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1、杜 娟 2013.02.27,生物信息学,2,课程简介,课程特点 课程目标 课程形式 参考教材与文献 教师联系方式 成绩构成,3,生物、计算机、数学、化学等多学科交叉，知识覆盖面广； 涉及从基因组序列分析直到药物设计等众多内容，且应用领域宽广； 生物信息数据资源与分析工具繁多，实践环节非常重要； 理论方法尚不系统成熟，处于迅速发展变化阶段，知识更新快。 缺乏合适的教材,课程特点,4,课程目标,掌握生物信息学的基本知识与概念 了解生物信息学网上资源 针对核酸和蛋白质的分析,5,课程形式,讲授概念与知识点 （Textbooks） 自学与讨论 （Web sites） 理解 （Literature r
2、eferences） 掌握与巩固 （Computer Experiences）,6,主要的参考教材,1 生物信息学，陶士珩 主编 科学出版社，2007 2生物信息学，David W. Mount 著，钟 扬、王 莉、张 亮等译，高等教育出版社，2003。 3 生物信息学基因和蛋白质分析的实用指南（Andreas D.Baxevanis And B.F.Francis Ouellette 著）. 李衍达、孙子荣等 译. 北京：清华大学出版社，2000 4简明生物信息学，钟扬等 主编. 高等教育出版社，2001 5探索基因组学、蛋白质组学和生物信息学，孙子荣译. 科学出版社，2004 6生物信息学
3、方法与实践，张成岗 贺福初 编著. 科学出版社，2002,7,参考文献,主要为英文原始文献，鼓励大家阅读。 课题的研究方法,8,联系方式及成绩构成,杜娟 成绩构成 随堂测验、课堂表现 30% 作业 30% 项目报告 40%,9,生物信息学绪论,一、生物信息学及其研究意义 二、生物信息学的发展现状 三、生物信息学当前的主要研究内容 四、与生物信息学密切相关的学科 五、生物信息学产业及前景,一、生物信息学及其研究意义,11,背 景,1. 人类基因组计划（HGP） 投入30亿美元, 2003年完成精细图,约30亿个数据(碱基)，相当于3000本每本1000页每页1000字的“天书” 。,曼哈顿原子
4、弹计划,阿波罗登月计划,人类基因组计划,12,2. 模式生物基因组计划 模式生物基因组计划是人类 基因组计划的一个重要组成部分。 模式生物有：大肠杆菌、酵母、 拟南芥、线虫、果蝇和小鼠等 3. 相关功能基因组计划 转录组, 基因表达谱, 蛋白质组,13,生物学数据库的增长情况,至今 1000多个,14,序列数据增长趋势,15,生物数据爆炸性增长：生物数据量的积累已达到人类有史以来所说过的话的数百倍，而且还将以越来越快的速度增长。,16,面对堆积如山的生物学数据,17,数据 知识,AGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGC
5、ATGACCTAGCAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGTTGCATGACGATTGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGTTGC
6、ATGACGATTGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGCGATGCATGACCTAGCAAGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGTTGCATGACGATTGACCTAGTGCATGACTGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGTTGCATGACGATTGACCTA
7、GTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAATGCATGACCTAGCAGCATCGCGATGCATGACCTAGCAAGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGTTGCATGACGATTGACCTAGTGCATGACTGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGTGCATGACGATGCATGAC
8、CTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGTTGCATGACGATTGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGTTGCATGACGATTGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGCGATGCATGACCTAGCAAGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGTGCATGACGATGCATGACC
9、TAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGTTGCATGACGATTGACCTAGTGCATGACTGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCATGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGTTGCATGACGATTGACCTAGTGCATGACTGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCAT
10、GACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTAGCAAGTTGCATGACGATTGACCTAGTGCATGACGATGCATGACCTAGCAGCATCGAAGTTGCATGACGATGCATGACCTA,A C G T,？,18,多学科高度交叉,生物学,医学,数学、统计学,物理学、化学,信息、系统与计算科学,高性能计算、数据库、网格计算,生物信息学与系统生物学,19,多尺度数据的整合和模拟,20,什么是生物信息学,生物信息学（BIOINFORMATICS）是一门集数学，计算机科学和生物学的工具以及技术于一体的涵盖
11、了生物信息的获取，处理，存储， 分配，分析和阐述等各个方面以理解海量的生 物学数据为目的的学科,Understanding Our Genetic Inheritance. The US Human Genome Project: The First Five Years 1991-1995. NIH Publication No. 90-1590, April, 1995,生物信息技术是一个多学科交叉的前沿生物技术,21,生物信息学研究的意义,科学意义：可望从海量生物学数据分析中获得对生命运行机制和疾病机理等的深入理解。 应用价值：在生物医药研究和相关生物技术相关产业（生物制药、农、林、牧、
12、渔、环保等）的发展中将发挥越来越重要的作用。,生物信息学是生命科学与信息技术交叉融合的新学科，也是当今全球最具发展前途的学科之一。,When I give talks to young scientists seeking advice about areas of future intense scientific excitement, computational biology is my number one recommendation. Francis Collins, Director of HGP at NIH,23,生命科学已从一种以实验为基础的科学转向以信息为基础的科学，其
13、成功将大大依靠信息科学与生命科学的联姻、依赖于生物信息技术的发展。 基因信息现在正推动着生物制药革命。破译人类基因组给我们带来了打开这个星球上最有价值的图书馆的钥匙，但我们现在阅读这些图书还处在非常初级的水平，科学家的下一步工作将是如何把信息从这些图书中挖掘出来。 目前美国缺少有能力阅读这部人类基因“天书”并使用其中信息的人。这个领域有非常多的机会，有非常大的需要。据估计，这一领域所需要的研究人员数量将是现有人数的50倍。培养这种人才就像破译人类基因组一样重要。 Eric Lander, 2002,二、生物信息学的发展现状,25,生物信息学的萌芽,1956年在美国召开过首次“生物学中的信息理论
14、”讨论会 60年代美国建立了手工搜集数据的蛋白质数据库，PIR 1962年Zuckerkandl基于序列变异分析的分子演化研究 1964年Davies开创了蛋白质结构预测的研究 1970年Needleman等发表了广受重视的两序列比较算法 1970年出现Computer Methods and Programs in Biomedicine期刊 1974年Ratner首先对分子遗传调控系统进行处理分析 1975年Pipas等首先提出用计算机技术预测RNA二级结构 1979年美国洛斯阿拉莫斯国家实验室建立GenBank,26,生物信息学的萌芽（续）,Science于1980年发表了关于计算分子生
15、物学的综述 1982年欧洲分子生物学实验室提供EMBL服务 1984年日本着手建立国家级核酸序列数据库DDBJ 1985年出现Computer Application in the Biosciences期刊,20世纪80年代末期，林华安博士,compbio bioinformatique bio-informatics bioinformatics,“生物信息学之父”,27,国外生物信息学的发展现状,各种专业研究机构和公司如雨后春笋般涌现 生物科技公司和制药工业内部生物信息学部门的数量与日俱增 即使象美国这样的发达国家也面临生物信息人才匮乏的局面 许多大学和研究机构已经成立自己的生物信息学中
16、心 1999年美国NIH专家委员会又建议迅速在大学和研究机构中建立20个生物计算中心，给予每个中心每年800万美元的支持，从事有关研究和人才培养 英国所有主要研究资助机构达成共识，认为应高度优先满足对生物信息学技术的需求，并已实现对相关人才培养的大力资助,28,国外生物信息学的发展现状（续）,美国于1988年成立国家生物技术信息中心（NCBI） 欧洲于1993年着手建立欧洲生物信息学研究所（EBI） 日本于1995年组建了自己的信息生物学中心（CIB） 九十年代以来，生物数据分析技术获得了突飞猛进的发展。 生物信息专业期刊越来越多：如 Bioinformatics Journal of Computational Biology Briefings in Bioinformatics Acta Biotheoretica Bio Informatics Technology
