生物信息学基础1a

合集下载

生物信息学 第一章 生物信息学概述 ppt课件

生物信息学 第一章 生物信息学概述  ppt课件
• 通过比较相似的蛋白质的核苷酸序列,如肌红蛋白和血红蛋白,可以发现 由于基因复制而产生的分子进化证据。
• 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
14
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
PPT课件
维持生命活 动的机器
15
• 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


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
PPT课件
17
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
18
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chapter(1).ppt

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。

生物信息学1PPT课件

生物信息学1PPT课件
Information technology
Biology
什么是生物信息学?(具体点)
生物信息学把用于存储和搜索数据的数 据库开发,与用于分析和确定大分子序列、 结构、表达模式和生化途径等生物数据集 之间的关系的统计工具和算法的开发结合 在一起。
生物信息学(总结)
数据库 算法与统计工具 分析与解释
1 Sanger Centre
1,6,9,10,13,20,22,X
850
2 WIBR
(Clones from Wash U)
3 Wash U
2,3,4,7,11,15,18,Y
900
4 JGI
5,16,19
250
5 Baylor
1,2,3,X
230
6 Riken
21,18,11q
160
7 IMB
8,21,X
Two men we have to mention
Francis Collins VS. J.Craig Venter
全自动测序仪加速了 …
看看关键的两条曲线
生物数据每14个月 double一次
Our Contribution to HGP
No
Center
Region
Size(Mb)
50
8 Genoscope
Most of 14
85
9 U. Wash (Olson)
10 Beijing
3p
30
11 GTC (Smith)
10
50
12 MPIMG
17,21,X
6.9
13 GBF
21, reg of 9
6
14 Stanford (Davis)

生物信息学1导论 PPT课件

生物信息学1导论 PPT课件

Bioinformatics: 科技界一颗耀眼 的新星
在BIOINFORMATICS 没有诞生之前, 一个新药的问世需 要十年时间,数亿美元的R&D,而BIOINFORMATICS已 将这个过程减少三分之二,R&D的费用也相应大大减少。 许多中小BIOTECH 公司也看到了BIOINFORMATICS 的 巨大作用和潜在的商机,纷纷投资BIOINFORMATICS 研 究项目。
实验生物学阶段 (19世纪中——20世纪中)
利用各种仪器工具,通过实 验过程探索生命活动的内在 规律
代表人物, 孟德尔 1866年,《植物杂交试验》
分子生物学阶段(20世纪中期以后)
代表人物, 沃森和克里克 DNA双螺旋模型 1962年,诺贝尔生理学奖
整个生物界是一个多层次的有序结构: 细胞 组织 器官 系统物信息学(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。
生物信息学的概念
生物信息学是多学科交叉产生的一门新兴学科
生物信息学的概念
生物信息学的诞生和发展
随着人类基因计划过程中出现的爆炸性增长的序列信息加 速了生物信息学的发展,促进了生物信息学这一门学科的 发展。
分子生物学和遗传学的文献积累从60年代中期的接近10万 篇迅速增长至60年代末期的20多万篇,即在3-4年间,翻了 一番。
此后,至80年代中期,上升至约30万篇,即平均每年增长 6-7千篇。
欧洲分子生物学实验室的EMBL数据库也于1982年开始服 务;
日本于1984年开始建立国家级的核酸数据库DDBJ,并于 1987年正式服务。

《生物信息学(A类)》课程教学大纲

《生物信息学(A类)》课程教学大纲
Materials) 其它
(More)
备注 (Notes)
本课程的考试,注重对学生综合运用所学知识解决问题能力的考核,考试 成绩包括三个方面:
(1)期末考试,占总成绩的60%。 (2)平时成绩,占总成绩的40%,包括上机实验,占25%;课堂报告+出勤, 占15%。 《生物信息学》,陈铭主编,第一主编非我校教师,科学出版社,2015年2月, 第二版,ISBN: 9787030432872,采用五届,非外文教材,十三五国家规划教材
生物化学,遗传学,分子生物学
张利达
课程网址

(Course Webpage)
《生物信息学》是一门面向生物学相关专业的选修课程,主要讲授生物信息学 的概念和方法,以及如何应用生物信息学手段解决生命科学问题。授课内容包 括生物信息学数据库、序列比对、基因预测、分子进化、生物网络建模、新一 代测序及应用等内容。在讲解基本原理同时,介绍相应的生物信息分析软件, *课程简介(Description) 并通过实例使大家熟悉如何使用这些软件来分析生物数据。此外,进一步通过 讲解具体的研究案例,使大家了解如何用生物信息学的方法及研究思路来解决 生命科学中的问题。本课程不仅为学生提供必要的基础理论知识的同时,重点 培养学生利用专业技能分析解决问题的能力,为学生从事与生物学相关专业技 术工作、科学研究工作等打下坚实的基础。
授课对象 (Audience)
授课语言 (Language of Instruction)
*开课院系 (School) 先修课程 (Prerequisite) 授课教师 (Instructor)
专业选修课
主要面向植物科学与技术专业本科生、也向动物科学、生物学等相关专业本科 生开放 中文
农业与生物学院

河北大学生物信息学基础课程第一章1

河北大学生物信息学基础课程第一章1

© 刘建国
河北大学
Liu@
后基因组时代
Genomes Gene Products
Structure & Function Pathways & Physiology
Populations& Evolution Ecosystems
33
© 刘建国
河北大学
Liu@
生物信息学与新药研制
生物分子序列比较工具 基因识别工具 生物分子结构预测工具 基因表达数据分析工具
22
© 刘建国
河北大学
Liu@
分子生物学的三大核心数据库
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 --中文蛋白质数据库HPDB (河北大学生命科学学院)
23
27
© 刘建国
河北大学
Liu@
关于生物信息学发展历程中的重要大事, 请参见下面两个网站的介绍:
/Education /BLASTinfo/milestones.html、 /bioinformatics/。
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法 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
28
© 刘建国
河北大学
Liu@
第三节 人类基因组计划和基因组信息学
1、人类基因组计划简介
人类基因组计划准备用15年时 间,投入30亿美元,完成人类全 部24条染色体的3×109脱氧核苷 酸对(bp)的序列测定,主要任务包 括作图(遗传图谱、物理图谱的建 立及转录图谱的绘制)、测序和基 因识别。其中还包括模式生物(如 大肠杆菌、酵母、线虫、小鼠等) 基因组的作图和测序,以及信息系 统的建立。作图和测序是基本的任 务,在此基础上解读和破译生物体 生老病死以及和疾病相关的遗传信 息

《生物信息学概论A》课件

《生物信息学概论A》课件

PART 06
生物信息学的未来发展与 挑战
新兴技术与应用领域
人工智能与机器学习
在生物信息学中应用人工智能和机器学习技术,实现对基因组、 蛋白质组等复杂数据的自动化分析和解读。
纳米技术与合成生物学
结合纳米技术,实现更精准的基因编辑、药物输送和疾病诊断。
临床信息学
利用生物信息学技术,实现精准医疗和个性化治疗,提高疾病诊断 和治疗的效果。
包括电泳、色谱等分离技术,可以将复杂的蛋白质混合物分离成单一组分。
蛋白质鉴定技术
主要依赖于质谱技术,通过将蛋白质消化成肽段,然后对这些肽段进行质谱分析,从而确定蛋白质的序列。
蛋白质组学在药物研发中的应用
疾病标记物寻找
通过比较正常和疾病状态下的蛋白质表达谱,可以发现与疾病相关 的标记物,用于疾病的早期诊断和治疗监测。
药物靶点发现
通过对蛋白质相互作用的研究,可以发现新的药物靶点,为新药研 发提供新的思路和方向。
药物作用机制研究
通过研究药物对蛋白质表达和功能的影响,可以深入了解药物的作用 机制,为药物优化提供依据。
PART 04
生物信息学数据库
数据库的种类与用途
基因组数据库
存储基因组序列数据,用于基因识别、基因定位和基因功能研究。
它涉及到多个领域,如分子生物学、 遗传学、系统生物学、进化生物学等 ,旨在揭示生物现象背后的数据规律 和机制。
生物信息学的发展历程
20世纪70年代
随着人类基因组计划的启动,生物信息学开始萌芽。
20世纪90年代
随着计算机技术和互联网的发展,生物信息学迅速发 展壮大。
21世纪初
随着大数据和人工智能技术的兴起,生物信息学进入 了一个新的发展阶段。

《生物信息学基础》课程教案

《生物信息学基础》课程教案

《生物信息学基础》课程教案生物信息学基础课程教案教案一:基本信息1. 课程名称:生物信息学基础2. 课程代码:BI50013. 学时:48学时4. 学分:3学分5. 适用专业:生物学、生物工程等相关专业教案二:课程目标本课程旨在培养学生对生物信息学的基本理论、方法和实践技能的掌握,包括生物数据库的应用、序列比对、基因预测、蛋白质结构预测等内容。

教案三:教学内容与进度安排本课程分为六个模块,每个模块包括理论讲解、案例分析和实践操作。

模块一:生物数据库的应用1. 理论讲解:介绍生物数据库的种类、分类和常用数据库的特点与应用。

2. 案例分析:分析生物数据库在基因组学、转录组学、蛋白质组学等领域的具体应用。

3. 实践操作:利用NCBI等数据库进行基本生物序列检索和分析。

模块二:序列比对1. 理论讲解:介绍序列比对的基本原理、常用算法和评估指标。

2. 案例分析:分析序列比对在物种关系分析、基因家族预测等方面的应用。

3. 实践操作:使用BLAST等工具进行序列比对和结果分析。

模块三:基因预测1. 理论讲解:讲解基因预测的原理和常用算法。

2. 案例分析:分析基因预测在基因组注释、新基因发现等方面的应用。

3. 实践操作:利用软件工具进行基因预测和基因结构分析。

模块四:蛋白质结构预测1. 理论讲解:介绍蛋白质结构预测的方法和限制。

2. 案例分析:分析蛋白质结构预测在药物研发、蛋白质功能预测等方面的应用。

3. 实践操作:利用蛋白质结构预测软件进行结构模拟和分析。

模块五:基因表达数据分析1. 理论讲解:介绍基因表达数据分析的基本方法和流程。

2. 案例分析:分析基因表达数据分析在差异基因筛选、通路富集分析等方面的应用。

3. 实践操作:利用R语言等工具进行基因表达数据分析和结果可视化。

模块六:生物信息学实践与展望1. 生物信息学实践:学生根据自己的兴趣和专业方向选择一个具体的生物信息学项目进行实践。

2. 展望与讨论:展望生物信息学在生命科学、健康医学等领域的前景和挑战,并进行深入讨论。

生物信息学-第一章

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。

生物信息学基础系列(一)生物信息学简介

生物信息学基础系列(一)生物信息学简介

生物信息学简介生物信息学是什么?生物信息学是一门交叉学科,它包含了生物信息的获取、加工、储存、分配、分析、解释在内的所有方面,它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义[李霞教授主编的《生物信息学》]。

广义生物信息学是研究整个生命过程的相关信息;狭义生物信息学是研究生物大分子(主要是核酸和蛋白质)所包含的生物信息,有时候也称为分子生物信息学生物信息学发展前基因组时代•1956年,生物信息学概念诞生;•1970年,Hogeweg使用了bioinformatics一词;•1982年,GeneBank数据库建立;•1986年,Swiss-Prot数据库建立;基因组时代•1990年,人类基因组计划启动;•1995年,第一个细菌基因组测序完成;•1996年,第一个真核生物基因组测序完成(面包酵母);•1998年,第一个多细胞生物测序完成(秀丽线虫);•2002年,人类基因组单体型图计划启动(HapMap);后基因组时代•蛋白组;•转录组;•代谢组;•比较基因组;•结构基因组;•功能基因组•……生物信息学研究内容生物分子数据的收集与管理数据库搜索及序列比较基因组序列分析基因表达数据分析与处理蛋白结构预测非编码RNA研究表观遗传学研究☐遗传定律•分离定律;•自由组合定律;•连锁交换定律。

☐DNA分子结构:A-T,C-G,双螺旋,键能等☐基因结构:•原核生物:启动区、5’UTR、编码区、3’UTR、终止区;•真核生物:增强子、启动区、5’UTR、外显子、内含子、3’UTR、终止区☐中心法则☐密码子表☐蛋白质结构与功能☐PCR技术☐测序技术☐……☆参数统计正态分布泊松分布贝叶斯统计马尔可夫模型(隐马尔科夫模型)统计学检验方法(U检验、T检验、卡方检验、贝叶斯检验等)……☆非参数统计如果所研究的随机变量是独立的,但是是非正态的,并且无法通过一定手段改善数据或者构造成已知数据分布,那么可以使用非参数检验手段。

生物信息学基础知识

生物信息学基础知识

生物信息学基础知识生物信息学是一门交叉学科,将计算机科学与生物学相结合,致力于利用计算机技术和统计学方法分析、理解和解释生物学数据。

本文将介绍生物信息学的基础知识,包括DNA、RNA、蛋白质序列、基因组、生物数据库和生物信息学工具等内容。

一、DNA和RNADNA和RNA是生物体内两种关键的生物分子。

DNA(脱氧核糖核酸)是遗传信息的载体,它由四种碱基(腺嘌呤、胸腺嘧啶、鸟嘌呤和胞嘧啶)组成。

RNA(核糖核酸)则在基因表达中发挥重要作用,它的碱基组成与DNA类似,但是胸腺嘧啶被尿嘧啶取代。

二、蛋白质序列蛋白质是生物体内重要的功能分子,其序列决定了其结构和功能。

蛋白质序列由氨基酸组成,氨基酸的种类决定了蛋白质的性质。

生物信息学通过分析蛋白质序列,可以预测其结构和功能,为生物学研究提供重要参考。

三、基因组基因组是生物体内所有基因的集合。

生物信息学通过基因组测序技术,可以获取生物体的全部基因序列。

基因组的解析和比较有助于研究基因的进化、功能和调控,以及人类遗传病的研究。

四、生物数据库生物数据库是存储生物学数据的重要工具。

其中包括基因序列、蛋白质序列、基因组序列、蛋白质结构等数据。

常用的生物数据库有GenBank、UniProt、ENSEMBL等。

生物信息学家通过访问这些数据库,可以获取所需的生物学数据,并进行进一步的分析和研究。

五、生物信息学工具生物信息学工具是进行生物学数据分析的软件和算法。

常用的生物信息学工具有BLAST、ClustalW、EMBOSS等。

这些工具可以用于基因序列比对、蛋白质结构预测、基因表达分析等。

生物信息学家通过运用这些工具,可以从大量的生物学数据中提取有用信息,并进行生物学研究。

结语生物信息学的基础知识对于理解和解释生物学数据具有重要意义。

通过对DNA、RNA、蛋白质序列、基因组、生物数据库和生物信息学工具的学习,我们能够更好地利用计算机技术和统计学方法来研究生物学问题。

希望本文对你了解生物信息学提供一些帮助,并激发你进一步学习和探索的兴趣。

生物信息学基础

生物信息学基础

生物分子信息复杂
生物分子信息之间存在着密切的联系
前基因组时代的“钓鱼”和后基因组时代的“捞鱼”
二、生物信息学发展简史及主要研究内容
生物信息学的发展历史
生物科学和 技术的 发展 人类基因组 计划的 推动
生物信息学 基本思想的产生
生物信息学 的迅速发展
二十世纪 50年代
二十世纪 80-90年代
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法 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
DNA测序技术
Sanger 法测序原理
Principles of DNA Sequencing
DNA fragment Amp Primer
PBR322
Tet Ori Denature with heat to produce ssDNA Klenow + ddNTP + dNTP + primers
迄今为止,已有一万多种蛋白质的空间结构以不同的 分辨率被测定。 基于cDNA序列测序所建立起来的EST数据库其纪录已 达数百万条。 在这些数据基础上派生、整理出来的数据库已达500余 个。 这一切构成了一个生物学数据的海洋。打一个比方来 说明这些数据的规模。有人估计,人类(包括已经去世 的和仍然在世的)所说过的话的信息总量约为5唉字节 (1唉字节等于1018字节)。而如今生物学数据信息总 量已接近甚至超过此数量级。
测序反应
电泳检测--377

生物信息学的基础知识解读

生物信息学的基础知识解读

生物信息学的基础知识解读随着生物技术的快速发展,生物信息学逐渐成为重要的领域之一。

生物信息学是介于生物学和信息学之间的一门交叉学科,旨在应用计算机和信息科学的技术解决生物学中的问题。

生物信息学既有理论研究,也有实践应用。

生物信息学的方法生物信息学的方法主要有序列分析和结构分析两种。

1. 序列分析序列分析是生物信息学最基本的方法之一,其研究的对象是生物分子(DNA、RNA、蛋白质)的序列。

这种方法可以帮助我们理解基因功能、生物进化、药物研发等问题。

而常用的序列分析工具包括BLAST、ClustalW、EMBOSS等。

BLAST全称为基本局部比对搜索工具,是用来搜索生物学数据库中所含序列的软件,其搜索的核心是序列比对算法。

通过比对不同序列的相似性,我们可以发现它们之间的功能和结构上的联系。

BLAST是目前应用最广泛的序列比对工具之一,可以对蛋白质和核酸序列进行比对。

ClustalW是一种常用的多序列比对软件,它可以把多个序列根据其生物意义进行比对,从而找出这些序列之间的一些共性。

同样的,多序列比对可以帮助我们发现序列之间拓扑结构的异同。

EMBOSS是基于Linux系统下的集成软件包,包含了DNA、RNA、蛋白质等序列分析的众多工具。

EMBOSS可以进行多种序列分析任务,包括序列比对、数据格式转换、制图等,是生物信息学研究不可或缺的工具。

2. 结构分析除了序列分析,结构分析也是重要的生物信息学方法。

结构分析主要研究生物分子的三维结构,包括蛋白质、核酸以及其他小分子的结构研究。

相较于序列分析,结构分析更加耗费时间和计算资源,但也更能够解答结构与功能之间的联系。

常用的结构分析软件主要有PyMOL、Discovery Studio、Crystallography and NMR System等。

PyMOL是常用的分子可视化软件,它可以绘制蛋白质结构以及蛋白质与其它分子之间的空间关系。

通过PyMOL,我们可以更直观地理解蛋白质的三维结构和功能。

生物信息学基础

生物信息学基础
8.初步设计本地化的的生物信息学分析软件.
生物信息的收集与管理
• 生物信息学主要研究的信息载体
– DNA/RNA分子 – 蛋白质分子
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
维持生命活 动的机器
子克隆(in silico cloning);
寻找一个新的蛋白质序列(如双向电泳得到的)是否已有核酸 序列,是否可以克隆。
基因表达数据分析与处理
基因芯片
应用: 测序、表达谱分析、基 因表达差异分析
• 生物信息学和基因芯片
促进
生物信息学
丰富
基因芯片
提取什么信息 如何提取信息 如何处理和利用信息
确定芯片检测目标 芯片设计 数据管理与分析
• 随着实验数据和可利用信息急剧增加,信息的管理和 分析成为基因组计划的一项重要的工作
1、信息的整合 2、信息的储存 3、信息的比较 4、信息的分析 5、信息的分解
基因组学 功能基因组学
引 言
这些过程都需要生物信息学的帮助!
人类基因组计划带来了……??? 生物信息学


生物信息学的应用–医学
• 新药物设计 • 基因芯片疾病快速诊断 • 流行病学研究:SARS • 人类基因组计划 • 寄生虫基因组计划
核酸 核酸序列搜索逐一核酸数据库中 的序列
蛋白质 蛋白质序列搜索逐一蛋白质数据 库中的序列
蛋白质 核酸序列翻译成蛋白质序列后和 蛋白质数据库中的序列逐一搜索。
核酸 蛋白质序列和核酸数据库中的核 酸序列翻译后的蛋白质序列逐一 比对。

生物信息学基础

生物信息学基础

生物信息学基础生物信息学是将计算机科学、统计学和生物学相结合的一门学科,广泛应用于生物学研究、基因组学、蛋白质学和系统生物学等领域。

生物信息学的发展使得科学家们能够更好地理解生物系统的复杂性,并挖掘其中蕴藏的宝贵信息。

本文将介绍生物信息学的基础知识和应用。

一、DNA序列分析DNA是生物体中储存遗传信息的重要分子,对于理解生物的基因组结构和功能非常重要。

生物信息学利用计算方法分析DNA序列,探索其中的潜在信息。

这种分析方法包括序列比对、DNA重复序列分析和编码区识别等。

1. 序列比对序列比对是将两个或多个DNA序列进行比较,找出其相似性和差异性的过程。

基于序列比对,科学家们可以确定DNA片段在不同物种中的保守性,推断不同物种之间的亲缘关系,以及预测基因的功能和结构。

2. DNA重复序列分析DNA中存在大量的重复序列,这些序列对于生物体的进化和基因调控起着重要作用。

生物信息学能够识别和分析DNA中的重复序列,帮助科学家们了解重复序列的来源、进化过程和功能。

3. 编码区识别通过生物信息学方法,科学家们可以预测DNA序列中的编码区,即基因。

编码区识别是从DNA序列中确定哪些区域含有起始密码子和终止密码子的过程。

这对于研究基因功能和预测基因产物至关重要。

二、蛋白质序列和结构分析蛋白质是生物体中起着关键作用的分子,了解蛋白质的序列和结构对于解析其功能和相互作用非常重要。

生物信息学可应用于蛋白质序列分析和蛋白质结构预测。

1. 蛋白质序列分析蛋白质序列分析主要包括多序列比对、保守位点预测和功能域预测等。

通过比对多个相关蛋白质序列,科学家们可以发现共有的保守位点,推测其在蛋白质结构和功能中的重要性。

此外,通过预测功能域,可以了解蛋白质在分子水平上的具体功能。

2. 蛋白质结构预测蛋白质结构预测是通过计算方法推断蛋白质的三维结构。

由于实验方法限制,只有少部分蛋白质的结构被决定,而蛋白质结构与功能密切相关。

生物信息学中的蛋白质结构预测方法可以帮助科学家们获取更多蛋白质结构信息,推测蛋白质的功能和相互作用。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
电信工程学院
2007-1-6 19
电信工程学院
2007-1-6
20
5
第五章 基因组
¾ DNA序列数据库及其种类 ¾ 特定基因组资源 ¾ DNA序列分析(书上第五章) ¾ 基因结构与DNA序列(书上第五章) ¾ DNA序列分析方法(书上第五章) ¾ EST数据库分析(书上第五章) ¾ 第六章 双序列比对(书上第六章)
电信工程学院
2007-1-6
27
电信工程学院
2007-1-6
28
7
第九章数据库搜索实例
¾ 一次数据库搜索实例 ¾ 二次数据库搜索实例
Hidden Markov Models (cont.)
•HMMs used to model protein families are profile HMMs with three different types of hidden states: Match (M), delete (D) and insertion (I) states (Krogh et al. JMB 1996) •The observations (visible symbols) are the amino acids
¾ Tails evolved independently in the ancestors of frogs and humans ¾ Presence of a tail Æ no useful conclusions
第八章 二次数据库搜索(书上第八章)
¾ 二次数据库搜索 ¾ 二次数据库内容 ¾ 正则表达式 ¾ 蛋白质序列指纹图谱(PRINTS) ¾ 蛋白质序列模块(BLOCKS) ¾ 序列谱(Profiles) ¾ 隐马尔可夫模型(HMM)
Use dynamic programming ‘in a band’ for all regions with initn scores better than some threshold: opt score.
电信工程学院
2007-1-6
25
电信工程学院
2007-1-6
26
Homoplasy: The formation of tails
电信工程学院
2007-1-6
5
电信工程学院
2007-1-6
6
第二章 信息网络
¾ Internet and WWW.(World、Wide、Web) ¾ TCP/IP 传输控制协议和网际协议简介
相关机构网址及信息查询
¾ 欧洲分子生物学网络组织(European Molecular Biology Network , EMBnet), 至98年, 共26个国家节点,8个专业节 点. ¾ 欧洲分子生物信息学研究所(European Molecular Bioinformatics Institute, EBI) 维护EMBL核酸数据库. ¾ 国际遗传工程和生物技术中心(International Centre for genetic Engineering and Biotechnology, ICGEB)维护蛋 白质结构域数据库SBASE,等等. ¾ 美国国家生物技术信息中心(National Centre for Biotechnology Information, NCBI) Entrenz 数据库查询 系统 /
电信工程学院
2007-1-6 23
第六章 双序列比对(书上第六章)
¾ PAM & BlUSUM 方法 ¾ 整体相似性和局部相似性 ¾ Blast &am7-1-6
24
6
The algorithms, in brief —
BLAST:
Two word hits on the same diagonal above some similarity threshold triggers ungapped extension until the score isn’t improved enough above another threshold: the HSP. Initiate gapped extensions using dynamic programming for those HSP’s above a third threshold up to the point where the score starts to drop below a fourth threshold: yields alignment.
电信工程学院
2007-1-6
17
电信工程学院
2007-1-6
18
第五章 基因组
¾ DNA序列数据库及其种类 ¾ 特定基因组资源 ¾ DNA序列分析(书上第五章) ¾ 基因结构与DNA序列(书上第五章) ¾ DNA序列分析方法(书上第五章) ¾ EST数据库分析(书上第五章)
The action of a restriction enzyme, EcoRI Note: EcoRI gives a ‘sticky’ end
第七章 多序列比对(书上第七章)
¾ 多序列比对 ¾ 多序列比对数据库
Find all ungapped exact word hits; maximize the ten best continuous regions’ scores: init1.
FastA:
Combine nonoverlapping init regions on different diagonals: initn.
TIGR
¾ TIGR ( The Institute for Genomic Reseach) ¾ HGI ( Human Gene Index) >40 basics >95% determinate basics
电信工程学院
2007-1-6
21
电信工程学院
2007-1-6
22
BLOSUM Matricies
电信工程学院
2007-1-6
3
电信工程学院
2007-1-6
4
1
第一章概述 Final grade
¾ Final exam (60%):
Multiple choice questions Open questions
¾ 生物信息学定义、研究方向。 ¾ 生物信息学的主要基本概念
¾ Home assignment (40%)
¾ 生物信息数据库来源 ¾ 生物信息数据库及其种类 ¾ 生物信息学序列数据库 ¾ 复合序列数据库 ¾ 序列模式数据库 ¾ 蛋白质结构分类数据库
Methods for family analysis
Single motif methods
Fuzzy regex (eMOTIF) Exact regex (PROSITE)
2
FTP站点
¾ ¾ 端口: 22 ¾ 用户名:biol ¾ 密码:6666
Course Layout
¾ Sixteen lessons – Sixteen weeks. ¾ Lecture, exercise, discussion. ¾ Exercises. ¾ Books and additional material. ¾ Missing lessons or exercises. ¾ Consultation hour.
电信工程学院
2007-1-6
15
电信工程学院
2007-1-6
16
4
第五章 基因组(书上第四章)
¾ DNA序列数据库及其种类 ¾ 特定基因组资源 ¾ DNA序列分析(书上第五章) ¾ 基因结构与DNA序列(书上第五章) ¾ DNA序列分析方法(书上第五章) ¾ EST数据库分析(书上第五章)
Central Dogma of Molecular Biology
教材
生物信息学基础
《生物信息学概论》 T K Attwood, D J Parry-Smith 著 罗静初 译
参考书
张陆勇
lyzhang@ or zh_luyong@
《生物信息学基础》 孙啸 陆祖宏 谢建明 编著
电信工程学院
2007-1-6
1
电信工程学院
2007-1-6
EEG POTS Vision positioning
WBAN
Hearing ECG Blood Pressure Toxins
Network
glucose Cellular DNA protein
Implants
WLAN
电信工程学院
2007-1-6 33
电信工程学院
2007-1-6
34
Ants Colony in nature
Full domain alignment methods
Profiles (PROFILE LIBRARY) HMMs (Pfam)
Multiple motif methods
电信工程学院
2007-1-6 13
Identity matrices (PRINTS) Weight matrices (Blocks) 电信工程学院
电信工程学院
2007-1-6
7
电信工程学院
2007-1-6
8
2
第三章 生物学基础知识
¾ 细胞的概念 ¾ 蛋白质的结构和功能 ¾ 遗传信息载体-DNA ¾ 分子生物学法则 ¾ 基因组结构 ¾ 基因表达调控 ¾ 生物大分子结构的测定 ¾ 分子生物学工具
电信工程学院
2007-1-6 9
细胞、染色体、DNA、Gene、Protein
¾ BLOSUM 90 - prepared from BLOCKS sequences with >90% sequence ID best for short alignments with high similarity ¾ BLOSUM 62 - prepared from BLOCKS sequences with >62% sequence ID best for general alignment (default) ¾ BLOSUM 30 - prepared from BLOCKS sequences with >30% sequence ID best for detecting weak local alignments
相关文档
最新文档