史丹福微阵列数据库 (SMD) 存有来自微阵列实验的原始的正规

史丹福微阵列数据库

生命科学院2002级生物技术孙广雷 021402172

一、摘要

史丹福微阵列数据库(SMD)存有来自微阵列实验的原始的正规化数据，同时它也为研究员提供网络接口来取回数据，分析数据，使数据可视化。

史丹福微阵列数据库眼前有两个目标，一是作为斯坦福大学正在研究中得出的微阵列数据的一个储藏位置，第二就是来推动曾经被出版或被研究人员公开发布的数据的公开传播。更为重要的是它有属于在微阵列上被存放的DNA的生物学的数据和微阵列数据的连接(基因,及其他复制)。

史丹福微阵列数据库(SMD)利用许多公众的资源连接来传达一些相关生物学的信息及资料。

二、介绍

微阵列实验通常被运行实施在基因组衡量尺度上的基因表达或DNA副本数字。典型地数千DNA取样被放在载玻片上,同时在实验取样中的，被标记了的cDNA 和基因组DNA，被选择性的进行杂交编排。然后载玻片上的图像被获得并且处理生成一个包含用数十个点来代表成千上万个数据点的数据文件。虽然每个点突出的数据是那些实验的样品和控制样品之间的比，但是其他数值可能被用作滤除的标准来决定哪一些数据是可靠的。因此，对每个点的全面分析需要用到对每个点所有数据的存取。一个20000个点的单一微阵列可能在百万条数据的次序和实验的系列中产生，可能因此产生超过五千万个数据点。史丹福微阵列数据库(SMD)的一个主要的目标要组织这笔巨大量的数据,使一个研究员能够过滤掉他们不需要的数据，而只取回那些他或她研究所需要的那部分数据, 然后在那一笔数据上进行分析和研究。

三、落实

史丹福微阵列数据库(SMD)中的数据在英特网上是通过一个网络浏览器来进行存取的，没有对特别的软件客户计算机上的装置的需要。更新运行在服务器上的软件，数据就可以自动映射到所有的客户使用端。几个特征要求比较新近，使浏览器的Java脚本能够低些，多站台能不费事的访问SMD。虽然一些特征确实需要最快更新，但是JavaScript使浏览器能够实现这样的功能,多种操作系统平台(MacOS,UNIX和窗口95/98/2000)均能够没有困难的存取SMD中的数据。SMD涉及到需要一个主服务器来运行Solaris操作系统,并且使用Oracle8作为数据库管理系统。手写体可以运用Perl程序语言, 连同允许将手写体连接到数据库的DBI组，CGI组件和GD组件来加以实现。对于改良的性能，一些复杂的对处理器的使用较多的任务(举例来说，高清图像的处理)在C语言的程序编排中被加以实现。所有的被SMD使用的原始码都可以被理论研究员自由使用，因此他们可以利用SMD的模型来创建自己想要的数据库。由于SMD使用Oracle来作为它的数据库管理系统，它可以作为一个表示关系的数据库被加以实现,关于这部分的制表说明书可以在下列地址中查看:

https://www.360docs.net/doc/b66785742.html,/MicroArray/SMD/doc/db_specifications. html.

四、数据载入

SMD的载入程序允许史丹福使用者将他们的实验数据通过网络的形式载入数据库内,叙述记载他们的实验数据和图像文件的位置。使用者也可以自己装载实验或通过一个程序,将花费在数据载入中的时间减到最少。数据库接受由GenePix 和Scanalyze产生的数据,其载入由一个存储系统来加以实现, 该系统允许使用者监测他们的实验载入的进程,并且提供先进的和健康的恢复程序以防某个突然问题在数据载入期间发生，所导致的数据丢失。原先的16位TIFF图像被归档。除此之外，在载入期间，一个GIF图像是由两个TIFF图像产生的。这个GIF图像被储存在文件系统上,而且允许使用者可见并估定他们的最初数据。数据标准化在载入期间被执行，同时被标准化了的数据和最初的数据都被储存了下来。

五、数据的处理及编辑

数据和一同被载入数据库的实验资料均不是静态的,但是稍后被实验的拥有者修正后的数据却可能是静态的。实验拥有者可能会选择修正或增加任何一个描述所需问题类型的联合实验数据(如实验名字，频道描述，种类，次范畴和实验描述)。除此之外，实验拥有者可能会通过代理GIF图像的形式，视觉上检查他们的数据，然后基于点是否看起来包含可靠信息，或者视觉上依据一些滤除标准来决定标记或者不标记他们的数据。用户可能会用两种自动化方法中的一种或者输入他们自己的标准化要素来使他们的数据规范化。标准化后的数据将会被再计算，并且新的结果被存储在数据库中。如果有与微阵列输出一起的系统问题出现(例如一些克隆过程中出现的PCR失败，或者一些克隆实验发现被污染)。用到微阵列输出的所有实验均被自动地更新，映射到现在的数据当中。

六、对基因协会的地点

SMD正面临着其中的一个更大但是更为重要的挑战，那就是研究个别的点在一个阵列上的知名生物学信息协会。既然微阵列数据不能够在缺乏生物学背景的情况下被深刻地分析，我们的努力一大部分被用于把微阵列数据与可提供的最新的生物学的注释联系起来。SMD目前包含来自8个生物体系列的DNA结果，因此使用几种资源获得关于每个DNA样点的生物学信息是必要的。对于系统化排序了的塞里维辛酵母的ORFs，SMD存储了其基因的名字，生物学方法以及来自酵母基因数据库(SGD)的分子功能。并且当SGD它本身被更新的时候,这些数据也将随之被自动地更新。对于Caenorhabditis elegans ORFs，SMD使用由Proteome 提供，并作为他们的WormPD数据库的一部分的标题行，SMD使用由提供作为他们WormPD数据库的部分的Proteome的标题产品，那个是组织好的信息。对人和老鼠的克隆来说，在EST和一种基因之间的结合经常被确定，也可能改变。因此SMD把人和老鼠的单基因储存在数据库里一个表示关系的格式中，并且在单基因构造确立的时候更新这个数据。通过储存增加许多已经被排列的克隆基因资料的编号，SMD能通过单基因把一个克隆和它最新的基因任务连结起来。因此当用户恢复或者分析数据时，他们总是能在它的最新的生物学的上下文里看见它。SMD 也给外部数据库提供超链路，在那里用户能查看他们所关心的基因或者克隆的额外信息。

七、SDM数据库的检索

使存储在SDM中的大量实验数据简单化是很必要的，通过直观界面可以使用户缩减他们正在处理的实验任务。对于每次实验，SMD都会记录研究员的名字，一个种类，描述实验的生物学的性质和范畴，以及在微阵列上被视为生物DNA

来源的有机组织。这些标准中的每一个都可能同时被质疑，这将会为随后的检查或者分析缩减实验的数量。研究员也可以限制基于一组微阵列构造过程中的输出运行方面的兴趣实验。在选择搜寻标准之后，一个研究人员可能选择是否分别看阵列，或者是否结合所选的阵列结果进行取回或者分析。

当分别检查阵列时，SMD给研究人员提供几种选择。一个研究人员可以把个别的阵列的全部数据下载到一台本地计算机上，可以在线调查数据，也可以根据各种不同的标准来进行分类或者滤除。另外，用户可以看到代理GIF图像以便评价在数据获得期间所用到的表格的布置安排，并且可以选择改变任何点的标记状况。因为GIF是一张可点击的图像地图，用户可以浏览个别的点，观看在扫描期间获得的数据以及相关生物学的信息。

为了综合分析微阵列数据，很多微阵列的结果通常被结合起来。当同时从多个阵列取回数据的时候，用户可以在取回过程中用几种滤除法则去掉一部分数据，并且选择在数据上连接什么生物学注释。筛选滤除可能通过改变点的组成要素(例如，最小量信号强度，或者标记状态，或者按照球化原则。例如只取回表示随一定数量而变化的基因的数据)应用在某一个点上。被点筛选滤除后的点数据也能被结合起来用于布尔，加或者乘等运算，因此一个研究人员可能会请求数据，例如，从标准化比率>2的点那里查找数据(第1频道强度>150或者第2 频道强度>150)。在数据取回之后，数据可能会是预处理过的,举例来说，数据可能是被改变的木材，或者一次数学运算，例如通过为基因数据做计算的中值表达式，来为每个基因或者实验确定核心数据。一个文件然后被生成，用户可以下载到他们的本地计算机上进行分析，或者用户也可以继续在线的分析研究。

现在SMD提供在线的分级组件和自我组织地图。它使用的是XCluster，将来SMD还会支持k-方法组件，和单一数值查找微阵列数据样式的使用。此外，这些分析的比较工具的方法正在被改进，来让研究人员更好的理解用不同方法进行分析过程中的相同点和不同点。

经过数据分析以后，与TreeView相关的文件可能被下载，或者结果可能被在线观看。在线的批量数据的浏览被可点击的地图，ORF名字检索，在基因或者实验之间的相互关系连接的展示，以及外部生物学的数据库的连接所简化。

因此，在运行中的典型分析期间，用户将首先选择他们感兴趣的实验，然后选择他们想要使用的过滤标准来取回那些实验的中的数据，以及他们预处理过程中的结果数据。最后他们可以选择成批的结果文件，在他们的WEB浏览器中使大量的数据可视化，同时借由生物学的数据来帮助他们解释其中的表达式。

八、作为生物学社区的一种资源的SMD

由微阵列实验所产生的大量数据也为结果的公开发布造成了一种挑战。为了向感兴趣的研究人员充分的发布数据，当前许多关于微阵列结果的出版物需要补充Web网页。此外，可供人们利用的大多数详细数据和工具都是为了科学公社的利益。因此SMD正在努力提供一个公众的接口向生物学社区释放数据。目的是当出版时，或者根据实验拥有人的意见，数据将被作为公众可看的。出版的数据将被组织进可以进行在线分析或者下载的curated数据集。科学团体将能通过他们的所关心的标准,它是否是生物体，通过出版，或者通过实验的种类搜寻并且分

析实验。除此之外，在与Arabidopsis Functional Genomics集团的合作方面，用于微阵列实验的设备将被提供。然而，SMD是不会作为数据的公共储藏室的，而是将利用可用的资源代码使其他的协会通过SMD的模型，来建立他们自己的微阵列数据库。只要微阵列社区在斯坦福大学支持并且使用它，SMD将会被支持。

九、SDM的未来

一旦SMD已经达到它的可供本地和公众研究人员使用、分析、恢复微阵列数据的当前目标，它将开始更多的长期的目标。实验本身的注释是至关重要的。目前只有极少量的信息被每个实验所储存。将来我们希望允许研究人员可以储存和重做他们的实验所需的一样多的信息。虽然这些数据的贮存对于除了实验者自己以外其他人来说毫无价值，但是它的录入不应该给研究人员带来太繁重的负担。第二个目标就是实现一种灵活的方法，这种方法可以将分析的结果也储存在数据库内。为了更为实用，这个系统将有必要捕获在数据分析过程中所用到的各种各样的标准及参数——本质上数据库将储存以电脑为基础的实验的结果，这些实验，不包括微阵列，并且在重复实验方面有充分的资料。最后，和与前两个将来的目标密切相关的是，对于数据交换形式的支持，它将会允许研究员随意，轻松地交换微阵列数据。SMD打算支持并且帮助确定被阵列XML工作组讨论的形式(https://www.360docs.net/doc/b66785742.html,/).

矩阵分析实验报告

矩阵分析实验报告学院：电气学院专业：控制工程姓名：XXXXXXXX 学号：211208010001

矩阵分析实验报告实验题目利用幂法求矩阵的谱半径实验目的与要求 1、熟悉matlab 矩阵实验室的功能和作用； 2、利用幂法求矩阵的谱半径； 3、会用matlab 对矩阵分析运算。实验原理理念谱半径定义：设n n A C ?∈，1λ，2λ，3λ，，j λ， n λ是A 的n 个特征值，称 ()max ||j j A ρλ= 为关于A 的谱半径。关于矩阵的谱半径有如下结论：设n n A C ?∈，则（1）[]()()k k A A ρρ=；（2）2 2()()()H H A A AA A ρρ==。由于谱半径就是矩阵的主特征值，所以实验换为求矩阵的主特征值。算法介绍定义：如果1λ是矩阵A 的特征值，并且其绝对值比A 的任何其他特征值的绝对值大，则称它为主特征值。相应于主特征值的特征向量1V 称为主特征向量。定义：如果特征向量中最大值的绝对值等于单位值（例如最大绝对值为1），则称其为是归一化的。

通过形成新的向量' 12=c n V （1/）[v v v ]，其中c=v 且1max {},j i n i ≤≤=v v 可将特征向量 '12n [v v v ]进行归一化。设矩阵A 有一主特征值λ，而且对应于λ有唯一的归一化特征向量V 。通过下面这个称为幂法（power method ）的迭代过程可求出特征对λ，V ，从下列向量开始： []' 0=111X （1）用下面递归公式递归地生成序列{}k X ： k k Y AX = k+11 1 k k X Y c += （2）其中1k c +是k Y 绝对值最大的分量。序列{}k X 和{}k c 将分别收敛到V 和λ： 1lim k X V =和lim k c λ= （3）注：如果0X 是一个特征向量且0X V ≠，则必须选择其他的初始向量。幂法定理：设n ×n 矩阵A 有n 个不同的特征值λ1，λ2，···，，λn ，而且它们按绝对值大小排列，即： 123n λλλλ≥≥≥???≥ (4) 如果选择适当的X 0，则通过下列递推公式可生成序列{[() ()( ) ]}12k k k k n X x x x '=???和 {}k c ： k k Y AX = (5) 和： 11 1k k k X Y c ++= (6) 其中： () 1k k j c x +=且{} ()()1max k k j i i n x x ≤≤= (7) 这两个序列分别收敛到特征向量V 1和特征值λ1。即： 1lim k k X V →∞ =和1lim k k c λ→∞ = (8) 算法收敛性证明证明：由于A 有n 个特征值，所以有对应的特征向量V j ，j=1，2，···n 。而且它们是

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蛋白质结构分析原理及工具（南京农业大学生命科学学院生命基地111班）摘要：本文主要从相似性检测、一级结构、二级结构、三维结构、跨膜域等方面从原理到方法再到工具，系统地介绍了蛋白质结构分析的常用方法。文章侧重于工具的列举，并没有对原理和方法做详细的介绍。文章还列举了蛋白质分析中常用的数据库。关键词：蛋白质；结构预测；跨膜域；保守结构域 1 蛋白质相似性检测蛋白质数据库。由一个物种分化而来的不同序列倾向于有相似的结构和功能。物种分化后形成的同源序列称直系同源，它们通常具有相似的功能；由基因复制而来的序列称为旁系同源，它们通常有不同的功能[1]。因此，推测全新蛋白质功能的第一步是将它的序列与进化上相关的已知结构和功能的蛋白质序列比较。表一列出了常用的蛋白质序列数据库和它们的特点。表一常用蛋白质数据库网址可能有更新氨基酸替代模型。进化过程中，一种氨基酸残基会有向另一种氨基酸残基变化的倾向。氨基酸替代模型可用来估计氨基酸替换的速率。目前常用的替代模型有Point Accepted Mutation (PAM)矩阵、BLOck SUbstitution Matrix (BLOSUM)矩阵[2]、JTT模型[3]。序列相似性搜索工具。序列相似性搜索又分为成对序列相似性搜索和多序列相似性搜索。成对序列相似性搜索通过搜索序列数据库从而找到与查询序列相似的序列。分为局部联配和全局联配。常用的局部联配工具有BLAST和SSEARCH，它们使用了Smith-Waterman 算法。全局联配工具有FASTA和GGSEARCH，基于Needleman-Wunsch算法。多序列相似性搜索常用于构建系统发育树，这里不阐述。表二列举了常用的成对序列相似性比对搜索工具

蛋白质数据库

生物芯片北京国家工程研究中心湖南中药现代化药物筛选分中心暨湖南涵春生物有限公司常用数据库名录 1、蛋白质数据库 PPI - JCB 蛋白质与蛋白质相互作用网络 ?Swiss-Prot - 蛋白质序列注释数据库 ?Kabat - 免疫蛋白质序列数据库 ?PMD - 蛋白质突变数据库 ?InterPro - 蛋白质结构域和功能位点 ?PROSITE - 蛋白质位点和模型 ?BLOCKS - 生物序列分析数据库 ?Pfam - 蛋白质家族数据库 [镜像： St. Louis (USA), Sanger Institute, UK, Karolinska Institutet (Sweden)] ?PRINTS - 蛋白质 Motif 数据库 ?ProDom - 蛋白质结构域数据库 (自动产生) ?PROTOMAP - Swiss-Prot蛋白质自动分类系统 ?SBASE - SBASE 结构域预测数据库 ?SMART - 模式结构研究工具 ?STRING - 相互作用的蛋白质和基因的研究工具

?TIGRFAMs - TIGR 蛋白质家族数据库 ?BIND - 生物分子相互作用数据库 ?DIP - 蛋白质相互作用数据库 ?MINT - 分子相互作用数据库 ?HPRD - 人类蛋白质查询数据库 ?IntAct - EBI 蛋白质相互作用数据库 ?GRID - 相互作用综合数据库 ?PPI - JCB 蛋白质与蛋白质相互作用网络 2、蛋白质三级结构数据库 ?PDB - 蛋白质数据银行 ?BioMagResBank - 蛋白质、氨基酸和核苷酸的核磁共振数据库?SWISS-MODEL Repository - 自动产生蛋白质模型的数据库 ?ModBase - 蛋白质结构模型数据库 ?CATH - 蛋白质结构分类数据库 ?SCOP - 蛋白质结构分类 [镜像: USA | Israel | Singapore | Australia] ?Molecules To Go - PDB数据库查询 ?BMM Domain Server - 生物分子模型数据库 ?ReLiBase - 受体/配体复合物数据库 [镜像： USA] ?TOPS - 蛋白质拓扑图 ?CCDC - 剑桥晶体数据中心 (剑桥结构数据库 (CSD))

阵列集成微型LED芯片及其制作方法与设计方案

本技术公开了一种阵列集成微型LED芯片及其制作方法，所述芯片包括基板、导电连接层、热固性缓冲层和n个发光结构，所述导电连接层包括第一金属连接层和第二金属连接层，所述第一金属连接层将同一列的第一发光微结构形成导电连接，所述第二金属连接层将同一行的相邻两个第二发光微结构形成导电连接。本技术通过全共阴加双共阳的方式形成微型LED芯片集成式阵列，提高芯片的转移效率和转移良率。权利要求书 1.一种阵列集成微型LED芯片，其特征在于，包括基板、导电连接层、热固性缓冲层和n个发光结构，所述n个发光结构分成x行和y列，n＞3，x＞1，y＞1；每个发光结构均包括第一发光微结构、第二发光微结构和第一隔离槽，所述第一隔离槽设置在第一发光微结构和第二发光微结构之间；在同一行中，相邻两个发光结构之间设有第二隔离槽；所述导电连接层包括第一金属连接层和第二金属连接层，所述第一金属连接层将同一列的第一发光微结构形成导电连接，所述第二金属连接层将同一行的相邻两个第二发光微结构形成导电连接；所述热固性缓冲层填充在基板和发光结构之间，以将发光结构固定在基板上，所述第一金属连接层和第二金属连接层贯穿所述热固性缓冲层和基板，并延伸到基板外。

2.如权利要求1所述的阵列集成微型LED芯片，其特征在于，所述第一发光微结构和第二发光微结构均包括依次设置的第一半导体层、有源层、第二半导体层和反射层，所述第一隔离槽和第二隔离槽均从反射层刻蚀至第一半导体层。 3.如权利要求2所述的阵列集成微型LED芯片，其特征在于，所述第一金属连接层设置在第一发光微结构和第一隔离槽上，以将同一列的第一发光微结构形成导电连接；所述第二金属连接层设置在第二发光微结构和第二隔离槽上，以将同一行的相邻两个第二发光微结构形成导电连接。 4.如权利要求3所述的阵列集成微型LED芯片，其特征在于，所述第二发光微结构还包括钝化层，所述钝化层设置在第二发光微结构的侧壁和第二隔离槽的表面，所述第二金属连接层设置在钝化层上并延伸到第二发光微结构的反射层上将所述钝化层覆盖。 5.如权利要求1所述的阵列集成微型LED芯片，其特征在于，所述热固性缓冲层由热固性材料和有机硅胶制成，或者由热固性材料和环氧树脂制成；所述热固性材料包括酚醛塑料、环氧塑料、氨基塑料、不饱和聚酯和醇酸塑料中的一种或几种。 6.如权利要求1所述的阵列集成微型LED芯片，其特征在于，所述发光结构的出光面设有量子点层和光学隔绝层，所述光学隔绝层设置在两个发光结构之间，以吸收或反射发光结构的侧向光线。 7.如权利要求6所述的阵列集成微型LED芯片，其特征在于，所述光学隔绝层由添加了吸光材料或反光材料的有机硅胶或环氧树脂制成。 8.一种阵列集成微型LED芯片的制作方法，其特征在于，包括：在衬底上形成外延层和反射层，所述外延层包括依次设于衬底上的第一半导体层、有源层和第二半导体层，所述反射层设置在第二半导体层上；

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生物信息研究中常用蛋白质数据库简述内蒙古工业大学理学院呼和浩特孙利霞 2010.1.5 摘要：在后基因组时代生物信息学的研究当中，离不开各种生物信息学数据库。尤其在蛋白质从序列到功能的研究当中，目前各种行之有效的方法都是基于各种层次和结构的蛋白质数据库。随着计算机技术及网络技术的发展，目前的蛋白质数据库不论是所包含数据量还是功能都日新月异，新的数据库层出不穷。一个新手面对如此浩瀚的数据量往往无从下手。本文粗浅地为目前蛋白质数据库的使用勾画出一个轮廓，作为自己蛋白质研究入门的一个引导。关键词：蛋白质；数据库 0 引言随着科技的发展，个人的知识往往赶不上快速膨胀的信息量，人们为了解决这个问题，便创建了形形色色的数据库。蛋白质数据库是指：在蛋白质研究领域根据实际需要，对蛋白质序列、蛋白质结构以及文献等数据进行分析、整理、归纳、注释，构建出具有特殊生物学意义和专门用途的数据库。蛋白质数据库总体上可分为两大类：蛋白质序列数据库和蛋白质结构数据库，蛋白质序列数据库来自序列测定，结构数据库来自X-衍射和核磁共振结构测定（详见图1）。这些数据库是分子生物信息学的基本数据资源。上世纪90年代，我国从事蛋白质研究的学者使用的蛋白质数据库储存介质还是国外实验室发布的激光光盘[1]。信息的传播储存甚为不便。随着蛋白质研究的发展飞快，同时伴随着计算机和因特网发展，蛋白质数据库的储存传播方式也发生的巨大的变化。进入21世纪后，我们所用的各种蛋白质数据库都发展成为存储在网络服务器上，基于“服务器—客户机”的访问查询方式。伴随着计算机及物理测试技术的发展数据库的容量和功能成数量级膨胀。但是面对如此浩瀚的数据，新手往往感到无从下手，在需要时找不到自己需要的合适数据库。本文从目前蛋白质数据库建立的的逻辑层次出发，系统地简绍了常用蛋白质数据的概况，它们的查询方法以及它们相互之间的联系。同时尽量不涉及数据库建设和维护方面的计算机和网络这些数据库底层的技术，为蛋白质研究的入门者及对蛋白质感兴趣的人员的一个引导。

实验一矩阵键盘检测

一、实验目的： 1、学习非编码键盘的工作原理和键盘的扫描方式。 2、学习键盘的去抖方法和键盘应用程序的设计。二、实验设备： 51/AVR实验板、USB连接线、电脑三、实验原理：键盘接口电路是单片机系统设计非常重要的一环，作为人机交互界面里最常用的输入设备。我们可以通过键盘输入数据或命令来实现简单的人机通信。 1、按键的分类一般来说，按键按照结构原理可分为两类，一类是触点式开关按键，如机械式开关、导电橡胶式开关等；另一类是无触点式开关按键，如电气式按键，磁感应按键等。前者造价低，后者寿命长。目前，微机系统中最常见的是触点式开关按键（如本学习板上所采用按键）。按键按照接口原理又可分为编码键盘与非编码键盘两类，这两类键盘的主要区别是识别键符及给出相应键码的方法。编码键盘主要是用硬件来实现对键的识别，非编码键盘主要是由软件来实现键盘的识别。全编码键盘由专门的芯片实现识键及输出相应的编码，一般还具有去抖动和多键、窜键等保护电路，这种键盘使用方便，硬件开销大，一般的小型嵌入式应用系统较少采用。非编码键盘按连接方式可分为独立式和矩阵式两种，其它工作都主要由软件完成。由于其经济实用，较多地应用于单片机系统中（本学习板也采用非编码键盘）。 2、按键的输入原理在单片机应用系统中，通常使用机械触点式按键开关，其主要功能是把机械上的通断转换成为电气上的逻辑关系。也就是说，它能提供标准的TTL 逻辑电平，以便与通用数字系统的逻辑电平相容。此外，除了复位按键有专门的复位电路及专一的复位功能外，其它按键都是以开关状态来设置控制功能或输入数据。当所设置的功能键或数字键按下时，计算机应

单片机矩阵键盘实验实验报告

实验五矩阵键盘实验一、实验内容 1、编写程序，做到在键盘上每按一个数字键(0－F)用发光二极管将该代码显示出来。按其它键退出。 2、加法设计计算器，实验板上有12个按键，编写程序，实现一位整数加法运算功能。可定义“A”键为“+”键，“B”键为“=”键。二、实验目的 1、学习独立式按键的查询识别方法。 2、非编码矩阵键盘的行反转法识别方法。三、实验说明 1、MCS51系列单片机的P0～P3口作为输入端口使用时必须先向端口写入“1”。 2、用查询方式检测按键时，要加入延时(通常采用软件延时10～20mS)以消除抖动。 3、识别键的闭合，通常采用行扫描法和行反转法。行扫描法是使键盘上某一行线为低电平，而其余行接高电平，然后读取列值，如读列值中某位为低电平，表明有键按下，否则扫描下一行，直到扫完所有行。行反转法识别闭合键时，要将行线接一并行口，先让它工作在输出方式，将列线也接到一个并行口，先让它工作于输入方式，程序使CPU通过输出端口在各行线上全部送低电平，然后读入列线值，如此时有某键被按下，则必定会使某一列线值为0。然后，程序对两个并行端口进行方式设置，使行线工作于输入方式，列线工作于输出方式，并将刚才读得的列线值从列线所接的并行端口输出，再读取行线上输入值，那么，在闭合键所在行线上的值必定为0。这样，当一个键被接下时，必定可以读得一对唯一的行线值和列线值。由于51单片机的并口能够动态地改变输入输出方式，因此，矩阵键盘采用行反转法识别最为简便。行反转法识别按键的过程是：首先，将4个行线作为输出，将其全部置0，4个列线作为输入，将其全部置1，也就是向P1口写入0xF0；假如此时没有人按键，从P1口读出的值应仍为0xF0；假如此时1、4、7、0四个键中有一个键被按下，则P1.6被拉低，从P1口读出的值为0xB0；为了确定是这四个键中哪一个被按下，可将刚才从P1口读出的数的低四位置1后再写入P1口，即将0xBF写入P1口，使P1.6为低，其余均为高，若此时被按下的键是“4”，则P1.1被拉低，从P1口读出的值为0xBE；这样，当只有一个键被按下时，每一个键只有唯一的反转码，事先为12个键的反转码建一个表，通过查表就可知道是哪个键被按下了。四、接线方法键盘连接成4×4的矩阵形式，占用单片机P1口的8根线，行信号是P1.0-1.3,列信号是P1.4-1.7。

MATLAB矩阵实验报告

MATLAB 程序设计实验班级：电信1104班姓名：龙刚学号：1404110427 实验内容：了解MA TLAB 基本使用方法和矩阵的操作一．实验目的 1.了解MA TLAB 的基本使用方法。 2.掌握MA TLAB 数据对象的特点和运算规则。 3.掌握MA TLAB 中建立矩阵的方法和矩阵的处理方法。二．实验内容 1. 浏览MATLAB 的start 菜单，了解所安装的模块和功能。 2. 建立自己的工作目录，使用MA TLAB 将其设置为当前工作目录。使用path 命令和工作区浏览两种方法。 3. 使用Help 帮助功能，查询inv 、plot 、max 、round 等函数的用法和功能。使用help 命令和help 菜单。 4. 建立一组变量，如x=0:pi/10:2*pi ，y=sin(x)，在命令窗口显示这些变量；在变量窗口打开这些变量，观察其值并使用绘图菜单绘制y 。 5. 分多行输入一个MA TLAB 命令。 6. 求表达式的值 ()6210.3424510w -=+? ()22tan b c a e abc x b c a ππ++ -+=++，a=3.5，b=5，c=-9.8 ()220.5ln 1t z e t t =++，21350.65i t -??=??-?? 7.已知 1540783617A --????=??????，831253320B -????=????-?? 求 A+6B ，A 2-B+I A*B ，A.*B ，B*A A/B ，B/A [A,B]，[A([1,3], :); B^2]

8.已知 23100.7780414565532503269.5454 3.14A -????-??=????-?? 输出A 在[10,25]范围内的全部元素取出A 的前三行构成矩阵B ，前两列构成矩阵C ，右下角3x2子矩阵构成矩阵D ，B 与C 的乘积构成矩阵E 分别求表达式E

蛋白常用数据库

搞蛋白质的童鞋们，甭要只查NCBI了~蛋白质相关数据库启蒙~ ★ 小木虫(金币+1):奖励一下，谢谢提供资源 qinhy:恭喜，您的帖子被版主审核为资源贴了，别人回复您的帖子对资源进行评价后，您就可以获得金币了理由:资源贴2011-11-26 16:56 本来是带图的，可是弄过来就变成米图了，附件里面一个是PDF版、一个是WORD版均是带图的，童鞋们看带图的可能比较方便点哦~ 基于蛋白质序列的蛋白质相互作用位点预测（闲谈版）这个不是论文不是论文啊~~这个是应某某的要求帮他找的，所以都是用现成的免费的网站数据库做的预测分析。无论文为依托，无原理为根据，纯粹就是流连各大网站作个的闲谈。 1、用这些网站先查查你要研究的蛋白质的底细。这些网站的数据库大多数是实验或者一些相关文献报道的数据的组成。 ★String http://string.embl.de/ 输入你要搜寻的蛋白，它就把这个蛋白相关的数据反映给你，分confidence、evidence的数据可信度参考，同时还具有actions选项，反应它们之间可能是激活/抑制的关系。按按+、-号可以扩大缩小关联蛋白的数量范围。往下拉一点点就是数据,哈哈，我们都要看数据吃饭啊~~ 分析的数据源自Neighborhood、Fusion、Occurrence、Coexpression、Experiments Database、Textminin及Homology，表示点得证明有数据，根据各项数据给出综合评分。评分越高相互存在关系可能性越高。点击下方各项图标等详细看到各项数据内容。设条件确定筛选范围。 ★DIP https://www.360docs.net/doc/b66785742.html,/dip/Main.cgi 跟上面的大同小异的功能，装上它附带的软件可能操作性会好一点，不过我米有试过哦。倒是跟它有链接的几个数据库都很强大，大家可以点击看看。 ★BIND http://www.bind.ca 文献有介绍的网站，不过我不能理解为什么我注册就注不了……. 2、继续查，用这些网站将要研究的蛋白质的家庭背景，月收入也大起底。这里的网站可能跟相互作用方面的关系不大，但是如果知道这些，可以对研究的蛋白有更深的了解。 ★PDB https://www.360docs.net/doc/b66785742.html,/pdb/home/home.do 要查3D结构就往这里查~通常说的PDB号为文献号末4位。 ★PIR https://www.360docs.net/doc/b66785742.html,/pirwww/index.shtml 在蛋白质方面如NCBI般强大的网站，去上面晃荡下吧，会有收获滴。 ★KEGG http://www.genome.jp/kegg/ 粉强大的一个网站，我只说说它的KEGG PA THW AY子项，能迅速掌握一个蛋白质的功能通路，对于小白的偶们来说，很有用，有木有。 3、正题正题，做完上面那些后，接着就是纯预测的成分。也因为如此，要找着这些网站是很悲催的一件事。就算你找着了，你不懂语言，不懂算法，到底结果的可靠性怎样，见人见智。需要PDB号作分析： promate http://bioinfo.weizmann.ac.il/promate/

SWISS-MODEL_蛋白质结构预测教程

SWISS-MODEL 蛋白质结构预测 SWISS-MODEL是一项预测蛋白质三级结构的服务，它利用同源建模的方法实现对一段未知序列的三级结构的预测。该服务创建于1993年,开创了自动建模的先河,并且它是讫今为止应用最广泛的免费服务之一。同源建模法预测蛋白质三级结构一般由四步完成： 1. 从待测蛋白质序列出发，搜索蛋白质结构数据库（如PDB,SWISS-PROT等），得到许多相似序列（同源序列），选定其中一个（或几个）作为待测蛋白质序列的模板； 2. 待测蛋白质序列与选定的模板进行再次比对，插入各种可能的空位使两者的保守位置尽量对齐； 3. 建模：调整待测蛋白序列中主链各个原子的位置，产生与模板相同或相似的空间结构——待测蛋白质空间结构模型； 4. 利用能量最小化原理，使待测蛋白质侧链基团处于能量最小的位置。最后提供给用户的是经过如上四步（或重复其中某几步）后得到的蛋白质三级结构。 SWISS-MODEL工作模式 SWISS-MODEL服务器是以用户输入信息的最小化为目的设计的，即在最简单的情况下，用户仅提供一条目标蛋白的氨基酸序列。由于比较建模程序可以具有不同的复杂性，用户输入一些额外信息对建模程序的运行有时是有必要的，比如，选择不同的模板或者调整目标模板序列比对。该服务主要有以下三种方式: ?First Approach mode(简捷模式）：这种模式提供一个简捷的用户介面：用户只需要输入一条氨基酸序列，服务器就会自动选择合适的模板。或者，用户也可以自己指定模板（最多5条），这些模板可以来自ExPDB 模板数据库（也可以是用户选择的含坐标参数的模板文件）。如果一条模板与提交的目标序列相似度大于25%，建模程序就会自动开始运行。但是，模板的可靠性会随着模板与目标序列之间的相似度的降低而降低，如果相似度不到50%往往就需要用手工来调整序列比对。这种模式只能进行大于25个残基的单链蛋白三维结构预测。 ?Alignment Interface（比对界面）：这种模式要求用户提供两条已经比对好的序列，并指定哪一条是目标序列，哪一条是模板序列（模板序列应该对应于ExPDB模板数据库中一条已经知道其空间结构的蛋白序列）。服务器会依据用户提供的信息进行建模预测。 ?Project mode(工程模式）：手工操作建模过程：该模式需要用户首先构建一个DeepView工程文件，这个工程文件包括模板的结构信息和目标序列与模板序列间的比对信息。这种模式让用户可以控制许多参数，例如：模板的选择，比对中的缺口位置等。此外，这个模式也可以用于“first approach mode简捷模式”输出结果的进一步加工完善。此外，SWISS-MODEL还具有其他两种内容上的模式： ?Oligomer modeling(寡聚蛋白建模):对于具有四级结构的目标蛋白,SWISS-MODEL提供多聚模板的模式，用于多单体的蛋白质建模。这一模式弥补了简捷模式中只能提交单个目标序列,不能同时预测两条及以上目标序列的蛋白三维结构的不足。 ?GPCR mode(G蛋白偶联受体模式)：是专门对7次跨膜G蛋白偶联受体的结构预测。

蛋白质相互作用数据库和分析方法

蛋白质相互作用数据库和分析方法 1. 蛋白质相互作用的数据库蛋白质相互作用数据库见下表所示：数据库名说明网址 BIND 生物分子相互作用数据库 http://bind.ca/ DIP 蛋白质相互作用数据库 https://www.360docs.net/doc/b66785742.html,/ IntAct 蛋白质相互作用数据库 https://www.360docs.net/doc/b66785742.html,/intact/index.html InterDom 结构域相互作用数据库 https://www.360docs.net/doc/b66785742.html,.sg/ MINT 生物分子相互作用数据库 http://mint.bio.uniroma2.it/mint/ STRING 蛋白质相互作用网络数据库 http://string.embl.de/ HPRD 人类蛋白质参考数据库 https://www.360docs.net/doc/b66785742.html,/ HPID 人类蛋白质相互作用数据库 http://wilab.inha.ac.kr/hpid/ MPPI 脯乳动物相互作用数据库 http://fantom21.gsc.riken.go.jp/PPI/ biogrid 蛋白和遗传相互作用数据，主要来自于酵母、线虫、果蝇和人 https://www.360docs.net/doc/b66785742.html,/ PDZbase 包含PDZ 结构域的蛋白质相互作用数据库 https://www.360docs.net/doc/b66785742.html,/services/pdz/start Reactome 生物学通路的辅助知识库 https://www.360docs.net/doc/b66785742.html,/ 2. 蛋白质相互作用的预测方法蛋白质相互作用的预测方法很非常多，以下作了简单的介绍 1) 系统发生谱这个方法基于如下假定：功能相关的(functionally related)基因，在一组完全测序的基因组中预期同时存在或不存在，这种存在或不存在的模式(pattern)被称作系统发育谱；如果两个基因，它们的序列没有同源性，但它们的系统发育谱一致或相似．可以推断它们在功能上是相关的。

蛋白质结构预测在线软件

蛋白质预测分析网址集锦? 物理性质预测：? Compute PI/MW?? ?? SAPS?? 基于组成的蛋白质识别预测? AACompIdent???PROPSEARCH?? 二级结构和折叠类预测? nnpredict?? Predictprotein??? SSPRED?? 特殊结构或结构预测? COILS?? MacStripe?? 与核酸序列一样，蛋白质序列的检索往往是进行相关分析的第一步，由于数据库和网络技校术的发展，蛋白序列的检索是十分方便，将蛋白质序列数据库下载到本地检索和通过国际互联网进行检索均是可行的。? 由NCBI检索蛋白质序列? 可联网到：“”进行检索。? 利用SRS系统从EMBL检索蛋白质序列? 联网到：”，可利用EMBL的SRS系统进行蛋白质序列的检索。? 通过EMAIL进行序列检索?

当网络不是很畅通时或并不急于得到较多数量的蛋白质序列时，可采用EMAIL方式进行序列检索。? 蛋白质基本性质分析? 蛋白质序列的基本性质分析是蛋白质序列分析的基本方面，一般包括蛋白质的氨基酸组成，分子质量，等电点，亲水性，和疏水性、信号肽，跨膜区及结构功能域的分析等到。蛋白质的很多功能特征可直接由分析其序列而获得。例如，疏水性图谱可通知来预测跨膜螺旋。同时，也有很多短片段被细胞用来将目的蛋白质向特定细胞器进行转移的靶标（其中最典型的例子是在羧基端含有KDEL序列特征的蛋白质将被引向内质网。WEB中有很多此类资源用于帮助预测蛋白质的功能。? 疏水性分析? 位于ExPASy的ProtScale程序（?）可被用来计算蛋白质的疏水性图谱。该网站充许用户计算蛋白质的50余种不同属性，并为每一种氨基酸输出相应的分值。输入的数据可为蛋白质序列或SWISSPROT数据库的序列接受号。需要调整的只是计算窗口的大小（n）该参数用于估计每种氨基酸残基的平均显示尺度。? 进行蛋白质的亲/疏水性分析时，也可用一些windows下的软件如，bioedit,dnamana等。? 跨膜区分析? 有多种预测跨膜螺旋的方法，最简单的是直接，观察以20个氨基酸为单位的疏水性氨基酸残基的分布区域，但同时还有多种更加复杂的、精确的算法能够预测跨膜螺旋的具体位置和它们的膜向性。这些技术主要是基于对已知

矩阵运算实验报告

实验报告 --矩阵运算一．实验目的。 1.通过实践加强对程序设计语言课程知识点的理解和掌握，培养对课程知识综合运用能力、实际分析问题能力及编程能力，养成良好的编程习惯。 2.通过实践进一步领会程序设计的特点和应用，提高运用C++ 语言以及面向对象知识解决实际问题的能力。 3.通过实践掌握用C++ 语言编写面向对象的实用程序的设计方法，对面向对象方法和思想增加感性的认识； 4.学会利用C++程序设计语言编写出一些短小、可靠的Windows实用程序，切实提高面向对象的程序设计能力。为后续的相关课程的学习打下基础。二．实验要求。 1.学会建立模板类； 2.实现矩阵的“加”、“减”、“乘”、“数乘”、“转置”； 3.动态存分配并用随机数填充； 4.注意“加”、“减”、“乘”要进行条件的判断；三．设计思路。

3.1算法基本流程 1)获取用户输入的矩阵1的行数和列数,动态生成一个一维数组 2)利用随机数生成数组成员,并利用两个循环输出数组,使其符合矩阵的格式 3)矩阵2同矩阵1的处理方法 4)通过两个矩阵的行数和列数比较来判断能否进行加减乘等运算,如不能,输出相关信息 5)如能够进行计算,则利用数组进行相应运算,并按照正确格式输出 6)通过改变一维数组中元素的顺序来实现转置并输出 3.2算法流程图

四．基本界面。

五．关键代码。 5.1关键类的声明 class CMatrixclass { public: CMatrixclass() { int m_Row = 0; //行 int m_Col = 0; //列 m_pElements = NULL; //一维数组

第三讲：Uniprot蛋白数据库及其他蛋白质分析工具

第三讲 Uniprot蛋白数据库及其他蛋白质分析工具
2013/03/19

Uniprot数据库
? Uniprot（Universal?protein?resource)是蛋白质序列的联合数据库。
– SIB:?Swiss?Institute?of?Bioinformatics – EBI:?European?Bioinformatics?Institute – PIR:?Protein?Information?Resource – 2002年三家联合形成了Uniprot

Swiss‐Prot
? 1986年建立 ? 低冗余度 ? 功能导向 ? 由Swiss?Institute?of?Bioinformatics?和EBI共同建立并维护

TrEMBL
? TrEMBL=Translation?from?EMBL ? EBI建立并维护 ? 是一个自动数据库 ? 冗余度高，可信度低

UniprotKB
? 部分经过专家注释的数据库 ? 具有很高的可信度 ? 包括两部分UniprotKB/Swiss‐Prot和 UniprotKB/TrEMBL ? UniprotKB/Swiss‐Prot包括539,165条序列 ? UniprotKB/TrEMBL包括29,769,971?条序列 ? 具有非冗余性

Uniparc
? 非冗余性 ? 给予序列的特异性，非同一物种的相同序列被认为是同一个蛋白质 ? 每一条序列被給予一个特异的编号

实验二矩阵键盘实验

实验二矩阵键盘实验一、实验目的（1）掌握矩阵键盘行列设计方法；（2）掌握矩阵键盘识别方法；（3）掌握矩阵键盘去抖原理；（4）掌握矩阵键盘控制LED或数码管的设计方法；二、实验原理电路图参考实验板电路。 1、MCS51系列单片机的P0～P3口作为输入端口使用时必须先向端口写入“1”。 2、用查询方式检测按键时，要加入延时(通常采用软件延时10～20mS)以消除抖动。 3、识别键的闭合，通常采用行扫描法和行反转法。行扫描法是使键盘上某一行线为低电平，而其余行接高电平，然后读取列值，如读列值中某位为低电平，表明有键按下，否则扫描下一行，直到扫完所有行。行反转法识别闭合键时，要将行线接一并行口，先让它工作在输出方式，将列线也接到一个并行口，先让它工作于输入方式，程序使CPU通过输出端口在各行线上全部送低电平，然后读入列线值，如此时有某键被按下，则必定会使某一列线值为0。然后，程序对两个并行端口进行方式设置，使行线工作于输入方式，列线工作于输出方式，并将刚才读得的列线值从列线所接的并行端口输出，再读取行线上输入值，那么，在闭合键所在行线上的值必定为0。这样，当一个键被接下时，必定可以读得一对唯一的行线值和列线值。由于51单片机的并口能够动态地改变输入输出方式，因此，矩阵键盘采用行反转法识别最为简便。行反转法识别按键的过程是：首先，将4个行线作为输出，将其全部置0，4个列线作为输入，将其全部置1，也就是向P1口写入0xF0；假如此时没有人按键，从P1口读出的值应仍为0xF0；假如此时1、4、7、0四个键中有一个键被按下，则P1.6被拉低，从P1口读出的值为0xB0；为了确定是这四个键中哪一个被按下，可将刚才从P1口读出的数的低四位置1后再写入P1口，即将0xBF写入P1口，使P1.6为低，其余均为高，若此时被按下的键是“4”，则P1.1被拉低，从P1口读出的值为0xBE；这样，当只有一个键被按下时，每一个键只有唯一的反转码，事先为12个键的反转码建一个表，通过查表就可知道是哪个键被按下了。三、实验内容 1.编写程序，做到在键盘上每按一个数字键(0－F)用LED数码管将该代码显示出来。按其它键退出。 2.利用Proteus，设计4*4矩阵键盘硬件电路，并仿真实现。

整理(蛋白质序列数据库)

蛋白质序列数据库我们可以根据基因组序列预测新基因，预测编码区域，并推测其产物（即蛋白质）的序列。因此，随着基因组序列的不断增长，蛋白质序列也在不断增加。 PIR 历史上，蛋白质数据库的出现先于核酸数据库。在1960年左右，Dayhoff和其同事们搜集了当时所有已知的氨基酸序列，编著了《蛋白质序列与结构图册》。从这本图册中的数据，演化为后来的蛋白质信息资源数据库PIR（Protein Information Resource）。 PIR是由美国生物医学基金会NBRF（National Biomedical Research Foundation）于1984年建立的，其目的是帮助研究者鉴别和解释蛋白质序列信息，研究分子进化、功能基因组，进行生物信息学分析。它是一个全面的、经过注释的、非冗余的蛋白质序列数据库。所有序列数据都经过整理，超过99%的序列已按蛋白质家族分类，一半以上还按蛋白质超家族进行了分类。PIR提供一个蛋白质序列数据库、相关数据库和辅助工具的集成系统，用户可以迅速查找、比较蛋白质序列，得到与蛋白质相关的众多信息。目前，PIR已经成为一个集成的生物信息数据源，支持基因组研究和蛋白质组研究。至2004年，PIR 有近30万个蛋白质的登录数据项，包括来自不同生物体的蛋白质序列。除了蛋白质序列数据之外，PIR还包含以下信息：（1）蛋白质名称、蛋白质的分类、蛋白质的来源；（2）关于原始数据的参考文献；（3）蛋白质功能和蛋白质的一般特征，包括基因表达、翻译后处理、活化等；（4）序列中相关的位点、功能区域。对于数据库中的每一个登录项，有与其它数据库的交叉索引，包括到GenBank、EMBL、DDBJ、GDB、MELINE等数据库的索引。PIR中一个具体的登录项如图4.4所示。

矩阵和数组的操作实验报告

实验报告课程名称：MATLAB上机实验实验项目：矩阵和数组的操作实验地点：专业班级：学号学生姓名：指导教师：年月日

实验二矩阵和数组的操作一．实验环境计算机 MATLAB软件二．实验目的 1．掌握矩阵和数组的一般操作，包括创建、保存、修改和调用等。 2．学习矩阵和数组的加减运算与乘法。 3．掌握对数组元素的寻访与赋值，会对数组进行一般的操作。三．实验内容与步骤 1．用三种方法创建一个3×3矩阵，然后利用矩阵编辑器，将其扩充为4×5矩阵，并保存，试着调用它。 2．建立一个等差数列，然后由它产生一个对角阵。 3．利用MATLAB的函数inv(A)求方阵的逆矩阵。解：1. （1） >> A=[3,2,1;4,5,6;7,8,9] A = 3 2 1 4 5 6 7 8 9 （2） A=rand(3,3) A = 0.9501 0.4860 0.4565 0.2311 0.8913 0.0185 0.6068 0.7621 0.8214 2． > a=linspace(0.1,5,5) a = 0 0.3750 0.7500 1.1250 1.5000

>> B=diag(a) B = 0 0 0 0 0 0 0.3750 0 0 0 0 0 0.7500 0 0 0 0 0 1.1250 0 0 0 0 0 1.5000 3． >> A=[1,2;5,6] A = 1 2 5 6 >> B=inv(A) B = -1.5000 0.5000 1.2500 -0.2500 四．练习题 1.创建一个5×5矩阵，提取主对角线以上的部分。 >> A=rand(5,5) A = 0.4447 0.1763 0.8936 0.1389 0.1988 0.6154 0.4057 0.0579 0.2028 0.0153 0.7919 0.9355 0.3529 0.1987 0.7468 0.9218 0.9169 0.8132 0.6038 0.4451 0.7382 0.4103 0.0099 0.2722 0.9318 >> B=triu(A) B = 0.4447 0.1763 0.8936 0.1389 0.1988 0 0.4057 0.0579 0.2028 0.0153 0 0 0.3529 0.1987 0.7468 0 0 0 0.6038 0.4451 0 0 0 0 0.9318

蛋白质的功能域、结构及其药物设计----6

第六章蛋白质的功能域、结构及其药物设计随着人类基因组全序列测定的完成，预示着基因组研究从结构基因组(Structural Genomics)进入了功能基因组(Functional Genomics)研究时代。研究基因组功能当然首先要研究基因表达的模式。当前研究这一问题可以基于核酸技术，也可以基于蛋白质技术，即直接研究基因的表达产物。测定一个有机体的基因组所表达的全部蛋白质的设想是由Williams于1994年正式提出的，而“蛋白质组”(proteome)一词是Wilkins于1995年首次提出。蛋白质组是指由一个细胞或组织的基因组所表达的全部相应的蛋白质。蛋白质组与基因组相对应，均是一个整体概念，但是两者又有根本的不同：一个有机体只有一个确定的基因组，组成该有机体的所有不同细胞都共享有一个基因组；但是，基因组内各个基因表达的条件、时间和部位等不同，因而它们的表达产物(蛋白质)也随条件、时间和部位的不同而有所不同。因此，蛋白质组又是一个动态的概念。由于以上原因，再加上由于基因剪接，蛋白质翻译后修饰和蛋白质剪接，基因遗传信息的表达规律更趋复杂，不再是经典的一个基因一个蛋白的对应关系，而是一个基因可以表达的蛋白质数目大于一。由此可见，蛋白质组研究是一项复杂而艰巨的任务。蛋白质结构与功能的研究已有相当长的历史，由于其复杂性，对其结构与功能的预测不论是方法论还是基础理论方面均较复杂。统计学方法曾被成功地应用于蛋白质二级结构预测中，如Chou和Fasman提出的经验参数法便是最突出的例子。该方法统计分析了各种氨基酸的二级结构分布特征，得出相应参数(P а,P β 和P t )并用于预测。本章将简要介绍蛋白质结构与功能预测的生物信息学途径。第一节蛋白质功能预测一、根据序列预测功能的一般过程如果序列重叠群(contig)包含有蛋白质编码区，则接下来的分析任务是确定表达产物——蛋白质的功能。蛋白质的许多特性可直接从序列上分析获得，如疏水性，它可以用于预测序列是否跨膜螺旋(transmenbrane helix)或是前导序列(leader sequence)。但是，总的来说，我们根据序列预测蛋白质功能的唯一方法是通过数据库搜寻，比较该蛋白是否与已知功能的蛋白质相似。有2条主要途径可以进行上述的比较分析： ①比较未知蛋白序列与已知蛋白质序列的相似性； ②查找未知蛋白中是否包含与特定蛋白质家族或功能域有关的亚序列或保守区段。图6.1给出了根据序列预测蛋白质功能的大致过程。由于涉及数条技术路线，所得出的分析结果并不会总是相一致。一般来说，数据库相似性搜索获得的结果最为可靠，而来自PROSITE的结果相对不可靠。

实验1矩阵的基本运算

基础篇本篇包含五个线性代数的基础实验，从矩阵运算到方程组的求解；从向量组线性相关性分析到矩阵的对角化；从矩阵特征值和特征向量求解到二次型的标准化及正定性的分析，都给出了MATLAB的解决方法。实验5利用MATLAB的绘图功能，对线性代数若干概念的几何意义进行了分析讨论。实验1 矩阵的基本运算 1.1实验目的 1.掌握Matlab软件的矩阵赋值方法； 2.掌握Matlab软件的矩阵加法、数乘、转置和乘法运算； 3.掌握Matlab软件的矩阵幂运算及逆运算； 4.掌握Matlab软件的矩阵元素群运算； 5.通过Matlab软件进一步理解和认识矩阵的运算规则。 1.2实验指导 MATLAB是一种功能强大的科学及工程计算软件，它的名字由“矩阵实验室”（Matrix Laboratoy）组成，它具有以矩阵为基础的数学计算和分析功能，并且具有丰富的可视化图形表现功能及方便的程序设计能力。它的应用领域极为广泛。本实验学习用MATLAB软件进行矩阵基本运算。启动MATLAB后，将显示MA TLAB操作界面，它包含多个窗口，其中命令窗口是最常用的窗口，如图1.1所示。图1.1 MA TLAB的操作桌面本实验所有例题的MATLAB命令都是在命令窗口中键入的。在本实验中用到MATLAB

的运算符号及命令或函数列举如下： 1、运算符号表1.1给出了本实验用到的MA TLAB 基本运算符号。表1.1 MA TLAB 的基本运算符号 2、命令或函数表1.2给出了与本实验相关的MA TLAB 命令或函数。若要进一步了解和学习某个命令或函数的详细功能和用法时，MATLAB 提供了一个help 命令。表1.2 与本实验相关的MA TLAB 命令或函数 1.3 实验内容例1.1 用MA TLAB 软件生成以下矩阵：（1）??????????=066656239A （2）???? ??????=100010001B （3）??????=0000C （4）?? ??? ???????=111111111111 1111 D 解：（1）在MA TLAB 命令窗口输入： A=[9,3,2;6,5,6;6,6,0] % 矩阵同行元素以逗号或空格分割或：A=[9 3 2;6 5 6;6 6 0] % 行与行之间必须用分号或回车分隔或：A=[9 3 2 6 5 6 6 6 0] 结果都为： A = 9 3 2 6 5 6 6 6 0