生物信息学相关重要资料
生物信息学期末复习资料(小字)
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生物信息学期末复习资料(小字)名词解释或辨析。
1.生物信息学:生物信息学是包含生物信息的获取、处理、贮存、分发、分析和解释的所有方面的一门学科,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,目的在于了解大量的生物学意义。
2.基因芯片:固定有寡核苷酸、基因组DNA或互补DNA 等的生物芯片。
利用这类芯片与标记的生物样品进行杂交,可对样品的基因表达谱生物信息进行快速定性和定量分析。
3.人类基因组计划:HGP,是一项规模宏大,跨国跨学科的科学探索工程。
其宗旨在于测定组成人类染色体(指单倍体)中所包含的30亿个碱基对组成的核苷酸序列,从而描绘人类基因组图谱,并且辨识其载有的基因及其序列,达到破译人类遗传信息的最终目的。
4.中心法则:分子生物学的基本法则,是1958年由克里克(Crick)提出的遗传信息传递的规律,包括由DNA到DNA的复制,由DNA到RNA的转录和由RNA 到蛋白质的翻译等过程。
20世纪70年代逆转录酶的发现,表明还有由RNA逆转录形成DNA的机制,是对中心法则的补充和丰富。
5.相似性和同源性:相似性(similarity)和同源性(homology)是两个完全不同的概念。
同源序列是指从某一共同祖先经过趋异进化而形成的不同序列。
相似性是指序列比对过程中检测序列和目标序列之间相同碱基或氨基酸残基序列所占比例的大小。
当两条序列同源时,他们的氨基酸或核苷酸序列通常有显著的一致性(identity)。
如果两条系列有一个共同进化的祖先,那么他们是同源的。
这里不存在同源性的程度问题,两条序列要么是同源的要么是不同源的。
1.生物信息学:综合计算机科学、信息技术和数学的理论和方法来研究生物信息的交叉学科。
包括生物学数据的研究、存档、显示、处理和模拟,基因组遗传和物理图谱的处理,核苷酸和氨基酸序列分析,新基因的发现和蛋白质结构的预测等。
2.蛋白质组:指由一个基因组,或一个细胞、组织表达的所有蛋白质。
探索前沿科技的生物资料
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探索前沿科技的生物资料随着科技的不断发展,前沿科技正日益成为人们关注的焦点。
在这个信息爆炸的时代,生物资料的研究成为了科技领域中的一个重要方向。
本文将探讨前沿科技在生物资料领域的应用和发展趋势。
一、生物资料的定义和意义生物资料是指从生物体中提取的、具有独特生物学特性的物质,包括DNA、RNA、蛋白质等。
生物资料的研究对于深入了解生命的本质、推动医学发展、促进生物工程等领域的进步具有重要意义。
二、前沿科技在生物资料研究中的应用1. 基因编辑技术基因编辑技术是近年来生物资料研究领域的重要突破之一。
通过CRISPR-Cas9等技术,科学家们能够精确编辑生物体的基因序列,从而实现对生物体的精准控制。
这项技术的应用不仅可以用于基础研究,还可以为疾病治疗、农业改良等领域带来巨大的潜力。
2. 生物信息学生物信息学是生物资料研究中不可或缺的一部分。
通过对生物体的基因组数据进行分析,科学家们可以揭示出生物体内部的复杂关系,并发现新的基因功能和疾病相关基因。
生物信息学的发展使得生物资料的研究更加高效和准确。
3. 人工智能人工智能在生物资料研究中的应用也日益广泛。
通过机器学习和深度学习等技术,科学家们可以更好地处理和分析大规模的生物数据,发现其中的规律和模式。
人工智能的引入使得生物资料研究更加智能化和自动化。
三、前沿科技在生物资料研究中的发展趋势1. 多组学研究多组学研究是生物资料研究的一个重要方向。
通过整合基因组学、转录组学、蛋白质组学等多种生物信息,科学家们可以更全面地了解生物体的功能和调控机制。
多组学研究的发展将为生物资料研究带来更深入的认识。
2. 单细胞技术单细胞技术是生物资料研究中的新兴领域。
传统的研究方法往往是对大量细胞进行平均分析,而单细胞技术可以对单个细胞进行精细的分析,揭示细胞间的差异和异质性。
单细胞技术的发展将为生物资料研究带来更准确和全面的结果。
3. 三维组织工程三维组织工程是将生物资料研究与生物工程相结合的一项重要技术。
生物信息学,复习资料
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第一章生物信息学是生命科学、计算机科学、现代信息科学、数学、物理学以及化学等多个学科交叉结合形成的一门新学科,是利用信息技术和数学方法对生命科学研究中的生物信息进行存储。
检索和分析的科学。
1982年创建了GenBank数据库。
(1)序列数据资源:储存了生物信息学研究的原始数据,是生物信息学存在和发展的基础。
(2)序列比对与比对搜索:相似性分析是生物信息学最早涉及的问题之一。
常用的分析方法是序列比对。
(3)基因组结构注释(4)分子系统发生分析:系统发生关系是表示物种进化关系的参考依据。
通过分析分子水平的序列数据,可以了解物种系统发生的关系,目前常用树的形式来表示不同物种间的进化关系。
(5)蛋白质结构:蛋白质的空间结构是其行使功能的基础。
(6)蛋白质序列分析与功能预测。
(7)微阵列数据分析:微阵列是一种重要的基因表达高通量检测技术。
(8)蛋白质组数据分析:高通量的蛋白质组工程能够大范围地确定蛋白质功能,能确定蛋白质在哪种特殊的生理条件下会出现,还能确定那些蛋白质之间有相互作用。
(9)疾病相关研究:寻找疾病相关基因是认识疾病发生机理、研制疾病的基因诊断与防治手段的基础,也是人类基因组研究的重要手段。
(10)SNP芯片及深度测序数据分析。
视黄醇结合蛋白是一个相对分子质量小、被大量分泌的蛋白质,能结合血液中的视黄醇。
性质:①在多个物种中有许多蛋白质和RBP4同源,包括人、小鼠和鱼总的蛋白质。
②也有许多人类蛋白质额RBP4紧密相关,它们和RBP4的家族成为lipocalin家族——一群多样的小配体结合蛋白,它们倾向于分泌到细胞外空间。
③有细南的lipealin 蛋白,它们在对抗生素的抗性中起作用。
编码细菌lipocalin 的基因可能是一古老基因,它通过水平基因转移的过程进人真核生物基因组。
④些lipocalin 蛋白的表达水平受到显著的调控。
⑤lipealin 蛋白小而丰富,并且是可溶性的,它们的生物化学性质已被详细研究,许多蛋白质的三维结构也以x线晶体街射的方法被解析出来。
(完整版)生物信息学教学资料:生物信息学常用数据库
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• Access to GenBank • GenBank is available for searching at NCBI via several methods. • The GenBank database is designed to provide and encourage access
http://ratmap.gen.gu.se
生物信息学方法与实践
Bioinformatics Method and Practice
1
生物信息学常用数据库
• 一级数据库
–数据库中的数据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。
• 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。
prior to publication so that an accession number may appear in the paper. NCBI has a WWW form, called BankIt, for convenient and quick submission of sequence data. Sequin, NCBI's stand-alone submission software for MAC, PC, and UNIX platforms, is also available by FTP. When using Sequin, the output files for direct submission should be sent to GenBank by electronic mail. • There are specialized, streamlined procedures for batch submissions of sequences, such as EST, STS, and HTG sequences.
生物信息学最基本的操作对象
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生物信息学最基本的操作对象
生物信息学是一种将信息技术应用于生物学研究领域的科学。
其最基本也是最主要的操作对象就是核酸序列和氨基酸序列。
这些序列,就像生命的蓝图,承载着生物体遗传信息的密码。
通过对比这些序列,生物信息学专家能够洞察出它们之间的相似性和差异性,从而揭示出生物的进化历程、功能机制以及物种间的亲缘关系。
这些序列的分析,需要借助各种高级算法和计算机技术。
生物信息学专家通过设计复杂的模型和算法,对这些海量的数据进行分析和处理。
这不仅涉及到基础的序列比对,更需要深入地探索序列中的隐藏模式和规律。
通过这种方式,生物信息学能够从庞大的数据中提取出有价值的生物学信息,为生物学研究提供强有力的支持。
此外,生物信息学还致力于将这些信息进行注释和图形化展示。
通过将生物学信息转化为直观的图形和图表,生物信息学使得生物学研究更加便捷和高效。
这不仅使得生物学家能够快速地理解和分析数据,同时也能够让更多的人参与到生物学研究中来,推动生物学研究的进步。
因此,生物信息学作为一门跨学科的综合性科学,在生物学研究中发挥着越来越重要的作用。
1。
浅谈生物信息学在生物方面的应用
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浅谈生物信息学在生物方面的应用生物信息学(bioinformaLics)是以核酸和蛋白质等生物大分子数据库及其相关的图书、文献、资料为主要对象,以数学、信息学、计算机科学为主要手段,对浩如烟海的原始数据和原始资料进行存储、管理、注释、加工,使之成为具有明确生物意义的生物信息。
并通过对生物信息的查询、搜索、比较、分析,从中获得基因的编码、凋控、遗传、突变等知识;研究核酸和蛋白质等生物大分子的结构、功能及其相互关系;研究它们在生物体内的物质代谢、能量转移、信息传导等生命活动中的作用机制。
从生物信息学研究的具体内容上看,生物信息学可以用于序列分类、相似性搜索、DNA 序列编码区识别、分子结构与功能预测、进化过程的构建等方面的计算工具已成为变态反应研究工作的重要组成部分。
针对核酸序列的分析就是在核酸序列中寻找过敏原基因,找出基因的位置和功能位点的位置,以及标记已知的序列模式等过程。
针对蛋白质序列的分析,可以预测出蛋白质的许多物理特性,包括等电点分子量、酶切特性、疏水性、电荷分布等以及蛋白质二级结构预测,三维结构预测等。
生物信息学中的主要方法有:序列比对,结构比对,蛋白质结构的预测,构造分子进化树,聚类等。
基因芯片是基因表达谱数据的重要来源。
目前生物信息学在基因芯片中的应用主要体现在三个方面。
1、确定芯片检测目标。
利用生物信息学方法,查询生物分子信息数据库,取得相应的序列数据,通过序列比对,找出特征序列,作为芯片设计的参照序列。
2、芯片设计。
主要包括两个方面,即探针的设计和探针在芯片上的布局,必须根据具体的芯片功能、芯片制备技术采用不同的设计方法。
3、实验数据管理与分析。
对基因芯片杂交图像处理,给出实验结果,并运用生物信息学方法对实验进行可靠性分析,得到基因序列变异结果或基因表达分析结果。
尽可能将实验结果及分析结果存放在数据库中,将基因芯片数据与公共数据库进行链接,利用数据挖掘方法,揭示各种数据之间的关系。
chapter2-生物信息学相关的生物学基础
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03
生物分子学基础
生物分子的定义与分类
总结词
生物分子是构成生命体的基本物质,包括蛋白质、核酸、糖 类、脂质等。
详细描述
生物分子是具有生物活性的有机分子,是生命活动所必需的 。根据其组成和结构,生物分子可以分为蛋白质、核酸、糖 类、脂质等不同类型。这些分子在细胞内发挥着各自独特的 作用,共同维持着生命体的正常运转。
生物学的发展历程
古典生物学
古典生物学阶段主要关注对生物体的形态和分类, 代表人物有林奈和居维叶。
实验生物学
实验生物学阶段开始使用实验方法研究生物体, 代表人物有巴斯德和孟德尔。
分子生物学
分子生物学阶段开始从分子水平研究生物体的结 构和功能,代表人物有沃森和克里克。
生物学的主要分支
动物学
微生物学
研究动物的形态、分类、生态和行为 等。
表型组学
研究生物体表型特征的学科。
生物信息学在表型组学中的应用
对表型数据进行处理、分析和解释,包括表型关联分析、表型预测 模型构建等。
表型组学与生物信息学的关系
表型组学依赖于生物信息学方法进行数据处理和解析,生物信息学 为表型组学提供了强大的技术支持和工具。
THANKS
感谢观看
核酸的结构与功能
总结词
核酸的功能主要是作为遗传信息的载体和蛋白质合成的模板。
详细描述
核酸是遗传信息的载体,负责编码生命活动所需的各种蛋白质。DNA通过转录过程将 遗传信息传递给RNA,然后RNA作为模板指导蛋白质的合成。此外,RNA还可以作为 信号分子、酶等活性物质参与细胞内的多种生化反应和信号转导过程。因此,核酸的结
Chapter2-生物信息学相关 的生物学基础
• 生物学基础概述 • 遗传学基础 • 生物分子学基础 • 细胞生物学基础 • 生物信息学在生物学中的应用
生物信息学复习资料
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生物信息学复习资料第一章1、什么是生物信息学?生物信息学是一门交叉科学,它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的各种工具来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义2、BIOINFORMATICS这个词是谁提出的?林华安3、生物信息学的发展经过了哪些阶段?前基因组时代、基因组时代、后基因组时代4、HGP是什么意思?什么时候开始?什么时候全部结束?人类基因组计划、1990.10、20035、生物信息学的研究对象是什么?6、生物信息学的研究内容有哪些?获取人和各种生物的完整基因组、新基因的发现、SNP分析(单核苷酸多态性:single nucleotide polymorphism,SNP)、非编码区信息结构与分析、生物进化;全基因组的比较研究、蛋白质组学研究、基因功能预测、新药设计、遗传疾病的研究以及关键基因鉴定、生物芯片7、学习生物信息学的目的是什么?阐明和理解大量数据所包含的生物学意义第二章1、生物信息数据库有哪些要求?时间性、注释、支撑数据、数据质量、集成性2、生物信息数据库分为哪几级,每一级是如何让定义的,每一级各包含哪些数据库?一级数据库二级数据库;一级数据库:数据库中的数据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一级数据库:包括基因组数据库、核酸和蛋白质一级结构数据库、生物大分子(主要是蛋白质)三维空间结构数据库二级数据库:根据生命科学不同研究领域的实际需要,对基因组图谱、核酸和蛋白质序列、蛋白质结构以及文献等数据进行分析、整理、归纳、注释,构建具有特殊生物学意义和专门用途的数据库3、请列出至少三个国际知名生物信息中心网站、至少三个核酸数据库、至少三个蛋白数据库。
网站:NCBI、EBI、SIB、HGMP、CMBI、ANGIS、NIG、BIC核酸数据库:EMBL、DDBJ、GenBank蛋白质序列数据库:PIR(Protein Information Resource)、SWISS-PROT、TrEMBL、UniProt、NCBI生物大分子数据库:PDB(Protein Data Bank)蛋白质结构分类数据库SCOP、蛋白质二级结构数据库DSSP、蛋白质同源序列比对数据库HSSP4、NCBI和EBI使用的搜索引擎分别是什么?NCBI提取工具:Entrez EBI提取工具:SRS65、GENBANK使用的基本信息单位是什么,包括哪几个部分,最后以什么字符结尾?基本信息单位:GBFF(GenBank flatfile, GenBank平面文件)格式:GBFF是GenBank数据库的基本信息单位,是最为广泛使用的生物信息学序列格式之一哪几个部分:头部包含整个记录的信息(描述符)、第二部分包含了注释这一记录的特性、第三部分是核苷酸序列本身最后字符:所有序列数据库记录都在最后一行以“//”结尾6、什么是Refseq?The Reference Sequence database 参考序列数据库RefSeq数据库,即RefSeq参考序列数据库,美国国家生物信息技术中心(NCBI)提供的具有生物意义上的非冗余的基因和蛋白质序列7、FASTA格式有哪些部分组成,以什么字符开始?8.NCBI的在线和离线序列提交软件是什么?在线提交软件:Bankit 离线提交软件:Sequin第三章1、什么是同源、直系同源、旁系同源?同源性和相似性有什么区别?同源性:两条序列有一个共同的进化祖先,那么它们是同源的相似性:序列间相似性的量度同源性和相似性的区别:同源性是序列同源或者不同源的一种论断,而相似性或者一致性是一个序列相关性的量化,是两个不同的概念直系同源(orthology):不同物种内的同源序列旁系同源(paralogy):同一物种内的同源序列2、什么是序列比对、全局比对、局部比对?序列比对的关键问题是什么?序列比对:根据特定的计分规则,将两个或多个符号序列按位置比较排列后,得到最具相似性的排列的过程。
生物信息学 资料
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生物信息学资料一.什么是生物信息学?答:它是利用计算机对生命科学工作者研究的生物作息进行存储、检索和分析的科学。
现代生物信息学的定义:是现代生命科学与信息科学、计算机科学、数学、统计学、物理学、化学等学科相互渗透而形成的交叉学科,是应用计算机技术和信息论方法采集、存储、传递、检索、分析和解读蛋白质及核酸序列等各种生物信息,以帮助了解生物信息学和遗传学信息的科学。
二.真核生物基因组的结构特点:1多基因家族:指由一共同祖先基因经过重组和变异所产生的一组基因,并成簇分布,其成员成簇集中在一条染色体上,也可以散布在不同的染色体上。
2多重复序列:1)高度重复序列:反向重复序列、卫星DNA、a-卫星DNA、端粒DNA2)中度重复序列3转座因子:在DNA分子内部或两个DAN分子之间移动的DNA片段4单拷贝序列:多为结构基因,两侧为间隔序列和散在分布的重复序列。
5DNA多态性:1)DNA多态性:限制性片段长度的多态性、高度可变区的DNA、单个核苷酸多态性2)DNA指纹图谱:一种特殊的RFLP使用小卫星DNA作为探针,与某种限制性酶酶切后,并经电泳分离的基因组DNA进行分子杂交,在放射自显影的X光片上,每个个体都可呈现不同长度片段的杂交显影带。
三.真核生物的基因结构:1.5’UTR区:1)启动子:基因DNA中一段特定的核苷酸序列,是RNA聚合酶在起始时对模板DNA的识别部位,也是转录起始时RNA聚合酶对模板DNA的结合部位,因此,是转录过程是否起始的决定部位。
2)增强子:约200bp,为远距离作用,距离靶基因可几十个kb,可位上、下游或基因内部,无基因特异性,对各种基因的启动子都可以发挥作用,常和多种转录调节蛋白结合后发挥作用。
2转录起始点:是模板DNA转录区中的第一个核苷酸,常标以+1,往后类推。
3起始密码子:如ATG(编码甲硫氨酸)4编码区:基因通过信使RNA来进行蛋白质的合成,信使RNA包含对应蛋白质氨基酸序列的一段核苷酸序列。
高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)
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基因组测序基础知识㈠De Novo测序也叫从头测序,是首次对一个物种的基因组进行测序,用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装,从而获得该物种的基因组序列图谱。
目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种:1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序;2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序;3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序,搭建骨架,再用Illumina Solexa GA IIx进行深度测序,完成基因组拼接。
采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件,并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究,为后续的相关研究奠定基础。
实验流程:公司服务内容1.基本服务:DNA样品检测;测序文库构建;高通量测序;数据基本分析(Base calling,去接头,去污染);序列组装达到精细图标准2.定制服务:基因组注释及功能注释;比较基因组及分子进化分析,数据库搭建;基因组信息展示平台搭建1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求?(1) 对于细菌真菌,样品来源一定要单一菌落无污染,否则会严重影响测序结果的质量。
基因组完整无降解(23 kb以上), OD值在1.8~2.0 之间;样品浓度大于30 ng/μl;每次样品制备需要10 μg样品,如果需要多次制备样品,则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。
(2) 对于植物,样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品,最好为纯合或单倍体。
基因组完整无降解(23 kb以上),OD值在1.8~2.0 之间;样品浓度大于30 ng/μl;样品总量不小于500 μg,详细要求参见项目合同附件。
(3) 对于动物,样品来源应选用肌肉,血等脂肪含量少的部位,同一个体取样,最好为纯合。
生物信息学资料
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生物信息学资料生物信息学绪论1.HGP通过国际合作,用15年时间(1990~2005)至少投入30亿美元,构建详细的人类基因组遗传图和物理图,确定人类DNA的全部核苷酸序列,定位约2.5万基因,并对其它生物进行类似研究。
2.我国自主产权的全基因组测序计划水稻(2002)家鸡(2004)家蚕(2004)家猪(2012)大熊猫(2009)3.生物信息学的概念采用信息科学技术,借助数学、生物学的理论、方法,对各种生物信息(包括核酸、蛋白质等)的收集、加工、储存、分析、解释的一门学科。
收集、加工、储存:计算机科学家分析、解释:生物学家4.生物信息学的发展历史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(序列比对算法)20世纪80年代初期,生物信息分析方法的发展20世纪80年代以后,生物信息服务机构和数据库20世纪90年代后,HGP促进生物信息学的迅速发展1956: 美国田纳西州首次召开了“生物学中的理论研讨会”;1962: Zucherkandl和Pauling研究了序列变化与进化的关系,开创了一个新的领域——分子进化;1967: Dayhoff研制出蛋白质序列图集,即后来著名的蛋白质信息源PIR;1970: Needleman和Wunsch提出了著名的序列比对算法,是生物信息学发展中最重要的贡献;1970: Gibbs和McIntyre发表著名的矩阵打点做图法;1978: Gingeras等人研制了核酸序列中酶切位点识别程序;1981: Smith和Waterman提出了著名的公共子序列识别算法,同年Doolittle提出了关于序列模式的概念;1982: GenBank第3版本正式发行;1983: Wilbur和Lipman发表了数据库相似序列搜索算法;1986: 日本核酸序列数据库DDBJ诞生;1986: 蛋白质数据库SWISS-PROT诞生;1988: 美国国家生物技术信息中心NCBI诞生;1988: 成立欧洲分子生物学网络(EMBNet),EMBL数据库诞生;1988: Person和Lipman发表了著名的序列比较算法FASTA;1990: 快速相似性序列搜索算法BLAST问世,1987年BLAST的改进版本PSI-BLAST投入使用1996: Affymetrix生产出第1块DNA芯片。
《生物信息学》复习资料
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Conting(叠连群):又译作连续克隆系。
为搞清某段DNA的排列顺序而建立的一组克隆。
被克隆的DNA小片段有相互邻接并部分重叠的关系,从而可以完全覆盖该段DNA,一个这样的克隆群即为一个conting。
功能域:蛋白质中具有某种特定功能的部分,它在序列上未必是连续的。
某蛋白质中所有功能域组合起来决定着该蛋白质的全部功能。
基因组:某一物种的一套完整染色体组中的所有遗传物质。
其大小一般以其碱基对总数表示。
基因组学:从事基因组的序列测定和表征描述,以及基因活性与细胞功能关系的研究。
人类基因组计划:HGP主要目标:提供公开的完全的高质量的含有30亿bp的人类基因组全序列。
生物信息学:是分子生物学,信息技术与科学,物理学,数学等学科交叉,结合的产物。
其研究核心是基因组信息学及蛋白质组学。
序列标签位点:人类基因组中只出现一次的位置和序列已知的长度约为200~~500bp的特定DNA序列。
人工神经网络:是对人类大脑特性的一种描述。
简单地讲,它是一个数字模型,可以用电子线路来实现,也可以用计算机程序来模拟,是人工智能研究的一种方法。
一级数据库:数据库中的数据直接来源于试验获得的原始数据,只经过简单的归类整理和注释。
二级数据库:根据生命科学不同研究领域的实际需要,对基因组图谱、核酸和蛋白质序列、蛋白质结构以及文献等数据进行分析、整理、归纳、注释,构建具有特殊生物学意义和专门用途的二次数据库。
直系同源:是指来自于不同物种的由垂直家系(物种形成)进化而来基因,并且典型的保留与原始基因有相同的功能旁系同源:指同一基因组(或同系物种的基因组)中,由于始祖基因的加倍而横向产生的几个同源基因,可能会进化出新的与原来有关的功能。
分子钟:某一种蛋白质在不同物种间的取代数与所研究的物种间的分歧时间接近正线性关系,从而将分子水平的这种恒速变异称为“分子钟”。
蛋白质组:由一个细胞或一个组织的基因所表达的全部相应的蛋白质数据库查询: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查找数据库搜索:是指通过特定的序列相似性比对算法,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。
生物信息学复习资料
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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。
生物信息学资料整理(原创)

生物信息学大规模测序基本策略:逐个克隆法,全基因组鸟枪法,Contig(重叠群,基因组测序中将许多序列片段经过比对找到重叠区,从而连接成的长片段。
)3.生物信息学的主要研究内容(1)生物分子数据的收集与管理EMBL欧洲分子生物学实验室,于1974年由欧洲14个国家加上亚洲的以色列共同发起建立,包括一个位于德国Heidelberg的核心实验室,三个位于德国Hamburg,法国Grenoble及英国Hinxton的研究分部。
GenBank是美国国家生物技术信息中心建立的DNA序列数据库,从公共资源中获取序列数据,主要是科研人员直接提供或来源于大规模基因组测序计划。
DDBJ日本DNA数据库,于1984年建立,是世界三大DNA 数据库之一,与NCBI的GenBank,EBI的EMBL数据库共同组成国际DNA数据库。
SWISS-PROT是经过注释的蛋白质序列数据库,由欧洲生物信息学研究所(EBI)维护。
PIR全称The Protein Information Resource,是一个集成了关于蛋白质功能预测数据的公共资源的数据库,其目的是支持基因组/蛋白质组研究。
PIR与MIPS(the Munich Information Center for Protein Sequences)、JIPID(the Japan International Protein Information Database)合作,共同构成了PIR-国际蛋白质序列数据库(PSD):一个主要的已预测的蛋白质数据库,包括250000个蛋白。
蛋白质数据库PDB是由美国国家科学基金会、能源部的生物和环境研究所、国家健康组织中的两个单位:药品科学研究所和医药图书馆共同资助的。
它们设立这个机构的共同目标是通过PDB尽量广泛地传播其收集的信息。
(2)数据库搜索及序列比较通过数据库搜索可以找到目的基因的相关信息通过序列比较寻找同源基因(3)基因组序列分析基因组结构分析、基因识别、基因功能注释基因调控信息分析、基因组比较(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。
生物信息学概论-1资料文档
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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:
生物信息学复习资料
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⽣物信息学复习资料第⼀章1.⽣物信息学:⽤数学的、统计的、计算的⽅法来解决⽣物问题,这基于⽤DNA、氨基酸及相关信息。
即⽣物+信息学,其中⽣物是指从基因型到表型:DNA/基因组→RNA→蛋⽩质→分⼦⽹络→细胞→⽣理学/疾病。
信息学是指从数据到发现:数据管理→数据计算→数据挖掘→模型/模拟2.⼈类基因组计划:①前基因组时代(1990年前):通过序列之间的对⽐,寻找序列变化,确定序列功能。
②基因组时代(1990年后~2001年)迅猛发展:标志性的⼯作包括基因寻找和识别,数据库系统的建⽴。
③后基因组时代(2001年⾄今)功能基因组研究:研究内容发展到基因和基因组的功能分析,即功能基因组,学研究。
从传统的还原论研究⽣命过程转到了整体论思想。
2001年,中美⽇德法英6国科学家耗费⼗年,联合公布⼈类基因组草图3.基因芯⽚:⼜称DNA芯⽚,由⼤量DNA或寡聚核苷酸探针密集排列形成的探针阵列。
原理:杂交测序⽅法,在⼀定条件下,载体上的核酸分⼦可以与来⾃样品的序列互补的核酸⽚段杂交,如果把样品中的核酸⽚段进⾏标记,在专⽤的芯⽚阅读仪上就可以检测到杂交信号。
药物处理细胞总mRNA⽤Cy5标记,未处理的细胞总mRNA⽤Cy3标记,颜⾊?将两者杂交形成固相探针,包含cDNA和寡核苷酸,最后进⾏结果观察和信息分析。
、EMBL、DDBJ5.数据挖掘:①理解数据和数据的来源②获取相关知识与技术③整合与检查数据④去除错误或不⼀致的数据⑤建⽴模型和假设⑥实际数据挖掘⼯作⑦测试和验证挖掘结果⑧解释和应⽤。
数据挖掘中的常见算法思想:判断、聚类、关联。
数据挖掘模型:①监督模型、预测模型②⽆监督模型:聚类分析和关联分析②数据降维:主成分分析和因⼦分析。
第⼆章:1.Sanger法:①1977年,提出了“双脱氧核苷酸末端终⽌测序⽅法”②技术基础:PCR扩增;双脱氧核苷酸的扩增终⽌;电泳分离扩增⽚段③优点1.读取⽚段长2.准确率⾼99.9% 缺点:1.测序通量低2.成本⾼、流程多④⽅法、原理:每个反应含有所以四种dNTP使之扩增,并混⼊限量的⼀种不同的ddNTP使之终⽌,由于ddNTP缺乏延伸所需要的3’-OH基团,使延长的寡聚核苷酸选择性地在G,A,T或 C 处终⽌,终⽌点由反应中相应的双脱氧⽽定,每⼀种dNTPs和ddNTPs的相对浓度可以调整,使反应得到⼀组长⼏百⾄⼏千碱基的链终⽌产物。
南京工业大学《生物信息学》期末复习
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生工1202生物信息学考试参考资料1、生物信息学的主要应用有哪些?①生物信息学数据库:数据库建立、数据库整合和数据挖掘②序列分析:序列比对、基因序列注释③其他:比较基因组学、基因和蛋白质的表达分析、生物芯片大规模功能表达谱的分析、蛋白质结构的预测、蛋白质与蛋白质的相互作用、生物系统模拟、代谢网络建模分析、计算机进化生物学、生物多样性研究、合成生物学2、生物学数据库有哪些特点?①数据库的更新速度不断加快、数据量呈指数增长②数据库使用频率增长更快③数据库的复杂程度不断增加④数据库网络化⑤面向应用⑥先进的软硬件配置3、一级数据库和二级数据库的区别是什么?有哪些一级数据库和二级数据库?一级数据库属于档案数据库,库中的主要内容是来源于实验室操作所得到的原始数据结果;二级数据库则是在一级数据库的信息基础上进行了计算加工处理并增加了许多人为的注释而构成的一级数据库:核酸序列数据库GenBank、EMBL、DDBL及蛋白质数据库PDB二级数据库:NCBI的RefSeq数据库4、数据库的Fasta、Flat file和XML格式各有何特点?(1)FASTA序列格式包括三个部分:(书上没有PPT第二章第19-20页)1.在注释行的第一列用字符“>”标识,后面是序列的名字和来源;2.标准的单字符标记的序列;3.可选的“*”表示序列的结束,它可能出现也可能不出现,但它是许多序列分析程序正确读取序列所必须的。
提供了从一个窗口到另一个窗口非常方便的拷贝途径,序列中没有数字或其他非字符。
从第二行开始是序列本身,标准核苷酸符号(大小写均可)或氨基酸单字母符号(大写)。
(2)平面文件格式—Flat File纯文本文件、通用性好、检索复杂,冗余字段较多,大容量数据库难以处理(3)XML格式(PPT第二章第29、32页)一个XML文件代表一个嵌套的信息树。
树中的每一个节点能包含像一串子节点或者一些属性这样的数据,并且一个XML文件始于根节点。
生物信息学教学大纲
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生物信息学教学大纲一、课程概述生物信息学是一门融合生物学、计算机科学、数学和统计学等多学科知识的新兴交叉学科。
它旨在运用计算方法和工具对生物数据进行获取、存储、管理、分析和解释,以揭示生命现象背后的规律和机制。
本课程将为学生提供生物信息学的基本理论、方法和技术,培养学生运用生物信息学手段解决生物学问题的能力。
二、课程目标1、使学生了解生物信息学的基本概念、发展历程和应用领域。
2、让学生掌握生物信息学中常用的数据类型、数据库和数据格式。
3、培养学生运用生物信息学工具和算法进行数据分析的能力。
4、引导学生运用所学知识解决实际生物学问题,培养创新思维和实践能力。
三、课程内容(一)生物信息学基础1、生物信息学的定义、发展历程和研究内容。
2、生物学基础知识,包括基因组、转录组、蛋白质组等。
3、计算机基础知识,如操作系统、编程语言等。
1、常用的生物数据库介绍,如 NCBI、UniProt、PDB 等。
2、数据库的检索和使用方法。
(三)序列分析1、核酸和蛋白质序列的获取和处理。
2、序列比对算法,如全局比对、局部比对。
3、相似性搜索和同源性分析。
(四)基因组分析1、基因组结构和功能分析。
2、基因预测和注释。
3、比较基因组学。
(五)转录组分析1、 RNAseq 数据分析流程。
2、差异表达基因分析。
(六)蛋白质组分析1、蛋白质结构预测。
2、蛋白质相互作用分析。
1、生物网络的构建和分析。
2、代谢通路分析。
(八)生物信息学应用1、在疾病诊断和治疗中的应用。
2、在农业和环境科学中的应用。
四、教学方法1、课堂讲授:讲解生物信息学的基本概念、原理和方法。
2、实验教学:通过实际操作,让学生掌握生物信息学工具的使用。
3、案例分析:通过实际案例,培养学生解决问题的能力。
4、小组讨论:促进学生之间的交流与合作,培养团队精神。
五、课程考核1、平时成绩(30%):包括考勤、作业、实验报告等。
2、期末考试(70%):采用闭卷考试,考查学生对生物信息学知识的掌握程度。
自动化系生物信息学二级学科-清华大学自动化系资料讲解
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自动化系生物信息学二级学科攻读工学博士学位研究生培养基本要求(适用于2009级博士生)一、适用学科控制科学与工程(Control Science and Engineering,工学门类,学科代码081100) 下的生物信息学二级学科(Bioinformatics Program,学科代码081107)。
二、培养目标培养攻读“生物信息学”二级学科博士学位研究生应坚持德、智、体全面发展,要求他们做到:1、进一步学习和掌握马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想;热爱祖国,遵纪守法,诚信公正,有社会责任感。
2、掌握“生物信息学”二级学科领域坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识;熟练地掌握一门外国语;具有独立从事学术研究工作的能力;在生物信息学领域做出创造性的成果。
3、具有健康的体格。
三、培养方式1、博士生的培养方式以科学研究工作为主,重点培养博士生独立从事学术研究工作的能力,并使博士生通过完成一定学分的课程学习,包括跨学科课程的学习,系统掌握生物信息学领域的理论和方法,拓宽知识面,提高分析问题和解决问题的能力。
2、博士生的培养工作由导师负责,并实行导师个别指导或导师负责与指导小组集体培养相结合的指导方式,一般不设副导师。
如论文工作特殊需要,经审批同意后,导师可以聘任一名副教授及以上职称的专家担任其博士生的学位论文副指导教师。
为适应生物信息学领域交叉学科研究的特点,导师可以成立有相关学科导师及校内外专家参加的指导小组,必要时可聘请相关学科的博士生导师作为联合指导教师,共同指导其博士生。
3、副导师、联合指导教师、指导小组成员经系主管负责人审查批准后,报校学位办公室备案。
四、知识结构及课程学习的基本要求1、知识结构的基本要求A、掌握生物信息学领域坚实宽广的基础理论,做到灵活应用,能够解决有关科学技术问题;B、掌握生物信息学领域必要的专业基础知识,做到融会贯通,能够创造性地解决问题;C、掌握生物信息学领域有关的前沿动态,在跟踪领域前沿的基础上提倡原创性的工作;D、掌握一定的交叉学科知识,鼓励开展跨学科特别是新兴交叉学科的研究。
生物信息学参考书籍与资料
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生物信息学参考书籍与资料篇一:生物信息学参考书籍(入门级)1、《Bioinformaticssequenceandgenomeanalysis》影印本,科学出版社,XX2、DurbinR,EddyS,KroghA,etal.生物序列分析,蛋白质和核酸的概率论模型.北京清华大学出版社,XX3、帕夫纳,计算分子生物学算法逼近,化学工业出版社,XX4、(巴西)J.塞图宝,J.梅丹尼斯著,朱浩等译,计算分子生物学导论,科学出版社,XX5、MasatoshiNeiSudhirKumar.译者:吕宝忠,钟扬,高莉萍,高等教育出版社,XX6、,著;李衍达,孙之荣等译,生物信息学基因和蛋白质分析的实用指南,,清华大学出版社,XX7、鲍尔迪,DNA芯片和基因表达从实验到数据分析与模建,科学出版社,XX8、利布莱尔,蛋白质组学导论:生物学的新工具,科学出版社,XX9、张亮,M.谢纳,生物芯片分析,科学出版社,XX10、卢因,基因VⅢ,科学出版社,XX11、(英)韦斯特海德()等著;王明怡等译,生物信息学,科学出版社XX12、皮埃尔·巴尔迪,(丹)索恩·布鲁纳克著;张东晖等译,生物信息学:机器学习方法,中信出版社,XX13、(美)CyntbiaGibas,PerJambecks著;孙超等译《生物信息学中的计算机技术》中国电力出版社,XX14、(美),著,孙啸,陆祖宏,谢建明等译,生物信息学概论,清华大学出版社XX15、(加)S.米塞诺,(美)克拉维茨著;欧阳红生,阮承迈,李慎涛等译,生物信息学方法指南,科学出版社,XX16、孙之荣主译探索基因组学、蛋白质组学和生物信息学,科学出版社,XX年8月出版17、哈特尔,遗传学基因与基因组分析,科学出版社,XX18、生物信息学若干前沿问题的探讨:中国科协第81次青年科学家论坛论文集/黄德双等主编,中国科学技术大学出版社XX19、胡松年,薛庆中主编,《基因组数据分析手册》浙江大学出版社,XX20、胡松年,基因表达序列标签数据分析手册,浙江大学出版社,XX21、李敏强,寇纪淞,林丹,李书全,遗传算法的基本理论与应用.科学出版社.XX年4月22、孙啸,陆祖宏,谢建明编著,生物信息学基础,清华大学出版社XX23、李霞主编,《现代生物信息学理论与实践》,科学出版社,XX年11月出版生物信息学参考书籍24、袁建刚等主译《基因组》科学出版社,XX25、黄韧等《生物信息学网络资源与应用》中山大学出版社,XX26、郝柏林等编《生物信息学手册》第2版,上海科学技术出版社,XX27、蒋彦等编《基础生物信息学及应用》清华大学出版社,科学出版社,XX28、张继仁蛋白质组学导论:生物学的新工具,科学出版社,XX年12月出版29、夏其昌,白质化学与蛋白质组学,科学出版社,XX 年30、蒋华良、钟扬、陈国强、罗小民等译药物基因组学——寻找个性化治疗,科学出版社,XX年7月出版31、著钟扬,王莉,张亮主译,生物信息学,高等教育出版社,XX32、张阳德编,《生物信息学》科学出版社,XX33、沈世镒著,生物序列突变与比对的结构分析,科学出版社XX34、赵国屏等编《生物信息学》科学出版社,XX35、郑珩王非,药物生物信息学,化学工业出版社,XX36、MinoruKanehisa著;孙之荣等译,后基因组信息学,清华大学出版社,XX37、赵雨杰主编,医学生物信息学,人民军医出版社,XX38、李桂源,钱骏主编,基于WWW的生物信息学应用指南,中南大学出版社XX39、李巍主编,生物信息学导论,郑州大学出版社,XX40、钱小红、贺福初等译蛋白质组学:从序列到功能.科学出版社,XX年9月41、钱小红,贺福初主编.蛋白质组学理论与方法,科学出版社,XX42、张阳德,纳米生物技术学,科学出版社,XX43、李越中闫章才高培基,基因组研究与生物信息学,山东大学出版社,XX网络资料:篇二:生物信息技术专业主要课程:高级语言程序设计、计算机组成原理、数据结构与算法、数理逻辑、操作系统、计算机网络、数据库系统、生物学、生物化学、高等多元分析、分子生物学、遗传学、生物信息学引论、统计遗传学与基因作图、分子进化分析、基因组信息学、生物信息学软件工程、生物识别技术及应用等。
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生物信息学:生物信息学时应用信息科学的知识和方法,搜集、整理、贮存、分析生命科学的一门新兴学科,是现代医学生物学研究和分析的必备工具。
CMBI曾就当今网上的各种专业网站及专业数据库作过报道,具体请参阅生物信息网站评述。
这次CMBI再从《Bioinformatics》这一国际上最为著名的专业杂志中摘编了两年来发表的最重要的一百多篇论文,供读者参考。
总论The Economic Value of BioinformationComputer applications in biomolecular sciencesbiotech-Bioinformatics in the pre- and post-genomic erasThe Babel of BioinformaticsPromoter prediction in the human genomeThe need for a human gene indexbiotech-Mining for medicines in silicoBIOMOLECULAR SIMULATIONSOn the Importance of Standardisation in Life SciencesDNA binding sites- representation and discovery EditorialAn insight into domain combinationsIE-Kb- intron exon knowledge basebioinf-Integration of information systemsHealth Information Systems and Health CommunicationsHigh content screening ?§C from cells to data to knowledgeWhole-cell biocomputingA classification of tasks in bioinformaticsBioinformatics?athe necessity of the quest for -first principles in lifeBioinformatics enters a new millenniumBioinformatics - Challenges in 2001Mouse as the measure of man蛋白Proteome Analysis Database- online application of InterPro and CluSTr for the functional classification of proteins in whole genomesThe utility of different representations of protein sequence for predicting functional class TargetDB- a database of peptides targeting proteins to subcellular locationsARED= human AU-rich element-containing mRNA database reveals an unexpectedly diverse functional repertoire of encoded proteinsThe RESID Database of protein structure modifications and the NRL-3D Sequence¨CStructure DatabaseProtein Information Resource- a community resource for expert annotation of protein dataA Java applet for visualizing protein?§Cprotein interactionSTRAP- editor for STRuctural Alignments of ProteinsA collection of well characterised integral membrane proteinsPredicting protein?§Cprotein interactions from primary structureA genetic algorithm for designing gene- the G protein-coupled receptor protein superfamilyThe MetaFam Server- a comprehensive protein family resourceA simple probabilistic scoring method for protein domain identificationa software tool for low complexity proteins and protein domainstrEST, trGEN and Hits- access to databases of predicted protein sequencesThe COG database- new developments in phylogenetic classification of proteins from complete genomesA fully automatic evolutionary classification of protein foldsAccommodating Protein Flexibility in Computational Drug DesignThe mouse SWISS-2D PAGE database- a tool for proteomics study of diabetes and obesity BioMolQuest- integrated database-based retrieval of protein structural and functional informationVARSPLIC- alternatively-spliced protein sequences derived from SWISS-PROT and TrEMBL TRITON- in silico construction of protein mutants and prediction of their activitiesThe protein kinase resource and other bioinformation resourcesProDDO- a database of disordered proteins from the Protein Data Banka database of protein structural domainsThe SBASE protein domain libraryPDB-REPRDB- a database of representative protein chains from the Protein Data Bank TIGRFAMs- a protein family resource for the functional identification of proteinsNIFAS- visual analysis of domain evolution in proteinsPALI- a database of alignments and phylogeny of homologous protein structuresBioanalytical characterization of proteinsThe InterPro database, an integrated documentation resource for protein families, domains and functional sitesMulti-class protein fold recognition using support vector machines and neural networks ToothPrint, a proteomic database for dental tissuesMining literature for protein?§Cprotein interactionsEstimating the significance of sequence order in protein secondary structure and prediction Prediction whether a human cDNA sequence contains initiation codon by combining statistical information and similarity with protein sequencesIdentification of novel multi-transmembrane proteins from genomic databasesPrediction of the coupling specificity of G protein coupled receptors to their G proteins iProClass- an integrated, comprehensive and annotated protein classification database Improved prediction of the number of residue contacts in proteins by recurrent neural networks InterPro?aan integrated documentation resource for protein families, domains and functional sites -databaseCluSTr- a database of clusters of SWISS-PROT+TrEMBL proteinsDIP- The Database of Interacting Proteins-2001 updateIterative sequence-secondary structure search for protein homologsProtein-protein interaction map inference using interacting domain profile pairsDaliLite workbench for protein structure comparisonMASIA- recognition of common patterns and properties in multiple aligned protein sequences Clustering of highly homologous sequences to reduce the size of large protein databasesOn the trail of protein sequencesAnalysis of conservation and substitutions of secondary structure elements within protein superfamiliesFORESST- fold recognition from secondary structure predictions of proteinsMetaFam- a unified classification of protein families-1Human Immunodeficiency Virus Reverse Transcriptase and Protease Sequence Database GlycoSuiteDB- a new curated relational database of glycoprotein glycan structures and their biological sourcesPALI?aa database of Phylogeny and ALIgnment of homologous protein structuresProtEST- protein multiple sequence alignments from expressed sequence tagsMetaFam- a unified classification of protein families. IIMaxSub- an automated measure for the assessment of protein structure prediction quality ASEdb- a database of alanine mutations and their effects on the free energy of binding in protein Automated extraction of information on protein?§Cprotein interactions from the biological literaturePANAL- an integrated resource for Protein sequence ANALysisAn Expressed Sequence Tag EST- Discovery of New G-Protein Coupled Receptors核酸ODNBase?aa web database for antisense oligonucleotide effectiveness studiesNTDB- Thermodynamic Database for Nucleic AcidsThe EMBL nucleotide sequence database数据库Kabat Database and its applications- future directionsPromEC- An updated database of Escherichia coli mRNA promoters with experimentally identified transcriptional start sitesPLMItRNA, a database for mitochondrial tRNA genes and tRNAs in photosynthetic eukaryotes PlasmoDB- An integrative database of the Plasmodium falciparum genomePlantsP- a functional genomics database for plant phosphorylationOrCGDB- a database of genes involved in oral cancerBBID- the biological biochemical image databaseThe life sciences Global Image Database (GID)Mendel-GFDb and Mendel-ESTS- databases of plant gene families and ESTs annotated with gene family numbers and gene family namesB-SPID- An object-relational database architecture to store, retrieve, and manipulate neuroimaging dataDatabase of Structural Motifs in ProteinsMendel, a database of nomenclature for sequenced plant genesDevelopment of the receptor database (RDB)- application to the endocrine disruptor problem LIGAND- chemical database for enzyme reactionsDisperse- a simple and efficient approach to parallel database searchingA National Cardiac Surgery DatabaseIMGT-HLA Database?aa sequence database for the human major histocompatibility complex DRAGON- Database Referencing of Array Genes OnlineIMGT, the international ImMunoGeneTics databaseICB database- the gyrB database for identification and classification of bacteriaHyPaLib- a database of RNAs and RNA structural elements defined by hybrid patternsHUNT- launch of a full-length cDNA database from the Helix Research InstituteGABAagent- a system for integrating data on GABA receptors-1HC Forum- a web site based on an international human cytogenetic databaseGOBASE- the organelle genome databaseGenomes OnLine Database (GOLD)- a monitor of genome projects world-wideGenMapDB- a database of mapped human BAC clonesFULL-malaria- a database for a full-length enriched cDNA library from human malaria parasite ISYS- a decentralized, component-based approach to the integration of heterogeneous bioinformatics resourcesLGICdb- the ligand-gated ion channel databaseSTRBase- a short tandem repeat DNA database for the human identity testing communityThe Molecular Biology Database Collection- an updated compilation of biological database resourcesThe Mouse Gene Expression DatabaseThe Mouse Genome Database (MGD)- integration nexus for the laboratory mouseThe RDP-II (Ribosomal Database Project)The Stanford Microarray DatabaseThe KMDB-MutationView- a mutation database for human disease genesThe University of Minnesota Biocatalysis-Biodegradation Database- emphasizing enzymes tmRDB (tmRNA database)VIDA-a virus database system for the organization of animal virus genome open reading frames The imprinted gene and parent-of-origin effect databaseThe Homeodomain Resource- sequences, structures, DNA binding sites and genomic information The EMOTIF databaseOrganelle genome resources at NCBIRECODE- a database of frameshifting, bypassing and codon redefinition utilized for gene expressionrSNP_Guide, a database system for analysis of transcription factor binding to target sequences- application to SNPs and site-directed mutationsBLAST Search Updater- a notification system for new database matchesSemi-automated update and cleanup of structural RNA alignment databasesViral Genome DataBaseRefSeq and LocusLink- NCBI gene-centered resourcesRHdb- the Radiation Hybrid databaseThe ARKdb- genome databases for farmed and other animalsrrndb- the Ribosomal RNA Operon Copy Number DatabaseThe Arabidopsis Information Resource (TAIR)Saccharomyces Genome Database provides tools to survey gene expression and functional analysis dataDatabase verification studies of SWISS-PROT and GenBankSearching Expressed Sequence Tag DatabasesSpliceDB- database of canonical and non-canonical mammalian splice sitesSRPDB (Signal Recognition Particle Database)TreeGeneBrowser- phylogenetic data mining of gene sequences from public databasesRISSC- a novel database for ribosomal 16S¨C23S RNA genes spacer regionsACTIVITY- a database on DNA-RNA sites activity adapted to apply sequence-activity relationships from one system to anotherDBTBS- a database of Bacillus subtilis promoters and transcription factorsViral Genome DataBaseUpdated database of patterns used to detect local similaritiesPathway analysis in metabolic databases via differential metabolic displayDatabase resources of the National Center for Biotechnology InformationA rapid classification protocol for the CATH Domain Database to support structural genomics PIR- a new resource for bioinformaticsdbSNP- the NCBI database of genetic variationALFRED- an allele frequency database for diverse populations and DNA polymorphismsThe Human Transcript Database- a catalogue of full length cDNA insertsAminoacyl-tRNA synthetases databaseCKAAPs DB- a conserved key amino acid positions databaseMethDB?aa public database for DNA methylation dataBIND?aThe Biomolecular Interaction Network DatabaseComprehensive Microbial ResourceThe mouse SWISS-2D PAGE databaseA comprehensive BAC resourceEuropean Large Subunit Ribosomal RNA DatabaseMView- a web-compatible database search算法biotech-Plant biotechnology web alertA new approach to sequence comparisonThe non-coding RNAs as riboregulatorsCompositional symmetries in complete genomesComparison of genomic DNA sequences- solved and unsolved problemsMathematical simulation and analysis of cellular metabolism and regulationAutomated image analysis for array hybridization experimentsA Bayesian framework for the analysis of microarray expression dataMathematica packages for simulation of experimental geneticsGenview and Gencode - a pair of programs to test theories of genetic code evolution Identifying splits with clear separation- a new class discovery method for gene expression data From complexity to simplicity- nature and symbolsGENIES- a natural-language processing system for the extraction of molecular pathways from journal articlesXML, bioinformatics and data integrationFinding pathogenicity islands and gene transfer events in genome dataFrequency-domain analysis of biomolecular sequencesAnalysis of temporal gene expression profilesPhyloBLAST- facilitating phylogenetic analysis of BLAST resultsOptimizing reduced-space sequence analysisValidating clustering for gene expression dataEfficient large-scale sequence comparison by locality-sensitive hashingCircles- automating the comparative analysis of RNA secondary structureBiochemical systems analysis of genome-wide expression dataMIPSIM- similarity analysis of molecular interaction potentialsStrategies for the development of a peptide computerBAliBASE (Benchmark Alignment dataBASE)- enhancements for repeats, transmembrane sequences and circular permutationsDesigning fast converging phylogenetic methodsA comparison of signal sequence prediction methods using a test set of signal peptidesAMADA- analysis of microarray dataPOWER_SAGE- comparing statistical tests for SAGE experimentsJ-Express- exploring gene expression data using JavaAn algorithm for finding signals of unknown length in DNA sequencesA new approach to sequence comparison- normalized sequence alignmentAlignment of 3D structures of macromolecular assembliesCAST- an iterative algorithm for the complexity analysis of sequence tractsASAP- analysis of peptide compositionMissing value estimation methods for DNA microarraysMocca- semi-automatic method for domain huntinga new method for the normalization of gene expression dataMutaProt- a web interface for structural analysis of point mutationsDNA Sequence Analysis and Comparative SequencingTRES- comparative promoter sequence analysis模型A knowledge model for analysis and simulation of regulatory networksVariations on probabilistic suffix trees- statistical modeling and prediction of protein families Rich probabilistic models for gene expressionA numerical model of acid-base transport in rat distal tubuleWeb-based access to mouse models of human cancersa phase-orientated computational model of oncogenesisYPDTM, PombePDTM and WormPDTM- model organism volumes of the BioKnowledgeTM Library, an integrated resource for protein informationSCORE- predicting the core of protein modelsA computer model to simulate family history of breast-ovarian cancerConceptual modelling of genomic information神经网络Adaptive encoding neural networks for the recognition of human signal peptide cleavage sites 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