《生物信息學》PPT課件

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1、簡 介 生 物 信 息 學 （ Bioinformatics） 是 20世 紀 80年 代 末 隨 著 人 類 基 因 組 計 劃 的 啟 動 而 興 起的 一 門 新 型 交 叉 學 科 ， 它 體 現(xiàn) 了 生 物 學 、計 算 機 科 學 、 數(shù) 學 、 物 理 學 等 學 科 間 的 滲透 與 融 合 。 生 物 信 息 學 通 過 對 生 物 學 實 驗 數(shù) 據(jù) 的 獲 取 、加 工 、 存 儲 、 檢 索 與 分 析 ， 達 到 揭 示 數(shù) 據(jù)所 蘊 含 的 生 物 學 意 義 從 而 解 讀 生 命 活 動 規(guī)律 的 目 的 。 生 物 信 息 學 不 僅 是 一 門 學 科 ，

2、更 是 一 種 重要 的 研 究 開 發(fā) 平 臺 與 工 具 ， 是 今 后 進 行 幾乎 所 有 生 命 科 學 研 究 的 推 手 。 生 物 技 術(shù) 與 生 物 信 息 學 的 區(qū) 別 及聯(lián) 系生 物 技 術(shù) 生 物 信 息 學英 文 名 稱 Biotechnology Bioinformatics最 終 目 的 產(chǎn) 品 研 究方 法 利 用 生 物 的 特 性 和 功 能 ，設(shè) 計 構(gòu) 建 具 有 預(yù) 期 功 能 的 新 物 質(zhì) 或 品 系 對 生 物 信 息 進 行 采 集 、 處理 、 存 儲 、 分 析 和 解 釋涉 及 學 科 基 因 工 程 、 分 子 生 物 學 、 生物

3、化 學 、 遺 傳 學 、 細 胞 生 物學 、 胚 胎 學 、 免 疫 學 等 生 物 學 、 計 算 機 科 學 、 數(shù) 學 、物 理 學 等發(fā) 展 歷 程 可 追 溯 到 2000 B.C. 數(shù) 十 年 生 物 信 息 學 的 發(fā) 展 歷 史 人 類 基 因 組 計 劃 （ HGP）人 類 基 因 組 計 劃 由 美 國 科 學 家 于 1985年 提 出 ， 1990年 啟 動 。 根 據(jù) 該 計 劃 ，在 2015年 要 把 人 體 約 4萬 個 基 因 的 密碼 全 部 揭 開 ， 同 時 繪 制 出 人 類 基 因 的譜 圖 ， 也 就 是 說 ， 要 揭 開 組 成 人 體 4

4、萬個 基 因 的 30億 個 堿 基 對 的 秘 密 。 HGP與 曼 哈 頓 原 子 彈 計 劃 和 阿 波 羅 計 劃 并稱 為 三 大 科 學 計 劃 ， 被 譽 為 生 命 科 學的 登 月 計 劃 。 隨 著 基 因 組 計 劃 的 不 斷 發(fā) 展 ， 海 量 的 生 物 學 數(shù) 據(jù) 必 須 通 過 生 物 信 息 學的 手 段 進 行 收 集 、 分 析 和 整 理 后 ， 才 能 成 為 有 用 的 信 息 和 知 識 。 換 句 話 說 ，人 類 基 因 組 計 劃 為 生 物 信 息 學 提 供 了 興 盛 的 契 機 。 上 文 所 說 的 基 因 、 堿 基對 、 遺 傳

5、 密 碼 子 等 術(shù) 語 都 是 生 物 信 息 學 需 要 著 重 研 究 的 地 方 。 數(shù) 據(jù) 與 信 息 數(shù) 據(jù) 是 人 們 為 了 反 映 客 觀 世 界 而 記 錄 下 來 的 可 鑒 別 的 各 種 符 號 ， 而 信 息 則 是使 用 者 對 數(shù) 據(jù) 有 目 的 的 加 工 ， 從 而 對 接 收 者 的 行 為 或 思 想 產(chǎn) 生 影 響 ， 而 不 同接 收 者 對 于 相 同 數(shù) 據(jù) 可 能 存 在 不 同 的 解 釋 和 理 解 。 數(shù) 據(jù) 是 信 息 的 載 體 ， 信 息 是 數(shù) 據(jù) 的 目 的“ 我 有 一 個 好 想 法 ， 不 過 只 可 意 會 不 可 言

6、傳 ” 數(shù) 據(jù) 本 身 沒 有 價 值 用 戶 不 同 ， 數(shù) 據(jù) 和 信 息 的 劃 分 也 不 同 數(shù) 據(jù) 和 信 息 可 以 相 互 轉(zhuǎn) 化 What is Data?10535185574雨 認 會 不 天 我 為 明 下 0100100101001100011011110111011001100101010110010110111101110101 What is Info?13805515574我 不 認 為 明 天 會 下 雨 y=ax-a 0100100101001100011011110111011001100101010110010110111101110101 73761

7、1111810189111117 ILoveYou 數(shù) 據(jù) 信 息RecognitionKnowledgement 什 么 是 數(shù) 據(jù) 庫 在 生 物 信 息 學 領(lǐng) 域 ， 數(shù) 據(jù) 庫 的 主 要 功 能 是“ 存 儲 ” 、 “ 管 理 ” 以 及 “ 檢 索 ” 、 “ 調(diào)用 ” 常 見 數(shù) 據(jù) 庫 結(jié) 構(gòu) 類 型 ： 平 面 文 件 (FLAT FILE)、 關(guān) 系 型 數(shù) 據(jù) 庫 (R-database)、 基 于Internet的 XML(Extensible Markup Language) 基 因 是 什 么 基 因 是 遺 傳 物 質(zhì) 的 基 本 單 位基 因 就 是 核 苷

8、 酸 序 列 。大 部 分 的 基 因 大 約 是 1000-4000個 核 苷 酸 那 么 長 。基 因 通 過 控 制 蛋 白 質(zhì) 的 合 成 ， 從 微 觀 和 宏 觀 上 影 響 細 胞 、 組 織 和 器官 的 產(chǎn) 生 ?；?因 在 染 色 體 上 。 DNA的 結(jié) 構(gòu) 堿 基 （ 腺 嘌 呤 A、 鳥 嘌 呤 G、 胞 嘧 啶 C、 胸腺 嘧 啶 T） 核 苷 酸核 苷 酸 是 構(gòu) 成 DNA分 子 的 重 要 模 塊 。 每 個 核 苷 酸 分 子 由 一 分 子 稱 作 脫氧 核 糖 的 戊 糖 （ 五 碳 糖 ） 、 一 分 子 磷 酸 和 一 分 子 堿 基 構(gòu) 成 。 每

9、 種 核 苷酸 都 有 一 個 堿 基 對 ， 也 就 是 A、 T、 C、 G DNA序 列 比 對 序 列 同 源 性 ： 從 某 一 共 同 祖 先 經(jīng) 過 趨 異 進 化 而 形 成 的 不 同 序 列 序 列 相 似 性 ： 指 序 列 比 對 過 程 中 檢 測 序 列 和 目 標 序 列 之 間 相 同 堿 基 或 氨 基 酸殘 基 序 列 所 占 比 例 的 大 小 序 列 比 對 定 義序 列 比 對 (Sequence Alignment)就 是 運 用 某 種 特 定 的 算 法 ， 找 出 兩 個 或多 個 序 列 之 間 的 最 大 匹 配 堿 基 數(shù) 動 態(tài) 規(guī) 劃

10、 與 序 列 比 對 基 因 組 數(shù) 據(jù) 庫 保 存 了 海 量 的 原 始 數(shù) 據(jù) (Raw Data),人 類 基 因 有 接 近 30億 個 堿 基 對 。 為 了 查 遍 所 有 數(shù)據(jù) 并 找 到 其 中 有 意 義 的 關(guān) 系 ， 我 們 便 需 要 依 賴 于高 效 的 計 算 機 科 學 字 符 串 算 法 。 動 態(tài) 規(guī) 劃 算 法 是 解 決 最 優(yōu) 化 問 題 的 一 種 高 級 的 算法 技 術(shù) ， 它 自 下 而 上 尋 找 子 問 題 的 最 優(yōu) 解 ， 從 而逐 步 得 到 最 終 問 題 的 解 。 本 課 程 將 利 用 Java實 現(xiàn) 動 態(tài) 規(guī) 劃 是 一

11、種 編 程 思 想 ， 并 不 是 實 際 的 方 法 。掌 握 這 一 思 想 ， 適 當 采 用 遞 歸 方 法 ， 幾 乎 可 以 解決 所 有 最 優(yōu) 解 問 題 。 使 用 動 態(tài) 規(guī) 劃 兩 大 條 件 ： 最 優(yōu) 子 結(jié) 構(gòu) ， 重 疊 子 問題 遞 歸 (Recursion) 在 計 算 機 程 序 設(shè) 計 中 如 何 理 解 F(x)=ax+b 編 程 計 算 N！ f(n) = n*f(n-1) n1 編 程 計 算 斐 波 那 契 數(shù) 列f(n) = f(n-1)+f(n-2) n21, 1, 2, 3, 5, 8 . n 動 態(tài) 規(guī) 劃 問 ： 斐 波 那 契 數(shù) 列

12、當 n=5時 ， 結(jié) 果 是 多 少 ？x=50呢 ？ x=100呢 ？當 遇 到 重 疊 子 問 題 ， 即 現(xiàn) 在 正 在 進 行 遞 歸 時 函 數(shù) 的 參 數(shù) 是 當 前 已 經(jīng) 計 算 過 的 參 數(shù) 值 ， 那 么 再 進行 計 算 將 是 重 復 計 算 。 Fib(4) Fib(3) Finb(2) Fib(0)Finb(2) Fib(1)Fib(1) 動 態(tài) 規(guī) 劃 利 用 動 態(tài) 規(guī) 劃 思 想 解 決 之 前 的 問 題 。public int fib(int n) if ( n = 0) return 0;else if (n=1) return 1;else retu

13、rn fib(n-1)+fib(n-2); public int fib1(int n)int table = new int n+1for(i=0;itable.length;i+)if(i = 0) tablei=0;else if (i=1) tablei=1else tablei=tablei-2+tablei-1return tablen遞 歸 解 決 動 態(tài) 規(guī) 劃 解 決動 態(tài) 規(guī) 劃 算 法 將 已 經(jīng) 計 算 過 的 子 問題 的 解 保 存 （ 這 里 用 二 維 數(shù) 組 ） ，下 一 次 再 需 要 計 算 時 便 可 以 直 接 提取 使 用 最 長 公 共 子 序 列

14、 問 題 (LCS)S1： ACTT S2： AGCTA C T T0 0 0 0 0A 0 1 1 1 1 G 0 1 1 1 1C 0 1 2 2 2T 0 1 2 3 3 注 意 該 二 維 數(shù) 組 賦 值的 規(guī) 律 ， 最 右 下 角 的數(shù) 值 即 為 這 兩 個 序 列的 LCS長 度 遺 傳 算 法 4.1 基 本 概 念 1. 個 體 與 種 群 個 體 就 是 模 擬 生 物 個 體 而 對 問 題 中 的 對 象 （ 一 般 就 是 問 題 的 解 ） 的 一 種 稱 呼 ， 一 個 個 體 也 就 是 搜 索 空 間 中 的 一 個 點 。 種 群 (population)

15、就 是 模 擬 生 物 種 群 而 由 若 干 個 體 組 成 的 群 體 , 它 一 般 是 整 個 搜 索 空 間 的 一 個 很 小 的 子 集 。 2. 適 應(yīng) 度 與 適 應(yīng) 度 函 數(shù) 適 應(yīng) 度 (fitness)就 是 借 鑒 生 物 個 體 對 環(huán) 境 的 適 應(yīng) 程 度 ,而 對 問 題 中 的 個 體 對 象 所 設(shè) 計 的 表 征 其 優(yōu) 劣 的 一 種 測 度 。 適 應(yīng) 度 函 數(shù) (fitness function)就 是 問 題 中 的 全 體 個 體 與 其 適 應(yīng) 度 之 間 的 一 個 對 應(yīng) 關(guān) 系 。 它 一 般 是 一 個 實 值 函 數(shù) 。 該 函

16、 數(shù) 就 是 遺 傳算 法 中 指 導 搜 索 的 評 價 函 數(shù) 。 3. 染 色 體 與 基 因 染 色 體 （ chromosome） 就 是 問 題 中 個 體 的某 種 字 符 串 形 式 的 編 碼 表 示 。 字 符 串 中 的 字 符也 就 稱 為 基 因 （ gene） 。 例 如 ： 個 體 染 色 體 9 - 1001 （ 2， 5， 6） - 010 101 110 4. 遺 傳 操 作 亦 稱 遺 傳 算 子 (genetic operator)， 就 是 關(guān)于 染 色 體 的 運 算 。 遺 傳 算 法 中 有 三 種 遺 傳 操 作 : 選 擇 -復 制 (sel

17、ection-reproduction) 交 叉 (crossover， 亦 稱 交 換 、 交 配 或 雜 交 ) 變 異 (mutation， 亦 稱 突 變 ) 選 擇 -復 制 通 常 做 法 是 ： 對 于 一 個 規(guī) 模 為 N的種 群 S,按 每 個 染 色 體 xi S的 選 擇 概 率 P(xi)所 決 定的 選 中 機 會 , 分 N次 從 S中 隨 機 選 定 N個 染 色 體 , 并進 行 復 制 。 Nj jii xfxfxP 1 )( )()( 這 里 的 選 擇 概 率 P(xi)的 計 算 公 式 為 交 叉 就 是 互 換 兩 個 染 色 體 某 些 位 上

18、的 基 因 。 s1=01000101, s2=10011011可 以 看 做 是 原 染 色 體 s 1和 s2的 子 代 染 色 體 。 例 如 , 設(shè) 染 色 體 s1=01001011, s2=10010101, 交 換 其 后 4位 基 因 , 即 變 異 就 是 改 變 染 色 體 某 個 (些 )位 上 的 基 因 。 例 如 , 設(shè) 染 色 體 s=11001101將 其 第 三 位 上 的 0變 為 1, 即 s=11001101 11101101= s。 s也 可 以 看 做 是 原 染 色 體 s的 子 代 染 色 體 。 4.2 基 本 遺 傳 算 法 遺 傳 算 法

19、基 本 流 程 框 圖 生 成 初 始 種 群計 算 適 應(yīng) 度選 擇 /復 制交 叉變 異生 成 新 一 代 種 群終 止 ? 結(jié) 束 算 法 中 的 一 些 控 制 參 數(shù) ： 種 群 規(guī) 模 最 大 換 代 數(shù) 交 叉 率 (crossover rate)就是參加交叉運算的染色體個數(shù)占全體染色體總數(shù)的比例，記為Pc,取值范圍一般為0.40.99。 變 異 率 (mutation rate)是指發(fā)生變異的基因位數(shù)所占全體染色體的基因總位數(shù)的比例，記為P m，取值范圍一般為0.00010.1。 分 子 進 化 與 系 統(tǒng) 發(fā) 育 生 物 大 分 子 進 化 速 率 相 對 恒 定 蛋 白 質(zhì)

20、 和 核 酸 等 生 物 大 分 子 在 進 化 過 程 中氨 基 酸 或 核 苷 酸 隨 著 時 間 的 替 換 (改 變 )數(shù) 幾乎 是 恒 定 的 。 生 物 大 分 子 進 化 的 保 守 性 對 生 物 生 存 制 約 性 大 的 生 物 大 分 子 進 化 速 度 慢 生 物 大 分 子 內(nèi) 部 功 能 區(qū) 結(jié) 構(gòu) 變 化 速 率 較 慢 ， 而 且功 能 越 重 要 的 區(qū) 域 變 化 速 率 越 慢 蛋 白 質(zhì) 中 越 重 要 的 氨 基 酸 變 化 越 慢 結(jié) 構(gòu) 和 化 學 性 質(zhì) 相 近 的 氨 基 酸 之 間 的 替 換 要 比 這兩 方 面 不 同 的 氨 基 酸 之

21、 間 的 替 換 共 容 易 發(fā) 生 分 子 系 統(tǒng) 發(fā) 育 樹如 何 構(gòu) 建 系 統(tǒng) 發(fā) 育 樹 請 參 照 書 本 UPGMA方 法 實 例注 意 要 能 夠 最 終 畫 出 系 統(tǒng) 發(fā) 育 樹 信 息 可 視 化 背 景 計 算 機 圖 形 學 的 產(chǎn) 生 和 發(fā) 展 為 可 視 化 的 誕生 奠 定 基 礎(chǔ) 1987年 正 式 將 可 視 化 分 為 ： 數(shù) 據(jù) 可 視 化 、信 息 可 視 化 、 科 學 可 視 化大 數(shù) 據(jù) 時 代 的到 來 為 信 息 可 視 化 帶 來 了 新的 機 遇 和 挑 戰(zhàn) 。 信 息 可 視 化 模 型RawData Tables VISStruct

22、ure ViewsVisual FormData 可 視 化 結(jié) 構(gòu) 映 射數(shù) 據(jù) 轉(zhuǎn) 化 視 圖 轉(zhuǎn) 化 InteractionsData Analysis 信 息 可 視 化 常 用 可 視 化 結(jié) 構(gòu)（ TreeMap）TreeMap是 一 種 在 有 限 空 間 里 對 分 層 結(jié) 構(gòu) 的 可 視 化 結(jié) 構(gòu) 模 型 。 通 過 對 形 狀大 小 和 顏 色 的 編 碼 ， TreeMap可 以 非 常 有 效 的 展 現(xiàn) 屬 性 結(jié) 構(gòu) 中 葉 子 節(jié) 點 的屬 性 ， 可 針 對 同 層 次 或 者 不 同 層 次 的 葉 子 節(jié) 點 進 行 比 較 。 充 分 利 用 空 間 。

23、F（ 6）F（ 5） F（ 4）F（ 4） F（ 3） F（ 3） F（ 2） F（ 3） F(2) F(2) F(1) F(2) F(1)F(2) F(1) 這 是 我 們 常 見 的 二叉 樹 結(jié) 構(gòu) ， 表 示 Fib數(shù) 列 的 運 算 過 程 TreeMapF（ 6）F（ 5） F（ 4）F（ 4） F（ 3） F（ 3） F（ 2）F（ 3） F(2) F(2) F(1) F(2) F(1)F(2) F(1) F(2) F(2) F(1)F(2)F(2)F(2)F(1)F(1)在 TreeMap中 ， 所 有的 不 可 分 割 的 矩 形 塊都 是 葉 子 節(jié) 點 ， 而 這些 矩

24、形 塊 通 過 組 合 構(gòu)成 的 更 大 的 矩 形 塊 也就 是 葉 子 節(jié) 點 的 父 節(jié)點 ， 以 此 類 推 ， 從 而將 整 個 樹 形 結(jié) 構(gòu) 呈 現(xiàn) 信 息 可 視 化 常 用 可 視 化 結(jié) 構(gòu)（ FishEye） Fisheye的 應(yīng) 用 Fisheye Menu魚 眼 菜 單 （ Fisheye menus ） 對 于 幫助 用 戶 瀏 覽 很 長 、 但 有 序 的 列 表 很 有用 處 。 該 菜 單 可 以 動 態(tài) 的 變 換 菜 單 條目 的 尺 寸 ， 將 鼠 標 所 在 區(qū) 域 放 大 。 這樣 便 可 以 在 一 個 屏 幕 上 顯 示 并 操 作 整個 菜 單 了 ， 而 無 需 傳 統(tǒng) 的 按 鈕 、 滾 動條 、 或 分 級 瀏 覽 結(jié) 構(gòu) 。 對 于 幫 助 用 戶輕 松 瀏 覽 很 長 的 列 表 ， 魚 眼 菜 單 很 有潛 力 。 可視化人機交互技術(shù) http:/mbostock.github.io/protovis/ex/ 什 么 是 人 機 交 互 ？ 輸 入 設(shè) 備 與 屏 幕 之 間 的 交 互 ? 人 與 屏 幕 之 間 的 交 互 ? 可 視 化 中 的 交 互 技 術(shù) Brushing Focus+context+magiclens pan+zoom Parallel Coordinates Index Charts