一株芽孢杆菌一株芽孢杆菌16SrRNA的基因序列测定和系统进化分析16SrRNA的基因序列测定和系统进化分析
进化树的研究
1 引言 生物信息学是生物技术的核心，是在分子生物学和信息科学共同发展的基础上产生的一门交叉学科，包含对生物数据的获取、处理、存储、分发、分析、挖掘等方面的研究内容。生物信息学的研究对于最终改善人类自身生活质量，解决健康问题等也有重大的作用。随着分子生物学的不断发展，人们惊奇地发现DNA 的双螺旋结构中蕴涵着生命的密码，四种核苷酸的排列、变化包含着许多遗传、进化信息。人类基因组计划以来，有关核酸（或蛋白质）序列和结构的数据成指数增长，而面对如此复杂的数据，计算机在此方面的应用必不可少。因此，生物信息学研究的目的就在于，人们通过数学、计算机科学等各种工具，可以阐明和理解大量数据包含的生物学意义。 由于深度测序和基因芯片技术的不断完善和发展，表达谱、转录组、基因组等数据不断增长。到目前为止，已被测序的昆虫基因至少有10个，被报道的转录组数据也有30多个。生物信息学在昆虫学研究中的应用价值随着昆虫学研究的不断深入和昆虫生物数据的大量积累越来越明显。大量医学昆虫、经济昆虫和农业昆虫的基因组在模式昆虫果蝇的基因组测序成功之后也相继被测序。昆虫种类繁多、进化关系复杂、个体发育系统多样对于生物的多样性组成也占有举足轻重的地位。此外，昆虫与人类的日常生活和生产亦有密切的关系。例如，家蚕、蜜蜂等经济类益虫能够为人类提供日常生产资料和生活资源，害虫能给人类带来巨大的损失。对昆虫基因组进行深入研究不仅能为传统昆虫学科的发展提供崭新的机遇，而且对深入了解昆虫的多样性及其生物学特征与本质具有重大意义。 所有生物都可以追溯到共同的祖先，生物的产生和分化就像树一样的生长，分叉，因此以树的形式来表示生物间的进化关系是非常合理的。根据各类生物间的亲缘关系的远近，把生物安置在树状图表上，简明地表示生物的进化历程和亲缘关系的树状结构就是进化树。在进化树上每个叶子结点代表一个物种，每一条边都被赋予一个适当的权值的话，两个物种之间的差异程度就可以用两个叶子结点间的最短距离来表示。 2 生物信息学
基因家族分析套路.docx
基因家族分析套路（一）近年来，测序价格的下降，导致越来越多的基因组完成了测序，在数据库中形成了大量的可用资源。如何利用这些资源呢？今天小编带你认识一下不测序也能发文章的思路--全基因组基因家族成员鉴定与分析（现在这一领域可是很热奥）； 一、基本分析内容 ?数据库检索与成员鉴定 ?进化树构建 ?保守domain和motif分析. ?基因结构分析. ?转录组或荧光定量表达分析. 二、数据库检索与成员鉴定 1、数据库检索 1）首先了解数据库用法，学会下载你要分析物种的基因组相关数据。一般也就是下面这些数据库了 ?Brachypodiumdb: ?Rice?Genome?Annotation?Project?：. 2）已鉴定的家族成员获取。 ? ? ??如何获得其他物种已发表某个基因家族的所有成员呢，最简单的就是下载该物种蛋白序列文件（可以从上述数据库中下载），然后按照文章中的ID，找到对应成员。对于没有全基因组鉴定的，可以下列数据库中找： ???a.?NCBI:?nucleotide?and?protein?db.
谢谢你的观赏 2、比对工具。一般使用blast和hmmer，具体使用命令如下： ?Local?BLAST formatdb–i?db.fas–p?F/T； blastall–p?blastp(orelse)?–i?known.fas–d?db.fas–m?8?–b?2(or?else)?e?1e-5?– o?alignresult.txt. -b:output?two?different?members?in?subject?sequences?(db). ?Hmmer?(hidden?Markov?Model)?search.?Thesame?as?PSI-BLAST?in?function.?It?has?a ?higher?sensitivity,?but?the?speed?islower. Command: 3、过滤。 ?Identity:?至少50%. ?Cover?region:?也要超过50%或者蛋白结构域的长度. ?EST?支持 ??Blast?and?Hmmer同时检测到 4、通过上述操作获得某家族的所有成员 基因家族分析套路（二） 本次主要讲解在基因家族分析类文章中，进化部分分析的内容。主要是进化树的构建与分析。 谢谢你的观赏
介绍几个进化树分析及其相关软件
大家好： 我在此介绍几个进化树分析及其相关软件的使用和应用范围。这几个软件分别是PHYLIP、PUZZLE、PAUP、TREEVIEW、CLUSTALX和PHYLO-WIN （LINUX）。 在介绍软件之前，我先简要地叙述一下有关进化树分析的一些方法学问题。进化树也称种系树，英文名叫“Phyligenetic tree”。对于一个完整的进化树分析需要以下几个步骤：⑴要对所分析的多序列目标进行排列（To align sequences）。做ALIGNMENT的软件很多，最经常使用的有CLUSTALX和CLUSTALW，前者是在WINDOW下的而后者是在DOS下的。⑵要构建一个进化树（To reconstrut phyligenetic tree）。构建进化树的算法主要分为两类：独立元素法（discrete character methods）和距离依靠法（distance methods）。所谓独立元素法是指进化树的拓扑形状是由序列上的每个碱基/氨基酸的状态决定的（例如：一个序列上可能包含很多的酶切位点，而每个酶切位点的存在与否是由几个碱基的状态决定的，也就是说一个序列碱基的状态决定着它的酶切位点状态，当多个序列进行进化树分析时，进化树的拓扑形状也就由这些碱基的状态决定了）。而距离依靠法是指进化树的拓扑形状由两两序列的进化距离决定的。进化树枝条的长度代表着进化距离。独立元素法包括最大简约性法（Maximum Parsimony methods）和最大可能性法（Maximum Likelihood methods）；距离依靠法包括除权配对法（UPGMAM）和邻位相连法（Neighbor-joining）。⑶对进化树进行评估。主要采用Bootstraping法。进化树的构建是一个统计学问题。我们所构建出来的进化树只是对真实的进化关系的评估或者模拟。如果我们采用了一个适当的方法，那么所构建的进化树就会接近真实的“进化树”。模拟的进化树需要一种数学方法来对其进行评估。不同的算法有不同的适用目标。一般来说，最大简约性法适用于符合以下条件的多序列：i 所要比较的序列的碱基差别小，ii 对于序列上的每一个碱基有近似相等的变异率，iii 没有过多的颠换/转换的倾向，iv 所检验的序列的碱基数目较多（大于几千个碱基）；用最大可能性法分析序列则不需以上的诸多条件，但是此种方法计算极其耗时。如果分析的序列较多，有可能要花上几天的时间才能计算完毕。UPGMAM（Unweighted pair group method with arithmetic mean）假设在进化过程中所有核苷酸/氨基酸都有相同的变异率，也就
核酸和蛋白质序列分析
核酸和蛋白质序列分析 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/e01659821.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
进化树分析步骤
进化树分析步骤 一、用CLUSTALX（1.83）排列序列（alignment） 方法： 1、打开记事本，以FASTA格式粘贴序列到记事本，所有要比对的序列都这么粘贴，格式如下： >aa （序列名称） aaagggtttttcccc（序列） >bb aaagggtttttcccc >cc aaagggtttttcccc 2、用ClustalX打开记事本文件。导入第一个文件用load sequence, 后面的文件用append sequence。都在file下拉菜单里。 3、用ClustalX排序后，输出格式为*.PHY，保存。用记事本打开如下图： 图中的8和50分别表示8个序列和每个序列有50个碱基。 二、phylip软件进行进化树分析 1、打开软件SEQBOOT
路径输入刚才生成的*.PHY文件，并在Random number seed (must be odd) ?的下面输入一个4N+1的数字后，屏幕显示如下： 图中的D、J、R、I、O、1、2代表可选择的选项，键入这些字母，程序的条件就会发生改变。D选项无须改变。J选项有三种条件可以选择，分别是Bootstrap、Jackknife 和Permute。文章上面提到用Bootstraping法对进化树进行评估，所谓Bootstraping 法就是从整个序列的碱基（氨基酸）中任意选取一半，剩下的一半序列随机补齐组成一个新的序列。这样，一个序列就可以变成了许多序列。一个多序列组也就可以变成许多个多序列组。根据某种算法（最大简约性法、最大可能性法、除权配对法或邻位相连法）每个多序列组都可以生成一个进化树。将生成的许多进化树进行比较，按照多数规则（majority-rule）我们就会得到一个最“逼真”的进化树。Jackknife 则是另外一种随机选取序列的方法。它与Bootstrap法的区别是不将剩下的一半序列补齐，只生成一个缩短了一半的新序列。Permute是另外一种取样方法，其目的与Bootstrap和Jackknife法不同。R选项让使用者输入republicate的数目。所谓republicate 就是用Bootstrap法生成的一个多序列组。根据多序列中所含的序列的数目的不同可以选取不同的republicate。当我们设置好条件后，键入Y按回车。得到一个文件outfile。（提示：在此最好把outfile更名为outfile1，因为后面步骤生成的文件都为outfile，可以一次更名为outfile1、outfile2….outfileN） Outfile用记事本打开如下：
DNA测序结果分析比对(实例)
DNA测序结果分析比对（实例） 关键词：dna测序结果2013-08-22 11:59来源：互联网点击次数：14423 从测序公司得到的一份DNA测序结果通常包含.seq格式的测序结果序列文本和.ab1格式的测序图两个文件，下面是一份测序结果的实例： CYP3A4-E1-1-1(E1B).ab1 CYP3A4-E1-1-1(E1B).seq .seq文件可以用系统自带的记事本程序打开，.ab1文件需要用专门的软件打开。软件名称：Chromas 软件Chromas下载 .seq文件打开后如下图： .ab1文件打开后如下图： 通常一份测序结果图由红、黑、绿和蓝色测序峰组成，代表不同的碱基序列。测序图的两端（下图原图的后半段被剪切掉了）大约50个碱
基的测序图部分通常杂质的干扰较大，无法判读，这是正常现象。这也提醒我们在做引物设计时，要避免将所研究的位点离PCR序列的两端太近（通常要大于50个碱基距离），以免测序后难以分析比对。 我的课题是研究基因多态性的，因此下面要介绍的内容也主要以判读测序图中的等位基因突变位点为主。 实际上，要在一份测序图中找到真正确实的等位基因多态位点并不是一件容易的事情。一般认为等位基因位点假如在测序图上出现像套叠的两个峰，就是杂合子位点。实际比对后才知道，情况并非那么简单，下面测序图中标出的两个套峰均不是杂合子位点，如图并说明如下：
说明： 第一组套峰，两峰的轴线并不在同一位置，左侧的T峰是干扰峰；第二组套峰，虽两峰轴线位置相同，但两峰的位置太靠近了，不是杂合子峰，蓝色的C峰是干扰峰通常的杂合子峰由一高一略低的两个轴线相同的峰组成，此处的序列被机器误判为“C”，实际的序列应为“A”，通常一个高大碱基峰的前面 1~2个位点很容易产生一个相同碱基的干扰峰，峰的高度大约是高大碱基峰的1/2，离得越近受干扰越大。 一个摸索出来的规律是：主峰通常在干扰峰的右侧，干扰峰并不一定比主峰低。最关键的一点是一定要拿疑似为杂合子峰的测序图位点与测序结果的文本序列和基因库中的比对结果相比较；一个位点的多个样本相比较；你得出的该位点的突变率与权威文献或数据库中的突变率相比较。 通常，对于一个疑似突变位点来说，即使是国际上权威组织大样本的测序结果中都没有报道的话，那么单纯通过测序结果就判定它是突变点，是并不严谨的，因一份 PCR产物中各个碱基的实际含量并不相同，很难避免不产生误差的。对于一个未知突变位点的发现，通常还需要用到更精确的酶切技术。 (责任编辑：大汉昆仑王)
基因序列分析word版
南开大学数学院“学而思”杯数学建模比赛 编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）： 全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：
A 题：基因序列分析 摘要 本文通过对比HIV病毒基因序列，找出不同阶段的DNA基因序列的异同，进而分析基因位点的相关性，从而对比找出HIV病毒基因序列中较为重要的位点，为HIV病毒研究提供更多的研究方法与思路。 针对问题一：我们利用点矩阵分析及统计各碱基含量的百分比的方法，对比两文件中具有相同序列名的基因序列及具有不同序列名的基因序列，找出两者的异同，得出结论。两者的相似性表现在：同名序列具有子序列关系，不同名序列具有相当的相似性，各种碱基的含量具有稳定性。两者的不同点表现在：基因规模有很大差异，不同名序列出现了具有突变特点的基因序列差异。 针对问题二：我们首先利用DNAwalk法对HIV病毒基因序列位点进行分析，在分析的过程中发现由于基因和基因组序列中存在着高度的不均一性，即不同位置的碱基密度存在着很大的差异，因而DNAwalk法不太适合基因序列的分析，转而使用DFA模型对HIV 基因的相关性进行分析和度量，得出了与DNAwalk模型相同的结论。 针对问题三：在前两问的分析基础上，结合前两问的分析结果及HIV病毒高度变异性的特点，我们得出重要的基因位点应满足下列条件：1、该基因位点位于Ⅱ基因序列，2、该基因位点所在序列的序列名应不同于Ⅰ中的序列名，3、该基因位点在问题二的分析中具有较高的相关性。 关键字：矩阵分析 DNAwalk DFA模型
问题重述 人类免疫缺陷病毒(Human Immunodeficiency Virus，HIV)，简称艾滋病病毒，会造成人类免疫系统的缺陷, 导致艾滋病（AIDS）. HIV基因组翻译成蛋白的过程相对复杂, 它会重复交叉使用某些基因片段。病毒序列在进化和传播的过程中主要是envelope 基因变化很快。详细描述可见HIV的生活史。由于现有的抗艾滋病病毒药对HIV无法根治，因此就将“责任”归咎高变异性. 目前, 很多的HIV序列已经被测定出来, 附件给出了一些HIV的序列. 我们试图通过对HIV序列的分析来断定这些序列上哪些位置比较重要, 从而给艾滋病的研究一些帮助. 例如, 某些位置上的突变可能会影响到HIV的传播机制, 如果我们瞄准这些位置设计药物, 可能会对艾滋病的传播起到抑制作用. HIV基因组序列大约长10k，HIV1_GENOME_DNA.fasta包含了1400余条基因组的序列，因为在序列突变的过程中，有一些核酸会消失，这些消失的核酸在文件中使用”-“来表示。表示此处发生了一次删除突变。也就是说, 文件中所有序列都是”对齐”的. 这样, 我们可以知道这些序列中某一个特定位点上核酸的分布情况. 另外，HIV基因组中包含了若干个编码蛋白质的基因，编码后的蛋白质可以行使病毒传播，致病等功能。HIV1_ENV_DNA.fasta是其中一个编码蛋白质基因的序列，HIV1_ENV_PRO.fasta是编码后的蛋白序列。它们同样是已经比对好的。基于以上说明，我们来分析如下问题： (1)对于HIV1_ENV和HIV_GENOME的DNA序列，构造数学方法对序列的位点进行分析， 指出这两者之间的异同。 (2)HIV序列位点之间或者某些位点之间是否存在相关性？如果存在，那么如何去度 量这种相关性？ (3)对这些序列进行进一步的分析，找到你认为的HIV中较为重要的位点，并说明这 些位点为什么重要。 知识背景 本文通过对HIV病毒的基因信息进行分析，从而得出HIV病毒基因中比较重要的位点，由于本问题专业性较强，所以我们将先对其中相关知识做出阐述： 1、名词解释： 基因组：Genome,生物所携带的遗传信息的总和，即单倍体细胞中包括编码序列和非编码序列在内的全部DNA分子。 基因位点：基因在染色体上占有的特定位置。 染色体：由脱氧核糖核苷酸、蛋白质和少量核糖核酸组成的线状或棒状物，是生物主要遗传物质的载体。因是细胞中可被碱性染料着色的物质而得名。 核糖体：结合着辅助蛋白质因子的多个核糖体RNA(rRNA)亚基组成的细胞器。 碱基：指嘌呤和嘧啶的衍生物，是核酸、核苷、核苷酸的成分。 2、一般细胞遗传信息传递相关原理 DNA转录成RNA，RNA再被翻译成蛋白质执行相应的功能。DNA碱基的序列决定了蛋白质的结构，但DNA并非直接翻译成蛋白质，基因组DNA先通过转录生成信使RNA(mRNA)，单链的mRNA随后将离开细胞核，指导蛋白质的合成。这一过程称为翻译，由核糖体负责完成。构成蛋白质的20种氨基酸通过转运RNA（tRNA）的作用到达核糖体，在核糖体的作用下，mRNA分子的核苷酸序列被翻译成相应的氨基酸，形成肽键。
基因家族分析套路
近年来，测序价格的下降，导致越来越多的基因组完成了测序，在数据库中形成了大量的可用资源。如何利用这些资源呢？今天小编带你认识一下不测序也能发文章的思路--全基因组基因家族成员鉴定与分析（现在这一领域可是很热奥）； 一、基本分析内容 数据库检索与成员鉴定 进化树构建 保守domain和motif分析. 基因结构分析. 转录组或荧光定量表达分析. 二、数据库检索与成员鉴定 1、数据库检索 1）首先了解数据库用法，学会下载你要分析物种的基因组相关数据。一般也就是下面这些数据库了 Brachypodiumdb Genome Annotation Project ： NCBI基因组数据库：）已鉴定的家族成员获取。 如何获得其他物种已发表某个基因家族的所有成员呢，最简单的就是下载该物种蛋白序列文件（可以从上述数据库中下载），然后按照文章中的ID，找到对应成员。对于没有全基因组鉴定的，可以下列数据库中找： a. NCBI: nucleotide and protein d b. b. EBI: c. UniProtKB、比对工具。一般使用blast 和hmmer，具体使用命令如下：
Local BLAST formatdb–i –p F/T； blastall–p blastp(orelse) –i –d –m 8 –b 2(or else) e 1 e-5 –o . -b:output two different members in subject sequences (db). Hmmer (hidden Markov Model) search. Thesame as PSI-BLAST in function. It has a higher sensitivity, but the speed islower. Command: 、过滤。 Identity: 至少50%. Cover region: 也要超过50%或者蛋白结构域的长度. domain: 必须要有完整的该蛋白家族的。工具pfamdb 和 NCBI Batch CD- search. 支持 Blast and Hmmer同时检测到 4、通过上述操作获得某家族的所有成员 基因家族分析套路（二） 本次主要讲解在基因家族分析类文章中，进化部分分析的内容。主要是进化树的构建与分析。 一、构建进化树的基本步骤 １、多序列比对. Muscle program.
分子进化树构建及数据分析的简介
【转载】分子进化树构建及数据分析的简介+oldfish的批评意见 分子进化树构建及数据分析的简介 mediocrebeing, rodger, lylover1[1], klaus, oldfish, yzwpf 一、引言 开始动笔写这篇短文之前，我问自己，为什么要写这样的文章？写这样的文章有实际的意义吗？我希望能够解决什么样的问题？带着这样的疑惑，我随手在丁香园（DXY）上以关键字“进化分析求助”进行了搜索，居然有289篇相关的帖子（2006年9月12日）。而以关键字“进化分析”和“进化”为关键字搜索，分别找到2,733和7,724篇相关的帖子。考虑到有些帖子的内容与分子进化无关，这里我保守的估计，大约有3,000~4,000篇帖子的内容，是关于分子进化的。粗略地归纳一下，我大致将提出的问题分为下述的几类： 1．涉及基本概念。例如，“分子进化与生物进化是不是一个概念”，“关于微卫星进化模型有没有什么新的进展”以及“关于Kruglyak的模型有没有改进的出现”，等等。2．关于构建进化树的方法的选择。例如，“用boostrap NJ得到XX图，请问该怎样理解？能否应用于文章？用boostrap test中的ME法得到的是XXX树，请问与上个树比，哪个更好”，等等。 3．关于软件的选择。例如，“想做一个进化树，不知道什么软件能更好的使用且可以说明问题，并且有没有说明如何做”，“拿到了16sr RNA数据，打算做一个系统进化树分析，可是原来没有做过这方面的工作啊，都要什么软件”，“请问各位高手用clustalx做出来的进化树与phylip做的有什么区别”，“请问有做过进化树分析的朋友，能不能提供一下，做树的时候参数的设置，以及代表的意思。还有各个分支等数值的意思，说明的问题等”，等等。 4．蛋白家族的分类问题。例如，“搜集所有的关于一个特定domain的序列，共141条，做的进化树不知具体怎么分析”，等等。 5．新基因功能的推断。例如，“根据一个新基因A氨基酸序列构建的系统发生树，这个进化树能否说明这个新基因A和B同源，属于同一基因家族”，等等。 6．计算基因分化的年代。例如，“想在基因组水平比较两个或三个比较接近物种之间的进化年代的远近，具体推算出他们之间的分歧时间”，“如何估计病毒进化中变异所需时间”，等等。 7．进化树的编辑。例如生成的进化树图片，如何进行后续的编辑，比如希望在图片上标注某些特定的内容，等等。 由于相关的帖子太多，作者在这里对无法阅读全部的相关内容而致以歉意。同时，作者归纳的这七个问题也并不完全代表所有的提问。对于问题1所涉及到的基本的概念，作者推荐读者可参考由Masatoshi Nei与Sudhir Kumar所撰写的《分子进化与系统发育》（Molecular Evolution and Phylogenetics）一书，以及相关的分子进化方面的最新文献。对于问题7，作者之一lylover一般使用Powerpoint进行编辑，而Photoshop、Illustrator及Windows自带的画图工具等都可以使用。
进化树选择
系统进化树构建及数据分析的简介 Posted on 08 六月2009 by 柳城，阅读1,278 简洁版繁體 一、引言 开始动笔写这篇短文之前，我问自己，为什么要写这样的文章？写这样的文章有实际的意义吗？我希望能够解决什么样的问题？带着这样的疑惑，我随手在丁香园（DXY）上以关键字“进化分析求助”进行了搜索，居然有289篇相关的帖子（2006年9月12日）。而以关键字“进化分析”和“进化”为关键字搜索，分别找到2,733和7,724篇相关的帖子。考虑到有些帖子的内容与分子进化无关，这里我保守的估计，大约有3,000~4,000篇帖子的内容，是关于分子进化的。粗略地归纳一下，我大致将提出的问题分为下述的几类： 1．涉及基本概念 例如，“分子进化与生物进化是不是一个概念”，“关于微卫星进化模型有没有什么新的进展”以及“关于Kruglyak的模型有没有改进的出现”，等等。 2．关于构建进化树的方法的选择 例如，“用boostrap NJ得到XX图，请问该怎样理解？能否应用于文章？用boostrap test中的ME法得到的是XXX树，请问与上个树比，哪个更好”，等等。 3．关于软件的选择 例如，“想做一个进化树，不知道什么软件能更好的使用且可以说明问题，并且有没有说明如何做”，“拿到了16sr RNA数据，打算做一个系统进化树分析，可是原来没有做过这方面的工作啊，都要什么软件”，“请问各位高手用ClustalX做出来的进化树与phylip做的有什么区别”，“请问有做过进化树分析的朋友，能不能提供一下，做树的时候参数的设置，以及代表的意思。还有各个分支等数值的意思，说明的问题等”，等等。 4．蛋白家族的分类问题 例如，“搜集所有的关于一个特定domain的序列，共141条，做的进化树不知具体怎么分析”，等等。 5．新基因功能的推断 例如，“根据一个新基因A氨基酸序列构建的系统发生树，这个进化树能否说明这个新基因A和B同源，属于同一基因家族”，等等。 6．计算基因分化的年代 例如，“想在基因组水平比较两个或三个比较接近物种之间的进化年代的远近，具体推算出他们之间的分歧时间”，“如何估计病毒进化中变异所需时间”，等等。 7．进化树的编辑 例如生成的进化树图片，如何进行后续的编辑，比如希望在图片上标注某些特定的内容，等等。 由于相关的帖子太多，作者在这里对无法阅读全部的相关内容而致以歉意。同时，作者归纳的这七个问题也并不完全代表所有的提问。对于问题1所涉及到的基本的概念，作者推荐读者可参考由Masatoshi Nei与Sudhir Kumar所撰写的《分子进化与系统发育》（Molecular Evolution and Phylogenetics）一书，以及相关的分子进化方面的最新文献。对于问题7，作者之一lylover一般使用Powerpoint进行编辑，而Photoshop、Illustrator及Windows自带的画图工具等都可以使用。 这里，作者在这里对问题2-6进行简要地解释和讨论，并希望能够初步地解答初学者的一些疑问。 二、方法的选择 首先是方法的选择。基于距离的方法有UPGMA、ME（Minimum Evolution，最小进化法）和NJ（Neighbor-Joining，邻接法）等。其他的几种方法包括MP（Maximum parsimony，最
基因组序列的差异分析
基因组序列的差异分析 ----mVISTA的在线使用说明 当然，除了在线版的，我们还可以在网站上填写信息申请离线的软件。但我试用了一下，需要先自己比对，然后要按照一定的格式来制作文件，当然你还必须得安装java才能运行软件；总之，我感觉没有在线版的方便。 1 将数据放入服务器中 在首页，你将被要求确定你想要分析的基因组序列的数量。输入这个数字之后，点击“提交”，将带你到主提交页面。 mVISTA服务器最多可以同时处理100条序列。 1.1主提交页面必填的内容 E-mail 地址 通过E-mail，我们可以提示你的在线处理已经得到结果。
序列 你可以用2种方式来上传你的序列： 1.使用“Browse”按钮从你的电脑上，上传纯文本的Fasta格式文件。如果是一个作为参 考的生物体的DNA序列必须作为一个contig提交(可以进行一定的定向排列将多个片段合并为一个contig)，而其他非参考序列可以在一个或多个contig中提交(draft)。 Fasta格式的示例序列(您可以在NCBI站点上找到关于该格式的更多细节)： >mouse ATCACGCTCTTTGTACACTCCGCCATCTCTCTCT … ！！！注意:序列里面我们只接受字母CAGTN和X。请确保提交序列是作为一种纯文本格式，而不是Word或HTML文件格式。 如果您以FASTA格式提交序列，我们建议您为它取一个有意义的名称（比如直接是你的物种名之类的），因为这些名称将出现在我们生成的图形中。如果您使用的是一个draft草图序列，那么结果中每个contigs的命名都将按照您在“>”符号后指示的命名进行。 2.您可以给出它的GenBank登录号，系统将自动从GenBank数据库里进行检索序列。 在这两种情况下，序列的总大小都不应超过10M，而且任何一条序列都不应超过2M。 1.2主提交页面选填的内容 这些选项允许您自定义您的VISTA分析。您可以使用独立获得的基因注释，选择合适的Repeat Masker选项，给分析的序列指定名称，并改变序列保存分析的参数。如果您没有填写这些选填选项，我们将使用它们的默认值。 比对程序 根据您分析的具体内容(参见“about”-链接中的详细信息)，您可以选择以下比对程序之一：1、AVID----全局两两比对。如果您选择使用这个程序，其中一个序列应该被完成比对，其他 所有序列可以完成或以草图draft格式完成。对于集合中所有已完成的序列，AVID生成所有相对所有成对的比对结果，可以使用任何序列作为基础(参考)来显示。如果某些序列是草图格式，AVID将生成它们与最终序列的比对，这将被用作基础(参考)。这是该服务器上唯一可以处理草图序列的比对程序。 （小知识：草图序列与完整序列DNA sequence, draft: Sequence of a DNA with less accuracy than a finished sequence. In a draft sequence, some segments are missing or are in the wrong order or are oriented incorrectly. A draft sequence is as opposed to a finished DNA sequence.）2、LAGAN----完成完整序列的全局两两比对和多重比对。如果某些序列是草图格式，您的查 询将被重定向到AVID以获得两两比对。多重比对将由VISTA可视化，它将计算并显示序列的保守区，以您指示的任何序列作为参考。这是该服务器上唯一能够产生真正的多重
线粒体基因全分析及进化树的构建毕业论文
1、前言（Introduction） 英国《自然》杂志网络版2006年5月18日报道，科学家已对含有2.23亿个碱基对，占人类基因组中碱基对总量的8%左右的人类第一号染色体完成测序，宣告持续16年的人类基因组计划全部完成。作为人类自然科学史上重要的里程碑，“人类基因组”的研究已从“结构基因组”阶段进入“功能基因组”阶段。在人类基因组计划后相继推出的水稻基因组计划、马铃薯基因组计划、草鱼基因组计划等，和快速增长的微生物基因测序，“海量”的基因信息的积累，催生了“功能基因组”时代的来临。针对充分利用“海量”基因组信息的生物信息学不仅应运而生，而且为以注释、阐明基因功和利用基因生物学功能的“后基因组时代”的研究发挥了重大作用。 生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头,在获得了蛋白质编码区的信息后,进行蛋白质空间结构的预测和模拟,然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。就是说,生物信息学的主要任务是组织和分析生物学数据,而生物学数据的分析离不开计算机算法的运用。因此,可以说生物信息学是一门集生命科学、计算机科学、数学、物理学为一身的多学科交叉的前沿学科。 动物mtDNA属母系遗传，是共价闭合的双链DNA分子，核酸序列和组成比较保守，基因的排列顺序比较稳定而且紧密，无重组和单拷贝。由于其结构和进化上的特点，mtDNA已成为研究动物起源进化以及群体遗传分化的理想对象。昆虫mtDNA大小约为15．4~16．3kb，其基因组大小的变化受A+T-rich区长度变化的影响十分显著。A+T-rich 区(A+T丰富区)的长度最短为399 bp，最长达4601 bp，两者相差4202bp，前者见于Tricholepidion gertschi，后者见于黑尾果蝇Drosophila melanogaster。昆虫线粒体基因组由2个rRNA基因(1rRNA和srRNA)、22个tRNA基因、13个蛋白编码基因[Cytb基因(细胞色素b基因，cytochrome oxidase b)，ATPase6和ATPase8(ATP酶亚基基因6和8，ATP synthase subunits 6 and 8)，COⅠ、COⅡ和COⅢ(细胞色素氧化酶亚基基因Ⅰ-Ⅲ，cytochrome oxidasesubunit Ⅰ-Ⅲ)，NDl-6和ND4L(NADH降解酶基因1~6和4L，NADH dehydrogenase subunit 1-6 and 4L)]，共37个基因和1个包含复制启动子的非编码区(A+T-rich区)组成。Aloni 和Attardi将mtDNA两条链中密度较小者命名为轻链(L链)，另一条命名为重链(H链)。考虑到昆虫mtDNA没有明显的L链与H链之分，Simon等根据昆虫mtDNA中多数基因都是从一条链上转录的特点，将这一条链定义为J链，另一条链定义为N链[1-3]。 自Wolstenholme和Clary第一个报道了果蝇Drosophila yakuba mtDNA全序列以来，GenBank已收录了80余种昆虫mtDNA全序列，其中双翅目昆虫有15个种。在双翅目实蝇科昆虫中，地中海实蝇Ceratis capitata和油橄榄果实蝇Bactrocera oleae的线粒体基因组全序列已有报道[4]。 梨小食心虫，学名Grapholitha molesta (Busck)，简称“梨小”，别名有梨小蛀果蛾、东方果蠹蛾、梨姬食心虫、桃折梢虫、小食心虫、桃折心虫。属于鳞翅目(Lepidoptera)，
几个进化树相关软件的使用方法
几个进化树相关软件的使用方法 我在此介绍几个进化树分析及其相关软件的使用和应用范围。这几个软件分别是PHYLIP、PUZZLE、PAUP、TREEVIEW、CLUSTALX和PHYLO-WIN （LINUX）。 在介绍软件之前，我先简要地叙述一下有关进化树分析的一些方法学问题。进化树也称种系树，英文名叫“Phyligenetic tree”。对于一个完整的进化树分析需要以下几个步骤：⑴要对所分析的多序列目标进行排列（To align sequences）。做ALIGNMENT的软件很多，最经常使用的有CLUSTALX和CLUSTALW，前者是在WINDOW下的而后者是在DOS下的。⑵要构建一个进化树（To reconstrut phyligenetic tree）。构建进化树的算法主要分为两类：独立元素法（discrete character methods）和距离依靠法（distance methods）。所谓独立元素法是指进化树的拓扑形状是由序列上的每个碱基/氨基酸的状态决定的（例如：一个序列上可能包含很多的酶切位点，而每个酶切位点的存在与否是由几个碱基的状态决定的，也就是说一个序列碱基的状态决定着它的酶切位点状态，当多个序列进行进化树分析时，进化树的拓扑形状也就由这些碱基的状态决定了）。而距离依靠法是指进化树的拓扑形状由两两序列的进化距离决定的。进化树枝条的长度代表着进化距离。独立元素法包括最大简约性法（Maximum Parsimony methods）和最大可能性法（Maximum Likelihood methods）；距离依靠法包括除权配对法（UPGMAM）和邻位相连法（Neighbor-joining）。⑶对进化树进行评估。主要采用Bootstraping法。进化树的构建是一个统计学问题。我们所构建出来的进化树只是对真实的进化关系的评估或者模拟。如果我们采用了一个适当的方法，那么所构建的进化树就会接近真实的“进化树”。模拟的进化树需要一种数学方法来对其进行评估。不同的算法有不同的适用目标。一般来说，最大简约性法适用于符合以下条件的多序列：i 所要比较的序列的碱基差别小，ii 对于序列上的每一个碱基有近似相等的变异率，iii 没有过多的颠换/转换的倾向，iv 所检验的序列的碱基数目较多（大于几千个碱基）；用最大可能性法分析序列则不需以上的诸多条件，但是此种方法计算极其耗时。如果分析的序列较多，有可能要花上几天的时间才能计算完毕。UPGMAM（Unweighted pair group method with arithmetic mean）假设在进化过程中所有核苷酸/氨基酸都有相同的变异率，也就
基因序列分析的步骤和方法
基因序列分析的步骤和方法 拖鞋兰，大陆也有叫“鞋兰”的，指的是兰科植物中，它的下花瓣变形成奇特袋状花器一族的总称，中文名称的由来是源自于英文对这一族群的俗称”Lady Slipper Orchids”，当年订定这一花种中文名字的植物学者就将其直译为「拖鞋兰」，说真格的，这名称有点失之粗鄙，实在很难从字义上去意会这一群具观赏价值，又饶富趣味的兰属是甚么样子；做为商品的推广，近年来有不少有心人呼吁为其另立新词，吾人宁愿称其为「仙履兰」，即表达其传奇、趣味，又隐含高贵气质之意，同时也符合其中一属的学名。属于兰科，杓兰亚科，有四种遗产基因：凤仙花、Phragmipedium、Selenipedium和Mexipedium Google图片搜索：Google Image Search 为了访问在美国欧洲的基因数据库肯能要使用twisted，是python2.7的标准库。- 序列分析的步骤： 首先查看科学论文数据库例如，PubMed 从基因数据库例如GenBank中下载序列文件 https://www.wendangku.net/doc/e01659821.html,/DIST/docs/tutorial/examples/ls_orchid.fasta https://www.wendangku.net/doc/e01659821.html,/DIST/docs/tutorial/examples/ls_orchid.gbk 把序列信息转换成python可用的数据结构； 分析阶段：翻译、转录、权计算、k最近邻居、朴素贝叶斯算法等等 >>> from Bio import SeqIO >>> for seq_record in SeqIO.parse("ls_orchid.fasta", "fasta"): ... print seq_record.id ... print repr(seq_record.seq) ... print len(seq_record) ...... Found 94 records The last record Z78439.1 Seq('CATTGTTGAGATCACATAATAATTGATCGAGTTAATCTGGAGGATC
基因家族分析套路
基因家族分析套路（一） 近年来，测序价格的下降，导致越来越多的基因组完成了测序，在数据库中形成了大量的可用资源。如何利用这些资源呢？今天小编带你认识一下不测序也能发文章的思路--全基因组基因家族成员鉴定与分析（现在这一领域可是很热奥）； 一、基本分析内容 ?数据库检索与成员鉴定 ?进化树构建 ?保守domain和motif分析. ?基因结构分析. ?转录组或荧光定量表达分析. 二、数据库检索与成员鉴定 1、数据库检索 1）首先了解数据库用法，学会下载你要分析物种的基因组相关数据。一般也就是下面这些数据库了 ?Brachypodiumdb:https://www.wendangku.net/doc/e01659821.html,/ ?TAIR:https://www.wendangku.net/doc/e01659821.html,/ ?Rice Genome Annotation Project ：https://www.wendangku.net/doc/e01659821.html,/. ?Phytozome:https://www.wendangku.net/doc/e01659821.html,/ ?Ensemble:https://www.wendangku.net/doc/e01659821.html,/genome_browser/index.html ?NCBI基因组数据库：https://www.wendangku.net/doc/e01659821.html,/assembly/?term= 2）已鉴定的家族成员获取。
如何获得其他物种已发表某个基因家族的所有成员呢，最简单的就是下载该物种蛋白序列文件（可以从上述数据库中下载），然后按照文章中的ID，找到对应成员。对于没有全基因组鉴定的，可以下列数据库中找： a. NCBI: nucleotide and protein d b. b. EBI: http://www.ebi.a https://www.wendangku.net/doc/e01659821.html,/. c. UniProtKB:https://www.wendangku.net/doc/e01659821.html,/uniprot/ 2、比对工具。一般使用blast和hmmer，具体使用命令如下： ?Local BLAST formatdb–i db.fas–p F/T； blastall–p blastp(orelse) –i known.fas–d db.fas–m 8 –b 2(or else) e 1e-5 –o alignresult .txt. -b:output two different members in subject sequences (db). ?Hmmer (hidden Markov Model) search. Thesame as PSI-BLAST in function. It h as a higher sensitivity, but the speed islower. Command: hmmbuild--informatafaknown.hmmalignknown.fa; hmmsearchknown.hmmdb.fas>align.out. 3、过滤。 ?Identity: 至少50%. ?Cover region: 也要超过50%或者蛋白结构域的长度.