前言
章序列比对1
1.1序列比对简介1
1.1.1同源、相似和距离1
1.1.2序列比对的作用2
1.1.3序列比对算法简介2
1.2数据库搜索BLAST5
1.2.1BLAST简介6
1.2.2BLAST搜索页面的功能6
1.2.3BLAST常用搜索数据库7
1.2.4BLAST标准核酸搜索页面简介8
1.2.5BLAST参数设置10
1.2.6其他的BLAST搜索页面13
1.2.7使用NCBI网站BLAST服务的其他方式14
1.2.8BLAST搜索结果页14
1.3多序列比对17
1.3.1Clustal Omega18
1.3.2Kalign20
1.3.3MAFFT21
1.3.4MUSCLE22
1.3.5MView23
1.3.6T-Coffee25
第2章基因芯片数据分析27
2.1基因芯片测定平台简介27
2.1.1cDNA芯片27
2.1.2寡核苷酸芯片28
2.1.3原位合成芯片28
2.1.4光纤微珠芯片29
2.2基因表达数据库常用分析软件29
2.2.1基因表达数据库29
2.2.2微阵列基因表达数据库30
2.2.3其他常用基因表达数据库31
2.3基因芯片数据预处理与差异表达分析32
2.3.1基因芯片数据预处理32
2.3.2基因芯片差异表达分析36
2.4基因芯片数据的聚类分析和分类分析38
2.4.1聚类分析38
2.4.2分类分析42
2.4.3分类模型的分类效能评价44
2.5基因芯片数据的常用分析软件45
2.5.1R语言和BioConductor45
2.5.2BRB-ArrayTools基因芯片数据预处理软件46
2.5.3SAM差异表达分析软件46
2.5.4聚类分析软件Cluster和TreeView49
第3章基因注释与功能分析51
3.1基因注释数据库51
3.1.1GO数据库51
3.1.2KEGG数据库53
3.2基因富集分析算法及软件实现55
3.2.1基因富集分析算法简介55
3.2.2基因功能和信号通路富集分析56
第4章SNP数据分析与相关数据库65
4.1SNP简介65
4.2哈迪-温伯格平衡定律66
4.2.1哈迪-温伯格平衡群体的判断66
4.2.2SPSS软件实现哈迪-温伯格平衡群体的判断67
4.3SNP关联分析69
4.3.1SNP关联分析介绍69
4.3.2SPSS软件实现SNP关联分析70
4.4SNP互作分析73
4.4.1多因子降维法73
4.4.2应用R软件的MDR软件包实现多因子降维法73
4.5SNP单体型分析及识别TagSNP77
4.5.1SNP单体型分析77
4.5.2Haploview软件实现78
4.6全基因组关联分析数据分析简介85
4.7SNP相关数据库简介86
4.7.1dbSNP数据库86
4.7.2dbGaP数据库89
第5章蛋白质组学数据分析91
5.1蛋白质组学概述91
5.2蛋白质组学研究的技术体系92
5.2.1蛋白质组电泳分析技术93
5.2.2蛋白质组质谱分析技术95
5.2.3功能蛋白质组学技术96
5.2.4结构蛋白质组学技术98
5.3蛋白质组学数据库及分析软件98
5.3.1蛋白质序列数据库99
5.3.2蛋白质模式模体数据库103
5.3.3蛋白质结构数据库105
5.3.4蛋白质结构预测数据库109
5.4蛋白质注释及功能预测114
5.4.1基于序列相似性的功能预测114
5.4.2基于蛋白质信号的功能预测115
5.4.3基于蛋白质序列特征的功能预测115
5.4.4基于蛋白质空间结构的功能预测116
5.4.5基于蛋白质相互作用的功能预测116
5.4.6基于基因组上下文的功能预测116
5.5蛋白质相互作用网络构建及网络分析116
5.5.1综合蛋白质相互作用数据库117
5.5.2特定物种的蛋白质相互作用数据库123
第6章非编码RNA与复杂疾病125
6.1miRNA概述及其研究策略125
6.1.1miRNA概述125
6.1.2miRNA表达谱检测127
6.1.3miRNA靶基因预测分析129
6.1.4miRNA功能筛选131
6.1.5miRNA数据库资源131
6.2lncRNA概述及靶基因识别138
lncRNA数据库141
6.3非编码RNA表达谱与复杂疾病142
6.3.1基于miRNA表达谱识别癌症相关miRNA143
6.3.2基于lncRNA表达谱识别癌症相关lncRNA144
6.3.3基于非编码RNA表达谱分类人类癌症145
6.3.4疾病相关数据库145
第7章生物分子网络149
7.1生物分子网络简介149
7.1.1生物分子网络的基本概念149
7.1.2生物分子网络的可视化152
7.2生物分子网络拓扑属性分析156
7.2.1生物分子网络拓扑属性的定义156
7.2.2生物分子网络拓扑属性分布的特征159
7.2.3生物分子网络拓扑属性的计算159
7.3生物分子网络模块和聚类161
7.3.1生物分子网络模块的定义161
7.3.2网络模块的搜索工具162
7.4常见生物分子网络和相关数据库164
7.4.1蛋白质互作网络164
7.4.2基因转录调控网络167
7.4.3细胞内代谢与信号传导网络168
7.4.4人类疾病网络与药物靶点网络169
参考文献171

内容主要包括基本的分子生物学数据库、序列比对策略和方法以及如何对基础和临床医学研究中产生的常见分子生物学数据(如基因表达谱数据，miRNA表达谱数据，SNP基因型数据等)进行生物信息学分析。我们还特别介绍了一个乳腺癌生物信息学综合数据分析案例，便于学生理解和学习。