生物信息学PPT课件
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生物信息学 第三章 生物信息数据库及其信息检索 ppt课件
因组数据。
核酸序列数据库 GenBank（ ） EMBL（ ） DDBJ （ ） 三个数据库每天互相交换数据 GenBank可通过NCBI的检索系统Entrez获取， Entrez集成来自主要DNA和蛋白
序列数据库的数据，包括物种、基因组、定位、蛋白结构和结构域等信息 其他各种专业核酸数据库 A.非冗余参考序列数据库RefSeq B.密码子使用数据库Codon Usage Database CUTG C.基因可变剪接数据库ASDB D.转录因子数据库TRANSFAC
生物信息学数 据库类型
序列数据库 结构数据库 功能数据库 其ws、Linux或 Mac等操作系统
肤浅的百姓工具
一、序列数据库
主要收录核酸和蛋白质序列的数据库，包括由基因组计划产生的基因组及其表达 序列，由基因组序列所推测的编码和非编码核酸和蛋白质序列，以及个别生物 学实验中测序获得的核酸和蛋白质序列。
生物信息学 第三章 生物信息数据库 及其信息检索
第三章 生物信息数据库及其信息检索
本章主要内容
▪ 生物信息学数据库类型 ▪ 序列数据库 ▪ 结构数据库 ▪ 功能数据库 ▪ 其它专业数据库
▪ 生物信息学数据库的检索 ▪ 检索方法概述 ▪ 检索实践和案例
生物信息学数据库的地位和作用
经典生物医学实验
elegans
Borrelia burgorferi
Plasmodium falciparum
Borrelia burgorferi
Aquifex aeolicus
Neisseria meningitidis Z2491
Mycobacteriu m tuberculosis
Genome sizes in nucleotide pairs (base-pairs)
核酸序列数据库 GenBank（ ） EMBL（ ） DDBJ （ ） 三个数据库每天互相交换数据 GenBank可通过NCBI的检索系统Entrez获取， Entrez集成来自主要DNA和蛋白
序列数据库的数据，包括物种、基因组、定位、蛋白结构和结构域等信息 其他各种专业核酸数据库 A.非冗余参考序列数据库RefSeq B.密码子使用数据库Codon Usage Database CUTG C.基因可变剪接数据库ASDB D.转录因子数据库TRANSFAC
生物信息学数 据库类型
序列数据库 结构数据库 功能数据库 其ws、Linux或 Mac等操作系统
肤浅的百姓工具
一、序列数据库
主要收录核酸和蛋白质序列的数据库，包括由基因组计划产生的基因组及其表达 序列，由基因组序列所推测的编码和非编码核酸和蛋白质序列，以及个别生物 学实验中测序获得的核酸和蛋白质序列。
生物信息学 第三章 生物信息数据库 及其信息检索
第三章 生物信息数据库及其信息检索
本章主要内容
▪ 生物信息学数据库类型 ▪ 序列数据库 ▪ 结构数据库 ▪ 功能数据库 ▪ 其它专业数据库
▪ 生物信息学数据库的检索 ▪ 检索方法概述 ▪ 检索实践和案例
生物信息学数据库的地位和作用
经典生物医学实验
elegans
Borrelia burgorferi
Plasmodium falciparum
Borrelia burgorferi
Aquifex aeolicus
Neisseria meningitidis Z2491
Mycobacteriu m tuberculosis
Genome sizes in nucleotide pairs (base-pairs)
《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
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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
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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。
医学生物课件-生物信息学及其在医学中的应用
基因组学与转录组学
通过基因组学和转录组学研究， 揭示基因在生物体内的表达与 调控规律。
蛋白质组学
研究蛋白质的组成、结构、功 能及相互作用，为疾病的治疗 和新药的设计提供基础。
III. 生物信息学的工具
DNA和蛋白质序列分析 工具
利用DNA和蛋白质序列分析 工具，研究基因和蛋白质的 结构、功能以及相互作用。
基于计算机的模拟技术
通过基于计算机的模拟技术， 模拟和预测生物过程，加速 药物研发和临床试验。
信息可视化技术
利用信息可视化技术，将复 杂的生物数据呈现为直观的 图形和图表，便于数据分析 和解读。
IV. 医学中的生物信息学应用实例
基因诊断和治疗
通过基因诊断，个性化治疗方案 可以针对患者的基因变异进行调 整，提高疗效。
基因组学在人口遗传学和 疾病研究中的应用
通过基因组学的研究，揭示人口 遗传学的规律，并为疾病的预防 和治疗提供新的思路。
蛋白质组学在药物研发中 的应用
利用蛋白质组学的技术，加速新 药的发现和研发过程，提高药物 的安全性和疗效。
V. 生物信息学的发展与挑战
1
生物信息学的发展趋势
生物信息学正朝着协同研究、大数据分析和人工智能等方向发展，为生命科学领域带来更多 的突破。
2 生物信息学的意义
生物信息学的发展促进了医 学科学的突破，加速了药物 研发和个性化医疗的实现。
3 生物信息学在医学中的应用
生物信息学在基因组学、转录组学、蛋白质组学等多个领域中被广泛 应用，为疾病的诊断和治疗提供了新的思路和方法。
II. 生物信息学的基础
生物分子的结构与功 能
了解生物分子（如蛋白质和核 酸）的结构与功能，是生物信 息学的基础。
《生物信息学》PPT课件
❖ 10. 通过学习应逐渐掌握的内容
编辑ppt
2
1. 什么是生物信息学？
❖ What is bioinformatics ?
❖ What do you know about bioinformatics ?
❖ 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
及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科。它通过对生
物学实验数据的获取、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。由于当前生物信息学发展的主
要推动力来自分子生物学，生物信息学的研究主要集中于核苷酸
和氨基酸序列的存储、分类、检索和分析等方面，所以目前生物
信息学可以狭义地定义为：将计算机科学和数学应用于生物大分
组测序工作。
编辑ppt
7
3. 生物信息学的发展过程
大致经历了3个阶段：
❖ 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。
❖ 早在1956年，在美国田纳西州盖特林堡(Datlinburg)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。但是，就生物信息学的发展而言，它还是一门相 当年轻的学科。直到20世纪80—90年代，伴随着计算机科 学技术的进步，生物信息学才获得突破性进展。
❖ 1987年，林华安博士正式把这一学科命名为“生物信息学” (Bioinformatics)。此后，其内涵随着研究的深入和现实需 要的变化而几经更迭。1995年，在美国人类基因组计划第一 个五年总结报告中，给出了一个较为完整的生物信息学定义： 生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加 工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运 用数学、计算机科学和生物编学辑p的pt 各种工具，来阐明和理解大10 量数据所包含的生物学意义。
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
生物信息学课件(中国科学院)_1
Statistical inference
• Statistical inference is the process of making conclusions using data that is subject to random variation, for example, observational errors or sampling variation.
技术专长：分子生物学、干细胞、生物信息学
•
课程描述
课程编号：511012Y 课程属性：学科基础课 学时/学分：40/2 预修课程：分子生物学、遗传学、统计学、C语言 教学目的和要求： 生物信息学是利用数学模型和计算机程序对生物学研究中产生的数据进行分 析计算并得出结论和产生新的科学假说的一种科研手段。通过本课程的教授， 使得学生能够： • 懂得生物学中有哪些数学问题，数学模型和数学手段； • 利用数据库技术、计算机编程和网页工具来进行基本的生物信息学分析； • 掌握核酸和蛋白质序列分析的基本技能； • 懂得如何从芯片和其他高通量技术产生的数据来构建基因调控网络； • 本课程的开设要求学生有分子生物学、遗传学、统计学及C语言的基础知识 和技能，更重要的是要求学生要努力培养自己利用数学模型和逻辑思维来思 考和解决生物学问题。本课程为生物学各专业博士、硕士研究生的学科基础 课，同时也可作为数理、计算机等相关学科研究生的选修课。本课程的考核 方式为大作业和期末考试，比例为50%：50%。
参考书
教材： 本课程以科研文献阅读为主，没有特定教材。 主要参考书： 1. 简明生物信息学 钟扬， 张亮，赵琼主编 高等教育出版社 2001 2. 常用生物数据分析软件 王俊，丛丽娟，郑洪坤著 科学出版社 2008 3. Bioinformatics: sequence and genome analysis David W. Mount New York : Cold Spring Harbor Laboratory, 2004
《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
完整版课件ppt
33
完整版课件ppt
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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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生物信息学
生物信息学的发展和研究内容
1、什么是生物信息学？
生物信息学是信息科学领域和生命科学领域 的一门新兴的、应用型交叉学科。
采用数理和信息科学的理论、技术和方法， 分析生物学数据，研究生命现象的一门科学 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
依赖于因特网
为人类揭示生命的奥秘提供了一条新的途径
3、生物信息学的基本方法和技术
建立生物数据库 各种公共数据库 本地化数据库 数据库检索
各种数据检索工具的开发和使用
Entrez检索体系 BLAST检索体系
3、生物信息学的基本方法和技 sequence analysis（同源序列分析） Multiple sequence alignment （多序列对位排列） Phylogenetic analysis（进化分析） 基因结构、功能分析
四级域名.三级域名.二级域名.顶级域名 我校一台名为bioinformatics主机：
4、生物信息学的研究内容
收集、整理、储存、加工、发布和 分析生物学数据
（生物工作者）
发展新的数理和信息科学的技术 和方法用于管理和分析生物数据
Mapping (ePCR)、Exon/Intron、Promoter、Regulatory regions……
蛋白质结构、功能分析
Motif、3-D structure、post-translational modification、interactions……
3、生物信息学的基本方法和技术
Towards a Paradigm Shift in Biology
Walter Gilbert, Nature 349 (1991) The new paradigm, now emerging, is that all “genes” will be known (in the sense of being resident in databases available electronically), and that the starting point of a biological investigation will be theoretical. An individual scientist will begin with a theoretical conjecture, only then turning to experiments to follow or to test that hypothesis.
Biology with computer
In vivo In vitro In silico
2、生物信息学发展简史
生物信息学学科的迅速发展在90年代
Human genome project (HGP)
Goals
1. identify all the approximately 20,000-25,000 genes in human DNA, 2. determine the sequences of the 3 billion chemical base pairs that make up human DNA, 3. store this information in databases, 4. improve tools for data analysis, 5. transfer related technologies to the private sector, 6. address the ethical, legal, and social issues (ELSI) that may arise from the project.
2、生物信息学发展简史
M. Dayhoff 开始收集蛋白质序列
Protein sequence atlas 1960s
Protein Information Resource （PIR）
“…the mother and father of bioinformatics…”
by David J. Lipman (Director of NCBI)
7、上机操作
初步了解Internet上的数据库和分析工具
自学课程 /Education
GenBank 和 EMBL核苷酸数据库 DDBJ 核苷酸数据库
1982 1986
2、生物信息学发展简史
SWISS-PROT蛋白质数据库 国家生物技术信息中心（NCBI） BLAST程序 生物信息学 (Bioinformatics) Computational biology 1986
1988 1990 1991
基因组分析 序列拼接 序列注释
3、生物信息学的基本方法和技术
统计概率模型
Hidden Markov model（HMM，隐马尔可夫模型）
基因识别和药物设计
Maximum likelihood model（最大似然模型）
序列进化分析
因特网的域名（domain name）规定
（数理和信息科学工作者）
5、生物信息学的应用
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（Pharmaceutical Bioinformatics）
新药筛选
药靶设计 分子药理学研究
5、生物信息学的应用
疾病诊断 利用疑难病症的病原DNA序列诊断疾病 遗传病 其他 环境监测 (Metagenomics)
食品安全检测
海关检测
6、本课程主要内容
利用国际上共享的数据库和分析软件
检索数据库
文字数据（文献）的检索 序列（DNA、蛋白质）数据的检索
其他（三维结构、网络图等）数据的检索
分析和解释实验数据（核苷酸和蛋白质序列）
序列数据的检索和分析
比较基因组学（comparative genomics） 进化分析
生物信息学的发展和研究内容
1、什么是生物信息学？
生物信息学是信息科学领域和生命科学领域 的一门新兴的、应用型交叉学科。
采用数理和信息科学的理论、技术和方法， 分析生物学数据，研究生命现象的一门科学 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
依赖于因特网
为人类揭示生命的奥秘提供了一条新的途径
3、生物信息学的基本方法和技术
建立生物数据库 各种公共数据库 本地化数据库 数据库检索
各种数据检索工具的开发和使用
Entrez检索体系 BLAST检索体系
3、生物信息学的基本方法和技 sequence analysis（同源序列分析） Multiple sequence alignment （多序列对位排列） Phylogenetic analysis（进化分析） 基因结构、功能分析
四级域名.三级域名.二级域名.顶级域名 我校一台名为bioinformatics主机：
4、生物信息学的研究内容
收集、整理、储存、加工、发布和 分析生物学数据
（生物工作者）
发展新的数理和信息科学的技术 和方法用于管理和分析生物数据
Mapping (ePCR)、Exon/Intron、Promoter、Regulatory regions……
蛋白质结构、功能分析
Motif、3-D structure、post-translational modification、interactions……
3、生物信息学的基本方法和技术
Towards a Paradigm Shift in Biology
Walter Gilbert, Nature 349 (1991) The new paradigm, now emerging, is that all “genes” will be known (in the sense of being resident in databases available electronically), and that the starting point of a biological investigation will be theoretical. An individual scientist will begin with a theoretical conjecture, only then turning to experiments to follow or to test that hypothesis.
Biology with computer
In vivo In vitro In silico
2、生物信息学发展简史
生物信息学学科的迅速发展在90年代
Human genome project (HGP)
Goals
1. identify all the approximately 20,000-25,000 genes in human DNA, 2. determine the sequences of the 3 billion chemical base pairs that make up human DNA, 3. store this information in databases, 4. improve tools for data analysis, 5. transfer related technologies to the private sector, 6. address the ethical, legal, and social issues (ELSI) that may arise from the project.
2、生物信息学发展简史
M. Dayhoff 开始收集蛋白质序列
Protein sequence atlas 1960s
Protein Information Resource （PIR）
“…the mother and father of bioinformatics…”
by David J. Lipman (Director of NCBI)
7、上机操作
初步了解Internet上的数据库和分析工具
自学课程 /Education
GenBank 和 EMBL核苷酸数据库 DDBJ 核苷酸数据库
1982 1986
2、生物信息学发展简史
SWISS-PROT蛋白质数据库 国家生物技术信息中心（NCBI） BLAST程序 生物信息学 (Bioinformatics) Computational biology 1986
1988 1990 1991
基因组分析 序列拼接 序列注释
3、生物信息学的基本方法和技术
统计概率模型
Hidden Markov model（HMM，隐马尔可夫模型）
基因识别和药物设计
Maximum likelihood model（最大似然模型）
序列进化分析
因特网的域名（domain name）规定
（数理和信息科学工作者）
5、生物信息学的应用
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（Pharmaceutical Bioinformatics）
新药筛选
药靶设计 分子药理学研究
5、生物信息学的应用
疾病诊断 利用疑难病症的病原DNA序列诊断疾病 遗传病 其他 环境监测 (Metagenomics)
食品安全检测
海关检测
6、本课程主要内容
利用国际上共享的数据库和分析软件
检索数据库
文字数据（文献）的检索 序列（DNA、蛋白质）数据的检索
其他（三维结构、网络图等）数据的检索
分析和解释实验数据（核苷酸和蛋白质序列）
序列数据的检索和分析
比较基因组学（comparative genomics） 进化分析