《小粗心区分已和己》教学课件

生物信息学的主要研究内容

常用数据库 在DNA序列方面有GenBank、EMBL和等 在蛋白质一级结构方面有SWISS-PROT、PIR和MIPS等 在蛋白质和其它生物大分子的结构方面有PDB等 在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等 生物信息学的主要研究内容 1、序列比对（Alignment） 基本问题是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，非常重要。两个序列的比对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，可以免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。 2、结构比对 基本问题是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。已有一些算法。 3、蛋白质结构预测，包括2级和3级结构预测，是最重要的课题之一 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。同源模建（Homology）和指认（Threading）方法属于这一范畴。虽然经过30余年的努力，蛋白结构预测研究现状远远不能满足实际需要。 4、计算机辅助基因识别(仅指蛋白质编码基因)。最重要的课题之一 基本问题是给定基因组序列后，正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.这是最重要的课题之一，而且越来越重要。经过20余年的努力，提出了数十种算法，有十种左右重要的算法和相应软件上网提供免费服务。原核生物计算机辅助基因识别相对容易些，结果好一些。从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出起始密码子、剪切位点和终止密码子，是个相当困难的问题，研究现状不能令人满意，仍有大量的工作要做。 5、非编码区分析和DNA语言研究，是最重要的课题之一 在人类基因组中，编码部分进展总序列的3~5%，其它通常称为“垃圾”DNA，其实一点也不是垃圾，只是我们暂时还不知道其重要的功能。分析非编码区DNA 序列需要大胆的想象和崭新的研究思路和方法。DNA序列作为一种遗传语言，不仅体现在编码序列之中，而且隐含在非编码序列之中。 6、分子进化和比较基因组学，是最重要的课题之一 早期的工作主要是利用不同物种中同一种基因序列的异同来研究生物的进化，构建进化树。既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做，甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化。以上研究已经积累了大量的工作。近年来由于较多模式生物基因组测序任务的完成，为从整个基因组的角度来研究分子进化提供了条件。 7、序列重叠群（Contigs）装配 一般来说，根据现行的测序技术，每次反应只能测出500或更多一些碱基对的序列，这就有一个把大量的较短的序列全体构成了重叠群（Contigs）。逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群，直至得到完整序列的过程称为重叠群装配。拼接EST数据以发现全长新基因也有类似的问题。已经证明，这是一个NP-完备

小学五年级上册劳动教案课程 完整版

小学五年级上册劳动教案 今天我生日 1、制作贺卡 目标要求 1、教给学生制作贺卡的方法，培养学生的实践操作能力和审美情趣。 2、通过写贺词，提高学生的语言表达能力。 3、沟通师生情感，激发学生对老师的尊敬和热爱。 准备工作 1、卡纸、彩纸、剪刀、胶水、彩笔等用具。搜集精美的图案。 2、录音机、磁带。 3、课前查阅有关教师节来历和意义的资料，摘抄记录一些有关“歌颂老师”的语句。 活动过程 1、激情导入。 （1）讨论交流课前查阅的资料内容和自己摘抄的语句。 （2）同学们，有人说，教师犹如一支蜡烛，燃烧了自己，照亮了别人；有人说，教师是春蚕，吐丝去编织美丽的绸缎。老师们把一切都献给了我们。教师节快到了，你们想准备送什么礼物给自己敬爱的老师呢？老师看谁的提的好！ （3）学生交流讨论，确定赠送的礼物。 同学们，师恩难忘，我们应该用自己的双手和诚心，自己动手制作礼物送给我们敬爱的老师们。我提议我们今天每人做一张贺卡，来作为教师节的礼物送给自己敬爱的老师，大家说好吗？ （学生：好！板书：自制贺卡） 2、学做贺卡。 （1）介绍贺卡样式的制作方法。 （出示老师自制的几张贺卡）①讨论：仔细观察，这几张贺卡包括哪些内容？ （师生小结：包括“贺卡封面”、“贺卡主题”、“贺词内容”三部分） ②指导：同学们，老师的这几张贺卡，精美吗？要想做张式样好的贺卡，就得多花心思，仔细揣摩。可以把卡纸对折，也可以经过剪、裁、贴制作一张更为特别的贺卡。（教师讲解制作的方法和步骤） （2）学生试制贺卡（可播放音乐）。 请同学们按照老师介绍的方法，自己试着做一张贺卡。（学生试制，老师巡视指导）（3）设计贺卡封面。 贺卡的样式做好了，下面我们应该给这张贺卡配上精美的封面和图案了，请大家拿出自己收集的一些图案，可以把它们画上去或剪贴上去，也可以自己想象图案，来制作贺卡的封面。 ①学生绘制贺卡封面。 ②教师巡视指导。 ③出示学生做的贺卡，评价激励。 3、学写贺词。 （1）比较贺词，力求情真意切。 老师这儿有两种贺词，你们比一比，哪一种写得好？

中华名小吃

中华名小吃 河南小吃——马豫兴桶子鸡·道口烧鸡·血馅饺 ·河北小吃———驴肉火烧·棋子烧饼五城茶干 ·安徽小吃——伏岭玫瑰酥·徽州臭豆腐 ·内蒙古小吃——手把肉·稍美奶皮子· 西藏小吃——酥油茶 ·青海小吃——甜醅· 湖北小吃——热干面·云梦鱼面·豆皮东坡饼 ·山东小吃——羊肉汤红烧兔头水煎包周村烧饼 ·新疆小吃——串烤肉·馕·徽州饼大救驾 ·安徽小吃——油煎毛豆腐· 天津小吃——芝兰斋糕干·恩发德蒸饺耳朵眼炸糕·蜜麻花狗不理包子· 桂发祥麻花·贴饽饽熬小鱼·棒槌果子 ·东北小吃——朝鲜族冷面·杨家吊沪饼列巴·肉火烧·猴头蘑·大丰收 ·东北小吃——克东腐乳·鸡西冷面白肉血肠石锅拌饭·得莫利炖鱼·哈尔滨熏鸡 ·东北小吃——李连贵熏肉大饼·老山记海城馅饼·哈尔滨红肠·油炸螺丝糕· 北京小吃驴打滚·褡裢火烧·芸豆卷·京东肉饼·芥末墩奶油炸糕·蝴蝶酥黄糕油茶炒肝·北京小吃——山药饼·火烧·北丝卷·自来白爱窝窝·豌豆黄·豆汁·灌肠·焦圈·爆肚 ·西安小吃——油锅盔羊肉泡馍 ·山西小吃——刀削面·莜面栲栳·揪片 ·广西小吃——柳州酸·牛肉丸肉棕·老友面竹筒鸡冰泉豆浆吉列粟子卷·玉林牛巴桂林米粉 ·江西小吃——蛋味香风味烤卤· 贵阳小吃——恋爱豆腐 ·贵州小吃——荷叶糍粑·丝娃娃·肠旺面 ·上海小吃——蟹壳黄·汤包·排骨年糕·小绍兴鸡粥·南翔小笼馒头抱罗粉· 海南小吃——海南椰子盅·虾饺·海南嘉积鸭·燕稞千孔糕海南粉 ·浙江小吃——鲜肉粽子·知味小笼·酥油饼·——虾爆鳝面

·湖南小吃——红烧猪脚火宫殿臭豆腐·腌萝卜干潇湘五元龟·米粉荷兰粉·口味虾洪江鸭血粑 ·海南小吃——竹筒饭煎堆 福建小吃——鼎边糊·土笋冻光饼·蛎饼·手抓面 ·广东小吃——广式月饼干蒸烧卖荷叶饭·和味牛杂萝卜蟹黄灌汤饺·薄皮鲜虾饺·酥皮莲蓉包·炒田螺·艇仔粥及第粥·沙河粉·果蒸棕·伦教糕鸡仔饼马蹄糕粉果·蒸肠粉龟苓膏 台湾小吃——度小月担仔面·卤肉饭·棺材板 四川小吃——夫妻肺片宜宾燃面担担面川北凉粉金堂段鸭子廖记棒棒鸡白家肥肠粉杂酱酸辣粉王妈口水鸡赖汤圆钵钵鸡内江三和包子钟水饺南溪豆腐干卤肉锅盔樟茶鸭龙眼包子东东包蒸蒸糕宋嫂面珍珠元子蛋烘糕酸辣豆花富顺凉糕唐昌板鸭鸡汁锅贴糖油果子二姐兔丁马蹄糕富顺豆花韩包子龙抄手鸡丝凉面乐山烧烤华兴煎蛋面汤圆三合泥三大炮宫廷桃酥笼蒸牛肉胡记棒棒鸡丝油糕潼片粉记九味鸡甜水面邛崃烧鸭重庆小面王婆香排骨叶儿粑泡菜阳胖米粉香酱王带皮跷脚牛肉都怪味面都龙记兔头老婆饼清芙蓉灌汤包水晶兔丁丁糖简阳吴氏大枣鹅兔乐山甜皮鸭麻辣牛肉面豆腐脑顺庆米粉粉蒸肉泡椒凤爪自贡旋子凉粉 关于石头的一些资料 说起石头，一方面，石头是最普通不过了，我们随处能够接触到石头；另一方面，石头也是最不普通了，一块好的石头，可能价值连城，石头已不仅是一块儿物品了，而附加了深刻的文化内涵和历史意义。今天有幸通过朋友认识了咸阳的篆刻名人张义斌先生，在他的工作室，欣赏了他收藏的寿山印章石，第一次对石头有了那么一点初步的认识。一时间也被石头绮丽多彩的颜色、丰富奇特的纹路、晶莹通透的质地所吸引。回到家，急忙上网查阅了有关石头和印章石的资料，对石头有了更多的了解。现摘录如下，闲暇时欣赏欣赏。 石头具有崇高的品德

生物信息学实验指导讲解

生物信息学实验指导 适用专业：生物技术与制药大类 生物技术 编写：解增言 生物信息学院 2014年9月

目录 实验1 在线BLAST同源序列查询 (3) 实验2 本地BLAST同源序列查询 (8) 实验3 利用ClustalX与MEGA进行多序列比对与分子系统发生树构建 (10) 实验4 利用RNAfold预测RNA二级结构 (14) 实验5 Pfam蛋白质结构域分析 (17) 实验6 利用PSSpred预测蛋白质二级结构 (19) 实验7 利用Cn3D和RasMol分析蛋白质三级结构 (21) 实验8 利用GO及EST数据分析基因功能 (24)

实验1 在线BLAST同源序列查询 一、实验目的 1．了解同源序列查询的原理和用途； 2．掌握利用NCBI在线BLAST工具查找同源序列的方法。 二、实验原理 在生物学种系发生理论中，若两个或多个结构具有相同的祖先，则称它们同源（homologous）。分子生物学中的同源指两条序列来自于一条共同的祖先序列。一般来说，相似超过一定程度的序列具有同源性。在生物信息学研究中，常用序列比对（alignment）来研究序列的同源性以及推测物种之间的关系。 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。进一步的比对是将多个蛋白质或核酸同时进行比较，寻找这些有进化关系的序列之间共同的保守区域或位点，从而探索导致它们产生共同功能的序列模式。此外，还可以把蛋白质序列与核酸序列相比来探索核酸序列可能的表达框架；把蛋白质序列与具有三维结构信息的蛋白质相比，从而获得蛋白质折叠类型的信息。 比对还是数据库搜索算法的基础，将查询序列与整个数据库]的所有序列进行比对，从数据库中获得与其最相似序列的已有的数据，能最快速的获得有关查询序列的大量有价值的参考信息，对于进一步分析其结构和功能都会有很大的帮助。近年来随着生物信息学数据大量积累和生物学知识的整理，通过比对方法可以有效地分析和预测一些新发现基因的功能。 序列两两比对 序列比对的理论基础是进化学说，如果两个序列之间具有足够的相似性，就推测二者可能有共同的进化祖先，经过序列内残基的替换、残基或序列片段的缺失、以及序列重组等遗传变异过程分别演化而来。序列相似和序列同源是不同的概念，序列之间的相似程度是可以量化的参数，而序列是否同源需要有进化事实的验证。在残基－残基比对中，可以明显看到序列中某些氨基酸残基比其它位置上的残基更保守，这些信息揭示了这些保守位点上的残基对蛋白质的结构和功能是至关重要的，例如它们可能是酶的活性位点残基，形成二硫键的半胱氨酸残基，与配体结合部位的残基，与金属离子结合的残基，形成特定结构motif的残基等等。但并不是所有保守的残基都一定是结构功能重要的，可能它们只是由于历史的原因被保留下来，而不是由于进化压力而保留下来。因此，如果两个序列有显著的保守性，要确定二者具有共同的进化历史，进而认为二者有近似的结构和功能还需要更多实验和信息的支持。通过大量实验和序列比对的分析，一般认为蛋白质的结构和功能比序列具有更大的保守性，因此粗略的说，如果序列之间的相似性超过30%，它们就很可能是同源的。 早期的序列比对是全局的序列比较，但由于蛋白质具有的模块性质，可能由于外显子的交换而产生新蛋白质，因此局部比对会更加合理。通常用打分矩阵描述序列两两比对，两条序列分别作为矩阵的两维，矩阵点是两维上对应两个残基的相似性分数，分数越高则说明两个残基越相似。因此，序列比对问题变成在矩阵里寻找最佳比对路径，目前最有效的方法是Needleman-Wunsch动态规划算法，在此基础上又改良产生了 Smith-Waterman算法和SIM算法。在 FASTA程序包中可以找到用动态规划算法进行序列比对的工具LALIGN，它能给出多个不相互交叉的最佳比对结果。

人教部编版小学语文公开课优秀教案《一封信》教学设计与反思

人教部编版小学语文公开课优秀教案《一封信》教学设计与反思 2、能正确、流利、有感情地朗读课文。 3、通过学习，使学生知道“信”是人真情实感的表露。 教学过程： 一、创设情境，揭题导入。 1，出示：一封信。 大家看，这是一封什么？ 对。当亲友不在身边时，我们可以把想告诉他的事写成一封信，送给他。今天，我们就要学习一篇关于写信的课文。 2，谁来读一读课题？（评价，后鼻音读得很准确）

齐读课题。 看着课题，你能提几个有质量的问题吗？ 生交流。 二、整体感知，自读质疑。 1，指名分小节读课文。并穿插学习文中部分生字及词语。随机提问：露茜写了几次信？ 2，自己轻声再读课文，边读边想，课文中露茜每次分别写的是什么？第一次写的内容用直线划下，第二次写的内容用波浪线划下。 3，想一想，这两份信给你什么不同的感受？ 三、精读品赏，导学悟情。

1，学习第3节 （1）请一生读第3节，其他同学边听边想，这封信里写了什么？ “亲爱的爸爸！”评价：对，写信的时候，要先写称呼，说清楚这封信是写给谁的。 注意到了吗?一般的书信格式里，称呼后面是冒号。这里用了什么？ 感叹号表达了什么呀？ 对，找找第一小节，爸爸什么时候才回家？现在“只有”露茜和妈妈在一起了。露茜要一个人回家，一个人烧饭，家里静悄悄的，要开收音机才能有点声音陪伴露茜。假如爸爸在家，多好啊！可是，要那么长的时间才能看到爸爸。所以她心里对爸爸是多么地——？想念。谁能把对爸爸的想念

读出来？ 生范读。指导朗读。 （2）我们一句一句找好吗？信里写了什么？ A,信的内容里，第一句就告诉爸爸，我们的心情怎么样？ B,还写了什么？以前能每天看到爸爸，现在呢？ C, 妈妈为什么哭？你猜猜。同桌交流。对啊，我们猜想了那么多可能发生的事， 爸爸也可能会胡思乱想。 D,还写了什么?是呀，负责修理东西的爸爸不在家，我们真拿坏的台灯没办法。真令人伤心啊。而且，我们发明的新的游戏，就是“扮鬼脸”。请生做动作。是呀。你觉得他

小学语文六年级上册 阅读训练《清炒小螺蛳》

清炒小螺蛳 这道菜，并不是上得了台面的大菜，只是河浜（答案）里不起眼的小螺蛳。烧煮方法也很简单：先把螺蛳的尾巴剪掉，洗净，然后在油锅里放入葱、姜（答案）翻炒，加酒、酱油、糖翻几下，再放些水煮熟就行了。但其味鲜美无比，吃了还想吃。这次回到上海家中，吃得第一道菜就是炒螺蛳，满满一大碗，全家人围着吃得津津有味。突然，小侄女发言了。她说：台湾同胞回祖国大陆怎么喜欢吃这种低级菜’？这一说，把大家逗得大笑。 我对家乡的螺蛳情有独钟，且常思常念，除了它的色香味能吊起我的胃（答案）口外，还另有一种情怀，记得年少时，父亲行医，每天很晚才回家吃饭。这时候，大家都吃过饭了，饭桌上总是只有他一个人。他喜欢吃小螺蛳，配上二两黄酒，一个人吃得有滋有味。我常常一面做功课，一面陪父亲。父亲见我陪在他身边，就想了一个谜语让我猜：尖底酒缸平的盖，中间一盒好小菜。我一猜就是螺蛳，父亲听了便哈哈大笑，为了奖励我。他总是有意无意地剥一点给我吃。父亲喜欢吃小螺蛳，给我留下深刻的印象。所以，在以后的岁月里，我也同样爱吃，我全盘接受了他老人家遗传的乡情。这五次返乡探亲，我从清明节前，一直吃到节后。 小小螺蛳令人魂牵梦萦（答案），吃到它，就想起了大陆，想起了家乡&& 一、给文段中的加点字注音。 二、比一比，再组词。 炒﹙答案﹚沙﹙答案﹚ 裕﹙答案﹚俗﹙答案﹚ 奢﹙答案﹚赌﹙答案﹚ 姜﹙答案﹚美﹙答案﹚ 三、读下面的句子，理解横线上词语的意思。 1、我对家乡的螺蛳情有独钟，且常思常念。 答案 2、小小螺蛳令人魂牵梦萦，吃到它，就想起了大陆，想起了家乡&& 答案 记叙：答案

情怀：答案 五、根据课文内容回答问题。 我对家乡的螺蛳情有独钟，且常思常念，除了它的色香味能吊起我的胃口外，还另有一种情怀，这句话的作用是什么？并说说这是一种怎样的情怀呢？ 答案

大基因组大数据与生物信息学英文及翻译

Big Genomic Data in Bioinformatics Cloud Abstract The achievement of Human Genome project has led to the proliferation of genomic sequencing data. This along with the next generation sequencing has helped to reduce the cost of sequencing, which has further increased the demand of analysis of this large genomic data. This data set and its processing has aided medical researches. Thus, we require expertise to deal with biological big data. The concept of cloud computing and big data technologies such as the Apache Hadoop project, are hereby needed to store, handle and analyse this data. Because, these technologies provide distributed and parallelized data processing and are efficient to analyse even petabyte (PB) scale data sets. However, there are some demerits too which may include need of larger time to transfer data and lesser network bandwidth, majorly. 人类基因组计划的实现导致基因组测序数据的增殖。这与下一代测序一起有助于降低测序的成本，这进一步增加了对这种大基因组数据的分析的需求。该数据集及其处理有助于医学研究。 因此，我们需要专门知识来处理生物大数据。因此，需要云计算和大数据技术（例如Apache Hadoop项目）的概念来存储，处理和分析这些数据。因为，这些技术提供分布式和并行化的数据处理，并且能够有效地分析甚至PB级的数据集。然而，也有一些缺点，可能包括需要更大的时间来传输数据和更小的网络带宽，主要。 Introduction The introduction of next generation sequencing has given unrivalled levels of sequence data. So, the modern biology is incurring challenges in the field of data management and analysis. A single human's DNA comprises around 3 billion base pairs (bp) representing approximately 100 gigabytes (GB) of data. Bioinformatics is encountering difficulty in storage and analysis of such data. Moore's Law infers that computers double in speed and half in size every 18 months. And reports say that the biological data will accumulate at even faster pace [1]. Sequencing a human genome has decreased in cost from $1 million in 2007 to $1 thousand in 2012. With this falling cost of sequencing and after the completion of the Human Genome project in 2003, inundate of biological sequence data was generated. Sequencing and cataloguing genetic information has increased many folds (as can be observed from the GenBank database of NCBI). Various medical research institutes like the National Cancer Institute are continuously targeting on sequencing of a million genomes for the understanding of biological pathways and genomic variations to predict the cause of the disease. Given, the whole genome of a tumour and a matching normal tissue sample consumes 0.1 T B of compressed data, then one million genomes will require 0.1 million TB, i.e. 103 PB (petabyte) [2]. The explosion of Biology's data (the scale of the data exceeds a single machine) has made it more expensive to store, process and analyse compared to its generation. This has stimulated the use of cloud to avoid large capital infrastructure and maintenance costs. In fact, it needs deviation from the common structured data (row-column organisation) to a semi-structured or unstructured data. And there is a need to develop applications that execute in parallel on distributed data sets. With the effective use of big data in the healthcare sector, a

生物信息学复习题及答案(陶士珩)

生物信息学复习题 一、名词解释 生物信息学, 二级数据库, FASTA序列格式, genbank序列格式, Entrez，BLAST，查询序列（query），打分矩阵（scoring matrix），空位（gap），空位罚分，E 值, 低复杂度区域，点矩阵（dot matrix），多序列比对，分子钟，系统发育（phylogeny），进化树的二歧分叉结构，直系同源，旁系同源，外类群，有根树，除权配对算法（UPGMA），邻接法构树，最大简约法构树，最大似然法构树，一致 树（consensus tree），bootstrap，开放阅读框（ORF），密码子偏性（codon bias），基因预测的从头分析法，结构域（domain），超家族，模体（motif），序列表谱（profile），PAM矩阵，BLOSUM，PSI-BLAST，RefSeq，PDB数据库，GenPept， 折叠子，TrEMBL，MMDB，SCOP，PROSITE，Gene Ontology Consortium，表谱（profile）。 二、问答题 1）生物信息学与计算生物学有什么区别与联系？ 2）试述生物信息学研究的基本方法。 3）试述生物学与生物信息学的相互关系。 4）美国国家生物技术信息中心（NCBI）的主要工作是什么？请列举3个以上NCBI 维护的数据库。 5）序列的相似性与同源性有什么区别与联系？ 6）BLAST套件的blastn、blastp、blastx、tblastn和tblastx子工具的用途 什么？ 7）简述BLAST搜索的算法。 8）什么是物种的标记序列？ 9）什么是多序列比对过程的三个步骤？ 10）简述构建进化树的步骤。 11）简述除权配对法（UPGMA）的算法思想。 12）简述邻接法（NJ）的算法思想。 13）简述最大简约法（MP）的算法思想。 14）简述最大似然法（ML）的算法思想。 15）UPGMA构树法不精确的原因是什么？ 16）在MEGA2软件中，提供了多种碱基替换距离模型，试列举其中2种，解释其 含义。 17）试述DNA序列分析的流程及代表性分析工具。 18）如何用BLAST发现新基因？ 19）试述SCOP蛋白质分类方案。 20）试述SWISS-PROT中的数据来源。 21）TrEMBL哪两个部分？ 22）试述PSI-BLAST 搜索的5个步骤。 三、操作与计算题 1）如何获取访问号为U49845的genbank文件？解释如下genbank文件的LOCUS行提供的信息： LOCUS SCU49845 5028 bp DNA linear PLN 21-JUN-1999 2）利用Entrez检索系统，对核酸数据搜索，输入如下信息，将获得什

清炒小螺蛳教学设计

《清炒小螺蛳》教学设计 教材简析 本文是一篇叙事散文，作者计秀卿借对家乡的清炒小螺蛳这道菜的喜爱，表达了深深的忆父思乡之情。文章以平白的生活化语言叙事、抒情，让人读来亲切、自然，字里行间洋溢着的绵绵深情不知不觉中浸润了读者的心。全文虽头绪复杂而不觉得松散；运用插叙的手法，使文章内容更充实、更严密、结构更紧凑。 全文共5个自然段，可分为三个部分。 第一部分：（第1自然段），交代第五次回内地探亲选在春天的原因。 第二部分：（第2—3自然段），写回到家乡吃到了思念已久的清炒小螺蛳。 第三部分：（第4—5自然段），写“我”的小螺蛳“情结”。 设计理念 抓住文体特点，紧扣年段及单元目标，以读为本，引导学生在读中感受浓浓思乡情。揣摩、品味文中的重点语段，体会感悟作者是怎样运用准确的文字来表达深沉的思想感情的。读写结合，通过阅读本文，学习“借物抒情”的写作方法。从而提高学生阅读散文及写作的能力。 教学目标 1.通过联系上下文、调动生活体验等方法，理解“台面”、“地道”、“馋念”等词语。 2.通过朗读、品味“我对家乡的螺蛳情有独钟，且常思常念，除了它的色香味能吊起我的胃口外，还另外有一种情怀”等重点语段，体会作者的

浓浓思乡情。 3.学习“借物抒情”的写作方法，并试着仿写；了解“插叙”的写作方法。 教学重、难点 1.通过朗读、品味重点语段，体会作者的浓浓思乡情。 2.学习“借物抒情”的写作方法并试着仿写；了解“插叙”的写作方法。 教学准备 1.同类拓展文章，琦君的《桂花雨》人手一份。 2.多媒体课件。 教学时间 2课时 教学过程 第1课时 一、初解螺蛳，铺染情味 （课前板书：清炒小螺蛳） 1.导语:香港的回归，让国人欢呼雀跃，让同胞泪流满面，让多少人能够梦圆故乡，喜拥亲人，真令人感动之至。那么今天我们所要学习的这篇课文，又将给我们带来怎样的感动呢？让我们一起走进这篇课文，读课题——清炒小螺蛳（正音） 2.了解“螺蛳”：也许大家都知道桌椅上的“螺丝”，但不一定知道文中的“螺蛳”，谁能来介绍一下。（若学生知道则稍作概括即可；若不知道

生物信息学中的序列比对算法

生物信息学中的序列比对算法 张永１，王瑞２ （１．南昌航空大学计算机学院，江西南昌３３００６３；２．江西大宇职业技术学院，江西南昌３３００３８） 摘要：生物信息学是以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。序列比对是生物信息学中的一个基本问题，设计快速而有效的序列比对算法是生物信息学研究的一个重要内容，通过序列比较可以发现生物序列中的功能、结构和进化的信息，序列比较的基本操作是比对。本文介绍了序列比对算法的发展现状，描述了常用的各类序列比对算法，并分析了它们的优劣。 关键词：生物信息学；双序列比对；多序列比对 中图分类号：ＴＰ３０１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００８）０３－１０１８１－０４ ＳｅｑｕｅｎｃｅＡｌｉｇｎｍｅｎｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｎＢｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ＺＨＡＮＧＹｏｎｇ１，ＷＡＮＧＲｕｉ２ （１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ＮａｎｃｈａｎｇＨａｎｇｋｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００６３，Ｃｈｉｎａ；２．ＪｉａｎｇｘｉＤａｙｕＶｏｃａｔｉｏｎａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００３８，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓｉｓｔｈｅｓｕｂｊｅｃｔｏｆｕｓｉｎｇｃｏｍｐｕｔｅｒｔｏｓｔｏｒｅ，ｒｅｔｒｉｅｖｅａｎｄａｎａｌｙｚｅｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｓｅｑｕｅｎｃｅａｌｉｇｎｍｅｎｔｉｓａｂａ－ｓｉｃｐｒｏｂｌｅｍｉｎＢｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，ａｎｄｉｔｓｍａｉｎｒｅｓｅａｒｃｈｗｏｒｋｉｓｔｏｄｅｖｅｌｏｐｒａｐｉｄａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｓｅｑｕｅｎｃｅａｌｉｇｎｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｗｅｍａｙｄｉｓｃｏｖ－ｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ，ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌａｎｄｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｓｅｑｕｅｎｃｅｓｂｙｓｅｑｕｅｎｃｅｃｏｍｐａｒｉｎｇ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐ－ｍｅｎｔａｃｔｕａｌｉｔｙｏｆｓｅｑｕｅｎｃｅａｌｉｇｎｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｄｅｓｃｒｉｂｅｓｖａｒｉｅｔｙｏｆｓｅｑｕｅｎｃｅａｌｉｇｎｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄａｎａｌｙｓｅｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄ－ｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｍ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ；ＰａｉｒｗｉｓｅＳｅｑｕｅｎｃｅＡｌｉｇｎｍｅｎｔ；ＭｕｌｔｉｐｌｅＳｅｑｕｅｎｃｅＡｌｉｇｎｍｅｎｔ １引言 生物信息学是８０年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新的交叉学科，最初常被称为基因组信息学。生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是２１世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白组学两方面，具体说，是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达结构与功能的生物信息。 生物信息学的研究重点主要体现在基因组学和蛋白质学两方面，具体地说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达结构和功能的生物信息。生物信息学的基本任务是对各种生物分析序列进行分析，也就是研究新的计算机方法，从大量的序列信息中获取基因结构、功能和进化等知识。在从事分子生物学研究的几乎所有实验室中，对所获得的生物序列进行生物信息学分析已经成为下一步实验之前的一个标准操作。而在序列分析中，将未知序列同已知序列进行相似性比较是一种强有力的研究手段，从序列的片段测定，拼接，基因的表达分析，到ＲＮＡ和蛋白质的结构功能预测，物种亲缘树的构建都需要进行生物分子序列的相似性比较。例如，有关病毒癌基因与细胞癌基因关系的研究，免疫分子相互识别与作用机制的研究，就大量采用了这类比较分析方法。这种相似性比较分析方法就称为系列比对（ＳｅｑｕｅｎｃｅＡｌｉｇｎｍｅｎｔ）。目前，国际互联网上提供了众多的序列比对分析软件。然而，不同的分析软件会得到不同的结果，同时所使用的参数在很大程度上影响到分析的结果。有时常常会由于采用了不合适的参数而丢失了弱的但却具有统计学显著性意义的主要信息，导致随后的实验研究走弯路。因此，生物信息学中的序列比对算法的研究具有非常重要的理论与实践意义。 序列比对问题根据同时进行比对的序列数目分为双序列比对和多序列比对。双序列比对有比较成熟的动态规划算法，而多序列比对目前还没有快速而又十分有效的方法。一般来说，评价生物序列比对算法的标准有两个：一为算法的运算速度，二为获得最佳比对结果的敏感性或准确性。人们虽已提出众多的多序列比对算法，但由于问题自身的计算复杂性，它还尚未得到彻底解决，是 收稿日期：２００７－１１－２５ 基金资助：南昌航空大学校自选（ＥＣ２００７０６０８６） 作者简介：张永（１９７７－），男，硕士，辽宁铁岭人，南昌航空大学计算机学院讲师，研究方向：生物信息学、信息处理；王瑞（１９７７－），男，江西大宇职业技术学院外语系助教。

生物医学大数据背景下学习生物信息学学科特点

生物医学大数据背景下学习生物信息学学科特点摘要：作为一门基础研究学科，生物信息学具有重大的科学意义，同时，它也是一门应用性学科，具有巨大的经济效益。生物信息学的迅猛发展对生命科学产生的革命性影响，将极大地促进生命科学领域，及其他相关领域的进步，亦是当前基因组学，转录组学，蛋白质组学及代谢组学等研究的直接推动力。很多专业将生物信息学课程选为必修或选修课程，其教学应充分结合不同专业特点，分析其学习生物信息学课程的优势和劣势，适当调整教学内容及方法，以提高学生学习兴趣及教学效果。针对生物统计专业，结合该专业数理统计背景和思维方式，学习掌握生物信息学相关知识相对较为轻松，但理解生物医学问题方面可能较为吃力，因此应从生物知识模块的特点在授课过程中加强生物学背景知识，尤其是不同分子层次多组学之间的联系，以系统地学习生物信息学，并提高教学效果，在生物医学大数据的时代背景下，培养复合型人才并提升学生就业能力。 人類已经进入大数据时代，作为一个热点，大数据代表的是一种潮流，一个时代，越来越受到重视。大数据（big data），指由于容量太大和过于复杂，而无法在一定时间内用常规软件对其内容进行抓取、管理、存储、检索、共享、传输和分析的数据集[1]。其中，生物医学大数据，作为最活跃的科学研究领域之一，备受关注，尤其是基于生命的整体性和疾病的复杂性，伴随着高通量技术的发展和基因组测序成本的不断下降，以及医院信息化和IT业的迅速发展，生物医学数据不断积累，促使科学家的思维方式已经从数据的生成，转变

为对数据的分析，如何整理堆积如山的信息，让其对科学家和临床医生具有意义[2]，已是迫在眉睫的问题，从而对生物信息学家提出了新的挑战和机遇。作为伴随生命科学和计算机科学的迅猛发展而产生的生物信息学（Bioinformatics），基于快速积累的庞大的生物医学数据，以研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解读等为研究目的，是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，亦是21世纪自然科学的核心领域之一[3]。生物信息学的研究内容主要集中在核酸和蛋白质序列，综合运用诸如应用数学、计算机科学以及统计学等多学科的方法和技术，分析序列中所蕴含的生物信息，解读生命的奥秘。 生物统计学是应用统计学的原理和方法探讨如何从不完整的信息中获取科学可靠的结论从而进一步进行生物学实验研究的设计，取样，分析，资料整理与推论的科学[4]。生物统计专业通常设在公共卫生学院和医学院，林学院，农学院，生命科学学院等，是统计的一个应用方向。医学院校生物统计学专业教育目标之一，是为生物医药等领域培养合格的统计分析应用型人才，而统计学亦是生命科学、预防医学、临床医学、基础医学等专业的重要工具。随着大数据时代的到来，基于数据间内在的本质联系，决定了统计学与大数据的必然联系，同时，大数据对统计学的发展提出了新的机遇和挑战[5]。对海量大数据特别是生物医学大数据进行整合和分析，其实可认为是一种新型的数据分析方法，随着生物医学大数据的快速积累，统计学的大数据化是必然的发展趋势。

螺丝肉怎么炒不老-

螺丝肉怎么炒不老? 在日常生活中螺丝肉是属于一种比较常见的美食，螺丝肉不仅口感鲜美，而且其中的营养价值丰富，富含多种蛋白质以及多种微量元素，经常食用对身体的健康有一定的好处，而螺丝肉的制作方法也很简单，自己在家也可以进行制作，而螺丝肉在炒的时候容易出现肉老的情况，可以事先加入醋可以使螺丝肉更加鲜嫩。 螺丝肉怎么炒不老? 把买回来的螺丝肉洗干净，切好青椒和蒜苗备用首先把锅烧热~先不要放油~把螺丝肉放入烤干~然后盛起备用，然后锅里放油，把豆豉和紫苏叶、青椒加入少许盐一起爆香。接着就放入蒜苗一起炒一下，放螺丝肉，再加少许酱油一起炒大约两到三分钟就可以啦。 螺丝的清理方法： 清理第一步：盆中倒入清水水中放入食用盐(适量)、香油(适量)，搅拌均匀后倒入田螺，水位高于田螺即可。放到阴凉处让田螺吐泥、排便，每日换水一~二次把水中杂质倒净后重新倒入清水，每次重新注水后需补充食盐和香油。基本上泡两日即可进一步加工。 清理第二步：目测田螺壳表面是否是附着物(淤泥或青苔等)如有附着物需要用小刷子清理干净，清理干净田螺壳表面后用钳子或大剪子把田螺尾部剪掉，一来可以把田螺排泄物大部分清除，

二来可以炒制时螺肉更加入味，清理好尾部后用清水冲洗田螺至水内无明显杂物，冲洗干净后沥干水分即可准备炒制。 蒜苗炒螺丝肉做法如下： 材料 田螺500g、紫苏叶约8片、蒜苗100g、葱头1颗、蒜头2颗、姜1小块、红辣椒1个、青辣椒1个、小红指天椒1个、油3大勺、盐5g、料酒20ml、黄豆酱20g、生抽10ml 做法 1、田螺泡养两天，每天换水二、三次，最后刷洗干剁去螺蒂，洗净沥干水分。 2、洗净所有材料，姜葱蒜切碎，紫苏叶和蒜苗切碎，辣椒切圈圈。 3、猛火烧干锅，下油烧至八成热，下蒜茸、葱末、姜、小红辣椒一起爆香。 4、下田螺爆炒，放酒继续炒约3分钟(其间要不停翻搅) 5、放入黄豆酱、紫苏叶，蒜苗和青红辣椒圈翻炒均匀。 6、如果太干可以加少量水，继续炒熟至汤汁浓稠即可。 蒜苗炒螺丝肉：食材：猪肉200克 蒜苔250克 酱油20克 盐2克 鸡精1克 1。蒜苔洗净，摘去尖部，切小段; 2。肉切片或条，加生抽、料酒、水淀粉腌制十几分钟;

生物信息学考试复习

——古 A．名词解释 1. 生物信息学：广义是指从事对基因组研究相关的生物信息的获取，加工，储存，分配，分析和解释。狭义是指综合应用信息科学，数学理论，方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据的科学。 2. 基因芯片：将大量已知或未知序列的DNA片段点在固相载体上，通过物理吸附达到固定化（cDNA芯片），也可以在固相表面直接化学合成，得到寡聚核苷酸芯片。再将待研究的样品与芯片杂交，经过计算机扫描和数据处理，进行定性定量的分析。可以反映大量基因在不同组织或同一组织不同发育时期或不同生理条件下的表达调控情况。 3. NCBI：National Center for Biotechnology Information.是隶属于美国国立医学图书馆（NLM）的综合性数据库，提供生物信息学方面的研究和服务。 4. EMBL：European Molecular Biology Laboratory.EBI为其一部分，是综合性数据库，提供生物信息学方面的研究和服务。 5. 简并引物：PCR引物的某一碱基位置有多种可能的多种引物的混合体。 6. 序列比对：为确定两个或多个序列之间的相似性以至于同源性，而将它们按照一定的规律排列。

7. BLAST：Basic Local Alignment Search Tool.是通过比对(alignment)在数据库中寻找和查询序列(query)相似度很高的序列的工具。 8. ORF：Open Reading Frame.由起始密码子开始，到终止密码子结束可以翻译成蛋白质的核酸序列，一个未知的基因，理论上具有6个ORF。 9. 启动子：是RNA聚合酶识别、结合并开始转录所必须的一段DNA序列。原核生物启动子由上游调控元件和核心启动子组成，核心启动子包括-35区（Sextama box）TTGACA，-10区（Pribnow Box）TATAAT，以及+1区。真核生物启动子包括远上游序列和启动子基本元件构成，启动子基本元件包括启动子上游元件（GC岛，CAAT盒），核心启动子（TATA Box，+1区帽子位点）组成。 10. motif：模体，基序，是序列中局部的保守区域，或者是一组序列中共有的一小段序列模式。 11. 分子进化树：通过比较生物大分子序列的差异的数值重建的进化树。 12. 相似性：序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相似DNA碱基或氨基酸残基序列所占的比例。 同源性：两个基因或蛋白质序列具有共同祖先的结论。13.

生物信息学名词解释

名词解释： Consensus sequence：共有序列，指多种原核基因启动序列特定区域内，通常在转录起始点上游-10及-35区域存在一些相似序列。 1、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。 2、Similarity相似性：是直接的连续的数量关系，是指序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相同DNA碱基或氨基酸残基顺序所占比列的高低。 3、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。 4、模体（motif）：短的保守的多肽段，含有相同模体的蛋白质不一定是同源的，一般10-20个残基。 5、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。 6、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。 7、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。 8、PDB：PDB中收录了大量通过实验（X射线晶体衍射，核磁共振NMR）测定的生物大分子的三维结构，记录有原子坐标、配基的化学结构和晶体结构的描述等。PDB数据库的访问号由一个数字和三个字母组成（如，4HHB），同时支持关键词搜索，还可以FASTA程序进行搜索。 9、Prosite：是蛋白质家族和结构域数据库，包含具有生物学意义的位点、模式、可帮助识别蛋白质家族的统计特征。 PROSITE中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等；PROSITE 还包括根据多序列比对而构建的序列统计特征，能更敏感地发现一个序列是否具有相应的特征。 10、PIR：是一个集成了关于蛋白质功能预测数据的公共资源的数据库，其目的是支持基因组蛋白质研究。 11、SWLSS—MODE：是目前最著名的蛋白质三级结构预测服务器，建立在已知生物大分子结构基础上，利用同源建模的方法对未知序列的蛋白质三级结构进行预测。 12、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。13、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。 14、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。 15、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。 16、MEGA：是一款免费的构树软件，它提供了序列比对、格式转换、数据修订、距离计