中国科技大学课件系列：《生物信息学》04
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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
PPT课件
14
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
PPT课件
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
信
息
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
17
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
18
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》
PPT课件
4
生物信息学概述
PPT课件
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
• 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
PPT课件
14
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
PPT课件
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
信
息
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
17
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
18
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》
PPT课件
4
生物信息学概述
PPT课件
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
(完整)第八章-生物信息学技术ppt
体表达状况；
在一定程度上二级结构的预测可以归结为模式识别问题
10-30%的空间结构预测工作 包含描述蛋白质域的家族、超家族、折叠、等级等信息。
《Nucleic Acids Research》杂志每年的第一期中详细介绍最新版本的各种数据库。 3、 基因组序列分析 国际核酸序列委员会协作组：
第三节 生物信息学当前的主要任务
生物信息学的发展历史
生物科学和 技术的 发展
人类基因组 计划的 推动
生物信息学 基本思想的产生
二十世纪 50年代
生物信息学 的迅速发展
二十世纪 80-90年代
二、生物信息学的概念
HGP 生物数据的激增 （每15个月翻一番）
生物学家
数学家
计算机 科学家
生物信息学 （bioinfomatics)
的诞生
通过比较相似的蛋白质序列，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。
生物分子数据类型
DNA序列数据
最基本
生
蛋白质序列数据
物
分
子
生物分子结构数据
1.2 非蛋白编码区生物学意义的分析
非蛋白编码区约占人类基因组的95%，其生物 学意义目前尚不是很清楚，但从演化观点来看， 其中必然蕴含着重要的生物学功能，由于它们并 不编码蛋白，一般认为，它们的生物学功能可能 体现在对基因表达的时空调控上。
对非蛋白编码区进行生物学意义分析的策略有
两种，一种是基于已有的已经为实验证实的所有 功能已知的DNA元件的序列特征，预测非蛋白编 码区中可能含有的功能已知的DNA元件，从而预 测其可能的生物学功能，并通过实验进行验证； 另一种则是通过数理理论直接探索非蛋白编码区 的新的未知的序列特征，并从理论上预测其可能 的信息含义，最后同样通过实验验证。
在一定程度上二级结构的预测可以归结为模式识别问题
10-30%的空间结构预测工作 包含描述蛋白质域的家族、超家族、折叠、等级等信息。
《Nucleic Acids Research》杂志每年的第一期中详细介绍最新版本的各种数据库。 3、 基因组序列分析 国际核酸序列委员会协作组：
第三节 生物信息学当前的主要任务
生物信息学的发展历史
生物科学和 技术的 发展
人类基因组 计划的 推动
生物信息学 基本思想的产生
二十世纪 50年代
生物信息学 的迅速发展
二十世纪 80-90年代
二、生物信息学的概念
HGP 生物数据的激增 （每15个月翻一番）
生物学家
数学家
计算机 科学家
生物信息学 （bioinfomatics)
的诞生
通过比较相似的蛋白质序列，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。
生物分子数据类型
DNA序列数据
最基本
生
蛋白质序列数据
物
分
子
生物分子结构数据
1.2 非蛋白编码区生物学意义的分析
非蛋白编码区约占人类基因组的95%，其生物 学意义目前尚不是很清楚，但从演化观点来看， 其中必然蕴含着重要的生物学功能，由于它们并 不编码蛋白，一般认为，它们的生物学功能可能 体现在对基因表达的时空调控上。
对非蛋白编码区进行生物学意义分析的策略有
两种，一种是基于已有的已经为实验证实的所有 功能已知的DNA元件的序列特征，预测非蛋白编 码区中可能含有的功能已知的DNA元件，从而预 测其可能的生物学功能，并通过实验进行验证； 另一种则是通过数理理论直接探索非蛋白编码区 的新的未知的序列特征，并从理论上预测其可能 的信息含义，最后同样通过实验验证。
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
11
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 .
生物信息学课件
Query = human beta globin Subject = myoglobin Information about this alignment: score, expect value, identities, positives, gaps…
Middle row displays identities; + sign for similar matches
15
Choose align two or more sequences…
16
Enter the two sequences (as accession numbers or in the fasta format) and click BLAST.
17
Pairwise alignment result of human beta globin and myoglobin
1
Overview and examples
2
DNA vs. Protein Alignment
• The reliability of protein alignment is higher than that of DNA
– 20 vs 4 characters – Codons : changes in the third position often do not alter the amino acid that is specified – Many amino acids share related biochemical and physical properties
• Ungapped DNA alignment:
AUGGAATTAGTTATTAGTGCTTTAATTGTTGAATAA ||||| | || || || | || || || | |
Middle row displays identities; + sign for similar matches
15
Choose align two or more sequences…
16
Enter the two sequences (as accession numbers or in the fasta format) and click BLAST.
17
Pairwise alignment result of human beta globin and myoglobin
1
Overview and examples
2
DNA vs. Protein Alignment
• The reliability of protein alignment is higher than that of DNA
– 20 vs 4 characters – Codons : changes in the third position often do not alter the amino acid that is specified – Many amino acids share related biochemical and physical properties
• Ungapped DNA alignment:
AUGGAATTAGTTATTAGTGCTTTAATTGTTGAATAA ||||| | || || || | || || || | |
生物信息学教学培训课件PPT模板
03
数据处理
蛋白质样品中蛋白质 的分离过程。
使用质谱技术对蛋白 质进行鉴定和定量的 过程。
对质谱数据进行处理 和分析的过程。
8
代谢组学概述
01
代谢物是生物表现
代谢物可以反映生物体内的 代谢状态。
02
代谢组学研究内容
代谢物的筛选、特征鉴定和 定量分析。
03
代谢组学应用于诊 疗
为疾病的早期诊断和治疗提 供新的手段。
5
02
蛋白质组学和代谢组学
蛋白质组学概述
蛋白质组学定义及对象
研究蛋白质组成、结构、功能、互作、调控等方面的学科
蛋白质组学技术
包括质谱技术、蛋白质芯片技术、蛋白质互作组学技术等
蛋白质组学在疾病中应 用
Байду номын сангаас
用于疾病的早期诊断、病理机制的研究、药物研发等方面。
7
蛋白质组学分析技术
01
蛋白质分离
02
质谱分析
3
结果可视化
展示分析结果，并方便我们对结果进行观察和分析
14
04
生物信息学的应用和前景
生物信息学在基因治疗中的应用
01
基因治疗优势前景
用生物信息学进行基因治疗的设计和 优化，以达到最佳的治疗效果。
02
基因治疗限制
介绍基因治疗的安全性和有效 性的限制。
03
生物信息学在 治疗中应用
生物信息学可以监测和调控基因表达，以及 评估基因治疗的效果和安全性。
9
代谢组学分析技术
01
样品收集制备
介绍代谢组学分析技术中的样 品收集和制备过程
02
代谢产物检测分离
介绍代谢组学分析技术中的代 谢产物检测分离过程
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
1 2 3
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。
生物信息学研究生ppt课件
生物信息学
整理课件
1
翻译题：
◦ NCBI Map view ◦ UCSC ◦ Ensembl ◦ SCOP ◦ KEGG
（http://www.genome.ad.jp/kegg/） ◦ Reactome（/） ◦ DIP（/）
整理课件
16
主要表现在：
◦ PAM打分矩阵模型 ◦ Needleman—Wunsch全局序列比对的动态规划算法 ◦ Smith—Waterman局部比对算法 ◦ 建立在序列比对基础之上的BLAST和FASTA进行数据库
搜索方法
◦ 发展了生物序列信息分析方法：生物统计方法
基因组中CC含量的统计分析 基因替换与突变的替换模式研究中的Jukes—Cantor模型 Kimura的双参数模型
◦ 进行基因数据分析方面的研究
◦ 基于距离或特征系统发生分析方法以进行基因组的分子 进化等
整理课件
17
所起的作用
◦ 为高度自动化大规模测序、基因数据的 提取、序列片断的拼接、新基因的发现 提供了技术支撑，并为HGP顺利实施 奠定了基础。
整理课件
18
(2)基因组时代
时期：介于20世纪80年代末(标志是HGP启动)至 2003年的HGP顺利完成。
DNA分子数据提取技术得到了较快的发展，涌现出 海量的生物分子数据。
充分利用这些数据，通过分析，挖掘这些数据的内 涵，获得对人类有用的遗传信息、进化信息及功能 相关的结构信息，造福于人类社会，这是后基因组 时代的核心内容之一，同时也是生物信息学的全部 内涵。
◦ 前基因组时代 ◦ 基因组时代 ◦ 后基因组时代。
整理课件
14
(1)前基因组时代
时期：介于20世纪50年代末至80年代末(标志是 HGP启动)
整理课件
1
翻译题：
◦ NCBI Map view ◦ UCSC ◦ Ensembl ◦ SCOP ◦ KEGG
（http://www.genome.ad.jp/kegg/） ◦ Reactome（/） ◦ DIP（/）
整理课件
16
主要表现在：
◦ PAM打分矩阵模型 ◦ Needleman—Wunsch全局序列比对的动态规划算法 ◦ Smith—Waterman局部比对算法 ◦ 建立在序列比对基础之上的BLAST和FASTA进行数据库
搜索方法
◦ 发展了生物序列信息分析方法：生物统计方法
基因组中CC含量的统计分析 基因替换与突变的替换模式研究中的Jukes—Cantor模型 Kimura的双参数模型
◦ 进行基因数据分析方面的研究
◦ 基于距离或特征系统发生分析方法以进行基因组的分子 进化等
整理课件
17
所起的作用
◦ 为高度自动化大规模测序、基因数据的 提取、序列片断的拼接、新基因的发现 提供了技术支撑，并为HGP顺利实施 奠定了基础。
整理课件
18
(2)基因组时代
时期：介于20世纪80年代末(标志是HGP启动)至 2003年的HGP顺利完成。
DNA分子数据提取技术得到了较快的发展，涌现出 海量的生物分子数据。
充分利用这些数据，通过分析，挖掘这些数据的内 涵，获得对人类有用的遗传信息、进化信息及功能 相关的结构信息，造福于人类社会，这是后基因组 时代的核心内容之一，同时也是生物信息学的全部 内涵。
◦ 前基因组时代 ◦ 基因组时代 ◦ 后基因组时代。
整理课件
14
(1)前基因组时代
时期：介于20世纪50年代末至80年代末(标志是 HGP启动)
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。
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。
《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。
生物信息学概论ppt课件
2018/11/25
生物信息学
8
生命科学学院 吕巍
生物信息学（ Bioinformatics ）这 个名词有许多不同的定义。
从字面上来看，生物信息学是将信
息科学和技术应用于生物学。 一般提到的 " 生物信息学 " 是就指这 个狭义的概念，准确地说应该是分 子 生 物 信 息 学 （ Molecular Bioinformatics）。
2018/11/25
生物信息学
31
生命科学学院 吕巍
2018/11/25
生物信息学
32
生命科学学院 吕巍
2018/11/25
生物信息学
33
生命科学学院 吕巍
海 鞘 (ciona intestinalis) 是人类的一种无脊椎近 亲，它们的心脏、神经 系统就像是人类的简化 版。
2018/11/25
2018/11/25
生物信息学
13
生命科学学院 吕巍
生物信息学的产生
20世纪后期，生物科学技术迅猛发展，无论从数量上 还是从质量上都极大地丰富了生物科学的数据资源。 寻求一种强有力的工具去组织这些数据，以利于储存、 加工和进一步利用。 另一方面，以数据分析、处理为本质的计算机科学技 术和网络技术迅猛发展，并日益渗透到生物科学的各 个领域。 于是，一门崭新的、拥有巨大发展潜力的新学科—— 生物信息学——悄然兴起。
2018/11/25
生物信息学
11
生命科学学院 吕巍
生物信息学主要研究两种信息载体
核酸分子（DNA、RNA） 蛋白质分子
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
2018/11/25
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生物信息学
第三章 序列比对 Ⅱ
本章内容提要
第一节：数学基础： 第一节：数学基础：概率及概率模型 第二节： 第二节：双序列比对算法的介绍
Dot matrix 动态规划算法
(Needleman-Wunsch, Smith-Waterman算法 算法) 算法
FASTA和BLAST算法 和 算法
第三节： 第三节：打分矩阵及其含义 第四节： 第四节：多序列比对
第三节 打分矩阵及其含义
1，计分方法 ， 2，Dayhoff: PAM系列矩阵 ， 系列矩阵 3，Henikoff: BLOSUM系列矩阵 ， 系列矩阵
1， 计分方法
匹配计分： 匹配计分： UM矩阵 矩阵(Unitary matrix) 矩阵 相同的氨基酸记1分 否则记0分 相同的氨基酸记 分，否则记 分。 BLAST中核酸比对 中核酸比对 结构域性质计分： 结构域性质计分： SGM矩阵 矩阵(Structure-Genetic Matrix) 矩阵 主要根据氨基酸的结构和化学性质的相似程度 来记分(如 和 ， 和 ， 和 有很高的相似性 有很高的相似性)， 来记分 如D和E，S和T，V和I有很高的相似性 ，同 时还考虑密码子之间相互转换的难易程度。 时还考虑密码子之间相互转换的难易程度。 可观测变换计分： 可观测变换计分：
2. 打分矩阵的改进
A. 选用大量的序列数据，构建PAM矩阵； 选用大量的序列数据，构建 矩阵； 矩阵 B. BLOSUM系列矩阵 系列矩阵; 系列矩阵 C. 核酸的打分矩阵 核酸的打分矩阵;
3， BLOSUM矩阵 BLOSUM矩阵
最被广泛使用的氨基酸打分矩阵; 最被广泛使用的氨基酸打分矩阵 根据蛋白质模块数据库BLOCKS中蛋白质序 根据蛋白质模块数据库 中蛋白质序 列的高度保守部分的比对而得到的， 列的高度保守部分的比对而得到的，最常用 的是BLOSUM62; 的是 BLOCK: 蛋白质家族保守的一段氨基酸，无 蛋白质家族保守的一段氨基酸， gap，一般几个至上百个氨基酸； ，一般几个至上百个氨基酸； Prosite家族：至少有一个 家族： 家族 至少有一个BLOCK存在于该 存在于该 家族的所有蛋白质序列中； 家族的所有蛋白质序列中； BLOSUM62: 序列的平均相似性为62%的 序列的平均相似性为 的 BLOCK构建的打分矩阵； 构建的打分矩阵； 构建的打分矩阵
Step6: PAM1计分矩阵结果 PAM1计分矩阵结果
三个家族序列片段得到的PAM1计分矩阵： 计分矩阵： 三个家族序列片段得到的 计分矩阵
K K F I L 6 -23 -22 -13 5 -19 -22 6 -20 7 F I L
Step7: 计算PAM2计分矩阵 计算PAM2计分矩阵
将氨基酸突变概率矩阵自乘一次，得到两 将氨基酸突变概率矩阵自乘一次， 步转移概率矩阵M 步转移概率矩阵 2ij
K K F I L 1 1 6
K)=
F 1 2 1
I 1 2 1
L 6 1 1
e.g. N(L
3 + 0 + 3= 6
Step4：计算各氨基酸相对突变率 Step4：计算各氨基酸相对突变率
每种氨基酸相对突变率m 每种氨基酸相对突变率 i
氨基酸i总共发生替换数 mi = 总替换数 × 2 × fi × 100
M2ij = M1ij × M1ij
三个家族序列片段得到的PAM2计分矩阵： 计分矩阵： 三个家族序列片段得到的 计分矩阵
K K F I L 6 -20 -19 -10 5 -16 -19 6 -18 7 F I L
PAM250矩阵 PAM250矩阵
PAM250: 250%期望的突变； 期望的突变； 期望的突变 蛋白质序列仍然有15-30%左右的相似性； 左右的相似性； 蛋白质序列仍然有 左右的相似性
PAMn矩阵的构建 PAMn矩阵的构建
1. 选取多个家族的相似性 选取多个家族的相似性>85%的保守序列； 的保守序列； 的保守序列 2. 根据匹配计分进行多重比对 不含空位 ； 根据匹配计分进行多重比对(不含空位 不含空位)； 3. 以比对结果构建进化树，反映氨基酸替换关 以比对结果构建进化树， 系； 4. 计算每种氨基酸转换成其它氨基酸的次数； 计算每种氨基酸转换成其它氨基酸的次数； 5. 计算每种氨基酸突变率； 计算每种氨基酸突变率； 6. 计算每对氨基酸突变率，得到突变概率矩阵 计算每对氨基酸突变率， 将此矩阵自乘n次 ，将此矩阵自乘 次； 7. 将突变概率矩阵转化为 将突变概率矩阵转化为PAMn矩阵。 矩阵。 矩阵
Step6: 计算PAM1计分矩阵 计算PAM1计分矩阵
由突变率m 计算计分矩阵中的分值r 由突变率 ij计算计分矩阵中的分值 ij：
rij = 10 lg(mij / fi )
将rij = rji取平均值，再取整数； 取平均值，再取整数； 按先前假设， （按先前假设， rij = rji）
rKK = 10lg(mkk/ fk) = 5.6857 ≈ 6 (rKF + rFK )/2 = -22.833 ≈ -23 …
K) =
FFILL (L K)
L和K间相互转换次数：N(L 和 间相互转换次数 间相互转换次数：
3
家族二，家族三 家族二， …
Step3：计算氨基酸间的转换次数 Step3：计算氨基酸间的转换次数
计算每种氨基酸转换成其它氨基酸的次数。 计算每种氨基酸转换成其它氨基酸的次数。 假设两种氨基酸间相互转换一样。 假设两种氨基酸间相互转换一样。
PAM250打分矩阵 PAM250打分矩阵
打分矩阵的使用
PAM250: ~15-30%的序列相似 的序列相似 性； PAM120: ~40%的序列相似性； 的序列相似性； 的序列相似性 PAM80: ~50% PAM60: ~60% 如何选择最合适的矩阵？ 如何选择最合适的矩阵？ 多种尝试… 多种尝试
BLOSUM62矩阵构建步骤： BLOSUM62矩阵构建步骤：
1. 提取 提取Prosite数据库中 数据库中504个家族的 万多蛋 个家族的2万多蛋 数据库中 个家族的 白质序列，合并其中相似性≥62%的序列； 的序列； 白质序列，合并其中相似性 的序列 2. 统计各 统计各BLOCK的氨基酸对数量 ； 的氨基酸对数量f； 的氨基酸对数量 3. 计算氨基酸对的出现频率 ； 计算氨基酸对的出现频率q； 4. 计算每种氨基酸的期望频率 ； 计算每种氨基酸的期望频率p； 5. 计算氨基酸对出现的期望频率 ； 计算氨基酸对出现的期望频率e； 6. 计算 计算BLOSUM62矩阵分量 ij 矩阵分量r 矩阵分量
i：第i种氨基酸； ： 种氨基酸 种氨基酸； fi ：每种氨基酸出现的频率； 每种氨基酸出现的频率；
mK = 8/(12×2× fK ×100) = 0.0125 × × …
Step5：计算氨基酸i替换为j Step5：计算氨基酸替换为j的突变率
氨基酸i替换为 的突变率 氨基酸 替换为j的突变率 ij 替换为 的突变率m
例6：PAM矩阵的构建 PAM矩阵的构建
已知3个蛋白质家族若干保守序列片段： 已知 个蛋白质家族若干保守序列片段： 个蛋白质家族若干保守序列片段
家族一： 家族一：FKILK，FKIKK，FFILL，FFIKL ， ， ， 家族二： 家族二：IIFFF， IIFIF ， IKFFL ， IKFIL ， 家族三： 家族三： KIFKK，KIFLK，KLFKL，KLFLL ， ， ，
rij = 2 lg 2(q / e)
BLOSUM62打分矩阵 BLOSUM62打分矩阵
BLOSUM & PAM
序列相似性与PAM及BLOSUM矩阵的大致 及 序列相似性与 矩阵的大致 对应关系： 对应关系：
序列相似性 % PAM数值 数值 BLOSUM数值 数值
99 1 90 11 80 23 90 70 38 60 56 50 80 40 30 20
PAM矩阵的问题及改进 PAM矩阵的问题及改进
1. PAM系列矩阵存在的问题： 系列矩阵存在的问题： 系列矩阵存在的问题
A. 氨基酸的打分矩阵，不关心核酸； 氨基酸的打分矩阵，不关心核酸； B. 进化模型的构建需要系统发育树的分析，因 进化模型的构建需要系统发育树的分析， 成为一个循环论证的问题： 此，成为一个循环论证的问题：序列比对 矩 进行新的序列比对； 阵构建 打分 进行新的序列比对； C. 数据集很小； 数据集很小；
按Doyhoff方法构建 方法构建PAM1与PAM2矩阵 与 矩阵 方法构建
Step1：多重比对 Step1：多重比对
位置对齐，多重比对（不考虑空位）： 位置对齐，多重比对（不考虑空位）：
家族一 FK I LK FK I KK FF I L L FF I KL 家族二 I I FFF I I F I F I KFFL I KF I L 家族三 K I FKK K I FLK KLFKL KLFL L
112 159 246 80 62-45
第四节， 多序列比对
不同物种中，许多基因的功能保守， 不同物种中，许多基因的功能保守，序列相 似性较高，通过多条序列的比较， 似性较高，通过多条序列的比较，发现保守 与变异的部分； 与变异的部分； 可构建HMM模型，搜索更多的同源序列； 模型， 可构建 模型 搜索更多的同源序列； 构建进化的树的必须步骤； 构建进化的树的必须步骤； 比较基因组学研究； 比较基因组学研究； 两类：全局或局部的多序列比对； 两类：全局或局部的多序列比对；
氨基酸突变概率——一步转移概率矩阵 1ij 一步转移概率矩阵M 氨基酸突变概率 一步转移概率矩阵
原氨基酸 K K 替换氨 基酸 F I L 0.9875 0.001389 0.001786 0.0125 F 0.001563 0.994444 0.003571 0.002083 I 0.001563 0.002778 0.992857 0.002083 L 0.009375 0.001389 0.001786 0.983333
第三章 序列比对 Ⅱ
本章内容提要
第一节：数学基础： 第一节：数学基础：概率及概率模型 第二节： 第二节：双序列比对算法的介绍
Dot matrix 动态规划算法
(Needleman-Wunsch, Smith-Waterman算法 算法) 算法
FASTA和BLAST算法 和 算法
第三节： 第三节：打分矩阵及其含义 第四节： 第四节：多序列比对
第三节 打分矩阵及其含义
1，计分方法 ， 2，Dayhoff: PAM系列矩阵 ， 系列矩阵 3，Henikoff: BLOSUM系列矩阵 ， 系列矩阵
1， 计分方法
匹配计分： 匹配计分： UM矩阵 矩阵(Unitary matrix) 矩阵 相同的氨基酸记1分 否则记0分 相同的氨基酸记 分，否则记 分。 BLAST中核酸比对 中核酸比对 结构域性质计分： 结构域性质计分： SGM矩阵 矩阵(Structure-Genetic Matrix) 矩阵 主要根据氨基酸的结构和化学性质的相似程度 来记分(如 和 ， 和 ， 和 有很高的相似性 有很高的相似性)， 来记分 如D和E，S和T，V和I有很高的相似性 ，同 时还考虑密码子之间相互转换的难易程度。 时还考虑密码子之间相互转换的难易程度。 可观测变换计分： 可观测变换计分：
2. 打分矩阵的改进
A. 选用大量的序列数据，构建PAM矩阵； 选用大量的序列数据，构建 矩阵； 矩阵 B. BLOSUM系列矩阵 系列矩阵; 系列矩阵 C. 核酸的打分矩阵 核酸的打分矩阵;
3， BLOSUM矩阵 BLOSUM矩阵
最被广泛使用的氨基酸打分矩阵; 最被广泛使用的氨基酸打分矩阵 根据蛋白质模块数据库BLOCKS中蛋白质序 根据蛋白质模块数据库 中蛋白质序 列的高度保守部分的比对而得到的， 列的高度保守部分的比对而得到的，最常用 的是BLOSUM62; 的是 BLOCK: 蛋白质家族保守的一段氨基酸，无 蛋白质家族保守的一段氨基酸， gap，一般几个至上百个氨基酸； ，一般几个至上百个氨基酸； Prosite家族：至少有一个 家族： 家族 至少有一个BLOCK存在于该 存在于该 家族的所有蛋白质序列中； 家族的所有蛋白质序列中； BLOSUM62: 序列的平均相似性为62%的 序列的平均相似性为 的 BLOCK构建的打分矩阵； 构建的打分矩阵； 构建的打分矩阵
Step6: PAM1计分矩阵结果 PAM1计分矩阵结果
三个家族序列片段得到的PAM1计分矩阵： 计分矩阵： 三个家族序列片段得到的 计分矩阵
K K F I L 6 -23 -22 -13 5 -19 -22 6 -20 7 F I L
Step7: 计算PAM2计分矩阵 计算PAM2计分矩阵
将氨基酸突变概率矩阵自乘一次，得到两 将氨基酸突变概率矩阵自乘一次， 步转移概率矩阵M 步转移概率矩阵 2ij
K K F I L 1 1 6
K)=
F 1 2 1
I 1 2 1
L 6 1 1
e.g. N(L
3 + 0 + 3= 6
Step4：计算各氨基酸相对突变率 Step4：计算各氨基酸相对突变率
每种氨基酸相对突变率m 每种氨基酸相对突变率 i
氨基酸i总共发生替换数 mi = 总替换数 × 2 × fi × 100
M2ij = M1ij × M1ij
三个家族序列片段得到的PAM2计分矩阵： 计分矩阵： 三个家族序列片段得到的 计分矩阵
K K F I L 6 -20 -19 -10 5 -16 -19 6 -18 7 F I L
PAM250矩阵 PAM250矩阵
PAM250: 250%期望的突变； 期望的突变； 期望的突变 蛋白质序列仍然有15-30%左右的相似性； 左右的相似性； 蛋白质序列仍然有 左右的相似性
PAMn矩阵的构建 PAMn矩阵的构建
1. 选取多个家族的相似性 选取多个家族的相似性>85%的保守序列； 的保守序列； 的保守序列 2. 根据匹配计分进行多重比对 不含空位 ； 根据匹配计分进行多重比对(不含空位 不含空位)； 3. 以比对结果构建进化树，反映氨基酸替换关 以比对结果构建进化树， 系； 4. 计算每种氨基酸转换成其它氨基酸的次数； 计算每种氨基酸转换成其它氨基酸的次数； 5. 计算每种氨基酸突变率； 计算每种氨基酸突变率； 6. 计算每对氨基酸突变率，得到突变概率矩阵 计算每对氨基酸突变率， 将此矩阵自乘n次 ，将此矩阵自乘 次； 7. 将突变概率矩阵转化为 将突变概率矩阵转化为PAMn矩阵。 矩阵。 矩阵
Step6: 计算PAM1计分矩阵 计算PAM1计分矩阵
由突变率m 计算计分矩阵中的分值r 由突变率 ij计算计分矩阵中的分值 ij：
rij = 10 lg(mij / fi )
将rij = rji取平均值，再取整数； 取平均值，再取整数； 按先前假设， （按先前假设， rij = rji）
rKK = 10lg(mkk/ fk) = 5.6857 ≈ 6 (rKF + rFK )/2 = -22.833 ≈ -23 …
K) =
FFILL (L K)
L和K间相互转换次数：N(L 和 间相互转换次数 间相互转换次数：
3
家族二，家族三 家族二， …
Step3：计算氨基酸间的转换次数 Step3：计算氨基酸间的转换次数
计算每种氨基酸转换成其它氨基酸的次数。 计算每种氨基酸转换成其它氨基酸的次数。 假设两种氨基酸间相互转换一样。 假设两种氨基酸间相互转换一样。
PAM250打分矩阵 PAM250打分矩阵
打分矩阵的使用
PAM250: ~15-30%的序列相似 的序列相似 性； PAM120: ~40%的序列相似性； 的序列相似性； 的序列相似性 PAM80: ~50% PAM60: ~60% 如何选择最合适的矩阵？ 如何选择最合适的矩阵？ 多种尝试… 多种尝试
BLOSUM62矩阵构建步骤： BLOSUM62矩阵构建步骤：
1. 提取 提取Prosite数据库中 数据库中504个家族的 万多蛋 个家族的2万多蛋 数据库中 个家族的 白质序列，合并其中相似性≥62%的序列； 的序列； 白质序列，合并其中相似性 的序列 2. 统计各 统计各BLOCK的氨基酸对数量 ； 的氨基酸对数量f； 的氨基酸对数量 3. 计算氨基酸对的出现频率 ； 计算氨基酸对的出现频率q； 4. 计算每种氨基酸的期望频率 ； 计算每种氨基酸的期望频率p； 5. 计算氨基酸对出现的期望频率 ； 计算氨基酸对出现的期望频率e； 6. 计算 计算BLOSUM62矩阵分量 ij 矩阵分量r 矩阵分量
i：第i种氨基酸； ： 种氨基酸 种氨基酸； fi ：每种氨基酸出现的频率； 每种氨基酸出现的频率；
mK = 8/(12×2× fK ×100) = 0.0125 × × …
Step5：计算氨基酸i替换为j Step5：计算氨基酸替换为j的突变率
氨基酸i替换为 的突变率 氨基酸 替换为j的突变率 ij 替换为 的突变率m
例6：PAM矩阵的构建 PAM矩阵的构建
已知3个蛋白质家族若干保守序列片段： 已知 个蛋白质家族若干保守序列片段： 个蛋白质家族若干保守序列片段
家族一： 家族一：FKILK，FKIKK，FFILL，FFIKL ， ， ， 家族二： 家族二：IIFFF， IIFIF ， IKFFL ， IKFIL ， 家族三： 家族三： KIFKK，KIFLK，KLFKL，KLFLL ， ， ，
rij = 2 lg 2(q / e)
BLOSUM62打分矩阵 BLOSUM62打分矩阵
BLOSUM & PAM
序列相似性与PAM及BLOSUM矩阵的大致 及 序列相似性与 矩阵的大致 对应关系： 对应关系：
序列相似性 % PAM数值 数值 BLOSUM数值 数值
99 1 90 11 80 23 90 70 38 60 56 50 80 40 30 20
PAM矩阵的问题及改进 PAM矩阵的问题及改进
1. PAM系列矩阵存在的问题： 系列矩阵存在的问题： 系列矩阵存在的问题
A. 氨基酸的打分矩阵，不关心核酸； 氨基酸的打分矩阵，不关心核酸； B. 进化模型的构建需要系统发育树的分析，因 进化模型的构建需要系统发育树的分析， 成为一个循环论证的问题： 此，成为一个循环论证的问题：序列比对 矩 进行新的序列比对； 阵构建 打分 进行新的序列比对； C. 数据集很小； 数据集很小；
按Doyhoff方法构建 方法构建PAM1与PAM2矩阵 与 矩阵 方法构建
Step1：多重比对 Step1：多重比对
位置对齐，多重比对（不考虑空位）： 位置对齐，多重比对（不考虑空位）：
家族一 FK I LK FK I KK FF I L L FF I KL 家族二 I I FFF I I F I F I KFFL I KF I L 家族三 K I FKK K I FLK KLFKL KLFL L
112 159 246 80 62-45
第四节， 多序列比对
不同物种中，许多基因的功能保守， 不同物种中，许多基因的功能保守，序列相 似性较高，通过多条序列的比较， 似性较高，通过多条序列的比较，发现保守 与变异的部分； 与变异的部分； 可构建HMM模型，搜索更多的同源序列； 模型， 可构建 模型 搜索更多的同源序列； 构建进化的树的必须步骤； 构建进化的树的必须步骤； 比较基因组学研究； 比较基因组学研究； 两类：全局或局部的多序列比对； 两类：全局或局部的多序列比对；
氨基酸突变概率——一步转移概率矩阵 1ij 一步转移概率矩阵M 氨基酸突变概率 一步转移概率矩阵
原氨基酸 K K 替换氨 基酸 F I L 0.9875 0.001389 0.001786 0.0125 F 0.001563 0.994444 0.003571 0.002083 I 0.001563 0.002778 0.992857 0.002083 L 0.009375 0.001389 0.001786 0.983333