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生物信息学-基因和蛋白质分析的实用指南

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随着人类基因组计划的实施，通过基因组测序，蛋白质序列测定结构解析等实验，分子生物学家提供了大量的有关生物分子的原始数据，需要利用现代计算技术对这些原始数据进行收集、整理、管理以便于检索使用。而为了解释和理解这些数据，还需要对数据进行比对、分析，建立计算模型，进行仿真、预测与验证，因而出现生物信息学(Bioinformatics)，它的出现，极大的促进了分子生物学的发展。 阅读更多 →

生物信息学教程

【生物信息学教程】1-7章目录导航

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利用星期天的空余时间，转载了【生物信息学基础教程】，对于初学者还是挺不错的。（来源于网络，如有版权问题，请联系博主）

撰稿人：黄英武 （解放军306医院） 过涛（清华大学生物信息学研究所）

审稿人：孙之荣（清华大学生物信息学研究所）

下面是【生物信息学基础教程】第一到第七章的目录导航：

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【生物信息学教程】7.4：基因组水平蛋白质功能综合预测

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7.4 基因组水平蛋白质功能综合预测

蛋白质之间的功能联系

基因组测序计划在产生完全的组成多个亚单位装配和信号通路的蛋白质列表方面取得里程碑式的业绩。这些装配和通路现在必然被制图，Marcotte等和Enright等在此方面走了显著一步。这两个研究小组发展了不是通过氨基酸序列相似性比较的其他特性联系起蛋白质的计算方法。通过比较系统发育（进化）谱和表达类型，以及通过分析结构域融合（domain fusions）新方法识别在代谢通路、信号通路或结构复合体上功能相关的蛋白质。 阅读更多 →

【生物信息学教程】7.3：大规模基因表达谱数据分析方法

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7.3．大规模基因表达谱数据分析方法

芯片分析能够检测不同条件下的基因转录变化，能够显示反映特征组织类型、发育阶段、环境条件应答、遗传改变的基因谱。当芯片数据大量出现，产生了新的问题：如果将所有获得的数据集中起来，我们能否将未知功能的新基因归类到已知功能分类中？能否将基因表达与基因功能联系起来？能否发现新类型的共调控基因？能否从芯片表达数据中得出完整的基因调控网络？这些唯有通过计算的方法。 阅读更多 →

【生物信息学教程】7.2：基因表达公共数据库

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7.2．基因表达公共数据库

数据库用途

（1）基础研究 将来自各种生物的表达数据与其它各种分子生物学数据资源，如经注释的基因组序列、启动子、代谢途径数据库等结合，有助于理解基因调控网络、代谢途径、细胞分化和组织发育。例如，比较未知基因与已知基因表达谱的相似性能帮助推测未知基因的功能。 阅读更多 →

【生物信息学教程】7.1：功能基因组相关信息分析

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7 功能基因组相关信息分析

功能基因组学是后基因组研究的核心内容，它强调发展和应用整体的（基因组水平或系统水平）实验方法分析基因组序列信息阐明基因功能，特点是采用高通量的实验方法结合的大规模数据统计计算方法进行研究，基本策略是从研究单一基因或蛋白上升到从系统角度一次研究所有基因或蛋白。随着功能基因组实验研究的深入，大量的数据不断涌现，生物信息学将在功能基因组学研究中的扮演关键角色。 阅读更多 →

【生物信息学教程】6.2：人类和鼠类公共物理图谱数据库的使用

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6.2人类和鼠类公共物理图谱数据库的使用

1．物理图谱的类型

物理图谱有许多结构和形式。限制性图谱（restriction map），用于对小区域、如kb量级做精细结构制图，细胞遗传学图（cytogenetic map），用于对以104 kb为长度量级的区域制图。最常用的两种类型是STS含量图（STS content map）和放射性杂交图（radiation hybrid map），它们的分辨区域都大于1Mb，并且有能使用简易PCR中的定位标记物的优点。 阅读更多 →

【生物信息学教程】6.1：基因组序列信息分析

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6 基因组序列信息分析

DNA序列自身编码特征的分析是基因组信息学研究的基础，特别是随着大规模测序的日益增加，它的每一个环节都与信息分析紧密相关。从测序仪的光密度采样与分析、碱基读出、载体标识与去除、拼接、填补序列间隙、到重复序列标识、读框预测和基因标注的每一步都是紧密依赖基因组信息学的软件和数据库。特别是拼接和填补序列间隙更需要把实验设计和信息分析时刻联系在一起。 阅读更多 →