蛋白质家族数据库 Pfam - 上海交通大学生物信息学与生物
蛋白质数据库
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pfam数据库
PFAM数据库PFAM数据库是一个用于蛋白质序列家族分类的工具。
它基于蛋白质序列的共同结构和功能特征，将蛋白质序列分组成家族，从而帮助研究人员理解蛋白质的功能和进化过程。
本文将介绍PFAM数据库的基本概念、分类方法和应用情况。
1. PFAM数据库简介PFAM数据库是一个用于预测蛋白质结构和功能的数据库。
它采用蛋白质序列的保守特征，将相似的序列归类为同一个家族。
PFAM数据库包含了大量的蛋白质家族信息，可以帮助研究人员在蛋白质序列中发现潜在的功能和结构信息。
2. PFAM数据库的分类方法PFAM数据库主要基于蛋白质序列的保守结构域来进行分类。
它将蛋白质序列中相同或相似的结构域组合成家族，每个家族都包含了具有相似结构和功能的蛋白质。
PFAM数据库还提供了丰富的注释信息，帮助用户更好地理解每个家族的功能和特点。
3. PFAM数据库的应用情况PFAM数据库在生物信息学和分子生物学领域被广泛应用。
研究人员可以利用PFAM数据库来预测新发现的蛋白质的结构和功能，通过比对已知家族信息来推测未知蛋白质的特性。
此外，PFAM数据库还可以用于蛋白质序列的分类和进化分析，帮助研究人员揭示不同蛋白质家族之间的关系和进化过程。
4. 结语PFAM数据库作为一个用于蛋白质家族分类的重要工具，在生物信息学研究中扮演着重要的角色。
通过分析蛋白质序列的保守结构域，PFAM数据库可以帮助研究人员更好地理解蛋白质的功能和进化过程，为生物学研究提供了有力的支持。
希望本文介绍的内容能够帮助读者更深入地了解PFAM数据库及其在蛋白质研究中的应用。
（完整word版）生物信息学填空题（个人整理）
（完整word版）生物信息学填空题（个人整理）1、BLAST教案所程序中，哪个方法是不存在的？（D）A：BLASTP B：BLASTN C：BLASTX D:BLASTQ2、下列哪个软件不是常用来观察蛋白质结构视图的？（D）A：AVS B：Chimera C:MICE D:HMM3、下列哪个不是点突变的类型?(A)A:染色体畸变 B：错义突变 C：无义突变 D：移码突变4、基因突变的效应不包括：（C）A：有利突变 B：中性突变 C：移码突变D：遗传多态现象5、人类基因组的结构特点不包括：（A）A：基因进化 B：基因数目 C：基因重复序列 D：基因组复制6、世界上三大数据库不包括：（B）A:NCBI B:BLAST C:UCSC D:Ensembl7、常用序列比对方法错误的是：（C）A：编辑距离 B：点阵描图 C：局部比对 D：记分模式8、下列哪个不是蛋白质结构模型？（D）A：同源性模型B：折叠识别C：ab initio折叠D：MoLScript 结构9、下列哪个选项不是微阵列实验设计的内容？（A）A：贝叶斯网络法 B：对照组的选择 C：重复样本的使用 D：随机化原则10、构建序列进化树的一般步骤不包括：（A）A：建立DNA文库 B：建立数据模型 C：建立取代模型 D：建立进化树11、下列中属于一级蛋白质结构数据库的是：（C）A. EMBLB. DDBJC. PDBD.SWISS-PROT12．蛋白质结构预测分为：（B）A．一级和三级结构预测 B. 二级和空间结构预测C. 三级和空间结构预测D. 二级和三级结构预测13．数据挖掘的四个步骤不包括下列哪个：（C）A. 数据选择B. 数据转换C. 数据记录D. 结果分析14．下列哪项不是生物学研究必备的工具：（A）A.数据分析Ｂ．数据统计Ｃ．因素分析Ｄ．多元回归分析15.Linux中rmdir 命令的功能是：（D）A．改变工作目录 B.删除工作目录C. 创建目录D.删除空目录16．BLAST教案所程序中，哪个方法是不存在的？（D）A：BLASTP B：BLASTN C：BLASTX D:BLASTQ17．下列哪个不是蛋白质结构模型？（D）A：同源性模型B：折叠识别C：ab initio折叠D：MoLScript 结构18．人类基因组的结构特点不包括：（A）A：基因进化 B：基因数目 C：基因重复序列 D：基因组复制19、下列哪个选项不是微阵列实验设计的内容？（A）A：贝叶斯网络法 B：对照组的选择 C：重复样本的使用 D：随机化原则20、构建序列进化树的一般步骤不包括：（A）A：建立DNA文库 B：建立数据模型 C：建立取代模型 D：建立进化树三、填空题1、数据格式的建立、数据的准确性和质量控制、方便的数据搜寻方式以及数据的及时更新是数据库建立和维护中的重要问题。
生物信息学
已知蛋白质序列往往进行如图所示的一系类列的分析下面用pfam软件进行结构域的简单分析：结构域的分析（pfam）•结构域（structure domain）蛋白质三级结构中介于二级和三级结构之间的可以明显区分但又相对独立的折叠单元。
•25~300个氨基酸残基组成。
•五种类型：全平行结构域，反平行结构域，α+β结构域，α/β结构域，其他折叠类型。
蛋白质通常由一个或多个功能区域,通常称为域。
不同领域的出现在不同的组合在不同的蛋白质产生不同的曲目在自然界发现的蛋白质。
识别领域存在于一种蛋白质可以提供见解,蛋白质的功能。
Pfam软件简介：Pfma数据库是一个收藏的大量蛋白质域的家庭。
每个家庭由多个序列校准,以及“隐藏式马尔科夫模型(HMMS)。
有两个等级的品质,pfam家庭:一个和Pfma b。
Pfma a条目包含了许多来自底层序列数据库,称为Pfam seq,这是由最近发布的UniProtKB在给定的时间点。
Pfam a家庭由许多一个策划种子含有少量的对齐代表家族成员,剖面隐马尔可夫模型(HMMS)由种子对齐和一个自动生成的全排列,其中包含所有蛋白质序列检测属于家庭定义为HMM搜索数据库的主序列。
Pfam b家庭联合国注释和低质量为他们从集群自动生成非冗余的最新加入释放。
尽管低的质量,pfam b家庭可以用于识别功能守恒的地区没有发现了pfam a一个条目。
•利用pafm进行蛋白质结构域及功能位点分析MSRQAWIETSALIECISEYGTKCSFDTFQGLTINDISTLSNLM NQISV ASVGFLNDPRTPLQAMSCEFVNFISTADRHAYMLQK NWFDSDV APNVTTDNFIATYIKPRFSRTVSDVLRQVNNFALQ PMENPKLISRQLGVLKAYDIPYSTPINPMDV ARSSANVVGNV SQRRALSTPLIQGAQNVTFIVSESDKIIFGTRSLNPIAPGNFQI NVPPWYSDLNVVDARIYFTNSFLGCTIQNVQVNA VNGNDPV ATITVPTDNNPFIVDSDSVVSLSLSGGAINVTTA VNLTGYAIAI EGKFNMQMNASPSYYTLSSLTIQTSVIDDFGLSAFLEPFRIR LRASGQTEIFSQSMNTLTENLIRQYMPANQA VNIAFVSPWY RFSERARTILTFNQPLLPFASRKLIIRHLWVIMSFIA VFGRYY TVNkeywor d seaSignificant Pfam-A Matches Show or hide all alignments.Description EntrytypeClanEnvelope AlignmentStart End Start Endefhand_like Phosphoinositide-specificphospholipase C, efhand-likeDomain C L0220 245 318 250 318PI-PLC-X Phosphatidylinositol-specificphospholipase C, X domainFamily CL0384 322 465 322 465SH2SH2 domain Domain n/a550 639 550 639 SH2SH2 domain Domain n/a668 741 668 741 SH3_1SH3 domain Domain C L0010 797 843 797 843PI-PLC-Y Phosphatidylinositol-specificphospholipase C, Y domainFamily CL0384 952 1070 952 1070C2C2 domain Domain C L01541090 1177 1092 1176 nsignificant Pfam-A Matches Show or hide all alignments.Family Description EntrytypeClanEnvelope Alignment HMMBiscoStart End Start End From ToPH PH domain Domain C L026634 142 40 139 8 101 24.nsignificant Pfam-A Matches Show or hide all alignments.EF_hand_4EF-handdomainDomain C L0220 156 192 157 183 2 28 10.PH PH domain Domain C L0266 489 575 490 533 2 38 13.PH PH domain Domain C L0266 842 931 873 929 44 102 16. Pfam-B Matches Show or hide all alignments.Pfam-B_12554n/a n/a n/a37 232 45 164#HMM kPKfcpfrLssDesaLiWyskkkeKr..lkLSsvsriiiGqrTavFery....lrpeke #MATCH +P f++ +++++W + + + + + + +i +G+ + F ry + + #PP 5777788888888*****9996555566*********************5443223468 #SEQ R PERKTFQVKLETRQITWSRG ADKIEga IDIREIKEIRPGKTSRDFDRY qedpAFRPD QComments or questions on the site? Send a mail to pfam-help@。
embl-ebi的发展史
embl-ebi的发展史EMBL-EBI（欧洲生物信息研究所）是欧洲分子生物学实验室（EMBL）旗下的一个研究机构，致力于生物信息学和计算生物学的研究与发展。
自从其成立以来，EMBL-EBI在生物信息学领域取得了巨大的成就，为全球的生命科学研究和医学进步做出了重要贡献。
EMBL-EBI的发展可以追溯到1980年代，当时生物学家和计算机科学家开始意识到，随着生物学研究的不断进展，大量的生物学数据需要进行存储、管理和分析。
为了满足这一需求，EMBL-EBI应运而生。
成立之初，EMBL-EBI的主要任务是建立一个集中存储和管理生物学数据的数据库。
这个数据库不仅包括基因序列和蛋白质序列，还包括生物学实验数据、三维结构数据以及生物学文献等。
随着时间的推移，EMBL-EBI逐渐壮大并发展出了一系列重要的数据库和工具。
其中最著名的数据库之一是欧洲核酸数据库（ENA），它是全球最大的基因和核酸序列数据库之一。
ENA不仅存储了大量的基因和核酸序列数据，还提供了一系列的分析工具和服务，帮助科学家们进行基因和核酸序列的比对、注释和分析。
另一个重要的数据库是蛋白质家族数据库（Pfam），它收集了全球范围内的蛋白质家族信息，并为科学家们提供了一套丰富的工具和资源，用于研究蛋白质结构、功能和进化。
此外，EMBL-EBI还开发了一系列其他的数据库和工具，包括基因组数据库、代谢组学数据库、系统生物学数据库等，为科学家们提供了丰富的数据资源和分析工具，促进了生命科学研究的进展。
除了数据库和工具的开发，EMBL-EBI还致力于推动生物信息学和计算生物学的研究和教育。
该机构定期举办各种培训课程和研讨会，吸引了大量的国际学者和研究人员参与其中。
此外，EMBL-EBI还与其他研究机构和学术机构合作，开展各种合作研究项目，推动生物信息学的发展和应用。
近年来，随着技术的不断进步和生物学研究的深入，生物信息学和计算生物学的重要性越来越凸显。
EMBL-EBI作为全球领先的生物信息学研究机构之一，继续致力于推动生物信息学的研究和应用。
生物信息学中的基因注释和功能预测
生物信息学中的基因注释和功能预测生物信息学是生物学、计算机科学和统计学的交叉学科。
它应用计算机技术和数学统计工具，对生物系统中的大量数据进行分析和解释。
其中，基因注释和基因功能预测是生物信息学中的重要内容。
一、基因注释基因注释是指对基因组序列中的基因和非编码区域进行描述和解释的过程。
它能够为生物学研究提供重要的基础数据，如基因定位、基因识别、组合规律的发现等。
基因注释的方法可以分为结构注释和功能注释两类。
结构注释是指通过一些基本的生物信息学算法，如基于比对的方法、基于RNA-Seq的方法等，对基因组序列中的基因和非编码区域进行基本结构的预测和揭示。
功能注释是指通过一些软件工具，如Gene Ontology、KEGG、Reactome等，对基因组序列中的基因和非编码区域进行其功能的预测和解释。
结构注释和功能注释是互补的、相辅相成的。
在结构注释方面，目前比较常用的方法包括基于比对的注释和基于RNA-Seq的注释。
基于比对的注释是指将已知的基因组序列（参考基因组）与待注释的基因组序列进行比对，从而推断出待注释基因组序列的基因位置和结构信息。
基于RNA-Seq的注释是指利用高通量测序技术获得一系列RNA序列，从而推断出待注释基因组序列中未知的基因位置和结构信息。
相对而言，基于RNA-Seq的注释有更高的精度和灵敏度。
在功能注释方面，目前比较流行的软件工具包括Gene Ontology、KEGG和Reactome等。
Gene Ontology(GO)是一个标准化的基因功能分类体系，它将基因功能分为“细胞组成”、“生物过程”和“分子功能”三个方面进行描述。
KEGG是一个关于代谢通路、信号通路和疾病等相关信息的数据库，它为非模式生物基因组注释提供了重要的信息来源。
Reactome是一个针对代谢和信号通路的数据库，它能够对基因序列进行功能注释和生物过程解释。
二、基因功能预测基因功能预测是指对未知功能基因进行预测和解释的过程。
蛋白质组学研究中常用的网站和数据库
蛋白质组学研究中常用的网站和数据库蛋白质, 数据库, 研究本帖引用网址：/thread-35586-1-1.html一、蛋白质数据库1.UniProt (The Universal Protein Resource) 网址：//uniprot/简介：由EBI(欧洲生物信息研究所)、PIR(蛋白信息资源)和SIB(瑞士生物信息研究所)合作建立而成，提供详细的蛋白质序列、功能信息，如蛋白质功能描述、结构域结构、转录后修饰、修饰位点、变异度、二级结构、三级结构等，同时提供其他数据库，包括序列数据库、三维结构数据库、2-D凝聚电泳数据库、蛋白质家族数据库的相应链接。
2.PIR(Protein Information Resource) 网址：/简介：致力于提供及时的、高质量、最广泛的注释，其下的数据库有iProClass、PIRSF、PIR-PSD、PIR-NREF、UniPort，与90多个生物数据库(蛋白家族、蛋白质功能、蛋白质网络、蛋白质互作、基因组等数据库)存在着交叉应用。
3.BRENDA(enzyme database) 网址：简介：酶数据库，提供酶的分类、命名法、生化反应、专一性、结构、细胞定位、提取方法、文献、应用与改造及相关疾病的数据。
4.CORUM(collection of experimentally verifiedmammalian protein complexes) 网址：http://mips.gsf.de/genre/proj/corum/index.html简介：哺乳动物蛋白复合物数据库，提供的数据包括蛋白复合物名称、亚基、功能、相关文献等5.CyBase(cyclic protein database) 网址：.au/cybase简介：环状蛋白数据库，提供环状蛋白的序列、结构等数据，提供环化蛋白预测服务。
6.DB-PABP 网址：/DB_PABP/简介：聚阴离子结合蛋白数据库。
生物信息学填空题
填空题：1、蛋白质结构数据来源：①实验测定方法： X-ray 、 NMR 、Cryo-EM ②理论预测：同源建模、折叠识别、从头计算2、一级数据库：①一级核酸数据库：Genbank（美国）、EMBL （欧洲）、DDBJ（日本） NCBI②一级蛋白质序列数据库：SWISS-PORT 、PIR 、 NCBI③一级蛋白质结构数据库：PDB、 pfam 、 prosite大分子序列格式：fasta数据库基本文件格式：genbank蛋白质分类数据库：SCOP、CATH 、 FSSP二次数据库： GDB 、 Prosite、 TRANSFAC3、本地软件： Clustal-x 、 BioEdit 、 Mega、 sequencher、 spdbv、 Discovery-studio4、本课程主要理论依据：相似性、同源性、序列比对（3D结构比对）、数学方法、分子动力、分子力学5、基因鉴定三步骤：①找到序列中的非编码区（低复杂度区）②找基因③鉴定找到的基因6、主要的生物大分子数据：①DNA：基因组序列、基因序列、cDNA、EST、碱基修饰DNA 功能模块 /位点（如启动子、剪接体、表达调控位点等）②蛋白质：氨基酸组成、氨基酸序列、理化性质、原子坐标；二级结构、核体、结构域、功能域 /位点； 3D 结构常见的生物信息数据记录格式：FASTA 、GenBank、EMBL、 PDBFASTA 格式：序列文件的第一行由大于符号>大头的任意文字说明，主要为标记序列用。
从第二行开始是序列本身，标准核苷酸符号或氨基酸单字母符号，通过核苷酸符号大小写均可，而氨基酸一般用大写字母。
文件中和每一行都不要超过80 个字符（通常60 个字符）GenBank格式：序列名称、长度。
日期；序列说明、编号、版本号；物种来源、学名、分类60学位置；相关文献作者、题目、刊物、日期；序列特征表；碱基组成；序列本身（每行个）二 .填空题1.常用的三种序列格式： NBRF/PIR,FASTA 和 GDE2.初级序列数据库： GenBank， EMBL 和 DDBJ3.蛋白质序列数据库： SWISS-PROT 和 TrEMBLPIR （蛋白4. 提供蛋白质功能注释信息的数据库：KEGG （京都基因和基因组百科全书）和质信息资源） 5. 目前由 NCBI 维护的大型文献资源是PubMed6.数据库常用的数据检索工具： Entrez， SRS， DBGET7.常用的序列搜索方法： FASTA 和 BLAST8.高分值局部联配的 BLAST 参数是 HSPs（高分值片段对）， E（期望值） 9. 多序列联配的常用软件： Clustal10.蛋白质结构域家族的数据库有：Pfam， SMART11. 系统发育学的研究方法有：表现型分类法，遗传分类法和进化分类法12. 系统发育树的构建方法：距离矩阵法，最大简约法和最大似然法13. 常用系统发育分析软件：PHYLIP 14.检测系统发育树可靠性的技术： bootstrapping 和 Jack-knifing 15. 原核生物和真核生物基因组中的注释所涉及的问题是不同的16. 检测原核生物ORF 的程序： NCBI ORF finder17. 测试基因预测程序正确预测基因的能力的项目是GASP（基因预测评估项目）18.二级结构的三种状态：α螺旋，β折叠和β转角19.用于蛋白质二级结构预测的基本神经网络模型为三层的前馈网络，包括输入层，隐含层和输出层20.通过比较建模预测蛋白质结构的软件有SWISS-PDBVIEWER （ SWISS — MODEL 网站） 21. 蛋白质质谱数据搜索工具：SEQUEST 22. 分子途径最广泛数据库：KEGG23. 聚类分析方法，分为有监督学习方法，无监督学习方法24. 质谱的两个数据库搜索工具：1、 SEQEST 和 Lutkefi 三大数据库：核酸序列数据库、蛋白质序列数据库、结构数据库世界三大核酸序列数据库：GenBank、 EMBL-Bank 、 DDBJ蛋白质序列数据库：Swiss-Prot、 TrEMBL 、UniProt蛋白质结构数据库：PDB 、SCOP、CATH2、 GenBank 文献、提供了提供的服务：提供了EntrezBLAST 序列类似性检索。
(完整)生物信息学复习小结(中科大)
第二章：序列的采集和存储2. 序列数据的存储核酸序列数据库国际三大核酸序列数据库：GenBank, EBML, DDBJdbEST： Expressed Sequences Tags数据库UniGene等RefSeq: The Reference Sequence Database蛋白质序列数据库UniProtSwiss—prot & TrEMBL， PIR基因组数据库： Ensembl第三章序列比对I序列间比对的对应关系：匹配、替代、缺失、插入双序列比对算法：Dot matrix(点阵法)动态规划算法Needleman-Wunsch算法Sij = max of Si—1，j-1 + σ（xi , yj )Si—1，j —d ( 从左到右)Si,j—1 —d ( 从上到下)Smith-Waterman 算法Sij = max of 0Si-1,j-1 + σ(xi , yj )Si—1,j -d （从左到右)Si,j—1 -d （从上到下)FASTA和BLAST算法PSI-BLAST （位点特异性迭代BLAST）：1. 使用普通的blast算法进行搜索;2。
将搜索得到的序列，包括输入的序列放在一起，构建位点特异性的矩阵(Position Specific Matrix）；3。
利用上面得到的矩阵谱（profile），再次在数据库中进行搜索;4. 重复2 ，3 步,直到不再有新的序列出现；PHI—BLAST : 模式发现迭代BLAST第三章序列比对Ⅱ打分矩阵及其含义1，计分方法2， PAM系列矩阵3， BLOSUM 系列矩阵多序列比对：方法改进1。
渐进方法：代表:ClustalW/X, T—Coffee(1)ClustalW/X：计算过程1。
将所有序列两两比对，计算距离矩阵；2. 构建邻接进化树（neighbor—joining tree)/指导树(guide tree）；3。
将距离最近的两条序列用动态规划的算法进行比对；4。
生物信息学蛋白质数据库
蛋白质
The Central Dogma
生物信息学 （Bioinformatics）
是由生物学和信息科学交 叉融合形成的。包含生物 信息的获取、处理、存储、 发布、分析和解释等各个 方面，它综合运用数学、 生物学、计算机、信息科 学等诸多学科的理论方法 及国际互联网，阐明和解 释大量数据所包含的生物 学意义。
生物信息学的重要组成：
1. 数据库 （DataBase）
《Nucleic Acids Research》杂 志每年的第一期中详细介绍最新 版本的各种数据库。到2013年共 有1512个数据库。
1. 检索工具 (Retrieve Tool)
1. 分析软件 (Analysis Software)
利用在线工具和离线工具分析功 能和结构
5.美国国家生物医学基金会
（National Biomedical Research Foundation, NBRF） 数据库：PIR
6.布鲁克黑文国家实验室
(Brookhaven national laboratory) 数据库：PDB
7. 桑格研究所
（Wellcome Trust Sanger Institute） 数据库：PFAM
SRS FASTA
3.日本国立遗传学研究所
National Institute of Genetics，NIG
DNA Data Bank of Japan（DDBJ）,日本DNA数据库 是日本遗传学各方面研究的中心研究机构及生命科学所有
领域的研究基地。（亚洲） 工具：
DBGET SEARCH KEGG
• TREMBL – Translation of mRNAs (RefSeq), UniGene, open reading frames (ORFs) and predicted genes from genomes – Automatic annotations
植物ppr基因家族的鉴定与进化分析
摘要随着近年来DNA测序技术的快速发展，越来越多的物种已完成基因组测序，因此从全基因组层面鉴定和研究基因家族的分类、序列特点、进化特征及分子功能预测等已成为生物学领域需要关注的重要问题和研究手段。
本文主要关注植物进化分支中的Pentatricopeptide repeat proteins (PPR)基因。
此基因家族作为植物基因组中最庞大的家族之一（占总基因数目百分比，1-2%），及具有非常多样性的对植物表型的影响和特殊的定向绑定、调控靶标基因的分子机制及潜在的巨大生物工程应用价值，近年来正吸引大量研究者从不同角度及方式研究此基因家族,而基因、蛋白结构域的鉴定就自然成为了后续研究的重中之重。
随着大量植物基因组数据的公布，准确、自动化、高效的计算机预测方法成为急需的研究部分。
优秀的鉴定方法、高质量的结果直接影响到基因家族后续的比较进化分析、靶标基因的预测。
在本研究中，首先在18个代表性植物基因组中，用生物信息方法准确、高效鉴定PPR 家族基因及其内部一级序列结构；再借用比较基因组学、系统分子发育学方法，比较PPR 基因及其所含蛋白结构域的结构特征、序列变化、及基因家族的进化等。
研究目标首先是，在大范围的植物分支中，为此领域其他研究者，提供最全面、可靠的PPR基因、所含蛋白结构域的注释信息；接着，展示此类基因家族的基本概况、数量分布、基因结构、序列特征及进化历程；同时，期望能解释PPR家族在高等植物中的拷贝数量巨大的原因；最后，结合上述各种分析、结果，进一步推测其蕴含的分子生物学意义，深化人们对该蛋白家族的认识，为进一步研究PPR蛋白的分子功能及其作为调控靶标基因表达的工具在生物技术领域的应用提供参考。
研究结果：建立了一个高效、准确的生物信息学鉴定流程。
通过比较分析，发现了此基因家族在整个植物领域中快速膨胀现象，但出人意料PLS、E1、E2、E+、DYW亚族仅仅存在于高等植物中。
再通过物种之间、物种内部对此基因家族的比较分析，我们可以勾画出PPR基因家族可能的进化路；同时揭开此基因家族迅速扩张的可能原因：基因的反转录复制事件，而后产生大量的单外显子拷贝。
生物信息学复习题百度文库合集
生物信息学，一、名词解释：1、生物信息学：生物分子信息的获取、存贮、分析和利用；以数学为基础，应用计算机技术，研究生物学数据的科学。
2、相似性（similarity）：两个序列（核酸、蛋白质）间的相关性。
3、同源性（homology）：生物进化过程中源于同一祖先的分支之间的关系。
4、同一性（identity）：两个序列（核酸、蛋白质）间未发生变异序列的关系。
5、序列比对（alignment）：为确定两个或多个序列之间的相似性以至于同源性，而将它们按照一定的规律排列。
6、生物数据库检索（database query，数据库查询）：对序列、结构以及各种二次数据库中的注释信息进行关键词匹配查找。
7、生物数据库搜索（database search)：通过特定序列相似性比对算法，找出核酸或蛋白质序列数据库中与待检序列具有一定程度相似性的序列。
二、简答题：1、分子生物学的三大核心数据库是什么？它们各有何特点？GenBank核酸序列数据库；SWISS-PROT蛋白质序列数据库；PDB生物大分子结构数据库；2、简述生物信息学的发生和发展。
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系起来；20世纪70年代，生物信息学的真正开端；20世纪70年代到80年代初期，出现了一系列著名的序列比较方法和生物信息分析方；20世纪80年代以后，出现一批生物信息服务机构和生物信息数据库；20世纪90年代后，HGP促进生物信息学的迅速发展。
3、生物信息学的主要方法和技术是什么？数学统计方法；动态规划方法；机器学习与模式识别技术；数据库技术及数据挖掘；人工神经网络技术；专家系统；分子模型化技术；量子力学和分子力学计算；生物分子的计算机模拟；因特网（Internet）技术4、常见的DNA测序方法有哪些？各有何技术特点和优缺点？Maxam-Gilbert DNA化学降解法：优点：可测完全未知序列及CG富含区；缺点：操作繁琐；Sanger双脱氧链终止法：优点：简便，可测较长片段；缺点：需已知部分序列或加接头；焦磷酸测序：优点：廉价、高通量；缺点：一次测序片段短。
基因组学研究中的功能注释与生物信息学方法
基因组学研究中的功能注释与生物信息学方法基因组学研究是现代生物学领域中的一个重要分支，它系统地研究生物体的所有基因组信息，从整体上揭示生命的基本特征和机制。
然而，如何解析这些基因组信息，挖掘其功能和意义，仍然是一个具有挑战性的问题。
因此，生物信息学方法在基因组学研究中扮演了关键的角色，特别是在功能注释方面。
一、基因注释基因是指编码RNA或protein的DNA序列，在基因组学研究之初，基因的注释是其中一个重要的挑战。
基因的注释包括识别、定位和描述基因及其功能。
在过去，一个基因的注释只是识别其编码区域，并确定其开放阅读框。
随着新技术的出现，例如RNA测序、蛋白质组学、翻译组学和表观基因组学，基因注释的范围扩大到了包括RNA可变剪接、转录后修饰和基因表达水平等各个方面。
这种深度的注释是在生物信息学几十年的快速发展下实现的。
二、基因组注释工具基因组注释工具是用于加快生命科学研究的工具，它们可以帮助研究人员确定基因的功能。
在初步基因注释后，主要基因注释工具包括以下几种：1. BLAST（Basic Local Alignment Search Tool），是生物信息学中最流行的序列比对工具之一，它通过短序列的相似性在数据库中进行匹配，从而对新序列进行注释。
2. NRDB（Non-redundant Protein Database），是一种完整的蛋白质数据库，用于比对新组装得到的基因组。
3. KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes），是一个广泛使用的生物通路数据库，可以帮助研究人员深入了解基因如何参与各个生物过程。
4. Gene Ontology（GO），是一个与KEGG类似的生物术语库，用于描述生命的各个方面。
5. Pfam（Protein family），是一个广泛使用的蛋白质家族数据库，可以用于识别蛋白质的域结构以及家族关系。
三、功能注释基因组信息的分析需要具备高效的功能注释工具和方法，以便解决重要的生物学问题。
蛋白质常用数据库一文看懂!
蛋白质常用数据库|一文看懂！蛋白质数据库是指专门存储蛋白质相关信息的数据库。
它们收集、整理和存储大量的蛋白质数据，包括蛋白质序列、结构、功能、互作关系、表达模式、疾病关联等信息。
蛋白质数据库提供了对这些数据的检索、查询和分析功能，为科学研究人员、生物信息学家和药物研发人员等提供了重要的资源。
蛋白质数据库的内容通常来自于实验室实际测定的蛋白质数据，如蛋白质序列测定、结晶学、核磁共振、质谱等技术获得的数据。
这些数据经过验证和标准化后，被整合到数据库中，使研究者能够方便地访问和利用这些数据进行各种研究工作。
下面是笔者总结的常用蛋白质数据库及网址，供大家参考。
⓪BioXFinder：BioXFinder是国内第一个也是唯一一个生物数据库：收录50多万条高质量的、整合多个来源数据，手工注释的非冗余的蛋白质信息，包含蛋白质的基本信息、序列、序列特征、功能、名称和谱系、亚细胞定位、疾病与变异、翻译后修饰、表达、相互作用等信息。
蛋白结构库：收录19多万条经过X射线单晶衍射、核磁共振、电子衍射等实验手段确定的蛋白质结构数据。
包括蛋白3D结构、基本信息、实验数据、参考文献等。
①UniProt：UniProt是一个综合性的蛋白质数据库，提供了大量蛋白质的序列、结构、功能、互作关系和注释信息。
它整合了多个来源的数据，包括Swiss-Prot、TrEMBL和PIR数据库。
②Protein Data Bank (PDB)：PDB是存储蛋白质和其他生物大分子结构的数据库。
它提供了实验确定的蛋白质结构的三维坐标数据，可用于结构生物学研究、药物设计和分子模拟等领域。
③NCBI Protein：NCBI Protein是美国国家生物技术信息中心（NCBI）提供的蛋白质数据库，包含了大量的蛋白质序列数据，可以进行蛋白质的基本信息查询和比对分析。
④Ensembl：Ensembl是一个综合性的基因组注释数据库，包含了多个物种的基因组序列、基因结构、转录本和蛋白质信息。
蛋白质结构,分类和相互作用网站
蛋白质结构、分类和相互作用数据库蛋白质一级结构是氨基酸的排列顺序,二级结构主要是由氢键维持的alpha螺旋和beta片,三级结构是完全折叠好的蛋白质的空间结构,四级结构是多个蛋白质亚基组成蛋白质复合体的结构。
在最细的层次,由X射线衍射和核磁共振(NMR)等实验方法确定的蛋白质中原子的三维坐标,构成PDB[R-519]这样的蛋白质结构数据库的主要内容.二级结构和三级结构之间的模体(motif)、结构域(domain)和“折叠”或“折叠单元”(fold),对于蛋白质结构的分类和预测有重要作用。
R-519 PDB,蛋白质结构数据库(Protein Data Bank)。
1971年建立于美国布鲁克海文国家实验室[R-171],当时只有7个结构。
它搜集由X射线衍射和核磁共振实验测定的生物大分子三维结构数据。
从1998年10月1日起PDB的管理交给RCSB[R 520]。
2002年8月13日PDB库中有18 464个条目。
2001年每月新增约275个结构。
关于PDB库的较近介绍见:J.Westbrook et al., Nucl.Acids Res.30(2002)245-248.网址:http://(自动转如下网址:)/pdb/在世界许多地方设有PDB镜像点。
R-520 RCSB,结构生物信息学合作研究组织(Research Collaboration for Structural Bioinformatics),现在是PDB[R-519]数据库的管理者。
网址:/R-521 MSD,大分子结构数据库(Macromolecular Structure Database),乃是交由RCSB 管理后的PDB库的正式名称,不过PDB仍然是当前通用的名字。
请看PDB[R-519]。
R-522 PDBNEW,下一版PDB库正式发布前收到的全新或更新条目。
网址:/R-523 PDBFinder,在PDB[R-519]、DSSP[R-546]、HSSPIR-547]基础上建立的二级库,它包含PDB序列、作者、R因子、分辨率、二级结构等。
蛋白质数据库介绍
SWISS-PROT或TrEMBL /sprotPIRMIPSJIPID已经和ExPASy 三、蛋白质二级结构预测网站（数据库）4始建于基于对蛋白质家族中同源序列多重序列比对得到的保守区域，这些区域通常与生物学功能相关。
数据库包括两个数据库文件：数据文件Prosite5蛋白质二级结构构象参数数据库DSSP6蛋白质家族数据库FSSP7同源蛋白质数据库HSSP在前面已经述说过了。
第二节、蛋白质序列分析方法一、多序列比对双序列比对是序列分析的基础。
序列之间的关系，生物学模式方面起着相当重要的作用。
多序列比对有时用来区分一组序列之间的差异，但其主要用于描述一组序列之间的相似性关系，法建立在某个数学或生物学模型之上。
因此，正如我们不能对双序列比对的结果得出果也没有绝对正确和绝对错误之分，相似性关系以及它们的生物学特征。
我们称比对前序列中残基的位置为绝对位置。
置Ⅰ相对位置。
显然，同一列中所有残基的相对位置相同，而每个残基的绝对位置不同，因为它们来自不同的序列。
绝对位置是序列本身固有的属性，也就比对过程赋予它的属性。
算法复杂性多序列比对的计算量相当可观，时间和内存空间与这两个序列的长度有关，或者说正比于这两个序列长度的乘积，用（的两维空间扩展到三维，即在原有二维平面上增加一条坐标轴。
这样算法复杂性就变成了（例如，如果用某种颜色表示一组高度保守的残基，则某个序列的某一位点发生突变时，则由于颜色不同，就可以很快找出。
颜色的选择可以根据主观愿望和喜好，但最好和常规方法一致。
用来构筑三维模型的按时氨基酸残基组件和三维分子图形软件所用的颜色分类方法，比较容易为大家接受（表2）。
多序列比对程序的另一个重要用途是定量估计序列间的关系，关系。
关系。
相似性值低于预料值，那么有可能是序列间亲缘关系较远，也可能是比对中有错误之处2同步法实质是把给定的所有序列同时进行比对，而不是两两比对或分组进行比对。
其基本思想是将一个二维的动态规划矩阵扩展到三维或多维。
pfam数据库使用方法
pfam数据库使用方法Pfam数据库使用方法Pfam数据库是一个广泛使用的蛋白质家族数据库，它包含了大量的蛋白质序列和结构信息。
在生物信息学领域，Pfam数据库是一个非常重要的工具，可以帮助研究人员快速地找到与自己研究相关的蛋白质家族信息。
本文将按照不同的类别介绍Pfam数据库的使用方法。
1. 搜索功能Pfam数据库的搜索功能非常强大，可以根据关键词、蛋白质名称、序列等多种方式进行搜索。
在搜索框中输入关键词，系统会自动匹配相关的蛋白质家族信息，并列出相应的结果。
用户可以根据需要选择相应的蛋白质家族进行进一步的研究。
2. 蛋白质家族分类Pfam数据库将蛋白质家族按照不同的分类进行了划分，包括结构域、功能域、重复序列等。
用户可以根据自己的需要选择相应的分类进行研究。
例如，如果用户需要研究与酶活性相关的蛋白质家族，可以选择“酶活性”分类进行搜索。
3. 蛋白质家族信息Pfam数据库提供了详细的蛋白质家族信息，包括家族名称、序列、结构、功能等。
用户可以根据自己的需要选择相应的信息进行查看。
例如，如果用户需要研究与蛋白质结构相关的信息，可以选择“结构”信息进行查看。
4. 序列比对Pfam数据库提供了序列比对功能，可以将用户输入的序列与数据库中的蛋白质序列进行比对。
用户可以根据比对结果进行进一步的研究。
例如，如果用户需要研究与某个蛋白质家族相关的序列，可以将该序列与数据库中的蛋白质序列进行比对。
5. 数据下载Pfam数据库提供了数据下载功能，用户可以将数据库中的数据下载到本地进行研究。
下载的数据包括蛋白质序列、结构、功能等信息。
用户可以根据自己的需要选择相应的数据进行下载。
总之，Pfam数据库是一个非常重要的蛋白质家族数据库，可以帮助研究人员快速地找到与自己研究相关的蛋白质家族信息。
本文按照不同的类别介绍了Pfam数据库的使用方法，希望能够对读者有所帮助。
pfam数据库比对阈值 -回复
pfam数据库比对阈值-回复PFAM数据库比对阈值导言在生物信息学领域，蛋白质序列比对是一项重要的基础工作。
比对蛋白质序列的目的是寻找相似性，以推断功能和结构。
PFAM（Protein Family）数据库是一个重要的蛋白质序列家族数据库，它提供了很多有关蛋白质序列和结构的信息。
在进行PFAM数据库比对时，需要设置一个比对阈值。
本文将一步一步回答关于PFAM数据库比对阈值的问题。
什么是PFAM数据库？-PFAM数据库是一个专门用于识别蛋白质家族的数据库。
它包含了大量已知的蛋白质家族的信息，并为研究人员提供了对蛋白质序列进行比对和注释的工具。
PFAM数据库基于Hidden Markov Models（隐马尔科夫模型），可以根据蛋白质序列的保守区域进行比对和分类。
什么是比对阈值？-比对阈值是指在进行蛋白质序列比对时，设置的相似性匹配的程度。
比对阈值决定了什么样的序列被认为是相似的。
比对阈值一般以E值或P值来表示，E值越小或P值越大表示相似性越高。
比对阈值的选择会直接影响到比对结果的准确性和可靠性。
如何选择比对阈值？-在进行PFAM数据库比对时，选择适当的比对阈值是非常重要的。
一般来说，选择比对阈值需要综合考虑以下几个因素：1. 序列相似性：选择合适的比对阈值要保证找到足够相似的序列，以确保比对结果的准确性。
如果比对阈值设置过高，可能会导致遗漏一些相似序列；如果比对阈值设置过低，可能会包含一些不相关的序列。
2. 数据库大小：如果比对数据库较大，比对阈值可以适当调高，以减少计算时间。
相反，如果比对数据库较小，比对阈值可以适当调低，以找到更多的相似序列。
3. 研究问题的需求：不同的研究问题对比对阈值的要求有所不同。
如果需要找到较为保守的家族成员，可以选择较低的比对阈值；如果需要广泛地发现新的家族成员，可以选择较高的比对阈值。
如何确定比对阈值？-确定比对阈值需要进行一系列的实验和验证。
一般来说，可以通过以下几个步骤来确定比对阈值：1. 选择一组已知的蛋白质序列：为了评估比对阈值的准确性，可以选择一组已知的蛋白质序列进行实验和验证。
【转载】Pfam数据库简介
【转载】Pfam数据库简介
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pfam数据库是⼀个蛋⽩质家族⼤集合，依赖于由多序列⽐对和隐马尔可夫模型（HMMs的）。
蛋⽩质中，⼀般由⼀个或多个功能区构成，这些区通常被称为域。
结构域的不同组合⽅式产⽣的蛋⽩质在⾃然界中各种不同。
因此蛋⽩结构域的鉴别对分析蛋⽩质的功能来说尤其重要。
Pfam有两个组成部分：Pfam - A和Pfam - B。
Pfam -A的质量⽐较⾼，是⼈⼯筛选的。
虽然这些Pfam -A的数据涵盖了在许多基础序列数据库中很⼤的⽐例，为了让更多的全⾯了解已知蛋⽩质，我们也⽀持使⽤ADDA数据库。
另外⼀些些⾃动⽣成的被称为Pfam - B。
虽然质量较
低，Pfam - B可以被⽤来鉴别功能保守区域，尤其是没有Pfam -A的时。
Pfam也产⽣了相关的家族称为家庭，更⾼层次的分组。
Pfam家族，这是⼀个相似的序列，结构或HMM的相关收集。
⼀般考虑相似序列或结构域的蛋⽩具有相似的功能，因此很多寻找相似功能蛋⽩的时候可能会⽤到这个数据库，尽管找没关系蛋⽩的时候也肯能会⽤到这个的否命题，既结构不相似推出没有相似的结构，但这仅在某些特定的情况下使⽤，⼀般来是不⼀定成⽴的。
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蛋白质家族数据库 Pfam
蛋白质家族数据库（Pfam）是蛋白质家族的集合，每个蛋白质家族由多序列比对和隐马尔科夫模型描述文件表示。
Pfam是在1995年由Erik Sonnhammer，Sean Eddy和Richard Durbin建立起来的，最初的目的是为了收集常见蛋白结构域，这些结构域可用于注释多细胞动物的复合蛋白质。
他们工作的灵感来自于Cyrus Chothia的预测：世界上存在1500个左右不同的蛋白质家族，大部分的蛋白质来自于不超过1000个蛋白质家族。
所以Pfam的科学意义在于完整和精确地分类蛋白家族和结构域。
直至2013年11月4日，Pfam已经发布了27.0，其中包含了14831个人工管理的条目，覆盖了UniProtKB将近80%的序列信息。
在Pfam中，蛋白质家族被分为质量高低的两类：Pfam-A和Pfam-B。
Pfam-A是高质量的、人工管理的蛋白质家族。
其中的条目来自于Pfamseq（Pfam的序列数据库），这个数据库的建立基于最新发布的UniProtKB。
每个Pfam-A家族由种子的比对（包含家族中一小部分具有代表性的序列），来自种子的序列比对的隐马尔科夫模型（HMMs）的描述以及一个自动生成的全局比对（包含家族中所有可以找到的蛋白序列，找到哪些蛋白序列由搜索序列数据库得到的HMM描述决定）。
Pfam-B是未经注释的、从最新发布的ADDA中非冗余聚类中自动生成的低质量蛋白质家族。
ADDA（Automatic Domain Decomposition Algorithm）是一个用于对所有蛋白质结构域家族进行结构域分解和聚类的自动算法，专门用于建立Pfam-B家族。
虽然Pfam-B的质量很差，但是在找功能保守性区域且在Pfam-A 中找不到结果的时候，Pfam-B家族就显得非常有用了。
Pfam的条目用四种方式进行分类，家族（相关蛋白区域的集合）、结构域（一个结构单元）、重复（单独存在不稳定但是多次出现能形成稳定结构的短的单元）和模体（在球形域以外的短单元）。
相关的Pfam条目会被合并成一族（clan），这种关系由序列相关性、结构或HMM描述决定。
family页面是在Pfam上获取信息的主要页面，它描述了Pfam每个条目的信息。
在这个页面上用户可以直接链接到其他有用的界面上，网站的组织结构如下图所示。
网站开发了几种非常强大的搜索功能：首先是“Jump to”搜索。
用户可以在搜索框中输入Pfam-A、B的登记号或标示符、UniProt序列的ID或登记号、NCBI的“GI”号或第二登记号、metaseq的ID或登记号、PDB的条目、蛋白质组物种名称等来搜索需要的蛋白家族。
其次是关键字搜索，这个搜索框出现在Pfam每个页面的右上角。
用于搜索Pfam-A家族，可以输入家族描述、UniProt的序列描述、PDB条目中的标题等、GO的ID和条目以及InterPro的摘要。
其次是找蛋白序列，如果要查的蛋白已经存在于UniProt、NCBI Genpept或metagenomic序列集，这个蛋白序列的结构域的情况已经在数据库中计算好了，只要输入序列的ID就可以查到。
如果序列不存在与数据库中，可以进行单序列搜索或批量搜索。
用户也可以用结构域查询工具来检索具有特定结构域组合的蛋白质。
更细节的研究可以用PfamAlyzer。