基于生物信息学的微阵列技术(生物芯片)

生物信息学课后题及答案-推荐下载

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。 2.我国自主知识产权的主要基因组测序计划有哪些？水稻（2002），家鸡（2004），家蚕（2007），家猪（2012），大熊猫（2010） 2．第一章、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。

生物信息学复习资料全

一、名词解释(31个) 1.生物信息学: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息的存贮、信息的涵和信息的传递，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。 2.二级数据库：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。 3.多序列比对：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。 4.系统发育分析：是研究物种进化和系统分类的一种方法，其常用一种类似树状分支的图形来概括各种（类）生物之间的亲缘关系，这种树状分支的图形称为系统发育树。 5.直系同源：如果由于进化压力来维持特定模体的话，模体中的组成蛋白应该是进化保守的并且在其他物种中具有直系同源性。指的是不同物种之间的同源性，例如蛋白质的同源性，DNA序列的同源性。（来自百度） 6.旁系（并系）同源：是那些在一定物种中的来源于基因复制的蛋白，可能会进化出新的与原来有关的功能。用来描述在同一物种由于基因复制而分离的同源基因。（来自百度） 7.FASTA序列格式：将一个DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的核苷酸或氨基酸字符串。 8.开放阅读框（ORF）：是结构基因的正常核苷酸序列，从起始密码子到终止密码子的阅读框可编码完整的多肽链，其间不存在使翻译中断的终止密码子。（来自百度） 9.结构域：大分子蛋白质的三级结构常可分割成一个或数个球状或纤维状的区域，折叠得较为紧密，各行其功能，称为结构域。 10.空位罚分：序列比对分析时为了反映核酸或氨基酸的插入或缺失等而插入空位并进行罚分，以控制空位插入的合理性。（来自百度） 11.表达序列标签：通过从cDNA文库中随机挑选的克隆进行测序所获得的部分 cDNA的3’或5’端序列。（来自文献） 12.Gene Ontology 协会： 13.HMM 隐马尔可夫模型：将核苷酸序列看成一个随机序列，DNA序列的编码部分与非编码部分在核苷酸的选用频率上对应着不同的Markov模型。14.一级数据库：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 15.序列一致性：指同源DNA顺序的同一碱基位置的相同的碱基成员, 或者蛋白质的同一氨基酸位置的相同的氨基酸成员, 可用百分比表示。 16.序列相似性：指同源蛋白质的氨基酸序列中一致性氨基酸和可取代氨基酸所占的比例。 17.Blastn：是核酸序列到核酸库中的一种查询。库中存在的每条已知序列都将同所查序列作一对一地核酸序列比对。（来自百度） 18.Blastp：是蛋白序列到蛋白库中的一种查询。库中存在的每条已知序列将逐一地同每条所查序列作一对一的序列比对。（来自百度）

生物芯片技术研究进展

生物芯片技术研究进展张智梁摘要：随着DNA测序技术的发展和几种同时监测大量基因表达的新技术出现，人类基因组DNA序列分析可能很快完成，并由此产生了生物信息学，而DNA芯片技术应运而生。生物芯片主要是指通过微电子、微加工技术在芯片表面构建的微型生物化学分析系统，以实现对细胞、DNA、蛋白质、组织、糖类及其他生物组分进行快速、敏感、高效的处理和分析，是近些年来发展迅速的一项高新技术。生物芯片主要包括基因芯片、蛋白质芯片、组织芯片等。关键词：生物芯片；研究进展；应用生物芯片是指通过微电子、微加工技术在芯片表面构建的微型生物化学分析系统，以实现对细胞、DNA、蛋白质、组织、糖类及其他生物组分进行快速、敏感、高效的处理和分析，其实质就是在面积不大的基片(玻片、硅片、聚丙烯酰胺凝胶、尼龙膜等载体)表面上有序地点阵排列一系列已知的识别分子，在一定条件下，使之与被测物质(样品)结合或反应，再以一定的方法(同位素法、化学荧光法、化学发光法、酶标法等)进行显示和分析，最后得出被测物质的化学分子结构等信息。因常用玻片／硅片等材料作为固相支持物，且制备过程模拟计算机芯片的制备技术，所以称之为生物芯片技术。这项技术是由美国旧金山以南的的一个新兴生物公司首先发展起来的。S.P.AForder及其同事于90年代初发明了一种利用光刻技术在固相支持物上光导合成多肽的方法，并在此基础上于l993年设计了一种寡核苷酸生物芯片，直至l996年制造出世界上第一块商业化的DNA芯片。在此期间国际上掀起了一片DNA芯片设计的热潮，出现了多种类型的DNA芯片技术。DNA芯片在产生的短短几年时间内技术不断，现已经显现出在基因诊断、基因表达分析和新基因的发现、蛋白组学方面的应用、基因组文库作图等生物医学领域中的应用价值。 l、生物芯片的分类目前常见的生物芯片分为3类：第1类为微阵列芯片，包括基因芯片、蛋白芯片、细胞芯片和组织芯片；第2类为微流控芯片(属于主动式芯片)，包括各类样品制备芯片、聚合酶链反应(PCR)芯片、毛细管电泳芯片和色谱芯片等；第3类为以生物芯片为基础的集成化分析系统(也叫“芯片实验室”，是生物芯片技术的最高境界)。“芯片实验室”可以完成如样品制备、试剂输送、生化反应、结果检测、信息处理和传递等一系列复杂工作。这些微型集成化分析系统携带方便，可用于紧急场合、野外操作甚至放在航天器上。 2、生物芯片的应用 2．1基因测序基因芯片利用固定探针与样品进行分子杂交产生的杂交图谱而排列出待测样品的序列，这种测定方法快速，具有十分诱人的前景。芯片技术能辨别单核苷酸多态性(SNPs)，当基因组序列中的单个核苷酸发生突变，就会引起基因组DNA序列变异。Hacia等用含有48000个寡核苷酸的高密度微阵列分析了黑猩猩和人BRCAl基因序列差异，结果发现在外显子11约3．4kb长度范围内的核酸序列同源性为83．5％～98．2％，提示了二者在进化上的高度相似性。Check 等通过运用DNA微集阵列分析研究与早期心血管疾病相关的候选基冈一丁SP基冈家族，结果发现TSP-1和TSP-4基因错义变异与早期冠状动脉疾病相关，它们在m液凝固和动脉修复中起重要作用，而丁SP一2基冈非编码区的突变却在心脏病的发生过程有一定的保护作用。在卵巢癌发展过程中，基因TP53起到临界

生物信息学中的机器学习方法

生物信息学中的机器学习方法摘要：生物信息学是一门交叉学科，包含了生物信息的获取、管理、分析、解释和应用等方面，兴起于人类基因组计划。随着人类基因组计划的完成与深入，生物信息的研究工作由原来的计算生物学时代进入后基因组时代，后基因组时代中一个最重要的分支就是系统生物学。本文从信息科学的视角出发，详细论述了机器学习方法在计算生物学和系统生物学中的若干应用。关键词：生物信息学；机器学习；序列比对；人类基因组；生物芯片 1.相关知识 1.1 生物信息学生物信息学时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。它综合运用生物学、计算机科学和数学等多方面知识与方法，来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义，并应用于解决生命科学研究和生物技术相关产业中的各种问题。生物信息学主要有三个组成部分：建立可以存放和管理大量生物信息学数据的数据库；研究开发可用于有效分析与挖掘生物学数据的方法、算法和软件工具；使用这些工具去分析和解释不同类型的生物学数据，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等。生物信息学这个术语从20世纪90年代开始使用，最初主要指的是DNA、RNA及蛋白质序列的数据管理和分析。自从20世纪60年代就有了序列分析的计算机工具，但是那时并未引起人们很大的关注，直到测序技术的发展使GenBank之类的数据库中存放的序列数量出现了迅猛的增长。现在该术语已扩展到几乎覆盖各种类型的生物学数据，如蛋白质结构、基因表达和蛋白质互作等。目前的生物信息学研究，已从早期以数据库的建立和DNA序列分析为主的阶段，转移到后基因组学时代以比较基因组学（comparative genomics）、功能基因组学（functional genomics）和整合基因组学（integrative genomics）为中心的新阶段。生物信息学的研究领域也迅速扩大。生物信息学涉及生物学、计算机学、数学、统计学等多门学科，从事生物信息学研究的工作者或生物信息学家可以来自以上任何一个领域而侧重于生物信息学的不同方面。事实上，我们今天正需要具备各种背景知识、才能和研究思路的研究人员，集思广益

BLOSUM矩阵和其在生物信息学中的应用

[生工0902] BLOSUM矩阵及其在生物信息学中的使用生物信息学齐阳，汪锴，袁理 2011/11/25 什么是BLOSUM矩阵？BLOSUM矩阵有什么使用？

BLOSUM矩阵及其在生物信息学中的使用齐阳汪锴袁理摘要BLOSUM矩阵是一种蛋白质序列对比的算法，在生物信息学领域中被广泛使用。本文综述了BLOSUM矩阵的由来、如何构建BLOSUM矩阵和其打分规则、使用以及现代算法。并指出了BLOSUM矩阵的发展前景。关键词BLOSUM矩阵；生物信息学；使用 0 引言序列比对是现代生物学最基本的研究方法之一, 最常见的比对是蛋白质序列之间或核酸序列之间的两两比对，通过比较两个序列之间的相似区域和保守性位点，寻找二者可能的分子进化关系，进而可以有效地分析和预测一些新发现基因的功能。目前各种蛋白质序列对比算法主要利用一种替代矩阵来计算序列间的相似性，过去所普遍使用的Dayhoff矩阵只能用来进行相似度85%以上的序列对比「1」，为了满足大量生命科学研究的需求，1992年Henikoff夫妇从蛋白质模块数据库BLOCKS中找出一组替代矩阵，即BLOSUM系列，很好的解决了序列的远距离相关的问题，此后十几年来BLOSUM及其衍生替代矩阵已经成为蛋白质多序列对比的常用方法。 1BLOSUM矩阵概况序列比对是现代生物学最基本的研究方法之一，常见的比对是蛋白质序列之间或核酸序列之间的两两比对，通过比较两个序列之间的相似区域和保守性位点，寻找二者可能的分子进化关系，进而可以有效地分析和预测一些新发现基因的功能。在比对两个序列时，不仅要考虑完全匹配的字符，还要考虑一个序列中的空格或间隙（或者，相反地，要考虑另一个序列中的插入部分）和不匹配，这两个方面都可能意味着突变「2」。在序列比对中，需要找到最优的比对即将匹配的数量最大化，将空格和不匹配的数量最小化。为了确定最优的比对，必须为每个比对进行评估和打分，于是引入了打分函数「3」。

浅谈生物信息学在生物方面的应用

浅谈生物信息学在生物方面的应用生物信息学（bioinformaLics）是以核酸和蛋白质等生物大分子数据库及其相关的图书、文献、资料为主要对象，以数学、信息学、计算机科学为主要手段，对浩如烟海的原始数据和原始资料进行存储、管理、注释、加工，使之成为具有明确生物意义的生物信息。并通过对生物信息的查询、搜索、比较、分析，从中获得基因的编码、凋控、遗传、突变等知识；研究核酸和蛋白质等生物大分子的结构、功能及其相互关系；研究它们在生物体内的物质代谢、能量转移、信息传导等生命活动中的作用机制。从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学可以用于序列分类、相似性搜索、DNA 序列编码区识别、分子结构与功能预测、进化过程的构建等方面的计算工具已成为变态反应研究工作的重要组成部分。针对核酸序列的分析就是在核酸序列中寻找过敏原基因，找出基因的位置和功能位点的位置，以及标记已知的序列模式等过程。针对蛋白质序列的分析，可以预测出蛋白质的许多物理特性，包括等电点分子量、酶切特性、疏水性、电荷分布等以及蛋白质二级结构预测，三维结构预测等。生物信息学中的主要方法有：序列比对，结构比对，蛋白质结构的预测，构造分子进化树，聚类等。基因芯片是基因表达谱数据的重要来源。目前生物信息学在基因芯片中的应用主要体现在三个方面。 1、确定芯片检测目标。利用生物信息学方法，查询生物分子信息数据库，取得相应的序列数据，通过序列比对，找出特征序列，作为芯片设计的参照序列。 2、芯片设计。主要包括两个方面，即探针的设计和探针在芯片上的布局，必须根据具体的芯片功能、芯片制备技术采用不同的设计方法。 3、实验数据管理与分析。对基因芯片杂交图像处理，给出实验结果，并运用生物信息学方法对实验进行可靠性分析，得到基因序列变异结果或基因表达分析结果。尽可能将实验结果及分析结果存放在数据库中，将基因芯片数据与公共数据库进行链接，利用数据挖掘方法，揭示各种数据之间的关系。生物信息学在人类基因组计划中也具有重要的作用。大规模测序是基因组研究的最基本任务，它的每一个环节都与信息分析紧密相关。目前，从测序仪的光密度采样与分析、碱基读出、载体标识与去除、拼接与组装、填补序列间隙，到重复序列标识、读框预测和基因标注的每一步都是紧密依赖基因组信息学的软件和数据库的。特别是拼接和填补序列间隙更需要把实验设计和信息分析时刻联系在一起．拼接与组装中的难点是处理重复序列，这在含有约30％重复序列的人类基因组中显得尤其突出。人类基因组的工作草图即将完成，因此发现新基因就成了当务之急。使用基因组信息学的方法通过超大规模计算是发现新基因的重要手段，可以说大部分新基因是靠理论方法预测出来的。比如啤酒酵母完整基因组（约1300万bp）所包含6千多个基因，大约60％是通过信息分析得到的。当人类基因找到之后，自然要解决的问题是：不同人种间基因有什么差别；正常人和病人基因又有什么差别。”这就是通常所说的SNPs（单核苷酸多态性）。构建SNPs及其相关数据库是基因组研究走向应用的重要步骤。1998年国际已开展了以EST为主发现新Spps 的研究。在我国开展中华民族SNPs研究也是至重要的。总之，生物信息学不仅将赋予人们各种基础研究的重要成果，也会带来巨大的经济效益和社会效益。在未来的几年中DNA 序列数据将以意想不到的速度增长，这更离不开利用生物信息学进行各类数据的分析和解释，研制有效利用和管理数据新工具。生物信息学在功能基因组学同样具有重要的应用目前应用最多的是同源序列比较、模式识别以及蛋白结构预测。所谓同源序列，是指从某一共同祖先经趋异进化而形成的不同序列。利用数据库搜索找出未知核酸或蛋白的同源序列，是序列分析的基础[lol。如利用BLASTn和BLASTx两种软件分别进行核苷酸和氨基

生物信息学分析方法

核酸和蛋白质序列分析蛋白质, 核酸, 序列关键词：核酸序列蛋白质序列分析软件在获得一个基因序列后，需要对其进行生物信息学分析，从中尽量发掘信息，从而指导进一步的实验研究。通过染色体定位分析、内含子／外显子分析、ORF分析、表达谱分析等，能够阐明基因的基本信息。通过启动子预测、CpG岛分析和转录因子分析等，识别调控区的顺式作用元件，可以为基因的调控研究提供基础。通过蛋白质基本性质分析，疏水性分析，跨膜区预测，信号肽预测，亚细胞定位预测，抗原性位点预测，可以对基因编码蛋白的性质作出初步判断和预测。尤其通过疏水性分析和跨膜区预测可以预测基因是否为膜蛋白，这对确定实验研究方向有重要的参考意义。此外，通过相似性搜索、功能位点分析、结构分析、查询基因表达谱聚簇数据库、基因敲除数据库、基因组上下游邻居等，尽量挖掘网络数据库中的信息，可以对基因功能作出推论。上述技术路线可为其它类似分子的生物信息学分析提供借鉴。本路线图及推荐网址已建立超级链接，放在北京大学人类疾病基因研究中心网站（https://www.360docs.net/doc/006308507.html,/science/bioinfomatics.htm）,可以直接点击进入检索网站。下面介绍其中一些基本分析。值得注意的是，在对序列进行分析时，首先应当明确序列的性质,是mRNA序列还是基因组序列？是计算机拼接得到还是经过PCR扩增测序得到？是原核生物还是真核生物？这些决定了分析方法的选择和分析结果的解释。（一）核酸序列分析 1、双序列比对（pairwise alignment）双序列比对是指比较两条序列的相似性和寻找相似碱基及氨基酸的对应位置，它是用计算机进行序列分析的强大工具，分为全局比对和局部比对两类，各以Needleman-Wunsch 算法和Smith-Waterman算法为代表。由于这些算法都是启发式（heuristic）的算法，因此并没有最优值。根据比对的需要，选用适当的比对工具，在比对时适当调整空格罚分（gap penalty）和空格延伸罚分（gap extension penalty），以获得更优的比对。除了利用BLAST、FASTA等局部比对工具进行序列对数据库的搜索外，我们还推荐使用EMBOSS软件包中的Needle软件（http://bioinfo.pbi.nrc.ca:8090/EMBOSS/），和Pairwise BLAST （https://www.360docs.net/doc/006308507.html,/BLAST/）。以上介绍的这些双序列比对工具的使用都比较简单，一般输入所比较的序列即可。（1）BLAST和FASTA FASTA（https://www.360docs.net/doc/006308507.html,/fasta33/）和BLAST （https://www.360docs.net/doc/006308507.html,/BLAST/）是目前运用较为广泛的相似性搜索工具。这两

生物芯片技术及其应用研究

生物芯片技术及其应用研究宋杭杰11152228 [ 摘要]近年来，生物芯片已成为科学界的研究热点之一。本文综述了生物芯片的概念、主要分类和制作，介绍了生物芯片的应用，分析了生物芯片技术中存在的问题并对其发展前景作了展望。 [关键词]生物芯片应用检测问题发展前景 [正文] 1 生物芯片概述生物芯片(biochip) 是将大量的生物大分子，如核苷酸片段、多肽分子、组织切片和细胞等生物样品制成探针，以预先设计的方式有序地、高密度地排列在玻璃片或纤维膜等载体上，构成二维分子阵列，然后与已标记的待测生物样品靶分子杂交，通过检测杂交信号实现对样品的检测，因此该技术一次能检测大量的目标分子，从而实现了快速、高效、大规模、高通量、高度并行性的技术要求;并且芯片技术的研究成果具有高度的特异性、敏感性和可重复性。因常用玻片/硅片等材料作为固相支持物，且在制备过程中模拟计算机芯片的制备技术，所以称之为生物芯片技术。 2 生物芯片的分类生物芯片技术是一种高通量检测技术，其主要类型包括基因芯片( gene －chip) 、蛋白质芯片( protein－chip) 、组织芯片( tissue －chip) 和芯片实验室( lab－on －chip) 等。 2. 1 基因芯片基因芯片又称为DNA 芯片(DNA －chip) ，是基于核酸探针互补杂交技术原理研制的。它是将大量的寡核苷酸片段按预先设计的排列方式固化在载体表面如硅片或玻片上，并以此为探针，在一定的条件下与样品中待测的靶基因片段杂交，

通过检测杂交信号的强度及分布来实现对靶基因信息的快速检测和分析。 2. 2 蛋白质芯片蛋白质芯片与基因芯片的原理类似，它是将大量预先设计的蛋白质分子( 如抗原或抗体等) 或检测探针固定在芯片上组成密集的阵列，利用抗原与抗体、受体与配体、蛋白与其它分子的相互作用进行检测。 2. 3 组织芯片组织芯片技术则是一种不同于基因芯片和蛋白芯片的新型生物芯片。它是将许多不同个体小组织整齐地排布于一张载玻片上而制成的微缩组织切片，从而进行同一指标( 基因、蛋白) 的原位组织学的研究。 2. 4 芯片实验室所谓实验室就是一种功能的集成。在普通实验室，检侧、分析等是分成不同步骤进行的，芯片实验室就是把所有的步骤聚在一起，也是有形的，只是把这些功能微缩到一个小的平台上。生物检测三大步骤:样品的处理、生物反应、反应的检测，在以前，是由不同的机器做，最后才得出结果。芯片实验室则是把这三大步骤浓缩到一个平台上做，对用户来说无需知道中间步骤，是一个微型的自动化过程。 3 生物芯片的制作生物芯片制作的方法有很多，大体分为两类:原位合成和合成点样。原位合成主要指光引导合成技术，可用于寡核苷酸和寡肽的合成，所使用的片基多为无机片基，现在也有用聚丙烯膜的。该方法合成的寡核苷酸的长度一般少于30nt，缩合率可达95 % ，特异性不是太好。原位合成的另外一种方法是压电打印法或称作喷印合成。该方法合成寡核苷酸的长度一般在40－50nt，缩合率达99 % ，特异性较好。合成点样最常用的方法是机械打点法。点样的可以是寡核苷酸和寡肽，也可以是DNA 片段或蛋白质。所使用的片基多为尼龙膜等有机合成物片基。该方法的特点是操作迅速、成本低、用途广，但定量准确性和重现性不好，加样

【2019年整理】生物芯片技术的发展历史

注：蓝字是建议使用的素材，别的你们也可以看一下选用哦世界发展史进入21世纪，随着生物技术的迅速发展，电子技术和生物技术相结合诞生了半导体芯片的兄弟——生物芯片，这将给我们的生活带来一场深刻的革命。这场革命对于全世界的可持续发展都会起到不可估量的贡献。生物芯片技术的发展最初得益于埃德温·迈勒·萨瑟恩（Edwin Mellor Southern）提出的核酸杂交理论，即标记的核酸分子能够与被固化的与之互补配对的核酸分子杂交。从这一角度而言，Southern杂交可以被看作是生物芯片的雏形。弗雷德里克·桑格（Fred Sanger）和吉尔伯特（Walter Gilbert）发明了现在广泛使用的DNA测序方法，并由此在1980年获得了诺贝尔奖。另一个诺贝尔奖获得者卡里·穆利斯（Kary Mullis）在1983年首先发明了PCR，以及后来再此基础上的一系列研究使得微量的DNA可以放大，并能用实验方法进行检测。生物芯片这一名词最早是在二十世纪八十年代初提出的，当时主要指分子电子器件。它是生命科学领域中迅速发展起来的一项高新技术，主要是指通过微加工技术和微电子技术在固格体芯片表面构建的微型生物化学分析系统，以实现对细胞、蛋白质、DNA以及其他生物组分的准确、快速、大信息量的检测。美国海军实验室研究员卡特（Carter）等试图把有机功能分子或生物活性分子进行组装，想构建微功能单元，实现信息的获取、贮存、处理和传输等功能。用以研制仿生信息处理系统和生物计算机，从而产生了"分子电子学"，同时取得了一些重要进展：如分子开关、分子贮存器、分子导线和分子神经元等分子器件，更引起科学界关注的是建立了基于DNA或蛋白质等分子计算的实验室模型。进入二十世纪九十年代，人类基因组计划(Human Genome Project，HGP)和分子生物学相关学科的发展也为基因芯片技术的出现和发展提供了有利条件。与此同时，另一类"生物芯片"引起了人们的关注，通过机器人自动打印或光引导化学合成技术在硅片、玻璃、凝胶或尼龙膜上制造的生物分子微阵列，实现对化合物、蛋白质、核酸、细胞或其它生物组分准确、快速、大信息量的筛选或检测。 ●1991年Affymatrix公司福德（Fodor）组织半导体专家和分子生物学专家共同研制出利用光蚀刻光导合成多肽； ●1992年运用半导体照相平板技术，对原位合成制备的DNA芯片作了首次报道，这是世界上第一块基因芯片； ●1993年设计了一种寡核苷酸生物芯片； ●1994年又提出用光导合成的寡核苷酸芯片进行DNA序列快速分析； ●1996年灵活运用了照相平板印刷、计算机、半导体、激光共聚焦扫描、寡核苷酸合成及荧光标记探针杂交等多学科技术创造了世界上第一块商业化的生物芯片； ●1995年，斯坦福大学布朗（P．Brown）实验室发明了第一块以玻璃为载体的基因微矩阵芯片。 ●2001年，全世界生物芯片市场已达170亿美元，用生物芯片进行药理遗传学和药理基因组学研究所涉及的世界药物市场每年约1800亿美元； ●2000-2004年的五年内，在应用生物芯片的市场销售达到200亿美元左右。2005年，仅美国用于基因组研究的芯片销售额即达50亿美元，2010年有可能上升为400亿美元，这还不包括用于疾病预防及诊治及其它领域中的基因芯片，部分预计比基因组研究用量还要大上百倍。因此，基因芯片及相关产品产业将取代微电子芯片产业，成为21世纪最大的产业。 ●2004年3月，英国著名咨询公司弗若斯特·沙利文(Frost ＆Sulivan)公司出版了关于全球芯片市场的分析报告《世界DNA芯片市场的战略分析》。报告认为，全球DNA生物芯片

生物信息学名词解释

1.生物信息学：研究大量生物数据复杂关系的学科，其特征是多学科交叉，以互联网为媒介，数据库为载体。利用数学知识建立各种数学模型; 利用计算机为工具对实验所得大量生物学数据进行储存、检索、处理及分析，并以生物学知识对结果进行解释。 2.二级数据库：在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来，是对生物学知识和信息的进一步的整理。序列格式：是将DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的核苷酸或者氨基酸字符串，大于号（>）表示一个新文件的开始，其他无特殊要求。序列格式：是GenBank 数据库的基本信息单位，是最为广泛的生物信息学序列格式之一。该文件格式按域划分为4个部分：第一部分包含整个记录的信息（描述符）；第二部分包含注释；第三部分是引文区，提供了这个记录的科学依据；第四部分是核苷酸序列本身，以“询序列（query sequence）：也称被检索序列，用来在数据库中检索并进行相似性比较的序列。P98 8.打分矩阵（scoring matrix）：在相似性检索中对序列两两比对的质量评估方法。包括基于理论（如考虑核酸和氨基酸之间的类似性）和实际进化距离（如PAM）两类方法。P29 9.空位（gap）：在序列比对时，由于序列长度不同，需要插入一个或几个位点以取得最佳比对结果，这样在其中一序列上产生中断现象，这些中断的位点称为空位。P29 10.空位罚分：空位罚分是为了补偿插入和缺失对序列相似性的影响，序列中的空位的引入不代表真正的进化事件，所以要对其进行罚分，空位罚分的多少直接影响对比的结果。P37 值：衡量序列之间相似性是否显着的期望值。E值大小说明了可以找到与查询序列（query）相匹配的随机或无关序列的概率，E值越接近零，越不可能找到其他匹配序列，E值越小意味着序列的相似性偶然发生的机会越小，也即相似性越能反映真实的生物学意义。P95 12.低复杂度区域：BLAST搜索的过滤选项。指序列中包含的重复度高的区域，如 poly（A）。 13.点矩阵（dot matrix）：构建一个二维矩阵，其X轴是一条序列，Y轴是另一个序列，然后在2个序列相同碱基的对应位置（x，y）加点，如果两条序列完全相同则会形成一条主对角线，如果两条序列相似则会出现一条或者几条直线；如果完全没有相似性则不能连成直线。 14.多序列比对：通过序列的相似性检索得到许多相似性序列，将这些序列做一个总体的比对，以观察它们在结构上的异同，来回答大量的生物学问题。 15.分子钟：认为分子进化速率是恒定的或者几乎恒定的假说，从而可以通过分子进化推断出物种起源的时间。 16.系统发育分析：通过一组相关的基因或者蛋白质的多序列比对或其他性状，可以研究推断不同物种或基因之间的进化关系。 17.进化树的二歧分叉结构：指在进化树上任何一个分支节点，一个父分支都只能被分成两个子分支。系统发育图：用枝长表示进化时间的系统树称为系统发育图，是引入时间概念的支序图。 18.直系同源：指由于物种形成事件来自一个共同祖先的不同物种中的同源序列，具有相似或不同的功能。（书：在缺乏任何基因复制证据的情况下，具有共同祖先和相同功能的同源基因。） 19.旁系（并系）同源：指同一个物种中具有共同祖先，通过基因重复产生的一组基因，这些基因在功能上可能发生了改变。(书：由于基因重复事件产生的相似序列。) 20.外类群：是进化树中处于一组被分析物种之外的，具有相近亲缘关系的物种。 21.有根树：能够确定所有分析物种的共同祖先的进化树。 22.除权配对算法（UPGMA）：最初，每个序列归为一类，然后找到距离最近的两类将其归为一类，定义为一个节点，重复这个过程，直到所有的聚类被加入，最终产生树根。 23.邻接法（neighbor-joining method）：是一种不仅仅计算两两比对距离，还对整个树的长度进行最小化，从而对树的拓扑结构进行限制，能够克服UPGMA算法要求进化速率保持恒定的缺陷。 24.最大简约法（MP）：在一系列能够解释序列差异的的进化树中找到具有最少核酸或氨基酸替换的进化树。 25.最大似然法（ML）：它对每个可能的进化位点分配一个概率，然后综合所有位点，找到概率最大的进化树。最大似然法允许采用不同的进化模型对变异进行分析评估，并在此基础上构建系统发育树。 26.一致树（consensus tree）：在同一算法中产生多个最优树，合并这些最优树得到的树即一致树。 27.自举法检验（Bootstrap）：放回式抽样统计法。通过对数据集多次重复取样，构建多个进化树，用来检查给定树的分枝可信度。 28.开放阅读框（ORF）：开放阅读框是基因序列的一部分，包含一段可以编码蛋白的碱基序列。 29.密码子偏好性（codon bias）：氨基酸的同义密码子的使用频率与相应的同功 tRNA的水平相一致，大多数高效表达的基因仅使用那些含量高的同功tRNA所对应的密码子，这种效应称为密码子偏好性。 30.基因预测的从头分析：依据综合利用基因的特征，如剪接位点，内含子与外显子边界，调控区，预测基因组序列中包含的基因。 31.结构域（domain）：保守的结构单元，包含独特的二级结构组合和疏水内核，可能单独存在，也可能与其他

生物信息学在医学领域的应用研究现状

生物信息学在医学领域的应用研究现状摘要生物信息学是研究生物信息处理(采集、管理和分析应用),并从中提取生物学新知识的一门科学,它连接生物数据和医学科学研究。生物信息数据库几乎覆盖了生命科学的各个领域，截止至2010年，总数已达1230个。生物信息学已不断渗透到医学领域的研究中。生物信息学在医学领域中主要应用于医学基础研究、临床医学、药物研发和建立与医学有关的生物信息学数据库。关键词生物信息学，医学，应用前言据统计,生物学信息正以每14个月翻一倍的速度增长。随着基因组及蛋白质序列数据库的快速增长,以及从这些序列中获取最大信息的需求,生物信息学(bioinformatics)作为一门独立学科应运而生。简言之,生物信息学就是利用计算和分析工具去收集、解释生物学数据的学科。生物信息学是一门综合学科,是计算机科学、数学、物理、生物学的结合。它对于管理现代生物学和医学数据具有重大意义,其研究成果将对人类社会和经济产生巨大推动作用。生物信息学的基础是各种数据库的建立和分析工具的发展。数据库迄今为止,生物学数据库总数已达500个以上。归纳起来可分为4大类:即基因组数据库、核酸和蛋白质一级结构数据库、生物大分子三维空间结构数据库,以及以上述3类数据库和文献资料为基础构建的二级数据库。生物信息学在临床医学上的应用 1.疾病相关基因的发现:很多疾病的发生与基因突变或基因多态性有关。发现新基因是当前国际上基因组研究的热点,使用生物信息学的方法是发现新基因的重要手段。目前发现新基因的主要方法有多种:(1)基因的电脑克隆:所谓基因的“电脑克隆”, 就是以计算机和互联网为手段,发展新算法,对公用、商用或自有数据库中存储的表达序列标签(express sequence tags,EST)进行修正、聚类、拼接和组装, 获得完整的基因序列, 以期发现新基因。(2)通过多序列比对从基因组DNA 序列中预测新基因[1]:从基因组序列预测新基因,本质上是把基因组中编码蛋白质的区域和非编码蛋白质的区域区分开来。(3)发现单核苷酸多态性[2]:现在普遍认为SNPs研究是人类基因组计划走向应用的重要步骤。这主要是因为SNPs将提供一个强有力的工具,用于高危群体的发

生物芯片技术的研究现状及发展前景

学士学位论文(设计) 文献综述题目生物芯片技术的研究现状及发展前景Biological Chip Technology The Present Research Situation and Development Prospect 姓名学号院系专业生命科学院生物工程指导教师职称中国·武汉二○一二年三月

目录摘要................................................................................................................................I 关键词 ..............................................................................................................................I Abstract ............................................................................................................................II Key words ........................................................................................................................II 1 生物芯片技术的概念及类型 (1) 1.1生物芯片技术的概念 (1) 1.2生物芯片技术的分类 (1) 2生物新品技术的发展状况 (2) 2.1生物芯片技术国外状况 (2) 2.2生物芯片技术国内状况 (3) 3生物芯片技术的问题及发展方向 (3) 3.1生物芯片技术存在的问题 (3) 3.2生物芯片技术的发展方向 (4) 4结语 (4) 参考文献 (6) 致谢 (7)

第11章生物芯片技术试题及答案

第11章试题：一、选择题 1.下面哪种生物芯片不属于微阵列芯片( ) A. 基因芯片 B. 蛋白芯片 C. PCR反应芯片 D. 芯片实验室 2.生物芯片的主要特点是( ) A. 高通量 B. 微型化 C. 集成化 D. 并行化 3. 下面哪些方法属于基因芯片原位合成技术（） A. 原位光刻合成 B. 合成点样 C. 压电打印 D. 分子印章二、名词解释 1. 基因芯片 2. 蛋白芯片 3. 微缩芯片实验室

三、简答题 1. 试述生物芯片的种类及主要功能。 2. 试述基因芯片的工作原理及制备。 3. 简述蛋白芯片的原理及应用。 4.举例说明基因芯片在临床诊断中的应用。第11章答案：一、选择题 1. C 2. A、B、C、D 3. A、C、D 二、名词解释 1. 基因芯片将大量的基因片段有序地、高密度地排列在玻璃片或纤维膜等载体上，称之为基因芯片(gene chip)，又称DNA芯片(DNA chip)或DNA微阵列(DNA micro-array)。基因芯片技术是建立在基因探针和杂交测序技术上的一种高效、快速的核酸序列分析手段。它是将大量探针分子固定于支持物上，然后与标记的样品进行杂交，通过检测杂交信号的强度及分布来进行基因的分析。在一块1cm2大小的基因芯片上，根据需要可固定数以千计甚至万计的基因，以此形成一个密集的基因方阵，实现对千万个基因的同步检测。 2. 蛋白芯片蛋白质芯片（protein chip），又称蛋白质微阵列(protein microarray)，是用于蛋

白质功能研究及相互作用分析的生物芯片，采用原位合成、机械点样或共价结合的等方法将多肽、蛋白、酶、抗原、抗体固定于硅片、玻璃片、塑料片、凝胶、尼龙膜等固相介质上形成的生物分子点阵。在待分析样品中的生物分子与蛋白质芯片的探针分子发生杂交或相互作用或其他分离方式分离后，利用激光共聚焦显微扫描仪对杂交信号进行高通量检测和分析。蛋白质芯片是将整个蛋白质水平的相关生化分析过程集成于芯片表面，从而实现对多肽、蛋白质及其他生物成份进行高通量检测。