生物信息学课件(中国科学院)_1
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(完整)第八章-生物信息学技术ppt
体表达状况；
在一定程度上二级结构的预测可以归结为模式识别问题
10-30%的空间结构预测工作 包含描述蛋白质域的家族、超家族、折叠、等级等信息。
《Nucleic Acids Research》杂志每年的第一期中详细介绍最新版本的各种数据库。 3、 基因组序列分析 国际核酸序列委员会协作组：
第三节 生物信息学当前的主要任务
生物信息学的发展历史
生物科学和 技术的 发展
人类基因组 计划的 推动
生物信息学 基本思想的产生
二十世纪 50年代
生物信息学 的迅速发展
二十世纪 80-90年代
二、生物信息学的概念
HGP 生物数据的激增 （每15个月翻一番）
生物学家
数学家
计算机 科学家
生物信息学 （bioinfomatics)
的诞生
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。
通过比较来自于不同种属的同源蛋白质， 即直系同源蛋白质，可以分析蛋白质甚 至种属之间的系统发生关系，推测它们 共同的祖先蛋白质。
生物分子数据类型
DNA序列数据
最基本
生
蛋白质序列数据
物
分
子
生物分子结构数据
1.2 非蛋白编码区生物学意义的分析
非蛋白编码区约占人类基因组的95%，其生物 学意义目前尚不是很清楚，但从演化观点来看， 其中必然蕴含着重要的生物学功能，由于它们并 不编码蛋白，一般认为，它们的生物学功能可能 体现在对基因表达的时空调控上。
对非蛋白编码区进行生物学意义分析的策略有
两种，一种是基于已有的已经为实验证实的所有 功能已知的DNA元件的序列特征，预测非蛋白编 码区中可能含有的功能已知的DNA元件，从而预 测其可能的生物学功能，并通过实验进行验证； 另一种则是通过数理理论直接探索非蛋白编码区 的新的未知的序列特征，并从理论上预测其可能 的信息含义，最后同样通过实验验证。
在一定程度上二级结构的预测可以归结为模式识别问题
10-30%的空间结构预测工作 包含描述蛋白质域的家族、超家族、折叠、等级等信息。
《Nucleic Acids Research》杂志每年的第一期中详细介绍最新版本的各种数据库。 3、 基因组序列分析 国际核酸序列委员会协作组：
第三节 生物信息学当前的主要任务
生物信息学的发展历史
生物科学和 技术的 发展
人类基因组 计划的 推动
生物信息学 基本思想的产生
二十世纪 50年代
生物信息学 的迅速发展
二十世纪 80-90年代
二、生物信息学的概念
HGP 生物数据的激增 （每15个月翻一番）
生物学家
数学家
计算机 科学家
生物信息学 （bioinfomatics)
的诞生
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。
通过比较来自于不同种属的同源蛋白质， 即直系同源蛋白质，可以分析蛋白质甚 至种属之间的系统发生关系，推测它们 共同的祖先蛋白质。
生物分子数据类型
DNA序列数据
最基本
生
蛋白质序列数据
物
分
子
生物分子结构数据
1.2 非蛋白编码区生物学意义的分析
非蛋白编码区约占人类基因组的95%，其生物 学意义目前尚不是很清楚，但从演化观点来看， 其中必然蕴含着重要的生物学功能，由于它们并 不编码蛋白，一般认为，它们的生物学功能可能 体现在对基因表达的时空调控上。
对非蛋白编码区进行生物学意义分析的策略有
两种，一种是基于已有的已经为实验证实的所有 功能已知的DNA元件的序列特征，预测非蛋白编 码区中可能含有的功能已知的DNA元件，从而预 测其可能的生物学功能，并通过实验进行验证； 另一种则是通过数理理论直接探索非蛋白编码区 的新的未知的序列特征，并从理论上预测其可能 的信息含义，最后同样通过实验验证。
生物信息学(课堂PPT)
• 总之，信息源的特点是：
– 自治的 (autonomous)
数据集成
– 分布式的 (distributed) – 异构的 (heterogeneous)
Data Integration
2021/3/29
4
一、 生物信息学数据库
生物信息学数据库的种类
❖ 分子生物信息数据库种类繁多。归纳起来， 大体可以分为4个大类：
酵母菌Yeast ——CYGD数据库
http://mips.gsf.de/genre/proj/yeast/index.jsp
线虫 Caenorhabditis elegans ——AceDB数据库
/genome.shtml
的数据（EMBL负责欧洲，GenBank负责美洲，DDBJ负
责亚洲等），然后来自各地的所有信息汇总在一起，3
个数据库的数据共享并向世界开放，故这3个数据库又
被称为公共序列数据库（Public Sequence Database）。
所以从理论上说，这3个数据库所拥有的DNA序列数据
是完全相同的。你可以从中选择一个你喜欢的数据库；
2021/3/29
11
GenBank：由美国国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information, NCBI)建立。该 中心隶属于美国国家医学图书馆，位于美国国家卫生 研究院(NIH)内。
EMBL：欧洲分子生物学实验室(European Molecular Biology Laboratory, 其下有European Bioinformatics Centre)，主要位于英国剑桥Cambridge和德国汉堡 Hamburg。
KEYWORDS .
生物信息学PPT课件
生物信息学在农业研究中的应用
1 2 3
作物育种
生物信息学可以通过基因组学手段分析作物的遗 传变异，为作物育种提供重要的遗传资源。
转基因作物研究
通过生物信息学分析，可以了解转基因作物的基 因表达和性状变化，为转基因作物的研发和应用 提供支持。
农业环境监测
生物信息学可以帮助研究人员监测农业环境中的 微生物群落、土壤质量等指标，为农业生产提供 科学依据。
特点
生物信息学具有数据密集、技术依赖、多学科交叉、应用广泛等特点。
生物信息学的重要性
促进生命科学研究
提高疾病诊断和治疗水平
生物信息学为生命科学研究提供了强 大的数据分析和挖掘工具，有助于深 入揭示生命现象的本质和规律。
生物信息学在疾病诊断和治疗方面具 有重要作用，通过对基因组、蛋白质 组等数据的分析，有助于实现个体化 精准医疗。
03 生物信息学技术与方法
基因组测序技术
基因组测序技术概述
基因组测序是生物信息学中的一项关键技术，它能够测定生物体的 全部基因序列，为后续的基因组学研究提供基础数据。
测序原理
基因组测序主要基于下一代测序技术，如高通量测序和单分子测序， 通过这些技术可以快速、准确地测定生物体的基因序列。
测序应用
基因组测序在医学、农业、生物多样性等多个领域都有广泛应用，如 疾病诊断、药物研发、作物育种等。
生物信息学ppt课件
目录
• 生物信息学概述 • 生物信息学的主要研究领域 • 生物信息学技术与方法 • 生物信息学的应用前景 • 生物信息学的挑战与展望 • 案例分析
01 生物信息学概述
定义与特点
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、 技术和方法，对生物学数据进行分析、解释和利用，以解决生物学问题。
中国科技大学系列：《生物信息学》ppt课件
9
Step1：多重比对 位置对齐，多重比对（不考虑空位）：
家族一
家族二
FK I LK
I I FFF
统计每种氨基F酸K出现I 的K 频K率； I I F I F
fi
=
氨基酸i的数目/总氨基酸数目
FF I LL
I
K
F
F
L
fL = 12/60 = 0.2
..
FF I KL
I KF I L
家族三 K I FKK K I FLK KLFKL KLFLL
搜索有限空间，类似于BLAST算法
32
动态规划算法：Hyperlattice
33
注意 最优的多序列比对，其两两序列之间的比对不一定最优。
最优的多序列比对
非最优的双序列比对
34
MSA程序 MSA - Multiple Sequence Alignment David Lipman等，1989年初始开发； 应用多维动态规划算法，得到最优的全局比对。 工具资源：
39
ClustalW/X：计算过程 1. 将所有序列两两比对，计算距离矩阵； 2. 构建邻接进化树(neighbor-joining tree)/指导树(guide tree)； 3. 将距离最近的两条序列用动态规划的算法进行比对； 4. “渐进”的加上其他的序列。
40
两两比对，构建距离矩 阵 指导树的构建
K
F
I
L
K
1
1
6
➢ e.g. N(LFK)= 3 + 0 +13 = 6
2
1
I
1
2
1
L
6
1
1
12
Step4：计算各氨基酸相对突变率 每种氨基酸相对突变率mi
Step1：多重比对 位置对齐，多重比对（不考虑空位）：
家族一
家族二
FK I LK
I I FFF
统计每种氨基F酸K出现I 的K 频K率； I I F I F
fi
=
氨基酸i的数目/总氨基酸数目
FF I LL
I
K
F
F
L
fL = 12/60 = 0.2
..
FF I KL
I KF I L
家族三 K I FKK K I FLK KLFKL KLFLL
搜索有限空间，类似于BLAST算法
32
动态规划算法：Hyperlattice
33
注意 最优的多序列比对，其两两序列之间的比对不一定最优。
最优的多序列比对
非最优的双序列比对
34
MSA程序 MSA - Multiple Sequence Alignment David Lipman等，1989年初始开发； 应用多维动态规划算法，得到最优的全局比对。 工具资源：
39
ClustalW/X：计算过程 1. 将所有序列两两比对，计算距离矩阵； 2. 构建邻接进化树(neighbor-joining tree)/指导树(guide tree)； 3. 将距离最近的两条序列用动态规划的算法进行比对； 4. “渐进”的加上其他的序列。
40
两两比对，构建距离矩 阵 指导树的构建
K
F
I
L
K
1
1
6
➢ e.g. N(LFK)= 3 + 0 +13 = 6
2
1
I
1
2
1
L
6
1
1
12
Step4：计算各氨基酸相对突变率 每种氨基酸相对突变率mi
生物信息学课件
基因组组装与注释
基因组组装
01
基因组组装是将测序得到的碎片组装成一个完整的基因组序列
。
基因组注释
02
基因组注释是对基因组序列进行分析，识别出基因和其他功能
元件。
基因组组装与注释的重要性
03
基因组组装与注释是理解基因组结构和功能的基础，对于研究
生物进化、疾病发生和治疗具有重要意义。
03
生物信息学应用
• 详细描述：单基因遗传病通常是由单个基因的突变引起的，这些突变可能是显性或隐性。在研究中，生物信息 学家可以通过对患者的基因组进行测序和分析，识别与疾病相关的基因变异。他们还可以通过比较健康个体的 基因组与患病个体的基因组，发现差异并确定导致疾病的特定突变。此外，生物信息学家还可以使用计算机模 型和算法来模拟基因组变异的影响，并预测其对蛋白质功能和细胞过程的影响。这些信息有助于医生和研究人 员更好地理解疾病的病因、病理生理机制以及潜在的治疗方法。
THANK YOU
数据库建设
研究如何建立和维护生物信息学数据库， 包括数据库设计、数据存储和管理、数据 查询和可视化等技术。
02
生物信息学基础
遗传密码子
遗传密码子的定义
遗传密码子是DNA和RNA中携带遗传信息的序列 。
遗传密码子的特点
遗传密码子具有方向性、连续性、通用性和简并 性。
遗传密码子的破译
科学家们通过研究基因组序列，逐渐破译了遗传 密码子的秘密。
以单分子DNA测序为主要技术，具有读取长度长、准确率高、速度快等优点，但设备昂贵且维护成本 高。
生物信息学数据库
1 2 3
NCBI
美国国立生物技术信息中心，提供生物医学相关 信息和数据，包括基因组测序数据、基因表达谱 数据等。
生物信息学第一章生物信息学概述ppt课件
基因通过转录和翻译，使遗传信息在生物个体中得以表达，并使后代表现出 与亲代相似的生物性状。
复制
DNA
转录
RNA
翻译
蛋白 质
(2)蛋白质的结构决定其功能
l 蛋白质功能取决于蛋白质的空间结构
l 蛋白质结构决定于蛋白质的序列（这是目前基本公认的假设），蛋白质
结构的信息隐含在蛋白质序列之整中理。课件
12
(3) DNA分子和蛋白质分子都含有进化信息
整理课件
5
• 生物信息学？－－新兴的交叉学科
Mathematical sciences
Computer sciences
Life sciences
生物学背景？★★★ 分子生物学／基因工程 数学？★ 统计学，模型，算法 计算机科学背景？ ★ Linux/Perl/PHP/JAVA/C++/Visual Basic
人类基因组 计划的 推动
生物信息学 基本思想的产生
二十世纪 50年代
生物信息学 的迅速发展
整理课件
二十世纪 80-90年代
18
（1）前基因组时代（20世纪90年代前）
n 20世纪50年代，生物信息学开始孕育 n 20世纪60年代，生物分子信息在概念上将计算生物学和计算
机科学联系起来，是生物信息学形成雏形的阶段
• 对于第二部密码，目前则只能用统计学的方法进行分析 • 无论是第一部遗传密码，还是第二部遗传密码，都隐藏在大量的
生物分子数据之中。
生物分子数据是宝藏， 生物信息数据库是金矿，等待我们去挖掘和利用。
整理课件
15
生物信息学涉及的生物分子数据库
DNA序列数据
最基本
生
蛋白质序列数据
第1讲 生物信息学绪论PPT幻灯片
Sanger测序法 双脱氧链终止法
Sanger测序法
新的测序技术 –焦磷酸测序法（454，Solexa， Solid）, 单分子测序 –新的整合技术
1995 第一个自由生物体流感嗜血菌(H. inf)的全基因组测序完成
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
H.inf全基因组
大肠杆菌及其全基因组
水稻基因组计划
1999.7 2000
第5届国际公共领域人类基因组测序会议，加快测序速度 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
Drosophila melanogaster 果蝇
Arabidopsis thaliana 拟南芥
51335613554632416254244212326366645622466146342646 11111111111111111111111111112222222222222222222222
隐状态：那个骰子
基因的鉴定
跟线虫的基因数差不多 暗示着。。。。。。
人类基因组序列的显示
Visualization什 Nhomakorabea是生物信息学？ 1
一、生物信息学定义
2
生物信息学（Bioinformatics）名词的由来
八十年代末期，林华安博士认识到将计算机科学与生物学 结合起来的重要意义，开始留意要为这一领域构思一个合适的 名称。起初，考虑到与将要支持他主办一系列生物信息学会议 的佛罗里达州立大学超型计算机计算研究所的关系，他使用的 是“CompBio”；之后，又将其更改为兼具法国风情的 “bioinformatique”，看起来似乎有些古怪。因此不久，他便 进一步把它更改为“bio-informatics（bio/informatics）”。 但由于当时的电子邮件系统与今日不同，该名称中的-或/符号 经常会引起许多系统问题，于是林博士将其去除，今天我们所 看到的“bioinformatics”就正式诞生了，林博士也因此赢得了 “生物信息学之父”的美誉。
Sanger测序法
新的测序技术 –焦磷酸测序法（454，Solexa， Solid）, 单分子测序 –新的整合技术
1995 第一个自由生物体流感嗜血菌(H. inf)的全基因组测序完成
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
H.inf全基因组
大肠杆菌及其全基因组
水稻基因组计划
1999.7 2000
第5届国际公共领域人类基因组测序会议，加快测序速度 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
Drosophila melanogaster 果蝇
Arabidopsis thaliana 拟南芥
51335613554632416254244212326366645622466146342646 11111111111111111111111111112222222222222222222222
隐状态：那个骰子
基因的鉴定
跟线虫的基因数差不多 暗示着。。。。。。
人类基因组序列的显示
Visualization什 Nhomakorabea是生物信息学？ 1
一、生物信息学定义
2
生物信息学（Bioinformatics）名词的由来
八十年代末期，林华安博士认识到将计算机科学与生物学 结合起来的重要意义，开始留意要为这一领域构思一个合适的 名称。起初，考虑到与将要支持他主办一系列生物信息学会议 的佛罗里达州立大学超型计算机计算研究所的关系，他使用的 是“CompBio”；之后，又将其更改为兼具法国风情的 “bioinformatique”，看起来似乎有些古怪。因此不久，他便 进一步把它更改为“bio-informatics（bio/informatics）”。 但由于当时的电子邮件系统与今日不同，该名称中的-或/符号 经常会引起许多系统问题，于是林博士将其去除，今天我们所 看到的“bioinformatics”就正式诞生了，林博士也因此赢得了 “生物信息学之父”的美誉。
中国科技大学课件系列：《生物信息学》01
33
科研机构及网络资源中心
Bioinformatics Links Directory： 各种数据库等
如 PDB (Protein Data Bank) UniProt 数据库 软件资源：
34
国内生物信息中心举例
CBIPKU：北京大学生物信息中心 BioSino：中国生物信息
中国科学院上海生命科学院生物信息中心 上海生物信息技术研究中心
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。
生物信息学 (Bioinformatics)
1
背景
人类基因组计划(Human Genome Project, HGP)：1990年正式启动，旨在完成人类基 因组约30亿个碱基的全序列测定。
海量生物数据的迅速膨胀：DNA、RNA和 蛋白质序列，蛋白质二级结构和三维结构数 据，蛋白质相互作用数据等。
2.数学知识：概率论与统计学等 3.算法及编程能力：JAVA, Perl/Python，
PHP+MySQL, …
31
生物信息学的常用算法与方法
动态规划算法(Dynamic programming)； 贝叶斯统计(bayesian statistic)； 人工神经网络(ANNs)； 马尔可夫模型和隐马尔科夫模型(HMM)； 遗传算法(Genetic Algorithm)； 蒙特卡洛方法(Monte Carlo)； 模拟退火算法(Simulated Annealing)； 支持向量机(SVM); …
科研机构及网络资源中心
Bioinformatics Links Directory： 各种数据库等
如 PDB (Protein Data Bank) UniProt 数据库 软件资源：
34
国内生物信息中心举例
CBIPKU：北京大学生物信息中心 BioSino：中国生物信息
中国科学院上海生命科学院生物信息中心 上海生物信息技术研究中心
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。
生物信息学 (Bioinformatics)
1
背景
人类基因组计划(Human Genome Project, HGP)：1990年正式启动，旨在完成人类基 因组约30亿个碱基的全序列测定。
海量生物数据的迅速膨胀：DNA、RNA和 蛋白质序列，蛋白质二级结构和三维结构数 据，蛋白质相互作用数据等。
2.数学知识：概率论与统计学等 3.算法及编程能力：JAVA, Perl/Python，
PHP+MySQL, …
31
生物信息学的常用算法与方法
动态规划算法(Dynamic programming)； 贝叶斯统计(bayesian statistic)； 人工神经网络(ANNs)； 马尔可夫模型和隐马尔科夫模型(HMM)； 遗传算法(Genetic Algorithm)； 蒙特卡洛方法(Monte Carlo)； 模拟退火算法(Simulated Annealing)； 支持向量机(SVM); …
生物信息学简介(1)幻灯片
面对堆积如山的生物学数据……
生物信息学概念
HGP 生物数据的激增 （每15个月翻一番）
生物学家
数学家
信息 科学家
生物信息学 （bioinfomatics)
的诞生
“We are not limited by the number of experiments that we can do, we are limited by our ability to understand the information that is generated as a result of these experiments. “
生物信息学简介(1)幻灯片
本课件PPT仅供大家学习使用 学习完请自行删除，谢谢！ 本课件PPT仅供大家学习使用 学习完请自行删除，谢谢！
主讲教师：高 昇 Cell： Email： Office：教三楼803-模式识别实验室
助教：莫能斌 Cell： Email： Office：教三楼803-模式识别实验室
人类基因组方案的开展历程
正式启动 1990年 经过5年辩论, 美国国会通过“人类基因组方案〞
1990年10月1日启动 方案15年，30亿美元 多国参与(英国1989, 法国1990, 德国1995, 中国1999) 1990年 6月, 欧共体通过“欧洲人类基因组方案〞。 此外，丹麦，日本，韩国，俄罗斯和澳大利亚也参加行动行列 1999年 9月1日，杨焕明教授在第五次伦敦国际人类基因组战略讨论会 上介绍情况。会议正式承受中国参加国际合作，划定了测序区 域，正式承担１％的测序任务 2000年 6月26日各国科学家公布了人类基因组工作草图 2004年 精度大于99%的完成图公布
后基因组时代的呼唤
传统生物学：实验科学 现代生物学的开展： 数据获取日益实现自动化、半工业化 从数据库中实现数据挖掘、知识发现 海量数据 难以完全依赖实验手段对新数据进展分析
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
生物信息学平台课1精品PPT课件
生物信息学、系统生物学与计算生物学
计算生物学：计算生物学是一门概念性学科， 以生物信息为基础，以计算为工具，解决生物 学问题。(侧重于计算与问题，通过计算解决 问题)
2、生物信息学的诞生 与发展
生物信息学的诞生和发展
迅速膨胀的生物信息数据 • 分子生物学发展的一个显著特点是生物信息的 剧烈膨胀。形成了巨量的生物信息库
--美国国家卫生研究院（NIH）--
什么是生物信息学？
定义三：Bioinformatics ... is the research domain focused on linking the behavior of biomolecules, biological pathways, cells, organisms, and populations to the information encoded in the genomes.
构建进化树 比较基因组学研究
两条序列比对(pairwise alignment)
蛋白序列（Blast）
核酸序列（Blast）
多条序列比对(multiple alignment)
蛋白序列（Clustal）
三个发展阶段
形成期(80年代)
• 网络数据库系统的建立、交互界面的开发； • 分子数据库和BLAST等相似性搜索程序； • 基因寻找和识别； • 结构基因组。
迅速膨胀的生物信息给 科学家们提出了一个新 问题：如何有效管理、 准确解读、充分使用这 些信息？
三个发展阶段
萌芽期(60－70年代)
• 生物数据库的建立；
• 检索工具的开发；
• DNA和蛋白质序列分析
• 序列比对: 以Dayhoff的替换矩阵和 Needleman-Wunsch和Smith-Waterman比对算 法为代表
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• w of identity: 'Whatever is, is.' • w of noncontradiction: 'Nothing can both be and not be.' • w of excluded middle: 'Everything must either be or not be.'
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
biology
mathematics
physics
Natural sciences
Social sciences
sciences
arts
religions
Human civilization
Non-human world
Universe (宇宙=空间+时间)
What do you mean by biology?
• • • • • • Taxonomy Physiology Evolution Cell biology Genetics Molecular biology---DNA, RNA, Protein
How about computer?
yes PC, Server Internet Website FTP Telnet PC Unix/Linux C, Perl, PHP, JAVA, .NET Database
Medel’s Laws
Medel’s Law of Segregation The "First Law"
•Binary phenotype •Dominance •Gametes •Statistics •Combination
教学大纲
第一章 生物信息学入门 （9学时） 1. 生物学中的数学问题(computational problems in biology)（3学时， 3月2日） 第二章 序列和结构 （15学时） 1. 序列比对（sequence alignment）（3学时，3月9日） 第一章 生物信息学入门 （9学时） 2. 数据库原理、PHP编程入门（3学时：3学时上机，3月16日） 3. R语言和Bioconductor软件包（3学时：3学时上机， 3月23日） 第二章 序列和结构 （15学时） 2. 进化树(phylogenetic trees)（1.5学时，3月30日） 3。模式发现（motif discovery）（1.5学时，3月30日） 4. RNA二级结构（RNA secondary structure）(3学时，4月6日，王秀杰) 5. 蛋白质结构分析（protein structure analysis）（6学时，4月13日，蒋太交） 第三章 从芯片数据到基因调控网络 （15） 3.1 生物芯片设计(microarray design)（1学时, 4月27日） 3.2 表达值计算(summation of expression value)（1学时, 4月27日） 3.3 归一化(normalization)（1学时, 4月27日） 3.4 差异基因的分析(differential gene expression)（3学时, 5月4日） 3.5 聚类分析(clustering)（3学时, 5月11日） 3.6 网络入门(introduction to networks)（3学时, 5月18日）） 3.7 贝叶斯网络等…(Basian networks and others…)（3学时, 5月25日）王秀杰）
Outlines
1. What is bioinformatics? 2. Basic knowledges 3. Mathematical problems in biological researches: From Mendel to nowadays!
Biological Story 1
Reasoning, Logic, Argument
• Reasoning is the cognitive process of looking for reasons, beliefs, conclusions, actions or feelings. • Logic is the study of reasoning. • An argument is a set of one or more meaningful declarative sentences (or "propositions") known as the premises along with another meaningful declarative sentence (or "proposition") known as the conclusion. • One approach to the study of reasoning is to identify various forms of reasoning that may be used to support or justify conclusions. The main division between forms of reasoning that is made in philosophy is between deductive reasoning and inductive reasoning. Formal logic has been described as "the science of deduction". The study of inductive reasoning is generally carried out within the field known as informal logic or critical thinking.
Bioinformatics 生物信息学
韩春生 研究员 中国科学院动物研究所 2011冬季学期
自我介绍
• • 2000美国密苏里州立大学生物化学系博士 2000~2003美国休斯敦Lexicon制药公司高级生物信息学科学家
•
2004度中科院百人计划入学者，目前研究方向包括： 1、精子发生 2、干细胞自我更新与分化
Goldbach Conjecture vs Statistics
•
• How does does mathematics work?
Definition, axiom, statement
Reasoning (proof)
theorem (truth, knowledge)
Outlines
1. What is bioinformatics? 2. Basic knowledges 3. Mathematical problems in biological researches: From Mendel to nowadays!
Deductive reasoning
• Premise 1: All humans are mortal. • Premise 2: Socrates is a human. • Conclusion: Socrates is mortal.
Inductive reasoning
• Premise: The sun has risen in the east every morning up until now. • Conclusion: The sun will also rise in the east tomorrow.
1. What is bioinformatics? 2. Basic knowledges 3. Mathematical problems in biological researches: From Mendel to nowadays!
Bioinformatics—what is it?
• What is a triangle? • What is human beings? Plato’s definition • What is bioinformatics? Biology—subject Computer--tool Mathematics—Model
Hale Waihona Puke 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
biology
mathematics
physics
Natural sciences
Social sciences
sciences
arts
religions
Human civilization
Non-human world
Universe (宇宙=空间+时间)
What do you mean by biology?
• • • • • • Taxonomy Physiology Evolution Cell biology Genetics Molecular biology---DNA, RNA, Protein
How about computer?
yes PC, Server Internet Website FTP Telnet PC Unix/Linux C, Perl, PHP, JAVA, .NET Database
Medel’s Laws
Medel’s Law of Segregation The "First Law"
•Binary phenotype •Dominance •Gametes •Statistics •Combination
教学大纲
第一章 生物信息学入门 （9学时） 1. 生物学中的数学问题(computational problems in biology)（3学时， 3月2日） 第二章 序列和结构 （15学时） 1. 序列比对（sequence alignment）（3学时，3月9日） 第一章 生物信息学入门 （9学时） 2. 数据库原理、PHP编程入门（3学时：3学时上机，3月16日） 3. R语言和Bioconductor软件包（3学时：3学时上机， 3月23日） 第二章 序列和结构 （15学时） 2. 进化树(phylogenetic trees)（1.5学时，3月30日） 3。模式发现（motif discovery）（1.5学时，3月30日） 4. RNA二级结构（RNA secondary structure）(3学时，4月6日，王秀杰) 5. 蛋白质结构分析（protein structure analysis）（6学时，4月13日，蒋太交） 第三章 从芯片数据到基因调控网络 （15） 3.1 生物芯片设计(microarray design)（1学时, 4月27日） 3.2 表达值计算(summation of expression value)（1学时, 4月27日） 3.3 归一化(normalization)（1学时, 4月27日） 3.4 差异基因的分析(differential gene expression)（3学时, 5月4日） 3.5 聚类分析(clustering)（3学时, 5月11日） 3.6 网络入门(introduction to networks)（3学时, 5月18日）） 3.7 贝叶斯网络等…(Basian networks and others…)（3学时, 5月25日）王秀杰）
Outlines
1. What is bioinformatics? 2. Basic knowledges 3. Mathematical problems in biological researches: From Mendel to nowadays!
Biological Story 1
Reasoning, Logic, Argument
• Reasoning is the cognitive process of looking for reasons, beliefs, conclusions, actions or feelings. • Logic is the study of reasoning. • An argument is a set of one or more meaningful declarative sentences (or "propositions") known as the premises along with another meaningful declarative sentence (or "proposition") known as the conclusion. • One approach to the study of reasoning is to identify various forms of reasoning that may be used to support or justify conclusions. The main division between forms of reasoning that is made in philosophy is between deductive reasoning and inductive reasoning. Formal logic has been described as "the science of deduction". The study of inductive reasoning is generally carried out within the field known as informal logic or critical thinking.
Bioinformatics 生物信息学
韩春生 研究员 中国科学院动物研究所 2011冬季学期
自我介绍
• • 2000美国密苏里州立大学生物化学系博士 2000~2003美国休斯敦Lexicon制药公司高级生物信息学科学家
•
2004度中科院百人计划入学者，目前研究方向包括： 1、精子发生 2、干细胞自我更新与分化
Goldbach Conjecture vs Statistics
•
• How does does mathematics work?
Definition, axiom, statement
Reasoning (proof)
theorem (truth, knowledge)
Outlines
1. What is bioinformatics? 2. Basic knowledges 3. Mathematical problems in biological researches: From Mendel to nowadays!
Deductive reasoning
• Premise 1: All humans are mortal. • Premise 2: Socrates is a human. • Conclusion: Socrates is mortal.
Inductive reasoning
• Premise: The sun has risen in the east every morning up until now. • Conclusion: The sun will also rise in the east tomorrow.
1. What is bioinformatics? 2. Basic knowledges 3. Mathematical problems in biological researches: From Mendel to nowadays!
Bioinformatics—what is it?
• What is a triangle? • What is human beings? Plato’s definition • What is bioinformatics? Biology—subject Computer--tool Mathematics—Model
Hale Waihona Puke 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
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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%。