生物技术专业人员培训生物信息学与计算生物学.pptx

生物技术专业人员培训生物信息学与计算生物学汇报人：PPT可修改2024-01-26

生物信息学与计算生物学概述基因组学数据分析技术转录组学数据分析技术蛋白质组学数据分析技术系统生物学在药物研发中应用生物信息学与计算生物学挑战和前景contents目录

01生物信息学与计算生物学概述

生物信息学定义生物信息学是一门交叉学科，它整合了生物学、计算机科学、数学和统计学等多个领域的知识和技术，旨在解析和管理生物数据，揭示生物系统的复杂性和功能。应用领域生物信息学在基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多个领域有广泛应用，如基因序列比对、基因表达分析、蛋白质结构预测、代谢途径分析等。生物信息学定义及应用领域

计算生物学是利用计算机技术和数学方法来研究生物学问题的一门学科。它通过对生物数据进行建模、模拟和分析，来揭示生物系统的内在规律和机制。计算生物学概念计算生物学的研究方法包括数学建模、计算机模拟、数据分析、可视化等。这些方法可以帮助生物学家更好地理解和解释实验数据，预测生物系统的行为，以及设计新的实验和治疗方法。研究方法计算生物学概念及研究方法

生物信息学和计算生物学都是利用计算机技术和数学方法来研究生物学问题的学科，它们之间有很多交叉和重叠之处。生物信息学更注重对生物数据的解析和管理，而计算生物学则更强调对生物系统的建模和模拟。关系生物信息学和计算生物学的交叉点在于它们都涉及到对生物数据的处理和分析。此外，它们还共享一些研究方法和技术，如数据挖掘、机器学习、可视化等。这些交叉点使得生物信息学和计算生物学在解决生物学问题时能够相互补充和促进。交叉点两者关系与交叉点

02基因组学数据分析技术

阐述DNA测序的基本原理，包括链终止法、合成法以及新一代测序技术等。测序技术原理测序实验流程数据质量控制详细介绍从DNA样本准备、文库构建、上机测序到数据生成的实验步骤。讲解如何对测序数据进行质量评估和控制，包括碱基质量值、测序深度、覆盖度等指标。030201基因组测序技术原理及流程

序列比对与组装算法介绍序列比对算法介绍常用的序列比对算法，如BLAST、Smith-Waterman等，以及它们在生物信息学中的应用。序列组装算法阐述基因组组装的基本原理和常用算法，如OLC、deBruijn图等，以及组装软件的使用和评估。比对与组装结果解读讲解如何解读序列比对和组装的结果，包括一致性、覆盖度、连续性等评价指标。

123介绍基因组变异检测的基本原理和常用方法，如SNP、Indel、CNV等变异的检测方法。变异检测原理与方法阐述如何对检测到的变异进行注释和解读，包括基因功能、疾病关联等方面的分析。变异注释与解读介绍常用的基因组变异数据库和注释工具，如dbSNP、ClinVar、AnnoVar等，以及它们的使用方法和注意事项。数据库与工具介绍变异检测与注释方法

03转录组学数据分析技术

通过高通量测序技术，对特定组织或细胞在某一发育阶段或功能状态下转录出来的所有RNA进行测序，包括mRNA和非编码RNA。实验设计、样品制备、文库构建、上机测序、数据分析。转录组测序技术原理及流程转录组测序技术流程转录组测序技术原理

基因表达量计算利用转录组测序数据，通过比对到参考基因组或转录组，统计每个基因的读段数（readcount），并进行标准化处理，得到基因表达量。差异表达分析比较不同样本间基因表达量的差异，找出显著差异表达的基因，并进行功能注释和富集分析。基因表达量计算和差异表达分析

非编码RNA研究策略非编码RNA类型包括长非编码RNA和短非编码RNA，如lncRNA、circRNA、miRNA等。非编码RNA研究策略通过转录组测序数据，鉴定非编码RNA的种类和表达量，研究其在生物过程中的功能和调控机制，以及作为生物标志物的潜力。

04蛋白质组学数据分析技术

03荧光共振能量转移（FRET）技术利用荧光标记的蛋白质间距离变化导致的荧光信号变化，实现蛋白质相互作用和定量的研究。01质谱技术通过质谱仪对蛋白质进行分离和鉴定，包括MALDI-TOF、LC-MS/MS等方法。02蛋白质芯片技术利用特异性抗体或配体与蛋白质结合，通过芯片检测技术进行高通量蛋白质鉴定和定量。蛋白质鉴定和定量方法

亲和层析技术利用特异性配体与目标蛋白质结合，通过层析柱分离得到相互作用蛋白质复合物。酵母双杂交技术通过酵母细胞内的基因转录激活机制，检测蛋白质间的相互作用关系。蛋白质芯片技术除了用于鉴定和定量外，也可用于构建蛋白质相互作用网络，通过检测芯片上不同蛋白质的相互作用关系，绘制蛋白质相互作用图谱。蛋白质相互作用网络构建

利用生物信息学方法对公共数据库中的蛋白质组学数据进行挖掘和分析，寻找与疾病相关的蛋白质标志物。生物信息学分析收集临床疾病样本和健康样本进行蛋白质组学分析，比较