生物信息学》学生复习资料

《生物信息学》复习资料陈芳 宋东光教材：《生物信息学简明教程》（钟扬编）1 绪论 分子生物学与计算机、信息科学的结合－生物信息学(Bioinformatics); Bioinformatics

《生物信息学》复习资料 陈芳宋东光 教材：《生物信息学简明教程》（钟扬编） 1 绪论 (Bioinformatics) 生物信息学 ; 分子生物学与计算机、信息科学的结合－ Bioinformatics is the science of storing, extracting, organizing, analyzing, interpreting, and utilizing information from biological sequences and molecules. 生物信息学及其分支学科 molecular informatics) 分子生物信息学 ( －即狭义的生物信息学，指应用信息 技术储存和分析基因组测序所产生的分子序列及其相关数据； (bioinformatics) 生物信息学 －广义的生物信息学指生命科学与数学、计算机 ( 科学和信息科学等交叉形成的一门边缘学科，对各种生物信息主要是分子生物 ) 学信息的获取、储存、处理、分析和阐释；生物信息学是广义的计算生物学的 分支，在为生物学系统建模中应用了量化分析技术； (computational molecular biology) 计算分子生物学 - 开发和使用数学和计算机 技术以帮助解决分子生物学中的问题，侧重于发展理论模型和有效算法； (molecular computing) 分子计算 DNAPCR －将作为一种信息储存器，应用 技术和生物芯片等来进行计算。 生物信息学的主要目的不是分子发展最精致的算法，其目的是发现生物体以 怎样的方式生存。 生物信息学和计算生物学研究包括从生物系统的性质抽象出为数学或物理 Web 模型，到实现数据分析的新算法，以及开发数据库和访问数据库的工具。 生物信息学的功能是表示、存储和分布数据。开发从数据中发现知识的分析工具 处于第二位。 生物信息学发展阶段与研究方向 前基因组时代 －数据库建立、检索工具的开发和蛋白质序列分析； 基因组时代 EST －基因寻找和识别、网络数据库系统的建立如数据库及电子 克隆等； 后基因组时代 －大规模基因组分析、蛋白质组分析、各种数据的比较和整合。 面临的主要挑战： 1) 互操作的生物信息系统及相关数据挖掘技术； 2) 发展揭示大规模数据集合不同组分间关系的统计分析方法和优化算法； 3) 开发数据转换工具，建立预测模型； 4) 开发微阵列和基因芯片等新技术的数据分析工具。 我国生物信息学研究的发展方向 建立国家生物医学数据库与服务系统 人类基因组的信息结构分析 功能基因组相关信息分析 研究遗传密码起源与生物进化（尤其是分子进化）的过程与机制 生物信息学基本方法与前沿技术 基本方法 1) 建立生物数据库