生物信息学中blast是什么意思?

因为计算机应用到生物学的时间迟

生物信息学方法查找相关物种中的这一转录本的序列,然后根据保守序列设计兼并引物.提取转录这种转录本的细胞中的RNA,在利用引物扩增出CDNA.这样就获得了这样转录本的全长.

毕业论文关于生物信息学的外文翻译这个可以有哦同学.

这个分别是百度百科给出的两个的解释
可以参考下啊http://baike.baidu.com/view/584966.htm
http://baike.baidu.com/link?url=VRKDlWHeAbPGPiYb_fvez14XUdT1oiiadBduvaUSXehfBvzAEPZnpjQd_4BN3CmB
因为我是学生物的,所以简单点和你说吧,生物信息学就是将生物里的像蛋白质序列,DNA编码啊等等主要偏重于蛋白质和核酸的相关东西信息化,数据化,在此基础上应用计算机方法去研究.而计算生物学就是更具体地在得到这些数据或者预测这些数据的过程中去建模啊,设计算法啊,编程啊什么的.通俗点讲,生物信息学更偏生物一点,计算生物学更偏计算机一点,如果你在大学选这两个专业的话,那么在课程设置上,一个偏向生物的可能就会多点,主要点,另一个就侧重计算机领域的更多点.
但是需要注意的是,这两个的确界限越来越模糊,区别越来越小.

各种信息方法都可以

就点类似达到.分的意思
比如说做质谱时,纵坐标都是hits

生物信息学是综合计算机科学、信息技术和数学的理论和方法来研究生物信息的交叉学科.包括生物学数据的研究、存档、显示、处理和模拟,基因遗传和物理图谱的处理,核苷酸和氨基酸序列分析,新基因的发现和蛋白质结构的预测等.

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19834897
PSI specifies the suitable level of detail required when reporting a proteomics experiment (via the Minimum Information About a Proteomics Experiment), and provides extensible markup language (XML) exchange formats and dedicated controlled vocabularies (CVs) that must be combined to generate a standard compliant document

桥式PCR成簇 Cluster generation

首先进行基因分类,比如说编码性基因占多大比例,非编码性基因又占多少比例；转录因子占多少比例,蛋白激酶类基因又占多少比例等等.
然后将该物种基因组与其它已测序基因组进行比较,包括大小、同源度等等.
你可以下载一篇报道某种物种已完成测序的文献,看文献中怎么分析.这种文献应该有很多.

NCBI里面你点进去,如果是文献报道过的基因,一定会有对基因的描述的.
如果你是在基因组里搜索ORF或者是预测的基因,那么只有检索号是正常的.因为很多基因还没有研究其功能,因此只有标号,没有名称.

对这个序列blast一下,找与这个氨基酸序列序列相似的蛋白.从PDB数据库中找到相似的蛋白 做比对 做同源模建,可以分析二级结构 三级结构信息.只能简单说这点.具体操作说不清楚.

先将目的基因导入受体细胞,然后转录检测.需要大量试验,与未导入受体的细胞比较不同,大体可以猜出.望采纳,谢谢

生物信息学需要一定的数学和计算机基础,可以说是用数学和计算机方法辅助生物学研究的一门学科.这个方向还是很有用的,其中涉及的知识不仅可以用来做生物研究,也可以涉及其他方面.但是我认为整体看来,就生物而言,目前人类对生物科学的理解不足是导致生物信息学比较重要的原因（有非常大的信息量而不知如何筛选,所以只能求助与生信手段）.个人不推荐把这个当做专业,如果读研的话应该会开这门课,或者是生物统计学,生物数学之类的,有一些初步的掌握,了解一些软件就好,毕竟这是一个辅助工具.如果喜欢数学和计算机,那么建议转到这两个方向读研深造.
动物学的发展前景,如果指的是个人成就,经济收入的话,可能不是很好.因为做生物的,首先要在学术圈里发展.当前全世界都有着重视微观而轻视宏观的倾向,所以不是很有利.但也因为这样,动物学的发展与其他相比较为缓慢,因此潜力较大.可以考虑的方向是和人类疾病相关的方面,具体我也不是很了解.

Fold即倍数.在这里是指差异表达基因的信号与背景的一个比较.据我所知,如果是差异表达的芯片的话,这个Fold值应该是取了log后所得到的一个值,因此,Fold>=2就可以简单的理解为,差异表达的信号比背景信号要强100倍以上.这是常用来做cutoff的一个指标.p值是统计显著性的一个指标.

首先,EST序列的测序,得到该基因的EST片段
其次,生物信息学,用Go或者KEGG,分析该基因的功能分类,所在代谢途径等；通过NCBI Blastn,BlastX,tBlastn等比对与该基因同源性较高的基因序列和可能功能；通过ExPASY研究蛋白的特点,二级结构,三级结构等.
之后,根据已得到的信息,依据可能的功能设计细胞分子生物学实验,
例如,1利用已知序列,通过RACE方法获得该基因的cDNA全序列,通过巢式PCR或者Tail PCR的方法获得全基因组序列及promotor序列
2构建过表达载体,在生物体内过表达该基因,看是否获得可见表性
3构建反义RNA载体,或者RNAi载体,使该基因的表达沉默,看是否获得可见表性
4通过同源重组的方法,敲除该基因,看是否获得可见表性
5在该基因缺失的突变生物体中,过表达该基因,看表性能够得到互补t突变
6在该基因启动子后接上报告基因,观察该基因的表达位置
7在将该基因与报告基因后,进行亚细胞定位
8采用real-time-PCR的方法,观察该基因的表达模式
9采用基因芯片的方法,观察与该基因有关的基因
10采用酵母双杂交的方法,寻找与该基因相互作用的蛋白.
等等等等

BaseSpace is Illumina’s genomics cloud computing environment for next-generation sequencing (NGS) data analysis.Now biologists and informaticians can easily and securely analyze,archive,and share sequencing data.NGS data analysis is simplified and accelerated with push-button tools.Cumbersome and time-consuming data transfer steps are eliminated.Productivity is improved.摘自illumina官网.
BaseSpace就是云计算环境了.具体你去官网查查吧!竟然在百度问这么专业的问题,厉害!

1.计算生物信息学（Computational Bioinformatics）是生命科学与计算机科学、数理科学、化学等领域相互交叉而形成的一门新兴学科,以生物数据作为研究对象,研究理论模型和计算方法,开发分析工具,进而达到揭示这些数据蕴含的生物学意义的目的.
2.油包水PCR (Emulsion PCR) :1) DNA片段和捕获磁珠混合; 2) 矿物油和水相的剧烈震荡产生油包水环境; 3) DNA片段在油包水环境中扩增;4) 破油并富集有效扩增磁珠.
3.双碱基编码技术：在测序过程中对每个碱基判读两遍,从而减少原始数据错误,提供内在的校对功能.代表测序方法：solid 测序.
4.焦磷酸测序法：焦磷酸测序技术是由4种酶催化的同一反应体系中的酶级联化学发光反应,适于对已知的短序列的测序分析,其可重复性和精确性能与SangerDNA测序法相媲美,而速度却大大的提高.焦磷酸测序技术不需要凝胶电泳,也不需要对DNA样品进行任何特殊形式的标记和染色,具备同时对大量样品进行测序分析的能力.在单核苷酸多态性、病原微生物快速鉴定、病因学和法医鉴定研究等方面有着越来越广泛的应用.例如：454测序仪
5.tblastn：用蛋白质序列查找核苷酸序列.
6.STS:STS是序列标记位点（sequence-tagged site）的缩写,是指染色体上位置已定的、核苷酸序列已知的、且在基因组中只有一份拷贝的DNA短片断,一般长200bp－500bp.它可用PCR方法加以验证.将不同的STS依照它们在染色体上的位置依次排列构建的图为STS图.在基因组作图和测序研究时,当各个实验室发表其DNA测序数据或构建成的物理图时,可用STS来加以鉴定和验证,并确定这些测序的DNA片段在染色体上的位置；还有利于汇集分析各实验室发表的数据和资料,保证作图和测序的准确性.
7.EST:表达序列标签技术（EST,Expressed Sequence Tags） EST技术直接起源于人类基因组计划.详细参考：http://baike.baidu.com/view/3794316.htm
8.Unigene：生物信息学数据库.UniGene试图通过计算机程序对GeneBank中的序列数据进行适当处理,剔除冗余部分,将同一基因的序列,包括EST序列片段搜集到一起,以便研究基因的转录图谱.UniGene除了包括人的基因外,也包括小鼠、大鼠等其它模式生物的基因.
9.ORF:开放阅读框（ORF,open reading frame )是基因序列的一部分,包含一段可以编码蛋白的碱基序列,不能被终止子打断.编码一个蛋白质的外显子连接成为一个连续的ORF.
10.分子钟检验：只有分子钟的,没听过分子钟检验.一种关于分子进化的假说,认为两个物种的同源基因之间的差异程度与它们的共同祖先的存在时间(即两者的分歧时间)有一定的数量关系

双末端（Paired-End）进行测序，如果是生物学的话
应该就是指 在全基因组水平上扫描并检测与重要性状相关的基因序列差异和结构变异
Paired-end测序有利于拼接，大基因组、转录组的de novo和re-sequencing都要用到。

应用计算机和相关的生物软件对你所知的或是所做实验的数据进行统计分析,并能从中得出相关的结论,产生出未来发展就有重要意义的相关性结论.它主要体现在基因组学(Genomics)和后基因组学也就是蛋白质组学(Proteomics).

生物信息学,就是利用信息技术对生物信息进行搜集、加工、储存、分析、分配以及解释这些信息数据所蕴含的生物学意义的学科.

在进行HGP计划时,生物信息学的任务是1）生物分子数据的收集与管理；（2）数据库搜索及序列比较 ；（3）基因组序列分析；（4）基因表达数据的分析与处理 ；（5）蛋白质结构预测.
人类基因组计划在生物信息学的支持下,在计算机技术个数据库技术的帮助下,前进步伐大大加快,已经提前完成计划,功能基因组研究也已经全面展开.

生物信息学本身是一个交叉学科,结合了生物学,数学,计算机这三种背景学科来揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘.比如说你有一些单基因疾病的样本,我们也知道致病基因只有一个,但是到底是哪个基因发生突变的呢,这时我们就可以对家系数据进行测序,对照正常个体和疾病样本找到致病基因,同样,复杂疾病样本我们也可以这样,利用测序和统计学方法,结合计算机编程来找相关基因.找到这些基因后,以后在药物研究,疾病治疗都有很大帮助的,生物信息是基础,能够加速后面的临床研究.

听起来是可以的,其实只要你能建立自洽的模型,或者能够解释现有的数据,都可以考虑尝试一下.方法往往跟具体的问题关系不大.我们有时间也会把文本分类方法用于蛋白质折叠分析,虽然是不同的领域但是抽象出来的问题是一样的