核酸序列分析
生物信息学 第五章 核酸序列分析
AA和AT、TCG、ATC、GCA、A。这三种顺序被称为开放阅读框。
实现方法： ① 扫描给定的DNA序列，在3个不同的阅读框中寻找较长的ORF。
② 当遇到终开放阅读框/基因结构分析识别工具
Getorf Plotorf ORF Finder BestORF GENSCAN Gene Finder FGENESH GeneMark http://bioweb.pasteur.fr/seqanal/interfaces/getorf.html http://bioweb.pasteur.fr/seqanal/interfaces/plotorf.html /gorf/gorf.html /all.htm /GENSCAN.html /tools/genefinder/ /all.htm /GeneMark/ EMBOSS EMBOSS NCBI Softberry MIT Zhang lab Softberry GIT 通用 通用 通用 真核 脊椎、拟南芥、玉米 人、小鼠、拟南芥、酵母 真核 原核
Strephylococcus aureus，金黄色葡萄球菌 AUA Escherichia coli，大肠埃希氏菌
例
Sequence=“ATGAGTCTTCTAACCGAGGTCGAAACGTACGTTCTCTCTATCATCCCGT
CAGGCCCCCTCAAAGCCGAGATCGCGCAGAAACTTGAAGATGTCTTTGCAGGGAA GAACACCGATCTCGAGGC” Translation(Standard Genetic Code)= “MSLLTEVETYVLSIIPSGPLKAEIAQKLEDVFAGKNTDLE” Translation(Plant Mitochondrial Code)= “MSLLTEVETYVLSIIPSGPLKTEIAQKLEDVFAGKNTDLE” Translation(Vertebrate Mitochondrial Code)= “MSLLTEVETTVLSIIPSGPLKAEIAQKLEDVFAGKNTDLE”
核酸序列分析
第4章核酸序列分析了解：1.DNA携带的两类遗传信息。
2.DNA与RNA序列分析的常见内容及相关数据库和工具。
3.ORF与CDS的区别。
4.原核基因和真核基因启动子的结构。
5.原核和真核的基因结构。
6.lncRNA的研究现状。
熟悉：1.限制性核酸内切酶的命名规则，II型限制酶的特点。
2.重复序列依重复次数和组织形式的分类。
3.基因识别的三大类方法。
4.miRNA及其靶基因预测的方法和工具。
掌握：1.CpG岛的概念及其识别依据和判别标准。
2.mRNA选择性剪接的产生机制。
3.解决问题的思路。
4.查找数据库和分析工具的方法。
5.学习数据库与分析工具使用方法的策略。
4.1引言“龙生龙，凤生凤，老鼠的儿子会打洞！”1“种瓜得瓜，种豆得豆。
”“爹矬矬一个，娘矬矬一窝。
”“一母生九子，连母十个样。
”“龙生九子各不同。
”“天下乌鸦一般黑。
”这些都是大家耳熟能详的谚语。
不管是天上飞的、地上跑的、水里游的，还是能动的、不能动的，它们的后代都和它们非常相像，但却也会有少许的差异。
这些现象大家都已司空见惯，所以可能没有啥感觉。
但仔细想想，你就会发现大自然的奇妙所在。
当然，对于生物专业的人来说，这个就没什么奇怪的了，因为我们都知道分子生物学的中心法则（The central dogma of molecular biology）：DNA转录成RNA，RNA翻译成蛋白质。
蛋白质执行特定的生物功能从而决定最终的表型，而DNA则携带着最原始的决定个体性状的遗传信息，RNA主要参与遗传信息的表达和调控。
在各种生物中，A、C、G、T/U都是构成DNA和RNA核酸序列的基本组分。
仅仅这么四种碱基怎么可能构建出缤纷多彩的大千世界呢？其秘诀就在于四种核苷酸的排列顺序。
就像搭积木一样，通过不同的排列组合我们可以构建出不同的形状。
类似于二进制中运用一连串的0和1以及英文字母表中运用26个不同的字母来表达信息，基因所包含的信息来自于4中不同核苷酸沿DNA 分子的排列顺序。
核酸序列特征分析
核酸序列特征分析核酸序列特征分析是一种利用bioinformatics工具技术来探究生物体基因组DNA/RNA序列中的特征信息，以及基因组DNA/RNA序列之间存在的关联性。
核酸序列特征分析在生物医学研究中具有重要的应用价值。
一、核酸序列特征分析的背景1、DNA是生物体基因组的主要构成元素，有着极重要的意义。
DNA的构成分子是DNA的主要单位，其中含有许多信息。
包括基因的信息、细胞生物学过程的信息、发育过程的信息、衰老过程的信息等。
核酸序列特征分析就是基于这些信息，利用相关方法把DNA序列转化为特殊符号，进而探究基因组中DNA序列的特征信息及其与基因组DNA序列之间的关联性。
2、研究表明，基因组DNA/RNA序列中存在着丰富的特征信息，其中包括基因的结构信息、功能信息以及遗传物质的表达信息等。
此外，基因组DNA/RNA序列之间也存在着一定的关联性，比如伴随关系、控制关系等。
对这些特征信息和序列间关联性的深入研究和分析，可以为解决相关生物学问题提供有力的支持。
二、核酸序列特征分析的方法核酸序列特征分析包括DNA特征分析、RNA特征分析和DNA-RNA 互作特征分析三大类。
其中，DNA特征分析是探究基因组DNA序列中的特征信息，主要包括序列密度分析、保守区域检测、单碱基构象分析、内含子检测、集合核苷酸模式挖掘和保守元件的检测等。
而RNA特征分析是探究基因组RNA序列特征信息，主要包括序列特征分析、microRNA检测、可变剪接位点预测、次级结构模式挖掘等。
最后，DNA-RNA互作特征分析是以DNA序列为基础探究DNA和RNA序列之间的相互关联性，主要包括DNA-RNA互作互作特性检测、DNA和RNA序列的共鉴定等。
三、核酸序列特征分析的应用在生物医学研究中，核酸序列特征分析可以为研究基因组中基因的信息、发育过程、衰老过程和药物等相关生物医学问题提供有力的支持。
比如，利用核酸序列特征分析，可以进行miRNA-病毒序列特征鉴定、慢病毒检测等；可以进行病毒的毒性预测，探究病毒引发疾病的发生机制；可以预测蛋白质的功能，指导新药的研发；可以检测抗药性基因等。
核酸与蛋白质序列分析
光学测序技术利用光信号的变化来检测DNA或RNA序列， 具有高分辨率和高灵敏度等优点，是未来测序技术的重要 发展方向。
人工智能在序列分析中的应用
序列比对
人工智能算法能够快速准确地比对新序列与已知序列之间的相似 性和差异性，有助于发现新的基因和变异。
结构预测
人工智能可以预测蛋白质的三维结构，有助于理解蛋白质的功能和 相互作用机制Maxam-Gilbert和Sanger的DNA测序方法，以及 primer extension method等。这些方法可以提供核酸序列 的精确信息，但通量较低。
下一代测序（NGS）
随着技术的发展，出现了高通量的下一代测序技术，如 Illumina、SOLiD、Ion Torrent和PacBio等。这些技术可以 同时测定大量核酸序列，大大提高了测序速度和通量。
诊断标志物筛选
基于蛋白质序列分析，筛选与疾病相关的生物标志物，用于疾病的早期诊断和预后评估。
04
序列分析的挑战与未来发展
高通量测序技术的局限性
成本高昂
01
尽管高通量测序技术已经显著降低了测序成本，但仍相对昂贵，
限制了其在某些领域的应用。
数据解读难度大
02
高通量测序产生的数据量庞大，需要专业的生物信息学分析方
顺序。
酶降解法
利用特定的酶将蛋白质分解为肽段， 再测定各肽段的氨基酸序列。
自动测序法
利用特定的仪器自动进行蛋白质的 测序，如质谱仪和液相色谱仪等。
蛋白质的变异与修饰
基因突变
由于基因突变导致蛋白质合成过程中出现氨基酸 替换或缺失，从而影响蛋白质的功能。
磷酸化
蛋白质上的特定氨基酸残基被磷酸化，影响蛋白 质的活性、定位和稳定性。
核酸序列分析
思考题
1.第一代DNA测序技术的核心技术 A.Sanger的双脱氧链终止法 B.Maxam和Gilbert的化学降解法 C.荧光标记技术 D.PCR技术 E.DNA自动分析技术
2. Sanger双脱氧链终止法使用的链终止物
A. NTP
B. dNTP
C. ddNTP
D. a-32P-dNTP E. a-35S-dNTP
• 反应体系中包含：模板 DNA,
Taq酶, dNTPs, ddNTPs和测 序引物；
• 反应过程：
变性－复性－延伸－终止
双脱氧链终止法基本原理：
➢利用DNA聚合酶不能
够区分dNTP和ddNTP的
特性，使ddNTP参入到
寡核苷酸链的3’-末端。
因为ddNTP 3’不是-OH，
不能与下一个核苷酸聚
合延伸，从而终止DNA 链的增长。
目前，应用最广泛的应用生物系统公司(applied biosystems ，ABI)3730系列自动测序仪即是基于毛细管 电泳和荧光标记技术的DNA测序仪。
如ABI3730XL测序仪拥有96道毛细管，4种双脱氧核 苷酸的碱基分别用不同的荧光标记，在通过毛细管时不同长 度的DNA片段上的4种荧光基团被激光激发，发出不同颜色 的荧光，被CCD检测系统识别，并直接翻译成DNA序列。
2011：5000美元测定一个人类基因组 2014：上万元测定一个人类基因组
未来目标：1000/100 美元测定一个人类基因组
1、第一代DNA测序技术
第一代DNA测序技术： 传统的双脱氧链终止法、化学降解法以及在它们的基
础上发展来的各种DNA测序技术。
第一代DNA测序技术包括：双脱氧链终止法、化学降 解法、荧光自动测序技术。
遗传多样性分析
遗传多样性分析一、引言遗传多样性是指表现在个体、种群和物种层面上的遗传差异。
通过对遗传多样性的分析，可以帮助我们了解物种的演化历史、生态适应性以及种群的健康状况等重要信息。
本文将探讨遗传多样性的分析方法，以及它在生物学研究、自然保护和人类健康等领域的应用。
二、遗传多样性的分析方法1. 核酸序列分析核酸序列分析是研究遗传多样性的重要方法之一。
通过分析DNA或RNA的序列，可以揭示不同个体或群体之间的遗传差异。
常用的核酸测序技术包括Sanger测序、下一代测序等。
这些技术能够高效地产出大量的序列数据，为遗传多样性的分析提供了基础。
2. 分子标记技术分子标记技术是基于DNA片段的遗传标记，可以通过PCR扩增等方法来建立遗传图谱。
这些标记可以用来分析种群的结构、亲缘关系以及种群之间的迁移和遗传流动。
常用的分子标记技术包括RAPD、AFLP、SSR等。
这些技术具有高通量、高灵敏度和高可重复性的特点，适用于大规模的遗传多样性研究。
3. 表型分析除了分析遗传物质的差异，遗传多样性的研究还可以通过对个体的表型特征进行分析。
表型是个体对外界环境的适应性反应，它可以受到遗传和环境因素的影响。
通过对表型的测量和分析，可以更加全面地了解个体和种群的遗传多样性，并揭示其与环境因素之间的关系。
三、遗传多样性的应用1. 生物学研究遗传多样性的分析在生物学研究中具有重要的应用价值。
它可以帮助我们了解物种的起源和演化历史，揭示了不同种群之间的亲缘关系和遗传交流情况。
此外，遗传多样性的研究还可以为物种的分类和鉴定提供依据，促进生物多样性的保护和管理。
2. 自然保护保护和维护物种的遗传多样性是自然保护的重要任务之一。
通过对物种的遗传多样性进行监测和评估，可以及时发现种群数量下降、遗传流动受限等问题，并采取相应的保护措施。
遗传多样性的保护还可以提高物种的适应性和生存能力，增加物种的抵御病害和环境变化的能力。
3. 人类健康遗传多样性的分析对于人类健康也具有重要的意义。
核酸序列的基本分析
功能域和蛋白质互作预测
总结词
识别蛋白质中的功能域以及预测蛋白质 之间的相互作用。
VS
详细描述
功能域是蛋白质中负责特定生物功能的区 域，通过分析核酸序列，可以识别出蛋白 质中的功能域，进一步了解其生物学功能 。此外，还可以利用生物信息学方法预测 蛋白质之间的相互作用，揭示基因网络中 的相互关系。
系统生物学和网络分析
基因组组装
01
基因组组装是将测序得到的短读段组装成完整的基因组序 列的过程。
02
基因组组装是基因组学研究中的关键步骤，对于理解基因 组结构和功能、发现新基因和基因变异等具有重要意义。
03
基因组组装可以使用各种软件和算法，如SOAPdenovo、 Velvet和Abyss等，根据不同的测序技术和数据类型选择合适
核酸序列的表示方法
符号表示
通常使用大写字母表示碱基，如A代表腺嘌呤，G代表鸟嘌呤，C代表胞嘧啶， T代表胸腺嘧啶。
转录和翻译
DNA中的信息通过转录过程传递给RNA，然后通过翻译过程将RNA的信息转化 为蛋白质。
核酸序列的来源和测序方法
来源ห้องสมุดไป่ตู้
核酸序列可以从各种来源获得，如细菌、病毒、动植物等。
测序方法
总结词
从整体角度研究生物系统的结构和功能，通 过网络分析揭示基因之间的相互关系。
详细描述
系统生物学将基因、蛋白质等生物分子视为 相互关联的网络，而非孤立的实体。通过构 建基因调控网络、蛋白质互作网络等，可以 全面了解基因的功能及其在生物过程中的作 用。网络分析有助于发现关键基因、模块和 通路，为药物研发和疾病治疗提供新的思路。
06
实际应用和案例分析
基因组学研究中的应用
核酸序列分析
核酸序列分析在生物学领域中，核酸序列分析是一项重要的研究工具，它可以帮助科学家们理解生物体内的基因组结构和功能。
通过分析核酸序列，我们可以揭示基因的组合方式、基因在不同物种之间的演化关系以及基因与疾病之间的关联。
本文将介绍核酸序列分析的基本步骤和常用方法，并探讨它在生物研究中的应用。
一、核酸序列分析的基本步骤1. 数据收集与清洗：首先，我们需要获取相关的核酸序列数据。
这些数据可以来自于公共数据库（如GenBank、ENSEMBL等）或实验室内部的测序项目。
收集到的数据可能存在噪声或错误，所以我们需要对数据进行清洗和筛选，以保证分析的准确性。
2. 序列比对：接下来，我们需要将不同样本的核酸序列进行比对。
序列比对是核酸序列分析的核心步骤之一，它可以帮助我们发现序列之间的相似性和差异性。
常用的序列比对算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法等。
3. 序列注释：在比对完成后，我们可以根据已知的功能注释信息来对序列进行注释。
注释可以告诉我们该序列可能的编码蛋白质的功能、寻找潜在的基因等。
4. 比对结果分析：通过分析比对结果，我们可以了解到序列的保守区域和变异区域。
保守区域可能是功能区域，例如编码蛋白质的区域，变异区域可能涉及到物种之间的进化差异或突变相关的功能。
5. 结果可视化：最后，我们需要将分析的结果进行可视化呈现。
通过可视化，我们可以更直观地理解数据，并对进一步实验设计或研究方向提出建议。
二、核酸序列分析的常用方法1. 比对工具：常用的核酸序列比对工具包括BLAST、ClustalW和MAFFT等。
BLAST（基本局部比对序列工具）是一种快速的局部比对算法，它能够快速地找到序列之间的相似性。
ClustalW和MAFFT则更适用于多序列比对，它们可以比较多个序列之间的相似性和差异性。
2. 注释工具：常用的核酸序列注释工具包括NCBI的Entrez、ENSEMBL和UniProt等。
生物化学中的核酸序列分析
生物化学中的核酸序列分析生物化学是研究生命现象与生理功能的科学，而核酸是构成生命的分子之一，它们在生物体内扮演着重要的角色。
核酸是由核苷酸单元组成的长链，其中DNA是一个双螺旋分子，可以储存生物遗传信息，而RNA则可以转录DNA的信息并参与蛋白质合成。
在生物研究中，对核酸序列的分析非常重要。
通过对DNA序列的分析，可以推测出蛋白质编码信息并预测基因功能；而对RNA序列的分析，则可以了解基因的表达和调控。
本文将从分子生物学和生物信息学的角度来探讨核酸序列分析。
1. PCR扩增与测序分析PCR(聚合酶链式反应)是一种常用的分子生物学技术，可以从少量的DNA或RNA样品中扩增出目标片段，为进一步的分析提供足够的材料。
PCR过程中需要用到一组引物，其可以通过生物信息学分析DNA序列寻找到设计合适的引物。
PCR扩增得到的产物可以进一步进行测序分析，最常用的测序方式为Sanger测序技术。
此技术基于DNA链延伸过程中的dNTP和ddNTP的竞争关系，通过荧光信号和电泳进行测序。
测序结果可以通过生物信息学工具进行比对、序列注释和统计分析。
2. 基因功能预测高通量基因组测序技术的出现，导致了大量未知基因序列的暴增。
对于这些基因序列的功能预测，通常需要先进行同源比对。
同源比对基于多序列比对的原理，将物种间已知的方向同源序列，与未知序列比对，寻找到相似的序列区域，从而对未知序列的基因功能进行推测。
同源比对时，需要注意序列的物种来源和序列的质量。
不同物种间的序列可能在不同位置发生突变，导致序列的比对不准确；若序列存在较多的突变，也可能会影响比对结果。
因此，如何选择合适的工具和参数进行同源比对很关键。
同时，基因家族和重复序列也可能会干扰比对结果，因此需要进行筛除和过滤。
3. RNA测序与转录组分析RNA测序技术可以获得全基因组水平的转录信息，从而了解基因的表达状态和调控机理。
RNA测序通常经过文库构建和深度测序等多个步骤。
基因测序的原理
基因测序的原理基因测序是一种用于分析基因组序列的技术，它能够提供关于基因组结构、基因表达和变异等方面的信息。
以下是关于基因测序原理的详细解释，包括核酸序列分析、基因组图谱构建、序列比对与基因识别、基因注释与功能预测以及疾病诊断与预测等方面。
一、核酸序列分析基因测序的核心是分析核酸的序列。
核酸包括DNA和RNA，它们是基因组的组成部分。
通过对核酸序列进行分析，我们可以了解基因组的结构和变异情况。
二、基因组图谱构建在基因测序之前，通常需要构建基因组图谱。
基因组图谱是指基因组中各个位置的序列信息以及其相互关系的图谱。
它可以帮助我们了解基因组的整体结构和变异情况，并为后续的测序分析提供基础。
三、序列比对与基因识别在基因测序过程中，需要将得到的序列与已知的基因组序列进行比对，以识别出各个基因的位置和序列信息。
这种比对过程可以使用计算机程序进行自动化处理，以提高效率。
四、基因注释与功能预测通过对基因序列的比对和分析，我们可以得到每个基因的注释信息，包括其编码的蛋白质及其功能预测。
这些注释信息可以帮助我们了解基因的功能和作用，从而为疾病诊断和预测提供依据。
五、疾病诊断与预测基因测序在医学领域的应用之一是疾病诊断和预测。
通过对患者的基因组序列进行分析，我们可以了解其患病的风险和原因，从而为其提供个性化的治疗方案。
此外，基因测序还可以用于产前诊断和遗传疾病的预防。
总之，基因测序是一种强大的工具，可以帮助我们了解基因组的结构和变异情况，为疾病诊断和预测提供依据。
随着技术的不断发展，基因测序将在未来的医学和生物领域发挥越来越重要的作用。
实验二 核酸序列分析
实验二核酸序列分析【实验目的】1、掌握已知或未知序列接受号的核酸序列检索的基本步骤；2、掌握使用BioEdit软件进行核酸序列的基本分析；1、熟悉基于核酸序列比对分析的真核基因结构分析（内含子/外显子分析）；2、了解基因的电子表达谱分析。
【实验原理】针对核酸序列的分析就是在核酸序列中寻找基因，找出基因的位置和功能位点的位置，以及标记已知的序列模式等过程。
在此过程中，确认一段DNA序列是一个基因需要有多个证据的支持。
一般而言，在重复片段频繁出现的区域里，基因编码区和调控区不太可能出现；如果某段DNA片段的假想产物与某个已知的蛋白质或其它基因的产物具有较高序列相似性的话，那么这个DNA片段就非常可能属于外显子片段；在一段DNA序列上出现统计上的规律性，即所谓的“密码子偏好性”，也是说明这段DNA是蛋白质编码区的有力证据；其它的证据包括与“模板”序列的模式相匹配、简单序列模式如TATA Box等相匹配等。
一般而言，确定基因的位置和结构需要多个方法综合运用，而且需要遵循一定的规则：对于真核生物序列，在进行预测之前先要进行重复序列分析，把重复序列标记出来并除去；选用预测程序时要注意程序的物种特异性；要弄清程序适用的是基因组序列还是cDNA序列；很多程序对序列长度也有要求，有的程序只适用于长序列，而对EST这类残缺的序列则不适用。
1. 重复序列分析对于真核生物的核酸序列而言，在进行基因辨识之前都应该把简单的大量的重复序列标记出来并除去，因为很多情况下重复序列会对预测程序产生很大的扰乱，尤其是涉及数据库搜索的程序。
2. 数据库搜索把未知核酸序列作为查询序列，在数据库里搜索与之相似的已有序列是序列分析预测的有效手段。
在理论课中已经专门介绍了序列比对和搜索的原理和技术。
但值得注意的是，由相似性分析作出的结论可能导致错误的流传；有一定比例的序列很难在数据库里找到合适的同源伙伴。
对于EST序列而言，序列搜索将是非常有效的预测手段。
核酸序列特征分析
核酸序列特征分析核酸序列特征分析是生物信息学研究中重要的一个方面。
它可以帮助我们更深入地理解基因组及基因表达研究。
本文旨在介绍核酸序列特征分析，其中包括核酸序列分析、核酸序列特征抽取和质粒抽取等内容。
首先，介绍核酸序列分析，其中包括特征分类、序列特征检测、序列分类和序列比对等。
核酸特征分类是将核酸序列分为有用的和无用的，从而排除噪声。
核酸序列特征检测包括对不同类型的基因、基因组表达、基因功能和结构等特征的检测，以及比较不同物种序列或不同基因组结构的检测。
核酸序列分类是用特征抽取技术分析序列长度，以确定序列的分类及特征。
序列比对是比较两个或多个序列的相似性，以发现可能的相似性或共同特征。
其次，介绍核酸序列特征抽取。
它分为特征抽取和质粒抽取两大类。
特征抽取的主要目的是抽取出序列的非特定特征，比如k-mer特征，基于序列单位的反向字典学习（RLD）等方法。
质粒抽取的目的是抽取出序列以及其表达周围的特定特征，比如突变、位点突变、基因连接等。
特征抽取是对序列的概括，抽取出重要的特征，而质粒抽取是对序列表达的概括，可以捕捉到序列的精细结构信息。
最后，介绍核酸序列特征分析的一些应用。
一方面，核酸序列特征分析可以用于揭示基因组结构和功能特征。
例如，可以利用序列比对技术对不同物种序列进行对比，揭示出不同物种的关键基因。
另一方面，核酸序列特征分析也可以用于揭示表达调控机制。
例如，可以用特征分类和序列特征抽取技术，结合表达评价结果，探索基因表达调控的内在机制。
综上所述，核酸序列特征分析是生物信息学研究中重要的一个方面。
它可以用来探索基因组结构和功能特征，揭示表达调控机制，改进基因调控机制，为临床实验提供分析指导，并帮助我们更加深入地了解基因组研究和基因表达研究。
因此，核酸序列特征分析的研究将给生物信息学领域带来许多新的机会。
第四章核酸序列分析
o 相关资源 CENSOR http:///censor/ RepeatMasker http://-bin/ WEBRepeatMasker Repbase
这些网站上的在线程序可帮助识别并去除重复序列。
➢同源性检索
一般来说，数据库相似性搜索是进行基因辨识的最初手段，也是 DNA序列分析的最基本步骤。
一个全长的cDNA分子可以有许多个EST，但特定的EST有时可以代表某个特 定的cDNA分子。首先对获得的EST数据进行同源性性分析，两端有重叠的共有 序列的EST可以组装成一个叠连群，直到装配成全长的cDNA序列，然后再进行 ORF和相关功能位点的判定，这样就等于是克隆了一个基因的编码序列。还可以 将EST作为一种标记序列定位在基因组，从而明确这个cDNA的基因组结构，包 括外显子、内含子等。
Kozak规则是研究第一个ATG侧翼序列的碱基分布所满足的统计规律， 若将第一个ATG中的碱基A，T，G分别标为1，2，3位，则Kozak规则可 描述如下： • 第4位的偏好碱基为G； • ATG的5’端约15bp范围的侧翼序列内不含碱基T； • 在-3，-6和-9位置，G是偏好碱基； • 除-3，-6和-9位，在整个侧翼序列区，C是偏好碱基。 Kozak规则是基于已知数据的统计结果，不见得必须全部满足，一般来说， 满足前两项即可。
在线分析<7000bp序列，大于此 长度的可通过E-mail进行分析
IDB
内含子序列数据库
ExInt Intronerator GenScan
核酸序列特征分析
核酸序列特征分析核酸序列特征分析是一个针对基因及其控制结构的重要研究课题，它可以帮助我们更好地理解遗传物质的结构和功能。
本文将介绍核酸序列特征分析的基本原理、步骤及分析方法，最后介绍可视化工具。
一、核酸序列特征分析的基本原理核酸序列特征分析是一种统计分析方法，用于全面分析核酸序列的某种特征，以发现和探索结构以及功能关系。
这种方法依赖于统计模型，以及不同特征度量标准，例如单碱基特征、二碱基特征、多碱基特征和序列分类等等。
可以选择不同特征的集合，用来发现序列的一些特殊结构，包括基因、调控序列、蛋白质结构和功能。
二、核酸序列特征分析的步骤核酸序列特征分析的步骤一般分为五个步骤：（1）获取输入数据，根据特征选择相应的特征计算库。
（2）利用统计模型以及参数，计算得出相应特征度量值，并将它们存储到计算机中。
（3）根据特征选择合适的建模方法，比如对数据进行聚类。
（4）根据模型参数，绘制特征分析图。
（5）根据图形结果做出结论，并给出相应的解释。
三、核酸特征分析中的分析方法1、基于核酸序列的单碱基特征分析：该方法的主要目的是分析单个碱基的分布，例如A/G，C/T，或者任意一对对立的碱基，通过比较单碱基出现次数的差异，来确定特定序列应该具有什么样的特征。
2、基于核酸序列的二碱基特征分析：该方法是针对两个或多个二碱基的比较，可以用来确定二碱基的组合的特征，以探究其中的影响因素。
3、基于核酸序列的多碱基特征分析：该方法是以一组碱基为单位进行分析，识别给定序列的多碱基特征，并评估它们之间的相关性。
4、基于核酸序列的序列分类：这是一种机器学习方法，通过特征选择，建立一个分类模型，然后将训练集中的序列分类为种类，利用这一模型，可以对未知序列进行预测。
四、可视化工具随着科技的发展，可视化工具也得到了极大的改进，它们可以帮助我们更好地理解核酸序列特征分析的结果。
例如Cytoscape，这是一个开源的网络可视化软件，可以帮助我们更直观地了解核酸序列中的二碱基关系；SeqView，这是一个基于web的序列可视化工具，提供了多种的可视化效果，例如3D结构、双向序列特征分析等；Circos，这是一个用于可视化大规模连接数据和关系的高效工具，可以帮助我们将序列特征分析结果可视化为动态图形。
核酸序列分析
Smith-Waterman算法
在序列比对中，通常希望使用能够反映一个氨基酸发生改 变的概率与两个氨基酸随机出现的概率的比值的矩阵。这些比 值可以用相关几率（relatedness odds）矩阵表示。这就是突 变数据相似性分数矩阵产生的基础，在序列比对过程中，两个 序列从头到尾逐个残基进行比对，所得几率值的乘积就是整个 比对的分值。 在实际使用时，通常取几率值的对数以简化运算。因此， 常用的突变数据矩阵PAM250实际上是几率值的对数矩阵（图 3）。矩阵中值大于0的元素所对应的两个残基之间发生突变 的可能性较大，值小于0的元素所对应的两个残基之间发生突 变的可能性较小。
Needleman-Wunsch算法 Needleman-Wunsch算法
当两个序列被联配时，通过计算其重排序列
(shuffed version) 的联配距离，可以得到这两个序列间 的最小距离估计。如果实际得到的联配距离小于重排序 列距离的95%，则表明实际的联配距离达到了5%的显 著水平，是不可能由机误造成的，即实际联配距离是正 确的。
Needleman-Wunsch算法
将两条联配的序列沿双向表的轴放置。从任一碱基
对，即表中的任一单元开始，联配可延三种可能的方式
延伸：如果碱基不匹配，则每一序列加上一个碱基，并 给其增加一个规定的距离权重；或在一个序列中增加一
个碱基而在另一序列中增加一个空位或反之亦然。引入
一个空位时也将增加一个规定的距离权重。
62%或以上相同的串用于产生BLOSUM62矩阵，依此类推。
BLOSUM与BLOCKS对于同样的 序列比对产生的结果 在局部有所不同，可能是一个认为不相似不可以替换而另一 个认为相似可以替换。必须说明，如果比对这两个序列高度 相似，这些细微的差别对整个序列比对结果的影响不大，但 在序列比对的边界区可能产生显著影响，此时增强微弱信号 以探测远距离相关变得十分重要。
第四章 核酸序列分析
34
相似性(similarity)、一致性(identity) 和同源性(homology)
序列相似性：指两个序列之间相同碱基或氨基酸残基顺
序所占比例的高低。在蛋白质序列比对中，有时也指两个 序列之间具有相似特性（侧链基团的大小、电荷性、亲疏 水性等）的残基所占的比例。
说 明
极少插入或缺失：适用于非常相关 蛋白质间的联配； 少量大块插入：用于整个功能域可 能插入的情况 大量小块插入：适用于亲缘关系较远的 蛋白质同源性分析
大的起始罚分配以很小的长度罚分被普遍证实是最佳的设定思路。
54
打分矩阵
正如空位罚分可以奖励与进化相关的比对，失配罚分也可以用来 进一步区分相似比对。
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插入/删除事件
假设两条序列长度分别是12和9 假设这两条序列是真正的同源序列，那么它们之间长 度的差异可以解释为 (1)较长的序列有核苷酸的插入， 或者 (2) 较短的序列发生了核苷酸的删除，或者(3) 两者都发生了。 在不知道原始父辈序列的情况下，无法判断导致空位 的原因是由于一条序列的插入事件还是另一条的删除 事件，通常把这类事件称为插入/删除事件。
序列一致性：指两个序列相同位置上出现同样的碱基或
氨基酸残基的比例。
同源性：用来描述蛋白质或核酸来自同一祖先。
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图中：“|” 表示相同的残基， “+” 表示相似残基。 identity=8/45=17.8% similarity=(8+9)/45=37.8% 相似的碱基: 小分子、疏水性、带芳香基的氨基酸：A,V,F,P,M,I,L,W; 酸性氨基酸： D,E; 碱性氨基酸： R,H,K; 带羟基、胺基、碱性氨基酸： S,T,Y,H,C,N,G,Q.
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2.真核基因识别问题
真核基因远比原核基因复杂：
• 一方面，真核基因的编码区域是非连续 的，编码区域被分割为若干个小片段。
• 另一方面，真核基因具有更加丰富的基 因调控信息，这些信息主要分布在基因 上游区域。
真核基因组特点：
规模庞大——人类基因组 3×109 bp
大肠杆菌基因组 5 ×107 bp
1.原核基因组的特点
长开放阅读框 简单的基因结构 高基因密度 GC含量 具有操纵子结构
5’ 启动区
5’UTR 开放阅读框 3’UTR 终止区
3’
转录起始位点 起始密码子 终止密码子 转录终止位点
原核基因的典型结构
GC含量(GC content): 不同原核生物中，GC含量从25%~75%。 基因水平转移（horizontal gene trasfer）
序列比对 功能注释 KEGG
GO 系统发育树
contents
1. 分子质量、碱基组成、碱基分布、序列转换、核酸序列基本 分析
2. 限制性酶切分析 3. 克隆测序分析 4. 测序中载体序列的识别与去除 5. 核酸序列拼接 6. 核酸序列的电子延伸 7. 开放阅读框（ORF）分析 8. 基因组序列编码区/内含子结构分析 9. CpG岛分析 10. cDNA和Genomic DNA比对 11. 基因启动子分析
起蛋白的改变？ 这一段核酸序列上有没有特殊的功能位点？ 物种之间有什么差距？ 这段序列中是否有重复序列
基因识别
• 基因识别是生物信息学领域里的一个重要研 究内容
• 基因入一个系统测序阶段时， 急需可靠自动的基因组序列翻译解释技术，以处 理大量已测定的但未知功能或未经注释的DNA序 列
• 对于任何给定的核酸序列（单链DNA 或mRNA），根据密码子的起始位置， 可以按照三种方式进行解释。
• 例如，序列ATTCGATCGCAA （1） ATTCGATCGCAA （2） ATTCGATCGCAA （3） ATTCGATCGCAA
• 这三种阅读顺序称为阅读框（reading frames）
3、 一段序列上存在统计的规则性，表现为 密码子偏好，是蛋白编码区最明显的标志。
4、 与模板模式相符可能指出DNA上功能位点
的位置。
密码子偏好
编码蛋白对某一个物种有偏好使用某 一密码子的现象，称为密码子偏好。
进行基因预测的基本方法
1、遮蔽重复序列 寻找DNA序列中基因不可能出现的区域， 并将此遮蔽起来；
基因识别——使用计算机手段识别DNA序列上 的具有生物学特征的片段，其对象主要是蛋白 质编码基因，也包括其他具有一定生物学功能 的因子，如RNA、MicroRNA基因等一些非编码 基因，基因识别是生物信息学领域里的一个重 要研究内容。
基因语言的特点
真核生物中有很多重复序列，拷贝在几十几百到几万。 通常是不编码的序列
等值区 可变剪接（alternativee splicing） 密码子使用偏性
cDNA序列 基因组序列
翻译
编码区预测
蛋白质序列
蛋白质理化性质 二级结构预测 结构域分析 重要信号位点分析 三级结构预测
基因结构分析
Codon bias
GC Content 酶切位点 引物设计
选择性剪切 SNP
进行序列分析也需要一些工具，这些工具包括在 线工具和本地化工具。
2、进行序列对比寻找相似性 将预测的DNA与数据库中的DNA数据 aligment， 寻找保守区域；
3、寻找功能性位点 寻找起始密码、终止密码和剪接位点等；
4、找出编码区 将全部收集到的信息汇总成总体上尽可 能连贯的谱图。
5、DNA翻译
神经网络系统
大多数进行预测的软件都采用了神经网络系 统，赋予软件“学习”的功能，在应用之前必须 经过输入一定的训练集的一个学习的过程，所以 在使用预测工具时一定注意该工具的训练集是什 么。
第五章 核酸序列分析
生命之书的阅读
1、对生物个体的阅读 2、同种生物不同个体之间的比较分 析 3、不同物种比较
更重要的是找出差异的结果
一段核酸序列上可能有什么？
我们能用生物信息学对核 酸序列进行哪些分析？
在DNA序列中那些是基因？外显子？内含子？ 这些基因编码什么蛋白？ 这些基因有那些不同，不同会产生什么效果？会不会引
–一个开放阅读框（ORF,open reading frame）是一个没有终止编码的密码子序列。
–原核基因识别任务的重点是识别开放阅读 框，或者说识别长的编码区域。
形成6个开放读码框
由于氨基酸是由三联密码子编码的，因 此DNA序列就包含三个不同的开放读码框，取 决于从第一、第二或第三位核苷酸开始(第四 位和第一位同框)。而双链DNA的两条链都可 以转录RNA，后者翻译蛋白质。因此，一个 DNA序列及其互补链可以有6个不同的读码框 (reading frames)。
许多细胞基因组表现具有不同GC含量的区域的 组合物，这些区域反映了细菌的进化历史。
• 非翻译区域（untranslated regions, UTR） –编码区域两端的DNA，有一部分被 转录，但是不被翻译，这一部分称为 非翻译区域
• 5’UTR---基因上游区域的非翻译区域 • 3’UTR---基因下游区域的非翻译区域
巨大的非编码序列
复杂的基因结构
外显子 外显子 启动区 5’UTR 内含子 内含子
外显子 内含子 3’UTR终止区
5’
3’
转录位点 起始密码子 剪切受体位点 终止密码子
剪切给体位点
复杂的基因转录调控方式
内含子 GT----AC规则
ＣpG岛
真核生物基因组ＧＣ含量没有原核生 物差异那么明显.但在人基因５‘端 有ＣpＧ岛，大约有４５，０００这 样的岛，有一半和持家基因有关。
• 真核生物基因是不连续的
• 真核生物的启动子和增强子
• 真核生物的基因有一些特定的模式
•
由于进化的原因，基因序列比较保守
基因预测的基本原则
1、 如果一个序列中某一区域出现重复序列， 该区域不大可能出现在编码区域。
2、 如果某一片段与其它基因或基因产物有序列 相似性，该片段是外显子的可能性极大。