生物信息学期末考试答案
生物信息学期末考试答案
rmatics是一门综合运用生物学、数学、物理学、信息科学以及计算机科学等多个学科的理论方法，以互联网为媒介、数据库为载体，利用数学和计算机科学对生物学数据进行储存、检索和处理分析，并进一步挖掘和解读生物学数据。
Consensus sequence是决定启动序列的转录活性大小的序列。在各种原核启动序列特定区域内（通常在转录起始点上游-10及-35区域）存在共有序列，这是在两个或多个同源序列的每一个位置上多数出现的核苷酸或氨基酸组成的序列。
数据挖掘通常是利用计算方法分析生物数据，即根据核酸序列预测蛋白质序列、结构、功能的算法等，实现对现有数据库中的数据进行发掘。
EST（Expressed Sequence Tag）是某个基因cDNA克隆测序所得的部分序列片段，长度大约为200~600bp。
相似性是指序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相同DNA碱基或氨基酸残基顺序所占比例的高低。
同源性是两个对象间的肯定或者否定的关系，如两个基因在进化上是否曾具有共同祖先。从足够的相似性能够判定二者之间的同源性。
比对从核酸以及氨基酸的层次去分析序列的相同点和不同点，以期能够推测它们的结构、功能以及进化上的联系。或是指为确定两个或多个序列之间的相似性以至于同源性，而将它们按照一定的规律排列。
BLOSUM（模块替换矩阵）是指在对蛋白质数据库搜索时，采用不同的相似性分数矩阵进行检索的相似性矩阵。以序列片段为基础，从蛋白质模块数据库BLOCKS中出一组替换矩阵，用于解决序列的远距离相关。在构建矩阵过程中，通过设置最小相同残基数百分比将序列片段整合在一起，以避免由于同一个残基对被重复计数而引入的任何潜在的偏差。在每一片段中，计算出每个残基位置的平均贡献，使得整个片段可以有效地被看作为单一序列。通过设置不同的百分比，产生了不同矩阵。
生物信息学是一门综合学科，主要研究生物学系统和生物学过程中信息流的综合系统，运用生物学、数学、物理学、信息科学以及计算机科学等多学科的理论方法，以互联网为媒介、数据库为载体，利用数学和计算机科学对生物学数据进行储存、检索和处理分析，并
进一步挖掘和解读生物学数据。目前，其核心是基因组信息学，包括基因组信息的获取、处理、存储、分配和解读，以及蛋白质空间结构模拟、预测和药物分子设计，软件开发和方法学研究。未来，生物信息学将进一步揭示生命系统的复杂性、遗传语言、基因表达谱、基因组、蛋白质组、代谢组、细胞信号组、系统生物学等等。因此，生物信息学是大规模研究生命科学的利器。
生物信息学涉及的生物大分子信息包括核算序列DNA和蛋白质Protein。核算序列DNA包括基因组序列、基因序列、cDNA、EST、碱基修饰、DNA功能模块/位点(如启动子、剪接体、表达调控位点等)。蛋白质Protein包括氨基酸组成、氨基酸序列、理化性质、原子坐标、二级结构、模体、结构域、功能域/位点、3D结构。
在大分子序列分析中，局部比对比全局比对更有意义。全局比对是沿整个长度实现序列之间匹配的最大化，尝试对齐整个序列。而局部比对是对动态规划算法的修改，是给两个序列之间得分最高的地方进行匹配，集中在寻相似度高的序列的延伸。因此，在序列分析中，将未知序列同已知序列进行相似性比较，局部比对的准确性比全局比对更高。另外，与局部序列比对算法相比，全序列比对算法会导致一些局部序列相似性较高而全序列相似
性很小的情况，因为全序列的平均效应而将两者的相似性漏检。一般对于两个未知关系的序列，使用局部序列比对工具要比用全序列比对工具好。而对于一个较长的序列和一个较短的序列的比对，也应该使用局部序列比对工具。此外，局部比对的任何一个地方都可能是最高分，即任何地方都可以是对位起始点，可见局部比对操作更为灵敏。
4）全局比对适用于相似性很高的序列间分析，而局部比对适用于相似性较低的序列分析，但也可用于高相似性序列分析，结果更精准。因此，局部比对比全局比对更有意义。
电子信息学什么6、在大分子序列分析中，蛋白质的取代矩阵比核酸的更复杂。取代矩阵的规则是“奖励匹配位点，罚扣不匹配位点”，也称为计分矩阵。核酸序列分析利用碱基取代矩阵，通过相似性比对进行打分，分析其碱基组成和特异位点。蛋白质序列利用氨基酸残基取代矩阵分析，由于蛋白质序列组成复杂，功能通过三维高级结构执行，结构不一定静态，进化取代不能简单表述残基在结构和功能上的关系，因此需要更复杂的取代矩阵。
7、多重比对用于系统演化分析、基因预测、蛋白质结构域分析、家族中相关蛋白质序列保守区域分析、结构和功能分析。BLAST是最广泛应用的序列相似性搜索工具，用于新DNA序列发现、定位、分析、结构和功能预测、ESTs分析、寻远源关系蛋白质序列、实验设
计、发现编码区、保守区域、特定序列框等信息。

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