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第1章　什么是生物信息学 1

1.1　生物信息学的起源和特点 1

1.2　生物信息学内涵 1

1.2.1　生物信息学的科学基础 1

1.2.2　生物信息学的意义 1

1.2.3　生物信息学的研究内容 2

1.3　生物信息学的研究现状和趋势 4

1.4　生物信息学的学习和实践 6

1.4.1　对生物信息学学科的定位 6

1.4.2　对教学需求的定位 7

1.4.5　生物信息学的教学方法 8

1.4.4　生物信息学的教材 8

1.4.3　教学策略的定位 8

思考与练习 9

参考文献 9

第2章　计算机技术 11

2.1　互联网的应用 11

2.2　软件的获得和使用 12

2.2.1　InsightⅡ 12

2.2.2　GCG Wisconsin Package 13

2.2.3　SeqStore 13

2.3　编制特定的应用程序 14

2.4　数据管理 15

2.4.2　数据库体系结构 16

2.4.1　数据库基本概念 16

2.4.3　关系数据库 18

2.4.4　数据库的保护 18

思考与练习 19

参考文献 19

第3章　核酸序列分析 20

3.1　核酸序列数据库 20

3.1.1　GenBank数据库 20

3.1.2　EMBL数据库 23

3.2.1　序列比对工具 24

3.2　序列数据库检索 24

3.1.4　NDB数据库 24

3.1.3　DDBJ数据库 24

3.2.2　Entrez数据库查询系统 27

3.2.3　SRS数据库查询系统 29

3.2.4　MEDLINE文献检索工具 31

3.3　核酸二级数据库 33

3.3.1　真核生物启动子数据库 33

3.3.2　基因调控转录因子数据库 34

3.3.3　单核苷酸多态性数据库 35

思考与练习 35

参考文献 36

4.1　蛋白质序列数据库 37

4.1.1 SWISS-PROT 37

第4章　蛋白质序列分析 37

4.1.2　PIR-PSD 39

4.1.3　NRL-3D数据库 40

4.1.4　OWL数据库 40

4.2　蛋白质结构数据库 40

4.2.1　PDB 40

4.2.2　SCOP 42

4.2.3　CATH 43

4.3　蛋白质序列二级数据库 43

4.3.1　蛋白质功能位点数据库 43

4.3.2　蛋白质序列指纹图谱数据库 44

4.3.5　酶数据库 45

4.3.3　蛋白质序列模块数据库 45

4.3.4　蛋白质序列家族数据库 45

4.3.6 变剪接数据库 46

4.3.7　构象参数数据库 47

4.3.8　蛋白质家族数据库 47

4.3.9　同源蛋白质数据库 47

思考与练习 47

参考文献 47

第5章　基因组数据库 48

5.1　人类基因组数据库 48

5.2 在线人类孟德尔遗传信息数据库 49

5.3　线虫基因组数据库 49

5.4　酵母基因组数据库 50

5.5.1 大肠杆菌K12基因组数据库 51

5.5　其他基因组数据库 51

5.5.2　果蝇基因组数据库 52

5.5.3　玉米基因组数据库 52

5.5.4　京都基因和基因组百科全书 52

思考与练习 53

参考文献 53

第6章　统计学基础 54

6.1　统计推断 54

6.1.1　抽样分布 54

6.1.2　假设检验的基本方法 55

6.1.3 正态总体的假设检验 56

6.2.1　单因素方差分析 59

6.2　方差分析 59

6.2.2　双因素方差分析 62

6.3　回归分析 65

6.3.1　一元线性回归 65

6.3.2　a,b的最小二估计 66

6.3.3　相关性检验 67

思考与练习 69

参考文献 69

第7章　模式识别方法 70

7.1　遗传算法 70

7.1.1　遗传算法概要 70

7.1.2　遗传算法的运算过程 71

7.1.3　遗传算法的特点 72

7.1.4　遗传算法的应用 73

7.2　人工神经网络 74

7.2.1　神经网络定义 74

7.2.2　神经网络基本原理 74

7.2.3　神经网络应用 76

7.3　支持向量机 76

7.3.1　统计学习理论的核心内容 77

7.3.2　支持向量机 78

7.3.3　核函数 79

7.3.4　支持向量机的应用 79

7.3.5　SVM的不足 79

参考文献 80

思考与练习 80

第8章　分子模拟 81

8.1　分子模型可视化 81

8.1.1　结构模型 81

8.1.2　生物大分子模型 82

8.1.3　分子属性的可视化 83

8.2　分子力场 83

8.2.1　基本原理 83

8.2.2　内坐标 84

8.2.3　经验势函数力场 84

8.2.4　部分分子力场简介 85

8.3.1　蒙特卡罗方法基础 88

8.3　蒙特卡罗方法 88

8.3.2　蒙特卡罗模拟算法 91

8.4　分子动力学方法 93

8.4.1　基本原理 94

8.4.2　数值算法 95

思考与练习 96

参考文献 96

第9章 结构和功能预测 97

9.1　蛋白质结构预测 97

9.1.1　蛋白质结构的一般概念 97

9.1.2　从头预测方法 98

9.1.3　基于知识的蛋白质结构预测 99

9.1.4　正误构象的判断 101

9.2　RNA的二级结构预测 102

9.2.1　独立碱基对 103

9.2.2　有环结构 104

9.2.3　提高内环计算效率 106

9.3　基因预测 106

9.3.1 核酸序列预测与鉴定的步骤 106

9.3.2　屏蔽重复序列 107

9.3.3　开放读框的识别 107

9.3.4　CpG岛 108

9.3.5　基因编码区的预测 108

9.3.6　基因序列的从头分析 108

9.4.1　直接药物设计 109

9.4　计算机辅助药物设计 109

9.4.2　间接药物设计 111

9.4.3　组合化学与药物设计相结合 114

9.4.4　抗SARS冠状病毒药物的设计 114

思考与练习 116

参考文献 116

第10章　脯氨酸的生物信息学研究 117

10.1　脯氨酸肽键的构象 117

10.2　基于神经网络的脯氨酸肽键构象的筛选的研究 119

10.2.1　材料与方法 119

10.2.2　测试结果 120

10.2.3　分析与讨论 123

10.3　基于支持向量机的脯氨酸肽键构象预测方法的研究 124

10.3.1　材料与方法 124

10.3.2　结果 125

10.3.3　讨论 127

10.4 多聚脯氨酸-Ⅱ型的预测方法的研究 128

10.4.1　材料与方法 128

10.4.2　结果 130

10.4.3　讨论 133

参考文献 134

第11章 蛋白质二硫键的生物信息学研究 137

11.1　蛋白质二硫键研究概述 137

11.1.1　大肠杆菌二硫键的形成 137

11.1.2　真核生物二硫键的形成 139

11.1.3　二硫键形成预测 140

11.1.4 半胱氨酸氧化还原状态预测 140

11.1.5　二硫键连接模式预测 141

11.2　二硫键序列分布特征分析 142

11.2.1　材料与方法 143

11.2.2　结果与讨论 143

11.3　大肠杆菌二硫键形成与基因密码子关联性分析 149

11.3.1 影响同义密码子用语的因素 150

11.3.2　材料与方法 151

11.3.3　结果与讨论 152

参考文献 155

12.1.1　材料与方法 158

12.1 不同界α-淀粉酶氨基酸差别 158

第12章　α-淀粉酶的生物信息学研究 158

12.1.2　结果与分析 160

12.2　α-淀粉酶氨基酸含量与其最适pH的关系 165

12.2.1　材料与方法 165

12.2.2　结果与分析 165

12.3　α-淀粉酶最适pH的相关二肽和特征二肽 169

12.3.1　材料与方法 170

12.3.2　结果与分析 170

12.4 直链淀粉的分子动力学模拟 172

12.4.1　计算参数的设定 173

12.4.2　结果与讨论 173

参考文献 175