一种生物体的基因组规定了所有构成该生物体的蛋白质,基因规定了组成蛋白质的氨基 酸序列。虽然蛋白质由氨基酸的线性序列组成,但是,它们只有折叠成特定的空间构象才能 具有相应的活性和相应的生物学功能。了解蛋白质的空间结构不仅有利于认识蛋白质的功 能,也有利于认识蛋白质是如何执行其功能的确定蛋白质的结构对于生物学研究是非常重 要的。目前,蛋白质序列数据库的数据积累的速度非常快,但是,已知结构的蛋白质相对比 较少

系统发生(或种系发生、系统发育,phylogeny是指生物形成或进化的历史。系统发 生学(phylogenetics)研究物种之间的进化关系,其基本思想是比较物种的特征,并认为特征 相似的物种在遗传学上接近

随着cDNA微阵列和寡核苷酸芯片(下文没有特别说明时,统称为DNA微阵列)等 高通量检测技术的发展,我们可以从全基因组水平定量或定性检测基因转录产物mrNA 在本章中,基因表达数据特指基于DNA微阵列实验得到的反映mRNA丰度的数据,而 不包括基因表达最终产物—蛋白质丰度的数据。由于生物体中的细胞种类繁多,同时基因 表达具有时空特异性,因此,基因表达数据与基因组数据相比,要更为复杂,数据量更大, 数据的增长速度更快

DNA序列自身编码特征的分析是基因组信息学研究的基础,特别是随着大规模测序的日 益增加,它的每一个环节都与信息分析紧密相关。从测序仪的光密度采样与分析、碱基读出、 载体标识与去除、拼接、填补序列间隙、到重复序列标识、读框预测和基因标注的每一步都 是紧密依赖基因组信息学的软件和数据库。特别是拼接和填补序列间隙更需要把实验设计和 信息分析时刻联系在一起

5.1引言 5.2多序列比对的意义 5.3多序列比对的定义 5.4调和序列 5.5算法复杂性

本章介绍序列比对时常用的几个概念,包括同一性identity)、相似性(《dcnysimilaiy《)同 源性( homology)等。这些概念,在蛋白质和核酸序列比对时经常使用。双序列比对(pairwise alignement)是指通过一定的算法对两个DNA或蛋白质序列进行比对分析,从而找出两者 之间最大相似性匹配。双序列比对是序列分析常用方法之一,是多序列比对和数据库搜索的 基础

近年来大量生物学实验的数据积累,形成了当前数以百计的生物信息数据库。它们各自按一定的目标 收集和整理生物学实验数据,并提供相关的数据查询、数据处理的服务。随着因特网的普及,这些数据库 大多可以通过网络来访问,或者通过网络下载。 一般而言,这些生物信息数据库可以分为一级数据库和二级数据库。一级数据库的数据都直接来源于实验 获得的原始数据,只经过简单的归类整理和注释二级数据库是在一级数据库

2.1本章简介 本章介绍因特网(Internet)和万维网(《ntemctWorIdWidcWcbWWW,《,简称www),介绍世界各国生物信息中心和服务机构。因特网的诞生,国际生物信息中心的建立,大大推动了生物信息学革命。基于因特网的浏览器的出现,为生物信息资源的开发和应用提供了有效途径。本章将简单介绍浏览器和通过浏览器进行数据库查询的方法,并给出一些重要生物信息中心的网址

1.1本章简介 本章旨在介绍生物信息学的基本概念,指出它在现代生物学中的重要地位。首先,我们 将简要回顾生物信息学发展的几个历史阶段,从早期的蛋白质手工测序,到今天的DNA自 动测序。读完本章,你将会发现,DNA测序自动化引起的生物信息爆炸,使生物大分子序 列数据库的数据量急剧增长,而蛋白质结构测定的速度远不能与之相比。因此,从序列信息 直接推断其可能的生物学功能就显得十分必要。本章还将简述蛋白质结构预测的现状,从蛋 白质一级结构中各种氨基酸所包含的折叠信息入手,重点说明蛋白质三级结构预测的意义, 并指出分子伴侣的本质及其在蛋白质折叠过程中的作用

1. Hemoglobin is a multisubunit allosteric protein that carries 02 in erythrocyte. 1.1 Hemoglobin is a well-studied and well-understood protein. 1.1.1 It was one of the first proteins to have its molecular mass accurately determined. 1.1.2 The first protein to be characterized by ultracentrifuge. 1.1.3 The first protein to be associated with a specific physiological function