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《生物信息学》课件

《生物信息学》课件

生物信息学的重要性
解释生物信息学在生物科学 研究、药物开发和医学诊断 中的重要作用。
生物信息学的发展历程
1
计算机技术的进步
描述计算机技术的不断发展为生物信息学提供了强大的工具和平台。
2
基因测序技术的突破
介绍基因测序技术的革命性进步,推动了生物信息学的发展。
3
开放数据共享
解释开放数据共享促进了生物信息学研究的合作和创新。
生物信息学的基本原理
1 序列比对
2 基因功能注释
3 数据挖掘和机器学习
阐述序列比对在生物信息 学中的核心作用,用于识 别相似的DNA、RNA和蛋 白质序列。
描述基因功能注释的流程, 用于理解基因的功能和作 用。
介绍数据挖掘和机器学习 在生物信息学中的应用, 用于发现生物学模式和预 测结构。
生物信息学的未来发展趋势
技术革新
预测未来生物信息学将受益于技 术的不断革新,如人工智能、大 数据和基因编辑。
研究领域拓展
探索生物信息学在新兴领域,如 单细胞测序和微生物组学中的应 用潜力。
多学科融合
强调生物信息学将与其他学科, 如人类基ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ组学和系统生物学, 进行深入交叉。
《生物信息学》PPT课件
欢迎来到《生物信息学》PPT课件。本课程将带您了解生物信息学的定义、应 用、发展历程、基本原理和未来发展趋势。
导入生物信息学
什么是生物信息学
介绍生物信息学是一门跨学 科领域,结合了生物学和计 算机科学的知识,用于解析 和研究生物信息。
生物信息学的应用领域
探索生物信息学在基因组学、 蛋白质组学、转录组学等领 域的广泛应用。

生物信息学导论精品PPT课件

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2020/10/5
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概述
➢ 生物信息学往哪里去
表18-1生物信息学的过去、现在和将来
二十世纪90年代 的生物信息学
当前的生物信息 学
未来的生物信息 学
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主要内容
大规模基因组学与蛋白质组学的实 验数据形成的一级数据库及其相应 的分析方法与工具
由一级数据库分类、归纳、注释得 到的基因组学与蛋白质组学二级数 据库 (知识库)及其相应的分析方法与 工具
细胞和生物体的完全计算机表示
目的 了解单个基因和蛋白 质的功能与用途
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概述
➢ 生物信息学的起源
DNA自动测序构成过巨大的冲击,因为它曾经是各种生物学数据高通 量产出的前沿阵地。像表达序列标签(ESTs),单核苷多态性(SNPs)都 和基因序列密切相关。随后发展的研究基因表达模式(profile)的DNA微 阵列技术、用于探测蛋白质相互作用的酵母双杂交系统、以及质谱技术极 大地让生命科学类数据库飞速膨胀。结构基因组学方面的新技术还不能大 规模地产生数据,但它们正在导致蛋白质三维结构数据的增加。
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概述
➢ 生物信息学往哪里去
尽管最近十年来,高通量检测技术与信息技术的结合让人们认识了大 量的基因和蛋白质,但是和物理学、化学相比较,生物学仍旧是一门不成 熟的学科,因为对于生命过程,我们无法根据一般性原理做出像卫星轨道 那样精确的预测。随着数据的不断膨胀和知识的积累,也借助于生物信息 学,这种情形很有可能发生改变。
生物信息学导论
Introduction to Bioinformatics
Email: Tel:
2020/10/5
1

生物信息学分析方法介绍PPT课件

生物信息学分析方法介绍PPT课件
生物信息学分析方法 介绍
目录
• 生物信息学概述 • 基因组学分析方法 • 转录组学分析方法 • 表观遗传学分析方法 • 蛋白质组学分析方法 • 生物信息学分析流程和方法比较
01
生物信息学概述
生物信息学的定义和重要性
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和 技术,对生物学数据进行分析、建模和解读,以揭示生命现象的本质和规律。
研究蛋白质的序列、结构 和功能,以及蛋白质相互 作用和蛋白质组表达调控 机制。
研究基因转录本的序列、 结构和表达水平,以及转 录调控机制。
研究基因表达的表观遗传 调控机制,如DNA甲基化 、组蛋白修饰等。
通过对患者基因组、蛋白 质组和转录组等数据的分 析,为个性化医疗和精准 医学提供支持。
02
基因组学分析方法
基因组注释
基因组注释是指对基因组序列中的各 个区域进行标记和描述的过程,包括 基因、转录单元、重复序列、调控元 件等。
注释信息可以通过数据库(如RefSeq、 GeneBank等)或注释软件(如GATK、 ANNOVAR等)获取。注释信息对于 理解基因组的生物学功能和进化关系 具有重要意义。
基因组变异检测
基因组变异检测是指检测基因组序列 中的变异位点,包括单核苷酸变异、 插入和缺失等。
VS
变异检测对于遗传疾病研究、进化生 物学和生物进化研究等领域具有重要 意义。常用的变异检测方法有SNP检 测、CNV检测等,它们基于不同的原 理和技术,具有不同的适用范围和精 度。
03
转录组学分析方法
RNA测序技术
利用生物信息学方法和算法,对 RNA测序数据进行基因融合检测, 寻找融合基因及其融合方式。
基因融合检测结果可以为研究肿 瘤等疾病提供重要线索,有助于 深入了解疾病发生发展机制。

微生物基因组学 ppt课件

微生物基因组学  ppt课件

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六、研究基因组功能的意义 1. 加速致病基因的研究 2. 寻找灵敏而特异性的病原分子标记 病原微生物的特异性DNA序列可以作为分子标记用于疾病的诊断。 3. 促进新药的发现和疫苗的发展 (1)促进新药的发现 (2)疫苗的研究 4. 促进微生物分类的发展
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5. 提高对人类相关基因功能的认识
(1)一些人类的遗传性疾病,如结肠癌、肝豆状核变性、肾上腺脑白质 营养不良等,在细菌的基因组分析中,也存在类似的蛋白物。
(2)可以利用微生物做模拟,去检测高等生物的基因性状和功能。 (3)从基因水平去揭发人类疾病与病原微生物之间关系,如发病机理, 人类与病原微生物之间相互作用的基因机理等。
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三.微生物基因组的注释 (一)概念:在微生物基因测序的基础上,对其基本 结构和部件进行认定,以进一步研究其功能。
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(二)微生物基因组注释的内容 1.碱基组成分析,即G+C Mol%测定。 G+C含量是物种的一个重要特征,在微生物的分类上具有重要意义,是 重要参数之一。 2.开放阅读框的鉴定: 3.编码序列分析
消化 (4)分子杂交 (5)Southern十字杂交法
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五、微生物基因组功能分析 1、根据目的基因组的性状而推测可能的基因组功能。 如致病岛的G+C mol%与细菌本身的G+C mol%有很大差异。致病岛或耐 药岛等。 2、根据已知的数据库进行同源性搜索。 美国NIH的GenBank;欧洲的分子生物学实验数据库(FMBL)日本的 DNA数据库(DDBJ) 3、利用不同条件、不同作用因素的影响而鉴定未知基因的功能。 如用过氧化氢酶处理沙门氏菌而获得该菌的对H2O2氧化应激反应的基因。 4、采用基因敲除的方法来推测或确定基因的功能。

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在线生物信息学资源简介
常用生物信息学数据库
核酸一级数据库:
GenBank、EMBL、 DDBJ、NDB 核苷酸二级数据库:
• 在线免疫遗传学数据库IMGT • 基因调控转录因子数据库TransFac • 真核生物启动子数据库EPD • 单核苷酸多态性数据库dbSNP
ORF Finder at NCBI.
DNA sequence translation into protein tool at ExPaSy (Switzerland).
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问答环节
Q|A 您的问题是? ——善于提问,勤于思考 58
结束语
感谢参与本课程,也感激大家对我们工作的支持与积极 的参与。课程后会发放课程满意度评估表,如果对我们
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蛋白质数据库
蛋白质功能位点数据库Prosite 蛋白质序列指纹图谱数据库Prints 蛋白质序列模块数据库Blocks 蛋白质序列家族数据库Pfam 免疫球蛋白数据库DIP 酶类数据库ENZYME 多肽酶类数据库MEROPS 蛋白质结构分类数据库SCOP 蛋白质分类数据库CATH 蛋白质直系同源簇数据库COGs
➢ 以基因组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;
➢ 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。
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键入 blastall –i test.seq –d EST.seq –p blastn –e 1e-10 –o test.out

%20动物基因组学ppt课件

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分析基因表达产物-蛋白质的功能。另外对蛋白质表达出来后
在细胞内的定位研究也在一定程度上有助于蛋白质功能的了解。
4.对人类而言,蛋白质组学的研究最终要服务于人类的健康,
主要指促进分子医学的发展。如寻找药物的靶分子。很多药物
本身就是蛋白质,而很多药物的靶分子也是蛋白质。药物也可
以干预蛋白质-蛋白质相互作用。
第十一章
动物基因组学
(Animal Genomics)
主要内容
第一节 人类基因组计划
第二节 比较基因组与功能基因组
第三节 生物信息学
第四节 表观遗传学
第五节 分子遗传标记
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2
第一节
人类基因组计划
(Human Genome Project)
人类基因组计划(1)
* 1990年多国合作小组启动Hale Waihona Puke 2001年在Nature上公布 结果;
基因组(Genome)就是指生物体染色体、细胞
器中所含的全套遗传物质;一种生物全部基因的 集合称为“基因组”。
基因组学(Genomics)就是研究基因组结构和
功能的科学。
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基因组学的分类
基因组学可以分为结构基因组学和功能基因组学。
对基因组物理结构的作图和测序的研究称为结构基 因组学;
* Craig Venter博士采用 散弹法于Science上发表 结果。
* 人基因组测序的完成 可与人类登月媲美。
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4
人类基因组计划(2)
* 耗时10载,耗费20余亿美圆; * 基因组大小30亿碱基; * 1%为外显子,99%为内含子和重复序列; * 表达蛋白质的基因组数量约为3万; * 约含100万个SNP标记。

2024生物医学信息学PPT课件

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生物医学信息学PPT课件•生物医学信息学概述•生物信息学基础知识•医学图像处理技术•生物信号处理与分析目录•生物医学数据挖掘与应用•生物医学信息学伦理与法规01生物医学信息学概述定义与发展历程定义生物医学信息学是生物医学与计算机科学、信息科学等学科的交叉领域,旨在研究生物医学信息的获取、处理、存储、分析和应用等方面的理论和技术。

发展历程生物医学信息学经历了从早期的医学图像处理、生物信号处理到现代的生物信息学、临床信息学等阶段,随着大数据、人工智能等技术的发展,生物医学信息学的研究和应用领域不断拓展。

研究内容及方法研究内容生物医学信息学的研究内容包括生物医学数据的采集、处理、分析和挖掘,生物医学知识的表示、推理和应用,以及生物医学信息系统的设计、开发和应用等。

研究方法生物医学信息学采用多种研究方法,包括数学建模、统计分析、机器学习、自然语言处理等,以实现对生物医学数据的深入挖掘和有效利用。

应用领域及前景展望应用领域生物医学信息学在医疗、科研、教学等领域具有广泛的应用,如医学影像诊断、基因测序数据分析、临床决策支持、生物医学知识库构建等。

前景展望随着生物医学数据的不断积累和技术的不断进步,生物医学信息学将在精准医疗、智能诊疗、健康管理等方面发挥越来越重要的作用,为人类的健康和医疗保健事业做出更大的贡献。

02生物信息学基础知识基因组学与蛋白质组学基因组学01研究生物体基因组的组成、结构、功能及演变的科学领域,涉及基因测序、基因注释、比较基因组学等方面。

蛋白质组学02研究生物体内所有蛋白质的表达、功能、相互作用及调控的科学领域,与基因组学相辅相成,共同揭示生物体的生命活动规律。

基因组学与蛋白质组学的关系03基因组学提供生物体的遗传信息,蛋白质组学则研究这些遗传信息的表达产物,二者相互关联,共同揭示生物体的生理和病理过程。

基因表达调控与表观遗传学基因表达调控生物体内通过一系列机制调节基因的表达水平,包括转录调控、转录后调控、翻译调控等多个层面,以确保生物体在不同环境和发育阶段下能够正常生长发育。

研究生基因组学PPT课件

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目 录
• 基因组学概述 • 基因组学基础知识 • 基因组学研究方法 • 基因组学在医学中的应用 • 基因组学在农业中的应用 • 基因组学的伦理、法律与社会问题
01
基因组学概述
基因组学的定义与特点
总结词
基因组学的定义、特点与研究对象
详细描述
基因组学是一门研究生物体基因组的学科,其研究对象包括基因组的组成、结构、功能和演化等方面的内容。基 因组学具有系统性、整体性和复杂性等特点,其研究范围涵盖了基因组的结构、功能、进化以及基因组与环境之 间的相互作用等多个方面。
研究作物耐盐碱的基因基础,有助于 培育出能在盐碱地生长的作物品种, 扩大可耕地面积,提高农业生产效益。
抗病性基因
发掘和利用作物的抗病性基因资源, 可以培育出抗病性更强的品种,减少 农药使用,降低生产成本,同时保障 食品安全。
转基因技术与作物改良
转基因技术原理
转基因技术是一种将外源基因导入到生物体基因组中的技术,通 过该技术可以改良作物的性状和产量。
息被滥用或泄露。
基因歧视与公平性问题
基因歧视的问题
基因检测可以揭示个体的遗传疾病风险,这可能会引发 就业、保险等方面的歧视问题。政府应该制定相关法律 和政策,禁止基于基因信息的歧视行为。
公平获取基因技术的机会
虽然基因技术可以带来巨大的益处,但并不是每个人都 能公平地获得这些技术。政府和社会应该采取措施,确 保所有人都能公平地获得基因检测和治疗的机会。
基因表达与调控
基因表达
是指基因经过转录和翻译,将遗传信息转化为蛋白质或RNA分子的过程。
基因调控
是指对基因表达的调节和控制,以确保生物体在生长发育和应对环境变化时能够做Байду номын сангаас适当的反应。

《生物信息学概述》课件

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04
生物信息学的挑战与未来发展
数据整合与标准化
数据整合
在生物信息学中,数据整合是一个重要的挑战。由于不同实验室、研究机构的数据格式、标准和质量 各不相同,如何将这些数据有效地整合在一起成为一个亟待解决的问题。
标准化
为了提高数据的可比性和可重复性,生物信息学需要制定统一的标准和规范,以确保数据的准确性和 可靠性。
03
生物信息学在医学研究中的应用
疾病诊断
基因检测
利用生物信息学技术对基因序列进行分析,检测与疾病相关的基因 变异,有助于早期发现遗传性疾病和个性化诊断。
疾病分型
通过对生物样本的基因组、转录组和蛋白质组等数据进行比较分析 ,有助于对疾病进行精确分型,为制定个性化治疗方案提供依据。
预测疾病风险
基于生物信息学的大数据分析,可以预测个体患某种疾病的风险,为 预防性干预提供科学依据。
05
实例分析
基因组学研究实例
总结词
基因组学研究实例展示了生物信息学在基因组序列分析中的应用。
详细描述
基因组学研究实例中,生物信息学发挥了重要作用。通过对基因组序列进行分析,可以 发现与人类健康、疾病相关的基因变异和功能。生物信息学方法包括基因组测序、基因
表达分析、基因变异检测等,这些方法为个性化医疗和精准医学提供了有力支持。
02
生物信息学的主要技术
基因组学
基因组测序
通过对生物体基因组的测序,分析基因序列、基因突变和基 因功能。
基因表达分析
研究基因在不同条件下的表达水平,揭示基因与生物表型之 间的关系。
蛋白质组学
蛋白质分离与鉴定
分离和鉴定生物体内的蛋白质,了解蛋白质的组成和功能。
蛋白质相互作用研究

(生物信息学).ppt

(生物信息学).ppt

生物信息学简介生物信息学是一门综合性学科,将计算机科学、统计学和生物学相结合,利用计算机技术和软件工具对生物学数据进行解析、处理和研究。

生物信息学在基因组学、蛋白质组学、转录组学等领域具有重要的应用价值,可以帮助我们更好地理解生物体内的分子机制和生物过程。

生物信息学的应用领域基因组学基因组学是研究整个基因组的结构、功能、进化和调控的学科。

生物信息学在基因组学中起到重要作用,可以通过生物信息学工具对基因组进行注释、比对、重构等分析。

基因组学的研究可以帮助我们理解基因的组织、表达和调控,以及基因与疾病之间的关系。

蛋白质组学蛋白质组学是研究细胞或生物体内所有蛋白质的表达、结构和功能的学科。

生物信息学在蛋白质组学中有广泛的应用,可以通过生物信息学方法预测蛋白质的结构和功能,对蛋白质相互作用网络进行建模和分析,以及对蛋白质组的表达、修饰等进行系统性的研究。

转录组学转录组学是研究细胞或组织中所有基因的转录活动的学科。

生物信息学在转录组学中发挥重要作用,可以通过分析转录组数据,如RNA测序数据,来研究基因的表达模式、调控网络和信号通路等。

转录组学的研究对于理解基因调控和细胞分化等生物过程具有重要意义。

比较基因组学比较基因组学是研究不同物种间基因组的结构、功能和进化的学科。

生物信息学在比较基因组学中起到关键作用,可以通过比对不同物种的基因组序列,寻找共同的基因、保守的序列和功能,从而揭示物种的进化关系和基因家族的起源演化。

生物信息学的工具和方法生物信息学依赖于各种计算工具和方法来分析和解释生物学数据。

以下是一些常用的生物信息学工具和方法的介绍:序列比对序列比对是生物信息学中常用的分析方法,可以用来比对不同序列之间的相似性和差异性。

比对结果可以用来推断序列的进化关系、功能和结构等。

常用的序列比对工具包括BLAST、ClustalW等。

基因注释基因注释是通过对基因组序列进行分析和解释,确定基因的位置、结构和功能的过程。

第六讲 基因组与生物信息学(课件)

第六讲 基因组与生物信息学(课件)

临两种选择,要么试图用零碎的研究来发现与恶性肿瘤相关的重要基因,要么干 脆对选定的动物物种进行全基因组测序……从哪个物种着手努力呢?如果我们想 了解人类的癌症,那么就应该从人类着手,因为在不同的物种中癌症的基因控制 似乎是不同的。人类癌症的研究将会因为对DNA有更为细致的了解而获得巨大的 提升。”
人类基因组计划大事记 1
为什么要研究基因组?
基因组学 (Genomics) vs. 传统遗传学 特征 ●传统遗传学:研究数目有限的基因 ●基因组学:研究细胞核的所有遗传信息 方法 ●传统遗传学:遗传现象和规律 ●基因组学:遗传物质(DNA)的全面测序 及分析 1.结构基因组学 主要涉及从DNA序列水平上来确定基因组结构,代表着基因组分析的起始阶段,结 构图谱指某一有机体的完整的DNA序列图谱。 2.功能基因组学 利用结构基因组学研究所得到的各种来源的信息,建立与发展各种技术和实验模型 来测定基因及基因组非编码序列生物学功能的学科。代表着基因组学的新阶段。 3.比较基因组学 主要涉及不同有机体基因组间的比较研究。是基因组学与生物信息学的一个重要分 支。通过模式生物基因组间或模式生物与人类基因组之间,待研究生物与模式生物 基因组之间的比较和鉴别,为研究生物进化、基因分离以及预测新基因提供依据。
HGP的科学目标: 在制图的基础上测序,最后获得四张图谱(遗传图、物理图、转录图、序列 图),这四张图组成人类不同层次的、分子水平的“第二张解剖图”,成为 人类认识自我的新的知识源泉。 转录图 把mRNA先分离、定位,再逆转 录成cDNA,这就构成一张人类 基因的转录图,cDNA片段又称 表达序列标签(expressed sequence tag,EST),因此转 录图也称为表达序列图。由于 cDNA具有组织、生理与发育阶 段的特异性,因此EST除提供序 列信息外,同时也提供了该基因 表达的组织、生理状况与发育阶 段的信息。 序列图 人类基因组核苷酸序列图即是分 子水平的最高层次的、最详尽的 物理图,约由31亿核苷酸组成。 当前人类基因组全序列图实际上 是一个“代表性人类个体”的序 列图,因为所有人类基因个体的 基因位点都是相同的,不同族种、 不同个体的基因差异,以及“正 常”与“致病”基因的差异,只 是同一位点上的等位基因的差异。

《生物信息学》PPT课件

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➢ 对某一基因分析其mRNA序列和蛋白质序列特点,设 计一对RT-PCR引物并说明选择这对引物的理由;写 出克隆此基因编码区的研究策略和技术路线(pGEM-T 克隆载体及pcDNA3.1表达载体)。
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8
数据库
数据库格式:EMBL格式,GenBank格式, ASN.1格式,PIR/CODATA格式
生物信息学
生物信息学概述 生物信息数据库及其应用
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1
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 的一门学科。它通过对生物学实验数据的获 得、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。
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2
生物信息学与生物计算
★ 各种数据库的建立和管理 ★ 数据库接口和检索工具的研制 ★ 研究新算法,发展方便适用的程序
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3
生物信息学与生物实验
★ 实验数据是生物信息学的基础 ★ 生物信息学的指导作用
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4
算法 图形学 图像识别 人工智能 数据库 统计学 计算机模拟 信息理论 语言学 机器人学 软件工程 计算机网络
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重要生物信息学中心简介
NIH:National Institute of Health NCBI:National Center of Biotechnology Institute NLM:National Library of Medicine / GenBank, Unigene , Refseq, dbSNP, OMIM
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完整版课件ppt
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用法: (在blast软件下)
formatdb –i [input file name] –o F –p F (核酸数据库) formatdb –i [input file name] –o F –p T (蛋白数据库)
24
键入 formatdb –i EST.seq –o F –p F
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生物大分子三维空间结构数据库 • 蛋白质结构数据库PDB • 分子结构数据库CSD • BioMagResBank数据库 • MMDB分子模型数据库
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生化途径:KEGG
当基因编码酶时:
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蛋白质编码区预测:
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常用的生物信息学软件及数据库
BLAST( Basic Local Alignment Search Tool)
BLAST是最常用的搜索序列数据库的程序。它是执 行成对比较,寻找具有局部相似的区域。
常用的BLAST分析方法: blastn 核酸与核酸库比对 blastx 核酸与蛋白质库比对 blastp 蛋白质与蛋白质库比对 tblastn 蛋白质与核酸库比对 tblastx 基于六框翻译的核酸库之间比对
➢ 以基因组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;
➢ 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。
2. 每个关系最近序列对用动态规划法进行相互比对 3. 能过分析每个新比对来建立一个序列简图 4. 比对简图之间相互比对或和其他进行比对直到建立完整的比对
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建立文件夹
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打开应用程序
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打开数据
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多序列比对
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构建进化树(无重复抽样)
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构建进化树(1000次重复抽样)
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蛋白质数据库
蛋白质功能位点数据库Prosite 蛋白质序列指纹图谱数据库Prints 蛋白质序列模块数据库Blocks 蛋白质序列家族数据库Pfam 免疫球蛋白数据库DIP 酶类数据库ENZYME 多肽酶类数据库MEROPS 蛋白质结构分类数据库SCOP 蛋白质分类数据库CATH 蛋白质直系同源簇数据库COGs
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键入 blastall –i test.seq –d EST.seq –p blastn –e 1e-10 –o test.out
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多条序列能否同时检索呢?
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键入 blastall –i test2.seq –d EST.seq –p blastn –e 1e-10 –o test2.out
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生物信息学研究需要的科学基础
1. 需要一定的计算能力。包括相应的软、硬设备。要有各 种数据库或者能与国际、国内的数据库系统进行有效的 交流。要有发达、稳定的互联网络系统。
2. 生物信息学需要强有力的创新算法和软件。
3. 它要与实验科学,特别是与自动化的大规模高通量的生 物学研究方法与平台技术建立广泛、紧密的联系。这些 技术,既是产生生物信息数据的主要方法,又是验证生 物信息学研究结果的关键手段。
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在线生物信息学资源简介
常用生物信息学数据库
核酸一级数据库:
GenBank、EMBL、 DDBJ、NDB 核苷酸二级数据库:
• 在线免疫遗传学数据库IMGT • 基因调控转录因子数据库TransFac • 真核生物启动子数据库EPD • 单核苷酸多态性数据库dbSNP
在线BLAST分析(www. )
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NCBI:美国国立生物技术信息中心
NCBI:美国国立生物技术信息中心 (National Center for Biotechnology Information),1988年设立,为美 国国家医学图书馆(NLM)和国家健康协会(NIH)下属 部门之一。提供生物医学领域的信息学服务,包含世界三 大核酸数据库之一的GenBank数据库;PubMed医学文献检 索数据库; 孟德尔人类遗传(OMIM);三维蛋白质结构 的 分 子 模 型 数 据 库 ( MMDB ) ; 唯 一 人 类 基 因 序 列 集 合 (UniGene);人类基因组基因图谱;分类学数据库等。
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结果以一个文件输出
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多重序列间比对及进化-Clustal
ClustalW (Dos 版), ClustalX (windows版) Clustal 是一个常用的多序列渐进比对程序。Clustal
中的试探法是建立在系统发育分析的基础上。 分为4个步骤:
1. 产生一个所有待比对序列的成对距离矩阵,并通过邻近加入算 法产生一棵向树。
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TBLASTN
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本地BLAST的构建和执行
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使用FTP软件下载BLAST程序包
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键入: path f:\zhaxf\blast
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本地BLAST软件中几个主要的 可执行程序
Formatdb:将一个FASTA格式的序列数据库转 换成一个BLAST数据库
2. 并通过对生物信息的查询、搜索、比较、分析,从中获取基因编码、 基因调控、核酸和蛋白质结构功能及其相互关系等理性知识。
3. 在大量信息和知识的基础上,探索生命起源、生物进化以及细胞、器 官和个体的发生、发育、病变、衰亡等生命科学中重大问题,搞清它 们的基本规律和时空联系。
4
生物信息学的具体内容
第八章 生物信息学分析方法
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总体概述
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主要内容
生物信息学概念及研究内容 生物信息学的主要软件及数据库
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什么是生物信息学?
1. 以核酸、蛋白质等生物大分子数据库为主要对象,以数学、信息ห้องสมุดไป่ตู้、 计算机科学为主要手段,以计算机硬件、软件和计算机网络为主要工 具,对浩如烟海的原始数据进行存储、管理、注释、加工,使之成为 具有明确生物意义的生物信息。
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