2-蛋白质序列特征分析-生物信息学解析
第三章 序列特征分析
其中ProtParam（physico-chemical parameters of a
protein sequence ）就是计算氨基酸理化参数常用的
在线工具。 其网址为： /tools/protparam.html
ProtParam在线页面
用ProtParam分析G00016序列理化性质的结果
/GeneMark/
Glimmer /software/glimmer/index.shtml
利用GENSCAN识别真核生物基因
GENSCAN是美国麻省理工学院的Chris Burge于
1997年开发成功的人类（或脊椎动物）基因预测软 件，它是根据基因组DNA序列来预测开放阅读框及 基因结构信息的开放式在线资源，尤其适用于脊椎 动物、拟南芥和玉米等真核生物。 GENSCAN的网址为： http：///GENSCAN.html
GC含量是基因组的特征之一
基因的不同部分GC含量不同
2.序列转换 DNA序列具有双链性、双链互补性及开放阅读框在 两条链上存在等特性，因此进行序列分析时，经常 需要针对DNA序列进行各种转换，例如： • 反向序列 • 互补序列 • 互补反向序列
序列转换可使用的软件有： DNASTAR BioEdit
DNAMAN等。
3.限制性内切酶酶切位点分析
限制性内切酶切割位点的黏性末端
限制性内切酶切割位点的平滑末端
限制性内切酶切割位点的数据库和分析工具
常用内切酶的资源是限制酶数据库（Restriction E录了内切酶的识别序 列和切割位点、甲基化酶、甲基化特异性、酶类产 品的商业来源及相关参考文献等信息。 限制性内切酶位点分析常用的工具是NEBCutter2， 可接收DNA序列并产生酶切位点分析结果。
生物信息学-蛋白质分析
有关注释内容的文献、蛋白质名称词典和其他有助于文献
挖掘的人文语言处理技术开发的信息、数据库校正、蛋白 质名称标记和功能注释标准体系（ontology）。使用
iProLINK可以获得描述蛋白质记录的文本文献资源，在
UniProtKB记录（生物词典）中加入蛋白质或基因命名的 图谱，获得用于开发文本挖掘算法的注释数据集、挖掘蛋
分类分布、分级和功能域结构，以及家族
成员，包括功能、结构、传导通路、功能
注释标准体系（ontology）和家族分类。
利用这些信息可以获得蛋白质的准确功能 或预测的功能和该蛋白质所属家族成员共 有的其他特征。
• 4. iProLINK-蛋白质文献、信息和知识整合数据库 iProLINK（/iprolink/）提供
Pfam
• 蛋白质一般是由一个或多个功能区域组成，这些 功能区域通常称作域（domain）。在不同的蛋白 质中不同的域以不同的组合出现，导致在自然界 发现多种多样组成成分的蛋白质。识别出现在蛋
白质中的域可以了解蛋白质的功能。
• Pfam数据库（/）是一个
PIR信息库资源
PIR主要数据库：
• • • • 1. UniProt-通用蛋白质资源库 2. iProClass-蛋白质知识整合数据库 3. PIRSF-蛋白质家族分类系统 4. iProLINK-蛋白质文献、信息和知识整合 数据库
• 1.UniProt-通用蛋白质资源库 UniProt （/）是存储和链接其他 蛋白质数据库的资源库，并且是蛋白质序列和具 有综合功能注释目录的中心资源库。使用 UniprotKB可以检索准确、可靠的蛋白综合信息。 使用UniRef可以减少冗余，加速序列相似性搜索。 使用UniParc可以检索存档序列和它们来源的数 据库。
蛋白质生物信息学(共45张PPT)
利用生物信息学软件DNAman将VH-L-L的核苷酸序列翻译
为氨基酸序列
利用NCBI提供的ORF Finder预测VH-L-L的 ORF，从预测结果看出VH-L-L是一段连续 的较长的ORF，它可能是一个完整的编码 序列
利用ProtParam对VH-L-L的氨基酸序列及基本 理化性质进行了分析。
析，更加深入地理解DNA序列，结构，演化及其 与生物功能之间的关系。
研究课题涉及到分子生物学，分子演化及结构生 物学，统计学及计算机科学等许多领域。
研究过程
以数据（库）为核心 1 数据库的建立 2 生物学数据的检索 3 生物学数据的处理 4 生物学数据的利用：计算生物学
研究展望
由于生物信息学是基于分子生物学与多种学科交叉而成的 新学科，现有的形势仍表现为各种学科的简单堆砌，相互之 间的联系并不是特别的紧密。在处理大规模数据方面，没 有行之有效的一般性方法；而对于大规模数据内在的生成 机制也没有完全明了，这使得生物信息学的研究短期内很 难有突破性的结果。
第一节生物信息学与蛋白质工程 一、生物信息学概述
生物信息学是利用应用数学、信息学、统计 学和计算机科学的方法研究生物学的问题。
1987年，林华安首创Bioinformation 一词，被誉为”世界生物信息之父”。
概述
生物信息学分子生物学与信息技术（尤其是互联网 技术）的结合体。
研究材料和结果就是各种各样的生物学数据 研究工具是计算机
由于DNA自动测序技术的快速发展，
DNA数据库中的核酸序列公共数据量 以每天106bp速度增长，生物信息迅速 地膨胀成数据的海洋。毫无疑问，我们 正从一个积累数据向解释数据的时代转 变，数据量的巨大积累往往蕴含着潜 在突破性发现的可能。 “生物信息学” 正是从这一前提产生的交叉学科。
生物信息学_复习题及答案（打印）（1）
生物信息学_复习题及答案（打印）（1）一、名词解释：1.生物信息学：研究大量生物数据复杂关系的学科，其特征是多学科交叉，以互联网为媒介，数据库为载体。
利用数学知识建立各种数学模型; 利用计算机为工具对实验所得大量生物学数据进行储存、检索、处理及分析，并以生物学知识对结果进行解释。
2.二级数据库：在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来，是对生物学知识和信息的进一步的整理。
3.FASTA序列格式：是将DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的核苷酸或者氨基酸字符串，大于号（>）表示一个新文件的开始，其他无特殊要求。
4.genbank序列格式：是GenBank 数据库的基本信息单位，是最为广泛的生物信息学序列格式之一。
该文件格式按域划分为4个部分：第一部分包含整个记录的信息（描述符）；第二部分包含注释；第三部分是引文区，提供了这个记录的科学依据；第四部分是核苷酸序列本身，以“//”结尾。
5.Entrez检索系统：是NCBI开发的核心检索系统，集成了NCBI 的各种数据库，具有链接的数据库多，使用方便，能够进行交叉索引等特点。
6.BLAST：基本局部比对搜索工具，用于相似性搜索的工具，对需要进行检索的序列与数据库中的每个序列做相似性比较。
P947.查询序列（query sequence）：也称被检索序列，用来在数据库中检索并进行相似性比较的序列。
P988.打分矩阵（scoring matrix）：在相似性检索中对序列两两比对的质量评估方法。
包括基于理论（如考虑核酸和氨基酸之间的类似性）和实际进化距离（如PAM）两类方法。
P299.空位（gap）：在序列比对时，由于序列长度不同，需要插入一个或几个位点以取得最佳比对结果，这样在其中一序列上产生中断现象，这些中断的位点称为空位。
P2910.空位罚分：空位罚分是为了补偿插入和缺失对序列相似性的影响，序列中的空位的引入不代表真正的进化事件，所以要对其进行罚分，空位罚分的多少直接影响对比的结果。
蛋白质的序列分析及结构预测课件PPT
药物保护正常细胞免受化学药物的侵害，可以提高化学治疗的剂量。 而 Asp 、Glu 和 Pro 在β折叠片中则很低。
（3）在数据库中搜索 99 Da = ‘V’
http://www. 用HMM法搜索蛋白质远源同源序列 全平行结构域、反平行结构域、α+β结构域、 α/β结构域及其他折叠类型。
优点：
• 可以避免底物分子产生的干扰，大大降低背景噪音。 • 其次，可使分子离子通过与反应气的碰撞来产生断裂。 • 因此能提供更多的结构信息，所以串联质谱特别适合 于复杂组分体系且干扰严重的样品中低含量组分分析测 定，具有比GC-MS和LC-MS等一级质谱更高的选择性和灵 敏度。
Masses of Amino Acid Residues
Protein backbone
H...-HN-CH-CO-NH-CH-CO-NH-CH-CO-…OH
N-terminus
Ri-1
Ri
Ri+1
C-terminus
AA residuei-1 AA residuei AA residuei+1
General for sequencing
Breaking Protein into Peptides and Peptides into Fragment Ions
蛋白质的序列分析及结构预测
DNA sequence Protein sequence Protein structure Protein function
一、蛋白质数据库介绍 二、蛋白质序列分析 三、蛋白质结构预测 四、应用 分子设计
生物信息学分析方法
核酸和蛋白质序列分析蛋白质, 核酸, 序列关键词：核酸序列? ? 蛋白质序列? ? 分析软件? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ??在获得一个基因序列后，需要对其进行生物信息学分析，从中尽量发掘信息，从而指导进一步的实验研究。
通过染色体定位分析、内含子／外显子分析、ORF分析、表达谱分析等，能够阐明基因的基本信息。
通过启动子预测、CpG岛分析和转录因子分析等，识别调控区的顺式作用元件，可以为基因的调控研究提供基础。
通过蛋白质基本性质分析，疏水性分析，跨膜区预测，信号肽预测，亚细胞定位预测，抗原性位点预测，可以对基因编码蛋白的性质作出初步判断和预测。
尤其通过疏水性分析和跨膜区预测可以预测基因是否为膜蛋白，这对确定实验研究方向有重要的参考意义。
此外，通过相似性搜索、功能位点分析、结构分析、查询基因表达谱聚簇数据库、基因敲除数据库、基因组上下游邻居等，尽量挖掘网络数据库中的信息，可以对基因功能作出推论。
上述技术路线可为其它类似分子的生物信息学分析提供借鉴。
本路线图及推荐网址已建立超级链接，放在北京大学人类疾病基因研究中心网站（）,可以直接点击进入检索网站。
? ?下面介绍其中一些基本分析。
值得注意的是，在对序列进行分析时，首先应当明确序列的性质,是mRNA序列还是基因组序列？是计算机拼接得到还是经过PCR扩增测序得到？是原核生物还是真核生物？这些决定了分析方法的选择和分析结果的解释。
（一）核酸序列分析1、双序列比对（pairwise alignment）? ?双序列比对是指比较两条序列的相似性和寻找相似碱基及氨基酸的对应位置，它是用计算机进行序列分析的强大工具，分为全局比对和局部比对两类，各以Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法为代表。
由于这些算法都是启发式（heuristic）的算法，因此并没有最优值。
根据比对的需要，选用适当的比对工具，在比对时适当调整空格罚分（gap penalty）和空格延伸罚分（gap extension penalty），以获得更优的比对。
生物信息学分析方法
核酸和蛋白质序列分析蛋白质, 核酸, 序列关键词：核酸序列蛋白质序列分析软件在获得一个基因序列后，需要对其进行生物信息学分析，从中尽量发掘信息，从而指导进一步的实验研究。
通过染色体定位分析、内含子／外显子分析、ORF分析、表达谱分析等，能够阐明基因的基本信息。
通过启动子预测、CpG岛分析和转录因子分析等，识别调控区的顺式作用元件，可以为基因的调控研究提供基础。
通过蛋白质基本性质分析，疏水性分析，跨膜区预测，信号肽预测，亚细胞定位预测，抗原性位点预测，可以对基因编码蛋白的性质作出初步判断和预测。
尤其通过疏水性分析和跨膜区预测可以预测基因是否为膜蛋白，这对确定实验研究方向有重要的参考意义。
此外，通过相似性搜索、功能位点分析、结构分析、查询基因表达谱聚簇数据库、基因敲除数据库、基因组上下游邻居等，尽量挖掘网络数据库中的信息，可以对基因功能作出推论。
上述技术路线可为其它类似分子的生物信息学分析提供借鉴。
本路线图及推荐网址已建立超级，放在大学人类疾病基因研究中心（./science/bioinfomatics.htm）,可以直接点击进入检索。
下面介绍其中一些基本分析。
值得注意的是，在对序列进行分析时，首先应当明确序列的性质,是mRNA序列还是基因组序列？是计算机拼接得到还是经过PCR扩增测序得到？是原核生物还是真核生物？这些决定了分析方法的选择和分析结果的解释。
（一）核酸序列分析1、双序列比对（pairwise alignment）双序列比对是指比较两条序列的相似性和寻找相似碱基及氨基酸的对应位置，它是用计算机进行序列分析的强大工具，分为全局比对和局部比对两类，各以Needleman-Wunsch 算法和Smith-Waterman算法为代表。
由于这些算法都是启发式（heuristic）的算法，因此并没有最优值。
根据比对的需要，选用适当的比对工具，在比对时适当调整空格罚分（gap penalty）和空格延伸罚分（gap extension penalty），以获得更优的比对。
生物信息学讲义_蛋白质序列分析与结构预测
.第九章蛋白质序列分析与结构预测一种生物体的基因组规定了所有构成该生物体的蛋白质，基因规定了组成蛋白质的氨基酸序列。
虽然蛋白质由氨基酸的线性序列组成，但是，它们只有折叠成特定的空间构象才能具有相应的活性和相应的生物学功能。
了解蛋白质的空间结构不仅有利于认识蛋白质的功能，也有利于认识蛋白质是如何执行其功能的。
确定蛋白质的结构对于生物学研究是非常重要的。
目前，蛋白质序列数据库的数据积累的速度非常快，但是，已知结构的蛋白质相对比较少。
尽管蛋白质结构测定技术有了较为显著的进展，但是，通过实验方法确定蛋白质结构的过程仍然非常复杂，代价较高。
因此，实验测定的蛋白质结构比已知的蛋白质序列要少得多。
另一方面，随着DNA测序技术的发展，人类基因组及更多的模式生物基因组已经或将要被完全测序，DNA序列数量将会急增，而由于DNA序列分析技术和基因识别方法的进步，我们可以从DNA推导出大量的蛋白质序列。
这意味着已知序列的蛋白质数量和已测定结构的蛋白质数量（如蛋白质结构数据库PDB中的数据）的差距将会越来越大。
人们希望产生蛋白质结构的速度能够跟上产生蛋白质序列的速度，或者减小两者的差距。
那么如何缩小这种差距呢？我们不能完全依赖现有的结构测定技术，需要发展理论分析方法，这对蛋白质结构预测提出了极大的挑战。
20世纪60年代后期，Anfinsen首先发现去折叠蛋白或者说变性(denatured)蛋白质在允许重新折叠的实验条件下可以重新折叠到原来的结构，这种天然结构(native structure)对于蛋白质行使生物功能具有重要作用，大多数蛋白质只有在折叠成其天然结构的时候才能具有完全的生物活性。
自从Anfinsen提出蛋白质折叠的信息隐含在蛋白质的一级结构中，科学家们对蛋白质结构的预测进行了大量的研究，分子生物学家将有可能直接运用适当的算法，从氨基酸序列出发，预测蛋白质的结构。
本章主要着重介绍蛋白质二级结构及空间结构预测的方法。
生物信息学-蛋白质性质和结构分析
（二） 分析蛋白质的二级结构 二级结构：主要是氢键维持的结构 －螺旋（-helix） －折叠（-sheet）
转角（turn） 环（loop）
无规则卷（random coil）
Chou-Fasman method
蛋白质的 pI、Mw、氨基酸组成等
2. 分析蛋白质的疏水性 打开/tools/ 在“Primary structure analysis”栏目选择 “ProtScale”分析软件 在ProtScale主页 （/protscale/） 粘贴序列、选择分析方法
（三） 分析蛋白质的三级结构 1. 根据已知蛋白质结构推测未知蛋白质结构
BLAST 检索 在蛋白质结构数据库（PDB） 中检索同源蛋白质的结构
2. 通过分子建模（molecular modeling）分析蛋白质结构
分析复杂 适用于专业人员
Phyre2 /phyre2/html/page.cgi?id=index
蛋白质性质和结构分析
ExPASy (Expert Protein Analysis System)
Nucleic Acids Research 2003, 31:3784-8
Swiss Institute of Bioinformatics (SIB) 的分析工具
蛋白质的亲水和疏水性分析结果，有文字 和图形两种显示方式
3. 分析蛋白质的保守结构域
在文本框“Scan a sequence against PROSITE patterns and profiles”粘贴序列
使用缺省参数（ exclude patterns with a high probability of occurrence）
2-蛋白质序列特征分析-生物信息学
TMPRED在线网页
生命科学学院
用TMPRED分析P51684序列所得到的可能的 7个跨膜螺旋区
生命科学学院
生命科学学院
用TMPRED分析P51684序列所得到的7个可 能的跨膜螺旋区的相关性列表
用TMPRED分析P51684序列所得到的7个可 能的跨膜螺旋区的建议的跨膜拓扑模型
生命科学学院
生命科学学院
蛋白质的亲水性或疏水性
氨基酸的亲疏水性是构成蛋白质折叠的主要驱 动力，一般通过亲水性分布图（hydropathy profile）
反映蛋白质的折叠情况。蛋白质折叠时会形成疏水
内核和亲水表面，同时在潜在跨膜区出现高疏水值 区域，据此可以测定跨膜螺旋等二级结构和蛋白质
表面氨基酸分布。
生命科学学院
跨膜的能力。 前导肽一般具有以下特性：（1）带正电荷的碱性氨基酸（特 别是精氨酸）含量较为丰富，它们分散于不带电荷的氨基酸 序列之间；（2）缺失带负电荷的酸性氨基酸；（3）羟基氨 基酸（特别是丝氨酸）含量较高；（4）有形成两亲（既有亲 水又有疏水部分）α-螺旋结构的能力。
生命科学学院
利用SIGNALP分析蛋白质的前导肽
蛋白质的前导肽—LEADER PEPTIDE
生命科学学院
前导肽是信号肽的一种。在线粒体蛋白质的跨膜转运过 程中，通过线粒体膜的蛋白质在转运之前大多数以前体形式 存在，它由成熟蛋白质和N端延伸出的一段前导肽共同组成。 迄今已有40多种线粒体蛋白质前导肽的一级结构被阐明，它 们约含20~80个氨基酸残基，当前体蛋白跨模时，前导肽被一 种或两种多肽酶所水解转变成为成熟蛋白质，同时失去继续
蛋白质空间结构
蛋白质分子只有处于它自己特定的空间结构情况下，才能获得 它特定的生物活性，空间结构稍有破坏，就很可能会导致蛋白 质生物活性的降低甚至丧失，因为它们的特定的结构允许它们 结合特定的配体分子。
蛋白质结构与功能的生物信息学方法
蛋白质结构与功能的生物信息学方法在生物学领域中，蛋白质是生命活动的基本组成部分之一。
蛋白质的结构与功能密不可分，而生物信息学是研究生物信息的存储、分析和管理的学科。
通过生物信息学方法，我们可以更好地理解蛋白质的结构与功能之间的关系。
本文将介绍几种常见的生物信息学方法，用于探究蛋白质结构与功能的关联。
一、序列比对序列比对是将不同蛋白质的氨基酸序列进行比较和匹配的过程。
通过对蛋白质序列进行比对，可以揭示蛋白质之间的相似性和差异性，从而推测它们的结构和功能。
常用的序列比对方法包括全局比对和局部比对，其中全局比对较适用于高度相似的序列，而局部比对适用于低度相似的序列。
通过序列比对，可以发现蛋白质中的保守区域和变异区域，进而推测蛋白质的结构和功能。
二、蛋白质结构预测蛋白质结构预测是根据蛋白质的氨基酸序列推测其三维结构的过程。
由于实验测定蛋白质结构存在困难和耗时较长的问题，蛋白质结构预测成为研究蛋白质结构与功能的重要手段之一。
蛋白质结构预测方法主要分为两类：基于模板的方法和基于物理原理的方法。
基于模板的方法利用已有的蛋白质结构数据库中的信息进行预测，而基于物理原理的方法则尝试利用物理、化学原理推测蛋白质的结构。
这些方法的发展使得我们能够通过蛋白质的氨基酸序列预测其结构，从而更好地理解蛋白质的功能。
三、蛋白质互作预测蛋白质互作是指蛋白质之间相互作用的过程，而蛋白质互作预测则是预测蛋白质之间的相互作用关系。
蛋白质互作预测方法可通过基于蛋白质序列和结构的信息，预测蛋白质之间的相互作用网络。
这些方法的发展使我们能够在大规模的蛋白质组中预测蛋白质之间的相互作用，从而有助于理解蛋白质的功能和调控机制。
四、蛋白质功能注释蛋白质功能注释是指对蛋白质进行功能分析和注解的过程。
通过生物信息学方法，我们可以对蛋白质进行功能注释，包括通过数据库比对、结构域分析、拓扑结构预测等方法来预测蛋白质的功能。
蛋白质功能注释的结果可以帮助我们进一步理解蛋白质的结构与功能的关系，以及蛋白质在生物体内的作用机制。
2蛋白质序列特征分析~生物信息学全解
蛋白质的亲水性或疏水性
氨基酸的亲疏水性是构成蛋白质折叠的主要驱 动力，一般通过亲水性分布图（hydropathy profile）
反映蛋白质的折叠情况。蛋白质折叠时会形成疏水
内核和亲水表面，同时在潜在跨膜区出现高疏水值 区域，据此可以测定跨膜螺旋等二级结构和蛋白质
表面氨基酸分布。
利用PROTSCALE分析蛋白质的亲水性或疏水性
TMPRED在线网页
用TMPRED分析P51684序列所得到的可能的 7个跨膜螺旋区
用TMPRED分析P51684序列所得到的7个可 能的跨膜螺旋区的相关性列表
用TMPRED分析P51684序列所得到的7个可 能的跨膜螺旋区的建议的跨膜拓扑模型
用TMPRED分析P51684序列所得到的7个 可能的跨膜螺旋区的图形显示结果
工具，TMpred基于对TMbase数据库的统计分析来预测蛋白 质跨膜区和跨膜方向。TMbase来源于Swiss-Prot库，并包含了
每个序列的一些附加信息，如：跨膜结构区域的数量、跨
膜结构域的位置及其侧翼序列的情况。TMpred利用这些信息 并与若干加权矩阵结合来进行预测。 其网址为： /software/TMPRED_form.html
4、信号肽—SIGNAL PEPTIDE
信号肽是指新合成多肽链中用于指导蛋白质跨膜转移 的末端（通常为N末端）的氨基酸序列。信号肽中至少含
有一个带正电荷的氨基酸，中部有一个高度疏水区以通过
序列特征分析
Analysis of Sequence Characterristics
一、蛋白质结构
蛋白质的一级结构
蛋白质的一级结构决定二级结构 蛋白质的二级结构决定三级结构
蛋白质的二级结构Leabharlann H表示螺旋E表示折叠
第4章序列特征分析讲解
第4章序列特征分析讲解序列特征分析是生物信息学中的一个重要研究领域，它主要研究不同序列之间的相似性、差异性和相关性。
序列特征分析的核心任务是发现序列中的关键特征，进而揭示序列的功能和演化关系。
本章将介绍序列特征分析的常用方法和技巧，并通过实例演示如何使用这些方法进行序列特征分析。
首先，我们需要了解序列数据的基本特征。
序列通常由一系列的字符组成，如DNA序列由A、T、C、G四个碱基组成，蛋白质序列由20个氨基酸组成。
在序列特征分析中，常用的序列特征包括序列长度、基频分布和共现模式等。
序列长度是指序列中字符的个数，它可以反映序列的复杂程度和信息量。
基频分布是指不同字符在序列中出现的频率分布，它可以揭示序列的组成结构和演化关系。
共现模式是指不同字符在序列中连续出现的规律，它可以反映序列的重复结构和序列间的关联性。
在序列特征分析中，最常用的方法之一是序列比对。
序列比对是通过比较不同序列之间的相似性和差异性，揭示序列的功能和演化关系。
序列比对可以分为全局比对和局部比对两种方式。
全局比对是指将整个序列与另一个序列进行比较，常用的算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
局部比对是指将序列中的一部分与另一个序列进行比较，常用的算法包括BLAST算法和FASTA算法。
除了传统的计算方法外，深度学习在序列特征分析中也被广泛应用。
深度学习是一种通过多层神经网络学习输入数据的表示和模式识别的方法。
在序列特征分析中，常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制（Attention）等。
这些模型能够有效处理序列数据中的空间和时间信息，提取序列的关键特征。
最后，序列特征分析还可以与其他数据分析方法进行结合。
例如，可以将序列特征与基因表达数据进行关联分析，揭示基因的调控机制和功能模式。
可以将序列特征与生物网络数据进行整合分析，研究基因和蛋白质之间的相互作用和信号传递机制。
生物信息学讲义-序列特征分析
04
转录组测序数据分析
转录组测序技术简介
高通量测序技术
利用第二代测序技术（NGS），如Illumina、I息。
单细胞测序技术
针对单个细胞进行转录组测序，揭示细胞间的基因表达差 异和细胞异质性。
长读长测序技术
如PacBio和Oxford Nanopore等平台的测序技术，能够直 接读取全长转录本，提供更准确的基因结构和表达信息。
基因组注释规范
为了保证基因组注释的准确性和可比性，需 要遵循一定的注释规范。常用的基因组注释 规范包括Gene Ontology（GO）注释规范
、Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes（KEGG）注释规范等。这些规 范提供了标准的词汇表和注释方法，使得不 同研究之间的注释结果可以相互比较和交流
复杂疾病易感基因的鉴定 与功能研究
单基因遗传病致病基因的 定位与克隆
药物靶点预测与验证
药物靶点的结构优化与药 物设计
利用高通量测序技术验证 药物靶点的有效性
基于生物信息学方法预测 药物靶点
01
03 02
个性化医疗方案制定
基于基因组信息的个性化用药指导 针对特定人群的精准医疗方案制定 基于生物标志物的疾病预警与诊断
基因表达量计算
根据比对结果，统计每个基因或转录本的表达量，常用方法包括RPKM、FPKM、TPM 等。
差异表达分析
比较不同样本或条件下的基因表达量，找出显著差异表达的基因或转录本，揭示生物学 过程中的关键调控因子。
功能注释和富集分析
对差异表达基因进行功能注释和富集分析，了解其在生物学过程中的作用和调控网络。
05
非编码RNA研究
非编码RNA类型及功能
生物信息学的生物序列分析
生物信息学的生物序列分析生物信息学是应用计算机科学和统计学的原理与方法，对生物学数据进行分析的学科。
在生物学研究中，生物序列分析是生物信息学的一个重要研究方向。
生物序列是DNA、RNA或蛋白质的线性排列，通过对生物序列进行分析，可以揭示其结构、功能、进化及与疾病之间的关系，对于生物学的研究和应用具有重要意义。
一、序列比对序列比对是生物序列分析的常见任务之一，它用于将两个或多个生物序列进行比较，并找到它们之间的相似性和差异。
在序列比对中，一种常见的方法是使用动态规划算法，比如Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
这些算法通过对序列中的字符进行匹配、替代、插入和删除等操作，计算出两个序列之间的最佳匹配程度。
二、基因预测基因预测是通过分析DNA序列，确定其中的基因以及它们的起始点、终止点和剪切位点等信息。
基因预测的方法包括基于序列比对的方法和基于统计学模型的方法。
基于序列比对的方法将已知的基因序列与待预测序列进行比对，从中找出相似片段，并据此预测新的基因。
基于统计学模型的方法则通过建立统计学模型，综合考虑启动子、终止子、剪切位点等特征，对序列进行分析和预测。
三、蛋白质结构预测蛋白质结构预测是根据给定的氨基酸序列预测其对应的三维结构。
蛋白质的结构与其功能密切相关，因此对蛋白质结构的预测具有重要的科学价值和实际应用。
蛋白质结构预测的方法包括基于比对的方法、基于进化信息的方法和基于物理化学原理的方法。
这些方法通过模拟蛋白质的折叠过程，寻找最稳定的结构，并预测出相应的结构信息。
四、进化分析进化分析是通过比较不同物种的序列，揭示它们之间的进化关系和演化历史的方法。
进化分析可以通过构建系统发育树或计算序列之间的相似性矩阵等手段来实现。
系统发育树是描述物种间亲缘关系的图表，通过对多个序列进行比对和计算，可以推断出物种的进化关系及其相对的亲缘程度。
相似性矩阵则用于表示不同序列之间的相似性程度，从而揭示序列的进化关系。
生物信息学第七章蛋白质结构分析和预测
提交氨基酸序列
/~phyre/
五、蛋白质跨膜区预测
膜蛋白结构
脂双层
1
2
3
6 NH3
P
P
胞质
COOH
4
5
7
五、蛋白质跨膜区预测
跨膜区特点
➢ 膜蛋白跨膜区氨基酸具有极强疏水性 ➢ 跨膜区的二级结构一般为α螺旋和β筒状结构
20-30个连续高度疏水氨基酸可以α螺旋形式穿越 脂双层；β筒跨膜区的氨基酸只有20个左右。
构象分布概率、氨基酸在蛋白质中的相对出现 概率以及残基出现在结构中的频率，最后得到 构想参数，根据此参数得出氨基酸形成二级结 构的倾向性，从而预测二级结构。
Chou-Fasman二级结构预测经验规则
α螺旋规则
➢ 相邻的6个残基中如果有至少4个残基倾向于形 成α螺旋，则认为是螺旋核。
➢ 然后从螺旋核向两端延伸，直至四肽α螺旋倾 向性因子的平均值pα<1.0为止。此外，不容许 脯氨酸在螺旋内部出现，但可出现在C末端以 及N端的前三位。
蛋白质的结构层次：
一级结构（氨基酸序列） 二级结构 三级结构 四级结构
采用ProtParam软件[1] （/tools/protpa ram.html）分析蛋白质的分子量、理论 等电点、氨基酸组成、带正负电荷的氨 基酸残基数目、消光系数、吸光系数、 疏水系数和半衰期等基本理化性质。
信号肽预测
分泌蛋白新生肽链N端的一段20～30氨 基酸残基组成的肽段。将分泌蛋白引导 进入内质网，同时这个肽段被切除。现 这一概念已扩大到决定新生肽链在细胞 中的定位或决定某些氨基酸残基修饰的 一些肽段。
信号肽预测
预测给定的氨基酸序列中是否存在潜在 的信号肽剪切位点及其所在
第六章、核酸与蛋白质序列分析2
2019/1/30
30
第六章、核酸和蛋白质序列分析
（2）SIM4：http://pbil.univ-lyon1.fr/sim4.php
2019/1/30
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第六章、核酸和蛋白质序列分析
6、CpG岛分析
CpG岛，是指哺乳动物基因启动子及其附近大 量的CpG位点(CpG表示指C、G以磷酸基连接)。 事实上基因组中60%～ 90% 的CpG 都被甲基 化, 未甲基化的CpG 成簇地组成CpG 岛, 位于结 构基因启动子的核心序列和转录起始点。有实验 证明超甲基化阻遏转录的进行。
2019/1/30
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第六章、核酸和蛋白质序列分析
7、终止信号分析
r.it/~webgene/wwwHC polya.html
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第六章、核酸和蛋白质序列分析
8、基因定位分析
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第六章、核酸和蛋白质序列分析
1、遮蔽重复序列
在进行任何真核生物序列的基因辨识分析 之前,最好把散布和简单的重复序列找出来并 从序列中除去。虽然这些重复序列可能正好覆 盖了由RNA聚合酶Ⅱ转录的部分区域，它们几 乎不会覆盖启动子和外显子编码区。这样，这 些重复序列的定位能为其它基因特征的定位提 供重要的反面信息。 重复序列还常常会搅乱其它分析，特别是 在数据库搜索中。
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第六章、核酸和蛋白质序列分析
• 功能位点（functional site）
-与特定功能相关的位点，是生物分子序列上的一个功能 单元，或者是生物分子序列上一个较短的片段。 • 功能位点又称为功能序列（functional
sequence）、序列模式（motif）、信号 （signal）等。
2蛋白质序列特征分析~生物信息学总结
对DNA序列和蛋白质序列进行序列特征分析， 能够使我们从分子层次上了解基因的结构特点，
了解与基因表达调控相关的信息，了解 DNA序列与
蛋白质序列之间的编码，了解蛋白质序列与蛋白
质空间结构之间的关系和规律，为进一步研究了
解蛋白质功能与蛋白质结构之间的关系提供理论
依据。
二、蛋白质序列特征分析
基本假设：蛋白质的空间结构由蛋白质序列所决定。 即我们可以根据蛋白质序列预测蛋白质结构。
PROTPARAM在线页面
用PROTPARAM分析G00016序列理化性质的结果
2、蛋白质的亲水性或疏水性
蛋白质的基本组成单元是氨基酸。
氨基酸通常被分为三类：
1. 疏水氨基酸（hydrophobic amino acid），其侧链大部分 或者全部由碳原子和氢原子组成，因此这类氨基酸不太可 能与水分子形成氢键； 2. 极性氨基酸（polar amino acid），其测链通常由氧原子或 氮原子组成，它们比较容易与水分子形成氢键，因此也称 为亲水氨基酸； 3. 带电氨基酸（charged amino acids），这类氨基酸在生物 pH环境中带有正电或负电。
SignalP是丹麦技术大学的生物序列分析中心开发的信 号肽及其剪切位点检测的在线工具，该软件基于神经网络 方法，用已知信号序列的革兰氏阴性原核生物、革兰氏阳 性原核生物及真核生物的序列分别作为训练集。SignalP预 测的是分泌型信号肽，而不是那些参与细胞内信号传递的
蛋白。
其网址为：
http://genome.cbs.dtu.dk/services/SignalP/
SIGNALP在线网页
用SIGNALP（神经网络方法）分析P05019序 列前导肽的结果
用SIGNALP（隐马尔可夫方法）分析 P05019序列前导肽的结果
生物信息学实验教程
生物信息学实验教程实验一、基因、蛋白质序列分析【实验目的】1、掌握基因、蛋白质序列检索的操作方法；2、熟悉蛋白质基本性质分析及其电子表达谱3、蛋白基因的引物设计【实验内容】1、使用Entrez或SRS信息查询系统检索人脂联素(adiponectin)蛋白质序列；2、使用网站对上述蛋白质序列进行分子质量、氨基酸组成、和疏水性等基本性质分析；3、蛋白基因的引物设计【实验方法】1、人脂联素基因、蛋白质序列的检索：（1）调用Internet浏览器并在其地址栏输入Entrez网址(/Entrez)；（2）在Search后的选择栏中选择nucleartide\protein；（3）在输入栏输入homo sapiens adiponectin；（4）点击go后显示序列接受号及序列名称；（5）点击序列接受号NP_004788 (adiponectin precursor; adipose most abundant genetranscript 1 [Homo sapiens])后显示序列详细信息；（6）将序列转为FASTA格式保存(参考上述步骤使用SRS信息查询系统检索人脂联素蛋白质序列)；（7）进入UNIGENE数据库分析其电子表达谱2、进入网站对人脂联素蛋白质序列进行分子质量、氨基酸组成和疏水性等基本性质分析：3、利用prime prime5.0设计此基因PCR引物4、独立完成NYGGF4、LYRM1两个基因的上述操作。
【作业】1、提交使用上述软件对人脂联素、NYGGF4、LYRM1蛋白质序列进行基本性质分析及其电子表达谱蛋白质实验二、序列结构预测【实验目的】1、熟悉基于序列同源性分析的蛋白质功能预测，了解基于motif、结构位点、结构功能域数据库的蛋白质功能预测；2、了解蛋白质结构预测。
【实验内容】1、对人脂联素蛋白质序列进行基于NCBI/Blast软件的蛋白质同源性分析；2、对人脂联素蛋白质序列进行motif结构分析；3、对人脂联素蛋白质序列进行二级结构和三维结构预测。
蛋白质序列分析PPT课件
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⑶TMHMM结果如下
TMHMM 2.0预测结果显示：绵羊BMPR-1B蛋 白的1-126位氨基酸位于细胞膜表面（outside），在 127-149位氨基酸之间形成一个典型的跨膜螺旋区 （TMhelix），150-502位氨基酸位于细胞膜内 （inside）。结果与该蛋白的疏水性区域分析结果一 致，表明BMPR-1B蛋白可能是一个与细胞信号传导有 关的膜受体蛋白，与文献报道BMPR-1B参与TGF-β等 信号转导通路一致。
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图中C score表示剪切位点分值（C值）， S score表示信号肽分值（S值），Y score表 示综合剪切分值（Y值）。n-region prob.表 示N-region的分值，h-region prob.表示Hregion的分值，c-region prob.表示C-region 的分值。
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1 理化性质分析 蛋白质的理化性质分析是蛋白质序
列分析的基本内容之一。根据组成蛋白 质的20多种氨基酸的物理和化学性质， 可以对其基本特征（参数）进行分析， 一般包括分子量、分子式、理论等电点 （pI）、氨基酸组成、消光系数、稳定 性等理化特征。
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蛋白质空间结构
蛋白质分子只有处于它自己特定的空间结构情况下，才能获得 它特定的生物活性，空间结构稍有破坏，就很可能会导致蛋白 质生物活性的降低甚至丧失，因为它们的特定的结构允许它们 结合特定的配体分子。
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对DNA序列和蛋白质序列进行序列特征分析， 能够使我们从分子层次上了解基因的结构特点，
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TMpred是EMBnet开发的一个分析蛋白质跨膜区的在线
工具，TMpred基于对TMbase数据库的统计分析来预测蛋白 质跨膜区和跨膜方向。TMbase来源于Swiss-Prot库，并包含了
每个序列的一些附加信息，如：跨膜结构区域的数量、跨
膜结构域的位臵及其侧翼序列的情况。TMpred利用这些信息 并与若干加权矩阵结合来进行预测。 其网址为： /software/TMPRED_form.html
SignalP是丹麦技术大学的生物序列分析中心开发的信 号肽及其剪切位点检测的在线工具，该软件基于神经网络 方法，用已知信号序列的革兰氏阴性原核生物、革兰氏阳 性原核生物及真核生物的序列分别作为训练集。SignalP预 测的是分泌型信号肽，而不是那些参与细胞内信号传递的
蛋白。
其网址为：
http://genome.cbs.dtu.dk/services/SignalP/
已知包含卷曲螺旋蛋白结构的数据库中进行搜索，同时也
将查询序列与包含球状蛋白序列的PDB次级库进行比较， 并根据两个库搜索得分决定查询序列形成卷曲螺旋的概率。
COILS也可以下载到本地进行运算。
其网址为：
/software/COILS_form.html
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ANTHEPROT主窗口中各按键的含义
Similarity search with Fasta，用Fasta方法在选择的 数据库中查找相似序列； Dot Matrix Plot，进行点阵图分析； Multiple alignment，多序列比对； Binary alignment（BINALIGN），在当前蛋白质序 列中查找符合Prosites数据库的特征序列； Help，打开一个简单的帮助文件； Quit，推出程序。
用TMPRED分析P51684序列所得到的7个 可能的跨膜螺旋区的图形显示结果
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4、信号肽—SIGNAL PEPTIDE
信号肽是指新合成多肽链中用于指导蛋白质跨膜转移 的末端（通常为N末端）的氨基酸序列。信号肽中至少含
有一个带正电荷的氨基酸，中部有一个高度疏水区以通过
细胞膜。信号肽假说认为，编码分泌蛋白的mRNA在翻译 时首先合成的是N末端带有疏水氨基酸残基的信号肽，它 被内质网膜上的受体识别并与之相结合。信号肽经由膜中 蛋白质形成的孔道到达内质网内腔，随机被位于腔表面的 信号肽酶水解，由于它的引导，新生的多肽就能够通过内 质网膜进入腔内，最终被分泌到胞外。
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用PROTPARAM分析G00016序列理化性质的结果
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2、蛋白质的亲水性或疏水性
蛋白质的基本组成单元是氨基酸。
氨基酸通常被分为三类：
1. 疏水氨基酸（hydrophobic amino acid），其侧链大部分 或者全部由碳原子和氢原子组成，因此这类氨基酸不太可 能与水分子形成氢键； 2. 极性氨基酸（polar amino acid），其测链通常由氧原子或 氮原子组成，它们比较容易与水分子形成氢键，因此也称 为亲水氨基酸； 3. 带电氨基酸（charged amino acids），这类氨基酸在生物 pH环境中带有正电或负电。
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用SIGNALP（神经网络方法）分析P05019序 列前导肽的结果
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生命科学学院 用SIGNALP（隐马尔可夫方法）分析 P05019序列前导肽的结果
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5、蛋白质的卷曲螺旋—COILED-COIL
卷曲螺旋是蛋白质空间结构中的一种，它是由2 ～ 7个 α螺旋相互缠绕而形成超螺旋结构的总称。卷曲螺旋区域 一般由7个氨基酸残基为单位组成，以a、b、c、d、e、f、 g位臵表示，其中a和d位臵为疏水性氨基酸，而其他位臵 的氨基酸残基为亲水性。许多含有卷曲螺旋结构的蛋白质
高疏水区域
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高亲水区域
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HOHOB./KYTE & DOOLITTLE标度
括号内为原标度值，括号外为标准化的标度值
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用WINDOW SIZE=13时计算窗口内每个 位置上氨基酸的标度权值
3、蛋白质的跨膜区
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生物膜所含的蛋白质叫膜蛋白，是生物膜功能的主要承 担者。根据蛋白质分离的难易及在膜中分布的位臵，膜蛋白 基本可分为两大类：外在膜蛋白和内在膜蛋白。 外在膜蛋白约占膜蛋白的20%～30%，分布在膜的内外 表面，主要在内表面，为水溶性蛋白，它通过离子键、氢键 与膜脂分子的极性头部相结合，或通过与内在蛋白质的相互 作用间接与膜结合； 内在膜蛋白约占膜蛋白的70%～80%，是双亲媒性分子， 可不同程度的嵌入脂双层分子中。有的贯穿整个脂双层，两 端暴露于膜的内外表面，这种类型的膜蛋白又称跨膜蛋白。
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ANTHEPROT主窗口中各按键的含义
Prediction of cleavage site for signal peptide， 预测信号肽的剪切位点； Secondary structure prediction by all， 预测蛋白质序列的二级结构； PROSITE site / signature detection，在蛋白质序列中 查找符合PROSITE数据库的特征序列； Physico-chemical profiles， 绘制蛋白质序列的理化特性曲线； Pridict transmembrane region，预测跨膜区； Similarity search with Blast，用Blast方法在选择的数 据库中查找相似序列；
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序列特征分析
Analysis of Sequence Characterristics
一、蛋白质结构
蛋白质的一级结构
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蛋白质的一级结构决定二级结构 蛋白质的二级结构决定三级结构
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蛋白质的二级结构
H表示螺旋
E表示折叠
B表示β桥
G表示3-螺旋
S代表转向
I表示π螺旋
T表示氢键转角
贝、改变设臵等操作，更重要的是，我们可以在此调用各种 所需的分析工具，对蛋白序列进行分析。
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ANTHEPROT主窗口
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ANTHEPROT主窗口中各按键的含义
Open file，打开文件； Change text font，更改字体、字型和大小； Change text color，更改选定区域内字的颜色； Sequence information，序列信息，计算蛋白质序列的 分子量、比溶、各氨基酸残基的百分比组成； Titration curve，滴定曲线，计算蛋白质序列滴定曲 线与等电点； Helical wheel projection，选定序列的一个片段后， 绘制Helical wheel图；
蛋白质的前导肽—LEADER PEPTIDE
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前导肽是信号肽的一种。在线粒体蛋白质的跨膜转运过 程中，通过线粒体膜的蛋白质在转运之前大多数以前体形式 存在，它由成熟蛋白质和N端延伸出的一段前导肽共同组成。 迄今已有40多种线粒体蛋白质前导肽的一级结构被阐明，它 们约含20~80个氨基酸残基，当前体蛋白跨模时，前导肽被一 种或两种多肽酶所水解转变成为成熟蛋白质，同时失去继续
利用PROTSCALE分析蛋白质的亲水性或疏水性
ExPASy的ProtScale程序是计算蛋白质亲疏
水性分析的在线工具。 其网址为： /tools/protscale.html
PROTSCALE在线页面
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提供了57种 标度
用PROTSCALE分析P02699序列疏水性结果的图形显示
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蛋白质的亲水性或疏水性
氨基酸的亲疏水性是构成蛋白质折叠的主要驱 动力，一般通过亲水性分布图（hydropathy profile）
反映蛋白质的折叠情况。蛋白质折叠时会形成疏水
内核和亲水表面，同时在潜在跨膜区出现高疏水值 区域，据此可以测定跨膜螺旋等二级结构和蛋白质
表面氨基酸分布。
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利用PROTPARAM分析蛋白质的理化性质
ExPASy（Expert Protein Analysis System）是由瑞士生 物信息学中心维护，并与欧洲生物信息学中心（EBI）及蛋 白质信息资源（protein in formation resource，PIR）组成 Universal Protein Knowledgebase联盟。ExPASy数据库提供 了一系列蛋白质理化分析工具，以便于检索未知蛋白质的理 化性质，并基于这些理化性质鉴别未知蛋白质的类别，为后 续实验提供帮助。其中ProtParam（physico-chemical parameters of a protein sequence ）就是计算氨基酸理化参 数常用的在线工具。 其网址为： /tools/protparam.html
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蛋白质的跨膜区
内在膜蛋白露出膜外的部分含较多的极性氨基酸，属 亲水性，与磷脂分子的亲水头部邻近；嵌入脂双层内部的 膜蛋白由一些非极性的氨基酸组成，与脂质分子的疏水尾 部相互结合，因此与膜结合非常紧密。所以，对膜蛋白的 跨膜区进行预测是生物信息学的重要应用。
利用TMPRED分析蛋白质的跨膜区
具有重要的生物学功能，例如基因表达调控中的转录因子。
含有卷曲螺旋结构最知名的蛋白质有原癌蛋白 （oncoprotein）c-fos和jun，以及原肌球蛋白 （tropomyosin）。