大学生物信息学教材对比分析
生物信息学(第二版)
生物信息学（第二版）生物信息学是一门跨学科的学科，它结合了生物学、计算机科学、信息学以及统计学等多个领域的知识，旨在通过计算机技术和算法来分析生物数据，解决生物学问题。
随着生物技术的飞速发展，生物信息学在基因组学、蛋白质组学、代谢组学等领域发挥着越来越重要的作用。
第二版的生物信息学教材在第一版的基础上进行了全面升级和更新。
它不仅涵盖了生物信息学的基础知识，如生物序列分析、基因表达分析、蛋白质结构预测等，还增加了许多新的内容，如生物网络分析、系统生物学、生物医学大数据分析等。
第二版的生物信息学教材为读者提供了一个全面、深入、实用的学习资源，帮助他们更好地理解和应用生物信息学的知识。
无论您是生物学专业的学生，还是对生物信息学感兴趣的爱好者，这本教材都将为您提供宝贵的指导和帮助。
生物信息学（第二版）在生物信息学领域，第二版教材的推出不仅是对知识的更新，更是对教学理念的升华。
新版教材不仅关注生物信息学的基础理论和方法，更注重培养学生的实践能力和创新思维。
它通过引入最新的研究成果和技术进展，鼓励学生探索生物信息学的前沿领域。
教材的第二版还特别强调了跨学科的合作与交流。
在生物信息学的研究中，不同领域的专家需要紧密合作，共同解决复杂的生物学问题。
因此，教材中包含了大量跨学科合作的案例研究，让学生了解如何将生物学、计算机科学、数学和统计学等多学科的知识结合起来，以实现更高效的数据分析和生物学问题的解决。
第二版教材还注重培养学生的批判性思维和解决问题的能力。
它鼓励学生不仅要知道如何使用现有的生物信息学工具和技术，还要能够评估这些工具的适用性和局限性，以及如何根据具体问题设计和优化新的分析方法。
在实际应用方面，教材通过详细的案例分析，展示了生物信息学在疾病诊断、药物研发、个性化医疗等领域的应用。
这些案例不仅帮助学生理解生物信息学的实际价值，还激发了他们对未来可能的研究方向的兴趣。
生物信息学（第二版）随着生物科学和信息技术的高速发展，生物信息学作为两者的桥梁，其重要性日益凸显。
《生物信息学》课程教学大纲
《生物信息学》课程教学大纲课程编号：0235212课程名称：生物信息学总学时数：28学时实验学时：0学时先修课及后续课：先修课有《普通生物学》、《生物化学》、《微生物学》、《细胞生物学》、《遗传学》、《基因工程》、《分子生物学》。
一、说明部分1、课程性质生物信息学是生物工程专业的选修课程，适宜于已有生物化学和分子生物学基础的学生。
生物信息学是一门交叉学科，是现代生物学研究的重要工具，因此本课程在人才培养过程中具有很重要的地位。
本课程系统地概括了该学科的核心内容，包括主要生物信息学数据库及数据库查询、序列相似性搜索、多序列比对和进化树分析、序列的一般分析、生物信息学在人类基因组研究计划中的应用及蛋白质组信息学等主要内容。
2、教学目标及意义使学生学习、掌握生物信息学的先进理论知识和技术，掌握信息时代彼此相互学习、相互交流医学知识必不可少的现代工具和技术手段。
3、教学内容及教学要求（1）要求学生掌握生物信息学的基本理论知识和基本概念，熟悉生物信息学的相关技术方法，特别是分子生物学中常用的关键技术及常用软件。
（2）考虑到生物信息学实践性很强的特点，结合生物医学实际，设计了一些实验供学生练习操作，以巩固所学的知识和技术。
要求学生熟悉生物信息学的常用网络技术方法，掌握网络技术基本要领。
4、教学重点、难点重点：生物信息学的概念、主要生物信息学数据库及数据库查询、序列相似性搜索、序列的一般分析。
难点：主要生物信息学数据库及数据库查询、序列相似性搜索、序列的一般分析。
通过系统的学习，使学生能够掌握生物信息学的基础知识与概念、运用生物信息学成果解决生命科学相关问题的基本方法与途径，培养分析问题与解决问题的能力；了解生物信息学网络资源，开拓视野；培养对生物工程专业课程研究的兴趣。
5、教学方法与手段在教学方法上采取课堂讲授为主，辅以多媒体课件、网上数据库使用等，以加强学生对理论知识的消化和理解，在教学过程应注意积极启发学生的思维，培养学生发现问题和解决问题的能力。
《生物信息学序列与基因组分析》随笔
《生物信息学序列与基因组分析》读书随笔目录一、内容概括 (1)二、第一章 (2)1. 生物信息学的定义与发展历程 (3)1.1 生物信息学的起源与定义 (4)1.2 发展现状及趋势 (5)1.3 生物信息学的重要性 (7)2. 生物信息学的研究内容及方法 (9)2.1 研究内容 (10)2.2 研究方法 (12)三、第二章 (13)1. 基因组序列分析 (14)1.1 基因组序列的获取方法 (16)1.2 基因组序列的特点与结构分析 (17)1.3 基因组序列变异研究 (18)2. 蛋白质序列分析 (19)2.1 蛋白质序列的获取方法 (20)2.2 蛋白质序列的功能预测与结构分析 (21)四、第三章 (23)一、内容概括在生物信息学的广阔领域中，序列与基因组分析犹如一把钥匙，能够打开理解生命奥秘的大门。
当我翻开《生物信息学序列与基因组分析》我仿佛进入了一个全新的世界，被那些复杂的生物序列和基因组数据深深吸引。
本书从基础序列分析入手，详细阐述了DNA、RNA和蛋白质序列的结构特征及其功能意义。
通过丰富的实例和算法介绍，我得以一窥生物信息学在基因组学研究中的应用。
基因组分析部分，则带领我走进了基因组的神秘世界，从基因组结构、基因预测到群体遗传学分析，每一个章节都充满了新奇和挑战。
在阅读过程中，我不禁为生物信息学的精妙和深邃所折服。
这些理论和方法不仅揭示了生命的本质，还为医学、农业等领域的应用提供了有力的工具。
我也深刻体会到了生物信息学作为一门交叉学科的魅力所在，它融合了生物学、数学、计算机科学等多个学科的知识和方法，展现了科学研究的多姿多彩。
《生物信息学序列与基因组分析》这本书为我提供了一个全面了解生物信息学基础理论与应用方法的平台。
它不仅拓宽了我的视野，也激发了我对生命科学的浓厚兴趣。
在未来的学习和研究中，这本书将成为我不可或缺的良师益友。
二、第一章《生物信息学序列与基因组分析》是一本关于生物信息学领域的重要教材，作者是国内外知名的生物信息学家和计算机科学家。
生物信息学第二版 序列比对
动态规划法示意 （A）使用动态规划法寻找两个序列的最长公共部分；
（B）动态规划表的填写。
四、序列比对的作用
获得共性序列 序列测序 突变分析 种系分析 保守区段分析 基因和蛋白质功能分析
其他多序列全局比对方法
迭代法 基于一致性的方法 遗传算法
五、多序列局部比对
全局比对，其共同特征是序列中所有对应字符均假 定可以匹配，所有字符具有同等的重要性，空格的 插入是为了使整个序列得到比对，包括使两端对齐。
局部比对不假定整个序列可以匹配，重在考虑序列 中能够高度匹配的一个区段，可赋予该区段更大的 计分权值，空格的插入是为了使高度匹配的区段得 到更好的比对。
对于一个比对，不论使用什么计分函数进行计分， 相似性被定义为总等值于最大的计分：
对于k个序列，如果用一个函数cost（）对每一列
的所有替换操作进行计分，则多个序列之间的距 离等值于最小的计分：
对相似性的计分
编辑距离（edit distance）：一般用海明距离表示。
三、算法实现的比对
二、相似与距离的定量描述
相似性可定量地定义为两个序列的函数，即它可有 多个值，值的大小取决于两个序列对应位置上相同 字符的个数，值越大则表示两个序列越相似。
编辑距离（edit distance）也可定量地定义为两 个序列的函数，其值取决于两个序列对应位置上差 异字符的个数，值越小则表示两个序列越相似。
核苷酸转换矩阵
（三）蛋白质序列比对的替换计分矩阵
等价矩阵 遗传密码矩阵（GCM） 疏水性矩阵（hydrophobic matrix ） PAM矩阵 BLOSUM矩阵
生物信息学中的序列分析和比较
生物信息学中的序列分析和比较随着生物实验技术的快速发展和高通量数据的生成，生物信息学逐渐成为生物学领域中必不可少的一部分。
而其中重要的一个子领域就是生物信息学中的序列分析和比较。
在生物信息学中，序列是指表示生物学中基因、蛋白质、RNA等分子的字符序列。
序列分析和比较是生物信息学最核心的研究领域之一，可以为基因组学、蛋白质学、进化学和分子生物学等领域的研究提供重要的支持和帮助。
序列分析序列分析是生物信息学中非常重要的一环，其目的是通过分析基因序列、蛋白质序列等生物分子的序列信息，理解该分子的结构、功能、进化和调节机制等方面。
生物分子序列的相关分析包括序列比对、多序列比对、序列搜索、同源性分析、开放阅读框分析、基因识别等。
序列比对是序列分析领域中最基础的内容，是分析序列相似性、结构、进化等的主要方法。
序列比对通常分为全局比对和局部比对两种。
全局比对适用于相似度较高的序列比对，例如通过比对已知的序列来识别新的同源序列。
局部比对通常用于寻找序列间存在的部分相似区域，例如用于找到蛋白质中的保守结构域或者寻找人类DNA序列中的单核苷酸多态性。
多序列比对是指将多个序列进行比对，提供一个更加全面和准确的分析结果。
在多序列比对过程中，研究人员通常会利用一些常用的软件，例如ClustalW、MUSCLE、MAFFT等。
在序列查找中，常用的工具包括BLAST、FASTA和Smith-Waterman等。
这些工具能够帮助研究人员在数据库中搜寻具有相似序列的分子。
开放阅读框（ORF）分析是指通过对基因组/转录组序列的分析，找到可能的ORF并对其进行进一步的预测和注释，从而帮助研究人员研究该基因/转录本在生物系统中的表达和功能。
开放阅读框是指没有任何阻碍地被mRNA翻译成蛋白质的序列区域。
在细胞内，mRNA会被核糖体识别以生成蛋白质，而开放阅读框是mRNA被识别后，可以被核糖体读取的部分。
基因预测是指通过对基因组序列进行全长预测，寻找开放阅读框，进而进行基因注释的过程。
生物信息学中的序列比对与分析
生物信息学中的序列比对与分析生物信息学是生命科学中一种新兴的交叉学科, 它是将计算科学, 数学, 物理学, 化学等学科的理论和方法应用于生命科学研究的一门学科。
生物信息学在现代生命科学研究中发挥了重要作用，序列比对与分析是生物信息学中的基础工作之一。
序列比对是生物信息学中一个应用广泛的技术，通过比对不同来源的DNA、 RNA或蛋白质序列，可以确定它们的相似性，进而揭示它们的结构和功能。
序列比对的主要目的是找到两条或多条序列之间的相同区域。
根据比对类型，序列比对可以分为全局比对与局部比对。
全局比对是一种比对方式，是将整条序列进行比对，查找整个序列的相似性。
它通常适用于相同长度的序列，如人体基因组、牛基因组、细菌基因组等。
全局比对的算法主要有 Needleman-Wunsch 算法和 Smith-Waterman 算法。
全局比对主要用于比较序列的相似性和演化关系。
例如，可以将一个已知功能的蛋白质序列与多种基因组中的蛋白质序列进行比对，找到相似性，进而推测未知的蛋白质的功能。
局部比对是将序列段与其他序列段进行比对，查找小的相同区域，例如蛋白质结构中的特定域，或者编码基因的外显子。
局部序列比对常用于 ID 与数据库中搜索相似序列、检索已知老母鸡基因组中的目标序列等。
常用的局部比对算法有BLAST 和FASTA。
BLAST 是通过单个序列或匹配序列数据库搜索相似序列，是一种快速的并行搜索方法。
FASTA是一种主要基于局部序列比对算法的软件，能根据用户提供的搜索模板快速搜索数据序列，进行相关信息的搜索。
自序列比对分析过程包括多个步骤，例如序列预处理、比对、多序列比对等。
例如，对于蛋白质序列，预处理包括格式转换、预测表型以及从UniProt或其他数据库中收集蛋白质序列；比对包括 BLAST/FASTA 或其他比对软件，确定多个序列之间的相同区域；多序列比对包括 MAFFT、ClustalW等软件，用于比对多个序列，分析它们的异同并推测其相互关系。
四种高教版《细胞生物学》教材的比较分析与思考
四种高教版《细胞生物学》教材的比较分析与思考随着细胞生物学在高等教育中的重要性越来越强调，相关教材的选择也变得越来越重要。
在市场上有多种细胞生物学教材，其中包括Molecular Cell Biology（由Harvey Lodish等编著）、Cell Biology （由Theodore Blackburn等编著）、Essential Cell Biology（由Bruce Alberts等编著）和Cellular and Molecular Biology（由Jeffrey Bell等编著）四种。
本文就试图对这些教材进行比较分析，以更好地了解它们的不同之处，并基于此提出一些思考。
首先，就课文内容而言，Molecular Cell Biology、Cell Biology 和Cellular and Molecular Biology均具有相当丰富的内容，但Essential Cell Biology则以概念解释为主，其内容更贴近课堂讲解，更加适合学生们的理解和应用。
其次，从理论出发，Molecular Cell Biology、Essential Cell Biology以及Cell Biology三者以实验数据为基础，丰富的实验案例为学生们提供了较深入的探索和思考，而Cellular and Molecular Biology则以丰富的图片为辅，以一种比较宽泛的范围来概述细胞生物学知识，更加适合作为入门参考。
此外，从课程设置角度来看，Molecular Cell Biology和Cell Biology 均为本科级教材，Essential Cell Biology适合本科和研究生级别，而Cellular and Molecular Biology则更适合研究生级别。
基于上述分析，我们可以得出结论，这四种教材虽然都涉及到细胞生物学的内容，但各有特点，应根据学生的实际需求选择不同的教材，以便更有效地学习和理解细胞生物学。
生物信息学分析方法的实践教程与技巧
生物信息学分析方法的实践教程与技巧生物信息学是一门将生物学和计算机科学相结合的学科，它的发展为生物研究提供了更多的方法和工具。
在生物信息学的研究中，分析方法是至关重要的，通过正确选择和使用适当的分析方法，可以更好地理解和解释生物学数据。
本文将为您介绍一些常用的生物信息学分析方法的实践教程与技巧，帮助您进行生物信息学的研究。
1. 序列比对序列比对是生物信息学中最基本的分析方法之一，其可以帮助我们理解序列之间的相似性和差异性。
在进行序列比对时，需要选择合适的算法和工具。
常用的算法有全局比对算法、局部比对算法和多序列比对算法。
全局比对算法适用于相对较相似的序列，如用于查找同源基因；局部比对算法适用于查找相对较短的共同区域，如查找蛋白质结构域；多序列比对算法适用于比较多个序列之间的关系。
2. 基因表达分析基因表达分析是研究某个生物系统中基因在转录水平上的表达水平的方法。
这种方法可以帮助我们了解基因的功能以及它们在不同条件下的调控。
常见的基因表达分析方法包括差异表达分析、聚类分析和通路分析等。
差异表达分析可以用来找出在不同条件下表达水平发生显著变化的基因；聚类分析可以将具有相似表达模式的基因分组，帮助我们发现功能相关的基因集；通路分析可以帮助我们理解基因参与的生物学过程和通路。
3. 基因注释基因注释是将基因序列映射到已知的功能和标准的数据库中，从而确定基因的功能和特征。
常用的基因注释方法包括BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）和GO（Gene Ontology）注释。
BLAST可以将基因序列与数据库中的已知序列比对，找出相似序列并推测功能；GO注释可以将基因与GO数据库中的功能和过程进行连接，从而确定基因的功能分类和参与的生物过程。
4. 结构预测结构预测主要是利用已有的结构信息来预测未知蛋白质的三维结构。
常见的结构预测方法包括比较模建、折叠模拟和线性预测等。
比较模建是通过在已知结构上找到相似片段，以此为基础预测目标蛋白质的结构；折叠模拟则是基于物理原理模拟蛋白质的折叠过程；线性预测则是预测蛋白质的二级结构和含有特定功能的结构域。
华侨大学课件系列：《生物信息学_序列对比》03_序列对比1
序列比对意义
确定特定的蛋白质或者核酸序列有哪些直系同源或旁系同源序列。 【搜索整个数据库】 确定哪些蛋白质和基因在特定的物种中出现。 确定一个DNA或蛋白质序列身份。 发现新基因。 确定一个特定基因或者蛋白质有哪些已经被发现了的变种。 研究可能存在多种剪接方式的表达序列标签。 寻找对于一个蛋白质的功能和/或结构域起关键作用的氨基酸残基。
序列比较的基本操作是比对（Alignment）
两个序列的比对是指这两个序列中各个字符的一种
一一对应关系，或字符的对比排列 。
设有两个序列： GACGGATTAG，GATCGGAATAG Alignment1: GACGGATTAG GATCGGAATAG Alignment2: GA CGGATTAG GATCGGAATAG
一直到完成整个表。例如如上表中的（1，5）位置做了标记，是因为序 列1的1～3个元素和序列2的5～7个Байду номын сангаас素是相同的。
（a）对人类（Homo sapiens）与黑猩猩（Pongo pygmaeus）的β 球蛋白基因序列进行比较的完整点阵图。（b）利用滑动窗口对以上的 两种球蛋白基因序列进行比较的点阵图，其中窗口大小为 10个核苷酸， 相似度阈值为8。
序列比对意义
序列比对(alignment)是序列分析的基础，其他一切都建立在序列比对 的基础上。
根据相似性推导可能的演化过程，确定亲缘关系，构建进化树。 最常见的是蛋白质序列之间或者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。 将多个序列同时比对，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（概型），从而探索导致它们产生共同功能的序列模式（motif）。 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。 序列比对还是数据库搜索算法的基础。可以通过查询序列与整个数据库所有序 列进行比对，从数据库中获得与其相似序列的已有数据，对于进一步分析其结 构和功能会有很大的帮助。
【生物信息学第二版】序列比对
B
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➢ 其次，根据序列间进化距离的离异度（divergence） 在比对的不同阶段使用不同的氨基酸替换矩阵；
➢ 第三，采用了与特定氨基酸相关的空缺（gap）罚分 函数，对亲水性氨基酸区域中的空缺予以较低的罚分；
➢ 第四，对在早期配对比对中产生空缺的位置进行较少 的罚分，对引入空缺和扩展空缺进行不同的罚分。
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BLAST算法图示
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二、衍生BLAST
（一）PSI-BLAST
➢ 主要用于搜索与感兴趣的蛋白质关系较远的蛋白质。
（二）PHI-BLAST
➢ 用来帮助判断这个蛋白质属于哪个家族。
（三）BLASTZ
➢ BLASTZ是在比对人和鼠的基因组中发展起来的， 它适合于比对非常长的序列。
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三、BLAT
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➢ 对于接近或超过100个序列的多序列比对，渐进多序 列比对具有较高效率。最流行的渐进多序列比对软 件是Clustal家族。
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ClustalW有以下特点： ➢ 首先，在比对中对每个序列赋予一个特殊的权值以
降低高度近似序列的影响和提高相距遥远的序列的 影响（如下图）。
ClustalW中对序列赋权的方法
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二、主要比对软件
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三、EBI中的序列比对工具
双序列比对
特性 Global alignment Global alignment
工具 Needle Stretcher
Local alignment
Water
Local alignment Local alignment Genomic alignment Genomic alignment
生物信息学中的序列比较分析技术
生物信息学中的序列比较分析技术生物信息学是生命科学的重要分支，研究生物信息的存储、获取、处理和分析方法。
其中一项重要的工作就是序列比较分析技术，在生物信息学中发挥着重要的作用。
序列比较分析技术是将不同物种或同一物种不同个体之间的基因序列、蛋白质序列等进行比较、分析和注释的技术。
在这个过程中，通过比较不同序列间的差异和相同之处，可以寻找到物种进化的趋势、基因表达的异同以及疾病的诊治等信息。
生物信息学中的序列比较分析技术主要分为两种：序列比对和序列聚类。
序列比对是指将两个或多个序列进行比较，找出相似的部分，并进行注释分析。
序列比对技术最早由Needleman和Wunsch在1970年提出的，并被广泛应用于DNA、RNA、蛋白质等序列比对。
序列比对技术分为全局比对和局部比对两种。
全局比对是指将整个序列进行比对，找出相同的部分，适用于相似度较高的序列比对。
全局比对的优点是结果稳定，缺点是对插入和缺失的序列比对效果不佳。
常用的算法有Needleman-Wunsch算法、Smith-Waterman算法等。
局部比对是指将序列的某个片段进行比对，适用于相似度较低的序列比对。
局部比对的优点是对插入和缺失的序列比对效果好，缺点是结果不够稳定。
常用的算法有BLAST算法、FASTA算法等。
序列聚类是指将多个序列进行分类和分组，以便进行进化分析和功能预测。
序列聚类技术主要有分层聚类和K均值聚类两种。
分层聚类是指通过逐步合并相似性较高的序列，形成一个树状分类结构。
分层聚类算法可以将相似的序列聚到同一组，而不同组之间的序列相似度较低。
在序列分类分析、物种进化和功能注释方面有重要的应用。
常用的算法有UPGMA算法、NJ算法等。
K均值聚类是指通过将序列分成预定数量的K个类别，使得同一类别中的序列相似度最大，不同类别之间的序列相似度最小。
K 均值聚类算法具有简单、快速、易于实现的优点，常用于基因表达分析、蛋白质亚型鉴定等领域。
生物信息学分析技巧的使用教程
生物信息学分析技巧的使用教程生物信息学是一门综合性学科，通过运用计算机科学、统计学和生物学等知识，对生物学数据进行处理、分析和解释。
在当今大数据时代，生物信息学的应用越来越广泛，对于生物学研究的进展起到了重要的推动作用。
本文将介绍一些常用的生物信息学分析技巧，帮助读者更好地利用这些工具进行生物学研究。
1. 序列比对序列比对是生物信息学中最基础的分析技巧之一。
它通过将不同生物体的DNA或蛋白质序列进行比对，找出它们之间的相似性和差异性。
常用的比对工具包括BLAST和ClustalW等。
BLAST可以用于快速比对大量序列，而ClustalW则适用于多序列比对。
通过序列比对，我们可以研究基因的进化关系、寻找共同的结构域以及预测蛋白质的功能等。
2. 基因表达分析基因表达分析是研究基因在不同组织或条件下的表达水平的一种方法。
常用的基因表达分析技术包括RNA测序和芯片技术。
RNA测序可以用于定量和定性地分析基因表达水平，并发现新的转录本。
芯片技术则通过检测基因表达的荧光信号来分析基因表达谱。
通过基因表达分析，我们可以了解基因在不同生物过程中的功能和调控机制。
3. 蛋白质结构预测蛋白质结构预测是生物信息学中的一项重要任务。
它通过分析蛋白质的氨基酸序列，预测其三维结构和功能。
常用的蛋白质结构预测方法包括同源建模、蛋白质折叠动力学模拟和蛋白质结构预测软件等。
通过蛋白质结构预测，我们可以深入了解蛋白质的功能和相互作用，为药物设计和疾病治疗提供重要依据。
4. 基因组学分析基因组学是研究整个基因组的结构和功能的学科。
基因组学分析涉及到大规模的DNA序列数据处理和解释。
常用的基因组学分析技术包括基因组测序、基因注释和基因组比较等。
通过基因组学分析，我们可以研究基因组结构和功能的变化，揭示物种的进化关系和基因组的重要特征。
5. 数据可视化数据可视化是生物信息学分析中不可或缺的一环。
它通过图表、网络图和热图等方式，将复杂的生物学数据呈现出来，帮助研究者更好地理解和解释数据。
【生物信息学第二版】序列比对
生物信息学
第二章
序列比对
南方医科大学 吉on 1
言
Introduction
一 、同源、相似与距离
（一） 同源
两个序列享有一个共同的进化上的祖先，则这两 个序列是同源的。 对于两个序列，他们或者同源或者不同源，不能 说他们70%或80%同源。
列比对具有较高效率。最流行的渐进多序列比对软 件是Clustal家族。
ClustalW有以下特点：
首先，在比对中对每个序列赋予一个特殊的权值以
降低高度近似序列的影响和提高相距遥远的序列的 影响（如下图）。
ClustalW中对序列赋权的方法
其次，根据序列间进化距离的离异度（divergence） 在比对的不同阶段使用不同的氨基酸替换矩阵； 第三，采用了与特定氨基酸相关的空缺（gap）罚分 函数，对亲水性氨基酸区域中的空缺予以较低的罚分； 第四，对在早期配对比对中产生空缺的位置进行较少 的罚分，对引入空缺和扩展空缺进行不同的罚分。
三、BLAT
BLAT（The BLAST-Like Alignment Tool）与 BLAST搜索原理相似，但发展了一些专门针对全 基因组分析的技术。 BLAT的优点在于速度快，其比对速度要比BLAST 快几百倍，其根本原因在于: BLAST是将查询序列
索引化，而BLAT则是将搜索数据库索引化，
二、相似与距离的定量描述
相似性可定量地定义为两个序列的函数，即它可有
多个值，值的大小取决于两个序列对应位置上相同 字符的个数，值越大则表示两个序列越相似。 编辑距离（edit distance）也可定量地定义为两个 序列的函数，其值取决于两个序列对应位置上差异 字符的个数，值越小则表示两个序列越相似。
生物信息学导论课程与进阶课程比较
生物信息学导论课程与进阶课程比较刘伟;孙志强;宫二玲;谢红卫【摘要】本文根据生物信息学是一门交叉学科的特点,在分析国内外高校相关课程设置的基础上,系统比较了生物信息学导论课程和进阶课程的差异和共性,提出了有针对性的内容安排方法和教学方式.笔者总结了授课过程的几个要点,即概念清楚、围绕主线、因材施教和加强实践,并在生物信息学课程教学中取得较好的效果.【期刊名称】《电气电子教学学报》【年(卷),期】2013(035)006【总页数】3页(P7-9)【关键词】生物信息学;导论课程;进阶课程【作者】刘伟;孙志强;宫二玲;谢红卫【作者单位】国防科技大学机电工程与自动化学院,湖南长沙410073;国防科技大学机电工程与自动化学院,湖南长沙410073;国防科技大学机电工程与自动化学院,湖南长沙410073;国防科技大学机电工程与自动化学院,湖南长沙410073【正文语种】中文【中图分类】G642生物信息学是指综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解生物数据所包含的生物学意义的一门新兴的交叉学科，它涉及到生物信息的获取、处理、存储、分发、分析和解释等各个方面，具有综合性、前沿性和应用性强的特点［1]。
因此，生物信息学相关课程的开设具有较大的难度。
目前，国内外多所高校开设了生物信息学的相关课程。
按照授课对象和授课目的的不同，生物信息学的相关课程可以分为导论课程和进阶课程两大类。
这两大类课程的教学实施过程存在一定的区别，同时也有一些共同的特点。
本文综合国内外高校的课程设置，结合我校实际教学经验，详细讨论这两大类课程和进阶课程的异同，提出了有针对性的课程内容安排和教学方法。
1 国内外生物信息课程设置情况国内外已有多所高校开设了生物信息学的相关课程，如北京大学的“生物信息学导论”、中国科技大学的“生物信息学”、中国科学院的“生物信息学与系统生物学”和美国麻省理工大学的“Bioinformatics and Proteomics”等。
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大学生物信息学教材对比分析
作者：孙添添齐云峰王仁俊金太成刘春明于长春
来源：《现代交际》2017年第06期
摘要：教材是实现教学过程的前提，在整个教学体系中具有重要的地位。
教材不仅是获取知识的来源，同时也是促进学生发展的工具。
针对教材的分析研究是进行教学改革的基础。
因此，对不同教材进行分析研究，选择适合的教材，对于教师是必要工作。
本文选取了近10年内，五种生物信息学相关教材，进行分析，以期达到为不同专业对于教材的选择提供参考和建议的目的。
关键词：生物信息学教材分析
中图分类号：G4233文献标识码：A文章编号：1009-5349（2017）06-0019-02
近些年，生物信息学顺应时代变化而成为生命科学的新兴领域。
[1]生物信息学主要是对核酸和蛋白质两个大方向的数据进行处理与分析。
[2]目前，生物信息学作为基础课程在各高校生物科学专业及相关专业开设。
其教学质量的高低对于培养学生的综合能力具有重要的意义。
[3]因此，各高校在教材选择、课程安排、教学内容、实践教学等方面不断进行改进。
[4]优秀的生物信息学教材是提高教学质量的基础。
对不同的教材进行对比分析，从中选取适合相关专业的教材，是教师的必要工作。
本文对五种生物信息学教材进行分析，为不同专业对于教材的选择提供参考和建议。
一、研究方法及教材简介
（一）文献研究法
笔者主要从以下三个方面进行文献检索。
首先，搜索与生物信息学教材分析相关的著作。
其次，利用中国知网、万方数据库等检索与教材分析相关的期刊论文。
最后，借鉴优秀教师的教案，仔细阅读并进行分析。
深入了解相关生物信息学教材分析的背景以便进行整理分析。
（二）对比研究法
本文主要选取了五种生物信息学教材，根据教材的基本框架结构及特点，对其进行对比分析，分析总结不同教材之间异同。
二、生物信息学教材分析
随着课程改革的不断完善，针对不同地区、不同专业，教材的使用也趋向多元化。
生物信息学教材是教师进行教学活动的基础。
对不同的生物信息学教材进行对比，以便教师作出最适合的选择。
如表1所示，对五种教材从宏观角度进行内容上的分析。
如表1所示，从中可看出这五种教材从整体编写方面，都涵盖了核酸和蛋白质两个主要层面。
主要内容包括：生物信息学的概念及发展历程、数据库的介绍、生物信息学常用统计方法、基因组学、蛋白质组学等几大方面。
并且，大多数教材都附有思考题，有利于学生课后对知识进行运用及加深理解。
只是随着生物信息学的飞速发展，不同版本的教材增添了新的相关的知识。
同时不同教材的侧重点略有差异。
另一方面，从表1中可看出，五种教材所包含的章节为7到15章不等。
这说明，随着科学技术的不断发展，更多的前沿知识不断地填充到教材中。
所以，随着时间的变化，不同的教材，具有各自的特色。
首先，教材的侧重点不同。
随着各物种的基因组计划的不断完成，生物信息学发展实现了质的飞跃。
并且融入到各个领域中。
例如：由李霞、雷建波编写的《生物信息学》，侧重介绍了生物信息学与疾病的相关联性。
教材在内容和形式上有所创新。
突出实用性，以临床实际问题作为编写出发点；而刘娟编写的《生物信息学》一书中，以丰富的实例，重点介绍了相关数据库和软件的功能、应用策略和使用方法。
在章节编排上涉及微阵列数据分析的内容，突出了生物信息学与数学的融合。
其次，不同教材的难度存在差异性。
陶士珩编写的《生物信息学》较基础，包含了生物信息学基本内容，力求使学生全面了解和掌握生物信息学领域的重要基础知识与基本操作技能。
而陈铭编写的《生物信息学》，根据生物信息学多学科融合的特点，增添编程与统计学知识，教材所涉及的知识范围广泛。
使得无论是对教师还是学生来讲，都要求具有深厚的学科背景。
最后，学科之间联系程度差异。
生物信息学作为一项生物科学的工具，不仅仅应用于生物学，同时，在医学、农业专业、计算机科学等领域。
[10]但不同教材所体现生物信息学与其他学科的联系程度不尽相同。
例如：吴祖建编写的《生物信息学分析实践》一书，主要包含了数据库检索、引物设计、序列分析等诸多技术问题。
书中以图表形式为主，文字介绍为辅，以让学生学会操作为主，将生物信息学与计算机科学紧密结合。
三、结语
生物信息学重要特点为学科交叉性，涉猎范围广。
不同的生物信息学教材适用于不同专业。
本文对五种教材进行对比分析，根据教材不同特色并结合不同专业特点，为教师选择适合的教材提出建议。
陶士珩、刘娟编写的两版不同《生物信息学》，内容基础，适用农业专业和师范专业作为教学用书；李霞、雷健波编写的教材，主要突出了与医学相关联系，适用于医学专业用书；陈铭、吴祖建所编写教材，注重与计算机科学的关联，实践性强，有利于培养学生动手操作能力，适用于计算机专业。
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[8]陈铭.生物信息学（第二版）[M].北京：科学出版社，2015.
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[10]高亚梅，韩毅强.《生物信息学》本科教学初探[J].生物信息学，2007，5（1）：46-48.
Abstract：Teaching material is the premise to realize the teaching process， has an important position in the whole teaching system.Teaching material not only is the source of knowledge， is also a tool to promote the development of students.Aimed at the analysis and research of the teaching material is the basis of teaching reform.Therefore， analysis of different materials research， choose suitable teaching materials， is necessary for teachers' work.Nearly 10 years， this article selects five bioinformatics related textbooks， carries on the analysis， in order to reach for different professional for the purpose of provide reference and Suggestions for the selection of teaching materials.
Keyword ：Bioinformatics ； teaching material ； analysis
责任编辑：于蕾。