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第一章 生物信息学概论 1

第一节 人类基因组计划与生物信息学的产生 1

1 人类基因组计划及延续 1

2 生物信息学的产生 2

第二节 生物信息学的研究目标和内容 3

1 生物信息学的生物学内涵 3

2 生物信息学的研究目标和内容 4

第三节 生物信息学的发展 7

1 人类基因组计划时代的基因组信息学 7

2 后基因组时代的生物信息学 8

第四节 生物信息学的应用和展望 9

1 生物信息学的应用 9

2 生物信息学的展望 10

习题 11

第二章 生物信息学数据库 12

第一节 序列数据库 13

1 核酸序列数据库 13

2 蛋白质序列数据库 22

第二节 基因组数据库 29

1 基因组数据库GDB 29

2 线虫基因组AceDB数据库 30

3 酵母基因组SGD数据库 30

4 美国基因组研究所的TDB数据库 31

5 UniGene数据库 31

6 HapMap数据库 31

第三节 其他数据库 32

1 综合数据库 33

2 序列与结构数据库 35

3 疾病遗传信息数据库 36

4 蛋白质综合数据库 40

5 专科疾病信息数据库 41

6 基因与蛋白质表达及调控数据库 42

7 与疾病相关的低等生物数据库 43

8 生物网络及分子代谢通路数据库 44

9 RNA序列和核糖体数据库 45

10 基因图谱及生物基因组数据库 45

11 蛋白质互作、蛋白质-RNA和蛋白质-DNA结合数据库 47

12 其他类型数据库 49

习题 51

第三章 核酸序列及信息分析 52

第一节 核酸序列的获取及序列比对 52

1 核酸序列的获取与递交 52

2 序列比对和数据库搜索 56

第二节 核酸结构和功能的预测分析 62

1 针对核酸序列的预测方法 62

2 重复序列的识别与分析 63

3 编码区统计特性分析 63

4 基因结构预测 63

5 tRNA基因识别 67

6 基于核酸序列的电子基因定位 68

7 基于序列同源性分析的蛋白质功能预测 68

第三节 实例分析 69

1 卵巢癌组织中CCL18的cDNA分析 69

2 CDS序列的染色体电子定位 71

3 进行序列表达谱分析（GEO，UniGene） 72

4 编码序列分析 74

习题 75

第四章 蛋白质结构与功能预测 77

第一节 蛋白质一级结构分析 77

1 常用的蛋白质数据库 78

2 蛋白质理化性质分析 79

3 一级结构与功能的关系 84

第二节 蛋白质二级结构分析 86

1 模体（motif） 87

2 PredictProtein（蛋白质序列和结构预测服务网站） 87

3 PSIPRED（蛋白质二级结构预测网站） 89

第三节 蛋白质三级结构 90

1 结构域（Domain） 90

2 蛋白质结构域与功能分析 91

第四节 蛋白质三维结构分析 97

1 同源建模 98

2 线串法 101

3 从头预测 101

4 蛋白质三维结构观察 101

5 蛋白质空间构象对其功能的影响 102

第五节 实例分析：对GFAP人胶质纤维酸性蛋白（glial fibrillary acidic protein）进行结构与功能预测 103

1 GFAP概况 103

2 GFAP一级结构分析 106

3 蛋白质二级结构分析 112

4 蛋白质结构域与功能分析 113

5 蛋白质三维结构分析 115

习题 116

第五章 基因组遗传多态性及信息分析 117

第一节 微卫星及信息分析 117

1 微卫星标记简介 117

2 微卫星DNA的特点 118

3 微卫星在人类疾病研究中的应用 118

4 微卫星相关的生物信息数据库 119

第二节 单核苷酸多态性及功能注释 124

1 单核苷酸多态性简介 124

2 单核苷酸多态性在人类疾病研究中的应用 125

3 SNPs的信息分析 126

第三节 连锁不平衡及单体型分析 133

1 连锁不平衡 133

2 单体型 135

3 单体域和标签SNP 137

4 连锁不平衡及单体型分析的主要软件及数据库 138

第四节 拷贝数变异（CNV）及信息分析 143

1 拷贝数变异简介 143

2 CNV在人类疾病研究中的应用 144

3 CNV相关的生物信息数据库 144

第五节 全基因组关联分析 146

1 全基因组关联研究简介 146

2 GWAS研究设计类型 147

3 GWAS研究设计表型选择 148

4 GWAS研究的统计分析 148

5 GWAS研究分析的软件及数据库 150

第六节 实例分析：以COMT基因为例，选择该基因上与功能有潜在关系的SNPs位点 154

习题 158

第六章 表观遗传与代谢组生物信息学分析 159

第一节 microRNA的生物信息学分析 159

1 microRNA简介 159

2 microRNA常用数据库 160

3 microRNA进化的生物信息学知识 163

4 microRNA与细胞网络的相互作用 165

5 实例分析 168

第二节 DNA甲基化的生物信息学检测 170

1 DNA甲基化 171

2 DNA甲基化相关数据库 173

3 甲基化预测、分析相关工具 174

4 实例分析 177

第三节 代谢组学的生物信息学分析 180

1 代谢组学简介 180

2 代谢组学的数据特点和标准 181

3 代谢组学相关的生物信息学分析数据库 182

4 代谢组学的生物信息学分析举例 186

习题 189

第七章 后基因组时代的生物信息 190

第一节 基因表达谱芯片的数据分析 191

1 表达数据的获取和标准化 191

2 基因表达矩阵的构建 192

3 差异表达基因的筛选 192

4 基因表达聚类分析 193

5 基于表达谱的调控网络构建 194

6 表达芯片数据的元分析 198

第二节 生物医学信息的文本挖掘 199

1 文本挖掘的概念 200

2 文本挖掘的主要研究方向 200

3 文本挖掘技术在生物医学的应用 201

4 常用的生物医学文献及文本挖掘数据库 202

第三节 分子进化和系统发生分析 203

1 分子系统发生分析 203

2 系统发生树 205

3 距离和特征 206

4 分子系统发生分析过程 207

5 进化及系统发生数据库及软件 209

第四节 实例分析：以肝癌为例，从肝癌基因表达芯片筛选功能相关基因 210

1 GEO数据的查询与下载 210

2 差异基因的选择 212

3 探针号与基因名的转换 213

4 基因表达数据集的聚类分析 215

5 通路富集分析 216

6 基因信息的文本挖掘 217

习题 218

第八章 生物信息学软件使用 219

第一节 序列分析软件DNAMAN的使用方法 219

1 将待分析序列装入Channel 220

2 以不同形式显示序列 220

3 DNA序列的限制性酶切位点分析 220

4 DNA序列比对分析 223

5 序列同源性分析 224

6 PCR引物设计 228

7 画质粒模式图 231

第二节 引物设计原理及软件 234

1 设计原理 234

2 引物设计与筛选 235

3 实例分析：Primer Premier 5.0引物设计 238

第三节 DAVID：系统性和综合性的大型基因分析数据库 241

1 功能注释 241

2 基因功能聚类 245

3 基因ID转换 246

4 相关基因批量显示 247

第四节 进化分析软件 248

1 ClustalX和Phylip软件相结合建进化树 248

2 MEGA 4.0软件 252

习题 256

参考文献 258