生物信息学数据库综述

摘要本文对生物信息学常见的数据库进行了汇总。常见数据库分为三类：核酸序列数据库、蛋白质序列数据库、三维分子结构数据库。并分别对其中常见数据库进行了介绍。对于生物信息学数据库的现存问题也进行了论述。

关键词数据库；核酸序列数据库；蛋白质序列数据库；三维分子结构数据库；

随着生物信息的发展，生物信息学数据库的数量在不断的递增，内部结构也不断的复杂化，功能也越来越细化。根据数据的类型可以将数据库分为核酸序列数据库、蛋白质序列数据库三维分子结构数据库。本文将比较常见的数据进行了汇总。

1 核酸序列数据库

常用的核酸序列数据库有GenBank核酸序列数据库、EMBL核酸数据库、DDBJ数据库、GDBD等。

1.1GenBank

Genbank库包含了所有已知的核酸序列和蛋白质序列，以及与它们相关的文献著作和生物学注释。它是由美国国立生物技术信息中心(N CBI)建立和维护的。Genbank每天都会与欧洲分子生物学实验室(EM BL)的数据库，和日本的DNA 数据库(DDBJ)交换数据，使这三个数据库的数据同步。Genbank的数据可以从N CBI的FrP服务器上免费下载完整的库，或下载积累的新数据。N CBI还提供广泛的数据查询、序列相似性搜索以及其它分析服务，用户可以从N CBI的主页上找到这些服务。Gel~ bank 库里的所有数据记录被划分在若干个文件里，如细菌类、病毒类、灵长类、啮齿类，以及EST数据、基因组测序数据、大规模基因组序列数据等16类，其中EST数据等又被各自分成若干个文件

1.2 EM BL核酸序列数据库

EM BL 核酸序列数据库由欧洲生物信息学研究所(EBI)维护的核酸序列数据构成，由于与Genbank和DDBJ的数据合作交换，它也是一个全面的核酸序列数据库。该数据库由Oracal数据库系统管理维护，查询检索可以通过因特网上的序列提取系统(SRS)N务完成l 6J。向E M BL核酸序列数据库提交序列可以通过基于W eb的WEBI N工具,也可以用Sequi n 软件来完成。

1.3 DD BJ 数据库

D D BJ数据库创建于1984 年，由日本国立遗传学研究所遗传信息中心维护。它首先反映日本所产生的DNA数据，同时与Genbank、EMBL合作互通有无，同步更新，每年四版。日本DNA数据仓库(DDBJ)也是一个全面的核酸序列数据库。可以使用其主页上提供的SAS工具进行数据检索和分析。可以用Sequin 软件向该数据库提交序列。

1 ．4 G D B

人类基因组数据库(GD B)是人类基因图谱和疾病的数据库。GDB的目标是构建关于人类基因组图谱和测序。目前GDB中有：人类基因组区域(包括基因、克隆、amplimersPCR标记、断点breakpoint细胞遗传标记cytogenetic markers、

易碎位点f r agile、EST序列、综合区域syndromic regions、contigs和重复序列)；人类基因组图谱(包括细胞遗传图谱、连接图谱、放射性杂交图谱、content conting 图谱和综合图谱等)；人类基因组内的变异(包括突变和多态性，加上登位基因频率数据)。GDB数据库以对象模型来保存数据，提供基于Web的数据对象检索服务，用户可以搜索各种类型的对象，并以图形方式看基因组图谱。

2蛋白质序列数据库

随着HGP 计划的不断深入以及测序技术的不进步，蛋白质序列信息也成指数级增长，蛋白质序列数据库就是主要以这些序列也就是蛋白质的一级结构作为数据源，并辅以序列来源序列发布时间、序列参考文献、序列特征等内容加以注释，最终形成数据文件，存放于数据库。目前规模较大的综合型蛋白质序列数据库有：PIR 、SW ISS —PR OT／TrEMBL、PROSITE 等。

2 ．1 PIR 和PSD

PI R是蛋白质信息资源(Protein Information Re—source)的缩写。这是一个国际蛋白质序列数据库，它包含所有序列已知的自然界中野生型蛋白质的信息。此库的主要目的是提供按同源性和分类学组织的综合的、非冗余的数据库，其中包括来自几十个完整基因组的蛋白质序列。所有序列数据都经过整理，超过99％的序列以按蛋白质家族分类。PIR国际蛋白质序列数据库(PSD)是由美国华盛顿的全国生物医学研究基金会(NBRF)所支持的PIR、慕尼黑蛋白质序列信息中心(MIPS)和13本国际蛋白质序列数据库(JI PI D )共同维护的国际上最大的公共蛋白质序列数据库。PSD的注释中还包括对许多序列、结构、基因组和文献数据库的交叉索引，以及数据库内部条目之间的索引。每季度都放行一次完整的数据库，每周可以得到更新部分。

2 ．2 SWISS—PROT

SW ISS—PROT是对数据人工审读很严格经过注释的蛋白质序列数据库，由欧洲生物信息研究所(EBI)维护。数据库由蛋白质序列条目构成，每个条目包含蛋白质序列、引用文献信息、分类信息、注释等，注释中包括蛋白质的功能、转录后修饰、特殊位点和区域、二级结构、四级结构、与其他序列的相似性、序列残缺与疾病的关系、序列变异体和冲突等信息。SWISS—PROT中尽可能减少了冗余序列，并与其它3O多个数据建立了交叉引用，其中包括核酸序列库、蛋白质序列库和蛋白质结构库等。利用序列提取系统(SRS )可以方便地检索SWISS —PROT和其它EBI的数据．SWISS—PROT只接受直接测序获得的蛋白质序列，序列提交可以在其Web页面上完成。北京大学生物信息中心有SWISS—PROT 镜像，可以通过检索工具SRS[R一210]查询。

2 ．

3 P R O Sn E

PROSI TE 由专家根据生物知识审编SWISS—PROT蛋白质序列中有生物意义的位点、模式和轮廓的数据库。涉及的序列模式包括酶的催化位点、配体结合位点、与金属离子结合的残基、二硫键的半胱氨酸、与小分子或其它蛋白质结合的区域；除了序列模式之外，PROSI TE还包括由多序列比对构建的prof ile，能更敏感的发现序列与profile的相似性。PROSI T E 的主页上提供各种相关检索服务。

3蛋白质结构数据库

将通过实验研究如基于x射线和核磁共振(NMR)分析所获得的关于蛋白质、

酶、病毒、碳水化合物和核酸的晶体结构数据收集起来，就形成了生物大分子的结构数据库.虽然其中序列的数量远比不上蛋白质序列数据库，但其数据量也显然在呈指数增长。

3 ．1PDB

蛋白质数据库(PDB)由美国Brook_ haven国家实验室建立。PDB收集的数据来源于x光晶体衍射和核磁共振(NMR)实验测定的生物大分子三维结构数据，经过整理和确认后存档而成，是国际上唯一的生物大分子结构数据档案库。RCSB 的主服务器和世界各地的镜像服务器提供数据库的检索和下载服务，以及关于PDB数据文件格式和其它文档的说明。

3 ．2 SC O P

蛋白质结构分类(SCOP )数据库详细描述了已知蛋白质结构之间的关系。分类基于若干层次：家族，描述相近的进化关系；超家族，描述远源的进化关系；折叠子，描述空间几何结构的关系；折叠类，所有折叠子被归于全a、全p、a ／、a + f 3和结构域等几个大类。SCOP还提供了一个非冗余的ASTRA IL序列库，这个库通常被用来评估各种序列的比对算法。此外，SCOP还提供一个PDB —ISL中介序列库，通过与这个库中序列的两两比对，可以找到与未知结构序列远缘的已知结构序列。

3 ．3 CA TH

CATH 数据库是一个新的对蛋白质结构域进行等级分类的数据库，它通过半自动的方法对不鲁克海文蛋白质数据库中的单一或者多结构域蛋白质结构进行等级分类，非蛋白质结构、模型以及纯alphac结构都没归在CATH中，而且收集的蛋白质晶体结构或者核磁共振结构的分辨率要求小于0．3mm。分类按照4个水平：簇(class(C ))，构件(architecture (A ))，拓扑结构(topology (T))和同源超家族(homolo—gous supefamily(H ))。

3 ．

4 FSSP

FSSP基于PDB数据库中现有蛋白质三维结构，用自动结构对比程序Dali 逐一比较而形成的折叠单元和家族分类库。它以PDB非冗余数据库作为数据源，进行彻底、全面的三级结构较，而且数据库的升级以及维护都是DALL搜索引擎支持的。此库在PDB 库每次新版后自动更新。

3 ．5 M M D B

蛋白质模型数据库(Molecular Modeling Data.base)，由NCBI的MMDB组维护。这是Entrez检索工具所使用的三维结构数据库，它以ASN．1格式反映PDB库中的结构和序列数据，引文连接到MED．IJN E．MMDB有一个配套的三维结构显示程序Cn3D。

生物信息数据库的发展是十分惊人的，但也存在诸多问题。大多数数据库对于数据的创新、精确性和准确性没有权威评价，数据过多、重复、分类较粗等等。因此需要生物信息学专家们在数据库结构设计、数据处理、数据提取、数据的重新组合、专一性等几方面进行更进一步的完善。我国的生物信息学数据库也蓬勃发展起来。北京大学于1997年3月成立了生物信息学中心，华大基因研究中心是我国目前测序能力最强的单位，广州中山大学生物信息中心与法国巴斯德研究所合作于1999年9月开通了“法国巴斯德亚洲研究网”。中国科学院上海生命科学研究院也于2000年3月成立了生物信息学中心，分别维护着国内两个专业水平较高的生物信息学网站。但是，我国尚未形成比较完整有效地生物信息数据库

系统现有的数据库的质量也有待提高，服务有待改善。

参考文献：

[1] 张阳德．生物信息学[M ]．北京：科学出版社，2O04．

[2] 张成岗，贺福初．生物信息学方法与实践[M ]．北京：科学出版社，2OO2．

[3] 王哲．生物信息学概论[M ]．北京：第四军医大学出版社，2OO2．

[4] 维斯特海德，帕里什，特怀曼．生物信息学(中译本)[M ]．北京：科学出版社，2OO4．[ 5] 蒋彦，王小行，等．基础生物信息学及应用[M ]．北京：清华大学出版社，2003．

[6] 钟杨，张亮，等．简明生物信息学[M ]．北京：高等教育出版社，2o o 1 ．

[7] 郝柏林，张淑誉．生物信息学手册[M ]．上海：上海科学技术出版社，2002．

生物信息学软件及使用概述

生物信息学软件及使刘吉平 liujiping@https://www.360docs.net/doc/a813150004.html, 用概述生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

生物信息学是一门新兴的交叉学生物信息学的概念：科，它将数学和计算机知识应用于生物学，以获取、加工、存储、分类、检索与分析生物大分子的信息，从而理解这些信息的生物学意义。生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

分析和处理实验数据和公共数据，生物信息学软件主要功能 1.2.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 3.实验数据的自动化管理 4.寻找、预测新基因及其结构、功能 5.蛋白质高级结构及功能预测（三维建模，目前研究的焦点和难点）生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

功能1. 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 ?核酸：序列同源性比较，分子进化树构建，结构信息分析，包括基元(Motif)、酶切点、重复片断、碱基组成和分布、开放阅读框（ORF ），蛋白编码区（CDS ）及外显子预测、RNA 二级结构预测、DNA 片段的拼接； ?蛋白：序列同源性比较，结构信息分析（包括Motif ，限制酶切点，内部重复序列的查找，氨基酸残基组成及其亲水性及疏水性分析)，等电点及二级结构预测等等； ?本地序列与公共序列的联接，成果扩大。生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

Antheprot 5.0 Dot Plot 点阵图 Dot plot 点阵图能够揭示多个局部相似性的复杂关系生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

空间数据库概论答案

空间数据库概论答案【篇一：数据库系统概论试题及答案整理版】 >第一章绪论一、选择题 1. 在数据管理技术的发展过程中，经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。在这几个阶段中，数据独立性最高的是a阶段。 a．数据库系 2. 数据库的概念模型独立于a。 a．具体的机器和dbms 3. 数据库的基本特点是b。 a.(1)数据结构化 (2)数据独立性 (3)数据共享性高，冗余大，易移植 b.(1)数据结构化 (2)数据独立性 (3)数据共享性高，冗余小，易扩充 c.(1)数据结构化 (2)数据互换性 (3)数据共享性高，冗余小，易扩充 (4)统一管理和控制(4)统一管理和控制(4)统一管理和控制 b．e-r图 c．信息世界 d．现实世界 b．文件系统 c．人工管理 d．数据项管理 d.(1)数据非结构化 (2)数据独立性 (3)数据共享性高，冗余小，易扩充(4)统一管理和控制 4. b是存储在计算机内有结构的数据的集合。 a．数据库系统 5. 数据库中存储的是c。 a. 数据 6. 数据库中，数据的物理独立性是指c。 a．数据库与数据库管理系统的相互独立 b．用户程序与dbms的相互独立 c．用户的应用程序与存储在磁盘上数据库中的数据是相互独立的d．应用程序与数据库中数据的逻辑结构相互独立 7. 数据库的特点之一是数据的共享，严格地讲，这里的数据共享是指d。

a．同一个应用中的多个程序共享一个数据集合 b．多个用户、同一种语言共享数据 c．多个用户共享一个数据文件 d．多种应用、多种语言、多个用户相互覆盖地使用数据集合 b. 数据模型 c. 数据及数据间的联系 d. 信息 b．数据库 c．数据库管理系统 d．数据结构 8. 数据库系统的核心是b。 a．数据库 9. 下述关于数据库系统的正确叙述是 a 。 a．数据库系统减少了数据冗余b．数据库系统避免了一切冗余 c．数据库系统中数据的一致性是指数据类型一致 d．数据库系统比文件系统能管理更多的数据 10. 数将数据库的结构划分成多个层次，是为了提高数据库的 b ①和 b ②。①a．数据独立性 ②a. 数据独立性 11. 数据库(db)、数据库系统(dbs)和数据库管理系统(dbms)三者之间的关系是 a 。 a．dbs包括db和dbmsc．db包括dbs和dbms 12. 在数据库中，产生数据不一致的根本原因是d。 a．数据存储量太大 b．没有严格保护数据 d．数据冗余 b．ddms包括db和dbs d．dbs就是db，也就是dbms b．逻辑独立性 b．物理独立性 c．管理规范性 c．逻辑独立性 d．数据的共享 b．数据库管理系统 c．数据模型 d．软件工具 d．管理规范性 c．未对数据进行完整性控制 13. 数据库管理系统(dbms)是d。 a．数学软件

生物信息学论文

生物信息学的进展综述韩雪晴（生物工程1201班，学号：201224340124）摘要：生物信息学是一门研究生物和生物相关系统中信息内容和信息流向的综合性系统科学。80年代以来新兴的一门边缘学科，信息在其中具有广阔的前景。伴随着人类基因组计划的胜利完成与生物信息学的发展有着密不可分的联系，生物信息学的发展为生命科学的发展为生命科学的研究带来了诸多的便利，对此作了简单的分析。关键词：生物信息学；进展；序列比对；生物芯片 A review of the advances in Bioinformatics Han Xueqing （Bioengineering, Class1201，Student ID：201224340124） Abstract: Bioinformatics is the science of comprehensive system of information content and information flows to a study on the biological and bio related in the system. The edge of an emerging discipline since 80, has broad prospects in which information. With the human genome project was completed and the development of bioinformatics are inextricably linked, for the life science research development of bioinformatics for the development of life science has also brought a lot of convenience, has made the simple analysis. Keywords: bioinformatics；progress；Sequence alignment；biochip 1、生物信息学的产生背景生物信息学是20世纪80年代末开始，随着基因组测序数据迅猛增加而逐渐兴起的一门学科[1]。应用系统生物学的方法认识生物体代谢、发育、分化、进化以及疾患发生规律的不可或缺的工具[2]。及时、充分、有效地利用网络上不断增长的生物信息数据库资源，已经成为生命科学和生物技术研究开发的必要手段，从而诞生了生物信息学。 2、生物信息学研究内容主要是利用计算机存储核酸和蛋白质序列，通过研究科学的算法，编制相应的软件对序列进行分析、比较与预测，从中发现规律。白细胞介素-6(IL-6)是机体重要的免疫因子,但在两栖类中未见报道。采用生物信息学方法对两栖类模式动物非洲爪蟾IL-6进行分析[3]。以人IL-6基因对非洲爪蟾数据库进行搜索、分析,并采用RT-PCR方法对所得序列进行验证。结果表明,非洲爪蟾IL-6基因位于scaffold_52基因架上,具有保守的IL-6家族基序[4]。采用生物信息新方法进行不同物种的免疫基因挖掘、克隆,是一种有效的方法[5]。 2.1序列比对比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础。两个序列的比对现在已有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BLAST和FASTA[6]。序列数据库搜索最著名且最常用的工具之一便是BLAST算法。FASTA算法是另一族常用的序列比对及搜索工具[7]。 2.2结构比对比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。 2.3蛋白质结构预测从方法上来看有演绎法和归纳法两种途径。前者主要是从一些基本原理或假设出发来预测和研究蛋白质的结构和折叠过程。分子力学和分子动力学属这一范畴。后者主要是从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构[8]。 3、生物信息学的新技术

空间数据库报告分析

空间数据挖掘一、空间数据库概述空间数据库指的是地理信息系统在计算机物理存储介质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和，一般是以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。空间数据库的研究始于20世纪70年代的地图制图与遥感图像处理领域，其目的是为了有效地利用卫星遥感资源迅速绘制出各种经济专题地图。由于传统的关系数据库在空间数据的表示、存储、管理、检索上存在许多缺陷，从而形成了空间数据库这一数据库研究领域。而传统数据库系统只针对简单对象，无法有效的支持复杂对象（如图形、图像）。空间数据挖掘是指从空间数据库中抽取没有清楚表现出来的隐含的知识和空间关系，并发现其中有用的特征和模式的理论、方法和技术。空间数据挖掘和知识发现的过程大致可分为以下多个步骤：数据准备、数据选择、数据预处理、数据缩减或者数据变换、确定数据挖掘目标、确定知识发现算法、数据挖掘、模式解释、知识评价等，而数据挖掘只是其中的一个关键步骤。但是为了简便，人们常常用空间数据挖掘来代替空间数据挖掘和知识发现。空间数据挖掘与传统数据挖掘的不同表现在以下三个方面：传统数据挖掘处理的是数字和类，而空间数据则是一些更为复杂的数据类型；传统数据挖掘通常具有显式的输入，而空间数据挖掘的输入则常常是隐式的；在传统数据挖掘中，有一个至关重要的前提假设：数据样品是独立生成的。而这一假设在空间数据分析中是不成立的。事实上，空间数据之间是高度自关联的。二、空间数据挖掘的技术特点 (一)数据挖掘算法具有高效、可测的特点数据库一般有数千个表和属性以及上百万个元组。数据库中千兆级别的数据已不再罕见，因为万亿级别的数量数据库已经腾空出世，取代了千兆级别的数据库。高维空间的海量数据库不但使搜索的空间变大，而且更容易发现模式存在的错误，所以充分利用相关知识去改变维数，降低维数，删除多余的数据，使数据挖掘的算法更具高效性。海量空间数据提供知识的算法要有可测性、高效性。多项式算法和指数算法没有实际的使用价值，但是若把算法换成以有限的数据做成特定的模型来获取合适的参数，实现的价值将会相当可观。 (二)所挖掘的信息来源于各种数据用因特网、广域网、局域网与其他数据源组成一个结构复杂、空间庞大的数据库。数据进行挖掘主要是在各种语义的非格式化和格式化的数据中挖掘数据知识，这种数据挖掘可以弥补庞大、复杂的数据库所不能查询的数据知识。数据库本身已拥有分布广、规模大、数据挖掘方法复杂等特性，该特性的要求是要构建一种分布平行的数据挖掘技术。

生物信息学现状与展望

研究生课程考试卷学号、姓名： j20112001 苗天锦年级、专业：2011生物化学与分子生物学培养层次：硕士课程名称：生物信息学授课学时学分： 32学时 2学分考试成绩：授课或主讲教师签字：

生物信息学现状与展望摘要：生物信息学是一门新兴学科，起步于20世纪90年代，至今已进入"后基因组时代"，本文对生物信息学的产生背景及其研究现状等方面进行了综述，并展望生物信息学的发展前景。生物信息学的发展在国内、外基本上都处在起步阶段。关键词：生物信息学；生物信息学背景；发展前景一、生物信息学概述 1.生物信息学发展历史随着生物科学技术的迅猛发展，生物信息数据资源的增长呈现爆炸之势，同时计算机运算能力的提高和国际互联网络的发展使得对大规模数据的贮存、处理和传输成为可能，为了快捷方便地对已知生物学信息进行科学的组织、有效的管理和进一步分析利用，一门由生命科学和信息科学等多学科相结合特别是由分子生物学与计算机信息处理技术紧密结合而形成的交叉学科——生物信息学(Bioinformatics)应运而生,并大大推动了相关研究的开展, 被誉为“解读生命天书的慧眼”【1】。研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始，1866年孟德尔从实验上提出了假设：基因是以生物成分存在。1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律，即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等，腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等。与此同时，Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构。1953年James Watson 和FrancisCrick在Nature杂志上推测出DNA 的三维结构（双螺旋）。Kornberg于1956年从大肠杆菌（E.coli）中分离出DNA 聚合酶I（DNA polymerase I），能使4种dNTP连接成DNA。Meselson与Stahl （1958）用实验方法证明了DNA复制是一种半保留复制。Crick于1954年提出了遗传信息传递的规律，DNA是合成RNA的模板，RNA又是合成蛋白质的模板，称之为中心法则（Central dogma），这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起到了极其重要的指导作用。经过Nirenberg和Matthai（1963）的努力研究，编码20氨基酸的遗传密码得到了破译。限制性内切酶的发现和重组DNA的克隆（clone）奠定了基因工程的技术基础【2】。自1990年美国启动人类基因组计划以来，人与模式生物基因组的测序工作进展极为迅速。迄今已完成了约40多种生物的全基因组测序工作，人基因组约3x109碱基对的测序工作也接近完成。至2000年6月26日，被誉为生命“阿波罗计划”的人类基因组计划终于完成了工作草图，预示着完成人类基因组计划已经指日可待。生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分，成为生命科学研究的前沿。 2.生物信息学研究方向 2.1 序列比对

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

生物信息学概论

2013/5/23
生物信息学概论
2013-5
提纲
1. 发展简史 2. 主要研究领域 3. 软件和工具
1. 发展简史
1946年 1946 年
美国生产出第一台全自动电子数字计算机“埃尼阿克”
1

2013/5/23
1. 发展简史
1955年 1955 年
Frederick Sanger determined the complete amino acid sequence of insulin in 1955 and earned him his first Nobel prize in Chemistry in 1958.
1. 发展简史
1965年 1965 年
The first Atlas of Protein Sequence and Structure contained sequence information on 65 proteins.
Dr. Margaret Oakley Dayhoff (1925-1983) was a pioneer in the use of computers in chemistry and biology, beginning with her PhD thesis project in 1948. Her work was multi-disciplinary, and used her knowledge of chemistry, mathematics, biology and computer science to develop an entirely new field. She is credited today as a founder of the field of Bioinformatics.
1. 发展简史
1965年 1965 年
First use of molecular sequences for evolutionary studies
One of the founding fathers of the field of molecular evolution
Zuckerkandl, E. and Pauling, L. (1965). "Molecules as documents of evolutionary history." Journal of theoretical biology 8(2): 357.
2

国内外生物信息学发展状况

国内外生物信息学发展状况 1.国外生物信息发展状况国外非常重视生物信息学的发展各种专业研究机构和公司如雨后春笋般涌现出来，生物科技公司和制药工业内部的生物信息学部门的数量也与日俱增。美国早在1988年在国会的支持下就成立了国家生物技术信息中心（NCBI），其目的是进行计算分子生物学的基础研究，构建和散布分子生物学数据库；欧洲于1993年3月就着手建立欧洲生物信息学研究所（EBI），日本也于1995年4月组建了信息生物学中心（CIB）。目前，绝大部分的核酸和蛋白质数据库由美国、欧洲和日本的3家数据库系统产生，他们共同组成了 DDBJ/EMBL/Gen Bank国际核酸序列数据库，每天交换数据，同步更新。以西欧各国为主的欧洲分子生物学网络组织（EuropeanMolecular Biology Network, EMB Net）是目前国际最大的分子生物信息研究、开发和服务机构，通过计算机网络使英、德法、瑞士等国生物信息资源实现共享。在共享网络资源的同时，他们又分别建有自己的生物信息学机构、二级或更高级的具有各自特色的专业数据库以及自己的分析技术，服务于本国生物（医学）研究和开发，有些服务也开放于全世界。从专业出版业来看,1970年，出现了《Computer Methods and Programs in Biomedicine》这本期刊；到1985年4月，就有了第一种生物信息学专业期刊《Computer Application

in the Biosciences》。现在，我们可以看到的专业期刊已经很多了。 2 国内生物信息学发展状况我国生物信息学研究近年来发展较快,相继成立了北京大学生物信息学中心、华大基因组信息学研究中心、中国科学院上海生命科学院生物信息中心,部分高校已经或准备开设生物信息学专业。2002年国家自然科学基金委在生物化学、生物物理学与生物医学工程学学科设立了生物信息学项目,并列入生命科学部优先资助的研究项目。国家 863计划特别设立了生物信息技术主题,从国家需求的层面上推动我国生物信息技术的大力发展[3]。但是由于起步较晚及诸多原因，我国的生物信息学发展水平远远落后于国外。在PubMed收录的以关键词“Bioinformatics”检索到的历年发表的文章数，可以看出大量的研究文献出现在21世纪以后。其中我国共有138篇占全部5548篇的2.5%，而美国则发表2160篇占全部的39%之多（统计数据截至2004年2月15日）。我国学者在生物信息学领域发表的有高影响力的论文只有不到美国学者发表数量的6%，差距相当大[4]。在生物信息学领域，一些著名院士和教授在各自领域取得了一定成绩，显露出蓬勃发展的势头，有的在国际上还占有一席之地。如北京大学的罗静初和顾孝诚教授在生物信息学网站建设方面、中科院生物物理所的陈润生研究员在EST

生物信息学论文

生物信息学论文论文题目 PBL教学法在生物信息学课程教学中的应用与实践指导老师：谷峻学生姓名：吕晓莹学号： 20112501092 院系：生命科学学院专业：生物科学撰写时间：2014年4月

摘要：PBL Problem-Based Leaming)，即基于问题学习，是由美国神经病学教授Barrows首创并于1969年在加拿大的麦克马斯特大学医学院试行的一种新的教学方法。PBL 的基本特点是以教师为引导，以学生为中心，通过解决问题来学习，与传统的以学科为基础，以教师为中心的教学方法相比有很大的不同。本论文通过对照PBL 教学理念和生物信息学课程理论，来探究PBL 教学法在生物信息学课程教学中应用与实践，为提高生物信息学课程教学质量提供一种可行方法。关键词：PBL 教学法，生物信息学，应用与实践 1 前言生物信息学是20世纪90年代由多种学科知识相互渗透、融合而兴起的一门用数理和信息科学的观点、理论以及方法去研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物医学数据的一门学科，具有开放性、发展性、交叉性、综合性、应用性等特点。鉴于此，尽管国内的生物信息学科学研究开展得如火如荼，但由于受到师资、教材、授课对象、教学条件、教学法等因素限制，开设该课程的高校尚未真正形成一套成熟的、科学的教学体系。目前, 国内的生物信息学教学基本沿用以“教师讲授为主”的传统教学模式。以课堂为中心、以理论教学为主, 进行“满堂灌”式教育, “照本宣读”的方式也比较常见。缺乏与生物信息学交叉前沿性特点相适应的型教学模式。同时，实验教学比较单一, 常以验证性为目的, 有些甚至成为了“文献检索”课程, 缺乏和专相适应的综合性、设计性实验。现代教学改革与实践证明，在教学过程中必须要突出“学生是教学活动的主体”，既要注意张扬学生“个性”，更要强化学生团队合作意识及创新、创业能力培养，以保证人才培养质量。在这种情况下，传统的教学模式已与当前社会快速发展的局面格格不入，迫切需要变革。因此，为激发学生的学习积极性和教学参与热情，探索先进的教学法以革新生物信息学的教学内容及考核方式等显得尤为重要。其中，以PBL 为例的教学法在生物信息学课程教学应用与实践中取得了良好的课程教学效果。 2 PBL 教学法的优势 2.1 PBL 教学顺应时代的发展当今社会是信息时代, 生物学不断发展, 知识不断更新, 老师要讲的内容越来越多, 学生要读的书越来越厚, 授课内容与课时不相适应的矛盾非常突出, 且教学双方负担过重, 教学效果难以保证, 这种填鸭式的传统教学越来越无法适应信息社会的要求, 这就要求学生在接受人类已有的科学知识基础上, 着重培养创造能力, 学会自己寻找知识和创造知识的本领。而PBL 教学模式能明显减少说教式教学和学习负担, 既能加强学生独立学习，又能减轻教师的教学负担，顺应了时代的发展。 2.2 有利于培养学生主动学习的能力和形成双向交流传统的教学模式是以学科为基础, 教师课堂讲解为主, 教学内容进度和方法均由老师决定，其对象是学生整体, 容易忽视单一个体的学习兴趣、能力及个性特征, 学生始终处于被动地接受知识的地位, 不利于主动学习能力的培养。而PBL 教学法打破传统的界限, 采取以“学生为中心、问题为核心”的教育方式。在教师的整体把握和指导下, 学生充分运用现代化科技手段如教材、图书馆、录像、模型、文献检索系统、电脑学习软件、网络以及多媒体等多种形式进行自学。课堂上,PBL模式强调学生主动参与学习, 从而大大提高学习效果和长期记忆的形成。从教学的角度来看, 指导老师长期与同一小组学生

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/a813150004.html,。 Entrez的网址是：https://www.360docs.net/doc/a813150004.html,/entrez/。 BankIt的网址是：https://www.360docs.net/doc/a813150004.html,/BankIt。 Sequin的相关网址是：https://www.360docs.net/doc/a813150004.html,/Sequin/。数据库网址是：https://www.360docs.net/doc/a813150004.html,/embl/。

生物信息学课程论文

生物信息学的发展和前景摘要：生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分，成为生命科学研究的前沿。本文对生物信息学的产生背景及其研究现状等方面进行了综述，并展望生物信息学的发展前景。生物信息学的发展在国内、外基本上都处在起步阶段。因此，这是我国生物学赶超世界先进水平的一个百年一遇的极好机会。关键字：生物信息学、产生、发展、前景

生物信息学的发展和前景随着生物科学技术的迅猛发展，生物信息数据资源的增长呈现爆炸之势，同时计算机运算能力的提高和国际互联网络的发展使得对大规模数据的贮存、处理和传输成为可能，为了快捷方便地对已知生物学信息进行科学的组织、有效的管理和进一步分析利用，一门由生命科学和信息科学等多学科相结合特别是由分子生物学与计算机信息处理技术紧密结合而形成的交叉学科——生物信息学(Bioinformatics))应运而生,并大大推动了相关研究的开展,被誉为“解读生命天书的慧眼”。生物信息学的产生生物信息学是80年代未随着人类基因组计划（Human genome project)的启动而兴起的一门新的交叉学科。它通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，进而达到揭示数据所蕴含的生物学意义的目的。由于当前生物信息学发展的主要推动力来自分子生物学，生物信息学的研究主要集中于核苷酸和氨基酸序列的存储、分类、检索和分析等方面，所以目前生物信息学可以狭义地定义为：将计算机科学和数学应用于生物大分子信息的获取、加工、存储、分类、检索与分析，以达到理解这些生物大分子信息的生物学意义的交叉学科。事实上，它是一门理论概念与实践应用并重的学科。生物信息学的产生发展仅有10年左右的时间---bioinformatics这一名词在1991年左右才在文献中出现，还只是出现在电子出版物的文本中。事实上，生物信息学的存在已有30多年，只不过最初常被称为基因组信息学。美国人类基因组计划中给基因组信息学的定义：它是一个学科领域，包含着基因组信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释的所有方面。自1990年美国启动人类基因组计划以来，人与模式生物基因组的测序工作进展极为迅速。迄今已完成了约40多种生物的全基因组测序工作，人基因组约

代谢组学综述

代谢组学综述摘要：代谢组学是20世纪90年代中期发展起来的对某一生物或细胞所有低相对分子质量代谢产物进行定性和定量分析的一门新学科,由于其广泛的应用前景,目前已成为系统生物学的重要组成部分。现简要介绍了代谢组学的含义、代谢组学研究的历史沿革、当前代谢组学研究中的分析技术、数据解析方法,综述了代谢组学在药物毒理学研究、疾病诊断、植物和中药等领域的应用情况,并对当前代谢组学研究中存在的问题及发展趋势进行探讨。关键词：代谢组学研究技术随着人类基因组计划等重大科学项目的实施,基因组学、转录组学及蛋白质组学在研究人类生命科学的过程中发挥了重要的作用, 与此同时, 代谢组学（metabolomics）在20世纪90年代中期产生并迅速地发展起来, 与基因组学、转录组学、蛋白质组学共同组成系统生物学。基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等各种组学0在生命科学领域中发挥了重要的作用, 它们分别从调控生命过程的不同层面进行研究, 使人们能够从分子水平研究生命现象, 探讨生命的本质, 逐步系统地认识生命发展的规律。这些组学手段加上生物信息学, 成为系统生物学的重要组成部分。代谢组学的出现和发展是必要的, 同时也是必须的。对于基因组学和蛋白质组学在生命科学研究中的缺点和不足, 代谢组学正好可以进行弥补。代谢组学研究的是生命个体对外源性物质(药物或毒物)的刺激、环境变化或遗传修饰所做出的所有代谢应答, 并且检测这种应答的全貌及其动态变化。代谢组学方法为生命科学的发展提供了有力的现代化实验技术手段, 同时也为新药临床前安全性评价与实践提供了新的技术支持与保障。 1 代谢组学的概念及发展代谢组学最初是由英国帝国理工大学Jeremy N icholson教授提出的, 他认为代谢组学是将人体作为一个完整的系统, 机体的生理病理过程作为一个动态的系统来研究, 并且将代谢组学定义为生物体对病理生理或基因修饰等刺激产生的代谢物质动态应答的定量测定。2000年, 德国马普所的Fiehn等提出了代谢组学的概念, 但是与N icholson提出的代谢组学不同, 他是将代谢组学定位为一个静态的过程, 也可以称为/代谢物组学, 即对限定条件下的特定生物样品中所有代

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

浅谈生物信息学的发展和前景1

浅谈生物信息学的发展和前景摘要：生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分，成为生命科学研究的前沿。本文对生物信息学的产生背景及其研究现状等方面进行了综述，并展望生物信息学的发展前景。生物信息学的发展在国内、外基本上都处在起步阶段。因此，这是我国生物学赶超世界先进水平的一个百年一遇的极好机会。关键字：生物信息学、产生背景、发展现状、前景随着生物科学技术的迅猛发展，生物信息数据资源的增长呈现爆炸之势，同时计算机运算能力的提高和国际互联网络的发展使得对大规模数据的贮存、处理和传输成为可能，为了快捷方便地对已知生物学信息进行科学的组织、有效的管理和进一步分析利用，一门由生命科学和信息科学等多学科相结合特别是由分子生物学与计算机信息处理技术紧密结合而形成的交叉学科——生物信息学(Bioinformatics)应运而生,并大大推动了相关研究的开展, 被誉为“解读生命天书的慧眼”。一、生物信息学产生的背景生物信息学是80年代未随着人类基因组计划（Human genome project)的启动而兴起的一门新的交叉学科。它通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，进而达到揭示数据所蕴含的生物学意义的目的。由于当前生物信息学发展的主要推动力来自分子生物学，生物信息学的研究主要集中于核苷酸和氨基酸序列的存储、分类、检索和分析等方面，所以目前生物信息学可以狭义地定义为：将计算机科学和数学应用于生物大分子信息的获取、加工、存储、分类、检索与分析，以达到理解这些生物大分子信息的生物学意义的交叉学科。事实上，它是一门理论概念与实践应用并重的学科。生物信息学的产生发展仅有10年左右的时间---bioinformatics这一名词在1991年左右才在文献中出现，还只是出现在电子出版物的文本中。事实上，生物信息学的存在已有30多年，只不过最初常被称为基因组信息学。美国人类基因组计划中给基因组信息学的定义：它是一个学科领域，包含着基因组信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释的所有方面。自1990年美国启动人类基因组计划以来，人与模式生物基因组的测序工作进展极为迅速。迄今已完成了约40多种生物的全基因组测序工作，人基因组约3x109碱基对的测序工作也接近完成。至2000年6月26日，被誉为生命“阿波罗计划”的人类基因组计划终于完成了工作草图，预示着完成人类基因组计划已经指日可待。截止目前为止，仅登录在美国GenBank 数据库中的DNA序列总量已超过70亿碱基对。此外，迄今为止，已有一万多种蛋白质的空间结构以不同的分辨率被测定。基于cDNA序列测序所建立起来的EST数据库其纪录已达数百万条。在这些数据基础上派生、整理出来的数据库已达500余个。这一切构成了一个生物学数据的海洋。这种科学数据的急速和海量积累，在人类的科学研究历史中是空前的。数据并不等于信息和知识，但却是信息和知识的源泉，关键在于如何从中挖掘它们。与正在以指数方式增长的生物学数据相比，人类相关知识的增长（粗略地用每年发表的生物、医学论文数来代表）却十分缓慢。一方面是巨量的数据；另一方面是我们在医学、药物、农业和环保等方面对新知识的渴求，这些新知识将帮助人们改善其生存环境和提高生活质量。这就构成了一个极大的矛盾。这个矛盾就催生了一门新兴的交叉科学，这就是生物信息学。二、生物信息学研究的发展现状资金和实力非常重要，生物信息的研究投入短期不算大，但是结合成果，其投入相当的大。因为目前生物信息主要在于教学和和研究，商业领域的应用不算很广。如一套LIMS加上软件就要花上数千万。加上相关项目的研究开发，不是国内相关的机构所能承受的。所以需要得到政府的支持和帮助。以及有识之士的投入。否则我们又将远远落后国外。国内的制药行业将永不得翻身！基因的流失(国外一些国家打着给国内免费治疗，分析疾病的考旗帜，

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