第1章 生物信息学的概念及其发展
第一课生物信息学概论
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生物信息学当前的主要研究任务
生物信息学研究都有其特定的、不断创新 的方法学。以系统优化、软件并行化和数 据处理技术为主体的海量生物学数据处理 体系的建立将基于新的思路和设想。
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生物信息学的特点
它是一门基于数据积累，尤其是原始数据 积累的科学。数据的获取是生物信息学发 展的保障和本源。生物信息学研究首先也 是基于实验数据的生产、管理和分析。因 此，生物信息领域的首要特点是生物学基 本数据收集的规模化，数据处理的程序化， 数据分析的专门化。
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生物信息学当前的主要研究任务
蛋白质组学：
（1）蛋白质组图像数据处理，蛋白及其修饰鉴定
（2）构建蛋白质数据库，相关软件的开发和应用； （3）蛋白质结构、功能预测； （4）蛋白质连锁图。
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生物信息学当前的主要研究任务
代谢组学：新陈代谢是由错综复杂的生化 代谢途径所构成的动态网络组成。要揭示 代谢的本质是一个长期的目标。但是，我 们可以从现有数据出发建立主要或特定代 谢途径的模型，如影响人类健康的常见代 谢疾病等。
ACGT
生物信息学基本概念
早在1956年，在美国田纳西州盖特林堡召开的首次 “生物学中的信息理论研讨会”上，便产生了生物信 息 学的概念。1987年，林华安博士正式把这一学科命名 为“生物信息学”（Bioinformatics）。被尊称为 “生物 信息学之父”。 生物信息学（Bioinformatics）： (1)生物信息学包含了生物信息的获取、处理、储存、 分析和解释等在内一门交叉学科， (2)它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工 具进行研究， (3)目的在于阐明大量生物学数据所包含的生物学意
8. 生物信息分析的技术和方法研究
人教版高一生物必修二《科学前沿生物信息学》教案及教学反思
人教版高一生物必修二《科学前沿生物信息学》教案及教学反思一、教学目标1.了解生物信息学的概念和发展历程；2.理解生物信息学在生物研究、医学、农业等领域的应用；3.掌握常见的生物信息学工具和软件的使用方法；4.能够利用基本的生物信息学方法进行生物数据分析。
二、教学内容第一节生物信息学的概念和发展历程1. 知识点1.生物信息学的定义和范围；2.生物信息学的发展历程和主要进展。
2. 教学重点、难点1.理解生物信息学的概念和范围；2.了解生物信息学的发展历程和主要进展。
3. 教学方法1.讲授；2.探究式学习。
第二节生物信息学在生物研究、医学、农业等领域的应用1. 知识点1.生物信息学在生物研究中的应用；2.生物信息学在医学中的应用；3.生物信息学在农业中的应用。
2. 教学重点、难点1.了解生物信息学在生物研究、医学、农业等领域的应用；2.掌握相关生物信息学分析方法。
3. 教学方法1.讲授；2.案例分析。
第三节常见的生物信息学工具和软件的使用方法1. 知识点1.常见的生物信息学工具和软件介绍；2.常见的生物信息学工具和软件的使用方法。
2. 教学重点、难点1.了解常见的生物信息学工具和软件；2.掌握常见的生物信息学工具和软件的使用方法。
3. 教学方法1.讲授；2.实践操作。
第四节基本的生物信息学方法与生物数据分析1. 知识点1.基本的生物信息学方法；2.生物数据分析的步骤和方法。
2. 教学重点、难点1.掌握基本的生物信息学方法；2.理解生物数据分析的步骤和方法。
3. 教学方法1.讲授；2.案例分析。
三、教学反思本节课讲解的《科学前沿——生物信息学》是高中生物课程中的必修二内容，对于学生们的生物学学习有着不可忽视的作用。
本课程重点是介绍生物信息学的概念、发展历程以及在生物研究、医学、农业等领域的应用，进而让学生们了解到生物信息学在人类生产生活中的巨大作用。
在教学方法上，我采用了讲授、探究式学习、案例分析和实践操作相结合的方式。
生物信息学综述
生物信息学的概要摘要生物信息学是生物科学中一门新兴的前沿学科，本文主要阐述了生物信息学的概念、特点，研究内容和应用与发展前景。
关键词生物信息学发展前景前言2l 世纪是高科技发展的世纪，随着人类基因组计划的完成、遗传语言的破译、生物大分子的功能与结构研究，一门崭新的拥有巨大发展潜力的新的学科生物信息学悄然兴起并得以蓬勃发展。
生物信息学已成为分子生物学家和从事生物学研究和学习的科研人员、教师和学生的必备工具。
1生物信息学概述生物信息学( B i o i n f o r m a t i c s )是生物学、数学和计算机科学交叉所形成的一门新兴学科，它主要运用信息科学和计算机，手段通过数据分析和处理．揭示海量数据间的内在联系和生物学含义，进而提炼有用的生物学知识。
2生物信息学的最大特点一是数据库庞杂，仅人类基因组一项，就大约有3 ．0 ×l 0 个A、G、C、T构成：二是操作主要在网络环境中运行，通过网络强大的搜索功能实现数据储存、检索和分析；三是由于是一门由计算机技术、数学、生物学等多学科综合交叉产物．它的理论及内容尚在不断地完善与更新中。
3生物信息学的研究内容3.1基因组信息学分析生物信息学的重大目标在于理解生物数据和生命本质。
迄今为止真正掌握信息存储与表达规律的只有DNA上编码蛋白质的区域，即基因。
当前生物序列信息提取与分析主要集中在下几个方面：( 1 )新基因与基因新的功能的发现与鉴定。
( 2 )非编码区信息结构分析。
( 3 ) 编码区和非编码区的信息调控规律的研究。
3.2比较基因组学研究自 1 9 9 0年正式实施人类基因计划以来，现已有1 8个生物体的完整基因组测序完毕，约有 4 0个完整基因组正在被译当中，从而为分离一些人类遗传病的候选基因和预测一些新克隆的人类基因的功能提供有益的指导，生物体基因组研究为人类基因组提供大量的参考信息。
3.3蛋白质组信息学研究蛋白质是生物信息的重要组成部分，它具有自身特有的活动规律.。
生物信息学的基本概念和方法
生物信息学的基本概念和方法生物信息学是生物学和计算机科学的交叉学科，旨在利用计算机技术对生物学数据进行处理、分析和解释。
生物信息学的出现为研究生物学提供了新的视角和手段，将传统的实验手段与计算手段相结合，为生命科学研究带来了前所未有的机遇和挑战。
生物信息学的基本概念1. 生物信息生物信息是指生物学中获取、处理和分析生物学数据的所有途径和信息。
包括数据的来源、获取、处理、分析和解释等过程。
2. 生物信息学生物信息学是将计算机技术和生物学融合起来，以计算机方法为基础研究生物学中各种生物信息的学科体系。
3. 生物信息学的应用生物信息学在各个领域都有广泛应用。
例如，基因表达的分析、蛋白质结构的预测、基因组序列的比较分析等。
生物信息学的方法1. 数据库的搭建生物信息学的方法之一是搭建数据库。
数据库是存储生物学数据的基础。
生物信息学家需要从各种数据来源收集数据，然后存储到数据库中。
常用的数据库包括：GenBank、PDB、KEGG等。
2. 生物信息学的算法与模型生物信息学的方法之二是算法和模型。
算法和模型是解决生物信息学问题的关键。
常用的算法包括：序列比对、序列聚类、序列比较等。
模型包括：蛋白质三级结构预测模型、蛋白质-蛋白质互作模型等。
3. 生物信息学的软件生物信息学的方法之三是软件。
生物信息学家需要使用相应的软件来实现自己的研究。
常用的生物信息学软件包括：BLAST、ClustalX、Mega等。
4. 数据挖掘生物信息学的方法之四是数据挖掘。
数据挖掘是指从大量数据中提取有意义的信息、规律和模式。
生物信息学家需要利用数据挖掘的技术来分析、探索和解释生物学数据。
5. 系统生物学生物信息学的方法之五是系统生物学。
系统生物学是生物系统的量化分析和模拟系统。
生物信息学家通过建立数学模型，对生物系统进行系统性探索和分析。
总结生物信息学的发展，为生命科学研究带来了前所未有的机遇和挑战。
通过建立数据库、使用算法和模型、开发软件、进行数据挖掘和探索系统生物学，生物信息学家能够更好地探索生物科学的本质和解析生命系统的复杂性。
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。
生物信息学与计算生物学
生物信息学与计算生物学生物信息学与计算生物学是现代生物学领域中崭露头角的学科，它们的发展为科学家们提供了研究和理解生物系统的新方法和工具。
本文将从生物信息学和计算生物学的概念、研究领域、应用以及前景等方面进行介绍。
一、生物信息学的概念生物信息学是运用计算机科学和统计学等技术工具来管理、分析、解释和预测生物学数据的学科。
它的主要目标是提取和利用生物数据中的有用信息，以揭示生物系统的结构、功能和演化规律。
二、计算生物学的研究领域计算生物学是在生物信息学基础上发展起来的交叉学科，它将计算机科学和信息技术与生物学紧密结合，旨在开发和应用算法、模型和工具来研究生物学问题。
计算生物学主要包括生物信息学、系统生物学、结构生物学、基因组学、蛋白质组学、代谢组学等研究领域。
三、生物信息学和计算生物学的应用1. 基因组学研究：利用计算方法对基因组序列进行分析，识别基因和非编码RNA，揭示基因组结构和功能。
2. 蛋白质组学研究：通过生物信息学和计算方法，预测蛋白质结构和功能，研究蛋白质的相互作用和调控网络。
3. 生物信息学数据库：建立和维护各种生物信息学数据库，如基因组数据库、蛋白质数据库和代谢网络数据库等，为科研人员提供数据和工具。
4. 肿瘤生物学研究：利用生物信息学和计算方法，分析肿瘤基因组数据，发现和验证与肿瘤相关的基因和信号通路。
5. 药物设计与筛选：利用计算方法模拟分子与受体的相互作用，加速药物设计和筛选过程，为药物研发提供支持。
6. 进化生物学研究：通过计算方法重建物种起源和演化关系，解析基因家族的演化过程。
四、生物信息学与计算生物学的前景生物信息学与计算生物学在基础研究和应用开发中发挥了重要作用，并在医药、农业、生物工程和环境保护等领域取得了许多成就。
随着技术的进步和数据的快速积累，生物信息学与计算生物学的发展前景更加广阔。
未来，它们将继续推动生物学的发展，帮助人类更好地了解和应对生命的奥秘。
总结：生物信息学与计算生物学是现代生物学领域中重要的学科，它们通过运用计算机科学和统计学等技术工具，管理、分析、解释和预测生物学数据，揭示生物系统的结构、功能和演化规律。
医学生物信息学知识点
医学生物信息学知识点医学生物信息学是将生物信息学的原理、方法和技术应用于医学领域的一门交叉学科。
它通过对生物学、计算机科学和统计学等领域的研究，旨在解决与医学相关的生物信息数据存储、分析和解释的问题。
本文将介绍医学生物信息学的一些基本知识点。
第一部分：基础概念1.1 生物信息学的定义医学生物信息学是一门研究如何获取、存储、分析和解释与医学相关的生物信息数据的学科。
它涵盖了基因组学、蛋白质组学、代谢组学等多个领域，旨在帮助我们更好地了解生物体内复杂的分子机制，并为疾病的诊断和治疗提供支持。
1.2 基因组学基因组学是研究生物体基因组全貌的学科。
它通过解析基因组中的DNA序列，研究基因的组成、结构和功能，以及基因与它们之间的关联。
基因组学在医学领域中的应用包括寻找致病基因、预测个体的疾病易感性等。
1.3 蛋白质组学蛋白质组学是研究生物体蛋白质组成和功能的学科。
它通过分析蛋白质的结构、功能和相互作用，探索蛋白质在生物体内的作用机制。
蛋白质组学在医学领域的应用包括研究疾病的蛋白质标志物、筛选药物靶点等。
1.4 代谢组学代谢组学是研究生物体代谢产物组成和变化的学科。
它通过分析生物体代谢产物的谱图和定量测定，以及与基因表达、蛋白质组成等的关联，揭示生物体代谢网络的特征和调控机制。
代谢组学在医学领域中的应用包括疾病诊断、药物研发等。
第二部分：方法和技术2.1 基因测序技术基因测序技术是获取生物体DNA序列信息的关键技术。
目前广泛应用的基因测序技术包括Sanger测序、高通量测序（如Illumina、Ion Torrent等），以及第三代测序技术（如PacBio、Nanopore等）。
这些技术的不断发展和普及，为医学生物信息学的发展提供了强大的数据支持。
2.2 蛋白质组学技术蛋白质组学技术主要包括蛋白质分离、质谱分析和蛋白质定量等。
常用的蛋白质分离方法有凝胶电泳、液相色谱等；质谱分析方法包括质子化电喷雾质谱、MALDI-TOF质谱等；蛋白质定量方法有标记和非标记两种方式。
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。
生物信息学概论(1)
生物信息学概论引言生物信息学是一个跨学科领域，综合了生物学、计算机科学和统计学的原理和方法。
它通过处理和分析大量的生物数据来解决生物学问题。
生物信息学在基因组学、蛋白质组学、代谢组学等领域都起着重要作用。
本文将介绍生物信息学的基本概念、技术和应用。
生物信息学的基本概念生物信息学的核心概念是将生物学数据与计算机科学和统计学方法相结合。
生物学数据可以包括基因序列、蛋白质结构、代谢通路等。
计算机科学和统计学方法则用于处理和分析这些数据。
生物信息学的目标是从生物学数据中提取有用的信息，从而加深对生物系统的理解。
生物信息学的基本任务包括生物数据的收集、存储、管理和分析。
生物数据的收集可以通过实验室技术如DNA测序、质谱分析等获得。
收集到的数据需要进行格式转换和标准化，以便于存储和分析。
存储和管理生物数据需要高效的数据库和文档管理系统。
生物数据的分析可以使用各种统计学和机器学习算法来识别生物学特征和解释生物学现象。
生物信息学的技术和工具生物信息学使用了许多技术和工具来处理和分析生物学数据。
以下是一些常见的生物信息学技术和工具：1. 基因组学分析基因组学分析是生物信息学的重要领域之一。
它主要研究基因组的结构和功能。
常用的基因组学分析技术包括基因组序列比对、基因预测、基因表达分析等。
常用的基因组学工具包括BLAST、GeneMark、TopHat等。
2. 蛋白质组学分析蛋白质组学分析研究蛋白质的结构和功能。
它可以通过质谱分析等技术来识别和鉴定蛋白质。
常用的蛋白质组学工具包括MASCOT、Proteome Discoverer等。
3. 代谢组学分析代谢组学研究生物体内代谢产物的数量和种类。
它可以通过质谱分析和核磁共振等技术来分析代谢产物。
常用的代谢组学工具包括MetaboAnalyst、XCMS等。
4. 网络分析网络分析研究生物系统中的相互作用关系。
这些关系可以通过基因调控网络、蛋白质相互作用网络等来表示。
常用的网络分析工具包括Cytoscape、STRING等。
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
生物信息学论文 (2)
生物信息学论文引言生物信息学是一门集合了生物学、计算机科学和统计学等多个学科的综合性科学领域。
它通过对生物学数据的分析和解释，推动了生物学研究的进展，使我们能够更好地理解生物系统的功能和复杂性。
在本论文中，我们将介绍生物信息学的概念、应用以及未来的发展方向。
生物信息学的概念与发展生物信息学是一门通过计算机科学和统计学的方法来研究生物学问题的学科。
生物信息学能够处理生物学中产生的大量数据，并从中提取和分析有用的信息。
它涉及到DNA、RNA和蛋白质序列的分析、比对和预测，以及基因组、转录组和蛋白质组的分析和解释。
生物信息学的发展始于1970年代，当时蛋白质和核酸的序列数据开始被大规模地产生。
随着技术的不断进步，生物学数据的规模和复杂性逐渐增加，生物信息学也变得越来越重要。
现代生物信息学不仅可以处理DNA和蛋白质的序列数据，还可以分析基因表达和蛋白质互作网络等更复杂的生物学数据。
生物信息学的应用生物信息学在生物学研究中有着广泛的应用。
下面我们将介绍一些常见的生物信息学应用领域：基因组学基因组学是研究整个基因组的结构、功能和演化的学科。
生物信息学在基因组学中发挥着重要作用，它可以用于基因鉴定、基因预测、基因家族的分析等。
转录组学转录组学是研究基因转录产物（mRNA或RNA）的全集及其表达模式的学科。
生物信息学在转录组学研究中可以用于基因表达的定量和差异分析、信号通路的预测和建模等。
蛋白质组学蛋白质组学是研究整个蛋白质组的结构、功能和相互作用的学科。
生物信息学在蛋白质组学中可以用于蛋白质结构的预测、功能注释、蛋白质相互作用网络的构建等。
进化生物学进化生物学是研究物种起源和演化过程的学科。
生物信息学在进化生物学中可以用于物种间基因组的比较、系统发育树的重建和进化模拟等。
药物设计与分析生物信息学在药物设计与分析中扮演着重要角色。
它可以用于药物靶点的预测、药物分子库的筛选和药物相互作用的模拟等。
生物信息学的未来发展方向生物信息学在过去几十年取得了巨大的进展，但仍然面临一些挑战和机遇。
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。
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Ortholog vs. Paralog
直系同源物: 两个基因通过物种形成的事 件而产生，或，源于不同物种的最近的共 同祖先的两个基因，或者两个物种中的同 一基因，一般具有相同的功能。 旁系同源物：两个基因在同一物种中，通 过至少一次基因复制或分歧的事件而产生。 同源性研究：哪种同源物？ Experimentally very hard to answer.
பைடு நூலகம்
(2)形成期(80年代) 以分子数据库和BLAST等相似性搜索程序 为代表。1982年三大分子数据库的国际合作 使数据共享成为可能，同时为了有效管理与 日俱增的数据，以BLAST、FASTA等为代表工 具软件和相应的新算法大量被提出，极大地 改善了人类管理和利用分子数据的能力。在 这一阶段，生物信息学作为一个新兴学科已 经形成，并确立了自身学科的特征和地位；
生物信息学定义(2)
Bioinformatics is the field of science in which biology, computer science, and information technology merge into a single discipline. The ultimate goal of the field is to enable the discovery of new biological insights as well as to create a global perspective from which unifying principles in biology can be discerned.
懂一些计算机软件及硬件的常识。
不必。除非你想专门研究《生物信息学》。 学会使用web上的工具软件； 学会创建并维护一个web站点； 具备使用计算机操作系统的技巧； 具备一点编写简单脚本程序（如PERL）的 基本知识；
学习生物信息学需要具备一定的Linux操作系 统与PERL语言知识； MS-Windows（DOS）: Home and office PCs; Unix: Workstation and servers; MacOS: Apple Macintosh
http://www.ddbj.nig.ac.jp/ / /
(3)高速发展期(90年代-至今) 以基因组测序与分析为代表。基因组计 划，特别是人类基因组计划的实施，分子数 据以亿计；基因组水平上的分析使生物信息 学的优势得以充分表现，基因组信息学成为 生物信息学中发展最快的学科前沿。
稳定性好: Over 25 years in industry and academia. 开放性好：Supporting possible tasks in future. Internet上的操作系统：The software that powers the Web was invented in Unix, and many if not most web servers runs on Unix servers. 科学软件的载体：Many good-quality, interesting and important scientific software are written for Unix. 共享的乐园：Many programs can be downloaded and installed on Unix systems for free. ——几乎所有的大型数据库都运行于Unix之上（或至少有基 于Unix的版本），如Genbank和EMBL。
序列->分子进化
1. 寻找Ortholog (直系同源物)或者Paralog (旁系)同源物。 2. 构建进化树，分析蛋白质的超家族及亚家 族分类。 3. 分子进化树的构建方法：邻接法 (Neighbor-Joining), 最大简约法(Maximum Pasimony)，最大似然性法(Maximum Likelihood)，以及贝叶斯类算法(MCMC)。 4. 构建进化树的前提：可靠的多序列比对。
Linux is a free, open source version of Unix.
Linux can turn an ordinary PC into a powerful workstation. Command-line: 需要硬件资源低，更高效。
任课教师：李继刚 办 公 室：逸夫楼1107
陈铭主编《生物信息学》，科学出版社， 2012 Lesk, A.M., Introduction to Bioinformatics, Oxford University Press, 2005 其他资源（包括网络资源）
考核方式：作业+期末测验 要求：课堂听讲，课下实践。 教学辅助：互联网资源
You are probably accustomed to working with personal computers; you may be familiar with windows interfaces, word processors, and even some data-analysis packages.
/sites/gquery
序列比对工具的开发
1. 1970年，Gibbs AJ 和 McIntyre GA，点阵法进 行氨基酸和核酸的序列比较：当相同的字母在两条 序列中同时出现时，在交叉处置点。 2. 1970年，Needleman-Wunsch，全局优化的序列 比对算法：允许匹配、错配和缺失。动态规划的算 法：任务可分割，分成更小的子问题进行解决。 3. 1981年，Smith-Waterman，局部优化的序列比 对算法。 4. FASTA & BLAST的开发，启发式优化算法。 5. 多序列比对：CLustalW/X, POA, MUSCLE.
Biology in the 21st century is being transformed from a purely lab-based science to an information science as well.
广义生物信息学观点
Biology may be viewed as the study of transmission of information: from mother cell to daughter cell, from one cell or tissue type to another, from one generation to the next, and from one species to another. This informational viewpoint is termed bioinformatics 生物学研究可以被看成是研究信息的传递：从DNA经转录翻译 到蛋白质，从细胞质中到细胞核内，从母细胞到子细胞，从一 个细胞或一个组织到另一个细胞或另一个组织，从一代到下一 代，从一个物种到另一个物种的进化演变。这种信息论的观点 即可称为生物信息学(Eisenberg et al., 2006)。
1. 开发新的算法及统计学的方法来揭示大规 模数据之间的联系。 2. 分析和解释各种类型的生物学数据，包括 核酸、氨基酸序列、蛋白质功能结构域以及蛋 白质三级结构等。 3. 开发、设计一系列相关的工具，能够方便 有效的获取、管理以及使用各种类型的数据和 信息。
（1）生物信息学数据库
1）数据库建设 2）数据库整合和数据挖掘
基因进化：物种形成 vs. 基因复制
speciation gene duplication
ancestral gene
orthologs
paralogs
国内情况
北京大学、清华大学、浙江大学及中科院 生物物理所、上海生命科学研究院、遗传 与发育生物学研究所。 公司：华大基因。
三、生物信息学的研究内容
生物信息学发展过程中的里程碑
80年代：DNA序列数据库
1. 1974年，George I.Bell等人收集DNA序列， 构建GenBank数据库。1982~1992开发第一 个版本。 2. 1980年，EMBL数据库成立。 3. 1984年，日本DDBJ数据库成立。 4. 核酸序列数据的去冗余：Refseq数据库， 对于相同的序列只列一条目录。
生物学、信息技术以及生物信息学相关大事记
二、生物信息学定义
定义一：生物信息学是一门收集、分析遗传数据 以及分发给研究机构的新学科（Bioinformatics is a new subject of genetic data collection, analysis and dissemination to the research community）。(林华安，Dr. Hwa A. Lim，1987) 定义二：生物信息学是在大分子方面的概念型的 生物学，并且使用了信息学的技术，这包括了从 应用数学、计算机科学以及统计学等学科衍生而 来各种方法，并以此在大尺度上来理解和组织与 生物大分子相关的信息。 (Luscombe,2001)
一、生物学信息学的发展历史
二战后，生物学及计算机技术发展迅猛，将信息 技术（IT）应用于生物学研究就成为必然； 特别是随着组学时代的到来，海量的生物学数据 必须通过生物信息学的手段进行收集、分析和整 理，生物信息学技术就成了生物学研究的必需；