生物信息学学习心得第一篇：生物信息学生物信息学是上世纪90年代初人类基因组计划(hgp)依赖，随着基因组学、蛋白组学等新兴学科的建立，逐渐发展起来的生物学、数学和计算机信息科学的一门交叉应用学科。

目前生物信息学的研究领域主要包括基于生物序列数据的整理和注释、生物信息挖掘工具开发及利用这些工具揭示生物学基础理论知识等领域。

生物信息学作为新型交叉应用学科，可以依托本校已有的计算机科学、信息学、生物学和数学等学科优势，充分展现投入少、见效快、起点高的特色，推动学校学科建设和本科教学水平。

本实验指导书中的8个实验均设计为综合性开发实验，面向生物信息学院全体本科学生和研究生，以及全校对生物信息学感兴趣的其他专业学生开放。

生物信息学实验室将提供系统的保障，包括采用mail服务器和linux帐号管理等进行实验过程管理和支持。

限选《生物信息学及实验》的生物技术专业本科生至少选择其中5个实验，并不少于8个学时，即为课程要求的0.5个学分。

其他选修者按照课时和学校相关规定计算创新学分。

实验一熟悉生物信息学网站及其数据的生物学意义实验目的：培养学生利用互联网资源获取生物信息学研究前沿和相关数据的能力，熟悉生物信息学相关的一些重要国内外网站，及其核酸序列、蛋白质序列及代谢途径等功能相关数据库，学会下载生物相关的信息数据，了解不同的数据文件格式和其中重要的生物学意义。

实验原理：利用互联网资源检索相关的国内外生物信息学相关网站，如：ncbi、sanger、tigr、kegg、sble、中科院北京基因组研究所、北大生物信息学中心等，下载其中相关的数据，如fasta、genbank格式的核算和蛋白质序列、pathatdb格式化库文件，并输入blast命令进行计算，获得结果文件。

实验内容：1. 向网上blast服务器提交序列，得到匹配结果；2. 本地使用blast，格式化库文件，输入命令行得到匹配结果；3. 对结果文件进行简要描述，阐述生物学意义。

实验报告：1. 阐述blast原理和比对步骤；2. 不同类型blast的结果及其说明；3. 讨论：不同平台运行blast的需求比较。

参考书目：《生物信息学概论》罗静初等译，北京大学出版社， 2020；《生物信息学实验指导》胡松年等著，浙江大学出版社，2020；。

实验三利用clustalx(a方法计算的。

在系统树图绘制完以后，输入的所有序列按照得分高低被分成n-1个组，然后再对组与组之间进行联配，这一步用myers和miller算法实现。

实验内容：1. 明确软件所支持的输入文件格式，搜集整理出合适的数据；2. 在atch程序去除ests原始序列中的载体成分和引物成分，然后用phrap生成congtig和singlet，用blast程序进一步将有同源性的contig和singlet进行功能聚类，最后通过blast 对聚类获得的cluster进行功能注释。

在实验过程中将用到一些本实验室写好的perl程序用于连接各数据库和工具软件。

实验内容：1. 运行codoncode aligner程序，并用它建立工程文件，导入例子文件夹里面的数据；练习对序列的各种查看方式。

2. 使用codoncode aligner程序里的clip ends, trim vector, assemble等功能，完成序列的剪切、去杂质、组装工作。

实验报告：1. 实验各步骤记录和中间结果文件；2. 举例简要说明结果文件中数据的生物学意义。

参考书目：《生物信息学概论》罗静初等译，北京大学出版社， 2020；《基因表达序列标签（est）数据分析手册》胡松年等著，浙江大学出版社， 2020。

实验五利用primer premier5.0设计race引物实验目的：熟悉pcr引物设计工具primer premier5.0的一些基本功能，能够根据实验需要选择相应的引物设计方法设计pcr引物。

实验原理：pcr实验是当代分子生物学的基本实验之一，由于目标序列和实验目的的不同，相应设计引物的要求也不一样。

本实验延续ests 分析结果，对于其中需要获得全长的基因进行race引物的设计，及5’和3’race引物，配合接头序列设计单向引物，并模拟练习通过连接获得全长的基因cds序列。

最后设计已知全长基因序列的pcr扩增引物。

实验内容：1. 从网站下载并安装primer premier5.0；2. 从 genbank 中任意获取一个 dna 序列，设计出该序列的合适引物；实验报告：1. 实验各步骤使用的数据、运算平台、结果文件记录；2. 比较不同引物设计平台和不同pcr实验的差别；参考书目：《生物信息学概论》罗静初等译，北京大学出版社， 2020；《生物信息学实验指导》胡松年等著，浙江大学出版社，2020; 。

实验八 perl程序的安装、编写、调试实验目的：培养学生能在atics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。

它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。

其研究重点主要体现在基因组学(genomics)和蛋白质组学(proteomics)两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。

具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组dna序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。

基因组信息学,蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。

从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：(1)新算法和统计学方法研究；(2)各类数据的分析和解释；(3)研制有效利用和管理数据新工具。

生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。

目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。

生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。

1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。

对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的acgt序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。

这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。

诺贝尔奖获得者atlab 里面有的关于生物方面的工具包也很多的。

4，生物知识，不用说的。

其他：如果要深入的话，最好会编程。

什么java，perl，等。

我是刚开始学。

大家多指教。

导师推荐了好几本书：《生物信息学概论》 introduction to bioinformatics(英) t kattith 著罗静初等译北京大学出版社 2020年4月第一版本书从生物信息学的研究对象、意义出发，介绍生物信息学研究的基本方法和常用工具。

主要介绍的是核酸和蛋白质序列的计算机分析方法，探讨利用现有的计算机程序，从现有的数据库中能够获取什么、不能够获取什么。

全书共分十章：1.概论，2.信息网络，3.蛋白质信息资源，4.基因组信息资源，5. dna序列分析，6.双序列比对，7.多序列比对，8.二次数据库搜索，9.数据库搜索实例，10.序列分析软件包。

每章末尾均提供了进一步阅读指南和有关的网址。

这本书的一大特色在于丰富的例子和图表，使读者可以很直观的了解和掌握书中的内容。

此外，书的末尾还附有与生物信息学相关的词汇表。

总的说来，这本书实用性强，可以作为高等院校生物信息学教材，也可以作为生命科学和生物技术各领域分子生物学研究和开发工作者的生物信息学参考书。

《生物信息学手册》郝柏林张淑誉编著上海科学技术出版社2020年10月第一版一本手册式的生物信息学书籍。

除了介绍了生物信息学，还包括了计算机及计算机网络（这一部分提供了一些网址）和分子生物学的知识。

更为重要的是，该书的主要部分?quot;生物信息数据库和服务、软件和算法部分，提供了大量的网址。

几乎是每一个条目下面都有不少网址。

这本书将网络上的生物信息学资源进行了索引式的介绍，并作了必要的说明。

书中列举了近千条网址和引文，基本涵盖了生物学研究的各个方面，堪称生物信息的汪洋大海中的导航图。

对生物信息学的服务、软件和算法，本书也作了较全面的描述。

本书可供广大生命科学工作者以及由物理学、数学和计算机学转入生命科学领域的研究教学人员参阅（上面可以查到很多网址）。

《生物信息学》赵国屏等编著科学出版社 2020年4月第一版本书是863生物高科技丛书之一。

它比较全面地介绍了生物信息学的若干个主要分支，并特别介绍了与人类基因组研究相关的生物信息学的一些较新成果；着重介绍了数据库和数据库的查询、序列的同源比较及其在生物进化研究中的应用；以生物芯片中的生物信息学问题为例，介绍与基因表达相关的生物信息学问题；还介绍了蛋白质结构研究中的生物信息学问题，以及与分子设计和药物设计相关的生物信息学技术。

本书可供生物信息学专业和生命科学相关专业的本科生、研究生和教学科研人员阅读学习，也可供相关专业的科技和应用机构的科研、管理和决策人员参考。

注意，本书有很大篇幅是讲基因芯片和蛋白质结构预测的。

《生物信息学--基因和蛋白质分析的实用指南》bioinformatics--apractical guide to the analysis of genes and proteins andreas d.baxevanis b.f.francis ouellette 著李衍达孙之荣等译清华大学出版社 2020年8月第一版这本书由前卫计算生物学家撰写，贯穿了已有的工具和数据库，包括应用软件、因特网资源、向数据库提交dna序列以及进行序列分析和利用核酸序列与蛋白质序列进行预测的的方法。

以下是该书的目录：1.因特网与生物学家，2. genebank序列数据库，3.结构数据库，4.应用gcg进行序列分析，5.生物数据库的信息检索，6. ncbi 数据模型，7.序列比对和数据库搜索，8.多序列比对和实际应用，9.系统发育分析，10.利用核酸序列的预测方法，11.利用蛋白质序列的预测方法，12.鼠类和人类公用物理图谱数据库漫游，13. acedb: 基因组信息数据库，14.提交dna序列数据库。

本书有很多实际的序列和序列分析的例子。

这本书适合高等院校的师生和从事生物工程研究的科技工作者阅读。

在第14章提及的通讯资源：互联网和通信地址；电话和传真号码ddbj/embl和genbank的一般联系信息以及提交dna序列到这些数据库的入口。