生物信息学实验报告3(三)蛋白质序列分析
（三）蛋白质序列分析
实验目的：掌握蛋白质序列检索的操作方法，熟悉蛋白质基本性质分析，了解蛋白质结构分析和预测。
实验内容：
1、检索SOX-21蛋白质序列，利用ProParam工具进行蛋白质的氨基酸组成、分子质量、等电点、氨基酸组成、原子总数及疏水性（ProtScale工具）等理化性质的分析。
2、利用PredictProtein、PROF、HNN等软件预测分析蛋白质的二级结构；利用Scan Prosite软件对蛋白质进行结构域分析。
3、利用TMHMM、TMPRED、SOSUI等工具对蛋白质进行跨膜分析；采用PredictNLS进行核定位信号分析；利用PSORT进行蛋白质的亚细胞定位预测；利用CBS（http://www.cbs.dtu.dk/services/ProtFun/）网站工具预测蛋白的功能，将序列用Blocks、SMART、InterProScan、PFSCAN等搜索其保守序列的特征，进行motif 的结构分析。
4、利用Swiss-Model数据库软件预测该蛋白的三级结构，结果用蛋白质三维图象软件Jmol查看。CPHmodels 也是利用神经网络进行同源模建预测蛋白质结构的方法和网络服务器I-TASSER预测所选蛋白质的空间结构。
5、分析蛋白质的翻译后修饰：分析信号肽及其剪切位点: SignalIP http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/；分析糖链连接点:分析O－连接糖蛋白, NetOGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetOGlyc/；分析N－连接糖蛋白，NetNGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetNGlyc/。
6、利用检索的序列，进行同源比对，获得并分析比对结果。
实验步骤
（一）
1、在NCBI 蛋白质数据库中查找SOX-21蛋白质序列分别选择爪蟾（Xenopus laevis）、小家鼠[Mus musculus]、猕猴[Macaca mulatt a]的SOX-21蛋白质序列，并保存其FASTA格式。
2、利用ProParam工具对SOX-21蛋白质序列进行理化性质的分子。
3、利用PredictProtein、PROF、HNN等软件预测分析蛋白质的二级结构；利用Scan Prosite软件对蛋白质进行结构域分析。
4、利用TMHMM、TMPRED、SOSUI等工具对蛋白质进行跨膜分析；采用
PredictNLS进行核定位信号分析；利用PSORT进行蛋白质的亚细胞定位预测；利用CBS（http://www.cbs.dtu.dk/services/ProtFun/）网站工具预测蛋白的功能，将序列用Blocks、SMART、InterProScan、PFSCAN等搜索其保守序列的特征，进行motif 的结构分析。
5、利用Swiss-Model数据库软件预测该蛋白的三级结构，结果用蛋白质三维图象软件Jmol查看。CPHmodels 也是利用神经网络进行同源模建预测蛋白质结构的方法和网络服务器I-TASSER预测所选蛋白质的空间结构。
6、分析蛋白质的翻译后修饰：分析信号肽及其剪切位点: SignalIP http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/；分析糖链连接点:分析O－连接糖蛋白, NetOGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetOGlyc/；分析N－连接糖蛋白，NetNGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetNGlyc/。
7、利用检索的序列，进行同源比对，获得并分析比对结果。
实验结果
1、>gi|288557317|ref|NP_001165684.1| transcription factor Sox-21 [Xenopus laevis] MSKPLDHVKRPMNAFMVWSRAQRRKMAQENPKMHNSEISKRLGAEWKLLTEAEKRPFI DEAKRLRAMHMKDHPDYKYRPRRKPKTLLKKDKFAFPMPYSLTGDHDGLKA VSLHGAG VLTDALLCHPEKAAAAAAAAAARVFFQPSAAAAAAAAAAASGSSTNPYSLFDLSSKMAE MTHSSSSIPYTSSIGYPQSSGGAFAGVTGGGHTHSHPSPGNPGYMIPCNCTGWPSPGLQPPL AYILFPGMGKPQLEPYPAAAY AAAL
>gi|29244252|ref|NP_808421.1| transcription factor SOX-21 [Mus musculus] MSKPVDHVKRPMNAFMVWSRAQRRKMAQENPKMHNSEISKRLGAEWKLLTESEKRPFI DEAKRLRAMHMKEHPDYKYRPRRKPKTLLKKDKFAFPVPYGLGSV ADAEHPALKAGAG LHAGAGGGLVPESLLANPEKAAAAAAAAAARVFFPQSAAAAAAAAAAAAAGSPYSLLD LGSKMAEISSSSSGLPYASSLGYPTAGAGAFHGAAAAAAAAAAAAGGHTHSHPSPGNPG YMIPCNCSAWPSPGLQPPLAYILLPGMGKPQLDPYPAAY AAAL
>gi|302565644|ref|NP_001180661.1| transcription factor SOX-21 [Macaca mulatta] MSKPVDHVKRPMNAFMVWSRAQRRKMAQENPKMHNSEISKRLGAEWKLLTESEKRPFI DEAKRLRAMHMKEHPDYKYRPRRKPKTLLKKDKFAFPVPYGLGGV ADAEHPALKAGAG LHAGAGGGLVPESLLANPEKAAAAAAAAAARVFFPQSAAAAAAAAAAAAAGSPYSLLD LGSKMAEISSSSSGLPYASSLGYPTAGAGAFHGAAAAAAAAAAAAGGHTHSHPSPGNPG YMIPCNCSAWPSPGLQPPLAYILLPGMGKPQLDPYPAAYAAAL
2、1~6步骤已经在练习题中做类似分析
3、利用BLAST在线工具对爪蟾（Xenopus laevis）、小家鼠[Mus musculus]、猕猴[Macaca mulatt a]的SOX-21蛋白质序列进行序列同源比对。其中爪蟾与小家鼠、猕猴的相似性均为74%，E值分别为6e-119、2e-119。而小家鼠SOX-21蛋白质序列与猕猴的序列的相似性高达99%，E值为0。说明小家鼠与猕猴的同源的可能性远高于小家鼠与爪蟾。
高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)
基因组测序基础知识 ㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。 目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种： 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序； 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序； 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序，完成基因组拼接。 采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。 实验流程： 公司服务内容 1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头， 去污染）；序列组装达到精细图标准 2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展 示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？
(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证，用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式 目前3种测序技术 Roche 454，Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中，Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp，经常用于基因组骨架的组装，而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例，对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。 单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段，引物序列连接到DNA片段的一端，然后末端加上接头，将片段固定在flow cell上生成DNA簇，上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点，在第一轮测序完成后，去除第一轮测序的模板链，用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增，以达到第二轮测序所用的模板量，进行第二轮互补链的合成测序(图2)。 图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法
多元时间序列建模分析
应用时间序列分析实验报告
单位根检验输出结果如下：序列x的单位根检验结果：
1967 58.8 53.4 1968 57.6 50.9 1969 59.8 47.2 1970 56.8 56.1 1971 68.5 52.4 1972 82.9 64.0 1973 116.9 103.6 1974 139.4 152.8 1975 143.0 147.4 1976 134.8 129.3 1977 139.7 132.8 1978 167.6 187.4 1979 211.7 242.9 1980 271.2 298.8 1981 367.6 367.7 1982 413.8 357.5 1983 438.3 421.8 1984 580.5 620.5 1985 808.9 1257.8 1986 1082.1 1498.3 1987 1470.0 1614.2 1988 1766.7 2055.1 1989 1956.0 2199.9 1990 2985.8 2574.3 1991 3827.1 3398.7 1992 4676.3 4443.3 1993 5284.8 5986.2 1994 10421.8 9960.1 1995 12451.8 11048.1 1996 12576.4 11557.4 1997 15160.7 11806.5 1998 15223.6 11626.1 1999 16159.8 13736.5 2000 20634.4 18638.8 2001 22024.4 20159.2 2002 26947.9 24430.3 2003 36287.9 34195.6 2004 49103.3 46435.8 2005 62648.1 54273.7 2006 77594.6 63376.9 2007 93455.6 73284.6 2008 100394.9 79526.5 run; proc gplot; plot x*t=1 y*t=2/overlay; symbol1c=black i=join v=none; symbol2c=red i=join v=none w=2l=2; run; proc arima data=example6_4; identify var=x stationarity=(adf=1); identify var=y stationarity=(adf=1); run; proc arima; identify var=y crrosscorr=x; estimate methed=ml input=x plot; forecast lead=0id=t out=out; proc aima data=out; identify varresidual stationarity=(adf=2); run;
BioEdit实验报告
生物信息学引论实验课报告（3） 一、实验目的与要求 1、熟悉使用BioEdit软件基于核酸序列比对分析的真核基因结构分析； 2、熟悉使用BioEdit软件进行核酸序列的点突变定位； 二、实验内容 （一）使用BioEdit软件进行序列分析（选取一种数据）； （二） 1. 人瘦素(leptin) 基因编码区点突变408 A→C的定位：打开BioEdit软件→将人瘦素(leptin) mRNA的FASTA格式序列输入分析框→点击左侧序列说明框中的序列说明→点击Sequence栏→选择Nucleic Acid→点击Find next O RF→从起始密码ATG的第一个碱基开始查找该基因编码区408（464，NM_000230）位碱基（A）； 2. 人瘦素(leptin) 基因编码区点突变408 A→C的限制酶切点分析：再点击Sequence栏→选择Nucleic Acid→点击Restriction M ap→点击Generate Map按钮→找到该基因编码区408（464，NM_000230）位碱基后可见该位置有限制酶Hind III 的切点（AAGCTT）；（提示：如发生408 A→C突变，则该酶切点消失）； 3. 人瘦素(leptin) 基因编码区点突变408 A→C分析的引物设计：调用Internet浏览器并在其地址栏输入primer3网址（https://www.wendangku.net/doc/3115321523.html,/cgi-bin/primer/primer3.cgi）→用复制/粘贴方式将人瘦素(leptin) mRNA（NM_000230）的FASTA格式序列输入分析框→在targets框填入464，1→选择Product Size (~300 bp)和Primer Tm (~58.0) →点击Pick Primesr按钮→从显示的五队引物中选择合适的引物； 4. 人瘦素(leptin) mRNA定量的引物设计：方法同“3. 人瘦素(leptin) 基因编码区点突变408 A→C分析的引物设计”，但在targets框将突变点位置改为外显子交会点位置，另外Product Size 一般选择~150 bp。
时间序列分析实验报告(3)
《时间序列分析》课程实验报告
一、上机练习（P124） 1.拟合线性趋势 12.79 14.02 12.92 18.27 21.22 18.81 25.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95 程序： data xiti1; input x@@; t=_n_; cards; 12.79 14.02 12.92 18.27 21.22 18.81 25.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95 ; proc gplot data=xiti1; plot x*t; symbol c=red v=star i=join; run; proc autoreg data=xiti1; model x=t; output predicted=xhat out=out; run; proc gplot data=out; plot x*t=1 xhat*t=2/overlay; symbol2c=green v=star i=join; run; 运行结果：
分析：上图为该序列的时序图，可以看出其具有明显的线性递增趋势，故使用线性模型进行拟合：x t=a+bt+I t,t=1,2,3,…,12 分析：上图为拟合模型的参数估计值，其中a=9.7086,b=1.9829，它们的检验P值均小于0.0001，即小于显著性水平0.05，拒绝原假设，故其参数均显著。从而所拟合模型为：x t=9.7086+1.9829t.
分析：上图中绿色的线段为线性趋势拟合线，可以看出其与原数据基本吻合。 2.拟合非线性趋势 1.85 7.48 14.29 23.02 37.42 74.27 140.72 265.81 528.23 1040.27 2064.25 4113.73 8212.21 16405.95 程序： data xiti2; input x@@; t=_n_; cards; 1.85 7.48 14.29 23.02 37.42 74.27 140.72 265.81 528.23 1040.27 2064.25 4113.73 8212.21 16405.95 ; proc gplot data=xiti2; plot x*t; symbol c=red v=star i=none; run; proc nlin method=gauss; model x=a*b**t; parameters a=0.1 b=1.1; der.a=b**t; der.b=a*t*b**(t-1); output predicted=xh out=out; run; proc gplot data=out; plot x*t=1 xh*t=2/overlay;
生物信息学专业实习总结范文
《浙江大学优秀实习总结汇编》 生物信息学岗位工作实习期总结 转眼之间，两个月的实习期即将结束，回顾这两个月的实习工作，感触很深，收获颇丰。这两个月，在领导和同事们的悉心关怀和指导下，通过我自身的不懈努力，我学到了人生难得的工作经验和社会见识。我将从以下几个方面总结生物信息学岗位工作实习这段时间自己体会和心得： 一、努力学习，理论结合实践，不断提高自身工作能力。 在生物信息学岗位工作的实习过程中，我始终把学习作为获得新知识、掌握方法、提高能力、解决问题的一条重要途径和方法，切实做到用理论武装头脑、指导实践、推动工作。思想上积极进取，积极的把自己现有的知识用于社会实践中，在实践中也才能检验知识的有用性。在这两个月的实习工作中给我最大的感触就是：我们在学校学到了很多的理论知识，但很少用于社会实践中，这样理论和实践就大大的脱节了，以至于在以后的学习和生活中找不到方向，无法学以致用。同时，在工作中不断的学习也是弥补自己的不足的有效方式。信息时代，瞬息万变，社会在变化，人也在变化，所以你一天不学习，你就会落伍。通过这两个月的实习，并结合生物信息学岗位工作的实际情况，认真学习的生物信息学岗位工作各项政策制度、管理制度和工作条例，使工作中的困难有了最有力地解决武器。通过这些工作条例的学习使我进一步加深了对各项工作的理解，可以求真务实的开展各项工作。 二、围绕工作，突出重点，尽心尽力履行职责。 在生物信息学岗位工作中我都本着认真负责的态度去对待每项工作。虽然开始由于经验不足和认识不够，觉得在生物信息学岗位工作中找不到事情做，不能得到锻炼的目的，但我迅速从自身出发寻找原因，和同事交流，认识到自己的不足，以至于迅速的转变自己的角色和工作定位。为使自己尽快熟悉工作，进入角色，我一方面抓紧时间查看相关资料，熟悉自己的工作职责，另一方面我虚心向领导、同事请教使自己对生物信息学岗位工作的情况有了一个比较系统、全面的认知和了解。根据生物信息学岗位工作的实际情况，结合自身的优势，把握工作
生物信息学分析
4、生物信息学分析 通过核苷酸序列数据库和基因序列同源性在线分析途径初步对Rv2029c基因进行分类整理。由于结核分枝杆菌耐利福平野生株与核苷酸序列数据库KEGG GENES中的结核分枝杆菌标准株H37Rv的匹配率为100%，以下对基因的分析按照结核分枝杆菌标准株H37Rv的数据库信息进行，即完全匹配的1020bp长度序列（本次提取基因中包含上下游引物等序列，较长，1346bp）。 4.1基本信息 表1 基因基本信息 4.2基因组信息 表2 基因组信息
5、PLN02341（PfkB型碳水化合物激酶家族蛋白），位点208-294 6、PTZ0029（核糖激酶），位点205-301 药物靶点1、同源基因没有药物靶点 2、非同源但序列相似基因没有药物靶点 图3 蛋白结构域 4.3蛋白表达 4.3.1 二级结构分析 预测结果显示，PfkB蛋白的二级结构中β转角占46.61%，α螺旋占33.63%，β折叠占19.76%。转角结构和螺旋结构构成了结核分枝杆菌PfkB蛋白二级结构的骨架。
图4 蛋白二级结构 4.3.2 跨膜区分析 Tuberculist跨膜蛋白预测结果表明：蛋白长度339aa，预测跨膜蛋白数0。 图5 蛋白跨膜区分析 4.3.3 信号肽预测 Predict Protein分析表明PfkB蛋白氨基酸残基没有信号肽，由此推断此蛋白不包含信号肽，不是分泌型蛋白质。
图6 蛋白信号肽预测 4.3.4 疏水性分析 分析结果显示，蛋白最大疏水指数为2.411，最小疏水指数为-2.372。
图7 蛋白疏水性分析 4.3.5 DNA同源性分析 表3 基因同源性分析 菌株序列覆盖 率 E值一致性 Mycobacterium tuberculosis strain Beijing-like, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium bovis subsp. bovis AF2122/97 complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis 18b genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis H37RvSiena, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis str. Kurono DNA, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis 49-02 complete 100% 0.0 100%
时间序列分析实验报告
时间序列分析实验报告 P185#1、某股票连续若干天的收盘价如表5-4 （行数据）所示。 表5-4 304 303 307 299 296 293301 293 301 295 284286 286 287 284 282278 281 278 277279 278 270 268 272 273 279 279280 275 271 277 278279 283 284 282 283279 280 280 279278 283 278 270 275 273 273 272275 273 273 272 273272 273 271 272 271273 277 274 274272 280 282 292 295 295 294 290 291 288 288 290 293 288 289 291 293 293 290 288 287 289 292 288 288 285 282 286 286 287 284 283 286 282 287 286 287 292 292 294 291 288 289 选择适当模型拟合该序列的发展，并估计下一天的收盘价。 解： （1）通过SA漱件画出上述序列的时序图如下： 程序： data example5_1; in put x@@; time=_ n_; cards ; 304 303 307 299296 293 301 293 301 295 284286286 287 284 282 278 281 278277 279 278 270 268 272 273279279 280 275 271 277 278 279283 284 282 283 279 280 280279278 283 278 270 275 273 273272 275 273 273 272 273 272273271 272 271 273 277 274 274272 280 282 292 295 295 294290291 288 288 290 293 288 289291 293 293 290 288 287 289292288 288 285 282 286 286 287284 283 286 282 287 286 287292292 294 291 288 289 proc gplot data =example5_1; plot x*time= 1; symbol1 c=black v=star i =join; run ; 上述程序所得时序图如下： 上述时序图显示，该序列具有长期趋势又含有一定的周期性，为典型的非平稳序列。又因为该序列呈现曲线形式，所以选择2阶差分。
生物信息学实验指导书_新版本
生物信息学 实验指导书 重庆邮电大学
生物信息学实验指导书生物信息教学部谭军编 重庆邮电大学生物信息学院
前言 生物信息学是上世纪90年代初人类基因组计划(HGP)依赖，随着基因组学、蛋白组学等新兴学科的建立，逐渐发展起来的生物学、数学和计算机信息科学的一门交叉应用学科。目前生物信息学的研究领域主要包括基于生物序列数据的整理和注释、生物信息挖掘工具开发及利用这些工具揭示生物学基础理论知识等领域。生物信息学作为新型交叉应用学科，可以依托本校已有的计算机科学、信息学、生物学和数学等学科优势，充分展现投入少、见效快、起点高的特色，推动学校学科建设和本科教学水平。 本实验指导书中的8个实验均设计为综合性开发实验，面向生物信息学院全体本科学生和研究生，以及全校对生物信息学感兴趣的其他专业学生开放。生物信息学实验室将提供系统的保障，包括采用mail服务器和linux帐号管理等进行实验过程管理和支持。限选《生物信息学及实验》的生物技术专业本科生至少选择其中5个实验，并不少于8个学时，即为课程要求的0.5个学分。其他选修者按照课时和学校相关规定计算创新学分。
实验一熟悉生物信息学网站及其数据的 生物学意义 实验目的： 培养学生利用互联网资源获取生物信息学研究前沿和相关数据的能力，熟悉生物信息学相关的一些重要国内外网站，及其核酸序列、蛋白质序列及代谢途径等功能相关数据库，学会下载生物相关的信息数据，了解不同的数据文件格式和其中重要的生物学意义。 实验原理： 利用互联网资源检索相关的国内外生物信息学相关网站，如：NCBI、SANGER、TIGR、KEGG、SWISSPORT、Ensemble、中科院北京基因组研究所、北大生物信息学中心等，下载其中相关的数据，如fasta、genbank格式的核算和蛋白质序列、pathway等数据，理解其重要的生物学意义。 实验内容： 1.浏览和搜索至少10个国外和至少5个国内生物信息学相关网站，并描 述网站特征； 2.下载各网站的代表性数据各10条（组）以上，并说明其生物学意义； 3.讨论各网站适合做何种生物信息学研究的平台，并设计一个研究设想。 实验报告： 1.各网站网址及特征描述； 2.代表性数据的下载和生物学意义的描述； 3.讨论：这些生物信息学相关网站的信息资源，可以被那些生物信息学 研究所利用。 参考书目： 《生物信息学概论》罗静初等译，北京大学出版社， 2002； 《生物信息学手册》郝柏林等著，上海科技出版社， 2004； 《生物信息学实验指导》胡松年等著，浙江大学出版社， 2003。
生物信息学分析实验报告
1、分别写出2010年以来，国际上与Ovarian cancer、Breast cancer、Leukemia相关的文献有多少篇？写出3篇研究性论文标题和摘要，写出5篇综述性论文标题和摘要； 数据库：科学引文索引数据库(SCI：Science Citation Index) https://www.wendangku.net/doc/3115321523.html, 与Ovarian cancer相关的文献有11,303篇 与Breast cancer相关的文献有56,209篇 与Leukemia相关的文献有32,912篇 综述性论文标题和摘要 1.Hemochromatosis and ovarian cancer 摘要:Evaluation of: Gannon PO, Medelci S, Le Page C et al. Impact of hemochromatosis gene (HFE) mutations on epithelial ovarian cancer risk and prognosis. Int. J. Cancer 128(10), 2326-2334 (2011). The frequency of two mutations (C282Y and D62H) of the hemochromatosis gene were investigated in women with ovarian cancer. A single allele mutation of the C282Y but not the H63D gene product was detected in 8-9% of women with benign ovarian tumors (n = 124) and ovarian cancers (n = 360) compared with 2.5% for controls (n = 80) representing a 4.9-fold increase in risk. With high-grade serous ovarian cancers (n = 179), the survival rate of women with a single allele C282Y mutation was reduced from 39 to 19 months. These results implicate mutations of the hemochromatosis gene in the generation and severity of ovarian cancers, which may have prognostic value. 2.Differences between women who pursued genetic testing for hereditary breast and ovarian cancer and their at-risk relatives who did not. 摘要: Purpose/Objectives: To (a) examine differences in appraisals of hereditary breast and ovarian cancer (HBOC), psychological distress, family environment, and decisional conflict between women who pursued genetic testing and their at-risk relatives who did not, and (b) examine correlations among appraisals of HBOC, psychological distress, family environment, and decisional conflict regarding genetic testing in these two cohorts of women.Design: Descriptive, cross-sectional cohort study.Setting: Two clinics affiliated with a major research university in the midwestern United States.Sample: 372 women aged 18 years and older. 200 pursued genetic testing for BRCA1 and BRCA2 mutations (probands) and 172 of their female relatives who had a greater than 10% prior probability of being a mutation carrier but had not pursued testing.Methods: After providing informed consent, probands and relatives were mailed self-administered questionnaires.Main Research Variables: Perceived risk, knowledge of HBOC risk factors and modes of gene inheritance, perceived severity, perceived controllability, psychological distress, family relationships, family communication, and decisional conflict about genetic testing.Findings: T tests revealed that probands perceived higher risk and had more psychological distress associated with breast cancer. Probands had more knowledge regarding risk factors and gene inheritance, and greater decisional conflict regarding genetic testing. Relatives reported higher perceived severity and controllability. No differences were observed in family relationships and family communication between probands
生物信息学大实验_实验指导
实验1基因组序列组装（软件CAP3的使用） 一、实验目的 1．了解基因组测序原理和主要策略； 2．掌握CAP3序列组装软件的使用方法。 二、实验原理 基因组测序常用的两种策略是克隆法（clone-based strategy）和全基因组鸟枪法（whole genome shotgun method）。克隆法先将基因组DNA打成大的片段，连到载体上，构建DNA文库；再对每一个大片段（克隆）打碎测序。序列组装时先组装成克隆，再组装成染色体。克隆测序法的好处在于序列组装时可以利用已经定位的大片段克隆, 所以序列组装起来较容易, 但是需要前期建立基因组物理图谱, 耗资大, 测序周期长。 全基因组鸟枪法测序无需构建各类复杂的物理图谱和遗传图谱，采用最经济有效的实验设计方案，直接将整个基因组打成不同大小的DNA片段构建Shotgun文库，再用传统Sanger测序法或Solexa等新一代测序技术对文库进行随机测序。最后运用生物信息学方法将测序片段拼接成全基因组序列。该方法具有高通量、低成本优势。 序列组装时，先把把单条序列（read）组装成叠连群（contig）、再把叠连群组装成“支架”（scaffold），最后组装成染色体。 本实验将练习在Linux环境下用CAP3软件组装流感病毒基因组。 1．CAP3序列组装程序简介 Huang Xiaoqiu. 和 Madan，A. 开发的一套用于序列拼接的软件，此软件适用于小的数据集或 EST 拼接，它有如下特征： 1. 应用正反向信息更正拼接错误、连接contigs。 2. 在序列拼接中应用 reads 的质量信息。 3. 自动截去 reads5`端、3`端的低质量区。 4. 产生 Consed 程序可读的ace 格式拼接结果文件。 5. CAP3 能用于Staden软件包的中的GAP4 软件。 2．下载 此软件可以免费下载，下载地址：http：//https://www.wendangku.net/doc/3115321523.html,/download.html。填写基本信息表格，即可下载。CAP3 详细参考文档可见：http：//https://www.wendangku.net/doc/3115321523.html,/sas.html。 3．安装 （1）上传cap3 的压缩包到本地linux/unix 运算服务器； （2）解压缩： bash-2.05b$ tar xvf cap3.tar CAP3/ CAP3/README CAP3/cap3
spss时间序列模型
《统计软件实验报告》SPSS软件的上机实践应用 时间序列分析
数学与统计学学院 一、实验内容： 时间序列是指一个依时间顺序做成的观察资料的集合。时间序列分析过程中最常用的方法是：指数平滑、自回归、综合移动平均及季节分解。 本次实验研究就业理论中的就业人口总量问题。但人口经济的理论和实践表明，就业总量往往受到许多因素的制约，这些因素之间有着错综复杂的联系，因此，运用结构性的因果模型分析和预测就业总量往往是比较困难的。时间序列分析中的自回归求积分移动平均法（ARIMA）则是一个较好的选择。对于时间序列的短期预测来说，随机时序ARIMA是一种精度较高的模型。 我们已辽宁省历年（1969-2005）从业人员人数为数据基础建立一个就业总量的预测时间序列模型,通过spss建立模型并用此模型来预测就业总量的未来发展趋势。 二、实验目的： 1.准确理解时间序列分析的方法原理 2.学会实用SPSS建立时间序列变量 3.学会使用SPSS绘制时间序列图以反应时间序列的直观特征。
4.掌握时间序列模型的平稳化方法。 5.掌握时间序列模型的定阶方法。 6.学会使用SPSS建立时间序列模型与短期预测。 7.培养运用时间序列分析方法解决身边实际问题的能力。 三、实验分析： 总体分析： 先对数据进行必要的预处理和观察，直到它变成稳态后再用SPSS对数据进行分析。 数据的预处理阶段，将它分为三个步骤：首先，对有缺失值的数据进行修补，其次将数据资料定义为相应的时间序列，最后对时间序列数据的平稳性进行计算观察。 数据分析和建模阶段：根据时间序列的特征和分析的要求，选择恰当的模型进行数据建模和分析。 四、实验步骤： SPSS的数据准备包括数据文件的建立、时间定义和数据期间的指定。 SPSS的时间定义功能用来将数据编辑窗口中的一个或多个变量指定为时间序列变量，并给它们赋予相应的时间标志，具体操作步骤是： 1.选择菜单：Date→Define Dates，出现窗口：
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
生物信息学实验报告3(三)蛋白质序列分析
（三）蛋白质序列分析 实验目的：掌握蛋白质序列检索的操作方法，熟悉蛋白质基本性质分析，了解蛋白质结构分析和预测。 实验内容： 1、检索SOX-21蛋白质序列，利用ProParam工具进行蛋白质的氨基酸组成、分子质量、等电点、氨基酸组成、原子总数及疏水性（ProtScale工具）等理化性质的分析。 2、利用PredictProtein、PROF、HNN等软件预测分析蛋白质的二级结构；利用Scan Prosite软件对蛋白质进行结构域分析。 3、利用TMHMM、TMPRED、SOSUI等工具对蛋白质进行跨膜分析；采用PredictNLS进行核定位信号分析；利用PSORT进行蛋白质的亚细胞定位预测；利用CBS（http://www.cbs.dtu.dk/services/ProtFun/）网站工具预测蛋白的功能，将序列用Blocks、SMART、InterProScan、PFSCAN等搜索其保守序列的特征，进行motif 的结构分析。 4、利用Swiss-Model数据库软件预测该蛋白的三级结构，结果用蛋白质三维图象软件Jmol查看。CPHmodels 也是利用神经网络进行同源模建预测蛋白质结构的方法和网络服务器I-TASSER预测所选蛋白质的空间结构。 5、分析蛋白质的翻译后修饰：分析信号肽及其剪切位点: SignalIP http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/；分析糖链连接点:分析O－连接糖蛋白, NetOGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetOGlyc/；分析N－连接糖蛋白，NetNGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetNGlyc/。 6、利用检索的序列，进行同源比对，获得并分析比对结果。 实验步骤 （一） 1、在NCBI 蛋白质数据库中查找SOX-21蛋白质序列分别选择爪蟾（Xenopus laevis）、小家鼠[Mus musculus]、猕猴[Macaca mulatt a]的SOX-21蛋白质序列，并保存其FASTA格式。 2、利用ProParam工具对SOX-21蛋白质序列进行理化性质的分子。 3、利用PredictProtein、PROF、HNN等软件预测分析蛋白质的二级结构；利用Scan Prosite软件对蛋白质进行结构域分析。 4、利用TMHMM、TMPRED、SOSUI等工具对蛋白质进行跨膜分析；采用
最新生物信息学学习心得
生物信息学学习心得 第一篇：生物信息学 生物信息学是上世纪90年代初人类基因组计划(hgp)依赖，随着基因组学、蛋白组学等新兴学科的建立，逐渐发展起来的生物学、数学和计算机信息科学的一门交叉应用学科。目前生物信息学的研究领域主要包括基于生物序列数据的整理和注释、生物信息挖掘工具开发及利用这些工具揭示生物学基础理论知识等领域。生物信息学作为新型交叉应用学科，可以依托本校已有的计算机科学、信息学、生物学和数学等学科优势，充分展现投入少、见效快、起点高的特色，推动学校学科建设和本科教学水平。 本实验指导书中的8个实验均设计为综合性开发实验，面向生物信息学院全体本科学生和研究生，以及全校对生物信息学感兴趣的其他专业学生开放。生物信息学实验室将提供系统的保障，包括采用mail服务器和linux帐号管理等进行实验过程管理和支持。限选《生物信息学及实验》的生物技术专业本科生至少选择其中5个实验，并不少于8个学时，即为课程要求的0.5个学分。其他选修者按照课时和学校相关规定计算创新学分。实验一熟悉生物信息学网站及其数据的生物学意义 实验目的：
培养学生利用互联网资源获取生物信息学研究前沿和相关数据的能力，熟悉生物信息学相关的一些重要国内外网站，及其核酸序列、蛋白质序列及代谢途径等功能相关数据库，学会下载生物相关的信息数据，了解不同的数据文件格式和其中重要的生物学意义。 实验原理： 利用互联网资源检索相关的国内外生物信息学相关网站，如：ncbi、sanger、tigr、kegg、sble、中科院北京基因组研究所、北大生物信息 学中心等，下载其中相关的数据，如fasta、genbank格式的核算和蛋白质序列、pathatdb格式化库文件，并输入blast命令进行计算，获得结果文件。 实验内容： 1. 向网上blast服务器提交序列，得到匹配结果； 2. 本地使用blast，格式化库文件，输入命令行得到匹配结果；
应用时间序列实验报告
河南工程学院课程设计 《时间序列分析课程设计》学生姓名学号： 学院：理学院 专业班级： 专业课程：时间序列分析课程设计指导教师： 2017年 6 月 2 日
目录 1. 实验一澳大利亚常住人口变动分析..... 错误!未定义书签。 实验目的............................................... 错误!未定义书签。 实验原理............................................... 错误!未定义书签。 实验内容............................................... 错误!未定义书签。 实验过程............................................... 错误!未定义书签。 2. 实验二我国铁路货运量分析........... 错误!未定义书签。 实验目的............................................... 错误!未定义书签。 实验原理............................................... 错误!未定义书签。 实验内容............................................... 错误!未定义书签。 实验过程............................................... 错误!未定义书签。 3. 实验三美国月度事故死亡数据分析...... 错误!未定义书签。 实验目的............................................... 错误!未定义书签。 实验原理............................................... 错误!未定义书签。 实验内容............................................... 错误!未定义书签。 实验过程............................................... 错误!未定义书签。课程设计体会 ............................ 错误!未定义书签。