Ⅰ 生物信息學一些基本的常用軟體有哪些
最常用的東西：1，你需要會用Linux，會使用bash2，高於入門級的統計學知識，以及一門統計語言，比如R3，至少一門編程語言，一般來講C++,Perl,Python,Java這幾種中的一種。4，對於你工作的領域，需要懂這方面的生物學知識，也需要知道目前人們在這個領域里都用什麼其他軟體。以上四點我覺得必不可少。其他的知識則取決於你是什麼領域。比如如果你要研發高性能的序列比對軟體，則演算法和並行計算的知識必不可少。——本人自己演算法很渣，所以沒有把算啊列在以上必備的知識里。如果要頻繁存取大量數據，則懂得一種資料庫必不可少，比如MySQL。
Ⅱ 生物信息學常用的軟體有哪些
NCBI(www.ncbi.nlm.nih.gov)-GenBank資料庫
資料庫相似性搜索——核酸序列與核酸資料庫比較（BLASTN）
蛋白質序列與資料庫中蛋白質序列比較（BLASTP）
兩序列比對（Align two sequences）
DNA序列分析——ORF Finder(www.ncbi.nlm.nih.gov/gorf/gorf.html)
分析實驗序列外顯子部分——GENSCAN（http://genes.mit.e/GENSCAN.html）
分析實驗序列的可能酶切位點——NEBcutter2.0 (http://tools.neb.com/NEBcutter2/index.php)
註： Custom digest -- view gel
限制性內切酶資料庫——REBASE(http://rebase.neb.com/rebase/rebase.html)
設計引物擴增實驗序列——Genefisher
Primer 3
蛋白質序列分析及結構預測：
1.預測蛋白質的分子量及等電點:ExPASy（Compute pI/Mw）
2.分析蛋白質的基本物理化學性質：ExPASy（ProtParam）
3.分析蛋白質的親水性和疏水性：ExPASy（ProtScale）
4.分析蛋白質在各種蛋白酶和各種化學試劑處理後的內切產物：ExPASy（PeptideMass） [* ：kinase K]
5.分析蛋白質的信號肽：ExPASy（SignalP）
6.預測蛋白質的二級結構：ExPASy（Jpred 3）
多物種分子系統發育分析：EMBL（www.ebi.ac.uk/embl/)--Toolbox--Clustal2W
人脂聯素蛋白質序列：NP_004788
人類胰島素生長因子IB前體：P05019
Ⅲ 生物信息學一些基本的常用軟體有哪些
最常用的東西：
1，你需要會用 Linux，會使用 bash
2，高於入門級的統計學知識，以及一門統計語言，比如 R
3，至少一門編程語言，一般來講 C++, Perl, Python, Java 這幾種中的一種。
4，對於你工作的領域，需要懂這方面的生物學知識，也需要知道目前人們在這個領域里都用什麼其他軟體。
以上四點我覺得必不可少。其他的知識則取決於你是什麼領域。比如如果你要研發高性能的序列比對軟體，則演算法和並行計算的知識必不可少。——本人自己演算法很渣，所以沒有把算啊列在以上必備的知識里。如果要頻繁存取大量數據，則懂得一種資料庫必不可少，比如MySQL。
Ⅳ 網上的生物信息學資源都有哪些
生物信息學高度依賴於網路。實際上，你需要的幾乎所有資源，都可以從網上下到。你需要關注你研究領域所需要的那些，而不是全部的資源。
我原來常用的：
NCBI：持有INSDC的節點。網站上有核酸、蛋白、基因名、基因組名等等的搜索工具，以及BLAST序列比對搜索工具，PUBMED文獻資料庫，Taxonomy數據，COG蛋白家族庫等等。FTP可以下到它全部的資料庫，BLAST的單機程序，以及各種工具程序。
EBI：和NCBI類似，歐洲搞的對等物。感覺EBI網站比NCBI要清楚簡潔。另外EBI網站整合了更多的工具，比如多序列比對。
Uniprot：全蛋白庫。NCBI和EBI的蛋白庫來源於此。目前包括兩部分：SwissProt是人工校對過的，TrEMBL是自動校對的。
Pfam：蛋白家族庫。可以使用配套的HMMER進行搜索。比BLAST能找到更遠緣的東西，而且找到的東西是結構域。
Rfam：RNA的，類似Pfam。
RDP：16S rRNA庫。除了序列，它還有一個基於K-mer naive Bayesian model的rdp classifier，可以對輸入序列進行物種分類，效率和准確性較直接使用BLAST更高。
GreenGenes：也是16S庫，不過它只收集比較全的序列。它提供了一個16S的標准化比對，並基於這個東西搞了個物種分類工具。
EMBOSS：一個工具包，提供了幾百個進行序列操作的工具。
BioPerl、BioPython：Perl和Python的生物學模塊。
R：類似matlab的語言，有一大堆的生物學包。
SOAP：華大基因搞的高通量測序工具包，有de-novo拼接的，有mapping的，還有一些後續分析的。
bowtie：一個用於序列mapping的軟體。
samtools：用於操縱、分析高通量序列mapping的結果。功能非常靈活，但有點復雜。
fastx toolkit：用來操縱高通量測序序列的工具包。
Ⅳ 生物信息學的分析工作，基因組組裝，轉錄組組裝需要什麼電腦軟體
組學omics,研究的是整體.按照分析目標不同主要分為基因組學,轉錄組學,蛋白質組學,代謝組學.基因組學研究的主要是基因組DNA,使用方法目前以二代測序為主,將基因組拆成小片段後再用生物信息學演算法進行迭代組裝.當然這僅僅是第一步,隨後還有繁瑣的基因注釋等數據分析工作.轉錄組學研究的是某個時間點的mRNA總和,可以用晶元,也可以用測序.晶元是用已知的基因探針,測序則有可能發現新的mRNA,蛋白組學針對的是全體蛋白,組要以2D-Gel和質譜為主,分為top-down和bottom-up分析方法.理念和基因組類似,將蛋白用特定的物料化學手段分解成小肽段,在通過質量反推蛋白序列,最後進行搜索,標識已知未知的蛋白序列.代謝組分析的代謝產物,是大分子和小分子的混合物,主要也是用液相和質譜.總而言之,這些技術都想從全局找變數,都是一種top-down的研究方法,原因很簡單：避免『只緣身在此山中』的尷尬.但因為技術局限,都各有缺點,尤其是轉錄組和蛋白組數據,基本上顛覆了以前一直認為的mRNA水平能代表蛋白水平的觀念,因為這兩組數據的重合度太低.所以目前很多研究都開始使用交叉驗證方法.
Ⅵ 列舉常用的生物信息學資料庫及序列對比常用軟體及特點
一般來說所用的分析工具有在線跟下載的 下面簡要列舉一些常用在線軟體的使用 1、使用VecScreen工具，分析下列未知序列，輸出序列長度、載體序列的區域、可能使用的克隆載體都有哪些。一、步驟：
打開google 首頁，搜索VecScreen，進入VecScreen首頁，復制序列，運行，View report。
二、結果：
輸出序列長度918bp，
載體序列的區域456bp——854bp.
克隆載體：M13mp18 phage，pGEM-13Zf(+)，pBR322，pRKW2。
2、使用相應工具，分析下列未知序列的重復序列情況，輸出重復序列的區域、包含的所有重復序列的類型、重復序列的總長度及Masked Sequence。
一、步驟：
進入google首頁，進入ICBI主頁，對序列進行BLAST。得出序列是human的。
進入google首頁，搜索RepeatMasker，進入RepeatMasker主頁，進入RepeatMasking，復制序列，DNA source選擇human，運行！點擊超鏈接，在結果中選擇
Annotation File ：RM2sequpload_1287631711.out.html
3、使用CpGPlot/CpGReport/Isochore工具，分析下列未知序列，輸出CpG島的長度、區域、GC數量、所佔的百分比及Obs/Exp值。一、步驟：
進入google首頁，搜索CpGPlot，進入CpGPlot主頁，program中選擇cpgreport復制序列，運行！
二、結果：
CpG島的長度：385bp
區域：48——432；
GC數量：Sum C+G=297，百分數=77.14
Obs/Exp：1.01
4、預測下面序列的啟動子，輸出可能的啟動子序列及相應的位置。一、步驟：
進入google首頁，進入ICBI主頁，對序列進行BLAST。得出序列是human的
進入google首頁，搜索Neural Network Promoter Prediction，進入主頁，復制序列，選擇eukaryote，運行！
二、結果：
位置：711—761 ，1388—1438，1755—1805；
5、運用Splice Site Prediction工具分析下面序列，分別輸出內含子－外顯子剪接位點給體和受體的區域及剪接處位置的鹼基。一、步驟：
進入google首頁，進入ICBI主頁，對序列進行BLAST。得出序列是human的
進入google首頁，搜索Splice Site Prediction，進入主頁，復制序列。Organism選擇Human or other。其他默認，運行！
二、結果：
供體：
受體：
6、對下面序列進行六框翻譯，利用GENESCAN綜合分析(首先確定給定序列的物種來源)哪個ORF是正確的，輸出六框翻譯（抓圖）和GENESCAN結果(包括predicted genes/exons 和 predicted peptide sequence(s) 兩個部分)。一、步驟：
進入google首頁，進入ICBI主頁，對序列進行BLAST。得出序列是Zea的
進入google首頁；搜索NCBI，進入主頁，選擇all resources（A~Z），選擇O，選擇ORF finder。復制序列，默認，運行！
二、結果：ORF圖
三、步驟：進入google首頁，搜索GENESCAN，進入主頁，Organism:Maize， ，其他默認，運行！
四、結果：
G7、進入REBASE限制性內切酶資料庫，輸出AluI、MboI、EcoI三種內酶的Recognition Sequence和Type。
一、步驟：進入google首頁，google in English，搜索REBASE，進入主頁， 分別輸入AluI、MboI、EcoI，運行！
在MboI中選擇第一個，EcoI選擇第二個。
二、結果：
ENSCAN圖
8、使用引物設計工具，針對下列未知序列設計一對引物，要求引物長度為20-25bp，擴增產物長度300-500bp，退火溫度為50-60℃。請寫出選擇的一對引物（Forward Primer and Reverse Primer）、及相應的GC含量、引物的位點、Tm值和產物長度。一、步驟：進入google首頁，搜索genefisher，進入主頁，復制fasta格式，chechk input， sunmit， ； ；設置一下引物長度為20-25bp，擴增產物長度300-500bp，退火溫度為50-60℃； 。
二、結果：
GC含量：
引物的位點：
Tm值：
產物長度：。
9、將下面的序列用NEBcutter 2.0工具分析，用產生平末端及有四個酶切位點的酶進行酶切，並用抓圖提交膠圖（view gel），要求1.4% agarose和Marker為100bp DNA Ladder。
一、步驟：
進入google首頁，進入ICBI主頁，對序列進行BLAST，得知是linear。
進入google首頁，搜索NEBcutter 2.0，進入主頁，選擇linear，運行！選擇custom digest， ，把「1」改為「4」，選擇平末端，後digest。View gel。選擇1.4% agarose和Marker為100bp。
二、結果：
然後就是蛋白質的了一般都在expasy里swiss-prot 適用於檢索的 compute pi/mw 求理論分子量 分子量 protparam物理化學性質 protscale親水性疏水性 peptidemass分析蛋白酶和化學試劑處理後的內切產物
NCBI(www.ncbi.nlm.nih.gov)-GenBank資料庫
資料庫相似性搜索——核酸序列與核酸資料庫比較（BLASTN）
蛋白質序列與資料庫中蛋白質序列比較（BLASTP）
兩序列比對（Align two sequences）
DNA序列分析——ORF Finder(www.ncbi.nlm.nih.gov/gorf/gorf.html)
分析實驗序列外顯子部分——GENSCAN（http://genes.mit.e/GENSCAN.html）
分析實驗序列的可能酶切位點——NEBcutter2.0 (http://tools.neb.com/NEBcutter2/index.php)
註： Custom digest -- view gel
限制性內切酶資料庫——REBASE(http://rebase.neb.com/rebase/rebase.html)
設計引物擴增實驗序列——Genefisher
Primer 3
蛋白質序列分析及結構預測：
1.預測蛋白質的分子量及等電點:ExPASy（Compute pI/Mw）
2.分析蛋白質的基本物理化學性質：ExPASy（ProtParam）
3.分析蛋白質的親水性和疏水性：ExPASy（ProtScale）
4.分析蛋白質在各種蛋白酶和各種化學試劑處理後的內切產物：ExPASy（PeptideMass） [* ：kinase K]
5.分析蛋白質的信號肽：ExPASy（SignalP）
6.預測蛋白質的二級結構：ExPASy（Jpred 3）
多物種分子系統發育分析：EMBL（www.ebi.ac.uk/embl/)--Toolbox--Clustal2W
人脂聯素蛋白質序列：NP_004788
人類胰島素生長因子IB前體：P05019
Ⅶ 網上的生物信息學資源都有哪些
有很多，你要是做生物信息學需要三個方面的資源
1，數據，網上現在的資料庫很多，最常用的是NCBI，TCGA，千人基因組等，要是想找特定的數據，有tRNA資料庫，PDB，NDB等，每個資料庫的側重點都不相同，但是以NCBI最全面，最准確。
2，演算法，也可以說是分析方法，網上也有很多的在線分析軟體以及能下載的軟體，建議你看看《生物信息學分析與實踐》這本書，綠色封皮的，書名大概是這個，我的這本書沒找到。裡面有各種網上軟體的尋找和使用方法。
3，文獻，當你了解了生物信息的基礎知識之後，就可以看論文了，看論文的時候，盡量看近幾年的高質量論文，比如bioinformatics等雜志的論文就很不錯，建議看看。
我沒有給你附上網站的地址，一是因為資料太多，根本說不完，二是盡量自己尋找，以後就知道怎麼做了，如果你不知道怎麼找的話，就去小木蟲上搜一下生物信息學，會有很多相關的較好的方法和建議。
Ⅷ 生物信息學一些基本的常用軟體有哪些
photoshop
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如果你對這個答案有什麼疑問，請追問，
另外如果你覺得我的回答對你有所幫助，請千萬別忘記採納喲！
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Ⅸ 生物信息學一些基本的常用軟體有哪些
必學：1、計算機基礎（linux+perl+R 或者 python+matlab）
2、生信基礎知識（測序+資料庫+數據格式）
3、生信研究領域（全基因組，全轉錄組，全外顯子組，捕獲目標區域測序）
4、生信應用領域（腫瘤篩查，產前診斷，流行病學，個性化醫療）
分而治之：
一、計算機基礎，需要看三本書，一步步的學會學通，不需要刻意去找哪個書，一般linux是鳥哥私房菜，perl是小駱駝咯，R是R in action，但是看一本書只能入門，真正想成為菜鳥，必須每個要看五本書以上！我雲盤裡面有這基本上的高清列印版，大家可以去淘寶列印一下才幾十塊錢還包郵，對書比較講究的也可以買正版，也不過是一百多塊錢而已！
二、生信基礎知識，測序方面，在網路文庫找十幾篇一代二代三代測序儀資料仔細研讀，然後去優酷下載各大主流測序儀的動畫講解，再看看陳巍學基因的講解；資料庫先看看三大主流資料庫——NCBI,ENSEMBL,UCSC，還有一些也可以了解一些（uniprot,IMGT,KEGG，OMIN，TIGR，GO）同樣也是網路文庫自己搜索資料，但是這次需要自己去官網一個個頁面點擊看，一個個翻譯成中文理解吃透；數據格式講起了就多了，這個主要是在項目流程中慢慢學，或者你有機會去上課，不然你看來也是立馬忘記的，主要有sam,vcf,fasta,fastq,bed,gtf,gff,genbank,ensembl,psl等等
三、生信研究領域，各個領域主要是軟體繁多，合起來常用的估計有上百個軟體了，一般只有從業五六年以上的人才有可能把它們全部用過一遍，而且這也完全需要項目來訓練，而不能僅僅是看看軟體手冊，但是研究領域最重要的是背後的原理，需要看各大牛的綜述。
a) 生信基礎軟體(blast++套件，fastqc，flash，blast，solexaQA，NGS-QC-toolkit，SRA-toolkit，fastx-toolkit)
b) snp-calling相關軟體（bwa，bowtie，samtools，GATK，VarScan.jar，annovar）
c) 基因組相關軟體（velvet，SOAPdenovo2，repeatmasker,repeatscount,piler，orthMCL，inparanoid,clustw,muscle，MAFFT，quickparanoid，blast2go，RAxML，phyML）
d) 轉錄組相關軟體（trinity，tophat，cufflinks，RseQC，RNAseq，GOseq，MISO，RSEM，khmer，screed，trimmomatic，transDecoder，vast-tools，picard-tools，htseq，cuffdiff，edgeR，DEseq，funnet，davidgo，wego，kobas，KEGG，Amigo，go）
Ⅹ 用於生物信息分析該如何安裝ubuntu系統
1. 生信軟體系統的選擇——Linux（ubuntu）
對於生信分析人員來說，日常工作，軟體運行，跑流程，均在linux下操作。當然，也有基於雲端的生信分析平台，如免費的Galaxy，或者某些 公司的一站式雲平台。
比較初學者學生物信息還是使用開源軟體、學原理、一步一步運行才有意思。這路子，一定要適應Linux的命令行界面。
選擇windows還是linux？ 一定是linux，windows太多的生物軟體不兼容了。
選擇linux的哪個版本？推薦桌面版的Ubuntu——穩定，美觀，適合初學者之稱；次之，Centos——免費、穩定的伺服器linux版本之稱。
用那種方式安裝linux好？推薦虛擬機安裝。不太建議雙系統，雲端這種。因為，對於初學者在系統中，需要反復折騰，測試，搞垮系統是常事。
選擇開源的VMbox還是商業版VMware？兩者都可以，但各有缺點。VMbox更新比較快，經常更新後，可能會出現報錯，系統無法打開的現象，較低版本的反而比較穩定，如果用好了，不建議經常更新。還有一點是，VMbox在滑鼠控制上，沒有VMware流暢。VMware十分穩定，流程好用。最新版一般要收費。可以選擇比最新版版本稍低的，上網搜注冊碼，免費使用。還是那樣，用好了，不要經常更新。某些生信軟體會提供VMbox的鏡像，如qiime。
VMbox的鏡像能不能轉到VMware上使用？，答案是可以的，使用VMbox的鏡像導出功能，然後使用VMware進行導入，保持兩者格式相同。