生物基因组的信息含量 表4-1不同生物基因组的C值 物种 基因组分子量(道尔顿) 长度 s40 3.3×106 5226 1.7m 中X174(dsDⅣA 3.5×10 5386 8 Hm λ噬菌体 3.3×107 4.65×104 16μ 大肠杆菌 2.8×109 4.1×10 1.4mm 鼠伤寒门氏杆菌 8.0×109 1.1×107 3.8mm 酿酒酵母 1.2×1010 75×107 5.95m 粗糙脉杆菌 1.85×1010 2.7×107 9.18mm 果蝇 1.2×101l 7.75×109 5.95cm 海胆 5×1011 8 27 玉米 4.4×1012 6.6×109 2.24 百合 2×1014 3×1011 100m 蛙 1.4×1013 2.25×1010 7.65 小鼠 1.45×1012 2.2×109 75 cm 人 1.9×1012 3×109 4 c1 生物的进化程度并不完全与生物信息含量成正比! 植物与动物的进化途径早已发生了分歧
生物基因组的信息含量 生物的进化程度并不完全与生物信息含量成正比！ 植物与动物的进化途径早已发生了分歧
什么是生物信息学? 研究、开发或者应用计算机工具和方法来 扩展对生物学、医学、行为科学和卫生数 据的使用的科学,它的任务包括生物信息 的获取、加工、储存、组织、分析、注释 和可视化 Genomics and Bioinformatics, 2015 TMMU
Genomics and Bioinformatics, 2015 TMMU 什么是生物信息学? 研究、开发或者应用计算机工具和方法来 扩展对生物学、医学、行为科学和卫生数 据的使用的科学，它的任务包括生物信息 的获取、加工、储存、组织、分析、注释 和可视化
它是一门交叉学科 生物学家 生物数据的激增 生物信息学 (每15个月翻一番) 数学家 ( bioinfomatics) 的诞生 计算机 科学家 Genomics and Bioinformatics, 2015 TMMU
Genomics and Bioinformatics, 2015 TMMU 它是一门交叉学科 生物数据的激增 （每15个月翻一番） 生物学家 数学家 计算机 科学家 生物信息学 （bioinfomatics) 的诞生
Bioinformatics: prerequisites D Bio- side Eo Molecular biology to Cell biology 数学物理学家 Eo Genetics 生物学家 计算机科学家 (生物学问题 基础理论问题) tO Evolutionary theory 「- informatics side to Computer science 工程师 Eo Statistics (技术应用) 0 Theoretical physics Genomics and Bioinformatics, 2015 TMMU
Genomics and Bioinformatics, 2015 TMMU Bioinformatics: prerequisites Bio- side: Molecular biology Cell biology Genetics Evolutionary theory -informatics side: Computer science Statistics Theoretical physics 生物学家 (生物学问题) 数学物理学家 计算机科学家 (基础理论问题) 工程师 （技术应用）
Why use bioinformatics D Find an answer quickly Eo most in silico biology is faster than in vitro d Massive amounts of data to analyze Eo Need to make use of all information t Not possible to do analysis by hand to Cant organize and store information only using lab note DOOKS 4 Automation is key d However t All results of computer analysis should to be verified by biologists Genomics and Bioinformatics, 2015 TMMU
Genomics and Bioinformatics, 2015 TMMU Why use bioinformatics Find an answer quickly Most in silico biology is faster than in vitro Massive amounts of data to analyze Need to make use of all information Not possible to do analysis by hand Can’t organize and store information only using lab note books Automation is key! However! All results of computer analysis should to be verified by biologists