电子科大生物信息学重点
生物信息学复习重点
生物信息学是一门交叉学科, 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、计算机科学和生物学等的各种工具来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。
生物信息学宗旨在揭示基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律。
从生物分子获得和挖掘深层次生物学知识。
人类基因组计划(HGP：获得遗传图、物理图、序列图、转录图；终极目标：阐明人类基因组全部DNA序列；识别基因；建立储存这些信息的数据库；开发数据分析工具；研究HGP实施所带来的伦理、法律和社会问题。
其中我国承担了人类3 号染色体短臂。
记录：一个数据库记录一般由两部分组成：原始序列数据和描述这些数据生物学信息的注释。
冗余：在一个数据库存在着多个相同的项，如两个或者更多的记录中有一个相同序列Fasta 格式开始于一个标识符：">" ，然后是一行描述。
GenBank格式：每个基因描述可有多个描述行，包含一行以LOUCU开头描述行，基因序列以ORIGN开头，以/结尾。
EMBL入口标识符ID，序列开始标识符SQ结束是/。
数据库的特点：①数据库是可以检索的，即具有检索功能；②数据库应该是定时更新的，即不断有新版内容发布；③数据库是交叉引用的，特别是在互联网时代，数据库应该通过超链接与其他数据库相连。
EST序列：表达序列标签对cDNA文库测序得到的，是转录的DNA序列。
STS序列：序列标签位点染色体上位置已定的、核苷酸序列已知的、且在基因组中只有一份拷贝的DNA短片断,(200bp —500bp)。
STS序列标签位点是基因组上定位明确、作为界标并能通过PCR扩增被唯一操作的短的、单拷贝DNA序列，用于产生作图位点。
GSS序列：基因组概览测序基因组DNA克隆的一次性部分测序得到的序列。
HTG序列：高通量基因组序列三大数据库：NCBI(GenBank)：美国生物技术中心，建立了一系列生物信息数据和各种服务。
生物信息学B复习要点
生物信息学B复习要点(总6页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--知识点：1.生物信息学：生物信息学是一门（交叉）学科，它包含了生物信息的获取、处理、存储、分发、分析和解释在内的所有方面。
他综合的应用（数学）、（计算机科学）和（生物学）的各种工具，来阐明和理解大量数据中包含的生物学意义。
2. 人类基因组计划 :（human genome project,HGP）是一个国际合作项目，由美国/德国/法国/英国/日本和中国科学家共同参与。
其旨在测定组成人类染色体（指单倍体）中所包含的30亿个核苷酸序列的碱基组成，从而绘制人类基因组图谱，辨识并呈现其上的所有基因及其序列，进而破译人类遗传信息。
人类基因组计划是人类为了解自身的奥秘所迈出的重要一步，是继曼哈顿原子弹计划和阿波罗登月计划之后，人类科学史上的又一个伟大工程。
3. 一级数据库数据库：直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释。
包括：基因组数据库，序列数据库（核酸和蛋白质）以及结构数据库。
4. 二级数据库：在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来，是对生物学知识和信息的进一步的整理。
5．公共序列数据库：1988 年3个数据库达成协议，组成合作联合体。
它们每天交换信息，并对数据库 DNA 序列记录的统一标准达成一致。
每个机构负责收集来自不同地理分布的数据（EMBL 负责欧洲， GenBank 负责美洲， DDBJ负责亚洲等），将所有信息汇总在一起，共同享有并向世界开放，故这 3 个数据库又被称为公共序列数据库。
6．主要核酸序列数据库: GenBank、EMBL、 DDBJ7．主要蛋白质序列数据库：Swissprot, PIR8. 蛋白质结构分类数据库包括：SCOP和CATH。
格式，又称Pearson 格式。
特点：最常用、最简单的序列注释格式命名规则：(理解即可)1、以大于号“>"起始2、标题行（ a single-line description) 位于文件的第一行，（中英均可）3、序列行随后，序列行中不允许有空间，每行文字不超过80个字符4、组成序列信息字符串的符号应为IUB/IUPAC（International Union Of Pure And Applied Chemistry）核苷酸或氨基酸的符号5、核苷酸字符大小写均可，氨基酸字符应大写6、"-"单个连字符表示一个空位“gap”7、序列中不允许有数字、不明确的核苷酸用N表示，氨基酸用X表示8、氨基酸序列中“*”表示终止9、常保存为.txt文档GBFF序列格式：是GenBank 数据库的基本信息单位，是最为广泛的生物信息学序列格式之一。
生物信息学期末考试重点
1、生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播,分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科.它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。
2、数据库(Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。
数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
3、表达序列标签从一个随机选择的cDNA 克隆进行5'端和3’端单一次测序获得的短的cDNA 部分序列，代表一个完整基因的一小部分，在数据库中其长度一般从20 到7000bp 不等,平均长度为360 ±120bp。
EST 来源于一定环境下一个组织总mRNA 所构建的cDNA 文库，因此EST也能说明该组织中各基因的表达水平。
4、开放阅读框是基因序列中的一段无终止序列打断的碱基序列，可编码相应的蛋白.ORF识别包括检测六个阅读框架并决定哪一个包含以启动子和终止子为界限的DNA序列而其内部不包含启动子或终止子,符合这些条件的序列有可能对应一个真正的单一的基因产物。
ORF的识别是证明一个新的DNA序列为特定的蛋白质编码基因的部分或全部的先决条件。
5、蛋白质的一级结构在每种蛋白质中氨基酸按照一定的数目和组成进行排列，并进一步折叠成特定的空间结构前者我们称为蛋白质的一级结构，也叫初级结构或基本结构。
蛋白质一级结构是理解蛋白质结构、作用机制以及与其同源蛋白质生理功能的必要基础.6、基因识别是生物信息学的一个重要分支，使用生物学实验或计算机等手段识别DNA序列上的具有生物学特征的片段。
生物信息学重点
⽣物信息学重点⼀、名解1.⽣物信息学：（狭义）专指应⽤信息技术储存和分析基因组测序所产⽣的分⼦序列及其相关数据的学科；（⼴义）指⽣命科学与数学、计算机科学和信息科学等交汇融合所形成的⼀门交叉学科。
2.⼈类基因组测序计划：3基因组学：以基因组分析为⼿段，研究基因组的结构组成、时序表达模式和功能，并提供有关⽣物物种及其细胞功能的进化信息。
p1504基因组：是指⼀个⽣物体、细胞器或病毒的整套基因。
p1505.⽐较基因组学：是指基因组学与⽣物信息学的⼀个重要分⽀。
通过模式⽣物基因组之间或模式⽣物基因组与⼈类基因组之间的⽐较与鉴别，可以为研究⽣物进化和分离⼈类遗传病的候选基因以及预测新的基因功能提供依据。
p1666功能基因组：表达⼀定功能的全部基因所组成的DNA序列，包括编码基因和调控基因。
功能基因组学：利⽤结构基因组学研究所得的各种来源的信息，建⽴与发展各种技术和实验模型来测定基因及基因组⾮编码序列的⽣物学功能。
7蛋⽩质组：是指⼀个基因组中各个基因编码产⽣的蛋⽩质的总体，即⼀个基因组的全部蛋⽩产物及其表达情况。
p1798蛋⽩质组学：指应⽤各种技术⼿段来研究蛋⽩质组的⼀门新兴科学，其⽬的是从整体的⾓度分析细胞内动态变化的蛋⽩质组成成分、表达⽔平与修饰状态，了解蛋⽩质之间的相互作⽤与联系，揭⽰蛋⽩质功能与细胞⽣命活动规律。
9功能蛋⽩质组学：（功能蛋⽩质组，即细胞在⼀定阶段或与某⼀⽣理现象相关的所有蛋⽩）。
10序列对位排列：通过插⼊间隔的⽅法使不同长度的序列对齐，达到长度⼀致。
11 基因组作图：是确定界标或基因在构成基因组的每条染⾊体上的位置，以及同条染⾊体上各个界标或基因之间的相对距离。
p15512 后基因组时代：其标志是⼤规模基因组分析、蛋⽩质组分析以及各种数据的⽐较和整合。
p3⼆填空题1⽣物信息学的发展⼤致经历了3个阶段，分别为前基因组时代、基因组时代、后基因组时代。
p22后基因组时代的标志性⼯作是（基因组分析）（蛋⽩质组分析）以及（各种数据的⽐较和整合）p33前基因组时代的标志性⼯作是⽣物数据库的建⽴、检索⼯具的开发以及DNA和蛋⽩质的序列分析p2 4基因组时代的标志性⼯作是（基因寻找和识别）（⽹络数据库系统的建⽴）以及（交互界⾯的开发）p2 5 ⼈类基因组计划的⽬标是完成四张图，分别是（遗传图谱）（物理图谱）（序列图谱）和（基因图谱）5 HGP由六个国家完成，我国完成了HGP的（1%，即３号染⾊体上3000万个碱基）的测序⼯作。
生物信息学研究的重点及未来展望
生物信息学研究的重点及未来展望生物信息学是近年来快速发展的学科之一，它将计算机技术应用于生物学领域，为生物学研究提供了一个新的角度和方法。
生物信息学可用于研究生物信息的收集、分析、存储、传输和管理，为生物学家提供了有效而全面的工具。
本文将探讨生物信息学研究的重点和未来展望。
一、生物信息学的研究重点（1）基因组学基因组学研究生物的基因组结构和基因组数据的分析。
基因组学的目标是确定细胞、病理学和进化基因组的组成、顺序和互作模式。
生物信息学在基因组学中的应用有：基于DNA序列比对的各种数据分析、预测和注释工具的设计和运用，如基因寻找、基因结构预测、基因重编码、引物设计、遗传计图制图等。
还可研究生物基因组中的单核苷酸多态性和单基因突变等。
（2）蛋白质组学蛋白质组学研究蛋白质的产生、表达、修饰、定位、互作和功能。
蛋白质质谱学技术是蛋白质组学的关键技术，可用于确定蛋白质种类和含量、识别蛋白质质量、分析蛋白质结构和特性等。
生物信息学在蛋白质组学中的应用主要包括：蛋白质序列识别、结构预测、动态域注释、基础蛋白质互作和复合物分析等。
（3）结构生物学结构生物学研究蛋白质、核酸和复合物的分子结构和功能，提供在药物研发中的重要信息。
生物信息学在结构生物学中的应用包括：蛋白质结构预测和模拟、基于结构的药物设计、3D可视化等。
（4）生物信息系统生物信息系统研究通过整合信息和数据流的不同来源，为生物学家提供生成、存储、共享和管理生物信息的新方法，并把这些信息加以整合以研究生物系统的疾病和功能等。
生物信息学在生物信息系统中的应用有：数据挖掘、数据标准化、数据库设计、数据流转和系统分析等。
（5）表观遗传学表观遗传学研究基因表达的调控及其与环境的相互作用，特别是生命特征及其遗传素材在发育生物中的表现。
生物信息学在表观遗传学中的应用有：基因组和表观基因组学的平台操作、分析和可视化工具的开发和布署等。
（6）系统生物学系统生物学是一种以整体、动态和系统的方式来研究生物学的学科，它致力于深入研究基因、蛋白质和代谢通路等生物大分子的互作和网络调控。
生物信息学期末考试重点总结
第一章DNA、RNA和蛋白质序列信息资源生物信息学的概念：专指应用信息技术储存和分析基因组测序所产生的分子序列及其相关数据，也称分子生物信息学。
三大核酸序列数据库GenBank(NCBI)美国国家生物技术信息中心，EMBL欧洲分子生物学实验，DDBJ日本DNA序列资料库序列信息通常用FASTA和GenBank两种格式显示第二章双序列比对数据库查询：指对序列、结构以及各种二次数据库中的注释信息进行关键词匹配。
数据库搜索：通过特定相似性比对算法，找出核酸或蛋白质序列数据库中与检测序列具有一定程度相似性的序列。
区别：数据库搜索专门针对核酸和蛋白质序列数据库而言，其搜索对象不是数据库的注释信息，而是序列信息。
检测序列：新测定的，希望通过数据库搜索确定其性质或功能的序列目标序列：通过数据库搜索得到的和检测序列具有一定相似性的序列同源性的意义：具有共同祖先。
两个物种中有两个性状满足下列任一条件，就可称为同源性状：（1）它们与这些物种的祖先类群中所发现的某个性状相同（2）（2）它们是具有祖先一后裔的不同性状同源（homology）-具有共同的祖先同源序列：共同祖先趋异进化形成垂直同源（ortholog）种系形成过程中起源于一个共同祖先的不同种系中的DNA或蛋白质序列水平同源（paralog）由序列复制事件产生的相似（similarity）用来描述检测和目标序列之间相同DNA/蛋白质序列占比高低。
同源序列一般是相似的，但相似序列不一定是同源的。
相似性：大于50%可认为是同源性序列，小于20%无法确定同源性目的：通过数据库搜索，推测该未知序列可能属于哪个基因家族，具有哪些生物学功能。
可能找到已知三维结构的同源蛋白质而推测其可能的空间结构。
在序列数据库中对查询序列进行同源性比对.整体比对：从全长序列出发（分子系统学）局部比对：序列部分区域相似性（分子结构与功能性研究）数据库搜索的基础是序列的相似性比对，即双序列比对(pairwise alignment)。
生物信息学重点
1.生物信息学？答：(大致地)计算机对生物信息的处理(多数人认为,面窄)计算分子生物学(computational molecular biology)(宽松地)甚至包括医疗成像、图像分析、遗传算法、人工智能、神经网络…(经典)用计算机储存、比较、提取、分析、预言、模拟生物分子的组成与结构。
主要应用(core)是序列分析(新)比较基因组学、功能基因组学、蛋白质组学、结构基因组学。
2. 生命科学发展到什么阶段,起什么作用？答：大量实验数据积累阶段；为生物领域热点课题的研究（如：脑科学和神经科学研究、基因组与细胞的研究、生物大分子的结构与功能研究等）提供理论和数据支持！3. 生物信息学的发展阶段，研究方法，在什么方面应用？答：前基因组时代、基因组时代、后基因组时代；建立生物数据库→搜索数据库→序列分析→统计分析，运用算法、构建数学模型或使用多学科算法；基因组层次分析：如序列 功能、蛋白质、进化研究。
基因芯片：如DNA 芯片(DNA chip),蛋白质芯片的动态数据分析。
药物开发：如寻找药靶、药物分子结构、系统药物开发。
经济价值：生物风险公司。
药物、生物制品、相关试剂、器材。
4. 计算机基础、Linux特点、几种语言特点。
答：包括基础知识、程序语言、算法、数据库、计算机网络;Linux特点：免费，安全，高速，核心小；C/C++/C#：程序员使用得最多的语言，强大、高速(适于作核心程序编写)、库函数极为丰富、操作灵活、无所不能、历史悠久，BLAST等许多著名的生物信息学程序是C编码，难学、难用，编译型语言(产生二进制代码;直接执行产生的二进制代码)。
Perl：字符串操作功能强大、容错型好、可与C语言联合使用、易使用、易开发网络应用，不易图形化，解释型语言(解释器直接执行代码)，本身由C编写。
Python：在生物信息学中广泛应用、扩展性好(可与C、Java等混合使用)、数据类型丰富、极易使用、可充分体验高速编程的快感、多平台，速度较慢、适于作外围程序编写，解释型语言，本身由C编写。
生物信息学重点tg
《生物信息学》复习要点红色表示为重点内容, 考试的比重较大.第一章生物信息学引论生物信息学；生物信息指哪些？contig；大规模测序的基本策略；功能基因组学；生物信息学的应用有哪些？什么事件大大促进了生物信息学的发展？（HGP）；生物信息学中最重要的贡献是什么（序列比对算法）？基因组测序完成的主要物种（如人，水稻，大肠杆菌，酵母，拟南芥，果蝇等）；我国自主产权的基因组测序有哪些?人类基因组计划的主要任务.第二章生物信息学的生物学基础碱性氨基酸和酸性氨基酸的种类；蛋白质二级结构有哪些？核苷酸序列中N表示什么？遗传密码的基本特征是什么？真核生物基因的一般结构？转录本；启动子(promoter)；EST；cDNA；内含子；外显子；UTR；TATA-box；ORF；起始密码子；终止密码子； poly(A)加尾信号；TSS；中心法则；真核生物基因表达的调控水平有哪些？*第三章生物数据库资源及其应用三大核酸数据库有哪些？蛋白质序列数据库有哪些？蛋白质结构数据库有哪些？掌握文献的PubMED检索规则；掌握核酸/蛋白质记录的检索规则；UniGene；GEO;创建最早使用最广泛的蛋白质数据库是什么？(SWISSPROT和PIR)；*第四章序列分析相似性；一致性；保守突变；同源性；序列比较的基本操作是什么？序列比较的方法有哪些？序列比较的矩阵作图法；最长公共子序列；空位罚分；打分矩阵；BLAST的全称；BLAST比对结果中图形颜色的意义以及score和E-value的含义；FASTA格式；BLAST几种工具的含义及其用途；nr数据库；EST数据库；检索某个基因序列的方法；如何通过生物信息学方法确定TSS？判断1个基因(EST)表达部位或特性的生物信息学方法有哪些?*第五章系统发生分析系统发生树；趋同进化；无根树；有根树；直系同源与旁系同源；系统发生树的构建方法种类；非加权组平均法原理；最大简约法原理；信息位点；Bootstrap；掌握非加权组平均法的构建方法；用ClustalX和MEGA软件构建进化树的流程是什么？第六章基因表达数据分析基因芯片聚类分析图中红色和绿色代表的含义*第八章电子克隆技术电子克隆（in silico cloning）；电子克隆的基本思路；电子克隆的操作步骤；电子克隆的条件是什么？判断1个基因5'端是否完整的方法； Kozak规则是什么？内含子的剪切规则？(GU..AG)其他:1)要了解BLAST的一般步骤和意义;2)了解序列分析的基本内容和意义;3)上机操作中涉及的重要网站和程序名称等（不需要记得网址）。
生物信息学知识点总结分章
生物信息学知识点总结分章第一章：生物信息学概述生物信息学是一门综合性学科，结合计算机科学、数学、统计学和生物学的知识，主要研究生物系统的结构、功能和演化等方面的问题。
生物信息学的发展可以追溯到20世纪70年代，随着基因组学、蛋白质组学和生物技术的发展，生物信息学逐渐成为生物学研究的重要工具。
生物信息学的主要研究内容包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学、系统生物学等。
生物信息学方法主要包括序列分析、结构分析、功能预测和系统分析等。
第二章：生物数据库生物数据库是生物信息学研究的重要基础，主要用于存储、管理和共享生物学数据。
生物数据库包括基因组数据库、蛋白质数据库、代谢数据库、生物通路数据库等。
常用的生物数据库有GenBank、EMBL、DDBJ等基因组数据库，Swiss-Prot、TrEMBL、PDB等蛋白质数据库，KEGG、MetaCyc等代谢数据库，Reactome、KeggPathway等生物通路数据库等。
生物数据库的建设和维护需要大量的人力和物力，目前国际上已建立了众多生物数据库，为生物信息学研究提供了丰富的数据资源。
第三章：序列分析序列分析是生物信息学研究的重要内容，主要应用于DNA、RNA、蛋白质序列的比对、搜索和分析。
常用的序列分析工具包括BLAST、FASTA、ClustalW等，这些工具可以帮助研究人员快速比对和分析生物序列数据，从而挖掘出序列的相似性、保守性和功能等信息。
序列分析在基因组学、蛋白质组学和系统生物学等领域发挥着重要作用，是生物信息学研究的基础工具之一。
第四章：结构分析结构分析是生物信息学研究的另一个重要内容，主要应用于蛋白质、核酸等生物分子的三维结构预测、模拟和分析。
常用的结构分析工具包括Swiss-Model、Modeller、Phyre2等，这些工具可以帮助研究人员预测蛋白质或核酸的三维结构，分析结构的稳定性、功能和相互作用等特性。
结构分析在蛋白质结构与功能研究、蛋白质药物设计等方面发挥着重要作用，为生物信息学研究提供了重要的技术支持。
生物信息学复习重点
生物信息学就是一门交叉学科, 包含了生物信息得获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内得所有方面, 它综合运用数学、计算机科学与生物学等得各种工具来阐明与理解大量数据所包含得生物学意义。
生物信息学宗旨在揭示基因组信息结构得复杂性及遗传语言得根本规律。
从生物分子获得与挖掘深层次生物学知识。
人类基因组计划（HGP）：获得遗传图、物理图、序列图、转录图；终极目标：阐明人类基因组全部DNA序列；识别基因；建立储存这些信息得数据库；开发数据分析工具；研究HGP实施所带来得伦理、法律与社会问题。
其中我国承担了人类3号染色体短臂。
记录：一个数据库记录一般由两部分组成：原始序列数据与描述这些数据生物学信息得注释。
冗余：在一个数据库存在着多个相同得项，如两个或者更多得记录中有一个相同序列Fasta格式开始于一个标识符：">"，然后就是一行描述。
GenBank格式：每个基因描述可有多个描述行，包含一行以LOUCUS开头描述行，基因序列以ORIGN开头，以//结尾。
EMBL：入口标识符ID，序列开始标识符SQ，结束就是//。
数据库得特点：①数据库就是可以检索得，即具有检索功能；②数据库应该就是定时更新得，即不断有新版内容发布；③数据库就是交叉引用得，特别就是在互联网时代，数据库应该通过超链接与其她数据库相连。
EST序列：表达序列标签对cDNA文库测序得到得，就是转录得DNA序列。
STS序列：序列标签位点染色体上位置已定得、核苷酸序列已知得、且在基因组中只有一份拷贝得DNA短片断,(200bp－500bp)。
STS序列标签位点就是基因组上定位明确、作为界标并能通过PCR扩增被唯一操作得短得、单拷贝DNA 序列，用于产生作图位点。
GSS序列：基因组概览测序基因组DNA克隆得一次性部分测序得到得序列。
HTG序列：高通量基因组序列三大数据库：NCBI(GenBank)：美国生物技术中心，建立了一系列生物信息数据与各种服务。
生物信息学重点
一、名词解释分子进化中性学说１９６８，木村资生提出，认为多数或绝大多数突变都是中性的，即无所谓有利或不利，因此对于这些中性突变不会发生自然选择与适者生存的情况。
生物的进化主要是中性突变在自然群体中进行随机的“遗传漂变”的结果，而与选择无关。
相似性不同染色体之间的相似程度同源性两个核酸分子的核苷酸序列或两个蛋白质分子的氨基酸序列的相似程度外显子断裂基因中的编码序列。
成熟mRNA上保留下的编码序列，蛋白质生物合成过程中表达为蛋白质。
内含子断裂基因的非编码区，可被转录到前体ＲＮＡ，在mRNA加工过程中被剪切掉，成熟mRNA上无内含子编码序列，无法表达为蛋白质。
基于距离构建系统发育树首先获得分类群间的进化距离度量，再依据距离度量来重建一颗系统发育树，并使得该树能最好的反应已知序列之间的距离最大简约法根据离散型性状{包括形态学性状和分子序列（DNA，蛋白质等）}的变异程度，构建生物的系统发育树，并分析生物物种之间的演化关系。
最大似然法（ML）是完全基于统计的方法，以一个特定的替代模型分析一组序列数据，使所得的每一个拓扑结构的似然值均为最大，筛选出最大似然值的拓扑结构为最终树EST expressed sequence tags，表达序列标签,指从不同组织来源的cDNA序列。
SNP Single Nucleotide Polymorphisms，单核苷酸的多态性二、选择1、ＲＮＡ不含的碱基T2、生物性息学数据库检索６个ｌａｓｔ，五个程序，何时用3、ＤＮＡ．ＲＮＡ连接方式、方向性、是否重复、ＲＮＡ易被水解？磷酸二酯键都5′→3′------ RNA更易水解RNA是单链，DNA是双链，DNA水解时需要解旋，解链成单链，破坏维持它稳定的键能就需要更大的能量，所以RNA更易水解。
4、DNA 双螺旋模型，碱基配对，立体结构、两链反向平行AT GC5、α螺旋H链的形成蛋白质（主）二级结构，多肽链主链围绕中心轴呈有规律的螺旋式上升，每3.6 个氨基酸残基螺旋上升一圈，向上平移0.54nm，故螺距为0.54nm，两个氨基酸残基之间的距离为0.15nm。
目前生物信息学主要研究内容
目前生物信息学主要研究内容生物信息学是一门涉及生物科学、计算机科学和数学等多学科交叉的学科，其主要研究内容涵盖了基因组学、蛋白质组学、生物信息数据库建设、分子进化研究、基因表达谱研究、转录组学研究、代谢组学研究、生物芯片技术以及生物信息学算法研究等多个方面。
1.基因组学研究基因组学研究是生物信息学的重要研究内容之一，主要涉及对生物体基因组的测序、分析和解读。
通过对基因组的深入研究，我们可以了解生物体的遗传特征、物种进化的规律以及人类疾病的发病机制等。
2.蛋白质组学研究蛋白质组学研究是生物信息学的另一重要研究内容，主要涉及对生物体蛋白质组的分离、鉴定和解析。
通过对蛋白质组的深入研究，我们可以了解生物体的生理和病理过程，为疾病的诊断和治疗提供新的思路和方法。
3.生物信息数据库建设生物信息数据库建设是生物信息学的重要基础之一，主要包括对基因组学和蛋白质组学等数据的收集、存储、管理和分析。
通过建立完善的生物信息数据库，我们可以实现对海量数据的快速查询和高效分析，为科学研究提供有力的数据支持。
4.分子进化研究分子进化研究是生物信息学的重要研究内容之一，主要涉及对生物体分子进化的历程和机制的研究。
通过对分子进化的深入研究，我们可以了解物种进化的规律和生命演化的历程，为生物多样性的保护和利用提供理论支持。
5.基因表达谱研究基因表达谱研究是生物信息学的重要研究内容之一，主要涉及对生物体基因表达水平的定量和定性分析。
通过对基因表达谱的深入研究，我们可以了解生物体在不同生理和病理条件下的基因表达情况，为疾病的诊断和治疗提供新的线索和靶点。
6.转录组学研究转录组学研究是生物信息学的另一重要研究内容，主要涉及对生物体转录组的测序、分析和解读。
通过对转录组学的深入研究，我们可以了解生物体在特定生理或病理条件下的转录组变化情况，为疾病的诊断和治疗提供新的思路和方法。
7.代谢组学研究代谢组学研究是生物信息学的另一重要研究内容，主要涉及对生物体代谢产物的定量和定性分析。
生物信息学考试重点
1.生物信息学：生物信息学包含了生物信息的获取、处理、分析、和解释等在内的一门交叉学科；它综合运用了数学、计算机学和生物学的各种工具来进行研究；目的在于阐明大量生物学数据所包含的生物学意义。
2.BLAST 直译：基本局部排比搜索工具意译：基于局部序列排比的常用数据库搜索工具含义：蛋白质和核酸序列数据库搜索软件系统及相关数据库3.PSI-BLAST：是一种迭代的搜索方法，可以提高BLAST和FASTA的相似序列发现率。
4.一致序列：这些序列是指把多序列联配的信息压缩至单条序列，主要的缺点是除了在特定位置最常见的残基之外，它们不能表示任何概率信息。
5.HMM隐马尔可夫模型：是蛋白质结构域家族序列的一种严格的统计模型，包括序列的匹配，插入和缺失状态，并根据每种状态的概率分布和状态间的相互转换来生成蛋白质序列。
6.信息位点：由位点产生的突变数目把其中的一课树与其他树区分开的位点。
7.非信息位点：对于最大简约法来说没有意义的点。
8.标度树：分支长度与相邻节点对的差异程度成正比的树。
9.非标度树：只表示亲缘关系无差异程度信息。
10.有根树：单一的节点能指派为共同的祖先，从祖先节点只有唯一的路径历经进化到达其他任何节点。
11.无根树：只表明节点间的关系，无进化发生方向的信息，通过引入外群或外部参考物种，可以在无根树中指派根节点。
12.注释：指从原始序列数据中获得有用的生物学信息。
这主要是指在基因组DNA中寻找基因和其他功能元件（结构注释），并给出这些序列的功能（功能注释）。
13.聚类分析：一种通过将相似的数据划分到特定的组中以简化大规模数据集的方法。
14.ESI电喷雾离子化：一种适合大分子如蛋白质离子化没有明显降解的质谱技术。
样品溶解后从高电压控制下的细针中喷出，形成的带电荷微小液滴从一个小孔直接进入质谱仪的真空室中，在其钟被一股惰性气体干燥形成气态离子，这些气态离子从分析仪向探测器加速（飞行）。
15.机制辅助的激光解析/离子化（MAIDI）：这一技术通过质谱产生离子，这适合于没有降解的大蛋白质的分析。
生物信息学复习资料
生物信息学复习资料生物信息学是一门融合了生物学、计算机科学、数学和统计学等多个学科的交叉领域。
它的出现和发展为我们理解生命的奥秘提供了强大的工具和方法。
以下是对生物信息学的一些关键知识点的复习。
一、生物信息学的定义和范畴生物信息学主要是研究如何获取、处理、存储、分析和解释生物数据的学科。
这些数据包括但不限于基因组序列、蛋白质结构、基因表达数据等。
它的应用范围广泛，涵盖了从基础生物学研究到临床诊断和药物研发等多个领域。
二、生物数据的获取（一）测序技术现代测序技术的发展使得我们能够快速而准确地获取大量的生物序列信息。
第一代测序技术如 Sanger 测序法，虽然准确性高，但成本较高、通量较低。
而新一代测序技术如 Illumina 测序、Ion Torrent 测序等，则大大提高了测序的通量和速度，降低了成本，但在准确性上可能略有不足。
（二）基因芯片技术基因芯片可以同时检测成千上万个基因的表达水平，为研究基因表达模式和调控机制提供了重要的数据。
（三）蛋白质组学技术质谱技术是蛋白质组学研究中的重要手段，能够鉴定蛋白质的种类和修饰状态。
三、生物数据的存储和管理面对海量的生物数据，高效的数据存储和管理至关重要。
常用的数据库包括 GenBank、UniProt、PDB 等。
这些数据库采用了特定的数据格式和管理系统，以确保数据的完整性、准确性和可访问性。
四、生物数据的分析方法（一）序列比对序列比对是生物信息学中最基本的分析方法之一，用于比较两个或多个生物序列的相似性。
常见的比对算法包括全局比对（如NeedlemanWunsch 算法）和局部比对（如 SmithWaterman 算法）。
（二）基因预测通过对基因组序列的分析来预测基因的位置和结构。
常用的方法有基于同源性的预测、基于信号特征的预测等。
（三）蛋白质结构预测包括从头预测法和基于同源建模的方法。
从头预测法基于物理化学原理来构建蛋白质的三维结构，而同源建模法则利用已知结构的同源蛋白质来推测目标蛋白质的结构。
生物信息学重点
名词解释：1、基因组：生物有机体的单倍体细胞中所有DNA,包括核中的染色体DNA和线粒体、叶绿体等亚细胞器中的DNA。
2、蛋白质组：指一个基因组所表达的全部蛋白质。
3、信号肽：新合成多肽链中用于指导蛋白质的跨膜转移（定位）的N-末端的氨基酸序列（有时不一定在N端）。
4、启动子：一段特定的直接与RNA聚合酶及其转录因子相结合，决定基因转录起始与否的DNA序列。
同源序列一般是相似的，相似序列不一定是同源的5、引物：（primer）指一段较短的单链RNA或DNA，它能与DNA的一条链配对提供游离的3’-OH末端以作为DNA聚合酶合成脱氧核苷酸链的起始点。
6、直向同源、垂直同源：（Orthologous ）描述在不同物种中来自于共同祖先的基因。
Orthologous基因可能有相同的功能，也可能没有。
7、GenBank：是美国国家生物技术信息中心管理的核酸序列数据库，汇集并注释了所有公开的核酸序列。
8、ORF：一组连续的含有三联密码子的能够被翻译成为多肽链的DNA序列。
它由起始密码子开始，到终止密码子结束。
9、CDS：是编码一段蛋白产物的序列。
10、BLAST：是一个基于局部比对的序列相似性搜索工具。
11、EST：（表达序列标签）就是cDNA的一个片段，即一个基因编码序列的一小段。
12、PDB：（蛋白质结构数据库）是美国国家实验室创建并管理的收录生物大分子晶体结构的数据库。
13、Homology：（同源性）14、Similarity：（相似性）15、Orthologous：（直向同源、垂直同源）描述在不同物种中来自于共同祖先的基因。
Orthologous基因可能有相同的功能，也可能没有。
16、Entrez：是NCBI网站的数据库查询系统，它集成了文献数据库、核酸序列数据库、结构数据库、基因图谱数据库，是有效利用NCBI数据库资源的工具。
17、EMBL：是欧洲分子生物学实验室创建的核酸序列数据库。
18、DDBJ：日本国立遗传研究所创建的核酸序列数据库。
生物信息学复习资料
生物信息学复习资料一、名词解释(31个)1.生物信息学:广义：应用信息科学的方法和技术，研究生物体系和生物过程中信息的存贮、信息的内涵和信息的传递，研究和分析生物体细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程中的各种生物信息，或者也可以说成是生命科学中的信息科学。
狭义：应用信息科学的理论、方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据。
2.二级数据库：对原始生物分子数据进行整理、分类的结果，是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的。
3.多序列比对：研究的是多个序列的共性。
序列的多重比对可用来搜索基因组序列的功能区域，也可用于研究一组蛋白质之间的进化关系。
4.系统发育分析：是研究物种进化和系统分类的一种方法，其常用一种类似树状分支的图形来概括各种（类）生物之间的亲缘关系，这种树状分支的图形称为系统发育树。
5.直系同源：如果由于进化压力来维持特定模体的话，模体中的组成蛋白应该是进化保守的并且在其他物种中具有直系同源性。
指的是不同物种之间的同源性，例如蛋白质的同源性，DNA序列的同源性。
（来自百度）6.旁系（并系）同源：是那些在一定物种中的来源于基因复制的蛋白，可能会进化出新的与原来有关的功能。
用来描述在同一物种内由于基因复制而分离的同源基因。
（来自百度）7.FASTA序列格式：将一个DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的核苷酸或氨基酸字符串。
8.开放阅读框（ORF）：是结构基因的正常核苷酸序列，从起始密码子到终止密码子的阅读框可编码完整的多肽链，其间不存在使翻译中断的终止密码子。
（来自百度）9.结构域：大分子蛋白质的三级结构常可分割成一个或数个球状或纤维状的区域，折叠得较为紧密，各行其功能，称为结构域。
10.空位罚分：序列比对分析时为了反映核酸或氨基酸的插入或缺失等而插入空位并进行罚分，以控制空位插入的合理性。
（来自百度）11.表达序列标签：通过从cDNA文库中随机挑选的克隆进行测序所获得的部分cDNA的3’或5’端序列。
生物信息学重点
生物信息学重点1 生物信息学概念：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。
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。
2 生物信息学数据库分类：一次数据库;二次数据库序列数据库：DNA序列和蛋白质序列；结构数据库：蛋白质结构；基因组数据库：人类基因组以及其他动物基因组。
二次数据库比一次多一个文献数据库（专家库）3序列数据库：NCBI EMBL DDBJ检索系统：Entrze检索系统：NCBISRS检索系统：EMBL、DDBJ数据格式：GenbankEMBL }---------------fasta格式DDBJ4 EBI欧洲生物信息研究所SIB是瑞士的5 Uniprot 特点•高质量•更新速度快•与其他数据库联系密切•使用快捷方便•分析工具齐全6 结构数据库PDB数据库：1971年建立于美国布鲁海克海文国家实验室。
该数据库中收集了通过X射线衍射和核磁共振（NMR）试验测定的蛋白质结构的精确坐标数据。
这种数据即蛋白质中的原子坐标是蛋白质结构的最细致的层次。
该数据库的管理者是结构生物信息学合作研究组织（Research Collaboration for Structural Bioinformatics，RCSB ）MMDB:分子模型数据库—一个关于三维生物分子结构的数据库，结构来自于X-ray 晶体衍射和NMR 色谱分析7 基因组结构数据库：NCBI UCSC ensemble8 1986年1月29 日, 里根总统签署了一项声明,宣布1986年为美国国立医学图书馆150 周年纪念年。
9 Pubmed: MEDLINE PreMEDLINE Publisher supplied citationsPubMed的特点•自动词语匹配•链接点多，部分在网上免费获得全文•也可以直接定购原文10 MeSH是Medical Subject Headings的缩略词，即医学主题词，是用规范化的医学术语来描述生物医学概念。
生物信息学重点
1.计算二联体频率2.保守性计算二、论述1.生物信息学与大数据的区别与联系生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集，处理，存储，传播，分析和解释等各方面的一门学科，它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。
其研究重点主要体现在基因组学（Genomics）和蛋白质组学（Proteomics）两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
生物信息的数据和互联网的大数据其实很不一样, 生物信息的数据主要是深，互联网的大数据主要是广。
互联网上的大数据是一种样本量很大，但是对于每个样本要分析的内容是非常明确的，而且可行度很高，后续随便做点统计应该就可以了，主要是计算量大。
生物信息的数据就不一样了，通常来说样本量不大，就几个个体或者几十几百个，然后数据非常复杂，可能有基因组，表达组，变异数据等很多（而且数据不怎么可靠！），然后生物信息的研究会尝试从中发现一些规律或者找到关键的基因或者位点之类的。
总之就是分析方法和分析内容都和传统大数据的分析不一样。
2.生物信息学大数据在生物学上的应用生物信息学作为一门最具发展前途的新兴学科，它综合运用了计算机技术、生物技术和信息技术进行科学研究，目的在于揭示大量而复杂的生物数据所包含的生物学意义，近年来生物信息学在生物技术、生物医学、农业、食品等研究领域发挥了重要作用。
生物信息学在生物技术领域主要涉及微生物基因图谱、文库的构建、序列的分析、基因组的功能注释、菌种目录、病毒资源库、病原微生物数据库的建设及相关软件的应用以及生物技术平台服务等。
生物信息学主要的发展方向是基于数据库与知识库的知识与规律的发现$新型基因的发现、功能预测方法及程序的开发等。
电子科大生物信息学重点
一：简答：研究内容：⏹数据管理层面上：开发、设计一系列相关的工具，能够方便有效的获取、管理以及使用各种类型的数据和信息。
⏹算法开发层面上：开发新的算法及统计学的方法来揭示大规模数据之间的联系。
⏹研究对象层面上：分析和解释各种类型的生物学数据，包括核酸、氨基酸序列、蛋白质功能结构域以及蛋白质三级结构等。
二十世纪五十年代，为储备期二十世纪六十至七十年代，为萌芽期。
二十世纪八十年代，为形成期。
1990s，高速发展期二：界（kingdom）门（phylum）纲（class）目（order）科（family）属（genus）种（species）四大“模式生物”：酵母、线虫、果蝇、小鼠大肠杆菌：460万bp,秀丽线虫9.7Mbp,果蝇 1.8亿bp 拟南芥 1.0×108bp 小鼠30亿水稻4．3亿bp （要记住那个比那个大/小？）四种：小分子：单糖、双糖，脂肪酸，核苷酸，氨基酸蛋白质的空间结构一级结构(primary structure)多肽链中氨基酸数目、种类和线性排列顺序二级结构(secondary structure)氢键形成α-螺旋(α -helix)链间形成β-折叠(β-sheet)三级结构(tertiary structure)肽链进一步沿多方向盘绕成紧密的近似球状结构四级结构(quaternary structure)具有特定构象的肽链进一步结合，并在空间相互作用1870年，F. Miescher从脓细胞的核中分离，由于呈酸性，故命名为核酸。
中心法则开始：DNA——RNA三-1、检索方法：（1）追溯法：通过已知文献后附有的参考文献中提供的线索来查找文献。
（2）常用法：利用各种检索工具来查找文献。
（3）循环法：是将常用法和追溯法交替使用的一种综合文献检索方法。
（4）浏览法：是从本专业期刊或其它类型的原始文献中直接查阅文献资料。
3、检索过程：●（1）分析研究课题●（2）制定检索策略●（3）查找文献线索●（4）获得原始文献1.PubMed的特性⏹PubMed is NCBI gateway to MEDLINE⏹收录了70多个国家4600多种主要生物医学期刊的摘要和部分全文。
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一：简答：研究内容：⏹数据管理层面上：开发、设计一系列相关的工具，能够方便有效的获取、管理以及使用各种类型的数据和信息。
⏹算法开发层面上：开发新的算法及统计学的方法来揭示大规模数据之间的联系。
⏹研究对象层面上：分析和解释各种类型的生物学数据，包括核酸、氨基酸序列、蛋白质功能结构域以及蛋白质三级结构等。
二十世纪五十年代，为储备期二十世纪六十至七十年代，为萌芽期。
二十世纪八十年代，为形成期。
1990s，高速发展期二：界（kingdom）门（phylum）纲（class）目（order）科（family）属（genus）种（species）四大“模式生物”：酵母、线虫、果蝇、小鼠大肠杆菌：460万bp,秀丽线虫9.7Mbp,果蝇 1.8亿bp 拟南芥 1.0×108bp 小鼠30亿水稻4．3亿bp （要记住那个比那个大/小？）四种：小分子：单糖、双糖，脂肪酸，核苷酸，氨基酸蛋白质的空间结构一级结构(primary structure)多肽链中氨基酸数目、种类和线性排列顺序二级结构(secondary structure)氢键形成α-螺旋(α -helix)链间形成β-折叠(β-sheet)三级结构(tertiary structure)肽链进一步沿多方向盘绕成紧密的近似球状结构四级结构(quaternary structure)具有特定构象的肽链进一步结合，并在空间相互作用1870年，F. Miescher从脓细胞的核中分离，由于呈酸性，故命名为核酸。
中心法则开始：DNA——RNA三-1、检索方法：（1）追溯法：通过已知文献后附有的参考文献中提供的线索来查找文献。
（2）常用法：利用各种检索工具来查找文献。
（3）循环法：是将常用法和追溯法交替使用的一种综合文献检索方法。
（4）浏览法：是从本专业期刊或其它类型的原始文献中直接查阅文献资料。
3、检索过程：●（1）分析研究课题●（2）制定检索策略●（3）查找文献线索●（4）获得原始文献1.PubMed的特性⏹PubMed is NCBI gateway to MEDLINE⏹收录了70多个国家4600多种主要生物医学期刊的摘要和部分全文。
⏹最早的文献可追溯至20世纪50年代。
最新的文献几乎就在此时此刻。
⏹部分出版商通过PubMed提供文献的全文（链接），而这些全文中有些是可以免费登录的。
据统计，NCBI目前共有130多种期刊约10万篇的免费全文。
1. 鸟枪法（Shot-gun sequencing）方法：借助物理或化学的手段将整个基因组随机打断成一定大小的片段进行测序，再根据序列间的重叠关系进行计算机排序与组装，确定它们在基因组中的位置。
适用范围：主要用于重复序列少、相对简单的原核生物基因组的测序工作。
不适用于分析较大的、更复杂的基因组。
优点：速度快、简单易行、成本低缺点：序列的拼接组装比较困难，尤其是在重复序列多的区域难度更大。
受文库随机性和测序覆盖度的影响，某些区域间会有较大的空洞（GAP）。
由于缺少基因组的物理图谱，有些序列难以定位，成为游离片段。
2. 克隆重叠群法(clone contig sequencing)方法：先将染色体打成比较大的片段(几十-几百Kb)，利用分子标记将这些大片段排成重叠的克隆群，分别测序后拼装。
需要绘制物理图谱，以鸟枪法为基础。
适用范围：较大的、更复杂的基因组。
Short-gun Clone contig不需背景信息构建克隆群(遗传、物理图谱)时间短需要几年的时间得到的是草图(Draft) 得到精细图谱原核基因组较大的基因组成本低成本高四、数据提交-单机版软件：Sequin是独立的程序，由NCBI（美国国家生物情报中心）开发，用来向三大核酸数据库GenBank，EMBL，DDBJ查询与提交序列数据。
核酸数据库分级：在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上，针对不同的研究内容和需要，对生物学知识和信息的进一步整理得到的数据库。
二级数据库的形式：大多以web界面为基础，具有文字信息、表格、图形、图表等方式显示数据库内容；一级数据库与二级数据库之间并无明确的界限。
五主要的blast程序T表示翻译；n表示核酸；p表示蛋白；x表示交叉点阵分析：•寻找序列间可能的性状对位排列•寻找蛋白质、DNA序列中正向或反向重复•预测RNA中自补区域•优点：可以找到两个序列间所有可能的残基匹配•简单、易懂•直观、整体性强点阵法的序列比对：寻找两条序列的最佳比对，实际上就是寻找在矩阵标记图中找非重叠平行斜线最长的组合。
最短路经问题:算法求解:从起点到终点逐层计算简答：系统发育树的构建步骤1、特征数据选取：基因、个体、群体或物种的信息常用的方法：多序列比对2、构建距离数据或相似性数据：涉及的则是成对基因、个体、群体或物种的信息。
3、选择建树方法以及替代模型：目前主要有三种：距离法、最大简约法、最大似然法4、构建进化树：拓扑结构的判别（从大量的拓扑结构中搜寻、判别）5、进化树评估：与实际进化的比较七：序列预测，常用的检验指标1. 灵敏度(Sensitivity, Sn): 对于真实的数据，能够预测成“真”的比例是多少；2. 特异性(Specificity, Sp):对于阴性的数据，能够预测成“假”的比例是多少；3. 准确性(Accuracy, Ac):对于整个数据集(包括阳性和阴性数据)，预测总共的准确比例是多少；4. 马修相关系数(Mathew correlation coefficient, MCC):当阳性数据的数量与阴性数据的数量差别较大时，能够更为公平的反映预测能力，值域[-1,1];1. 样本/检验数据：阳性数据(P)，阴性数据(N);a. 阳性数据(P)：真实的，被实验所证实的数据；b. 阴性数据(N)：被实验所证明为无功能的数据；2. 对于预测结果的评测，定义：a. 真阳性(TP): 阳性数据中被预测为阳性的数据；b. 假阳性(FP): 阴性数据中被预测为阳性的数据；c. 真阴性(TN): 阴性数据中被预测为阴性的数据；d. 假阴性(FN): 阳性数据中被预测为阴性的数据作业：碱基：为什么是四个碱基？为什么是三联体编码？为什么密码表是这样排列的？1.在16种可以配对形成DNA的核苷碱基中，为何只有A、T、G、C组成了生物体的基因组字母表？研究人员一直认为这是因为最初生命形成的原始环境中就只有这4种碱基。
但爱尔兰都柏林的Trinity学院的Dónall Mac却认为，这4种碱基的选择是最小化错误策略的具体表现.2.三个碱基成为一组决定一个氨基酸。
（举个例子：鸟嘌呤－胞嘧啶－胞嘧啶这三个碱基组成的信息叫'甘氨酸'的氨基酸放在那个位置的指令。
）当把四个碱基（鸟嘌呤、胞嘧啶、腺嘧啶、胸腺嘧啶）做成由三个碱基组成的碱基对时，则能够组成的碱基对总共有4×4×4=64种。
即能够指令64种氨基酸。
我们身体的氨基酸总共有二十多种，这说明由三个碱基组成的碱基对可充分地向人体所有氨基酸作出指令。
3.互不相同的四个碱基，即四块不同的"砖"三个合成一组，由一组找出一个氨基酸，数百个氨基酸连接，才能形成一个蛋白质。
蛋白质是氨基酸以碱基互补配对方式连接成的物质。
我们体内有二十多种氨基酸，正是藉着这二十多种氨基酸的组合，地球上的所有动物和植物的模样和性质都有些不同，即使同样的人，长像和体质也不同。
二十个氨基酸合成一个特定蛋白质的概率是多少。
假设17个氨基酸，按着不同的方式排列，能排多少种呢？17×16×15×……3×2×1＝？超过355兆种。
那么形成其中一种方式的概率为355兆分之一。
基因组：人与人为什么长的不一样？那些“垃圾”DNA 为什么会留下来？人类是怎样进化来的？人与鼠的基因组差别很小，但为什么物种间差异这样大？1.因为每个人的遗传基因不相同，并且在DNA复制转录的过程中还会发生基因突变，而且每个人生活环境不同，这些也会影响基因的表达，所以人和人长得不一样。
2、那些“垃圾”基因在不同的环境下表达效果不同。
也有有利的表达方式。
3.人类是由猿猴进化而来。
4、基因的选择性表达可能导致无中间的差异，因为人类社会和鼠的社会方式不同，这会影响基因的表达蛋白质：相同的氨基酸序列有相同的结构吗？每个氨基酸在蛋白质中的贡献都是相同的吗？蛋白质算不算遗传物质呢？为什么蛋白质在生物学中是这样的重要？蛋白质是怎样运动的呢？1、相同的氨基酸序列有相同得结构，也有不同的结构。
空间各异性导致了表达不一样。
2、不同，不同的蛋白质每个氨基酸所占比例不同，氨基酸贡献也都不一样。
R基一般不同。
3、遗传物质主要指DNA和RNA，但对朊病毒来说，蛋白质是其遗传物质。
4、蛋白质是基因体现的直接物质，蛋白质是生命活动的主要承担者。
5、胞呑和胞吐网络：现在的数学方法能解决多少网络问题？表型与蛋白的关系是怎样的？每个人蛋白基本相同，为什么表型却不一样？1、数学贯彻在各个行业，网络的运行都需要数学来维持。
2、蛋白相同表型不一定相同，表型相同，蛋白结构不一定相同。
3、影响表型的因素很多。
蛋白质的空间结构，组合方式，以及外界环境不同，所以表型不一样。