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生物信息学

1 生物信息学基础 1.1 生物信息学定义和历史 1.2 生物信息学在生物学、医学及生物技术中的应用 1.3 生物数据类型与来源 1.4 基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等基础知识 2 计算机科学基础 2.1 数据结构和算法 2.2 编程语言(Python,Perl,Java等) 2.3 Linux操作系统使用 2.4 数据库原理与应用 3 生物统计学基础 3.1 描述性统计分析 3.2 假设检验 3.3 回归分析 3.4 多元统计分析 4 分子生物学基础 4.1 DNA复制与修复 4.2 RNA转录与翻译 4.3 蛋白质折叠与功能 4.4 基因表达调控 5 生物序列分析 5.1 序列比对方法 5.2 核酸序列同源性搜索工具(如BLAST) 5.3 蛋白质序列同源性搜索工具(如PSI-BLAST) 5.4 多序列比对软件(如ClustalW) 6 生物数据库查询与管理 6.1 常用生物数据库介绍(如NCBI,Ensembl,UniProt等) 6.2 生物数据库查询技巧 6.3 生物数据库数据下载与格式转换 6.4 生物数据管理系统 7 基因组注释与功能预测 7.1 基因结构预测 7.2 基因功能注释 7.3 非编码RNA的识别与功能预测 7.4 系统发育树构建与分析 8 转录组测序数据分析 8.1 RNA-seq实验设计 8.2 测序数据质量控制 8.3 转录本组装与表达量计算 8.4 差异基因表达分析 9 蛋白质组学数据分析 9.1 蛋白质鉴定与定量 9.2 蛋白质相互作用网络构建 9.3 蛋白质结构预测与功能分析 10 单细胞测序数据分析 10.1 单细胞测序技术概述 10.2 单细胞测序数据预处理 10.3 单细胞聚类与轨迹推断 10.4 单细胞差异表达分析 11 生物信息学软件与工具 11.1 生物信息学常用软件简介 11.2 R/Bioconductor包的应用 11.3 Python生物信息学库的使用 11.4 生物信息学工作流与自动化工具 12 生物信息学项目设计与实施 12.1 生物信息学实验设计与数据采集 12.2 生物信息学数据清洗与预处理 12.3 生物信息学数据分析与结果解读 12.4 生物信息学结果可视化与报告撰写
首页 教程 生物信息学 核酸序列同源性搜索工具(如BLAST)
核酸序列同源性搜索工具是一种生物信息学软件,主要用于比较和分析不同生物体的核酸序列。这种工具的主要目的是寻找相似或相同的核酸序列,从而帮助科学家们理解这些序列的功能、起源和进化关系。 BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)是目前最常用的核酸序列同源性搜索工具之一。它的工作原理是通过比对输入的核酸序列与一个大型的核酸序列数据库(如GenBank),找出与输入序列有较高相似度的序列,并计算出它们之间的相似程度。BLAST可以快速准确地识别出即使是短且不完全匹配的序列,因此在基因组研究中得到了广泛应用。 使用BLAST等核酸序列同源性搜索工具可以帮助科学家们进行以下工作: 1. 基因功能预测:通过比对未知功能的基因序列与已知功能的基因序列,可以推测其可能的功能。 2. 进化分析:通过比较不同物种间的同源基因序列,可以了解这些物种的进化关系。 3. 病原体检测:通过比对样本序列与病原体数据库中的序列,可以快速识别出感染的病原体。 4. 药物设计:通过比对药物靶点与潜在药物分子的序列,可以预测药物的活性和毒性。 总的来说,核酸序列同源性搜索工具是生物信息学领域的重要工具,对于基因组学、转录组学、蛋白质组学等多领域的研究都具有重要的应用价值。

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