小学生物：用工具测量

小学生物新课程标准教材

生物教案( 2019 — 2020学年度第二学期 )

学校：

年级：

任课教师：

生物教案 / 小学自然

编订：XX文讯教育机构

小学生物教案

文讯教育教学设计

用工具测量

教材简介:本教材主要用途为通过学习生物这门课程，可以让学生打开对世界的认识，提高自身的见识，本教学设计资料适用于小学生物科目, 学习后学生能得到全面的发展和提高。本内容是按照教材的内容进行的编写，可以放心修改调整或直接进行教学使用。

教学设计意图说明

一、教材简析：

本课是苏教版《科学》三年级上册第六单元《观察与测量》的第2部分，在同学们尝试用各种感官对多种物体做了细致的观察基础上，发现我们的细致的观察也会有不可靠的时候，感觉不可靠怎么办？测量可以为我们提供精确的数据。本课将对同学们进行五种基本测量技能（测量长度，估算面积、测量容积、测量质量、测量温度、测量时间）的训练。

第一课时

二、设计说明：

1、首先通过几个感官难以判断的例子，说明有些时候认识物体只凭感官并不可靠，从而引出“”这个课题。

2、这节课主要让学生测量树叶，测量什么？用什么工具测量？怎样测量？让学生自己讨论。

3、考虑到学生可能会说测量叶子的质量，因此老师在这节课安排了学习使用简易天平，

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高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)

基因组测序基础知识㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种： 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序； 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序； 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序，完成基因组拼接。采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。实验流程：公司服务内容 1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头，去污染）；序列组装达到精细图标准 2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？

(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证，用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式目前3种测序技术 Roche 454，Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中，Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp，经常用于基因组骨架的组装，而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例，对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段，引物序列连接到DNA片段的一端，然后末端加上接头，将片段固定在flow cell上生成DNA簇，上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点，在第一轮测序完成后，去除第一轮测序的模板链，用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增，以达到第二轮测序所用的模板量，进行第二轮互补链的合成测序(图2)。图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法

生物信息学软件及使用概述

生物信息学软件及使刘吉平 liujiping@https://www.360docs.net/doc/b63696967.html, 用概述生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

生物信息学是一门新兴的交叉学生物信息学的概念：科，它将数学和计算机知识应用于生物学，以获取、加工、存储、分类、检索与分析生物大分子的信息，从而理解这些信息的生物学意义。生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

分析和处理实验数据和公共数据，生物信息学软件主要功能 1.2.提示、指导、替代实验操作，利用对实验数据的分析所得的结论设计下一阶段的实验 3.实验数据的自动化管理 4.寻找、预测新基因及其结构、功能 5.蛋白质高级结构及功能预测（三维建模，目前研究的焦点和难点）生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

功能1. 分析和处理实验数据和公共数据，加快研究进度，缩短科研时间 ?核酸：序列同源性比较，分子进化树构建，结构信息分析，包括基元(Motif)、酶切点、重复片断、碱基组成和分布、开放阅读框（ORF ），蛋白编码区（CDS ）及外显子预测、RNA 二级结构预测、DNA 片段的拼接； ?蛋白：序列同源性比较，结构信息分析（包括Motif ，限制酶切点，内部重复序列的查找，氨基酸残基组成及其亲水性及疏水性分析)，等电点及二级结构预测等等； ?本地序列与公共序列的联接，成果扩大。生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

Antheprot 5.0 Dot Plot 点阵图 Dot plot 点阵图能够揭示多个局部相似性的复杂关系生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

生物信息学分析实践

水稻瘤矮病毒(RGDV)外层衣壳蛋白 P8的同源模建高芳銮(Raindy) 同源模建(homology modeling) ，也叫比较模建(Compatative modeling)，其前提是一个或多个同源蛋白质的结构已知，当两个蛋白质的序列同源性高于35%，一般情况下认为它们的三维结构基本相同；序列同源性低于30%的蛋白质难以得到理想的结构模型。同源模建是目前最为成功且实用的蛋白质结构预测方法， SWISS-MODEL 是由SwissProt 提供的目前最著名的蛋白质三级结构预测服务器，创建于1993年，面向全世界的生物化学与分子生物学研究工作者提供免费的自动模建服务。SWISS-MODEL 服务器提供的同源模建有两种工作模式：首选模式(First Approach mode)和项目模式(Project mode)。本实例以RGDV P8蛋白为研究对象采用首选模式进行同源模建。图1 SWISS-MODEL 的主界面操作流程如下： 1.选择模式单击左侧的“MENU ”菜单下方的“First Approach mode ”，右侧窗口自动SWISS-MODEL 工作窗口，在相应文本框中分别输入的E-mail 、项目标题、待模建的蛋白质序列，SWISS-MODEL 支持以FASTA 格式直接输入或提交UniProt 的登录号，如图2所示。《生物信息学分析实践》样稿

图2 SWISS-MODEL 的序列提交页面 2.参数设置当前版本只有一个选项可设置，如果用户需要使用指定的模板，可在“Use a specific template ”后的输入框填入ExPDB 晶体图像数据库中的模板代码，其格式为“PDBCODE+ChainID ”，如“1uf2P ”。本例不使用指定模板，默认留空。完毕，点击“Submit Modeling Request ”提交模建请求，服务器返回提交成功的提示，如图3所示：图3 成功提交 SWISS-MODEL WORKSPACEW 页面会自动刷新，直至模建完成，如图4所示，同时模建结果也会发送到指定的邮箱。 3结果解读点击下图右上方的“Print/Save this page as ”后的图标，可以将整个结果以PDF 文档格式保存到本地计算机中。模建结果给出了五个部分的信息：模建详情(Model Details)、比对信息(Alignment)、模建评价 (Anolea/Gromos/Verify3D)、模建日志(Modelling log)、模板选择日志(Template Selection Log)。《生物信息学分析实践》样稿

蛋白质组学生物信息学分析介绍

生物信息学分析FAQ CHAPTER ONE ABOUT GENE ONTOLOGY ANNOTATION (3) 什么是GO？ (3) GO和KEGG注释之前，为什么要先进行序列比对（BLAST）？ (3) GO注释的意义？ (3) GO和GOslim的区别 (4) 为什么有些蛋白没有GO注释信息？ (4) 为什么GO Level 2的统计饼图里蛋白数目和差异蛋白总数不一致？ (4) 什么是差异蛋白的功能富集分析&WHY？ (4) GO注释结果文件解析 (5) Sheet TopBlastHits (5) Sheet protein2GO/protein2GOslim (5) Sheet BP/MF/CC (6) Sheet Level2_BP/Level2_MF/Level2_CC (6) CHAPTER TWO ABOUT KEGG PATHWAY ANNOTATION (7) WHY KEGG pathway annotation? (7) KEGG通路注释的方法&流程？ (7) KEGG通路注释的意义？ (7) 为什么有些蛋白没有KEGG通路注释信息？ (8) 什么是差异蛋白的通路富集分析&WHY？ (8) KEGG注释结果文件解析 (8) Sheet query2map (8) Sheet map2query (9) Sheet TopMapStat (9) CHAPTER THREE ABOUT FEATURE SELECTION & CLUSTERING (10) WHY Feature Selection? (10)

聚类分析（Clustering） (10) 聚类结果文件解析 (10) CHAPTER FOUR ABOUT PROTEIN-PROTEIN INTERACTION NETWORK (12) 蛋白质相互作用网络分析的意义 (12) 蛋白质相互作用 VS生物学通路？ (12) 蛋白质相互作用网络分析结果文件解析 (12)

生物信息学分析

生物信息学分析生物信息学难吗？经常有人向我问这个问题，这有什么疑问吗？如果不难学，根本就不用问我这个问题。也无需投入那么多时间精力就能掌握，更无需花费三四千元参加线下的培训班，也不会月薪过万。所以，答案很肯定，道理很简单：生物信息比较难学。为什么难学？我总结里几点原因。首先，这是一个交叉学科，要求你既要有生物学的基础，又要有很强的计算机操作技能。这个就有点困难了。因为只是一个生物学就包括多个门类，有很多东西需要去学习，还需要学习计算机知识。很多人一门内容还没学明白，现在还得在加一门，这就属于祸不单行，雪上加霜，屋漏偏逢连夜雨。因此，这种既懂生物学，又懂计算机的复合型人才就比较短缺。而且，生物信息本质上属于数据挖掘，除了生物，计算机，到后面还需要极强的统计学知识才能做好数据分析，所以，还得加上统计学，也就是生物信息学=生物学+计算机科学+统计学三门学科的知识，这也就是为什么生物信息学比较难学。第二个原因，生物信息本身就包括很多内容，比如DNA的分析，RNA的分析，甲基化的分析，蛋白质的分析等方面，每一

门类又完全不同，从物种方面来分，动物，植物，微生物，医学等有差别很大，很难有一劳永逸，放之四海而皆准的分析方法。第三个原因就是生物信息是一门快速发展的学习，会出现很多新的测序方法，比如sanger测序，illumina，BGIseq，PacBio，IonTorrent，Nanopore等，每一个平台技术原理完全不同，因此数据特点也完全不同，这就需要针对每一个平台的数据做专门的学习，而且每个平台又在不断的推陈出现，可能今天你刚开发好的方法，产品升级了，都得推倒重来。还有很多新的技术，例如现在比较火的单细胞测序，Hi-C测序，Bionano测序等等内容，以后还出现更多新技术新方法，足够让你活到老，学到老。当然，你先要能活到老，吾生也有涯，而知也无涯。以有涯随无涯，殆已！高风险才有高收益当然啦，虽然你已经看到学习生物信息肯定是不容易了，门槛很高，但是呢，门槛高也有很多好处，就是挡住了一部分人，当你学会了，迈过门槛，你的身价就提高了。如果人人都很容易掌握了，那么也就不值钱了。所以，生物信息，前途是光明的，道路是曲折的。

生物信息学名词解释

1.计算生物信息学（Computational Bioinformatics）是生命科学与计算机科学、数理科学、化学等领域相互交叉而形成的一门新兴学科，以生物数据作为研究对象，研究理论模型和计算方法，开发分析工具，进而达到揭示这些数据蕴含的生物学意义的目的。 2.油包水PCR (Emulsion PCR) : 1) DNA片段和捕获磁珠混合; 2) 矿物油和水相的剧烈震荡产生油包水环境; 3) DNA片段在油包水环境中扩增;4) 破油并富集有效扩增磁珠。 3.双碱基编码技术：在测序过程中对每个碱基判读两遍，从而减少原始数据错误，提供内在的校对功能。代表测序方法：solid 测序。 4.焦磷酸测序法：焦磷酸测序技术是由4种酶催化的同一反应体系中的酶级联化学发光反应,适于对已知的短序列的测序分析,其可重复性和精确性能与SangerDNA测序法相媲美,而速度却大大的提高。焦磷酸测序技术不需要凝胶电泳,也不需要对DNA样品进行任何特殊形式的标记和染色,具备同时对大量样品进行测序分析的能力。在单核苷酸多态性、病原微生物快速鉴定、病因学和法医鉴定研究等方面有着越来越广泛的应用。例如：454测序仪：用蛋白质序列查找核苷酸序列。 :STS是序列标记位点（sequence-tagged site）的缩写，是指染色体上位置已定的、核苷酸序列已知的、且在基因组中只有一份拷贝的DNA短片断，一般长200bp －500bp。它可用PCR方法加以验证。将不同的STS依照它们在染色体上的位置依次排列构建的图为STS图。在基因组作图和测序研究时，当各个实验室发表其DNA测序数据或构建成的物理图时，可用STS来加以鉴定和验证，并确定这些测序的DNA片段在染色体上的位置；还有利于汇集分析各实验室发表的数据和资料，保证作图和测序的准确性。 :表达序列标签技术（EST，Expressed Sequence Tags）EST技术直接起源于人类基因组计划。：生物信息学数据库。UniGene试图通过计算机程序对GeneBank中的序列数据进行适当处理，剔除冗余部分，将同一基因的序列，包括EST序列片段搜集到一起，以便研究基因的转录图谱。UniGene除了包括人的基因外，也包括小鼠、大鼠等其它模式生物的基因。 :开放阅读框（ORF，open reading frame )是基因序列的一部分，包含一段可以编码蛋白的碱基序列，不能被终止子打断。编码一个蛋白质的外显子连接成为一个连续的ORF。 10.分子钟检验：只有分子钟的，没听过分子钟检验。一种关于分子进化的假说，认为两个物种的同源基因之间的差异程度与它们的共同祖先的存在时间(即两者的分歧时间)有一定的数量关系

生物信息学分析方法

核酸和蛋白质序列分析蛋白质, 核酸, 序列关键词：核酸序列蛋白质序列分析软件在获得一个基因序列后，需要对其进行生物信息学分析，从中尽量发掘信息，从而指导进一步的实验研究。通过染色体定位分析、内含子／外显子分析、ORF分析、表达谱分析等，能够阐明基因的基本信息。通过启动子预测、CpG岛分析和转录因子分析等，识别调控区的顺式作用元件，可以为基因的调控研究提供基础。通过蛋白质基本性质分析，疏水性分析，跨膜区预测，信号肽预测，亚细胞定位预测，抗原性位点预测，可以对基因编码蛋白的性质作出初步判断和预测。尤其通过疏水性分析和跨膜区预测可以预测基因是否为膜蛋白，这对确定实验研究方向有重要的参考意义。此外，通过相似性搜索、功能位点分析、结构分析、查询基因表达谱聚簇数据库、基因敲除数据库、基因组上下游邻居等，尽量挖掘网络数据库中的信息，可以对基因功能作出推论。上述技术路线可为其它类似分子的生物信息学分析提供借鉴。本路线图及推荐网址已建立超级链接，放在北京大学人类疾病基因研究中心网站（https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,/science/bioinfomatics.htm）,可以直接点击进入检索网站。下面介绍其中一些基本分析。值得注意的是，在对序列进行分析时，首先应当明确序列的性质,是mRNA序列还是基因组序列？是计算机拼接得到还是经过PCR扩增测序得到？是原核生物还是真核生物？这些决定了分析方法的选择和分析结果的解释。（一）核酸序列分析 1、双序列比对（pairwise alignment）双序列比对是指比较两条序列的相似性和寻找相似碱基及氨基酸的对应位置，它是用计算机进行序列分析的强大工具，分为全局比对和局部比对两类，各以Needleman-Wunsch 算法和Smith-Waterman算法为代表。由于这些算法都是启发式（heuristic）的算法，因此并没有最优值。根据比对的需要，选用适当的比对工具，在比对时适当调整空格罚分（gap penalty）和空格延伸罚分（gap extension penalty），以获得更优的比对。除了利用BLAST、FASTA等局部比对工具进行序列对数据库的搜索外，我们还推荐使用EMBOSS软件包中的Needle软件（http://bioinfo.pbi.nrc.ca:8090/EMBOSS/），和Pairwise BLAST （https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,/BLAST/）。以上介绍的这些双序列比对工具的使用都比较简单，一般输入所比较的序列即可。（1）BLAST和FASTA FASTA（https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,/fasta33/）和BLAST （https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,/BLAST/）是目前运用较为广泛的相似性搜索工具。这两

启动子生物信息学分析软件

https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,/seq_tools/promoter.html 2. PlantCARE（plant cis-acting regulatory elements）, a database of plant cis-acting regulatory elements http://bioinformatics.psb.ugent.be/webtoo ls/plantcare/html/ 3. promoter 2.0 prediction server http://www.cbs.dtu.dk/services/Promoter/ 4. 启动子分析网址: 1 https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,/seq_tools/promoter.html 2 http://alggen.lsi.upc.es/recerca/menu_recerca.html 3 http://www.cbs.dtu.dk/services/Promoter/ 4 https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,/~molb470/ ... s/solorz/index.html 5 https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,/molbio/proscan/ http://bip.weizmann.ac.il/toolbo ... ters.html#databases https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,/seq_tools/promoter.html https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,.sg/promoter/CGrich1_0/CGRICH.htm https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,/pub/programs.html#pmatch https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,.hk/~b400559/arraysoft_pathway.html#Promoter http://www.dna.affrc.go.jp/PLACE/signalup.html http://intra.psb.ugent.be:8080/PlantCARE/ http://www.cbs.dtu.dk/services/Promoter/ https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,/molbio/proscan/ https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,/molbio/signal/ https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,/thread-41571-1-1.htm 常用启动子分析网址： http://bip.weizmann.ac.il/toolbox/seq_analysis/promoters.html#databas es

生物信息学常用工具

常用DNA和蛋白质序列数据分析工具： ●序列比对工具： a)BLAST： ●网络比对，包括基础的Blast比对、参数、特殊Blast如PSI-Blast、Blast2 等； ●本地比对，包括程序下载、安装、数据库的下载及格式化、Blast程序的运行等。 b)多序列比对ClustalX（Windows系统）包括程序下载、安装、及程序的运行、结果的输入输出等。 ●真核生物基因结构的预测： a)基因可读框的识别： Genescan； CpG岛、转录终止信号和启动子区域预测； CpGPlot； POLYAH； PromoterScan； b)基因密码子偏好性： CodonW； c)采用mRNA序列预测基因： Spidey； d)ASTD数据库 ●分子进化遗传分析工具 ●MEGA；

●Phylip； ●蛋白质结构和功能预测 a)一级结构 ProtParam蛋白质序列理化参数检索； ProtScale蛋白质疏水性分析； COILS卷曲螺旋预测； b)二级结构 PredictProtein蛋白质结构预测； PSIPRED不同蛋白质结构预测方法； c)InterProScan: 模式和序列谱研究 Prosite：蛋白质结构域、家族和功能为点数据库； Pfam：蛋白质家族比对和HMM数据库； BLOCK：模块搜索数据库； SMART：简单模块架构搜索工具； TMHMM：跨膜结构预测工具； d)三级结构 Swiss-Model Workspace: 同源建模的网络综合服务器； Phyre：线串法预测蛋白质折叠； HMMSTR/Rosetta：从头预测蛋白质结构； Swiss-PdbViewer：分子建模和可视化工具；序列模体的识别和解析； MEME程序包； ●蛋白质谱数据分析

生物信息学基本分析

核酸序列的基本分析运用DNAMAN软件分析核酸序列的分子质量、碱基组成和碱基分布。同时运用BioEdit（版本7.0.5.3）软件对基因做酶切谱分析。碱基同源性分析运用NCBI信息库的BLAST程序对基因进行碱基同源性分析(Translated query vs.protien database(blastx))网站如下：https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,/BLAST/ 参数选择：Translated query-protein database [blastx]；nr;stander1 开放性阅读框（ORF）分析利用NCBI的ORF Finder程序对基因做开放性阅读框分析，网址如下： https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,/projects/gorf/orfig.cgi 参数选择：Genetic Codes：1 Standard 对蛋白质序列的结构功能域分析运用简单模块构架搜索工具（Simple Modular Architecture Research Tool,SMART）对基因的ORF出的蛋白质序列进行蛋白质结构功能域分析。该数据库由EMBL建立，其中集成了大部分目前已知的蛋白质结构功能域的数据。网址如下：http://smart.embl-heidelberg.de/ 运用NCBI的BLAST程序再对此蛋白质序列进行rpsBlast分析参数选择：Search Database：CDD v2.07－11937PSSM Expect：0.01 Filter：Low complexity Search mode：multiple hits 1－pass 同源物种分析用DNAMAN软件将蛋白质序列相关基因序列比对，根据结果绘出系统进化树，并进行分析。蛋白质一级序列的基本分析运用BioEdit（版本7.0.5.3）软件对基因ORF翻译的蛋白的一些基本性质，对分子量、等电点、氨基酸组成等作出分析。二级结构和功能分析信号肽预测利用丹麦科技大学（DTU）的CBS服务器蛋白质序列的信号肽（signal peptide）预测，进入Prediction Serves 页面。网址如下：http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/ 参数选择： Eukaryotes；Both；GIF (inline)；Standard；疏水性分析利用瑞士生物信息学研究所（Swiss Institute of Bioinformatics，SIB）的ExPASy服务器上的ProtScale程序对ORF 翻译后的氨基酸序列做疏水性分析网址如下： https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,/cgi-bin/protscale.pl 参数选择：

常用生物信息学软件

常用生物信息学软件一、基因芯片 1、基因芯片综合分析软件。 ArrayVision 7.0 一种功能强大的商业版基因芯片分析软件，不仅可以进行图像分析，还可以进行数据处理，方便protocol的管理功能强大，商业版正式版：6900美元。 Arraypro 4.0 Media Cybernetics公司的产品，该公司的gelpro, imagepro一直以精确成为同类产品中的佼佼者，相信arraypro也不会差。 phoretix? Array Nonlinear Dynamics公司的基因片综合分析软件。 J-express 挪威Bergen大学编写，是一个用JA V A语言写的应用程序，界面清晰漂亮，用来分析微矩阵（microarray）实验获得的基因表达数据，需要下载安装JA V A运行环境JRE1.2后(5.1M)后，才能运行。 2、基因芯片阅读图像分析软件 ScanAlyze 2.44 ，斯坦福的基因芯片基因芯片阅读软件，进行微矩阵荧光图像分析，包括半自动定义格栅与像素点分析。输出为分隔的文本格式，可很容易地转化为任何数据库。 3、基因芯片数据分析软件 Cluster 斯坦福的对大量微矩阵数据组进行各种簇（Cluster）分析与其它各种处理的软件。 SAM Significance Analysis of Microarrays 的缩写，微矩阵显著性分析软件，EXCEL软件的插件，由Stanford大学编制。 4．基因芯片聚类图形显示 TreeView 1.5 斯坦福开发的用来显示Cluster软件分析的图形化结果。现已和Cluster成为了基因芯片处理的标准软件。 FreeView 是基于JA V A语言的系统树生成软件，接收Cluster生成的数据，比Treeview 增强了某些功能。 5．基因芯片引物设计 Array Designer 2.00 DNA微矩阵（microarray）软件，批量设计DNA和寡核苷酸引物工具三、序列综合分析 V ector NTI Suite 8.0 不喜欢装备各种专业性强的软件，而希望用一个综合性的软件代替的同志可以选择本软件。本阶段的大部分功能它都有。该软件具体特有良好的数据库管理（增加、修改、查找），对要操作的数据放在一个界面相同的数据库中统一管理。软件中的大部分分析可以通过在数据库中进行选定（数据）->分析->结果（显示、保存和入库）三步完成。在分析主界面，软件可以对核酸蛋白分子进行限制酶分析、结构域查找等多种分析和操作，生成重组分子策略和实验方法，进行限制酶片段的虚拟电泳，新建输入各种格式的分子数据、

生物信息学主要内容和发展前景

生物信息学主要内容和发展前景学生：xxx （x学院xxxx班，学号xxxxxxxxxxx）摘要：21世纪是生命科学的世纪，伴随着人类基因组计划的胜利完成，人类基因组以及其它模式生物基因组计划的全面实施，使分子生物数据以爆炸性速度增长。及时、充分、有效地利用网络上不断增长的生物信息数据库资源，已经成为生命科学和生物技术研究开发的必要手段，从而诞生了生物信息学。关键字：生物信息学；产生；研究内容；展现状；前景随着生物科学技术的迅猛发展，生物信息数据资源的增长呈现爆炸之势，同时计算机运算能力的提高和国际互联网络的发展使得对大规模数据的贮存、处理和传输成为可能，为了快捷方便地对已知生物学信息进行科学的组织、有效的管理和进一步分析利用，一门由生命科学和信息科学等多学科相结合特别是由分子生物学与计算机信息处理技术紧密结合而形成的交叉学科——生物信息学(Bioinformatics)应运而生,并大大推动了相关研究的开展,被誉为“解读生命天书的慧眼”。一、生物信息学的产生 21世纪是生命科学的世纪，伴随着人类基因组计划的胜利完成，与此同时，诸如大肠杆菌、结核杆菌、啤酒酵母、线虫、果蝇、小鼠、拟南芥、水稻、玉米等等其它一些模式生物的基因组计划也都相继完成或正在顺利进行。人类基因组以及其它模式生物基因组计划的全面实施，使分子生物数据以爆炸性速度增长。在计算机科学领域，按照摩尔定律飞速前进的计算机硬件，以及逐步受到各国政府重视的信息高速公路计划的实施，为生物信息资源的研究和应用带来了福音。及时、充分、有效地利用网络上不断增长的生物信息数据库资源，已经成为生命科学和生物技术研究开发的必要手段，从而诞生了生物信息学。二、生物信息学研究内容（一）序列比对比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础。两个序列的比对现在已有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BALST和FASTA，可以免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。有时两个序列总体并不很相似，但某些局部片断相似性很高。Smith-Waterman算法是解决局部比对的好算法，缺点是速度较慢。两个以上序

生物信息学分析报告

目录 1序列信息提取 (2) 2Gene Ontology （GO）功能注释 (2) 2.1序列比对（BLAST） (2) 2.2GO功能条目提取（Mapping） (2) 2.3功能注释（Annotation） (3) 2.4补充注释（Annotation augmentation） (3) 2.5GO功能注释统计 (3) 2.6GO Slim注释与统计 (4) 3KEGG通路注释 (5) 4蛋白质相互作用网络分析 (6) References (8)

1 序列信息提取原始数据中质谱鉴定成功的蛋白质共计695个，序列信息批量提取自UniProtKB数据库，以FASTA格式保存（2014040152BT76DF0L.fasta）。 2 Gene Ontology （GO）功能注释基因本体(Gene Ontology) 是一个标准化的基因功能分类体系，提供了一套动态更新的标准化词汇表，并以此从三个方面描述生物体中基因和基因产物的属性：参与的生物过程(Biological Process)，分子功能(Molecular Function) 和细胞组分(Cellular Component) 1。 2.1序列比对（BLAST）我们利用本地化序列比对软件NCBI BLAST+（ncbi-blast-2.2.28+-win32.ext）将鉴定到的蛋白质与 SwissProt Mammals数据库中的蛋白质序列进行比对。根据相似性原理，所得的同源蛋白的功能信息可以用于目标蛋白的功能注释。我们仅保留排名前10条且E-value ≤1e-3的比对序列进行后续的分析（GO.xlsx表中sheet TopBlastHits）。所得的比对相似性范围为36-100% ，其中大部分目标蛋白序列的比对相似性为90% 或以上（图1）。图1序列比对相似性分布 2.2GO功能条目提取（Mapping） BlastGO2是一个用于基因/蛋白质功能注释和数据分析的应用软件。我们利用Blast2GO（Version 2.7.1）中的Mapping功能对所有鉴定成功的蛋白的比对序列所关联的GO功能条目进行提取，共提取到与其中692个鉴定成功的蛋白序列（99.6%）相关的21,078条GO功能条目。

生物信息学分析

World Chin J Digestol 2003 October;11(10):1470-1474世界华人消化杂志　ISSN 1009-3079 CN 14-1260/R ２００３　年版权归世界胃肠病学杂志社 P.O.Box 2345 Beijing 100023, China Fax: +86-10-85381893 Email: wcjd@https://www.360docs.net/doc/b63696967.html, https://www.360docs.net/doc/b63696967.html, ? 幽门螺杆菌　H pylori ? 幽门螺杆菌黏附素基因ｂａｂＡ２的克隆８６３３０２７００７８军队并将他克隆到质粒ｐＥＴ－２２ｂ（＋）中进行核苷酸序列分析并将其定向插入ｐＥＴ－２２ｂ（＋）载体生物信息学软件对其进行生物学特性分析．结果：　ＤＮＡ序列分析表明并显示出了良好的抗原性和疏水性．结论：　本研究获得了序列正确的ｂａｂＡ２基因为其重组表达及其相关研究奠定了良好的基础．白杨，　黄文，　王继德，　张兆山，　周殿元，　张亚历．　幽门螺杆菌黏附素基因ｂａｂＡ２的克隆Ｈｐ）感染是慢性胃炎和消化性溃疡的主要病因［１－６］血清流行病学研究表明Ｈｐ感染与循环对其致病机制的研究日趋深入但尤以其黏附机制最为关键而黏附又是Ｈｐ定植在胃黏膜表面的前提．　文献报道的Ｈｐ　黏附素较多ＡｌｐＡ研究表明ｂａｂＡ基因存在两个等位基因：　ｂａｂＡ１和ｂａｂＡ２其蛋白不具有与Ｌｅｂ结

合的功能［２６］．　目前国内尚未见有关ｂａｂＡ２的研究报道并构建载体对其进行序列及生物信息学分析研究其黏附作用Ｎｏｃ　Ｉ及Ｔ４　ＤＮＡ连接酶Ｔａｑ　ＤＮＡ聚合酶ＤＮＡ／ＥｃｏＲ　Ｉ　＋Ｈｉｎｄ　测序质粒纯化试剂盒购自Ｑｉａｇｅｎ公司按基因组ＤＮＡ小量制备法制备［２７］．１．２．２　质粒的提取及纯化质粒的快速抽提及大量制备均采用碱变性法［２７］．１．２．３　目的基因的ＰＣＲ扩增根据文献［２６］设计引物由军事医学科学院生物工程所张京生合成．　序列如下：　ｂａｂＡ２１：５ｂａｂＡ２２：５９５　７２　转化和阳性克隆的鉴定［２７］质粒和目的基因ＤＮＡ经Ｎｏｔ　Ｉ和Ｎｏｃ　Ｉ双酶切连接１２　ｈ用自动测序仪进行序列分析．１．２．６　生物信息学分析ＡＮＴＨＥＰＲＯＴ　Ｖ４．３ｃ软件分析其生物学特性．２结果２．１　ｂａｂＡ２基因的扩增ＰＣＲ结果电泳分析发现在２　２００　ｂｐ左右有一条带将ＰＣＲ产物经Ｎｏｔ　Ｉ和Ｎｃｏ　Ｉ双酶切后获得重组质粒命名为ｐＥＴ－２２ｂ（＋）／ＢａｂＡ２．　经Ｎｏｔ　Ｉ和Ｎｃｏ　Ｉ双酶切后的重组质粒电泳得到了克隆片段的ＤＮＡ序列序列测定及其生物信息学分析 1471

生物信息学分析

生物信息学分析人类X染色体图谱(来自国家生物技术信息中心网站)。生物信息学是一个跨学科的领域，目的是开发理解生物数据的方法和软件工具。生物信息学作为一个跨学科的科学领域，结合了生物学、计算机科学、信息工程、数学和统计学的相关知识用于分析和解释生物数据。通过数学和统计技术，生物信息学已经被用于对生物数据库进行计算机分析。生物信息学既是生物研究主体的总称，该研究主体使用计算机编程作为其方法论的一部分；也是对重复使用的特定分析“管道”的引用，特别是在基因组学领域。生物信息学的常见用途包括候选基因的鉴定和单核苷酸多态性(SNPs)。通常，这种鉴定的目的是为了更好地理解疾病的遗传基础、独特的适应性、理想的特性(特别是农业物种)或种群间的差异。以一种不太正式的方式，生物信息学也试图理解核酸和蛋白质序列中的组织原则，称为蛋白质组学。 1 介绍生物信息学已经成为生物学许多领域的重要组成部分。在实验分子生物学中，图像和信号处理等生物信息学技术允许从大量原始数据中提取有用的结果。在遗传学领域，它有助于对基因组及其观察到的突变进行测序和注释。它在生物文献的文本挖掘以及生物和基因本体的发展中起着组织和查询生物数据的作用。它还在基因和蛋白质表达和调

节的分析中发挥作用。生物信息学工具有助于比较遗传和基因组数据，更概括的说，有助于理解分子生物学的进化方面。在更综合的层面上，它有助于分析和编目作为系统生物学重要组成部分的生物路径和网络。在结构生物学中，它有助于对DNA、RNA、[2][3] 蛋白质[4] 以及生物分子间的相互作用进行模拟和建模。[5][6][7][8] 1.1 历史历史上，生物信息学这个术语和它今天的意义并不一样。波利恩·霍格威和本·海茨帕在1970年创造了这个词，用来指对生物系统中信息过程的研究。[9][10][11] 这一定义将生物信息学定位为一个平行于生物化学(研究生物系统中的化学过程)的领域。[9] 序列遗传物质序列在生物信息学中经常使用，使用计算机比手工更容易管理。 20世纪50年代初，弗雷德里克·桑格确定胰岛素序列后，蛋白质序列的获取成为可能，计算机成为分子生物学中的关键。手动比较多个序列被证明是不切实际的。这一领域的先驱是玛格丽特·奥克利·戴霍夫。[12] 她编译了第一批蛋白质序列数据库，最初作为书籍出版，[13] 并开创了序列比对和分子进化的方法。[14] 生物信息学的另一个早期贡献者是艾文·卡巴特，他在1970年开创了生物序列分析方

专业解析-生物信息学

生物信息学生物信息学属于自设学科，是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。一、专业介绍 1、研究方向目前，复旦大学该专业研究方向主要有： 01 分子进化 02 比较基因组学 03 疾病遗传信息分析 04 生物信息系统 2、培养目标培养具有现代生物科学技术、计算机科学与技术、生命信息学的基本理论、基本知识和较强的基本技能，能在各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管理工作的高级专门人才。

3、专业特色生物信息学（Bioinformatics）是一门计算机、数学、信息技术与生物医学交叉结合的新兴学科,它在人类疾病基因发现、基因与蛋白质的表达与功能研究、合理化药物设计等方面都有着关键的作用。 4、研究生入学考试科目：初试科目： ①101思想政治理论 ②201英语一 ③727生物化学或729进化生物学 ④874生物统计学或875生物信息学复试科目： ①专业基础知识与技能 ②英语口语（含听力）（注：以复旦大学为例，各院校考试科目有所不同） 5、相同一级学科（生物学）下的其他专业植物学、动物学、生理学、水生生物学、微生物学、神经生物学、遗传学、发育生物学、细胞生物学、生物化学与分子生物学、生物物理学、生态学等。二、招收此自设专业的院校及开设年份

由于该专业具有多学科交叉的特点，所以各院校设置其所属的一级学科就有所不同。如吉林大学（2005）设置生物信息学专业为计算机科学与技术一级学科下的二级学科，第三军医大学（2004）设该专业隶属基础医学一级学科，而中国科学技术大学（2002）、上海生命科学研究院、复旦大学（2003）、四川大学（2003）、南开大学（2002）、军事医学科学院（2005）、中国科学院研究生院（2002）、中国农业大学（2002）、北京师范大学（2004）、浙江大学（2002）、西北农林科技大学（2005）、中山大学（2003）、湖南农业大学等把该专业所属一级学科设置为生物学。三、就业前景目前,交叉、新兴学科人才储备和需求量之比大约是1∶10,就业形势看好。随着生命科学与技术的迅速发展，生物信息学毕业生就业前景将更为乐观。四、就业方向该专业毕业主要到生物信息及其相关领域的科研机构和大专院校从事教学与科学研究，到生物技术、医药、信息类高新技术企事业单位从事技术开发和管理工作。

生物信息学工具BLAST的使用简介_吕军

2003年3月内蒙古大学学报(自然科学版)M ar.2003第34卷第2期Acta Scientiarum Naturalium Univ ersitatis NeiM ongol Vol.34No.2 文章编号:1000-1638(2003)02-0179-09 生物信息学工具BL AS T的使用简介吕　军1,3,张　颖3,冯立芹2,李　宏1 (1.内蒙古大学理论物理与理论生物物理研究室,内蒙古呼和浩特010021; 2.内蒙古民族大学物理系,内蒙古通辽028043; 3.内蒙古工业大学物理教研室,内蒙古呼和浩特010062) 摘要:从网上在线服务、电子邮件服务和本地运行三个方面介绍BL AS T的使用方法,目的是使大家尽快掌握它,使其成为理论生物学研究的有力工具. 关键词:BL AS T;数据库;搜索中图分类号:Q617 文献标识码:A 引　言随着人类基因组计划(HGP)的进展,生物数据量迅速膨胀,海量的生物数据摆在生物信息学的工作者面前.生物信息学计算的核心是序列的比较,从而,比较基因组学、比较蛋白质组学成为后基因组时代的主要研究方向之一.比较的内容从序列的组分变化、寻找特殊的字段,到序列间字母的对应.比较的主要目的在于阐明序列间的同源(isogeny)关系,以及从已知序列去预测新序列的结构和功能. 两个或多个符号序列按字母比较,尽可能确切地反映他们之间的相似和相异,称为序列的联配(a lig nment).核酸和蛋白质序列的联配的前提是,假定两个序列来自同一个祖先序列(“同源”),它们在演化的过程中由于变异的积累而成为不同的序列. 近年来,进行序列联配分析的工具软件发展了很多,其中,尤以BLAST和FAST A使用最为频繁,一般认为,BLAS T运行速度快,对蛋白质序列的搜寻更为有效,FASTA速度较慢,对核酸序列更为敏感.BLAST是“基本局域联配搜索工具”(Basic Local Alig nment Search Tool)的字头缩写,是最常用的比较核酸和蛋白质同源性的比较工具.现在,利用BLAST对数据库进行搜索已成为生物信息学工作者的经常.因为BLAST和FAS TA的功能相近,所以,本文以BLAS T为例从三个方面来分别介绍BLAST的使用方法.关于BLAST的算法描述可见文献〔1〕和〔2〕. 1　网上在线服务 BLAST是运行速度甚快的数据库搜索程序,许多生物信息中心都有专门运行BLAST的服务器.主要的BLAST服务器网址如下: http://w w w.ncbi.nlm.nih.g ov/blast/(运行BLASTR2.0,美国,维护GenBank) http://w w https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,(运行W U-BLAST2,欧洲,维护EM BL数据库) http://w w w.blast.geno me.ad.jp/(运行BLAST2.0,日本) https://www.360docs.net/doc/b63696967.html,(运行BLASTR2.0,中国,有ncbi和ebi的镜像) 收稿日期:2002-05-17 基金项目:国家自然科学基金(10147204)资助项目,内蒙古自然科学基金(2001301)资助项目作者简介:吕军(1973～),男,内蒙古乌拉特前旗人,讲师,硕士.