一个交叉学科的胜利生物信息学课件.ppt

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2、sting,主要应用领域,基因测序 Sequence analysis基因注解 Genome annotation同源性计算 Computational evolutionary biology基因表达分析 Analysis of gene expression拮抗/协同分析 Analysis of regulation蛋白质表达分析 Analysis of protein expression蛋白质结构预测 Prediction of protein structure生物系统模型 Modeling biological systems大信息量图像分析 High-throughput ima

3、ge analysis,3,分子同源性计算,一个交叉学科的胜利,分子系统发育分析的主要方法,距离矩阵法(Distance Matrix)最大简约法(Maximum Parsimony)最大似然法(Maximum Likelihood)贝叶斯法（Bayesian Inference),距离聚类,主要有UPGMA法(类平均法)和NJ法(邻接法)。使用这两种方法前都必须获得一个对称距离矩阵(m阶方阵)D=dijmm,其中m为OUT（分类群数目。距离系数的公式很多。例如，Nei(1972)的遗传距离系数适用于限制性内切酶和同功酶数据，Jukes-Cantor 单参数距离系数和Kimura两参数模型距离

4、系数则广泛用于各种序列数据。1.将最近的物种聚合在一起2.开始用于聚合的单元是独立的3.在每次迭代中，将 两个”最近”单元(距离最小)聚在一起形成一个新的聚合单元,分子系统发育分析的主要方法,找到距离矩阵中最小的距离，在这个例子中最小距离是物种A 和 B.,4.根据A和B的距离来重新计算遗传距离 例如，(A+B)和 C 的距离是(2.65+4.24)/2=3.445依次计算所有影响到的距离,5.重复上述步骤，找到下一个最小的距离。在这个例子中是C 和 E之间的距离.,1.92,1.92,HIV从何而来,Freeman&Herron,2001.Evolutionary Analysis.Prentice Hall,结语,Bioinformatics,Artificial Neural Networks,这是交叉学科的胜利！,END,