华中农业大学《生物信息学》讲义

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生物信息学 第一章 生物信息学概述 ppt课件

生物信息学 第一章 生物信息学概述  ppt课件
• 通过比较相似的蛋白质的核苷酸序列,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。
• 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。
总结: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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第一部 遗传密码
第二部 遗传密码
蛋白质结构 决定功能
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
生物分子数据及其关系
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维持生命活 动的机器
15
• 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


生物分子功能数据
直观展示 生命体系 千姿百态 的变化
复杂剖析
PPT课件
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生物分子数据与计算机计算
生物分子数据
+
计算机计算
特征: 生物分子信息数据量大 生物分子信息复杂 生物分子信息之间存在着密切的联系PPT课件
特征:
信息存储量大
计算性能高速、有效
信息交流方便
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生物信息学的发展历史
生物科学和 技术的 发展
期刊
《生物信息学》、《Bioinformatics》、《BMC Bioinformatics》
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4
生物信息学概述
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5
什么是生物信息学:
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

生物信息学(课堂PPT)

生物信息学(课堂PPT)

• 总之,信息源的特点是:
– 自治的 (autonomous)
数据集成
– 分布式的 (distributed) – 异构的 (heterogeneous)
Data Integration
2021/3/29
4
一、 生物信息学数据库
生物信息学数据库的种类
❖ 分子生物信息数据库种类繁多。归纳起来, 大体可以分为4个大类:
酵母菌Yeast ——CYGD数据库
http://mips.gsf.de/genre/proj/yeast/index.jsp
线虫 Caenorhabditis elegans ——AceDB数据库

/genome.shtml
的数据(EMBL负责欧洲,GenBank负责美洲,DDBJ负
责亚洲等),然后来自各地的所有信息汇总在一起,3
个数据库的数据共享并向世界开放,故这3个数据库又
被称为公共序列数据库(Public Sequence Database)。
所以从理论上说,这3个数据库所拥有的DNA序列数据
是完全相同的。你可以从中选择一个你喜欢的数据库;
2021/3/29
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GenBank:由美国国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information, NCBI)建立。该 中心隶属于美国国家医学图书馆,位于美国国家卫生 研究院(NIH)内。
EMBL:欧洲分子生物学实验室(European Molecular Biology Laboratory, 其下有European Bioinformatics Centre),主要位于英国剑桥Cambridge和德国汉堡 Hamburg。
KEYWORDS .

华中农业大学生物信息学课件Bioinf09

华中农业大学生物信息学课件Bioinf09

输入多条相互重叠的DNA序列(FASTA格式)
输出拼接结果(Contigs) 点击“Assembly detials”查看详情
另外一个选择: http://bioweb.pasteur.fr/seqanal/interfaces/cap3.html
7. 上机操作
1. 大麦Mlo基因(Z83834)编码区的GC含量是 多少? 2. 如何获得Z83834的反向互补序列? 3. 推测Z83834的ORF和翻译产物。 4. BamHI可将Mlo基因的编码区切割开吗?
分析方法-翻译选择的DNA序列区段(举例3)
在/translate/ 输入序列 选择输出模式、翻译模式 分析结果
3. 分析限制性内切酶切割位点
展示DNA序列的酶切位点图 分离克隆基因或特定的DNA片段 分子标记,如CAPS(cleaved amplified polymorphism sequence)标记
选择被粘贴序列的名称,在“Sequence”栏目点击“Nucleic Acid→Complement”获得互补序列、“Nucleic Acid→Reverse Complement”获得反向互补序列、“Nucleic Acid→DNA-RNA” 获得RNA序列 在“Edit”栏目选择“Copy Sequence to clipboard (Fasta Format)”将获得的序列粘贴到另一个文件
没有酶切位点 的酶
具体描述
其它分析限制性内切酶切割位点软件
EnzymeX /science/enzymex RestrictionMapper / DNAMAN /pc/pcmain_new.html
K
W
P
W
V
H

8.华中农业大学生物信息学农业类数据库的利用

8.华中农业大学生物信息学农业类数据库的利用

3. 查看QTL信息 � 许多性状受多基因调控(数 量性状) � 数量性状位点( quantitative trait locus, QTL ) � 各种QTL的基因?
1
C161 10.7 18.1 8.5 10.6 9.3 13.2 RG173 22.3 6.8 2.6 2.2 3.6 34.2 RM237 C922 RG101 G393 R2201 RM212 C547 C2340 C86 RG236 C112 RM81A G1128b C904 R2632 C39 G359 RG532 RM259 RM243 R753
Bacterial blight resistance QTL (Chen 2001) Sheath blight resistance QTL (Li et al. 1995) Virus resistance QTL (Albar et al. 1998)
八、农业类数据库的利用
� 美国农部农业图书馆的数据库是一个较全面的收集 了农业信息的数据库 � 美国农部农业图书馆主页 (/) ”可查询相关数据库 � 输入关键词 “database database” � 不同的数据库 � 农业文献资料
(一)农作物比较基因组学分析 � 物种基因组间的比较 � 染色体上基因的 分布 � 相同功能基因的 序列比较 � 利用模式植物分析 大基因组的基因
Bacterial blight resistance QTL (Chen 2001) Sheath blight resistance QTL (Li et al. 1995) Virus resistance QTL (Albar et al. 1998)
� 鉴定QTL基因 � 大通量鉴定与某一性状相关的 cDNA cDNA克隆定位在遗传连锁图上 � 确定染色体位置与已知 QTL相对应的cDNA � 分析该cDNA的表达谱 � 分离克隆目标基因 � 基因功能互补实验 � 超量表达目标基因 � 抑制基因功能( RNAi)

第1讲 生物信息学绪论PPT幻灯片

第1讲 生物信息学绪论PPT幻灯片
Sanger测序法 双脱氧链终止法
Sanger测序法
新的测序技术 –焦磷酸测序法(454,Solexa, Solid), 单分子测序 –新的整合技术
1995 第一个自由生物体流感嗜血菌(H. inf)的全基因组测序完成
1996 完成人类基因组计划的遗传作图 启动模式生物基因组计划
H.inf全基因组
大肠杆菌及其全基因组
水稻基因组计划
1999.7 2000
第5届国际公共领域人类基因组测序会议,加快测序速度 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
Drosophila melanogaster 果蝇
Arabidopsis thaliana 拟南芥
51335613554632416254244212326366645622466146342646 11111111111111111111111111112222222222222222222222
隐状态:那个骰子
基因的鉴定
跟线虫的基因数差不多 暗示着。。。。。。
人类基因组序列的显示
Visualization什 Nhomakorabea是生物信息学? 1
一、生物信息学定义
2
生物信息学(Bioinformatics)名词的由来
八十年代末期,林华安博士认识到将计算机科学与生物学 结合起来的重要意义,开始留意要为这一领域构思一个合适的 名称。起初,考虑到与将要支持他主办一系列生物信息学会议 的佛罗里达州立大学超型计算机计算研究所的关系,他使用的 是“CompBio”;之后,又将其更改为兼具法国风情的 “bioinformatique”,看起来似乎有些古怪。因此不久,他便 进一步把它更改为“bio-informatics(bio/informatics)”。 但由于当时的电子邮件系统与今日不同,该名称中的-或/符号 经常会引起许多系统问题,于是林博士将其去除,今天我们所 看到的“bioinformatics”就正式诞生了,林博士也因此赢得了 “生物信息学之父”的美誉。

3.华中农业大学生物信息学关键词或词组为基础的数据库检索

3.华中农业大学生物信息学关键词或词组为基础的数据库检索

� Literature, Bibliography and Reference databases � Nucleotide sequence databases � Uniprot Universal Protein Resource � Other protein sequence databases � Deprecated Protein Databases � Nucleotide related databases � Protein function databases � Protein structure databases � Enzymes, reactions and metabolic pathway databases
关键词
检索须知( 1) � 连接词 AND, OR, NOT rice AND enzyme rice AND enzyme NOT kinase retrotransposon OR retroelement � 用引号将两个单词组成一个词组 ” “disease resistance resistance” disease resistance = disease AND resistance
� 检索方法(1) 在DBGET主页(默认选择所有数据库)或 选择数据库后输入关键词 查看检索到的信息目录
� 检索方法(2) 在DBGET主页选择并点击一个数据库 在选择的数据库网页输入关键词检索 查看检索到的信息目录
查看信息详细内容 查看信息详细内容
不能总是得到你所需要的信息
� 关键词的使用 retrotransposon transposon retroretro-transposon
检索须知( 2) “*”放在单词后使检索范围扩大, � wild card card“ 但专一性降低 � Wan * = 所有以 Wan 开头的单词 Wan* � enzyme * = enzyme + enzymes enzyme*

生物信息学概论A

生物信息学概论A

基因组计划基因组研究中心”,Watson担 任
2019/9/1
第一任主任
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1995 第一个自由生物体流感嗜血菌(H. inf)的全 基因组测序完成
1996 完成人类基因组计划的遗传作图 启动模式生物基因组计划
H.inf全基因组
2019/9/1
芯片技术
交叉性技术领域:物理学、微电子信息技术、生化技术、信 息技术、自动化、材料科学……
结构生物学
前沿领域之一:生物物理学、生物化学、晶体学、波谱学、 光谱学以及X射线晶体衍射技术、核磁共振技术……
2019/9/1
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现代生命科学发展趋势
系统生物学(Systems Biology):
由分析为主走向分析与综合并举的系统方法 微观还原论 整体系统论
2019/9/1
3
生物信息学概论
2019/9/1
4
内容
• 生物信息学概况 –生物信息学简介
生物信息学、生物学基础 历史、内容、任务、技术和方法 (系统 生物学)
–发展趋势及研究热点
2019/9/1
5
三大自然科学之谜
• 宇宙的起源 • 生命的诞生 • 思维的奥秘
2019/9/1
6
2019/9/1
计算生物学/生物信息学: 三种科学文化的融合
生物学家 (生物学问题)
数学物理学家 计算机科学家 (基础理论问题)
工程师 (技术应用)
2019/9/1
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A marriage of …
Information technology
Biology
2019/9/1
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生命信息系统
生物所处的时空系统 物质系统,信息传递与控制,能量

生物信息学电子资料总汇

生物信息学电子资料总汇

生物信息学 (2000以后) 下载1.《生物信息学手册》郝柏林等/Soft/2008/2276.htm2.《生物信息学基因和蛋白质分析的实用指南>> 李衍达等译/indexCF/home/MyDocumentDown.aspx?MSAutoID=1437543.《简明生物信息学》钟扬等主编/bbs/read.php?tid=123482*/training/8c ... a-8d9d-f85d3b09d2434-5《生物信息学札记》樊龙江/ics/laborate/Bioinplant/courses/Bioinformatics_note.htm/bioinplant/courses/Bioinformatics_note_V.2.htm6-7.《生物信息学》孙啸《生物信息学概论》孙啸等译/chenyuan/xsun/BioinformaticsInternetStudy/BioinformaticsInternetS tudy/Ebook_bioinfo.htm/chenyuan/xsun/BioinformaticsInternetStudy/BioinformaticsInternetS tudy/Ebook_bioinfo/生物信息学.rar8.《后基因组信息学》孙之荣等译,*/training/93 ... 5-1d801a4f6909.aspx9.《生物信息学:机器学习方法》张东晖等译/source/1624083/source/162405910.《生物信息学中的计算机技术》孙超等译/bbs/thread-15563-1-1.html11.《生物信息学:序列与基因组分析》原版钟扬等译/Soft/2007/2097.htm/bookhtml/bsga.htm/source/24809512.《生物信息学算法导论》王翼飞等译/?d01=f21ca8f/source/56369513.《生物信息学方法指南》原版欧阳红生等译/indexCF/home/MyDocumentDown.aspx?MSAutoID=15296514.《生物信息学》北大生物信息中心/chinese/documents/index.html/chinese//15.清华生物信息学教程黄英武等/Soft/2007/2096.htm16.生物信息学课件教程(河北农业大学)/indexCF/home/MyDocumentDown.aspx?MSAutoID=14377917.生物信息学讲义(西南交通大学)/Soft/2007/2105.htm18.简明生物信息学基础实验讲义/Soft/2008/2275.htm19.生物信息学培训教程华大基因/bbs/viewthread.php?tid=266342&extra=page%3D120.《生物信息学》讲义华中农业大学/kech/swxxx/jakj/index.htm/search_courseware_detail.asp?id=2989721.生物信息学课程-桂林医学院/genome//genome/list.asp?boardid=22/genome/index9.asp22.华南理工大学生物信息网格平台/bioinfo/link/index.htm23.清華大學生物資訊中.tw/35.Applied Bioinformatics Course 北大/26.北京基础医学研究所计算生物学中心/27.哈尔滨医科大学生物信息学系/index_main.htm28.Zhejiang University/bioinplant/29.Blast/BLAST/Doc/urlapi.html30-40.《生物信息学导论》课程-北京大学理论生物学中心/main/Course.htm/main/Course/FurtherReading.htm《What is life?》(Schrodinger,1944)(中文译本)《Double helix》(J.D. Watson) (中文译本)《Primer on Molecular Genetics》(DOE Human Genome Program,1992《生物信息学英文小词典》(2001)《生物信息学中的计算机技术(英文版)》《Computational Moleculer Biology》(Peter Clote)(2000)《Bioinformatics-Sequence and Genome Analysis》(David W. Mount)(2001)《Bioinformatics Computing》(Bryan Bergeron)(2002)王梓坤:《生命信息遗传中的若干数学问题》(2000)《隐Markov模型方法讲义》41-55 生物信息学 - 西南交通大学/C54/Course/Index.htmIntroduction to BioinformaticsBioinformaticscp in bioinformaticsbioinformatics SECOND EDITIONBioinformatics Computer Skills生物信息学手册生物信息学概论TOM的机器学习方法bioperlBeginning Perl for BioinformaticsPERL编程24学时教程MATLABBLASTBioJava56.生物信息学概论_第四军医大学/source/119532257.生物信息学-赵国屏等/indexCF/home/MyDocumentDown.aspx?MSAutoID=191987 58.2007清华全国生物信息学培训资料/GSSBC07/index59.生物信息学方法与实践/indexCF/home/MyDocumentDown.aspx?MSAutoID=143744 60.生物信息学绪论-中山大学/thread-18073-1-1.html61.蛋白质的结构预测与分子设计来鲁华等/f/5190000.html?from=isnom (2分) /Soft/HTML/6408.html/bbs/thread-8710456-1-1.html62. 探索--基因组学、蛋白质组学和生物信息学-孙之荣主译/indexCF/home/MyDocumentDown.aspx?MSAutoID=28742 63.计算生物学和系统生物学基础讲义/user/my_ishare.php?uid=1419224700利用X射线晶体衍射图及核磁共振谱解析同源建模DNA微阵列与聚类分析基于计算的蛋白质组注释基于计算的蛋白质设计蛋白质结构预测方法:同源建模与折叠识别...分子建模:方法及应用蛋白质结构与分类导论蛋白质二级结构预测RNA二级结构预测DNA序列进化DNA序列分析中的马尔科夫模型与隐马尔科DNA模体建模与识别DNA序列比较与比对基因组序列与DNA序列分析文献讨论亲缘分析多序列比对 II多序列比对I绪论-序列比对与动态规划64.华南农业大学——生物信息学/zhwxxx/swxxx/index.asp65.《计算机辅助药物分子设计》 [徐小杰等]/Blog/blogdetail.aspx?bid=59173 66.生物信息学导论 -数据库厦门大学/source/167324767.计算机辅助药物设计陈凯先/Blog/BlogDetail.aspx?bid=80399。

生物信息学讲义

生物信息学讲义

生物信息学讲义第一章:生物信息学概述什么是生物信息学:又称计算生物学(computational biology),是生物学与信息学、计算机科学相互交叉形成的新兴学科,它应用数学、计算机科学的方法研究生物学问题,它所研究的主要对象是生物学的数据。

生物信息学是为了适应人类基因组计划(Human Genome Project,HGP)的需要产生的,最主要的应用是对人类基因组计划所得到的大量生物学数据进行存储、检索和分析。

目前生物信息学已被广泛的应用于医学、人类学、结构生物学和蛋白质组学(Proteomics)等研究领域。

生物信息学的研究内容:广义地说,生物信息学从事对基因组研究相关生物信息的获取、加工、储存、分配、分析和解释。

这一定义包括了两层含义,一是对海量数据的收集、整理与服务,也就是管好这些数据;另一个是从中发现新的规律,也就是用好这些数据。

具体地说,生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头,找到基因组序列中代表蛋白质和RNA基因的编码区;同时,阐明基因组中大量存在的非编码区的信息实质,破译隐藏在DNA序列中的遗传语言规律;在此基础上,归纳、整理与基因组遗传信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据,从而认识代谢、发育、分化、进化的规律。

生物信息学还利用基因组中编码区的信息进行蛋白质空间结构的模拟和蛋白质功能的预测,并将此类信息与生物体和生命过程的生理生化信息相结合,阐明其分子机理,最终进行蛋白质、核酸的分子设计、药物设计和个体化的医疗保健设计。

基因组信息学、蛋白质的结构计算与模拟以及药物设计,这三者紧密地围绕着遗传信息传递的中心法则,因而必然有机地连接在一起。

1、基因组序列数据的拼接和组装基因组研究的首要目标是获得人的整套遗传密码。

人的遗传密码有32亿个碱基,而目前DNA测序多采用鸟枪法(shotgun),每个反应只能读取几百到上千个碱基。

在进行测序前,首先应用物理方法将人的基因组打碎,得到基因组片段进行测序,然后再把这些片段重新拼接起来。

《生物信息学》PPT课件

《生物信息学》PPT课件

❖ 10. 通过学习应逐渐掌握的内容
编辑ppt
2
1. 什么是生物信息学?
❖ What is bioinformatics ?
❖ What do you know about bioinformatics ?
❖ 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
及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科。它通过对生
物学实验数据的获取、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。由于当前生物信息学发展的主
要推动力来自分子生物学,生物信息学的研究主要集中于核苷酸
和氨基酸序列的存储、分类、检索和分析等方面,所以目前生物
信息学可以狭义地定义为:将计算机科学和数学应用于生物大分
组测序工作。
编辑ppt
7
3. 生物信息学的发展过程
大致经历了3个阶段:
❖ 前基因组时代—生物数据库的建立、检索工 具的开发、DNA和蛋白质序列分析、全局和 局部的序列对位排列;
❖ 基因组时代—基因寻找和识别、网络数据库 系统的建立、交互界面的开发;
❖ 后基因组时代—大规模基因组分析、蛋白质 组分析。
❖ 早在1956年,在美国田纳西州盖特林堡(Datlinburg)召开的 首次“生物学中的信息理论研讨会”上,便产生了生物信息 学的概念。但是,就生物信息学的发展而言,它还是一门相 当年轻的学科。直到20世纪80—90年代,伴随着计算机科 学技术的进步,生物信息学才获得突破性进展。
❖ 1987年,林华安博士正式把这一学科命名为“生物信息学” (Bioinformatics)。此后,其内涵随着研究的深入和现实需 要的变化而几经更迭。1995年,在美国人类基因组计划第一 个五年总结报告中,给出了一个较为完整的生物信息学定义: 生物信息学是一门交叉科学,它包含了生物信息的获取、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、计算机科学和生物编学辑p的pt 各种工具,来阐明和理解大10 量数据所包含的生物学意义。

华中农业大学《生物信息学》讲义

华中农业大学《生物信息学》讲义

生物信息学王石平(华中农业大学生命科学技术学院)2005.2.23211.69.135.104/bio-informatics.files/bio-infor.htm /Embnetut/Gcg/index.htm一、数据库1.核苷酸数据库GenBank 、EMBL 、DDBJ (在使用方法和连接的数据库上有差异,但数据量相同。

) 注:氨基酸序列是非试验来源,为推倒的结果。

使用时要谨慎!!!!)(1)GenBank(NCBI)数据解释。

/注:Display 中选FASTA 形式,显示原始的核苷酸数据,便于复制。

每条序列的3种编号(identifier)无意义)定义(描述) 版本 X.Y 1.位点名(基本2.注册号 3.Geninforidentifier(GI 号) 6位(X12345)或8位数字(XY123456);例外:自编号(一般为基因组序列)物种类型一般与Accession NO.相同(今6位型:属+种+X12345 8位型:与AC 相同10位数:早期8位数:现注:NID(Nucleotide ID) 1999.12取消,改用序列的数据可以更改,GI 号、NID 号变化,但AC 号不变。

GI 号。

Coding sequence 谨慎使用!!!! 最后一条Reference 序列提交者的文章为。

可以知道这一基因的研究历史,便于研究。

(2)dbESTEST来源于mRNA-基因片度(300-400bp,数据长度足以分析编码的产物)或者全基因(已知)-5’端或3’端的cDNA序列(EST)-300-400bp single-pass sequence (可能有误,如果要求<0.1%的错误率,需要测序8-10次)-GenBank中71%以上的是EST序列。

/dbEST/index.html(3)UniGene来源于同一基因的非重复EST,组成基因序列群(contig)注:不同实验室各自采用poly(T)15法和随机引物合成的cDNA(不完整),不同的cDNA的加工、拼接,形成重叠群(Contig)/UniGene/(4)dbSTS (sequence tagged sites)a.短序列(200-500bp)b.已完成染色体上的定位c.可以与电子PCR相连用/dbSTS/index.html(5)dbGSS (genome survey sequence)a.基因组短序列b. cosmid、BAC、YAC外源插入片断末端序列c. Alu PCR 序列/dbGSS/index.html(6)HTG (high-throughput genome sequence)尚未完成测序的重叠群(>2kb)更新快!!!/HTGS/(7)dbSNP每100-300bp有一个SNP/SNP/(8)EMBL/embl/(9)DDBJhttp://www.ddbj.nig.ac.jp/(10)EPD (Eukaryotic Promoter Database)启动子数据库http://www.genome.jp/dbget/dbget2.html2.蛋白质数据库(1)SWISS-PROT/sprot/有详细的注释序列;与44个数据库相互参照(cross-reference)(2)TrEMBL (translation of EMBL)(3)PIR (Promoter information resource)/pir/表明了结构域(4)PRF (Promoter research foundation)http://www4.prf.or.jp/(5)PDBSTR (Re-organized Protein data Bank)/sprot/prosite.html蛋白质的二级结构、α-碳位置(6)Prosite蛋白质家族、结构域/prosite/3.结构数据库(1)PDB (Protein Data Bank)/pdb/(2) NDB (Nucleic Acid Database)/NDB/ndb.html(3)DNA-bind Protein database/NDB/structure-finder/protein/index.html(4)swiss-3D IMAGEhttp://www.expasy.ch/sw3d/4.酶和代谢数据库(1)KEGG (Kyoto Eneyclopedin of genes & genemes)http://www.genome.ad.jp/kegg/(2)PKR (Protein Kinase Resource)/kinases5.文献数据库(1)PubMed/PubMed/(2)OMIM/Omim(3)Agricola/农业相关的文献6.提交数据GenBankBankIt提交 网上直接提交,立即得到临时编号(1周内提供Aceesion No.)SequIn提交 下载软件填写表格,自动确定CDS、ORF和查找重复序列、查载体序列用Update功能修改二、检索数据库的方法1、用关键词或词组进行的数据库检索 Text-based database searching2、用和甘肃或蛋白质序列进行的数据库检索 Sequence-based database searching关键词:名词;描述性词、词组;Accession number体系:Entrz;Sequence retrieval system (SRS);Integrated database retrieval system (DBGET) 检索须知1、连接词:AND OR NOT用引号将两个词组成一个词组“disease resistance”表示必须两个词先后顺序连续出现disease resistance 表示默认AND2、wild card “*”放在单词后使检索范围扩大,但是专一性降低Wan*=所有以Wan开头的单词 enzyme*=enzyme + enzymes 单复数同(1)Entrz(NCBI)优点:三种检索体系中最容易操作的; 缺点:检索范围有限8大类29个与Entrz体系相连的数据库1、Nucleiotide sequence database(6)GenBank; SNP; Gene; Homologene; UniSTS; ProSet2、Protein sequence database(1)Proteins3、Structure database(4)Structure; PubChem; Compound; 3D-Domain; CDD4、Taxonomy database(1)Taxonomy5、Genome database(2)Genomes; Genome Project6、Expression database(4)UniGene; GEO Profiles; GEO database;GENSAT注:数据库来源于mRNA-cDNA-protein(更确切)7、Literature database(7)PubMed(文摘); PubMed central(全文); Books; OMIM; Journals; NLM catalog; MeSH8、OthersPubChem substance; Cancer chromosome; PubChem BioAssay; SiteSearch检索方法:a、数据库间的检索 b、选择数据库 (可以限定检索内容和时间范围)(2)SRS (Sequence Retrieval System)/ 有不同的版本,可以下载。

华中农业大学生物信息学Bioinf05PPT教案

华中农业大学生物信息学Bioinf05PPT教案
第16页/共74页
第一步:输入序列
File
Load sequences
注意:该软件不 能识别中文。因 此序列不能位于 XP系统的桌面, 应放于C:\或D:\等 纯英文路径下。
第17页/共74页
第二步:设定比对参数
第18页/共74页
第三步:进行序列比对
第19页/共74页
第四步:比对完成,选择结果文件的保存格式
18midpoint系统发生树术语outgroup外群外围支第30页共74页系统发育树构建步骤多序列比对自动比对手工校正选择建树方法替代模型建立进化树进化树评估最大简约法maximumparsimonymp距离法distance最大似然法maximumlikelihoodmlbayesianinference统计分析bootstraplikelihoodratiotestupgma邻近法neighborjoiningnj最小进化法minimumevolution第31页共74页距离法又称距离矩阵法首先通过各个序列之间的比较根据一定的假设进化距离模型推导得出分类群之间的进化距离构建一个进化距离矩阵
第24页/共74页
研究系统发生的方法
经典进化生物学:
比较:形态、生理结构、化石
分子进化生物学:
比较DNA和蛋白质序列
第25页/共74页
An Alignment is an hypothesis of positional homology between bases/Amino Acids
Residues that are lined up in different sequences are considered to share a common ancestry (i.e., they are derived from a common ancestral residue).

2024年《生物信息学介绍》PPT课件

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
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生物信息学王石平(华中农业大学生命科学技术学院)2005.2.23211.69.135.104/bio-informatics.files/bio-infor.htm /Embnetut/Gcg/index.htm一、数据库1.核苷酸数据库GenBank 、EMBL 、DDBJ (在使用方法和连接的数据库上有差异,但数据量相同。

) 注:氨基酸序列是非试验来源,为推倒的结果。

使用时要谨慎!!!!)(1)GenBank(NCBI)数据解释。

/注:Display 中选FASTA 形式,显示原始的核苷酸数据,便于复制。

每条序列的3种编号(identifier)无意义)定义(描述) 版本 X.Y 1.位点名(基本2.注册号 3.Geninforidentifier(GI 号) 6位(X12345)或8位数字(XY123456);例外:自编号(一般为基因组序列)物种类型一般与Accession NO.相同(今6位型:属+种+X12345 8位型:与AC 相同10位数:早期8位数:现注:NID(Nucleotide ID) 1999.12取消,改用序列的数据可以更改,GI 号、NID 号变化,但AC 号不变。

GI 号。

Coding sequence 谨慎使用!!!! 最后一条Reference 序列提交者的文章为。

可以知道这一基因的研究历史,便于研究。

(2)dbESTEST来源于mRNA-基因片度(300-400bp,数据长度足以分析编码的产物)或者全基因(已知)-5’端或3’端的cDNA序列(EST)-300-400bp single-pass sequence (可能有误,如果要求<0.1%的错误率,需要测序8-10次)-GenBank中71%以上的是EST序列。

/dbEST/index.html(3)UniGene来源于同一基因的非重复EST,组成基因序列群(contig)注:不同实验室各自采用poly(T)15法和随机引物合成的cDNA(不完整),不同的cDNA的加工、拼接,形成重叠群(Contig)/UniGene/(4)dbSTS (sequence tagged sites)a.短序列(200-500bp)b.已完成染色体上的定位c.可以与电子PCR相连用/dbSTS/index.html(5)dbGSS (genome survey sequence)a.基因组短序列b. cosmid、BAC、YAC外源插入片断末端序列c. Alu PCR 序列/dbGSS/index.html(6)HTG (high-throughput genome sequence)尚未完成测序的重叠群(>2kb)更新快!!!/HTGS/(7)dbSNP每100-300bp有一个SNP/SNP/(8)EMBL/embl/(9)DDBJhttp://www.ddbj.nig.ac.jp/(10)EPD (Eukaryotic Promoter Database)启动子数据库http://www.genome.jp/dbget/dbget2.html2.蛋白质数据库(1)SWISS-PROT/sprot/有详细的注释序列;与44个数据库相互参照(cross-reference)(2)TrEMBL (translation of EMBL)(3)PIR (Promoter information resource)/pir/表明了结构域(4)PRF (Promoter research foundation)http://www4.prf.or.jp/(5)PDBSTR (Re-organized Protein data Bank)/sprot/prosite.html蛋白质的二级结构、α-碳位置(6)Prosite蛋白质家族、结构域/prosite/3.结构数据库(1)PDB (Protein Data Bank)/pdb/(2) NDB (Nucleic Acid Database)/NDB/ndb.html(3)DNA-bind Protein database/NDB/structure-finder/protein/index.html(4)swiss-3D IMAGEhttp://www.expasy.ch/sw3d/4.酶和代谢数据库(1)KEGG (Kyoto Eneyclopedin of genes & genemes)http://www.genome.ad.jp/kegg/(2)PKR (Protein Kinase Resource)/kinases5.文献数据库(1)PubMed/PubMed/(2)OMIM/Omim(3)Agricola/农业相关的文献6.提交数据GenBankBankIt提交 网上直接提交,立即得到临时编号(1周内提供Aceesion No.)SequIn提交 下载软件填写表格,自动确定CDS、ORF和查找重复序列、查载体序列用Update功能修改二、检索数据库的方法1、用关键词或词组进行的数据库检索 Text-based database searching2、用和甘肃或蛋白质序列进行的数据库检索 Sequence-based database searching关键词:名词;描述性词、词组;Accession number体系:Entrz;Sequence retrieval system (SRS);Integrated database retrieval system (DBGET) 检索须知1、连接词:AND OR NOT用引号将两个词组成一个词组“disease resistance”表示必须两个词先后顺序连续出现disease resistance 表示默认AND2、wild card “*”放在单词后使检索范围扩大,但是专一性降低Wan*=所有以Wan开头的单词 enzyme*=enzyme + enzymes 单复数同(1)Entrz(NCBI)优点:三种检索体系中最容易操作的; 缺点:检索范围有限8大类29个与Entrz体系相连的数据库1、Nucleiotide sequence database(6)GenBank; SNP; Gene; Homologene; UniSTS; ProSet2、Protein sequence database(1)Proteins3、Structure database(4)Structure; PubChem; Compound; 3D-Domain; CDD4、Taxonomy database(1)Taxonomy5、Genome database(2)Genomes; Genome Project6、Expression database(4)UniGene; GEO Profiles; GEO database;GENSAT注:数据库来源于mRNA-cDNA-protein(更确切)7、Literature database(7)PubMed(文摘); PubMed central(全文); Books; OMIM; Journals; NLM catalog; MeSH8、OthersPubChem substance; Cancer chromosome; PubChem BioAssay; SiteSearch检索方法:a、数据库间的检索 b、选择数据库 (可以限定检索内容和时间范围)(2)SRS (Sequence Retrieval System)/ 有不同的版本,可以下载。

EBI 优点:检索面宽缺点:检索复杂17大类194个数据库与SRS体系相连检索方法:a、快速检索(操作简单,检索的数据库有限,适用于明确目标的检索。

)b、深入检索(检索稍微复杂,检索全部的数据库,适用范围广泛的检索。

)(3)DBGEThttp://www.genome.jp/dbget/dbget2.html优点:与KEGG相连,操作较SRS简单缺点:检索面较窄检索方法:a、Basic search b、Advanced search三、核苷酸和蛋白质序列为基础的数据库检索 Sequence-based database searching1、序列对位排列(sequence alignment)2、将两条或多条序列对位排列,突出相似的结构区域(分析功能、分析物种进化、检测突变,插入或缺失、序列延长、序列定位、基因表达谱分析)3、序列对位排列分析种类a、序列对库对位排列分析(从数据库中寻找同源序列,主要涉及核苷酸库和蛋白质库)b、两序(多序列)列对位排列分析(一)序列对位排列分析的基本原理1、记分矩阵(scoring matrix)a、蛋白质序列对位排列分析记分复杂b、一致氨基酸记分不同稀有氨基酸分值高,普通氨基酸分值低c、相似氨基酸也积分,如D-E 用“+”表示氨基酸残基性质相似2、空位(间隔)罚分(gap penalty)基因进化过程中产生突变(插入、缺失)序列对位排列分析是允许插入空位空位罚分涉及两个参数:空位开放(gap opening)空位延伸(gap extension)(二)序列对库对位排列分析对待分析的序列对库进行相似性分析;重复许多次的两序列对位排列分析;从数据库找出所以的同源序列主要检索体系:BLAST、FASTA、Blitz1、基本概念a、sequence identity 两序列在同一位点核苷酸或氨基酸残基完全相同sequence similarity(or opositive)两序列在同一位点核苷酸或氨基酸残基化学性质相似b、Global alignment 完整的序列比较Local alignment 两序列相似程度最高的片断相比较c、Gapped alignment 为达到最佳alignment序列中加入空位Ungapped alignment 相比较的核苷酸或氨基酸残基连续d、Alignment score 衡量两相比序列相似程度的标准E (expect) value 期望得到的,完全由机会造成的,相当于或大于目前分值的alignment次数Raw score 原始分,分值较大,两个比较序列相似性程度较大Bit score 采用统计学方法以原始分为基础计算E=10 ;表示方法5e-46=5×10-46E越小越好可以接受的标准:E=10-5(重叠位置>40bp;identity>94%;远大于杂交标准)E=10-30基因组分析,功能与序列中相似E取决于alignment分值,相比较序列的长短和库中数据数量e、Low-complexity alignment region(LCR)核苷酸序列中短的重复序列或由少数几种核苷酸或氨基酸残基组成的序列(如polyA)数据库中半数以上的序列至少带有一处LCR序列alignment 应避免LCR相互配对得分BLAST用Filter功能避免比较LCR 用X和N分别代表LCR中的每个氨基酸残基和核苷酸2、BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)(1)Nucleiotide Blast (Blastn)(2) Protein Blast (Blastp、PSI blast、PHI blast;Conserved domain (rpsblast)(3) Translated blast (blastx;tblstn;tblsatx)(4) Special Blast (Blast 2 sequence;bl2seq;VecScreen)BLAST programBlastn 用核苷酸序列检索核苷酸库BlastP 用氨基酸序列检索蛋白质库Blastx 用核苷酸序列通过6种阅读框翻译成不同的氨基酸序列检索蛋白质库tblastn 将蛋白质序列译成不同的核苷酸序列检索核苷酸库tblastx 将核苷酸序列通过6种阅读框翻译成不同的氨基酸序列检索核苷酸库(库中的序列也被译成不同的氨基酸序列)Blast databasenr (nucleiotide blast) GenBank(无EST、STS、GSS、HTGS)nr (protein blast) GenBank CDS translation + PDB + SwissProt + PIR + PRF(1)BLASTN序列的粘贴(或用GI号)-选择database-Autoformat(full/semi)(2)BLASTP(3)PSI-blast (Position Specific Iterated Blast)氨基酸序列检索;重复循环检索数据库。

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