生物信息学札记第4版
生物信息学札记（第4版）
樊龙江
浙江大学作物科学研究所
浙江大学生物信息学研究所
浙江大学IBM生物计算实验室
2017年9月
本材料已由浙江大学出版社出版：《生物信息学》，樊龙江主编，2017
部分内容可通过下列网址获得：
https://www.360docs.net/doc/9513219494.html,/bioinplant/
札记前言
第一版
这份材料是我学习和讲授《生物信息学》课程时的备课笔记，材料大多是根据当时收集的一些外文资料翻译编辑而成。学生在学习过程中经常要求我给他们提供一些中文的讲义或材料，这促使我把我的这份笔记整理并放到网上，供大家参考。要提醒使用者的是，这份材料仅是根据我对生物信息学的一些浮浅的认识整理而成，其中的错误和偏颇只能请读者自鉴了。
2001年6月
第二版
自1999年开始接触生物信息学以来，一晃已近六年，而本札记也近四岁了。2001和2002年中国科学院理论物理所的郝柏林院士在浙江大学首次开设生物信息学研究生课程，我作为他的助教系统地学习了生物信息学；同时，借着我国水稻基因组测序计划的机遇，在他的带领下从2001年开始从事水稻基因组分析，从此自己便完全投入到这一崭新、引人入胜的领域中来。
不断有来信向我索要本札记的电子版文件，同时在不少网站上看到推荐该札记的内容。生物信息学、基因组学等发展很快，现在再回头审看该札记，有些部分已惨不忍读，这促使我下决心更新它。但因时间和学识问题，还是有不少部分自己不甚满意，就只有待日后再努力了。欢迎告诉我札记中的BUG，我的信箱fanlj@https://www.360docs.net/doc/9513219494.html, 或bioinplant@https://www.360docs.net/doc/9513219494.html,。
2005年3月30日
第三版
近年来高通量测序技术产生的序列数据大量出现（如小RNA和大规模群体SNP数据），本次更新根据这一进展增加了两章内容，分别是第七章有关小RNA的分析和第八章遗传多态性及正向选择检测。两章内容由我的博士生王煜为主编写，李泽峰和刘云参与了文献整理。另外还更新了第四章有关水稻基因组分析一节。
2010年1月
第四版
2014年浙江大学开展本科生教材建设工作，我当时作为系主任要带头，就承诺编写我主讲的《生物信息学》教材。编写教材的确不是一件容易的事，经过几番挣扎和多方努力，总算完成了编写，算是了却了一桩心思。该教材内容比较完整，也跟踪了生物信息学领域的最新进展。我就权且把该教材内容作为札记的第四版，也算给该札记一个完美的结尾。
2017年9月
《生物信息学》
前言
自开始接触生物信息学以来，一晃已近二十年了。我是在攻读博士期间开始注意并学习生物信息学的。我的博士生导师胡秉民为应用数学专业教授，主要从事生态系统模型模拟研究。虽然已具备一定数量统计和数量遗传学基础，但当时对于生物信息学，我还是非常陌生的，通过自学才开始一点点了解这门新兴学科。2001-2003年间，中国科学院理论物理所郝柏林院士在浙江大学首次开设“生物信息学”研究生课程，我作为他的助教，系统地学习了生物信息学；同时，在他的带领下从事水稻基因组分析。自那时起，浙江大学生物信息学学科和相应研究机构也逐步建立起来。2004年郝院士离开杭州加入复旦大学，生物信息学研究生课程就由我和朱军教授承担下来。现在该课程作为浙江大学全校性研究生公共课程，已成为一门重点建设课程，每年选课人数都在150人左右。
上个世纪末，我国生物信息学还处于起步阶段，学习资料很少。学生时常索要学习材料，于是我整理了备课笔记，取名《生物信息学札记》，于2001年6月挂到实验室主页上供学生参考。随着生物信息学发展，分别于2005年3月和2010年1月更新札记两次。由于网络传播的作用，许多生物信息学初学者都读过该札记，在国内形成一定的影响。本书是在该札记框架基础上，补充大量新材料编写而成。
生物信息学学科内容涵盖广且发展很快。基于国内外生物信息学相关教材，以及自身对生物信息学的粗浅理解，我把生物信息学大致分为四部分（篇）内容：第一部分即基础篇，为生物信息学的基础知识。这部分内容总体变化不大（与10-15年前比较），它是生物信息学的核心知识，生物信息学教学最重要部分，为应为必讲内容；第二部分高通量测序数据分析篇，最近十年才出现的生物信息学新内容。2005年高通量测序技术突破后，针对该技术产生的序列数据，出现大量生物信息学新算法和新工具；第三部分生物信息学外延与交叉，重点介绍与生物信息学密切相关的其他生物学学科。生物信息学引入了这些学科的部分核心技术（或反过来被引入），如数量遗传学、群体遗传学和新兴学科合成生物学；第四部分为生物信息学资源与实践篇。生物信息学数据库和软件工具对生物学学科至关重要，所以这部分也是生物信息学重要组成部分。同时，该篇中以实践为目的的生物信息学教学资源是课堂教学的一个很好补充。
我重点编写了本书第一部分基础篇。我的学生参与撰写了有关章节，同时也邀请了相应领域研究者参与部分章节撰写（徐海明：数量遗传学；阮松林：蛋白质组学），最后由我统稿。我们尽可能完整地列出参考书目，标注材料来源，但一定还会有所遗漏。本书受浙江大学本科专业核心课程教材建设专项经费资助出版。
每次拿起书稿总是能发现一些错误或不准确的地方，但由于出版计划一再拖延，只好交稿付印了。如果你发现书中问题，望赐教指正（fanlj@https://www.360docs.net/doc/9513219494.html,），以便我们再版时更正。
樊龙江
2016年9月
生物信息学作业
生物信息学试题 1、构建分子系统树得主要方法有哪些？并简要说明构建分子进化树 得一般步骤。（20分） 答：（1）构建进化树得方法包括两种：一类就是序列类似性比较，主要就是基于氨基酸相对突变率矩阵（常用PAM250）计算不同序列差异性积分作为它们得差异性量度（序列进化树）；另一类在难以通过序列比较构建序列进化树得情况下，通过蛋白质结构比较包括刚体结构叠合与多结构特征比较等方法建立结构进化树 (2)序列比对——选取所需序列——软件绘制 具体如下： a测序获取序列或者在NCBI上搜索所需得目得序列 b在NCBI上做blast：比对相似度较高得基因，并以fast格式下载，整合在*txt文档中。 c比对序列，比对序列转化成*meg格式 d打开保存得*meg格式文件，构建系统进化树 2、氨基酸序列打分矩阵PAM与BLOSUM中序号有什么意义？它们各自 得规律就是什么？（10分） （1）PAM矩阵：基于进化得点突变模型，如果两种氨基酸替换频繁，说明自然界接受这种替换，那么这对氨基酸替换得分就高。一个PAM就就是一个进化得变异单位, 即1%得氨基酸改变。 BLOSUM矩阵：首先寻找氨基酸模式，即有意义得一段氨基酸片断，分别比较相同得氨基酸模式之间氨基酸得保守性（某种氨基酸对另一种氨基酸得取代数据），然后，以所有60％保守性得氨基酸模式之间得比较数据为根据，产生BLOSUM60；以所有80％保守性得氨基酸模式之间得比较数据为根据，产生BLOSUM80。
（2）PAM用于家族内成员相比，然后把所有家族中对某种氨基酸得比较结果加与在一起，产生“取代”数据（PAM-1 ）；PAM-1自乘n次，得PAM-n。 PAM-n中，n 越小，表示氨基酸变异得可能性越小；相似得序列之间比较应该选用n值小得矩阵，不太相似得序列之间比较应该选用n值大得矩阵。PAM-250用于约 20%相同序列之间得比较。 BLOSUM-n中，n越小，表示氨基酸相似得可能性越小；相似得序列之间比较应该选用 n 值大得矩阵，不太相似得序列之间比较应该选用n值小得矩阵。BLOSUM-62用来比较62％相似度得序列，BLOSUM-80用来比较80％左右得序列。 3、蛋白质三维结构预测得主要方法有哪些？试选择其中得一种方 法，说明蛋白质三维结构预测得一般步骤。（10分） （1） a同源建模（序列相似性低于30%得蛋白质难以得到理想得结构模型 b折叠识别(已知结模板得序列一致率小于25%) c从头预测得方法(无已知结构蛋白质模板)。 （2） 4、您所熟悉得生物信息学软件有哪些？请选择其中得至少一种软 件，结合自己得研究课题，谈谈您所选择软件得基本原理，使用
生物信息学复习笔记
生物信息学 填空，选择，计算，简答，名词解释 几代测序的代表平台，优缺点 一代DNA测序技术用的是1975年由桑格（Sanger）和考尔森（Coulson）开创的链终止法 Sanger法核心原理是：由于ddNTP的2’和3’都不含羟基，其在DNA的合成过程中不能形成磷酸二酯键，因此可以用来中断DNA合成反应，在4个DNA合成反应体系中分别加入一定比例带有放射性同位素标记的ddNTP（分为：ddATP,ddCTP,ddGTP 和ddTTP），通过凝胶电泳和放射自显影后可以根据电泳带的位置确定待测分子的DNA 序列 第一代测序技术的主要特点是测序读长可达1000bp，准确性高达99.999%，但其测序成本高，通量低等方面的缺点，严重影响了其真正大规模的应用 以Roche公司的454技术、illumina公司的Solexa，Hiseq技术和ABI公司的Solid 技术为标记的第二代测序技术诞生了 （1）DNA待测文库构建 利用超声波把待测的DNA样本打断成小片段，目前除了组装之外和一些其他的特殊要求之外，主要是打断成200-500bp长的序列片段，并在这些小片段的两端添加上不同的接头，构建出单链DNA文库。 （2）Flowcell
Flowcell是用于吸附流动DNA片段的槽道，当文库建好后，这些文库中的DNA在通过flowcell的时候会随机附着在flowcell表面的channel上。每个Flowcell有8个channel，每个channel的表面都附有很多接头，这些接头能和建库过程中加在DNA片段两端的接头相互配对（这就是为什么flowcell 能吸附建库后的DNA的原因），并能支持DNA在其表面进行桥式PCR的扩增。 （3）桥式PCR扩增与变性 桥式PCR以Flowcell表面所固定的接头为模板，进行桥形扩增，如图4.a 所示。经过不断的扩增和变性循环，最终每个DNA片段都将在各自的位置上集中成束，每一个束都含有单个DNA模板的很多分拷贝，进行这一过程的目的在于实现将碱基的信号强度放大，以达到测序所需的信号要求。 （4）测序 测序方法采用边合成边测序的方法。向反应体系中同时添加DNA聚合酶、接头引物和带有碱基特异荧光标记的4中dNTP（如同Sanger测序法）。 这些dNTP的3’-OH被化学方法所保护，因而每次只能添加一个dNTP。在dNTP被添加到合成链上后，所有未使用的游离dNTP和DNA聚合酶会被洗脱掉。接着，再加入激发荧光所需的缓冲液，用激光激发荧光信号，并有光学设备完成荧光信号的记录，最后利用计算机分析将光学信号转化为测序碱基。这样荧光信号记录完成后，再加入化学试剂淬灭荧光信号并去除dNTP 3’-OH保护基团，以便能进行下一轮的测序反应。Illumina的这种测序技术每次只添加一个dNTP的特点能够很好的地解决同聚物长度的准确测量问题，它的主要测序错误来源是碱基的替换，目前它的测序错误率在1%-1.5%之间，测序周期以人类基因组重测序为例，30x测序深度大约为1周。 第二代测序技术大大降低了测序成本的同时，还大幅提高了测序速度，并且保持了高准确性 以PacBio公司的SMRT和Oxford Nanopore Technologies纳米孔单分子测序技术，被称之为第三代测序技术。
基因组学与生物信息学教案
《基因组学与生物信息学》教案 授课专业：生物学大类各专业 课程名称：基因组学与生物信息学 主讲教师：夏庆友程道军赵萍徐汉福
课程说明 一、课程名称：基因组学与生物信息学 二、总课时数：36学时（理论27学时实验9学时） 三、先修课程：遗传学、分子生物学、基因工程 四、使用教材： 杨金水. 基因组学. 北京:高等教育出版社,2002. 张成岗. 贺福初, 生物信息学方法与实践. 北京:科学出版社，2002. 五、教学参考书： T.A.布朗著，袁建刚译著，基因组(2rd版)，北京：科学出版社,2006. 沈桂芳，丁仁瑞，走向后基因组时代的分子生物学，杭州：浙江教育出版社，2005. 罗静初译，生物信息学概论，北京：北京大学出版社，2002. 六、考核方式：考查 七、教案编写说明： 教案又称课时授课计划,是任课教师的教学实施方案。任课教师应遵循专业教学计划制订的培养目标，以教学大纲为依据，在熟悉教材、了解学生的基础上，结合教学实践经验，提前编写设计好每门课程每个章、节或主题的全部教学活动。教案可以按每堂课（指同一主题连续1~2节课）设计编写。教案编写说明如下： 1、编号：按施教的顺序标明序号。 2、教学课型表示所授课程的类型，请在相应课型栏内选择打“√”。 3、题目：标明章、节或主题。 4、教学内容：是授课的核心。将授课的内容按逻辑层次，有序设计编排，必要时标以“*”、“#”“？” 符号分别表示重点、难点或疑点。 5、教学方式既教学方法，如讲授、讨论、示教、指导等。教学手段指教科书、板书、多媒体、模型、 标本、挂图、音像等教学工具。 6、讨论、思考题和作业：提出若干问题以供讨论，或作为课后复习时思考，亦可要求学生作为作业 来完成，以供考核之用。 7、参考书目：列出参考书籍、有关资料。 8、日期的填写系指本堂课授课的时间。
生物信息学复习资料
第一章 1.生物信息学：用数学的、统计的、计算的方法来解决生物问题，这基于用DNA、氨基酸及相关信息。即生物+信息学，其中生物是指从基因型到表型：DNA/基因组→RNA→蛋白质→分子网络→细胞→生理学/疾病。信息学是指从数据到发现：数据管理→数据计算→数据挖掘→模型/模拟 2.人类基因组计划：①前基因组时代(1990年前)：通过序列之间的对比，寻找序列变化，确定序列功能。②基因组时代(1990年后～2001年)迅猛发展：标志性的工作包括基因寻找和识别，数据库系统的建立。③后基因组时代(2001年至今)功能基因组研究：研究内容发展到基因和基因组的功能分析，即功能基因组，学研究。从传统的还原论研究生命过程转到了整体论思想。 2001年,中美日德法英6国科学家耗费十年，联合公布人类基因组草图 3.基因芯片：又称DNA芯片，由大量DNA或寡聚核苷酸探针密集排列形成的探针阵列。原理：杂交测序方法，在一定条件下，载体上的核酸分子可以与来自样品的序列互补的核酸片段杂交，如果把样品中的核酸片段进行标记，在专用的芯片阅读仪上就可以检测到杂交信号。药物处理细胞总mRNA用Cy5标记，未处理的细胞总mRNA用Cy3标记，颜色？将两者杂交形成固相探针，包含cDNA和寡核苷酸，最后进行结果观察和信息分析。 、EMBL、DDBJ 5.数据挖掘：①理解数据和数据的来源②获取相关知识与技术③整合与检查数据④去除错误或不一致的数据⑤建立模型和假设⑥实际数据挖掘工作⑦测试和验证挖掘结果⑧解释和应用。数据挖掘中的常见算法思想：判断、聚类、关联。数据挖掘模型：①监督模型、预测模型②无监督模型：聚类分析和关联分析②数据降维：主成分分析和因子分析。 第二章： 1.Sanger法：①1977年，提出了“双脱氧核苷酸末端终止测序方法”②技术基础：PCR扩增；双脱氧核苷酸的扩增终止；电泳分离扩增片段③优点1.读取片段长 2.准确率高99.9% 缺点：1.测序通量低2.成本高、流程多④方法、原理：每个反应含有所以四种dNTP使之扩增，并混入限量的一种不同的ddNTP使之终止，由于ddNTP缺乏延伸所需要的3’-OH基团，使延长的寡聚核苷酸选择性地在G,A,T或 C 处终止，终止点由反应中相应的双脱氧而定，每一种dNTPs和ddNTPs的相对浓度可以调整，使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物。它们具有共同的起始点，但终止在不同的核苷酸上，可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段，凝胶处理后可以X-光胶片放射性自显影或非同位素标记进行检测 2. 第2代测序技术（2005）①特点：1.PCR反应空间限定在特定的微小载体中。降低成本，实现高通量2.边合成边测序以及平行测序②第一代测序就出现了自动化测序③Solexa步骤：(1)制备模板，单链片断固定到载片表面(2)DNA簇群生成(3)循环合成反应+荧光成像④技术基础：基于芯片或其他载体、3’受保护的荧光标记碱基、PCR ⑤优点：高通量、没有电泳的步骤，成本降低缺点：读取片段长度短、准确率下降 3．Read contig Scaffold ①Read:测序读到的碱基序列片段，测序的最小单位②contig:由reads通过对overlap区域拼接组装成的没有gap的序列段③Scaffold：通过pair ends信息确定出的contig排列，中间有gap 4.测序的应用：①遗传多样性分析②甲基化分析③研究与蛋白质结合的DNA序列特征④转录组测序 5. 转录组测序（RNA Seq）:①定义：把mRNA, non-codingRNA(ncRNA) 和smallRNA全部或者其中一些用高通量测序技术进行测序分析的技术②ncRNA主要包括有：tRNA、rRNA、snRNA、核仁小分子RNA(snoRNA)、细胞质小分子RNA(scRNA)、不均一核RNA(hnRNA)、小RNA(microRNA, miRNA) ③方法：获得cell总RNA，然后根据实验需要，对RNA样品进行处理，处理好的RNA再进行片段化，然后反转录形成cRNA，获得cDNA文库，然后在cDNA片段接上接头，最后用新一代高通量测序进行测序④作用：(1)通过RNA-seq来分析基因表达量(2)通过RNA-seq分析基因表达网
生物信息学作业1实验2
上海师范大学实验报告 实验二 一、实验原理 答：利用Blast全球联网数据库，对输入的序列进行生物信息学分析，给出与输入序列相关性最大的对应的基因信息，比较两者的同源性。 二、操作步骤 答：（1）先打开网址https://www.360docs.net/doc/9513219494.html,/ （2）点击右边的Blast链接，打开Blast数据库，进入Blast界面 （3）在Basic Blast中选择nucleotide blast （4）在对话框中输入核苷酸序列，在choose search set下的Database选项中选择Others (nr etc.) （5）把网页拉到最下方，点击Blast按钮 （6）在Descriptions 栏下找到Max ident 百分率最高的序列名称 （7）再往下拉，找到Alignments项下第一个序列，可以找到输入序列相关信息 （8）点击Accession，即能找到更多输入序列的相关信息。 1. tttcactcca tagttactcc ccaggtga 1.1它属于哪类生物? 答：属于Hepatitis C virus （丙型肝炎病毒） 1.2它属于哪类基因？ 答：属于non-structural protein 5B gene 1.3它在该基因的什么位置？ 答：它在该基因的第749-776这个位置。 1.4它与你搜索到的序列的同源性（Identities）是多少？ 答：同源性100% 2．（1）ccacccactg aaactgcaca gacaaatttg tacataagag 1.1它属于哪类生物? 答：属于Influenza A virus (A/chicken/Iran261/01(H9N2)) hemagglutinin (HA) gene （A型流感病毒，A型伊朗型261鸡流感病毒，H9N2病毒，血细胞凝集素抗原基因为依据） 1.2它属于哪类基因？ 答：属于ssRNA negative-strand viruses Orthomyxoviridae （单链RNA，负义链病毒，正粘病毒科） 1.3它在该基因的什么位置？ 答：它在该基因的第1-40这个位置 1.4它与你搜索到的序列的同源性（Identities）是多少？
最新生物信息学名词解释(个人整理)
一、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。 3.FASTA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。 4.genbank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“//”结尾。 5.Entrez检索系统：是NCBI开发的核心检索系统，集成了NCBI的各种数据库，具有链接的数据库多，使用方便，能够进行交叉索引等特点。 6.BLAST：基本局部比对搜索工具，用于相似性搜索的工具，对需要进行检索的序列与数据库中的每个序列做相似性比较。P94 7.查询序列（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 11.E值：衡量序列之间相似性是否显著的期望值。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。）
生物信息学通论
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《生物信息学札记》
樊龙江
第一章 生物信息学通论
我们处在一个激动人心的时代——基因组时代。科学的进步已使人类可以窥探生 命的秘密，甚至包括人类自身。人类基因组在世纪之交被人类自己破译了。这部由 30 亿个字符组成的人类遗传密码本已活生生地摆在了我们面前。于此同时，来自其它生 物的基因组信息源源不断从自动测序仪中涌出，堆集如山，浩如烟海。这些海量的生 物信息是用特殊的“遗传语言”——DNA 的四个碱基字符(A、T、G 和 C)和蛋白质的 20 个氨基酸字符(A、R、N、D、C、Q、E、G、H、I、L、K、M、F、P、S、T、W、Y 和 V)— —写成。 《科学》 Science）在 2001 年 2 月 16 日人类基因组专刊上配发了一篇题为“生 （ 物信息学：努力在数据的海洋里畅游”(Roos DS．Bioinformatics—Trying to swin in a sea of data．Science，2001，291：1260-1261)的文章。文章写道： “我们身处急 速上涨的数据海洋中…，我们如何避免生物信息的没顶之灾呢？”一叶轻舟也许可以 救命！生物信息学便是我们找到的这样一条“轻舟” ，而且我们已在这条轻舟上安装了 诸如卫星定位系统等先进的电子设备。也许在不久的将来，人类会造就一艘永不沉没 的航空母艇……生物信息学是一门年青的学科，学科虽然年青，但它充满挑战、机遇 且引人入胜。
第一节
一、迅速膨胀的生物信息
生物信息与生物信息学
近 20 年来，分子生物学发展的一个显著特点是生物信息的剧烈膨胀，且迅速形成 了巨量的生物信息库。这里所指的生物信息包括多种数据类型，如分子序列(核酸和蛋 白质)，蛋白质二级结构和三维结构数据、蛋白质疏水性数据等等。由实验获得的大量 核酸序列和三维结构数据被存在数据库中，这些数据库就是所谓的初级数据库 (primary databases)；那些由原始数据分析而来的诸如二级结构、疏水位点和功能区 (domain)数据，则组成了所谓的二级数据库(secondary databases)。那些由核酸数据 库序列翻译而来的蛋白质序列数据组成的蛋白质数据库，也应被视为二级数据库。 生物信息的增长是惊人的。 近年来， 核酸库的数据每 10 个月左右就要翻一翻， 2000 年底， 数据库数据则达到了创记录的 100 亿个记录， 大量生物(甚至包括我们人类自身) 的整个基因组序列被测定完成或正在进行中，遍布世界各地研究实验室的高通量大型 测序仪在日夜不停地运转，每天都有成千上万的数据被源源不断地输入相应的生物信 息库中。同时，由这些原始数据分析加工而来的蛋白质结构等数据信息也被世界各地 的分子生物学、生物信息学等学科领域专家输入二级数据库中。图 1.1 显示出了各种 生物信息的同步增长状况。 迅速膨胀的生物信息给科学家们提出了一个新问题：如何有效管理、准确解读、 充分使用这些信息？
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生物信息学课程论文 作业题目 分配表
生物技术12-1 生物技术12-1 学号姓名性 别 签名学号姓名性别签名学号姓名性 别 签名 12114350101陈丽娜女大肠杆菌连接 酶 12114350104黄少敏女人的胰蛋白 酶 12114350105黄晓静女T4噬菌体 DNA聚合酶12114350106纪秀玲女人的肌红蛋白12114350107列泳婵女蛋白酶K序 列 12114350108石彩虹女小鼠P53基 因12114350110周海琪女拟南芥端粒酶 序列 12114350111曹杰濠男淀粉酶12114350113陈永成男G-谷氨酰转 肽酶12114350115方壮杰男乳酸脱氢酶12114350116冯健锋男肝癌铁蛋白12114350118黄静云男牛血清白蛋 白12114350119李树森男18S rDNA 12114350120李涛男ATP合成酶12114350121林秀尧男谷氨酸脱羧 酶12114350123刘国标男CDK4 12114350124罗皓炽男胃蛋白酶12114350125阮永刚男鲨烯合酶基 因12114350126石晓洲男肌动蛋白12114350129王佐正男肥胖基因相 关蛋白 12114350130吴文祯男柑橘果胶酯 酶12114350131吴永鹏男凝血酶原12114350132徐国相男维生素C合 成基因 12114350133叶业林男葡萄糖脱氢 酶
12114350134张维彬男大肠杆菌Β-半 乳糖苷酶 12114350135张伟龙男抗干旱基因12114350136郑晓坤男人血红蛋白 12114350142郑桂捷男磷酸酶的蛋白 质12114350138黄忠海男牛凝乳酶原 基因 12114350139徐少东男岩藻糖苷酶 12114350141王晓敏女木瓜蛋白酶 本班总人数：31 生物技术12-2 生物技术12-2 学号姓名性别签名学号姓名性别签名学号姓名性别签名12114350201黄雪梅女人的胰岛素12114350202李晨晨女热震惊蛋白/ 热击蛋白 1211435020 3 廖垭娣女乙肝病毒 CABYR- binding prot ein 12114350204冉梦梦女腺苷酸环化酶12114350205魏丹璇女DNA ase I 1211435020 6 吴彩凤女纤维素酶 12114350207武亦婷女18 rDNA 12114350208叶国玲女谷胱甘肽1211435020 9 叶锦玉女线粒体基因
生物信息学课程作业
生物信息学作业 1. Align the leghemoglobin protein from soy bean and myoglobin from human with global and local alignment software (ex. needle and water) respectively and interpret the results. ANSWER: (1)Use Needle to Align the two sequence： Aligned_sequences: 2 # 1: CAA38024.1 # 2: NP_001157488.1 # Matrix: EBLOSUM62 # Gap_penalty: 10.0 # Extend_penalty: 0.5 # Length: 203 # Identity: 43/203 (21.2%) # Similarity: 58/203 (28.6%) # Gaps: 90/203 (44.3%) # Score: 30.0 (2)Use Water to Align the two sequence： Aligned_sequences: 2 # 1: CAA38024.1 # 2: NP_001157488.1 # Matrix: EBLOSUM62 # Gap_penalty: 14 # Extend_penalty: 4 # Length: 32 # Identity: 11/32 (34.4%) # Similarity: 15/32 (46.9%) # Gaps: 0/32 ( 0.0%) # Score: 35 两种软件虽然使用同一罚分标准但得分不同。因为Needle程序实现标准pairwise全局比对，而Water则是局部比对。全局比对因为是比对全长序列，所以空位罚分多，得分较局部比对低。
生物信息学名词解释
1.计算生物信息学（Computational Bioinformatics）是生命科学与计算机科学、数理科学、化学等领域相互交叉而形成的一门新兴学科，以生物数据作为研究对象，研究理论模型和计算方法，开发分析工具，进而达到揭示这些数据蕴含的生物学意义的目的。 2.油包水PCR (Emulsion PCR) : 1) DNA片段和捕获磁珠混合; 2) 矿物油和水相的剧烈震荡产生油包水环境; 3) DNA片段在油包水环境中扩增;4) 破油并富集有效扩增磁珠。 3.双碱基编码技术：在测序过程中对每个碱基判读两遍，从而减少原始数据错误，提供内在的校对功能。代表测序方法：solid 测序。 4.焦磷酸测序法：焦磷酸测序技术是由4种酶催化的同一反应体系中的酶级联化学发光反应,适于对已知的短序列的测序分析,其可重复性和精确性能与SangerDNA测序法相媲美,而速度却大大的提高。焦磷酸测序技术不需要凝胶电泳,也不需要对DNA样品进行任何特殊形式的标记和染色,具备同时对大量样品进行测序分析的能力。在单核苷酸多态性、病原微生物快速鉴定、病因学和法医鉴定研究等方面有着越来越广泛的应用。例如：454测序仪 ：用蛋白质序列查找核苷酸序列。 :STS是序列标记位点（sequence-tagged site）的缩写，是指染色体上位置已定的、核苷酸序列已知的、且在基因组中只有一份拷贝的DNA短片断，一般长200bp －500bp。它可用PCR方法加以验证。将不同的STS依照它们在染色体上的位置依次排列构建的图为STS图。在基因组作图和测序研究时，当各个实验室发表其DNA测序数据或构建成的物理图时，可用STS来加以鉴定和验证，并确定这些测序的DNA片段在染色体上的位置；还有利于汇集分析各实验室发表的数据和资料，保证作图和测序的准确性。 :表达序列标签技术（EST，Expressed Sequence Tags）EST技术直接起源于人类基因组计划。 ：生物信息学数据库。UniGene试图通过计算机程序对GeneBank中的序列数据进行适当处理，剔除冗余部分，将同一基因的序列，包括EST序列片段搜集到一起，以便研究基因的转录图谱。UniGene除了包括人的基因外，也包括小鼠、大鼠等其它模式生物的基因。 :开放阅读框（ORF，open reading frame )是基因序列的一部分，包含一段可以编码蛋白的碱基序列，不能被终止子打断。编码一个蛋白质的外显子连接成为一个连续的ORF。 10.分子钟检验：只有分子钟的，没听过分子钟检验。一种关于分子进化的假说，认为两个物种的同源基因之间的差异程度与它们的共同祖先的存在时间(即两者的分歧时间)有一定的数量关系
生物信息学札记(第4版)
生物信息学札记（第4版） 樊龙江 浙江大学作物科学研究所 浙江大学生物信息学研究所 浙江大学IBM生物计算实验室 2017年9月 本材料已由浙江大学出版社出版：《生物信息学》，樊龙江主编，2017 部分内容可通过下列网址获得： https://www.360docs.net/doc/9513219494.html,/bioinplant/
札记前言 第一版 这份材料是我学习和讲授《生物信息学》课程时的备课笔记，材料大多是根据当时收集的一些外文资料翻译编辑而成。学生在学习过程中经常要求我给他们提供一些中文的讲义或材料，这促使我把我的这份笔记整理并放到网上，供大家参考。要提醒使用者的是，这份材料仅是根据我对生物信息学的一些浮浅的认识整理而成，其中的错误和偏颇只能请读者自鉴了。 2001年6月 第二版 自1999年开始接触生物信息学以来，一晃已近六年，而本札记也近四岁了。2001和2002年中国科学院理论物理所的郝柏林院士在浙江大学首次开设生物信息学研究生课程，我作为他的助教系统地学习了生物信息学；同时，借着我国水稻基因组测序计划的机遇，在他的带领下从2001年开始从事水稻基因组分析，从此自己便完全投入到这一崭新、引人入胜的领域中来。 不断有来信向我索要本札记的电子版文件，同时在不少网站上看到推荐该札记的内容。生物信息学、基因组学等发展很快，现在再回头审看该札记，有些部分已惨不忍读，这促使我下决心更新它。但因时间和学识问题，还是有不少部分自己不甚满意，就只有待日后再努力了。欢迎告诉我札记中的BUG，我的信箱fanlj@https://www.360docs.net/doc/9513219494.html,或bioinplant@https://www.360docs.net/doc/9513219494.html,。 2005年3月30日 第三版 近年来高通量测序技术产生的序列数据大量出现（如小RNA和大规模群体SNP数据），本次更新根据这一进展增加了两章内容，分别是第七章有关小RNA的分析和第八章遗传多态性及正向选择检测。两章内容由我的博士生王煜为主编写，李泽峰和刘云参与了文献整理。另外还更新了第四章有关水稻基因组分析一节。 2010年1月 第四版 2014年浙江大学开展本科生教材建设工作，我当时作为系主任要带头，就承诺编写我主讲的《生物信息学》教材。编写教材的确不是一件容易的事，经过几番挣扎和多方努力，总算完成了编写，算是了却了一桩心思。该教材内容比较完整，也跟踪了生物信息学领域的最新进展。我就权且把该教材内容作为札记的第四版，也算给该札记一个完美的结尾。 2017年9月
生物信息学
第一章 生物信息学：是现代生命科学与信息科学、计算机科学、数学、统计学、物理学和化学等相互渗透而形成的交叉学科。是应用计算机技术和信息论方法采集、储存、传递、检索、分析和解读蛋白质及核酸序列等各种生物信息，以帮助了解生物学和遗传学信息的科学. 基因组信息学是生物信息学的核心。 生物信息学研究的目标： 通过认识生命的起源，进化，遗传，和发育的本质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，并揭示基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律，以及人体生理和病理过程的分子基础，为人类疾病的诊断，预防和治疗提供最合理且有效的方法和途径‘ 生物信息学研究内容： 1 生物信息的收集，储存，管理和提供 2 基因组序列信息的提取和分析 3 生物信息分析技术和方法的研究开发分析工具和实用软件 4 功能基因组相关信息分析 5 生物大分子结构模拟和药物模拟 第二章 表达序列标签(EST)：是随机选取的cDNA克隆的部分序列，即一个EST就是对应于某一种mRNA的一个cDNA克隆的一段序列。一般长度为300-500bp，经一定方法定位后转变为STS。EST可用于全长基因的克隆、基因定位、基因表达、基因结构等的分析。 测序标签位点（STS）：一段长度约200-300bp的特定的DNA序列，每个STS序列位点对于基因组中一个单独的位置。来源于EST序列和随机序列等。是由PCR方法确定的单拷贝序列。作图时，相当于一个路标。 蛋白质工程（protein engineering）：运用蛋白质结构的详细信息、重组DNA技术，对蛋白质分子进行重新设计，从而定向的改造蛋白质的性质，使其具有人们希望的优良性质，甚至创造不存在的蛋白质。主要目的是通过改造编码蛋白质基因中的DNA顺序，或设计合成新的基因，经过宿主细胞的表达获得被改造了的新的蛋白质。 蛋白质组（proteome)：对应于基因组的概念，指有一个细胞或一个组织的基因所表达的全部相应的蛋白质。蛋白质组是一个动态的概念：1、和基因不一样，不同组织和不同发育时期都不一样。2、基因在转录后，还有一系列修饰，翻译等过程都可以影响蛋白质的表达。因此通过对蛋白质组的研究，在此基础上更能阐明遗传、发育、进化、功能调控等基本生物学问题与人类健康和疾病相关的生物医学问题。
《生物信息学》上机作业
《生物信息学》上机作业 题目：对人血红蛋白（HBA1）编码基因序列的生物信息分析
目录 引言 .............................................................................................................................................. - 1 -1 正文......................................................................................................................................... - 2 - 1.1 NCBI上对相关核苷酸序列的查找............................................................................ - 2 - 1.2 BLAST运行及其结果.................................................................................................. - 2 - 1.3 BLASTX运行及其结果................................................................................................ - 6 - 2 其他软件的运行及其结果..................................................................................................... - 8 - 2.1 Clustal W运行及其结果 ............................................................................................. - 9 - 2.2 MEGA4.0运行及其结果............................................................................................. - 10 -结论 ............................................................................................................................................ - 10 -
生物信息学作业
CDK2基因和蛋白质序列的生物信息学分析 姓名： 学号： 专业： 1前言 细胞周期蛋白依赖激酶2(cyclin-dependent kinase 2,CDK2)，又名细胞分裂激酶2(cell division kinase 2)或p33蛋白激酶(p33 protein kinase)，其基因定位于人类基因组的12号染色体上的q13染色带上。CDK2基因全长6013bp，这部分中有7个外显子和6个内含子，7个外显子的长度依次为353bp、78bp、121bp、171bp、102bp、204bp、1264bp(可依次记为外显子1-7)。在翻译过程中，该基因转录成的mRNA的外显子1的前137bp和外显子7的后1159bp不进行翻译，属于调控序列。mRNA上只有中间的部分编码蛋白质。 CDK2基因可以转录为两种mRNA。其中，变体1长度为2325bp，编码298个氨基酸；变体2长度为2223bp，编码264个氨基酸。这两种蛋白质为CDK2的同型蛋白，功能相同，具有调控细胞分裂的功能，主要在G1期到S期和S期到G2期这两个阶段起作用。CDK2广泛分布在生物体的各种细胞的胞质溶胶和细胞核质中，但只在进行分裂的细胞中行使功能，这是因为CDK2只有与不同的细胞周期蛋白(cyclin)结合后才具有活性。CDK2可以与细胞周期蛋白A、B1、B3、E等结合后，参与细胞周期调控。由于CDK2在细胞内的数量变化有可能导致细胞周期异常而产生癌症，故CDK2基因可以被看作癌基因，其活性和表达量可以作为衡量癌症的指标。CDK2与周期蛋白E的复合体不仅能直接参与中心体复制的起始调控，还能与类Rb蛋白p107或转录因子E2F结合，促进细胞从G1期向S期转化或调控DNA复制有关的基因转录。而CDK2与周期蛋白A的复合体可以增强DNA复制因子RF-A的活性。 在CDK2分子中，被称为T环的氨基酸环阻断了活性部位，妨碍激酶履行它的酶功能，而且活性部位的氨基酸形成一种难于为蛋白质结合的形状。CDK2与周期蛋白结合时，周期蛋白将T环转出2nm以上，又将CDK2中的PSTAIRE螺旋部分转了, 并把活性部位氨基酸变成能与底物蛋白结合的正确构象。CDK2的活性不仅与周期蛋白有关，还与其上的Thr-15、Tyr-15、Thr-160三个位点是否磷酸化有关。一般情况下，与周期蛋白结合的CDK2的上述三个位点被Wee/Mik1和CAK激酶磷酸化，但此时复合体还没有活性，只有当Cdc25c将Thr-15、Tyr-15两个位点去磷酸化后，复合体才有活性。细胞中存在多种因子对CDK2进行修饰调节，此外还存在对其活性起负性调控的蛋白质，即CDK激酶抑制物，例如p21CIP/WAF1、p27KIP2等。 前面提到，CDK2基因转录的产物有两种。这两种mRNA的不同之处在于变体1由全部7个外显子组成，而变体2缺失外显子5，由剩余的6个外显子组成。这样翻译成的两种同型蛋白的长度就相差34个氨基酸。 2 材料和方法： 2.1序列数据来源 采用蛋白质名称对NCBI非冗余蛋白质数据库进行检索，CDK2蛋白的记录有1013个。而采用基因名称对NCBI非冗余核酸数据库进行检索，CDK2蛋白的记录有680个。 采用人(Homo sapiens)的CDK2蛋白序列进行BLAST搜索。 2.2序列分析方法
生物信息学数据库或软件
一、搜索生物信息学数据库或者软件 数据库是生物信息学的主要内容，各种数据库几乎覆盖了生命科学的各个领域。 核酸序列数据库有GenBank，EMBL，DDB等，核酸序列是了解生物体结构、功能、发育和进化的出发点。国际上权威的核酸序列数据库有三个，分别是美国生物技术信息中心（NCBI）的GenBank ，欧洲分子生物学实验室的EMBL-Bank（简称EMBL），日本遗传研究所的DDBJ 蛋白质序列数据库有SWISS-PROT，PIR，OWL，NRL3D，TrEMBL等， 蛋白质片段数据库有PROSITE，BLOCKS，PRINTS等， 三维结构数据库有PDB，NDB，BioMagResBank，CCSD等， 与蛋白质结构有关的数据库还有SCOP，CATH，FSSP，3D-ALI，DSSP等， 与基因组有关的数据库还有ESTdb，OMIM，GDB，GSDB等， 文献数据库有Medline，Uncover等。 另外一些公司还开发了商业数据库,如MDL等。
生物信息学数据库覆盖面广，分布分散且格式不统一, 因此一些生物计算中心将多个数据库整合在一起提供综合服务，如EBI的SRS(Sequence Retrieval System)包含了核酸序列库、蛋白质序列库，三维结构库等30多个数据库及CLUSTALW、PROSITESEARCH等强有力的搜索工具，用户可以进行多个数据库的多种查询。 二、搜索生物信息学软件 生物信息学软件的主要功能有： 分析和处理实验数据和公共数据，加快研究进度，缩短科研时间； 提示、指导、替代实验操作，利用对实验数据的分析所得的结论设计下一阶段的实验；寻找、预测新基因及预测其结构、功能； 蛋白高级结构预测。 如：核酸序列分析软件BioEdit、DNAClub等；序列相似性搜索BLAST；多重系列比对软件Clustalx；系统进化树的构建软件Phylip、MEGA等；PCR 引物设计软件Primer premier6.0、oligo6.0等；蛋白质二级、三级结构预测及三维分子浏览工具等等。 NCBI的网址是：https://www.360docs.net/doc/9513219494.html,。 Entrez的网址是：https://www.360docs.net/doc/9513219494.html,/entrez/。 BankIt的网址是：https://www.360docs.net/doc/9513219494.html,/BankIt。 Sequin的相关网址是：https://www.360docs.net/doc/9513219494.html,/Sequin/。 数据库网址是：https://www.360docs.net/doc/9513219494.html,/embl/。
与核苷酸和蛋白质序列相关的特征关键词表
附录：与核苷酸和蛋白质序列相关的特征关键词表 表1 与核苷酸序列相关的特征关键词表 关键词说明 allele相关的个体或菌株含有相同基因的稳定的其它形式,该形式区别于这一位置的现有的序列(和或许其它序列) attenuator存在调节转录的终止的DNA区域,它控制了一些细菌操纵子的表达;(2)位于启动子和第一个结构基因之间，引起转录的部分终止的序列区段 C_region免疫球蛋白轻和重链的恒定区,和T-细胞受体α,β,和γ链；根据特定的链可包括一个或多个外显子 CAAT_signal CAAT盒;位于可能参与RNA聚合酶结合的真核生物转录单位的起始点的75bp上游的保守序列的一部分；共有序列＝GG(C或T)CAATCT CDS编码序列;对应于蛋白质中的氨基酸序列的核苷酸的序列(位置包括终止密码子);特征包括氨基酸概念上的翻译 Conflict在这一位点或区域,单独确定的“相同”序列有所不同 D-loop置换环；线粒体DNA内的一个区域,其中RNA的短的序列与DNA的一条链配对,代替了这一区域的原始配对DNA链;也用于说明在RecA蛋白质催化的反应中， 侵入的单链替代双链DNA的一条链的区域 D-segment免疫球蛋白重链的多变区,和T-细胞受体的β链 Enhancer顺式-作用序列,它增强了(一些)真核生物启动子的作用,并能在任一方向和与启动子相关的任何位置处 (上游或下游)起作用 Exon编码剪接mRNA部分的基因组区域;可以含有5'UTR,所有CDS,和3'UTR GC_signal GC盒;位于真核生物转录单位起始点上游的保守的富含GC区域,可以以多重拷贝或任一方向存在;共有序列=GGGCGG gene鉴定为基因的生物学意义的区域,并已经指定名称 iDNA间插DNA;通过几种重组中的任何一种能被消除的DNA intron被转录的DNA区段,但通过同时剪接位于其两侧的序列(外显子)即可从转录本内部将其除去