生物信息学考点整理教案资料
大学生物信息学专业-复习资料整理
大学生物信息学专业-复习资料整理一、名词解释：生物信息学：研究大量生物数据复杂关系的学科，其特征是多学科交叉，以互联网为媒介，数据库为载体。
利用数学知识建立各种数学模型；利用计算机为工具对实验所得大量生物学数据进行储存、检索、处理及分析，并以生物学知识对结果进行解释。
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。
FASTA序列格式：是将DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的核苷酸或者氨基酸字符串，大于号（>）表示一个新文件的开始，其他无特殊要求。
genbank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。
该文件格式按域划分为4个部分：第一部分包含整个记录的信息（描述符）；第二部分包含注释：第三部分是引文区，提供了这个记录的科学依据；第四部分是核苷酸序列本身，以“//”结尾。
Entrez检索系统：是NCBI开发的核心检索系统，集成了NCBI的各种数据库，具有链接的数据库多，使用方便，能够进行交叉索引等特点。
BLAST：基本局部比对搜索工具，用于相似性搜索的工具，对需要进行检索的序列与数据库中的每个序列做相似性比较。
P94查询序列(querysequence)：也称被检索序列，用来在数据库中检索并进行相似性比较的序列。
P98打分矩阵(scoringmatrix)：在相似性检索中对序列两两比对的质量评估方法。
包括基于理论（如考虑核酸和氨基酸之间的类似性）和实际进化距离（如PAM）两类方法。
P29空位(gap)：在序列比对时，由于序列长度不同，需要插入一个或几个位点以取得最佳比对结果，这样在其中一序列上产生中断现象，这些中断的位点称为空位。
P29空位罚分：空位罚分是为了补偿插入和缺失对序列相似性的影响，序列中的空位的引入不代表真正的过化事件，所以要对其进行罚分，空位罚分的多少直接影响对比的结果。
《生物信息学基础》课程教案
《生物信息学基础》课程教案生物信息学基础课程教案教案一：基本信息1. 课程名称：生物信息学基础2. 课程代码：BI50013. 学时：48学时4. 学分：3学分5. 适用专业：生物学、生物工程等相关专业教案二：课程目标本课程旨在培养学生对生物信息学的基本理论、方法和实践技能的掌握，包括生物数据库的应用、序列比对、基因预测、蛋白质结构预测等内容。
教案三：教学内容与进度安排本课程分为六个模块，每个模块包括理论讲解、案例分析和实践操作。
模块一：生物数据库的应用1. 理论讲解：介绍生物数据库的种类、分类和常用数据库的特点与应用。
2. 案例分析：分析生物数据库在基因组学、转录组学、蛋白质组学等领域的具体应用。
3. 实践操作：利用NCBI等数据库进行基本生物序列检索和分析。
模块二：序列比对1. 理论讲解：介绍序列比对的基本原理、常用算法和评估指标。
2. 案例分析：分析序列比对在物种关系分析、基因家族预测等方面的应用。
3. 实践操作：使用BLAST等工具进行序列比对和结果分析。
模块三：基因预测1. 理论讲解：讲解基因预测的原理和常用算法。
2. 案例分析：分析基因预测在基因组注释、新基因发现等方面的应用。
3. 实践操作：利用软件工具进行基因预测和基因结构分析。
模块四：蛋白质结构预测1. 理论讲解：介绍蛋白质结构预测的方法和限制。
2. 案例分析：分析蛋白质结构预测在药物研发、蛋白质功能预测等方面的应用。
3. 实践操作：利用蛋白质结构预测软件进行结构模拟和分析。
模块五：基因表达数据分析1. 理论讲解：介绍基因表达数据分析的基本方法和流程。
2. 案例分析：分析基因表达数据分析在差异基因筛选、通路富集分析等方面的应用。
3. 实践操作：利用R语言等工具进行基因表达数据分析和结果可视化。
模块六：生物信息学实践与展望1. 生物信息学实践：学生根据自己的兴趣和专业方向选择一个具体的生物信息学项目进行实践。
2. 展望与讨论：展望生物信息学在生命科学、健康医学等领域的前景和挑战，并进行深入讨论。
生物信息学资料整理简约版
1.生物信息学(Bioinformatics)：是研究生物信息的采集，处理，存储，传播，分析和解释等各方面的学科。
新兴的交叉学科。
PS: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2.生物信息学主要研究两种信息载体: DNA和蛋白质（1）遗传信息的载体——DNADNA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。
(2)蛋白质的结构决定其功能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（这是目前基本公认的假设），蛋白质结构的信息隐含在蛋白质序列之中。
3.序列数据库有哪些？特点？如何检索？（1）基因组序列数据库：Genome Database(GDB)数据库：包括人、鼠、斑马鱼和果蝇4种真核生物基因组的注释分析。
由EMBL - EBI和Sanger研究所联合开发。
UCSC Genome Browser：加州大学圣克鲁兹分校建立,包括各种脊椎和无脊椎动物，以及主要模式生物的基因组数据。
（2）核酸序列数据库：EMBL DDBJ GenBank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。
（3）蛋白质序列数据库：UniProt IPI Nr4序列标签位点STS序列标签位点（sequence-tagged site），是已知核苷酸序列的DNA片段，是基因组中任何单拷贝的短DNA序列，长度在100～500bp之间。
任何DNA序列，只要知道它在基因组中的位置，都能被用作STS标签。
5.CDS和ORF的区别（1）开放读码框是从一个起始密码子开始到一个终止密码子结束的一段序列；不是所有读码框都能被表达出蛋白产物，或者能表达出占有优势或者能产生生物学功能的蛋白。
人教版高一生物必修二《科学前沿生物信息学》教案及教学反思
人教版高一生物必修二《科学前沿生物信息学》教案及教学反思一、教学目标1.了解生物信息学的概念和发展历程；2.理解生物信息学在生物研究、医学、农业等领域的应用；3.掌握常见的生物信息学工具和软件的使用方法；4.能够利用基本的生物信息学方法进行生物数据分析。
二、教学内容第一节生物信息学的概念和发展历程1. 知识点1.生物信息学的定义和范围；2.生物信息学的发展历程和主要进展。
2. 教学重点、难点1.理解生物信息学的概念和范围；2.了解生物信息学的发展历程和主要进展。
3. 教学方法1.讲授；2.探究式学习。
第二节生物信息学在生物研究、医学、农业等领域的应用1. 知识点1.生物信息学在生物研究中的应用；2.生物信息学在医学中的应用；3.生物信息学在农业中的应用。
2. 教学重点、难点1.了解生物信息学在生物研究、医学、农业等领域的应用；2.掌握相关生物信息学分析方法。
3. 教学方法1.讲授；2.案例分析。
第三节常见的生物信息学工具和软件的使用方法1. 知识点1.常见的生物信息学工具和软件介绍；2.常见的生物信息学工具和软件的使用方法。
2. 教学重点、难点1.了解常见的生物信息学工具和软件；2.掌握常见的生物信息学工具和软件的使用方法。
3. 教学方法1.讲授；2.实践操作。
第四节基本的生物信息学方法与生物数据分析1. 知识点1.基本的生物信息学方法；2.生物数据分析的步骤和方法。
2. 教学重点、难点1.掌握基本的生物信息学方法；2.理解生物数据分析的步骤和方法。
3. 教学方法1.讲授；2.案例分析。
三、教学反思本节课讲解的《科学前沿——生物信息学》是高中生物课程中的必修二内容，对于学生们的生物学学习有着不可忽视的作用。
本课程重点是介绍生物信息学的概念、发展历程以及在生物研究、医学、农业等领域的应用，进而让学生们了解到生物信息学在人类生产生活中的巨大作用。
在教学方法上，我采用了讲授、探究式学习、案例分析和实践操作相结合的方式。
生物信息学复习资料(信息管理与信息系统)
1.什么是生物信息学？生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.生物信息学的主要研究任务是什么,目前生物信息学的主要研究内容是什么？任务：收集和管理生物分子数据；数据分析和挖掘；开放分析工具和实用软件；生物分子序列比较工具、基因识别工具、生物分子结构预测工具、表达数据分析工具。
内容：（1）序列比对；（2）基因预测；（3）药物设计；（4）蛋白质结构预测；（5）基因调控网络的预测；（6）蛋白质相互作用预测；（7）分子进化分析3.常用核酸、蛋白、蛋白质结构、相互作用、信号通路数据库核酸数据库：NCBI、ENA、DDBJ蛋白质数据库：Expasy、Uniprot蛋白质结构数据库：SOPMA、prosite、Pfam、myhit、SWISS-MODEL、RasMol蛋白质相互作用数据库：GO 、David、String、InAct蛋白质信号通路数据库：KEGG、BioCarta Pathway、Reactome pathway4.三大核酸数据库都包括哪些？Gene bank EMBL DDBJ5.三大生物大分子核心数据库包括哪些？GenBank核酸序列数据库；UniPROT蛋白质序列数据库；PDB生物大分子结构数据库；6.Genbank格式与FASTA格式Genbank序列以10个为一组，在序列上标注碱基或者氨基酸残基数，查找和检索方便FASTA格式序列文件的第一行是由大于符号（＞）打头的任意文字说明，主要为标记序列用。
从第二行开始是序列本身，标准核苷酸符号或氨基酸单字母符号。
通常核苷酸符号大小写均可，而氨基酸一般用大写字母，文件中和每一行都不要超过80个字符（通常60个字符）7.BLAST的主要功能Blastp:蛋白序列与蛋白库做比对，直接比对蛋白序列的同源性。
Blastn:核酸序列对核酸库的对比，直接比较核酸序列的同源性。
研究生的生物信息学教案
研究生的生物信息学教案一、背景介绍随着生物学和信息学的不断发展，生物信息学作为一个重要的学科领域，扮演着极为重要的角色。
研究生生物信息学教育的目标是培养学生掌握生物信息学的基本理论和实践技能，能够应用这些知识和技能进行科学研究和解决生物学问题。
本教案旨在为研究生生物信息学课程的授课提供一个详细的指南。
二、课程目标1. 深入了解生物信息学的基本概念和原理；2. 掌握生物信息学的常用工具和软件，并能灵活运用；3. 学习数据分析的基本方法和策略；4. 培养学生的创新思维和科学研究能力；5. 提高学生在生物信息学领域的专业素养和实践技能。
三、课程内容1. 生物信息学基础知识1.1 生物信息学的定义和发展历程1.2 生物信息学的研究对象和主要研究内容1.3 基因组学、转录组学、蛋白质组学等相关概念和技术1.4 生物数据库和数据资源的应用与访问2. 生物信息学工具和软件2.1 常用的生物信息学工具和软件介绍2.2 生物序列分析和比对工具的原理和应用2.3 基因表达数据分析工具和技术2.4 蛋白质结构预测和分析工具的使用3. 数据分析方法和策略3.1 生物信息学数据分析的基本流程和方法3.2 基于统计学的数据分析方法和模型3.3 生物网络分析与系统生物学3.4 生物信息学在药物设计与分子模拟中的应用4. 实践与项目案例4.1 生物信息学实验室操作与技能培训4.2 生物信息学项目案例研究4.3 科研文章批判和评论的写作与讨论四、教学方法1. 理论授课：通过讲授基本概念、原理和技术，帮助学生建立起扎实的知识基础。
2. 实践操作：通过实验室操作和练习，培养学生的操作技能和数据分析能力。
3. 项目案例：通过研究生物信息学项目案例，激发学生的创新思维和解决问题的能力。
4. 讨论与互动：引导学生参与讨论和互动，促进知识的深入理解和思维的碰撞。
五、考核方式1. 平时表现：出勤、参与讨论和实验室操作的积极程度等。
2. 课程作业：包括理论和实践方面的作业，如文献阅读、实验报告、数据分析报告等。
生物信息学考研资料整理与解读
生物信息学考研资料整理
与解读
汇报人：XX
目录
01 02 03 04 05
添加目录项标题 考研资料整理 资料解读方法 考研资料应用 资料解读技巧
01
添加目录项标题
02
考研资料整理
教材和参考书目
添加标题 添加标题 添加标题 添加标题 添加标题 添加标题
《生物信息学》：基础教材，涵盖生物信息学的基本概念和方法 《基因组学》：详细介绍基因组学的基本理论和技术 《蛋白质组学》：介绍蛋白质组学的基本理论和技术 《系统生物学》：介绍系统生物学的基本理论和技术 《生物信息学算法》：介绍生物信息学中的常用算法和工具 《生物信息学实验技术》：介绍生物信息学实验的基本技术和方法
考研笔记和讲义
讲义：老师授课的精华内容， 包括知识点讲解、例题分析 等
考研笔记：记录重要知识点 和难点，便于复习和巩固
整理方法：按照科目、章节 进行分类整理，便于查找和
复习
电子版和纸质版：根据个人 习惯选择电子版或纸质版，
方便随时查阅和补充
学科前沿动态
生物信息学最新 研究成果
生物信息学发展 趋势
生物信息学热门 研究方向
生物信息学未来 发展前景
03
资料解读方法
信息提取与分类
信息提取：从大量数 据中提取关键信息， 如基因序列、蛋白质
结构等
信息整合：将提取的 信息进行整合，形成
完整的知识体系
分类方法：根据信息 特征进行分类，如基 因家族分类、蛋白质
功能分类等
信息可视化：将信息 以图表、图形等形式 展示，便于理解和分
04
考研资料应用
备考策略与计划
制定合理的复习 计划，明确复习 重点和难点
生物教案二：生物信息学与系统生物学
生物教案二：生物信息学与系统生物学生物信息学与系统生物学是生物科学领域内最为重要的研究领域之一。
生物信息学是指利用计算机技术和信息科学理论，对生命体系的各种生物信息产生、存储、管理、分析和应用进行研究。
而系统生物学则是指将生物学各个层次的信息进行综合并建立相应的数学模型，以揭示生命体系的机理和特征。
在本文中，我们将重点讨论生物信息学和系统生物学的相关知识，包括其基本概念、发展历程、研究方法以及研究应用等方面的内容。
一、基本概念1.生物信息学生物信息学是一门涉及计算机技术、数学统计和生物学等学科的交叉学科。
其主要研究对象是各种生物学信息，包括基因序列、蛋白质结构、代谢通路和生物网络等。
生物信息学方法包括序列比对、结构预测、功能注释、进化分析、基因鉴定和生物数据库等。
2.系统生物学系统生物学是模拟和理解生命体系的一种新兴科学。
其主要研究对象是整个生物系统，包括基因、转录后修饰、蛋白质、代谢路径、信号传递等。
通过综合各个层次的信息，建立数学模型并进行模拟和实验验证，以揭示生命体系的机理和特征。
二、发展历程1.生物信息学的发展历程生物信息学起源于20世纪60年代初期，随着DNA测序技术的快速发展，生物信息学得到了进一步发展。
20世纪80年代，凭借计算机技术和互联网的快速发展，生物信息学得到了迅速发展。
随着高通量技术的不断涌现，如基因芯片、蛋白质组学和代谢组学等技术的推广应用，生物信息学得到了更为广泛的应用。
2.系统生物学的发展历程系统生物学的起源可追溯到20世纪40年代，但直到20世纪90年代以后才逐渐成为一个独立的学科。
随着高通量技术的广泛应用，生物系统层次结构的复杂性被越来越多地认识到，背景下，系统生物学逐渐成为一个新兴的学科。
三、研究方法1.生物信息学的研究方法生物信息学的研究方法包括序列分析、结构分析、功能注释、基因互作网络分析、基因组和蛋白质组学等。
序列分析主要是通过对DNA 或蛋白质序列的比对和注释，进一步探究其特征和作用。
生物信息学复习资料
生物信息学复习资料生物信息学复习资料第一讲生物信息学绪论1、生物信息学诞生于计算机初创时期，1956年在美国田纳西州的Gatlinburg召开了首次―生物学中的信息理论讨论会‖２、20世纪80年代末―林华安‖博士创造了‖bioinformatics‖一词３、数据库的构建：1979年美国Genbank数据库；1982年欧洲分子生物实验室EMBL核酸序列数据库；1984年日本国家级核酸序列数据库DDBJ4、专业机构：1988年美国成立了―生物技术信息中心‖（NCBI）；欧洲生物信息学研究所（EBI）于1993年构建．5、生物信息学产生的背景（１）、传统生物学和现代生物学都是一门实验学科，生物学的发展需要数学模型的介入（２）、海量生物学数据信息的产生（2002年8月，Genbank中的序列量已达18197000,而碱基对数达22617000000,且以每秒220对的速度增加），数据的分析处理成为生物学发展的―瓶颈‖（３）、新的生物学研究模式的出发点应是理论：从理论出发，再回到实验中追踪或验证这些理论假设6、生物信息学定义（广义）：应用信息科学的方法和技术，研究生物体系和生命过程中信息的存贮、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。
一般提到的―生物信息学‖是就指这个狭义的概念，更准确地说，应该是分子生物信息学（Molecular Bioinformatics）7、生物信息学研究的主要对象——两种信息载体：DNA分子和蛋白质分子(1)遗传信息的载体——DNA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(2)蛋白质的结构决定其功能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。
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。
生物信息学复习资料
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。
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。
《生物信息学》学生复习资料
《生物信息学》复习资料陈芳宋东光教材：《生物信息学简明教程》（钟扬编）1 绪论分子生物学与计算机、信息科学的结合－生物信息学(Bioinformatics);Bioinformatics is the science of storing, extracting, organizing, analyzing, interpreting, and utilizing information from biological sequences and molecules.生物信息学及其分支学科分子生物信息学(molecular informatics)－即狭义的生物信息学，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；生物信息学(bioinformatics)－广义的生物信息学指生命科学与数学、计算机科学和信息科学等交叉形成的一门边缘学科，对各种生物信息(主要是分子生物学信息)的获取、储存、处理、分析和阐释；生物信息学是广义的计算生物学的分支，在为生物学系统建模中应用了量化分析技术；计算分子生物学(computational molecular biology)-开发和使用数学和计算机技术以帮助解决分子生物学中的问题，侧重于发展理论模型和有效算法；分子计算(molecular computing)－将DNA作为一种信息储存器，应用PCR 技术和生物芯片等来进行计算。
生物信息学的主要目的不是分子发展最精致的算法，其目的是发现生物体以怎样的方式生存。
生物信息学和计算生物学研究包括从生物系统的性质抽象出为数学或物理模型，到实现数据分析的新算法，以及开发数据库和访问数据库的Web工具。
生物信息学的功能是表示、存储和分布数据。
开发从数据中发现知识的分析工具处于第二位。
生物信息学发展阶段与研究方向前基因组时代－数据库建立、检索工具的开发和蛋白质序列分析；基因组时代－基因寻找和识别、网络数据库系统的建立如EST数据库及电子克隆等；后基因组时代－大规模基因组分析、蛋白质组分析、各种数据的比较和整合。
《生物信息学》复习资料
《生物信息学》复习资料《生物信息学》先锋版中译本第二版科学出版社打分政策:60% 期末考试（70%掌握内容、25% 熟悉内容、5% 理解内容）（请注意红体与黑体字）A: 生物信息学概述1. 生物信息学：生物信息学是生物学和信息技术的结合，是现代科学的又一个分支学科，它利用计算机对大量生物数据进行分析处理。
生物信息学把用于存储和搜索数据的数据库开发，与用于分析和确定大分子序列、结构、表达模式和生化途径等生物数据集之间的关系的统计工具和算法的开发结合在一起。
数据库生物信息学主要由三大部分组成算法与统计工具分析与解释测序策略：逐个克隆法、全基因组鸟枪法计算机在生物信息学中的作用：生物信息学需要计算机快速、可靠地执行重复任务的能力以及处理问题的能力。
然而，生物信息学中涉及的许多问题仍需要专家的人工处理，同时原始数据的完整性和质量也很关键。
生物信息学课程范围：使初学者理解生物信息学的基本原理，并获得相应的应用能力。
具体包括生物信息学的一些关键领域：数据库使用、序列和结构分析工具、注释工具、表达分析以及生化和分子途径分析。
2. 生物信息学实例：——数据库界面Genbank/EMBL/DDBJ, Medline, SwissProt, PDB, …——序列搜索与比对BLAST, FASTA, Clustal, MultAlin, DiAlign ——基因搜索Genscan, GenomeScan, GeneMark, GRAIL——蛋白结构域分析与鉴定pfam, BLOCKS, ProDom,——基因调控元件的计算机模式识别Gibbs Sampler, AlignACE,MEME——蛋白折叠预测PredictProtein, SwissModeler生物信息学网站：包括生物信息学资源、各种数据库和生物信息学分析工具的网站3. 五个必须知道的生物信息学网站：（详细参考书本p9）NCBI (The National Center for Biotechnology Information)/EBI (The European Bioinformatics Institute)/The Canadian Bioinformatics Resource http://www.cbr.nrc.ca/SwissProt/ExPASy (Swiss Bioinformatics Resource)http://expasy.cbr.nrc.ca/sprot/PDB (The Protein Databank)/PDB/B: 数据采集一、DNA, RNA和蛋白质测序1. DNA测序原理：DNA测序是采用全自动的链终止反应完成的，这一技术通过加入限量的双脱氧核苷酸来产生有特定终止碱基的嵌套DNA片段。
高中生物信息传递素材教案
高中生物信息传递素材教案
主题：生物信息传递
目标：了解生物信息传递的基本概念，掌握DNA、RNA和蛋白质在生物信息传递中的作用。
教学步骤：
一、引入：通过展示一段DNA复制的动画视频或实验，引起学生对生物信息传递的兴趣，激发学生的学习积极性。
二、概念解释：讲解DNA、RNA和蛋白质在生物信息传递中的作用，包括DNA的复制、
转录和翻译过程。
通过生动的案例和图片解释这些过程的原理和意义。
三、实验操作：将学生分成小组，每组进行一个简单的实验，如模拟DNA复制或转录过程，并观察实验结果。
通过实验让学生亲自参与，加深对生物信息传递过程的理解。
四、讨论交流：引导学生进行讨论交流，分享各自的实验结果和体会，互相学习和思考，
在集体中进一步巩固对生物信息传递的理解。
五、总结回顾：对本节课所学内容进行总结回顾，强调DNA、RNA和蛋白质在生物信息
传递中的重要作用，强化学生对生物信息传递的理解。
六、作业布置：布置作业，要求学生通过阅读相关资料，了解更多关于生物信息传递的知识，并在下节课分享自己的学习体会。
教学评估：观察学生在实验操作、讨论交流和总结回顾环节的表现，考察学生对生物信息
传递的理解程度和学习效果。
扩展延伸：可以组织学生进行更复杂的实验操作，如基因突变模拟实验，让学生深入了解
生物信息传递中的遗传变异等内容。
注意事项：在教学过程中要注重引导学生主动思考和探究，激发学生的学习兴趣，提高学
生的学习积极性。
同时鼓励学生之间的合作和互动，促进学生之间的交流和学习互动。
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。
生物信息学考点整理word版本
生物信息学考点整理目录生物分子数据的收集和管理（1）数据库搜索及序列比较（2）基因组序列分析（3）（4）基因表达数据的分析与处理（7）蛋白质结构预测（5）（6）（8）PART1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收集、加工、存储、检索、分析和解释的科学。
生物信息学的发展历程：一、萌芽期（20世纪50-70年代）1、50年代：生物信息学开始孕育1953 Watson和Crick提出了DNA双螺旋结构。
1955 F. Sanger发表了胰岛素的蛋白质序列。
1956 美国田纳西州首次召开了“生物学中的理论研讨会”。
2、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1962 L. Pauling提出来分子进化理论。
1967 Dayhoff构建了蛋白质序列数据库。
3、70年代：生物信息学的真正开端（序列比对算法）1970 Needleman和Wunsch提出了著名的序列比对算法。
1971 美国纽约Brookhaven国家实验室创建了蛋白质结构数据库（Protein data bank, PDB）。
1974 欧洲分子生物学实验室（European molecular biology laboratory, EMBL）建立1977 Maxam和Gilbert发表了化学降解法，Sanger和Coulson发表双脱氧终止DNA 测序法。
1978 Gingeras等人研制了核酸序列中酶切位点识别程序。
二、形成期（80年代）生物信息服务机构和数据库1982 建立GenBank数据库。
1984 日本国立遗传学研究所NIG（National institute of genetics）开始信息服务。
1986 创立SwissProt蛋白序列数据库；美国能源部正式提出实施测定人类基因组全序列的计划。
生物信息学教案
生物信息学教案一、教学目标1.让学生了解生物信息学的定义和基本概念。
2.掌握生物信息学的基本方法和技能。
3.培养学生运用生物信息学解决实际问题的能力。
4.激发学生对生物信息学的兴趣和热情。
二、教学内容1.生物信息学的定义和概念。
2.生物信息学的基本方法和技能。
3.生物信息学的应用和实践。
三、教学难点与重点难点：生物信息学的应用和实践。
重点：生物信息学的基本方法和技能。
四、教具和多媒体资源1.黑板：用于写字和画图解释。
2.投影仪：用于展示PPT和相关视频。
3.教学软件：用于学生实践操作。
五、教学方法1.激活学生的前知：通过提问和讨论，了解学生对生物信息学的基本认知情况。
2.教学策略：采用讲解、示范、小组讨论和案例分析相结合的方式进行教学。
3.学生活动：设计小组任务，让学生进行实际操作，互相交流学习。
六、教学过程1.导入：通过问题导入，引起学生的兴趣和思考。
例如，“你们知道生物信息学是什么吗？它有什么用处？”2.讲授新课：首先介绍生物信息学的定义和基本概念，然后详细讲解生物信息学的基本方法和技能，以及在实际问题中的应用和实践。
3.巩固练习：设计小组任务，让学生在实践中掌握生物信息学的方法和技能。
例如，让学生使用生物信息学软件进行基因序列分析，或者让他们解决一个实际的生物学问题。
4.归纳小结：回顾本节课的主要内容，总结生物信息学的基本概念、方法和应用。
同时，让学生提出他们在实践过程中遇到的问题，进行答疑解惑。
七、评价与反馈1.设计评价策略：组织学生进行小组讨论，让他们分享他们的实践经验和成果，并对他们的表现进行评价。
同时，通过观察学生的实践活动，了解他们在实践中遇到的问题和困难，及时给予指导和帮助。
2.为学生提供反馈：在每个小组任务完成后，组织学生进行成果展示和交流，并对他们的表现进行评价和反馈。
同时，针对学生在实践中遇到的问题和困难，及时给予指导和帮助。
八、作业布置1.完成教学软件中的实践任务，并提交分析结果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
生物信息学考点整理生物信息学考点整理目录生物分子数据的收集和管理（1）数据库搜索及序列比较（2）基因组序列分析（3）（4）基因表达数据的分析与处理（7）蛋白质结构预测（5）（6）（8）PART1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收集、加工、存储、检索、分析和解释的科学。
生物信息学的发展历程：一、萌芽期（20世纪50-70年代）1、50年代：生物信息学开始孕育1953 Watson和Crick提出了DNA双螺旋结构。
1955 F. Sanger发表了胰岛素的蛋白质序列。
1956 美国田纳西州首次召开了“生物学中的理论研讨会”。
2、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1962 L. Pauling提出来分子进化理论。
1967 Dayhoff构建了蛋白质序列数据库。
3、70年代：生物信息学的真正开端（序列比对算法）1970 Needleman和Wunsch提出了著名的序列比对算法。
1971 美国纽约Brookhaven国家实验室创建了蛋白质结构数据库（Protein data bank, PDB）。
1974 欧洲分子生物学实验室（European molecular biology laboratory, EMBL）建立1977 Maxam和Gilbert发表了化学降解法，Sanger和Coulson发表双脱氧终止DNA测序法。
1978 Gingeras等人研制了核酸序列中酶切位点识别程序。
二、形成期（80年代）生物信息服务机构和数据库1982 建立GenBank数据库。
1984 日本国立遗传学研究所NIG（National institute of genetics）开始信息服务。
1986 创立SwissProt蛋白序列数据库；美国能源部正式提出实施测定人类基因组全序列的计划。
1987 NIG发行日本DNA数据库DDBJ（DNA Data Bank of Japan）;1988 Person和Lipman发表了著名的序列比较算法FASTA; 美国国家生物技术信息中心NCBI（National Center for Biotechnology Information）诞生；成立欧洲分子生物学网络（EMBNet），EMBL核酸序列数据库诞生。
1989 林华安首先采用“bioinformatics”一词。
三、高速发展期（90年代至今）HGP促进生物信息学的迅速发展1990 人类基因组计划（Human Genome Project, HGP）正式启动。
Altschul发表Blast（The Basic Local Alignment Search Tool ）算法。
1991 Venter在《科学》杂志上描述表达序列标签（Expressed Sequence Tag, EST）的建立和使用。
1992 Venter在美国马里兰州成立基因组研究所（the institute of genome research, TIGR）。
1994 欧洲生物信息学研究所（European Bioinformatics Institute, EBI）成立。
1995 《科学》杂志刊登全基因组鸟枪法（Whole genome shotgun, WGS）完成的流感嗜血杆菌全基因组测序的论文。
标志着基因组时代的真正开始。
PART21、序列比对与比对搜索基本概念在越来越多的基因组测序完成以后，寻找物种内和物种间蛋白质的相关性对于理解生命来说变得越来越重要。
目前，序列比对(sequence alignment)已经成为生物信息处理的基本工具。
任何一条由字母组合形成的DNA或蛋白质序列都会与其他类似构成的序列有相似性。
有方法可以对这样的相似性进行量化评价，然而要把“偶然性”的相似与真实进化和（或）功能关系意义上的相似区分开来，还需要考虑更多的因素。
2、比对序列的选择：核酸序列还是蛋白质序列氨基酸序列氨基酸序列比对通常具有更丰富的信息，例如，许多氨基酸具有相似的理化性质，在进行氨基酸序列比对时可以用一打分系统来描述这些相关的氨基酸之间的重要相关性。
核苷酸序列确定给定DNA序列和DNA数据库中一致性搜索多态性分析所克隆的cDNA片段的一致性等3、同源性、相似性和一致性同源性（homology）：（1）如果两个序列有一个共同的进化祖先，那么它们是同源的。
同源性是一种论断，不存在同源性的程度问题，两条序列之间要么是同源的，要么是不同源的。
（简单地说，同源序列是指从某一共同祖先经趋异进化而形成的不同序列）（2）两条蛋白质序列即使没有统计上显著的一致性（identity），它们也可能是同源的。
（3）同源蛋白在三维结构上常具有显著的相似性（similarity）。
（4）两蛋白质之间三维结构的趋异比氨基酸序列一致性的趋异要慢直系同源（orthology）：不同物种内的同源序列，它们来自于物种形成时的共同祖先基因。
旁系同源（paralogy）：是指同一基因组（或同一物种的基因组）中，由于始祖基因的加倍而横向/水平方向（horizontal）产生的几个同源基因即：旁系同源是基因复制的结果，两份拷贝在一个物种的历史上是平行演化的。
这样的基因就被称为旁系同源基因。
直系同源与旁系同源的共性：它们是同源的，都源于各自的始祖基因。
直系同源与旁系同源的区别：在进化起源上，直系同源是强调在不同基因组中的垂直传递，旁系同源则是在同一基因组中的横向加倍；在功能上，直系同源要求功能高度相似，而旁系同源在定义上对功能上没有严格要求，可能相似，但也可能并不相似（尽管在结构上具有一定程度的相似），甚至于没有功能（如基因家族中的假基因）一致性（identity）：两氨基酸（核苷酸）序列相同的程度。
11/44=25%相似性（similarity）：除了一致的氨基酸，还进一步考虑了相似的氨基酸。
14/44=32%相似性本身的含义，并不要求与进化起源是否同一，与亲缘关系的远近，甚至于结构与功能有什么联系。
当相似程度高于50%时，比较容易推测检测序列和目标序列可能是同源序列；而当相似性程度低于20%时，就难以确定或者根本无法确定其是否具有同源性。
4、多序列对比多序列比对，实质上是一组蛋白质之间的一系列的双序列比对。
与双序列比对相比，多序列比对更能发现进化保守关系信息。
在双序列比对中出现的相同氨基酸残基，虽然在两条序列上是保守的，但是这一事件的发生可能是偶然的。
而如果在多序列比对中都出现相同的氨基酸残基，则说明该残基是进化保守的可能性更大。
多序列比对可用于分析基因的起源问题。
5、打分矩阵（Scoring Matrices）看书5.1、Dayhoff模型可接受点突变（accepted point mutation, PAM）:在蛋白质中被自然选择接受的单个氨基酸替换Dayhoff，71组紧密相关的蛋白质中的1572个变化表3.2 可接受点突变数目表3.3 氨基酸相对突变可能性表3.4 每种氨基酸出现的频率5.2、PAM1矩阵表3.5 突变概率矩阵（进化时期为一个PAM）此处PAM定义为进化趋异（mutation probability matrix）的单位, 即两个蛋白1%氨基酸发生变化的时间PAM1矩阵基于紧密相关蛋白质序列的比对，一致性>85%5.3、PAM250和其它矩阵表3.6 PAM250突变概率矩阵（进化时期为一个250个PAM）反映远源相关蛋白中氨基酸的替换频率极端情况：PAM0，PAM∞…5.4、突变概率矩阵——对数比值打分矩阵S(a, b)=10*lg(Mab/Pb), Mab的值为氨基酸残基a突变到b的突变概率，归一化频率Pb代表随机情况下残基b出现的概率。
利用对数比值矩阵使得我们在获得两序列的比对结果时，可以直接把比对残基的分值相加而非相乘，从而简化了计算。
表 3.7 PAM250对数比值矩阵（远源蛋白）表 3.8 PAM10对数比值矩阵（保守蛋白）分值的意义？不同的打分矩阵对不同相关程度的蛋白质序列的敏感性不同PAM矩阵的重要替代者：BLOSUM打分矩阵Henikoff 等 1992，区块替换矩阵（blocks substitution matrix, BLOSUM）集中关注远相关蛋白的保守区块BLOSUM矩阵后面的数值表示了矩阵可评价的蛋白质间的一致性程度，如，BLOSUM62矩阵可用于评价一致性<62%的蛋白质。
高值BLOSUM矩阵和低值PAM矩阵最适合研究高度保守的蛋白，低值BLOSUM矩阵和高值PAM矩阵最适合检测远源相关蛋白。
6、序列比对的数学模型：全局和局部序列比对的数学模型大体可以分为两类，一是从全长序列出发，考虑序列的整体相似性，即整体比对；第二类考虑序列部分区域的相似性，即局部比对。
6.1、局部相似性比对法局部相似性比对的生物学基础是蛋白质功能位点往往是由较短的序列片段组成的，这些部位的序列具有相当大的保守性，尽管在序列的其它部位可能有插入、删除或突变。
此时，局部相似性比对往往比整体比对具有更高的灵敏度，其结果更具生物学意义。
数据库常用的搜索程序BLAST等均采用局部相似性比对的方法，具有较快的运行速度，而基于整体相似性比对的数据库搜索程序则需要超级计算机或专用计算机才能实现。
6.2、比对算法：全局和局部打分矩阵计算量巨大，目前已有快速完成比对的算法：全局比对算法（Needleman-Wunsch算法）：查找的是序列的全局相似性，试图尽可能地覆盖整条序列，从某条序列的最左端开始到最右端结束。
局部比对算法（Smith-Waterman算法）：查找的是序列的局部相似性，得到的比对结果可能只覆盖了每条序列的一小部分。
局部比对算法使用更为广泛，许多数据库搜索算法（如BLAST）使用局部比对算法7、局部比对基本搜索工具BLAST（重点考点）BLAST的广泛：1，2，3，4，5，6，7. (P77)BLAST搜索序列数据库的步骤：①选择Blast程序②限定搜索范围③选择和指定算法参数（1）BLAST程序家族：（2）限定搜索范围（3）选择和指定算法参数通用参数（general parameters）打分参数（scoring parameters）过滤和屏蔽（filters and masking）8、两条序列比对方法采用Blast进行序列两两对齐分析采用本地化软件进行两条序列比对8.1、双序列比对的显著性：一致性百分比8.2、双序列比对和检测限度序列比对应该存在一检测限度，低于这一限度，两个同源蛋白的差异程度较大使得它们的比对结果没有显著性8.3、采用本地化软件进行两序列比对做多重比对分析的本地软件也可以做两两比对分析，如ClustalX软件等。