生物信息學(xué)及實(shí)驗(yàn)課程介紹

1、生物信息學(xué)及實(shí)驗(yàn)課程介紹 Bioinformatics一、課程編號(hào)：060355二、課程類型：限選課 適用專業(yè)：生物技術(shù)本科專業(yè) 授課時(shí)間：大四上學(xué)期 課程學(xué)時(shí)/學(xué)分：48學(xué)時(shí)/3學(xué)分（理論40學(xué)時(shí)/2.5學(xué)分；實(shí)踐教學(xué)8學(xué)時(shí)/0.5學(xué)分） 先修課程：動(dòng)物學(xué)、植物學(xué)、細(xì)胞生物學(xué)、遺傳學(xué)、基因組學(xué)三、內(nèi)容簡(jiǎn)介：生物信息學(xué)(Bioinformatics)是80年代末隨著人類基因組計(jì)劃的啟動(dòng)而興起的一門(mén)新的交叉學(xué)科，最初常被稱為基因組信息學(xué)。廣義地說(shuō)，生物信息學(xué)是用數(shù)理和信息科學(xué)的觀點(diǎn)、理論和方法去研究生命現(xiàn)象、組織和分析呈現(xiàn)指數(shù)增長(zhǎng)的生物學(xué)數(shù)據(jù)的一門(mén)學(xué)科。首先是研究遺傳物質(zhì)的載體DNA及其編碼的大

2、分子蛋白質(zhì)，以計(jì)算機(jī)為其主要工具，發(fā)展各種軟件，對(duì)逐日增長(zhǎng)的浩如煙海的DNA和蛋白質(zhì)的序列和結(jié)構(gòu)進(jìn)行收集、整理、儲(chǔ)存、發(fā)布、提取、加工、分析和研究，目的在于通過(guò)這樣的分析逐步認(rèn)識(shí)生命的起源、進(jìn)化、遺傳和發(fā)育的本質(zhì)，破譯隱藏在DNA序列中的遺傳語(yǔ)言，揭示人體生理和病理過(guò)程的分子基礎(chǔ)，為人類疾病的預(yù)測(cè)、診斷、預(yù)防和治療提供最合理和有效的方法或途徑。生物信息學(xué)已經(jīng)成為生動(dòng)醫(yī)學(xué)、農(nóng)學(xué)、遺傳學(xué)、細(xì)胞生物學(xué)等學(xué)科發(fā)展的強(qiáng)大推動(dòng)力量，也是藥物設(shè)計(jì)、環(huán)境監(jiān)測(cè)的重要組成部分。 生物信息學(xué)是在生命科學(xué)的研究中，以計(jì)算機(jī)為工具對(duì)生物信息進(jìn)行儲(chǔ)存、檢索和分析的科學(xué)。它是當(dāng)今生命科學(xué)和自然科學(xué)的重大前沿領(lǐng)域之一，同時(shí)也

3、將是21世紀(jì)自然科學(xué)的核心領(lǐng)域之一。其研究重點(diǎn)主要體現(xiàn)在基因組學(xué)(Genomics)和蛋白組學(xué)(Proteomics)兩方面，具體說(shuō)，是從核酸和蛋白質(zhì)序列出發(fā)，分析序列中表達(dá)的結(jié)構(gòu)與功能的生物信息。目前基因組學(xué)的研究出現(xiàn)了幾個(gè)重心的轉(zhuǎn)移：一是將已知基因的序列與功能聯(lián)系在一起的功能基因組學(xué)研究。二是從作圖為基礎(chǔ)的基因分離轉(zhuǎn)向以序列為基礎(chǔ)的基因分離。三是從研究疾病的起因轉(zhuǎn)向探索發(fā)病機(jī)理。四是從疾病診斷轉(zhuǎn)向疾病易感性研究。生物芯片(Biochip)的應(yīng)用將為上述研究提供最基本和必要的信息及依據(jù)，將成為基因組信息學(xué)研究的主要技術(shù)支撐。生物信息學(xué)的發(fā)展為生命科學(xué)的進(jìn)一步突破及藥物研制過(guò)程革命性的變革提供

4、了契機(jī)。就人類基因組來(lái)說(shuō)，得到序列僅僅是第一步，后一步的工作是所謂后基因組時(shí)代 (post-genome era)的任務(wù)，即收集、整理、檢索和分析序列中表達(dá)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能的信息，找出規(guī)律。生物信息學(xué)將在其中扮演至關(guān)重要的角色。 生物學(xué)與信息科學(xué)是當(dāng)今世界上發(fā)展最迅速、影響最大的兩門(mén)科學(xué)。而這兩門(mén)科學(xué)的交叉融合形成了廣義的生物信息學(xué)，正以嶄新的理念吸引著科學(xué)家的注意。生物信息學(xué)(Bioinformatics)是生命科學(xué)領(lǐng)域中的新興學(xué)科，面對(duì)人類基因組計(jì)劃所產(chǎn)生的龐大的分子生物學(xué)信息，生物信息學(xué)的重要性將越來(lái)越突出，它無(wú)疑將會(huì)為生命科學(xué)的研究帶來(lái)革命性的變革。生物信息學(xué)是根據(jù)生物信息學(xué)院及相關(guān)

5、學(xué)科各年級(jí)學(xué)生對(duì)生物信息科學(xué)領(lǐng)域相關(guān)的一些主要技術(shù)的理論與實(shí)踐操作進(jìn)行開(kāi)設(shè)。它的主要目的是在理解實(shí)驗(yàn)理論的基礎(chǔ)上著重于實(shí)踐操作過(guò)程中的問(wèn)題解決，也就是如何熟練地做好漂亮的實(shí)驗(yàn)。比如：如何加強(qiáng)對(duì)分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的預(yù)測(cè)與分析等等。將有助于提高學(xué)生的工作、學(xué)習(xí)和今后的科研工作中分析合解決問(wèn)題的能力。四、選用教材：生物信息學(xué)概論 羅靜初等譯, 北京大學(xué)出版社 2002生物信息學(xué)及實(shí)驗(yàn)教學(xué)大綱一、課程編號(hào)：060355二、課程類型：限選課 適用專業(yè)：生物技術(shù)本科專業(yè) 授課時(shí)間：大四上學(xué)期 課程學(xué)時(shí)：理論教學(xué)40學(xué)時(shí)/2.5學(xué)分；實(shí)踐教學(xué)8學(xué)時(shí)/0.5學(xué)分 先修課程：動(dòng)物學(xué)、植物學(xué)、細(xì)胞生物學(xué)、遺傳學(xué)、

6、基因組學(xué)三、生物信息學(xué)課程介紹 生物信息學(xué)(Bioinformatics)是80年代末隨著人類基因組計(jì)劃的啟動(dòng)而興起的一門(mén)新的交叉學(xué)科，最初常被稱為基因組信息學(xué)。廣義地說(shuō)，生物信息學(xué)是用數(shù)理和信息科學(xué)的觀點(diǎn)、理論和方法去研究生命現(xiàn)象、組織和分析呈現(xiàn)指數(shù)增長(zhǎng)的生物學(xué)數(shù)據(jù)的一門(mén)學(xué)科。首先是研究遺傳物質(zhì)的載體DNA及其編碼的大分子蛋白質(zhì)，以計(jì)算機(jī)為其主要工具，發(fā)展各種軟件，對(duì)逐日增長(zhǎng)的浩如煙海的DNA和蛋白質(zhì)的序列和結(jié)構(gòu)進(jìn)行收集、整理、儲(chǔ)存、發(fā)布、提取、加工、分析和研究，目的在于通過(guò)這樣的分析逐步認(rèn)識(shí)生命的起源、進(jìn)化、遺傳和發(fā)育的本質(zhì)，破譯隱藏在DNA序列中的遺傳語(yǔ)言，揭示人體生理和病理過(guò)程的分子基

7、礎(chǔ)，為人類疾病的預(yù)測(cè)、診斷、預(yù)防和治療提供最合理和有效的方法或途徑。生物信息學(xué)已經(jīng)成為生動(dòng)醫(yī)學(xué)、農(nóng)學(xué)、遺傳學(xué)、細(xì)胞生物學(xué)等學(xué)科發(fā)展的強(qiáng)大推動(dòng)力量，也是藥物設(shè)計(jì)、環(huán)境監(jiān)測(cè)的重要組成部分。 生物信息學(xué)是在生命科學(xué)的研究中，以計(jì)算機(jī)為工具對(duì)生物信息進(jìn)行儲(chǔ)存、檢索和分析的科學(xué)。它是當(dāng)今生命科學(xué)和自然科學(xué)的重大前沿領(lǐng)域之一，同時(shí)也將是21世紀(jì)自然科學(xué)的核心領(lǐng)域之一。其研究重點(diǎn)主要體現(xiàn)在基因組學(xué)(Genomics)和蛋白組學(xué)(Proteomics)兩方面，具體說(shuō)，是從核酸和蛋白質(zhì)序列出發(fā)，分析序列中表達(dá)的結(jié)構(gòu)與功能的生物信息。目前基因組學(xué)的研究出現(xiàn)了幾個(gè)重心的轉(zhuǎn)移：一是將已知基因的序列與功能聯(lián)系在一起的功

8、能基因組學(xué)研究。二是從作圖為基礎(chǔ)的基因分離轉(zhuǎn)向以序列為基礎(chǔ)的基因分離。三是從研究疾病的起因轉(zhuǎn)向探索發(fā)病機(jī)理。四是從疾病診斷轉(zhuǎn)向疾病易感性研究。生物芯片(Biochip)的應(yīng)用將為上述研究提供最基本和必要的信息及依據(jù)，將成為基因組信息學(xué)研究的主要技術(shù)支撐。生物信息學(xué)的發(fā)展為生命科學(xué)的進(jìn)一步突破及藥物研制過(guò)程革命性的變革提供了契機(jī)。就人類基因組來(lái)說(shuō)，得到序列僅僅是第一步，后一步的工作是所謂后基因組時(shí)代 (post-genome era)的任務(wù)，即收集、整理、檢索和分析序列中表達(dá)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能的信息，找出規(guī)律。生物信息學(xué)將在其中扮演至關(guān)重要的角色。四、生物信息學(xué)課程的性質(zhì)和任務(wù) 生物學(xué)與信息科學(xué)

9、是當(dāng)今世界上發(fā)展最迅速、影響最大的兩門(mén)科學(xué)。而這兩門(mén)科學(xué)的交叉融合形成了廣義的生物信息學(xué)，正以嶄新的理念吸引著科學(xué)家的注意。生物信息學(xué)(Bioinformatics)是生命科學(xué)領(lǐng)域中的新興學(xué)科，面對(duì)人類基因組計(jì)劃所產(chǎn)生的龐大的分子生物學(xué)信息，生物信息學(xué)的重要性將越來(lái)越突出，它無(wú)疑將會(huì)為生命科學(xué)的研究帶來(lái)革命性的變革。 生物信息學(xué)是根據(jù)生物信息學(xué)院及相關(guān)學(xué)科各年級(jí)學(xué)生對(duì)生物信息科學(xué)領(lǐng)域相關(guān)的一些主要技術(shù)的理論與實(shí)踐操作進(jìn)行開(kāi)設(shè)。它的主要目的是在理解實(shí)驗(yàn)理論的基礎(chǔ)上著重于實(shí)踐操作過(guò)程中的問(wèn)題解決，也就是如何熟練地做好漂亮的實(shí)驗(yàn)。比如：如何加強(qiáng)對(duì)分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的預(yù)測(cè)與分析等等。將有助于提高學(xué)生的

10、工作、學(xué)習(xí)和今后的科研工作中分析合解決問(wèn)題的能力。五、生物信息學(xué)講授綱要及學(xué)時(shí)分配（根據(jù)具體情況可作適當(dāng)調(diào)整）（一）理論教學(xué)內(nèi)容：第1章 生物信息學(xué)概論1.1 生物信息學(xué)的概念和發(fā)展歷史1.1.1 生物信息學(xué)的定義1.1.2 生物信息學(xué)興起的生物學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)背景1.1.3 國(guó)內(nèi)外生物信息學(xué)發(fā)展歷史1.2 生物信息學(xué)的生物學(xué)基礎(chǔ) 1.2.1 分子生物學(xué)基礎(chǔ)1.2.2 基因組學(xué)基礎(chǔ)1.3 生物信息學(xué)的計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)1.3.1 計(jì)算機(jī)硬件平臺(tái)(PC、MACINTOSH、Workstation、Supercomputer)1.3.2 計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)（WINDOWS、MAS OS、UNIX/LINU

11、X）1.3.3 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)1.3.4 計(jì)算機(jī)算法1.3.5 計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言(C+, VB, PERL, HTML, XML)1.3.6 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（WWW、FTP、BBS、EMAIL、）1.4 生物信息學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)1.4.4 離散數(shù)學(xué)1.4.2 概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)1.4.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.4.4 數(shù)據(jù)挖掘1.5 生物信息學(xué)的產(chǎn)業(yè)化1.5.1 生物信息學(xué)的產(chǎn)業(yè)化1.5.2 國(guó)內(nèi)外生物信息學(xué)公司和著名產(chǎn)品簡(jiǎn)介1.6 生物信息學(xué)研究?jī)?nèi)容和發(fā)展前景展望1.6.1生物信息學(xué)的主要研究?jī)?nèi)容1.6.2 后基因組時(shí)代生物信息學(xué)的研究方向1.6.3 生物信息學(xué)的發(fā)展前景第2章 分子生物學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)2.1 生物學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)

12、概述2.1.1 數(shù)據(jù)庫(kù)的分類2.1.2 數(shù)據(jù)格式2.1.3數(shù)據(jù)庫(kù)的冗余與偏誤2.2 核苷酸序列與基因組數(shù)據(jù)庫(kù) 2.2.1 GenBank數(shù)據(jù)庫(kù)與ENTREZ網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（2.1.1 1 GenBank序列數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介, 一級(jí)和二級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù), 數(shù)據(jù)庫(kù)格式 數(shù)據(jù)庫(kù), 剖析GenBank Flatfile）2.2.2 EMBL核苷酸序列庫(kù)與EBI網(wǎng)絡(luò)服務(wù)2.2.3 DDBJ數(shù)據(jù)庫(kù)2.2.4密碼子使用與核苷酸信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)2.2.5基因組序列數(shù)據(jù)庫(kù)GSDB2.2.6人類基因組數(shù)據(jù)庫(kù)GDB2.2.7模式生物基因組數(shù)據(jù)庫(kù)MGD、ECDC、NRSub2.2.

13、8基因組的圖形交互顯示和檢索、瀏覽工具資源2.3 蛋白質(zhì)序列與模式、同源性數(shù)據(jù)庫(kù) 2.3.1蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)PIR-International2.3.2蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)SWIIS-PROT2.3.3 蛋白質(zhì)家族分類數(shù)據(jù)庫(kù)2.3.4蛋白質(zhì)基序與結(jié)構(gòu)域數(shù)據(jù)庫(kù)（ Prosite、Blocks、PRINTS和SBASE數(shù)據(jù)庫(kù)）2.4 結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)2.4.1結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介2.4.2 PDB：Brookhaven國(guó)家實(shí)驗(yàn)室蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)2.4.3 MMDB：NCBI的分子建模數(shù)據(jù)庫(kù)2.4.4 結(jié)構(gòu)文件格式2.4.5 結(jié)構(gòu)信息顯示2.4.6 數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)瀏覽器2.5 基因和分子的互作和代謝途徑信息數(shù)據(jù)庫(kù)2.5.1

14、基因和基因組百科全書(shū)數(shù)據(jù)庫(kù)KEGG2.5.2 E.coliK-12基因組和代謝途徑數(shù)據(jù)庫(kù)2.5.3 E.coli基因及其產(chǎn)物的數(shù)據(jù)庫(kù)GenProtEC2.5.4果蠅的遺傳和分子數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)FlyBase 2.6 RNA核苷酸序列數(shù)據(jù)庫(kù)2.6.1 18S RNA2.6.2 28S RNA2.6.3 5S RNA2.6.4 Mt rna2.7 線粒體DNA數(shù)據(jù)庫(kù)2.7.1 MITOMAP2.7.2 MmtDB 2.8 免疫球蛋白、T細(xì)胞受體、MHC的整合數(shù)據(jù)庫(kù)lMGT 2.9 突變數(shù)據(jù)庫(kù) 2.10 放射雜交作圖數(shù)據(jù)庫(kù)Rhdb 2.11 限制酶數(shù)據(jù)庫(kù)REBASE與分子探針數(shù)據(jù)庫(kù)MPOB 2.12 其

15、它遺傳學(xué)與分子生物學(xué)資源2.13 數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的問(wèn)題及使用注意事項(xiàng)第3章 序列比對(duì)與數(shù)據(jù)庫(kù)檢索3.1 序列比對(duì)概述3.1.1序列比對(duì)的概念和進(jìn)化理論基礎(chǔ)3.1.2序列比對(duì)的分類(雙序列比對(duì)和多序列比對(duì))3.2 雙序列比對(duì)3.2.1 Needleman-Wunsch 算法3.2.2 Smith-Waterman 算法3.2.3 Karlin-Altchul 統(tǒng)計(jì)方法3.2.4 替換矩陣 ( 替換矩陣的一般原理； PAM 氨基酸替換矩陣； BLOSUM 氨基酸替換矩陣； DNA 替換矩陣) 3.2.5相似性得分、取代罰分與空位（Gap）罰分3

16、.3 比對(duì)的統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性3.3.1 Monte Carlo仿真法 3.3.2 BLAST得分顯著性的Karlin-Altschul公式 3.3.3局部配準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)顯著性3.3.4短序列配準(zhǔn)的顯著性評(píng)價(jià)3.3.5核酸序列比較的顯著性評(píng)價(jià)3.4 多序列比對(duì) 3.4.1多序列比對(duì)的算法 3.4.2 DNA多序列比對(duì)及其常用軟件 3.4.3 蛋白質(zhì)多序列比對(duì)及其常用軟件3.5數(shù)據(jù)庫(kù)搜索 3.5.1 BLAST：核酸數(shù)據(jù)庫(kù)搜索3.5.2 BLAST：蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)搜索3.5.3 FASTA：另一種搜索策略3.5.4 有空位對(duì)準(zhǔn)的BLAST程度與位置特異的迭代BLAST程序3.6基因組長(zhǎng)序列比對(duì)第4章 DNA

17、序列的統(tǒng)計(jì)學(xué)與信息學(xué)分析4.1單一序列的組成、關(guān)聯(lián)性與信息學(xué)分析4.1.1 堿基組成4.1.2 堿基相鄰頻率4.1.3同向與反向重復(fù)序列分析4.1.4 DNA 序列的幾何學(xué)分析Z 曲線4.1.5核苷酸序列的長(zhǎng)程相關(guān)與非線性方法4.1.6長(zhǎng)程互作對(duì)DNA的結(jié)構(gòu)和可變性的作用4.1.7重復(fù)對(duì)熵的影響4.1.8編碼片段的相互信息4.1.9 DNA序列的模式結(jié)構(gòu)4.1.10 語(yǔ)言學(xué)復(fù)雜性測(cè)度4.1.11 非編碼區(qū)（“Junk”DNA）基因組序列 4.2 密碼子指紋與密碼子使用偏好性分析4.2.1單、雙核苷酸的相對(duì)豐度和基因組指紋分析4.2.2密碼子頻率和密碼子指紋4.2.3基因間和基因類間的異質(zhì)性 4

18、.3編碼DNA片段的長(zhǎng)度與GC含量 4.4重疊基因的信息論問(wèn)題4.7 功能相關(guān)基因在兩個(gè)基因組間或內(nèi)部的聚類關(guān)系 4.7.1基因組比較與基于功能組成的物種間的比較4.7.2兩個(gè)細(xì)菌基因組間或內(nèi)部的聚類關(guān)系4.8 真核生物的基因表達(dá)調(diào)控（表達(dá)促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)）4.8.1相對(duì)同義密碼子使用值與密碼子適應(yīng)指數(shù)4.8.2信息聚類方法與自身一致信息聚類4.8.3堿基組成及相關(guān)性與基因表達(dá)的關(guān)系 第5章 核酸序列的信號(hào)和功能識(shí)別5.1 固定序列模式檢索5.2 短寡聚核苷酸序列的隨機(jī)出現(xiàn)機(jī)率5.3 編碼區(qū)DNA寡聚體出現(xiàn)頻率5.5 蛋白質(zhì)基因識(shí)別5.5.1開(kāi)放閱讀框架分析5.5.2編碼區(qū)識(shí)別堿基組成偏

19、歧法密碼子使用法密碼子偏歧法5.5.3基因識(shí)別GenLang基因識(shí)別GRAIL基因識(shí)別5.5.4基因識(shí)別的一些相關(guān)程序發(fā)現(xiàn)和屏蔽重復(fù)序列相似性與標(biāo)紋數(shù)據(jù)庫(kù)搜索整合的基因識(shí)別序列片段的編碼區(qū)分析其它功能信號(hào)識(shí)別5.4 核酸序列的特殊信號(hào)檢索5.4.1基準(zhǔn)序列頻率表和權(quán)值矩陣法5.4.2啟動(dòng)子分析5.4.3內(nèi)含子/外顯子剪接位點(diǎn)識(shí)別5.4.4 翻譯起始位點(diǎn)和翻譯終止位點(diǎn)識(shí)別 5.6 編碼序列翻譯5.7限制性酶作圖5.7.1限制性酶位點(diǎn)尋找5.7.2 繪制限制酶作圖5.8 P

20、CR引物和寡核苷酸探針設(shè)計(jì)5.8.1 引物設(shè)計(jì)（ PCR引物的類型和一般要求; 通用 PCR引物設(shè)計(jì)方法; 特異性PCR引物設(shè)計(jì)方法; 從蛋白質(zhì)序列設(shè)計(jì)簡(jiǎn)并引物; OLIGO6和PRIMER PREMIER 軟件使用）5.8.2 用于檢測(cè)相關(guān)基因的簡(jiǎn)并探針設(shè)計(jì)第6 章NA序列分析與結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)6.1 RNA標(biāo)紋識(shí)別和局部結(jié)構(gòu)配對(duì)61.1信號(hào)搜索：概率方法61.2信號(hào)搜集：模式匹配方法61.3 tRNA的二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)61.4 RNA序列的局部結(jié)構(gòu)配準(zhǔn) 第7 章蛋白質(zhì)序列分析與結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法71 多肽理化性質(zhì)計(jì)算與預(yù)測(cè)71.1

21、 多肽分子量、等電點(diǎn)、電荷分布和酶切特征預(yù)測(cè)7.1.2 多肽親水性/疏水性分析與制圖7.1.3 多肽抗原位點(diǎn)分析7.1.4 多肽7.2 蛋白質(zhì)家族與蛋白質(zhì)分類 7.2.1蛋白質(zhì)家族與超家族7.2.2 蛋白質(zhì)分類的方法（ Blocks分類方法加權(quán)特征標(biāo)紋分類方法 Profile方法）7.3蛋白質(zhì)序列模式和結(jié)構(gòu)域模式分析7.3.1基準(zhǔn)序列（序列模式）：標(biāo)紋、標(biāo)志、指紋和地點(diǎn)7.3.2序列結(jié)構(gòu)域與模式匹配方法頻率表方法權(quán)值矩陣法：Profile分析6.4蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)與分子設(shè)計(jì) 6.4.1蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)6.4.2蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)和和

22、折疊類預(yù)測(cè)6.4.3三級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)6.4.3合理藥物分子設(shè)計(jì)第8章 核酸和蛋白質(zhì)序列的進(jìn)化分析8.1 分子系統(tǒng)發(fā)育概述8.2 系統(tǒng)發(fā)育模型的組成8.2 系統(tǒng)發(fā)育數(shù)據(jù)分析的一般步驟8.3 建立數(shù)據(jù)模型（比對(duì)）8.4 決定取代模型8.5 建樹(shù)方法 8.5.1 距離矩陣法(UPGMA,NJ) 8.5.2 最簡(jiǎn)約法 8.5.3 極似然法8.6 進(jìn)化樹(shù)搜索8.7 確定樹(shù)根8.8 評(píng)估進(jìn)化樹(shù)和數(shù)據(jù)8.9 系統(tǒng)發(fā)育軟件(MEGA2, PAUP*, MACCLADE, PHYLIP)第9章 基因組測(cè)序與分析9.1 DNA 測(cè)序與序列片段的拼接9.1.1 DNA 測(cè)序的一般方法9.1.2 DNA 測(cè)序策略(9.1

23、.2.1 從遺傳圖譜、物理圖譜到基因組序列圖譜； 鳥(niǎo)槍測(cè)序法（shotgun sequencing）； 引物步查法（primer walking ）； 限制性酶切-亞克隆法（restriction endonuclease digestion and subcloning）9.1.3 序列片段的拼接方法9.2 編碼蛋白質(zhì)基因區(qū)域的預(yù)測(cè)9.2.1 從序列中尋找基因 ( 基因及基因區(qū)域預(yù)測(cè)； 發(fā)現(xiàn)基因的一般過(guò)程； 解讀序列)9.2.2基于編碼區(qū)特性的最長(zhǎng)ORF 法等9.2.3 數(shù)據(jù)庫(kù)相似性搜索法9.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

24、法9.2.5 隱馬爾可夫模型法（HMM）9.3 基因組的比較9.3.1比較基因組學(xué)9.3.2 基因組多樣性9.3.3 基因組比較的方法9.4 人類基因組制圖與測(cè)序 9.4.1人類基因組制圖 (遺傳圖, 物理圖, 序列圖, 轉(zhuǎn)錄圖（表達(dá)圖）與cDNA文庫(kù)構(gòu)建)9.4.2 基因組遺傳圖的構(gòu)建方法 (檢測(cè)連鎖與估計(jì)重組率, 估計(jì)相對(duì)圖距和推測(cè)多位點(diǎn)測(cè)序, 2.2.1圖距與交叉干涉, 2.2.2推測(cè)多位點(diǎn)測(cè)序)9.5 基因組物理圖譜與測(cè)序 (克隆與克隆庫(kù), 隨機(jī)克隆重疊構(gòu)圖)9.6錨定法作圖

25、9.7檢測(cè)重疊的Bayes方法9.5.1重疊構(gòu)型9.5.2重疊檢測(cè)9.8由隨機(jī)克隆的指紋法組裝物理圖9.9用YAC克隆構(gòu)造人類基因組圖譜的策略設(shè)計(jì)9.10采用高冗余度的亞克隆庫(kù)9.11 Conting圖或克隆定序9.12 直接作圖法9.11有序鳥(niǎo)槍測(cè)序作圖的仿真分析9.14定位克隆的流水線鳥(niǎo)槍策略9.15放射雜交作圖和FISH作圖（二）實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容： 實(shí)驗(yàn)1. 常用分子生物學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)的使用和數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢與下載實(shí)驗(yàn)2. DNA序列的統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息學(xué)和功能分析實(shí)驗(yàn)3 蛋白質(zhì)序列分析和結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)4. 核酸和蛋白質(zhì)序列的進(jìn)化分析(CLUSTALX)實(shí)驗(yàn)5. 使用Premier3軟件設(shè)計(jì)PCR引物

26、實(shí)驗(yàn)6. 常用重要生物信息學(xué)軟件使用方法（VectorNT suite）（三）教學(xué)學(xué)時(shí)安排：章   目授課學(xué)時(shí)第1章 生物信息學(xué)概論2第2章 分子生物學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)4第3章 序列比對(duì)與數(shù)據(jù)庫(kù)檢索6第4章 DNA序列的統(tǒng)計(jì)學(xué)與信息學(xué)分析4第5章 核酸序列的信號(hào)和功能識(shí)別6第6章 RNA序列分析與結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)2第7章 蛋白質(zhì)序列分析與結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法4第8章 核酸和蛋白質(zhì)序列的進(jìn)化分析6第9章 基因組測(cè)序與分析6實(shí)驗(yàn)1. 常用分子生物學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)的使用和數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢與下載1實(shí)驗(yàn)2. DNA序列的統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息學(xué)和功能分析2實(shí)驗(yàn)3 蛋白質(zhì)序列分析和結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)1實(shí)驗(yàn)4. 核酸和蛋白質(zhì)序列的進(jìn)化分

27、析(CLUSTALX)1實(shí)驗(yàn)5. 使用Oligo和Primer3軟件設(shè)計(jì)PCR引物1實(shí)驗(yàn)6. 常用重要生物信息學(xué)軟件使用方法（VectorNT suite）2總計(jì)48六、課程教學(xué)的基本要求 1以現(xiàn)代觀點(diǎn)審視和重新組織教學(xué)內(nèi)容，使課程的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)、概念的提法、名詞的解釋和語(yǔ)言運(yùn)用等都適合生物學(xué)以及信心科學(xué)迅速發(fā)展的要求，建立新的、優(yōu)化的生物信息學(xué)課堂教學(xué)體系。 2在教學(xué)中以“實(shí)例導(dǎo)向”、“實(shí)際操作”的方法反映當(dāng)代生物信息學(xué)科的成就，使學(xué)生在學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)的同時(shí)，通過(guò)一定的“實(shí)例”看到學(xué)科發(fā)展的前沿，通過(guò)“實(shí)際操作”看到目前學(xué)的知識(shí)的應(yīng)用價(jià)值，看到基礎(chǔ)知識(shí)的延伸及與其他相關(guān)學(xué)科的密切聯(lián)系，使學(xué)生在學(xué)

28、習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)的同時(shí)獲得一定量的最新信息，滿足和激發(fā)學(xué)生的求知欲和主動(dòng)學(xué)習(xí)的興趣。 3采用多媒體等現(xiàn)代化教學(xué)手段輔助教學(xué)，豐富教學(xué)內(nèi)容，提高教學(xué)質(zhì)量。 4課堂教學(xué)與學(xué)生的課后復(fù)習(xí)、討論相接合，并注意通過(guò)各種渠道保持與學(xué)生的聯(lián)系，隨時(shí)了解他們對(duì)教學(xué)的意見(jiàn)和要求，不斷改進(jìn)教學(xué)方法和教學(xué)手段。七、課程內(nèi)容的重點(diǎn)和深廣度要求 第1章 生物信息學(xué)概論：掌握生物信息學(xué)概念，初步熟悉生物信息學(xué)研究?jī)?nèi)容，了解生物信息學(xué)生物基礎(chǔ)、計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、以及數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。 第2章 分子生物學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)：了解各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)名稱，所存儲(chǔ)信息，初步了解查找數(shù)據(jù)庫(kù)的方法。 第3章 序列比對(duì)與數(shù)據(jù)庫(kù)檢索：熟悉序列比對(duì)的概念和進(jìn)化理論基礎(chǔ)、分類

29、，了解BLAST，了解各算法特性。初步了解各軟件使用方法。 第4章 DNA序列的統(tǒng)計(jì)學(xué)與信息學(xué)分析：熟悉單一序列的組成、關(guān)聯(lián)性與信息學(xué)分析，熟悉真核生物的基因表達(dá)調(diào)控。了解密碼子指紋與密碼子使用偏好性分析，編碼DNA片段的長(zhǎng)度與GC含量，重疊基因的信息論問(wèn)題以及功能相關(guān)基因在兩個(gè)基因組間或內(nèi)部的聚類關(guān)系。 第5章 核酸序列的信號(hào)和功能識(shí)別：熟悉固定序列模式檢索與蛋白質(zhì)基因識(shí)別，了解短寡聚核苷酸序列的隨機(jī)出現(xiàn)機(jī)率以及編碼區(qū)DNA寡聚體出現(xiàn)頻率以及核酸序列的特殊信號(hào)檢索。 第6章 RNA序列分析與結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)：熟悉RNA標(biāo)紋識(shí)別和局部結(jié)構(gòu)配對(duì)、信號(hào)搜索：概率方法、信號(hào)搜集：模式匹配方法等。了解tRNA

30、的二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)以及 RNA序列的局部結(jié)構(gòu)配準(zhǔn)。 第7章 蛋白質(zhì)序列分析與結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法：熟悉蛋白質(zhì)家族與蛋白質(zhì)分類，多肽理化性質(zhì)計(jì)算與預(yù)測(cè)。了解蛋白質(zhì)序列模式和結(jié)構(gòu)域模式分析和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)與分子設(shè)計(jì)。 第8章 核酸和蛋白質(zhì)序列的進(jìn)化分析：熟悉分子系統(tǒng)發(fā)育概述、系統(tǒng)發(fā)育模型的組成系統(tǒng)、發(fā)育數(shù)據(jù)分析的一般步驟以及建樹(shù)方法、進(jìn)化樹(shù)搜索等 第9章 基因組測(cè)序與分析：熟悉DNA 測(cè)序與序列片段的拼接、編碼蛋白質(zhì)基因區(qū)域的預(yù)測(cè)、基因組的比較以及各種作圖方法。了解人類基因組制圖與測(cè)序。八、對(duì)學(xué)生課外作業(yè)的要求 了解與生物信息學(xué)相關(guān)的一些數(shù)據(jù)庫(kù)、研究工具和工作平臺(tái)，要求學(xué)生對(duì)其中重要的內(nèi)容按所給題目寫(xiě)出讀書(shū)報(bào)告。九、本課程與后續(xù)課程的關(guān)系 無(wú)十、對(duì)學(xué)生能力培養(yǎng)的要求 本課程是生物信息學(xué)院的專業(yè)基礎(chǔ)課，使學(xué)生掌握處理以基因組序列信息為主的當(dāng)前海量生物信息數(shù)據(jù)的原理、方法和工具，能熟悉當(dāng)前生物信息學(xué)科的現(xiàn)狀和發(fā)展方向，了解生物信息學(xué)在其他領(lǐng)域的應(yīng)用前景。十一、教材及主要參考書(shū) 教材：生物信息學(xué)概論 羅靜初等譯, 北京大學(xué)出版社 2002 參考書(shū)：1. 生物信息學(xué):基因和蛋白質(zhì)分析的實(shí)用指南 李衍達(dá), 孫之榮等譯, 清華大學(xué)出版社, 2000； 2. 蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)(第一版) 閻隆飛, 孫之榮主編