生物信息学研究生ppt课件
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《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。
生物信息学概述(共59张PPT)精选全文完整版
蛋白质 结构
蛋白质 功能
最基本的 生物信息
2024/11/11
生命体系千姿百 态的变化
维持生命活 动的机器
9
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
对于第二部密码，目前则只能用统计学的方法进行分析。破译“第
二遗传密码”：即折叠密码（folding code），从蛋白质的一级结构
Rickettsia prowazekii
Helicobacter pylori
Buchnerasp. APS
Escherichia coli大南芥
Thermotoga maritima
Thermoplasma acidophilum
mouse
Caenorhabitis elegans
以基因组计划的实施为标志的基因组时代（1990年至2001年）是生
物信息学成为一个较完整的新兴学科并得到高速发展的时期。这一 时期生物信息学确立了自身的研究领域和学科特征，成为生命科学 的热点学科和重要前沿领域之一。
这一阶段的主要成就包括大分子序列以及表达序列标签 （ expressed sequence tag，EST）数据库的高速发展、BLAST（ basic local alignment search tool）和FASTA（fast alignment）等工具软件的研制和相应新算法的提出、基因的寻 找与识别、电子克隆（in silico cloning）技术等，大大提高
细胞质（线粒体、叶绿体） 基因组DNA
人类基因组：3.2×109 bp 18
人类自然科学史上的 3 大计划
曼哈顿原子 弹计划
阿波罗登月 计划
人类基因组计划
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。
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
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。
生物信息学课件PPT
12
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
13
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。
BIO-MASS研究生生物信息学课件01
10
Electrospray Source Diagram
11
What is Electrospray?
Electrospray, as the name implies, uses electricity instead of gas to form the droplets.
12
Animation of the electrospray process
6
Components of any Mass Spectrometer
Atmosphere Vacuum System Sample Inlet Ionisation Method Mass Analyser Detector Data System
7
Common Ionisation Methods
M 1 ( m nm ' ) / n M 2 [ m ( n 1) m' ] /( n 1)
16
电荷简化算法和软 件将多电荷层转换 为代表实际蛋白质 质量的谱图
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Principle of MALDI-TOF
peptide mixture embedded in light absorbing chemicals (matrix) pulsed UV or IR laser (3-4 ns) detector
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MALDI-TOF device
21
Photo of MALDI-TOF
ultraflex II & ultraflex II TOF/TOF
http://www.bdal.de
22
2D-PAGE/MALDI-TOF
23
生物信息学课件
基因组组装与注释
基因组组装
01
基因组组装是将测序得到的碎片组装成一个完整的基因组序列
。
基因组注释
02
基因组注释是对基因组序列进行分析，识别出基因和其他功能
元件。
基因组组装与注释的重要性
03
基因组组装与注释是理解基因组结构和功能的基础，对于研究
生物进化、疾病发生和治疗具有重要意义。
03
生物信息学应用
• 详细描述：单基因遗传病通常是由单个基因的突变引起的，这些突变可能是显性或隐性。在研究中，生物信息 学家可以通过对患者的基因组进行测序和分析，识别与疾病相关的基因变异。他们还可以通过比较健康个体的 基因组与患病个体的基因组，发现差异并确定导致疾病的特定突变。此外，生物信息学家还可以使用计算机模 型和算法来模拟基因组变异的影响，并预测其对蛋白质功能和细胞过程的影响。这些信息有助于医生和研究人 员更好地理解疾病的病因、病理生理机制以及潜在的治疗方法。
THANK YOU
数据库建设
研究如何建立和维护生物信息学数据库， 包括数据库设计、数据存储和管理、数据 查询和可视化等技术。
02
生物信息学基础
遗传密码子
遗传密码子的定义
遗传密码子是DNA和RNA中携带遗传信息的序列 。
遗传密码子的特点
遗传密码子具有方向性、连续性、通用性和简并 性。
遗传密码子的破译
科学家们通过研究基因组序列，逐渐破译了遗传 密码子的秘密。
以单分子DNA测序为主要技术，具有读取长度长、准确率高、速度快等优点，但设备昂贵且维护成本 高。
生物信息学数据库
1 2 3
NCBI
美国国立生物技术信息中心，提供生物医学相关 信息和数据，包括基因组测序数据、基因表达谱 数据等。
2024生物医学信息学PPT课件
生物医学信息学PPT课件•生物医学信息学概述•生物信息学基础知识•医学图像处理技术•生物信号处理与分析目录•生物医学数据挖掘与应用•生物医学信息学伦理与法规01生物医学信息学概述定义与发展历程定义生物医学信息学是生物医学与计算机科学、信息科学等学科的交叉领域，旨在研究生物医学信息的获取、处理、存储、分析和应用等方面的理论和技术。
发展历程生物医学信息学经历了从早期的医学图像处理、生物信号处理到现代的生物信息学、临床信息学等阶段，随着大数据、人工智能等技术的发展，生物医学信息学的研究和应用领域不断拓展。
研究内容及方法研究内容生物医学信息学的研究内容包括生物医学数据的采集、处理、分析和挖掘，生物医学知识的表示、推理和应用，以及生物医学信息系统的设计、开发和应用等。
研究方法生物医学信息学采用多种研究方法，包括数学建模、统计分析、机器学习、自然语言处理等，以实现对生物医学数据的深入挖掘和有效利用。
应用领域及前景展望应用领域生物医学信息学在医疗、科研、教学等领域具有广泛的应用，如医学影像诊断、基因测序数据分析、临床决策支持、生物医学知识库构建等。
前景展望随着生物医学数据的不断积累和技术的不断进步，生物医学信息学将在精准医疗、智能诊疗、健康管理等方面发挥越来越重要的作用，为人类的健康和医疗保健事业做出更大的贡献。
02生物信息学基础知识基因组学与蛋白质组学基因组学01研究生物体基因组的组成、结构、功能及演变的科学领域，涉及基因测序、基因注释、比较基因组学等方面。
蛋白质组学02研究生物体内所有蛋白质的表达、功能、相互作用及调控的科学领域，与基因组学相辅相成，共同揭示生物体的生命活动规律。
基因组学与蛋白质组学的关系03基因组学提供生物体的遗传信息，蛋白质组学则研究这些遗传信息的表达产物，二者相互关联，共同揭示生物体的生理和病理过程。
基因表达调控与表观遗传学基因表达调控生物体内通过一系列机制调节基因的表达水平，包括转录调控、转录后调控、翻译调控等多个层面，以确保生物体在不同环境和发育阶段下能够正常生长发育。
《生物信息学概述》课件
04
生物信息学的挑战与未来发展
数据整合与标准化
数据整合
在生物信息学中，数据整合是一个重要的挑战。由于不同实验室、研究机构的数据格式、标准和质量 各不相同，如何将这些数据有效地整合在一起成为一个亟待解决的问题。
标准化
为了提高数据的可比性和可重复性，生物信息学需要制定统一的标准和规范，以确保数据的准确性和 可靠性。
03
生物信息学在医学研究中的应用
疾病诊断
基因检测
利用生物信息学技术对基因序列进行分析，检测与疾病相关的基因 变异，有助于早期发现遗传性疾病和个性化诊断。
疾病分型
通过对生物样本的基因组、转录组和蛋白质组等数据进行比较分析 ，有助于对疾病进行精确分型，为制定个性化治疗方案提供依据。
预测疾病风险
基于生物信息学的大数据分析，可以预测个体患某种疾病的风险，为 预防性干预提供科学依据。
05
实例分析
基因组学研究实例
总结词
基因组学研究实例展示了生物信息学在基因组序列分析中的应用。
详细描述
基因组学研究实例中，生物信息学发挥了重要作用。通过对基因组序列进行分析，可以 发现与人类健康、疾病相关的基因变异和功能。生物信息学方法包括基因组测序、基因
表达分析、基因变异检测等，这些方法为个性化医疗和精准医学提供了有力支持。
02
生物信息学的主要技术
基因组学
基因组测序
通过对生物体基因组的测序，分析基因序列、基因突变和基 因功能。
基因表达分析
研究基因在不同条件下的表达水平，揭示基因与生物表型之 间的关系。
蛋白质组学
蛋白质分离与鉴定
分离和鉴定生物体内的蛋白质，了解蛋白质的组成和功能。
蛋白质相互作用研究
生物信息学研究概述汇报PPT
同时为试验设计提供理论支
持和指导，缩短科研周期。
生物信息学发展简史
前基因组阶段
基因组阶段
后基因组阶段
简史---前基因组阶段
该阶段主要 集中于构建 生物信息学 数据库，开 发检索工具、 建立序列比 对算法、基 因序列和蛋 白质序列的 分析
01
孟德尔遗传定律的发现
前基因 02 DNA双螺旋结构的发现 组阶段
研究内容---系统发育分析
系统发育分析是通过已知序列分析推 断或评估物种间进化关系的过程，具 体是通过系统发育树的构建来实现。 常见的系统发育树构建方法有相邻连 接法（NJ）、非加权配对组算数法 （UPGMA）、最小进化法（MJ）、 最大简约法（MP）和最大似然法 （ML） 系统发育树构建软件有MEGA、 DNAstar、PAUP、PHYLIP、MOLPHY、 PAML。
研究内容---蛋白质分析
结构等级---测定方法 一级结构--质谱分析； EDMA； N 降解法 二级结构--傅里叶红外光谱法 圆二性色谱法； 三级结构--三维电镜技术； 核磁共振技术； X 射线衍射法
分析内容 蛋白质序列的理化性 质分析、 亲疏水性分析、 跨膜区结构预测、 卷曲螺旋和翻译后修 饰位点预测， 以及蛋白质二级结构 预测和信号位点分析、 蛋白质结构域分析、 蛋白质三维结构模拟、 蛋白质超家族分析
常用软件 在线软件有--Swiss-model、 PROCHECK、 Molprobity 本地软件有--Modeller、 TMHMM 、 VMD
研究内容---非编码区分析
非编码区通常具有降低编码区碱基突 变率的作用，还具有调控编码区基因 转录的作用。非编码区往往具有启动 子、终止子、调控基因和 DNA 聚合酶 结合位点。 非编码区分析是利用生物信息学的方 法对非编码区的 DNA 片段进行定性、 定量，以及对结构进行剖析，找出调 控编码区基因转录机理的过程
(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
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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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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
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33
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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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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生物信息学
整理课件
1
翻译题：
◦ NCBI Map view ◦ UCSC ◦ Ensembl ◦ SCOP ◦ KEGG
（http://www.genome.ad.jp/kegg/） ◦ Reactome（/） ◦ DIP（/）
整理课件
16
主要表现在：
◦ PAM打分矩阵模型 ◦ Needleman—Wunsch全局序列比对的动态规划算法 ◦ Smith—Waterman局部比对算法 ◦ 建立在序列比对基础之上的BLAST和FASTA进行数据库
搜索方法
◦ 发展了生物序列信息分析方法：生物统计方法
基因组中CC含量的统计分析 基因替换与突变的替换模式研究中的Jukes—Cantor模型 Kimura的双参数模型
◦ 进行基因数据分析方面的研究
◦ 基于距离或特征系统发生分析方法以进行基因组的分子 进化等
整理课件
17
所起的作用
◦ 为高度自动化大规模测序、基因数据的 提取、序列片断的拼接、新基因的发现 提供了技术支撑，并为HGP顺利实施 奠定了基础。
整理课件
18
(2)基因组时代
时期：介于20世纪80年代末(标志是HGP启动)至 2003年的HGP顺利完成。
DNA分子数据提取技术得到了较快的发展，涌现出 海量的生物分子数据。
充分利用这些数据，通过分析，挖掘这些数据的内 涵，获得对人类有用的遗传信息、进化信息及功能 相关的结构信息，造福于人类社会，这是后基因组 时代的核心内容之一，同时也是生物信息学的全部 内涵。
◦ 前基因组时代 ◦ 基因组时代 ◦ 后基因组时代。
整理课件
14
(1)前基因组时代
时期：介于20世纪50年代末至80年代末(标志是 HGP启动)
这一时期也是早期生物信息学研究方法逐步形成 阶段。
生物信息学的早期研究仅限于利用数学模型、统 计学方法和计算机处理宏观生物分子数据，
作用的领域主要是生物遗传和进化信息处理，如 基因签名、DNA克隆、DNA分子序列比对以解 决基因同源性问题、分子生物数据存储和数据库 建立等。
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
生物分子数据及其关系
整理课件
12
三、产生的背景
生物信息学的产生最早可以追溯至20世纪50年代末 期计算机在生物学中的应用。
随着计算机技术的快速发展，使得科学和工程技术 的研究手段在过去的实验方法和理论方法的基础上。 有了第三种研究手段，即科学计算方法。
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。
整理课件
10
生物分子数据类型
DNA序列数据
最基本
生
蛋白质序列数据
物
分
子
生物分子结构数据
信
息
生物分子功能数据
整理课件
直 观
复杂
11
பைடு நூலகம் 第一部 遗传密码
第二部 遗传密码？
8
2.蛋白质的结构信息
• 蛋白质功能取决于蛋白质的空间结构
• 蛋白质结构决定于蛋白质的序列（这是 目前基本共认的假设），蛋白质结构的 信息隐含在蛋白质序列之中。
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9
3. DNA分子和蛋白质分子 都含有进化信息
通过比较相似的蛋白质 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。
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6
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
转录
DNA
翻译
RNA
蛋白 质
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7
基因的DNA序列
对
遗
应
传
关
密
系
码
蛋白质序列
DNA
前体RNA mRNA
多肽链 整理课件
整理课件
15
随着DNA分子提取和DNA分子测序技术的快速 发展以及分子生物数据量的不断扩大。
◦ 1985年Mullis K提出聚合酶链式反应(PCR)的DNA提 取技术。
◦ 20 世纪80年代初Sanger F提出链终止法(chain termination Method)的DNA测序技术。
生物信息学逐步形成了自身的一些基本理论、方 法、模型和软件体系
这是生物信息学真正兴起并形成了一门多学科的 交叉、边缘学科。
生物信息学在HGP实施过程中起到了非常重要的 作用，从高度自动化的大规模测序、DNA分子数 据的获取与分析处理、序列片断的拼接、新基因 的发现、基因组结构与功能预测到基因组进化等 研究的各个环节都与生物信息学密不可分，为 HGP的顺利完成奠定了技术支撑。
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3
二、生物信息学主要研究两种信息载体 DNA分子 蛋白质分子
整理课件
4
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
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5
1.遗传信息
遗传信息的载体主要是DNA
控制生物体性状的基因是一系列DNA片段
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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2
生物信息学概述
一、定义
生物信息学是在生命科学的研究中,以计算机为 工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。
美国人类基因组计划实施五年后的总结报告中， 对生物信息学作了以下定义：
生物信息学是一门交叉科学,它包含了生物信息 的获取、处理、存储、分发、分析和解释等在 内的所有方面,它综合运用数学、计算机科学和 生物学的各种工具,来阐明和理解大量数据所包 含的生物学意义。
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19
发展：
前基因组时代的一些研究方法得到了继续发展 和完善
还发展了诸如网络模型(Network Model)方 法和基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model ，HMM)的机器学习方法。
基因组间关联程度分析及结构分析预测方面的 研究。
整理课件
20
(3)后基因组时代
时期：自2003年HGP完成开始 随着HGP的胜利完成及各种DNA分子数据库的建立，
科学计算方法是借助于已有实验数据，通过分析、 挖掘其内在的规律性，以达到对研究对象的认识。
通过科学计算来研究和发现其内在的规律的成本远 低于实验成本。
生物信息学的产生是现代科学技术在生物分子学中 应用的必然结果。
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13
四、生物信息学的发展
生物信息学的发展过程与基因组学研究密切相关， 大致可分为三个阶段，
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◦ NCBI Map view ◦ UCSC ◦ Ensembl ◦ SCOP ◦ KEGG
（http://www.genome.ad.jp/kegg/） ◦ Reactome（/） ◦ DIP（/）
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16
主要表现在：
◦ PAM打分矩阵模型 ◦ Needleman—Wunsch全局序列比对的动态规划算法 ◦ Smith—Waterman局部比对算法 ◦ 建立在序列比对基础之上的BLAST和FASTA进行数据库
搜索方法
◦ 发展了生物序列信息分析方法：生物统计方法
基因组中CC含量的统计分析 基因替换与突变的替换模式研究中的Jukes—Cantor模型 Kimura的双参数模型
◦ 进行基因数据分析方面的研究
◦ 基于距离或特征系统发生分析方法以进行基因组的分子 进化等
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所起的作用
◦ 为高度自动化大规模测序、基因数据的 提取、序列片断的拼接、新基因的发现 提供了技术支撑，并为HGP顺利实施 奠定了基础。
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18
(2)基因组时代
时期：介于20世纪80年代末(标志是HGP启动)至 2003年的HGP顺利完成。
DNA分子数据提取技术得到了较快的发展，涌现出 海量的生物分子数据。
充分利用这些数据，通过分析，挖掘这些数据的内 涵，获得对人类有用的遗传信息、进化信息及功能 相关的结构信息，造福于人类社会，这是后基因组 时代的核心内容之一，同时也是生物信息学的全部 内涵。
◦ 前基因组时代 ◦ 基因组时代 ◦ 后基因组时代。
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(1)前基因组时代
时期：介于20世纪50年代末至80年代末(标志是 HGP启动)
这一时期也是早期生物信息学研究方法逐步形成 阶段。
生物信息学的早期研究仅限于利用数学模型、统 计学方法和计算机处理宏观生物分子数据，
作用的领域主要是生物遗传和进化信息处理，如 基因签名、DNA克隆、DNA分子序列比对以解 决基因同源性问题、分子生物数据存储和数据库 建立等。
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
生物分子数据及其关系
整理课件
12
三、产生的背景
生物信息学的产生最早可以追溯至20世纪50年代末 期计算机在生物学中的应用。
随着计算机技术的快速发展，使得科学和工程技术 的研究手段在过去的实验方法和理论方法的基础上。 有了第三种研究手段，即科学计算方法。
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。
整理课件
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生物分子数据类型
DNA序列数据
最基本
生
蛋白质序列数据
物
分
子
生物分子结构数据
信
息
生物分子功能数据
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直 观
复杂
11
பைடு நூலகம் 第一部 遗传密码
第二部 遗传密码？
8
2.蛋白质的结构信息
• 蛋白质功能取决于蛋白质的空间结构
• 蛋白质结构决定于蛋白质的序列（这是 目前基本共认的假设），蛋白质结构的 信息隐含在蛋白质序列之中。
整理课件
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3. DNA分子和蛋白质分子 都含有进化信息
通过比较相似的蛋白质 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。
整理课件
6
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
转录
DNA
翻译
RNA
蛋白 质
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基因的DNA序列
对
遗
应
传
关
密
系
码
蛋白质序列
DNA
前体RNA mRNA
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随着DNA分子提取和DNA分子测序技术的快速 发展以及分子生物数据量的不断扩大。
◦ 1985年Mullis K提出聚合酶链式反应(PCR)的DNA提 取技术。
◦ 20 世纪80年代初Sanger F提出链终止法(chain termination Method)的DNA测序技术。
生物信息学逐步形成了自身的一些基本理论、方 法、模型和软件体系
这是生物信息学真正兴起并形成了一门多学科的 交叉、边缘学科。
生物信息学在HGP实施过程中起到了非常重要的 作用，从高度自动化的大规模测序、DNA分子数 据的获取与分析处理、序列片断的拼接、新基因 的发现、基因组结构与功能预测到基因组进化等 研究的各个环节都与生物信息学密不可分，为 HGP的顺利完成奠定了技术支撑。
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二、生物信息学主要研究两种信息载体 DNA分子 蛋白质分子
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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
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1.遗传信息
遗传信息的载体主要是DNA
控制生物体性状的基因是一系列DNA片段
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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生物信息学概述
一、定义
生物信息学是在生命科学的研究中,以计算机为 工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。
美国人类基因组计划实施五年后的总结报告中， 对生物信息学作了以下定义：
生物信息学是一门交叉科学,它包含了生物信息 的获取、处理、存储、分发、分析和解释等在 内的所有方面,它综合运用数学、计算机科学和 生物学的各种工具,来阐明和理解大量数据所包 含的生物学意义。
整理课件
19
发展：
前基因组时代的一些研究方法得到了继续发展 和完善
还发展了诸如网络模型(Network Model)方 法和基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model ，HMM)的机器学习方法。
基因组间关联程度分析及结构分析预测方面的 研究。
整理课件
20
(3)后基因组时代
时期：自2003年HGP完成开始 随着HGP的胜利完成及各种DNA分子数据库的建立，
科学计算方法是借助于已有实验数据，通过分析、 挖掘其内在的规律性，以达到对研究对象的认识。
通过科学计算来研究和发现其内在的规律的成本远 低于实验成本。
生物信息学的产生是现代科学技术在生物分子学中 应用的必然结果。
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四、生物信息学的发展
生物信息学的发展过程与基因组学研究密切相关， 大致可分为三个阶段，