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生物信息学实验报告

姓名：__黄栋_______

学号：___030940119____

指导老师：___宋晓峰____

南京航空航天大学

2011年11月

实验一生物信息数据库的检索

一．实验目的：

1.了解生物信息学的各大门户网站以及其中的主要资源。

2.了解主要数据库的内容及结构，理解各数据库注释的含义。

3.以PubMed为例，学会文献数据库的基本查询检索方法。

二．实验内容：

（1）国际与国内的生物信息中心

国际NCBI、EBI、ExPASy，EMBL、SIB、TIGR以及国内CBI、BioSino网站的熟悉及内容的了解。

核酸序列数据库：genbank/EMBL-bank/DDBJ

NCBI网址：https://www.sodocs.net/doc/e112207697.html,/

EBI网址：https://www.sodocs.net/doc/e112207697.html,/

EMBL网址：https://www.sodocs.net/doc/e112207697.html,/embl

蛋白质序列数据库：

Swiss Prot 、ExPASy网址：https://www.sodocs.net/doc/e112207697.html,/

Uniprot网址：https://www.sodocs.net/doc/e112207697.html,/

蛋白质结构数据库：

PDB网址：https://www.sodocs.net/doc/e112207697.html,/pdb/

（2）检索练习：

The spike protein of SARS-Corona Virus在NCBI中的核酸记录序列：

LOCUS CS244439 3897 bp DNA linear PAT 17-JUL-2006

DEFINITION Sequence 3 from Patent WO2005118813.

ACCESSION CS244439

VERSION CS244439.1 GI:84659113

KEYWORDS .

SOURCE SARS coronavirus

ORGANISM SARS coronavirus

Viruses; ssRNA positive-strand viruses, no DNA stage; Nidovirales;

Coronaviridae; Coronavirinae; Betacoronavirus.

REFERENCE 1

AUTHORS Altmeyer,R., Nal-Rogier,B., Chan,C., Kien,F., Kam,Y.W., Siu,Y.L.,

Tse,K.S., Staropoli,I. and Manuguerra,J.C.

TITLE Nucleic acids, polypeptides, methods of expression, and immunogenic

compositions associated with sars corona virus spike protein

JOURNAL Patent: WO 2005118813-A2 3 15-DEC-2005;

INSTITUT PASTEUR (FR); Hong Kong Pasteur Research Centre Limited

(CN)

FEATURES Location/Qualifiers

source 1..3897

/organism="SARS coronavirus"

/mol_type="unassigned DNA"

/db_xref="taxon:227859"

CDS 44..3847

/note="unnamed protein product"

/codon_start=1

/protein_id="CAJ56183.1"

/db_xref="GI:84659114"

/translation="MFIFLLFLTLTSGSDLDRCTTFDDVQAPNYTQHTSSMRGVYYPDEIFRSD TLYLTQDLFLPFYSNVTGFHTINHTFGNPVIPFKDGIYFAATEKSNVVRGWVFGSTMN NKSQSVIIINNSTNVVIRACNFELCDNPFFA VSKPMGTQTHTMIFDNAFNCTFEYISDA FSLDVSEKSGNFKHLREFVFKNKDGFL YVYKGYQPIDVVRDLPSGFNTLKPIFKLPLG INITNFRAILTAFSPAQDIWGTSAAAYFVGYLKPTTFMLKYDENGTITDA VDCSQNPLA ELKCSVKSFEIDKGIYQTSNFRVVPSGDVVRFPNITNLCPFGEVFNATKFPSVY AWERK KISNCVADYSVL YNSTFFSTFKCYGVSATKLNDLCFSNVYADSFVVKGDDVRQIAPG QTGVIADYNYKLPDDFMGCVLAWNTRNIDA TSTGNYNYKYRYLRHGKLRPFERDIS NVPFSPDGKPCTPPALNCYWPLNDYGFYTTTGIGYQPYRVVVLSFELLNAPATVCGP KLSTDLIKNQCVNFNFNGLTGTGVLTPSSKRFQPFQQFGRDVSDFTDSVRDPKTSEIL DISPCSFGGVSVITPGTNASSEV A VL YQDVNCTDVSTAIHADQLTPAWRIYSTGNNVFQ TQAGCLIGAEHVDTSYECDIPIGAGICASYHTVSLLRSTSQKSIV AYTMSLGADSSIAY SNNTIAIPTNFSISITTEVMPVSMAKTSVDCNMYICGDSTECANLLLQYGSFCTQLNR ALSGIAAEQDRNTREVFAQVKQMYKTPTLKYFGGFNFSQILPDPLKPTKRSFIEDLLF NKVTLADAGFMKQYGECLGDINARDLICAQKFNGLTVLPPLLTDDMIAAYTAALVSG TA TAGWTFGAGAALQIPFAMQMAYRFNGIGVTQNVL YENQKQIANQFNKAISQIQES LTTTSTALGKLQDVVNQNAQALNTLVKQLSSNFGAISSVLNDILSRLDKVEAEVQIDR LITGRLQSLQTYVTQQLIRAAEIRASANLAATKMSECVLGQSKRVDFCGKGYHLMSF PQAAPHGVVFLHVTYVPSQERNFTTAPAICHEGKAYFPREGVFVFNGTSWFITQRNFF SPQIITTDNTFVSGNCDVVIGIINNTVYDPLQPELDSFKEELDKYFKNHTSPDVDLGDI SGINASVVNIQKEIDRLNEV AKNLNESLIDLQELGKYEQYIKWPWYVWLGFIAGLIAI VMVTILLCCMTSCCSCLKGACSCGSCCKFDEDDSEPVLKGVKLHYTGPGGDYKDDD DK"

ORIGIN

1 ctatagggcg aattgggtac cgctagcgga tccgcgcgcc accatgttta ttttcctgct

61 gtttctgact ctgaccagcg gcagtgacct ggaccggtgc accacttttg atgatgtgca

121 ggctcctaat tacactcagc atacttcctc tatgaggggc gtgtactatc ctgatgaaat

181 ttttagatcc gacactctgt atctgactca ggatctgttt ctgccattct attctaatgt

241 gacaggcttt catactatta atcatacctt tggcaaccct gtgatccctt ttaaggatgg

301 catctatttt gctgccacag agaagtccaa tgtggtgcgg ggatgggtgt tcggctctac

361 catgaacaac aagtcccagt ccgtgattat tattaacaat tctactaatg tggtgatccg

421 agcctgtaac tttgaactgt gtgacaaccc attctttgct gtgtctaagc ccatgggcac

481 acagacacat actatgatct tcgataatgc ctttaattgc actttcgagt acatctctga

541 tgccttttcc ctggatgtgt ccgaaaagtc cggcaacttt aagcacctgc gagagtttgt

601 gtttaagaat aaggatggct ttctgtatgt gtataagggc tatcagccta tcgacgtggt

661 gcgcgatctg ccttctggct ttaacactct gaagcctatt tttaagctgc ctctgggcat

721 taacattaca aattttcggg ccattctgac agcctttagc cctgctcagg acatttgggg 781 cacctctgct gccgcctatt ttgtgggcta tctgaagcca actaccttta tgctgaagta 841 tgatgaaaat ggcacaatca cagatgctgt ggattgttct cagaatccac tggctgaact 901 gaagtgctct gtgaagagct ttgagattga caagggaatc taccagacct ctaatttccg 961 cgtggtgccc tctggagatg tggtgagatt ccctaatatt acaaacctgt gtccttttgg 1021 agaagtgttt aatgctacta agttcccttc tgtgtatgcc tgggagagaa agaagatttc 1081 taattgtgtg gctgattact ctgtgctgta caactccaca ttttttagca cctttaagtg

1141 ctatggcgtg tctgccacta agctgaatga tctgtgcttc tccaatgtgt atgccgattc 1201 ttttgtggtg aagggagatg atgtgagaca gatcgcccca ggacagactg gcgtgattgc 1261 tgattacaat tataagctgc cagatgattt catgggctgt gtgctggctt ggaatactag 1321 gaacattgat gctacttcca ctggcaatta taattacaag tatcggtatc tgagacatgg 1381 caagctgagg ccctttgaga gagacatctc taacgtgcct ttcagccctg atggcaagcc 1441 ttgcacccca cctgctctga attgttattg gccactgaat gattatggct tttacaccac 1501 tactggcatt ggctaccagc cttacagagt ggtggtgctg tcttttgaac tgctgaatgc 1561 ccctgccaca gtgtgtggac caaagctgtc cactgacctg attaagaacc agtgtgtgaa 1621 ctttaacttt aatggactga ctggcactgg cgtgctgact ccttctagca agagatttca 1681 gccatttcag cagtttggcc gggatgtgtc tgatttcact gattccgtgc gagatcctaa 1741 gacatctgaa atcctggaca tttccccttg ctcttttggc ggcgtgagcg tgattacacc 1801 tggaacaaat gcttcctctg aagtggctgt gctgtatcag gatgtgaact gcactgatgt 1861 gtctacagcc atccatgccg atcagctgac accagcttgg cgcatctatt ctactggaaa 1921 caatgtgttc cagactcagg ccggctgtct gatcggagct gagcatgtgg acacttctta 1981 tgagtgcgac attcctattg gagctggcat ttgtgctagt taccatacag tgtctctgct 2041 gcggagtact agccagaagt ctattgtggc ttatactatg tctctgggcg ctgatagttc 2101 cattgcttac tctaataaca ccattgctat ccctactaac ttttccatta gcattactac

2161 agaagtgatg cctgtgtcta tggctaagac ctccgtggat tgtaatatgt acatctgcgg 2221 agattctacc gaatgtgcta atctgctgct gcagtatggc agcttttgca cacagctgaa 2281 tcgggctctg tctggcattg ctgctgaaca ggatcgcaac acacgggaag tgttcgctca 2341 agtgaagcag atgtataaga ccccaactct gaagtatttt ggcggcttta atttttccca 2401 gatcctgcct gaccctctga agcccactaa gcggtctttt attgaggacc tgctgtttaa 2461 caaagtgaca ctggctgatg ctggctttat gaagcagtat ggcgaatgcc tgggcgatat 2521 taatgctaga gatctgattt gtgcccagaa gttcaatggc ctgacagtgc tgcctcctct 2581 gctgactgat gatatgattg ctgcctacac tgctgctctg gtgtctggca ctgccactgc 2641 tggatggaca tttggcgctg gcgctgctct gcagatccct tttgctatgc agatggccta 2701 tcggttcaat ggcattggag tgacccagaa tgtgctgtat gagaaccaga agcagattgc 2761 caaccagttt aacaaggcca ttagtcagat tcaggaatcc ctgacaacaa catccactgc 2821 cctgggcaag ctgcaggacg tggtgaacca gaatgctcag gccctgaaca cactggtgaa 2881 gcagctgagc agcaattttg gcgccatttc cagtgtgctg aatgatatcc tgtcccgact 2941 ggataaagtg gaggccgaag tgcagattga caggctgatt acaggcagac tgcagagcct 3001 gcagacctat gtgacacagc agctgatcag ggctgctgaa atcagggctt ctgccaatct 3061 ggctgctact aagatgtctg agtgtgtgct gggacagtcc aagagagtgg acttttgtgg 3121 aaagggctac cacctgatgt ccttcccaca ggctgcccct catggagtgg tgttcctgca 3181 tgtgacctat gtgccatccc aggagaggaa cttcaccaca gccccagcca tttgtcatga 3241 aggcaaggcc tacttccctc gggaaggcgt gttcgtgttt aatggcactt cttggtttat 3301 tacacagcgg aacttcttta gcccacagat catcactaca gacaatacat ttgtgtccgg

3361 aaattgtgat gtggtgattg gcatcattaa caacacagtg tatgatcctc tgcagcctga

3421 gctggactcc ttcaaggaag agctggacaa gtacttcaag aatcatacat ccccagatgt

3481 ggatctgggc gacatttccg gcattaacgc ttctgtggtg aacattcaga aggaaattga

3541 ccgcctgaat gaagtggcta agaatctgaa tgaatccctg attgacctgc aggaactggg

3601 caagtatgag cagtatatta agtggccttg gtatgtgtgg ctgggcttca ttgctggact

3661 gattgccatc gtgatggtga caatcctgct gtgttgcatg acctcctgtt gcagttgcct

3721 gaagggcgct tgctcttgtg gatcttgctg caagtttgat gaggatgact ctgagccagt

3781 gctgaagggc gtgaagctgc attacacagg gcccggcggc gactacaagg acgatgacga

3841 caagtgatag atcgatgcat ggatccgttt aaaccgagct ccagctttgt tccctta

The spike protein of SARS-Corona Virus在SWISS-PROT蛋白质序列：

The spike protein of SARS-Corona Virus在PDB蛋白质结构序列：

（3）文献信息的查找与管理

有效地使用NCBI PubMed提供的各种主要功能，查询并下载相关课题或研究方向的论文文摘与文献全文。

查询Influenza A Viruses分子进化研究方向的文章。

（3）NCBI数据库简介：

Nucleotide

该数据库由国际核苷酸序列数据库成员美国国立卫生研究院GenBank、日本DNA数据库（DDBJ）和英国Hinxton Hall的欧洲分子生物学实验室数据库（EMBL）三部分数据组成。这三个组织联合组成国际核苷酸序列数据库协作体，每天交换各自数据库中的新增序列记录实现数据共享。其中的序列数据也通过与基因组序列数据库(GSDB）合作获取；专利序列数据通过与美国专利与商标局、国际专利局合作获取。

Genome

即基因组数据库，提供了多种基因组、完全染色体、Contiged序列图谱以及一体化基因物理图谱。

Structure

即结构数据库或称分子模型数据库（MMDB），包含来自X线晶体学和三维结构的实验数据。MMDB的数据从PDB(Protein Data Bank）获得。NCBI已经将结构数据交叉链接到书目信息、序列数据库和NCBI的Taxonomy中运用NCBI的3D结构浏览器和Cn3D，可以很容易地从Entrez获得分子的分子结构间相互作用的图像。

Taxonomy

即生物学门类数据库，可以按生物学门类进行检索或浏览其核苷酸序列、蛋白质序列、结构等。

PopSet

包含研究一个人群、一个种系发生或描述人群变化的一组组联合序列。PopSet既包含核酸序列数据又包含蛋白质序列数据。

Entrez

功能强大，在于它的大多数记录可相互链接，既可在同一数据库内链接，也可在数据库之间进行链接。当运用BLAST软件比较某氨基酸或DNA序列与库中其他氨基酸或DNA序列差异即进行相似性检索时，则会涉及到蛋白质库或核苷酸库的库内链接。库间链接发生在核苷酸数据库内的记录与PubMed库中已发表序列的引文间的链接，或蛋白质序列记录与核苷酸序列库中编码它的核苷酸序列间的链接。

NCBI数据库检索

NCBI数据库的检索方法很简单，在检索框中输入检索词，检索词间默认逻辑关系为AND，检索规则基本同PubMed。可以通过下拉菜单选择记录的显示格式，通常选择GenBank Report格式或FASTA Report格式。当选择GenBank Report格式后，屏幕显示较完整的基因记录，其内容包括：基因位点（Locus）、基因定义（Definition）、基因存取号（Accession)、核酸编号（NID ）、关键词（Keywords）、来源（Source）、组织分类（Organism）、参考文献（Reference）、著者（Author）、题目（Title）、期刊Journal）、Medline存取号（Medline）、序列特征（Features）、基因（Gene）、CDS(cDNA）、等位基因（Allele) 对等的肽（Mat-Peptide ）、计算碱基数（Base Count）、原序列（Origin）。而FASTA Report格式仅包括检出序列的简要特征描述。

OMIM

孟德尔遗传学(OMIM）数据库是人类基因和基因疾病的目录数据库。该数据库包括原文信息、图片和参考信息，同时还可以链接到Entrez系统MEDLINE数据库中相关文献和序列信息。主页如图3所示。

BLAST相似性检索

BLAST(Basic Local Alignment Search Tool）是用于序列相似性检索的一个重要数据库，是区分基因和基因特征的工具。该软件能在15秒内完成整个DNA数据库的序列检索。BLAST记录的相关度有明确的统计学解释，以便更容易地将相关记录与随机的数据库记录相区分。在NCBI主页的左工具条中，点击BLAST图标，即进入BLAST主页。

BLAST 主页提供了几种BLAST检索软件。其中BLAST2.0是一种新的BLAST检索工具，它在原有基础上作了改进，运行速度更快，灵敏度更高，同时具有Gapped BLAST 和PSI-BLAST两种软件的新功能。Gapped BLAST 允许在对准的序列中引入空位（碱基缺失或插入），引入空位（Gaps）意味着在比较两个相关序列时不会出现中断（Break）现象。这些空位对准的记分系统更能反映相关序列的类似程度。PSI-BLAST的全称是Position-Specific Iterated BALST，即特殊位置重复BLAST，它提供了自动、易用的概貌（Profile）检索，是查找序列同源的有效工具。

三．实验要求：

（1）以其中的一个信息中心网站为例，列举其中的主要资源（数据库、网上分析、生物计算、数据下载等）。

（2）能够解释给定序列或基因组数据的含义。

（3）检索文献的技巧和效率。

实验二序列多重比对及进化分析

一．实验目的：

1.学习序列比对工具BLAST以及ClustalW等的使用，能够对序列数据进行初步

的分析。

2.掌握基于DNA序列和蛋白质序列构建系统进化树的常用方法和常用工具。

二．实验内容：

1.在GeneBank数据库中，检索10条轮状病毒（Homo sapiens, Rotavirus）VP7

基因的DNA序列，并使用CLUSTALW软件对序列进行多重序列比对；

检索结果详见电子稿附件：VP7.txt文件

多重序列比对结果详见电子稿附件：VP7.aln文件

2.在GeneBank数据库中检索10条SARS病毒Spike蛋白的氨基酸序列，使用

CLUSTALX软件对这十条序列进行多重序列比对；

检索结果详见电子稿附件：Spike SARS.txt文件

多重序列比对结果详见电子稿附件：Spike SARS.aln 文件

3. 使用ClustalW 软件或其他软件包构建上述DNA 分子系统发生树。

三．实验要求：

1. 提交使用CLUSTALX 及PHYLIP 软件进行多重序列比对及构建系统发生树的结果；

VP7 outtree:

Spike of SARS outtree:

选择合适的比对算法，构建系统发生树时适当选择独立关系的分支序列。

实验三蛋白质结构分析及结构预测

一．实验目的：

1、掌握蛋白质序列检索的操作方法；

2、熟悉蛋白质基本性质分析；

3、了解蛋白质二级结构预测。

5. 学会运用结构浏览软件对生物大分子的结构进行观察。

二．实验内容：

1.使用Entrez或SRS信息查询系统检索水通道(Aquaporin-1, AQP1)蛋白质序

列。

>gi|57163949|ref|NP_001009194.1| aquaporin-1 [Ovis aries] MASEFKKKLFWRAVVAEFLAMILFIFISIGSALGFHYPIKSNQTTGAVQDNVKVSLAFGLSIATLAQSV GHISGAHLNPAVTLGLLLSCQISILRAIMYIIAQCVGAIVATVILSGITSSLPDNSLGLNALAPGVNSG QGLGIEIIGTLQLVLCVLATTDRRRRRDLGDSGPLAIGFSVALGHLLAIDYTGCGINPARSFGSSVITH NFQDHWIFWVGPFIGAALAVLIYDFILAPRSSDLTDRVKVWTSGQVEEYDLDADDINSRVEMKPK

2.给出实例了解生物大分子结构数据库PDB中的记录方式，看懂记录中的内

容并会运用Rasmol软件观察蛋白质的三维结构。

PDB文件1IH5.pdb的记录方式分析见附录。下图为在Rasmal软件中观察的结果：

球棒模型

三维图

含标注的分组丝带模型

3.使用BioEdit软件对上述蛋白质序列进行分子质量、氨基酸组成、和疏水

性等基本性质分析。

分子质量与氨基酸组成：

疏水性分析：

4.使用PSIPRED web server（https://www.sodocs.net/doc/e112207697.html,/psipred/）对水通道蛋白

质序列进行二级结构预测。同时上uniprot数据库查看水通道蛋白质二级结构，并做对比。

在线分析：

Uniprot与PDB数据库：

预测结果与数据库结果基本一致。

三．实验要求：

1、提交使用上述软件对人水通道蛋白质序列进行基本性质分析、结构

分析以及二级结构和三维结构的分析结果；

见上图。

实验四核酸序列分析

一．实验目的

1、掌握已知或未知序列接受号的核酸序列检索的基本步骤；

2、掌握使用BioEdit软件进行核酸序列的基本分析；

3、熟悉共有序列logo图的使用；

4、熟悉RNAfold软件的使用；

三．实验内容

1、使用Entrez或SRS信息查询系统检索人瘦素 (leptin) 的mRNA、基因组DNA、外显子等核酸序列，连接提取该序列内容，阅读序列格式的解释，理解其含义；

高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)

基因组测序基础知识㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种： 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序； 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序； 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序，完成基因组拼接。采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。实验流程：公司服务内容 1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头，去污染）；序列组装达到精细图标准 2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？

(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证，用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式目前3种测序技术 Roche 454，Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中，Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp，经常用于基因组骨架的组装，而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例，对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段，引物序列连接到DNA片段的一端，然后末端加上接头，将片段固定在flow cell上生成DNA簇，上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点，在第一轮测序完成后，去除第一轮测序的模板链，用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增，以达到第二轮测序所用的模板量，进行第二轮互补链的合成测序(图2)。图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法

生物信息学期末考试重点

第一讲生物信息学（Bioinformatics）是20世纪80年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新型交叉学科，它体现了生物学、计算机科学、数学、物理学等学科间的渗透与融合。生物信息学通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，达到揭示数据所蕴含的生物学意义从而解读生命活动规律的目的。生物信息学不仅是一门学科，更是一种重要的研究开发平台与工具，是今后进行几乎所有生命科学研究的推手。生物技术与生物信息学的区别及联系生物信息学的发展历史 ?人类基因组计划（HGP） ?人类基因组计划由美国科学家于1985年提出，1990年启动。根据该计划，在2015年要把人体约4万个基因的密码全部揭开，同时绘制出人类基因的谱图，也就是说，要揭开组成人体4万个基因的30亿个碱基对的秘密。HGP与曼哈顿原子弹计划和阿波罗计划并称为三大科学计划，被誉为生命科学的登月计划。(百度百科) 随着基因组计划的不断发展，海量的生物学数据必须通过生物信息学的手段进行收集、分析和整理后，才能成为有用的信息和知识。换句话说，人类基因组计划为生物信息学提供了兴盛的契机。上文所说的基因、碱基对、遗传密码子等术语都是生物信息学需要着重研究的地方。：

】第二讲回顾细胞结构细胞是所有生命形式结构和功能的基本单位细胞组成细胞膜主要由脂类和蛋白质组成的环绕在细胞表面的双层膜结构细胞质细胞膜与细胞核之间的区域：包含液体流质，夹杂物存储的营养、分泌物、天然色素和细胞器细胞器细胞内完成特定功能的结构：线粒体、核糖体、高尔基体、溶酶体等细胞核最大的细胞器 DNA的结构碱基（腺嘌呤A、鸟嘌呤G、胞嘧啶C、胸腺嘧啶G）。核苷酸核苷酸是构成DNA分子的重要模块。每个核苷酸分子由一分子称作脱氧核糖的戊糖（五碳糖）、一分子磷酸和一分子碱基构成。每种核苷酸都有一个碱基对，也就是A、T、C、G 基因是什么基因是遗传物质的基本单位基因就是核苷酸序列。大部分的基因大约是1000-4000个核苷酸那么长。基因通过控制蛋白质的合成，从微观和宏观上影响细胞、组织和器官的产生。基因在染色体上。

大数据课堂测验2

1、简述大数据的来源与数据类型大数据的来源非常多，如信息管理系统、网络信息系统、物联网系统、科学实验系统等，其数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 2、大数据产生的三个阶段（1）被动式生成数据（2）主动式生成数据（3）感知式生成数据 3、大数据处理的基本流程 1．数据抽取与集成 2．数据分析 3．数据解释 4、大数据的特征 4V1O V olume，Variety，Value，Velocity，On-Line 5、适合大数据的四层堆栈式技术架构 6、大数据的整体技术和关键技术大数据的整体技术一般包括：数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现等。大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、开发大数据安全大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 7、新一代数据体系的分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其归纳到线上行为数据与内容数据两大类别。 8、EDC系统的定义临床试验电子数据采集（Electric Data Capture，EDC）系统，在临床试验中的应用可以有效解决纸质CRF存在的问题。EDC是通过互联网从试验中心（Sites）直接远程收集临床试验数据的一种数据采集系统。 9、EDC系统的基本功能数据录入、数据导出、试验设计、编辑检查、操作痕迹、系统安全、在线交流、医学编码和支持多语言。 10、EDC系统的优点（1）提高了临床研究的效率，缩短了临床研究周期（2）通过逻辑检查提高了数据质量

生物信息学考试试卷修订稿

生物信息学考试试卷 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-

一、名词解释(每小题4分,共20分) 1、生物信息学广义：生命科学中的信息科学。生物体系和过程中信息的存贮、传递和表达；细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程的中各种生物信息。狭义：生物分子信息的获取、存贮、分析和利用。 2、人类基因组计划人类基因组计划准备用15年时间，投入30亿美元，完成人类全部24条染色体的3×109脱氧核苷酸对(bp)的序列测定，主要任务包括作图(遗传图谱、物理图谱的建立及转录图谱的绘制)、测序和基因识别。其中还包括模式生物(如大肠杆菌、酵母、线虫、小鼠等)基因组的作图和测序，以及信息系统的建立。作图和测序是基本的任务，在此基础上解读和破译生物体生老病死以及和疾病相关的遗传信息。 3、蛋白质的一级结构蛋白质的一级结构是指多肽链中氨基酸的序列 4、基因基因--有遗传效应的DNA片断,是控制生物性状的基本遗传单位。 5、中心法则是指遗传信息从传递给，再从RNA传递给，即完成遗传信息的转录和翻译的过程。也可以从DNA传递给DNA，即完成DNA的复制过程。这是所有有细胞结构的生物所遵循的法则。 6 、DNA序列比较序列比较的根本任务是：（1）发现序列之间的相似性；（2）辨别序列之间的差异目的：相似序列相似的结构，相似的功能判别序列之间的同源性推测序列之间的进化关系 7、一级数据库数据库中的数据直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释 8、基因识别基因识别，是生物信息学的一个重要分支，使用生物学实验或计算机等手段识别DNA序列上的具有生物学特征的片段。基因识别的对象主要是蛋白质编码基因，也包括其他具有一定生物学功能的因子，如RNA基因和调控因子。 9、系统发生学系统发生学(phylogenetics)——研究物种之间的进化关系。 10、基因芯片基因芯片（gene chip），又称DNA微阵列（microarray），是由大量cDNA或寡核苷酸探针密集排列所形成的探针阵列，其工作的基本原理是通过杂交检测信息。

2020年秋冬智慧树知道网课《生物信息学》课后章节测试答案

第一章测试 1 【多选题】(2分) 随着人类基因组计划的完成，以下哪些基因组计划是近期启动的计划 A. 我们所有人计划 B. G10K C. 英国十万人基因组计划 D. 中国十万人基因组计划 2 【判断题】(2分) 统计学是一门独特学科，不是生物信息学研究工具和手段之一。 A. 对 B. 错 3 【判断题】(2分) 生物信息学研究任务之一包括SNP的发现和鉴定，对于疾病机理和药物开发靶点发现具有重要意义。

A. 错 B. 对 4 【判断题】(2分) 随着越来越多大规模测序项目的完成，其中最重要的科学使命之一就是要通过比较基因组学方法了解物种的起源和进化过程 A. 对 B. 错 5 【判断题】(2分) 高等生物基因组中含有大量的非编码区，以及可能含有大量的外源病毒序列，只有通过生物信息学方法，解析其中功能和区域，为将来可能通过基因组编辑技术进行疾病机制解析提供基础 A. 错 B. 对

第二章测试 1 【多选题】(2分) 国际核酸数据库由EMBL，DDBJ和GenBank组成，它们在1988年形成国际核酸数据库联合中心，对数据进行 A. 三方共享 B. 数据同步更新 C. 独立分析 D. 数据格式相同 2 【多选题】(2分) GenBank对于核酸数据的显示方式有以下几种 A. ASN.1 B. FASTA C. GBK D. Graph

3 【判断题】(2分) UniprotKB对于生物数据在不同数据库中的链接、调用和标签转换具有非常重要的作用 A. 错 B. 对 4 【多选题】(2分) 生物信息学的研究对象中包括各种数据库，比如 A. PDB B. Uniprot C. GenBank D. KEGG 5

生物信息学分析

4、生物信息学分析通过核苷酸序列数据库和基因序列同源性在线分析途径初步对Rv2029c基因进行分类整理。由于结核分枝杆菌耐利福平野生株与核苷酸序列数据库KEGG GENES中的结核分枝杆菌标准株H37Rv的匹配率为100%，以下对基因的分析按照结核分枝杆菌标准株H37Rv的数据库信息进行，即完全匹配的1020bp长度序列（本次提取基因中包含上下游引物等序列，较长，1346bp）。 4.1基本信息表1 基因基本信息 4.2基因组信息表2 基因组信息

5、PLN02341（PfkB型碳水化合物激酶家族蛋白），位点208-294 6、PTZ0029（核糖激酶），位点205-301 药物靶点1、同源基因没有药物靶点 2、非同源但序列相似基因没有药物靶点图3 蛋白结构域 4.3蛋白表达 4.3.1 二级结构分析预测结果显示，PfkB蛋白的二级结构中β转角占46.61%，α螺旋占33.63%，β折叠占19.76%。转角结构和螺旋结构构成了结核分枝杆菌PfkB蛋白二级结构的骨架。

图4 蛋白二级结构 4.3.2 跨膜区分析 Tuberculist跨膜蛋白预测结果表明：蛋白长度339aa，预测跨膜蛋白数0。图5 蛋白跨膜区分析 4.3.3 信号肽预测 Predict Protein分析表明PfkB蛋白氨基酸残基没有信号肽，由此推断此蛋白不包含信号肽，不是分泌型蛋白质。

图6 蛋白信号肽预测 4.3.4 疏水性分析分析结果显示，蛋白最大疏水指数为2.411，最小疏水指数为-2.372。

图7 蛋白疏水性分析 4.3.5 DNA同源性分析表3 基因同源性分析菌株序列覆盖率 E值一致性 Mycobacterium tuberculosis strain Beijing-like, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium bovis subsp. bovis AF2122/97 complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis 18b genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis H37RvSiena, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis str. Kurono DNA, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis 49-02 complete 100% 0.0 100%

生物信息学试题整理

UTR的含义是（B ） A.编码区 B. 非编码区 C. motif的含义是（D ）。 A.基序 B. 跨叠克隆群 C. algorithm 的含义是（B ）。 A.登录号 B. 算法 C. RGR^ （D ）。 A.在线人类孟德尔遗传数据 D.水稻基因组计划下列Fasta格式正确的是（B）低复杂度区域 D. 幵放阅读框碱基对 D. 结构域比对 D. 类推 B. 国家核酸数据库 C. 人类基因组计划 A. seql: agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta B. >seq1 agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta C. seq1:agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta D. >seq1agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta 如果我们试图做蛋白质亚细胞定位分析，应使用（D） A. NDB 数据库 B. PDB 数据库 C. GenBank 数据库 D. SWISS-PROT 数

据库 Bioinformatics 的含义是（A ）。 A. 生物信息学 B. 基因组学 C. 蛋白质组学 D. 表观遗传学 Gen Bank中分类码PLN表示是（D ）。 A.哺乳类序列 B. 细菌序列 C.噬菌体序列 D. 植物、真菌和藻类序列 ortholog 的含义是（A）0 A.直系同源 B.旁系同源 C.直接进化 D.间接进化从cDNA文库中获得的短序列是（D ）o A. STS B. UTR C. CDS D. EST con tig的含义是（B ）o A.基序 B. 跨叠克隆群 C. 碱基对 D. 结构域 TAIR （AtDB）数据库是（C）o A.线虫基因组 B. 果蝇基因组 C. 拟南芥数据库 D. 大肠杆菌基因组ORF的含义是（D ）o A.调控区 B. 非编码区 C.低复杂度区域 D. 幵放阅读框

生物信息学课后题及答案-推荐下载

生物信息学课后习题及答案（由10级生技一、二班课代表整理）一、绪论 1.你认为，什么是生物信息学？采用信息科学技术，借助数学、生物学的理论、方法，对各种生物信息（包括核酸、蛋白质等）的收集、加工、储存、分析、解释的一门学科。2.你认为生物信息学有什么用？对你的生活、研究有影响吗？（1）主要用于：在基因组分析方面：生物序列相似性比较及其数据库搜索、基因预测、基因组进化和分子进化、蛋白质结构预测等在医药方面：新药物设计、基因芯片疾病快速诊断、流行病学研究：SARS 、人类基因组计划、基因组计划：基因芯片。（2）指导研究和实验方案，减少操作性实验的量；验证实验结果；为实验结果提供更多的支持数据等材料。 3.人类基因组计划与生物信息学有什么关系？人类基因组计划的实施，促进了测序技术的迅猛发展，从而使实验数据和可利用信息急剧增加，信息的管理和分析成为基因组计划的一项重要的工作。而这些数据信息的管理、分析、解释和使用促使了生物信息学的产生和迅速发展。 4简述人类基因组研究计划的历程。通过国际合作，用15年时间（1990-2005）至少投入30亿美元，构建详细的人类基因组遗传图和物理图，确定人类DNA 的全部核苷酸序列，定位约10万基因，并对其他生物进行类似研究。 1990，人类基因组计划正式启动。 1996，完成人类基因组计划的遗传作图，启动模式生物基因组计划。 1998完成人类基因组计划的物理作图，开始人类基因组的大规模测序。Celera 公司加入，与公共领域竞争启动水稻基因组计划。 1999，第五届国际公共领域人类基因组测序会议，加快测序速度。 2000，Celera 公司宣布完成果蝇基因组测序，国际公共领域宣布完成第一个植物基因组——拟南芥全基因组的测序工作。 2001，人类基因组“中国卷”的绘制工作宣告完成。 2003，中、美、日、德、法、英等6国科学家宣布人类基因组序列图绘制成功，人类基因组计划的.目标全部实现。2004，人类基因组完成图公布。 2.我国自主知识产权的主要基因组测序计划有哪些？水稻（2002），家鸡（2004），家蚕（2007），家猪（2012），大熊猫（2010） 2．第一章、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。

生物信息学分析实验报告

1、分别写出2010年以来，国际上与Ovarian cancer、Breast cancer、Leukemia相关的文献有多少篇？写出3篇研究性论文标题和摘要，写出5篇综述性论文标题和摘要；数据库：科学引文索引数据库(SCI：Science Citation Index) https://www.sodocs.net/doc/e112207697.html, 与Ovarian cancer相关的文献有11,303篇与Breast cancer相关的文献有56,209篇与Leukemia相关的文献有32,912篇综述性论文标题和摘要 1.Hemochromatosis and ovarian cancer 摘要:Evaluation of: Gannon PO, Medelci S, Le Page C et al. Impact of hemochromatosis gene (HFE) mutations on epithelial ovarian cancer risk and prognosis. Int. J. Cancer 128(10), 2326-2334 (2011). The frequency of two mutations (C282Y and D62H) of the hemochromatosis gene were investigated in women with ovarian cancer. A single allele mutation of the C282Y but not the H63D gene product was detected in 8-9% of women with benign ovarian tumors (n = 124) and ovarian cancers (n = 360) compared with 2.5% for controls (n = 80) representing a 4.9-fold increase in risk. With high-grade serous ovarian cancers (n = 179), the survival rate of women with a single allele C282Y mutation was reduced from 39 to 19 months. These results implicate mutations of the hemochromatosis gene in the generation and severity of ovarian cancers, which may have prognostic value. 2.Differences between women who pursued genetic testing for hereditary breast and ovarian cancer and their at-risk relatives who did not. 摘要: Purpose/Objectives: To (a) examine differences in appraisals of hereditary breast and ovarian cancer (HBOC), psychological distress, family environment, and decisional conflict between women who pursued genetic testing and their at-risk relatives who did not, and (b) examine correlations among appraisals of HBOC, psychological distress, family environment, and decisional conflict regarding genetic testing in these two cohorts of women.Design: Descriptive, cross-sectional cohort study.Setting: Two clinics affiliated with a major research university in the midwestern United States.Sample: 372 women aged 18 years and older. 200 pursued genetic testing for BRCA1 and BRCA2 mutations (probands) and 172 of their female relatives who had a greater than 10% prior probability of being a mutation carrier but had not pursued testing.Methods: After providing informed consent, probands and relatives were mailed self-administered questionnaires.Main Research Variables: Perceived risk, knowledge of HBOC risk factors and modes of gene inheritance, perceived severity, perceived controllability, psychological distress, family relationships, family communication, and decisional conflict about genetic testing.Findings: T tests revealed that probands perceived higher risk and had more psychological distress associated with breast cancer. Probands had more knowledge regarding risk factors and gene inheritance, and greater decisional conflict regarding genetic testing. Relatives reported higher perceived severity and controllability. No differences were observed in family relationships and family communication between probands

生物信息学课程设计

生物信息学课程设计报告题目：用blast、clustalx2和mega来分析鼠伤寒沙门氏菌的四环素抗性基因专业：生物技术班级：11-2 学号：11114040235 姓名：邹炜球指导教师：马超广东石油化工学院生物工程系 2013年 12 月 21 日

摘要生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集，处理，存储，传播，分析和解释等各方面的一门学科，它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。本课程设计主要通过分析鼠伤寒沙门氏菌的四环素抗性基因来介绍生物信息学里面常用的数据库NCBI和一些常用的软件（如blast、clustalx2、Primer Premier 5和mega），由于生物信息学这一门课在生物研究领域所起到的作用非常大，所以熟练一些常用的生物信息学软件和数据库是非常有必要的。关键词：NCBI、blast、clustalx2、Primer Premier 、mega、生物信息学、序列比对、系统发育树

目录 1绪论 (4) 1.1生物信息学的发展概况 (4) 1.2生物信息学的发展展望 (4) 2 课题设计内容 (5) 2.1以某一基因或蛋白为研究对象搜索一条序列（DNA长度为300-1500bp,蛋白质序列为100-500）及相关信息，并分别表示出他的GENBANK和FASTA格式 (6) 2.2以设计内容1为目标序列进行BLAST分析 (7) 2.3通过BLAST或相关软件下载8条基因或蛋白质序列 (9) 2.4以8条基因序列进行多序列比对 (10) 2.5依照设计内容4构建系统发育树 (10) 2.6以其中一条基因序列设计一条长度为200-500bp的一对引物 (12) 参考文献 (16)

生物信息学期末考试重点

1、生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。 2、数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。 3、表达序列标签从一个随机选择的cDNA 克隆进行5’端和3’端单一次测序获得的短的cDNA 部分序列，代表一个完整基因的一小部分，在数据库中其长度一般从20 到7000bp 不等，平均长度为360 ±120bp。EST 来源于一定环境下一个组织总 mRNA 所构建的cDNA 文库，因此EST也能说明该组织中各基因的表达水平。 4、开放阅读框是基因序列中的一段无终止序列打断的碱基序列，可编码相应的蛋白。 ORF识别包括检测六个阅读框架并决定哪一个包含以启动子和终止子为界限的 DNA序列而其内部不包含启动子或终止子，符合这些条件的序列有可能对应一个真正的单一的基因产物。ORF的识别是证明一个新的DNA序列为特定的蛋白质编码基因的部分或全部的先决条件。 5、蛋白质的一级结构在每种蛋白质中氨基酸按照一定的数目和组成进行排列，并进一步折叠成特定的空间结构前者我们称为蛋白质的一级结构，也叫初级结构或基本结构。蛋白质一级结构是理解蛋白质结构、作用机制以及与其同源蛋白质生理功能的必要基础。 6、基因识别是生物信息学的一个重要分支，使用生物学实验或计算机等手段识别 DNA序列上的具有生物学特征的片段。基因识别的对象主要是蛋白质编码基因，也包括其他具有一定生物学功能的因子，如RNA基因和调控因子。基因识别是基因组研究的基础。

生物信息学-课堂练习生物信息学蛋白质序列分析-课堂练习

生物信息学蛋白质序列分析-课堂练习 ZNF395, 全称为Zinc Finger Protein395, 又被称为PBF，PRF1，DBP2，PRF-1，Si-1-8-14或DKFZp434K1210。其氨基酸序列为结构域分析：http://www.expasy.ch/prosite/ (一)分析蛋白质的一级结构分析蛋白质的pI、Mw、氨基酸组成:Tools and software packages------Identification and characterization-----ProtParam http://www.expasy.ch/tools/protparam.html 分析蛋白质的疏水性:Primary structure analysis-----ProtScale http://www.expasy.ch/tools/protscale.html 分析蛋白质的重复序列:Primary structure analysis-----REP http://www.embl-heidelberg.de/~andrade/papers/rep/search.html (二)分析蛋白质的二级结构预测蛋白质的?－螺旋和?－折叠结构:Secondary structure prediction-----nnPredict https://www.sodocs.net/doc/e112207697.html,/~nomi/nnpredict.html 蛋白质的其它二级结构:Secondary structure prediction-----SOPMA

(三)分析蛋白质的三级结构 molecular modeling:“tertiary structure prediction ”栏目选择选择一个分析工具，email服务 (四)分析膜蛋白质

生物信息学实验报告3(三)蛋白质序列分析

（三）蛋白质序列分析实验目的：掌握蛋白质序列检索的操作方法，熟悉蛋白质基本性质分析，了解蛋白质结构分析和预测。实验内容： 1、检索SOX-21蛋白质序列，利用ProParam工具进行蛋白质的氨基酸组成、分子质量、等电点、氨基酸组成、原子总数及疏水性（ProtScale工具）等理化性质的分析。 2、利用PredictProtein、PROF、HNN等软件预测分析蛋白质的二级结构；利用Scan Prosite软件对蛋白质进行结构域分析。 3、利用TMHMM、TMPRED、SOSUI等工具对蛋白质进行跨膜分析；采用PredictNLS进行核定位信号分析；利用PSORT进行蛋白质的亚细胞定位预测；利用CBS（http://www.cbs.dtu.dk/services/ProtFun/）网站工具预测蛋白的功能，将序列用Blocks、SMART、InterProScan、PFSCAN等搜索其保守序列的特征，进行motif 的结构分析。 4、利用Swiss-Model数据库软件预测该蛋白的三级结构，结果用蛋白质三维图象软件Jmol查看。CPHmodels 也是利用神经网络进行同源模建预测蛋白质结构的方法和网络服务器I-TASSER预测所选蛋白质的空间结构。 5、分析蛋白质的翻译后修饰：分析信号肽及其剪切位点: SignalIP http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/；分析糖链连接点:分析O－连接糖蛋白, NetOGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetOGlyc/；分析N－连接糖蛋白，NetNGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetNGlyc/。 6、利用检索的序列，进行同源比对，获得并分析比对结果。实验步骤（一） 1、在NCBI 蛋白质数据库中查找SOX-21蛋白质序列分别选择爪蟾（Xenopus laevis）、小家鼠[Mus musculus]、猕猴[Macaca mulatt a]的SOX-21蛋白质序列，并保存其FASTA格式。 2、利用ProParam工具对SOX-21蛋白质序列进行理化性质的分子。 3、利用PredictProtein、PROF、HNN等软件预测分析蛋白质的二级结构；利用Scan Prosite软件对蛋白质进行结构域分析。 4、利用TMHMM、TMPRED、SOSUI等工具对蛋白质进行跨膜分析；采用

2019版国科大生物信息学期末考试复习题

中科院生物信息学期末考试复习题陈润生老师部分： 1.什么是生物信息学，如何理解其含义？为什么在大规模测序研究中，生物信息学至关重要？答：生物信息学有三个方面的含义： 1)生物信息学是一个学科领域，包含着基因组信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释的所有方面，是基因组研究不可分割的部分。 2)生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，特别是非编码区的实质；同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测；其本质是识别基因信号。 3)生物信息学的研究目标是揭示“基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律”。它是当今自然科学和技术科学领域中“基因组、“信息结构”和“复杂性”这三个重大科学问题的有机结合。 2.如何利用数据库信息发现新基因，其算法本质是什么？答：利用数据库资源发现新基因，根据数据源不同，可分2种不同的查找方式： 1)从大规模基因组测序得到的数据出发，经过基因识别发现新基因：（利用统计，神经网络，分维，复杂度，密码学，HMM，多序列比对等方法识别特殊序列，预测新ORF。但因为基因组中编码区少，所以关键是“数据识别”问题。）利用大规模拼接好的基因组，使用不同数据方法，进行标识查找，并将找到的可能的新基因同数据库中已有的基因对比，从而确定是否为新基因。可分为：①基于信号，如剪切位点、序列中的启动子与终止子等。②基于组分，即基因家族、特殊序列间比较，Complexity analysis，Neural Network 2)利用EST数据库发现新基因和新SNPs：（归属于同一基因的EST片断一定有overlapping，通过alignment可组装成一完整的基因，但EST片断太小，不存在数据来源，主要是拼接问题）数据来源于大量的序列小片段，EST较短，故关键在正确拼接。方法有基因组序列比对、拼接、组装法等。经常采用SiClone策略。其主要步骤有：构建数据库；将序列纯化格式标准化；从种子库中取序列和大库序列比对；延长种子序列，至不能再延长；放入contig库①构建若干数据库：总的纯化的EST数据库，种子数据库，载体数据库，杂质、引物数据库，蛋白数据库，cDNA数据库； ②用所用种子数据库和杂质、引物数据库及载体数据库比对，去除杂质； ③用种子和纯化的EST数据库比对 ④用经过一次比对得到的长的片段和蛋白数据库、cDNA数据库比较，判断是否为已有序列，再利用该大片段与纯化的EST数据库比对，重复以上步骤，直到序列不能再延伸； ⑤判断是否为全长cDNA序列。（利用EST数据库：原理：当测序获得一条EST序列时，它来自哪一个基因的哪个区域是未知的（随机的），所以属于同一个基因的不同EST序列之间常有交叠的区域。根据这种“交叠”现象，就能找出属于同一个基因的所有EST序列，进而将它们拼接成和完整基因相对应的全长cDNA序列。而到目前为止，公共EST数据库(dbEST)中已经收集到约800万条的人的EST序列。估计这些序列已覆盖了人类全部基因的95%以上，平均起来每个基因有10倍以上的覆盖率。）

2012生物信息学试卷(英文)

中南大学研究生《生物信息学》考试试题（2012.10.27） No: name:Tel： Classify the nouns by bioinformation, and to briefly explain they respectively. （20 Points） Problem #1Pairwise sequence alignment（10 Points）（1）match ＋2 Points，mismatch －1 Points， gap open －11 Points ，gap extened －1 Points （2）match and mismatch by BLOSUM62 gap open －11 Points ，gap extened －1 Points （3）What's the difference between (1) and (2)?Which is more appropriate？Why？表1 BLOSUM62矩阵

Problem #2 HMM （10 Points ） A possible hidden Markov model for the protein ACCY . （1） Scoring a Sequence with an HMM along this path: [mach A] [insert C] [mach C] [mach Y] （2） There are three kinds of states represented by three different shapes. What do they all mean? 0.1 0.3 0.3 0.4 0.2 0.6 0.3 0.2 0.5 0.1 0.9 0.1 0.1 0.1 0.5 0.4 0.1 0.6 0.2 0.2 0.6 0.2 0.4 0.7 0.2 0.4 0.7 0.4 0.6 0.7 A 0.3 C 0.5 Y 0.8 Problem #3 The circuits in Single Genes （10 Points ） How much regulatory modules in Endo16 ? Briefly explain the relationship between them. Homework （50 Points ） (1) Serach Uniprot ,GO,KEGG (2) NCBI blast (3) swiss mdel 邮箱：rlf126@https://www.sodocs.net/doc/e112207697.html, 截止日期：2012.11.04 0.2 A 0.5 C 0.3 C

生物信息学实验报告

高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)

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