生物信息学绪论

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1、生物信息学概论生物信息学说文解字：生物+信息+学(bioinformatics)biology+information+theory广义应用信息科学的方法和技术，研究生物体系和生物过程中信息的存贮、信息的内涵和信息的传递，研究和分析生物体细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程中的各种生物信息，或者也可以说成是生命科学中的信息科学。狭义应用信息科学的理论、方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据。Amarriageof…BiologyInformationtechnology生物信息学研究分类算法开发生物学研究应用BlastB

2、last收集、整理、储存、加工、发布和分析生物学数据3、生物信息学的研究内容发展新的数理和信息科学的技术和方法用于管理和分析生物数据（生物工作者）（数理和信息科学工作者）2、生物信息学基本方法和技术建立生物数据库各种公共数据库本地化数据库数据库检索各种数据检索工具的开发和使用Entrez检索体系BLAST检索体系生物大分子序列分析Homologoussequenceanalysis（同源序列分析）Multiplesequencealignment（多序列对位（对齐）排列）Evolutionanalysis（进化分析）Phyl

3、ogeneticprediction（系统发育预测）进化方式分析进化位点分析基因组分析序列拼接序列注释基因功能、结构分析蛋白质功能、结构分析蛋白质三维结构预测蛋白质修饰ElectronicPCR统计模型HiddenMarkovmodel（HMM，隐马尔可夫模型）基因识别和药物设计Maximumlikelihoodmodel（最大似然模型）序列进化分析数学算法自动序列拼接外显子预测同源序列比较人类基因组：3.2×109bp已测序的重要模式生物：H.inf全基因组Saccharomycescerevisiae酿酒酵母Caenor

4、habditiselegans秀丽线虫大肠杆菌及其全基因组水稻基因组计划Drosophilamelanogaster果蝇Arabidopsisthaliana拟南芥基因组演化与物种演化(生命之树)怎样利用数据库？寻找基因序列信息序列比较分析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。生物信息学的研究内容1、生物分子数

5、据的收集与管理2、数据库搜索及序列比较3、基因组序列分析4、基因表达数据的分析与处理5、蛋白质结构与功能预测6、基因-蛋白相互作用网络7、整个系统调控网络基因组数据库蛋白质序列数据库蛋白质结构数据库DDBJEMBLGenBankSWISS-PROTPDBPIR生物分子数据的收集与管理数据库搜索及序列比较搜索同源序列在一定程度上就是通过序列比较寻找相似序列序列比较的一个基本操作就是比对（Alignment），即将两个序列的各个字符（代表核苷酸或者氨基酸残基）按照对应等同或者置换关系进行对比排列，其结果是两个序列共有的排列顺序，

6、这是序列相似程度的一种定性描述多重序列比对研究的是多个序列的共性。序列的多重比对可用来搜索基因组序列的功能区域，也可用于研究一组蛋白质之间的进化关系。基因组序列分析遗传语言分析——天书基因组结构分析基因识别基因功能注释基因调控信息分析基因组比较基因表达数据的分析与处理基因表达数据分析是目前生物信息学研究的热点和重点目前对基因表达数据的处理主要是进行聚类分析，将表达模式相似的基因聚为一类，在此基础上寻找相关基因，分析基因的功能所用方法主要有：相关分析方法、模式识别技术中的层次式聚类方法、人工智能中的自组织映射神经网络、主元分析

7、方法等表达数据缺点：仅反映mRNA丰度，噪声，…基因芯片——基因微阵列或DNA芯片(genemicroarray或DNAchips)的原理是将几万个寡核苷酸或DNA作为探针，密集排列于硅片等固相支持物上，将研究样品标记后与微点阵杂交并进行检测。根据杂交信号强弱及探针位置和序列，可以确定靶DNA的表达情况以及突变和多态性存在与否。DNA微阵列（基因芯片）基因表达的层次聚类分析新陈代谢：116，环境信息处理：24，细胞信息处理：20，遗传信息处理：10；碳水化合物代谢：36，信号传导：17，二次新陈代谢生物合成：16，能量代谢：

8、11，细胞生长与死亡基因：11，多糖合成与代谢；10，生物异源物质的降解：10氨基酸代谢：9，辅因子与维生素的代谢：9。表达基因的功能分类协同表达基因的聚类分析蛋白质结构预测蛋白质的生物功能由蛋白质的结构所决定，蛋白质结构预测成为了解蛋白质功能的重要途径蛋白质结构预测分为:二级结构预测空间