生物信息学概论第三章替换模式
第一课生物信息学概论
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生物信息学当前的主要研究任务
生物信息学研究都有其特定的、不断创新 的方法学。以系统优化、软件并行化和数 据处理技术为主体的海量生物学数据处理 体系的建立将基于新的思路和设想。
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生物信息学的特点
它是一门基于数据积累，尤其是原始数据 积累的科学。数据的获取是生物信息学发 展的保障和本源。生物信息学研究首先也 是基于实验数据的生产、管理和分析。因 此，生物信息领域的首要特点是生物学基 本数据收集的规模化，数据处理的程序化， 数据分析的专门化。
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生物信息学当前的主要研究任务
蛋白质组学：
（1）蛋白质组图像数据处理，蛋白及其修饰鉴定
（2）构建蛋白质数据库，相关软件的开发和应用； （3）蛋白质结构、功能预测； （4）蛋白质连锁图。
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生物信息学当前的主要研究任务
代谢组学：新陈代谢是由错综复杂的生化 代谢途径所构成的动态网络组成。要揭示 代谢的本质是一个长期的目标。但是，我 们可以从现有数据出发建立主要或特定代 谢途径的模型，如影响人类健康的常见代 谢疾病等。
ACGT
生物信息学基本概念
早在1956年，在美国田纳西州盖特林堡召开的首次 “生物学中的信息理论研讨会”上，便产生了生物信 息 学的概念。1987年，林华安博士正式把这一学科命名 为“生物信息学”（Bioinformatics）。被尊称为 “生物 信息学之父”。 生物信息学（Bioinformatics）： (1)生物信息学包含了生物信息的获取、处理、储存、 分析和解释等在内一门交叉学科， (2)它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工 具进行研究， (3)目的在于阐明大量生物学数据所包含的生物学意
8. 生物信息分析的技术和方法研究
《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。
9.8高通量测序与生物信息学概论参考答案
高通量测序与生物信息学概论参考答案1二代测序相对于一代测序，最显著的技术优势是A边合成边测序能力B双端测序能力C高通量测序能力D单条Read的准确度高考生答案：C2关于高通量测序上机前文库，下列说法正确的是A文库的DNA序列是完全未知的B制备文库时必须加Barcode/IndexC必须是双链DNA才能上机测序D制备文库时必须加接头/Adapter考生答案：D3三代测序相对于二代测序，最显著的技术优势是A、Reads的长度长B、测序过程不需要PCRC、测序仪小巧便携D、单分子测序能力考生答案：D4关于新冠病毒，下列哪个名称是WHO指定的VOC之一A、XBBB、BA.5C、DeltaD、PANGO考生答案：C5三代测序长Reads的优势在于A容易拼接B数据量大C单Reads准确度高D容易用于辨识物种考生答案：A,D6下列说法正确的是A、Sanger测序中的ddNTP连接的叠氮基团可以去掉并启动新一轮合成B、Sanger测序中连接了ddNTP后不能继续合成DNAC、Sanger测序中的ddNTP的羟基被叠氮基团封锁了D、Sanger测序是边合成边测序考生答案：B7关于不明原因感染，下列说法正确的是A荧光定量PCR、分离培养等传统技术可用于验证高通量测序结果，但结果可能不一致B“宏”策略比“靶向”更适用于前期获得线索C不明原因感染的识别暂时没有唯一的“金标准”，要基于线索不断积累证据，并结合行病学调查和临床症状综合研判，找到可能性最大已知病原体并警惕是否有可能是新病原体。
D获得较明显的线索时，可考虑有参拼接策略进一步强化证据考生答案：A,B,C,D8在一次新冠疫情暴发中，实验室经过高通量测序发现感染者张三的新冠病毒基因组比李四多1个SNP，其他SNP完全一样，下列说法正确的是A他俩可能被同一个其他人感染B他俩可能没有传播关系C可能是李四传染给了张三D可能是张三传染给了李四考生答案：A,B,C9纳米孔测序技术的主要研发方向包括A光学纳米孔B液态纳米孔C固态纳米孔D生物纳米孔考生答案：C,D10、Illumina测序的“边合成边测序”过程一般被称为“桥式PCR”。
生物信息学概论
生物信息学概论
生物信息学是一门生物学、计算机科学和统计学交叉的新兴学科，利
用计算机科学、统计学和生物学等领域的技术手段，研究生物学中的信息
问题。
生物信息学的发展得益于计算机技术的迅速发展和基因组学的大规
模进展，是推动生命科学发展和实现个性化医学的关键技术之一。
生物信息学的研究内容主要包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、
代谢组学、系统生物学和生物信息学软件等方面。
其中，基因组学是生物
信息学的核心内容，研究的是基因组的结构、功能和进化等问题。
转录组
学是研究基因的转录和表达的分子生物学学科，蛋白质组学是研究所有蛋
白质的表达和功能，代谢组学研究的是生物体内代谢产物的组成和代谢活动。
系统生物学则是研究生物体系统级的调控规律和功能。
生物信息学也是个充满挑战和机遇的领域。
生物物种之间的差异和基
因组的复杂性，给生物信息学的研究和应用带来了很大的挑战。
目前生物
信息学面临着数据管理、数据标准化、数据挖掘和信息整合等方面的挑战。
同时，在生物信息学应用中，还有重要的伦理和法律问题等等。
总之，生物信息学不仅是一个新兴专业，也是生命科学与计算机科学、统计学等交叉领域的典型代表，它将成为解决许多生命科学研究的重要工具，对医学、农业等领域的发展也将产生深远影响。
药物生物信息学
列，终止字和衰减子等；对真核生物的分析， 包含在PIR数据库中，从蛋白质结构数据库PDB中提取出来的序列构成的数据库库
计算机辅助药物设计
有内含子、重复序列、启动子和增强子等分析 计算机辅助药物设计
对11个SARA冠状病毒基因组进行多序列比对分析，发现测序结果几乎完全相同，说明在测序这段时间内，该病毒没有发生较大的转型
基因组学和生物信息学的研究也改变了 新药开发的思路和模式
对基因组计划产生的核酸序列分析一方 面可以从本质上认识疾病尤其是遗传疾 病的发生原因，为这些疾病的诊断、预 防和治疗奠定基础
这些核酸序列本身就是丰富的药物资源 ，其中蕴藏着大量目前尚不明了的基因 ，这些基因及其产物可以作为潜在的药 物或者药物靶点而开发
如果能先对表位进行预测，使待选多肽范围缩 小，再通过实验的方法进行验证，往往能够取 得事半功倍的效果
近些年来，随着实验技术的发展，使得越来越 多的抗原表位得以鉴定，并建立了相应的数据 库，使得抗原表位表位预测的效果不断提高
4. 计算机辅助药物设计
以前药物的发现是通过偶然的途径或定 向筛选，但这不可避免地带有盲目性或 工作量巨大，据统计，平均筛选～2万个 化合物才能发现一个新药，历时10～12 年
现在药物研究的主要方向是合理药物设 计，它是根据生命科学研究中所揭示的 药物作用靶点，在参考天然化合物结构 和其配基的基础上，设计合理的药物分 子，由于设计目的明确，可以大大减少 所筛选的化合物的数目
抑制该酶可以影响病毒的增殖和扩增
在一级结构的基础上预测了三级结构， 而且为半胱氨酸蛋白酶
设计了19种半胱氨酸蛋白酶抑制剂类药 物进行测试，发现6种可能对SARS有效
5. 计算机辅助疫苗设计
生物信息学(东南大学版)精选ppt
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遗传连锁图：通
过计算连锁的遗
传标志之间的重
组频率，确定它
配子
们的相对距离，
一般用厘摩（cM，
即每次减数分裂
的重组
频率为1%）
表示。
末 期 II
晚 期 II
中 期 II
间期 前期 I
同源染色体 形成配对
中期 I
前 期 II
晚期 I 发生交换
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物理图谱
5、《生物信息学手册》 郝柏林 中科院物理所 上海科学技术出版社
6、《简明生物信息学》 钟扬 复旦大学 高等教育出版社
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2
http://
编号
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章
第九章
第十章
09.04.2020
网上资源
名称
书稿(word)
生物信息学引论 分子生物学基础
破译遗传语言、识别基因 预测蛋白质结构和功能 认识生物界信息存贮和传递的本质 研究药物作用机制和开发新药
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第二节 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
二十世纪 50年代
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生物信息学 的迅速发展
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生物体生长发育的本质就是遗 传信息的传递和表达
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DNA通过自我复制，在生物体的繁衍过 程中传递遗传信息
基因通过转录和翻译，使遗传信息在生物 个体中得以表达，并使后代表现出与亲代 相似的生物性状。
基因控制着蛋白质的合成
生物信息学概论(1)
生物信息学概论引言生物信息学是一个跨学科领域，综合了生物学、计算机科学和统计学的原理和方法。
它通过处理和分析大量的生物数据来解决生物学问题。
生物信息学在基因组学、蛋白质组学、代谢组学等领域都起着重要作用。
本文将介绍生物信息学的基本概念、技术和应用。
生物信息学的基本概念生物信息学的核心概念是将生物学数据与计算机科学和统计学方法相结合。
生物学数据可以包括基因序列、蛋白质结构、代谢通路等。
计算机科学和统计学方法则用于处理和分析这些数据。
生物信息学的目标是从生物学数据中提取有用的信息，从而加深对生物系统的理解。
生物信息学的基本任务包括生物数据的收集、存储、管理和分析。
生物数据的收集可以通过实验室技术如DNA测序、质谱分析等获得。
收集到的数据需要进行格式转换和标准化，以便于存储和分析。
存储和管理生物数据需要高效的数据库和文档管理系统。
生物数据的分析可以使用各种统计学和机器学习算法来识别生物学特征和解释生物学现象。
生物信息学的技术和工具生物信息学使用了许多技术和工具来处理和分析生物学数据。
以下是一些常见的生物信息学技术和工具：1. 基因组学分析基因组学分析是生物信息学的重要领域之一。
它主要研究基因组的结构和功能。
常用的基因组学分析技术包括基因组序列比对、基因预测、基因表达分析等。
常用的基因组学工具包括BLAST、GeneMark、TopHat等。
2. 蛋白质组学分析蛋白质组学分析研究蛋白质的结构和功能。
它可以通过质谱分析等技术来识别和鉴定蛋白质。
常用的蛋白质组学工具包括MASCOT、Proteome Discoverer等。
3. 代谢组学分析代谢组学研究生物体内代谢产物的数量和种类。
它可以通过质谱分析和核磁共振等技术来分析代谢产物。
常用的代谢组学工具包括MetaboAnalyst、XCMS等。
4. 网络分析网络分析研究生物系统中的相互作用关系。
这些关系可以通过基因调控网络、蛋白质相互作用网络等来表示。
常用的网络分析工具包括Cytoscape、STRING等。
生物信息学概论-1资料文档
国际著名的生物信息中心
NCBI EBI HGMP ExPASy CMBI ANGIS NIG BIC
National Center for Biotechnology Information (US) European Bioinformatics Institute (EU) Human Genome Mapping Project Resource Centre (UK ) Expert of Protein Analysis System (Switzerland ) Centre of Molecular and Biomolecule (The Netherlands) National Genome Information Service (Australia) National Institute of Genetics (Japan) National Bioinformatics Centre (Singapore)
2001年2月16日《Science》封面
1999.7 第5届国际公共领域人类基因组测序会议，加快测序速度 2000 Celera公司宣布完成果蝇基因组测序
国际公共领域宣布完成第一个植物基因组——拟南芥全基 因组的测序工作
2000.6.26 公共领域和Celera公司同时宣布完成人类基因组工作草图 2001.2.15 《Nature》刊文发表国际公共领域结果 2001.2.16 《Science》刊文发表Celera公司及其合作者结果
相当于2800多本每本1000页每页1000字的“天书”
DNA序列数据增长趋势
各种分子生物学数据库及其增长情况
生物数据爆炸性增长：
考研_952生物信息学_考试大纲+解析
952《生物信息学》考试大纲及解析本《生物信息学》考试大纲适用于中国科学院大学报考生物信息学专业的硕士研究生入学考试。
生物信息学是一门研究生物和生物相关系统中信息内容和信息流向的综合性科学。
它采用信息科学、计算机科学、生物数学、比较生物学等学科的观点和方法对生命的现象及其组成分子（核酸、蛋白质等）进行研究，主要研究生命中的本质和规律，包括物质组成、结构功能、生命体的能量和信息交换传递等。
通过对生物信息的计算处理，人们能从众多分散的生物学观测数据中获得对生命运行机制的详细而系统的理解。
考试内容★生物信息学概论和数据库★序列数据的收集和存储★基因组序列组装和基因注释★基因结构元件识别和分析★双序列与多序列比对★数据库检索算法★序列变异研究的算法与进化分析★数据可视化★基因表达与调控网络★表观遗传学数据分析★蛋白质分类与结构预测考试要求★了解生物信息学概念、研究方向•生物信息学是一门研究生物和生物相关系统中信息内容和信息流向的综合性科学。
它采用信息科学、计算机科学、生物数学、比较生物学等学科的观点和方法对生命的现象及其组成分子（核酸、蛋白质等）进行研究，主要研究生命中的本质和规律，包括物质组成、结构功能、生命体的能量和信息交换传递等。
通过对生物信息的计算处理，人们能从众多分散的生物学观测数据中获得对生命运行机制的详细而系统的理解。
★发展趋势和重要事件•1953DNA双螺旋结构•1955牛胰岛素蛋白质序列生物信息学基础•1967Dayhoff蛋白质序列数据库•1971蛋白质结构数据库protein data bank PDB•1974欧洲分子生物学实验室EMBL建立•1977化学降解法链终止法发明第一个基因组序列噬菌体•1982GenBank数据库建立•1986SwissProt蛋白质序列数据库建立人类基因组计划提出•1987日本DNA数据库DDBJ发行•1990人类基因组计划启动•1995全基因组鸟枪法完成流感嗜血杆菌全基因组测序第一个全基因组序列基因组时代开始•2003人类基因组计划完成★包括泛基因组和元基因组的概念，和第一个基因组数据库的产生等。
生物信息学基础第三章
对字母表中的任意字符a、b，定义
w (a, a) = 0
w (a, b) = 1
a b
w (a, -) = w ( -, b) = 1
也可以使用得分（score）函数来评价编辑操作
p (a, a) = 1 p (a, b) = 0 a b p (a, -) = w ( -, b) = -1
（1）两条长度相近的序列相似 找出序列的差别
（2）判断一条序列的前缀与另一条序列的后缀相似 （3）判断一条序列是否是另一条序列的子序列 （4）判断两条序列中是否有非常相似的子序列
2、编辑距离（Edit Distance)
GCATGACGAATCAG
TATGACAAACAGC
GCATGACGAATCAG
？
反向互补序列
RNA发夹式二级结构
3、通过点矩阵进行序列比较
“矩阵作图法” 或 “对角线作图”
实例
序 列
→ 2→
→ 序列1 →
自我比较
→ 序列1 →
→ 1→
序 列
滑动窗口技术
两条序列中有很多匹配的字符对，因而在点矩阵中 会形成很多点标记。
滑动窗口技术
• 使用滑动窗口代替一次一个位点的比较是解决这 个问题的有效方法。
Match(C, C)
Match(A, A)
Match(A, A)
Match(C, C)
Match(C, C)
Replace(A, T)
Insert( -, T)
Delete(C, -)
Match(A, A)
Match(A, A)
图3.6 序列AGCACACA和ACACACTA的两种比对结果
生物信息学概论
常见研究领域
Alignment (序列比对)
Protein Structure Prediction (蛋白质结构预测)
Computer-Aided Gene Recognitions (计算机辅助基因识别)
DNA Language (DNA语言)
Molecular Evolution & Compared Genomics
基因多态性分析
基因进化
mRNA结构预测
基因芯片设计
基因芯片数据分析
疾病相关基因分析
例：高度自动化的实验数据的获得、加工和整理
各种自动化分子生物学仪器应用上，如DNA测序仪，PCR仪等
实验过程高度自动化，产生的海量数据，专门的实验室数据管理系统自动完成包括实验进程和实验数据的纪录，常规数据分析，数据质量检测和问题的自动查找，常规的数据说明和数据输入数据库。
4、基因表达数据的分析与处理
基因表达数据分析是目前生物信息学研究的热
点和重点
目前对基因表达数据的处理主要是进行聚类分
析，将表达模式相似的基因聚为一类，在此基
础上寻找相关基因，分析基因的功能
所用方法主要有：
相关分析方法
模式识别技术中的层次式聚类方法
人工智能中的自组织映射神经网络
主元分析方法
基因表达分析和调控网络研究
二级结构的预测可以归结为模式识别问题
主要方法有：
立体化学方法
图论方法
统计方法
最邻近决策方法
基于规则的专家系统方法
分子动力学方法
人工神经网络方法
预测准确率超过70%的第一个软件是基于神经网络的PHD系统
蛋白质三级结构预测
同源模型化方法
生物信息学概论ppt课件
2018/11/25
生物信息学
8
生命科学学院 吕巍
生物信息学（ Bioinformatics ）这 个名词有许多不同的定义。
从字面上来看，生物信息学是将信
息科学和技术应用于生物学。 一般提到的 " 生物信息学 " 是就指这 个狭义的概念，准确地说应该是分 子 生 物 信 息 学 （ Molecular Bioinformatics）。
2018/11/25
生物信息学
31
生命科学学院 吕巍
2018/11/25
生物信息学
32
生命科学学院 吕巍
2018/11/25
生物信息学
33
生命科学学院 吕巍
海 鞘 (ciona intestinalis) 是人类的一种无脊椎近 亲，它们的心脏、神经 系统就像是人类的简化 版。
2018/11/25
2018/11/25
生物信息学
13
生命科学学院 吕巍
生物信息学的产生
20世纪后期，生物科学技术迅猛发展，无论从数量上 还是从质量上都极大地丰富了生物科学的数据资源。 寻求一种强有力的工具去组织这些数据，以利于储存、 加工和进一步利用。 另一方面，以数据分析、处理为本质的计算机科学技 术和网络技术迅猛发展，并日益渗透到生物科学的各 个领域。 于是，一门崭新的、拥有巨大发展潜力的新学科—— 生物信息学——悄然兴起。
2018/11/25
生物信息学
11
生命科学学院 吕巍
生物信息学主要研究两种信息载体
核酸分子（DNA、RNA） 蛋白质分子
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
2018/11/25
山东师范大学生科院生物信息学知识点
山东师范大学生科院生物信息学知识点生物信息学名词解释：1、遗传图谱(genetic map)2、物理图谱(physical map)3、重叠群(Contig)4、同线性(synteny)5、序列图谱6、转录图谱7、进化信息8、ORF开放阅读框9、序列比对(Sequence Alignment)10、一致性(identity)11、相似性(Similarity)12、同源性(Homology)13、直系同源（Orthologous ）14、旁系同源（Paralogous）15、空位罚分(Gap Penalties)16、低复杂度区域（Low-Complexity Region ，LCR）17、双序列比对（Pairwise Sequence Alignment）18、命中点（hit）19、密码子偏好性(Codon Usage bias)20、同义密码子21、目标肽（Target peptide）22、信号肽（signal peptide）23、系统发生学（phylogenetics）24、分子系统发生学（molecular phylogenetics）25、系统发生树(phylogenetic tree)26、遗传漂变(Genetic drift)27、分子进化速率28、选择压力（Selective pressure）29、异系同源物(Xenolog)30、密码子使用的相对频率(Relative Synonymous Codon Usage，RSCU)31、密码子适应指数(Codon adaption index，CAI)32、有效密码子数(Efective Number of Codon，Nc)一、知识点：英文字母简称及其代表含义:EST表达序列标签（从cDNA文库中获得的短序列）SNP单核苷酸序列多态性SRA序列读取片段，效率高错误率高RFLP限制性片段长度多态性VNTR可变串联重复STR 简短串联重复HGP 序列标记位点STS（单拷贝）Contig 重叠群（跨叠克隆群）CDS 编码区Base pair碱基对TSS转录起始ORF开放阅读框UTR非编码区RGP 水稻基因组计划HGP 人类基因组计划ENCODE:DNA元件百科全书计划MSP:最大片段对，maximal segment pair第二章生物信息学引论1、遗传图谱、序列图谱、Contig、同线性的概念理解2、人类基因组计划的一些关键数字：1990年启动、2001年发表草图、2003年完成、2004年完成图公布，预计15年时间(1990～2005)至少投入30亿美元，完成人全部24(22+X+Y)条染色体中3.2×109个碱基对的序列测定。
分子生物学第三章生物信息的传递上
❖因为增减bp ，-35区相对于-10区旋 转（增减一个bp会使两者之间的夹 角发生360的变化）产生超螺旋结构 的改变。
❖ 只有带σ因子的全酶才能专一地与 DNA上的启动子结合，选择其中一 条链作为模板，合成均一的产物。
❖ σ因子的作用只是起始而已，一旦转 录开始，它就脱离了起始复合物，而 由核心酶负责RNA链的延伸。
❖ 因此，聚合酶全酶的作用是启动子 的选择和转录的起始，而核心酶的 作用是链的延伸。
❖ 转录延伸复合物是转录循环中一个十 分重要的环节。与转录起始复合物相 比，延伸复合物极为稳定，可以长时 间地与DNA模板相结合而不解离。
❖ 转录的真实性取决于有特异的转录 起始位点，转录起始后按照碱基互 补原则准确地转录模板DNA序列及 具有特异的终止部位。
❖ RNA的合成是在模板DNA的启动子位 点上起始的，而这个任务是靠σ因子 来完成的。
❖ RNA聚合酶的核心酶虽可合成RNA， 但不能找到模板DNA上的起始位点。 核心酶的产物是不均一的，因为它没 有固定的起始位点，而且DNA两条链 都可作为模板。
❖ 真核生物RNA聚合酶需要转录调 控因子(辅助蛋白质)按特定顺序 结合于启动子上并形成复杂的前 起始复合物。
❖ 转录和翻译的速度基本相等。
3·1·2 转录机器的主要成分
3·1·2·1 RNA聚合酶
❖ 以DNA序列为模板的RNA聚合酶主要 以双链DNA为模板，以4种ＮＴＰ为 活性前体，催化RNA链的起始、延伸 和终止，不需任何引物，催化生成与 DNA模板链互补的RNA。
❖ 在真核生物基因中，位于转录起始 点上游－25～－30bp处的共同序列 TATAAA，也称为TATA区。
❖ 另外，在起始位点上游-70～-78bp 处还有另一段共同序列CCAAT，这 是与原核生物中-35bp区相对应的序 列，称为CAAT区(CAAT box)。
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96.0
9.0 41.8 33.0 76.3
19.6
3.0 8.1 11.5 14.3
3.39
1.86 3.48 3.00 3.60
5’UT
内含子 3’UT 3’端侧翼序列
由上表中，可以揭示的一个普遍规律：
内含子和两端侧翼序列的替换积累速度最快 其次是能转录而不能翻译的序列 最慢的是编码序列
甘氨酸（GGG）->丙氨酸（GCG） 经过详细分析可以发现，基因的编码序列发生同义替 换的概率几乎是异义替换的3倍
并非三联密码子上的所有位置都会发生异义替换。事实 上，三联密码子中的核苷酸可分为3类： 非简并位点：该位点的变异都是导致替换 双重简并位点：该位点有两种不同的核苷酸翻译成 同一种氨基酸，另外两种不同的核苷酸则翻译成不同 的氨基酸 四重简并位点：这一位点上无论是什么，都不会影 响该密码子的翻译
3.1.2 功能约束
自然选择能够杜绝导致生物体生存和繁衍能力下降 的基因变化
那些能够引起蛋白质催化性能及结构特征变化的基因变 化，会更加受制于自然选择。十分重要的基因部分被认 为受功能约束控制，它们在进化过程中趋向于非常缓慢 的变化 另外一些不会对氨基酸序列或表达方式造成影响的基因 变化，很少受到自然选择的纠正，因此这种类型的变化 速度相对较快
复制一条完整的基因可能形成很多复制品，其中一 个提供原基因的必要功能，而其他的复制则积累了不 受自然选择的替换
某个不断变化的复制品会出现一些新的重要功能，于是 这个基因就变得对生物体的适应性非常重要 更多时候复制出来的基因会成为伪基因，因为变异使得 这样的基因丧失了功能，失去了转录的活性。这些基因序列 的替换积累速率相当高，略高于同一物种的基因的3’端侧翼 序列
例：
分类 例子
非简并位点
苯丙氨酸（UUU） 亮氨酸（CUU） 异亮氨酸（AUU） 缬氨酸（GUU） 天冬氨酸（GAU，GAC） 谷氨酸（GAA，GAG） 甘氨酸（GGG，GGA，GGU，GGC）
双重简并位点 四重简并位点
如果自然选择在出现改变蛋白质功能的变异的时候就起作用，那么 很显然，处于四重简并位点的核苷酸替换的积累最为迅速，而处于 非简并位点的替换积累最为缓慢
个体之间发现的许多变异的优势或劣势都不明显，
在本质上是选择中性的。
基因任何中性变异被固定的概率是q
这里q为该等位基因的相对频率
基因任何中性变异最终从种群中消失的可能性为1-q， 尽管基因新变异的固定概率可能很小，中性突变却能 在种群中维持很长的时间，固定新的中性突变的平均时 间实际上相当于繁衍4N代所经历的时间
人、兔类β球蛋白基因编码序列里各种位点的替换率
位点类型 位点数目/bp 302 60 85 替换数目 17 10 20 替换速率（个替换/位 点/10亿年） 0.56 1.67 2.35
非简并位点
二重简并位点 四重简并位点
3.1.4 插入删除情况和伪基因
在有转录活性的基因中，插入删除很难发生。原因 在于插入删除会改变阅读框。DNA和修复酶经过亿万 年的进化，已形成合理的机制，一般会使插入删除比 简单的碱基替换发生的概率小10倍
3.1.5 替换和突变
虽然一个基因核苷酸序列的每一位都可能发生变化，然 而人们没有观察到所有可能的变异，但这个问题却使人 们发现了分子进化研究中突变和替换这两个词在使用上 有趣的数字差异。 突变：是指DNA的复制和修复过程中出现错误而导致 的核苷酸序列的改变
替换：是指了某个层次上经过自然选择过滤后的突变
同义（和伪基因）的替换速率Ks，通常被认为能较好反 映出基因突变时实际速率；而异义替换速率Ka则不然， 因为他们逃脱不了自然选择
3.1.6 等位基因与固定
绝大多数自然界现存的生物种群包含着大量的基因变异, 从而形成等位基因。一个物种某个基因的不同版本被称 之为等位基因。
- 举个例子，人平均每200个碱基对中就有一个不同于其他人。
– 有利的
– 中性的 – 不利的
• 有利的变化实际上只占少数 • 核苷酸序列的某些变化对一个生物体的影响比其他因素更 大
3.1.1 突变率 r = K/(2T)
r：替换速率（突变率）
K: 来源于同一祖先的两个序列之间的替换数量 T：分叉时间 如果不同物种间的进化率是相似的，在没有其他证 据的情况下，通过替换速率（突变率），可以推测进 化事件发生的时间。 比较基因内和基因间的替换速率（突变率）常用来 确定不同基因组区域的作用
等位基因的差异变化很广，从不会产生影响到产生严重 后果。各种等位基因相对频率的改变就是进化的基础 新的等位基因以非常低的频率出现：q = 1/2N
N是这个种群中具有繁殖活性的二倍体的数量
危及生物体生存和繁殖的突变，会在自然选择中，从 基因库里扫地出门，这种突变频率最终降为0
如果等位基因优势突出，其频率就渐渐接近于1，即 该等位基因被固定
分析已经发生的替换数目和性质，对于分子进化 的研究有很重要的意义.
这种分析也为生物信息学的研究人员致力于识别 和刻画具有重要功能的基因部分提供了强有力的 线索。
本章内容
基因内的替换模式 估算替换数目 基因间进化率的变化
分子时钟
细胞器的进化
3.1 基因内的替换模式
• 基因突变：一种核苷酸替换成另一种，以及插入/删除事件
来源与β球蛋白基因的数据，一个核苷酸序列每一 百万年只发生0.35%的改变，对于人类来说这种改变 是非常缓慢的，但是比之分子的进化又是相当迅速的
3.1.3 同义和异义替换
同义替换：改变核苷酸编码序列，但不影响蛋白质 的氨基酸序列的替换 甘氨酸（GGG，GGA，GGU，GGC）
异义替换：改变核苷酸编码序列，同时影响蛋白质 的氨基酸序列的替换
大量分析证实，基因不同部分的变化速度确实千差万别， 而这些速度正反映了不同部分受功能约束的程度
人、鼠、兔、牛的类β球蛋白基因各部分的差异
基因区域类别 所有非编码序列 所有编码序列 5’端侧翼序列 人类/基因区域 替换的平均数量 长度 913 441 67.9 69.2 标准方差 14.1 16.7 替换速率（个替换/ 位点/10亿年） 3.33 1.58