生物信息学的应用

.生物信息学的应用，生物信息学，概念(广义)，生物系统及其过程中信息的存储、传递和表达，细胞，组织，器官的生理学，病理药理学过程中的各种生物信息，信息科学，生命科学中的信息科学，概念(窄)，生物分子数据，深层生物学知识，分子生物信息学moleculatus，发掘，获取，生物分子信息收集，存储，分析和利用，生物信息学主要研究两种信息载体DNA分子蛋白质分子，生物分子至少有三种信息遗传信息和与功能相关的结构信息进化信息。第一节生物信息学和基因组学，第一，生物信息学概述(a)生物信息学发展简史生物信息学发展的三个阶段：全基因组时代后基因组时代生物信息学的发展脉络：1956年，美国田纳西州盖林堡举行的第一次“生物学中的信息理论研讨会”1987年佛罗里达州立大学32岁林化安。A.Lim)博士开创了被称为“生物信息学之父”的“Bioinformatics”。1990年，林华安博士开始了第一次国际生物信息学术会议。1990年10月，称为生命科学“阿波罗登月计划”的国际人类基因组计划(HGP)开始了。在1995年美国人类基因组计划的第一个5年摘要报告中，提出了生物信息学的更完整的定义。2000年6月26日，美国、英国、日本、德国、法国、中流6国科学家共同完成人类基因组工作草图，是人类科学史上的又一个里程碑。2003年4月14日，国际人类基因组测序小组宣布，美国、英国、日本、德国、法国和中国科学家通过13年的共同努力，成功绘制了人类基因组测序图(完成度)。人类进入了后基因组时代(Post-genomicEra)。(b)生物信息学的主要研究内容，1 .生物信息的收集、存储、管理和提供2。基因组序列信息的提取和分析3。功能基因组相关信息分析4。基因表达数据的分析和处理5。蛋白质结构预测，基因组数据库，蛋白质序列数据库，蛋白质结构数据库，embj，GenBank，Swiss-prot，Pdb，PIR，1，生物分子数据收集和管理，2，数据库搜索和序列比较，搜索同源序列在一定程度上通过序列比较来查找相似序列比较的基本操作之一是匹配(Alignment)，即两个序列中的每个字符(表示核苷酸或氨基酸残像)根据其对等或替代关系进行比较，结果是两个序列共享的排序顺序，即序列相似性的定性说明多个序列匹配研究中多个序列的共性。序列的多重比较可以用于检索基因组序列的功能领域，也可以用于研究蛋白质组之间的进化关系。，同源分子发现，3，基因组序列分析，基因语言分析日书基因组结构分析，基因识别，基因功能注释，基因调节信息分析基因组比较。4，基因表达数据分析和处理，基因表达数据分析是目前生物信息学研究的热点，目前基因表达数据处理主要是聚类分析，表达模式相似的基因集合，在此基础上寻找相关基因，分析基因的功能。基因芯片，双向电泳图案，5，蛋白质结构由蛋白质的生物学功能决定，蛋白质结构预测成为理解蛋白质功能的重要途径。蛋白质结构预测可以归结为：二次结构预测空间结构预测、蛋白质折叠、二次结构预测、某种程度上对二次结构的预测是模式识别问题二次结构预测的主要方法。三维化学方法图论方法统计方法最接近的决策方法基于规则的专家系统方法分子动力学方法人工神经网络方法预测精度超过70%的第一个软件是基于神经网络的PHD系统。空间结构预测，空间结构预测，相似序列的蛋白质倾向于折叠成相似的三维空间结构，理论方法是使用同源模型方法，对所有蛋白质的10%到30%进行空间结构预测工作，以及(c)生物信息学研究现状和展望，1 .国外生物信息学研究现状2。中国生物信息学研究现状3。中国的生物信息学研究目标包括基因组数据、蛋白质组和结构基因组数据、自然和合成化合物数据的计算机处理、分析和可视化，以及生物实验和生物分子的模拟设计，蛋白质三维结构和蛋白质组的时空表达关系分析等。蛋白质研究为生物信息学提供了非常丰富的研究数据，极大地促进了生物信息学的发展。生物信息学在蛋白质的序列分析、结构预测、功能预测、分子设计等方面有重要的应用。第二，生物信息学和蛋白质，序列排序是生物信息学的基础，通过比较两个或两个以上蛋白质序列的相似区域和保存部位，确认相互之间具有共同功能的序列模式和分子进化关系，进一步分析其结构和功能。已知具有未知结构的蛋白质序列和三维结构的蛋白质的空间折叠信息，(1)蛋白质序列分析，(2)蛋白质结构预测，蛋白质结构预测内容第二结构预测第二结构预测蛋白质结构预测方法理论分析方法：基于理论计算进行结构预测。统计分析方法：在对已知结构的蛋白质进行统计分析的基础上，建立从序列到结构的映射模型，对未知结构的蛋白质直接从氨基酸序列预测其结构。(3)蛋白质功能预测，(HPDB蛋白质数据库(，(4)蛋白质分子设计，蛋白质分子设计类型：根据变形部分的数量，可分为“小变形”、“中变形”和“大变形”。“尿化”:即目标蛋白的位置变异或化学修饰引起的结构和功能变化。“中间变化”:连接和组装来自不同蛋白质的域，使结构和功能发生巨大变化。“巨大的变化”:也就是说，从一开始就设计了具有特定结构和功能的全新蛋白质。，常用数据库是核酸序列数据库RNA序列数据库蛋白质序列数据库(RNAsequencedatabases)结构数据库(Proteinsequencedatabases)Proteomics资源；其他分子生物学数据库(OtherMolecularBiologyDatabases)细胞机构数据库(organelle databases)；植物数据库(plant databases)；免疫学数据库(Immunologicaldatabases)，第二部分中常用的数据库，生物信息学数据库类型一次数据库：数据直接从实验中获得的原始数据导出，仅对原始数据进行简单的分类和注释。Genbank、EMBL、DDBJ等核酸序列数据库、SWISS-PROT、PIR和其他蛋白质序列数据库；蛋白质结构数据库，如PDB。第二数据库：应根据其他研究内容和第一数据库、实验数据和理论分析，进一步分析和整理相关生物学知识和信息。人类基因组图谱库GDB、转录因子和结合位点库TRANSFAC、蛋白质结构家族分类库SCOP等。图6-2生物信息学数据库相互关系，生物信息学数据库相互关系，公共数据库，I，核酸数据库，(a)核酸序列数据库目前国际上主要是Genbank，EMBL，DDBJ三大核酸序列数据库，三大核酸数据库之间每天交换数据以保持数据同步更新。1 .GenbankGenbank由美国国家生物技术信息中心(NCBI)维护，如图6-3所示。Genbank数据直接源排序工作者提交的序列、排序中心提交的大量EST序列、其他排序数据以及与其他数据机构协作交换的数据。Genbank内容还包括所有已知核酸序列和蛋白质序列的简要说明、科学命名、物种分类名称、参考资料、序列特性表等的辅助信息。Genbank的数据记录处理分为16类，包括细菌、病毒、灵长类、啮齿动物、EST数据、基因组测序数据、大规模基因组序列数据等。(1)通过GenBank数据搜索、NCBI主页“Search”选项中的“gene”或“Nucleotide”等选项，在搜索窗口中直接输入搜索的搜索词；图6-4n CBI-Entrez(NC bi网站上的统一生物信息数据库搜索系统)提供的限制、索引、历史和剪贴板等功能，Entrez集成生物信息数据库检索系统集成了核酸序列、蛋白质序列、基因图谱、蛋白质结构等数据库。通过生物医学文献摘要数据库(MEDLINE)获取序列相关文献信息。可以使用Entrezcross-database数据库检索联合信息(图6-5)。图6-5NCBI-Entrezcross-database搜索界面，国家社会技术信息中心(NCBI)、entrez、entrez、thelifescencessearch engine、Blast(basicloclalignmentsearchtool)是DNA或氨基酸序列比对分析的重要软件，TaxBrowser:Taxonomybrowser分类浏览器，结构：此目录下最重要的资源是分子模型数据库MMDB和Cn3D生物大分子3D模型查看软件，EMBL和GenBank数据库标识徽标，以GenBank核酸数据库实例、人和动物的病菌Salmonellatyphimurium(Salmonellatyphimurium)H1相抗原基因H-1-i为例，简述了GenBank核酸数据库的数据格式。，locustyffylgh 1 I 1485 bpdnalinearbct 26-apr-1993 definitionsalmonellatyphimuriumh-1-igeneencodingphase 1 flagellateProteobacteriaGammaproteobacteriaEnterobacterialesEnterobacteriaceaesal monella . reference 1(bases 1 to 1485)authors joys，t . m . titlethecovalentstructureofthephase-1 flagellaterarf