生物信息学软件

生物信息学软件

Bioinformatics software

课程编号：X10001 开课教研室：生物信息教研室

总学时数：20学时学分：1学分

主讲教师：肖云开课学期：第1学期

教材名称：生物信息学

出版社：人民卫生出版社

出版时间：2010年主编：李霞

课程简介：生物信息学软件主要是为研究生开设的基础课。课程内容为生物信息相关专业课程（，课程内容的体系结构涉及功能注释、表达分析以及网络分析等，主要为培养我院各专业研究生灵活运用软件解决问题的能力，使学生通过本课程的学习，能够熟练掌握一些主要的生物信息学软件。

教学目的：该门课程学习的目的，是使学生熟练掌握一些应用广泛的生物信息学软件，并能运用所学软件分析和解决生物信息科研中的实际问题。本课程从多个层面覆盖生物信息各方面常用的软件，如生物学功能注释、系统生物学分析等。本课程重点讲授Cytoscape及其插件的应用。

教学重点及要求掌握的内容：

一、注释软件Biomart（2学时）

1.简介bioMart是一个集成了生物学数据的大型集成数据库，包括Ensemble, Uniprot,

NCBI, EBI, TAIR等常用的数据库

2.主要功能它可以轻松地完成的在多个生物学数据库上繁琐地检索，获取相关数据在不

同数据库间的关联。

3.实例分析查找某个基因在染色体上的位置。反之，给定染色体每一区间，返回该区间

的基因s

二、功能分析软件David（2 学时）

1.主要功能主要用于基因的功能富集分析，包括GO富集分析以及KEGG通路富集分析.

2.实例分析给定某一基因集合，分析其显著参与的生物学过程

三、网络可视化与分析软件Cytoscape及其插件（16学时）

1.简介Cytoscape是一个开源的生物信息软件平台，它可以对分子互作网络及生物学通路

进行可视化分析，并且可以根据需要将网络相关的注释信息、基因表达谱和其他类型的数据整合到网络中。

2.主要功能

a)可视化蛋白质互作、转录调控网络

b)对网络进行基础分析，如度，聚类系数等

c)对网络进行模块划分

3.实例分析从任意一互作数据库中下载互作数据，并从GEO上下载一套case/control表

达谱数据进行差异表达分析，最后利用软件把差异表达基因在映射到互作网络中并进行可视化。

4.插件介绍BiNGO，APCluster，MCODE，OmicsAnalyzer，NetworkAnalyzer，

RandomNetworks

参考书目及文献：

1.Durinck, S., Moreau, Y., Kasprzyk, A., Davis, S., De Moor, B., Brazma, A. and Huber, W.

(2005) BioMart and Bioconductor: a powerful link between biological databases and microarray data analysis, Bioinformatics, 21, 3439-3440.

2.Maere, S., Heymans, K. and Kuiper, M. (2005) BiNGO: a Cytoscape plugin to assess

overrepresentation of gene ontology categories in biological networks, Bioinformatics, 21, 3448-3449.

3.Shannon, P., Markiel, A., Ozier, O., Baliga, N.S., Wang, J.T., Ramage, D., Amin, N.,

Schwikowski, B. and Ideker, T. (2003) Cytoscape: a software environment for integrated models of biomolecular interaction networks, Genome Res, 13, 2498-2504.

4.Xia, T. and Dickerson, J.A. (2008) OmicsViz: Cytoscape plug-in for visualizing omics data

across species, Bioinformatics, 24, 2557-2558.

生物信息挖掘技术

Biological Data Mining Techniques

课程编号：X10002 开课教研室：生物信息学教研室

总学时数：20学时学分：1学分

主讲教师：李霞开课学期：第1学期

教材名称：生物信息学

出版社：人民卫生出版社

出版时间：2010年主编：李霞

课程简介：随着基因组、蛋白质组及转录组研究的不断进展，各级各类的生物学数据库相继出现，从而产生了高通量、大规模的生物学数据。本课程主要介绍在对对这些生物分子信息进行获取、管理之后如何进行分析和应用，并采用数据挖掘技术从海量数据中发现有价值的规律，揭示其生物学奥秘。同时介绍了R语言中的部分软件包在生物信息挖掘技术上的实现。

教学目的：通过本课程学习，使学生深入掌握生物信息挖掘的基础理论和基本技术，熟悉生物数据挖掘领域的发展趋势，了解生物数据挖掘技术的最新进展和前沿成果，并能根据实际问题给出相应的解决方案。

教学重点及要求掌握的内容：

一、生物信息挖掘方法概述（2学时）

1．决策树与决策森林

2．ANN

3．SVM

4．遗传算法

5．常见聚类方法

6．常见统计学分析方法

7．常见的生物学网络构建方法

二、生物信息学挖掘方法应用（10学时）

1．疾病相关基因与疾病基因子网挖掘新方法

（1）集成决策的方法挖掘疾病相关基因

（2）遗传算法与SVM耦合的方法挖掘疾病基因

（3）启发式搜索算法挖掘疾病基因子网

2．生物学模块挖掘方法

（1）基于群体的概率学习方法挖掘microRNA–mRNA调控模块

（2）模块方法整合分析基因表达和药物反应数据

3．药物-靶挖掘方法

（1）整合化学结构与基因组序列信息预测药物-靶的互作网络

（2）药物-靶互作网络

三、R语言实现（8学时）

1．集成决策的方法party可以用于递归划分计算工具包的核心是ctree(),条件推理树的实现是把基于树的回归模型嵌入到研究很好的条件推理过程理论。这个非参数的回归树可以应用于各种回归模型：包括名义上、顺序、数值的，检查以及多变量和协变量的任意度量。基于条件推论树，cforest（）实现了Breiman的随机森林。mob（）实现了基于参数模型（如线性模型，广义线性回归或生存分析）递归划分，该方法利用参数不稳定检验来检测划分选择。可以对基于树回归模型可视化。

2．SVM方法e1075包中SVM是用来训练支持向量机的方法，它可用于一般回归和分类，还可以用于密度估计。

参考书目及文献：

1. Li X, Rao S, Wang Y, Gong B (2004) Gene mining: a novel and powerful ensemble decision approach to hunting for disease genes using microarray expression profiling. Nucleic Acids Res 32: 2685-2694.

2. Li L, JIang W, Li X, Moser KL, Guo Z, et al.(2005) A robust hybrid between genetic algorithm and support vector machine for extracting an optimal feature gene subset. Genomics 85:16-2

3.

3. Chuang HY, Lee E, Liu YT, Lee D, Ideker T (2007) Network-based classification of breast cancer metastasis. Mol Syst Biol 3: 140.

4. Joung JG, Hwang KB, Nam JW, Kim SJ, Zhang BT (2007) Discovery of microRNA-mRNA modules via population-based probabilistic learning. Bioinformatics 23: 1141-1147.

5. Kutalik Z, Beckmann JS, Bergmann S (2008) A modular approach for integrative analysis of large-scale gene-expression and drug-response data. Nat Biotechnol 26: 531-539.

6. Yamanishi Y, Araki M, Gutteridge A, Honda W, Kanehisa M (2008) Prediction of drug-target interaction networks from the integration of chemical and genomic spaces. Bioinformatics 24: i232-240.

7. Yildirim MA, Goh KI, Cusick ME, Barabasi AL, Vidal M (2007) Drug-target network. Nat Biotechnol 25: 1119-1126.

8. Klipp E, Wade RC, Kummer U(2010) Biochemical network-based drug-target prediction. Curr Opin Biotechnol.

功能基因组学

Functional Genomics

课程编号：X10002 开课教研室：生物信息学教研室

总学时数：20学时学分：1学分

主讲教师：李霞开课学期：第1学期

教材名称：生物信息学

出版社：人民卫生出版社

出版时间：2010年主编：李霞

课程简介：（150-200字）

功能基因组学是后基因组研究的核心内容，它强调发展和应用整体的（基因组水平或系统水平）实验方法分析基因组序列信息阐明基因功能，特点是采用高通量的实验方法结合的大规模数据统计计算方法进行研究，基本策略是从研究单一基因或蛋白上升到从系统角度一次研究所有基因或蛋白。随着功能基因组实验研究的深入，大量的数据不断涌现，生物信息学将在功能基因组学研究中的扮演关键角色。

教学目的：掌握和了解基因功能预测的计算方法，对功能基因组研究的理论和前沿问题有初步的了解。

教学重点及要求掌握的内容：

一、功能基因组学概述（1学时）

1．功能基因组学研究的主要方向

2. 功能基因组学研究的主要方法和理论

二、基因功能预测的计算方法（13学时）

1．基于DNA和蛋白质序列的功能预测

2. 基于蛋白质结构的功能预测

3. 基于基因组信息和进化分析的功能预测

4．基于基因表达分析的功能预测

5. 基于蛋白质网络和系统生物学的功能预测

三、功能基因组学前沿文献讲读（6学时）

1. Protein networks in disease

2. The model organism as a system: integrating ‘omics’ data sets

3. Human disease classification in the postgenomic era: A complex systems approach to human pathobiology

4. Network-based classification of breast cancer metastasis

5. Comparing flux balance analysis to network expansion: producibility, sustainability and

the scope of compounds

参考书目及文献：（参照下列例子格式）

1．李霞、李亦学，《生物信息学》，人民卫生出版社，2010年。

2．Protein networks in disease

3．The model organism as a system: integrating ‘omics’ data sets

4. Human disease classification in the postgenomic era: A complex systems approach to human

pathobiology

5．Network-based classification of breast cancer metastasis

6．Comparing flux balance analysis to network expansion: producibility, sustainability and the scope of compounds

7. 周集中，《微生物功能基因组学》，化学工业出版社，2007年。

统计遗传学研究进展

Progress in Statistical Genetics

课程编号：X1004 开课教研室：统计遗传学教研室

总学时数：20学时学分：1学分

主讲教师：张瑞杰教授开课学期：第1学期

教材名称：统计遗传学

出版社：科学出版社

出版时间：2004年主编：顾万春

课程简介：随着人类基因组计划和人类单体型计划的逐步实施，复杂性状尤其是人类复杂疾病的遗传学机制研究得到了飞速发展。本课程结合当今国际最前沿的科研进展，在连锁分析、全基因组关联分析、单体型分析以及其中非常关键的多重检验校正问题等方面做了详细的讲解，并对未来可能的一些研究方向进行了展望。

教学目的：通过本课程的学习，使学生了解统计遗传学的最新研究进展，为今后进行统计遗传学相关科研工作打下基础。

教学重点及要求掌握的内容：

一、第一讲连锁分析与关联分析最新进展（4学时）

1、LOD方法与亲属对方法简单回顾

2、方差组分关联分析模型

3、连锁分析方法的比较及应用举例

第二讲单体型分析最新进展（4学时）

1、连锁与连锁不平衡

2、常用单体型的识别方法及软件

3、全基因组单体型分析方法

4、人类复杂疾病相关单体型数据库（CDRH）介绍

第三讲多重检验校正的原理及方法（4学时）

1、多重检验校正在生物信息学中的重要性

2、Bonferroni多重检验校正方法

3、FDR原理和方法

4、常用FDR软件介绍（Fdrtool）

第四讲全基因组关联分析及最新进展（4学时）

1、全基因组关联分析方法基本流程

2、下一代测序技术对全基因组关联分析的影响

3、Meta-analysis of genome-wide association

第五讲系统遗传学研究方法（4学时）

1、eQTL研究方法

2、结合GO、KEGG的系统遗传学方法

3、The genetics of quantitative traits: challenges and prospects

参考书目及文献：

1．胡永华，《医学流行病学》，北京大学医学出版社，2008年。

2．Trudy F. C. Mackay, Eric A. Stone and Julien F. Ayroles (2009) The genetics of quantitative traits:challenges and prospects. Nature Reviews| Genetics,volume 10,August 2009

生物芯片表达谱分析技术

Biochip Expression Profile Analysis Technology

课程编号：X10005 开课教研室：系统生物学教研室

总学时数：20 学分： 1

主讲教师：郭政开课学期：第1学期

教材名称：自编讲义

课程简介：本课程讲述生物芯片从概念的提出及发展过程，系统介绍基因芯片的原理、类型、制备、检测、数据存储管理与处理分析以及在基因表达、基因多态性、病原体检测、新药筛选等方面的应用，最后对其他生物芯片也做一定介绍和展望。主要教授基因芯片表达谱数据库的相关知识以及以此为数据源的几种科研分析软件的用法。

教学目的：了解生物芯片（重点基因芯片）的原理、制备、数据检测、数据处理与分析。教学重点及要求掌握的内容：

一、简略讲解芯片的杂交和探针筛选原理（4学时）

1.微珠芯片原理简介

2. Affymatrix芯片原理简介

二、差异表达基因筛选方法及相关软件（4学时）

1. Significance Analysis of Microarrays

2. Arraytool简介

三、基因、蛋白质功能注释与分类体系以及功能模块筛选方法及相关软件（4学时）

1. Gene Ontology计划

2.蛋白质互作网络以及其拓扑特征

四、基因与蛋白质功能研究的生物芯片信息学技术（4学时）

1. 条件相关的蛋白质互作子网络

2.组织特异的蛋白质互作子网络

五、生物信息融合分析技术（4学时）

1. 如何结合基因表达信息解析蛋白质互作网络，识别条件特异应答子网，发现其功

能模块化组织关系

2. 结合基因表达谱与蛋白质互作网络，介绍基于实验条件相关功能模块的基因功能

预测算法。

参考书目：

1. Mark Schena. Microarray Analysis, Wiley-Liss, John Wiley & Sons, Inc., 2003.

2. 蒋知俭．《医学统计学》．人民卫生出版社，1999年

3. 郭政，李霞，饶绍奇．《医学信息分析方法》．哈尔滨出版社，2001

医用多因素分析

Medical Multivariate Statistics Analysis

课程编号：X10006 开课教研室：统计遗传学教研室

总学时数：20学时学分：1学分

主讲教师：张瑞杰教授，张岩教授开课学期：第1学期

教材名称：医学统计学

出版社：人民卫生出版社

出版时间：2002年主编：孙振球

课程简介：本课程对多因素分析方法在医学上的应用进行了系统的介绍，包括Logistic回归分析的基本原理、Logistic回归模型的建立和检验、配对病例对照研究的的条件Logistic回归分析、多元Logistic回归分析在基因型和表型联系的应用、主成分分析和因子分析、生存分析的基本概念、生存率估计及其区间估计、生存曲线的比较、Cox比例风险回归模型。详细讲解了基因集分析方法的原理、常用软件及应用。此外本课程还介绍了生物信息学的一些方法在表观遗传领域的应用及相关数据库。

教学目的：通过本课程的学习，使学生掌握多因素分析的相关方法，并会应用这些方法解决相关的医学及生物信息学问题。

教学重点及要求掌握的内容：

一、Logistic回归分析、主成分分析和因子分析方法及其在医学上的应用(4学时)

1. 多元Logistic回归分析及配对病例对照研究的条件Logistic回归分析原理

2. Logistic回归分析在基因型与表型联系的应用，SAS软件的简介，应用SAS软件进行回

归分析

3. 主成分分析，因子分析基本原理

4. 主成分分析与因子分析应用实例，利用SAS软件对医用统计数据进行主成分分析和因子

分析的方法介绍

二、生存分析(4学时)

1. 生存分析的基本概念

2. 生存率估计及生存率区间估计

3. 生存曲线的比较

4. Cox比例风险回归模型

三、基因集分析方法(4学时)

1. 单基因分析与基因集分析

2. 基因集分析中的两个零假设及模型

3. 基于基因和类别标签两种permutation方法

4. 常见基因集分析软件及比较

5. SNP基因集分析方法简介

四、生物信息学方法在计算表观遗传学研究中的应用(4学时)

1. 计算表观遗传学发展简介

2. DNA甲基化芯片数据的处理方法

3. 最新DNA甲基化分析软件

4. 基于高通量测序技术识别组蛋白修饰谱

5. 基于组蛋白修饰预测基因表达的方法

五、与癌症相关的表观遗传谱矩阵分析(4学时)

1. 表观遗传学与癌症

2. 癌症差异甲基化区域的筛选方法及分析

3. 常用的癌症表观遗传学相关的数据库介绍

参考书目及文献：

1.于秀林，任雪松编著，多元统计分析，中国统计出版社，2005

2.北野宏明编，刘笔锋，周艳红等译，系统生物学基础，化学工业出版社，2007

3.贺福初，杨芃原，朱云平主译，系统生物学的理论，方法和应用，复旦大学出版社，2007

4.表观遗传学，C.D. 艾利斯，科学出版社，2008

医学结构生物信息学

Structural Bioinformatics in Medical Research

课程编号：X10007 开课教研室：生物物理学教研室

总学时数：20学时学分：1学分

主讲教师：陈丽娜开课学期：第1学期

教材名称：结构生物信息学

出版社：化学工业出版社

出版时间：2009年3月主编：B．E波恩H．魏西希

课程简介：生物系统的高分辨结构信息将允许我们对生命系统的功能、对系统修饰或扰动的后果进行精确的解释和推理。这一结构信息的展现与日益增长的基因组、蛋白组、代谢组信息相联系，为分析生物医学问题提供了强大的研究背景。本课程侧重以基础理论与科研实例相结合的方式，介绍特定结构生物分子在生物通路和重要细胞过程中的作用；同时深入讲解结构生物学信息的方法，在复杂疾病基因挖掘、功能蛋白设计(药靶设计)及蛋白质功能预测等方面的应用。

教学目的：通过本课程的学习，使学生了解结构生物信息学研究内容及方法，掌握常用的结构生物信息学数据库及相关软件的原理和使用方法，能够根据结构生物学数据资源设计并开展生物医学相关领域课题的研究。

教学重点及要求掌握的内容：

一、结构生物信息学简介（4学时）

1．结构生物信息学基础

主要掌握结构生物信息学的概念和研究的内容；熟悉生物分子的基本结构特征；了解结构生物信息学的起源、研究现状和未来发展趋势。

2．生物分子结构解析技术

主要介绍生物分子结构解析的实验技术和信息学处理方法，要求了解实验技术和信息学处理方法的基本范畴：实验技术包括NMR波谱分析技术、X射线衍射技术、近场光学光谱技术、表面等离子体激元共振技术等获得生物大分子的静态或动态结构信息；信息学处理方法主要包括结构比对方法、高级结构预测方法和可视化软件等。

3．结构生物信息学数据库

主要讲授生物分子结构相关的数据库基础，介绍结构数据库分类和生物分子结构相关的功能信息，要求掌握PDB、SCOP、CA TH、HOMSTARAD和CAMPASS等数据库中数据存储格式及使用方法等。

二、结构域蛋白质组学（4学时）

基础理论讲授部分

1．结构域蛋白质组学基础

掌握结构域的概念，结构域蛋白组学的内涵及外延，以及其所涉及的重要生命科学领域（如：信号整合器Caveolae处的结构域互作、复合物中的结构域结合方式、复杂疾病相关的结构域作用、结构域与蛋白质折叠机制、结构域与蛋白质分子进化等）。

2．结构域分析方法和软件简介

着重讲述结构域分析方法及其原理：SMART数据库分析蛋白结构和功能入门，SANGER 的Pfam数据库根据序列搜索结构域，NCBI维护的保守结构域数据库CDD。另外，了解结构域比对分析软件及其原理，蛋白质结构域注释工具(Webgestal在线分析软件等)等。

3．结构域相互作用公共数据库

主要介绍3DID、i Pfam、Inter Dom、DIMA和DOM1NE等常用的结构域互作数据库。要求熟悉结构域相关数据库基础和应用。

科研实践讲授部分

应用（一）：相互作用结构域在功能蛋白组学研究中的应用

Human Protein Structural Interaction Network: Domain Effects on Network Topology and Protein Function （CHEN Li-Na,WANG Qian, SHANG Yu-Kui, ZHANG Liang-Cai, SUN Zhao, HE Wei-Ming, ZHAOYan, LI Wan, WANGHong, HE Yue-Han, LI Xia）

三、基于结构的功能预测及应用实例（4学时）

基础理论讲授部分

1．结构与功能基础

着重讲述结构决定功能，结构和功能预测技术（二级结构预测，识别结构域）等，基于结构信息预测PPI调控次序。

2．从蛋白质结构推断其功能的方法与分析软件

主要介绍根据序列预测功能的一般过程、通过比对数据库相似序列确定功能、序列特性预测疏水性和跨膜螺旋等、通过比对模序数据库等确定功能。蛋白质结构预测功能的分析软件主要介绍：二级结构预测分析PHD、三级结构预测Swiss-Model网站、折叠的识别技术TOPITS和Frsvr等。

科研实践讲授部分

应用（一）：基于结构的蛋白质功能预测

Combining structure and sequence information allows automated prediction of substrate specificities within enzyme families.（R?ttig M, Rausch C, Kohlbacher O）

应用（二）：结构域互作影响功能进而诱发人类遗传疾病研究实例

Protein interactions in human genetic diseases（Benjamin Schuster-B?ckler and Alex Bateman）

四、结构生物信息学在复杂疾病研究中的应用（4学时）

基础理论讲授部分

1．蛋白质结构异常与疾病关系实质：介绍结构异常与疾病关系的本质，了解导致疾病的结构异常现象。

2．蛋白质结构异常与疾病关系

介绍现有的结构异常与疾病关系实例①蛋白质序列变化引发疾病，如镰刀形贫血症②蛋白质折叠错误引发的疾病，如阿尔兹海默症③疾病过程中的蛋白质相互作用，随着蛋白质精

细结构的逐步解析，从蛋白质结构互作的角度来研究和探索复杂疾病的潜在发生机制，是结构生物信息学十分有意义的研究方向。

3．结构生物信息学与遗传图谱和表达谱数据整合，在复杂疾病研究中的应用简介。

科研实践讲授部分

应用（一）：结构生物信息学在风湿性关节炎致病基因挖掘中的应用

A Towards-Multidimensional Screening Approach to Predict Candidate Genes of Rheumatoid Arthritis based on SNP, Structural and Functional Annotations（Liangcai Zhang, Wan Li, Leilei Song, Lina Chen）应用（二）：结构域互作网络与表达数据整合及其应用

Integrating expression data with domain interaction networks（Emig D, Cline MS, Lengauer T, Albrecht M.）

五、结构生物信息学在药物发现中的应用（4学时）

基础理论讲授部分

掌握结构信息学辅助估计靶标的成药性、靶标类选和靶标确认以及辅助药物设计方面的基础；熟悉基于结构的药物设计的基本流程；了解细胞色素P450模型在药物代谢预测研究中的应用等。

科研实践讲授部分

应用（一）：结构基因组学与药物发现

Structural genomics and drug discovery: all in the family

应用（二）：结构生物信息学方法挖掘药物靶点实例

Drug-like Index: A New Approach To Measure Drug-like Compounds and Their Diversity （Jun Xu* and James Stevenson）

主要参考书目及文献：

1．B．E波恩H．魏西希，《结构生物信息学》，化学工业出版社，2009年3月。

2．Ng K L|Huang C H，Liu H C．Applications of domain—domain interactions in pathway study．Comput Biol Chem，2008，32(2)：81～87

3．Raghavachari B，Tasneem A，Przytycka T M．DOMINE：a database of protein domain interactions．Nucl Acid Res，2008，36(Database issue)：D656～D661

4．Pagel P，Oesterheld M，Tovstukhina O，et a1．DIM A 2.0 Predicted and known domain interactions．Nucl Acid Res，2008，36(Database issue)：D651～D655

SCI论文与学位论文写作

Technical Writing

课程编号：开课教研室：生物信息学教研室

总学时数：20 学分： 1

主讲教师：李霞开课学期：第3学期

教材名称：How to Write & Publish a Scientific Paper

出版社：ORYX PRESS

出版时间：1998年主编：Robert A. Day

课程简介：学术论文通常是指对社会科学和自然科学领域中的某些现象和问题进行比较系统的研究，以探讨其本质特征及其发展规律等的理论性文章。它和一般文章不同，具有科学性、理论性、独创性、专业性的特点。应该按规范格式和要求来撰写，同时在表达方面力求有较高的可读性。科技论文是科技信息交流和新知识及时传播的重要手段，发表科技论文是公布研究成果，取得同行承认的主要途径。因此，论文写作是科技工作者必备的基本功；学位论文撰写是研究生科学素质和基本功训练的重要环节。

教学目的：指导学生掌握科技论文写作的基本技巧和规则，了解SCI论文发表流程以及学位论文的书写过程。辅导学生规范写作流程，提高学生的科研协作能力。

教学重点及要求掌握的内容：

1.科研论文写作基本技巧

2.SCI论文投稿和发表流程

3.科研论文中图和表的规范写作，以及画图软件介绍

4.参考文献整理和辅助软件使用

5.经典范文解析。

参考书目：

1.How to Write & Publish a Scientific Paper，ORYX PRESS，1998

2.经典科技范文若干篇

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.wendangku.net/doc/fb4160409.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

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.wendangku.net/doc/fb4160409.html,。 Entrez的网址是：https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/entrez/。 BankIt的网址是：https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/BankIt。 Sequin的相关网址是：https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/Sequin/。 数据库网址是：https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/embl/。

启动子生物信息学分析软件

https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/seq_tools/promoter.html 2. PlantCARE（plant cis-acting regulatory elements）, a database of plant cis-acting regulatory elements http://bioinformatics.psb.ugent.be/webtoo ls/plantcare/html/ 3. promoter 2.0 prediction server http://www.cbs.dtu.dk/services/Promoter/ 4. 启动子分析网址: 1 https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/seq_tools/promoter.html 2 http://alggen.lsi.upc.es/recerca/menu_recerca.html 3 http://www.cbs.dtu.dk/services/Promoter/ 4 https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/~molb470/ ... s/solorz/index.html 5 https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/molbio/proscan/ http://bip.weizmann.ac.il/toolbo ... ters.html#databases https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/seq_tools/promoter.html https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,.sg/promoter/CGrich1_0/CGRICH.htm https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/pub/programs.html#pmatch https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,.hk/~b400559/arraysoft_pathway.html#Promoter http://www.dna.affrc.go.jp/PLACE/signalup.html http://intra.psb.ugent.be:8080/PlantCARE/ http://www.cbs.dtu.dk/services/Promoter/ https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/molbio/proscan/ https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/molbio/signal/ https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/thread-41571-1-1.htm 常用启动子分析网址： http://bip.weizmann.ac.il/toolbox/seq_analysis/promoters.html#databas es

生物信息学分析方法

核酸和蛋白质序列分析 蛋白质, 核酸, 序列 关键词：核酸序列蛋白质序列分析软 件 在获得一个基因序列后，需要对其进行生物信息学分析，从中尽量发掘信息，从而指导进一步的实验研究。通过染色体定位分析、内含子／外显子分析、ORF分析、表达谱分析等，能够阐明基因的基本信息。通过启动子预测、CpG岛分析和转录因子分析等，识别调控区的顺式作用元件，可以为基因的调控研究提供基础。通过蛋白质基本性质分析，疏水性分析，跨膜区预测，信号肽预测，亚细胞定位预测，抗原性位点预测，可以对基因编码蛋白的性质作出初步判断和预测。尤其通过疏水性分析和跨膜区预测可以预测基因是否为膜蛋白，这对确定实验研究方向有重要的参考意义。此外，通过相似性搜索、功能位点分析、结构分析、查询基因表达谱聚簇数据库、基因敲除数据库、基因组上下游邻居等，尽量挖掘网络数据库中的信息，可以对基因功能作出推论。上述技术路线可为其它类似分子的生物信息学分析提供借鉴。本路线图及推荐网址已建立超级链接，放在北京大学人类疾病基因研究中心网站（https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/science/bioinfomatics.htm）,可以直接点击进入检索网站。 下面介绍其中一些基本分析。值得注意的是，在对序列进行分析时，首先应当明确序列的性质,是mRNA序列还是基因组序列？是计算机拼接得到还是经过PCR扩增测序得到？是原核生物还是真核生物？这些决定了分析方法的选择和分析结果的解释。 （一）核酸序列分析 1、双序列比对（pairwise alignment） 双序列比对是指比较两条序列的相似性和寻找相似碱基及氨基酸的对应位置，它是用计算机进行序列分析的强大工具，分为全局比对和局部比对两类，各以Needleman-Wunsch 算法和Smith-Waterman算法为代表。由于这些算法都是启发式（heuristic）的算法，因此并没有最优值。根据比对的需要，选用适当的比对工具，在比对时适当调整空格罚分（gap penalty）和空格延伸罚分（gap extension penalty），以获得更优的比对。 除了利用BLAST、FASTA等局部比对工具进行序列对数据库的搜索外，我们还推荐使用EMBOSS软件包中的Needle软件（http://bioinfo.pbi.nrc.ca:8090/EMBOSS/），和Pairwise BLAST （https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/BLAST/）。以上介绍的这些双序列比对工具的使用都比较简单，一般输入所比较的序列即可。 （1）BLAST和FASTA FASTA（https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/fasta33/）和BLAST （https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/BLAST/）是目前运用较为广泛的相似性搜索工具。这两

生物信息学软件使用

生物信息学软件的使用（以MC4R基因为例） 第一章从NCBI上查找DNA、mRNA、蛋白质序列 一、以猪的黑素皮质素受体4(MC4R, melanocortin-4 re-ceptor)基因为例，介绍如何从NCBI 上查找DNA、mRNA、氨基酸序列。 1.首先查找MC4R的DNA序列。 在百度里输入NCBI，打开后得到的结果如下网页： 在Search 栏输入“MC4R pig”，在下拉菜单里选择Gene，然后点击Search，得到如下结果：

点击第一个ID为397359的链接，得到如下的结果：

可以看到该基因位于猪的1号染色体上，在右下方有个“Go to nucleotide”即进入核酸序列，有三种格式（用红圈标记的），经常用的是“FASTA”和“GenBank”，“FASTA”格式的比较简洁，不包含任何的数字，就全部是碱基，序列的对比和分析是就要用到这种格式；而“GenBank”格式就比较详细，可以查看到很多信息，比如碱基数、mRNA序列、内含子、外显子、CDS，以及氨基酸序列等等之类的。点击GenBank后得到如下结果： Sus scrofa breed mixed chromosome 1, Sscrofa10.2 DNA LOCUS NC_010443 2265 bp DNA linear CON 29-SEP-2013 DEFINITION Sus scrofa breed mixed chromosome 1, Sscrofa10.2. ACCESSION NC_010443 REGION: complement(178553488..178555752) GPC_000000583 VERSION NC_010443.4 GI:347618793 DBLINK BioProject: PRJNA28993 Assembly: GCF_000003025.5 KEYWORDS RefSeq. SOURCE Sus scrofa (pig) ORGANISM Sus scrofa Eukaryota; Metazoa; Chordata; Craniata; Vertebrata; Euteleostomi; Mammalia; Eutheria; Laurasiatheria; Cetartiodactyla; Suina; Suidae; Sus. COMMENT REFSEQ INFORMATION: The reference sequence is identical to CM000812.4. On Oct 11, 2011 this sequence version replaced gi:333795951. Assembly Name: Sscrofa10.2 The genomic sequence for this RefSeq record is from the genome assembly released by the Swine Genome Sequencing Consortium as Sscrofa10.2 in August 2011 (see https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/Projects/S_scrofa). Sscrofa10.2 is a mixed assembly of clones and contigs from the whole-genome shotgun

常用生物信息学软件

常用生物信息学软件 一、基因芯片 1、基因芯片综合分析软件。 ArrayVision 7.0 一种功能强大的商业版基因芯片分析软件，不仅可以进行图像分析，还可以进行数据处理，方便protocol的管理功能强大，商业版正式版：6900美元。 Arraypro 4.0 Media Cybernetics公司的产品，该公司的gelpro, imagepro一直以精确成为同类产品中的佼佼者，相信arraypro也不会差。 phoretix? Array Nonlinear Dynamics公司的基因片综合分析软件。 J-express 挪威Bergen大学编写，是一个用JA V A语言写的应用程序，界面清晰漂亮，用来分析微矩阵（microarray）实验获得的基因表达数据，需要下载安装JA V A运行环境JRE1.2后(5.1M)后，才能运行。 2、基因芯片阅读图像分析软件 ScanAlyze 2.44 ，斯坦福的基因芯片基因芯片阅读软件，进行微矩阵荧光图像分析，包括半自动定义格栅与像素点分析。输出为分隔的文本格式，可很容易地转化为任何数据库。 3、基因芯片数据分析软件 Cluster 斯坦福的对大量微矩阵数据组进行各种簇（Cluster）分析与其它各种处理的软件。 SAM Significance Analysis of Microarrays 的缩写，微矩阵显著性分析软件，EXCEL软件的插件，由Stanford大学编制。 4．基因芯片聚类图形显示 TreeView 1.5 斯坦福开发的用来显示Cluster软件分析的图形化结果。现已和Cluster成为了基因芯片处理的标准软件。 FreeView 是基于JA V A语言的系统树生成软件，接收Cluster生成的数据，比Treeview 增强了某些功能。 5．基因芯片引物设计 Array Designer 2.00 DNA微矩阵（microarray）软件，批量设计DNA和寡核苷酸引物工具 三、序列综合分析 V ector NTI Suite 8.0 不喜欢装备各种专业性强的软件，而希望用一个综合性的软件代替的同志可以选择本软件。本阶段的大部分功能它都有。该软件具体特有良好的数据库管理（增加、修改、查找），对要操作的数据放在一个界面相同的数据库中统一管理。软件中的大部分分析可以通过在数据库中进行选定（数据）->分析->结果（显示、保存和入库）三步完成。在分析主界面，软件可以对核酸蛋白分子进行限制酶分析、结构域查找等多种分析和操作，生成重组分子策略和实验方法，进行限制酶片段的虚拟电泳，新建输入各种格式的分子数据、

生物信息学常用工具

常用DNA和蛋白质序列数据分析工具： ●序列比对工具： a)BLAST： ●网络比对，包括基础的Blast比对、参数、特殊Blast如PSI-Blast、Blast2 等； ●本地比对，包括程序下载、安装、数据库的下载及格式化、Blast程序的 运行等。 b)多序列比对ClustalX（Windows系统） 包括程序下载、安装、及程序的运行、结果的输入输出等。 ●真核生物基因结构的预测： a)基因可读框的识别： Genescan； CpG岛、转录终止信号和启动子区域预测； CpGPlot； POLYAH； PromoterScan； b)基因密码子偏好性： CodonW； c)采用mRNA序列预测基因： Spidey； d)ASTD数据库 ●分子进化遗传分析工具 ●MEGA；

●Phylip； ●蛋白质结构和功能预测 a)一级结构 ProtParam蛋白质序列理化参数检索； ProtScale蛋白质疏水性分析； COILS卷曲螺旋预测； b)二级结构 PredictProtein蛋白质结构预测； PSIPRED不同蛋白质结构预测方法； c)InterProScan: 模式和序列谱研究 Prosite：蛋白质结构域、家族和功能为点数据库； Pfam：蛋白质家族比对和HMM数据库； BLOCK：模块搜索数据库； SMART：简单模块架构搜索工具； TMHMM：跨膜结构预测工具； d)三级结构 Swiss-Model Workspace: 同源建模的网络综合服务器； Phyre：线串法预测蛋白质折叠； HMMSTR/Rosetta：从头预测蛋白质结构； Swiss-PdbViewer：分子建模和可视化工具； 序列模体的识别和解析； MEME程序包； ●蛋白质谱数据分析

生物信息学工具介绍

生物信息学工具介绍 1、FASTA[10]（https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/fasta33/）和BLAST[11]（http://www.nc https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/BLAST/）是目前运用较为广泛的相似性搜索工具。比较和确定某一数据库中的序列与某一给定序列的相似性是生物信息学中最频繁使用和最有价值的操作。本质上这与两条序列的比较没有什么两样，只是要重复成千上万次。但是要严格地进行一次比较必定需要一定的耗时，所以必需考虑在一个合理的时间内完成搜索比较操作。FASTA使用的是Wilbur-Lipman 算法的改进算法，进行整体联配，重点查找那些可能达到匹配显著的联配。虽然FASTA不会错过那些匹配极好的序列，但有时会漏过一些匹配程度不高但达显著水平的序列。使用FASTA和BLAST，进行数据库搜索，找到与查询序列有一定相似性的序列。一般认为,如果蛋白的序列一致性为25-30%,则可认为序列同源。BLAST(Basic Loc al Alignment Search Tool，基本局部联配搜索工具)是基于匹配短序列片段，用一种强有力的统计模型来确定未知序列与数据库序列的最佳局部联配。BLAST 是现在应用最广泛的序列相似性搜索工具，相比FASTA 有更多改进，速度更快，并建立在严格的统计学基础之上。这两个工具都采用局部比对的方法，选择计分矩阵对序列计分，通过分值的大小和统计学显著性分析确定有意义的局部比对。BLAST根据搜索序列和数据库的不同类型分为5种：1、BLASTP是蛋白序列到蛋白库中的一种查询。库中存在的每条已知序列将逐一地同每条所查序列作一对一的序列比对。 2、BLASTX是核酸序列到蛋白库中的一种查询。先将核酸序列翻译成蛋白序列（一条核酸序列会被翻译成可能的六条蛋白），再对每一条作一对一的蛋白序列比对。 3、BLASTN是核酸序列到核酸库中的一种查询。库中存在的每条已知序列都将同所查序列作一对一地核酸序列比对。 4、TBLASTN是蛋白序列到核酸库中的一种查询。与BLASTX相反，它是将库中的核酸序列翻译成蛋白序列，再同所查序列作蛋白与蛋白的比对。 5、TBLASTX是核酸序列到核酸库中的一种查询。此种查询将库中的核酸序列和所查的核酸序列都翻译成蛋白（每条核酸序列会产生6条可能的蛋白序列），这样每次比对会产生36种比对阵列。另外PSI-BLAST通过迭代搜索，可以搜索到与查询序列相似性较低的序列。其中BLASTN、BLASTP在实践中最为常用，TBLASTN在搜索相似序列

生物信息学分析报告

目录 1序列信息提取 (2) 2Gene Ontology （GO）功能注释 (2) 2.1序列比对（BLAST） (2) 2.2GO功能条目提取（Mapping） (2) 2.3功能注释（Annotation） (3) 2.4补充注释（Annotation augmentation） (3) 2.5GO功能注释统计 (3) 2.6GO Slim注释与统计 (4) 3KEGG通路注释 (5) 4蛋白质相互作用网络分析 (6) References (8)

1 序列信息提取 原始数据中质谱鉴定成功的蛋白质共计695个，序列信息批量提取自UniProtKB数据库，以FASTA格式保存（2014040152BT76DF0L.fasta）。 2 Gene Ontology （GO）功能注释 基因本体(Gene Ontology) 是一个标准化的基因功能分类体系，提供了一套动态更新的标准化词汇表，并以此从三个方面描述生物体中基因和基因产物的属性：参与的生物过程(Biological Process)，分子功能(Molecular Function) 和细胞组分(Cellular Component) 1。 2.1序列比对（BLAST） 我们利用本地化序列比对软件NCBI BLAST+（ncbi-blast-2.2.28+-win32.ext）将鉴定到的蛋白质与 SwissProt Mammals数据库中的蛋白质序列进行比对。根据相似性原理，所得的同源蛋白的功能信息可以用于目标蛋白的功能注释。我们仅保留排名前10条且E-value ≤1e-3的比对序列进行后续的分析（GO.xlsx表中sheet TopBlastHits）。所得的比对相似性范围为36-100% ，其中大部分目标蛋白序列的比对相似性为90% 或以上（图1）。 图1序列比对相似性分布 2.2GO功能条目提取（Mapping） BlastGO2是一个用于基因/蛋白质功能注释和数据分析的应用软件。我们利用Blast2GO（Version 2.7.1）中的Mapping功能对所有鉴定成功的蛋白的比对序列所关联的GO功能条目进行提取，共提取到与其中692个鉴定成功的蛋白序列（99.6%）相关的21,078条GO功能条目。

常用生物信息学软件介绍

常用生物学软件简介 1. Oligo 6是目前使用最为广泛的一款引物设计软件，除了可以简单快捷地完成各种引物和探针的设计与分析外，还具有很多其他同类软件所不具有的高级功能： a) 已知一个PCR引物的序列，搜寻和设计另一个引物的序列。b) 按照不同的物种对MM子的偏好性设计简并引物。 c) 对环型DNA片段，设计反向PCR引物。d) 设计多重PCR引物。e) 为LCR反应设计探针，以检测某个突变是否出现。f) 分析和评价用其他途径设计的引物是否合理。 g) 同源序列查找，并根据同源区设计引物。 h) 增强了的引物/探针搜寻手段。设计引物过程中，可以“Lock”每个参数，如Tm 值范围和引物3’端的稳定性等。 i) 以多种形式存储结果；支持多用户，每个用 户可保存自己的特殊设置。 网址： https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/ 2． Vector NTI Suite是一套功能最全，而且界面最美观，最友好的分子生物学应用软件包。主要包括四个大型软件，它们分别可以对DNA、RNA、蛋白质分子进行各种分析和操作。Vector⑴ NTI：作为Vector NTI Suite的核心组成部分，它可以在生物研究的全过程中提供数据组织和序列编辑的软件支持。Vector NTI 是以一种窗口形式，且支持项目组织的数据库来完成这一功能的；通过这个数据库，可以保存和组织大部分的实验数据，比如：基因结构、载体、序列片断、引物、蛋白质、多肽、电泳Markers和限制性内切酶等。实际上，该数据库还支持对Vector NTI Suite 中各种小型的绘图和结果展示工具的管理。Vector NTI 可以按照用户要求设计克隆策略。用户只需提供克隆载体，外源片断序列，明确载体克隆的大致位置或酶切位点，其它工作由软件完成。设计结果以图文形式输出到屏幕；最后根据客户定制的条件进行模拟电泳。Vector NTI 还具有强大的设计和评估PCR引物、测序引物和杂交探针功能。BioPlot⑵：BioPlot是一个对蛋白质和核酸序列进行各种理化特性分析的综合性工具，它是一种方便的桌面程序。和其他程序不同的是，BioPlot可以绘制50种以上预定制的蛋白质特征图谱，如疏水性和抗原性；并将序列与特征图谱和活性序列区域一一对应。BioPlot还可以对核酸序列进行8种不同类型的分析，如：退火温度、自由能和GC含量等。AlignX⑶：AlignX可以对多个蛋白质或核酸序列进行同源比较，以寻找不同序列之间的同源区域或相似性很高序列中的不同碱基，并绘制进化树；为下一步设计PCR引物、探针及研究系统发育提供基础。AlignX 可以识别所有标准TXT格式，如FASTA、GeneBank、EMBL、SWISS－PROT、GenPept 和ASCII Text。ContigExpress⑷：Contig Express是用来对多个小核酸片段进行拼接而形成连续的长序列。这些小片段可以是Text序列，也可以是直

生物信息学常用工具,作用及操作流程

用于分析DNA、RNA以及蛋白质一级结构 1、VecScreen用于分析未知序列的长度、载体序列的区域、判断可能使用的克隆载体。 操作过程：NCBI→Resource List (A-Z)→V→VecScreen→输入序列→Run VecScreen→获得结果 2、RepeatMasker用于分析未知序列的重复序列情况，输出重复序列的区域、包含的所有重复序列的类型、重复序列的总长度及Masked Sequence。 操作流程： RepeatMasker Home Page→RepeatMasking→输入文本→选择参数→submit sequence→Results→选择所需结果 3、使用CpGPlot工具，分析未知序列的CpG岛的长度、区域、GC数量及Obs/Exp 值。 EMBL→service→Search “cpg”→EMBOSS cpgplot→输入序列→选择参数→submit→得到结果 4、Neural Network Promoter Prediction和Splice Site Prediction用于预测未知序列的启动子，获得可能的启动子序列及相应的位置。 Neural Network Promoter Prediction BDGP: Home→Analysis Tools→Promoter Prediction→输入序列→选择参数→submit →得到结果 Splice Site Prediction Splice Site Prediction→输入序列→选择参数（物种）→submit→得到结果 这两个都是bdgp里边的，sp这个直接能进去操作。 5、ORF finder用于分析未知序列开放阅读框的预测，寻找潜在的蛋白质编码片段，并进行六框翻译（概念性翻译）。 操作流程 NCBI→Resource List (A-Z)→ORF finder→输入序列→选择参数→submit→获得结果→选择符合要求的形式的结果 6、GENSCAN，用于未知序列综合分析，预测来自各种生物的基因组序列中基因的位置和外显子结构，并对其进行概念性翻译。同时可以获得未知序列的长度以及C+G含量。(首先确定给定序列的物种来源) 操作流程： GENSCAN→输入序列→选择参数→Run GENSCAN→得到结果 7、REBASE是限制性内切酶数据库，用于分析限制性核酸内酶的Recognition Sequence和Type（识别序列和酶切类型）。 Official REBASE Homepage→输入酶的名字→GO→得到结果

浅谈生物信息学在生物学研究中的应用

浅谈生物信息学在生物学研究中的应用 生物信息学（Bioinformatics）是一门新兴的、正在迅速发展的交叉学科，目前国内外对生物信息学的定义众说纷纭，没有形成统一认识。概括来说，现代生物信息学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。 生物信息在生物学研究上的应用主要包括在基因组学研究上的应用和在蛋白质组学研究中的应用。 1.在基因组学研究中的应用 基因组（genome）表示一个生物体所有的遗传信息的总和。一个生物体基因所包含的信息决定了该生物体的生长、发育、繁殖和消亡等所有生命现象。有关基因组的研究称为基因组学(Genomics)，基因组学根据研究重点的不同分为序列基因组学(Sequence genomics)、结构基因组学(Structural genomics)、功能基因组学(Functional genomics)与比较基因组学(Comparative genomics)。 结构基因组学的研究：结构基因组学(Structural genomics)是基于基因组学的一个重要组成部分和研究领域，它是一门通过基因作图、核苷酸序列分析确定基因组成、基因定位的科学口。生物信息学在结构基因组学中的应用主要在于：基因组作图、核苷酸序列信息分析、基因定位、新基因的发现和鉴定等方面。比较基因组学的研究：借助生物信息学的手段对不同生物基因组的比较、分析，可以进行生物进化等方面的研究。 功能基因组学的研究：功能基因组学(Functional genomics)是指在全基因组序列测定的基础上，从整体水平研究基因及其产物在不同时空、条件下的结构与功能关系及活动规律的学科。功能基因组的研究是后基因组时代的关键点，它将借助生物信息学的技术平台，利用先进的基因表达技术及庞大的生物功能检测体系，从浩瀚无垠的基因库筛选并确知某一特定基因的功能，并通过比较分析基因及其表达的状态，确定出基因的功能内涵，揭示生命奥秘，甚至开发出基因产品。 2.在蛋白质组学的研究中的应用 在20世纪中后期，随着DNA双螺旋结构的提出和蛋白质空间结构的解析，生生命科学的研究进入了分子生物学时代，而遗传信息载体DNA和生命功能的体现者蛋白质的研究，成为了其主要内容。90年代初期启动的庞大的人类基因组计划，已经取得巨大的成在20世纪中后期，随着DNA双螺旋结构的提出和蛋白质

生物信息学分析工具

为了使NCBI的资料库发挥更大的进阶应用价值，NCBI研究团队发展许多可以做生物医学资料採矿与资料分析的检索与分析工具。在此依工具的使用目的将其分为六大类，每大类下分别包含工具的名称与简介，作为研究人员在选择工具时的参考。 1.资料检索--文章词语搜寻 ?Entrez一提供核酸、蛋白质、蛋白质3D结构Entrez：提供核酸、蛋白质、蛋白质3D结构、基因体图谱资讯、PubMed MEDLINE 文献等整合式查询。序列资料的来源包括GenBank、EMBL、DDBJ、RefSeq、PIR-International、PRF、Swiss-Prot与PDB（网址：https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/Entrez/）。 特性： (1)对每一个资料库纪录做预先的相似性搜寻计算，以鉴别该资料的相关纪录。 (2)提供整合性跨资料库服务，可从一个资料库的纪录连结至其他资料库的相关纪录。 ?Batch Entrez一使使用者可在背景执行，从Entrez取得大量核酸与蛋白质序列资讯，而使用者只需输入含GI或Accession Number 的名单即可。查询结果可直接储存在使用者的电脑中（网址：https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/entrez/batchentrez.cgi?db=Nucleotide）。 ?LinkOut一在Entrez的文章、期刊或生物资料建立连结到外部网页连结之注册服务。欲建立连结者可提供网址、资源名称、简短的网页描述与想建立的NCBI资料规格书即可（网址：https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/entrez/linkout/doc/linkoutoverview.html）。 ?Cubby一使Entrez使用者储存与更新搜寻，并且订做他们的LinkOut设定。需填写注册申请书申请使用权限（网址 https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/entrez/login.fcgi?call=so.SignOn..Login）。 ?Citation Matcher一可查询PubMed 资料库的PubMed ID或MEDLINE UID，提供文献的目录资讯（网址： https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/entrez/query/static/overview.html#Citation%20Matcher）。 ?Taxonomy Browser一用来查询生物分类资料库的查询工具，可由生物学名、俗名或较高层级分类查询生物与分类血缘，同时可获得核酸、蛋白质、结构与基因体资讯，并且可向上或向下查询分类树（Taxonomic tree）（网址：https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/Taxonomy/）。 2.序列相似度搜寻 ?BLAST一Basic Local Alignment Search Tool一核酸与蛋白质序列比对工具。BLAST网页提供提供BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）程式、概述、使用说明与常见问题解答（网址：https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/BLAST/）。BLAST程式包括： (1) 核酸BLAST： ?blastn程式一核酸序列比对。 ?MegaBLAST一可搜寻一批EST序列、长序列cDNA或基因体序列。 (2) 蛋白质BLAST： ?blastp程式一蛋白质序列比对。 ?PHI-BLAST程式一Pattern Hit Initiated BLAST（Zhang, et al., 1998） 一输入蛋白质序列查询蛋白质资料库，搜寻是否存在某种特定序列形式的BLAST程式。 ?PSI-BLAST程式一Position-Specific Iterated BLAST（Altschul, et al., 1997） 一输入蛋白质序列查询蛋白质资料库，搜寻是否属于某个蛋白质家族的BLAST程式。 (3)转译BLAST搜寻： ?blastx程式一核酸序列与蛋白质资料库比对。

生物信息学论文完结版

生物信息学论文 学院：生命科学技术学院 专业：生物科学 班级：2013级 老师：高亚梅 学生：蔡欣月 学号：20134083003

链孢霉GH5-1及GH6-3基因生物信息学分析蔡欣月（黑龙江八一农垦大学，生命科学技术学院，2013级生物科学专业，黑龙江省，大庆市） 【摘要】目的：分析和预测链孢霉菌GH5-1和GH6-3基因及其编码蛋白质的结构和特征。方法：利用NCBI、CBS和ExPASy网站中的各种信息分析工具，并结合VectorNTIsuite8.0生物信息分析软件包，分析预测链孢霉菌GH5-1和GH6-3基因并预测该基因编码蛋白结构的特征和功能。结果：GH5-1基因全长2006bp,编码区具有390个氨基酸，在GenBank同源序列中，其与endoglucanase 3 [Neurospora crassa OR74A]基因氨基酸序列一致性达到100%，且有GH5-1保守域。GH5-1蛋白相对分子量预测为41907.4，理论等电点为5.14。预测GH5-1编码蛋白α螺旋(H ) 、β折叠(E )、无规则卷(L )的比例分别是16.92％、33.85％、49.23％，2个GTPase结构域。GH5-1蛋白为亲水蛋白，无跨膜区，有信号肽。GH6-3基因全长1914bp,编码区具有419个氨基酸，在GenBank同源序列中，其与exoglucanase 3 [Neurospora crassa OR74A]基因氨基酸序列一致性达到100%，且有GH6-3保守域。GH6-3蛋白相对分子量预测为44839.3，理论等电点为6.51。预测GH6-3编码蛋白α螺旋(H ) 、β折叠(E )、无规则卷(L )的比例分别是29.59％、16.71％、53.75％，1个GTPase结构域。GH6-3蛋白为亲水蛋白，有跨膜区，无信号肽。结论：成功预测GH5-1和GH6-3基因及其编码蛋白生化及其结构特征，为下一步对其进行克隆和表达奠定基础。 【关键词】链孢霉菌；糖基水解酶家族5（GH5-1）；糖基水解酶家族6（GH6-3）生物信息学 链孢霉菌又称脉孢菌、串珠菌、红色面包菌，俗称红霉菌，是食用菌生产中重要的竞争性杂菌之一。其广泛分布在自然界土壤中和和禾本科植物上，尤其在玉米芯上极易发生[1]。通过空气、土壤、腐烂植物、谷物等进行传播、在食用菌生产中，链孢菌和绿菌是生产中最常见的病原菌。链孢霉在高温高湿条件下最易发生，是夏季食用菌生产中危害严重的病原菌，该病原菌生活力强、生长迅速、繁殖快、分生孢子多、易传播，几乎会感染所有熟料栽培的食用菌，并且一旦感染很难彻底消灭，给生产造成较大的经济损失，严重危害所有食用菌的母种、原种、栽培种，以及香菇、木耳、银耳、银耳、灵芝等熟料菌简[2]。目前链孢霉菌的全基因组序列已经获得，但有关其蛋白和基因的各类研究仍为数较少，本文通过对链孢霉GH5-1和GH6-3基因及编码蛋白质进行生物信息学分析，分析其基本生化及结构特征，为下一步对其进行克隆表达和应用奠定基础。 一、材料与方法 1.1材料 通过ExPASy 数据库的UniProtKB（https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,或https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/uniprot）获得链孢霉菌的GH5-1与GH6-3基因序列。GH5-1基因编号为NCU00762，NCBI的登录号为XM_959066.2，其他物种的GH5-1的氨基酸序列均来自Genbank，登录号见表1。GH6-3基因编号为NCU09680，NCBI的登录号为XM_952322.2，其他物种的GH6-3的氨基酸序列均来自Genbank，登录号见表2。 1.2方法 利用美国国家生物技术信息中心（NCBI,https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,）的基本局部比对搜索工具（BLAST,https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/blast/），运用Blastx完成基因同源性分析。 应用ORF finder（https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/gorf/orfig.cgi）寻找其开放读码框，并推导出可编码蛋白序列。 利用保守结构域（https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,/Structure/cdd/wrpsb.cgi）分析预测其保守域。 通过瑞士生物信息学研究所的蛋白分析专家系统（ExPASy，https://www.wendangku.net/doc/fb4160409.html,）所提供的蛋白组学和分析工具：Protparam、Proscale程序分析GH5-1及GH6-3蛋白氨基酸组成、相对分子质量、等电点等基本理化性质；TMHMM程序预测GH5-1及GH6-3的跨膜区；SignalP程序预测GH5-1及GH6-3蛋白的信号肽，