结构生物信息学1-简介
生物信息学简介（小编整理）
生物信息学简介（小编整理）第一篇：生物信息学简介1、简介生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。
它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。
其研究重点主要体现在基因组学（Genomics）和蛋白质组学（Proteomics）两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。
具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。
基因组信息学，蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。
从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：（1）新算法和统计学方法研究；（2）各类数据的分析和解释；（3）研制有效利用和管理数据新工具。
生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。
目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。
生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。
1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。
对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。
这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。
诺贝尔奖获得者W.Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。
生物信息学介绍(PPT20页)
• 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
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
第一章生物信息学及主要内容？生物信息学是生物和信息技术的结合，这一学科包括了用来管理、分析和操作大量生物数据集的任何计算工具和方法。
生物信息学主要由哪三个组成部分？生物信息学主要由三个组成部分：1•建立可以存放和管理大量生物信息学数据集的数据库；2•开发确定大数据集中各成员关系的算法和统计方法；3•使用这些工具来分析和解释不同类型的生物数据，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。
数据采集的方法及原理？一、DNA测序一一全自动的链终止反应原理：DNA测序是采用全自动的链终止反应完成得，这一技术通过加入限量的双脱氧核苷酸来产生有特定终止碱基的嵌套DNA片段，共有四种反应，每个碱基分别带有不同的荧光标记，DNA片段通过聚丙烯酰胺凝胶电泳分离，当每个片段移动到凝胶的末端时可以通过扫描仪读取序列。
二、基因组测序一一霰弹测序法、克隆重叠群的方法原理：霰弹测序法：随机打碎大DNA分子，通过很多测序反应来覆盖整个分子，完整的序列通过使用计算机搜索重叠区来重新拼接克隆重叠群的方法中，DNA片段用推理的方法亚克隆，并且进行系统的测序直到整个序列完成。
三、RNA测序一一生化实验、磁核共振谱（NMR）、质谱技术（MS）原理：对已改变的核酸进行化学识别四、蛋白质测序一一质谱技术原理：质谱技术可准确测定真空中离子分子质量/电荷比来计算精确的分子质量。
存储在GenBank中DNA序列的类型？DNA序列存储在GenBank等数据库中，一般可以分为3类：基因组DNA、cDNA、重组DNA 基因组测序的策略？完整基因组的测序，首先必须把基因组分成更小的片段，再对每个片段进行单独测序。
将短的读段拼接成基因组序列有两种策略。
1、霰弹测序法：随机打碎大DNA分子，通过很多测序反应来覆盖整个分子，完整的序列通过使用计算机搜索重叠区来重新拼接，这个方法可以快速产生大量的序列数据，但是填补最后gap（空位）时比较困难，这个过程称为结束阶段。
生物信息学
生物信息学生物信息学是植物学、生物学、化学、数学、计算机科学等多学科交叉的一个新兴学科，其主要研究内容是如何获得、存储、传输、分析和应用生物信息数据。
生物信息学涉及到生物信息的采集、整合、处理、分析和应用等多个方面，包括大量生物数据的处理、生成和管理，数据的挖掘、重建和应用，基于计算机辅助的生物数据分析和建模等。
一、生物信息学的基本概念1. 生物信息学：是指将计算机科学、生物学、统计学、数学和物理学等多学科交叉的技术，用于对生物学数据进行收集，整合，存储，分析和模拟等。
2. 生物数据：是指在基因组、转录组、蛋白质组、代谢组、细胞组等层次，通过实验技术获得的关于生物的各种信息，包括基因序列、蛋白质序列、代谢产物组成、RNA表达水平等的各种数据。
3. 生物数据库：是指在系统地整合和存储生物数据的基础上为生物信息学研究提供的数据资源。
生物数据库一般包含了基因、蛋白质、代谢产物、表观遗传学等方面的数据，主要用于生物信息学的数据挖掘和分析。
4. 生物信息学技术：是指将生物数据通过计算机技术进行处理、分析和建模的技术手段。
包括基于算法的生物序列分析技术、分子建模和仿真技术，基于数据挖掘的分析技术、图像分析等。
二、生物信息学的发展历程生物信息学的发展历程可以从20世纪50年代开始，当时人们通过研究DNA、RNA和蛋白质的结构，探索生物学以及分子生物学的基本问题。
19世纪70年代到80年代，开始有科学家通过计算机分析生物序列数据，这是生物信息学的萌芽阶段；90年代，信息技术大爆发，计算机性能的不断提升奠定了生物信息学发展的基础，同时，国际人类基因组计划的启动和完成，也推动了生物信息学领域的迅速发展。
近年来，生物数据的爆炸式增长和高通量测序技术迅速发展，使得生物信息学成为一个新兴的领域，其研究范围涵盖了全球相关领域的学者。
三、生物信息学在生物学领域的应用1. 生物序列分析：通过处理生物序列数据，研究生物学中基因结构、调控、蛋白质结构和功能等基础方面，以及富含信息内容的非编码RNA和代谢物等，目前已成为一个成熟的技术。
生物信息学笔记
第一章绪言生物信息学的主要信息载体：DNA和蛋白质生物主要的遗传物质DNA生物的物质基础蛋白质一、生物信息学概述1、定义生物信息学（Bioinformatics）是生命科学、现代信息科学、数学、物理学以及化学等多个学科交叉结合形成的一门学科，是利用信息技术和数学方法对生命科学研究中的生物学数据进行存储、检索和分析的科学。
2、特点⁕以计算机为主要工具，以大量生物数据库和分析软件为基础⁕依赖于Internet⁕为人类揭示生命的奥秘提供了一条新的途径二、生物信息学的发展前基因组时代——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、蛋白质组分析三、生物信息学应用基础研究和教学：分子生物学研究的重要手段之一；生命科学的教学药物开发：新药筛选、药靶设计、分子药理学研究疾病诊断：利用疑难病症的病原DNA序列诊断疾病；遗传病的筛查其他：环境监测；食品安全检测；海关检测第二章数据库及其检索生物信息学数据库的建立及定义生物信息数据库：生物分子数据、分子结构结构及功能等实验证据一级数据库是直接来源于实验室获得的数据，即DNA和蛋白质数据库（X）在生物信息学中数据库查询是指对数据库中的注释信息进行基于关键词匹配查找，而数据库检索是指通过特定的序列相似性比对算法，在核酸或蛋白质序列数据库中获得序列信息（√）一、数据库定义数据库（database）是一类用于存储和管理数据的计算机文档，是统一管理的相关数据的集合，其存储形式有利于数据信息的检索与调用。
数据库的每一条记录（record）,也可以称为条目（entry），包含了多个描述某一类型数据特性或属性的字段（field），如基因名、来源物种、序列的创建日期等；值（value）则是指每条记录中某个字段的具体内容。
二、生物信息数据库的分类（1）按照数据来源一级数据库：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。
生物信息学简单介绍
作为源头，找到基因组序列中代表蛋白质和RNA基因的编码区，同时阐明基
因组中大量存在的非编码区的信息实质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言 规律。在此基础上归纳、整理与基因组遗传信息释放及调控相关的转录普和
蛋白质普的数据，从而认识生物有机体的代谢、发育、分化、进化规律。
• 狭义：采用信息科学技术，借助数学、生 物学的理论、方法，对各种生物信息（包 括核酸、蛋白质等）的收集、加工、储存、 分析、解释的一门学科。
EMBL核酸序列数据库
• EMBL是欧洲生物信息学研究所(EBI) 维护的核酸序列数据构成，查询检索 可以通过因特网上的序列提取系统 (SRS)服务完成。
DDBJ数据库
• 日本DNA数据仓库(DDBJ)也是一个 全面的核酸序列数据库，与Genbank 和EMBL核酸库合作交换数据。使用 其主页上提供的SRS工具进行数据检 索和序列分析。
三大基因数据库之间的关系
GenBank
Public free Available via Internet
EMBLபைடு நூலகம்Data Library
DDBJ (DNA Data Bank of Japan)
这三个机构相互合作互通有无，数据库中的数据基本一致，仅在格式上有些差异， 但对某一特定序列的查询，三个数据库会给出一样的结果。这三个数据库的数据来源 于世界各国众多的研究机构和核酸测序小组以及科学文献。现在，用户可以通过互联 网将核酸序列数据提交给这三个数据库系统的任何一个。
• 基因的电脑克隆原理很简单，就是找到属于同一 基因的所有EST片段，再把它们连接起来。由于 EST序列是全世界很多实验室随机产生的，所以属 于同一基因的很多EST序列间必然有大量重复小片 段，利用这些小片段作为标志就可以把不同的EST 连接起来，直到发现了他们的全长，这样就可以 通过电脑克隆到一个基因。 • 如果这个基因以前未曾发现过，那它就是一个新 基因。 • 但是进行电脑克隆基因的程序设计复杂，计算量 巨大。
《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
生物信息学入门知识
生物信息学入门知识生物信息学是用数理和信息科学的观点、理论和方法去研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物学数据的一门学科。
首先是研究遗传物质的载体DNA及其编码的大分子蛋白质，以计算机为其主要工具，发展各种软件，对逐日增长的浩如烟海的DNA和蛋白质的序列和结构进行收集、整理、储存、发布、提取、加工、分析和研究，目的在于通过这样的分析逐步认识生命的起源、进化、遗传和发育的本质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，揭示人体生理和病理过程的分子基础，为人类疾病的预测、诊断、预防和治疗提供最合理和有效的途径。
生物信息学已经成为生物医学、农学、遗传学、细胞生物学等学科发展的强大推动力量，也是药物设计、环境监测的重要组成部分。
近年来，蛋白质结构数据的快速增长，使蛋白质三维结构的处理分析也归入到生物信息学的范畴。
国际上有三大一级生物信息数据库，即美国国家信息中心 (National Center of Biotechnology Information, NCBI)的Gen Bank(http:/ / www. nchi. nlm. nih. gov/ web/Gen Bank/ imdex. html)、欧洲分子生物学室验室(European Molecular Biology L aboratory-Euro-pean Bioinformatics Institute, EMBL-EBI)的 EM-BL (http:// www.ebi. / databases/ index.html)和日本 DNA数据库 (DNA Data Bank of Japan, DDBJ) (http:/ / www.ddbj.nig.ac.jp/ )。
随着生物信息学 (Bioinformatics)的发展，通过检索数据库进行核酸序列同源性检索，电子基因定位、电子延伸、电子克隆和电子表达以及蛋白质功能分析、基因鉴定等方面起到了重要作用，已成为人们认识生物个体生长发育、繁殖分化、遗传变异、疾病发生、衰老死亡等生命过程的有力工具。
生物信息学 综述
生物信息学综述生物信息学是一门涉及生物学和计算机科学的交叉学科，它应用计算机技术来解决生物信息的处理、存储和分析问题。
生物信息学在基因组学、转录组学、蛋白质组学、系统生物学等领域中具有广泛的应用，已成为生命科学研究中不可或缺的工具。
生物信息学的发展推动了生物学的突破。
首先，生物信息学已经被应用于基因组学，例如在人类基因组计划中。
基因组学研究重点在于识别、注释以及比较不同个体之间的基因组序列，这样研究人员不仅可以识别新基因，还可以研究基因的功能、突变、演化和表达等。
其次，在转录组学方面，生物信息学可以处理RNA测序数据，从大量RNA测序数据中识别和定量各种RNA，如不同的mRNA和miRNA，用于表达分析和功能鉴定。
此外，生物信息学在蛋白质组学中也有很重要的应用，例如通过指纹图谱和同源序列搜索鉴定蛋白质；通过结合蛋白质质谱和生物信息学技术，结合其他方法来研究蛋白质的亚细胞定位、结构和功能。
在系统生物学领域，生物信息学主要应用于数据管理、统计分析和数学模型。
通过生物信息学技术，可以构建生物分子与基因网络关系图，以解释生物分子的相互作用，从而帮助研究者以系统的方式研究生物学，更准确地预测生物学现象，并发现关于生物的新知识。
最后，生物信息学的发展使得人们不仅可以在研究中获取生物序列和结构的新知识，同时还可以研发出各种对生命科学领域有益的工具和技术，例如生物序列分析、蛋白质结构预测、药物设计等。
这些工具和技术在疾病研究中可以用于诊断和治疗，也可以用于解决实际问题，例如环境中的资源管理和农作物改良等。
综上所述，生物信息学已成为生命科学中不可或缺的工具，在生命科学、医学、环境保护、工业等各个领域都有广泛的应用。
未来，随着生物信息学的发展和技术的不断更新，相信它将进一步推动生命科学的发展。
生物信息学讲义
生物信息学讲义第一章：生物信息学概述什么是生物信息学：又称计算生物学（computational biology），是生物学与信息学、计算机科学相互交叉形成的新兴学科，它应用数学、计算机科学的方法研究生物学问题，它所研究的主要对象是生物学的数据。
生物信息学是为了适应人类基因组计划（Human Genome Project，HGP）的需要产生的，最主要的应用是对人类基因组计划所得到的大量生物学数据进行存储、检索和分析。
目前生物信息学已被广泛的应用于医学、人类学、结构生物学和蛋白质组学（Proteomics）等研究领域。
生物信息学的研究内容：广义地说，生物信息学从事对基因组研究相关生物信息的获取、加工、储存、分配、分析和解释。
这一定义包括了两层含义，一是对海量数据的收集、整理与服务，也就是管好这些数据；另一个是从中发现新的规律，也就是用好这些数据。
具体地说，生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，找到基因组序列中代表蛋白质和RNA基因的编码区；同时，阐明基因组中大量存在的非编码区的信息实质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言规律；在此基础上，归纳、整理与基因组遗传信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据，从而认识代谢、发育、分化、进化的规律。
生物信息学还利用基因组中编码区的信息进行蛋白质空间结构的模拟和蛋白质功能的预测，并将此类信息与生物体和生命过程的生理生化信息相结合，阐明其分子机理，最终进行蛋白质、核酸的分子设计、药物设计和个体化的医疗保健设计。
基因组信息学、蛋白质的结构计算与模拟以及药物设计，这三者紧密地围绕着遗传信息传递的中心法则，因而必然有机地连接在一起。
1、基因组序列数据的拼接和组装基因组研究的首要目标是获得人的整套遗传密码。
人的遗传密码有32亿个碱基，而目前DNA测序多采用鸟枪法（shotgun），每个反应只能读取几百到上千个碱基。
在进行测序前，首先应用物理方法将人的基因组打碎，得到基因组片段进行测序，然后再把这些片段重新拼接起来。
生物信息学概论-1资料文档
国际著名的生物信息中心
NCBI EBI HGMP ExPASy CMBI ANGIS NIG BIC
National Center for Biotechnology Information (US) European Bioinformatics Institute (EU) Human Genome Mapping Project Resource Centre (UK ) Expert of Protein Analysis System (Switzerland ) Centre of Molecular and Biomolecule (The Netherlands) National Genome Information Service (Australia) National Institute of Genetics (Japan) National Bioinformatics Centre (Singapore)
2001年2月16日《Science》封面
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 2000 Celera公司宣布完成果蝇基因组测序
国际公共领域宣布完成第一个植物基因组——拟南芥全基 因组的测序工作
2000.6.26 公共领域和Celera公司同时宣布完成人类基因组工作草图 2001.2.15 《Nature》刊文发表国际公共领域结果 2001.2.16 《Science》刊文发表Celera公司及其合作者结果
相当于2800多本每本1000页每页1000字的“天书”
DNA序列数据增长趋势
各种分子生物学数据库及其增长情况
生物数据爆炸性增长：
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。
生物信息学
1.生物信息学（广义）生物体系和生命过程中信息的存贮、传递和表达，细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程中的各种信息，是生命科学中的信息科学。
概念（狭义）生物分子信息的获取、存贮、分析和利用生物分子数据+计算机分析2. 生物分子至少携带着三种信息：遗传信息，功能相关的编码信息，进化信息3. 息生物分子信息的特征①生物分子信息数据量大②生物分子信息丰富而复杂③生物分子信息之间存在着密切的联系模体：在许多蛋白质分子中，可发现两个或三个具有二级结构的肽段，在空间上相互接近，形成一个特殊的空间构想，被称为模体。
4. 生物信息学主要研究内容①生物分子数据的收集与管理②数据库搜索及序列比较③基因组序列分析④基因表达数据分析与处理⑤蛋白质结构与功能预测⑥代谢途径分析与解析5.生物信息学的意义①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。
②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③在农业和医学上的重要意义：精确调控，改造生物，确保食品安全；疾病的精准诊断和治疗，提升健康水平。
6. 基因组数据库：DDBJ，EMBL，GenBank，蛋白质序列数据库：PIR，SWISS-PROT，蛋白质结构数据库：PDB7. 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。
对两个序列的相似程度进行定性描述。
多重序列比对：研究多个序列的共性。
序列的多重比对可用来搜索基因组序列的功能区域，也用于研究一组蛋白质之间的进化关系。
搜索同源序列：通过序列比较寻找相似序列8. 蛋白质结构与功能预测？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。
9.生物信息学的方法和技术①数学统计方法②动态规划方法③机器学习与模式识别技术④数据库技术及数据挖掘⑤人工神经网络技术⑥专家系统⑦分子模型化技术⑧生物分子的计算机模拟⑨因特网（Internet）技术1.生物分子数据库应满足：①时间性②注释③支撑数据④数据质量⑤集成性⑥非冗余性2.数据库分为一级数据库，二级数据库一级数据库：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。
生物信息学基础
生物信息学基础生物信息学是将计算机科学、统计学和生物学相结合的一门学科，广泛应用于生物学研究、基因组学、蛋白质学和系统生物学等领域。
生物信息学的发展使得科学家们能够更好地理解生物系统的复杂性，并挖掘其中蕴藏的宝贵信息。
本文将介绍生物信息学的基础知识和应用。
一、DNA序列分析DNA是生物体中储存遗传信息的重要分子，对于理解生物的基因组结构和功能非常重要。
生物信息学利用计算方法分析DNA序列，探索其中的潜在信息。
这种分析方法包括序列比对、DNA重复序列分析和编码区识别等。
1. 序列比对序列比对是将两个或多个DNA序列进行比较，找出其相似性和差异性的过程。
基于序列比对，科学家们可以确定DNA片段在不同物种中的保守性，推断不同物种之间的亲缘关系，以及预测基因的功能和结构。
2. DNA重复序列分析DNA中存在大量的重复序列，这些序列对于生物体的进化和基因调控起着重要作用。
生物信息学能够识别和分析DNA中的重复序列，帮助科学家们了解重复序列的来源、进化过程和功能。
3. 编码区识别通过生物信息学方法，科学家们可以预测DNA序列中的编码区，即基因。
编码区识别是从DNA序列中确定哪些区域含有起始密码子和终止密码子的过程。
这对于研究基因功能和预测基因产物至关重要。
二、蛋白质序列和结构分析蛋白质是生物体中起着关键作用的分子，了解蛋白质的序列和结构对于解析其功能和相互作用非常重要。
生物信息学可应用于蛋白质序列分析和蛋白质结构预测。
1. 蛋白质序列分析蛋白质序列分析主要包括多序列比对、保守位点预测和功能域预测等。
通过比对多个相关蛋白质序列，科学家们可以发现共有的保守位点，推测其在蛋白质结构和功能中的重要性。
此外，通过预测功能域，可以了解蛋白质在分子水平上的具体功能。
2. 蛋白质结构预测蛋白质结构预测是通过计算方法推断蛋白质的三维结构。
由于实验方法限制，只有少部分蛋白质的结构被决定，而蛋白质结构与功能密切相关。
生物信息学中的蛋白质结构预测方法可以帮助科学家们获取更多蛋白质结构信息，推测蛋白质的功能和相互作用。
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同源建模
Homology Modeling
序列足够相似，属同源蛋白， 则整体结构会很相似
折叠识别
Fold Recognition Threading
识别与目标序列有关的结构片段 组合片段，搜索自由能最低
Template-free
从头计算
Ab Initio，Denovo
在Ramachandran plot 指导 下旋转, ，搜索自由能最低
随着人类基因组计划的完成，海量的生物数据的迅 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，蛋白质相互作用等数据）。 海量数据的管理、分析对计算科学提出了严峻挑战 ，进而促进了生物信息学的飞速发展。
利用数学模型 和人工智能技术 研究生物信息数据 之间的关系 分析现有的 生物数据
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人类基因组计划-HGP
2001年，人类基因组草图公开发表。
Background
2001-2-15《Nature》封面
2001-2-16《Science》封面
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人类基因组计划-HGP
1 page – 3,000 characters 1 book – 1000 pages
Population Variation
Expression
Genomes
基因组
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后基因组时代
蛋白质组学
Background
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Computing Comes to Life
Background
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序列决定结构，结构决定功能
序列
Background
结构
功能
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蛋白质结构预测
Template-based
Background
如果两个蛋白质的序列比较相似，则其结构也 有很大可能比较相似。如果序列相似性>75％ ，则可以得到较高精度的预测结构。 缺点是只能处理和模板库中蛋白质序列相似性 较高的情况。 首先从蛋白质结构数据库中挑选蛋白质结构建 立折叠子数据库，以折叠子数据库中的折叠结 构作为模板； 将未知序列与模板进行匹配，通过计算打分函 数值判断匹配程度，其中打分最高的被认为是 最可能采取的折叠结构。 生物学家和物理学家等认为能量是影响蛋白质 结构的本质因素。 依据是热力学理论，即求蛋白质三维结构稳定 的状态，也就是能量最小的状态。； 由于巨大的计算量，这种方法并不实用。
Background
人类基因组：3*109由个字符的“四字天书”
10,000 books
（1,250 characters）
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人类基因组计划-HGP
生命的奥秘蕴藏于 “四字天书”之中
Background
…GCTTCTTCCTCATTTTCTCTTGCCGCCACCATGCCGCCACCA
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结构生物信息学
简介
张 法 zhangfa@ 中国科学院计算技术研究所 生物信息学实验室 2013-3-31
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人类基因组计划-HGP
Background
生命科学的热点是基因组、蛋白质组、代谢组 与系统生物学研究，其最终目标是要揭示生命 活动奥秘和生物进化的机制
(细胞趋化因子与抑 制分子的复合体)
蛋白质复合体
(SARS病毒非结 构蛋白复合体)
小分子量蛋白
膜蛋白和超大 分子复合体
酵母核糖体
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蛋白质结构预测
Background
生物学观点：蛋白质的结构由蛋白质序列所决定
问题描述：能否直接从蛋白序列预测出它的空间结构？
？
蛋白质结构预测的问题是寻找一种从蛋白质的氨基酸线性序 列到蛋白质所有原子三维坐标的映射 蛋白质结构类型有限，大量同源序列，序列与结构关系有一 定的规律可循。因此，蛋白质结构预测是可能的
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人类基因组计划-HGP
由美国NIH和能源部提出和带 头，美、英、德、法、日、中 共同参与的国际合作项目。 1990年启动， 15年时间，至少 投入30亿美元。 继曼哈顿计划、阿波罗计划之 后的第三个美国国家计划。
Background
主要任务：完成人类全部24条染色体的序列测定， 包括遗传图谱、物理图谱的建立及转录图谱的绘制 、测序和基因识别。在此基础上解读和破译生物体 生老病死以及和疾病相关的遗传信息。
Gene Products
Ecosystems
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后基因组时代
系统生物学（整合生物学）
Phenotypes Drug Interaction
Background
Procedure / Protocols
Nutrition
Diseases
Patient profile
Medical
Function
TCATTTTCTCTTGCCGCCACCATGCTTCTTCCTCATTTTCTCT
CCACCATGCCGCCACCACGCCACCATGCTTCTTCCTCATCTC
GCTTTCTTGCCGCCACCATGCCGCCACCGCTTCTTCCtTCTCT…
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人类基因组计划-HGP
Background
Protein 进行化学反应 DNA RNA 存储遗传信息 DNA和Protein之间信息传递的中介
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序列决定结构，结构决定功能
序列
Background
结构
功能
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确定蛋白质结构的方法
确定蛋白质结构的方法
Background
核磁共振
X射线晶体衍射
结构预测
冷冻电镜
小分子量蛋白
认识生命的本质
发现生物学规律
获取生物学发现
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后基因组时代
Background
虽然获得了多种生物的全基因组序列（第一部遗传 密码），“万里长征第一步” 生物学中心法则：
Biology Pyramid of Life
生物信息学培训班
后基因组时代
第一部
遗传密码 第二部
Background
蛋白质结构预测
1. 2. 3. 4. 5. 蛋白质结构简介 序列比对的基本算法 蛋白质二级结构预测 蛋白质三级结构预测 冷冻电镜三维重构技术
Background
Structure
Role
Location Interactions Pathways
疾病
Orthologs Paralogs
Protein
Expression
Proteomes
蛋白质组
Synteny Regulatory Networks Structure
Gene
Duplication
Somatic Variation