利用生物信息发表论文

生物类的呗，医学类的呗，都是可以的，还可以看下在生物医学期刊上

就有人问，生信的文章能发到多少分？如果你是像华科薛宇教授一样的大牛，弄一套算法，编一个生信分析工具，十几分妥妥的，引用量杠杠的。但是，那是大牛，一般来说，按「常规套路」出牌的这种生信分析文章分值在 0-2 分之间。但也有些不做实验的生信分析文章能发到个 4-5 分，那么生信分析的文章怎么样能达到一个比较高的层次呢？这里，我们给大家分享两篇文章来说一说一些进阶的文章思路，一篇是发表在我们的老朋友「Oncotarget」上的，另一篇是发表在「Journal of Proteome Research」（IF = ）上的。先看 Oncotarget 这篇「Genomic expression differences between cutaneous cells from red hair color individuals and black hair color individuals based on bioinformatic analysis」，文章是做的黑色素瘤的两种不同表型的个体的差异基因的生信分析。Abstract 里说到 MC1R 这个基因的突变会导致高患癌率的 RHC 表型两种不同的表型，其中 RHC 表型会增加皮肤癌的发生率，那么 MC1R 的突变究竟影响了哪些基因？文章通过 PPI 网络分析，分别对比分析两个不同表型（RHC 和 BHC）的正常皮肤细胞和癌细胞中的差异基因。结果表明，在癌细胞的对比中没有差异，而在正常皮肤细胞中筛选出 23 个 hub 基因，并且其中 8 个基因异常表达，这一结果提示这 8 个基因的异常表达可能是 RHC 表型患癌风险提高的重要原因。这篇文章利用了 3 个数据包进行综合分析，从而得到了一个 novel 的结论，文章利用 GSE44805 中的差异基因构建 PPI 网络筛选 hub 基因，再利用别的数据包中的测序结果验证这些基因确实存在异常表达，多方验证说明自己生信分析结果是可靠的。虽然作者一点实验也没有做，但是从数据量还有可靠性上来说，可能比自己辛辛苦苦地做小样本量测序还要靠谱。文章中的分析方法（差异基因以及 PPI 分析）都是我们非常熟悉的。筛选出差异基因，将上调和下调的基因分别构建 PPI 网络，得到文中的 4 张图（不管怎么说，这图的颜值比上一期套路中分析的文章要高得多）。这张图的构建方法这里不再赘述小结这篇文章的方法完全是可以借鉴和复制的，难点在于找到足够多的具有相似性和可比性的数据结果，以及找到一个合适的切入点得到一个相对 novel 的结论。下面看 Journal of Proteome Research 上的这篇文章「Weighted Protein Interaction Network Analysis of Frontotemporal Dementia」。一看这流程图就觉得这文章是生信专业的人做的文章。（本宫上学的时候，就觉得我们生命学院的学生都是码农，生物信息专业、生物医疗工程、生物科学这些专业的人天天都在编代码，完全感受不出生物专业的气息。）这文章讲得啥咧，就是先选出 13 个种子基因，然后根据 PPI 数据库中蛋白质互作关系构建这 13 个种子基因的第一层网络结构。再以第一层网络为种子构建第二层网络结构（然后电脑就死机了）。然后分析第二层网络的拓扑学结构，从中筛选出 hub 基因（图中绿点表示最初的 13 个种子基因，蓝点表示第一层的基因）。在构建过程中，随着基因数量的不断增加，最先选出的 13 个种子基因未必就是后来的 hub 基因。文中还设置了对照组，并详细讲述了这 13 个种子基因的筛选方法。因为整个分析过程都是建立在生信分析的基础上，属于完全架空的，所以整个研究过程十分讲究逻辑上的严谨性。小结之所向大家介绍这篇文章，是觉得这种思路在生信分析的文章中可以借鉴，种子基因的选择可以通过临床上疾病中基因突变的概率来进行筛选，然后构建两层 PPI 网络，进行 GO，KEGG 分析，从而预测新的未知的疾病相关基因，如果后续能从别的数据包中得到表达量的验证或者是自己在临床样本中进行验证，那么整个文章的内容将会更加丰富。局限性：PPI 数据库中其实很多蛋白质互作结果是没有意义的，因为在实际生物体中很多蛋白质互作情况是不可能发生的，只有在实验人为干预情况下才会发生。

较难的。看你的研究。所以Shirley将生物信息学研究。的水平划分成五个层次。此外，Shirley不区分生物信息学（Bioinformatics）和计算生物学，因此这两个概念不做区分。在这里咱再重复一遍，生物信息学和计算生物学的区别，0级 (Level 0)：为建模、而建模Shirley在博客里提到说“如果你记得功夫熊猫”，问题是我没记得这个，脑子里想的是《憨豆的黄金周》里那段nothing, nothing, nothing… 原博举的例子是，之前有人问：现在数据这么多，能建模的东西一大把，那我们该干点啥呢？Shirley就问：你想解决啥问题？答：建模的问题。

生物信息学和系统生物学是两个很有意义，也应该受到更多关注，采用的研究方法和研究领域，只要你选对了新颖有意义的研究方向，设计了非常严谨的实验，并且得到了令人信服的结果并描述得当，我想还是和其他领域的文章一样可以发表在顶级杂志的。如果科学家仅仅将自己当成数学家、统计学家、计算机科学家、物理学家，因为在这些学者各自的领域里，确实有许多好的理论建模问题。但如果这些学者是认真对待生物信息学的研究，这个回答不OK。许多0级生物信息学家们从来不读或者不发表生物学期刊上的论文，也不参加生物学的会议，因此这个级别属于“未入门级”。根据人以类聚，物以群分的原则，0级生物信息学家们通常只阅读自己或者其他0级生物信息学家的论文，并且，并且引用也是自引或者被同级别的学者引用。

利用生物信息数据库编写论文

1,序列比对(Sequence Alignment) 序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式找出蛋白质和DNA序列中的信息成分序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的. 2, 蛋白质结构比对和预测基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性.蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构.同源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴.同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构.然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要. 3, 基因识别,非编码区分析研究. 基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制.显然,DNA序列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中.分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法.在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(Hidden Markov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等. 4, 分子进化和比较基因组学分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似性.通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的.早期研究方法常采用外在的因素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为进化的依据.近年来较多模式生物基因组测序任务的完成,人们可从整个基因组的角度来研究分子进化.在匹配不同种族的基因时,一般须处理三种情况:Orthologous: 不同种族,相同功能的基因；Paralogous: 相同种族,不同功能的基因；Xenologs: 有机体间采用其他方式传递的基因,如被病毒注入的基因.这一领域常采用的方法是构造进化树,通过基于特征(即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统的聚类方法(如UPGMA)来实现. 5, 序列重叠群(Contigs)装配根据现行的测序技术,每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列,如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列全体构成了重叠群(Contigs).逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配.从算法层次来看,序列的重叠群是一个NP-完全问题. 6, 遗传密码的起源通常对遗传密码的研究认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物的共同祖先里,一直延续至今.不同于这种"冻结"理论,有人曾分别提出过选择优化,化学和历史等三种学说来解释遗传密码.随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材. 7, 基于结构的药物设计人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域.为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物.这一领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益. 8.生物系统的建模和仿真随着大规模实验技术的发展和数据累积，从全局和系统水平研究和分析生物学系统，揭示其发展规律已经成为后基因组时代的另外一个研究热点-系统生物学。目前来看，其研究内容包括生物系统的模拟（Curr Opin Rheumatol，2007，463-70），系统稳定性分析（Nonlinear Dynamics Psychol Life Sci，2007，413-33），系统鲁棒性分析（Ernst Schering Res Found Workshop， 2007，69-88）等方面。以SBML（Bioinformatics，2007，1297-8）为代表的建模语言在迅速发展之中，以布尔网络（PLoS Comput Biol，2007，e163）、微分方程（Mol Biol Cell，2004，3841-62）、随机过程（Neural Comput，2007，3262-92）、离散动态事件系统等（Bioinformatics，2007，336-43）方法在系统分析中已经得到应用。很多模型的建立借鉴了电路和其它物理系统建模的方法，很多研究试图从信息流、熵和能量流等宏观分析思想来解决系统的复杂性问题（Anal Quant Cytol Histol，2007，296-308）。当然，建立生物系统的理论模型还需要很长时间的努力，现在实验观测数据虽然在海量增加，但是生物系统的模型辨识所需要的数据远远超过了目前数据的产出能力。例如，对于时间序列的芯片数据，采样点的数量还不足以使用传统的时间序列建模方法，巨大的实验代价是目前系统建模主要困难。系统描述和建模方法也需要开创性的发展。 9.生物信息学技术方法的研究生物信息学不仅仅是生物学知识的简单整理和、数学、物理学、信息科学等学科知识的简单应用。海量数据和复杂的背景导致机器学习、统计数据分析和系统描述等方法需要在生物信息学所面临的背景之中迅速发展。巨大的计算量、复杂的噪声模式、海量的时变数据给传统的统计分析带来了巨大的困难，需要像非参数统计（BMC Bioinformatics，2007，339）、聚类分析（Qual Life Res，2007，1655-63）等更加灵活的数据分析技术。高维数据的分析需要偏最小二乘（partial least squares，PLS）等特征空间的压缩技术。在计算机算法的开发中，需要充分考虑算法的时间和空间复杂度，使用并行计算、网格计算等技术来拓展算法的可实现性。 10, 生物图像没有血缘关系的人，为什么长得那么像呢？外貌是像点组成的，像点愈重合两人长得愈像，那两个没有血缘关系的人像点为什么重合？有什么生物学基础？基因是不是相似？我不知道，希望专家解答。 11, 其他如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学,成为系统生物学的重要研究方法.从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代.我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识.

谁一个、、论文不才交么……生物信息在生物学研究中的作用。生物信息是指生物体中包含的全部信息，如基因组信息、蛋白质、核酸、糖类等生物大分子的结构等。生物信息对生物体的生存、繁殖都起着重要作用。生物信息包含的范围很广，除遗传物质、神经电冲动和激素之外，生物体发出的声音、气味、颜色以及生物的行为本身都含有信息，都对生物的个体和群体产生影响，和生物的生存与进化密不可分。生物信息的特点是消耗极少的能量和物质即可产生极大的生物效应。生物信息一般可分为遗传信息、神经和感觉信息及化学信息。虽然遗传信息和神经感觉信息的载体都属于化学物质，但通常所指的化学信息是除以上两类物质以外的化学物质所携带和传递的信息。高等生物的激素及昆虫外激素都属于这一类。遗传信息是指生物为复制与自己相同的东西、由亲代传递给子代、或各细胞每次分裂时由细胞传递给细胞的信息, 即碱基对的排列顺序(或指DNA分子的脱氧核苷酸的排列顺序）。遗传信息以密码形式存储在DNA分子上，通过DNA的复制传递给子代。在后代生长发育过程中，遗传信息自DNA转录给RNA，后翻译成特异的蛋白质，以执行各种生命功能。从历史上看，首先是由（1866）的研究形成了概念，即相应于生物各种性状的因素（现在称为基因）中包含着相应的信息（以后等人（1941）所开创了遗传生物化学的研究，描绘出这样一个轮廓：基因和决定生物结构与功能的蛋白质之间具有一对一的对应关系。关于基因的化学本质方面，根据等（1944）进行的转化实验，以及和（1952）用大肠杆菌噬菌体的DNA进行的性状表达实验，已阐明DNA是遗传信息的载体。附着DNA结构研究的进展，现在已经确立了这样的概念，即基因所具有的信息可将DNA的碱基排列进行符号化。信息在表达时，DNA的碱基排列首先被转录成RNA的碱基排列，然后再根据这种排列合成蛋白质。有的病毒的遗传信息的载体不是DNA，而是RNA。遗传信息不仅有相应于蛋白质的基因信息，也包括对信息解读所必需的信息、控制信息表达所必需的信息，以及生物为了复制与自己相同结构所必需的一切信息。神经和感觉信息靠电脉冲和神经递质携带和传递。神经系统接受内外环境中的信息，进行加工处理，调节和控制机体各部分功能。生物靠神经系统电脉冲和神经递质携带和传递。神经系统的功能是接收、传递内外环境中的信息，加以处理、分析,从而控制和调节机体各部功能,对环境作出适当的反应。因此，神经信息对于有机体的生存以及正常生活起着至关重要的作用。化学信息是除上述两类物质外由化学介质传递的信息。生物体的各种功能能够有条不紊地进行，对环境能及时做出反应，是由于生物体内存在着通过各种各样的化学信息分子进行传递的信息系统。生物信息在生物研究中有重要作用，然而，原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：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？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。因此，生物信息学便是生物信息在生物研究中重要应用。生物信息学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。生物信息学研究对象是生物信息。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白学两方面，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。生物信息学作为基因组研究的有力武器，被广泛地用来加快新基因的寻找过程，以达到将“有用”新基因抢先注册专利的目的。在这场世界范围内的竞争中，中国科学家以及科研资金投向的决策部门如何结合我国科研水平的现状、优势领域等客观情况将有限的投资投入以求获得最大可能的科学研究以及商业回报，是一个无法回避的新课题。生物信息学的主要研究方向：基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学，随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。综上所述,对生物信息的研究对生物学的蓬勃发展具有重要作用。

分子生物技术在微生物降解环境污染物中的应用 [摘要〕介绍了与环境微生物关键降解酶基因的筛选、克隆及应用相关的分r生物技术，包括聚合酶链式反应技术、基因重组技术、荧光原位杂交技术和生物信息学等技术，并对这些技术在污染物降解基因检测、筛选和克隆方面的应用进行了阐述与探讨、 [关键词]分子生物技术;微生物;基因;环境污染物;降解随着现代j:\地技术的发展，多环芳烃、含氯有机物和硝基苯类化合物等人工合成井难以降解的污染物大量排放，造成世界范围内的环境污染和生态破坏，严重地威胁人类和其他生物的正常生存和发展。利用微生物修复技术对受污染的水体及土壤进行处理，凸显了其重要的意义和可行性。研究人员发现并筛选到一些微生物，它们不仅对环境有较高的适应性、对污染物有较高的耐受性，而且对污染物有较强的降解效率和专一性。然而环境中存在的大量微生物中仅有少于1%可通过传统的培养方法进行培养、分离和纯化，绝大多数细菌需要非常严格的营养条件川。因此，为了对修复环境有所贡献却难以培养的微生物进行更全面了解，也为了筛选到更多有利于降解环境污染物的微生物菌种及其关键酶基因，分子生物技术和手段逐渐被广泛应用到环境可降解污染物及降解机理方面的研究中。本文对近年来发展起来的聚合酶链式反应 (PCR)技术、基因重组技术、荧光原位杂交(FISH) 技术和生物信息学等多种分子生物技术进行了介绍，并总结了它们在污染物降解基因检测、筛选和克隆方面的应用。 1与环境污染物降解相关的分子生物技术及其相关技术 PCR是一种利用脱氧核糖核酸(DNA)半保留复制原理，在体外扩增位于两段已知序列之间的 DNA区段从而得到大量拷贝的分子生物技术。根据其模板、引物来源或扩增条件的不同，PcR技术可分为以下几种:(l)反转录pCR(RT一PeR)技术，将mRNA反转录为cDNA后再对其进行PCR 扩增，可用来构建cDNA文库，分析不同生长时期的mRNA表达状况和相关性以及mRNA的定量测定等;(2)巢式PCR技术，在扩增大片段目的DNA 时，先用非特意性引物扩增再用特意性引物对第一次扩增产物进行第二次扩增，以获得可供分析的 DNA;(3)竞争PCR技术，是一种定量PCR，向PCR 反应体系中加人人工构建的带有突变的竞争模板，通过控制竞争模板的浓度来确定目的模板的浓度，对目的模板作定量研究;(4)实时荧光定量PCR技术，在PCR反应体系中加人荧光基团，利用荧光信号积累实时监测整个PCR进程，最后通过标准曲线对未知模板进行定量分析，该法已广泛用于基因表达研究、转基因研究等方面;(5)扩增的rDNA限制酶切分析技术，根据原核生物rDNA序列的保守性，将扩增的rDNA片段进行酶切，通过酶切图谱来分析菌间的多样性;(6)RNA随机引导PCR技术，基于任意寡核昔酸引物与RNA之间可能的配对，在低严谨度条件下经聚合酶催化使链延伸，将细胞总 RNA或InRNA作为反转录反应的模板，此技术结合单链构象多态性，用非变性胶分辨大小相同而构象不同的片段，可用于诊断遗传突变及分析污染条件下序列的多态性;(7)随机扩增多态DNA (RAPD)技术，是一种基于PCR检测PCR引物结合位点序列改变的方法，通常以10bp的寡核昔酸序列为引物，对基因组DNA随机扩增，电泳分离染色扩‘增产物，再分析多态性。技术 FISH技术利用荧光标记的探针在细胞内与特异的互补核酸序列杂交，通过激发杂交探针的荧光来检测信号。荧光探针比放射性探针更安全，具有较好的分辨力，不需要额外的检测步骤。近年来，由于FISH技术具有灵敏、便捷等优点，迅速发展完善成为研究环境微生物的有力工具。此外，可用不同激发和散射波长的荧光染料标记探针，在一步反应中同时检测几个靶序列。该技术主要包括试样固定、预处理、预杂交、探针和试样变性、杂交、漂洗去除未结合的探针、检测杂交信号等步骤。由于 165rRNA具有遗传稳定性，因此成为FISH技术检测最常用的靶序列。基因重组技术基因重组技术是从供体生物的基因组中通过酶切扩增等手段获取目的基因，与载体连接形成重组DNA分子，再导入到受体细胞中，让外源基因得以表达。在已经分离出的许多菌株中，与降解能力有关的基因多在质粒体上。由于质粒很容易在细菌的繁殖过程中遗失，对细菌降解能力的长期稳定非常不利，可将其与污染物降解有关的酶基因重组到大肠杆菌等微生物中进行表达，以此构建的各种生物降解特性增强的重组菌可用于污染环境的治理修复或发酵某些废弃物。生物信息学 20世纪后期，生物学的迅猛发展，从数量上和质量上极大地丰富了基因组数据库、蛋白质数据库、酶数据库和文献数据库等许多生物科学的数据资源。已有多个国家和国际科研组织建立了生物信息数据库，如欧洲分子生物学实验室(Eur叩ean MolecularBiologyLaboratory)核酸序列数据库和美国国家生物技术情报中心(Nationaleente:fo:Bio- technologyInformation，NCBI)基因序列数据库等。科学家利用计算机及生物信息分析软件分析这些数据资源，确定大分子序列、结构、表达模式和生化途径与生物数据之间的关系，区分生物个体间遗传差异，揭示DNA多样性。例如，基本局部比对搜索工具(BasieLoealAlignmentSearehTool，BLAST)，是一套在蛋白质数据库或DNA数据库中进行相似性比较的分析工具。它基于Altschul等的方法「2〕，在序列数据库中对查询序列进行同源性比对工作。 BLAST程序可对一条或多条、任何数量、任何形式的序列在一个或多个核酸或蛋白序列库中进行比对，甚至将有缺口的比对序列也考虑在内，利用比较结果中的得分对序列进行相似性说明。基因的序列分析可揭示出生物物种之间的关系，在污染治理研究中可用于生物基因组特殊区域或特异基因的测序。 2分子生物技术在环境污染物降解中的应用土壤试样总DNA的提取用适当方法直接从土壤中提取DNA并纯化，是从分子生物学角度对土壤微生物进行研究的前提条件，而后可进行酶切、PCR扩增、核酸分子杂交等分子生物学技术操作。从土壤中提取微生物 DNA主要分为汽接法和间接法}’{。直接法是在 ogram等的方法基础卜发展起来的，其主要包括2 个步骤:(l)原位细胞裂解;(2)DNA提取和纯化。直接法提取的DNA超过细菌总DNA的60%且省力，但提取的DNA常常有折断、腐殖酸污染、甚至提取物中还夹杂有未知的胞外DNA和真核生物的 DNA。最先报道间接法的是Faegri等[‘〕，其主要包括4个步骤:(l)分散土壤;(2)分离细胞与土壤; (3)细胞裂解;(4)DNA纯化。间接法提取DNA 产量低且费力，但纯度较高、DNA损伤小，提取的大片段DNA可用来构建cos而d和细菌人工染色体文库等。采用PCR及相关技术扩增分析DNA片段可降解污染物的微生物必然能产生分解代谢该污染物的酶。selvaratnam等L’l用编码苯酚单加氧酶dmpN摹因的RT一PCR技术来检测序列间歇式活性污泥反应器‘{一，降解酚的假单胞菌。检测结果表明，RT一PCR技术不仅能检测微生物降解酚的能力，还能测量dmpN基因的转录水平，从而确定假单胞菌特殊的分解活性，发现了在转录水平下，酚浓度与通气时间之问存在正相关关系。将PCR技术和变性梯度凝胶电泳(DGGE)结合起来，在变性条件适当的情况下能分辨一个碱基对，分辨率较高。染色后的凝胶用成像系统进行分析，可在一定程度l几反应试样的复杂性。条带的多少能反应试样「一 }1微生物组成的差异，条带的亮度能反应试样中微生物的多少。基于以上优点，日前该技术在微生物群落结构的分析和动态研究方面得到了厂‘泛应用。DGGE可通过分析PCR扩增的基因点突变来探索微生物的复杂性。徐玉泉等[“〕从某废水中分离出一株能以苯酚为惟一碳源的菌株 PHEA一2，使用PCR一DGGE技术对该菌165 rDNA进行分析，发现该菌与醋酸钙不动杆菌同源。 M盯sh等r了)利用PcR一DGGE技术获得了活性污泥中真核微生物的种群变化情况。王峰等下8〕采用 PCR一DGGE技术对城市污水化学生物絮凝处理中活性污泥和生物膜微生物种群结构进行了分析，结果表明活性污泥培养前后微生物种群结构发生r 很大改变。 RAPD技术也是一种应用比较广泛的以多态性引物来扩增某些片段的技术。RAPD技术可用于检测含有混合微生物种群的各种微生物反应器中微生物的多样性。用RAPD技术分析检测实验室规模的油脂淤泥培养料中的细菌菌群发现，用油脂淤泥改良过的培养料比未改良的更适于不同的微生物种群生长[9j。vainio等t’。〕从516种孤立的菌落中提取出165rDNA，经PCR扩增后进行测序，检测活性污泥中微生物种群的结构。这些组合技术的应用显著增强r对微生物的检测和鉴定能力，为理论研究工艺优化及提高生物处理效率提供了条件。基因重组基因工程技术应用于环境保护起始于20世纪 80年代。其基本原理是通过基因分离和重组技术，将目的基因片段，比如可编码降解某种污染物的酶，转移到受体生物细胞中并表达，使受体生物具有该目的基因表达显现的特殊性状，从而达到治理污染的目的。找到特定污染的抗性基因，利用基因重组技术转基因后也可获得其他抗性植株以及筛选到可转化污染物的植物，还可开发超量积累植物进行污染土壤的生物修复。罗如新等L”〕用放射性同位素标记tfdc基因片段作探针，Southemblot杂交定位Ll菌株的邻苯二酚1，2一双加氧酶基因位于Pstl的I片段和BamH I的M、N片段，回收并将其直接克隆至表达载体 pKT230卜，获得的重组子能转化不具开环酶活性的甲胺磷降解菌P2，得到高于天然宿主21倍的邻苯二酚1，2一双加氧酶。stingley等{”〕通过构建基因文库和重组质粒等基因工程方法证实了NidAB 双加氧酶是降解菲的关键酶类，并首次鉴定出此基因通过磷苯二甲酸实现降解功能。chae等‘”}发现不能降解苯酚的su如lobusso扣taricu、98/2菌株中的儿茶酚2，3一双加氧酶基因与能降解苯酚的 sulfolo右u，，o如taricu、咫有[6J源区，分析得知它们是山共同祖先进化而来。把儿茶酚2，3一双加氧酶基因克隆到大肠杆菌中表达，可获得有较高降解活性的双加氧酶。重金属污染是环境污染的重要方面之一。随着分子生物学技术的发展，越来越多的修复性蛋白基因正被从植物、微生物和动物中陆续分离出来，如汞离子还原酶基因、有机汞裂解酶基因、汞转运蛋自基因、金属硫蛋白基因、植物络合素合成酶基因、铁离子还原酶基因和锌转运蛋白基因L’‘〕。这些基因通过基因工程的改造，重组到合适的受休细胞中表达相应的蛋白质和酶，达到治理难以降解的有毒有害污染物的目的。sorsa等〔”〕把MTS插人 LamB序列的153位点，在中表达MTs，解决 r细胞内MTs对金属离子有限的吸附能力。综L 所述，基因重组技术具有快速、高效的特性，已逐渐成为环境生物技术的研究热点。技术 FISH技术利用核糖体内长度适中(约1500bp)、高度保守的165:RNA序列作为理想的基因分类靶序列，其中使用的165:RNA寡核普酸探针一般是进行了荧光标记的20bp左右特异性核昔酸片段，利用该报告分子(如生物素、地高辛)与荧光素标记的特异亲和素之间的免疫化学反应，经荧光检测系统对待测DNA进行定性、定量或相对定位分析。 FISH技术能提供处理过程中微生物的数量、空间分布和原位生理学等信息。硝化细菌是一类生理上非常特殊的化能自氧菌，传统的研究方法要经过富集、分离、分类和鉴定步骤，耗时长。HSH技术的引人解决了上述困难。 FlsH技术还被广泛用于活性污泥系统、硝化流化床反应器和膜生物反应器等废水处理系统}’61。基因工程微生物越来越多地被用于农业害虫控制和环境污染的生物修复，对人类健康和环境的影响引起广泛关注。1994年出现了一种新的标记系统:绿色荧光蛋白(GFP)，由于GFP基因表达产物对细胞没有毒害作用，且由GFP产生的荧光标记检测卜分方便、简单。在某些被污染的环境中可分离出降解该污染物的细菌，通过基因重组等手段使用GFP分子标记，可更容易的分离检测被标记的细胞叫。 Bastes等[’8]进行了苯酚降解菌染色体GFP基因标记实验。通过PCR和Southemblot分析，证明 GFP基因已成功整合到宿主细胞的染色体中。对标记菌与野生型的降解能力比较结果证明，GFP分子标记的插人并不影响细胞的苯酚降解能力。用G即标记Pseudomonasputida，研究活性淤泥中细菌存活情况{’9飞。Pseudomonasputida被转到活性淤泥2min后，观察到细胞在淤泥絮凝物间自由游动;培养3d后，发现荧光细胞减少，大部分已被合并到淤泥絮凝物中，以防止细菌被原生动物捕食。用oFP标记石.eozi和Serraliamarceseern，考察菌株附到絮凝物卜的过程{’()j。使用表面荧光显微镜能将带有GFP标记的细胞从活性污泥中区分开，井进行观察和记数。而聚焦激光扫描显微镜 (cLsM)可使GFP标记细菌产生三维轮廓，结合表面荧光显微镜和CLSM观察GFP标记细胞，结果表明，细胞表面疏水性在细菌附到絮凝物的过程中起重要作用，两种细菌附在絮凝物上的模式有很大不同，通过这种方法可更好地理解细菌赫附机理，有助于提高废水处理效果。 3结语分子生物技术的应用使研究人员可从微观的角度更细致深人地了解微生物对污染物降解的具体生理生化机制，在分子水平 _ _ [揭示生物体吸收、迁移、积累有害物质最终被毒害，及适应、抗性等生态问题，从而筛选到更多有利用价值的微生物。随着越来越多微生物全部基因序列的解码，对各种细菌体内可降解基因的分布和表达会有更深人的了解，有关技术的发展和成熟必将对污染物的降解过程有一个整体的、生态水平上的认识。参考文献 l李凤，刘世贵 . 分子生物学技术在环境微生物研究中的应用 . 世界科技研究与发展，2003，25(4):88一92 2AltsehulSF，GishW，MillerW， mentsearehtool . 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水利信息化论文发表期刊

《中国水运》国家级、《陕西水利》省级

《山西水利科技》、《陕西水利》

承办并定期公开出版《China Ocean Engineering》(英文版，国内外发行，SCI、EI全文检索)、《水科学进展》(EI全文检索)、《岩土工程学报》(EI全文检索)、《水利水运工程学报》、《海洋工程》、《小水电》、《SHP News》、《水利信息化》等8种期刊。《水利水运工程学报》《水利水运工程学报》(原名：水利水运科学研究)系水利部主管，南京水利科学研究院主办的学术性刊物。主要报导：水利水电、水运、海洋工程和土木建筑工程的规划、可靠性研究、科研、设计、施工、监理以及管理工作中的新理论、新技术、新方法和新成果等。《海洋工程》《海洋工程》创刊于1983年，是由中国科学技术协会主管，中国海洋学会主办，南京水利科学研究院和上海交通大学承办的学术性季刊（刊号ISSN1005-9865），面向国内外发行。《海洋工程》以促进学科理论发展、加速科研成果向生产力转化为宗旨，主要刊载近岸工程、海岸工程、海洋能源利用工程、水下工程、潜水技术、救捞技术等领域具有理论水平及实践经验的学术论文、研究简报、综合评论、调查报告、成果介绍及学术动态报道。《海洋工程》已被联合国《水科学和渔业文摘》（ASFA）收录，并作为核心期刊收录于中国海洋文献数据库及正式出版的检索刊物《海洋文摘》中。同时《中国期刊网》、《中国学术期刊（光盘版）》全文收录，被认定为《中国科学引文数据库》来源期刊，并被作为《中国学术期刊综合评价数据库》来源期刊全文收录，2000年荣获首届《CAJ-CD规范》执行优秀奖。《岩土工程学报》《岩土工程学报》是由中国科学技术协会主管，由中国水利学会、中国土木工程学会、中国力学学会、中国建筑学会、中国水力发电工程学会、中国振动工程学会六个全国性学会联合主办的学术性科技期刊。《岩土工程学报》创办于1979年，在江苏南京登记，由南京水利科学研究院承办，国内外公开发行。《水科学进展》《水科学进展》是由南京水利科学研究院、中国水利学会主办,以水为论述主题的学术期刊,主要反映暴雨、洪水、干旱、水资源、水环境等领域科学技术的最新成果、重要进展、当代水平和发展趋势,报道关于水圈研究的新事实、新概念、新理论和新方法,交流新的科研成果、技术经验和科技动态，是全方位和深度了解中国水科学进展的重要窗口。本刊为全国中文核心期刊,被美国《Ei》和《CA》收录,2003、2004、2005年连续获“百种中国杰出学术期刊”称号。2004年获江苏省优秀期刊奖，并入选江苏省期刊方阵。《小水电》《小水电》杂志是水利部农村水电及电气化发展局、中国水利学会水力发电专业委员会、中国水力发电工程学会小水电专业委员会、中国电机工程学会小水电专业委员会、水利部农村电气化研究所（亚太地区小水电研究培训中心）主办的全国唯一小水电专业技术性期刊。《China Ocean Engineering》China Ocean Engineering是中国科学技术协会主管，中国海洋工程学会主办，由南京水利科学研究院编辑的英文版综合性学术季刊（刊号ISSN0890-5487）China Ocean Engineering办刊宗旨是向国外介绍我国与海洋工程有关的研究、设计、试验、生产、使用、管理等方面的成果以及学术动态，扩大对外宣传和交流，展示我国的研究水平。主要刊载离岸工程、海洋工程、海洋能源利用工程、海洋环境保护工程、水下工程、潜水技术、救捞技术等方面的稿件。稿件内容包括工程建筑物（海洋平台、防波堤、码头、堤防、锚泊系统等），物理和数学模型试验技术，结构材料，结构应力分析，海洋工程土力学，海岸泥沙及波浪动力学等。《水利信息化》经主管单位水利部和新闻出版总署的批准，自2010年4月起《水利水文自动化》更名为《水利信息化》，指导单位为水利部信息化工作领导小组办公室，主办单位为水利部南京水利水文自动化研究所。更名后的《水利信息化》杂志以服务水利行业信息化建设为宗旨，紧紧围绕水利信息化建设的主要任务，权威发布水利信息化建设政策、法规和标准，及时介绍水利信息化建设的经验和成果，介绍国内外信息化建设现状及信息技术发展趋势，敏锐追踪信息化建设热点、难点和焦点，推动信息化技术在水利行业的应用，促进水利现代化水平的快速提升。加强水利信息化的宣传工作，传达水利信息化政策，普及信息化知识，促进水利信息化理论研究和学术交流。

河南水利与南水北调是全国水利杂志里面最烂的。收费是最高的。垃圾杂志。。建议躲远点。最主要是编辑很没素质。

如何通过生物信息学发表论文

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ncbi数据库主要有：核苷酸序列数据库、基因组数据库、分子模型数据库、生物学门类数据库还有一些蛋白组学数据库等等。est数据主要指指不同组织的cdna序列，就是包含各种表达序列标签（expressedsequencetags,ests）的数据库，一般用来识别基因，绘制基因图谱等。

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生物信息学怎么发论文

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任何没有实验依据的结论，只能称作猜想

哪些论文可以发表在期刊生物信息学上如微生物高效菌能够将氰化物(氰化钾、氰氢酸、氰化亚铜等)分解成二氧化碳和氨；利用专门分解硫化物的微生物可以从废水中回收硫磺；利用能够降解石油烃的超级菌以清除油对水质的污染等。还可以将大量的微生物高效菌凝聚在泥粒上形成活性污泥，用来分解和吸附废水中的有毒物质，污水净化后沉积的污泥中存在丰富的氮、磷、钾等元素，是很好的有机肥料。3、大气污染的生物处理随着现代工、农业的发展，大量有毒、有害气体被排出，严重污染环境。