生物信息学讲义-chapter_
生物信息学第二章
• 细胞骨架是细胞内以蛋白质纤维为主要成分的立体 网络结构，维持着细胞的形态结构及内部结构的有 序性，同时在细胞的运动、物质运输、能量转换、 信息传递、细胞分化方面起一定的作用。细胞质中 的细胞骨架主要由微管、微丝和中间丝等构成。 • 有些细胞表面还有鞭毛和纤毛，可帮助细胞自主运 动
§2.2 蛋白质的结构和功能
如果所有核苷酸以相同概率出现那么特定核苷酸串单独出现的概率为p14原核生物的rna聚合酶扫描整条dna寻找标记基因起点的约为13个核苷酸长度的特定核苷酸序列一个核苷酸是转录起始位点6个核苷酸位于距起始位点上游10个碱基处另6个核苷酸位于起始位点上游35个碱基处这些启动子序列之间的相对位置固定
第二章 生物学基础
• 微体与溶酶体类似，包括过氧化物酶体和乙醛酸 循环体，含有氧化酶、过氧化氢酶或其他酶等。 • 液泡是植物细胞中单层膜包被的充满水溶液的泡， 未成熟的植物细胞通常有许多小液泡，随着细胞 的扩大，这些小液抱不断扩大融合成一个大的中 央液泡，可占据90%的细胞体积。液泡的主要成 分是水，还有盐、糖类和可溶性蛋白。液泡有时 含有花青素,还会出现某些高浓度物质的结晶。液 泡是植物细胞代谢废物囤积的场所，还与大分子 的降解和细胞液组成物质的再循环有关，因此被 认为具有类似动物细胞溶酶体的功能。
即有选择地允许物质通过 扩散和主动运输等方式出 人细胞，从而保证细胞的 正常代谢。细胞膜有许多 功能，例如与外界进行物 质交换，接受外界传导信 号等。植物细胞在细胞膜 之外还有细胞壁，它是无 生命的结构，其组成成分 是细胞分泌的产物，其功 能是保护细胞。
• 细胞核。细胞核是真核细胞的特征， 所有真核细胞都具有细胞核。细胞 核包含以染色质形式而存在的遗传 物质。染色质上有处于不同构象的 DNA长链，这些DNA长链被核蛋白 所包裹。一层核膜包围着细胞核， 使之与细胞的其他部分分离。细胞 核在细胞的代谢、生长和分化中起 着重要的作用，它是细胞的控制中 心。细胞核内的核仁是随细胞分裂 周期性产生和消失的圆形小体，核 仁的中心是核仁组织区的特定DNA 片段，这是一些转录rRNA的基因。 核仁实际上是rRNA合成、加工以及 装配成核糖体亚单位的场所。此外， 细胞核内还有核骨架和核液等。
生物信息学 第一章 生物信息学概述 ppt课件
• 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。
总结：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
PPT课件
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第一部 遗传密码
第二部 遗传密码
蛋白质结构 决定功能
DNA 核酸序列
蛋白质 氨基酸序列
蛋白质 结构
蛋白质 功能
最基本的 生物信息
生命体系千姿 百态的变化
生物分子数据及其关系
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维持生命活 动的机器
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• 第一部遗传密码已被破译，但对密码的转录过程还不清楚，对大 多数DNA非编码区域的功能还知之甚少
信
息
生物分子功能数据
直观展示 生命体系 千姿百态 的变化
复杂剖析
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生物分子数据与计算机计算
生物分子数据
+
计算机计算
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PPT课件
特征：
信息存储量大
计算性能高速、有效
信息交流方便
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生物信息学的发展历史
生物科学和 技术的 发展
期刊
《生物信息学》、《Bioinformatics》、《BMC Bioinformatics》
PPT课件
4
生物信息学概述
PPT课件
5
什么是生物信息学：
生物信息学(Bioinformatics)： • 是研究生物信息的采集，处理，存储，传播，分析和解释等
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
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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；
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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 .
生物信息学课件
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.
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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chapter(1).ppt
诗意的流变：从汉乐府到唐代的新乐府两汉是乐府诗歌的创始期，成就斐然。
《诗经》以抒情诗为主，楚辞亦然，而汉乐府中的叙事诗较之前两者已有大幅度的增加，并且这些叙事诗也是乐府诗最精华的部分。
乐府诗感情抒发质朴纯挚。
汉代乐府诗的风格各不相同，或深婉，或率直；或悲怨，或慷慨，但它们都被统一在质朴这一总体风格之下。
其语言也是“质而不俚，浅而能深，近而能远”，尤其能体现其质朴纯挚的抒情特征《孔雀东南飞》是汉乐府中的叙事名篇，最能代表汉乐府的艺术成就。
写的是庐江府小吏焦仲卿与其妻刘兰芝的爱情悲剧。
汉乐府民歌在精神上与《诗经》一脉相承，甚至比《诗经》更加直接而深入地反映了社会和人的思想情感，对后代诗歌也有更具体、更直接的影响，许多作品对后世文学起到了示范性作用。
建安文学以魏国为主，作家主要有三曹及七子等人。
建安文学创作群体中，曹操是非常重要的人物。
他既是政坛领袖，也是文坛盟主，即所谓“外定武功，内兴文学”。
曹操的乐府诗继承了汉乐府“感于哀乐，缘事而发”的传统，有一部分作品反映了汉末的社会现实。
除了这种记录社会现实的诗篇，曹操还用乐府诗表达自己的政治抱负，抒发自己的人生理想。
如《短歌行》,全诗由两个相互联系的主题组成：一是感叹时光易逝、人生短暂，一是渴慕贤才，希望得到他们的帮助，实现重建天下的雄心。
魏晋南北朝时期，乐府民歌创作又有了新的发展。
它不仅反映了新的社会现实，而且形成了新的艺术形式和风格。
这种篇制短小、长于抒情的艺术形式，对于近体诗（尤其是绝句）有很大的影响。
《西洲曲》这首抒情长诗，堪称南朝民歌的代表作；《木兰诗》是罕见的长篇叙事诗，代表了北朝民歌的最高水准。
到了唐代，乐府诗创作进入了一个新阶段，尤其是文人乐府创作呈现出勃兴的局面。
盛唐时期的杜甫和中唐时期的元、白等人的新题乐府创作成就尤大，影响尤巨。
唐以后被称为乐府的作品，大体有这样几种类型。
一是入乐的韵文作品；二是流行于市井乡村的民歌；三是文人用乐府旧题所写的诗。
第1章 生物信息学绪论最新版本ppt课件
Bioinformatics (v3) : Foreword
生物学正在经历重大转变：
基因组信息的全面发掘，包括序列测序、大 分子结构预测、功能注释以及调控网络的阐 明，促使了“系统生物学”概念的出现。
生物信息学
其中数学、统计学、计算机科学具有重要地 位（中心地位：Central role）。
1990s后， DNA sequencing, microarray, 2D-PAGE, protein interactions, protein structure determination, molecular evolution…… high-throughput technique 如HGP（Human genome project），1990～2001年， 10年时间实现了“工作草图”，2003年实现了“完成 图”，3×109个碱基对，并对30,000个基因进行了注释。 越来越多的其他模式生物也完成了全基因组测序工作。
信息技术的应用
由于长期进化，生物信息及其传递方式 是如此的复杂，以至我们需要借助专门 储存和分析它们的技术和工具——涉及 数学、统计学和计算机科学。
什么是生物信息学？
生物信息学就是利用信息技术对生 物信息进行获取、储存、查询和分析， 以解释这些信息数据所蕴涵的生物学 意义的学科。
参考定义： Bioinformatics is
Microarrays (5)
Microarray分析：图像分析（去噪音和信号数据化）、 标准化（重复实验的可比性）、Ratio分析（两色荧光 的比值）、基因聚类分析（寻找同类基因）。
Microarrays (6)
研究内容：对象（生物信息）
Chapter_1_生物信息学简介 PPT课件
耗资20亿美元
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人体半径 100m 人体体积 100m3
1990.10.1 - 2003.4.23 克林顿、布莱尔批准
耗资30亿美元
太阳系半径 1012m 太阳系体积 1034m3
1961.5.25 - 1969.7.20 肯尼迪批准
15 包括酵母、线虫、果蝇、蚊子、拟南芥、 人等
885 包括不同亚类或不同株系
40 包括不同亚类或不同株系
114 包括不同亚类或不同株系
308 包括线粒体和叶绿体
质粒(Plasmid)
282
巨量的数据
103 Kilo 106 Mega 109 Giga 1012 Tera 1015 Peta 1018 Exa 1021 Zetta 1024 Yotta
htt2p0:0/4/www.4n4,c5b75i.,7n4l5m,1.7n6ih.go4v0,/6G04e,3n1b9ank/genbankstats.html
蛋白质序列
四种数据
原始数据(Original data) 科学文献(Scientific literature) 数据组合(Datasets) 综合性数据(Organized data)
主要研究两种信息载体
DNA分子 蛋白质分子
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生物分子至少携带三种信息
遗传信息 与功能相关的结构信息 进化信息
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遗传信息的载体 --- DNA
遗传信息的载体主要是DNA 控制生物体性状的基因是 --- 系列DNA片段 生物体生长发育的本质就是遗传信息的传
passwd: bioinfo
生物信息学-第一章
1 概述当前人类基因组研究已进入一个重要时期，2000年将获得人类基因组的全部序列，这是基因组研究的转折点和关键时刻，意味着人类基因组的研究将全面进入信息提取和数据分析阶段，即生物信息学发挥重要作用的阶段。
到1999年12月15日发布的第115版为止，GenBank中的DNA碱基数目已达46亿5千万，DNA序列数目达到535万；其中EST序列超过339万条； UniGene的数目已达到7万个；已有25个模式生物的完整基因组被测序完成，另外的70个模式生物基因组正在测序当中；到2000年1月28日为止，人类基因组已有16%的序列完成测定，另外37.7%的序列已经初步完成；同时功能基因组和蛋白质组的大量数据已开始涌现。
如何分析这些数据，从中获得生物结构、功能的相关信息是基因组研究取得成果的决定性步骤。
生物信息学是在此背景下发展起来的综合运用生物学、数学、物理学、信息科学以及计算机科学等诸多学科的理论方法的崭新交叉学科。
生物信息学是内涵非常丰富的学科，其核心是基因组信息学，包括基因组信息的获取、处理、存储、分配和解释。
基因组信息学的关键是“读懂”基因组的核苷酸顺序，即全部基因在染色体上的确切位置以及各DNA片段的功能；同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行药物设计。
了解基因表达的调控机理也是生物信息学的重要内容，根据生物分子在基因调控中的作用，描述人类疾病的诊断、治疗内在规律。
它的研究目标是揭示"基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律"，解释生命的遗传语言。
生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分，成为生命科学研究的前沿。
近来的研究表明，基因组不仅是基因的简单排列，它有其特有的组织结构和信息结构，这种结构是在长期的演化过程中产生的，也是基因发挥其功能所必须的。
弄清楚生物体基因组特有的组织结构和信息结构，解译生命的遗传语言的关键。
生物信息学 chapter05_blast(tingke)
步骤3：粘贴或上传序列
步骤4：选择数据库
nr = non-redundant (most general database) dbest = database of expressed sequence tags dbsts = database of sequence tag sites gss = genomic survey sequences htgs = high throughput genomic sequence
表 BLAST 子程序及其搜索功能简表
程序
查询序列
数据库类型 返回序列
ห้องสมุดไป่ตู้
搜索功能
blastn
核酸
核酸
核酸
用核酸查询序列与核酸数据库中的序列进 行比对
blastp
蛋白质
蛋白质
蛋白质
用蛋白质查询序列与蛋白质数据库中的序 列进行比对
blastx 核酸（翻译）
蛋白质
蛋白质
核酸查询序列先 6 框翻译成蛋白质序列后再 逐一与蛋白质数据库中的序列进行比对
Program Input blastn DNA blastp protein blastx DNA tblastn protein tblastx DNA
Database 1
DNA 1
protein 6
protein 6
DNA 36
DNA
Fig. 4.3
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每种工具各自的特点：
blastn是用核酸序列来搜索核酸序列数据库， 最后返回相似度高的核酸序列。 blastp是用蛋白质序列来搜索蛋白质序列数据 库，最后返回相似度高的蛋白序列。 blastx能够在提交核酸序列后，自动根据可能 的阅读框架将其翻译成6种蛋白质序列，然后 逐一搜索蛋白质序列数据库，最后返回相似度 高的蛋白序列。
第四章 生物信息学教程PPT课件
基因组组装
MSA有三个特点: 1.重叠区域所涉及的序列理论上属于相同序
用于系统发生遗传学的基因应具备: 基因普遍存在于绝大多数物种而且容易通过其序 列的保守性被识别.与此同时,这些基因序列应当有 足够的变异来区分亲缘相近的物种.
PNYLSC
PNKYLSC +K
PNFSC -L
PNFLSC
MSA 用于系统发生遗传学分析
A PN-FLSC B PN-F-SC C PNKYLSC D PN-YLSC
列,但由于测序错误可能造成插入或删除. 2.所涉及序列有可能是正向或反向,因而包括
对互补序列的比对. 3.序列间关系经常是长度未知的重叠或是较
大的序列包含较小的序列.
系统发生遗传学分析
MSA中序列间的变化可以以来推测所代表物种间的 亲缘关系.此外,MSA和由其衍生的关系树可以用 来探讨同一基因组中同系基因(paralogus genes) 间的进化关系或较大蛋白家族内的分类.
多序列比对的方法
同源性分析中常常要通过多序列比对来找 出序列之间的相互关系，和blast的局部匹 配搜索不同，多序列比对大多都是采用全 局比对的算法。这样对于采用计算机程序 的自动多序列比对是一个非常复杂且耗时 的过程，特别是序列数目多，且序列长的 情况下.
多序列比对的方法
基本上多序列比对可以分为 1.手工比对（辅助编辑软件如Mega， seaview，Genedoc等）
多序列比对工具－clustalX
生物信息学讲义
生物信息学讲义第一章：生物信息学概述什么是生物信息学：又称计算生物学（computational biology），是生物学与信息学、计算机科学相互交叉形成的新兴学科，它应用数学、计算机科学的方法研究生物学问题，它所研究的主要对象是生物学的数据。
生物信息学是为了适应人类基因组计划（Human Genome Project，HGP）的需要产生的，最主要的应用是对人类基因组计划所得到的大量生物学数据进行存储、检索和分析。
目前生物信息学已被广泛的应用于医学、人类学、结构生物学和蛋白质组学（Proteomics）等研究领域。
生物信息学的研究内容：广义地说，生物信息学从事对基因组研究相关生物信息的获取、加工、储存、分配、分析和解释。
这一定义包括了两层含义，一是对海量数据的收集、整理与服务，也就是管好这些数据；另一个是从中发现新的规律，也就是用好这些数据。
具体地说，生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，找到基因组序列中代表蛋白质和RNA基因的编码区；同时，阐明基因组中大量存在的非编码区的信息实质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言规律；在此基础上，归纳、整理与基因组遗传信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据，从而认识代谢、发育、分化、进化的规律。
生物信息学还利用基因组中编码区的信息进行蛋白质空间结构的模拟和蛋白质功能的预测，并将此类信息与生物体和生命过程的生理生化信息相结合，阐明其分子机理，最终进行蛋白质、核酸的分子设计、药物设计和个体化的医疗保健设计。
基因组信息学、蛋白质的结构计算与模拟以及药物设计，这三者紧密地围绕着遗传信息传递的中心法则，因而必然有机地连接在一起。
1、基因组序列数据的拼接和组装基因组研究的首要目标是获得人的整套遗传密码。
人的遗传密码有32亿个碱基，而目前DNA测序多采用鸟枪法（shotgun），每个反应只能读取几百到上千个碱基。
在进行测序前，首先应用物理方法将人的基因组打碎，得到基因组片段进行测序，然后再把这些片段重新拼接起来。
《生物信息学》PPT课件
❖ 10. 通过学习应逐渐掌握的内容
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1. 什么是生物信息学？
❖ What is bioinformatics ?
❖ What do you know about bioinformatics ?
❖ 收集、维护、传播、分析以及利用在分子生物学研究中获得的大
量数据。生物信息学（bioinformatics）是生物学与计算机科学以
及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科。它通过对生
物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，进而达到揭示
数据所蕴含的生物学意义的目的。由于当前生物信息学发展的主
要推动力来自分子生物学，生物信息学的研究主要集中于核苷酸
和氨基酸序列的存储、分类、检索和分析等方面，所以目前生物
信息学可以狭义地定义为：将计算机科学和数学应用于生物大分
组测序工作。
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3. 生物信息学的发展过程
大致经历了3个阶段：
❖ 前基因组时代—生物数据库的建立、检索工 具的开发、DNA和蛋白质序列分析、全局和 局部的序列对位排列；
❖ 基因组时代—基因寻找和识别、网络数据库 系统的建立、交互界面的开发；
❖ 后基因组时代—大规模基因组分析、蛋白质 组分析。
❖ 早在1956年，在美国田纳西州盖特林堡(Datlinburg)召开的 首次“生物学中的信息理论研讨会”上，便产生了生物信息 学的概念。但是，就生物信息学的发展而言，它还是一门相 当年轻的学科。直到20世纪80—90年代，伴随着计算机科 学技术的进步，生物信息学才获得突破性进展。
❖ 1987年，林华安博士正式把这一学科命名为“生物信息学” (Bioinformatics)。此后，其内涵随着研究的深入和现实需 要的变化而几经更迭。1995年，在美国人类基因组计划第一 个五年总结报告中，给出了一个较为完整的生物信息学定义： 生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加 工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运 用数学、计算机科学和生物编学辑p的pt 各种工具，来阐明和理解大10 量数据所包含的生物学意义。
第1讲 生物信息学绪论
gene
ENCODE试点研究计划
（ENCODE pilot project）
Non-coding DNA 约60% 约40% 分散重复序列
假基因
基因片段
内含子
串联重复序列/ 成簇重复序列
估计10万→最初公布3.5万→目前研究确定2.45万
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引 言
人类基因组计划的实施意义
笼统的说， • 人类基因组计划为我们研究生物信息的组织、 结构、遗传、表达带来了极大的方便，使人类 对自身有一个根本的了解。 • 人类是最高级、最复杂、最重要的生物，如果 搞清楚人类基因组，那么再研究其它的生物就 容易得多。 • 研究多种模式生物基因组将有助于研究地球生 物的进化史。
Caenorhabditis elegans 秀丽线虫
1997 大肠杆菌(E.coli)全基因组测序完成 1998 完成人类基因组计划的物理作图 开始人类基因组的大规模测序 Celera公司加入，与公共领域竞争 启动水稻基因组计划 1999.7 第5届国际公共领域人类基因组测序会议，加快测序速度
大肠杆菌及其全基因组
2001年2月15日《Nature》封面
2001年2月16日《Science》封面
HGC
Celera
我国对人类基因组计划的贡献
No Center Region 1,6,9,10,13,20,22,X (Clones from Wash U) 2,3,4,7,11,15,18,Y 5,16,19 1,2,3,X 21,18,11q 8,21,X Most of 14 3p 10 17,21,X 21, reg of 9 8 2,6,8,22,21 Total 900 250 230 160 50 85 30 50 6.9 6 23 30 2671 2671Mb 11 27 4663Kr 2950Kr 75 Size(Mb) 850 6/1-8/31/99 Actual K 1300 837 865 687 462 136 180 100 12.5 5 40 12 Projected Kr Proj Accum. Genbank Kr 4/1-11/30/99 Mr. 4/99-3/00 941 296 559 461 261 195 32 118 12.5 4200 2900 2300 2100 660 520 180 300 >100 150 40 50 137 110 40 13687Kr >12 8 7.9 6.4 3.1 2.1 1.5 1.4 0.5 0.45 0.3 0.3 0.29 0.23 0.17 32.64Mr 1 Sanger Centre 2 WIBR 3 Wash U 4 JGI 5 Baylor 6 Riken 7 IMB 8 Genoscope 9 U. Wash (Olson) 10 Beijing 11 GTC (Smith) 12 MPIMG 13 GBF 14 Stanford (Davis) 15 Keio