生物信息學分析方法

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生物信息學分析方法范文第1篇

一、實驗目的的確定

探究實驗的本質是根據某一合理假設，通過設計和實施實驗，對作用主體與作用對象之間的內在聯系作出分析和判斷，從而得出科學結論的過程。因此，生物學探究實驗的實驗目的一般描述方式為：探究某因素對生物某方面特征（如形態、結構、生理功能）的影響。例如，探究光照強度對植物光合作用速率的影響；探究生長素濃度對植物插枝生根的影響；探究紫外線對草本植物植株形態和株高的影響等。

從實際應用出發，實驗目的可以從兩個不同角度分析確定。（1）可以從實驗課題中分析實驗目的。很多探究課題實驗目的明確，不需要作進一步分析。但也有部分課題探究目標比較模糊。如，探究小麥生長中心與旗葉光合作用的關系。該課題既有可能是探究生長中心對旗葉光合速率的影響，也有可能是探究旗葉光合作用對生長中心生長速率的影響。因此，需要進一步細化，確定探究方向。（2）從實驗步驟中歸納實驗目的。從訓練學生思維的角度出發，在某些情境下可能給定實驗步驟，要求歸納實驗目的。此種情境下的一般方法是：根據實驗步驟找出實驗中的自變量和因變量，將實驗目的概括為“探究某因素（自變量）對某形態結構或生理功能（因變量）的影響”。

二、實驗原理的分析和歸納

實驗原理是對實驗的理論基礎、操作方法和目標指向的高度濃縮概括。其內容應包含四個方面的基本要素：實驗的科學理論依據；操作過程要點；實驗結果的檢測方法和指標；實驗的結論目標指向。

在獨立設計實驗時，確定實驗原理的基本途徑是：（1）從生物科學的基本理論出發，深入分析影響因素與作用對象之間的內在聯系。（2）分析操控影響因素的具體方法，確定自變量。（3）分析實驗對象受到影響后可能發生的反應，找出與這些反應相關的外在表現，確定觀測指標。（4）概括說明該實驗能達成的最終目標。

如果是在已有的實驗方案基礎上歸納實驗原理，基本方法是：找出實驗方案中的自變量和因變量，從理論上分析二者之間可能存在的聯系；然后以方案中實驗組為依據，描述對自變量的控制和對結果的檢測方法，忽略掉對照組設置以及對無關變量的控制等細節，從而歸納出實驗原理。

一個科學的實驗原理可以對實驗材料的選擇、實驗步驟的設計、觀測指標的確定以及實驗結果的預測分析都能起到有效的指導作用，是整個實驗方案的綱領。

三、實驗步驟設計的方法和原則

實驗步驟是實驗探究方案的主體內容。它直接決定實驗過程能否實現以及實驗目標能否達成。

實驗步驟設計的一般思路是：首先要明確自變量和因變量，再結合探究目標確定變量控制方法和對照實驗設置方法，最后確定對實驗結果的檢測方法和指標。如果是定性探究，則應該以被探究因素的有、無或者強、弱等典型條件設置對照；如果是定量探究，則應該以被探究因素的強弱程度設置一系列梯度實驗進行探究。例如，若要探究“溫度對植物光合作用的影響”就可作定性探究，此時只需要設置高溫、常溫、低溫三個典型溫度條件作對照實驗即可。如果要求“探究植物光合作用的最適溫度”，這就是一個定量探究課題。必須在一定溫度范圍內設置一系列溫度由低到高的梯度實驗進行對照。檢測方法要有可行性，檢測指標必須是實驗對象受自變量影響后產生的必然預期結果。

實驗步驟設計必須遵循的原則主要有：科學性原則；對照原則；單一變量原則；平行重復原則。

科學性原則的基本含義是：有確實的科學理論依據，邏輯推理嚴密，操作方法和順序合理，變量控制可靠有效，觀測手段簡便易行。

對照原則：探究過程中要通過設置對照實驗的方法來增強實驗的說服力?？筛鶕煌n題要求，在實驗中設計空白對照、條件對照、相互對照和自身對照等不同的對照實驗形式。

單一變量原則：實驗組與對照組只能有一個變量差異。即除開自變量以外，實驗組和對照組其他所有無關變量應保持相同且適宜。

平行重復原則有兩層含義：一是指進行探究實驗時對生理狀況相同的多個實驗對象同時進行相同的實驗操作，以減少偶然因素或實驗對象個體差異帶來的誤差；另一層含義是指控制自變量在相同的變化幅度下，以同樣的條件進行重復實驗，從而體現過程與結果之間聯系的必然性。

在上述原則下，實驗步驟的設計可以大致上分為三個要點：第一步，準備和分組。對實驗材料要進行準備和預處理，使其初始狀態相同并達到實驗要求。然后，根據實驗需要劃分為不同組別，為后續的對照實驗做好準備。第二步，對照處理和變量控制。將不同組別控制在自變量的不同變化幅度之下形成對照，其余條件控制到相同且適宜的狀態，并給予充分的后續反應時間。第三步，實驗現象的觀測統計。選定適當的觀察測量指標對不同組別分別進行觀察和統計，以反映實驗結果。

四、實驗結果分析和結論歸納

生物信息學分析方法范文第2篇

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2.4 丹參毛狀根中SmNAC1表達譜分析 采用SYBR Green Premix染料（TaKaRa公司）進行qRT-PCR分析，以丹參β-actin作管家基因，分別以特異性引物SmNAC F：5′-CTCCCAACATCAGTCAAG-3′，SmNAC R：5′-ATGGCGGTGACGAT-3′，檢測SmNAC1在YE+Ag+處理丹參毛狀根0，2，4，8，12，24 h的表達變化。PCR體系為 SYBR Premix TaqTM 5 μL，正反引物各0.2 μL，ROX Reference Dye II 0.2 μL，稀釋10倍的cDNA模板1.0 μL，加ddH2O至10 μL。PCR程序為，95 ℃ 30 s，95 ℃ 5 s，60 ℃ 34 s， 40個循環，增加溶解曲線。每個樣品設3個生物學重復。

3 結果

3.1 丹參SmNAC1基因序列分析 丹參SmNAC1基因全長591 bp，編碼196個氨基酸。Blastx檢索結果顯示，SmNAC1與野生馬鈴薯Solanum chacoense的NAC1，番茄S. lycopersicum NAC1-like，煙草Nicotiana benthamiana NAC1，水稻Oryza sativa Indica Group NAC-like，紫花苜蓿Medicago truncatula的相似度分別是84%，83%，84%，77%，73%。與SmBTF的相似度只有56%。SmNAC1蛋白55～120 位是NAC_AB（PS51151）的保守結構域。應用Softberry（http：///berry.phtml）分析調控元件和PLANTCARE（http：//bioinformatics.psb.ugent.be/webtools/plantcare/html/）預測，C-端氨基酸有23個順勢作用元件，包括TGGTTT厭氧響應順式調控元件，AAACAGA赤霉素響應元件，GTTTTCTTAC參與脅迫防御應答的順式作用元件以及TCTTTAC光應答元件等。使用NetPhos 2.0 Server（http：//cbs.dtu.dk/services/NetPhos/）分析磷酸化位點，共發現10個磷酸化位點，其中絲氨酸位點7個，蘇氨酸位點2個，酪氨酸位點1個，沒有發現糖基化為點。

3.2 SmNAC1編碼蛋白質的基本性質分析 SmNAC1蛋白由196個氨基酸殘基組成，相對分子質量為21.66 kDa，等電點4.36。CFSSP 對SmNAC1蛋白進行二級結構預測，該蛋白包含87.8%的α螺旋結構， 36.7% 的β折疊結構和14.8%的無規卷曲，見圖1（由于α螺旋和β折疊交互計算，故幾種結構類型之和>100%）。無規則卷曲主要位于55～120個氨基酸功能區內，連接其他二級結構元件。在SWISS-MODEL用同源建模方法以人的NAC蛋白（3mcbA）為模板構建同源模型，對SmNAC1的NAC結構域氨基酸進行三級結構預測，結果見圖2。SignalP 4.0 Server和TMHMM 2.0分析顯示SmNAC1非氨基酸序列沒有信號肽，也不包含跨膜結構域，也不是分泌蛋白。亞細胞定位分析表明，該基因不定位于葉綠體或線粒體，推測可能定位在細胞核，具有DNA結合，激活，轉錄調控，乙?；裙δ?。

以人的NAC蛋白（3mcbA）為模板，E=9.311 57e-17。將SmNAC1與Genbank中17個物種25種蛋白進行比對，應用MEGA4使用NJ法（bootstrap 1000）構建系統進化樹。SmNAC1與茄科馬鈴薯S. chacoense NAC2（ScNAC2， ACB32231.1），本氏煙N. benthamiana NAC（NbNAC，BAF46352.1）和番茄S.lycopersicum NAC（SINAC，XP_004249331.1）

親緣關系最近，見圖3。從圖中可以看出NAC的變異率是比較高的，同一植物的NAC蛋白并不聚在一起，如擬南芥中的擬南芥Arabidopsis thaliana中的5個蛋白NAC1-1（AtNAC1-1，NP_187845.1），NAC1-2（AtNAC1-2，NP_190516.1），NAC1-3（AtNAC1-3，NP_1196889.4），NAC1-4（AtNAC1-4，NP_001078369.1）和NAC1-5（AtNAC1-5，AEE31552.1），AtNAC1-1和AtNAC1-3聚為一小支，AtNAC1-4和AtNAC1-5聚為一小支，而AtNAC1-2則和蓖麻Ricinus communis NAC1-2（RcNAC1-2，XP_002521293.1）聚為一小支，三者間間隔距離較遠。玉米種的3個NAC蛋白中ZmNAC1-1（NP_001147422.1）和ZmNAC1-3（NP001148944.1）聚為一支，與ZmNAC1-2（NP_001147705.1）的距離較遠。水稻中的3個NAC蛋白則各自聚在不同的分支。可見NAC蛋白雖然具有保守的結構域，但是其結構的變異性非常大。

3.3 SmNAC1基因表達譜分析 對培養18 d的丹參毛狀根進行YE+Ag+處理，分析SmNAC1在處理后5個時間點的mRNA水平的相對表達量，見圖4。處理后2 h表達量上調至對照的1.4倍，處理后4 h表達量達到對照的2倍，8～12 h保持2倍的表達水平，處理后24 h SmNAC1下調至對照表達水平以下。說明SmNAC1響應YE+Ag+處理，參與了脅迫應答反應。

4 討論

NAC家族基因是陸生植物特異的轉錄因子家族，NAC蛋白參與植物的生長發育、形態建成及多馬鈴薯Solanum chacoense NAC2（ScNAC2， ACB32231. 1）；本氏煙Nicotiana benthamiana NAC（NbNAC，BAF46352. 1）；番茄S. lycopersicum NAC（SINAC，XP_004249331. 1）；丹參Salviae miltiorrhizae NAC1（SmNAC1，kF006346）；黃瓜Cucumis sativus（CsNAC， XP_004171778. 1）；葡萄Vitis vinifera NAC2（VvNAC2，XP_003632619. 1）；野草莓Fragaria vesca subsp. vesca NAC（Fvssp. vescaNAC，XP_004306474. 1）；擬南芥Arabidopsis thaliana NAC1-3（AtNAC1-3，NP_1196889. 4）；擬南芥A. thaliana NAC1-1（AtNAC1-1，NP_187845. 1）；水稻Oryza sativa Japonica Group NAC1（OsNAC1，BAB89723. 1）；水稻O. sativa NAC1-3（OsNAC1-3，AAT01337. 1）；葡萄V. vinifera NAC1（VvNAC1，XP_002283581. 2）；二穗短柄草Brachypodium distachyon NAC（BdNAC，XP_003557882. 1）；玉米Zea mays NAC1-3（ZmNAC1-3，NP001148944. 1）；玉米Z. mays NAC1-1（ZmNAC1-1，NP_001147422. 1）；大豆Glycine max NAC（GmNAC，XP_003554096）；蒺藜狀苜蓿Medicago truncatula NAC1（MtNAC1，XP_003624883. 1）；火炬松Pinus taeda NAC（PtNAC，AAF27917. 1）；Micromonas sp. RCC299（Msp. NAC1，ACO64924. 1）；Coccomyxa subellipsoidea C-169（CsuNAC1，EIE21909. 1）；擬南芥A. thaliana NAC1-5（AtNAC1-5，AEE31552. 1）；擬南芥A. thaliana NAC1-4（AtNAC1-4，NP_001078369. 1）；水稻O. sativa NAC1-2（OsNAC1-2，AAM52321. 1）；玉米Z. mays NAC1-2（ZmNAC1-2，NP_001147705. 1）；擬南芥A. thaliana NAC1-2（AtNAC1-2，NP_190516. 1）；蓖麻Ricinus communis NAC1-2（RcNAC1-2，XP_002521293. 1）。

種生物和非生物脅迫應答過程。如玉米的ZmSNAC1基因在低溫、干旱、高鹽及脫落酸處理后表達量顯著上調，而水楊酸處理后表達下調[13]。葡萄中的VvNAC1基因響應病原菌、脫落酸、茉莉酸和乙烯處理表達上調[14]。在巴西橡膠樹HbNAC1啟動子序列中有多個CCAAT-box，EECCRCAH1，MYB2CONAENSUSAT元件識別MYB和MYC轉錄因子，在ABA信號通路和非生物脅迫答應中起重要作用[15]。SmBTF3與SmNAC1氨基酸序列的相似度只有56%，但是在N-端都具有NAC-AB保守結構域，二級結構都以α螺旋為主。熒光定量PCR分析表明SmBTF3在根中的表達量最高，對ABA誘導的響應不明顯，干旱脅迫短時間內抑制其表達。本研究發現SmNAC1在YE+Ag+聯合處理后2 h表達量上調至對照的1.4倍，4 h上調至對照的2倍，24 h表達量下調至對照表達水平一下，可見丹參中的這2個轉錄因子在丹參的抗逆脅迫中起作用。

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Cloning and bioinformatics analysis of SmNAC1 from Salvia miltiorrhiza hairy root

WANG Ya-jun1， JIANG Chao1， ZHAO Rong1， ZHAO Le2， SHEN Ye1*， HUANG Lu-qi1*

（1.National Resource Center for Chinese Materia Medica， China Academy of Chinese Medical Sciences， Beijing 100700， China；

2.College of Pharmaey， Henan University of Traditional Chinese medicine， Zhengzhou 450008， China）

[Abstract] In order to study function of NAC transcription in development， hormone regulation and the stress response of Salvia miltiorrhiza， the NAC transcription was cloned and analyzed. By retrieving cDNA database of S. miltiorrhiza hairy root one NAC unigene was found， then a full length of cDNA was cloned by designing specific primers and PCR amplifying. Using ORF finder it was found that the cDNA containing a NAC-AB conserved domain in N-terminal， so the cDNA was a NAC transcription factor， named as SmNAC1（kF006346）. Bioinformatics analysis showed that SmNAC1 had an open reading frame （ORF） of 591 bp encoding 196 amino acids. The calculated protein had isoelectric point （pI） of 4.36 with molecular weight about 21.66 kDa. The transcription level of SmNAC1 after dealing with yeast extract （YE） and silver ion （Ag+） in S. miltiorrhiza hairy root was markedly stimulated up regulating. It was 1.4 fold compared with the control after induction 2 h， and maintained 2.0 fold on 4-12 h after induction. SmNAC1 may participate in regulation of stress response of YE+Ag+.

生物信息學分析方法范文第3篇

關鍵詞：大數據；生物信息學；教學探索

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2015）29-0210-02

一、引言

生物信息學是由生物學與數學、計算科學交叉形成的前沿學科，主要通過研發并應用計算機技術及數學與統計方法，對海量生物數據進行管理、整合、分析、建模，從而解決重要的生物學問題，闡明新的生物學規律，獲得傳統生物學手段無法獲得的創新發現。生物信息學是當今生命科學和自然科學的重大前沿領域之一，是多學科之間的交叉領域。因此，做好生物信息學教學工作對提高生物信息學研究水平具有重要的理論和實踐意義。

隨著高通量測序數據的大量出現，生命科學已經進入到大數據時代，生物信息學研究的重點將轉移到組學的研究上。相應地，生物信息學教學的重點也要從單個基因的分析轉向多個基因甚至在組學水平的分析。在生物大數據背景下，對生物信息學專業的人才需求也將越來越大。本文結合生物大數據的特點和教學經驗，談談目前生物信息學教學中存在的問題，并針對這些問題提出自己的建議和方法。

二、生物大數據的特點

“大數據”一詞最初起源于互聯網和IT行業，它具有數據量大、數據多樣化、高速、有價值等特點。生物大數據不僅帶有“大數據”的特點，而且具有生物數據自身的特性，具體表現在：

1.數據量大：全球每年生物數據總量已經達到EB量級，完整的人體基因組有約30億個堿基對，個體化基因組差異達6百萬堿基。同時由于高通量測序成本的下降，目前大量的生物物種得以全基因組范圍的基因組從頭測序、重測序以及轉錄組測序，積累了大量的生物數據。

2.數據種類多：由于測序儀器種類繁多，產生的測序數據格式也各不相同。除高通量測序產生的基因組和轉錄組數據外，另外還有蛋白組、代謝組、表型組、相互作用組的序列數據和結構數據。

3.數據增速快：這主要體現在數據的急劇增長速度上，幾乎每一周都有關于某一物種的全基因組或者轉錄組測序的信息。尤其是隨著新一代測序技術的發展，更大數量級的基因組數據產出日漸增加――每臺高通量的測序儀每天可產生約100GB的數據。

4.數據價值高：隨著生物信息學的發展，越來越多有價值的信息可從生物數據中挖掘出來，這些價值不僅體現在生物科研領域，而且已應用于農業和醫學等領域。

三、大數據背景下生物信息學教學中存在的問題

經過多年的發展，生物信息學教學雖然有了一定的提高和改善，但還存在一些問題，主要表現在：

（一）課程設置不合理

生物信息學是由生物學與數學、計算科學交叉形成的前沿學科，對生物背景的學生來說，需要掌握計算機和數學特別是統計學方面的知識和技能。但由于受課程設置的影響，很多學校只把C語言作為計算機的必修課，而沒有在大一或者大二年級開設概率論和數理統計，并且生物統計學等課程也只是在大三或者大四才作為選修課或者限定選修課來開設的，造成部分開課專業學生的數理基礎比較薄弱，因此在后續學習中存在一定的困難。

（二）教材內容不夠全面

由于生物信息學發展日新月異，各種分析生物大數據的算法、方法和軟件層出不窮，并且其更新換代是非?？斓模鴩鴥韧庀嚓P教材的內容不夠全面，并且其更新速度較慢，不能緊跟生物信息學的最新發展，造成教師在授課時要綜合多本生物信息學教材的內容，不利于學生對生物信息學內容的全面掌握，從而制約了生物信息學教學的發展。

（三）教師的教學方法單一

生物信息學課程目前雖然在很多院校已經開設，但由于該學科對教師的授課水平和學生的學習能力要求較高，目前多數學校對于生物信息學的授課方式還是以教師講授為主的填鴨式教學方式。隨著大數據時代的到來，傳統的教學方式和方法遠不能滿足生物信息學教學的需要。

四、生物大數據背景下生物信息學教學的建議和方法

為了適應大數據背景下生物信息學的教學形勢，針對目前教學中存在的問題，作者結合自己的教學實踐，建議從以下5個方面改進和提高生物信息學教學。

（一）合理設置基礎課，強化基礎理論

生物信息學是一門交叉性很強的學科，以復雜而強大的理論體系作為支撐，所涉及的內容包括計算機編程、信息檢索以及數據庫技術等。為了讓學生學好生物信息學這門課程，各院?？梢院侠碓O置生物信息學的專業基礎課，將生物信息學課程定位在大三或者大四年級學生，在大一、大二年級做好高等數學、數據庫原理以及Perl語言等與之相關課程的教學工作，這些學生在掌握了一些與生物信息學相關的基礎理論知識后，其對生物信息學的學習能力和理解能力才會有較大的提高。此外，學校要鼓勵學生了解國內外有關大數據和生物信息學技術的發展趨勢，并推薦有代表性且通俗易懂的文章和書籍，以強化學生的基礎理論體系，為生物信息學的學習提供必要的知識儲備

（二）培養大數據意識，加強對大數據分析的科學素養

生命科學研究已經進入到大數據時代，生物大數據的挖掘已經在農林科學、醫學等領域產生巨大的效益，所以我們要培養學生樹立大數據思維意識，全面認識生物大數據帶來的機遇和挑戰。生物信息學以生物數據為對象展開分析，它同時具備具體性和抽象性的特點。具體性是指以數據為對象挖掘出的生物學知識是客觀存在的，其對生物學規律的解釋性較強；抽象性是針對生物信息學中的理論和方法而言的，一般要求學生具有一定的生物信息學專業基礎。在進行生物信息學教學時，要激發學生的學習興趣，逐漸培養學生的大數據意識，規范學生對大數據分析的基本方法?？梢酝ㄟ^實例，讓學生參與到具體的生物信息學分析中去，以便理解生物信息學數據分析的基本操作流程，并在業余時間開展生物大數據在農業和醫藥行業成功應用的案例調查，以便激發學生利用生物信息學手段分析大數據的熱情。

（三）優化教材內容，精心安排教學內容

鑒于目前生物信息學發展速度快，而國內外相關教材的更新速度較慢，所以要求在生物信息學教材的選取方面要下大力氣，并且在授課時整合各個教材的優點。一般在生物信息學授課中整合以下三本書的內容：David W. Mount編寫的《Bioinformatics Sequence and Genome Analysis》、李霞主編的《生物信息學》以及陳銘編寫的《生物信息學》。

在教學過程中，為了使學生在有限的課堂教學時間內掌握生物信息學課程的主要內容，首先要優化課程教學體系，統籌安排教學內容，在生物信息授課中要抓住以下兩條主線：序列―結構―功能―進化；基因組―轉錄組―蛋白組―相互作用組―代謝組，多組學貫穿。同時針對不同專業的特點與人才培養目標要求，合理分配各章節的教學課時，做到突出與專業密切相關的內容重點精講。如在生物技術專業中，增加課時講授分子藥物設計章節，不僅要讓學生了解生物信息學與分子藥物設計的關系，而且要讓學生掌握計算機輔助藥物設計的理論方法以及軟件操作。因此，以生物信息學教學內容的兩條主線為依托，緊密圍繞各專業的培養目標，做到理論聯系實際，構建的教學體系和教學內容既能讓學生掌握學科的知識理論體系，又有利于培養學生理解、分析、運用學科知識解決實際問題的能力。

（四）合理選用教學方法，提高教學效果

實踐表明，不同的教學內容采用不同的教學方法授課可以收到良好的教學效果。為實現生物信息學課堂教學目標，完成相應的教學任務，教師要根據每堂課的教學內容，采用合適的教學方法，調動學生學習的積極性和主動性，提高課堂教學效果?？梢詮慕鉀Q問題的角度出發進行理論教學。在理論課教學中，如果仍沿用傳統的灌輸式教學模式，肯定達不到預期的教學效果。課堂教學還可以根據需要，適時融入案例教學、問卷調查、多媒體展示、影片教學等方法，提高實際教學效果，培養學生的綜合素質和創新思考能力。

上機實習注重發揮學生的主觀能動性。生物信息學是一門實踐性很強的課程，上機實習是教學的重要環節，它不但能夠幫助學生更好地理解理論課所學知識，而且能夠提高學生運用生物信息學的理論和方法解決實際問題的能力，對培養學生獨立思考能力、觀察能力、動手能力起著重要作用，更是培養學生創新能力的重要途徑。

（五）理論和實踐相結合，注重考核的靈活化

生物信息學是一門融合了多個學科的實踐性很強的課程，對應的考核方式應該與其他專業課程有所區別，其最終的成績不應該只以理論課考試的成績為準。理論知識的考核注重學生對生物信息學基本概念、分析流程和主要分析算法的掌握情況，主要以試卷考核的方式為主，采用統一考核方式和評判標準。對于上機技能的考核，主要強調的是學生對不同類型數據進行分析時應掌握的相關軟件使用技能的考查，也應納入到學生的成績考核中，我們認為理論考試占70分、實習成績占30分是一個好的評價方式。

五、結束語

大數據背景下對生物信息學的教學提出了新的更高的要求。本文針對《生物信息學》教學中存在的問題，結合自己的教學經歷對改進生物信息學教學和方法進行了一些探討。本文認為要做好大數據時代的生物信息學教學，要從強化基礎理論、培養大數據意識、精心設計教學內容、創新教學方法和改革考核評價體系等五個方面來開展和抓好生物信息學教學。

參考文獻：

生物信息學分析方法范文第4篇

一、過去教學中存在的問題

（一）實驗課教學學時偏少

生物技術專業五年制生物信息學課程總學時為72學時，其中理論48學時，實驗24學時。生物信息學課程最主要的目標是培養學生通過在線程序或利用生物信息學軟件來分析生物學問題的能力，有效解決學生實驗學時不足，實際操作時間少，解決實際問題能力較弱的問題。

（二）與其他課程聯系較少

生物信息學課程開設在生物技術專業教學進程的第6學期，此時學生已具備普通生物學、細胞生物學、分子生物學、生物化學、醫學免疫學、遺傳學、基因組學、基因工程原理等生命科學的基礎知識。但是，在生物信息學理論課和實踐課學習的內容，如查閱的文獻、分析的目的則由授課教師自行指定，忽略了與其他課程的聯系，不利于學生系統地學習專業課的知識。

二、教學體系的改革和完善

（一）增加實驗課教學學時

從2012年起，我校生物技術專業由五年制調整為四年制，同時在修訂教學進程的時候將學時調整為理論36學時，實驗36學時，理論課結束后即為該內容的實踐部分，以此增加學生的實踐訓練時間。

（二）將基因工程原理實驗課程與生物信息學實踐相聯系

在基因工程原理的實驗中，我們把家蠅防御素基因作為目的基因，主要設計的實驗內容包括：（1）目的基因的獲得：利用PCR技術擴增已經克隆到pMD-18T載體上的家蠅防御素基因；（2）pSK質粒載體的小量制備；（3）目的基因與載體的酶切；（4）目的基因與載體的連接；（5）大腸桿菌感受態細胞的制備；（6）重組質粒的轉化；（7）重組子的藍白斑篩選；（8）菌落PCR鑒定重組子[2]。在學生對基因工程實驗內容熟悉的基礎上，我們在生物信息學的教學過程中對學生提出問題：家蠅防御素基因現有的研究現狀是怎樣的？PCR擴增目的基因的過程中引物該如何設計？獲得陽性重組子后我們如何判斷獲得的插入序列就是目的基因呢？針對這樣的疑問，我們結合基因工程實驗對教學內容進行適當的調整：（1）PUBMED獲取文獻信息：由學生通過PUBMED查找近五年發表的有關家蠅防御素基因研究的文獻；（2）核酸序列分析：以家蠅防御素基因為對象，分核酸序列的檢索、搜索開放閱讀框（ORF）、限制性酶切分析、引物設計、載體序列識別、核酸序列的比對、分子質量/堿基組成/堿基分布分析和序列轉換共8大部分內容進行講解和學生實踐操作；（3）蛋白質序列分析：同樣以家蠅防御素蛋白為對象，分蛋白質序列檢索、蛋白質序列比對、蛋白質基本性質分析（蛋白質的氨基酸組成、分子量、等電點、親疏水性分析、跨膜區分析、信號肽分析）、蛋白質功能預測、蛋白質結構預測（蛋白質二級結構和三級結構預測）共5大部分內容進行講解和指導學生進行實踐操作。

（三）以科研促進生物信息學的教學改革

筆者所在課程組主要集中于功能基因組學的研究，涉及了功能基因的獲取、生物信息學分析、功能驗證等方面的內容。學生在課程學習中，參與到教師的科研課題中，學會運用生物信息學所學知識實際解決科研問題。學生可自行完成從文獻的查閱、目的序列的獲取（由公共數據庫獲得或實驗室測序獲得）、基因序列的分析、理論推導氨基酸序列基本性質的分析及結構和功能的預測、系統發育分析，如有可能，學生可通過實驗的方法驗證生物信息學分析的結果，同時鼓勵學生自主選擇感興趣的基因、蛋白進行課程設計研究，實踐結束后學生將結果以論文形式提交給教師。

三、教學探索的成效

生物信息學分析方法范文第5篇

單鏈抗體除本身的治療作用外，還可作為載體與細胞因子等結合，構建成雙功能抗體用于腫瘤的導像治療。據文獻報道［1~3］各衍生因子兩個完整基因融合成單一蛋白，經抗腫瘤活性檢測發現，融合蛋白具有雙重活性，但融合蛋白的親和性及抗腫瘤活性分別較衍生因子的功能及活性有所變化，可能由于融合蛋白結構變化導致功能及活性的變化。利用生物信息學網絡資源分析融合蛋白的二級結構及其理化性質，為進一步探討單鏈雙功能抗體基因融合蛋白提供依據。

1雙功能抗體的研究進展

隨著分子生物學的發展，腫瘤的藥敏基因治療成為各國學者研究的熱點［3~5］。將目的基因導入靶細胞是基因治療過程中的一個重要環節，因為目的基因導入靶細胞效率的高低將直接影響基因治療的效果甚至成敗。由逆轉錄病毒介導的基因轉移所面臨的最大問題是病毒轉導效率較低，原因之一是由于包裝后難以得到穩定產生較高滴度感染性逆轉錄病毒的包裝細胞系。單鏈抗體（ScFv）是由Fv抗體衍生而來，將抗體重鏈可變區和輕鏈可變區通過一段連接肽連接而成，ScFv具有天然抗體的親和力，而分子只有完整抗體的六分之一。具有分子小、穿透力強、容易進入實體瘤周圍的血液循環等特點，體內應用具有較大的分布容積和較高的組織分布比例，ScFv是構建雙功能抗體，雙特異性抗體等多種新功能抗體分子的理想元件。一個蛋白或蛋白片段可以融合到ScFv片段上以配備附加的性質，如免疫毒素的產生，是通過將一個腫瘤特異的ScFv或Fab融合到一個內源化能殺死靶細胞的毒素上。許多細胞特異抗體可將試劑傳遞到腫瘤部位發揮其細胞毒元件的作用。腫瘤特異性抗體片段已經與細胞因子融合［4~8］。在這種情況下，稱免疫細胞因子的分子注射到患者體內，在腫瘤細胞表面積聚，可以激活腫瘤附近的T淋巴細胞。這些融合蛋白內在的腫瘤結合活性允許使用低濃度，沒有通常與系統細胞因子注射相關的副作用。

細胞因子融合蛋白均具有衍生因子的雙重活性，其中有一些的活性較各自野生型低，或者與野生型因子的相加一致，或者其活性高于衍生因子的相加活性，人工構建的新蛋白可能具有與衍生因子無關的新活性［9~11］。事實證明：具有不同功能域的復合蛋白質以及連接肽的設計是今后尋找新的治療因子的有效途徑和研究方向。生物信息學可以促進藥物的發現和開發過程，即充分利用生物信息學的生物學和遺傳學信息來尋找和開發以基因為基礎的藥物。

2雙功能抗體的表達及其生物學性質的預測

對于cDNA序列包含一個完整的蛋白質編碼區，重要的則是分析所編碼蛋白質的功能。蛋白質序列的生物信息學分析是從理論分析邁向實驗研究的最為重要的部分。如果擬對所感興趣的基因投入實驗研究，那么，基于生物信息學獲得盡可能多的關于該基因/蛋白質的信息是十分重要和極其重要的，尤其是當采用生物信息學的分析得到其結構功能域的信息后，將對研究思路的制定提供重要的指導信息［12，13］。

傳統生物學認為，蛋白質的序列決定了它的結構，也就決定了它的功能［14，15］。因此，隨著近10年來生物學分子序列信息的爆炸性增長，大大促進了各種序列分析和預測技術的發展，目前已經可以用理論預測的方法獲得大量的結構和功能信息，用生物信息學的方法，通過計算機模擬和計算來“預測”出未知蛋白質信息或提供與之相關的輔助信息，可以用較低的成本和較快的時間就能獲得可靠的結果［16~18］。重組融合蛋白是通過DNA重組的方法，將功能上相關的兩種蛋白用連接肽連接，以達到優化蛋白功能的目的，如免疫毒素和細胞因子融合蛋白，并已用于腫瘤治療。我們在構建融合蛋白之后，運用生物信息學資源DNAssist核酸序列分析軟件分析ScFv-TNF-αDNA序列翻譯并獲得了氨基酸序列，蛋白質分析軟件（ANTHEPROTV5）分析融合蛋白的二級結構及其理化性質。利用生物信息學網絡資源進行分析預測融合蛋白的性質，為進一步探討單鏈雙功能抗體基因融合蛋白提供依據。構建重組導向的融合蛋白［19］，通過重組PCR方法在編碼ScFv與TNF-α的堿基之間引入酶切位點，并克隆到逆轉錄病毒表達載體PLxSN上表達，用脂質體轉染法轉染PA317包裝細胞，G418篩選10天后共挑選50個細胞集落，擴大培養后測定29個細胞集落的病毒滴度，篩選出一株cfu>1×109/L的感染性重組病毒產生細胞系C26。

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