—生物信息学绪论
第1章 生物信息学绪论最新版本ppt课件
Bioinformatics (v3) : Foreword
生物学正在经历重大转变：
基因组信息的全面发掘，包括序列测序、大 分子结构预测、功能注释以及调控网络的阐 明，促使了“系统生物学”概念的出现。
生物信息学
其中数学、统计学、计算机科学具有重要地 位（中心地位：Central role）。
1990s后， DNA sequencing, microarray, 2D-PAGE, protein interactions, protein structure determination, molecular evolution…… high-throughput technique 如HGP（Human genome project），1990～2001年， 10年时间实现了“工作草图”，2003年实现了“完成 图”，3×109个碱基对，并对30,000个基因进行了注释。 越来越多的其他模式生物也完成了全基因组测序工作。
信息技术的应用
由于长期进化，生物信息及其传递方式 是如此的复杂，以至我们需要借助专门 储存和分析它们的技术和工具——涉及 数学、统计学和计算机科学。
什么是生物信息学？
生物信息学就是利用信息技术对生 物信息进行获取、储存、查询和分析， 以解释这些信息数据所蕴涵的生物学 意义的学科。
参考定义： Bioinformatics is
Microarrays (5)
Microarray分析：图像分析（去噪音和信号数据化）、 标准化（重复实验的可比性）、Ratio分析（两色荧光 的比值）、基因聚类分析（寻找同类基因）。
Microarrays (6)
研究内容：对象（生物信息）
第一章 绪论
第一章绪论1.1 什么是生物信息学?生物信息学是一门交叉学科。
它包含了生物信息的获取、管理、分析、解释和应用在内的所有方面。
它综合运用生物学、计算机科学和数学等多方面知识与方法，来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义，并应用于解决生命科学研究和生物技术相关产业中的各种问题。
生物信息学主要有三个组成部分：建立可以存放和管理大量生物信息学数据的数据库；研究开发可用于有效分析与挖掘生物学数据的方法、算法和软件工具；使用这些工具去分析和解释不同类型的生物学数据，包括DNA、RNA和蛋白质序列、蛋白质结构、基因表达以及生化途径等。
生物信息学这个术语从20世纪90年代开始使用，最初主要指的是DNA、RNA 及蛋白质序列的数据管理和分析。
自从20世纪60年代就有了序列分析的计算机工具，但是那时并未引起人们很大的关注，直到测序技术的发展使GenBank之类的数据库中存放的序列数量出现了迅猛的增长。
现在该术语已扩展到几乎覆盖各种类型的生物学数据，如蛋白质结构、基因表达和蛋白质互作等。
1.2 生物信息学的发展历史生物信息学早期的研究对象主要限于DNA序列的存储和分析，而其最近的迅速发展主要缘于基因组计划及相关转录组、蛋白质组、代谢组、相互作用组等计划的实施和高通量生物实验技术的发展，使生物学实验数据出现了爆炸性增长。
生物信息学作为一门独立的学科只有近20年的历史，但事实上，与生物信息学相关的研究可以追溯到远至上世纪中期对蛋白质和DNA结构预测的模型研究。
1.3 生物信息学的主要研究领域、基本问题和方法目前的生物信息学研究，已从早期以数据库的建立和DNA序列分析为主的阶段，转移到后基因组学时代以比较基因组学（comparative genomics）、功能基因组学（functional genomics）和整合基因组学（integrative genomics）为中心的新阶段。
生物信息学的研究领域也迅速扩大。
生物信息学涉及生物学、计算机学、数学、统计学等多门学科，从事生物信息学研究的工作者或生物信息学家可以来自以上任何一个领域而侧重于生物信息学的不同方面。
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]生物信息学绪论
![[生物信息学]生物信息学绪论](https://img.taocdn.com/s3/m/3d8ab09db0717fd5360cdcb4.png)
直 观
复杂
25
生物分子信息的特征
生物分子信息数据量大 生物分子信息复杂 生物分子信息之间存在着密切的联系
26
27
How Much Data - PDB
28
生物分子数据的收集与管理
EMBL
数据库！ 搜索！
基因组 数据库
蛋白质 序列 数据库
GenBank DDBJ
SWISS-PROT PIR
对于第二部密码，目前则只能用统计学的方法进行分析
无论是第一部遗传密码，还是第二部遗传密码，都隐藏 在大量的生物分子数据之中。
生物分子数据是宝藏， 生物信息数据库是金矿， 等待我们去挖掘和利用。
24
生物分子数据类型
DNA序列数据
最基本
生
蛋白质序列数据
物
分
子
生物分子结构数据
信
息
生物分子功能数据
蛋白质的生物功能由蛋白质的结构所决定 ， 蛋白质结构预测成为了解蛋白质功能的重要途 径
蛋白质结构预测分为:
二级结构预测 空间结构预测
蛋白质折叠
42
复杂结构分析： 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
Difficult! Expensive! Too Much Time!
1990, 1996, 1998, 1999, 2001
3
引 言 我国自主产权的全基因组测序计划
水稻 (2002) 家鸡 (2004) 家蚕 (2007) 家猪 (启动) 大熊猫 (启动)
4
绪论
第一节 引言 ——从人类基因组计划说起
第二节 生物信息学及其发展历史 第三节 生物信息学主要研究内容 第四节 生物信息学当前的主要任务
生物信息学综述
生物信息学的概要摘要生物信息学是生物科学中一门新兴的前沿学科，本文主要阐述了生物信息学的概念、特点，研究内容和应用与发展前景。
关键词生物信息学发展前景前言2l 世纪是高科技发展的世纪，随着人类基因组计划的完成、遗传语言的破译、生物大分子的功能与结构研究，一门崭新的拥有巨大发展潜力的新的学科生物信息学悄然兴起并得以蓬勃发展。
生物信息学已成为分子生物学家和从事生物学研究和学习的科研人员、教师和学生的必备工具。
1生物信息学概述生物信息学( B i o i n f o r m a t i c s )是生物学、数学和计算机科学交叉所形成的一门新兴学科，它主要运用信息科学和计算机，手段通过数据分析和处理．揭示海量数据间的内在联系和生物学含义，进而提炼有用的生物学知识。
2生物信息学的最大特点一是数据库庞杂，仅人类基因组一项，就大约有3 ．0 ×l 0 个A、G、C、T构成：二是操作主要在网络环境中运行，通过网络强大的搜索功能实现数据储存、检索和分析；三是由于是一门由计算机技术、数学、生物学等多学科综合交叉产物．它的理论及内容尚在不断地完善与更新中。
3生物信息学的研究内容3.1基因组信息学分析生物信息学的重大目标在于理解生物数据和生命本质。
迄今为止真正掌握信息存储与表达规律的只有DNA上编码蛋白质的区域，即基因。
当前生物序列信息提取与分析主要集中在下几个方面：( 1 )新基因与基因新的功能的发现与鉴定。
( 2 )非编码区信息结构分析。
( 3 ) 编码区和非编码区的信息调控规律的研究。
3.2比较基因组学研究自 1 9 9 0年正式实施人类基因计划以来，现已有1 8个生物体的完整基因组测序完毕，约有 4 0个完整基因组正在被译当中，从而为分离一些人类遗传病的候选基因和预测一些新克隆的人类基因的功能提供有益的指导，生物体基因组研究为人类基因组提供大量的参考信息。
3.3蛋白质组信息学研究蛋白质是生物信息的重要组成部分，它具有自身特有的活动规律.。
生物信息学第一章绪论PPT幻灯片
❖ 掌握生物信息学领域内计算机信息处理的方法； ❖ 了解生物信息学方面的一些重要资源，掌握运
用生物信息学工具解决生命科学相关问题的基 本方法与途径。
研究对象
• 基因：具有遗传效应的DNA片段
• 蛋白质：调控和实现几乎所有生物功能 的分子机器
研究对象
参考书
❖ 孙啸，陆祖红，谢建明，生物信息学基础， 清华大学出版社, 2004. ❖ 张成岗, 贺福初, 生物信息学方法与实践, 科学出版社, 2002.
课程特点
➢ 具有学科交叉的鲜明特色 ➢ 概念多, 算法多
成绩评定
平时考核成绩×30％ ＋ 闭卷考试成绩×70％
生物信息学
1.4
生物信息学研究内容
序列比对 (Sequence Alignment) 蛋白质结构预测 计算机辅助基因识别 非编码区分析和ＤＮＡ语言研究
分子进化和比较基因组学
序列重叠群装配 遗传密码的起源 基于结构的药物设计 基因表达谱分析 ,代谢网络分析 ,基因 芯片设计和蛋白质组学数据分析等
TUBIC
网址： /
CHGC
网址：
/
2.
分子数据库及NCBI序列检索
核酸序列数据
2.1 分子数据类型
生 物 分 子 信 息 生物分子功能数据 复杂 蛋白质序列数据 最基本
生物分子结构数据
直观
2.2
分子数据库 核酸数据库
• IMGT(ImMunoGeneTics数据库含有与免疫系统有
关的核酸序列数据 ) /imgt/
• dbEST (序列表达标记数据库)
/dbEST/index.html
• EPD(真核启动子数据库)
http://www.epd.isb-sib.ch/
Protein Sequence Records from SWISS-PROT and PIR
记录类型
索引号格式
RefSeq Nucleotide Sequence Two letters, an underscore bar, and six Records digits, e.g.: mRNA records (NM_*): NM_000492 genomic DNA contigs (NT_*): NT_000347 complete genome or chromosome (NC_*): NT_000907 genomic region (NG_*): NG_000019 RefSeq Protein Sequence Records Two letters (NP), an underscore bar, and six digits, e.g.: NP_000483
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。
生物信息学教学大纲
红河学院《生物信息学》课程教学大纲一、课程基本情况与说明（一）课程代码：（二）课程英文名称：bioinformatics（三）课程中文名称：生物信息学（四）授课对象：生物科学和生物技术专业本科生（五）开课单位：生命科学与技术学院（六）教材：1、生物技术专业：《生物信息学应用技术》，王禄山、高培基编，化学工业出版社，2008年2、生物科学专业：《生物信息学基础》，孙啸、陆祖宏、谢建明编，清华大学出版社，2005年（七）参考书目[1]《生物信息学》，DavidW.Mount著，钟扬等译，高等教育出版社，2003年[2]《基因组数据分析手册》，胡松年、薛庆中编，浙江大学出版社，2003年[3]《生物信息学中的计算机技术(Developing Bioinformatics Computer Skills)》，CynthiaGibas,Per Jambeck著，孙超等译，中国电力出版社，2002年[4]《生物信息学：基因和蛋白质分析的实用指南》，Andreas D. Baxevanis，Francis OuelletteB F著，李衍达、孙之荣等译，清华大学出版社，2000年[5]《生物信息学算法导论（An Introduction to Bioinformatics Algorithms ）》，琼斯，帕夫纳著，王翼飞等译，化学工业出版社，2007年（八）课程性质（五号宋体加粗）生物信息学是生命科学领域一门新兴的边缘学科，综合了生物学、计算机学、信息学、统计学等方面的知识。
该学科在学生掌握生物化学、遗传学、分子生物学以及计算机应用、高等数学等相关知识的基础上开设，属于生物类专业的专业课程（必修或选修）。
通过学习，学生能够加深对分子生物学和基因工程等课程的理解，并为进一步学习基因组学(genomics)和蛋白质组学(protemics) 奠定基础。
（九）教学目的1、给学生介绍生物信息学的主要内容以及未来可能的发展方向，为学生构建相关知识体系，开阔学生的视野，为将来进一步学习、科研打下基础。
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(系统发生)
生物信息学（系统发生）http://www.lmbe.seu.ed /chenyuan/xsun/bio infomatics/web/Index.html第一章生物信息学引论========= 选择章节 ==========1.1 引言1.1.1 生物信息学概念20世纪是科学技术迅速发展的世纪，物理和化学的发展使我们可以清楚地认识物质的组成，从分子、原子、电子等各层次上深入地了解微观世界，而天文技术、空间技术的发展则使得我们可以了解地球以外的客观世界，以电子信息技术为龙头的工业技术的飞速发展，使得我们可以不断地改造世界，甚至为人类更加舒适地生活创造新的世界。
生命科学在20世纪同样也得到了发展，生理学、细胞生物学、分子生物学等学科的发展使我们从器官、组织、细胞、生物大分子等各个层次认识了生命的物质基础。
生物与其他物质有本质的区别，生物并非只是物质的简单堆积，生物体的生长发育是生命信息控制之下的复杂而有序的过程。
目前，我们对生命的奥秘还不甚了解，对生命信息的组织、传递和表达还知之甚少。
既然这牵涉到信息的组织、传递和表达，我们就可以用信息科学的方法和技术来尝试认识和分析生命信息。
人类为了更深入地了解和认识自身，制定了宏伟的人类基因组计划。
人类基因组计划顺利实施，产生了大量的生物分子数据。
据权威机构统计，目前生物分子数据量每15个月翻一翻，生物分子数据发展的速度甚至超过了摩尔定律（即半导体芯片上的晶体管数量每18个月翻一翻）。
这些生物分子数据具有丰富的内涵，其背后隐藏着人类目前尚不知道的生物学知识。
充分利用这些数据，通过数据分析、处理，揭示这些数据的内涵，从而得到对人类有用的信息，是生物学家、数学家和计算机科学家所面临的一个严峻的挑战。
生物信息学就是为迎接这种挑战而发展起来的一门新型学科，它是由生物学、应用数学、计算机科学相互交叉所形成的学科，是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，也是21世纪自然科学的核心领域之一。
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
生物信息学绪论
蛋白质结构
基因组和蛋白质组研究的迅猛发 展，使许多新蛋白序列涌现出来， 然而要想了解它们的功能，只有氨 基酸序列是远远不够的，因为蛋白 质的功能是通过其三维高级结构来 执行的，而且蛋白质三维结构也不 一定是静态的，在行使功能的过程 中其结构也会相应的有所改变。因 此，得到这些新蛋白的完整、精确 和动态的三维结构就成为摆在我们 面前的紧迫任务。目前除了通过诸 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）等物理方法得到蛋白质三维结 构
基因-蛋白相互作用网络
蛋白质与DNA 的结合
生物信息学的研究意义
• 认识生物本质
– 了解生物分子信息的组织和结构，破译基因 组信息，阐明生物信息之间的关系
• 改变生物学的研究方式
– 改变传统研究方式，引进现代信息学方法
• 在医学上的重要意义
– 为疾病的诊断和治疗提供依据 – 为设计新药提供依据
生物信息学将是21世纪生物学的核心
A marriage of …
Information technology
Biology
生物信息学研究分类
算法开发 Blast
生物学研究应用 Blast
3、生物信息学的研究内容
收集、整理、储存、加工、发 布和分析生物学数据
（生物工作者）
发展新的数理和信息科学的技 （数理和信息 术和方法用于管理和分析生物 科学工作者） 数据
2、生物信息学基本方法和技术
建立生物数据库 ❖ 各种公共数据库 ❖ 本地化数据库
数据库检索 ❖ 各种数据检索工具的开发和使用 ✓ Entrez检索体系 ✓ BLAST检索体系
生物大分子序列分析 ❖ Homologous sequence analysis（同源序列分析） ❖ Multiple sequence alignment（多序列对位（对 齐）排列） ❖ Evolution analysis（进化分析） ✓ Phylogenetic prediction（系统发育预测） ✓ 进化方式分析 ✓ 进化位点分析 ❖ 基因组分析 ✓ 序列拼接 ✓ 序列注释
共享——农业大学生物信息学课后练习题及答案
2014级山东农业大学大二下学期期末生物信息学课后练习题及答案 第一章
1、什么是生物信息学？ 2、列举5个在生物信息学发展史上有重意义的事件（技术发明或软件创 新）
3、生物信息学的研究内容都有哪些？ 1. What is the bioinformatics? 2. Enumerate five significance events in the bioinformatics development. 3. What are the questions for bioinformatics to answer? 第二章 1、什么是一级数据库，什么是二级数据库 2、世界上三大核酸数据库分别叫什么，由什么机构进行维护，两个重 要的蛋白质数据库分别是什么，蛋白质三维结构数据库是什么，他们分 别由什么机构进行维护。
物种I和物种II中的a1或a2被称作直系同源，因为它们来自同一祖先，
而物种I或物种II中的a1和a2被称作旁系同源，因为它们是由基因复制
得到的。
3、 什么是相似性（similarity）、同一性（identity）？他们的 关系？
答： 4、什么是点阵图（dot matrix）？作用与优点。 答：1.点阵图分析（Dot matrix analysis）：是双序列比对的基本方
2005年， 新一代测序技术出现。（Nature, 2005）
3、生物信息学的研究内容都有哪些？ 答：1.获取人和各种生物的完整基因组
2.发现新基因和新的单核苷酸多态性 3.基因组中非编码区信息结构分析 4.完整基因组的比较研究 5.功能基因组研究 6.生物大分子结构模拟与药物设计 7.生物信息学的发展与应用研究 第二章 生物信息学资源
列往往具有相似的结构与功能； 2、用于进化分析，是用系统发育方法构建进化树的初使步骤； 3、通过序列比对发现直系同源(Orthologs)与旁系同源(Paralogs)
第1章绪论-part
SWISS-PROT PIR
4.2数据库搜索及序列比较
搜索同源序列在一定程度上就是通过序列比较寻找 相似序列
序列比较的一个基本操作就是比对（Alignment） ，即将两个序列的各个字符（代表核苷酸或者氨基 酸残基）按照对应等同或者置换关系进行对比排列 ，其结果是两个序列共有的排列顺序，这是序列相 似程度的一种定性描述
Impact factor: 5.895
Bioinformaics
Impact factor: 4.328
Briefings in Bioinformatics /
Impact Factor: 4.627
Impact factor: 3.612
Mitochondrial DNA (DNA Sequence)
/journals/tit les/10425179.asp
Impact factor: 0.569
《基因组学，蛋白质组学与生物信息学》 《Genomics, Proteomics & Bioinformatics》 sciencedirect/science/journal/16720229
此外， 中国科学 科学通报 生物物理学报 生物化学与生物物理学报 生物化学与生物物理进展 等杂志及各专业相关期刊都有生物信息学文章刊登。
1.5.3蛋白质结构（预测）
通过计算机辅助预测的方法，获得待测蛋白的三级结构。 目前，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。
1.5.4新药设计
1.4 生物信息学主要研 究内容
—生物信息学绪论
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，大大提高了管理和利用海量数据的能力。
• 定义三：生物信息学是在大分子方面的概念型的生物学，并 且使用了信息学的技术，这包括了从应用数学、计算机科学 以及统计学等学科衍生而来各种方法，并以此在大尺度上来 理解和组织与生物大分子相关的信息。 (Luscombe,2001)
8
生物信息学
• 说文解字：生物 + 信息 + 学 (bioinformatics)
Caenorhabditis elegans 秀丽线虫
1997 大肠杆菌(E.coli)全基因组测序完成 1998 完成人类基因组计划的物理作图
开始人类基因组的大规模测序 Celera公司加入，与公共领域竞争 启动水稻基因组计划
1999.7 第5届国际公共领域人类基因组测序会议，加快测序速度
大肠杆菌及其全基因组
1989 美国成立“国家人类基因组研究中心”，Watson担 任
第一任主任 1990.10 经美国国会批准，人类基因组计划正式启动
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内容
一、生物信息学定义 二、生物信息学的发展历史 三、生物信息学的主要研究内容 四、生物信息学的研究意义 五、生物信息学所用的方法和技术 六、生物信息学学习方法 七、研究生物信息学的一般步骤 八、生物信息学的展望
一、生物信息学定义
3
生物信息学（Bioinformatics）名词的由来
人类基因组 计划的 推动
生物信息学 基本思想的产生
二十世纪 50年代
生物信息学 的迅速发展
二十世纪 80-90年代
14
11
计算生物学
• 计算生物学（Computational Biology）是生物学 的一个分支。根据美国国家卫生研究所（NIH） 的定义，它是指开发和应用数据分析及理论的方 法、数学建模、计算机仿真技术等，用于生物学、 行为学和社会群体系统的研究的一门学科 。
12
生物信息学与计算生物学区别与联系
• 对大量生物数据的管理、分析和信息化需求促进 了生物信息学的迅速发展。
7
各学科参与、协作：生命科学、数学、物理学、化学、计算机 科学、材料科学以及伦理、法律等社会科学……
化学
物理
分子 生物学
生命信息的组织、 传递、表达
生物信息学
诞生
信息技术
遗传学
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生物信息学定义的历史演变
• 定义一：生物信息学是一门收集、分析遗传数据以及分发给 研究机构的新学科（Bioinformatics is a new subject of genetic data collection, analysis and dissemination to the research community）。(Dr. Hwa A. Lim，1987)
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生物信息学之父 ——林华安
Dr. Hwa A. Lim （林华安）1987年提出 “Bio-informatique” → “Bioinformatics” 1955年出生于马来西亚。联合国 Bioinformatics专家，University of Texas at Dallas分子与细胞生物学Adjunct Professor、 中国科学院基因遗传研究所客座教授。1981 年英国伦敦大学帝国学院(Imperial College, London University)毕业，1986年获得美国 Rochester University生化物理学博士学位， 30岁取得佛罗里达州立大学终生教授。1992 年受聘担任美国国家癌症中心及美国国家科 学基金会审核委员。1995年后，历任多家生 物科技公司生化信息执行长、副总裁等高层 管理职位。1997年，创立结合软件与数据分 析的专业顾问公司D’ Trends，服务生物技术、
有些人将计算生物学作为生物信息学的同义 词处理；但是另外一些人认为计算生物学和生物 信息学应当被作为不同的条目处理。
生物信息学主要侧重于对生物学中所得信息 的采集、存贮、分析处理与可视化方面，而计算 生物学主要侧重于使用计算技术对生物学问题进 行研究方面。
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二、生物信息学的发展历史
生物科学和 技术的 发展
• 定义二：生物信息学特指数据库类的工作，包括持久稳固的 在一个稳定的地方提供对数据的支持（Bioinformatics refers to database-like activities, involving persistent sets of data that are maintained in a consistent state over essentially indefinite periods of time）。(Dr. Hwa A. Lim，1994)
biology + information + theory • 广义： 应用信息科学的方法和技术，研究生物体
系和生物过程中信息的存贮的 生理、病理、药理过程中的各种生物信息，或者 也可以说成是生命科学中的信息科学。 • 狭义： 应用信息科学的理论、方法和技术，管理、 分析和利用生物分子数据。
八十年代末期，林华安博士认识到将计算机科学与生物学 结合起来的重要意义，开始留意要为这一领域构思一个合适的 名称。起初，考虑到与将要支持他主办一系列生物信息学会议 的佛罗里达州立大学超型计算机计算研究所的关系，他使用的 是“CompBio”；之后，又将其更改为兼具法国风情的 “bioinformatique”，看起来似乎有些古怪。因此不久，他便 进一步把它更改为“bio-informatics（bio/informatics）”。 但由于当时的电子邮件系统与今日不同，该名称中的-或/符号 经常会引起许多系统问题，于是林博士将其去除，今天我们所 看到的“bioinformatics”就正式诞生了，林博士也因此赢得了 “生物信息学之父”的美誉。
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制药及卫生保健等机构。
什 么 是 生 物 信 息 学 ？
背景
• 人类基因组计划(Human Genome Project, HGP)： 1990年正式启动，旨在完成人类基因组约30亿个碱 基的全序列测定。
• 海量生物数据的迅速膨胀：DNA、RNA和蛋白质 序列，蛋白质二级结构和三维结构数据，蛋白质相 互作用数据等。
“生物信息学和计算生物学”计划
• NIH于2003年形成了一个通向生命科学未来的“中 长期发展规划”--国立卫生研究院路线图 （NIH Roadmap）。NIH路线图中启动了一个 “生物信息学和计算生物学”计划，希望通过这个 项目的实施而铺设一条通向生命科学未来的“信息 高速公路”。该项目计划从2004年开始，建立数个 “国立生物医学计算中心” ，以便开发相关软件 和数据管理工具。
• 定义三：生物信息学是在大分子方面的概念型的生物学，并 且使用了信息学的技术，这包括了从应用数学、计算机科学 以及统计学等学科衍生而来各种方法，并以此在大尺度上来 理解和组织与生物大分子相关的信息。 (Luscombe,2001)
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生物信息学
• 说文解字：生物 + 信息 + 学 (bioinformatics)