4 Information pathway-genes and chromosomes
病毒高通量测序与生物信息学技术
精彩摘录
在医学与生物科技日益交融的今天，我们迎来了一个充满挑战与机遇的时代。 在这个时代，病毒的研究与防控工作显得尤为重要。《病毒高通量测序与生物 信息学技术》这本书，无疑为我们提供了一把钥匙，帮助我们更深入地理解病 毒的本质，更有效地应对病毒带来的威胁。
书中提到：“高通量测序技术的出现，使得我们能够以前所未有的速度获取病 毒的基因组信息，这对于病毒的研究和防控工作具有划时代的意义。”这一观 点深刻指出了高通量测序技术在病毒研究中的重要性。通过高通量测序，我们 可以快速获取病毒的基因组序列，为后续的病毒分析、溯源、变异监测等工作 提供基础数据支持。
这一部分详细介绍了病毒高通量测序数据的生物信息学分析方法。包括数据质 量控制、序列比对、基因结构分析、功能注释和基因表达分析等内容。通过对 这些分析方法的详细介绍，使读者能够熟练掌握病毒高通量测序数据的处理和 分析技巧。
这一部分通过多个具体案例，展示了病毒高通量测序与生物信息学技术在病毒 研究中的应用。包括新型病毒的发现、病毒基因组解析、病毒变异监测以及病 毒疫苗研发等内容。这些案例不仅为读者提供了实际应用的参考，也展示了高 通量测序与生物信息学技术在病毒研究中的巨大潜力。
《病毒高通量测序与生物信息学技术》这本书为我们提供了丰富的知识和深刻 的见解，帮助我们更好地理解和应对病毒带来的挑战。在未来的病毒研究和防 控工作中，我们应该充分利用这些先进的技术和方法，为保护人类健康和生命 安全做出更大的贡献。
阅读感受
在现代生物技术的浪潮中，我得以阅读《病毒高通量测序与生物信息学技术》 这本专业书籍，深感荣幸。这本书不仅是对病毒学研究的深入探索，更是对生 物信息学技术在病毒研究中的应用的全面展示。
作者简介
作者简介
这是《病毒高通量测序与生物信息学技术》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
生物信息学分析
生物信息学分析生物信息学是一门科学领域，其目的是为了理解生命体系，在这个科学领域中，主要利用分析生物数据的技术来获取生命体系的相关信息。
这些数据可以来自于DNA、RNA、蛋白质等生物分子或整个生物组织。
生物信息学分析主要有基因组学、转录组学、蛋白质组学等分析。
基因组学是研究所有基因的组成、结构、功能和变异性等方面的科学领域。
基因组学数据可能来源于头发、血液、口腔拭子等样本，通过Next Generation Sequencing（NGS）或其他高通量测序技术来获取数据。
其中，NGS技术是目前最有效的DNA测序方法，其能够高效地测量大量的序列，并且花费相对较少的时间和成本。
一般来说，基因组学分析需要进行以下步骤：测序、序列。
一般情况下，这些工具都需要进行大数据计算，因此需要运用一些专业的生物信息学工具，例如NCBI GenBank、Ensembl等。
转录组学是研究在一个细胞或组织中所有基因表达的数量学和异质性的科学领域。
转录组学数据可能来源于同一体积的细胞，通过RNA测序技术或微阵列芯片等技术获取数据。
RNA测序技术可以直接依据RNA序列来确定其测序信息。
与基因组学类似，转录组学分析需要运用许多专业的生物信息学工具，例如Cufflinks、GenomeSpace等。
蛋白质组学是研究一个生物中所有蛋白质的性质、特征和表达的科学领域。
蛋白质组学数据通常来自质谱分析，通过采用高通量质谱技术，可以大规模地鉴定蛋白质并分析其性质和功能。
常用的蛋白质质谱分析技术包括MALDI-TOF/TOF和高分辨质谱仪。
与前两种分析类似，蛋白质组学也需要运用许多专业的生物信息学工具，例如Mascot、SpectraST等。
生物信息学分析在生命科学领域中的应用越来越广泛。
通过生物信息学分析，我们能够了解基因组、转录组和蛋白质组的相关信息，了解生命活动的机制，为疾病治疗以及生物科技领域的发展提供有力的支持。
随着生命科学相关技术的进步，将能够更好地揭示生命活动的奥秘，推动生物医学的快速发展。
转录组学揭示细胞异质性
转录组学揭示细胞异质性转录组学是研究细胞中所有转录本的全盘技术。
它为我们提供了一种了解基因表达动态变化的重要手段，能够揭示不同细胞之间在基因表达层面的细微差异。
细胞异质性是指在同一组织或细胞群体中，不同细胞展现出不同的表型、功能或生物学特征。
这种异质性在发育、疾病和组织修复等生物过程中具有重要影响，而转录组学正是深入理解这些现象的重要工具。
转录组学基础转录组学主要通过高通量测序技术（HTS）来分析复杂样本中的mRNA表达水平。
传统的基因表达分析方法，如荧光定量PCR，通常只能针对少部分基因进行检测，无法全面描绘整个细胞的转录状态。
相比之下，转录组学能够一次性获得成千上万的基因表达数据，使得研究者能够更全面地理解基因调控网络。
关键技术RNA测序（RNA-seq）：这种技术通过互联网平台对cDNA进行测序，得出细胞内RNA的丰度和多样性为基础的全转录组数据。
RNA-seq优于传统微阵列技术，因为它可以检测到低丰度转录本，并对未知转录本具有更好的灵敏度。
单细胞RNA测序（scRNA-seq）：随着多样化细胞类型和状态的识别需求逐渐提高，研发出单细胞转录组学方法以便更好地分析单个细胞内的表达模式。
这种技术消除了群体平均造成的信息损失，让我们能够识别出在组织内存在的异质性。
生物信息学分析：由于高通量测序生成的数据量庞大，高效的数据分析和解读显得尤为重要。
从原始数据的预处理到下游分析（如差异表达分析、聚类分析等），生物信息学为我们在解读转录组数据过程中提供了强有力的支持。
细胞异质性的来源细胞异质性可以由多种因素造成，包括遗传、表观遗传以及环境因素等：遗传异质性：不同个体或不同类型细胞之间可能存在核苷酸水平上的变异，这些变异会导致基因表达差异。
表观遗传调控：表观遗传机制（如DNA甲基化、组蛋白修饰和非编码RNA等）会调节基因活性，进而影响细胞分化状态。
微环境因素：外部信号如生长因子、营养物质及免疫微环境反应也可以影响基因的表达，导致同一类型细胞出现不同表型。
生物信息学常用名词解释（一）
生物信息学常用名词解释（一）在生物信息中会出现很多的特殊名词，从这次内容开始，我们将逐渐推送一些生物信息相关的一些名词解释。
生物信息学（bioinformatics）：综合计算机科学、信息技术和数学的理论和方法来研究生物信息的交叉学科。
包括生物学数据的研究、存档、显示、处理和模拟，基因遗传和物理图谱的处理，核苷酸和氨基酸序列分析，新基因的发现和蛋白质结构的预测等。
基因组（genome)：是指一个物种的单倍体的染色体数目，又称染色体组。
它包含了该物种自身的所有基因。
基因（gene）：是遗传信息的物理和功能单位，包含产生一条多肽链或功能RNA所必需的全部核苷酸序列。
基因组学（genomics)：是指对所有基因进行基因组作图（包括遗传图谱、物理图谱、转录图谱）、核酸序列测定、基因定位和基因功能分析的科学。
基因组学包括结构基因组学（structural genomics)、功能基因组学（functional genomics)、比较基因组学(Comparative genomics)。
蛋白质组学（proteomics）：阐明生物体各种生物基因组在细胞中表达的全部蛋白质的表达模式及功能模式的学科。
包括鉴定蛋白质的表达、存在方式(修饰形式)、结构、功能和相互作用等。
高通量测序：高通量测序技术（High-throughputsequencing，HTS）是对传统Sanger测序（称为一代测序技术）革命性的改变, 一次对几十万到几百万条核酸分子进行序列测定, 因此在有些文献中称其为下一代测序技术(next generation sequencing，NGS )足见其划时代的改变, 同时高通量测序使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能, 所以又被称为深度测序(Deep sequencing)。
下一代测序：英文名为Next Generation Sequencing，简称为NGS。
也叫做二代测序或者高通量测序。
转录组学揭示细胞异质性
转录组学揭示细胞异质性细胞是生物体的基本单位，每个细胞都包含着相同的基因组，但在功能和表达上存在着差异。
这种差异被称为细胞异质性，它是维持生物体正常发育和功能的重要基础。
近年来，随着转录组学技术的发展，科学家们能够更深入地研究细胞异质性，并揭示其在生物体中的重要作用。
转录组学是研究细胞中所有转录本的总体表达情况的学科。
通过转录组学技术，科学家们可以同时检测和分析细胞中的所有基因表达情况，从而揭示细胞异质性的存在和机制。
下面将介绍几种常用的转录组学技术及其在揭示细胞异质性中的应用。
1. 单细胞RNA测序（scRNA-seq）单细胞RNA测序是一种能够检测单个细胞中所有基因表达情况的技术。
通过将单个细胞的RNA提取、逆转录和扩增，然后进行高通量测序，可以得到每个细胞的转录组数据。
利用这些数据，科学家们可以对细胞进行分类和聚类分析，发现不同细胞类型和亚型，并揭示细胞异质性的存在。
2. 转录组空间定位技术转录组空间定位技术是一种能够将基因表达信息与细胞空间位置相结合的技术。
通过将组织切片进行RNA测序，并结合组织形态学信息，可以在组织层面上揭示细胞异质性的存在和分布。
这种技术可以帮助科学家们了解细胞在组织中的相互作用和功能分工。
3. 转录组动力学分析转录组动力学分析是一种能够研究细胞在不同时间点上基因表达变化的技术。
通过对细胞在不同发育阶段或刺激条件下的转录组进行测序和分析，可以揭示细胞异质性在时间尺度上的变化和调控机制。
这种技术可以帮助科学家们了解细胞发育和功能调控的动态过程。
细胞异质性在生物体中起着重要的作用。
首先，细胞异质性是维持生物体正常发育和功能的基础。
不同类型的细胞在形态、功能和表达上存在差异，这些差异使得细胞能够在生物体中发挥不同的作用。
其次，细胞异质性是维持组织和器官功能的基础。
不同细胞类型的协同作用和相互作用，使得组织和器官能够正常运行。
最后，细胞异质性是维持个体多样性的基础。
不同个体之间细胞的异质性差异，使得个体在形态和功能上存在差异，从而形成多样性的生物体群体。
生物信息学概论
生物信息学概论
生物信息学是一门生物学、计算机科学和统计学交叉的新兴学科，利
用计算机科学、统计学和生物学等领域的技术手段，研究生物学中的信息
问题。
生物信息学的发展得益于计算机技术的迅速发展和基因组学的大规
模进展，是推动生命科学发展和实现个性化医学的关键技术之一。
生物信息学的研究内容主要包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、
代谢组学、系统生物学和生物信息学软件等方面。
其中，基因组学是生物
信息学的核心内容，研究的是基因组的结构、功能和进化等问题。
转录组
学是研究基因的转录和表达的分子生物学学科，蛋白质组学是研究所有蛋
白质的表达和功能，代谢组学研究的是生物体内代谢产物的组成和代谢活动。
系统生物学则是研究生物体系统级的调控规律和功能。
生物信息学也是个充满挑战和机遇的领域。
生物物种之间的差异和基
因组的复杂性，给生物信息学的研究和应用带来了很大的挑战。
目前生物
信息学面临着数据管理、数据标准化、数据挖掘和信息整合等方面的挑战。
同时，在生物信息学应用中，还有重要的伦理和法律问题等等。
总之，生物信息学不仅是一个新兴专业，也是生命科学与计算机科学、统计学等交叉领域的典型代表，它将成为解决许多生命科学研究的重要工具，对医学、农业等领域的发展也将产生深远影响。
生物信息学A卷答案
一、名词辨析（每题5分，共20分）1、基因与基因组：Gene 基因：遗传功能的单位。
它是一种DNA序列，在有些病毒中则是一种RNA 序列，它编码功能性蛋白质或RNA分子。
Genome 基因组：染色体组，一个生物体、细胞器或病毒的整套基因；例如，细胞核基因组，叶绿体基因组，噬菌体基因组。
2、相似性与同源性：所谓同源序列，简单地说，是指从某一共同祖先经趋异进化而形成的不同序列。
同源性可以用来描述染色体—“同源染色体”、基因—“同源基因”和基因组的一个片断—“同源片断”必须指出，相似性(similarity)和同源性(homology)是两个完全不同的概念。
相似性是指序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相同DNA碱基或氨基酸残基顺序所占比例的高低。
相似性本身的含义，并不要求与进化起源是否同一、与亲缘关系的远近、甚至于结构与功能有什么联系。
3、CDS与cDNA：cDNA序列：互补DNA序列，指的是mRNA为在逆转录酶的作用下将形成DNA 的过程。
CDS序列：编码序列,从起始密码子到终止密码子的所有序列。
4、数据库搜索和数据库查询：数据库查询：对序列、结构以及各种二次数据库中的注释信息进行关键词匹配查找（又称数据库检索）。
数据库搜索：通过特定的序列相似性比对算法，找出核酸或蛋白质序列数据库中与检测序列具有一定程度相似性的序列。
搜索对象不是数据库的注释信息，而是序列信息。
二、判断题（20分）1、生物信息学可以理解为生命科学中的信息科学。
（√）2、DNA分子和蛋白质分子都含有进化信息。
（√）3、目前生命科学研究的重点和突破点的已完全转移到生物信息学上，已不需要实验做支撑。
（×）4、生物信息学的发展大致经历了三个阶段：前基因组时代、基因组时代和后基因组时代。
（√）5、基因组与蛋白质组一样，都处于动态变化之中。
（×）6、蛋白质三维结构都是静态的，在行使功能的过程中其结构不会改变。
（×）7、生物信息学中研究的生物大分子主要是脂类和多糖。
生物信息学在肝脏疾病研究中的优势性
生物信息学在肝脏疾病研究中的优势性生物信息学是将生物学、数学、计算机科学和工程学相结合的跨学科领域。
生物信息学在肝脏疾病研究中起着至关重要的作用，因为肝脏疾病是全球范围内健康和社会问题，并且具有复杂性和多样性。
在肝脏疾病的研究中，生物信息学可以用于以下几个方面：1.基因组学：基因组学是研究基因组的科学。
在肝脏疾病的研究中，基因组学可以用于解释不同患者之间的遗传差异，并寻找致病基因。
使用生物信息学技术可以更快地筛选出与肝脏疾病相关的基因，并确认这些基因对肝脏疾病的发生和发展的影响。
2.转录组学：转录组学是研究细胞转录产物组的科学。
在肝脏疾病的研究中，转录组学可以用于确定在肝脏疾病中不同基因的表达。
通过比较健康和患病组织的RNA测序数据，可以确定患者肝脏组织中不同基因的表达水平。
这些数据还可以用于确定肝脏疾病的分子亚型和不同肝病病程的分类。
3.蛋白质组学：蛋白质组学是研究组织、细胞或生物体内蛋白质的科学。
在肝脏疾病的研究中，蛋白质组学可以用于确定肝脏疾病发生和发展中发生变化的蛋白质。
生物信息学技术可以帮助研究人员对大规模的蛋白质组学数据进行分析，从而确定肝脏疾病中参与的关键基因和信号通路。
4.代谢组学：代谢组学是研究化学反应和代谢物在生物体中的变化的科学。
在肝脏疾病的研究中，代谢组学可以用于了解不同肝病患者和正常人之间的代谢差异。
生物信息学技术可以帮助研究人员对大规模的代谢组学数据进行分析，从而确定不同肝病状态对代谢物水平的影响，从而提供验证和开发治疗策略的生物标志物。
总的来说，生物信息学可以将各种生物数据整合起来，从而有助于了解肝脏疾病发生和发展的细节。
借助生物信息学技术的优势，研究人员可以在数据分析中更快速、精确地定位到相关基因、蛋白质和代谢物。
同时，生物信息学技术可以为肝脏疾病的治疗提供有价值的信息，从而帮助临床研究人员开发更有效的治疗方案。
因此，生物信息学在肝脏疾病研究中表现出了显著的优势性。
chromoMap 4.1.1 生物数据可视化软件包说明书
Package‘chromoMap’October12,2022Type PackageTitle Interactive Genomic Visualization of Biological DataVersion4.1.1Maintainer Lakshay Anand<************************>Description Provides interactive,configurable and elegant graphics visualization of the chromo-somes or chromosome regionsof any living organism allowing users to map chromosome ele-ments(like genes,SNPs etc.)on the chromosome plot.It introducesa special plot viz.the``chromosome heatmap''that,in addition to mapping elements,can visual-ize the dataassociated with chromosome elements(like gene expression)in the form of heat col-ors which can be highlyadvantageous in the scientific interpretations and research work.Be-cause of the large size of the chromosomes,it is impractical to visualize each element on the same plot.However,the plot provides a magni-fied view for eachof chromosome locus to render additional information and visualization specific for that loca-tion.You can mapthousands of genes and can view all mappings ers can investigate the detailed informa-tion about the mappings(like gene names or total genes mapped on a location)or can view the magnified single or dou-ble stranded view of thechromosome at a location showing each mapped element in sequential order.The package pro-vide multiple featureslike visualizing multiple sets,chromosome heat-maps,group annotations,adding hyperlinks,and labelling.The plots can be saved as HTML documents that can be customized and shared easily.In addi-tion,you can include them in R Markdown or in R'Shiny'applications.Depends R(>=4.0)License GPL-3|file LICENSEEncoding UTF-8Imports htmltools(>=0.3.6),htmlwidgets(>=1.0)Suggests knitr,rmarkdown1VignetteBuilder knitrRoxygenNote7.1.2NeedsCompilation noAuthor Lakshay Anand[aut,cre]Repository CRANDate/Publication2022-03-1608:40:02UTCR topics documented:chromoMap (2)chromoMap-shiny (7)Index9chromoMap render interactive chromosome plots of any living organism and an-notate elementsDescriptionrender an interactive graphics visualization of entire chromosomes or chromosomal regions of any living organism.Chromosomal elements such as genes can be annotated easily using this tool.required for creating widgetsUsagechromoMap(ch.files,data.files,title=c(),ch_gap=5,ploidy=1,top_margin=25,left_margin=50,chr_width=15,chr_length=4,chr_color=c("black"),data_based_color_map=FALSE,segment_annotation=FALSE,lg_x=0,lg_y=0,data_type=c("numeric","categorical"),labels=FALSE,canvas_width=NULL,canvas_height=NULL,data_colors=list(),anno_col=c("#10B85F"),chr_text=c(TRUE),discrete.domain=NULL,legend=c(FALSE),hlinks=FALSE,aggregate_func=c("avg"),plots=c("none"),tag_filter=list(c("none",0)), plot_height=c(30),plot_ticks=c(4),plot_color=c("blue"),plot_y_domain=list(c(0,0)), 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vector OR list of data.frames containing data to annotate on the chromosomes.title a character string to be used as a title in plotch_gap provide spacing between chromosomes.ploidy specify the number of sets of chromsomes being passed.top_margin specify the margin from top of the plotleft_margin specify the margin from the left of the plotchr_width specify the width of each chromsomechr_length specify the length of each chromsome.chr_color a vector specifying the color of each chromsome in a set.A color can be assigned to each set by passing a different color values as vectordata_based_color_mapa boolean to tell the plot to use the data provided infile for visualizing annotationsegment_annotationa boolean to use segment-annotation algorithmlg_x specify the x or horizontal distance of the legend from origin(bottom right cor-ner)lg_y specify the y or vertical distnce of the legend from the origindata_type specifying the data type of the data used.takes value either’categorical’or ’numeric’labels a boolean to include labels in plotcanvas_width width of the plotcanvas_height height of the plotdata_colors specify annotation colors for the dataanno_col a vector to specify annotation color for each set.chr_text a boolean vector to enable or disable chromsome texts for each ploidy.set discrete.domainmanually specify the order of categories.legend a boolean vector to enable or disable legend for each set/ploidyhlinks a boolean to use hyperlinks supplied in dataaggregate_func takes either’sum’or’avg’to specift aggregate function for each lociplots specify the type of plot to visualize.takes either’scatter’,’bar’or’tags’.(default:’none’)tag_filter a list to specify thefilter operation and operands for each ploidy.plot_height specify plot height for each ploidy.default:c(30)plot_ticks specify number of ticks for plot axis.default:c(4)plot_color specify the plot color for each ploidy.default:c("blue")plot_y_domain specify plot y-axis domain.default:list(c(0,0))ch2D.colors specify the group colors for visualizing categories on2D chromosome plots ch2D.cat.order manually setting the order of categories for2D-Chromsome plotch2D.lg_x specify the x or horizontal distance of2D plot legend from the origin(bottom right corner)ch2D.lg_y specify the y or vertical distance of2D plot legendref_line a boolean to use horizontal reference line in plot.default:c(FALSE)refl_pos specify the position of reference line.default:c(0)refl_color specify the color of the reference line.default:c("grey")refl_stroke_w specify the stroke width of the reference line.default:c(2)tagColor specify the color of tags.default:c("red")heat_map a boolean to use if chromosome heatmaps are shown.default:c(TRUE),text_font_size specify chromosome text font-size.default:c(10)chr_curve specify the chromosome curves at the telomeres or centromere loci.default:5 title_font_sizespecify the font-size of the title.default:12label_font specify the font-size of the labels.default:9label_angle specify the angle of rotation of labels.default:-90vertical_grid a boolean to use vertical grid lines.default:FALSEgrid_array specify the position(s)of grid line(s)in bp to highlight locations across genome.default:c(0,5000,10000)grid_color specify the color of the grid lines.default:"grey"grid_text specify the text to be attached at the top end of gridlinesgrid_text_size specify the font-size of the textgrid_text_y specify the y-distance(from top)for the textplot_filter a list specify the plotfilter operation,operands,andfilter-color for each ploidy.id specify a unique id doe chromoMap plot.default:c("chromap")region specify the region of interest for chromosome(s)for zoom-in.Format:"chrName:Ploidy:Start:Stop" show.links a boolean to specify whether links are visualized.default:FALSEloci_links a character vector specifyingfile name or a data.frame for links input datadirected.edges a boolean to visualize directed edgesy_chr_scale adjust the chromosome scale along y-axislinks.colors specify the links colorslinks.lg_x specify x or horizontal distance of links legend from the originlinks.lg_y specify y or vertical distance of linksn_win.factor specify the factor by which the chr will be scaled;increases number of windows(default:1)chr.scale.ticksspecify the number of ticks for chr scale(default:5)export.options boolean to include export buttons in the plotfixed.window Boolean to specify wether to usefixed window visualizationwindow.size specify the window size,iffixed.window is TRUEwin.summary.displayboolean to display window summary to consolest.windowForfixed window analysis,boolean to specify whether to include last windowof chromosomesguides boolean to display guidesguides_color set guides color.ann.h set annotation bar height in2D-Chromosome plotchr.2D.plot boolean to specify visualize2d Chromosome plotdisplay.chr boolean to show.hide chromosomeplot.shift shifting the plots in y direction in case hiding chromosomesbelsspecify plot legend labelsbelspecify categorical-data legends labelbels specify plots y-axis labelsb.x adjust plot y labels in x-directionb.y adjust plot y labels in y-directionb.sizeset size of plot y labelsscale.suffix set the suffix for chromosome scale(default:’bp’)numeric.domain manually set data domain(min,max)for heat colors for numeric datainteractivity boolean to enable/disable interactivity on chromosomesExamples##Not run:library(chromoMap)#simple annotationschromoMap("chromosome_file.txt","annotation_file.txt")#polyploidy examplechromoMap(c("chromosome_set1.txt","chromosome_set2.txt"),c("annotation_set1.txt","annotation_set2.txt"),ploidy=2)#plotting group annotationchromoMap("chromosome_file.txt","annotation_file.txt",data_base_color_map=T,data_type="categorical")#plotting chromsome heatmapschromoMap("chromosome_file.txt","annotation_file.txt",data_based_color_map=T,data_type="numeric")#enabling hyperlinkschromoMap("chromosome_file.txt","annotation_file.txt",hlinks=T)#enabling labelschromoMap("chromosome_file.txt","annotation_file.txt",labels=T)#change chromosome colorchromoMap("chromosome_file.txt","annotation_file.txt",chr_color="red")##End(Not run)chromoMap-shiny Shiny bindings for chromoMapDescriptionOutput and render functions for using chromoMap within Shiny applications and interactive Rmd documents.UsagechromoMapOutput(outputId,width="100%",height="400px")renderChromoMap(expr,env=parent.frame(),quoted=FALSE)ArgumentsoutputId output variable to read fromwidth,height Must be a valid CSS unit(like 100% , 400px , auto )or a number,which will be coerced to a string and have px appended.expr An expression that generates a chromoMapenv The environment in which to evaluate expr.quoted Is expr a quoted expression(with quote())?This is useful if you want to save an expression in a variable.IndexchromoMap,2chromoMap-shiny,7chromoMapOutput(chromoMap-shiny),7 renderChromoMap(chromoMap-shiny),79。
生物信息学综述
生物信息学综述生物信息学是一门交叉学科，涉及生物学、计算机科学、数学、物理学等多个领域。
它的主要研究内容是利用计算机技术和数学方法对生物学数据进行处理、分析和解释，以揭示生物学的本质和规律。
生物信息学的研究内容包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多个方面。
其中，基因组学是生物信息学的核心领域之一，它研究的是生物体内所有基因的组成和结构，以及它们在不同生物体中的变异和演化。
转录组学则研究的是基因的转录过程，即基因在细胞内被转录成RNA的过程。
蛋白质组学则研究的是蛋白质的组成和结构，以及它们在细胞内的功能和相互作用。
代谢组学则研究的是生物体内代谢产物的组成和变化规律，以及它们与生物体内其他分子的相互作用。
生物信息学的研究方法主要包括序列分析、结构分析、功能分析和系统生物学等。
序列分析是生物信息学的基础，它主要研究DNA、RNA和蛋白质序列的组成和结构，以及它们在不同生物体中的变异和演化。
结构分析则研究的是蛋白质的三维结构和功能，以及它们与其他分子的相互作用。
功能分析则研究的是基因、蛋白质和代谢产物的功能和相互作用，以及它们在生物体内的调控机制。
系统生物学则是将这些分析方法综合起来，研究生物体内分子之间的相互作用和调控网络，以揭示生物体的整体性质和规律。
生物信息学在生物学研究中发挥着越来越重要的作用。
它不仅可以帮助我们更好地理解生物体内分子之间的相互作用和调控机制，还可以为药物研发、疾病诊断和治疗等方面提供重要的支持。
随着生物学数据的不断积累和计算机技术的不断发展，生物信息学的研究前景将越来越广阔。
一份完整的KEGGPATHWAY介绍
一份完整的KEGGPATHWAY介绍KEGG数据库是日本京都大学生物信息学中心的Kanehisa实验室于1995年建立的，是系统分析基因功能的数据库，它将基因组的信息与基因功能联系起来，旨在揭示生命现象的遗传与化学蓝图。
KEGG数据库中最核心的为KEGG PATHWAY和KEGG ORTHOLOGY数据库。
在KEGG ORTHOLOGY数据库中，将序列高度相似且行使相似功能的基因聚为一类，称为Orthology Group（KO entries）。
KEGG PATHWAY数据库，收录了人工手绘的通路图，重点呈现了分子间相互作用和分子间互作网络。
主要将生物代谢通路分为三个层次，一级分类分别为：新陈代谢、遗传信息处理、环境信息处理、细胞过程、生物体系统、人类疾病和药物发展。
每个一级分类下又分为二级分类和三级分类，二级分类共包括57个子pathway。
三级分类是每个二级分类下的通路图。
图1 KEGG PATHWAY数据库截图输入KEGG PATHWAY网址：/kegg/pathway.html 页面中显示一级和二级分类，点击一级分类“Metabolism”，会自动跳转到“Metabolism”下的二级分类和三级分类。
图2 KEGG PATHWAY 二级分类和三级分类点击二级分类下的“00020 Citrate cycle（TCA cycle）”进入界面如下：图3 KEGG 通路图下拉框中可选参考物种，目前包括两种类型的pathway图，一种为reference pathway，是根据已有知识绘制的，图中的框都是无色的，另一种为species-specificpathway，是特定物种的pathway，图中会用绿色标出该物种中特有的基因与酶。
将鼠标放在通路图的圆圈处会显示该化合物的编号、名称及分子结构。
KEGG PATHWAY数据库主要是通过绘制通路图来呈现分子间的相互作用关系，有时通路图中的基因并不都是我们想要的，就需要一款工具来构建特定基因间的网络。
生物信息学在转录组研究中的关键角色
生物信息学在转录组研究中的关键角色协议关键信息姓名：＿___________________________日期：＿___________________________研究目的：＿___________________________使用的生物信息学工具和技术：＿___________________________预期成果：＿___________________________1、引言11 转录组研究的重要性转录组研究是现代生物学领域中的关键部分，它能够全面揭示基因在特定时间和条件下的表达情况，对于理解生命过程、疾病机制以及生物进化等具有极其重要的意义。
12 生物信息学的兴起随着高通量测序技术的快速发展，产生了海量的生物数据，生物信息学应运而生。
它作为一门交叉学科，融合了计算机科学、统计学和生物学等知识，为处理和分析这些复杂的生物数据提供了强大的手段。
2、生物信息学在转录组研究中的关键作用21 数据预处理和质量控制211 原始数据的获取与评估通过高通量测序技术，如RNAseq 等，获取大量的转录组原始数据。
然而，这些数据可能存在各种质量问题，如测序错误、接头污染等。
212 数据清洗和过滤运用生物信息学方法对原始数据进行清洗和过滤，去除低质量的读段，保证后续分析的准确性和可靠性。
22 基因表达定量分析221 转录本的组装和注释利用相关算法和数据库，将测序读段组装成转录本，并对其进行功能注释，确定基因的结构和功能。
222 基因表达水平的计算通过计算每个基因的读段数或 FPKM/RPKM 值等，定量评估基因在不同样本中的表达水平。
23 差异表达基因分析231 统计模型的应用采用合适的统计模型，如 t 检验、方差分析等，比较不同组之间基因表达的差异，筛选出具有显著差异的基因。
232 多重检验校正考虑到大量基因的同时检验，需要进行多重检验校正，以控制假阳性率。
24 基因功能富集分析241 基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）分析将差异表达基因映射到 GO 术语和 KEGG 通路中，揭示其参与的生物学过程和代谢途径。
gene annotation analysis -回复
gene annotation analysis -回复gene annotation analysis是一项基因组学领域的重要研究方法，它通过对基因组中已知和未知基因的功能进行注释，从而揭示基因在细胞过程和生物学功能中的作用。
本文将逐步介绍gene annotation analysis的原理、方法和现实应用，并通过具体案例解释其在基因研究领域的重要性。
首先，我们来了解gene annotation analysis的原理。
基因组是一个由DNA序列组成的巨大网络，其中包含了成千上万个基因。
然而，对于大多数基因来说，我们对其功能和作用仍知之甚少。
基因的annotation就是为了解决这一问题而进行的研究。
基因的annotation可以分为三个层次：DNA层面的序列注释、RNA转录层面的注释和蛋白质层面的注释。
其中，DNA序列注释是指对基因组中的DNA区域进行分类和注释，将其与已知的基因数据进行比对，确定其可能的功能和特征。
RNA转录注释是指对基因组中的RNA序列进行分析和注释，确定其是否转录成mRNA并参与蛋白质合成。
而蛋白质注释则是指对基因组中已知的蛋白质序列和结构进行比对和分析，确定基因可能编码的蛋白质的功能和特征。
接下来，我们将介绍gene annotation analysis的方法。
gene annotation analysis涉及到很多基因组学的工具和数据库，其中一些常用的工具包括：BLAST、Gene Ontology (GO)、Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG)等。
BLAST是一种基于序列比对的工具，它可以将未知序列与已知序列比对，从而确定其可能的功能。
例如，我们可以将一条未知的DNA序列与已知的基因组中的DNA序列进行BLAST 比对，找出与其相似的序列，并据此推测其功能和特征。
GO是一个用于描述基因和基因组功能的分类系统，它将基因的功能分为不同的层次和分类，并提供了一系列标准化的注释术语。
生物技术实验技能考核试卷
B.电泳
C.柱层析
D.超声波破碎
4.以下哪些是细胞培养中常用的培养基？（）
A. DMEM
B. RPMI
C. LB
D. SDM
5.以下哪些技术可以用于检测蛋白质的表达？（）
A. Western印迹
B.免疫荧光
C.免疫沉淀
D. ELISA
6.以下哪些因素会影响PCR的扩增效果？（）
A.引物的设计
B. Southern印迹
C. Northern印迹
D. Western印迹
12.下列哪种生物技术主要用于生产生物制药？（）
A.重组DNA技术
B.细胞培养
C.蛋白质工程
D.所有以上技术
13.下列哪个过程是蛋白质工程的一部分？（）
A.基因克隆
B.蛋白质折叠
C.基因转录
D.蛋白质降解
14.下列哪个生物技术主要用于研究细胞信号传导？（）
C.蛋白质翻译
D.遗传信息的改变
二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
1.以下哪些是生物技术的应用？（）
A.新药开发
B.疾病诊断
C.农业生产
D.环境保护
2.基因工程中常用的运载体有哪些？（）
A.质粒
B.病毒
C.噬菌体
D.染色体
3.以下哪些技术可以用于DNA的分离纯化？（）
A.基因治疗
B.细胞治疗
C.免疫治疗
D.所有以上技术
18.下列哪个酶是DNA连接酶？（）
A. DNA聚合酶
B.逆转录酶
C.限制性内切酶
D.连接酶
19.下列哪种生物技术主要用于生产疫苗？（)
kegg pathway over-representation analysis
kegg pathway over-representation analysis KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）PathwayOver-Representation Analysis（通常简称为KEGG富集分析）是一种用于分析基因集中是否存在富集的生物信息学方法。
该方法用于确定在实验数据中是否存在相对于某个参考基因集的过度富集。
下面是执行KEGG Pathway Over-Representation Analysis的一般步骤：1．准备基因列表：收集与你的实验相关的基因列表。
这可以是基因表达数据、差异基因分析的结果等。
2．选择基因集数据库：在KEGG富集分析中，你需要选择KEGG Pathway数据库作为参考数据库。
KEGG Pathway数据库包含了与代谢通路、信号通路等相关的生物学通路信息。
3．进行富集分析：使用专门的生物信息学工具或软件，如Enrichr、DAVID、GSEA等，将你的基因列表与KEGG Pathway数据库进行比较。
这通常涉及到统计学方法，例如超几何分布或Fisher's精确检验。
4．结果解释：分析工具会生成一个富集分析的结果表，其中包含了富集的KEGG通路以及与之相关的统计学指标，如调整后的p值（通常采用多重比较校正），富集因子等。
解释结果时，关注p值小于一定阈值（通常0.05）的通路，这些通路被认为在实验数据中富集。
5．可视化结果：结果通常通过制作富集分析图表来进行可视化，如柱状图或气泡图。
这有助于更清晰地展示富集通路和其关联的p值。
注意，进行KEGG Pathway Over-Representation Analysis需要谨慎选择适当的参数和阈值，以及正确解释分析结果。
这种方法对于理解实验数据中的生物学过程和通路的影响非常有用。
生物信息学中的表观遗传组学研究
生物信息学中的表观遗传组学研究生物信息学是一门以计算机技术和数据分析方法为基础的学科，它的发展对于生命科学研究的推进起到了重要的作用。
在过去几十年中，人们通过对序列分析、比对和功能注释等方面进行研究，逐渐探究了生物基因组的结构和功能，但在追求更深层次了解基因组的变异、表达和调控等方面，科学家们将分析方向更加聚焦在了基因组表观遗传学领域中。
表观遗传学是研究对染色体结构和功能有影响，但DNA序列本身未发生改变的遗传现象，其中包括了DNA甲基化、组蛋白修饰等多种方式。
表观遗传学的研究在生物多样性、发育、分化、环境适应性等方面都具有广泛而重要的应用价值，因此，表观遗传组学成为了生物信息学领域的一个热点研究方向。
表观遗传组学研究的方法和工具有很多种，其中包括了下一代测序（Next-generation Sequencing, NGS）技术、CAGE和MeDIP-seq等表观遗传学特异的分析方法。
这些方法的应用，不仅可以在基因组水平上研究表观遗传标记的分布和分析不同组织、不同时间点以及不同环境下基因组的表观遗传学变化，还可以为我们提供重要的生物信息数据，例如启动子、转录因子结合位点和DNA甲基化编码序列等。
为了更好地研究表观遗传组学，人们需要仔细处理样本、数据等多个方面的问题，并应用适当的下游分析来挖掘其潜在的生物信息学意义。
例如，在分析功能注释方面，可以使用创新的机器学习算法和人工智能技术来识别具有生物学意义的额表观遗传标记和整合不同类型和来源的表观遗传学数据。
同时，可以进行基因网络和通路分析，以便在生物学的层次上理解表观遗传标记和DNA序列的功能关系。
因此，表观遗传组学是一种多学科交叉和多种技术的综合应用，这一领域的进展不仅可以为我们深入了解基因组结构和功能提供深刻的洞见，还有望改善诸如遗传疾病、新药发现等方面的医学应用。
相信在未来，随着科学技术的不断进步，表观遗传组学将继续在生物信息学领域中发挥着至关重要的作用。
博士生物学生物信息学知识点归纳总结
博士生物学生物信息学知识点归纳总结在当今科学研究领域中，生物信息学作为一门重要的学科，发挥着举足轻重的作用。
对于生物学中的大数据、基因组学、转录组学和蛋白质组学等领域的研究和分析，生物信息学赋予了我们强大的工具和方法。
本文将对生物信息学的一些重要知识点进行归纳总结。
基因组学基因组学是研究一个物种的基因组的学科。
它包括了从基因的识别、定位、测序，到基因功能和进化的研究。
生物信息学在基因组学研究中起到了至关重要的作用。
1. 基因组测序技术基因组测序技术指的是对一个物种的基因组进行测序的方法。
其中，最常用的技术包括Sanger测序、高通量测序（如 Illumina 测序）、454测序和 Ion Torrent 测序等。
这些技术各有优劣，研究者需要根据具体情况选择适当的测序技术。
2. 基因组注释基因组注释是指对基因组序列进行分析和解释，确定基因的位置、功能和调控元件等信息。
基因组注释主要分为结构注释和功能注释两个层次。
结构注释包括基因的定位、外显子的预测和剪接变体的识别等；功能注释则是通过比对已知数据库中的蛋白序列和功能进行预测。
转录组学转录组学是研究一个生物体在某个生长发育阶段或特定环境中的所有基因的转录情况的学科。
生物信息学在转录组学研究中具有关键作用。
1. RNA-Seq 分析RNA-Seq 是通过高通量测序技术对转录组进行定量和全面的研究方法。
RNA-Seq 能够帮助我们识别转录本和剪接变异，发现新的非编码RNA，定量基因表达水平以及分析差异表达基因等。
2. 表达谱分析表达谱分析是对组织或细胞中基因表达水平的总结和描述。
通过生物信息学的方法，可以对不同样本中的基因表达水平进行比较和聚类分析，发现与特定生理过程相关的差异表达基因。
蛋白质组学蛋白质组学研究的是一个生物体内全部蛋白质的总体组成、结构和功能。
生物信息学在蛋白质质谱分析和蛋白质结构预测等方面发挥重要作用。
1. 质谱数据分析质谱是研究蛋白质的一种重要技术，质谱数据分析则是对质谱图进行解读的过程。
Mannual
qBiomarker Probe Mastermix
Fluorescein
6
qBiomarker Somatic Mutation PCR Handbook 08/2012
Shipping and Storage
qBiomarker Somatic Mutation PCR Arrays are shipped at ambient temperature or on ice, depending on the destination and accompanying products. qBiomarker Somatic Mutation PCR Assays are shipped on ice. Upon receipt, store at –20°C. qBiomarker Probe Mastermixes are shipped on ice. Upon receipt, store at 4°C. If stored under these conditions, qBiomarker Somatic Mutation PCR Arrays and qBiomarker Somatic Mutation PCR Assays are stable for 6 months after receipt.
(100) 337011 100 1 1 2 1
qBiomarker Somatic Mutation PCR Handbook 08/2012
5
Cyclers for use with array formats Format Suitable real-time cyclers A Plate
August 2012
qBiomarker Somatic Mutation PCR Handbook
生物信息学参考书籍(入门级)
生物信息学参考书籍（入门级）1、David W.Mount 《Bioinformatics sequence and genome analysis》影印本，科学出版社,20022、Durbin R,Eddy S,Krogh A,et al.生物序列分析,蛋白质和核酸的概率论模型[M].北京清华大学出版社,20023、帕夫纳，计算分子生物学算法逼近，化学工业出版社，20044、(巴西) J.塞图宝，J.梅丹尼斯著，朱浩等译，计算分子生物学导论，科学出版社，20035、Masatoshi Nei（根井正利）Sudhir Kumar. 译者：吕宝忠，钟扬，高莉萍，高等教育出版社，20026、[美][巴森文尼斯]Andreas D.Baxevanis,[美]B.F.Francis Ouellette著；李衍达,孙之荣等译，生物信息学基因和蛋白质分析的实用指南,，清华大学出版社, 20007、鲍尔迪，DNA芯片和基因表达从实验到数据分析与模建，科学出版社，20038、（美）利布莱尔，蛋白质组学导论：生物学的新工具，科学出版社，20059、张亮，M.谢纳[美] ，生物芯片分析，科学出版社，200410、卢因，基因VⅢ，科学出版社，200511、(英)D.R.韦斯特海德(D.R. Westhead)等著；王明怡等译, 生物信息学，科学出版社200412、（法）皮埃尔·巴尔迪（Pierre Baldi），(丹)索恩·布鲁纳克（Soren Brunak）著；张东晖等译，生物信息学：机器学习方法，中信出版社，200313、(美）Cyntbia Gibas,Per Jambecks著；孙超等译《生物信息学中的计算机技术》中国电力出版社，200214、(美) Dan E. Krane, Michael L. Raymer著, 孙啸，陆祖宏，谢建明等译，生物信息学概论, 清华大学出版社200415、(加)S.米塞诺, (美)S.A.克拉维茨著；欧阳红生, 阮承迈, 李慎涛等译,生物信息学方法指南，科学出版社，200516、孙之荣主译探索基因组学、蛋白质组学和生物信息学（中译版），科学出版社，2004年8月出版17、哈特尔，遗传学基因与基因组分析，科学出版社,200218、生物信息学若干前沿问题的探讨：中国科协第81次青年科学家论坛论文集／黄德双等主编, 中国科学技术大学出版社200419、胡松年，薛庆中主编，《基因组数据分析手册》浙江大学出版社, 200320、胡松年，基因表达序列标签（EST）数据分析手册，浙江大学出版社, 200521、李敏强，寇纪淞，林丹，李书全，遗传算法的基本理论与应用. 科学出版社. 2002年4月22、孙啸, 陆祖宏, 谢建明编著,生物信息学基础, 清华大学出版社200523、李霞主编，《现代生物信息学理论与实践》，科学出版社，2005年11月出版生物信息学参考书籍（入门级）页码，12httpebook7.htm 20158624、袁建刚等主译《基因组》科学出版社，200225、黄韧等《生物信息学网络资源与应用》中山大学出版社，200326、郝柏林等编《生物信息学手册》第2版，上海科学技术出版社，200227、蒋彦等编《基础生物信息学及应用》清华大学出版社，科学出版社，200328、张继仁（译）蛋白质组学导论：生物学的新工具，科学出版社，2004年12月出版29、夏其昌，白质化学与蛋白质组学，科学出版社，2004年30、蒋华良、钟扬、陈国强、罗小民等译药物基因组学——寻找个性化治疗，科学出版社，2005年7月出版31、David W.Mount 著钟扬，王莉，张亮主译，生物信息学，高等教育出版社，200332、张阳德编，《生物信息学》科学出版社，200433、沈世镒著，生物序列突变与比对的结构分析，科学出版社200434、赵国屏等编《生物信息学》科学出版社，200235、郑珩王非，药物生物信息学，化学工业出版社，200436、Minoru Kanehisa著；孙之荣等译,后基因组信息学, 清华大学出版社, 200237、赵雨杰主编，医学生物信息学，人民军医出版社，200238、李桂源,钱骏主编,基于WWW的生物信息学应用指南，中南大学出版社200439、李巍主编,生物信息学导论，郑州大学出版社，200440、钱小红、贺福初等译蛋白质组学：从序列到功能. 科学出版社，2002年9月41、钱小红，贺福初主编.蛋白质组学理论与方法，科学出版社，200342、张阳德，纳米生物技术学，科学出版社，200543、李越中闫章才高培基，基因组研究与生物信息学，山东大学出版社，2003网络资料：（很多，简单举例）国内mainCourseFurtherReading.htmchenyuanxsunBioinformaticsInternetStudyBioinformaticsInternetStudy Ebook_bioinfo.htm国外bioinformaticsbioinf03_courses.htm。
生物信息学博士研究方向
生物信息学博士研究方向引言：生物信息学是一门综合性学科，结合了生物学、计算机科学和统计学的知识，旨在利用计算机技术和统计方法来解析和理解生物学数据。
作为一名生物信息学博士研究生，我将在本文中介绍我所研究的方向及其重要性。
1. 基因组学研究：基因组学是生物信息学的重要分支，研究基因组的结构、功能和演化。
我在博士研究中致力于分析和解释基因组数据，以揭示基因组中的潜在信息。
通过使用各种生物信息学工具和算法，我可以识别基因、预测蛋白质功能、分析基因组变异等。
这些研究对于理解生物体的遗传特征、疾病发生机制以及新药开发具有重要意义。
2. 转录组学研究：转录组学研究涉及对细胞中所有转录的RNA分子进行分析和解释。
我在博士研究中致力于研究转录组数据，以了解基因的表达模式和调控机制。
通过使用高通量测序技术和生物信息学方法，我可以识别差异表达基因、预测转录因子结合位点、构建基因调控网络等。
这些研究对于揭示基因调控网络、疾病诊断和治疗具有重要意义。
3. 蛋白质组学研究：蛋白质组学研究涉及对生物体中所有蛋白质的分析和解释。
我在博士研究中致力于研究蛋白质组数据，以了解蛋白质的结构、功能和相互作用。
通过使用质谱技术和生物信息学方法，我可以识别蛋白质、预测蛋白质结构、分析蛋白质相互作用等。
这些研究对于理解生物体的生理过程、疾病机制以及药物靶点发现具有重要意义。
4. 系统生物学研究：系统生物学研究涉及对生物体的整体性质和相互作用进行建模和分析。
我在博士研究中致力于研究系统生物学数据，以了解生物体的整体调控机制和生物网络。
通过整合基因组、转录组和蛋白质组等多种数据，我可以构建生物网络模型、预测生物过程的动力学行为等。
这些研究对于理解生物体的整体功能、疾病发生机制以及药物设计具有重要意义。
结论：作为一名生物信息学博士研究生，我将致力于基因组学、转录组学、蛋白质组学和系统生物学等研究方向。
通过运用生物信息学的方法和工具，我将为生物学领域的研究和应用做出贡献。
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Eukaryotic chromosomes are very complex
• 10% highly repetitive (simple-sequencБайду номын сангаас DNA, satellite DNA) Less 10bp, repeated millions of times • 20% moderately repetitive A few hundred bp, repeated 1000 times
Information Pathway
The central dogma(中心法则) of molecular biology
The central dogma(中心法则) of molecular biology
1. DNA是自身复制的模板。 2. DNA通过转录作用将遗传信息传递给中间物 质RNA。 3. RNA通过翻译作用将遗传信息表达成蛋白质。 中心法则揭示了遗传信息的传递方向，反映 了DNA、RNA和蛋白质之间的相互关系。
• Chromosomal elements • The size and sequence structure of DNA molecules • DNA supercoiling • Chromatin structure
1. Chromosomal elements
What are Genes?
• Together, all of a cell`s genes and intergenic DNA (the DNA between genes ) form the cellular genome. • genome :All the genetic information encoded in a cell or virus
Split genes(断裂基因)
• Intervening sequences: introns(内含子) the nontranslated DNA segments in genes • Exons（外显子） The coding segments
2. The size and sequence structure of DNA molecules
Histones and nucleosomes
The 30 nm fiber, a higher-order organization of nucleosomes
• Problem The base composition of phage M13 DNA is A, 23%; T,36%; G,21%; C,20%. What does this tell you about the DNA of phage M13?
• A portion of a chromosome that determines or affects a single character of phenotype • One gene-one enzyme • One gene-one protein • One gene-one polypeptide
1,7mm and 2um
Bacteria contains chromosomes and extrachromosomal DNA
• Plasmids Small, circular, free in the cytosol, extrachromosomal DNA
DNA from a lysed E. coli cell
3. DNA supercoiling
Relaxed and supercoiled DNAs
4. Chromatin structure
• Chromosome and chromatin（染色体与染 色质）
Nucleosomes(核小体) are the fundamental organizational units of chromatin
• Genes are segments of DNA that code for polypeptide chains and RNAs
Chromosomes and genome
• DNA molecules are the largest macromolecules in the cell and are commonly packaged into structures called chromosomes. • Chromosome: a single large DNA molecule and its associated proteins, containing many genes; stores and transmits genetic information.
Orgenelles（细胞器） of eukaryotic cells also contain DNA
• Mitochondrial DNA(mtDNA) Circular duplex, less than 20kb in animal cells, 200-2500kb in plant cells • Chloroplast DNA(cpDNA) Circular duplex, 120kb-160kb Evolutionary origin?
Contents
• • • • • • Genes and chromosomes DNA metabolism RNA metabolism Protein metabolism Regulation of gene expression Recombinant DNA technology
Genes and chromosomes