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    生物信息学Bioinformatics第讲生物信息学研究内容.ppt

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    生物信息学Bioinformatics第讲生物信息学研究内容.ppt

    生物信息学Bioinformatics第讲生物信息学研究内容 Still waters run deep.流静水深流静水深,人静心深人静心深 Where there is life,there is hope。有生命必有希望。有生命必有希望生 物 信 息 学主要介绍的内容:主要介绍的内容:什么是生物信息学?什么是生物信息学?国内外生物信息学的研究历史和现状。国内外生物信息学的研究历史和现状。生物信息学的研究内容和科学目标。生物信息学的研究内容和科学目标。分分别别解解读读生生物物分分子子的的三三大大核核心心数数据据库库:GenBank核核酸酸序序列列数数据据库库、SWISS-PORT蛋白质序列数据库、蛋白质序列数据库、PDF生生物物大大分分子子结结构构数数据据库。库。介绍国内外有关生物信息学的网站和网址。介绍国内外有关生物信息学的网站和网址。生物信息学生物信息学在上找有关生物信息学的网站或网页BiologyProteinPhenotypeDNA(Genotype)基因结构基因结构The4basescNNCCCCCCCCCNNNNNHooHHHHHHHHAdenineThyminecNNCCCCCCCCNNNNHoHHoNNHHHHHGuanineCytosineNote:this is flat!Uracil replaces Tin RNAPurine ringPyrimidine ring三三 研究内容研究内容生生物物信信息息学学与与计计算算生生物物学学或或生生物物计计算算有有着密切的关系,但又不尽相同着密切的关系,但又不尽相同.目目前前归归入入生生物物信信息息学学研研究究领领域域的的大大致致有有以下七个方面:以下七个方面:BioinfomaticsBioinfomatics七个方面研究内容七个方面研究内容1.1.建立和管理各种生物数据库建立和管理各种生物数据库2.生物信息数据库生物信息数据库使用使用3.生物信息学中的数学模式和算法生物信息学中的数学模式和算法研究研究4.4.数据库接口和检索工具的研制数据库接口和检索工具的研制5.5.HGPHGP的实施,对信息采集和处理提出的要求的实施,对信息采集和处理提出的要求6.6.生生物物信信息息学学最最重重要要的的任任务务,是是从从大大量量数数据据中中提取新知识提取新知识7.7.DNADNA芯片和微阵列的发展芯片和微阵列的发展1 1 建立和管理各种生物数据库建立和管理各种生物数据库各各种种生生物物数数据据库库的的建建立立和和管管理理。如如核核酸酸序序列列数数据据库库、蛋蛋白白质质数数据据库库、各各种种专专业业的数据库等。的数据库等。这这是是一一切切生生物物信信息息学学工工作作的的基基础础,通通常常要要有有计计算算机机科科学学背背景景的的专专业业人人员员与与生生物物学家密切合作。学家密切合作。2、生物信息数据库、生物信息数据库使用使用近近些些年年来来随随着着快快速速序序列列测测定定、基基因因重重组组、多多维维核核磁磁共共振振等等技技术术的的应应用用,基基因因组组与与蛋蛋白白质质的的实实验数据呈爆炸性趋势增长验数据呈爆炸性趋势增长;建建立立数数据据库库再再结结合合有有关关的的分分析析软软件件使使大大规规模模数数据据的的贮贮存存、处处理理和和分分析析成成为为可可能能,并并已已发发展展成成为为包包括括基基因因组组信信息息与与蛋蛋白白质质结结构构模模拟拟在在内内的的生生物物信息学研究的重要基础。信息学研究的重要基础。核酸序列数据库核酸序列数据库GenbankGenbank,美国国家生物技术信息中心的数,美国国家生物技术信息中心的数据库(据库(http:/ncbi.nhm.nlm.govhttp:/ncbi.nhm.nlm.gov)。)。EMBLEMBL,建立在欧洲分子生物实验室的数据库,建立在欧洲分子生物实验室的数据库 (http:/www.embl-heidelberg.de)http:/www.embl-heidelberg.de)。DDBJDDBJ,是是DNA Data Bank of JapanDNA Data Bank of Japan的简称,又的简称,又叫叫日本的日本的DNADNA数据库银行(数据库银行(available at available at http:/www.nig.ac.jp http:/www.nig.ac.jp)。GenbankGenbank美国国家生物技术信息中心的数据库原中山医科大学的网页有链接:http:/ 线线 人人 类类 孟孟 德德 尔尔 遗遗 传传 数数 据据 库库(Online MendelianInheritanceinMan,OMIM)http:/www3.ncbi.nlm.nih.gov/omim/其他重要生物数据库其他重要生物数据库鱼类的鱼类的斑马鱼斑马鱼http:/zfin.org/昆虫类的果蝇昆虫类的果蝇(Drosophila melanogaster,fruitfly)http:/www.fruitfly.org/脊椎动物如小鼠脊椎动物如小鼠(Mus musculus)http:/www.ncbi.nih.gov/genome/guide/mouse/细菌如大肠杆菌细菌如大肠杆菌(http:/www.genetics.wisc.edu/pub/sequence/)原生动物如人类一种寄生性的原虫原生动物如人类一种寄生性的原虫(Plasmodiumfalciparum):http:/PlasmoDB.org/三维结构数据库三维结构数据库PDB(ProteinDataBank,http:/ motif of protein binding to DNA结结 合合 DNA的的 蛋蛋 白白 质质 螺螺 旋旋 结结 构构 基基 序序Motif数据库数据库-PROSITEPROSITE(http:/www.expasy.org/prosite/)蛋白质结构数据蛋白质结构数据生物信息数据库生物信息数据库的主要服务的主要服务借借助助特特定定的的算算法法模模型型提提供供同同源源性性分分析析是是目目前前各各种种生生物物信信息息数数据据库库的的最最重重要要内内容容之之一。一。分子生物学的中心法则分子生物学的中心法则DNAmRNA结构结构翻译翻译转录转录复制复制蛋白质蛋白质/酶酶cDNADNA功能功能反转录反转录相互作用相互作用折叠折叠3、生物信息学中的数学模式和重要算法研究迄迄今今已已有有相相当当多多的的数数学学方方法法应应用用于于生生物物信信息息学学的的研研究究。而而且且一一种种算算法法本本身身就就是是一一门门学学问问,例例如:如:机器学习法机器学习法人工神经网络人工神经网络分形理论分形理论密码学密码学全息论全息论高维分布的统计方法高维分布的统计方法生物信息学中的生物信息学中的重要算法重要算法-聚类分析聚类分析生物信息学问题许多可归为聚类问题。生物信息学问题许多可归为聚类问题。聚聚类类分分析析:聚聚类类是是宏宏观观与与微微观观生生物物学学研研究究中中最最常常用用的的一一种种数数学学方方法法,它它的的基基本本目目的的是是将将n个个样样本本划划分分为为m个个类类,从从而而使使同同类类样样本本较较为为相相似似而而不不同同类类间间样样本本差差异较大。异较大。其中支撑矢量机算法可从网上学习:其中支撑矢量机算法可从网上学习:http:/www.kernel-machine.org/寻找转录因子的结合位点寻找转录因子的结合位点生物信息学中的生物信息学中的重要算法重要算法遗遗传传算算法法:遗遗传传算算法法的的提提出出,本本身身就就是是借借鉴鉴生生物物界界中中的的适适者者生生存存、优优胜胜劣劣汰汰的的遗遗传传机机制制所所提提出出来来的的随随机机化化搜搜索索方方法法,其其最最主主要要的的特特点点就就是是面面向向结结构构对对象象、不不受受求求导导和和函函数数连连续续性性的的限限定定、具具有有内内在在的隐并行性和良好的全局寻优能力。的隐并行性和良好的全局寻优能力。生生 物物 信信 息息 学学 中中 的的 重重 要要 算算 法法-遗传算法遗传算法过过去去20多多年年的的发发展展,已已使使得得遗遗传传算算法法成成为为现现代代智智能能计计算算中中的的关关键键技技术术之之一一,并并已已应用于生物信息学的研究:应用于生物信息学的研究:基于蛋白质主链结构的侧链构象计算基于蛋白质主链结构的侧链构象计算蛋白质折叠的算法模型与模拟蛋白质折叠的算法模型与模拟图像匹配中的遗传算法图像匹配中的遗传算法结构图的同态研究结构图的同态研究目前较流行的数学方法和算法(目前较流行的数学方法和算法(1)神经网络(神经网络(NeuralNetworks)1982年年,神神经经网网络络首首次次被被应应用用到到生生物物学学的的研研究究中中来来,接接着着Stormo等等人人应应用用类类似似的的算算法法在在预预测测大大肠肠杆杆菌菌体体内内的的一一些些蛋蛋白白质质翻翻译译的的起起始始部部位位取取得了成功。得了成功。1988年年,随随着着QianandSejnowski发发表表的的一一篇篇关关于于蛋蛋白白质质二二级级结结构构预预测测的的文文章章,神神经经网网络络的的算算法已成为蛋白质二级结构分析预测的主流算法。法已成为蛋白质二级结构分析预测的主流算法。另另外外,神神经经网网络络在在预预测测信信号号肽肽,研研究究遗遗传传密密码码的的结构和起源等方面也有较多应用。结构和起源等方面也有较多应用。目目前前较较流流行行的的数数学学方方法法和和算算法法(2)Threading方法方法Threading方法或称折叠类型的识别方法。方法或称折叠类型的识别方法。基基本本思思想想是是:预预测测的的蛋蛋白白的的折折叠叠类类型型与与某某一一已已知知结结构构的的蛋蛋白白的的折折叠叠类类型型相相同同,这这样样蛋蛋白白质质结结构构预预测测问问题题就就转转变变为为在在已已知知空空间间结结构构的的蛋蛋白白质质中中,选选取取一一种种最最有有可可能能的的折折叠叠类类型型,从从而而大大大大减减小小预预测测蛋蛋白白质结构的难度。质结构的难度。4 4 数据库接口和检索工具的研制数据库接口和检索工具的研制数数据据库库的的内内容容来来自自万万千千生生物物学学者者的的日日积积月月累累,最最终终又又为为生生物物学学者者们们所所用用。但但不不能能要要求求一一般般生生物物学学工工作作者者具具有有高高深深的的计计算算机机和和网网络络知知识识,因因此此,必必须须发发展展查查询询数数据据库库和和向向库库里里提提供供数数据据的的方方便便接接口口。这这是是专专业业人人员员才才能能胜胜任任的的工工作作,通通常常在在生物信息中心里进行。生物信息中心里进行。5 5 HGPHGP的的实实施施,对对信信息息采采集集和和处处理提出的要求理提出的要求人人类类基基因因组组计计划划(HGP)(HGP)的的实实施施,配配合合大大规规模模的的DNADNA自自动动测测序序,对对信信息息的的采采集集和和处处理理提提出出了了空空前前的的要要求求。从从各各种种图图谱谱的的分分析析,大大量量序序列列片片段段的的拼拼接接组组装装,寻寻找找基基因因和和预预测测结结构构与与功功能能,到到数数据据和和研研究究结结果果的的视像化,无不需要高效率的算法和程序。视像化,无不需要高效率的算法和程序。因因此此,研研究究新新算算法法、发发展展方方便便适适用用的的程程序,是生物信息学的日常任务。序,是生物信息学的日常任务。与与HGPHGP相关研究的几个方面表现:相关研究的几个方面表现:由由于于当当前前生生物物信信息息学学发发展展的的主主要要推推动动力力来来自自HGPHGP,所所以以生生物物信信息息学学与与HGPHGP的的关关系系就就显显得得更更为为密密切切,其其与与HGPHGP相相关关的的研研究究主主要表现在如下几个方面:要表现在如下几个方面:1 1)高高度度自自动动化化的的实实验验数数据据的的获获得得、加加工工和整理和整理如如何何将将实实验验室室中中得得到到的的生生物物学学信信息息转转化化为为计计算算机机能能够够处处理理的的数数字字信信息息,是是生生物物学的一个重要课题。学的一个重要课题。体体现现在在各各种种自自动动化化分分子子生生物物学学仪仪器器应应用用上上,如如DNADNA测测序序仪仪,PCRPCR仪仪等等。这这类类仪仪器器将将实实验验所所得得的的物物理理化化学学信信号号转转化化为为数数字字信信息息,并并对对其其作作简简单单分分析析,再再将将分分析析结结果果用用于于实实验验条条件件的的控控制制,完完成成高高度度自自动动化的实验过程。化的实验过程。2 2)序列片段的拼接)序列片段的拼接目目前前DNADNA自自动测序序仪每每个个反反应只只能能测序序500bp500bp左左右右。如如何何将将这些些序序列列片片段段拼拼接接成成完完整整的的DNADNA顺序序就就成成为接下来接下来 的一个重要工作。的一个重要工作。传统的的测序序技技术通通常常将将克克隆隆进行行亚克克隆隆并并对亚克克隆隆进行排序。行排序。这些工作需要大量的人力物力。些工作需要大量的人力物力。现在在生生物物信信息息学学提提供供了了自自动而而高高速速地地拼拼接接序序列列的的算算法法,不不仅避避免免了了亚克克隆隆排排序序所所需需的的大大量量繁繁琐的的工工作作,还能能使使序序列列具具有有一一定定的的冗冗余余性性(redundancyredundancy,即即一一定数量的重复)以保定数量的重复)以保证序列中每个碱基的准确性。序列中每个碱基的准确性。3 3)基因区域的预测)基因区域的预测在在完完成成序序列列的的拼拼接接后后,我我们们得得到到的的是是很很长长的的DNADNA序序列列,甚甚至至可可能能是是整整个个基基因因组组的的序序列列。这这些些序序列列中中包包含含着着许许多多未未知知的的基基因因,下下一一步步就就是是将将基基因因区区域域从从这这些长序列中找出来。些长序列中找出来。所所谓谓基基因因区区域域的的预预测测,一一般般是是指指预预测测DNADNA顺顺序序中中编编码码蛋蛋白白质质的的部部分分,即即外外显显子子部部分分。不不过过目目前前基基因因区区域域的的预预测测已已从从单单纯纯外外显显子子预预测测发发展展到到整整个个基基因因结结构构的的预预测测。这这些些预预测测综综合合各各种种外外显显子子预预测测的的算算法法和和人人们们对对基基因因结结构构信信号号(如如TATA TATA boxbox和和加加尾尾信信号号)的的认认识识,预测出可能的完整基因。预测出可能的完整基因。(4 4)基因或蛋白质功能预测)基因或蛋白质功能预测用用实实验验手手段段证证实实一一个个预预测测的的新新基基因因后后,下下一一步步要要做做的的就就是是寻寻找找这这个个基基因因的的功功能能。-即功能基因组学即功能基因组学蛋蛋白白质质功功能能预预测测分分析析,主主要要是是分分析析目目的的蛋蛋白白质质是是否否与与具具有有功功能能信信息息的的已已知知蛋蛋白白质相似。策略有二:质相似。策略有二:同源序列分析功能区相关的保守序列特点分析。(5 5)分子进化的研究)分子进化的研究通通过过上上述述种种种种方方法法我我们们可可以以预预测测出出一一个个新新基基因因可可能能具具有有的的功功能能。然然而而预预测测新新基基因因只只是是生生物物信信息息学学研研究究的的一一个个方方面面,这这门门学学科科的的根根本本目目标标是是探究隐藏在生物数据后面的生物学知识。探究隐藏在生物数据后面的生物学知识。对对于于基基因因组组研研究究来来说说,一一个个重重要要的的研研究究方方向向就就是是分分子子序序列列的的进进化化。通通过过比比较较不不同同生生物物基基因因组组中中各各种种结结构构成成分分的的异异同同,可可以以大大大大加加深深我我们们对对生生物物进进化化的的认认识识。这这方方面面的的研研究究已已逐逐步步形形成成一一个个 称称 为为 比比 较较 基基 因因 组组 学学(Comparative Comparative GenomicsGenomics)的新学科。)的新学科。Humangenomeshares223geneswithbacteria-genesthatdonotexistintheworm,fly,oryeast.Areticulatedtree,ornet,whichmightmoreappropriatelyrepresentlifeshistory.6 6 生生物物信信息息学学最最重重要要的的任任务务,是是从大量数据中提取新知识从大量数据中提取新知识生生物物信信息息学学最最重重要要的的任任务务,是是从从海海量量数数据据中中提提取取新新知知识识。这这首首先先是是从从DNADNA序序列列中中识识别别编编码码蛋蛋白质的基因,以及调控基因表达的各种信号。白质的基因,以及调控基因表达的各种信号。其其次次,从从基基因因组组编编码码序序列列翻翻译译出出的的蛋蛋白白质质序序列列的的数数目目急急剧剧增增加加,根根本本不不可可能能用用实实验验方方法法一一一一确定它们的结构和功能。确定它们的结构和功能。从从已已经经积积累累的的数数据据和和知知识识出出发发,预预测测蛋蛋白白质质的的结构和功能,成为常规的研究任务。结构和功能,成为常规的研究任务。7 DNA7 DNA芯片和微阵列的发展芯片和微阵列的发展DNADNA芯芯片片和和微微阵阵列列的的发发展展,把把一一定定组组织织或或生生物物体体内内万万千千基基因因时时空空表表达达的的研研究究提提上上日日程程研研究究基基因因表表达达过过程程中中的的聚聚群群关关系系,从从中中提提取取调调控控网网络络和和代代谢谢途途径径的的知知识识,进进而而从从整整体体上上模模拟拟细细胞胞内内的的全全部部互互相相辅辅合合的的生生化化反应,在亚细胞层次理解生命活动。反应,在亚细胞层次理解生命活动。基基 因因 芯芯 片片 检检 测测 系系 统统BioinfomaticsBioinfomatics七个方面研究内容七个方面研究内容1.1.建立和管理各种生物数据库建立和管理各种生物数据库2.生物信息数据库生物信息数据库使用使用3.生物信息学中的数学模式和方法生物信息学中的数学模式和方法研究研究4.4.数据库接口和检索工具的研制数据库接口和检索工具的研制5.5.HGPHGP的实施,对信息采集和处理提出的要求的实施,对信息采集和处理提出的要求6.6.生生物物信信息息学学最最重重要要的的任任务务,是是从从大大量量数数据据中中提取新知识提取新知识7.7.DNADNA芯片和微阵列的发展芯片和微阵列的发展此外,专业人材的培养,也是一个重要内容。此外,专业人材的培养,也是一个重要内容。四、展望四、展望作为计算机科学和数学应用于分子生物学而形成的交叉学科,生物信息学已经成为基因组研究中必不可少的有力研究手段。为了能够更好地服务于基因组研究,生物信息学在将来的发展中需要做以下几方面的努力:(1 1)理论研究)理论研究任任何何学学科科的的发发展展都都离离不不开开基基础础理理论论的的研研究究,生生物物信信息息学学也也不不例例外外。它它对对许许多多学学科科都都提提出出了了巨巨大的挑战。大的挑战。这这些些学学科科包包括括分分子子进进化化遗遗传传学学、群群体体遗遗传传学学、统统计计生生物物学学、基基因因组组学学以以及及计计算算机机科科学学和和应应用用数数学学的的相相关关学学科科。如如果果基基础础理理论论研研究究得得不不到到应应有有的的发发展展,生生物物信信息息学学的的发发展展将将受受到到严严重重的的阻阻碍。碍。(2)生物数据的质量监控监监控控已已有有的的生生物物数数据据究究竟竟具具有有多多大大的的可可信信度度,对于物理图谱的构建工作将有十分重大的意义。对于物理图谱的构建工作将有十分重大的意义。(3 3)加加强强生生物物学学家家和和计计算算机机科科学家以及数学家之间的沟通学家以及数学家之间的沟通长长期期以以来来,这这三三类类科科学学家家都都是是埋埋头头于于各各自自的的研研究究领领域域,而而不不关关心心其其他他学学科科的的发发展展和和要要求求。这这种种状状况况在在我我国国尤尤为为突突出出。生生物物信信息息学学的的发发展展要要求求三三者者之之间间加加强强沟沟通通。其其意意义义不不仅仅在在于于推推动动生生物物信信息息学学自自身身的的发发展展,而而且且将将形形成成促促进整个生物学发展的强大动力。进整个生物学发展的强大动力。生生物物信信息息学学作作为为基基因因组组研研究究的的有有力力武武器器,被被广广泛泛地地用用来来加加快快新新基基因因的的寻寻找找过过程程,以以达达到到将将 有有用用 新新基基因因抢抢先先注注册册专专利利的的目目的的。在在这这场场世世界界范范围围内内的的竞竞争争中中,中中国国科科学学家家以以及及科科研研资资金金投投向向的的决决策策部部门门如如何何结结合合我我国国科科研研水水平平的的现现状状、优优势势领领域域等等客客观观情情况况,将将有有限限的的投投资资投投入入以以求求获获得得最最大大可可能能的的科科学学研研究究以以及及商商业业回回报报,是是一一个个无无法法回回避的新课题。避的新课题。我国科学家展望我国科学家展望我我国国科科学学家家认认为为,在在克克隆隆新新基基因因的的思思路路方方面面,我我国国不不应应该该照照搬搬国国外外克克隆隆新新基基因因所所用用的的方方法法,而而应应该该走走生物信息学和定位克隆相结合的道路。生物信息学和定位克隆相结合的道路。具具体体地地说说就就是是一一方方面面进进行行各各种种遗遗传传疾疾病病家家系系的的采采集集,从从家家系系分分析析入入手手,寻寻找找致致病病基基因因在在染染色色体体上上的的位位置置,然然后后对对这这个个区区域域进进行行测测序序,再再利利用用生生物物信信息息学学的的手手段预测候选基因和它的功能并用实验加以证实;段预测候选基因和它的功能并用实验加以证实;另另一一方方面面直直接接从从现现有有公公共共数数据据库库中中的的ESTEST出出发发,用用生生物物信信息息学学的的方方法法寻寻找找可可能能有有研研究究价价值值的的新新基基因因,并并用用实实验验方方法法来来研研究究证证实实。这这种种双双管管齐齐下下克克隆隆新新基基因因的的方方法法可可能能更更适适合合我我国国人人类类基基因因组组研研究究在在财财力力、物力和研究人才资源等方面的客观条件物力和研究人才资源等方面的客观条件。在生物信息学学科建设方面在生物信息学学科建设方面在在生生物物信信息息学学学学科科建建设设方方面面,政政府府应应注注意意加加强强生生物物信信息息学学学学科科建建设设的的延延续续性性,克克服服青青年年科科技技人人员员流流动动性性大大等等困困难难,有有重重点点地地把把工工作作长长久久地地开开展展起起来来,尽尽快快设设立立相相关关的的学学位位,以以利利于于对对后后继继人人才才的的培培养养;适适当当地地支支持持拥拥有有我我国国自自主主知知识识产产权权的的算算法法、软软件件的的后后继继开开发发、包包装装工工作作,这这不不仅仅仅仅因因为为其其潜潜在在的的商商业业利利润润,更更要要逐逐渐渐确确立立中中国国在在世世界界生生物物信信息息学学领领域域的的地位。地位。在生物信息系统的构建方面在生物信息系统的构建方面国国家家应应当当集集中中创创建建一一两两个个具具有有一一定定规规模模的的生生物物信信息息中中心心,建建立立面面向向全全国国的的生生物物学学数数据据库库检检索索和和数数据据分分析析系系统统。这这个个系统的建立可以分两步走。系统的建立可以分两步走。第第一一步步我我们们要要将将国国外外公公共共数数据据库库中中的的内内容容和和相相关关软软件件收收集集和集中起来,提供检索和下载。和集中起来,提供检索和下载。第第二二步步是是将将这这些些资资源源有有机机地地组组合合,建建立立一一个个统统一一的的生生物物信信息息平平台台。通通过过这这个个平平台台用用户户可可以以将将各各种种格格式式的的数数据据提提交交给给设设在在生生物物信信息息中中心心的的服服务务器器,在在服服务务器器上上进进行行一一系系列列的的检检索索和和数数据据分分析析。用用户户不不必必关关心心各各种种数数据据库库和和软软件件的的输输入入输输出出格格式式,只只需需一一个个简简单单的的客客户户端端软软件件甚甚至至只只需需一一个个WWWWWW浏浏览览器器就就能能完完成成全全部部工工作作。整整个个生生物物信信息息平平台台不不仅仅是是一一个个集集成的数据库,而且是一个集成的软件工具。成的数据库,而且是一个集成的软件工具。在生物信息学理论研究方面在生物信息学理论研究方面发发挥挥国国人人的的聪聪明明才才智智,加加强强数数学学算算法法研研究究应应用用系系统统论论、信信息息论论,开开展展生生物物信信息息学学理论研究理论研究开展生物信息学的伦理道德研究开展生物信息学的伦理道德研究。结语结语相信在相信在HGPHGP和即将开始的中国人类和即将开始的中国人类基因组研究计划中,生物信息学将基因组研究计划中,生物信息学将发挥越来越大的作用,并推动生物发挥越来越大的作用,并推动生物学进入一个全新的境界。学进入一个全新的境界。5 5、相关资源:、相关资源:European Bioinformatics Institute EBIEuropean Bioinformatics Institute EBI)SBDS(Southampton Bioinformatics Data ServerSBDS(Southampton Bioinformatics Data Server)U.S.U.S.Department Department of of Energy Energy-Bioinformatics Bioinformatics InfrastructureInfrastructure The NASA Ames Center for BioinformaticsThe NASA Ames Center for Bioinformatics The National Center for Biotechnology The National Center for Biotechnology InformationInformation Protein Data Bank(PDB)Mirror Site Protein Data Bank(PDB)Mirror Site 北京大学生物信息学中心北京大学生物信息学中心 生物信息学专业网生物信息学专业网 BioSinoBioSino中国生物信息中国生物信息 6.6.参考链接参考链接:生物信息学生物信息学 生物技术的核心生物技术的核心(2000-04-03)(2000-04-03)西安成立生物信息研究中心西安成立生物信息研究中心(2000-05-16)(2000-05-16)海峡两岸理论生命科学交流逐步深入海峡两岸理论生命科学交流逐步深入(2000-05-17)(2000-05-17)人类基因组测序能力中国超法德名列第四人类基因组测序能力中国超法德名列第四(2000-06-29)(2000-06-29)我国首家我国首家DNADNA序列公共数据库开通序列公共数据库开通(2000-07-04)(2000-07-04)我我国国科科学学家家“强强强强联联合合”勇勇攀攀生生命命科科学学制制高高点点 (2000-07-(2000-07-04)04)德国欲在人类基因组研究中取得领先地位德国欲在人类基因组研究中取得领先地位(2000-07-05)(2000-07-05)德通过基因研究战略文件德通过基因研究战略文件(2000-07-16)(2000-07-16)增强我国基因组研究整体实力的八点建议增强我国基因组研究整体实力的八点建议(2000-07-19)(2000-07-19)20002000年北京市生物信息学项目评审会议召开年北京市生物信息学项目评审会议召开(2000-08-10)(2000-08-10)(根根据据“新新生生命命”网网站站编编辑辑整整理理,20002000年年1010月月3131日日)生物信息学网络课件介绍生物信息学网络课件介绍

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