生物信息学01导论.ppt

原核生物 i p o Z Y A 操纵子模型 结构基因 调节基因 操纵基因 操纵子 真核生物 基因组(Genome)： 一个细胞或者生物体所携带的全部遗传信息。 人类基因组： 3.2×109 bp 人类基因数： ~30000个 思考题：基因组就是所有基因的集合？？？ 从人类基因组计划（HGP）说起 （二) 生物信息学的历史 60年代初，美国总统Kennedy提出两个科学计划： ?登月计划 ?攻克肿瘤计划 ? 人类遗传信息的复杂性 人类基因组计划 (HGP，Human Genome Project) 目标：整体上破解人类遗传信息的奥秘 1990年人类基因组计划（HGP）启动； 2000年完成了基因组草图； 2004年绘制出341个空隙、覆盖基因组99%、碱基错误率十万分之一的完整基因图； 耗时10余年、花费约30亿美元、6个国家的16所实验室的约1100多名生物学家和计算机专家参与。 HGP的历史回顾 HGP完成后，我们将进入“后基因组学”(post-genomics)时代； 基因组学研究重心已开始从揭示生命的所有遗传信息转移到在分子整体水平对功能的研究上，即功能基因组学（functional genomics）。 功能基因组学的任务是： 进行基因组功能注释（Genome annotation） 认识基因与疾病的关系 掌握基因的产物及其在生命活动中的作用 研究基因的表达调控机制 功能基因组学 Human Arabidopsis Thermotoga maritima Escherichia coli Buchnerasp. APS Rickettsia prowazekii Ureaplasma urealyticum Bacillus subtilis Drosophila melanogaster Thermoplasma acidophilum Plasmodium falciparum Helicobacter pylori mouse Caenorhabitis elegans rat Borrelia burgorferi Borrelia burgorferi Aquifex aeolicus Neisseria meningitidis Z2491 Mycobacterium tuberculosis 小麦、西瓜、牡蛎、梨、棉花、白菜、木薯、花生、柑橘、甜橙、蓖麻、油菜 …… 大规模基因组测序带来的科学挑战 随着实验数据和可利用信息急剧增加，信息的管理和分析成为一项非常重要的工作 发现生物学 规律 解读生物 遗传密码 认识生命的本质 研究基因组数据 之间的关系 分析现有的 基因组数据 利用数学模型 和计算技术 1、信息的整合 2、信息的储存 3、信息的比较 4、信息的分析 5、信息的分解 基因组学 功能基因组学 这些过程都需要生物信息学的帮助！ 大规模基因组测序带来的科学挑战 尽管最近十年来，高通量检测技术与信息技术的结合让人们认识了大量的基因和蛋白质，但是和物理学、化学相比较，生物学仍旧是一门不成熟的学科，因为对于生命过程，我们无法根据一般性原理做出像卫星轨道那样精确的预测。 随着数据的不断膨胀和知识的积累，借助于生物信息学，这种情形很有可能发生改变。 生物信息学最终目标：从大规模数据中抽象出知识与原理；提出细胞以至整个生物体的完整数学与计算机表示；进而预测高度复杂的生物系统的基本原理，例如，预测在细胞过程中相互作用网络和整个生物体的表型。 （三）生物信息学的发展趋势 生物信息学的过去、现在和将来 主要内容 目的 二十世纪90年代的生物信息学 大规模基因组学与蛋白质组学的实验数据形成的一级数据库及其相应的分析方法与工具 了解单个基因和蛋白质的功能与用途 当前的生物信息学 由一级数据库分类、归纳、注释得到的基因组学与蛋白质组学二级数据库及其相应的分析方法与工具 在分子、细胞和生物体水平了解功能与用途 未来的生物信息学 细胞和生物体的完全计算机表示 了解生物系统高度复杂性的基本原理 三、生物信息学的研究内容 1、生物分子数据的收集与管理 2、数据库有哪些信誉好的足球投注网站及序列比较 3、基因组序列分析 4、基因表达数据的分析与处理 5、蛋白质结构预测 生物分子信息的特征 生物分子信息数据量大 生物分子信息复杂 生物分子信息之间存在着密切的联系 1、生物分子数据的收集与管理 生 物 分 子 信 息 DNA序列数据 蛋白质序列数据 生物分子结构数据 生物分子功能数据 最基本 直观 复杂 生物分子数据类型 基因组 数据库 蛋白质 序列 数据库 蛋白质 结构 数据库 DDBJ EMBL G