《生物信息学导论B》课件

生物信息学导论B欢迎来到《生物信息学导论》课程！本课程将带领大家探索生物信息学这一B融合生命科学、统计学与计算机科学的交叉学科在信息爆炸的时代，生物信息学正成为推动精准医疗与生命科学革命的关键力量我们将系统介绍从基本概念到前沿应用的全面知识体系，帮助大家掌握生物数据分析的核心方法与技能希望通过本课程的学习，能够激发大家对这一充满活力的领域的热情与探索精神什么是生物信息学？交叉学科本质核心应用领域生物信息学是一门结合生命科学、统计学与计算机科学的交叉学在精准医疗时代，生物信息学成为连接海量生物数据与临床应用科，致力于开发和应用计算机技术来管理、分析和解释生物学数的桥梁通过对个体基因组和转录组的分析，为疾病诊断、预防据，特别是大规模复杂数据和治疗提供个性化方案它以数据驱动为特征，通过各种算法和统计方法揭示生物系统的本课程共包含个核心章节，涵盖从生物数据库、序列分析到14内在规律，为科学研究提供强大支持系统生物学和人工智能应用等全方位内容生物信息学发展简史1起步阶段年代1980随着测序技术发展，首批生物序列数据库如在DNA GenBank年建立，为早期生物信息学奠定基础此时期主要集中1982在简单序列分析和存储上2发展期年1990-2003人类基因组计划的启动成为生物信息学发展的重大推动HGP力大规模测序数据分析需求推动了新算法和工具的快速发展，等工具应运而生BLAST3繁荣期年至今2003随着高通量测序技术的出现，生物信息学进入数据爆炸时代大规模国际生物数据库网络形成，云计算和人工智能技术开始深度融入分析流程生物信息学学科特点学科交叉性数据驱动特性融合生物学、计算机科学、数学与统计以海量生物数据为研究对象，单个人类学的理论与方法，需要研究者具备多学基因组测序数据可达上百GB科知识背景工具导向性计算密集型开发并应用专业软件工具解决生物学问复杂算法与高性能计算需求，常需要超题，成为现代生命科学研究的必备手段级计算机集群支持大规模数据分析生物信息学的意义引领精准医疗个体化基因组分析与诊疗方案推动基础研究解码生命奥秘，揭示分子机制赋能农业发展作物育种与改良，提高产量与品质支持生物产业药物研发、生物制造与环境保护生物信息学已成为智慧健康与现代医学的核心支撑技术通过对基因组、蛋白组等多组学数据的整合分析，为疾病的早期诊断、精准治疗和个体化预防提供科学依据，显著提高医疗效率和患者预后在科学研究层面，生物信息学方法正在加速生命科学革命进程，帮助科学家从海量数据中挖掘生物规律，解答从分子到系统层面的科学问题，为人类认识生命本质提供全新视角分子生物学基础回顾（脱氧核糖核酸）DNA1遗传信息的物质载体，双螺旋结构（核糖核酸）RNA信息传递的中间分子，单链结构蛋白质（）Protein3生命活动功能执行者，由氨基酸构成生物信息学的核心基础是分子生物学中的中心法则通过转录形成，通过翻译合成蛋白质这一过程是遗传信息传递的基DNA RNA RNA本流程，也是生物信息学分析的重要对象在层面，四种碱基（、、、）的特定排列构成遗传密码；中包含信使、转运、核糖体等多种功能分子；蛋DNA A T G C RNA RNA RNARNA白质则通过其复杂的三维结构执行细胞中的各种生化功能理解这些基本分子的特性是开展生物信息学研究的前提生物信息学研究对象序列（）Sequence、、蛋白质的一维排列信息，是最基础的研究对象通过序列分析可以识别基DNA RNA因、预测功能位点、比较物种间差异等结构（）Structure生物大分子（特别是蛋白质）的三维空间构象结构决定功能，是蛋白质发挥生物学作用的基础结构预测和分析是重要研究方向功能（）Function基因、蛋白质在生物体内的作用机制通过注释和预测生物分子的功能，了解生命活动的分子基础组学数据（）Omics基因组、转录组、蛋白组、代谢组等高通量数据集这些全局性数据提供了系统层面的生物学信息生物信息学的主要内容序列分析结构预测与功能注释基因表达与调控包括序列比对、同源性搜索、利用计算方法预测蛋白质的分析基因表达数据，识别差保守区域识别、进化分析等，三维结构，并基于结构和序异表达基因，预测调控网络是生物信息学最基础的内容列特征推断其可能的生物学和信号通路这有助于理解通过对、和蛋白质功能这部分内容对于理解细胞如何响应不同条件和刺DNA RNA序列的比较和分析，发现序蛋白质的分子机制和设计靶激，以及疾病发生的分子机列之间的相似性和差异，推向药物具有重要意义制断其进化关系和潜在功能大数据整合分析整合多种组学数据（如基因组、转录组、蛋白组等），构建系统级生物学模型，从全局角度理解复杂生物过程生物数据类型与特征生物信息学处理的数据种类繁多，主要包括以下几类序列数据（如、和蛋白质序列），是最基础的数据类型，通常以字DNA RNA符串形式表示；结构数据描述生物大分子的三维空间构象，常用坐标信息表示；功能数据包含基因表达、蛋白质相互作用等信息生物数据具有体量大、复杂度高、异质性强等特点例如，单个人类基因组测序原始数据可达数百；数据类型多样，既有结构化数GB据也有非结构化数据；数据来源和格式各异，整合分析难度大这些特征对数据存储、管理和分析提出了重大挑战生物学数据库简介数据库定义与作用数据库体系结构生物信息学数据库是存储、管典型的生物信息学数据库包含理和检索生物数据的专业化系数据存储层、管理系统和用户统，是现代生命科学研究的基接口三部分存储层保存原始础设施它们收集、整理和标数据；管理系统负责数据组织准化来自全球研究机构的数据，和维护；用户接口提供检索、为科研人员提供可靠的信息资分析和可视化功能源数据检索基础生物数据库提供多种检索方式，包括关键词检索、序列相似性搜索、结构比对等高效的检索策略是利用数据库开展研究的关键技能生物学数据库主要类型数据库类型特点适用场景典型例子平面文件数据库简单文本文件序列数据存储文件集FASTA格式关系型数据库表格结构，支结构化生物数NCBI Entrez持查询据管理SQL面向对象数据以对象形式存生物网络和通Pathway库储复杂数据路分析Tools数据库基于格式复杂注释和元XML XMLUniProt的层次结构数据XML核心生物学数据库一览NCBI GenBank美国国家生物技术信息中心维护的综合性生物数据库集合，包含核酸序列、蛋白质、基因组等多类数据EMBL-EBI欧洲生物信息学研究所数据库，提供多种生物信息资源和分析工具DDBJ日本数据库，与和形成国际核酸序列数据库合作网络DNA GenBank EMBLPDB蛋白质数据库，全球最主要的蛋白质三维结构信息存储库这些核心数据库构成了生物信息学的基础设施，它们每天接收和处理来自全球科研机构的大量数据提交数据库之间建立了同步机制，确保信息的一致性和可访问性研究人员可以通过这些平台免费获取几乎所有公开的生物学数据数据库详细介绍GenBank数据类型与规模数据提交与处理典型应用案例是世界上最大的核酸序列数据库研究者可通过、等工具向广泛应用于基因识别、进化分析、GenBank BankItSequin GenBank之一，由美国国立生物技术信息中心提交序列数据提交后经过专业功能预测等研究例如，在新冠病毒研究GenBank维护目前收录超过亿条序列记审核和标准化处理，分配唯一的登录号中，科学家通过比对中的病毒序NCBI2GenBank录，总数据量以计包含基因组、转录（）数据每两个月列，快速确定了的分类地TB Accession Number SARS-CoV-2组和各类功能基因的序列信息更新一次，与、保持同步位和进化历史，为疫苗开发提供了重要参EMBL DDBJ考及数据库EMBL-EBI DDBJ特点特色EMBL-EBI DDBJ欧洲生物信息学研究所（）日本数据库（）是亚洲地区European BioinformaticsInstitute DNADNA DataBank ofJapan维护的数据库是欧洲核心生物数据资源除了与的核酸序列数据中心，负责收集亚洲地区（特别是日本）的序列EMBL同步的核酸序列数据外，还开发了多个专业数据提交虽然核心数据与、同步，但提供GenBank EBIGenBank EMBLDDBJ库如（基因表达）、（蛋白质结构欧洲分了更符合亚洲用户习惯的界面和工具ArrayExpress PDBe支）等开发的系统支持高通量测序数据的快速分析，DDBJ Pipeline特别注重数据整合与分析工具的开发，其基因组浏工具提供针对亚洲人群的特色数据检索服务EBI EnsemblDRASearch览器和蛋白质家族数据库都是国际领先的生物信息学InterPro资源这三大数据库（、、）共同构成了国际核酸序列数据库协作网络（），每日交换数据确保全球科研人GenBankEMBLDDBJ INSDC员可以访问完整一致的序列资源数据标准化是三者合作的核心，共同制定和遵循统一的数据格式和注释规范，为生物信息学分析提供可靠基础蛋白质结构数据库（）PDB数据内容PDB蛋白质数据库（）是全球最主要的生物大分子三维结Protein DataBank构数据库，收录通过射线晶体学、核磁共振（）和冷冻电镜等技术X NMR解析的蛋白质和核酸结构目前已有超过万个结构条目，涵盖酶、受体、18抗体等各类蛋白质数据获取与提交科研人员可通过（美国）、（欧洲）或（日本）RCSB PDBPDBe PDBj访问数据新结构提交需符合严格标准，确保坐标数据和实验信息PDB完整可靠每个结构分配四字符作为永久标识符（如）PDB ID1ABC结构可视化与分析提供多种结构可视化工具，如基于的和PDB WebJSmol NGL，以及专业软件、等这些工具支持蛋白Viewer PyMOLChimera质结构的三维旋转、局部放大、分子表面渲染等功能，便于研究蛋白质的结构特征和功能位点重要专用数据库举例数据库的内容与数据结构条目（）字段（）Entry Field数据库中的基本记录单元，如条目中的特定信息类别，如中的一条序列记录或字段描述序列的GenBank DEFINITION中的一个蛋白质结构每个来源和功能，字PDB ORGANISM条目通常分配唯一标识符段记录物种信息，（或），字段提供相关文AccessionNumberID REFERENCE便于检索和引用献不同数据库和数据格式有各自特定的字段集合数据值（）Value字段中的实际内容，可以是文本、数字、序列或复杂的结构化数据数据值需符合特定格式规范，确保可被计算机程序正确解析和处理生物信息学常用数据格式包括格式（简单的序列表示，以开头的描述FASTA行后跟序列）；格式（包含丰富注释信息的标准格式）；格式（基因GenBank GFF组特征描述）；格式（蛋白质三维结构坐标）等这些标准格式促进了数据交PDB换和工具开发生物信息检索策略基于关键词检索使用基因名、蛋白质名或功能描述等关键词序列相似性搜索2利用等算法查找同源序列BLAST高级过滤与组合查询结合多个条件精确定位目标数据有效的生物信息检索是研究的第一步选择合适的检索策略可以大幅提高研究效率基于关键词的检索适用于已知明确名称或的情况；ID而序列相似性搜索则允许以一段未知序列为查询，寻找数据库中的同源序列，揭示其可能的功能和进化关系组合查询策略可以精确定位特定数据集例如，可以结合物种限制、序列长度范围、发表时间等条件进行复杂查询大多数生物数据库提供图形化查询界面和程序化接口，满足不同用户的检索需求熟练掌握检索技巧对开展高效研究至关重要API数据可视化与下载界面可视化Web现代生物信息学数据库提供丰富的在线可视化功能基因组浏览器如和可直观展示基因结构、变异位点和功能元件；蛋白质结构可通过交UCSC GenomeBrowser Ensembl互式查看器动态旋转和放大；基因表达数据可通过热图和聚类树形象呈现3D接口访问API程序化接口（）允许通过编程方式访问数据库资源提供的、的等服务支持自动化数据检索和分析这些接口使研究者能够开发自定义分API NCBIE-utilities EBIREST API析流程，处理大规模数据集，而无需手动操作界面Web批量数据下载对于大规模分析，直接下载完整数据集是必要的大多数生物数据库提供服务器用于批量数据获取例如，可以下载全部人类基因组数据或特定物种的蛋白质组数据这FTP些下载后的本地数据可结合高性能计算资源进行深入分析生物序列基础序列序列蛋白质序列DNA RNA由四种核苷酸（、、、）组成的由、（替代）、、四种核苷酸组由种氨基酸按特定顺序连接形成的多AT GCA UTGC20线性分子，是遗传信息的载体双成的单链分子种类多样，包括肽链氨基酸序列决定蛋白质的三维结DNA RNA链通过碱基互补配对（）形（传递遗传信息）、（转构和功能平均蛋白质长度约A-T,G-C mRNAtRNA300-成双螺旋结构人类基因组约亿个碱运氨基酸）、（构成核糖体）和各个氨基酸，但变化范围很大30rRNA400基对，编码约个蛋白质编码基类非编码（如、20,000RNA miRNA lncRNA一字母表示法如（简洁，•MVKIYL因等）方向性，反映核苷酸连接的常用于序列比对）•5→3化学极性三字母表示法如•Met-Val-Lys-互补性两条链碱基严格配对，信息（易于识别）•Ile-Tyr-Leu冗余序列比对简介序列比对基本概念全局比对序列比对是将两个或多个生物序尝试将两个序列从头到尾完全比列按照相似性进行排列的过程，对，适用于长度相近且整体相似目的是发现序列间的同源关系、的序列典型算法为保守区域和变异位点比对结果，常用于Needleman-Wunsch通常以序列字符对齐的形式展示，同源蛋白质或近缘物种基因的比插入缺失用短横线表示对-局部比对寻找序列间最相似的片段，无需考虑其他区域适用于部分相似或长度差异大的序列算法是局部比对的基础，而是其快Smith-Waterman BLAST速实现版本序列比对是生物信息学最基础的分析方法，为许多高级分析提供支持通过比对可以推断基因和蛋白质的进化关系、功能域和关键位点，辅助基因注释和功能预测定量比对使用打分矩阵（如的单位矩阵、蛋白质的和矩阵）评DNA BLOSUMPAM估序列相似度常用序列比对算法动态规划原理算法Needleman-Wunsch将复杂问题分解为子问题，通过填充得分矩全局比对标准算法，确保序列从头到尾完全阵逐步构建最优比对路径对齐启发式快速算法算法Smith-Waterman如和，牺牲部分准确性换取BLAST FASTA局部比对算法，识别序列中最相似的片段速度提升动态规划是序列比对的核心算法思想，通过构建得分矩阵，记录每对位置的最优比对分数计算过程从小问题开始，逐步扩展到完整序列最终通过回溯矩阵找到最优比对路径这种方法准确但计算复杂度高（），不适合大规模序列比对On²针对大型数据库搜索需求，启发式算法如通过预先筛选可能相关的序列片段，大幅提高比对速度虽然理论上可能错过某些最优解，但在实BLAST际应用中效率与准确性的平衡使其成为最受欢迎的序列分析工具原理与应用BLAST种子匹配

1.首先将查询序列分解为短片段（称为词），在数据库中寻找完全匹配的位BLAST置这些匹配点作为比对的种子，大幅减少搜索空间蛋白质通常使用BLAST3-5个氨基酸的词长度，核酸使用个碱基BLAST11扩展与评分

2.从种子匹配开始向两侧扩展比对区域，根据得分矩阵（如）计算累BLOSUM62积分数当分数下降到特定阈值以下时停止扩展这种无缝扩展方法避免了全局动态规划的高计算成本统计评估

3.对找到的局部比对区域计算统计显著性，用值（）表示值表示E E-value E在随机序列中期望发现类似或更好比对的次数，值越小表示比对越显著，通E常被认为是显著同源E

0.001结果包含比对列表、图形化概览和详细的序列对比理解如何解读这些结果对正BLAST确评估同源性至关重要不同变种针对特定需求优化（蛋白质查询对蛋BLAST blastp白质数据库）、（核酸对核酸）、（核酸翻译后对蛋白质）、（蛋白blastn blastxtblastn质对翻译的核酸）等与基本序列检索FASTA格式定义算法特点FASTA FASTA是生物序列表示的基本格式，由描述行和序列行组成是早期的序列相似性搜索算法，虽然现在常被替FASTA FASTABLAST描述行以符号开头，后跟序列标识符和注释信息；序列行包代，但其名称已成为序列格式的代名词算法也使用启FASTA含未格式化的序列数据（、或蛋白质）这种简洁格发式方法加速搜索，但与相比处理缺口（）的方式DNA RNABLAST gap式被几乎所有生物信息学工具广泛支持不同程序包含一系列工具（蛋白质或比对）、FASTA fastaDNA示例（对翻译的蛋白质）等，与系列功能类似但tfasta DNABLAST算法实现不同sp|P01308|INS_HUMAN InsulinOS=Homo sapiensMALWMRLLPLLALLALWGPDPAAAFVNQHLCGSHLVEALYLVCGERGFFYTPKTRREAED基本序列检索流程通常包括准备查询序列（确保正确格式）、选择合适的数据库和搜索程序、设置适当的参数（如值阈值、矩阵类E型）、执行搜索并分析结果熟练掌握序列检索是生物信息学研究的基础技能，对于基因功能注释、蛋白质家族分析和进化研究都至关重要多序列比对（）MSA基本概念MSA多序列比对是同时比对三个或更多生物序列的方法，用于发现序列家族中的保守区域、功能位点和进化模式与仅比对两个序列不同，需要考虑所有序列间的关系，计MSA算复杂度随序列数量急剧增加系列工具Clustal是最流行的多序列比对工具集，包括（命令行版本）和（图形界面版本）采用渐进式比对策略首先计算序列间的两两距离，构建指导Clustal ClustalWClustalX Clustal树；然后按照树的分支顺序渐进添加序列到比对中进化分析应用多序列比对是构建分子系统发育树的基础通过比对可识别序列变异位点，计算进化距离，并使用最大似然、邻接法或贝叶斯方法构建进化树这些树直观展示物种或基因的进化关系，支持分类学和进化研究基因组学基础与分析流程测序（）Sequencing使用高通量测序技术（如、、）产生原始读段数Illumina PacBioNanopore据现代测序平台可在几天内完成完整基因组测序，生成数百数据GB组装（）Assembly将短读段拼接成更长的连续序列（），并进一步连接形成支架contigs（）组装策略分为从头组装和参考基因组引导组装两类scaffolds注释（）Annotation识别基因组中的功能元件，包括基因预测、非编码识别、调控元件标记RNA等结合同源搜索、从头预测和实验数据进行全面注释功能分析（）Functional Analysis解释基因组数据生物学意义，包括比较基因组学、变异分析、进化研究等揭示基因组与表型的关联，为医学和生物技术应用提供基础基因预测方法基于同源性预测基于信号识别利用已知基因与目标序列的相似性推断识别基因特有的信号序列，如启动子、新基因、等工具可BLAST GeneWise剪接位点、多聚信号等位点特异性A将基因组序列与已知蛋白质或比mRNA权重矩阵和隐马尔可夫模型常用于此类对，确定外显子内含子边界-预测整合方法基于内容统计结合多种证据源的预测结果，如分析序列的统计特性，如密码子使用偏、等工具大GeneMark AUGUSTUS好、含量、六核苷酸频率等适用于GC多数现代注释管道采用这种策略提高准新物种无参考基因组情况确性基因预测是基因组注释的核心环节，准确识别编码区域对理解基因组功能至关重要不同生物类群基因结构差异很大原核生物基因通常是连续的编码区域；而真核生物基因结构复杂，包含多个外显子被内含子分隔，增加了预测难度非编码序列与功能注释长链非编码microRNA miRNARNA lncRNA长度约的小分子，通过与目标长度超过且不编码蛋白质的分22nt RNA200nt RNA互补配对调控基因表达一个子作为表观遗传调控因子、转录调控元mRNA可以靶向多个基因，参与细胞增殖、件或分子支架发挥作用预测工具包括miRNA分化、凋亡等多种生理过程常用、等，结合转录组和保守性分CNCI CPC2等工具从测序数据中预测析提高准确性miRDeep2miRNA调控元件包括启动子、增强子、沉默子等序列，控制基因表达的时空模式通过染色质免疫沉淀DNA测序等技术识别，、等工具可用于发现结合位点ChIP-seq MEMEHOMER DNA是研究的核心数据库，收录各物种已验证的序列及其前体结构使miRBase microRNAmiRNA用，研究者可以检索特定家族，分析保守性和二级结构，预测潜在调控靶点miRBase miRNA该数据库定期更新，为命名提供标准规范miRNA非编码序列的功能注释是后基因组时代的重要研究方向虽然仅约的人类基因组编码蛋白质，2%但大部分区域都具有生物学功能，参与基因调控、染色质结构维持或作为非编码转录理解RNA这些区域对全面解析基因组功能至关重要蛋白质结构分析方法四级结构多个蛋白质亚基的空间组装三级结构完整多肽链的三维折叠构象二级结构3局部氢键形成的螺旋和折叠αβ一级结构氨基酸的线性序列蛋白质结构决定功能，是理解蛋白质生物学作用的关键一级结构是氨基酸序列，通过测序获得二级结构是蛋白质骨架形成的局部稳定构象，主要包括螺旋、α折叠和无规则卷曲三种基本类型，可通过循环二色谱等方法实验测定βCD三级结构是整个多肽链的三维折叠，通常通过射线晶体学、核磁共振或冷冻电镜技术解析当无实验结构时，可使用计算方法预测基于同源性的方X NMR法利用已知结构作为模板；从头预测方法基于物理化学原理模拟折叠过程；最新的深度学习方法已取得革命性突破SWISS-MODEL RosettaAlphaFold2结构注释与功能预测万亿14+2+结构数量序列条目PDB已实验解析的蛋白质结构需要结构和功能注释的蛋白质万

1.7+蛋白质家族已分类的功能相关蛋白群组结构注释是识别蛋白质中具有特定功能的区域（如催化位点、结合口袋、跨膜区域等）主要方法包括结构比对，将目标蛋白与已知功能蛋白的结构进行比较；分子对接，模拟蛋白质与底物或配体的结合；分子动力学模拟，研究蛋白质的动态性质和构象变化蛋白质家族和结构域数据库（如、、）将相关蛋白分类，便于功能推断Pfam SCOPInterPro当新蛋白被分类到特定家族时，可基于结构相似意味着功能相似的原则进行功能预测然而，需注意功能分歧现象结构相似的蛋白可能进化出不同功能，因此功能注释常需多种证据——支持系统发育与进化分析进化树基本概念树构建方法分子进化应用系统发育树是描述物种、基因或蛋白质进主要方法包括距离法（如、邻分子钟分析可估计物种分化时间；正选择UPGMA化关系的树状图树的节点代表共同祖先，接法），基于序列距离矩阵快速构建树；分析识别受适应性进化驱动的基因；祖先分支表示分化事件，分支长度通常反映进最大简约法，寻找需要最少进化变化的树；序列重建推断进化历史中的序列变化这化距离或时间系统发育分析可揭示物种最大似然法，基于概率模型评估树的可能些分析在物种保护、疾病溯源和药物设计分类关系，推断基因功能，追踪病原体传性；贝叶斯法，结合先验知识估计后验概中具有重要价值播等率分布基因表达与组学分析芯片技术通过探针杂交检测基因表达水平，每个芯片可同时监测数万个基因表达情况DNA高通量测序通过直接测序转录本，提供单碱基分辨率的表达信息和剪接变体检RNA-Seq测能力差异表达分析识别不同条件间表达变化的基因，揭示调控网络和生物学过程基因表达分析是理解基因组功能的关键途径虽然相同组织的细胞含有相同的，但它们DNA表达不同基因子集以执行特定功能转录组测序（）已成为研究基因表达的主流技RNA-Seq术，相比传统芯片具有更宽的动态范围、更高的灵敏度和发现新转录本的能力差异表达分析的基本流程包括实验设计（考虑生物学重复和对照）、质量控制（过滤低质量读段）、序列比对（映射到参考基因组）、表达定量（计数或）和统计分析FPKM/TPM（如或）结果通常通过热图、火山图和功能富集分析进行可视化和解释，帮DESeq2edgeR助研究者理解复杂的基因调控网络非编码研究RNA转录组挖掘通过等高通量测序技术，对不同组织或条件下的转录组进行全面测序，RNA-Seq发现潜在的非编码区域使用、等工具进行转录本组装，RNA CufflinksStringTie不依赖于已知注释识别新转录单位编码潜能评估使用、等计算工具评估转录本的蛋白质编码潜能这些工具基于开放CPC2CPAT阅读框特征、密码子偏好、序列保守性等多种特征进行分类，筛选出可靠的非编码候选功能预测与验证通过表达相关性、相互作用预测和保守性分析推断非编码的功能实验验证RNA包括干扰、过表达、蛋白质相互作用检测等方法，证实计算预测的准RNARNA-确性非编码研究已成为转录组学的重要分支，特别是长链非编码和环状RNARNAlncRNA RNA近年来备受关注这些分子在基因表达调控、疾病发生和细胞分化过程中发挥关键作circRNA用网络分析方法可揭示非编码的调控网络，如竞争性内源RNAlncRNA-miRNA-mRNA网络RNA生物通路与网络分析生物通路是细胞内分子相互作用的有序网络，包括代谢通路、信号转导通路和基因调控网络等（京都基因与基因组百科全书）是KEGG最全面的通路数据库之一，提供标准化的通路图和相关基因信息通路分析帮助研究者理解基因产物如何协同工作执行特定功能，是功能基因组学的核心内容蛋白质相互作用网络描述蛋白质间的物理接触和功能关联网络分析方法如中心性计算、模块化分析可识别关键节点（如疾病相关基PPI因）和功能模块等可视化工具支持复杂生物网络的构建、分析和展示整合多种组学数据的网络方法正成为系统生物学的重Cytoscape要研究策略系统生物学简介建模方法网络分析从微观分子交互建立宏观系统模型，包括微研究基因、蛋白质、代谢物之间的复杂互作分方程、贝叶斯网络、代谢控制分析等数学关系，识别调控枢纽和功能模块框架计算机模拟多组学整合通过仿真实验预测系统行为，减少实验成本，43融合基因组、转录组、蛋白组、代谢组等多指导实验设计层次数据，构建全面的细胞功能图景系统生物学是一种整体性研究方法，旨在理解生物系统的涌现性质与传统的还原论方法不同，系统生物学强调组分间的相互作用和动态行为它将生物体视为复杂网络系统，通过计算建模和整合分析揭示系统级规律多组学数据整合是系统生物学的核心挑战方法包括网络整合，构建不同组学层次的连接；统计整合，寻找多组学数据间的相关性；模型整合，建立预测系统行为的定量框架这些方法共同支持系统医学、药物发现和合成生物学等前沿研究领域合成生物学入门生物元件标准化生物回路设计基因工程工具合成生物学将复杂生物系统分解为标准通过组合基本元件，可以构建具有特定系统革命性提升了基因编CRISPR/Cas化、可重用的生物元件（）功能的基因回路，如振荡器、开关、逻辑效率和精度组装、BioBricks GibsonGolden这些元件包括启动子、编码序列、终止辑门等计算工具如、克隆等方法支持片段的精准Eugene GateDNA子等片段，具有定义明确的功能支持回路设计自动化，预测拼接自动化实验平台加速了设计构DNA GenoCAD-元件库的建立使研究者能像工程师使用生物元件组合的行为模型驱动设计方建测试学习循环，提高研发效率--电子元件一样组装生物系统法可减少试错成本合成生物学将工程原理应用于生物系统，设计和构建不存在于自然界的生物功能它与生物信息学紧密结合生物信息学提供对天然系统的深入理解，而合成生物学将这种理解转化为新功能设计合成基因组学是一个重要分支，致力于从头合成和优化整个基因组，如酵母人工染色体计划生物医学大数据人类基因组计划案例1年启动1990美国能源部和国立卫生研究院联合发起的国际科学计划，目标是完成人类基因组全序列测定2年草图完成2000公布了人类基因组的工作草图，覆盖约的基因组区域，确认人类具有约万个基因90%33年基本完成2003宣布完成的人类真核染色质区域测序，准确度达，标志着计划主要目标的实现99%

99.99%4年真正完成2022端粒端粒联盟宣布完成首个包括着丝粒和异染色质区域在内的完整人类基因组-T2T参考基因组是通过测序多个个体样本构建的代表性拼接序列，作为基因组研究的标准参照它不代表任何特定个体，而是一个平均人类基因组最新的参考基因组版本（）包含超过亿个碱GRCh38hg3830基对，但仍不包括某些难以组装的区域基因变异发现是人类基因组研究的重要内容通过将个体测序数据与参考基因组比对，可识别单核苷酸多态性、插入缺失、拷贝数变异等遗传变异这些变异与疾病易感性、药物反应差异等SNP indel CNV表型紧密相关，是精准医疗的基础肿瘤基因组与精准医疗肿瘤样本测序1采集肿瘤和对照组织进行全基因组或外显子组测序突变分析识别体细胞突变、驱动基因和通路异常靶点确定评估已知药物靶点和新靶点开发可能性个性化治疗4根据基因突变特征选择最佳治疗方案肿瘤基因组分析是精准肿瘤学的核心技术每个肿瘤都有独特的基因突变谱，通过全面测序可以识别驱动突变（促进肿瘤发展的关键变异）和乘客突变（对肿瘤进程影响较小的随机变异）常见分析包括突变负荷计算、突变签名分析、拷贝数变异检测和结构变异分析个性化治疗基于肿瘤的分子分型，为患者匹配最适合的靶向药物或免疫治疗方案例如，肺癌中的突变、乳腺癌中的扩增、黑色素瘤中的突变等EGFR HER2BRAF都有对应的靶向药物液体活检技术允许通过血液样本中的循环肿瘤监测疾病进展和药物耐药情况，实现治疗的动态调整DNA重大生信项目进展百万人群基因组计划病毒基因组监测人体细胞图谱全球多个国家启动了大规模人群基因组测在新冠疫情期间，全球科研人员协作建立人类细胞图谱计划致力于绘制人体HCA序计划，如美国的全球精准医疗计划、了基因组监测网络通过所有细胞类型的全景图通过单细胞测序SARS-CoV-2英国的万基因组计划、中国的百万人对病毒基因组的持续测序和分析，科学家技术，研究人员已经识别出数百种新的细10群基因组计划等这些项目旨在构建大型们追踪了病毒的传播路径，监测变异株的胞亚型，揭示了组织特异的基因表达模式，基因组数据库，关联基因型与表型，为精出现，评估疫苗有效性，并预测疫情发展并建立了细胞分化轨迹这一计划为理解准医疗奠定基础截至目前，这些项目已趋势这种基因组流行病学方法已成为人体发育、衰老和疾病提供了细胞分辨率完成数十万人的全基因组测序现代传染病防控的重要工具的视角人工智能与生物信息学蛋白质结构预测药物发现与设计基因表达预测开发的加速了新药研发流程，从机器学习模型可根据DeepMind AIDNA在比海量化合物库中筛选候选药序列特征预测基因表达水平AlphaFold2CASP14赛中实现了突破性进展，预物，预测药物靶点相互作和调控因素如-DeepSEA测准确度接近实验方法该用，优化分子结构提高药效能从序列预测染色质DNA系统利用深度学习从序列中领先公司如状态和转录因子结合位点，Insilico提取进化信息，预测氨基酸已将设计的药帮助理解基因调控网络和非Medicine AI间的空间距离，进而构建完物推进到临床试验阶段，大编码变异的功能影响整三维结构这一成果被幅缩短传统药物发现周期《科学》杂志评为年2021度科学突破疾病诊断与预测整合基因组数据与电子健康记录的模型可预测疾病风AI险，实现早期干预医学影像结合分析可提高癌症等AI疾病的检出率和诊断准确性生物信息学主流软件生态系统生物信息工具R/Bioconductor Python是生物统计和数据可视化的首选语言，而提供因其易学性和灵活性成为生物信息学新兴主力主要生R BioconductorPython了多个专业生物信息学包其优势包括统计分析功能强态包括提供序列处理、结构分析等基础功能；2000Biopython大，特别适合差异表达、富集分析等；丰富的可视化工具，如支持微生物组和进化分析；和scikit-bio PyTorchTensorFlow能创建发表级别图表；专业生物数据结构，如为深度学习应用提供支持ggplot2便于组学数据处理SummarizedExperiment科学计算基础•SciPy/NumPy/Pandas-差异表达分析•DESeq2-RNA-Seq数据可视化•Matplotlib/Seaborn-功能富集分析•clusterProfiler-工作流管理系统•Snakemake-基因组区间操作•GenomicRanges-在生物信息学中占据核心地位，几乎所有高性能计算环境和分析工具都基于开发掌握基本命令（如Linux LinuxLinux ls,cd,grep,）、脚本编写和管道操作是生物信息学分析的必备技能常用的生物信息学发行版包括和，它们awk ShellLinux BioLinuxBioConda预装了主流生物信息学工具，简化了环境配置生物信息流程自动化工作流管理工具现代生物信息学分析通常包含多个步骤和软件，工作流管理工具使这些复杂流程自动化主流工具包括、和使Snakemake NextflowGalaxy Snakemake用语法定义规则和依赖关系；支持容器化部署和云计算；Python Nextflow提供用户友好的图形界面，适合编程经验有限的生物学家Galaxy容器技术应用和等容器技术解决了生物信息软件依赖复杂、版本冲Docker Singularity突的问题容器将软件及其依赖打包成独立单元，确保分析环境一致性和可移植性项目提供超过个生物信息学软件的预构BioContainers8000建容器，便于快速部署分析环境可重复性实践可重复研究是现代生物信息学的核心原则实现可重复性的关键实践包括版本控制（使用追踪代码变更）；环境管理（记录软件版本和Git参数）；数据共享（提供原始数据和处理脚本）；自动化报告（如R或）Markdown JupyterNotebook开放数据与知识共享开放获取（）数据共享平台Open Access科学发现的公开传播模式，允许任何人专业生物数据存储库如（基因表GEO自由阅读、下载和使用研究论文主要达）、（高通量测序）、（蛋SRA PDB形式包括金色开放获取（出版时即开白质结构）使科研数据可访问和可重用放，通常需支付文章处理费）；绿色开通用数据平台如、和Zenodo Figshare放获取（作者在机构知识库存档预印支持多种数据类型存储，并提供Dryad本）；预印本服务器（如、永久标识符科学数据共享已成为主bioRxiv DOI）允许快速分享研究成果流期刊发表要求medRxiv开源软件生态生物信息学高度依赖开源软件生态系统开源许可证（如、）允许代码自由使GPL MIT用、修改和分发等平台促进了代码共享和协作开发软件发布最佳实践包括GitHub详细文档、单元测试、持续集成和用户支持合作创新是生物信息学的核心特征国际联盟如人类蛋白质组计划（）、基因本体论HUPO联盟（）整合了全球研究力量，共同解决复杂生物学问题开放科学模式加速了知识发现GO和技术创新，特别在新冠疫情等紧急公共卫生事件中展现了重要价值生物信息伦理与隐私伦理框架建设生物信息研究的伦理指导原则1数据安全技术加密、去标识化和访问控制方法法规与政策合规遵守数据保护相关法律法规知情同意基础尊重个体对其生物数据的自主权基因数据隐私保护面临独特挑战基因信息具有唯一标识性，即使去除个人信息也可能被重新识别；基因数据包含敏感健康信息和遗传疾病风险；数据具有家族共享性，个人基因信息披露可能影响亲属；基因信息可能被用于歧视（如保险、就业）因此，基因数据需要特殊的保护措施各国制定了针对基因数据的法律保护框架美国的《基因信息非歧视法》禁止基于基因信息的健康保险和就业歧视；欧盟《通用数据保护条例》GINA将基因数据列为特殊类别个人数据，实施严格保护；中国《人类遗传资源管理条例》规制遗传资源的收集、保存和利用这些法规为生物信息研究设定GDPR了合规边界生物信息学交叉前沿典型生信分析案例基因型表型关联研究肿瘤变异检测实践转录组差异表达分析-全基因组关联研究是寻找基因变临床肿瘤基因检测通常采用靶向测序（覆是研究基因表达变化的主流技术GWAS RNA-Seq异与复杂性状关联的强大工具研究流程盖数百个已知癌症相关基因）或全外显子典型分析流程包括测序数据质量控制、包括大规模人群样本收集、基因分型组测序分析流程包括原始数据质控、读段比对或转录本定量、差异表达分析、（通常使用芯片或测序）、表型数据比对到参考基因组、变异检测（、功能富集分析差异基因可通过热图、火SNP SNV收集、统计关联分析和生物学验证结果、、融合基因）、变异注释和过山图等方式可视化，功能分析揭示受影响indelCNV通常用曼哈顿图展示，高于显著性阈值滤、临床意义解读最终生成临床报告，的生物学通路和过程，帮助理解实验处理的点表示可能与表型相关的基因座包含可靶向药物及临床试验匹配信息的分子机制课程小结与学习建议核心知识体系实践导向学习生物信息学是一门结合生物学、统计学通过实际项目巩固理论知识，建议从简和计算机科学的交叉学科，核心内容包单的序列分析开始，逐步尝试更复杂的括生物数据库、序列分析、结构预测、分析流程组学数据分析等社区参与技能持续提升加入、生物信息学公众号、Biostars编程能力（）、统计分析和R/Python社区等平台，与同行交流经验，GitHub生物学背景知识是三大核心能力，需平获取最新资源衡发展课外延伸阅读推荐《》著提供全面的理论基础；《Bioinformatics andFunctional GenomicsPevsnerBioinformatics Data》著侧重实用技能培养；和等期刊发表最新方法学进展；和Skills BuffaloNature MethodsGenome BiologyBioconductor等平台的在线教程提供实践指导Galaxy未来发展趋势新一代组学技术人工智能深度融合产业与就业前景单细胞多组学技术将实现前所未有的分深度学习将从序列和结构预测扩展到更生物信息学人才需求持续增长，制药企辨率，揭示细胞异质性；空间转录组学复杂的生物系统模拟；自动化科学发现业、精准医疗公司、农业科技和科研机结合位置信息和分子表达，绘制组织精系统将加速假设生成和验证；生成式构都大量招聘生物信息学专家跨学科AI细图谱；长读长测序突破复杂区域组装将辅助实验设计和解释；多模态数据整背景人才尤其受欢迎，生物学编程或+难题，完善参考基因组；实时测序技术合模型将提供全局系统视角医学数据科学的复合型人才就业前景+（如纳米孔）支持现场快速诊断应用广阔未来研究热点将包括多组学整合分析，从单一数据类型向多层次系统理解转变；个人组学和健康大数据挖掘，支持预防医学和早期干预；微生物组与宿主互作研究，开发基于菌群的疗法；基因编辑技术如的精准化和治疗应用；环境和生态基因组学，监测生物多样性和气候变化影响CRISPR致谢与答疑核心参考资料本课程内容参考了多本经典教材《生物信息学》（樊龙江主编）；《》等著；《》Biological SequenceAnalysis DurbinBioinformatics AlgorithmsCompeau著另推荐在线资源教程、生物信息学课程、问答平台等这些资源可帮助同学们深入理解课程内容，拓展学习PevznerNCBI CourseraBiostars学习社区与互助鼓励同学们组建学习小组，定期交流和讨论课程建立了专门的在线论坛，教师和助教将定期回答问题对于实践环节的困难，可以利用课程提供的云计算资源和线上辅导，解决技术障碍合作学习是掌握这门交叉学科的有效途径联系信息课程相关问题请通过以下渠道联系教师邮箱（）；课程网站（）；实验室开放日（每周五下午）bioinformatics@university.edu http://bioinfo.university.edu/course我们欢迎同学们就课程内容、前沿研究或职业发展等方面提出问题，并期待与大家深入交流。