醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)_緒論ppt課件

1、醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)與生物醫(yī)學(xué)工程 Bioinformatics for medicine and Biomedical Engineering王煒 博士 博導(dǎo)、教授 生物醫(yī)學(xué)工程研討所 蘭州大學(xué)課程引見(jiàn)參考書:樊龍江 Bioinformatics . David W. mount Bioinformatics for Geneticists. Michael R. Barnes, Ian C. Gray課程主要內(nèi)容:1. 醫(yī)學(xué)生物信息學(xué) (主要考試內(nèi)容) 2. 生物醫(yī)學(xué)工程引見(jiàn) (次要考試內(nèi)容) 信息學(xué)根底 Fundament of Informatics 緒 論 常見(jiàn)的信息方式 1)文字、數(shù)字、

2、圖表一季度二季度三季度200027830124320013094324332002455477234Form of Information 2) 圖形與圖像 根據(jù)采集的生理信號(hào)計(jì)算機(jī)模擬的心電圖形Graph and Images根據(jù)數(shù)學(xué)公式計(jì)算機(jī)畫出的平面圖形根據(jù)信號(hào)數(shù)據(jù)計(jì)算繪出的曲線圖根據(jù)數(shù)學(xué)公式計(jì)算機(jī)畫出的3D圖形根據(jù)X線的吸收數(shù)據(jù)計(jì)算機(jī)畫出的CT影像Images 顯微照相得到的細(xì)胞圖像記錄的含有噪音的數(shù)字語(yǔ)音信號(hào)和除去噪音的信號(hào) 信息的來(lái)源經(jīng)過(guò)人的認(rèn)知功能，直接或思想感知記錄信息。 如：各種繪制的圖形圖像、數(shù)字，描畫等。在認(rèn)知的根底上經(jīng)過(guò)儀器直接獲取信息。 如：照片、圖像各種所測(cè)到的原始

3、信號(hào)。經(jīng)過(guò)人的智慧創(chuàng)作出信息。 如：分析后的數(shù)據(jù)、文字、數(shù)字合成圖像、信息交融圖像、各種從原始信號(hào)變換而來(lái)的信號(hào)。Source of Information 采集信息所需求的設(shè)備 常用信息技術(shù)Information Technology 信息技術(shù)的內(nèi)容Contents of Information Technology計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)數(shù)字化及數(shù)字信號(hào)處置技術(shù)人工智能與方式識(shí)別技術(shù)、信息交融。多媒體技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)光學(xué)技術(shù)、傳感器技術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、軟件技術(shù)Computer and Application計(jì)算機(jī)的運(yùn)用(10)腦科學(xué)研討與學(xué)習(xí)輔助教育：Computer and Applicatio

4、n計(jì)算機(jī)的運(yùn)用(9)數(shù)字化與數(shù)字信號(hào)處置(2)一維信號(hào):Digital Technology二維信號(hào)處置:去 噪Digital Technology圖像分割Digital Technology直方圖分析Digital Technology人工智能、方式識(shí)別及信息交融(1)人工智能：Artificial Intelligence And Model Identification 人工智能、方式識(shí)別及信息交融(2)Artificial Intelligence And Model Identification 智能識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型傳感器計(jì)算機(jī) 系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)設(shè)備專家系統(tǒng)操作對(duì)象形狀指令方式識(shí)別： 利用人

5、的知識(shí)庫(kù)，經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)模型讓計(jì)算機(jī)識(shí)別一定的事務(wù)。 如：文字識(shí)別，指紋識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別，細(xì)胞記數(shù)，基因蛋白質(zhì)序列、智能控制與信息處置等其它各種電腦自動(dòng)分析系統(tǒng)。人工智能、方式識(shí)別及信息交融(2)Artificial Intelligence And Model Identification 信息交融：腦功能圖與形狀圖形交融 Artificial Intelligence And Model Identification 人工智能、方式識(shí)別及信息交融(3)醫(yī)學(xué)信息學(xué)Digital Technology醫(yī)學(xué)信息學(xué)信息交融與方式識(shí)別腦科學(xué)中的運(yùn)用腦電信息交融的認(rèn)知?jiǎng)恿W(xué) Bioinformatics基因序

6、列分析生物信息學(xué) Bioinformatics基因位點(diǎn)分析生物信息學(xué) Bioinformatics質(zhì)粒位點(diǎn)分析生物信息學(xué)信息融合與模式識(shí)別領(lǐng)域典型運(yùn)用生物信息學(xué)產(chǎn)生的背景1、人類基因組方案的完成 第一個(gè)人類染色體全序列-第22號(hào)染色體的測(cè)序任務(wù)曾經(jīng)在1999年12月完成，人類基因組方案任務(wù)草圖已完成。 給基因組組織構(gòu)造和信息構(gòu)造的研討任務(wù)提供了大量的第一手資料，同時(shí)為基因組研討獲得突破性進(jìn)展提供了能夠。目前在數(shù)據(jù)庫(kù)中方式生物全基因組序列越來(lái)越多。 人類對(duì)基因的認(rèn)識(shí)，將從以往的對(duì)單個(gè)基因的了解，上升到在整個(gè)基因組程度上調(diào)查基因的組織構(gòu)造和信息構(gòu)造，調(diào)查基因之間在位置、構(gòu)造和功能上的相互關(guān)系。緒論

7、-生物信息學(xué)產(chǎn)生的背景人基因組測(cè)序完成后,基因組研討已進(jìn)入全面信息提取和數(shù)據(jù)分析階段，即生物信息學(xué)發(fā)揚(yáng)重要作用的階段-后基因時(shí)代。功能基因組和蛋白質(zhì)組的大量數(shù)據(jù)已開(kāi)場(chǎng)涌現(xiàn)。如何分析這些數(shù)據(jù)，從中獲得生物構(gòu)造、功能的相關(guān)信息是基因組研討獲得成果的決議性步驟。很多方式生物基因組，假設(shè)蠅基因組1.2億堿基對(duì)的編碼區(qū)于2000年2月測(cè)序并組裝完成。緒論-生物信息學(xué)產(chǎn)生的背景GenBank中的DNA堿基數(shù)目呈指數(shù)添加。1999年12月其數(shù)目已達(dá)30億，它們來(lái)自47000種生物。2001年初這一數(shù)目已達(dá)110億。UniGene的數(shù)目約達(dá)7萬(wàn)個(gè)。1999年初單核苷酸多態(tài)性數(shù)據(jù)庫(kù)出現(xiàn)以來(lái)，已超越600萬(wàn)。自全

8、長(zhǎng)1.8Mb的嗜血流感桿菌基因組序列于1995年發(fā)表以來(lái)，已有54個(gè)模型生物的完好基因組完成了測(cè)序，有9個(gè)古細(xì)菌、31個(gè)原核真細(xì)菌、14個(gè)真核生物的完好基因組或它們的完好染色體，其中包括釀酒酵母和線蟲。還有另外的70余個(gè)微生物基因組正在測(cè)試當(dāng)中。2、基因測(cè)序數(shù)據(jù)高速積累緒論3、大量未知基因需求破解其功能 人類基因組從第22號(hào)染色體已鑒定出679個(gè)基因，其中有35種疾病與該染色體突變相關(guān)，如免疫系統(tǒng)疾病、先天性心臟病和精神分裂癥，但是其中55的基因是未知的。信息量隨計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度增長(zhǎng)計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度: 18個(gè)月增長(zhǎng)一倍; DNA序列數(shù)據(jù): 14個(gè)月增長(zhǎng)一倍3、生物信息的文獻(xiàn)增長(zhǎng)迅速根據(jù)PubMed

9、數(shù)據(jù)整理，分子生物學(xué)和遺傳學(xué)的文獻(xiàn)積累從60年代中期的接近10萬(wàn)篇迅速增長(zhǎng)至60年代末期的20多萬(wàn)篇，即在3-4年間就可以翻一番。到如今年，那么增長(zhǎng)至約150萬(wàn)篇4、生物信息數(shù)據(jù)庫(kù)涌現(xiàn) 美國(guó)的核酸數(shù)據(jù)庫(kù)從1979年開(kāi)場(chǎng)建立，1982年正式運(yùn)轉(zhuǎn)。歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室的EMBL數(shù)據(jù)庫(kù)也于1982年開(kāi)場(chǎng)效力。日本于1984年開(kāi)場(chǎng)建立國(guó)家級(jí)的核酸數(shù)據(jù)庫(kù)DDBJ，并于1987年正式效力。DNA序列的數(shù)據(jù)曾經(jīng)從80年代初期的百把條序列，幾十萬(wàn)堿基上升至如今的500億堿基！這就是說(shuō)，在短短的約18年間，數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)了近十萬(wàn)倍。緒論概念與定義生物信息學(xué)的內(nèi)涵 生物信息學(xué)是在基因組方案背景下開(kāi)展起來(lái)的綜合運(yùn)用生物

10、學(xué)、數(shù)學(xué)、物理學(xué)、信息科學(xué)以及計(jì)算機(jī)科學(xué)等諸多學(xué)科的實(shí)際方法的嶄新交叉學(xué)科。 生物信息學(xué)是內(nèi)涵非常豐富的學(xué)科，其中心是基因組信息學(xué)，包括基因組信息的獲取、處置、存儲(chǔ)、分配和解釋。它的拓展為蛋白質(zhì)組信息學(xué)。 緒論 概念與定義基因組信息學(xué)的定義 Genome informatics is a scientific discipline that encompasses all aspects of genome information acquisition, processing, storage, distribution, analysis, and interpretation，which

11、 is essential part of bioinformatics. 它是一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，包含著基因組信息的獲取、處置、存儲(chǔ)、分配 、分析和解釋的一切方面。是生物信息學(xué)的重要組成部分。 緒論概念與定義生物信息學(xué)產(chǎn)生與技術(shù)交融： 1. 生物學(xué)對(duì)生命景象認(rèn)識(shí)的迅速開(kāi)展 2. 信息技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速開(kāi)展 3. 生物數(shù)學(xué)研討的深化 4. 生物學(xué)與信息科學(xué)方法交叉交融 5. *神經(jīng)信息學(xué)與腦科學(xué)的開(kāi)展 生物信息學(xué)緒論 廣義生物信息學(xué)研討范疇生物遺傳信息: DNA-RNA-PROTEIN,遺傳信息的轉(zhuǎn)錄-翻譯 遺傳信息與遺傳生物信息學(xué)生物電磁學(xué)與電磁生物學(xué): 生命活動(dòng)反映出的電磁信息 電磁輻射對(duì)生

12、命體產(chǎn)生的各種影響 人體生物信號(hào)的檢測(cè)與調(diào)制視覺(jué)與光信息處置: 視覺(jué)神經(jīng)元回路信息的處置與視覺(jué)編碼 視覺(jué)的認(rèn)知與圖像的智能方式識(shí)別,成像機(jī)制人體體免疫信息學(xué): 與免疫相關(guān)的人體免疫球蛋白，表達(dá)基因等相關(guān)的信息學(xué)緒論 廣義生物信息學(xué)研討范疇腦與神經(jīng)信息學(xué): 腦感知信息提取與運(yùn)用 腦認(rèn)知系統(tǒng)的信息提取與信息處置新方法 思想、邏輯、記憶、學(xué)習(xí)、籠統(tǒng)思想模型的研討 機(jī)器學(xué)習(xí)方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研討生物體構(gòu)造與微光機(jī)電仿真研討: DNA驅(qū)動(dòng)的微型機(jī)器人 大分子細(xì)胞構(gòu)造組裝信息的組織工程學(xué)研討 分子聚集化學(xué)的研討生物芯片的研討: 基因芯片、蛋白質(zhì)芯片、組織芯片研討 緒論 現(xiàn)代生物信息學(xué)研討范疇基因?qū)哟蔚纳?/p>

13、物信息學(xué) 產(chǎn)生背景: 1.生物學(xué)+物理學(xué)+信息科學(xué)+計(jì)算機(jī) 2.快速序列測(cè)定、基因重組、多維核磁 3.同步輻射、光電子學(xué)、納米與機(jī)器人技術(shù) 4.網(wǎng)絡(luò)與海量存儲(chǔ)設(shè)備的開(kāi)展 5.基因組DNA序列信息分析 6.蛋白質(zhì)空間構(gòu)造模擬和預(yù)測(cè) 7.蛋白質(zhì)功能信息分析與藥物設(shè)計(jì) 中心內(nèi)容: 基因組信息的獲取、處置、存儲(chǔ)、分配和分析解釋。 關(guān)鍵義務(wù): 解讀基因組的核算序列，確定基因在染色體上確實(shí)切位置，解釋功能，用新基因進(jìn)展蛋白質(zhì)空間構(gòu)造的模擬和預(yù)測(cè)，設(shè)計(jì)新藥物。疾病層次的生物信息學(xué) 1.研討基因表達(dá)與調(diào)控機(jī)制 2.根據(jù)調(diào)控分子作用描畫人類疾病診斷與治療規(guī)律 研討目的: 基因組信息的復(fù)雜構(gòu)造與遺傳信息規(guī)律 解釋

14、生命遺傳規(guī)律 關(guān)鍵: 解釋生物體基因組序列的組織構(gòu)造和信息構(gòu)造緒論 現(xiàn)代生物信息學(xué)研討范疇關(guān)鍵是讀懂編碼，破譯功能CCGGTCTCCCCGCCCGCGCGCGAAGTAAAGGCCCAGCGCAGCCCGCGCTCCTGCCCTGGGGCCTCGTCTTTCTCCAGGAAAACGTGGACCGCTCTCCGCCGACAGTCTCTTCCACAGACCCCTGTCGCCTTCGCCCCCCGGTCTCTTCCGGTTCTGTCTTTTCGCTGGCTCGATACGAACAAGGAAGTCGCCCCCAGCGAGCCCCGGCTCCCCCAGGCAGAGGCGGCCCCGGGGGCGGAGTCA

15、ACGGCGGAGGCACGCCCTCTGTGAAAGGGCGGGGCATGCAAATTCGAAATGAAAGCCCGGGAACGCCGAAGAAGCACGGGTGTAAGATTTCCCTTTTCAAAGGCGGGAGAATAAGAAATCAGCCCGAGAGTGTAAGGGCGTCAATAGCGCTGTGGACGAGACAGAGGGAATGGGGCAAGGAGCGAGGCTGGGGCTCTCACCGCGACTTGAATGTGGATGAGAGTGGGACGGTGACGGCGGGCGCGAAGGCGAGCGCATCGCTTCTCGGCCTTTTGGCTAAGATCAAGTGTAGTATCTGTT

16、CTTATCAGTTTAATATCTGATACGTCCTCTATCCGAGGACAATATATTAAATGGATTGATCAATCCGCTTCAGCCTCCCGAGTAGCTGGGACTACAGACGGTGCCATCACGCCCAGCTCATTGTTGATTCCCGCCCCCTTGGTAGAGACGGGATTCCGCTATATTGCCTGGGCTGGTGTCGAACTCATAGAACAAAGGATCCTCCCTCCTGGGCCTGGGCGTGGGCTCGCAAAACGCTGGGATTCCCGGATTACAGGCGGGCGCACCACACCAGGAGCAAACACTTCCGGTTTTAAAAAT

17、TCAGTTTGTGATTGGCTGTCATTCAGTATTATGCTAATTAAGCATGCCCGGTTTTAAACCTCTTAAAACAACTTTTAAAATTACCTTTCCACCTAAAACGTTAAAATTTGTCAAGTGATAATATTCGACAAGCTGTTATTGCCAAACTATTTTCCTATTTGTTTCCTAATGGCATCGGAACTAGCGAAAGTTTCTCGCCATCAGTTAAAAGTTTGCGGCAGATGTAGACCTAGCAGAGGTGTGCGAGGAGGCCGTTAAGACTATACTTTCAGGGATCATTTCTATAGTGTGTTACTAGAG

18、AAGTTTCTCTGAACGTGTAGAGCACCGAAAACCACGAGGAAGAGAGGTAGCGTTTTCATCGGGTTACCTAAGTGCAGTGTCCCCCCTGGCGCGCAATTGGGAACCCCACACGCGGTGTAGAAATATATTTTAAGGGCGCG (1250 characters) 緒論 現(xiàn)代生物信息學(xué)的義務(wù)緒論 現(xiàn)代醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)的主要組成醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)是醫(yī)學(xué)信息學(xué)的重要內(nèi)容之一 它主要包括：基因組信息學(xué)蛋白質(zhì)組信息學(xué)功能蛋白組信息學(xué)蛋白質(zhì)構(gòu)造與功能預(yù)測(cè)免疫生物信息學(xué)基因與蛋白質(zhì)藥物設(shè)計(jì)*腦信息學(xué)與神經(jīng)信息學(xué)*中醫(yī)信息學(xué)緒論 醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)的研討道路獲取基因

19、序列數(shù)據(jù)基因的識(shí)別發(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)功能構(gòu)造的模擬預(yù)測(cè)構(gòu)造預(yù)測(cè)藥物設(shè)計(jì)緒論 生物信息學(xué)的研討內(nèi)容生物信息的搜集 基因測(cè)序 蛋白質(zhì)測(cè)序生物信息的存儲(chǔ) 生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立 核酸序列數(shù)據(jù)庫(kù): GeneBank,EMBL,DDBJ等三維構(gòu)造數(shù)據(jù)庫(kù): PDB,NDB,CCSD等 蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)：SWISS-PROT,PIR,OWL,NRL23D,TrEMBL等 蛋白質(zhì)構(gòu)造數(shù)據(jù)庫(kù): SCOP,CATH,FSSP,3D-ALL,DSSP等 國(guó)際數(shù)據(jù)共享的環(huán)境 生物信息數(shù)據(jù)庫(kù)的評(píng)價(jià)與檢測(cè)生物信息的管理與效力提供 生物信息數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的開(kāi)發(fā) 分布式管理與維護(hù)系統(tǒng)的建立 生物信息的共享效力,建立數(shù)據(jù)庫(kù)與

20、網(wǎng)站: 中國(guó):北大PDB與EMBL鏡像,生物物理所JIPID等 緒論 生物信息學(xué)的研討內(nèi)容生物信息學(xué)算法與軟件研討 算法: 并行算法 遺傳算法 面向?qū)ο笏惴?虛擬機(jī)技術(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等 線性與非線性統(tǒng)計(jì) 公用軟件: DNASTAR,OMIGA,GENESCAN等上百種 構(gòu)造與功能預(yù)測(cè)軟件例如緒論終身物信息學(xué)的研討內(nèi)容基因組序列信息的提取 基因組信息學(xué)的根本義務(wù): 破譯人類遺傳密碼 現(xiàn)狀：目前掌握的只需DNA上的編碼蛋白質(zhì)區(qū)域,也稱基因,占人類基因組的13%, 其他97%的基因序列的功能未知,這部分基因叫Junk DNA，并對(duì)生命過(guò)程有活力。 Junk DNA 所在的區(qū)域叫非編碼區(qū)，包含有如下DN

21、A、RNA成份 內(nèi)含子、衛(wèi)星DNA、非均一核RNA與假基因，以及順序調(diào)控元件的起動(dòng)子、加強(qiáng)子等。 目前研討熱點(diǎn)： 97%Junk DNA 中非編碼區(qū)編碼特征、信息調(diào)控與表達(dá)規(guī)律。發(fā)現(xiàn)新的基因，研討其生理功能和疾病本質(zhì)，為開(kāi)發(fā)新藥奠基。 緒論終身物信息學(xué)的研討內(nèi)容基因組序列信息的分析 計(jì)算方法：高維分布的統(tǒng)計(jì)方法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法 分形與分類方法 密碼學(xué)方法 分析編碼：堿基三聯(lián)體大于且接近20的組合分析 非三聯(lián)體堿基組合分析,四、五聯(lián)體？ 支配子模型分析Jack-Monod model) 分析方法：用ESTExpressed Sequence Tags)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)現(xiàn)新的基因。大尺度作圖與預(yù)測(cè)；多序列比

22、較分析緒論終身物信息學(xué)的研討內(nèi)容功能基因組相關(guān)信息分析分析方法：表達(dá)譜分析 相關(guān)算法研討 軟件開(kāi)發(fā) 表達(dá)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)研討 功能分子構(gòu)造模擬 核酸、蛋白質(zhì)空間構(gòu)造的預(yù)測(cè)與模擬 蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè) 蛋白質(zhì)構(gòu)造的預(yù)測(cè)研討現(xiàn)狀：蛋白質(zhì)構(gòu)造的預(yù)測(cè)問(wèn)題依然沒(méi)有處理 核酸與蛋白質(zhì)分子模擬技術(shù)是研討熱點(diǎn) 緒論終身物信息學(xué)的研討內(nèi)容蛋白質(zhì)構(gòu)造的預(yù)測(cè) 目的：用知的序列來(lái)構(gòu)建蛋白質(zhì)的立體構(gòu)造模型，研討蛋白質(zhì)的功能，用于藥物設(shè)計(jì)。 方法： 1.分子動(dòng)力學(xué)：根據(jù)分子力學(xué)、動(dòng)力學(xué)、物理化學(xué)原理，在能量最小形狀下的構(gòu)像研討蛋白質(zhì)的構(gòu)造。 2.基于知識(shí)的預(yù)測(cè)：用知空間構(gòu)造的蛋白質(zhì)進(jìn)展對(duì)比分析，找出蛋白質(zhì)一級(jí)構(gòu)造的聯(lián)絡(luò)，總結(jié)規(guī)律。對(duì)于

23、同源性低的蛋白質(zhì)分子二級(jí)構(gòu)造預(yù)測(cè)受限。 3.知識(shí)預(yù)測(cè)的算法與準(zhǔn)確率：?jiǎn)螝埢鵆hou-Fasman統(tǒng)計(jì)(56%) Garnier信息統(tǒng)計(jì)和Lim統(tǒng)計(jì)法(59%),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(64%)。 理想的準(zhǔn)確率：80%可以為二級(jí)構(gòu)造的預(yù)測(cè)根本準(zhǔn)確。緒論終身物信息學(xué)的研討內(nèi)容蛋白質(zhì)分子模擬軟件 MSI公司的Insight,Quanta Tripos公司的Sybyl等 北京大學(xué)的蛋白質(zhì)分子設(shè)計(jì)軟件等生物大分子模擬和藥物設(shè)計(jì)的內(nèi)容RNA構(gòu)造模擬，反義RNA分子設(shè)計(jì); 蛋白質(zhì)空間構(gòu)造和分子設(shè)計(jì);復(fù)合蛋白質(zhì)以及銜接肽設(shè)計(jì);生物活性分子的構(gòu)造計(jì)算和設(shè)計(jì);納米生物資料的模擬與設(shè)計(jì);基于DNA構(gòu)造的藥物設(shè)計(jì);基于酶和功能

24、蛋白構(gòu)造以及細(xì)胞受體構(gòu)造的藥物設(shè)計(jì)。緒論終身物信息學(xué)的研討內(nèi)容分子圖像模擬與藥物設(shè)計(jì) 1.用大量知的核酸、蛋白質(zhì)、糖類的三維構(gòu)造設(shè)計(jì)。 2.知功能蛋白質(zhì)的改造,改造對(duì)象必需是構(gòu)造清楚,功能確定,具有可操作性 3.改造后的蛋白質(zhì)構(gòu)造模型的模擬,并與自然蛋白質(zhì)比較,預(yù)測(cè)新序列的空間構(gòu)造和生物學(xué)功能特性 4. 在氨基酸順序知的根底上,模擬蛋白質(zhì)的空間構(gòu)造 5.根據(jù)蛋白質(zhì)的空間構(gòu)造,改性天然大分子,進(jìn)展受體藥物設(shè)計(jì) 如:酶構(gòu)造、抗體構(gòu)造、基因表達(dá)產(chǎn)物、膜受體構(gòu)造、轉(zhuǎn)錄因子構(gòu)造的藥物設(shè)計(jì) 6.用生物信息學(xué)芯片高通量技術(shù)進(jìn)展靶向藥物的挑選緒論-生物信息學(xué)的技術(shù)方法研討DNA芯片技術(shù): 提取基因表達(dá)功能譜,

25、DNA快速測(cè)序,DNA突變檢測(cè),藥物挑選蛋白質(zhì)測(cè)序技術(shù): 二維凝膠電泳、測(cè)序質(zhì)譜技術(shù)、蛋白質(zhì)芯片、飛行質(zhì)譜技術(shù)等。生物信息數(shù)據(jù)庫(kù)與信息處置方法研討測(cè)序相關(guān)根底知識(shí)基因組方案 80年代中期，美國(guó)能源部啟動(dòng)了一系列旨在構(gòu)建人類基因組詳盡的遺傳和物理圖譜研討工程，測(cè)定了人類基因組的全部核酸序列，并將約10萬(wàn)個(gè)人類基因定位于染色體。 如此大規(guī)模的研討工程，必需采用新方法分析基因圖譜和DNA序列數(shù)據(jù)，用新儀器檢測(cè)和分析DNA分子。為使研討結(jié)果盡快為公眾所用，方案還要求利用先進(jìn)的信息技術(shù)將研討成果以最快的速度傳送給科學(xué)任務(wù)者和醫(yī)務(wù)任務(wù)者。由這一大規(guī)模研討工程引發(fā)的國(guó)際協(xié)作，就是眾所周知的人類基因組方案(H

26、uman Genome Project)模型生物基因組方案 一些模型生物(model system)的基因組方案先后在世界各地的實(shí)驗(yàn)室啟動(dòng)。它們包括大腸桿菌(Escherichia coli), 啤酒酵母(Saccharomyces cerevisiae), 線蟲(Caenorhabditis elegans), 果蠅(Drosophila melanogaster), 擬南芥(Arabidopsis thalania), 狗(Canis familiaris)、小鼠(Mus musculus)。但由此而產(chǎn)生的序列數(shù)據(jù)曾經(jīng)大量涌入公共的核酸序列數(shù)據(jù)庫(kù)。測(cè)序相關(guān)知識(shí)人類基因組方案任務(wù)步驟 經(jīng)過(guò)分

27、析在染色體上測(cè)定基因組全序列的根本過(guò)程通常分兩步: 第一步是隨機(jī)測(cè)序及序列組裝，俗稱鳥槍法(shotgun)測(cè)序。 第二步那么是找出這些隨機(jī)片段之間的延續(xù)序列，確定那些歧義位點(diǎn)的堿基。人類基因組含70%以上的反復(fù)序列。用鳥槍法完成整個(gè)基因組一切片段的序列測(cè)定后，進(jìn)展銜接裝配，顯然具有相當(dāng)大的難度。本世紀(jì)60年代和70年代，科學(xué)家們不斷努力于研討測(cè)定核酸序列的方法。最初運(yùn)用的方法只能測(cè)定核糖核酸(RNA)，主要是轉(zhuǎn)移核糖核酸(tRNA)。tRNA分子的序列比較容易測(cè)定，由于它的鏈較短，通常只需74-95個(gè)核甘酸(nucleotide)，有能夠分別單個(gè)tRNA分子。脫氧核糖核酸(DNA)的情況不同

28、。人染色體DNA分子約含5千5百萬(wàn)到2億5千萬(wàn)個(gè)堿基對(duì)(basepairs，簡(jiǎn)稱bp)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于RNA分子。測(cè)定一個(gè)染色體DNA分子的全部核苷酸序列是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。即使可以將其分割成較小的片段，如何純化也是一個(gè)問(wèn)題。一次實(shí)驗(yàn)中可以測(cè)定的最長(zhǎng)片段約為500bp。由此，要測(cè)定人類染色體DNA分子的全序列，就得將其分割成50萬(wàn)個(gè)片段。如何把某個(gè)片段從這50萬(wàn)個(gè)片段中分別出來(lái)，成了DNA測(cè)序問(wèn)題的關(guān)鍵。此外，基因克隆(gene cloning)和多聚酶鏈反響(polymerase chain reaction，簡(jiǎn)稱PCR)技術(shù)為DNA全序列測(cè)定帶來(lái)了方便。核酸序列測(cè)定序列測(cè)定(sequencing)

29、已有50多年的歷史，進(jìn)展緩慢。最初，人們努力于建立蛋白質(zhì)(proteins)和多肽(peptides)的分別技術(shù)，確定其氨基酸(amino acids)種類及含量。1945以前，沒(méi)有任何蛋白質(zhì)序列定量測(cè)定的方法。隨著色譜技術(shù)和標(biāo)志方法的出現(xiàn)， 1955年Ryle等完成了胰島素的全序列測(cè)定。五年后Hirs等完成了第一個(gè)核糖核酸酶序列測(cè)定 。1965年，約有20個(gè)含100多個(gè)殘基的蛋白質(zhì)序列被測(cè)定1980年，1500個(gè)含100多個(gè)殘基的蛋白質(zhì)序列被測(cè)定。而今天，已測(cè)定的蛋白質(zhì)序列已超越30萬(wàn)。蛋白質(zhì)序列測(cè)定蛋白質(zhì)序列測(cè)定方法最初，蛋白質(zhì)序列測(cè)定主要采用手工的埃德曼降解和環(huán)甲基化(Edman deg

30、lation - dansylation)方法(Edman，1950年)。蛋白質(zhì)序列測(cè)定的進(jìn)展很快，應(yīng)該歸功于自動(dòng)測(cè)序儀的研制勝利。埃德曼和貝格(Begg) 于1967年發(fā)明的測(cè)序法相比，1980年開(kāi)場(chǎng)運(yùn)用的自動(dòng)測(cè)序儀靈敏度提高了近1萬(wàn)倍。質(zhì)譜技術(shù)的開(kāi)展為蛋白質(zhì)序列測(cè)定開(kāi)辟了新的途徑。第一次用這種方法測(cè)定完好的蛋白質(zhì)分子是在1997年。質(zhì)譜法測(cè)序的突出優(yōu)點(diǎn)是可以識(shí)別翻譯后修飾 (post-translations modification) 得到的特殊氨基酸。用其它方法進(jìn)展蛋白質(zhì)序列測(cè)定時(shí)，這種修飾信息無(wú)法獲得。真核和原核細(xì)胞的構(gòu)造 基因組測(cè)序的流程細(xì)胞核中的染色體染色體DNA相關(guān)蛋白質(zhì)DNA

31、的雙螺旋構(gòu)造DNA的分子組成 核甘(nucleotides)磷酸鹽(phosphate)糖(sugar)四種堿基:腺嘌呤(Adenine)鳥嘌呤(Guanine)胞嘧啶(Cytosine)胸腺嘧啶(Thymine)DNA的雙螺旋構(gòu)造的堿基互補(bǔ):A/T C/GDNA復(fù)制或克隆原理基因組的定義任何一條染色體上都帶有許多基因，一條高等生物的染色體上能夠帶有成千上萬(wàn)個(gè)基因，一個(gè)細(xì)胞中的全部基因序列及其間隔序列統(tǒng)稱為基因組 genomes 。 基因的定義DNA上具有特定功能、擔(dān)任一種特性表達(dá)的一個(gè)片斷叫基因。普通來(lái)講，一個(gè)基因只編碼一個(gè)蛋白質(zhì)。 蛋白質(zhì)的多種表達(dá)方式網(wǎng)絡(luò)？DNA、 RNA與蛋白質(zhì)DNA:

32、兩條互補(bǔ)鏈。由ATCG四個(gè)堿基字母構(gòu)成的字符串描畫。RNA:單鏈構(gòu)造。由AUCG四個(gè)堿基字母構(gòu)成的字符串描畫。蛋白質(zhì):一條或多條肽鏈。每個(gè)肽鏈?zhǔn)怯?0種氨基酸構(gòu)成的長(zhǎng)鏈，即20個(gè)氨基酸字母構(gòu)成的字符串描畫。翻譯：每3個(gè)堿基翻譯成一個(gè)氨基酸。DNA上的基因PCR的作用DNA體外擴(kuò)增方法的一種，可以將很少的樣本，比如一滴血，就能擴(kuò)增為完全一樣的無(wú)數(shù)個(gè)拷貝。類似于DNA的天然復(fù)制過(guò)程，其特異性依賴于與靶序列兩端互補(bǔ)的寡核苷酸引物。每PCR一個(gè)循環(huán)，擴(kuò)增兩倍 1-2-4-8-16PCR的原理復(fù)制過(guò)程類似于DNA的天然復(fù)制過(guò)程，其特異性依賴于與靶序列兩端互補(bǔ)的寡核苷酸引物。PCR由變性-退火-延伸三個(gè)根

33、本反響步驟構(gòu)成： 模板DNA的變性：模板DNA經(jīng)加熱至93左右一定時(shí)間，使DNA雙鏈解為單鏈，以便它與引物結(jié)合，為下輪反響作預(yù)備 模板DNA與引物的退火(復(fù)性)：模板DNA經(jīng)加熱變性成單鏈后，溫度降至55左右，引物與模板DNA單鏈的互補(bǔ)序列配對(duì)結(jié)合引物的延伸：DNA模板-引物結(jié)合物在TaqDNA聚合酶的作用下，以dNTP為反響原料，靶序列為模板，按堿基配對(duì)與半保管復(fù)制原理，合成一條新的與模板DNA 鏈互補(bǔ)的半保管復(fù)制鏈。反復(fù)循環(huán)變性-退火-延伸三過(guò)程，就可獲得更多的“半保管復(fù)制鏈，而且這種新鏈又可成為下次循環(huán)的模板。每完成一個(gè)循環(huán)需24分鐘， 23小時(shí)就能將待擴(kuò)基因擴(kuò)增放大幾百萬(wàn)倍。到達(dá)平臺(tái)期(Plateau)所需循環(huán)次數(shù)取決于樣品中模板的拷貝。 PCR 原理表示圖電泳測(cè)序原理在凝膠一端小槽中放入熒光標(biāo)志的DNA