基于表达序列标签的简单重复序列标记开发策略
一种基于表达序列标签(EST)的新型目标分子标记技术——保守区域扩增多态性(CoRAP)
Ｂｏ ｃｎｌｇ ａ ｏ ｔｒ， ａ ｎｎ ３ ０ ７ Ｃ ｉａ ４Ｃ ｌ ｇ ｆ ｒｐＳｉ ｃ ， ｕｉｎＡ ｒ ｕｔ ｅａｄＦ ｒｓ ｉ ｅｈ ｏ ｙＬｂ ｒ ｏ Ｎ ｎｉｇ５０ ０ ， ｈ ； ｏｅｅｏ ｏ ｃ ｎ ｅ Ｆｊ ｇ ｃｌ ｒ ｎ ｏｅｔ ｔ ｏ ａ ｙ ｎ ｌ Ｃ ｅ ａ ｉ ｕ ｙ ｒ
ｔ ｒ ｅ ｅ ｏ ｅ ｕ ａ ａ ｋ ｒ ｔ ｃ ｎ ｑ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｘ ｒ ｓｅ ａ ｇ ｔ ｄ ｍ ｌｃ ｌ ｒ ｍ ｒ ｅ ｅ ｈ ｉ ｕ ａ ｅ ｎ ｅ ｐ ｅ ｓ ｄ
ｓ ｑ ｎ ｅｔ ｇ ｅ ｕｅ ｃ ｓ ａ
Ｘ Ｏ Ｇ Ｆ — ｉｎ， ３ Ａ Ｇ Ｒ ｎ — ｕ ， ＨＵ Ｎ ｉ ｉｎ Ｊ Ｎ ｉｇ， Ｉ Ｎ ａ ｑａ Ｔ Ｎ ｏ ｇ ｈ ａ， Ｚ Ａ Ｇ Ｗｅ－ ａ ， Ｉ Ｇ Ｊ ２ ｊ Ａ ｎ
５０ ０ ；３广西作物遗传改良生物 ３０ ７
３ ００ ） ５ ０２
（ １福建农林大学生命科学学院， 福州 ３ ００ ；２广西农 业科 学院经济作物研 究所 ， 南宁 ５０ ２
技 术 重点 开 放 实验 室 ， 南 宁
５ ００ ３ ０７；４福 建 农 林 大 学作 物 科 学 学 院 ， 福 州
摘要 ： ｏ Ａ 子标记技术是一种基于表达序列标签的 目标分子标记新技术 ， ＣＲ 吩 具有操作简单 、 重复性 高和特异性 强等优点 。该分子标记的原理是 ： 根据表达序列标签来设计 １ 固定引物 ， 个 根据大多数内含子 内部的一段保守序列设 计另１ 随机引物 ， 个 在退火温度为５ 的常规３ ２ｃ 步法Ｐ Ｒ Ｃ 程序下 ， 扩增产生偏 向表达序列标签附近区域的显性或共显性
中图分 类 号 ： ５ ３ Ｑ ０ 文 献标 识 码 ： Ａ 文章 编 号 ：０— １１２ １ ）２ ００ 一 ４
issr标记原理
issr标记原理
ISSR（Inter-Simple Sequence Repeat）标记是一种基于PCR技术的分子标记方法，其原理主要如下：基础概念： ISSR是利用生物基因组中广泛存在的简单重复序列（Simple Sequence Repeats, SSRs）作为引物设计的基础。
SSRs通常由1-6个核苷酸单元重复排列形成，如(A)n、(AG)n或(ACG)n等。
引物设计： ISSR引物设计时，在微卫星序列（SSR）的3'端或5'端添加2-4个非重复的随机核苷酸（即锚定碱基），这样设计的引物可以退火并结合到基因组DNA中反向排列且间隔不太远的两个不同SSR区域之间。
PCR扩增：在PCR反应中，这些ISSR引物会识别和结合到目标DNA模板上的特定序列，并通过循环扩增产生特定长度的DNA片段。
由于SSR区段在个体间的重复次数可能会有所不同，因此使用同一ISSR 引物在不同个体间得到的扩增产物大小会有所差异，从而反映出遗传多态性。
遗传分析：扩增产物通过凝胶电泳分离后进行可视化，根据DNA条带的数量、位置以及存在与否，可
以揭示物种内部或者种群间的遗传多样性、亲缘关系及系统进化信息等。
综上所述，ISSR标记法是一种简便、高效、不需要预先了解待测样本DNA序列信息的遗传标记技术，适合于植物、动物等各种生物体遗传多样性和资源评估的研究。
ISSR(inter-simple sequence repeat)分子标记的实验原理及操作流程
ISSR（inter-simple sequence repeat）分子标记的实验原理及操作流程ISSR（inter-simple sequence repeat）标记是一种类似RAPD，但利用包含重复序列并在3’或5’锚定的单寡聚核酸引物对基因组进行扩增的标记系统，即用SSR引物来扩增重复序列之间的区域。
其原理具体是，ISSR 标记根据生物广泛存在 SSR的特点，利用在生物基因组常出现的SSR本身设计引物，无需预先克隆和测序。
关键词：标记分子ISSRinter-simplesequencerepeatSSR引物RAPD分子标记单寡聚核酸ISSR标记ISSR（inter-simple sequence repeat）标记是一种类似RAPD，但利用包含重复序列并在3’或5’锚定的单寡聚核酸引物对基因组进行扩增的标记系统，即用SSR引物来扩增重复序列之间的区域。
其原理具体是，ISSR标记根据生物广泛存在SSR的特点，利用在生物基因组常出现的SSR本身设计引物，无需预先克隆和测序。
用于扩增的引物一般为16-18个碱基序列，由1-4个碱基组成的串联重复和几个非重复的锚定碱基组成，从而保证了引物与基因组DNA 中SSR的5’或3’末端结合，导致位于反向排列、间隔不太大的重复序列间的基因组节段进行PCR扩增。
一、实验材料不同来源的DNA(30-50ng/ul)。
二、实验设备PCR仪，PCR管或硅化的0.5ml eppendorf管，电泳装置，凝胶成像仪。
三、试剂1、ISSR引物：购买成品或根据加拿大British Columbia大学设计的ISSR引物序列（见附录）自己合成。
2、Taq酶3、10xPCR 缓冲液4、MgCl2：25mmol/L。
5、dNTP：2.5mmol/L。
四、操作步骤：1. 在25ul反应体系中，加入模板DNA 1ul (30-50ng)ISSR引物1ul (约5pmol)10xPCR Buffer 2.5ulMgCl22uldNTP 2ulTaq酶1单位（U）加ddH2O 至25ul混匀稍离心, 加一滴（约20 ul）矿物油。
简单重复序列标记名词解释
简单重复序列标记（Simple Sequence Repeat，SSR）是一种基于PCR技术的分子标记技术，用于检测DNA序列中的重复序列。
这些重复序列通常由几个到几十个核苷酸组成，并且在基因组中以串联的形式重复出现。
SSR标记的原理是利用PCR技术扩增这些重复序列，并通过凝胶电泳或毛细管电泳检测扩增产物的大小，从而确定不同个体或种群之间的遗传多样性。
SSR标记具有多态性高、重复性好、共显性等优点，因此在遗传学、基因组学、进化生物学和遗传育种等领域得到了广泛应用。
例如，SSR标记可以用于研究物种的遗传多样性、亲缘关系和系统发育，也可以用于基因定位和分子标记辅助育种。
在SSR标记的应用中，通常需要设计特定的引物来扩增特定的重复序列。
这些引物可以通过已知的基因组序列或EST序列来设计，也可以通过生物信息学的方法来预测和设计。
在PCR扩增后，可以通过凝胶电泳或毛细管电泳来分离扩增产物，并通过一些特定的软件来分析扩增产物的大小和数量，从而确定不同个体或种群之间的遗传多样性。
此外，SSR标记还可以用于法医鉴定、亲子鉴定和人类遗传学研究等领域。
例如，通过检测犯罪现场遗留的DNA样本中的SSR标记，可以确定犯罪嫌疑人的身份或亲缘关系。
在人类遗传学研究中，SSR标记可以用于研究人类基因组的遗传多样性和进化历程。
总之，简单重复序列标记是一种重要的分子标记技术，在多个领域得到了广泛应用。
随着技术的不断发展和完善，SSR标记的应用前景将更加广阔。
寻找重复序列的方法 -回复
寻找重复序列的方法-回复我们常常会面临一些需要进行比较的情况，例如在编程中寻找重复序列。
重复序列是指在给定的数据集中出现多次的连续数据片段。
寻找重复序列的方法可以帮助我们识别和处理这些重复数据，从而提高数据的处理效率。
在本文中，我们将一步一步地介绍几种常用的寻找重复序列的方法。
首先，我们需要先了解一下什么是重复序列。
重复序列是指在一个数据集中出现多次的连续数据片段。
例如，一个数据集为[1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]，其中[1, 2, 3, 4] 是一个重复序列，因为它在数据集中出现了两次。
一种常用的寻找重复序列的方法是使用滑动窗口。
滑动窗口的思想是将一个固定长度的窗口在数据集中滑动，通过比较窗口内的数据是否相同来判断是否出现重复序列。
具体的步骤如下：1. 设置一个窗口的大小，记为window_size。
2. 从数据集的起始位置开始，将窗口滑动到窗口大小的位置。
3. 在当前的窗口内，比较窗口内的数据是否与前一个窗口内的数据相同。
如果相同，则说明出现了重复序列。
4. 继续滑动窗口，将窗口向后移动一个位置。
5. 重复步骤3 和步骤4，直到窗口滑动到数据集的结尾位置。
6. 统计出现重复序列的次数和位置。
另一种寻找重复序列的方法是使用哈希表。
哈希表是一种将数据存储在键值对(key-value)形式下的数据结构，它可以高效地进行数据的插入、删除和查找。
具体的步骤如下：1. 创建一个空的哈希表，用于存储出现过的数据片段。
2. 从数据集的起始位置开始，依次遍历每个数据点。
3. 对于每个数据点，判断它是否在哈希表中出现过。
4. 如果在哈希表中出现过，说明当前的数据片段是一个重复序列。
5. 如果没有在哈希表中出现过，则将当前的数据片段插入到哈希表中，并继续遍历下一个数据点。
6. 统计出现重复序列的次数和位置。
以上是两种常用的寻找重复序列的方法。
滑动窗口方法适用于数据集较小的情况，它的时间复杂度为O(n * window_size)，其中n 为数据集的大小。
【推荐系统】基于标签的推荐算法（SimpleTagBased，NormTagBased，T。。。
【推荐系统】基于标签的推荐算法（SimpleTagBased，NormTagBased，T。
本篇主要介绍基于标签的推荐算法，涉及了3个原理较简单的计算⽅法（Simple Tag-based、Normal Tag-based、Tag-based-Tfidf ），以及python代码实现。
1.概述1.1 如何定义⽤户画像⽤户画像即是对⽤户⾏为特征的总结归纳和描述，以更好的提升业务质量。
⽤户画像的关键步骤：1. 定义全局的⽤户唯⼀标识id（例如⾝份证、⼿机号、⽤户id等）2. 给⽤户打标签（⽤户标签，消费标签，⾏为标签，内容分析）3. 根据标签为为业务带来不同阶段的收益。
在⽤户⽣命周期的3个阶段：获客、粘客、留客中，根据各类的⽤户数据对⽤户进⾏标签化、⽤户画像等，尽最⼤限度对⽤户进⾏留存。
1.2 如何给⽤户打标签⽤户画像即描述⽤户的⾏为特征，可抽象为标签。
那么如何给⽤户打标签呢？典型的⽅式有：PGC：专家⽣产，通过⼯作⼈员进⾏打标签（质量⾼，数据规范）UGC：⽤户⽣产（质量低，数据不规范）标签是对⾼维事物的抽象（降维），所以可以利⽤聚类、降维的⽅法进⾏物品标签的⽣成。
⽬前主流的聚类⽅法有：Kmeans，EM，DBScan，层级聚类，PCA等等。
1.3 如何给⽤户推荐标签当⽤户u给物品i打标签时，可以给⽤户推荐和物品i相关的标签，⽅法如下：⽅法1：给⽤户u推荐整个系统最热门的标签⽅法2：给⽤户u推荐物品i上最热门的标签⽅法3：给⽤户u推荐他⾃⼰经常使⽤的标签将⽅法2和3进⾏加权融合，⽣成最终的标签推荐结果2.基于标签的算法2.1 Simple Tag-based其中 user_tags[u,t] 表⽰【⽤户u使⽤标签t的次数】，tag_items[t, i] 表⽰【物品i被打上标签t的次数】2.2 Norm Tag-basedSimple Tag-based 使⽤次数的绝对值，在很多情况下不能真实的反映⽤户的个性化需求。
寻找重复序列的方法
寻找重复序列的方法
寻找重复序列的方法可以采用多种方法，包括简单的文本搜索、更复杂的算法和软件工具。
以下是一些常见的方法：
1. 文本搜索：在纯文本编辑器或代码编辑器中手动搜索重复的序列。
这种方法简单，但对于大规模数据集或复杂的重复模式可能不适用。
2. 使用生物信息学软件：针对基因组数据分析，有许多专门用于寻找重复序列的生物信息学软件和工具，如Tandem Repeats Finder (TRF)、MREPS、BLAST等。
这些工具可以根据特定的参数和算法，更精确地检测和识别重
复序列。
3. 编写脚本或程序：使用编程语言（如Python、Perl或R）编写脚本或程
序来分析数据并查找重复序列。
这种方法需要一定的编程技能，但可以根据具体需求定制算法和搜索策略。
4. 使用在线服务或数据库：一些在线服务或数据库专门用于查找重复序列，如RepeatMasker、RepeatProteinMasker等。
这些工具基于已知的重复
序列数据库，可以快速检测和注释重复序列。
5. 比较基因组学方法：通过比较不同物种或同一物种不同个体之间的基因组序列，可以识别和定位重复序列。
这种方法通常需要使用专门的比较基因组学软件或工具，如Mauve、Progressive Mauve等。
在应用这些方法时，需要根据具体的数据类型、规模和目标来选择最适合的方法。
同时，对于复杂的数据集，可能需要结合多种方法来全面准确地识别重复序列。
小麦条锈病抗性基因定位及分子标记技术研究进展
小麦条锈病抗性基因定位及分子标记技术研究进展作者：杨芳萍曹世勤郭莹杜久元鲁清林吕迎春白斌周刚张文涛马瑞何瑞来源：《寒旱农业科学》2024年第01期摘要：条锈病流行对小麦生产造成巨大损失，选育和种植持久抗性品种是防治小麦条锈病最经济有效的策略。
为达到多基因聚合培育持久抗病品种的目标，必须不断发掘抗病种质、解析其抗病遗传机制并开发分子标记。
基于文献，对条锈病抗性基因发掘涉及的抗病性、分子标记、基因定位方法和定位进展及其在育种中的应用进行了综述，明确了小麦条锈病基因定位涉及技术的现状、局限性及优势，从而为后续的条锈病抗性基因发掘、多基因聚合和持久抗性小麦品种的选育与生产布局提供技术指导，以降低西北麦区和小麦主产区条锈病流行的频率，进一步促进国家粮食安全。
关键词：小麦；抗条锈基因；分子标记；连锁和关联分析；测序技术；育种应用中图分类号：S512.1 文献标志码：A 文章编号：2097-2172（2024）01-0001-10doi：10.3969/j.issn.2097-2172.2024.01.001Research Progresses on Mapping of Wheat Stripe RustResistance Genesand Molecular MarkersYANG Fangping 1， 2， CAO Shiqin 2， GUO Ying 2， DU Jiuyuan 2， LU Qinglin 2， LV Yingchun 3， BAI Bin 2，ZHOU Gang 2， ZHANG Wentao 2， MA Rui 2， HE Rui 2（1. Institute of Agricultural Economics and Information， Gansu Academy of Agricultural Sciences， Lanzhou Gansu 730070， China;2. Wheat Research Institute， Gansu Academy of Agricultural Sciences， Lanzhou Gansu 730070， China;3. Gansu Academy of Agricultural Sciences， Lanzhou Gansu730070， China）Abstract： The epidemics of stripe rust cause significant yield losses in wheat production. Breeding and cultivation of durably resistant varieties are the most cost-effective strategy forcontrolling wheat stripe rust. To achieve the goal of breeding durably resistant varieties through multi-gene pyramiding， it is necessary to continuously explore disease-resistant germplasms， decipher their resistant genetic mechanisms and develop molecular markers. This paper summarized the research progresses of stripe rust resistance， molecular markers， gene mapping methods， and their application in breeding related to the identification of stripe rust resistant genes to further clarify the status， limitations， and advantages of association mapping technologies for mapping of stripe rust resistance genes. This paper aims to provide technical guidance for the subsequent discovery of stripe rust resistance genes， multi-gene pyramiding， and the breeding and production arrangement of durably resistant wheat varieties to reduce the frequency of stripe rust epidemics in the northwestern wheat region and major wheat producing areas to further guarantee national food security.Key words： Wheat; Resistance gene to stripe rust; Molecular marker; Linkage and association analysis; Sequencing technique; Breeding application小麦是世界上分布最广、种植面积最大、总贸易额最多的粮食作物，为人类提供了20%的热量和25%的蛋白质。
黄瓜矮生基因(印)连锁的简单重复序列(SSRs)和序列标签位点(STS)标记
２ ０ １ ３ ， ２ １ （ １ ０ ） ： １ １ ５ ２ ～ １ １ ５ ８
Ｄ０Ｉ ： １ ０． ３ ９ ６ ９ ／ ｉ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ４ ． ７ ９ ６ ８ ． ２ ０１ ３ ． １ ０ ． ０ ０ ３
研究报 告
Ｌｅ ｔ ｔ ｅ ｒ
黄 瓜矮 生基 Ｉ Ｎ（ ｃ ｐ ） 连锁 的简单重 复序列（ Ｓ Ｓ Ｒ ｓ ） 和 序 列 标 签 位 点（ Ｓ Ｔ Ｓ ） 标 记
初始 精 细定 位 的 Ｆ ： 群 体（ １ ２ ７ ３ 株） 的相 同亲 本 ， 新构 建 了一个 较大 的Ｆ ： 群体 ， 利用 ｅ ｐ 初 始精 细 定位 的两侧 翼微 卫 星标记 ＵＷ０ ８ ４ ６ ８ ０和 ＵＷ０ ８ ４ ８ ７ ０ 筛选 以相 同亲 本新 构 建 的Ｆ 群体 中的 １ ３ ４ ８个 单株 ， 共筛 选 出 ５ ７ 株 重 组 交换 单 株 ； 在ｃ ｐ基 因初 始 精 细 定位 的 ２ ２ ０ ｋ ｂ 区 间 内， 利用 黄 瓜 基 因组 测 序 结果 及 生物 信 息 学 分 析， 在 标 记 区域 内新开 发 了 ６ ８对微 卫 星标 记 和 １ 对 序 列标 签 位 点（ Ｓ Ｔ Ｓ ） 标记， ２ 对 简 单 重复序 ￣ Ｊ ｒ （ Ｓ Ｓ Ｒ ） 标
和Ｓ Ｔ Ｓ 标记 ｃ ｐ — Ｓ Ｔ Ｓ ． ６ 。最 近 的两侧 翼标 记 Ｃ Ｋ Ｘ— ｉ ｎ ｄ ｅ ｌ 和Ｕ Ｗ０ ５ ８ ０ ５ ８ 与ｃ ｐ 基 因分 别 相距 ０ ． ０ ４ 和０ ． ２ ３ ｃ Ｍ， 此结果排 除 了Ｃ Ｋ Ｘ作为 ｃ ｐ 候 选 基 因 的可 能 性 ， 因此 矮 生 基 因 的 候 选 基 因 定 位 在 标 记 Ｃ Ｋ Ｘ ｉ ｎ ｄ ｅ ｌ 和 ＵＷ０ ５ ８ ０ ５ ８的 １ ７ ８ ｋ ｂ区间 ， 本研 究 结果 不仅 为进 一 步筛 选和 确 认 ｃ ｐ基 因提供 了基 础 数据 ， 也 为黄 瓜矮 生 性状 的分 子标记 辅助 育种 提供 了科学 依据 。
香合欢EST-SSR标记开发及种间通用性研究
香合欢EST-SSR标记开发及种间通用性研究作者：安琪冯源恒杨章旗胡拉来源：《广西植物》2022年第08期摘要：香合欢是我国南方特有的珍贵用材树种。
为了对其种质资源开展群体遗传学研究，该研究根据香合欢转录组测序结果设计开发EST-SSR引物，并在黄豆树、南洋楹、黑木相思、格木等近缘树种中进行通用性分析。
结果表明：（1）所开发的243对引物有171对能够成功扩增出目的条带，在香合欢、黄豆树、南洋楹、黑木相思、格木中的有效扩增率分别为63.79%、33.75%、45.68%、41.56%、14.81%;多态性比率分别为23.87%、12.20%、9.01%、3.96%、2.78%;5个物种间均通用的引物有18对。
（2）通过验证共获得香合欢SSR多态性标记37个，黄豆树和南洋楹多态性标记均为10个，黑木相思多态性标记4个，格木多态性标记1个。
（3）所开发的香合欢EST-SSR标记，可以满足开展香合欢群体遗传学相关研究的需要，并在黄豆树、南洋楹等近缘树种中具有较好的通用性和研究实用性。
综上认为，EST-SSR 标记可在香合欢、黄豆树、南洋楹、黑木相思、格木等树种的种质资源遗传多样性评价、育种材料指纹图谱构建、群体交配系统分析等方面提供可靠的研究工具，对香合欢种质资源的保护和利用具有重要意义。
关键词：香合欢， EST-SSR，分子标记，通用性，多态性中图分类号： Q943文献标识码： A文章编号： 1000-3142（2022）08-1374-09EST-SSR marker development and interspecificgenerality of Albizia odoratissimaAN Qi FENG Yuanheng YANG Zhangqi2 HU La（ 1. College of Life Sciences， Guangxi Normal University， Guilin 541006， Guangxi，China; 2. Guangxi Autonomous RegionForestry Research Institute， Masson Pine Engineering Technology Research Center of Guangxi， Nanning 530002， China ）Abstract： Albizia odoratissima is a unique rare timber tree specie in South China. In order to carry out group genetics research on its germplasm resources， this study designed and developed EST-SSR markers of A. odoratissima based on the transcriptome sequencing results. In addition， A. procera， A. falcataria， Acacia melanoxylon， Erythrophloeum fordii and other related species were selected for analysis of interspecific generality. The results were as follows：（1） Among the 243 pairs of developed primers， 171 pairs could be successfully amplified to the target bands， and the effective amplification rates in Albizia odoratissima， A. procera， A. falcataria， Acacia melanoxylon and Erythrophloeum fordii were 63.79%， 33.75%， 45.68%， 41.56% and 14.81%，respectively， and the polymorphism ratios in them were 23.87%， 12.20%， 9.01%， 3.96% and2.78%， respectively. There were 18 pairs of primers commonly used among Albizia odoratissima，A. procera， A. falcataria， Acacia melanoxylon and Erythrophloeum fordii. （2） There were 37 SSR polymorphism markers of Albizia odoratissima were obtained， ten polymorphism markers of A. procera and A. falcataria， four polymorphism markers of Acacia melanoxylon， and there was one polymorphism mark of Erythrophloeum fordii. （3） The developed EST-SSR markers can meet the needs of population genetic studies of Albizia odoratissima， and have good transferability and practicability in A. procera and A. falcataria and other related tree species. In conclusion， EST-SSR markers can provide a reliable research tool for genetic diversity evaluation of germplasm resources，fingerprint construction of breeding materials， and population mating system analysis of Albiziaodoratissima， A. procera， A. falcataria， Acacia melanoxylon and Erythrophloeum fordii. It is of great significance for the protection and utilization of Albizia odoratissima germplasm resource.Key words： Albizia odoratissima， EST-SSR， molecular marker， transferability，polymorphism遗传多样性作为保护生物学研究的核心内容之一，是生物经长期进化的产物。
picard markduplicates 原理
picard markduplicates 原理
Picard MarkDuplicates是一个用于标记和删除PCR重复序列的工具，它是GATK（Genome Analysis Toolkit）软件包中的一个工具。
该工具使用一种基于比对位点的方法来识别PCR重复序列。
具体原理如下：
1. Picard MarkDuplicates首先将原始数据按照读取方向、引物序列和比对位置进行排序。
2. 然后，它将读取以固定大小的片段（片段大小通常为200-300bp）分割为小片段，并计算每个小片段的碱基质量分数之和。
这种计算可以用来评估每个小片段的可信度。
3. 接下来，Picard MarkDuplicates基于小片段的比对位点和引物序列，使用一种引物合并算法来标记PCR重复序列。
这种算法可以识别两个或多个PCR产物之间的重复序列，并为它们中的一个或多个设置标志。
4. 最后，Picard MarkDuplicates根据标记的结果，将重复序列从测序数据中删除或标记。
总的来说，Picard MarkDuplicates利用排序、分割和引物合并算法的方法，通过比对位点和引物序列识别和标记PCR重复序列，并以删除或标记的方式处理这些重复序列。
这有助于减少PCR重复序列在基因组测序数据中的干扰，提高数据质量和准确性。
什么是简单重复序列(SSR)
生物的基因组中，特别是高等生物的基因组中含有大量的重复序列，根据重复序列在基因组中的分布形式可将其分为串联重复序列（Tandem Repeats Sequence，TRS）和散布重复序列（Dispersed Repeats Sequence，DRS）。
其中，串联重复序列是由相关的重复单位首位相连、成串排列而成的。
目前发现的串联重复序列主要有两类：一类是由功能基因组成的（如rRNA和组蛋白基因）；另一类是由无功能的序列组成的。
根据重复序列的重复单位的长度，可将串联重复序列分为卫星DNA、微卫星DNA、小卫星DNA等。
微卫星DNA又叫简单重复序列（Simple Sequence Repeat，SSR），指的是基因组中由1-6个核苷酸组成的基本单位重复多次构成的一段DNA，广泛分布于基因组的不同位置，长度一般在200 bp以下。
研究表明，微卫星在真核生物的基因组中的含量非常丰富，而且常常是随机分布于核DNA中。
在植物中通过对拟南芥、玉米、水稻、小麦等的研究表明微卫星在植物中也很丰富，均匀分布于整个植物基因组中，但不同植物中微卫星出现的频率变化是非常大的，如在主要的农作物中两种最普遍的二核苷酸重复单位（AC）n和（GA）n在水稻、小麦、玉米、烟草中的数量分布频率是不同的。
在小麦中估计有3000个（AC）n序列重复和约6000个（G A）n序列重复，两个重复之间的距离平均分别为704 kb、440 kb，而在水稻中，（AC）n 序列重复约有1000个左右，（GA）n 重复约有2000个，重复之间的平均距离分别为450 kb、225 kb。
另外在植物中也发现一些三核苷酸和四核苷酸的重复，其中最常见的是（AAG）n、（AAT）n。
在单子叶和双子叶植物中SSR数量和分布也有差异，平均分别为64.6 kb和21.2 kb中有一个SSR。
研究还发现，单核苷酸及二核苷酸重复类型的SSR主要位于非编码区，而有部分三核苷酸类型位于编码区。
SSR分子标记的开发策略概述
1.3 基于锚定PCR技术的省略筛库法
1996年，Fisher[17]等人为了提高有用SSR序列的得率，提出了利用5′锚定PCR开发SSR的技术.其原理是利用5′至少含2个SSR的重复单位的锚定SSR引物对基因组DNA进行扩增.该方法有以下优点：①PCR扩增产物至少含有两个SSR的重复单位，并且SSR座位的以扩增许多单基因座SSR标记.
【正文语种】中 文
【中图分类】Q78
SSRs(simple sequence repeats)即简单重复序列[1]，又称微卫星DNA(Microsatellite DNA)[2]、短串联重复(Short Tandem Repeat，STR)[3]或简单重复序列长度多态性(Simple sequence length polymorphisms，SSLPs)是以少数几个(一般为1～6 bp)核苷酸为重复单位的首尾串联重复DNA序列，如(CA)n，(TG)n，(GGC)n等，其中n代表重复次数，重复次数从几个到几十个不等.SSR在原核和真核生物基因组中均有分布[4]，大约每隔10～50 kb就存在一个SSR，尤其广泛分布于真核生物基因组中的非编码区、3′、5′非翻译区及内含子中，也有少量分布于外显子、启动子或基因组的它位置中.每个特定位点的SSR均由微卫星核心序列和两端的侧翼区两部分组成.核心序列的重复次数在同一物种的不同基因型间是随机的，具有高度变异性，因而SSR具多态性.两端的侧翼区是相对保守的单拷贝序列，因此可以设计一段互补序列的寡聚核苷酸引物，进行PCR扩增，扩增产物通过电泳分析其长度多态性.
(3)含SSR片段的选择性杂交筛选：在第(1)或第(2)中获得的PCR扩增片段在变性解链后，与生物素标记的SSR探针进行杂交，杂交混合液与亲和素蛋白混合，与SSR探针杂交的片段由于生物素与亲和蛋白的亲和反应而增.扩增产物连接该研究物种中获取重复序列两侧的序列信息，并设计引物，而后才能被利用，所以，SSR标记技术应用瓶颈是引物的开发.本文系统地总结了微卫星引物开发策略及其进展.1 从基因组开发SSR引物1.1 传统方法
SSR分析简单序列重复SSR又称...
摘要梨属于蔷薇科的梨亚科，品种很多，长期以来在分类上存在很多的问题。
本论文的目的是研究主要梨品种细胞质遗传多态性。
采用PCR-RFLP方法，对提取出的总DNA用10对叶绿体通用引物进行扩增，对PCR产物用限制性内切酶AluI，HaeIII，HinfI，Hin6I，RsaI，MvaI 和TaqI进行酶切，对19种梨（包括新疆梨系统、白梨系统、西洋梨系统、秋子梨系统、杜梨、沙梨系统）的叶绿体基因组trnS-trnfM非编码区进行克隆、测序。
应用DPS v7.05和DNAMAN、DNAStar、ClustalX-1.83、PHYLIP -3.68软件进行分析。
通过序列比对，再进行聚类分析，最后依据所得结果确定所测分子序列的亲缘关系，构建系统进化树。
结果显示：10对引物中只有7对（cp01，cp 02，cp 03，cp 04，cp 06，cp 09，cp 10）能在梨属植物上扩增出一条特异性谱带，这说明梨属植物叶绿体基因组序列十分保守，3个引物对（cp05，cp07，cp08）不能在梨属植物上扩增出谱带。
931份引物对/酶切组合中，cp09/MvaI，cp03/Hin6I 的酶切位点有显著差异。
对梨属植物的cpDNA trnS-trnfM区域进行克隆、测序，所得的序列长度为:库尔勒香梨和鸭梨的序列最长（1642bp），苹果梨、早酥梨、慈梨、象牙、翠伏的序列最短（1272bp）。
用DNAMAN软件对序列进行比对分析：库尔勒香梨与白梨系统的同源性为：85.01%，与新疆梨系统的同源性为：78.60%，与西洋梨系统的同源性为：78.28%，与沙梨系统的同源性为：77.47%，与秋子梨系统的同源性为：77.91%。
根据ClustalX软件完全比对的结果，用PHYLIP -3.68软件的邻接法对cpDNA trnS-trnfM区域序列变异位点构建系统进化树。
黑酸梨和京白聚为一类，伏茄和身不知聚为一类，冬巴和新世纪聚为一类。
代码复用的策略和技巧：避免重复编写相似的代码
代码复用的策略和技巧：避免重复编写相似的代码代码复用是软件开发中的重要原则，它可以提高代码的可维护性、减少BUG的产生，并节省开发时间。
本文将介绍一些代码复用的策略和技巧。
1.使用函数和方法：将具有相似功能的代码封装为函数或方法，可以在不同的地方调用，避免了代码的重复编写。
这样可以提高代码的可读性和可维护性。
2.使用类和对象：使用面向对象的编程方法，将功能相关的代码封装在类中，通过实例化对象来复用代码。
这样可以将代码组织得更加有条理，便于扩展和维护。
3.使用参数化的模板：将一些通用的代码作为模板，在不同的地方使用时，根据具体的需求进行参数化配置。
这样可以避免重复编写相似的代码，同时保持代码的灵活性。
4.使用继承和多态：通过继承和多态的方式，可以在不改变原有代码的情况下，实现对代码的复用和扩展。
通过继承可以重写父类的方法，实现不同的功能需求。
5.使用库和框架：利用第三方的库和框架，可以直接使用其提供的接口和功能，避免自己去重复编写相同的代码。
这样可以大大提高开发效率。
6.抽象公共部分：将一些公共的代码抽象出来，形成一个独立的模块，供其他代码进行调用。
这样可以降低代码耦合性，便于复用。
7.利用设计模式：设计模式是一套经过验证的、用于解决特定问题的代码设计思想。
通过应用设计模式，可以优化代码结构，提高可重用性。
8.使用代码生成工具：代码生成工具可以根据特定的模板和配置生成代码，从而避免重复编写相似的代码。
但需要注意生成的代码的质量和可读性。
9.提供文档和示例：在代码中提供详细的注释和文档说明，以及示例代码，可以帮助其他开发人员理解和复用代码。
这样可以降低团队合作的成本。
10.避免复制粘贴代码：复制粘贴代码容易导致代码冗余和维护困难，应尽量避免这种做法。
而是应该将相似的代码抽象出来，通过调用的方式复用。
总结起来，代码复用的策略和技巧包括使用函数和方法、类和对象，使用参数化的模板，继承和多态，使用库和框架，抽象公共部分，利用设计模式，使用代码生成工具，提供文档和示例，以及避免复制粘贴代码。
序列标注方法范文
序列标注方法范文序列标注是一种常用的自然语言处理任务，旨在对给定的输入序列进行标记，其中每个标记对应于输入序列中的一个单元或单词。
序列标注方法通常用于诸如命名实体识别、词性标注、句法分析等自然语言处理任务。
本文将探讨序列标注方法的基本原理、主要算法以及应用领域。
一、序列标注方法的基本原理序列标注方法的基本原理是将输入序列中的每个单元或单词与相应的标记相关联。
标记可以表示单元的类别、属性或语义信息。
序列标注方法首先需要构建一个标记集合，然后通过学习算法对标注数据进行训练，最终用于对新的输入进行标记。
常用的序列标注方法有基于规则的方法、统计方法和基于深度学习的方法。
1.基于规则的方法：基于规则的序列标注方法是最早出现的方法之一，它使用手工定义的规则来对输入序列进行标记。
这些规则可以基于语法、词典、规则模板等，但需要人工编写。
这种方法的优点是易解释和可控，但由于需要大量的人工工作，对于复杂的任务和大规模的数据集往往效果有限。
2. 统计方法：统计方法是一种基于数据驱动的序列标注方法，它通过分析标注历史数据来学习模型参数，然后基于学习得到的模型对新的输入进行标注。
统计方法中最常用的模型是马尔可夫随机场（HiddenMarkov Model, HMM）和条件随机场（Conditional Random Field, CRF）。
HMM是一个以概率为基础的模型，它假设标记序列是一个马尔可夫链，可以通过定义状态转移概率和发射概率来建模。
CRF是一种序列模型，它考虑了输入序列和输出标记之间的依赖关系，通过最大化条件概率来进行标注。
3. 基于深度学习的方法：基于深度学习的序列标注方法利用了深度神经网络的强大表示学习能力。
这些方法通常采用循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）或其变种（如长短时记忆网络，LSTM）来对输入序列进行建模。
通过学习时序信息和上下文依赖关系，深度学习方法可以更好地捕捉输入序列中的语义信息。
重复序列鉴定
有关“重复序列鉴定”的介绍
重复序列鉴定是生物信息学的一个重要分支，主要涉及对DNA、RNA或蛋白质序列中重复出现的片段的检测、分析和注释。
这些重复序列可以是短的小片段，如微卫星或简单序列重复（SSR），也可以是长的片段，如转座子或长散在重复序列（LINEs）。
有关“重复序列鉴定”的方法介绍如下：
1.基本局部搜索算法：这种方法用于检测DNA序列中的重复序列。
它从给定的起始位置
开始，搜索与已找到的重复序列相似的子序列。
2.多序列比对：这是通过将多个相关序列排列在一起来识别重复序列的方法。
在多序列比
对中，重复序列可能会显示为比对中的“岛”，即一个或多个列在多个比对中反复出现。
3.基于密度的聚类：这种方法通过识别高密度的区域来检测重复序列。
这些区域通常由多
个高度相似的序列组成。
4.图算法：图算法用于描述DNA序列中复杂的重复模式。
在这种方法中，DNA序列被表
示为图的节点和边，通过使用特定的度量来确定哪些节点和边应该连接在一起。
5.基于比较基因组学的分析：通过比较不同物种或同一物种的不同基因组版本之间的相似
性和差异，可以识别和注释重复序列。
这种方法特别适用于检测进化上较新的重复序列。
6.机器学习方法：使用机器学习模型来预测或分类重复序列。
例如，可以使用随机森林或
支持向量机等分类器来训练模型，以区分重复和非重复序列。
7.下一代测序数据分析：新一代测序技术（如PacBio和Nanopore）产生的长读长数据特
别适合用于检测和注释重复序列。
这些数据可以用于直接检测转座子和其他重复元素，而无需与其他基因组进行比较。
icode识别重复规律
iCode识别重复规律1. 引言在计算机科学领域，识别重复规律是一项重要的任务。
重复规律的识别可以帮助我们理解和分析数据，从而进行数据挖掘、模式识别、预测和决策等工作。
iCode作为一种智能编程工具，可以通过分析代码中的重复规律，提供代码优化、自动补全和错误检测等功能，提升程序员的开发效率和代码质量。
本文将介绍iCode识别重复规律的原理、方法和应用。
首先，我们将介绍重复规律的定义和分类。
然后，我们将介绍iCode的工作原理和算法。
接着，我们将讨论iCode在代码优化、自动补全和错误检测等方面的应用。
最后，我们将总结iCode的优势和不足，并展望未来的发展方向。
2. 重复规律的定义和分类重复规律是指在一组数据、代码或模式中出现的相同或相似的特征或结构。
根据重复规律的特征和应用场景，可以将其分为以下几类：2.1 重复字符串规律重复字符串规律是指字符串中出现的相同或相似的子串。
例如，在字符串”ababab”中，“ab”就是一个重复字符串规律。
重复字符串规律可以用于字符串匹配、模式识别和文本分析等任务。
2.2 重复序列规律重复序列规律是指序列中出现的相同或相似的子序列。
例如，在序列[1, 2, 3, 1, 2, 3]中，[1, 2, 3]就是一个重复序列规律。
重复序列规律可以用于序列匹配、序列预测和时间序列分析等任务。
2.3 重复代码规律重复代码规律是指程序代码中出现的相同或相似的代码片段。
例如，在以下代码中：for i in range(10):print(i)for j in range(10):print(j)两个循环代码片段是重复的。
重复代码规律可以用于代码优化、自动补全和错误检测等任务。
3. iCode的工作原理和算法iCode是一种基于机器学习和人工智能技术的智能编程工具。
它通过分析代码中的重复规律，提供代码优化、自动补全和错误检测等功能。
iCode的工作原理如下：3.1 数据收集和预处理iCode首先通过网络爬虫和开源项目等方式，收集大量的代码样本。
生物信息学 第6章 表达序列标签
➢使用合适的比对参数，大于90％的已经注释的基因都能
在EST库中检测到。
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(二) ESTs与基因表达谱的构建
➢表达量比较分析：不同组织或发育阶段基因表达量比较 ➢EST来源于不同的组织，那么就可以对不同来源的基因 表达进行比较
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(三) ESTs与新基因预测
➢由于EST的一个基因的 部分序列。
从已建好的cDNA库中随机取出一个克隆，从 5′末端或3′末端对插入的cDNA片段进行一轮单 向自动测序，所获得的约60-500bp的一段cDNA序 列。
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二、EST数据分析方法
随机挑取克隆进行5′或3′端测序 序列前处理 聚类和拼接
基因注释及功能分类 后续分析
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（一）序列前处理
➢ 去除低质量的序列（如使用Phred）
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五、常用的EST数据库
数据库名称
网址
说明
dbEST
/dbEST/ 综合
UniGene /unigene 综合
Gene Indices /tgi/ 综合
电子PCR克隆，指利用已经有的片段进行 全长基因序列的分析。
5
3
5
3
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四、EST数据的不足
➢ESTs很短，没有给出完整的表达序列； ➢低丰度表达基因不易获得; ➢由于只是一轮测序结果，出错率达2%～5%； ➢有时有载体序列和核外mRNA来源的cDNA污染或是基 因组DNA的污染； ➢有时出现镶嵌克隆； ➢序列的冗余，导致所需要处理的数据量很大。
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（三）序列注释和分析
➢ 序列注释 ➢ 后续分析
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三、EST的用途
基因识别 基因表达谱的构建 发现新基因 SNP（single nucleotide polymorphism）发 现
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［ 键 词 】 表 达 序 列标 签 ； 关 简单 重复 序 列 ； 记 开 发 ； 略 标 策 ［ 图分 类 号 ］ Ｑ ４ 中 ９３ ［ 献标 识 码 ］ Ａ 文 ［ 章 编 号 】 ｌＯ — ｏ ２２ １）１Ｏ １— ４ 文 Ｏ ９ ０ ｏ （０ １ 一 １ ８ ０ ０
Ｓ ｒ ｔ ｇｅ ｏ ｖ ｌ ｐｍ ｅ ｏ ｔ ａ ｅ ｉｓ ｆ ｒ Ｄｅ ｅｏ ｎｔ ｆ ＥＳＴ－ＳＳ Ｍ ａ ｋｅ Ｒ ｒ ｒ
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表 达 序 列 标 签 微 卫 星 （ｘ ｒｓ ｄ ｅ ｕ ｎ ｅ ｅｐｅｓ ｓｑ ｅ ｃ ｅ
库后 ， 规 模 随机 挑 选 ｃ Ｎ 克 隆 ， 其 ５ 或 ３ 端 大 ＤＡ 对
ｔｇ—ｉ ｌ ｓｑ ｅ ｃ ｅ ｅｔ， Ｓ — Ｓ ａｓ ｓ ｅ ｅ ｕ ｎ ｅ ｒｐ ａ Ｅ Ｔ Ｓ Ｒ）是 一 种 基 ｍｐ ｓ 于 Ｅ Ｔ中简单重 复序列 设计 的新 型分子 标记 。尽管 Ｓ
Ｆ ｈｏ ｕｚ ｕ ３ ００ ２， Ｃｈ ｎ ５ ０ ｉａ
［ ｂｔａｔ ｓａ ｎｗ ｋｎ ｆｍｏ ｃｌｒｍａ ｅ，ｅｐｅｓｄ ｓｑ ｅｃ ａ— ｉｐｅ ｓｑ ｅ ｃ ｅｅｔ（Ｓ － Ｓ ）ｍ ｒ— Ａ ｓ ｃ］Ａ ｅ ｉ ｏ ｌ ｕａ ｒ ｒ ｘ ｒｓｅ ｅｕ ｎｅ ｔ ｓ ｌ ｅ ｕｎｅ ｒｐａ Ｅ Ｔ Ｓ Ｒ ａｋ ｒ ｄ ｅ ｋ ｇ ｍ
综
述
基 于表序 列标签 的简单重复序 列标记 开发 策略
闫学兵 ， 阙友雄 ， 许莉 萍 ， 国 印 李
福 建 农林 大学 农 业 部 甘蔗 遗 传 改 良重 点 开放 实验 室 ， 建 福 州 ３ ０ ０ 福 ５０２
［ 要 ］ 作 为 一 种 新 型分 子 标 记 ， 达 序 列标 签一 单 重 复 序 列 （ Ｓ — Ｓ 来 自表 达 基 因 ， 此 除 具 备 来 源 于 传 统 摘 表 简 Ｅ Ｔ Ｓ Ｒ） 因 基 因组 的 ＳＲ 标 记 的所 有 优 势 外 ， 与 基 因功 能表 达 具 有 直接 或 间 接 的 关 系 ， 而 强 化 了 Ｓ Ｒ 标 记 在 遗 传 研 究 中 Ｓ 还 从 Ｓ 的应 用 。 我们 简 要 介 绍 了 Ｅ Ｔ Ｓ Ｒ标 记 的开 发 策 略 、 法 及 其 应用 进 展 ， 结 了其 中存 在 的 一 些 问题 ， 目的是 为今 Ｓ－Ｓ 方 总 后 该 领域 的研 究提 供 一定 的参 考 。
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技
术
通
讯
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