生物信息学 - 计算理论实验室.doc

西元2001年，人類基因譜的定序代表了生物科技大放異彩的正式開端，隨著電腦運算能力的進步，bioinformatics的出現代表了生技與資訊科技跨領域需求的產生，在這裡我們探討一些生物資訊的基礎概論，以及相關的應用與發展。 生物資訊學(bioinformatics)，簡單地來定義，就是將電腦運算技巧運用於生物訊息的分析與管理的學問。之前熱門的人類基因譜定序就是其中的一門，而也是人類追求夢想的第一小步。 拜電腦強大的運算能力之賜，生物科技可以有更快速的發展，在生物資訊當中最重要的就是資料庫管理(database management)，由於龐大複雜的基因序列資訊，我們需要有效地管理這些資料，這時需要資料庫管理的技術來整合這些資料。另外為了排序人類的基因譜序列，研究適當的演算法來進行序列的比對也是相當重要的一環，例如最簡單的pairwise alignment序列分析到multiple sequence alignment都需要排序演算法來完成序列分析。What is Bioinformatics? The study and practice of applying data analysis to newly created and existing data from biological experiments. Take the advantage of powerful computation 核酸序列:核酸，主要分成兩大類，DNA(去氧核糖核酸)和RNA(核糖核酸)，研究DNA與RNA可以說是人類發展生物科技最重要的基礎， 蛋白質序列:經由DNA轉錄為mRNA再轉譯為蛋白質序列，蛋白質與人體生化作用有直接的相關，可以說是比DNA序列更具有實用價值的資訊 Why protein sequence? More useful information than DNA sequence But more complexity than DNA sequence Still DNA is the basis of bioinformatics Example:目前已發現的第21型膠原蛋白基因，和膠原蛋白分子的生成有關，而膠原蛋白分子可以應用到許多生醫材料上，如美容或整形方面，最近又發現第21型膠原蛋白基因與心血管疾病也有關係。  Alignment 補充書面報告 序列比對和數據庫有哪些信誉好的足球投注网站 比較是科學研究中最常見的方法，通過將研究對像相互比較來尋找對象可能具備的特性。在生物信息學研究中，比對是最常用和最經典的研究手段。 最常見的比對是蛋白質序列之間或核酸序列之間的兩兩比對，通過比較兩個序列之間的相似區域和保守性位點，尋找二者可能的分子進化關係。進一步的比對是將多個蛋白質或核酸同時進行比較，尋找這些有進化關係的序列之間共同的保守區域、位點和profile，從而探索導致它們產生共同功能的序列模式。此外，還可以把蛋白質序列與核酸序列相比來探索核酸序列可能的表達框架；把蛋白質序列與具有三維結構信息的蛋白質相比，從而獲得蛋白質折疊類型的信息。 比對還是數據庫有哪些信誉好的足球投注网站算法的基礎，將查詢序列與整個數據庫]的所有序列進行比對，從數據庫中獲得與其最相似序列的已有的數據，能最快速的獲得有關查詢序列的大量有價值的參考信息，對於進一步分析其結構和功能都會有很大的幫助。近年來隨著生物信息學數據大量積累和生物學知識的整理，通過比對方法可以有效地分析和預測一些新發現基因的功能。 序列兩兩比對(Pairwise Alignment) 序列比對的理論基礎是進化學說，如果兩個序列之間具有足夠的相似性，就推測二者可能有共同的進化祖先，經過序列內殘基的替換、殘基或序列片段的缺失、以及序列重組等遺傳變異過程分別演化而來。序列相似和序列同源是不同的概念，序列之間的相似程度是可以量化的參數，而序列是否同源需要有進化事實的驗證。在殘基－殘基比對中，可以明顯看到序列中某些氨基酸殘基比其它位置上的殘基更保守，這些信息揭示了這些保守位點上的殘基對蛋白質的結構和功能是至關重要的，例如它們可能是酶的活性位點殘基，形成二硫鍵的半胱氨酸殘基，與配體結合部位的殘基，與金屬離子結合的殘基，形成特定結構motif的殘基等等。但並不是所有保守的殘基都一定是結構功能重要的，可能它們只是由於歷史的原因被保留下來，而不是由於進化壓力而保留下來。因此，如果兩個序列有顯著的保守性，要確定二者具有共同的進化歷史，進而認為二者有近似的結構和功能還需要更多實驗和信息的支持。通過大量實驗和序列比對的分析，一般認為蛋白質的結構和功能比序列具有更大的保守性，因此粗略的說，如果序列之間的相似性超過30%，它們就很可能是同源的。 早期的序列比對是全局的序列比較，但由於蛋白質具有的模塊性質，可能由於外