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1 生物信息学 bioinformatics 绪论及生物信息学数据库 生物工程教研室孙继政 生物科学学院生物工程教研室

2 1 绪论 1.1 生物信息与生物信息学 生物学 (biology biology): 研究生命现象和生命活动规律的科学三阶段 : 描述生物学阶段代表施莱登 施旺施旺细胞学说达尔文 «物种起源» 以自然选择为中心的进化论实验生物学阶段代表孟德尔遗传定律被重新提出, 对生命活动规律的分析分子生物学阶段标志沃森 克里克提出 DNA 双螺旋结构集中到核酸 蛋白质

3 生物科学蓬勃发展 HGP) 的完成 人类基因组计划 (human genome project 测序技术日臻完善, 使得海量的生物信息产生, 这些海量的信息通过遗传语言表述的, 遗传语言是以四种碱基 (base base) 和二十种氨基酸 (amino acid) 为载体

4 管理 解读解读 使用这些信息 生物信息学诞生

5 1987 年, 林华安博士正式把这一学科命名为 生物信息学 Bioinformatics Bioinformatics) 被尊称为 生物信息学之父 生物信息学 (Bioinformatics Bioinformatics): 是一门交叉学科, 包含了生物信息的获取 处理处理 储存储存 分析分析 解释和应用在内的所有方面, 它综合运用了生物学 计算机科学和数学等多方面的知识和方法, 来阐述和理解大量生物学数据所包含的生物学意义, 并应用于解决生命科学研究和生物技术相关产业中的各种问题

6 生物信息学的三个组成部分 : 1 建立可以存放和管理大量生物信息学数据的数据库 2 研究开发可用于有效分析与挖掘生物学数据的方法 算法和软件工具 3 使用这些工具去分析和解释不同类型的生物学数据 其中最让人们感兴趣的是用计算方法分析生物数据 尽管这些分析和预测还不是非常准确, 但是在没有可靠数据的的情况下, 可以作为一盏路灯, 指示你如何开展实验

7 1.2 生物信息学发展简史和重要事件 (1) 萌芽期 ( 年代 ): 以 Dayhoff 的替换矩阵和 neelde man-wusch 算法为代表形成了生物信息学最基本的内容和思想 (2) 形成期 (80 年代 ): 以分子数据库和 BLAST 等相似性搜索程序为代表 (3) 高速发展期 (90 年代 - 至今 ): 以基因组测序于分析为代表, 尤其是 HGP 的实施

8 重要事件 :

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10 生物信息学杂志 Oxford University Press Its main focus is on new developments in genome bioinformatics and computational biology. journals.org 还有 AppliedBioinformatics 等杂志

11 1.3 生物信息学的主要研究领域 基本问题基本问题 方法 1 生物数据的建立与搜索 2 序列比较与相似性搜索 3 基因组结构注释 4 蛋白质结构与功能的预测 5 基因组数据分析 6 比较基因组合系统发生遗传学分析 7 功能基因组和蛋白质组学数据分析 8 信号传导 代谢和基因调节途径的构建与描述

12 1.4 生物信息学今后的发展方向和趋势后基因组学 (post post-genome genome) 比较基因组学 (comparative genomics) 是基于基因组图谱和测序基础上, 对已知的基因和基因组结构进行比较, 来了解基因的功能 表达机理和物种进化的学科 功能基因组学 (functional genomics ) 利用结构基因组学研究所得的各种信息在基因组水平上研究编码序列及非编码序列生物学功能的学科 整合基因组学 (integrative genomics) 给生物学带来新的研究手段和方法, 使生物学进入系统生物学 (systems biology) 的新时代 例如反向遗传学 : 从基因到表型的途径, 直接对其生物学功能进行研究, 省时省力 与各种技术相结合促进科学研究和实践应用 如 : 基因芯片 双向电泳结合

13 1.5 生物信息学家应该具备的基本知识和技能 1 具备相当程度的分子生物学背景知识, 可以是其中的一个方面 2 必须熟悉生信的基本概念和常用分析工具 3 应该具有一种以上的计算机语言的编程技能

14 2 生物信息学数据库最常用的是核酸数据库 (genomic databases) 蛋白质数据库 (proteomic databases ) 按来源可分为 : 一级数据库 (primary database) : 数据直接来源于实验获得原始数据, 只经过简单的归类 整理和注释 例如 GenBank EMBL DDBJ SWISSPORT PDB 二级数据库 (secondary database): 在一级数据库 实验数据和理解分析的基础上针对特定的目标衍生而来, 是对生物学知识和信息的进一步整理 例如 human genome databases GDB 转录因子数据库等数据库中的数据都有两部分构成原始数据和生物信息学注释

15 2.1 核酸数据库 核酸序列的测定 1 DNA 测序一般原理 DNA 测序一般采用全自动的荧光标记链终止反应完成, 该法利用了 DNA 聚合酶能从脱氧核糖核苷酸 (dntp dntp) 延伸但不能从双脱氧核糖核苷酸 (ddntp ddntp) 延伸的特性, 通过加入限量的荧光标记过的双脱氧核苷酸来产生有特定终止碱基的嵌套 DNA 片段, 然后通过聚丙烯酰胺凝胶电泳 (PAGE PAGE) 分离并通过扫描仪读取序列 ( bp bp)

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17 2 基因组测序策略 分而治之 ---shortgun 因为测序反应每次只能测 bp 故先将基因组分割成一定大小的片段, 然后对这些片段分别测序, 测完后再将这些片段拼接起来 鸟枪法 ( shortgun ) 全基因组鸟枪法 : 细菌等小基因组逐步克隆测定法 :(clone clone-clone clone) 超大基因组 中等片段 (YAC/BAC YAC/BAC) shortgun

18 3 一次性测序例如 : 表达序列标签 (EST EST) 是其中的代表, 它对随机挑选的 cdna 克隆进行两端一次测序得到 bp 的片段, 代表 cdna 的一部分 在生物信息学研究中有重要的作用

19 2.1.1 核酸数据库 1 数据库公共序列数据库 GenBank EMBL DDBJ GenBank(national center of biotechnology informatics NCB)

20 RefSeq 非冗余数据库 :NCBI RefSeq 是一个非冗余的 DNA RNA 和 protein 的数据库集基因组数据库 : NCBI EMBL-EBI EBI 均提供基因组数据库

21 2 数据格式 FASTA 格式

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23 FASTA 格式 : 其中 > 表示一个新文件的开始, 除此之外没有什么特殊要求, 序列的注释可以去掉, 也可以根据需要保留, 具有极大的可读性

24 GBFF(GenBank GenBank flatfile) 格式 : 是基因 GenBank database 中的基本信息单位分为三部分 : 第一部分 : 包含整个记录信息的描述第二部分 : 这一记录的特性第三部分 : 序列本身最后一行以 // 结尾

25 GBFF(GenBank GenBank flatfile) 格式全貌 第一部分 : 包含整个记录信息的描述

26 第二部分 : 这一记录的特性

27 第三部分 : 序列本身最后一行以 // 结尾

28 第一部分 : 包含整个记录信息的描述 检索号序列的位移指针一个字母 + 五个数字或者两个字母 + 六个数字, 数据库中唯一不变的, 但可以有多个, 第一检索号和其它的 生物学意义作出总结检索号 长度类型分类号三字符旧记录中有, 新纪录没有已经不接受只包含一个. 版本号格式 : 检索号. 版本号单个碱基的改变它也会改变与 GI 号平行 来源生物的简称 参考文献

29 第二部分 : 这一记录的特性 1 特征性关键词 2 特性位置 (complement join order) 3 限定词格式 :/ 限定词 = 限定词的值

30 第三部分 : 序列本身最后一行以 // 结尾 ( FASTA 格式给出 )

31 2.2 蛋白质数据库 蛋白质序列的测定 Edman 降解法 蛋白质 C 端测序等, 当前的蛋白质测序方法依赖于质谱技术 (mass spectrometry) 质谱测序 Edman 降解法 : 从多肽游离的 N 端测定氨基酸残基序列的过程常用异硫氰酸酯修饰, 切下修饰的残基, 层析鉴定, 循环 ( 自动测序仪 60 个肽 )sanger 测牛胰岛素用的是 2.4- 二硝基氟苯反应 C 端测序 : 肼解法生成氨基酸酰肼沉淀 多肽酶法最常用 ( 肽链外且酶 ) 从 C 端逐个降解 效果不理想

32 质谱测序 : 通过电离源将蛋白质或多肽分子转化为气相离子, 然后利用质谱分析仪的电场 磁场将具有特定质量与电荷比 (mass/charge mass/charge,m/z m/z) 的离子分离开来, 经过离子检测器收集分离的离子, 精确确定离子的分子量, 以分析鉴定未知蛋白质或多肽 其特点是能提供精确地分子量和进行微量鉴定其特点是能提供精确地分子量和进行微量鉴定

33 2.2.2 蛋白质序列数据库 1 UniProt(universal protein resource) 蛋白序列数据库的到了广泛的认可, 由 EBI SIB 和 PIR 的共同努力组建 UniProt 分三个层次, 一是 UniProt Knowledgebase (UniProtKB UniProtKB), 它涵盖大量人工注释的蛋白质信息, 包括功能 分类以及数据库的交叉索引等 ; 二是 UniProt UniProt Reference Clusters (UniRef UniRef), 为加快检索速度,UniRef 将相近的序列整合为单个记录 ; 三是 UniProt Archive (UniParc UniParc) 中记录了最完整的信息, 反映了所有蛋白质序列的历史 UniProt 是由 SwissProt TrEMBL PIR 整合组建 SwissProt 的主要信息来源是个实验室测量提交的数据, 也包括翻译而得到的经过检验和注释的蛋白质序列, 被称为准确的黄金数据 TrEMBL 中大批含有 ORF 的 DNA 序列翻译后未列入 SwissProt 中的蛋白序列 (translated (EMBL EMBL), 非常全面质量不高 PIR:NCBI 翻译的 GENBANK 中的 DNA 序列分为四个等级 PIR1 分类并翻译 PIR2 注释 PIR3 未核实 PIR4 位翻译

34 UniParc 是现有最全面的非冗余蛋白序列数据库 UniRef 是 Uniprot 的非冗余数据库 PDB 蛋白质结构数据库, 有 X- 射线及 NMR 确定的结构数据

35 2 数据格式 FASTA 格式 FASTA 格式 : 其中 > 表示一个新文件的开始, 除此之外没有什么特殊要求, 序列的注释可以去掉, 也可以根据需要保留, 具有极大的可读性

36 序列文件格式

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39 2.3 数据库信息检索系统最著名的两个 Entrez 美国建立和 SRS(sequence vetrieval sysrem) EMBL Theore Etzold 建立

40 Entrez: 是一个检索相关序列 结构和参考文献的检索工具以核酸序列为例来介绍其使用格式 : 检索的对象要用 括起来 ; 逻辑运算符有 3 种 and or not; 上下限要用 : 分开其中的选项 limit: 对检索做出附加限制 index: 对检索的数据库所涉及的术语的一个按字母顺序的列表 preview: 允许浏览最后三次的检索结果 history clipboard display 等 在用的过程中不断摸索 学习, 不断提高

41 课下思考题 : 1 生物信息学的概念及其组成部分 2 生物信息学的主要研究领域 3 初级数据库二级数据库的概念说出几个数据并说明包含什么数据 4 简述核酸序列的测序 5 GBFF 格式包括那三部分内容, 并能说出各项的含义 6 举出几种蛋白质测序方法并简要论述 7 说出两个最著名的检索系统

42 推荐掌握单词 : 不积跬步无以致千里 Bioinformatics biology Human genome project HGP Nucleic acid Nucleotide Protein Amino acid Primary databases Genomics Comparative genomics functional genomics integrative genomics Proteomics ORF Shortgun Biotechnology Definition Accession Version Reference Primate Mammalian Vertebrate Invertebrate Bacterial Viral Bacteri-ophage Algal Complement strand Complement chain Mass spectrometry Est Peptide Base Reverse genetic Bibliographic Electrophoresis Keywords

43 欢迎批评指正

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