桑树WRKY转录因子的全基因组鉴定及生物信息学分析

【高中生物】功能基因的克隆及生物信息学分析

（生物科技行业）功能基因的克隆及生物信息学分析

功能基因的克隆及其生物信息学分析 摘要：随着多种生物全基因组序列的获得，基因组研究正从结构基因组学（structuralgenomics）转向功能基因组学(functionalgenomics)的整体研究。功能基因组学利用结构基因组学研究获得的大量数据与信息评价基因功能(包括生化功能、细胞功能、发育功能、适应功能等)，其主要手段结合了高通量的大规模的实验方法、统计和计算机分析技术[1]，它代表了基因分析的新阶段，已成为21世纪国际生命科学研究的前沿。功能基因组学是利用基因组测序获得的信息和产物，发展和应用新的实验手段，通过在基因组或系统水平上全面分析基因的功能，使生物学研究从对单一基因或蛋白的研究转向多个基因或蛋白同时进行系统的研究，是在基因组静态的组成序列基础上转入对基因组动态的生物学功能学研究[2]。如何研究功能基因，也成为我们面临的一个课题，本文就克隆和生物信息学分析在研究功能基因方面的应用做一个简要的阐述。 关键词：功能基因、克隆、生物信息学分析。 1.功能基因的克隆 1.1图位克隆方法 图位克隆又称定位克隆，它是根据目标基因在染色体上确切位置，寻找与其紧密连锁的分子标记，筛选BCA克隆，通过染色体步移法逐步逼近目的基因区域，根据测序结果或用BAC、YAC克隆筛选cDNA表达文库寻找候选基因，得到候选基因后再确定目标基因。优点是无需掌握基因产物的任何信息，从突变体开始，逐步找到基因，最后证实该基因就是造成突变的原因。通过图位克隆许多

控制质量性状的单基因得以克隆，最近也有报道某些控制数量性状的主效基因（控制蕃茄果实大小的基因克隆[3]、控制水稻成熟后稻谷脱落基因克隆[4]以及小麦VRN2基因克隆[5]等）也通过图位克隆法获得。 1.2同源序列克隆目的基因 首先根据已知的基因序列设计PCR引物，在已知材料中扩增到该片段，并经克隆测序验证，利用放射性同位素标记或其他非同位素标记该PCR片段作为探针，与待研究材料的cDNA文库杂交，就可以获得该基因cDNA克隆，利用克隆进一步筛选基因组文库，挑选阳性克隆，亚克隆并测序，从中就可以筛选到该基因的完整序列。 1.3结合连锁和连锁不平衡的分析方法 结合连锁和连锁不平衡的分析方法是未知基因克隆研究领域发展的新方向[6]。(Linkagedisequilibrium,LD)。与连锁分析不同,连锁不平衡分析可以利用自然群体中历史发生的重组事件。历史上发生的重组使连锁的标记渐渐分布到不同的同源染色体上,这样就只有相隔很近的标记才能不被重组掉,从而形成大小不同的单倍型片段(Haplotypeblock)。这样经过很多世代的重组,只有相隔很近的基因,才能仍处在相同的原始单倍型片段上,基因间的连锁不平衡才能依然存在。所以基于连锁不平衡分析,可以实现目的基因的精细定位。林木大多为自由授粉的异交物种,所以连锁不平衡程度很低,林木基因组中的LD可能会仅局限于非常小的区域,这就为目的基因的精细定位提供了可能,结合SNP检测技术,科学家甚至可以将效应位点直接与单个的核苷酸突变关联起来,进行数量性状寡核苷酸

基因组学与生物信息学教案

《基因组学与生物信息学》教案 授课专业：生物学大类各专业 课程名称：基因组学与生物信息学 主讲教师：夏庆友程道军赵萍徐汉福

课程说明 一、课程名称：基因组学与生物信息学 二、总课时数：36学时（理论27学时实验9学时） 三、先修课程：遗传学、分子生物学、基因工程 四、使用教材： 杨金水. 基因组学. 北京:高等教育出版社,2002. 张成岗. 贺福初, 生物信息学方法与实践. 北京:科学出版社，2002. 五、教学参考书： T.A.布朗著，袁建刚译著，基因组(2rd版)，北京：科学出版社,2006. 沈桂芳，丁仁瑞，走向后基因组时代的分子生物学，杭州：浙江教育出版社，2005. 罗静初译，生物信息学概论，北京：北京大学出版社，2002. 六、考核方式：考查 七、教案编写说明： 教案又称课时授课计划,是任课教师的教学实施方案。任课教师应遵循专业教学计划制订的培养目标，以教学大纲为依据，在熟悉教材、了解学生的基础上，结合教学实践经验，提前编写设计好每门课程每个章、节或主题的全部教学活动。教案可以按每堂课（指同一主题连续1~2节课）设计编写。教案编写说明如下： 1、编号：按施教的顺序标明序号。 2、教学课型表示所授课程的类型，请在相应课型栏内选择打“√”。 3、题目：标明章、节或主题。 4、教学内容：是授课的核心。将授课的内容按逻辑层次，有序设计编排，必要时标以“*”、“#”“？” 符号分别表示重点、难点或疑点。 5、教学方式既教学方法，如讲授、讨论、示教、指导等。教学手段指教科书、板书、多媒体、模型、 标本、挂图、音像等教学工具。 6、讨论、思考题和作业：提出若干问题以供讨论，或作为课后复习时思考，亦可要求学生作为作业 来完成，以供考核之用。 7、参考书目：列出参考书籍、有关资料。 8、日期的填写系指本堂课授课的时间。

JMJD2B基因的生物信息学分析

JMJD2B基因的生物信息学分析 2006级本硕一班谢泽飞 指导老师：吴炳礼，许丽艳，李恩民 一对该基因的初步认识 JMJD2B基因是JMJB2基因家族中的一员，而说到该基因的来龙去脉还得从它的家族谈起。JMJD2家族是通过体外克隆的方式从一个编号为KIAA0867的人脑分粒cDNA文库中获得的，而且通过与JMJD1C基因的比较,更加明确了该基因家族的结构特点。该基因家族主要含有一个JmjN，JmjC,JD2H功能域，两个TUDOR功能域。有趣的是在该基因家族的C端末尾的第二个TUDOR功能域上有一个双向的出核入核定位信号，而这似乎提示了某些问题。现在我们对这整个家族有了一个初步的认识，再来看JMJD2B这个基因： 定位：19p13.3 全长：1096 AA 分子量：121896 Da 等电点：6.79 含有2个锌指结构，均为PHD型： 731-789 MCFTSGGENT EPLPANSYIG DDGTSPLIAC GKCCLQVHAS CYGIRPELVN EGWTCSRCA 851-907 KCVYCRKRMK KVSGACIQCS YEHCSTSFHV TCAHAAGVLM EPDDWPYVVS ITCLKHK 在15-57 处含有JmjN功能域，146-309含有JmjC功能域. 二该基因的主要生物学功能 第一点，通过进化树的分析，显示该基因在马这一动物中高度保守。

通过分析该基因的序列，在数据库中查找其同源序列，进而选取不同物种的代表基因进行进化树分析，我们可以看到，马这个物种的被归到了低等的昆虫中去了，按照进化的理论，应该不会出现这种情况的，于是，我们推断，该基因在马这个物种中特别保守，所以进化中的变异非常的小。再进一步想，该基因对马这个物种可能是很重要的，那么为什么这个基因会如此重要呢？通过查找文献，我得出下面的另一个结论，就是该基因的生物学功能：该基因具有去甲基化作用。当然，由于实验不是在马身上做的，我们也就只能得出一般性的结论。 第二点，参与组蛋白去甲基的作用，主动且有普遍特异性。 很显然，越来越多的研究表明，在真核细胞中组蛋白的甲基化修饰水平是该细胞的表观遗传的活跃程度的一个很重要指标。而JMJD2B的这个功能的意义是重大的,其能够使染色体核周异染色体的核周组蛋白去甲基化，进而对细胞的遗传进行表观遗传的调控。研究人员利用间接荧光免疫法进行追踪发现，在两组对照的雌鼠JMJD2B-GFP底物系统中，JMJD2B基因过度表达的一组，H3K9me3水平明显低于另外正常的那一组，都转变为H3K9me1的构型，这说明了JMJD2B 的特异去甲基作用，而且这一过程是主动的，都发生在细胞染色体复制前的一瞬间，速度非常快。但是，在巨大组蛋白中，该基因有表现出可以同时参与H3K9me3和H3K9me2的去甲基作用。

大基因组大数据与生物信息学英文及翻译

Big Genomic Data in Bioinformatics Cloud Abstract The achievement of Human Genome project has led to the proliferation of genomic sequencing data. This along with the next generation sequencing has helped to reduce the cost of sequencing, which has further increased the demand of analysis of this large genomic data. This data set and its processing has aided medical researches. Thus, we require expertise to deal with biological big data. The concept of cloud computing and big data technologies such as the Apache Hadoop project, are hereby needed to store, handle and analyse this data. Because, these technologies provide distributed and parallelized data processing and are efficient to analyse even petabyte (PB) scale data sets. However, there are some demerits too which may include need of larger time to transfer data and lesser network bandwidth, majorly. 人类基因组计划的实现导致基因组测序数据的增殖。这与下一代测序一起有助于降低测序的成本，这进一步增加了对这种大基因组数据的分析的需求。该数据集及其处理有助于医学研究。 因此，我们需要专门知识来处理生物大数据。因此，需要云计算和大数据技术（例如Apache Hadoop项目）的概念来存储，处理和分析这些数据。因为，这些技术提供分布式和并行化的数据处理，并且能够有效地分析甚至PB级的数据集。然而，也有一些缺点，可能包括需要更大的时间来传输数据和更小的网络带宽，主要。 Introduction The introduction of next generation sequencing has given unrivalled levels of sequence data. So, the modern biology is incurring challenges in the field of data management and analysis. A single human's DNA comprises around 3 billion base pairs (bp) representing approximately 100 gigabytes (GB) of data. Bioinformatics is encountering difficulty in storage and analysis of such data. Moore's Law infers that computers double in speed and half in size every 18 months. And reports say that the biological data will accumulate at even faster pace [1]. Sequencing a human genome has decreased in cost from $1 million in 2007 to $1 thousand in 2012. With this falling cost of sequencing and after the completion of the Human Genome project in 2003, inundate of biological sequence data was generated. Sequencing and cataloguing genetic information has increased many folds (as can be observed from the GenBank database of NCBI). Various medical research institutes like the National Cancer Institute are continuously targeting on sequencing of a million genomes for the understanding of biological pathways and genomic variations to predict the cause of the disease. Given, the whole genome of a tumour and a matching normal tissue sample consumes 0.1 T B of compressed data, then one million genomes will require 0.1 million TB, i.e. 103 PB (petabyte) [2]. The explosion of Biology's data (the scale of the data exceeds a single machine) has made it more expensive to store, process and analyse compared to its generation. This has stimulated the use of cloud to avoid large capital infrastructure and maintenance costs. In fact, it needs deviation from the common structured data (row-column organisation) to a semi-structured or unstructured data. And there is a need to develop applications that execute in parallel on distributed data sets. With the effective use of big data in the healthcare sector, a

生物信息学考试试卷修订稿

生物信息学考试试卷 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-

一、名词解释(每小题4分,共20分) 1、生物信息学 广义：生命科学中的信息科学。生物体系和过程中信息的存贮、传递和表达；细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程的中各种生物信息。 狭义：生物分子信息的获取、存贮、分析和利用。 2、人类基因组计划 人类基因组计划准备用15年时间，投入30亿美元，完成人类全部24条染色体的3×109脱氧核苷酸对(bp)的序列测定，主要任务包括作图(遗传图谱、物理图谱的建立及转录图谱的绘制)、测序和基因识别。其中还包括模式生物(如大肠杆菌、酵母、线虫、小鼠等)基因组的作图和测序，以及信息系统的建立。作图和测序是基本的任务，在此基础上解读和破译生物体生老病死以及和疾病相关的遗传信息。 3、蛋白质的一级结构 蛋白质的一级结构是指多肽链中氨基酸的序列 4、基因 基因--有遗传效应的DNA片断,是控制生物性状的基本遗传单位。 5、中心法则 是指遗传信息从传递给，再从RNA传递给，即完成遗传信息的转录和翻译的过程。也可以从DNA传递给DNA，即完成DNA的复制过程。这是所有有细胞结构的生物所遵循的法则。 6 、DNA序列比较 序列比较的根本任务是：（1）发现序列之间的相似性；（2）辨别序列之间的差异 目的： 相似序列相似的结构，相似的功能 判别序列之间的同源性 推测序列之间的进化关系 7、一级数据库 数据库中的数据直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释 8、基因识别 基因识别，是生物信息学的一个重要分支，使用生物学实验或计算机等手段识别DNA序列上的具有生物学特征的片段。基因识别的对象主要是蛋白质编码基因，也包括其他具有一定生物学功能的因子，如RNA基因和调控因子。 9、系统发生学 系统发生学(phylogenetics)——研究物种之间的进化关系。 10、基因芯片 基因芯片（gene chip），又称DNA微阵列（microarray），是由大量cDNA或寡核苷酸探针密集排列所形成的探针阵列，其工作的基本原理是通过杂交检测信息。

基因组生物信息学 - 复旦大学研究生院

基因组生物信息学 Introduction to Genomics and Bioinformatics 基因组生物信息学是在人类基因组计划完成之后出现的热点研究领域。本课程是一门创新的课程，通过理论学习与实际操作演示介绍基因组和生物信息学中前沿与常用的知识和工具，使得学生在理论与技能两方面得到培养。课程内容新颖，紧跟国际最新研究进展与热点，结合应用实例介绍实用的技能。课程开设目的是让选课学生了解基因组生物信息学的基本概念、掌握基本工具；认识基因组学与日常生活的密切关系，和基因组技术个体化对社会和人们生活方式的深远影响；同时培养兴趣，为该领域吸引跨学科人才。课程内容包括：基因组学与生物信息学简介，基因组基本理论，人类基因组计划的历史与未来，基因组测序方法与进展，基因组序列注释方法，转录组学简介，比较基因组与进化基因组学简介等。教学团队的几位教师都是这一领域的专家，其中赵国屏院士是微生物基因组学方面的专家，曾经在抗击SARS的研究中作出突出贡献；周雁教授主持与参与了多个大型基因组研究计划，包括人、水稻、血吸虫等，在基因组与生物信息学方面有着丰富的理论与实践经验。 赵国屏，教授，中科院院士复旦大学 gpzhao@https://www.wendangku.net/doc/454245744.html, 现任国家人类基因组南方研究中心执行主任，生物芯片上 海国家工程中心主任，复旦大学微生物学与微生物工程系 主任，中国微生物学会理事长。主要研究方向为微生物基 因组学和生物信息学，进化，代谢调节，合成生物学。 周雁，副教授复旦大学 zhouy@https://www.wendangku.net/doc/454245744.html, 复旦大学生命科学学院副教授，上海市生物信息学会理事。 主要研究方向为病源与宿主在基因组和表达组水平的相互 作用，及在此过程中相关基因家族及其功能的进化规律。教师风采

基因组学与生物信息学课后作业

基因组学与生物信息学课后作业2016/2/23 名词解释 1 基因组：基因组是指生物体内遗传信息的集合，是某个特定物种细胞内全部DNA分子的总和 2 基因组学：是一门新兴的学科，是在全基因组范围内研究基因的结构、功能、组成及进化的科学，包括多个分支学科 3 C值：指一个单倍体基因组中DNA的总和，一个特定的物种具有其特征性的C值 4 基因家族：来自于一个共同的祖先基因，由基因重复及其突变产生。序列相似，功能相近。 5 假基因：来源于功能基因，但以失去活性的DNA序列，有沉默的假基因，也有可转录的假基因 6 人类基因组计划：旨在为30多亿碱基对构成的人类基因组精确测序，发现所有人类基因并搞清其在染色体上的位置，破译人类全部遗传信息 问答题

简述真核生物染色体与原核生物染色体的差别。 答：真核生物基因组都由分散的长链线性DNA分子组成，每个DNA分子都与蛋白质结合组成染色体；原核生物基因组有2种独立结构的遗传物质，一种为拟核里的染色质，一种为质粒 另外，真核生物基因组含大量非编码序列（高度重复序列，多位于着丝粒、端粒）、断裂基因，而原核生物大部分基因都可以编码 名词解释 突变:基因组小区段范围内DNA分子发生的突然的、可遗传的变异现象。 重组:指基因组中大范围区段发生重新组合。 同源重组:指发生在非姐妹染色单体（sister chromatin) 之间或同一染色体上含有同源序列的DNA分子之间或分子之内的重新组合 转座:一段DNA片段或其拷贝从染色体的一个位置转移到另一位置，并在插入位点两侧产生一对短的正向重复序列 基因重复:含有基因的DNA片段发生重复，可能因同源重组作用出错而发生，或是因为反转录转座与整个染色体发生重复所导致 比较基因组学:在基因组水平上研究不同物种和品系之间在基因组结构与功能方面的亲缘关系及其内在联系的一门新兴交叉学科

生物信息学的主要研究内容

常用数据库 在DNA序列方面有GenBank、EMBL和等 在蛋白质一级结构方面有SWISS-PROT、PIR和MIPS等 在蛋白质和其它生物大分子的结构方面有PDB等 在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等 生物信息学的主要研究内容 1、序列比对（Alignment） 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。序列比对是生物信息学的基础，非常重要。两个序列的比对有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BLAST和FASTA，可以免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。 2、结构比对 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。已有一些算法。 3、蛋白质结构预测，包括2级和3级结构预测，是最重要的课题之一 从方法上来看有演绎法和归纳法两种途径。前者主要是从一些基本原理或假设出发来预测和研究蛋白质的结构和折叠过程。分子力学和分子动力学属这一范畴。后者主要是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。同源模建（Homology）和指认（Threading）方法属于这一范畴。虽然经过30余年的努力，蛋白结构预测研究现状远远不能满足实际需要。 4、计算机辅助基因识别(仅指蛋白质编码基因)。最重要的课题之一 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.这是最重要的课题之一，而且越来越重要。经过20余年的努力，提出了数十种算法，有十种左右重要的算法和相应软件上网提供免费服务。原核生物计算机辅助基因识别相对容易些，结果好一些。从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出起始密码子、剪切位点和终止密码子，是个相当困难的问题，研究现状不能令人满意，仍有大量的工作要做。 5、非编码区分析和DNA语言研究，是最重要的课题之一 在人类基因组中，编码部分进展总序列的3~5%，其它通常称为“垃圾”DNA，其实一点也不是垃圾，只是我们暂时还不知道其重要的功能。分析非编码区DNA 序列需要大胆的想象和崭新的研究思路和方法。DNA序列作为一种遗传语言，不仅体现在编码序列之中，而且隐含在非编码序列之中。 6、分子进化和比较基因组学，是最重要的课题之一 早期的工作主要是利用不同物种中同一种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。以上研究已经积累了大量的工作。近年来由于较多模式生物基因组测序任务的完成，为从整个基因组的角度来研究分子进化提供了条件。 7、序列重叠群（Contigs）装配 一般来说，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，这就有一个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。拼接EST数据以发现全长新基因也有类似的问题。已经证明，这是一个NP-完备

生物信息学分析

4、生物信息学分析 通过核苷酸序列数据库和基因序列同源性在线分析途径初步对Rv2029c基因进行分类整理。由于结核分枝杆菌耐利福平野生株与核苷酸序列数据库KEGG GENES中的结核分枝杆菌标准株H37Rv的匹配率为100%，以下对基因的分析按照结核分枝杆菌标准株H37Rv的数据库信息进行，即完全匹配的1020bp长度序列（本次提取基因中包含上下游引物等序列，较长，1346bp）。 4.1基本信息 表1 基因基本信息 4.2基因组信息 表2 基因组信息

5、PLN02341（PfkB型碳水化合物激酶家族蛋白），位点208-294 6、PTZ0029（核糖激酶），位点205-301 药物靶点1、同源基因没有药物靶点 2、非同源但序列相似基因没有药物靶点 图3 蛋白结构域 4.3蛋白表达 4.3.1 二级结构分析 预测结果显示，PfkB蛋白的二级结构中β转角占46.61%，α螺旋占33.63%，β折叠占19.76%。转角结构和螺旋结构构成了结核分枝杆菌PfkB蛋白二级结构的骨架。

图4 蛋白二级结构 4.3.2 跨膜区分析 Tuberculist跨膜蛋白预测结果表明：蛋白长度339aa，预测跨膜蛋白数0。 图5 蛋白跨膜区分析 4.3.3 信号肽预测 Predict Protein分析表明PfkB蛋白氨基酸残基没有信号肽，由此推断此蛋白不包含信号肽，不是分泌型蛋白质。

图6 蛋白信号肽预测 4.3.4 疏水性分析 分析结果显示，蛋白最大疏水指数为2.411，最小疏水指数为-2.372。

图7 蛋白疏水性分析 4.3.5 DNA同源性分析 表3 基因同源性分析 菌株序列覆盖 率 E值一致性 Mycobacterium tuberculosis strain Beijing-like, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium bovis subsp. bovis AF2122/97 complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis 18b genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis H37RvSiena, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis str. Kurono DNA, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis 49-02 complete 100% 0.0 100%

高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)

基因组测序基础知识 ㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。 目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种： 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序； 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序； 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序，完成基因组拼接。 采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。 实验流程： 公司服务内容 1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头， 去污染）；序列组装达到精细图标准 2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展 示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？

(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证，用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式 目前3种测序技术 Roche 454，Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中，Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp，经常用于基因组骨架的组装，而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例，对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。 单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段，引物序列连接到DNA片段的一端，然后末端加上接头，将片段固定在flow cell上生成DNA簇，上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点，在第一轮测序完成后，去除第一轮测序的模板链，用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增，以达到第二轮测序所用的模板量，进行第二轮互补链的合成测序(图2)。 图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法

生物信息学复习

一、名词解释(31个) 1.生物信息学:广义：应用信息科学的方法和技术，研究生物体系和生物过程中信 息的存贮、信息的内涵和信息的传递，研究和分析生物体细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程中的各种生物信息，或者也可以说成是生命科学中的信息科学。狭义：应用信息科学的理论、方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据。 2.二级数据库：对原始生物分子数据进行整理、分类的结果，是在一级数据库、实验 数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的。 3.多序列比对：研究的是多个序列的共性。序列的多重比对可用来搜索基因组序列的 功能区域，也可用于研究一组蛋白质之间的进化关系。 4.系统发育分析：是研究物种进化和系统分类的一种方法，其常用一种类似树状分支 的图形来概括各种（类）生物之间的亲缘关系，这种树状分支的图形称为系统发育树。 5.直系同源：如果由于进化压力来维持特定模体的话，模体中的组成蛋白应该是进化 保守的并且在其他物种中具有直系同源性。 指的是不同物种之间的同源性，例如蛋白质的同源性，DNA序列的同源性。（来自百度） 6.旁系（并系）同源：是那些在一定物种中的来源于基因复制的蛋白，可能会进化出 新的与原来有关的功能。用来描述在同一物种内由于基因复制而分离的同源基因。 （来自百度） 7.FASTA序列格式：将一个DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的核苷酸或 氨基酸字符串。 8.开放阅读框（ORF）：是结构基因的正常核苷酸序列，从起始密码子到终止密码子 的阅读框可编码完整的多肽链，其间不存在使翻译中断的终止密码子。（来自百度）9.结构域：大分子蛋白质的三级结构常可分割成一个或数个球状或纤维状的区域，折 叠得较为紧密，各行其功能，称为结构域。 10.空位罚分：序列比对分析时为了反映核酸或氨基酸的插入或缺失等而插入空位并进 行罚分，以控制空位插入的合理性。（来自百度） 11.表达序列标签：通过从cDNA文库中随机挑选的克隆进行测序所获得的部分cDNA的 3’或5’端序列。（来自文献） 12.Gene Ontology 协会： 13.HMM 隐马尔可夫模型：将核苷酸序列看成一个随机序列，DNA序列的编码部分与非 编码部分在核苷酸的选用频率上对应着不同的Markov模型。 14.一级数据库：数据库中的数据直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类 整理和注释 15.序列一致性：指同源DNA顺序的同一碱基位置的相同的碱基成员, 或者蛋白质的同 一氨基酸位置的相同的氨基酸成员, 可用百分比表示。 16.序列相似性：指同源蛋白质的氨基酸序列中一致性氨基酸和可取代氨基酸所占的比 例。 17.Blastn：是核酸序列到核酸库中的一种查询。库中存在的每条已知序列都将同所查 序列作一对一地核酸序列比对。（来自百度） 18.Blastp：是蛋白序列到蛋白库中的一种查询。库中存在的每条已知序列将逐一地同 每条所查序列作一对一的序列比对。（来自百度）

用于新基因的生物信息学分析

用于新基因的生物信息 学分析 ★★★★★ reasonspare(金币+5,VIP+0):谢谢分享，欢迎常来！ lwf991229(金币+0,VIP+0):置为资源帖~~ 2-9 16:12 lwf991229(金币+0,VIP+0):高亮~ 2-9 16:13 核酸序列的基本分析 运用DNAMAN软件分析核酸序列的分子质量、碱基组成和碱基分布。同时运用BioEdit（版本7.0.5.3）软件对基因做酶切谱分析。 碱基同源性分析 运用NCBI信息库的BLAST程序对基因进行碱基同源性分析(Translated query vs.protien database(blastx))网站如下：https://www.wendangku.net/doc/454245744.html,/BLAST/ 参数选择：Translated query-protein database [blastx]；nr;stander1 开放性阅读框（ORF）分析 利用NCBI的ORF Finder程序对基因做开放性阅读框分析，网址如下： https://www.wendangku.net/doc/454245744.html,/projects/gorf/orfig.cgi 参数选择：Genetic Codes：1 Standard 对蛋白质序列的结构功能域分析 运用简单模块构架搜索工具（Simple Modular Architecture Research Tool,SMART）对基因的ORF出的蛋白质序列进行蛋白质结构功能域分析。该数据库由EMBL建立，其中集成了大部分目前已知的蛋白质结构功能域的数据。 网址如下：http://smart.embl-heidelberg.de/ 运用NCBI的BLAST程序再对此蛋白质序列进行rpsBlast分析 参数选择：Search Database：CDD v2.07－11937PSSM

生物信息学分析方法

核酸和蛋白质序列分析 蛋白质, 核酸, 序列 关键词：核酸序列蛋白质序列分析软 件 在获得一个基因序列后，需要对其进行生物信息学分析，从中尽量发掘信息，从而指导进一步的实验研究。通过染色体定位分析、内含子／外显子分析、ORF分析、表达谱分析等，能够阐明基因的基本信息。通过启动子预测、CpG岛分析和转录因子分析等，识别调控区的顺式作用元件，可以为基因的调控研究提供基础。通过蛋白质基本性质分析，疏水性分析，跨膜区预测，信号肽预测，亚细胞定位预测，抗原性位点预测，可以对基因编码蛋白的性质作出初步判断和预测。尤其通过疏水性分析和跨膜区预测可以预测基因是否为膜蛋白，这对确定实验研究方向有重要的参考意义。此外，通过相似性搜索、功能位点分析、结构分析、查询基因表达谱聚簇数据库、基因敲除数据库、基因组上下游邻居等，尽量挖掘网络数据库中的信息，可以对基因功能作出推论。上述技术路线可为其它类似分子的生物信息学分析提供借鉴。本路线图及推荐网址已建立超级链接，放在北京大学人类疾病基因研究中心网站（https://www.wendangku.net/doc/454245744.html,/science/bioinfomatics.htm）,可以直接点击进入检索网站。 下面介绍其中一些基本分析。值得注意的是，在对序列进行分析时，首先应当明确序列的性质,是mRNA序列还是基因组序列？是计算机拼接得到还是经过PCR扩增测序得到？是原核生物还是真核生物？这些决定了分析方法的选择和分析结果的解释。 （一）核酸序列分析 1、双序列比对（pairwise alignment） 双序列比对是指比较两条序列的相似性和寻找相似碱基及氨基酸的对应位置，它是用计算机进行序列分析的强大工具，分为全局比对和局部比对两类，各以Needleman-Wunsch 算法和Smith-Waterman算法为代表。由于这些算法都是启发式（heuristic）的算法，因此并没有最优值。根据比对的需要，选用适当的比对工具，在比对时适当调整空格罚分（gap penalty）和空格延伸罚分（gap extension penalty），以获得更优的比对。 除了利用BLAST、FASTA等局部比对工具进行序列对数据库的搜索外，我们还推荐使用EMBOSS软件包中的Needle软件（http://bioinfo.pbi.nrc.ca:8090/EMBOSS/），和Pairwise BLAST （https://www.wendangku.net/doc/454245744.html,/BLAST/）。以上介绍的这些双序列比对工具的使用都比较简单，一般输入所比较的序列即可。 （1）BLAST和FASTA FASTA（https://www.wendangku.net/doc/454245744.html,/fasta33/）和BLAST （https://www.wendangku.net/doc/454245744.html,/BLAST/）是目前运用较为广泛的相似性搜索工具。这两

生物信息学在基因组学中的应用_沈春修

作者简介沈春修（１９７９－），男，湖南溆浦人，硕士，助教，从事水稻遗传 育种与抗病分子机制方面的研究。 收稿日期 ２００７!０４!０１ 基因的研究是指在许多基因同时存在的基础上对多个基因同时进行研究，分析各自与它们之间的结构与功能的相互关系。因而它至少涉及３个相关领域：结构基因组———主要关心ＤＮＡ碱基序列水平上的基因结构；比较基因组———寻找种内、种属间产生基因结构差异的分子基础，以期获取与目的性状相关的基因；功能基因组———着重研究基因与其表达产物及功能活性的调控关系。结构基因组是其他领域的基础，比较基因组为功能基因组研究提供等位基因，蛋白质组则是在蛋白质水平上分析基因表达的功能基因组研究的派生分枝。生物信息学是在前面三者研究的基础上，获取、整理、综合分析提取大量已有复杂生物数据的新学科，对相关学科的研究有很大的推动作用。 １生物信息学在结构基因组中的应用 随着化学分析方法的改进，ＤＮＡ测序水平的提高，科 研成本的降低，已开始对多种模式生物进行基因组全序列的测序。如拟南芥和水稻的全基因组测序，将来会有越来越多的重要作物基因组被全测序。因而，今后的工作重点将是基因组中信息的分析与鉴定，对植物抗性基因来说，是分析鉴定其组织结构及其相关调控序列的鉴定。结构基因组的研究对抗性基因的研究有许多指导意义。 在现在已知的许多种已克隆的抗性基因（不含Ｈｍ１和 Ｈｍ２）中，分析其序列结构，都含有或部分含有核苷酸结合 位点（ＮＢＳ），富含亮氨酸重复（ＬＲＲ），跨膜结构域（ＴＭ）以及丝氨酸－苏氨酸激酶（ＳＴＫ）保守序列。根据已知抗性基因都含有ＮＢＳ序列的特征，从测序结果中可预测某一生物中含有与抗性基因有关的基因数目有多少［１］。在拟南芥与水稻测序的过程中，发现许多与抗性有关的ＮＢＳ序列。在已测序的拟南芥６７Ｍｂ中（相当于大于５０％的拟南芥基因组序列），有１２０个可预见的基因产物与植物抗性基因的ＮＢＳ结构相似［２］。假设剩余的另外５０％未知基因也按这样的比例分布，那么拟南芥中将有２００个左右的基因与抗性有关。在这些与抗性有关的２００个基因中，它们要么是编码信号传导的组分，要么是编码抗微生物的蛋白，这些基因序列的总长度大约占拟南芥总基因数的１％。而在水稻中，通过对重叠的ＢＡＣ克隆末端序列分析（占全部水稻基因的５％）来看，大约有７５０￣１５００个基因具有编码ＮＢＳ的能力［３－５］。 从已知抗性基因的定位结果来看，ＮＢＳ序列在拟南芥基因组中倾向于成簇排列。测序结果也表明，植物中的抗性基因一般与抗性基因的多种同源共生序列在一起，共同组成 高度重复区域，这种区域统称为基因簇。Ｒｐｐ５基因簇包含 ８￣１０个同源序列，散布在９０ｋｂ的区域上，并且被蛋白激酶 的假基因与反向转座子等隔开。Ｃｆ!４／９基因簇由５个抗性基因同源序列组成，散布在３６ｋｂ的区域内，Ｃｆ!４／９的同源序列被Ｌｏｘ基因隔开，成为高度重复区域。Ｐｔｏ基因簇包含５个同源序列，分布在６０ｋｂ的区域内，这其中的Ｐｒｆ基因编码ＮＢＳ!ＬＲＲ，对Ｐｔｏ基因的功能是必需的。Ｄｍ３基因是目前已知的最大的抗性基因，至少由２４个抗性基因同源序列组成，横跨３．５Ｍｂ。因而，随着更多模式植物的全基因组测序的完成，人们可以从基因组测序信息中直接读出有用数据，分析寻找抗性基因的组织结构特征与分布规律。 ２生物信息学在比较基因组学中的应用 随着多种生物的全基因组测序完成，有越来越多的数 据可以直接利用。首先，通过比较多种属植物抗性基因的定位特点，发现抗性基因大多定位在较不稳定的区域，其区域的结构不很保守，如拟南芥的抗性基因ＲＰＭ１的同源序列在感病表型的植株上丢失［６］。进一步研究发现，抗性基因的位置要么是端粒区域，要么是接近着丝粒区域。例如，通过原位荧光杂交分析得知：莴苣的两抗性基因分别定位在端粒区域与接近着丝粒区域，高粱Ｒｐｇ１基因位于端粒区域，番茄的Ｍｉ基因位于异染色质的着丝粒边缘［７］。第２，通过测序分析，可以确定基因成簇的模式与范围，通过比较种属间亲缘关系，来预测某一功能相似的基因在其他物种中的位置。进而根据已克隆的抗性基因间的相似性，可以采用适当的引物进行ＰＣＲ扩增获得抗性基因的候选序列，而且这些候选序列的片段均可定位到已知的抗性基因的位置上［８］。从现在公开的数据中，比较多种ＮＢＳ基因的相似性，用ＰＣＲ获得了１３０个候选抗性基因，此数据将继续增长。第３，比较基因组的另一作用在于可以区分同源区域与同源共生区域。这对本身就位于同源共生区域的抗性基因家族可能困难，但是抗性基因相关序列的种间比较结果显示：同源区域比同源共生区域更加相似。这提示：物种为了赶上病原菌的变化步伐而采取快速进化来抵抗随时间而变化的病原群体。通过分析拟南芥的ＲＰｍ１基因侧翼序列也得到这样的结论。第４，比较基因组学也可对某特定等位基因的变化的分子基础进行研究［９］。至今，只有极少数通过同源重组，实现蛋白质结构域的域置换试验成功。这些结果显示ＮＢＳ!ＬＲＲ编码基因的ＬＲＲ区域是非常重要的，但它不是专一性的唯一决定簇。随着测序效率的提高，将建立抗性基因相关序列的数据库，这些序列信息可作为基因步行试验的模板，为克隆新的抗性基因提供极大的帮助。第５，比较基因组作图表明，染色体上的ＤＮＡ标记排列具有共线性［１０］。如小麦的基 生物信息学在基因组学中的应用 沈春修 （宜春学院，江西宜春３３６０００） 摘要随着计算机科学、物理学、数学等与生命科学的相互渗透和交叉，生物信息学愈来愈显示出其重要性，尤其是在抗病基因的研究中。笔者从结构基因组、比较基因组、功能基因组与生物信息学等方面论述了生物信息学在基因组学中的应用。关键词抗性基因；结构基因组；比较基因组；功能基因组；生物信息学 中图分类号Ｑ７８文献标识码Ａ文章编号０５１７－６６１１（２００７）２０－０６０５４－０２ 安徽农业科学，ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｎｈｕｉＡｇｒｉ．Ｓｃｉ．２００７，３５（２０）：６０５４－６０５５，６０５７责任编辑王淼责任校对王淼