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文檔簡介
1、Chapter 7 Bioinformatics11-生物資訊學(xué)的發(fā)展1990年代:人類基因體計劃1982年:美國國家衛(wèi)生院(NIH)建立了GenBank 1988年:建立NCBI (National Center for Biotechnology Information)21-Definition of BioinformaticsResearch, development, or application ofcomputational tools and approaches forexpanding the use of biological, medical,behavioral o
2、r health data including thoseto acquire, store, organize archive,analyze, or visualize such data.31-41-Why use bioinformatics?an explosive growth in the amount of biological informationa more global perspective in experimental design.data-mining - the process by which testable hypotheses are generat
3、ed regarding the function or structure of a gene or protein of interest by identifying similar sequences in better characterized organisms.From 51-生物資訊分類生物資訊可略分為四類:有關(guān)生物之結(jié)構(gòu)、形態(tài)、顏色等巨觀及微觀之資訊生物遺傳物質(zhì)DNA及基因體序列及其特性的資訊 生物大分子如蛋白質(zhì)及碳水化合物結(jié)構(gòu)與特性之資訊其他有關(guān)生物之生化、生理、遺傳、演化等之特性61-Types of bioinformatics toolsDatabaseSoftwa
4、reWeb resource演算法圖像及訊號處理 電腦架構(gòu)及資料庫管理 電腦語言程式設(shè)計 人工智慧及訊息理論 設(shè)計與模擬作業(yè) 數(shù)值分析 統(tǒng)計學(xué) 軟體工程及自動化71-主要生物資訊網(wǎng)站NCBI (National Center for Biotechnology Information) ExPASy (Expert Protein Analysis System) EMBnet (European Molecular Biology network) 81-主要的核酸與蛋白質(zhì)資料庫 GenBank(美國), EMBL (歐洲) 及DDBJ (日本) PDB/RCSB(Protein Datab
5、ase), PIR(Protein Information Resource), Pfam(Protein Family database) 91-101-解析生物資訊之網(wǎng)路工作站EMBOSS (European Molecular Biology Open Software Suite) SDSC-Biology Workbench 111-生物資訊學(xué)之應(yīng)用 (1) 數(shù)據(jù)取得及處理 (2) 基因定位 (3) 基因體圖譜及比較 (4) 分子模型構(gòu)築及模擬 (5) DNA及蛋白質(zhì)序列及結(jié)構(gòu)比較 (6) 大分子結(jié)構(gòu)預(yù)測及藥物設(shè)計 (7) 分子演化等領(lǐng)域。121-131-141-151-DNA Se
6、quencingAcquire Sample information, chromatograms, assembled data Store Data and information, backup dataAnalyze Quality assessment, filter and assemble dataPredict and discover gene functionStudy genetic variation and gene expressionDistribute Data to collaborators and customersResearch findings to
7、 the scientific community161-找到帶病(突變)的個體比較正常/變異個體gene表現(xiàn)不同之處尋找突變gene發(fā)現(xiàn)致病gene發(fā)現(xiàn)新基因-傳統(tǒng)方法171-Sequence DataGene FindingFunction PredictionNovel Gene?發(fā)現(xiàn)新基因-genomics181-帶遺傳疾病的個體利用家族圖譜尋找geneticmarker與疾病遺傳的關(guān)係找到致病gene找到與致病gene有關(guān)的marker發(fā)現(xiàn)致病基因-genetics linkage191-201-Some Problems in BioinformaticsSequence comp
8、arisonFragment assembly of DNA sequencesPhysical mappingEvolutionary treesMolecular structure prediction211-Sequence ComparisonGoals:Database search: Given a sequence S and a set of sequences G, to find all the sequences in G, which are similar to S. Similarity: To find which parts of the sequences
9、are alike and which parts differ. - Sequence alignment (global alignment) - Local alignment221-Sequence AlignementGlobal alignmentLocal alignment231-Longest Common Subsequence(1)To find a longest common subsequence between two strings. string1:TAGTCACG string2: AGACTGTC LCS :AGACGDynamic programming
10、:241-Longest Common Subsequence(2)TAGTCACGAGACTGTCLCS:251-Edit Distance(1)To find a smallest edit process between two strings. TAGTCAC G AG ACTGTCOperation: DMMDDMMIMII 261-Edit Distance(2)TAGTCAC G AG ACTGTC 271-SimilarityTwo sequences s1 and s2.p is the match value if ai = bj, else it is the mismatch value.g is the gap penalty.281-Sequence Alignmenta = TAGTCACGb = AGACTGTC-TAGTCACGTAGTCAC-G-AGA
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