图片来源:https://images.app.goo.gl/9zEcNwNxXVYy7x6y5
01 生物信息学是什么?
生物信息学,简单来说,就是用计算机来研究生物学问题。它结合了生物学、计算机科学和数学等多个学科的知识,帮助我们分析海量的生物数据,揭示生命活动的规律。
图片来源:https://images.app.goo.gl/WJ9387waMyqP7Vvi6
02 生物信息学的发展历程
图片来源:https://www.smithsonianmag.com/science-nature/how-margaret-dayhoff-helped-bring-computing-scientific-research-180971904/
图片来源:https://images.app.goo.gl/qNgjgP5kozF5xYHM9
03 生物信息学的核心技术
生物信息学是一门高度交叉的学科,其核心技术涉及到生物学、计算机科学和数学等多个领域。
1、序列分析:这是生物信息学中最基础的技术之一。通过比较不同生物的DNA或蛋白质序列,可以发现序列之间的相似性,从而推测基因的功能、蛋白质的结构和生物之间的进化关系。常用的序列比对工具包括BLAST、BLAT等。
2、基因组组装:将短的DNA片段拼接成完整的基因组序列。常用的组装软件有De novo assembler(如Trinity、SPAdes)和参考基因组组装软件(如BWA-MEM、Minimap2)。
3、基因预测:在基因组序列中识别基因的起始和终止位置。常用的基因预测软件有GeneMark、FGENESH等。
4、蛋白质结构预测:根据蛋白质的氨基酸序列,预测其三维结构。常用的结构预测方法包括同源建模、threading、从头预测等。AlphaFold 2是近年来在蛋白质结构预测领域取得重大突破的深度学习模型。
5、转录组分析:分析RNA-seq数据,定量基因表达水平,发现新的转录本,研究基因的调控机制。常用的分析软件有HISAT2、StringTie、DESeq2等。
6、蛋白质组学分析:分析蛋白质的组成、修饰和相互作用。常用的分析软件有MaxQuant、Proteome Discoverer等。
7、代谢组学分析:分析细胞或组织中的小分子代谢物。常用的分析软件有XCMS、MetaboAnalyst等。
04 总结
生物信息学的发展与计算机科学、分子生物学等学科的进步密切相关。从最初的序列比对到如今的大数据分析和人工智能的应用,生物信息学在生命科学研究中发挥着越来越重要的作用。随着技术的不断进步,生物信息学将在更多的领域展现出巨大的潜力。
往期文章推荐
经验总结|生物信息学的学习方法
手把手教学|单细胞分析基础流程(三):认识数据集结构
深入生命微观世界:揭秘单细胞测序技术