生物信息学基础Bioinatis.ppt

7.生物信息学基金会生物信息学，7.1 HGP的目标是探索生命的秘密，揭示生命的奥秘，实现对人类自身的理解和保护。癌症十年计划；大脑项目；蛋白质程序。信号传输计划；基因工程项目仅依靠一个学科，如细胞学、发育科学、遗传学和分子生物学，对所有基因(即基因组)进行研究(HGP)。最终目标是系统地、科学地解读生命。遗传学倾向于研究单一基因。HGP是对整个基因组中所有基因的研究。基因的存在、结构和功能，以及基因之间的相互关系都是从整体上考虑的。HGP已经成为生命科学领域最大的科学项目。7 . 1 . 2 1984年，美国能源部委托阿尔塔怀特门德尔松召开人类基因组计划发展科学家专业会议；人类基因组计划是在1985年提出的。1986年，麦克库西克夫称之为从全基因组水平研究遗传学的科学。1986年，多尔贝克科学发表了一篇文章。1986年，吉尔伯托的这种标记更少，多态性信息更少。20世纪80年代中期，短串联重复序列被开发出来。或微型卫星.它的信息内容比RFLP好。1994年，法国和美国科学家合作完成了由RFLP和质谱组成的遗传图谱，共有5826个标记，分辨率高达0.7厘米。最近，第三代多态性标记单核苷酸多态性成为一种新方法，其意义超出了遗传图谱的范围。Ii物理图，确定每个遗传标记之间的物理距离图(bp，orkb，orMb)。物理地图包含两个层次的含义：一种是获得分布在整个基因组中的序列标签(STS)，在一定距离处有一个标记。第二种方法是构建一个覆盖每条染色体的大片段的连续的克线。2)。基因组DNA的大规模测序，7.2.2基因，基因组1，基因组1)。从分子生物学的角度来看，基因是携带特定遗传信息的DNA分子片段，可以在一定条件下表达，产生特定的生理功能。(2)根据基因功能对基因进行分类：(1)。结构基因(2)。调节基因(3)。基因组：生物物种所有基因的总和，是指导物种结构和功能的所有遗传信息的总和。4)。基因的结构开放阅读框架人类结构基因的结构包括4个区域，7.2.4生物信息学是一门新兴的交叉学科(1)。新兴的跨学科分子生物学；计算机科学；信息科学；数学、物理等。(2)。7.2.5生物信息学与其他生物学科的关系，生物信息学研究内容(1)。基因组信息学1)。基因组信息的收集、存储、管理和提供2)。基因组序列信息的提取和分析基因的发现与鉴定；非编码区的信息结构分析：主要生物学问题的研究。3)基因组信息分析方法和技术研究4)。应用开发研究(2)。蛋白质空间结构的模拟和预测1)。分子模拟技术2)。蛋白质空间结构预测(3)。药物分子设计，7.3生物信息学中的几个重要研究课题生物信息学最重要的任务是从海量数据中提取新知识。首先，编码蛋白质的基因和调节基因表达的各种信号是从DNA序列中识别出来的。其次，从基因组编码序列翻译的蛋白质序列的数量急剧增加，使得不可能通过实验方法确定它们的结构和功能。从积累的数据和知识中预测蛋白质的结构和功能已经成为常规研究任务。7.3.1。比较基因组学，7.3.2模式生物最初由模式生物基因组计划确定的模式生物是：7.3.3基因区域预测7.3.4基因功能预测。更重要的是，理解这些模式生物的功能基因可以为理解人类基因组的功能提供更多的帮助。7.3.5分子进化研究对于基因组研究来说，一个重要的研究方向是分子序列进化。通过比较不同生物基因组中各种结构成分的异同，我们可以大大加深对生物进化的理解。这项研究逐渐形成了一门新的学科，叫做比较基因组学。核酸和蛋白质序列的进化。蛋白质分子结构的进化。新进化理论。生物信息学的发展将给生命科学带来革命性的变化。其成果不仅将对相关基础学科起到巨大的推动作用，还将对医药、卫生、食品、农业等行业产生巨大影响，甚至引发新的产业革命。7.4开发生物信息学7.4.1生物信息学知识结构系统7.4.2药物分子设计和药物基因组学(1)。新疾病靶分子的发现(2)。药物基因组学(2)药物基因组学(1)问题：不同的患者对同一种药物有不同的反应。药物基因组学可以使用广泛的系统基因组技术来寻找与药物作用相关的基因。它是在基因水平上设计的，以防止患者服用无效和低效的药物，从而结束单一处方的时代。带来一场突破性的革命。2)药物基因组学和遗传多态性药物基因组学从基因水平揭示这些差异的遗传特征，并确定基因序列的差异。用更科学的手段看医生和开药意味着根据患者的基因组特征优化药物治疗方案。药物基因组学需要检测基因序列中差异的位置，碱基位置的替换，以及确定基因中各种差异的相对位置。3)药物基因组学和未来药物开发的药物基因组学提供了一个全新的可以检测的基因范围药物反应基因，因此药物靶向性可以通过药物基因组学来实现。例子：氯氮平，一种诺瓦克的精神分裂症药物，是治疗精神分裂症的首选，但1%的患者在服用后会出现危及生命的疾病粒细胞缺乏症。这极大地影响了市场。如果通过药物基因组学研究发现粒细胞缺乏症的药物反应基因，市场将会大大扩大。此外，当药物进入临床时，相关的药物反应基因是清楚的，并且测试人群的基因分型可以准确地知道该药物适用于哪些患者。关于药物作用的遗传效应和生物反应的可变性的信息将在新药的设计、发现和成功开发中发挥重要作用。国家卫生研究院计划在1998年建立一个药物基因组学数据库，收集关于“个体”基因及其功能的信息，以促进药物开发。自1997年以来，数十家制药公司进入了药物基因组学领域。据估计、(3)。药物分子设计1)。新药开发的四种方法2)。基于作用机制(受体结构)结构的药物分子设计。基于作用机制(受体结构)的药物分子设计的一般步骤，7 . 4 . 4 序列比对的序列比对进化基础图7.1。保守站点通常在功能上极其重要。将小鼠胰蛋白酶(瑞士-ProtP07146)和小龙虾胰蛋白酶(瑞士-ProtP00765)进行比较。相同的残留物用以下标记线标记。三个二硫键(-S-S)标记在比较的上方。这些二硫键中的半胱氨酸残基非常保守。星形残基的侧链参与电荷转移系统，菱形活性位点的残基负责底物特异性。，Human-zcrmatgqklmravrvffggpevlklrsdiavpipkdhqvlikvhacgvnpvetyirsgtyscoli-QOR-MATRIEFHKHGGPEVLqa-VEFTPADDAPEAINEQVENKAIGINFIDTYIRSGLYP.* * * * * * *.*.*。*.* * * * * * Human-zcrkpllpytpgsdvagvieavgdnasafkkgdrvftsstisgyaeyalaadhtvyklpekoli-QOR-ppslpsglgteaagivskvgsgVKHIKADGDRVVYAQSalgaysvhniiakaailpaa * * * *.*.*。*.*。* * Human-zcrldfkqgaaigipftayralisacvkagesvlvhgasggvglaacqiarayglkilgtaecoli-qorisfefqaaasflkgltvyylrktyeikpeqflfhaaagaggvgliacqwakalgaglitv。* * * * *。*.*。*。*.* * Human-zcrgteegqkivlqngahevfnhrvnyidjakkyvgekgidiiemlanvnlskdlsllshgecoli-qorgtaqkaqsalkagawqvinyredlverkeitggkkvrvydsvgrdtwersldclqrr * *.*。*。* * * *。*.*。human-zcrrgrvvivg-SRGTIEINPROTOKES-siigvtlfsstkeefQqyaaalqagmeigolli-QORGRLMVSFGNSsgavtgvnlgilnQKGLYVTRPSLQGYITTRRETEASNELFsliasgvi *.*.* *.*.*。human-zkpvigsq-yplekvaeeniihgsgatgkmileoli-qrkdvaeqkyplkdaqrahe-ilesratqgssllip *。* * * * *。*。图7.2，最佳全局比对：人-晶体(瑞士-ProtQ08257)和大肠杆菌苯醌氧化还原酶(瑞士-ProtP28304)的氨基酸序列被比对。这是CLUSTALW程序(Higginsetal)获得的最佳全局比较结果。1996年)。在比对下方，星号表示残基相同，圆点表示残基保守。序列比对(1)。序列比对的分类基于序列比对范围1)。全局对齐2)。局部对准3)。半全局比对基于比对序列号1)。两个序列比对2)。多序列比对(2)。序列比对的基本问题1)。评分方案2)。优化算法。7.4.5遗传算法(GA)(1)。遗传算法的起源和发展(2)。生物学中遗传算法优化问题的基本原理，(3)。解决优化问题步骤1)。编码基因编码链的个体可行解2)。种群P(t) 3的可行解的生成集。评估适应性F4)。选择优秀个体繁殖后代5)。交配基因编码链的交换6)。突变模拟基因突变(4)。遗传算法在结构生物学中应用的进化模拟；折叠模拟；蛋白质变异理论研究：蛋白质起源研究等。7.4.6人工神经网络方法(1)神经元和7.4.7发展前景生物信息学将给生命科学带来