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绪论1

一、生物信息学的研究内容2

二、生物信息分析的技术与方法研究5

第一章 Internet基础与物生物医学文献检索8

第一节 Internet基础8

一、IP地址与域名8

二、Internet连接9

三、Internet的基本功能10

第二节 Internet网上生物医学文献检索15

一、PubMed16

二、Gateway27

三、其他主要免费MEDLINE网站36

第二章 Internet网上生物信息学资源42

第一节 生物信息学重要网站42

一、国家生物技术信息中心（NCBI）42

二、欧洲分子生物学实验室（EMBL）与欧洲生物信息学研究所（EBI）44

三、蛋白质分析专家系统（EXPASY）45

四、结构生物信息学研究会联合实验室（RCSB）46

五、日本国立遗传学研究所46

六、其他生物信息学网站47

第二节 生物分子序列核心数据库47

一、GenBank核酸序列数据库47

二、SWISS-PROT/TrEMBL蛋白质序列数据库52

三、PDB生物大分子结构数据库60

第三章 序列对比和数据搜索66

第一节 概述66

第二节 序列对比和数据搜索66

第三节 BLAST程序简介68

一、BLAST搜索主界面69

二、BLAST程序及其数据库名称和意义70

三、BLAST搜索格式71

一、待检核酸序列与整个核酸序列库中的序列进行类比73

二、核酸序列的两两比较73

第四节 同源性分析73

三、蛋白质与蛋白质数据库和蛋白质两两比较74

四、输出结果的解释74

第五节 PSI-BLAST程序简介77

第六节 多序列比较77

第七节 低复杂度区域79

第八节 重复元件79

第四章 多序列比较的实际应用81

第一节 渐进比较方法81

一、CLUSTAL W81

二、MultAlin84

一、ProfileScan86

第二节 模体和样式比较86

二、BLOCKS90

第五章 利用核酸序列进行预测的方法94

第一节 简介95

一、神经网络系统95

二、密码子偏好95

第二节 遮蔽重复序列96

一、CENSOR96

二、REPEATMASKER WEB SERVER99

第三节 DNA翻译99

一、启动子101

第五节 探测DNA中的功能性位点101

第四节 数据库搜索101

二、内含子剪接位点102

三、终止信号104

第六节 复合基因分析程序105

一、Genebuilder106

二、GENSCAN109

三、AAS110

第七节 搜索tRNA基因113

第六章 利用蛋白质序列进行预测的方法117

第一节 概述117

一、AACompIdent118

第二节 蛋白质辨识118

二、AACompSim120

三、PROPSEARCH120

四、PepMAPPER122

第三节 序列的物理性质计算123

一、Compute Pi/MW(ExPAYSy)123

二、PePtideMass(ExPASy)123

三、SAPS124

第四节 二级结构和折叠类型124

一、NNPREDICT125

二、PredictProtein126

三、SOPMA128

四、各种方法的比较130

第五节 特殊结构或特征结构131

一、跨膜区域预测131

二、信号肽133

三、卷曲螺旋135

第六节 三级结构的预测140

第七章 系统发育分析与分子进化140

第一节 分子进化钟与中性理论142

第二节 进化树142

二、结构进化树145

一、序列进化树145

第三节 相关软件介绍158

第八章 医学生物信息学应用导航158

第一节 在网上获得更多的序列信息158

一、在数据库中查询序列信息158

二、序列的同源性搜索159

三、蛋白家族相关性搜索159

一、实验准备阶段160

第二节 实用生物信息学软件介绍160

五、从序列到结构160

四、让Internet为你工作160

二、实验实施阶段165

第九章 基因组序列信息分析199

第一节 物理图谱的类型200

第二节 大型公用数据库中的基因组图谱201

一、NCBI Entrez的染色体图谱201

二、GDB的浏览染色体图谱201

三、个体来源的基因组图谱205

四、基因组的基因图谱205

六、特定人类染色体图谱215

第三节 鼠类图谱来源215

五、人类基因组的转录物图215

第四节 基因组序列分析工具216

一、Wisconsin软件包（GCG）216

二、ACEDB219

三、其他工具219

第五节 人类和鼠类公共物理图谱数据库的使用219

一、全基因比较219

二、SNP的发现219

第六节 功能基因组相关信息分析220

一、大规模基因表达谱分析220

二、基因组水平蛋白质功能综合预测225

第十章 提交基因序列到数据库228

第一节 提交到哪里229

第二节 提交什么内容229

一、DNA/RNA229

二、序列的性质230

三、序列是合成的230

四、序列有多精确230

五、生物体230

六、引用230

七、编码序列230

十、仅提交蛋白质序列231

第三节 如何提交到互联网231

九、种群、系统发生、变异的研究231

八、其他特征231

第四节 如何用Sequin提交235

一、进入一个新的提交过程235

二、有效性235

三、观察序列记录236

四、先进的注解和编辑功能236

五、Sequin作为分析平台237

六、数据模型的重要性237

七、提交单个的序列238

八、提交一个比对的序列集246

九、通过特征传播进行注解247

十、具有网络连接的Sequin247

十一、EST/STS/GSS248

第五节 基因组中心248

第六节 更新249

第七节 结论性的评价249

第十一章 生物信息学与基因芯片252

第一节 概述252

一、基因芯片简介252

二、基因芯片对于生物分子信息检测的作用和意义257

三、基因芯片研究和应用中所涉及到的生物信息学问题258

一、基因芯片设计的一般性原则260

第二节 基因芯片设计260

二、DNA变异检测型芯片与基因表达型芯片的设计261

三、cDNA芯片与寡核苷酸芯片的设计261

四、寡核苷酸探针的优化设计261

第三节 基因芯片的序列分析264

一、测定未知序列264

二、直接检测目标序列264

三、DNA序列突变检测分析265

四、SNP分析265

第四节 基因芯片的基因功能分析267

一、基因表达分析267

二、高密度基因表达芯片267

第五节 基因芯片检测结果的分析268

一、荧光检测图像处理268

三、基因表达图谱268

四、寻找基因功能268

二、检测结果分析269

三、检测结果可靠性分析269

第六节 基因芯片信息的管理和利用270

一、芯片信息管理270

二、数据集成和交叉索引270

三、基于基因芯片的数据发掘可视化271

四、基因芯片数据的可视化272

附录A 各种序列分析应用网上资源275

附录B 分子生物学软件280