Ⅰ 生物信息学一些基本的常用软件有哪些
最常用的东西：1，你需要会用Linux，会使用bash2，高于入门级的统计学知识，以及一门统计语言，比如R3，至少一门编程语言，一般来讲C++,Perl,Python,Java这几种中的一种。4，对于你工作的领域，需要懂这方面的生物学知识，也需要知道目前人们在这个领域里都用什么其他软件。以上四点我觉得必不可少。其他的知识则取决于你是什么领域。比如如果你要研发高性能的序列比对软件，则算法和并行计算的知识必不可少。——本人自己算法很渣，所以没有把算啊列在以上必备的知识里。如果要频繁存取大量数据，则懂得一种数据库必不可少，比如MySQL。
Ⅱ 生物信息学常用的软件有哪些
NCBI(www.ncbi.nlm.nih.gov)-GenBank数据库
数据库相似性搜索——核酸序列与核酸数据库比较（BLASTN）
蛋白质序列与数据库中蛋白质序列比较（BLASTP）
两序列比对（Align two sequences）
DNA序列分析——ORF Finder(www.ncbi.nlm.nih.gov/gorf/gorf.html)
分析实验序列外显子部分——GENSCAN（http://genes.mit.e/GENSCAN.html）
分析实验序列的可能酶切位点——NEBcutter2.0 (http://tools.neb.com/NEBcutter2/index.php)
注： Custom digest -- view gel
限制性内切酶数据库——REBASE(http://rebase.neb.com/rebase/rebase.html)
设计引物扩增实验序列——Genefisher
Primer 3
蛋白质序列分析及结构预测：
1.预测蛋白质的分子量及等电点:ExPASy（Compute pI/Mw）
2.分析蛋白质的基本物理化学性质：ExPASy（ProtParam）
3.分析蛋白质的亲水性和疏水性：ExPASy（ProtScale）
4.分析蛋白质在各种蛋白酶和各种化学试剂处理后的内切产物：ExPASy（PeptideMass） [* ：kinase K]
5.分析蛋白质的信号肽：ExPASy（SignalP）
6.预测蛋白质的二级结构：ExPASy（Jpred 3）
多物种分子系统发育分析：EMBL（www.ebi.ac.uk/embl/)--Toolbox--Clustal2W
人脂联素蛋白质序列：NP_004788
人类胰岛素生长因子IB前体：P05019
Ⅲ 生物信息学一些基本的常用软件有哪些
最常用的东西：
1，你需要会用 Linux，会使用 bash
2，高于入门级的统计学知识，以及一门统计语言，比如 R
3，至少一门编程语言，一般来讲 C++, Perl, Python, Java 这几种中的一种。
4，对于你工作的领域，需要懂这方面的生物学知识，也需要知道目前人们在这个领域里都用什么其他软件。
以上四点我觉得必不可少。其他的知识则取决于你是什么领域。比如如果你要研发高性能的序列比对软件，则算法和并行计算的知识必不可少。——本人自己算法很渣，所以没有把算啊列在以上必备的知识里。如果要频繁存取大量数据，则懂得一种数据库必不可少，比如MySQL。
Ⅳ 网上的生物信息学资源都有哪些
生物信息学高度依赖于网络。实际上，你需要的几乎所有资源，都可以从网上下到。你需要关注你研究领域所需要的那些，而不是全部的资源。
我原来常用的：
NCBI：持有INSDC的节点。网站上有核酸、蛋白、基因名、基因组名等等的搜索工具，以及BLAST序列比对搜索工具，PUBMED文献数据库，Taxonomy数据，COG蛋白家族库等等。FTP可以下到它全部的数据库，BLAST的单机程序，以及各种工具程序。
EBI：和NCBI类似，欧洲搞的对等物。感觉EBI网站比NCBI要清楚简洁。另外EBI网站整合了更多的工具，比如多序列比对。
Uniprot：全蛋白库。NCBI和EBI的蛋白库来源于此。目前包括两部分：SwissProt是人工校对过的，TrEMBL是自动校对的。
Pfam：蛋白家族库。可以使用配套的HMMER进行搜索。比BLAST能找到更远缘的东西，而且找到的东西是结构域。
Rfam：RNA的，类似Pfam。
RDP：16S rRNA库。除了序列，它还有一个基于K-mer naive Bayesian model的rdp classifier，可以对输入序列进行物种分类，效率和准确性较直接使用BLAST更高。
GreenGenes：也是16S库，不过它只收集比较全的序列。它提供了一个16S的标准化比对，并基于这个东西搞了个物种分类工具。
EMBOSS：一个工具包，提供了几百个进行序列操作的工具。
BioPerl、BioPython：Perl和Python的生物学模块。
R：类似matlab的语言，有一大堆的生物学包。
SOAP：华大基因搞的高通量测序工具包，有de-novo拼接的，有mapping的，还有一些后续分析的。
bowtie：一个用于序列mapping的软件。
samtools：用于操纵、分析高通量序列mapping的结果。功能非常灵活，但有点复杂。
fastx toolkit：用来操纵高通量测序序列的工具包。
Ⅳ 生物信息学的分析工作，基因组组装，转录组组装需要什么电脑软件
组学omics,研究的是整体.按照分析目标不同主要分为基因组学,转录组学,蛋白质组学,代谢组学.基因组学研究的主要是基因组DNA,使用方法目前以二代测序为主,将基因组拆成小片段后再用生物信息学算法进行迭代组装.当然这仅仅是第一步,随后还有繁琐的基因注释等数据分析工作.转录组学研究的是某个时间点的mRNA总和,可以用芯片,也可以用测序.芯片是用已知的基因探针,测序则有可能发现新的mRNA,蛋白组学针对的是全体蛋白,组要以2D-Gel和质谱为主,分为top-down和bottom-up分析方法.理念和基因组类似,将蛋白用特定的物料化学手段分解成小肽段,在通过质量反推蛋白序列,最后进行搜索,标识已知未知的蛋白序列.代谢组分析的代谢产物,是大分子和小分子的混合物,主要也是用液相和质谱.总而言之,这些技术都想从全局找变量,都是一种top-down的研究方法,原因很简单：避免‘只缘身在此山中’的尴尬.但因为技术局限,都各有缺点,尤其是转录组和蛋白组数据,基本上颠覆了以前一直认为的mRNA水平能代表蛋白水平的观念,因为这两组数据的重合度太低.所以目前很多研究都开始使用交叉验证方法.
Ⅵ 列举常用的生物信息学数据库及序列对比常用软件及特点
一般来说所用的分析工具有在线跟下载的 下面简要列举一些常用在线软件的使用 1、使用VecScreen工具，分析下列未知序列，输出序列长度、载体序列的区域、可能使用的克隆载体都有哪些。一、步骤：
打开google 首页，搜索VecScreen，进入VecScreen首页，复制序列，运行，View report。
二、结果：
输出序列长度918bp，
载体序列的区域456bp——854bp.
克隆载体：M13mp18 phage，pGEM-13Zf(+)，pBR322，pRKW2。
2、使用相应工具，分析下列未知序列的重复序列情况，输出重复序列的区域、包含的所有重复序列的类型、重复序列的总长度及Masked Sequence。
一、步骤：
进入google首页，进入ICBI主页，对序列进行BLAST。得出序列是human的。
进入google首页，搜索RepeatMasker，进入RepeatMasker主页，进入RepeatMasking，复制序列，DNA source选择human，运行！点击超链接，在结果中选择
Annotation File ：RM2sequpload_1287631711.out.html
3、使用CpGPlot/CpGReport/Isochore工具，分析下列未知序列，输出CpG岛的长度、区域、GC数量、所占的百分比及Obs/Exp值。一、步骤：
进入google首页，搜索CpGPlot，进入CpGPlot主页，program中选择cpgreport复制序列，运行！
二、结果：
CpG岛的长度：385bp
区域：48——432；
GC数量：Sum C+G=297，百分数=77.14
Obs/Exp：1.01
4、预测下面序列的启动子，输出可能的启动子序列及相应的位置。一、步骤：
进入google首页，进入ICBI主页，对序列进行BLAST。得出序列是human的
进入google首页，搜索Neural Network Promoter Prediction，进入主页，复制序列，选择eukaryote，运行！
二、结果：
位置：711—761 ，1388—1438，1755—1805；
5、运用Splice Site Prediction工具分析下面序列，分别输出内含子－外显子剪接位点给体和受体的区域及剪接处位置的碱基。一、步骤：
进入google首页，进入ICBI主页，对序列进行BLAST。得出序列是human的
进入google首页，搜索Splice Site Prediction，进入主页，复制序列。Organism选择Human or other。其他默认，运行！
二、结果：
供体：
受体：
6、对下面序列进行六框翻译，利用GENESCAN综合分析(首先确定给定序列的物种来源)哪个ORF是正确的，输出六框翻译（抓图）和GENESCAN结果(包括predicted genes/exons 和 predicted peptide sequence(s) 两个部分)。一、步骤：
进入google首页，进入ICBI主页，对序列进行BLAST。得出序列是Zea的
进入google首页；搜索NCBI，进入主页，选择all resources（A~Z），选择O，选择ORF finder。复制序列，默认，运行！
二、结果：ORF图
三、步骤：进入google首页，搜索GENESCAN，进入主页，Organism:Maize， ，其他默认，运行！
四、结果：
G7、进入REBASE限制性内切酶数据库，输出AluI、MboI、EcoI三种内酶的Recognition Sequence和Type。
一、步骤：进入google首页，google in English，搜索REBASE，进入主页， 分别输入AluI、MboI、EcoI，运行！
在MboI中选择第一个，EcoI选择第二个。
二、结果：
ENSCAN图
8、使用引物设计工具，针对下列未知序列设计一对引物，要求引物长度为20-25bp，扩增产物长度300-500bp，退火温度为50-60℃。请写出选择的一对引物（Forward Primer and Reverse Primer）、及相应的GC含量、引物的位点、Tm值和产物长度。一、步骤：进入google首页，搜索genefisher，进入主页，复制fasta格式，chechk input， sunmit， ； ；设置一下引物长度为20-25bp，扩增产物长度300-500bp，退火温度为50-60℃； 。
二、结果：
GC含量：
引物的位点：
Tm值：
产物长度：。
9、将下面的序列用NEBcutter 2.0工具分析，用产生平末端及有四个酶切位点的酶进行酶切，并用抓图提交胶图（view gel），要求1.4% agarose和Marker为100bp DNA Ladder。
一、步骤：
进入google首页，进入ICBI主页，对序列进行BLAST，得知是linear。
进入google首页，搜索NEBcutter 2.0，进入主页，选择linear，运行！选择custom digest， ，把“1”改为“4”，选择平末端，后digest。View gel。选择1.4% agarose和Marker为100bp。
二、结果：
然后就是蛋白质的了一般都在expasy里swiss-prot 适用于检索的 compute pi/mw 求理论分子量 分子量 protparam物理化学性质 protscale亲水性疏水性 peptidemass分析蛋白酶和化学试剂处理后的内切产物
NCBI(www.ncbi.nlm.nih.gov)-GenBank数据库
数据库相似性搜索——核酸序列与核酸数据库比较（BLASTN）
蛋白质序列与数据库中蛋白质序列比较（BLASTP）
两序列比对（Align two sequences）
DNA序列分析——ORF Finder(www.ncbi.nlm.nih.gov/gorf/gorf.html)
分析实验序列外显子部分——GENSCAN（http://genes.mit.e/GENSCAN.html）
分析实验序列的可能酶切位点——NEBcutter2.0 (http://tools.neb.com/NEBcutter2/index.php)
注： Custom digest -- view gel
限制性内切酶数据库——REBASE(http://rebase.neb.com/rebase/rebase.html)
设计引物扩增实验序列——Genefisher
Primer 3
蛋白质序列分析及结构预测：
1.预测蛋白质的分子量及等电点:ExPASy（Compute pI/Mw）
2.分析蛋白质的基本物理化学性质：ExPASy（ProtParam）
3.分析蛋白质的亲水性和疏水性：ExPASy（ProtScale）
4.分析蛋白质在各种蛋白酶和各种化学试剂处理后的内切产物：ExPASy（PeptideMass） [* ：kinase K]
5.分析蛋白质的信号肽：ExPASy（SignalP）
6.预测蛋白质的二级结构：ExPASy（Jpred 3）
多物种分子系统发育分析：EMBL（www.ebi.ac.uk/embl/)--Toolbox--Clustal2W
人脂联素蛋白质序列：NP_004788
人类胰岛素生长因子IB前体：P05019
Ⅶ 网上的生物信息学资源都有哪些
有很多，你要是做生物信息学需要三个方面的资源
1，数据，网上现在的数据库很多，最常用的是NCBI，TCGA，千人基因组等，要是想找特定的数据，有tRNA数据库，PDB，NDB等，每个数据库的侧重点都不相同，但是以NCBI最全面，最准确。
2，算法，也可以说是分析方法，网上也有很多的在线分析软件以及能下载的软件，建议你看看《生物信息学分析与实践》这本书，绿色封皮的，书名大概是这个，我的这本书没找到。里面有各种网上软件的寻找和使用方法。
3，文献，当你了解了生物信息的基础知识之后，就可以看论文了，看论文的时候，尽量看近几年的高质量论文，比如bioinformatics等杂志的论文就很不错，建议看看。
我没有给你附上网站的地址，一是因为资料太多，根本说不完，二是尽量自己寻找，以后就知道怎么做了，如果你不知道怎么找的话，就去小木虫上搜一下生物信息学，会有很多相关的较好的方法和建议。
Ⅷ 生物信息学一些基本的常用软件有哪些
photoshop
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另外如果你觉得我的回答对你有所帮助，请千万别忘记采纳哟！
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Ⅸ 生物信息学一些基本的常用软件有哪些
必学：1、计算机基础（linux+perl+R 或者 python+matlab）
2、生信基础知识（测序+数据库+数据格式）
3、生信研究领域（全基因组，全转录组，全外显子组，捕获目标区域测序）
4、生信应用领域（肿瘤筛查，产前诊断，流行病学，个性化医疗）
分而治之：
一、计算机基础，需要看三本书，一步步的学会学通，不需要刻意去找哪个书，一般linux是鸟哥私房菜，perl是小骆驼咯，R是R in action，但是看一本书只能入门，真正想成为菜鸟，必须每个要看五本书以上！我云盘里面有这基本上的高清打印版，大家可以去淘宝打印一下才几十块钱还包邮，对书比较讲究的也可以买正版，也不过是一百多块钱而已！
二、生信基础知识，测序方面，在网络文库找十几篇一代二代三代测序仪资料仔细研读，然后去优酷下载各大主流测序仪的动画讲解，再看看陈巍学基因的讲解；数据库先看看三大主流数据库——NCBI,ENSEMBL,UCSC，还有一些也可以了解一些（uniprot,IMGT,KEGG，OMIN，TIGR，GO）同样也是网络文库自己搜索资料，但是这次需要自己去官网一个个页面点击看，一个个翻译成中文理解吃透；数据格式讲起了就多了，这个主要是在项目流程中慢慢学，或者你有机会去上课，不然你看来也是立马忘记的，主要有sam,vcf,fasta,fastq,bed,gtf,gff,genbank,ensembl,psl等等
三、生信研究领域，各个领域主要是软件繁多，合起来常用的估计有上百个软件了，一般只有从业五六年以上的人才有可能把它们全部用过一遍，而且这也完全需要项目来训练，而不能仅仅是看看软件手册，但是研究领域最重要的是背后的原理，需要看各大牛的综述。
a) 生信基础软件(blast++套件，fastqc，flash，blast，solexaQA，NGS-QC-toolkit，SRA-toolkit，fastx-toolkit)
b) snp-calling相关软件（bwa，bowtie，samtools，GATK，VarScan.jar，annovar）
c) 基因组相关软件（velvet，SOAPdenovo2，repeatmasker,repeatscount,piler，orthMCL，inparanoid,clustw,muscle，MAFFT，quickparanoid，blast2go，RAxML，phyML）
d) 转录组相关软件（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 用于生物信息分析该如何安装ubuntu系统
1. 生信软件系统的选择——Linux（ubuntu）
对于生信分析人员来说，日常工作，软件运行，跑流程，均在linux下操作。当然，也有基于云端的生信分析平台，如免费的Galaxy，或者某些 公司的一站式云平台。
比较初学者学生物信息还是使用开源软件、学原理、一步一步运行才有意思。这路子，一定要适应Linux的命令行界面。
选择windows还是linux？ 一定是linux，windows太多的生物软件不兼容了。
选择linux的哪个版本？推荐桌面版的Ubuntu——稳定，美观，适合初学者之称；次之，Centos——免费、稳定的服务器linux版本之称。
用那种方式安装linux好？推荐虚拟机安装。不太建议双系统，云端这种。因为，对于初学者在系统中，需要反复折腾，测试，搞垮系统是常事。
选择开源的VMbox还是商业版VMware？两者都可以，但各有缺点。VMbox更新比较快，经常更新后，可能会出现报错，系统无法打开的现象，较低版本的反而比较稳定，如果用好了，不建议经常更新。还有一点是，VMbox在鼠标控制上，没有VMware流畅。VMware十分稳定，流程好用。最新版一般要收费。可以选择比最新版版本稍低的，上网搜注册码，免费使用。还是那样，用好了，不要经常更新。某些生信软件会提供VMbox的镜像，如qiime。
VMbox的镜像能不能转到VMware上使用？，答案是可以的，使用VMbox的镜像导出功能，然后使用VMware进行导入，保持两者格式相同。