《生物信息学》PPT课件
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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。
生物信息学导论精品PPT课件
2020/10/5
16
概述
➢ 生物信息学往哪里去
表18-1生物信息学的过去、现在和将来
二十世纪90年代 的生物信息学
当前的生物信息 学
未来的生物信息 学
2020/10/5
主要内容
大规模基因组学与蛋白质组学的实 验数据形成的一级数据库及其相应 的分析方法与工具
由一级数据库分类、归纳、注释得 到的基因组学与蛋白质组学二级数 据库 （知识库）及其相应的分析方法与 工具
细胞和生物体的完全计算机表示
目的 了解单个基因和蛋白 质的功能与用途
2020/10/5
12
概述
➢ 生物信息学的起源
DNA自动测序构成过巨大的冲击，因为它曾经是各种生物学数据高通 量产出的前沿阵地。像表达序列标签（ESTs），单核苷多态性（SNPs）都 和基因序列密切相关。随后发展的研究基因表达模式（profile）的DNA微 阵列技术、用于探测蛋白质相互作用的酵母双杂交系统、以及质谱技术极 大地让生命科学类数据库飞速膨胀。结构基因组学方面的新技术还不能大 规模地产生数据，但它们正在导致蛋白质三维结构数据的增加。
2020/10/5
14
概述
➢ 生物信息学往哪里去
尽管最近十年来，高通量检测技术与信息技术的结合让人们认识了大 量的基因和蛋白质，但是和物理学、化学相比较，生物学仍旧是一门不成 熟的学科，因为对于生命过程，我们无法根据一般性原理做出像卫星轨道 那样精确的预测。随着数据的不断膨胀和知识的积累，也借助于生物信息 学，这种情形很有可能发生改变。
生物信息学导论
Introduction to Bioinformatics
Email: Tel:
2020/10/5
1
生物信息学课堂ppt课件
它是一门理论概念与实践应用并重的学科 ❖ bioinformatics这一名词在1991年左右才在文献中出现，还
只是出现在电子出版物的文本中。
5
产生 生物信息学的
❖ ２０世纪后期，生物科学技术迅猛发展，无论从数量上还是从质量上都 极大地丰富了生物科学的数据资源。数据资源的急剧膨胀迫使人们寻求 一种强有力的工具去组织这些数据，以利于储存、加工和进一步利用。 而海量的生物学数据中必然蕴含着重要的生物学规律，这些规律将是解 释生命之谜的关键，人们同样需要一种强有力的工具来协助人脑完成对 这些数据的分析工作。
❖ 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。
8
重要性 生物信息学的
❖ 生物信息学不仅是一门学科，更是一种重要的研究开发工具。 ❖ 从科学的角度来讲，生物信息学是一门研究生物和生物相关
系统中信息内容与信息流向的综合系统科学。只有通过生物 信息学的计算处理，人们才能从众多分散的生物学观测数据 中获得对生命运行机制的系统理解。 ❖ 从工具的角度来讲，生物信息学几乎是今后所有生物（医药） 研究开发所必需的工具。只有根据生物信息学对大量数据资 料进行分析后，人们才能选择该领域正确的研发方向。 ❖ 生物信息学不仅具有重大的科学意义，而且具有巨大的经济 效益。它的许多研究成果可以较快地产业化，成为价值很高 的产品。
分析(主要研究内容) 应用(多个领域)
主要由数据库、计算机网络和应用软件三大部分构成
2
定义
❖ 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
只是出现在电子出版物的文本中。
5
产生 生物信息学的
❖ ２０世纪后期，生物科学技术迅猛发展，无论从数量上还是从质量上都 极大地丰富了生物科学的数据资源。数据资源的急剧膨胀迫使人们寻求 一种强有力的工具去组织这些数据，以利于储存、加工和进一步利用。 而海量的生物学数据中必然蕴含着重要的生物学规律，这些规律将是解 释生命之谜的关键，人们同样需要一种强有力的工具来协助人脑完成对 这些数据的分析工作。
❖ 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。
8
重要性 生物信息学的
❖ 生物信息学不仅是一门学科，更是一种重要的研究开发工具。 ❖ 从科学的角度来讲，生物信息学是一门研究生物和生物相关
系统中信息内容与信息流向的综合系统科学。只有通过生物 信息学的计算处理，人们才能从众多分散的生物学观测数据 中获得对生命运行机制的系统理解。 ❖ 从工具的角度来讲，生物信息学几乎是今后所有生物（医药） 研究开发所必需的工具。只有根据生物信息学对大量数据资 料进行分析后，人们才能选择该领域正确的研发方向。 ❖ 生物信息学不仅具有重大的科学意义，而且具有巨大的经济 效益。它的许多研究成果可以较快地产业化，成为价值很高 的产品。
分析(主要研究内容) 应用(多个领域)
主要由数据库、计算机网络和应用软件三大部分构成
2
定义
❖ 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
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。
01-Introduction to Bioinformatics(生物信息学国外教程2010版) PPT课件
Textbook
The course textbook has no required textbook. I wrote Bioinformatics and Functional Genomics (Wiley-Blackwell, 2nd edition 2009). The lectures in this course correspond closely to chapters.
The textbook website is: This has powerpoints, URLs, etc. organized by chapter. This is most useful to find “web documents” corresponding to each chapter.
I will make pdfs of the chapters available to everyone.
You can also purchase a copy at the bookstore, at (now $60), or at Wiley with a 20% discount through the book’s website .
Literature references
You are encouraged to read original source articles (posted on moodle). They will enhance your understanding of the material. Readings are optional but recommended.
Web sites
The course website is reached via moodle: /moodle (or Google “moodle bioinformatics”) --This site contains the powerpoints for each lecture, including black & white versions for printing --The weekly quizzes are here --You can ask questions via the forum --Audio files of each lecture will be posted here
生物信息学概论
3、蛋白质结构
目前用于确定蛋白质三维结构的方法：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 另一种广泛使用的方法就是通过计算机辅助预测的方法。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
医学
生物学、 分子生物学
生物信息学
数学、 统计学
计算机学、 计算机网络
10
生物信息学主要功能
➢ 分析和处理实验数据和公共数据，加快研究进 度，缩短科研时间
➢ 提示、指导、替代实验操作，利用对实验数据 的分析所得的结论设计下一阶段的实验
➢ 实验数据的自动化管理 ➢ 寻找、预测新基因及其结构、功能 ➢ 蛋白质高级结构及功能预测（三维建模，目前
研究的焦点和难点）
11
1. 分析和处理实验数据和公共数据，加快研究进度， 缩短科研时间
➢ 核酸：序列同源性比较，分子进化树构建，结构信息分 析，包括基元(Motif)、酶切点、重复片断、碱基组成和 分布、开放阅读框（ORF），蛋白编码区（CDS）及外 显子预测、RNA二级结构预测、DNA片段的拼接
33
蛋白质分析技术
氨基酸自动测序：测定蛋白质 N-端氨基酸序列 质谱法测序：测定氨基酸序列 X-射线衍射：测定蛋白质的 3-D结构 细菌或酵母双杂交实验：测定蛋白质间的相互作用 双相电泳：蛋白质组学研究
34
(3) DNA分子和蛋白质分子都含有进化信息
➢通过比较相似的蛋白质序列，如肌红蛋白和 血红蛋白，可以发现由于基因复制而产生的 分子进化证据。
生物信息学第六章分子系统发育分析 ppt课件
姊妹群是单系类群的一种常见类 型。
• 图4-1示出树6个分类群(A-F)进 行不同划分所产生的单系、并系 和复系类群的例子。图4-1(a)中 单系类群为：{A,B}，{E，D， F｝、{C,D,E,F｝、 {A,B,C,D,E,F｝
• 图4-1 (b)中并系类群为:{C, D,E}、 {B,C,D, E, F}等
第四章 分子系统发育分析
§4.1分子进化的基本概念
• 系统发生学是进化生物学的一个重要研究领域，系统发生分 析早在达尔文时代就已经开始。从那时起，科学家们就开始 寻找物种的源头，分析物种之间的进化关系，给各个物种分 门别类。
• 经典系统发生学研究所涉及的特征主要是生物表型 (phenotype)特征，所谓的表型特征主要指形态学的(结构的) 特征，如生物体的大小、颜色、触角个数，也包括某些生理 的、生化的以及行为习性的特征。通过表型比较来推断生物 体的基因型(genotype)，研究物种之间的进化关系。但是， 利用表型特征是有局限性的。有时候关系很远的物种也能进 化出相似的表型，这是由称为趋同进化的过程造成的。
4.1.1同源性与同源性状
• 同源性(homology)是比较生物学中的一个中心概念。第3章 和第4章中已涉及序列同源性检索方面的内容。这里，将进 一步讨论有关序列同源性分析的基本概念。同源，最基本的 意义就是具有共同祖先。一般来说，如果两个物种中有两个 性状(状态)满足以下两个条件中的任意一个，就可以称这两 个性状为一对同源性状(homologous character)：
• 用表型来判定进化关系的另一个问题是，对于许多生物体很难检 测到可用来进行比较的表型特征。例如，即使用显微镜检查，也 难以发现细菌的明显特性。
• 当我们试图比较关系较远的生物体的时候，第三个问题又出现了， 即什么样的表型特征能用来比较呢？例如，分析细菌、蠕虫和哺 乳动物，它们之间的共同特征实在是少之又少。
生物信息学课件3
29
不确定长度间隔
PHYLIP序列格式
例子
5 15 Sequence1 Sequence2 Sequence3 Sequence4 Sequence5
agctggcttaaggcc tcggactagagaatc gggacattacga--t gaataactag-gact ag--gata---gaag
“-”表示间隔
26
多序列FASTA
>sequence1, E. coli ctgcgagNcgcgcgatgatagMMM-NNNngnnatgancgcggcgagcatgtagcatgcta gctgtcgcgagcactUgaURRRrrrtrrrcggccgagatcaggcgatgcatgcgcaggga gcagcgagcgacgagcacagcatgctagctagatgcatgctaVagvcgtaggcagccgcc >sequence2, B. subtilis ctgcgagNcgcgcgatgatagctgactNntnatganncgcggcgagcatgtagcatgcta gctgtcgcgagcactUctURRRrrrcrrrcggccgagatcaggcgatgcatgcgcaggga gcagcgagcgacgagcacagcatgctagctagatgcatgctaVcgvcgtaggcagccgcc >sequence3, B. natto ctgcgagNcgcgcgatgatagMcgatcccnatgannncgcggcgagcatgtagcatgcta gctgtcgcgagcactUggURRRrrrggrrcggccgagatcaggcgatgcatgcgcaggga gcagcgagcgacgagcacagcatgctagctagatgcatgctaVaavcgtaggcagccgcc
生物信息学(中国普通高等学校本科专业)
生物信息学（中国普通高等学 校本科专业）
中国普通高目录
02 课程体系
生物信息学是中国普通高等学校本科专业，该专业通过综合运用数学和信息科学等多领域的方法和工具对生 物信息进行获取、加工、存储、分析和解释，来阐明大量生物数据所包含的生物学意义。
专业定义
生物信息学将生物与数学、计算机进行了有效结合，主要通过综合运用数学和信息科学等多领域的方法和工 具对生物信息进行获取、加工、存储、分析和解释，来阐明大量生物数据所包含的生物学意义，研究重点主要体 现在基因组学和蛋白质组学两方面。
生物学、生物化学与分子生物学、生物医学工程、生物工程。
感谢观看
课程体系
《生物信息学》、《普通生物学》、《生物化学》、《分子生物学》、《遗传学》、《计算生物学》、《基 因组学》、《生物芯片原理与技术》、《蛋白质组学》、《Perl/Python语言编程》。
发展前景
就业方向
考研方向
生化、科研类单位：生物研究、基因组学研究、蛋白质组学研究；医药类企业：生物工程、生物技术、生物 制药、药品研发、药品销售。
中国普通高目录
02 课程体系
生物信息学是中国普通高等学校本科专业，该专业通过综合运用数学和信息科学等多领域的方法和工具对生 物信息进行获取、加工、存储、分析和解释，来阐明大量生物数据所包含的生物学意义。
专业定义
生物信息学将生物与数学、计算机进行了有效结合，主要通过综合运用数学和信息科学等多领域的方法和工 具对生物信息进行获取、加工、存储、分析和解释，来阐明大量生物数据所包含的生物学意义，研究重点主要体 现在基因组学和蛋白质组学两方面。
生物学、生物化学与分子生物学、生物医学工程、生物工程。
感谢观看
课程体系
《生物信息学》、《普通生物学》、《生物化学》、《分子生物学》、《遗传学》、《计算生物学》、《基 因组学》、《生物芯片原理与技术》、《蛋白质组学》、《Perl/Python语言编程》。
发展前景
就业方向
考研方向
生化、科研类单位：生物研究、基因组学研究、蛋白质组学研究；医药类企业：生物工程、生物技术、生物 制药、药品研发、药品销售。
《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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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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完整版课件ppt
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生物信息学 第六章 蛋白质结构预测及分子设计ppt课件
构,PDP域 更多外部链接(对于RecBCD多达26个)
更多有用的链接
▪ PDB的外部链接中Compute pI Mw点击Chain B (可计算各链分子 量)
▪ 在打开的Compute pI/Mw页面中点击EX5B_ECOLI (ExPASy，大 量信息，链接)
▪ 在打开的UniProtKB/Swiss-Prot页面中点击EcoCyc：EG10824MONOMER (biocyc，参与的反应/路径图)
3、输入要找的蛋白名称或ID号等(如RecBCD, E. coli DNA repair)
4、点击”Go” 5、点击感兴趣的结果(1W36,进入MMDB) 结果列表中包含相关蛋白(powered by BLAST)、文献、结构域 (domain)、配体(ligand)、3D缩略图、三维查看器
在MMDB看搜到蛋白的结构(NCBI)
实验数据
数据库搜索
结构域匹配
已知结构的 同源蛋白？
有
同源 建模
无 二级
结构预测 有
串线法
三维结构模型
可用的折 叠模型？
无
从头 预测
蛋白质的基本性质
蛋白质的基本性质：
相对分子质量 氨基酸组成 等电点（pI） 消光系数
半衰期
不稳定系数 总平均亲水性 …….
工具 AACompldent
Compute pI/Mw
蛋白质跨膜区特性 ▪ 典型的跨膜螺旋区主要是由20~30个疏水性氨基酸（Leu、Ile、Val、Met、Gly、
Ala等）组成； ▪ 亲水残基往往出现在疏水残基之间，对功能有重要的作用； ▪ 基于亲/疏水量和蛋白质跨膜区每个氨基酸的统计学分布偏好性。 跨膜蛋白序列“边界”原则 ▪ 胞外末端：Asp（天冬氨酸）、Ser（丝氨酸）和Pro（脯氨酸） ▪ 胞外-内分界区：Trp（色氨酸） ▪ 跨膜区：Leu（亮氨酸）、Ile（异亮氨酸）、Val（缬氨酸）、Met（甲硫氨酸
更多有用的链接
▪ PDB的外部链接中Compute pI Mw点击Chain B (可计算各链分子 量)
▪ 在打开的Compute pI/Mw页面中点击EX5B_ECOLI (ExPASy，大 量信息，链接)
▪ 在打开的UniProtKB/Swiss-Prot页面中点击EcoCyc：EG10824MONOMER (biocyc，参与的反应/路径图)
3、输入要找的蛋白名称或ID号等(如RecBCD, E. coli DNA repair)
4、点击”Go” 5、点击感兴趣的结果(1W36,进入MMDB) 结果列表中包含相关蛋白(powered by BLAST)、文献、结构域 (domain)、配体(ligand)、3D缩略图、三维查看器
在MMDB看搜到蛋白的结构(NCBI)
实验数据
数据库搜索
结构域匹配
已知结构的 同源蛋白？
有
同源 建模
无 二级
结构预测 有
串线法
三维结构模型
可用的折 叠模型？
无
从头 预测
蛋白质的基本性质
蛋白质的基本性质：
相对分子质量 氨基酸组成 等电点（pI） 消光系数
半衰期
不稳定系数 总平均亲水性 …….
工具 AACompldent
Compute pI/Mw
蛋白质跨膜区特性 ▪ 典型的跨膜螺旋区主要是由20~30个疏水性氨基酸（Leu、Ile、Val、Met、Gly、
Ala等）组成； ▪ 亲水残基往往出现在疏水残基之间，对功能有重要的作用； ▪ 基于亲/疏水量和蛋白质跨膜区每个氨基酸的统计学分布偏好性。 跨膜蛋白序列“边界”原则 ▪ 胞外末端：Asp（天冬氨酸）、Ser（丝氨酸）和Pro（脯氨酸） ▪ 胞外-内分界区：Trp（色氨酸） ▪ 跨膜区：Leu（亮氨酸）、Ile（异亮氨酸）、Val（缬氨酸）、Met（甲硫氨酸
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19
多老了？
1960s已有建立数据库、序列分析、 开发算法,当时叫分子进化
如果考虑生物数学,19世纪已经流行 首次提出Bioinformatics的说法
荷兰理论生物学家1980年代初Ben Hesper和Paulien Hogeweg
马来西亚生化物理学家林华安(Hwa A. Lim)于1987年
/sci/techresources/Human_ Genome/home.shtml
人类基因组计划(Human Genome Project, HGP) 由美国能源部(Department of Energy, DOE)和美国国立卫生研究院
(National Institutes of Health, NIH)组织完成 1990年10月开始,2003年4月完成(1953双螺旋) 参与国:美、英、日、法、德、中 并没有完成测序(2006.5完成)
热点 生物大分子的结构与功能研究 基因组与细胞的研究 脑科学和神经科学研究 行为科学研究 关于遗传、发育、分化、进化的综合理论研究 生态环保研究
15
物理学的发展对生命科学的启示
物理学
生命科学
17世纪
大量实验数据积累
农业、医药实践 博物学
经典物理学 公式化
18世纪
分类、解剖研究
机械论完善
价格
目前价格: 10000美元(细菌) 目标: 1000美元 趋势: 过去十几年,每2年半价
微小化、并列化: 数千到数十万well 多目标化: 肠内几十上百种微生物、土壤中全部微
生物同时测序 最小基因组研究、基因组人工合成
8
蛋白数据增长(PDB)
9
反应通路(KEGG)
glycolysis pathway(糖酵解)
19世纪
近代生物学 进化理论
应用物理
相对论、量子力学 20世纪遗传学、分子生物学
现代物理
现代生物学
非线性物理、复杂系统21世纪大量实验数据2积1世累纪的生物学
16
公式化？
二、生物信息学简介
17
什么是生物信息 学(1)
bioinformatics
= bio + informatics
生物
信息学
相关学科
京都基因与基因 组百科全书 (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)
10
全细胞通路
11
人类基因组计划(1) – 人类三大计 划
曼哈顿原子弹计划 (1942-46)
12
阿波罗登月计划 (1961-69)
人类基因组计划 (1990-2003)
人类基因组计划(2)
古细菌(archaea) 54
细菌(bacteria) 694
包括草履虫、疟原虫、弓形虫、酵 真核生物(eukaryota) 78 母、线虫、果蝇、海藻、水稻、鸡、
鼠、狗、人、黑猩猩等
7
2008.9
测序进展
GenBank中已超过2000亿碱基对 速度
目前速度: 10天一个基因组(细菌) 目标: 1天一个基因组
5
为什么这么快
6
Sanger, UK
已完成测序的基因组(EBI)
病毒(virus) 类病毒(viroid)
1639
包括多种流感病毒, 病毒等
HIV,
SARS冠状
46
主要是植物病毒
质粒(中
噬菌体(phage) 469
细胞器(organelle) 1510
如线粒体、叶绿体
2003.4
测序速度 和费用
500 Mb/年,< 0.25 美元/bp
> 1400 Mb/年,< 0.09 美元 /bp
2002.11
序列变异 10万SNP
3.7百万SNP
2003.2
基因识别 全长cDNA
15000全长cDNA
2003.3
模式生物
大肠杆菌、酵母菌、线虫(C)、 果蝇(D)基因组序列
13
人类基因组计划(3) – 超额完成目 标
领域
目标
实际达到
完成时间
完成时间 15年
13年
2003.4
遗传图 2-5厘摩,600-1500个标记 1厘摩,3000标记
1994.9
物理图 30000 STS
52000 STS
1998.10
DNA序列 95%含基因序列,99.99%
99%,99.99%精确
生物信息学
第一章 绪论
毛理凯
初步计划讲授内容
1.
绪论
2. 生物信息学的计算机基础
3. 生物信息学资源与数据挖掘工具
4. DNA序列分析
5. 分子系统发育分析
6.
基因组分析
7. 蛋白质组分析
8.
数学模型
2
本课目录
一．
当今生命科学展望
二．
生物信息学简介
三．
发展现状
3
一、当今生命科学展望
4
基因数据的 快速增长
最早提到该词的文献(PubMed) (1990)Genomics,6(2):389
20
生物信息学发展阶段(1)
前基因组时代(pre-genomics era)
建立生物数据库(1965, Margaret Dayhoff的Atlas of Protein Sequences; 1982,GenBank Release 3)
除完成上述,C. briggsae, D. pseudoobscura,大小鼠草图
2003.4
功能分析 发展基因组水平的技术
高通量寡核苷酸合成、DNA 微阵列、酵母全基因组水平敲 除、蛋白双杂交
1994, 1996, 1999,2002
14
生命科学的发展趋势和热点
发展趋势 系统生物学: 微观还原,系统 统一生物学(General Biology) 生物技术的产业化
对位算法(1970,NeedlemanWunsch; 1981,Smith-Waterman)
计算生物学(computational biology)
系统生物学(systems biology)
18
什么是生物信息学(2)
/faq/#definitions (大致地)计算机对生物信息的处理 (多数人认为,面窄)计算分子生物学(computational molecular biology) (宽松地)甚至包括医疗成像、图像分析、遗传算法、人工智能、神经网络… (经典)用计算机储存、比较、提取、分析、预言、模拟生物分子的组成与结 构。主要应用(core)是序列分析 (新)比较基因组学、功能基因组学、蛋白质组学、结构基因组学
多老了？
1960s已有建立数据库、序列分析、 开发算法,当时叫分子进化
如果考虑生物数学,19世纪已经流行 首次提出Bioinformatics的说法
荷兰理论生物学家1980年代初Ben Hesper和Paulien Hogeweg
马来西亚生化物理学家林华安(Hwa A. Lim)于1987年
/sci/techresources/Human_ Genome/home.shtml
人类基因组计划(Human Genome Project, HGP) 由美国能源部(Department of Energy, DOE)和美国国立卫生研究院
(National Institutes of Health, NIH)组织完成 1990年10月开始,2003年4月完成(1953双螺旋) 参与国:美、英、日、法、德、中 并没有完成测序(2006.5完成)
热点 生物大分子的结构与功能研究 基因组与细胞的研究 脑科学和神经科学研究 行为科学研究 关于遗传、发育、分化、进化的综合理论研究 生态环保研究
15
物理学的发展对生命科学的启示
物理学
生命科学
17世纪
大量实验数据积累
农业、医药实践 博物学
经典物理学 公式化
18世纪
分类、解剖研究
机械论完善
价格
目前价格: 10000美元(细菌) 目标: 1000美元 趋势: 过去十几年,每2年半价
微小化、并列化: 数千到数十万well 多目标化: 肠内几十上百种微生物、土壤中全部微
生物同时测序 最小基因组研究、基因组人工合成
8
蛋白数据增长(PDB)
9
反应通路(KEGG)
glycolysis pathway(糖酵解)
19世纪
近代生物学 进化理论
应用物理
相对论、量子力学 20世纪遗传学、分子生物学
现代物理
现代生物学
非线性物理、复杂系统21世纪大量实验数据2积1世累纪的生物学
16
公式化？
二、生物信息学简介
17
什么是生物信息 学(1)
bioinformatics
= bio + informatics
生物
信息学
相关学科
京都基因与基因 组百科全书 (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)
10
全细胞通路
11
人类基因组计划(1) – 人类三大计 划
曼哈顿原子弹计划 (1942-46)
12
阿波罗登月计划 (1961-69)
人类基因组计划 (1990-2003)
人类基因组计划(2)
古细菌(archaea) 54
细菌(bacteria) 694
包括草履虫、疟原虫、弓形虫、酵 真核生物(eukaryota) 78 母、线虫、果蝇、海藻、水稻、鸡、
鼠、狗、人、黑猩猩等
7
2008.9
测序进展
GenBank中已超过2000亿碱基对 速度
目前速度: 10天一个基因组(细菌) 目标: 1天一个基因组
5
为什么这么快
6
Sanger, UK
已完成测序的基因组(EBI)
病毒(virus) 类病毒(viroid)
1639
包括多种流感病毒, 病毒等
HIV,
SARS冠状
46
主要是植物病毒
质粒(中
噬菌体(phage) 469
细胞器(organelle) 1510
如线粒体、叶绿体
2003.4
测序速度 和费用
500 Mb/年,< 0.25 美元/bp
> 1400 Mb/年,< 0.09 美元 /bp
2002.11
序列变异 10万SNP
3.7百万SNP
2003.2
基因识别 全长cDNA
15000全长cDNA
2003.3
模式生物
大肠杆菌、酵母菌、线虫(C)、 果蝇(D)基因组序列
13
人类基因组计划(3) – 超额完成目 标
领域
目标
实际达到
完成时间
完成时间 15年
13年
2003.4
遗传图 2-5厘摩,600-1500个标记 1厘摩,3000标记
1994.9
物理图 30000 STS
52000 STS
1998.10
DNA序列 95%含基因序列,99.99%
99%,99.99%精确
生物信息学
第一章 绪论
毛理凯
初步计划讲授内容
1.
绪论
2. 生物信息学的计算机基础
3. 生物信息学资源与数据挖掘工具
4. DNA序列分析
5. 分子系统发育分析
6.
基因组分析
7. 蛋白质组分析
8.
数学模型
2
本课目录
一．
当今生命科学展望
二．
生物信息学简介
三．
发展现状
3
一、当今生命科学展望
4
基因数据的 快速增长
最早提到该词的文献(PubMed) (1990)Genomics,6(2):389
20
生物信息学发展阶段(1)
前基因组时代(pre-genomics era)
建立生物数据库(1965, Margaret Dayhoff的Atlas of Protein Sequences; 1982,GenBank Release 3)
除完成上述,C. briggsae, D. pseudoobscura,大小鼠草图
2003.4
功能分析 发展基因组水平的技术
高通量寡核苷酸合成、DNA 微阵列、酵母全基因组水平敲 除、蛋白双杂交
1994, 1996, 1999,2002
14
生命科学的发展趋势和热点
发展趋势 系统生物学: 微观还原,系统 统一生物学(General Biology) 生物技术的产业化
对位算法(1970,NeedlemanWunsch; 1981,Smith-Waterman)
计算生物学(computational biology)
系统生物学(systems biology)
18
什么是生物信息学(2)
/faq/#definitions (大致地)计算机对生物信息的处理 (多数人认为,面窄)计算分子生物学(computational molecular biology) (宽松地)甚至包括医疗成像、图像分析、遗传算法、人工智能、神经网络… (经典)用计算机储存、比较、提取、分析、预言、模拟生物分子的组成与结 构。主要应用(core)是序列分析 (新)比较基因组学、功能基因组学、蛋白质组学、结构基因组学