生物信息
生物信息学概念与主要内容
生物信息学概念与主要内容生物信息学是一门交叉学科，它综合运用了生物学、计算机科学、数学和统计学等多个学科的理论和方法，来研究和分析生物分子（如 DNA、RNA 和蛋白质）的结构、功能、演化以及它们之间的相互关系。
生物信息学的主要内容包括以下几个方面：1. 基因组学：基因组学是生物信息学的核心领域之一。
它涉及基因组的测序、组装、注释和比较分析。
通过基因组学的研究，可以了解生物体的基因组结构、基因功能、基因表达调控等信息。
2. 转录组学：转录组学关注的是转录水平上基因表达的研究。
它包括对 RNA 转录本的测序、表达量分析、差异表达基因的鉴定等。
转录组学有助于理解基因在不同条件下的表达模式和调控机制。
3. 蛋白质组学：蛋白质组学研究蛋白质的表达、结构、功能和相互作用。
它包括蛋白质的鉴定、定量分析、蛋白质-蛋白质相互作用网络的构建等。
蛋白质组学对于揭示蛋白质的功能和生物学过程具有重要意义。
4. 生物信息学算法和工具：生物信息学涉及到大量的数据处理和分析，因此需要开发各种算法和工具来处理和解读生物数据。
这些工具包括序列比对算法、基因注释工具、蛋白质结构预测算法等。
5. 数据库和知识库：生物信息学依赖于各种生物数据库和知识库，这些数据库存储了大量的生物分子数据、文献信息和实验结果。
例如，基因组数据库（如 GenBank）、蛋白质数据库（如 PDB）等。
6. 系统生物学：系统生物学是将生物信息学与系统科学相结合的学科领域。
它旨在研究生物系统中各个组成部分之间的相互作用和调控机制，从而构建生物系统的模型和网络。
总的来说，生物信息学为生物研究提供了强大的计算和数据分析工具，帮助科学家更好地理解生物分子的结构、功能和相互关系，进而推动生命科学的发展。
《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。
生物学中的生物信息学知识点
生物学中的生物信息学知识点生物信息学是生物学和信息学的交叉学科，将计算机科学、统计学和数学等方法应用于生物学的研究中，以解决生物大数据处理、基因组学、蛋白质组学和生物信息分析等领域的问题。
下面将介绍生物信息学的几个重要知识点。
1. DNA、RNA和蛋白质序列分析DNA、RNA和蛋白质是生物体中三种重要的生物分子，它们的序列信息对于理解生物体的功能和进化有着重要意义。
生物信息学通过各种序列分析方法，如序列比对、序列搜索和序列模式识别，可以揭示DNA、RNA和蛋白质的结构、功能和相互作用等信息。
2. 基因组学和转录组学基因组学是研究生物体基因组的结构和功能的学科。
生物信息学在基因组学领域中发挥着关键作用，能够进行基因组测序、基因注释和基因调控网络的分析。
转录组学是研究生物体基因在特定的时间和空间上的表达模式和调控机制的学科，生物信息学可通过基于高通量测序技术的转录组数据分析，揭示基因表达的规律和调控网络。
3. 蛋白质结构预测和功能注释蛋白质是生物体中最重要的功能分子，其结构与功能密切相关。
通过生物信息学方法，如蛋白质结构预测和功能注释，可以推测蛋白质的结构和功能。
这对于理解蛋白质的生物学功能、药物设计和疾病的研究具有重要意义。
4. 基因调控网络分析生物体内的基因调控网络是复杂的，涉及到多个基因和调控元件的相互作用。
生物信息学可以通过整合转录组、表观基因组学和蛋白质互作数据等信息，构建和分析基因调控网络，揭示基因调控的机制和关键节点。
5. 生物序列和结构数据库为了方便生物信息学研究者进行序列和结构信息的存储和检索，建立了多个公共数据库，如GenBank、Uniprot和PDB等。
这些数据库包含了大量的生物序列和结构数据，为生物信息学研究提供了重要的资源。
6. 高通量测序技术及其数据分析高通量测序技术的出现使得获取生物序列信息的速度大大提高。
生物信息学通过批量处理和分析测序数据，揭示基因组的结构、功能和进化信息。
生物信息学专业学什么
生物信息学专业学什么生物信息学是一门交叉学科，结合了生物学、计算机科学和统计学的知识，旨在开发和应用计算工具和方法来解决生物学研究中的问题。
这个领域涉及到大规模的生物数据分析、基因组学、蛋白质组学以及生物信息学算法的开发和应用。
在这个数字时代，生物信息学在生物学研究和医学领域起着至关重要的作用。
学科概述生物信息学专业需要掌握生物学、计算机科学和统计学的基本理论和知识，并将其应用到生物信息学的研究和应用中。
主要的学科内容包括：1.蛋白质、基因和DNA序列的分析。
2.基因组学和转录组学的研究。
3.生物数据库的搭建和管理。
4.生物信息学算法和工具的开发。
5.生物信息学在基因工程和药物研发中的应用。
同时，学生还需要学习计算机程序设计、数据库管理、算法分析等相关的计算机科学和统计学知识，以及生物学实验的基本操作技能。
学习目标学习生物信息学专业的目标主要有以下几个方面：1.掌握基本的生物学理论和知识，理解生物学研究中的基本问题和挑战。
2.熟悉常用的生物数据库和工具，能够使用它们进行基因和蛋白质序列的分析。
3.熟练掌握计算机科学和统计学的基本理论和技术，能够开发和应用生物信息学算法和工具。
4.理解生物信息学在基因工程、药物研发和医学中的应用，并具备解决相关问题的能力。
5.具备科学研究的基本素养，能够进行生物信息学实验并分析实验结果。
就业方向生物信息学专业毕业生可以在多个领域找到就业机会，包括学术界、医药公司、生物科技公司、生物医药研究机构、政府部门等。
具体的就业方向包括：1.生物信息学研究员：在学术界从事生物信息学研究，开展研究项目并发表学术论文。
2.生物数据库管理员：负责搭建和管理生物数据库，维护数据的完整性和安全性。
3.生物信息分析师：使用生物信息学工具和算法对生物数据进行分析，提取有用的信息。
4.生物信息技术支持工程师：提供生物信息学工具和系统的技术支持和维护。
5.生物信息学项目经理：负责领导和管理生物信息学项目，确保项目按时完成，并满足客户需求。
生物信息研究生考试科目
生物信息研究生考试科目
一般来说，生物信息研究生考试科目包括以下几个方面：
1. 生物学基础知识：包括生物化学、细胞生物学、遗传学、生物信息学、分子生物学、生态学等。
这些科目主要考查学生对生命科学的基础概念和原理的理解。
2. 计算机科学基础知识：包括计算机程序设计、数据结构与算法、数据库原理与应用、操作系统等。
这些科目主要考查学生在计算机科学方面的基本知识和能力。
3. 数学与统计学基础知识：包括线性代数、概率论与数理统计、数值计算等。
这些科目主要考查学生在数学和统计学方面的基础知识和能力。
4. 生物信息学方法与应用：包括序列分析、蛋白质结构与功能预测、基因表达数据分析、系统生物学等。
这些科目主要考查学生对生物信息学方法和应用的理解和掌握能力。
此外，还可能包括英语写作与口语、科研方法与文献阅读等相关科目。
具体考试科目可能根据不同学校和教育机构的要求而有所差异。
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。
高考专业选择：生物信息学4篇
高考专业选择：生物信息学高考专业选择：生物信息学精选4篇（一）生物信息学是一门综合了生物学、计算机科学和统计学的学科。
它研究如何利用计算机技术和数学模型来解析和解释生物学数据，从而更好地理解生物体系的结构和功能。
在当今的科技发展中，生物信息学在基因组学、蛋白质组学、系统生物学等领域扮演着重要的角色。
选择生物信息学专业的理由有以下几个方面：1. 需求量大：随着生物医学研究和基因技术的迅猛发展，对生物信息学专业人才的需求大幅增加。
毕业后可能会有很多的就业机会。
2. 跨学科研究：生物信息学涉及许多学科领域的知识，比如生物学、计算机科学、数学等。
这使得生物信息学专业具有非常广阔的跨学科研究空间，可以更好地理解生物体系并解决生物问题。
3. 动态发展：生物信息学是一个快速发展的领域，新的技术和方法不断涌现。
选择生物信息学专业可以接触到最新的科研进展和技术，保持学科前沿。
4. 良好就业前景：生物信息学专业人才在生物科技公司、医药研究机构、生物信息公司等方面有较好的就业前景。
毕业后可以从事基因测序、蛋白质结构预测、药物研发、生物信息分析等工作。
当然，选择专业还是要结合个人的兴趣、能力和未来的职业规划来考虑。
如果你对生物学和计算机科学都感兴趣，并且喜欢解决生物问题的方式，生物信息学可能是一个不错的选择。
同时，你也可以进一步了解生物信息学专业的培养方案、就业前景等方面的信息，来作出更准确的选择。
高考专业选择：生物信息学精选4篇（二）选择城市规划作为高考专业具有以下几个理由：1.工作前景广阔：随着城市化的不断推进，城市规划师的需求也越来越高。
城市规划是解决城市发展中面临的问题的重要途径，包括土地利用规划、交通规划、环境规划等。
未来城市规划师将在城市发展、社会建设和环境保护等方面发挥重要作用。
2.学科知识丰富：城市规划是一门综合性的学科，涵盖了城市设计、地理、环境科学、经济学等多个学科的知识。
学习城市规划可以拓宽自己的知识广度，培养批判性思维和解决问题的能力。
生物信息学
生物信息学邱萌琳11216108一、定义与简介生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。
它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。
二、经历阶段前基因组时代（20世纪90年代前）这一阶段主要是各种序列比较算法的建立、生物数据库的建立、检索工具的开发以及DNA和蛋白质序列分析等。
基因组时代（20世纪90年代后至2001年）这一阶段主要是大规模的基因组测序，基因识别和发现，网络数据库系统地建立和交互界面工具的开发等。
后基因组时代（2001至今）随着人类基因组测序工作的完成，各种模式生物基因组测序的完成，生物科学的发展已经进入了后基因组时代，基因组学研究的重心由基因组的结构向基因的功能转移。
这种转移的一个重要标志是产生了功能基因组学，而基因组学的前期工作相应地被称为结构基因组学。
三、生物信息学发展简介生物信息学是建立在分子生物学的基础上的，因此，要了解生物信息学，就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解。
研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始，1866年孟德尔从实验上提出了假设：遗传因子是以生物成分存在，1871年Miescher 从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸（DNA），在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前，人们仍然认为染色体蛋白质携带基因，而DNA是一个次要的角色。
1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律，即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等，腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等。
与此同时，Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构。
1953年James Watson 和FrancisCrick在Nature杂志上推测出DNA的三维结构（双螺旋）。
生物信息学
13
（二）基因组时代的生物信息学
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，大大提高了管理和利用海量数据的能力。
16 U. Wash (Hood LAB) 14,15
人类基因组计划准备用15年时 间投入30亿美元，完成人全部 24(22+X+Y)条染色体中3.2×109个 碱基对的序列测定，主要任务包 括做图（遗传图谱＼物理图谱以 及转录图谱的绘制）、测序和基 因识别，其根本任务是解读和破 译生物体的生老病死以及与疾病 相关的遗传信息。
Non-coding DNA 约60% 约40% 分散重复序列
假基因
基因片段
内含子
串联重复序列/ 成簇重复序列
估计10万→最初公布3.5万→目前研究确定2.45万
24
结构基因组学时期
生物信息学的研究
25
主要的数据库资源
核酸序列数据库主要有GenBank, EMBL, DDBJ等. 蛋白质序列数据库主要有SWISS-PROT, PIR, TrEMBL等，
21
我国对人类基因组计划的贡献
No Center Region 1,6,9,10,13,20,22,X (Clones from Wash U) 2,3,4,7,11,15,18,Y 5,16,19 1,2,3,X 21,18,11q 8,21,X Most of 14 3p 10 17,21,X 21, reg of 9 8 2,6,8,22,21 Total 900 250 230 160 50 85 30 50 6.9 6 23 30 2671 2671Mb 11 27 4663Kr 2950Kr 75 Size(Mb) 850 6/1-8/31/99 Actual K 1300 837 865 687 462 136 180 100 12.5 5 40 12 Projected Kr Proj Accum. Genbank Kr 4/1-11/30/99 Mr. 4/99-3/00 941 296 559 461 261 195 32 118 12.5 4200 2900 2300 2100 660 520 180 300 >100 150 40 50 137 110 40 13687Kr >12 8 7.9 6.4 3.1 2.1 1.5 1.4 0.5 0.45 0.3 0.3 0.29 0.23 0.17 32.64Mr 1 Sanger Centre 2 WIBR 3 Wash U 4 JGI 5 Baylor 6 Riken 7 IMB 8 Genoscope 9 U. Wash (Olson) 10 Beijing 11 GTC (Smith) 12 MPIMG 13 GBF 14 Stanford (Davis) 15 Keio
生物信息学基础知识
生物信息学基础知识生物信息学是一门交叉学科，将计算机科学与生物学相结合，致力于利用计算机技术和统计学方法分析、理解和解释生物学数据。
本文将介绍生物信息学的基础知识，包括DNA、RNA、蛋白质序列、基因组、生物数据库和生物信息学工具等内容。
一、DNA和RNADNA和RNA是生物体内两种关键的生物分子。
DNA（脱氧核糖核酸）是遗传信息的载体，它由四种碱基（腺嘌呤、胸腺嘧啶、鸟嘌呤和胞嘧啶）组成。
RNA（核糖核酸）则在基因表达中发挥重要作用，它的碱基组成与DNA类似，但是胸腺嘧啶被尿嘧啶取代。
二、蛋白质序列蛋白质是生物体内重要的功能分子，其序列决定了其结构和功能。
蛋白质序列由氨基酸组成，氨基酸的种类决定了蛋白质的性质。
生物信息学通过分析蛋白质序列，可以预测其结构和功能，为生物学研究提供重要参考。
三、基因组基因组是生物体内所有基因的集合。
生物信息学通过基因组测序技术，可以获取生物体的全部基因序列。
基因组的解析和比较有助于研究基因的进化、功能和调控，以及人类遗传病的研究。
四、生物数据库生物数据库是存储生物学数据的重要工具。
其中包括基因序列、蛋白质序列、基因组序列、蛋白质结构等数据。
常用的生物数据库有GenBank、UniProt、ENSEMBL等。
生物信息学家通过访问这些数据库，可以获取所需的生物学数据，并进行进一步的分析和研究。
五、生物信息学工具生物信息学工具是进行生物学数据分析的软件和算法。
常用的生物信息学工具有BLAST、ClustalW、EMBOSS等。
这些工具可以用于基因序列比对、蛋白质结构预测、基因表达分析等。
生物信息学家通过运用这些工具，可以从大量的生物学数据中提取有用信息，并进行生物学研究。
结语生物信息学的基础知识对于理解和解释生物学数据具有重要意义。
通过对DNA、RNA、蛋白质序列、基因组、生物数据库和生物信息学工具的学习，我们能够更好地利用计算机技术和统计学方法来研究生物学问题。
希望本文对你了解生物信息学提供一些帮助，并激发你进一步学习和探索的兴趣。
生物信息的概念及分类
生物信息的概念及分类生物信息是指在生物科学研究中应用信息学、计算机科学和统计学方法，以及相关技术和工具，对生物学数据进行收集、存储、分析和展示的一门学科。
生物信息领域广泛涉及基因组学、蛋白质组学、转录组学、代谢组学等多个学科领域，为生物学研究提供了大量有价值的信息，推动了生命科学的发展和进步。
依据研究对象，生物信息可以分为基因组学、蛋白质组学、转录组学、代谢组学等不同分类。
基因组学是研究组织和生物体的基因组结构、基因组序列、基因组大小、基因编码等特征和功能。
它主要关注基因组的组织、特征和功能，并通过高通量测序技术获取基因组序列信息。
基因组学在研究个体间的遗传差异、基因的功能以及疾病的遗传性等方面发挥了重要作用。
蛋白质组学是研究生物体的所有蛋白质的结构、表达、功能和相互作用的学科。
蛋白质质谱学和蛋白质芯片技术是蛋白质组学的主要研究方法。
蛋白质组学的发展有助于揭示蛋白质的功能和调控机制，深入了解生物体内部的生命过程。
转录组学是研究生物体所有基因的总体表达模式和转录产物的组成及功能的学科。
通过转录组学研究，可以了解不同生理状态下的基因表达差异，为生物体的功能研究提供重要的依据。
转录组学的技术主要有基因芯片技术和高通量测序技术等。
代谢组学是研究生物体内代谢物的结构、组成、代谢通路及其与基因表达和蛋白质表达之间的相互关系的学科。
代谢组学的技术主要包括质谱技术和核磁共振技术等。
通过代谢组学研究，可以揭示生物体代谢状态的变化与疾病之间的关系，对疾病的诊断和治疗提供重要参考。
此外，还有与生物信息密切相关的分子进化学、系统生物学、计算生物学等学科。
分子进化学通过比较生物种群间DNA或蛋白质序列的异同，研究生物进化过程和机制。
系统生物学通过构建生物系统的计算模型和网络，研究生物体的整体结构、功能和调控机制。
计算生物学则利用计算机模拟和建模的方法，研究生物体内的复杂生命现象和生物体间的相互作用。
生物信息作为交叉学科，与生物学、计算机科学、数学、统计学等多个学科密切相关，通过整合和应用这些学科的理论和技术，能够更好地理解生物体及其功能，对疾病的研究和治疗提供重要的帮助和指导。
生物信息技术
蛋白质组
• 细胞中所有蛋白质的表 达及其相互作用 • 蛋白质组研究的核心内 容是蛋白质的表达、修饰与 功能
代谢组
• 细胞中代谢物的种类、 数量及其变化规律 • 代谢组研究的核心内容 是代谢途径的调控与疾病发 生发展
生物信息学
• 生物学、计算机科学、 信息工程等多学科交叉领域 • 研究生物分子信息的获 取、处理、分析与解释
02
基因组学与生物信息技术
基因组学的研究内容与方法
基因组学的研究内容
• 基因的定位与识别 • 基因的结构与功能研究 • 基因的表达与调控机制
基因组学的研究方法
• 基因测序技术 • 基因克隆与表达技术 • 基因芯片与蛋白质组学技术
基因组数据库及其应用
基因组数据库的类型与特点
• 基因组序列数据库：如GenBank、EMBL、DDBJ等 • 基因表达数据库：如GeneExpress、ArrayExpress等 • 蛋白质组数据库：如PRIDE、PeptideAtlas等
个性化医疗的概念
• 基于个体基因信息的疾病诊断与治疗 • 药物剂量与疗效的个体化调整
个性化医疗的需求
• 疾病诊断的精确性与早期发现 • 疾病治疗的个性化与精准化 • 药物研发的针对性与高效性
基因组学在个性化医疗中的应用
基因组学在个性化医疗中的方法与策略
• 基因测序与个体基因信息分析 • 基因变异与疾病关联研究 • 基因治疗与药物研发
基因治疗技术的挑战与突破
• 基因传递效率的提高 • 基因安全性的保障 • 基因治疗靶点的精准选择
基因编辑技术的应用
基因编辑技术的发展历程
• CRISPR/Cas9技术 • ZFN技术 • TALEN技术
基因编辑技术在基因治疗中的应用
生物信息学本科就业
生物信息学本科就业生物信息学是运用计算机科学和数学技术解决生物学问题的交叉学科，在随着生物大数据的兴起和技术的发展下，逐渐成为了人们关注的焦点。
那么在生物信息学本科学位取得之后，我们有哪些就业方向呢？1. 基础科学研究机构由于生物信息学本身是一门基础学科，因此在基础科学研究机构里，生物信息学专业的毕业生有着广阔的发展空间。
他们可以参与植物、动物、微生物生物体高通量数据的采集、加工和分析，从而发掘生物科学新的领域和方向。
2. 生物医学与药物开发公司生物医疗公司和药物开发公司的研究与开发需要专业的生物信息分析技术的支持。
在这样的公司中工作，生物信息学专业毕业生可以负责数据分析和模型验证，从而加速新药研发和临床试验的进展。
3. 生物技术与生物工程公司生物技术和生物工程公司的工作涉及到人工合成生物材料和制造生物制品的高科技研发。
生物信息学专业毕业生在这样的公司中可以通过计算生物学的技术，提供新的思路，改善产品的性能和品质。
4. 互联网医疗、健康管理等服务公司互联网保健和医疗服务公司开发的软件和应用属于你的手机和电脑上的保健咨询，线上问诊和健康监测。
生物信息学专业毕业生可以在这样的公司中负责数据的处理、结构设计和算法开发，从而提高产品的质量和性能，让医疗系统更高效，更急救。
5. 科学出版与科技媒体社区在生命科学的领域里，科学出版和科技媒体社区起着极其重要的作用，生物信息学专业毕业生可以在这样的机构中运用他们的技能和知识，从事科学写作和出版，通过编写科技新闻、科学指南、科普读物等形式将生物信息学的门槛降低。
生物信息学专业毕业生可以通过科普作品的创作，以及科普大会、风趣感人的口语陈述,提高公众的科学素质。
总之，生物信息学作为一门科技交叉学科，在未来的生物科技时代将会更加重要，同时它也为广大生物信息学专业毕业生提供了广阔的就业机会。
生物信息学专业毕业生们需要根据自身的兴趣、专业知识和能力，结合未来的就业趋势，勇敢追求自己的梦想和目标。
生物中的信息种类
生物中的信息种类
生物中的信息种类主要包括：
1.遗传信息：涉及DNA序列、蛋白质序列、蛋白质结构和功能，这些信息在后
代生长发育过程中，通过DNA转录给RNA，后翻译成特异的蛋白质，以执行各种生命功能。
2.物理信息：包括生态系统中的光、声、温度、湿度、磁场等，通过物理过程
传递的信息。
3.化学信息：在生命活动中，生物产生的一些可以传递信息的化学物质，如植
物的生物碱、有机酸等代谢产物，以及动物的性外激素等。
4.行为信息：动物的特殊行为，如蜜蜂跳舞、鸟类的“求偶炫耀”等，这些动作
也能够向同种或异种生物传递某种信息。
5.营养信息：虽然搜索结果中未直接列出营养信息，但在生态系统中，营养信
息的传递也是信息传递的一种形式。
.。
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。
生物信息学笔记
生物信息学笔记摘要：1.生物信息学的概念及发展历史2.生物信息学的研究领域3.生物信息学的主要应用4.生物信息学的意义和前景正文：生物信息学是一门跨学科的科学，涵盖了生命科学、计算机科学以及相关领域。
其核心目标是研究和解决生物学问题，利用计算机技术和信息技术对生物数据进行处理、分析和挖掘，以获取生物学知识。
本文将简要介绍生物信息学的概念、发展历史、研究领域、主要应用以及意义和前景。
一、生物信息学的概念及发展历史生物信息学一词起源于20世纪50年代的分子生物学领域，随着DNA结构的揭示和分子生物学的发展，科学家们开始利用计算机技术来处理和分析生物学数据。
自那时以来，生物信息学逐渐成为一门独立的学科。
在其发展过程中，生命科学、计算机科学以及其他相关领域的交叉融合为生物信息学的发展提供了源源不断的动力。
二、生物信息学的研究领域生物信息学的研究领域广泛，包括分子生物学与细胞生物学、生物物理学、脑和神经科学、医药学、农林牧渔学、分子和生态进化等。
这些领域相互交织，共同推动生物信息学的发展。
三、生物信息学的主要应用1.生物信息学数据库：数据库建设、数据库整合和数据挖掘。
2.序列分析：序列比对、基因序列注释。
3.其他主要应用：比较基因、基因功能预测、蛋白质结构预测等。
四、生物信息学的意义和前景生物信息学在生物学研究中的应用越来越广泛，对于解析生物学问题、揭示生物学规律具有重要意义。
随着基因组学、蛋白质组学等组学技术的发展，生物信息学在生物医学、农业、环境保护等领域发挥着越来越重要的作用。
在未来，生物信息学将继续发挥着关键作用，为生命科学研究提供强大的支持。
总之，生物信息学作为一门交叉学科，在生命科学和计算机科学等领域具有重要地位。
它的发展推动了生物学研究的进步，为人类解决一系列生物学问题提供了新的思路和方法。
生物信息学及其应用
生物信息学及其应用生物信息学是一门集计算机科学、数学、生物科学和统计学于一体的交叉学科，它研究的是生物分子（如DNA、RNA、蛋白质等）的序列、结构、功能等信息。
随着生物学研究的深入，生物信息学在生物技术、药物研究、农业生产、医学诊断等方面有着广泛的应用。
一、生物信息学的发展历程生物信息学的发展可以追溯到20世纪60年代，当时生物化学家、计算机科学家和数学家等跨学科合作，研究生物分子的结构和功能，并建立了第一个生物信息学数据库——蛋白质数据银行（Protein Data Bank，PDB）。
之后，基因库和蛋白质库陆续建立起来，为生物信息学的研究提供了基础资料。
随着计算机技术和生物学研究的进步，生物信息学的研究不断深入。
在20世纪90年代，基因组计划的启动极大地推动了生物信息学的发展。
人类基因组计划的完成，标志着生物信息学进入一个新阶段。
目前，生物信息学是一个成熟的学科，各种数据库、软件和算法不断涌现，为生物领域带来了革命性的变化。
二、生物信息学的应用领域1.药物研究生物信息学在药物研究中有着广泛的应用。
以抗肿瘤药物为例，科学家可以利用生物信息学技术，寻找和筛选出能够靶向肿瘤的分子。
生物信息学还可以帮助科学家预测药物在人体内的代谢途径、毒性等信息，为药物研发提供更准确的预测和评估。
2.农业生产生物信息学在农业生产中同样有着重要的应用。
例如，利用生物信息学可以分析作物基因组中的重要基因，预测其表达模式、作用方式等信息，进而研发出更抗病、更高产的作物品种。
此外，生物信息学还可以帮助农民在作物生长过程中及时发现和治疗疾病，提高农作物产量和质量。
3.医学诊断生物信息学可以帮助诊断医师找出与疾病相关的基因，并预测病人对特定药物的反应。
利用生物信息学技术，可以对病人的DNA序列进行分析，发现基因突变等异常情况，为疾病的早期检测和预防提供依据。
三、生物信息学的研究方法1.序列比对序列比对是生物信息学中最基本的研究方法之一。
生物信息分析
生物信息分析生物信息分析是一门综合学科，它涵盖了生物学、计算机科学和统计学等多个学科领域。
生物信息学家利用计算机和统计学的方法来研究和解读生物学数据。
这项工作的目的是提取、分析和解释生物数据中隐藏的模式和信息，以帮助我们更好地理解生物体系的结构和功能。
生物信息分析的核心是基因组学。
通过对DNA序列和结构的分析，生物信息学家可以了解基因如何编码蛋白质，并推测其功能。
此外，生物信息学还可以帮助研究者鉴定和比较不同组织和个体之间的基因差异，从而研究遗传变异与疾病之间的关系。
生物信息分析还可以应用于蛋白质组学研究。
蛋白质是生物体内的重要分子，它们在细胞代谢、信号传递和调控等过程中起着关键作用。
通过对蛋白质序列和结构的分析，生物信息学家可以预测蛋白质的功能，并研究蛋白质与其他分子的相互作用。
生物信息分析还可以用于研究组学。
组学是研究生物体内分子组成、结构和功能的学科。
通过对大规模生物学数据集的分析，生物信息学家可以鉴定和比较不同条件下的基因和蛋白质表达水平，从而揭示生物体内的调控机制和信号通路。
在生物信息分析中，统计学是一个重要的工具。
通过统计分析，生物信息学家可以评估数据的可靠性和显著性，并根据统计结果推断生物过程和现象之间的关系。
例如，生物信息学家可以利用差异表达基因分析来鉴定不同组织间的基因表达差异，进而发现潜在的生物学因素和疾病相关的基因。
除了基因组学、蛋白质组学和组学研究，生物信息分析还可以应用于其他领域，如药物研发和疾病诊断。
通过分析药物与基因、蛋白质之间的相互作用，生物信息学家可以预测药物的活性和毒性，并加速新药的发现和研发过程。
此外，生物信息分析还可以通过分析基因和蛋白质的变异来辅助疾病诊断和个体化治疗。
生物信息分析是一个快速发展的领域，它正在改变生物学研究和生物医学的面貌。
随着高通量技术（如基因测序和蛋白质组学技术）的进步，生物数据的规模和复杂性将不断增加。
因此，我们需要更多的生物信息学家来开发和应用新的数据分析方法，以满足生物学研究和生物医学的需求。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
(1)生物信息学（Bioinformatics）是生命科学、计算机科学、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新学科，是利用信息技术和数学方法对生命科学研究中的生物信息进行存储、检索和分析的科学。
(2)生物信息学主要包括三个组成部分：建立可以存放和管理大量生物数据集的数据库；开发确定大数据集中各成员关系的算法和统计方法；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、基因表达及生化途径等。
(3)生物信息学要解决的核心问题*研究序列、结构、功能以及表现型的关系*研究基因、基因组、蛋白质、代谢途径的特征及进化*基于知识和理论的预测、建模、设计(4)核酸和蛋白质序列通常保存为FASTA、NBRF/PIR (National Biomedical Research Foundation/Protein Information Resource)、GDE和Raw等格式。
(5)核酸和蛋白质序列比对（sequence alignment）结果常保存为MSF、Phylip或ALN格式。
(6)FASTA格式FASTA格式的序列由两部分组成，第一行由大于号“>”或分号“;”（习惯为大于号）打头的任意文字说明，用于序列标记，给出描述、注释等信息，无长度限制；第二行开始为序列本身，只允许使用核苷酸或氨基酸的编码符号。
FASTA格式的文件扩展名为“.fasta”(7)NBRF/PIR格式NBRF/PIR格式的由三部分组成，第一行以大于号“>”开头，后跟一个双字母标记，表示序列类型；然后再跟一个分号，分号后面通常是序列在数据库中的编码（ID）第二行为序列的文字说明，可长可短、也可以是空白剩余行为序列本身，序列以星号“*”表示结束。
NBRF/PIR格式的文件扩展名为“.pir”或“.seq”(8)GDE格式GDE格式与FASTA格式基本相同，只是首行为“%”而不是“>”NBRF/PIR格式的文件扩展名为“.gde”(9)Raw格式Raw格式相当于去除了空白和数字的文本格式，只接受表示序列本身的字母符号(10)数据库的类型一级数据库（Primary databases）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；如Genbank、EMBL和DDBJ)二级数据库（Secondary databases）(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立而建的；如GDB、SCOP）按照数据库中存储的生物数据类型可将数据库分为以下几种类型：*核酸序列数据库例如：GenBank、EMBL、DDBJ*蛋白质序列数据库例如：SWISS-PROT、TrEMBL、PIR*生物大分子结构数据库例如：PDB*基因组数据库例如：Ensembl、MGD、SGD*功能数据库例如：KEGG、DIP、ASDB(11)国际上权威的核酸序列数据库：欧洲分子生物学实验室的EMBL, 美国生物技术信息中心的GenBank,日本遗传研究所的DDBJ(12)GenBank是一级数据库（Primary database）。
(13)GenBank的网址：/genbank/(14)目前使用NCBI的Entrez检索系统查询GenBank中的数据(15)向GenBank提交数据BankIt :用于一条或者少数条提交的基于WWW的提交工具软件。
Sequin:提交软件程序，用于一条或者很多条的提交，长序列，完整基因组，alignments，人群/种系/突变研究的提交。
(16)RefSeq数据库:参考序列数据库RefSeq（The Reference Sequences）是NCBI建立的一个经过人工注释和审核的全面、整合的、非冗余的序列数据库。
(17)核酸序列数据库GenBank:包含了所有已知的核酸序列，以及与它们相关的文献著作和生物学注释。
它是由美国国立生物技术信息中心(NCBI)建立和维护的。
GenBank数据以指数形式增长，核酸碱基数目大概每14个月就翻一个倍。
(18)RefSeq数据库的特点*非冗余，RefSeq数据库经过人工审核不存在冗余序列*明确地将核酸序列和蛋白质序列关联起来*维持更新，可以反映最新的生物学知识*数据经过校验，质量相对可靠(19)蛋白质序列数据库UniProt是目前国际上比较权威的蛋白质序列数据库,其中的蛋白质序列是经过注释的。
它由整合Swiss-Prot、TrEMBL 和PIR-PSD 三大数据库的数据而成。
他的数据主要来自于基因组测序项目完成后，后续获得的蛋白质序列。
它包含了大量来自文献的蛋白质的生物功能的信息。
(20)UniProt有三个明显的特点：*注释:UniProt数据库中包含大量的序列注释信息*最小冗余:尽量将相关的数据归并，降低数据库的冗余程度。
*与其它数据库的连接:对于每一个登录项，有许多指向其它数据库相关数据的指针，这便于用户迅速得到相关的信息(21)生物大分子结构数据库PDB（Protein Data Bank）PDB中含有通过实验（X射线晶体衍射，核磁共振NMR）测定的生物大分子的三维结构(蛋白质核酸糖类其它复合物)(22)细菌16S、ITS序列*原核生物核糖体含有5S rRNA、16S rRNA和23S rRNA 3种rRNA．其中5S含有120个核苷酸，16S含有1540个核苷酸，而23S含有2900个核苷酸。
*核糖体RNA基因序列具有保守性又具有高变异性，是生物进化的计时器，已经被广泛用在细菌分类鉴定中。
*5S rRNA曾被用于环境中微生物的鉴定，但因其携带信息量小，在微生物分析鉴定中而未被广泛采用。
*随后16S rRNA成为细菌种属分类和鉴定的新方法，适合于属内种间的鉴别，在分类学中被誉为“金标准”。
*但16S rRNA的进化速度慢，基因序列相对保守，在对相近种或同一种内的不同菌株之间鉴别时存在一定的局限性，需要进一步的生理生化试验或其他方法作为补充。
*23S rRNA相对较大，其变异性高于16S rRNA，近些年除了仅有的少数菌种的核苷酸序列被报道，目前尚未完全建立其基因库，而且不同细菌种属中该片段的变异性不同，因此在细菌的分类和鉴定中未能得到广泛应用。
*16S~23S rRNA间隔区序列(ITS)位于16S rRNA基因与23S rRNA基因之间高度可变的序列*16S~23S rRNA间隔区序列(ITS) 具有一定的保守性，且进化速度是16S rRNA的10多倍，它弥补了16S rRNA 保守性强，分化程度不够的缺点。
适合那些16S rRNA无法鉴别的关系密切的菌种和种内菌株的鉴别。
近年来成为细菌分类和鉴定的热点。
(23)序列比对的概念:为评价相似性(similarity)的程度或同源性(homology)的可能,将两个或更多的序列排列起来以得到最大一致性(identity)（对于蛋白质序列而言是保守性）的过程。
序列比对也称序列联配。
(24)一致性Identity:一致性指两个序列相同的程度。
(25)保守性Conservation:某一氨基酸残基或序列的改变（突变）保持了原始氨基酸残基的物理化学特征，那么这个突变就是保守的(26)相似性Similarity:相似性表示序列之间相关联的程度。
与一致性比较相似性进一步考虑了发生保守突变的氨基酸的数目，即考虑了相似氨基酸的数目(27)同源性Homology:如果两个序列是来源于一个共同的祖先，那么他们是同源的(28)同源性是一种论断，两个序列之间要么是同源的，要么是不同源的(29)如何判断两个序列是否同源？*我们无法直接判定两个序列是否来源于同一个祖先序列。
所以需要推断两个序列是否同源*两个序列具有较高的一致性（Identity），那么他们可能是同源的*有一些蛋白质一致性不高，但他们也是同源的，这需要其他信息的支持，例如他们有相似的三维结构，具有相似的功能(30)同源性可以分为直系同源（orthology）和旁系同源（paralogy）两类(31)直系同源（orthology）：不同物种间的具有共同进化祖先的同源序列，他们来自于物种形成时的共同祖先基因，他们一般具有相同的功能(32)旁系同源（paralogy）：同一物种内通过基因复制等机制产生的同源序列，一般具有不同的功能(33)相似性与同源性的关系*任何一套序列都可以表现出相似性，并且可以通过联配打分或计算一致性被量化。
*只有序列是从一个不同祖先进化而来，他们才是同源的。
*说序列共有50%的同源时没有意义的，而正确的应该是说他们有50%的相似度，并且可能是同源。
*序列相似搜多可用于预测基因或蛋白质的功能。
*理论就是相似的序列可能是同源的，因此可能具有相似的功能。
(34)空位Gap:在进化过程中，两条同源蛋白质序列之间会产生分歧的突变，包括替换、插入，删除。
当两个比对的序列出现插入或者删除时，就会在序列比对中引入一个空位。
空位一般使用短横线（-）表示(35)序列比对的作用*来自一个共同祖先的序列倾向于在序列、结构和功能上具有一定相似性*生物大分子的结构和功能可以通过他们的序列相似性预测(36)全局比对：对序列从头到尾进行比较。
试图使尽可能多的字符在同一序列中匹配。
全局比对适用于相似度较高而长度相近的序列。
(37)局部比对：寻找序列中相似度最高的区域，也就是匹配密度最高的部分。
局部比对适用于某些部位相似度较高，而其他部位差异较大的序列。
(38)局部比对的应用比全局比对更为广泛，因为蛋白质功能位点往往是由较短的序列片段组成，具有相当大的保守性，也就是说蛋白质序列往往具有局部保守的特性。
(39)对于蛋白质的序列最常用的矩阵是PAM矩阵（Point Accepted Mutation）和BLOSUM矩阵Blocks Amino Acid Substitution Matrices）(40)PAM矩阵:叫做可接受点突变矩阵，基于氨基酸进化的点突变模型，即如果两种氨基酸替换频繁，说明自然界易接受这种替换，那么这对氨基酸替换得分就应该高(41)PAM1自乘n次得到PAMn，比较常用的是PAM70，PAM90(42)PAM矩阵适合做全局比对低值PAM矩阵适合相似性较高的序列比对(如PAM70)高值PAM矩阵适合进化关系较远的序列比(如PAM250)(43)BLOSUM（Blocks Substitution Matrix）矩阵:这一矩阵利用Block蛋白质模体数据库，对蛋白质家族的高度保守模体做比较研究，计算各个氨基酸相互间的替换频率。
(44)BLOSUM矩阵适合做全局比对低值BLOSUM矩阵倾向于发现保守性较弱且较长的对齐区域(如BLOSUM45)高值BLOSUM矩阵倾向于发现保守性较高且较短的对齐区域(如BLOSUM80)(45)两条序列的比对常见有三种方法：点阵法，动态规划算法(全局序列比对、局部序列比对），词或k串法（BLAST或FASTA中采用）(46)多序列比对：实际上是一组蛋白质之间的一系列的双序列比对(47)与双序列比对相比，多序列比对更能发现进化保守关系信息(48)多序列比对常用软件：Clustal Omega、MUSCLE、CLUSTAL X、MEGA(49)数据库搜索：将一条序列（称为查询序列）与一个数据库中的所有序列（称为目标序列）进行两两序列比对，找出一些与查询序列最相似的目标序列(50)双序列比对算法:Needleman-Wunsch算法，Smith-Waterman算法(51)双序列比对算法可以找到最优的比对结果，但是不能用来做数据库搜索，因为这些算法是非常消耗计算机资源的（比对速度比较慢），用这些方法将一个查询序列对一个庞大的数据库（NCBI的非冗余蛋白质序列数据库包含超过8000万条序列，）进行搜索将需要相当多的时间(52)BLAST工具兼顾了速度和敏感度，可以快速进行数据库搜索(53)BLAST*BLAST是由美国国立生物技术信息中心（NCBI）开发的一个基于序列相似性的数据库搜索程序。