生物信息学资料
生物信息学概述(共59张PPT)精选全文完整版
蛋白质 结构
蛋白质 功能
最基本的 生物信息
2024/11/11
生命体系千姿百 态的变化
维持生命活 动的机器
9
第一部遗传密码已被破译，但对密码的转录过程还不清楚，对大多
数DNA非编码区域的功能还知之甚少
对于第二部密码，目前则只能用统计学的方法进行分析。破译“第
二遗传密码”：即折叠密码（folding code），从蛋白质的一级结构
Rickettsia prowazekii
Helicobacter pylori
Buchnerasp. APS
Escherichia coli大南芥
Thermotoga maritima
Thermoplasma acidophilum
mouse
Caenorhabitis elegans
以基因组计划的实施为标志的基因组时代（1990年至2001年）是生
物信息学成为一个较完整的新兴学科并得到高速发展的时期。这一 时期生物信息学确立了自身的研究领域和学科特征，成为生命科学 的热点学科和重要前沿领域之一。
这一阶段的主要成就包括大分子序列以及表达序列标签 （ expressed sequence tag，EST）数据库的高速发展、BLAST（ basic local alignment search tool）和FASTA（fast alignment）等工具软件的研制和相应新算法的提出、基因的寻 找与识别、电子克隆（in silico cloning）技术等，大大提高
细胞质（线粒体、叶绿体） 基因组DNA
人类基因组：3.2×109 bp 18
人类自然科学史上的 3 大计划
曼哈顿原子 弹计划
阿波罗登月 计划
人类基因组计划
生物信息复习资料
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PPT课件
生物信息学在农业研究中的应用
1 2 3
作物育种
生物信息学可以通过基因组学手段分析作物的遗 传变异，为作物育种提供重要的遗传资源。
转基因作物研究
通过生物信息学分析，可以了解转基因作物的基 因表达和性状变化，为转基因作物的研发和应用 提供支持。
农业环境监测
生物信息学可以帮助研究人员监测农业环境中的 微生物群落、土壤质量等指标，为农业生产提供 科学依据。
特点
生物信息学具有数据密集、技术依赖、多学科交叉、应用广泛等特点。
生物信息学的重要性
促进生命科学研究
提高疾病诊断和治疗水平
生物信息学为生命科学研究提供了强 大的数据分析和挖掘工具，有助于深 入揭示生命现象的本质和规律。
生物信息学在疾病诊断和治疗方面具 有重要作用，通过对基因组、蛋白质 组等数据的分析，有助于实现个体化 精准医疗。
03 生物信息学技术与方法
基因组测序技术
基因组测序技术概述
基因组测序是生物信息学中的一项关键技术，它能够测定生物体的 全部基因序列，为后续的基因组学研究提供基础数据。
测序原理
基因组测序主要基于下一代测序技术，如高通量测序和单分子测序， 通过这些技术可以快速、准确地测定生物体的基因序列。
测序应用
基因组测序在医学、农业、生物多样性等多个领域都有广泛应用，如 疾病诊断、药物研发、作物育种等。
生物信息学ppt课件
目录
• 生物信息学概述 • 生物信息学的主要研究领域 • 生物信息学技术与方法 • 生物信息学的应用前景 • 生物信息学的挑战与展望 • 案例分析
01 生物信息学概述
定义与特点
定义
生物信息学是一门跨学科的学科，它利用计算机科学、数学和工程学的原理、 技术和方法，对生物学数据进行分析、解释和利用，以解决生物学问题。
生物信息学复习资料
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。
生物信息学课件
基因组组装与注释
基因组组装
01
基因组组装是将测序得到的碎片组装成一个完整的基因组序列
。
基因组注释
02
基因组注释是对基因组序列进行分析，识别出基因和其他功能
元件。
基因组组装与注释的重要性
03
基因组组装与注释是理解基因组结构和功能的基础，对于研究
生物进化、疾病发生和治疗具有重要意义。
03
生物信息学应用
• 详细描述：单基因遗传病通常是由单个基因的突变引起的，这些突变可能是显性或隐性。在研究中，生物信息 学家可以通过对患者的基因组进行测序和分析，识别与疾病相关的基因变异。他们还可以通过比较健康个体的 基因组与患病个体的基因组，发现差异并确定导致疾病的特定突变。此外，生物信息学家还可以使用计算机模 型和算法来模拟基因组变异的影响，并预测其对蛋白质功能和细胞过程的影响。这些信息有助于医生和研究人 员更好地理解疾病的病因、病理生理机制以及潜在的治疗方法。
THANK YOU
数据库建设
研究如何建立和维护生物信息学数据库， 包括数据库设计、数据存储和管理、数据 查询和可视化等技术。
02
生物信息学基础
遗传密码子
遗传密码子的定义
遗传密码子是DNA和RNA中携带遗传信息的序列 。
遗传密码子的特点
遗传密码子具有方向性、连续性、通用性和简并 性。
遗传密码子的破译
科学家们通过研究基因组序列，逐渐破译了遗传 密码子的秘密。
以单分子DNA测序为主要技术，具有读取长度长、准确率高、速度快等优点，但设备昂贵且维护成本 高。
生物信息学数据库
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NCBI
美国国立生物技术信息中心，提供生物医学相关 信息和数据，包括基因组测序数据、基因表达谱 数据等。
生物信息学 资料
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。
生物信息学资料
Neighbourhood Word
生成输出文件
统计计算
根据阈值决定终止点
/BLAST
新版界面
BLAST系列程序选择流程
查询序列
蛋白质序列？
否
否 蛋白质数据库？
1）面向主题的：每个主题对应于一个宏观分析领域 2）集成的：入库之前，要进行加工集成 (转成面向主题的) 3）稳定的：几乎不更新（覆盖） 4）历史的：一般要用到过去5-10年的数据
• 数据挖掘的定义：一种决策支持过程，主要基于人工智能、机器学习、统计学等技
术，高度自动化地分析原始数据，做出正确的决策
Information on relations between molecules
Orthologs
Sequence similarity
KEGG 光合作用代谢通路
rbcL 基因及一个光合作用通路
蛋白质相互作用数据库 （1）
蛋白质相互作用数据库 （2）
蛋白质相互作用数据库 （3）
蛋白质相互作用数据库 （4）
蛋白质相互作用数据库 （5）
实验室
TATAGTACTCAGGCTACTGAGCTACTGAGCCG
Database
管理
RefSeq
TATAGCCG AGCTCCGATA CCGATGACAA
Genome Assembly
UniGene
不同的算法
休息一下……
分子数据库检索
BLAST
Basic Local Alignment Search Tool
W为字长 e.g., 2 T为阈值（score) e.g., 8
BLAST 流程
QL QL=11, QM=9, HL=8, ZL=9
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。
生物信息学
生物信息学邱萌琳11216108一、定义与简介生物信息学(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，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。
它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。
二、经历阶段前基因组时代（20世纪90年代前）这一阶段主要是各种序列比较算法的建立、生物数据库的建立、检索工具的开发以及DNA和蛋白质序列分析等。
基因组时代（20世纪90年代后至2001年）这一阶段主要是大规模的基因组测序，基因识别和发现，网络数据库系统地建立和交互界面工具的开发等。
后基因组时代（2001至今）随着人类基因组测序工作的完成，各种模式生物基因组测序的完成，生物科学的发展已经进入了后基因组时代，基因组学研究的重心由基因组的结构向基因的功能转移。
这种转移的一个重要标志是产生了功能基因组学，而基因组学的前期工作相应地被称为结构基因组学。
三、生物信息学发展简介生物信息学是建立在分子生物学的基础上的，因此，要了解生物信息学，就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解。
研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始，1866年孟德尔从实验上提出了假设：遗传因子是以生物成分存在，1871年Miescher 从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸（DNA），在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前，人们仍然认为染色体蛋白质携带基因，而DNA是一个次要的角色。
1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律，即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等，腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等。
与此同时，Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构。
1953年James Watson 和FrancisCrick在Nature杂志上推测出DNA的三维结构（双螺旋）。
生物信息学基础知识
生物信息学基础知识生物信息学是一门交叉学科，将计算机科学与生物学相结合，致力于利用计算机技术和统计学方法分析、理解和解释生物学数据。
本文将介绍生物信息学的基础知识，包括DNA、RNA、蛋白质序列、基因组、生物数据库和生物信息学工具等内容。
一、DNA和RNADNA和RNA是生物体内两种关键的生物分子。
DNA（脱氧核糖核酸）是遗传信息的载体，它由四种碱基（腺嘌呤、胸腺嘧啶、鸟嘌呤和胞嘧啶）组成。
RNA（核糖核酸）则在基因表达中发挥重要作用，它的碱基组成与DNA类似，但是胸腺嘧啶被尿嘧啶取代。
二、蛋白质序列蛋白质是生物体内重要的功能分子，其序列决定了其结构和功能。
蛋白质序列由氨基酸组成，氨基酸的种类决定了蛋白质的性质。
生物信息学通过分析蛋白质序列，可以预测其结构和功能，为生物学研究提供重要参考。
三、基因组基因组是生物体内所有基因的集合。
生物信息学通过基因组测序技术，可以获取生物体的全部基因序列。
基因组的解析和比较有助于研究基因的进化、功能和调控，以及人类遗传病的研究。
四、生物数据库生物数据库是存储生物学数据的重要工具。
其中包括基因序列、蛋白质序列、基因组序列、蛋白质结构等数据。
常用的生物数据库有GenBank、UniProt、ENSEMBL等。
生物信息学家通过访问这些数据库，可以获取所需的生物学数据，并进行进一步的分析和研究。
五、生物信息学工具生物信息学工具是进行生物学数据分析的软件和算法。
常用的生物信息学工具有BLAST、ClustalW、EMBOSS等。
这些工具可以用于基因序列比对、蛋白质结构预测、基因表达分析等。
生物信息学家通过运用这些工具，可以从大量的生物学数据中提取有用信息，并进行生物学研究。
结语生物信息学的基础知识对于理解和解释生物学数据具有重要意义。
通过对DNA、RNA、蛋白质序列、基因组、生物数据库和生物信息学工具的学习，我们能够更好地利用计算机技术和统计学方法来研究生物学问题。
希望本文对你了解生物信息学提供一些帮助，并激发你进一步学习和探索的兴趣。
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。
生物信息学的基础知识及应用领域
生物信息学的基础知识及应用领域生物信息学是一门结合生物学与计算机科学的学科，它运用计算机科学与数学等学科的理论、方法与技术，研究生物学的信息问题，对于生物学的研究与应用具有非常重要的作用。
生物信息学的研究涉及许多领域，其中最重要的一个问题就是如何处理与分析生物数据，如基因组数据库、蛋白质序列、DNA序列、分子结构与功能等数据。
本文将从生物信息学的基础知识和应用领域两个方面来介绍生物信息学。
一、生物信息学的基础知识1. DNA、RNA和蛋白质DNA是遗传物质，包含了细胞中所有的基因。
基因组是一组DNA序列的总称。
人类基因组的大小约为3亿个碱基对，其中包含了大约2万至3万个基因。
RNA是DNA的副本，DNA中的编码信息通过RNA中间媒介进行传递。
蛋白质是由多个氨基酸组成的长链状分子，在细胞中具有重要的代谢和调节功能。
2. 序列分析序列分析是生物信息学的重要研究领域，它将序列分析为比较、注释、分类和预测等步骤，为基因组学、蛋白质学、进化生物学提供了重要的研究手段。
序列比较可以发现不同物种之间的同源性，以及同一物种内的异质性；而序列注释则可以揭示序列中的基因、转录本、启动子等信息；序列分类则可以对生物进行分类，了解物种间的进化关系。
此外，序列分析还包括序列预测，如蛋白质二级结构预测、分子模拟预测等。
3. 基因组学基因组学是研究基因组的结构、功能和演化的学科，它旨在构建出一个物种的完整基因组序列，并对其进行注释和分析，以了解其结构、功能和进化等信息。
基因组学是生物信息学的主要研究领域之一，也是应用最广泛的领域之一。
基因组学技术的发展使得研究者能够高通量、精确地研究基因组中的各类信息，从而可以更深入地了解基因组在生物学领域的影响。
二、生物信息学的应用领域1. 医学生物信息学在医学中的应用主要包括以下几个方面：一是基因诊断，主要是通过分析患者的DNA序列，了解疾病的发病机制，提出合理的治疗方案。
二是药物研发，通过生物信息学技术，可以预测化合物的相似性、生物活性、药物代谢、副作用等，一定程度上减少了药物研发的周期和成本。
生物信息学资料
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”资料文集
“生物信息学”资料文集目录一、基于生物信息学的抗结核药物靶点的筛选与验证二、生物信息学研究进展三、利用生物信息学方法进行基于表达序列标签的玉米单核苷酸多态性标记的开发四、梨AuxIAA基因家族的鉴定与生物信息学分析五、基于生物信息学方法的阿尔茨海默病相关遗传变异研究六、生物信息学在禽流感病毒研究中的应用基于生物信息学的抗结核药物靶点的筛选与验证结核病，由结核分枝杆菌引起，是一种慢性传染病，主要影响肺脏。
近年来，由于多重耐药性结核菌株的出现和全球气候变化的影响，结核病的发病率有上升趋势。
因此，开发新型抗结核药物的需求日益迫切。
在药物开发过程中，寻找和验证药物靶点是关键的一步。
本文将探讨如何基于生物信息学方法进行抗结核药物靶点的筛选与验证。
基因组学数据：利用基因组学数据，可以识别结核分枝杆菌的基因突变，这些突变可能与药物的敏感性有关。
通过对比耐药和敏感菌株的基因组数据，可以发现与药物敏感性相关的基因。
蛋白质组学数据：蛋白质组学可以提供关于结核分枝杆菌对药物应答的更详细信息。
通过对比药物处理前后蛋白质的表达变化，可以发现药物作用的新靶点。
转录组学数据：转录组学可以研究结核分枝杆菌在药物作用下的基因表达模式。
通过分析特定基因的表达水平，可以发现与药物作用机制相关的基因。
生物信息学分析：利用生物信息学工具分析上述数据，可以进一步筛选出与药物作用相关的关键基因或蛋白质。
例如，通过分析蛋白质的结构和功能，预测其是否可能成为有效的药物靶点。
实验验证：通过实验手段，如分子生物学、细胞生物学和微生物学方法，对筛选出的药物靶点进行验证。
例如，通过基因敲除或基因过表达技术，观察对结核分枝杆菌的生长、代谢或药物敏感性的影响。
计算模拟：利用计算机模拟技术，可以对药物靶点的作用机制进行深入研究。
例如，通过分子动力学模拟，可以预测药物与靶点分子的相互作用方式。
临床试验：在完成实验室验证后，还需进行临床试验以评估药物的安全性和有效性。
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。
2024年《生物信息学介绍》PPT课件
1. 实验设计 2. 样品制备（指mRNA或总RNA样品，包括对照组和实验组） 3. 芯片制备（包括PCR，纯化，点样等步骤） 4. 芯片杂交（将mRNA或总RNA分别进行逆转录生成cDNA，在此步骤中将对照组和实验组cDNA分别标记CY3和CY5荧光信号） 5. 芯片扫描（采用激光扫描仪，分别用532nm和635nm波长激光扫描芯片，对于每张芯片，得到CY3和CY5通道两幅图象）
蛋白质结构和功能的预测分析 蛋白质家族保守序列寻找 从氨基酸组成辨识蛋白质 蛋白质二级结构预测 蛋白质的三维结构 蛋白质的物理性质预测 其他特殊局部信息：其它特殊局部结构包括膜蛋白的跨膜螺旋、信号肽、卷曲螺旋(Coiled Coils)等，具有明显的序列特征和结构特征，也可以用计算方法加以预测
KDD2001年BIOKDD的主题就是“生物信息学中的数据挖掘”
现在的工作
数据挖掘算法在生物信息学研究中的应用 数据挖掘算法在生物信息学研究中的改进与发展 生物信息学软件的开发
基因芯片(microarray)介绍
电子技术与生物技术的结合 基因组研究中最实用的部分之一 Affymetrix公司： 1.6cm2 40万位点 每点1000万条探针
近期任务
大规模基因组测序中的信息分析 新基因和新SNPS(单核苷酸多态性)的发现与鉴定 完整基因组的比较研究 大规模基因功能表达谱的分析 生物大分子的结构模拟与药物设计
远期任务
读懂人类基因组，发现人类遗传语言的根本规律，从而阐明若干生 物学中的重大自然哲学问题，像生命的起源与进化等。这一研究的关键和核心是了解非编码 区 非编码区信息结构分析 遗传密码起源和生物进化的研究
生物信息学介绍
生物信息学： 存储、修复、分析、整合生物数据的学科 分子生物学与信息技术的结合体 研究材料与结果：各种生物学数据 研究工具：网络、计算机 包括生物学和计算两部分 现代生物研究的核心 研究方法： 传统生物学：实验 理论 现代生物学：理论 实验验证
生物信息学资料
生物信息学的定义广义上，生物信息学（Bioinformatics）包含了对生物信息的获取、加工、储存、分析和解释等，并综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明大量生物学数据所包含的生物学意义。
●生物信息学研究的具体内容把基因组DNA序列信息分析作为源头，找到基因组中代表蛋白质和RNA基因的编码区，阐明非编码区的信息实质，破译隐藏在DNA序列中的语文规律；同时，归纳、整理与基因组遗传语文信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱数据，从而认识代谢、发育、分化、进化的规律。
●生物信息学具有三个方面的科学基础发达的、复杂的、可以相互交流的数据库系统强有力的创新算法和软件自动化、大规模、高通量的生物学研究方法与平台技术分子生物信息数据库的种类1.基因组数据库2.核酸和蛋白质一级结构（序列）数据库3.生物大分子（主要是蛋白质）空间结构数据库4.二次数据库二次数据库对一次数据库以及文献等数据进行分析、整理、归纳、注释⏹二次数据库的种类1.以核酸数据库为基础：真核生物启动子数据库EPD克隆载体数据库Vector基因转录调控因子数据库TransFac2.以蛋白质序列数据库为基础：蛋白质功能位点数据库Prosite蛋白质序列指纹图谱数据库Prints同源蛋白家族数据库Pfam同源蛋白结构域数据库Blocks⏹二次数据库的种类3.以具有特殊功能的蛋白质为基础：免疫球蛋白数据库Kabat蛋白激酶数据库PKinase4.以三维结构原子坐标为基础：蛋白质二级结构构象参数数据库DSSP已知空间结构的蛋白质家族数据库FSSP已知空间结构的蛋白质及其同源蛋白数据库HSSP⏹两类数据库的特点：⏹一次数据库1.数据量大，更新速度快，用户面广2.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。
例如，欧洲生物信息学研究所用Oracle数据库软件管理、维护核酸数据库EMBL；基因组数据库GDB的管理运行基于Sybase数据库管理系统。
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生物信息学中国科学技术大学2007--2008学年第 1 学期考试试卷考试科目: 生物信息学得分:__________学生所在系:___________ 姓名:__________ 学号:___________一、单项选择题(每题3分，共30分)1. 下面哪个数据库不属于核酸的三大数据库之一? ( )A． GenBank B. EBI C. UniProt D. DDBJ2. 下面哪种算法为双序列比对全局优化算法？ ( )A. Smith-Waterman算法B. Gibbs SamplerC. Hidden Markov Model算法D. Needleman-Wunsch算法3. 下面哪种工具为多序列比对工具？ ( )A. MegaBlastB. MEGA 4.0C. GPSD. POA4. 双序列比对中，全局与局部的优化算法，其核心思想是 ( )A.利用已知数据作为训练集，利用迭代的算法进行反复计算，使得结果收敛；B.根据已知数据，构建PSSM矩阵，再计算Log-odd ratio；C.采用动态规划算法，计算最优路径,并以此得到比对结果；D.采用邻接法构建进化树，在进化树的指导下进行双序列比对。
5. 下面何种描述适合Baum-Welch算法？ ( )A. 双序列比对的局部优化算法；B. Motif发现的方法之一C. 对已知的训练数据，采用Viterbi算法计算最佳路径，并重新计算转移概率矩阵，反复计算直至结果收敛，得到优化的HMM模型；D. 对已知的训练数据，采用Smith-Waterman算法计算最佳路径，并重新计算转移概率矩阵，反复计算直至结果收敛，得到优化的HMM模型；6. 实验学家在大肠杆菌中发现某种基因A，具有重要的转录调控功能，通过Reciprocal Best Hits的方法，实验学家用BLAST发现在人中基因B为基因A的高度相似基因。
那么，人中基因A与基因B的关系为 ( ) A．旁系同源物 B. 趋同进化 C. 直系同源物 D. 异同源物7. 下面不属于多序列比对的算法有 ( )A. 最大简约法B. 渐进方法C. 迭代方法D. 部分有向图法8. 下面基于氨基酸的替代模型并进行距离修整的模型有 ( )A. Jukes-Cantor法B. Kimura两参数法C. 泊松校正D. Nei-Gojobori法9. 下面不属于构建进化树的方法有 ( )A. 最大似然性法B. 最大简约法C．距离法 D. 点阵法10. 已知密码子CCT, CCC, CCA, CCG都编码Pro(脯氨酸)，并且仅该四个密码子都编码Pro。
对于密码子CCC，其潜在的同义位点数目s与非同义位点数目n为( ) A． s=1/3, n=8/3 B. s=1, n=2C. s=1/4, n=11/4D. s=1, n=8/3二、判断题(每题2分，共20分)1.PAM250矩阵的构建，其基本假设为当序列变化发生期望上的250%的变化时，氨基酸之间替代的关系，因此，Dayhoff等人选择序列相似性极低的序列，以此构建了通用的PAM250矩阵 ( ) 2.我们通常使用UniProt数据库来查找基因的DNA序列，并得到序列的FASTA格式 ( ) 3.BLAST采用了一种称为“k-tup”的算法，搜索两条序列的对角线两边有限的空间，因此大大节省了计算时间 ( ) 4. MUSCLE是目前被广泛应用的多序列比对工具，其优越性为采用部分有向图的算法，从而使得运算的时间复杂度大为降低 ( ) 5. Ka/Ks为表征编码区DNA序列是否受到选择压力的主要手段，对于某对基因A和B，我们通过计算发现Ka/Ks=3.6, 并且通过Fisher’s Exact Text检验后，为统计显著，因此我们可以推测A和B在分化之后受到达尔文的阳性进化选择的压力( )6. 隐马尔科夫算法中的“隐”，指的是状态之间的转移概率已知，而状态内的发散概率未知，因此，隐马科夫并不表示所有的概率未知。
( )7. 蛋白质上的模体/motif，一般指长度为几个到几十个氨基酸，并且不具有独立的三级结构的氨基酸片段。
例如SUMO化位点的motif，一般可表示为：ψ-K-X-E.( )8. 估算鸟枪法的覆盖率，使用超几何分布的方法能够相当简便的结算出结果。
( )9. DNA突变的模式有四种：替代、插入、缺失和倒位。
而DNA替代又分为转换和颠换两种。
( )10. 中性进化是由Kimura最早提出，认为绝大多数的突变不好也不坏，并不决定物种的分化。
受达尔文进化所调控的基因约为~1%，这些基因数量虽然很少，却对物种的分化起到了决定性的作用。
( )三、综合题(每题10分，共50分)1.表观遗传学的研究内容主要包括DNA的甲基化，组蛋白的乙酰化、甲基化及其它修饰，染色体重塑以及SiRNA与MiRNA调控四个方面。
其中DNA的甲基化发生在基因组的特定位置，通常是-CG-序列中的C上，C被化学修饰，引入一个甲基，并很快突变为T。
编码区DNA上游启动子区域的DNA甲基化水平的高低，对基因表达量的高低有着重要的影响，一般低甲基化对应基因的高表达，高甲基化则对应基因的低表达。
实验学家通过实验鉴定了30条平均长度为1000bp的DNA序列，总共鉴定了60个甲基化位点。
生物信息学家基于这些实验数据，构建了预测工具，对于新的两条序列M和N，长度分别为2000bp和1500bp，并预测A和B上分别有3个和9个位点。
那么，对于预测出来的位点，若全部是随机产生的概率为多少？已知泊松分布的公式为：!)()(x e x f xμμ-=2. 对于两条蛋白质序列： AQPPKKE 和LEPKRD ，请分别用(1) Needleman-Wunsch 算法；(2) Smith-Waterman 算法对两条序列作比对；对于Gap 的罚分为8，线性罚分规则；用图示法表明比对过程，并写出比对结果、得分，对于Smith-Waterman 算法，结果表示为单一的比对结果。
打分矩阵采用BLOSUM62矩阵，部分矩阵如下：3. 请用图示法并辅以必要的文字，描述Gibbs 采样抽取序列motif 的过程。
这里，假设有n 条序列，长度k ，待抽取的motif 长度为m.4. 给定一组DNA 序列如下：CGACCTACGACGATCGTCGAATCTCGAG(1)根据上述DNA序列，请写出一种PSSM矩阵；(2)给定一条新的序列CGTCGAG,计算log-odd ratio，该例中，四种碱基的背景值都为0.25；(3)请计算模体中，第三位和第五位所包含的信息量。
5. 直系同源物(Ortholog)与旁系同源物(Paralog)之间有什么区别？请用图示法并辅以必要文字进行描述。
中国科学技术大学2008--2009学年第 1 学期考试试卷考试科目: 生物信息学得分:__________学生所在系:___________ 姓名:__________ 学号:___________一、单项选择题(每题3分，共30分)1. 下面哪种方法不是基因共表达相关性的分析方法? ( )A． Pearson correlation coefficient B. Kendall's tauC. T-TestD. Euclidean distance2. 针对DNA序列的同义与非同义的核苷酸替代，若Ka/Ks=1.2，则可能发生了何种进化过程？ ( )A. 阳性进化B. 达尔文进化C. 阴性进化D. 中性进化3. 下面哪种工具不是分子进化树构建工具？ ( )A. T-CoffeeB. MEGA 4.0C. PAMLD. PHYLIP4. 隐马尔科夫算法中的Baum-Welch算法，其核心思想是 ( )E. 采用邻接法构建进化树，在进化树的指导下进行双序列比对；F. 利用已知数据作为训练集，利用迭代的算法进行反复计算，使得结果收敛；G. 根据已知数据，构建PSSM矩阵，再计算Log-odd ratio；H. 采用动态规划算法，计算最优路径,并以此得到比对结果。
5. 不属于DNA突变的模式有？ ( )A. 倒位；B. 颠换；C. 插入；D. 替代。
6. 利用点阵法不能够做到或发现 ( )A．反向回文序列 B. 自身比对 C. 重复序列 D. 序列模体识别7. 下面哪个数据库是蛋白质数据库 ( )A. RefSeqB. EBIC. DDBJD. GenBank8. 近年，我校学者与复旦大学研究者合作，在芽殖酵母发现了泛素家族的一个分子化石Urm1,稍后有研究者利用BLAST发现了人类的Urm1，那么人类的泛素蛋白质与人类Urm1的关系是 ( )A．直系同源物 B. 趋同进化 C. 旁系同源物 D. 异同源物9. 下面不属于双序列比对的方法有 ( )A. Smith-Waterman算法B. 距离法C. Needleman-Wunsch算法D. 点阵法10. 已知密码子ATT, ATC, 和ATA编码Ile (异亮氨酸)，而ATG编码Met(甲硫氨酸）。
则对于密码子ATC，其潜在的同义位点数目s与非同义位点数目n为( ) A. s=2/3, n=7/3 B. s=1, n=2C. s=1/4, n=11/4D. s=1/3, n=8/3二、填空题(每空2分，共20分)1. 使用多序列工具比对两条序列，发现71%的区域相同，若这两条序列为蛋白质序列，则这两条序列的泊松距离为（）；若两条序列为核酸序列，则Jukes-Cantor距离为（）。
2. 给定一组DNA序列如下（碱基的背景值为0.25）：CTACTAGCCGACATGGCTACATGGCTTGAAGC给定一条新的序列CGACAAGC，其log-odd ratio (以2为底计算数值) 为（）；该组DNA序列，其第二位的信息量为（），第八位的信息量为（）。
3. 实验学家从1000个4bp的DNA序列中鉴定了200个X-box序列，其中第一位T的出现概率为0.97，第二位A出现的概率为0.91，第三位C出现的概率为0.85，第四位A出现的概率为0.80，C出现的概率为0.14。
其他位点出现的概率各自相同。
则序列TACA可能是X-box的概率为（），序列TACC可能是X-box的概率为（）。
4. 蛋白质磷酸化位点的预测是一个重要的生物信息学问题。
实验学家以405个磷酸化蛋白质为训练数据，包含800个实验验证的磷酸化位点和16000个非磷酸化位点，开发了P工具。
利用P工具做Self-consistency检验，总共预测出1470个阳性结果，则该工具的灵敏度Sn 为（ ），特异性Sp 为（ ），准确性ACC 为（ ）。
三、综合题(每题10分，共50分)3. 请用图示法并辅以必要的文字，描述基因表达数据聚类算法K-meansclustering 算法的计算流程，假设有N 个基因，拟分成M 类。