生物信息學(xué)及應(yīng)用復(fù)習(xí)題

1、生物信息學(xué)及應(yīng)用復(fù)習(xí)題作者:日期:生物信息學(xué)及應(yīng)用課程復(fù)習(xí)題1、生物信息學(xué)的基本定義，闡述它的主要研究目標(biāo)、研究?jī)?nèi)容及研究方法。of biology and in format i on wi th the co mputer ba s e d生物信息學(xué) :Bioi nf orm a ti c s is t he comb in atio n tec hn o logy. I t is t h e br anch o f sc ie n ce that deals an aly sis o f larg e b io lo gi cal d a ta s e t s.生物信息學(xué)研究的最終目的-

2、揭示蘊(yùn)藏在D NA和蛋白質(zhì)氨基酸序列中具有普遍性、真實(shí)性的生物遺傳本質(zhì)，掌握復(fù)雜的生命現(xiàn)象一一生命起源、生物進(jìn)化以及細(xì)胞、器官和個(gè)體 的發(fā)生、發(fā)育、病變、衰亡的規(guī)律和時(shí)空聯(lián)系.生物信息學(xué)的主要研究?jī)?nèi)容1.2.生物信息的收集、存儲(chǔ)、管理與提供；基因組序列信息的提取和分析；3.功能基因組相關(guān)信息分析；4.5.生物大分子結(jié)構(gòu)模擬和藥物設(shè)計(jì)；生物信息分析的技術(shù)與方法研究；6.應(yīng)用與發(fā)展研究方面方法：(1)建立生物數(shù)據(jù)庫(kù)：核苷酸順序數(shù)據(jù)庫(kù)(GE NBANK)、Pro t氨基酸順序數(shù)據(jù)庫(kù)(SWISS-P R 0)、酵母基因組數(shù)據(jù)庫(kù)(YEA T C C )、美國(guó)專利局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)(USPO )等； 數(shù)據(jù)庫(kù)檢索：如

3、 Blas t等；(3)序列分析：序列對(duì)位排列、同源比較、進(jìn)化分析等；(4) 統(tǒng)計(jì)模型：如隱馬爾可夫模型 (h idden Markov model , 計(jì)；最大似然模型(max i m un likeli h ood mode 1, M L)、 rsim o n y , MP) 分子進(jìn)化分析等；(5) 算法：如自動(dòng)序列拼接、外顯子預(yù)測(cè)和同源比較、遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(i al ne u ral net wo r k )等。e in D at a Ban k(P D B)、S TS)、美國(guó)種質(zhì)保藏中心(AHMM)基因識(shí)別、藥物設(shè) 最大簡(jiǎn)約法(Ma xi mu nPaart i fic2、生物

4、信息學(xué)的發(fā)展經(jīng)歷了哪幾個(gè)階段，生物信息學(xué)的研究在生命科學(xué)中的義。生物信息學(xué)從產(chǎn)生至今經(jīng)歷了兩個(gè)歷史時(shí)代：前基因組時(shí)代，也被稱為測(cè)序基因組時(shí)代后基因組時(shí)代，也被稱為功能基因組時(shí)代第一個(gè)階段是前基因組時(shí)代。這一階段主要是以各種算法法則的建立、生物數(shù)據(jù)庫(kù)的建立以及DNA和蛋白質(zhì)序列分析為主要工作；第二階段是基因組時(shí)代。這一階段以各種基因組計(jì)劃測(cè)序、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的建立和基因?qū)ふ覟橹饕ぷ?。蛋白質(zhì)組分析以第三階段是后基因組時(shí)代。這一階段的主要工作是進(jìn)行大規(guī)?；蚪M分析、 及其他各種基因組學(xué)研究。3、分子生物信息數(shù)據(jù)庫(kù)的主要類別，分別舉例說(shuō)明它們的功能。一級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)直接來(lái)源于實(shí)驗(yàn)獲得的原始數(shù)

5、據(jù)，只經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單的歸類整理和注釋。 二級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)原始生物分子數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分類的結(jié)果，是在一級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和理論分析的基礎(chǔ)上針對(duì)特定的應(yīng)用目標(biāo)而建立的。分為四類：a）基因組數(shù)據(jù)庫(kù)；b） 核酸和蛋白質(zhì)一級(jí)結(jié)構(gòu)序列數(shù)據(jù)庫(kù)；C）生物大分子（主要是蛋白質(zhì)）三維空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)；d）由上述三類數(shù)據(jù)庫(kù)和文獻(xiàn)資料為基礎(chǔ)構(gòu)建的二次數(shù)據(jù)庫(kù)（Seco nd ary da t abase ）。4、簡(jiǎn)介下列著名的生物信息數(shù)據(jù)庫(kù)：GenBank, Swiss-P r ot,P DB P ROSIT E,人類基因組數(shù)據(jù)庫(kù)5、簡(jiǎn)介NCBI;Entrez 集成于哪個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)？主要功能是什么 ？在應(yīng)用中可以 訪問(wèn)哪些子數(shù)據(jù)庫(kù)

6、（請(qǐng)列舉5個(gè)以上）？Ent r ez是由N CBI主持的一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)檢索系統(tǒng)，它包括核酸，蛋白以及Med line文摘數(shù)據(jù)庫(kù)，在這三個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中建立了非常完善的聯(lián)系。因此，可以從一個(gè)DNA序列查詢到蛋白產(chǎn)物以及相關(guān)文獻(xiàn)，而且， 每個(gè)條目均有一個(gè)類鄰（neigh b orin g ）信息，給出與查詢條目 接近的信息。e居庫(kù)苦K：戳te庫(kù)內(nèi)容PMA生 tt 醫(yī)學(xué)Gen hank腰粧序列PSWISS-FRGT. PIR以及UenBini#!譚得到的蛋白股序列StmetuTKPDB三堆皓構(gòu)ftiS庫(kù)Gcftoiafi巴&竟成卻正在進(jìn)行的«式生物S0理倍息OMTM人類it伶康和遺fftt先

7、在級(jí)數(shù)«庫(kù)TAuonnyLwuaUnk基囲黃聯(lián)信5PopSet具有親舞蕓聶時(shí)種霹之間核駐序列同«性Kitts果6解釋BLAST及其用途，它分為哪些類型？B LAST 是目前常用的數(shù)據(jù)庫(kù)搜索程序，它是Ba S i c Lo cal A 1 ignment Searc hTool的縮寫，意為“基本局部相似性比對(duì)搜索工具”。BLAST Basic Lo cal A1i gnmentSe arch Tool）是一個(gè)基本的序列比對(duì)工具，以從數(shù)據(jù)庫(kù)中找到與查詢序列相似的序列。BLAST算法的基本思路是首先找出檢測(cè)序列和目標(biāo)序列之間相似性程度最高的片斷，并作為內(nèi)核向兩端延伸，以找出盡可能

8、長(zhǎng)的相似序列片段。矗3/Bl AST a序fes）序擁和#據(jù)乍黃sWJT?：方fe.SLuipS白質(zhì)用酋御序列a 口威«蠱自底序列布BUiinBUmx2白政嗎橫離序列按4條詳成黃白«庫(kù)列后竄當(dāng)白質(zhì)序帥收IfTtiUeiin矍白雷用樓測(cè)庫(kù)列賀白軾ft需由蒂H序列掘據(jù)庫(kù)掩6條樋輛譯咸杓蛋白康序WftW岸Tfalucitaft條懐Hi#成的S自慣序列«摑 '7、序列的相似性與同源性有什么區(qū)別與聯(lián)系？如果兩個(gè)序列有一個(gè)共同的進(jìn)化祖先，那么它們是同源的。這里不存在同源性的程度 問(wèn)題。這兩條序列之間要么是同源的，要么是不同源的。所謂同源序列，簡(jiǎn)單地說(shuō)，是指從某一共同祖

9、先經(jīng)趨異進(jìn)化而形成的不同序列。同源蛋白質(zhì)的氨基酸序列具有明顯的相似性，這種相似性稱為序列同源性。相似性是指序列比對(duì)過(guò)程中用來(lái)描述檢測(cè)序列和目標(biāo)序列之間相同DN A堿基或氨基酸殘基順序所占比例的高低。相似性本身的含義，并不要求與進(jìn)化起源是否同一，與親緣關(guān)系的遠(yuǎn)近、甚至于結(jié)構(gòu) 與功能有什么聯(lián)系。當(dāng)相似程度高于5 0%寸,比較容易推測(cè)檢測(cè)序列和目標(biāo)序列可能是同源序列 ；而當(dāng)相 似性程度低于20%時(shí),就難以確定或者根本無(wú)法確定其是否具有同源性。8、序列比對(duì)原理，在大分子序列分析中，為何局部比對(duì)比全局比對(duì)更有意義？ 多序列比對(duì)的主要應(yīng)用。通過(guò)將兩個(gè)或多個(gè)核酸序列或蛋白序列進(jìn)行比對(duì) ，顯示其中相似的結(jié)構(gòu)域

10、，這是進(jìn) 步相似性分析的基礎(chǔ)。通過(guò)比較未知序列與已知序列的一致性或相似性，可以預(yù)測(cè) 未知序列功能。局部相似性比對(duì)的生物學(xué)基礎(chǔ)是蛋白質(zhì)功能位點(diǎn)往往是由較短的序列片段組成的，這些部位的 序列具有相當(dāng)大的保守性盡管在序列的其它部位可能有插入、刪除或突變。此時(shí)，局部相似性比對(duì)往往比整體比對(duì)具有更高的靈敏度，其結(jié)果更具生物學(xué)意義。BLA ST和F a st A等常用的數(shù)據(jù)庫(kù)搜索程序均采用局部相似性比對(duì)的方法，具有較快的運(yùn)行速度，而基于整體相似性比對(duì)的數(shù)據(jù)庫(kù)搜索程序則需要超級(jí)計(jì)算機(jī)或?qū)Ｓ糜?jì)算機(jī)才能實(shí) 現(xiàn)。多重序列比對(duì)：用于描述一組序列之間的相似性關(guān)系，以便了解一個(gè)基因家族的基本特征，尋找m 0 tif,保

11、守區(qū)域等。用于描述一個(gè)同源基因之間的親緣關(guān)系的遠(yuǎn)近，應(yīng)用到分子進(jìn)化分析中。其他應(yīng)用，如構(gòu)建pr of ile,打分矩陣等。9、假設(shè)你得到一段未知基因的DN A序列,從你學(xué)習(xí)到的生物信息學(xué)分析方法 和軟件，設(shè)計(jì)一個(gè)分析流程來(lái)分析該未知基因的功能和家族類別?；?蛋白質(zhì)的功能預(yù)測(cè)(1) 一級(jí)序列的比較：相似的序列具有相似的功能 同源物的鑒定：不同物種中的直系、旁系同源物的預(yù)測(cè)主要工具：BL AST(2) 保守的功能結(jié)構(gòu)域：保守的功能常用工具：In ter p ro /P f a m/S MAR T/P ROSITE/ProDom/ C DD(3 )三級(jí)結(jié)構(gòu)的比較：相似的結(jié)構(gòu)具有相似的功能Ubi q

12、 ui t in:泛素,主要負(fù)責(zé)蛋白質(zhì)的降解SUMO小的類泛素蛋白質(zhì)，基因轉(zhuǎn)錄&信號(hào)通路催化反應(yīng)通路的分子機(jī)制相似序列相似性：不顯著！10、試述SWISS-P嵐T中的數(shù)據(jù)來(lái)源。已獲得編碼某個(gè)基因的DN A序列，請(qǐng) 設(shè)計(jì)和論述(a)怎樣得到其蛋白質(zhì)序列?( b)如何分析該基因編碼的蛋白質(zhì)序 列？數(shù)據(jù)庫(kù)由蛋白質(zhì)序列條目構(gòu)成，每個(gè)條目包含蛋白質(zhì)序列、引用文獻(xiàn)信息、分類學(xué)信息、注釋等，注釋中包括蛋白質(zhì)的功能、轉(zhuǎn)錄后修飾位點(diǎn)、特殊位點(diǎn)和區(qū)域、二級(jí)結(jié)構(gòu)、四級(jí)結(jié)構(gòu)、與其他序列的相似性、序列殘缺與疾病的關(guān)系、 序列變異體等信息。11、研究蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)有什么意義？為什么要進(jìn)行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)？試述蛋白質(zhì) 三

13、維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的三類方法。方法特點(diǎn)工具H源建模法 Homology/ C omparative modelling )基T序列H源比對(duì)，對(duì)T序列相似度注30% 的序列模擬比較有效，最常用的方法SW1SS- MOOEL, CPH modele串純法/折疊識(shí)別法 (Threadirg/Fold recognition)“穿已知的各種蚩白訪折疊骨架內(nèi)適 于對(duì)蛋白康檢心結(jié)構(gòu)進(jìn)存預(yù)測(cè)，計(jì)算量大THREADER, 3D-PSSM從頭預(yù)測(cè)法Ab initio/De novo methods )基于分干動(dòng)力學(xué)，尋我能量晶低的構(gòu)象， 計(jì)算fi大，只能做小分子預(yù)測(cè)HMMSJW ROSSETA同源建模法(Hom 0 I

14、 0 gy)同源蛋白質(zhì)具有相似的結(jié)構(gòu)和功能根據(jù)序列同源性推斷目標(biāo)蛋白的結(jié)構(gòu)折疊識(shí)別/穿線法(Threa d in g )根據(jù)現(xiàn)有的蛋白質(zhì)折疊類型來(lái)推斷目標(biāo)蛋白的折疊方式從頭算預(yù)測(cè)法(ab initio)從序列到結(jié)構(gòu)根據(jù)物理模型進(jìn)行分子動(dòng)力學(xué)模擬12、基于核酸和蛋白質(zhì)序列如何研究生物進(jìn)化 ？主要步驟是什么？蛋白質(zhì)序列分析主要內(nèi)容：(1 )蛋白質(zhì)序列的基本性質(zhì)分析理化性質(zhì)分析，疏水性分析，跨膜區(qū)分析，信號(hào)肽預(yù)測(cè)，Coil區(qū)分析，亞細(xì)胞定位(2) 序列數(shù)據(jù)庫(kù)搜索相似性搜索，模體的搜索(3) 結(jié)構(gòu)域定位(4) 多序列比對(duì) 序列比對(duì)為解決下列問(wèn)題提供重要信息：-確定新發(fā)現(xiàn)基因的功能；-確定基因間、蛋白質(zhì)

15、間乃至物種之間的進(jìn)化關(guān)系；- 預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能：即可以提供結(jié)構(gòu)域相應(yīng)的信息 ，蛋白質(zhì)功能位點(diǎn)的殘基、蛋白 質(zhì)親水性和疏水性的氨基酸殘基，從比對(duì)結(jié)果中得到更多的同源模建或二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的模板(5) 空間結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)二級(jí)結(jié)構(gòu)及三級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法評(píng)價(jià)1、構(gòu)建系統(tǒng)進(jìn)化樹。2、主要步驟如下：A、序列相似性比較。就是將待研究序列與DN A或蛋白質(zhì)序列庫(kù)進(jìn)行比較，用于確定該序列的生物屬性，也就是找出與此序列相似的已知序 列是什么。完成這一工作只需要使用兩兩序列比較算法。常用的程序包有BLAS T、FASTA等；B、序列同源性分析。是將待研究序列加入到一組與之同源，但來(lái)自不同物種的序列中C、進(jìn)行多序列

16、同時(shí)比較，以確定該序列與其它序列間的同源性大小。這是理論分析方法中最關(guān) 鍵的一步。完成這一工作必須使用多序列比較算法。常用的程序包有CLUST AL等；構(gòu)建系統(tǒng)進(jìn)化樹。根據(jù)序列同源性分析的結(jié)果，重建反映物種間進(jìn)化關(guān)系的進(jìn)化樹。為完成這一工作已發(fā)展了多種軟件包，象PYLI P、MEGA ;D、穩(wěn)定性檢驗(yàn)。為了檢驗(yàn)構(gòu)建好的進(jìn)化樹的可靠性，需要進(jìn)行統(tǒng)計(jì)可靠性檢驗(yàn)，通常構(gòu)建過(guò)程要隨機(jī)地進(jìn)行成百上千次，只有以大概率(7 0 %上)出現(xiàn)的分支點(diǎn)才是可靠的。通用的方法使用B oot S trap算法，相應(yīng)的軟件已包括在構(gòu)建系統(tǒng)進(jìn)化樹所用的軟件包當(dāng)中。1 3、試述基因芯片的工作原理；基因芯片對(duì)于生物分子信息檢測(cè)的作用和意義?14、試述計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)；什么是分子對(duì)接，它依據(jù)的原理是什么?計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)將合理藥物設(shè)計(jì)的思路與方法計(jì)算機(jī)化，綜合和借助多學(xué)科的先進(jìn)技術(shù)、方法和成果，為合理藥物設(shè)計(jì)提供了強(qiáng)有力的基本工具和手段。離開計(jì)算機(jī)的輔助，合理藥物設(shè)計(jì)是寸步難行的。分子對(duì)接是指受體和配體之間通過(guò)能量匹配和空間匹配而相互識(shí)別形成分子復(fù)合物，并預(yù)測(cè)復(fù)合物結(jié)構(gòu)的操作過(guò)程。分子對(duì)接就是配體分子在受體活性部位的定位。分子對(duì)接是研究三維定量構(gòu)效關(guān)系及基于結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計(jì)的一個(gè)關(guān)鍵步驟。分子對(duì)接是依據(jù)配體弓受體作用的“鎖-鑰原理”模擬小分子配體與受體生物大分相互作用。配體與受體相互作用是分子識(shí)別的過(guò)程，主要包