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第一部分 基礎(chǔ)知識(shí)
第1章 核酸的世界 3
1.1 DNA和RNA的結(jié)構(gòu) 4
DNA分子是由4種不同類(lèi)型的堿基組成的線性多聚體 4
兩條互補(bǔ)DNA鏈通過(guò)堿基配對(duì)形成雙螺旋 6
RNA分子通常為單鏈結(jié)構(gòu) 但在某些情況下可形成堿基配對(duì)結(jié)構(gòu) 6
1.2 DNA、RNA和蛋白質(zhì)：中心法則 8
DNA是信息載體 而RNA則是信使 9
信使RNA根據(jù)遺傳密碼翻譯產(chǎn)生蛋白質(zhì) 10
翻譯過(guò)程涉及了含DNA和RNA的核糖體的轉(zhuǎn)移 11
1.3 基因結(jié)構(gòu)和基因調(diào)控 12
特定的定位序列能和RNA聚合酶結(jié)合 并識(shí)別轉(zhuǎn)錄起始點(diǎn) 13
真核生物中的轉(zhuǎn)錄起始信號(hào)遠(yuǎn)比細(xì)菌中復(fù)雜得多 14
真核生物mRNA轉(zhuǎn)錄物在翻譯前需經(jīng)歷一系列修飾 15
翻譯的調(diào)控 16
1.4 生命與進(jìn)化之樹(shù) 16
主要生命形式的基本特征 17
突變可以改變核苷酸序列 18
總結(jié) 19
名詞解釋 19
擴(kuò)展閱讀 21
第2章 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu) 22
2.1 初級(jí)結(jié)構(gòu)和二級(jí)結(jié)構(gòu) 23
我們可從多個(gè)不同水平考察蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu) 23
氨基酸是蛋白質(zhì)的組成單位 24
側(cè)鏈決定了氨基酸化學(xué)和物理特性的不同 24
蛋白質(zhì)鏈中的氨基酸通過(guò)肽鍵共價(jià)連接 26
蛋白質(zhì)的二級(jí)結(jié)構(gòu)由α螺旋、β鏈構(gòu)成 28
在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)中已發(fā)現(xiàn)了幾種不同類(lèi)型的β折疊片 31
螺旋和鏈通過(guò)轉(zhuǎn)角、發(fā)夾結(jié)構(gòu)和環(huán)連接 31
2.2 對(duì)生物信息學(xué)的啟發(fā) 32
某些氨基酸傾向于形成特定的結(jié)構(gòu)單元 32
從進(jìn)化角度幫助序列分析 32
蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的計(jì)算和可視化 32
2.3 蛋白質(zhì)通過(guò)折疊形成緊湊的結(jié)構(gòu) 33
蛋白質(zhì)的三級(jí)結(jié)構(gòu)是通過(guò)多肽鏈的路徑來(lái)定義的 34
蛋白質(zhì)折疊的穩(wěn)定狀態(tài)是能量最低的狀態(tài) 35
很多蛋白質(zhì)是由多個(gè)亞基組成的 35
總結(jié) 35
名詞解釋 36
擴(kuò)展閱讀 37
第3章 數(shù)據(jù)庫(kù)的處理 38
3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu) 39
平面文件數(shù)據(jù)庫(kù)以文本文件的方式存儲(chǔ)數(shù)據(jù) 40
關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)廣泛應(yīng)用于存儲(chǔ)生物信息 41
XM1的靈活性可以確定定制的數(shù)據(jù)分類(lèi) 42
一些用于生物數(shù)據(jù)的其他數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu) 42
數(shù)據(jù)庫(kù)可以通過(guò)本地訪問(wèn)或通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)相互鏈接 43
3.2 數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型 43
數(shù)據(jù)庫(kù)中不僅僅是數(shù)據(jù) 44
原始數(shù)據(jù)和衍生數(shù)據(jù) 44
我們?nèi)绾味�義和鏈接事物的重要性：本體 44
3.3 數(shù)據(jù)庫(kù)搜索 45
序列數(shù)據(jù)庫(kù) 46
芯片數(shù)據(jù)庫(kù) 46
蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)庫(kù) 50
結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù) 50
3.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量 51
非冗余性對(duì)一些應(yīng)用特別重要 52
自動(dòng)化方法可用于檢查數(shù)據(jù)的一致性 52
初步的分析和注釋通常是自動(dòng)化完成的 53
為了產(chǎn)生高質(zhì)量的注釋經(jīng)常需要人為干預(yù) 53
數(shù)據(jù)庫(kù)更新和條目注釋版本號(hào)的重要性 53
總結(jié) 54
名詞解釋 54
擴(kuò)展閱讀 55
第2部分 序列聯(lián)配
第4章 產(chǎn)生和分析序列聯(lián)配 59
4.1 序列聯(lián)配的原理 60
聯(lián)配是在兩個(gè)或更多序列的相同區(qū)域?qū)ふ易畲笙嗨菩缘娜蝿?wù) 60
聯(lián)配可以揭示序列間的同源性 61
比較蛋白質(zhì)序列比校酸序列更容易檢測(cè)同源性 62
4.2 聯(lián)配分值 62
一個(gè)聯(lián)配的質(zhì)量是通過(guò)給予一個(gè)量化的分值來(lái)衡量的 62
量化兩個(gè)序列間的相似性的最簡(jiǎn)單的方法是百分?jǐn)?shù) 62
基于一致度的點(diǎn)圖可以可視化地評(píng)價(jià)相似性 63
真正的匹配不必相同 65
最低一致度比可以被接受為具有顯著性 66
對(duì)于打分聯(lián)配有許多不同的方法 66
4.3 替代矩陣 66
使用替代矩陣對(duì)每個(gè)排列后的序列位點(diǎn)分配一個(gè)單獨(dú)的值 66
PAM替代矩陣使用密切相關(guān)的蛋白質(zhì)序列集的替代頻率 66
B1OSUM替代矩陣使用了局部高度保守區(qū)域序列的突變數(shù)據(jù) 67
替代矩陣的選擇取決于要解決的問(wèn)題 67
4.4 插入空缺 68
在序列插入空缺以達(dá)到和另一條序列的相似度最大 需要罰分制度 68
動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法可以決定引入最優(yōu)空缺 69
4.5 聯(lián)配類(lèi)型 69
對(duì)于不同情況采用不同類(lèi)型的聯(lián)配 69
多重序列聯(lián)配能同時(shí)比較一些相似序列 71
有幾種不同的技術(shù)可構(gòu)造多重聯(lián)配 72
多重聯(lián)配可以提高低相似性序列聯(lián)配的精確度 72
C1usta1W可以對(duì)DNA和蛋白質(zhì)序列進(jìn)行全局聯(lián)配 72
通過(guò)合并一些局部聯(lián)配可以構(gòu)建多重聯(lián)配 73
增加新信息可以改進(jìn)聯(lián)配 74
4.6 檢索數(shù)據(jù)庫(kù) 74
已開(kāi)發(fā)了快速而準(zhǔn)確的搜索算法 75
FASTA格式是一個(gè)基于較短的相同片段匹配的快速的數(shù)據(jù)庫(kù)搜索方法 75
B1AST的基礎(chǔ)在于發(fā)現(xiàn)非常相似的短片段 75
對(duì)不同的問(wèn)題采用不同版本的B1AST和FASTA 75
PSI-B1AST基于配置文件的數(shù)據(jù)庫(kù)搜索 76
SSEARCH是一個(gè)嚴(yán)格的聯(lián)配方法 76
4.7 搜索核酸或蛋白質(zhì)序列 76
可直接使用或翻譯后的DNA或RNA序列 76
必須測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)的匹配質(zhì)量 以確保其不可能是偶然發(fā)生 77
選擇一個(gè)適當(dāng)?shù)腅值的閾值有助于限制數(shù)據(jù)庫(kù)搜索 77
低復(fù)雜度區(qū)域可以將同源性搜索復(fù)雜化 79
不同的數(shù)據(jù)庫(kù)可以用來(lái)解決具體問(wèn)題 79
4.8 蛋白質(zhì)序列模體或模式 81
建立數(shù)據(jù)庫(kù)的模式需要專(zhuān)業(yè)知識(shí) 82
B1OCKS數(shù)據(jù)庫(kù)包含自動(dòng)編譯的保守蛋白質(zhì)序列的多重聯(lián)配的較短序列模塊 82
4.9 使用模式和模體搜索 83
可以在PROSITE數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索蛋白質(zhì)的模式和模體 83
基于模式的PHI-B1AST程序同時(shí)搜索同源性和模體匹配 84
可以使用PRATT扶多條序列產(chǎn)生模式 84
PRINTS數(shù)據(jù)庫(kù)包括了指紋圖譜 描述一個(gè)
蛋白質(zhì)家族的一些保守模體 84
Pfam數(shù)據(jù)庫(kù)定義了蛋白質(zhì)家族的表達(dá)譜 85
4.10 模式和蛋白質(zhì)功能 85
可以搜索蛋白質(zhì)上特定的功能位點(diǎn) 85
序列比較不是唯一分析蛋白質(zhì)序列的途徑 85
總結(jié) 86
名詞解釋 87
擴(kuò)展閱讀 88
第5章 序列比對(duì)比數(shù)據(jù)庫(kù)搜索 90
5.1 替換矩陣和打分 91
聯(lián)配分值用于衡量公共進(jìn)化祖先的似然性 91
PAM (MDM)替代打分矩陣用于探索蛋白質(zhì)進(jìn)化起源 92
B1OSUM矩陣用于尋找保守的蛋白質(zhì)區(qū)域 94
用于核苷酸聯(lián)配的打分矩陣需由相似的方式得到 96
替換打分矩陣必須適用于特定的聯(lián)配問(wèn)題 97
插入空缺的打分相對(duì)替換而言使用了更為啟發(fā)式的方法 97
5.2 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法 98
使用改進(jìn)后的Need1eman-Wunsch算法構(gòu)建全局最優(yōu)聯(lián)配 99
對(duì)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的簡(jiǎn)單改進(jìn)就能用于局部序列聯(lián)配 104
不計(jì)算完整的矩陣 犧牲精確度提高時(shí)間效率 106
5.3 索引技術(shù)和近似算法 108
后綴樹(shù)定位和獨(dú)特及重復(fù)序列的位置 108
散列索引是一種技術(shù) 列出了所有k的起始位置元組(k_tup1es) 109
FASTA算法使用哈希算法和快速鏈接進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)搜索 110
B1AST算法利用了有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī) 111
直接比較核酸序列和蛋白質(zhì)序列 需要對(duì)
B1AST和FASTA進(jìn)行特殊的調(diào)整 114
5.4 聯(lián)配分值的顯著性 116
有空缺局部聯(lián)配的統(tǒng)計(jì)可以按相似的算法進(jìn)行 117
5.5 聯(lián)配全基因組序列 118
有效索引和掃描全基因組序列對(duì)高等生物
序列比對(duì)至關(guān)重要 118
密切關(guān)聯(lián)的物種基因組之間復(fù)雜進(jìn)化關(guān)系需
要?jiǎng)?chuàng)新的聯(lián)配算法 119
總結(jié) 120
名詞解釋 121
擴(kuò)展閱讀 122
第6章 模式、序列和多序列比對(duì) 124
6.1 序列和序列標(biāo)記 125
位置特異性分?jǐn)?shù)矩陣是得分矩陣的擴(kuò)展 125
解決構(gòu)建PSSM時(shí)數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題的方法 127
PSI-B1AST是一個(gè)序列數(shù)據(jù)庫(kù)檢索程序 130
將序列表現(xiàn)為序列標(biāo)記 131
6.2 譜式隱馬爾可夫模型 132
用于序列比對(duì)的HMM的基本結(jié)構(gòu) 133
利用聯(lián)配序列莛立HMM參數(shù) 137
利用譜式HMM給序列打分：最大可能路徑以及所有路徑的總和 138
利用未聯(lián)配序列評(píng)估HMM參數(shù) 140
6.3 序列聯(lián)配 141
利用聯(lián)配比較兩個(gè)PSSM 141
聯(lián)配譜式HMM 143
6.4 利用序列遞增(gradua1 sequence addition)的多序列比對(duì) 144
序列添加的順序是基于評(píng)估合并聯(lián)配錯(cuò)誤可能性而決定的 145
許多不同的打分策略用于建立多序列聯(lián)配 147
多序列聯(lián)配是利用向?qū)��?shù)以及譜式方法構(gòu)建的 且可能進(jìn)一步改進(jìn) 149
6.5 其他獲得多序列聯(lián)配的方法 152
多序列聯(lián)配程序DIA1IGN聯(lián)配無(wú)間隙的區(qū)段 152
利用遺傳算法的SAGA多序列聯(lián)配方法 153
6.6 序列模式發(fā)現(xiàn) 154
在多序列聯(lián)配中查找模式：eMOTIF和AACC 157
序列中共有模式的概率查詢(xún)：Gibbs和MEME 158
總結(jié) 159
名詞解釋 160
擴(kuò)展閱讀 161
第3部分 進(jìn)化過(guò)程
第7章 重現(xiàn)進(jìn)化歷史 167
7.1 系統(tǒng)發(fā)生樹(shù)的結(jié)構(gòu)和解釋 168
系統(tǒng)發(fā)生樹(shù)重建進(jìn)化關(guān)系 168
用幾種方式描述樹(shù)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 172
一致樹(shù)和可信樹(shù)報(bào)告拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的比較結(jié)果 174
7.2 分子進(jìn)化及其結(jié)果 176
大多數(shù)相關(guān)序列有許多變異了幾次的位置 176
可接受突變速率對(duì)所有類(lèi)型的堿基替換通常是不相同的 178
密碼子不同位置有不同的突變速率 179
只應(yīng)該用直系同源基因構(gòu)建物種系統(tǒng)發(fā)生樹(shù) 181
基因組大區(qū)域變化是常見(jiàn)的 187
7.3 系統(tǒng)發(fā)生樹(shù)構(gòu)建 187
核糖體小亞基rRNA序列非常適用于重建物種的進(jìn)化 187
構(gòu)樹(shù)方法的選擇在某種程度上依賴(lài)于數(shù)據(jù)集的大小和質(zhì)量 188
在使用這些方法時(shí)必需選擇一個(gè)進(jìn)化模型 189
所有的系統(tǒng)發(fā)生分析必須以精確的多序列比對(duì)開(kāi)始 191
16 S RNA序列的一個(gè)小數(shù)據(jù)集的系統(tǒng)發(fā)生分析 192
為酶家族建立基因樹(shù)有助于發(fā)現(xiàn)酶功能的進(jìn)化 194
總結(jié) 198
名詞解釋 199
擴(kuò)展閱讀 200
第8章 構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)生樹(shù) 203
8.1 進(jìn)化模型和進(jìn)化距離的計(jì)算 204
一個(gè)簡(jiǎn)單但不精確衡量進(jìn)化距離的是p距離 204
Poissan校正距離考慮了同一位點(diǎn)上的多次突變 204
Gamma校正距離考慮了不同的序列位點(diǎn)上突變速率的差異 205
Jukes-Cantor模型再現(xiàn)了核苷酸序列進(jìn)化的一些基本特征 205
更復(fù)雜的模型區(qū)分不同類(lèi)型突變的相對(duì)頻率 206
在DNA序列上存在核苷酸的偏好 208
蛋白質(zhì)序列的進(jìn)化模型和用于序列聯(lián)配的替代矩陣密切相關(guān) 208
8.2 產(chǎn)生系統(tǒng)發(fā)生樹(shù) 209
聚類(lèi)方法基于進(jìn)化距離產(chǎn)生一個(gè)系統(tǒng)發(fā)育樹(shù) 209
UPGMA方法假定一個(gè)恒定的分子鐘 并產(chǎn)生一個(gè)等距樹(shù) 210
Fiteh-Margo1iash方法產(chǎn)生一個(gè)無(wú)根的加性樹(shù) 211
鄰接法：此方法涉及最小進(jìn)化的概念 212
通常使用逐步增加和星形分解方法用以產(chǎn)生一棵起始樹(shù)用于進(jìn)一步的探索這不是最終樹(shù) 214
8.3 產(chǎn)生多種樹(shù)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 216
分枝限界法大大提高了搜索樹(shù)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的效率 216
可以通過(guò)對(duì)一個(gè)現(xiàn)存樹(shù)做一系列細(xì)小的變化以?xún)?yōu)化樹(shù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 217
尋找根給出了系統(tǒng)發(fā)生樹(shù)在時(shí)間上的方向 220
8.4 評(píng)價(jià)樹(shù)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 221
可使用基于進(jìn)化距離的函數(shù)以評(píng)價(jià)樹(shù) 221
加權(quán)簡(jiǎn)約法尋找具有突變最少的樹(shù) 224
使用簡(jiǎn)約法可以采用不同的方式對(duì)突變作加權(quán) 226
可以使用最大似然法用以評(píng)估樹(shù) 226
四重奏迷惑(quartet-puzz1ing)方法在標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行中也包括了最大似然法 229
貝葉斯方法也可用于重建系統(tǒng)發(fā)生樹(shù) 230
8.5 評(píng)估樹(shù)的特征和比較樹(shù)的可靠性 231
即使是完善的數(shù)據(jù)和方法也會(huì)出現(xiàn)長(zhǎng)枝吸引的問(wèn)題 231
可以檢驗(yàn)內(nèi)部分枝測(cè)試樹(shù)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 231
用于比較兩棵或兩棵以上的樹(shù)的檢驗(yàn)方法 233
總結(jié) 234
名詞解釋 234
擴(kuò)展閱讀 235
第4部分 基因組特征
第9章 揭示基因組特征 239
9.1 基因組序列的初步分析 240
將整個(gè)基因組序列分割開(kāi)來(lái)簡(jiǎn)化基因檢測(cè) 240
結(jié)構(gòu)RNA基因和重復(fù)序列在進(jìn)一步分析中可以排除 241
同源性可以用于原核和真核基因的鑒定 242
9.2 原核基因組中的基因預(yù)測(cè) 242
9.3 真核基因組中的基因預(yù)測(cè) 244
外顯子和內(nèi)含子的預(yù)測(cè)程序使用了多種方法 244
基因預(yù)測(cè)必須要保持正確的閱讀框 245
有些程序只利用查詢(xún)序列和外顯子模型來(lái)預(yù)測(cè)外顯子 249
有些程序只利用查詢(xún)序列和基因模型來(lái)預(yù)測(cè)外顯子 252
可以利用基因模型和序列相似性來(lái)預(yù)測(cè)基因 254
相關(guān)物種的基因組可以用來(lái)幫助基因預(yù)測(cè) 255
9.4 剪接位點(diǎn)的預(yù)測(cè) 256
剪接位點(diǎn)可以由專(zhuān)門(mén)的程序獨(dú)立地鑒定 256
9.5 啟動(dòng)子區(qū)域的預(yù)測(cè) 256
原核啟動(dòng)子有較好定義的基序 257
真核啟動(dòng)子一般要比原核啟動(dòng)子復(fù)雜 257
有許多啟動(dòng)子的在線預(yù)測(cè)工具 257
啟動(dòng)子預(yù)測(cè)結(jié)果并不十分清晰 258
9.6 證實(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果 258
有多種計(jì)算基因預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的方法 259
翻譯預(yù)測(cè)的外顯子可以證實(shí)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性 259
構(gòu)建蛋白質(zhì)和鑒定同源基因 261
9.7 基因組注釋 262
基因組注釋是基因組分析中的最后一步 262
GO (gene onto1ogy)提供了一套基因注釋的標(biāo)準(zhǔn)詞匯表 263
9.8 大基因組比較 267
總結(jié) 267
名詞解釋 269
擴(kuò)展閱讀 269
第10章 基因檢測(cè)和基因組注釋理論章 節(jié) 271
10.1 利用決策樹(shù)檢測(cè)功能RNA分子 273
利用tRNAscan算法檢測(cè)tRNA基因 273
檢測(cè)真核生物基因組中的tRNA基因 276
10.2 原核生物基因檢測(cè)中有用的特征 276
10.3 原核生物基因檢測(cè)的算法 279
GeneMark利用了非均勻馬爾可夫鏈
(inhomogeneous Markov chains)和雙密碼子( dicodon)統(tǒng)計(jì) 280
G1IMMER利用了編碼概率的差值馬爾科夫模型 281
ORPHEUS利用了同源性、密碼子統(tǒng)計(jì)和核糖體結(jié)合位點(diǎn) 282
GeneMark hmm利用精確狀態(tài)持續(xù)隱馬爾可夫模型 283
EcoParse是一個(gè)HMM基因模型 284
10.4 真核生物基因檢測(cè)中用到的特征 286
真核生物基因與原核生物基因的差異 286
內(nèi)含子、外顯子和剪切位點(diǎn) 287
轉(zhuǎn)錄因子的啟動(dòng)子序列和結(jié)合位點(diǎn) 289
10.5 預(yù)測(cè)真核生物基因信號(hào) 289
檢測(cè)核心啟動(dòng)子結(jié)合信號(hào)是很多真核生物基因預(yù)測(cè)方法的關(guān)鍵元素 289
為了定位核心啟動(dòng)子序列信號(hào)而設(shè)計(jì)的一類(lèi)模型 290
利用序列一般性質(zhì)預(yù)測(cè)啟動(dòng)子區(qū)域可以去掉相當(dāng)數(shù)量的假陽(yáng)性結(jié)論 294
預(yù)測(cè)真核生物轉(zhuǎn)錄和翻譯起始位點(diǎn) 295
轉(zhuǎn)錄和翻譯終止信號(hào)給出基因完整定義 296
10.6 預(yù)測(cè)外顯子和內(nèi)含子 296
可以利用普遍序列性質(zhì)(genera1 sequence property)來(lái)識(shí)別 297
剪切位點(diǎn)預(yù)測(cè) 298
可以通過(guò)序列模式與堿基統(tǒng)計(jì)相結(jié)合預(yù)測(cè)剪切位點(diǎn) 298
GenScan將加權(quán)矩陣和決策樹(shù)整合以定位剪切位點(diǎn) 299
GeneSp1icer利用一階馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)剪切位點(diǎn) 300
NetP1antGene整合內(nèi)含子和外顯子的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以預(yù)測(cè)剪切位點(diǎn) 300
其他特征可能也可以用于剪切位點(diǎn)預(yù)測(cè) 300
利用特定方法識(shí)別起始和終止外顯子 301
利用數(shù)據(jù)庫(kù)中的同源區(qū)域可以定義外顯子 301
10.7 完整真核生物基因模型 301
10.8 預(yù)測(cè)獨(dú)立基因之余 304
功能注釋 304
通過(guò)比較相關(guān)基因組 可以減少難以確定的預(yù)測(cè) 306
基因檢測(cè)方法的評(píng)估和再評(píng)估 307
總結(jié) 307
名詞解釋 308
擴(kuò)展閱讀 308
第5部分 二級(jí)結(jié)構(gòu)
第11章 從序列中獲得二級(jí)結(jié)構(gòu) 313
11.1 預(yù)測(cè)方法的類(lèi)型 314
基于規(guī)則的統(tǒng)計(jì)方法使殘基形成一個(gè)特定二級(jí)結(jié)構(gòu)成為可能 315
最近鄰法是結(jié)合了有關(guān)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)額外信息的統(tǒng)計(jì)方法 315
主要利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及隱馬爾可夫方法進(jìn)行二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法 316
11.2 訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù) 317
確定蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)的幾種方法 317
11.3 預(yù)測(cè)程序準(zhǔn)確性評(píng)估 318
Q3 衡量個(gè)別殘基分配的精度 318
二級(jí)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)不應(yīng)該期望達(dá)到100 %的殘基精度 319
Sov值衡量全元素的預(yù)測(cè)精度 319
CAFASP1CASP:無(wú)偏的和隨時(shí)可用的蛋白質(zhì)預(yù)測(cè)評(píng)估 321
11.4 統(tǒng)計(jì)和基于知識(shí)的方法 321
GOR方法用作信息論方法 324
Zpred程序包括了同源序列和殘基保守信息的多重聯(lián)配 325
使用多個(gè)序列信息提高整體預(yù)測(cè)精度 328
最近鄰法；使用多個(gè)非同源序列 328
PREDATOR足一種綜合了統(tǒng)計(jì)和基于知識(shí)的程序 其中包括了最近鄰法 328
11.5 二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法 328
評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的可靠性 329
基于網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)程序的幾個(gè)例子 330
PROF:蛋白質(zhì)預(yù)測(cè) 330
PSIPRED 331
Jnet:使用序列比對(duì)的幾種可選描述 332
11.6 一些需要特殊預(yù)測(cè)方法的二級(jí)結(jié)構(gòu) 332
跨膜蛋白 334
量化膜環(huán)境的屬性 334
11.7 跨膜蛋白結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè) 334
多螺旋膜蛋白 335
選擇預(yù)測(cè)跨膜螺旋的預(yù)測(cè)程序 336
統(tǒng)計(jì)方法 339
基于知識(shí)的預(yù)測(cè) 339
蛋白質(zhì)家族的進(jìn)化信息改善了預(yù)測(cè)結(jié)果 340
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在跨膜預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 341
使用隱馬爾可夫模型預(yù)測(cè)跨膜螺旋 341
比較結(jié)果：選擇哪個(gè) 342
如果提交一個(gè)非跨膜蛋白給跨膜預(yù)測(cè)程序會(huì)發(fā)生什么 344
含β鏈的胯膜結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè) 344
11.8 卷曲螺旋結(jié)構(gòu) 345
COI1S預(yù)測(cè)程序 346
PAIRCOI1和MU1TICOI1是COI1S算法的擴(kuò)展 348
拉上亮氨酸拉鏈：一個(gè)特殊的卷曲螺旋 348
11.9 RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè) 349
總結(jié) 351
名詞解釋 352
擴(kuò)展閱讀 353
第12章 二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè) 355
12.1 定義二級(jí)結(jié)構(gòu)和預(yù)測(cè)精度 356
蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)指定定義不同給出結(jié)果也不同 357
對(duì)二級(jí)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)精度存在著幾種不同的測(cè)度 360
12.2 二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)基于殘基的偏好性 363
每個(gè)結(jié)構(gòu)狀態(tài)存在著氨基酸的傾向 這可
以在指定時(shí)作為殘基偏好性 363
最簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)方法是基于在一個(gè)序列窗口中的平均殘基偏好性 367
殘基偏好性由附近的序列所調(diào)控 368
通過(guò)從同源序列得到的信息可以大為改善預(yù)測(cè) 371
12.3 近鄰方法是基于序列片段的相似性 372
發(fā)現(xiàn)相似序列的矩片段具有相似的結(jié)構(gòu) 373
使用了幾種序列相似性的測(cè)度用以尋找近鄰片段 374
使用近鄰片段結(jié)構(gòu)的加權(quán)平均用以預(yù)測(cè) 376
已發(fā)展了近鄰方法用于預(yù)測(cè)那些較易發(fā)生錯(cuò)誤折疊的區(qū)域 377
12.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被成功應(yīng)用于二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè) 377
分層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將序列轉(zhuǎn)變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)預(yù)測(cè) 378
包括同源序列信息將改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)正確度 385
更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已應(yīng)用于預(yù)測(cè)二級(jí)結(jié)構(gòu)和其他一些結(jié)構(gòu)特點(diǎn) 386
12.5 隱馬爾可夫模型已應(yīng)用在結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中 389
發(fā)現(xiàn)HMM方法對(duì)膜蛋白特別有效 389
使用HMM 也可以成功地預(yù)測(cè)非膜蛋白的二級(jí)結(jié)構(gòu) 389
12.6 可以預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)特征的一般數(shù)據(jù)分類(lèi)技術(shù) 392
支持向量機(jī)已成功地用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè) 392
Discriminates、SOM和其他一些方法 394
總結(jié) 394
名詞解釋 395
擴(kuò)展閱讀 396
第13章 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè) 403
13.1 勢(shì)能函數(shù)和力場(chǎng) 405
蛋白質(zhì)的構(gòu)象可以在勢(shì)能面上觀察到 405
構(gòu)象能量可以用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)函數(shù)來(lái)描述 406
相似的力場(chǎng)可以用來(lái)表示平均環(huán)境中的構(gòu)象能量 407
勢(shì)能函數(shù)可以用來(lái)評(píng)估構(gòu)建的結(jié)構(gòu) 407
能量最小化可以用來(lái)搜索建模結(jié)構(gòu)和確定局部能量最小值 408
分子動(dòng)力學(xué)和模擬退火可以用來(lái)搜索全局能量最小值 409
13.2 用折疊識(shí)別法預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu) 409
在沒(méi)有同源蛋白的情況下預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)折疊 410
非冗余蛋白質(zhì)折疊數(shù)據(jù)庫(kù)在穿線法中的應(yīng)用 411
穿線法中采用的兩種不同的打分機(jī)制 411
動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法搜索目標(biāo)序列與已知折疊匹配的最佳方案 413
評(píng)估折疊識(shí)別可信度的方法 414
穿線法實(shí)例：網(wǎng)柱黏菌中的C2 結(jié)構(gòu)域 414
13.3 同源建模原理 416
目標(biāo)序列與模板序列相關(guān)性越大 同源建模的結(jié)果越好 418
關(guān)鍵序列一致性取決于整個(gè)序列的長(zhǎng)度 418
針對(duì)目前可建模的大批量序列的同源建模已經(jīng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化 419
建模所基于的一系列假設(shè) 420
13.4 同源建模的步驟 421
在PDB數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找目標(biāo)蛋白質(zhì)的同源結(jié)構(gòu) 422
目標(biāo)和模板蛋白序列的精確比對(duì)對(duì)于成功建模是必不可少的 422
蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)保守區(qū)域最先建模 423
進(jìn)入下一階段前需檢驗(yàn)建模的核心結(jié)構(gòu)是否存在不適之處 423
序列重新比對(duì)和重新建�？赡軙�(huì)提高建模結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確性 423
插入和缺失序列通常建模成環(huán)區(qū)域 424
不等同氨基酸側(cè)鏈的建模主要通過(guò)旋轉(zhuǎn)異構(gòu)體數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn) 426
采用能量最小化來(lái)消除結(jié)構(gòu)錯(cuò)誤 427
分子動(dòng)力學(xué)可以用來(lái)搜索可移動(dòng)的1oop區(qū)域可能采取的構(gòu)象 427
檢查模型的準(zhǔn)確性 427
同源建模的可信度 430
13.5 自動(dòng)化同源建模 430
MODE11ER通過(guò)適當(dāng)?shù)牡鞍踪|(zhì)結(jié)構(gòu)約束條件來(lái)建模 431
COMPOSER使用基于片段的建模方法來(lái)自動(dòng)化生成相應(yīng)的模型 431
網(wǎng)絡(luò)中可用于比較建模的自動(dòng)化方法 432
結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)結(jié)果的評(píng)價(jià) 432
13.6 PI3 蛋白激酶p11Oα的同源建模 434
Swiss-Pdb Viewer能夠用于手工或者半手工建模 435
同時(shí)做序列比對(duì)、核心結(jié)構(gòu)建模和側(cè)鏈建模 435
柔性區(qū)域(1oop)通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)中可能的結(jié)構(gòu)建模 436
Swiss-Pdb Viewer較件可以實(shí)現(xiàn)能量最小化和質(zhì)量評(píng)估 436
Mo1IDE是一個(gè)可下載的半自動(dòng)的建模軟件包 437
基于網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)化建模（以p11Oa激酶為例） 437
構(gòu)建一個(gè)功能上相似但是序列不相似的蛋白質(zhì)：mTOR 439
從序列生成一個(gè)多結(jié)構(gòu)域三維結(jié)構(gòu) 440
總結(jié) 440
名詞解釋 440
擴(kuò)展閱讀 441
第14章 結(jié)構(gòu)-功能關(guān)系分析 444
14.1 功能保守性 445
發(fā)揮功能的區(qū)域通常結(jié)構(gòu)上是保守的 445
相似的生物學(xué)功能存在于具有不同折疊模式的蛋白質(zhì)上 448
折疊數(shù)據(jù)庫(kù)確定了結(jié)構(gòu)上相似的蛋白質(zhì)而無(wú)論其功能 448
14.2 結(jié)構(gòu)比較方法 450
找到蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)域可以幫助結(jié)構(gòu)比較 450
結(jié)構(gòu)比較能夠揭示序列比較不能辨別的保守功能 451
CE方法通過(guò)匹配蛋白質(zhì)片段把兩個(gè)蛋白質(zhì)疊合到一起 451
向量疊合搜索工具(vector a1ignment search tao1 VAST)能夠疊合二級(jí)結(jié)構(gòu) 452
DA1I確定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的疊合方式 但是并不保持片段之間的相對(duì)順序 453
FATCAT在剛性的片段之間引入了旋轉(zhuǎn) 454
14.3 找到結(jié)合位點(diǎn) 455
高度保守的、常電荷的或者疏水的表面是相互作用位點(diǎn)的標(biāo)志 458
通過(guò)表面性質(zhì)尋找蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)的相互作用位點(diǎn) 459
通過(guò)計(jì)算蛋白質(zhì)的表面 可以找到那些可能是結(jié)合位點(diǎn)的裂縫和洞 459
通過(guò)分析氨基酸的保守性可以確定結(jié)合位點(diǎn) 462
14.4 分子對(duì)接方法和程序 462
當(dāng)同源蛋白和類(lèi)似的小分子復(fù)合物的結(jié)構(gòu)已知的時(shí)候 可以作簡(jiǎn)單的分子對(duì)接 464
一些專(zhuān)用的分子對(duì)接程序可以自動(dòng)地把配體對(duì)接到蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)上去 464
通過(guò)打分函數(shù)來(lái)確定最可能的對(duì)接結(jié)果 465
DOCK軟件采用半剛性的方法 通過(guò)分析配體和結(jié)合位點(diǎn)形狀和化學(xué)性質(zhì)的互補(bǔ)來(lái)做對(duì)接 465
片段對(duì)接方法可以通過(guò)預(yù)測(cè)結(jié)合位點(diǎn)處的
原子類(lèi)型和功能基團(tuán)確定可能的底物 465
GO1D是一個(gè)柔性的對(duì)接程序 它使用遺傳算法 466
結(jié)合位點(diǎn)的水分子也應(yīng)該考慮 466
總結(jié) 467
名詞解釋 467
擴(kuò)展閱讀 467
第7部分 細(xì)胞和組織
第15章 蛋白質(zhì)譜和基因表達(dá)分析 471
15.1 大規(guī)�；�因表達(dá)分析 472
大量不同基因的表達(dá)可同時(shí)被DNA芯片檢測(cè) 472
基因表達(dá)芯片主要用于檢測(cè)基因在不同條件下的表達(dá)差異 473
基因表達(dá)系列分析也被用于研究基因表達(dá)的總體模式 474
數(shù)字差異顯示：應(yīng)用生物信息學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)來(lái)檢測(cè)不同組織中基因的差異表達(dá) 475
推動(dòng)不同地方和不同實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)整合 475
分析基因表達(dá)微陣列數(shù)據(jù)的最簡(jiǎn)單方法是層次聚類(lèi)分析 476
基于自組織映射網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)可被用于分析微陣列數(shù)據(jù) 478
自組織樹(shù)算法(SOTA)自上而下地對(duì)類(lèi)別進(jìn)行連續(xù)分割 478
基因表達(dá)數(shù)據(jù)的聚類(lèi)結(jié)果是進(jìn)一步研究的工具 480
15.2 大規(guī)模蛋白質(zhì)表達(dá)分析 480
二維凝膠電泳是分離細(xì)胞內(nèi)各種蛋白質(zhì)的一種方法 480
檢測(cè)二維凝膠中顯示的表達(dá)水平 483
二維凝膠能發(fā)現(xiàn)不同樣本間的蛋白質(zhì)表達(dá)差異 484
用聚類(lèi)方法識(shí)別具有相似表達(dá)模式的蛋白質(zhì)位點(diǎn) 484
主成分分析(PCA)足分析微陣列和二維凝膠數(shù)據(jù)除聚類(lèi)分析之外的又一選擇 487
跟蹤一組蛋白質(zhì)位點(diǎn)在一系列樣本間的差異 487
數(shù)據(jù)庫(kù)和在線工具可用來(lái)輔助二維凝膠數(shù)據(jù)的解釋 488
蛋白質(zhì)微陣列芯片能同時(shí)檢測(cè)大量不同蛋白質(zhì)的存在或活性 488
可用質(zhì)譜來(lái)鑒定已經(jīng)由二維凝膠或其他技術(shù)分離和純化的蛋白質(zhì) 489
對(duì)質(zhì)譜進(jìn)行蛋白質(zhì)鑒定的程序可從網(wǎng)上免費(fèi)獲得 490
質(zhì)譜能用于檢測(cè)蛋白質(zhì)濃度 491
總結(jié) 491
名詞解釋 491
擴(kuò)展閱讀 492
第16章 聚類(lèi)方法和統(tǒng)計(jì)學(xué)概念 493
16.1 分析表達(dá)數(shù)據(jù)之前的準(zhǔn)備工作 494
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化用于去除實(shí)驗(yàn)中的系統(tǒng)誤差 494
表達(dá)水平通常用比值表示并取對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換后再分析 495
有時(shí)在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后再進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化不無(wú)裨益 497
主成分分析用于合并被分析對(duì)象的某些屬性 497
16.2 聚類(lèi)分析的先決條件是定義所有數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離 500
歐氏距離在日常生活中廣泛使用 500
Pearson相關(guān)系數(shù)表征的距離能衡量表達(dá)響應(yīng)的形狀相似性 501
Maha1anobis距離綜合考慮表達(dá)響應(yīng)之間的變異性和相關(guān)性 501
16.3 聚類(lèi)方法能鑒定出內(nèi)部相似且彼此間不同的表達(dá)模式 502
層次聚類(lèi)對(duì)數(shù)據(jù)生成一組彼此關(guān)聯(lián)的備選劃分方案 504
k均值聚類(lèi)將數(shù)據(jù)分成預(yù)先指定數(shù)目的類(lèi)群 但不能確定類(lèi)群間彼此的遠(yuǎn)近關(guān)系 507
自組織圖(SOM)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法將數(shù)據(jù)聚類(lèi)成預(yù)先指定數(shù)目的類(lèi)群 509
進(jìn)化聚類(lèi)算法用選擇、重組和突變等概念來(lái)搜索問(wèn)題的可能最優(yōu)解 512
自組織樹(shù)算法(SOTA)確定所需要的聚類(lèi)數(shù)目 513
雙向聚類(lèi)可鑒定出在部分樣本中呈現(xiàn)相似表達(dá)模式的一組基因 514
聚類(lèi)類(lèi)群的合理性可由其他方法獨(dú)立驗(yàn)證 515
16.4 統(tǒng)計(jì)分析可量化觀測(cè)到的差異表達(dá)的顯著性水平 516
t檢驗(yàn)?zāi)苡糜诠烙?jì)兩個(gè)表達(dá)水平之間差異的顯著性 518
非參數(shù)檢驗(yàn)用于規(guī)避對(duì)數(shù)據(jù)采樣方式做假定 519
對(duì)差異表達(dá)的多重假設(shè)檢驗(yàn)需要采取特殊的技術(shù)來(lái)控制錯(cuò)誤率 520
16.5 基因和蛋白質(zhì)表達(dá)數(shù)據(jù)能用于樣本分類(lèi) 522
有許多可選手段能用于樣本分類(lèi) 523
支持向量機(jī)是另一種能生成分類(lèi)器的有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法 524
總結(jié) 524
名詞解釋 525
擴(kuò)展閱讀 527
第17章 系統(tǒng)生物學(xué) 529
17.1 什么是系統(tǒng) 530
系統(tǒng)大于部分之和 530
生物學(xué)系統(tǒng)是有生命的網(wǎng)絡(luò) 533
數(shù)據(jù)庫(kù)是網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的有效起點(diǎn) 533
構(gòu)建模型需要比網(wǎng)絡(luò)更加豐富的信息 534
構(gòu)建模型的三種可行的方法 536
動(dòng)力學(xué)模型并非系統(tǒng)生物學(xué)研究的唯一途徑 539
17.2 模型的結(jié)構(gòu) 539
控制環(huán)路是生物學(xué)系統(tǒng)的必要組成部分 540
網(wǎng)絡(luò)中的相互作用可以被表述為簡(jiǎn)單的微分方程 540
17.3 生物學(xué)系統(tǒng)的魯棒性 543
魯棒性是生物體復(fù)雜性的一個(gè)獨(dú)特屬性 543
模塊性在魯棒性中扮演重要角色 544
系統(tǒng)中的冗余性能夠提供魯棒性 546
生命系統(tǒng)可以通過(guò)雙穩(wěn)態(tài)開(kāi)關(guān)實(shí)現(xiàn)從一個(gè)狀態(tài)到另一個(gè)狀態(tài)的轉(zhuǎn)換 547
17.4 存儲(chǔ)和運(yùn)行系統(tǒng)模型 547
特定的程序使得系統(tǒng)模擬更加便捷 548
標(biāo)準(zhǔn)化的系統(tǒng)描述有助于存儲(chǔ)和再利用 548
總結(jié) 549
名詞解釋 551
擴(kuò)展閱讀 5 51
附錄A 553
概率論、熵和信息 553
互斥事件 553
發(fā)生兩個(gè)事件 553
兩個(gè)隨機(jī)變量的發(fā)生 553
貝葉斯分析 554
貝葉斯定理 554
參數(shù)值的推導(dǎo) 554
擴(kuò)展閱讀 555
附錄B分子能量函數(shù) 556
用力場(chǎng)計(jì)算分子內(nèi)部和分子間相互作用的能量 556
成鍵項(xiàng) 557
非成鍵項(xiàng) 558
勢(shì)能在穿線法中的使用 559
平均力的勢(shì)能 560
與溶劑效應(yīng)相關(guān)的勢(shì)能項(xiàng) 560
擴(kuò)展閱讀 561
附錄C功能優(yōu)化 562
全搜索(fu11 search)方法 562
動(dòng)態(tài)規(guī)劃和分支界限法(branch-and-bound) 563
局部最優(yōu)(1oca1 optimization) 563
下降單純形(downhi11 simp1ex)法 563
最速下降(steepest descent)法 564
共軛梯度(conjugate gradient)法 564
使用二階導(dǎo)數(shù)的方法 565
熱力學(xué)模擬和全局優(yōu)化 565
蒙特卡羅和遺傳算法 566
分子動(dòng)力學(xué) 568
模擬退火 568
總結(jié) 568
擴(kuò)展閱讀 569
字符表 570
索引 582