第一节 蛋白质组学概述 第二节 蛋白质的大规模分离鉴定技术 第三节 蛋白质的翻译后修饰 第四节 蛋白质分选 第五节 蛋白质相互作用

第一节 蛋白质组学概述 第二节 蛋白质的大规模分离鉴定技术 第三节 蛋白质的翻译后修饰 第四节 蛋白质分选 第五节 蛋白质相互作用

第一节 蛋白质组学概述 第二节 蛋白质的大规模分离鉴定技术 第三节 蛋白质的翻译后修饰 第四节 蛋白质分选 第五节 蛋白质相互作用

生物学家大都熟悉用动物模型来研究人体疾病。尽管人体疾病有可能在动物中找不到完全相 同的形式,但某种动物疾病和人体疾病有相当多的类似性质使我们可以从动物疾病中获得的 数据来推断人体的疾病过程。通过将肌肉想象成弹簧和水压活塞的组合,将骨骼想象成杠杆 臂,可以得到描述肌肉骨骼运动的数学模型。这样的模型可以对更多复杂的生物系统进行有 意义的预测和检验

1. 伟恩德玻璃制品公司产品组合问题: 利润最大 Max Profit 2. 利博公司广告组合问题：成本最小Min Cost 3. 注意各种约束（=）

3.1 案例研究: 大沼泽地金色年代公司的现金流问题 （动态规划问题） The Process of Modeling with Spreadsheets 3.2 电子表格建模程序的概述 Guidelines for Building “Good” Spreadsheet Models 3.3 建立一个好的电子表格模型的几个原则 Debugging a Spreadsheet Model 3.4 调试电子表格模型

1.1本章简介 本章旨在介绍生物信息学的基本概念,指出它在现代生物学中的重要地位。首先,我们 将简要回顾生物信息学发展的几个历史阶段,从早期的蛋白质手工测序,到今天的DNA自 动测序。读完本章,你将会发现,DNA测序自动化引起的生物信息爆炸,使生物大分子序 列数据库的数据量急剧增长,而蛋白质结构测定的速度远不能与之相比。因此,从序列信息 直接推断其可能的生物学功能就显得十分必要。本章还将简述蛋白质结构预测的现状,从蛋 白质一级结构中各种氨基酸所包含的折叠信息入手,重点说明蛋白质三级结构预测的意义, 并指出分子伴侣的本质及其在蛋白质折叠过程中的作用

随着cDNA微阵列和寡核苷酸芯片(下文没有特别说明时,统称为DNA微阵列)等 高通量检测技术的发展,我们可以从全基因组水平定量或定性检测基因转录产物mrNA 在本章中,基因表达数据特指基于DNA微阵列实验得到的反映mRNA丰度的数据,而 不包括基因表达最终产物—蛋白质丰度的数据。由于生物体中的细胞种类繁多,同时基因 表达具有时空特异性,因此,基因表达数据与基因组数据相比,要更为复杂,数据量更大, 数据的增长速度更快

本章介绍序列比对时常用的几个概念,包括同一性identity)、相似性(《dcnysimilaiy《)同 源性( homology)等。这些概念,在蛋白质和核酸序列比对时经常使用。双序列比对(pairwise alignement)是指通过一定的算法对两个DNA或蛋白质序列进行比对分析,从而找出两者 之间最大相似性匹配。双序列比对是序列分析常用方法之一,是多序列比对和数据库搜索的 基础

这一章讨论的是解释DNA序列的方法,这些方法主要依赖于功能模式的检测,而不是与其它单 个序列的比较。这些方法中的绝大部分意在先寻找并遮蔽重复的和低复杂性的序列,再寻找 基因以及与其相关的调控区域。在针对单个序列的集中调查分析,以及为可能的基因、整个 基因组或相应较大区域建立初步清单的快速扫描过程中,这些方法都发挥了主要作用