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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/a810927178.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/a810927178.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/a810927178.html,/fasta33/）和BLAST

（https://www.wendangku.net/doc/a810927178.html,/BLAST/）是目前运用较为广泛的相似性搜索工具。这两个工具都采用局部比对的方法，选择计分矩阵对序列计分，通过分值的大小和统计学显著

性分析确定有意义的局部比对。使用FASTA和BLAST，进行数据库搜索，找到与查询序列有一定相似性的序列。一般认为,如果蛋白的序列一致性为25-30%,则可认为序列同源。BLAST 根据搜索序列和数据库的不同类型分为5种（表2），另外PSI-BLAST通过迭代搜索，可以搜索到与查询序列相似性较低的序列。其中BLASTN、BLASTP在实践中最为常用，TBLASTN 在搜索相似序列进行新基因预测时特别有用。

使用BLAST时，先选择需要使用的BLAST程序，然后提供相应的查询序列，选择所比对的数据库即可。

(2)Needle和Pairwise BLAST：其中Needle适用于蛋白质和DNA序列，而Pairwise BLAST 仅适用于DNA序列

（3）相似性和同源性：必须指出，相似性（similarity）和同源性( homology)是两个完全不同的概念。同源序列是指从某一共同祖先经过趋异进化而形成的不同序列。相似性是指序列比对过程中检测序列和目标序列之间相同碱基或氨基酸残基序列所占比例的大小。经过比对，当相似性高于一定程度，可以推测序列可能是同源序列，具有一定同源性。

2、多序列比对和进化树

在研究生物问题时，常常需要同时对两个以上的序列进行比对，这就是多序列比对。多序列比对可用于研究一组相关基因或蛋白，推断基因的进化关系，还可用于发现一组功能或结构相关基因之间的共有模式（pattern）。最常用的多序列比对工具为ClustalW （https://www.wendangku.net/doc/a810927178.html,/clustalw/），多用于比较蛋白序列。

ClustalW用法：

（1）输入：序列以FastA格式输入。

（2）输出：除了以文本形式外，还可以通过JalView显示和编辑结果。此外，还可以另外使用GeneDoc（常见于文献）及DNAStar软件等显示结果。多序列比对的结果还用于进一步绘制进化树。

3、ORF(Open Reading Frame)分析

从核酸序列翻译得到蛋白质序列，需要进行ORF分析，每个生物信息学分析软件包几乎都带有翻译功能。推荐使用NCBI的ORF Finder

（https://www.wendangku.net/doc/a810927178.html,/gorf/gorf.html）软件或EMBOSS中的getorf

（http://bioinfo.pbi.nrc.ca:8090/EMBOSS/）软件。ORF Finder 以图形方式，分为正链+1、＋2、＋3和反链＋1、＋2、＋3六个相位预测ORF；Getorf可指定预测ORF的长度下限和指定预测正反链。进行ORF分析虽然比较简单，但应注意以下几点：

（1）序列的准确性：尤其是通过计算机拼接的序列，需要根据EST和基因组序列进行反复校正。

（2）ORF是否完整：看在ORF上游同一相位是否具有终止码，或者具有起始密码子。（3）参考Kozak一致性规律，即起始密码子位点符合A/GCCATGG。

（4）不要忽略反义读框。

4、染色体定位

根据基因组图谱对序列进行染色体定位和浏览其基因组上下游基因。具体方法为：（1）进行Genomic BLAST搜索。（2）通过“Genome view”观察基因组结构。（3）点击相应染色体区域，通过表意图（ideogram）和相应区域上下游的基因进行精确定位。

5、基因结构分析

根据基因的mRNA序列及基因组序列，可以进行基因结构的分析。推荐使用BLAST或BLAT(https://www.wendangku.net/doc/a810927178.html,/cgi-bin/hgBlat?command=start)进行分析。由于真核生物转录后内含子将被剪切，因此将mRNA和基因组进行比对以后，会发现mRNA的每个外显子与基因组序列片断匹配，根据这些片段可以判断外显子的数目和大小。外显子和内含子具体边界的确定，可以参考GT/AG一致性规则。BLAT的结果直接显示外显子数目、大小及边界。

6、基因上游调控区分析

（1）启动子预测：推荐使用冷泉港开发的FIRSTEF程序

（https://www.wendangku.net/doc/a810927178.html,/tools/FirstEF/）进行启动子预测。用RT-PCR等实验方法获得的mRNA往往缺少完整的5’端，采用FirstEF 程序可以对第一外显子（尤其是非编码的第一外显子）和CpG相关启动子进行预测。

方法：以FastA格式输入起始密码子上游序列。

（2）转录因子结合位点分析：推荐使用TFSEARCH程序

（http://www.cbrc.jp/research/db/TFSEARCH.html）及MATCH程序

（https://www.wendangku.net/doc/a810927178.html,/pub/programs.html#match）对转录因子数据库TRANSFAC（http://transfac.gbf.de/TRANSFAC/）进行搜索，寻找可能的转录因子结合位点。

方法：输入起始密码子上游序列。结果将给出很多可能的转录因子结合位点，注意选择其中分值较高的位点。

（二）蛋白质序列分析

1、跨膜区预测

各个物种的膜蛋白的比例差别不大，约四分之一的人类已知蛋白为膜蛋白。由于膜蛋白不溶于水，分离纯化困难，不容易生长晶体，很难确定其结构。因此，对膜蛋白的跨膜螺旋进行预测是生物信息学的重要应用。

推荐使用TMHMM软件（http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/）对蛋白进行跨膜预测。TMHMM综合了跨膜区疏水性、电荷偏倚、螺旋长度和膜蛋白拓扑学限制等性质，采用隐马氏模型（Hidden Markov Models），对跨膜区及膜内外区进行整体的预测。TMHMM是目前最好的进行跨膜区预测的软件,它尤其长于区分可溶性蛋白和膜蛋白，因此首选它来判定一个蛋白是否为膜蛋白。所有跨膜区预测软件的准确性都不超过52％，但86％的跨膜区可以通过不同的软件进行正确预测。因此，综合分析不同的软件预测结果和疏水性图以获得更好的预测结果。

方法：输入待分析的蛋白序列即可。

2、信号肽预测

信号肽位于分泌蛋白的N端，当蛋白跨膜转移位置时被切掉。信号肽的特征是包括一个正电荷区域、一个疏水性区域和不带电荷但具有极性的区域。信号肽切割位点的-3和-1位为小而中性氨基酸。

推荐使用SignalP软件2.0版（http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP-2.0/）对PDCD5N 端序列进行信号肽分析。SignalP2.0根据信号肽序列特征，采用神经网络方法或隐马氏模型方法，根据物种的不同，分别选择用真核和原核序列进行训练，对信号肽位置及切割位点进行预测。信号肽切割位点预测用Y-score maximum来判断，对是否分泌蛋白用mean

S-score来判断：如果mean S-score大于0.5，则预测为分泌蛋白，存在信号肽，但II型跨膜蛋白的N端序列可能被错误预测为分泌蛋白的信号肽。

方法：输入待分析的蛋白序列，如为原核基因选择原核训练集，否则选择真核训练集。

3、亚细胞定位预测

亚细胞定位与蛋白质的功能存在着非常重要的联系。亚细胞定位预测基于如下原理：（1）不同的细胞器往往具有不同的理化环境,它根据蛋白质的结构及表面理化特征,选择性容纳蛋白。（2）蛋白质表面直接暴露于细胞器环境中,它由序列折叠过程决定,而后者取决于氨基酸组成。因此可以通过氨基酸组成进行亚细胞定位的预测。

推荐使用PSORT（http://psort.nibb.ac.jp/）II软件对PDCD5蛋白的细胞内定位进行预测。PSORT将动物蛋白质定位于10个细胞器：（1）细胞浆，（2）细胞骨架，（3）内质网，（4）胞外，（5）高尔基体，（6）溶酶体，（7）线粒体，（8）胞核，（9）过氧化物酶体（peroxisome）和（10）细胞膜。

DNA序列分析技术路线图

cDNA

Featues

AATAAA signal,Polyadenylation

Electronic elongation(EST)

ORFs(ORF Finder, getorf)

Restriction site(DNASIS)

Expression profile

EST

SAGEmap,SAGE Genie

Microarray(WormBase)

Genomic sequence

Features

chromosome location(Human Genome)

MW, base compositon(DNAMAN)

Exon-intron(SIM4)

Repeats(RepeatMasker)

SNPs(dbSNP, TSC)

5' flanking sequence

Promoter, TATA box(FIRSTEF)

CpG island(cpgplot)

Transcription factor binding site(TFSEARCH, match) Novel gene prediction(EST, stackPACK)

蛋白序列分析技术路线图

Protein

features

MW,pi,AA composition(EMBOSS) Hydrophobicity(BioEdit)

Transmembrane region(TMHMM)

Signal peptide(Signal P)

subcellular location(PSORT)

Coiled coil(COILS)

Antigenic site(DNAStar)

Function inference

Gene knockouts(WormBase)

Similarity search

Alignment(BLAST,FASTA,CLUSTALW) Phylogenic analysis(DNANAN)

Genome context(COG)

Motif,profile,domain(PROSITE,Pfam,SMART) Expression 'topology'(WormBase) Structure information

Secondary structure prediction(PHP) Structure classification(SCOP)

Structure modeling(HOMOLOGY,DISCOVER) Binding site analysis(Binding site)

生物信息学

1.1简述DNA双螺旋结构模型要点 a.DNA两条链逆平行、围绕同中心轴右手螺旋的双链结构，双螺旋结构的直径为2.0nm，螺距为3.4nm。 b.脱氧核糖和磷酸基团构成亲水性骨架位于双螺旋结构的外侧，疏水碱基位于螺旋内侧。每周约10个碱基。 c.两条链借助彼此之间的的氢键结合在一起。AT配对有两个氢键GC配对有三个氢键。每两个碱基对之间的相对旋转角度为36° d.双螺旋结构的表面形成了一个大沟(major groove)和一个小沟(minor groove)。 1.2 名词解释：DNA的变性与复性；DNA分子杂交 DNA的变性：在某些理化因素作用下，DNA双链解开成两条单链的过程。DNA变性的本质是双链间氢键的断裂。 DNA的复性：当变性条件缓慢地除去后，两条解离的互补链可重新配对，恢复原来的双螺旋结构，这一现象称为DNA复性(renaturation) 。 DNA分子杂交：热变性的DNA在缓慢冷却过程中，具有碱基序列互补的不同DNA之间或DNA与RNA之间形成杂环双链的现象称为核酸分子杂交。 1.3 简述核酸分子杂交技术不同种类的DNA单链分子或RNA分子放在同一溶液中，只要两种单链分子之间存在着一定程度的碱基配对关系，在适宜的条件可以在不同的分子间形成杂化双链(heteroduplex)。这种杂化双链可以在不同的DNA与DNA之间形成，也可以在DNA和RNA分子间或者RNA与RNA 分子间形成。这种现象称为核酸分子杂交 1.4生物体内氨基酸有180多种,组成蛋白质的氨基酸只有（20）种,都是（α-氨基酸）。 1.5 写出氨基酸的结构通式 1.6名词解释：氨基酸的等电点氨基酸的等电点：调节氨基酸溶液PH值,使氨基酸溶液中的氨基和羧基的解离度完全相等,即氨基酸所带静电荷为0,在电场中既不向阴极移动,也不向阳极移动,此时,氨基酸溶液的PH 值称为该氨基酸的等电点,以符号PI表示。 2.1 Sanger通过氨基酸与（2,4-二硝基氟苯(DNFB)）反应测定了胰岛素的序列。 2.2 Edman反应是指用（苯异硫氰酸酯（PITC））与氨基酸的氨基发生反应来测定多肽序列的。 2.3名词解释：肽键与肽平面肽键：氨基酸与氨基酸之间脱水缩合之后形成肽链其中一个氨基酸上的氨基与另一个氨基酸上的羟基脱水缩合后形成的就叫肽键即-CO-NH-. 肽平面：与肽键相关的6个原子共处于一个平面，称为酰胺平面或肽平面。肽键具有一定程度的双键性质，参与肽键的六个原子C、H、O、N、Cα1、Cα2不能自由转动，位于同一平面，此平面就是肽平面，也叫酰胺平面。 2.4详细叙述蛋白质的分子结构。一级结构：组成蛋白质多肽链的线性氨基酸序列。二级结构：依靠不同氨基酸之间的C=O和N-H基团间的氢键形成的稳定结构，主要为α螺旋和β折叠。三级结构：通过多个二级结构元素在三维空间的排列所形成的一个蛋白质分子的三维结构。四级结构：用于描述由不同多肽链（亚基）间相互作用形成具有功能的蛋白质复合物分子。 2.5 蛋白质二级结构的有哪几种？

生物信息学软件及使用概述

生物信息学软件及使刘吉平 liujiping@https://www.wendangku.net/doc/a810927178.html, 用概述生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

生物信息学是一门新兴的交叉学生物信息学的概念：科，它将数学和计算机知识应用于生物学，以获取、加工、存储、分类、检索与分析生物大分子的信息，从而理解这些信息的生物学意义。生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

分析和处理实验数据和公共数据，生物信息学软件主要功能 1.2.提示、指导、替代实验操作，利用对实验数据的分析所得的结论设计下一阶段的实验 3.实验数据的自动化管理 4.寻找、预测新基因及其结构、功能 5.蛋白质高级结构及功能预测（三维建模，目前研究的焦点和难点）生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

功能1. 分析和处理实验数据和公共数据，加快研究进度，缩短科研时间 ?核酸：序列同源性比较，分子进化树构建，结构信息分析，包括基元(Motif)、酶切点、重复片断、碱基组成和分布、开放阅读框（ORF ），蛋白编码区（CDS ）及外显子预测、RNA 二级结构预测、DNA 片段的拼接； ?蛋白：序列同源性比较，结构信息分析（包括Motif ，限制酶切点，内部重复序列的查找，氨基酸残基组成及其亲水性及疏水性分析)，等电点及二级结构预测等等； ?本地序列与公共序列的联接，成果扩大。生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

Antheprot 5.0 Dot Plot 点阵图 Dot plot 点阵图能够揭示多个局部相似性的复杂关系生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

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

【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

生物信息学简介范文

1、简介生物信息学（Bioinformatics）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。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学（Genomics）和蛋白质组学（Proteomics）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。生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。 1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet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。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：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？生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。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，1989年在美国举办生物化学系统论与生物数学的计算机模型国际会议，生物信息学发展到了计算生物学、计算系统生物学的时代。姑且不去引用生物信息学冗长的定义，以通俗的语言阐述其核心应用即是：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。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。 2、发展简介生物信息学是建立在分子生物学的基础上的，因此，要了解生物信息学，就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解。研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始，1866年孟德尔从实验上提出了假设：基因是以生物成分存在，1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸（DNA），在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前，人们仍然认为染色体蛋白质携带基因，而DNA是一个次要的角色。1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律，即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等，腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等。与此同时，Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测

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)

生物信息学医学数据

生物信息学在医学数据分析中的应用 1.前言随着信息技术的飞速发展，医疗数据以爆炸般的速度积累增长，特别是临床医疗数据的大量积累，但是如何有效的整合和利用这些数据进行科学研究，这就对有效数据的管理和挖掘提出了更高的要求。近年来，数据挖掘得到迅速发展，并逐渐应用到现实生活中，在分类分析方面表现相当出色，因此，已有专家将数据挖掘技术与基因表达数据分类问题相结合，发掘基因之间的关联联系，基因表达正常与非正常的活动范围，由此来理解基因表达的内在规律[1]，给疾病的诊断和预测、新特药的设计提供新的思路和方法。但目前医学数据的整合还存在以下问题：一是医院临床数据通常是分散存在的。分布于医院信息系统、检验信息系统、检查信息系统、电子病历系统等医院建立的各种信息系统当中，有的甚至存在于医生手写的随访记录本当中，这样分散存在的数据不利于收集、整合与分析。二是以往的临床科学研究都是以手工的方式去收集和整合数据，数据的可靠性和准确性得不到保证，而且容易产生数据丢失。与此同时，人工收集数据工作量大，数据采集速度慢、试验周期长的状况，这对临床科研数据的统计和分析结果的准确性提出来质疑。三是在对手工搜集到的分散的数据资源进行统计分析和查询的过程中，效率滞后，容易影响科研进度。针对上述几个问题，为确保收集数据的准确性、有效性和完整性，以便进行统计分析，基于临床科研的数据管理系统应运而生。 2. 支持向量机在医疗数据中的应用在疾病检测中，单一的生理信息不足以反映人体的健康状况，因此对多种生理信息综合分析是十分有必要的。在心脏病的诊断中就涉及诸如年龄、血压、心跳等几种，甚至几十种理化指标。医生综合这些检测的数据，根据自己的经验、知觉和见解等对人体的健康状况做出某种诊断。显然，这种诊断是主观性的，对同一个人，有时不同的医生甚至会做出截然相反的判别。多生理信息融合( Information Fusing)技术可以直接从原始样本数据出发建立某种规则模型，并将这种模型在计算机上实现，利用这一模型可以帮助医生对待测人体做出更客

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。

生物信息学中的序列比对算法

生物信息学中的序列比对算法张永１，王瑞２（１．南昌航空大学计算机学院，江西南昌３３００６３；２．江西大宇职业技术学院，江西南昌３３００３８）摘要：生物信息学是以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。序列比对是生物信息学中的一个基本问题，设计快速而有效的序列比对算法是生物信息学研究的一个重要内容，通过序列比较可以发现生物序列中的功能、结构和进化的信息，序列比较的基本操作是比对。本文介绍了序列比对算法的发展现状，描述了常用的各类序列比对算法，并分析了它们的优劣。关键词：生物信息学；双序列比对；多序列比对中图分类号：ＴＰ３０１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００８）０３－１０１８１－０４ＳｅｑｕｅｎｃｅＡｌｉｇｎｍｅｎｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｎＢｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓＺＨＡＮＧＹｏｎｇ１，ＷＡＮＧＲｕｉ２（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ＮａｎｃｈａｎｇＨａｎｇｋｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００６３，Ｃｈｉｎａ；２．ＪｉａｎｇｘｉＤａｙｕＶｏｃａｔｉｏｎａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００３８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓｉｓｔｈｅｓｕｂｊｅｃｔｏｆｕｓｉｎｇｃｏｍｐｕｔｅｒｔｏｓｔｏｒｅ，ｒｅｔｒｉｅｖｅａｎｄａｎａｌｙｚｅｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｓｅｑｕｅｎｃｅａｌｉｇｎｍｅｎｔｉｓａｂａ－ｓｉｃｐｒｏｂｌｅｍｉｎＢｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，ａｎｄｉｔｓｍａｉｎｒｅｓｅａｒｃｈｗｏｒｋｉｓｔｏｄｅｖｅｌｏｐｒａｐｉｄａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｓｅｑｕｅｎｃｅａｌｉｇｎｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｗｅｍａｙｄｉｓｃｏｖ－ｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ，ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌａｎｄｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｓｅｑｕｅｎｃｅｓｂｙｓｅｑｕｅｎｃｅｃｏｍｐａｒｉｎｇ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐ－ｍｅｎｔａｃｔｕａｌｉｔｙｏｆｓｅｑｕｅｎｃｅａｌｉｇｎｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｄｅｓｃｒｉｂｅｓｖａｒｉｅｔｙｏｆｓｅｑｕｅｎｃｅａｌｉｇｎｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄａｎａｌｙｓｅｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄ－ｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ；ＰａｉｒｗｉｓｅＳｅｑｕｅｎｃｅＡｌｉｇｎｍｅｎｔ；ＭｕｌｔｉｐｌｅＳｅｑｕｅｎｃｅＡｌｉｇｎｍｅｎｔ１引言生物信息学是８０年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新的交叉学科，最初常被称为基因组信息学。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。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是２１世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白组学两方面，具体说，是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达结构与功能的生物信息。生物信息学的研究重点主要体现在基因组学和蛋白质学两方面，具体地说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达结构和功能的生物信息。生物信息学的基本任务是对各种生物分析序列进行分析，也就是研究新的计算机方法，从大量的序列信息中获取基因结构、功能和进化等知识。在从事分子生物学研究的几乎所有实验室中，对所获得的生物序列进行生物信息学分析已经成为下一步实验之前的一个标准操作。而在序列分析中，将未知序列同已知序列进行相似性比较是一种强有力的研究手段，从序列的片段测定，拼接，基因的表达分析，到ＲＮＡ和蛋白质的结构功能预测，物种亲缘树的构建都需要进行生物分子序列的相似性比较。例如，有关病毒癌基因与细胞癌基因关系的研究，免疫分子相互识别与作用机制的研究，就大量采用了这类比较分析方法。这种相似性比较分析方法就称为系列比对（ＳｅｑｕｅｎｃｅＡｌｉｇｎｍｅｎｔ）。目前，国际互联网上提供了众多的序列比对分析软件。然而，不同的分析软件会得到不同的结果，同时所使用的参数在很大程度上影响到分析的结果。有时常常会由于采用了不合适的参数而丢失了弱的但却具有统计学显著性意义的主要信息，导致随后的实验研究走弯路。因此，生物信息学中的序列比对算法的研究具有非常重要的理论与实践意义。序列比对问题根据同时进行比对的序列数目分为双序列比对和多序列比对。双序列比对有比较成熟的动态规划算法，而多序列比对目前还没有快速而又十分有效的方法。一般来说，评价生物序列比对算法的标准有两个：一为算法的运算速度，二为获得最佳比对结果的敏感性或准确性。人们虽已提出众多的多序列比对算法，但由于问题自身的计算复杂性，它还尚未得到彻底解决，是收稿日期：２００７－１１－２５基金资助：南昌航空大学校自选（ＥＣ２００７０６０８６）作者简介：张永（１９７７－），男，硕士，辽宁铁岭人，南昌航空大学计算机学院讲师，研究方向：生物信息学、信息处理；王瑞（１９７７－），男，江西大宇职业技术学院外语系助教。

生物信息学及其主要数学算法

生物信息学及其主要数学算法吴春艳，王靖飞* （中国农业科学院哈尔滨兽医研究所动物疫病诊断与流行病学中心，哈尔滨黑龙江 150001）摘要简要介绍了生物信息学( Bioinformatics )及其发展历程，讨论了生物信息学与其它学科之间的联系，其研究的主要内容和数学方法。关键词：生物信息学；数学算法 Bioinformatics and Its Mathematical Arithmetics WU Chun-Yan, W ANG Jing-Fei＊, LI Jing, JI Zeng-Tao, YANG Yan-Tao ( Center for Diagnosis and Epidemiology of Animal Infectious Diseases, Harbin Veterinary Research Institute, CAAS, Harbin, Heilongjiang Province, 150001 ) Abstract The bioinformatics and its history were briefly introduced at the beginning of the paper. And then, we discussed the relationship between Bioinformatics and other subjects. Both the main research directions and mathematical arithmetics were also described in the later parts of the paper. Key words Bioinformatics; mathematical arithmetics 1前言生物信息学是一门多学科交叉科学，综合运用生物学、信息学、统计学、数学、物理学、化学、计算机及网络科学等为主要工具和手段，发展各种软件，对逐日大量增长的DNA序列、蛋白质的序列和结构进行收集、处理、存储、管理、分配、加工、分析和解释等，来阐明和理解大量数据，使之成为具有明确生物意义的生物信息。通过对生物信息的查询、检索、比较和分析，从中获取基因编码、基因调控、核酸和蛋白质结构功能及其相互关系等。生物信息学的发展经历了如下几次主要历程。 1954 年Crick 提出了遗传信息传递的规律，DNA 是合成RNA 的模板，RNA 又是合成蛋白质的模板，称之为中心法则(Central dogma)，这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起到了极其重要的指导作用。 1956 年美国田纳西州盖特林堡召开的“生物学中的信息理论研讨会”，首次产生了生物信息学的概念。 1963 年Nirenberg 和Matthai通过实验研究，编码20 氨基酸的遗传密码得到了破译。限制性内切酶的发现和重组DNA 的克隆（clone）奠定了基因工程的技术基础。正是由于分子生物学的研究对生命科学的发展有巨大的推动作用，生物信息学的出现也就成了一种必然。 20世纪80年代末随着人类基因组计划的启动而兴起一门新兴学科——基因组信息学，后改为生物信息学。1987 年林华安博士正是称这一领域为“生物信息学（Bioinformatics）”。近年来，计算机和因特网的快速发展更是为生物信息的传递提供了硬件基础和便利条件。（生物信息学的实质就是运用计算机科学及网络技术来解决生物学问题。） 2001 年2 月，人类基因组工程测序的完成，使生物信息学走向一个高潮。作者简介：吴春艳，女（1975-），满族，硕士，主要从事生物信息学研究。 *通讯作者Tel：（0451）85935090，E－mail：jingfei_wang@https://www.wendangku.net/doc/a810927178.html,。

生物信息学在医学领域的应用研究现状

生物信息学在医学领域的应用研究现状摘要生物信息学是研究生物信息处理(采集、管理和分析应用),并从中提取生物学新知识的一门科学,它连接生物数据和医学科学研究。生物信息数据库几乎覆盖了生命科学的各个领域，截止至2010年，总数已达1230个。生物信息学已不断渗透到医学领域的研究中。生物信息学在医学领域中主要应用于医学基础研究、临床医学、药物研发和建立与医学有关的生物信息学数据库。关键词生物信息学，医学，应用前言据统计,生物学信息正以每14个月翻一倍的速度增长。随着基因组及蛋白质序列数据库的快速增长,以及从这些序列中获取最大信息的需求,生物信息学(bioinformatics)作为一门独立学科应运而生。简言之,生物信息学就是利用计算和分析工具去收集、解释生物学数据的学科。生物信息学是一门综合学科,是计算机科学、数学、物理、生物学的结合。它对于管理现代生物学和医学数据具有重大意义,其研究成果将对人类社会和经济产生巨大推动作用。生物信息学的基础是各种数据库的建立和分析工具的发展。数据库迄今为止,生物学数据库总数已达500个以上。归纳起来可分为4大类:即基因组数据库、核酸和蛋白质一级结构数据库、生物大分子三维空间结构数据库,以及以上述3类数据库和文献资料为基础构建的二级数据库。生物信息学在临床医学上的应用 1.疾病相关基因的发现:很多疾病的发生与基因突变或基因多态性有关。发现新基因是当前国际上基因组研究的热点,使用生物信息学的方法是发现新基因的重要手段。目前发现新基因的主要方法有多种:(1)基因的电脑克隆:所谓基因的“电脑克隆”, 就是以计算机和互联网为手段,发展新算法,对公用、商用或自有数据库中存储的表达序列标签(express sequence tags,EST)进行修正、聚类、拼接和组装, 获得完整的基因序列, 以期发现新基因。(2)通过多序列比对从基因组DNA 序列中预测新基因[1]:从基因组序列预测新基因,本质上是把基因组中编码蛋白质的区域和非编码蛋白质的区域区分开来。(3)发现单核苷酸多态性[2]:现在普遍认为SNPs研究是人类基因组计划走向应用的重要步骤。这主要是因为SNPs将提供一个强有力的工具,用于高危群体的发

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/a810927178.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/a810927178.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/a810927178.html,/fasta33/）和BLAST （https://www.wendangku.net/doc/a810927178.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%

生物信息学分析方法

生物信息学

生物信息学软件及使用概述

高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)

生物信息学分析实践

【高中生物】功能基因的克隆及生物信息学分析

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生物信息学医学数据

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生物信息学及其主要数学算法

生物信息学在医学领域的应用研究现状

生物信息学分析方法

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