第三章 生物信息数据库-序列注释格式(2)
生物信息学 第三章 生物信息数据库及其信息检索 ppt课件
核酸序列数据库 GenBank（ ） EMBL（ ） DDBJ （ ） 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 其他各种专业核酸数据库 A.非冗余参考序列数据库RefSeq B.密码子使用数据库Codon Usage Database CUTG C.基因可变剪接数据库ASDB D.转录因子数据库TRANSFAC
生物信息学数 据库类型
序列数据库 结构数据库 功能数据库 其ws、Linux或 Mac等操作系统
肤浅的百姓工具
一、序列数据库
主要收录核酸和蛋白质序列的数据库，包括由基因组计划产生的基因组及其表达 序列，由基因组序列所推测的编码和非编码核酸和蛋白质序列，以及个别生物 学实验中测序获得的核酸和蛋白质序列。
生物信息学 第三章 生物信息数据库 及其信息检索
第三章 生物信息数据库及其信息检索
本章主要内容
▪ 生物信息学数据库类型 ▪ 序列数据库 ▪ 结构数据库 ▪ 功能数据库 ▪ 其它专业数据库
▪ 生物信息学数据库的检索 ▪ 检索方法概述 ▪ 检索实践和案例
生物信息学数据库的地位和作用
经典生物医学实验
elegans
Borrelia burgorferi
Plasmodium falciparum
Borrelia burgorferi
Aquifex aeolicus
Neisseria meningitidis Z2491
Mycobacteriu m tuberculosis
Genome sizes in nucleotide pairs (base-pairs)
1生物信息常用数据格式
“-” 缺失
“*” 完全一致
“.” 半保守的替换
“:” 保守替换
3.2 MSF format
序列长度
“.” 表示缺失
3.3 Phylip format
Interleaved example:
Sequences number
Sequential example:
Sequence length
Thank you!
ClustalW FASTA MSF MAF MEME MetaFASTA MEGA NEXUS PHYLIP PO Prodom PSI-BLAST SELEX Stockholm Mase XMFA ARP
3.1 ClustalW format
Description The CLUSTALW format (also CLUSTALV) is supported by most multiple alignment programs. Reference Thompson J.D., Higgins D.G., Gibson T.J. (1994). CLUSTAL W: improving the sensitivity of progressive multiple sequence alignment through sequence weighting, position-specific gap penalties and weight matrix choice. Nucleic Acids Res. 22:4673
.frn -> nucleotide sequences of RNA related features
2. FASTQ format
生物信息学数据格式
生物信息学数据格式
生物信息学数据格式主要有以下几种：
1.FASTA格式：这是一种简单的文本格式，用于表示DNA序列、蛋白质序列和其他序列数据。
在FASTA格式中，序列以>开始，后面跟着序列的名称和描述信息，然后是序列本身。
序列中的所有字母都将转换为大写。
2.GFF格式：这是一种用于表示基因组注释数据的格式。
GFF格式中，每行表示一个注释记录，包括注释类型、注释的坐标和其他相关信息。
3.GTF格式：这是一种用于表示基因表达数据的格式。
GTF格式中，每行表示一个基因的表达数据，包括基因的名称、表达值和其他相关信息。
4.BED格式：这是一种用于表示基因组区间数据的格式。
BED格式中，每行表示一个区间，包括区间的起始位置、终止位置和名称等信息。
5.PIR格式：这是一种早期的生物信息学数据格式，用于表示蛋白质序列和其他相关数据。
PIR格式中，每行表示一条记录，包括记录的类型、名称和描述等信息。
6.SRA格式：这是一种用于表示高通量测序数据的格式。
SRA格式中，每行表示一个测序样本，包括样本的名称、测序结果和其他相关信息。
这些数据格式都有其特定的用途和结构，可以根据实际需要选择适合的数据格式来存储和处理生物信息学数据。
生物信息学数据库访问与操作作业指导书
生物信息学数据库访问与操作作业指导书第一章生物信息学数据库概述 (2)1.1 数据库简介 (2)1.2 生物信息学数据库分类 (3)第二章数据库访问基础 (4)2.1 数据库访问方法 (4)2.1.1 网页访问 (4)2.1.2 命令行访问 (4)2.1.3 API访问 (4)2.1.4 与本地安装 (4)2.2 数据库访问工具 (4)2.2.1 浏览器 (4)2.2.2 命令行工具 (4)2.2.3 编程语言 (4)2.2.4 数据库管理软件 (5)2.3 数据库访问权限与安全 (5)2.3.1 权限控制 (5)2.3.2 用户认证 (5)2.3.3 数据加密 (5)2.3.4 安全审计 (5)2.3.5 安全策略 (5)第三章常用生物信息学数据库介绍 (5)3.1 核酸序列数据库 (5)3.1.1 GenBank (5)3.1.2 EMBL (6)3.1.3 DDBJ (6)3.2 蛋白质序列数据库 (6)3.2.1 SwissProt (6)3.2.2 TrEMBL (6)3.2.3 PIR (6)3.3 结构生物学数据库 (6)3.3.1 Protein Data Bank（PDB） (6)3.3.2 RCSB PDB (7)3.3.3 MMDB (7)第四章数据库检索与查询 (7)4.1 关键词检索 (7)4.2 高级检索策略 (7)4.3 检索结果处理 (8)第五章数据库数据与转换 (8)5.1 数据方法 (8)5.2 数据格式转换 (8)5.3 数据压缩与解压缩 (9)第六章数据库数据统计分析 (9)6.1 数据分布分析 (9)6.1.1 数据类型与分布特征 (9)6.1.2 数据分布分析方法 (9)6.2 数据相关性分析 (10)6.2.1 相关性指标 (10)6.2.2 相关系数计算方法 (10)6.2.3 相关系数的解释与检验 (10)6.3 数据可视化 (10)6.3.1 数据可视化工具 (10)6.3.2 数据可视化方法 (10)6.3.3 数据可视化技巧 (11)第七章数据库数据挖掘 (11)7.1 数据挖掘方法 (11)7.2 数据挖掘工具 (11)7.3 数据挖掘应用实例 (12)第八章数据库数据整合 (12)8.1 数据整合方法 (12)8.2 数据整合工具 (13)8.3 数据整合案例分析 (13)第九章数据库数据管理与维护 (13)9.1 数据库备份与恢复 (13)9.1.1 备份策略 (14)9.1.2 备份方法 (14)9.1.3 恢复操作 (14)9.2 数据库功能优化 (14)9.2.1 索引优化 (14)9.2.2 查询优化 (15)9.2.3 存储优化 (15)9.3 数据库安全与权限管理 (15)9.3.1 安全策略 (15)9.3.2 权限管理 (15)第十章生物信息学数据库应用实例 (15)10.1 基因序列分析 (15)10.2 蛋白质功能预测 (16)10.3 疾病相关基因研究 (16)、第一章生物信息学数据库概述1.1 数据库简介数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
第三章 生物信息数据库-概述及类型(1)
DNA模体 RNA表达 蛋白质表达
底物
RNA序列 蛋白质序列
代谢途径 抑制因子 和药物
蛋白质结构
蛋白质模体
分子生物学数据类型
突变/多形性 种群 物种 基因组图谱
组织和细胞
RNA表达
DNA模体
RNA序列 蛋白质表达 蛋白质序列
DNA序列
R因子 和药物
蛋白质结构
蛋白质模体
分子生物学数据类型
物种
基因组图谱
DNA模体
DNA序列 RNA结构
RNA序列
蛋白质序列 蛋白质结构
蛋白质模体
分子生物学数据类型
物种 基因组图谱
DNA模体 RNA表达 RNA序列
DNA序列
RNA结构
蛋白质序列
蛋白质结构 蛋白质模体
在RNA水平上使用DNA微阵列检测变异
一个芯片上包含酵母 基因组全序列
红色点： RNA 表达水平增加的基因 绿色点： RNA表达水平降低的基因
介绍主要序列数据库，比较它们包含的数据内容和注释质量的区别
数据库接受数据的形式(文本搜索，相似性搜索，浏览和交叉索引) 序列与非序列数据库介绍以及它们的用途 一级序列与结构数据库介绍
分子生物学数据类型
物种 基因组图谱
小鼠X染色体
来源于小鼠基因组计划
/
GenBank - 按物种分类
Entries 碱基 物种 Homo sapiens Mus musculus Caenorhabditis elegans Drosophila melanogaster Arabidopsis thaliana Oryza sativa Rattus norvegicus Saccharomyces cerevisiae Rattus sp. Escherichia coli Fugu rubripes Danio rerio Human immunodeficiency virus type 1 Schizosaccharomyces pombe Plasmodium falciparum Zea mays Bacillus subtilis Magnaporthe grisea Dictyostelium discoideum Lycopersicon esculentum 2217460 1556595261 553872 260818221 77205 177824883 123758 133950582 72565 117022315 87138 47136422 80507 42049391 14403 30390617 61001 26060656 5240 18407242 32227 17046673 33482 14732289 31504 14498639 9882 14270269 5446 11539475 19704 10817282 1101 10008018 13898 9038361 16089 8486371 11429 7007861
生物信息学课后题及答案
生物信息学课后习题及答案（由10级生技一、二班课代表整理）一、绪论1.你认为，什么是生物信息学？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。
2.你认为生物信息学有什么用？对你的生活、研究有影响吗？（1）主要用于：在基因组分析方面：生物序列相似性比较及其数据库搜索、基因预测、基因组进化和分子进化、蛋白质结构预测等在医药方面：新药物设计、基因芯片疾病快速诊断、流行病学研究：SARS、人类基因组计划、基因组计划：基因芯片。
（2）指导研究和实验方案，减少操作性实验的量；验证实验结果；为实验结果提供更多的支持数据等材料。
3.人类基因组计划与生物信息学有什么关系？人类基因组计划的实施，促进了测序技术的迅猛发展，从而使实验数据和可利用信息急剧增加，信息的管理和分析成为基因组计划的一项重要的工作。
而这些数据信息的管理、分析、解释和使用促使了生物信息学的产生和迅速发展。
4简述人类基因组研究计划的历程。
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10万基因，并对其他生物进行类似研究。
1990，人类基因组计划正式启动。
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。
1998完成人类基因组计划的物理作图，开始人类基因组的大规模测序。
Celera公司加入，与公共领域竞争启动水稻基因组计划。
1999，第五届国际公共领域人类基因组测序会议，加快测序速度。
2000，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。
2001，人类基因组“中国卷”的绘制工作宣告完成。
2003，中、美、日、德、法、英等6国科学家宣布人类基因组序列图绘制成功，人类基因组计划的.目标全部实现。
2004，人类基因组完成图公布。
生物信息数据库
• 三个数据库中的数据基本一致，仅在数据格式上有所差别， 对于特定的查询，三个数据库的响应结果一样。
• 这三个数据库是综合性的DNA和RNA序列数据库，每条 记录代表一个单独、连续、附有注释的DNA或RNA片段。
三大核酸数据库之间的联系
序列存储格式
1.序列文件格式
FASTA又叫Pearson格式，是最简单的格式，使用 最多。
物
二
信
级
核酸
DNA序列
序列测定
核酸序列
息
数
数据库
据
学 数
库
据
库
蛋白质序列
蛋白质序列
数据库
工
复
具
合
蛋白质 结构测定
数
据
蛋白质结构
库
蛋白质结构
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。树(Trees)
GDB人类基因组数据库
1990年，John Hopkins大学建立，后由加拿大儿童医院生物信息 中心管理.
目前GDB包含对下述三种对象的描述：
• （1）人类基因组区域
包括基因、克隆、PCR标记物、断点、细胞遗传学标记、易碎位点、 EST、综合区域、contigs、重复等；
数据内容： 限制性图谱，基因结构信息，质粒图谱，序列数据， 参考文献…
SGD酵母基因组数据库
• SGD是已经完成基因组全序列测定的啤酒酵母基因组数据 库资源。
• 包括啤酒酵母的分子生物学及遗传学等大量信息，如基 因及其产物、一些突变体表型以及各种有关的注释信息。
生物信息学
第一章生物信息学及主要内容？生物信息学是生物和信息技术的结合，这一学科包括了用来管理、分析和操作大量生物数据集的任何计算工具和方法。
生物信息学主要由哪三个组成部分？生物信息学主要由三个组成部分：1•建立可以存放和管理大量生物信息学数据集的数据库；2•开发确定大数据集中各成员关系的算法和统计方法；3•使用这些工具来分析和解释不同类型的生物数据，包括DNA, RNA和蛋白质序列、蛋白质结构、基因表达以及生化途径。
数据采集的方法及原理？一、DNA测序一一全自动的链终止反应原理：DNA测序是采用全自动的链终止反应完成得，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，共有四种反应，每个碱基分别带有不同的荧光标记，DNA片段通过聚丙烯酰胺凝胶电泳分离，当每个片段移动到凝胶的末端时可以通过扫描仪读取序列。
二、基因组测序一一霰弹测序法、克隆重叠群的方法原理：霰弹测序法：随机打碎大DNA分子，通过很多测序反应来覆盖整个分子，完整的序列通过使用计算机搜索重叠区来重新拼接克隆重叠群的方法中，DNA片段用推理的方法亚克隆，并且进行系统的测序直到整个序列完成。
三、RNA测序一一生化实验、磁核共振谱（NMR）、质谱技术（MS）原理：对已改变的核酸进行化学识别四、蛋白质测序一一质谱技术原理：质谱技术可准确测定真空中离子分子质量/电荷比来计算精确的分子质量。
存储在GenBank中DNA序列的类型？DNA序列存储在GenBank等数据库中，一般可以分为3类：基因组DNA、cDNA、重组DNA 基因组测序的策略？完整基因组的测序，首先必须把基因组分成更小的片段，再对每个片段进行单独测序。
将短的读段拼接成基因组序列有两种策略。
1、霰弹测序法：随机打碎大DNA分子，通过很多测序反应来覆盖整个分子，完整的序列通过使用计算机搜索重叠区来重新拼接，这个方法可以快速产生大量的序列数据，但是填补最后gap（空位）时比较困难，这个过程称为结束阶段。
常用生物数据库及数据格式
10
FASTQ sequence format
与fasta格式类似 一条序列一般占用四行 序列和质量值各占一行
11
GenBank028 bp DNA linear PLN 21-JUN-1999 DEFINITION Saccharomyces cerevisiae TCP1-beta gene, partial cds; and Axl2p (AXL2) and Rev7p (REV7) genes, complete cds. ACCESSION U49845 VERSION U49845.1 GI:1293613 KEYWORDS . SOURCE Saccharomyces cerevisiae (baker's yeast) ORGANISM Saccharomyces cerevisiae Eukaryota; Fungi; Ascomycota; Saccharomycotina; Saccharomycetes; Saccharomycetales; Saccharomycetaceae; Saccharomyces. REFERENCE 1 (bases 1 to 5028) AUTHORS Torpey,L.E., Gibbs,P.E., Nelson,J. and Lawrence,C.W. TITLE Cloning and sequence of REV7, a gene whose function is required for DNA damage-induced mutagenesis in Saccharomyces cerevisiae JOURNAL Yeast 10 (11), 1503-1509 (1994) PUBMED 7871890 ...... FEATURES Location/Qualifiers CDS <1..206 /codon_start=3 /product="TCP1-beta" /protein_id="AAA98665.1" /db_xref="GI:1293614" /translation="SSIYNGISTSGLDLNNGTIADMRQLGIVESYKLKRAVVSSASEA AEVLLRVDNIIRARPRTANRQHM" gene 687..3158 /gene="AXL2" ...... ORIGIN 1 gatcctccat atacaacggt atctccacct caggtttaga tctcaacaac ggaaccattg 61 ccgacatgag acagttaggt atcgtcgaga gttacaagct aaaacgagca gtagtcagct ...... 4981 tgccatgact cagattctaa ttttaagcta ttcaatttct ctttgatc //
2-生物信息数据库与查询
1 概述当前人类基因组研究已进入一个重要时期，2000年将获得人类基因组的全部序列，这是基因组研究的转折点和关键时刻，意味着人类基因组的研究将全面进入信息提取和数据分析阶段，即生物信息学发挥重要作用的阶段。
到1999年12月15日发布的第115版为止，GenBank中的DNA碱基数目已达 46亿5千万，DNA 序列数目达到535万;其中EST序列超过339万条； UniGene的数目已达到7万个；已有25个模式生物的完整基因组被测序完成,另外的70个模式生物基因组正在测序当中；到2000年1月28日为止，人类基因组已有16％的序列完成测定，另外37。
7％的序列已经初步完成；同时功能基因组和蛋白质组的大量数据已开始涌现.如何分析这些数据,从中获得生物结构、功能的相关信息是基因组研究取得成果的决定性步骤。
生物信息学是在此背景下发展起来的综合运用生物学、数学、物理学、信息科学以及计算机科学等诸多学科的理论方法的崭新交叉学科。
生物信息学是内涵非常丰富的学科，其核心是基因组信息学，包括基因组信息的获取、处理、存储、分配和解释。
基因组信息学的关键是“读懂”基因组的核苷酸顺序，即全部基因在染色体上的确切位置以及各DNA片段的功能;同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测,然后依据特定蛋白质的功能进行药物设计。
了解基因表达的调控机理也是生物信息学的重要内容，根据生物分子在基因调控中的作用,描述人类疾病的诊断、治疗内在规律。
它的研究目标是揭示"基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律”,解释生命的遗传语言。
生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分,成为生命科学研究的前沿.近来的研究表明,基因组不仅是基因的简单排列,它有其特有的组织结构和信息结构,这种结构是在长期的演化过程中产生的，也是基因发挥其功能所必须的。
弄清楚生物体基因组特有的组织结构和信息结构，解译生命的遗传语言的关键。
目前在数据库中已经有越来越多的模式生物全基因组序列，第一个人类染色体全序列——第22号染色体的测序工作已经在1999年12月完成，整个人类基因组计划工作草图将在最近完成。
生物信息数据库(二)
Fig 2.6 GenBank中DNA序列条目.
• 序列每行前面标有数字，以显示片断位置。序列计数或 序列校检求和的值可被计算机程序用来鉴定序列成分， 所以除非程序本身也改变计数，序列计数是不能被改变 的。 • GenBank序列格式通常需要改变以适应序列分析软件。
ACCESSION Organism no ..123 Escherichia. coli ..124 ..125 ..125 Escherichia Coli Saccharomyces. CEREVISIAE Homo. Sapiens Reference Name Medline1, ...... Medline2, ...... Medline3,. ...... Medline4,. ...... LexA protein UmuD protein GAL4 protein glucoCorticoid receptor Keywords Sequence SOS regulon, ATG.. repressor, transcriptional regulator, .. SOS regulon, .. GTA.. transcriptional regulator, .. transcriptional regulator, .. CAT.. TGT..
Fig 2.8 EMBL序列格式.
3 SwissProt序列格式 4 FASTA序列格式 5 NBRF序列格式
• SwissProt蛋白序列数据库条目的格式和EMBL非常相 似，但它提供了更多的关于蛋白质的物理和生化性质 的信息。 • FASTA 序列格式包括三个部分：1.在注释行的第一 列用字符“>”标识，后面是序列的名字和来源；2.标 准的单字符标记的序列；3.可选的“*”表示序列的 结束，它可能出现也可能不出现，但它是许多序列分 析程序正确读取序列所必须的。FASTA格式是序列分 析软件最常用的格式。这种格式提供了从一个窗口到 另一个窗口非常方便的拷贝途径，因为序列中没有数 字或其他非字符。FASTA序列格式和蛋白质信息资源 NBRF格式很相似。
生物学的数据格式
生物学的数据格式生物学的数据格式多种多样，这主要是由于生物学的多样性和复杂性。
以下是几种常见的生物学数据格式：1. FASTA格式：这是一种用于表示核酸序列或蛋白质序列的文本格式。
每个序列都以“>”符号开始，后面跟着序列的描述信息。
然后是序列本身，每个字符代表一个碱基或氨基酸。
2. FASTQ格式：与FASTA格式类似，FASTQ也用于表示核酸序列，但还包含测序质量信息。
每个read由@符号开始，然后是序列名称，接下来是测序的碱基序列，最后是一个+符号，后面跟着测序质量信息。
3. GFF/GTF格式：这是一种用于表示基因组注释信息的格式。
它包含了基因组上的特征位置和类型信息，如启动子、外显子、内含子等。
4. BED格式：这是一种用于表示基因组位置信息的格式，常用于基因组学研究中。
它包含了基因组上的位置信息，如染色体、起始位置、结束位置等。
5. PIR格式：这是一种早期的蛋白质序列格式，用于表示蛋白质序列信息。
6. SWISS-PROT格式：这是一种标准的蛋白质序列数据库格式，包含了蛋白质的序列信息和注释信息。
7. GenBank格式：这是一种用于表示核酸序列的格式，包含了序列信息和注释信息。
它是NCBI的主要核酸序列数据库格式。
8. PDB格式：这是一种用于表示蛋白质三维结构的格式，由蛋白质数据银行（Protein Data Bank）维护。
9. VCF格式：这是一种用于表示基因组变异信息的格式，常用于遗传学和基因组学研究中。
它包含了基因组上的变异位点和相关信息。
以上是一些常见的生物学数据格式，每种格式都有其特定的用途和特点。
在实际应用中，根据需要选择合适的数据格式进行存储和交流。
生物信息学 chapter03_biodatabase
Sequences (millions) Base pairs of DNA (billions)
一. GenBank序列数据的总量
GenBank（第 135.0版，2003年4 月）收录了2400万 条序列，总长度超过 310亿个碱基。
Growth of GenBank
1982 1986 1990 1994 1998 2002
GenBank（美国） EMBL(欧洲) DDBJ(日本)
GenBank
DDBJ
EMBL
There are three major public DNA databases
EMBL
Housed at EBI European Bioinformatics Institute
GenBank
Housed at NCBI National Center for Biotechnology Information
一级蛋白质序列数据库：SWISS-PROT库、PIR库 一级蛋白质结构数据库：PDB数据库
二级数据库
在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上，针对不同 的研究内容和需要，因组图谱库GDB、转录因子和结合位点库 TRANSFAC、蛋白质序列功能位点数据库Prosite等。
/Genbank/
/Genbank/
EMBL(欧洲分子生物学实验室，EMBL)
1982 European Molecular Biology Laboratory EBI（European Bioinformatics Institute） /embl
第三章 分子生物信息数据库
第三章 分子生物信息数据库
第一节 分子生物信息数据库介绍 第二节 GenBank数据库 第三节 美国国家生物技术信息中心（NCBI） 第四节 数据库格式简介
生物信息学课件3
29
不确定长度间隔
PHYLIP序列格式
例子
5 15 Sequence1 Sequence2 Sequence3 Sequence4 Sequence5
agctggcttaaggcc tcggactagagaatc gggacattacga--t gaataactag-gact ag--gata---gaag
“-”表示间隔
26
多序列FASTA
>sequence1, E. coli ctgcgagNcgcgcgatgatagMMM-NNNngnnatgancgcggcgagcatgtagcatgcta gctgtcgcgagcactUgaURRRrrrtrrrcggccgagatcaggcgatgcatgcgcaggga gcagcgagcgacgagcacagcatgctagctagatgcatgctaVagvcgtaggcagccgcc >sequence2, B. subtilis ctgcgagNcgcgcgatgatagctgactNntnatganncgcggcgagcatgtagcatgcta gctgtcgcgagcactUctURRRrrrcrrrcggccgagatcaggcgatgcatgcgcaggga gcagcgagcgacgagcacagcatgctagctagatgcatgctaVcgvcgtaggcagccgcc >sequence3, B. natto ctgcgagNcgcgcgatgatagMcgatcccnatgannncgcggcgagcatgtagcatgcta gctgtcgcgagcactUggURRRrrrggrrcggccgagatcaggcgatgcatgcgcaggga gcagcgagcgacgagcacagcatgctagctagatgcatgctaVaavcgtaggcagccgcc
生物信息学中的序列比对与注释
生物信息学中的序列比对与注释在现代科技的不断发展中，生物信息学作为一门交叉学科，正在为我们认识DNA序列、RNA序列以及蛋白质序列等生命分子提供着全新的视角。
其中，序列比对与注释是生物信息学研究的关键问题，也是生物学进一步理解生命现象的基础。
一、序列比对序列比对是生物信息学中非常重要的一个问题，其基本思想与方法是将两个或多个相关的序列按照一定的比对模型进行比较，以发现它们之间的相似性和差异性。
序列比对是生物信息学中的基础工作，它不仅能够帮助我们理解基因家族的进化关系，还可以为研究蛋白质的结构和功能提供重要的信息。
1. 比对算法目前常用的序列比对算法主要有Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch算法、BLAST算法和FASTA算法等。
其中，Smith-Waterman算法是一种局部比对算法，适用于比对较短的序列或相似度较低的序列。
它能够识别出两个序列之间的所有局部相似区域，并给出局部比对的得分。
Needleman-Wunsch算法是一种全局比对算法，适用于比对较长的序列或相似度较高的序列。
该算法通过动态规划的方式，找出两个序列之间的最优全局比对结果，并给出全局比对的得分。
BLAST算法和FASTA算法则属于序列比对的启发式算法，它们的比对速度较快，但其比对结果的置信度较低。
BLAST算法利用了生物序列中存在的局部同源区域，根据这些相似区域发现序列间的潜在同源篇幅。
而FASTA算法则是基于序列间的局部相似性进行比对，通过定义最大可允许误差和期望分值来提高比对速度。
2. 序列比对的应用序列比对在生物信息学中有着广泛的应用，它能够帮助我们理解生物进化、功能预测、分子诊断以及药物发现等方面的问题。
序列比对可以用于生物进化树的构建，它可以精确地测量不同物种之间的差异性和相似性。
比对进化相关的基因或蛋白质序列可以揭示它们之间的相互关系，帮助我们更好地理解生物的进化历程。
（2）功能预测序列比对可以用于预测蛋白质的功能。
第三章 生物信息数据库-序列注释格式(2)
GenBank数据库数据注释
(/genbank/ )
GenBank库包含所有已知的核酸序列和蛋白质序列, 以及 与它们相关的文献著作和生物学注释。 NCBI可提供广泛的数据查询、序列相似性搜索以及其它分 析服务。
数据库
• 序列文件：注释内容——文章 • 索引文件：检索目录——文摘
GATCCTCCATATACAACGGTATCTCCACCTCAGGTTTAGATCTCAACAACGGAACCATTGCCGACATGA
GACAGTTAGGTATCGTCGAGAGTTACAAGCTAAAACGAGCAGTAGTCAGCTCTGCATCTGAAGCCGCT GAAGTTCTACTAAGGGTGGATAACATCATCCGTGCAAGACCAAGAACCGCCAATAGACAACATATGTA ACATATTTAGGATATACCTCGAAAATAATAAACCGCCACACTGTCATTATTATAATTAGAAACAGAACG CAAAAATTATCCACTATATAATTCAAAGACGCGAAAAAAAAAGAACAACGCGTCATAGAACTTTTGGC AATTCGCGTCACAAATAAATTTTGGCAACTTATGTTTCCTCTTCGAGCAGTACTCGAGCCCTGTCTCAAG AATGTAATAATACCCATCGTAGGTATGGTTAAAGATAGCATCTCCACAACCTCAAAGCTCCTTGCCGAG AGTCGCCCT
第三章 生物信息学数据库-序列注释格式
马飞
南京师范大学
比较基因组学与生物信息学实验室
GenBank数据库结构
作用：了解序列数据库的格式，有助于更好地提高数据库 检索的效率和准确性。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
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KEYWORDS
KEYWORDS (关键词)字段：由该序列的提交者提供，包 括
• 该序列的基因产物 • 其它相关信息
SOURCE
SOURCE (数据来源)字段：说明该序列是从什么生物体、 什么组织得到的 次关键字ORGANISM (种属)：指出该生物体的分类学地 位
REFERENCE
REFERENCE(文献)字段：说明该序列中的相关文献，包括 • AUTHORS (作者), • TITLE (题目)及 • JOURNAL(杂志名)等, 以次关键词列出。 MEDLINE的代码：该代码实际上是个超文本链接，点击它可以直接 调用上述文献摘要。
序列中各部分的位置都在表中标明，5’非编码区，编码区 ，3’非编码区，多聚腺苷酸重复区域等。
翻译所得信号肽以及最终蛋白质产物
碱基含量字段，给出序列中的碱组成
ORIGIN
ORIGIN行是序列的引导行 下面便是碱基序列 以双斜杠行“//”结束。
GenBank数据库—数据库格式
FASTA格式
>gi|1293613|gb|U49845.1|SCU49845 Saccharomyces cerevisiae TCP1-beta gene, partial cds; and Axl2p (AXL2) and Rev7p (REV7) genes, complete cds
一个序列可有多篇文献,以不同序号表示，并给出该序列中哪一部分 与文献有关。
FEATURES
FEATURES (特性表)：具有特定的格式，用来详细描述序 列特性。
特性表中带有‘/db-xref/’标志的字符可以连接到其它数据 库，如分类数据库(taxon 9606), 以及蛋白质序列数据库 (PID：g181254)。
LOCUS
LOCUS (代码)：是该序列条目的标记，或者说标识符，
• 蕴涵这个序列的功能：如HUMCYCLOX表示人的环氧化酶。 • 序列长度 • 类型 • 种属来源以 • 录入日期等
说明字段是有关这一序列的简单描述
ACCESSION
ACCESSION (编号)：具有唯一性和永久性，在文献中引 用这个序列时，应该以此编号为准。
GenBank数据库结构
GenBank中最常用的是序列文件。 序列文件的基本单位：是序列条目，包括核苷酸碱基排列 顺序和注释两部分。 生物信息资源中心通过计算机网络提供该数据库文件。 注释条目：文章的格式
GenBank数据库结构
GenBank序列文件由单个的序列条目组成。 序列条目由字段组成，每个字段由关键字起始，后面为该 字段的具体说明。 字段分若干次子字段，以次关键字或特性表说明符开始。 每个序列条目以双斜杠“//”作结束标记
GenBank数据库数据注释
(/genbank/ )
GenBank库包含所有已知的核酸序列和蛋白质序列, 以及与 它们相关的文献著作和生物学注释。
NCBI可提供广泛的数据查询、序列相似性搜索以及其它分 析服务。
数据库
• 序列文件：注释内容——文章 • 索引文件：检索目录——文摘
第三章 生物信息学数据库-序列注释格式
马飞 南京师范大学 比较基因组学与生物信息学实验室
GenBank数据库结构
作用：了解序列数据库的格式，有助于更好地提高数据库 检索的效率和准确性。 DDBJ数据库的内容和格式与GenBank相同，此处不作详 细介绍。 分别介绍EMBL和GenBank的数据库结构
记录：每条GenBank数据记录包含对序列的简要描述，它 的科学命名，物种分类名称，参考文献，序列特征表，及 序列本身
GenBank数据库
序列特征表：包含对序列生物学特征注释如：编码区、转 录单元、重复区域、突变位点或修饰位点等 分类：所有数据记录被划分为如细菌类、病毒类、灵长类 、啮齿类，以及EST数据、基因组测序数据、大规模基因 组序列数据等16类，其中EST数据等又被分成若干文件
GATCCTCCATATACAACGGTATCTCCACCTCAGGTTTAGATCTCAACAACGGAACCATTGCCGACATGAG ACAGTTAGGTATCGTCGAGAGTTACAAGCTAAAACGAGCAGTAGTCAGCTCTGCATCTGAAGCCGCTGA AGTTCTACTAAGGGTGGATAACATCATCCGTGCAAGACCAAGAACCGCCAATAGACAACATATGTAACAT ATTTAGGATATACCTCGAAAATAATAAACCGCCACACTGTCATTATTATAATTAGAAACAGAACGCAAAAA TTATCCACTATATAATTCAAAGACGCGAAAAAAAAAGAACAACGCGTCATAGAACTTTTGGCAATTCGCG TCACAAATAAATTTTGGCAACTTATGTTTCCTCTTCGAGCAGTACTCGAGCCCTGTCTCAAGAATGTAATA ATACCCATCGTAGGTATGGTTAAAGATAGCATCTCCACAACCTCAAAGCTCCTTGCCGAGAGTCGCCCT
注释内容
序列条目关键字：
• LOCUS (代码), • DEFINITION (说明)， • ACCESSION(编号)， • NID符(核酸标识), • KEYWORDS (关键词)， • SOURCE (数据来源)， • REFERENCE (文献)， • FEATURES (特性表)， • BASE COUNT (碱基组成) • ORIGIN (碱基排列顺序)。 先版的核酸序列数据库将引入新的关键词SV (序列版本号)，用“编 号.版本号”表示，并取代关键词NID
GenBank数据库结构
完整的 GenBank数据库包括序列文件，索引文件以及其 它有关文件。 索引文件是根据数据库中作者、参考文献等建立的，用于 数据库查询。 GenPept是由GenBank中的核酸序列翻译而得到的蛋白质 序列数据库 数据格式为FastA。
GenBank数据记录
GenBank数式非常重要，关键字从第一列开始，次关键 字从第三列开始，特性表说明符从第五列开始。 每个字段可占一行，也可以占若干行。 若一行中写不下时，继续行以空格开始
GenBank数据库
物种：GenBank 库里的数据按来源于大约100,000个物种 ，其中56%是人类的基因组序列(所有序列中的34%是人 类的EST序列)