蛋白质生物信息学ppt课件
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因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋 白质编码区的信息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 进行必要的药物设计。
• 基因组信息学，蛋白质空间结构模拟以及
药物设计构成了生物信息学的3个重要组成 部分。
12
第二节 蛋白质常用数据库及应用
• 一次数据库：实验获得的原始数据。简单归类
整理、注释。Genbank、Swiss-Prot、PDB
• 二次数据库：在一次数据库、实验数据和理论
分析的基础上，根据研究内容的需要，对相关 生物知识和信息进一步分析整理。包括人类基 因组图谱库GDB、转录因子和结合位点库 TRANSFAC、蛋白质结构家族分类库SCOP等。
13
第二节、蛋白质常用数据库
•研究材料和结果就是各种各样的生物学数据 •研究工具是计算机 •研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和
筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及 利用（计算、模拟）。
3
研究内容
• 1、生物信息的收集、存储、管理与
提供
• 2、基因组序列信息的提取和分析 • 3、功能基因组相关信息分析 • 4、生物大分子结构模拟和药物设计 • 5、生物信息分析的技术与方法研究
7
研究展望
由于生物信息学是基于分子生物学与多种学科交叉而成 的新学科，现有的形势仍表现为各种学科的简单堆砌， 相互之间的联系并不是特别的紧密。在处理大规模数据 方面，没有行之有效的一般性方法；而对于大规模数据 内在的生成机制也没有完全明了，这使得生物信息学的 研究短期内很难有突破性的结果。
8
研究展望
第六章 生物信息学的应用
1
第一节生物信息学与蛋白质工程 一、生物信息学概述
生物信息学是利用应用数学、信息学、wk.baidu.com计 学和计算机科学的方法研究生物学的问题。
1987年，林华安首创Bioinformation 一词，被誉为”世界生物信息之父”。
2
概述
生物信息学分子生物学与信息技术（尤其是互 联网技术）的结合体。
9
二、生物信息学与蛋白质工程
（一）蛋白质序列分析，预测其理化性质、 空间结构及生物学功能 （二）蛋白质结构预测 理论分析法：在理论计算的基础上预测 统计分析法：建立序列-结构的映射模型 （三）蛋白质功能预测P162 （四）蛋白质分子设计
10
三、生物信息学与蛋白质组学
• 1994、澳大利亚Wilkins和Willians提出蛋白质
5
核心内容是研究如何通过对DNA序列的统计计 算分析，更加深入地理解DNA序列，结构，演 化及其与生物功能之间的关系。
研究课题涉及到分子生物学，分子演化及结构 生物学，统计学及计算机科学等许多领域。
6
研究过程
• 以数据（库）为核心 • 1 数据库的建立 • 2 生物学数据的检索 • 3 生物学数据的处理 • 4 生物学数据的利用：计算生物学
组：由全部基因表达的全部蛋白质及其存在方 式，是一种细胞、组织或完整的生命体在特定 时空上所拥有的全套蛋白质
• 蛋白质组学：以蛋白质为研究对象，阐明某生
物体全部蛋白质的表达模式及功能模式
• 生物信息学理论、技术方法和软件等在蛋白质
组学相关数据库的建立、应用以及蛋白质组分 析等方面具有重要的应用
11
• 生物信息学作为一门新的学科领域，把基
18
• ATGGATTTTCAGGTGCAGATTTTCAGCTTCCTGCTAATCAGTGCCTCAGTC
ATAATATCCAGAGGAGacatccagatgacccagtctccatcctccctgtctgcatctgtagga gacagagtcACCATCACTTGCCAGGCGAGTCAGGACATCAGCAACTATTTAAA TTGGTATCAGCAGAAACCAGGGAAAGCCCCTAAACTCCTGATCTACGATGC ATCCAATTTGGAAACAGGGGTCCCATCAAGGTTCAGTGGAAGTGGATCTGG GACAGATTTTACTTTCACCATCAGCAGCCTGCAGCCTGAAGATATTGCAAC ATATTTCTGTCAACACTTTGATCATCTCCCGCTCGCTTTCGGCGGAGGGAC CAAGGTGGAGATCAAACGT ACTGTGGCTGCACCATCTGTCTTCATCTTCC
三维结构数据库PBD、MMDB
17
全人源抗EGFR单克隆抗体
• 红色字体为信号肽，标黄部分为可变区重链可变区（HV）
DNA序列（423bp） • ATGGATTTTCAGGTGCAGATTTTCAGCTTCCTGCTAATCAGTGCCTCAG
TCATAATATCCAGAGGA CAGGTGCAGCTGCAGGAGTC
• GGGCCCAGGACTGGTGAAGCCTTCGGAGACCCTGTCCCTCACCTGCAC
TGTCTCTGGTGGCTCCGTCAGCAGTGGTGATTACTACTGGACCTGGAT TCGGCAGTCCCCAGGGAAGGGACTGGAGTGGATTGGACACATCTATTA CAGTGGGAACACCAATTATAACCCCTCCCTCAAGAGCAGACTCACCATA TCAATTGACACGTCCAAGACTCAGTTCTCCCTGAAGCTGAGTTCTGTGA CCGCTGCGGACACGGCCATTTATTACTGTGTGCGAGATCGAGTGACTG GTGCTTTTGATATCTGGGGCCAAGGGACAATGGTCACCGTCTCTTCA
4
发展条件
2001年2月，人类基因组工程测序 的完成，使生物信息学走向了一个 高潮。由于DNA自动测序技术的快 速发展，DNA数据库中的核酸序列 公共数据量以每天106bp速度增长， 生物信息迅速地膨胀成数据的海洋。 毫无疑问，我们正从一个积累数据 向解释数据的时代转变，数据量的 巨大积累往往蕴含着潜在突破性发 现的可能。 “生物信息学”正是从 这一前提产生的交叉学科。
一、核酸数据库 NCBI的Genbank、EMBL、DDBJ等
14
二、蛋白质数据库
（一）蛋白序列数据库：SWISS-PROT、PIR、 TreEMBL、UniProt、GenPept
15
（二）蛋白序列二次数据库
蛋白保守区域和功能位点数据库，PROSITE、 PRINTS、BLOCKS
16
（三）蛋白结构数据库
要真正解决这一问题，最终不能从计算机科学 得到，真正地解决可能还是得从生物学自身， 从数学上的新思路来获得本质性的动力。毫无 疑问，正如Dulbecco1986年所说："DNA序列 是人类的真谛，这个世界上发生的一切事情， 都与这一序列息息相关"。但要完全破译这一 序列以及相关的内容，我们还有相当长的路要 走。
• 基因组信息学，蛋白质空间结构模拟以及
药物设计构成了生物信息学的3个重要组成 部分。
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第二节 蛋白质常用数据库及应用
• 一次数据库：实验获得的原始数据。简单归类
整理、注释。Genbank、Swiss-Prot、PDB
• 二次数据库：在一次数据库、实验数据和理论
分析的基础上，根据研究内容的需要，对相关 生物知识和信息进一步分析整理。包括人类基 因组图谱库GDB、转录因子和结合位点库 TRANSFAC、蛋白质结构家族分类库SCOP等。
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第二节、蛋白质常用数据库
•研究材料和结果就是各种各样的生物学数据 •研究工具是计算机 •研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和
筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及 利用（计算、模拟）。
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研究内容
• 1、生物信息的收集、存储、管理与
提供
• 2、基因组序列信息的提取和分析 • 3、功能基因组相关信息分析 • 4、生物大分子结构模拟和药物设计 • 5、生物信息分析的技术与方法研究
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研究展望
由于生物信息学是基于分子生物学与多种学科交叉而成 的新学科，现有的形势仍表现为各种学科的简单堆砌， 相互之间的联系并不是特别的紧密。在处理大规模数据 方面，没有行之有效的一般性方法；而对于大规模数据 内在的生成机制也没有完全明了，这使得生物信息学的 研究短期内很难有突破性的结果。
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研究展望
第六章 生物信息学的应用
1
第一节生物信息学与蛋白质工程 一、生物信息学概述
生物信息学是利用应用数学、信息学、wk.baidu.com计 学和计算机科学的方法研究生物学的问题。
1987年，林华安首创Bioinformation 一词，被誉为”世界生物信息之父”。
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概述
生物信息学分子生物学与信息技术（尤其是互 联网技术）的结合体。
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二、生物信息学与蛋白质工程
（一）蛋白质序列分析，预测其理化性质、 空间结构及生物学功能 （二）蛋白质结构预测 理论分析法：在理论计算的基础上预测 统计分析法：建立序列-结构的映射模型 （三）蛋白质功能预测P162 （四）蛋白质分子设计
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三、生物信息学与蛋白质组学
• 1994、澳大利亚Wilkins和Willians提出蛋白质
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核心内容是研究如何通过对DNA序列的统计计 算分析，更加深入地理解DNA序列，结构，演 化及其与生物功能之间的关系。
研究课题涉及到分子生物学，分子演化及结构 生物学，统计学及计算机科学等许多领域。
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研究过程
• 以数据（库）为核心 • 1 数据库的建立 • 2 生物学数据的检索 • 3 生物学数据的处理 • 4 生物学数据的利用：计算生物学
组：由全部基因表达的全部蛋白质及其存在方 式，是一种细胞、组织或完整的生命体在特定 时空上所拥有的全套蛋白质
• 蛋白质组学：以蛋白质为研究对象，阐明某生
物体全部蛋白质的表达模式及功能模式
• 生物信息学理论、技术方法和软件等在蛋白质
组学相关数据库的建立、应用以及蛋白质组分 析等方面具有重要的应用
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• 生物信息学作为一门新的学科领域，把基
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• ATGGATTTTCAGGTGCAGATTTTCAGCTTCCTGCTAATCAGTGCCTCAGTC
ATAATATCCAGAGGAGacatccagatgacccagtctccatcctccctgtctgcatctgtagga gacagagtcACCATCACTTGCCAGGCGAGTCAGGACATCAGCAACTATTTAAA TTGGTATCAGCAGAAACCAGGGAAAGCCCCTAAACTCCTGATCTACGATGC ATCCAATTTGGAAACAGGGGTCCCATCAAGGTTCAGTGGAAGTGGATCTGG GACAGATTTTACTTTCACCATCAGCAGCCTGCAGCCTGAAGATATTGCAAC ATATTTCTGTCAACACTTTGATCATCTCCCGCTCGCTTTCGGCGGAGGGAC CAAGGTGGAGATCAAACGT ACTGTGGCTGCACCATCTGTCTTCATCTTCC
三维结构数据库PBD、MMDB
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全人源抗EGFR单克隆抗体
• 红色字体为信号肽，标黄部分为可变区重链可变区（HV）
DNA序列（423bp） • ATGGATTTTCAGGTGCAGATTTTCAGCTTCCTGCTAATCAGTGCCTCAG
TCATAATATCCAGAGGA CAGGTGCAGCTGCAGGAGTC
• GGGCCCAGGACTGGTGAAGCCTTCGGAGACCCTGTCCCTCACCTGCAC
TGTCTCTGGTGGCTCCGTCAGCAGTGGTGATTACTACTGGACCTGGAT TCGGCAGTCCCCAGGGAAGGGACTGGAGTGGATTGGACACATCTATTA CAGTGGGAACACCAATTATAACCCCTCCCTCAAGAGCAGACTCACCATA TCAATTGACACGTCCAAGACTCAGTTCTCCCTGAAGCTGAGTTCTGTGA CCGCTGCGGACACGGCCATTTATTACTGTGTGCGAGATCGAGTGACTG GTGCTTTTGATATCTGGGGCCAAGGGACAATGGTCACCGTCTCTTCA
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发展条件
2001年2月，人类基因组工程测序 的完成，使生物信息学走向了一个 高潮。由于DNA自动测序技术的快 速发展，DNA数据库中的核酸序列 公共数据量以每天106bp速度增长， 生物信息迅速地膨胀成数据的海洋。 毫无疑问，我们正从一个积累数据 向解释数据的时代转变，数据量的 巨大积累往往蕴含着潜在突破性发 现的可能。 “生物信息学”正是从 这一前提产生的交叉学科。
一、核酸数据库 NCBI的Genbank、EMBL、DDBJ等
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二、蛋白质数据库
（一）蛋白序列数据库：SWISS-PROT、PIR、 TreEMBL、UniProt、GenPept
15
（二）蛋白序列二次数据库
蛋白保守区域和功能位点数据库，PROSITE、 PRINTS、BLOCKS
16
（三）蛋白结构数据库
要真正解决这一问题，最终不能从计算机科学 得到，真正地解决可能还是得从生物学自身， 从数学上的新思路来获得本质性的动力。毫无 疑问，正如Dulbecco1986年所说："DNA序列 是人类的真谛，这个世界上发生的一切事情， 都与这一序列息息相关"。但要完全破译这一 序列以及相关的内容，我们还有相当长的路要 走。