实验二 核酸及蛋白质序列的比对
实验二-核酸及蛋白质序列的比对教学教材
实验二-核酸及蛋白质序列的比对实验二核酸及蛋白质序列的比对姓名：班级：序号：指导老师：一、实验内容利用检索出的蛋白质和核酸序列进行序列比对并进行分子进化树分析。
二、实验步骤键入上次实验获得的phyA的核酸序列编号（NM_100828），获得核酸及蛋白质序列。
利用blastx程序寻找与phyA蛋白质序列相似性的序列→选择下列序列：sorghum propinquum（高粱）；zea mays（玉米）；水稻；大豆；arabidopsis thaliana（拟南芥）；cyrtosia septentrionalis（血红肉果兰）→点击get select sequence按钮显示序列为纯文本格式文件→分别命名为各自的文件名保存在本地电脑上备用。
在数字基因网/找到dnaman及clustalx软件安装并进行多序列比对及分子进化树分析。
利用ebi上提供多序列比对工具再作一次比对/clustalw/。
选作核酸序列的比对5、打开ncbi主页点击BLAST→学习网页左侧的BLAST FAQS及program guide三、作业1、绘制分子进化树，并标明各个物种phyA蛋白之间的序列相似性。
2、根据你所学生物分类的知识，试解释该分子进化树的合理性①拟南芥：植物界种子植物门被子植物门双子叶植物纲十字花目十字花科鼠耳芥属（拟南芥属）②大豆：植物界种子植物门被子植物亚门双子叶植物纲豆目蝶形花科大豆属③血红肉果兰：植物界种子植物门被子植物亚门百合纲百合目兰科树兰亚科肉果兰属④水稻：植物界种子植物门被子植物亚门单子叶植物纲禾本目禾本科稻属⑤玉米：植物界种子植物门被子植物亚门单子叶植物纲禾本目禾本科玉米属⑥高粱：植物界种子植物门被子植物亚门单子叶植物纲禾本目禾本科高粱属经过对比可得下列同源性关系高粱玉米水稻拟南芥大豆血红肉果兰与前面的同源树对比基本相似，说明软件分析结果与实际相符3、找出一条可能的保守序列（多条蛋白共同的氨基酸序列）。
核酸与蛋白质序列分析
光学测序技术利用光信号的变化来检测DNA或RNA序列， 具有高分辨率和高灵敏度等优点，是未来测序技术的重要 发展方向。
人工智能在序列分析中的应用
序列比对
人工智能算法能够快速准确地比对新序列与已知序列之间的相似 性和差异性，有助于发现新的基因和变异。
结构预测
人工智能可以预测蛋白质的三维结构，有助于理解蛋白质的功能和 相互作用机制Maxam-Gilbert和Sanger的DNA测序方法，以及 primer extension method等。这些方法可以提供核酸序列 的精确信息，但通量较低。
下一代测序（NGS）
随着技术的发展，出现了高通量的下一代测序技术，如 Illumina、SOLiD、Ion Torrent和PacBio等。这些技术可以 同时测定大量核酸序列，大大提高了测序速度和通量。
诊断标志物筛选
基于蛋白质序列分析，筛选与疾病相关的生物标志物，用于疾病的早期诊断和预后评估。
04
序列分析的挑战与未来发展
高通量测序技术的局限性
成本高昂
01
尽管高通量测序技术已经显著降低了测序成本，但仍相对昂贵，
限制了其在某些领域的应用。
数据解读难度大
02
高通量测序产生的数据量庞大，需要专业的生物信息学分析方
顺序。
酶降解法
利用特定的酶将蛋白质分解为肽段， 再测定各肽段的氨基酸序列。
自动测序法
利用特定的仪器自动进行蛋白质的 测序，如质谱仪和液相色谱仪等。
蛋白质的变异与修饰
基因突变
由于基因突变导致蛋白质合成过程中出现氨基酸 替换或缺失，从而影响蛋白质的功能。
磷酸化
蛋白质上的特定氨基酸残基被磷酸化，影响蛋白 质的活性、定位和稳定性。
实验2 序列查询(Entrez)、BLAST序列相似性搜索
实验二：序列查询(Entrez)、BLAST序列相似性搜索实验目的：1.学会用Entrez系统查找目标序列2.学会使用BLAST在数据库中搜索相似序列3.学会分析数据库搜索结果实验内容：一、EntrezEntrez是一个由NCBI创建并维护的基于Web界面的综合生物信息数据库检索系统。
用户不仅可以方便地检索Genbank的核酸数据，还可以检索来自Genbank和其它数据库的蛋白质序列数据、基因组图谱数据、来自分子模型数据库(MMDB)的蛋白质三维结构数据、种群序列数据集、以及由PubMed获得Medline的文献数据。
网址：/Entrez/（或在NCBI主页默认All Databases时点击搜索框右边的Search进入）。
如Figure 2.1所示：Figure 2.1 entrez 检索系统子数据库点击搜索框右边的help按钮，即可进入Entrez帮助页面。
在搜索栏输入你要查找的关键词，点击“GO”即可开始搜索。
如果输入多个关键词，它们之间默认的是“与”（AND）的关系。
Ｔｉｐｓ：搜索的关键词可以是一个单词，短语，句子，数据库的识别号，基因名字等等，但必须明确，不能是“ｇｅｎｅ”， “ｐｒｏｔｅｉｎ”等没有明确指向的词语。
但“ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ”这样有一定范围的词是可以接受的。
可以用你感兴趣的领域的专业术语，也可以是非专业术语，比如：ｈ１ｎ１，ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ，ａｌｂｉｎｉｓｍ； ｓｕｂｔｉｌｉｓｍ， ｐｅｒｏｘｉｄａｓｅ， ｍｙｏｇｌｏｂｉｎ。
输入关键词，点击“GO”之后，每个数据库图标前方出现了数字,代表的是在相对应的数据库里搜索到的条目数。
点击进入对应的数据库，可以查看搜索到的条目。
如果在数据库图标前面为灰色，显示“none”,说明在对应的数据库里没有搜索到任何结果。
也可以直接通过NCBI任一页面上的搜索栏进行Entrez搜索。
点击“search”后面的下拉菜单，选择数据库，在下面的文本框里输入关键词，点击“Search”即可(Figure 2.2)。
实验二 双序列比对分析
实验三双序列比对分析一．实验目的Tay-Sachs是一种常染色体隐性遗传疾病，它的起因是第15号染色体的等位基因HEXA突变。
人类的HEXA基因在GenBank中的编号为“NM_000520”，小鼠的HEXA 基因在GenBank中的编号为“AK080777”，它们是核苷酸序列，以这两条序列为例，学习双序列比对分析。
1．学习和掌握在MATLAB平台上应用Bioinformatics工具包有关核苷酸和蛋白质双序列比对的命令和功能。
2．学习和掌握在MATLAB平台上应用Bioinformatics工具包访问GenBank，并提取核苷酸和蛋白质序列数据的方法。
3．学习和掌握在MATLAB平台上应用Bioinformatics工具包制作核苷酸或蛋白质两条序列比对的点阵图的方法。
4．学习和掌握在MATLAB平台上应用Bioinformatics工具包进行核苷酸或蛋白质双序列的局部比对和全局比对的方法。
二．实验内容1．在MATLAB平台上应用Bioinformatics工具包访问GenBank，提取核苷酸序列并转换为蛋白质序列。
①用“web”命令在MATLAB平台上打开NCBI网页。
web('/')web('/books/bv.fcgi?call=bv.View..ShowSection&rid=gnd')②用“getgenbank”功能从GenBank中读序列信息到MARLABhumanHEXA = getgenbank('NM_000520')mouseHEXA = getgenbank('AK080777')在MATLAB的workshop打开humanHEXA 和mouseHEXA查看其内容。
③从GenBank中提取2条核苷酸序列后，首先要做的是用全局比对来寻找两条序列中的相似序列。
因为进行蛋白质序列的比对更能体现其生物学本质，所以常常进行蛋白质序列的比对。
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。
生物信息学中的蛋白质序列比对算法研究
生物信息学中的蛋白质序列比对算法研究在生物学研究中，蛋白质序列比对是一种重要的技术手段，用于分析和理解蛋白质的结构和功能。
蛋白质序列比对算法旨在寻找两个或多个蛋白质序列之间的相似性关系和差异性。
基于这些比对结果，我们可以推断蛋白质的功能、亲缘关系以及进化历史等信息。
本文将介绍几种常用的蛋白质序列比对算法，并讨论它们在生物信息学中的应用。
一、序列比对的重要性蛋白质序列比对为我们理解蛋白质的结构和功能提供了基础。
蛋白质是生物体内最为重要的大分子，其功能与结构紧密相关。
通过比对蛋白质序列，我们可以推断其可能的功能和结构特征。
而蛋白质序列的比对不仅可以研究同一物种的不同蛋白质，还可以比较不同物种之间的蛋白质，从而推断它们之间的进化关系。
二、常用的蛋白质序列比对算法1. Smith-Waterman算法Smith-Waterman算法是一种动态规划算法，用于比对两个蛋白质序列或核酸序列。
该算法通过构建一个得分矩阵来计算序列的相似性。
在得分矩阵中，每个单元格代表两个相应序列位置之间的最佳得分。
最终根据最高得分确定比对的起始位置，从而得到最优的比对结果。
Smith-Waterman算法适用于比对相对较短的序列，但对于大规模比对问题计算复杂度较高。
2. Needleman-Wunsch算法Needleman-Wunsch算法也是一种动态规划算法，用于全局比对两个蛋白质序列或核酸序列。
与Smith-Waterman算法不同的是，Needleman-Wunsch算法通过引入罚分来惩罚不匹配的碱基或氨基酸，以确定最佳比对结果。
这个算法适用于比对相对较长的序列，但也面临计算复杂度较高的问题。
3. BLAST算法BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）算法是一种快速比对算法，广泛应用于生物信息学领域。
BLAST算法采用启发式搜索策略，通过预先建立一个库，将待比对序列与库中的序列进行比对。
基因比对的基本方法
单机版本
• 单机版： ftp:///blast/executables/ • 优点：是可以处理大批的数据，可以自己 定义数据库； • 缺点：需要耗费本地机的大量资源，此外 操作也没有网络版直观，方便，需要一定 的计算机操作水平。
BLAST分类
• Blast是一个序列相似性搜索的数据包，其 中包含了很多个独立的程序，这些程序是 根据查询的对象和数据库的不同来定义的。
blast分类程序名查询序列数据库搜索方法blastn核酸核酸核酸序列搜索逐一核酸数据库中的序列blastp蛋白质蛋白质蛋白质序列搜索逐一蛋白质数据库中的序列blastx核酸蛋白质核酸序列6框翻译成蛋白质序列后和蛋白质数据库中的序列逐一搜索tblastn蛋白质核酸蛋白质序列和核酸数据库中的核酸序列6框翻译后的蛋白质逐一比对tblastx核酸核酸核酸序列6框翻译成蛋白质序列再和核酸数据库中的核酸序列6框翻译成的蛋白质序列逐一进行比对执行相当久thankyou
BLAST
• BLAST是一个NCBI开发的基因序列相似性 数据库搜索程序，还可作为鉴别基因和遗 传特点的手段。 • BLSTA是Basic Local Alignment Search Tool‘局部相似性基本查询工具’的缩写 • Compare a query sequence to all the sequences in a specified database
BLAST的资源
• 网络版本：在线的blast服务是我们最经常 用到的blast服务。 • 单机版本：可以通过NCBI的ftp站点获得， 有适合不同平台的版本包括linux,dos等。获 得程序的同时必须获取相应的数据库才能 在本地进行blast分析。
网络版本
网络版 /Blast/ • 优点：服务使用方便，容易操作，数据库 同步更新等优点； • 缺点：不利于操作大批量的数据库，同时 也不能自己定义搜索的数据库。
蛋白质和核酸序列比对的基础和应用
蛋白质和核酸序列比对的基础和应用序列比对是生物信息学中的基本问题之一。
生物学中，各种生物体的遗传材料都是由由核酸序列组成的基因组。
这些核酸序列对于生物的基因表达和功能非常重要，但是它们的信息密度比较低，很难从中获得有意义的信息内容。
因此，生物学家们研究出了一种对这些序列进行分析的办法，称之为序列比对。
这种方法通过比较不同样本的序列，从中发现这些序列之间的共性和差异，进而推断出生物之间的关系，以及各种基因的功能和特征。
序列比对的基础序列比对的基本思路是将两个或多个序列进行比较，从中寻找相同的部分。
根据两条序列中相同碱基的数量以及它们的位置关系，我们可以推断出这些序列之间的相似程度。
然而，由于生物的基因组非常复杂，以及数据量过大，使得这种序列比对方式很难通过简单的手工方法进行。
因此，生物学家们研究出了一系列的比对算法，用于通过计算机程序实现。
目前，序列比对算法主要分为两类，即全局比对和局部比对。
全局比对是将两条或多条序列的全部碱基进行比较，通常用于比较两个相似的序列，以确定它们之间的相同区域。
而局部比对则是通过寻找两条序列之间的局部匹配来发现它们之间的相似之处。
在处理大量的生物序列时，局部比对比全局比对更加高效。
应用序列比对在生物研究中有着广泛的应用。
首先，它可以揭示不同生物之间的遗传关系。
通过比较物种之间的基因组，我们可以推断出它们之间的相似性和差异性，从而建立起一种生物分类的方法。
其次，序列比对也可以用于研究个体之间的遗传关系。
通过比较不同个体的基因组，我们可以了解它们之间的遗传距离，从而推断出不同个体之间的亲缘关系，或者是寻找其它与生物体性状相关的基因。
此外，序列比对还可以用于研究蛋白质的结构和功能。
蛋白质是生命体中最基本的组成成分之一，其结构和功能非常复杂。
通过对蛋白质的序列进行比对，我们可以发现它们之间的共同特征，从而了解蛋白质的折叠结构和功能。
总结序列比对是生物信息学中的一个非常重要的分支。
生物信息学实验报告
生物信息学实验报告班级：：学号：日期：实验一核酸和蛋白质序列数据的使用实验目的了解常用的序列数据库，掌握基本的序列数据信息的查询方法。
教学基本要求了解和熟悉NCBI 核酸和蛋白质序列数据库，可以使用BLAST进行序列搜索，解读BLAST 搜索结果，可以利用PHI-BLAST 等工具进行蛋白质序列的结构域搜索，解读蛋白质序列信息，可以在蛋白质三维数据库中查询相关结构信息并进行显示。
实验容提要在序列数据库中查找某条基因序列（BRCA1），通过相关一系列数据库的搜索、比对与结果解释，回答以下问题：1. 该基因的基本功能？2. 编码的蛋白质序列是怎样的？3. 该蛋白质有没有保守的功能结构域 (NCBI CD-search)？4. 该蛋白质的功能是怎样的？5. 该蛋白质的三级结构是什么？如果没有的话，和它最相似的同源物的结构是什么样子的？给出示意图。
实验结果及结论1. 该基因的基本功能？This gene encodes a nuclear phosphoprotein that plays a role in maintaining genomic stability, and it also acts as a tumor suppressor. The encoded protein combines with other tumor suppressors, DNA damagesensors, and signal transducers to form a large multi-subunit protein complex known as the BRCA1-associated genome surveillance complex (BASC). This gene product associates with RNA polymerase II, and through the C-terminal domain, also interacts with histone deacetylase complexes. This protein thus plays a role in transcription, DNA repair of double-stranded breaks, and recombination. Mutations in this gene are responsible for approximately 40% of inherited breast cancers and more than 80% of inherited breast and ovarian cancers. Alternative splicing plays a role in modulating the subcellular localization and physiological function of this gene. Many alternatively spliced transcript variants, some of which are disease-associated mutations, have been described for this gene, but the full-length natures of only some of these variants has been described. A related pseudogene, which is also located on chromosome 17, has been identified. [provided by RefSeq, May 2009]2. 编码的蛋白质序列是怎样的？[Homo sapiens]1 mdlsalrvee vqnvinamqk ilecpiclel ikepvstkcd hifckfcmlk llnqkkgpsq61 cplcknditk rslqestrfs qlveellkii cafqldtgle yansynfakk ennspehlkd121 evsiiqsmgy rnrakrllqs epenpslqet slsvqlsnlg tvrtlrtkqr iqpqktsvyi181 elgsdssedt vnkatycsvg dqellqitpq gtrdeislds akkaacefse tdvtntehhq241 psnndlntte kraaerhpek yqgssvsnlh vepcgtntha sslqhenssl lltkdrmnve301 kaefcnkskq pglarsqhnr wagsketcnd rrtpstekkv dlnadplcer kewnkqklpc361 senprdtedv pwitlnssiq kvnewfsrsd ellgsddshd gesesnakva dvldvlnevd421 eysgssekid llasdpheal ickservhsk svesniedki fgktyrkkas lpnlshvten481 liigafvtep qiiqerpltn klkrkrrpts glhpedfikk adlavqktpe minqgtnqte541 qngqvmnitn sghenktkgd siqneknpnp ieslekesaf ktkaepisss isnmelelni601 hnskapkknr lrrksstrhi halelvvsrn lsppnctelq idscssseei kkkkynqmpv661 rhsrnlqlme gkepatgakk snkpneqtsk rhdsdtfpel kltnapgsft kcsntselke721 fvnpslpree keekletvkv snnaedpkdl mlsgervlqt ersvesssis lvpgtdygtq781 esisllevst lgkaktepnk cvsqcaafen pkglihgcsk dnrndtegfk yplghevnhs 841 retsiemees eldaqylqnt fkvskrqsfa pfsnpgnaee ecatfsahsg slkkqspkvt 901 feceqkeenq gknesnikpv qtvnitagfp vvgqkdkpvd nakcsikggs rfclssqfrg 961 netglitpnk hgllqnpyri pplfpiksfv ktkckknlle enfeehsmsp eremgnenip 1021 stvstisrnn irenvfkeas ssninevgss tnevgssine igssdeniqa elgrnrgpkl 1081 namlrlgvlq pevykqslpg snckhpeikk qeyeevvqtv ntdfspylis dnleqpmgss 1141 hasqvcsetp ddllddgeik edtsfaendi kessavfsks vqkgelsrsp spfththlaq 1201 gyrrgakkle sseenlssed eelpcfqhll fgkvnnipsq strhstvate clsknteenl 1261 lslknslndc snqvilakas qehhlseetk csaslfssqc seledltant ntqdpfligs 1321 skqmrhqses qgvglsdkel vsddeergtg leennqeeqs mdsnlgeaas gcesetsvse 1381 dcsglssqsd ilttqqrdtm qhnliklqqe maeleavleq hgsqpsnsyp siisdssale 1441 dlrnpeqsts ekavltsqks seypisqnpe glsadkfevs adsstsknke pgversspsk 1501 cpslddrwym hscsgslqnr nypsqeelik vvdveeqqle esgphdltet sylprqdleg 1561 tpylesgisl fsddpesdps edrapesarv gnipsstsal kvpqlkvaes aqspaaahtt 1621 dtagynamee svsrekpelt astervnkrm smvvsgltpe efmlvykfar khhitltnli 1681 teetthvvmk tdaefvcert lkyflgiagg kwvvsyfwvt qsikerkmln ehdfevrgdv 1741 vngrnhqgpk raresqdrki frgleiccyg pftnmptdql ewmvqlcgas vvkelssftl 1801 gtgvhpivvv qpdawtedng fhaigqmcea pvvtrewvld svalyqcqel dtylipqiph 1861 shy3. 该蛋白质有没有保守的功能结构域 (NCBI CD-search)？有保守的供能结构域。
两条序列比对与多序列比对
实验三：两条序列比对与多序列比对实验目的：学会使用MegAlign，ClustalX和MUSCLE进行两条序列和多条序列比对分析实验内容：双序列比对是使两条序列产生最高相似性得分的序列排列方式和空格插入方式。
两条序列比对是生物信息学最基础的研究手段。
第一次实验我们用dotplot方法直观地认识了两条序列比对。
但是dotplot仅仅是展示了两条序列中所有可能的配对，并不是真正意义上的序列比对。
这里介绍进行两条序列比对的软件-MegAlign。
多序列比对是将多条序列同时比对，使尽可能多的相同（或相似）字符出现在同一列中。
多序列比对的目标是发现多条序列的共性。
如果说序列两两比对主要用于建立两条序列的同源关系，从而推测它们的结构和功能，那么，同时比对多条序列对于研究分子结构、功能及进化关系更为有用。
多序列比对对于系统发育分析、蛋白质家族成员鉴定、蛋白质结构预测、保守模块的搜寻等具有非常重要的作用。
我们这节课主要学习多条序列比对的软件-ClustalX, MUSCLE。
一、MegAlignDNASTAR公司的Lasergene软件包是一个比较全面的生物信息学软件，它包含了7个模块。
其中MegAlign可进行两条或多条序列比对分析。
1. 两条序列比对1.1 安装程序解压DNASTAR Lasergene软件压缩包，双击Lasergene710WinInstall.exe文件，按照默认路径安装软件到自己电脑上。
1.2 载入序列a.点击开始－程序－Lasergene－MegAlign，打开软件。
我们首先用演示序列（demo sequence）学习软件的使用。
演示序列所在位置：C:\Program files\ DNASTAR\ Lasergene\ Demo Megalign\ Histone Sequences\。
b. 点击主菜单File—Enter sequence－选择序列所在文件夹，选择序列tethis21.seq和tethis22.seq，点击Add，这两条序列将出现在右侧selected sequences框中（Figure 3.1），选择完毕点击Done回到程序页面。
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（http：//。
cn/science/bioinfomatics.htm），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。
实验二_数据库相似性搜索与序列比对
实验二数据库相似性搜索与序列比对实验原理：数据库相似性搜索以两两序列比对为基础，将感兴趣的基因序列与序列数据库中的每个序列进行比较，鉴别出相似的序列。
搜索结果显示出与最佳匹配序列的对位排列及匹配记分。
序列数据库搜索对发现基因的功能非常有效。
FASTA和BLAST是两个著名的用于数据库相似性搜索的软件包。
其中BLAST（Basic Local A1ignment Search Tool）基于局部比对的搜索工具，是一种启发式搜索算法服务软件，包括BLASTP，BLASTN，BLASTX，TBLASTN 和TBLASTX程序。
实验目的与要求：学习数据库相似性检索和序列比对的程序的使用，能够理解程序给出的结果，从中获取有关功能和结构的信息。
（1）要求学生运用已经学习过的数据库检索方法在数据库中检索特定的基因（2）掌握数据库相似性搜索工具BLAST的基本比对方法，参数设置及结果分析（3）掌握核酸和蛋白质两序列比对方法、参数设置及结果分析实验材料：未知核酸序列；未知氨基酸序列；SOD基因工具软件：（1）数据库检索工具ENTREZ（2）数据库相似性搜索工具BLAST （/blast）（3）两序列比对工具Align two sequences (bl2seq)一、利用BLAST中的Special类下的Align two sequences (bl2seq) 比较人与老鼠的SOD 基因蛋白质序列的相似性程度（1）利用NCBI的ENTREZ检索蛋白质数据库获得人AAB27818.1和老鼠3GTT_E的SOD 基因氨基酸序列或者登录号（SOD分为SOD1或SOD2等，注意检索时选择完全相同的SOD基因）（2）进入NCBI 的BLAST 网页，选择Specialized BLAST下的Align two sequences(bl2seq)程序进行两序列比对（3）选择blastp子程序，将序列或登录号分别粘贴到序列框中（4）其他选项采用默认的设置，运行程序（5）分析结果，并回答以下问题在NCBI的ENTREZ检索中使用的关键词是什么？Human and sod mouse and sod人和老鼠的SOD 基因的蛋白质序列的登录号分别是？人AAB27818.1和老鼠3GTT_E两序列比对得到的一致性百分比和相似性百分比分别为多少？Identities127/153(83%)Positives135/153(88%)两序列比对结果中哪些区域出现了gap?Gaps0/153(0%)二、利用SPECIELIZED BLAST的Conserved Domain进行蛋白质保守结构域分析（1）进入NCBI 的BLAST 网页（2）选择Specialized BLAST下的Conserved Domain超链接进入（3）在Cazy数据库查找一个糖苷水解酶Glycoside Hydrolases（GH+学号），获得其蛋白质序列或蛋白质序列的Genbank登录号AEK59386.1（4）将糖苷水解酶的登录号或蛋白质输入到Conserved Domain页面的输入框内(5) 参数选择默认即可，点击submit提交进行分析（6）阅读得到的结果，点击各HIT的超链接了解找到的结构域的功能（7）将结构域图形和表格记录在实验报告中三、利用BLAST在数据库中搜索不同物种的同源基因Actinosynnema mirum DSM 43827, complete genome（1）利用文献检索工具检索Clostridium thermocellum嗜热梭菌与其纤维素降解功能相关的基因，例如糖苷水解酶Glycoside Hydrolases（GH+学号）或多糖裂解酶Polysaccharide Lyases(PLs)或碳水化合物酯酶Carbohydrate Esterases (CEs)等（2）利用NCBI的ENTREZ检索该基因获得其核酸序列AB125373或者利用（二）中的蛋白质登录号在ncbi数据库中通过related information链接到核酸数据库，获得该基因的核酸登录号或序列（3）利用BLASTn进行数据库相似性搜索搜索其他微生物中的同源基因（4）分析BLAST结果，并回答以下问题检索获得基因名称是？chi19-1该基因的登录号是多少？AB125373进行BLASTn搜索的数据库选项为？nr请列举3-5个具有该基因的同源基因的其他微生物及其同源基因的登录号？Streptomyces griseus subsp. griseus NBRC 13350 DNA, complete genomeAP009493.1Streptomyces griseus gene for chitinase C, complete cds AB009289.1Amycolatopsismediterranei U32, complete genomeCP002000.1Amycolatopsis mediterranei RB, complete genomeCP003777.1Streptomyces sp. Mg1, complete genome CP011664.1。
序列比对(生物数据库搜索)
数据库查询
所谓数据库查询 数据库查询，是指对序列、结构以及各种二 数据库查询 次数据库中的注释信息进行关键词匹配查找。数 据库查询有时也称数据库检索，它和互联网上通 过搜索引擎 (Search engine) 查找需要的信息是 一个概念。
请大家操作！ 请大家操作！
利用NCBI中的查询工具Entrez找出蛋白质序列数 据库SwissProt中有关人（HOMO）的 HOMO）
四、上机操作（NCBI）
四、上机操作（NCBI）
四、上机操作（NCBI）
四、上机操作（NCBI）
四、上机操作（NCBI）
四、上机操作（NCBI）
四、上机操作（NCBI）
Blast结果给出的信息
Blast结果会列出跟查询序列相似性比较高，符合限定要求 的序列结果，根据这些结果可以获取以下一些信息。 1.查询序列可能具有某种功能 2.查询序列可能是来源于某个物种 3.查询序列可能是某种功能基因的同源基因
三、BLAST介绍（主要的BLAST程序）
程序名 Blastn Blastp Blastx Tblastn TBlastx 查询序列 核酸 蛋白质 核酸 蛋白质 核酸 数据库 核酸 蛋白质 蛋白质 核酸 核酸 搜索方法 核酸序列搜索逐一核酸数据库中的序列 蛋白质序列搜索逐一蛋白质数据库中的序列 核酸序列6框翻译成蛋白质序列后和蛋白质 数据库中的序列逐一搜索。 蛋白质序列和核酸数据库中的核酸序列6框 翻译后的蛋白质序列逐一比对。 核酸序列6框翻译成蛋白质序列，再和核酸 数据库中的核酸序列6框翻译成的蛋白 质序列逐一进行比对。
生物信息学实验
实验二 Blast介绍及应用
一、实验目的
了解和掌握数据库搜索工具BLAST， 并能熟练运用。
实验二 核酸序列分析
实验二核酸序列分析【实验目的】1、掌握已知或未知序列接受号的核酸序列检索的基本步骤；2、掌握使用BioEdit软件进行核酸序列的基本分析；1、熟悉基于核酸序列比对分析的真核基因结构分析（内含子/外显子分析）；2、了解基因的电子表达谱分析。
【实验原理】针对核酸序列的分析就是在核酸序列中寻找基因，找出基因的位置和功能位点的位置，以及标记已知的序列模式等过程。
在此过程中，确认一段DNA序列是一个基因需要有多个证据的支持。
一般而言，在重复片段频繁出现的区域里，基因编码区和调控区不太可能出现；如果某段DNA片段的假想产物与某个已知的蛋白质或其它基因的产物具有较高序列相似性的话，那么这个DNA片段就非常可能属于外显子片段；在一段DNA序列上出现统计上的规律性，即所谓的“密码子偏好性”，也是说明这段DNA是蛋白质编码区的有力证据；其它的证据包括与“模板”序列的模式相匹配、简单序列模式如TATA Box等相匹配等。
一般而言，确定基因的位置和结构需要多个方法综合运用，而且需要遵循一定的规则：对于真核生物序列，在进行预测之前先要进行重复序列分析，把重复序列标记出来并除去；选用预测程序时要注意程序的物种特异性；要弄清程序适用的是基因组序列还是cDNA序列；很多程序对序列长度也有要求，有的程序只适用于长序列，而对EST这类残缺的序列则不适用。
1. 重复序列分析对于真核生物的核酸序列而言，在进行基因辨识之前都应该把简单的大量的重复序列标记出来并除去，因为很多情况下重复序列会对预测程序产生很大的扰乱，尤其是涉及数据库搜索的程序。
2. 数据库搜索把未知核酸序列作为查询序列，在数据库里搜索与之相似的已有序列是序列分析预测的有效手段。
在理论课中已经专门介绍了序列比对和搜索的原理和技术。
但值得注意的是，由相似性分析作出的结论可能导致错误的流传；有一定比例的序列很难在数据库里找到合适的同源伙伴。
对于EST序列而言，序列搜索将是非常有效的预测手段。
实验2 引物设计与测序结果分析
学院：______ 班级:_______ 学号:_________ 姓名:__________ 成绩：______ 实验二引物设计及测序结果分析目的：1、掌握常规引物设计的原则及操作流程。
2、熟悉简并引物设计的原理及操作方法。
3、熟悉引物设计软件及在线引物设计工具的操作方法。
4、掌握使用相关软件及在线工具分析测序结果的方法。
内容：1、使用Primer Premier、Oligo、BLAST等软件及在线工具进行常规引物设计，并对引物扩增效率、特异性进行评价。
2、使用DNAMAN软件进行常规引物快速设计。
3、使用NCBI中的在线引物设计工具Primer-BLAST快速设计引物。
4、使用在线工具CODEHOP设计简并引物。
5、使用Chromas、BioEdit软件查阅测序结果峰图文件。
6、使用DNAMAN软件对测序序列进行编辑，进行序列拼接。
软硬件要求：联网计算机，预装Windows 7操作系统，预装IE或Chrome浏览器、英汉电子词典（有道词典或金山词霸），预装DNAMAN7、Primer Premier5、Oligo7、Chromas、BioEdit等生物信息学分析软件。
操作及问题：一、Primer Premier5、Oligo7、BLAST常规引物设计本部分操作将使用Primer Premier5、Oligo7、BLAST等软件及工具设计拟南芥AtBADH基因编码区全长特异引物。
（参考“第四章引物设计及测序结果分析”课件）（一）使用Primer Premier5搜索引物1、在NCBI数据中查找登录号为NM_001198470的序列记录，查阅相关信息，并下载序列将其保存为fasta格式文件。
问题1：该序列是什么类型的序列？该序列编码区在什么位置？2、打开Primer premier5软件，点击键ctrl+V将上一步中下载的序列粘贴入弹出的GeneTank窗口中（或者点击。
3、点击GeneTank窗口中左上角的Primer premier窗口中点击Search Criteria窗口中根据要求选择合适选项及参数，选定后，点击Search Progress窗口中有Search Results窗口；如没有出现数重新搜索引物。
实验3 ： 核酸和蛋白质序列为基础的数据库检索
实验 3 ：核酸和蛋白质序列为基础的数据库检索一、实验目的：1.掌握已知或未知序列接受号的核酸序列检索的基本步骤2.熟悉基于核酸序列比对分析的真核基因结构分析（内含子/外显子分析）3.掌握BLAST的原理，了解如何利用Genbank数据库中提供的Blast功能完成同源性检索二、实验内容：作业（可以将演示一的结果记录并分析作为实验报告或作业4题中任意选两题作为报告上交）1、将上述演示二中核酸序列对应的蛋白质序列，分别进行BLASTP和PSI-BLAST搜索，说明你的参数设置，简明操作步骤，分析搜索结果，体会PSI－BLAST的优势。
2. 将第1题中的蛋白质序列利用TBLASTN程序进行搜索，说明你的参数设置，比较它与BLASTN结果有无差异。
3. 将第1题中的核酸序列利用BLASTX程序进行搜索，说明你的参数设置，比较它与BLASTP 搜索结果有无差异。
4. 将演示二中的核酸序列利用TBLASTX程序在默认数据库进行搜索，简要说明操作步骤，体会它与BLASTN搜索的差异。
三、作业：演示: 找一条你感兴趣的核酸序列（智人胰岛素（INS）），通过BLASTN搜索NR数据库，说明你的参数如何设置，分析搜索结果包含哪些信息。
答：使用的序列为：智人胰岛素（INS）>gi|297374822|ref|NM_001185098.1| Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 3, mRNA。
Algorithm parameters设置如下：参数：Enter Query Sequence——NM_001185098Choose Search Set——Database: Nucleoctide collection(nr); Exclude: √Models(XM/XP),√Uncultured/environmental ample sequencesProgram Selection——Optimize fot: Highly similar sequences展开“Algorithm parameters”，依次设置：General Parameters——Max target sequence：100; Short queries：√ ; Expect threshold：10;Word size：28; Max matches in a query range:0Scoring Parameters——Matrix/Mismatch Scores:1,-2; Gap Costs: LinearFilters and Masking——Filter: √Low complexity regions; √Mask: mask for lookup table only搜索结果分析：使用智人胰岛素（INS）>gi|297374822|ref|NM_001185098.1| Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 3, mRNA搜索NR数据库，搜索出100条符合条件的序列，序列来自的物种包括了Homo sapiens，Pan troglodytes，Gorilla gorilla，Pongo abelii，Pongo pygmaeus，Mus musculus等，其中根据得分高低排列，前7条序列如下所示：NM_001185098.1 Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 3, mRNANM_001185097.1 Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 2, mRNANM_000207.2 Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 1, mRNANG_007114.1 Homo sapiens insulin (INS), RefSeqGene on chromosomeAC132217.15 Homo sapiens chromosome 11, clone RP11-889I17, complete sequence BC005255.1 Homo sapiens insulin, mRNAJ00265.1 Human insulin gene, complete cds上述序列的“Max ident”均为100%或99%，且E-Value值很低，可见搜索出来的序列与QUERY 序列匹配的相似度很高。
生物信息学教学大纲
生物信息学教学大纲一、课程概述生物信息学是一门融合生物学、计算机科学、数学和统计学等多学科知识的新兴交叉学科。
它旨在运用计算方法和工具对生物数据进行获取、存储、管理、分析和解释，以揭示生命现象背后的规律和机制。
本课程将为学生提供生物信息学的基本理论、方法和技术，培养学生运用生物信息学手段解决生物学问题的能力。
二、课程目标1、使学生了解生物信息学的基本概念、发展历程和应用领域。
2、让学生掌握生物信息学中常用的数据类型、数据库和数据格式。
3、培养学生运用生物信息学工具和算法进行数据分析的能力。
4、引导学生运用所学知识解决实际生物学问题，培养创新思维和实践能力。
三、课程内容（一）生物信息学基础1、生物信息学的定义、发展历程和研究内容。
2、生物学基础知识，包括基因组、转录组、蛋白质组等。
3、计算机基础知识，如操作系统、编程语言等。
1、常用的生物数据库介绍，如 NCBI、UniProt、PDB 等。
2、数据库的检索和使用方法。
（三）序列分析1、核酸和蛋白质序列的获取和处理。
2、序列比对算法，如全局比对、局部比对。
3、相似性搜索和同源性分析。
（四）基因组分析1、基因组结构和功能分析。
2、基因预测和注释。
3、比较基因组学。
（五）转录组分析1、 RNAseq 数据分析流程。
2、差异表达基因分析。
（六）蛋白质组分析1、蛋白质结构预测。
2、蛋白质相互作用分析。
1、生物网络的构建和分析。
2、代谢通路分析。
（八）生物信息学应用1、在疾病诊断和治疗中的应用。
2、在农业和环境科学中的应用。
四、教学方法1、课堂讲授：讲解生物信息学的基本概念、原理和方法。
2、实验教学：通过实际操作，让学生掌握生物信息学工具的使用。
3、案例分析：通过实际案例，培养学生解决问题的能力。
4、小组讨论：促进学生之间的交流与合作，培养团队精神。
五、课程考核1、平时成绩（30%）：包括考勤、作业、实验报告等。
2、期末考试（70%）：采用闭卷考试，考查学生对生物信息学知识的掌握程度。
序列比对
最常见的比对是蛋白质序列之间或核酸序列之间的两两比对，通过比较两个序列之间的相似区域和保守性位点，寻找二者可能的分子进化关系。
进一步的比对是将多个蛋白质或核酸同时进行比较，寻找这些有进化关系的序列之间共同的保守区域、位点和profile，从而探索导致它们产生共同功能的序列模式。
此外，还可以把蛋白质序列与核酸序列相比来探索核酸序列可能的表达框架；把蛋白质序列与具有三维结构信息的蛋白质相比，从而获得蛋白质折叠类型的信息。
序列比对的理论基础是进化学说，如果两个序列之间具有足够的相似性，就推测二者可能有共同的进化祖先，经过序列内残基的替换、残基或序列片段的缺失、以及序列重组等遗传变异过程分别演化而来。
序列相似和序列同源是不同的概念，序列之间的相似程度是可以量化的参数，而序列是否同源需要有进化事实的验证。
在残基－残基比对中，可以明显看到序列中某些氨基酸残基比其它位置上的残基更保守，这些信息揭示了这些保守位点上的残基对蛋白质的结构和功能是至关重要的，例如它们可能是酶的活性位点残基，形成二硫键的半胱氨酸残基，与配体结合部位的残基，与金属离子结合的残基，形成特定结构motif的残基等等。
但并不是所有保守的残基都一定是结构功能重要的，可能它们只是由于历史的原因被保留下来，而不是由于进化压力而保留下来。
因此，如果两个序列有显著的保守性，要确定二者具有共同的进化历史，进而认为二者有近似的结构和功能还需要更多实验和信息的支持。
通过大量实验和序列比对的分析，一般认为蛋白质的结构和功能比序列具有更大的保守性，因此粗略的说，如果序列之间的相似性超过30%，它们就很可能是同源的。
早期的序列比对是全局的序列比较，但由于蛋白质具有的模块性质，可能由于外显子的交换而产生新蛋白质，因此局部比对会更加合理。
通常用打分矩阵描述序列两两比对，两条序列分别作为矩阵的两维，矩阵点是两维上对应两个残基的相似性分数，分数越高则说明两个残基越相似。
因此，序列比对问题变成在矩阵里寻找最佳比对路径，目前最有效的方法是Needleman-Wunsch动态规划算法，在此基础上又改良产生了Smith-Waterman算法和SIM算法。
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姓名：班级：序号：指导老师：
一、实验内容
利用检索出的蛋白质和核酸序列进行序列比对并进行分子进化树分析。
二、酸序列编号（NM_100828），获得核酸及蛋白质序列。利用blastx程序寻找与phyA蛋白质序列相似性的序列→选择下列序列：sorghum propinquum（高粱）；zea mays（玉米）；水稻；大豆；arabidopsis thaliana（拟南芥）；cyrtosia septentrionalis（血红肉果兰）→点击get select sequence按钮显示序列为纯文本格式文件→分别命名为各自的文件名保存在本地电脑上备用。
⑤玉米：植物界种子植物门被子植物亚门单子叶植物纲禾本目禾本科玉米属
⑥高粱：植物界种子植物门被子植物亚门单子叶植物纲禾本目禾本科高粱属
经过对比可得下列同源性关系
高粱
玉米
水稻
拟南芥
大豆
血红肉果兰
与前面的同源树对比基本相似，说明软件分析结果与实际相符
3、找出一条可能的保守序列（多条蛋白共同的氨基酸序列）。
2、根据你所学生物分类的知识，试解释该分子进化树的合理性
①拟南芥：植物界种子植物门被子植物门双子叶植物纲十字花目十字花科鼠耳芥属（拟南芥属）
②大豆：植物界种子植物门被子植物亚门双子叶植物纲豆目蝶形花科大豆属
③血红肉果兰：植物界种子植物门被子植物亚门百合纲百合目兰科树兰亚科肉果兰属
④水稻：植物界种子植物门被子植物亚门单子叶植物纲禾本目禾本科稻属
在数字基因网找到dnaman及clustalx软件安装并进行多序列比对及分子进化树分析。
利用ebi上提供多序列比对工具再作一次比对.uk/clustalw/。
选作核酸序列的比对
5、打开ncbi主页点击BLAST→学习网页左侧的BLAST FAQS及program guide
三、作业
1、绘制分子进化树，并标明各个物种phyA蛋白之间的序列相似性。
最长的保守序列：kliqpfgcllaldek