2017生物資訊專業大學排名

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生物資訊學研究方向

序列對比

序列比對(Sequence Alignment)的基本問題是比較兩個或兩個以上符號序列的相似性或不相似性。從生物學的初衷來看，這一問題包含了以下幾個意義：從相互重疊的序列片斷中重構DNA的完整序列。在各種試驗條件下從探測資料(probe data)中決定物理和基因圖存貯，遍歷和比較資料庫中的DNA序列，比較兩個或多個序列的相似性，在資料庫中搜索相關序列和子序列，尋找核苷酸(nucleotides)的連續產生模式，找出蛋白質和DNA序列中的資訊成分。

序列比對考慮了DNA序列的生物學特性，如序列局部發生的插入，刪除(前兩種簡稱為indel)和替代，序列的目標函式獲得序列之間突變集最小距離加權和或最大相似性和，對齊的方法包括全域性對齊，區域性對齊，代溝懲罰等。兩個序列比對常採用動態規劃演算法，這種演算法在序列長度較小時適用，然而對於海量基因序列(如人的DNA序列高達10⁹bp)，這一方法就不太適用，甚至採用演算法複雜性為線性的也難以奏效。因此，啟發式方法的引入勢在必然，著名的BALST和FASTA演算法及相應的改進方法均是從此前提出發的。

對比預測

基本問題是比較兩個或兩個以上蛋白質分子空間結構的相似性或不相似性。蛋白質的結構與功能是密切相關的，一般認為，具有相似功能的蛋白質結構一般相似。蛋白質是由氨基酸組成的長鏈，長度從50到1000~3000AA(Amino Acids)，蛋白質具有多種功能，如酶，物質的存貯和運輸，訊號傳遞，抗體等等。

氨基酸的.序列內在的決定了蛋白質的3維結構。一般認為，蛋白質有四級不同的結構。研究蛋白質結構和預測的理由是：醫藥上可以理解生物的功能，尋找dockingdrugs的目標，農業上獲得更好的農作物的基因工程，工業上有利用酶的合成。直接對蛋白質結構進行比對的原因是由於蛋白質的3維結構比其一級結構在進化中更穩定的保留，同時也包含了較AA序列更多的資訊。蛋白質3維結構研究的前提假設是內在的氨基酸序列與3維結構一一對應(不一定全真)，物理上可用最小能量來解釋。從觀察和總結已知結構的蛋白質結構規律出發來預測未知蛋白質的結構。同源建模(homology modeling)和指認(Threading)方法屬於這一範疇。同源建模用於尋找具有高度相似性的蛋白質結構(超過30%氨基酸相同)，後者則用於比較進化族中不同的蛋白質結構。然而，蛋白結構預測研究現狀還遠遠不能滿足實際需要。

分析研究

基因識別的基本問題是給定基因組序列後，正確識別基因的範圍和在基因組序列中的精確位置。非編碼區由內含子組成(introns)，一般在形成蛋白質後被丟棄，但從實驗中，如果去除非編碼區，又不能完成基因的複製。

顯然，DNA序列作為一種遺傳語言，既包含在編碼區，又隱含在非編碼序列中。分析非編碼區DNA序列目前沒有一般性的指導方法。在人類基因組中，並非所有的序列均被編碼，即是某種蛋白質的模板，已完成編碼部分僅佔人類基因總序列的3~5%，顯然，手工的搜尋如此大的基因序列是難以想象的.偵測密碼區的方法包括測量密碼區密碼子(codon)的頻率，一階和二階馬爾可夫鏈，ORF(Open Reading Frames)，啟動子(promoter)識別，HMM(Hidden Markov Model)和GENSCAN，Splice Alignment等等。