生物信息學(xué)第一章 生物信息學(xué)引論

生物信息學(xué)12023/12/28課程安排1、時(shí)間：每周一下午5～8節(jié)教室：第三教學(xué)樓第二階梯教室學(xué)時(shí)：每周4學(xué)時(shí)〔總計(jì)44=16學(xué)時(shí)〕2、學(xué)分：2學(xué)分3、成績(jī)考核方式〔筆試〕4、E-mail:〔辦公室地址：理三341室〕2023/12/282參考文獻(xiàn)32023/12/28第一章

生物信息學(xué)引論

42023/12/28簡(jiǎn)介2023/12/285

第一節(jié)引言

生命信息的組織、傳遞、表達(dá)物理化學(xué)分子生物學(xué)遺傳學(xué)2023/12/2861、

生物信息學(xué)概念HGP生物數(shù)據(jù)的激增〔每15個(gè)月翻一番〕生物學(xué)家數(shù)學(xué)家計(jì)算機(jī)科學(xué)家生物信息學(xué)〔bioinfomatics)的誕生2023/12/287概念〔廣義〕生物體系和過程中信息的存貯、傳遞和表達(dá)細(xì)胞、組織、器官的生理、病理、藥理過程的中各種生物信息信息科學(xué)生命科學(xué)中的信息科學(xué)2023/12/288概念〔狹義〕深層次生物學(xué)知識(shí)分子生物信息學(xué)

MolecularBioinformatics挖掘獲取生物分子信息的獲取、存貯、分析和利用生物分子數(shù)據(jù)2023/12/289Bioinformatics生物分子數(shù)據(jù)計(jì)算機(jī)計(jì)算+2023/12/2810高性能計(jì)算效勞器，圖形工作站2023/12/2811

高端的計(jì)算集群2023/12/2812高度靈活的可擴(kuò)展的計(jì)算集群2023/12/28132023/12/28142、生物分子信息細(xì)胞分子存貯、復(fù)制、傳遞和表達(dá)遺傳信息的系統(tǒng)生物信息的載體2023/12/2815生物信息學(xué)主要研究?jī)煞N信息載體DNA分子蛋白質(zhì)分子2023/12/28162023/12/2817ProteinMachines

2023/12/2818FromtheCelltoProteinMachines

2023/12/2819生物分子至少攜帶著三種信息遺傳信息與功能相關(guān)的結(jié)構(gòu)信息進(jìn)化信息2023/12/2820(1)遺傳信息的載體——DNA

遺傳信息的載體主要是DNA

控制生物體性狀的基因是一系列DNA片段生物體生長(zhǎng)發(fā)育的本質(zhì)就是遺傳信息的傳遞和表達(dá)212023/12/28DNA通過自我復(fù)制，在生物體的繁衍過程中傳遞遺傳信息基因通過轉(zhuǎn)錄和翻譯，使遺傳信息在生物個(gè)體中得以表達(dá)，并使后代表現(xiàn)出與親代相似的生物性狀。

基因控制著蛋白質(zhì)的合成

DNARNA蛋白質(zhì)轉(zhuǎn)錄翻譯222023/12/28基因的DNA序列DNA前體RNAmRNA多肽鏈蛋白質(zhì)序列對(duì)應(yīng)關(guān)系遺傳密碼2023/12/2823(2)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)決定其功能蛋白質(zhì)功能取決于蛋白質(zhì)的空間結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)決定于蛋白質(zhì)的序列〔這是目前根本共認(rèn)的假設(shè)〕，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的信息隱含在蛋白質(zhì)序列之中。2023/12/2824(3)DNA分子和蛋白質(zhì)分子

都含有進(jìn)化信息通過比較相似的蛋白質(zhì)序列，如肌紅蛋白和血紅蛋白，可以發(fā)現(xiàn)由于基因復(fù)制而產(chǎn)生的分子進(jìn)化證據(jù)。通過比較來自于不同種屬的同源蛋白質(zhì)，即直系同源蛋白質(zhì)，可以分析蛋白質(zhì)甚至種屬之間的系統(tǒng)發(fā)生關(guān)系，推測(cè)它們共同的祖先蛋白質(zhì)。2023/12/2825生物分子信息DNA序列數(shù)據(jù)

蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)

生物分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)

生物分子功能數(shù)據(jù)

最根本直觀復(fù)雜生物分子數(shù)據(jù)類型2023/12/2826

DNA核酸序列蛋白質(zhì)氨基酸序列蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)功能最根本的生物信息維持生命活動(dòng)的機(jī)器遺傳密碼生命體系千姿百態(tài)的變化生物分子數(shù)據(jù)及其關(guān)系2023/12/2827第一部遺傳密碼已被破譯，但對(duì)密碼的轉(zhuǎn)錄過程還不清楚，對(duì)大多數(shù)DNA非編碼區(qū)域的功能還知之甚少對(duì)于第二部密碼，目前那么只能用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法進(jìn)行分析無論是第一部遺傳密碼，還是第二部遺傳密碼，都隱藏在大量的生物分子數(shù)據(jù)之中。生物分子數(shù)據(jù)是寶藏，生物信息數(shù)據(jù)庫是金礦，等待我們?nèi)ネ诰蚝屠谩?023/12/2828生物分子信息的特征生物分子信息數(shù)據(jù)量大生物分子信息復(fù)雜生物分子信息之間存在著密切的聯(lián)系2023/12/28293、生物信息學(xué)的目標(biāo)和任務(wù)

收集和管理生物分子數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析和挖掘開發(fā)分析工具和實(shí)用軟件生物分子序列比較工具基因識(shí)別工具生物分子結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)工具基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析工具2023/12/2830

實(shí)驗(yàn)

數(shù)據(jù)

信息知識(shí)收集表示分析建?？坍嬏卣鞅容^推理

應(yīng)用基因工程蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)疾病診斷疾病治療開發(fā)新藥生物分子信息處理流程2023/12/2831分子生物學(xué)的三大核心數(shù)據(jù)庫

GenBank核酸序列數(shù)據(jù)庫SWISS-PROT蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫PDB生物大分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫2023/12/2832表1.1至2001年初已經(jīng)得到的各類數(shù)據(jù)及根本數(shù)據(jù)處理任務(wù)2023/12/2833生物信息學(xué)研究意義認(rèn)識(shí)生物本質(zhì)了解生物分子信息的組織和結(jié)構(gòu)，破譯基因組信息，說明生物信息之間的關(guān)系。改變生物學(xué)的研究方式改變傳統(tǒng)研究方式，引進(jìn)現(xiàn)代信息學(xué)方法在醫(yī)學(xué)上的重要意義為疾病的診斷和治療提供依據(jù)為設(shè)計(jì)新藥提供依據(jù)生物信息學(xué)將是21世紀(jì)生物學(xué)的核心

2023/12/2834主要研究?jī)?nèi)容

破譯遺傳語言、識(shí)別基因預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能認(rèn)識(shí)生物界信息存貯和傳遞的本質(zhì)研究藥物作用機(jī)制和開發(fā)新藥352023/12/28第二節(jié)生物信息學(xué)的開展歷史生物信息學(xué)根本思想的產(chǎn)生生物信息學(xué)的迅速開展二十世紀(jì)50年代二十世紀(jì)80-90年代人類基因組方案的推動(dòng)2023/12/283620世紀(jì)50年代，生物信息學(xué)開始孕育20世紀(jì)60年代，生物分子信息在概念上將計(jì)算生物學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)聯(lián)系起來20世紀(jì)70年代，生物信息學(xué)的真正開端20世紀(jì)70年代到80年代初期，出現(xiàn)了一系列著名的序列比較方法和生物信息分析方法20世紀(jì)80年代以后，出現(xiàn)一批生物信息效勞機(jī)構(gòu)和生物信息數(shù)據(jù)庫20世紀(jì)90年代后，HGP促進(jìn)生物信息學(xué)的迅速開展2023/12/2837關(guān)于生物信息學(xué)開展歷程中的重要大事，請(qǐng)參見下面兩個(gè)網(wǎng)站的介紹：/BLASTinfo/milestones.html、/bioinformatics/。2023/12/2838生物信息學(xué)開展現(xiàn)狀

PubMed中與生物信息學(xué)相關(guān)論文統(tǒng)計(jì)

90002%2023/12/2839第三節(jié)人類基因組方案和基因組信息學(xué)1、人類基因組方案簡(jiǎn)介人類基因組方案準(zhǔn)備用15年時(shí)間，投入30億美元，完成人類全部24條染色體的3×109脫氧核苷酸對(duì)(bp)的序列測(cè)定，主要任務(wù)包括作圖(遺傳圖譜、物理圖譜的建立及轉(zhuǎn)錄圖譜的繪制)、測(cè)序和基因識(shí)別。其中還包括模型生物(如大腸桿菌、酵母、線蟲、小鼠等)基因組的作圖和測(cè)序，以及信息系統(tǒng)的建立。作圖和測(cè)序是根本的任務(wù)，在此根底上解讀和破譯生物體生老病死以及和疾病相關(guān)的遺傳信息2023/12/2840模式生物酵母大腸桿菌果蠅線蟲老鼠2023/12/2841曼哈頓原子彈方案〔1942-46〕阿波羅登月方案(1961-69)人類基因組方案(1990-2003)20世紀(jì)三大科學(xué)方案2023/12/28421961年，美國(guó)總統(tǒng)Kennedy提出兩個(gè)科學(xué)方案：登月方案攻克腫瘤方案人類遺傳信息的復(fù)雜性人類基因組方案(HGP，HumanGenomeProject)目標(biāo)：整體上破解人類遺傳信息的奧秘“我們選擇登月〞(1962年Kennedy在Rice大學(xué)演講)為什么提出HGP？2023/12/2843生命活動(dòng)三要素：物質(zhì)、能量、信息DNA:遺傳物質(zhì)(遺傳信息的載體)雙螺旋結(jié)構(gòu)A,C,G,T四種根本字符的復(fù)雜文本基因〔Gene〕：具有遺傳效應(yīng)的DNA分子片段DNA、基因、基因組2023/12/2844

基因組(Genome)：包含細(xì)胞或生物體的全套遺傳信息的全部遺傳物質(zhì)

原核生物(細(xì)菌、病毒等)

真核生物(真菌、植物、動(dòng)物等)人類基因組：含有約3萬個(gè)基因2023/12/28451984.12猶他州阿爾塔組織會(huì)議，初步研討測(cè)定人類整個(gè)基因組DNA序列的意義1986.3杜爾貝科(Dulbecco)在?Science?撰文“腫瘤研究的轉(zhuǎn)折點(diǎn):人類基因組的測(cè)序〞美國(guó)能源部(DOE)提出“人類基因組方案〞草案1987美國(guó)能源部和國(guó)家衛(wèi)生研究院〔NIH〕聯(lián)合為“人類基因組方案〞下?lián)軉?dòng)經(jīng)費(fèi)約550萬美元1989美國(guó)成立“國(guó)家人類基因組研究中心〞，Watson擔(dān)任第一任主任1990.10經(jīng)美國(guó)國(guó)會(huì)批準(zhǔn)，人類基因組方案正式啟動(dòng)JamesWatsonWalterGilbertHGP歷史回憶2023/12/2846盡管比之于人類登月，HGP的投入資金要少得多，但HGP對(duì)人類生活的影響要更為深遠(yuǎn)。因?yàn)殡S著這個(gè)方案的完成，DNA分子中編碼的遺傳信息將對(duì)人類存在的化學(xué)根底作出最終的答復(fù)。這將不僅幫助我們理解我們是如何作為健康的人發(fā)揮正常功能的，而且也將在化學(xué)水平上解釋遺傳因子在各種疾病，如癌癥、早老癡呆癥、精神分裂癥等一些嚴(yán)重危害人類健康的疾病中的作用。畢竟對(duì)人類自身更深入的了解是人類活動(dòng)中最重要的一個(gè)局部?！猈atson,1990,?Science?2023/12/2847HGP的最初目標(biāo)通過國(guó)際合作，用15年時(shí)間(1990～2005)至少投入30億美元，構(gòu)建詳細(xì)的人類基因組遺傳圖和物理圖，確定人類DNA的全部核苷酸序列，定位約10萬基因，并對(duì)其它生物進(jìn)行類似研究。4張圖：遺傳圖物理圖序列圖基因圖HGP的終極目標(biāo)說明人類基因組全部DNA序列；識(shí)別基因；建立儲(chǔ)存這些信息的數(shù)據(jù)庫；開發(fā)數(shù)據(jù)分析工具；研究HGP實(shí)施所帶來的倫理、法律和社會(huì)問題。2023/12/28481995第一個(gè)自由生物體流感嗜血菌(H.inf)的全基因組測(cè)序完成1996完成人類基因組方案的遺傳作圖啟動(dòng)模型生物基因組方案H.Inf全基因組Saccharomycescerevisiae釀酒酵母Caenorhabditiselegans秀麗線蟲2023/12/28491997大腸桿菌(E.coli)全基因組測(cè)序完成1998完成人類基因組方案的物理作圖開始人類基因組的大規(guī)模測(cè)序賽立拉〔Celera〕公司參加，與公共領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)啟動(dòng)水稻基因組方案1999.7第5屆國(guó)際公共領(lǐng)域人類基因組測(cè)序會(huì)議，加快測(cè)序速度大腸桿菌及其全基因組水稻基因組方案2023/12/28502000Celera公司宣布完成果蠅基因組測(cè)序國(guó)際公共領(lǐng)域宣布完成第一個(gè)植物基因組——擬南芥全基因組的測(cè)序工作公共領(lǐng)域和Celera公司同時(shí)宣布完成人類基因組工作草圖?Nature?刊文發(fā)表國(guó)際公共領(lǐng)域結(jié)果?Science?刊文發(fā)表Celera公司及其合作者結(jié)果Drosophilamelanogaster果蠅Arabidopsisthaliana擬南芥2023/12/28512001年2月15日?Nature?封面2001年2月16日?Science?封面2023/12/2852AttheWhiteHouseonJune26,FrancisCollins(r),DirectoroftheNationalHumanGenomeResearchInstitute,PresidentClinton,andJ.CraigVenter,PresidentofCelaraGenomics,laudedthethousandsofscientistswhocontributedtothegenomesequence.2023/12/28532023/12/28542001年8月26日人類基因組“中國(guó)卷〞的繪制工作宣告完成。2002年水稻、小鼠、瘧原蟲等基因組測(cè)序完成2003年4月14日中、美、日、德、法、英等6國(guó)科學(xué)家宣布人類基因組序列圖繪制成功，人類基因組方案的所有目標(biāo)全部實(shí)現(xiàn)。2004年10月人類基因組完成圖公布。2023/12/28552023/12/28562023/12/2857〔/genomes/，2007年2月〕已完成測(cè)序的3,000多個(gè)基因組2023/12/28581、大協(xié)作研究：

以學(xué)科為中心,以問題為中心，多學(xué)科合作2、研究的方案性和有序性：各方共同參與，制定更科學(xué)、更全面的研究方案4、政府與國(guó)家的作用：美：領(lǐng)導(dǎo)與推動(dòng)英：始于1989年2月，奉獻(xiàn)為1/3左右法：始于1990年6月，奉獻(xiàn)為3％左右日：始于1990年，奉獻(xiàn)為7％左右德：始于1995年，奉獻(xiàn)為7％左右中：始于1999年9月，奉獻(xiàn)為1％左右3、商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)促進(jìn)根底研究：1998年Celera公司的參加HGP的研究特色2023/12/28595、可持續(xù)性：太空觀測(cè)和基因組方案都是科學(xué)上出色的方案，每一個(gè)都是科學(xué)上邁出的一大步。但是兩者之間存在著一個(gè)刺眼的差異：開支方面有四十倍的差異。開支的差異是至關(guān)重要的，因?yàn)檫@意味著可持續(xù)性。當(dāng)一個(gè)方案足夠廉價(jià)到成為一條可以無限向未來延伸的系列的第一個(gè)時(shí)，它是可持續(xù)的。而當(dāng)一個(gè)方案太昂貴，以至不經(jīng)過重大的政治斗爭(zhēng)就無法重復(fù)時(shí)，它就是不可持續(xù)的?？沙掷m(xù)方案帶來新方案的開始，不可持續(xù)方案那么標(biāo)志著老時(shí)代的結(jié)束。?TheSun,theGenome,andtheInternet——ToolsofScientificRevolution?——FreemanDyson2023/12/2860各學(xué)科參與、協(xié)作：生命科學(xué)、數(shù)學(xué)、物理學(xué)、化學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、材料科學(xué)以及倫理、法律等社會(huì)科學(xué)……HGP帶來的科學(xué)挑戰(zhàn)HGP:Pandora'sBox2023/12/28612023/12/2862人類基因組方案的具體任務(wù)可以概括為建立四張圖譜遺傳圖譜物理圖譜序列圖譜轉(zhuǎn)錄圖譜2023/12/2863遺傳圖譜〔geneticmap〕又稱連鎖圖譜(linkagemap)，它是以具有遺傳多態(tài)性〔在一個(gè)遺傳位點(diǎn)上具有一個(gè)以上的等位基因，在群體中的出現(xiàn)頻率皆高于1%〕的遺傳標(biāo)記為“路標(biāo)〞，以遺傳學(xué)距離〔在減數(shù)分裂事件中兩個(gè)位點(diǎn)之間進(jìn)行交換、重組的百分率，1%的重組率稱為1cM〕為圖距的基因組圖。遺傳圖譜的建立為基因識(shí)別和完成基因定位創(chuàng)造了條件。遺傳圖譜

2023/12/2864遺傳連鎖圖：通過計(jì)算連鎖的遺傳標(biāo)志之間的重組頻率，確定它們的相對(duì)距離，一般用厘摩〔cM，即每次減數(shù)分裂的重組 頻率為1%〕 表示。2023/12/2865物理圖譜物理圖譜〔physicalmap〕是指有關(guān)構(gòu)成基因組的全部基因的排列和間距的信息，它是通過對(duì)構(gòu)成基因組的DNA分子進(jìn)行測(cè)定而繪制的。繪制物理圖譜的目的是把有關(guān)基因的遺傳信息及其在每條染色體上的相對(duì)位置線性而系統(tǒng)地排列出來。2023/12/28661998年完成了具有52,000個(gè)序列標(biāo)簽位點(diǎn)(STS)，并覆蓋人類基因組大局部區(qū)域的連續(xù)克隆系的物理圖譜。敲碎基因組，分析研究?jī)?nèi)容所處的染色體位置細(xì)菌人工染色體〔80～300kb〕酵母人工染色體〔數(shù)百～2000kb〕中心粒一對(duì)緊密相鄰的標(biāo)志一對(duì)相鄰較遠(yuǎn)的標(biāo)志染色體圖2023/12/2867序列圖譜2023/12/2868大規(guī)?；蚪M測(cè)序

Megabace測(cè)序儀3700測(cè)序儀2023/12/2869大規(guī)模測(cè)序根本策略逐個(gè)克隆法：對(duì)連續(xù)克隆系中排定的BAC克隆逐個(gè)進(jìn)行亞克隆測(cè)序并進(jìn)行組裝〔國(guó)際合作測(cè)序方案〕全基因組鳥槍法：在一定作圖信息根底上，繞過大片段連續(xù)克隆系的構(gòu)建而直接將基因組分解成小片段隨機(jī)測(cè)序，利用超級(jí)計(jì)算機(jī)進(jìn)行組裝〔美國(guó)Celera公司〕2023/12/2870運(yùn)用計(jì)算機(jī)軟件進(jìn)行序列拼接2023/12/2871轉(zhuǎn)錄圖譜

轉(zhuǎn)錄圖譜是在識(shí)別基因組所包含的蛋白質(zhì)編碼序列的根底上繪制的結(jié)合有關(guān)基因序列、位置及表達(dá)模式等信息的圖譜。2023/12/28722023/12/2873基因識(shí)別

基因識(shí)別〔geneidentification〕是HGP的重要內(nèi)容之一，其目的是識(shí)別全部人類的基因?；蜃R(shí)別包括：識(shí)別基因組編碼區(qū)識(shí)別基因結(jié)構(gòu)基因識(shí)別目前常采用的有二種方法：從基因組序列中識(shí)別那些轉(zhuǎn)錄表達(dá)的DNA片段從cDNA文庫中挑取并克隆。2023/12/2874人類基因組方案的實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)學(xué)事業(yè)的影響2023/12/2875基因變異與疾病2023/12/2876772023/12/28人類基因組方案的實(shí)施意義人類基因組方案為我們研究生物信息的組織、結(jié)構(gòu)、遺傳、表達(dá)帶來了極大的方便，使人類對(duì)自身有一個(gè)根本的了解。人類是最高級(jí)、最復(fù)雜、最重要的生物，如果搞清楚人類基因組，那么再研究其它的生物就容易得多。研究多種模式生物基因組將有助于研究地球生物的進(jìn)化史。2023/12/28785、我國(guó)對(duì)人類基因組方案的奉獻(xiàn)2023/12/2879又一次成功！

——水稻基因研究2023/12/28802、人類基因組方案給生物信息學(xué)提出挑戰(zhàn)隨著實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和可利用信息急劇增加，信息的管理和分析成為HGP的一項(xiàng)重要的工作發(fā)現(xiàn)生物學(xué)規(guī)律解讀生物遺傳密碼認(rèn)識(shí)生命的本質(zhì)研究基因組數(shù)據(jù)之間的關(guān)系分析現(xiàn)有的基因組數(shù)據(jù)2023/12/28812023/12/2882功能基因組學(xué)

HGP完成后，我們將進(jìn)入“后基因組學(xué)〞(post-genomics)時(shí)代基因組學(xué)研究重心已開始從揭示生命的所有遺傳信息轉(zhuǎn)移到在分子整體水平對(duì)功能的研究上,即功能基因組學(xué)〔functionalgenomics〕功能基因組學(xué)的任務(wù)是進(jìn)行基因組功能注釋〔Genomeannotation〕認(rèn)識(shí)基因與疾病的關(guān)系掌握基因的產(chǎn)物及其在生命活動(dòng)中的作用2023/12/2883功能基因組學(xué)的研究?jī)?nèi)容進(jìn)一步識(shí)別基因，識(shí)別基因轉(zhuǎn)錄調(diào)控信息，分析遺傳語言。注釋所有基因產(chǎn)物的功能，這是目前基因組功能注釋的主要層次。研究基因的表達(dá)調(diào)控機(jī)制，研究基因在生物體代謝途徑中的地位，分析基因、基因產(chǎn)物之間的相互作用關(guān)系，繪制基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)圖。比較基因組學(xué)研究，在基因組水平對(duì)各個(gè)生物進(jìn)行對(duì)照比較，可以揭示生命的起源和進(jìn)化、發(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)功能。2023/12/2884人類基因組與其它生物基因組比較2023/12/2885例：人與鼠染色體的差異2023/12/2886生物信息學(xué)與新藥研制未來的藥物研究過程將是基于生物信息知識(shí)挖掘的過程數(shù)據(jù)處理和關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)藥物作用對(duì)象確定靶目標(biāo)分子針對(duì)靶目標(biāo)進(jìn)行合理的藥物設(shè)計(jì)872023/12/28生物信息學(xué)與疾病檢測(cè)基因組方案產(chǎn)生的基因及基因多態(tài)性數(shù)據(jù)與臨床醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)結(jié)果之間的關(guān)系需要利用生物信息學(xué)的方法去分析、去揭示根據(jù)這樣的分析結(jié)果，科學(xué)家能夠更準(zhǔn)確地了解疾病產(chǎn)生的根本原因，更精確地預(yù)測(cè)某個(gè)人患癌癥、糖尿病或者心臟病的可能性，從而徹底改變我們?cè)\斷、治療和預(yù)防疾病的方式2023/12/2888第四節(jié)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能關(guān)系的研究

蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)

蛋白質(zhì)序列蛋白質(zhì)功能關(guān)系

2023/12/2889基因組方案的不斷推進(jìn)，其結(jié)果不僅導(dǎo)致DNA序列數(shù)據(jù)的迅速增長(zhǎng)，也導(dǎo)致蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)的迅速增長(zhǎng)。生物信息學(xué)在蛋白組學(xué)研究中的主要任務(wù)是產(chǎn)生和分析蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，并將結(jié)構(gòu)知識(shí)應(yīng)用于生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、藥學(xué)等生命科學(xué)領(lǐng)域。蛋白質(zhì)空間結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)。蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)是合理藥物分子設(shè)計(jì)的根底。蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)是蛋白質(zhì)工程的根底。2023/12/2890基于生物信息學(xué)的新藥設(shè)計(jì)2023/12/2891第五節(jié)目前生物信息學(xué)主要研究?jī)?nèi)容1、生物分子數(shù)據(jù)的收集與管理2、數(shù)據(jù)庫搜索及序列比較3、基因組序列分析4、基因表達(dá)數(shù)據(jù)的分析與處理5、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)2023/12/2892基因組數(shù)據(jù)庫蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫DDBJEMBLGenBankSWISS-PROTPDBPIR1、生物分子數(shù)據(jù)的收集與管理2023/12/28932、數(shù)據(jù)庫搜索及序列比較搜索同源序列在一定程度上就是通過序列比較尋找相似序列序列比較的一個(gè)根本操作就是比對(duì)〔Alignment〕，即將兩個(gè)序列的各個(gè)字符〔代表核苷酸或者氨基酸殘基〕按照對(duì)應(yīng)等同或者置換關(guān)系進(jìn)行比照排列，其結(jié)果是兩個(gè)序列共有的排列順序，這是序列相似程度的一種定性描述多重序列比對(duì)研究的是多個(gè)序列的共性。序列的多重比對(duì)可用來搜索基因組序列的功能區(qū)域，也可用于研究一組蛋白質(zhì)之間的進(jìn)化關(guān)系。2023/12/2894發(fā)現(xiàn)同源分子2023/12/28953、基因組序列分析

遺傳語言分析基因組結(jié)構(gòu)分析基因識(shí)別基因功能注釋基因調(diào)控信息分析基因組比較2023/12/28964、基因表達(dá)數(shù)據(jù)的分析與處理2023/12/2897基因芯片2023/12/28982023/12/28992023/12/281005、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)

蛋白質(zhì)的生物功能由蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)所決定，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)成為了解蛋白質(zhì)功能的重要途徑。蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)分為:二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)空間結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)折疊2023/12/28101二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)在一定程度上二級(jí)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)可以歸結(jié)為模式識(shí)別問題在二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方面主要方法有：立體化學(xué)方法圖論方法統(tǒng)計(jì)方法最鄰近決策方法基于規(guī)那么的專家系統(tǒng)方法分子動(dòng)力學(xué)方法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率超過70%的第一個(gè)軟件是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PHD系統(tǒng)2023/12/28102空間結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)在空間結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方面，比較成功的理論方法是同源模型法該方法的依據(jù)是：相似序列的蛋白質(zhì)傾向于折疊成相似的三維空間結(jié)構(gòu)運(yùn)用同源模型方法可以完成所有蛋白質(zhì)10-30%的空間結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)工作2023/12/281032023/12/281041、數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法2023/12/281052、動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法動(dòng)態(tài)規(guī)劃〔DynamicProgramming〕是一種解決多階段決策過程的最優(yōu)化方法或復(fù)雜空間的優(yōu)化搜索方法動(dòng)態(tài)規(guī)劃解決問題的根本過程是：將一個(gè)問題的全局解分解為局部解，逆序遞推求出局部最優(yōu)解，隨著執(zhí)行過程的推進(jìn)，“局部〞逐漸接近“全局〞，最終獲得全局最優(yōu)解2023/12/28106機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)是模擬人類的學(xué)習(xí)過程，以計(jì)算機(jī)為工具獲取知識(shí)、積累經(jīng)驗(yàn)1、遺傳算法采用隨機(jī)搜索方法，具有自