《生物信息与基因组》课件.pptVIP

*************************************蛋白质功能预测序列比对方法基于相似序列具有相似功能的原则，通过序列相似性有哪些信誉好的足球投注网站推断未知蛋白质功能结构比对方法利用蛋白质结构相似性预测功能，可发现序列差异很大但结构相似的远缘同源关系机器学习方法整合多源特征数据，训练分类模型预测蛋白质功能，能处理复杂的功能关系网络方法基于蛋白质相互作用网络的功能预测，利用罪恶关联原则4蛋白质功能预测是生物信息学的核心任务之一，旨在对尚未实验验证的蛋白质赋予功能注释。随着基因组测序的大规模开展，实验确定每个蛋白质的功能变得不切实际，计算预测方法成为弥补这一差距的关键工具。现代功能预测通常采用整合方法，结合多种证据和预测策略。GeneOntology（GO）提供了描述蛋白质功能的标准化术语，涵盖分子功能、生物过程和细胞组分三个方面。功能预测的结果通常用GO术语表示，并附带置信度分数。尽管计算预测取得了显著进展，但对于许多蛋白质，特别是没有明显同源物的孤儿蛋白质，功能预测仍然具有挑战性。蛋白质-蛋白质相互作用实验方法：酵母双杂交、质谱蛋白质相互作用的实验鉴定方法包括：酵母双杂交系统(Y2H)：将两个可能相互作用的蛋白质分别与转录因子的DNA结合域和激活域融合，如果相互作用则重建转录活性亲和纯化-质谱分析(AP-MS)：利用标签蛋白捕获其相互作用伙伴，然后通过质谱鉴定近邻标记法(BioID、APEX)：在活细胞中标记蛋白质近邻分子荧光共振能量转移(FRET)：检测蛋白质在活细胞中的近距离相互作用这些方法各有优缺点，通常需要多种方法结合验证。计算方法：基于序列、结构的预测计算方法可以快速大规模预测潜在的蛋白质相互作用：序列特征方法：基于氨基酸组成、结构域、保守残基等序列特征预测相互作用结构对接方法：模拟两个蛋白质三维结构的物理结合过程整合学习方法：结合多种特征（序列、结构、进化、表达谱等）构建预测模型文本挖掘：从科学文献中自动提取蛋白质相互作用信息近年来，深度学习方法在相互作用预测中显示出强大潜力。蛋白质相互作用网络分析蛋白质很少单独发挥功能，而是形成复杂的相互作用网络：网络拓扑分析：识别核心蛋白（高连接度节点）、模块和通路功能模块发现：检测具有相似功能的蛋白质群组动态网络分析：研究相互作用在不同条件下的变化疾病网络：分析与疾病相关的蛋白质相互作用模式相互作用网络分析有助于理解蛋白质在生物系统中的功能背景，识别潜在的干预靶点。第七章：系统生物学生物网络研究生物系统中分子间复杂的相互作用关系，包括基因调控网络、蛋白质相互作用网络、代谢网络和信号转导网络。通过网络分析揭示生物系统的组织原则和动态特性。代谢组学研究生物体内所有代谢物的组成和变化，通过分析代谢物谱揭示细胞代谢状态和生理病理变化。代谢组数据与基因组、转录组和蛋白质组数据整合，提供系统层面的生物学理解。系统建模建立数学模型模拟生物系统的结构和行为，预测系统对扰动的响应。包括动力学模型、随机模型和离散模型等多种类型，帮助理解复杂生物系统的工作原理和调控机制。系统生物学是一门整合性学科，旨在从系统层面理解生物体的复杂性。与传统生物学研究单个组分不同，系统生物学强调组分间的相互作用和网络结构，以及这些相互作用如何导致系统性质的出现。系统生物学采用自上而下和自下而上相结合的研究策略，整合多种组学数据，构建计算模型，揭示生物系统的工作原理。这一领域的发展为理解复杂疾病机制、药物作用机理和生物系统对环境变化的响应提供了新视角。生物网络概述网络类型生物网络是描述生物分子间相互作用关系的数学表示，主要类型包括：代谢网络：描述代谢物之间通过酶催化反应的转化关系基因调控网络：描述转录因子如何调控基因表达蛋白质相互作用网络：描述蛋白质间的物理接触和功能关联信号通路：描述细胞如何接收、处理和响应外部信号这些网络不是相互独立的，而是形成复杂的多层次调控系统。网络属性生物网络通常具有特殊的拓扑特性：小世界属性：网络中任意两个节点之间的平均距离较短无标度特性：少数节点有非常多的连接，大多数节点连接较少模块化结构：网络中存在紧密连接的子网络或功能模块冗余性：多条路径实现相同功能，增加系统稳健性这些特性使生物网络既能高效传递信息，又能抵抗随机扰动。网络可视化工具为理解复杂的生物网络，可视化工具至关重要：Cytoscape：生物网络可视化和分析的标准工具，提供丰富的插件Gephi：适合大规模网络可视化，有强大的布局算法STRING：蛋白质相互作用网络数据库与可视化平台KEGGPathway：代谢和信号通路的标准化可