生物信息学(大三下)唐中伟老师
生物信息学简介省名师优质课赛课获奖课件市赛课一等奖课件
陈宝林，最优化理论与算法(第二版)，清华 大学出版社，2023年10月.
课件存储邮箱
2024/9/26
passwd: bioinfo
3
考核方式
期末成绩 40%
➢ 大作业 or 考试
平时成绩 40%
➢ 小作业 ➢ 开放项目，鼓励自由参加
日常考勤 20%
2024/9/26
4
课程定位
Introduction to Life Science and Artificial Life
✓ 遗传图谱
✓ 物理图谱
✓ 序列图谱
✓ 基因图谱
已完毕测序旳基因组
(/genomes)
种类
古细菌(Archaea) 真细菌(Bacteria) 真核生物(Eukaryo)
数目
备注
16
120 其中有旳测定了2个以上旳菌株
15 涉及酵母、线虫、果蝇、蚊子、拟南芥、人等
分子 生物学
信息技术
2024/9/26
遗传学
7
历史回忆(1)
1866年，神父Gregor Mendel经 过对豌豆旳杂交和遗传学研究， 提出了传递遗传特征旳基本单位--遗传因子(基因)旳概念
1944年， Avery & McCarty第一 次发觉了遗传信息旳载体是染色 体上旳DNA(而不是先前以为旳 蛋白质).
28,791
49,179,285
39,533
71,947,426
55,627
101,008,486
78,608
157,152,442
ห้องสมุดไป่ตู้
143,492
217,102,462
215,273
384,939,485
大学生生物信息学考试模拟题及解析
大学生生物信息学考试模拟题及解析一、单选题（每题 3 分，共 30 分）1、生物信息学中，用于分析 DNA 序列的常见软件是（）A BLASTB ClustalWC Primer PremierD MEGA2、以下哪种数据库主要存储蛋白质结构信息（）A GenBankB PDBC UniProtD SWISSPROT3、在基因预测中，开放阅读框（ORF）是指（）A 从起始密码子到终止密码子的一段序列B 具有特定功能的一段基因序列C 编码蛋白质的基因序列D 以上都不对4、进行系统发育分析时，常用的构建进化树的方法是（）A 邻接法B 最大简约法C 最大似然法D 以上都是5、以下哪种算法常用于序列比对（）A 动态规划算法B 贪心算法C 分治法D 回溯算法6、生物信息学中，用于分析基因表达数据的常用方法是（）A 聚类分析B 回归分析C 方差分析D 以上都是7、以下哪个不是常见的生物信息学文件格式（）A FASTAB GenBankC PDBD CSV8、在蛋白质序列分析中，用于预测蛋白质二级结构的方法是（）A 同源建模B 从头预测C 基于机器学习的方法D 以上都是9、进行基因功能注释时，常用的数据库是（）A GOB KEGGC ReactomeD 以上都是10、以下哪种技术可以用于大规模测序（）A Sanger 测序B 二代测序C 三代测序D 以上都是答案及解析：1、答案：A解析：BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是用于比较生物序列相似性的工具，常用于分析 DNA 序列。
ClustalW 主要用于多序列比对；Primer Premier 常用于设计引物；MEGA 用于构建进化树。
2、答案：B解析：PDB（Protein Data Bank）是主要存储蛋白质结构信息的数据库。
GenBank 主要存储核酸序列；UniProt 和 SWISSPROT 主要存储蛋白质序列信息。
生物信息学实训报告范文
一、实训背景随着生物科学和信息技术的发展，生物信息学作为一门新兴交叉学科，已成为生物科学研究的重要组成部分。
为了提高学生对生物信息学理论与实践的结合能力，我们学院特开设了生物信息学实训课程。
本次实训旨在通过实际操作，让学生深入了解生物信息学的基本原理、常用工具和数据分析方法，培养学生的实验技能和科研思维。
二、实训目标1. 理解生物信息学的基本概念、研究内容和应用领域。
2. 掌握生物信息学常用工具的使用方法，如BLAST、Clustal Omega、MEGA等。
3. 学会利用生物信息学方法进行基因序列分析、蛋白质结构预测和功能注释。
4. 提高实验操作技能和科研思维能力。
三、实训内容本次实训共分为三个部分：理论学习、实验操作和项目实践。
（一）理论学习1. 生物信息学基础：介绍生物信息学的定义、发展历程、研究内容和方法。
2. 生物序列分析：讲解基因序列、蛋白质序列的基本概念，以及序列比对、序列聚类等分析方法。
3. 蛋白质结构预测：介绍蛋白质结构预测的基本原理和方法，如同源建模、折叠识别等。
4. 功能注释：讲解基因和蛋白质的功能注释方法，如基于序列的注释、基于结构的注释等。
（二）实验操作1. 序列比对：使用BLAST工具进行序列比对，分析序列的同源性。
2. 序列聚类：使用Clustal Omega工具进行序列聚类，分析序列的进化关系。
3. 蛋白质结构预测：使用MEGA工具进行蛋白质结构预测，分析蛋白质的三维结构。
4. 功能注释：使用Gene Ontology（GO）数据库进行基因和蛋白质的功能注释。
（三）项目实践1. 基因组注释：以某物种基因组为研究对象，进行基因预测和功能注释。
2. 蛋白质相互作用网络构建：以某物种蛋白质组为研究对象，构建蛋白质相互作用网络，分析蛋白质之间的相互作用关系。
四、实训过程1. 准备阶段：学生通过查阅资料、阅读文献，了解实训内容，并提前学习相关软件的使用方法。
2. 实验阶段：在教师的指导下，学生进行实验操作，完成实训任务。
生物信息学 教学大纲
生物信息学一、课程说明课程编号：090248Z10课程名称（中/英文）：生物信息学/Bioinformatics课程类别：选修学时/学分：32/2先修课程：数据结构、计算机程序设计基础、算法设计与分析、数据库原理适用专业：计算机科学与技术教材、教学参考书：1.琼斯，帕夫纳著，王翼飞等译,《生物信息学算法导论》,化学工业出版社, 2007年2.吴祖建, 高芳銮, 沈建国, 《生物信息学分析实践》, 科学出版社, 2010年3.刘伟, 张纪阳, 谢红卫, 《生命科学与信息技术丛书:生物信息学》，电子工业出版社，2014年4.M.泽瓦勒贝(Zvelebil.M.), JO.鲍姆编, 李亦学, 郝沛主译，《理解生物信息学》，科学出版社，2012年5.《探索基因组学蛋白质组学和生物信息学》, 坎贝尔，海尔著，孙之荣主译, 科学出版社, 2007年6.李霞，《生物信息学》,人民卫生出版社，2010年二、课程设置的目的意义生物信息学是生物学与信息科学交叉融合形成的新兴学科,是计算机专业的选修课程。
课程主要介绍生物信息学的基本概念和热点的计算问题，通过对生物信息学基础知识和相关数据库的介绍及序列比对、序列拼接、蛋白质结构与功能分析、生物网络分析及关键蛋白质与致病基因预测等生物信息学领域的热点计算问题的展开与探讨，引导学生全面认知和了解生物信息学的基本研究内容与研究方法、研究前沿问题和应用前景，把握国际学科发展脉搏，开拓学生的学术视野和培养学生初步具备创新科学研究的能力。
三、课程的基本要求按照本专业培养方案的培养要求，参照培养方案中课程体系与培养要求的对应关系矩阵，阐述本课程所承载的知识、能力和素质培养的具体要求。
本课程通过对生物信息学的基本概念和热点计算问题的学习，使学生熟悉、掌握生物信息学的基本术语、基本原理、基本研究方法、重要核酸和蛋白质数据库，了解生物信息学领域的前沿问题和主要技术，能运用已学的算法技术解决序列比对、序列拼接、蛋白质结构与功能分析、生物网络分析及关键蛋白质与致病基因预测等生物计算问题。
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。
生物信息学教学实践总结(3篇)
第1篇随着生命科学的快速发展，生物信息学作为一门新兴的交叉学科，逐渐成为生物科学研究的重要工具。
生物信息学教学旨在培养学生的生物信息学知识、技能和创新能力。
本文将对生物信息学教学实践进行总结，分析教学过程中的亮点、不足及改进措施。
一、教学实践概述生物信息学教学实践主要包括理论教学和实践教学两部分。
理论教学主要介绍生物信息学的基本概念、研究方法、常用工具和数据库等；实践教学则侧重于培养学生运用生物信息学工具解决实际问题的能力。
二、教学实践亮点1. 注重基础知识与前沿技术的结合：在理论教学中，我们不仅注重基础知识的传授，还结合当前生物信息学领域的最新研究成果和前沿技术，如人工智能、大数据分析等，使学生能够紧跟学科发展。
2. 实践教学与科研相结合：实践教学环节中，我们鼓励学生参与科研项目，将所学知识应用于实际研究中，提高学生的科研能力和创新能力。
3. 多元化的教学方法：采用讲授、讨论、案例分析、实验操作等多种教学方法，激发学生的学习兴趣，提高教学效果。
4. 注重培养学生的团队合作精神：在实践教学过程中，引导学生进行团队合作，培养学生的沟通能力、协作能力和团队精神。
5. 关注学生个性化发展：针对不同学生的学习特点和需求，开展个性化教学，使每位学生都能在生物信息学领域取得优异成绩。
三、教学实践不足1. 理论与实践脱节：部分学生在理论学习过程中，对实际应用缺乏兴趣，导致理论与实践脱节。
2. 教学资源不足：生物信息学涉及众多软件和数据库，而教学资源有限，难以满足学生实践需求。
3. 师资力量不足：生物信息学师资力量相对薄弱，难以满足日益增长的教学需求。
4. 课程设置不够完善：部分课程设置与实际应用脱节，导致学生所学知识难以应用于实际问题解决。
四、改进措施1. 加强实践教学环节：增加实验课时，引入更多实际案例，提高学生的实践能力和创新意识。
2. 丰富教学资源：利用网络资源、数据库等，为学生提供丰富的学习资料和实践平台。
生物信息学考试试题
生物信息学考试试题一、选择题（每题 3 分，共 30 分）1、以下哪种不是常见的生物信息学数据库？（）A GenBankB SWISSPROTC PubMedD Baidu2、在 DNA 序列分析中，以下哪个不是用于序列比对的算法？（）A NeedlemanWunsch 算法B SmithWaterman 算法C BLAST 算法D Fourier 变换算法3、蛋白质结构预测的方法不包括（）A 同源建模B 从头预测C 折叠识别D 随机模拟4、以下哪种不是基因表达数据分析的常用方法？（）A 聚类分析B 主成分分析C 判别分析D 回归分析5、生物信息学中，用于预测蛋白质功能的方法有（）A 基于序列相似性B 基于结构相似性C 基于基因共表达D 以上都是6、在基因组学中，以下哪个不是测序技术？（）A Sanger 测序B 二代测序C 三代测序D 四代测序7、系统发生树构建的方法不包括（）A 距离法B 最大简约法C 最大似然法D 最小二乘法8、以下哪种不是生物信息学中常用的编程语言？（）A PythonB JavaC C+＋D Visual Basic9、以下哪个不是生物信息学在医学领域的应用？（）A 疾病诊断B 药物研发C 医疗美容D 个性化医疗10、生物信息学中，处理大规模数据常用的工具是（）A ExcelB R 语言C SPSSD Word二、填空题（每题 2 分，共 20 分）1、生物信息学是一门融合了生物学、计算机科学和（）的交叉学科。
2、常见的核酸序列格式有 FASTA 和（）。
3、蛋白质的二级结构包括α螺旋、β折叠和（）等。
4、基因芯片技术是一种（）分析技术。
5、序列比对的目的是寻找两个或多个序列之间的（）。
6、人类基因组计划的主要目标是测定人类基因组的（）序列。
7、生物信息学中的隐马尔可夫模型主要用于（）。
8、系统发生分析中，外群的作用是（）。
9、蛋白质相互作用网络分析有助于理解（）。
10、生物信息学数据库可以分为一级数据库和（）数据库。
生物信息学研究岗面试问题及答案
生物信息学研究岗面试问题及答案在生物领域的研究中，生物信息学发挥着重要的作用。
作为一名生物信息学研究岗的申请者，你需要掌握相关的知识和技能，以便成功地应对面试。
下面将为你介绍一些常见的生物信息学研究岗面试问题及答案。
问题一：请简要介绍一下生物信息学是什么？答案：生物信息学是一门研究生物学信息的学科，通过应用计算机科学和统计学等方法，从大规模生物学数据中提取、分析和解释信息。
生物信息学为生物学研究提供了工具和技术，帮助科学家们更好地理解生物系统的结构和功能。
问题二：你在生物信息学领域有哪些研究经验？答案：在这个问题上，你可以谈论你在生物信息学领域的实习或研究经验。
例如，你可以分享你参与的研究项目、使用的分析方法和工具，以及你在研究中获得的成果和发表的论文。
问题三：请说明你对生物信息学中常用的分析工具和技术的了解。
答案：在回答这个问题时，你可以列举一些常见的生物信息学分析工具和技术，例如基因组序列比对工具如BLAST、基因表达分析工具如RNA-seq、蛋白质结构预测工具如SWISS-MODEL等。
你还可以进一步解释你对这些工具和技术的理解和应用经验。
问题四：请谈谈你在编程和数据分析方面的技能。
答案：生物信息学研究中，编程和数据分析技能是至关重要的。
你可以提及你熟练应用的编程语言，如Python、R或Perl，并强调你在编写脚本和自动化数据分析方面的经验。
此外，你可以提及你对数据库和统计学的了解，以及你在处理和解释大规模生物数据方面的能力。
问题五：请解释一下生物信息学中的基因表达分析是什么，并举例说明。
答案：基因表达分析是指通过分析基因在特定组织或条件下的表达水平，来揭示基因功能和调控网络的方法。
例如，我们可以使用RNA-seq技术，通过测量转录本的相对丰度来研究不同组织间的基因表达差异，或者在不同治疗条件下评估基因的表达模式。
问题六：请描述一下你最近参与的生物信息学研究项目。
答案：在回答这个问题时，你可以详细介绍你最近参与的生物信息学研究项目。
山西农业大学选修课汇总表
乒乓球 篮球 羊驼生物学 青年马克思主义理论修养与实践教育 生命教育 管理学原理 体育舞蹈 果树学概论 环境质量评价 地学基础 土壤肥料学 地学基础 食品营养学 公务员考试与录用 植物资源学 民俗学 转基因技术与食品安全 动物性食品工艺学 发酵食品工艺学 动物性食品工艺学 中日文化比较 大学生心理健康 进化生物学 生物伦理学 配合饲养学 动物产品理化检验 动物转基因与克隆 宠物饲养与保健学 生物信息学 生殖生物学 动物生态学原理 动物饲养学 现代物理农业--工程技术概论 观赏植物学 农业标准化概论 植物学概论 动物营养原理及研究技术 果品蔬菜储藏学 食品安全学 功能性食品 数学建模 数学实验 食品辐照与与安全 英美文化入门 英美文学欣赏 食品化学与饮食健康 朋辈心理辅导 大学生心理健康 环境污染与食品安全 遥感导论
马成亮 薛孝恩 陈明华 冀建峰 张国民 刘艳萍 荆永根 郭 瑞 牛铁荃 郭锋 田晓东 王改玲 王日鑫 牛瑞燕 武慧俊 张芸香 赵娇 邢国芳 郝教敏 朱迎春 侯红萍 杨华 白美云 李巧巧 曹果清 梁 琛 曹果清 梁 琛 车向荣 刘 强 陈剑杰 杜荣 李宏全 刘文忠 梁 琛 吕丽华 任有蛇 任有蛇 刘 岐 张延利 车向荣 贺俊林 高润梅 王宏富 徐 静 王瑞云 冯炎 李武峰 王如福 刘亚平 王晓闻 陈晋明 王晓闻 许 女 崔克俭 郝新生 崔克俭 王琳娟 申慧芳 孙灵芝 王 蓉 赵 华 范华 姚 琳 李巧巧 姚琳 程红艳 段永红
杨
华
刘建华 刘建华 张延利
石 石 王
磊 磊 聪
李泽珍 吴凯晋 王福贵
绿色食品概论 农业资源利用与管理 环境污染与人体健康 统计模型原理及其在农业领域的应用 中国古代史 中华传统思想—对话先秦哲学 美学原理 从爱因斯坦到霍金的宇宙 中国古代文学专题 简明实验动物学基础 生物安全 新闻学概论 中国文化概论 食品化学与饮食健康 花卉学 信息检索与利用 农药学概论 市场营销学 基因工程 小动物疾病学 猪病防治 普通动物学 养牛学 草坪学 节水灌溉技术 农业生产机械化 新闻写作思维与技巧 实用理财方法 投资项目评估 货币银行学 现代汉语 区域经济学 经济林栽培 林学概论 玉米育种及制种技术 中药材栽培技术 动物性食品工艺学 食品营养学 大学生创业学 果品营养与保健 园艺植物组织培养 温室的设计与利用 养蜂学 水产养殖 观赏动物养殖与欣赏 草学概论 计算机绘图 西方哲学史 中国哲学史 农业经济管理
生物信息知识点总结高中
生物信息知识点总结高中一、生物信息学的基本概念1. 生物信息学的定义生物信息学是生物学与信息学相结合的新兴交叉学科，它主要以计算机和信息技术为工具，利用数学和统计学的方法，对生物学数据进行分析、整合和挖掘，以揭示生物学规律和发现新的生物学知识。
2. 生物信息学的研究对象生物信息学的研究对象主要包括生物学数据的获取、存储、管理、分析和可视化等方面。
生物学数据可以来自基因组、蛋白质组、代谢组和转录组等多个层面，包括基因序列、蛋白质序列、基因表达数据、代谢产物数据等。
3. 生物信息学的研究内容生物信息学的研究内容主要包括生物数据库的构建与维护、生物信息资源的开发与共享、生物数据的存储与管理、生物数据的分析与挖掘、基于生物信息学的生物学模拟与预测、以及生物信息学软件和工具的开发等。
4. 生物信息学的发展历程生物信息学的发展可以追溯到上世纪50年代，随着第一台电子计算机的出现，科学家们开始将计算机应用于生物学研究。
随着DNA测序技术的发展和生物大数据的爆发，生物信息学得到了迅猛发展，成为当今生物学研究中不可或缺的一部分。
二、生物信息学的基本方法1. 生物信息学的数据获取生物信息学的数据获取主要包括生物学实验数据、生物学数据库数据和公开共享数据等多个来源。
生物学实验数据可以通过生物学实验技术获取，如基因测序、蛋白质质谱和基因表达芯片等。
生物学数据库数据可以通过生物信息学数据库获取，如GenBank、Swiss-Prot、KEGG和GO等。
公开共享数据可以通过公共数据库和数据仓库获取，如NCBI、EBI和DDBJ等。
2. 生物信息学的数据存储与管理生物信息学的数据存储与管理主要包括生物学数据库的构建与维护、生物信息资源的开发与共享、生物数据的存储和管理等方面。
生物学数据库可以是本地数据库和网络数据库，可以使用关系型数据库、非关系型数据库和分布式数据库等技术进行存储和管理。
3. 生物信息学的数据分析与挖掘生物信息学的数据分析与挖掘主要包括生物学数据的统计学分析、生物学数据的数据挖掘与模式识别、生物学数据的生物信息学算法与工具等多个方面。
生物信息学(期末)-生技08
齐齐哈尔大学试卷考试科目: 生物信息学适用对象: 生物技术08本使用学期: 2011—2012—1 第七学期课程编码: 05113019 总分80分共 2 页１）考生须知:２）姓名必须写在装订线左侧, 其它位置一律作废。
３）请先检查是否缺页, 如缺页应向监考教师声明, 否则后果由考生负责。
４）答案一律写在答题纸上, 可不抄题, 但要标清题号。
５）用蓝色或黑色的钢笔、圆珠笔答题。
监考须知: 请将两份题签放在上层随答题纸一起装订。
一、名词解释（每小题3分, 共4小题12分）表达序列标签, 外类群, 开放阅读框, 蛋白质组学二、选择题（每小题1分, 共10小题10分）1.下列哪项不属于人类基因组计划的研究内容（）A.绘制化学图谱、物理图谱B.获得全部人类基因组的序列C.获得转录图谱D.获得人体内全部的蛋白质序列2.图中哪一项为直系同源（）A.HA1和HA2B.HA1和WA2C.HA1和HBD.WA1和WA23.下列软件中哪一个能够用来构建系统发育树的（）A CLUSTALB BLASTC AssemblerD Treeview4.核酸序列增长最快是在哪一时期（）A 1970-1980年B 1980-1990年C 1990-2000年D 2000-2008年5. 研究一条测序获得的DNA序列时首先需要（）A.屏蔽重复序列B.去除序列污染C.查找开放阅读框D.查找密码子偏好性6. 对于序列ATGCCCCGA和序列ATCCGA哪一种是正确的序列对位排列方式（）A ATGCCCCGAAT_CC__GAB ATGCCCCGAAT_CCG__AC ATGCCCCGAAT_CC_G_AD ATGCCCCGAAT_C__G_A7.BLAST系列软件与下列哪一项能够在同一网站中检索到（）A GeneBank数据库B DDBJ数据库C EMBL数据库D CLUSTAL W8.生物信息学数据以什么形式存储（）A.文件系统B.程序软件C.数据库D.手工管理9.下列陈述哪一项是错误的（）A PIR-PSD是国际上最大的蛋白质序列数据库B 数据库的检索分为关键词检索和序列检索C STS是基因组作图时常用的一种图标D ACeDB仅储存秀丽新小杆线虫数据10.在使用CLUSTAL软件进行比对时, 多序列的比对结构中几条序列都相同的核苷酸位点用什么标注（）A 不同的颜色B “*”C “-”D “_”三、判断题（每小题1分, 共10小题10分, 对的画“√”, 错的画“×”）1.华盛顿大学的Phred软件是用来处理数据冗余的（）2.NCBI网站不能用来查询文章（）3.CLUSTAL X有汉化版（）4.EcoCyc是大肠杆菌的知识体系数据库系统（）5. 文昌鱼是人类的五种模式生物之一（）6.生物信息学研究物种信息, 不包括序列（）7.研究一条测序获得的DNA序列时首先应该去除污染序列（）8.双向凝胶电泳技术是蛋白质组研究的关键技术（）9.CAP3是EST序列的拼接软件（）10.氨基酸的顺序决定蛋白质的构象，即蛋白质的一级结构决定蛋白质的二级结构。
生物信息学教学大纲
生物信息学教学大纲一、课程概述生物信息学是一门融合生物学、计算机科学、数学和统计学等多学科知识的新兴交叉学科。
它旨在运用计算方法和工具对生物数据进行获取、存储、管理、分析和解释，以揭示生命现象背后的规律和机制。
本课程将为学生提供生物信息学的基本理论、方法和技术，培养学生运用生物信息学手段解决生物学问题的能力。
二、课程目标1、使学生了解生物信息学的基本概念、发展历程和应用领域。
2、让学生掌握生物信息学中常用的数据类型、数据库和数据格式。
3、培养学生运用生物信息学工具和算法进行数据分析的能力。
4、引导学生运用所学知识解决实际生物学问题，培养创新思维和实践能力。
三、课程内容（一）生物信息学基础1、生物信息学的定义、发展历程和研究内容。
2、生物学基础知识，包括基因组、转录组、蛋白质组等。
3、计算机基础知识，如操作系统、编程语言等。
1、常用的生物数据库介绍，如 NCBI、UniProt、PDB 等。
2、数据库的检索和使用方法。
（三）序列分析1、核酸和蛋白质序列的获取和处理。
2、序列比对算法，如全局比对、局部比对。
3、相似性搜索和同源性分析。
（四）基因组分析1、基因组结构和功能分析。
2、基因预测和注释。
3、比较基因组学。
（五）转录组分析1、 RNAseq 数据分析流程。
2、差异表达基因分析。
（六）蛋白质组分析1、蛋白质结构预测。
2、蛋白质相互作用分析。
1、生物网络的构建和分析。
2、代谢通路分析。
（八）生物信息学应用1、在疾病诊断和治疗中的应用。
2、在农业和环境科学中的应用。
四、教学方法1、课堂讲授：讲解生物信息学的基本概念、原理和方法。
2、实验教学：通过实际操作，让学生掌握生物信息学工具的使用。
3、案例分析：通过实际案例，培养学生解决问题的能力。
4、小组讨论：促进学生之间的交流与合作，培养团队精神。
五、课程考核1、平时成绩（30%）：包括考勤、作业、实验报告等。
2、期末考试（70%）：采用闭卷考试，考查学生对生物信息学知识的掌握程度。
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生物信息学第一章序论1、生物学数据的特点：海量、复杂（A生物体的结构与功能以及生命活动过程本身的多样性B生物学研究的社会学原因，生物学的实验数据无标准词法、句法）2、生物信息学的概念：专指应用信息技术储存和分析基因组测序所产生的分子序列及其相关数据，也称分子生物信息学。
3、生物信息学的发展阶段：A前基因组时代B基因组时代C后基因组时代4、生物信息学的研究现状：A人类基因组B模式生物基因组5、模式生物包括：鼠、拟南芥、玉米、酵母、大肠杆菌6、生物信息学的基本方法：A建立生物数据库B数据库检测C测序分析D统计模型E算法7、生物信息学的前沿技术：A数据管理技术B数据仓库，数据挖掘与数据库的知识发现技术C图像处理与可视化技术8、我国生物信息学研究的发展方向：A建立国家生物医学数据与服务系统B人类基因组的信息结构分析C功能基因组相关信息分析D研究遗产密码起源与生物进化（尤其是分子进化）的过程与机制9、生物信息学的应用——基因组分析：A将已知基因组的序列与功能联系起来B从基于常规克隆的基因分类转向基于序列及功能分析研究的基因分类C从组织与组织之间的比较来研究功能基因组与蛋白质组D从单个基因致病序列转向多个基因致病机制的研究E以基因组与蛋白质组的结构与功能关系来预测三级结构与功能，并从三级结构与功能反推可能的序列。
第四章人类基因组计划1.人类基因组计划(human genome project, HGP)是美国、英国、法国、德国、日本和我国科学家共同参与了这一预算达30亿美元的人类基因组计划。
美国人的贡献率最大，承担了54%，其次是英国，承担了33%，日本为7%，法国为2.8%，德国为2.2%，中国科学家承担了1%的测序任务。
（1990-2003）2.分子生物信息数据库种类：①基因组数据库；②核苷酸和蛋白质一级结构序列数据库；③生物大分三维空间结构数据库；④二次数据库。
3.基因组数据库：GDB和AceDB4.序列数据库的组成：序列数据（来源：来自核苷酸和蛋白质序列测定）和注释信息（来源：一部分由计算机程序分析生成；一部分则依靠生物学家通过查阅文献资料而获得）。
5.国际三大主要核苷酸序列数据库：EMBL (Eurpo Molecular Biology Laboratory)GenBackDDB J (DNA Date Base of Japan)6.GenBack和EMBL的数据库格式：机构；（2）SWISS-PROT和TrEMBL数据库瑞士日内瓦大学创建，目前由SBI和EBI 共同维护。
8.PIR的构成：PIR1 :序列已验证，注释最为详尽；PIR2：包含尚未确定的冗余的序列；PIR3：尚未加以验证，也未加注释；PIR4：包括各种渠道获得的序列，既未验证，也无注释。
9.SWISS-PORT数据库最为常用，它包括：结构域，功能为点，跨膜区域，二硫键位置，翻译后修饰，突变体等。
10.蛋白质数据库PDB(Protein Data Bank)的测定技术：晶体衍射方法和多维核磁共振溶液构象测定方法11.PDB数据库文件存放方式：文本文件方式（每个分自个用一个独立的文件）12.PDB的内容：（1）基本注释信息：包括原子坐标外、物种来源、化合物名称、结构递交者以及相关问文献等。
（2）结构有关的数据：分辨率、结构因子、温度系数、蛋白质主链数目、配体分子式、金属离子、二级结构信息、二硫键位置等。
13.蛋白质结构分类包括的层次：折叠类型、拓扑结构、家族超家族、结构域、二级结构、超二级结构。
14.主要的蛋白质分类数据库：SCOP和CATH。
15.SCOP(Structure dassification of Protein)分为以下七类：α型、β型、α/β型(螺旋和折叠交替出现）、α+β型（螺旋和折叠连续出现）、外结构域蛋白质、膜蛋白质和细胞表面蛋白质、小蛋白。
16.CATH分为以下四类：α为主类、β为主类、α/β类、低二级结构。
17.低二级结构:二级结构成分含量很低的蛋白质结构。
18.CATH分类数据：（1）CATH数据库的分类基础是蛋白质结构域。
（2）第二个分类依据为由α螺旋和β折叠形成的超二级结构排列方式，而不考虑它们之间的直接关系。
（3）第三个层次为拓扑结构即二级结构的形状和二级结构间联系。
（4）第四个层次为同源性，它是先通过序列比较然后再用结构比较起来确定。
19.二次数据库：以基因组序列和结构数据库为基础，结合文献研究而开发的具有特色，便于使用的数据库。
20.二次数据库有两个：E.coli基因组数据库和真核生物基因调控转录因子数据库。
21.Prosite数据库实际包括两个数据库文件：数据库文件Prosite和说明文件PrositeDoc.22.PA行给出功能位点的序列模式实例：[GSK]-F-X(2)-[LIVNF]-X(4)-[RKFQA]-X(2)-[RST]-X-[GA]-X-[KN]-P-X-T可能模式：GFXXLXXXXRXXRXGXKPXT23.蛋白质结构的二次数据库包括两种（1）：蛋白质家族数据库（Families of Structurall y Similar Proteins ,FSSP）：蛋白质家族数据库中的蛋白质通过序列结构比对进行分类。
（2）蛋白质二级结构构象参数数据库（Pefinition of Secendary Structure of Proteins , DSS P）：DSSP数据库根据PDB的原子坐标计算每个氨基酸的二级结构构想参数，包括氢键，主键和侧链二面角，二级结构类型等。
第五章数据查询和数据库搜索1数据库查询（database query）：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。
数据库搜索（database search）：是指通过特定相似性比对算法，找出核酸或蛋白质序列数据库中与检测序列具有一定程度相似性的序列。
它们的区别：在生物信息学中，数据库搜索专门针对核酸和蛋白质序列数据库而言，其搜索对象不是数据库的注释信息，而是序列信息。
2．Entres数据库查询系统Entres是美国国家生物技术信息中心NCBI的Entres的使用方法：（1）进入主页/（2）检索栏填入查询内容，点击Go按钮，即可得到各种相关种数据信息（3）点击nuleotide得到序列list，选择编号查看（4）点击protein得到序列list，选择编号查看3 Entres的功能Limits（限定范围）限定输入的关键词在某个查询范围内，如编号、代码、提交日期等Preview/Index（预览查询结果）输入关键词后，只列出查询到的数据条目数，提高查询速度，初步了解查询结果，缩小查询范围Histry（查看查询记录）查看查询过程的记录Clipboard（操作剪贴板）选择所需查询结果清单list，选择to clipboard，点击send to 按钮Detail显示你的搜索策略4．几个缩写STS：测序标签位点GSS：基因组综述序列EST：表达序列标签5．Entres系统的特点：（1）使用十分方便：通过超文本链接把不同类型的数据库有机结合，实现不同类型的数据库直接转入（2）把数据库和应用程序结合在一起6．SRS是sequence retrieval system的缩写，由欧洲分子生物学实验室开发SRS主页start进入系统三种查询：快速方式、标准方式、扩展方式扩展查询的功能：Library page：数据库选择Query form：查询方式Tools：提供可用的分析工具Results：查询结果管理Projects：存储查询过程 View：显示管理7．SRS系统的特点：（1）统一的用户界面（2）高速的查询功能（3）灵活的指针链接（4）方便的程序接口（5）开放的管理模式（6）统一的开发平台8．检测序列：新测定的，希望通过数据库搜索确定其性质或功能的序列目标序列：通过数据库搜索得到的和检测序列具有一定相似性的序列9．同源性的意义具有共同祖先。
两个物种中有两个性状满足下列任一条件，就可称为同源性状：（1）它们与这些物种的祖先类群中所发现的某个性状相同（2）它们是具有祖先一后裔的不同性状10．同源序列和相似性同源序列：是指某一共同祖先经趋异进化而形成的不同序列相似性：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或蛋白质残基序列所占比例的高低相似性大于百分之五十，可能推测是同源序列相似性小于百分之二十，难以确定或者根本无法确定其是否具有同源性10．局部相似性和整体相似性序列比对的数学模型分为两类：第一类，整体比对（从全长序列出发，考虑序列的整体相似性）第二类：局部比对（考虑序列部分区域的相似性）11．如何选择比对模型：（1）整体相似性比对：对于高度相似序列，具有显著优势，有利于后续的蛋白质预测工作（2）局部相似性比对：对于具有相当大的保守性蛋白质功能位点比整体比对具有更高的灵敏高，其结果更具有生物学意义12．序列比对的用途：（1）用于系统发育分析：反应进化关系（2）结构预测：推测结构相似性（3）序列基鉴定：鉴定中潜在的序列和基序（4）功能预测：同源序列功能相似性13．Blast是basic local alignment search tool 的缩写，意为基本局部相似性比对搜索工具14．Blast算法的基本思路：首先找出检测序列和目标序列之间相似性程度最高的片段，并作为内核向两端延伸，以找出尽可能长的相似性序列片段15．Blast检测序列和数据库类型：Blast p检测序列为蛋白质，数据库类型为蛋白质；Blast n检测序列为核酸，数据库类型为核酸；Blast x检测序列是核酸，数据库类型是蛋白质；T Blastn检测序列是蛋白质，数据库类型是核酸；T Blastx检测序列是核酸，数据库类型是核酸16．Blast程序的选择：自己画第六章序列的同源性比较及分子的系统和分子进化分析1.分子进化研究：具有天然数量特征的氨基酸序列和核甘酸序列，加序列分析程序。
2.相似序列的获得（BLAST程序的选择）：（1）BLASTp，通过比较查询蛋白质序列与蛋白质数据库中的已知序列，寻找同源蛋白质序列并推导其功能。
蛋白质序列→BLASTp→比较查询序列与蛋白质数据库中已知序列→推导可能的蛋白质功能；（2）t BLASTn，通过六框翻译，比较查询蛋白质序列与DNA数据库中序列（翻译成蛋白质序列），寻找同源核苷酸序列。
蛋白质序列→t BLASTn→比较DNA序列→推导可能的蛋白质数据库中的六框翻译核苷酸序列→输出文件分析；（3）BLASTn，比较查询序列与DNA数据库中的已知序列，寻找同源核苷酸序列。
核酸序列→BLASTn→比较查询序列与DNA数据库中的已知序列→输出文件分析；（4）BLASTx，通过六框翻译，比较查询核苷酸序列（翻译成蛋白质序列）与蛋白质数据库中的已知序列，寻找同源蛋白质序列。