文档介绍：关于生物信息学技术
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第一节 生物信息学的概述
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一、生物信息学（Bioinformatics）
这一名词的来由
八十年代末期，林华安博士认识到将计算机科学与生物学结合起来的子
信
息
DNA序列数据
蛋白质序列数据
生物分子结构数据
生物分子功能数据
最基本
直观
复杂
生物分子数据类型
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DNA
核酸序列
蛋白质
氨基酸序列
蛋白质
结构
蛋白质
功能
最基本的
生物信息
维持生命活动的机器
第一部
遗传密码
第二部
遗传密码？
生命体系千姿百态的变化
生物分子数据及其关系
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第一部遗传密码已被破译，但对密码的转录过程还不清楚，对大多数DNA非编码区域的功能还知之甚少
对于第二部密码，目前则只能用统计学的方法进行分析
无论是第一部遗传密码，还是第二部遗传密码，都隐藏在大量的生物分子数据之中。
生物分子数据是宝藏，
生物信息数据库是金矿，等待我们去挖掘和利用。
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生物分子信息的特征
生物分子信息数据量大
生物分子信息复杂
生物分子信息之间存在着密切的联系
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第二节 生物信息学主要研究内容
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生物信息学主要研究内容
1、 生物分子数据的收集与管理
2、 数据库搜索及序列比较
3、 基因组序列分析
4、基因表达数据的分析与处理
5、蛋白质结构预测
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基因组
数据库
蛋白质
序列
数据库
蛋白质
结构
数据库
DDBJ
EMBL
GenBank
SWISS-PROT
PDB
PIR
1、 生物分子数据的收集与管理
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2、 数据库搜索及序列比较
搜索同源序列在一定程度上就是通过序列比较寻找相似序列
序列比较的一个基本操作就是比对（Alignment），即将两个序列的各个字符（代表核苷酸或者氨基酸残基）按照对应等同或者置换关系进行对比排列，其结果是两个序列共有的排列顺序，这是序列相似程度的一种定性描述
多重序列比对研究的是多个序列的共性。序列的多重比对可用来搜索基因组序列的功能区域，也可用于研究一组蛋白质之间的进化关系。
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发现同源分子
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3、 基因组序列分析
遗传语言分析——天书
基因组结构分析
基因识别
基因功能注释
基因调控信息分析
基因组比较
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4、基因表达数据的分析与处理
基因表达数据分析是目前生物信息学研究的热
点和重点
目前对基因表达数据的处理主要是进行聚类分
析，将表达模式相似的基因聚为一类，在此基
础上寻找相关基因，分析基因的功能
所用方法主要有：
相关分析方法
模式识别技术中的层次式聚类方法
人工智能中的自组织映射神经网络
主元分析方法
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基因芯片
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层次式聚类
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二维电泳图
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5、蛋白质结构预测
蛋白质的生物功能由蛋白质的结构所决定 ，蛋白质结构预测成为了解蛋白质功能的重要途径
蛋白质结构预测分为:
二级结构预测
空间结构预测
蛋白质折叠
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二级结构预测
在一定程度上二级结构的预测可以归结为模式识别问题
在二级结构预测方面主要方法有：
立体化学方法
图论方法
统计方法
最邻近决策方法
基于规则的专家系统方法
分子动力学方法
人工神经网络方法
预测准确率超过70%的第一个软件是基于神经网络的PHD系统
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空间结构预测
在空间结构预测方面，比较成功的理论方法是同源模型法
该方法的依据是：相似序列的蛋白质倾向于折叠成相似的三维空间结构
运用同源模型方法可以完成所有蛋白质10-30%的空间结构预测工作
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第三节 生物信息学当前的主要任务
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纵观当今生物信息学界的现状，可以发现，大部分人都把注意力集中在基因组、蛋白质组、蛋白质结构以及与之相结合的药物设计上
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1. 基因组
新基因的发现
通过计算分析从EST（Expressed Sequence Tags）序列库中拼接出完整的新基因编码区，也就是通俗所说的“电子克隆”；通过计算分析从基因