1、1. 計(jì)算生物信息學(xué)(ComputationalBioinformatics)是生命科學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)理科學(xué)、化學(xué)等領(lǐng)域相互交叉而形成的一門新興學(xué)科，以生物數(shù)據(jù)作為研究對象，研究理論模型和計(jì)算方法，開發(fā)分析工具，進(jìn)而達(dá)到揭示這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的生物學(xué)意義的目的。2. 油包水PCR(EmulsionPCR):1)DNA片段和捕獲磁珠混合；2)礦物油和水相的劇烈震蕩產(chǎn)生油包水環(huán)境;3)DNA片段在油包水環(huán)境中擴(kuò)增;4)破油并富集有效擴(kuò)增磁珠。3. 雙堿基編碼技術(shù)：在測序過程中對每個(gè)堿基判讀兩遍，從而減少原始數(shù)據(jù)錯誤，提供內(nèi)在的校對功能。代表測序方法：solid測序。4.焦磷酸測序法：焦磷酸測序技術(shù)是由

2、4種酶催化的同一反應(yīng)體系中的酶級聯(lián)化學(xué)發(fā)光反應(yīng),適于對已知的短序列的測序分析,其可重復(fù)性和精確性能與SangerDNA測序法相媲美，而速度卻大大的提高。焦磷酸測序技術(shù)不需要凝膠電泳，也不需要對DNA樣品進(jìn)行任何特殊形式的標(biāo)記和染色，具備同時(shí)對大量樣品進(jìn)行測序分析的能力。在單核苷酸多態(tài)性、病原微生物快速鑒定、病因?qū)W和法醫(yī)鑒定研究等方面有著越來越廣泛的應(yīng)用。例如：454測序儀：用蛋白質(zhì)序列查找核苷酸序列。:STS是序列標(biāo)記位點(diǎn)(sequence-taggedsite)的縮寫，是指染色體上位置已定的、核苷酸序列已知的、且在基因組中只有一份拷貝的DNA短片斷，一般長200bp500bp。它可用PCR方

3、法加以驗(yàn)證。將不同的STS依照它們在染色體上的位置依次排列構(gòu)建的圖為STS圖。在基因組作圖和測序研究時(shí)，當(dāng)各個(gè)實(shí)驗(yàn)室發(fā)表其DNA測序數(shù)據(jù)或構(gòu)建成的物理圖時(shí)，可用STS來加以鑒定和驗(yàn)證，并確定這些測序的DNA片段在染色體上的位置；還有利于匯集分析各實(shí)驗(yàn)室發(fā)表的數(shù)據(jù)和資料，保證作圖和測序的準(zhǔn)確性。:表達(dá)序列標(biāo)簽技術(shù)(EST，ExpressedSequeneeTags)EST技術(shù)直接起源于人類基因組計(jì)劃。:生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫。UniGene試圖通過計(jì)算機(jī)程序?qū)eneBank中的序列數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)處理，剔除冗余部分，將同一基因的序列，包括EST序列片段搜集到一起，以便研究基因的轉(zhuǎn)錄圖譜。UniGene除

4、了包括人的基因外，也包括小鼠、大鼠等其它模式生物的基因。:開放閱讀框(ORF，openreadingframe)是基因序列的一部分，包含一段可以編碼蛋白的堿基序列，不能被終止子打斷。編碼一個(gè)蛋白質(zhì)的外顯子連接成為一個(gè)連續(xù)的ORF。10.分子鐘檢驗(yàn)：只有分子鐘的，沒聽過分子鐘檢驗(yàn)。一種關(guān)于分子進(jìn)化的假說，認(rèn)為兩個(gè)物種的同源基因之間的差異程度與它們的共同祖先的存在時(shí)間(即兩者的分歧時(shí)間)有一定的數(shù)量關(guān)系（一家之言，僅供參考）1）什么是生物信息學(xué)所謂的基本數(shù)據(jù)庫，你所知的核酸、蛋白質(zhì)、結(jié)構(gòu)基本數(shù)據(jù)庫有哪些答：生物信息學(xué)中的數(shù)據(jù)是指生物分子的信息，具體表現(xiàn)為DNA序列數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)、生物分子結(jié)構(gòu)

5、數(shù)據(jù)、生物分子功能數(shù)據(jù)（包括蛋白質(zhì)功能的定性描述、蛋白質(zhì)之間的相互作用描述、基因表達(dá)數(shù)據(jù)、代謝路徑、調(diào)控網(wǎng)絡(luò)等）。所有類型的數(shù)據(jù)中，序列與結(jié)構(gòu)是基本的數(shù)據(jù)，儲存這些數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，就是生物信息學(xué)中的基本數(shù)據(jù)庫。核酸序列數(shù)據(jù)庫：EBI的EMBL數(shù)據(jù)庫、NCBI的GenBank數(shù)據(jù)庫、日本國立遺傳學(xué)研究所的DDBJ數(shù)據(jù)。這三者間數(shù)據(jù)共享，每天更新。蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫：SWISS-PROT蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫、PDB生物大分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫、HSSP蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫。以上這些數(shù)據(jù)庫是全世界分子生物學(xué)和醫(yī)學(xué)研究人員獲取生物分子的序列、結(jié)構(gòu)和其他信息的基本來源，而且是發(fā)表自己序列或結(jié)構(gòu)測定結(jié)果的重要媒體。圍繞這三大

6、核心數(shù)據(jù)庫還有眾多面向各種特定應(yīng)用的衍生數(shù)據(jù)庫和分析軟件，這些數(shù)據(jù)庫分別從不同角度、以不同方式對各類生物信息學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納、總結(jié)和注釋，而各種分析軟件為挖掘這些數(shù)據(jù)提供了有力的工具。2）什么是生物信息學(xué)所謂的二次數(shù)據(jù)庫，你所知的核酸、蛋白質(zhì)、結(jié)構(gòu)二次數(shù)據(jù)庫有哪些答：根據(jù)生命科學(xué)不同研究領(lǐng)域的實(shí)際需要，對基因組圖譜、核酸和蛋白質(zhì)序列、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)以及文獻(xiàn)等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、整理、歸納、注釋而構(gòu)建的具有特殊生物學(xué)意義和專門用途的數(shù)據(jù)庫就是生物信息學(xué)中的二次數(shù)據(jù)庫。二次數(shù)據(jù)庫種類繁多，以核酸數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)構(gòu)建的二次數(shù)據(jù)庫有基因調(diào)控轉(zhuǎn)錄因子數(shù)據(jù)庫TransFac，真核生物啟動子數(shù)據(jù)庫EPD，克隆載體數(shù)據(jù)庫Ve

7、ctor，密碼子使用表數(shù)據(jù)庫CUTG等。以蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)構(gòu)建的二次數(shù)據(jù)庫有蛋白質(zhì)功能位點(diǎn)數(shù)據(jù)庫Prosite，蛋白質(zhì)功能位點(diǎn)序列片段數(shù)據(jù)庫Prints，同源蛋白家族數(shù)據(jù)庫Pfam,同源蛋白結(jié)構(gòu)域數(shù)據(jù)庫Blocks。以具有特殊功能的蛋白為基礎(chǔ)構(gòu)建的二次數(shù)據(jù)庫有免疫球蛋白數(shù)據(jù)庫Kabat，蛋白激酶數(shù)據(jù)庫PKinase等。以三維結(jié)構(gòu)原子坐標(biāo)為基礎(chǔ)構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫如蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)構(gòu)象參數(shù)數(shù)據(jù)庫DSSP，已知空間結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)家族數(shù)據(jù)庫FSSP，已知空間結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)及其同源蛋白數(shù)據(jù)庫HSSP等。3）什么是生物信息學(xué)所謂的演繹數(shù)據(jù)庫或知識庫，你所知道的著名演繹數(shù)據(jù)庫或知識庫有哪些，分別解決那些生物學(xué)問題

8、答：生物信息學(xué)中的演繹數(shù)據(jù)庫（DeductiveDatabase）或知識庫（Knowledgebase）是指能對已有的生物大分子基本信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)庫，它建立在基本數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。比較著名的演繹數(shù)據(jù)庫（系統(tǒng)）有：KEGG（京都基因與基因組百科全書），里面包括代謝途徑、生物系統(tǒng)功能等級、生物大分子互作等等信息，它可以從基因組及相關(guān)分子的信息預(yù)測細(xì)胞代謝過程與生物行為。Swiss-Prot，它是一個(gè)蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫，在整合其他數(shù)據(jù)庫信息的基礎(chǔ)上以較低的冗余度實(shí)現(xiàn)對蛋白質(zhì)的評注功能，如功能描述、結(jié)構(gòu)域、翻譯后修飾、變體等等。4）什么是生物信息學(xué)所謂的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫，你所知道的著名的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫

9、是什么，如何運(yùn)用文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫查找生物科學(xué)文獻(xiàn)答：生物信息學(xué)中的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫（bibliographicdatabase）含有大量的生命科學(xué)領(lǐng)域的文獻(xiàn)資料，其來源為各種的雜志及期刊，是生命科學(xué)研究者的重要資料庫。其中一個(gè)著名的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫是PubMed，其主要信息來源于Medline。PubMed是美國國立醫(yī)學(xué)圖書館中生物醫(yī)學(xué)及生命科學(xué)雜志文獻(xiàn)的電子文檔庫，可在NCBI或PMC上通過用關(guān)鍵字及關(guān)鍵字間的各種邏輯組合（與/或/非）根據(jù)標(biāo)題、作者、雜志名稱及日期等檢索相關(guān)的文獻(xiàn)資料摘要及全文。5）EMBOSS的全稱是什么，它包含那幾組生物信息功能，目前的版本有多少個(gè)程序可供選擇運(yùn)用答：EMBOSS全稱Eu

10、ropeanMolecularBiologyOpenSoftwareSuite。EMBOSS是一個(gè)開放源代碼的序列分析軟件包，支持所有UNIX操作系統(tǒng)，是為分子生物學(xué)研究的特別需要而發(fā)展起來的。EMBOSS包括了大量蛋白質(zhì)和核酸的分析工具，包括翻譯、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域搜索、獲取序列、比對、引物設(shè)計(jì)、限制性酶切譜分析等多種功能的。它整合了一些公共數(shù)據(jù)庫，能夠自動識別處理以不同格式存儲的數(shù)據(jù)，甚至可以通過互聯(lián)網(wǎng)提取數(shù)據(jù)，并且，因?yàn)樵撥浖瑫r(shí)提供了一個(gè)擴(kuò)展庫，它也是允許其他科學(xué)家依據(jù)自由軟件精神編制、發(fā)布軟件的一個(gè)平臺。它同時(shí)將現(xiàn)在可以得到的一系列序列分析工具整合成一個(gè)無縫的整體。EMBOSS套裝包括約

11、100個(gè)序列分析程序、一套核心軟件庫，還整合了其他可用的軟件包，它們涵蓋了如下領(lǐng)域：序列比對、序列特征的快速數(shù)據(jù)庫搜索、蛋白基序識別（包括結(jié)構(gòu)域分析）、EST分析、核酸序列特征分析（比如識別CpG島）、簡單的物種特異性重復(fù)的識別、小基因組的密碼子使用頻率分析、大范圍的序列特征快速識別以及其他的工具。（SCUT_Jason整理）6）BLAST的全稱是什么，NCBI的BLAST包含幾個(gè)程序，分別在什么情況下使用答：BLAST全稱BasicLocalAlignmentSearchTool即“局部相似性基本查詢工具”，是由美國國立生物技術(shù)信息中心（NCBI）開發(fā)的一個(gè)基于序列相似性的數(shù)據(jù)庫搜索程序。N

12、CBI的BLAST包含以下幾個(gè)程序：程序名查詢序列數(shù)據(jù)庫搜索方法Blastn核酸核酸核酸序列搜索核酸數(shù)據(jù)庫中的序列Blastp蛋白質(zhì)蛋白質(zhì)蛋白質(zhì)序列搜索蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫中的序列Blastx核酸蛋白質(zhì)核酸序列翻譯成蛋白質(zhì)序列后和蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫中的序列逐一搜索。Tblastn蛋白質(zhì)核酸蛋白質(zhì)序列和核酸數(shù)據(jù)庫中的核酸序列翻譯后的蛋白質(zhì)序列逐一比對。TBlastx核酸核酸核酸序列翻譯成蛋白質(zhì)序列，再和核酸數(shù)據(jù)庫中的核酸序列翻譯成的蛋白質(zhì)序列逐一進(jìn)行比對。7）全局比對和局部比對在算法語言、程序選擇和用途上有什么區(qū)別他們有什么共同點(diǎn)答：全局比對：可使用Needleman-Wunsch動態(tài)規(guī)劃算法。局部比對：使用

13、Smith-Waterman算法二者可使用FASTA程序包中的LALIGN程序進(jìn)行。當(dāng)你想比較兩條序列整體相似性時(shí)，可以對序列進(jìn)行全局比對；而局部比對則可以找出兩條序列間相似度最高的片段。許多蛋白質(zhì)在全局范圍內(nèi)并不具有相似性，但卻似乎是由眾多的模塊結(jié)構(gòu)域搭建而成。由于全局比對建立時(shí)，基因的外顯子/內(nèi)含子結(jié)構(gòu)還沒有被發(fā)現(xiàn)，因此全程比對并沒有顧及到上述現(xiàn)象的重要性是可以理解的。在大多數(shù)情況下，使用局部比對是較為合理的，這種比對方法可能會揭示一些匹配的序列段，如果不恰當(dāng)?shù)厥褂昧巳瘫葘Γ@些序列段很可能會被一些完全不相關(guān)聯(lián)的殘基所淹沒。二者的共同之處在于他們的基本思想都是找出序列的相似性。（SCUT

14、_Jason整理）（僅供參考）8）BLAST中，E值和P值分別是什么，它們有什么意義答：BLAST中使用的統(tǒng)計(jì)值有概率p值和期望e值。E期望值（E-value）這個(gè)數(shù)值表示你僅僅因?yàn)殡S機(jī)性造成獲得這一比對結(jié)果的可能次數(shù)。這一數(shù)值越接近零，發(fā)生這一事件的可能性越小。從搜索的角度看，E值越小，比對結(jié)果越顯著。默認(rèn)值為10,表示比對結(jié)果中將有10個(gè)匹配序列是由隨機(jī)產(chǎn)生，如果比對的統(tǒng)計(jì)顯著性值（E值）小于該值（10），則該比對結(jié)果將被檢出，換句話說，比較低的E值將使搜索的匹配要求更嚴(yán)格，結(jié)果報(bào)告中隨機(jī)產(chǎn)生的匹配序列減少。p值表示比對結(jié)果得到的分?jǐn)?shù)值的可信度。一般說來，p值越接近于零，則比對結(jié)果的可信度

15、越大；相反，p值越大，則比對結(jié)果來自隨機(jī)匹配的可能性越大。9）什么是序列比對中使用的PAM矩陣和BLOSUM矩陣，它們的作用是什么，一般BLAST選擇使用的矩陣是什么答：PAM矩陣和BLOSUM矩陣都是用于序列相似性的記分矩陣（scoringmatrix）。記分矩陣中含有對齊時(shí)具體使用的數(shù)值。一般FASTA和BLAST都提供BLOSUM或PAM系列矩陣供選擇，若要進(jìn)行突變性質(zhì)的進(jìn)化分析時(shí)可以使用PAM，F(xiàn)ASTA缺省推薦BLOSUM50矩陣。PAM矩陣（PointAcceptedMutation）基于進(jìn)化的點(diǎn)突變模型，如果兩種氨基酸替換頻繁，說明自然界接受這種替換，那么這對氨基酸替換得分就高。

16、一個(gè)PAM就是一個(gè)進(jìn)化的變異單位，即1%的氨基酸改變，但這并不意味100次PAM后，每個(gè)氨基酸都發(fā)生變化，因?yàn)槠渲幸恍┪恢每赡軙?jīng)過多次突變，甚至可能會變回到原來的氨基酸。模塊替換矩陣BLOSUM（BLOcksSubstitutionMatrix）首先尋找氨基酸模式，即有意義的一段氨基酸片斷（如一個(gè)結(jié)構(gòu)域及其相鄰的兩小段氨基酸序列），分別比較相同的氨基酸模式之間氨基酸的保守性（某種氨基酸對另一種氨基酸的取代數(shù)據(jù)），然后，以所有60%保守性的氨基酸模式之間的比較數(shù)據(jù)為根據(jù)，產(chǎn)生BLOSUM60；以所有80%保守性的氨基酸模式之間的比較數(shù)據(jù)為根據(jù)，產(chǎn)生BLOSUM80。10）多重比對與雙重比對有什

17、么異同，最常用的多重比對工具是什么，它有哪些輸出文檔，分別有什么進(jìn)一步用途答：不同點(diǎn)：雙重比對是序列分析的基礎(chǔ)，是指通過一定算法對兩個(gè)DNA或蛋白質(zhì)序列進(jìn)行比較，找出兩者之間最大相似性匹配，使多序列比對和數(shù)據(jù)庫搜索的基礎(chǔ)。多重比對有時(shí)用來區(qū)分一組序列之間的差異，但其主要用于描述一組序列之間的相似性關(guān)系，以便對一個(gè)基因家族的特征有一個(gè)基本了解。相同點(diǎn)：兩者都建立在某個(gè)數(shù)學(xué)或生物學(xué)模型之上，都不能從他們的結(jié)果得到正確或錯誤的簡單結(jié)論,而只能認(rèn)為所使用的模型在多大程度上反映了序列之間相似性關(guān)系以及他們的生物學(xué)特征。最常用的多重比對工具是ClustalW,它通過對序列的精確比對得出不同序列間相似性和差

18、異度數(shù)據(jù)，輸出的結(jié)果可以使用其他軟件進(jìn)行查看，生成直觀的進(jìn)化樹。它還有圖形界面版本ClustalX。ClustalW有如下幾個(gè)輸出文檔：Outputfile（后綴為.output）：顯示該次多重比對的基本信息如序列名稱、長度、每兩序列之間比對的得分，還可依此進(jìn)行排序，找出得分最高的序列對進(jìn)行進(jìn)一步分析。Alignmentfile（后綴為.aln）：顯示多重比對的具體結(jié)果，可從中觀察到序列間相似或保守的區(qū)域。Guidetreefile（后綴為.dnd）：依據(jù)序列間的相似程度顯示序列間可能的進(jìn)化距離，并以此生成進(jìn)化樹，研究其進(jìn)化關(guān)系。Yourinputfile（后綴為.input）:里面包含用戶輸

19、入的序列。（SCUT_Jason整理）11）為什么蛋白質(zhì)空間結(jié)構(gòu)預(yù)測很重要，目前有哪幾條途徑用于從蛋白質(zhì)的氨基酸序列預(yù)測其空間三維結(jié)構(gòu)答：蛋白質(zhì)空間結(jié)構(gòu)的預(yù)測很重要。研究蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，有助于了解蛋白質(zhì)如何行使其生物功能，認(rèn)識蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)（或其它分子）之間的相互作用，通過分析蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，確認(rèn)功能單位或者結(jié)構(gòu)域，可以為遺傳操作提供目標(biāo)，為設(shè)計(jì)新的蛋白質(zhì)或改造已有蛋白質(zhì)提供可靠的依據(jù)，同時(shí)為新的藥物分子設(shè)計(jì)提供合理的靶分子結(jié)構(gòu)。目前有三條途徑用于從蛋白質(zhì)一級序列預(yù)測其空間三維結(jié)構(gòu)：A、同源建模法。是蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測的主要方法。對于一個(gè)未知結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)，首先通過序列同源分析找到一個(gè)已知結(jié)構(gòu)的同源蛋

20、白質(zhì)，然后，以該蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)為模板，為未知結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)建立結(jié)構(gòu)模型。前提是必須要有一個(gè)已知結(jié)構(gòu)的同源蛋白質(zhì)。B、穿針引線法。需建立核心折疊數(shù)據(jù)庫，在預(yù)測蛋白質(zhì)空間結(jié)構(gòu)時(shí)將一個(gè)待預(yù)測結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)序列與數(shù)據(jù)庫中核心折疊進(jìn)行比對，找出比對結(jié)果最好的核心折疊，作為構(gòu)造待預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)模型的根據(jù)。C、從頭開始法。在既沒有已知結(jié)構(gòu)的同源蛋白質(zhì)、也沒有已知結(jié)構(gòu)的遠(yuǎn)程同源蛋白質(zhì)的情況下，直接根據(jù)序列本身來預(yù)測其結(jié)構(gòu)。該方法先對蛋白質(zhì)及溶劑作近似處理，再建立能量函數(shù)，通過對構(gòu)象空間進(jìn)行快速搜索找到與某一全局最小能量相對應(yīng)的構(gòu)象。12）引物設(shè)計(jì)的基本原則有哪些，有哪些基本參數(shù)要考慮，最常用的引物設(shè)計(jì)軟件是什么答：

21、引物設(shè)計(jì)的基本原則：引物與模板的序列要緊密互補(bǔ)；引物與引物之間避免形成穩(wěn)定的二聚體或發(fā)夾結(jié)構(gòu)；引物不能在模板的非目的位點(diǎn)引發(fā)DNA聚合反應(yīng)（即錯配）。有如下這些基本參數(shù)要考慮：引物長度，產(chǎn)物長度，序列Tm值，引物與模板形成雙鏈的內(nèi)部穩(wěn)定性（用G值反映），形成引物二聚體及發(fā)夾結(jié)構(gòu)的能值，在錯配位點(diǎn)的引發(fā)效率，引物及產(chǎn)物的GC含量，等等。最常用的引物設(shè)計(jì)軟件是：PrimerPremier.13）你所知道或?yàn)g覽過的著名系統(tǒng)生物學(xué)網(wǎng)站是什么，包括哪些主要內(nèi)容答：NCBI（美國國立生物技術(shù)信息中心）。該網(wǎng)站具有NIH遺傳序列數(shù)據(jù)庫Genbank，一個(gè)所有可以公開獲得的DNA序列的注釋過的收集。GenBank同日本和歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室的DNA數(shù)據(jù)庫每天交換數(shù)據(jù)。在該網(wǎng)站上，用戶可通過檢索系統(tǒng)Entrez搜索核酸序列，蛋白序列，大分子結(jié)構(gòu)，全基因組等數(shù)據(jù)庫，以及通過PubMed檢索雜志文獻(xiàn)。另外，該網(wǎng)站本身還帶有一個(gè)序列相似搜索程序BLAST，作為鑒別基因與遺傳特點(diǎn)的手段，它能在短時(shí)間內(nèi)對Genbank數(shù)據(jù)庫進(jìn)行序列搜索。在這個(gè)網(wǎng)站上還有其他有用的信息：孟德爾人類遺傳（OMIM），三維蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的分子模型數(shù)據(jù)庫（MMDB），唯一人類基因序列集合（UniGene），人