生物信息学 第5章 常用分析软件
常用生物数据分析软件
常用生物数据分析软件生物数据分析软件是用于处理、分析和解释生物学实验中产生的大规模数据的工具。
这些软件通常具有统计分析、数据可视化和生物信息学工具等功能，它们在生物学研究、医学诊断和药物开发等领域都有广泛的应用。
本文将介绍一些常用的生物数据分析软件。
1.R：R是一种免费且开源的编程语言，它提供了丰富的生物数据分析和可视化工具，如统计分析、机器学习、生物信息学和图形绘制等。
R 语言拥有庞大的用户社区和丰富的包资源，适用于各种生物学数据分析任务。
2. Python：Python是另一种常用的编程语言，它也具备强大的生物数据分析能力。
Python拥有多个生物学数据处理和分析库，如NumPy、Pandas和BioPython等。
Python的易学性、可扩展性和广泛的应用领域使其成为生物学数据分析的首选工具之一3.MATLAB：MATLAB是一种专业的科学计算和数据可视化软件，在生物学数据分析领域有广泛的应用。
它提供了丰富的统计分析和机器学习工具包，可用于生物数据的处理、分析和建模等任务。
4.SPSS：SPSS是一种常用的统计分析软件，它具有直观的用户界面和广泛的统计分析功能。
SPSS可以对生物学数据进行描述性统计、方差分析、回归分析和聚类分析等，并生成相应的报告和图表。
5.SAS：SAS是一种专业的统计分析软件，也被广泛用于生物学数据分析。
SAS拥有强大的数据管理和数据分析功能，可用于处理和分析大规模的生物学数据集。
6. Partek Genomics Suite：Partek Genomics Suite是一种专门用于基因组学和转录组学数据分析的软件。
它提供了丰富的生物学数据分析工具和流程，可用于差异表达分析、通路分析和功能注释等任务。
7. Ingenuity Pathway Analysis (IPA)：IPA是一个用于通路分析和功能注释的软件。
它能够对基因表达数据进行通路分析和功能注释，并提供生物学上下游调控网络的图形可视化。
常用生物数据分析软件
常用生物数据分析软件在生物科学领域中，数据分析是一项重要的任务。
随着技术的进步，生物学研究的数据规模不断扩大，例如基因组测序数据、蛋白质互作数据、表达谱数据等。
为了处理和分析这些大规模的生物学数据，许多生物数据分析软件被开发出来。
本文将介绍一些常用的生物数据分析软件。
1.R：R是一个流行的统计分析和图形化软件，也是生物学家常用的数据分析工具之一、R具有强大的数据分析功能和广泛的统计工具包，适用于各种生物学数据分析任务，例如基因表达分析、蛋白质结构预测、基因组测序等。
2. Python：Python是一种通用的编程语言，也被广泛用于生物数据分析。
Python拥有丰富的生物信息学工具包，例如Biopython，可用于处理和分析蛋白质序列和结构、基因组测序数据等。
Python还具有强大的数据处理和可视化能力，适用于各种生物学数据分析任务。
3. NCBI工具：NCBI（美国国家生物技术信息中心）提供一系列在线工具用于生物数据分析。
NCBI提供的工具包括BLAST用于序列比对、Entrez用于文献检索、GenBank用于基因组测序数据等。
这些工具对于进行一些常见的生物数据分析任务非常有用。
4. Bioconductor：Bioconductor是一个用于生物数据分析的开源软件包集合。
Bioconductor提供了许多R语言工具包，包括用于基因表达分析、蛋白质互作网络分析等。
这些工具包提供了丰富的生物学统计学和机器学习算法，可以帮助研究人员进行高质量的生物数据分析。
5. Cytoscape：Cytoscape是一个用于生物网络分析和可视化的软件。
它可以用来分析和可视化蛋白质互作网络、基因调控网络等。
Cytoscape提供了许多插件和工具，使得生物网络分析更加方便和高效。
6. Galaxy：Galaxy是一个用于生物数据分析的在线平台。
它提供了许多常用的生物数据分析工具，并提供了一个用户友好的界面，使得生物学家可以无需编程就能进行复杂的生物数据分析任务。
常用生物信息学软件
常用生物信息学软件一、基因芯片1、基因芯片综合分析软件。
ArrayVision 7.0 一种功能强大的商业版基因芯片分析软件，不仅可以进行图像分析，还可以进行数据处理，方便protocol的管理功能强大，商业版正式版：6900美元。
Arraypro 4.0 Media Cybernetics公司的产品，该公司的gelpro, imagepro一直以精确成为同类产品中的佼佼者，相信arraypro也不会差。
phoretix™ Array Nonlinear Dynamics公司的基因片综合分析软件。
J-express 挪威Bergen大学编写，是一个用JA V A语言写的应用程序，界面清晰漂亮，用来分析微矩阵（microarray）实验获得的基因表达数据，需要下载安装JA V A运行环境JRE1.2后(5.1M)后，才能运行。
2、基因芯片阅读图像分析软件ScanAlyze 2.44 ，斯坦福的基因芯片基因芯片阅读软件，进行微矩阵荧光图像分析，包括半自动定义格栅与像素点分析。
输出为分隔的文本格式，可很容易地转化为任何数据库。
3、基因芯片数据分析软件Cluster 斯坦福的对大量微矩阵数据组进行各种簇（Cluster）分析与其它各种处理的软件。
SAM Significance Analysis of Microarrays 的缩写，微矩阵显著性分析软件，EXCEL软件的插件，由Stanford大学编制。
4．基因芯片聚类图形显示TreeView 1.5 斯坦福开发的用来显示Cluster软件分析的图形化结果。
现已和Cluster成为了基因芯片处理的标准软件。
FreeView 是基于JA V A语言的系统树生成软件，接收Cluster生成的数据，比Treeview 增强了某些功能。
5．基因芯片引物设计Array Designer 2.00 DNA微矩阵（microarray）软件，批量设计DNA和寡核苷酸引物工具三、序列综合分析V ector NTI Suite 8.0 不喜欢装备各种专业性强的软件，而希望用一个综合性的软件代替的同志可以选择本软件。
生物信息学软件的基本使用方法介绍
生物信息学软件的基本使用方法介绍生物信息学是研究生物学中大规模数据的获取、存储、管理、分析和解释的学科。
为了能够有效地处理这些复杂的生物数据，生物信息学研究者使用了许多专门设计的软件工具。
本文将介绍几种常见的生物信息学软件，并提供基本的使用方法。
1. BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）：BLAST是一种用于基因序列比对和相似性搜索的软件工具。
它能够找到在数据库中与输入序列相似的序列，并计算它们之间的相似度分数。
使用BLAST时，首先需要选择要比对的数据库，如NCBI的nr数据库。
然后，将待比对的序列输入到BLAST中，并选择合适的算法和参数，最后点击运行按钮即可得到比对结果。
2. ClustalW：ClustalW是一种常用的多序列比对软件。
它能够将多个序列对齐，并生成比对结果。
使用ClustalW 时，首先需要输入要比对的序列。
可以通过手动输入、从文件中导入或从数据库中获取序列。
然后，选择合适的比对算法和参数，并点击运行按钮。
在比对结果中，会显示相似性分数矩阵和序列的对齐信息。
3. FASTA：FASTA是一种用于快速比对和搜索序列相似性的工具。
它使用一种快速的搜索算法，能够在大型数据库中快速找到与输入序列相似的序列。
使用FASTA时，需要将待比对的序列输入到软件中，并选择匹配的算法和搜索参数。
运行后，软件会生成相似序列的列表和相似性评分。
4. R：R是一种统计分析软件，也被广泛用于生物信息学领域。
它提供了丰富的函数和库供生物信息学研究者使用，用于数据处理、统计分析和可视化。
使用R时，可以通过命令行或脚本编写代码来执行各种操作。
例如，可以使用R中的Bioconductor库进行基因表达数据的分析和可视化。
5. IGV（Integrative Genomics Viewer）：IGV是一种用于基因组数据可视化的软件工具。
它能够显示基因组位置上的测序深度、SNP、CNV等信息，并支持交互式操作和注释查看。
生物信息学软件
生物信息学软件随着基因组学、蛋白质组学和转录组学等技术的发展，生物信息学软件在生命科学研究领域中发挥着越来越重要的作用。
本文主要介绍生物信息学软件的概念、分类和应用。
一、生物信息学软件概述生物信息学软件是在生命科学研究领域中应用计算机技术对生物信息进行分析和处理的软件。
目前，生物信息学软件已广泛应用于生物信息分析、基因诊断、新药发现、生物进化研究等方面。
生物信息学软件一般可以分为以下几类。
1、序列分析软件序列分析软件主要用于处理和分析DNA、RNA和蛋白质序列。
该类软件可以进行序列比对、序列组装、基因识别、功能注释、序列转录本组装等工作。
比如常用的序列比对软件包括BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）、ClustalW 等。
2、结构分析软件结构分析软件主要用于处理和分析蛋白质结构。
该类软件可以进行蛋白质结构预测、蛋白质折叠模拟、蛋白质分子对接、蛋白质分子动力学模拟等工作。
比如常用的蛋白质结构预测软件包括Phyre2、I-TASSER等。
3、系统生物学软件系统生物学软件主要是通过对生物系统的建模和模拟来研究生物系统的结构和功能。
该类软件可以进行代谢通路建模、蛋白质相互作用网络构建、信号通路建模等工作。
比如常用的代谢通路建模软件包括KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）、MetaboAnalyst等。
4、分子进化软件分子进化软件是基于分子序列或分子结构进行物种和基因家族进化分析的软件。
该类软件可以进行分子进化树构建、分子时钟估算、分子进化率计算等工作。
比如常用的分子进化软件包括MEGA（Molecular Evolutionary Genetics Analysis）、PhyML等。
5、生物信息管理软件生物信息管理软件主要用于生物数据的收集、存储和管理。
该类软件可以进行生命科学文献库维护、生物信息数据更新等工作。
生物学常用软件简介
二.生物学软件部分常见功能使用技巧
PCR 引物设计
DNA、蛋白质序列同源分析及进化树构建
Contig Express----DNA 序列片断拼接 DNA 模拟电泳
三 生物信息学软件的系统平台
Dot plot of a cross_match comparison of strains MGAS8232 and SF370 genome sequences. cross_match was run with default parameters except the minimum match was set to 100
Hale Waihona Puke 2.序列的比对 序列比对（alignment）：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。
将两个或多个序列排列在一起，标明其相似之处。 序列中可以插入间隔（通常用短横线“-”表示）。 对应的相同或相似的符号（在核酸中是A, T（或 U）, C, G，在蛋白质中是氨基酸残基的单字母表 示）排列在同一列上。
生物信息学软件一般可以分成商业的和开源 的两大类,大部份商业的软件都是用在 windows 平台下的 , 而大部分开源软件是在 unix/linux平台下的. 大部分的软件基于unix/linux平台.
一 生物信息学软件的主要功能简介
1.数据的基本处理 (1)数据的常用格式: 生物信息学中数据的常用格式有: Fasta、NBRF/PIR，EMBL、CLUSRAL、 Genbank、phylip等。 这些格式虽然不同，但用一些软件可以进行 转换，下面一起看一下Fasta和EMBL
常用生物信息学软件BLAST
Blast的主程序是blastall。程序的输入文件是query序列（-i 参数）和库文件（-d 参数），比对类型的 选择（-p 参数）和输出文件（-o 参数）由用户指定。其中“-p”参数有 5 种取值： -p blastp：蛋白序列与蛋白库做比对。 -p blastx：核酸序列对蛋白库的比对。 -p blastn：核酸序列对核酸库的比对。 -p tblastn：蛋白序列对核酸库的比对。 -p tblastx：核酸序列对核酸库在蛋白级别的比对。 这些元素就构成了blast的基本运行命令（以blastn为例）： blastall -i query.fasta -d database_prefix -o blast.out -p blastn 其中如果"-o"参数缺省，则结果输出方式为屏幕输出。下面以一个blastn比对为例，来说明比对全过程： Query序列（query.fasta）： >gi|45593933|gb|AY551259.1| Oryza sativa precursor microRNA 319c gene AGGAAGAGGAGCTCCTTTCGATCCAATTCAGGAGAGGAAGTGGTAGGATGCAGCTGCCGATTCATGGATA CCTCTGGAGTGCATGGCAGCAATGCTGTAGGCCTGCACTTGCATGGGTTTGCATGACCCGGGAGATGAAC CCACCATTGTCTTCCTCTATTGATTGGATTGAAGGGAGCTCCACATCTCT >gi|45593932|gb|AY551258.1| Oryza sativa precursor microRNA 319b gene CATATTCTTTTAATTTGATGGAAGAAGCGATCGATGGATGGAAGAGAGCGTCCTTCAGTCCACTCATGGG CGGTGCTAGGGTCGAATTAGCTGCCGACTCATTCACCCACATGCCAAGCAAGAAACGCTTGAGATAGCGA AGCTTAGCAGATGAGTGAATGAAGCGGGAGGTAACGTTCCGATCTCGCGCCGTCTTTGCTTGGACTGAAG GGTGCTCCCTCCTCCTCGATCTCTTCGATCTAATTAAGCTACCTTGACAT 库文件Database（db.seq，已经运行formatdb -i db.seq -p F -o T建库）： >fake_seq AGGAAGAGGAGCTCCTTTCGTTCCAATTCAGGAGAGGAAGTGGTAGGATGCAGCTGCCGATTCATGGATA CCTCTGGAGTGCATGCAGCAATGCTGTAGGCCTGCACTTGCATGGGTTTGCATGACCCGGCGAGATGAAC CCACCATTGTCTTCCTCTATTGATTGGATTGAAGGGAGCTCCACATCTCT 运行命令： blastall -i query.fasta -d db.seq -o blast.out -p blastn 运行结果： BLASTN 2.2.8 [Jan-05-2004] Reference: Altschul, Stephen F., Thomas L. Madden, Alejandro A. Schaffer, Jinghui Zhang, Zheng Zhang, Webb Miller, and David J. Lipman (1997), "Gapped BLAST and PSI-BLAST: a new generation of protein database search programs", Nucleic Acids Res. 25:3389-3402. Query= gi|45593933|gb|AY551259.1| Oryza sativa precursor microRNA 319c gene, complete sequence
常用生物软件大汇总
常用生物软件大汇总生物软件在现代生命科学研究和应用领域具有重要的作用。
它们可以用来处理和分析基因组数据、蛋白质结构数据、生物图像数据等，以帮助研究人员理解生物学问题。
以下是一些常用的生物软件的大致分类和简要说明。
1.序列分析软件序列分析软件主要用于处理和分析DNA、RNA和蛋白质序列数据。
常见的软件包括BLAST、Clustal Omega、MAFFT、MUSCLE等。
这些软件可以用于序列比对、物种演化分析、构建系统发育树等。
2.基因组分析软件基因组分析软件用于处理和分析整个基因组的数据。
例如，基因组装软件如SOAPdenovo、Velvet等，可以将高通量测序数据拼接成完整的基因组序列。
此外，基因注释软件如GATK、Ensembl Genome Browser等可以帮助鉴定基因的功能和变异。
3.蛋白质结构预测软件蛋白质结构预测软件可以通过蛋白质序列预测其三维结构。
常见的软件包括I-TASSER、SWISS-MODEL、ROSETTA等。
这些软件可以通过模拟和比对已知的蛋白质结构来预测目标蛋白质的结构，有助于理解蛋白质功能和相互作用。
4.生物图像分析软件生物图像分析软件用于处理和分析生物图像数据，如细胞、组织或生物标记物的图像。
常见的软件包括ImageJ、CellProfiler、FIJI等。
这些软件可以用于定量分析细胞形态、计算数量和测量各种生物学参数。
5.生物网络分析软件生物网络分析软件用于分析和可视化基因、蛋白质或代谢产物的相互作用网络。
常见的软件包括Cytoscape、STRING、GeneMANIA等。
这些软件可以帮助研究人员识别关键基因或蛋白质，理解生物网络的结构和功能。
6.转录组分析软件转录组分析软件用于处理和分析高通量转录组数据，如RNA-Seq数据。
常见的软件包括DESeq2、edgeR、Cufflinks等。
这些软件可以帮助鉴定差异表达基因、富集通路和功能，以及理解基因调控网络。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
利用CodonW分析密码子偏好性
CodonW是美国DEC公司开发的对密码子的使用进行分 析的免费的软件工具。此软件是建立在大量的统计学分析的 基础上，为了简化在线分析的复杂性而开发的，它可以在 Windows环境下运行，并且可以同时处理2000条以上的序列。 通过对DNA或RNA序列的分析，CodonW会产生关于密码子 使用的相关指标的统计学分析的数据，我们可以利用这些数 据对我们所要了解的序列进行分析。 其下载网址为：ftp:///cu/codonW.tar.Z。
第5章 常用分析软件
一、基因结构
基因的概念是随着遗传学、分子生物学、 生物化学等领域的发展不断完善的。从分子 生物学角度来看，基因是负载特定生物遗传 信息的DNA分子片段，在一定的条件下能够 表达这种遗传信息，产生特定的生理功能。
原核生物基因结构：
一个完整的原核基因结构是从基因的5'端启动子区域 开始，到3'端终止区域结束。基因的转录开始位臵由转录 起始位点确定，转录过程直至遇到转录终止位点结束，转 录的内容包括5'端非翻译区、开放阅读框及3'端非翻译区。 基因翻译的准确起止位臵由起始密码子和终止密码子决定， 翻译的对象即为介于这两者之间的开放阅读框ORF。
waxy基因的序列
序 号 1 2 3 Genebank 登陆号 AY094405 AF486514 X03935 Arabidopsis haliana Hordeum vulgare Zea mays granule bound starch synthase I mRNA granule bound starch synthase I mRNA glucosyl transferase 物 种 基因功能
核苷酸总是GT，并且其3'端的最后两个核苷酸总是AG，即：
5'-GT ……AG-3'，这个规律有助于真核生物开放阅读框的识 别。
CpG岛— —CpG islands
CpG岛是指DNA序列上的一个区域，此区域含有大 量相联的胞嘧啶（C）、鸟嘌呤（G），以及使两者相连 的磷酸酯键（p）。CpG岛的概念是Gardiner-garden和 Fromner于1987年提出的，基因中平均每100 Kb即可出现。
CpG岛位于基因的启动子和第一个外显子区，约有
60%~80%的人类基因的启动子和起始外显子含有CpG岛， 其中GC含量大于50%，长度超过200bp。因此搜索CpG
岛可以为基因及其启动子预测提供重要线索。
利用CpGPlot预测分析CpG岛
CpGPlot是预测CpG岛的在线工具，它是由欧洲
分子生物学实验室EMBL —— European Molecular
Biology Laboratory提供的。 其网址为： /Tools/emboss/cpgplot/index.html
CpGPlot在线操作页面
用CpGplot预测AC002390序列的CpG岛的结果
用CpGReport预测AC002390序列的CpG岛的结果
五、密码子偏好性
密码子使用偏性是指生物体中编码同一种氨
基酸的同义密码子的非均匀使用现象。这一现象
的产生与诸多因素有关，如基因的表达水平、翻 译起始效应、基因的碱基组分、某些二核苷酸的
出现频率、G+C含量、基因的长度、tRNA的丰度、
蛋白质的结构及密码子一反密码子间结合能的大
小等。所以对密码子使用偏好性的分析具有重包括编码区域，还包括 5'端和3'端两侧长度不等的特异性序列，虽然这些序列不编
码氨基酸，却在基因表达的过程中起着重要的作用。所以， 严格的“基因”这一术语的分子生物学定义是：产生一条多 肽链或功能RNA所必须的全部核苷酸序列。
二、蛋白质结构
蛋白质是一种生物大分子，蛋白质中相邻的氨基 酸通过肽键形成一条伸展的肽链，这条链称为蛋白质
的一级结构，不同蛋白质其肽链的长度不同，肽链中
不同氨基酸的组成和排列顺序也各不相同。肽链上的
氨基酸残基形成局部的二级结构，各种二级结构在空
间卷曲折叠形成特定的三维空间结构。有的蛋白质由 多条肽链组成，每条肽链称为亚基，亚基之间又有特
定的空间关系，称为蛋白质的四级结构。
DNA序列特征分析
分析DNA序列，除了进行序列比对之外，更重要的工作 是从序列中找到基因及其表达调控信息。寻找基因的工作有 两个：一是识别与基因相关的特殊序列信号，如启动子、起 始密码子，通过信号识别大致确定基因所在的区域；二是预 测基因的编码区域，或预测外显子所在的区域。在此基础上， 结合两个方面的结果确定基因的位臵和结构。绝大部分基因 表达调控信息隐藏在基因序列的上游区域，在组成上具有一 定的特征，可以通过序列分析识别这些特征。
真核生物的开放阅读框
真核生物的开放阅读框不仅含有编码蛋白的外显子 （exon），而且还有内含子（intron），并且内含子将开放 阅读框分割为若干个小片段。开放阅读框的长度变化范围非 常大，因此真核生物的基因预测远比原核生物困难。但是， 在真核生物的开放阅读框中，外显子与内含子之间的连接绝 大部分情况下满足GT-AG规律：内含子序列 5' 端的起始两个
CodonW1.4主菜单的操作页面
11个密码子使用的指标
序 号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 全 称 缩 写 Codon Adaptation Index Frequency of Optimal Codons Codon Bias Index The effective number of codons G+C content of the gene G+C content at 3rd position of synonymous codons Silent base composition Number of silent sites and amino acids Hydrophobicity of protein Aromaticity score CAI Fop CBI ENc G+C GC3s LSil LAA GRAVY Aromo