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生物信息學 版權信息
- ISBN：9787030197719
- 條形碼：9787030197719 ; 978-7-03-019771-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
生物信息學 內(nèi)容簡介
主要涉及生物信息數(shù)據(jù)庫、序列比對、分子系統(tǒng)發(fā)育分析、基因組學與基因預測、蛋白質結構與功能預測、轉錄組與蛋白質組分析以及Perl語言在生物信息學中的應用等內(nèi)容，力求使讀者全面了解和掌握生物信息學領域的重要基礎知識與基本操作技能。
生物信息學 目錄
目錄
前言
1緒論 1
1.1生物信息學的歷史 1
1.2生物信息學的應用 7
1.3生物信息學與其他學科的關系 8
2生物數(shù)據(jù)庫介紹 11
2.1序列數(shù)據(jù)庫 11
2.2基因組數(shù)據(jù)庫 21
2.3結構數(shù)據(jù)庫 22
2.4功能數(shù)據(jù)庫 24
2.5其他數(shù)據(jù)庫資源 25
3序列比對 27
3.1概述 27
3.2序列比對的得分系統(tǒng) 29
3.3兩條序列比對方法 38
3.4多條序列比對方法 48
4生物信息學常用概率統(tǒng)計學方法簡介 59
4.1概述 59
4.2序列對位顯著性檢驗 69
4.3貝葉斯統(tǒng)計在序列對位中的應用 78
5數(shù)據(jù)庫搜索 83
5.1數(shù)據(jù)庫檢索 83
5.2數(shù)據(jù)庫搜索相似序列 93
5.3序列提交 105
6分子系統(tǒng)發(fā)育分析 112
6.1系統(tǒng)發(fā)育與系統(tǒng)發(fā)育樹 112
6.2距離法 115
6.3*大簡約法 120
6.4極大似然法 122
7基因組學與基因預測 124
7.1引言 124
7.2基因組測序技術及序列組裝 128
7.3功能基因組學 130
7.4比較基因組學 145
8蛋白質結構與功能預測 151
8.1蛋白質結構簡介 151
8.2蛋白質三維結構分類及蛋白質家族 161
8.3三維結構比對 167
8.4蛋白質基本性質預測 170
8.5蛋白質二級結構預測 173
8.6蛋白質高級結構預測 177
8.7蛋白質互作分析 185
8.8藥物發(fā)現(xiàn)與設計 192
9轉錄組與蛋白質組分析 198
9.1轉錄組與基因芯片簡介 198
9.2基因芯片數(shù)據(jù)采集與分析 203
9.3蛋白質組簡介213
9.4雙向凝膠電泳數(shù)據(jù)分析 216
9.5蛋白質質譜數(shù)據(jù)分析 225
10Per1語言在生物信息學中的應用 240
10.1Per1簡介 241
10.2數(shù)據(jù)結構和程序控制 243
10.3編寫生物信息學應用程序 254
10.4BioPer1應用 261
前言
1緒論 1
1.1生物信息學的歷史 1
1.2生物信息學的應用 7
1.3生物信息學與其他學科的關系 8
2生物數(shù)據(jù)庫介紹 11
2.1序列數(shù)據(jù)庫 11
2.2基因組數(shù)據(jù)庫 21
2.3結構數(shù)據(jù)庫 22
2.4功能數(shù)據(jù)庫 24
2.5其他數(shù)據(jù)庫資源 25
3序列比對 27
3.1概述 27
3.2序列比對的得分系統(tǒng) 29
3.3兩條序列比對方法 38
3.4多條序列比對方法 48
4生物信息學常用概率統(tǒng)計學方法簡介 59
4.1概述 59
4.2序列對位顯著性檢驗 69
4.3貝葉斯統(tǒng)計在序列對位中的應用 78
5數(shù)據(jù)庫搜索 83
5.1數(shù)據(jù)庫檢索 83
5.2數(shù)據(jù)庫搜索相似序列 93
5.3序列提交 105
6分子系統(tǒng)發(fā)育分析 112
6.1系統(tǒng)發(fā)育與系統(tǒng)發(fā)育樹 112
6.2距離法 115
6.3*大簡約法 120
6.4極大似然法 122
7基因組學與基因預測 124
7.1引言 124
7.2基因組測序技術及序列組裝 128
7.3功能基因組學 130
7.4比較基因組學 145
8蛋白質結構與功能預測 151
8.1蛋白質結構簡介 151
8.2蛋白質三維結構分類及蛋白質家族 161
8.3三維結構比對 167
8.4蛋白質基本性質預測 170
8.5蛋白質二級結構預測 173
8.6蛋白質高級結構預測 177
8.7蛋白質互作分析 185
8.8藥物發(fā)現(xiàn)與設計 192
9轉錄組與蛋白質組分析 198
9.1轉錄組與基因芯片簡介 198
9.2基因芯片數(shù)據(jù)采集與分析 203
9.3蛋白質組簡介213
9.4雙向凝膠電泳數(shù)據(jù)分析 216
9.5蛋白質質譜數(shù)據(jù)分析 225
10Per1語言在生物信息學中的應用 240
10.1Per1簡介 241
10.2數(shù)據(jù)結構和程序控制 243
10.3編寫生物信息學應用程序 254
10.4BioPer1應用 261
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生物信息學 節(jié)選
1緒論 1.1生物信息學的歷史 生物信息學就其概念而言，可以追溯到1956年在美國田納西州Gat1inburg召開的*次“生物學中的信息理論研討會”。20世紀80年代末期，林華安博士認識到將計算機科學與生物學結合起來的重要意義，開始留意要為這一領域構思一個合適的名稱。起初，考慮到與將要支持他主辦一系列有關生物信息會議的佛羅里達州立大學超大型計算機計算研究所的關系，他使用的是“compbio”。之后，他又將其更改為兼具法國風情的“bioinformatique”，看起來似乎有些古怪。因此不久，他便進一步把它更改為“bioinformatics（或bio/informatics）”。但由于當時的電子郵件系統(tǒng)與今日不同，該名稱中的“一”或“／”符號經(jīng)常會引起許多系統(tǒng)問題，于是林博士將其去除。1987年，林華安博士正式把這一學科命名為“生物信息學”(bioinformatics)。 20世紀60年代，Zucherkand1和Pau1ing就開創(chuàng)了分子進化這一個全新的研究領域，主要是通過序列分析研究序列變化與進化之間的關系。這一時期，Davhoff和他的同事們收集了當時已知的氨基酸序列，這就是“蛋白質序列與結構圖冊”，這一蛋白質數(shù)據(jù)庫后來成為著名的蛋白質信息源PIR。 20世紀70年代到80年代初期，生物化學技術有了很大的發(fā)展，DNA測序方法的J1H現(xiàn)，產(chǎn)生出許多生物分子序列數(shù)據(jù)。如何根據(jù)序列推測結構和功能，這一生物學問題促使了一系列著名的序列比較方法的出現(xiàn)。其中，Need1eman-Wunsch序列比對算法的提出是生物信息學發(fā)展中*重要的里程碑。同年，Gibbs和Mc1ntvre發(fā)表的矩陣打點作圖法也是進行序列比較的一個著名方法。Dayhoff提出的點突變模型的PAM矩陣作為比較氨基酸相似性的得分矩陣，這一矩陣的廣泛使用大大地提高了序列比較算法的性能。1980年Science第209卷發(fā)表了關于計算分子生物學的綜述。1981年，Smith和Waterman提出了著名的局部對位排列算法，同年，Doo1itt1e提出關于序列模式的概念。1982年，著名的GCG分子計算工具出現(xiàn)。1985年，F(xiàn)ASTP序列分析運算法則發(fā)表。1988年，Pearson和1ipman發(fā)表了著名的FASTA序列運算法則。1990年，目前常用的數(shù)據(jù)庫搜索程序B1AST建立。1997年，B1AST的改進版本PSI-B1AST投入實際應用。 20世紀80年代以后，作為儲存生物信息重要組成部分的生物信息數(shù)據(jù)庫陸續(xù)建立。1982年，歐洲分子生物學實驗室EMBI。誕生，提供核酸序列數(shù)據(jù)庫服務。同年， 美國國立衛(wèi)生研究院下屬的國立生物技術信息中心建立了GenBank。1986年，日本核酸序列數(shù)據(jù)庫DDBJ誕生。作為國際上三大生物數(shù)據(jù)庫中心，之后的1988年三方達成一項協(xié)議，采用共同的數(shù)據(jù)庫記錄格式收集直接提交的數(shù)據(jù)。1986年，出現(xiàn)蛋白質數(shù)據(jù)庫SWISS-PROT。 20世紀90年代后，由美國、英國、法國、德國、日本和我國共同參加的國際人類基因組(humangenomeproject，HGP)計劃正式啟動，這一計劃旨在對人類基因精確測序，發(fā)現(xiàn)人類所有基因并搞清其在染色體上的位置，破譯全部遺傳信息。在人類基因組計劃進行中，許多生物的基因組研究也相繼進行。1995年，**個細菌全基因組序列——流感嗜血桿菌測定，這是人類擁有的**個全基因組信息。1996年，**個真核生物基因組——面包酵母基因組被完全測序。同年，Affvmetrix推出其**塊基因芯片(genechip)。1997年，**個實驗模式生物——大腸桿菌的基因組完成測序。1998年，**個多細胞生物——線蟲的基因組被完全測序。2000年，**個植物擬南芥基因組和果蠅的基因組被完全測序。2001年，人類基因組草圖在Nature和Sc．zence同時發(fā)表。2002年，小鼠和水稻基因組草圖完成。2003年，歷經(jīng)十余年的人類基因組計劃完成。同年中國科學家*先完成非典型性肺炎病毒全基因組測序。2005年，歷時6年的國際水稻全基因組測序圓滿完成。2006年，國際研究組織的科學家完成了牛基因組的測序。這些基因組計劃的進行極大地促進了生物信息學的發(fā)展。 近十年來，科學家完成了包括人類基因組在內(nèi)的幾十種生物的全基因組測序，產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)，而這些生物數(shù)據(jù)的量以摩爾定律呈指數(shù)增長。同時，計算機的發(fā)展速度每隔18個月就翻一倍。但從生物信息學的發(fā)展而言，直到20世紀80年代后，隨著生物科學技術的飛速發(fā)展，特別是計算機科學的進步，才極大地促進了生物信息學進展。在Internet普及的今天，應用計算機科學和網(wǎng)絡技術來解決生物學問題，已經(jīng)使得生物信息學成為生命科學工作者必需的工具之一。生物信息學成為生命科學的必不可少的一部分，它的誕生和發(fā)展是科學和歷史的必然。 1.1.1生物信息學與生命科學的發(fā)展 21世紀是生命科學的世紀，生物科學是自然科學中發(fā)展*迅速的學科之一，人類對于生命奧秘的探索從未停止過。生物學作為白然科學中的一個基礎學科，經(jīng)歷了從博物學、生物學、生物科學到生命科學的發(fā)展歷程，從對白然生物的描述進入了結構功能、系統(tǒng)演化現(xiàn)象本質的研究，建立了生命科學的體系。達爾文發(fā)表的《物種起源》是生物學史上**部關于生物進化的劃時代著作。孟德爾發(fā)現(xiàn)的遺傳學三大定律被認為是生物遺傳的*基本規(guī)律，而Watson和Crick發(fā)現(xiàn)的DNA雙螺旋結構及核酸是生命本質的一系列重大發(fā)現(xiàn)，為生物學的發(fā)展奠定了堅實的基礎，從此生物學正式擺脫了博物學的那種僅依靠觀察、比較的方法，發(fā)展成為一門實驗性學科。生命科學作為實驗和理論緊密結合的學科，它的研究手段進入了實驗與模擬這一綜合的研究方法體系。 在生命科學的研究中，一方面，人們認識到用物理、化學和生物學方法研究生命的物質基礎、能量轉換、代謝過程等的重要性；另一方面，人們也認識到需要用信息科學的方法來研究生命信息，理解生命的T作機制，揭示生命的奧秘。DNA分子和蛋白質分子攜帶了遺傳信息、功能信息及進化信息，成為生物信息的主要研究物質。 生命科學研究的層面進入了分子水平，DNA是遺傳信息的載體。DNA的核苷酸序列包含蛋白質的氨基酸序列編碼信息、基因表達調(diào)控信息等遺傳信息。遺傳信息存儲在DNA四種堿基字符組成的序列中，包含生物體生長發(fā)育的各種遺傳信息。因此，DNA序列是包含著*基本的生命信息的載體。蛋白質是一切生命的物質基礎，沒有蛋白質就沒有生命。蛋白質由20多種氨基酸組成，由于氨基酸組成的數(shù)量和排列順序不同，使人體中蛋白質多達10萬種以上。它們的結構、功能干差萬別，形成了生命的多樣性和復雜性。蛋白質功能的多種多樣是由蛋白質的空間結構決定的。蛋白質結構作為一種重要的生物大分子信息與蛋白質序列密不可分，因此蛋白質序列可以說是包含結構信息的重要數(shù)據(jù)。 生物信息學的對象就是生物學數(shù)據(jù)，更直接地說就是分子生物學數(shù)據(jù)。隨著分子生物學及其實驗技術的日趨成熟，生命科學研究進入了前所未有的高速發(fā)展時期。以DNA序列為主的生物數(shù)據(jù)，其增長速度更是爆炸性的。今天在一個大型基因組測序中心，每天測序可產(chǎn)生以千萬計的序列數(shù)據(jù)，每秒產(chǎn)出的堿基可達1000個。以人類基因組計劃為開端的測序計劃以及酵母、大腸桿菌、線蟲、果蠅、小鼠、擬南芥、水稻、玉米等其他一些模式生物的基因組計劃的相繼完成或全面實施，使有關核酸、蛋白質的序列和結構等的分子生物學數(shù)據(jù)呈指數(shù)增長。由生物數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的庫多種多樣，生命科學產(chǎn)生的生物數(shù)據(jù)儲存在相關領域的數(shù)據(jù)庫中，包括核酸序列數(shù)據(jù)庫、蛋白質序列數(shù)據(jù)庫、蛋白質結構庫、酶學數(shù)據(jù)庫、蛋白質雙向電泳數(shù)據(jù)庫、小分子配體化合物數(shù)據(jù)庫，等等。 在海量生物數(shù)據(jù)產(chǎn)生的同時，計算機處理數(shù)據(jù)的能力增長也是以摩爾定律指數(shù)增長。計算機技術為海量生物數(shù)據(jù)的處理提供了有力的技術支持。各種數(shù)據(jù)計算方法的出現(xiàn)和網(wǎng)絡的普及為生物信息學的發(fā)展拓寬了道路。 對于分析和處理生命科學產(chǎn)生的生物數(shù)據(jù)的生物信息學概念，有不同的定義。從廣義上來說，生物信息學是指運用數(shù)學、計算機科學和生物學T具對生物學數(shù)據(jù)進行儲存、檢索、分析和處理，以達到揭示生物數(shù)據(jù)中的生物學內(nèi)涵的目標。狹義的定義是指利用計算機技術作為研究手段和工具對生物學數(shù)據(jù)進行管理和分析。簡單而言，生物信息學是從生物數(shù)據(jù)中提取新知識的學問。 生物信息學以基因組DNA序列信息分析作為出發(fā)點，辨別隱藏在DNA序列中的基因，找到基因組序列中代表蛋白質和RNA基因的編碼區(qū)，闡明編碼區(qū)的信息實質，破譯遺傳語言，認識遺傳信息的組織規(guī)律。同時掌握基因調(diào)控信息，從而認識發(fā)育、進化的規(guī)律。 當前核酸分子和蛋白質分子序列的一級結構序列分析和蛋白質三維結構仍是生物信學研究的熱點。 生物信息學作為生命科學研究所必需的研究T具，在生命科學實踐中越來越顯示出它的重要作用，特別是在實驗設計、結果分析上，離不開生物信息學的指導。 1.1.2生物信息學的發(fā)展歷程及方向 生物信息學的發(fā)展大致經(jīng)歷了3個階段。 **個階段是前基因組時代。這一階段主要是以各種算法法則的建立、生物數(shù)據(jù)庫的建立以及DNA和蛋白質序列分析為主要T作。在這一階段，著名的Need1eman-Wunsch和Smith-Waterman序列比對算法先后發(fā)表；國際上的三大核酸序列數(shù)據(jù)庫(EMB1、GenBank、DDBJ)相繼建立并提供序列服務。 第二個階段是基因組時代。這一階段以各種基因組計劃測序、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的建立和基因尋找為主要工作。以人類基因組計劃和各種模式生物基因組測序為主要T作，大規(guī)模測序全面鋪開。 第三個階段是后基因組時代。這一階段的主要工作是進行大規(guī)模基因組分析、蛋白質組分析以及其他各種基因組學研究。隨著人類基因組計劃和各種基因組計劃測序的完成，以及新基因的發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)了解基因組內(nèi)所有基因的生物功能成為后基因組時代的研究重點。生物信息學進入了功能基因組時代。 人類基因組計劃的完成標志著后基因組時代的開始。蘊藏著人類生命遺傳奧秘的遺傳語言由30億個堿基對組成，破譯遺傳語言的人類基因組計劃被譽為生命科學的“登月”計劃，它耗時13年，于2003年完成。各國分別承擔T作比例為美國54%，英國33%，日本7%，法國2.8%，德國2.2%，中國1%。許多模式生物基因組計劃完成了測序工作，更多的生物基因組正在被列入測序計劃中。人類掌握了極大量的遺傳數(shù)據(jù)，期待揭示其中的生命奧秘。這也標志著基因組學進入了揭示基因功能的階段，即功能基因組時代。功能基因組研究基因組的組成和功能，認識基因與疾病之間的關系，掌握基因的產(chǎn)物及其在生命活動中的作用。功能基因組從基因組整體水平上研究生命活動規(guī)律，特別是在研究基因與疾病的關系上，改變了生物學研究的傳統(tǒng)方法。傳統(tǒng)上研究基因和蛋白質的功能只能通過假設的方法，經(jīng)過反復實驗對候選基因進行逐一驗證，才能確定所選基因與其表型相關。這種傳統(tǒng)的研究方法周期長、花費大，而且依賴于能觀測到的表型，不能全面了解所有相關基因及其功能。而生物信息學新的研究方法從生物基因組這個整體水平上，通過從基因到表型的途徑，直接對其生物功能進行研究。這種新的實驗設計思路縮小了研究對象的范圍，實現(xiàn)了功能預測、實驗證實，極大地推進了研究速度。 生物信息學步人后基因組時代，其發(fā)展方向主要有以下這些方面。 1)各種生物基因組測序及新基因的發(fā)現(xiàn) 人類基因組和許多模式生物的基因組測序已經(jīng)完成，接下來的工作是對更多生物基因組的測序，獲取更多物種的全部基因。這是基因組研究的*要工作。大規(guī)模測序T業(yè)化，白動基因測序技術日趨成熟，使得基因組的測序速度得到極大提高。目前以這樣的設備和技術完成一個細菌基因組的測序只需一周時間，完成一個平均大小的高等真核生物基因組也縮短至2年內(nèi)。測序基因組過程是這樣的：將基因組DNA切斷成小片段，分別測序，再將它們拼接起來。這一看
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