生物信息学生物信息学概述省公开课一等奖全国示范课微课金奖PPT课件.pptx

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,生物信息学,Bioinformatics,生物科学与技术学院,1/56,初步计划讲授内容,第一章 概论（2）,第二章 生物学基础（略）,第三章 生物信息数据库及其信息检索（4-6）,第四章 序列比对与算法（6）,第五章 核酸序列分析（6）,第六章 蛋白质结构预测和分子设计（4-6）,第七章 基因组信息学（4）,第八章 蛋白质组信息学（4）,第九章 生物信息学前沿（自学）,2/56,参考书籍,1,、,生物信息学教程,蔡禄,.,化学工业出版社,2,、,生物信息学,(,第二版,),张阳德主编,.,科学出版社,3,、,生物信息学,陶士珩主编,.,科学出版社,4,、,生物信息学应用技术,王禄山,高培基,.,化学工业出版社,5,、,生物信息学与功效基因组学,(,美,),乔纳森,佩夫斯纳 著,;,孙之荣 译,.,化学工业出版社,3/56,网上资源,1,、华中农业大学国家精品课程生物信息学网站,(,Bioinformatics,4/56,生物信息学概述,5/56,什么是生物信息学：,生物信息学(Bioinformatics)：是硕士物信息采集，处理，存放，传输，分析和解释等各方面学科。,是伴随生命科学和计算机科学迅猛发展而快速突起一门学科。,是生命科学、生物统计学、当代数学、信息科学和计算机科学结合学科，可揭示大量而复杂生物数据所蕴藏生物学奥秘。,6/56,生物,信息,学？新兴交叉学科,Mathematical,sciences,Computer,sciences,Life,sciences,生物学背景？,分子生物学基因工程,数学？,统计学，模型，算法,计算机科学背景？,Linux/Perl/PHP/JAVA/C+/Visual Basic,7/56,生物,信息,学学习人员：,1,）学习生物信息学是为了发展生物信息学,计算机科学家,2,）学习生物信息学是为了应用生物信息学,生物学家,我们属于,8/56,Bioinformatics in the Universe,Universe(,宇宙,=,空间,+,时间,),Human civilization,sciences,arts,religions,Natural sciences,Social sciences,biology,mathematics,physics,biostatistics,bioinformatics,Computational biology,Non-human world,9/56,生物信息学主要研究两种信息载体,一级结构,二级结构,三级结构,1,、,DNA,分子,2,、蛋白质分子,生物分子,一级结构,二级结构,三级结构,四级结构,10/56,11/56,DNA,前体,RNA,mRNA,多肽链,基因,DNA,序列,蛋白质,序列,对,应,关,系,遗,传,密,码,12/56,(1)遗传信息载体DNA,DNA,经过自我复制，在生物体繁衍过程中传递遗传信息；,DNA,RNA,转录,翻译,蛋白,质,基因经过转录和翻译，使遗传信息在生物个体中得以表示，并使后代表现出与亲代相同生物性状。,复制,(2),蛋白质结构决定其功效,蛋白质功效取决于蛋白质空间结构,蛋白质结构决定于蛋白质序列（这是当前基本公认假设），蛋白质结构信息隐含在蛋白质序列之中。,三个主要信息,13/56,(3)DNA分子和蛋白质分子都含有进化信息,经过比较相同蛋白质核苷酸序列，如肌红蛋白和血红蛋白，能够发觉因为基因复制而产生分子进化证据。,经过比较来自于不一样种属同源蛋白质，即直系同源蛋白质，能够分析蛋白质甚至种属之间系统发生关系，推测它们共同祖先蛋白质。,总结：生物分子最少携带着三种信息,遗传信息,与功效相关结构信息,进化信息,14/56,DNA,核酸序列,蛋白质,氨基酸序列,蛋白质,结构,蛋白质,功效,最基本,生物信息,维持生命活动机器,第一部,遗传密码,第二部,遗传密码,生命体系千姿百态改变,生物分子数据及其关系,蛋白质结构决定功效,15/56,第一部遗传密码已被破译，但对密码转录过程还不清楚，对大多数DNA非编码区域功效还知之甚少,对于第二部密码，当前则只能用统计学方法进行分析,不论是第一部遗传密码，还是第二部遗传密码，都隐藏在大量生物分子数据之中。,生物分子数据是宝藏，,生物信息数据库是金矿，等候我们去挖掘和利用。,16/56,生,物,分,子,信,息,DNA,序列数据,蛋白质序列数据,生物分子结构数据,生物分子功效数据,最基本,直观展示生命体系千姿百态改变,复杂剖析,生物信息学包括生物分子数据库,17/56,生物分子数据,计算机计算,+,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亲密联络,特征：,信息存放量大,计算性能高速、有效,信息交流方便,生物分子数据与计算机计算,18/56,生物信息学发展历史,生物信息学,基本思想产生,生物信息学,快速发展,二十世纪,50,年代,二十世纪,80-90,年代,生物科学和,技术,发展,人类基因组,计划,推进,19/56,20,世纪,50,年代，生物信息学开始孕育,20,世纪,60,年代，生物分子信息在概念上将计算生物学和计算机科学联络起来，是生物信息学形成雏形阶段,1962 Zucherkandl,和,Pauling,提出分子进化理论,1967 Dayhoff,研制出蛋白质序列图集，后演变为著名蛋白质信息源,PIR,20,世纪,70,年代，核酸测序技术成熟开始了少许基因组测序工作，标志着生物信息学真正开端,（,1,）前基因组时代（,20,世纪,90,年代前）,20/56,20,世纪,70,年代到,80,年代早期，出现了一系列著名序列比较方法和生物信息分析方法,1970 Needleman-Wunsch,提出,序列比对算法,1970 Gibbs,和,McIntyre,发表,矩阵打点作图法,1972 Gatlin,将信息论引入序列分析，证实自然生物分子序列是高度非随机,1977,出现将,DNA,序列翻译成蛋白质序列算法。,1975 Pipas,和,McMahon,首先提出利用计算机技术预测,RNA,二级结构,1978 Gingeras,等研制出核酸序列中限制性酶切位点识别软件,1981 Smith-Waterman,算法出现,1981 Doolittle,提出序列模式概念,1983 Wilbur,和,Lipman,提出序列数据库搜索算法,1985,快速蛋白质序列相同性搜索程序,FASTP/FASTN,公布,1988 Pearson,和,Lipman,发表著名,序列比较算法,FASTA,21/56,20,世纪,80,年代以后，出现一批生物信息服务机构和生物信息数据库,1982 GenBank,数据库,(Release3),公开,1986,日本核酸序列数据库,DDBJ,诞生,1986,出现蛋白质数据库,SWISS-PROT,1988,美国国家生物技术信息中心,NCBI,创建,1988,成立欧洲分子生物学网络（,EMBnet,），专门公布各种生物数据库,22/56,20,世纪,90,年代后，,HGP,促进生物信息学快速发展，标志工作是人类基因组测序，基因寻找和识别等。,1986,“,基因组学,”,概念产生，研究基因组作图、测序和分析,1990,国际人类基因组计划开启,1993,成立,Sanger,中心，专门从事基因组研究,1995,第一个细菌基因组测序完成,1996,酶母基因组测序完成,1998,第一个多细胞生物,线虫基因组测序,1999,果蝇基因组测序完成,人类基因组测序基本完成,人类基因组初步分析结果公布,（,2,）基因组时代（,20,世纪,90,年代后至,21,世纪初）,Saccharomyces cerevisiae,酿酒酵母,(1996-1997),Caenorhabditis elegans,秀丽线虫,(1998),23/56,冲击,24/56,我国对人类基因组计划贡献,No,Center,Region,Size(Mb),6/1-8/31/99,Projected Kr,4/1-11/30/99,Proj Accum.,Mr.4/99-3/00,Actual K,Genbank Kr,1,Sanger Centre,1,6,9,10,13,20,22,X,850,1300,941,4200,12,2,WIBR,(Clones from Wash U),837,296,2900,8,3,Wash U,2,3,4,7,11,15,18,Y,900,865,559,2300,7.9,4,JGI,5,16,19,250,687,461,2100,6.4,5,Baylor,1,2,3,X,230,462,261,660,3.1,6,Riken,21,18,11q,160,136,195,520,2.1,7,IMB,8,21,X,50,180,32,180,1.5,8,Genoscope,Most of 14,85,100,118,300,1.4,9,U.Wash(Olson),10,Beijing,3p30,12.5,12.5,100,0.5,11,GTC(Smith),10,50,5,150,0.45,12,MPIMG,17,21,X,6.9,40,12,40,0.3,13,GBF,21,reg of 9,6,50,0.3,14,Stanford(Davis),8,23,137,0.29,15,Keio,2,6,8,22,21,30,11,75,110,0.23,16,U.Wash(Hood LAB),14,15,2671,27,40,0.17,Total,2671Mb,4663Kr,2950Kr,13687Kr,32.64Mr,25/56,人类基因组计划给生物信息学提出挑战,伴随试验数据和可利用信息急剧增加，,信息管理和分析,成为HGP一项主要工作,发觉生物学,规律，,解读生物,遗传密码,认识生命本质,研究基因组数据,之间关系,分析现有,基因组数据,利用数学模型,和人工智能技术,26/56,27/56,（,3,）后基因组时代（,21,世纪后至今）,21,世纪后，发展重点逐步转移到功效基因组学研究领域，主要标志技术是进行高通量基因组分析（,megabace,、,3700,、,454,测序技术）、蛋白质组分析和各种数据比较整合等，出现了转录组、蛋白质组和代谢组等各种组学概念。,megabace,3700,28/56,Sanger,UK,29/56,大规模测序基本策略,逐一克隆法小片段,针对图谱！,全基因组鸟枪法,：大片段,-,测序,-,组装（美国,Celera,企业）,Contig,：重合群，基因组测序中将许多序列片段经过比对找到重合区,从而连接成长片段。,30/56,A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,CONTIG,GAP,31/56,基因组比较,32/56,蛋白质结构,蛋白质序列,蛋白质功效关系,核苷酸序列,高通量测序技术,注释、解析,预测,验证,33/56,基于生物信息学新药设计,34/56,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,）生物分子数据搜集与管理,生物信息学主要研究内容,EMBL,欧洲分子生物学试验室,，,于,1974,年由欧洲,14,个国家加上亚洲以色列共同发起建立，包含一个位于德国,Heidelberg,关键试验室，三个位于德国,Hamburg，,法国,Grenoble,及英国,Hinxton,研究分部。,GenBank,是美国国家生物技术信息中心建立,DNA,序列数据库，从公共资源中获取序列数据，主要是科研人员直接提供或起源于大规模基因组测序计划。,DDBJ,日本,DNA,数据库，于,1984,年建立，是世界三大,DNA,数据库之一，与,NCBI,GenBank,，,EBI,EMBL,数据库共同组成国际,DNA,数据库。,SWISS-PROT,是经过注释蛋白质序列数据库，由欧洲生物信息学研究所,(EBI),维护。,PIR,全称,The Protein Information Resource,，是一个集成了关于蛋白质功效预测数据公共资源数据库，其目标是支持基因组,/,蛋白质组研 究。,PIR,与,MIPS(the Munich Information Center for Protein Sequences),、,JIPID,（,the Japan International Protein Information Database,）合作，共同组成了,PIR-,国际蛋白质序列数据库（,PSD,）：一个主要已预测蛋白质数据库，包含,250000,个蛋白。,蛋白质数据库,PDB,是由美国国家科学基金会、能源部生物和环境研究所、国家健康组织中两个单位：药品科学研究所和医药图书馆共同资助。它们设置这个机构共同目标是经过,PDB,尽可能广泛地传输其搜集信息。,35/56,36/56,37/56,38/56,39/56,40/56,41/56,经过数据库搜索能够找到目标基因相关信息,经过序列比较寻找同源基因,（,2,）数据库搜索及序列比较,AAGCTTAACGT,AATCTTA-CGT,42/56,（,3,）基因组序列分析,基因组结构分析、基因识别、基因功效注释,基因调控信息分析、基因组比较,UTR,内含子,开启子,基因之间序列,43/56,基因相关信息,44/56,基因组结构分析,45/56,基因表示数据分析是当前生物信息学研究,热点和重点。,对基因表示数据处理主要是进行聚类分析，将表示模式相同基因聚为一类，在此基 础上寻找相关基因，分析基因功效。,（,4,）基因表示数据分析与处理,46/56,蛋白质生物功效由蛋白质结构所决定，蛋白质结构预测成为了解蛋白质功效主要路径。,（,5,）蛋白质结构预测,各种基序,(motif),识别,酸,/,碱性氨基酸位置和统计,富含某种氨基酸特征,亚细胞定位预测,分子进化,蛋白质互作,等等,47/56,生物结构组成,蛋白质与蛋白质之间相互关系,48/56,（,6,）生物信息分析技术与方法研究,改进和创造一些理论分析方法,统计方法、模式识别方法、多序列比较方法等各种算法,开发分析工具和实用软件,序列比较工具,基因识别工具,生物分子结构预测工具,基因表示数据分析工具等,49/56,生物信息学基本方法和前沿技术,建立生物数据库,数据库检索 如,BLAST,序列分析技术,建立统计模型,算法开发,数据库管理技术,数据库分析技术,图像处理和可视化技术,50/56,认识生物本质,了解生物分子信息组织和结构，破译基因组信息，说明生物信息之间关系。,改变生物学研究方式,改变传统研究方式，引进当代信息学方法,在生命科学、农学、医学、食品、环境等领域含有主要意义，可能会引发新产业革命,生物信息学将是,21,世纪生物学关键,生物信息学研究意义,51/56,曼哈顿原子弹计划,(1942-46),阿波罗登月计划,(1961-69),人类基因组计划,(1990-),人类三大计划,52/56,试验,数据,信息 知识,搜集 表示 分析 建模,刻画特征 比较 推理,应 用,基因工程,蛋白质设计,疾病诊疗,开发新药,新品种选育,环境治理,验证、指导,生物信息学与生物试验关系,53/56,基因变异与疾病,54/56,病人,/,健康人,基因芯片诊疗,及早治疗，对症下药,经过数据分析首先确立靶标分子,预测蛋白质分子结构,设计药品分子与靶标分子相互作用,55/56,1,、什么是生物信息学？,2,、生物信息学有什么用？对你生活、研究有影响吗？,3,、人类基因组计划与生物信息学有什么关系？,4,、,生物信息指哪些？,5,、,基因组测序基本策略有哪些？什么叫,contig,？什么叫,gap,？（慢慢了解和掌握）,6,、,什么事件大大促进了生物信息学发展？,7,、生物信息学中最主要贡献是什么？,8,、生物信息学研究有什么意义？,Questions,56/56,