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生物信息学,实验一

实验一文献检索和浏览各大生物分子数据库

一、实验目的

1、学习文献检索方法

2、了解生物信息学常用数据库的结构

二、实验内容

本实验通过登陆GenBank、EMBL、DDBJ三个国际上权威的核酸序列数据库、GDB基因组数据库、人类基因组数据库Ensembl、表达序列标记数据库dbEST、序列标记位点数据库dbSTS，以及PIR、SWISS-PROT、TrEMBL蛋白质序列数据库、蛋白质数据仓库UniProt、生物大分子数据库 PDB等，了解各数据库的结构，。

三、实验仪器、设备及材料

计算机（联网）

四、实验原理

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。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。

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 （https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/web/Genbank/index/html）、欧洲分子生物学实验室的EMBL-Bank（简称EMBL，https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/embl/index/html）及日本遗传研究所的DDBJ （http://www.ddbj.nig.ac.jp/）。三个数据库中的数据基本一致，仅在数据格式上有所差别，对于特定的查询，三个数据库的响应结果一样

GDB（https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/）是一个出现较早的基因组数据库。目前GDB包含对下述三种对象的描述：（1）人类基因组区域，包括基因、克隆、PCR标记物、断点、细胞遗传学标记、易碎位点、 EST、综合区域、contigs、重复等；（2）人类基因组图谱，包含细胞遗传学图谱、连接图谱、辐射混合图谱、contig 图谱、集成图谱，所有这些图谱都可以被直观地显示出来；（3）人类基因组中的变化，包括基因突变和基因多态性，加上等位基因频率数据。

Ensembl (https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/）是一个综合性基因组数据库，Ensembl包括所有公开的人类基因组DNA序列，通过注释形成的关于序列的特征。现在包括其他基因组，如大鼠、小鼠、线虫、果蝇等。Ensembl提供多种查询方式：（1）通过关键字查询；（2）用BLAST 进行相似序列的搜索；（3）另一种更直观的方式是显示各染色体；用户可以在染色体水平上选择感兴趣的位点，逐层放大浏览整个基因组。

dbEST (https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/dbEST/）是GenBank的一个部分，该数据库包括不同生物的EST序列数据及其它相关信息，主要从大量不同组织和器官得到的短mRNA片段。

dbSTS（https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/dbSTS/）是NCBI的一个数据源，是GenBank 的一个部分。包含基因组短标记序列（STS）的组成和定位信息。可通过BLAST搜索STS序列；或通过FTP下载序列。

PIR（https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/）是一个全面的、经过注释的、非冗余的蛋白质序列数据库。其中所有序列数据都经过整理，超过99%的序列已按蛋白质家族分类，一半以上还按蛋白质超家族进行分类。PIR还提供一个蛋白质序列数据库、相关数据库和辅助工具的集成系统，用户可以迅速查找、比较蛋白质序列，得到与蛋白质相关的众多信息。PIR提供三种类型的检索服务:一是基于文本的交互式查询，用户通过关键字进行数据查询。二是标

准的序列相似性搜索，包括BLAST、FastA等。三是结合序列相似性、注释信息和蛋白质家族信息的高级搜索，包括按注释分类的相似性搜索、结构域搜索等。

SWISS-PROT (http://www.expasy.ch/sprot/sprot-top.html）是目前国际上比较权威的蛋白质序列数据库,其中的蛋白质序列是经过注释的；与其他蛋白质序列数据库比较，SWISS-PROT有三个明显的特点：（1）注释，在SWISS-PROT中，数据分为核心数据和注释两大类。核心数据包括：序列数据、参考文献、分类信息（蛋白质生物来源的描述）；注释包括：（A)蛋白质的功能描述；(B)翻译后修饰；(C)域和功能位点，如钙结合区域、ATP结合位点等；(D)蛋白质的二级结构；(E)蛋白质的四级结构，如同构二聚体、异构三聚体等；(F)与其它蛋白质的相似性；(G)由于缺乏该蛋白质而引起的疾病；(H)序列的矛盾、变化等。（2）最小冗余：尽量将相关的数据归并，降低数据库的冗余程度。如果不同来源的原始数据有矛盾，则在相应序列特征表中加以注释。（3）与其它数据库的连接：对于每一个登录项，有许多指向其它数据库相关数据的指针，这便于用户迅速得到相关的信息。

TrEMBL (https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/trembl/index.html) 是与SWISS-PROT相关的一个数据库。包含从EMBL核酸数据库中根据编码序列(CDS)翻译而得到的蛋白质序列，并且这些序列尚未集成到SWISS-PROT数据库中。

蛋白质数据仓库UniProt包括：Swiss-Prot、TrEMBL、PIR ；用户可以通过文本查询数据库，可以利用BLAST程序搜索数据库，也可以直接通过FTP下载数据。UniProt包含3个部分：（1）UniProt Knowledgebase（UniProt）蛋白质序列、功能、分类、交叉引用等信息存取中心（2）UniProt Non-redundant Reference（UniRef）数据库将密切相关的蛋白质序列组合到一条记录中以便提高搜索速度；（3）UniProt Archive（UniParc）资源库，记录所有蛋白质序列的历史。

PDB（https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/pdb/）是国际上最著名的生物大分子结构数据库，PDB中含有通过实验（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。PDB的每条记录有两种序列信息，一种是显式序列信息（explicit sequence）：在PDB文件中，以关键字SEQRES作为显式序列标记，以该关键字打头的每一行都是关于序列的信息。一种是隐式序列信息(implicit sequence) ：PDB的隐式序列即为立体化学数据，包括每个原子的名称和原子的三维坐标。

五、实验步骤

（一）使用中文期刊网和Entrez信息查询系统检索与禽流感相关的文献，并阅读感兴趣文献的摘要或全文。

1、使用中文期刊网检索与禽流感相关的文献

（1）输入https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,，进入我校的图书馆，点击“中文数据库”按钮，进入了中文数据库界面，再点击“中文期刊网”按钮，进入中国知识资源总库——CNKI 系列数据库界面，点击“中国期刊全文数据库”按钮，进入中国期刊全文数据库界面；（2）在中国期刊全文数据库界面的检索项中可选择检索种类（主题或关键词或作者等），再填写相关的检索词，最后点击“检索”按钮，进行检索文献。以禽流感为例，选择检索种类为主题，检索词项填写“禽流感”，点击“检索”按钮，显示共有记录，按年排列。

（3）另外，对检索结果可以进行相应的限制，如时间从哪年到哪年。若刚才检索的禽流感相关的结果，只需要2007年，可输入2007到2007，按“检索”按钮，；当然，还可以有多个关键词，且还可以选择“在结果中检索”按钮。

2、使用Entrez信息查询系统检索与禽流感相关的文献

（1）调用Internet浏览器并在其地址栏输入Entrez网址

(https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/Entrez)进入NCBI主页，进入Entrez Home页面，在search across database栏内输入关键词Avian Influenza/Bird Flu点击go查询。显示记录，可

依次点击开，并阅读感兴趣文献的摘要或全文。当然，还可以直接进入NCBI主页

（https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/），在search栏中选择PubMed，在for栏中填写关键词Avian Influenza/Bird Flu，最后点击go。

（2）练习使用AND OR BUT逻辑词来限定关键词，如Bird Flu AND human cases 等查询人感染禽流感的相关记录，比较查询结果。

（3）学习使用limits等限制字段查询方式，检索与禽流感相关的文献，并统计检索结果。比较不同检索方式的查询效率。

A、直接进入NCBI主页（https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/），选择Pubmed文献数据库，点击search栏下方的limits，进入与Pubmed有关的限制字段设置，如选择Title等不同字段，及限制期刊类型，作者，日期等进行查询。

B、Preview（搜索结果预览）/Index（索引词表检索）的应用。所谓的索引词表检索是当你选定查询字段并键入检索词如Bird Flu时，点击Index ，这时返回一个在该字段中的以“Bird Flu”开始的索引词表窗口，后面括弧中的数字代表包含该索引词的记录条数；选择一个或几个关键词，点击Preview可进行结果的预览，点击Go可获得查询结果。

C、点击History，可以看到该次练习结果页面的历史记录。包括所采用的主题词、查询字段范围、花费时间、及相应结果等。

（二）浏览各大数据库网站

进入核酸序列数据库GenBank（https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/web/Genbank/index/html）（包括其上的一些子数据库如dbEST、dbSTS）、EMBL-Bank（简称EMBL，https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/embl/index/html）及DDBJ（http://www.dd bj.nig.ac.jp/）；进入基因组数据库GDB（https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/）和Ensembl (https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/）；进入蛋白质序列数据库PIR（https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/）、SWISS-PROT (http://www.expasy.ch/sprot/sprot-top.html、TrEMBL (https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/trembl/index.html)；进入生物大分子数据库PDB （https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/pdb/）。点击其上的一些按钮，了解这些数据库的结构。

（1）使用Entrez信息查询系统检索与禽流感相关的核酸序列，链接提取其中一条感兴趣的序列内容，阅读序列格式的解释，理解其含义。

进入NCBI主页，进入Entrez Home页面，在Search后的输入栏中输入关键词H5N1，点击go查询，再选择Nucleotide数据库，共有9632条记录。阅读查询结果，选择一条感兴趣的核酸序列，点击该序列与数据库的超链接，阅读序列格式的解释，理解其含义。（2）GenBank数据库序列格式的FASTA序列格式显示与保存；

以上一步骤所获得的感兴趣核酸序列结果页面为例，在显示模式“Display”的下拉菜单中选择一个需要的序列格式如FASTA序列格式，然后点击Display按钮，结果就出现该序列的FASTA格式。如果需要保存该条序列信息，可以直接通过点击浏览器IE的“文件”菜单中的另存为命令将序列保存到本地计算机；也可以利用Entrez系统自身的保存功能，即点击Send to，选择File,就会出现保存文件相应的窗口，然后按指示操作即可。

（3）使用SRS信息查询系统检索在Entrez中查询的同一条核酸序列，连接提取该序列内容，阅读序列格式的解释，理解其含义；比较NCBI与EMBL中序列格式的异同。调用Internet 浏览器并在其地址栏输入SRS网址（https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,），查询在Entrez中所查询核酸序列，如 EU122406。

六、实验结果及分析

写出查询到的与禽流感相关的中英文文献（作者.文献名.期刊名[J],年，卷（号）：起始页-终止页）；

六、思考题

如果让你完成枯草芽孢杆菌（Bacillus subtilis）中的葡萄糖脱氢酶（glucose-1-dehydrogenase）基因序列的查询工作，你该如何完成，写出完成步：进入https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,i→键入Bacillus subtilis→点击FIND→显示检索结果→打开结

果→得到序列

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

BioEdit实验报告

生物信息学引论实验课报告（3）一、实验目的与要求 1、熟悉使用BioEdit软件基于核酸序列比对分析的真核基因结构分析； 2、熟悉使用BioEdit软件进行核酸序列的点突变定位；二、实验内容（一）使用BioEdit软件进行序列分析（选取一种数据）；（二） 1. 人瘦素(leptin) 基因编码区点突变408 A→C的定位：打开BioEdit软件→将人瘦素(leptin) mRNA的FASTA格式序列输入分析框→点击左侧序列说明框中的序列说明→点击Sequence栏→选择Nucleic Acid→点击Find next O RF→从起始密码ATG的第一个碱基开始查找该基因编码区408（464，NM_000230）位碱基（A）； 2. 人瘦素(leptin) 基因编码区点突变408 A→C的限制酶切点分析：再点击Sequence栏→选择Nucleic Acid→点击Restriction M ap→点击Generate Map按钮→找到该基因编码区408（464，NM_000230）位碱基后可见该位置有限制酶Hind III 的切点（AAGCTT）；（提示：如发生408 A→C突变，则该酶切点消失）； 3. 人瘦素(leptin) 基因编码区点突变408 A→C分析的引物设计：调用Internet浏览器并在其地址栏输入primer3网址（https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/cgi-bin/primer/primer3.cgi）→用复制/粘贴方式将人瘦素(leptin) mRNA（NM_000230）的FASTA格式序列输入分析框→在targets框填入464，1→选择Product Size (~300 bp)和Primer Tm (~58.0) →点击Pick Primesr按钮→从显示的五队引物中选择合适的引物； 4. 人瘦素(leptin) mRNA定量的引物设计：方法同“3. 人瘦素(leptin) 基因编码区点突变408 A→C分析的引物设计”，但在targets框将突变点位置改为外显子交会点位置，另外Product Size 一般选择~150 bp。

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/f511799889.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？

生物信息学大实验_实验指导

实验1基因组序列组装（软件CAP3的使用）一、实验目的 1．了解基因组测序原理和主要策略； 2．掌握CAP3序列组装软件的使用方法。二、实验原理基因组测序常用的两种策略是克隆法（clone-based strategy）和全基因组鸟枪法（whole genome shotgun method）。克隆法先将基因组DNA打成大的片段，连到载体上，构建DNA文库；再对每一个大片段（克隆）打碎测序。序列组装时先组装成克隆，再组装成染色体。克隆测序法的好处在于序列组装时可以利用已经定位的大片段克隆, 所以序列组装起来较容易, 但是需要前期建立基因组物理图谱, 耗资大, 测序周期长。全基因组鸟枪法测序无需构建各类复杂的物理图谱和遗传图谱，采用最经济有效的实验设计方案，直接将整个基因组打成不同大小的DNA片段构建Shotgun文库，再用传统Sanger测序法或Solexa等新一代测序技术对文库进行随机测序。最后运用生物信息学方法将测序片段拼接成全基因组序列。该方法具有高通量、低成本优势。序列组装时，先把把单条序列（read）组装成叠连群（contig）、再把叠连群组装成“支架”（scaffold），最后组装成染色体。本实验将练习在Linux环境下用CAP3软件组装流感病毒基因组。 1．CAP3序列组装程序简介 Huang Xiaoqiu. 和 Madan，A. 开发的一套用于序列拼接的软件，此软件适用于小的数据集或 EST 拼接，它有如下特征： 1. 应用正反向信息更正拼接错误、连接contigs。 2. 在序列拼接中应用 reads 的质量信息。 3. 自动截去 reads5`端、3`端的低质量区。 4. 产生 Consed 程序可读的ace 格式拼接结果文件。 5. CAP3 能用于Staden软件包的中的GAP4 软件。 2．下载此软件可以免费下载，下载地址：http：//https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/download.html。填写基本信息表格，即可下载。CAP3 详细参考文档可见：http：//https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/sas.html。 3．安装（1）上传cap3 的压缩包到本地linux/unix 运算服务器；（2）解压缩： bash-2.05b$ tar xvf cap3.tar CAP3/ CAP3/README CAP3/cap3

生物信息学专业实习总结范文

《浙江大学优秀实习总结汇编》生物信息学岗位工作实习期总结转眼之间，两个月的实习期即将结束，回顾这两个月的实习工作，感触很深，收获颇丰。这两个月，在领导和同事们的悉心关怀和指导下，通过我自身的不懈努力，我学到了人生难得的工作经验和社会见识。我将从以下几个方面总结生物信息学岗位工作实习这段时间自己体会和心得：一、努力学习，理论结合实践，不断提高自身工作能力。在生物信息学岗位工作的实习过程中，我始终把学习作为获得新知识、掌握方法、提高能力、解决问题的一条重要途径和方法，切实做到用理论武装头脑、指导实践、推动工作。思想上积极进取，积极的把自己现有的知识用于社会实践中，在实践中也才能检验知识的有用性。在这两个月的实习工作中给我最大的感触就是：我们在学校学到了很多的理论知识，但很少用于社会实践中，这样理论和实践就大大的脱节了，以至于在以后的学习和生活中找不到方向，无法学以致用。同时，在工作中不断的学习也是弥补自己的不足的有效方式。信息时代，瞬息万变，社会在变化，人也在变化，所以你一天不学习，你就会落伍。通过这两个月的实习，并结合生物信息学岗位工作的实际情况，认真学习的生物信息学岗位工作各项政策制度、管理制度和工作条例，使工作中的困难有了最有力地解决武器。通过这些工作条例的学习使我进一步加深了对各项工作的理解，可以求真务实的开展各项工作。二、围绕工作，突出重点，尽心尽力履行职责。在生物信息学岗位工作中我都本着认真负责的态度去对待每项工作。虽然开始由于经验不足和认识不够，觉得在生物信息学岗位工作中找不到事情做，不能得到锻炼的目的，但我迅速从自身出发寻找原因，和同事交流，认识到自己的不足，以至于迅速的转变自己的角色和工作定位。为使自己尽快熟悉工作，进入角色，我一方面抓紧时间查看相关资料，熟悉自己的工作职责，另一方面我虚心向领导、同事请教使自己对生物信息学岗位工作的情况有了一个比较系统、全面的认知和了解。根据生物信息学岗位工作的实际情况，结合自身的优势，把握工作

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。

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。

生物信息学实验指导书_新版本

生物信息学实验指导书重庆邮电大学

生物信息学实验指导书生物信息教学部谭军编重庆邮电大学生物信息学院

前言生物信息学是上世纪90年代初人类基因组计划(HGP)依赖，随着基因组学、蛋白组学等新兴学科的建立，逐渐发展起来的生物学、数学和计算机信息科学的一门交叉应用学科。目前生物信息学的研究领域主要包括基于生物序列数据的整理和注释、生物信息挖掘工具开发及利用这些工具揭示生物学基础理论知识等领域。生物信息学作为新型交叉应用学科，可以依托本校已有的计算机科学、信息学、生物学和数学等学科优势，充分展现投入少、见效快、起点高的特色，推动学校学科建设和本科教学水平。本实验指导书中的8个实验均设计为综合性开发实验，面向生物信息学院全体本科学生和研究生，以及全校对生物信息学感兴趣的其他专业学生开放。生物信息学实验室将提供系统的保障，包括采用mail服务器和linux帐号管理等进行实验过程管理和支持。限选《生物信息学及实验》的生物技术专业本科生至少选择其中5个实验，并不少于8个学时，即为课程要求的0.5个学分。其他选修者按照课时和学校相关规定计算创新学分。

实验一熟悉生物信息学网站及其数据的生物学意义实验目的：培养学生利用互联网资源获取生物信息学研究前沿和相关数据的能力，熟悉生物信息学相关的一些重要国内外网站，及其核酸序列、蛋白质序列及代谢途径等功能相关数据库，学会下载生物相关的信息数据，了解不同的数据文件格式和其中重要的生物学意义。实验原理：利用互联网资源检索相关的国内外生物信息学相关网站，如：NCBI、SANGER、TIGR、KEGG、SWISSPORT、Ensemble、中科院北京基因组研究所、北大生物信息学中心等，下载其中相关的数据，如fasta、genbank格式的核算和蛋白质序列、pathway等数据，理解其重要的生物学意义。实验内容： 1.浏览和搜索至少10个国外和至少5个国内生物信息学相关网站，并描述网站特征； 2.下载各网站的代表性数据各10条（组）以上，并说明其生物学意义； 3.讨论各网站适合做何种生物信息学研究的平台，并设计一个研究设想。实验报告： 1.各网站网址及特征描述； 2.代表性数据的下载和生物学意义的描述； 3.讨论：这些生物信息学相关网站的信息资源，可以被那些生物信息学研究所利用。参考书目：《生物信息学概论》罗静初等译，北京大学出版社， 2002；《生物信息学手册》郝柏林等著，上海科技出版社， 2004；《生物信息学实验指导》胡松年等著，浙江大学出版社， 2003。

网上生物信息学教程

网上生物信息学教程EMBL biocomputing tutorials https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/Embnetut/Gcg/index.html Plant genome dababase tutorial https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/pgdic 生物信息学机 NCBI https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/ International Nucleotide Sequence Database Collaboration. https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/collab/ EBI https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/ USDA https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/ Sanger Centre https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/ 北京大学生物信息学中心 https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html, 数据库信息发布及其它 GenBank Release Notes ftp://https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/genbank/gbrel.txt dbEST summary report https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/dbEST/dbESTsummarv.html EMBL release notes http://www.bio.unizh.ch/db/docu.html?data=emrel Eukaryotic promoter database release notes http://www.genome.ad.jp/dbget/dbget2.html KEGG release notes http://www.genome.jp/kegg/docs/relnote.html 核苷酸数据库 GenBank https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/ dbEST https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/dbEST/index.html dbSTS https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/dbSTS/index.html dbGSS https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/dbGSS/index.html

《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 -

生物信息学复习题及答案

一、名词解释： 1.生物信息学：研究大量生物数据复杂关系的学科，其特征是多学科交叉，以互联网为媒介，数据库为载体。利用数学知识建立各种数学模型; 利用计算机为工具对实验所得大量生物学数据进行储存、检索、处理及分析，并以生物学知识对结果进行解释。 2.二级数据库：在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来，是对生物学知识和信息的进一步的整理。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。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“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。P98 8.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。P29 9.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。P29 10.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。P37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。P95 12.低复杂度区域：BLAST搜索的过滤选项。指序列中包含的重复度高的区域，如poly（A）。 13.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。 14.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。 15.分子钟：认为分子进化速率是恒定的或者几乎恒定的假说，从而可以通过分子进化推断出物种起源的时间。 16.系统发育分析：通过一组相关的基因或者蛋白质的多序列比对或其他性状，可以研究推断不同物种或基因之间的进化关系。 17.进化树的二歧分叉结构：指在进化树上任何一个分支节点，一个父分支都只能被分成两个子分支。系统发育图：用枝长表示进化时间的系统树称为系统发育图，是引入时间概念的支序图。 18.直系同源：指由于物种形成事件来自一个共同祖先的不同物种中的同源序列，具有相似或不同的功能。（书：在缺乏任何基因复制证据的情况下，具有共同祖先和相同功能的同源基因。） 19.旁系（并系）同源：指同一个物种中具有共同祖先，通过基因重复产生的一组基因，这些基因在功能上可能发生了改变。(书：由于基因重复事件产生的相似序列。) 20.外类群：是进化树中处于一组被分析物种之外的，具有相近亲缘关系的物种。 21.有根树：能够确定所有分析物种的共同祖先的进化树。

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

生物信息学札记(第4版)

生物信息学札记（第4版）樊龙江浙江大学作物科学研究所浙江大学生物信息学研究所浙江大学IBM生物计算实验室 2017年9月本材料已由浙江大学出版社出版：《生物信息学》，樊龙江主编，2017 部分内容可通过下列网址获得： https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,/bioinplant/

札记前言第一版这份材料是我学习和讲授《生物信息学》课程时的备课笔记，材料大多是根据当时收集的一些外文资料翻译编辑而成。学生在学习过程中经常要求我给他们提供一些中文的讲义或材料，这促使我把我的这份笔记整理并放到网上，供大家参考。要提醒使用者的是，这份材料仅是根据我对生物信息学的一些浮浅的认识整理而成，其中的错误和偏颇只能请读者自鉴了。 2001年6月第二版自1999年开始接触生物信息学以来，一晃已近六年，而本札记也近四岁了。2001和2002年中国科学院理论物理所的郝柏林院士在浙江大学首次开设生物信息学研究生课程，我作为他的助教系统地学习了生物信息学；同时，借着我国水稻基因组测序计划的机遇，在他的带领下从2001年开始从事水稻基因组分析，从此自己便完全投入到这一崭新、引人入胜的领域中来。不断有来信向我索要本札记的电子版文件，同时在不少网站上看到推荐该札记的内容。生物信息学、基因组学等发展很快，现在再回头审看该札记，有些部分已惨不忍读，这促使我下决心更新它。但因时间和学识问题，还是有不少部分自己不甚满意，就只有待日后再努力了。欢迎告诉我札记中的BUG，我的信箱fanlj@https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,或bioinplant@https://www.wendangku.net/doc/f511799889.html,。 2005年3月30日第三版近年来高通量测序技术产生的序列数据大量出现（如小RNA和大规模群体SNP数据），本次更新根据这一进展增加了两章内容，分别是第七章有关小RNA的分析和第八章遗传多态性及正向选择检测。两章内容由我的博士生王煜为主编写，李泽峰和刘云参与了文献整理。另外还更新了第四章有关水稻基因组分析一节。 2010年1月第四版 2014年浙江大学开展本科生教材建设工作，我当时作为系主任要带头，就承诺编写我主讲的《生物信息学》教材。编写教材的确不是一件容易的事，经过几番挣扎和多方努力，总算完成了编写，算是了却了一桩心思。该教材内容比较完整，也跟踪了生物信息学领域的最新进展。我就权且把该教材内容作为札记的第四版，也算给该札记一个完美的结尾。 2017年9月

生物信息学论文

生物信息学论文论文题目 PBL教学法在生物信息学课程教学中的应用与实践指导老师：谷峻学生姓名：吕晓莹学号： 20112501092 院系：生命科学学院专业：生物科学撰写时间：2014年4月

摘要：PBL Problem-Based Leaming)，即基于问题学习，是由美国神经病学教授Barrows首创并于1969年在加拿大的麦克马斯特大学医学院试行的一种新的教学方法。PBL 的基本特点是以教师为引导，以学生为中心，通过解决问题来学习，与传统的以学科为基础，以教师为中心的教学方法相比有很大的不同。本论文通过对照PBL 教学理念和生物信息学课程理论，来探究PBL 教学法在生物信息学课程教学中应用与实践，为提高生物信息学课程教学质量提供一种可行方法。关键词：PBL 教学法，生物信息学，应用与实践 1 前言生物信息学是20世纪90年代由多种学科知识相互渗透、融合而兴起的一门用数理和信息科学的观点、理论以及方法去研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物医学数据的一门学科，具有开放性、发展性、交叉性、综合性、应用性等特点。鉴于此，尽管国内的生物信息学科学研究开展得如火如荼，但由于受到师资、教材、授课对象、教学条件、教学法等因素限制，开设该课程的高校尚未真正形成一套成熟的、科学的教学体系。目前, 国内的生物信息学教学基本沿用以“教师讲授为主”的传统教学模式。以课堂为中心、以理论教学为主, 进行“满堂灌”式教育, “照本宣读”的方式也比较常见。缺乏与生物信息学交叉前沿性特点相适应的型教学模式。同时，实验教学比较单一, 常以验证性为目的, 有些甚至成为了“文献检索”课程, 缺乏和专相适应的综合性、设计性实验。现代教学改革与实践证明，在教学过程中必须要突出“学生是教学活动的主体”，既要注意张扬学生“个性”，更要强化学生团队合作意识及创新、创业能力培养，以保证人才培养质量。在这种情况下，传统的教学模式已与当前社会快速发展的局面格格不入，迫切需要变革。因此，为激发学生的学习积极性和教学参与热情，探索先进的教学法以革新生物信息学的教学内容及考核方式等显得尤为重要。其中，以PBL 为例的教学法在生物信息学课程教学应用与实践中取得了良好的课程教学效果。 2 PBL 教学法的优势 2.1 PBL 教学顺应时代的发展当今社会是信息时代, 生物学不断发展, 知识不断更新, 老师要讲的内容越来越多, 学生要读的书越来越厚, 授课内容与课时不相适应的矛盾非常突出, 且教学双方负担过重, 教学效果难以保证, 这种填鸭式的传统教学越来越无法适应信息社会的要求, 这就要求学生在接受人类已有的科学知识基础上, 着重培养创造能力, 学会自己寻找知识和创造知识的本领。而PBL 教学模式能明显减少说教式教学和学习负担, 既能加强学生独立学习，又能减轻教师的教学负担，顺应了时代的发展。 2.2 有利于培养学生主动学习的能力和形成双向交流传统的教学模式是以学科为基础, 教师课堂讲解为主, 教学内容进度和方法均由老师决定，其对象是学生整体, 容易忽视单一个体的学习兴趣、能力及个性特征, 学生始终处于被动地接受知识的地位, 不利于主动学习能力的培养。而PBL 教学法打破传统的界限, 采取以“学生为中心、问题为核心”的教育方式。在教师的整体把握和指导下, 学生充分运用现代化科技手段如教材、图书馆、录像、模型、文献检索系统、电脑学习软件、网络以及多媒体等多种形式进行自学。课堂上,PBL模式强调学生主动参与学习, 从而大大提高学习效果和长期记忆的形成。从教学的角度来看, 指导老师长期与同一小组学生

2021高中生物最新辅导书籍推荐

2021高中生物最新辅导书籍推荐许多准备参加生物竞赛的高中小盆友总会向别人请教买什么辅导资料最好，问的人多了，答案也就五花八门，然并卵，在这浩如烟海的书目中也是茫然无措。特此归纳整理了各方建议，希望能对生竞选手们有所帮助。首先，要知道什么是生物联赛。我们通常所说的中学生物学奥赛是分为以下五个赛程的：各省的初赛、全国中学生生物学联赛、全国中学生生物学竞赛、全国中学生生物学冬令营、国际中学生生物学奥林匹克竞赛即IBO。就是通过这层层的严格选拔，在全国范围内发掘出高手中的高手作为国家对选手参加IBO，为国争光。而当下由于很多高校都把学科竞赛省赛成绩作为自主招生申请条件之一，所以作为第二阶段的全国中学生生物学联赛也就获得更多的关注了。其次，要知道生物联赛的考核内容。我们都知道该考试以高中生物学为基础，并会扩展至高校普通生物学内容，具体考核点与分值分布是这样的： 1.细胞生物学、生物化学、微生物学、生物信息学 25% 2.植物和动物的解剖、生理、组织和器官的结构与功能 30% 3.动物行为学、生态学 20% 4.遗传学与进化生物学、生物系统学 25% 最后回归主题吧，到底该准备些什么备考资料呢? 入门篇：吴相钰著《陈阅增普通生物学》——高等教育出版社看过之后对生物有个大致的概念尹长明著《生物奥林匹克竞赛教程》-——湖南师范大学出版社北京大学生物学家编著《精英教案》基础生物教程上、中、下册——军事谊文出版社北京大学生物学家编著《精英教案》生物习题专集——军事谊文出版社拔高篇：刘凌云著《细胞生物学》——高等教育出版社刘凌云、郑光美著《普通动物学》——高等教育出版社王玢、左明雪著《人体及动物生理学》-——高等教育出版社

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

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