生物信息学概论2010(谢莹).pptVIP

生物信息学概论 内 容 提 要 生物信息学产生的背景 生物信息学形成及定义 生物信息学研究内容和方法 二十一世纪生命科学展望 生物信息学产生的背景 从人类基因组计划（HGP）说起 1995 第一个自由生物体流感嗜血菌(H. inf)的全基 因组测序完成 1996 完成人类基因组计划的遗传作图 启动模式生物基因组计划 1997 大肠杆菌(E. coli)全基因组测序完成 1998 完成人类基因组计划的物理作图 开始人类基因组的大规模测序 Celera公司加入，与公共领域竞争 启动水稻基因组计划 1999.7 第5届国际公共领域人类基因组测序会议， 加快测序速度 2000 Celera公司宣布完成果蝇基因组测序 国际公共领域宣布完成第一个植物基因组—— 拟南芥全基因组的测序工作 2000.6.26 公共领域和Celera公司同时宣布完成人类基因组工作草图 2001.2.15 《Nature》刊文发表国际公共领域结果 2001.2.16 《Science》刊文发表Celera公司及其合作者结果 2003.10，2004.10 人类基因组完成图公布。 生物信息学的产生 后基因组时代的呼唤 生物信息学 研究内容和方法 生物信息学 – 研究内容 主要任务：近期任务 大规模基因组测序中的信息分析 测序仪的采样、分析、碱基读出、载体标识和去除、拼接与组装、填补序列间隙、重复序列标识、读框预测、基因标注等都依赖于信息学的软件和数据库。这是一个信息的收集、整理、管理、处理、维护、利用、分析的过程，包括建立国际基本生物信息库和生物信息传输的国际联网系统；建立生物信息数据质量的评估与检测系统；生物信息的在线服务：生物信息可视化等。 新基因和新单核苷酸多态性（SNPs）的发现与鉴定 新基因和新SNPs的发现与鉴定：在基因组序列上寻找新基因和SNPs可以通过理论方法进行预测，如利用国际EsT数据库fdbEST和各自实验室测定的相应数据，经过大规模并行计算，发现新基因和新SNPs以及各种功能位点。 鉴定SNPs的意义：SNPs在不同人种以及同一人种的不同个体（如正常人和患者）之间存在差别，如果我们能绘制每一个人的基因图谱，那么根据各自的基因特点，实行个体化医学。 完整基因组的比较研究 多种生物（模式生物）的基因组信息已经明确，但还不足以解释以下问题：生命是怎样从非生命物质的状态起源的？生命是如何进化的？遗传密码是怎样起源的？估计最小独立生活的生物至少需要多少基因？这些基因又是如何使它们生活起来的？这些问题的回答，不但要从基因、DNA序列寻找原因，还应该从整个基因组、染色体等探究根源，这就是比较基因组学。 大规模基因功能表达谱的分析 明确了核酸序列，还应该了解它们是如何发挥功能的，即如何按照特定的时间、空间进行表达以及表达的量是多少。人体的体细胞都含有全部的基因，但在不同的组织和器官。表达的基因是不同的，如血红蛋白仅在红细胞中表达等。另外，同一种组织或器官在生命发育的不同时期，其基因的表达也不一样．如胎儿可以表达甲胎蛋白，但正常的成人则不表达。 生物大分子的结构模拟与药物设计 用计算机对核酸特别是蛋白质的立体三维结构进行预测；根据人们意愿设计蛋白质分子，包括RNA的结构模拟和反义RNA的分子设计；蛋白质空间结构模拟和分子设计：具有不同功能域的复合蛋白质以及连接肽的设计：生物活性分子的电子结构计算和设计；纳米生物材料的模拟与设计；基于酶和功能蛋白质结构、细胞表面受体结构的药物设计；基于DNA结构的药物设计等等，都依赖生物信息学的发展。 生物信息分析的技术与方法研究 主要包括：① 开发有效的能支持大尺度作图与测序需要的软件、数据库以及若干数据库工具、电子网络等远程通讯工具。②改进现有的理论分析方法，如统计方法、模式识别方法、隐马尔可夫过程方法、分维方法、神经网络方法、复杂性分析方法、密码学方法、多序列比较方法等。③ 创建适用于基因组信息分析的新方法、新技术，包括引入复杂系统分析技术、信息系统分析技术等；建立严格的多序列比较方法：发展与应用密码学方法以及其他算法和分析技术，用于解释基因组的信息。探索DNA序列及其空间结构