第一章 生物信息学使用环境搭建 1
第一节 Linux系统简介 1
一、免费获取 1
二、跨平台的硬件支持 1
三、丰富的软件支持 1
四、多用户多任务 2
五、可靠的安全性 2
六、良好的稳定性 2
七、完善的网络功能 2
第二节 Linux操作系统安装及基本配置 3
一、Linux发行版介绍 3
二、Linux操作系统的安装 5
三、Windows XP系统与Fedora 18共存 12
四、Linux下的远程访问配置 14
五、远程访问工具使用 15
六、Cygwin工具的使用 20
七、WinSCP 25
八、使用SCP终端命令在Windows和Linux之间传输文件 27
第二章 Linux与生物信息学 29
第一节 Linux文件系统介绍 29
第二节 Linux基本命令介绍 30
一、绝对基本命令 30
二、文件和目录操作命令 32
第三节 Linux环境下Vi编辑器的使用 51
一、启动Vi编辑器 51
二、几种模式切换 51
三、编辑相关命令 51
四、查找和替换命令 53
第四节 Shell编程基础 55
第三章 基因序列比对 57
第一节 BLAST比对 57
一、BLAST介绍 57
二、BLAST程序介绍 57
三、BLAST程序安装 58
第二节 BLAT比对 65
一、BLAT介绍 65
二、下载BLAT 65
三、编译安装BLAT 65
四、运行BLAT 66
五、BLAT运行实例 66
六、在线运行BLAT 67
第三节 Clustal W多序列比对 67
一、简介 67
二、下载Clustal W 68
三、安装Clustal W 68
四、运行Clustal W程序 68
五、命令方式运行Clustal W 69
六、在线方式运行Clustal W 72
第四章 基因芯片分析 74
第一节 引言 74
第二节 DNA微阵列分析 74
一、DNA微阵列实验介绍 75
二、解释微阵列数据 77
三、对微阵列数据进行处理 77
四、对微阵列数据进行相似性分析 79
五、对DNA微阵列数据进行聚类分析 81
六、自组织映射 82
七、对DNA微阵列数据进行差异表达分析 83
八、DNA微阵列数据分析相关工具 88
第五章 RNA-seq分析 91
第一节 引言 91
第二节 分析流程 91
一、数据准备 92
二、软件准备 92
三、RNA-seq分析过程 93
第六章 蛋白质结构预测 108
第一节 概论 108
第二节 从头预测法 110
第三节 反向折叠方法 112
一、折叠数据库的准备 112
二、建立合适的势函数 112
三、折叠模式的确定 113
四、蛋白最终模型的建立 113
第四节 同源建模 113
一、同源参考蛋白的搜索 114
二、结构保守区域的确定 115
三、序列比对 115
四、模型搭建 115
五、模型的优化与评估 117
六、同源建模的应用和展望 118
第五节 蛋白结构预测中常用的网站 127