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蛋白质家族数据库 Pfam - 上海交通大学生物信息学与生物

蛋白质家族数据库 Pfam

蛋白质家族数据库（Pfam）是蛋白质家族的集合，每个蛋白质家族由多序列比对和隐马尔科夫模型描述文件表示。

Pfam是在1995年由Erik Sonnhammer，Sean Eddy和Richard Durbin建立起来的，最初的目的是为了收集常见蛋白结构域，这些结构域可用于注释多细胞动物的复合蛋白质。他们工作的灵感来自于Cyrus Chothia的预测：世界上存在1500个左右不同的蛋白质家族，大部分的蛋白质来自于不超过1000个蛋白质家族。所以Pfam的科学意义在于完整和精确地分类蛋白家族和结构域。直至2013年11月4日，Pfam已经发布了27.0，其中包含了14831个人工管理的条目，覆盖了UniProtKB将近80%的序列信息。

在Pfam中，蛋白质家族被分为质量高低的两类：Pfam-A和Pfam-B。Pfam-A是高质量的、人工管理的蛋白质家族。其中的条目来自于Pfamseq（Pfam的序列数据库），这个数据库的建立基于最新发布的UniProtKB。每个Pfam-A家族由种子的比对（包含家族中一小部分具有代表性的序列），来自种子的序列比对的隐马尔科夫模型（HMMs）的描述以及一个自动生成的全局比对（包含家族中所有可以找到的蛋白序列，找到哪些蛋白序列由搜索序列数据库得到的HMM描述决定）。Pfam-B是未经注释的、从最新发布的ADDA中非冗余聚类中自动生成的低质量蛋白质家族。ADDA（Automatic Domain Decomposition Algorithm）是一个用于对所有蛋白质结构域家族进行结构域分解和聚类的自动算法，专门用于建立Pfam-B家族。虽然Pfam-B的质量很差，但是在找功能保守性区域且在Pfam-A 中找不到结果的时候，Pfam-B家族就显得非常有用了。

Pfam的条目用四种方式进行分类，家族（相关蛋白区域的集合）、结构域（一个结构单元）、重复（单独存在不稳定但是多次出现能形成稳定结构的短的单元）和模体（在球形域以外的短单元）。相关的Pfam条目会被合并成一族（clan），这种关系由序列相关性、结构或HMM描述决定。

family页面是在Pfam上获取信息的主要页面，它描述了Pfam每个条目的信息。在这个页面上用户可以直接链接到其他有用的界面上，网站的组织结构如下图所示。

网站开发了几种非常强大的搜索功能：首先是“Jump to”搜索。用户可以在搜索框中输入Pfam-A、B的登记号或标示符、UniProt序列的ID或登记号、NCBI的“GI”号或第二登记号、metaseq的ID或登记号、PDB的条目、蛋白质组物种名称等来搜索需要的蛋白家族。其次是关键字搜索，这个搜索框出现在Pfam每个页面的右上角。用于搜索Pfam-A家族，可以输入家族描述、UniProt的序列描述、PDB条目中的标题等、GO的ID和条目以及InterPro的摘要。其次是找蛋白序列，如果要查的蛋白已经存在于UniProt、NCBI Genpept或metagenomic序列集，这个蛋白序列的结构域的情况已经在数据库中计算好了，只要输入序列的ID就可以查到。如果序列不存在与数据库中，可以进行单序列搜索或批量搜索。用户也可以用结构域查询工具来检索具有特定结构域组合的蛋白质。更细节的研究可以用PfamAlyzer。

溶藻细菌的研究进展-上海交通大学微生物

溶藻细菌的研究进展作者：林升钦上海交通大学生命学院研究生学号：0080809027 摘要：藻类微生物的大规模爆发已成为一个世界性的环境问题。关于如何治理这个问题，各国的科研工作者采取了许多不同的策略，也做了大量的科研工作，取得了一定的成就。本文旨在介绍关于溶藻微生物以及溶藻物质的研究进展，并讨论微生物治藻的可行性。为藻类大规模爆发问题的治理提供一定的建议，对于治藻方法的应用提供一种策略。关键词：溶藻菌溶藻物质富营养化富营养化是一个全球性的、有着广泛影响的环境问题。由富营养化引起的藻类短时间内爆发，产生了一系列问题。在淡水中藻类短时间内大规模爆发的现象，称为“水华”，而在海水中则称为“赤潮”。藻类的大规模爆发，对于水产业、供水系统和生态环境都造成严重的影响，更需注意的是，水体中的一些有毒藻类，如淡水中的微囊藻科（micrcystis）、海水中的甲藻门（Dinoflagellata）等类别中一些藻种，能够产生毒素，对水生动物和人有着毒害作用，这些情况已经有着很多的报道。对于如何阻止藻类的大规模爆发，人们试行了很多的方法。有物理法、化学法、生物法等。物理法主要是控制水体中的一些营养盐的浓度，降低水体的富营养化程度，甚至使之变为中度营养化，如从源头上控制营养盐进入水体。物理法是一个长期的工作，需要多方面的措施，对于短期内控制藻类爆发并没有太大的帮助。化学法主要是往水体中投入硫酸盐、粘土等物质，短期内使藻类死亡或沉入水底。这种方法有可能会造成后续的不可估计的生态破坏作用。现在人们更多的把目光集中到生物方法上。如种植水生植物、投入原生动物和鱼类、投放溶藻微生物等。目前关于投放溶藻细菌方面已有着一些进展。溶藻细菌（algicidal bacteria）是一类以直接或间接方式抑制藻类生长或杀死藻类、溶解藻细胞的细菌的统称。有关溶藻细菌的报道最早的是粘细菌属（myxobacter）。1924 年,Geitler报道了一株寄生在刚毛藻上、可使之死亡的粘细菌〔1〕。Shilo 用几种从水塘中分离出来的粘细菌做溶藻试验, 测试的10 种蓝藻中有8 种被溶解。Daft 从废水中分离出9 种粘细菌, 可溶解鱼腥藻、束丝藻、微囊藻以及多种颤藻〔2〕。李勤生等也报道了粘细菌同蓝藻细胞相互接触, 导致藻细胞溶解的现象〔3〕。已经发现的溶藻细菌很多属于γ-变形菌门（γ-Proteobacteria）。K. H. Baker 等发现某种假单胞菌能分泌一种能够杀灭硅藻的高分子质量的热稳定化合物〔4〕。A. Dakhama 报道铜绿假单胞菌产生一些低分子质量的扩散类吩嗪色素物质, 可以强烈溶解一些蓝藻和绿藻〔5〕。S.W.Jung等人从韩国的一个水库中发现一株荧光假单胞菌（Pseudomonas fluorescens）能够杀死冠盘藻（Stephanodiscus hantzschii）。（6）赵传鹏等从太湖梅梁湾水域放置的除藻中试反应器的人工介质上分离出一株假单胞菌,该菌在太湖中对微囊藻24 h 藻细胞溶解率为85.9%, 对微囊藻毒素LR(ML- LR) 也有较强的降解作用〔7〕。L. Connio 等对澳大利亚南部的Huon 河口进行细菌种群调查时分离到一株交替假单胞菌Y, 对有害的水华藻类(Gymnodinium,Chattonella, Heteyosigm) 有溶解作用, 但是对某种骨条藻和蓝藻(Oscillatoria sp.) 不敏感〔8〕。近年来, 国内外文献中陆续有一些其他溶藻细菌的相关报道, 主要有: 从日本海域分离

生物信息学软件及使用概述

生物信息学软件及使刘吉平 liujiping@https://www.doczj.com/doc/4215131583.html, 用概述生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

生物信息学是一门新兴的交叉学生物信息学的概念：科，它将数学和计算机知识应用于生物学，以获取、加工、存储、分类、检索与分析生物大分子的信息，从而理解这些信息的生物学意义。生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

分析和处理实验数据和公共数据，生物信息学软件主要功能 1.2.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 3.实验数据的自动化管理 4.寻找、预测新基因及其结构、功能 5.蛋白质高级结构及功能预测（三维建模，目前研究的焦点和难点）生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

功能1. 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 ?核酸：序列同源性比较，分子进化树构建，结构信息分析，包括基元(Motif)、酶切点、重复片断、碱基组成和分布、开放阅读框（ORF ），蛋白编码区（CDS ）及外显子预测、RNA 二级结构预测、DNA 片段的拼接； ?蛋白：序列同源性比较，结构信息分析（包括Motif ，限制酶切点，内部重复序列的查找，氨基酸残基组成及其亲水性及疏水性分析)，等电点及二级结构预测等等； ?本地序列与公共序列的联接，成果扩大。生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

Antheprot 5.0 Dot Plot 点阵图 Dot plot 点阵图能够揭示多个局部相似性的复杂关系生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

医学大数据重塑整个精准医疗体系

医学大数据重塑整个精准医疗体系医学大数据的架构具有很强的扩展性,在获取人体的基本数据以后,不仅可以构建人体的解剖结构和生理结构,而且可以从分子层面去构建微观模型。例如,基于一些复杂的数学模型,可以从DNA序列推演到mRNA结构,最后构建这段DNA序列表达的蛋白结构。近年来包括医学在内的多种学科不断交叉融合,学术界的交流以及创业公司都在努力推动多种技术的融合。在医学上不仅仅牵涉到临床医学,同时涉及生物学、分子生物学、细胞生物学、化学等等,以及自动化,包括检测、统计、分析、影像等方面都会涉及。当然,数学肯定是最基础的,建立数学模型、复杂的算法都跟数学基础息息相关。新兴的大数据即数据科学,也离不开基础的计算机科学。所以,未来医学是众多学科融合的综合科学,大数据的价值是众多领域量化的数据融合,这就是技术趋势市场需求是重要驱动去解决实际临床问题更多依赖于医生的经验,不论是生理层面还是分子层面许多都还没有被完全的量化,而是记录在医生的经验当中。医院也已经采集到很多数据,存放在不同的计算机系统中,但是基本以数据孤岛的形式存在,并没有被充分利用和挖掘,而这些其实就是做基础研究最重要的数据医学大数据发展有三大价值驱动力,首先是生活质量的提高,人们对生命质量或者是健康质量的不断追求和高标准的要求,其次是在高品质生命健康需求下促使成的生命科学技术的进步,最后是基于生命科学技术进步的临床手段不断丰富,临床治疗质量不断提高,这就是整个医学大数据价值驱动的核心。此外,巨大的患者人体组织器官替换的市场需求也是重要的驱动因素整个再生医学行业的大背景是全球每年大概有8000多万的各种组织器官的需求,包括脏器器官、软骨、胰、颅颌面、眼膜等,目前只能通过捐献满足,而捐献所

2016上海交通大学期末高数试卷(A类)

2016级第一学期《高等数学》期末考试试卷 (A 类) 一、单项选择题（本题共15分，每小题3分） 1. 若3222lim 12 x ax bx x →∞++=+（其中,a b 为常数），则（）（A ）0a =，b ∈R ；（B ）0a =，1b =；（C ）a ∈R ，1b =；（D ）a ∈R ，b ∈R 。 2. 若函数()f x 的一个原函数是(2)e x x -，则'(1)f x += （）（A ）e x x ；（B ）1e x x +；（C ）1(1)e x x ++；（D ）(1)e x x +。 3. 反常积分1 0ln[(1)]d x x x -? （）（A ）2=-；（B ）1=-；（C ）0=；（D ）发散。 4. 设OA a =和OB b =是两个不共线的非零向量，AOB ∠是向量a 与b 的夹角，则AOB ∠的角平分线上的单位向量为（）（A ）||||||||||||a b a b a a b b a a b b ---；（B ）||||||||||||a b a b a a b b a a b b +++；（C ）||||||||||||b a a b b a a b b a a b ---；（D ）||||||||||||b a a b b a a b b a a b +++。 5. 设函数()f x 为连续函数，对于两个命题：（I ）若()00()(()())d d x u F x f t f t t u =--??，则()F x 为奇函数；（II ）若()f x 为奇函数，则()3 0()()d d x y x G x f t t y =??为奇函数，下列选项正确的是（）（A ）（I ）和（II ）均正确；（B ）（I ）和（II ）均错误。（C ）仅（I ）正确；（D ）仅（II ）正确；二、填空题（每小题3分，共15分） 6. 已知函数()y f x =由参数方程3cos 2sin x t y t =??=? （0t <<π）所确定，则 ''()f x =___________________。 7. 一平面通过y 轴，且点)2,4,4(-到该平面的距离等于点)2,4,4(-到平面0z =的距离，则该平面方程是：_________________________。 8. 已知321e e x x y x =-，22e e x x y x =-，23e x y x =-是某二阶常系数非齐次线性微

上海交通大学微生物知识点总结汇总

微生物学总结绪论：一、名词解释：微生物：一切肉眼看不见或看不清的微小生物的总称。它们都是一些个体微小，构造简单的低等生物。二、简答、论述： 1、为什么微生物一直不被人类所了解？因为它们⑴个体过于微小；⑵群体外貌不显；⑶种间杂居混生；⑷其形态与其作用的后果之间很难被人认识。 2、微生物的五大共性： ⑴体积小，面积大；⑵吸收多，转化快；⑶生长旺，繁殖快；⑷适应强，易变异；⑸分布广，种类多。 3、巴斯德和科赫对微生物学的贡献：巴斯德： ⑴彻底否定了“自生说”。（曲颈瓶实验） ⑵免疫学——预防接种。（鸡霍乱病） ⑶证明发酵是由微生物引起的。 ⑷发明巴氏消毒法。科赫： ⑴证实炭疽病菌是炭疽病的病原菌。 ⑵发现了肺结核病的病原菌。 ⑶提出了科赫法则。（证明某种微生物是否为某种疾病病原体的基本原则） ⑷用固体培养基分离纯化微生物。 ⑸配制培养基。原核生物：一、名词解释：原核生物：指一大类细胞核无核膜包裹，只存在称做核区的裸露DNA的原始单细胞生物，包括真细菌和古生菌两大类群。细菌：是一类细胞细短、结构简单、胞壁坚韧、多以二分裂繁殖和水生性较强的原核生物。糖被：是包被与某些细菌细胞壁外的一层厚度不定的透明胶状物质。分为荚膜、微荚膜、粘液层和菌胶团。芽孢：某些细菌在其生长发育后期，在细胞内形成的一个圆形或椭圆形、厚壁、含水量低、抗逆性强的休眠构造，称为芽孢。 DPA-Ca：吡啶-1，6二羧酸钙盐的简称，芽孢皮层中的主要成分之一，可能与芽孢的抗逆性有关。伴孢晶体：少数芽孢杆菌在形成芽孢的同时，会在芽孢旁形成一颗菱形、方形或不规则形的碱溶性蛋白质晶体，称为伴孢晶体。菌落：将单个微生物细胞或一小堆同种细胞接种到固体培养基表面（有时在内层），当它占有一定的发展空间并处于适宜的培养条件下时，该细胞就会迅速生长繁殖并形成细胞堆，即菌落。放线菌：一类主要呈丝状生长和以孢子繁殖的革兰氏阳性细菌。蓝细菌：一类进化历史悠久、革兰氏染色阴性、无鞭毛、含叶绿素a（但不形成叶绿体）、能进行产氧性光合作用的大型原核生物。支原体：一类无细胞壁、介于独立生活和细胞内寄生生活间的最小型原核生物。二、简答、论述：１、细菌细胞壁的功能： ⑴固定细胞外形和提高机械强度，使其免受渗透压等外力的伤害。 ⑵为细胞的生长、分裂和鞭毛运动所必须。 ⑶阻拦大分子有害物质进入细胞。 ⑷赋予细菌特定的抗原性以及对抗生素和噬菌体的敏感性。

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

大数据+精准医疗

大数据+精准医疗 2012年全国居民慢性病死亡率为533/10万，占总死亡人数的86.6%。心脑血管病、癌症和慢性呼吸系统疾病为主要死因，占总死亡的79.4%，其中心脑血管病死亡率为271.8/10万，癌症死亡率为144.3/10万（前五位分别是肺癌、肝癌、胃癌、食道癌、结直肠癌），慢性呼吸系统疾病死亡率为68/10过标化处理后，除冠心病、肺癌等少数疾病死亡率有所上升外，多数慢性病死亡率呈下降趋势。慢性病的患病、死亡与经济、社会、人口、行为、环境等因素密切相关。一方面，随着人们生活质量和保健水平不断提高，人均预期寿命不断增长，老年人口数量不断增加，我国慢性病患者的基数也在不断扩大；另一方面，随着深化医药卫生体制改革的不断推进，城乡居民对医疗卫生服务需求不断增长，公共卫生和医疗服务水平不断提升，慢性病患者的生存期也在不断延长。慢性病患病率的上升和死亡率的下降，反映了国家社会经济条件和医疗卫生水平的发展，是国民生活水平提高和寿命延长的必然结果。当然，我们也应该清醒地认识到个人不健康的生活方式对慢性病发病所带来的影响，综合考虑人口老龄化等社会因素和吸烟等危险因素现状及变化趋势，我国慢性病的总体防控形势依然严峻，防控工作仍面临着巨大挑战。大数据的分析和应用都将在医疗行业发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。一、临床操作在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用： 1．比较效果研究通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research， CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 2．临床决策支持系统临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。通过部署这些系统，医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引

上海交通大学2015-1末高数试卷(医科类)

2015级第一学期《高等数学》期末考试试卷 (高数医科类) 一、选择题（本题共15分，每小题3分） 1. 设()f x 有二阶连续的导数，2sin ()()'+=x f x f x e ，且(0)1=f ，则 ( ) （A ）(0)f 是极小值；（B ）(0)f 是极大值；（C ）(0)f 不是极值；（D ）(0,(0))f 是曲线()=y f x 的拐点。 2. 积分1 111||I dx x x -=?，29 20sin I xdx π=?，13211x x xe I dx e -=+?和242 sin I x xdx π π- =?中，值为0的是 ( ) （A ）2I 、3I 和4I ；（B ）1I 、2I 和3I ；（C ）1I 和2I ；（D ）2I 和3I 。 3. 设0 ()x f x =? ，2345()g x ax bx cx dx =+++。若当0x →时()f x 与()g x 是同阶无穷小，则（ ) （A ）0a ≠ ；（B ）0a =，0b ≠；（C ）0a b ==，0c ≠；（D ）0a b c ===。 4. 设()f x 和()g x 在(,)-∞+∞上可导，且()()-f x g x ；（B ）0 lim ()lim ()→→

上海交通大学医学微生物学题库

医学微生物学试题精选 1.细菌细胞的主要组成成分是（E） A.蛋白质 B.多糖 C.核酸 D.脂类 E.都不是 2.细菌的代谢产物不包括（D） A.热原质 B.毒素 C.维生素、色素 D.纤维素 E.抗生素、细菌素 3.使细菌细胞壁坚韧的细菌成份是（C） A.脂多糖 B.外膜 C.肽聚糖 D.脂蛋白 4.溶菌酶溶菌作用的机理是（A） A.切断肽聚糖中多糖支架β-1，4糖苷键 B.竞争合成细胞壁过程中所需的转肽酶 C.干扰细菌蛋白质合成 D.干扰细菌DNA的复制 5.青霉素的作用机理是（B） A.切断肽聚糖中聚糖骨架β-1，4糖苷键 B.干扰四肽侧链与五肽交联桥的连接 C.干扰细菌蛋白质合成 D.损伤细胞膜通透性 6.菌细胞膜与真菌细胞膜的不同之处在于细菌细胞膜不含（D） A.磷脂 B.脂肪酸 C.甘油 D.固醇类物质 7.依靠菌毛突变逃避免疫杀伤的是（B） A.肺炎链球菌 B.淋病奈瑟菌 C.流感嗜血杆菌 D.福氏志贺菌 E.铜绿假单胞菌 8.在一般中性环境中细菌带负电荷，易与以下何种染料结合（B） A.中性染料 B.碱性染料 C.酸性染料 D.以上均不对【解析】：碱性染料：电离后显色离子带正电荷，易与带负电荷的被染物结合。由于细菌的等电点在pH2～5之间，在碱性、中性、弱酸性的环境中细菌均带负电荷，易与带正电荷的染料结合而着色。常用的染料有碱性复红、结晶紫、美蓝等。 9.细菌革兰染色性不同是在于（C） A.细胞核结构不同 B.细胞膜结构不同 C.细胞壁结构不同 D.中介体的有无 10.革兰阳性菌的渗透压一般高达（E） A.5～6个大气压 B.10个大气压 C.10～15个大气压 D.15～20个大气压 E.20～25个大气压 11.巴氏消毒法常用于消毒牛奶，其使用之温度时间为（E） A.71.7℃，30min B.62.8℃，30s C.62.8℃，15min D.71.7℃，30～60s E.71.7℃，15～30s 12.对低温敏感的细菌是（B） A.肺炎链球菌 B.脑膜炎奈瑟菌 C.脆弱类杆菌 D.伤寒杆菌 E.布氏杆菌【解析】：也有些细菌如脑膜炎奈瑟菌、流感嗜血杆菌等对低温特别敏感，在冰箱内保存比在室温下保存死亡更快。 13.吲哚试验是检测细菌是否能分解（C） A.吲哚 B.胱氨酸 C.色氨酸 D.对二甲基氨基苯甲醛 14.用于培养和区分不同细菌种类的培养基是（D） A.基础培养基 B.增菌培养基 C.选择培养基 D.鉴别培养基 E.厌氧培养基【注意】：选择培养基是指根据某种微生物的特殊营养要求或其对某化学、物理因素的抗性而设计的培养基。其功能是使混合菌样中的劣势菌变成优势菌，从而提高该菌的筛选效率。 15.细菌分裂数量倍增所需要的时间称为代时，多数细菌代时为（B） A.10～20min B.20～30min C.30～0min D.7～10h E.18～20h 16.毒性噬菌体的溶菌周期不包括（B）

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.doczj.com/doc/4215131583.html,。 Entrez的网址是：https://www.doczj.com/doc/4215131583.html,/entrez/。 BankIt的网址是：https://www.doczj.com/doc/4215131583.html,/BankIt。 Sequin的相关网址是：https://www.doczj.com/doc/4215131583.html,/Sequin/。数据库网址是：https://www.doczj.com/doc/4215131583.html,/embl/。

上海交大数学系高等数学教学团队-上海交通大学人力资源处

上海交大数学系高等数学教学团队《高等数学》，被很多学生称为“霸王课”，因为它“很高深”。然而上海交通大学乐经良教授和高等数学教学团队的其他老师们，却能让“霸王课”褪下“可怕的外衣”，变得妙趣横生。要说有什么神奇之道，乐经良一定摇摇头，然后微笑着告诉你十二个字：认真负责、潜心思索、投入感情。“用心教学”就是乐经良和他的团队的“数学魔法”，看似简单，却别显一番博大精深。传业有道唯纯厚，处世无奇却率真，这就是乐经良的座右铭。而“让学生受益”更是这个团队的座右铭。高校数学应该怎么教，乐经良和他的同事的心里，有一本清晰的帐。上海交通大学高等数学教学团队的故事，就这样慢慢清晰起来。问渠那得清如许怎样让学生爱上数学？在思考这个“艰深命题”时，团队带头人乐经良的脑海里，老是浮现出数学大师陈省身的一句题词，那题词只有四个字—— “数学好玩”。乐经良和他的团队始终坚信，教数学不是把那些公式定理、条条框框“搬”进学生的脑子里，而是要提高学生的数学素质、塑造合格的人才。因此，培养学生对数学的兴趣特别重要。兴趣从哪儿来？一方面，是学习过程中解决问题的喜悦，而另一方面，就是老师的引导。答案就很明确了：数学老师的工作，就是让数学好玩起来。于是乎，走进乐经良的课堂，你会看见一位年近花甲的“老先生”，正在滔滔不绝地描述电影《侏罗纪公园》的情节，故事讲完，数学中的混沌现象也就一清二楚；有时，他会跟你一起推敲福尔摩斯怎么探案，把数学理论、数学方法和密码知识巧妙结合，学生们听得津津有味。兴之所至，“老先生”便发给学生一段密文，让学生自己去破译。还真有不少学生，为了破译这密码，长假都不歇。“是很苦，但是苦得心甘情愿，苦得快乐。”学生乐呵呵地说。延续好的教学传统不难，难的是改革，是创新。“基础厚、要求严、重实践、求创新”，在这样的要求下，乐经良团队注重基础，强调质量，进行了多层次、多模式的数学课程教学改革研究和实践。为了适应不同层次学生的水平，符合不同类型专业的需求，让学生可以寻找最适合自己的途径，真正感受数学的魅力，乐经良团队把分流教学深化和细化，除了高等数学、线性代数和概率统计课程的建设，还开设了“工科数学分析”和“数学实验”课程。针对近年来理工、经管、医农和人文等不同专业对高等数学课程的认识和要求上的明显变化，团队在调研和教学实践的基础上依据专业的特点和需求进一步实行分类教学。文科数学怎么教，向来众说纷纭。把理工科数学“简化”了来教是通行的办法，乐经良团队却“另辟蹊径”，采取全新角度，深入浅出，自成体系。种种改革、俱有成效，随之而来的，是一轮又一轮崭新的探索。在这方面，乐经良和他的团队，从来都是走在前面。早在二十世纪九十年代初，乐经良团队就开始在数学基础课程中采用原版教材、试点英语教学，在那时可谓“独树一帜”，效果好，也就一直延续至今。用英语教授的微积分和线

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

医疗大数据的应用

医疗大数据的应用医疗大数据带给人类的福音早在2009年google公司的一个案例中直接可以体现，google借助大数据技术比美国疾病控制与预防中心提前1到2周预测到了甲型H1N1流感爆发，此事震惊了医学界和计算机领域的科学家。 (1)服务居民。居民健康指导服务系统，提供精准医疗、个性化健康保健指导，使居民能在医院，社区及线上的服务保持连续性。例如，提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教;同时减少患者住院时间，减少急诊量，提高家庭护理比例和门诊医生预约量。卢红强调，无论做慢病管理还是随访也好，尤其是做健康管理，都是需要有数据支撑的，没有数据支撑，所有的健康管理都是虚的。她举例表示，单纯从体检数据不可能给患者做到全面的健康咨询和精准健康管理服务的。体检是有限的，一定要结合患者的医疗数据，所以做好这件事情是一定要有一个数据的平台来支撑的，这个数据平台做什么?就是把分散在医院各方面的数据聚集起来，提供一个可视化的展现形式，提供给大夫，大夫透过这些数据、结果来更好的为患者提供健康服务。 (2)服务医生。临床决策支持，如用药分析、药品不良反应，疾病并发症，治疗效果相关性分析，抗生素应用分析，或者是制定个性化治疗方案。这些都是要以药品质量反映，疾病的并发症，这些在我们的信息系统中都有不同程度的体现。卢红举例说，不良反映，最早以前我们医院是有一套体系，大家报药品的不良反映，但是报完了之后没有反馈，这个信息收集完了之后报给国家，国家没有把这个信息反馈给医院。我们就提出建议：医院作为数据的供给者，非常希望上级可以把数据的结果反馈回来。后来，上级定期把结果反馈回来，我们从内网中体现出来，医生就能够经常看到。 (3)服务科研。包括疾病诊断与预测、提高临床实验设计的统计工具和算法，临床实验数据的分析与处理等方面。在目前的医院里，喜欢做科研的医生对这方面的呼声非常高，第一是希望自己有一个平台，把自己所关注的病例能够及时的放到平台中来进行管理。第二个，当这些数据都放进去以后，他会透过这个数据来设计一些科研的方案，透过这个平台能够产生一些他认为的指标出来，反过来这些指标对他的临床工作又有一定的指导意义。 (4)服务管理机构。对行政管理部门是有一定的意义的。 (5)公众的健康服务。包括危及健康因素的监控与预警、网络平台，社区服务等方面。大家都知道，上海在卫生医疗领域积累了大量的数据，行业专家通过诊疗数据作相关疾病的分析，最后得出一个分布图，在浦东这个区域里，糖尿病的患者究竟是聚集在哪一个区域，高血压的患者又是在哪一个区域，肝癌的患者在哪一个区域，得到了这样一个分析数据以后，再进一步分析这个区域里的人的饮食习惯，或者是这个区域的人群来源结构，这一个地区的人群饮食习惯，都做了进一步的分析，去找到他患糖尿病或者是高血压的一个因素在哪里，这就是一个很典型的大数据分析得到的结果，反过来为公共决策部门进行服务的典型案例。大数据平台让医生从录入者变成使用者卢红认为信息化推行这么多年仍有很多问题的一个非常重要的原因，就是医生只是数据的录入者，没有真正成为数据的使用者、利用者。随着大数据技术的不断成熟，通过建立大数据平台、数据的支撑，让医生在治疗、随访等实际工作中受益。让医生的角色真正从录入者向使用者转变。卢红将大数据平台带来医疗服务及医生的益处主要归于以下几类： 1、精准医疗。比如说抗菌药物的使用，抗菌药物需要控制，但是大家总也找不出很好的方法去控制。我们有很多的规定，但是这些规定如果没有平台支撑的控制，这种规定都是空的。第一没办法执行下去，第二没有办法核查。比如说这位患者用某一个抗菌药物，理论上用了3天就不能用了，必须要做抗菌药物的耐药性的检测，耐药性的检测是送给微生物检查，微生物室得到一个结论，这个患者对哪个菌种耐药，马上就要换。但是实际的工作中常常是这个大夫可能用了这个抗菌药物用了10天，觉得没有效果了又换，又用了几天没有效果，才想起来做耐药性的检测，但是如果系统在这方面能够很好的把控的话，我相信抗菌药物使用，按照国家的标准，抗菌药物的使用是一定能够控制下来的。 2、个人治疗计划。通过对历次住院信息的分析，制定本次治疗计划，为医生提供参考。这就是对一个个体，上次有公司到医院来讲课，他说我能够把患者历次的信息都看得到，我说你看到只是仅仅展现出来，大夫所需要的不仅仅是把这些信息看到，而是需要能够把历次的住院信息中的某个专科疾病所关注的指标，用一种时序的方式展现出来，这就是需要大数据的分析手段来给大夫提供这样的展现形式，只有这样，我们的大夫才能一目了然。前面关注的指标是透过什么发生了这样的变化，他就非常清晰了。如果简单的展示，上次看他的病情是什么，第二次是什么，第一次用了什么药，第二次用了什么，其实这个没有太大的意义。只有对这些数据进行分析，透过时序的方法展现出来，对我们的大夫才会有指导意义。 3、为医生和科研服务。通过对某个专科疾病的分析提供可参考的治疗方案，为科研提供分析数据。举个例子不同的医院疾病不一样，比如说某个医院有10个前10位的看病最多的，就把这10个看病最多的医院病案搜索出来，用大数据的方法分析好，就能为医生提供非常好的服务。 4、为患者健康服务提供数据支撑。健康管理，慢病管理，病人随访等等。尤其是健康管理，如果没有一个数据支撑的管理都是空话，包括慢病管理也好，因为慢病管理虽然是糖尿病，但是有可能产生了一个并发症，肯定到医院治疗过，这些数据都是要被收集到这个平台里的，提供给管理慢病的大夫。包括社康的大夫他也是非常需要这些数据的，透过这样的数据支撑，就可以提供很好的服务。大数据可以带给医院、医生、患者这么多好外，如何让这一切能为现实，医院能做些什么呢?卢红谈到，目前医院在尝试通过一些数据分析公司来做平台建设的工作，通过平台提供数据服务，包括健康管理、慢病管理、病人随访，包括转诊、科研等等，都要建立在这个平台上。透过底层的大数据分析支撑，来为这些所有的业务提供数据支撑的服务。

上海交通大学高等数学复习提纲

上海交通大学高等数学复习提纲第一章函数 1.会证明一般难度的不等式，并运用一些证明不等式的方法 2.函数的界与数列的界的联系和区别（联系第二章） 3.复合函数的函数值计算、单调性等 4.单射和满射的定义与性质 5.奇函数、偶函数的图像与性质，周期函数的定义与性质 6.反三角函数的图像与性质 7.双纽线、心脏线等的画法，图像性质，为积分应用求面积体积打好基础第二章极限与连续（这一章最为琐碎，多耐心） 1.数列的有界无界的定义，怎么证数列的单调性，怎么证明数列的有界无界 2.数列极限的定义（这同样也是证明一个数是数列的极限的根据；注意数列极限的几何意义） 3.证明一个数是数列的极限的方法 4.无穷大与无穷小的含义 5.会求以下类型数列的极限 1）分子、分母为多项式 2）分子、分母含根式（很重要） 3）分子、分母含指数式 4）能够转化为（1+1/n）n的极限 5）会用夹逼定理求极限（很重要） 6）单调有界数列求极限的方法甚至是综合题，可参考习题集（较重要，有难度） 7）用定积分的定义来求极限的方法（考得比较多，方法比较死，但不容易想到） 6.为了达到会求极限的目标，要注意以下求和公式并且掌握常见的求数列前n项和的方法 7.函数在一点和无穷远处极限的定义和相应的证明方法 8.了解一下Heine定理，如果有问题请回看子数列与数列的关系与性质 9.函数极限的几个常见性质，尤其是定性性质要有个感觉 10.重要函数极限及其转化应用 lim(sinx/x)=1; lim(1+1/x)x=e;

x→0x→? 11.无穷小、三类无穷小、正反求阶数、标准无穷小等概念和方法（重要） 12.等价无穷小，会用它求函数极限（很重要，包括简单变形、平移和本质相同的式子的等价无穷小），等价无穷小的替换原则和规律要认真体会，要耐心 13.函数极限的运算法则，会求函数极限（这一句话意味着要做大量的题和总结，类型要全） 14.函数连续性的定义，函数连续与函数极限的关系，几类间断点及特征，罕见的类型记住典型案例 15.连续函数求某点极限与该函数在该点函数值的关系，极限号可穿函数号等性质 16.从定义和几何特征上体会一下有界性定理、最值定理、介值定理，看一下典型应用方法，适当操练操练，注意构造辅助函数的方法的出现第二章的内容一定要耐心，细节比较多，理解比较多第三章导数与微分 1.导数的定义，可导的条件，可导与连续的关系 2.微分、线性主部的定义（不妨从几何上看看，以直代曲P108），可导与可微的关系 3.理解增量公式，会用增量公式求近似值，会用它估计误差(二者考得少，但是要会） 4.背住导数表和微分表 5.会求导数、会求微分（这两者比较简单），会准确地求复合函数的导数与微分；理解复合函数求导法则的来源；掌握一些求导类型与方法；反函数求导方法的推导与理解，会求反函数的导数。（重要） 6.会求隐函数和参数方程的导数。（重要）备注5&6:一定要理解为什么要那样求，然后就是大量地做题总结，类型要全 7.导数应用理论上可以忽略 8.掌握Leibniz高阶导数求导公式 9.隐函数与参数方程的高阶导数（二阶很重要），隐二者必须至少掌握到二阶，更高阶需要看一看第四章微分中值定理与导数应用 1.把Fermat定理、Darboux定理、Rolle定理、Lagrange定理Cauchy定理挨着个儿看一遍；重点关注Rolle定理和Lagrange定理； 2.会用L'hospital法则与等价无穷小替换等方法结合来求极限（重要，练习） 3.理解Taylor展开的原理，背住Taylor公式带Peano余项的展开公式，Lagrange余项根据自己的情况 4.背住e x、sinx、ln（1+x）的Maclaurin公式，其它常见的至少要能够推导；能够用Taylor展开求极限和解决无穷小的问题（重要） 5.会研究函数性态（重要） 1）明确函数性态包含的方面 2）掌握凸性与拐点与二阶导数值的关系 3）会求水平、垂直渐近线，背住斜渐近线的求法公式，而且会求 4）会全面的画性态示意图 6.从定义和几何上理解曲率和曲率半径，尽量记住公式，记不住要会推导（考得少，不过考得简单，所以记住公式，志在必得） 7.求近似解理论上可以忽略

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