生物信息学Bioinformatics第讲生物信息学研究内容市公开课一等奖百校联赛特等奖课件.pptx

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1、生生物物信信息息学学Bioinformatics第第2讲讲 生物信息学研究内容生物信息学研究内容主讲教师：主讲教师：刘刘吉吉平平年年3月月第1页生 物 信 息 学主要介绍内容：主要介绍内容：什么是生物信息学？什么是生物信息学？国内外生物信息学研究历史和现实状况。国内外生物信息学研究历史和现实状况。生物信息学研究内容和科学目标。生物信息学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三三大大关关键键数数据据库库：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。介绍国内外相关生物信息学网站和

2、网址。介绍国内外相关生物信息学网站和网址。第2页生物信息学生物信息学在上找相关生物信息学网站或网页第3页BiologyProteinPhenotypeDNA(Genotype)第4页基因结构基因结构第5页The4basescNNCCCCCCCCCNNNNNHooHHHHHHHHAdenineThyminecNNCCCCCCCCNNNNHoHHoNNHHHHHGuanineCytosineNote:this is flat!Uracil replaces Tin RNAPurine ringPyrimidine ring第6页三三 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

3、生生物物计计算算有有着亲密关系，但又不尽相同着亲密关系，但又不尽相同.当当前前归归入入生生物物信信息息学学研研究究领领域域大大致致有有以以下七个方面：下七个方面：第7页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.生物信息数据库使用生物信息数据库使用3.生物信息学中数学模式和算法研究生物信息学中数学模式和算法研究4.4.数据库接口和检索工具研制数据库接口和检索工具研制5.5.HGPHGP实施，对信息采集和处理提出要求实施，对信息采集和处理提出要求6.6.生生物物信信息息学学最最主主要要任任务务，是

4、是从从大大量量数数据据中中提提取新知识取新知识7.7.DNADNA芯片和微阵列发展芯片和微阵列发展第8页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、各各种种专专业业数数据库等。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专专业业人人员员与与生生物物学学家家亲密合作。亲密合作。第9页2、生物信息数据库使用、生物信息数据库使用近近些些年年来来伴伴随随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

5、等等技技术术应应用用，基基因因组组与与蛋蛋白白质质试试验验数数据呈爆炸性趋势增加据呈爆炸性趋势增加;建建立立数数据据库库再再结结合合相相关关分分析析软软件件使使大大规规模模数数据据贮贮存存、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含含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生生物物信信息息学学研究主要基础。研究主要基础。第10页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数据，美国国家生物技术信息中心数据库（库（http:/ncbi.nhm.nlm.govhttp:/ncbi.nhm.nlm.gov）。）。EM

6、BLEMBL，建立在欧洲分子生物试验室数据库，建立在欧洲分子生物试验室数据库 (http:/www.embl-heidelberg.de)(http:/www.embl-heidelberg.de)。DDBJDDBJ，是是DNA Data Bank of JapanDNA Data Bank of Japan简称，又叫简称，又叫日本日本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)。第11页GenbankGenbank美国国家生物技术信息中心数据库原中山医科大学网页有链接：

7、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/第13页其它主要生物数据库其它主要生物数据库鱼类鱼类斑马鱼斑马鱼http:/zfin.org/昆虫类果蝇昆虫类果蝇(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

8、杆菌细菌如大肠杆菌(http:/www.genetics.wisc.edu/pub/sequence/)原生动物如人类一个寄生性原虫原生动物如人类一个寄生性原虫(Plasmodiumfalciparum):http:/PlasmoDB.org/第14页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/)第17页蛋白质结构数

9、据蛋白质结构数据第18页生物信息数据库主要服务生物信息数据库主要服务借借助助特特定定算算法法模模型型提提供供同同源源性性分分析析是是当当前前各种生物信息数据库最主要内容之一。各种生物信息数据库最主要内容之一。第19页分子生物学中心法则分子生物学中心法则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功效功效反转录反转录相互作用相互作用折叠折叠第20页3、生物信息学中数学模式和主要算法研究迄迄今今已已经经有有相相当当多多数数学学方方法法应应用用于于生生物物信信息息学学研究。而且一个算法本身就是一门学问，比如：研究。而且一个算法本身就是一门学问，比如：机器学习法机器学

10、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统计方法高维分布统计方法第21页生物信息学中主要算法生物信息学中主要算法-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惯惯用用一一个个数数学学方方法法，它它基基本本目目标标是是将将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同同而而不不一一样样类类间间样样本本差差异异较大。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.kern

11、el-machine.org/寻找转录因子结合位点寻找转录因子结合位点第22页生物信息学中主要算法生物信息学中主要算法遗遗传传算算法法：遗遗传传算算法法提提出出，本本身身就就是是借借鉴鉴生生物物界界中中适适者者生生存存、优优胜胜劣劣汰汰遗遗传传机机制制所所提提出出来来随随机机化化搜搜索索方方法法，其其最最主主要要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限限定定、含含有有内内在在隐隐并并行行性性和和良良好全局寻优能力。好全局寻优能力。第23页生生 物物 信信 息息 学学 中中 主主 要要 算算 法法-遗传算法遗传算法过过去去20多多年年发发展展，已已使使

12、得得遗遗传传算算法法成成为为当当代代智智能能计计算算中中关关键键技技术术之之一一，并并已已应应用用于生物信息学研究：于生物信息学研究：基于蛋白质主链结构侧链构象计算基于蛋白质主链结构侧链构象计算蛋白质折叠算法模型与模拟蛋白质折叠算法模型与模拟图像匹配中遗传算法图像匹配中遗传算法结构图同态研究结构图同态研究第24页当前较流行数学方法和算法（当前较流行数学方法和算法（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算算法法在在预预测测大大肠肠杆菌体内一些蛋白质翻译起

13、始部位取得了成功。杆菌体内一些蛋白质翻译起始部位取得了成功。1988年年，伴伴随随QianandSejnowski发发表表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文文章章，神神经经网网络络算算法法已已成成为蛋白质二级结构分析预测主流算法。为蛋白质二级结构分析预测主流算法。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结结构和起源等方面也有较多应用。构和起源等方面也有较多应用。第25页当当前前较较流流行行数数学学方方法法和和算算法法（2）Threading方法方法Threading方法或称折叠类型识别方法。方法或称折叠类型识别方法。基基本本思思想想是是：

14、预预测测蛋蛋白白折折叠叠类类型型与与某某一一已已知知结结构构蛋蛋白白折折叠叠类类型型相相同同，这这么么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蛋蛋白白质质中中，选选取取一一个个最最有有可可能能折折叠叠类类型型，从而大大减小预测蛋白质结构难度。从而大大减小预测蛋白质结构难度。第26页4 4 数据库接口和检索工具研制数据库接口和检索工具研制数数据据库库内内容容来来自自万万千千生生物物学学者者日日积积月月累累，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普普通通生生物物学学工工作作者者含含有有高高深深计计算算机机和和网网络络知知识识，所所

15、以以，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工工作作，通通常常在在生生物物信信息息中中心心里进行。里进行。第27页5 5 HGPHGP实实施施，对对信信息息采采集集和和处处理理提出要求提出要求人人类类基基因因组组计计划划(HGP)(HGP)实实施施，配配合合大大规规模模DNADNA自自动动测测序序，对对信信息息采采集集和和处处理理提提出出了了空空前前要要求求。从从各各种种图图谱谱分分析析，大大量量序序列列片片段段拼拼接接组组装装，寻寻找找基基因因和和预预测测结结构构与与功功效效，到到数数据据和和研研究究结结

16、果果视视像像化化，无无不不需要高效率算法和程序。需要高效率算法和程序。所所以以，研研究究新新算算法法、发发展展方方便便适适用用程程序序，是生物信息学日常任务。是生物信息学日常任务。第28页与与HGPHGP相关研究几个方面表现：相关研究几个方面表现：因因为为当当前前生生物物信信息息学学发发展展主主要要推推进进力力来来自自HGPHGP，所所以以生生物物信信息息学学与与HGPHGP关关系系就就显显得得更更为为亲亲密密，其其与与HGPHGP相相关关研研究究主主要要表表现现在以下几个方面：在以下几个方面：第29页1 1）高高度度自自动动化化试试验验数数据据取取得得、加加工工和和整整理理怎怎样样将将试试验

17、验室室中中得得到到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数数字字信信息息，是是生生物物学学一一个主要课题。个主要课题。表表达达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试试验验所所得得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试试验验条条件件控控制制，完完成成高高度度自自动动化化试试验过程。验过程。第30页2 2）序列片段拼接）序列片段拼接当当前前DNADNA自自动测序序仪每每个个反反应只只能能测序序

18、500bp500bp左左右右。怎怎样将将这些些序序列列片片段段拼拼接接成成完完整整DNADNA次次序序就就成成为接接下来下来 一个主要工作。一个主要工作。传统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。这些工作需要大量人力物力。些工作需要大量人力物力。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算算法法，不不但但防防止止了了亚克克隆隆排排序序所所需需大大量量繁繁琐工工作作，还能能使使序序列列含含有有一一定定冗冗余余性性（redundancyredundancy，即即一一定定数数量量重重复）以确保序列中每个碱基准确性。复）以确

19、保序列中每个碱基准确性。第31页3 3）基因区域预测）基因区域预测在在完完成成序序列列拼拼接接后后，我我们们得得到到是是很很长长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些长长序序列列中中找出来。找出来。所所谓谓基基因因区区域域预预测测，普普通通是是指指预预测测DNADNA次次序序中中编编码码蛋蛋白白质质部部分分，即即外外显显子子部部分分。不不过过当当前前基基因因区区域域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预预测测

20、。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)认认识识，预预测测出出可可能能完整基因。完整基因。第32页（4 4）基因或蛋白质功效预测）基因或蛋白质功效预测用用试试验验伎伎俩俩证证实实一一个个预预测测新新基基因因后后，下下一一步步要要做做就就是是寻寻找找这这个个基基因因功功效效。-即功效基因组学即功效基因组学蛋蛋白白质质功功效效预预测测分分析析，主主要要是是分分析析目目标标蛋蛋白白质质是是否否与与含含有有功功效效信信息息已已知知蛋蛋白白质质相同。策略有二：相同。策略有二：同源序列

21、分析功效区相关保守序列特点分析。第33页（5 5）分子进化研究）分子进化研究经经过过上上述述种种种种方方法法我我们们能能够够预预测测出出一一个个新新基基因因可可能能含含有有功功效效。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一一个个方方面面，这这门门学学科科根根本本目目标标是是探探究究隐隐藏在生物数据后面生物学知识。藏在生物数据后面生物学知识。对对于于基基因因组组研研究究来来说说，一一个个主主要要研研究究方方向向就就是是分分子子序序列列进进化化。经经过过比比较较不不一一样样生生物物基基因因组组中中各各种种结结组组成成份份异异同同，能能够够大大大大加加深深我我们们对对生生物

22、物进进化化认认识识。这这方方面面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基因组学较基因组学（Comparative GenomicsComparative Genomics）新学科。）新学科。第34页Humangenomeshares223geneswithbacteria-genesthatdonotexistintheworm,fly,oryeast.Areticulatedtree,ornet,whichmightmoreappropriatelyrepresentlifeshistory.第35页6 6 生生物物信信息息学学最最主主要要任任务务，是是从从大量数据中提取新知识大

23、量数据中提取新知识生生物物信信息息学学最最主主要要任任务务，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白质基因，以及调控基因表示各种信号。质基因，以及调控基因表示各种信号。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蛋蛋白白质质序序列列数数目目急急剧剧增增加加，根根本本不不可可能能用用试试验验方方法法一一一一确确定定它们结构和功效。它们结构和功效。从从已已经经积积累累数数据据和和知知识识出出发发，预预测测蛋蛋白白质质结结构构和功效，成为常规研究任务。和功效，成为常规研究任务。第36页7 DNA7 DNA芯片和微

24、阵列发展芯片和微阵列发展DNADNA芯芯片片和和微微阵阵列列发发展展，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示示研研究究提提上上日日程程研研究究基基因因表表示示过过程程中中聚聚群群关关系系，从从中中提提取取调调控控网网络络和和代代谢谢路路径径知知识识，进进而而从从整整体体上上模模拟拟细细胞胞内内全全部部相相互互辅辅合合生生化化反反应应，在在亚亚细细胞层次了解生命活动。胞层次了解生命活动。第37页基基 因因 芯芯 片片 检检 测测 系系 统统第38页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

25、立和管理各种生物数据库2.生物信息数据库使用生物信息数据库使用3.生物信息学中数学模式和方法研究生物信息学中数学模式和方法研究4.4.数据库接口和检索工具研制数据库接口和检索工具研制5.5.HGPHGP实施，对信息采集和处理提出要求实施，对信息采集和处理提出要求6.6.生生物物信信息息学学最最主主要要任任务务，是是从从大大量量数数据据中中提提取新知识取新知识7.7.DNADNA芯片和微阵列发展芯片和微阵列发展另外，专业人材培养，也是一个主要内容。另外，专业人材培养，也是一个主要内容。第39页四、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交叉学科，生物信息学已经成为基因组研究中必不可

26、少有力研究伎俩。为了能够更加好地服务于基因组研究，生物信息学在未来发展中需要做以下几方面努力：第40页（1 1）理论研究）理论研究任任何何学学科科发发展展都都离离不不开开基基础础理理论论研研究究，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大挑挑战。战。这这些些学学科科包包含含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相相关关学学科科。假假如如基基础础理理论论研研究究得得不不到到应应有有发展，生物信息学发展将受到严重妨碍。发展，生物信息学发展将受到严重妨碍。第

27、41页（2）生物数据质量监控监监控控已已经经有有生生物物数数据据终终究究含含有有多多大大可可信信度度，对对于物理图谱构建工作将有十分重大意义。于物理图谱构建工作将有十分重大意义。第42页（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沟通学家以及数学家之间沟通长长久久以以来来，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研研究究领领域域，而而不不关关心心其其它它学学科科发发展展和和要要求求。这这种种情情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。其其意意义义不不但但在在于于推推进进生生物物信信息息学学本

28、本身身发发展展，而而且且将将形形成成促促进进整整个个生生物物学发展强大动力。学发展强大动力。生生物物信信息息学学作作为为基基因因组组研研究究有有力力武武器器，被被广广泛泛地地用用来来加加紧紧新新基基因因寻寻找找过过程程，以以到到达达将将 有有用用 新新基基因因抢抢先先注注册册专专利利目目标标。在在这这场场世世界界范范围围内内竞竞争争中中，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决决议议部部门门怎怎样样结结合合我我国国科科研研水水平平现现实实状状况况、优优势势领领域域等等客客观观情情况况，将将有有限限投投资资投投入入以以求求取取得得最最大大可可能科学研究以及商业回报，是一个无法回避新

29、课题。能科学研究以及商业回报，是一个无法回避新课题。第43页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方方法法，而应该走生物信息学和定位克隆相结合道路。而应该走生物信息学和定位克隆相结合道路。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伎伎俩俩预预测测候候选选基基因因和和它

30、它功功能能并用实验加以证实；并用实验加以证实；其其次次直直接接从从现现有有公公共共数数据据库库中中EST出出发发，用用生生物物信信息息学学方方法法寻寻找找可可能能有有研研究究价价值值新新基基因因，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、物物力力和和研研究究人人才才资资源源等等方方面面客客观观条件。条件。第44页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

31、设延延续续性性，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，尽尽快快设设置置相相关关学学位位，以以利利于于对对后后继继人人才才培培养养；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算算法法、软软件件后后继继开开发发、包包装装工工作作，这这不不但但仅仅因因为为其其潜潜在在商商业业利利润润，更更要要逐逐步步确确立立中中国国在世界生物信息学领域地位。在世界生物信息学领域地位。第45页在生物信息系统构建方面在生物信息系统构建方面国国家家应应该该集集中中创创建建一一两两个个含含有有一一定定规规模模生生物物信信息息

32、中中心心，建建立立面面向向全全国国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。这这个个系系统统建立能够分两步走。建立能够分两步走。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内内容容和和相相关关软软件件搜搜集集和和集中起来，提供检索和下载。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生生物物信信息息平平台台。经经过过这这个个平平台台用用户户能能够够将将各各种种格格式式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检检索索和和数数据据分分析

33、析。用用户户无无须须关关心心各各种种数数据据库库和和软软件件输输入入输输出出格格式式，只只需需一一个个简简单单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但但是是一一个个集集成成数数据据库库，而而且是一个集成软件工具。且是一个集成软件工具。第46页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挥国人聪明才智，加强数学算法研究发挥国人聪明才智，加强数学算法研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伦理道德研究开展生物信息学伦理道德研究。第47页

34、结语结语相信在相信在HGPHGP和即将开始中国人类基和即将开始中国人类基因组研究计划中，生物信息学将发因组研究计划中，生物信息学将发挥越来越大作用，并推进生物学进挥越来越大作用，并推进生物学进入一个全新境界。入一个全新境界。第48页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

35、.Department Department of of Energy Energy-Bioinformatics Bioinformatics Infrastructure Infrastructure 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(P

36、DB)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 第49页6.6.参考链接参考链接:生生物物信信息息学学生生物物技技术术关关键键(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)海海峡峡两两岸岸理理论论生生命命科科学学交交流流逐逐步步深深入入(2000-05-17)人人类类基基因因组组测测序序能能力力中中国国超超法法德德名名列列第第四四(2000-06-29)我我国国首

37、首家家DNA序序列列公公共共数数据据库库开开通通(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(2000-07-04)德德国国欲欲在在人人类类基基因因组组研研究究中中取取得得领领先先地地位位(2000-07-05)德经过基因研究战略文件德经过基因研究战略文件(2000-07-16)增增强强我我国国基基因因组组研研究究整整体体实实力力八八点点提提议议(2000-07-19)20北北京京市市生生物物信信息息学学项项目目评评审审会会议议召召开开(2000-08-10)（依依据据“新新生生命命”网网站站编编辑辑整整理理，2010月月31日）日）第50页生物信息学网络课件介绍生物信息学网络课件介绍