生物信息学参考书籍(入门级)

生物信息学参考书籍（入门级）

1、David W.Mount 《Bioinformatics sequence and genome analysis》影印本，科学出版社,2002

2、Durbin R,Eddy S,Krogh A,et al.生物序列分析,蛋白质和核酸的概率论模型[M].北京清华大学出版社,2002

3、帕夫纳，计算分子生物学算法逼近，化学工业出版社，2004

4、(巴西) J.塞图宝，J.梅丹尼斯著，朱浩等译，计算分子生物学导论，科学出版社，2003

5、Masatoshi Nei（根井正利）Sudhir Kumar. 译者：吕宝忠，钟扬，高莉萍，高等教育出版社，2002

6、[美][巴森文尼斯]Andreas D.Baxevanis,[美]B.F.Francis Ouellette著；李衍达,孙之荣等译，生物信息学基因和蛋白质分析

的实用指南,，清华大学出版社, 2000

7、鲍尔迪，DNA芯片和基因表达从实验到数据分析与模建，科学出版社，2003

8、（美）利布莱尔，蛋白质组学导论：生物学的新工具，科学出版社，2005

9、张亮，M.谢纳[美] ，生物芯片分析，科学出版社，2004

10、卢因，基因VⅢ，科学出版社，2005

11、(英)D.R.韦斯特海德(D.R. Westhead)等著；王明怡等译, 生物信息学，科学出版社2004

12、（法）皮埃尔·巴尔迪（Pierre Baldi），(丹)索恩·布鲁纳克（Soren Brunak）著；张东晖等译，生物信息学：机器学

习方法，中信出版社，2003

13、(美）Cyntbia Gibas,Per Jambecks著；孙超等译《生物信息学中的计算机技术》中国电力出版社，2002

14、(美) Dan E. Krane, Michael L. Raymer著, 孙啸，陆祖宏，谢建明等译，生物信息学概论, 清华大学出版社2004

15、(加)S.米塞诺, (美)S.A.克拉维茨著；欧阳红生, 阮承迈, 李慎涛等译,生物信息学方法指南，科学出版社，2005

16、孙之荣主译探索基因组学、蛋白质组学和生物信息学（中译版），科学出版社，2004年8月出版

17、哈特尔，遗传学基因与基因组分析，科学出版社,2002

18、生物信息学若干前沿问题的探讨：中国科协第81次青年科学家论坛论文集／黄德双等主编, 中国科学技术大学出版社

2004

19、胡松年，薛庆中主编，《基因组数据分析手册》浙江大学出版社, 2003

20、胡松年，基因表达序列标签（EST）数据分析手册，浙江大学出版社, 2005

21、李敏强，寇纪淞，林丹，李书全，遗传算法的基本理论与应用. 科学出版社. 2002年4月

22、孙啸, 陆祖宏, 谢建明编著,生物信息学基础, 清华大学出版社2005

23、李霞主编，《现代生物信息学理论与实践》，科学出版社，2005年11月出版

生物信息学参考书籍（入门级）页码，12

httpebook7.htm 201586

24、袁建刚等主译《基因组》科学出版社，2002

25、黄韧等《生物信息学网络资源与应用》中山大学出版社，2003

26、郝柏林等编《生物信息学手册》第2版，上海科学技术出版社，2002

27、蒋彦等编《基础生物信息学及应用》清华大学出版社，科学出版社，2003

28、张继仁（译）蛋白质组学导论：生物学的新工具，科学出版社，2004年12月出版

29、夏其昌，白质化学与蛋白质组学，科学出版社，2004年

30、蒋华良、钟扬、陈国强、罗小民等译药物基因组学——寻找个性化治疗，科学出版社，2005年7月出版

31、David W.Mount 著钟扬，王莉，张亮主译，生物信息学，高等教育出版社，2003

32、张阳德编，《生物信息学》科学出版社，2004

33、沈世镒著，生物序列突变与比对的结构分析，科学出版社2004

34、赵国屏等编《生物信息学》科学出版社，2002

35、郑珩王非，药物生物信息学，化学工业出版社，2004

36、Minoru Kanehisa著；孙之荣等译,后基因组信息学, 清华大学出版社, 2002

37、赵雨杰主编，医学生物信息学，人民军医出版社，2002

38、李桂源,钱骏主编,基于WWW的生物信息学应用指南，中南大学出版社2004

39、李巍主编,生物信息学导论，郑州大学出版社，2004

40、钱小红、贺福初等译蛋白质组学：从序列到功能. 科学出版社，2002年9月

41、钱小红，贺福初主编.蛋白质组学理论与方法，科学出版社，2003

42、张阳德，纳米生物技术学，科学出版社，2005

43、李越中闫章才高培基，基因组研究与生物信息学，山东大学出版社，2003

网络资料：（很多，简单举例）

国内

https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,mainCourseFurtherReading.htm

https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,chenyuanxsunBioinformaticsInternetStudyBioinformaticsInternetStudy Ebook_bioinfo.htm

国外

https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,bioinformaticsbioinf03_courses.htm

https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,

2019年北京林业大学计算生物学与生物信息学(0710Z2)研究方向、考试科目、参考书目、考研经验、复习指导

2019年北京林业大学生科院计算生物学与生物信息学（0710Z2）研究方向、考试科目、参考书目、考研经验、复习指导 一．研究方向 01系统生物学 二．初试考试科目 ①101思想政治理论 ②201英语一 ③714生物化学与分子生物学 ④847遗传学 三．复试笔试科目 专业综合考试（包括分子生物学，遗传学） 四．参考书目 1.初试参考书目 714生物化学与分子生物学： 【1】《生物化学》王镜岩高等教育出版社； 【2】《生物化学》沈同等高等教育出版社 【3】《分子生物学》瞿礼嘉高等教育出版社 847遗传学：

【1】《普通遗传学》杨业华高等教育出版社； 【2】《林木遗传学基础》朱之悌中国林业出版社 2.复试参考书目 分子生物学与遗传学相关的基本概念、基础理论、研究方法与技术；系统生物学相关前沿领域发展概 五、北林生物化学与分子生物学复习备考建议 1、零基础复习阶段（6月前) 本阶段根据考研科目，选择适当的参考教材，有目的地把教材过一遍，全面熟悉教材，适当扩展知识面，熟悉专业课各科的经典教材。这个期间非常痛苦，要尽量避免钻牛角尖，遇到实在不容易理解的内容，先跳过去，要把握全局。系统掌握本专业理论知识。对各门课程有个系统性的了解，弄清每本书的章节分布情况，内在逻辑结构，重点章节所在等，但不要求记住，最终基本达到北林本科水平。 2、基础复习阶段（6－8月) 本阶段要求考生熟读教材，攻克重难点，全面掌握每本教材的知识点，结合真题找出重点内容进行总结，并有相配套的专业课知识点笔记,进行深入复习，加强知识点的前后联系，建立整体框架结构，分清重难点，对重难点基本掌握。同时多练习相关参考书目课后习题、习题册，提高自己快速解答能力，熟悉历年真题，弄清考试形式、题型设置和难易程度等内容。要求吃透参考书内容，做到准确定位，事无巨细地对涉及到的各类知识点进行地毯式的复习，夯实基础，训练思维，掌握一些基本概念和基本模型。 3、强化提高阶段（9月－11月）

生物信息学考试试卷修订稿

生物信息学考试试卷 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-

一、名词解释(每小题4分,共20分) 1、生物信息学 广义：生命科学中的信息科学。生物体系和过程中信息的存贮、传递和表达；细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程的中各种生物信息。 狭义：生物分子信息的获取、存贮、分析和利用。 2、人类基因组计划 人类基因组计划准备用15年时间，投入30亿美元，完成人类全部24条染色体的3×109脱氧核苷酸对(bp)的序列测定，主要任务包括作图(遗传图谱、物理图谱的建立及转录图谱的绘制)、测序和基因识别。其中还包括模式生物(如大肠杆菌、酵母、线虫、小鼠等)基因组的作图和测序，以及信息系统的建立。作图和测序是基本的任务，在此基础上解读和破译生物体生老病死以及和疾病相关的遗传信息。 3、蛋白质的一级结构 蛋白质的一级结构是指多肽链中氨基酸的序列 4、基因 基因--有遗传效应的DNA片断,是控制生物性状的基本遗传单位。 5、中心法则 是指遗传信息从传递给，再从RNA传递给，即完成遗传信息的转录和翻译的过程。也可以从DNA传递给DNA，即完成DNA的复制过程。这是所有有细胞结构的生物所遵循的法则。 6 、DNA序列比较 序列比较的根本任务是：（1）发现序列之间的相似性；（2）辨别序列之间的差异 目的： 相似序列相似的结构，相似的功能 判别序列之间的同源性 推测序列之间的进化关系 7、一级数据库 数据库中的数据直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释 8、基因识别 基因识别，是生物信息学的一个重要分支，使用生物学实验或计算机等手段识别DNA序列上的具有生物学特征的片段。基因识别的对象主要是蛋白质编码基因，也包括其他具有一定生物学功能的因子，如RNA基因和调控因子。 9、系统发生学 系统发生学(phylogenetics)——研究物种之间的进化关系。 10、基因芯片 基因芯片（gene chip），又称DNA微阵列（microarray），是由大量cDNA或寡核苷酸探针密集排列所形成的探针阵列，其工作的基本原理是通过杂交检测信息。

2020-2021年中国科学院大学(中科院)运筹学与控制论考研招生情况、分数线、参考书目及备考经验

一、中国科学院数学与系统科学研究院简介 中国科学院数学与系统科学研究院由中科院数学研究所、应用数学研究所、系统科学研究所及计算数学与科学工程计算研究所四个研究所整合而成，此外还拥有科学与工程计算国家重点实验室、中科院管理决策与信息系统重点实验室、中科院系统控制重点实验室、中科院数学机械化重点实验室、华罗庚数学重点实验室、随机复杂结构与数据科学重点实验室，以及中科院晨兴数学中心和中科院预测科学研究中心等。2010年11月成立国家数学与交叉科学中心，旨在从国家层面搭建一个数学与其它学科交叉合作的高水平研究平台。数学与系统科学研究院拥有完整的学科布局，研究领域涵盖了数学与系统科学的主要研究方向。共有16个硕士点和13个博士点（二级学科），分布在经济学、数学、系统科学、统计学、计算机科学与技术、管理科学与工程六个一级学科中，可以在此范围内招收和培养硕士与博士研究生。在2006年全国学科评估中，我院数学学科的整体评估得分为本学科的最高分数。数学与系统科学研究院硕士招生类别为硕士研究生、硕博连读生和专业学位硕士研究生。2019年共计划招收122名。 二、中国科学院大学运筹学与控制论专业招生情况、考试科目

三、中国科学院大学运筹学与控制论专业分数线

2018年硕士研究生招生复试分数线 2017年硕士研究生招生复试分数线 四、中国科学院大学运筹学与控制论专业考研参考书目 616数学分析 现行（公开发行）综合性大学（师范大学）数学系用数学分析教程。 801高等代数 [1] 北京大学编《高等代数》，高等教育出版社，1978年3月第1版，2003年7月第3版，2003年9月第2次印刷. [2] 复旦大学蒋尔雄等编《线性代数》，人民教育出版社，1988. [3] 张禾瑞，郝鈵新，《高等代数》，高等教育出版社， 1997. 五、中国科学院大学运筹学与控制论专业复试原则 在中国科学院数学与系统科学研究院招生工作小组领导下，按研究所成立招收硕士研究生复试小组，设组长1人、秘书1人。 复试总成绩按百分制计算，其中专业知识成绩占60％，英语听力及口语测试成绩占20％，综合素质成绩占20%。 在面试环节，每位考生有5分钟自述，考查内容主要包括专业知识、外语（口语）水平和综合素质等。 1、专业知识面试重点考查考生对专业基础知识掌握的深度和广度，对知识灵活运用的程度以及考生的实验技能和实际动手能力等，了解考生从事科研工作的潜力和创新能力。 2、外语面试主要考查考生的听、说能力及语言运用能力。 3、思想品德的面试包括考生的政治态度、思想品德、工作学习态度、团队合作精神、科研道德、遵纪守法以及心理素质等内容。 4、体检主要了解考生的身体健康状况，也包括体能、体质和心理素质等。

高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)

基因组测序基础知识 ㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。 目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种： 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序； 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序； 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序，完成基因组拼接。 采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。 实验流程： 公司服务内容 1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头， 去污染）；序列组装达到精细图标准 2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展 示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？

(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证，用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式 目前3种测序技术 Roche 454，Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中，Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp，经常用于基因组骨架的组装，而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例，对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。 单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段，引物序列连接到DNA片段的一端，然后末端加上接头，将片段固定在flow cell上生成DNA簇，上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点，在第一轮测序完成后，去除第一轮测序的模板链，用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增，以达到第二轮测序所用的模板量，进行第二轮互补链的合成测序(图2)。 图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法

新版苏州大学生物学考研经验考研参考书考研真题

考研这个念头，我也不知道为什么，会如此的难以抑制，可能真的和大多数情况一样，我并没有过脑子，只是内心的声音告诉我：我想这样做。 得知录取的消息后，真是万分感概，太多的话想要诉说。 但是这里我主要想要给大家介绍一下我的备考经验，考研这一路走来，收集考研信息着实不易，希望我的文字能给师弟师妹们一个小指引，不要走太多无用的路。其实在刚考完之后就想写一篇经验贴，不过由于种种事情就给耽搁下来了，一直到今天才有时间把自己考研的历程写下来。 先介绍一下我自己，我是一个比较执着的人，不过有时候又有一些懒散，人嘛总是复杂的，对于考研的想法我其实从刚刚大一的时候就已经有了，在刚刚进入大三的时候就开始着手复习了，不过初期也只是了解一下具体的考研流程以及收集一些考研的资料，反正说到底就是没有特别着急，就我个人的感受来说考研备考并不需要特别长的时间，因为如果时间太长的话容易产生疲惫和心理上的变化反而不好。 下面会是我的一些具体经验介绍和干货整理，篇幅总体会比较长，只因，考研实在是一项大工程，真不是一两句话可描述完的。 所以希望大家耐心看完，并且会有所帮助。 文章结尾处附上我自己备考阶段整理的学习资料，大家可以自取。 苏州大学生物学的初试科目为: (101)思想政治理论 (201)英语一 (631)生物化学（F）

(857)细胞生物学（F） 参考书目为： 1.王镜岩等.《生物化学》.高等教育出版社第三版,200 2. 2.《细胞生物学》翟中和高等教育出版社 先说一下我的英语单词复习策略 1、单词 背单词很重要，一定要背单词，而且要反复背！！！你只要每天背1-2个小时，不要去纠结记住记不住的问题，你要做的就是不断的背，时间久了自然就记住了。 考察英语单词的题目表面上看难度不大，但5500个考研单词，量算是非常多了。我们可以将其区分为三类：高频核心词、基础词和生僻词，分别从各自的特点掌握。 （1）高频核心词 单词书可以用《木糖英语单词闪电版》，真题用书是《木糖英语真题手译》里面的单词都是从历年考研英语中根据考试频率来编写的。 核心，顾名思义重中之重。对于这类词汇，一方面我们可以用分类记忆法，另一方面我们可以用比较记忆法。 分类记忆法，这种方法指的是把同类词汇收集在一起同时记忆。将同类词汇放在一起记忆，当遇到其中一个词时，头脑中出现的就是一组词，效率提高的同时，也增强了我们写作用词的准确度和自由度。例如：damp，wet，dank，moist，humid都含“潮湿的”意思。damp指“轻度潮湿,使人感觉不舒服的”。wet指“含水分或其他液体的”、“湿的”。moist指“微湿的”、“湿润的”,

网上生物信息学教程

网上生物信息学教程EMBL biocomputing tutorials https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,/Embnetut/Gcg/index.html Plant genome dababase tutorial https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,/pgdic 生物信息学机 NCBI https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,/ International Nucleotide Sequence Database Collaboration. https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,/collab/ EBI https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,/ USDA https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,/ Sanger Centre https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,/ 北京大学生物信息学中心 https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html, 数据库信息发布及其它 GenBank Release Notes ftp://https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,/genbank/gbrel.txt dbEST summary report https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,/dbEST/dbESTsummarv.html EMBL release notes http://www.bio.unizh.ch/db/docu.html?data=emrel Eukaryotic promoter database release notes http://www.genome.ad.jp/dbget/dbget2.html KEGG release notes http://www.genome.jp/kegg/docs/relnote.html 核苷酸数据库 GenBank https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,/ dbEST https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,/dbEST/index.html dbSTS https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,/dbSTS/index.html dbGSS https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,/dbGSS/index.html

高通量测序基础知识

高通量测序基础知识简介 陆桂 什么是高通量测序？ 高通量测序技术（High-throughput sequencing，HTS）是对传统Sanger测序（称为一代测序技术）革命性的改变,一次对几十万到几百万条核酸分子进行序列测定, 因此在有些文献中称其为下一代测序技术(next generation sequencing，NGS )足见其划时代的改变, 同时高通量测序使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能, 所以又被称为深度测序(Deep sequencing)。 什么是Sanger法测序（一代测序） Sanger法测序利用一种DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物。直到掺入一种链终止核苷酸为止。每一次序列测定由一套四个单独的反应构成，每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP)，并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP)。由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团，使延长的寡聚核苷酸选择性地在G、A、T或C处终止。终止点由反应中相应的双脱氧而定。每一种dNTPs和ddNTPs的相对浓度可以调整，使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物。它们具有共同的起始点，但终止在不同的的核苷酸上，可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段，凝胶处理后可用X-光胶片放射自显影或非同位素标记进行检测。 什么是基因组重测序（Genome Re-sequencing） 全基因组重测序是对基因组序列已知的个体进行基因组测序，并在个体或群体水平上进行差异性分析的方法。随着基因组测序成本的不断降低，人类疾病的致病突变研究由外显子区域扩大到全基因组范围。通过构建不同长度的插入片段文库和短序列、双末端测序相结合的策略进行高通量测序，实现在全基因组水平上检测疾病关联的常见、低频、甚至是罕见的突变位点，以及结构变异等，具有重大的科研和产业价值。 什么是de novo测序 de novo测序也称为从头测序：其不需要任何现有的序列资料就可以对某个物种进行测序，利用生物信息学分析手段对序列进行拼接，组装，从而获得该物种的基因组图谱。获得一个物种的全基因组序列是加快对此物种了解的重要捷径。随着新一代测序技术的飞速发展，基因组测序所需的成本和时间较传统技术都大大降低，大规模基因组测序渐入佳境，基因组学研究也迎来新的发展契机和革命性突破。利用新一代高通量、高效率测序技术以及强大的生物信息分析能力，可以高效、低成本地测定并分析所有生物的基因组序列。 什么是外显子测序（whole exon sequencing） 外显子组测序是指利用序列捕获技术将全基因组外显子区域DNA捕捉并富集后进行高通量测序的基因组分析方法。外显子测序相对于基因组重测序成本较低，对研究已知基因的SNP、Indel等具有较大的优势，但无法研究基因组结构变异如染色体断裂重组等。

生物信息学论文

生物信息学论文 论文题目 PBL教学法在生物信息学课程教学中的应用与实践 指导老师：谷峻 学生姓名：吕晓莹 学号： 20112501092 院系：生命科学学院 专业：生物科学 撰写时间：2014年4月

摘要：PBL Problem-Based Leaming)，即基于问题学习，是由美国神经病学教授Barrows首创并于1969年在加拿大的麦克马斯特大学医学院试行的一种新的教学方法。PBL 的基本特点是以教师为引导，以学生为中心，通过解决问题来学习，与传统的以学科为基础，以教师为中心的教学方法相比有很大的不同。本论文通过对照PBL 教学理念和生物信息学课程理论，来探究PBL 教学法在生物信息学课程教学中应用与实践，为提高生物信息学课程教学质量提供一种可行方法。 关键词：PBL 教学法，生物信息学，应用与实践 1 前言 生物信息学是20世纪90年代由多种学科知识相互渗透、融合而兴起的一门用数理和信息科学的观点、理论以及方法去研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物医学数据的一门学科，具有开放性、发展性、交叉性、综合性、应用性等特点。鉴于此，尽管国内的生物信息学科学研究开展得如火如荼，但由于受到师资、教材、授课对象、教学条件、教学法等因素限制，开设该课程的高校尚未真正形成一套成熟的、科学的教学体系。 目前, 国内的生物信息学教学基本沿用以“教师讲授为主”的传统教学模式。以课堂为中心、以理论教学为主, 进行“满堂灌”式教育, “照本宣读”的方式也比较常见。缺乏与生物信息学交叉前沿性特点相适应的型教学模式。同时，实验教学比较单一, 常以验证性为目的, 有些甚至成为了“文献检索”课程, 缺乏和专相适应的综合性、设计性实验。现代教学改革与实践证明，在教学过程中必须要突出“学生是教学活动的主体”，既要注意张扬学生“个性”，更要强化学生团队合作意识及创新、创业能力培养，以保证人才培养质量。在这种情况下，传统的教学模式已与当前社会快速发展的局面格格不入，迫切需要变革。因此，为激发学生的学习积极性和教学参与热情，探索先进的教学法以革新生物信息学的教学内容及考核方式等显得尤为重要。其中，以PBL 为例的教学法在生物信息学课程教学应用与实践中取得了良好的课程教学效果。 2 PBL 教学法的优势 2.1 PBL 教学顺应时代的发展 当今社会是信息时代, 生物学不断发展, 知识不断更新, 老师要讲的内容越来越多, 学生要读的书越来越厚, 授课内容与课时不相适应的矛盾非常突出, 且教学双方负担过重, 教学效果难以保证, 这种填鸭式的传统教学越来越无法适应信息社会的要求, 这就要求学生在接受人类已有的科学知识基础上, 着重培养创造能力, 学会自己寻找知识和创造知识的本领。而PBL 教学模式能明显减少说教式教学和学习负担, 既能加强学生独立学习，又能减轻教师的教学负担，顺应了时代的发展。 2.2 有利于培养学生主动学习的能力和形成双向交流 传统的教学模式是以学科为基础, 教师课堂讲解为主, 教学内容进度和方法均由老师决定，其 对象是学生整体, 容易忽视单一个体的学习兴趣、能力及个性特征, 学生始终处于被动地接受知识的地位, 不利于主动学习能力的培养。而PBL 教学法打破传统的界限, 采取以“学生为中心、问题为核心”的教育方式。在教师的整体把握和指导下, 学生充分运用现代化科技手段如教材、图书馆、录像、模型、文献检索系统、电脑学习软件、网络以及多媒体等多种形式进行自学。课堂上,PBL模式强调学生主动参与学习, 从而大大提高学习效果和长期记忆的形成。从教学的角度来看, 指导老师长期与同一小组学生

医学信息学基本概念与定义-医学信息学基本概念(精)

医学信息学基本概念 J C Wyatt, J L Y Liu. 文研究生周琴译导师许培扬审 摘要：本文是关于医学信息学，这门年轻的学科的术语的定义汇编。希望它对行业内的初学者与职业工作者能有所益处。 关键词：医学信息学词汇表 医学信息学主要研究与应用方法去改善对病人信息、临床知识、人口信息和其它与病人康复与公共卫生有关的信息的管理。它是一门伴随19世纪40年代数字计算机的出现而产生的年轻学科。用于医学的机械性计算起源于更早的年代，在19世纪，赫尔曼霍列瑞斯的“打卡数字处理系统”即开始用于美国人口普查，随后又被用于公共卫生与流行病学调查1。此例反应了医学信息学的多学科性，它与各个不同的领域都有相关性，包含临床医学、公共卫生学（如流行病学与卫生服务研究）、认知科学、计算和信息学。 由于医学信息学工作者的领域多样，新来者很容易混淆行业的专业术语。因此，对想更多了解医学信息学的人做一个医学信息学的基本概念的介绍是有用的。近几年，关于此学科的各种不同分支开始出现，包括公共卫生信息学、用户卫生信息学与临床信息学。对于医学信息学与它的分支学科是否是不同的学科的讨论，Shortliffe 和Ozbolt认为：“信息学的基础是一系列可重复利用与广泛应用的方法，它对所有的卫生学学科都适用，并且‘医学信息学’对于一个综合性核心学科是一个有用的概念，所有的学生都应该学习，不管这些学生的医学专业方向。”2 3以下对医学信息学的分支学科的定义反应了这一理念。 挑选医学信息学术语的标准，在挑选某术语时采用了以下一条或者多条原则： ●对流行病学家和公共卫生专家而言是新出现的词语。 ●一个有众所周知含义的术语，被用于医学信息学领域的具体方面。 ●与流行病学或公共卫生相关的概念。 ●对理解医学信息学必不可少的概念。 ●一个存在时间较长，而不是过渡性的专业术语。 ●在对此术语的意义与使用上有普遍的共识。

生物信息学认识

浅谈生物信息学 一、生物信息学产生的背景 有人说，基于序列的生物学时代已经到来，尽管对“序列生物学”这一提法可能有所争议，但是今日像潮水般涌现的序列信息却是无可争辩的事实。自从1990年美国启动人类基因组计划以来，人与模式生物基因组的测序工作进展极为迅速。迄今已完成了约40多种生物的全基因组测序工作，人基因组约3x109碱基对的测序工作也接近完成。至2000年6月26日，被誉为生命“阿波罗计划”的人类基因组计划，经过美、英、日、法、德和中国科学家的艰苦努力，终于完成了工作草图，这是人类科学世上又一个里程碑式的事件。它预示着完成人类基因组计划已经指日可待。截止目前为止，仅登录在美国GenBank数据库中的DNA序列总量已超过70亿碱基对。在人类基因组计划进行过程中所积累起来的技术和经验，使得其它生物基因组的测序工作可以完成得更快捷。可以预计，今后DNA序列数据的增长将更为惊人。生物学数据的积累并不仅仅表现在DNA序列方面，与其同步的还有蛋白质的一级结构，即氨基酸序列的增长。此外，迄今为止，已有一万多种蛋白质的空间结构以不同的分辨率被测定。基于cDNA 序列测序所建立起来的EST数据库其纪录已达数百万条。在这些数据基础上派生、整理出来的数据库已达500余个。这一切构成了一个生物学数据的海洋。可以打一个比方来说明这些数据的规模。有人估计，人类（包括已经去世的和仍然在世的）所说过的话的信息总量约为5唉字节（1唉字节等于1018字节）。而如今生物学数据信息总量已接近甚至超过此数量级。这种科学数据的急速和海量积累，在人类的科学研究历史中是空前的。 数据并不等于信息和知识，但却是信息和知识的源泉，关键在于如何从中挖掘它们。与正在以指数方式增长的生物学数据相比，人类相关知识的增长（粗略地用每年发表的生物、医学论文数来代表）却十分缓慢。一方面是巨量的数据；另一方面是我们在医学、药物、农业和环保等方面对新知识的渴求，这些新知识将帮助人们改善其生存

2021高中生物最新辅导书籍推荐

2021高中生物最新辅导书籍推荐 许多准备参加生物竞赛的高中小盆友总会向别人请教买什么辅导资料最好，问的人多了，答案也就五花八门，然并卵，在这浩如烟海的书目中也是茫然无措。特此归纳整理了各方建议，希望能对生竞选手们有所帮助。 首先，要知道什么是生物联赛。我们通常所说的中学生物学奥赛是分为以下五个赛程的：各省的初赛、全国中学生生物学联赛、全国中学生生物学竞赛、全国中学生生物学冬令营、国际中学生生物学奥林匹克竞赛即IBO。就是通过这层层的严格选拔，在全国范围内发掘出高手中的高手作为国家对选手参加IBO，为国争光。而当下由于很多高校都把学科竞赛省赛成绩作为自主招生申请条件之一，所以作为第二阶段的全国中学生生物学联赛也就获得更多的关注了。 其次，要知道生物联赛的考核内容。我们都知道该考试以高中生物学为基础，并会扩展至高校普通生物学内容，具体考核点与分值分布是这样的： 1.细胞生物学、生物化学、微生物学、生物信息学 25% 2.植物和动物的解剖、生理、组织和器官的结构与功能 30% 3.动物行为学、生态学 20% 4.遗传学与进化生物学、生物系统学 25% 最后回归主题吧，到底该准备些什么备考资料呢? 入门篇： 吴相钰著《陈阅增普通生物学》——高等教育出版社看过之后对生物有个大致的概念 尹长明著《生物奥林匹克竞赛教程》-——湖南师范大学出版社 北京大学生物学家编著《精英教案》基础生物教程上、中、下册——军事谊文出版社 北京大学生物学家编著《精英教案》生物习题专集——军事谊文出版社 拔高篇： 刘凌云著《细胞生物学》——高等教育出版社 刘凌云、郑光美著《普通动物学》——高等教育出版社 王玢、左明雪著《人体及动物生理学》-——高等教育出版社

生物信息学基本知识

1.DNA:遗传物质(遗传信息的载体) 双螺旋结构,A,C,G,T四种基本字符的复杂文本 2.基因（Gene）：具有遗传效应的DNA分子片段 3.基因组(Genome)：包含细胞或生物体全套的遗传信息的全部遗传物质。人类包括细胞核基因组和线粒体基因组 OR一个物种中所有基因的整体组成 4.人类基因组：3.0×109bp模式生物 5.HGP的最初目标通过国际合作，用15年时间(1990～2005)至少投入30亿美元，构建详细的人类基因组遗传图和物理图，确定人类DNA的全部核苷酸序列，定位约10万基因，并对其它生物进行类似研究。 6.HGP的终极目标 阐明人类基因组全部DNA序列； 识别基因； 建立储存这些信息的数据库； 开发数据分析工具； 研究HGP实施所带来的伦理、法律和社会问题。 7.遗传图谱（genetic map）又称连锁图谱(linkage map)，它是以具有遗传多态性（在一个遗传位点上具有一个以上的等位基因，在群体中的出现频率皆高于1%）的遗传标记为“路标”，以遗传学距离（在减数分裂事件中两个位点之间进行交换、重组的百分率，1%的重组率称为1cM）为图距的基因组图。 遗传图谱的建立为基因识别和完成基因定位创造了条件。 8.遗传连锁图：通过计算连锁的遗传标志之间的重组频率，确定它们的相对距离，一般用厘摩（cM，即每次减数分裂的重组频率为1%）表示。 9.物理图谱（physical map）是指有关构成基因组的全部基因的排列和间距的信息，它是通过对构成基因组的DNA分子进行测定而绘制的。绘制物理图谱的目的是把有关基因的遗传信息及其在每条染色体上的相对位置线性而系统地排列出来。 10.转录图谱是在识别基因组所包含的蛋白质编码序列的基础上绘制的结合有关基因序列、位置及表达模式等信息的图谱。 11.序列图谱:随着遗传图谱和物理图谱的完成，测序就成为重中之重的工作。 DNA序列分析技术是一个包括制备DNA片段化及碱基分析、DNA信息翻译的多阶段的过程。通过测序得到基因组的序列图谱 12.大规模测序基本策略 逐个克隆法：对连续克隆系中排定的BAC克隆逐个进行亚克隆测序并进行组装（公共领域测序计划） 全基因组鸟枪法：在一定作图信息基础上，绕过大片段连续克隆系的构建而直接将基因组分解成小片段随机测序，利用超级计算机进行组装（美国Celera公司） 13.基因识别（gene identification）是HGP的重要内容之一，其目的是识别全部人类的基因。 基因识别包括： 识别基因组编码区 识别基因结构 基因识别目前常采用的有二种方法： 从基因组序列中识别那些转录表达的DNA片段 从cDNA文库中挑取并克隆。 14.基因组多态性（Polymorphism）:是指在一个生物群体中，同时和经常存在两种或多种不连续的变异型或基因型（genotype）或等位基因（allele），亦称遗传多态性（genetic

生物信息学 第二章 GenBank序列数据库

第二章GenBank序列数据库 简介 一级蛋白质和核酸数据库在分子生物学界是如此的司空见惯，以致于我们很少会去考虑这些普遍存在的工具是如何建立的。但是如果我们能够了解这些序列是如何汇集到一起的，这将有助于我们加深对生物学的理解，并且能够更加充分地发掘这些记录中蕴藏的信息。 GenBank是美国国立卫生研究院维护的基因序列数据库，汇集并注释了所有公开的核酸以及蛋白质序列。每个记录代表了一个单独的、连续的、带有注释的DNA或RNA片段。这些文件按类别分为几组：有些按照系统发生学划分，另外一些则按照生成这些序列数据的技术方法划分。目前GenBank中所有的记录均来自于最初作者向DNA序列数据库的直接提交。这些作者将序列数据作为论文的一部分来发表，或将数据直接公开。GenBank由位于马里兰州Bethesda的美国国立卫生研究院下属国立生物技术信息中心建立，与日本DNA数据库（DDBJ）以及欧洲生物信息研究院的欧洲分子生物学实验室核苷酸数据库（EMBL）一起，都是国际核苷酸序列数据库合作的成员。所有这三个中心都可 以独立地接受数据提交，而三个中心之间则逐日交换信息，并制作相同的充分详细的数据库向公众开放（虽然格式上有细微的差别，并且所使用的信息系统也略有不同）。 这一章描述GenBank数据库是如何构成的，它如何与蛋白质数据库相衔接，以及如何解释其中的数据成分。关于序列数据库，前人已经作了大量的工作，具体可参见（Schuler et al., 1996; Bairoch and Apweiller, 1997; Benson et al., 1997; George et al., 1997; Stoesser et al., 1997; Tateno et al., 1997）。所有这些论 文都指出了数据库快速增长的趋势，并对如何利用这些生物学资源提出了建议。出于科学研究的考虑，以及由于历史的原因，序列数据被分别存放在核苷酸和蛋白质数据库中。核苷酸序列是查询核苷酸数据库以及蛋白质数据库时的主要出发点，并且目前有一种趋势，将核苷酸数据库介入到蛋白质数据库的管理之中（正如我们下面将要看到的那样）。这并不奇怪，因为数据库维护者与数据提交者之

CADD药物信息学基本知识

药物信息学初步 1药物信息学： a药物信息学是有关药物研究和开发过程中所涉及的大量小分子、大分子及其相互作用信息的学科。 b药物信息学，简单说来就是化学信息学和生物信息学的加和。 c也包括类药性、药物代谢动力学性质和毒性预测、药靶预测、高内涵筛选及代谢模型等综合信息在新药发现和发展中的整合、分析和应用。 2化学信息学与生物信息学 ?化学信息学（Chemoinformatics，Chemical Informatics），简而言之，一切与小分子化合物有关的计算机操作和运算都属于化学信息学的研究范畴，包括小分子的结构、构象、能量、性质等，也包括小分子与大分子的相互作用，还包括小分子的设计。 ?化学信息学的研究已有较长的历史，比如1960年代出现的QSAR，但作为学科名词1998年才首次出现。 ?与之相对的是生物信息学（Bioinformatics或Biological Informatics）。生物信息学是随着人类基因组计划的实施而出现的，最初仅是指对基因组序列的比较分析。但现在已发展到既对生物大分子的序列、也对生物大分子的结构、构象进行研究。针对生物大分子结构、功能等的计算研究，叫做计算生物学（Computational Biology）。 3 化学信息学在药物设计中的主要应用 ●虚拟组合化学库的设计； ●化合物数据库的相似性分析与多样性分析； ●化合物数据库的类药性分析、ADMET性质预测； ●化合物数据库的虚拟筛选； ●。。。 4 为什么要进行ADMET预测 ●ADMET是候选药物临床研究失败的主要原因（占60%）。 ●ADMET评估已成药物研发的关键，需尽早进行。 ●由于ADMET涉及药物体内过程，因此评估非常困难。 ●实验评价ADMET缺点：代价大、周期长，一般在临床前研究阶段才开始进行，且动物数据与人体数据并 不完全一致。 ●计算机预测ADMET优点：代价低、速度快，可以在化合物合成之前进行，也可以与先导物优化一起进行， 这样可将理论上具有不良ADMET性质的分子尽早排除，从而降低失败率。 5 ADMET预测的基本要求 ●要有大量可靠的实验数据供使用； ●要有合适的方式对分子结构进行表达； ●要有合适的建模方法及评价指标。 6 常规ADMET预测方法 ●分子结构采用分子描述符进行表达；分子描述符与性质之间采用统计回归分析方法建立预测模型。 ●存在的问题：分子描述符是间接描述分子，具有计算繁杂、数据可能不准确，数量众多而难以取舍，模型 可解释性差等问题。 7 基于子结构模式识别的ADMET预测方法 ●新方法：分子结构采用分子指纹进行表达；分子指纹与性质之间采用机器学习方法建立预测模型。 ●优点：跳过分子描述符而直接从分子结构出发来预测分子性质，提高了预测精度；采用信息增益技术识别 关键子结构，建立的模型具有可解释性；等等。 8生物信息学在药物设计中的应用 ●药物作用新靶标的发现与确证： ?人体内靶标 ?病原体内靶标 ●蛋白质序列比较、分析；蛋白质结构相似性比较、同源蛋白的识别。 ●蛋白质二级结构与三维结构的预测。 9 序列比对(sequence alignment) ●序列比对指将两个或多个序列排列在一起，标明其相似之处。序列中可以插入间隔（通常用短横线“-”表示）。

生物信息学 第七章：序列比对和数据库搜索

第七章：序列比对和数据库搜索 Gregory D.Schuler National Center for Biotechnology Information National Library of Medicine. National Institutes of Health Bethesda. Maryland 引言 在生物学的研究中,有一个常用的方法,就是通过比较分析获取有用的信息和知识。达尔文正是研究比较了galapagos finches同其它一些物种的形态学特征， 从而提出了自然选择学说。今天，我们对基因和蛋白质序列进行比较，从本质上来讲是同达尔文一样，进行同样的分析，只不过更加精细，更加详尽。在这个意义上，我们从核酸以及氨基酸的层次去分析序列的相同点和不同点，以期能够推测它们的结构、功能以及进化上的联系。最常用的比较方法是序列比对，它为两个或更多个序列的残基之间的相互关系提供了一个非常明确的图谱。在这一章，我们只讨论一下双重比对，即只比较两个序列，至于较多的序列即多序列比对，将在第八章介绍。 七十年代以来，DNA测序方法的飞速发展，极大地引发了序列信息量的扩增， 从而使可供比较的序列数量呈现爆炸式增长。分子生物学家应该意识到，将未知序列同整个数据库中的已知序列进行比较分析已经成为他们手中一个强有力的研究手段。在过去的三十年里，即使不提及计算机的应用，序列比较的各种算法也已经发展得越来越迅速，也越来越成熟，已经能够跟上序列数据库增长的步伐。今天，我们已经拥有一些小的模式物种的基因组的全序列，还拥有人类基因序列的一些较大的样品，我们已经进入比较基因组时代，也就是说，对两个物种进行全基因组序列比较已经不再是一个梦想。 序列比对的进化基础 进行序列比对的目的之一是让人们能够判断两个序列之间是否具有足够的相似性，从而判定二者之间是否具有同源性。值得注意的是，相似性和同源性虽然在

生物信息学课程教学大纲

《生物信息学》课程教学大纲 适用对象：生物工程、生物技术等专业学生 (学分：2学分学时：36) 一、课程的性质和任务 生物学与信息科学是当今世界上发展最迅速、影响最大的两门科学。而这两门科学的交叉融合形成了广义的生物信息学，正以崭新的理念吸引着科学家的注意。生物信息学(Bioinformatics)是生命科学领域中的新兴学科，面对人类基因组计划所产生的庞大的分子生物学信息，生物信息学的重要性将越来越突出，它无疑将会为生命科学的研究带来革命性的变革。它是综合利用生物学、数学、物理学、信息科学以及计算机科学等诸多学科的理论方法的崭新交叉学科。 本课程主要讲授生物信息学的基本概念和研究内容、方法及其应用等的基本知识，学习从Internet如何获取、处理、存储、分配和解释基因组信息，并应用计算机软件进行蛋白空间结构模拟和预测，以便发掘和造就学生跨学科学习的本领。生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分，成为生命科学研究的前沿。 生物信息学是生物工程和生物技术专业的选修课程，适宜于已有生物化学和分子生物学基础的学生。本课程以多媒体教学为主，课堂辅助答疑为辅；结合网上资源和课程软件，基本上实现学生不限时段的网上学习、在线交流等功能。 二、教学内容和要求 绪论 目的：了解本课程的研究对象、内容和方法以及国内研究的领军人物。 内容：本课程的研究对象和内容；学科发展史；主要研究方法；国内研究的领军人物。要求：1 了解本课程研究对象、内容和学科发展史；2 理解本课程的主要研究方法； 3 对国内的一些研究团体和领军任务有所了解。 第一章生物信息学的基础知识 目的：掌握生物信息学所需的生物学、计算机科学和网络知识。 内容：生物学知识包括：细胞的分类和亚结构、中心法则、基因和基因组、蛋白质的结构层次（从一级结构到无级结构）、蛋白质组学、核酸的结构和功能、密码子的特征；计算机知识主要包括数据库的基本知识、网络的域名、Ftp服务以及生物信息学常见的一些ftp服务。 要求：1 了解细胞的分类和亚结构、中心法则、基因和基因组、蛋白质的结构层次（从一级结构到五级结构）、蛋白质组学、核酸的结构和功能、密码子的特征等生物学基础知识；2 理解这些生物学知识在生物信息学中的重要性；3 理解数据库的基本知识、网络的域名、Ftp服务以及生物信息学常见的一些ftp服务；4 熟练掌握利用数据库资源进行数据检索和查询。

生物信息学基本分析

核酸序列的基本分析 运用DNAMAN软件分析核酸序列的分子质量、碱基组成和碱基分布。同时运用BioEdit（版本7.0.5.3）软件对基因做酶切谱分析。 碱基同源性分析 运用NCBI信息库的BLAST程序对基因进行碱基同源性分析(Translated query vs.protien database(blastx))网站如下：https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,/BLAST/ 参数选择：Translated query-protein database [blastx]；nr;stander1 开放性阅读框（ORF）分析 利用NCBI的ORF Finder程序对基因做开放性阅读框分析，网址如下： https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,/projects/gorf/orfig.cgi 参数选择：Genetic Codes：1 Standard 对蛋白质序列的结构功能域分析 运用简单模块构架搜索工具（Simple Modular Architecture Research Tool,SMART）对基因的ORF出的蛋白质序列进行蛋白质结构功能域分析。该数据库由EMBL建立，其中集成了大部分目前已知的蛋白质结构功能域的数据。 网址如下：http://smart.embl-heidelberg.de/ 运用NCBI的BLAST程序再对此蛋白质序列进行rpsBlast分析 参数选择：Search Database：CDD v2.07－11937PSSM Expect：0.01 Filter：Low complexity Search mode：multiple hits 1－pass 同源物种分析 用DNAMAN软件将蛋白质序列相关基因序列比对，根据结果绘出系统进化树，并进行分析。 蛋白质一级序列的基本分析 运用BioEdit（版本7.0.5.3）软件对基因ORF翻译的蛋白的一些基本性质，对分子量、等电点、氨基酸组成等作出分析。 二级结构和功能分析 信号肽预测 利用丹麦科技大学（DTU）的CBS服务器蛋白质序列的信号肽（signal peptide）预测，进入Prediction Serves 页面。 网址如下：http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/ 参数选择： Eukaryotes；Both；GIF (inline)；Standard； 疏水性分析 利用瑞士生物信息学研究所（Swiss Institute of Bioinformatics，SIB）的ExPASy服务器上的ProtScale程序对ORF 翻译后的氨基酸序列做疏水性分析 网址如下： https://www.docsj.com/doc/fc4947794.html,/cgi-bin/protscale.pl 参数选择：