生物信息学课程设计实验报告—典型的生物信息学分析报告
生物信息学实验报告3（三）蛋白质序列分析
⽣物信息学实验报告3（三）蛋⽩质序列分析（三）蛋⽩质序列分析实验⽬的：掌握蛋⽩质序列检索的操作⽅法，熟悉蛋⽩质基本性质分析，了解蛋⽩质结构分析和预测。
实验内容：1、检索SOX-21蛋⽩质序列，利⽤ProParam⼯具进⾏蛋⽩质的氨基酸组成、分⼦质量、等电点、氨基酸组成、原⼦总数及疏⽔性（ProtScale⼯具）等理化性质的分析。
2、利⽤PredictProtein、PROF、HNN等软件预测分析蛋⽩质的⼆级结构；利⽤Scan Prosite软件对蛋⽩质进⾏结构域分析。
3、利⽤TMHMM、TMPRED、SOSUI等⼯具对蛋⽩质进⾏跨膜分析；采⽤PredictNLS进⾏核定位信号分析；利⽤PSORT进⾏蛋⽩质的亚细胞定位预测；利⽤CBS（http://www.cbs.dtu.dk/services/ProtFun/）⽹站⼯具预测蛋⽩的功能，将序列⽤Blocks、SMART、InterProScan、PFSCAN等搜索其保守序列的特征，进⾏motif 的结构分析。
4、利⽤Swiss-Model数据库软件预测该蛋⽩的三级结构，结果⽤蛋⽩质三维图象软件Jmol查看。
CPHmodels 也是利⽤神经⽹络进⾏同源模建预测蛋⽩质结构的⽅法和⽹络服务器I-TASSER预测所选蛋⽩质的空间结构。
5、分析蛋⽩质的翻译后修饰：分析信号肽及其剪切位点: SignalIP http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/；分析糖链连接点:分析O－连接糖蛋⽩,NetOGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetOGlyc/；分析N－连接糖蛋⽩，NetNGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetNGlyc/。
6、利⽤检索的序列，进⾏同源⽐对，获得并分析⽐对结果。
实验步骤（⼀）1、在NCBI 蛋⽩质数据库中查找SOX-21蛋⽩质序列分别选择⽖蟾（Xenopus laevis）、⼩家⿏[Mus musculus]、猕猴[Macaca mulatt a]的SOX-21蛋⽩质序列，并保存其FASTA格式。
生物信息学实训报告范文
一、实训背景随着生物科学和信息技术的发展，生物信息学作为一门新兴交叉学科，已成为生物科学研究的重要组成部分。
为了提高学生对生物信息学理论与实践的结合能力，我们学院特开设了生物信息学实训课程。
本次实训旨在通过实际操作，让学生深入了解生物信息学的基本原理、常用工具和数据分析方法，培养学生的实验技能和科研思维。
二、实训目标1. 理解生物信息学的基本概念、研究内容和应用领域。
2. 掌握生物信息学常用工具的使用方法，如BLAST、Clustal Omega、MEGA等。
3. 学会利用生物信息学方法进行基因序列分析、蛋白质结构预测和功能注释。
4. 提高实验操作技能和科研思维能力。
三、实训内容本次实训共分为三个部分：理论学习、实验操作和项目实践。
（一）理论学习1. 生物信息学基础：介绍生物信息学的定义、发展历程、研究内容和方法。
2. 生物序列分析：讲解基因序列、蛋白质序列的基本概念，以及序列比对、序列聚类等分析方法。
3. 蛋白质结构预测：介绍蛋白质结构预测的基本原理和方法，如同源建模、折叠识别等。
4. 功能注释：讲解基因和蛋白质的功能注释方法，如基于序列的注释、基于结构的注释等。
（二）实验操作1. 序列比对：使用BLAST工具进行序列比对，分析序列的同源性。
2. 序列聚类：使用Clustal Omega工具进行序列聚类，分析序列的进化关系。
3. 蛋白质结构预测：使用MEGA工具进行蛋白质结构预测，分析蛋白质的三维结构。
4. 功能注释：使用Gene Ontology（GO）数据库进行基因和蛋白质的功能注释。
（三）项目实践1. 基因组注释：以某物种基因组为研究对象，进行基因预测和功能注释。
2. 蛋白质相互作用网络构建：以某物种蛋白质组为研究对象，构建蛋白质相互作用网络，分析蛋白质之间的相互作用关系。
四、实训过程1. 准备阶段：学生通过查阅资料、阅读文献，了解实训内容，并提前学习相关软件的使用方法。
2. 实验阶段：在教师的指导下，学生进行实验操作，完成实训任务。
生物信息学实习报告
一、实习背景随着生物科学的快速发展，生物信息学作为一门新兴交叉学科，日益受到广泛关注。
为了更好地将理论知识与实践相结合，提升自身综合素质，我于今年暑假期间，在XXX生物科技有限公司开展了为期一个月的生物信息学实习。
二、实习单位简介XXX生物科技有限公司是一家专注于生物信息学研究的科技型企业，主要从事基因组学、转录组学、蛋白质组学等领域的研究与开发。
公司拥有一支经验丰富的研发团队，为我国生物信息学领域的发展做出了积极贡献。
三、实习内容1. 基因组数据分析在实习期间，我主要参与了基因组数据分析项目。
具体工作如下：（1）学习并掌握了基因组数据分析的基本流程，包括数据预处理、比对、注释、统计等。
（2）熟练运用多种生物信息学软件，如SAMtools、BAMSurgeon、Picard等，对基因组数据进行处理和分析。
（3）通过分析基因组数据，发现基因变异、转录本结构变异等生物学特征，为后续研究提供依据。
2. 转录组数据分析除了基因组数据分析，我还参与了转录组数据分析项目。
具体工作如下：（1）学习并掌握了转录组数据分析的基本流程，包括数据预处理、比对、差异表达分析等。
（2）熟练运用多种生物信息学软件，如TopHat、Cufflinks、DESeq2等，对转录组数据进行处理和分析。
（3）通过分析转录组数据，发现差异表达基因、miRNA等生物学特征，为后续研究提供依据。
3. 蛋白质组数据分析此外，我还参与了蛋白质组数据分析项目。
具体工作如下：（1）学习并掌握了蛋白质组数据分析的基本流程，包括蛋白质提取、质谱分析、数据预处理等。
（2）熟练运用多种生物信息学软件，如Proteome Discoverer、Mascot等，对蛋白质组数据进行处理和分析。
（3）通过分析蛋白质组数据，发现蛋白质相互作用、信号通路等生物学特征，为后续研究提供依据。
四、实习收获1. 理论与实践相结合通过实习，我深刻体会到理论知识与实践操作的重要性。
湖南大学生物信息学实验报告-W8
实验1 DNA Blast（利用DNA数据库上提供的Blast功能）1基本信息：姓名：程瑶学号：201378020205班级：医学1301 实验日期：2016-04-192实验目的和要求：1）掌握BLAST的原理；2）了解如何利用Genbank数据库中提供的Blast功能完成同源性检索3实验仪器、设备与材料：计算机（联网）4实验原理：BLAST是一个NCBI开发的序列相似搜索程序，还可作为鉴别基因和遗传特点的手段。
BLAST能够在小于15秒的时间内对整个DNA数据库执行序列搜索。
BLAST（Basic local alignment search tool）,中文意思为基本的基于局部对准的搜索工具，是一种快速查找与靶序列具有连续相同片段的序列的技术。
5实验步骤：1）进入NCBI主页（/），点击BLAST按钮，进入了BLAST HOME界面。
A、选择blastn，在Enter Query Sequence 输入FASTA格式的序列，以枯草芽孢杆菌的葡萄糖-1-脱氢酶为例。
在choose search set栏中的Database中选择“others”，注意此处的program selection选择Highly similar sequences (megablast)，再点击“BLAST”按钮，需要一定的反应时间，结果可以看到有很多非常相似的序列，打开匹配度较高的序列，查看来源、功能等。
改变下面几个参数（每次只能变化一个参数），看输出结果中打分最高的10条序列是否会发生变；B：进入blastp,在Enter Query Sequence 输入FASTA格式的序列。
在choose search set栏中的Database中选择“others”，注意此处的program selection选择Highlysimilar sequences (megablast)，再点击“BLAST”按钮，需要一定的反应时间，结果可以看到有很多非常相似的序列，打开匹配度较高的序列，查看来源、功能等。
医用生物信息实验报告
一、实验名称医用生物信息数据分析二、实验目的1. 熟悉医用生物信息数据的基本处理方法。
2. 掌握常用的生物信息学软件和工具的使用。
3. 分析医用生物信息数据，提取有价值的信息。
三、实验原理医用生物信息学是运用计算机技术、信息科学和生命科学的方法对生物医学信息进行采集、存储、处理和分析的一门交叉学科。
本实验主要涉及以下原理：1. 数据采集：通过实验室设备、临床试验、在线数据库等途径获取生物医学数据。
2. 数据存储：将采集到的数据存储在数据库中，便于后续处理和分析。
3. 数据预处理：对原始数据进行清洗、转换和格式化，提高数据质量。
4. 数据分析：运用统计、机器学习等方法对数据进行分析，提取有价值的信息。
四、实验器材及试剂1. 软件：Python、R、Matlab等编程语言及相关生物信息学软件（如NCBI、BLAST、Clustal Omega等）。
2. 数据库：NCBI、GeneBank、Protein Data Bank等生物信息数据库。
3. 实验数据：从公开数据库中下载的医用生物信息数据。
五、实验过程1. 数据采集：从NCBI数据库下载人类基因表达谱数据（GEO）。
2. 数据预处理：使用R语言对数据进行清洗、转换和格式化，去除缺失值、异常值等。
3. 数据分析：a. 基因表达分析：运用DESeq2包进行差异表达基因分析，筛选出差异表达基因。
b. 功能富集分析：使用GOseq包进行GO分析，分析差异表达基因的功能富集情况。
c. 通路富集分析：使用KEGG包进行KEGG分析，分析差异表达基因参与的通路。
4. 结果展示：将分析结果以图表形式展示，如热图、柱状图、Venn图等。
六、实验结果1. 差异表达基因：通过DESeq2分析，筛选出100个差异表达基因。
2. GO分析：差异表达基因主要富集于细胞代谢、信号转导、生物合成等生物学过程。
3. KEGG分析：差异表达基因主要参与代谢、信号转导、癌症等通路。
七、实验讨论1. 数据质量：实验数据质量对分析结果有重要影响，因此在数据分析前进行数据预处理十分必要。
生物信息学实训报告总结
一、实训背景随着生命科学和信息技术的飞速发展，生物信息学作为一门新兴的交叉学科，越来越受到广泛关注。
为了提高我们对生物信息学理论知识的理解和实际应用能力，学校组织了为期两周的生物信息学实训课程。
本次实训旨在通过实践操作，使我们掌握生物信息学的基本原理、方法和工具，提高我们的科研素养和团队协作能力。
二、实训内容本次实训主要围绕以下几个方面展开：1. 生物信息学基础理论实训期间，我们学习了生物信息学的基本概念、发展历程、研究方法和应用领域。
通过讲解和讨论，我们对生物信息学有了更为全面和深入的了解。
2. 生物信息学工具使用实训过程中，我们学习了多种生物信息学工具的使用，如BLAST、Clustal Omega、MAFFT、MEGA等。
这些工具在生物序列比对、基因预测、蛋白质结构分析等方面发挥着重要作用。
3. 生物信息学数据库查询实训中，我们学会了如何使用NCBI、GenBank、UniProt等生物信息学数据库进行查询。
通过查询，我们可以获取大量的生物学数据，为后续研究提供有力支持。
4. 生物信息学项目实践实训期间，我们以小组为单位，完成了两个生物信息学项目。
项目一：利用BLAST进行基因序列比对，分析基因的功能和进化关系；项目二：利用MEGA进行系统发育分析，探讨物种间的进化历程。
三、实训收获1. 理论知识与实践相结合通过本次实训，我们深刻体会到理论知识与实践操作的重要性。
在实训过程中，我们不仅学习了生物信息学的基本理论，还掌握了多种实用工具和方法，为今后的学习和研究打下了坚实基础。
2. 提高科研素养实训过程中，我们学会了如何查阅文献、设计实验、分析数据，提高了自己的科研素养。
同时，我们还学会了如何与他人合作，培养了自己的团队协作能力。
3. 拓宽知识面实训期间，我们接触到了许多生物信息学领域的最新研究成果，拓宽了自己的知识面。
这有助于我们更好地了解生物信息学的发展趋势，为今后的学习和研究提供方向。
4. 增强动手能力实训过程中，我们亲自操作生物信息学工具，分析生物学数据，增强了动手能力。
生物信息学教学实践总结(3篇)
第1篇随着生命科学的快速发展，生物信息学作为一门新兴的交叉学科，逐渐成为生物科学研究的重要工具。
生物信息学教学旨在培养学生的生物信息学知识、技能和创新能力。
本文将对生物信息学教学实践进行总结，分析教学过程中的亮点、不足及改进措施。
一、教学实践概述生物信息学教学实践主要包括理论教学和实践教学两部分。
理论教学主要介绍生物信息学的基本概念、研究方法、常用工具和数据库等；实践教学则侧重于培养学生运用生物信息学工具解决实际问题的能力。
二、教学实践亮点1. 注重基础知识与前沿技术的结合：在理论教学中，我们不仅注重基础知识的传授，还结合当前生物信息学领域的最新研究成果和前沿技术，如人工智能、大数据分析等，使学生能够紧跟学科发展。
2. 实践教学与科研相结合：实践教学环节中，我们鼓励学生参与科研项目，将所学知识应用于实际研究中，提高学生的科研能力和创新能力。
3. 多元化的教学方法：采用讲授、讨论、案例分析、实验操作等多种教学方法，激发学生的学习兴趣，提高教学效果。
4. 注重培养学生的团队合作精神：在实践教学过程中，引导学生进行团队合作，培养学生的沟通能力、协作能力和团队精神。
5. 关注学生个性化发展：针对不同学生的学习特点和需求，开展个性化教学，使每位学生都能在生物信息学领域取得优异成绩。
三、教学实践不足1. 理论与实践脱节：部分学生在理论学习过程中，对实际应用缺乏兴趣，导致理论与实践脱节。
2. 教学资源不足：生物信息学涉及众多软件和数据库，而教学资源有限，难以满足学生实践需求。
3. 师资力量不足：生物信息学师资力量相对薄弱，难以满足日益增长的教学需求。
4. 课程设置不够完善：部分课程设置与实际应用脱节，导致学生所学知识难以应用于实际问题解决。
四、改进措施1. 加强实践教学环节：增加实验课时，引入更多实际案例，提高学生的实践能力和创新意识。
2. 丰富教学资源：利用网络资源、数据库等，为学生提供丰富的学习资料和实践平台。
生物信息学实训报告
一、实习背景随着生物科学和计算机科学的快速发展，生物信息学应运而生。
生物信息学是一门融合了生物学、计算机科学、信息科学和数学等多个学科的新兴交叉学科，旨在利用计算机技术解决生物学问题。
为了深入了解生物信息学的基本原理和应用，我们开展了为期两周的生物信息学实训。
二、实习目的1. 掌握生物信息学的基本概念和原理。
2. 熟悉生物信息学常用软件和工具的使用。
3. 培养分析和解决生物学问题的能力。
4. 提高团队合作和沟通能力。
三、实习内容本次实训主要分为以下几个部分：1. 生物信息学基础知识首先，我们学习了生物信息学的基本概念和原理，包括基因、蛋白质、基因组、转录组、代谢组等基本生物学概念，以及序列比对、基因注释、功能预测、生物网络分析等生物信息学基本方法。
2. 生物信息学常用软件和工具接下来，我们学习了生物信息学常用软件和工具的使用，包括BLAST、Clustal Omega、MAFFT、BioPerl、Bioconductor等。
通过实际操作，我们掌握了这些工具在序列比对、多重序列比对、系统发育树构建、基因注释、功能预测等方面的应用。
3. 实际案例分析为了更好地理解生物信息学在实际问题中的应用，我们选取了几个实际案例进行分析。
例如，我们分析了某微生物基因组数据，通过序列比对、系统发育树构建等方法，确定了该微生物的分类地位；我们还分析了某植物转录组数据，通过基因注释、功能预测等方法，揭示了该植物生长发育过程中的关键基因。
4. 小组合作项目为了提高团队合作和沟通能力，我们进行了小组合作项目。
每个小组选取一个感兴趣的生物学问题，通过查阅文献、分析数据、撰写报告等方式，完成一个生物信息学项目。
在项目过程中，我们学会了如何分工合作、如何解决问题、如何撰写报告等。
四、实习收获1. 理论知识方面通过本次实训，我们系统地学习了生物信息学的基本概念、原理和方法，为今后从事生物信息学研究奠定了基础。
2. 实践能力方面通过实际操作，我们掌握了生物信息学常用软件和工具的使用，提高了分析和解决生物学问题的能力。
生物信息学实验报告
生命科学技术学院实验（实习）报告专业班级：生物技术专业2009级班组别： 1 学号：课程名称：《生物信息学》设计性实习指导教师：成绩：姓名(E-mail):1 目的意义通过本实习，旨在学会利用国际国内科学文献资源库数据和生物信息资源数据库，查询文献资源、基因和蛋白质资源，并利用相关数据工具进行生物信息分析，最后对结果进行正确的分析，得出结论，探讨其生物学意义。
2 实验方法2.1 胰岛素mRNA序列的查询打开NCBI主页，选择Nucleotide，得到如下图所示的界面；在搜索框内输入insulin（胰岛素），点击Search进行搜索，得到胰岛素mRNA序列：ORIGIN1 gggaagaggg gcagacagaa cctggagcct gggaaggaag caccatgcca gcggggacag61 cagctagagc ctgggtgctg gttcttgctc tatggggtga gacactccca gccccaactc121 tccccctcag cagccctgct cccaccccac ccccagtacc tccctgcccc ctagaaatcc181 ccctgaacct gggcaccact ttccaaagac cctcacccac cctgtcctac acacgcacac241 cccagcccca cctctcccct tccaccctcc cacaatgatg ctatcaccca ggagctgtag301 ctggtggtca gaacatcaca gcccggattg gagagccact tgtgctaagc tgtaaggggg361 cccctaagaa gccgccccag cagctagaat ggaaactgcc actggaattg tcgatgaggg421 gactttccgg tgtcgggcaa ctaacaggcg agggaaggag gtcaagtcca actaccgagt481 ccgagtctac cagattcctg ggaagccaga aattgtggat cctgcctctg aactcacagc541 cagtgtccct aataaggtgg ggacatgtgt gtctgaggga agctaccctg cagggaccct601 tagctggcac ttagatggga aacttctgat tcccgatggc aaagaaacac tcgtgaagga661 agagaccagg agacaccctg agacgggact ctttacactg cggtcagagc tgacagtgat721 ccccacccaa ggaggaaccc atcctacctt ctcctgcagt ttcagcctgg gccttccccg781 gcgcagaccc ctgaacacag cccccatcca actccgagtc agggagcctg ggcctccaga841 gggcattcag ctgttggttg agcctgaagg tggaatagtc gctcctggtg ggactgtgac901 cttgacctgt gccatctctg cccagccccc tcctcaggtc cactggataa aggatggtgc961 acccttgccc ctggctccca gccctgtgct gctcctccct gaggtggggc acgaggatga1021 gggcacctat agctgcgtgg ccacccaccc tagccacgga cctcaggaaa gccctcctgt1081 cagcatcagg gtcacaggct ctgtgggtga gtctgggctg ggtacgctag ccctggcctt1141 ggggatcctg ggaggcctgg gagtagtagc cctgctcgtc ggggctatcc tgtggcgaaa1201 acgacaaccc aggcgtgagg agaggaaggc cccggaaagc caggaggatg aggaggaacg 1261 tgcagagctg aatcagtcag aggaagcgga gatgccagag aatggtgccg ggggaccgta 1321 agagcaccca gatcgagcct gtgtgatggc cctagagcag ctcccccaca ttccatccca1381 attcctcctt gaggcacttc cttctccaac cagagcccac atgatccatg ctgagtaaac1441 atttgacacg gtgtg//2.2 胰岛素mRNA序列的比对分析打开NCBI主页，选择BLAST，进入后选择nucleotide blast打开如下图所示的界面，在输入框内输入进行比对的序列：点击BLAST进行序列比对，得到结果。
生物信息学实验报告
生物信息学实验报告班级：：学号：日期：实验一核酸和蛋白质序列数据的使用实验目的了解常用的序列数据库，掌握基本的序列数据信息的查询方法。
教学基本要求了解和熟悉NCBI 核酸和蛋白质序列数据库，可以使用BLAST进行序列搜索，解读BLAST 搜索结果，可以利用PHI-BLAST 等工具进行蛋白质序列的结构域搜索，解读蛋白质序列信息，可以在蛋白质三维数据库中查询相关结构信息并进行显示。
实验容提要在序列数据库中查找某条基因序列（BRCA1），通过相关一系列数据库的搜索、比对与结果解释，回答以下问题：1. 该基因的基本功能？2. 编码的蛋白质序列是怎样的？3. 该蛋白质有没有保守的功能结构域 (NCBI CD-search)？4. 该蛋白质的功能是怎样的？5. 该蛋白质的三级结构是什么？如果没有的话，和它最相似的同源物的结构是什么样子的？给出示意图。
实验结果及结论1. 该基因的基本功能？This gene encodes a nuclear phosphoprotein that plays a role in maintaining genomic stability, and it also acts as a tumor suppressor. The encoded protein combines with other tumor suppressors, DNA damagesensors, and signal transducers to form a large multi-subunit protein complex known as the BRCA1-associated genome surveillance complex (BASC). This gene product associates with RNA polymerase II, and through the C-terminal domain, also interacts with histone deacetylase complexes. This protein thus plays a role in transcription, DNA repair of double-stranded breaks, and recombination. Mutations in this gene are responsible for approximately 40% of inherited breast cancers and more than 80% of inherited breast and ovarian cancers. Alternative splicing plays a role in modulating the subcellular localization and physiological function of this gene. Many alternatively spliced transcript variants, some of which are disease-associated mutations, have been described for this gene, but the full-length natures of only some of these variants has been described. A related pseudogene, which is also located on chromosome 17, has been identified. [provided by RefSeq, May 2009]2. 编码的蛋白质序列是怎样的？[Homo sapiens]1 mdlsalrvee vqnvinamqk ilecpiclel ikepvstkcd hifckfcmlk llnqkkgpsq61 cplcknditk rslqestrfs qlveellkii cafqldtgle yansynfakk ennspehlkd121 evsiiqsmgy rnrakrllqs epenpslqet slsvqlsnlg tvrtlrtkqr iqpqktsvyi181 elgsdssedt vnkatycsvg dqellqitpq gtrdeislds akkaacefse tdvtntehhq241 psnndlntte kraaerhpek yqgssvsnlh vepcgtntha sslqhenssl lltkdrmnve301 kaefcnkskq pglarsqhnr wagsketcnd rrtpstekkv dlnadplcer kewnkqklpc361 senprdtedv pwitlnssiq kvnewfsrsd ellgsddshd gesesnakva dvldvlnevd421 eysgssekid llasdpheal ickservhsk svesniedki fgktyrkkas lpnlshvten481 liigafvtep qiiqerpltn klkrkrrpts glhpedfikk adlavqktpe minqgtnqte541 qngqvmnitn sghenktkgd siqneknpnp ieslekesaf ktkaepisss isnmelelni601 hnskapkknr lrrksstrhi halelvvsrn lsppnctelq idscssseei kkkkynqmpv661 rhsrnlqlme gkepatgakk snkpneqtsk rhdsdtfpel kltnapgsft kcsntselke721 fvnpslpree keekletvkv snnaedpkdl mlsgervlqt ersvesssis lvpgtdygtq781 esisllevst lgkaktepnk cvsqcaafen pkglihgcsk dnrndtegfk yplghevnhs 841 retsiemees eldaqylqnt fkvskrqsfa pfsnpgnaee ecatfsahsg slkkqspkvt 901 feceqkeenq gknesnikpv qtvnitagfp vvgqkdkpvd nakcsikggs rfclssqfrg 961 netglitpnk hgllqnpyri pplfpiksfv ktkckknlle enfeehsmsp eremgnenip 1021 stvstisrnn irenvfkeas ssninevgss tnevgssine igssdeniqa elgrnrgpkl 1081 namlrlgvlq pevykqslpg snckhpeikk qeyeevvqtv ntdfspylis dnleqpmgss 1141 hasqvcsetp ddllddgeik edtsfaendi kessavfsks vqkgelsrsp spfththlaq 1201 gyrrgakkle sseenlssed eelpcfqhll fgkvnnipsq strhstvate clsknteenl 1261 lslknslndc snqvilakas qehhlseetk csaslfssqc seledltant ntqdpfligs 1321 skqmrhqses qgvglsdkel vsddeergtg leennqeeqs mdsnlgeaas gcesetsvse 1381 dcsglssqsd ilttqqrdtm qhnliklqqe maeleavleq hgsqpsnsyp siisdssale 1441 dlrnpeqsts ekavltsqks seypisqnpe glsadkfevs adsstsknke pgversspsk 1501 cpslddrwym hscsgslqnr nypsqeelik vvdveeqqle esgphdltet sylprqdleg 1561 tpylesgisl fsddpesdps edrapesarv gnipsstsal kvpqlkvaes aqspaaahtt 1621 dtagynamee svsrekpelt astervnkrm smvvsgltpe efmlvykfar khhitltnli 1681 teetthvvmk tdaefvcert lkyflgiagg kwvvsyfwvt qsikerkmln ehdfevrgdv 1741 vngrnhqgpk raresqdrki frgleiccyg pftnmptdql ewmvqlcgas vvkelssftl 1801 gtgvhpivvv qpdawtedng fhaigqmcea pvvtrewvld svalyqcqel dtylipqiph 1861 shy3. 该蛋白质有没有保守的功能结构域 (NCBI CD-search)？有保守的供能结构域。
生物信息学实验报告
生物信息学实验报告**：__ **____ __ _ 学号：___ *********_ ___ 宋晓峰 _指导老师：__ 宋晓峰南京航空航天大学2013年4月实验一实验一 生物信息数据库的检索生物信息数据库的检索生物信息数据库的检索一．实验目的：一．实验目的：1.1.了解生物信息学的各大门户网站以及其中的主要资源。
了解生物信息学的各大门户网站以及其中的主要资源。
了解生物信息学的各大门户网站以及其中的主要资源。
2.2.了解主要数据库的内容及结构，理解各数据库注释的含义。
了解主要数据库的内容及结构，理解各数据库注释的含义。
了解主要数据库的内容及结构，理解各数据库注释的含义。
3.3.以以PubMed 为例，学会文献数据库的基本查询检索方法。
为例，学会文献数据库的基本查询检索方法。
二．实验内容：二．实验内容：（1）国际与国内的生物信息中心）国际与国内的生物信息中心国际NCBI NCBI、、EBI EBI、、ExPASy ExPASy，，EMBL EMBL、、SIB SIB、、TIGR 以及国内CBI CBI、、BioSino 网站的熟悉及内容的了解。
解。
核酸序列数据库：核酸序列数据库：genbank/EMBL-bank/DDBJ genbank/EMBL-bank/DDBJNCBI 网址：网址：//EBI 网址：网址：//EMBL 网址：网址：/embl /embl蛋白质序列数据库：蛋白质序列数据库：Swiss Prot Swiss Prot 、、ExPASy 网址：网址：//Uniprot 网址：网址：//蛋白质结构数据库：蛋白质结构数据库：PDB 网址：网址：/pdb//pdb/（2）数据库内容、结构与注释的浏览）数据库内容、结构与注释的浏览分别读取The spike protein of SARS-Corona Virus 在NCBI 中的核酸序列、SWISS-PROT 蛋白质序列以及PDB 蛋白质结构序列，熟悉数据库记录的结构，学会看懂其中的注释。
生物信息学分析报告
目录1序列信息提取 (2)2Gene Ontology （GO）功能注释 (2)2.1序列比对（BLAST） (2)2.2GO功能条目提取（Mapping） (2)2.3功能注释（Annotation） (3)2.4补充注释（Annotation augmentation） (3)2.5GO功能注释统计 (3)2.6GO Slim注释与统计 (4)3KEGG通路注释 (5)4蛋白质相互作用网络分析 (6)References (8)1 序列信息提取原始数据中质谱鉴定成功的蛋白质共计695个，序列信息批量提取自UniProtKB数据库，以FASTA格式保存（2014040152BT76DF0L.fasta）。
2 Gene Ontology （GO）功能注释基因本体(Gene Ontology) 是一个标准化的基因功能分类体系，提供了一套动态更新的标准化词汇表，并以此从三个方面描述生物体中基因和基因产物的属性：参与的生物过程(Biological Process)，分子功能(Molecular Function) 和细胞组分(Cellular Component) 1。
2.1序列比对（BLAST）我们利用本地化序列比对软件NCBI BLAST+（ncbi-blast-2.2.28+-win32.ext）将鉴定到的蛋白质与 SwissProt Mammals数据库中的蛋白质序列进行比对。
根据相似性原理，所得的同源蛋白的功能信息可以用于目标蛋白的功能注释。
我们仅保留排名前10条且E-value ≤1e-3的比对序列进行后续的分析（GO.xlsx表中sheet TopBlastHits）。
所得的比对相似性范围为36-100% ，其中大部分目标蛋白序列的比对相似性为90% 或以上（图1）。
图1序列比对相似性分布2.2GO功能条目提取（Mapping）BlastGO2是一个用于基因/蛋白质功能注释和数据分析的应用软件。
生物信息学分析范文
生物信息学分析范文生物信息学的应用非常广泛，主要包括基因组学、蛋白质组学和转录组学等方面。
在基因组学中，生物信息学可以用于预测基因的结构和功能，鉴定基因的变异和突变，以及研究基因的演化和分布。
在蛋白质组学中，生物信息学可以用于预测蛋白质的结构和功能，鉴定蛋白质的修饰和相互作用，以及研究蛋白质的表达和调控。
在转录组学中，生物信息学可以用于分析基因的转录和表达，鉴定基因的调控元件和信号通路，以及研究基因的功能和调控网络。
生物信息学的方法主要包括序列比对、结构预测和功能注释等方面。
序列比对是生物信息学中最常用的方法之一，它可以用于比较不同物种或样本的基因组、蛋白质或RNA序列，以及分析它们的相似性和差异性。
结构预测是生物信息学中另一个重要的方法，它可以用于预测蛋白质的三维结构，以及分析蛋白质的稳定性和功能。
功能注释是生物信息学中最有挑战性的方法之一，它可以用于预测基因或蛋白质的功能、鉴定代谢途径和信号通路，以及研究基因或蛋白质的功能调控网络。
生物信息学在基因组学中的应用非常广泛。
通过分析基因组的序列和结构，生物信息学可以用于预测基因的结构和功能，鉴定基因的变异和突变，以及研究基因的演化和分布。
例如，通过比对不同物种或样本的基因组序列，可以鉴定基因的保守区域和编码区域，以及分析它们的相似性和差异性。
同时，生物信息学还可以预测基因的启动子、转录因子结合位点和DNA甲基化位点，以及研究基因的调控网络和表达模式。
生物信息学在蛋白质组学中的应用也非常重要。
通过分析蛋白质的序列和结构，生物信息学可以用于预测蛋白质的结构和功能，鉴定蛋白质的修饰和相互作用，以及研究蛋白质的表达和调控。
例如，通过比对不同物种或样本的蛋白质序列，可以鉴定蛋白质的保守区域和功能域，以及分析它们的相似性和差异性。
同时，生物信息学还可以预测蛋白质的二级结构、三级结构和配体结合位点，以及研究蛋白质的功能调控网络和信号通路。
生物信息学在转录组学中的应用也越来越重要。
生物信息学实验报告
生物信息学实验报告姓名：__ 王思__＿_ __ _学号:__＿03_ ___指导老师：__ 宋晓峰_南京航空航天大学２013年４月ﻬ实验一生物信息数据库的检索一．实验目的:１.了解生物信息学的各大门户网站以及其中的主要资源。
2。
了解主要数据库的内容及结构，理解各数据库注释的含义。
3.以PｕｂＭｅd为例，学会文献数据库的基本查询检索方法。
二．实验内容：（１）国际与国内的生物信息中心国际NCBI、EBI、EｘPASｙ，ＥMBL、SIB、TIGＲ以及国内CBI、BiｏSinｏ网站的熟悉及内容的了解.核酸序列数据库：ｇeｎbａnk/EMBL－ｂanｋ/DDBJNCBI网址：EBI网址:EMBＬ网址:i。
aｃ.ｕk/emｂl蛋白质序列数据库:Swｉss Ｐrot 、ExPASy网址：Uniｐｒot网址:蛋白质结构数据库:ＰDＢ网址：csb。
org/pｄｂ/(2）数据库内容、结构与注释的浏览分别读取The ｓpike pｒｏｔeiｎof SAＲS—Coｒoｎa Virus在NCBI中的核酸序列、SWISS—PROT蛋白质序列以及ＰDB蛋白质结构序列，熟悉数据库记录的结构，学会看懂其中的注释。
核酸序列：SWISS-ＰROT蛋白质序列：PＤＢ蛋白质结构序列：其PDB文件见附件ＳARS—Cｏrona Ｖirｕs。
ＰDB文件分别读取Ｈeａmagglutinｉn Genes oｆＨ９N2 Sｕbtypｅ Inｆｌueｎza Ａ V ｉｒuses（禽流感H9Ｎ2亚型HA基因）在NＣＢI中的核酸序列、SWＩSS-PROT蛋白质序列以及PDB蛋白质结构序列，熟悉数据库记录的结构,学会看懂其中的注释。
核酸序列：SWＩSS-PROT蛋白质序列PDＢ蛋白质结构序列其PDＢ文件见附件Ｈ9Ｎ2．ＰDB文件(3)文献信息的查找与管理有效地使用ＮＣBI PｕbＭed提供的各种主要功能,查询并下载相关课题或研究方向的论文文摘与文献全文。
生信分析报告
生信分析报告概述本文档旨在提供对生物信息学分析结果的详细报告。
生物信息学分析是利用计算机和统计学方法对生命科学数据进行处理、解析和解释的研究领域。
通过生信分析，可以从大量的生物数据中获取有意义的信息，并进一步理解生命的运作机制。
数据收集与预处理在该生信分析中，我们使用了多组已公开的生物数据集。
这些数据集涵盖了人类、动物或植物细胞组织、肿瘤样本等多个领域。
在开始分析之前，我们对原始数据进行了预处理。
预处理包括质量控制、去除低质量的序列、去除适配体序列以及对序列进行比对、重复序列的去除等步骤。
数据比对在本次分析中，我们采用了Bowtie软件对原始DNA/RNA序列进行比对。
Bowtie是一个常用的比对算法，可以高效地处理大规模的生物序列。
通过将测序数据与参考基因组进行比对，我们可以准确地确定测序样本中各个序列的来源。
变异分析在生物信息学研究中，变异分析是非常重要的一步。
通过比对测序数据与参考基因组，我们可以准确地检测到样本中的SNP（单核苷酸多态性），Indel（插入/缺失）等变异。
这些变异可能与疾病的发生和发展相关，因此对其进行准确的分析和解释非常重要。
功能注释对检测到的变异进行功能注释可以帮助我们进一步了解其潜在影响。
功能注释将变异与已知基因注释、蛋白质功能和通路相关信息进行关联，从而揭示其可能的生物学含义。
在本次分析中，我们使用了公开数据库和生物信息学工具来进行功能注释，包括基因本体论（Gene Ontology）、通路分析和蛋白质结构预测等。
结果与讨论通过以上的生物信息学分析步骤，我们得到了一系列有意义的结果。
这些结果包括样本中的变异位点，变异位点的功能注释信息以及其与疾病相关性的预测等。
进一步分析和讨论这些结果可以帮助我们揭示样本中可能存在的遗传变异和其对生物学过程的潜在影响。
结论本次生信分析通过对原始生物数据进行处理、比对和注释，得到了一系列有意义的结果。
这些结果可以为理解生物学过程、疾病发生机制和药物设计提供重要参考。
生物信息学教学设计：生物信息学的应用和数据分析
阐述了生物信息学在疾病诊断、药物研发、精准医疗等方面的应用案 例，使学员了解生物信息学在实际问题中的解决方案。
学员心得体会分享
掌握了生物信息学基本知识和数据分析技能
学员表示通过本课程学习，对生物信息学有了更深入的了解，掌握了基因组学、转录组 学等方面的数据分析技能。
提高了解决实际问题的能力
数据挖掘与知识发现
假设检验与验证
数据分析可以帮助研究者从海量的生物分 子数据中挖掘出有价值的信息和知识，为 生物学研究提供新的思路和方向。
通过数据分析，研究者可以对生物学假设 进行检验和验证，从而证实或证伪这些假 设，推动生物学研究的进展。
可视化与结果展示
决策支持与优化
数据分析还可以将复杂的生物分子数据以 直观、易懂的方式呈现出来，帮助研究者 更好地理解数据和分析结果。
03 可重复性原则
实验设计应考虑到实验的可重 复性，以便其他研究人员能够 验证实验结果。
0 安全性原则 4在实验设计中，应考虑到实验
过程中可能存在的安全风险， 并采取相应的预防措施。
常用实验操作技巧介绍
基因组DNA提取
掌握从不同生物样本中提取基 因组DNA的方法和技巧，包括
血液、组织、细胞等。
PCR技术
精准医疗与个体化用药
基于患者的基因组信息，制定个体化的治疗方案和用药策略，提高 治疗效果和减少不良反应。
免疫信息学与肿瘤免疫治疗
肿瘤免疫微环境分析
利用生物信息学手段分析肿瘤组织中的免疫细胞浸润、基因表达和 信号通路，揭示肿瘤免疫微环境的特征和调控机制。
肿瘤新生抗原预测与疫苗设计
通过生物信息学方法预测肿瘤新生抗原，为个性化肿瘤疫苗的设计 提供依据。
生物信息学课程报告
生物信息学课程报告
生物信息学是一门探索生物信息的学科，旨在研究和利用生物信息的结构和功能来为生物学研究、农业和医学等其他科学和工程领域提供有用的数据。
由于生物信息学和生物信息技术的出现，生物学界取得了显著进步，同时也给医学、精准农业和公共健康提供了更多重要的见解。
在本报告中，我们将讨论生物信息学课程。
一、生物信息学课程概述
生物信息学课程是一门重要的学科，它教授学生关于生物数据处理、分析、数据库和模式分析的相关知识，并介绍如何利用生物信息学的技术来改进现有的生物学发现。
在现代生物信息学课程中，学生可以学习到内容包括生物信息系统、数据挖掘、转录组学、表达数据和结构生物学等。
此外，还有一些其他的课程，如：进化生物学、蛋白质结构预测、系统生物学、以及其他可能的生物信息分析技术，如机器学习和数据库检索等。
二、生物信息学课程的重要性
生物信息学课程是非常重要的。
掌握这门课程的学生可以利用生物信息来研究发展的趋势，发现新的基因及其功能，并设计有效的治疗方案。
它也可以为改善现有的公共卫生系统、降低抗生素耐药性以及应对新型病毒提供重要参考。
此外，生物信息学课程可以帮助学生在农业和其他成熟的领域应用这些知识，改善种植品种的产量和质量。
三、结论
从以上的讨论可以看出，生物信息学课程是非常重要的，它可以
帮助我们了解生物信息，并发现新的基因及其功能，为科学和工程领域提供有用的数据。
此外，生物信息学课程可以帮助学生在农业和其他领域应用这些知识，改善种植品种的产量和质量，同时也为公共健康提供了更多重要的见解。
总之，生物信息学课程十分重要，对各类学科有着重要的作用。
生物信息学实验报告
丁大鹏等通过对不同杂交体系下芯片探针的荧光信号强度的比对得出，普通基因芯片杂 交过程中，样品是滴加到了打印好的阵列表面，然后覆盖了与阵列大小对应的盖玻片，由于 液体表面张力的存在，会造成样品液滴在阵列表面呈现不均匀的分布，常常在液滴的边缘样 品浓度要超过旁边的浓度，从而在杂交后常常出现边缘效应，导致影响对芯片杂交图像的分 析。相反，如Agilent和Gene Machine 的杂交体系建立都是在消除边缘效应的研究目的下， 在这两种体系下的样品都是在一种流动的状态下与芯片阵列表面进行接触来进行与探针的 杂交，因此保证了液-固相杂交反应是在均匀随机的过程中完成，并且由于不受液体表面张 力的影响，单位体积内的样品与单位面积的阵列反应的概率相同，杂交后的数据更科学。
4.2.5 基因芯片存在的局限
（1）大量的已知序列的基因或基因片段是制备基因芯片的材料，虽然这个资源库还不够丰 富，但是随着基因组测序计划的继续进行，各个物种的序列片段将会极大的丰富起来。 （2）我们应进一步简化基因芯片的制作过程，制作高密度探针的芯片，并降低成本，使基 因芯片从实验室研究走向实际应用。 （3）对基因芯片技术的一些基本问题，如探针对杂交体的稳定性影响，靶分子浓度、探针 浓度、杂交双方的序列组成、盐浓度及温度等对杂交的动力学影响分子原理研究还不够深入。 这都需要进一步研究掌握其生物物理学和生物化学的性质。
4.2.3 显色方法的局限性
基因芯片显色和分析测定方法主要为荧光法，其重复性较好，不足的是灵敏度仍较低。 目前正在发展的方法有质谱法、化学发光法、光导纤维法等。以荧光法为例，当前主要的检 测手段是激光共聚焦显微扫描技术，以便于对高密度探针阵列每个位点的荧光强度进行定量 分析。因为探针与样品完全正常配对时所产生的荧光信号强度是具有单个或两个错配碱基探 针的 5-35 倍，所以对荧光信号强度精确测定是实现检测特异性的基础。但荧光法存在的问 题是，只要标记的样品结合到探针阵列上后就会发出阳性信号，这种结合是否为正常配对， 或正常配对与错配兼而有之，该方法本身并不能提供足够的信息进行分辨。
生物信息学实验报告
生物信息学实验报告姓名：__**_______学号：___*********____指导老师：___***____南京航空航天大学2011年11月实验一生物信息数据库的检索一．实验目的：1.了解生物信息学的各大门户网站以及其中的主要资源。
2.了解主要数据库的内容及结构，理解各数据库注释的含义。
3.以PubMed为例，学会文献数据库的基本查询检索方法。
二．实验内容：（1）国际与国内的生物信息中心国际NCBI、EBI、ExPASy，EMBL、SIB、TIGR以及国内CBI、BioSino网站的熟悉及内容的了解。
核酸序列数据库：genbank/EMBL-bank/DDBJNCBI网址：/EBI网址：/EMBL网址：/embl蛋白质序列数据库：Swiss Prot 、ExPASy网址：/Uniprot网址：/蛋白质结构数据库：PDB网址：/pdb/（2）检索练习：The spike protein of SARS-Corona Virus在NCBI中的核酸记录序列：LOCUS CS244439 3897 bp DNA linear PAT 17-JUL-2006DEFINITION Sequence 3 from Patent WO2005118813.ACCESSION CS244439VERSION CS244439.1 GI:84659113KEYWORDS .SOURCE SARS coronavirusORGANISM SARS coronavirusViruses; ssRNA positive-strand viruses, no DNA stage; Nidovirales;Coronaviridae; Coronavirinae; Betacoronavirus.REFERENCE 1AUTHORS Altmeyer,R., Nal-Rogier,B., Chan,C., Kien,F., Kam,Y.W., Siu,Y.L.,Tse,K.S., Staropoli,I. and Manuguerra,J.C.TITLE Nucleic acids, polypeptides, methods of expression, and immunogeniccompositions associated with sars corona virus spike proteinJOURNAL Patent: WO 2005118813-A2 3 15-DEC-2005;INSTITUT PASTEUR (FR); Hong Kong Pasteur Research Centre Limited(CN)FEATURES Location/Qualifierssource 1..3897/organism="SARS coronavirus"/mol_type="unassigned DNA"/db_xref="taxon:227859"CDS 44..3847/note="unnamed protein product"/codon_start=1/protein_id="CAJ56183.1"/db_xref="GI:84659114"/translation="MFIFLLFLTLTSGSDLDRCTTFDDVQAPNYTQHTSSMRGVYYPDEIFRSD TLYLTQDLFLPFYSNVTGFHTINHTFGNPVIPFKDGIYFAATEKSNVVRGWVFGSTMN NKSQSVIIINNSTNVVIRACNFELCDNPFFA VSKPMGTQTHTMIFDNAFNCTFEYISDA FSLDVSEKSGNFKHLREFVFKNKDGFL YVYKGYQPIDVVRDLPSGFNTLKPIFKLPLG INITNFRAILTAFSPAQDIWGTSAAAYFVGYLKPTTFMLKYDENGTITDA VDCSQNPLA ELKCSVKSFEIDKGIYQTSNFRVVPSGDVVRFPNITNLCPFGEVFNATKFPSVY AWERK KISNCVADYSVL YNSTFFSTFKCYGVSATKLNDLCFSNVYADSFVVKGDDVRQIAPG QTGVIADYNYKLPDDFMGCVLAWNTRNIDA TSTGNYNYKYRYLRHGKLRPFERDIS NVPFSPDGKPCTPPALNCYWPLNDYGFYTTTGIGYQPYRVVVLSFELLNAPATVCGP KLSTDLIKNQCVNFNFNGLTGTGVLTPSSKRFQPFQQFGRDVSDFTDSVRDPKTSEIL DISPCSFGGVSVITPGTNASSEV A VL YQDVNCTDVSTAIHADQLTPAWRIYSTGNNVFQ TQAGCLIGAEHVDTSYECDIPIGAGICASYHTVSLLRSTSQKSIV AYTMSLGADSSIAY SNNTIAIPTNFSISITTEVMPVSMAKTSVDCNMYICGDSTECANLLLQYGSFCTQLNR ALSGIAAEQDRNTREVFAQVKQMYKTPTLKYFGGFNFSQILPDPLKPTKRSFIEDLLF NKVTLADAGFMKQYGECLGDINARDLICAQKFNGLTVLPPLLTDDMIAAYTAALVSG TA TAGWTFGAGAALQIPFAMQMAYRFNGIGVTQNVL YENQKQIANQFNKAISQIQES LTTTSTALGKLQDVVNQNAQALNTLVKQLSSNFGAISSVLNDILSRLDKVEAEVQIDR LITGRLQSLQTYVTQQLIRAAEIRASANLAATKMSECVLGQSKRVDFCGKGYHLMSF PQAAPHGVVFLHVTYVPSQERNFTTAPAICHEGKAYFPREGVFVFNGTSWFITQRNFF SPQIITTDNTFVSGNCDVVIGIINNTVYDPLQPELDSFKEELDKYFKNHTSPDVDLGDI SGINASVVNIQKEIDRLNEV AKNLNESLIDLQELGKYEQYIKWPWYVWLGFIAGLIAI VMVTILLCCMTSCCSCLKGACSCGSCCKFDEDDSEPVLKGVKLHYTGPGGDYKDDD DK"ORIGIN1 ctatagggcg aattgggtac cgctagcgga tccgcgcgcc accatgttta ttttcctgct61 gtttctgact ctgaccagcg gcagtgacct ggaccggtgc accacttttg atgatgtgca121 ggctcctaat tacactcagc atacttcctc tatgaggggc gtgtactatc ctgatgaaat181 ttttagatcc gacactctgt atctgactca ggatctgttt ctgccattct attctaatgt241 gacaggcttt catactatta atcatacctt tggcaaccct gtgatccctt ttaaggatgg301 catctatttt gctgccacag agaagtccaa tgtggtgcgg ggatgggtgt tcggctctac361 catgaacaac aagtcccagt ccgtgattat tattaacaat tctactaatg tggtgatccg421 agcctgtaac tttgaactgt gtgacaaccc attctttgct gtgtctaagc ccatgggcac481 acagacacat actatgatct tcgataatgc ctttaattgc actttcgagt acatctctga541 tgccttttcc ctggatgtgt ccgaaaagtc cggcaacttt aagcacctgc gagagtttgt601 gtttaagaat aaggatggct ttctgtatgt gtataagggc tatcagccta tcgacgtggt661 gcgcgatctg ccttctggct ttaacactct gaagcctatt tttaagctgc ctctgggcat721 taacattaca aattttcggg ccattctgac agcctttagc cctgctcagg acatttgggg 781 cacctctgct gccgcctatt ttgtgggcta tctgaagcca actaccttta tgctgaagta 841 tgatgaaaat ggcacaatca cagatgctgt ggattgttct cagaatccac tggctgaact 901 gaagtgctct gtgaagagct ttgagattga caagggaatc taccagacct ctaatttccg 961 cgtggtgccc tctggagatg tggtgagatt ccctaatatt acaaacctgt gtccttttgg 1021 agaagtgttt aatgctacta agttcccttc tgtgtatgcc tgggagagaa agaagatttc 1081 taattgtgtg gctgattact ctgtgctgta caactccaca ttttttagca cctttaagtg1141 ctatggcgtg tctgccacta agctgaatga tctgtgcttc tccaatgtgt atgccgattc 1201 ttttgtggtg aagggagatg atgtgagaca gatcgcccca ggacagactg gcgtgattgc 1261 tgattacaat tataagctgc cagatgattt catgggctgt gtgctggctt ggaatactag 1321 gaacattgat gctacttcca ctggcaatta 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ctccgtggat tgtaatatgt acatctgcgg 2221 agattctacc gaatgtgcta atctgctgct gcagtatggc agcttttgca cacagctgaa 2281 tcgggctctg tctggcattg ctgctgaaca ggatcgcaac acacgggaag tgttcgctca 2341 agtgaagcag atgtataaga ccccaactct gaagtatttt ggcggcttta atttttccca 2401 gatcctgcct gaccctctga agcccactaa gcggtctttt attgaggacc tgctgtttaa 2461 caaagtgaca ctggctgatg ctggctttat gaagcagtat ggcgaatgcc tgggcgatat 2521 taatgctaga gatctgattt gtgcccagaa gttcaatggc ctgacagtgc tgcctcctct 2581 gctgactgat gatatgattg ctgcctacac tgctgctctg gtgtctggca ctgccactgc 2641 tggatggaca tttggcgctg gcgctgctct gcagatccct tttgctatgc agatggccta 2701 tcggttcaat ggcattggag tgacccagaa tgtgctgtat gagaaccaga agcagattgc 2761 caaccagttt aacaaggcca ttagtcagat tcaggaatcc ctgacaacaa catccactgc 2821 cctgggcaag ctgcaggacg tggtgaacca gaatgctcag gccctgaaca cactggtgaa 2881 gcagctgagc agcaattttg gcgccatttc cagtgtgctg aatgatatcc tgtcccgact 2941 ggataaagtg gaggccgaag tgcagattga caggctgatt acaggcagac tgcagagcct 3001 gcagacctat gtgacacagc agctgatcag ggctgctgaa atcagggctt ctgccaatct 3061 ggctgctact aagatgtctg agtgtgtgct gggacagtcc aagagagtgg acttttgtgg 3121 aaagggctac cacctgatgt ccttcccaca ggctgcccct catggagtgg tgttcctgca 3181 tgtgacctat gtgccatccc aggagaggaa cttcaccaca gccccagcca tttgtcatga 3241 aggcaaggcc tacttccctc gggaaggcgt gttcgtgttt aatggcactt cttggtttat 3301 tacacagcgg aacttcttta gcccacagat catcactaca gacaatacat ttgtgtccgg3361 aaattgtgat gtggtgattg gcatcattaa caacacagtg tatgatcctc tgcagcctga3421 gctggactcc ttcaaggaag agctggacaa gtacttcaag aatcatacat ccccagatgt3481 ggatctgggc gacatttccg gcattaacgc ttctgtggtg aacattcaga aggaaattga3541 ccgcctgaat gaagtggcta agaatctgaa tgaatccctg attgacctgc aggaactggg3601 caagtatgag cagtatatta agtggccttg gtatgtgtgg ctgggcttca ttgctggact3661 gattgccatc gtgatggtga caatcctgct gtgttgcatg acctcctgtt gcagttgcct3721 gaagggcgct tgctcttgtg gatcttgctg caagtttgat gaggatgact ctgagccagt3781 gctgaagggc gtgaagctgc attacacagg gcccggcggc gactacaagg acgatgacga3841 caagtgatag atcgatgcat ggatccgttt aaaccgagct ccagctttgt tcccttaThe spike protein of SARS-Corona Virus在SWISS-PROT蛋白质序列：The spike protein of SARS-Corona Virus在PDB蛋白质结构序列：（3）文献信息的查找与管理有效地使用NCBI PubMed提供的各种主要功能，查询并下载相关课题或研究方向的论文文摘与文献全文。
中南大学《生物信息学》实验报告
实验报告
实验课程：生物信息学
学号：
姓名：
专业班级：
指导老师：
实验四蛋白质结构与功能预测
[实验目的]
掌握蛋白质一级、二级和三级结构分析的一些工具,了解与蛋白质功能分析相关的数据库,如：SwissProt蛋白质序列数据库、PDB结构数据库等。
[实验原理]
现有的蛋白质功能分析工具和平台都是根据已知的蛋白质结构进行诠释分析、总结结构规律建立参考数据库,并以此作为预测未知蛋白质结构和功能的依据。
[实验内容]
1、熟悉与蛋白质分析相关的数据库资源，如SwissProt蛋白质序列数据库、PDB
结构数据库、PROSITE
2、利用PredictProtein对蛋白质序列进行分析
3、利用swiss-model对蛋白质序列进行三维结构预测
[实验步骤]
1、首先我们选取几段蛋白质序列
序列的格式为FASTA格式，FASTA是一种基于文本用于表示核苷酸序列或氨基酸序列的格式。
在这种格式中碱基对或氨基酸用单个字母来编码，且允许在序列前添加序列名及注释，如下图所示。
然后我们将准备好的氨基酸序列复制到https:///
点击predictprotein等待几分钟即可得到相应的结果
下图为蛋白质的二级结构预测图
下图是关于这个蛋白质的基础组成和基本的蛋白质概述
然后我们将氨基酸序列复制到
/interactive
点击build model即可得到三维结构
三维结构为。
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水稻瘤矮病
发生与危害水稻瘤矮病于1976年在地区发现，局部县市危害严重，近年在两广陆续有此病危害的报告，且有逐年加重的趋势，我国地区曾大面积发生危害，近年在以南的一些县零星发生。
症状识别水稻瘤矮病是由电光叶蝉、黑尾叶蝉和二点黑尾叶蝉传播的一种病毒病。
病苗明显矮缩，叶色深绿，叶背和叶鞘长有淡黄绿色近球形小瘤状突起，有时沿叶脉连成长条，叶尖卷转，个别新叶的一边叶缘灰白坏死，形成2-3个缺刻。
病株根细弱，抽穗迟、细小、空粒多。
水稻瘤矮病感病植株
病原及发病条件为水稻瘤矮病毒 [Rice gall dwarf Virus (RGDV)]。
病毒粒体球状，直径65nm，由单一粒体组分和十二个片段的双链RNA组成。
此病可由电光叶蝉、二条黑尾叶蝉；二点黑尾叶蝉、黑尾叶蝉和马来亚黑尾叶蝉以持久性方式传播，也能通过二条黑尾叶蝉的卵传给下一代。
国以电光叶蝉和二点黑尾叶蝉为有效介体。
二点黑尾叶蝉亦可经卵传播。
防治方法：
1)治虫防病，力争将传毒媒介昆虫电光叶蝉、二条黑尾叶蝉；二点黑尾叶蝉、黑尾叶蝉和马来亚黑尾叶蝉消灭在传毒前。
杀虫药剂可用25%喹硫磷或40%乐果1000-1500倍稀释液，或菊酯类农药5000倍稀释液喷雾。
2)及早毁除病株，或踩入泥土，或集中烧毁，以防止蔓延。
3)如插后不久发病，还可立即补苗。
4)稻株大胎期用“九二0”纯品50000倍稀释液喷雾，使病株提早抽穗，可减轻为害。
5)每亩用10%叶蝉散可湿性粉剂200克；或每亩用25%速灭威可湿性粉剂150克；每亩用50%杀螟松乳油 + 40%稻温净乳油各50毫升均加水50千克喷雾
搜索对应的蛋白质序列
Proparam软件分析蛋白质理化性质
从分析结果可知：RGDV p8 各个氨基酸所占的比重，如上图。
分子质量为47422da，氨基酸数目为426，正负电荷残基总数30/30，分子式为C2126H3316O623S15，在M-1 cm-1单位在280海里的水里测量的消光系数为48610和48360，脂肪指数为92.68，组氨酸His (H)最少为0.5%，丝氨酸含量最多Ser (S) 9.9%。
疏水性分析：
氨基酸的疏水性=各种氨基酸的疏水性—甘氨酸的疏水性
疏水性氨基酸在蛋白质的部，由于其疏水性的像相互作用，在保持蛋白质三级结构的形成和稳定中起着重要的作用。
疏水性分析结果
由图可知在P8蛋白C端位置有一个典型的疏水区域。
Bioedit 分析结果
跨膜区域分析
膜蛋白是一类结构独特的蛋白质，执行着重要的细胞生物学功能。
蛋白质序列含有跨膜区，提示他可能作为膜受体起作用，也可能定位在膜上的锚定蛋白或离子通道蛋白。
对膜蛋
白的跨膜螺旋进行预测是生物信息学的重要应用。
对RGDV P8蛋白使用TMHMM的跨膜区域分析结果1 信号肽预测
从分析结果可以看出，剪切位点分值24，信号肽分值为3，综合剪切位点的分值4 Coil 区分析
卷曲螺旋主要是控制蛋白质寡聚化的元件，含有卷曲结构的蛋白质主要是一些转录因子通过分析发现，在P8蛋白在三种不同的窗口下尽然没有非常高的置信值，说明没有卷曲重复序列和七肽重复区。
亚细胞定位
1、通过分析可知最终预测的叶绿体转运肽，线粒体导肽，信号肽的其他类型的分值分别为0.178、0.066，0.148,0.660。
信号的定位可能是他们中的最高值。
2、“Loc”表示上面分值所预测的可能定位，C表示定位于叶绿体，可能是cTP;M表示定位于线粒体，可能是mTP；S表示分泌通路，即分泌到细胞周质，可能是SP；_表示除前面三处外的其他位置。
3、“RC”是可靠性级别，分为五级。
表示输出结果最高值与次高值之间的差异大小,具体五级如下： 1. Diff>0.800;2.
0.800>diff>0.600;3.0.600>diff>0.400;4.0.400>diff>0.200;0.200>diff.
4.TPlen的预测剪切位点的序列长度。
有结果可知目的蛋白P8的分泌途径为_型，定位在其他细胞器，预测剪切位点序列为0个氨基酸。
结构域的分析及motif的搜索
常见的结构域的5种类型：全平行结构域、反平型结构域、α＋β结构域、α／β结构域及其他结构域类型。
结构域是蛋白质的功能结构和进化单元，结构功能域分析对于蛋白质的结构的分类和预测由重要的作用。
结果解读：
综合上诉结果可知，RGDV p8蛋白的第1~426位之间是个高度保守的结构功能域——Phytoerto_P8，即Phytoerto_P8家族成员共有的典型结构域，该结构功能域由多个植物呼肠孤病毒属外层衣壳蛋白P8序列组成，具有结构分子活性。
Motif 搜索
蛋白质二级结构预测
预测结果如下：CCHHHHHHHHHHHHHHHHHEEECCCCCEEEEEHCCHHHHHHHHHHHEEHCCCECCCCCCCHHHHHHHHHHHHCCHHHHH HHECCCCCCCCCCCCCCCCCHHHHEECCCCCCCCHHHHHHHHCCCCCCCCCHHHHHHHHHHHHHCCCCCCCCCCCCHHH HHHCCCCCCCHHHHHHCCCCCHHHHCCCEEEECCCEEEEEECCCCCCCCCCEEEECCCCHHEEEECCEEEEEECCCCCE EEEEEEEEEECCCCCEEEEEECCCCCCCCCCCCCEEEEECCCCEEEEEEEECCCCEEEEEECCEEEEECCCCCEEEEEE EEECCCECCCCCHHHHHHHHHHHHHHCCHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHCCCCCCCCEEEECCHHHHHHHHHHHHHHCCC CCCHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHCCEECCC
其中C表示coil无规则卷曲，H表示heilx（α-螺旋），E表示extended（β—折叠）
蛋白质三级结构预测
同源建模
三级结构预结果
对三级结构的全局模式质量分析和局部模式质量分析，分析的结果。