用于分析DNA、RNA以及蛋白质一级结构
1、VecScreen用于分析未知序列的长度、载体序列的区域、判断可能使用的克隆载体。
操作过程：NCBI→Resource List (A-Z)→V→VecScreen→输入序列→Run VecScreen→获得结果
2、RepeatMasker用于分析未知序列的重复序列情况，输出重复序列的区域、包含的所有重复序列的类型、重复序列的总长度及Masked Sequence。
操作流程：
RepeatMasker Home Page→RepeatMasking→输入文本→选择参数→submit sequence→Results→选择所需结果
3、使用CpGPlot工具，分析未知序列的CpG岛的长度、区域、GC数量及Obs/Exp 值。
EMBL→service→Search “cpg”→EMBOSS cpgplot→输入序列→选择参数→submit→得到结果
4、Neural Network Promoter Prediction和Splice Site Prediction用于预测未知序列的启动子，获得可能的启动子序列及相应的位置。
Neural Network Promoter Prediction
BDGP: Home→Analysis Tools→Promoter Prediction→输入序列→选择参数→submit →得到结果
Splice Site Prediction
Splice Site Prediction→输入序列→选择参数（物种）→submit→得到结果
这两个都是bdgp里边的，sp这个直接能进去操作。
5、ORF finder用于分析未知序列开放阅读框的预测，寻找潜在的蛋白质编码片段，并进行六框翻译（概念性翻译）。
操作流程
NCBI→Resource List (A-Z)→ORF finder→输入序列→选择参数→submit→获得结果→选择符合要求的形式的结果
6、GENSCAN，用于未知序列综合分析，预测来自各种生物的基因组序列中基因的位置和外显子结构，并对其进行概念性翻译。同时可以获得未知序列的长度以及C+G含量。(首先确定给定序列的物种来源)
操作流程：
GENSCAN→输入序列→选择参数→Run GENSCAN→得到结果
7、REBASE是限制性内切酶数据库，用于分析限制性核酸内酶的Recognition Sequence和Type（识别序列和酶切类型）。
Official REBASE Homepage→输入酶的名字→GO→得到结果
8、NEBcutter V2.0用于分析实验序列的可能酶切位点，选择合适的酶进行消化分析，获得虚拟凝胶电泳图。
NEBcutter V2.0→输入序列→选择参数→submit→得到酶切结果
Custom digest→选择合适的酶→digest→得到结果→
View gel→选择参数→ok→的到结果
9、Genefisher和Primer 3.0是引物设计工具，能够根据实验要求设定参数，针对未知序列设计符合实验要求的引物。
Genefisher运行不了
Primer 3.0
Primer3 Input→输入序列→选择参数→pick primers→得到结果→选择符合要求的引物
蛋白质操作都是在ExPASy中进行的
ExPASy→proteomics→Ctrl+F→搜索（要用的工具）→输入（蛋白质）序列→选
择参数→(submit)运行
1、Compute pI/MW程序预测蛋白质的分子量及等电点。（无参数click here to compute pI/MW）
2、ProtParam 分析蛋白质的基本物理化学性质。（相对分子质量、理论pI值、氨基酸组成信息、原子组成、消光系数、半衰期、不稳定系数以及总平均亲水性等）（无参数、compute parameters）
3、ProtScale 用于分析蛋白质的亲水性和疏水性，获得亲疏性图谱，确定其疏水亲水区域的大致范围
4、PeptideMass 用于分析蛋白质酶切和化学试剂处理后的内切产物.(选择指定的酶、参数默认、perform）
5、Signa lP用于分析蛋白质是否存在信号肽，以及其切割位点。（选择相应的参数）
6、SOPMA用于预测蛋白质二级结构。（输入物种、选择二级结构类型)
1、VRT：分类码
2、数据库的特征：可检索、定时更新、数据库间可交叉链接引用。
3、世界三大数据库：NCBI EMBL DDBJ
4、数据库格式：文字说明、序列（fasta格式> ,文字说明，序列）
5、数据库条目：描述符、主序列本身、序列特征的生物信息的注释
GenBank数据库的数据来源：直接来源于测序工作者提交的序列、与其它数据机构协作交换的数据、美国专利局提供的专利数据。
2002年，PIR、SIR、EBI合并了分属旗下的PIR-PSD、Swiss-prot 和TrEMBL数据库，形成了统一的蛋白质数据库UniProt。
数据库搜索：通过相似性比对算法，从数据库中找到与检测序列具有一定程度相似性的序列。数据库查询：（数据库检索）：与互联网搜索引擎查找信息概念相同。进行关键词匹配。同一性：两个序列之间完全相同的匹配残基数目。
相似性：用来描述序列之间相同或相似DNA碱基或氨基酸残基序列所占比例的高低。
同源性：通过一些数据，判断出两个基因进化上曾具有共同祖先的结论。
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验证。
相似度越大，两个序列越相似。两个序列之间距离越大，相似度就越低。
序列比对最终实现依赖于数学模型，模型参数不同也可能导致对比结果不同。
生物信息学软件及使 刘吉平 liujiping@https://www.doczj.com/doc/b310831523.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
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。
生物信息学考试试卷 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-
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 是指遗传信息从传递给，再从RNA传递给，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。
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。
——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。
一、名词解释 分子进化中性学说１９６８，木村资生提出，认为多数或绝大多数突变都是中性的，即无所谓有利或不利，因此对于这些中性突变不会发生自然选择与适者生存的情况。生物的进化主要是中性突变在自然群体中进行随机的“遗传漂变”的结果，而与选择无关。 相似性不同染色体之间的相似程度 同源性两个核酸分子的核苷酸序列或两个蛋白质分子的氨基酸序列的相似程度 外显子断裂基因中的编码序列。成熟mRNA上保留下的编 码序列，蛋白质生物合成过程中表达为蛋白质。内含子断裂基因的非编码区，可被转录到前体ＲＮＡ，在 mRNA加工过程中被剪切掉，成熟mRNA上无内含 子编码序列，无法表达为蛋白质。 基于距离构建系统发育树首先获得分类群间的进化距离度量，再依 据距离度量来重建一颗系统发育树，并使得该树能 最好的反应已知序列之间的距离 最大简约法根据离散型性状{包括形态学性状和分子序列（DNA，蛋白质等）}的变异程度，构建生物的系统发育树，并分析生物物种之间的演化关系。 最大似然法（ML）是完全基于统计的方法，以一个特定的替代模型分析一组序列数据，使所得的每一个拓扑结构的似然值均为最
大，筛选出最大似然值的拓扑结构为最终树 EST expressed sequence tags，表达序列标签,指从不同组 织来源的cDNA序列。 SNP Single Nucleotide Polymorphisms，单核苷酸的多态性 二、选择 1、ＲＮＡ不含的碱基 T 2、生物性息学数据库检索６个ｌａｓｔ，五个程序，何时用 3、ＤＮＡ．ＲＮＡ连接方式、方向性、是否重复、ＲＮＡ易被水解？ 磷酸二酯键都5′→3′------ RNA更易水解
水稻瘤矮病毒(RGDV)外层衣壳蛋白 P8的同源模建 高芳銮(Raindy) 同源模建(homology modeling) ，也叫比较模建(Compatative modeling)，其前提是一个或多个同源蛋白质的结构已知，当两个蛋白质的序列同源性高于35%，一般情况下认为它们的三维结构基本相同；序列同源性低于30%的蛋白质难以得到理想的结构模型。同源模建是目前最为成功且实用的蛋白质结构预测方法， SWISS-MODEL 是由SwissProt 提供的目前最著名的蛋白质三级结构预测服务器，创建于1993年，面向全世界的生物化学与分子生物学研究工作者提供免费的自动模建服务。SWISS-MODEL 服务器提供的同源模建有两种工作模式：首选模式(First Approach mode)和 项目模式(Project mode)。 本实例以RGDV P8蛋白为研究对象采用首选模式进行同源模建。 图1 SWISS-MODEL 的主界面 操作流程如下： 1.选择模式 单击左侧的“MENU ”菜单下方的“First Approach mode ”，右侧窗口自动SWISS-MODEL 工作窗口，在相应文本框中分别输入的E-mail 、项目标题、待模建的蛋白质序列，SWISS-MODEL 支持以FASTA 格式直接输入或提交UniProt 的登录号，如图2所示。 《生物信息学分析实践》样 稿
图2 SWISS-MODEL 的序列提交页面 2.参数设置 当前版本只有一个选项可设置，如果用户需要使用指定的模板，可在“Use a specific template ”后的输入框填入ExPDB 晶体图像数据库中的模板代码，其格式为“PDBCODE+ChainID ”，如“1uf2P ”。本例不使用指定模板，默认留空。完毕，点击“Submit Modeling Request ”提交模建请求，服务器返回提交成功的提示，如图3所示： 图3 成功提交 SWISS-MODEL WORKSPACEW 页面会自动刷新，直至模建完成，如图4所示，同时模建结果也会发送到指定的邮箱。 3结果解读 点击下图右上方的“Print/Save this page as ”后的图标，可以将整个结果以PDF 文档格式保存到本地计算机中。模建结果给出了五个部分的信息：模建详情(Model Details)、比对信息(Alignment)、模建评价 (Anolea/Gromos/Verify3D)、模建日志(Modelling log)、模板选择日志(Template Selection Log)。 《生物信息学分析实践》样稿
1.FASTA序列查询及含义 登录NCBI官方网站（https://www.doczj.com/doc/b310831523.html,/） [National Center for Biotechnology Information] 用NCBI查找到你所需要的序列（核酸、蛋白质），如下图所示 图中有你所搜索的基因的名称、来源物种、长度、发现方式、发现年份、编号和描述 点击FASTA，得到FASTA序列
FASTA格式是指序列文件的第一行是由大于符号打头，之后跟随文字说明，第二行是序列本身，使用标准的核苷酸或蛋白质单字母符号，每行通常为60个字符（不超过80个字符）。 对于核酸序列，除了为大家所熟知的A、G、C、T、U外，R代表C或A（嘌呤）； Y代表T或C（嘧啶）；K代表G或T（带酮基）；M代表A或C（带氨基）；S 代表G或C（强）；W代表A或T（弱）B代表G、T或C；D代表G、A或T；H 代表A、C或T；V代表G、C或A；N代表A、G、C、T中任意一种。 2.编码的氨基酸序列 在核酸序列界面的右下角有Protein选项，点击后即可进入氨基酸序列
得到的序列依然是使用FASTA格式的。 3.蛋白质功能域 在蛋白质FASTA格式界面点击RUN BLAST，相当于BlASTp，能与蛋白质数据库进行比对，得到其功能域结果
4.在基因组上的位置 在核酸FASTA格式界面上，在其右下角的Related information一栏中点击map viewer，即可得到该基因在基因组上的位置。
上图所示，即为该基因在基因组中的定位（小鼠CD40基因位于二号染色体165,053,700-165,073,600bp处） 5.ORF(开放度码框) ORF Finder是指基因的开放度码框 进入https://www.doczj.com/doc/b310831523.html,/gorf/gorf.html将FASTA格式文本添加到序列区或者直接输入该基因的编码
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）：
1.DNA:遗传物质(遗传信息的载体) 双螺旋结构,A,C,G,T四种基本字符的复杂文本 2.基因（Gene）：具有遗传效应的DNA分子片段 3.基因组(Genome)：包含细胞或生物体全套的遗传信息的全部遗传物质。人类包括细胞核基因组和线粒体基因组 OR一个物种中所有基因的整体组成 4.人类基因组：3.0×109bp模式生物 5.HGP的最初目标通过国际合作，用15年时间(1990～2005)至少投入30亿美元，构建详细的人类基因组遗传图和物理图，确定人类DNA的全部核苷酸序列，定位约10万基因，并对其它生物进行类似研究。 6.HGP的终极目标 阐明人类基因组全部DNA序列； 识别基因； 建立储存这些信息的数据库； 开发数据分析工具； 研究HGP实施所带来的伦理、法律和社会问题。 7.遗传图谱（genetic map）又称连锁图谱(linkage map)，它是以具有遗传多态性（在一个遗传位点上具有一个以上的等位基因，在群体中的出现频率皆高于1%）的遗传标记为“路标”，以遗传学距离（在减数分裂事件中两个位点之间进行交换、重组的百分率，1%的重组率称为1cM）为图距的基因组图。 遗传图谱的建立为基因识别和完成基因定位创造了条件。 8.遗传连锁图：通过计算连锁的遗传标志之间的重组频率，确定它们的相对距离，一般用厘摩（cM，即每次减数分裂的重组频率为1%）表示。 9.物理图谱（physical map）是指有关构成基因组的全部基因的排列和间距的信息，它是通过对构成基因组的DNA分子进行测定而绘制的。绘制物理图谱的目的是把有关基因的遗传信息及其在每条染色体上的相对位置线性而系统地排列出来。 10.转录图谱是在识别基因组所包含的蛋白质编码序列的基础上绘制的结合有关基因序列、位置及表达模式等信息的图谱。 11.序列图谱:随着遗传图谱和物理图谱的完成，测序就成为重中之重的工作。 DNA序列分析技术是一个包括制备DNA片段化及碱基分析、DNA信息翻译的多阶段的过程。通过测序得到基因组的序列图谱 12.大规模测序基本策略 逐个克隆法：对连续克隆系中排定的BAC克隆逐个进行亚克隆测序并进行组装（公共领域测序计划） 全基因组鸟枪法：在一定作图信息基础上，绕过大片段连续克隆系的构建而直接将基因组分解成小片段随机测序，利用超级计算机进行组装（美国Celera公司） 13.基因识别（gene identification）是HGP的重要内容之一，其目的是识别全部人类的基因。 基因识别包括： 识别基因组编码区 识别基因结构 基因识别目前常采用的有二种方法： 从基因组序列中识别那些转录表达的DNA片段 从cDNA文库中挑取并克隆。 14.基因组多态性（Polymorphism）:是指在一个生物群体中，同时和经常存在两种或多种不连续的变异型或基因型（genotype）或等位基因（allele），亦称遗传多态性（genetic
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。[ 3） 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
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
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.doczj.com/doc/b310831523.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.doczj.com/doc/b310831523.html,或bioinplant@https://www.doczj.com/doc/b310831523.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
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。
核酸序列的基本分析 运用DNAMAN软件分析核酸序列的分子质量、碱基组成和碱基分布。同时运用BioEdit（版本7.0.5.3）软件对基因做酶切谱分析。 碱基同源性分析 运用NCBI信息库的BLAST程序对基因进行碱基同源性分析(Translated query vs.protien database(blastx))网站如下：https://www.doczj.com/doc/b310831523.html,/BLAST/ 参数选择：Translated query-protein database [blastx]；nr;stander1 开放性阅读框（ORF）分析 利用NCBI的ORF Finder程序对基因做开放性阅读框分析，网址如下： https://www.doczj.com/doc/b310831523.html,/projects/gorf/orfig.cgi 参数选择：Genetic Codes：1 Standard 对蛋白质序列的结构功能域分析 运用简单模块构架搜索工具（Simple Modular Architecture Research Tool,SMART）对基因的ORF出的蛋白质序列进行蛋白质结构功能域分析。该数据库由EMBL建立，其中集成了大部分目前已知的蛋白质结构功能域的数据。 网址如下：http://smart.embl-heidelberg.de/ 运用NCBI的BLAST程序再对此蛋白质序列进行rpsBlast分析 参数选择：Search Database：CDD v2.07－11937PSSM Expect：0.01 Filter：Low complexity Search mode：multiple hits 1－pass 同源物种分析 用DNAMAN软件将蛋白质序列相关基因序列比对，根据结果绘出系统进化树，并进行分析。 蛋白质一级序列的基本分析 运用BioEdit（版本7.0.5.3）软件对基因ORF翻译的蛋白的一些基本性质，对分子量、等电点、氨基酸组成等作出分析。 二级结构和功能分析 信号肽预测 利用丹麦科技大学（DTU）的CBS服务器蛋白质序列的信号肽（signal peptide）预测，进入Prediction Serves 页面。 网址如下：http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/ 参数选择： Eukaryotes；Both；GIF (inline)；Standard； 疏水性分析 利用瑞士生物信息学研究所（Swiss Institute of Bioinformatics，SIB）的ExPASy服务器上的ProtScale程序对ORF 翻译后的氨基酸序列做疏水性分析 网址如下： https://www.doczj.com/doc/b310831523.html,/cgi-bin/protscale.pl 参数选择：
暨南大学考试试卷 注意： 1. 本考试只有相对正确的答案，无论你如何作答，只要写出足够强的论证的理由和过程来 支撑你的观点，并且不违反课程内讲授的基本原理，即算正确。 2. 考试形式为机考，请自备电脑。回答可直接写在本文件里，要写出过程和明确的结论。 最终答卷以PDF形式现场提交以避免乱码和篡改，文件名请统一命名为“学号-姓名.pdf”，例如2013042213-张三.pdf。不按此格式命名文件名者将一律没有成绩！ 3. 考试完毕，请用U盘将写好的报告PDF文档拷到监考老师的电脑上，或于考试结束后 15分钟内发邮件至zhanggong@https://www.doczj.com/doc/b310831523.html,，注明主题“期末考试”。 4. 本试卷分为4小题，各题分数分别为20、30、30、20 分，满分100分。 人卵细胞受精到胚胎发育极早期，经历如下阶段： -卵细胞(oocyte) -前核(pronuclei) -受精卵(zygote) -2-细胞期 -4-细胞期 -8-细胞期 -桑椹胚(morula) 为研究在发育过程中的转录调控，研究者对以上时期的细胞进行了单细胞测序。测序仪使用Illumina HiSeq-2000，采用双端100nt测序方式。测序数据的第一端用FANSe2算法云分析平台进行一键式定量分析，得到28个基因表达定量文件(*_SVmerge.txt)。请通过推理和分析，回答以下问题： 1.真核生物中，同一个基因往往可以通过可变剪切的方式，生成若干个不同的 剪切变体。请问云平台分析的这批数据，是如何处理同一基因的不同剪切变体的？这种测序方式有没有可能定量不同的剪切变体？为什么？
暨南大学《生物信息学（本科生版）》试卷考生姓名、学号： 2.Oocyte, zygote, pronuclei, morula阶段都做了生物学重复，请问其重复性好不 好？如果不好，有哪些因素会造成重复性不好？会不会影响结论？ 3.发育生物学课本上就已经说道，2-细胞期、4-细胞期、8-细胞期的每一个细胞 都不一样。受精卵已有植物极和动物极之分，在第一次卵裂的2-细胞期中，植物极和动物极被分开；然后继续进行两次纵向卵裂，形成上部4个动物极细胞和下部8个植物极细胞。将来动物极细胞发育成外胚层，植物极细胞发育成内胚层。也就是说，一个胚胎的若干个细胞之间就有不同，其转录组应该有不同。那么，同期的细胞之间差异大，还是不同期之间差异大？这些差异是由发育阶段所致，还是由于单细胞测序的随机性误差所致？ 4.哪些基因是“管家基因”(housekeeping gene)，哪些基因是只在未受精卵细胞中 有表达的？这两部分基因的mRNA长度分布有没有统计学意义上的差别？ （RefSeq-RNA数据库里面所有的mRNA序列都在Human_hg19_refMrna20150317.fa文件中）
分子生物学基础知识太仓生命信息研究所 2011-7
前言 本文仅适用于对非生物专业的员工进行基础知识普及。如有深入学习的要求，请选用正规权威教材。 本教材以蛋白质、DNA、RNA、复制、转录和翻译为主要讲解内容，目的是帮助员工理解在工作中会遇到的常见生物学概念及术语 目录 前言 (2) 目录 (2) 蛋白质 (3) 1. 什么是蛋白质 (3) 2. 蛋白质的3D结构 (5) DNA (7) 1. DNA的组成—4种碱基 (7) 2. DNA的复制 (8) 3. DNA转录为RNA (9) 4. mRNA翻译成氨基酸序列 (11)
蛋白质 1.什么是蛋白质 蛋白质是由20中基本氨基酸链接而成的，生物体的大部分是有蛋白质构成的。每种氨基酸由4部分组成：碳原子C，羧基coo-，氨基H3N和R group。 20中氨基酸按照不同的排列和不同的长度，就形成了蛋白质。不同的R group把氨基酸分为5类： 无极性脂肪类R Group：
芳香类R Group 有极性，无电荷R Group
正电荷R Group 负电荷R Group 2.蛋白质的3D结构 氨基酸链在三维空间里呈现出一定的结构。各个氨基酸分子于相邻的氨基酸之间有氢键连接。 一级结构：氨基酸的排列顺序，可以用氨基酸的缩写在书面上表达。 氨基和羧基之间的氢键使得单个的氨基酸分子能够链接起来。
二级结构：单条氨基酸链所形成的2D形态。常见的有Alpha helix Beta sheet。 Alpha helix：氨基酸分子按顺时针或逆时针的方向螺旋上升。 Beta sheet：多条氨基酸分子链并列在一起。 三级结构：氨基酸链在各个方向的形态综合在一起。
一、名词解释(31个) 1.生物信息学:广义：应用信息科学的方法和技术，研究生物体系和生物过程 息的存贮、信息的涵和信息的传递，研究和分析生物体细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程中的各种生物信息，或者也可以说成是生命科学中的信息科学。狭义：应用信息科学的理论、方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据。 2.二级数据库：对原始生物分子数据进行整理、分类的结果，是在一级数据库、 实验数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的。 3.多序列比对：研究的是多个序列的共性。序列的多重比对可用来搜索基因组 序列的功能区域，也可用于研究一组蛋白质之间的进化关系。 4.系统发育分析：是研究物种进化和系统分类的一种方法，其常用一种类似树 状分支的图形来概括各种（类）生物之间的亲缘关系，这种树状分支的图形称为系统发育树。 5.直系同源：如果由于进化压力来维持特定模体的话，模体中的组成蛋白应该 是进化保守的并且在其他物种中具有直系同源性。 指的是不同物种之间的同源性，例如蛋白质的同源性，DNA序列的同源性。（来自百度） 6.旁系（并系）同源：是那些在一定物种中的来源于基因复制的蛋白，可能会 进化出新的与原来有关的功能。用来描述在同一物种由于基因复制而分离的同源基因。（来自百度） 7.FASTA序列格式：将一个DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的 核苷酸或氨基酸字符串。 8.开放阅读框（ORF）：是结构基因的正常核苷酸序列，从起始密码子到终止 密码子的阅读框可编码完整的多肽链，其间不存在使翻译中断的终止密码子。（来自百度） 9.结构域：大分子蛋白质的三级结构常可分割成一个或数个球状或纤维状的区 域，折叠得较为紧密，各行其功能，称为结构域。 10.空位罚分：序列比对分析时为了反映核酸或氨基酸的插入或缺失等而插入空 位并进行罚分，以控制空位插入的合理性。（来自百度） 11.表达序列标签：通过从cDNA文库中随机挑选的克隆进行测序所获得的部分 cDNA的3’或5’端序列。（来自文献） 12.Gene Ontology 协会： 13.HMM 隐马尔可夫模型：将核苷酸序列看成一个随机序列，DNA序列的编 码部分与非编码部分在核苷酸的选用频率上对应着不同的Markov模型。14.一级数据库：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 15.序列一致性：指同源DNA顺序的同一碱基位置的相同的碱基成员, 或者蛋 白质的同一氨基酸位置的相同的氨基酸成员, 可用百分比表示。 16.序列相似性：指同源蛋白质的氨基酸序列中一致性氨基酸和可取代氨基酸所 占的比例。 17.Blastn：是核酸序列到核酸库中的一种查询。库中存在的每条已知序列都将 同所查序列作一对一地核酸序列比对。（来自百度） 18.Blastp：是蛋白序列到蛋白库中的一种查询。库中存在的每条已知序列将逐 一地同每条所查序列作一对一的序列比对。（来自百度）