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第1章　生物信息学概论1

1.1　生物信息学的定义1

目录1

1.2　生物信息学的发展历史2

1.3 生物信息学的主要研究领域、基本问题和方法4

1.3.1 生物学数据库的建立和搜寻4

1.3.2　DNA和蛋白质的序列分析5

1.3.3　基因结构的预测6

1.3.4 蛋白质结构和功能的预测6

1.3.5　基因组数据的分析7

1.3.6 比较基因组和系统发生遗传学分析7

1.3.8　信号传导、代谢和基因调节途径的构建与描述8

1.4　生物信息学今后的发展方向和趋势8

1.3.7 功能基因组和蛋白组学数据的分析8

1.5　生物信息学家应具备的基本知识和技能9

第2章　生物信息的流向13

2.1 生物信息在细胞内的流向13

2.1.1 基因组：DNA和基因的结构14

2.1.2 转录组：mRNA的结构17

2.1.3 蛋白组：蛋白质的结构、相互作用和定位19

2.1.4　代谢组：生化代谢途径和信号传导途径24

2.1.5　细胞组：细胞器的结构与功能28

2.2　生物信息在细胞间的流向33

2.2.1 细胞周期及其调控33

2.2.2 有丝分裂34

2.2.3 减数分裂34

2.3.1 孟德尔遗传方式35

2.3　生物信息在世代间的传递35

2.3.2　多基因遗传39

2.4　生物信息流向紊乱与遗传病41

2.4.1 基因突变的定义和分类41

2.4.2 基因突变的效应43

2.4.3 遗传病的基本概念和分类44

第3章　人类基因组与基因组生物信息学47

3.1　人类基因组计划：基因组的解剖结构49

3.1.1 人类基因组计划的实施过程49

3.1.2　后基因组时代的任务和目标52

3.1.3 人类基因组的结构特点53

3.1.4　人类基因组的多样性54

3.2.2　肝脏蛋白组计划55

3.2.3 蛋白组标准化数据库55

3.2.1　血浆蛋白组计划55

3.2　人类蛋白组计划55

3.3 比较基因组学56

3.4　基因组医学及相关的社会、伦理、法律问题56

3.4.1 预测医学的发展趋势56

3.4.2　应用基因组学的发展57

3.4.3　遗传咨询与遗传伦理学的新范畴59

3.5　基因组图、全基因组扫描和定位克隆59

3.5.1 基因组图59

3.5.2　全基因组扫描60

3.5.3 定位克隆62

3.6　基因组的组装与分析64

3.6.1 基因组图谱的整合64

3.6.2　基因在基因组中的定位方法66

3.6.3 基因的结构组成与序列检索67

3.6.4 定位克隆中关键区的定位和候选基因的筛选70

3.6.5 同系基因和同源基因检索72

第4章　生物信息学常用数据库介绍75

4.1　分子生物学数据库75

4.1.1 分子生物学数据库发展简史75

4.1.2 分子生物学数据库分类76

4.2　序列数据库78

4.2.1 核苷酸序列数据库78

4.2.2 蛋白质序列数据库81

4.3　基因组图谱数据库84

4.3.2　定位数据库85

4.3.1 基因组图的组成成分和类型85

4.4　医学数据库91

4.4.1 OMIM92

4.4.2 HGMD92

4.4.3　其他突变数据库93

4.5　生物信息的获取与数据库查找工具94

4.5.1 Entrez95

4.5.2　FASTA96

4.5.3　BLAST96

附录4-1　EMBL Flatfile格式100

附录4-2　GenBank Flatfile格式102

附录4-3　Swiss-Prot Flatfile格式104

第5章　DNA和蛋白质的序列生物信息学111

5.1.1 编辑距离112

5.1　成对序列比对112

5.1.2　点阵描图113

5.1.3　记分模型114

5.1.4　替换记分116

5.1.5　最佳比对118

5.2　多序列比对123

5.2.1 多序列比对主要方法和常用软件工具123

5.2.2　渐进整体比对法124

5.2.3　反复整体比对法126

5.2.4 遗传算法127

5.2.5 局部比对127

5.2.6 序列比对中的统计方法128

5.3.1 序列结构域和基序的寻找131

5.3 多序列比对在生物信息学研究中的应用131

5.2.7　MSA的编辑和修改131

5.3.2 基因调节因子预测132

5.3.3　基因组组装132

5.3.4 系统发生遗传学分析133

第6章　蛋白质结构分析与结构生物信息学137

6.1 蛋白质基本特性分析137

6.2　蛋白质结构域、基序与结合部位分析138

6.3　蛋白质拓扑结构、折叠和三维结构模型138

6.3.1 同源性模型139

6.3.2 折叠识别140

6.3.3　ab initio折叠140

6.4　蛋白质结构视观和分子模拟141

6.4.1 蛋白质结构视观141

6.5　蛋白质相互作用分析142

6.4.2　蛋白质分子模拟142

6.5.1 进化遗传分析143

6.5.2　ab initio预测144

6.5.3　贝叶斯网络法144

6.6　蛋白质结构分析的基本流程145

6.7　蛋白质结构分析的技术平台147

6.7.1 X-衍射蛋白质晶体结构分析147

6.7.2　核磁共振光谱分析147

6.7.3　冷冻电镜技术148

6.8　常用蛋白质结构数据库介绍148

6.8.1 PDB148

6.8.2　SCOP和CATH149

6.8.3　Pfam151

7.1　微阵列简介153

第7章　微阵列生物信息学153

7.2　微阵列的主要类型154

7.2.1 cDNA微阵列154

7.2.2　高密度寡核苷酸阵列156

7.3　微阵列的应用158

7.4　微阵列实验设计159

7.4.1 对照组的选择159

7.4.2　重复样本的使用160

7.4.3　随机化原则161

7.5　数据处理162

7.5.1 丢失数据和极端值的处理162

7.5.2 数据的正态性和线性检查163

7.5.3　数据标准化164

7.6.1 差异表达分析167

7.6　数据分析167

7.6.2　主成分分析170

7.6.3 聚类分析170

第8章　进化遗传学和统计遗传学175

8.1　分子进化与遗传距离175

8.1.1 进化钟和蛋白质演变速率175

8.1.2　核酸分子的演变和模型176

8.1.3　遗传距离的计算方法177

8.2　进化遗传模型178

8.3　遗传树的构建178

8.3.1 建立数据模型179

8.3.2　决定取代模型179

8.3.3 建树方法180

8.3.4　遗传树搜索182

8.3.5 确定树根183

8.3.6　评估进化树183

8.4　MCMC方法在进化遗传分析中的应用183

8.4.1 贝叶斯定理183

8.4.2　MCMC的基本概念184

8.4.3 MCMC的建树方法184

8.4.4　MCMC的难点185

8.5　疾病基因的连锁与关联分析185

8.5.1 家族聚集性分析187

8.5.2　LOD分析188

8.5.3　TDT分析与ASP分析189

8.5.4　病例对照资料分析190

8.5.5　QTL定位191

8.6　群体遗传学分析方法192

8.6.1 Hardy-Weinberg平衡192

8.6.2　近婚系数193

8.6.3 选择作用195

8.6.4　基因突变196

8.6.5 遗传漂变196

8.7　遗传风险计算197

8.7.1 单基因病再发风险率的计算197

8.7.2 多基因病再发风险率的计算199

8.7.3　染色体病再发风险率的计算199

8.8　亲子关系排除与肯定概率200

第9章　药物基因组学与化学信息学203

9.1　药物个体反应性的遗传基础204

9.1.1 药物遗传学疾病概述205

9.1.2 药物代谢酶类207

9.1.3 转运蛋白207

9.1.4　药物受体208

9.2　药物遗传性状的鉴定方法208

9.2.1 候选基因研究中的病例对照分析209

9.2.2 全基因组连锁不平衡作图210

9.2.3 药物基因组学研究方法的设计211

9.2.4 药物基因组学常用技术平台212

9.2.5 个体化医学在诊断和治疗中的应用213

9.3　药物筛选与计算机辅助药物设计215

9.3.1 药物研发的基本过程215

9.3.2　药物锚定方法217

9.3.3　计算机辅助药物设计218

10.1　概率论基础221

第10章　统计生物信息学221

10.1.1 随机变量222

10.1.2　概率分布函数和频数分布222

10.2　统计学基本概念226

10.2.1 均数与方差226

10.2.2 置信区间229

10.2.3　假设检验231

10.2.4 Ⅰ类和Ⅱ类错误232

10.3　常用统计检验方法233

10.3.1　t检验234

10.3.2　方差分析237

10.4.1 相对危险度239

10.4　关联分析239

10.4.2 几率比值240

10.4.3 归因危险度241

10.4.4　率的标准化243

10.4.5 几率比值的校正244

10.5　相关与回归分析246

10.5.1 线性相关与回归246

10.5.2　协方差分析247

10.5.3 多元线性回归248

10.5.4　Logistic回归250

10.6　常用统计软件介绍253

10.6.1　SPSS软件253

10.6.2　SAS软件254