計算機在生命科學(xué)中的應(yīng)用名師優(yōu)質(zhì)課賽課一等獎市公開課獲獎?wù)n件

計算機在生命科學(xué)中應(yīng)用講述計算機在生命科學(xué)中應(yīng)用共性問題詳細內(nèi)容：生命科學(xué)中數(shù)值方法、生物統(tǒng)計學(xué)、生命科學(xué)試驗數(shù)據(jù)處理、生命科學(xué)中數(shù)學(xué)模型及其求解、生命科學(xué)試驗設(shè)計、生物信息學(xué)、生命科學(xué)中慣用軟件等幾個部分。主要應(yīng)用MATLAB為計算工具。第1頁課程教學(xué)安排總課時：54課時其中：課堂教學(xué)/32課時，上機練習(xí)/16課時(生物樓三樓機房),大作業(yè)/6課時成績評定：平時成績50%，考試成績50%教材：《計算機在生命科學(xué)中應(yīng)用》參考書籍：計算機數(shù)值方法、MATLAB、生物統(tǒng)計學(xué)、回歸分析、數(shù)學(xué)建模、生物信息學(xué)等相關(guān)書籍第2頁計算機與生命科學(xué)結(jié)合用計算機技術(shù)（數(shù)學(xué)方法）研究和處理生命科學(xué)問題。生命科學(xué)問題數(shù)量化用生物物質(zhì)制造計算機，處理計算機發(fā)展存在問題（存放和計算速度）。DNA計算機蛋白質(zhì)計算機第3頁年交大科技消息1/1/30-“Science”發(fā)表了署名“中國SARS分子流行病學(xué)協(xié)作課題組”論文“中國SARS流行期間SARS冠狀病毒分子進化”論文將/期間SARS流行劃分為早、中、晚三期進行分析，揭開沙斯分子流行病學(xué)之謎，破解了沙斯冠狀病毒變異和進化規(guī)律。第4頁主要內(nèi)容課題組完成了來自廣東和香港SARS發(fā)展各階段24個病人18株SARS冠狀病毒及11份含病毒生物樣品病毒基因組全序列測定，結(jié)合已經(jīng)公開其它32條人類SARS冠狀病毒及2條果子貍SARS樣冠狀病毒基因組全序列進行生物信息學(xué)分析，研究SARS冠狀病毒在流行過程中分子變異規(guī)律。經(jīng)過進化模型計算取得了一系列關(guān)鍵基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，發(fā)覺SARS冠狀病毒基因組中性突變率是穩(wěn)定，認識到了SARS冠狀病毒基因組各主要片段對于環(huán)境選擇壓力不一樣響應(yīng)及其與SARS流行過程相關(guān)性。第5頁交大科技消息2上海交大和中科院上海營養(yǎng)科學(xué)研究所協(xié)作攻關(guān)，在試管中完成了DNA計算機雛形研制工作，在試驗上把自動運行與表面DNA計算結(jié)合到了一起。這在中國屬首次，相關(guān)論文已發(fā)表在中國《科學(xué)通報》49卷第1期英文版上。第6頁主要內(nèi)容采取雙色熒光標識對輸入與輸出分子進行同時檢測，用測序儀對自動運行過程進行實時監(jiān)測，用磁珠表面反應(yīng)法固化反應(yīng)提升可控性操作技術(shù)等，以至最終在一定程度上完成模擬電子計算機處理0、1信號功效第7頁生物計算機DNA計算機把二進制數(shù)翻譯成遺傳密碼片段，每個片段就是一個鏈。對問題以新DNA編碼形式加以解答。蛋白質(zhì)計算機利用分子內(nèi)電子或質(zhì)子傳遞、狀態(tài)改變等原理制備蛋白質(zhì)晶片代替現(xiàn)有芯片。生物計算機優(yōu)點首先是體積小，存放信息量大。其次，這種電腦運算速度極快。第三是最大限量降低能耗，DNA電腦能耗，僅為普通電腦十億分之一。第8頁生物數(shù)學(xué)生物數(shù)學(xué)是生物學(xué)與數(shù)學(xué)之間邊緣學(xué)科。它以數(shù)學(xué)方法研究和處理生物學(xué)問題，并對與生物學(xué)相關(guān)數(shù)學(xué)方法進行理論研究。生物數(shù)學(xué)分支學(xué)科較多，從生物學(xué)應(yīng)用去劃分，有數(shù)量分類學(xué)、數(shù)量遺傳學(xué)、數(shù)量生態(tài)學(xué)、數(shù)量生理學(xué)和生物力學(xué)等；從研究使用數(shù)學(xué)方法劃分，又可分為生物統(tǒng)計學(xué)、生物信息論、生物系統(tǒng)論、生物控制論和生物方程等分支。第9頁生物數(shù)學(xué)生物學(xué)遺傳學(xué)生態(tài)學(xué)生理學(xué)生物動力學(xué)生物分類學(xué)等數(shù)學(xué)統(tǒng)計學(xué)線性代數(shù)信息論微分方程概率論積分變換等計算機第10頁生物數(shù)學(xué)發(fā)展過程1901——Pearson,“生物統(tǒng)計學(xué)雜志”1920s——Rashevsky,Lotka,生物方程、生物數(shù)學(xué)模型1940s——計算機產(chǎn)生，數(shù)量分類學(xué)、生物控制論、信息論隨之產(chǎn)生1970s——數(shù)學(xué)各項內(nèi)容應(yīng)用于生物學(xué)，包含經(jīng)典數(shù)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)1990s——生物信息處理s——計算生物學(xué)、生物數(shù)學(xué)復(fù)雜模型等第11頁

SCIENCEVOL303：6FEBRUARY第12頁IntroductoryScienceandMathematicsEducation

for21st-CenturyBiologists

WilliamBialekandDavidBotsteinGalileowrotethat“thebookofnatureiswritteninthelanguageofmathematics”;Nearly400yearslater,thefragmentedteachingofscienceinouruniversitiesstillleavesbiologyoutsidethequantitativeandmathematicalculturethathascometodefinethephysicalsciencesandengineering.第13頁BialekandBotsteinproposeincorporatingmathematicalandquantitativeapproachesintobiologicalsciencescurricula,notmerelyasprerequisitecoursestobesufferedasariteofpassagebutasfull-fledgedcomponentsofthetrainingofacontemporaryscientist.第14頁第一章緒論第一節(jié)計算機在生命科學(xué)中應(yīng)用

一、應(yīng)用現(xiàn)實狀況1、計算機在生命科學(xué)領(lǐng)域中應(yīng)用普遍，計算機已廣泛應(yīng)用于微生物學(xué)、遺傳學(xué)、生態(tài)學(xué)、醫(yī)學(xué)、人口學(xué)、藥品動力學(xué)、生理學(xué)、分子生物學(xué)等領(lǐng)域。2、生物信息學(xué)、數(shù)值方法、數(shù)據(jù)模型化、最優(yōu)化試驗設(shè)計等在生命科學(xué)中越來越顯示出強有力作用。3、生命科學(xué)領(lǐng)域中計算機應(yīng)用起步較晚，主要因為生命過程非常復(fù)雜，影響原因眾多，內(nèi)在機理研究難以深入。第15頁生物產(chǎn)物形成中細胞代謝與環(huán)境改變過程第16頁第17頁帶有計算機數(shù)據(jù)采集與控制生物反應(yīng)器系統(tǒng)第18頁第19頁雙向凝膠電泳圖第20頁酵母完整基因表示圖譜第21頁計算機在生命科學(xué)中應(yīng)用類型

1、計算機在生命科學(xué)領(lǐng)域數(shù)據(jù)采集。試驗數(shù)據(jù)在線檢測，如常規(guī)溫度、壓力、pH值、溶氧濃度；生物醫(yī)學(xué)中葡萄糖濃度、腦電流等生物電信號；試驗數(shù)據(jù)離線檢測，如蛋白質(zhì)濃度和DNA、RNA等核酸濃度測定，生物特征物質(zhì)檢測，生物種群數(shù)目標統(tǒng)計等。因為生物數(shù)據(jù)量大面廣，依靠傳統(tǒng)人工采集數(shù)據(jù)方法已不能適應(yīng)需要。第22頁第23頁第24頁應(yīng)用現(xiàn)實狀況2、計算機對生命科學(xué)試驗數(shù)據(jù)處理包含生命科學(xué)中各種試驗數(shù)據(jù)處理，生命科學(xué)數(shù)學(xué)模型建立和求解，利用數(shù)學(xué)模型對試驗控制和試驗監(jiān)測，試驗跟蹤生物量、生物參數(shù)，以及生命科學(xué)和生物工程試驗設(shè)計包含最優(yōu)化試驗設(shè)計。如將所測定DNA序列對應(yīng)光譜數(shù)據(jù)進行整理和處理后確定核苷酸位置；放射性示蹤物在生物分子中研究應(yīng)用；利用計算機按分子量大小或其它特征自動分離生物物質(zhì)；利用計算機對生物工廠進行工藝優(yōu)化設(shè)計，對試驗測量值誤差自動分析處理等。第25頁第26頁cDNAmicroarrayexpressionpatternsofsmall(S)andlarge(L)neurons第27頁應(yīng)用現(xiàn)實狀況3、計算機在生物信息學(xué)應(yīng)用計算機對生物信息處理是數(shù)據(jù)處理中一個特殊部分，生物信息學(xué)已成為一個單獨應(yīng)用領(lǐng)域。生物信息學(xué)是以計算機為工具對生物信息進行儲存、檢索、傳輸和分析科學(xué)，包括范圍很廣。其研究重點普通為兩個方面，即基因組學(xué)(Genomics)和蛋白質(zhì)組學(xué)(Proteomics)。它們包括對核酸和蛋白質(zhì)序列信息獲取、分析和存放，數(shù)據(jù)查詢和校對等，包含對大量基因組數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)信息，如GenBank、生物分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫MMDB，以及生物類文件，如MEDLINE和BA（BiologicalAbstract）數(shù)據(jù)庫檢索等。第28頁基因序列同源性比較第29頁應(yīng)用現(xiàn)實狀況4、計算機數(shù)值方法在生命科學(xué)中應(yīng)用實際上試驗數(shù)據(jù)處理，包含生物信息學(xué)數(shù)據(jù)處理都是以數(shù)值方法和統(tǒng)計學(xué)知識為基礎(chǔ)。當代生命科學(xué)提出了相當多數(shù)學(xué)問題及復(fù)雜數(shù)學(xué)模型，包括到許多非線性代數(shù)或微分方程，這些方程經(jīng)常是大量耦合。對于這類復(fù)雜數(shù)學(xué)模型研究，經(jīng)典數(shù)學(xué)解析法是無能為力，必須借助數(shù)值方法應(yīng)用計算機求解。計算機數(shù)值法在生命科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)占有極其主要地位，是當代生命科學(xué)技術(shù)發(fā)展促進原因。第30頁應(yīng)用現(xiàn)實狀況5、計算機用于生物工程和生命活動過程控制和過程監(jiān)督。如發(fā)酵工程中，控制方式有些人工控制和計算機控制兩種，但當前大部分還是人工控制或半人工控制為主，包含經(jīng)典自動控制、次序控制、模擬控制等。計算機全自動控制能直接實現(xiàn)人機對話，利用系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型實現(xiàn)過程優(yōu)化，如醫(yī)學(xué)上人工血液輸送系統(tǒng)（人工心臟等）控制。第31頁本課程內(nèi)容生物信息學(xué)生命科學(xué)中數(shù)值方法生物統(tǒng)計學(xué)生命科學(xué)試驗數(shù)據(jù)處理生命科學(xué)中數(shù)學(xué)模型及其求解生命科學(xué)試驗設(shè)計生命科學(xué)中慣用軟件實例包括到生命科學(xué)中各個領(lǐng)域第32頁課程內(nèi)容——數(shù)值方法主要介紹怎樣掌握各種數(shù)值計算技巧，利用計算機處理實際計算問題，學(xué)習(xí)重點放在各種算法應(yīng)用，學(xué)以致用。學(xué)習(xí)關(guān)鍵不但在于能從原理上了解各種算法，而且更主要是在于合理選擇和應(yīng)用這些算法去解題。數(shù)值方法基本內(nèi)容包含非線性方程求根、代數(shù)方程組求解、插值法、數(shù)值積分、常微分方程及其方程組求解等。第33頁課程內(nèi)容——數(shù)學(xué)模型數(shù)學(xué)模型優(yōu)點：定量、簡便、計算機應(yīng)用在生命科學(xué)中，傳統(tǒng)研究方法如經(jīng)驗歸納法等已不能滿足學(xué)科發(fā)展需要，在工程上數(shù)學(xué)模型已成為一個主要研究方法。當代生命科學(xué)發(fā)展越來越多地要求用數(shù)學(xué)方法對生命過程進行定量研究，建立數(shù)學(xué)模型，以揭示生命現(xiàn)象本質(zhì)。第34頁課程內(nèi)容——數(shù)據(jù)處理和試驗設(shè)計數(shù)據(jù)處理和試驗設(shè)計是一門綜合性學(xué)科，它和生命科學(xué)相結(jié)合，被詳細用于生命科學(xué)試驗數(shù)據(jù)處理、生命科學(xué)建模和生命科學(xué)中試驗設(shè)計，對生命科學(xué)發(fā)展發(fā)揮了主動作用。詳細內(nèi)容包含生命科學(xué)試驗數(shù)據(jù)誤差及其分布、試驗數(shù)據(jù)慣用處理方法、生命科學(xué)中數(shù)學(xué)模型建立方法以及生命科學(xué)中常見數(shù)學(xué)模型。試驗數(shù)據(jù)回歸分析及其檢驗，試驗數(shù)據(jù)慣用設(shè)計方法、回歸正交設(shè)計和序貫試驗設(shè)計。第35頁本課程學(xué)習(xí)目標探索生命科學(xué)中試驗數(shù)據(jù)改變規(guī)律，提升分析數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)能力。了解和掌握計算機在生命科學(xué)數(shù)據(jù)處理與分析、試驗數(shù)據(jù)模型化中應(yīng)用基本思想和方法。了解生命科學(xué)一些相關(guān)軟件。第36頁第二節(jié)生命科學(xué)中慣用計算機軟件概述

生命科學(xué)中各個領(lǐng)域以及和生命科學(xué)相交叉各學(xué)科，均開發(fā)了各種應(yīng)用軟件；如用于數(shù)值計算MATLAB軟件、藥品設(shè)計分子構(gòu)型軟件、微生物發(fā)酵工程中控制軟件、生物醫(yī)學(xué)仿真軟件、計算機輔助設(shè)計AUTOCAD等。從網(wǎng)絡(luò)資源來看，提供相關(guān)新聞、數(shù)據(jù)庫服務(wù)、應(yīng)用軟件和軟件在線服務(wù)、算法等。第37頁GCG軟件生物信息學(xué)中使用較廣軟件。GCG(GeneticsComputerGroup)主要是提供一個計算機集成環(huán)境，它將大量序列分析和數(shù)據(jù)庫搜索程序集成在一起，能夠訪問各種不一樣起源序列數(shù)據(jù)庫。它提供集成環(huán)境SeqLab（圖形用戶界面）是WisconsinPackage一部分。WisconsinPackage則是一個綜合性序列分析程序，由120多個獨立程序組成，用戶為適應(yīng)不一樣要求，可對其程序進行組合使用。第38頁GCGGCG支持5種數(shù)據(jù)庫供WisconsinPackage使用，分別是2種核酸數(shù)據(jù)庫和3種蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫。2種核酸數(shù)據(jù)庫是GenBank數(shù)據(jù)庫和EMBL核酸序列數(shù)據(jù)庫。這兩種數(shù)據(jù)庫也可被組合成為一個庫，稱為GenEMBLPlus。3種蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫是ProteinInformationResource(PIR)國際蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫，SWISS-PROT蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫，SP-TrEMBL數(shù)據(jù)庫（由歐洲生物信息學(xué)研究所等開發(fā)）。GCG能夠用于核酸和蛋白質(zhì)序列編輯、搜索、比較、分析等。第39頁SASSAS(Statisticsanalysissystem)軟件是當前國際上較流行、較權(quán)威一個統(tǒng)計分析軟件，是由美國SAS企業(yè)研制，其版本不停更新，它可作為統(tǒng)計計算和繪圖工具。因為在生命科學(xué)試驗數(shù)據(jù)處理上常需要應(yīng)用回歸方法、統(tǒng)計方法，所以SAS軟件被廣泛用于生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、藥學(xué)等研究中。第40頁SAS軟件SAS軟件是模塊式結(jié)構(gòu)，含有約20個模塊，其中慣用有SAS/BASE（基礎(chǔ)）模塊SAS/STAT（統(tǒng)計）模塊、SAS/GRAPH（圖形）模塊、SAS/ETS（預(yù)測）模塊、SAS/IML（矩陣運算）模塊、SAS/QC（質(zhì)量控制）模塊等。這些SAS模塊能夠獨立使用，也能夠相互結(jié)合使用。SAS軟件能夠處理統(tǒng)計分析和試驗設(shè)計一些問題。SAS軟件使用是建立在SAS數(shù)據(jù)庫之上，而實現(xiàn)SAS程序成功應(yīng)用必須由用戶編制SAS引導(dǎo)程序。SAS引導(dǎo)程序由一系列符合SAS語言語法規(guī)則語句所組成。使用前必須對SAS語言有一定了解。第41頁ExcelExcel為Microsoft企業(yè)產(chǎn)品，Excel擴展圖表為一特制數(shù)學(xué)軟件，用戶可在數(shù)據(jù)行或列中輸入數(shù)據(jù)并運算，可完成大量報表運算和輸出。圖表中任何一個數(shù)據(jù)發(fā)生改變時，軟件都會更新計算結(jié)果。Excel內(nèi)部也含有部分數(shù)值計算功效，如方程求解、曲線擬合和最優(yōu)化等，同時Excel以VisualBASIC作為用戶開發(fā)應(yīng)用編程語言，可用于數(shù)值計算。另外Excel也含有可視化工具（如三維立體作圖），將數(shù)值計算和作圖結(jié)合起來使用，能夠進行含有相當難度數(shù)值分析。第42頁MATLABMATLAB為Mathworks企業(yè)主要產(chǎn)品，MATLAB出自于MATrixLABoratory,原意為矩陣試驗室，最開始是專門用于矩陣計算軟件。伴隨MATLAB推向市場，MATLAB不但含有了數(shù)值運算功效、符號運算功效，而且還含有了數(shù)據(jù)圖示功效。在當前最新版本MATLAB6.0中，MATLAB不但在數(shù)值、符號和圖形等功效上做了深入增強，而且又增加了一些工具箱，以方便不一樣專業(yè)技術(shù)人員使用（包含生命科學(xué)）。第43頁MATLABMATLAB中函數(shù)和運算器有利于各種數(shù)值方法實現(xiàn)。MATLAB作為一個高級語言，它不但能夠以一個人機交互式命令行指令操作方式工作，而且還能夠如BASIC、FORTRAN、PASCAL、C等高級語言一樣進行程序設(shè)計，編制一個以m為擴展名文件，即M文件。MATLAB本身特點，M文件編制同BASIC、FORTRAN、PASCAL、C等比較起來，有許多無法比擬優(yōu)點，如語言簡單、可讀性強、調(diào)試輕易、調(diào)用方便等，所以能夠經(jīng)過簡單編程方便地實現(xiàn)數(shù)值計算。第44頁其它應(yīng)用軟件

DNA分析軟件：GeneConstructKit與大多數(shù)DNA分析軟件不一樣，它管理并顯示克隆策略中分子構(gòu)建過程，包含分子構(gòu)建，電泳條帶。另外，還能夠質(zhì)粒作圖。該軟件附有詳細在線幫助，可供從事分子生物試驗人員和克隆策略人員備用。第45頁其它應(yīng)用軟件DNA質(zhì)粒構(gòu)建軟件：pDRAW是一個非常方便質(zhì)粒繪制工具與DNA分析工具。它包含DNA序列輸入與分析、限制酶消化分析以及環(huán)形與線性DNA圖形輸出等許多功效。主要功效有：（1）對核酸加上注釋，如基因起點。（2）虛擬克隆酶切片段。（3）序列修改編輯，能夠?qū)⑿蛄行D(zhuǎn)一定堿基距離，或?qū)⒎较蛳喾?。?）分析限制性酶切位點，各種酶切位點能夠較自由地選擇。（5）ORF分析顯示。（6）在PCR試驗中計算某一對引物作為PCRTm值。（7）能夠文本或圖形方式顯示結(jié)果。（8）能夠?qū)胄蛄?。?6頁蛋白質(zhì)分析軟件：MACAW是一個多序列構(gòu)建與分析軟件。主要用途：經(jīng)過實施基因組計劃，得到了大量蛋白序列與DNA序列數(shù)據(jù)，了解數(shù)據(jù)及其相互關(guān)系，查找有用片段是一個非常困難工作。一些片段經(jīng)常顯示類似分子結(jié)構(gòu)與生物特征。用人工方法是不可能完成如此大量比較工作。應(yīng)用MACAW程序，借助統(tǒng)計學(xué)方法和一定運算規(guī)則，來查找這些片段。其它應(yīng)用軟件第47頁蛋白序列分析軟件包ANTHEPROT5.0，包含了蛋白質(zhì)研究領(lǐng)域所包含大多數(shù)內(nèi)容，功效強大。主要功效：進行各種蛋白序列分析與特征預(yù)測,如進行蛋白序列二級結(jié)構(gòu)預(yù)測；在蛋白序列中查找符合PROSITES數(shù)據(jù)庫特征序列；繪制出蛋白序列全部理化特征曲線；在Internet或當?shù)氐鞍仔蛄袛?shù)據(jù)庫中查找類似序列；計算蛋白序列分子量、比重與各蛋白殘基百分組成；計算蛋白序列滴定曲線與等電點；選定一個片段后，繪制HelicalWheel圖；進行點陣圖（DotPlot）分析；計算信號肽潛在斷裂位點等。其它應(yīng)用軟件第48頁搜索查看軟件：VectorNTIViewer，方便易用。主要功效：（1）輸入文件格式廣泛，除了moleculedocuments(.gb)本身文件格式外，還能識別各種數(shù)據(jù)庫應(yīng)用格式軟件：EMBL,GenBank,FASTA,Sequencefiles。（2）全部或部分序列能夠拷貝到剪貼板，提供給其它程序使用。（3）載體圖像能夠拷貝到剪貼板上供給其它程序使用，或直接存盤成.wmf格式圖像文件。其它應(yīng)用軟件