基于高阶位置特异性得分矩阵的motif识别
PSIPRED-powerpoint
ab initio tertiary：尝试在不参照模版结构的情 况下预测蛋白质结构，大多数都是预测二级 结构，为三级结构预测提供约束或作为fold recognition方法的一部分
算法-profile的生成
通过对第二次CASP实验的16个数 据进行测试，发现15个氨基酸窗 口最优
1/1+e-x
用来表示 二级结构 的三个状 态
方案：
1.使用结构相似准则筛选测试和训练集 2.去除任何与测试组的成员有相似折叠的蛋白质 3.根据CATH分类对其组成结构进行评估(CATH-T) 4.使用PSIBLAST的五次迭代对其进行检查 5.识别率小于1.8A的放在最后一组 6.不使用用于搜索最佳神经网络结构的16种蛋白质
利用该方案，共187个蛋白质链，分为62,62,63三组，优化 DSSP的映射方案：只有H映射到helix，E映射到Strand。
15*(20+1) 1:额外氨基酸
15*(3+1)
பைடு நூலகம்
算法-神经网络的训练
使用on-line back-propagation方式 monentum：0.9 learning rate：0.005 预留10%的训练集以评估神经网络在训练过程中的表现，当去掉该10%的训练数据 开始降低的时候停止训练
算法-检验程序
Protein Secondary Structure Prediction Based on Position-specific Scoring Matrices
基于位置特异性评分矩阵的蛋白质二 级结构的预测
概念
PHD：基于序列相似性准则?、通过严格的盲测试实验、使用二 阶神经网络预测PSIBLAST生成的评分矩阵的蛋白质的二级结构 、基于CASP3实验 PSIPRED：187个特殊折叠的新测试集、基于结构相似性的标准 的三交叉验证、对PHD的优化和升级?
Motifs in生物学研究：重要性和展示形式
Motifs in生物学研究：重要性和展示形式
motif 是指一段具有特征的短序列，通常被认为是具有生物学功能的保守序列。
无论是在基因组 DNA 序列、RNA 序列，还是蛋白质序列中，都可以提取出相应的 motif。
这些 motif 可能包含特异性的结合位点，或者是涉及某一个特定生物学过程的有共性的序列区段。
在生物学研究中，motif 的提取和识别是非常重要的，可以帮助人们更好地理解序列中的功能和结构。
motif 的展示形式多种多样，包括 logo 展示图、一致性序列、PFM 矩阵等。
其中，logo 展示图通常用于描述 DNA 或蛋白质序列中的 motif 特征，可以方便地识别保守序列。
一致性序列则用一段序列来描述所有序列的碱基组成，可以帮助人们更好地理解 motif 的碱基分布特征。
PFM 矩阵则用于代表 motif 的碱基分布频数，每一行分别代表 4 个碱基，每一列代表一个位置，可以清晰地展示 motif 的碱基分布特征。
除了常见的展示形式外，研究人员还可以利用各种工具和技术来分析和可视化 motif。
例如，使用机器学习算法来预测 motif、利用网络分析方法来分析motif 之间的相互作用、利用 3D 结构分析技术来研究 motif 在蛋白质结构中的重要作用等等。
motif 是生物学研究中不可或缺的一部分，可以帮助人们更好地理解序列中的功能和结构，并为生物学研究提供重要的线索。
motif分析方法
motif分析方法调研报告1.什么是motif分析在DNA或蛋白的同源序列中，不同位点的保守程度是不一样的，一般来说，对DNA或蛋白质功能和结构影响比较大的位点会比较保守，其它位点则不是很保守。
这些保守的位点就称为“模体（motif）”。
motif最先是通过实验的方法发现的。
motif这个单词就是形容一种反复出现的模式，而序列motif往往是DNA上的反复出现的模式，并被假设拥有生物学功能。
而且，经常是一些具有序列特异性的蛋白的结合位点（如，转录因子）或者是涉及到重要生物过程的（如，RNA 起始，RNA 终止， RNA 剪切等等）。
目前被人们识别出来的motif也越来越多，如TRANSFAC和JASPAR数据库都有着大量转录因子的motif。
1.分析motif的软件分析motif发软件很多，如常见的有motif-x、、MochiView、CisGenome等。
但这些软件中大部分都是网页版的，无法批量化进行分析，也很难实现自动化。
MEME是一款比较经典的motif分析的软件，除了在线版本外MEME还有适用于可适用于dna、rna和蛋白序列。
这款软件包含多种功能，包括motif预测、motif富集分析、motif比较分析等。
MEME网址：1.MEME分析原理MEME是一个工具包，包含多个软件。
其中MEME是进行motif挖掘的软件，MEME不允许模体中有空位。
MAST是在通过MEME得到一个motif之后，在其它的序列中查找这个motif，是MEME的一个后续的分析，可以在MEME运行结束后，通过超级链接继续，也可以通过保存meme的文本格式文件。
GLAM2类似于MEME，但允许莫提中有空位。
GLAM2SCAN类似于MAST，MAST不允许模体中有空位，GLAM2SCAN允许模体中有空位。
MEME有web和Linux两个版本，web版地址：。
整个工具包设计逻辑如下：1.MEME实现方法3.1 使用示例meme test.fa -protein -oc result -nostatus -time 1800000 -mod zoops -nmotifs 3 -minw 6 -maxw 13 -objfun classic -markov_order 0（同web版参数）3.2 程序说明本报告仅包含MEME的测试。
数据挖掘转录因子与motif（基础概念篇）
数据挖掘转录因⼦与motif（基础概念篇）友情提⽰：由于涉及概念的内容较多故⽂中蓝⾊区域的内容建议重点参考TFtranscription factor, TF, 转录因⼦, 是⼀种蛋⽩, 通过特异性结合调控区域的 DNA 序列来调控基因的转录过程, ⼀个转录因⼦可以同时调控多个基因：In molecular biology, a transcription factor (TF) (or sequence-specific DNA-bindingfactor) is a protein that controls the rate of transcription of genetic information fromDNA to messenger RNA, by binding to a specific DNA sequence.TFs are key regulators of biological processes that function by binding totranscriptional regulatory regions (e.g., promoters, enhancers) to control theexpression of their target genes.⼈类基因组中可编码2000+个TFstranscription factor binding site, TFBS, 转录因⼦结合位点, 是与转录因⼦结合的 DNA 序列, 长度通常在5~20bp，同⼀个转录因⼦在不同的基因上的结合位点具有⼀定的保守性，不完全相同：Transcription factor binding motifs (TFBMs) are genomic sequences thatspecifically bind to transcription factors. The consensus sequence of a TFBM isvariable, and there are a number of possible bases at certain positions in the motif,whereas other positions have a fixed base.transcription factor binding motif, TFBM, 转录因⼦结合域, binding site 和 binding motif 常被混淆使⽤，对于其区别，参照⼀篇⽂献：⽂中有描述如下：A single TF can recognize dozens to hundreds of DNA binding site sequences overa range of binding affinities. Hence, the TF binding specificity (i.e., preferentialbinding of specific sequences) cannot be adequately represented using any oneDNA sequence. Instead, TF binding specificities are often represented as bindingsite motifs, which summarize the collection of preferentially bound sequences.These motifs can be used to scan sequences of interest (e.g., genomic regions) topredict TF binding sites.即，motif汇总了⼀个TF所有可能的结合位点(TFBS)，并⽤于描述结合位点的特异性。
Motif识别算法简介及软件性能研究
Motif识别算法简介及软件性能研究关于《Motif识别算法简介及软件性能研究》，是我们特意为大家整理的，希望对大家有所帮助。
摘要：Motif在转录和后转录水平的基因表达调控中起着重要的作用。
目前，识别Motif的算法和相应的软件已有不少，但是却鲜有对各种算法及软件性能共同评测的研究和报告。
介绍了算法的分类以及三种常见的Motif识别算法Wordup，MM和Gibbs采样，并对AlignACE，MEME，MotifSampler，Weeder等13种Motif寻找软件进行性能比较分析。
通过生物学意义的研究和性能比较结果可以得出：由于唯有Weeder算法考虑了Motif 保守核心位置，因而它在各种软件中识别效果较好；大部分算法只考虑简单而且短的Motif，所以各种软件对酵母菌这种单细胞生物的Motif识别性能比多细胞生物要高。
下载论文网关键词：Motif；Wordup；MM；Gibbs采样中图法分类号：TP301．6 文献标识码：A 文章编号：1001-3695(2006)10-0066-04Introduction of Algorithms and Performance Research ofSoftwares for Motif DiscoveryZHU Ji1,2, YANG Hua1,2, NIU Bei??fang1,2, LANG Xian??yu1,2, LU Zhong??hua??1, CHI Xue??bin??1(1.Supercomputing Center, Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China;2.Graduate School, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)Abstract:Motif plays a key role in the gene??expression regulating on both transcriptional and post??transcriptional levels. Nowadays there are several algorithms and softwares on detecting Motif, but, however, there is few papers on comparing the performance of these algorithms and softwares. This paper comes up with this background to introduce the classification of the algorithms in general and three common algorithms: Wordup, MM, Gibbs sampling??in details. And a performance comparison is made on the thirteen softwares for Motif detecting such as AlignACE, MEME, MotifSampler, Weeder, etc. Based on the biological research and the performance report, this paper ends with a conclusion that Weeder is the most effective one of these softwares, for it is the only algorithm that takes account of the conserved core positions of Motifs; Most algorithms only consider simple and short Motifs, so their Motif detecting performance on monadic yeast is significantlyhigher than on metazoans.Key words:Motif; Wordup; MM(Mixture Model); Gibbs Sampling基因非编码区的一个主要研究方向是对Motif的研究。
生物信息学8序列比对
局部相似性和整体相似性
序列比对的基本思想，是找出检测序列和目标序列的相 似性。比对过程中需要在检测序列或目标序列中引入空位， 以表示插入或删除（图2）。
图2 序列比对，图中“-”表示插入和删除，用字符表示相同的残基，“+”表示相似残基
序列比对的最终实现，必须依赖于某个数学模型。不 同的模型，可以从不同角度反映序列的特性，如结构、 功能、进化关系等。很难断定，一个模型一定比另一个 模型好，也不能说某个比对结果一定正确或一定错误， 而只能说它们从某个角度反映了序列的生物学特性。此 外，模型参数的不同，也可能导致比对结果的不同。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
当相似程度高于50%时，比较容易推测检测序列 和目标序列可能是同源序列；而当相似性程度低于 20%时，就难以确定或者根本无法确定其是否具有 同源性。 总之，不能把相似性和同源性混为一谈。所谓 “具有50%同源性”，或“这些序列高度同源”等 说法，都是不确切的，应该避免使用。
而同源又有两种不同的情况即垂直方向的(orthology) 与水平方向的(paralogy)。 直系同源(orthology)是比较基因组学中最重要的定义。 直系同源的定义是： (1)在进化上起源于一个始祖基因并垂直传递(vertical descent)的同源基因； (2)分布于两种或两种以上物种的基因组； (3)功能高度保守乃至于近乎相同，甚至于其在近缘物 种可以相互替换； (4)结构相似； (5)组织特异性与亚细胞分布相似
旁系同源(paralogy)基因是指同一基因组(或同系物种 的基因组)中，由于始祖基因的加倍而横向(horizontal) 产生的几个同源基因。
直系与旁系的共性是同源，都源于各自的始祖基因。其区别在于： 在进化起源上，直系同源是强调在不同基因组中的垂直传递，旁系同源 则是在同一基因组中的横向加倍；在功能上，直系同源要求功能高度相 似，而旁系同源在定义上对功能上没有严格要求，可能相似，但也可能 并不相似(尽管结构上具一定程度的相似)，甚至于没有功能(如基因家族 中的假基因)。旁系同源的功能变异可能是横向加倍后的重排变异或进化 上获得了另一功能，其功能相似也许只是机械式的相关 (mechanistically related)，或非直系同源基因取代新产生的非亲缘或 远缘蛋白在不同物种具有相似的功能。
motif finding 算法
motif finding 算法在生物信息学中，motif finding 是一种用于识别DNA、RNA或蛋白质序列中的保守模式或“motif”的算法。
这些motif通常与特定的生物功能或过程相关联，因此这种算法在基因组学、转录组学和其他生物学领域的研究中非常重要。
以下是一些常用的motif finding算法：1. Gibbs motif finding (Gibbs Motif Sampler): 这是一个基于概率的算法，通过迭代方式搜索序列中的潜在motif。
它使用一个滑动窗口来评估每个潜在的motif，并使用一个概率模型来计算每个位置属于motif的概率。
2. MEME (Multiple Em for Motif Elicitation): 这是一个基于统计模型的算法，旨在识别DNA或蛋白质序列中的非冗余motif。
它使用EM（期望最大化）算法来估计模型参数，并使用这些参数来识别潜在的motif。
3. Weeder: 这是一个基于窗口的算法，通过在序列中滑动窗口来搜索潜在的motif。
它使用一个启发式方法来评估每个窗口，并选择具有最高得分的前几个窗口作为潜在的motif。
4. MDScan: 这是一个基于频率的算法，通过比较给定序列与其他序列的频率模式来识别潜在的motif。
它使用一个滑动窗口来计算每个位置的频率，并使用这些频率来识别潜在的motif。
5. HMM (Hidden Markov Model): 这是一个基于统计模型的算法，通过将序列视为隐藏状态序列来识别潜在的motif。
它使用一个概率模型来描述状态之间的转移和观察值的生成，并使用Viterbi算法或其他算法来解码隐藏状态序列。
以上都是非常常见的motif finding算法，每个算法都有其特点和适用场景。
选择适合的算法需要考虑数据的性质、计算资源和所需精度等因素。
DNAmotif搜索算法总结
DNAmotif搜索算法总结DNA motif 搜索算法总结~翻译⾃：A survey of DNA motif finding algorithms, Modan K Das et. al., BMC Bioinformatics 2007, 8(suppl 7):S21 dio:10.1186/1471-2105-8-s7-s21DNA功能域(motif)简单地讲就是⼀段特定模式的DNA序列，它之所以可以具有⽣物学功能是因为它的特殊序列可以和调控蛋⽩结合，⽐如转录因⼦，从⽽可以在短暂时间内锚定功能蛋⽩。
通常，DNA功能域的长度为5〜20bp，它可能出现在多个不同的基因附近，也可能在同⼀基因附近多次出现。
它可以在双链中的任何⼀条上出现，因为转录因⼦是直接结合在DNA双链上的。
DNA功能域被分成了两⼤类，⼀类是回⽂结构功能域(palindromic motifs)，⼀类是⼆联体结构功能域(spaced dyad (gapped) motifs)。
回⽂结构就是说⽆论正义链还是反义链都是⼀样的，⽐如CACGTG。
⽽⼆联体结构是指在⼀⼩段序列的两边出现两个⼩的⾼度保守的序列，这两个⾼度保守的序列就是⼆联体，两中间的⼩段序列就称为空隔。
空隔的出现，为⼆聚体(dimer)这样的转录因⼦提供了结合空间。
通常，这个⼆联体的单体序列都很短，只有3~5bp。
中间的空隔的长度基本固定，但是也可以较⼩的变化。
现在已经有⼤把的搜索算法来搜索DNA功能域。
它们都有共同的前提假设，那就是⼈们所提供的输⼊序列是⼀些被相同转录因⼦调控的序列(coregulated genes)。
因为只有这样，DNA功能域才会被富集起来，从⽽有可能从⼀⼤堆序列中发掘出来。
然⽽我们知道，因为真核⽣物的表达调控的复杂性，所以这些算法⼤多都在原核⽣物中有较好的表现，甚⾄于酵母中中都有较好的表现，但到了其它真核⽣物中时，较很难有所作为。
为了克服这⼀问题，⼈们使⽤了⽐较基因组学以及进化⾜迹(phylogenetic footprinting)等⼿段来进⾏调整，因为⼈们认为，在进化压⼒下，DNA功能域较其它⾮功能DNA序列相对保守许多。
(完整版)生物信息学复习题及答案(陶士珩)
生物信息学复习题一、名词解释生物信息学, 二级数据库, FASTA序列格式, genbank序列格式, Entrez，BLAST，查询序列（query），打分矩阵（scoring matrix），空位（gap），空位罚分，E 值, 低复杂度区域，点矩阵（dot matrix），多序列比对，分子钟，系统发育（phylogeny），进化树的二歧分叉结构，直系同源，旁系同源，外类群，有根树，除权配对算法（UPGMA），邻接法构树，最大简约法构树，最大似然法构树，一致树（consensus tree），bootstrap，开放阅读框（ORF），密码子偏性（codon bias），基因预测的从头分析法，结构域（domain），超家族，模体（motif），序列表谱（profile），PAM矩阵，BLOSUM，PSI-BLAST，RefSeq，PDB数据库，GenPept，折叠子，TrEMBL，MMDB，SCOP，PROSITE，Gene Ontology Consortium，表谱（profile）。
二、问答题1）生物信息学与计算生物学有什么区别与联系？2）试述生物信息学研究的基本方法。
3）试述生物学与生物信息学的相互关系。
4）美国国家生物技术信息中心（NCBI）的主要工作是什么？请列举3个以上NCBI维护的数据库。
5）序列的相似性与同源性有什么区别与联系？6）BLAST套件的blastn、blastp、blastx、tblastn和tblastx子工具的用途什么？7）简述BLAST搜索的算法。
8）什么是物种的标记序列？9）什么是多序列比对过程的三个步骤？10）简述构建进化树的步骤。
11）简述除权配对法（UPGMA）的算法思想。
12）简述邻接法（NJ）的算法思想。
13）简述最大简约法（MP）的算法思想。
14）简述最大似然法（ML）的算法思想。
15）UPGMA构树法不精确的原因是什么？16）在MEGA2软件中，提供了多种碱基替换距离模型，试列举其中2种，解释其含义。
motif enrichment analysis -回复
motif enrichment analysis -回复什么是motif enrichment analysis（MEA）以及为什么它是重要的。
Motif Enrichment Analysis（MEA），即motif富集分析，是一种用于研究DNA、RNA和蛋白质序列中特定序列模式（motif）富集程度的计算方法。
Motifs是一种具有特定功能或结构的短序列，它们在基因组和蛋白质组中广泛存在，对于生命体的正常功能和调控至关重要。
通过在DNA、RNA或蛋白质上发现motif的富集程度，我们可以了解这些分子中某些生物学功能和调控机制的重要性以及它们在不同生物过程中的作用。
首先，为了理解MEA的工作原理，让我们从基本的概念开始。
DNA、RNA 和蛋白质序列通常由四种碱基（DNA和RNA）或20种氨基酸（蛋白质）组成。
这些序列中的特定motif在不同生物表型之间可能会发生变化，因此通过比较motif富集程度的差异，可以研究不同生物之间的功能和调控差异。
MEA通常基于两个主要的计算步骤：motif的定义和motif的富集程度的计算。
第一步是定义motif。
在MEA中，motif常用于描述DNA、RNA或蛋白质序列中的一段具有特定功能或结构的短片段。
它可以是一系列特定的碱基或氨基酸序列，也可以是由特定位置上的特定碱基或氨基酸组成的模式。
这些motif通常由已知的生物学和化学信息推导得出，包括基因家族、结构域和其他已知功能片段。
由于这些motif具有特定的生物学含义，它们的富集程度可以作为研究特定生物学功能或调控机制的指标。
第二步是计算motif的富集程度。
在MEA中，motif的富集程度通常使用统计学的方法进行估计。
研究人员首先收集一个由特定生物表型组成的序列集合，然后将这些序列与预定义的motif进行比较。
通过比较motif 在被研究序列集合中的富集程度和预期的随机分布，可以确定motif的显著富集情况。
motif计算bits公式
motif计算bits公式在生物学研究中，motif是指一段具有特定功能或结构的序列模式。
在DNA和RNA序列中，motif通常与转录因子结合位点、启动子或剪切位点等功能相关。
在蛋白质序列中，motif则与结构域、功能区或配体结合位点等有关。
通过研究motif的分布和保守性，可以揭示生物分子的功能和进化关系。
为了衡量motif的信息含量，科学家们引入了bits公式。
Bits公式是基于信息论的概念，用于量化一段序列中的信息量。
在motif计算中，bits公式可以用来评估motif的保守性和特异性。
Motif的保守性是指在不同物种或不同个体中该motif的保持程度。
保守性越高，表示该motif在进化过程中更为重要，可能具有较为保守的功能。
而motif的特异性则表示该motif在整个基因组或蛋白质组中的分布情况。
特异性越高，表示该motif在特定位置或特定功能中更为重要。
计算motif的bits公式可以通过以下步骤进行：1. 首先，需要构建一个motif矩阵。
Motif矩阵是一个二维矩阵，每行代表一个碱基或氨基酸，每列代表motif的位置。
2. 然后，需要计算每个位置的碱基或氨基酸的频率。
频率可以通过统计在给定位置上每个碱基或氨基酸的出现次数并除以总次数得到。
3. 接下来，需要计算每个位置的信息量。
信息量可以通过以下公式计算：I = log2(N) - ∑(p * log2(p))其中，I表示信息量，N表示碱基或氨基酸的数目，p表示每个碱基或氨基酸的频率。
4. 最后，可以将每个位置的信息量相加，得到整个motif的总信息量。
通过计算motif的bits公式，可以比较不同motif之间的信息含量，进而揭示其在生物学中的重要性。
同时，bits公式也为研究者提供了一种客观、量化的方法来评估和比较motif的保守性和特异性。
除了计算motif的bits公式，科学家们还发展了许多其他的计算方法和工具来研究motif。
6-生物信息学-转录调控分析
出现的概率相互独立。 矩阵每一列表示模体相应位置上四种碱基 出现的概率。 对于长度为n的模体，碱基i(i={A, C, G, T})在模体第j 个位置上出现的频率为q i,j，则整个模体用矩阵M表示如下：
q A,1 q A,2 ∙∙∙ q A,n q C,1 q C,2 ∙∙∙ q C,n
G,1
REDUCE 算法：以模体出现的次数作为自变量
来进行简单线性回归
MatrixREDUCE算法：用位置频率矩阵的打分作
为自变量进行回归
MARSMotif-M算法：多变量适应回归模型
转录因子结合位点分析可利用网络资源
Category Single motif discovery Program MobyDick YMF Consensus MEME Gibbs Sampler URL /mobydick/ /software.html /software.html /meme/intro.html /gibbs/gibbs.html
High-throughput Techniques in Transcriptional Regulation Analysis
一、ChIP技术
创立者：
20世纪80年代末
Alexander Varshavsky等人
(Cell. 1988，53(6): 937-947 )
基本实验过程： 甲醛交联，稳定蛋白质-DNA复合物 裂解细胞，分离蛋白质-DNA复合物 加入特异性抗体，沉淀蛋白质-DNA复合物 去交联，纯化DNA 应用PCR技术，特异性扩增目的DNA片段
M= q
q G,2 ∙∙∙ q G,n
q T,1 q T,2 ∙∙∙ q T,n
（三）序列标识图（sequence logo）
crispr原理解析经典实用
Natronobacterium gregoryi Argonaute （NgAgo）是一种DNA导向的可用于人类细胞基因编辑 的核酸内切酶，与Cas9不同，NgAgo–gDNA系统不需 要PAM，初步鉴定表明，该系统对导向-靶向 （guide–target）错配耐受低，且对编辑富含G+C的 基因组更加有效。据介绍，Cas9只存在于原核生物中， 而Argonautes几乎存在于所有的有机体中。要想与 Cas9正确绑定，导向RNA必须有3′RNA-RNA杂化结构， 而与Argonaute绑定不需要导向分子有任何特定的二 级结构。另一方面，Cas9只能切割PAM上游的序列， 而Argonaute不需要靶标有特定的序列。 NgAgo有望 成为编辑哺乳动物基因组的精准有效的工具。
crispr原理解析
• crRNA：当细菌抵御噬菌体等外源DNA （ protospacers ）入侵时，在前导区的调控下， CRISPR被转录为长的RNA前体(pre-crRNA)，然后加 工成一系列短的含有保守重复序列和间隔区的成 熟crRNA，pre-crRNA转录的同时，与其重复序列 互补的反式激活crRNA (Trans-activating crRNA， tracrRNA)也转录出来。
crispr原理解析
• 敲除AIP1基因的CRISPR/Cas9慢病毒系统,成 功获得AIP1敲除的人(胚肾细胞株)293T稳定 细胞株（广州医科大学）
• 在一个黑素瘤模型中，筛选出了涉及药物 维罗非尼（Vemurafenib）耐药性的基因 （麻省理工学院 张峰）
crispr原理解析
CRISPR/Cas9的靶向特异性是由两部分决定的， 一部分是RNA嵌合体和靶DNA之间的碱基配对，另一 部分是Cas9蛋白和一个短DNA基序（DNA motif）的结 合，这个短DNA基序通常在靶DNA的3‘末端发现，被 称为前间区序列邻近基序（protospacer adjacent motif， PAM）
生物信息学课后题及答案
生物信息学课后习题及答案（由10级生技一、二班课代表整理）一、绪论1.你认为，什么是生物信息学？采用信息科学技术，借助数学、生物学的理论、方法，对各种生物信息（包括核酸、蛋白质等）的收集、加工、储存、分析、解释的一门学科。
2.你认为生物信息学有什么用？对你的生活、研究有影响吗？（1）主要用于：在基因组分析方面：生物序列相似性比较及其数据库搜索、基因预测、基因组进化和分子进化、蛋白质结构预测等在医药方面：新药物设计、基因芯片疾病快速诊断、流行病学研究：SARS、人类基因组计划、基因组计划：基因芯片。
（2）指导研究和实验方案，减少操作性实验的量；验证实验结果；为实验结果提供更多的支持数据等材料。
3.人类基因组计划与生物信息学有什么关系？人类基因组计划的实施，促进了测序技术的迅猛发展，从而使实验数据和可利用信息急剧增加，信息的管理和分析成为基因组计划的一项重要的工作。
而这些数据信息的管理、分析、解释和使用促使了生物信息学的产生和迅速发展。
4简述人类基因组研究计划的历程。
通过国际合作，用15年时间（1990-2005）至少投入30亿美元，构建详细的人类基因组遗传图和物理图，确定人类DNA的全部核苷酸序列，定位约10万基因，并对其他生物进行类似研究。
1990，人类基因组计划正式启动。
1996，完成人类基因组计划的遗传作图，启动模式生物基因组计划。
1998完成人类基因组计划的物理作图，开始人类基因组的大规模测序。
Celera公司加入，与公共领域竞争启动水稻基因组计划。
1999，第五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。
2001，人类基因组“中国卷”的绘制工作宣告完成。
2003，中、美、日、德、法、英等6国科学家宣布人类基因组序列图绘制成功，人类基因组计划的.目标全部实现。
2004，人类基因组完成图公布。
motif enrichment analysis
motif enrichment analysis
Motif Enrichment Analysis是一种生物信息学方法，用于分析基因组序列中特定短序列模式（称为motif或基序）的富集程度。
这种方法通常用于研究基因表达调控、DNA甲基化、蛋白质-DNA相互作用等生物学过程。
在Motif Enrichment Analysis中，首先需要从基因组序列中识别出已知或未知的短序列模式，然后评估这些模式在基因组中的分布和富集程度。
通过比较不同条件或不同组织中的motif分布，可以揭示它们与特定生物学过程之间的关联。
具体步骤包括：
1.序列数据预处理：对基因组序列进行标准化和规范化处理，以确保分析的准确性和
可比性。
2.短序列模式识别：使用算法或软件工具在基因组序列中识别出已知或未知的短序列
模式。
这些模式可以是DNA序列、蛋白质结合位点等。
3.富集程度评估：比较不同条件或组织中的motif分布，计算其富集程度。
可以使用
统计测试、图形可视化等方法来评估motif的富集情况。
4.结果解释与生物学意义分析：结合生物学知识和实验数据，解释motif富集的结果，
揭示其与特定生物学过程的关联。
通过Motif Enrichment Analysis，可以帮助深入理解基因组序列中不同短序列模式的作用机制，并为相关生物学研究提供有价值的线索和方向。
motif 序列
motif 序列Motif 序列是一种在生物学中常用的重要概念，它指的是生物大分子（如 RNA、DNA 或蛋白质）中的特定片段，这些片段具有特定的序列模式和功能。
在生物学方面，motif 序列具有重要的研究中心，深入了解 motif 序列的特点和功能，可以更好的理解生物大分子的结构和功能关系。
接下来本文将分步骤为大家讲解 motif 序列。
1、motif 序列的定义motif 序列指的是生物大分子（如 RNA、DNA 或蛋白质）中的特定片段。
这些片段具有特定的序列模式和功能，具有重要的生物学意义。
在分子生物学中，motif 序列经常用作结构和功能分析的基础。
2、motif 序列的分类根据序列特征的不同，motif 序列可以分为两大类型：型态序列和功能序列。
（1）型态序列型态序列是指某一种生物大分子在不同物种中出现的共同部分。
型态序列分析对研究生物大分子的进化和同源性关系非常重要。
（2）功能序列功能序列是指生物大分子中有特殊生物学功能的片段。
这些功能包括DNA 中的启动子、结构域和调节因子，RNA 中的结构域和调节因子，以及蛋白质中的域和功能段。
3、motif 序列在生物学研究中的应用motif 序列的特定序列模式和功能是生物大分子的基本组成部分，是研究生物大分子结构和功能的基础。
因此，在生物学研究中使用motif 序列，可以完成多项重要任务，例如：（1）序列同源性分析通过分析不同物种中的片段相似性，可以确定生物大分子的同源性及其演化历史。
（2）寻找结构域对蛋白质序列的结构域进行分析，可以帮助我们了解蛋白质的三维结构和生物功能。
（3）寻找启动子和调控元件DNA 序列中的启动子和调控元件是调节基因表达的关键部分，它们被认为是治疗许多疾病的靶点。
4、motif 序列分析的工具目前生物信息学领域已经存在着许多的工具可用于分析 motif 序列，其中比较常用的包括：MEME、Gibbs Sampling、MEME Suite、Sequence Alignment、PFM 和 PWM。
生物信息学第六章蛋白质结构预测及分子设计
▪ 如果分析Swiss-Prot和TrEMBL数据库中序列 ▪ 直接填写Swiss-Prot/TrEMBL AC号(accession number)
▪ 如果分析新序列： ▪ 直接在搜索框中粘贴氨基酸序列
输入Swiss-Prot/TrEMBL AC号
将protein.txt蛋白质序列 粘贴在文本框中
氨基酸数目 相对分子质量
氨基酸组成
返回结果
正/负电荷残基数
原子组成 分子式
总原子数 消光系数
半衰期
E(Prot) = Num(Tyr)*Ext(Tyr) + Num(Trp)*Ext(Trp) + Num(Cystine)*Ext(Cystine) proteins in water measured at 280 nm: Ext(Tyr) = 1490, Ext(Trp) = 5500, Ext(Cystine) = 125 Absorb(Prot) = E(Prot) / Molecular_weight
(a)-Type I membrane protein (b)-Type II membrane protein (c)-Multipass transmembrane proteins (d)-Lipid chain-anchored membrane proteins (e)-GPI-anchored membrane proteins
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atac-seq motif注释
Atac-seq motif注释一、Atac-seq技术简介Atac-seq（Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing）是一种用于研究基因组DNA可及性的高通量测序技术。
该技术基于水解酶敏感位点的原理，通过酶切开放的染色质DNA序列，利用转座酶将测序引物插入DNA序列中，最终通过测序技术对DNA进行定量和定位。
二、Atac-seq motif注释的意义通过Atac-seq技术，可以对基因组的DNA序列进行高效测序和分析，从而揭示出基因组中的转录因子结合位点以及启动子和增强子的位置，对于理解基因调控网络、基因表达调控等方面具有重要的意义。
Motif 注释则是Atac-seq数据分析中的一个重要环节，用于鉴定DNA序列中的转录因子结合位点以及其结合的结构特征和序列模式，为后续的功能研究提供重要的信息。
三、Atac-seq motif注释的方法1. Motif扫描：利用已知的转录因子结合位点序列进行模式匹配，鉴定Atac-seq测序数据中的潜在转录因子结合位点。
2. Motif富集分析：将Atac-seq测序数据中的开放染色质区域与转录因子结合位点进行比对分析，鉴定在开放染色质区域中富集的转录因子结合位点序列。
四、Atac-seq motif注释的挑战1. 数据质量：Atac-seq数据的质量直接影响到motif注释的准确性和可靠性，需要对测序数据进行严格的质控。
2. 剪切效应：Atac-seq技术使用的转座酶会在DNA序列中引入偏好性剪切效应，导致一定程度上的偏差，对于motif注释分析带来挑战。
3. 大规模数据分析：Atac-seq测序数据通常具有较大的规模，需要运用高效的计算和分析工具来进行motif注释的分析。
五、Atac-seq motif注释的应用前景随着技术的不断发展和数据分析工具的不断完善，Atac-seq motif注释在基因组学研究、疾病机制研究、药物研发等领域展现出广阔的应用前景。
MOtif——
蛋白质MOTIF的构建及搜索
• 蛋白质MOTIF识别方法是研究和预测蛋白 质结构和功能的一种重要工具。 • 本文用理化性质矩阵描述蛋白质的特征保 守多肽，构建了一个包含两千多个 MOTIF 的库。 • 并编制了快速而灵敏的MOTIF搜索软件
• 利用蛋白质序列的多重联配方法进行修正， 然后再用计算机对蛋白质序列库作统计分 析和验证,建立 了各种蛋白质功能位点的氨 基酸序列的保守模式的数据库,取名为 PROSITE • 之后以PROSITE为基础,建立了一个由 2302个氨基酸保守区 组成的库,称之为 BLOCKS
• 2）MOTIF的选择及构建 • 几个同族蛋白质序列进行多重联配,我们选 择多重联配中能够代表该族蛋白质结构和 功能特异性的一个或几个保守区作为 M O T IF ,然 后 转化为用性质矩阵 表示的 M O T IF • 能够揭示蛋 白质家族所具有的特定的理化 特性及蛋白质活性区所要求的理化环境。 • 这种方法比用氨基酸出现概率描述 M O T IF更 能反映蛋 白质序列和生命现象之间的 内在联系
MOTIF的可靠性检验
• • • • 1）MOTIF的氨基酸打分矩阵 下图 是 M O T I F 的理化性质矩阵。 在测试序列中用此矩阵辨认 M O T IF 时, 必须给定 M O T I F 中的位置向量与氨基酸 的性质向量的偏离度,从而确定测试序列的 某区段与 M O T IF 的偏离度。 • 若偏离度足够小,表明该区段具有 M O T IF 。
• 该文献在BLOCKS的基础上，用理化性质 表示法，构建含有2000多个MOTIF的库 • 优点： • 该库与 PROSITE库相比,具有可读性高、易 维护的特征。 • 而 BLOCKS库属于资料库,仅有查询的价值。
一、MOTIF的构建方法
Motif预测
Motif预测Motif预测在许多生物学研究过程中，我们需要对真核和原核生物的转录调控，蛋白质结构活性位点，以及DNA、RNA的酶切位点进行识别。
在这些实际过程中，我们通常会碰到下面两个问题：（1）我们通常需要从未知的数据尽可能多的发掘有用的信息，也就是说，在探索实验过程中，由于科研工作者一开始并不知道哪些信息是我们真正“有用”的，在没有其他太多的信息可以利用的时候，一个很自然的想法就是我们是否能知道哪些因素是这些数据共有部分，也就是我们通常所谓的数据的公共特征提取，或者叫motif的预测或模式识别，这里的“模式”（motif）可以简单的理解为特定数据的共同特征。
（2）另一方面，假设当我们已经知道了某个特征，我们需要把具有这些特征的数据都收集起来，那么，我们需要在大量数据中挑选符合我们要求地数据，这个过程就是所谓的“模式匹配”。
“模式识别”和“模式匹配”是生物信息学辅助实验生物学的一个重要手段。
关于这些模式的具体形式可以是相当广泛的。
从广义上讲，即使是多序列比对寻找保守区、蛋白质结构预测等问题，也可以纳入模式识别的范畴。
但下面我们要介绍是以围绕转录因子结合位点（TFBS）为代表的一类模式识别的程序，是大家传统意义上的模式识别问题。
这一类模式（motif）的最大的特点就是大家共有特征较短，一般一个TFBS位点的长度在5-20bp左右，而且信号比较灵活多变，所以这些调控元件在通常情况下不适合直接使用多序列联配的方式来寻找，而是需要一些专门的算法来解决这个问题。
下面我们介绍几个较著名的模式（motif）预测软件。
7.3.1 MEME/MAST系统MEME和MAST是由T.L.Bailey、Charles Elkan和Bill Noble合作开发的一套搜索motif的程序组合套件。
是目前生物信息学领域，对motif预测方面最著名的程序之一。
这个组件的两个程序分别执行的是motif的预测和搜索两个不同的功能。