酵母转录因子结合位点保守性的生物信息学分析

酵母转录因子结合位点保守性的生物信息学分析

【摘要】目的：本研究拟发掘出酵母基因组中转录因子结合位点的保守性位点和规律。方法：本研究采用生物信息学中保守性模体参数Mi分析基因上游不同区域与真核生物转录因子结合位点保守性之间的关系。结果：转录因子Sok2、Swi4结合位点的保守性在基因转录起始位点上游各个区间的差异主要由其本身的序列特性决定。此外，本研究分别发掘出转录因子Sok2、Swi4结合位点的保守性位点。结论：本研究结果有助于提供新的参数用以改进现有预测转录因子结合位点的方法，在此基础上为深入研究真核生物的转录水平调控模式奠定理论基础。

【关键词】酵母; 转录因子; 结合位点；保守性；生物信息学

真核基因的表达调控可在多个层次上进行，但主要表现在对基因转录活性的调控上[1]。转录因子与对应DNA序列结合调控其目标靶基因的表达是基因表达调控的核心问题,因此转录水平的调控是真核基因表达最基本的调控方式[2]。转录因子不但可以结合在DNA序列上调控基因转录的起始，同时也可以招募组蛋白修饰酶，对转录因子结合位点附近的组蛋白进行修饰，而组蛋白修饰又可以促进DNA与转录因子的结合，还可能产生新的转录因子结合位点。正是由于不同发育阶段特异、细胞特异的反式作用因子与相应DNA调节元件的结合，导致了基因的差异表达[3]。

本研究以真核模式生物酵母的转录因子为研究材料，从酵母基因组的数据库SGD里提取转录因子结合位点的数据。研究结果将为为更加准确的预测真核生物转录因子结合位点提供数据支持，并且为更深入的解析真核生物转录调控网络奠定理论基础。

1材料与方法

1.1通过SGD数据库获得结合位点数据

酵母基因组数据库SGD 是已经完成基因组全序列测定的啤酒酵母基因组数据库, 包括啤酒酵母的分子生物学及遗传学等大量信息。从文献所报道的117个转录因子及其所调节的基因中，选取转录因子调控基因数目最多的两个转录因子Sok2、Swi4，研究其结合位点保守性。

1.2一致性序列选取

转录因子的一致性序列分别确定为：Sok2 TGCAGNNA（SGD）；Gcn4 TGACTCA(TRANSFAC)；对于转录因子Swi4有特殊处理，因为其常见结合一致性序列为CAAGAAAA和CGCSAAA(SGD)，并且SGD数据里所给转录因子Swi4在TSS上游的结合位点为九位。

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

转录调节位点和转录因子数据库介绍_张光亚

１０生物学通报２００５年第４０卷第１１期 ２００３年即Ｗａｔｓｏｎ和Ｃｒｉｃｋ发表ＤＮＡ双螺旋结构５０周年，宣布了人类基因组计划的完成，与此同时，其他许多生物的基因组计划已完成或在进行中，在此过程中产生的大量数据库对科学研究的深远影响是以前任何人未曾预料到的。然而遗憾的是，许多生物学家、化学家和物理学家对这些数据库的使用甚至去何处寻找这些数据库都只有一个比较模糊的概念。 基因转录是遗传信息传递过程中第一个具有高度选择性的环节，近２０年来对基因转录调节的研究一直是基因分子生物学的研究中心和热点，因此亦产生了大量很有价值的数据库资源，对这些数据库的了解将为进一步研究带来极大便利，本文对其中一些数据库进行简要介绍。 １ＤＢＴＳＳ ＤＢＴＳＳ（ＤａｔａＢａｓｅｏｆＴｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌＳｔａｒｔＳｉｔｅｓ）由东京大学人类基因组中心维护，网址：ｈｔｔｐ：／／ｄｂｔｓｓ．ｈｇｃ．ｊｐ。最初该数据库收集用实验方法得到的人类基因的ＴＳＳ（ＴｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌＳｔａｒｔＳｉｔｅｓ，转录起始位点）数据。对转录起始位点（ＴＳＳ）的确切了解具有非常重要的意义，可更准确的预测翻译起始位点；可用于搜索决定ＴＳＳ的核苷酸序列，而且可更精确地分析上游调控区域（启动子）。自２００２年发布第一版以来已作了多次更新。目前包含的克隆数为１９０９６４个，含盖了１１２３４个基因，在ＳＮＰ数据库中显示了人类基因中的ＳＮＰ位点，而且现在含包含了鼠等其他生物的相关数据。ＤＢＴＳＳ最新的版本为３．０。 在该最新的版本中，还新增了人和鼠可能同源的启动子，目前可以显示３３２４个基因的启动子，通过本地的比对软件ＬＡＬＩＧＮ可以图的形式显示相似的序列元件。另一个新的功能是可进行与已知转录因子结合位点相似的部位的定位，这些存贮在ＴＲＡＮＳＦＡＣ（ｈｔｔｐ：／／ｔｒａｎｓｆａｃ．ｇｂｆ．ｄｅ／ＴＲＡＮＳＦＡＣ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ）数据库中，免费用于研究，但ＴＲＡＮＳＦＡＣ专业版是商业版本。 ＤＢＴＳＳ对匿名登录的用户是免费的，该网站要求用户在使用前注册，用户注册后即可使用。主页分为２个区域，一个介绍网站的部分信息和用户注册，另一区域为用户操作区，该区约分为１０个部分，可分别进行物种和数据库的选择、ＢＬＡＳＴ、ＳＮＰ以及ＴＦ（转录因子）结合部位搜索等部分。后者的使用可以见网页中的Ｈｅｌｐ部分，里面有比较详细的介绍。ＤＢＴＳＳ还提供了丰富的与其他相关网站的链接，如上文提到的ＴＲＡＮＳＦＡＣ数据库、真核生物启动子数据库（Ｅｕｋａｒｙｏｔ－ｉｃＰｒｏｍｏｔｅｒＤａｔａｂａｓｅ，ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｐｄ．ｉｓｂ－ｓｉｂ．ｃｈ／）以及人类和其他生物ｃＤＮＡ全长数据库等。 ２ＪＡＳＰＡＲ ＪＡＳＰＡＲ是有注释的、高质量的多细胞真核生物转录因子结合部位的开放数据库。网址ｈｔｔｐ：／／ｊａｓｐａｒ．ｃｇｂ．ｋｉ．ｓｅ。所有序列均来源于通过实验方法证实能结合转录因子，而且通过严格的筛选，通过筛选后的序列再通过模体（ｍｏｔｉｆ）识别软件ＡＮＮ－Ｓｐｅｃ进行联配。ＡＮＮ－Ｓｐｅｃ利用人工神经网络和吉布斯（Ｇｉｂｂｓ）取样算法寻找特征序列模式。联配后的序列再利用生物学知识进行注释。 目前该数据库收录了１１１个序列模式（ｐｒｏｆｉｌｅｓ），目前仅限于多细胞真核生物。通过主页界面，用户可进行下列操作：１）浏览转录因子（ＴＦ）结合的序列模式；２）通过标识符（ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）和注解（ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ）搜索序列模式；３）将用户提交的序列模式与数据库中的进行比较；４）利用选定的转录因子搜索特定的核苷酸序列，用户可到ＣｏｎＳｉｔｅ服务器（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｐｈｙｌｏｆｏｏｔ．ｏｒｇ／ｃｏｎｓｉｔｅ）进行更复杂的查询。ＪＡＳＰＡＲ数据库所有内容可到主页下载。 与相似领域数据库相比，ＪＡＳＰＡＲ具有很明显优势：１）它是一个非冗余可靠的转录因子结合部位序列模式；２）数据的获取不受限制；３）功能强大且有相关的软件工具使用。ＪＡＳＰＡＲ与ＴＲＡＮＳＦＡＣ（一流的ＴＦ数据库）有较明显的差异，后者收录的数据更广泛，但包含不少冗余信息且序列模式的质量参差不齐，是商业数据库，只有一部分是可以免费使用。用户在使用过程中会发现二者的差异，这主要是由于二者对数据的收集是相互独立的。另外该数据库还提供了相关的链接：如ＭａｔＩｎｓｐｅｃｔｏｒ检测转录因子结合部位，网址ｈｔｔｐ：／／ｔｒａｎｓｆａｃ．ｇｂｆ．ｄｅ／ｐｒｏｇｒａｍｓ／ｍａｔｉｎｓｐｅｃｔｏｒ／；ＴＥＳＳ转录元件搜索系统，网址ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｂｉｌ．ｕｐｅｎｎ．ｅｄｕ／ｔｅｓｓ／。 转录调节位点和转录因子数据库介绍! 张光亚!!方柏山 （华侨大学生物工程与技术系福建泉州３６２０２１） 摘要转录水平的调控是基因表达最重要的调控水平之一，对转录调节位点和转录因子的研究具有重要意义。介绍了ＤＢＴＳＳ、ＪＡＳＰＡＲ、ＰＲＯＤＯＲＩＣ和ＴＲＲＤ等相关数据库及其特征、内容和使用。 关键词转录调节位点转录因子数据库生物信息学 !基金项目：国务院侨办科研基金资助项目（０５ＱＺＲ０６） !!通讯作者

【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

生物信息学分析实践

水稻瘤矮病毒(RGDV)外层衣壳蛋白 P8的同源模建 高芳銮(Raindy) 同源模建(homology modeling) ，也叫比较模建(Compatative modeling)，其前提是一个或多个同源蛋白质的结构已知，当两个蛋白质的序列同源性高于35%，一般情况下认为它们的三维结构基本相同；序列同源性低于30%的蛋白质难以得到理想的结构模型。同源模建是目前最为成功且实用的蛋白质结构预测方法， SWISS-MODEL 是由SwissProt 提供的目前最著名的蛋白质三级结构预测服务器，创建于1993年，面向全世界的生物化学与分子生物学研究工作者提供免费的自动模建服务。SWISS-MODEL 服务器提供的同源模建有两种工作模式：首选模式(First Approach mode)和 项目模式(Project mode)。 本实例以RGDV P8蛋白为研究对象采用首选模式进行同源模建。 图1 SWISS-MODEL 的主界面 操作流程如下： 1.选择模式 单击左侧的“MENU ”菜单下方的“First Approach mode ”，右侧窗口自动SWISS-MODEL 工作窗口，在相应文本框中分别输入的E-mail 、项目标题、待模建的蛋白质序列，SWISS-MODEL 支持以FASTA 格式直接输入或提交UniProt 的登录号，如图2所示。 《生物信息学分析实践》样 稿

图2 SWISS-MODEL 的序列提交页面 2.参数设置 当前版本只有一个选项可设置，如果用户需要使用指定的模板，可在“Use a specific template ”后的输入框填入ExPDB 晶体图像数据库中的模板代码，其格式为“PDBCODE+ChainID ”，如“1uf2P ”。本例不使用指定模板，默认留空。完毕，点击“Submit Modeling Request ”提交模建请求，服务器返回提交成功的提示，如图3所示： 图3 成功提交 SWISS-MODEL WORKSPACEW 页面会自动刷新，直至模建完成，如图4所示，同时模建结果也会发送到指定的邮箱。 3结果解读 点击下图右上方的“Print/Save this page as ”后的图标，可以将整个结果以PDF 文档格式保存到本地计算机中。模建结果给出了五个部分的信息：模建详情(Model Details)、比对信息(Alignment)、模建评价 (Anolea/Gromos/Verify3D)、模建日志(Modelling log)、模板选择日志(Template Selection Log)。 《生物信息学分析实践》样稿

ChIP-Seq技术在转录因子结合位点分析的应用

ChIP-Seq技术在转录因子结合位点分析的应用 摘要：染色质免疫沉淀(Chromatin immunoprecipitaion, ChIP)技术是用来研究细胞 内特定基因组区域特定位点与结合蛋白相互作用的技术。将ChIP与第二代高通量测序技术相结合的染色质免疫沉淀测序(chromatin immunoprecipitation followed by sequencing，ChIP-Seq)技术能在短时间内获得大量研究数据，高效地在全基因组范围内检测与组蛋白、转录因子等相互作用的DNA区段，在细胞的基因表达调控网络研究中发挥重要作用。本文 简要介绍了ChIP-Seq技术的基本原理、实验设计和后续数据分析，以及ChIP-Seq技术在 研究转录因子结合位点中的。 关键词：ChIP-Seq；转录因子； 引言 染色质是真核生物基因组DNA主要存在形式，为了阐明真核生物基因表达调控机制，对于蛋白质与DNA在染色质环境下的相互作用的研究是基本途径。转录因子是参与基因表达调控的一类重要的细胞核蛋白质，基因的转录调控是生物基因表达调控层次中最关键的一层，转录因子通过特异性结合调控区域的DNA序列来调控基因转录过程。转录因子由基础转录因子和调控性转录因子两类组成，其中基础转录因子在转录起始位点附近的启动子区，与RNA聚合酶相互作用实现基因的转录；而调控性转录因子一般与位置多样的增强子序列结合，再通过形成增强体在组织发育、细胞分化等基因表达水平调控中发挥极其重要的作用[1]。 ChIP-Seq是近年来新兴的将ChIP与新一代测序技术相结合，在全基因s组范围内分析转录因子结合位点(transcription factor binding sites，TFBS)、组蛋白修饰(histone modification)、核小体定位(nucleosome positioning)和DNA 甲基化(DNA methylation)的高通量方法[2-4]。其中ChIP是全基因组范围内识别DNA与蛋白质体内相互作用的标准方法[5]，最初用于组蛋白修饰研究[6]，后来用于转录因子[7]。同时，新一代测序技术的迅猛发展也将基因组学水平的研究带入了一个新的阶段，使得许多基于全基因组的研究成为可能。相对于传统的基于芯片的ChIP-chip (chromatin immunoprecipitation combined with DNA tiling arrays)，ChIP-seq 提供了一种高分辨率、低噪音、高覆盖率的研究蛋白质-DNA 相互作用的手段[8]，可以应用到任何基因组序列已知的物种，可以研究任何一种DNA 相关蛋白与其靶定DNA 之间的相互作用，并能确切得到每一个片段的序列信息．随着测序成本的降低，ChIP-seq 逐步成为研究基因调控和表观遗传机制的一种常用手段。此外，为了达到更好的检测效果和更为完整的信息，近年来，将ChIP-Seq和ChIP-chip两者融合的研究具有很好的应用前景[9,10]。 转录因子在器官发生过程中起至关重要的作用，在全基因组水平将转录因子定位于靶基因DNA是认识转录调控网络的有效方法之一，了解基因转录调控的关键是识别蛋白质与DNA的相互作用。ChIP-Seq技术能够揭示转录因子的结合位点和确定直接的靶基因序列，可在体内分析特定启动子的分子调控机制，因此被广泛应用于转录调控机制的研究。本文主要就这一技术在转录因子结合位点研究中的基本原理、实验设计和数据分析等技术层面、以及实际应用层面进行讨论。 1 ChIP-seq基本原理及实验设计 1.1 ChIP技术 蛋白质与DNA相互识别是基因转录调控的关键，也是启动基因转录的前提。ChIP是在全基因组范围内检测DNA与蛋白质体内相互作用的标准方法[11］，该技术由Orlando等[12］于1997年创立，最初用于组蛋白修饰的研究，后来广泛应用到转录因子作用位点的研究中[13］。ChIP的基本原理为：活细胞采用甲醛交联后裂解，染色体分离成为一定大小的片段，然后用特异性抗体免疫沉淀目标蛋白与DNA交联的复合物，对特定靶蛋白与DNA片段进行

甘蔗MYB2转录因子的电子克隆和生物信息学分析

第9卷第1期2011年3月生物信息学 China Journal of Bioinformatics Vol．9No．1Mar．，2011 收稿日期：2010－04－29；修回日期：2010－09－06．基金项目：国家948项目（2010－C21）。 作者简介：李国印，男，山东菏泽，硕士研究生E －mail ：lyion029@163．com． *通讯作者：许莉萍，女，福建莆田，博士，博导、研究员，E －mail ：xlpmail@yahoo．com．cn． doi ：10.3969/j．issn．1672－5565．2011．01．006 甘蔗MYB2转录因子的电子克隆和生物信息学分析 李国印，阙友雄，许莉萍* ，郭晋隆，闫学兵，陈如凯 （福建农林大学农业部甘蔗遗传改良重点开放实验室，福建福州350002） 摘要：用电子克隆方法获得甘蔗MYB2基因，采用生物信息学方法，对该基因编码蛋白从氨基酸组成、理化性质、跨膜结构 域、 疏水性/亲水性、亚细胞定位、高级结构及功能域等方面进行了预测和分析。结果表明：甘蔗MYB2基因全长991bp ，包含570bp 的ORF ，编码189个氨基酸。甘蔗MYB2基因包含有MYB 功能域，在序列组成、高级结构及活性位点等方面，与玉米等其它植物的MYB2基因具有高度的相似性。研究结果为该基因的实验克隆奠定基础。关键词：甘蔗；MYB2基因；电子克隆；生物信息学中图分类号：Q785 文献标识码：A 文章编号：1672－5565（2011）－01－024－04 Electronic cloning and characterization of MYB 2gene from Saccharum officinarum using bioinformatics tools LI Guo-yin ，QUE You-xiong ，XU Li-ping *，GUO Jin-long ，YAN Xue-bing ，CHEN Ru-kai （Key Laboratory of Sugarcane Genetic Improvement ，Ministry of Agriculture ，Fujian Agriculture＆Forestry University ，Fuzhou 350002，China ） Abstract ：An novel MYB2gene from Saccharum officinarum was cloned in silico based on the EST seqences from Unigene of NCBI．Some characters of the MYB2encodes amino acid were analyzed and predicted by the tools of bioinformatics in the following aspects ，including the compositon of amino acid sequence ，hydrophobicity or hydro-philicity ，secondary and tertiary structure of protein and funcion．Bioinformatical analysis showed that the full －length of MYB2gene from S．officinarum was 991bp and it contained a complete ORF which encoded 189amino acid．The MYB2gene contained an typical MYB domain and was highly conservative compared with MYB2from several different plant species in sequence compositon ，advanced structure and activity sites．The results will pro-vide the basis for MYB2gene cloning in experiment． Key words ：Saccharum officinarum ，MYB2gene ，In silico cloning ，Bioinformatics 在植物中首先从玉米中克隆了含有MYB 结构 域的转录因子C1基因［1］ ， 此后在植物中发现的MYB 相关基因的数量迅速增加。对其功能的研究表明，植物MYB 转录因子具有广泛的生理功能，几乎参与植物发育和代谢的各个方面，重点是调控环境胁迫，如干旱和病害逆境胁迫、次生代谢调节、激素调控应答及控制细胞分化等。 植物MYB2转录因子是MYB 大家族中一个小的亚族，虽然不同植物的MYB2基因具有不同的生物学功能 ［2，3］ ，但它们都是在转录水平上调控植物 各个阶段的生长发育。通过突变体及基因敲除技 术，已克隆了很多植物MYB 类基因，但在甘蔗MYB 方面研究甚少。 以NCBI 数据库为基础，电子克隆得到甘蔗中编码MYB2的cDNA 序列，利用生物信息学方法，对该基因编码蛋白从氨基酸组成、理化性质、疏水性、亚细胞定位及结构功能等方面进行预测和分析，为后续通过实验手段克隆甘蔗MYB2基因和基因功能研究奠定基础。

转录因子

转录因子 ? 1 简介 ? 2 方法 ? 3 转录因子 转录因子-简介 基因转录有正调控和负调控之分。如细菌基因的负调控机制是当一种阻遏蛋白(repressor protein)结合在受调控的基因上时，基因不表达；而从靶基因上去除阻遏蛋白后，RNA聚合酶识别受调控基因的启动子，使基因得以表达，这是正调控。这种阻遏蛋白是反式作用因子。 转录因子(transcription factor)是起正调控作用的反式作用因子。转录因子是转录起始过程中RNA聚合酶所需的辅助因子。真核生物基因在无转录因子时处于不表达状态，RNA聚合酶自身无法启动基因转录，只有当转录因子(蛋白质)结合在其识别的DNA序列上后，基因才开始表达。 转录因子的结合位点（transcription factor binding site，TFBS）是转录因子调节基因表达时，与mRNA结合的区域。按照常识，转录因子（transcription factor，TF）的结合位点一般应该分布在基因的前端，但是，新的研究发现，人21和22号染色体上，只有22％的转录因子结合位点分布在蛋白编码基因的5'端。 转录因子-方法 这篇文章的试验方法是，通过高密度的寡核苷酸芯片，反映出人21和22号染色体的几乎所有的非重复序列，通过这种芯片，检测三种转录因子，Sp1、 cMyc、和p53的结合位点。结果表明，每种转录因子都有大量的TFBS与之结合。然而，只有22％的转录因子结合位点分布在蛋白编码基因的5'端， 36％的TFBS分布在蛋白编码基因的中部或3'端，并且这36％的TFBS常常和基因组中的非蛋白编码RNA分布在一起。这暗示，在人的基因组中，不仅包含蛋白编码基因，也包含数量相当的非编码基因（noncoding genes），他们都受常见的转录因子所调控。 真核生物在转录时往往需要多种蛋白质因子的协助。一种蛋白质是不是转录机构的一部分往往是通过体外系统看它是否是转录起始所必须的。一般可将这些转录所需的蛋白质分为三大类： (1)RNA聚合酶的亚基，它们是转录必须的，但并不对某一启动子有特异性。 (2)某些转录因子能与RNA聚合酶结合形成起始复合物，但不组成游离聚合酶的

最新生物信息学考试复习

——古A．名词解释 1. 生物信息学：广义是指从事对基因组研究相关的生物信息的获取，加工，储存，分配，分析和解释。狭义是指综合应用信息科学，数学理论，方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据的科学。 2. 基因芯片：将大量已知或未知序列的DNA片段点在固相载体上，通过物理吸附达到固定化（cDNA芯片），也可以在固相表面直接化学合成，得到寡聚核苷酸芯片。再将待研究的样品与芯片杂交，经过计算机扫描和数据处理，进行定性定量的分析。可以反映大量基因在不同组织或同一组织不同发育时期或不同生理条件下的表达调控情况。 3. NCBI：National Center for Biotechnology Information.是隶属于美国国立医学图书馆（NLM）的综合性数据库，提供生物信息学方面的研究和服务。 4. EMBL：European Molecular Biology Laboratory.EBI为其一部分，是综合性数据库，提供生物信息学方面的研究和服务。 5. 简并引物：PCR引物的某一碱基位置有多种可能的多种引物的混合体。 6. 序列比对：为确定两个或多个序列之间的相似性以至于同源性，而将它们按照一定的规律排列。

7. BLAST：Basic Local Alignment Search Tool.是通过比对(alignment)在数据库中寻找和查询序列(query)相似度很高的序列的工具。 8. ORF：Open Reading Frame.由起始密码子开始，到终止密码子结束可以翻译成蛋白质的核酸序列，一个未知的基因，理论上具有6个ORF。 9. 启动子：是RNA聚合酶识别、结合并开始转录所必须的一段DNA序列。原核生物启动子由上游调控元件和核心启动子组成，核心启动子包括-35区（Sextama box）TTGACA，-10区（Pribnow Box）TATAAT，以及+1区。真核生物启动子包括远上游序列和启动子基本元件构成，启动子基本元件包括启动子上游元件（GC岛，CAAT盒），核心启动子（TATA Box，+1区帽子位点）组成。 10. motif：模体，基序，是序列中局部的保守区域，或者是一组序列中共有的一小段序列模式。 11. 分子进化树：通过比较生物大分子序列的差异的数值重建的进化树。 12. 相似性：序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相似DNA碱基或氨基酸残基序列所占的比例。 13. 同源性：两个基因或蛋白质序列具有共同祖先的结论。

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（structural genomics）转向功能基因组学(functional genomics)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。

蛋白质组学生物信息学分析介绍

生物信息学分析FAQ CHAPTER ONE ABOUT GENE ONTOLOGY ANNOTATION (3) 什么是GO？ (3) GO和KEGG注释之前，为什么要先进行序列比对（BLAST）？ (3) GO注释的意义？ (3) GO和GOslim的区别 (4) 为什么有些蛋白没有GO注释信息？ (4) 为什么GO Level 2的统计饼图里蛋白数目和差异蛋白总数不一致？ (4) 什么是差异蛋白的功能富集分析&WHY？ (4) GO注释结果文件解析 (5) Sheet TopBlastHits (5) Sheet protein2GO/protein2GOslim (5) Sheet BP/MF/CC (6) Sheet Level2_BP/Level2_MF/Level2_CC (6) CHAPTER TWO ABOUT KEGG PATHWAY ANNOTATION (7) WHY KEGG pathway annotation? (7) KEGG通路注释的方法&流程？ (7) KEGG通路注释的意义？ (7) 为什么有些蛋白没有KEGG通路注释信息？ (8) 什么是差异蛋白的通路富集分析&WHY？ (8) KEGG注释结果文件解析 (8) Sheet query2map (8) Sheet map2query (9) Sheet TopMapStat (9) CHAPTER THREE ABOUT FEATURE SELECTION & CLUSTERING (10) WHY Feature Selection? (10)

聚类分析（Clustering） (10) 聚类结果文件解析 (10) CHAPTER FOUR ABOUT PROTEIN-PROTEIN INTERACTION NETWORK (12) 蛋白质相互作用网络分析的意义 (12) 蛋白质相互作用 VS生物学通路？ (12) 蛋白质相互作用网络分析结果文件解析 (12)

转录因子

转录因子 基因转录有正调控和负调控之分。如细菌基因的负调控机制是当一种阻遏蛋白(repressor protein)结合在受调控的基因上时，基因不表达；而从靶基因上去除阻遏蛋白后，RNA聚合酶识别受调控基因的启动子，使基因得以表达，这是正调控。这种阻遏蛋白是反式作用因子。而顺式作用因子则指的是基因上与反式作用因子结合的对基因表达起调控作用的基因序列。 转录因子(transcription factor)是起正调控作用的反式作用因子。转录因子是转录起始过程中RNA聚合酶所需的辅助因子。真核生物基因在无转录因子时处于不表达状态，RNA聚合酶自身无法启动基因转录，只有当转录因子(蛋白质)结合在其识别的DNA序列上后，基因才开始表达。 转录因子的结合位点（transcription factor binding site，TFBS）是转录因子调节基因表达时，与mRNA结合的区域。按照常识，转录因子（transcription factor，TF）的结合位点一般应该分布在基因的前端，但是，新的研究发现，人21和22号染色体上，只有22％的转录因子结合位点分布在蛋白编码基因的5'端。 真核生物在转录时往往需要多种蛋白质因子的协助。一种蛋白质是不是转录机构的一部分往往是通过体外系统看它是否是转录起始所必须的。一般可将这些转录所需的蛋白质分为三大类： (1)RNA聚合酶的亚基，它们是转录必须的，但并不对某一启动子有特异性。 (2)某些转录因子能与RNA聚合酶结合形成起始复合物，但不组成游离聚合酶的成分。这些因子可能是所有启动子起始转录所必须的。但亦可能仅是譬如说转录终止所必须的。但是，在这一类因子中，要严格区分开哪些是R NA聚合酶的亚基，哪些仅是辅助因子，是很困难的。 (3)某些转录因子仅与其靶启动子中的特异顺序结合。如果这些顺序存在于启动子中，则这些顺序因子是一般转录机构的一部分。如果这些顺序仅存在于某些种类的启动子中，则识别这些顺序的因子也只是在这些特异启动子上起始转录必须的。 黑腹果蝇的RNA聚合酶需要至少两个转录因子方能在体外起始转录。其中一个是B因子，它与含TATA盒的部位结合。人的因子TFⅡD亦和类似的部位结合。同样，CTF(CAAT结合因子)则与腺病毒的主要晚期启动子中与CAAT盒同源的部位相结合。结合在上游区的另一个转录因子是USF(亦称MLTF)，则可以识别腺病毒晚期启动子中靠近-55的顺序。转录因子Sp1则能和GC盒相结合。在SC40启动子中有多个GC盒，位于-70到-110之间。它们均能和Sp1相结合。然而含有GC盒的不同的DNA顺序与Sp1的亲和力却各不相同。可见GC盒两侧的顺序对Sp1-GC盒的结合究竟如何能影响转录。有时候需要几个转录因子才能起始转录。例如胞苷激酶的启动子需要S p1与GC盒结合和CTF与CAAT盒结合;腺病毒晚期启动子需要TFⅡD与TATA盒结合和USF与其邻近部位相结合。以上所述的因子是一般转录都需要的，似乎并没有什么调节功能。另一些转录因子则可以调控一组特殊基因的转录。热休克基因就是一个很好的例子。真核生物的热休克基因在转录起始点的上游15bp处有一个共同顺序。H STF因子仅在热休克细胞中有活性。它与包括热休克共同顺序在内的一段DNA相结合，所以这个因子的激活可以引起约包括20个基因的一组基因起始转录。在这里，转录因子和RNA聚合酶Ⅱ之间关系很类似细菌的σ因子与核心酶之间的关系。 转录因子是一种具有特殊结构、行使调控基因表达功能的蛋白质分子，也称为反式作用因子。植物中的转录因子分为二种，一种是非特异性转录因子，它们非选择性地调控基因的转录表达，如大麦(Hordeum vulgare) 中的HvCBF2 (C-repeat/DRE binding factor 2) (Xue et al., 2003)。还有一种称为特异型转录因子，它们能够选择性调控某种或某些基因的转录表达。典型的转录因子含有DNA结合区(DNA-binding domain)、转录调控区(acti vation domain)、寡聚化位点(oligomerization site) 以及核定位信号(nuclear localization signal) 等功能区域。这些功能区域决定转录因子的功能和特性(Liu et al., 1999)。DNA结合区带共性的结构主要有：1）HTH 和HL H 结构：由两段α-螺旋夹一段β-折叠构成，α-螺旋与β-折叠之间通过β-转角或成环连接，即螺旋-转角-螺旋结构和螺旋-环-螺旋结构。2）锌指结构：多见于TFIII A 和类固醇激素受体中，由一段富含半胱氨酸的多肽链构成。每四个半光氨酸残基或组氨酸残基螯合一分子Zn2+ ，其余约12-13 个残基则呈指样突出，刚好能嵌入DNA 双螺旋的大沟中而与之相结合。3）亮氨酸拉链结构：多见于真核生物DNA 结合蛋白的 C 端，与癌基因表达调控有关。由两段α - 螺旋平行排列构成，其α - 螺旋中存在每隔7 个残基规律性排列的亮氨酸残基，亮氨酸侧链交替排列而呈拉链状，两条肽链呈钳状与DNA 相结合。

乳糖酶基因的克隆及生物信息学分析

乳糖酶基因的克隆及生物信息学分析 【摘要】目的：克隆并分析保加利亚德氏乳杆菌中的乳糖酶基因。方法：利用PCR技术从保加利亚德氏乳杆菌中克隆出乳糖酶基因、测序并生物信息学分析。结果：成功的从保加利亚德氏乳杆菌中克隆出全长为3 024 bp的乳糖酶基因，利用生物软件分析，推测乳糖酶基因共编码1 008个氨基酸，蛋白分子量为114 KDa，等电点为4.9，氨基酸序列中共有9处潜在的糖基化位点。并将此基因与不同来源的乳糖酶基因进行同源性比较。结论：成功的克隆出乳糖酶基因，并利用生物分析软件对其进行生物信息学分析。了解该酶的性质特征，为进一步研究及低成本表达该酶奠定基础。 【关键词】乳糖酶基因；克隆；生物信息学分析 Clone and bioinformatics analysis of lactase gene WANG Zheng1, 2, MA Wen li1, ZHENG Wen ling1 (1.Institute of Gene Project, South Medical University Guangzhou 510510, China; 2.Key Laboratory of Molecular Biology, Hainan Medical College Haikou 571101, China ) ［ABSTRACT］Objective: To clone and analyze lactase gene from Lactobacillus delbrueckii bulgaricus. Methods: Cloned lactase gene from Lactobacillus delbrueckii bulgaricus with PCR, made sequencing and bioinformatics analysis. Results: Cloned lactase gene (3 024 bp) successfully. It was presumed that the lactase gene encode 1 008 amino acids, with protein molecule 114 KDa, isoelectric point 4.9, 9 potential glycosylation sites in amino acid sequence. Made homology comparison with other lacteses. Conclusion: The lactase gene is cloned successfully and the bioinformatics analysis is made by biological analysis software to investigate its character. It provides foundation for further study and colonization at low cost. ［KEY WORDS］Lactase gene; Clone; Bioinformatics analysis 乳及乳制品含有丰富的优质蛋白质、脂肪、碳水化合物以及几乎全部已知的维生素和多种矿物质，还含有免疫球蛋白等抗病因子，易被人体消化吸收，是人类改善营养、增强体质的理想食品［1］。除此之外，在牛乳等制品当中还含有5%左右的乳糖,它是牛奶中主要的碳水化合物，对人体有着重要的作用。主要表现在于乳糖能促进钙质吸收及整理肠道的功效，特别是乳糖被分解后的半乳糖是婴儿脑发育的必需物质，与婴儿大脑的迅速成长有密切关系。然而，人体却不能直接利用乳糖，它必须被乳糖酶分解为单糖的葡萄糖及半乳糖后才能被吸收和利用。据研究发现，世界各国人口都有不同程度的乳糖酶缺乏，东方人乳糖酶缺乏高达85%［2］，从而导致“乳糖不耐症”的发生。 乳糖酶(EC3．2．1．23，又名β 半乳糖苷酶)能将牛乳中的乳糖水解为葡萄糖和半乳糖，并具有半乳糖苷的转移作用［3］。利用该酶生产低乳糖制品或口服酶制剂，能够有效解决“乳糖不耐症”问题。乳糖酶广泛存在于扁桃、桃、杏、苹果和咖啡豆等植物中，大肠杆菌、乳酸杆菌、酵母菌和霉菌等微生物中，以及有效哺乳动物的小肠等器官和皮肤组织中。然而，

生物信息学分析

生物信息学分析 生物信息学难吗？ 经常有人向我问这个问题，这有什么疑问吗？如果不难学，根本就不用问我这个问题。也无需投入那么多时间精力就能掌握，更无需花费三四千元参加线下的培训班，也不会月薪过万。所以，答案很肯定，道理很简单：生物信息比较难学。 为什么难学？ 我总结里几点原因。首先，这是一个交叉学科，要求你既要有生物学的基础，又要有很强的计算机操作技能。这个就有点困难了。因为只是一个生物学就包括多个门类，有很多东西需要去学习，还需要学习计算机知识。很多人一门内容还没学明白，现在还得在加一门，这就属于祸不单行，雪上加霜，屋漏偏逢连夜雨。因此，这种既懂生物学，又懂计算机的复合型人才就比较短缺。而且，生物信息本质上属于数据挖掘，除了生物，计算机，到后面还需要极强的统计学知识才能做好数据分析，所以，还得加上统计学，也就是生物信息学=生物学+计算机科学+统计学三门学科的知识，这也就是为什么生物信息学比较难学。 第二个原因，生物信息本身就包括很多内容，比如DNA的分析，RNA的分析，甲基化的分析，蛋白质的分析等方面，每一

门类又完全不同，从物种方面来分，动物，植物，微生物，医学等有差别很大，很难有一劳永逸，放之四海而皆准的分析方法。 第三个原因就是生物信息是一门快速发展的学习，会出现很多新的测序方法，比如sanger测序，illumina，BGIseq，PacBio，IonTorrent，Nanopore等，每一个平台技术原理完全不同，因此数据特点也完全不同，这就需要针对每一个平台的数据做专门的学习，而且每个平台又在不断的推陈出现，可能今天你刚开发好的方法，产品升级了，都得推倒重来。还有很多新的技术，例如现在比较火的单细胞测序，Hi-C测序，Bionano测序等等内容，以后还出现更多新技术新方法，足够让你活到老，学到老。当然，你先要能活到老，吾生也有涯，而知也无涯。以有涯随无涯，殆已！ 高风险才有高收益 当然啦，虽然你已经看到学习生物信息肯定是不容易了，门槛很高，但是呢，门槛高也有很多好处，就是挡住了一部分人，当你学会了，迈过门槛，你的身价就提高了。如果人人都很容易掌握了，那么也就不值钱了。所以，生物信息，前途是光明的，道路是曲折的。