分子序列对比分析数据库
生物信息学中的序列比对技术分析
生物信息学中的序列比对技术分析随着生物技术的不断进步，自动化测序技术的快速发展，大量生物学数据呈爆炸式增长。
同时，对生物信息学分析的需求日益增大，序列比对则成为生物信息学最常见的分析手段之一。
序列比对技术可以对已知序列与未知序列进行匹配、比对，以找出其中的异同点，分析其功能和演化关系，是生物科学、基因组学等分支的核心技术之一。
1. 序列比对的基本概念序列比对是指将两个或多个序列进行对比，找出它们的相似和不同之处的过程。
从基本原理上讲，序列比对是将一条DNA或RNA序列与另一条同源序列进行匹配的过程，而通过比较相同和不同之处来推断它们可能存在的共同祖先。
所谓同源序列，指的是两个或多个序列具有较高的序列相似度，可能来自相同种属的生物体或同一基因家族中的不同基因成员。
同源序列对于了解分子进化、基因结构与功能以及物种关系具有重要的意义。
2. 序列比对的类型在生物信息学领域，基本可以将序列比对分为全局比对和局部比对两种。
（1）全局比对全局比对是指将整个序列与另一条序列进行比对，寻找全长匹配区域。
全局比对适用于已知的高度同源性序列分析。
最常用的全局比对算法包括 Needleman-Wunsch 和 Smith-Waterman 算法。
其中，Needleman-Wunsch 算法较为严谨，适用于匹配全长序列；而 Smith-Waterman 算法则更为灵活，可以匹配任意长度的序列片段，并且可以找到更为相似的匹配序列。
（2）局部比对局部比对是指只比对序列中一部分序列，而不需要考虑整个序列，寻找相似或同源的序列区间。
相较于全局比对，局部比对更适合用于寻找序列中比较短且高度相似的区域。
常用的局部比对算法有 BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) 和 FASTA (Fast Alignment Search Tool) 算法。
这些算法适用于较长的未知序列与基因或蛋白质序列数据库进行比对。
数据搜索时有用的生物大分子数据库扫描
生物大分子数据库扫描根据“Nucleic Acids Research”最新（指2007年）公布的数据，目前已有968个有关生物大分子数据库（参见文献Galperin M Y, The Molecular Biology Database Collection, 2007, 35: D3）。
有兴趣的读者可以参阅网站“/nar/database/a”。
我们这里将主要类型的数据库列于表4-2。
面这段是一个完整的SwissProt条目，现解释如下：ID 104K_THEPA STANDARD; PRT; 924 AA.AC P15711;DT 01-APR-1990 (Rel. 14, Created)DT 01-APR-1990 (Rel. 14, Last sequence update)DT 01-AUG-1992 (Rel. 23, Last annotation update)DE 104 kDa microneme-rhoptry antigen.OS Theileria parva.OC Eukaryota; Alveolata; Apicomplexa; Piroplasmida; Theileriidae;OC Theileria.OX NCBI_TaxID=5875;RN [1]RP NUCLEOTIDE SEQUENCE.RC STRAIN=Muguga;RX MEDLINE=90158697; PubMed=1689460; DOI=10.1016/0166-6851(90)90007-9;RA Iams K.P., Young J.R., Nene V., Desai J., Webster P., Ole-Moiyoi O.K.,RA Musoke A.J.;RT "Characterisation of the gene encoding a 104-kilodalton microneme-RT rhoptry protein of Theileria parva.";RL Mol. Biochem. Parasitol. 39:47-60(1990).CC -!- SUBCELLULAR LOCATION: In microneme/rhoptry complexes.CC -!- DEVELOPMENTAL STAGE: Sporozoite antigen.CC -------------------------------------------------------------------------- CC This Swiss-Prot entry is copyright. It is produced through a collaboration uniprot_sprot.datCC the European Bioinformatics Institute. There are no restrictions on its CC use as long as its content is in no way modified and this statement is not CC removed.CC -------------------------------------------------------------------------- DR EMBL; M29954; AAA18217.1; -.DR PIR; A44945; A44945.KW Antigen; Repeat; Sporozoite.FT DOMAIN 1 19 Hydrophobic.FT DOMAIN 905 924 Hydrophobic.SQ SEQUENCE 924 AA; 103626 MW; 289B4B554A61870E CRC64;MKFLILLFNI LCLFPVLAAD NHGVGPQGAS GVDPITFDIN SNQTGPAFLT AVEMAGVKYLQVQHGSNVNI HRLVEGNVVI WENASTPLYT GAIVTNNDGP YMAYVEVLGD PNLQFFIKSGDAWVTLSEHE YLAKLQEIRQ AVHIESVFSL NMAFQLENNK YEVETHAKNG ANMVTFIPRNGHICKMVYHK NVRIYKATGN DTVTSVVGFF RGLRLLLINV FSIDDNGMMS NRYFQHVDDKYVPISQKNYE TGIVKLKDYK HAYHPVDLDI KDIDYTMFHL ADATYHEPCF KIIPNTGFCITKLFDGDQVL YESFNPLIHC INEVHIYDRN NGSIICLHLN YSPPSYKAYL VLKDTGWEATTHPLLEEKIE ELQDQRACEL DVNFISDKDL YVAALTNADL NYTMVTPRPH RDVIRVSDGSEVLWYYEGLD NFLVCAWIYV SDGVASLVHL RIKDRIPANN DIYVLKGDLY WTRITKIQFTQEIKRLVKKS KKKLAPITEE DSDKHDEPPE GPGASGLPPK APGDKEGSEG HKGPSKGSDSSKEGKKPGSG KKPGPAREHK PSKIPTLSKK PSGPKDPKHP RDPKEPRKSK SPRTASPTRRPSPKLPQLSK LPKSTSPRSP PPPTRPSSPE RPEGTKIIKT SKPPSPKPPF DPSFKEKFYDDYSKAASRSK ETKTTVVLDE SFESILKETL PETPGTPFTT PRPVPPKRPR TPESPFEPPKDPDSPSTSPS EFFTPPESKR TRFHETPADT PLPDVTAELF KEPDVTAETK SPDEAMKRPRSPSEYEDTSP GDYPSLPMKR HRLERLRLTT TEMETDPGRM AKDASGKPVK LKRSKSFDDLTTVELAPEPK ASRIVVDDEG TEADDEETHP PEERQKTEVR RRRPPKKPSK SPRPSKPKKPKKPDSAYIPS ILAILVVSLI VGIL//ID 是指其身份号，924 AA是指有该序列有924个氨基酸残基AC 获取号；DT 序列测得的时间DE 对该序列必要的信息的说明，如该分子的分子量为104 kDa .OS 来源OX NCBI分类身份号RN [1]RP NUCLEOTIDE SEQUENCE.RC STRAIN=Muguga;RX 有关Medline的出版号RA 作者RT 引用文献题目RL 杂志名称，出版日期，卷期页CC 有关它的功能描述及其它相关信息方面的描述DR EMBL数据库中的获取号DR PIR数据库中的获取号KW 关键词FT 功能区的描述SQ 有关序列方面的信息，这部分是最主要的，因为该蛋白质的序列就列在下面。
NCBI中Blast序列比对小总结
NCBI中Blast序列比对小总结ncbi中blast可以用来进行序列比对、检验引物特异性blast导航主页面主体包括三部分blastassembledgenomes选择你要对比的物种，点击物种之后即可进入对比页面basicblast包含5个常用的blast，每一个都附有简单介绍specializedblast是一些特殊目的的blast，如primer-blast、igblast根据需要做出选择本学期学习了最基本的核苷酸序列的比对点击basicblast部分的nucleotide链接到一个新的页面，打开后的页面特征：大体上包括三个部分enterquerysequence部分可以让我们输入序列，其中的jobtitle部分可以为本次工作命一个名字choosesearchset部分可以选择要与目的序列比对的物种或序列种类。
其中的entrezquery可以对比对结果进行适当的限制。
programselection部分可以选择本次对比的精确度，种内种间等等。
其次blast按钮下面有一个“algorithmparameters”算法参数，可设置参数。
点击blast后，出现的页面大体上包括四个部分一．所询问和比对序列的简单信息1．询问序列的简单信息――名称、描述、分子类型、序列长度2．所比对数据库的名称、描述和所用程序二．graphicsummary――blast结果图形显示相似度颜色图（黑、蓝、绿、粉红、红，相似度由低到高）三．descriptions――blast结果描述区1．到其他数据库的链接2．描述以表格的形式呈现（以匹配分值从大到小排序）(1)accession下程序比对的序列名称，点击相应的可以进入更为详细的mapviewer(2)descriptions下是对所比对序列的简单描述接下来是5个结果数值：(3)maxscore匹配分值，点击可进入第四部分相应序列的blast 的详细比对结果(4)totalscore总体分值(5)querycoverage覆盖率(6)evalue――e （expect）值，表示随机匹配的可能性。
生物大数据分析中的序列比对与注释方法
生物大数据分析中的序列比对与注释方法在生物学研究中，序列比对和注释是非常重要的步骤，它们能够帮助我们了解基因组的结构和功能，以及生物体的进化和变异。
对于生物大数据的分析，序列比对和注释方法是必不可少的工具和技术。
序列比对是将一个未知的DNA或蛋白质序列与一个已知的参考序列进行比较，以了解它们之间的相似性和差异性。
通过序列比对，我们可以找到各个序列之间的共同点，从而推断它们的功能和结构。
目前，常用的序列比对方法包括Pairwise比对和多序列比对。
Pairwise比对是将两个序列一一对比，逐个比较相同位置的碱基或氨基酸残基是否匹配。
这种方法适用于比较相似基因组或蛋白质序列，可以帮助我们发现它们之间的保守区域和变异区域。
常见的Pairwise比对算法有Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法，它们都是基于动态规划的思想，能够找到最优的匹配方案。
此外，还有一些快速的近似算法，如BLAST和FASTA，它们通过预处理将比对问题简化，并利用索引和快速查找的技巧来加速比对过程。
而多序列比对则是将多个序列进行同时比较。
这种方法适用于比较多个物种的基因组或蛋白质序列，可以揭示它们的进化关系和功能差异。
多序列比对方法有ClustalW、MAFFT和MUSCLE等，它们通过比对每个序列的所有可能组合以获得最佳匹配结果，并考虑到序列的相似性和长度的差异。
一旦完成序列比对，我们就可以对序列进行注释，即将其与已知信息进行关联。
注释方法可以帮助我们理解序列的功能和可能的生物学意义。
常见的注释方法包括基因组注释、蛋白质功能注释和结构注释等。
基因组注释是将基因组序列与已知的基因和基因元素进行映射。
这种方法可以帮助我们发现基因的位置、外显子/内含子结构、启动子区域和调控元件等信息。
常用的基因组注释工具有Ensembl、NCBI GenBank和UCSC Genome Browser等，它们提供了大量的基因和基因元素的信息，并能够帮助我们进行高质量的基因组注释。
生物信息学-第四章-多序列比对与分子进化分析
Clustal使用方法
Clustal：目前被最广泛应用的 MSA 方法
可在线分析
可在本地计算机运行 序列输入、输出格式
Input FASTA
NBRF/PIR EMBL/SWISSPROT ALN GCG/MSF GCG9/RSF GDE
>sequence 1 ATTGCAGTTCGCA … … >sequence 2 ATAGCACATCGCA… … >sequence 3 ATGCCACTCCGCC… …
10 3 2 5
C B
2
D
outgroup 外群、外围支
系统发育树构建步骤
多序列比对（自动比对、手工校正）
最大简约法 (maximum parsimony, MP) 距离法 选择建树方法（替代模型） (distance) 最大似然法 (maximum likelihood, ML) 贝叶斯法 (Bayesian inference) UPGMA
多序列比对的应用： •系统发育分析(phylogenetic analysis) •结构预测(structure prediction) •序列基序鉴定(sequence motif identification) •功能预测(function prediction) ClustalW/ClustalX：一种全局的多序列 比对程序，可以用来绘制亲缘树，分析进化 关系。 MEGA5——分子进化遗传分析软件
比对参数设置
两两比对参数
多序列比对参数
点击进行多序列比对
比对结果 “*”、“:”、“.” 和空格依次代表改位点的序列一致性由高到低
第四步：比对完成，选择结果文件的保存格式
可进一步对排列好的序列进行修饰（1）
BLAST数据库检索.
矩阵集合----- PAM-N 如，PAM60矩阵用于比较相距60个PAM单位的 序列。计算方法是PAM1自乘60次。 思考题：经过100次PAM后，是否每个氨 基酸都发生了变化？为什么？
4 /90
模块氨基酸替换矩阵
BLOSUM 62
5 /90
BLOSUM90
BLOSUM80 BLOSUM62
• 确定一个DNA或者蛋白质序列身份。如通过芯片实验得到 一个感兴趣的基因，那么就可以通过将这个DNA序列在一 个蛋白质数据库中进行搜索，来寻找哪些蛋白质与该DNA 编码的蛋白质具有相关性。
11 /90
• 确定一个特定基因或者蛋白质有哪些已经发现的变种。例 如，很多病毒都具有极强的突变能力。HIV-1 pol有哪些已 知的变异体？
没有开始的带“>”的单行，只有序列数据，中间不允许空 行。
38 /90
2）Bare Sequence
1 qikdllvsss tdldttlvlv naiyfkgmwk tafnaedtre mpfhvtkqes kpvqmmcmnn 61 sfnvatlpae kmkilelpfa sgdlsmlvll pdevsdleri ektinfeklt ewtnpntmek 121 rrvkvylpqm kieekynlts vlmalgmtdl fipsanltgi ssaeslkisq avhgafmels 181 edgiemagst gviedikhsp eseqfradhp flflikhnpt ntivyfgryw sp 也可以是GBFF格式中的序列数据，即可以带数字和空格，但序列中间也不 允许空行。
BLOSUM45
PAM30
PAM120
PAM180
PAM240
分子生物学实验中的分析软件使用方法介绍
分子生物学实验中的分析软件使用方法介绍随着科技的发展和进步，分子生物学实验的数据量不断增加，对于这些大量的数据进行分析成为了科研工作者不可或缺的一部分。
为了更好地处理和解读这些数据，科研人员们使用各种分析软件来辅助他们的研究工作。
本文将介绍一些常用的分析软件及其使用方法。
一、基因序列分析软件基因序列分析软件是分子生物学实验中最常用的软件之一，它们用于分析DNA或RNA序列以及蛋白质序列。
其中，NCBI Blast是一种非常常用的基因序列比对软件，它可以通过将待比对的序列与已知的序列数据库进行比对，从而确定序列的相关性和相似性。
使用NCBI Blast，我们可以快速找到与我们研究对象相关的序列信息。
二、基因表达分析软件基因表达分析软件用于分析基因在不同组织或条件下的表达水平，以及基因调控网络等。
在这方面，R语言是一种非常强大的工具。
通过使用R语言中的各种包和函数，我们可以对基因表达数据进行聚类分析、差异表达分析、通路富集分析等。
同时，R语言还提供了丰富的数据可视化功能，可以帮助我们更好地展示和解读实验结果。
三、蛋白质结构分析软件蛋白质结构分析软件主要用于预测蛋白质的三维结构以及模拟蛋白质的动力学行为。
其中，Swiss-PdbViewer是一种常用的蛋白质结构可视化软件，它可以帮助我们观察和分析蛋白质的结构特征。
而GROMACS则是一种常用的分子动力学模拟软件，它可以模拟蛋白质在不同环境下的运动轨迹，帮助我们理解蛋白质的功能和机制。
四、基因组学分析软件基因组学分析软件主要用于处理和分析整个基因组的数据，包括基因组序列、基因组注释以及基因组变异等。
在这方面，Ensembl是一种非常常用的基因组分析软件。
它提供了大量的基因组数据和工具，可以帮助我们进行基因组注释、基因组比对以及基因组变异的分析。
五、细胞图像分析软件细胞图像分析软件用于分析和处理细胞图像数据，帮助我们了解细胞的形态和功能。
其中，ImageJ是一种非常流行的细胞图像分析软件，它提供了丰富的图像处理和分析工具，可以帮助我们进行细胞计数、细胞形态分析以及细胞追踪等。
序列数据库--核酸序列数据库
GenBank
DDBJ
EMBL
可编辑版
3
1．常用核酸序列数据库
国际上权威的核酸序列数据库
欧洲分子生物学实验室的EMBL http://www.embl-heidelberg.de
美国生物技术信息中心的GenBank /Web/Genbank/
4.2 序列数据库
序列数据库
核酸序列数据库 蛋白序列数据库
可编辑版
1
4.2 序列数据库—核酸数据库
4.2.1 核酸数据库 4.2.2 数据库序列格式 4.2.3 数据库的查询 4.2.4 数据库搜索 4.2.5 数据提交 4.2.6 核酸数据库使用实例
可编辑版
2
4.2.1 核酸数据库
机网络提供该数据库文件
可编辑版
16
GenBank序列文件的结构
GenBank序列文件由单个的序列条目组成 序列条目由字段组成 每个字段由关键字起始，后面为该字段的
具体说明 有些字段又分若干子字段，以次关键字或
特性表说明符开始 每个序列条目以双斜杠“//”作结束标记
可编辑版
17
序列文件： 序列条目 字段 关键字 “//”
目前由欧洲生物信息学研究所EBI （ European Bioinformatic Institurte） 负责管理。
可编辑版
9
可编辑版
10
DDBJ
DDBJ是DNA Data Base of Japan的简 称，创建于1986年，由日本国家遗传学 研究所负责管理。
可编辑版
11
可编辑版
12
2．其它常用核酸序列数据库
完整的GenBank数据库包括 序列文件 索引文件 其它有关文件
一些计算化学相关的免费的在线数据库
一些计算化学相关的免费的在线数据库、分子结构库及工具1 在线信息数据库部分ChemSpider小分子信息整合数据库：简介：是当前众多的在线分子数据库的信息整合，便于用户搜索，数据来自200种数据库。
根据分子俗名、系统命名、Smile/InChI字符串、注册号、分子式等方式搜索，会列出分子平面结构、实验测定和实时估算的理化性质（含LogP等）、毒性、分子简介、Smile/InChI/InChIKey字符串、在其它分子数据库中的编号和链接、相关文章及专利、同义词、相关蛋白质、NMR/IR光谱图等，某些分子还可以链入web CSD获得三维结构。
√ SDBS光谱数据库：http://riodb01.ibase.aist.go.jp/sdbs/cgi-bin/direct_frame_top.cgi简介：很好的有机化合物光谱数据库，包含六类光谱：EI-MS、FT-IR、H-NMR、C13-NMR、ESR、Raman。
含3万余个化合物，其中以商业化学试剂为主，约2/3的数据是6碳至16碳的化合物。
数据大部分是其自行测定的，并不断添加。
可以通过化合物、分子式、分子量、CAS/SDBS注册号、元素组成、光谱峰值位置/强度方式搜索。
生物核磁共振数据库：http://bmrb.protein.osaka-u.ac.jp/depositCRYSTAL程序基组数据库：/~mdt26/crystal.htmlTURBOMOLE程序基组数据库：/TURBOMOLE_BASISSET_LIBRARY/tbl.html√ 计算化学比较和基准数据库(CCCBDB)：简介：此数据库包括各种量子化学方法、各种基组下对不同分子的各种属性的计算结果，也包含实验数据。
可用来对比不同方法计算结果优劣，此数据库内容在不断增加。
√ 量化频率计算校正因子：/vibscale.asp简介：实际上就是CCCBDB的一个子页面，比较重要故单独列出。
IUPAC金属络合物稳定常数数据库：注：需要付费，可免费下载试用版。
生命科学中最常用的5个数据库介绍
生命科学中最常用的5个数据库介绍生命科学是一个庞大而复杂的学科，其中包含了关于生命现象的各种研究。
对于生命科学的研究，特别是在分子水平上进行的研究，需要大量的数据支持。
这些数据包括分子序列、蛋白质结构、代谢途径等等。
为了有效地管理这些数据，生命科学中广泛应用了各种数据库。
本文将介绍生命科学中最常用的5个数据库。
1. GenBankGenBank是全球最大的分子生物学数据库，包含了全球各地实验室提交的DNA和RNA序列。
它由美国国家生物技术信息中心（NCBI）维护。
GenBank包含了数十亿条序列记录，其中包括了不同物种的基因组、蛋白质序列、DNA和RNA序列等。
与DNA和RNA序列相关的信息包括序列长度、基序、带电的特殊域、结构域、转录因子结合位点以及其他数据。
GenBank还包含了元数据，如物种和菌株的信息、文献引用以及序列的提交日期。
2. PubMedPubMed是美国国家医学图书馆（NLM）维护的一个生命科学文献数据库，包括了生命科学、医学和健康相关的数百万篇论文。
PubMed提供了对文献的全文搜索和存储，使科学家在查找特定话题时更加方便。
除了搜索全文的功能，PubMed还提供了很多额外的服务，如翻译摘要、相关文章推荐、绘制图表等。
3. EnsemblEnsembl是一种数据库、搜索引擎和分析平台，专门用于处理各种生命科学的数据。
Ensembl已经成为了全球最大的基因组数据库之一，包含了人类、其他哺乳动物、鸟类、篮球、双子蝎、无脊椎动物等近700个物种的基因组信息。
Ensembl提供的数据包括生物序列、调控区域、基因家族、基因结构、基因组的变异和基因表达信息等。
4. Protein Data Bank (PDB)蛋白质数据银行（PDB）是一个三维蛋白结构数据库，由改华大学、美国罗格斯大学和欧洲生物信息研究所等机构共同维护。
PDB存储了全球各地实验室提交的蛋白质晶体结构和生化分析，包括了大多数已知的蛋白质家族和酶。
Blast软件及常用数据库介绍
blastall:通用检索命令 -p（program name）：为需要使用的程序名 blastn：为核酸序列对比搜索程序 -d（database name）：指定所使用的数据库 的名称 -i （input file）：待搜索的序列文件 -o（output file）：指定保存结果的文件
2011-12-22
对比对结果分析比对结果登入ncbi主页点击进入对核酸进行blast点击进入直接输入fasta格式的未知核酸序或者本地上传一个fasta格式的核酸序列文件选择一个合适的数据库进行比对点击运行图形结果匹配序列列表输入的序列在库里比对到的序列genebank库包含了所有已知的核酸序列和蛋白质序列以及与它们相关的文献著作和生物学注释它是由美国国立生物技术信息中心ncbi建立和维护的
12
2011-12-22
blast软件及常用数据库介绍
如何在windows操作系统下安装使用本 操作系统下安装使用本 如何在 软件？ 地BLAST软件？ 软件
STEP3
执行Blast比对
2011-12-22
blast软件及常用数据库介绍
13
具体步骤 1.将所需比对的序列转化为fasta格式
2.执行比对命令
BLAST软件及常用数据库介绍 软件及常用数据库介绍
制作人：faneds
BLAST的概述：
Blast，全称Basic Local Alignment Search Tool， 即“基于局部比对算法的搜索工具” ，能够实现 比较两段核酸或者蛋白序列之间的同源性的功能， 具有较快的比对速度和较高的比对精度，适用于 多种序列比对的情况，在常规双序列比对分析中 应用最为广泛。
3.对比对结果分析
2011-12-22
blast软件及常用数据库介绍
常用分子生物学软件(一)
常用分子生物学软件（一）引言概述：分子生物学软件在当今生物学研究中发挥着重要的作用。
它们以其功能强大和易用性而受到科研人员的青睐。
本文将介绍常用的分子生物学软件，并对它们的主要功能和特点进行详细说明。
正文：一、序列分析软件1. 序列比对软件- BLAST: 用于快速比对蛋白质或核酸序列与已知数据库中的相似序列。
- ClustalW: 对多个序列进行比对，并生成多序列比对结果。
2. DNA/RNA序列分析软件- Primer3: 用于设计引物序列。
- M-fold: 对RNA序列进行二级结构预测。
3. 蛋白质序列分析软件- GRAVY: 计算蛋白质氨基酸序列的相对水溶性。
- ProtParam: 提供氨基酸序列的各种生化性质分析。
4. 基因表达软件- ExPASy Translate: 用于将DNA序列翻译成蛋白质序列。
- Primer-BLAST: 用于设计引物并进行特异性检验。
5. 组学数据分析软件- Galaxy: 提供了一个高度集成的平台，用于处理和分析基因组学数据。
- Cytoscape: 用于可视化和分析分子和基因网络。
二、结构生物学软件1. 分子建模软件- Swiss-PdbViewer: 用于分子可视化和蛋白质模型构建。
- Autodock: 用于模拟蛋白质与小分子之间的相互作用。
2. 蛋白质结构预测软件- Rosetta: 提供了一种高效精确的蛋白质结构预测方法。
- I-TASSER: 通过蛋白质比对和拓扑结构模板识别，预测蛋白质三维结构。
3. 蛋白质结构比对软件- Dali: 用于比对两个或多个蛋白质结构，分析它们之间的结构和功能相似性。
- TM-align: 使用局部结构比对算法，对两个蛋白质的结构进行全局比对。
4. 蛋白质模拟软件- GROMACS: 用于分子动力学模拟和能量最小化。
- NAMD: 适用于分子动力学和分子模拟的高性能软件。
5. 蛋白质结构可视化软件- PyMOL: 用于可视化和分析蛋白质结构。
GenBank数据库和PubMed数据库中序列数据信息检索比较
G enBank 数据库和PubMed 数据库中序列数据信息检索比较李 轶(重庆医科大学图书馆,重庆400016)摘要:通过对G enBank 数据库和PubMed 数据库的数据来源、检索界面和检索结果等的对比分析,发现2个检索库检索的序列数据信息存在差别,G enBank 数据库检索结果和检准率均高于PubMed 数据库。
关键词:G enBank ;PubMed ;Entrez ;生物信息学;医学文献检索中图分类号:G 252.7;R -05 文献标志码:A 文章编号:1671-3982(2009)03-0044-03Comparison of sequential data retrieval results from G enB ank and PubMed LI Yi (Library of Chongqing Medical University ,Chongqing 400016,China )Abstract :A com parative analysis of the data s ource ,retrieval interface and results showed that there was a dif 2ference in the sequential data retrieval results from G enBank and PubMed ,namely both the recall ratio and ac 2curacy ration were higher in G enbank than in PubMed.K ey Words :G enbank ;PubMed ;Entrez ;bioinfomatics ;medical literature retrieval收稿日期:2009-01-16作者简介:李 轶(1976-),女,重庆市人,本科,馆员,发表论文3篇。
生物数据库介绍——NCBI
⽣物数据库介绍——NCBINCBI（National Center for Biotechnology Information，美国国家⽣物技术信息中⼼）除了维护GenBank核酸序列数据库外，还提供数据分析和检索资源。
NCBI资源包括Entrez、Entrez编程组件、MyNCBI、PubMed、PudMed Central、PubReader、Gene、the NCBI Taxonomy Browser、BLAST、Pimer-Blast、COBALT、RefSeq、UniGene、HomoloGene、ProtEST、dbMHC、dbSNP、dbVar、Epigenomics、the Genetic Testing Registry、Genome和相关⼯具、⽐对查看器、跟踪存档、Sequence Read Archive、BioProject、BioSample、ClinVar、MedGen、HIV-1/⼈类蛋⽩质相互作⽤数据库、Gene Expression Omnibus、Probe、Online Mendelian Inheritance in Animals、the Molecular Modeling Database、the Conserved Domain Database、the Conserved Domain Architecture Retrieval Tool、Biosystem、Protein Clusters and thePubChem suite of small molecule databases，所有这些资源可以在NCBI主页找到。
Databases⼀个提供有关基因组组装结构，装配名称和其他元数据，统计报告以及基因组序列数据链接等信息的数据库。
⼀个有关培养物、动植物样本和其他⾃然样本的精选元数据集。
记录显⽰样本状态，有关馆藏的机构的信息，以及NCBI中相关数据链接。
ncbi结构域
ncbi结构域NCBI（National Center for Biotechnology Information）结构域是一个用于存储和分析生物信息学数据的数据库。
它包含了一系列生物大分子（如蛋白质和核酸）的结构域信息，为生物学研究提供了重要的资源。
本文将介绍NCBI结构域的概念、应用和特点。
一、NCBI结构域的概念NCBI结构域是指生物大分子中具有特定功能和结构的区域。
它可以是蛋白质中的一个片段，也可以是整个蛋白质序列。
NCBI结构域数据库收集了大量已知的结构域信息，并通过分析和比对这些结构域，帮助研究人员理解生物大分子的结构和功能。
二、NCBI结构域的应用1. 蛋白质功能预测：通过比对未知蛋白质序列与已知结构域数据库中的结构域，可以预测该蛋白质的功能和结构。
这对于药物设计、疾病研究和基因工程等领域具有重要意义。
2. 进化研究：通过分析不同物种中相同结构域的差异，可以揭示生物进化过程中的变化和适应机制。
这有助于我们理解物种间的亲缘关系和共同祖先。
3. 蛋白质结构预测：通过寻找已知结构域数据库中与未知蛋白质序列相似的结构域，可以预测该蛋白质的三维结构。
这对于理解蛋白质的功能和相互作用具有重要作用。
三、NCBI结构域的特点1. 多样性：NCBI结构域数据库收集了来自各种生物物种的结构域信息，涵盖了广泛的生物多样性。
这使得研究人员可以对不同物种中的结构域进行比较和分析。
2. 可靠性：NCBI结构域数据库中的信息来自于大量的实验证据和研究成果，具有高度的可靠性。
研究人员可以放心地使用这些数据进行科学研究。
3. 更新性：NCBI结构域数据库定期更新，以收集最新的结构域信息。
这保证了研究人员可以及时获取到最新的数据。
4. 数据丰富性：NCBI结构域数据库不仅包含了结构域的序列信息，还提供了结构域的二级结构、功能注释和相互作用等详细信息。
这使得研究人员可以进行更深入的分析和研究。
5. 方便查询：NCBI结构域数据库提供了多种查询工具和方法，使得研究人员可以方便地搜索和筛选感兴趣的结构域信息。
多序列比对-生物信息学
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常用分子生物学软件(二)
常用分子生物学软件（二）引言概述：随着分子生物学研究的不断深入，分析和处理分子生物学数据的需求日益增长。
为了满足这一需求，许多常用的分子生物学软件被广泛应用于实验室和研究机构中。
本文将介绍一些常用的分子生物学软件，以帮助研究人员更好地理解和应用这些工具进行数据分析和实验设计。
正文：1. 序列分析软件1.1 BLAST：用于快速比对蛋白质或核酸序列，帮助确认其他物种中是否存在与查询序列相似的序列。
1.2 ClustalW：用于多序列比对分析，可以对多个序列进行比较，并生成比对结果。
2. 基因表达和调控软件2.1 DESeq2：用于差异表达分析，可以识别和分析基因在不同样本或条件下的表达差异。
2.2 MEME：用于寻找和分析DNA、RNA或蛋白质序列中的共同模otif，帮助识别某些转录因子的结合位点。
3. 蛋白质结构预测软件3.1 SWISS-MODEL：基于比对分析和模板结构预测，可以预测目标蛋白质的三维结构。
3.2 Phyre2：利用比对、结构推理和模板模拟方法，用于蛋白质序列到结构的预测。
4. 分子模拟软件4.1 GROMACS：用于分子动力学模拟的软件套件，可以模拟蛋白质、核酸和膜蛋白等生物分子的运动和相互作用情况。
4.2 AMBER：常用的分子模拟软件，用于模拟和分析生物大分子的结构、动力学和能量。
5. 生物网络分析软件5.1 Cytoscape：用于构建和分析复杂网络的开源软件平台，尤其适用于生物学领域中的生物网络分析。
5.2 STRING：用于生物网络分析和预测蛋白质相互作用的在线工具，可以帮助解析基因或蛋白质之间的关系网络。
总结：本文介绍了常用的分子生物学软件，包括序列分析、基因表达和调控、蛋白质结构预测、分子模拟和生物网络分析等方面的工具。
这些软件的使用可以帮助研究人员更好地理解、分析和解释分子生物学数据，促进科学研究的进展和创新。
分子生物学中常用数据库
分子生物学中常用数据库综合数据库：来源：/news/science/article/90048.html生物信息学网址链接：http://www.bioinformatics.ca/links_directory/Nucleic Acid Research Database Issue：/content/vol32/suppl_2/一、蛋白相关数据库蛋白质结构域预测工具Esignal：/esignal/信号传导系统蛋白的结构域预测工具，凡是涉及到信号传导系统的蛋白用这个预测效果最佳SignalP：http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/信号肽预测工具，适合定位于非胞质位置的蛋白质Emotif：/emotif-search/结构域预测工具，由于其用motif电子学习的方法产生结构域模型，故预测效果比Prosite好Ematrix：/ematrix/是用Matrix的方法创建的结构域数据库，可与emotif互相印证。
其速度快，可快速搜索整个基因组InterPro：/InterProScan/EBI提供的服务，用图形的形式表示出搜索的结构域结果TRRD：http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/trrd/转录因子结构域预测的最好数据库。
但不会用Protscale：/cgi-bin/protscale.pl可分析该序列的各种性状如活动度、亲水性（Kyte&Doolittle）、抗原性（Hopp&Woods）等通过寻找MOTIF和Domain来分析蛋白质的功能A. MOTIF是蛋白中较小的保守序列片断，其概念比Domain小PROSITE：/tools/scanprosite/是专门搜索蛋白质Motif的数据库，其中signature seqs是最重要的motif信息B. Domain：若干motif可形成一个Domain，每个Domain形成一个球形结构，Domain与Domain之间通常像串珠一样相连Pfam：可以搜索某段序列中的Domain，并以图形化表示出来。
NCBI数据库的使用与功能介绍
数据下载与保存
数据下载
用户可以下载NCBI数据库中的数据，支持多种数据格式，如FASTA、 GenBank、GFF等，方便用户进行数据分析和处理。
数据保存
用户可以将检索到的数据保存到本地计算机中，方便随时查看和使用。同时， NCBI数据库还支持数据导出功能，方便用户将数据分享给其他研究人员。
数据可视化
蛋白质组学研究中的应用
蛋白质序列
NCBI数据库收录了大量蛋白质序列，为蛋白质组学研究提供了基础数据。
蛋白质功能研究
通过NCBI数据库，研究人员可以了解蛋白质的结构、相互作用和功能，从而深入探究生命活动的本质。
生物信息学研究中的应用
基因组学与蛋白质组学数据整合
NCBI数据库提供了多种生物信息学工具，可以将基因组学和蛋白质组学数据进行整合， 为系统生物学和药物研发等领域提供支持。
04
NCBI数据库的案例分析
基因组学研究中的应用
基因组测序
NCBI数据库提供了大量基因组测序数 据，包括人类、动物、植物和微生物 等物种，为基因组学研究提供了丰富 的资源。
基因注释
研究人员可以利用NCBI数据库中的基 因注释信息，了解基因的功能、位置 和表达情况，为基因功能研究和疾病 治疗提供依据。
发展
NCBI数据库不断发展壮大，推出了多个知名的子数据库和工具，如GenBank、PubMed、PubMed Central、Gene、NCBI Taxonomy等，为生物医学研究提供了全方位的信息支持。同时，NCBI数据 库也不断更新和改进检索和分析工具，提高数据质量和用户体验。
02
NCBI数据库的使用方法源自新技术与新方法的融合新技术应用
NCBI需要关注新兴技术的发展，如人工智 能、云计算等，将这些技术应用于数据处理 、分析和管理中，提高数据库的技术水平和 应用范围。
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序列比对
❖ 概念：通过比较两个或两个以上的核酸(蛋白质)序列，显 示其中相似的结构区域。 成对序列比对 (pairwise sequence alignmequence alignment)
❖ 功能: (1) “相似”的序列 “相似”的三维结构； (2) “相似”的序列 “相似”的功能； (3) “相似”的序列 共同的进化起源
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蛋白质序列数据库
❖ 全球统一的蛋白质序列与功能数据库
UniProt (Universal Protein Resource, 通用蛋白质资源) ( / ) 2002年，PIR、SIB、EBI合并了分属其下的PIR-PSD、Swiss-Prot和 TrEMBL数据库，形成了统一的蛋白质数据库UniProt 截止2008年8月，UniProt共收录蛋白质序列 6,462,751个
GenBank 格式注释信息丰富全面，属文本文件，包括4部分： 1. 头部：含名称、定义、识别码、物种来源等基本信息； 2. 引文区：含相关文献信息。 3. 序列特征表：含序列的编码区、非编码区、功能域、修饰或突变位
点、翻译序列等众多注释信息 4. 序列区：序列本身
头区
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蛋白质序列数据库
❖ 世界主要蛋白质序列数据库
(3) TrEMBL (translation of EMBL) 建立于1996年，是从EMBL中的cDNA序列翻译得到的蛋白质数据库。 相似的还有GenPept (GenBank)数据库。
TrEMBL、GenPept数据库的特点：序列条目来自核酸序列库的翻译， 即时性强；但未经专家的注释、分析和核实，因而错误率和冗余度都较 高。
序列比对是序列分析（结构、功能与进化关系）的基 础
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序列比对相关概念
❖ 相似性(Similarity)：序列间相同碱基或氨基酸残基所占比例的 高低，是直观的数量关系，是序列间匹配程度的直接测度。
❖ 同源性(Homology)：核酸或蛋白质序列间具有共同起源，是 依据进化事实的因果判断。
点”Go”输出检索结果。
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Entrez 应用举例
❖ 输出相关序列3784条，有待进一步筛选：限制物种来源(小鼠 Mus musculus)、限制分子为mRNA (排除未经实验验证的预测 序列)。
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Entrez 应用举例
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GenBank 格式
引文区
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GenBank 格式
序列特征表区
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GenBank 格式
序列区
// 2021/3/11
序列以“//”为结束标志
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2 成对序列比对与BLAST工具
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GenBank
GenBank 核酸数据库的增长（1982-2008）
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截止2008年2月，GenBank 共收录核酸序列近8300万条，约 860亿碱基对，来自26万余种生物
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GenBank / Home page
GenBank（1982年成立）包含所有已知的核苷酸及蛋白质序列以及与 之相关的生物学信息和参考文献，现由美国生物技术信息中心（NCBI， 成立于1988年）管理维护，是世界上的权威序列数据库。
数据库序列的来源为作者直接递交或间接查寻文献所得，并与世界上 其他公开发行的数据库，如EMBL，DDBJ交换每日更新的数据。
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成对序列比对
❖ 用于两个核酸（蛋白质）序列间相似性比较，是生物信息 学的基本技术，是多重比对的基础。
The process of lining up two sequences to achieve maximal levels of identity (or conservation, in the case of amino acid sequences) for the purpose of assessing the degree of similarity and the possibility of homology.
1. GenBank in USA ( ) 2. EMBL in Europe ( /embl ) 3. DDBJ in Japan ( http://www.ddbj.nig.ac.jp ) 1998年，GenBank, EMBL, DDBJ共同成立国际核酸序列数据库协会 (INSDC, )，实现了全球范围内的核酸序列的同步更 新和交换互享。
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蛋白质序列数据库
❖ 以蛋白质氨基酸顺序及注释信息为基本内容的数据库 ❖ 世界主要蛋白质序列数据库
(1) PIR-PSD (Protein information resource-protein sequence database) founded by NBRF of USA (美国国家医学研究基金会) in 1984 ( / ) 1988年，日本国际蛋白质信息库(JIPID)和德国慕尼黑蛋白质序列信息 中心(MIPS)加入PIR，合作成立了国际蛋白质信息中心（PIRInternational）。PIR为较全面和权威注释的蛋白质数据库，具有非冗余、 高质量注释和分类全面等特点。
序列文件格式：FASTA 格式
GI号
登录号
名称
标题行
序列行
1. 标题行：文件的第一行，以大于号“>”开始，不换行。内容可自 定义，包括基本信息和简单注释；
2. 序列行：文件第二行起至结束，中间不得有空格。
FASTA为最简单的序列（核酸或蛋白质）格式
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序列文件格式： GenBank 格式
other mammalian (其它哺乳类)、VRT - other vertebrate(脊椎动物）、 INV – invertebrate sequences、PLN - plant, fungal, and algal; BCT bacterial; VRL - viral, PHG - bacteriophage, SYN - synthetic; UNA unannotated; EST - expressed sequence tags … 5. Date: 上传或最近修改时间
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NCBI 数据库检索系统 Entrez
❖ Entrez为基于万维网的NCBI数据库检索系统，通过输入关键 词，运用布尔算符，可在NCBI所有数据库中进行文本搜索。
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NCBI 数据库检索系统 Entrez
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❖ 最后命中168条，从中选中NM_148952，以待详细分析。
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直接进入序列文件，或点”reports”， 可选”Graphic”图形显示
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Entrez 应用举例
❖ NM_148952： 小鼠E2F转录因子-4。
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生物大分子结构数据库
❖ 以生物大分子各原子空间信息为基本内容的数据库
给定序列的蛋白质如何折叠为稳定、具一定生物功能的三维结构？ 信息来源：对蛋白质晶体的X射线衍射、核磁共振及冷冻电镜分析 主要数据库：美国Brookhaven国家实验室的PDB (Protein Data Bank, 1971年成立) 联合MSD-EBI、PDBj，于2003年组建全球共享的worldwide PDB (wwPDB) ( / ) 截止2008年8月，共收录蛋白质结构52684个
生物信息技术应用
分子序列比对分析
Sequence alignment
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Contents
1 序列数据库 2 成对序列比对与BLAST工具 3 多重序列比对与Clustal工具 4 序列比对的应用
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1 序列数据库
基本类型： ❖ 初级数据库 收录、存储序列的基本数据资源，如核酸（蛋白质）序列、
Entrez为基于万维网 的NCBI数据库检索 系统，通过输入关 键词，运用布尔算 符，可在NCBI所有 数据库中进行文本 搜索。
点击进入 Entrez主页
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NCBI 数据库检索系统 Entrez
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16 安徽大学生命科学学院
Entrez 应用举例
❖ 检索主题：小鼠(mouse)转录因子(TF) --E2F mRNA的核酸序列 ❖ 检索过程：NCBI主页All Databases在Search对话框输入关键词”E2F”，
Query: 181 catcaactacaactccaaagacacccttacacccactaggatatcaacaaacctacccac 240 |||||||| |||| |||||| ||||| | |||||||||||||||||||||||||||||||
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National Institutes of Health