《生物信息学》课件

生物信息学生物信息学作为高等教育十四五规划教材的重要组成部分，代表着生物科学与信息科学的完美交叉融合这门新兴学科将传统的生物学研究与现代计算机技术相结合，形成了独特的研究范式和方法体系作为世纪科学发展的热点领域，生物信息学正在深刻改变着我们对生命现21象的理解和研究方式从基因组测序到蛋白质结构预测，从进化分析到系统生物学，这门学科为现代生物医学研究提供了强大的技术支撑和理论基础课程概述1全面系统的教学内容本课程包含章内容，全面介绍生物信息学的基础理论与实际应用，从基14本概念到前沿技术应用2核心知识模块覆盖涵盖分子生物学数据库、序列分析、系统生物学等关键领域，构建完整的知识体系3现代化学习资源配备移动学习资源和实践视频，支持多元化学习方式，提升学习效果和实践能力4理论与实践结合注重理论知识与实际操作的有机结合，培养学生的分析能力和解决问题的技能第一章生物信息学的概念及发展历史学科定义与范围学科融合特色生物信息学作为一门新兴交叉学科，其定义和研究范围涵盖了从这一公式完美诠释Biology+Informatics=Bioinformatics分子水平到系统水平的各个层面这门学科不仅关注生物数据的了学科的本质特征生物学提供研究对象和生物学问题，信息学处理，更注重从数据中挖掘生物学意义提供技术手段和分析方法研究范围包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多利用计算机技术研究生物数据已成为现代生物学研究不可或缺的个组学领域，形成了完整的生物信息研究体系重要手段，推动着生命科学研究范式的根本性变革生物信息学的定义多学科融合效应的协同效应11+1≠2数据处理核心2计算分析生物数据交叉学科基础3生物科学与信息科学结合生物信息学作为生物科学与信息科学交叉的新兴学科，其核心任务是对生物数据进行获取、存储、传输、计算和分析这门学科展现出典型的多学科融合特征，产生了远超单一学科的协同效应通过整合生物学知识和计算机技术，生物信息学为解决复杂的生物学问题提供了全新的研究思路和方法手段，推动了现代生命科学的快速发展生物信息学的研究内容数据获取与存储生物数据的获取与存储是整个研究流程的基础环retrieval storage节，包括实验数据收集和数据库构建数据传输与计算数据传输与计算确保数据的有效流动和初transfer manipulation步处理，为后续分析做好准备数据分析与模拟数据分析与模拟是核心环节，通过各种算法和analysis simulation模型揭示生物学规律系统预测生物系统预测是研究的最终目标，为生物学研究和应用提prediction供指导和预测能力生物信息学的学科背景分子生物学应用数学研究对象来源模型算法构建基因组数据统计学方法••计算机科学人类基因组计划蛋白质信息概率论模型••技术支撑基础生物大分子结构数值计算技术发展推动力••算法设计与优化大规模数据产生••数据结构与存储技术需求驱动••软件开发技术国际合作推进••生物信息学的发展历史1重要里程碑事件从年双螺旋结构发现到年人类基因组计划完1953DNA2003成，标志着生物信息学发展的关键节点2关键技术突破测序技术的不断改进，从测序到高通量测序，为DNA Sanger生物信息学提供了海量数据基础3标志性研究项目人类基因组计划、千人基因组计划等大型国际合作项目推动了生物信息学方法和工具的快速发展生物信息学与系统生物学关系复杂系统的整体研究系统生物学的技术基础通过整合多组学数据和网络分析方法，实序列到功能的研究进程生物信息学为系统生物学提供了必要的数现对生物系统的整体性理解，推动精准医生物信息学首先关注序列数据的获取和分据处理和分析工具，支撑着复杂生物系统学和合成生物学的发展析，然后逐步扩展到功能预测和验证，形的定量描述和数学建模成了从序列到功能的完整研究链条第二章分子生物学数据库核酸数据库蛋白质数据库功能基因组学数据库存储和序列信息，包括基因收录蛋白质序列、结构和功能信息，整合基因表达、蛋白质相互作用、代DNA RNA组序列、转录本序列和调控序列等各为蛋白质研究提供全面的数据支撑谢通路等功能性数据，支持系统生物类核酸数据学研究分子生物学数据库是生物信息学研究的重要基础设施，为研究人员提供了丰富的数据资源和检索工具主要生物数据库数据结构GenBank/EMBL/UniProt/Swiss-GenBankDDBJ Prot标准化的数据格式和注释三大核酸序列数据库形成蛋白质序列和功能注释的体系，包含序列信息、来国际合作网络，定期同步权威数据库，提供高质量源信息、文献引用等完整数据，确保全球研究人员的蛋白质信息和详细的功的元数据能够访问最新的序列信息能描述国际数据共享遵循开放科学原则，促进全球科研合作和数据资源的有效利用，加速科学发现进程基因组数据库人类基因组资源模式生物基因组比较基因组学资源包含完整的人类基因组序列、基因注释收录了大鼠、小鼠、果蝇、线虫等重要通过多物种基因组比较，识别保守区域信息和变异数据这些资源为疾病研究、模式生物的基因组数据这些数据对于和物种特异性特征这种比较分析有助药物开发和个性化医疗提供了重要基础基础生物学研究和人类疾病建模具有重于预测基因功能和调控机制要价值支持进化生物学研究，揭示物种间的亲涵盖了不同人群的遗传变异信息，支持为比较基因组学研究提供了丰富的数据缘关系和进化历程群体遗传学研究和精准医学应用资源，有助于理解进化机制和功能保守性功能数据库基因表达数据库蛋白质相互作用数据库收录不同组织、发育阶段和疾病状态下整合实验验证和计算预测的蛋白质相互的基因表达谱数据，为功能基因组学研作用数据，构建复杂的分子相互作用网究提供重要资源络数据整合应用代谢通路数据库通过跨数据库整合分析，实现从基因型系统记录各种生物化学反应通路，包括到表型的系统性理解和功能预测酶反应、代谢物转化和调控机制信息数据库检索技术关键词检索策略基于布尔逻辑的高效检索方法序列相似性检索2等序列比对工具应用BLAST程序化检索API自动化数据获取与批量处理数据库检索技术的发展使研究人员能够快速获取所需的生物信息，从简单的关键词搜索到复杂的序列相似性分析，再到程序化的自动检索，极大提高了研究效率接口的普及使得大规模数据分析和跨数据库整合成为可能API第三章序列比对与进化分析序列比对基本原理通过比较生物序列之间的相似性，识别同源关系和功能保守区域，为进化分析提供基础全局与局部比对全局比对考虑整个序列的最优匹配，局部比对寻找序列中最相似的片段区域多序列比对技术同时比对多条序列，识别共同的保守模式和进化关系，支持系统发育分析进化关系推断基于序列比对结果构建进化树，揭示物种间的亲缘关系和进化历程序列比对算法Omn动态规划复杂度和算法的时间复杂度Needleman-Wunsch Smith-WatermanBLOSUM62经典打分矩阵蛋白质序列比对中最常用的替换矩阵Gap-10标准缺失罚分序列比对中空隙引入的典型罚分值E-5显著性阈值搜索中常用的值显著性标准BLAST E动态规划算法是序列比对的核心技术，通过构建得分矩阵实现最优比对路径的寻找打分矩阵的选择和参数设置直接影响比对结果的质量和生物学意义序列相似性搜索程序查询序列类型数据库类型主要应用场景BLAST核酸序列核酸数据库基因序列相似BLASTN性搜索蛋白质序列蛋白质数据库蛋白质同源性BLASTP分析核酸序列蛋白质数据库基因编码区预BLASTX测蛋白质序列核酸数据库基因组中基因TBLASTN搜索工具家族为不同类型的序列相似性搜索提供了专门的解决方案BLAST E-作为统计显著性指标，帮助研究人员判断搜索结果的可靠性value多序列比对算法特点与优势比对质量评估ClustalW MUSCLET-Coffee采用渐进式比对策略，首先进行两两比算法通过迭代优化提高比对精通过一致性得分、保守性分析和功能域MUSCLE对，然后根据系统发育关系逐步添加序度，特别适合大规模序列比对任务识别等方法评估多序列比对的质量高T-列该方法计算效率高，适合处理中等则整合多种信息源，包括局部和质量的比对结果是准确进化分析的前提Coffee规模的序列集合全局比对结果通过引导树指导比对过程，确保亲缘关这些新一代算法在准确性和速度方面都保守区域的识别对于功能预测、引物设系近的序列优先比对，提高比对质量和有显著改进，为高通量序列分析提供了计和药物靶点发现具有重要意义，是多生物学合理性更好的工具支持序列比对的核心应用之一进化树构建距离法基于序列间距离矩阵构建，计算简单快速最大简约法寻找需要最少进化步骤的树形结构最大似然法基于概率模型估计最可能的进化树贝叶斯法利用贝叶斯统计推断进化关系不同的进化树构建方法各有优势和适用场景距离法计算效率高但信息损失较大，最大似然法和贝叶斯法虽然计算复杂但能提供更准确的统计支持和置信度评估第四章基因组学分析1测序技术演变从第一代测序到第二代高通量测序，再到第三代长读长测序Sanger技术的发展历程基因组组装策略利用重叠群算法和图论方法，将短读段拼接成完整的基因组序列基因结构预测通过计算方法识别基因的外显子、内含子和调控元件等结构特征功能注释为预测的基因分配功能描述和生物学意义，构建完整的基因组图谱基因组测序技术基因组组装读段质控与预处理对原始测序数据进行质量评估，去除低质量序列和接头序列，为后续组装准备高质量的输入数据重叠群构建识别读段间的重叠关系，构建重叠图，通过图算法寻找最优的拼接路径，形成初步的基因组框架缺口填补与验证利用配对末端信息和长读长数据填补组装间隙，通过多种质控指标评估组装的完整性和准确性现代基因组组装软件如、等采用先进的图算法和错误纠正技术，SPAdes Canu能够处理复杂的基因组结构和重复序列，显著提高组装质量基因预测与功能注释识别信号特征从头预测方法启动子、转录起始位点和剪接位点等关键调基于统计模型和机器学习的基因结构预测控信号的计算识别隐马尔可夫模型•启动子序列模式•神经网络算法•剪接位点共识序列•支持向量机•终止信号识别•功能注释流程同源预测策略为预测基因分配功能描述和通路信息利用已知基因信息进行同源性比对预测功能分类蛋白质序列比对•GO•通路注释序列映射•KEGG•EST蛋白质域预测跨物种基因预测••第五章转录组学分析技术原理RNA-Seq通过高通量测序技术对转录组进行全面分析，获得基因表达的定量信息和转录本结构数据提取与质控•RNA文库构建策略•测序平台选择•数据分析流程从原始测序数据到差异表达基因的完整分析管道，包括质控、比对、定量和统计分析序列质量控制•参考基因组比对•表达量定量计算•差异表达分析识别不同条件下表达水平发生显著变化的基因，为功能研究提供候选目标统计检验方法•多重比较校正•生物学显著性评估•技术RNA-Seq实验设计原则数据质控方法合理的实验设计是获得可靠结果的关通过多种质控指标评估测序数据质量，键，需要考虑样本分组、生物学重复确保后续分析的准确性和可靠性数量和技术重复策略最少个生物学重复序列质量分布•3•随机化分组原则含量检查••GC批次效应控制重复序列过滤••预处理策略对原始数据进行必要的预处理，包括接头去除、质量修剪和污染序列过滤接头序列识别•低质量序列修剪•序列去除•rRNA转录组数据分析序列比对策略选择合适的比对软件和参数设置表达量标准化消除技术偏差的标准化方法差异分析建模基于负二项分布的统计模型转录组数据分析需要处理测序深度差异、基因长度偏差和组成偏差等技术问题、和等标准化方法能够有效校正这FPKM TPMTMM些偏差，而和等软件包提供了成熟的差异表达分析框架DESeq2edgeR非编码分析RNA预测与分析鉴定方法功能预测策略miRNA lncRNA作为重要的转录后调控因子，长链非编码的鉴定需要综合考虑转基于共表达分析、网络构建和表microRNA RNAceRNA其预测需要考虑前体结构、保守性和靶录本长度、开放阅读框特征和编码潜能观遗传修饰关联等多种策略预测非编码基因特征和等工评分和等工具提供了系功能miRDeep2miRanda FEELncCPAT RNA具能够准确预测新的统的鉴定流程miRNA整合多组学数据能够提高功能预测的准相互作用网络分析揭示的组织特异性表达模式和亚细胞确性，为实验验证提供有价值的候选目miRNA-mRNA lncRNA了复杂的调控关系，为疾病机制研究提定位信息对于功能预测具有重要意义标供了新的视角第六章蛋白质结构与功能四级结构蛋白质复合物的空间组织1三级结构多肽链的三维空间折叠二级结构螺旋和折叠等局部结构αβ一级结构氨基酸序列的线性排列蛋白质结构的层次性组织决定了其功能特性从氨基酸序列到最终的功能复合物，每个层次都包含重要的生物学信息结构预测方法需要考虑这种层次性关系，从序列特征出发逐步构建完整的三维结构模型蛋白质结构分析结构数据获取结构可视化工具结构比对算法数据库提供实验、、和PDB PyMOLChimeraX TM-align CE解析的蛋白质结构数和等软件支持复等算法能够VMD FATCAT据，包括射线晶体杂蛋白质结构的交互识别结构相似的蛋白X学、和冷冻电镜式可视化和分析，帮质，即使序列差异很NMR结构数助研究人员理解结构大也能发现功能相关AlphaFold-据库则提供大规模的功能关系性结构预测结果结构域识别、和SCOP CATH数据库提供蛋Pfam白质域的分类体系，帮助理解蛋白质的模块化组织和进化关系蛋白质结构预测1同源模建时代基于已知结构模板的建模方法，适用于有同源蛋白结构的情况，准确性较高但覆盖范围有限2从头预测发展利用物理和统计原理从序列直接预测结构，计算复杂但能处理新蛋白折叠类型3革命AlphaFold深度学习技术实现前所未有的预测精度，为结构生物学带来革命性突破的成功标志着蛋白质结构预测进入新时代，其预测精度接近实验AlphaFold2方法，为没有实验结构的蛋白质提供了可靠的结构信息蛋白质功能预测序列特征分析结构功能关联基于氨基酸组成、保守域和信号肽等序利用活性位点识别、结构相似性比较和列特征进行功能预测，是最基础和广泛分子对接等方法，从三维结构角度预测使用的方法蛋白质功能多源数据整合相互作用预测结合基因表达、进化信息和文献挖掘等通过蛋白质蛋白质相互作用网络分析，-多种数据源，提高功能预测的准确性和预测未知蛋白的功能和参与的生物过程可靠性第七章系统生物学系统生物学核心概念将生物系统作为一个整体进行研究，强调组分间相互作用和涌现性质，而非单个分子的孤立功能生物网络构建整合多组学数据构建分子相互作用网络，包括基因调控网络、蛋白质相互作用网络和代谢网络代谢通路模拟利用数学模型和计算机仿真技术，定量描述代谢过程的动态变化和调控机制系统级预测基于网络分析和数学建模，预测系统扰动的影响和药物作用的系统效应生物网络分析蛋白质相互作用网络基因调控网络网络拓扑分析基于实验数据和计算预测构建的蛋白质描述转录因子与靶基因间调控关系的有度分布、聚类系数、路径长度等拓扑参相互作用图谱，揭示细胞内分子机器的向网络，是理解基因表达调控机制的重数揭示网络的组织原理生物网络通常组织方式网络中的关键节点往往对应要工具网络的层次结构反映了调控的表现出无标度特性和小世界效应重要的功能蛋白复杂性中心性分析能够识别网络中的关键节点，通过网络聚类分析可以识别功能模块，调控网络的动态特性决定了细胞对环境这些节点的扰动往往对整个系统产生显这些模块通常对应特定的生物过程或细变化的响应能力，网络中的反馈环路对著影响，是药物靶点发现的重要候选胞通路，为系统功能研究提供重要线索维持系统稳定性具有重要作用代谢通路分析数据库利用KEGG提供了系统的代谢通路信息和酶反应数据，是代谢网络重建和通KEGG路分析的重要资源包含物种特异性的通路信息和比较代谢组学数据代谢网络重建基于基因组注释和生化数据重建物种特异性的代谢网络模型，为系统代谢分析提供基础框架考虑酶的组织特异性表达和调控机制通路富集分析统计检验差异表达基因或代谢物在特定通路中的富集程度，识别受扰动影响的关键代谢过程，为机制研究提供方向代谢通路分析整合了基因组、转录组和代谢组数据，为理解细胞代谢状态和疾病机制提供了系统性视角第八章复杂网络复杂网络特征小世界与无标度特性中心性度量方法生物网络同时具备高聚类系数和短平通过度中心性、介数中心性和接近中均路径长度的小世界特性，以及度分心性等指标识别网络中的关键节点和布服从幂律的无标度特性重要连接高效信息传递节点重要性评估••局部功能聚集信息流瓶颈识别••网络演化机制网络控制点发现••网络鲁棒性分析评估网络对随机失效和恶意攻击的抵抗能力，理解生物系统的稳定性机制随机失效容忍性•目标攻击脆弱性•系统恢复能力•生物网络模块发现社区结构检测利用模块度优化、谱聚类和信息论方法识别网络中的社区结构，发现功能相关的分子集合算法•Louvain层次聚类方法•重叠社区检测•功能模块验证通过基因本体富集分析、通路富集检验和实验验证确认识别模块的生物学意义术语富集•GO功能一致性评估•模块功能预测•模块进化保守性比较不同物种间网络模块的保守性，揭示重要生物功能的进化机制和约束跨物种模块比较•进化约束分析•功能保守性评估•第九章合成生物学1设计原理建立合成生物学基于工程学原理，采用标准化、模块化和层次化的设计理念，构建人工生物系统2基因线路工程设计和构建具有特定逻辑功能的基因回路，实现细胞行为的可预测控制和编程3合成基因组技术从头合成完整的基因组序列，创造具有新功能的人工生命系统和生物机器合成生物学代表了从理解生命到设计生命的范式转变，为生物技术应用开辟了全新的可能性合成生物元件BioBrick标准元件标准化的生物元件接口RFC10K+元件库规模注册库中的生物元件数量iGEMSBOL描述语言合成生物学开放语言标准CAD设计工具计算机辅助设计平台标准化的生物元件设计使得复杂生物系统的构建变得像搭建乐高积木一样简单启动子、终止子、编码序列等基础元件经过标准化设计，可以方便地组合使用合成基因的密码子优化能够提高在特定宿主中的表达效率，而标准生物元件库为研究人员提供了丰富的设计资源基因线路设计遗传逻辑门生物振荡器、、等逻辑功能的生物实现产生周期性表达模式的基因回路AND ORNOT转录激活系统负反馈环路••转录抑制系统延迟机制设计••蛋白质相互作用振荡频率调节••记忆开关反馈控制系统具有状态记忆功能的基因回路维持系统稳定性的调控机制双稳态系统负反馈稳定••状态切换机制正反馈放大••记忆维持机制前馈控制••。