第三十八頁第一章生物信息學的概念及發(fā)展歷史1．登陸GenBank/ENA/DDBJ三大數(shù)據(jù)庫網(wǎng)站，進行了解學習。GenBank、ENA和DDBJ是國際三大核酸序列數(shù)據(jù)庫，共同組成GenBank/ENA/DDBJ國際核酸序列數(shù)據(jù)庫，每日同步更新數(shù)據(jù)。用戶可通過以下方式了解學習：GenBank（美國國家生物技術信息中心NCBI維護，網(wǎng)址/genbank/）：提供海量核酸序列數(shù)據(jù)及BLAST比對工具，支持關鍵詞、序列號或物種檢索。ENA（歐洲生物信息研究所EBI管理，網(wǎng)址https://www.ebi.ac.uk/ena）：除序列存儲外，整合了測序原始數(shù)據(jù)（如FASTQ文件）和注釋信息，支持復雜查詢及數(shù)據(jù)批量下載。DDBJ（日本國立遺傳學研究所運營，網(wǎng)址https://www.ddbj.nig.ac.jp）：專注亞洲生物數(shù)據(jù)，提供序列提交服務及物種分類工具，界面支持日語和英語?？梢砸来卧L問三大數(shù)據(jù)庫官網(wǎng)，通過“幫助文檔”或“教程”模塊學習基本操作，例如使用Entrez系統(tǒng)檢索或利用序列比對功能，結合文檔中提及的聯(lián)合數(shù)據(jù)交換特點（如數(shù)據(jù)同步性）進行實踐探索。2．生物信息學的主要應用有哪些？①生物信息學數(shù)據(jù)庫：數(shù)據(jù)庫建設；數(shù)據(jù)庫整合和數(shù)據(jù)挖掘。②序列分析：序列比對；基因序列注釋③其他主要應用：比較基因組學；基因和蛋白質的表達分析；生物芯片大規(guī)模功能表達譜的分析；蛋白質結構的預測；蛋白質與蛋白質相互作用；表型組學；生物系統(tǒng)模擬；代謝網(wǎng)絡建模分析（預測調(diào)控網(wǎng)絡、網(wǎng)絡普遍性分析、建立模型分析）；計算機進化生物學；生物多樣性研究；合成生物學；生物醫(yī)學文本挖掘3．從表1-1中你能總結出生命科學與計算機科學發(fā)展的哪些規(guī)律？生命科學與計算機科學大事記的對比分析可總結出以下規(guī)律：1.技術發(fā)展相互依存計算機技術賦能生命科學：如20世紀70年代Needleman-Wunsch序列比對算法（1970年）和Smith-Waterman算法（1981年）的開發(fā)，為分子生物學數(shù)據(jù)分析提供了工具；人類基因組計劃（1990年啟動）依賴計算機高效處理海量數(shù)據(jù)，同時催生生物信息學作為獨立學科分支。生命科學需求驅動計算技術創(chuàng)新：例如蛋白質結構預測和基因組注釋的需求促進了機器學習、高性能計算（如“天河”系列超算）和云計算（2010年后廣泛應用）的發(fā)展。2.革新性技術引領跨越式突破計算設備的算力迭代與測序技術創(chuàng)新同步：例如第一代電子管計算機（1946年）與基因調(diào)控理論（1941年）同期出現(xiàn)；第二代測序技術（2003年）與Linux內(nèi)核、WindowsServer2003等算力支撐同期發(fā)展；第三代測序技術與量子計算、“天機芯”類腦芯片（2019年）等新型計算模式同步推進。生物數(shù)據(jù)爆發(fā)倒逼存儲與算法升級：如DNA測序數(shù)據(jù)量從GenBank的早期版本到21世紀的萬億堿基級別增長，對應數(shù)據(jù)庫技術（如XML標準、分布式存儲）、并行計算和深度學習算法的革新。3.學科交叉深化融合軟硬件工具與生物問題深度結合：UNIX操作系統(tǒng)（1969年）、C語言（1972年）的誕生為生物信息軟件（如BLAST）提供開發(fā)基礎；互聯(lián)網(wǎng)（1984年節(jié)點破千）、BBS（1978年）和云計算（2007年）促進了全球生物數(shù)據(jù)共享與協(xié)作?？珙I域技術里程碑重合：如PCR技術（1983年）與微軟Windows系統(tǒng)命名同年；CRISPR技術（2013年）突破與人工智能AlphaFold（2020年）深層關聯(lián)，體現(xiàn)信息技術與基因編輯的協(xié)同創(chuàng)新。4.從學科分立到系統(tǒng)整合20世紀側重基礎工具構建：早期以孤立工具為主（如機械計算器、電報與遺傳規(guī)律發(fā)現(xiàn)），后期逐步對接（如蛋白質組學概念與SGML標準同年提出）。21世紀趨向多維融合：例如，千人基因組計劃（2008年）與多核處理器（英特爾酷睿i7）同步推進；單細胞測序技術（2017年）與“天河三號”超算、量子計算機等技術協(xié)同解決復雜生物問題。5.核心驅動力持續(xù)遷移硬件→算法→數(shù)據(jù)驅動：從計算機硬件性能提升（如ENIAC到IBM深藍），到關注算法效率（動態(tài)規(guī)劃算法用于序列比對、深度學習用于結構預測），最終轉向數(shù)據(jù)驅動的多組學研究（如2010年后外顯子測序、表觀基因組圖譜依賴大數(shù)據(jù)平臺）。4．查閱代謝網(wǎng)絡建模分析的最新進展。（1）?轉錄組與代謝網(wǎng)絡整合建模的新突破?張賀飛/李旭航團隊通過開發(fā)WormPerturb-Seq技術，實現(xiàn)了線蟲全機體水平的代謝基因擾動與轉錄組數(shù)據(jù)整合，構建了首個線蟲代謝流全網(wǎng)絡分布圖譜。該方法通過分析轉錄變化的顯著性和相似性預測代謝流狀態(tài)，結合穩(wěn)定同位素示蹤實驗驗證，揭示了成年線蟲以戊糖磷酸循環(huán)主導、依賴蛋白質和RNA供能等顛覆性發(fā)現(xiàn)，突破了傳統(tǒng)代謝模型的局限性。該模型為活體代謝網(wǎng)絡的動態(tài)解析提供了新范式，并獲《自然》審稿人高度評價為“突破性進展”。（2）?結構動力學建模方法的創(chuàng)新應用?RalfSteuer等人提出的結構動力學建模方法，通過分析代謝網(wǎng)絡Jacobian矩陣的參數(shù)化表示，無需依賴特定動力學方程即可研究系統(tǒng)動態(tài)行為。該方法以糖酵解和卡爾文循環(huán)為例，揭示了代謝網(wǎng)絡穩(wěn)態(tài)附近的穩(wěn)定性和振蕩機制，例如ATP反饋抑制導致糖酵解振蕩、卡爾文循環(huán)在低產(chǎn)物抑制下的分岔現(xiàn)象。這種歸一化建?？蚣転閺碗s代謝網(wǎng)絡的高通量動力學分析提供了通用工具。（3）?酶約束模型構建的自動化與標準化?陳禹團隊開發(fā)的GECKO3.0工具箱解決了酶約束模型參數(shù)匱乏的難題，新增酶參數(shù)預測模塊和輕量化模型構建選項，支持任意物種的高精度建模。該工具通過79步標準化流程整合基因組、酶動力學及多組學數(shù)據(jù)，顯著提升模型預測性能（如細胞工廠設計效率），被《自然-實驗手冊》推薦為下一代代謝模型構建指南。（4）?人工智能驅動的代謝模型優(yōu)化?機器學習在代謝工程中實現(xiàn)多項突破：①DeepEC、ECPICK等算法通過蛋白質語言模型預測酶功能，提升代謝網(wǎng)絡注釋精度；②隨機森林模型整合氣象、水文數(shù)據(jù)預測河流網(wǎng)絡代謝參數(shù)（GPP、ER），空間預測相關性達0.85以上；③基于代謝資源重疊分析的SMETANA方法量化微生物互作強度，結合隨機矩陣理論篩選網(wǎng)絡閾值，顯著提升生態(tài)網(wǎng)絡可靠性。（5）?微生物代謝互作網(wǎng)絡分析工具升級?iNAP2.0平臺新增代謝互補性分析模塊，整合PhyloMint、SMETANA等工具，可計算物種間代謝物轉移潛力并構建二分網(wǎng)絡。其創(chuàng)新性在于：①利用RMT理論客觀篩選互作閾值；②可視化代謝物介導的微生物互作鏈路，為解析腸道/土壤等復雜群落的代謝分工提供新方法。該工具已成功應用于宏基因組數(shù)據(jù)驅動的碳氮循環(huán)網(wǎng)絡重構。5．有人說，生物將是下一場技術革命的熱土，你認為生物信息學對生物的產(chǎn)業(yè)化有哪些方面的貢獻？(1)?加速藥物研發(fā)與精準醫(yī)療?：生物信息學通過整合基因組、蛋白質組等大數(shù)據(jù)，顯著縮短藥物靶點篩選和分子設計周期，推動創(chuàng)新藥研發(fā)效率提升。例如，在癌癥研究中能識別腫瘤標志物并預測疾病進展，支持個體化治療方案制定。結合人工智能技術，還可優(yōu)化藥物活性預測和臨床試驗設計。(2)?推動農(nóng)業(yè)生物技術創(chuàng)新?：在作物基因組分析和分子育種中，生物信息學幫助鑒定抗病、高產(chǎn)基因，加速抗蟲水稻、耐旱小麥等新品種培育，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。同時支持精準農(nóng)業(yè)管理，通過土壤、氣候數(shù)據(jù)分析優(yōu)化資源分配，減少環(huán)境負擔。(3)?賦能生物制造與工業(yè)升級?：基于生物大數(shù)據(jù)的代謝網(wǎng)絡建模和酶工程優(yōu)化，生物信息學助力微生物細胞工廠設計，提升生物燃料、生物基材料等產(chǎn)品的生產(chǎn)效率與可持續(xù)性，推動傳統(tǒng)化工向綠色制造轉型。(4)?支撐生物多樣性保護與環(huán)境治理?：通過分析物種遺傳多樣性、生態(tài)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，生物信息學為瀕危物種保護、污染監(jiān)測及生態(tài)修復提供科學依據(jù)，例如識別瀕危物種遺傳資源并制定保護策略。(5)?驅動跨領域技術融合與產(chǎn)業(yè)協(xié)同?：作為生物學與人工智能、大數(shù)據(jù)等技術的交匯點，生物信息學促進生命科學從認知向工程化跨越，催生智能醫(yī)療、合成生物學等新興領域，形成生物經(jīng)濟創(chuàng)新集群效應。綜上，生物信息學通過數(shù)據(jù)驅動的技術突破，正在重構生物醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)、制造及環(huán)保等產(chǎn)業(yè)的核心競爭力，為生物技術從實驗室走向規(guī)?；瘧锰峁┤湕l支撐。第二章生物學數(shù)據(jù)庫及其檢索1．一級數(shù)據(jù)庫與二級數(shù)據(jù)庫的區(qū)別是什么？生物類的數(shù)據(jù)庫類別：一級數(shù)據(jù)庫：數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)直接來源于實驗獲得的原始數(shù)據(jù)，只經(jīng)過簡單的歸類整理和注釋；二級數(shù)據(jù)庫：對原始生物分子數(shù)據(jù)進行整理、分類的結果，是在一級數(shù)據(jù)庫、實驗數(shù)據(jù)和理論分析的基礎上針對特定的應用目標而建立的。一級數(shù)據(jù)庫與二級數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別如下：一級數(shù)據(jù)庫（如GenBank、PDB）是存儲實驗原始數(shù)據(jù)的檔案庫（如測序結果、晶體結構數(shù)據(jù)），僅含基礎注釋（如物種來源、文獻信息）；二級數(shù)據(jù)庫（如RefSeq、UniProt）則基于一級數(shù)據(jù)進行加工，通過計算分析或人工注釋添加功能、結構等深度信息（如預測蛋白質功能、生成一致性序列）。二級數(shù)據(jù)庫的注釋雖對研究意義重大，但也需警惕程序自動生成結果的潛在誤導性。簡言之，一級庫側重原始數(shù)據(jù)歸檔，二級庫側重信息整合與知識挖掘。2．數(shù)據(jù)庫的FlatFile和XML格式各有何特點？(1)FlatFile格式特點1通用性與跨平臺性：以純文本形式存儲，使用分隔符區(qū)分字段與記錄，兼容幾乎所有計算系統(tǒng)與工具（如UNIX命令行工具）?？赏ㄟ^FTP、電子郵件輕松傳輸，獨立于操作系統(tǒng)平臺。簡單易處理：無需復雜數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，可用正則表達式解析（如Perl腳本），適合快速開發(fā)自定義處理程序。存儲與檢索局限性：數(shù)據(jù)規(guī)模增大時（如GenBank達上千GB），檢索效率低下（需全文遍歷）。維護困難，格式變更需同步更新所有解析工具。數(shù)據(jù)冗余問題：隨著數(shù)據(jù)庫擴展，重復信息可能增多（如EMBL的CON序列條目需動態(tài)組裝），導致存儲空間利用不高效。(2)XML格式特點結構化與自描述性：通過嵌套標簽組織數(shù)據(jù)，形成層次化樹狀結構（如PubMed的XML條目），輔以DTD（文件類型定義）或Schema規(guī)范數(shù)據(jù)類型與關系，支持復雜數(shù)據(jù)建模。標準化與擴展性：符合W3C國際標準，跨平臺兼容性強；支持XQuery/XPath等查詢語言，適用于分布式系統(tǒng)（如NCBI的PubMed數(shù)據(jù)庫）。高效數(shù)據(jù)交換：緊湊的文本格式適合網(wǎng)絡傳輸（如SOAP協(xié)議），同時DOM（文檔對象模型）提供標準化解析接口，便于編程處理。適用場景：常用于動態(tài)、異構數(shù)據(jù)的集成（如生物醫(yī)學文獻數(shù)據(jù)庫和術語庫MeSH），支持工作流管理與跨數(shù)據(jù)庫引用。3．Entrez的檢索途徑有哪些？（1）全局檢索（GlobalSearch）在Entrez全局搜索頁面輸入關鍵詞，可同時檢索NCBI集成的多個數(shù)據(jù)庫（如PubMed、GenBank、OMIM等），返回各數(shù)據(jù)庫的命中數(shù)量，用戶可進一步選擇特定數(shù)據(jù)庫查看詳細結果。1（2）特定數(shù)據(jù)庫檢索通過NCBI主頁的下拉菜單或數(shù)據(jù)庫主頁鏈接（如Gene數(shù)據(jù)庫主頁/gene）選擇單一數(shù)據(jù)庫進行檢索，支持更精確的搜索條件（如布爾操作符AND/OR/NOT）。1（3）高級檢索（AdvancedSearch）使用“查詢構造器”構建復雜檢索式，通過選擇字段（如Organism、SequenceLength）、時間范圍等限定條件。（4）布爾操作符與字段限定支持AND、OR、NOT邏輯運算，結合方括號指定字段（如Homosapiens[Organism]），提高檢索準確性。（5）歷史記錄與保存搜索檢索歷史自動保存，支持通過“MyNCBI”賬戶保存常用檢索式，并設置自動化更新。（6）批量檢索（BatchEntrez）上傳包含序列GI號或AccessionNumber的文本文件（格式如FASTA或TXT），一次性獲取多條記錄的詳細信息。（7）過濾器（Filters）登錄后可使用過濾器限制結果，如按物種分類（Taxonomy）、文獻類型、發(fā)表時間等篩選。（8）剪貼板（Clipboard）功能臨時存儲500條記錄（8小時有效），允許跨頁面整合和下載不同檢索結果，支持自定義顯示格式和排序方式。（9）跨數(shù)據(jù)庫鏈接（Hard/SoftLink）通過記錄的硬鏈接（直接關聯(lián)）或軟鏈接（預計算的相似記錄，如BLAST相似序列）跳轉至相關數(shù)據(jù)庫條目，實現(xiàn)數(shù)據(jù)交叉索引。例如，基因記錄可鏈接至蛋白結構或文獻摘要。第三章序列比對原理1．利用dotplot方法，完成ANALYSIS和NALYZES兩條序列的比對。2．氨基酸序列打分矩陣PAM和BLOSUM中序號有什么意義？它們各自的規(guī)律是什么？PAM矩陣的序號（如PAM250）表示每100個氨基酸殘基經(jīng)歷的進化突變數(shù)。一個PAMn單位對應每100個殘基發(fā)生n次可接受的點突變總和（可能存在同一位置的多次突變）。PAMn值越大，代表的進化距離越長（如PAM250比PAM1適合更遠源序列）。其規(guī)律是數(shù)值與進化距離成正比，適用于模擬較長進化歷程的累積突變。BLOSUM矩陣的序號（如BLOSUM62）表示構建矩陣時使用的最小序列相似性百分比閾值。例如BLOSUM62基于相似性≥62%的序列局部比對區(qū)塊。BLOSUM數(shù)值越小，所代表的進化距離越長（如BLOSUM50比BLOSUM62適用于更遠緣比較）。其規(guī)律是數(shù)值與序列保守性正相關，與進化距離負相關，更符合遠距離替換的統(tǒng)計特征。

3．動態(tài)規(guī)劃算法的時間和空間復雜度是多少？4．在進行實際的多重序列比對時，常采用什么樣的策略？多重序列比對的常用策略??1、漸進式比對?基于序列相似度構建指導樹，逐層合并序列形成全局比對，工具包括ClustalW/X和MAFFT。優(yōu)勢是速度快，適合中等規(guī)模數(shù)據(jù)，但早期錯誤可能影響后續(xù)結果（“凍結效應”）。?2、迭代優(yōu)化?通過動態(tài)調(diào)整權重、重新比對和循環(huán)優(yōu)化修正漸進比對的局部錯誤，工具如MUSCLE和T-Coffee。適用于遠緣序列或結構域差異大的蛋白家族，計算成本較高。3、?隱馬爾可夫模型（HMMs）??利用概率模型描述序列保守區(qū)與變異區(qū)域，工具如HMMER。對低相似度序列敏感，尤其適合跨膜蛋白比對，但依賴初始比對質量。?4、基于結構的比對?結合已知結構模板（如PDB）約束保守區(qū)域對齊，工具如Promals3D。顯著提升遠緣序列精度，但需依賴實驗結構數(shù)據(jù)。?5、分割與合并?先識別保守錨點局部比對，再整合全局結果，適用于含重復元件的序列，如MAFFT的分割策略。需可靠錨點識別算法支撐。?6、空位罰分調(diào)整?采用仿射罰分區(qū)分空位起始與延伸，工具如ClustalW。結合殘基屬性動態(tài)調(diào)整，平衡比對敏感性與特異性。?7、快速算法?利用k-mer索引、FFT或降維處理加速超大規(guī)模數(shù)據(jù)比對，如ClustalOmega的mBed算法，犧牲部分精度換取效率。?8、人工校對?通過工具（Jalview）手動修正關鍵位點，結合實驗證據(jù)確保生物學合理性，彌補自動化工具的局限性。?流程總結?：數(shù)據(jù)預處理→選擇工具（依規(guī)模/類型）→優(yōu)化參數(shù)→迭代優(yōu)化→人工驗證，兼顧效率與精度。5．使用Clustal、T-Coffee、MultAlin等工具進行多序列比對，并比較它們結果的異同。Clustal、T-Coffee和MultAlin三種多序列比對工具的異同點總結如下：一、共同點核心目標：均用于生物序列的多序列比對，旨在發(fā)現(xiàn)序列間的保守區(qū)域、功能/結構域及進化關系。算法基礎：均涉及序列的層次化或漸進式處理（如Clustal的漸進比對、MultAlin的層次聚類）。適用范圍：均支持核酸和蛋白質序列比對，可通過在線平臺或本地軟件使用。輸出功能：均支持生成保守區(qū)域比對結果，可用于下游系統(tǒng)發(fā)育分析或功能注釋。二、不同點①核心算法與特點Clustal（W/X）漸進式比對：通過兩兩比對構建指導樹，逐步添加序列，但早期比對錯誤可能無法修正（“凍結”問題）。優(yōu)化策略：動態(tài)調(diào)整空位罰分和打分矩陣，適合一般性分析。分支工具：ClustalOmega支持大規(guī)模數(shù)據(jù)，速度快但僅命令行操作；ClustalX有圖形界面但處理量有限。T-Coffee整合多源信息：結合全局/局部比對結果及結構、功能等外部數(shù)據(jù)，準確性更高。處理復雜場景：適合蛋白質比對，尤其是低相似性序列，但速度較慢；提供快速模式優(yōu)化高相似性序列。人工干預支持：允許用戶手動調(diào)整比對結果，減少自動算法的誤差。MultAlin層次聚類算法：通過雙序列比對生成距離矩陣，分層次聚類后完成多序列比對。輕量化設計：適合小規(guī)模、短序列的快速比對，但對長序列或大規(guī)模數(shù)據(jù)計算效率低且內(nèi)存占用高。②適用場景Clustal：廣泛應用于常規(guī)研究，平衡速度與精度，適合中等規(guī)模的數(shù)據(jù)（如數(shù)百條序列）。T-Coffee：適用于高精度需求場景（如功能關鍵區(qū)域分析），但處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時受限。MultAlin：專為少量短序列設計，常用于實驗室小樣本分析，不適合基因組級數(shù)據(jù)。③性能與資源消耗速度：MultAlin（小數(shù)據(jù)最快）＜Clustal（中等）＜T-Coffee（最慢）。準確性：T-Coffee＞Clustal≥MultAlin（保守區(qū)域檢測）。擴展性：ClustalOmega可處理數(shù)十萬條序列；T-Coffee和MultAlin僅限小/中規(guī)模。④用戶體驗界面支持：ClustalX提供圖形界面；T-Coffee和MultAlin以命令行或在線服務為主。靈活性：T-Coffee允許人工編輯，適應復雜需求；Clustal和MultAlin依賴全自動流程?？偨YClustal是通用的高效工具，T-Coffee適用于高精度復雜分析，而MultAlin適合小規(guī)?？焖俦葘?，三者互補，需根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模、精度需求及資源條件選擇。第四章蛋白質結構預測與分析1．為什么說蛋白質的高級結構是由一級結構決定的？?①一級結構決定折疊基礎?：蛋白質一級結構（氨基酸序列）編碼其三維構象的所有信息，支持Anfinsen的熱力學假說：天然構象是自由能最低的穩(wěn)定態(tài)。實驗（如牛胰核糖核酸酶復性）表明，僅憑一級結構即可自發(fā)重構高級結構，證明序列本身蘊含完整折疊指令。②理化性質驅動折疊機制?：氨基酸的氫鍵、疏水性等性質直接引導折疊：疏水殘基形成內(nèi)核，親水殘基暴露表面；脯氨酸破壞α螺旋，半胱氨酸通過二硫鍵穩(wěn)定結構。這些特性由序列決定，并控制局部構象（如α螺旋/β折疊）和整體疏水效應。③同源序列反映結構保守性?：同源蛋白（序列同一性低至25%）常保持相似折疊模式，保守殘基對應關鍵結構或功能位點（如酶活性中心）。基于此，同源建模方法（如SWISS-MODEL）通過序列比對推導結構，印證序列保守性對構象的決定作用。④序列突變引發(fā)結構異常?：錯義突變（如Prion中PrP^C→PrP^Sc構象轉化、ΔF508導致囊性纖維化）通過破壞折疊穩(wěn)定性或質量控制引發(fā)疾病，表明特定序列對構象選擇具有敏感性，突顯一級結構對高級構象的嚴格約束。⑤進化中的結構約束性?：蛋白質折疊模式（如TIM桶）在進化中高度保守，核心疏水殘基序列嚴格保留，表面殘基允許變異。SCOP/CATH數(shù)據(jù)庫顯示不同序列可趨同于同一超折疊框架，反映自然選擇對序列-結構關系的維持。⑥實驗與預測驗證序列決定論?：實驗解析（X射線、NMR）顯示構象與序列特征高度吻合；AI預測工具（AlphaFold）僅憑序列即可高精度模擬結構，進一步證實一級結構決定高級構象的理論基礎。

2．列舉蛋白質結構比對的基本原理和方法。蛋白質結構比對旨在通過比較不同蛋白質的三維空間結構相似性，揭示其潛在的進化關系、功能關聯(lián)及結構分類基礎。其核心是通過定義蛋白質的“共同子結構（equivalentset）”，在三維空間中最大化結構重疊區(qū)域。評價標準常采用打分函數(shù)，包括分子間均方根偏差（cRMS）和分子內(nèi)均方根距離（dRMS）。前者通過剛體轉化（平移和旋轉）最小化對應原子坐標差異，后者則基于距離矩陣衡量拓撲相似性。結構比對的統(tǒng)計顯著性通過Z-score或概率值（P-value）評估，最終反映功能或進化相關性的強弱。方法：（1）DALI方法：基于分子內(nèi)距離矩陣比較，采用蒙特卡羅模擬拼接相似片段，適用于探索遠緣蛋白的進化關系。（2）CE方法：通過匹配8殘基片段迭代優(yōu)化比對，引入Z值評估結構相似性，適合分析超家族層級的結構關聯(lián)。（3）STRUCTURAL方法：使用分子間距離和動態(tài)規(guī)劃算法，結合剛體疊加優(yōu)化比對，支持多初始策略提升全局比對精度。1（4）SSM方法：通過匹配二級結構單元迭代擴展比對區(qū)域，利用幾何參數(shù)Q評估結構相似性，顯著提升計算效率。1（5）TM-align方法：采用TM-score衡量結構相似性，結合多初始策略快速優(yōu)化，適用于大規(guī)模結構數(shù)據(jù)庫搜索。1（6）多結構比對方法（如MultiProt）：采用漸進式策略構建系統(tǒng)發(fā)育樹，實現(xiàn)多序列結構層次化全局比對。（7）柔性比對方法：允許鉸鏈點彎曲優(yōu)化剛體比對，解決大構象變化蛋白的結構匹配問題。1（8）功能位點比對（如CPSARST）：專注于活性位點/配體結合口袋的局部結構相似性分析，強化功能相關性推斷。1（9）VAST方法：基于圖論構建三維幾何核心，通過二級結構向量匹配快速篩選結構相似區(qū)域。（10）SuperPose方法：采用四元數(shù)建模優(yōu)化疊加參數(shù)，實現(xiàn)多構象動態(tài)比較及結構動態(tài)性可視化。3．分類介紹蛋白質結構預測的方法并簡述其原理。蛋白質二級結構預測方法1.經(jīng)驗參數(shù)法（如Chou-Fasman方法）

原理：基于單個氨基酸殘基形成不同二級結構（α螺旋、β折疊、β轉角）的統(tǒng)計傾向性因子。通過對已知結構的蛋白質進行統(tǒng)計分析，預測未知序列的二級結構。特點：簡單易用，但精度較低（約60%）。

2.信息論方法（如GOR方法）

原理：結合貝葉斯統(tǒng)計學和信息論，考慮氨基酸殘基的局部序列環(huán)境（相鄰殘基的影響），計算殘基處于不同二級結構的概率。特點：精度較經(jīng)驗參數(shù)法有所提升（約65%）。

3.人工神經(jīng)網(wǎng)絡法（如PHD、PSIPRED）

原理：利用多序列比對輸入信息，通過非線性神經(jīng)元網(wǎng)絡模型學習和訓練已知結構的蛋白質序列與二級結構的映射關系，進而預測新序列的結構。特點：引入進化信息，精度顯著提高（70%以上）。

蛋白質三級結構預測方法1.同源建模（HomologyModeling）原理：假設序列相似性（≥25%）的蛋白質具有相似的三維結構。以已知結構的同源蛋白為模板，通過序列比對構建目標蛋白的保守核心骨架，補充可變區(qū)并優(yōu)化能量。2.折疊識別（FoldRecognition，或Threading）原理：基于結構保守性優(yōu)于序列保守性的假設，將目標序列“穿針引線”匹配到已知折疊類型的結構庫中，篩選能量最優(yōu)或統(tǒng)計顯著的模板。3.從頭預測法（AbInitioPrediction）原理：根據(jù)物理化學原理（如自由能最小化），直接從序列計算三維結構。通過模擬構象空間搜索能量最低的穩(wěn)定結構。24.綜合預測法（HybridMethods）原理：結合同源建模、折疊識別和從頭預測，針對不同區(qū)域選擇最優(yōu)策略。例如對保守區(qū)用模板建模，對未覆蓋區(qū)域從頭預測。優(yōu)勢：解決單一方法的局限性，提高整體精度（如AlphaFold引入深度學習框架）。

4．敘述主要的蛋白質結構預測的評價方法。1.RMSD（均方根偏差）：通過計算預測模型與實驗結構間α碳原子位置的均方差，評估三維結構的相似性。

2.立體化學合理性分析：如Ramachandran圖檢查，驗證主鏈二面角是否符合物理允許范圍，通常要求85%以上殘基處于許可區(qū)域。

3.能量函數(shù)和統(tǒng)計評估：使用Verify3D、ProQ等工具評估殘基三維環(huán)境兼容性及模型能量分布，結合Z-score或E-value衡量匹配顯著性。

4.CASP競賽與實時評價：通過國際蛋白質結構預測競賽（CASP）對比實驗未公開結構的預測結果，或利用PDB新結構實時驗證算法可靠性。1

5.局部結構評估：檢測側鏈構象、鍵長/鍵角異常及原子碰撞等細節(jié)問題，確保模型化學合理性。

5．簡要介紹蛋白質折疊的幾種理論模型。1.框架模型（FrameworkModel）

該模型認為蛋白質局部構象的形成依賴于局部的氨基酸序列。折疊過程分階段進行：首先形成不穩(wěn)定的二級結構單元（如α螺旋、β折疊），隨后這些單元逐步靠近并形成穩(wěn)定的二級結構框架，最終通過拼接和收縮形成完整的三級結構。2.疏水塌縮模型（HydrophobicCollapseModel）強調(diào)疏水作用在折疊中的主導作用。在未形成明確二級結構前，多肽鏈因疏水相互作用快速發(fā)生非特異性塌縮，形成近似球狀的中間態(tài)，隨后在此基礎上有序組裝為天然結構。3.擴散-碰撞-黏合機制（Diffusion-Collision-AdhesionModel）1

折疊起始于多肽鏈局部生成不穩(wěn)定的二級結構或疏水簇，通過布朗運動擴散并碰撞黏附，形成更大的中間體。此過程逐步迭代，最終調(diào)整為高度有序的天然構象

4.成核-凝聚-生長模型（Nucleation-Condensation-GrowthModel）

該模型提出折疊由特定區(qū)域形成的“晶核”觸發(fā)。晶核由特殊氨基酸殘基通過特異相互作用（非單純疏水作用）緊密堆積而成，隨后以此為起點向外擴展完成整個多肽鏈的折疊。5.拼版模型（Jig-SawPuzzleModel）

認為折疊存在多條路徑，不同部分獨立形成結構后整合為最終構象。即使某路徑受阻，其余路徑仍可完成折疊，增強了過程的效率和容錯性，避免單一路徑易受干擾的缺點。

第五章基因組學1．常用的編碼蛋白質基因的注釋方法有哪些？①基于實驗證據(jù)的注釋通過比對已知的實驗證據(jù)（如RNA-seq數(shù)據(jù)、EST序列、全長cDNA或同源蛋白質序列）進行注釋。例如，利用EST補全基因結構（順式比對），或使用其他物種的蛋白質序列（反式比對）。軟件如AAT、GeneWise通過匹配序列保守區(qū)域構建基因模型，Ensembl通過整合多源證據(jù)實現(xiàn)自動化注釋。②從頭預測方法根據(jù)序列組成特征（如密碼子偏好性、剪切位點信號）建模預測。隱馬爾可夫模型（Genscan）、動態(tài)規(guī)劃算法被廣泛采用。此類方法依賴訓練集參數(shù)，在缺乏實驗證據(jù)時效果有限，但對新物種基因組注釋不可或缺。③比較基因組學驅動的重新預測利用與近緣物種基因組的比對信息優(yōu)化預測。例如，CONTRAST通過分析多序列比對中的自然選擇信號（如讀框連貫性、3倍數(shù)的indel模式）提高準確性。這一策略顯著減少假陽性，適用于人類、果蠅等有豐富比較數(shù)據(jù)的物種。④多證據(jù)整合策略綜合實驗證據(jù)、從頭預測和跨物種比對結果，采用權重模型（如EVM、JIGSAW）生成高置信度基因結構。例如，黃瓜基因組注釋中通過EVM整合不同軟件預測結果，并通過過濾低質量模型（如含轉座元件或提前終止密碼子）提升注釋可靠性。人工整合（如RefSeq、HAVANA）與自動方法互補，兼顧質量與效率。2．如何識別假基因？同源序列搜索：使用BLAST工具（如BLASTn/BLASTx）將目標序列與已知蛋白質數(shù)據(jù)庫（如UniProt）進行比對（E值閾值通常設為＜1×10??），篩選出與已知功能基因高度同源的區(qū)域。排除功能基因干擾：去除與已有基因高度重疊的序列，確保候選假基因不與已知基因的外顯子區(qū)域重合。冗余及結構處理：合并相鄰同源片段，并通過動態(tài)規(guī)劃算法進行精細比對（如FASTA），覆蓋度需超過母基因編碼區(qū)的70%，確保候選區(qū)域能有效代表假基因的完整退化特征。功能缺失特征判定：移碼突變：檢測序列是否存在破壞開放閱讀框（ORF）的無義突變或移碼突變。結構缺陷：如缺少啟動子、內(nèi)含子剪接信號或終止密碼子異常。PolyA尾檢測（針對加工假基因）：逆轉錄整合的加工假基因常保留3′端PolyA尾。分類驗證：通過比對母基因的序列變異模式和進化保守性，區(qū)分非加工假基因（基因組復制后累積突變）與加工假基因（RNA逆轉錄插入）。關鍵工具與數(shù)據(jù)庫：需結合RepeatMasker屏蔽重復序列，利用Swiss-Prot/TrEMBL過濾假陽性，并通過類似PseudoPipe的流程自動化篩選。最終通過實驗（如RT-PCR）或功能驗證排除可能的假陽性。3．簡述基因組注釋的基本流程。結構注釋（功能元件識別）蛋白質編碼基因注釋：基于證據(jù)的比對：利用已知的cDNA、EST或蛋白質序列與基因組進行比對（順式或反式比對），識別外顯子與內(nèi)含子結構。常用工具如PASA、GeneWise等。從頭預測：根據(jù)編碼基因特征（如ORF、剪接位點、啟動子等）進行預測，使用工具如GlimmerHMM、GeneScan等。整合預測結果：通過自動（如EVM）或人工整合不同方法的輸出，生成一致基因模型。RNA基因注釋：使用工具如tRNAscan-SE（tRNA）、INFERNAL（基于Rfam數(shù)據(jù)庫預測snoRNA、miRNA等）、Snoscan（C/DboxsnoRNA）進行非編碼RNA的識別。重復序列注釋：已知重復元件識別：利用數(shù)據(jù)庫（如Repbase、TIGR）與RepeatMasker進行比對標記。從頭預測：通過工具如RepeatScout、RECON識別新的重復序列家族并分類。假基因注釋：通過同源性搜索（BLAST比對）結合特征篩選（如移碼突變、PolyA尾等），區(qū)分加工假基因與非加工假基因。功能注釋（生物學功能推斷）功能注釋整合：序列比對（BLAST）與功能數(shù)據(jù)庫匹配（如UniProt、KEGG、InterPro等），推測基因功能。利用GO（基因本體）、KEGG通路數(shù)據(jù)庫進行功能分類和富集分析。結構域預測：使用InterProScan、Pfam等工具識別蛋白質功能結構域。質量評估與驗證通過實驗證據(jù)（如RT-PCR、轉錄組數(shù)據(jù)）或保守性分析驗證注釋準確性。檢查注釋結果的一致性，剔除冗余與錯誤注釋（如假基因誤判為功能基因）?？偨Y流程：基因組注釋的基本流程為“結構元件識別→功能關聯(lián)→質量評估”，核心涵蓋蛋白質編碼基因、RNA基因、重復序列及假基因的預測，并結合多源數(shù)據(jù)（如轉錄組、同源序列）與數(shù)據(jù)庫工具實現(xiàn)功能注釋，最終通過整合與驗證形成完整的基因組注釋結果。準確注釋需綜合計算預測與實驗證據(jù)，確保功能元件的可靠性和全面性。第六章基因組學1．簡述轉錄組學的定義和研究內(nèi)容。轉錄組學的定義為研究全基因組尺度下所有轉錄本（即轉錄組）的學科，其核心對象包括細胞中各類RNA分子，如mRNA、rRNA、tRNA及非編碼RNA等，但常特指mRNA。它從RNA水平解析基因表達調(diào)控機制，揭示遺傳信息從DNA到蛋白質傳遞的動態(tài)過程。研究內(nèi)容涵蓋基因表達差異分析、可變剪切事件鑒定、轉錄本異構體檢測、共表達網(wǎng)絡構建及功能富集分析（如GO與KEGG通路）。核心技術為RNA-seq，支持差異表達基因篩選、功能模塊挖掘，并應用于時間序列分析、轉錄調(diào)控網(wǎng)絡解析及多組學數(shù)據(jù)整合等領域。2．RNA-seq和基因芯片比較具有哪些優(yōu)勢？不依賴參考基因組：無需預先設計探針，可直接鑒定新轉錄本。檢測靈敏性更高：可檢測極低豐度RNA（低至10^-6水平）。動態(tài)范圍更廣：能準確覆蓋高表達與低表達基因的定量分析。無探針偏好性：避免基因芯片中交叉雜交產(chǎn)生的背景噪音問題。支持拓展分析：如可變剪切、基因融合、轉錄異構體等復雜研究。3．簡述轉錄本測定研究的發(fā)展歷程。轉錄本測定研究發(fā)展歷程：早期采用Northernblotting和RT-PCR等低通量技術；20世紀80年代基于Sanger測序的EST、SAGE、CAGE技術提升了通量但仍有局限；90年代基因芯片通過雜交探針實現(xiàn)表達譜測定；2008年RNA-seq技術突破性應用，直接測定轉錄本序列及表達量；近年第三代測序和單細胞測序技術進一步推動高精度時空解析。4．什么是鏈特異性文庫？鏈特異性文庫是一種在建庫過程中保留RNA鏈方向信息的測序文庫構建方法，通過特定技術（如dUTP標記第二鏈）區(qū)分轉錄本的正義鏈和反義鏈，使得測序數(shù)據(jù)能夠準確反映原始RNA的方向。這種文庫在轉錄組分析中尤為重要，可精確識別重疊基因、反義轉錄本及鏈特異性表達，提升基因表達定量和轉錄本注釋的可靠性。5．簡述RNA-seq文庫制備過程。根據(jù)文檔內(nèi)容，RNA-seq文庫制備過程可簡述如下：總RNA提取：從目標組織/細胞中分離總RNA，并用脫氧核糖核酸酶降解殘留DNA，通過電泳評估RNA質量。RNA分離純化：mRNA富集：通過PolyA尾捕獲（磁珠偶聯(lián)PolyT）篩選成熟mRNA；或rRNA移除：針對需要保留非編碼RNA的樣本，通過探針去除占比較高的rRNA。RNA片段化：采用超聲波、酶切或噴霧法將RNA隨機打斷為小片段（約200-300bp）。cDNA合成：利用隨機引物對RNA片段進行反轉錄，生成雙鏈cDNA；鏈特異性文庫構建時，通過化學標記保留原始RNA鏈方向信息。建庫處理：末端修復：補平cDNA片段末端，形成平末端；接頭連接：在片段兩端添加測序接頭（含adaptors和index序列）；長度篩選：通過凝膠電泳/磁珠法選擇適宜長度的片段（如200-500bp）。PCR擴增：對篩選后的片段進行擴增，提升文庫濃度，并富集帶接頭的有效片段。文庫質檢：使用Qubit定量、AgilentBioanalyzer分析片段大小分布，確保文庫質量和濃度符合測序要求。6．比較RPKM和DESeq標準化方式的優(yōu)缺點。RPKM標準化方式的優(yōu)缺點

優(yōu)點：校正基因長度和測序深度差異，使不同樣本表達量可合并分析。

缺點：易受高表達異常值的影響。DESeq標準化方式的優(yōu)缺點

優(yōu)點：通過中位數(shù)校正減少異常值干擾，穩(wěn)定處理生物學重復變異。

缺點：未校正基因長度偏差，影響定量準確性。

7．簡述無參考基因組RNA-seq分析過程。無參考基因組RNA-seq分析過程包括以下步驟：首先對測序數(shù)據(jù)進行質量控制（如FastQC評估，Trimmomatic過濾低質量讀段及截短適配體），隨后使用Trinity等工具進行從頭組裝（將reads切割為k-mer、聚類生成Contigs、拆分deBruijn圖獲得全轉錄本）；組裝完成后通過bowtie將原始reads重新比對到組裝的轉錄本上，采用RSEM或kallisto進行表達定量，并利用Blast2GO等工具進行功能注釋，生成Unigene參考注釋信息。該流程通過構建轉錄本圖譜實現(xiàn)無參考條件下的基因表達解析。8．為什么差異表達分析一般都需要生物學重復？差異表達分析通常需要生物學重復的主要原因在于準確區(qū)分處理效應與隨機變異。生物學重復（即同一處理下多個獨立樣本）能夠通過量化組內(nèi)變異（如個體差異、環(huán)境因素及技術噪聲），為統(tǒng)計模型提供可靠的誤差估計基礎，從而有效控制假陽性率。在假設檢驗中，組間差異需顯著大于組內(nèi)差異才能判定處理相關的基因表達變化；若缺乏重復，無法解析真實變異來源，導致統(tǒng)計功效下降（如無法通過負二項分布模型準確估計離散度），可能誤將隨機波動視為顯著差異。例如，DESeq2和edgeR等工具依賴重復數(shù)據(jù)計算基因表達的離散參數(shù)，進而校正檢驗統(tǒng)計量，確保差異基因篩選的可靠性。因此，生物學重復是提升差異表達分析結果嚴謹性和可重復性的必要條件。

9．簡述SOM聚類過程。SOM（自組織映射）聚類過程是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的無監(jiān)督學習方法，通過競爭學習和拓撲保持機制將高維數(shù)據(jù)映射至低維（通常為二維）網(wǎng)格結構，具體步驟如下：

網(wǎng)絡初始化：構建二維輸出層神經(jīng)元網(wǎng)格（如矩形或六邊形），隨機初始化各神經(jīng)元的權重向量（維度與輸入數(shù)據(jù)相同）。

競爭階段：輸入樣本后計算其與所有神經(jīng)元權重向量的距離（如歐氏距離），選取距離最小的神經(jīng)元作為“獲勝節(jié)點”（最佳匹配單元，BMU）。

鄰域調(diào)整：根據(jù)預設鄰域函數(shù)（如高斯函數(shù)）確定獲勝節(jié)點的影響范圍，鄰近神經(jīng)元的權重將隨距離衰減逐步更新。初始化時鄰域范圍較大，隨迭代逐漸縮小以精細化學習。

權重更新：調(diào)整獲勝節(jié)點及其鄰近神經(jīng)元的權重向量，使其向輸入樣本方向逼近。迭代收斂：重復上述步驟直至權重變化趨于穩(wěn)定或達到預設迭代次數(shù)，最終輸出層形成拓撲保持的映射結構，相似樣本聚集在相鄰節(jié)點，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)聚類和降維可視化。

該方法通過動態(tài)調(diào)整鄰域和學習率實現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在結構的自組織映射，廣泛應用于基因表達模式分析等功能研究領域。

10．如何利用RNA-seq研究基因融合？根據(jù)文檔內(nèi)容，利用RNA-seq研究基因融合主要通過以下方式：首先在測序數(shù)據(jù)比對階段，雙末端測序（paired-endreads）可通過成對reads跨不同基因的匹配特征檢測融合事件。常規(guī)分析流程中，大部分reads匹配到同一基因或已知剪接位點后，剩余未匹配的reads需檢查是否跨越不同基因的外顯子連接區(qū)域（即breakpoint附近）。當大量成對reads分別匹配到不同基因的外顯子時，提示存在基因融合。新一代算法如STAR-Fusion、FusionCatcher等專門篩選跨染色體或同染色體遠端的異常比對信號，并結合統(tǒng)計模型（如reads支持數(shù)、跨基因剪接序列協(xié)調(diào)性）評估置信度。此外，Long-read測序（如OxfordNanopore或PacBio）可跨越復雜斷點直接捕獲嵌合轉錄本，但敏感性受限需高深度數(shù)據(jù)。研究中需結合功能富集分析（如腫瘤驅動基因數(shù)據(jù)庫）確定臨床相關性，并通過RT-PCR或Sanger測序驗證候選融合基因的真實性。第七章基因組學1．列舉非編碼RNA的種類。根據(jù)《生物信息學第4版》第七章的詳細闡述，非編碼RNA（ncRNA）可根據(jù)結構特征、分子長度及功能分為以下主要類型：短鏈非編碼RNA（sncRNA）microRNA（miRNA）：21-25nt，通過種子區(qū)互補結合靶基因mRNA的3'UTR調(diào)控基因表達小干擾RNA（siRNA）：20-25nt，介導RNA干擾（RNAi），靶向降解特異mRNApiwi互作RNA（piRNA）：26-31nt，維持基因組穩(wěn)定性，調(diào)控轉座子沉默和生殖發(fā)育核仁小RNA（snoRNA）：60-300nt，指導rRNA的甲基化/假尿嘧啶化修飾（C/Dbox與H/ACAbox兩類）核小RNA（snRNA）：100-300nt，參與pre-mRNA剪接（如U1、U2等剪接體組分）胞質小RNA（scRNA）：參與蛋白質合成調(diào)控，如信號識別顆粒（SRP）RNA長鏈非編碼RNA（lncRNA）基因間區(qū)lncRNA（lincRNA）：位于蛋白質基因間區(qū)，如Xist介導X染色體失活反義lncRNA：與編碼基因反義鏈重疊，調(diào)控基因表達（如ANRIL調(diào)控CDKN2B）增強子RNA（eRNA）：增強子區(qū)域轉錄，調(diào)控染色質空間構象環(huán)狀RNA（circRNA）：首尾共價閉合，具miRNA海綿功能（如ciRS-7吸附miR-7）功能性特殊RNAta-siRNA：植物特有，由miRNA剪切觸發(fā)形成的次級siRNA（調(diào)控發(fā)育梯度信號）Cajal小體RNA：參與snRNA轉錄后修飾及剪接體組裝tmRNA：細菌中具tRNA/mRNA雙重功能，修復異常翻譯的核糖體端粒酶RNA組分：維持染色體末端重復序列完整性此外，結構分類與功能類群存在交叉，如snoRNA家族中部分成員（如Sno-derivedRNA）通過剪切形成miRNA樣功能分子。研究表明，ncRNA的界限日益模糊，某些lncRNA被發(fā)現(xiàn)包含短ORF編碼功能性微肽，而circRNA也可能通過滾環(huán)機制翻譯小分子蛋白。這些新型RNA分子的發(fā)現(xiàn)持續(xù)深化對非編碼RNA復雜生物網(wǎng)絡的理解。2．思考非編碼RNA對于生物體的意義。根據(jù)文檔內(nèi)容，非編碼RNA的意義包括：調(diào)控基因表達：通過轉錄后或表觀遺傳機制調(diào)控蛋白質編碼基因的表達（如miRNA、lncRNA）。參與復雜生物學過程：影響細胞分化、個體發(fā)育、免疫響應及疾病發(fā)生（如circRNA與癌癥關聯(lián)）。維持基因組結構與功能：指導RNA修飾、剪接（如snoRNA、snRNA）及維持染色體穩(wěn)定性。提供功能冗余與多樣性：通過ceRNA機制吸附miRNA，增加調(diào)控網(wǎng)絡的復雜度（如lncRNA、circRNA）。揭示進化保守性：部分ncRNA在不同物種間高度保守，提示其生物學功能的重要性（如snoRNA進化分析）。3．使用數(shù)據(jù)庫下載lncRNA、miRNA和基因的互作關系，并構建互作網(wǎng)絡。根據(jù)文檔內(nèi)容，要下載lncRNA、miRNA與基因的互作關系并構建網(wǎng)絡，可執(zhí)行以下步驟：

獲取數(shù)據(jù)：

訪問NPInter數(shù)據(jù)庫（/npinter4）下載已驗證的非編碼RNA（如lncRNA）與mRNA/蛋白質的互作數(shù)據(jù)。

從starBase（/）獲取miRNA與靶基因（包括mRNA或lncRNA）的互作信息（支持CLIP-Seq和降解組數(shù)據(jù)）。

可選：通過TarBase或miRTarBase補充實驗驗證的miRNA-靶基因關系。

構建網(wǎng)絡：

將下載的互作數(shù)據(jù)整理為節(jié)點（如lncRNA、miRNA、基因名稱）和邊（互作關系）的表格。

使用網(wǎng)絡構建工具（如Cytoscape）導入表格，設置lncRNA、miRNA、基因為節(jié)點，互作關系為連接邊，生成可視化網(wǎng)絡。

文檔未提供直接整合三者的現(xiàn)成工具，需手動整合不同來源數(shù)據(jù)。

4．嘗試對非編碼RNA進行功能預測。非編碼RNA功能預測方法及步驟：

序列分析及編碼潛能評估：使用工具如CPC2或PhyloCSF評估RNA的編碼潛能，排除具編碼潛能的轉錄本。通過RNAfold預測RNA二級結構，識別保守結構域（如miRNA的結合位點或snoRNA的guide序列）。

表達與共表達分析：利用RNA-seq數(shù)據(jù)或公共數(shù)據(jù)庫（如TCGA、GEO）分析目標非編碼RNA與mRNA的共表達關系。

工具：WGCNA（加權基因共表達網(wǎng)絡分析），識別共表達模塊及關聯(lián)通路。

互作網(wǎng)絡構建：

ceRNA機制預測：通過miRanda或TargetScan預測與非編碼RNA互補的miRNA，結合miRNA靶基因數(shù)據(jù)庫（如miRTarBase）構建ceRNA調(diào)控網(wǎng)絡（例如lncRNA吸附miRNA，間接上調(diào)靶基因表達）。

蛋白質互作預測：使用catRAPID或RPISeq預測RNA與蛋白質的結合可能性，關聯(lián)蛋白質功能注釋（如轉錄因子、染色質修飾酶）。

功能注釋與富集分析：將與目標RNA共表達的基因或互作分子進行GO（基因本體）和KEGG通路富集分析。

工具：DAVID、g:Profiler，或使用clusterProfiler（R包）。

保守性與進化分析：通過多物種比對（如UCSCGenomeBrowser）評估序列或結構保守性，保守區(qū)域可能對應功能關鍵位點。

數(shù)據(jù)庫與工具應用（實例）：

LncRNA功能：使用AnnoLnc上傳序列，獲取亞細胞定位、疾病關聯(lián)等注釋。

通過LncRNASNP2查詢SNP位點，推斷突變對功能的影響。

circRNA功能：在circBase中檢索同源circRNA，分析結合miRNA（如ciRS-7吸附miR-7）。利用CircNet構建circRNA-miRNA-mRNA調(diào)控網(wǎng)絡。

結構域與基序挖掘：

使用MEMESuite識別RNA序列中的保守基序，關聯(lián)已知功能元件（如snoRNA的C/Dbox或H/ACAbox）。

實驗驗證提示：對預測的ceRNA網(wǎng)絡，建議進行雙熒光素酶報告實驗驗證miRNA結合。對疾病相關lncRNA，可通過CRISPR敲除后觀察表型變化或下游基因表達。

第八章1．什么是蛋白質組？什么是蛋白質組學？蛋白質組：由澳大利亞科學家MarcWilkins及其同事在20世紀90年代初提出，與“基因組”相對應，指一個基因組、一種生物或一種細胞、組織所表達的全套蛋白質。蛋白質組學：同樣由MarcWilkins等人提出，以細胞內(nèi)全部蛋白質的存在及其活動方式為研究對象，旨在揭示蛋白質的結構、功能及其在生理或病理條件下的變化機制。它是后基因組時代生命科學研究的核心內(nèi)容之一，通過對蛋白質的直接分析，能夠深入了解蛋白質合成、降解、加工、修飾等調(diào)控過程。2．二維凝膠電泳在進行蛋白質分離時有什么局限性？液相色譜技術比二維凝膠電泳有哪些優(yōu)越性？二維凝膠電泳的局限性：二維凝膠電泳是利用蛋白質的等電點和分子質量對蛋白質進行分離的技術。然而，它對溶解性較差的細胞膜蛋白分離效果不佳，這是因為細胞膜蛋白的疏水性等特性使其難以在二維凝膠電泳體系中有效分離。此外，二維凝膠電泳從膠上回收樣品的操作繁復，分析過程不易自動化，且蛋白質分離一般需1-2天，速度較慢。液相色譜技術的優(yōu)越性：液相色譜技術在分離蛋白質和多肽方面具有顯著優(yōu)勢。它速度快，一般幾個小時可完成全部分離過程；在溶液狀態(tài)下進行樣品處理，操作方便、快速，避免了二維凝膠電泳從膠上回收樣品的復雜操作，分析過程易于自動化和與質譜聯(lián)接；對各種蛋白質均適用，包括疏水性、酸性、堿性、分子質量大于100kDa或小于10kDa的蛋白質等，拓寬了可研究蛋白質的范圍。3．蛋白質的功能是否會隨著時間、生理狀態(tài)或其他條件因素發(fā)生變化？蛋白質的功能會隨著時間、生理狀態(tài)或其他條件因素發(fā)生變化。在不同的生理狀態(tài)下，例如細胞增殖、分化、凋亡等過程中，蛋白質的表達和功能會有所不同。在細胞增殖過程中，與DNA復制、細胞周期調(diào)控相關的蛋白質會發(fā)揮重要作用，而在細胞分化時，這些蛋白質的功能可能會發(fā)生改變，同時一些與細胞特化功能相關的蛋白質會被激活或表達量增加。蛋白質的翻譯后修飾，如磷酸化、糖基化等，也會影響其功能。這些修飾可在不同的時間和條件下發(fā)生，從而改變蛋白質的活性、定位和相互作用，使蛋白質能夠適應細胞的不同需求。4．線粒體、葉綠體及細胞核定向轉運信號肽的序列特征分別是怎樣的？線粒體定向轉運肽，它位于蛋白質的N端。典型序列基序的長度為20~80個殘基，富含精氨酸等帶正電荷的殘基及絲氨酸、蘇氨酸等帶羥基的殘基，但是缺少帶負電荷的殘基，同時具有形成兩性a螺旋的傾向。當前體蛋白質被轉運進入線粒體后，這些定向轉運信號序列就被剪除。葉綠體定位轉運信號肽也是位于蛋白質的N端，長度為25~100個殘基，它們經(jīng)常包含很少量的負電荷殘基及許多像絲氨酸那樣帶羥基的殘基。定向轉運到葉綠體的蛋白質有一個非常有趣的特性，即其轉運信號是雙向的。它們由兩個毗鄰的信號肽組成，其中一個信號在剪切前將蛋白質定向轉運到葉綠體的基質空間，而另一個信號則將剪切后的剩余部分定向轉運到類囊體上。細胞核定向轉運信號在長度上變化也很大(7~41個殘基)，與前幾類信號不同，核定位信號位于蛋白質序列的內(nèi)部，通常是個或兩個包含了基礎殘基及一致性基序的K(K/R)X(K/R)片段。核定位信號序列在蛋白質發(fā)生轉運后并不會被剪除。5．都有哪些實驗方法能夠鑒定蛋白質之間的物理互作？酵母雙雜交系統(tǒng)：是蛋白質互作研究中最經(jīng)典的方法之一。它采用一套需轉錄因子才能激活的報告基因表達體系，將可能發(fā)生相互作用的兩個基因的cDNA分別與轉錄因子的DNA結合結構域及轉錄激活結構域融合，產(chǎn)生誘餌蛋白和獵物蛋白。當兩者發(fā)生互作時，轉錄因子的兩個結構域結合，導致報告基因表達，從而檢測出蛋白質之間的互作。但該方法存在假陽性結果，對蛋白質的細胞內(nèi)定位要求嚴格，且只能檢測兩個組分的互作情況。親和層析：將誘餌分子固定于載體介質，如瓊脂糖柱子中，目的蛋白通過表面的生物功能位點與誘餌分子特異并可逆地結合。加入蛋白質提取物后，利用低鹽緩沖液洗脫未結合的蛋白質，再用高鹽緩沖液洗脫與誘餌有相互作用的蛋白質，從而鑒別出與誘餌結合的蛋白質。GST-pulldown是一種比較流行的親和層析方法，其誘餌蛋白是谷胱甘肽S轉移酶的融合表達蛋白。免疫共沉淀反應：利用抗體能夠特異性地與蛋白質復合物中某一組分進行反應的特性，使蛋白質復合物沉降下來，從而在能夠保存蛋白質與蛋白質相互作用的條件下制備細胞的溶解液，用于檢測蛋白質之間的相互作用。這種方法可以有效地檢測出蛋白質復合物中的相互作用蛋白。理解各類蛋白質互作預測方法的思想基礎?；诨蚪M信息的方法：該方法認為在原核生物基因組中，功能相關的基因傾向于連在一起構成操縱子，基因次序的保守性可作為基因產(chǎn)物之間功能關系的指示標識。若在不同基因組中發(fā)現(xiàn)具有同樣鄰接關系的基因，它們很可能屬于同一個操縱子，其編碼的蛋白質通常功能相關或具有物理互作關系。然而，在真核基因組中，利用基因次序進行互作蛋白的預測不如基因表達中的共調(diào)控蛋白有說服力?；谶M化關系的方法：從進化的角度出發(fā)，認為如果兩個祖先基因編碼的蛋白質相互作用，那么在進化過程中，為了加強這種互作的有效性，這兩個基因可能會融合在一起。因此，通過研究基因融合事件，即鑒定不同物種中相對應的“同源”蛋白，若一個“復合”蛋白與另一個物種中的兩個“成分”蛋白相似，那么這兩個“成分”蛋白很可能發(fā)生相互作用。但該方法只能預測在進化過程中發(fā)生融合的蛋白質之間的功能關聯(lián)，無法判斷它們是否真正發(fā)生物理上的直接接觸?；诘鞍踪|序列的從頭預測的方法：目前雖未詳細闡述具體原理，但大致思路是直接從蛋白質序列本身的特征出發(fā)，通過分析序列中的氨基酸組成、排列順序、保守區(qū)域等信息，預測蛋白質之間的相互作用。這種方法不依賴于其他生物信息，僅從序列角度進行預測，為蛋白質互作研究提供了一種獨特的視角?；诘鞍踪|三維結構信息的方法：蛋白質的三維結構決定其功能，基于此，通過分析蛋白質的三維結構特征，如蛋白質表面的形狀、電荷分布、氨基酸殘基的空間位置等信息，來預測蛋白質之間的相互作用。因為相互作用的蛋白質在三維結構上往往具有互補性，通過對結構的分析可以推斷蛋白質之間是否能夠相互作用以及如何相互作用。第九章1.簡述系統(tǒng)生物學定義。系統(tǒng)生物學是研究一個生物系統(tǒng)中所有組成成分（基因、mRNA、蛋白質等）的構成，以及在特定條件下這些組分間相互關系的學科。它以整體性研究為特征，整合系統(tǒng)內(nèi)不同性質的構成要素，采用系統(tǒng)論和實驗、計算方法進行綜合研究，旨在揭示生物系統(tǒng)的結構、動態(tài)與發(fā)生規(guī)律，構建能反映生物系統(tǒng)真實性的理論模型。2.簡述系統(tǒng)生物學與分子生物學的差異。研究對象：分子生物學主要關注個別的基因和蛋白質；系統(tǒng)生物學研究所有的基因、蛋白質以及它們之間的相互關系，涵蓋生物系統(tǒng)的各個層次，從基因到細胞、組織乃至個體。研究方法：分子生物學采用垂直型研究，以多種手段研究單個基因或蛋白質的功能、結構等；系統(tǒng)生物學整合水平型研究（如基因組學、蛋白質組學等以單一手段同時研究大量基因或蛋白質）和垂直型研究，形成“三維”研究模式，還涉及多學科交叉，運用系統(tǒng)論和實驗、計算方法進行綜合研究。研究目標：分子生物學致力于揭示單個基因和蛋白質的特性；系統(tǒng)生物學旨在理解生物系統(tǒng)的整體行為和功能，解釋系統(tǒng)特性如何從不同組成部分、不同層次間的相互作用中“涌現(xiàn)”，構建反映生物系統(tǒng)真實情況的模型。3.為什么說整合是系統(tǒng)生物學的靈魂?整合多層面信息：系統(tǒng)生物學要把系統(tǒng)內(nèi)不同性質的構成要素，如基因、mRNA、蛋白質、生物小分子等整合在一起研究，涵蓋從基因到個體的各個層次，獲取每個層次的信息并整合，這是理解生物系統(tǒng)復雜性的關鍵。整合研究思路和方法：它將經(jīng)典分子生物學的垂直型研究和“組學”的水平型研究整合，形成獨特的“三維”研究模式。這種整合能更全面深入地探究生物系統(tǒng)，揭示系統(tǒng)性質。不同生物分子的研究水平存在差異，整合有助于全面把握生物系統(tǒng)的全貌，克服單一研究的局限性。系統(tǒng)生物學整合性體現(xiàn)在不同策略上，如選定簡單系統(tǒng)分析多成分或針對復雜系統(tǒng)采用多種研究手段，有助于深入理解系統(tǒng)行為。4.概述系統(tǒng)生物學的基本工作框架。系統(tǒng)結構鑒定：對選定生物系統(tǒng)的所有組分進行全面了解和確定，描繪系統(tǒng)結構，包括基因相互作用網(wǎng)絡、代謝途徑以及細胞內(nèi)和細胞間的作用機制，構建初步系統(tǒng)模型。系統(tǒng)行為分析：系統(tǒng)地改變被研究對象的內(nèi)部組成成分（如基因突變）或外部生長條件，觀測系統(tǒng)組分或結構的相應變化，如基因表達、蛋白質表達和相互作用、代謝途徑等，并整合這些信息。系統(tǒng)控制：將實驗數(shù)據(jù)與模型預測結果進行比較，對初始模型進行修訂，使模型預測更符合實際情況。系統(tǒng)設計：根據(jù)修正后的模型預測或假設，設定并實施新的改變系統(tǒng)狀態(tài)的實驗，重復系統(tǒng)行為分析和系統(tǒng)控制的步驟，不斷通過實驗數(shù)據(jù)對模型進行修訂和優(yōu)化，以得到理想模型。5.總結酵母雙雜交系統(tǒng)的基本原理。酵母雙雜交系統(tǒng)采用一套需轉錄因子才能激活的報告基因表達體系。轉錄因子同時具有DNA結合結構域（BD）及轉錄激活結構域（AD），人為將這兩個結構域分隔開。把可能發(fā)生相互作用的兩個基因的cDNA分別與BD的DNA及AD的DNA進行融合，產(chǎn)生誘餌蛋白和獵物蛋白。當誘餌蛋白和獵物蛋白能夠發(fā)生互作結合時，轉錄因子的兩個結構域也能結合在一起行使功能，從而導致報告基因表達。利用該系統(tǒng)可在cDNA文庫中篩選與誘餌蛋白發(fā)生互作的蛋白質。6.矩陣M的每行表示缺失該行的基因情況下其他基因的表達水平，每列表示該基因在各種基因缺失試驗下的表達水平。試以此數(shù)據(jù)為基礎構建基因表達數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡模型將矩陣M中的基因視為網(wǎng)絡節(jié)點，基因間的表達關系視為邊。若兩個基因在不同基因缺失試驗下表達水平變化呈現(xiàn)明顯相關性（如正相關或負相關），則在相應節(jié)點間連邊。根據(jù)表達水平變化的程度或相關性的強弱，可以為邊賦予權重，權重大小反映基因間相互作用的強度。利用構建好的網(wǎng)絡模型，可以分析基因在網(wǎng)絡中的位置和作用，如通過節(jié)點度分析找出與多個基因表達相關的關鍵基因，通過介數(shù)中心性等指標識別在基因調(diào)控中起橋梁作用的基因。7.以細菌化學趨向為例，查閱文獻開展構建信號轉導模型的工作。查閱相關文獻，獲取細菌化學趨向相關的信號分子、受體、信號傳導途徑等信息。確定模型中的節(jié)點，如受體、信號傳導蛋白、調(diào)控因子等；確定節(jié)點間的連接關系，即信號傳遞的路徑，例如受體感知化學信號后，如何激活下游的信號傳導蛋白，以及這些蛋白如何相互作用影響細菌的行為。用數(shù)學方程描述節(jié)點間的相互作用，如根據(jù)反應速率、濃度變化等建立微分方程，以刻畫信號轉導過程中的動態(tài)變化。利用計算機模擬軟件，如CellDesigner等，將構建的模型進行可視化和模擬分析，觀察在不同條件下模型的行為，如不同化學信號濃度下細菌的運動方向和速度變化，并與實驗數(shù)據(jù)進行對比，驗證模型的準確性。8.總結網(wǎng)絡分類法。按網(wǎng)絡結構分類：包括規(guī)則網(wǎng)絡、隨機網(wǎng)絡和無標度網(wǎng)絡等。規(guī)則網(wǎng)絡具有大的集聚系數(shù)和大的平均距離；隨機網(wǎng)絡具有小的集聚系數(shù)和小的平均距離；無標度網(wǎng)絡的節(jié)點連接分布遵循冪律分布，大部分節(jié)點連接數(shù)少，少數(shù)節(jié)點（Hub節(jié)點）連接數(shù)多。按網(wǎng)絡節(jié)點和邊的性質分類：例如在生物網(wǎng)絡中，根據(jù)節(jié)點是分子、基因還是蛋白質，邊是分子相互作用、遺傳相互作用還是其他關系進行分類。按網(wǎng)絡功能分類：如基因調(diào)控網(wǎng)絡、蛋白質相互作用網(wǎng)絡、代謝網(wǎng)絡等，不同功能的網(wǎng)絡在生物系統(tǒng)中發(fā)揮不同作用，基因調(diào)控網(wǎng)絡控制基因表達，蛋白質相互作用網(wǎng)絡參與細胞內(nèi)各種生理過程，代謝網(wǎng)絡負責物質和能量代謝。9.學習幾種重要的蛋白質相互作用數(shù)據(jù)庫（如DIP和BIND等）。DIP（DatabaseofInteractingProteins）：是蛋白質相互作用數(shù)據(jù)庫，提供了大量經(jīng)過實驗驗證的蛋白質相互作用信息。這些信息來源于多種實驗技術，數(shù)據(jù)質量較高。用戶可以通過關鍵詞、蛋白質名稱等進行搜索，獲取特定蛋白質的相互作用伙伴及相關實驗證據(jù)等信息。BIND（BiomolecularInteractionNetworkDatabase）：該數(shù)據(jù)庫整合了多種生物分子相互作用的數(shù)據(jù)，包括蛋白質-蛋白質、蛋白質-DNA等相互作用。它不僅提供相互作用信息，還包含相關的文獻引用和實驗方法等詳細注釋，有助于用戶深入了解相互作用的背景和依據(jù)。10.從網(wǎng)上學習諸如KEGG的儲存途徑或網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)庫。KEGG（KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes）是一個儲存生物分子相互作用網(wǎng)絡和代謝途徑信息的重要數(shù)據(jù)庫。它涵蓋了多個物種的基因、蛋白質、代謝物等信息，并將這些信息整合為不同的通路，如代謝通路、信號轉導通路等。用戶可通過KEGG的網(wǎng)站界面，輸入關鍵詞（如基因名稱、代謝物名稱等）進行搜索，獲取相關的通路信息。通路圖以直觀的圖形展示，包含各種分子及它們之間的相互作用關系，同時還提供了相關的注釋和鏈接，可進一步查看詳細信息。KEGG還提供了API，方便開發(fā)者將其數(shù)據(jù)整合到自己的應用程序或分析流程中。11.何為網(wǎng)絡模體?網(wǎng)絡模體是網(wǎng)絡中不同位置重復出現(xiàn)的節(jié)點組合的特殊拓撲結構，是復雜網(wǎng)絡的基本構件。這些結構在網(wǎng)絡中出現(xiàn)的頻率高于隨機網(wǎng)絡，具有特定的功能意義。在基因調(diào)控網(wǎng)絡中，某些轉錄因子與靶基因的特定連接模式可能構成網(wǎng)絡模體，這種模體在基因表達調(diào)控中發(fā)揮重要作用。網(wǎng)絡模體概念可拓展到由多種相互作用組成的整合網(wǎng)絡，表征局部網(wǎng)絡近鄰中不同生物學相互作用的關系。12.如何用網(wǎng)絡模體概念推測蛋白質功能?如果已知某個網(wǎng)絡模體具有特定的生物學功能，且目標蛋白質處于該模體中，那么可推測目標蛋白質可能參與該模體所執(zhí)行的功能。在一個已知與細胞周期調(diào)控相關的網(wǎng)絡模體中，若發(fā)現(xiàn)某個未知功能的蛋白質處于其中，可推測該蛋白質可能與細胞周期調(diào)控有關。通過比較不同物種中相似網(wǎng)絡模體的組成和功能，若在其他物種中該模體中與目標蛋白質同源的蛋白質功能已知，可據(jù)此推測目標蛋白質的功能。分析目標蛋白質所在網(wǎng)絡模體的連接特性，如節(jié)點度、介數(shù)中心性等，結合已知功能蛋白質在類似模體中的作用，推測目標蛋白質的功能。13.以酵母蛋白相互作用數(shù)據(jù)為對象，使用CytoScape軟件構建相互作用網(wǎng)絡圖。準備酵母蛋白相互作用數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式需符合CytoScape軟件的要求，通?？梢允荢IF、TAB等格式。打開CytoScape軟件，通過菜單欄中的“File-Import-Network-File”導入酵母蛋白相互作用數(shù)據(jù)文件。導入數(shù)據(jù)后，在可視化區(qū)域可初步查看網(wǎng)絡結構。使用Layouts菜單中的布局算法（如SpringEmbeddedLayout、Force-DirectedLayout等）調(diào)整節(jié)點和邊的布局，使網(wǎng)絡結構更清晰。利用Style面板對節(jié)點和邊的樣式進行設置，如修改節(jié)點形狀、顏色以表示不同的蛋白質屬性，修改邊的顏色、粗細以表示相互作用的強度等?？梢酝ㄟ^添加注釋信息，如蛋白質名稱、功能描述等，豐富網(wǎng)絡的信息展示。14.學習PATHBLAST類似軟件，嘗試比較酵母、線蟲、果蠅蛋白質相互作用網(wǎng)絡，從中找出一些保守的網(wǎng)絡模體。學習PATHBLAST軟件的使用方法，包括輸入數(shù)據(jù)的格式要求（通常為蛋白質序列或相互作用數(shù)據(jù)）、參數(shù)設置（如比對的靈敏度、搜索的范圍等）以及輸出結果的解讀。收集酵母、線蟲、果蠅的蛋白質相互作用網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，可以從相關的數(shù)據(jù)庫（如DIP、BIND等）獲取。將這些數(shù)據(jù)按照軟件要求進行預處理，如格式轉換等。使用PATHBLAST軟件對酵母、線蟲、果蠅的蛋白質相互作用網(wǎng)絡進行兩兩比較或同時比較。分析軟件輸出的結果，找出在不同物種網(wǎng)絡中都存在的相似子網(wǎng)絡結構，這些結構可能是保守的網(wǎng)絡模體。對保守的網(wǎng)絡模體進行功能分析，可通過查閱文獻或利用相關的功能注釋數(shù)據(jù)庫，了解這些模體在不同物種中可能參與的生物學過程。15.何為網(wǎng)絡模塊化?網(wǎng)絡模塊化是指將復雜網(wǎng)絡劃分為多個相對獨立的模塊，每個模塊內(nèi)部節(jié)點連接緊密，模塊之間連接相對稀疏。這些模塊在生物網(wǎng)絡中往往具有特定的生物學功能，如在蛋白質相互作用網(wǎng)絡中，一個模塊可能對應一個特定的細胞過程或功能復合物。網(wǎng)絡模塊化有助于簡化對復雜網(wǎng)絡的理解和分析，通過研究各個模塊的功能和模塊間的相互作用，能更好地把握整個網(wǎng)絡的功能和行為。模塊的劃分可以基于多種方法，如基于節(jié)點的連接特性（如節(jié)點度、介數(shù)中心性等）、基于網(wǎng)絡的拓撲結構（如社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法）以及基于生物學功能等。16.列舉常見的幾種3節(jié)點網(wǎng)絡模體，并說明其對應的網(wǎng)絡主題。前饋環(huán)（Feed-ForwardLoop，F(xiàn)FL）：由三個節(jié)點組成，其中一個節(jié)點（調(diào)節(jié)節(jié)點）同時調(diào)控另外兩個節(jié)點（中間節(jié)點和輸出節(jié)點），且中間節(jié)點也調(diào)控輸出節(jié)點。網(wǎng)絡主題可能是對信號進行精確調(diào)控，如在基因調(diào)控網(wǎng)絡中，F(xiàn)FL可以實現(xiàn)對基因表達的穩(wěn)定調(diào)控，避免基因表達的過度波動。單輸入模塊（Single-InputModule，SIM）：一個調(diào)節(jié)節(jié)點調(diào)控多個輸出節(jié)點。其網(wǎng)絡主題可能是協(xié)調(diào)多個相關基因或蛋白質的表達，使它們在特定條件下共同發(fā)揮作用，例如在細胞應對某種刺激時，SIM可控制多個相關基因同時表達以產(chǎn)生相應的生理反應。密集重疊調(diào)節(jié)模體（DenseOverlappingRegulons，DOR）：多個調(diào)節(jié)節(jié)點共同調(diào)控多個相同的輸出節(jié)點。該模體的網(wǎng)絡主題可能是實現(xiàn)對多個輸出節(jié)點的精細調(diào)控，不同調(diào)節(jié)節(jié)點之間的協(xié)同作用可以根據(jù)不同的條件更精準地控制輸出節(jié)點的行為。第十章1.試舉出一兩個自然生物系統(tǒng)中存在的“非”門邏輯結構現(xiàn)象。基因表達調(diào)控中的“非”門現(xiàn)象：在大腸桿菌的乳糖操縱子系統(tǒng)中，存在類似“非”門的邏輯結構。當環(huán)境中沒有乳糖時，阻遏蛋白會結合到操縱基因上，阻止RNA聚合酶與啟動子結合，從而抑制結構基因的轉錄，此時基因不表達。而當環(huán)境中有乳糖存在時，乳糖會與阻遏蛋白結合，使其構象發(fā)生改變，無法再結合到操縱基因上，RNA聚合酶能夠順利結合啟動子并啟動轉錄，基因開始表達。從邏輯關系上看，沒有乳糖（輸入信號為0）時基因表達（輸出信號為0），有乳糖（輸入信號為1）時基因表達（輸出信號變?yōu)?），這與“非”門的邏輯功能（輸入為0時輸出為1，輸入為1時輸出為0）相似。細胞周期調(diào)控中的“非”門現(xiàn)象：在細胞周期調(diào)控過程中，p53蛋白起著關鍵作用，其調(diào)控機制也體現(xiàn)了“非”門邏輯。當細胞DNA未受損時，p53蛋白處于低水平表達且活性較低，不會啟動細胞周期停滯或凋亡相關基因的表達。而當細胞DNA受到損傷時（輸入信號為1），p53蛋白會被激活并大量表達（輸出信號變?yōu)?），進而啟動一系列基因的表達，使細胞周期停滯，進行DNA修復或誘導細胞凋亡。這表明在正常情況下（輸入為0），細胞周期正常進行（輸出為1）；而在DNA損傷的異常情況下（輸入為1），細胞周期正常進行這一狀態(tài)被抑制（輸出為0），符合“非”門的邏輯特征。2.閱讀參考文獻Bügl等(2007)，試畫出帶有“記憶”功能的“與”門邏輯線路圖。3.針對合成生物學所涉及的倫理道德問題和社會安全問題，您有哪些建議?倫理道德方面：加強倫理教育與培訓，在科研人員培養(yǎng)階段，設置專門的合成生物學倫理課程，提高科研人員的倫理意識，使其在研究過程中自覺遵循倫理原則。建立健全倫理審查機制，對合成生物學研究項目進行嚴格的倫理審查，確保研究目的正當、實驗設計合理、風險可控。鼓勵公眾參與倫理討論，通過舉辦聽證會、科普活動等方式，讓公眾了解合成生物學的發(fā)展現(xiàn)狀和潛在影響，聽取公眾意見，使倫理決策更加科學合理。社會安全方面：完善法律法規(guī)，制定專門針對合成生物學的法律法規(guī)，明確對合成生物的研發(fā)、生產(chǎn)、應用和管理規(guī)范，對違規(guī)行為進行嚴厲處罰。加強生物安全監(jiān)管，建立多部門協(xié)同的監(jiān)管體系，對合成生物學研究機構和企業(yè)進行嚴格監(jiān)管，確保實驗操作符合安全標準，防止合成生物泄露或被濫用。發(fā)展檢測與防范技術，投入資金研發(fā)先進的檢測技術，能夠快速準確地檢測環(huán)境中的合成生物；同時加強對合成生物潛在風險的研究，提前制定防范措施，降低生物安全風險。第十一章1.什么是中性學說?中性學說對分子進化有什么影響?中性學說的定義：中性學說由Kimura在1968年提出，該學說認為多數(shù)或絕大多數(shù)突變都是中性或近中性的，即無所謂有利或不利，自然選擇對它們不起作用。生物的進化主要是中性突變在自然群體中進行隨機的“遺傳漂變”的結果，而與選擇無關，這些突變?nèi)恳淮忠淮碾S機漂變而被保存或趨于消失，從而形成分子水平上的進化性變化或種內(nèi)變異。對分子進化的影響：中性學說揭示了分子進化的基本規(guī)律，是解釋生物大分子進化現(xiàn)象的重要理論。它強調(diào)遺傳漂變和突變壓在分子進化中的作用，是對綜合進化論的重要補充和修正。該學說一方面承認自然選擇在表型進化中的作用，另一方面又強調(diào)分子水平上進化現(xiàn)象的特殊性，使人們對分子進化的認識更加全面和深入。2.什么是分子鐘假說?分子鐘假說認為，生物大分子進化速率相對恒定。以核酸和蛋白質一級結構分子序列中的核苷酸或氨基酸的替換數(shù)作為進化改變量，進化時間以年為單位，生物大分子隨時間的改變（即分子進化速率）幾乎是恒定的。這意味著如果生物大分子進化速率恒定，那么大分子進化改變的量只與大分子進化所經(jīng)歷的時間呈正相關。基于此，通過比較不同生物同源大分子的一級結構差異量（氨基酸或核苷酸替換數(shù)），可以確定所比較的生物在進化中的地位，并建立系統(tǒng)樹（分子系統(tǒng)樹）。3.利用生物大分子數(shù)據(jù)重建系統(tǒng)進化樹的方法有哪些?各有何特點?距離法：基本思路是先獲取分類群間進化距離的度量，再依據(jù)距離度量重建系統(tǒng)發(fā)育樹。常用方法有非加權分組平均法（UPGMA）、Fitch-Margoliash法（FM）、最小進化法（ME）、最小二乘法（LS）和鄰接法（NJ）等。該方法計算速度快，將發(fā)育樹的構建和最優(yōu)樹的確定融合在一起，但在將原始數(shù)據(jù)轉換成距離矩陣時會丟失一些進化信息。最大簡約法：根據(jù)離散性狀（包括形態(tài)學性狀和分子序列等）的變異程度構建生物的系統(tǒng)發(fā)育樹，分析生物物種之間的演化關系。其遵循簡約性原則，認為所需變異次數(shù)最少（演化步數(shù)最少）的演化樹可能為最符合自然情況的系統(tǒng)樹。分為非加權最大簡約分析和加權最大簡約分析。該方法能快速分析出序列之間的系統(tǒng)發(fā)育關系，所構建的系統(tǒng)發(fā)育樹中的短分支更接近于真實，但當DNA序列的進化速率在不同分支上相差很大或親緣關系太遠時，容易受到趨同進化的影響，對“長枝吸引”敏感。最大似然法：是一種基于統(tǒng)計方法的系統(tǒng)發(fā)育樹構建方法?；诓煌男誀钸M化是獨立的、物種發(fā)生分化后的進化是獨立的這兩條基本假設，以特定的替代模型分析既