医学生物信息学 第4讲 生物信息学信息资源检索的常用工具
生物信息学的基本工具与应用
生物信息学的基本工具与应用生物信息学是一个涵盖了统计学、计算机科学以及生物学等多个领域的交叉学科，它的主要任务是利用计算机技术来分析、处理和解释大量的生物学数据。
人类基因组计划的成功，标志着生物信息学的发展进入了一个新的阶段。
在现代生物医学领域中，生物信息学技术已经成为了一种不可缺少的工具，成为了研究复杂生物系统的一个重要手段。
下面，我们将详细介绍生物信息学的基本工具与应用。
一、序列分析序列分析是生物信息学中的一个最基本的技术，它主要涉及到DNA、RNA和蛋白质的序列分析。
这个技术能够从序列数据中发现基因、调节区域和蛋白质结构等信息，从而揭示生物系统的作用机制。
序列分析主要分为三个方面：序列比对、序列注释和序列搜索。
序列比对是将生物序列与已知的数据库中的序列进行比较，找出它们之间相似和不同的地方。
这个技术非常重要，因为它可以帮助科学家理解这些序列之间的共同点和差异，从而发现基因、启动子、基本组和蛋白质家族等。
目前，序列比对的流程已经越来越成熟，能够接受大量的数据集。
序列注释是在这些序列上对已知的功能信息进行标识和注释。
这个过程涉及到生物学的基本知识，例如开放的阅读框、启动子和转录因子连接位点等等。
生物数据库使得注释工作变得更加快捷，因为在数据库的帮助下，科学家可以很快地找到已知实体，在对实体进行表达式和功能分析时也能更加优化。
序列搜索是从大型数据库中检索已知的序列。
例如，如果你已经知道了一个序列或者蛋白质的特定特征，你可以用它来搜索数据库中包含这个特征的分子。
这是一项非常重要的工作，因为它可以为科学家提供更多的信息，以便为复杂的生物体和生态系统建立更精确的模型。
二、蛋白质结构预测蛋白质是生命体系中最重要的基本组分之一，它在体内广泛存在，并参与了人体内的大量生物过程。
蛋白质的结构是决定其功能的关键，因此对蛋白质结构的预测和研究对生物医学领域有着非常重要的意义。
目前，生物信息学在蛋白质结构预测方面取得了非常大的进展，并且许多研究人员已经在这方面取得了重要的成果。
医学生物信息学 第4讲 生物信息学信息资源检索的常用工具
1、数据采集
从互联网上抓取网页，数据靠使用机器人 (robot)、蜘蛛(spiders)、爬虫(crawlers)等网 络搜索软件进行采集的。
它们在Web空间不停地自动寻找、挖掘 和收集各种信息资源，根据其访问链接的数 量进行初步处理，去除无法链接的死链接点， 从互联网上自动收集网页。
2. 数据天网 263搜索引擎
中华网 盖世引擎 悠游 茉莉之窗 Goyoyo Excite Lycos InfoSeek Index Magellan HotBot
OpenTex
一、搜索引擎的类型
（一）按检索功能分 常将网络检索工具概称为搜索引擎，搜索
引擎包括两种网络检索服务。
通用型检索工具
帮助在网上查找资源的生物医学“导航图” 和 “指南针”。
一、英文搜索引擎( search engine )
(一)Google ()
Google 是一个功能强大、网络信息资源非常丰富的 搜索引擎。由斯坦福大学计算机科学系1998年创建。现 已拥有30多亿网页，支持30多种语言检索，包括中文简 体和中文繁体，并设有中文 Google 网页
• 爱里克·斯科米特,Google公司现任CEO
Google排名全球第一。因此可以说它是 目前世界范围内人气最旺的搜索引擎。
Google主页简洁明晰。 检索框栏设有所 有网站( Web )、图像( Images )、新闻组群 (groups)和网页目录(directory)四种选项 便于直接按所需内容查询。关键词查询提供 基本检索和高级检索两种界面。
为满足学者、用户获取信息的需求，网络公司和 信息机构相继开发了多种网络检索工具或搜索引擎。
指南针，航海图，定位仪
“工欲善其事，必先利其器”，选
生物信息学分析工具的使用教程
生物信息学分析工具的使用教程导言：在生物学领域中，随着高通量测序技术的快速发展，生物信息学分析工具的应用变得越来越重要。
这些工具能够帮助研究人员进行基因组、转录组、蛋白质组等大规模数据的分析和解释。
本文将为您介绍几种常用的生物信息学工具，并提供详细的使用指南。
一、BLAST（基因序列比对工具）BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是最常用的生物信息学工具之一，用于比对基因或蛋白质序列中的相似性。
以下是使用BLAST的步骤：1. 打开NCBI网站的BLAST页面，并选择适当的BLAST程序（如BLASTn、BLASTp等）。
2. 将查询序列粘贴到"Enter Query Sequence"框中，或者上传一个FASTA格式的文件。
3. 选择适当的数据库，如"nr"（非冗余序列数据库）或"refseq_rna"（已注释的RNA序列数据库）。
4. 设置相似性阈值、期望值和其他参数。
5. 点击"BLAST"按钮开始比对。
6. 结果页面会显示比对结果的列表和详细信息，包括匹配上的序列、相似性得分等。
二、DESeq2（差异表达基因分析工具）DESeq2是一种用于差异表达基因分析的R包。
以下是使用DESeq2的步骤：1. 安装R语言和DESeq2包。
2. 将基因表达矩阵导入R环境中，并进行预处理（如去除低表达基因）。
3. 根据实验设计设置条件和组别。
4. 进行差异分析，计算基因的表达差异和显著性。
5. 可视化差异表达基因的结果，如绘制散点图、MA图、热图等。
三、GSEA（基因集富集分析工具）GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）是一种基于基因集的富集分析方法，用于识别与特定性状或实验条件相关的生物学功能。
以下是使用GSEA的步骤：1. 准备基因表达矩阵和相关的分组信息。
生物信息学常用工具介绍
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本 人删除。
键入命令
在命令提示符（shell）下，输入命令，然后按下 Enter键。
命令提示符识别大小写 如果找不到你输入的命令，会显示反馈信息：
“Command not Found” 如果命令太长，要在第一行行尾键入“\”字符和
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Linux文件名称
包含 大写键、小写键、数字、#、@、_ 不包含空格 不包含以下字符 * ? > < / ; $ \ ‘ “ 不能以 “+”或者“-”开头 区分大小写 最长文件名 255
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人删除。
Linux文件系统
UNIX文件系统呈树形结构, 树的根结点
为根目录root,用/ 表示 树的叶结点可以
为普通文件、特殊文件、或者目录文件。
其它既非根结点也非叶结点的结点为目录
文件.
/ （root）
/bin /dev /etc /lib /tmp /usr /home
……
管理方式：基于Debian的pkg与基于Red Hat的RPM
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Windows下运行Linux环境
Cygwin： cygwin是一个在windows平台上运行的 unix模拟环境，主要目的是通过重新编译，将 Linux、BSD，以及其他Unix系统上的软件移植到 Windows上。从而在windows环境下模拟该系统
生物信息检索工具
HIV not HCV
（2）截词检索 利用截词符进行的检索，截词符号一般为 * 、？、＃，依具体检索系统而定。截词检索能 自动地对同一概念检索词的不同词尾变化、词根 相同等一类提问词进行检索，并自动用 OR 连结 各词的检出结果，避免了文献的漏检和逐词键入 的麻烦。截词方式有右截词（如 cell* ）和左截 词（如 *mycin ）。
HIV and HCV
布尔逻辑检索
②逻辑“或”：用“OR”或“+”表示。用于连接 并列关系的检索词，其检索结果将包括所有带有 A或B两个检索词中任意一个检索词的记录。可以 扩大检索范围，防止漏检，有利于提高查全率。
HIV or HCV
布尔逻辑检索
③逻辑“非”：用“NOT”或“-”号表示，用于 连接排除关系的检索词，其检索结果将包括所有 带A检索词而不带B检索词的记录。可以排除不需 要的和影响检索结果的概念，以提高查准率。但 在检索词为英文时，建议使用“NOT”，以避免 与词间的分隔符“-”混淆。
Google打破了传统网络分类概念，以
Open Directory Project （ODP）为分类目的基础，
采用独特的网页级别（page rank）新技术，依据
互联网的链接结构对网站进行分类，任何一个网
页均可快速链接到另一网页上, 并将网页链接数量 和相连网页的重要性作为网页级别的综合指标， 重要的、高质量的网页可获得较高的网页级别， 从而使得搜索结果的相关性大大增强。
搜索引擎常用的检索符号和规则
（1）布尔逻辑检索式 使用逻辑运算符将两个以上被检索词进行逻 辑组配，组成检索提问式，由计算机进行信息查 询。 常见的三种布尔逻辑算符：AND、OR、 NOT 。
布尔逻辑检索
生物信息学工具
生物信息学工具
生物信息学是一门利用计算机技术来处理和分析生物数据的学科。
在生物信息学中，有许多工具可以帮助研究人员处理和分析生物数据，以下是其中一些常见的工具：
1. 序列比对工具：如BLAST、ClustalW、MUSCLE 等，可以帮助研究人员比较不同序列之间的相似性。
2. 基因注释工具：如GENSCAN、Augustus 等，可以帮助研究人员预测基因的位置和功能。
3. 蛋白质结构预测工具：如I-TASSER、Rosetta 等，可以帮助研究人员预测蛋白质的三维结构。
4. 基因组浏览器：如UCSC Genome Browser、IGV 等，可以帮助研究人员浏览和分析基因组数据。
5. 数据可视化工具：如BioVenn、Circos 等，可以帮助研究人员可视化生物数据之间的关系。
这些工具只是生物信息学中众多工具的一部分，随着生物信息学的发展，还会有更多新的工具出现。
生物信息学分析工具的使用与解释方法
生物信息学分析工具的使用与解释方法生物信息学是一门研究生物学领域中的大量数据，通过计算机科学技术和统计学方法进行分析和解释的学科。
在现代生物学研究中，生物信息学工具的使用已经成为了一项必不可少的技术手段。
本文将介绍几种常用的生物信息学分析工具及其使用方法，并对其解释方法进行详细说明。
1. BLAST （Basic Local Alignment Search Tool）BLAST是生物信息学领域中最常用的工具之一，用于比对和分析生物序列。
其主要功能是在数据库中寻找与查询序列相似的序列，并将相似度高的序列进行排序和归类。
BLAST可以帮助研究人员确定一个不熟悉的生物序列的功能、相似序列的来源以及进行物种演化分析等。
使用BLAST时，用户需将待比对的序列输入到工具中，选择合适的比对参数，并选择合适的参考数据库进行搜索。
BLAST会返回一系列比对结果，其中包含了序列相似度、数据库匹配的统计信息等。
2. RNA-Seq （RNA sequencing）RNA-Seq 是一种高通量测序技术，用于测定转录组的RNA序列信息。
它可以帮助研究人员了解基因表达的水平及其调控机制。
使用RNA-Seq时，首先需要将RNA提取和逆转录为互补DNA（cDNA），然后通过高通量测序将cDNA片段测定出来。
接下来，对测序数据进行预处理，包括过滤低质量序列和去除测序接头等。
最后，使用合适的生物信息学工具对测序数据进行定量分析、差异表达分析等。
例如，可以使用Tophat、HISAT等软件对RNA-Seq数据进行比对和定量分析，使用DESeq2、edgeR等软件对基因表达差异进行统计和可视化分析。
3. GO （Gene Ontology）Gene Ontology 是一套用于描述基因功能的标准化的基因注释信息系统。
它提供了一个标准化的词汇库和定义，用于描述基因、蛋白质及其相关性状和功能。
GO具有三个主要分类，包括分子功能（Molecular Function）、细胞组分（Cellular Component）和生物过程（Biological Process）。
生物信息学中的数据分析方法及工具推荐
生物信息学中的数据分析方法及工具推荐生物信息学是一门充满挑战和机遇的交叉学科，借助于计算机科学和统计学的技术，研究生物学中的大规模数据。
随着高通量测序技术的发展，生物学家们可以获取大量的生物学数据，如基因表达数据、DNA序列数据和蛋白质结构数据等。
而为了更好地理解和利用这些数据，生物信息学中的数据分析方法和工具起到了至关重要的作用。
本文将介绍一些在生物信息学中常用的数据分析方法和工具，并分析其特点。
1. 序列比对工具序列比对是生物信息学的基本任务之一，用于将已知的DNA或蛋白质序列与未知序列进行比较，从而确定它们之间的相似性和差异性。
在序列比对中，常用的工具包括BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）和Bowtie。
BLAST通过在数据库中搜索相似序列，从而识别未知序列的亲缘关系。
而Bowtie是一种用于高通量测序数据比对的工具，具有快速、准确和高效的特点。
2. 基因表达分析工具基因表达数据的分析是生物信息学中的关键任务之一，可以用于了解基因在生物体中的功能和调控机制。
在基因表达分析中，常用的工具包括DESeq2和edgeR。
这些工具能够分析RNA测序数据，识别差异表达基因，并进行功能注释和通路分析。
3. 蛋白质结构预测工具蛋白质结构预测是生物信息学中的一项重要任务，可以揭示蛋白质的功能和三维结构信息。
在蛋白质结构预测中，常用的工具包括I-TASSER和Rosetta。
I-TASSER利用模板比对和蛋白质碎片装配的方法，预测蛋白质的三维结构。
而Rosetta是一种基于物理能量和碰撞振荡的方法，能够进行蛋白质折叠和构象搜索。
4. 基因组注释工具基因组注释是对基因组序列中的基因和非编码区域进行注释和功能预测的过程。
在基因组注释中，常用的工具包括Ensembl和NCBI的Basic Local Alignment Search Tool (BLAST)。
Ensembl提供了大量的物种基因组注释信息，包括基因结构、启动子、转录因子结合位点等。
生物信息学常用数据资源介绍
生物信息学常用数据资源介绍生物信息学是一门将大量数据和信息与生命科学相结合的学科，随着技术的不断发展，越来越多的生物信息学数据资源得到了广泛应用，使得生物信息学研究呈现出爆发式增长的态势。
在接下来的文章中，我将介绍一些常用的生物信息学数据资源。
1. 基因组浏览器基因组浏览器是生物信息学研究中非常常见的一种工具，在基因组浏览器中，用户可以利用多种查询方式快速定位以及查找基因序列、变异位点、基因表达等数据，具体的使用方法可以参考NCBI、UCSC和ENSEMBL等公共数据库。
2. 数据库公共数据库是生物信息学在数据共享和协作方面发挥重要作用的平台之一，NCBI、ENSEMBL、UniProt和GenBank等是生物信息学具有代表性的公共数据库，这些数据库为用户提供了一系列的基因组、转录组、蛋白质、代谢物等多种数据资源，这些数据可以帮助研究者进行基因预测及分析，杂交研究、协同研究等多种生物信息学研究。
3. 软件工具与数据库不同的是，软件工具主要起到数据分析与处理的作用。
对于不同的数据分析任务，不同的软件工具适应程度也不同，因此在生物信息学研究过程中需要不断尝试和探索，比如在转录组分析中，DESeq2和edgeR是非常常用的工具。
4. 人类基因组计划人类基因组计划是一项耗时多年，费用庞大的生命科学研究计划，目的是把人类的基因组解码，并制定新的医学治疗方案等。
在该项目结束后，因为庞大的数据量，成千上万名的研究者可以在其基础上继续开展基因组学研究，这进一步推动了生命科学领域的发展。
5. 元分析数据集随着生物信息学领域的快速发展，元分析数据集作为新工具出现了。
它是由几个相对独立的研究组合而成，旨在研究特定生物过程的数据，比如癌症发病的前因后果，它们包括多个数据来源和测序仪，提供了更全面、多元化的基因数据，为进一步研究确定新的生物标志物和治疗方法提供了更加可靠的基础。
综上，以上我们介绍了一些生物信息学研究中使用频率较高的数据资源，它们共同构成了生物信息学领域的基础设施，在加速科研发展、优化研究流程、减少人力物力成本等方面发挥重要作用，一方面可以帮助科研工作者得到更准确的结果，另一方面又能为更广泛的生命科学研究打开更广的视野。
生物信息学常用工具介绍
删除文件或目录rm
从文件系统中删除文件及整个目录 rm [选项][文件列表] -r 删除文件列表中的目录 -i 指定交互模式。在执行删除前提示确认
。 文件列表：希望删除的用空格分隔的文
件列表，可以包括目录名
删除一个文件file1 #rm file1
使用-i选项 #rm -i file1 rm: remove `file1'? Y #
“Command not Found” 如果命令太长，要在第一行行尾键入“\”字符和
按下Enter键，在下一行的“>”后接着输入
使用Linux
开机 选择启动 注册 进入图形界面－－startx 远程登陆Linux－－telnet、ssh 注销－－logout、exit 关机－－shutdown、halt、reboot、poweroff
般性研究的丰富工具库
Linux图形界面
基于命令行 桌面环境: GNOME KDE ，类似于Windows
有哪些可用的Linux发行版？
Red Hat Fedora Core SusSE Debian Ubuntu CentOS
……
管理方式：基于Debian的pkg与基于Red Hat的RPM
生物信息学研究需要具备的技能
分子生物学的基础知识
有一两种分子生物学软件包的使用经历
— Emboss etc
在命令行计算环境下工作
— Unix / Linux Shell
一门程序设计语言
— C/C++, Java, Perl, Python, etc
为什么要使用Unix/Linux操作系统?
系统。 （VMware workstation）
Linux基础
生物信息学中的基本工具和技巧介绍
生物信息学中的基本工具和技巧介绍在生物学研究中，生物信息学是一门非常重要的学科，它运用计算机科学和统计学的基本原理和方法来分析和解释生物学数据。
生物信息学领域的基本工具和技巧为生物学家们提供了理解和研究基因组学、蛋白质组学、转录组学等各种生物学过程的关键工具。
在这篇文章中，我们将介绍生物信息学中的一些基本工具和技巧。
一、序列比对工具和技巧序列比对是生物信息学中最常用的任务之一，它用于比较两个或多个DNA、RNA或蛋白质序列的相似性和差异性。
常用的序列比对工具包括BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)和Clustal Omega。
BLAST可以快速地在数据库中搜索具有相似序列的蛋白质或基因序列，并给出比对结果的置信度评分。
而Clustal Omega是一个用于多序列比对的工具，它能够对多个序列进行全局和局部比对，并输出结果中的进化关系树。
二、基因预测工具和技巧基因预测是生物信息学中的一项重要任务，它用于确定DNA序列中的基因位置和边界。
基因预测工具通过分析DNA序列中的开放阅读框架(ORFs)、启动子序列、剪接位点等特征来推断基因的位置和结构。
常用的基因预测工具包括GeneMark和Glimmer。
GeneMark利用统计模型和算法来识别真正的基因序列，而Glimmer则使用人工智能算法和非编码序列的统计特性来进行基因识别。
三、基因表达分析工具和技巧基因表达分析用于研究不同生物样本中基因表达的差异，它对于理解生物学过程中的基因调控机制非常关键。
常用的基因表达分析工具包括DESeq2和edgeR。
这些工具利用统计学方法来分析高通量测序数据，并找出差异表达的基因。
此外，表达量热图和通路富集分析也是常用的基因表达分析技巧，它们可以可视化差异表达基因的模式和功能富集情况。
四、蛋白质结构预测工具和技巧蛋白质结构预测是生物信息学中的一项重要任务，它用于预测蛋白质序列的三维结构，从而揭示蛋白质功能和相互作用。
生物信息学常用分析工具
生物信息学常用分析工具
一、ExPASy Protemics Server 提供的在线工具 ProtParam可以预测蛋白质的分子式、相对分子质量与带电氨基酸残基数等物理化学性质；
二、InterPro Scan可以对蛋白质的保守结构域进行预测；
三、SWISS-MODEL可以对蛋白质进行三维同源建模预测；
四、TargetP1.1Server可以对蛋白质进行亚细胞定位预测；
五、SignalP-3.0可以对蛋白质进行蛋白质信号肽预测；
六、将蛋白质氨基酸序列信息提交到TMHMM Server v. 2.0对蛋白质进行跨膜区预测或者使用TMpred在线工具对该蛋白进行跨膜区预测；
七、将蛋白质的氨基酸序列提交到美国国立生物技术信息中心NCBI的蛋白质序列数据库进行BLAST搜索相似序列；
八、通过MEGA 7 对XsGAO基因编码的蛋白进行系统进化树分析；
九、使用Oligo 7(引物评价)和Primer Premier（自动搜索）可满足大部分设计。
生物信息学工具的使用教程
生物信息学工具的使用教程生物信息学是现代生物学领域中的一个重要分支，它运用计算机技术和统计学方法对生物学数据进行收集、存储、分析和解释。
生物信息学工具是生物信息学研究中不可或缺的工具，它们可以帮助研究人员更好地处理和分析生物学数据。
本文将介绍几种常用的生物信息学工具的使用方法和应用场景。
1. BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）BLAST是一种广泛使用的生物信息学工具，用于在已知的生物序列数据库中进行快速的序列比对。
BLAST可以根据用户输入的序列，寻找与之相似的序列并计算相似度。
在基因组学和蛋白质研究中，BLAST被广泛应用于寻找同源序列、鉴定物种、预测基因功能等。
使用BLAST的第一步是选择合适的BLAST程序，如BLASTn用于核苷酸序列之间的比对，BLASTp用于蛋白质序列之间的比对等。
然后，将待比对的序列输入到BLAST界面中，设置参数如比对算法、阈值等。
点击运行后，BLAST会自动在数据库中查找相似序列并返回比对结果。
2. ClustalW（Multiple Sequence Alignment Tool）ClustalW是一款用于多序列比对的工具，它可以将多个生物序列比对到一起，不仅可用于DNA或RNA序列，还可以用于蛋白质序列比对。
多序列比对是许多生物信息学研究的基础，可以揭示序列之间的保守性和变异性，进而推测这些序列的功能和演化关系。
使用ClustalW，首先将待比对的序列输入到工具界面，选择合适的参数，如比对类型、矩阵等。
点击运行后，ClustalW会自动将序列进行多重比对，并生成比对结果。
比对结果一般以带有保守性和变异性信息的序列比对图的形式呈现。
3. EMBOSS（European Molecular Biology Open Software Suite）EMBOSS是一个功能强大的生物信息学工具集合，包含了数百个用于序列比对、基因预测、蛋白质结构预测等分析的软件。
生物信息学及常用工具
序列名称以>开始 第二行是序列
如何本地运行blast
• • • • • • 比较几百条、几千条序列 ftp:///blast/executables/blast+/LATEST/ ncbi-blast-2.2.30+-win64.exe ncbi-blast-2.2.30+-x64-linux.tar.gz Database.seq 目标序列数据库，例如30000个水稻CDS序列 Query.seq 查询序列，例如60条序列
blat database.seq query.seq –o result.psl
多序列比对
/
X GUI版 W Web版
命令行版本
Clustalx2 (windows, MACS)
Generate tree file *.ph or *.phb, *.aln, to be viewed by FigTree or other tree view program or as the input for MEGA for advanced analysis
直系同源和旁系同源
• 同源蛋白质（homolog）进一步划分为直系同源（ortholog）和旁 系同源（paralog） • Ortholog：不同物种之间的同源性蛋白 • Paralog： 同一物种基因复制而来。
BLAT vs. Blast
• Blat，全称 The BLAST-Like Alignment Tool • BLAT是将一个序列定位到基因组上 gene against genome • Blast是从一个数据里寻找同源序列 gene against genes
第一部分：常用生物信息工具
生物信息软件的种类和目的
生物信息学分析工具和方法的介绍
生物信息学分析工具和方法的介绍生物信息学是一门将计算机科学和生物学相结合的学科，旨在通过使用计算机技术和数学模型来分析和理解生物学中的大规模数据。
在生物信息学领域，有许多常用的分析工具和方法可以帮助研究人员从海量的生物数据中发现有意义的信息。
本文将介绍一些常见的生物信息学分析工具和方法。
1. 基因组测序工具基因组测序是生物信息学分析的基础，通过对生物体DNA序列的测定可以获得完整的遗传信息。
常用的基因组测序工具包括高通量测序技术，如Illumina测序，Ion Torrent测序和PacBio测序等。
这些工具能够生成大量的DNA序列数据，为进一步的生物信息学分析提供了基础。
2. 序列比对工具序列比对是将一个DNA、RNA或蛋白质序列与已知序列进行比较，以确定它们的相似性和差异性。
常用的序列比对工具包括BLAST和Bowtie等。
这些工具可帮助研究人员快速找到已知的序列匹配，从而推断未知序列的功能和结构。
3. 基因表达分析工具基因表达分析是研究基因在不同条件下的表达水平和模式的过程。
常用的基因表达分析工具包括RNA-Seq和微阵列芯片。
RNA-Seq通过测定转录组中的mRNA序列来定量测量基因的表达水平。
而微阵列芯片则通过测量目标基因的杂交信号来分析基因的表达模式。
4. 蛋白质结构预测工具蛋白质结构预测是预测蛋白质的三维结构，从而了解其功能和相互作用。
常用的蛋白质结构预测工具包括BLAST、I-TASSER和Rosetta等。
这些工具通过蛋白质序列比对、模拟和建模等方法，预测蛋白质的结构和功能。
5. 基因组学数据库基因组学数据库是存储和组织生物学数据的重要资源。
常用的基因组学数据库包括GenBank、Ensembl、KEGG和UCSC Genome Browser等。
这些数据库提供了大量的生物学数据，包括基因和基因组序列、调控元件、变异数据和表达数据等，为生物信息学分析提供了基础。
除了上述提到的工具和方法，还有许多其他的生物信息学工具和方法可用于特定的研究领域，如蛋白质互作网络分析、遗传关联分析、代谢组学分析等。
生物信息学分析工具的操作指南与使用技巧
生物信息学分析工具的操作指南与使用技巧近年来，随着生物学研究的向深度学习和大数据方向转变，生物信息学分析工具越来越重要。
这些工具能够处理和解读庞大的生物信息数据，从而提供对基因、蛋白质和其他生物分子功能的深入了解。
为了帮助研究者更好地应用这些工具，本文将提供生物信息学分析工具的操作指南与使用技巧。
一、 BLASTBLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是最常用的生物信息学工具之一，用于比对基因或蛋白质序列并寻找相似性。
以下是使用BLAST的操作指南：1. 登录NCBI（National Center for Biotechnology Information）网站，选择"BLAST"选项卡。
2. 选择合适的BLAST程序，如nucleotide BLAST（用于比对核苷酸序列）或protein BLAST（用于比对蛋白质序列）。
3. 输入待比对的序列或上传序列文件。
4. 选择适当的数据库进行比对。
例如，对于人类基因，可以选择"Human genome"数据库。
5. 调整BLAST参数，如期望阈值（E-value）和比对长度，以优化结果。
6. 提交任务并等待结果。
BLAST将返回比对结果和相似性分数。
使用技巧：- 选择正确的数据库，以确保比对结果具有生物学相关性。
- 调整参数以满足特定的研究需求，如提高灵敏度或选择严格的相似性阈值。
- 分析比对结果时，关注较高的BLAST分数和较低的E-value，以确定最相关的序列。
二、DNA序列编辑器DNA序列编辑器是生物信息学研究中常用的工具，用于编辑、操作和分析DNA序列。
以下是使用DNA序列编辑器的操作指南：1. 下载和安装合适的DNA序列编辑器，如ApE（A plasmid Editor）或SnapGene。
2. 打开编辑器并创建新项目。
3. 在序列窗口中输入或粘贴DNA序列。
生物信息学分析工具使用指南
生物信息学分析工具使用指南生物信息学是一门综合性学科，涵盖了生物学、计算机科学和数学等多个学科领域。
生物信息学的发展为生命科学研究提供了强大的工具和方法，其中生物信息学分析工具是其中最重要的一部分。
本文将介绍常用的生物信息学分析工具，并提供使用指南。
一、序列分析工具1. BLASTBLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种快速比对局部序列相似性的工具。
它主要用于对基因、蛋白质及其他生物序列进行比对和标定。
使用BLAST，我们可以找到与已知序列相似的未知序列，并推测其功能。
使用提示：将待比对序列输入BLAST程序中，选择合适的数据库进行比对。
根据结果的相似性、E值和比对长度等指标进行评估和选择。
结果的解读需要结合生物学背景知识进行分析。
2. ClustalWClustalW是一种常用的多序列比对软件，可用于比对DNA、RNA和蛋白质序列。
它能够找出多个序列之间的保守区域和差异区域，从而推测序列的结构和功能。
使用提示：将待比对序列输入ClustalW程序中，进行多序列比对。
可以选择不同的参数设置，如输出格式、权重矩阵和树状图构建等。
二、基因表达分析工具1. RNA-SeqRNA-Seq是一种常用的高通量测序技术，用于研究基因的表达。
它通过测量转录本的序列，可以定量、全面地分析基因表达的差异和变化。
使用RNA-Seq，可以发现新的转录本、剪切变异和基因融合等。
使用提示：选择合适的测序平台和实验流程，包括RNA的提取、文库构建和测序。
使用不同的数据分析软件，如Tophat、Cufflinks和DESeq2，可以进行数据质控、比对、转录本定量和差异表达分析。
2. Gene Set Enrichment Analysis (GSEA)GSEA是一种常用的基因集富集分析方法，用于揭示基因组中与特定生物学过程或功能相关的基因集。
使用GSEA，我们可以了解某个基因集在特定条件下的富集情况，从而推断其参与的生物学过程或通路。
生物信息学常用工具
常用DNA和蛋白质序列数据分析工具：●序列比对工具：a)BLAST：●网络比对，包括基础的Blast比对、参数、特殊Blast如PSI-Blast、Blast2等；●本地比对，包括程序下载、安装、数据库的下载及格式化、Blast程序的运行等。
b)多序列比对ClustalX（Windows系统）包括程序下载、安装、及程序的运行、结果的输入输出等。
●真核生物基因结构的预测：a)基因可读框的识别：Genescan；CpG岛、转录终止信号和启动子区域预测；CpGPlot；POLYAH；PromoterScan；b)基因密码子偏好性：CodonW；c)采用mRNA序列预测基因：Spidey；d)ASTD数据库●分子进化遗传分析工具●MEGA；●Phylip；●蛋白质结构和功能预测a)一级结构ProtParam蛋白质序列理化参数检索；ProtScale蛋白质疏水性分析；COILS卷曲螺旋预测；b)二级结构PredictProtein蛋白质结构预测；PSIPRED不同蛋白质结构预测方法；c)InterProScan: 模式和序列谱研究Prosite：蛋白质结构域、家族和功能为点数据库；Pfam：蛋白质家族比对和HMM数据库；BLOCK：模块搜索数据库；SMART：简单模块架构搜索工具；TMHMM：跨膜结构预测工具；d)三级结构Swiss-Model Workspace: 同源建模的网络综合服务器；Phyre：线串法预测蛋白质折叠；HMMSTR/Rosetta：从头预测蛋白质结构；Swiss-PdbViewer：分子建模和可视化工具；序列模体的识别和解析；MEME程序包；●蛋白质谱数据分析软件：X!Tandem、Mascot、Sequest；蛋白质组学数据统计分析软件：TPP；●基因芯片数据处理和分析芯片数据的获取和处理：Express Coverter、MIDAS；芯片数据聚类分析和差异表达基因筛选：MeV、Cluster、TreeView；芯片数据可视化：GenMAPP；芯片数据的检索：GEO；●转录组的数据处理和分析●应用GO注释基因功能和通过KEGG分析代谢途径●系统生物学网络结构分析软件：Cytoscape。
常用工具软件和生物信息学资源
（６）简并引物设计
• Aligment分析后, 手工设计
６．多重序列联配
1.从enBank下载目的基因序列
2. Vector NTI 8.0数据输入
打开软件
新建子目录
数据输入
3. ORF分析----线形化
在图形处，右键单击
提取 RRSV-S6-ORF 序列
• (1) Ctrl + C • (2) 打开TXT文挡 • (3) Ctrl + V • (4) 保存
功能名称
功能
Blastn 用核酸序列 搜索 核酸序列数据库
Blastp 用蛋白质序列 搜索 蛋白质序列数据库
Blastx 用核酸序列 (翻译成蛋白质) 搜索 蛋白质序列数据库
TBlastn 用蛋白质序列 (翻译成核酸) 搜索 核酸序列数据库
Tblastx
用核酸翻译的蛋白质序列搜索核酸翻译的蛋白质序列数据 库
分子生物学常用综合软件
• GCG : GCG包含130多个与分析有关的程序。有6种重要生物数据 库随程序包一起提供，并由GCG公司负责每两个月更新一 次。对DNA和蛋白质分析而言,GCG软件包是功能最强大， 使用最广泛的计算机程序之一。一般以网络版服务器提供 服务。主要功能：a) 限制性酶切图谱 b) 多序列对比 c) DNA到蛋白质的翻译 d) 蛋白质分析 e) 数据库搜寻 f) PCR引 物设计
NCBI
• 美国国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information)，NCBI管理着包括GenBank在内的一批数据库,如 UniGene、dbSNP、COG、LoccusLink、OMIM和MMDB等。它提供 Entrez数据库检索工具、BLAST数据库序列搜索等服务。
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四、工作原理
搜索引擎并不真正搜索互联网，它搜索的实际上 是预先整理好的网页索引数据库。
至少由三部分组成： 数据采集（爬行器） （机器人、蜘蛛） 数据组织（索引生成器） 数据检索（查询检索器） 它们的功能是通过各种软件实现的。
随着搜索引擎的发展，索系统程序从网页索引数 据库中找到符合关键词的所有相关网页。针对该 关键词的相关度早已算好，所以只需按照现成的 相关度数值排序，相关度越高，排名越靠前。
最后由页面生成系统将搜索结果的链接地址和 页面内容摘要等内容组织起来返回集
整理
服务
搜集 批量搜集，增量式搜集；搜集目标，搜集策略
预处理 关键词提取；重复网页消除；链接分析；索引
服务 查询方式和匹配；结果排序；文档摘要
搜索引擎系统流程
第二节
搜索引擎分类及介绍
介绍几种常用、综合性和重要的 专业性搜索引擎。
概述
因特网上目前仅检索工具就有10 000余种，这些工具 有不同类型。
本栏目提供一些网上常用的搜索引擎。
Google，Yahoo， Yahoo!
* 全文搜索引擎 “FullText Search Engine” ** 目录／指南 “Directory／Guides”
1、全文搜索引擎(Full Text Search Engine )
利用搜索软件定期对网络资源进行搜索，然后自 动排序和索引，从而组成一个庞大的信息数据库，并 不断更新。
用户通过访问这些站点，输入关键词或短语等
网上的信息高度复杂，形形色色，多种多样， 真假难分。
如何迅速、准确到达目的网点获得所需信息？
“工欲善其事，必先利其器”，选
择恰当的检索工具，对于获取网上信息可取得 事半功倍的效果。
The web creates new challenges for information retrieval.
1、数据采集
从互联网上抓取网页，数据靠使用机器人 (robot)、蜘蛛(spiders)、爬虫(crawlers)等网 络搜索软件进行采集的。
它们在Web空间不停地自动寻找、挖掘 和收集各种信息资源，根据其访问链接的数 量进行初步处理，去除无法链接的死链接点， 从互联网上自动收集网页。
2. 数据组织：建立索引数据库
第五章
生物信息学信息资 源检索的常用工具
目的
掌握常用生物信息学的搜索工具, 熟悉理性网络中寻网站、求知识。
第一节 概 述
一、产生背景
Internet世界是一个浩瀚无边、深奥莫测的信 息海洋。
网上可索引的网页数量已超过30亿，在呈爆 炸性增长。若要逐个登录站点方式进行信息查 询，如“大海捞针”。
创建索引的方法（图书检索的启迪） 手工索引 自动索引
二、发展过程
1990年三名学生开发一可以用文件名查找文件系统，可 搜索的FTP文件名列表。搜索的祖先
1993年开发了一个Gopher搜索工具 1994年4月，斯坦福大学两名博士生，美籍华人杨致远和
David Filo共同创办了Yahoo， Yahoo!--几乎成为20 世纪90年代的因特网的代名词。 1995年，一种新的搜索引擎形式出现——元搜索引 擎 1995年底AltaVista登场亮相
3.专门类型搜索引擎
针对某一专门类型或专题如软件下载、查找三维图 像、人名、机构、产品、E-mail地址等信息。
利用索引软件将采集的网页信息进行标引， 整序、组织，并建立索引数据库。
不同的索引软件处理数据有明显差异，有 的索引软件只标引网页的地址、篇名、特定关 键词等内容，有的索引软件则对网页全文进行 处理。
数据库的内容必须不断补充、更新，以满足 网络信息的不断变化。
3. 数据检索：在索引数据库中搜索排序
根据用户提出的查询要求，应用查询软件在索引数 据库中检索符合条件的网页记录，将检索结果按相关 度进行排序，运行后将查询结果返回给用户，获取所 需信息。
进行检索， 数据库将与这些关键词相关的网页地址 的超链接信息迅速返回用户。这种方式构成的数据库 不需要人工干涉，数据库庞大，查全率较高，但查准 率较低。
AltaVista就是其中比较著名的一个搜索引擎， 此类查询方式称为“语词查询”或“全文索引查询”。
2. Web目录/指南(Web directory／guides)
目前网上流行的检索工具多是两者的结合， 同时具有搜索引擎和主题目录两种功能。
(二)按检索内容划分
分为三种：通用型、专业型和专门型搜索引擎。
1、通用型搜索引擎
是综合信息检索系统，不受主题和数据类型限制。近 年来通用型搜索引擎有超大型发展趋势。
2. 专业型搜索引擎
是根据学科专业特点，将网络资源进行整理编排的专 业生物信息检索工具，经过人工筛选，适用于专业人 员查找专业信息。 针对某一学科内容的专科型检索工 具，以满足专科医天网 263搜索引擎
中华网 盖世引擎 悠游 茉莉之窗 Goyoyo Excite Lycos InfoSeek Index Magellan HotBot
OpenTex
一、搜索引擎的类型
（一）按检索功能分 常将网络检索工具概称为搜索引擎，搜索
引擎包括两种网络检索服务。
采用人工干预， 将各站点按内容划分为不同 主题大类，再将大类细分为小类，最终建成一个
树状结构的多级分层目录，检索时只要点击它的
树状结构的顶层，即可逐层展开，直到查到所需 信息。Web目录在信息采集、编排、HTML编码等方 面由人工编制和维护，因而数据库收集的页面有 限，但查准率较高。
世界著名的Yahoo就是最早的一个Web指南站点， 也有人将此类查询称为“分类查询” 或“专题查询”。
1998年10月Google改变了搜索引擎的定义
三、基本概念
1. 搜索引擎（Web Search Engines）定义：
允许用户递交查询，检索出与查询相 关的网页结果列表，并且排序输出。
搜索引擎
本身也是一个网站点，其作用是指引用户 找到所需信息的链接点，像信息海洋中的导航 员一样，使人们能迅速准确到达目的网点，从 而快捷地获取网上信息。