1、內容概要一. 生物信息學的概念二. 生物信息學軟件的主要功能簡介分析和處置實驗數據和公共數據，加快研討進度，縮短科研時間提示、指點、替代實驗操作，利用對實驗數據的分析所得的結論設計下一階段的實驗用計算機管理實驗數據尋覓、預測新基因及預測其構造、功能蛋白高級構造預測生物學軟件部分常見功能運用技巧PCR 引物設計DNA、蛋白質序列同源分析及進化樹構建Contig Express-DNA 序列片斷拼接DNA 模擬電泳重要生物數據庫簡介生物信息學效力一. 生物信息學的概念生物信息學的概念：生物信息學的概念： 生物信息學是一門新興的交叉學科，它將數學和計算機知識運用于生物學，以獲取、加工、存儲、分類、檢

2、索與分析生物大分子的信息，從而了解這些信息的生物學意義。二. 生物信息學軟件的主要功能簡介 分析和處置實驗數據和公共數據，加快研討進度，縮短科研時間 提示、指點、替代實驗操作，利用對實驗數據的分析所得的結論設計下一階段的實驗 實驗數據的自動化管理 尋覓、預測新基因及其構造、功能 蛋白質高級構造及功能預測三維建模，目前研討的焦點和難點功能功能1. 分析和處置實驗數據和公共數據，分析和處置實驗數據和公共數據，加快研討進度，縮短科研時間加快研討進度，縮短科研時間 核酸：序列同源性比較，分子進化樹構建，構造信息分析，包括基元Motif、酶切點、反復片斷、堿基組成和分布、開放閱讀框ORF，蛋白編碼區CD

3、S及外顯子預測、RNA二級構造預測、DNA片段的拼接 蛋白：序列同源性比較，構造信息分析包括Motif，限制酶切點，內部反復序列的查找，氨基酸殘基組成及其親水性及疏水性分析，等電點及二級構造預測等等 本地序列與公共序列的聯接，成果擴展網上數據庫的運用成果擴展 labonweb IRACE 基因拉長功能 BLAST同源序列檢索 ENTREZ SYSTEM 集成信息檢索系統ENTREZ 集成檢索表示圖Vector NTI Suit 同源比較主窗口Vector NTI Suit 同源比較進化樹Antheprot 5.0 Dot Plot 點陣圖Peptool Lite- Dot Plot 點陣圖DN

4、ASIS 2.5 蛋白二級構造預測DNASIS 2.5 RNA 二級構造預測DNASIS 2.5 tRNA 二級構造預測RNAStructure 3.5 RNA 二構造預測Omiga 2.0 ORF MapDnaStar 之 Protean 對氨基酸的親疏水性分析：helical wheel 圖功能功能2. 提示、指點、替代實驗操作，利用對實提示、指點、替代實驗操作，利用對實驗數據的分析所得的結論設計下一階段的實驗驗數據的分析所得的結論設計下一階段的實驗 用軟件設計PCR引物，測序引物或雜交探針，設計克隆戰略，構建載體，做模擬電泳實驗，即模擬核酸內切酶或內肽酶對相應的底物分子切割后的電泳行為。

5、蛋白跨膜區域分析，信號肽潛在斷裂點預測。Vector NTI Suit 5.5 模擬電泳Gene Construction Kit 2.0 模擬電泳Winplas 2.6 質粒構建OLIGO 5.0 PCR 引物設計Atheprot 5.0 預測蛋白跨膜區域Antheprot 5.0 預測信號肽斷裂點功能功能3. 用計算機管理實驗室數據及文獻資料用計算機管理實驗室數據及文獻資料 實驗室結果的儲存，管理和申報任務 從網絡數據庫獲得的序列文件由ENTREZ集成檢索系統所得的數據文件可以進入EndNote 或者Reference Manager 儲存管理或資料文獻的管理 軟件: EndNote， R

6、eference Manager Reference Manager 9 界面功能功能4. 用計算機預測新基因及其構造和功能用計算機預測新基因及其構造和功能 對CDSCoding Sequence蛋白編碼區的預測準確率已到達90%以上 對整個基因構造的預測存在一定難度PWM位置權重矩陣算法由物化原理技術開發，偏重于找基因表達系統和核酸相互作用的位點。給信號序列各個位置每種能夠出現的核苷酸分配一個分數，將各位置分數相加后得出該序列作為潛在作用位點的分數。DNASIS 2.5 對蛋白編碼區的預測A. Codon BiasDNASIS 2.5 對蛋白編碼區的預測B. Rare CodonDNASIS

7、 2.5 對蛋白編碼區的預測C. ORF ListDNASTAR 之 GeneQuest 預測CDS功能5.蛋白高級構造預測 該項技術算法非常復雜，尚未成熟。PDB及MMDB數據庫目前依然制止收錄軟件預測出來的蛋白高級構造模型。 X射線晶體學技術和多維核磁共振技術是當前人們認識蛋白高級構造的主要手段，但兩種技術都有缺乏之處。前者要求必需得到高規范的蛋白晶體，后者對分子量大于3萬的大蛋白不能測定。因此實際模擬和構造預測顯得非常重要。 序列與構造關系的根源在于“蛋白質折疊的問題，這是近期研討關注的焦點。同源預測一級構造決議高級構造構造與構造相對比DALI算法當前最先進的構造預測方法：構造類識別fo

8、ld recognition 先建立一個的構造類數據庫fold library，將待測序列“穿過該數據庫構成的座標，并根據事先確定的物理限制，逐個位置挪動threading， sequence-structure alignment ，并用一個函數sequence-structure fitness alignment 判別序列與構造類的符合程度，找出未知序列在目的構造上的能量最優和構象最穩定的比對位置。對計算機要求很高。Cn3D 2.5 顯示 1EQF A鏈三維構造RasMol 2.7 顯示1EQF A鏈三維構造PDB與MMDB構造圖比較三. 生物學軟件部分常見功能運用技巧PCR 引物設計引

9、物設計的原那么引物設計的原那么 首先引物要跟模板嚴密結合，其次引物與引物之間不能有穩定的二聚體或發夾構造存在，最后引物不能在別的非目的位點引起高效DNA聚合反響即錯配。圍繞這幾條根本原那么，設計引物需求思索諸多要素，如引物長度primer length，產物長度product length，序列Tm值 melting temperature，G值internal stability，引物二聚體及發夾構造duplex formation and hairpin，錯誤引發位點false priming site，引物及產物GC含量composition，有時還要對引物進展修飾，如添加限制酶切點，引

10、進突變等。引物設計要點 普通引物的長度為16-23bp，常用的長度為18-21bp，過長或過短都不適宜。 引物3端的堿基普通不用A，由于A在錯誤引發位點的引發效率相對比較高，而其它三種堿基的錯誤引發效率相對小一些。 引物的GC含量普通為45-55%，過高或過低都不利于引發反響。上下游引物的GC含量不能相差太大。 引物所對應模板序列的Tm值最好在72左右，當然由于模板序列本身的組成決議其Tm值能夠偏低或偏高，可根據詳細情況靈敏運用。 G值反映了引物與模板結合的強弱程度，也是一個重要的引物評價目的，普通情況下，在Oligo 5.0軟件的G值窗口中，引物的G值最好呈正弦曲線外形，即5端和中間部分G值

11、較高，而3端G值相對較低，且不要超越9G值為負值，這里取絕對值，如此那么有利于正確引發反響而可防止錯誤引發。分析其原理，引物與模板應具有較高的結合能量，這樣有利于引物與模板序列的整合，因此5端與中間段的G值應較高，而3端G值影響DNA聚合酶對模板DNA的解鏈，過高那么不利于這一步驟。 能夠的錯誤引發位點決議于引物序列組成與模板序列組成的類似性，類似性高那么錯誤引發率高，錯誤引發的引發率普通不要高過100，最好沒有錯誤引發位點，如此可以保證不出非目的產物的假帶。 引物二聚體及發夾構造的能量普通不要超越4.5，否那么容易產生引物二聚體帶而且會降低引物濃度從而導致PCR正常反響不能進展。 對引物的修

12、飾普通是添加酶切位點，應參考載體的限制酶識別序列確定，經常對上下游引物修飾的序列選用不同限制酶的識別序列，以有利于以后的任務。 關于引物的自動搜索和評價分析 引薦運用自動搜索軟件： Primer Premier 5.0 引薦運用引物評價軟件： Oligo 5/6DNA、蛋白質序列同源分析及進化樹構建類似性與同源性 類似性是指一種很直接的數量關系，比如部分一樣或類似的百分比或其它一些適宜的度量。可進展本身部分比較。如 Dot Plot 點陣序列比較 同源性指從一些數據中推斷出的兩個基因或蛋白質序列具而共同祖先的結論，屬于質的判別。如 Alignment 同源性分析引薦軟件 類似性分析 Pepto

13、ol Lite 同源性分析 Vector NTI Suit 6-AlignXContig Express-DNA 序列片斷拼接引薦軟件 DNA序列片斷拼接 Vector NTI Suit 6-ContigExpress ProjectDNA 模擬電泳一點領會 DNA模擬電泳具有一定實驗預示功能， 模擬電泳不能作為實驗結果或根據重要生物數據庫簡介三大數據庫 NCBI 美國 DDBJ 日本 ddbj.nig.ac.jp EBI 歐洲 ebi.ac.uk/index.html其他重要數據庫 酵母基因組數據庫SGD 酵母蛋白質數據庫YPD 擬南芥數據庫AtDB 醫學數據庫OMIM 線蟲數據庫ACEDB四. 生物信息學效力效力內容 PCR引物、測序引物及雜交探針的設計及評價 DNA，蛋白質序列同源分析及進化樹構建 生物大分子二級構造模擬顯示及根本序列分析有