一个交叉学科的胜利.ppt

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1、一个交叉学科的胜利简介生物信息学08300240054黄晓靖简介生物信息学一个交叉学科的胜利1现代医学的挑战2生物信息学3分子同源性计算现代医学的挑战一个交叉学科的胜利1过去个人经验学科现在极小极大实验学科现代医学的挑战大规模数据的采集大规模数据的处理经验型处理常常会出错Wal-Mart现代医学的挑战CStotherescue~~~现代医学的挑战2生物信息学一个交叉学科的胜利当生物遇上了计算机生物信息学！BiologyInformaticsBioinformatics网络预测流感网络预测流感(2)数据挖掘关联Associating分类Clas

2、sifying建模与模拟Modeling&Simulating预测与检验Predicting&Testing主要应用领域基因测序Sequenceanalysis基因注解Genomeannotation同源性计算Computationalevolutionarybiology基因表达分析Analysisofgeneexpression拮抗/协同分析Analysisofregulation蛋白质表达分析Analysisofproteinexpression蛋白质结构预测Predictionofproteinstructure生物系统模型Model

3、ingbiologicalsystems大信息量图像分析High-throughputimageanalysis……3分子同源性计算一个交叉学科的胜利分子系统发育分析的主要方法距离矩阵法(DistanceMatrix)最大简约法(MaximumParsimony)最大似然法(MaximumLikelihood)贝叶斯法（BayesianInference)距离聚类主要有UPGMA法(类平均法)和NJ法(邻接法)。使用这两种方法前都必须获得一个对称距离矩阵(m阶方阵)D={dij}m×m,其中m为OUT（分类群〕数目。距离系数的公式很多。例如，

4、Nei(1972)的遗传距离系数适用于限制性内切酶和同功酶数据，Jukes-Cantor单参数距离系数和Kimura两参数模型距离系数则广泛用于各种序列数据。1.将最近的物种聚合在一起2.开始用于聚合的单元是独立的3.在每次迭代中，将两个”最近”单元(距离最小)聚在一起形成一个新的聚合单元分子系统发育分析的主要方法ABCDEAB1.43C2.654.24D5.244.332.52E3.081.572.193.02找到距离矩阵中最小的距离，在这个例子中最小距离是物种A和B.2.将A和B用树枝相连并给每一个分枝赋予一半的遗传距离3.从现在起，将(

5、A+B)作为一个单元考虑AB0.7150.715ABCDEAB1.43C2.654.24D5.244.332.52E3.081.572.193.024.根据A和B的距离来重新计算遗传距离例如，(A+B)和C的距离是(2.65+4.24)/2=3.445依次计算所有影响到的距离A+BCDEA+BC3.445D4.7852.52E2.3252.193.025.重复上述步骤，找到下一个最小的距离。在这个例子中是C和E之间的距离.AB0.7150.715CE1.0951.095D1.3851.3851.921.92HIV从何而来Freeman&Her

6、ron,2001.EvolutionaryAnalysis.PrenticeHall结语BioinformaticsArtificialNeuralNetworks这是交叉学科的胜利！！……END