生物信息學(xué)試題集錦

1、一 、簡答。（本題滿分70分）1、簡述生物信息學(xué)產(chǎn)生的歷史必然性，以及生物信息學(xué)的主要研究內(nèi)容？（本小題滿分20分）答：生物信息學(xué)的產(chǎn)生，是生物科學(xué)與計算機技術(shù)的結(jié)合。20世紀(jì)后期，生物科學(xué)技術(shù)迅猛發(fā)展，無論從數(shù)量上還是從質(zhì)量上都極大地豐富了生物科學(xué)的數(shù)據(jù)資源。數(shù)據(jù)資源的急劇膨脹迫使人們尋求一種強有力的工具去組織這些數(shù)據(jù)，以利于儲存、加工和進(jìn)一步利用。而海量的生物學(xué)數(shù)據(jù)中必然蘊含著重要的生物學(xué)規(guī)律，這些規(guī)律將是解釋生命之謎的關(guān)鍵，人們同樣需要一種強有力的工具來協(xié)助人腦完成對這些數(shù)據(jù)的分析工作。另一方面，以數(shù)據(jù)分析、處理為本質(zhì)的計算機科學(xué)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)迅猛發(fā)展？并日益滲透到生物科學(xué)的各個領(lǐng)域。于

2、是，一門嶄新的、擁有巨大發(fā)展?jié)摿Φ男聦W(xué)科生物信息學(xué)悄然興起。 生物信息學(xué)的誕生及其重要性早在1956年，在美國田納西州蓋特林堡召開的首次“生物學(xué)中的信息理論研討會”上，便產(chǎn)生了生物信息學(xué)的概念。但是，就生物信息學(xué)的發(fā)展而言，它還是一門相當(dāng)年輕的學(xué)科。直到20世紀(jì)8090年代，伴隨著計算機科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，生物信息學(xué)才獲得突破性進(jìn)展。1987年，林華安博士正式把這一學(xué)科命名為“生物信息學(xué)”（Bioinformatics）。此后，其內(nèi)涵隨著研究的深入和現(xiàn)實需要的變化而幾經(jīng)更迭。1995年，在美國人類基因組計劃第一個五年總結(jié)報告中，給出了一個較為完整的生物信息學(xué)定義：生物信息學(xué)是一門交叉科學(xué)，它包含了

3、生物信息的獲取、加工、存儲、分配、分析、解釋等在內(nèi)的所有方面，它綜合運用數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)和生物學(xué)的各種工具，來闡明和理解大量數(shù)據(jù)所包含的生物學(xué)意義。生物信息學(xué)不僅是一門新學(xué)科，更是一種重要的研究開發(fā)工具。從科學(xué)的角度來講，生物信息學(xué)是一門研究生物和生物相關(guān)系統(tǒng)中信息內(nèi)容與信息流向的綜合系統(tǒng)科學(xué)。只有通過生物信息學(xué)的計算處理，人們才能從眾多分散的生物學(xué)觀測數(shù)據(jù)中獲得對生命運行機制的系統(tǒng)理解。從工具的角度來講，生物信息學(xué)幾乎是今后所有生物（醫(yī)藥）研究開發(fā)所必需的工具。只有根據(jù)生物信息學(xué)對大量數(shù)據(jù)資料進(jìn)行分析后，人們才能選擇該領(lǐng)域正確的研發(fā)方向。生物信息學(xué)不僅具有重大的科學(xué)意義，而且具有巨大的經(jīng)濟(jì)效

4、益。它的許多研究成果可以較快地產(chǎn)業(yè)化，成為價值很高的產(chǎn)品。 生物信息學(xué)的研究內(nèi)容生物信息學(xué)的研究內(nèi)容是伴隨著基因組研究而發(fā)展的。廣義地說，生物信息學(xué)從事對基因組研究相關(guān)生物信息的獲取、加工、存儲、分配、分析和解釋。這個定義的含義是雙重的：一是對海量數(shù)據(jù)的收集、整理與服務(wù)，即管理好這些數(shù)據(jù)；二是從中發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律，也就是用好這些數(shù)據(jù)。具體地說，生物信息學(xué)是把基因組DNA（脫氧核糖核酸）序列信息分析作為源頭，找到基因組序列中代表蛋白質(zhì)和RNA（核糖核酸）基因的編碼區(qū)。同時，闡明基因組中大量存在的非編碼區(qū)的信息實質(zhì)，破譯隱藏在DNA序列中的遺傳語言規(guī)律。在此基礎(chǔ)上，歸納、整理與基因組遺傳信息釋放及其調(diào)

5、控相關(guān)的轉(zhuǎn)錄譜和蛋白質(zhì)譜的數(shù)據(jù)，從而認(rèn)識代謝、發(fā)育、分化、進(jìn)化的規(guī)律。縱觀當(dāng)今生物信息學(xué)界的現(xiàn)狀可以發(fā)現(xiàn)，大部分研究人員都把注意力集中在基因組、蛋白質(zhì)組、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)以及與此密切相關(guān)的藥物設(shè)計上。1 基因組基因組研究的首要目標(biāo)是獲得人的整套遺傳密碼。人的遺傳密碼有32億個堿基，而現(xiàn)在的DNA測序儀每個反應(yīng)只能讀取幾百到上千個堿基。這樣，要得到人的全部遺傳密碼，首先要把人的基因組打碎，測完一個個小段的序列后再把它們重新拼接起來。而基因組大規(guī)模測序的每一個環(huán)節(jié)，都同信息分析緊密相關(guān)，每一步都緊密依賴于生物信息學(xué)的軟件和數(shù)據(jù)庫。2 蛋白質(zhì)組基因組對生命體的整體控制必須通過它所表達(dá)的全部蛋白質(zhì)來執(zhí)行。由

6、于基因芯片技術(shù)只能反映從基因組到RNA的轉(zhuǎn)錄水平上的表達(dá)情況，而從RNA到蛋白質(zhì)還有許多中間環(huán)節(jié)的影響，這樣，僅憑基因芯片技術(shù)人們還不能最終掌握生物功能的具體執(zhí)行者蛋白質(zhì)的整體表達(dá)狀況。因此，近年在發(fā)展基因芯片的同時，人們還發(fā)展了一套研究基因組所有蛋白質(zhì)產(chǎn)物表達(dá)情況的技術(shù)蛋白質(zhì)組研究技術(shù)，包括二維凝膠電泳技術(shù)和質(zhì)譜測序技術(shù)。然而，最重要的是如何運用生物信息學(xué)的方法去分析獲得的海量數(shù)據(jù)，從中還原出生命運轉(zhuǎn)和調(diào)控的整體系統(tǒng)的分子機制。3 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)及新藥設(shè)計基因組和蛋白質(zhì)組研究的迅猛發(fā)展，使許多新蛋白序列涌現(xiàn)出來。要了解它們的功能，只有氨基酸序列是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。得到這些新蛋白的完整、精確和動態(tài)的三維

7、結(jié)構(gòu)，是擺在人們面前的緊迫任務(wù)。近年，隨著結(jié)構(gòu)生物學(xué)的發(fā)展，相當(dāng)數(shù)量的蛋白質(zhì)以及一些核酸、多糖的三維結(jié)構(gòu)獲得了精確的測定。根據(jù)生物大分子結(jié)構(gòu)的知識，有針對性地設(shè)計藥物成為熱點。生物信息學(xué)的研究不僅可以提供生物大分子空間結(jié)構(gòu)的信息，還能提供電子結(jié)構(gòu)的信息，如能級、表面電荷分布、分子軌道相互作用以及動力學(xué)行為的信息。但是，生物信息學(xué)的任務(wù)遠(yuǎn)不止于此，最重要的是如何運用數(shù)理理論成果，對生物體進(jìn)行完整系統(tǒng)的數(shù)理模型描述，以便使人類能夠從一個更明確的角度、以一種更易于操作的方式，來認(rèn)識和控制自身以及其他生命體。2、通過一個具體實例分析，說明利用生物信息學(xué)進(jìn)行DNA序列分析鑒定的策略（本小題滿分20分）答

8、：（1）慢性粒細(xì)胞性白血病WT1基因WT1基因是人體內(nèi)一個復(fù)雜的基因,它在一些惡性腫瘤患者體內(nèi)呈現(xiàn)有規(guī)律的表達(dá),這使它一直成為多年來研究的熱點.WT1在人類多數(shù)急性白血病(AL)細(xì)胞異常地高表達(dá),而在正常人的骨髓則無表達(dá)或極微量表達(dá)。.（2）在NCBI上查詢WT1基因，如下圖。（3）在“Top Organisms（Tree）”里選擇“Homo sapiens”，如下圖所示。選擇后的結(jié)果：（4）選擇第8條記錄結(jié)果并打開，結(jié)果如下圖。（5）用RepeatMasker分析和屏蔽重復(fù)序列，結(jié)果沒有重復(fù)序列，如下圖所示。（6）通過NCBI / VecScreen在線分析載體污染，結(jié)果為“No signi

9、ficant similarity found”，說明無載體污染詳細(xì)步驟：將序列貼入，并點擊【Run VecScreen】按鈕,結(jié)果如下。點擊 【View report 】按鈕，結(jié)果如下。“No significant similarity found”，說明無載體污染（7）通過“NCBI / ORF Finder”在線分析得開放閱讀框如下圖所示：（網(wǎng)址）單擊OrfFind按鈕，得到如下結(jié)果：（8）采用BDGP：Neural Network Promoter Prediction來預(yù)測該序列的啟動子，可通過Home（BDGP） Software Tools（Analysis Tools） Pr

10、omoter Prediction程序進(jìn)入該網(wǎng)站。該網(wǎng)站能預(yù)測人和果蠅的啟動子，預(yù)測結(jié)果如下：（網(wǎng)址）3、通過一個具體的實例分析，說明利用生物信息學(xué)進(jìn)行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)研究的策略，要求最終得到蛋白質(zhì)3D建模結(jié)果（本小題滿分30分）。答：1982年P(guān)rusiner（布魯西納）從倉鼠中分離出了一種蛋白質(zhì)因子，它具有感染性，是綿羊瘙癢病和庫魯癥等致命疾病的致病因子。后來的研究發(fā)現(xiàn)，在神經(jīng)突觸膜上有一種穿膜糖蛋白，肽鏈中富含螺旋，它是Prnp基因的正常表達(dá)產(chǎn)物，是prion的前身物。prion肽鏈中富含折疊，是致病因子，具有感染性。組成prion的物質(zhì)是不含核酸的蛋白質(zhì)，這種蛋白質(zhì)稱為prion蛋白質(zhì)（pr

11、ion protein）。本題以prion蛋白質(zhì)為例，利用生物信息學(xué)進(jìn)行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)研究。（1）利用BioEdit軟件分析Prion的氨基酸組成：Sequence Protein Amino Acid Composition,結(jié)果如下。Protein: Prion ProteinLength = 253 amino acidsMolecular Weight = 27627.84 DaltonsAmino Acid Number Mol% Ala A 10 3.95 Cys C 4 1.58 Asp D 6 2.37 Glu E 9 3.56 Phe F 7 2.77 Gly G 45 17.7

12、9 His H 10 3.95 Ile I 9 3.56 Lys K 10 3.95 Leu L 12 4.74 Met M 11 4.35 Asn N 12 4.74 Pro P 17 6.72 Gln Q 15 5.93 Arg R 11 4.35 Ser S 15 5.93 Thr T 13 5.14 Val V 15 5.93 Trp W 9 3.56 Tyr Y 13 5.14（2）利用BioEdit軟件分析Prion的親水性（hydrophilicity）、疏水性（Hydrophobicity）情況：Sequence Protein Kyte & Doolittle Scale M

13、ean Hydrophobicity Profile，結(jié)果如下：（3）NCBI Blast bBlast（蛋白對蛋白的）可分別得該Prion的保守結(jié)構(gòu)域，如下圖:（4）利用“Motif Scan”網(wǎng)站對Prion蛋白質(zhì)進(jìn)行motif結(jié)構(gòu)分析，分析結(jié)果如下圖所示，其中，Summary一欄是該蛋白列所包含的全部motif，而Match Details一欄則是對所有這些motif的評分，即符合程度分析：（網(wǎng)址gi-bin/PFSCAN）（5）利用“Prosite”網(wǎng)站對Prion蛋白質(zhì)進(jìn)行motif結(jié)構(gòu)分析，分析結(jié)果如下圖所示（網(wǎng)站y.ch/prosite/）:（6）利用PredictProtein

14、網(wǎng)站對人Prion Protien序列的二級結(jié)構(gòu)預(yù)測，結(jié)果如下。（要先Register，再sign in，中間等待時間長，網(wǎng)址/）結(jié)果如下：（7）利用Swiss-Model網(wǎng)站對Prion蛋白進(jìn)行高級結(jié)構(gòu)預(yù)測和同源建模：ModelingmyWorkplaceAutomated Mode，只有兩種結(jié)果，如下，使用rasmol軟件能使蛋白空間結(jié)構(gòu)可視化。二 、以一個基因或者酶蛋白，查詢10個物種以上此基因或者酶蛋白的序列，用本地軟件做系統(tǒng)樹分析，并簡單點評你的結(jié)果。（本題滿分30分）答：在這里仍以Prion蛋白為例做系統(tǒng)樹分析,步驟如下：（1）從NCBI查

15、詢Prion蛋白序列，下載其中12個物種的，以“fasta格式”格式保存；（2）對下載的每個序列用記事本打開，檢查序列的格式是否統(tǒng)一，并復(fù)制、粘貼到其中任意一個文件里；（3）在MEGA界面中，選擇Alignment Alignment Explorer/CLUSTAL，出現(xiàn)下面的對話框：單擊“OK”，出現(xiàn)如下選擇框，在此我選擇“Create a new alignment”。 單擊“OK”，出現(xiàn)如下選擇框：單擊“NO”即可。（4）在M4界面中，單擊Date Open Retrieve Sequences from File ，選擇已保存的FASTA格式文件；（4）在M4界面中，雙擊文件名可以進(jìn)

16、行修改，然后右鍵菜單點擊刪除Clustal X中附帶 “”的行，然后點擊Ctrl+A選中所有序列，依次點擊AlignmentAlign by ClustalW出現(xiàn)的界面點擊 OK；（5）在M4界面中，選擇Data Expert Alignment MEGAFormat(保存該文件并命名)，即把FASTA格式文件轉(zhuǎn)化為MEGA格式文件；（6）關(guān)閉M4界面，出現(xiàn)界面Open The Data File in MEGA 點擊YES 出現(xiàn)一個新界面，在MEGA4界面中，選擇Phlogeny Construct Phlogeny 選擇（NJ、ME、MP、UPGMA）等進(jìn)化樹結(jié)構(gòu)類型Compute，即可得到進(jìn)化樹；（7）在MEGA4界面中，選擇Phlogeny Bootstrap Test of Phylogeny 選擇進(jìn)化樹結(jié)構(gòu)類型（NJ、ME、MP、UPGMA） Compute，即可得到進(jìn)化樹；（8）在有進(jìn)化樹的M4界面選擇Image Copy to Clipboard 直接粘貼到Word文檔。圖1：原始進(jìn)化樹圖2：Bootst