生物信息学复习总结
博士后生生物学生物信息学知识点归纳总结
博士后生生物学生物信息学知识点归纳总结生物信息学是生物学与信息学的交叉学科，研究如何应用信息技术和计算机科学来处理生物学的大数据和解决生物学问题。
作为一个博士后生物学研究者，了解生物信息学的基本知识点至关重要。
本文将对生物信息学的一些重要知识点进行归纳总结，以供参考。
基本概念1. 生物信息学：生物学与信息学的交叉学科，研究如何应用信息技术和计算机科学来处理生物学的大数据和解决生物学问题。
2. 生物学数据库：收集、存储和管理生物学数据的电子资源，如基因组数据库、蛋白质数据库等。
3. 序列分析：研究DNA、RNA或蛋白质的序列特征，如序列比对、同源性分析、起始子和剪接位点预测等。
4. 结构分析：研究蛋白质的三维结构特征，如蛋白质折叠预测、蛋白质结构比对、结构域识别等。
生物序列分析1. 序列比对：将两个或多个序列进行比对，寻找相同或相似的区域，并分析其功能和进化关系。
2. 序列分类：通过比对已知序列进行分类，如BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) 分析。
3. 同源性分析：鉴定不同物种或同一物种的不同序列中的相同区域，例如保守结构域的识别。
4. 基因预测：根据DNA序列，预测其中的基因区域和基因结构，如编码蛋白质的氨基酸序列。
生物结构分析1. 蛋白质折叠预测：根据蛋白质的氨基酸序列，预测其三维结构，有助于理解蛋白质的功能。
2. 蛋白质结构比对：将两个或多个蛋白质的三维结构进行比对，以分析其结构、功能和进化关系。
3. 动力学模拟：使用计算方法对蛋白质和其他生物大分子进行模拟，研究其结构和运动特性。
4. 蛋白质结构域识别：识别蛋白质中独立的功能模块，有助于理解蛋白质的功能和相互作用。
5. 蛋白质互作网络：分析蛋白质相互作用网络，研究生物体内蛋白质的相互作用和信号传递。
基因组学与转录组学1. 基因组测序：对生物体的基因组进行高通量测序，生成大量的DNA序列数据，如全基因组测序和全外显子组测序。
生物学中的生物信息学知识点
生物学中的生物信息学知识点生物信息学是生物学和信息学的交叉学科，将计算机科学、统计学和数学等方法应用于生物学的研究中，以解决生物大数据处理、基因组学、蛋白质组学和生物信息分析等领域的问题。
下面将介绍生物信息学的几个重要知识点。
1. DNA、RNA和蛋白质序列分析DNA、RNA和蛋白质是生物体中三种重要的生物分子，它们的序列信息对于理解生物体的功能和进化有着重要意义。
生物信息学通过各种序列分析方法，如序列比对、序列搜索和序列模式识别，可以揭示DNA、RNA和蛋白质的结构、功能和相互作用等信息。
2. 基因组学和转录组学基因组学是研究生物体基因组的结构和功能的学科。
生物信息学在基因组学领域中发挥着关键作用，能够进行基因组测序、基因注释和基因调控网络的分析。
转录组学是研究生物体基因在特定的时间和空间上的表达模式和调控机制的学科，生物信息学可通过基于高通量测序技术的转录组数据分析，揭示基因表达的规律和调控网络。
3. 蛋白质结构预测和功能注释蛋白质是生物体中最重要的功能分子，其结构与功能密切相关。
通过生物信息学方法，如蛋白质结构预测和功能注释，可以推测蛋白质的结构和功能。
这对于理解蛋白质的生物学功能、药物设计和疾病的研究具有重要意义。
4. 基因调控网络分析生物体内的基因调控网络是复杂的，涉及到多个基因和调控元件的相互作用。
生物信息学可以通过整合转录组、表观基因组学和蛋白质互作数据等信息，构建和分析基因调控网络，揭示基因调控的机制和关键节点。
5. 生物序列和结构数据库为了方便生物信息学研究者进行序列和结构信息的存储和检索，建立了多个公共数据库，如GenBank、Uniprot和PDB等。
这些数据库包含了大量的生物序列和结构数据，为生物信息学研究提供了重要的资源。
6. 高通量测序技术及其数据分析高通量测序技术的出现使得获取生物序列信息的速度大大提高。
生物信息学通过批量处理和分析测序数据，揭示基因组的结构、功能和进化信息。
生物信息复习资料
生物信息复习资料生物信息复习资料生物信息学是一门综合性学科，涉及生物学、计算机科学和统计学等多个领域。
它的出现和发展，为我们深入研究生物体的基因组、蛋白质组以及其他生物大数据提供了强有力的工具和方法。
在生物信息学的学习和研究过程中，我们需要掌握一些基本的概念、技术和工具。
下面，我将为大家整理一些生物信息学的复习资料，希望能够对大家的学习有所帮助。
一、基本概念1. 生物信息学：生物信息学是一门研究生物体内信息的获取、存储、处理和分析的学科。
它通过运用计算机科学和统计学的方法，挖掘和解释生物体内的基因、蛋白质等分子信息，从而揭示生物体内的生命规律和机制。
2. 基因组学：基因组学是研究生物体基因组结构、功能和演化的学科。
它通过对生物体DNA序列的测定和分析，揭示基因组的组成、基因的定位和功能等信息。
3. 蛋白质组学：蛋白质组学是研究生物体蛋白质组成、结构和功能的学科。
它通过对生物体蛋白质的测定和分析，揭示蛋白质的组成、互作关系和功能等信息。
4. 基因表达谱：基因表达谱是指在特定条件下，生物体内基因的表达水平和模式。
通过对基因表达谱的分析，可以了解基因在不同组织、不同发育阶段或者不同环境条件下的表达情况，从而揭示基因的功能和调控机制。
二、常用技术和工具1. DNA测序技术：DNA测序技术是获取生物体基因组序列的重要方法。
常见的DNA测序技术包括Sanger测序、高通量测序和单分子测序等。
其中，高通量测序技术如Illumina测序和Ion Torrent测序，具有高通量、高准确性和低成本的特点，广泛应用于基因组学和转录组学研究。
2. 生物信息学数据库：生物信息学数据库是存储和管理生物学数据的重要资源。
常见的生物信息学数据库包括GenBank、EMBL、DDBJ、NCBI、Ensembl和Uniprot等。
这些数据库提供了丰富的生物学数据，如基因序列、蛋白质序列、基因表达数据等，为生物信息学的研究和分析提供了基础。
生物信息学总结
⽣物信息学总结第⼀章⽣物信息学导论1、什么是⽣物信息学？学习⽣物信息学⼀般需要哪⼏个⽅⾯的基础？研究对象？研究内容？答：⽣物信息学(Bioinformatics) 是⼀门交叉学科,它综合运⽤数理科学和信息科学中的理论和⽅法，以计算机为⼯具对⽣物学实验数据进⾏收集、加⼯、储存、传播、检索和分析,以揭⽰数据所蕴含的⽣物学意义。
基础：数学、信息学、计算机科学研究对象：核酸、蛋⽩质等⽣物⼤分⼦数据库。
研究内容：开发数据库和⼯具来存储、管理、使⽤⽣物学数据，开发算法、软件来对⽣物学数据进⾏分析和解释，出版⽣物信息学⽂献、书籍、资料第⼆章⽣物信息学数据库1、数据库分类，⼀级数据库，⼆级数据库答：数据库的分类：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1、核酸序列数据库2、蛋⽩质序列数据库3、⽣物⼤分⼦结构数据库4、基因组数据库⼆级数据库：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三⼤核酸序列数据库：美国⽣物技术信息中⼼的GenBank ，欧洲⽣物信息学研究所的EMBL ，⽇本国⽴遗传研究所的DDBJ2、Entrez检索系统，常⽤的数据库有哪些，有什么⽤途？Entrez是NCBI开发的综合数据库检索⼯具GenBank: 核酸序列数据RefSeq：Reference Sequence (参考序列数据)Genome：基因组数据Gene: 为每个基因建⽴⼀个⽂本描述条⽬UniGene: 归纳每⼀个基因的EST, mRNA, 蛋⽩质序列GEO: 基因表达数据SNP: SNP位点数据库Structure: 记录⼤分⼦三维结构数据第三章Blast与数据库搜索1、序列similarity和序列homology有何区别和联系？（1）相似性(similarity)：是⼀种数量关系，⽐如部分相同或相似的百分⽐或其它⼀些合适的度量。
生物信息学B复习要点
生物信息学B复习要点(总6页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--知识点：1.生物信息学：生物信息学是一门（交叉）学科，它包含了生物信息的获取、处理、存储、分发、分析和解释在内的所有方面。
他综合的应用（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中包含的生物学意义。
2. 人类基因组计划 :（human genome project,HGP）是一个国际合作项目，由美国/德国/法国/英国/日本和中国科学家共同参与。
其旨在测定组成人类染色体（指单倍体）中所包含的30亿个核苷酸序列的碱基组成，从而绘制人类基因组图谱，辨识并呈现其上的所有基因及其序列，进而破译人类遗传信息。
人类基因组计划是人类为了解自身的奥秘所迈出的重要一步，是继曼哈顿原子弹计划和阿波罗登月计划之后，人类科学史上的又一个伟大工程。
3. 一级数据库数据库：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。
包括：基因组数据库，序列数据库（核酸和蛋白质）以及结构数据库。
4. 二级数据库：在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来，是对生物学知识和信息的进一步的整理。
5．公共序列数据库：1988 年3个数据库达成协议，组成合作联合体。
它们每天交换信息，并对数据库 DNA 序列记录的统一标准达成一致。
每个机构负责收集来自不同地理分布的数据（EMBL 负责欧洲， GenBank 负责美洲， DDBJ负责亚洲等），将所有信息汇总在一起，共同享有并向世界开放，故这 3 个数据库又被称为公共序列数据库。
6．主要核酸序列数据库: GenBank、EMBL、 DDBJ7．主要蛋白质序列数据库：Swissprot, PIR8. 蛋白质结构分类数据库包括：SCOP和CATH。
格式，又称Pearson 格式。
特点：最常用、最简单的序列注释格式命名规则：(理解即可)1、以大于号“>"起始2、标题行（ a single-line description) 位于文件的第一行，（中英均可）3、序列行随后，序列行中不允许有空间，每行文字不超过80个字符4、组成序列信息字符串的符号应为IUB/IUPAC（International Union Of Pure And Applied Chemistry）核苷酸或氨基酸的符号5、核苷酸字符大小写均可，氨基酸字符应大写6、"-"单个连字符表示一个空位“gap”7、序列中不允许有数字、不明确的核苷酸用N表示，氨基酸用X表示8、氨基酸序列中“*”表示终止9、常保存为.txt文档GBFF序列格式：是GenBank 数据库的基本信息单位，是最为广泛的生物信息学序列格式之一。
生物信息学复习总结
生物信息学复习总结第一篇：生物信息学复习总结生物信息学复习总结1.生物信息学的发展历史。
A.20世纪50年代，生物信息学开始孕育。
B.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。
C.20世纪70年代，生物信息学的真正开端。
D.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。
E.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。
F.20世纪90年代后，HGP促进生物信息学的迅速发展。
2.生物信息学主要研究内容。
（1）生物分子数据的收集与管理；（2）数据库搜索及序列比较；（3）基因组序列分析；（4）基因表达数据的分析与处理；（5）蛋白质结构预测。
3.蛋白质的一二三级结构。
(1).蛋白质的一级结构是指多肽链中氨基酸的序列(2).蛋白质的二级结构主要有以下几种形式：（i）ą螺旋；（ii）ß折叠–平行折叠反平行折叠；（iv）无规卷曲-没有确定规律性的肽链构象，但仍然是紧密有序的稳定结构。
（v）无序结构。
(3).蛋白质的三级结构（tertiary structure）:在二级结构基础上的肽链再折叠形成的构象。
4.一二级数据库（怎样查？）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。
5.国际上权威的核酸序列数据库（1）欧洲分子生物学实验室的EMBL。
（2）美国生物技术信息中心的GeneBank。
（3）日本遗传研究所的DDBJ。
6为什么要对protein进行预测？寻找一种从蛋白质的氨基酸线性序列到蛋白质所有原子三维坐标的一种映射。
7.蛋白质预测的思路和方法。
思路：a．通过相似序列的数据库比对确定功能:具有相似性序列的蛋白质具有相似的功能。
b．确定序列特性：疏水性、跨膜螺旋等:许多功能可直接从蛋白质序列预测出来。
生物信息知识点总结
生物信息知识点总结基因组学是生物信息学的一个重要分支,它主要研究基因组中的基因结构,进化,调控和功能等问题。
基因组学可以帮助科学家了解生物的遗传信息,揭示生物体内基因之间的相互作用和调控机制,从而为疾病的诊断,治疗和预防提供理论支持。
在基因组学中,科学家通常会利用DNA测序技术对生物体DNA序列进行分析,并通过比对,装配等方法研究基因组特征和变异。
此外,基因组学还可以帮助科学家研究基因在进化过程中的变化,为进化生物学提供理论依据。
蛋白质组学是生物信息学的另一个重要分支,它研究生物体内蛋白质的结构,功能,相互作用等问题。
蛋白质组学可以帮助科学家了解蛋白质的结构和功能,揭示蛋白质在细胞信号传导,代谢调控等生物学过程中的作用,为疾病的治疗和药物研发提供理论支持。
在蛋白质组学中,科学家通常会利用质谱,凝胶电泳等方法对生物体内蛋白质进行分析,并通过蛋白质序列,结构,功能等信息来研究蛋白质组特征和变异。
此外,蛋白质组学还可以帮助科学家研究蛋白质在疾病发生发展中的作用,为疾病的诊断,治疗提供理论依据。
代谢组学是生物信息学的另一个重要分支,它研究生物体内代谢产物的结构,功能,调控等问题。
代谢组学可以帮助科学家了解生物体内代谢产物的种类和丰度,揭示代谢产物在生物体内的代谢通路,调控网络等信息,为疾病的诊断,治疗和药物研发提供理论支持。
在代谢组学中,科学家通常会利用质谱,核磁共振等方法对生物体内代谢产物进行分析,并通过代谢产物的种类,丰度,变化规律等信息来研究代谢组特征和变异。
此外,代谢组学还可以帮助科学家研究代谢产物在疾病发生发展中的作用,为疾病的诊断,治疗提供理论依据。
生物信息学中常见的方法包括序列比对,结构预测,基因注释,蛋白质相互作用,通路分析等。
在序列比对中,科学家通常会利用多序列比对算法对生物体内DNA, RNA, 蛋白质等序列进行比对,从而找出相似性,同源性等信息。
在结构预测中,科学家通常会利用蛋白质, RNA等序列的结构信息,来预测其二级, 三级结构,从而了解其功能,相互作用等信息。
生物信息学期末考试重点总结
第一章DNA、RNA和蛋白质序列信息资源生物信息学的概念：专指应用信息技术储存和分析基因组测序所产生的分子序列及其相关数据，也称分子生物信息学。
三大核酸序列数据库GenBank(NCBI)美国国家生物技术信息中心，EMBL欧洲分子生物学实验，DDBJ日本DNA序列资料库序列信息通常用FASTA和GenBank两种格式显示第二章双序列比对数据库查询：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。
数据库搜索：通过特定相似性比对算法，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。
区别：数据库搜索专门针对核酸和蛋白质序列数据库而言，其搜索对象不是数据库的注释信息，而是序列信息。
检测序列：新测定的，希望通过数据库搜索确定其性质或功能的序列目标序列：通过数据库搜索得到的和检测序列具有一定相似性的序列同源性的意义：具有共同祖先。
两个物种中有两个性状满足下列任一条件，就可称为同源性状：（1）它们与这些物种的祖先类群中所发现的某个性状相同（2）（2）它们是具有祖先一后裔的不同性状同源（homology）-具有共同的祖先同源序列：共同祖先趋异进化形成垂直同源（ortholog）种系形成过程中起源于一个共同祖先的不同种系中的DNA或蛋白质序列水平同源（paralog）由序列复制事件产生的相似（similarity）用来描述检测和目标序列之间相同DNA/蛋白质序列占比高低。
同源序列一般是相似的，但相似序列不一定是同源的。
相似性：大于50%可认为是同源性序列，小于20%无法确定同源性目的：通过数据库搜索，推测该未知序列可能属于哪个基因家族，具有哪些生物学功能。
可能找到已知三维结构的同源蛋白质而推测其可能的空间结构。
在序列数据库中对查询序列进行同源性比对.整体比对：从全长序列出发（分子系统学）局部比对：序列部分区域相似性（分子结构与功能性研究）数据库搜索的基础是序列的相似性比对，即双序列比对(pairwise alignment)。
生物信息学知识点总结分章
生物信息学知识点总结分章第一章：生物信息学概述生物信息学是一门综合性学科，结合计算机科学、数学、统计学和生物学的知识，主要研究生物系统的结构、功能和演化等方面的问题。
生物信息学的发展可以追溯到20世纪70年代，随着基因组学、蛋白质组学和生物技术的发展，生物信息学逐渐成为生物学研究的重要工具。
生物信息学的主要研究内容包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学、系统生物学等。
生物信息学方法主要包括序列分析、结构分析、功能预测和系统分析等。
第二章：生物数据库生物数据库是生物信息学研究的重要基础，主要用于存储、管理和共享生物学数据。
生物数据库包括基因组数据库、蛋白质数据库、代谢数据库、生物通路数据库等。
常用的生物数据库有GenBank、EMBL、DDBJ等基因组数据库，Swiss-Prot、TrEMBL、PDB等蛋白质数据库，KEGG、MetaCyc等代谢数据库，Reactome、KeggPathway等生物通路数据库等。
生物数据库的建设和维护需要大量的人力和物力，目前国际上已建立了众多生物数据库，为生物信息学研究提供了丰富的数据资源。
第三章：序列分析序列分析是生物信息学研究的重要内容，主要应用于DNA、RNA、蛋白质序列的比对、搜索和分析。
常用的序列分析工具包括BLAST、FASTA、ClustalW等，这些工具可以帮助研究人员快速比对和分析生物序列数据，从而挖掘出序列的相似性、保守性和功能等信息。
序列分析在基因组学、蛋白质组学和系统生物学等领域发挥着重要作用，是生物信息学研究的基础工具之一。
第四章：结构分析结构分析是生物信息学研究的另一个重要内容，主要应用于蛋白质、核酸等生物分子的三维结构预测、模拟和分析。
常用的结构分析工具包括Swiss-Model、Modeller、Phyre2等，这些工具可以帮助研究人员预测蛋白质或核酸的三维结构，分析结构的稳定性、功能和相互作用等特性。
结构分析在蛋白质结构与功能研究、蛋白质药物设计等方面发挥着重要作用，为生物信息学研究提供了重要的技术支持。
(完整)生物信息学复习小结(中科大)
第二章：序列的采集和存储2. 序列数据的存储核酸序列数据库国际三大核酸序列数据库：GenBank, EBML, DDBJdbEST： Expressed Sequences Tags数据库UniGene等RefSeq: The Reference Sequence Database蛋白质序列数据库UniProtSwiss—prot & TrEMBL， PIR基因组数据库： Ensembl第三章序列比对I序列间比对的对应关系：匹配、替代、缺失、插入双序列比对算法：Dot matrix(点阵法)动态规划算法Needleman-Wunsch算法Sij = max of Si—1，j-1 + σ（xi , yj )Si—1，j —d ( 从左到右)Si,j—1 —d ( 从上到下)Smith-Waterman 算法Sij = max of 0Si-1,j-1 + σ(xi , yj )Si—1,j -d （从左到右)Si,j—1 -d （从上到下)FASTA和BLAST算法PSI-BLAST （位点特异性迭代BLAST）：1. 使用普通的blast算法进行搜索;2。
将搜索得到的序列，包括输入的序列放在一起，构建位点特异性的矩阵(Position Specific Matrix）；3。
利用上面得到的矩阵谱（profile），再次在数据库中进行搜索;4. 重复2 ，3 步,直到不再有新的序列出现；PHI—BLAST : 模式发现迭代BLAST第三章序列比对Ⅱ打分矩阵及其含义1，计分方法2， PAM系列矩阵3， BLOSUM 系列矩阵多序列比对：方法改进1。
渐进方法：代表:ClustalW/X, T—Coffee(1)ClustalW/X：计算过程1。
将所有序列两两比对，计算距离矩阵；2. 构建邻接进化树（neighbor—joining tree)/指导树(guide tree）；3。
将距离最近的两条序列用动态规划的算法进行比对；4。
生物信息学复习总结
生物信息期末总结1.生物信息学(Bioinformatics）定义:(第一章）★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。
（或：）生物信息学是运用计算机技术和信息技术开发新的算法和统计方法，对生物实验数据进行分析，确定数据所含的生物学意义，并开发新的数据分析工具以实现对各种信息的获取和管理的学科。
（NSFC）2。
科研机构及网络资源中心：NCBI:美国国立卫生研究院NIH下属国立生物技术信息中心；EMBnet：欧洲分子生物学网络；EMBL-EBI：欧洲分子生物学实验室下属欧洲生物信息学研究所;ExPASy:瑞士生物信息研究所SIB下属的蛋白质分析专家系统;（Expert Protein Analysis System)Bioinformatics Links Directory;PDB （Protein Data Bank）；UniProt 数据库3. 生物信息学的主要应用:1．生物信息学数据库；2．序列分析；3．比较基因组学；4．表达分析;5．蛋白质结构预测；6．系统生物学；7．计算进化生物学与生物多样性.4.什么是数据库：★1、定义：数据库是存储与管理数据的计算机文档、结构化记录形式的数据集合。
（记录record、字段field、值value)2、生物信息数据库应满足5个方面的主要需求：（1)时间性；（2)注释;（3）支撑数据;（4）数据质量;（5）集成性。
3、生物学数据库的类型：一级数据库和二级数据库。
（国际著名的一级核酸数据库有Genbank数据库、EMBL核酸库和DDBJ库等；蛋白质序列数据库有SWISS—PROT等;蛋白质结构库有PDB等。
）4、一级数据库与二级数据库的区别：★1）一级数据库：包括：a.基因组数据库--—-来自基因组作图；b.核酸和蛋白质一级结构序列数据库；c。
生物信息学复习资料
生物信息学复习资料生物信息学是一门融合了生物学、计算机科学、数学和统计学等多个学科的交叉领域。
它的出现和发展为我们理解生命的奥秘提供了强大的工具和方法。
以下是对生物信息学的一些关键知识点的复习。
一、生物信息学的定义和范畴生物信息学主要是研究如何获取、处理、存储、分析和解释生物数据的学科。
这些数据包括但不限于基因组序列、蛋白质结构、基因表达数据等。
它的应用范围广泛，涵盖了从基础生物学研究到临床诊断和药物研发等多个领域。
二、生物数据的获取（一）测序技术现代测序技术的发展使得我们能够快速而准确地获取大量的生物序列信息。
第一代测序技术如 Sanger 测序法，虽然准确性高，但成本较高、通量较低。
而新一代测序技术如 Illumina 测序、Ion Torrent 测序等，则大大提高了测序的通量和速度，降低了成本，但在准确性上可能略有不足。
（二）基因芯片技术基因芯片可以同时检测成千上万个基因的表达水平，为研究基因表达模式和调控机制提供了重要的数据。
（三）蛋白质组学技术质谱技术是蛋白质组学研究中的重要手段，能够鉴定蛋白质的种类和修饰状态。
三、生物数据的存储和管理面对海量的生物数据，高效的数据存储和管理至关重要。
常用的数据库包括 GenBank、UniProt、PDB 等。
这些数据库采用了特定的数据格式和管理系统，以确保数据的完整性、准确性和可访问性。
四、生物数据的分析方法（一）序列比对序列比对是生物信息学中最基本的分析方法之一，用于比较两个或多个生物序列的相似性。
常见的比对算法包括全局比对（如NeedlemanWunsch 算法）和局部比对（如 SmithWaterman 算法）。
（二）基因预测通过对基因组序列的分析来预测基因的位置和结构。
常用的方法有基于同源性的预测、基于信号特征的预测等。
（三）蛋白质结构预测包括从头预测法和基于同源建模的方法。
从头预测法基于物理化学原理来构建蛋白质的三维结构，而同源建模法则利用已知结构的同源蛋白质来推测目标蛋白质的结构。
生物信息知识点总结高中
生物信息知识点总结高中一、生物信息学的基本概念1. 生物信息学的定义生物信息学是生物学与信息学相结合的新兴交叉学科，它主要以计算机和信息技术为工具，利用数学和统计学的方法，对生物学数据进行分析、整合和挖掘，以揭示生物学规律和发现新的生物学知识。
2. 生物信息学的研究对象生物信息学的研究对象主要包括生物学数据的获取、存储、管理、分析和可视化等方面。
生物学数据可以来自基因组、蛋白质组、代谢组和转录组等多个层面，包括基因序列、蛋白质序列、基因表达数据、代谢产物数据等。
3. 生物信息学的研究内容生物信息学的研究内容主要包括生物数据库的构建与维护、生物信息资源的开发与共享、生物数据的存储与管理、生物数据的分析与挖掘、基于生物信息学的生物学模拟与预测、以及生物信息学软件和工具的开发等。
4. 生物信息学的发展历程生物信息学的发展可以追溯到上世纪50年代，随着第一台电子计算机的出现，科学家们开始将计算机应用于生物学研究。
随着DNA测序技术的发展和生物大数据的爆发，生物信息学得到了迅猛发展，成为当今生物学研究中不可或缺的一部分。
二、生物信息学的基本方法1. 生物信息学的数据获取生物信息学的数据获取主要包括生物学实验数据、生物学数据库数据和公开共享数据等多个来源。
生物学实验数据可以通过生物学实验技术获取，如基因测序、蛋白质质谱和基因表达芯片等。
生物学数据库数据可以通过生物信息学数据库获取，如GenBank、Swiss-Prot、KEGG和GO等。
公开共享数据可以通过公共数据库和数据仓库获取，如NCBI、EBI和DDBJ等。
2. 生物信息学的数据存储与管理生物信息学的数据存储与管理主要包括生物学数据库的构建与维护、生物信息资源的开发与共享、生物数据的存储和管理等方面。
生物学数据库可以是本地数据库和网络数据库，可以使用关系型数据库、非关系型数据库和分布式数据库等技术进行存储和管理。
3. 生物信息学的数据分析与挖掘生物信息学的数据分析与挖掘主要包括生物学数据的统计学分析、生物学数据的数据挖掘与模式识别、生物学数据的生物信息学算法与工具等多个方面。
生物信息学工作总结范文(3篇)
第1篇一、前言生物信息学作为一门新兴的交叉学科，近年来在我国得到了迅速发展。
在生命科学领域，生物信息学发挥着越来越重要的作用，为生物学研究提供了强大的技术支持。
本总结旨在回顾过去一段时间生物信息学工作，总结经验教训，为今后工作提供借鉴。
一、工作回顾1. 项目背景近年来，随着高通量测序技术的快速发展，生物学领域产生了大量的数据。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为了生物信息学研究的重点。
本工作针对我国某科研项目，运用生物信息学方法，对相关数据进行分析处理，为项目研究提供了有力支持。
2. 工作内容（1）数据预处理在项目开始阶段，我们对原始数据进行了预处理，包括数据清洗、质量控制、样本分组等。
通过对数据的预处理，确保后续分析的准确性。
（2）基因表达分析运用基因表达分析工具，对样本中的基因表达水平进行检测。
通过比较不同样本之间的基因表达差异，寻找与项目相关的基因。
（3）蛋白质组学分析运用蛋白质组学技术，对样本中的蛋白质进行定量分析。
通过蛋白质组学数据，揭示样本间的蛋白质水平差异，为后续研究提供线索。
（4）生物信息学软件应用在本项目中，我们使用了多种生物信息学软件，如BLAST、ClustalW、MCL、DAVID 等。
这些软件在基因识别、序列比对、蛋白质结构预测等方面发挥了重要作用。
（5）结果验证通过对分析结果的验证，我们发现部分基因在样本中具有显著差异，为后续研究提供了重要线索。
3. 工作成果（1）揭示了样本间基因表达差异通过对基因表达数据的分析，我们发现了部分基因在样本间具有显著差异，为后续研究提供了重要线索。
（2）揭示了蛋白质水平差异通过蛋白质组学分析，我们发现了部分蛋白质在样本间具有显著差异，为后续研究提供了重要线索。
（3）发表了多篇论文本项目的研究成果已发表在国内外知名期刊上，为我国生物信息学领域的研究做出了贡献。
二、经验与教训1. 严谨的科研态度在生物信息学研究中，严谨的科研态度至关重要。
生物信息学总结
生物信息学总结生物信息学总结篇一：生物信息学小结1．什么是（基因）生物信息学？目前一般意义的生物信息学是基因层次的它是一个包含着基因组信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释的所有方面学科领域。
生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，特别是非编码区的实质；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。
他是近年来发展并完善起来的交叉学科。
这门学科是综合运用生物学、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。
基因组信息蛋白质的结构模拟药物设计它们是生物信息学的三个重要组成部分，生物信息学目前已在理论生物学领域占有了核心地位，它广泛地应用在生物、医药、农业、环境等学科。
2. 广义生物信息学主要包括哪几个方面? 广义生物信息学主要包括如下几个方面:一、生物的遗传信息 DNA―RNA―蛋白质，遗传信息—转录—翻译，遗传信息生物信息学。
二、生命活动的调控基因的功能、表达和调控(表观遗传学）。
蛋白的结构、功能和调控；细胞活动（分化、发育、衰老、死亡）的调控，器官、系统、整体活动的调控；节律、生物钟、分蘖、生长、开花、结果、营养的吸收、传输、转化、对外界信号的反应：含羞草、抗逆性。
三、生物电磁学与电磁生物学生物电磁学：生命活体在不同层次（电子、离子、原子、基因、细胞、组织、整体等）的活动和不同属性（包括思维、精神）活动时以及和外界环境（生命体周围直至宇宙）相互作用时反映出来的各种电磁信息。
人体的电磁辐射（包括发光）：频率、强度、频谱。
人体信号的调制方式：调幅、调频、编码。
电磁生物学：电磁辐射对生物体的影响，电磁场导致DNA突变，体内细胞电离、极化状态变化导致疾病。
四、视觉系统与光信息处理视网膜神经元回路与信息处理、彩色视觉及彩色图像的编码、变换机制、眼动成象机制及宽视场、消色差动态成象系统、视觉认知机制及其图像信息的智能模式识别、不同状态立体视觉机制和静态、动态立体视锐度。
生物信息学复习整理
⽣物信息学复习整理⽣信整理⼀、重要概念1. ⽣物信息学的定义、研究内容、组成采⽤信息学的⽅法来研究⽣命科学定义：⽣物信息学迄今为⽌尚没有⼀个标准定义（⼴义：⽣命科学中的信息科学。
⽣物体系和过程中信息的存贮、传递和表达；细胞、组织、器官的⽣理、病理、药理过程的中各种⽣物信息。
狭义：⽣物分⼦信息的获取、存贮、分析和利⽤。
）研究内容：①基础研究——数学：模型、算法；IT：数据库、计算机软、硬件开发②应⽤（⽣命科学研发）——序列分析：ORF、序列组装；蛋⽩质结构预测(新药研发)；组学数据分析组成：数学+信息科学+计算机科学+⽣命科学2、推动⽣物信息学快速发展的学科核⼼和灵魂：⽣物学基本⼯具：数学与计算机技术3、“组”学的主要创新点对⽣命科学发展的作⽤与意义21世纪是⽣物技术和信息技术的时代，基因组研究由结构基因组研究转向功能基因组研究，蛋⽩质组学已成为当前研究的热点和重点，⽣物信息学加快了⽣命科学的发展步伐。
蛋⽩组研究的兴起和发展，在揭⽰⽣命运动的本质及疾病的诊断、治疗等⽅⾯发挥着重要作⽤。
随着基因组学研究的不断深⼊，在基因组测序、蛋⽩质序列测定和结构解析等实验的基础上，产⽣了⼤量有关⽣物分⼦的原始数据，这些原始的数据需要利⽤现代计算机技术进⾏收集、整理、管理以便检索使⽤，⽣物信息学应⽤⽽⽣，其研究重点集中在核酸和蛋⽩质两个⽅⾯。
所谓组学，即从⼀个整体的⾓度来研究。
相对于传统⽣命科学零敲碎打的研究⼿段，研究单个的基因或蛋⽩的功能、结构，⽽组学则是着眼于⼤局，将单个的基因、蛋⽩以“组”的⽔平进⾏研究，从⽽对于⽣命科学能够有⼀个⼤局的把握。
4、⽣物信息学对⽣命科学发展的作⽤与意义1．同上2．⽣物信息学的引⼊不仅能够帮助传统⽣物学的实验，还能够通过预测、模拟等来指导⽣物学的研究作⽤：(1) 从学科⾓度⽅⾯：⽣命科学进⼊了新的发展时期；研究体系的突破：局部到整体；学科性质：经验型、资料积累到总结规律(2) 从研究⼈员⾓度：提⾼研究效率、深化研究成果、显著增加论⽂“厚度”与“重量”意义：正对⽣命科学产⽣深远的影响，极⼤提⾼科研的效率、质量、促进⽣命科学实现跨越式的发展。
博士生物学生物信息学知识点归纳总结
博士生物学生物信息学知识点归纳总结在当今科学研究领域中，生物信息学作为一门重要的学科，发挥着举足轻重的作用。
对于生物学中的大数据、基因组学、转录组学和蛋白质组学等领域的研究和分析，生物信息学赋予了我们强大的工具和方法。
本文将对生物信息学的一些重要知识点进行归纳总结。
基因组学基因组学是研究一个物种的基因组的学科。
它包括了从基因的识别、定位、测序，到基因功能和进化的研究。
生物信息学在基因组学研究中起到了至关重要的作用。
1. 基因组测序技术基因组测序技术指的是对一个物种的基因组进行测序的方法。
其中，最常用的技术包括Sanger测序、高通量测序（如 Illumina 测序）、454测序和 Ion Torrent 测序等。
这些技术各有优劣，研究者需要根据具体情况选择适当的测序技术。
2. 基因组注释基因组注释是指对基因组序列进行分析和解释，确定基因的位置、功能和调控元件等信息。
基因组注释主要分为结构注释和功能注释两个层次。
结构注释包括基因的定位、外显子的预测和剪接变体的识别等；功能注释则是通过比对已知数据库中的蛋白序列和功能进行预测。
转录组学转录组学是研究一个生物体在某个生长发育阶段或特定环境中的所有基因的转录情况的学科。
生物信息学在转录组学研究中具有关键作用。
1. RNA-Seq 分析RNA-Seq 是通过高通量测序技术对转录组进行定量和全面的研究方法。
RNA-Seq 能够帮助我们识别转录本和剪接变异，发现新的非编码RNA，定量基因表达水平以及分析差异表达基因等。
2. 表达谱分析表达谱分析是对组织或细胞中基因表达水平的总结和描述。
通过生物信息学的方法，可以对不同样本中的基因表达水平进行比较和聚类分析，发现与特定生理过程相关的差异表达基因。
蛋白质组学蛋白质组学研究的是一个生物体内全部蛋白质的总体组成、结构和功能。
生物信息学在蛋白质质谱分析和蛋白质结构预测等方面发挥重要作用。
1. 质谱数据分析质谱是研究蛋白质的一种重要技术，质谱数据分析则是对质谱图进行解读的过程。
生物信息学期末复习知识点总结
生物信息学：利用数学、物理、化学的理论、技术和方法，以计算机为工具，对生命现象加以研究，得到深层次的生物学知识。
研究任务：收集与管理生物分子数据，对数据进行处理分析，为其它生物学研究提供服务四大“模式生物”：酵母、线虫、果蝇、小鼠糖的生物功能，作为燃料（是生命活动所需的能源），重要的中间代谢物，参与生物大分子组成，作为信号分子脂类的生物功能，构成生物膜的骨架，储存能量（效率是糖的2倍左右），构成生物表面的保护层、保温层，重要的生物学活性物质蛋白质的生物功能，是遗传信息转化成生物结构和功能的表达者；参与基因表达的调节，以及细胞中氧化还原反应、电子传递、神经传递、学习记忆等重要生命过程；酶（一类重要的蛋白质）在细胞和生物体内各种生化反应中起催化作用；蛋白质的空间结构一级结构(primary structure)多肽链中氨基酸数目、种类和线性排列顺序二级结构(secondary structure)氢键形成-螺旋( -helix)链间形成-折叠(-sheet)三级结构(tertiary structure)肽链进一步沿多方向盘绕成紧密的近似球状结构四级结构(quaternary structure)具有特定构象的肽链进一步结合，并在空间相互作用检索方法：1）追溯法：通过已知文献后附有的参考文献中提供的线索来查找文献。
（2）常用法：利用各种检索工具来查找文献。
（3）循环法：是将常用法和追溯法交替使用的一种综合文献检索方法。
（4）浏览法：是从本专业期刊或其它类型的原始文献中直接查阅文献资料。
检索途径：著者途径：分类途径：主题途径：其它途径；检索过程：（1）分析研究课题（2）制定检索策略（3）查找文献线索（4）获得原始文献大规模基因组DNA测序：鸟枪法（ Shot-gun sequencing）方法：借助物理或化学的手段将整个基因组随机打断成一定大小的片段进行测序，再根据序列间的重叠关系进行计算机排序与组装，确定它们在基因组中的位置。
生物信息学复习资料全
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息的存贮、信息的涵和信息的传递，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展整理、分类的结果，是在一级数据库、实验数据和理论分析的根底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由于基因复制而别离的同源基因。
〔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，折叠得较为严密，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展罚分，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展测序所获得的局部cDNA的3’或5’端序列。
生物信息学期末复习考点汇总!!!.docx
生物信息学必须掌握的考点汇总！！！—、绪论生物信息学Definition of Bioinformatics :利用数学、物理、化学的理论、技术和方法，以计算机为工具，对生命现象加以研究，得到深层次的生物学知识。
※计算生物学：更偏重计算、理论和方法※分子生物信息学：狭义的生物信息学，主要研究DNA和Protein※理论生物学：包含生物信息学※信息生物学：新概念，以生命信息的遗传，传输，调节和表达的基本规律为研究中心※系统生物学：研究生物系统组成成分的构成与相互关系的结构、动态与发生，以系统论和实验、计算方法整合研究为特征的生物学研究目标：揭示蕴藏在生物数据中的生物规律和内涵研究任务：1. 收集与管理生物分子数据2. 对数据进行处理分析3. 为其它生物学研究提供服务（提供工具）4. 最终解释生命是什么研究内容：1. 数据管理层面上：开发、设计一系列相关的工具，能够方便有效的获取、管理以及使用各种类型的数据和信息。
2. 算法开发层面上：开发新的算法及统计学的方法来揭示大规模数据之间的联系。
3. 研究对象层面上：分析和解释各种类型的生物学数据，包括核酸、氨基酸序列、蛋白质功能结构域以及蛋白质三级结构等。
研究意义：1. 生物学从传统的实验科学转向实验、理论相互结合的科学2. 从理论上认识生物的本质的必要途径3. 人类健康、医药卫生发展的新途径研究对象:碱基一 -►基因组-------------- ►蛋白质表型基因组学蛋白质组学信息的存储密码表的进化单核甘酸多态(SNP)基因识别非编码区功能基因演化染色体分析基因组比较结构预测定位预测蛋白质修饰蛋白质功能蛋白质互作表达网络代谢网络调控网络生物信息学特点：杂，乱，难，新其实应该是我我都说是我了关我啥事啊？那我呢?长相要知道——鲍林，戴霍夫，林华安，薛定谱bioinformatics :作为专有名词是由林华安博士在二十世纪80年代末(1987 )创造的人们公认的生物信息学的创始人是Temple F, Smith或Margret Dayhoff历史事件：二十世纪五十年代，为储备期1953年Watson和Crick提出DNA双螺旋结构1956年在美国田纳西州召开首次“生物学中的信息理论研讨会二十世纪六十至七十年代，为萌芽期。
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生物信息期末总结1.生物信息学（Bioinformatics）定义：（第一章）★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。
（或：）生物信息学是运用计算机技术和信息技术开发新的算法和统计方法，对生物实验数据进行分析，确定数据所含的生物学意义，并开发新的数据分析工具以实现对各种信息的获取和管理的学科。
（NSFC）2. 科研机构及网络资源中心：NCBI：美国国立卫生研究院NIH下属国立生物技术信息中心；EMBnet：欧洲分子生物学网络；EMBL-EBI：欧洲分子生物学实验室下属欧洲生物信息学研究所；ExPASy:瑞士生物信息研究所SIB下属的蛋白质分析专家系统；(Expert Protein Analysis System)Bioinformatics Links Directory；PDB (Protein Data Bank)；UniProt 数据库3. 生物信息学的主要应用:1．生物信息学数据库；2．序列分析；3．比较基因组学；4．表达分析；5．蛋白质结构预测；6．系统生物学；7．计算进化生物学与生物多样性。
4.什么是数据库：★1、定义：数据库是存储与管理数据的计算机文档、结构化记录形式的数据集合。
（记录record、字段field、值value）2、生物信息数据库应满足5个方面的主要需求：（1）时间性；（2）注释；（3）支撑数据；（4）数据质量；（5）集成性。
3、生物学数据库的类型：一级数据库和二级数据库。
（国际著名的一级核酸数据库有Genbank数据库、EMBL核酸库和DDBJ库等；蛋白质序列数据库有SWISS-PROT等；蛋白质结构库有PDB等。
）4、一级数据库与二级数据库的区别：★1）一级数据库：包括：a.基因组数据库----来自基因组作图；b.核酸和蛋白质一级结构序列数据库；c.生物大分子(主要是蛋白质)的三维空间结构数据库，(来自X-衍射和核磁共振结构测定)；2）二级数据库：是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。
一般说来，一次数据库的数据量大，更新速度快，用户面广，通常需要高性能的计算机服务器、大容量的磁盘空间和专门的数据库管理系统支撑。
二次数据库的容量则小得多，更新速度也不像一次数据库那样快，也可以不用大型商业数据库软件支持，这类针对不同问题开发的二次数据库的最大特点是使用方便，特别适用于计算机使用经验不太丰富的生物学家。
5、一个数据库记录(entry)一般由两部分组成：1）原始序列数据(sequence data)；2）描述这些数据生物学信息的注释(annotation)：注释中包含的信息与相应的序列数据同样重要和有应用价值。
6、数据的完整性和注释工作量：1）序列数据广，序列注释不够完整；2）库数据面窄，序列注释全面.7、数据库的动态更新：1）不断增加；2）不断修正.5、几个大型数据库简介：NCBI、EBI、SIB（共点：拥有庞大的一级数椐库、大量工具软件和广泛的外联。
）1、NCBI（）:NCBI是指美国国家生物技术信息中心（National Center for Biotechnology Information，NCBI），成立于1988年，其主要工作是开发以GenBank为代表的数据库，进行计算生物学研究，开发用于分析基因组数据的软件工具，发布生物医学信息。
1）Entrez（集成化的数据库）（/gquery/）Entrez是NCBI著名的用于提取序列信息的工具，它将科学文献、DNA和蛋白质序列数据库、蛋白质三维结构数据、种群研究数据以及全基因组组装数据整合成一个高度集成的系统。
类似于EBI的SRS（见下文），是一个查询、提取和显示系统。
The original version（原始版本）(1991) of Entrez had just 3 nods。
2）可查Protein、PubMed（生物医学文献数据库）、Nucleotide、Genome、Gene、Pathway等相关信息。
2、EMBL-EBI（）EMBL Nucleotide Sequence Data Library(now known as EMBL-Bank)为世界上第一个核酸序列数据库（1980）。
欧洲分子生物学实验室下属欧洲生物信息学研究所（European Bioinformatics Institute, EBI，1992，英国）EMBL-EBI核酸数据库提供了序列搜索的服务。
通过它的序列提取系统—SRS6（搜索引擎），我们可以用十几种不同的方法（如用关键字）搜索我们想要的序列。
EBI还资助了Ensembl项目，Ensembl是一个用于对各类物种基因组进行生物信息学分析的非常完备的网站。
欧洲分子生物学实验室EMBL（The European Molecular Biology Laboratory）。
Services、UniProt、ArrayExpress、Ensembl、InterPro、PDBe等界面。
3、SIB（）瑞士生物信息研究所(Swiss Institue of Bioinformatics,SIB ,30 March 1998 )。
用于获取蛋白质序列和相关数据的最有用的资源之一就SIB提供的蛋白质专家分析系统：SWISS-PROT，ExPASy（Expert Protein Analysis System瑞士日内瓦大学专家蛋白质分析系统（http://www.expasy.ch/））。
6、核酸序列数据库：1、国际上权威的核酸序列数据库：（1）欧洲分子生物学实验室的EMBL；（2）美国生物技术信息中心的GenBank；（3）日本遗传研究所的DDBJ，（http://www.ddbj.nig.ac.jp/）；这三个数据库是综合性的DNA和RNA序列数据库，每条记录代表一个单独、连续、附有注释的DNA或RNA片段。
三个数据库中的数据基本一致，仅在数据格式上有所差别，对于特定的查询，三个数据库的响应结果一样。
2、INSDC国际核酸序列数据库协会：1998年，GenBank、EMBL和DDBJ共同成立了国际核酸序列数据库协会（International Nucleotide Sequence Database Collaboration,INSDC），三大核酸数据库之间每天将新测定或更新的数据进行交换共享，保证数据信息的完整与同步，每两个月更新一次版本。
（/）7、蛋白质序列数据库：1）PIR（Protein Information Resource）；（/）2）SWISS-PROT；(http://www.expasy.ch/sprot/sprot-top.html)3）TrEMBL；(/trembl/index.html) 是与SWISS-PROT相关的一个数据库。
包含从EMBL核酸数据库中根据编码序列(CDS)翻译而得到的蛋白质序列，并且这些序列尚未集成到SWISS-PROT数据库中；4）NCBI美国国家生物技术信息中心（National Center for Biotechnology Information，NCBI）；5）UniProt；通用蛋白质数据库（/）包括：（Swiss-Prot、TrEMBL、PIR）用户可以通过文本查询数据库，可以利用BLAST程序搜索数据库，也可以直接通过FTP下载数据。
8、生物大分子结构数据库：1）PDB（Protein Data Bank）；（/）2）MMDB(Molecular Modeling Database)；（/Structure/）9、其它生物分子数据库：1）单碱基多态性数据库dbSNP；2）基因组数据库（GDB）；3）人类基因组数据库Ensembl；4）表达序列标记数据库dbEST；5）序列标记位点数据库dbSTS；6）面向基因聚类数据库UniGene；7）蛋白质结构分类数据库SCOP；8）蛋白质二级结构数据库DSSP；9）蛋白质同源序列比对数据库HSSP；10）OMIM(Online Mendelian Inheritance in Man)，是关于人类基因和遗传疾病的分类数据库。
》》》Nucleic Acid Research《《《附：1、NCBI和EBI使用的搜索引擎分别是什么？答：NCBI使用的是Entrez，EBI使用的是SRS。
2、FASTA格式有哪些部分组成，以什么字符开始？答：包含gi number，Database identifiers，Accession number，Locus name等部分，以>字符开始。
3、NCBI的WEB和离线序列提交软件是什么？答：WEB提交工具：Bankit；离线提交：Sequin4、系统生物学：答：确定、分析和整合生物系统在遗传或环境扰动下所有内部元件间相互作用关系的一门学科。
10、序列数据的文件格式：(第二章)格式主要有三种：DNA/RNA/氨基酸代码的标识（B、Z）；GenBank数据格式；FASTA 数据格式。
一、GBFF（GenBank flatfile）—GenBank平面文件格式：GenBank、EMBL、DDBJ每天都相互同步更新各自的数据库，那么它们是怎样交换数据的呢？这里引入GBFF（GenBank flatfile即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。
GBFF文件分为三部分：a.头部包含整个记录的信息（描述符）；b.第二部分包含了注释这一记录的特性；c.第三部分是核苷酸序列本身。
（注：所有序列数据库记录都在最后一行以“//”结尾。
）1）G BFF：LOCUS行（LOCUS ，SCU49845，5028 bp，DNA linear，PLN，21-JUN-1999）所有GBFF都起始于LOCUS行：第一项：是LOCUS名称（SCU49845）：现在唯一的作用是它在数据库中是独一无二的，已不再具有任何实际意义。
大多数情况下，它仅使用检索号码（accesession number）以满足对LOCUS名称的要求；第二项是序列长度（5028 bp）：规定单条数据库记录的长度不能超过350kb。
除历史原因外，GenBank已经很少接受长度低于50bp的序列了；第三项表明分子类型（DNA）：其序列必须是一种单一的分子类型；第四项是GenBank分类码（PLN）：由3个字母组成。
现在其作用仅限于在下载数据库时对数据库作简单的分类。