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生信概论chap5-1
生物信息学概论
生物信息学概论
第五章序列模式识别(1)
Bioinformatics, 2014, HUST
生物信息学:预测
生物信息学:预测
生物信息学:预测
1. 生物信息学最核心的问题:预测
2. 生物信息学工具的作用:预测
3. 生物信息学所有的分析:预测
4. 基本假设(贝叶斯的哲学理念):我们能够通过
对已知世界的观察,总结经验,并以此来预测未
知世界已经存在或者即将发生的事物/事件
5. 在生物信息学中的应用:对现有的数据,使用
合适的算法,进行训练,构建计算模型和计算工
具,预测未知的现象
Bioinformatics, 2014, HUST
序列模式
序列模式
序列模式
1. 功能结构域,functional domain
2. 模块,BLOCK
3. 模体,motif
4. 模式,pattern/profile
Bioinformatics, 2014, HUST
功能结构域
功能结构域
功能结构域
1. 具有完整的、独立的三级结构
2. 具有特定的生物学功能
3. 一般长度,几十到几百个氨基酸
4. 允许插入/缺失,即允许存在gap
Bioinformatics, 2014, HUST
模块/BLOCK
模块/BLOCK
模块/BLOCK
1. 几个到几十个氨基酸
2. 无gap,从全局多序列比对的结果直接处理得到
3. 描述蛋白质家族或者一类蛋白质的序列保守性
BLOCK
Bioinformatics, 2014, HUST
模体/Motif
模体/Motif
模体/Motif
1. 不具有独立的三级结构
2. 具有特定的生物学功能:结合,修饰,细胞亚定
位,维持结构,等
3. 长度一般几个到几十个氨基酸或者碱基;
4. 例如,SUMO化的序列模体:Ψ-K-X-E (Ψ:A, I, L,
V, M, F, P; X: 任意氨基酸)
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模式/Pattern/Profile
模式/Pattern/Profile
模式/Pattern/Profile
1. 在算法上用来描述一类功能结构域,模体
或者模块的表示方式
2. 根据序列数据,构建的预测模型
3. 数据形式:概率表示
4. 用来预测新的可能符合特定模式的序列
5. 例如,直接将Ψ-K-X-E视为SUMO化位点
的,普适的“模式”,则可以预测所有包含该
模式的蛋白质序列
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本章内容提要
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