生物信息学检索系统PPT课件
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生物信息学 第三章 生物信息数据库及其信息检索 ppt课件
因组数据。
核酸序列数据库 GenBank（ ） EMBL（ ） DDBJ （ ） 三个数据库每天互相交换数据 GenBank可通过NCBI的检索系统Entrez获取， Entrez集成来自主要DNA和蛋白
序列数据库的数据，包括物种、基因组、定位、蛋白结构和结构域等信息 其他各种专业核酸数据库 A.非冗余参考序列数据库RefSeq B.密码子使用数据库Codon Usage Database CUTG C.基因可变剪接数据库ASDB D.转录因子数据库TRANSFAC
生物信息学数 据库类型
序列数据库 结构数据库 功能数据库 其ws、Linux或 Mac等操作系统
肤浅的百姓工具
一、序列数据库
主要收录核酸和蛋白质序列的数据库，包括由基因组计划产生的基因组及其表达 序列，由基因组序列所推测的编码和非编码核酸和蛋白质序列，以及个别生物 学实验中测序获得的核酸和蛋白质序列。
生物信息学 第三章 生物信息数据库 及其信息检索
第三章 生物信息数据库及其信息检索
本章主要内容
▪ 生物信息学数据库类型 ▪ 序列数据库 ▪ 结构数据库 ▪ 功能数据库 ▪ 其它专业数据库
▪ 生物信息学数据库的检索 ▪ 检索方法概述 ▪ 检索实践和案例
生物信息学数据库的地位和作用
经典生物医学实验
elegans
Borrelia burgorferi
Plasmodium falciparum
Borrelia burgorferi
Aquifex aeolicus
Neisseria meningitidis Z2491
Mycobacteriu m tuberculosis
Genome sizes in nucleotide pairs (base-pairs)
核酸序列数据库 GenBank（ ） EMBL（ ） DDBJ （ ） 三个数据库每天互相交换数据 GenBank可通过NCBI的检索系统Entrez获取， Entrez集成来自主要DNA和蛋白
序列数据库的数据，包括物种、基因组、定位、蛋白结构和结构域等信息 其他各种专业核酸数据库 A.非冗余参考序列数据库RefSeq B.密码子使用数据库Codon Usage Database CUTG C.基因可变剪接数据库ASDB D.转录因子数据库TRANSFAC
生物信息学数 据库类型
序列数据库 结构数据库 功能数据库 其ws、Linux或 Mac等操作系统
肤浅的百姓工具
一、序列数据库
主要收录核酸和蛋白质序列的数据库，包括由基因组计划产生的基因组及其表达 序列，由基因组序列所推测的编码和非编码核酸和蛋白质序列，以及个别生物 学实验中测序获得的核酸和蛋白质序列。
生物信息学 第三章 生物信息数据库 及其信息检索
第三章 生物信息数据库及其信息检索
本章主要内容
▪ 生物信息学数据库类型 ▪ 序列数据库 ▪ 结构数据库 ▪ 功能数据库 ▪ 其它专业数据库
▪ 生物信息学数据库的检索 ▪ 检索方法概述 ▪ 检索实践和案例
生物信息学数据库的地位和作用
经典生物医学实验
elegans
Borrelia burgorferi
Plasmodium falciparum
Borrelia burgorferi
Aquifex aeolicus
Neisseria meningitidis Z2491
Mycobacteriu m tuberculosis
Genome sizes in nucleotide pairs (base-pairs)
生物信息学(课堂PPT)
• 总之，信息源的特点是：
– 自治的 (autonomous)
数据集成
– 分布式的 (distributed) – 异构的 (heterogeneous)
Data Integration
2021/3/29
4
一、 生物信息学数据库
生物信息学数据库的种类
❖ 分子生物信息数据库种类繁多。归纳起来， 大体可以分为4个大类：
酵母菌Yeast ——CYGD数据库
http://mips.gsf.de/genre/proj/yeast/index.jsp
线虫 Caenorhabditis elegans ——AceDB数据库
/genome.shtml
的数据（EMBL负责欧洲，GenBank负责美洲，DDBJ负
责亚洲等），然后来自各地的所有信息汇总在一起，3
个数据库的数据共享并向世界开放，故这3个数据库又
被称为公共序列数据库（Public Sequence Database）。
所以从理论上说，这3个数据库所拥有的DNA序列数据
是完全相同的。你可以从中选择一个你喜欢的数据库；
2021/3/29
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GenBank：由美国国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information, NCBI)建立。该 中心隶属于美国国家医学图书馆，位于美国国家卫生 研究院(NIH)内。
EMBL：欧洲分子生物学实验室(European Molecular Biology Laboratory, 其下有European Bioinformatics Centre)，主要位于英国剑桥Cambridge和德国汉堡 Hamburg。
KEYWORDS .
《生物信息学》课件
生物信息学的重要性
解释生物信息学在生物科学 研究、药物开发和医学诊断 中的重要作用。
生物信息学的发展历程
1
计算机技术的进步
描述计算机技术的不断发展为生物信息学提供了强大的工具和平台。
2
基因测序技术的突破
介绍基因测序技术的革命性进步，推动了生物信息学的发展。
3
开放数据共享
解释开放数据共享促进了生物信息学研究的合作和创新。
生物信息学的基本原理
1 序列比对
2 基因功能注释
3 数据挖掘和机器学习
阐述序列比对在生物信息 学中的核心作用，用于识 别相似的DNA、RNA和蛋 白质序列。
描述基因功能注释的流程， 用于理解基因的功能和作 用。
介绍数据挖掘和机器学习 在生物信息学中的应用， 用于发现生物学模式和预 测结构。
生物信息学的未来发展趋势
技术革新
预测未来生物信息学将受益于技 术的不断革新，如人工智能、大 数据和基因编辑。
研究领域拓展
探索生物信息学在新兴领域，如 单细胞测序和微生物组学中的应 用潜力。
多学科融合
强调生物信息学将与其他学科， 如人类基ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ组学和系统生物学， 进行深入交叉。
《生物信息学》PPT课件
欢迎来到《生物信息学》PPT课件。本课程将带您了解生物信息学的定义、应 用、发展历程、基本原理和未来发展趋势。
导入生物信息学
什么是生物信息学
介绍生物信息学是一门跨学 科领域，结合了生物学和计 算机科学的知识，用于解析 和研究生物信息。
生物信息学的应用领域
探索生物信息学在基因组学、 蛋白质组学、转录组学等领 域的广泛应用。
生物信息学课堂ppt课件
它是一门理论概念与实践应用并重的学科 ❖ bioinformatics这一名词在1991年左右才在文献中出现，还
只是出现在电子出版物的文本中。
5
产生 生物信息学的
❖ 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。数据资源的急剧膨胀迫使人们寻求 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。 而海量的生物学数据中必然蕴含着重要的生物学规律，这些规律将是解 释生命之谜的关键，人们同样需要一种强有力的工具来协助人脑完成对 这些数据的分析工作。
❖ 基因组时代--基因寻找和识别、网络数据库系统的 建立、交互界面的开发；
❖ 后基因组时代--大规模基因组分析、蛋白质组分析。
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重要性 生物信息学的
❖ 生物信息学不仅是一门学科，更是一种重要的研究开发工具。 ❖ 从科学的角度来讲，生物信息学是一门研究生物和生物相关
系统中信息内容与信息流向的综合系统科学。只有通过生物 信息学的计算处理，人们才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系统理解。 ❖ 从工具的角度来讲，生物信息学几乎是今后所有生物（医药） 研究开发所必需的工具。只有根据生物信息学对大量数据资 料进行分析后，人们才能选择该领域正确的研发方向。 ❖ 生物信息学不仅具有重大的科学意义，而且具有巨大的经济 效益。它的许多研究成果可以较快地产业化，成为价值很高 的产品。
分析(主要研究内容) 应用(多个领域)
主要由数据库、计算机网络和应用软件三大部分构成
2
定义
❖ 收集、维护、传播、分析以及利用在分子生物学研究中获得的大量数据。
生物信息学（bioinformatics）是生物学与计算机科学以及应用数学等学
只是出现在电子出版物的文本中。
5
产生 生物信息学的
❖ 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。数据资源的急剧膨胀迫使人们寻求 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。 而海量的生物学数据中必然蕴含着重要的生物学规律，这些规律将是解 释生命之谜的关键，人们同样需要一种强有力的工具来协助人脑完成对 这些数据的分析工作。
❖ 基因组时代--基因寻找和识别、网络数据库系统的 建立、交互界面的开发；
❖ 后基因组时代--大规模基因组分析、蛋白质组分析。
8
重要性 生物信息学的
❖ 生物信息学不仅是一门学科，更是一种重要的研究开发工具。 ❖ 从科学的角度来讲，生物信息学是一门研究生物和生物相关
系统中信息内容与信息流向的综合系统科学。只有通过生物 信息学的计算处理，人们才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系统理解。 ❖ 从工具的角度来讲，生物信息学几乎是今后所有生物（医药） 研究开发所必需的工具。只有根据生物信息学对大量数据资 料进行分析后，人们才能选择该领域正确的研发方向。 ❖ 生物信息学不仅具有重大的科学意义，而且具有巨大的经济 效益。它的许多研究成果可以较快地产业化，成为价值很高 的产品。
分析(主要研究内容) 应用(多个领域)
主要由数据库、计算机网络和应用软件三大部分构成
2
定义
❖ 收集、维护、传播、分析以及利用在分子生物学研究中获得的大量数据。
生物信息学（bioinformatics）是生物学与计算机科学以及应用数学等学
生物信息学PPT课件
生物信息学在农业研究中的应用
1 2 3
作物育种
生物信息学可以通过基因组学手段分析作物的遗 传变异，为作物育种提供重要的遗传资源。
转基因作物研究
通过生物信息学分析，可以了解转基因作物的基 因表达和性状变化，为转基因作物的研发和应用 提供支持。
农业环境监测
生物信息学可以帮助研究人员监测农业环境中的 微生物群落、土壤质量等指标，为农业生产提供 科学依据。
特点
生物信息学具有数据密集、技术依赖、多学科交叉、应用广泛等特点。
生物信息学的重要性
促进生命科学研究
提高疾病诊断和治疗水平
生物信息学为生命科学研究提供了强 大的数据分析和挖掘工具，有助于深 入揭示生命现象的本质和规律。
生物信息学在疾病诊断和治疗方面具 有重要作用，通过对基因组、蛋白质 组等数据的分析，有助于实现个体化 精准医疗。
03 生物信息学技术与方法
基因组测序技术
基因组测序技术概述
基因组测序是生物信息学中的一项关键技术，它能够测定生物体的 全部基因序列，为后续的基因组学研究提供基础数据。
测序原理
基因组测序主要基于下一代测序技术，如高通量测序和单分子测序， 通过这些技术可以快速、准确地测定生物体的基因序列。
测序应用
基因组测序在医学、农业、生物多样性等多个领域都有广泛应用，如 疾病诊断、药物研发、作物育种等。
生物信息学ppt课件
目录
• 生物信息学概述 • 生物信息学的主要研究领域 • 生物信息学技术与方法 • 生物信息学的应用前景 • 生物信息学的挑战与展望 • 案例分析
01 生物信息学概述
定义与特点
定义
生物信息学是一门跨学科的学科，它利用计算机科学、数学和工程学的原理、 技术和方法，对生物学数据进行分析、解释和利用，以解决生物学问题。
生物信息学课件PPT
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递归(Recursion)
• 在计算机程序设计中如何理解F(x)=ax+b • 编程计算N！ f(n) = n*f(n-1) n>1 • 编程计算斐波那契数列
1, 1, 2, 3, 5, 8 ...... n
f(n) = f(n-1)+f(n-2) n>2
2021/3/10
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动态规划
• 问：斐波那契数列当n=5时，结果是多少？ x=50呢？x=100呢？
• 数据是信息的载体，信息是数据的目的
“我有一个好想法，不过只可意会不可言传”
• 数据本身没有价值
• 用户不同，数据和信息的划分也不同
• 数据和信息可以相互转化
2021/3/10
4
What is Data?
10535185574 雨认会不天我为明下
0100100101001100 0110111101110110 0110010101011001 0110111101110101
简介
• 生物信息学（Bioinformatics）是20世纪80 年代末随着人类基因组计划的启动而兴起 的一门新型交叉学科，它体现了生物学、 计算机科学、数学、物理学等学科间的渗 透与融合。
• 生物信息学通过对生物学实验数据的获取、 加工、存储、检索与分析，达到揭示数据 所蕴含的生物学意义从而解读生命活动规 律的目的。
残基序列所占比例的大小
• 序列比对定义
序列比对(Sequence Alignment)就是运用某种特定的算法，找出两个或多个 序列之间的最大匹配碱基数
2021/3/10
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动态规划与序列比对
• 基因组数据库保存了海量的原始数据(Raw Data), 人类基因有接近30亿个碱基对。为了查遍所有数 据并找到其中有意义的关系，我们便需要依赖于 高效的计算机科学字符串算法。
生物信息学数据库——文检论文检索课件PPT
2020/10/22
复旦大学图书馆文献检索教研室
蛋白质结构数据库
PDB Protein DataBank，美国Brookhaven国家实验室管理生 物大分子三维空间结构原子坐标数据库 /pdb/
NCBI STRUCTURE MMDB （Molecular Modelling DataBase），包含了从PDB获取的实验确定的生物高聚物 结构分子模型数据库
2020/10/22
复旦大学图书馆文献检索教研室
核酸序列研究数据库
2020/10/22
复旦大学图书馆文献检索教研室
2020/10/22
复旦大学图书馆文献检索教研室
相关数据库及其主要分类
1 核酸序列数据库
2. RNA 序列数据库 3. 蛋白质序列数据库 4.结构数据库 5. 基因组数据库（非脊椎动物） 6. 代谢酶相关产物 7. 人类和其他脊椎动物基因组 8. 人类基因和疾病 9. 其他数据和其他基因表达数据库 10. 蛋白组资源 11. 其他分子生物学数据库 12.细胞器官数据库 13.植物数据库 14.免疫学数据库
我国生物信息相关网站
中国生物信息网
国家南方基因研究中心
/ch/ 北京大学生物信息中心
中国生物技术信息网
/ 中国科学院（上海文献中心）
SCOP （Structural classification of proteins） 英国医学研究 会（MRC）剑桥分子生物学实验室开发的蛋白质结构分类 数据库。包含描述蛋白质域的家族、超家族、折叠、等级 等信息。/scop
2020/10/22
英国人类基因图谱数据库 HGMPGenomeWeb
/genomeWeb/
美国人类基因组资源整合体系 /genome/guide/human/
生物信息学课堂PPT_PPT幻灯片
生物信息学的基本方法：
❖ 建立生物数据库：核苷酸顺序数据库(GENBANK)、Protein Data Bank(PDB)、氨基酸顺序数据库(SWISS-PRO)、酵母基因组数据库 (YEASTS)、美国种质保藏中心(ATCC)、美国专利局数据库(USPO)。
❖ 数据库检索：Blast ❖ 序列分析：序列对位排列、同源比较、进化分析。 ❖ 统计模型：如隐马尔可夫模型(hidden Markov model, HMM)--基因识别、
❖ 对基因组研究相关生物信息的获取、加工、存储、分配、分 析和解释：
❖ 一是对海量数据的收集、整理与服务，即管理好这些数据； ❖ 二是从中发现新的规律，也就是使用好这些数据。 ❖ 具体地说，生物信息学是把基因组ＤＮＡ（脱氧核糖核酸）
序列信息分析作为源头，找到基因组序列中代表蛋白质和Ｒ ＮＡ（核糖核酸）基因的编码区。同时，阐明基因组中大量 存在的非编码区的信息实质，破译隐藏在ＤＮＡ序列中的遗 传语言规律。在此基础上，归纳、整理与基因组遗传信息释 放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据，从而认识代谢、 发育、分化、进化等的规律。
发展过程 生物信息学的
大致经历了3个阶段：
❖ 前基因组时代--生物数据库的建立、检索工具的开 发、DNA和蛋白质序列分析、全局和局部的序列对 位排列；
❖ 基因组时代--基因寻找和识别、网络数据库系统的 建立、交互界面的开发；
❖ 后基因组时代--大规模基因组分析、蛋白质组分析。
重要性 生物信息学的
什么是生物信息学？
产生(分子生物学研究中获得的大量数据) 收集(数据库) 维护(产生高质量数据) 传播(互联网，搜索引擎)
分析(主要研究内容) 应用(多个领域) 主要由数据库、计算机网络和应用软件三大部分构成
生物信息学 NCBI数据库PPT
线虫 ACeDB, Sanger 果蝇 FlyBase, Berkeley 小鼠 MGD, Japan
酵母 Stanford, MIPS
大肠杆菌 WISC
DNA结构数据库
CUTG (Codon Usage Tabulated from GenBank, 密码子使用频度表) [日]
EPD (Eukaryotic Promotor Database, 真核生物启动子数据库) [欧]
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2、我 的 实 验 室
简单重复序列
简单重复序列(Simple Sequence Repeats， SSRs)也称微卫星序列(Microsatellites)或短串联 重复序列(Short Tandem Repeats，STRs)，是由 1-6个碱基对组成的串联重复DNA片段。SSRs在 真核和原核生物的基因组中分布广泛、数量丰富, 并具有较高的突变频率。
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13
14
NCBI数据库
1、国外的重要生物信息中心 2、NCBI介绍
15
1、国外重要生物信息中心
16
NCBI
• 美国国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information)
• 前身是NIH所属的一个研究所的计算生物学 研究室,1988年独立为NCBI,形式上属于国家 医学图书馆(National Library of Medicine/NLM)
21
DDBJ homepage
22
22
国际核苷酸序列数据库联盟
• International Nucleotide Sequence Database Collaboration (INSDC)包括
– GenBank
生物信息学课件3
29
不确定长度间隔
PHYLIP序列格式
例子
5 15 Sequence1 Sequence2 Sequence3 Sequence4 Sequence5
agctggcttaaggcc tcggactagagaatc gggacattacga--t gaataactag-gact ag--gata---gaag
“-”表示间隔
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多序列FASTA
>sequence1, E. coli ctgcgagNcgcgcgatgatagMMM-NNNngnnatgancgcggcgagcatgtagcatgcta gctgtcgcgagcactUgaURRRrrrtrrrcggccgagatcaggcgatgcatgcgcaggga gcagcgagcgacgagcacagcatgctagctagatgcatgctaVagvcgtaggcagccgcc >sequence2, B. subtilis ctgcgagNcgcgcgatgatagctgactNntnatganncgcggcgagcatgtagcatgcta gctgtcgcgagcactUctURRRrrrcrrrcggccgagatcaggcgatgcatgcgcaggga gcagcgagcgacgagcacagcatgctagctagatgcatgctaVcgvcgtaggcagccgcc >sequence3, B. natto ctgcgagNcgcgcgatgatagMcgatcccnatgannncgcggcgagcatgtagcatgcta gctgtcgcgagcactUggURRRrrrggrrcggccgagatcaggcgatgcatgcgcaggga gcagcgagcgacgagcacagcatgctagctagatgcatgctaVaavcgtaggcagccgcc
(生物信息学).ppt
生物信息学简介生物信息学是一门综合性学科，将计算机科学、统计学和生物学相结合，利用计算机技术和软件工具对生物学数据进行解析、处理和研究。
生物信息学在基因组学、蛋白质组学、转录组学等领域具有重要的应用价值，可以帮助我们更好地理解生物体内的分子机制和生物过程。
生物信息学的应用领域基因组学基因组学是研究整个基因组的结构、功能、进化和调控的学科。
生物信息学在基因组学中起到重要作用，可以通过生物信息学工具对基因组进行注释、比对、重构等分析。
基因组学的研究可以帮助我们理解基因的组织、表达和调控，以及基因与疾病之间的关系。
蛋白质组学蛋白质组学是研究细胞或生物体内所有蛋白质的表达、结构和功能的学科。
生物信息学在蛋白质组学中有广泛的应用，可以通过生物信息学方法预测蛋白质的结构和功能，对蛋白质相互作用网络进行建模和分析，以及对蛋白质组的表达、修饰等进行系统性的研究。
转录组学转录组学是研究细胞或组织中所有基因的转录活动的学科。
生物信息学在转录组学中发挥重要作用，可以通过分析转录组数据，如RNA测序数据，来研究基因的表达模式、调控网络和信号通路等。
转录组学的研究对于理解基因调控和细胞分化等生物过程具有重要意义。
比较基因组学比较基因组学是研究不同物种间基因组的结构、功能和进化的学科。
生物信息学在比较基因组学中起到关键作用，可以通过比对不同物种的基因组序列，寻找共同的基因、保守的序列和功能，从而揭示物种的进化关系和基因家族的起源演化。
生物信息学的工具和方法生物信息学依赖于各种计算工具和方法来分析和解释生物学数据。
以下是一些常用的生物信息学工具和方法的介绍：序列比对序列比对是生物信息学中常用的分析方法，可以用来比对不同序列之间的相似性和差异性。
比对结果可以用来推断序列的进化关系、功能和结构等。
常用的序列比对工具包括BLAST、ClustalW等。
基因注释基因注释是通过对基因组序列进行分析和解释，确定基因的位置、结构和功能的过程。
2024年《生物信息学介绍》PPT课件
基因芯片流程（一）
1. 实验设计 2. 样品制备（指mRNA或总RNA样品，包括对照组和实验组） 3. 芯片制备（包括PCR，纯化，点样等步骤） 4. 芯片杂交（将mRNA或总RNA分别进行逆转录生成cDNA，在此步骤中将对照组和实验组cDNA分别标记CY3和CY5荧光信号） 5. 芯片扫描（采用激光扫描仪，分别用532nm和635nm波长激光扫描芯片，对于每张芯片，得到CY3和CY5通道两幅图象）
蛋白质结构和功能的预测分析 蛋白质家族保守序列寻找 从氨基酸组成辨识蛋白质 蛋白质二级结构预测 蛋白质的三维结构 蛋白质的物理性质预测 其他特殊局部信息：其它特殊局部结构包括膜蛋白的跨膜螺旋、信号肽、卷曲螺旋(Coiled Coils)等，具有明显的序列特征和结构特征，也可以用计算方法加以预测
KDD2001年BIOKDD的主题就是“生物信息学中的数据挖掘”
现在的工作
数据挖掘算法在生物信息学研究中的应用 数据挖掘算法在生物信息学研究中的改进与发展 生物信息学软件的开发
基因芯片(microarray)介绍
电子技术与生物技术的结合 基因组研究中最实用的部分之一 Affymetrix公司： 1.6cm2 40万位点 每点1000万条探针
近期任务
大规模基因组测序中的信息分析 新基因和新SNPS(单核苷酸多态性)的发现与鉴定 完整基因组的比较研究 大规模基因功能表达谱的分析 生物大分子的结构模拟与药物设计
远期任务
读懂人类基因组，发现人类遗传语言的根本规律，从而阐明若干生 物学中的重大自然哲学问题，像生命的起源与进化等。这一研究的关键和核心是了解非编码 区 非编码区信息结构分析 遗传密码起源和生物进化的研究
生物信息学介绍
生物信息学： 存储、修复、分析、整合生物数据的学科 分子生物学与信息技术的结合体 研究材料与结果：各种生物学数据 研究工具：网络、计算机 包括生物学和计算两部分 现代生物研究的核心 研究方法： 传统生物学：实验 理论 现代生物学：理论 实验验证
1. 实验设计 2. 样品制备（指mRNA或总RNA样品，包括对照组和实验组） 3. 芯片制备（包括PCR，纯化，点样等步骤） 4. 芯片杂交（将mRNA或总RNA分别进行逆转录生成cDNA，在此步骤中将对照组和实验组cDNA分别标记CY3和CY5荧光信号） 5. 芯片扫描（采用激光扫描仪，分别用532nm和635nm波长激光扫描芯片，对于每张芯片，得到CY3和CY5通道两幅图象）
蛋白质结构和功能的预测分析 蛋白质家族保守序列寻找 从氨基酸组成辨识蛋白质 蛋白质二级结构预测 蛋白质的三维结构 蛋白质的物理性质预测 其他特殊局部信息：其它特殊局部结构包括膜蛋白的跨膜螺旋、信号肽、卷曲螺旋(Coiled Coils)等，具有明显的序列特征和结构特征，也可以用计算方法加以预测
KDD2001年BIOKDD的主题就是“生物信息学中的数据挖掘”
现在的工作
数据挖掘算法在生物信息学研究中的应用 数据挖掘算法在生物信息学研究中的改进与发展 生物信息学软件的开发
基因芯片(microarray)介绍
电子技术与生物技术的结合 基因组研究中最实用的部分之一 Affymetrix公司： 1.6cm2 40万位点 每点1000万条探针
近期任务
大规模基因组测序中的信息分析 新基因和新SNPS(单核苷酸多态性)的发现与鉴定 完整基因组的比较研究 大规模基因功能表达谱的分析 生物大分子的结构模拟与药物设计
远期任务
读懂人类基因组，发现人类遗传语言的根本规律，从而阐明若干生 物学中的重大自然哲学问题，像生命的起源与进化等。这一研究的关键和核心是了解非编码 区 非编码区信息结构分析 遗传密码起源和生物进化的研究
生物信息学介绍
生物信息学： 存储、修复、分析、整合生物数据的学科 分子生物学与信息技术的结合体 研究材料与结果：各种生物学数据 研究工具：网络、计算机 包括生物学和计算两部分 现代生物研究的核心 研究方法： 传统生物学：实验 理论 现代生物学：理论 实验验证
《生物信息学》PPT课件
➢ 对某一基因分析其mRNA序列和蛋白质序列特点，设 计一对RT-PCR引物并说明选择这对引物的理由；写 出克隆此基因编码区的研究策略和技术路线（pGEM-T 克隆载体及pcDNA3.1表达载体）。
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8
数据库
数据库格式：EMBL格式，GenBank格式， ASN.1格式，PIR/CODATA格式
生物信息学
生物信息学概述 生物信息数据库及其应用
完整版课件ppt
1
生物信息学(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 的一门学科。它通过对生物学实验数据的获 得、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。
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2
生物信息学与生物计算
★ 各种数据库的建立和管理 ★ 数据库接口和检索工具的研制 ★ 研究新算法，发展方便适用的程序
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3
生物信息学与生物实验
★ 实验数据是生物信息学的基础 ★ 生物信息学的指导作用
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4
算法 图形学 图像识别 人工智能 数据库 统计学 计算机模拟 信息理论 语言学 机器人学 软件工程 计算机网络
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25
重要生物信息学中心简介
NIH：National Institute of Health NCBI：National Center of Biotechnology Institute NLM：National Library of Medicine / GenBank, Unigene , Refseq, dbSNP, OMIM
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32
完整版课件ppt
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完整版课件ppt
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8
数据库
数据库格式：EMBL格式，GenBank格式， ASN.1格式，PIR/CODATA格式
生物信息学
生物信息学概述 生物信息数据库及其应用
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1
生物信息学(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 的一门学科。它通过对生物学实验数据的获 得、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。
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2
生物信息学与生物计算
★ 各种数据库的建立和管理 ★ 数据库接口和检索工具的研制 ★ 研究新算法，发展方便适用的程序
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3
生物信息学与生物实验
★ 实验数据是生物信息学的基础 ★ 生物信息学的指导作用
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算法 图形学 图像识别 人工智能 数据库 统计学 计算机模拟 信息理论 语言学 机器人学 软件工程 计算机网络
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重要生物信息学中心简介
NIH：National Institute of Health NCBI：National Center of Biotechnology Institute NLM：National Library of Medicine / GenBank, Unigene , Refseq, dbSNP, OMIM
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搜索 ▪ 序列分子量搜索 ▪ 区域搜索 ▪ 通配符搜索
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2. SRS
▪ SRS（Sequence Retrieval System） 是EMBL研制的一个基于WEB的查询系 统,是目前生物信息界应用最为广泛的数 据库系统。
▪ SRS在中国的镜像站点建立在北京大学 生物信息中心。
3
Entrez
4
/Entrez/
5
Entrez的查询方式
➢快速查询 ➢限定查询 ➢其他查询方式
批处理查询 交叉引用的信息查询 E－mail查询
6
Entrez基本查询功能
▪ 主题词（Subject）搜索 ▪ 短语（phrase）搜索 ▪ 文献作者（Authous）搜索 ▪ 序列独特识别信息（Unique Identifiers）
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SRS与ENTREZ的区别
布林逻辑运算 结果信息量 查询速度
NCBI AND,OR,BUT 小
快
SRS &, I, !
大
慢
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学习总结
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
三、数据库检索工具简介Βιβλιοθήκη ▪ Entrez ▪ SRS
1
1、Entrez
/gquery/gquery.fcgi
Entrez的特点
▪ 链接的数据库多 ▪ 使用方便 ▪ 实际匹配、相近匹配、查询结果按匹配
程度排列
2
Entrez集成的各种数据库
核酸序列 蛋白质序列 生物大分子结构 基因组数据 生物分类数据库 孟德尔人类遗传学数据（OMIM） Pubmed
24
You Know, The More Powerful You Will Be
23
结束语
当你尽了自己的最大努力时，失败也是伟大的， 所以不要放弃，坚持就是正确的。
When You Do Your Best, Failure Is Great, So Don'T Give Up, Stick To The End 演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
13
▪ SRS采用全菜单驱动方式
• 包括EMBL、EMBL_NEW、SwissProt、 PIR等一级数据库
• 还包括许多二级数据库 如蛋白质家族和结构域数据库Prosite、限 制酶数据库ReBase、PDB序列子集数据库 NRL_3D、真核基因启动子数据库EPD、 E.coli 数据库ECD、酶名称和反应数据库 ENZYME、生物计算文献数据库 SEQANALREF等，还有与功能、疾病相关 的数据库，总共有80个数据库。
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2. SRS
▪ SRS（Sequence Retrieval System） 是EMBL研制的一个基于WEB的查询系 统,是目前生物信息界应用最为广泛的数 据库系统。
▪ SRS在中国的镜像站点建立在北京大学 生物信息中心。
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Entrez
4
/Entrez/
5
Entrez的查询方式
➢快速查询 ➢限定查询 ➢其他查询方式
批处理查询 交叉引用的信息查询 E－mail查询
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Entrez基本查询功能
▪ 主题词（Subject）搜索 ▪ 短语（phrase）搜索 ▪ 文献作者（Authous）搜索 ▪ 序列独特识别信息（Unique Identifiers）
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SRS与ENTREZ的区别
布林逻辑运算 结果信息量 查询速度
NCBI AND,OR,BUT 小
快
SRS &, I, !
大
慢
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学习总结
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
三、数据库检索工具简介Βιβλιοθήκη ▪ Entrez ▪ SRS
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1、Entrez
/gquery/gquery.fcgi
Entrez的特点
▪ 链接的数据库多 ▪ 使用方便 ▪ 实际匹配、相近匹配、查询结果按匹配
程度排列
2
Entrez集成的各种数据库
核酸序列 蛋白质序列 生物大分子结构 基因组数据 生物分类数据库 孟德尔人类遗传学数据（OMIM） Pubmed
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You Know, The More Powerful You Will Be
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结束语
当你尽了自己的最大努力时，失败也是伟大的， 所以不要放弃，坚持就是正确的。
When You Do Your Best, Failure Is Great, So Don'T Give Up, Stick To The End 演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
13
▪ SRS采用全菜单驱动方式
• 包括EMBL、EMBL_NEW、SwissProt、 PIR等一级数据库
• 还包括许多二级数据库 如蛋白质家族和结构域数据库Prosite、限 制酶数据库ReBase、PDB序列子集数据库 NRL_3D、真核基因启动子数据库EPD、 E.coli 数据库ECD、酶名称和反应数据库 ENZYME、生物计算文献数据库 SEQANALREF等，还有与功能、疾病相关 的数据库，总共有80个数据库。