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生物信息學(xué)專題－生物版，醫(yī)學(xué)版和信息科學(xué)版共同創(chuàng)建 已有2人參與
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為進(jìn)一步建好小木蟲的專業(yè)學(xué)科版，現(xiàn)由生物版、醫(yī)學(xué)版和信息科學(xué)版共同創(chuàng)建生物信息學(xué)專題，歡迎大家積極參與！ [ Last edited by fishery on 2005-6-16 at 21:05 ] |
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概述 當(dāng)前人類基因組研究已進(jìn)入一個重要時期，2004年已獲得人類基因組的全部序列，這是基因組研究的轉(zhuǎn)折點和關(guān)鍵時刻，意味著人類基因組的研究將全面進(jìn)入信息提取和數(shù)據(jù)分析階段，即生物信息學(xué)發(fā)揮重要作用的階段。到1999年12月15日發(fā)布的第115版為止，GenBank中的DNA堿基數(shù)目已達(dá)46億5千萬，DNA序列數(shù)目達(dá)到535萬；其中EST序列超過339萬條； UniGene的數(shù)目已達(dá)到7萬個；已有25個模式生物的完整基因組被測序完成，另外的70個模式生物基因組正在測序當(dāng)中；到2005年初為止，人類基因組的序列完成測定；同時功能基因組和蛋白質(zhì)組的大量數(shù)據(jù)已開始涌現(xiàn)。如何分析這些數(shù)據(jù)，從中獲得生物結(jié)構(gòu)、功能的相關(guān)信息是基因組研究取得成果的決定性步驟。 生物信息學(xué)是在此背景下發(fā)展起來的綜合運用生物學(xué)、數(shù)學(xué)、物理學(xué)、信息科學(xué)以及計算機科學(xué)等諸多學(xué)科的理論方法的嶄新交叉學(xué)科。生物信息學(xué)是內(nèi)涵非常豐富的學(xué)科，其核心是基因組信息學(xué)，包括基因組信息的獲取、處理、存儲、分配和解釋�；蚪M信息學(xué)的關(guān)鍵是“讀懂”基因組的核苷酸順序，即全部基因在染色體上的確切位置以及各DNA片段的功能；同時在發(fā)現(xiàn)了新基因信息之后進(jìn)行蛋白質(zhì)空間結(jié)構(gòu)模擬和預(yù)測，然后依據(jù)特定蛋白質(zhì)的功能進(jìn)行藥物設(shè)計。了解基因表達(dá)的調(diào)控機理也是生物信息學(xué)的重要內(nèi)容，根據(jù)生物分子在基因調(diào)控中的作用，描述人類疾病的診斷、治療內(nèi)在規(guī)律。它的研究目標(biāo)是揭示"基因組信息結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性及遺傳語言的根本規(guī)律"，解釋生命的遺傳語言。生物信息學(xué)已成為整個生命科學(xué)發(fā)展的重要組成部分，成為生命科學(xué)研究的前沿。 近來的研究表明，基因組不僅是基因的簡單排列，它有其特有的組織結(jié)構(gòu)和信息結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)是在長期的演化過程中產(chǎn)生的，也是基因發(fā)揮其功能所必須的。弄清楚生物體基因組特有的組織結(jié)構(gòu)和信息結(jié)構(gòu)，解譯生命的遺傳語言的關(guān)鍵。 目前在數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)有越來越多的模式生物全基因組序列，第一個人類染色體全序列--第22號染色體的測序工作已經(jīng)在1999年12月完成，整個人類基因組計劃工作草圖將在最近完成。這無疑給基因組組織結(jié)構(gòu)和信息結(jié)構(gòu)的研究工作提供了大量的第一手材料，同時也為基因組研究取得突破性進(jìn)展提供了可能。人類對基因的認(rèn)識，將從以往的對單個基因的了解，上升到在整個基因組水平上考察基因的組織結(jié)構(gòu)和信息結(jié)構(gòu)，考察基因之間在位置、結(jié)構(gòu)和功能上的相互關(guān)系。 從目前生物信息學(xué)的研究情況來看，國際上公認(rèn)的生物信息學(xué)的研究內(nèi)容，大致包括以下幾個方面： 生物信息的收集、存儲、管理與提供。包括建立國際基本生物信息庫和生物信息傳輸?shù)膰H聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)；建立生物信息數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估與檢測系統(tǒng)；生物信息的在線服務(wù)；生物信息可視化和專家系統(tǒng)。 基因組序列信息的提取和分析。包括基因的發(fā)現(xiàn)與鑒定，如利用國際EST 數(shù)據(jù)庫 (dbEST) 和各自實驗室測定的相應(yīng)數(shù)據(jù)，經(jīng)過大規(guī)模 并行計算發(fā)現(xiàn)新基因和新SNPs以及各種功能位點；基因組中非編碼區(qū)的信息結(jié)構(gòu)分析，提出理論模型，闡明該區(qū)域的重要生物學(xué)功能；進(jìn)行模式生物完整基因組的信息結(jié)構(gòu)分析和比較研究；利用生物信息研究遺傳密碼起源、基因組結(jié)構(gòu)的演化、基因組空間結(jié)構(gòu)與DNA折疊的關(guān)系以及基因組信息與生物進(jìn)化關(guān)系等生物學(xué)的重大問題。 功能基因組相關(guān)信息分析。包括與大規(guī)�；虮磉_(dá)譜分析相關(guān)的算法、軟件研究，基因表達(dá)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的研究；與基因組信息相關(guān)的核酸、蛋白質(zhì)空間結(jié)構(gòu)的預(yù)測和模擬，以及蛋白質(zhì)功能預(yù)測的研究。 生物大分子結(jié)構(gòu)模擬和藥物設(shè)計。包括RNA(核糖核酸)的結(jié)構(gòu)模擬和反義RNA的分子設(shè)計；蛋白質(zhì)空間結(jié)構(gòu)模擬和分子設(shè)計；具有不同功能域的復(fù)合蛋白質(zhì)以及連接肽的設(shè)計；生物活性分子的電子結(jié)構(gòu)計算和設(shè)計；納米生物材料的模擬與設(shè)計；基于酶和功能蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、細(xì)胞表面受體結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計；基于DNA結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計等。 生物信息分析的技術(shù)與方法研究。包括發(fā)展有效的能支持大尺度作圖與測序需要的軟件、數(shù)據(jù)庫以及若干數(shù)據(jù)庫工具，諸如電子網(wǎng)絡(luò)等遠(yuǎn)程通訊工具；改進(jìn)現(xiàn)有的理論分析方法，如統(tǒng)計方法、模式識別方法、隱馬爾科夫過程方法、分維方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、復(fù)雜性分析方法、密碼學(xué)方法、多序列比較方法等；創(chuàng)建一切適用于基因組信息分析的新方法、新技術(shù)。包括引入復(fù)雜系統(tǒng)分析技術(shù)、信息系統(tǒng)分析技術(shù)等；建立嚴(yán)格的多序列比較方法；發(fā)展與應(yīng)用密碼學(xué)方法以及其他算法和分析技術(shù)，用于解釋基因組的信息，探索DNA序列及其空間結(jié)構(gòu)信息的新表征；發(fā)展研究基因組完整信息結(jié)構(gòu)和信息網(wǎng)絡(luò)的研究方法等；發(fā)展生物大分子空間結(jié)構(gòu)模擬、電子結(jié)構(gòu)模擬和藥物設(shè)計的新方法與新技術(shù)。 應(yīng)用與發(fā)展研究。匯集與疾病相關(guān)的人類基因信息，發(fā)展患者樣品序列信息檢測技術(shù)和基于序列信息選擇表達(dá)載體、引物的技術(shù)，建立與動植物良種繁育相關(guān)的數(shù)據(jù)庫以及與大分子設(shè)計和藥物設(shè)計相關(guān)的數(shù)據(jù)庫。 利用生物信息學(xué)方法進(jìn)行結(jié)構(gòu)功能預(yù)測要注意的是同一問題采用不同算法，可能產(chǎn)生相同或不同的結(jié)果。因此，必要弄清楚某種方法的基本原理，而不是僅把算法當(dāng)作一個“黑箱”。因為一種方法可能對特定實例很合適，而對另一個則完全不對。因此，本章采用原理和實用方法并重的原則進(jìn)行介紹。因生物信息學(xué)覆蓋面廣，限于篇幅，本章并未將生物信息學(xué)的全部內(nèi)容詳細(xì)加以講述，僅針對與目前分子生物學(xué)實驗數(shù)據(jù)分析密切相關(guān)的生物信息學(xué)策略及實用工具進(jìn)行扼要介紹，文中涉及問題的更詳細(xì)信息可參考相關(guān)網(wǎng)站。 [ Last edited by BlueGuy on 2005-6-7 at 16:47 ] |
3樓2005-06-07 16:44:41
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2 生物信息數(shù)據(jù)庫與查詢 近年來大量生物學(xué)實驗的數(shù)據(jù)積累，形成了當(dāng)前數(shù)以百計的生物信息數(shù)據(jù)庫。它們各自按一定的目標(biāo)收集和整理生物學(xué)實驗數(shù)據(jù)，并提供相關(guān)的數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)處理的服務(wù)。隨著因特網(wǎng)的普及，這些數(shù)據(jù)庫大多可以通過網(wǎng)絡(luò)來訪問，或者通過網(wǎng)絡(luò)下載。 一般而言，這些生物信息數(shù)據(jù)庫可以分為一級數(shù)據(jù)庫和二級數(shù)據(jù)庫。一級數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)都直接來源于實驗獲得的原始數(shù)據(jù)，只經(jīng)過簡單的歸類整理和注釋；二級數(shù)據(jù)庫是在一級數(shù)據(jù)庫、實驗數(shù)據(jù)和理論分析的基礎(chǔ)上針對特定目標(biāo)衍生而來，是對生物學(xué)知識和信息的進(jìn)一步整理。國際上著名的一級核酸數(shù)據(jù)庫有Genbank數(shù)據(jù)庫、EMBL核酸庫和DDBJ庫等；蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫有SWISS-PROT、PIR等；蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)庫有PDB等。國際上二級生物學(xué)數(shù)據(jù)庫非常多，它們因針對不同的研究內(nèi)容和需要而各具特色，如人類基因組圖譜庫GDB、轉(zhuǎn)錄因子和結(jié)合位點庫TRANSFAC、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)家族分類庫SCOP等等。 下面將順序簡要介紹一些著名和有特色的生物信息數(shù)據(jù)庫。 2.1 基因和基因組數(shù)據(jù)庫 1. Genbank Genbank庫包含了所有已知的核酸序列和蛋白質(zhì)序列，以及與它們相關(guān)的文獻(xiàn)著作和生物學(xué)注釋。它是由美國國立生物技術(shù)信息中心(NCBI)建立和維護(hù)的。它的數(shù)據(jù)直接來源于測序工作者提交的序列；由測序中心提交的大量EST序列和其它測序數(shù)據(jù)；以及與其它數(shù)據(jù)機構(gòu)協(xié)作交換數(shù)據(jù)而來。Genbank每天都會與歐洲分子生物學(xué)實驗室(EMBL)的數(shù)據(jù)庫，和日本的DNA數(shù)據(jù)庫(DDBJ)交換數(shù)據(jù)，使這三個數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)同步。到1999年8月，Genbank中收集的序列數(shù)量達(dá)到460萬條，34億個堿基，而且數(shù)據(jù)增長的速度還在不斷加快。Genbank的數(shù)據(jù)可以從NCBI的FTP服務(wù)器上免費下載完整的庫，或下載積累的新數(shù)據(jù)。NCBI還提供廣泛的數(shù)據(jù)查詢、序列相似性搜索以及其它分析服務(wù)，用戶可以從NCBI的主頁上找到這些服務(wù)。 Genbank庫里的數(shù)據(jù)按來源于約55,000個物種，其中56%是人類的基因組序列(所有序列中的34%是人類的EST序列)。每條Genbank數(shù)據(jù)記錄包含了對序列的簡要描述，它的科學(xué)命名，物種分類名稱，參考文獻(xiàn)，序列特征表，以及序列本身。序列特征表里包含對序列生物學(xué)特征注釋如：編碼區(qū)、轉(zhuǎn)錄單元、重復(fù)區(qū)域、突變位點或修飾位點等。所有數(shù)據(jù)記錄被劃分在若干個文件里，如細(xì)菌類、病毒類、靈長類、嚙齒類，以及EST數(shù)據(jù)、基因組測序數(shù)據(jù)、大規(guī)�；蚪M序列數(shù)據(jù)等16類，其中EST數(shù)據(jù)等又被各自分成若干個文件。 (1)Genbank數(shù)據(jù)檢索 NCBI的數(shù)據(jù)庫檢索查詢系統(tǒng)是Entrez。Entrez是基于Web界面的綜合生物信息數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)。利用Entrez系統(tǒng)，用戶不僅可以方便地檢索Genbank的核酸數(shù)據(jù)，還可以檢索來自Genbank和其它數(shù)據(jù)庫的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)、基因組圖譜數(shù)據(jù)、來自分子模型數(shù)據(jù)庫(MMDB)的蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、種群序列數(shù)據(jù)集、以及由PubMed獲得Medline的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)。 Entrez提供了方便實用的檢索服務(wù)，所有操作都可以在網(wǎng)絡(luò)瀏覽器上完成。用戶可以利用Entrez界面上提供的限制條件(Limits)、索引(Index)、檢索歷史(History)和剪貼板(Clipboard)等功能來實現(xiàn)復(fù)雜的檢索查詢工作。對于檢索獲得的記錄，用戶可以選擇需要顯示的數(shù)據(jù)，保存查詢結(jié)果，甚至以圖形方式觀看檢索獲得的序列。更詳細(xì)的Entrez使用說明可以在該主頁上獲得。 (2)向Genbank提交序列數(shù)據(jù) 測序工作者可以把自己工作中獲得的新序列提交給NCBI，添加到Genbank數(shù)據(jù)庫。這個任務(wù)可以由基于Web界面的BankIt或獨立程序Sequin來完成。 BankIt是一系列表單，包括聯(lián)絡(luò)信息、發(fā)布要求、引用參考信息、序列來源信息、以及序列本身的信息等。用戶提交序列后，會從電子郵件收到自動生成的數(shù)據(jù)條目，Genbank的新序列編號，以及完成注釋后的完整的數(shù)據(jù)記錄。用戶還可以在BankIt頁面下修改已經(jīng)發(fā)布序列的信息。BankIt適合于獨立測序工作者提交少量序列，而不適合大量序列的提交，也不適合提交很長的序列，EST序列和GSS序列也不應(yīng)用BankIt提交。BankIt使用說明和對序列的要求可詳見其主頁面。 大量的序列提交可以由Sequin程序完成。Sequin程序能方便的編輯和處理復(fù)雜注釋，并包含一系列內(nèi)建的檢查函數(shù)來提高序列的質(zhì)量保證。它還被設(shè)計用于提交來自系統(tǒng)進(jìn)化、種群和突變研究的序列，可以加入比對的數(shù)據(jù)。Sequin除了用于編輯和修改序列數(shù)據(jù)記錄，還可以用于序列的分析，任何以FASTA或ASN.1格式序列為輸入數(shù)據(jù)的序列分析程序都可以整合到Sequin程序下。在不同操作系統(tǒng)下運行的Sequin程序都可以在ftp://ncbi.nlm.nih.gov/sequin/下找到，Sequin的使用說明可詳見其網(wǎng)頁。 NCBI的網(wǎng)址是：http://www.ncbi.nlm.nih.gov。 Entrez的網(wǎng)址是：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/。 BankIt的網(wǎng)址是：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BankIt。 Sequin的相關(guān)網(wǎng)址是：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Sequin/。 2. EMBL核酸序列數(shù)據(jù)庫 EMBL核酸序列數(shù)據(jù)庫由歐洲生物信息學(xué)研究所(EBI)維護(hù)的核酸序列數(shù)據(jù)構(gòu)成，由于與Genbank和DDBJ的數(shù)據(jù)合作交換，它也是一個全面的核酸序列數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫由Oracal數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)管理維護(hù)，查詢檢索可以通過通過因特網(wǎng)上的序列提取系統(tǒng)(SRS)服務(wù)完成。向EMBL核酸序列數(shù)據(jù)庫提交序列可以通過基于Web的WEBIN工具，也可以用Sequin軟件來完成。 數(shù)據(jù)庫網(wǎng)址是：http://www.ebi.ac.uk/embl/。 SRS的網(wǎng)址是：http://srs.ebi.ac.uk/。 WEBIN的網(wǎng)址是：http://www.ebi.ac.uk/embl/Submission/webin.html。 3. DDBJ數(shù)據(jù)庫 日本DNA數(shù)據(jù)倉庫(DDBJ)也是一個全面的核酸序列數(shù)據(jù)庫，與Genbank和EMBL核酸庫合作交換數(shù)據(jù)�？梢允褂闷渲黜撋咸峁┑腟RS工具進(jìn)行數(shù)據(jù)檢索和序列分析。可以用Sequin軟件向該數(shù)據(jù)庫提交序列。 DDBJ的網(wǎng)址是：http://www.ddbj.nig.ac.jp/。 4. GDB 基因組數(shù)據(jù)庫(GDB)為人類基因組計劃(HGP)保存和處理基因組圖譜數(shù)據(jù)。GDB的目標(biāo)是構(gòu)建關(guān)于人類基因組的百科全書，除了構(gòu)建基因組圖譜之外，還開發(fā)了描述序列水平的基因組內(nèi)容的方法，包括序列變異和其它對功能和表型的描述。目前GDB中有：人類基因組區(qū)域(包括基因、克隆、amplimers PCR 標(biāo)記、斷點breakpoints、細(xì)胞遺傳標(biāo)記cytogenetic markers、易碎位點fragile sites、EST序列、綜合區(qū)域syndromic regions、contigs和重復(fù)序列)；人類基因組圖譜(包括細(xì)胞遺傳圖譜、連接圖譜、放射性雜交圖譜、content contig圖譜和綜合圖譜等)；人類基因組內(nèi)的變異(包括突變和多態(tài)性，加上等位基因頻率數(shù)據(jù))。GDB數(shù)據(jù)庫以對象模型來保存數(shù)據(jù)，提供基于Web的數(shù)據(jù)對象檢索服務(wù)，用戶可以搜索各種類型的對象，并以圖形方式觀看基因組圖譜。 GDB的網(wǎng)址是：http://www.gdb.org。 GDB的國內(nèi)鏡像是：http://gdb.pku.edu.cn/gdb/。 2.2 蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫 1. PIR和PSD PIR國際蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(PSD)是由蛋白質(zhì)信息資源(PIR)、慕尼黑蛋白質(zhì)序列信息中心(MIPS)和日本國際蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(JIPID)共同維護(hù)的國際上最大的公共蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫。這是一個全面的、經(jīng)過注釋的、非冗余的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫，包含超過142,000條蛋白質(zhì)序列(至99年9月)，其中包括來自幾十個完整基因組的蛋白質(zhì)序列。所有序列數(shù)據(jù)都經(jīng)過整理，超過99%的序列已按蛋白質(zhì)家族分類，一半以上還按蛋白質(zhì)超家族進(jìn)行了分類。PSD的注釋中還包括對許多序列、結(jié)構(gòu)、基因組和文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫的交叉索引，以及數(shù)據(jù)庫內(nèi)部條目之間的索引，這些內(nèi)部索引幫助用戶在包括復(fù)合物、酶－底物相互作用、活化和調(diào)控級聯(lián)和具有共同特征的條目之間方便的檢索。每季度都發(fā)行一次完整的數(shù)據(jù)庫，每周可以得到更新部分。 PSD數(shù)據(jù)庫有幾個輔助數(shù)據(jù)庫，如基于超家族的非冗余庫等。PIR提供三類序列搜索服務(wù)：基于文本的交互式檢索；標(biāo)準(zhǔn)的序列相似性搜索，包括BLAST、FASTA等；結(jié)合序列相似性、注釋信息和蛋白質(zhì)家族信息的高級搜索，包括按注釋分類的相似性搜索、結(jié)構(gòu)域搜索GeneFIND等。 PIR和PSD的網(wǎng)址是：http://pir.georgetown.edu/。 數(shù)據(jù)庫下載地址是：ftp://nbrfa.georgetown.edu/pir/。 2. SWISS-PROT SWISS-PROT是經(jīng)過注釋的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫，由歐洲生物信息學(xué)研究所(EBI)維護(hù)。數(shù)據(jù)庫由蛋白質(zhì)序列條目構(gòu)成，每個條目包含蛋白質(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、特殊位點和區(qū)域、二級結(jié)構(gòu)、四級結(jié)構(gòu)、與其它序列的相似性、序列殘缺與疾病的關(guān)系、序列變異體和沖突等信息。SWISS-PROT中盡可能減少了冗余序列，并與其它30多個數(shù)據(jù)建立了交叉引用，其中包括核酸序列庫、蛋白質(zhì)序列庫和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)庫等。 利用序列提取系統(tǒng)(SRS)可以方便地檢索SWISS-PROT和其它EBI的數(shù)據(jù)庫。 SWISS-PROT只接受直接測序獲得的蛋白質(zhì)序列，序列提交可以在其Web頁面上完成。 SWISS-PROT的網(wǎng)址是：http://www.ebi.ac.uk/swissprot/。 3. PROSITE PROSITE數(shù)據(jù)庫收集了生物學(xué)有顯著意義的蛋白質(zhì)位點和序列模式，并能根據(jù)這些位點和模式快速和可靠地鑒別一個未知功能的蛋白質(zhì)序列應(yīng)該屬于哪一個蛋白質(zhì)家族。有的情況下，某個蛋白質(zhì)與已知功能蛋白質(zhì)的整體序列相似性很低，但由于功能的需要保留了與功能密切相關(guān)的序列模式，這樣就可能通過PROSITE的搜索找到隱含的功能motif，因此是序列分析的有效工具。PROSITE中涉及的序列模式包括酶的催化位點、配體結(jié)合位點、與金屬離子結(jié)合的殘基、二硫鍵的半胱氨酸、與小分子或其它蛋白質(zhì)結(jié)合的區(qū)域等；除了序列模式之外，PROSITE還包括由多序列比對構(gòu)建的profile，能更敏感地發(fā)現(xiàn)序列與profile的相似性。PROSITE的主頁上提供各種相關(guān)檢索服務(wù)。 PROSITE的網(wǎng)址是：http://www.expasy.ch/prosite/。 4. PDB 蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)倉庫(PDB)是國際上唯一的生物大分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)檔案庫，由美國Brookhaven國家實驗室建立。PDB收集的數(shù)據(jù)來源于X光晶體衍射和核磁共振(NMR)的數(shù)據(jù)，經(jīng)過整理和確認(rèn)后存檔而成。目前PDB數(shù)據(jù)庫的維護(hù)由結(jié)構(gòu)生物信息學(xué)研究合作組織(RCSB)負(fù)責(zé)。RCSB的主服務(wù)器和世界各地的鏡像服務(wù)器提供數(shù)據(jù)庫的檢索和下載服務(wù)，以及關(guān)于PDB數(shù)據(jù)文件格式和其它文檔的說明，PDB數(shù)據(jù)還可以從發(fā)行的光盤獲得。使用Rasmol等軟件可以在計算機上按PDB文件顯示生物大分子的三維結(jié)構(gòu)。 RCSB的PDB數(shù)據(jù)庫網(wǎng)址是：http://www.rcsb.org/pdb/。 5. SCOP 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分類(SCOP)數(shù)據(jù)庫詳細(xì)描述了已知的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系。分類基于若干層次：家族，描述相近的進(jìn)化關(guān)系；超家族，描述遠(yuǎn)源的進(jìn)化關(guān)系；折疊子(fold)，描述空間幾何結(jié)構(gòu)的關(guān)系；折疊類，所有折疊子被歸于全α、全β、α/β、α＋β和多結(jié)構(gòu)域等幾個大類。SCOP還提供一個非冗余的ASTRAIL序列庫，這個庫通常被用來評估各種序列比對算法。此外，SCOP還提供一個PDB-ISL中介序列庫，通過與這個庫中序列的兩兩比對，可以找到與未知結(jié)構(gòu)序列遠(yuǎn)緣的已知結(jié)構(gòu)序列。 SCOP的網(wǎng)址是：http://scop.mrc-lmb.cam.ac.uk/scop/。 6. COG 蛋白質(zhì)直系同源簇(COGs)數(shù)據(jù)庫是對細(xì)菌、藻類和真核生物的21個完整基因組的編碼蛋白，根據(jù)系統(tǒng)進(jìn)化關(guān)系分類構(gòu)建而成。COG庫對于預(yù)測單個蛋白質(zhì)的功能和整個新基因組中蛋白質(zhì)的功能都很有用。利用COGNITOR程序，可以把某個蛋白質(zhì)與所有COGs中的蛋白質(zhì)進(jìn)行比對，并把它歸入適當(dāng)?shù)腃OG簇。COG庫提供了對COG分類數(shù)據(jù)的檢索和查詢，基于Web的COGNITOR服務(wù)，系統(tǒng)進(jìn)化模式的查詢服務(wù)等。 COG庫的網(wǎng)址是：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/COG。 下載COG庫和COGNITOR程序在：ftp://ncbi.nlm.nih.gov/pub/COG。 2.3 功能數(shù)據(jù)庫 1. KEGG 京都基因和基因組百科全書(KEGG)是系統(tǒng)分析基因功能，聯(lián)系基因組信息和功能信息的知識庫�；蚪M信息存儲在GENES數(shù)據(jù)庫里，包括完整和部分測序的基因組序列；更高級的功能信息存儲在PATHWAY數(shù)據(jù)庫里，包括圖解的細(xì)胞生化過程如代謝、膜轉(zhuǎn)運、信號傳遞、細(xì)胞周期，還包括同系保守的子通路等信息；KEGG的另一個數(shù)據(jù)庫是LIGAND，包含關(guān)于化學(xué)物質(zhì)、酶分子、酶反應(yīng)等信息。KEGG提供了Java的圖形工具來訪問基因組圖譜，比較基因組圖譜和操作表達(dá)圖譜，以及其它序列比較、圖形比較和通路計算的工具，可以免費獲取。 KEGG的網(wǎng)址是：。 2. DIP 相互作用的蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(DIP)收集了由實驗驗證的蛋白質(zhì)－蛋白質(zhì)相互作用。數(shù)據(jù)庫包括蛋白質(zhì)的信息、相互作用的信息和檢測相互作用的實驗技術(shù)三個部分。用戶可以根據(jù)蛋白質(zhì)、生物物種、蛋白質(zhì)超家族、關(guān)鍵詞、實驗技術(shù)或引用文獻(xiàn)來查詢DIP數(shù)據(jù)庫。 DIP的網(wǎng)址是：http://dip.doe-mbi.ucla.edu/。 3. ASDB 可變剪接數(shù)據(jù)庫(ASDB)包括蛋白質(zhì)庫和核酸庫兩部分。ASDB(蛋白質(zhì))部分來源于SWISS-PROT蛋白質(zhì)序列庫，通過選取有可變剪接注釋的序列，搜索相關(guān)可變剪接的序列，經(jīng)過序列比對、篩選和分類構(gòu)建而成。ASDB(核酸)部分來自Genbank中提及和注釋的可變剪接的完整基因構(gòu)成。數(shù)據(jù)庫提供了方便的搜索服務(wù)。 ASDB的網(wǎng)址是：http://cbcg.nersc.gov/asdb。 4. TRRD 轉(zhuǎn)錄調(diào)控區(qū)數(shù)據(jù)庫(TRRD)是在不斷積累的真核生物基因調(diào)控區(qū)結(jié)構(gòu)－功能特性信息基礎(chǔ)上構(gòu)建的。每一個TRRD的條目里包含特定基因各種結(jié)構(gòu)－功能特性：轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點、啟動子、增強子、靜默子、以及基因表達(dá)調(diào)控模式等。TRRD包括五個相關(guān)的數(shù)據(jù)表：TRRDGENES(包含所有TRRD庫基因的基本信息和調(diào)控單元信息)；TRRDSITES(包括調(diào)控因子結(jié)合位點的具體信息)；TRRDFACTORS(包括TRRD中與各個位點結(jié)合的調(diào)控因子的具體信息)；TRRDEXP(包括對基因表達(dá)模式的具體描述)；TRRDBIB(包括所有注釋涉及的參考文獻(xiàn))。TRRD主頁提供了對這幾個數(shù)據(jù)表的檢索服務(wù)。 TRRD的網(wǎng)址是：http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/dbases/trrd4/。 5. TRANSFAC TRANSFAC數(shù)據(jù)庫是關(guān)于轉(zhuǎn)錄因子、它們在基因組上的結(jié)合位點和與DNA結(jié)合的profiles的數(shù)據(jù)庫。由SITE、GENE、FACTOR、CLASS、MATRIX、CELLS、METHOD和REFERENCE等數(shù)據(jù)表構(gòu)成。此外，還有幾個與TRANSFAC密切相關(guān)的擴展庫：PATHODB庫收集了可能導(dǎo)致病態(tài)的突變的轉(zhuǎn)錄因子和結(jié)合位點；S/MART DB收集了與染色體結(jié)構(gòu)變化相關(guān)的蛋白因子和位點的信息；TRANSPATH庫用于描述與轉(zhuǎn)錄因子調(diào)控相關(guān)的信號傳遞的網(wǎng)絡(luò)；CYTOMER庫表現(xiàn)了人類轉(zhuǎn)錄因子在各個器官、細(xì)胞類型、生理系統(tǒng)和發(fā)育時期的表達(dá)狀況。TRANSFAC及其相關(guān)數(shù)據(jù)庫可以免費下載，也可以通過Web進(jìn)行檢索和查詢。 TRANSFAC的網(wǎng)址是：http://transfac.gbf.de/TRANSFAC/。 2.4 其它數(shù)據(jù)庫資源 1. DBCat DBCat是生物信息數(shù)據(jù)庫的目錄數(shù)據(jù)庫，它收集了500多個生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫的信息，并根據(jù)它們的應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行了分類。包括DNA、RNA、蛋白質(zhì)、基因組、圖譜、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、文獻(xiàn)著作等基本類型。數(shù)據(jù)庫可以免費下載或在網(wǎng)絡(luò)上檢索查詢。 DBCat的網(wǎng)址是：http://www.infobiogen.fr/services/dbcat/。 下載DBCat在：ftp://ftp.infobiogen.fr/pub/db/dbcat。 2. PubMed PubMed是NCBI維護(hù)的文獻(xiàn)引用數(shù)據(jù)庫，提供對MEDLINE、Pre-MEDLINE等文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫的引用查詢和對大量網(wǎng)絡(luò)科學(xué)類電子期刊的鏈接。利用Entrez系統(tǒng)可以對PubMed進(jìn)行方便的查詢檢索。 PubMed的網(wǎng)址是：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/。 除了以上提及的數(shù)據(jù)之外，還有許許多多的專門生物信息數(shù)據(jù)庫，涉及了目前生物學(xué)研究的各個層面和領(lǐng)域，由于篇幅所限無法一一詳述。國內(nèi)也有一些大數(shù)據(jù)庫的鏡像站點和自己開發(fā)的有特色的數(shù)據(jù)庫，如歐洲分子生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)組織EMBNet中國節(jié)點北京大學(xué)分子生物信息鏡像系統(tǒng)，上海博容基因公司與上海嘉瑞軟件公司合作開發(fā)的國產(chǎn)漢化基因數(shù)據(jù)庫及分析管理系統(tǒng)，同時國家級的生物信息學(xué)中心也在籌建之中。我們期待國內(nèi)能有更多高質(zhì)量和使用便利的數(shù)據(jù)庫資源，推動我國生物信息學(xué)和整個生命科學(xué)的發(fā)展。 清華大學(xué)生物信息學(xué)研究所網(wǎng)址：http://bioinfo.tsinghua.edu.cn 北京大學(xué)生物信息鏡像系統(tǒng)網(wǎng)址：http://cbi.pku.edu.cn |
4樓2005-06-07 16:46:06
BlueGuy
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3 序列比對和數(shù)據(jù)庫搜索 比較是科學(xué)研究中最常見的方法，通過將研究對象相互比較來尋找對象可能具備的特性。在生物信息學(xué)研究中，比對是最常用和最經(jīng)典的研究手段。 最常見的比對是蛋白質(zhì)序列之間或核酸序列之間的兩兩比對，通過比較兩個序列之間的相似區(qū)域和保守性位點，尋找二者可能的分子進(jìn)化關(guān)系。進(jìn)一步的比對是將多個蛋白質(zhì)或核酸同時進(jìn)行比較，尋找這些有進(jìn)化關(guān)系的序列之間共同的保守區(qū)域、位點和profile，從而探索導(dǎo)致它們產(chǎn)生共同功能的序列模式。此外，還可以把蛋白質(zhì)序列與核酸序列相比來探索核酸序列可能的表達(dá)框架；把蛋白質(zhì)序列與具有三維結(jié)構(gòu)信息的蛋白質(zhì)相比，從而獲得蛋白質(zhì)折疊類型的信息。 比對還是數(shù)據(jù)庫搜索算法的基礎(chǔ)，將查詢序列與整個數(shù)據(jù)庫]的所有序列進(jìn)行比對，從數(shù)據(jù)庫中獲得與其最相似序列的已有的數(shù)據(jù)，能最快速的獲得有關(guān)查詢序列的大量有價值的參考信息，對于進(jìn)一步分析其結(jié)構(gòu)和功能都會有很大的幫助。近年來隨著生物信息學(xué)數(shù)據(jù)大量積累和生物學(xué)知識的整理，通過比對方法可以有效地分析和預(yù)測一些新發(fā)現(xiàn)基因的功能。 3.1 序列兩兩比對 序列比對的理論基礎(chǔ)是進(jìn)化學(xué)說，如果兩個序列之間具有足夠的相似性，就推測二者可能有共同的進(jìn)化祖先，經(jīng)過序列內(nèi)殘基的替換、殘基或序列片段的缺失、以及序列重組等遺傳變異過程分別演化而來。序列相似和序列同源是不同的概念，序列之間的相似程度是可以量化的參數(shù)，而序列是否同源需要有進(jìn)化事實的驗證。在殘基－殘基比對中，可以明顯看到序列中某些氨基酸殘基比其它位置上的殘基更保守，這些信息揭示了這些保守位點上的殘基對蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能是至關(guān)重要的，例如它們可能是酶的活性位點殘基，形成二硫鍵的半胱氨酸殘基，與配體結(jié)合部位的殘基，與金屬離子結(jié)合的殘基，形成特定結(jié)構(gòu)motif的殘基等等。但并不是所有保守的殘基都一定是結(jié)構(gòu)功能重要的，可能它們只是由于歷史的原因被保留下來，而不是由于進(jìn)化壓力而保留下來。因此，如果兩個序列有顯著的保守性，要確定二者具有共同的進(jìn)化歷史，進(jìn)而認(rèn)為二者有近似的結(jié)構(gòu)和功能還需要更多實驗和信息的支持。通過大量實驗和序列比對的分析，一般認(rèn)為蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能比序列具有更大的保守性，因此粗略的說，如果序列之間的相似性超過30%，它們就很可能是同源的。 早期的序列比對是全局的序列比較，但由于蛋白質(zhì)具有的模塊性質(zhì)，可能由于外顯子的交換而產(chǎn)生新蛋白質(zhì)，因此局部比對會更加合理。通常用打分矩陣描述序列兩兩比對，兩條序列分別作為矩陣的兩維，矩陣點是兩維上對應(yīng)兩個殘基的相似性分?jǐn)?shù)，分?jǐn)?shù)越高則說明兩個殘基越相似。因此，序列比對問題變成在矩陣?yán)飳ふ易罴驯葘β窂�，目前最有效的方法是Needleman-Wunsch動態(tài)規(guī)劃算法，在此基礎(chǔ)上又改良產(chǎn)生了Smith-Waterman算法和SIM算法。在FASTA程序包中可以找到用動態(tài)規(guī)劃算法進(jìn)行序列比對的工具LALIGN，它能給出多個不相互交叉的最佳比對結(jié)果。 在進(jìn)行序列兩兩比對時，有兩方面問題直接影響相似性分值：取代矩陣和空位罰分。粗糙的比對方法僅僅用相同/不同來描述兩個殘基的關(guān)系，顯然這種方法無法描述殘基取代對結(jié)構(gòu)和功能的不同影響效果，纈氨酸對異亮氨酸的取代與谷氨酸對異亮氨酸的取代應(yīng)該給予不同的打分。因此如果用一個取代矩陣來描述氨基酸殘基兩兩取代的分值會大大提高比對的敏感性和生物學(xué)意義。雖然針對不同的研究目標(biāo)和對象應(yīng)該構(gòu)建適宜的取代矩陣，但國際上常用的取代矩陣有PAM和BLOSUM等，它們來源于不同的構(gòu)建方法和不同的參數(shù)選擇，包括PAM250、BLOSUM62、BLOSUM90、BLOSUM30等。對于不同的對象可以采用不同的取代矩陣以獲得更多信息，例如對同源性較高的序列可以采用BLOSUM90矩陣，而對同源性較低的序列可采用BLOSUM30矩陣。 空位罰分是為了補償插入和缺失對序列相似性的影響，由于沒有什么合適的理論模型能很好地描述空位問題，因此空位罰分缺乏理論依據(jù)而更多的帶有主觀特色。一般的處理方法是用兩個罰分值，一個對插入的第一個空位罰分，如10－15；另一個對空位的延伸罰分，如1－2。對于具體的比對問題，采用不同的罰分方法會取得不同的效果。 對于比對計算產(chǎn)生的分值，到底多大才能說明兩個序列是同源的，對此有統(tǒng)計學(xué)方法加以說明，主要的思想是把具有相同長度的隨機序列進(jìn)行比對，把分值與最初的比對分值相比，看看比對結(jié)果是否具有顯著性。相關(guān)的參數(shù)E代表隨機比對分值不低于實際比對分值的概率。對于嚴(yán)格的比對，必須E值低于一定閾值才能說明比對的結(jié)果具有足夠的統(tǒng)計學(xué)顯著性，這樣就排除了由于偶然的因素產(chǎn)生高比對得分的可能。 Genbank、SWISS-PROT等序列數(shù)據(jù)庫提供的序列搜索服務(wù)都是以序列兩兩比對為基礎(chǔ)的。不同之處在于為了提高搜索的速度和效率，通常的序列搜索算法都進(jìn)行了一定程度的優(yōu)化，如最常見的FASTA工具和BLAST工具。FASTA是第一個被廣泛應(yīng)用的序列比對和搜索工具包，包含若干個獨立的程序。FASTA為了提供序列搜索的速度，會先建立序列片段的“字典”，查詢序列先會在字典里搜索可能的匹配序列，字典中的序列長度由ktup參數(shù)控制，缺省的ktup=2。FASTA的結(jié)果報告中會給出每個搜索到的序列與查詢序列的最佳比對結(jié)果，以及這個比對的統(tǒng)計學(xué)顯著性評估E值。FASTA工具包可以在大多提供下載服務(wù)的生物信息學(xué)站點上找到。 BLAST是現(xiàn)在應(yīng)用最廣泛的序列相似性搜索工具，相比FASTA有更多改進(jìn)，速度更快，并建立在嚴(yán)格的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)之上。NCBI提供了基于Web的BLAST服務(wù)，用戶可以把序列填入網(wǎng)頁上的表單里，選擇相應(yīng)的參數(shù)后提交到數(shù)據(jù)服務(wù)器上進(jìn)行搜索，從電子郵件中獲得序列搜索的結(jié)果。BLAST包含五個程序和若干個相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，分別針對不同的查詢序列和要搜索的數(shù)據(jù)庫類型。其中翻譯的核酸庫指搜索比對時會把核酸數(shù)據(jù)按密碼子按所有可能的閱讀框架轉(zhuǎn)換成蛋白質(zhì)序列。 BLAST對序列格式的要求是常見的FASTA格式。FASTA格式第一行是描述行，第一個字符必須是“>”字符；隨后的行是序列本身，一般每行序列不要超過80個字符，回車符不會影響程序?qū)π蛄羞B續(xù)性的看法。序列由標(biāo)準(zhǔn)的IUB/IUPAC氨基酸和核酸代碼代表；小寫字符會全部轉(zhuǎn)換成大寫；單個“-”號代表不明長度的空位；在氨基酸序列里允許出現(xiàn)“U”和“*”號；任何數(shù)字都應(yīng)該被去掉或換成字母(如，不明核酸用“N”，不明氨基酸用“X”)。此外，對于核酸序列，除了A、C、G、T、U分別代表各種核酸之外，R代表G或A(嘌呤)；Y代表T或C(嘧啶)；K代表G或T(帶酮基)；M代表A或C(帶氨基)；S代表G或C(強)；W代表A或T(弱)；B代表G、T或C；D代表G、A或T；H代表A、C或T；V代表G、C或A；N代表A、G、C、T中任意一種。對于氨基酸序列，除了20種常見氨基酸的標(biāo)準(zhǔn)單字符標(biāo)識之外，B代表Asp或Asn；U代表硒代半胱氨酸；Z代表Glu或Gln；X代表任意氨基酸；“*”代表翻譯結(jié)束標(biāo)志。 BLAST的當(dāng)前版本是2.0，它的新發(fā)展是位點特異性反復(fù)BLAST(PSI-BLAST)。PSI-BLAST的特色是每次用profile搜索數(shù)據(jù)庫后再利用搜索的結(jié)果重新構(gòu)建profile，然后用新的profile再次搜索數(shù)據(jù)庫，如此反復(fù)直至沒有新的結(jié)果產(chǎn)生為止。PSI-BLAST先用帶空位的BLAST搜索數(shù)據(jù)庫，將獲得的序列通過多序列比對來構(gòu)建第一個profile。PSI-BLAST自然地拓展了BLAST方法，能尋找蛋白質(zhì)序列中的隱含模式，有研究表明這種方法可以有效的找到很多序列差異較大而結(jié)構(gòu)功能相似的相關(guān)蛋白，甚至可以與一些結(jié)構(gòu)比對方法，如threading相媲美。PSI-BLAST服務(wù)可以在NCBI的BLAST主頁上找到，還可以從NCBI的FTP服務(wù)器上下載PSI-BLAST的獨立程序。 NCBI的BLUST網(wǎng)址是：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST/。 下載BLUST的網(wǎng)址是：ftp://ncbi.nlm.nih.gov/blast/。 下載FASTA的網(wǎng)址是：ftp://ftp.virginia.edu/pub/fasta/。 3.2 多序列比對 顧名思義，多序列比對就是把兩條以上可能有系統(tǒng)進(jìn)化關(guān)系的序列進(jìn)行比對的方法。目前對多序列比對的研究還在不斷前進(jìn)中，現(xiàn)有的大多數(shù)算法都基于漸進(jìn)的比對的思想，在序列兩兩比對的基礎(chǔ)上逐步優(yōu)化多序列比對的結(jié)果。進(jìn)行多序列比對后可以對比對結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步處理，例如構(gòu)建序列模式的profile，將序列聚類構(gòu)建分子進(jìn)化樹等等。 目前使用最廣泛的多序列比對程序是CLUSTALW(它的PC版本是CLUSTALX)。CLUSTALW是一種漸進(jìn)的比對方法，先將多個序列兩兩比對構(gòu)建距離矩陣，反應(yīng)序列之間兩兩關(guān)系；然后根據(jù)距離矩陣計算產(chǎn)生系統(tǒng)進(jìn)化指導(dǎo)樹，對關(guān)系密切的序列進(jìn)行加權(quán)；然后從最緊密的兩條序列開始，逐步引入臨近的序列并不斷重新構(gòu)建比對，直到所有序列都被加入為止。 CLUSTALW的程序可以自由使用，在NCBI的FTP服務(wù)器上可以找到下載的軟件包。CLUSTALW程序用選項單逐步指導(dǎo)用戶進(jìn)行操作，用戶可根據(jù)需要選擇打分矩陣、設(shè)置空位罰分等。EBI的主頁還提供了基于Web的CLUSTALW服務(wù)，用戶可以把序列和各種要求通過表單提交到服務(wù)器上，服務(wù)器把計算的結(jié)果用Email返回用戶。 CLUSTALW對輸入序列的格式比較靈活，可以是前面介紹過的FASTA格式，還可以是PIR、SWISS-PROT、GDE、Clustal、GCG/MSF、RSF等格式。輸出格式也可以選擇，有ALN、GCG、PHYLIP和GDE等，用戶可以根據(jù)自己的需要選擇合適的輸出格式。 用CLUSTALW得到的多序列比對結(jié)果中，所有序列排列在一起，并以特定的符號代表各個位點上殘基的保守性，“*”號表示保守性極高的殘基位點；“.”號代表保守性略低的殘基位點。 EBI的CLUSTALW網(wǎng)址是：http://www.ebi.ac.uk/clustalw/。 下載CLUSTALW的網(wǎng)址是：ftp://ftp.ebi.ac.uk/pub/software/。 |
5樓2005-06-07 16:50:28
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