真核生物基因结构的预测分析方法(软件)分解
蛋白质结构与功能分析
三、真核生物基因结构的预测分析1、蛋白质理化性质分析蛋白质理化性质是蛋白质研究的基础，分析包括分子质量、理论等电点（pI值）、氨基酸组成、原子组成、呈色反应、胶体沉淀、蛋白质的变形和复性、消光系数、半衰期、不稳定系数、脂肪系数和总平均疏水性等分析工具：ProtParam 工具/tools/protparam.htmlProtParam是基于蛋白质序列的组分分析，氨基酸亲疏水性等分析为高级结构预测提供参考分析方法（1）查找蛋白质的Swiss-Prot/TrEMBL AC号蛋白质的Swiss-Prot/TrEMBL AC号可以在UniProt（ /uniprot/index.html）中查找。
UniProt是欧洲生物信息学研究所EBI 将3个蛋白质数据库（即PIR 、SWISS-PROT和TrEMBL）统一起来而建立了一个蛋白质数据仓库在搜索框输入蛋白质名称（如Pichia pastoris Agglutinin-like protein 3）→Find（2）如果需要分析的蛋白是SWISS-PROT和TrEMBL数据库中已收录的蛋白质，则在输入蛋白质的Swiss-Prot/TrEMBL AC号(accession number)→点击“Compute parameters”（3）如果需要分析的是未知序列，则需在搜索框中粘贴氨基酸序列，返回结果即可得出结果分析：2、跨膜区分析使用工具：TMpredTMpred，它依靠一个跨膜蛋白数据库Tmbase（Hofmann和Stoffel，1993）。
Tmbase来源与Swiss-Prot库，并包含了每个序列的一些附加信息：跨膜结构区域的数量、跨膜结构域的位置及其侧翼序列的情况。
Tmpred利用这些信息并与若干加权矩阵结合来进行预测。
分析方法Tmpred的Web界面十分简明。
用户将单字符序列输入查询序列文本框，并可以指定预测时采用的跨膜螺旋疏水区的最小长度和最大长度。
生物信息学中的序列分析和结构预测研究
生物信息学中的序列分析和结构预测研究生物信息学是一门可以将计算机科学与生物学相结合的学科。
生物信息学中的序列分析和结构预测是其中一个重要的研究方向。
随着DNA测序技术的发展，越来越多的生物数据被生成和解析，因此，对生物序列数据的分析和解释变得越来越重要。
本文将介绍生物信息学中的序列分析和结构预测的相关概念和方法。
一. 序列分析序列分析是通过对蛋白质、核酸、氨基酸或者整个基因组序列的分析，得到更深刻的生物学认识的一种方法。
序列分析是从原始的序列数据出发，提取特征，并进行分析、统计和比较的过程，可以用于证实两个生物体之间的亲缘关系、预测基因或蛋白质的功能、寻找生物学上的信号和标志，还可以发现新的蛋白质或RNA序列。
在序列分析中，最重要的任务是进行序列比对。
序列比对是找到两个以上的序列之间的相同部分或相似部分的过程。
基于全序列比对的方法，常见的是Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
虽然都是动态规划算法，但细节不同，算法时间复杂度、空间复杂度、对gap处理策略不同。
对于一些特殊的比对问题，如短序列比对、大规模序列比对，则需要采用一些高速的快速比对算法，如BLAST和FASTA。
基于序列比对的序列多重比对是一种常见的方式，它用于对多个序列进行分析。
一般有两种方法：动态规划算法和基于计算机Cluster算法。
其中动态规划算法包括POA（Partial Order Alignment）算法、MFA（Multiple sequence alignments by progressive alignment）算法、T-Coffee等，而Cluster算法则有CLUSTAL、MUSCLE等。
序列聚类是生物信息学中的一项重要任务。
序列聚类是指将已知的序列按照一定的规则分成若干个类别，从而对进化树或者结构预测等研究提供比对的基础。
经典的序列聚类算法有UPGMA、NJ、BOT等，通过这些算法可以从序列中找到相似性，更快地分析生物学中的相似性和差异性。
基因组结构分析
基因组结构分析基因组是一个生物体内的所有遗传信息的集合，它包含了决定生物特征和功能的基因序列。
对基因组结构进行分析可以帮助我们深入了解生物的基因组组成和功能。
本文将介绍基因组结构分析的相关内容。
一、引言基因组结构分析是通过应用各种生物信息学技术和工具对基因组进行研究和分析的过程。
进行基因组结构分析的主要目的是识别基因和非编码DNA区域，并研究它们之间的关系以及相关的功能。
二、基因组结构分析的方法1. 序列比对序列比对是基因组结构分析的关键步骤之一。
通过将已知的基因序列与待分析的基因组序列进行比对，可以识别出基因和非编码DNA区域。
常用的序列比对方法包括Smith-Waterman算法和BLAST算法。
2. 基因预测基因预测是通过模型和算法预测基因的位置和结构。
常用的基因预测方法包括基于序列比对的方法和基于序列特征的方法。
基因预测的准确性对于后续的基因组功能分析非常重要。
3. 基因组重组基因组重组是指对基因组序列进行重新排列和重组，以研究染色体结构和基因组的进化。
常用的基因组重组方法包括染色体均衡，插入序列分析和基因家族分析等。
4. 基因组注释基因组注释是对已识别出的基因进行功能注释和分类的过程。
通过比对已知的基因库和功能数据库，可以将分析出的基因与已有的基因功能进行匹配和注释。
三、应用案例1. 人类基因组结构分析人类基因组是基因组结构分析中的重要研究对象。
通过对人类基因组的分析，可以识别可能导致人类疾病的基因变异。
这对于疾病的早期诊断和治疗具有重要意义。
2. 植物基因组结构分析植物基因组结构分析可以帮助我们深入了解植物基因组的进化和适应机制。
通过比较不同植物基因组的结构和基因表达，可以研究植物的进化历史和基因功能的多样性。
3. 微生物基因组结构分析微生物基因组结构分析可以揭示微生物的遗传多样性和进化路径。
通过对微生物基因组的研究，可以发现新的微生物种类和潜在的新的生物技术应用。
四、结论基因组结构分析是深入研究生物基因组的关键过程。
基因测序分析软件的选择与使用教程
基因测序分析软件的选择与使用教程基因测序分析软件在生物信息学研究中扮演着至关重要的角色。
随着测序技术的快速发展，越来越多的数据被产生出来，需要强大而高效的分析软件来处理和解读这些数据。
本文将介绍基因测序分析软件的选择与使用教程，帮助读者更好地了解与应用这些工具。
一、基因测序分析软件的选择选择适合自己的基因测序分析软件是非常重要的，不同软件具有不同的功能和适用范围。
以下是一些常用的基因测序分析软件及其特点：1. BLAST：BLAST（基本局限序列比对搜索工具）是一种用于序列比对的基本工具。
它可以比较两个或多个序列，并通过计算相似性来评估它们之间的关系。
BLAST非常适合于寻找相关基因序列、片段或蛋白质序列。
2. Bowtie：Bowtie是一款用于序列比对的高效软件。
它能够在基因组数据中查找与给定序列片段相匹配的位置，并生成对应的比对结果。
Bowtie在处理大规模测序数据方面表现出色。
3. TopHat：TopHat是一款用于分析RNA测序数据的软件。
它能够从原始测序数据中鉴定基因表达模式，并帮助研究者理解基因调控机制。
TopHat对于RNA测序数据的分析和重组定位特别有用。
4. Cufflinks：Cufflinks是一个用于RNA测序数据分析的流行软件包。
它可以将测序数据定量转化为基因表达水平，并帮助识别新转录本和剪接变异。
Cufflinks在基因组学研究中具有广泛应用。
根据具体研究需求和测序数据类型选择适合的软件是至关重要的。
在选择之前，建议研究者先对自己的数据类型、分析目标和软件特点进行充分了解。
此外，网络上有许多生物信息学研究者的博客和论坛，可以从中获得宝贵的经验和指导。
二、基因测序分析软件的使用教程选择好适合的基因测序分析软件后，正确使用软件以获取准确的结果是至关重要的。
以下是一些基本的使用教程，供参考：1. 学习软件命令：大部分基因测序分析软件都是通过命令行界面运行的。
研究者需要先学习软件的命令语法和参数设置，以正确使用软件。
基因二级结构的预测与设计
基因二级结构的预测与设计随着基因工程技术的发展，基因二级结构的预测与设计已经成为了重要的领域之一。
基因二级结构是指DNA分子在空间上的结构形态，它对于基因的表达和功能起着关键的作用。
在研究基因的过程中，预测和设计其二级结构已成为了必要的工具。
基因二级结构的预测是指通过计算机模拟或实验方法，得出基因的二级结构形态。
通过这种方式，可以预测DNA分子中的局部和全局结构，从而更好的研究其生物学性质和功能。
预测基因结构的方法主要包括三种：纯理论方法、实验方法和混合方法。
纯理论方法主要是通过计算机模拟的方式，预测基因的二级结构。
其中最常用的方法是基于自发折叠模型的动力学模拟法。
这种方法通过模拟DNA分子的动力学过程，推断出最可能的二级结构形态。
纯理论方法的好处是速度快，不受实验条件影响，但是预测的准确度有限。
实验方法是指通过实验手段，观察和测量基因分子的各种性质，从而预测其二级结构。
实验方法主要包括核磁共振法、X射线衍射法、质谱法等。
实验方法的优点在于可以得到高精度的结果，但是需要较高的技术和设备条件，费用也较高。
混合方法是指将纯理论方法和实验方法结合起来，以提高预测准确度。
混合方法包括动力学模拟法和核磁共振法的结合、动力学模拟法和X射线衍射法的结合等。
混合方法的优点在于准确度高，但是计算量较大，需要较长时间的计算。
基因二级结构的预测对于研究基因的结构和功能非常重要。
通过预测基因结构，可以发现新的基因功能，并解释许多生命现象的原理。
例如，预测肽链的二级结构可以预测其功能和性质；预测RNA分子的二级结构可以帮助我们理解RNA调节信号和基因表达的机制。
基因二级结构的设计是指通过改变基因序列，使其形成特定的二级结构。
基因二级结构的设计需要满足一系列的条件，如稳定性、可控性、特异性等。
基因二级结构的设计方法主要包括两种：靶向结合法和基于物理化学的设计法。
靶向结合法是指在已知目标分子的基础上设计序列，以达到特定的二级结构形态。
核酸序列分析软件介绍
核酸序列分析1、核酸序列检索可通过NCBI使用Entrez系统进行检索，也可用EBI的SRS服务器进行检索。
在同时检索多条序列时，可通过罗逻辑关系式按照GenBank接受号进行批量检索。
如用“AF113671 [ac] OR AF113672 [ac]”可同时检索这两条序列。
其中“[ac]”是序列接受号的描述字段。
2、核酸序列的基本分析（1）分子质量、碱基组成、碱基分布分子质量、碱基组成、碱基分布可通过一些常用软件等直接获得。
如:BioEdit（/BioEdit/bioedit.html），DNAMAN（）。
（2）序列变换进行序列分析时，经常需要对DNA序列进行各种变换，例如反向序列、互补序列、互补反向序列、显示DNA双链、转换为RNA序列等。
这些用DNAMAN软件可很容易实现，这些功能集中在Sequence→Display，从中可选择不同的序列变换方式对当前通道的序列进行转换。
（3）限制性酶切分析该方面最好的资源是限制酶数据库（Restriction Enzyme Database，REBASE）。
REBASE数据库（，/rebase）中含有限制酶的所有信息，包括甲基化酶、相应的微生物来源、识别序列位点、裂解位点、甲基化特异性、酶的商业来源及公开发表的和未发表的参考文献。
其它资源还有：WebGene：/~tjyin/WebGene/RE.html，/personal/tyin.htmlWebCutter2：http://www//firstmarkert/firstmarket/cutter/cut2.html同时，很多软件也能够识别REBASE限制酶数据库。
强烈推荐使用集成化的软件如BioEdit和DNAMAN等。
所得出的结果给出指定DNA序列的酶切位点信息，为克隆鉴定和亚克隆提供了重要信息。
在实际进行分子生物学实验中，有时需要对多条相关序列（如发生突变的一批序列）同时进行酶切分析，以便为后续的克隆鉴定提供参考。
研究真核生物启动子结构与功能的方法
研究真核生物启动子结构与功能的方法研究启动子结构与功能的方法主要有缺失、点突变和足迹法。
在分析得到了启动子的功能序列后，还要弄清与之结合的蛋白质及两者间的相互作用。
在研究真核生物启动子的结构与功能时，常采用下列方法。
（1）卵细胞系统（oocyte system）该方法是将DNA直接注射人爪蟾卵细胞的细胞核，分析和观察RNA的转录情况。
该方法的局限性在于试验条件受卵细胞内条件的限制。
可以用来分析：DNA片段的特性，不能用于分析蛋白质因子与DNA间的结合。
（2）转染系统（transfection system）将外源DNA导人转染的细胞并使之表达。
表达可分为瞬时表达（transient expression）和整合表达（integrant expression）。
由于转录是在细胞内完成的，可以看成是一种体内试验系统。
但外源基因又不是细胞所固有的，和细胞固有基因的表达尚有差别。
使用多种宿主细胞，可提高该系统的应用价值。
（4）转基因系统（transgenic system）转基因系统将外源基因整合人动物的生殖细胞，使外源基因在部分或全部组织中表达。
该系统和转染系统有一些相同的局限性，即外源基因常以多拷贝存在，整合的位置也和内源性基因不同。
（4）体外转录系统（in vitro system）体外转录系统是一种经典的方法。
它应用体外转录的方法，结合缺失突变和点突变，来筛选哪些序列是启动子的功能所必需的，哪些序列对启动子的功能有影响，以及哪些辅助因子对启动子或启动子中的某一片段有何种作用。
启动子研究的第一步是确定启动子的位置及长度。
主要方法是用缺失试验来确定启动子的上游边界，即当缺失影响转录始时，说明该处就是启动子的上游边界；用缺失试验结合重组试验来确定下游边界。
确定了启动子的位置后，可采用点突变来研究每个碱基在启动子中所起的作用。
研究蛋白质辅助因子与DNA（启动子）的相互作用可采用DNase、足迹法、凝胶阻滞法和硫酸二甲酯方法等。
酵母菌基因组的系统分析
酵母菌基因组的系统分析酵母菌是一类单细胞真核生物，广泛存在于自然环境中，对人类健康、食品和饮料生产以及生物技术的重要性日益凸显。
随着高通量测序技术的发展，我们现在已经可以快速获取大量酵母菌基因组数据，但如何对这些数据进行系统的分析，揭示酵母菌的基因结构和生理功能，仍然是一项重要的课题。
下面，我们将介绍一些酵母菌基因组的系统分析方法与应用。
1. 基因预测在酵母菌基因组中，预测基因的位置和结构是最基本的任务之一。
常见的方法包括基于实验数据的注释方法和基于序列特征的计算方法。
注释方法重点是利用已知的基因信息，如蛋白质序列比对、启动子、剪接位点等注释，来预测新的基因。
计算方法则是通过对基因组序列的特征进行分析，如开放阅读框、核苷酸频率等，来建立基因识别模型。
常见的基因预测软件包括Glimmer、GENSCAN、Augustus 等。
2. 基因本体学分析酵母菌基因本体学分析是一种利用最新的知识库和计算机算法，挖掘酵母菌基因组功能信息的方法。
基因本体学是一种用于描述基因和蛋白质功能的标准化词汇表。
通过将基因分类和归类到特定的本体术语中，可以更加有效地进行功能注释、基因表达、代谢网络等方面的研究。
常用的基因本体学工具包括Gene Ontology (GO)、KEGG和BioCyc等。
3. 基因调控网络分析酵母菌基因调控网络是研究酵母菌基因表达调控的一种主流方法。
它主要解决两个问题：基因的调控机制如何建立、以及如何通过调控网络来实现酵母菌的生物学功能。
研究基因调控网络需要获取大量实验数据，如基因表达谱、DNA结合蛋白、激活剂和抑制剂等。
然后，可以使用网络拓扑学分析方法对这些数据进行处理。
这些方法可以帮助我们了解基因调控网络的结构和性质，比如网络的密度、聚类系数、节点中心性等，然后通过网络可视化工具呈现在屏幕上。
目前，常用的网络分析工具包括Cytoscape、CellDesigner等。
4. 比较基因组学分析比较基因组学是一种研究不同物种之间的基因组结构、功能和演化的方法。
基因组序列比对分析及相关软件的使用
基因组序列比对分析及相关软件的使用基因组序列比对分析是一种常见的生物信息学分析方法，广泛用于研究DNA、RNA或蛋白质序列的相似性和差异性，以及基因组结构和功能等方面的研究。
下面将介绍基因组序列比对分析的基本原理和常用的比对软件的使用方法。
常用的比对软件:1. BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）BLAST是一种常用的比对软件，可以快速比对两个序列之间的相似性。
BLAST将查询序列与参考序列进行比对，并给出一个比对得分（称为E值）来表示两个序列的相似性。
BLAST包含多种版本，如BLASTn用于DNA-DNA序列比对，BLASTp用于蛋白质序列比对等。
使用方法：b.准备查询序列和参考序列。
c.打开BLAST软件，选择相应的版本（如BLASTn）。
d.在查询序列窗口中输入查询序列，点击“运行”按钮开始比对。
e.在结果中查看比对得分（E值）和匹配的位置信息。
2. Bowtie / Bowtie2Bowtie和Bowtie2是一对基因组序列比对软件，用于比较长的DNA序列。
Bowtie使用索引来加快比对速度，可以在较短的时间内进行大规模比对。
Bowtie2相比Bowtie具有更高的准确性和更好的感受性。
使用方法：b.准备查询序列和参考序列。
c.构建索引文件，将参考序列转换为索引文件格式。
d. 打开终端或命令提示符窗口，输入相应的命令来运行Bowtie或Bowtie2e.在结果中查看比对得分、匹配的位置信息和SAM/BAM格式文件。
3. BWA（Burrows-Wheeler Aligner）BWA是一种用于DNA和RNA序列比对的软件，可以高效地进行大规模比对和可变位点检测。
BWA将参考序列转换为索引，然后将查询序列与索引进行比对，以找到最佳比对结果。
使用方法：b.准备查询序列和参考序列。
c.构建索引文件，将参考序列转换为索引文件格式。
d.打开终端或命令提示符窗口，输入相应的命令来运行BWA。
真核生物基因结构的预测分析方法
同源建模：利用 已知的蛋白质结 构，预测同源蛋 白质的结构
结构域预测：预 测蛋白质中具有 特定功能的结构 域
蛋白质相互作用 预测：预测蛋白 质之间的相互作 用关系
特征选择：选择与基因结构 相关的特征
基因结构预测：利用机器学 习预测基因结构
机器学习简介：一种通过数 据学习建立预测模型的方法
模型训练：使用训练数据训 练模型
汇报人：XX
基因表达异常：基因表达水平异常， 可能导致细胞功能异常
基因突变：基因突变可能导致基因 表达异常，进而导致肿瘤发生
添加标题
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肿瘤发生：基因表达异常可能导致 肿瘤的发生和发展
基因调控：基因调控异常可能导致 基因表达异常，进而导致肿瘤发生
表观遗传学：研究基因表达调控的科学
基因结构与疾病的关系：基因突变、表观遗传改变等可能导致疾病
表观遗传学与癌症：表观遗传改变可能导致癌症的发生和发展
表观遗传学与神经退行性疾病：表观遗传改变可能导致阿尔茨海默病、帕金森病等疾病 的发生和发展
基因结构研究：为 精准医疗提供科学 依据
个性化治疗：根据 基因结构制定个性 化治疗方案
提高治疗效果：减 少药物副作用，提 高治疗效果
降低医疗成本：减 少不必要的治疗和 药物使用，降低医 疗成本
基因结构研究有助于发现新的药物靶点 基因结构研究有助于优化药物设计和筛选 基因结构研究有助于提高药物疗效和安全性 基因结构研究有助于降低药物研发成本和时间
基因结构研究有助于了解生物进化的历史和过程 基因结构研究有助于揭示物种演化的规律和机制 基因结构研究有助于预测生物进化的方向和趋势 基因结构研究有助于指导生物多样性保护和利用
转录后调控：通过mRN剪接、 修饰和降解调控基因表达
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。
第5章 真核生物基因组的注释
第三节 重复序列的注释
串联重复序列（tandem repeat）
分为：microsatellite、minisatellite、satellite
软件：Tandem Repeats Finder 散布的重复序列（dispersed repeat）
大多是转座元件（transposable element，TE），是 指可以通过转座（transposition）过程在基因组内不 同位置间移动的DNA片段。 转座机制：剪切和粘贴、复制和粘贴
（二）反式比对
反式比对是使用cDNA或者蛋白质序列与基因组进行 比对得到同源位点（比对所用的cDNA或者蛋白质并 不来自于这个位点，往往属于同一个基因家族）。 常用的反式比对工具有BLAST、Exonerate和
GeneWise 。
主讲人：王茂先
二、从头开始的基因预测
从基因组测序一开始，一个明确的目标就是能够准 确地进行从头开始（ab initio）的基因预测，即只依 赖蕴含在DNA序列内部的信息来确定基因结构。
（四）EVM基因预测自动整合系统
主讲人：王茂先
（五）基因功能注释
1、寻找同源基因 使用BLASTp在UniProt数据库中进行相似性搜索同源 基因。
主讲人：王茂先
主讲人：王茂先
2、结构域和GO注释
结构域预测软件：InterPro数据库的InterproScan程序 GO注释：由InterPro的结构域提供
普通高等教育 “十三五”规划教材
生物信息学
Bioinformatics
第五章：真核生物基因组的注释
主讲人：王茂先
第一节 蛋白质编码基因的注释
注释策略： (一)、基于证据的注释，即根据已有的实验证据 （如cDNA）、表达序列标签（EST）和蛋白质序 列进行蛋白质编码基因的注释。 (二)、从头开始（ab initio）的基因预测，即只根 据基因组的DNA序列对蛋白质编码基因进行预测。 (三)、重新（de novo）基因预测，即通过与其他 物种的基因组进行比较，从而预测一个新基因组 中的蛋白质编码基因。
生物信息学中的基因序列分析方法与工具推荐
生物信息学中的基因序列分析方法与工具推荐随着高通量测序技术的迅猛发展，生物学研究中产生的大量基因序列数据需要进行深入的分析和解读。
生物信息学作为一门交叉学科，旨在运用计算机和数学的方法研究生物学中的信息和数据。
在生物信息学领域中，基因序列分析是一项重要的任务，它有助于我们深入了解基因的结构、功能以及相互关系。
本文将介绍一些常用的基因序列分析方法和工具，供研究人员参考。
首先，基因序列比对是分析基因序列的常用方法之一。
基因序列比对可以用来识别基因组中的同源序列、确定基因的边界和剪接位点等。
常用的基因序列比对工具包括BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）、Bowtie和BWA（Burrows-Wheeler Aligner）等。
BLAST是一种常用的序列比对工具，它可以将查询序列与指定数据库中的序列进行比对，并给出相似性评分。
Bowtie和BWA则是专门用于处理高通量测序数据的比对工具，它们可以高效地比对大规模的测序数据，快速准确地确定读取在参考基因组中的位置。
其次，基因序列组装是将短序列片段组装成完整基因序列的方法。
常见的基因序列组装工具有SOAPdenovo、ABySS和Velvet等。
这些工具使用了不同的组装算法和策略，可以针对不同的应用场景进行组装。
例如，SOAPdenovo适用于大规模基因组组装，ABySS则适用于短序列片段的拼接，Velvet则适用于小规模基因组组装。
此外，基因功能注释是对基因序列进行功能预测的重要任务之一。
常见的基因功能注释工具有BLAST、InterProScan和DAVID（Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery）等。
BLAST作为一种序列比对工具，可以通过将未知序列与已知功能的序列进行比对，来进行功能预测。
InterProScan则可以对基因序列进行蛋白质功能域的扫描和注释。
几种常用的基因功能分析方法和工具
几种常用的基因功能分析方法和工具（转自新浪博客）一、GO分类法最先出现的芯片数据基因功能分析法是GO分类法。
Gene Ontology（GO，即基因本体论）数据库是一个较大的公开的生物分类学网络资源的一部分，它包含38675 个Entrez Gene 注释基因中的17348个，并把它们的功能分为三类：分子功能，生物学过程和细胞组分。
在每一个分类中，都提供一个描述功能信息的分级结构。
这样，GO中每一个分类术语都以一种被称为定向非循环图表（DAGs）的结构组织起来。
研究者可以通过GO分类号和各种GO 数据库相关分析工具将分类与具体基因联系起来，从而对这个基因的功能进行描述。
在芯片的数据分析中，研究者可以找出哪些变化基因属于一个共同的GO功能分支，并用统计学方法检定结果是否具有统计学意义，从而得出变化基因主要参与了哪些生物功能。
EASE（Expressing Analysis Systematic Explorer）是比较早的用于芯片功能分析的网络平台。
由美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员开发。
研究者可以用多种不同的格式将芯片中得到的基因导入EASE 进行分析，EASE会找出这一系列的基因都存在于哪些GO分类中。
其最主要特点是提供了一些统计学选项以判断得到的GO分类是否符合统计学标准。
EASE能进行的统计学检验主要包括Fisher 精确概率检验，或是对Fisher精确概率检验进行了修饰的EASE 得分（EASE score）。
由于进行统计学检验的GO分类的数量很多，所以EASE采取了一系列方法对“多重检验”的结果进行校正。
这些方法包括弗朗尼校正法（Bonferroni），本杰明假阳性率法（Benjamini falsediscovery rate）和靴带法（bootstraping）。
同年出现的基于GO分类的芯片基因功能分析平台还有底特律韦恩大学开发的Onto-Express。
2002年，挪威大学和乌普萨拉大学联合推出的Rosetta 系统将GO分类与基因表达数据相联系，引入了“最小决定法则”（minimal decision rules）的概念。
生物信息学中的基因组序列分析工具使用指南
生物信息学中的基因组序列分析工具使用指南随着高通量测序技术的发展，大量的基因组序列数据被不断产生。
为了从这些序列数据中获取有用的信息，生物学家们需要利用生物信息学工具对基因组序列进行分析。
本文将为您提供生物信息学中常用的基因组序列分析工具的使用指南。
一、BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）BLAST是一种用于序列比对的常用工具。
它能够通过比对查询序列与已知序列数据库中的序列，来找到相似的序列并进行注释。
以下是使用BLAST的基本步骤：1. 准备查询序列：将待比对的查询序列保存为文本文件的形式，可以是单个序列或多个序列。
2. 选择BLAST程序：根据不同的比对目的，选择合适的BLAST程序，如blastn用于核酸与核酸的比对，blastp用于蛋白质与蛋白质的比对。
3. 选择数据库：根据需求选择适合的数据库，如NCBI核酸数据库（nt）或非冗余蛋白质数据库（nr）等。
4. 运行BLAST：使用命令行界面或图形界面，输入相应的参数，运行BLAST程序。
5. 分析结果：根据比对结果，分析相似序列的特征、功能等信息。
二、MAFFT（Multiple Alignment using Fast Fourier Transform）MAFFT是一种用于多序列比对的工具，能够同时比对多个序列，识别共有的区域，并预测不同序列间的变异位置。
以下是使用MAFFT 的基本步骤：1. 准备序列：将待比对的序列保存为文本文件的形式，可以是核酸序列或蛋白质序列。
2. 运行MAFFT：使用命令行界面，输入相应的参数，运行MAFFT 程序。
3. 分析比对结果：根据比对结果，分析序列间的共有区域和变异位置，推断序列的进化关系或寻找保守结构。
三、MEME（Multiple EM for Motif Elicitation）MEME是一种用于寻找DNA、RNA或蛋白质序列中共有模体（motif）的工具。
真核生物基因结构的预测分析
翻译
编码区预测
基因结构分析
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
Codon bias 选择性剪切 GC Content 转录调控因子 限制性酶切位点
序列比对 功能注释 KEGG GO 系统发育树
3
真核生物基因的主要结构
4
基因结构分析常用软件
密码子表的选择
计算所有指数 27
CodonW结果界面
各项指数输出结果
密码子使用频率
28
• CAI (Codon Adaptation Index)密码子适应指数
目标基因与高表达基因的密码子偏好性的相似程度 （1完全相同，0完全不相同，本例为0.173）
• CBI (Condon Bias Index)密码子偏好指标
24
基因密码子偏好性
25
1.研究蛋白质结 构功能中的作用 2.在表达外源基 因方面的作用 3.在生物信息学 研究中的作用
26
基因密码子偏好性: CodonW
http://mobyle.pasteur.fr/cgi-bin/portal.py?form=codonw#forms::codonw
粘帖目的序列
BLAST比对到的三条mRNA序列
36
输入基因组序列或序列数据库号
输入相似性序列
判断用于分析的序列间的 差异，并调整比对参数 比对阈值
不受默认内含子长度限 制， 默认长度：内部内含子 为35kb, 末端内含子为 100kb 输出格式选择
选择物种
37
Spidey输出结果
第一条蓝色序列 为基因组序列， 橘黄色为外显子 外显子对应于 外显子对应于 基因组上的 mRNA/cDNA上的 起始/结束位置 起始/结束位置 供体、受体位点
真核生物基因结构的预测分析方法(软件) ppt课件
23
原核和真核生物基因转录起始位点上游区 结构
原核生物
－35
TTGACA
－10
TATAAT
mRNA ＋1
A
真核生物
增强子
－110
GC区
－40
CAAT区
上游启动子元件，UPE
－25
TATAAT
mRNA ＋1
PyAPy
核心启动子元件 转录起始 位点
PPT课件
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启动子结合位点分析常用软件
PromoterScan :80/molbio/proscan/
通过对特征序列(GT-AG)的分析进行直 接的预测基因预测软件（NetGene2）
与相应的基因组序列比对，分析比对片 段的分布位置（Spidey）
PPT课件
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PPT课件
35
剪切位点识别：NetGene2
http://www.cbs.dtu.dk/services/NetGene2/
选择物种
• 1 使用CpG Plot预测基因的CpG island位 置。
• 2 使用PolyAH预测基因可能的转录终止 的位置。
• 3 使用PromotorScan寻找基因上游序列 里可能的转录因子调控区域。
PPT课件
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基因密码子偏好性
1.研究蛋白质结 构功能中的作用
2.在表达外源基 因方面的作用
3.在生物信息学 研究中的作用
Web
Promoser
/zlab/PromoSer/
Web
Neural Network /seq_tools/promoter.html Web Promoter Prediction
Softberry:
生物信息学中的基因组结构与功能预测
生物信息学中的基因组结构与功能预测第一章：基因组结构的概念与研究方法（200字）基因组是指生物体中的全部遗传信息的总和，包括基因序列、非编码DNA序列以及调控元件等。
研究基因组结构的目的是理解基因组的组织方式和基因之间的相互关系，以便深入探究基因功能的机制。
基因组结构与功能预测是生物信息学领域的重要研究课题，涉及到多种研究方法和技术。
第二章：基因组序列的特征与分析方法（400字）基因组序列是指一个生物体的全部DNA序列，它包含了基因以及其他非编码的DNA序列。
基因组序列的特征与分析方法是研究基因组结构的基础。
通过分析基因组序列，可以识别基因、预测基因的结构和功能，揭示基因组中的重要调控元件等。
基因识别是通过计算机算法和统计学方法来识别基因序列的起始位点和终止位点。
常用的基因识别方法包括基于序列比对的方法、基于统计模型的方法和基于机器学习的方法等。
此外，通过分析基因组序列的保守性、剪接位点和调控序列等特征，还可以预测基因的剪接事件和调控机制。
第三章：蛋白质编码基因的结构和功能预测（400字）蛋白质编码基因是基因组中的一类特殊基因，其编码产物是蛋白质。
对于蛋白质编码基因的结构和功能预测是生物信息学中的重要任务之一。
基因结构预测可以通过比对序列数据库、分析保守性和寻找编码框架等方法来实现。
功能预测则是通过比对已知蛋白质数据库、分析蛋白质结构、进行功能域和结构域的预测等来实现。
基于序列比对的方法和结构预测算法是较为常用的方法。
其中，比对方法可以通过相似性比对算法（如BLAST、Smith-Waterman算法）来进行。
蛋白质功能预测则可以通过预测功能域、分析结构、比对已知功能蛋白质等方法来实现。
第四章：非编码DNA的结构和功能研究（400字）非编码DNA是指基因组中不具有编码蛋白质的DNA序列。
尽管不编码蛋白质，但非编码DNA在调控基因表达、维持基因组稳定性等方面发挥着重要的功能。
对非编码DNA的结构和功能进行研究，可以深入理解生物体的基因组以及调控机制。
《基于序列信息的核小体定位理论分析及预测》范文
《基于序列信息的核小体定位理论分析及预测》篇一一、引言核小体是构成真核生物染色体结构的基本单位，其在基因表达调控、DNA复制和修复等生物学过程中起着重要作用。
近年来，随着生物信息学和计算生物学的发展，基于序列信息的核小体定位理论分析及预测成为了研究的热点。
本文旨在分析核小体定位的理论基础，并探讨如何利用序列信息对核小体进行预测。
二、核小体定位的理论基础核小体是由组蛋白八聚体和DNA组成的基本结构，其定位受到多种因素的影响，包括DNA序列、组蛋白修饰等。
在核小体定位的理论研究中，主要涉及到以下几个方面的内容：1. DNA序列对核小体定位的影响DNA序列是决定核小体定位的关键因素之一。
不同种类的DNA序列可以吸引或排斥组蛋白，从而影响核小体的组装和解离。
目前，研究者已经发现了许多影响核小体定位的DNA序列特征，如AT富集区、GC富集区等。
2. 组蛋白修饰对核小体定位的影响组蛋白修饰是调节基因表达的重要手段之一，也可以影响核小体的定位。
例如，乙酰化可以中和组蛋白的正电荷，从而降低与DNA的相互作用力；而甲基化则可以改变组蛋白的结构和功能。
这些修饰都会对核小体的定位和稳定性产生影响。
三、基于序列信息的核小体预测方法利用序列信息对核小体进行预测，主要依赖于计算机算法和模型。
目前，常用的方法包括机器学习、深度学习等。
下面介绍一种基于深度学习的核小体预测方法：1. 数据准备首先需要收集一定数量的真核生物基因组数据，包括DNA 序列和组蛋白修饰等信息。
将这些数据分为训练集和测试集，用于训练和验证模型。
2. 模型构建采用深度学习算法构建模型，输入为DNA序列信息，输出为该序列的核小体定位概率。
在模型中，可以采用卷积神经网络（CNN）等算法提取DNA序列特征，再通过全连接层等结构进行分类或回归预测。
3. 模型训练与优化使用训练集对模型进行训练，通过调整模型参数和结构来优化预测性能。
同时，可以采用交叉验证等方法来评估模型的泛化能力。
预测基因表达的计算生物学方法
预测基因表达的计算生物学方法随着人类对基因的了解越来越深入，人们开始逐渐关注基因表达的相关问题。
基因表达是指基因中信息的转录和翻译过程，通过这个过程，基因中的DNA编码可以被转换成蛋白质，从而实现一系列的功能。
而预测基因表达则是研究基因表达的一项重要任务，通过预测基因表达能够为生物学家们提供关键的信息，帮助研究生物进程。
本文将介绍预测基因表达的计算生物学方法。
一、概述预测基因表达是指在不进行实验的情况下，使用计算方法预测基因所表达的量。
通过预测基因表达，我们可以理解基因之间的相互关系及其对生物过程的影响。
基因表达预测作为一项重要的计算生物学技术，已经被广泛应用于医学、生物制药、农业和环境保护等领域。
二、预测方法目前，基因表达预测的方法主要包括基于基因序列的方法和基于表达数据的方法。
基于基因序列的方法是在基因序列中搜索特定的序列单元，这些序列单元被认为与表达相关。
而基于表达数据的方法则是通过分析大量的基因表达数据来确定基因表达和其他因素之间的关系。
1. 基于基因序列的方法基于基因序列的方法是通过分析基因中的序列单元来预测基因表达的量。
这些序列单元包括启动子、剪接区、外显子和内含子等。
这些序列单元被认为与基因表达强度相关，在基因表达预测中起到了极其重要的作用。
目前，有很多基于基因序列的方法被用来预测基因表达，如随机森林、支持向量机、神经网络等。
这些方法被广泛应用于生物信息学中，将基因表达预测的准确性提高到了新的水平。
2. 基于表达数据的方法基于表达数据的方法则是通过分析已有的大量基因表达数据来确定基因表达和其他因素之间的关系。
这些因素包括组织类型、文化条件、样本数量等。
其中最常用的方法是芯片技术，芯片上搭载了几千个基因并能够同时检测多个基因的表达水平。
此外，还有RNA测序技术，这种技术可以在不知道基因的序列的情况下，直接测定基因的表达水平。
这两种技术都是基于表达数据的方法，现在已经被广泛应用于预测基因表达。
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常位于真核生物基因转录起始位点，GC含>50% ， 长度>200bp的一段DNA序列。
16
CpG Island 分析常用软件
CpG Island
CpGPlot
CpG finder CpGi130
/cpgislands2/cpg.asp Web x /emboss/cpgplot/index. Web html /berry.phtml?topic=c pgfinder&group=programs&subgroup=pro Web moter /CpG130.do web
33
内含子/外显子剪切位点识别
如何分析核酸序列中的外显子组成？
通过对特征序列(GT-AG)的分析进行直 接的预测基因预测软件（NetGene2）
与相应的基因组序列比对，分析比对片 段的分布位置（Spidey）
34
35
剪切位点识别：NetGene2
http://www.cbs.dtu.dk/services/NetGene2/
Web
Web
RSAT
Cister
http://rsat.ulb.ac.be/rsat/
/~mfrith/cister.shtml
Web
Web
25
启动子预测：PromoterScan
/molbio/proscan/
mRNA
GC区
增强子
CAAT区
TATAAT
PyAPy
上游启动子元件，UPE
核心启动子元件
转录起始 位点
24
启动子结合位点分析常用软件
PromoterScan Promoser Neural Network Promoter Prediction
:80/molbio/proscan/ /zlab/PromoSer/ /seq_tools/promoter.html Web Web Web
上游启动子元件(Upstream promoter element，UPE)
CAAT box，GC box，SP1，Otc
增强子(Enhancer)
23
原核和真核生物基因转录起始位点上游区 结构
原核生物
－35 －10 ＋1 mRNA
TTGACA
TATAAT
A
真核生物
－110 －40 －25 ＋1
选择物种
提交序列
36
NetGene2输出结果
相位 供体位点 可信度
受体位点
37
mRNA剪切位点识别：Spidey
/spidey
• NCBI开发的在线预测程序 • 用于mRNA序列同基因组序列比对分析
38
Spidey同源序列的获得:序列比对
• 通过BLAST进行序列比对，找到可能同源 的相似性好的一系列mRNA序列。
Softberry: BPROM, TSSP, TSSG, TSSW
MatInspector
/berry.phtml?topic=ind ex&group=programs&subgroup=promoter
http://www.gene-regulation.de/
3
真核生物基因的主要结构
4
基因结构分析常用软件
GENSCAN 开放读码框 GENOMESCAN CpG岛 转录终止信号 CpGPlot POLYAH PromoterScan CodonW NETGENE2 mRNA剪切位点 Spidey 选择性剪切 ASTD
5
基因结构分析
启动子/转录起始位点 密码子偏好分析
BLAST比对到的三条mRNA序列
39
输入基因组序列或序列数据库号
输入相似性序列
判断用于分析的序列间的 差异，并调整比对参数 比对阈值
不受默认内含子长度限 制， 默认长度：内部内含子 为35kb, 末端内含子为 100kb 输出格式选择
选择物种
40
Spidey输出结果
第一条蓝色序列 为基因组序列， 橘黄色为外显子 外显子对应于 外显子对应于 基因组上的 mRNA/cDNA上的 起始/结束位置 起始/结束位置 供体、受体位点
3’
20
转录终止信号预测：POLYAH
/berry.phtml?topic=polyah&group=programs &subgroup=promoter
提交序列 提交序列文件
21
POLYAH输出结果
GENESCAN预测结果 PolyA位点52490bp
polyA位置
22
启动子区结构
启动子（Promoter）
位于结构基因5’端上游，能活化RNA聚合酶，使之与模板 DNA结合并具有转录起始的特异性。 转录起始位点(Transcription start site, TSS)
PYCAPY（嘧啶）
核心启动子元件(Core promoter element) TATA box，Pribnow box （TATAA)
28
基因密码子偏好性
1.研究蛋白质结 构功能中的作用 2.在表达外源基 因方面的作用 3.在生物信息学 研究中的作用
29
基因密码子偏好性: CodonW
粘帖目的序列
密码子表的选择 如需计算FOP/CBI 选择相应物种 如需计算CAI选择 相应物种 输出格式(默认不选) 汇总所有基因的信息 30
参数选择
10
ORF识别： GenomeScan
/genomescan.html
提交待分析序列
提交同源蛋白质序列
11
运行GenomeScan
GenomeScan输出结果：文本
预测外显子位置、可 信度等信息
同源比 对信息
预测结果的氨基酸序列
12
GenomeScan输出结果：图形
ห้องสมุดไป่ตู้计算所有指数
选择导入对应物种 CAI FOP CBI数据 计算有效密码子数 计算GC含量 计算GC3s含量
计算同义密码子 第三位碱基组成
计算同义密码子数量 密码子总数
31
CodonW结果界面
各项指数输出结果
密码子使用频率
32
课堂练习
• 使用CodonW分析基因的密码子使用偏好， 了解密码子偏好分析中各指数的含义。
序列联配结果
外显子 序号
外显子 一致性 长度 百分比
错配和gap
41
课堂练习
• 1 练习两种预测剪切位点的软件的使用， NetGene2和Spidey。
实习二 真核生物基因结构的预 测分析
浙江加州国际纳米技术研究院 2010年11月
苏锟楷 楼小燕 韩序 蒋 琰
1
课程内容
实习一 实习二 基因组数据注释和功能分析 真核生物基因结构的预测分析
基因组学 系 统 生 物 学
实习三
实习四 实习五 实习六
芯片的基本数据处理和分析
蛋白质结构与功能分析 蛋白质组学数据分析
CpGproD
http://pbil.univlyon1.fr/software/cpgprod_query.html
web
17
CpG岛的预测：CpGPlot
/emboss/cpgplot/index.html
参数选项
提交序列
提交序列文件
GENESCAN 预测结果
Fgenes FgeneSV Generation FGENESB GenomeScan GeneWise2
Softberry Softberry ORNL Softberry MIT EBI
人（基因结构） 病毒 原核 细菌（基因结构） 脊椎、拟南芥、玉米 人 7 人、小鼠、拟南芥、果蝇
GRAIL
/grailexp/
转录物组学
蛋白质组学
系统生物学软件实习
2
基因组功能分析
基因组序列 cDNA序列
翻译
编码区预测
基因结构分析
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
Codon bias 选择性剪切 GC Content 转录调控因子 限制性酶切位点
序列比对 功能注释 KEGG GO 系统发育树
13
课堂练习
• 1使用GENESCAN预测序列中可能的ORF。 • 2使用GENOMESCAN预测序列中可能的 ORF。
• 练习用的序列文件在c:\zcni\shixi2文件下， 名字为clone.fasta，使用写字板打开查看。
14
转录调控序列分析
CpG岛、转录终止信号和启动子区域的预测
15
CpG岛的预测
ORNL
ORF识别：GENSCAN
选择物种类型
/GENSCAN.html
是否显示非最优外显子 序列名称（可选） 显示氨基酸或CDS序列 提交序列文件
提交序列
结果返回到邮箱（可选）
8
运行GENSCAN
GENSCAN输出结果：文本
9
GENSCAN输出结果：图形
提交序列
26
PromoterScan输出结果
找到的TATA box和转录起始位点
预测可能的转录因子
转录因子在提交序列中的位置
27
课堂练习
• 1 使用CpG Plot预测基因的CpG island位 置。 • 2 使用PolyAH预测基因可能的转录终止 的位置。 • 3 使用PromotorScan寻找基因上游序列 里可能的转录因子调控区域。
起始为532bp 终止于51783bp
19
转录终止信号
上游作用元件：AAUAAA
mRNA前体 5’ AAUAAA CA GU 3’
成熟mRNA