上篇 生物信息学基础 3
第一章 生物信息学概述 3
1.1 生物信息学的定义和研究范畴 3
目录 3
1.1.1 生物信息学的定义 4
1.1.2 生物信息学中的数据库与网络 4
1.1.3 生物信息学的主要研究范畴 5
1.2 生物信息学的建立与发展 7
1.3 医学生物信息学的发展与展望 10
1.3.2 生物信息学的发展和展望 11
1.3.1 医学生物信息学的主要研究内容 11
第二章 医学生物信息数据库 13
2.1 医学生物信息数据库简介 13
2.2 国外常用医学文献数据库 17
2.2.1 PubMed文献数据库 17
2.2.2 HighWire Press电子期刊数据库 20
2.3 国内常用生物医学文献检索数据库 23
2.3.1 万方数据资源系统 23
2.3.2 中国期刊网 25
3.1 常用的DNA数据库及软件 29
3.1.1 GenBank——NCBI核酸序列数据库 29
第三章 核酸数据库的应用 29
3.1.2 EMBL——欧洲核酸序列数据库 35
3.1.3 DDBJ——日本DNA数据库 36
3.2 常用的RNA数据库及软件 36
3.2.1 Transterm——mRNA序列和翻译调控元件数据库 37
3.2.2 RDP-Ⅱ——核糖体数据库 38
3.2.3 RNA二级结构预测 38
3.3 核酸同源性序列比对的策略和方法 40
3.3.1 数据库中的相似性搜索 40
3.3.2 BLAST简介 40
3.3.3 BLAST应用举例 43
3.4 新序列的提交 46
第四章 人类基因组变异数据库 48
4.1 SNP数据库 48
4.1.1 dbSNP数据库 49
4.1.2 人类基因组变异数据库 51
4.2 突变数据库 52
4.3 基因标记物与微卫星数据库 54
4.4 观察SNP和突变的工具 55
4.4.1 在基因组水平上观察SNP和突变的工具 55
4.4.2 在基因水平上观察SNP和突变的工具 55
5.1 SWISS-PORT蛋白序列数据库 59
5.1.1 SWISS-PORT蛋白序列数据库区别于其他蛋白序列数据库的优点 59
第五章 蛋白质资源数据库 59
5.1.2 SWISS-PROT数据库的结构与级别 60
5.1.3 序列条目的结构 60
5.1.4 不同的行类型 63
5.1.5 数据库的检索 66
5.2 ASTRAL——蛋白质结构和序列分析体系 67
第六章 生物芯片 70
6.1 概述 70
6.1.1 生物芯片简介 70
6.1.2 生物芯片分类 70
6.1.3 几种常见的生物芯片 71
6.2 基因芯片基本原理和基本流程 72
6.2.1 基因芯片的基本原理 72
6.2.2 基因芯片的基本流程 72
6.3 几种新型的芯片技术 76
6.4 生物芯片的应用 78
6.5 生物信息学中的新技术 80
附 基因芯片进行基因差异表达实际操作举例 82
第七章 疾病相关数据库 87
7.1 综合临床数据库 87
7.2 肿瘤相关数据库 91
7.2.1 Cancer.gov——肿瘤网 91
7.2.2 Oncolink 94
7.2.3 癌症基因组剖析计划（CGAP） 95
7.2.4 中国癌症网 97
7.3 心血管疾病相关数据库 97
7.3.1 心血管疾病相关医学数据库（Cardio） 97
7.3.2 中华心血管医学网 99
7.4 遗传性疾病数据库 100
7.5 感染性疾病数据库 102
第八章 生物信息学与药物设计 105
8.1 概述 105
8.2 生物信息学在药物设计中的优势 106
8.3.1 初始阶段：事半功倍的效果 108
8.3 生物信息学在药物设计环节中的应用 108
8.3.2 生物活性筛选阶段：提高筛选命中率 109
8.3.3 药物开发阶段：联系遗传信息与药物疗效的桥梁 110
8.4 药物设计过程中生物信息学应用流程 110
8.4.1 综合分子生物学方法 110
8.4.2 EST数据库搜寻 111
8.4.3 结构生物学方法 111
8.5 生物信息学在药物设计中的其他应用 112
8.5.1 药物作用的机制 112
8.5.2 药物的药代动力学及毒理性质的研究 112
8.6 后基因组时代药物研究的新进展和新趋势 113
8.5.3 计算机辅助药物设计 113
附 药物设计实例 114
第九章 常用软件介绍 115
9.1 Omiga介绍 115
9.2 Antheprot介绍 118
9.3 MACAW介绍 125
9.4 Primer Premier介绍 128
9.5 Reference Manager介绍 130
9.6 常用限制酶分析与质粒作图软件 135
9.6.1 Gene Construction Kit 2.5 135
9.7.1 RNAdraw 1.1b 139
9.6.2 Clone Manager 7 139
9.7 RNA二级结构预测及分析软件 139
9.7.2 RNA Structure 3.2 143
9.8 序列综合分析软件 145
第十章 基因芯片微阵列数据分析 148
10.1 常用基因芯片及其数据简介 148
10.2 基因芯片数据处理与分析 150
10.3 基因芯片数据分析的基本策略与方法 151
10.4 基因微阵列数据分析中的常用软件 155
10.4.1 Excel 155
10.4.3 R及其在基因表达数据分析中的应用 159
10.4.2 SAM 159
下篇 生物信息学与功能基因组学互动平台 165
第十一章 生物信息学与基因组学技术 165
11.1 新基因分析的生物信息学策略 165
11.2 新基因的分离——cDNA末端快速扩增技术 168
11.3 基因突变检测（分析）技术 171
11.3.1 单链构象多态性技术 171
11.3.2 变性梯度凝胶电泳技术 173
11.3.3 测序与直接测序 175
11.3.4 单碱基延伸标签阵列技术（SBE-TAGS） 175
11.3.7 等位基因特异性寡核苷酸杂交（ASOH） 176
11.3.5 异源双链分析（HA）技术 176
11.3.6 连接酶链反应（LCR） 176
11.3.8 等位基因特异性扩增法（ASA） 177
11.3.9 RNA酶A切割法（RNase A cleavage） 177
11.3.10 基于PCR、酶切的技术 177
11.3.11 高通量检测技术 178
11.4 mRNA差异显示技术 179
11.4.1 DD-PCR基本原理 180
11.4.2 DDRT-PCR技术路线 180
11.4.3 DD-PCR的优越性 182
11.5 比较基因组杂交技术 182
11.6 微阵列-比较基因组杂交技术 184
11.7 基因表达分析技术 186
11.7.1 基因表达系列分析技术 186
11.7.2 RNase保护试验 189
11.7.3 RNA印记杂交技术 191
11.7.4 实时荧光定量PCR技术 193
11.8 SNPs、ESTs在研究新（未知）基因中的应用 195
11.8.1 单核苷酸多态性（SNP） 195
11.8.2 表达序列标签（EST） 196
12.1 反义核酸技术 199
第十二章 RNA组学及常用研究技术 199
12.2 核酶技术 202
12.3 RNA错折叠技术 204
12.4 RNA干扰技术 205
12.4.1 RNAi作用的机制 206
12.4.2 RNAi实验方案 207
12.4.3 RNAi在基因功能分析中的应用 209
第十三章 模式生物体研究 210
13.1 转基因动物 210
13.1.1 转基因动物概念 210
13.1.2 基本原理 211
13.1.4 转基因动物模型在医学研究中的应用 212
13.1.3 嵌合体动物 212
13.2 基因打靶技术 215
13.2.1 基因打靶技术的原理 216
13.2.2 基因打靶的操作要点 216
13.2.3 提高基因打靶效率的途径 218
13.2.4 基因打靶技术的应用 219
13.3 时空可调节性基因打靶技术与基因陷阱 219
13.3.1 时空可调节性基因打靶 219
13.3.2 基因陷阱 221
13.3.3 诱变技术在功能基因组学中的应用 223
第十四章 蛋白质组学技术 224
14.1 蛋白质组分离技术 225
14.1.1 二维聚丙烯酰胺凝胶电泳 225
14.1.2 高效液相色谱（HPLC） 228
14.1.3 毛细管电泳及电色谱（CE/CEC） 228
14.2 鉴定技术 229
14.2.1 质谱技术 229
14.2.2 图像分析技术 233
14.2.3 高流通量筛选（HTS） 234
14.3 蛋白质芯片技术 235
14.4 酵母双杂交系统 237
附录 生物信息学及分子生物学术语 241