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这是一个关于生物信息学ppt素材，主要介绍了生物信息学概述、生物信息学研究现状、生物信息数据库及其检索等内容。生物信息学 胡德华医药信息系 本课程的安排生物信息学概述生物信息学资源及其检索翻译题：生物信息学概述一、定义 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。美国人类基因组计划实施五年后的总结报告中，对生物信息学作了以下定义：生物信息学是一门交叉科学,它包含了生物信息的获取、处理、存储、分发、分析和解释等在内的所有方面,它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具,来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。 二、生物信息学主要研究两种信息载体 DNA分子蛋白质分子 生物分子至少携带着三种信息遗传信息与功能相关的结构信息进化信息 1.遗传信息 遗传信息的载体主要是DNA 控制生物体性状的基因是一系列DNA片段 生物体生长发育的本质就是遗传信息的传递和表达 DNA通过自我复制，在生物体的繁衍过程中传递遗传信息 3. DNA分子和蛋白质分子 都含有进化信息通过比较相似的蛋白质序列，如肌红蛋白和血红蛋白，可以发现由于基因复制而产生的分子进化证据。通过比较来自于不同种属的同源蛋白质，即直系同源蛋白质，可以分析蛋白质甚至种属之间的系统发生关系，推测它们共同的祖先蛋白质，欢迎点击下载生物信息学ppt素材哦。

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生物信息学 胡德华（hudehua2000@163.com）医药信息系 本课程的安排生物信息学概述生物信息学资源及其检索翻译题： NCBI Map view UCSC Ensembl SCOP KEGG（http://www.genome.ad.jp/kegg/） Reactome（http://www.reactome.org/） DIP（http://dip.doe-mbi.ucla.edu/） 生物信息学概述一、定义 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。美国人类基因组计划实施五年后的总结报告中，对生物信息学作了以下定义：生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、处理、存储、分发、分析和解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。 二、生物信息学主要研究两种信息载体 DNA分子蛋白质分子 生物分子至少携带着三种信息遗传信息与功能相关的结构信息进化信息 1.遗传信息 遗传信息的载体主要是DNA 控制生物体性状的基因是一系列DNA片段 生物体生长发育的本质就是遗传信息的传递和表达 DNA通过自我复制，在生物体的繁衍过程中传递遗传信息 3. DNA分子和蛋白质分子 都含有进化信息通过比较相似的蛋白质序列，如肌红蛋白和血红蛋白，可以发现由于基因复制而产生的分子进化证据。通过比较来自于不同种属的同源蛋白质，即直系同源蛋白质，可以分析蛋白质甚至种属之间的系统发生关系，推测它们共同的祖先蛋白质。 三、产生的背景生物信息学的产生最早可以追溯至20世纪50年代末期计算机在生物学中的应用。随着计算机技术的快速发展，使得科学和工程技术的研究手段在过去的实验方法和理论方法的基础上。有了第三种研究手段，即科学计算方法。科学计算方法是借助于已有实验数据，通过分析、挖掘其内在的规律性，以达到对研究对象的认识。通过科学计算来研究和发现其内在的规律的成本远低于实验成本。生物信息学的产生是现代科学技术在生物分子学中应用的必然结果。四、生物信息学的发展生物信息学的发展过程与基因组学研究密切相关，大致可分为三个阶段，前基因组时代基因组时代后基因组时代。 (1)前基因组时代时期：介于20世纪50年代末至80年代末(标志是HGP启动) 这一时期也是早期生物信息学研究方法逐步形成阶段。生物信息学的早期研究仅限于利用数学模型、统计学方法和计算机处理宏观生物分子数据，作用的领域主要是生物遗传和进化信息处理，如基因签名、DNA克隆、DNA分子序列比对以解决基因同源性问题、分子生物数据存储和数据库建立等。 随着DNA分子提取和DNA分子测序技术的快速发展以及分子生物数据量的不断扩大。 1985年Mullis K提出聚合酶链式反应(PCR)的DNA提取技术。 20 世纪80年代初Sanger F提出链终止法(chain termination Method)的DNA测序技术。生物信息学逐步形成了自身的一些基本理论、方法、模型和软件体系 主要表现在： PAM打分矩阵模型 Needleman—Wunsch全局序列比对的动态规划算法 Smith—Waterman局部比对算法建立在序列比对基础之上的BLAST和FASTA进行数据库搜索方法发展了生物序列信息分析方法：生物统计方法基因组中CC含量的统计分析基因替换与突变的替换模式研究中的Jukes—Cantor模型 Kimura的双参数模型进行基因数据分析方面的研究基于距离或特征系统发生分析方法以进行基因组的分子进化等 所起的作用为高度自动化大规模测序、基因数据的提取、序列片断的拼接、新基因的发现提供了技术支撑，并为HGP顺利实施奠定了基础。 (2)基因组时代时期：介于20世纪80年代末(标志是HGP启动)至2003年的HGP顺利完成。这是生物信息学真正兴起并形成了一门多学科的交叉、边缘学科。生物信息学在HGP实施过程中起到了非常重要的作用，从高度自动化的大规模测序、DNA分子数据的获取与分析处理、序列片断的拼接、新基因的发现、基因组结构与功能预测到基因组进化等研究的各个环节都与生物信息学密不可分，为HGP的顺利完成奠定了技术支撑。发展：前基因组时代的一些研究方法得到了继续发展和完善还发展了诸如网络模型(Network Model)方法和基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model ，HMM)的机器学习方法。基因组间关联程度分析及结构分析预测方面的研究。 (3)后基因组时代时期：自2003年HGP完成开始随着HGP的胜利完成及各种DNA分子数据库的建立，DNA分子数据提取技术得到了较快的发展，涌现出海量的生物分子数据。充分利用这些数据，通过分析，挖掘这些数据的内涵，获得对人类有用的遗传信息、进化信息及功能相关的结构信息，造福于人类社会，这是后基因组时代的核心内容之一，同时也是生物信息学的全部内涵。 生物信息学产生和发展的推动因素主要有以下三个方面：人类社会发展的需要；人类基因组计划的顺利实施；信息技术在生物学中的大规模应用。生物信息学研究现状 1.功能(或结构)基因组信息学功能(或结构)基因组信息学是在全基因上对基因及其表达产物进行全面分析，其目的在于探索基因的时空表达差异，包括基因功能发现、基因表达分析及突变检测。 目前基因组功能研究的有基因表达分析系统(serial analysis of gene expression，SAGE)、cDNA微阵列(cDNA microarray)、DNA芯片(DNA chip)等技术，使用的方法有聚类，分类分析与模式识别、几何分形等多元数据统计方法及代数的结构分析的方法等功能表达谱网络分析。 2.蛋白质组信息学蛋白质组信息学重点研究蛋白质的空间结构，主要有两类研究方法：其一是同源类建模方法，包括比较建模、折叠识别(Fold recognition)、网络模型方法和基于隐马尔可夫模型的机器学习方法等；其二是“从头预测(Ab initio)”方法，它先利用相似性聚类(Clustering)方法建立蛋白质的空间外形分类数据库，再通过蛋白质天然构成对应于热力学上最稳定、自由能最低的构像预测蛋白质的空间结构，研究方法如Monte Carlo、模拟退火、遗传算法等。 蛋白质组信息学的目的就是利用这些方法研究蛋白质的空间结构以揭示蛋白质的结构与功能的关系、总结蛋白质结构的构成规律、预测蛋白质肽链折叠和蛋白质的结构等。 3.比较基因组信息学 比较基因组信息学也称为系统生物学(System Biology)。比较基因组信息学主要通过模式生物基因组之间的比较与鉴别，为研究和理解生物的进化、人类遗传病候选基因的分离以及新的基因功能预测提供重要依据。它的主要使用方法有分类方法和比对技术(序列比较、结构部件的比较等)。 例：人与鼠染色体的差别 4.药物基因组信息学尽管人类的基因比较基因组信息学99．99％是相同的，但在药物的作用机制、药物代谢转化、药物毒副作用等方面都存在着个体差异。药物基因组学以提高药物疗效与安全性为目的，研究影响药物作用、吸收、转运、代谢、清除等过程中基因差异，通过疾病相关基因、药物作用靶点、药物代谢酶谱、药物转运蛋白质多肽性等研究，进行新的医药开发。药物基因组信息学通过蛋白质结构与功能的研究及相互间构成的代谢网络和调控网络的研究，以达到对生命过程的理解。 在后基因时代，生物信息学的主要研究内容转向基因组的结构分析、代谢网络分析、基因表达谱的网络分析、蛋白质组数据分析处理、蛋白质结构与功能分析以及药物靶点筛选分析等，即系统研究基因组、蛋白质组的功能。以高通量、大规模试验方法及计算分析为基本特征。 2 类型生物学数据库种类繁多。归纳起来，大体可以分为4个大类，即基因组数据库、核酸和蛋白质一级结构数据库、生物大分子(主要是蛋白质)三维空间结构数据库，以及由上述3类数据库和文献资料为基础构建的二次数据库。基因组数据库来自基因组作图，序列数据库来自序列测定，结构数据库来自X射线衍射和核磁共振等结构测定。这些数据库是分子生物学的基本数据资源，通常称为基本数据库、初始数据库，也称一次数据库。 根据生命科学不同研究领域的实际需要，对基因组图谱、核酸和蛋白质序列、蛋白质结构以及文献等数据进行分析、整理、归纳、注释，构建具有特殊生物学意义和专门用途的二次数据库。一般说来，一次数据库的数据量大，更新速度快，用户面广，通常需要高性能的计算机服务器、大容量的磁盘空间和专门的数据库管理系统支撑；二次数据库的容量则小得多，更新速度也不像一次数据库那样快，也可以不用大型商业数据库软件支持，这类针对不同问题开发的二次数据库的最大特点是使用方便，特别适用于计算机使用经验不太丰富的生物学家。序列数据库是分子生物信息数据库中最基本的数据库，包括核酸和蛋白质两类，以核苷酸碱基顺序或氨基酸残基顺序为基本内容，并附有注释信息。 3 数据来源一些主要的生物学数据库，如GenBank、EMBL、DDBJ、PIR、SWISS-PROT等，在建库的初期主要靠人工搜索科学期刊中核酸和蛋白质序列数据，然后录入到数据库中。这种收集方式不仅费时费力，而且不能直接用于计算机分析，显然不能满足科研工作的需要。 从1988年开始，序列数据库与经常刊登序列数据的科学期刊合作，要求作者在论文发表之前必须将序列数据发送到某个数据库中，并从后者获得一个序列存取号（Accession Number），该存取号可随论文发表，代表该序列数据。从此作者的直接发送成了生物信息学数据库的一个主要来源。 从1998年开始，人类基因组计划重点已从基因作图转向大规模基因组测序，一些专门的基因组测序中心，如Sanger中心和一些专门的商业性测序中心相继成立，一些大的制药公司为了争夺新药开发的制高点，不惜斥巨资投入人类基因组和病原生物基因组的测序。这些测序中心和制药公司测序产生了大量的核酸和蛋白质序列数据，它们向数据库成批地发数据，成了数据库数据的另一个主要来源。 数据库之间的数据交换也是生物信息学数据库的一个重要来源。 5.生物信息学数据库的查找查专业杂志:从1994年开始，《核酸研究》（Nucleic Acids Research）每年第一期是生物信息学数据库专集;详细介绍最新版本的各种数据库。从2000年开始，出版《核酸研究》的牛津大学出版社设立了一个数据库目录(NAR Database Categories List )。 http://www.oxfordjournals.org/nar/database/c/。共1176个数据库查询著名的生物信息学中心 ，如NCBI、EBI。 http://nar.oxfordjournals.org/archive/2009.dtl 二、GenBank 1. 特点 a database consisting of most known public DNA and protein sequences In addition to storing these sequences， GenBank contains bibliographic and biological annotation. Data from GenBank are available free of charge from the National Center for Biotechnology Information (NCBI) 2.序列数据总量 每30个月翻一番。 收录了9200万条序列，950亿个碱基。 2008年，新增1600多万条序列。 3.GenBank中的物种数 Over 300 000 named species are represented in GenBank and new species are being added at the rate of over 2200 per month. About 12% of the sequences in GenBank are of human origin and 9% of all sequences are human ESTs. The top species in GenBank in terms of number of bases are Homo sapiens (13.1 billion bases)， Mus musculus (8.4 billion)， Rattus norvegicus (6.0 billion)， Bos taurus (5.2 billion)， Zea mays (4.6 billion)， Sus scrofa (3.1 billion)， Danio rerio (2.9 billion)， Oryza sativa (1.5 billion)， Strongylocentrotus purpuratus (1.4 billion)， Nicotania tabacum (1.1 billion) and Xenopus tropicalis (1.0 billion). - the BCT division is now comprised of 24 files (+2) - the CON division is now comprised of 82 files (+74) - the EST division is now comprised of 635 files (+26) - the GSS division is now comprised of 264 files (+3) - the ENV division is now comprised of 6 files (+1) - the HTG division is now comprised of 98 files (+2) - the INV division is now comprised of 11 files (+1) - the PAT division is now comprised of 30 files (+1) - the PLN division is now comprised of 26 files (+1) - the PRI division is now comprised of 34 files (+1) - the ROD division is now comprised of 26 files (+1) - the SYN division is now comprised of 5 files (+4) - the VRL division is now comprised of 8 files (+1) - the VRT division is now comprised of 14 files (+1) 4. GenBank数据类型其它专门数据库 Genomic DNA Databases cDNA Databases Corresponding to Expressed Genes Protein Databases Expressed Sequence Tags (ESTS) ESTs and UniGene Sequence-Tagged Sites (STSs) Genome Survey Sequences (GSSs) High-Throughput Genomic Sequence (HTGS) 三、生物信息学数据库的检索 Entrez SRS ExPASy Sequence Retrieval System 1、NCBI National Center for Biotechnology Information (NCBI) Established in 1988 as a national resource for molecular biology information， www.ncbi.nlm.nih.gov NCBI's mission is… to develop new information technologies to aid in the understanding of fundamental molecular and genetic processes that control health and disease. NCBI… creates public databases， conducts research in computational biology， develops software tools for analyzing genome data， disseminates biomedical information - all for the better understanding of molecular processes affecting human health and disease. All databases(Entrez) integrates… the scientific literature; DNA and protein sequence databases; 3D protein structure data; population study data sets; assemblies of complete genomes …… 2. Entrez Entrez is a search and retrieval system that integrates NCBI databases NCBI’s important RefSeq project: best representative sequences RefSeq (accessible via the main page of NCBI) provides an expertly curated accession number that corresponds to the most stable， agreed-upon “reference” version of a sequence. RefSeq identifiers include the following formats: Complete genome NC_###### Complete chromosome NC_###### Genomic contig NT_###### mRNA (DNA format) NM_###### e.g. NM_006744 Protein NP_###### e.g. NP_006735 NCBI’s RefSeq project: accession for genomic， mRNA， protein sequences Accession Molecule Method Note AC_123456 Genomic Mixed Alternate complete genomic AP_123456 Protein Mixed Protein products; alternate NC_123456 Genomic Mixed Complete genomic molecules NG_123456 Genomic Mixed Incomplete genomic regions NM_123456 mRNA Mixed Transcript products; mRNA NM_123456789 mRNA Mixed Transcript products; 9-digit NP_123456 Protein Mixed Protein products; NP_123456789 Protein Curation Protein products; 9-digit NR_123456 RNA Mixed Non-coding transcripts NT_123456 Genomic Automated Genomic assemblies NW_123456 Genomic Automated Genomic assemblies NZ_ABCD12345678 Genomic Automated Whole genome shotgun data XM_123456 mRNA Automated Transcript products XP_123456 Protein Automated Protein products XR_123456 RNA Automated Transcript products YP_123456 Protein Auto. & Curated Protein products ZP_12345678 Protein Automated Protein products 2.EBI与SRS the European Bioinformatics Institute established in 1992 http://www.ebi.ac.uk EBI Mission… To provide freely available data and bioinformatics services to all facets of the scientific community in ways that promote scientific progress To contribute to the advancement of biology through basic investigator-driven research in bioinformatics To provide advanced bioinformatics training to scientists at all levels， from PhD students to independent investigators To help disseminate cutting-edge technologies to industry SRS SRS（Sequence Retrieval System，序列检索系统）是由欧洲分子生物学实验室研制开发的，现由Lion Bioscience公司继续开发，而成为一个商业软件，不过科研单位只要与它签订协议即可免费获得该软件的使用权。 SRS是一个开放式的，即SRS可以根据需要安装不同的数据库。目前共有655个数据库安将在世界各地的SRS服务器上 3.ExPASy Sequence Retrieval System 四、如何获取序列数据:HIV-1 pol There are many possible approaches. Begin at the main page of NCBI， and type an Entrez query: hiv-1 pol Searching for HIV-1 pol: Following the “genome” link yields a manageable five results For the Entrez query: hiv-1 pol there are about 80，000 nucleotide or protein records (and >200，000 records for a search for “hiv-1”)，but these can easily be reduced in two easy steps: --specify the organism， e.g.hiv-1[organism] --limit the output to RefSeq! 五、以丙型肝炎研究为例，探讨生物信息学在科学研究中的应用丙型肝炎是全球范围内影响人民生命健康的传染性肝脏疾病。由于其发病隐匿、病原体是RNA病毒。在病原体检测及临床确诊方面均较乙型肝炎难，导致丙型肝炎的早期诊断、病程监测以及疗效观察等方面尚存在诸多未解问题。当前对乙型肝炎病毒感染的检测，除了血清病毒抗原、DNA检测外，对病变肝组织采用免疫组织化学技术定位病毒抗原也在临床广为应用。而丙型肝炎病毒(HCV）为RNA病毒，其分子本身就不稳定。较之DNA病毒检测存在难度。同时在检测技术上也较DNA病毒烦琐。而血清抗体滴度检测因不同的病程发展阶段、体内病毒含量以及检测试剂灵敏度等因素，致使检测结果不稳定。国内外肝病研究领域一直探讨利用肝穿刺组织标本检测病毒抗原的可行性。 概括起来存在如下问题： ①肝脏组织学检测结果与血清学检测结果符合率不高； ②不同试剂公司生产抗体的阳性检出率不一致。目前商品化的抗HCV抗体有针对病毒非结构蛋白(NS3、NS4或NS5)，也有针对结构蛋白(E1，E2，Core)，临床检验与研究中如何选择HCV抗体是广大医务工作者面临的问题；HCV抗原的阳性定位部位不统一，有些为肝细胞浆定位，也有表现为肝细胞核定位。鉴于以上所述。能否将肝组织病毒免疫组织化学阳性检测结果作为诊断丙型肝炎的依据一直存在争议。对这种“实践中产生的课题”开展研究有时比盲目追逐“热点”、随波逐流更有现实意义。在此可以借助生物信息学资源为有关HCV检测深层次研究提供一些有价值的参考。 针对HCV病毒的以上数据库查询为研究人员带来如下启示： HCV编码产物HCV gpl的非结构蛋白NS3区为保守区，与多种人类解旋酶具有同源性；其余各编码区未检测到与人类同源性；而解旋酶在细胞核参与核酸复制与DNA修复。故针对HCV NS3抗原的检测有可能与人类解旋酶起交叉反应；宿主免疫系统针对NS3蛋白产生免疫反应的同时，有可能破坏自身的肝细胞结构。对HCV病毒的上述发现提示：在丙型肝炎疫苗设计以及临床检验试剂选择中应当避开选择针对HCVgpl的NS3序列。本课教学参考书 书名：生物信息学与功能基因组学   作者：(美)乔纳森﹒佩夫斯纳|译者:孙之荣 出版社：化学工业出版社 出版日期：2006年6月 版次：1 ISBN：750258383 页数：706 开本：16开包装：平装 原价：￥95.0 书名：生物信息学概论(北京大学生命科学译丛)1 作者： T K Attwood & D J Parry-Smith 罗静初 出版社：北京大学出版社 出版日期：2002-04 ISBN：730105468 原价：￥16.0 蔚蓝价：￥ 14.40vE红软基地

生物信息学在蛋白质工程中的实际应用介绍PPT课件：这是一个关于生物信息学在蛋白质工程中的实际应用介绍PPT课件，主要介绍了什么是生物信息学、蛋白质研究常用的数据库、蛋白质序列分析和结构预测等内容。GenBank存储的数据类型基因组DNA数据库 染色体、大片段DNA（BAC或YAC）、基因、序列标签位点（STS） cDNA数据库 表达序列标签（EST）蛋白质数据库 非冗余数据库（nonredundant database） GSS 基因组测序序列随机的“经过单次测序”的基因组测序序列；粘粒/BAC/YAC序列外显子定位的基因组序列 Alu聚合酶链反应序列 EST cDNA克隆的一部分序列（300-800bp）。 EST序列通常是随机选出cDNA克隆并对其中一条链进行快速测序。 UniGene 一个基因的数据库条目，包含了所有这个基因对应的EST。 参考序列（RefSeq） 给出了一个对应于基因或蛋白质的索引号码，对应于最稳定、最被人承认的序列。 GenBank中对应于某个基因的索引号可能有上百个，但是对应于一个基因的RefSeq记录只有一个，或者在存在可变剪切的情况下对应不止一个，欢迎点击下载生物信息学在蛋白质工程中的实际应用介绍PPT课件哦。

生物信息学论文PPT素材：这是一个关于生物信息学论文PPT素材，主要介绍了生物信息学基本概念及发展历史、生物信息学主要研究内容、生物信息学当前的主要任务、GenBank数据库检索及其应用等内容。第五章 生物信息学 §1 生物信息学基本概念及发展历史 §2 生物信息学主要研究内容 §3 生物信息学当前的主要任务 §4GenBank数据库检索及其应用 ——Entrez检索功能 第一节 生物信息学基本概念及发展历史 概念（狭义）Bioinformatics (1)遗传信息的载体——DNA 遗传信息的载体主要是DNA 控制生物体性状的基因是一系列DNA片段 生物体生长发育的本质就是遗传信息的传递和表达 DNA通过自我复制，在生物体的繁衍过程中传递遗传信息 (3) DNA分子和蛋白质分子 都含有进化信息 通过比较相似的蛋白质序列，如肌红蛋白和血红蛋白，可以发现由于基因复制而产生的分子进化证据。通过比较来自于不同种属的同源蛋白质，即直系同源蛋白质，可以分析蛋白质甚至种属之间的系统发生关系，推测它们共同的祖先蛋白质，欢迎点击下载生物信息学论文PPT素材哦。

生物信息学论文PPT模板：这是一个关于生物信息学论文PPT模板，主要介绍了引言、生物信息学发展的三个阶段、生物信息学的主要研究内容、生物信息学中的信息、生物信息学面临的8大挑战、基因变异使人类独具说话能力等内容。1 生物信息学引论 Gào Gāng 郜刚 gaogang20002000@126.com 13835702330 物质 能量 信息 生命活动三要素： 北京华大基因研究中心生物信息学平台 主要从事数据处理、软件开发、数据库建立与维护、项目研发、大型机管理、系统与网络维护等方面工作。其中数据处理和项目研发以计算机为工具，结合生物、数学、物理等多学科知识，对测序产生的原始数据进行处理和分析，获得传统生物学实验工作无法得到的结果。 1.1 引言 1.1.1 生物信息学概念 20世纪是科学技术迅速发展的世纪，物理和化学的发展使我们可以清楚地认识物质的组成，从分子、原子、电子等各层次上深入地了解微观世界，而天文技术、空间技术的发展则使得我们可以了解地球以外的客观世界，以电子信息技术为龙头的工业技术的飞速发展，使得我们可以不断地改造世界，甚至为人类更加舒适地生活创造新的世界。生命科学在20世纪同样也得到了发展，生理学、 细胞生物学、分子生物学等学科的发展使我们从器官、组织、细胞、生物大分子等各个层次认识了生命的物质基础。生物与其他物质有本质的区别，生物并非只是物质的简单堆积，生物体的生长发育是生命信息控制之下的复杂而有序的过程，欢迎点击下载生物信息学论文PPT模板哦。