高中生物竞赛资料-生物信息学 第一章 生物信息学概论高中生物精品公开课
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高中生物竞赛生物信息学课件
Flat File可由Perl例程进行分析。
三：序列格式
数据库中包含有大量的蛋白质及核酸序列的详细描述，在 文本格式中碱基序列和氨基酸序列都用一个字母来表ห้องสมุดไป่ตู้。但 他们需要通过特定的共用算法表达出来。
四：生物信息学中的XML格式
可扩展标记语言XML是一种在文本文件中组织数据的语 言，一个XML文件代表一个嵌套的信息树。
差异，分子系统发育分析是研究核酸序列与蛋白质 序列的发育问题。
在具体分析时，会选择某段核内核酸序列等进行多 个生物种类相关序列的同源性分析，查明这些种类 的亲缘关系及进化程度，构建进化树。
六：蛋白质结构预测 目前测定特定性质蛋白质结构的手段主要依靠X射线晶
体衍射与核磁共振。这两种方法只能测定特定性质蛋白 质结构，跟不上核酸测定的速度。
四：研究方法
DNA序列测定是人类基因组计划中最基本任务， 在探索有效的测序方法时，先将有关方法应用到其 他生物基因组测序，再将成功方法运用到人类基因 组。
酿酒酵母基因组第一个被测序真核生物， 12100000个碱基对；线虫基因组第一个被测序动 物基因组，97000000个碱基对。
基因组测序概观：选择生物→从细胞中分离基因 组DNA→把基因组DNA切割成合适的可相互重叠 的DNA片段→把DNA片段插入载体中大量克隆→ 测出每个DNA片段的序列→根据片段间重叠，把 序列组装成最终基因组序列
生物学实验很多，比如免疫共沉淀法、荧光扫描共振能 量转移、双分子荧光互补技术。 （六）生物系统模拟 （七）代谢网络建模分析
代谢网络设计生化反应途径、基因调控和信号转到过程 （蛋白质的相互作用） （八）计算生物学 （九）生物多样性研究 （十）合成生物学
补充内容： 人类基因组计划
三：序列格式
数据库中包含有大量的蛋白质及核酸序列的详细描述，在 文本格式中碱基序列和氨基酸序列都用一个字母来表ห้องสมุดไป่ตู้。但 他们需要通过特定的共用算法表达出来。
四：生物信息学中的XML格式
可扩展标记语言XML是一种在文本文件中组织数据的语 言，一个XML文件代表一个嵌套的信息树。
差异，分子系统发育分析是研究核酸序列与蛋白质 序列的发育问题。
在具体分析时，会选择某段核内核酸序列等进行多 个生物种类相关序列的同源性分析，查明这些种类 的亲缘关系及进化程度，构建进化树。
六：蛋白质结构预测 目前测定特定性质蛋白质结构的手段主要依靠X射线晶
体衍射与核磁共振。这两种方法只能测定特定性质蛋白 质结构，跟不上核酸测定的速度。
四：研究方法
DNA序列测定是人类基因组计划中最基本任务， 在探索有效的测序方法时，先将有关方法应用到其 他生物基因组测序，再将成功方法运用到人类基因 组。
酿酒酵母基因组第一个被测序真核生物， 12100000个碱基对；线虫基因组第一个被测序动 物基因组，97000000个碱基对。
基因组测序概观：选择生物→从细胞中分离基因 组DNA→把基因组DNA切割成合适的可相互重叠 的DNA片段→把DNA片段插入载体中大量克隆→ 测出每个DNA片段的序列→根据片段间重叠，把 序列组装成最终基因组序列
生物学实验很多，比如免疫共沉淀法、荧光扫描共振能 量转移、双分子荧光互补技术。 （六）生物系统模拟 （七）代谢网络建模分析
代谢网络设计生化反应途径、基因调控和信号转到过程 （蛋白质的相互作用） （八）计算生物学 （九）生物多样性研究 （十）合成生物学
补充内容： 人类基因组计划
生物信息学课件
Query = human beta globin Subject = myoglobin Information about this alignment: score, expect value, identities, positives, gaps…
Middle row displays identities; + sign for similar matches
15
Choose align two or more sequences…
16
Enter the two sequences (as accession numbers or in the fasta format) and click BLAST.
17
Pairwise alignment result of human beta globin and myoglobin
1
Overview and examples
2
DNA vs. Protein Alignment
• The reliability of protein alignment is higher than that of DNA
– 20 vs 4 characters – Codons : changes in the third position often do not alter the amino acid that is specified – Many amino acids share related biochemical and physical properties
• Ungapped DNA alignment:
AUGGAATTAGTTATTAGTGCTTTAATTGTTGAATAA ||||| | || || || | || || || | |
Middle row displays identities; + sign for similar matches
15
Choose align two or more sequences…
16
Enter the two sequences (as accession numbers or in the fasta format) and click BLAST.
17
Pairwise alignment result of human beta globin and myoglobin
1
Overview and examples
2
DNA vs. Protein Alignment
• The reliability of protein alignment is higher than that of DNA
– 20 vs 4 characters – Codons : changes in the third position often do not alter the amino acid that is specified – Many amino acids share related biochemical and physical properties
• Ungapped DNA alignment:
AUGGAATTAGTTATTAGTGCTTTAATTGTTGAATAA ||||| | || || || | || || || | |
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。
《生物信息学概论A》课件
PART 06
生物信息学的未来发展与 挑战
新兴技术与应用领域
人工智能与机器学习
在生物信息学中应用人工智能和机器学习技术，实现对基因组、 蛋白质组等复杂数据的自动化分析和解读。
纳米技术与合成生物学
结合纳米技术，实现更精准的基因编辑、药物输送和疾病诊断。
临床信息学
利用生物信息学技术，实现精准医疗和个性化治疗，提高疾病诊断 和治疗的效果。
包括电泳、色谱等分离技术，可以将复杂的蛋白质混合物分离成单一组分。
蛋白质鉴定技术
主要依赖于质谱技术，通过将蛋白质消化成肽段，然后对这些肽段进行质谱分析，从而确定蛋白质的序列。
蛋白质组学在药物研发中的应用
疾病标记物寻找
通过比较正常和疾病状态下的蛋白质表达谱，可以发现与疾病相关 的标记物，用于疾病的早期诊断和治疗监测。
药物靶点发现
通过对蛋白质相互作用的研究，可以发现新的药物靶点，为新药研 发提供新的思路和方向。
药物作用机制研究
通过研究药物对蛋白质表达和功能的影响，可以深入了解药物的作用 机制，为药物优化提供依据。
PART 04
生物信息学数据库
数据库的种类与用途
基因组数据库
存储基因组序列数据，用于基因识别、基因定位和基因功能研究。
它涉及到多个领域，如分子生物学、 遗传学、系统生物学、进化生物学等 ，旨在揭示生物现象背后的数据规律 和机制。
生物信息学的发展历程
20世纪70年代
随着人类基因组计划的启动，生物信息学开始萌芽。
20世纪90年代
随着计算机技术和互联网的发展，生物信息学迅速发 展壮大。
21世纪初
随着大数据和人工智能技术的兴起，生物信息学进入 了一个新的发展阶段。
《生物信息学介绍》PPT课件
9. 生物信息学分析（如cluster 算法、差异基因的 同源性比对，差异基因的相关文献检索等）
基因芯片应用
• 基因表达检测
– 特异性相关的基因：差异表达的基因 – 基因功能研究 – 健康状况的检测 – 毒理学研究 – 药物作用机制的研究
• 定位克隆 • 基因突变和多态性检测 • 确定重叠群克隆的排序
基因芯片流程（二）
6. 图象处理（采用专门软件，对图象进行分析， 提取每个点上的数字信号），得到原始数据表。
7. 数据校正和筛选（对cy5或cy3信号进行校正， 消除实验或扫描等各环节因素对数据的影响， 同时利用筛选规则对数据中的“坏点”，“小 点”，“低信号点”进行筛选，并作标记。）
8. 差异表达基因的确定（采用ratio值对差异基因 进行判断，或采用统计方法如线性回归、主成 分分析、调整P值算法等对差异基因进行统计 推断）
• cDNA 芯片相关的数据管理和分析
实验室信息管理系统 基因表达公共数据库
• 分子进化
研究分类
• 序列分析 • 不基于序列的研究
–生物芯片的基因表达谱分析 –全基因组关联分析 –基因调控网络的反向工程研究
数据挖掘技术在生物信息学的应用
• 异质、分布式基因组数据的语义综合 • DNA序列的相似性查找和比较 • 关联分析：识别基因序列的共发生性 • 路径分析：在疾病发展的不同阶段的相
的机理和疾病发生的分子机制
• 人类基因组计划（Human Genome PROJECT, HGP)
1986年Americian Rensto Dulbecco 《Science》
阐明人类基因组的全部核苷酸序列，从整体上破译人类 遗传信息，在分子水平全面认识自我
近期任务
• 大规模基因组测序中的信息分析 • 新基因和新SNPS(单核苷酸多态性)的发
基因芯片应用
• 基因表达检测
– 特异性相关的基因：差异表达的基因 – 基因功能研究 – 健康状况的检测 – 毒理学研究 – 药物作用机制的研究
• 定位克隆 • 基因突变和多态性检测 • 确定重叠群克隆的排序
基因芯片流程（二）
6. 图象处理（采用专门软件，对图象进行分析， 提取每个点上的数字信号），得到原始数据表。
7. 数据校正和筛选（对cy5或cy3信号进行校正， 消除实验或扫描等各环节因素对数据的影响， 同时利用筛选规则对数据中的“坏点”，“小 点”，“低信号点”进行筛选，并作标记。）
8. 差异表达基因的确定（采用ratio值对差异基因 进行判断，或采用统计方法如线性回归、主成 分分析、调整P值算法等对差异基因进行统计 推断）
• cDNA 芯片相关的数据管理和分析
实验室信息管理系统 基因表达公共数据库
• 分子进化
研究分类
• 序列分析 • 不基于序列的研究
–生物芯片的基因表达谱分析 –全基因组关联分析 –基因调控网络的反向工程研究
数据挖掘技术在生物信息学的应用
• 异质、分布式基因组数据的语义综合 • DNA序列的相似性查找和比较 • 关联分析：识别基因序列的共发生性 • 路径分析：在疾病发展的不同阶段的相
的机理和疾病发生的分子机制
• 人类基因组计划（Human Genome PROJECT, HGP)
1986年Americian Rensto Dulbecco 《Science》
阐明人类基因组的全部核苷酸序列，从整体上破译人类 遗传信息，在分子水平全面认识自我
近期任务
• 大规模基因组测序中的信息分析 • 新基因和新SNPS(单核苷酸多态性)的发
生物信息学生物信息学绪公开课一等奖市赛课获奖课件
分析、筛选大量新数据
生物中旳复杂网络、复杂 过程、复杂现象
理论生物学 计算生物学
试验永远起着决定作用
计算/理论生物学旳发展离不 开试验生物学旳贡献
试验生物学日益依赖计算/理 论生物学旳指导
计算 试验 理论
二十一世纪生命 科学
数学与物理科学
生物信息学（Bioinformatics） 这一名词旳来由
多重序列比对研究旳是多种序列旳共性。序列 旳多重比对可用来搜索基因组序列旳功能区域， 也可用于研究一组蛋白质之间旳进化关系。
发觉同源分子
3、 基因组序列分析
遗传语言分析——天书 基因组构造分析 基因辨认 基因功能注释 基因调控信息分析 基因组比较
4、基因体现数据旳分析与处理
基因体现数据分析是目前生物信息学研究旳热 点和要点
349(1991)99
老式生物学：试验科学
当代生物学旳发展： 1、高通量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、知识发觉 2、海量数据
难以完全依赖试验手段对新数据进行分析，必须借 助计算机实现分析和筛选 3、更复杂层次旳生物学问题
复杂旳基因调控网络、代谢网络；细胞间信号转导过 程；生物个体全部基因体现变化……
生物科学和 技术旳 发展
人类基因组 计划旳 推动
生物信息学 基本思想旳产生
二十世纪 50年代
生物信息学 旳迅速发展
二十世纪 80-90年代
20世纪50年代，生物信息学开始孕育
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络起来
20世纪70年代，生物信息学旳真正开端
20世纪70年代到80年代早期 ，出现了一系列著 名旳序列比较措施和生物信息分析措施
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。
中国科技大学系列：《生物信息学》01省名师优质课赛课获奖课件市赛课一等奖课件
➢BLAST:应用最广泛旳序列相同性搜索工具，相 比FASTA有更多改善，速度更快。
PSI-BLAST：位点特异性迭代BLAST PHI-BLAST：模式发觉迭代BLAST
基于序列信息研究分子进化
1.构建进化树，分析蛋白质旳超家族及亚家 族分类。
2.寻找Ortholog (直系同源物)或者Paralog (旁系同源物)。
3. 分子进化树旳构建措施：邻接法 (Neighbor-Joining), 最大简约法(Maximum Pasimony)，最大似然性法(Maximum Likelihood)，以及贝叶斯类算法(MCMC)。
4.构建进化树旳第一步：可靠旳多序列比对。
RNA二级构造旳预测
1. RNA分子中，如果存在重复且反向互补 ，则可以形成发卡结构。
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, …
生物信息学旳常用算法与措施
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)； 蒙特卡洛措施(Monte Carlo)； 模拟退火算法(Simulated Annealing)； 支持向量机(SVM); …
1955年，Sanger与合作者分别对牛、猪和羊旳胰岛素蛋白质进 行了测序并做了序列上旳比较。-最早旳序列比对。
1962年，鲍林提出分子进化旳理论，推测在人中可能存在 50,000~100,000个不同旳基因/蛋白质。-分子进化理论旳奠定。
1965年，Margaret Dayhoff构建蛋白质序列图谱 1970年，Needleman-Wunsch算法：全局优化比对。 1981年，Smith-Waterman算法开发：局部优化比对。 1990年，迅速序列相同性搜索工具BLAST旳开发
PSI-BLAST：位点特异性迭代BLAST PHI-BLAST：模式发觉迭代BLAST
基于序列信息研究分子进化
1.构建进化树，分析蛋白质旳超家族及亚家 族分类。
2.寻找Ortholog (直系同源物)或者Paralog (旁系同源物)。
3. 分子进化树旳构建措施：邻接法 (Neighbor-Joining), 最大简约法(Maximum Pasimony)，最大似然性法(Maximum Likelihood)，以及贝叶斯类算法(MCMC)。
4.构建进化树旳第一步：可靠旳多序列比对。
RNA二级构造旳预测
1. RNA分子中，如果存在重复且反向互补 ，则可以形成发卡结构。
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, …
生物信息学旳常用算法与措施
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)； 蒙特卡洛措施(Monte Carlo)； 模拟退火算法(Simulated Annealing)； 支持向量机(SVM); …
1955年，Sanger与合作者分别对牛、猪和羊旳胰岛素蛋白质进 行了测序并做了序列上旳比较。-最早旳序列比对。
1962年，鲍林提出分子进化旳理论，推测在人中可能存在 50,000~100,000个不同旳基因/蛋白质。-分子进化理论旳奠定。
1965年，Margaret Dayhoff构建蛋白质序列图谱 1970年，Needleman-Wunsch算法：全局优化比对。 1981年，Smith-Waterman算法开发：局部优化比对。 1990年，迅速序列相同性搜索工具BLAST旳开发
生物信息学概论ppt课件
2018/11/25
生物信息学
8
生命科学学院 吕巍
生物信息学（ Bioinformatics ）这 个名词有许多不同的定义。
从字面上来看，生物信息学是将信
息科学和技术应用于生物学。 一般提到的 " 生物信息学 " 是就指这 个狭义的概念，准确地说应该是分 子 生 物 信 息 学 （ Molecular Bioinformatics）。
2018/11/25
生物信息学
31
生命科学学院 吕巍
2018/11/25
生物信息学
32
生命科学学院 吕巍
2018/11/25
生物信息学
33
生命科学学院 吕巍
海 鞘 (ciona intestinalis) 是人类的一种无脊椎近 亲，它们的心脏、神经 系统就像是人类的简化 版。
2018/11/25
2018/11/25
生物信息学
13
生命科学学院 吕巍
生物信息学的产生
20世纪后期，生物科学技术迅猛发展，无论从数量上 还是从质量上都极大地丰富了生物科学的数据资源。 寻求一种强有力的工具去组织这些数据，以利于储存、 加工和进一步利用。 另一方面，以数据分析、处理为本质的计算机科学技 术和网络技术迅猛发展，并日益渗透到生物科学的各 个领域。 于是，一门崭新的、拥有巨大发展潜力的新学科—— 生物信息学——悄然兴起。
2018/11/25
生物信息学
11
生命科学学院 吕巍
生物信息学主要研究两种信息载体
核酸分子（DNA、RNA） 蛋白质分子
生物分子至少携带着三种信息
遗传信息 与功能相关的结构信息 进化信息
2018/11/25
高中生物奥赛辅导资料(精华,共58页)
腺嘌呤（A）鸟嘌呤（G）胸腺嘧啶第一章生物学的学习策略和解题技巧一、树立正确的生物学观点树立正确的生物学观点是学习生物的重要目标之一，正确的生物学观点又是学习、研究生物学的有力武器，有了正确的生物学观点，就可以更迅速更准确地学到生物学知识。
所以在生物学学习中，要注意树立生命物质性、结构与功能相统一、生物的整体性、生命活动对立统一、生物进化和生态学等观点。
1．生命物质性观点生物是由物质组成，一切生命活动都有其物质基础。
从万物之灵的人类到单细胞的细菌，以及无细胞结构的病毒等，所有生物都是由碳、氢、氧、氮、硫、磷、钙、铁、铜等几十种化学元素组成的，并且这几十种化学元素在无机自然界都是可以找到的。
生物体能够完成各种各样的生命活动，而一切生命活动都是通过一定的生命物质来实现的，如果没有生命物质也就没有生命活动。
2．结构与功能相统一的观点结构与功能相统一的观点包括两层意思：一是有一定的结构就必然有与之相对应功能的存在；二是任何功能都需要一定的结构来完成。
例如叶的表皮是无色透明的，表皮细胞排列紧密，向外一面的细胞壁上有透明而不易透水的角质层。
表皮的这种结构的存在，就既利于阳光透过，又能防止叶内水分过多地散失，还能保护叶内部不受外来的伤害；而阳光透入，防止水分散失，保护叶内组织，又需要一定的结构来完成，这就是表皮。
3．生物的整体性观点系统论有一个重要的思想，就是整体大于各部分之和，这一思想也完全适合生物领域。
不论是细胞水平、组织水平、器官水平，还是个体水平，甚至包括种群水平和群落水平，都体现出整体性的特点。
例如，细胞膜、线粒体、内质网、核糖体、高尔基体、中心体、质体、液泡等细胞器都有其特有的功能，但是只有在它们组成一个整体——细胞的时候才能完成新陈代谢的功能，如果离开了细胞的整体，单独的一个细胞器是无法完成它的功能的。
4．生命活动对立统一的观点生物的诸多生命活动之间，都有一定的关系，有的甚至具有对立统一的关系，例如，植物的光合作用和呼吸作用就是对立统一的一对生命活动。
生物信息学-第一章(英文)PPT幻灯片
的诞生
2021/3/9
6
信息科学
概念（广义）
生
生物体系和过程中信息
命
的存贮、传递和表达
科
学
中
的
信
细胞、组织、器官的生理、病理 、药理过程的中各种生物信息
息 科 学
2021/3/9
7
概念（狭义）
生物分子信息的获取、存贮、分析和利用
分子生物信息学 Molecular
Bioinformatics
生物 分子数据
生物信息学引论 分子生物学基础
序列比较 生物分子数据库 DNA序列分析
系统发生分析 蛋白质结构预测
生物信息学在基因 芯片中的应用
数据挖掘与基因表 达调控信息分析
生物信息学发展现 状及趋势
第一章 第二章 第三章1,第三章2,第三章3 第四章 第五章1,第五章2,第五章3 第六章 第七章1, 第七章2 第八章
6、《简明生物信息学》 钟扬 复旦大学 高等教育出版社
2021/3/9
1
网上资源
/chenyuan/xsun/courses_on_net.htm
2021/3/9
编号
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章
第九章
第十章
名称
书稿(word)
2021/3/9
17
基因的DNA序列
对
遗
应
传
关
密
系
码
蛋白质序列
2021/3/9
DNA 前体RNA mRNA
多肽链 18
(2)蛋白质的结构决定其功能
蛋白质功能取决于蛋白质的空间结构
蛋白质结构决定于蛋白质的序列（这是 目前基本共认的假设），蛋白质结构的 信息隐含在蛋白质序列之中。
2021/3/9
6
信息科学
概念（广义）
生
生物体系和过程中信息
命
的存贮、传递和表达
科
学
中
的
信
细胞、组织、器官的生理、病理 、药理过程的中各种生物信息
息 科 学
2021/3/9
7
概念（狭义）
生物分子信息的获取、存贮、分析和利用
分子生物信息学 Molecular
Bioinformatics
生物 分子数据
生物信息学引论 分子生物学基础
序列比较 生物分子数据库 DNA序列分析
系统发生分析 蛋白质结构预测
生物信息学在基因 芯片中的应用
数据挖掘与基因表 达调控信息分析
生物信息学发展现 状及趋势
第一章 第二章 第三章1,第三章2,第三章3 第四章 第五章1,第五章2,第五章3 第六章 第七章1, 第七章2 第八章
6、《简明生物信息学》 钟扬 复旦大学 高等教育出版社
2021/3/9
1
网上资源
/chenyuan/xsun/courses_on_net.htm
2021/3/9
编号
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章
第九章
第十章
名称
书稿(word)
2021/3/9
17
基因的DNA序列
对
遗
应
传
关
密
系
码
蛋白质序列
2021/3/9
DNA 前体RNA mRNA
多肽链 18
(2)蛋白质的结构决定其功能
蛋白质功能取决于蛋白质的空间结构
蛋白质结构决定于蛋白质的序列（这是 目前基本共认的假设），蛋白质结构的 信息隐含在蛋白质序列之中。
高中生物 第1章 生物科学与健康 1.2 基因诊断与基因治疗名师公开课省级获奖课件 新人教版选修2
课程目标
知识点1
知识点2
知识点3
答案 (1)ABC (2)限制性核酸内切酶、DNA连接酶、载体 (3)腺苷酸脱氨酶是人体免疫系统发挥正常功能所必需的，而 淋巴细胞才能产生抗体等免疫物质 (4)体外 如抗虫转基因植物、抗逆转基因植物等
课程目标
知识点1
知识点2
知识点3
[归纳总结]
基因治疗的机理 (1)基因置换：正常基因取代致病基因。 (2)基因修正：纠正致病基因的突变碱基序列。 (3)基因修饰：目的基因表达产物补偿致病基因的功能。 (4)基因抑制.外源基因干扰、抑制有害基因的表达。 (5)基因封闭：封闭特定基因的表达。
措施是基因治疗。
课程目标
知识点1
知识点2
知识点3
[活学活用]
在人类的遗传病中，有一种重症联合免疫缺陷病(简称SCID)，这 种患者缺乏正常的人体免疫功能，只要稍被细菌或病毒感染，就 会发病死亡。经研究证实，SCID病人细胞的一个常染色体上编 码腺苷酸脱氨酶(简称ada)的基因发生了突变。目前，人们已经 找到了治疗该疾病的方案。如图：
课程目标
知识点1
知识点2
知识点3
3.基因诊断的优点 传统诊断方法是通过表现型来推测基因型，而基因诊断是从基 因着手来推断表现型，即通过直接探查基因进行诊断，不受细 胞类型和发病年龄的限制，可用于部分遗传病的诊断。例如， 癌细胞的病变过程，主要是由于基因调节控制失灵，通过基因 诊断，就可针对具体情况进行适当的治疗。
(1)发现疾病的
相关基因
。
(2)用于 传染病 的检测。
(3)基因芯片技术与医学行为的改变。 ①基因芯片不仅能做到 快速 、 准确 地诊断疾病，
还可指导医生针对不同患者的基因活动特点，使用不同的治疗
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ห้องสมุดไป่ตู้
Drug Discovery
Metabolomics Genomics
生物信息学定义
Bio-informatics bio (biology) + informatics
利用计算机存储、检索、分析、预测生物分子 组成与结构的科学
生物学
数学
计算机科学
生物分子信息
生
生物信息的载体
物
分
子
细 胞
Genome : the “manual of life”
TTGGAAAACATTCATGATTTATGGGATAGAGCTTTAGATCAAATTGAAA AAAAATTAAGCAAACCTAGTTTTGAAACCTGGCTCAAATCGACAAAAGC
GTCCAACTGGGCTGSTACToATCGsGAiATmTGAGpAGAGleAATC,CAyTCAGeGCtGTTCsAAoTTTTmCATTyATAAsTCtTTeTGrACiAAoTCuTCGTsCA…TAGTGAAATATCTATC
生物信息学
生物信息学产生的背景
人类基因组计划的诞生
诺贝尔奖获得者Renato Dulbecco 于1986 年在 Science 杂志上发表了一篇文章名为 “ A turning point in cancer research: Sequencing the human genome”，认为 要彻底阐明癌症的发生、演进、侵袭和转移 的机制，必须对人体细胞的基因组进行全测 序。经过3年多的讨论，美国政府与1990年
10月正式启动了一项耗资30亿美元的15年计 划，预期到2005年完成人类基因组30亿碱基 的全序列测序，这就是被称为生命科学“ 登 月计划” 的人类基因组计划。
Renato Dulbecco
NovaSeq 6000
生物信息学产生的背景
人类基因组计划的诞生
诺贝尔奖获得者Renato Dulbecco 于1986 年在 Science 杂志上发表了一篇文章名为 “ A turning point in cancer research: Sequencing the human genome”，认为 要彻底阐明癌症的发生、演进、侵袭和转移 的机制，必须对人体细胞的基因组进行全测 序。经过3年多的讨论，美国政府与1990年
ATACCTTTGATACATTTGTTATCGGATCTGGAAATCGGTTTGCGCATG C AGCTTCTTTAGCAGTAGCAGAAGCGCCGGCTAAAGCGTATAATCCGCTT
TTATGTAGTC~TCTA2ACCT.9GAGT%GGGTGGoATGTfTAtAGhGAGTeACTAbTTaAAGAsGTeCCsACATeAGACnCCcAGoCCAGdCAeTATAgAGATeTCnGGCTeAGsCT.GACCCTAT
理
5、 蛋白质结构预测
1、 生物分子数据的收集与管
理
基因组 数据库
蛋白质 序列 数据库
EMBL GenBank
DDBJ
SWISS-PROT PIR
蛋白质 结构
数据库
PDB
2、 数据库搜索及序列比
较 搜索同源序列在一定程度上就是通过序列比较寻找相
似序列
序列比较的一个基本操作就是比对（Alignment）， 即将两个序列的各个字符（代表核苷酸或者氨基酸残 基）按照对应等同或者置换关系进行对比排列，其结 果是两个序列共有的排列顺序，这是序列相似程度的 一种定性描述
ATCATCTGAAAAATTCACAAACGAGTTTATTAACTCTATTCGTGACAAT AAAGCAGTAGAATTCCGCAACAAATACCGTAATGTAGATGTTTTACTGA
TTGATGA~TA9T7TC.1AA%TTCoTTfAGgCeAnGGoTmAAAeGAwGCeArGeAC“AjCuAAnGkAA”G AATT
存贮、复制、传递和表达 遗传信息的系统
生物信息学主要研究两种信息载体
DNA
蛋白质
生物分子信息的特征
生物分子信息数据量大 生物分子信息复杂 生物分子信息之间存在着密切的联系
生物信息学主要研究内容
1、 生物分子数据的收集与管
理
2、 数据库搜索及序列比较 3、 基因组序列分析 4、 基因表达数据的分析与处
RNA Alternative Splicing of DSCAM1
碱基突变与遗传病
碱基突变与遗传病
Genbank growth
SRA Growth
Bioinformatics
Biology
Medicine
Agriculture
Forestry
Bioinformatics
Proteomics
TTTATGATCTTACGGGGGAAGAGTTAGATGTAAAATTTATTATTCCTCC TAACCAGGCCGAGGAAGAATTCGATATTCAAACTCCTAAAAAGAAAGTC
AATHAAuAmGAaCGnAAgGeGAnGoCAmGAeAThTTaCsCT3C.A1AAbGCilAlTioGCnTAbAAaTsTeCGsA.AG T
TTTCCATACGTTTAATACGCTTCACGAAGAAAGCAAGCAGATTGTCATC TCAAGTGATCGACCGCCGAAAGAAATTCCTACACTTGAAGATCGACTTC
GGTGChTAACeATyCCAGcCCTGoATnTAtGTaATAGiTCnGTGAtGThGTeCTCTrTGeTCAGgTTuTAAAlaCAAAtGAoAArCGyACTCeCAAAleCAAGmCCCGeAGnCACCtAGsGGACTTTTTA GtThTaATtTeCCnAcAAoTdGAeAGinTTsAtTrGuCcTTtTioATnAsTCoGCnCAwAThCeAGnA,TTwGAhTeTCrAeA, AwTAhTTicAhGAGaAnATdTAhGoAAwGGmCGCuAcChTTApTrToteins to make.
10月正式启动了一项耗资30亿美元的15年计 划，预期到2005年完成人类基因组30亿碱基 的全序列测序，这就是被称为生命科学“ 登 月计划” 的人类基因组计划。
Renato Dulbecco
生物信息学产生的背景
人类基因组 计划中测序 的策略：
分级鸟枪测序
生物信息学产生的背景
什么是生物信息学？
Drug Discovery
Metabolomics Genomics
生物信息学定义
Bio-informatics bio (biology) + informatics
利用计算机存储、检索、分析、预测生物分子 组成与结构的科学
生物学
数学
计算机科学
生物分子信息
生
生物信息的载体
物
分
子
细 胞
Genome : the “manual of life”
TTGGAAAACATTCATGATTTATGGGATAGAGCTTTAGATCAAATTGAAA AAAAATTAAGCAAACCTAGTTTTGAAACCTGGCTCAAATCGACAAAAGC
GTCCAACTGGGCTGSTACToATCGsGAiATmTGAGpAGAGleAATC,CAyTCAGeGCtGTTCsAAoTTTTmCATTyATAAsTCtTTeTGrACiAAoTCuTCGTsCA…TAGTGAAATATCTATC
生物信息学
生物信息学产生的背景
人类基因组计划的诞生
诺贝尔奖获得者Renato Dulbecco 于1986 年在 Science 杂志上发表了一篇文章名为 “ A turning point in cancer research: Sequencing the human genome”，认为 要彻底阐明癌症的发生、演进、侵袭和转移 的机制，必须对人体细胞的基因组进行全测 序。经过3年多的讨论，美国政府与1990年
10月正式启动了一项耗资30亿美元的15年计 划，预期到2005年完成人类基因组30亿碱基 的全序列测序，这就是被称为生命科学“ 登 月计划” 的人类基因组计划。
Renato Dulbecco
NovaSeq 6000
生物信息学产生的背景
人类基因组计划的诞生
诺贝尔奖获得者Renato Dulbecco 于1986 年在 Science 杂志上发表了一篇文章名为 “ A turning point in cancer research: Sequencing the human genome”，认为 要彻底阐明癌症的发生、演进、侵袭和转移 的机制，必须对人体细胞的基因组进行全测 序。经过3年多的讨论，美国政府与1990年
ATACCTTTGATACATTTGTTATCGGATCTGGAAATCGGTTTGCGCATG C AGCTTCTTTAGCAGTAGCAGAAGCGCCGGCTAAAGCGTATAATCCGCTT
TTATGTAGTC~TCTA2ACCT.9GAGT%GGGTGGoATGTfTAtAGhGAGTeACTAbTTaAAGAsGTeCCsACATeAGACnCCcAGoCCAGdCAeTATAgAGATeTCnGGCTeAGsCT.GACCCTAT
理
5、 蛋白质结构预测
1、 生物分子数据的收集与管
理
基因组 数据库
蛋白质 序列 数据库
EMBL GenBank
DDBJ
SWISS-PROT PIR
蛋白质 结构
数据库
PDB
2、 数据库搜索及序列比
较 搜索同源序列在一定程度上就是通过序列比较寻找相
似序列
序列比较的一个基本操作就是比对（Alignment）， 即将两个序列的各个字符（代表核苷酸或者氨基酸残 基）按照对应等同或者置换关系进行对比排列，其结 果是两个序列共有的排列顺序，这是序列相似程度的 一种定性描述
ATCATCTGAAAAATTCACAAACGAGTTTATTAACTCTATTCGTGACAAT AAAGCAGTAGAATTCCGCAACAAATACCGTAATGTAGATGTTTTACTGA
TTGATGA~TA9T7TC.1AA%TTCoTTfAGgCeAnGGoTmAAAeGAwGCeArGeAC“AjCuAAnGkAA”G AATT
存贮、复制、传递和表达 遗传信息的系统
生物信息学主要研究两种信息载体
DNA
蛋白质
生物分子信息的特征
生物分子信息数据量大 生物分子信息复杂 生物分子信息之间存在着密切的联系
生物信息学主要研究内容
1、 生物分子数据的收集与管
理
2、 数据库搜索及序列比较 3、 基因组序列分析 4、 基因表达数据的分析与处
RNA Alternative Splicing of DSCAM1
碱基突变与遗传病
碱基突变与遗传病
Genbank growth
SRA Growth
Bioinformatics
Biology
Medicine
Agriculture
Forestry
Bioinformatics
Proteomics
TTTATGATCTTACGGGGGAAGAGTTAGATGTAAAATTTATTATTCCTCC TAACCAGGCCGAGGAAGAATTCGATATTCAAACTCCTAAAAAGAAAGTC
AATHAAuAmGAaCGnAAgGeGAnGoCAmGAeAThTTaCsCT3C.A1AAbGCilAlTioGCnTAbAAaTsTeCGsA.AG T
TTTCCATACGTTTAATACGCTTCACGAAGAAAGCAAGCAGATTGTCATC TCAAGTGATCGACCGCCGAAAGAAATTCCTACACTTGAAGATCGACTTC
GGTGChTAACeATyCCAGcCCTGoATnTAtGTaATAGiTCnGTGAtGThGTeCTCTrTGeTCAGgTTuTAAAlaCAAAtGAoAArCGyACTCeCAAAleCAAGmCCCGeAGnCACCtAGsGGACTTTTTA GtThTaATtTeCCnAcAAoTdGAeAGinTTsAtTrGuCcTTtTioATnAsTCoGCnCAwAThCeAGnA,TTwGAhTeTCrAeA, AwTAhTTicAhGAGaAnATdTAhGoAAwGGmCGCuAcChTTApTrToteins to make.
10月正式启动了一项耗资30亿美元的15年计 划，预期到2005年完成人类基因组30亿碱基 的全序列测序，这就是被称为生命科学“ 登 月计划” 的人类基因组计划。
Renato Dulbecco
生物信息学产生的背景
人类基因组 计划中测序 的策略：
分级鸟枪测序
生物信息学产生的背景
什么是生物信息学？