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生物信息学主要内容和发展前景

生物信息学主要内容和发展前景
生物信息学主要内容和发展前景

生物信息学主要内容和发展前景

学生:xxx

(x学院xxxx班,学号xxxxxxxxxxx)

摘要:21世纪是生命科学的世纪,伴随着人类基因组计划的胜利完成,人类基因组以及其它模式生物基因组计划的全面实施,使分子生物数据以爆炸性速度增长。及时、充分、有效地利用网络上不断增长的生物信息数据库资源,已经成为生命科学和生物技术研究开发的必要手段,从而诞生了生物信息学。

关键字:生物信息学;产生;研究内容;展现状;前景

随着生物科学技术的迅猛发展,生物信息数据资源的增长呈现爆炸之势,同时计算机运算能力的提高和国际互联网络的发展使得对大规模数据的贮存、处理和传输成为可能,为了快捷方便地对已知生物学信息进行科学的组织、有效的管理和进一步分析利用,一门由生命科学和信息科学等多学科相结合特别是由分子生物学与计算机信息处理技术紧密结合而形成的交叉学科——生物信息学(Bioinformatics)应运而生,并大大推动了相关研究的开展,被誉为“解读生命天书的慧眼”。

一、生物信息学的产生

21世纪是生命科学的世纪,伴随着人类基因组计划的胜利完成,与此同时,诸如大肠杆菌、结核杆菌、啤酒酵母、线虫、果蝇、小鼠、拟南芥、水稻、玉米等等其它一些模式生物的基因组计划也都相继完成或正在顺利进行。人类基因组以及其它模式生物基因组计划的全面实施,使分子生物数据以爆炸性速度增长。在计算机科学领域,按照摩尔定律飞速前进的计算机硬件,以及逐步受到各国政府重视的信息高速公路计划的实施,为生物信息资源的研究和应用带来了福音。及时、充分、有效地利用网络上不断增长的生物信息数据库资源,已经成为生命科学和生物技术研究开发的必要手段,从而诞生了生物信息学。

二、生物信息学研究内容

(一)序列比对

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。两个序列的比对现在已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BALST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。有时两个序列总体并不很相似,但某些局部片断相似性很高。Smith-Waterman算法是解决局部比对的好算法,缺点是速度较慢。两个以上序

列的多重序列比对目前还缺乏快速而又十分有效的算法。

(二)结构比对

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。

(三)蛋白质结构预测

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。

(四)计算机辅助基因识别

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。

(五) 非编码区分析和DNA语言研究

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。

(六)分子进化和比较基因组学

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。可以设想,比较两个或多个完整基因组这一工作需要新的思路和方法,当然也渴望得到更丰硕的成果。这方面可做的工作是很多的。(七)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-完备性算法问题。

(八)遗传密码的起源。

遗传密码为什么是现在这样的?这一直是一个谜。一种最简单的理论认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物最后的共同祖先里,一直延续至今。不同于这种“冻结”理论,有人曾分别提出过选择优化、化学和历史等三种学说来解释遗传密码。随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材。

三、生物信息学研究的发展现状

资金和实力非常重要,生物信息的研究投入短期不算大,但是结合成果,其投入相当的大。因为目前生物信息主要在于教学和和研究,商业领域的应用不算很广。如一套LIMS加上软件就要花上数千万。加上相关项目的研究开发,不是国内相关的机构所能承受的。所以需要得到政府的支持和帮助。以及有识之士的投入。否则我们又将远远落后国外。国内的制药行业将永不得翻身!基因的流失(国外一些国家打着给国内免费治疗,分析疾病的考旗帜,暗中收集了国内不同省份,地区的遗传类疾病和特性。这些资源,我们国家忽略,应当说目前还没有这样的实力进行研究)。落后就要挨打,21世纪是生物的世纪。基因大战不可避免。基因和疾病的研究很大程度就是数据的分析。里面的领头羊就是生物信息。国内应当在基础教学,基础研究并结合应用力度。

当然国内的人才济济,如有更多计算机领域和数学(统计方面的)人才参与到生物信息,将如虎添翼。目前我国生物信息学发展面临着如下几方面的困境:(一)政府投资不足

虽然国际上生物信息学研究在各发达国家中比较受重视,但仍有不少研究机构抱怨政府资金投入不够。最近美国许多研究院纷纷申请要求政府加大生物信息学工具与数据库方面的投入,而且欧洲、日本、澳大利亚在这些领域也存在着资金困扰问题,欧洲生物信息学研究所(EBI)和欧洲基金会生命科学中心去年都

遇到了麻烦。目前虽然危机已经暂时渡过,但未来几年EBI数据库和其它基础结构仍将受到资金短缺的困扰,一致有人发出了"免费数据服务还能维持多久"的疑问。

(二)来自商业机构的竞争

基因组研究潜在的巨大商业利润使得国际上一批大型制药公司和化学公司向该领域大规模的进军。世界最大制药集团之一的Giba Geigy和Sandoz合资建立的Novartis公司投资2.5亿美元建立基因组研究所;Glaxo-Wellcome在基因组研究领域投入4700万美元,将研究人员增加一倍;Smith Kline公司花125亿美元扩展人基因组的顺序,将生物信息学的研究人员从2人增加至70人,并将该公司药物开发项目中的25%建立在基因组学之上。这一方面给生物信息学发展注入了生机,另一方面对那些政府支持的不以赢利为目的的研究机构造成了巨大的压力,学术部门的资金投入远远不及工业部门,其负面冲击力不可忽视。毕竟经济利益的盲目追求会导致基因组研究的片面性,生物信息学长路漫漫,保护这些学术部门的良好发展非常有必要。

(三)专业人才匮乏

目前该领域缺乏懂得如何利用计算机技术处理大量生物数据的生物学家,不少生物学家只是将计算机用来打字或作为图纸的替代品。甚至出现了这样有趣的现象:制药业、工业、农业、生物技术研究团体经常在学术机构大肆搜查那些"可疑人",更有甚者他们彼此间互挖"墙角"。虽然对于人才的渴求与日俱增,但全世界也仅有20多个专业人才培训中心,而且这些中心本身也处在恶性循环中,那些经培训后的人才往往由于高薪诱惑而投身应用工业部门,导致培训教育人员越来越少,出现"断层"现象。

四、生物信息学的发展前景

《第三次技术革命》里有这样描述:“一场与工业革命和以计算机为基础的革命有相同影响力的变化正在开始。下一个伟大时代将是基因组革命时代,它现在处于初期阶段。”基因组学的发展已经进入后基因组研究阶段,致力于蛋白质功能研究的蛋白质组学和功能蛋白质组学正在蓬勃发展,在生物信息学发展的带动下,我们必定能够揭示各种生命现象的奥秘,并带动多个学科的跨越式发展。生物信息学的发展将对分子生物学、药物设计、工作流管理和医疗成像等领域产生巨大的影响,极有可能引发新的产业革命。此外,生物信息学所倡导的全球范围的资

源共享也将对整个自然科学乃至人类社会的发展产生深远的影响。有理由相信,今日生物学数据的巨大积累将导致重大生物学规律的发现,生物信息学的发展在国内、外基本上都处在起步阶段,因此,这是我国生物学赶超世界先进水平的一个百年一遇的极好机会。

五、结束语

随着社会的不断进步,生物信息学发展的步伐越来越快,它通过综合利用生物学,计算机科学和信息技术等学科,来为全人类造福。如果我们想更好更快的发展生物信息学,我们必须学好文化知识,我们只有在扎实的基础之上,才能更好的发展生物信息学,将其更好的为我们服务,推动相关产业的发展,进一步推动社会的进步。

参考文献

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[2] 北京生物技术和新医药产业促进中心.世纪之交的新科学:生物信息学.生物技术通报,1999(日):49~54

[3] 杨福愉.展望21世纪的分子生物学.生物物理学报,1999,15(1):1~5

[4] MarchiE,钟南.基因组学在基因组计划中的作用.生命的化学,1999,(1):9~10

[5] 胡德华,方平.基因组数据的处理.生物技术通讯,2000,11(1):68~71

[6] 郑国清,张瑞玲,段韶芬,徐丽敏.生物信息学的形成与发展[J].河南农业科学,2002年11期

[7] 王玉梅,王艳.国外生物信息学发展动态分析[J].科技情报开发与经济,2002年06期

生物信息学作业

生物信息学试题 1、构建分子系统树得主要方法有哪些?并简要说明构建分子进化树 得一般步骤。(20分) 答:(1)构建进化树得方法包括两种:一类就是序列类似性比较,主要就是基于氨基酸相对突变率矩阵(常用PAM250)计算不同序列差异性积分作为它们得差异性量度(序列进化树);另一类在难以通过序列比较构建序列进化树得情况下,通过蛋白质结构比较包括刚体结构叠合与多结构特征比较等方法建立结构进化树 (2)序列比对——选取所需序列——软件绘制 具体如下: a测序获取序列或者在NCBI上搜索所需得目得序列 b在NCBI上做blast:比对相似度较高得基因,并以fast格式下载,整合在*txt文档中。 c比对序列,比对序列转化成*meg格式 d打开保存得*meg格式文件,构建系统进化树 2、氨基酸序列打分矩阵PAM与BLOSUM中序号有什么意义?它们各自 得规律就是什么?(10分) (1)PAM矩阵:基于进化得点突变模型,如果两种氨基酸替换频繁,说明自然界接受这种替换,那么这对氨基酸替换得分就高。一个PAM就就是一个进化得变异单位, 即1%得氨基酸改变。 BLOSUM矩阵:首先寻找氨基酸模式,即有意义得一段氨基酸片断,分别比较相同得氨基酸模式之间氨基酸得保守性(某种氨基酸对另一种氨基酸得取代数据),然后,以所有60%保守性得氨基酸模式之间得比较数据为根据,产生BLOSUM60;以所有80%保守性得氨基酸模式之间得比较数据为根据,产生BLOSUM80。

(2)PAM用于家族内成员相比,然后把所有家族中对某种氨基酸得比较结果加与在一起,产生“取代”数据(PAM-1 );PAM-1自乘n次,得PAM-n。 PAM-n中,n 越小,表示氨基酸变异得可能性越小;相似得序列之间比较应该选用n值小得矩阵,不太相似得序列之间比较应该选用n值大得矩阵。PAM-250用于约 20%相同序列之间得比较。 BLOSUM-n中,n越小,表示氨基酸相似得可能性越小;相似得序列之间比较应该选用 n 值大得矩阵,不太相似得序列之间比较应该选用n值小得矩阵。BLOSUM-62用来比较62%相似度得序列,BLOSUM-80用来比较80%左右得序列。 3、蛋白质三维结构预测得主要方法有哪些?试选择其中得一种方 法,说明蛋白质三维结构预测得一般步骤。(10分) (1) a同源建模(序列相似性低于30%得蛋白质难以得到理想得结构模型 b折叠识别(已知结模板得序列一致率小于25%) c从头预测得方法(无已知结构蛋白质模板)。 (2) 4、您所熟悉得生物信息学软件有哪些?请选择其中得至少一种软 件,结合自己得研究课题,谈谈您所选择软件得基本原理,使用

生物信息学期末考试重点

第一讲 生物信息学(Bioinformatics)是20世纪80年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新型交叉学科,它体现了生物学、计算机科学、数学、物理学等学科间的渗透与融合。 生物信息学通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析,达到揭示数据所蕴含的生物学意义从而解读生命活动规律的目的。 生物信息学不仅是一门学科,更是一种重要的研究开发平台与工具,是今后进行几乎所有生命科学研究的推手。 生物技术与生物信息学的区别及联系 生物信息学的发展历史 ?人类基因组计划(HGP) ?人类基因组计划由美国科学家于1985年提出,1990年启动。根据该计划,在2015年要把人体约4万个基因的密码全部揭开,同时绘制出人类基因的谱图,也就是说,要揭开组成人体4万个基因的30亿个碱基对的秘密。HGP与曼哈顿原子弹计划和阿波罗计划并称为三大科学计划,被誉为生命科学的登月计划。(百度百科) 随着基因组计划的不断发展,海量的生物学数据必须通过生物信息学的手段进行收集、分析和整理后,才能成为有用的信息和知识。换句话说,人类基因组计划为生物信息学提供了兴盛的契机。上文所说的基因、碱基对、遗传密码子等术语都是生物信息学需要着重研究的地方。 :

】 第二讲回顾细胞结构 细胞是所有生命形式结构和功能的基本单位 细胞组成 细胞膜主要由脂类和蛋白质组成的环绕在细胞表面的双层膜结构 细胞质细胞膜与细胞核之间的区域:包含液体流质,夹杂物存储的营养、分泌物、天然色素和细胞器 细胞器细胞内完成特定功能的结构:线粒体、核糖体、高尔基体、溶酶体等 细胞核最大的细胞器 DNA的结构 碱基(腺嘌呤A、鸟嘌呤G、胞嘧啶C、胸腺嘧啶G) 。 核苷酸 核苷酸是构成DNA分子的重要模块。每个核苷酸分子由一分子称作脱氧核糖的戊 糖(五碳糖)、一分子磷酸和一分子碱基构成。每种核苷酸都有一个碱基对,也就 是A、T、C、G 基因是什么 基因是遗传物质的基本单位 基因就是核苷酸序列。 大部分的基因大约是1000-4000个核苷酸那么长。 基因通过控制蛋白质的合成,从微观和宏观上影响细胞、组织和器官的产生。 基因在染色体上。

生物信息学作业1实验2

上海师范大学实验报告 实验二 一、实验原理 答:利用Blast全球联网数据库,对输入的序列进行生物信息学分析,给出与输入序列相关性最大的对应的基因信息,比较两者的同源性。 二、操作步骤 答:(1)先打开网址https://www.wendangku.net/doc/8c16298252.html,/ (2)点击右边的Blast链接,打开Blast数据库,进入Blast界面 (3)在Basic Blast中选择nucleotide blast (4)在对话框中输入核苷酸序列,在choose search set下的Database选项中选择Others (nr etc.) (5)把网页拉到最下方,点击Blast按钮 (6)在Descriptions 栏下找到Max ident 百分率最高的序列名称 (7)再往下拉,找到Alignments项下第一个序列,可以找到输入序列相关信息 (8)点击Accession,即能找到更多输入序列的相关信息。 1. tttcactcca tagttactcc ccaggtga 1.1它属于哪类生物? 答:属于Hepatitis C virus (丙型肝炎病毒) 1.2它属于哪类基因? 答:属于non-structural protein 5B gene 1.3它在该基因的什么位置? 答:它在该基因的第749-776这个位置。 1.4它与你搜索到的序列的同源性(Identities)是多少? 答:同源性100% 2.(1)ccacccactg aaactgcaca gacaaatttg tacataagag 1.1它属于哪类生物? 答:属于Influenza A virus (A/chicken/Iran261/01(H9N2)) hemagglutinin (HA) gene (A型流感病毒,A型伊朗型261鸡流感病毒,H9N2病毒,血细胞凝集素抗原基因为依据) 1.2它属于哪类基因? 答:属于ssRNA negative-strand viruses Orthomyxoviridae (单链RNA,负义链病毒,正粘病毒科) 1.3它在该基因的什么位置? 答:它在该基因的第1-40这个位置 1.4它与你搜索到的序列的同源性(Identities)是多少?

基因组学与生物信息学教案

《基因组学与生物信息学》教案 授课专业:生物学大类各专业 课程名称:基因组学与生物信息学 主讲教师:夏庆友程道军赵萍徐汉福

课程说明 一、课程名称:基因组学与生物信息学 二、总课时数:36学时(理论27学时实验9学时) 三、先修课程:遗传学、分子生物学、基因工程 四、使用教材: 杨金水. 基因组学. 北京:高等教育出版社,2002. 张成岗. 贺福初, 生物信息学方法与实践. 北京:科学出版社,2002. 五、教学参考书: T.A.布朗著,袁建刚译著,基因组(2rd版),北京:科学出版社,2006. 沈桂芳,丁仁瑞,走向后基因组时代的分子生物学,杭州:浙江教育出版社,2005. 罗静初译,生物信息学概论,北京:北京大学出版社,2002. 六、考核方式:考查 七、教案编写说明: 教案又称课时授课计划,是任课教师的教学实施方案。任课教师应遵循专业教学计划制订的培养目标,以教学大纲为依据,在熟悉教材、了解学生的基础上,结合教学实践经验,提前编写设计好每门课程每个章、节或主题的全部教学活动。教案可以按每堂课(指同一主题连续1~2节课)设计编写。教案编写说明如下: 1、编号:按施教的顺序标明序号。 2、教学课型表示所授课程的类型,请在相应课型栏内选择打“√”。 3、题目:标明章、节或主题。 4、教学内容:是授课的核心。将授课的内容按逻辑层次,有序设计编排,必要时标以“*”、“#”“?” 符号分别表示重点、难点或疑点。 5、教学方式既教学方法,如讲授、讨论、示教、指导等。教学手段指教科书、板书、多媒体、模型、 标本、挂图、音像等教学工具。 6、讨论、思考题和作业:提出若干问题以供讨论,或作为课后复习时思考,亦可要求学生作为作业 来完成,以供考核之用。 7、参考书目:列出参考书籍、有关资料。 8、日期的填写系指本堂课授课的时间。

最新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。 13. 同源性:两个基因或蛋白质序列具有共同祖先的结论。

生物信息学课程作业

生物信息学作业 1. Align the leghemoglobin protein from soy bean and myoglobin from human with global and local alignment software (ex. needle and water) respectively and interpret the results. ANSWER: (1)Use Needle to Align the two sequence: Aligned_sequences: 2 # 1: CAA38024.1 # 2: NP_001157488.1 # Matrix: EBLOSUM62 # Gap_penalty: 10.0 # Extend_penalty: 0.5 # Length: 203 # Identity: 43/203 (21.2%) # Similarity: 58/203 (28.6%) # Gaps: 90/203 (44.3%) # Score: 30.0 (2)Use Water to Align the two sequence: Aligned_sequences: 2 # 1: CAA38024.1 # 2: NP_001157488.1 # Matrix: EBLOSUM62 # Gap_penalty: 14 # Extend_penalty: 4 # Length: 32 # Identity: 11/32 (34.4%) # Similarity: 15/32 (46.9%) # Gaps: 0/32 ( 0.0%) # Score: 35 两种软件虽然使用同一罚分标准但得分不同。因为Needle程序实现标准pairwise全局比对,而Water则是局部比对。全局比对因为是比对全长序列,所以空位罚分多,得分较局部比对低。

基因组学与生物信息学课后作业

基因组学与生物信息学课后作业2016/2/23 名词解释 1 基因组:基因组是指生物体内遗传信息的集合,是某个特定物种细胞内全部DNA分子的总和 2 基因组学:是一门新兴的学科,是在全基因组范围内研究基因的结构、功能、组成及进化的科学,包括多个分支学科 3 C值:指一个单倍体基因组中DNA的总和,一个特定的物种具有其特征性的C值 4 基因家族:来自于一个共同的祖先基因,由基因重复及其突变产生。序列相似,功能相近。 5 假基因:来源于功能基因,但以失去活性的DNA序列,有沉默的假基因,也有可转录的假基因 6 人类基因组计划:旨在为30多亿碱基对构成的人类基因组精确测序,发现所有人类基因并搞清其在染色体上的位置,破译人类全部遗传信息 问答题

简述真核生物染色体与原核生物染色体的差别。 答:真核生物基因组都由分散的长链线性DNA分子组成,每个DNA分子都与蛋白质结合组成染色体;原核生物基因组有2种独立结构的遗传物质,一种为拟核里的染色质,一种为质粒 另外,真核生物基因组含大量非编码序列(高度重复序列,多位于着丝粒、端粒)、断裂基因,而原核生物大部分基因都可以编码 名词解释 突变:基因组小区段范围内DNA分子发生的突然的、可遗传的变异现象。 重组:指基因组中大范围区段发生重新组合。 同源重组:指发生在非姐妹染色单体(sister chromatin) 之间或同一染色体上含有同源序列的DNA分子之间或分子之内的重新组合 转座:一段DNA片段或其拷贝从染色体的一个位置转移到另一位置,并在插入位点两侧产生一对短的正向重复序列 基因重复:含有基因的DNA片段发生重复,可能因同源重组作用出错而发生,或是因为反转录转座与整个染色体发生重复所导致 比较基因组学:在基因组水平上研究不同物种和品系之间在基因组结构与功能方面的亲缘关系及其内在联系的一门新兴交叉学科

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

《生物信息学》上机作业

《生物信息学》上机作业 题目:对人血红蛋白(HBA1)编码基因序列的生物信息分析

目录 引言 .............................................................................................................................................. - 1 -1 正文......................................................................................................................................... - 2 - 1.1 NCBI上对相关核苷酸序列的查找............................................................................ - 2 - 1.2 BLAST运行及其结果.................................................................................................. - 2 - 1.3 BLASTX运行及其结果................................................................................................ - 6 - 2 其他软件的运行及其结果..................................................................................................... - 8 - 2.1 Clustal W运行及其结果 ............................................................................................. - 9 - 2.2 MEGA4.0运行及其结果............................................................................................. - 10 -结论 ............................................................................................................................................ - 10 -

生物信息学期末考试重点

1、生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播,分析和解 释等各方面的学科,也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展,生命科学和计 算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学,计算机科学和信息技 术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。 2、数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它产生于 距今六十多年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后, 数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变成用户所需要的各种数据管理的方 式。数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数 据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。 3、表达序列标签从一个随机选择的cDNA 克隆进行5’端和3’端单一次测序获得的短 的cDNA 部分序列,代表一个完整基因的一小部分,在数据库中其长度一般从20 到7000bp 不等,平均长度为360 ±120bp。EST 来源于一定环境下一个组织总 mRNA 所构建的cDNA 文库,因此EST也能说明该组织中各基因的表达水平。 4、开放阅读框是基因序列中的一段无终止序列打断的碱基序列,可编码相应的蛋白。 ORF识别包括检测六个阅读框架并决定哪一个包含以启动子和终止子为界限的 DNA序列而其内部不包含启动子或终止子,符合这些条件的序列有可能对应一个 真正的单一的基因产物。ORF的识别是证明一个新的DNA序列为特定的蛋白质编 码基因的部分或全部的先决条件。 5、蛋白质的一级结构在每种蛋白质中氨基酸按照一定的数目和组成进行排列,并进 一步折叠成特定的空间结构前者我们称为蛋白质的一级结构,也叫初级结构或基 本结构。蛋白质一级结构是理解蛋白质结构、作用机制以及与其同源蛋白质生理 功能的必要基础。 6、基因识别是生物信息学的一个重要分支,使用生物学实验或计算机等手段识别 DNA序列上的具有生物学特征的片段。基因识别的对象主要是蛋白质编码基因, 也包括其他具有一定生物学功能的因子,如RNA基因和调控因子。基因识别是基 因组研究的基础。

生物信息学作业

CDK2基因和蛋白质序列的生物信息学分析 姓名: 学号: 专业: 1前言 细胞周期蛋白依赖激酶2(cyclin-dependent kinase 2,CDK2),又名细胞分裂激酶2(cell division kinase 2)或p33蛋白激酶(p33 protein kinase),其基因定位于人类基因组的12号染色体上的q13染色带上。CDK2基因全长6013bp,这部分中有7个外显子和6个内含子,7个外显子的长度依次为353bp、78bp、121bp、171bp、102bp、204bp、1264bp(可依次记为外显子1-7)。在翻译过程中,该基因转录成的mRNA的外显子1的前137bp和外显子7的后1159bp不进行翻译,属于调控序列。mRNA上只有中间的部分编码蛋白质。 CDK2基因可以转录为两种mRNA。其中,变体1长度为2325bp,编码298个氨基酸;变体2长度为2223bp,编码264个氨基酸。这两种蛋白质为CDK2的同型蛋白,功能相同,具有调控细胞分裂的功能,主要在G1期到S期和S期到G2期这两个阶段起作用。CDK2广泛分布在生物体的各种细胞的胞质溶胶和细胞核质中,但只在进行分裂的细胞中行使功能,这是因为CDK2只有与不同的细胞周期蛋白(cyclin)结合后才具有活性。CDK2可以与细胞周期蛋白A、B1、B3、E等结合后,参与细胞周期调控。由于CDK2在细胞内的数量变化有可能导致细胞周期异常而产生癌症,故CDK2基因可以被看作癌基因,其活性和表达量可以作为衡量癌症的指标。CDK2与周期蛋白E的复合体不仅能直接参与中心体复制的起始调控,还能与类Rb蛋白p107或转录因子E2F结合,促进细胞从G1期向S期转化或调控DNA复制有关的基因转录。而CDK2与周期蛋白A的复合体可以增强DNA复制因子RF-A的活性。 在CDK2分子中,被称为T环的氨基酸环阻断了活性部位,妨碍激酶履行它的酶功能,而且活性部位的氨基酸形成一种难于为蛋白质结合的形状。CDK2与周期蛋白结合时,周期蛋白将T环转出2nm以上,又将CDK2中的PSTAIRE螺旋部分转了, 并把活性部位氨基酸变成能与底物蛋白结合的正确构象。CDK2的活性不仅与周期蛋白有关,还与其上的Thr-15、Tyr-15、Thr-160三个位点是否磷酸化有关。一般情况下,与周期蛋白结合的CDK2的上述三个位点被Wee/Mik1和CAK激酶磷酸化,但此时复合体还没有活性,只有当Cdc25c将Thr-15、Tyr-15两个位点去磷酸化后,复合体才有活性。细胞中存在多种因子对CDK2进行修饰调节,此外还存在对其活性起负性调控的蛋白质,即CDK激酶抑制物,例如p21CIP/WAF1、p27KIP2等。 前面提到,CDK2基因转录的产物有两种。这两种mRNA的不同之处在于变体1由全部7个外显子组成,而变体2缺失外显子5,由剩余的6个外显子组成。这样翻译成的两种同型蛋白的长度就相差34个氨基酸。 2 材料和方法: 2.1序列数据来源 采用蛋白质名称对NCBI非冗余蛋白质数据库进行检索,CDK2蛋白的记录有1013个。而采用基因名称对NCBI非冗余核酸数据库进行检索,CDK2蛋白的记录有680个。 采用人(Homo sapiens)的CDK2蛋白序列进行BLAST搜索。 2.2序列分析方法

浅谈生物信息学在生物方面的应用

浅谈生物信息学在生物方面的应用 生物信息学(bioinformaLics)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。 从生物信息学研究的具体内容上看,生物信息学可以用于序列分类、相似性搜索、DNA 序列编码区识别、分子结构与功能预测、进化过程的构建等方面的计算工具已成为变态反应研究工作的重要组成部分。针对核酸序列的分析就是在核酸序列中寻找过敏原基因,找出基因的位置和功能位点的位置,以及标记已知的序列模式等过程。针对蛋白质序列的分析,可以预测出蛋白质的许多物理特性,包括等电点分子量、酶切特性、疏水性、电荷分布等以及蛋白质二级结构预测,三维结构预测等。 生物信息学中的主要方法有:序列比对,结构比对,蛋白质结构的预测,构造分子进化树,聚类等。基因芯片是基因表达谱数据的重要来源。目前生物信息学在基因芯片中的应用主要体现在三个方面。 1、确定芯片检测目标。利用生物信息学方法,查询生物分子信息数据库,取得相应的序列数据,通过序列比对,找出特征序列,作为芯片设计的参照序列。 2、芯片设计。主要包括两个方面,即探针的设计和探针在芯片上的布局,必须根据具体的芯片功能、芯片制备技术采用不同的设计方法。 3、实验数据管理与分析。对基因芯片杂交图像处理,给出实验结果,并运用生物信息学方法对实验进行可靠性分析,得到基因序列变异结果或基因表达分析结果。尽可能将实验结果及分析结果存放在数据库中,将基因芯片数据与公共数据库进行链接,利用数据挖掘方法,揭示各种数据之间的关系。 生物信息学在人类基因组计划中也具有重要的作用。 大规模测序是基因组研究的最基本任务,它的每一个环节都与信息分析紧密相关。目前,从测序仪的光密度采样与分析、碱基读出、载体标识与去除、拼接与组装、填补序列间隙,到重复序列标识、读框预测和基因标注的每一步都是紧密依赖基因组信息学的软件和数据库的。特别是拼接和填补序列间隙更需要把实验设计和信息分析时刻联系在一起.拼接与组装中的难点是处理重复序列,这在含有约30%重复序列的人类基因组中显得尤其突出。 人类基因组的工作草图即将完成,因此发现新基因就成了当务之急。使用基因组信息学的方法通过超大规模计算是发现新基因的重要手段,可以说大部分新基因是靠理论方法预测出来的。比如啤酒酵母完整基因组(约1300万bp)所包含6千多个基因,大约60%是通过信息分析得到的。 当人类基因找到之后,自然要解决的问题是:不同人种间基因有什么差别;正常人和病人基因又有什么差别。”这就是通常所说的SNPs(单核苷酸多态性)。构建SNPs及其相关数据库是基因组研究走向应用的重要步骤。1998年国际已开展了以EST为主发现新Spps 的研究。在我国开展中华民族SNPs研究也是至重要的。总之,生物信息学不仅将赋予人们各种基础研究的重要成果,也会带来巨大的经济效益和社会效益。在未来的几年中DNA 序列数据将以意想不到的速度增长,这更离不开利用生物信息学进行各类数据的分析和解释,研制有效利用和管理数据新工具。生物信息学在功能基因组学同样具有重要的应用目前应用最多的是同源序列比较、模式识别以及蛋白结构预测。所谓同源序列,是指从某一共同祖先经趋异进化而形成的不同序列。利用数据库搜索找出未知核酸或蛋白的同源序列,是序列分析的基础[lol。如利用BLASTn和BLASTx两种软件分别进行核苷酸和氨基

生物信息学试题复习参考(张弓)

2014-2015学年生物信息学期末考试题 写在前面:这是我考试时候写的答案的大致内容,具体文字我已经不记得了,给大家一个参考,希望对大家复习有帮助。因为我也是扣了很多分,所以答案也有很多错的,大家不要尽信。祝大家考试顺利。 一、实验设计和基础分析 以下qPT-PCR实验方案有哪些错误?请标出错误,并说明原因和写出正确方案。 目的:比较肺癌细胞迁移前后的X基因转录水平表达量 方法:(1)用Trizol法提取细胞总RNA,并用跑胶、OD260/280等方法确认无降解。 (2)用poly-dT引物进行反转录 (3)设计基因特异性PCR引物,用qPCR仪测定X基因和GAPDH基因的Ct值。GAPDH作为内参。 (4)以2^-ΔΔCt方法计算X基因相对于GAPDH的相对含量 (5)比较迁移前后的相对表达量,做三个重复,用t-test进行统计检验,P<0.05为差异显著 1.错误:不能用GAPDH基因作为定量标准;原因:癌症迁移前后GAPDH基因的表达量已经改变了,做定量标准不准确;方案:采用外参(如:其他物种的基因) 2.错误:不能用t-test进行统计检验;原因:t-test进行统计检验的前提是数据呈正态分布,基因表达量不一定呈正太分布;方案:将数据取log10,对数化。 上述两个是我考试时候写的答案,后来经提醒:还发现了一个错误:不能用poly-dT引物进行反转录;原因:。。。。。。;方案:用Oligodt进行逆转录。 二、双序列比对的生物学意义解释 两种细菌的同源蛋白质endonuclease III,长度都为200氨基酸左右,其功能相同,蛋白质序列使用BLAST 可以比对上,同源性高达57%,但其编码DNA序列用BLAST却无法比对上,为了尽可能提高亲缘关系较远的序列的比对效率,比对已经使用BLAST网站上Somewhat similar sequence选项,默认参数(见下图):

生物信息学完整版

一、名词解释 1. 生物信息学: 1)生物信息学包含了生物信息的获取、处理、分析、和解释等在内的一门交叉学科; 2)它综合运用了数学、计算机学和生物学的各种工具来进行研究; 3)目的在于阐明大量生物学数据所包含的生物学意义。 2. BLAST(Basic Local Alignment Search Tool) 直译:基本局部排比搜索工具 意译:基于局部序列排比的常用数据库搜索工具 含义:蛋白质和核酸序列数据库搜索软件系统及相关数据库 3. PSI-BLAST:是一种迭代的搜索方法,可以提高BLAST和FASTA的相似序列发现率。 4. 一致序列:这些序列是指把多序列联配的信息压缩至单条序列,主要的缺点是除了在特 定位置最常见的残基之外,它们不能表示任何概率信息。 5. HMM 隐马尔可夫模型:一种统计模型,它考虑有关匹配、错配和间隔的所有可能的组合 来生成一组序列排列。(课件定义)是蛋白质结构域家族序列的一种严格的统计模型,包括序列的匹配,插入和缺失状态,并根据每种状态的概率分布和状态间的相互转换来生成蛋白质序列。 6. 信息位点:由位点产生的突变数目把其中的一课树与其他树区分开的位点。 7. 非信息位点:对于最大简约法来说没有意义的点。 8. 标度树:分支长度与相邻节点对的差异程度成正比的树。 9. 非标度树:只表示亲缘关系无差异程度信息。 10. 有根树:单一的节点能指派为共同的祖先,从祖先节点只有唯一的路径历经进化到达其 他任何节点。 11. 无根树:只表明节点间的关系,无进化发生方向的信息,通过引入外群或外部参考物种, 可以在无根树中指派根节点。 12. 注释:指从原始序列数据中获得有用的生物学信息。这主要是指在基因组DNA中寻找基 因和其他功能元件(结构注释),并给出这些序列的功能(功能注释)。 13. 聚类分析:一种通过将相似的数据划分到特定的组中以简化大规模数据集的方法。 14. 无监督分析法:这种方法没有内建的分类标准,组的数目和类型只决定于所使用的算法 和数据本身的分析方法。 15. 有监督分析法:这种方法引入某些形式的分类系统,从而将表达模式分配到一个或多个 预定义的类目中。 16. 微阵列芯片:将探针有规律地排列固定于载体上,与标记荧光分子的样品进行杂交,通 过扫描仪扫描对荧光信号的强度进行检测,从而迅速得出所要的信息。 17. 虚拟消化:是基于已知蛋白序列和切断酶的特异性的情况下进行的理论酶切(课件定 义)。是在已知蛋白质序列和蛋白外切酶之类切断试剂的已知特异性的基础上,由计算机进行的一种理论上的蛋白裂解反应。 18. 质谱(MS)是一种准确测定真空中离子的分子质量/电荷比(m/z)的方法,从而使分子质量 的准确确定成为可能。 19. 分子途径是指一组连续起作用以达到共同目标的蛋白质。 20. 虚拟细胞:一种建模手段,把细胞定义为许多结构,分子,反应和物质流的集合体。 21. 先导化合物:是指具有一定药理活性的、可通过结构改造来优化其药理特性而可能导致 药物发现的特殊化合物。就是利用计算机在含有大量化合物三维结构的数据库中,搜索能与生物大分子靶点匹配的化合物,或者搜索能与结合药效团相符的化合物,又称原型物,简称先导物,是通过各种途径或方法得到的具有生物活性的化学结构

中国科学院大学生物信息学期末考试资料,陈润生老师

生物信息学期末考试复习 1.生物学中的7个数学故事 (1) 孟德尔遗传定律(分离和自由组合定律)运用了组、合原理中的加法原理和乘法原理。 (2) Hardy-Weinberg遗传平衡定律通过构造数学关系式来证明。 (3)基因在染色体上的线性排列采用概率分布优化距离的计算距离,使其更接近真实情况。 (4)关联分析通过假设检验看两个特征的关联有无统计显著性。 (5) 序列比对设计合适的算法可以有效降低计算复杂度。 (6)基因组学和其他的组学组学时代产生的大量数据需要依赖数据库技术来寻找生物分子之间的关联。 (7)微阵列芯片大规模芯片数据需要数据挖掘:聚类、关联、预测建模、异常检测。 2. DNA、protein、RNA序列比对及其算法 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。常用的方法有:点阵法,动态规划算法,k-tup 算法等。 (1)dotplot算法:通过点阵作图的方法表示,能很直观地氨基酸序列或核苷酸序列上的插入、删除、重复和反相重复。 算法步骤:将两条序列的碱基(或残基)分别沿x轴和y轴排列,依次比较两条序列的每个碱基(或残基),如果两个碱基(或残基)相同则在矩阵中填充点,这样就形成一个点矩阵。在点矩阵中,将对角线上的点连接起来,这些直线所对应的矩形区域就是这两条序列的相似性片段。 算法特点:该算法相似性片段实际上是相同的片段;而且不能提供相似性片段在统计学意义上的相似性。 (2)动态规划算法:分为全局动态规划算法和局部动态规划算法。保证了指定打分模型的情况下,两条序列能获得尽可能的最高分 算法步骤:①初始化序列矩阵;②将序列输入矩阵,计算分数并绘制箭头;③用箭头回溯找到最优得分路径;④连接最优路径,产生序列比对。 动态规划算法优缺点: 优点:对于一个给定的计分函数集合,能找到最优的比对 缺点:时间复杂度为O(n 2),运行慢,计算所需的内存与序列长度的平方成正比,因此不适用于非常长序列的比对。 序列比对的定义,存在哪几种算法,打分矩阵是什么意思 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; 算法种类:动态规划算法、Smith-Waterman Alterations算法、FASTA - Hi Level Algorithm 算法、BLAST – Heuristic算法; 打分矩阵:通过点矩阵对序列比对进行积分,根据不同物质情况可分为DNA序列打分矩阵:等价矩阵、转换-颠换矩阵、blast矩阵;蛋白质打分矩阵:等价矩阵、遗传密码矩阵、疏水性矩阵、PAM矩阵、BLOSUM矩阵。 1.动态规划算法,给个表格可以把数字填出:

生物信息学作业题

生物信息学作业题 绪论 1.什么是生物信息学? 2.生物信息学有哪些主要研究领域? 第一章生物信息学的分子生物学基础 1.DNA的双螺旋结构要点是什么? 2.什么是基因组和蛋白质组?对它们的研究有何意义? 第二章生物信息学的计算机基础 1.简述网络操作系统的类型。 第三章核酸序列分析 1.什么是全局比对? 2.什么是局部比对?有哪些优点? 第四章分子进化分析 1.分子进化分析具有哪些优点? 2. 简述分子进化的中性学说。 第五章基因组分析 1. 什么是基因组学?其主要研究内容是什么? 2.简述基因预测分析的一般步骤。 第六章蛋白质组分析 1. 蛋白质组学的概念和主要研究的大致方向是什么? 2. 蛋白质组功能预测的程序是怎样的? 第七章生物芯片数据分析 1. 什么是生物芯片? 2. 生物芯片有哪些方面的应用? 第八章核酸与蛋白质结构预测 1. RNA二级结构典型的预测方法有哪些? 2. 基于统计学的预测蛋白质二级结构的方法有哪些? 第九章生物信息学平台与工具软件 1. 请利用Clustal X软件对下列6条蛋白质序列进行多重比对(比对结果用BioEdit软件打开,用“截图”方式显示比对结果)。 >1 mqngkvkwfn sekgfgfiev eggedvfvhf saiqgegfkt leegqevtfe veqgnrgpqatnvnkk >2 mqgkvkwfnn ekgfgfieie gaddvfvhfs aiqgegykal eegqevsfdi tegnrgpqaanvvkl >3

mqngkvkwfn sekgfgfiev eggedvfvhf saiqgegfkt leegqevtfe veqgnrgpqatnvnkk >4 mqgkvkwfnn ekgfgfieie gaddvfvhfs aiqgegykal eegqevsfdi tegnrgpqaanvvkl >5 mqngkvkwfn sekgfgfiev eggedvfvhf saiqgegfkt leegqevtfe veqgnrgpqatnvnkk >6 mqgkvkwfnn ekgfgfieie gaddvfvhfs aiqgegykal eegqevsfdi tegnrgpqaanvvkl 2. 现有一ZmPti1b蛋白质序列,请用DNAMAN软件分析其二级结构,给出分析结果。 1 MSCFACCGDE DTQVPDTRAQ YPGHHPARAD AYRPSDQPPK GPQPVKMQPI AVPAIPVDEI 61 REVTKGFGDE ALIGEGSFGR VYLGVLRNGR SAAVKKLDSN KQPDQEFLAQ VSMVSRLKHE 121 NVVELLGYCA DGTLRVLAYE FATMGSLHDM LRGRKGVKGA QPGPVLSWSQ RVKIAVGAAK 181 GLEYLHEKAQ PHIIHRDIKS SNVLLFDDDV AKIADFDLSN QAPDMAARLH STRVLGTFGY 241 HAPEYAMTGQ LSSKSDVYSF GVVLLELLTG RKPVDHTLPR GQQSLVTWAT PRLSEDKVRQ 301 CVDSRLGGDY PPKAVAKFAA VAALCVQYEA DFRPNMSIVV KALQPLLNAH ARATNPGDHA 361 GS

生物信息学考试试卷

一、名词解释(每小题4分,共20分) 1、生物信息学 广义:生命科学中的信息科学。生物体系和过程中信息的存贮、传递和表达;细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程的中各种生物信息。 狭义:生物分子信息的获取、存贮、分析和利用。 2、人类基因组计划 人类基因组计划准备用15年时间,投入30亿美元,完成人类全部24条染色体的3×109脱氧核苷酸对(bp)的序列测定,主要任务包括作图(遗传图谱、物理图谱的建立及转录图谱的绘制)、测序和基因识别。其中还包括模式生物(如大肠杆菌、酵母、线虫、小鼠等)基因组的作图和测序,以及信息系统的建立。作图和测序是基本的任务,在此基础上解读和破译生物体生老病死以及和疾病相关的遗传信息。 3、蛋白质的一级结构 蛋白质的一级结构是指多肽链中氨基酸的序列 4、基因 基因--有遗传效应的DNA片断,是控制生物性状的基本遗传单位。 5、中心法则 是指遗传信息从DNA传递给RNA,再从RNA传递给蛋白质,即完成遗传信息的转录和翻译的过程。也可以从DNA传递给DNA,即完成DNA的复制过程。这是所有有细胞结构的生物所遵循的法则。 6 、DNA序列比较 序列比较的根本任务是:(1)发现序列之间的相似性;(2)辨别序列之间的差异 目的: 相似序列 相似的结构,相似的功能 判别序列之间的同源性 推测序列之间的进化关系 7、一级数据库 数据库中的数据直接来源于实验获得的原始数据,只经过简单的归类整理和注释 8、基因识别 基因识别,是生物信息学的一个重要分支,使用生物学实验或计算机等手段识别DNA 序列上的具有生物学特征的片段。基因识别的对象主要是蛋白质编码基因,也包括其他具有一定生物学功能的因子,如RNA基因和调控因子。 9、系统发生学 系统发生学(phylogenetics)——研究物种之间的进化关系。 10、基因芯片 基因芯片(gene chip),又称DNA微阵列(microarray),是由大量cDNA或寡核苷酸探针密集排列所形成的探针阵列,其工作的基本原理是通过杂交检测信息。

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