《生物信息学应用》课件.pptVIP

生物信息学应用欢迎来到《生物信息学应用》课程，我们将一起探索这个充满活力和潜力的领域！

课程目标与学习成果掌握生物信息学基础知识理解生物信息学的概念、发展历史和应用场景，了解常用生物信息学方法和工具。培养数据分析能力学习分析核酸序列、蛋白质序列、基因组、转录组、蛋白质组和代谢组等数据，并利用生物信息学软件进行数据处理和可视化。提升科研素养运用生物信息学方法解决生物学问题，进行科学研究，并撰写生物信息学相关的科研论文。

生物信息学的定义与发展历史生物信息学是利用计算机科学、统计学、数学等方法来分析生物学数据，并揭示生命现象的规律和本质。它起源于20世纪70年代，随着基因组学和蛋白质组学等学科的发展而不断成熟。生物信息学已经成为现代生物学研究不可或缺的工具，并推动了生物学研究的快速发展。

生物信息学的学科交叉特点生物学提供生物数据，并对分析结果进行解释。1计算机科学提供数据存储、处理和分析的工具和方法。2数学和统计学提供数据分析和模型建立的理论基础。3

生物信息学在现代科学中的地位基因组学基因组测序、基因注释和基因表达分析。蛋白质组学蛋白质结构预测、蛋白质互作分析和蛋白质功能研究。代谢组学代谢物鉴定、代谢通路分析和代谢网络构建。药物研发药物靶点识别、药物设计和药物筛选。精准医疗个性化治疗方案制定、疾病风险预测和预后评估。

数据类型：核酸序列数据基因序列编码蛋白质或RNA的DNA片段。RNA序列转录自基因的RNA分子，包括mRNA、tRNA和rRNA。

数据类型：蛋白质序列数据1氨基酸序列蛋白质的组成单位是氨基酸，氨基酸序列决定蛋白质的结构和功能。2蛋白质结构域蛋白质中具有特定功能和结构的独立单元。

数据类型：结构数据蛋白质结构蛋白质的三维空间结构，由氨基酸序列决定。核酸结构DNA和RNA的双螺旋结构，以及其他复杂的结构形式。

数据类型：组学数据1基因组学研究整个基因组的结构、功能和进化。2转录组学研究所有RNA的表达水平和调控机制。3蛋白质组学研究所有蛋白质的表达水平、修饰和互作。4代谢组学研究所有代谢物的表达水平和变化趋势。

主要生物数据库简介1核酸序列数据库GenBank、EMBL、DDBJ等。2蛋白质序列数据库UniProt、Swiss-Prot等。3蛋白质结构数据库PDB等。4其他数据库KEGG、GO、Reactome等。

GenBank数据库详解核酸序列蛋白质序列其他数据

EMBL数据库详解欧洲生物信息学研究所EMBL数据库与GenBank和DDBJ数据库保持同步更新。数据统计包含大量的核酸序列和蛋白质序列数据，并提供丰富的检索和分析工具。

DDBJ数据库详解100,000,000序列数量包含超过1亿条核酸序列数据。200,000数据提交者来自全球200,000多家研究机构。

PDB蛋白质结构数据库结构数据包含超过170,000个蛋白质和核酸的结构数据。可视化工具提供多种可视化工具，可以方便地查看和分析蛋白质结构。开放获取所有数据免费开放获取，促进科学研究。

UniProt蛋白质数据库1包含超过2亿条蛋白质序列数据。2提供蛋白质的功能注释、结构信息、进化关系等。3支持多种检索和分析工具，方便用户查找和分析蛋白质数据。

序列比对的基本概念序列比对将两个或多个生物序列进行排列，以找出它们之间的相似性和差异性。相似性序列之间的相似程度，通常用比对得分或一致性百分比来表示。同源性序列之间具有共同祖先的可能性，通常通过比对得分和进化树来判断。

局部序列比对方法1BLASTBasicLocalAlignmentSearchTool，快速查找数据库中与查询序列相似的序列。2FASTAFastAlignmentAlgorithm，使用快速算法进行序列比对。

全局序列比对方法Needleman-Wunsch算法动态规划算法，用于计算两个序列之间的最佳全局比对。Smith-Waterman算法动态规划算法，用于计算两个序列之间的最佳局部比对。

BLAST工具使用指南输入查询序列将要进行比对的序列输入到BLAST工具中。选择数据库选择要进行比对的数据库，例如核酸序列数据库或蛋白质序列数据库。设置参数根据需要设置比对参数，例如E值、比对得分、比对长度等。运行比对点击运行按钮，开始进行序列比对。

BLAST结果解读与分析比对得分反映了两个序列之间的相似程度。1E值表示随机匹配得到相同或更高比对得分的概率。2一致性百分比反映了两个序列中相同位置的比例。3

多序列比对技术多序列比对将多个序列进行比对，以找出它们之间的相似性和差异性。比对方法常用的多序列比对方法包括ClustalW、MUSCLE等。

ClustalW工具应用1步骤一导入序列文件。2步骤二选择比对参数。3步骤三运行比对分析。4步骤四查看比对结果。

MEGA软件操作实践序列比对