生物信息分析常用方法有哪些

⑴ 生物信息学的研究方法及内容

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文档介绍：生物信息学 生物信息学 说文解字：生物 + 信息 + 学 (bioinformatics) biology + information + theory 广义 应用信息科学的方法和技术，研究生物体系和生物过程中信息的存贮、信息的内涵和信息的传递，研究和分析生物体细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程中的各种生物信息，或者也可以说成是生命科学中的信息科学。 狭义 应用信息科学的理论、方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据。 生命信息系统 生物所处的时空系统 物质系统，信息传递与控制，能量 相关学科图示 广义概念图示 狭义概念图示 总结：生物信息学 生物信息学(Bioinformatics) 是一门新兴的交叉学科，是生命科学领域中的新兴学科，面对人类基因组计划等各种项目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，它将会为生命科学的研究带来革命性的变革。 生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。 生物信息学是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一，其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白组学(Proteomics) 。 生物学基础速递 细胞(分子水平) 个体生命 生命之树 生命的分子基础 细胞/分子水平 DNA/RNA 蛋白质 糖 脂类 DNA结构和碱基互补原理 中心法则 生物信息学的历史 从人类基因组计划（HGP）说起 生物信息学的发展历史 20世纪50年代，生物信息学开始孕育 20世纪60年代，生物分子信息在概念上将计算 生物学和计算机科学联系起来 20世纪70年代，生物信息学的真正开端 20世纪70年代到80年代初期 ，出现了一系列着 名的序列比较方法和生物信息分析方法 20世纪80年代以后，出现一批生物信息服务机 构和生物信息数据库 20世纪90年代后

⑵ 生物学的主要研究方法都有哪些

生物学的主要研究方法有：观察描述的方法、比较的方法、实验的方法、系统的方法。

1、观察描述法

生物学的研究则是考察那些将不同生物区别开来的、往往是不可测量的性质。生物学用描述的方法来记录这些性质，再用归纳法，将这些不同性质的生物归并成不同的类群。18世纪，由于新大陆的开拓和许多探险家的活动，生物学记录的物种几倍、几十倍地增长，于是生物分类学首先发展起来。生物分类学者搜集物种进行鉴别、整理，描述的方法获得巨大发展。要明确地鉴别不同物种就必须用统一的、规范的术语为物种命名，这又需要对各种各样形态的器官作细致的分类，并制定规范的术语为器官命名。

2、比较法

运用比较的方法研究生物，是力求从物种之间的类似性找到生物的结构模式、原型甚至某种共同的结构单元。19世纪30年代，消色差显微镜问世，使人们得以观察到细胞的内部情况。1838～1839年施莱登和施万的细胞学说提出：细胞是一切动植物结构的基本单位。比较形态学者和比较解剖学者多年来苦心探求生物的基本结构单元，终于有了结果。细胞的发现和细胞学说的建立是观察和描述深入到显微领域所获得的成果，也是比较方法研究的一个重要成果。

3、实验法

实验方法则是人为地干预、控制所研究的对象，并通过这种干预和控制所造成的效应来研究对象的某种属性。实验的方法是自然科学研究中最重要的方法之一。19世纪80年代，实验方法进一步被应用到了胚胎学，细胞学和遗传学等学科。到了20世纪30年代，除了古生物学等少数学科，大多数的生物学领域都因为应用了实验方法而取得新进展。

4、系统法

系统科学源自对还原论、机械论反省提出的有机体、综合哲学，从C.贝尔纳与W.B.坎农揭示生物的稳态现象、维纳与艾什比的控制论到贝塔郎菲的一般系统论，系统生态学、系统生理学等先后建立与发展，20世纪70-80年代系统论与生物学、系统生物学等概念发表。从香农信息论到I.普里戈津的耗散结构理论，将生命看作自组织化系统。

(2)生物信息分析常用方法有哪些扩展阅读：

生物学是研究生物(包括植物、动物和微生物)的结构、功能、发生和发展规律的科学，是自然科学的一个部分。目的在于阐明和控制生命活动，改造自然，为农业、工业和医学等实践服务。几千年来，中国在农、林、牧、副、渔和医药等实践中，积累了有关植物、动物、微生物和人体的丰富知识。1859年，英国博物学家达尔文《物种起源》的发表，确立了唯物主义生物进化观点，推动了生物学的迅速发展。

生物分类学是研究生物分类的方法和原理的生物学分支。分类就是遵循分类学原理和方法，对生物的各种类群进行命名和等级划分。瑞典生物学家林奈将生物命名后，而后的生物学家才用域（Domain）、界（Kingdom）、门（ Phylum）、纲（Class）、目（Order）、科（Family）、属（Genus）、种（Species）加以分类。最上层的界，由怀塔克所提出的五界，比较多人接受；分别为原核生物界、原生生物界、菌物界、植物界以及动物界。 从最上层的“界”开始到“种”，愈往下层则被归属的生物之间特征愈相近。共有七大类，分别是：界门纲目科属种。

⑶ 目前常用生物信息学分析方法有哪些

现在比较热门的数据库包括GEO、TCGA
GEO分析主要是芯片做差异分析，得到差异基因，差异基因可以做GO、KEGG功能富集分析
TCGA数据库是癌症分析的利器，可以做差异基因，差异miRNA，差异lncRNA，下载和整理临床数据，做生存分析，高难度的COX分析
这两个数据库可以发到不错的文章

⑷ 生物学的主要研究方法都有哪些

生物学家对于生命现象的研究通常采用观察和实验的方法，通常这两种方法是一起使用的。

1、 观察是按生物的物理性状来描述生物的状况。通常是先对其外形及行为进行观察和描述，再把生物体解剖借助光学仪器对其内部结构进行观察。观察是多种多样的，有个体的观察也有群体的观察；有静态的观察也有动态的观察；有相同种类的观察也有不同种类的对比观察。

2、 实验是人为地改变一些条件来观测生物的变化和反应，以探究生命内在的因果关系，是认识生命活动的方法。

实验方法是人为地干预、控制所研究的对象，并通过这种干预和控制所造成的效应来研究对象的某种属性。17世纪前后生物学中出现了最早的一批生物学实验，如英国生理学家威廉·哈维关于血液循环的实验，扬·巴普蒂斯塔·范·海尔蒙特关于柳树生长的实验等。

到了19世纪，物理学、化学比较成熟了，生物学实验就有了坚实的基础，因而首先是生理学，然后是细菌学和生物化学相继成为明确的实验性的学科。19世纪80年代，实验方法进一步被应用到了胚胎学，细胞学和遗传学等学科。

系统的方法：

系统科学源自对还原论、机械论反省提出的有机体、综合哲学，从克洛德·贝尔纳与沃尔特·布拉福德·坎农揭示生物的稳态现象、诺伯特·维纳与威廉·罗斯·艾什比的控制论到卡尔·路德维希·冯·贝塔郎非的一般系统论。

最早建立的是系统心理学，系统生态学、系统生理学等先后建立与发展，20世纪70-80年代系统论与生物学、系统生物学等概念发表。

从克劳德·香农的信息论到伊利亚·普里高津的耗散结构理论，将生命看作自组织化系统。细胞生物学、生化与分子生物学发展，曼弗雷德·艾根提出细胞、分子水平探讨的超循环(化学)理论。

(4)生物信息分析常用方法有哪些扩展阅读：

研究领域

生物学家从很多面向研究生物，因此产生很多研究领域。例如：

1、 面向原子和分子：分子生物学、生物化学、结构生物学。

2、 面向细胞：细胞生物学、微生物学、病毒学。

3、 面向多细胞：生理学、发育生物学、组织学。

4、 面向宏观：生态学、演化生物学。

生物学本身不断的快速发展，与其他学科的关联整合也越来越多。一大原因是分子生物学在近代突飞猛进，终于导致人类基因序列定序基本完成。

由此，为了解读巨大数量的基因信息，促成了基因组学。为了探究基因和蛋白质的交互作用，开创出蛋白质组学。这些新的研究领域帮助解决疾病、粮食、环境生态等问题。其众多的研究信息和积累海量研究数据则需要新的电脑算法来处理。

⑸ 生物信息学研究的内容

生物信息学的主要研究内容

1、序列比对（Alignment）

基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础，非常重要。两个序列的比对有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BLAST和FASTA，可以免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。

2、结构比对

基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。已有一些算法。

3、蛋白质结构预测，包括2级和3级结构预测，是最重要的课题之一

从方法上来看有演绎法和归纳法两种途径。前者主要是从一些基本原理或假设出发来预测和研究蛋白质的结构和折叠过程。分子力学和分子动力学属这一范畴。后者主要是从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构。同源模建（Homology）和指认（Threading）方法属于这一范畴。虽然经过30余年的努力，蛋白结构预测研究现状远远不能满足实际需要。

4、计算机辅助基因识别(仅指蛋白质编码基因)。最重要的课题之一

基本问题是给定基因组序列后，正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.这是最重要的课题之一，而且越来越重要。经过20余年的努力，提出了数十种算法，有十种左右重要的算法和相应软件上网提供免费服务。原核生物计算机辅助基因识别相对容易些，结果好一些。从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出起始密码子、剪切位点和终止密码子，是个相当困难的问题，研究现状不能令人满意，仍有大量的工作要做。

5、非编码区分析和DNA语言研究，是最重要的课题之一

在人类基因组中，编码部分进展总序列的3~5%，其它通常称为“垃圾”DNA，其实一点也不是垃圾，只是我们暂时还不知道其重要的功能。分析非编码区DNA序列需要大胆的想象和崭新的研究思路和方法。DNA序列作为一种遗传语言，不仅体现在编码序列之中，而且隐含在非编码序列之中。

6、分子进化和比较基因组学，是最重要的课题之一

早期的工作主要是利用不同物种中同一种基因序列的异同来研究生物的进化，构建进化树。既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做，甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化。以上研究已经积累了大量的工作。近年来由于较多模式生物基因组测序任务的完成，为从整个基因组的角度来研究分子进化提供了条件。

7、序列重叠群（Contigs）装配

一般来说，根据现行的测序技术，每次反应只能测出500或更多一些碱基对的序列，这就有一个把大量的较短的序列全体构成了重叠群（Contigs）。逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群，直至得到完整序列的过程称为重叠群装配。拼接EST数据以发现全长新基因也有类似的问题。已经证明，这是一个NP-完备

性算法问题。

8、遗传密码的起源

遗传密码为什么是现在这样的？这一直是一个谜。一种最简单的理论认为，密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的，并被固定在现代生物最后的共同祖先里，一直延续至今。不同于这种“冻结”理论，有人曾分别提出过选择优化、化学和历史等三种学说来解释遗传密码。随着各种生物基因组测序任务的完成，为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材。

9、基于结构的药物设计。是最重要的课题之一

人类基因组计划的目的之一在于阐明人的约10万种蛋白质的结构、功能、相互作用以及与各种人类疾病之间的关系，寻求各种治疗和预防方法，包括药物治疗。基于生物大分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域。为了抑制某些酶或蛋白质的活性，在已知其3级结构的基础上，可以利用分子对接算法，在计算机上设计抑制剂分子，作为候选药物。这种发现新药物的方法有强大的生命力，也有着巨大的经济效益