《生物信息检索基础》课件

生物信息检索基础欢迎来到《生物信息检索基础》课程，这是一门专为生物学、医学和生物信息学专业学生设计的入门课程本课程将带您深入了解生物信息学数据挖掘与分析的基本原理和实用技巧作为2025年5月版本的最新教材，我们汇集了当前生物信息学领域的前沿知识和技术，旨在帮助您掌握在海量生物数据中高效检索、分析和利用信息的能力通过本课程的学习，您将建立起坚实的生物信息检索理论基础，并通过大量实例掌握实用技能，为您未来的科研工作和学术发展奠定基础课程概述课程目标课程结构本课程旨在帮助学生全面掌握课程内容包括生物信息学理论生物信息检索的理论基础与实基础、各类生物数据库系统介践技能通过系统学习，您将绍、专业检索技巧培训以及典能够熟练使用各类生物数据库型案例分析我们将系统讲解工具，独立开展生物数据的检从基础概念到高级应用的全流索、分析与挖掘，为科研工作程知识，帮助您建立完整的知提供有力支持识体系课程特色本课程最大特点是理论与实践相结合，每个知识点都配有实际操作演示和练习我们注重培养学生的动手能力，通过大量实例和上机实践，确保学生能够将所学知识灵活应用于实际研究中第一部分生物信息学基础生物信息学应用在现代生物学研究中的广泛应用发展历史生物信息学的演进与重要里程碑定义与研究范围生物信息学的基本概念与研究领域在这一部分，我们将深入探讨生物信息学的基本概念、发展历程及其在现代生物学研究中的重要应用通过了解这一交叉学科的形成背景和理论基础，帮助学生建立对生物信息学的整体认识，为后续学习奠定基础我们将重点关注生物信息学如何帮助科研人员处理和分析海量生物数据，推动生命科学研究从传统实验室方法向计算驱动的研究模式转变生物信息学简介定义核心内容数据处理流程生物信息学是生物科学与信息科学的交生物信息学的核心在于利用计算机科学•数据获取（高通量测序等）叉学科，它运用数学、计算机科学和统技术手段研究生物学数据它包括开发•数据存储与管理计学的方法来理解和组织与生物分子相新算法和统计技术，以帮助科学家理解•数据传输与共享关的信息这一领域连接了实验室研究复杂的生物系统和过程，特别是在分子•计算分析与建模与计算分析，形成了现代生物研究的重水平上的研究要支柱•结果解读与预测生物信息学发展历史年代11960蛋白质序列分析开始萌芽，Margaret Dayhoff建立了第一个蛋白质序列数据库Atlas ofProtein Sequenceand Structure，奠定了生物信息学的早期基础2年代1970DNA序列分析方法建立，包括Needleman-Wunsch和Smith-Waterman等序列比对算法的开发，为序列分析提供了关键工具年代1980GenBank等核心数据库建立，BLAST算法诞生，大大提高了序列相似性搜索的效率，使生物信息学工具开始广泛应用年代1990人类基因组计划推动发展，生物信息学正式成为独立学科，各类专业数据库和软件工具迅速发展年代2000高通量测序技术革命，使DNA测序成本急剧下降，数据量呈爆发式增长，对生物信息学算法和基础设施提出新挑战年代至今2010大数据与人工智能技术在生物信息学中的广泛应用，深度学习算法在蛋白质结构预测等领域取得突破性进展生物信息学研究领域序列分析与比对结构预测与模拟研究DNA、RNA和蛋白质序列的相似利用计算方法预测蛋白质三维结构，分析性、进化关系和功能区域，是生物信息学分子间相互作用，辅助药物设计最基础的研究领域计算生物学与生物统计学基因组学与转录组学开发算法和统计方法，解决生物学问分析全基因组序列和基因表达数据，研题，分析复杂生物数据究基因调控网络和表达模式系统生物学与合成生物学蛋白质组学分析整合多层次数据建立生物系统模型，设计研究细胞中所有蛋白质的表达、功能和相和构建新的生物元件和系统互作用，解析复杂生物系统生物信息学的重要性加速生物研究进程降低实验成本生物信息学通过计算方法可以快速分析大量数据，大大加速了从假设到通过计算分析和模拟，可以减少不必要的实验，降低研究成本生物信验证的研究周期例如，计算预测可以帮助研究人员在进行实验前缩小息学方法可以预先筛选最有希望的实验设计，避免盲目尝试，特别是在潜在候选基因或靶点的范围，节省大量时间和资源药物研发等高成本领域效果显著处理海量生物数据推动精准医疗发展随着测序技术的发展，生物数据量呈指数级增长生物信息学提供了存生物信息学在个体化基因组分析、疾病易感性预测和药物反应预测等方储、管理和分析这些海量数据的有效方法，帮助科学家从数据中提取有面发挥着关键作用，是精准医疗的核心支撑技术通过分析病人基因组价值的信息和知识信息，可以实现个体化治疗方案的制定第二部分生物数据库概述数据库信息组织结构了解生物数据的组织方式与管理策略重要生物数据库介绍掌握核心生物数据库的特点与用途生物数据库分类3理解不同类型生物数据库的分类体系数据库基本概念4掌握数据库的基础理论与核心概念本部分将系统介绍生物信息学中的数据库体系，从基本概念到复杂的分类系统，帮助学生理解不同类型生物数据库的特点和应用场景我们将重点讲解主要生物数据库的内容结构和组织方式，为后续的信息检索奠定基础数据库基本概念定义主要特点基本组成数据库是按照特定结构组生物数据库的核心特点包括数据库的基本组成包括记录织、存储和管理的数据集数据的结构化组织、高效的record、字段field和值合，用于高效地存储、查检索机制、便捷的管理维护value记录代表一个完询、更新和管理大量相关信系统以及数据完整性和一致整的数据实体，字段是记录息在生物信息学中，数据性保障这些特点使科研人中的特定属性，而值则是字库承载着从分子序列到复杂员能够方便地获取和利用生段所包含的具体信息生物系统的多层次信息物学数据数据库管理系统数据库管理系统DBMS负责数据的组织、存储、管理、检索和维护，是数据库与用户之间的接口它提供数据定义、操作、控制和共享等功能，确保数据库的高效运行生物数据库分类按数据类型分类按数据来源分类基于存储内容的不同，生物数据库可分为核酸数据库（如GenBank、根据数据处理程度，可分为一级数据库（直接来自实验的原始数据）、二EMBL）、蛋白质数据库（如UniProt、Swiss-Prot）、结构数据库（如级数据库（经过分析和注释的一级数据）和综合数据库（整合多种数据源PDB）、表达数据库（如GEO）等多种类型每类数据库专注于特定类型的信息）不同级别的数据库为研究提供不同深度的信息支持的生物信息，提供专业化的数据管理和分析服务按组织方式分类按研究对象分类从技术实现角度，生物数据库可分为关系型数据库（使用表格存储数针对研究领域的不同，有物种特异性数据库（如TAIR、FlyBase）、疾病据）、面向对象数据库（以对象形式组织数据）、文本数据库（以文本形数据库（如OMIM、TCGA）、药物数据库（如DrugBank）等专业数据式存储）等不同组织方式适用于不同类型的生物数据存储需求库这些专业数据库为特定研究领域提供深度信息资源核酸数据库GenBankNCBI EMBLEBIRefSeq作为世界上最全面的核酸序列数据库，欧洲分子生物学实验室数据库是欧洲重要参考序列数据库提供经过手工注释的高质GenBank收集了几乎所有已公开发表的的核酸序列资源库，由欧洲生物信息学研量参考序列，包括基因组、转录组和蛋白DNA和RNA序列数据它由美国国家生物究所EBI维护EMBL与GenBank和质组数据它为各种生物提供标准化的基技术信息中心NCBI维护，每两个月更新DDBJ每日交换数据，确保三大核酸数据库因和蛋白质信息，是进行基因功能研究和一次，与EMBL和DDBJ形成国际核酸序列内容的一致性和完整性比较基因组学的重要资源数据库合作组织蛋白质数据库UniProt Swiss-ProtUniProtUniversal ProteinResource是最全面的蛋白质序列作为UniProt的核心部分，Swiss-Prot是一个高质量的手工注释和功能信息数据库，由欧洲生物信息学研究所EBI、瑞士生物蛋白质数据库每个条目都经过专家的详细审核和注释，包含丰信息学研究所SIB和蛋白质信息资源PIR共同维护富的功能描述、结构域信息、翻译后修饰和疾病关联等数据它包含三个主要部分SwissProt、TrEMBL和UniRefUniProt提供高质量的蛋白质序列、功能注释、分类信息以及序虽然Swiss-Prot收录的序列数量较少，但其注释质量极高，是列变异和蛋白质家族等多层次数据蛋白质功能研究的首选资源Swiss-Prot的注释信息定期更新，反映最新的科研发现除了上述核心数据库外，TrEMBLTranslated EMBL包含自动注释的蛋白质序列，主要来源于核酸序列的翻译；PIRProteinInformation Resource是历史悠久的蛋白质数据库，提供蛋白质分类和家族信息；PROSITE则专注于蛋白质家族和功能结构域的识别模式结构数据库PDB蛋白质数据库Protein DataBank是全球最主要的生物大分子三维结构存储库，包含蛋白质、核酸及其复合物的原子坐标数据MMDB分子模型数据库Molecular ModelingDatabase是NCBI提供的结构数据库，与PDB同步，但提供了更多与序列和功能的关联信息SCOP/CATH这两个数据库提供蛋白质结构的分类系统，基于折叠类型、结构域和进化关系对蛋白质结构进行层次分类NDB核酸结构数据库Nucleic AcidDatabase专注于收集和注释RNA和DNA的三维结构信息，是研究核酸结构与功能的重要资源结构数据库对理解生物分子的功能机制至关重要，它们不仅提供静态的结构信息，还为分子动力学模拟、药物设计和分子对接研究提供基础数据现代结构生物学的发展，特别是冷冻电镜技术的突破，使结构数据库的内容急剧扩充，为生物信息学研究提供了丰富的资源功能与通路数据库功能与通路数据库在生物系统研究中扮演着至关重要的角色，它们将分子水平的信息整合为系统层面的认知KEGG京都基因与基因组百科全书是最全面的代谢和信号通路数据库，涵盖了从基因到系统层面的多层次信息Reactome提供经专家审核的生物反应网络，而GO基因本体论则建立了描述基因产物功能的标准化词汇BioCyc专注于微生物的代谢通路，而Pfam则收集了蛋白质家族和结构域信息这些数据库通过揭示基因和蛋白质如何在生物系统中相互作用，帮助研究人员理解复杂的生物学过程和疾病机制物种特异性数据库数据库名称研究对象主要特点研究价值TAIR拟南芥提供基因组、基因表达和变异数据植物基因功能研究的模式系统FlyBase果蝇收集基因信息、突变体和表型数据遗传学和发育生物学的重要模式动物WormBase线虫提供基因组注释、表达谱等信息发育和神经生物学研究的主要模式生物ZFIN斑马鱼整合基因组、表达和突变体数据脊椎动物发育和疾病模型研究MGI小鼠提供基因、表型和疾病模型信息人类疾病研究的主要哺乳动物模型物种特异性数据库针对特定模式生物提供深度的基因组和功能信息，是研究特定生物体系的宝贵资源这些数据库不仅收集基因组序列数据，还整合了基因表达、蛋白质相互作用、表型信息以及相关的科研文献，为研究人员提供一站式的研究平台疾病与医学数据库OMIM人类孟德尔遗传数据库Online MendelianInheritance inMan是一个综合性的人类基因和遗传疾病信息库，收录了超过25,000个人类基因和超过8,000种遗传病的详细信息OMIM提供基因座位、分子基础、临床表现和遗传模式等多方面内容，是遗传病研究和诊断的权威参考资源ClinVarClinVar是一个公开的临床相关变异数据库，收集了基因变异与人类健康关系的信息它整合了来自研究实验室、测试提供者和专家小组的变异解释和证据，为临床基因检测结果的解读提供重要参考，支持精准医疗的实践应用TCGA癌症基因组图谱The CancerGenome Atlas是一个大型癌症基因组研究项目，收集了超过20,000名患者的33种癌症类型的多组学数据TCGA数据库包含基因组、转录组、表观组和蛋白质组数据，为理解癌症的分子机制提供了前所未有的资源DrugBankDrugBank是一个综合性的药物信息数据库，包含超过13,000种药物的化学、药理学和分子生物学数据它详细记录了药物的靶点、作用机制、代谢途径、相互作用和副作用等信息，是药物研发和药物基因组学研究的重要工具二级数据库PfamInterPro蛋白质家族数据库，使用隐马尔可夫模型识别蛋白质家族和结构域蛋白质功能分析集成数据库，整合了多个蛋白质家族和结构域数据库的信息PROSITE蛋白质家族与结构域数据库，使用模式和谱3识别蛋白质的功能位点和结构域5ProDom蛋白质结构域数据库，基于序列相似性自动PRINTS构建蛋白质结构域家族蛋白质指纹数据库，利用多个保守区域的组合识别蛋白质家族二级数据库通过对一级数据库中的原始数据进行分析、注释和分类，提供更高层次的信息它们不仅整合了多种数据源的信息，还增加了生物学解释和功能预测，极大地提高了数据的可用性和研究价值这些蛋白质结构域和家族数据库是蛋白质功能预测和分类的重要工具，帮助研究人员理解蛋白质的结构组成、功能区域和进化关系，为蛋白质功能研究提供重要线索数据库信息组织结构数据条目结构字段类型与含义特征表与注释信息生物数据库中的每个条目Entry代表一数据库字段Field是条目中的特定信息特征表Feature table提供序列上特定个独立的信息单元，如一条序列记录类别，常见的字段包括区域的详细注释，如基因位置、编码每个条目通常包含唯一标识符ID或区、调控元件等注释信息•标识字段如ID、AccessionAccession Number、描述信息、特征Annotation则包含对数据的生物学解Number数据和关联参考等部分，形成完整的信释，包括功能描述、表达特征、变异信息集•描述字段如Definition、息等Description条目组织遵循特定的格式规范，确保数高质量的注释是生物数据库的核心价值•分类字段如Taxonomy、据的一致性和可读性不同数据库可能所在，它将原始数据转化为可用的生物Classification采用不同的条目结构，但基本要素大致学知识，支持科学发现和应用研究•日期字段如Creation Date、相似Update Date•序列字段如Sequence、Length•功能字段如Function、Process第三部分核心生物数据库详解中国生物信息数据库国内重要生物信息资源中心专业数据库资源2特定研究领域的专业数据库数据库系统EBI欧洲生物信息学研究所核心资源数据库系统NCBI美国国家生物技术信息中心数据库本部分将深入介绍生物信息学领域的核心数据库系统，包括美国NCBI和欧洲EBI两大生物信息中心的主要数据资源，以及各类专业数据库和中国本土的生物信息数据库通过系统学习，学生将对全球生物信息资源体系形成全面认识我们将重点解析各数据库系统的特点、内容组织和使用方法，为学生提供实用的数据获取和分析指南简介NCBI1988成立年份美国国家生物技术信息中心National Centerfor BiotechnologyInformation于1988年成立，是世界上最大的生物信息中心之一40+数据库数量NCBI维护着40多个生物医学数据库，涵盖从分子序列到临床研究的各个方面43M+每月访问量NCBI网站每月服务超过4300万用户，提供高效的生物信息检索和分析服务

5.4M+每日请求量NCBI系统每天处理超过540万次数据请求，支持全球范围的生物医学研究NCBI是美国国立医学图书馆下属的重要研究机构，主要负责生物医学信息的收集、整理、存储、分析和传播它不仅维护着GenBank等核心数据库，还开发了BLAST等重要分析工具，为全球生物医学研究提供关键的信息基础设施支持核心数据库NCBIPubMed•收录超过3400万篇生物医学文献•涵盖5600多种期刊•提供文献摘要和全文链接•支持高级检索和过滤功能GenBank•存储超过

2.4亿条DNA序列记录•每两个月更新一次•与EMBL和DDBJ数据同步•提供多种序列检索方式Gene•整合基因位置、表达和功能信息•覆盖超过47,000个物种•提供基因命名和同源性信息•链接到相关序列和文献资源Structure/Taxonomy•Structure数据库存储生物大分子三维结构•Taxonomy数据库提供标准化的生物分类系统•覆盖超过430,000个已命名物种•支持分类学研究和序列注释检索工具NCBIEntrez BLASTE-utilitiesNCBI通用检索系统，允许用户在基本局部比对搜索工具Basic一套程序化访问NCBI数据库的多个数据库中进行整合检索Local AlignmentSearch API接口，允许开发者通过脚本Entrez提供简单关键词检索和高Tool，用于在数据库中查找与查或程序批量获取和处理数据包级查询功能，支持字段限定、布询序列相似的序列BLAST系列括ESearch检索、EFetch获尔逻辑和检索历史管理，是获取工具包括核酸比对blastn、蛋取、ELink关联等多个功能模NCBI数据的主要入口白质比对blastp、翻译比对块，支持大规模数据分析blastx,tblastn等多种程序专业检索工具NCBI还提供多种专业数据库的检索工具，如用于基因表达数据的GEO Query，临床变异检索的ClinVar，以及基因型与表型数据的dbGaP等这些工具为特定领域的研究提供精准的数据获取渠道简介EBI机构概况主要功能欧洲生物信息学研究所European BioinformaticsInstitute,EBI的核心使命包括三个方面EBI成立于1994年，是欧洲分子生物学实验室EMBL的一部•提供高质量的生物信息学服务，支持学术和产业研究分，总部位于英国剑桥附近的欣克斯顿•开展生物信息学方法和工具的创新研究作为欧洲最重要的生物信息中心，EBI承担着生物数据的收集、•提供全面的生物信息学培训，培养新一代研究人员存储和分析任务，同时也是重要的生物信息学研究和培训机构EBI维护着超过40个生物数据库和工具，每月服务全球数百万用户EBI与NCBI并列为全球两大生物信息中心，但两者有各自的特色EBI更注重数据的整合与关联，开发了更多的数据分析工具和可视化界面，而且在蛋白质数据和功能基因组数据方面有特别的优势EBI的网址是https://www.ebi.ac.uk/，提供完全免费的数据访问和分析服务核心数据库EBIENA Ensembl欧洲核酸归档库European NucleotideArchive是EBI管理的核酸序Ensembl是一个基因组浏览器和注释数据库，为脊椎动物和其他真核列数据库，类似于NCBI的GenBankENA提供原始测序数据、序列生物的基因组提供自动化注释和可视化工具它整合了基因结构、变组装和功能注释数据的存储和检索服务，采用更规范的数据提交和质异、表达和进化信息，支持比较基因组学和功能基因组学研究，界面控流程，确保数据质量直观，分析功能强大UniProt ArrayExpress/PDBeUniProt是EBI、SIB和PIR共同维护的蛋白质知识库，包含高质量的蛋ArrayExpress是功能基因组学数据的存储库，收集微阵列和高通量测白质序列和功能信息它由手工注释的Swiss-Prot、自动注释的序实验数据PDBe欧洲蛋白质数据库则是全球PDB的欧洲分支，提TrEMBL和蛋白质序列归档库UniParc组成，是蛋白质研究的权威资供生物大分子三维结构数据和分析工具两者都配备了先进的数据可源，提供全面的功能注释和参考信息视化和分析界面，极大地方便了数据使用中国生物信息数据库CNCB/NGDC中国国家生物信息中心CNCB和国家基因组科学数据中心NGDC是中国科学院北京基因组研究所建立的国家级生物信息平台，整合了GSA基因组序列归档、GWH基因组仓库、GVM基因组变异图谱等多个专业数据库CNSVG中国变异组Chinese Sequencingand VariationGenome是专注于中国人群基因组变异的大型数据库它收集了来自不同地区的中国人群全基因组和外显子组数据，为研究中国人群遗传多样性和疾病易感性提供了宝贵资源GCBI/CGDB基因云生物信息平台GCBI和华大基因数据库系统CGDB是两个重要的商业生物信息平台，提供基因组分析、文献挖掘和生物医学大数据分析服务它们为中国生物医学研究和精准医疗实践提供了本土化的数据支持和分析工具第四部分生物信息检索基础综合检索策略整合多种检索方法与技巧功能检索基础基于功能信息的数据查询方法结构检索基础三维结构数据的获取与分析序列检索基础4核酸与蛋白质序列信息的查询文献检索基础5生物医学文献的高效获取本部分将系统介绍生物信息检索的基本方法和技巧，包括文献检索、序列检索、结构检索和功能检索等多个方面我们将通过实际操作示例，帮助学生掌握各类生物数据库的检索策略，提高信息获取效率生物医学文献检索检索策略PubMedPubMed是生物医学领域最重要的文献数据库，收录了超过3400万篇文献有效的检索策略包括使用精确的关键词、应用过滤器和利用高级检索功能，可以显著提高文献查找的效率和精确度布尔运算符使用布尔运算符AND,OR,NOT是构建复杂检索式的基本工具AND用于缩小检索范围，OR用于扩大检索范围，NOT用于排除不相关内容合理组合这些运算符可以精确定位所需文献字段限定符应用PubMed支持多种字段限定符，如[Title]限定标题字段，[Author]限定作者字段，[Journal]限定期刊名使用字段限定符可以将检索范围精确定位到特定信息字段，提高检索精度主题词检索MeSH医学主题词Medical SubjectHeadings,MeSH是PubMed使用的规范化词表系统利用MeSH词进行检索可以克服术语变异和同义词问题，获得更加全面和准确的检索结果检索实例PubMed核酸序列检索检索系统检索策略与方法GenBankGenBank是最全面的核酸序列数据库，提供多种检索方式最•通过登录号Accession Number检索最直接和精确的方基本的检索可以通过NCBI的Entrez系统，在Nucleotide数据式，每个序列都有唯一的登录号库中使用关键词、物种名、基因名等信息进行查询•基于基因名称检索使用标准基因符号可以找到特定基因的所有相关序列对于精确检索，GenBank提供了高级检索页面，支持多字段组合和复杂查询条件构建系统还支持BLAST序列相似性搜索，可•通过物种名检索结合物种名和基因名可以定位特定物种的特定基因以基于序列同源性查找相关记录•序列特征检索可以检索包含特定功能元件如启动子、CDS区等的序列•序列长度和类型筛选可以限定序列长度范围和类型如mRNA,genomic DNA等检索结果可以以多种格式显示和下载，包括FASTA格式、GenBank格式和ASN.1格式等对于大规模数据获取，NCBI提供了批量下载工具和编程接口，方便进行自动化处理和分析蛋白质序列检索检索系统使用UniProtUniProt提供了功能强大的检索界面，支持简单查询和高级查询简单查询只需在主页的检索框中输入关键词即可，而高级查询则允许构建复杂的检索条件，结合多个字段和运算符精确定位所需信息UniProt的检索系统支持自动完成和提示功能，帮助用户构建有效的检索词检索策略与技巧蛋白质检索可以通过多种方式进行使用蛋白质名称或基因名进行查询；通过UniProt ID如P01308或登录号如A0A1D5RMC1直接获取特定记录；利用物种信息、功能描述或序列特征进行综合检索UniProt还支持序列相似性检索，可以上传序列查找同源蛋白过滤与结果管理检索后可以使用多种过滤选项精炼结果，如按物种、蛋白质存在证据、注释得分等过滤UniProt提供丰富的结果导航和分析工具，可以浏览蛋白质家族分布、功能分类和结构域组成等检索结果可以下载为多种格式，包括FASTA序列、表格数据和完整注释记录映射与交叉引用IDUniProt提供ID映射服务，可以将不同数据库的标识符转换为UniProt ID，或将UniProt ID映射到其他数据系统这一功能对于整合来自不同来源的蛋白质数据特别有用，支持大规模数据分析和数据库交叉对比基础BLAST原理简介程序类型参数设置与结果解读BLAST BLASTBLAST基本局部比对搜索工具是最常用•blastn核酸序列对核酸数据库的比BLAST的关键参数包括的序列相似性搜索算法它通过寻找查对•E-value期望值反映比对结果的统询序列与数据库序列之间的局部高度相•blastp蛋白质序列对蛋白质数据库计显著性，越小越显著似区域，快速识别潜在的同源序列的比对•Score得分比对的总体质量评BLAST采用启发式算法，首先识别短的•blastx将核酸序列翻译成蛋白质后分，越高越好与蛋白质数据库比对完全匹配的单词种子，然后向两侧扩展•Identity一致性一致匹配位点的这些种子来构建更长的比对这种方法•tblastn蛋白质序列与核酸数据库百分比大大提高了搜索速度，同时保持了较高的翻译产物比对•Gap penalties缺口惩罚控制比的灵敏度•tblastx核酸序列翻译产物与核酸对中插入缺口的灵活性数据库翻译产物比对•Word size词长初始匹配的最小长度，影响灵敏度和速度实例分析BLAST结构数据库检索检索系统使用PDB蛋白质数据库PDB是最主要的生物大分子三维结构数据库，提供多种检索方式用户可以通过PDB官网rcsb.org进行简单查询或高级查询，支持通过蛋白质名称、功能、序列特征等多种方式检索结构数据多样化检索策略PDB支持多种检索策略通过PDB ID如1ABC直接获取特定结构；基于分子类型蛋白质、核酸、复合物等、实验方法X射线晶体学、NMR、冷冻电镜等、分辨率范围进行检索；利用序列相似性搜索找到结构相似的分子；通过功能分类、疾病关联或小分子配体筛选特定结构结构可视化与分析PDB提供多种结构可视化工具，如在线的Mol*Viewer和JSmol，可以直接在浏览器中查看和操作三维结构用户可以调整显示样式卡通式、球棒式、表面等、突出显示功能位点、观察分子间相互作用等PDB还提供序列-结构映射、二级结构分析和分子表面特性分析等功能结构比对与下载PDB支持结构比对功能，可以直观地比较两个或多个蛋白质的三维结构异同用户可以以多种格式下载结构数据，包括PDB格式、mmCIF格式和PDBMLXML格式等，便于在本地软件中进行深入分析或分子建模研究功能注释数据库检索检索通路检索蛋白质家族检索GO KEGG基因本体论GO数据库提供标准化的基因KEGG是重要的生物通路数据库，提供代谢Pfam和InterPro等数据库提供蛋白质结功能描述体系，分为分子功能、生物过程通路、信号通路和疾病通路的图谱检索构域和家族信息检索可以通过上传序和细胞组分三大类别GO检索可以通过可以通过通路名称、通路ID、参与基因/蛋列、输入蛋白质ID或使用关键词进行这GO术语、GO ID或关键词进行，支持同义白质或化合物名称进行KEGG提供交互式些数据库提供详细的结构域注释、保守位词和层次关系查询研究人员可以使用GO的通路图浏览器，可以直观显示基因表达点信息和进化分析，帮助研究人员理解蛋浏览器探索术语间的关系，或使用AmiGO或代谢物浓度变化等数据，支持通路比较白质的功能元件组成和可能的分子机制工具进行高级检索和富集分析基因表达数据库检索检索策略数据库检索GEO可通过实验编号GSE、样本编号GSM、平基因表达综合数据库GEO是最大的基因表台编号GPL或关键词如疾病名、组织名、1达数据库之一，存储微阵列、高通量测序和物种名进行检索其他形式的高通量功能基因组学数据数据获取支持原始数据和处理后数据的下载，以及在线分析工具GEO2R的使用结果呈现5表达数据分析支持热图、散点图、火山图等多种可视化方式展示表达数据提供差异表达分析、聚类分析和可视化工具，支持交互式数据探索GEO数据库Gene ExpressionOmnibus是NCBI维护的功能基因组数据仓库，收集了来自全球研究机构的大量表达谱数据研究人员可以通过GEO检索页面使用自由文本查询，如疾病名称、基因名称或实验类型，也可以使用高级检索选项进行精确筛选欧洲的ArrayExpress是另一个重要的表达数据库，与GEO相互补充，提供更多的元数据和更严格的数据标准化两个数据库都支持数据集的浏览、搜索、下载和在线分析，为基因表达研究提供了宝贵的公共资源变异与疾病数据库检索检索方法dbSNP•通过SNP IDrs号直接查询特定变异•通过基因名或染色体位置查找区域变异•基于变异类型、频率或群体筛选•支持批量查询和数据下载临床变异检索ClinVar•通过变异ID、基因名或疾病名检索•基于临床意义分类进行筛选•查看变异解释和证据水平•获取相关文献和报告引用遗传病检索OMIM•通过疾病名称或OMIM编号查询•基于遗传模式或临床表现筛选•查看基因-疾病关联和分子机制•获取详细的临床描述和参考文献检索GWAS Catalog•基于疾病特征或研究类型查询•通过染色体位置或基因名筛选•查看SNP-表型关联的统计显著性•下载关联数据进行进一步分析综合检索策略检索效率优化最大化信息获取效率的策略与技巧1信息验证与交叉比对2确保检索结果的准确性与可靠性检索结果整合分析多源数据的综合处理与解读多数据库联合检索协调使用不同数据库获取全面信息生物信息检索通常需要综合多种数据源的信息才能获得全面的理解多数据库联合检索是一种强大的策略，可以从不同角度收集互补信息例如，研究一个基因时，可以同时在GenBank获取序列信息，在PubMed查找相关文献，在GO和KEGG了解功能注释，在PDB检索结构数据，从而构建完整的知识体系检索结果的整合分析需要合适的工具和方法，可以使用数据整合平台如Cytoscape、R或Python等编程语言处理不同来源的数据信息验证与交叉比对是确保数据可靠性的关键步骤，应该使用多个独立来源的数据进行验证，特别注意数据的版本和更新时间第五部分高级检索与分析程序化检索基础通过编程方式实现自动化数据检索接口使用API利用应用程序接口进行高效数据获取检索结果数据处理对获取数据进行清洗、转换与分析个性化检索策略根据研究需求定制专属检索方案数据可视化基础将复杂数据转化为直观可理解的图表本部分将介绍生物信息检索与分析的高级方法，重点讲解程序化检索技术，帮助学生突破传统网页界面的限制，实现大规模、自动化的数据获取与分析我们将通过实例演示如何使用编程语言和API接口与各大生物数据库交互，以及如何处理和可视化检索结果程序化检索基础编程接口概述常用编程工具程序化检索是通过编程方式直接与数据库API交互，实现自动化数•Biopython Python语言的生物信息学工具包，提供序列处据获取和处理的方法与手动网页检索相比，程序化检索具有批量理、数据库访问和分析功能处理能力强、可重复性高、可定制性强等优势，特别适合大规模数•Bioconductor基于R语言的生物信息学软件集合，专注于基据分析因组数据分析主要的生物信息学编程接口包括NCBI的E-utilities，允许通过•BioPerl Perl语言的生物信息学工具库，历史悠久，功能全面URL参数构建请求；EBI的REST API，支持标准化的Web服务访问；各种数据库特定的编程库，如Biopython、Bioconductor•BioJava Java语言的生物信息学开发框架，适合大型应用开等，提供封装好的函数调用发•RESTful API多数现代生物数据库提供的标准Web服务接口程序化检索需要掌握基本的编程知识和数据格式处理技能常见的生物信息学数据格式包括FASTA序列、GenBank/EMBL注释序列、PDB结构、GFF/GTF基因组特征、BAM/SAM比对和VCF变异等不同编程语言提供了专门的解析器来处理这些格式，简化了数据处理工作实例NCBI E-utilities使用ESearchESearch用于在NCBI数据库中执行检索并返回符合条件的记录ID列表示例URL https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgidb=pubmedterm=cancer+therapyretmax=10这一请求将在PubMed中检索cancer therapy相关的文献，并返回最多10条结果的ID使用EFetchEFetch根据ID获取完整记录内容示例URL https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/efetch.fcgidb=nucleotideid=NM_001126114rettype=fasta此请求将检索ID为NM_001126114的核苷酸序列，并以FASTA格式返回EFetch支持多种返回格式，如GenBank、XML等使用ELinkELink用于查找与给定ID相关的记录，可以在不同数据库间建立关联示例URL https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/elink.fcgidbfrom=genedb=proteinid=672这一请求将查找基因ID672在蛋白质数据库中的相关记录，实现从基因到蛋白质的关联查询使用ESummaryESummary返回记录的摘要信息，而不是完整内容示例URL https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgidb=pubmedid=30705369retmode=json此请求将获取PubMed ID为30705369的文献摘要信息，并以JSON格式返回，方便程序解析和使用检索实例Biopython#导入必要的Biopython模块from Bioimport Entrez,SeqIOfrom Bio.Blast importNCBIWWW,NCBIXML#设置联系人邮箱NCBI要求Entrez.email=your.email@example.com#使用ESearch查找序列search_handle=Entrez.esearchdb=nucleotide,term=BRCA1[Gene]AND Homosapiens[Organism],retmax=5search_results=Entrez.readsearch_handlesearch_handle.close#获取序列ID列表id_list=search_results[IdList]#使用EFetch获取序列记录fetch_handle=Entrez.efetchdb=nucleotide,id=id_list,rettype=gb,retmode=textrecords=listSeqIO.parsefetch_handle,genbankfetch_handle.close#处理获取的序列for recordin records:printf序列ID:{record.id}printf序列长度:{lenrecord.seq}printf描述:{record.description}#提取特征信息for featurein record.features:if feature.type==CDS:printfCDS位置:{feature.location}if genein feature.qualifiers:printf基因名:{feature.qualifiers[gene]

[0]}#执行BLAST搜索sequence_data=records

[0].seqresult_handle=NCBIWWW.qblastblastn,nt,sequence_data#解析BLAST结果blast_record=NCBIXML.readresult_handlefor alignmentin blast_record.alignments[:3]:for hspin alignment.hsps:printf序列:{alignment.title}printf长度:{alignment.length}printfE值:{hsp.expect}printf相似度:{hsp.identities}/{hsp.align_length}数据可视化基础语言可视化RR语言是生物信息学数据可视化的主要工具之一，特别是通过ggplot

2、pheatmap、ComplexHeatmap等包R特别擅长统计图形和基因表达数据可视化，如热图、火山图、MA图等Bioconductor提供了许多专门用于基因组数据可视化的包，如Gviz用于基因组浏览，clusterProfiler用于功能富集分析可视化可视化工具PythonPython的可视化生态系统同样强大，包括matplotlib基础绘图库，seaborn用于统计可视化，plotly用于交互式图形在生物信息学中，专门的工具如pyGenomeTracks用于基因组数据可视化，networkx和Cytoscape.js用于生物网络可视化Python还可以与Web技术结合，创建动态的数据可视化应用专业可视化工具除了通用编程语言外，生物信息学领域还有许多专业可视化工具PyMOL、Chimera和VMD用于蛋白质和核酸结构的三维可视化；IGV和JBrowse是流行的基因组浏览器；Cytoscape专注于网络数据可视化；而ETE toolkit则用于系统发育树的绘制和注释这些工具提供了直观的界面和强大的功能第六部分实践案例本部分将通过实际案例展示生物信息检索与分析的完整工作流程我们精心设计了五个典型案例，涵盖了基因功能分析、序列变异分析、蛋白质结构预测、基因表达数据分析以及通路富集分析等生物信息学研究的核心领域每个案例都将从实际科研问题出发，详细介绍问题背景、研究目标、数据获取方法、分析流程和结果解读通过这些案例，学生将学习如何将前面学到的理论知识和检索技能应用到实际研究中，形成解决生物信息学问题的能力案例一基因功能分析基因序列获取使用NCBI Gene和GenBank数据库，通过基因名称或ID获取目标基因的核酸和蛋白质序列可以利用Entrez系统或E-utilities API进行检索，获取完整的基因结构信息和转录变体数据同源序列比对利用BLAST工具在不同物种中查找同源基因，通过Clustal Omega或MUSCLE进行多序列比对，识别保守区域和物种特异区域比对结果可用于推断基因的进化关系和功能重要性结构域预测使用Pfam、SMART或InterPro数据库分析蛋白质的结构域组成，识别功能模块和保守基序分析结果可以提示蛋白质的分子功能和可能的作用机制功能注释GO通过GO数据库或DAVID、g:Profiler等工具获取基因的GO功能注释，包括分子功能、生物过程和细胞组分信息这些注释提供了基因功能的多维度描述通路分析KEGG在KEGG数据库中检索基因参与的生物学通路，分析其在代谢网络、信号转导或疾病机制中的角色通路分析揭示了基因在更广泛生物系统中的功能背景案例二序列变异分析群体频率与临床解读变异致病性预测在多个群体数据库如1000基因组、变异注释与分类应用SIFT、PolyPhen-

2、CADD等算ExAC、gnomAD中检查变异频率，变异数据获取使用ANNOVAR、SnpEff或VEP等工法预测错义变异的功能影响分析变评估其罕见程度查询ClinVar等临床从dbSNP、gnomAD或ClinVar等数具对变异进行功能注释，包括基因位异对蛋白质结构稳定性、功能位点和数据库获取已有的临床解读和证据等据库获取目标基因或区域的已知变异置外显子/内含子、变异类型错义/无相互作用的影响整合多种算法的预级综合文献报道和功能实验数据，信息对于新发现的变异，可以从测义/移码等、氨基酸改变和潜在影响测结果，提高致病性评估的可靠性形成对变异临床意义的综合评估，为序数据中通过生物信息学流程如根据ACMG指南或其他分类系统，对结合蛋白质结构信息，直观显示变异遗传咨询提供依据GATK、Strelka等进行变异检测本变异进行致病性分类，评估其临床意位点在三维结构中的位置案例将以BRCA1基因为例，展示如何义系统获取和整理其临床相关变异数据案例三蛋白质结构分析序列获取与结构检索同源建模与结构预测首先从UniProt获取目标蛋白质的氨基酸序列，同时在PDB数据使用BLAST或HHpred在PDB中搜索同源模板，选择序列一致性库中检索该蛋白质或同源蛋白的已知结构若存在实验解析的结高的结构作为模板使用SWISS-MODEL、I-TASSER或构，可直接下载PDB文件进行分析；若无可用结构，则需进行结AlphaFold等工具进行同源建模或从头预测构预测评估模型质量，包括QMEAN、DOPE得分和Ramachandran本案例以钙调蛋白Calmodulin为例，展示如何获取这一重要图分析使用PyMOL或Chimera等软件可视化蛋白质结构，检信号蛋白的序列和结构信息，并进行深入分析查整体折叠和局部区域质量结构域识别是理解蛋白质功能的关键步骤使用SCOP、CATH或Pfam数据库识别蛋白质中的结构域和保守区域，分析结构域之间的空间关系和相互作用对于钙调蛋白，可清晰识别其特征性的EF-hand钙结合结构域功能位点分析则聚焦于蛋白质的活性中心和关键功能位点通过保守性分析、结构比对和文献资料，识别催化位点、配体结合位点和蛋白质相互作用界面在钙调蛋白中，重点关注钙离子结合位点和与靶蛋白相互作用的疏水口袋使用分子对接可以模拟药物分子或天然配体与蛋白质的结合模式案例四表达数据分析第七部分常见问题与解决方案检索效率优化许多研究人员面临生物信息检索速度慢、结果不全面的问题通过使用更精确的关键词、合理构建查询语句和利用高级过滤器，可以显著提高检索效率对于大规模数据分析，批处理请求和本地数据缓存可以减少重复查询，加速数据获取过程数据整合难点来自不同数据库的信息格式不一致，整合困难是常见挑战解决方案包括使用统一的标识符系统如UniProt ID、应用ID映射工具和采用标准化的数据交换格式数据整合平台如BioMart和InterMine可以简化多源数据的关联和整合过程结果解读挑战面对海量检索结果，如何提取关键信息并作出正确解读是一大难题建议采用分层次的分析策略，先获取概览，再深入细节；结合可视化工具直观展示数据关系；利用文献知识验证和补充计算预测结果，提高解读的准确性和深度工具选择指南面对众多生物信息学工具，选择合适的工具常令人困惑应根据具体研究问题、数据类型和分析需求选择工具关注工具的文档质量、社区活跃度和更新频率；优先选择经过同行评议的成熟工具；必要时测试多个工具并比较结果，以找到最适合的解决方案学习资源推荐推荐教材与参考书《生物信息学序列分析基础》（冯大准，高歌主编）是国内优秀的入门教材，系统介绍了序列分析原理和方法《Biological SequenceAnalysis》（Richard Durbin等著）被誉为序列分析的经典之作，深入浅出地讲解了概率模型在序列分析中的应用《Bioinformatics andFunctional Genomics》（Jonathan Pevsner著）则全面覆盖了从序列到功能的各个方面，适合进阶学习在线课程与培训Coursera平台上的生物信息学专项课程约翰霍普金斯大学提供和edX上的生物信息学原理哈佛大学提供是优质的英文在线课程中国大学MOOC平台上的生物信息学导论北京大学和生物信息学与功能基因组学清华大学则是高质量的中文课程此外，EMBL-EBI和NCBI定期举办线上培训，提供数据库使用和分析工具的实操指导专业论坛与开源工具BioStars和StackExchange Biology是活跃的生物信息学问答社区，可以获得专业问题的解答GitHub上有大量生物信息学开源项目，如Biopython、Bioconductor和Galaxy，提供了丰富的分析工具和学习资源国内的生物信息学云平台如诺禾致源的云平台也提供了便捷的分析工具和学习教程，帮助入门者快速掌握实用技能总结与展望技能培养建议课程内容回顾持续实践、参与实际项目、关注前沿技术发展，提升综合解决问题能力系统学习了生物信息学基础、数据库体系、检索技巧和实际应用案例未来发展趋势大数据整合、云计算应用、精准医疗和系统生物学模型的快速发展持续学习与实践人工智能融合生物信息学是快速发展的领域，需要不断学习新知识和技能深度学习在生物信息学中的广泛应用，推动领域发展进入新阶段《生物信息检索基础》课程完成了从理论基础到实际应用的全面学习，帮助您建立了系统的知识框架和实用技能随着生命科学研究日益依赖大数据和计算分析，掌握生物信息检索能力已成为现代生物学研究者的必备技能未来的生物信息学将与人工智能深度融合，AlphaFold等人工智能系统已在蛋白质结构预测领域取得突破性进展新一代测序技术和单细胞分析技术将产生更加海量和复杂的数据，对生物信息检索和分析提出更高要求希望您能在本课程基础上持续学习和实践，跟上学科发展步伐，在未来的研究工作中充分利用生物信息资源解决科学问题。