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收藏级资源肿瘤数据库汇总(最新)

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

生物信息学简介范文

1、简介生物信息学（Bioinformatics）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（Genomics）和蛋白质组学（Proteomics）两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学，蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：（1）新算法和统计学方法研究；（2）各类数据的分析和解释；（3）研制有效利用和管理数据新工具。生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。 1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。生物信息学的主要研究方向：基因组学- 蛋白质组学- 系统生物学- 比较基因组学，1989年在美国举办生物化学系统论与生物数学的计算机模型国际会议，生物信息学发展到了计算生物学、计算系统生物学的时代。姑且不去引用生物信息学冗长的定义，以通俗的语言阐述其核心应用即是：随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。 2、发展简介生物信息学是建立在分子生物学的基础上的，因此，要了解生物信息学，就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解。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，1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸（DNA），在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前，人们仍然认为染色体蛋白质携带基因，而DNA是一个次要的角色。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

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/7c4931716.html,。 Entrez的网址是：https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/entrez/。 BankIt的网址是：https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/BankIt。 Sequin的相关网址是：https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/Sequin/。数据库网址是：https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/embl/。

生物信息数据库

生物信息数据库 1生物信息数据库产生背景上个世纪60年代以来，随着核酸序列测定、蛋白质序列测定以及基因克隆和PCR技术的不断发展与完善,全世界各研究机构获得了大量的生物信息原始数据。面对这些以指数方式增长的数据资源,传统的研究方式已经来不及迅速消化,因此有必要采用有效的方法将它们进行适当的储存、管理和维护,以便进一步分析、处理和利用,这就需要建立数据库即生物信息数据库[1]。生物信息数据库是一切生物信息学工作的基础。 2生物信息数据库的特点 2.1数据库种类的多样性。生物信息学各类数据库几乎覆盖了生命科学的各个领域,如核酸序列数据库,蛋白质序列数据库,蛋白质、核酸、多糖的三维结构数据库,基因组数据库,文献数据库和其他各类达数百种。 2.2数据库的更新和增长快。数据库的更新周期越来越短,有些数据库每天更新。数据的规模以指数形式增长。 2.3数据库的复杂性增加、层次加深。许多数据库具有相关的内容和信息,数据库之间相互引用,如PDB就与文献库、酶学数据库、蛋白质二级数据库、蛋白质结构分类数据库、蛋白折叠库等十几种数据库交叉索引。 2.4数据库使用高度计算机化和网络化。越来越多的生物信息学数据库与因特网联结,从而为分子生物学家利用这些信息资源提供了前所未有的机遇[2]。 2.5面向应用。首先各个数据库除了提供数据之外，还提供许多分析工具，如核酸数据库提供的序列搜索、基因识别程序等。此外，还在原始数据库的基础上开发了许多面向特殊应用的二级数据库，如蛋白质二级结构数据库等[3]。 3生物信息数据库的分类生物信息数据库种类繁多，归纳起来,大体可以分为5个大类:核酸序列数据库、基因组数据库、蛋白质序列数据库、生物大分子(主要是蛋白质)结构数据库以及以这4类数据库和文献资料为基础构建的二次数据库。其中主要类型是序列数据库[4]。来自基因组作图的基因组数据库、来自序列测定的序列数据库以及来自X-衍射和核磁共振结构测定的结构数据库是分子生物信息学的基本数据资源,通常称为基本数据库或初始数据库,也称一次数据库。根据生命科学不同研究领域的实际需要,在一次数据库、实验数据和理论分析的基础上进行整理、归纳和注释,构建具有特殊生物学意义和专门用途的数据库即二次数据库, 也称专门数据库、专业数据库或专用数据库[2, 3, 5]。 3.1核酸序列数据库 EMBL、GenBank和DDBJ是国际上三大主要核酸序列数据库。EMBL是德国海德堡市的欧洲分子生物学实验室(European Molecular Biology Laboratory)1980年创建的,其名称也由此而来。美国国家健康研究院(National Institurte of Health,简称NIH)也于1982年委托洛斯阿拉莫斯(Los Alamos)国家实验室建立GenBank,后移交给美国国立卫生研究院国家生物技术中心(National Center for Bio-technology Information—NCBI)。DDBJ是日本静冈市的日本国立遗传学研究所于1986年创建的日本DNA数据库(DNA Database of Japan—DDBJ)。1988年,EMBL、GenBank与DDBJ共同成立了国际核酸序列联合数据库中心,建立了合作关系。根据协议,这三个数据库分别收集所在区域的有关实验室和测序机构所发布的核酸序列信息,并共享收集到的数据,每天交换各自数据库新建立的序列记录,以保证这三个数据库序列信息

生物信息学在医学领域的应用研究现状

生物信息学在医学领域的应用研究现状摘要生物信息学是研究生物信息处理(采集、管理和分析应用),并从中提取生物学新知识的一门科学,它连接生物数据和医学科学研究。生物信息数据库几乎覆盖了生命科学的各个领域，截止至2010年，总数已达1230个。生物信息学已不断渗透到医学领域的研究中。生物信息学在医学领域中主要应用于医学基础研究、临床医学、药物研发和建立与医学有关的生物信息学数据库。关键词生物信息学，医学，应用前言据统计,生物学信息正以每14个月翻一倍的速度增长。随着基因组及蛋白质序列数据库的快速增长,以及从这些序列中获取最大信息的需求,生物信息学(bioinformatics)作为一门独立学科应运而生。简言之,生物信息学就是利用计算和分析工具去收集、解释生物学数据的学科。生物信息学是一门综合学科,是计算机科学、数学、物理、生物学的结合。它对于管理现代生物学和医学数据具有重大意义,其研究成果将对人类社会和经济产生巨大推动作用。生物信息学的基础是各种数据库的建立和分析工具的发展。数据库迄今为止,生物学数据库总数已达500个以上。归纳起来可分为4大类:即基因组数据库、核酸和蛋白质一级结构数据库、生物大分子三维空间结构数据库,以及以上述3类数据库和文献资料为基础构建的二级数据库。生物信息学在临床医学上的应用 1.疾病相关基因的发现:很多疾病的发生与基因突变或基因多态性有关。发现新基因是当前国际上基因组研究的热点,使用生物信息学的方法是发现新基因的重要手段。目前发现新基因的主要方法有多种:(1)基因的电脑克隆:所谓基因的“电脑克隆”, 就是以计算机和互联网为手段,发展新算法,对公用、商用或自有数据库中存储的表达序列标签(express sequence tags,EST)进行修正、聚类、拼接和组装, 获得完整的基因序列, 以期发现新基因。(2)通过多序列比对从基因组DNA 序列中预测新基因[1]:从基因组序列预测新基因,本质上是把基因组中编码蛋白质的区域和非编码蛋白质的区域区分开来。(3)发现单核苷酸多态性[2]:现在普遍认为SNPs研究是人类基因组计划走向应用的重要步骤。这主要是因为SNPs将提供一个强有力的工具,用于高危群体的发

生物信息学复习题及答案

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

生物信息数据库大全

生物信息(bioinformation)数据库大全摘要: [生物信息(bioinformation)数据库大全] http: smartli77 cctrblog net cmd html?do=blogs&id=548&uid=1511 生物信息(bioinformation)数据库一．数据库目录2000年，出版《核酸研究》的牛津大学出版社设立了一个数据库目录网页，这个网页把数据库分成18类在郝柏林、张淑誉编著的《生物信息(bioin……[关键词:数据库序列基因基因组蛋白质蛋白质序列基因图谱]…… 关键词:数据库序列基因基因组蛋白质蛋白质序列基因图谱 https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/cmd.html?do=blogs&id=548&uid=1511 生物信息(bioinformation)数据库一．数据库目录 2000年，出版《核酸研究》的牛津大学出版社设立了一个数据库目录网页，这个网页把数据库分成18类在郝柏林、张淑誉编著的《生物信息(bioinformation)学手册》中，他们进行了合并，又把数据库目录、农林牧有关数据库、医学数据库和文献单独列出，分成以下16类： 1.数据库目录 2.综合数据库包括DNA序列阵：EMBL、GenBank、DDBJ、GSDB、TDB和UniGene 3.DNA序列数据库主要是与基因结构和认定有关的数据库，如密码子使用频度表、

真核生物启动子库、内含子和外显子库等 4.RNA序列和核糖体数据库 5.基因图谱数据库 6.人类基因组数据库 7.其他物种基因组数据库 8.基因表达数据库 9.基因突变、病理和免疫数据库 10.蛋白质序列数据库 11.蛋白质结构数据库 12.比较基因组学(comparative genomics)和蛋白质组学(Proteomics)数据库 13.代谢途径和细胞调控数据库 14.与农林牧有关数据库 15.医学数据库 16.其他数据库二．综合数据库 INSD,国际核酸序列数据库（International Nucleotide Sequence Databank）

生物信息学在医学上的应用

生物信息学在医学上的应用 Bioinformatics application in medicine 【摘要】：生物信息学是利用计算和分析工具收集、解释生物学数据的学科,其基础是4大类生物学数据库。生物信息学在疾病相关基因的发现、新的药物分子靶点的发现、创新药物设计以及基因芯片的设计与数据处理等医学应用研究方面将发挥重要作用。【abstract 】: bioinformatics is use of calculation and analysis tools of data collection, explain biology subject, the foundation is four major categories biology database. Bioinformatics in disease genes found new drugs, the molecular target discovery, innovative drug design and gene chip design and data processing and other medical application research will play an important role. 【关键词】：医学信息学计算机生物学【key words 】: medical informatics computational biology 【正文】：生物信息学(Bioinformatics)是上个世纪8O年代以来随着人类基因组计划的启动而兴起的集生命科学、计算机科学和信息科学为一体的交叉学科。是用数理和信息科学的理论、观点和方法去研究生命现象，对呈现指数增长的DNA 和蛋白质的序列和结构等生物学数据进行收集、整理、储存、发布、提取、加工分析和研究，达到认识生命起源、遗传和发育的本质的目的。现已成为生物学、医学、农学遗传学和细胞生物学等学科的强大推动力量。当前生物信息学的主要任务包括以下几个方面： ①基因组相关信息的收集、存储、管理与提供。②新基因的发现与鉴定。⑧非编码区信息结构分析。④生物进化的研究。⑤完整基因组的比较研究。⑥基因组信息分析方法的研究。⑦大规模基因功能表达谱分析。⑧蛋白质末端序列、分子空间的预测、模拟和分子设计。⑨药物设计等。为此生命科学家们在不断地生产和更新以数据库和软件为主的各种生物信息工具。本文就生物信息学在医药学方面的应用状况和前景做一讨论。（一）、生物技术制药生物技术药物或称生物药物是集生物学、医学、药学的先进技术为一体，以组合化学、药学基因（功能抗原学、生物信息学等高技术为依托，以分子遗传学、分子生物、生物物理等基础学科的突破为后盾形成的产业。现在，世界生物制药技术的产业化已进入投资收获期，生物技术药品已应用和渗透到医药、保健食品和日化产品等各个领域，尤其在新药研究、开发、生产和改造传统制药工业中得到日益广泛的应用，生物制药产业已成为最活跃、进展最快的产业之一。目前生物制药主要集中在以下几个方向： 1、肿瘤在全世界肿瘤死亡率居首位，美国每年诊断为肿瘤的患者为100万，死于肿瘤者达54.7万。用于肿瘤的治疗费用1020亿美元。肿瘤是多机制的复杂疾病，目前仍用早期诊断、放疗、化疗等综合手段治疗。今后10年抗肿瘤

生物信息学常用核酸蛋白数据库

（1）GenBank https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/ （2）dbEST (Database of Expressed Sequence Tags) https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/dbEST/index.html （3）UniGene 数据库 https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/UniGene/ （4）dbSTS (Database of Sequence Tagged Sites) https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/dbSTS/index.html （5）dbGSS (Database of Genome Survey Sequences) https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/dbGSS/index.html （6）HTG (High-Throughput Genomic Sequences) https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/HTGS/ （7）基因组数据库 https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/sites/entrez?db=genome （8）dbSNP (Database of Single Nucleotide Polymorphisms) 单核苷酸多态性数据库https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/sites/entrez?db=snp （9）EMBL (European Molecular Biology Laboratory) https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/embl （10）DDBJ (DNA Data Bank of Japan) http://www.ddbj.nig.ac.jp/Welcome-e.html 启动子（11）EPD (Eukaryotic Promoter Database) http://www.epd.isb-sib.ch/ 2、蛋白质数据库 https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/swissprot （2）TrEMBL (Translation of EMBL) https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/swissprot/ （3）PIR (Protein Information Resource) https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html, （4）PRF (Protein Research Foundation) http://www.prf.or.jp/en/os.html （5）PDBSTR (Re-Organized Protein Data Bank) http://www.genome.ad.jp （6）Prosite https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/prosite 3、结构数据库（1）PDB (Protein Data Bank) https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html, （2）NDB（Nucleic Acid Database） https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/ （3）DNA-Binding Protein Database https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/ （4）SWISS-3D IMAGE http://www.expasy.ch/sw3d/

生物信息学复习总结

生物信息期末总结 1.生物信息学（Bioinformatics）定义：（第一章）★ 生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、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。（或：）生物信息学是运用计算机技术和信息技术开发新的算法和统计方法，对生物实验数据进行分析，确定数据所含的生物学意义，并开发新的数据分析工具以实现对各种信息的获取和管理的学科。（NSFC） 2. 科研机构及网络资源中心： NCBI：美国国立卫生研究院NIH下属国立生物技术信息中心； EMBnet：欧洲分子生物学网络； EMBL-EBI：欧洲分子生物学实验室下属欧洲生物信息学研究所； ExPASy:瑞士生物信息研究所SIB下属的蛋白质分析专家系统；(Expert Protein Analysis System) Bioinformatics Links Directory； PDB (Protein Data Bank)； UniProt 数据库 3. 生物信息学的主要应用: 1．生物信息学数据库；2．序列分析；3．比较基因组学；4．表达分析；5．蛋白质结构预测；6．系统生物学；7．计算进化生物学与生物多样性。 4.什么是数据库：★1、定义：数据库是存储与管理数据的计算机文档、结构化记录形式的数据集合。（记录record、字段field、值value） 2、生物信息数据库应满足5个方面的主要需求：（1）时间性；（2）注释；（3）支撑数据；（4）数据质量；（5）集成性。 3、生物学数据库的类型：一级数据库和二级数据库。库等；DDBJ核酸库和EMBL数据库、Genbank（国际著名的一级核酸数据库有．蛋白质序列数据库有SWISS-PROT等；蛋白质结构库有PDB等。） ★4、一级数据库与二级数据库的区别： 1）一级数据库：包括：a.基因组数据库----来自基因组作图； b.核酸和蛋白质一级结构序列数据库； c.生物大分子(主要是蛋白质)的三维空间结构数据库，(来自X-衍射和核磁共振结

比较齐全的生物信息学常用网站

生物信息学机构 NCBI https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/ International Nucleotide Sequence Database Collaboration. https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/collab/ EBI https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/ USDA https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/ Sanger Centre https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/ 北京大学生物信息学中心 https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html, 核苷酸数据库 GenBank https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/ dbEST https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/dbEST/index.html dbSTS https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/dbSTS/index.html dbGSS https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/dbGSS/index.html Genome (NCBI) https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/entrez/query.fcgi?db=Geno me dbSNP https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/SNP/ HTGS https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/HTGS/ UniGene https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/UniGene/ EMBL核苷酸数据库 https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/embl Genome (EBI) https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/genomes/ 向EMBL数据库提交序列 https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/embl/Submission/webin.html DDBJ http://www.ddbj.nig.ac.jp/ Plant R gene database https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,/rgenes 启动子数据库 Eukaryotic promoter database http://www.epd.isb-sib.ch http://www.genome.ad.jp/dbget/dbget2.html 转录因子数据库 FRANSFAC http://transfac.gbf.de ooTFD https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html, 基因分类数据库 Gene Ontology (GO) https://www.wendangku.net/doc/7c4931716.html,

生物信息学数据库综述

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、

生物信息学研究方向简介

生物信息学研究方向简介核心提示：生物信息学在短短十几年间,已经形成了多个研究方向,以下简要介绍一些主要的研究重点. 1,序列比对(Sequence Alignment) 序列比对的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.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生生物信息学在短短十几年间,已经形成了多个研究方向,以下简要介绍一些主要的研究重点. 1,序列比对(Sequence Alignment) 序列比对的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.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式找出蛋白质和DNA序列中的信息成分序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的. 2, 蛋白质结构比对和预测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.蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.

生物分子信息数据库

第4章生物分子数据库国际上已建立起许多公共生物分子数据库，包括基因组图谱数据库、核酸序列数据库、蛋白质序列数据库、生物大分子结构数据库等。这些数据库由专门的机构建立和维护，他们负责收集、组织、管理和发布生物分子数据，并提供数据检索和分析工具，向生物学研究人员提供大量有用的信息，最大限度地满足他们研究和应用的需要，为他们的研究服务。 4.1 引言建立生物分子数据库的动因是由于生物分子数据的高速增长，而另一方面也是为了满足分子生物学及相关领域研究人员迅速获得最新实验数据的要求。生物分子信息分析已经成为分子生物学研究必备的一种方法。如果说理论分析和算法模拟是生物信息学实验方法的话，那么来自于具体实验的原始数据和来自于数据库的数据则是生物信息学的实验材料。数据库及其相关的分析软件是生物信息学研究和应用的重要基础，也是分子生物学研究必备的工具。从数据库使用的角度来看，公共生物分子数据库应满足以下5个方面的主要需求：（1）时间性对于新发表的数据，应该能够在很短的时间内（几个小时至几天）通过国际互连网访问。（2）注释对于每一个基本数据（如序列），应附加一致的、深层次的辅助说明信息。（3）支撑数据在有些情况下，数据库使用者需要得到原始的实验数据，因而要提供访问原始数据的方法。数据库中应包含原始数据，或者能够通过交叉索引访问实验数据库中的原始数据。（4）数据质量必须保证数据库中数据的质量，数据库管理机构应对数据来源进行检查，并且关注数据库用户和专家提出的意见。（5）集成性三种基本生物分子数据库（核酸序列、蛋白质序列、蛋白质结构）的集成对于用户来说是非常重要的。对于数据库中的每一个数据对象，必须与其它数据库中的相关数据联系起来，这样可以从某些分子数据出发得到一系列的相关信息。例如，从某个核酸序列出发，通过交叉索引，可进一步得到对应的基因、蛋白质序列、蛋白质结构，甚至得到蛋白质功能的信息。分子生物学研究领域虽各有重点，但是研究对象之间存在着密切的联系，比如DNA序列与蛋白质序列之间的联系，基因调控信息与基因表达数据之间的联系。因而实验数据之间就必然存在着关联，一个方面的相关数据可能会影响或促进另一个方面的研究工作。现有的各类数据库已经成为分子生物学各方面交叉研究的桥梁。生物分子数据库目前的发展状况有几个明显的特征：（1）生物分子数据库最突出的特征就是数据库的更新速度不断加快，数据量呈指数增长趋势。例如，核酸序列数据的年增长幅度为100%。（2）数据库使用频率增长更快。人们越来越感到生物分子数据的重要性，也认识到它们的价值，因此各种数据库的使用人员在不断增加。据统计，数据库的平均使用频率每年增长幅度接近于500%。（3）数据库的复杂程度不断增加。数据库中除了基本数据之外，还包括大量的注释、链接、参考文献等信息，例如，在SWISS-PROT数据库中，注释项涉及蛋白质的功能、结构域和活性位点、二级结构、四级结构、翻译后修饰、与其他蛋白质的相似性、与该蛋白质关联的疾病、序列变化等。（4）数据库网络化。几乎所有的数据库都可以在国际互联网上访问，并且公共数据库之间相互链接，使用户可以迅速得到大量的相关生物分子信息。有的系统则将多个生物分子数据库整合在一起，形成集成的数据库系统。（5）面向应用。首先，各个数据库服务器除了提供数据之外，还提供许多分析工具，如核酸数据库提供的序列搜索、基因识别程序等，生物大分子结构数据库提供的结构比较程序、结构模拟程序等。此外，还在原始数据库的基础上开发了许多面向特殊应用的二级数据库，如蛋白质分类数据库、蛋白质二级结构数据库等。（6）先进的软硬件配置。从计算机硬件方面来看，许多数据库服务器已从工作站升级到大型服务器，使数据库能够高效地管理数据和为用户服务，并在专门的硬件（如并行机）上运行服务