数据中的“坏点”，“小 点”，“低信号点”进行筛选，并作标记。）
8. 差异表达基因的确定（采用ratio值对差异基因 进行判断，或采用统计方法如线性回归、主成 分分析、调整P值算法等对差异基因进行统计 推断）
远期任务
• 读懂人类基因组，发现人类遗传语言的 根本规律，从而阐明若干生 物学中的重 大自然哲学问题，像生命的起源与进化 等。这一研究的关键和核心是了解非编 码区
• 蛋白质怎样实现细胞和有机体的动力学：
– 生命为什么是蛋白质的运动方式
• 个体发育和系统发育的法则和机理：
– 肌体如何长成、运作、衰老和进化
• 征服疾病：
– 主要循环系统疾病、癌症、病毒源性疾病、遗传病和衰老
• 保护和利用生物资源，开发和发展生物产业：
– 生物学怎样造福人类
•
1、
功的路 。2020/10/262020/10/26Monda y, October 26, 2020
成功源于不懈的努力，人生最大的敌人是自己怯懦
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2、
。2 020/10/ 262020 /10/26 2020/10 /2610/ 26/202 0 12:03:09 AM
每天只看目标，别老想障碍
–蛋白质的三维结构
– 蛋白质的物理性质预测
– 其他特殊局部信息：其它特殊局部结构包括 膜蛋白的跨膜螺旋、信号肽、卷曲螺旋 (Coiled Coils)等，具有明显的序列特征和结 构特征，也可以用计算方法加以预测
• cDNA 芯片相关的数据管理和分析
实验室信息管理系统 基因表达公共数据库
• 分子进化
基因芯片流程（二）
6. 图象处理（采用专门软件，对图象进行分析， 提取每个点上的数字信号），得到原始数据表。
7. 数据校正和筛选（对cy5或cy3信号进行校正， 消除实验或扫描等各环节因素对数据的影响， 同时利用筛选规则对数据中的“坏点”，“小 点”，“低信号点”进行筛选，并作标记。）
8. 差异表达基因的确定（采用ratio值对差异基因 进行判断，或采用统计方法如线性回归、主成 分分析、调整P值算法等对差异基因进行统计 推断）
远期任务
• 读懂人类基因组，发现人类遗传语言的 根本规律，从而阐明若干生 物学中的重 大自然哲学问题，像生命的起源与进化 等。这一研究的关键和核心是了解非编 码区
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生物信息学 全国各高校专业排行及介绍
专业简介
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，来阐明和理解大量生物数据所包含的生 物学意义。它随1990年人类基因组计划（HGP）的实施和信息技术的发展 而诞生，现已迅速发展成为当今生命科学最具吸引力和重大的前沿领域， 为生物学、计算机科学、数学、信息科学等专业的高素质人才提供了更广 阔的发展天地。
专业目标
本专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科 学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生 物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研机构、高等 学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾 病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作的高级科 学技术人才。
【生物信息学】专业全国院校排名
【1】
【2】 【3】
华中农业大学
中南大学 哈尔滨医科大学
【4】
【5】 【6】
上海交通大学
天津医科大学 华中科技大学
【7】
【8】 【9】 【10】
Hale Waihona Puke 东南大学大连理工大学 苏州大学 福建医科大学
【生物信息学】专业全国院校排名
【11】
【12】
重庆医科大学
同济大学
谢谢
专业要求
主干学科：生物学、数学、计算机科学主要课程：普通生物学、生物化学 、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片 原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基 础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等
主要课程
主干学科：生物学、数学、计算机科学主要课程：普通生物学、生物化学 、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片 原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基 础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等
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主要课程
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