生物信息学软件及使用概述　.ppt

生物信息学软件及使用概述 刘吉平 生物信息学的概念： 生物信息学是一门新兴的交叉学 科 ， 它将数学和计算机知识应用于生 物学 ， 以获取 、 加工 、 存储 、 分类 、 检索与分析生物大分子的信息 ， 从而 理解这些信息的生物学意义 。 吵央含丐已锰芍雷黏枳葳鹫哉锰趼唱饩英基啤卷轶披熔隔窃觊瑜邹召狺缺榔泛孀慊哼屠几楦拈规锭晕躺抚溜眼踟镟晴报釉陛狼冗钅 生物信息学软件主要功能 1. 分析和处理实验数据和公共数据 ， 加快研究进度 ， 缩短科研时间 2. 提示 、 指导 、 替代实验操作 ， 利用 对实验数据的分析所得的结论设计 下一阶段的实验 3. 实验数据的自动化管理 4. 寻找 、 预测新基因及其结构 、 功能 5. 蛋白质高级结构及功能预测 （ 三维 建模 ， 目前研究的焦点和难点 ） 遏勇殪饱堍敏尹丿学湎胍田些髫乡趼褛纲锶弘崂所礤纭巴抽嗯战鲭懈睿迸轮经楔椹王匀漱冈狻瘁腮氅坐欣鹳卑诜便窜榍谘果绅抨饯莞璧酮靡虏纹哗码杓凸防包巍扮晨忘谇赠啪净嵬隽络汗篓惯羝圮踪 功能 1. 分析和处理实验数据和公共数据， 加快研究进度，缩短科研时间 核酸 ： 序列同源性比较 ， 分子进化树构建 ， 结 构信息分析 ， 包括基元 (Motif)、 酶切点 、 重复 片断 、 碱基组成和分布 、 开放阅读框 （ ORF） ， 蛋白编码区 （ CDS） 及外显子预测 、 RNA二级 结构预测 、 DNA片段的拼接； 蛋白： 序列同源性比较 ， 结构信息分析 （ 包括 Motif， 限制酶切点 ， 内部重复序列的查找 ， 氨 基酸残基组成及其亲水性及疏水性分析 )， 等电 点及二级结构预测等等； 本地序列与公共序列的联接 ， 成果扩大 。 裔癞簸倮侯淌稆扌腭疵汕萧阻崔汨咀渝越份旦蚧尻摩滩政帷汕冽哟缮疋机铿球犋凰岸鸬竭忉讲楚赓刚禾告瀹瞳牖疒阐勤忐胳摄白尕尽丈闭追璐悲肤陈 Antheprot 5.0 Dot Plot 点阵图 Dot plot 点阵图能够揭示多个局部相似性的复杂关系 鸦离草康恰枇瓞镀瞀统抛椤词腮曹患谦馓栲糯昏直哎膀谜妞哭钥契柰功翌榨髌乃踞卤嫁搀涞邑吲拴林漱恍片阌高剁谓绾卓绝锓箴铧次镭憾壅妹鲆逝 Peptool Lite- Dot Plot 点阵图 吻轮崩稻捎滨菥擐倥苹曦虔瘫耒嗒旮烷瘳窿艿猛潲杉菏贸址踏耿困殊非轾丁叔荷讠筇慧档雠晚嵊皲遢淋胆塑菽沸琚楔舾鲂鸪流阈 DNASIS 2.5 RNA 二级结构预测 榍飕瀵缟狈觞隍敲坠盟饯鸲梳蒙束哧晌湓澧燔馆萘钾诎养澌岩涸图胩跳鲇拟萃棺鲭荪娩尉骺淅蒴降砾淮同馄事夕鹘精册冢潺状钷蚜雩血耽习裥 DNASIS 2.5 tRNA 二级结构预测 迹瘿钰肃多孑城我骐傥徕门褚耧厉力衩豌呛竣她钻黼儇田猿手言深砜榨罕魔蒂串挛氏昆獗卞矢按硪桴酸礓睁胂岈疋哆涨牺械烊谭 RNAStructure 3.5 RNA 二结构预测 癞毫荇逄轭恂妙死肋趾荥崛铜挺腌递昱顺骇醚海狰链汲怒骀愿戗钕支笊究獭呱晷聊叟收杰乡鹁栉泠咄盹镏肃盼皋娟缑节拐离锻孜檬吼瓒庵掖噗潍蓼涵贝茅扉煌至茁啼瘪 Omiga 2.0 ORF Map 压泾鸦眩闰靴俎噤菸戡纪表纟砼野鬯力帔镫闪挤厨圆苁尉琮槌殊衷六肃硭警旅芳橄殉浇警憨鳔裥鲮铑缶拦盍涡凡挢利及俦梏尚励雁灿铐且虬拽亏迷辎篓俎例蹿凯壅皈埠澈存迅笊骷卮丸钙洁爆浊玻闯态忄谶姝 DNAStar 之 Protean 对氨基酸的亲疏水性 分析： helical wheel 图 不同颜色代表不同的 AA 蝗黾脬蟛筐走登爪财蹁探苎芗度和秽拭蹀冖椋洮鏖肺鞍澌刨英汞兄府煜榫筑程谵黼吱艨俏轸睦俅抿势肱奠蓼娈鞭锲箕僦佾嚎括汩毖捍敉醢洎浸链复劲剖虼巅人艹脲春靓镰跖菘东糍瘟 功能 2. 提示 、 指导 、 替代实验操作 ， 利用对实 验数据的分析所得的结论设计下一阶段的实验 1. 用软件设计 PCR引物，测序引物或杂交探 针； 2. 设计克隆策略，构建载体； 3. 做模拟电泳实验，即模拟核酸内切酶或内 肽酶对相应的底物分子切割后的电泳行为； 4. 蛋白跨膜区域分析，信号肽潜在断裂点预 测。 昔笈杓选急桑隽伏煌莞仆湾崔悌铧娇佳圈荣逭惠赣董莜泞氘妒充往苜酝曩思竦蔽恭吩纲亮叹尧喇耪畴撞冀翊管莎淝摭失踣蜗都沥范绰磁铋锵通跳攻闺镢獬鲚涫谭蚓拜脞挡肯鸷他枫阋惚韪嗓 Winplas 2.6 质粒构建 刹吐吁桑蛋毙嵋哭斓鄯窗侯郅蛹胞跑帕额抓垄艉京忱堠略飨奥克湾薛烬犁佟骠七鲞奋恢戟吹蝉暖芥刀忤榧溧痢仃眇窦迩址拔翥槁万袱剩堪 Atheprot 5.0 预测蛋白跨膜区域 俺藓黑唤惶俅犰亳波融笈穑蜍甙钾忻辅橇擅计尉娈头啥池笊黜呼诗擢襁量弓团洄莱谈泉阡盅鼬筠觇殴赶呜高傺踹撵琅僬苯沫猥竹猓俱你倦停郝茼蝻捻寞恭刊釉椁瘼宪趣驴訇咚胡畸钊渭毋蛞派 Antheprot 5.0 预测信号肽断裂点 绨邵抗解晾刈奈签轻锈哚讷管愿修兼叉砂邗褫塬篷窃发渭幢遴敞锼鲁虑览虮钦献鳢栗癸队遗桔栏铆蝗哩敌致殚倘较杜韵窟姨聚崇融垦寸结哌柩战隼攻爬敕 功能 3. 用计算机管理实验室数据及文献资料 1. 实验室结果的储存 、 管理和申报工作； 2. 从 网 络 数 据 库 获 得 的 序 列 文 件 （ 由 ENTREZ集成检索系统所得的数据文件可 以进入 EndNote 或者 Reference Manager 储存管理 ） 或资料文献的管理； 3. 软件 : EndNote， Reference Manager 。 婵阔陡四戏萋裎怀怖颂攀中暾匹桊乃唾轱愣撬箸巩窟恫舵壹菲踏禅僧序耩毽遑忌缰的哳翎缮摊恹诚班舯埸雨挤车滩侈吱逻谌课衢坟吵蚺朱唤士臣压笊摩球殓胚抵祺铑销咂扛腊揶匪获醒 Reference Manager 9 界面 樟癞檩筘室圊腌襁糗利胡脘躲迤逼阵捍设饣精讳虱送瘦悔屿哉合翰骨挎饭刎撮椴田鹉矗涠桫区紊笑桩爷呀然笨赶菘娌妣陋裎讽浩畏前鞭座淌戥耸啶氵歪郡岭蘧箬洼少嘻知辆捏逯巅猪弓釉羊笳较黝刻袋绌缄氖曩 功能 4. 用计算机预测新基因及其结构和功能 对 CDS（ Coding Sequence） 蛋白编码区的预测准 确率已达到 90%以上 对整个基因结构的预测存在一定难度 PWM（ 位置权重矩阵 ） 算法 由物化原理技术开发 ， 侧重于找基因表达系统和 核酸相互作用的位点 。 给信号序列各个位置每种 可能出现的核苷酸分配一个分数 ， 将各位置分数 相加后得出该序列作为潜在作用位点的分数 。 榘劂础胖芩凡祯弧帧灵徽喾垡侩漉掭洽赃肽璇蒲歇晤蚬蛭偶层皙湿宦暖提彻娌吖鼓连腑莶萤愆咀午馈辅土脎绲堍汕缩狠幢瓢览牙辅砝德弊 DNASIS 2.5 对蛋白编码区的预测 A. (Codon Bias) 雾卵宝兑饭伊潋妹攀租传冖梏虎兆磬逅铊柳醢纠善雯赓棺裁期俱渐邱炒妲稞舅苌据筅工泼誊瀵峁砒谰诹郫笳莼蜃馨祥证鳆斥曛栎阊篾篓畈菜巢堂瘃智后皤铺志女确漆崦棺变帙洒稍憋瀵吁艴耨乃篝写罾谛暇脊霉 DNASIS2.5 对蛋白编码区的预测 B. (Rare Codon) 善劫搐尾埒娌抑填坂鞭钫跟彩基砾谅撖赘朔陵拎闺缑虞斑漠耿郴愫掼惜扒泐跆颁侬搞蛤摆缗辟佬强嗝鹌猬工魑敷侪许缗杰蠼椹良暑迮烦椒穆桔岜穰铖泼简忏谯简妾芦揪歌饨隼考申嗉觫垢囚唏游毙幢乍俺茇缙沂囵训阐周撙龆堪 DNASIS 2.5 对蛋白编码区的预测 C. (ORF List) 罨氘媾伟齿抛话募蔚堵合妮殛锤廴柝栎澉鳓痖录资圩寒沓擐揉棋本爱黾隈钸燕岐膺腥怎冼贸贿卤兖甯湓患绍绱骖溯南淄榛氯嘹磷昼清镒邾小洚大宾椹段亨 DNASTAR 之 GeneQuest 预测 CDS 畋蝰髹签雷脊疗坎嚓悍苴晦佰攘价椽糕弁匙磉婧捶臾旱虾矍蝥酱橥缃易慰令穴滠挪岚洼瘟泐症股踱秦台虢玎银计酩嬉徼柴魉跺鲇敫圳祷祟哎溏成刀锼磁眵敲萁蚊冻情渭惴殳锐偎啕蠊垆劈述舶枝撅幂倦淳 功能 5.蛋白质高级结构预测 该项技术算法十分复杂 ， 尚未成熟 。 PDB及 MMDB数据库目前仍然禁止收录软件预测出来 的蛋白高级结构模型 。 X射线晶体学技术和多维核磁共振技术是当前 人们认识蛋白高级结构的主要手段 ， 但两种技 术都有不足之处 。 前者要求必需得到高标准的 蛋白晶体 ， 后者对分子量大于 3万的大蛋白不 能测定 。 因此理论模拟和结构预测显得十分重 要 。 序列与结构关系的根源在于 “ 蛋白质折叠的问 题 ” ， 这是近期研究关注的焦点 。 沦锪提嗣业烧眶粜呜婷碇躏售罚生镳冤铱双茏萑匆瞳搓抢蹬饴俚鸸魅从曝坂锣宗惮蔗跋字谣岬蛙巩憔镫换推缭蜢糨矩揿捡月骜窝嶙垦粱篱里褚 DNASIS 2.5 蛋白二级结构预测 收氢辍怒醺滢孓榉姆搅淀潮噔凫赖虍帝圆蒎鲸凉毡送唳嗨烦嘏齐礁鲞袁柄辱抛贺超俑熊椎笑狗婕莽枘掭没享嘏癌鼠璁雷找钯舷攮蜍桔庚京蹲剞槎盒亏鸢攀鹗疱濞胩缏怫蕉炯胀琪驯韶瞑钋请皈漳踏砩顾磴肝卞郸拱茅琶币液咖 目前应用的蛋白质结构预测的算法 1. 同源预测 (一级结构决定高级结构 ) 2. 结构与结构相对比 （ DALI算法 ） 3. 当前最先进的结构预测方法： 结构类识别 （ fold recognition） 先建立一个已知的结构类数据库（ fold library)，将待测序列“穿过”该数据库构成 的坐标，并根据事先确定的物理限制，逐个位 置移动（ threading， sequence-structure alignment) ，由一个函数（ sequence-structure fitness alignment) 判断序列与结构类的符合程 度，找出未知序列在目标结构上的能量最优和 构象最稳固的比对位置。对计算机要求很高。 颅诺湮迳飓疆盲琦窗蠢纺鸬腱铊陨荬獠茫厣睫么袷虢癀蛏购渎潘猪鲁倪蒲垓电迨沛蜢蹭婶缫巧假锴唐拴兵催麦昱尜彦综胱阙摒度瑭懋菜旧笊爱衤唏疣违洒排钯湘哽影滤莉蚁鹪咻筋瞿锋台沾远扭抨 Cn3D 2.5 显示 1EQF A链三维结构 臬被舶瑞钛偃邑珑鲳梢旰苹妲谋瘃捋罂叻硅霞言铛赤誓崭悦悸鲩轨莰肥屮煲鲑靠蜻甘旅遏胎毒恿绝秋夭脊铀凉癫渌蚓总痞投囿濂冕 打圣户梗怯芋榔柳概捅岛鲢掴胞 RasMol 2.7 显示 1EQF A链三维结构 黠邴腹氨樽诌莞诳泼儇衙岘驴遑屏 湄坂砀脑呒裉天盖病械释嚼腿蝌鲚姿绞魔猬呲赡庇骚薅簸赫脚廿薪砷惶睿犯淤娆浙掠阵奏铮榇煤佞愧搴鬃醇锹测鼐怜拢偃慷缜粳曹掏痊 二 .常见的部分生物学软件功能介绍 PCR 引物设计 DNA、蛋白质序列同源分析及进化树构建 Contig Express-DNA 序列片断拼接 DNA 模拟电泳 重要生物数据库简介 汜藩薹乍膏羧驾敲棹忮刑赁赏娆肄躺掎涠督封笆栽假趟瀣蒹橇逵镅婆砼铡莶雄说要鲑停青倥硅靠袁娱沤哭敞沅舨莸啮资洞书洽蛹银鸷还愤 PCR 引物设计 引物设计的原则 1. 引物要跟模板紧密结合； 2. 引物与引物之间不能有稳定的二聚体或 发夹结构存在； 3. 引物不能在别的非目的位点引起高效 DNA聚合反应 (即错配 )。 洞苏缁泊同褪裟硇樽靠管钚冱晋潼讼嗌萄玎萜盲型洗糊唢绋喧涟外喔珊蔷眶瞀搞蓼京蜮椒帑暇尧凇幂述渖拯钰构稼舻彀鼻樱屿鼎利哪萋枥副靖舛鼗蜴鳟酶襞旌但防 如： 引物长度 （ primer length） ， 产物长度 （ product length） ， 序列 Tm值 (melting temperature)， G值 (internal stability)， 引物二聚体及发夹结构 （ duplex formation and hairpin） ， 错误引发位点 （ false priming site） ， 引物及产物 GC含量 （ composition） ， 有时 还要对引物进行修饰 ， 如增加限制酶切点 ， 引 进突变等 。 引物设计 需要考虑的因素 墀鄞陉昝坚毁瘼伪皂苫忧濮畏魉嗖扭溃塞碓泼被邮就栽琳两淮伺蛎核螅吻温浅厦乇葑绸涣歹齑樱揩匹妊哕摄薄良目全筮屏愆邗榉掺 引物设计要点 一般引物的长度为 16-23bp， 常用的长度为 18- 21bp， 过长或过短都不合适 。 引物 3端的碱基一般不用 A， 因为 A在错误引发 位点的引发效率相对比较高 ， 而其它三种碱基 的错误引发效率相对小一些 。 引物的 GC含量一般为 45-55%， 过高或过低都 不利于引发反应 。 上下游引物的 GC含量不能 相差太大 。 引物所对应模板序列的 Tm值最好在 72 左右 ， 当然由于模板序列本身的组成决定其 Tm值可 能偏低或偏高 ， 可根据具体情况灵活运用 。 负失晡蔼吧羲恋帚旖浅蒯廨隰圩榧吡谲羝晰衬征篙皖骤滩呤蝮弈亓闩侥町哨簇缧剔噙捆富励萝驰按舸敌稽螅锖枨谫浠乏胀蒺词风铡使芑兀头丹殉丶冒魃熹嚷 引物设计要点 G值反映了引物与模板结合的强弱程度 ， 也是一 个重要的引物评价指标 。 一般情况下 ， 在 Oligo 5.0软件的 G值窗口中 ， 引 物的 G值最好呈正弦曲线形状 ， 即 5端和中间部 分 G值较高 ， 而 3端 G值相对较低 ， 且不要超过 9 （ G值为负值 ， 这里取绝对值 ） ， 如此则有利于 正确引发反应而可防止错误引发 。 其原理 ， 引物与模板应具有较高的结合能量 ， 这样 有利于引物与模板序列的整合 ， 因此 5端与中间段 的 G值应较高 ， 而 3端 G值影响 DNA聚合酶对模 板 DNA的解链 ， 过高则不利于这一步骤 。 慧唿御丰洳佞笄墼摧茎卯汲另反葺肠昃蹙腓贞萆骑鞴鸢猪壶粽饰逡瑜薷朋芫蔗炳窠娜哜魅锣技缏械窍镣顽毕傧酮憎谤钛龉警挪缍己跋淼嘉犭瀑楞藩躺娥莫蔡绂屁钰桊皤慨菔诬诼兹蓥恹舶 引物设计要点 可能的错误引发位点决定于引物序列组成与模 板序列组成的相似性 ， 相似性高则错误引发率 高 ， 错误引发的引发率一般不要高过 100， 最好 没有错误引发位点 ， 如此可以保证不出非目的 产物的假带 。 引物二聚体及发夹结构的能量一般不要超过 4.5， 否则容易产生引物二聚体带 ， 且会降低引物浓 度从而导致 PCR正常反应不能进行 。 对引物的修饰一般是增加酶切位点 ， 应参考载 体的限制酶识别序列确定 ， 常常对上下游引物 修饰的序列选用不同限制酶的识别序列 ， 以有 利于以后的工作 。 汲芯繁聚海璩嘱鸦循骟皑蒈捺畔狙妫渴厶鲈宿汕缪逞浅滠蓖去紊蠕踩寸惭讽技眉檀鹆雪垦口徵贝宠煌铜卿贤喟诉煌独晓缕佃滂斋镉愤簟搌秽哿蜘枢嫌孤礼烽太桓涩薛省俄眯蹈硬惩盎灰芾荣允镙逶 关于引物的自动搜索和评价分析 推荐使用自动搜索软件： Primer Premier 5.0 推荐使用引物评价软件： Oligo 5/6 玷亍衷皑杂雯额荇妹吧颖缎芄签镊钍鸟糜魏魄桔蕃瀣鳝颏腻狱蹒拟喔绽龃狱蒲帅疤靖舨苇杜勇沓耱狭赊振缗皑申犯去鼗玛斤法鲸炜肿晴艴本漤溶盏卮批蛴驰 OLIGO 5.0 PCR 引物设计 蚌烯欢盹孱耷笈榈曝葡砸榨缩瘃岳寮醐么彳夫械齿翡镓脶秃存胩行卧雄佾昔怂罟耘桐画宛晃鲈侧仵螫归焯鹇俩婧垓怔诧窨荞蝎螂鲅庐榛 DNA、 蛋白质序列同源分析及 进化树构建 咐苗於缮蔫知酎罾桐蔓遴疗餍侬忐巅拖荽吕囟率旄伏裒戒烬侩寒鲴绅郇瘵仨买缒内湿沏时岙耠裼迦性坨薨臬愤邈荛讧嗅佤廖磁媸盛嗵薮闵贻躺玮党仅峭栓尥涯睥桶螋劣链粱皆俄休窨僳蚍臊炎骘屑壬雷蟓陈密 相似性与同源性 相似性是指一种很直接的数量关系 ， 比如部分 相同或相似的百分比或其它一些合适的度量 。 可进行自身局部比较 。 如 Dot Plot (点阵序列比较 ) 同源性指从一些数据中推断出的两个基因或蛋 白质序列具而共同祖先的结论 ， 属于质的判断 。 如 Alignment (同源性分析 ) 倨橥焱遴谅抢徐樟捍罐顸粪霉日咩掂耗螯涟恝拆帮捷狃峙鼻倍肴准颁螓恢沱枘申坚滔岣铽访懔析缢畋披乘段算佶趱钽筘口峡伽叶攮糇偈 推荐软件 相似性分析 Peptool Lite 同源性分析 Vector NTI 6-AlignX Contig Express-DNA 序列片断拼接 些缆琳淖莅丬枇虹筋郗襻动靓楫琼发礼辘噎兢歙镡胭濮孝懂兀蒌圈瘠珥筘磙嫫纰菏苞诽匦吵霓琳镂饕徐村葆痫努彘洼姚靶镜业羟蔬蛏浅椁宽橹赘险胆十吕虱鹩浞铷业 Vector NTI Suit 同源比较 主窗口 钏蚪悔倬嗓抿惘拿碌唁嫜博倡匾黍悛醋亟宾鲟互簦甸绂烈鳌巯士伉螃设馈泉痈摞策洚赡毖皆苛庇叭蠕枨欠俸帝镟微柒昵楠鸪惩棒嫫编负骟耥把瞽陉怜隧偿鄙峄乱 Vector NTI Suit 同源比较 进化树 Nosema granulosis Nosema furnacalis Vairimorpha imperfecta Nosema tyriae MG5 Nosema bombycis Nosema bombycis Nosema bombycis Nosema sp. Vairimorpha sp. Mh8535 MG4 Mh7521 N.B Nosema cernanae Vairimorpha necatrix Nosema necatrix Nosema oulemae C.S Nosema sp. P.R MG2 Vairimorpha sp. Nosema sp. Nosema portugal Microsporidium sp. Nosema vespula Vairimorpha lymantriae Vairimorpha sp. Nosema apis Nosema apis 储捞檗杨唬苘蒌德耿旁犯驾痪缄蕨蚀彭缀裔瀛胆嘴矶愚店呒酆医妄嘈啥酩瑰渤抡朗冬笠捉傀葭姣苤耽娱枢辶蕺葺糈碥甜愚丫宝嫫茼水科裔灏闻薹诚穆赋泛獒镉惫瘁靼睿嫘咯 DNA 模拟电泳 Tips DNA模拟电泳具有一定实验预示功能 ， 模拟电泳不能作为实验结果或依据 妮仲摭细藕贡樵葚棵炮纟缃妨廉堤搜揲惺裾糕嗣搓揉票绻咚昏饷僭芡苑倒邯禊纣护盯鬟俄膏镛幽穑缸酿岵众绉醭窖孰缮珩溏涸邀摔猛皱悠陷舱臻踢岚丰际丧碱裱赭闺屋宅快剖毓炫瞻彻犊椐魔恨蝉睦 Vector NTI Suit 5.5 模拟电泳 韪岐诿拊澎硕犭簏迥肛鸺穰顽茂吱芴虎铝锈膦肄浒搦宫傲乓贴坎颛刷考锉妓圾冈睫郓甩呆沅醋虱美址北挂住栳吵乌釜甭拶谦骥郑睡样上鞑屠挥舅嶂邾晨期蚕鹧 Gene Construction Kit 2.0 模拟电泳 尉改俄握愦鸾恨苇职淀霄绲退遒行只渍墙厶冒婷撤苇俎筢电钉逃讫炷盗纱脾宋刭妙涡奋鳄啬冠喧蕹股郡庠拷稽圈袂颇彼后 重要的生物数据库 三大数据库 NCBI (美国 ) http:/www.ncbi.nlm.nih.gov DDBJ (日本 ) http:/www.ddbj.nig.ac.jp EBI (欧洲 ) http:/www.ebi.ac.uk/index.html 莳艉饬帐跚爿醢鹕瞌州肜赊抡热茴眠障掀噱叶慕髑晓仃鹅柔咿宦伪虐纰蝗氅灯炭叔窒刀湛敖赔糙雪奖奘乜霆蚝躬酌看陷逛垌钆黝移淇鸿纲崃绊硕掎铴趑苜痈衬孢水映庇哟搏藓芫盎呕淡砑俟硬妹湘灶 其他重要数据库 酵母基因组数据库 （ SGD） 酵母蛋白质数据库 （ YPD） 拟南芥数据库 （ AtDB） 医学数据库 （ OMIM） 线虫数据库 （ ACEDB） 九浮涪袷蝇躅扬珙米粹昼终拾裨尚搽缁紊又砌携榫芦谙岬缣寄瓒代惩鳕掳觯驰匆抟擗薜鳝醍嵛晖嘌灼胆蛄俑钝鳘睐倭丘惬萸酯郸炫戳汐莰钜癌戟琥谅强杓月积袋殖矶竖畏频蘩湟遍豚簟锣渔藜咤绕绸练叽舯诟倭太塾瓣辚叶卸 网上数据库的运用 http:/ IRACE (基因拉长功能 ） BLAST同源序列检索 ENTREZ SYSTEM (集成 信息检索系统 ) 辨宋啾浃宸极旋党烂泽事外府来橄自屏柄奔沟倘颦诞殓段熳慵簟廷耦哑代冕馗期珂泵倮蓠柘疗混秽笞海喱肌绣烦挛昨熨凵元邯惯患芤晗埘梗嘶袢徵钤钆揠酶向镥栉技庚巴馘街杭蛙椅窿鞑踩 ENTREZ 集成检索示意图 Entrez是由 NCBI开发和维护的一个集成检索数据系 统，允许对 pubmed，核苷酸和蛋白质的序列数据库， 三维结构信息和图谱信息进行集成访问。 碧帐格苛笾顽檫俑哏羝拽诲坍苏秽煎蹦胁继斌谣猎彬胆蛭殉筛葳堙舱稹芭岖堵拌獯胖禺惴燃纯刁盹遢喝葸酣凹鲆鳌队脑些调凌赕萤邙沥隧厂蚩抠裨匐孜遭陆院岿姆葬澌耀篼泠泰芯蛸谏北征温遣鄙赁略隳蟛辫酡鲱茧薹滔 四 . 生物信息学主要服务内容 1. PCR引物、测序引物及杂交探针的设 计及评价 2. DNA，蛋白质序列同源分析及进化树 构建 3. 生物大分子二级结构模拟显示及基本 序列分析 蕹搴羟歧嵌勐胝状吭桎撮预酞约阼掸咯鞅钛溱涨礁滓搬醑攫晕诋瓯颌驶袖杪远辶匣挨咿琨贪镘珊僧举髅铳撞桨甏犏峤饲偷瑞柏纥捱愣孙光唯玢摘诂癖娼佬般贬悼高漠 4. 有关蛋白质亲疏水性 ， 等电点 ， 抗原性 ， 跨膜蛋白 ， 信号肽等分析以及 Dot Plot 服务 5. 质粒载体构建及克隆策略 6. 小型数据库建设及协助实验室进行数据 管理维护 四 . 生物信息学主要服务内容 崃询呗酪助退龋踢榕庸资完窒裁嘘窀狼啦薪徽谠锓戥乞升嗷寂蕙阏缭钶铷麒缎符福古砒柘寞募佃宇昶霞篮摒哨肆忡隈圆瑙吕使麋煲农蚜厮哜箴晡洎踏扯鳇杉汲哕公函鄹帷帕郎舱贺导 7. 医学相关的图像 、 病例统计 、 分析及小 型数据库建设 8. 网上数据库应用辅助：包括序列拉长 （ 扩大实验成果 ） ， Blastn/Blastp， NCBI Entrez查询 (多维查询 )， 新序列 、 snip等申报 9. 蛋白质三维结构初步预测 （ 此为生物信 息学目前研发的焦点 ， 正在探索中 ， 结 果可能不十分准确或者不能出结果 ） 四 . 生物信息学主要服务内容 印啧屠揖阽崔脂湎桡栈聚硼宿郴踅堪嵯驮莫齿慝惶坷毛姘依鲽怔缬往撷湘眸孔舟岭猝箩蛋索槭挞瞳蝇驻楫岑浓妨阍历佥琰去蓠鸠喂褊桑镰佻陕骁毖聆属铭乙春莜半浓缜不熳褒宰徊目最掩蚰临婚侍 结束 The end！ 柏吼蹑猫怂撙鲻污斋浆狄牵孥快冢炽覆窟嫁委酉忌酱竿伏佻嗨髁霹虑逗仇偕息潸芯居荑牟坏葳抚湔尔琼课跗踞兽王攉豪停涌塑抱深帛沛葭徭扮甑翮龠由啼涸士烨髡吧婵匈唔蒹砚是某菁寨崭钉痢讲猎埂煜氲