转录、基因组学项目送样表
转录、基因组学项目送样表
附录-转录组学送样建议
基因组学对我们的影响
基因组学对我们的影响 基因组学是研究生物基因组和如何利用基因的一门学问。用于概括涉及基因作图、测序和整个基因组功能分析的遗传学分支。该学科提供基因组信息以及相关数据系统利用，试图解决生物，医学，和工业领域的重大问题。基因组研究应该包括两方面的内容：以全基因组测序为目标的结构基因组学和以基因功能鉴定为目标的功能基因组学，又被称为后基因组研究，成为系统生物学的重要方法。 基因组是1924年提出用于描述生物的全部基因和染色体组成的概念。1986年由美国科学家ThomasRoderick提出的基因组学是指对所有基因进行基因组作图(包括遗传图谱、物理图谱、转录本图谱),核苷酸序列分析,基因定位和基因功能分析的一门科学。自从1990年人类基因组计划实施以来,基因组学发生了翻天覆地的变化,已发展成了一门生命科学的前沿和热点领域。 现在广泛公布的人类以及一系列其他生物体的基因组序列为我们描绘出了最基础的生物学以及生物医学信息。这些仍然很难破译的密码包含了细胞的结构和功能的的全部遗传指令信息，而这一信息又是揭开生物系统复杂性所必需的。阐明基因组的结构以及确定大量编码元素的功能可以建立基因组学与生物学的联系，从而加速我们对所有生命科学领域的探索。 把基于基因组的知识转化为人类健康的福祉，人类基因组测序，以及基因组学其他最近及预期的研究成果，极大地有助于我们了解遗传因素在人类健康和疾病中的角色，精确确定非遗传因素，并迅速将
新发现用于疾病的预防、诊断和治疗。美国国家研究院在其为HGP的最初远景规划中清楚地表明，人类基因组序列将改善人的健康状况，而它后来的五年计划也再一次明确了这一观点。但是这一点怎样才能实现还未得到更清晰的说明。随着HGP最初目标的完成，现在正是广泛发展和应用基因组战略改善人类健康、并预见和避免潜在伤害的时机。鉴定基因和路径在健康和疾病中的角色，测定它们与环境因素之间的关系；发展、评价以及应用以基因组为基础的诊断方法来预测对疾病的易感性，预测药物反应，疾病的早期诊断，疾病在分子水平上的精确分类；开发和应用促进基因组信息转化成治疗进步的方法。 促进基因组学的应用，最大程度地发挥效益，将危害降到最低基因组学通过学术研究和政策讨论一直处于对科学技术对社会的冲击进行严密关注的最前沿。如上文所述，基因组学主要能够造福于健康方面，但是除此之外，基因组学还能在社会其他领域有贡献。就像HGP和相关研究在基础生物学和健康方面开拓的新领域，同时为研究社会问题创造了机会，甚至可以使我们更全面地了解如何定义自己和他人。 在未来的几年内，社会不仅会为基因组学引起的无数的问题而探讨，而且还必须制定和贯彻相应的政策来解决它们。除非研究能够给出可信的数据和严格的方法作为决断的依据，否则这些政策就将是错误的，还可能会给我们大家带来潜在的危害。要想获得成功，这个研究就必须包含发展概念上的工具和共享语言的“基础”调查，和更多使用这些工具来探索制定适当的综合不同的观点的公共政策的“应用
转录组
转录组：是一个细胞、组织或有机体在特定条件下表达的一组完整的基因 蛋白质组（Proteomics）：指由一个基因组，或一个细胞、组织表达的所有蛋白质. 蛋白质组学的研究内容主要有两方面，一是结构蛋白质组学，二是功能蛋白质组学密码子：mRNA上每3个核苷酸翻译成蛋白质多肽链上的一个氨基酸，这3个核苷酸就称为密码子。 转录：是指拷贝出一条与DNA链序列完全相同的RNA单链的过程。 1大肠杆菌乳糖操纵子包括三个结构基因：Z,Y,A以及一个操纵序列O，一个启动序列P及一个调节基因I等。转录时，RNA聚合酶首先与启动区结合，通过操纵向右转录。转录从启动区又开始，按Z-Y-A得方向进行，每次转录出来的一条mRNA上都带有这三个基因。转录的调控是在启动区和操纵区进行的。 正调控机制：cAMP-CAP复合物与DNA结合改变了这一区段DNA次级结构，促进RNA聚合酶结合区的解链。这可能是cAMP-CAP 通过与RNA聚合酶结合，再与DNA结合，因而促进了RNA聚合酶与启动基因的结合，从而增强了转录。cAMP-CAP复合物的形成取决于细胞内cAMP的浓度，当以葡萄糖为能源时，由于其限制腺苷酸环化酶的活性，AMP不能转化为cAMP，细胞内cAMP的浓度降低，形不成cAMP-CAP复合物，因而乳糖结构基因不被转录。 负调控机制:具有活性的阻遏物只要结合在操纵基因上，就可阻挠RNA聚合酶的转录活动，这是由于P和O位点有一定的重叠序列，O被阻遏物占据后，RNA聚合酶便不能结合到P位点上。阻遏物有无活性又受乳糖这种小分子诱导物的影响。阻遏物与乳糖结合后，由于发生构想变化而失活，不再同操纵基因结合，于是RNA聚合酶便能结合于启动基因，启动基因的表达，使乳糖利用的结构基因转录出相应的mRNA,进而在翻译除蛋白质。在没有到合成这个调节系统中，阻遏蛋白是主要的作用因子，而诱导物可以影响阻遏蛋白的活性，只有阻遏物被诱导失活，结构基因才得以表达。 23. 蛋白质翻译后加工的主要内容包括哪些 a)对真核基因所编码的蛋白质而言，翻译后加工的内容包括： b)除去肽链合成的起始氨基酸或随后几个氨基酸残基； c)分泌蛋白或膜蛋白N-末端信号肽的切除； d)二硫键的形成及氨基酸的共价修饰，包括蛋白N-端氨基酸的豆蔻酰化、蛋白质的
进化基因组学研究进展
研究进化基因组学进展 摘要：进化基因组学是利用基因组数据研究差异基因功能、生物系统演化、从基因在水平探索生物进化的学科。随着近年来基因组数据的不断增加，进化基因组学得到了长足的发展。进化基因组学主要包括从基因组水平理解和诠释生物进化和新基因分析研究探索两方面的内容。本文介绍了进化基因组学研究的主要内容和较为常用的方法，以及近年来在细菌、酵母、果蝇进化基因组学方面的研究进展。 关键词：进化基因组学系统进化比较基因组学新基因 正文 随着基因测序技术的不断进步以及基因组学的飞速的发展，人们积累了大量的基因组学数据，利用所得的大量的基因组数据与进化生物学相结合，在基因组水平研究生物进化机制，随即产生了进化基因组学。 近年来进化基因组学取得了长足的进展，在研究差异基因功能、生物系统演化、从基因在水平探索生物进化的终极方式等方面有重大突破，对人类理解生命现象和过程有重要作用。 研究系统进化学通常包括两个关键步骤：一方面，在不同物种中鉴定同源性特佂，另一方面利用构建系统进化树的方法比较这些特征，进而重新构建这些物种的进化历史[1]。针对这两个关键步骤，传统系统进化学，常采用基于形态学数据和单个基因研究的同源性状鉴定和重建系统进化树（常包括距离法、最大简约法、概率法）[1]的方法来研究。在目前拥有丰富基因组数据的条件下，我们可以分析基因组数据，利用进化基因组学研究系统进化。 一、目前进化基因组学的研究内容主要集中于两个方面：（1）在比较不同生物的基因数据的基础上，从基因组水平理解和诠释生物进化；（2）通过对新基因的分析研究探索基因进化过程的规律两个方面。在进行全基因组进化分析方面，进化基因组学主要集中于构建系统进化树、研究基因组进化策略、研究生物功能变化和进化机制、进化和生态功能基因组学、基因注释的等方面；在新基因方面
生物基因组非蛋白质编码转录组学及研究进展_姜宁
生物基因组非蛋白质编码转录组学及研究进展 姜 宁1 陈启军 2 1.中国医学科学院 吉林大学人兽共患病联合研究中心人兽共患病研究教育部重点实验室,长春130062 2.中国医学科学院病原生物学研究所,北京100730 收稿日期:2009 9 13 修回日期:2009 12 1联系作者:陈启军,教授,cq@j jl https://www.360docs.net/doc/298427970.html, .cn 。 摘 要 RNA 转录组学和功能组学的研究是目前生命科学领域的重要研究方向。生命的中心法则(由DNA 转录RNA,再由后者翻译成行使各种功能的蛋白质)因调控RNA 分子的发现而进一步得到扩展。最近的大量研究发现,自基因组中非蛋白质编码区转录的RNA 分子具有重要的调控功能,即转录后的调控功能。在这些RNA 分子中,内源性小干扰RNA 分子、m icroRNA 及pi w i RNA 等的功能逐渐被揭示。本文对目前有关RNA 转录组学研究进展做一简要综述。 关键词:RNA 转录组 小RNA si R NA m i R NA pi R NA 中图分类号:Q7 文献标识码:A 文章编号:1009 2412(2009)06 0015 05 一、引 言 生物物种遗传物质的组成随着物种进化程度的 提高而逐渐趋于复杂。然而随着大规模基因组测序的完成,人们发现很多生物(包括小鼠和人)遗传物质组成的主要差异不是在蛋白质编码区而是在基因组中的非编码(non cod i ng )区。生物物种的种源进化程度越高,其基因组中非蛋白质编码序列的组成比例越高[1],如人类基因组中编码蛋白质的DNA 只占基因组的2%左右。长期以来,对基因组序列的研究多集中在对编码区的分析上(如基因的序列组成,编码蛋白质的表达、功能及调控规律等)。由于非编码区的序列多含有一些假基因(ps eudo genes)、转座 子(trans poson 或trans posab le ele m ents)及大量的内含子和重复序列,其潜在的功能一直为研究者们所忽视。多年来人们一直将基因组中非编码序列认为是生物进化过程中形成的垃圾成分(junk DNA )[2]。然而,随着大规模转录组学(transcripto m ics)研究的进行,发现基因组中绝大部分DNA 在细胞活动过程中都是被转录成RNA 的[3],如人类基因组DNA 有93%以上都被转录成RNA,小鼠基因组的转录部分也达到63%以上[3]。这些RNA 有的呈单链存在,有的以双链形式存在。对RNA 转录组的研究经历了小RNA 的发现、大规模RNA 转录组的测定到目前的RNA 调控功能的分析和确定等阶段[3 8] 。RNA 转录 组学和功能组学的研究是目前生命科学领域的重要 研究方向。 二、基因组中非编码区转录产生的 RNA 分子种类及功能 根据RNA 片段长度的不同,自基因组中转录的 RNA 分子包括短片段RNA (s hort RNA )和长片段RNA (l ong RNA )[1,7,9,10]。短片段RNA 分子主要包括反式剪切引导RNA (trans splicing leader RNA,S L RNA )、m i cro RNA (m i R NA )、内源性小干扰RNA (en dogenous s m all i nterferi ng RNA,si R NA )、p i w i 蛋白质 结合RNA (p i w i RNA, pi RNA )和一些编码寡肽的小 mRNA 分子[11]。内源性小RNA (endogenous s m all non cod i ng RNA, s n RNA)是一类从基因组中非蛋白 质编码区转录而来的小RNA 分子。目前对内源性s nRNA 的研究主要集中在对S L RNA 、si R NA 和m i R NA 等的发现及功能分析方面。这些小RNA 主要通过影响mRNA 的成熟过程及稳定性进而调节转录因子或其它功能蛋白质的表达和发挥转录后的基因调控功能(post transcri pt i ona l gene regulat i on ,PTGR )。long RNA 主要指mRNA 前体(hnRNA )、mRNA 和一些不编码任何蛋白质的长的单链或双链RNA 片段。
基因组学
3’截短HBx蛋白和乙型肝炎病毒X 蛋白结合蛋白( HBX IP ) 对细胞增殖的影响 （一）立项依据与研究内容（4000-8000字）： 在我国乙型肝炎病毒（Hepatitis B Virus，HBV）感染是肝细胞性肝癌（HCC）的主要致病因素之一。已有研究表明HBV相关慢性肝病患者发生HCC的风险将较普通人群增加100倍。HBV感染相关HCC的发病机制目前仍不完全明确。越来越多的证据显示，两个主要的因素与HBV 相关性HCC 的发生发展密切相关，其一是导致宿主基因组失稳和插入性突变的病毒基因组整合[1,2]，其二是HBV 编码的蛋白质，如HBx 蛋白[3,4]。 HBx 蛋白由154 个氨基酸组成，分子量约为17kDa。尽管HBx 在细胞增殖过程中的确切功能及其对HBV 相关性HCC 发生发展的影响尚未阐明，但大部分的研究结果表明不论是在体内还是体外，HBx蛋白对细胞增殖至关重要[5,6,7]，其中所涉及的HBx 的主要功能包括调节细胞周期进程、调控细胞增殖通路、调控多种转录因子和调节端粒酶活性等途径。 乙肝病毒X蛋白结合蛋白(hepatitis B X-interacting protein, HBXIP)是一种细胞组成型表达的蛋白，首次于肝癌细胞株HepG2中被发现，通过酵母双杂交技术筛选作为乙肝病毒编码的蛋白HBx的作用因子HBXIP基因定位于人染色体1p13.3，其开放阅读框基因编码全长173个氨基酸，分子量约为19 kD (Melegari et al., 1998) HBXIP与HBx的C末端结合后降低HBx的活性，从而改变乙肝病毒(hepatitis B virus, HBV)的复制周期，同时抑制HBx对激活蛋白1 (activating protein-1, AP-1)和内源性HBV启动子或增强子的反式激活作用，从而影响乙肝病毒(HBV)的复制周期。已有研究结果表明HBXIP可通过调控细胞周期中各种
基因组学研究的应用前景
基因组学研究的应用前景摘要：基因组学是一门研究基因组的结构，功能及表达产物的学科，基因组的结构不仅是蛋白质，还有许多复杂功能的RNA,包括三个不同的亚领域，及结构基因组学，功能基因组学和比较基因组学。近几年，基因组学在微生物药物，细菌，病毒基因，营养基因方面都有进展，其前景是光明的。 关键词：基因研究未来结构 一、微生物药物产生菌功能基因组学研究进展 微生物药物是一类化学结构和生物活性多样的次级代谢产物，近年来多个产生菌基因组序列已经被测定完成，在此基础上开展的功能基因组研究方兴未艾，并在抗生素生物合成，形态分化，调控，发育与进化及此生代谢产物挖掘等方面有着新的发现，展现出广阔的研究前景，青霉素及其衍生的《》内酰胺类抗生素极大地改善了人类的卫生保健和生活质量，并促进研究人员不断对其工业生产菌株类黄青霉进行遗传改良和提高其产量，从而降低生产成本。经过60年的随机诱变筛选，当前青霉素产量至少提高了三个数量级，同时，青霉素的生物合成机理也得到了较为清晰的阐述，其pcbAB编码的非核糖体肽合酶ACVS~DPcbc编码的异青霉素N合成酶IPNS位于细胞质中，而苯乙酸COA连接酶PenDE编码的IPN酰基转移酶位于特殊细胞器一微体中。 研究发现，青霉素合成基因区域串联扩增，产黄青细霉胞中微体含量增加都可显著提高青霉素产量。然而随机诱变筛选得到的黄青霉工业菌株高产的分子机制尚不明确。为此，2008年荷兰研究人员联合国美国venter基因组研究所对黄青霉wisconsin54—1225进行了基因组测试和分析，并进一步利用DNA芯片技术研究了wisconsin54—1255及其高产菌株DS17690在培养基中是否添加侧链前体苯乙酸情况下的转录组变化，四组数据的比较分析发现，有2470个基因至少在其中一个条件下是差异表达的，根据更为严格的筛选标准，在PPA存在的条件下，高产菌相比测序菌株有307个基因转录是上调的，和生长代谢，青霉素前体合成及其初级代谢和转运等功能相关，另有271个基因显著下调，主要是与生长代谢及发育分化相关的功能基因。 二、乳酸菌基因组学的研究进展
基因组学的研究内容
基因组学的研究内容 结构基因组学： 基因定位；基因组作图；测定核苷酸序列 功能基因组学：又称后基因组学（postgenomics基因的识别、鉴定、克隆；基因结构、功能及其相互关系；基因表达调控的研究 蛋白质组学： 鉴定蛋白质的产生过程、结构、功能和相互作用方式 遗传图谱 （genetic map）采用遗传分析的方法将基因或其它dNA序列标定在染色体上构建连锁图。 遗传标记： 有可以识别的标记，才能确定目标的方位及彼此之间的相对位置。 构建遗传图谱 就是寻找基因组不同位置上的特征标记。包括： 形态标记； 细胞学标记； 生化标记；DNA 分子标记 所有的标记都必须具有多态性！所有多态性都是基因突变的结果！ 形态标记： 形态性状：株高、颜色、白化症等，又称表型标记。 数量少，很多突变是致死的，受环境、生育期等因素的影响 控制性状的其实是基因，所以形态标记实质上就是基因标记。
细胞学标记 明确显示遗传多态性的染色体结构特征和数量特征 ：染色体的核型、染色体的带型、染色 体的结构变异、染色体的数目变异。优点：不受环境影响。缺点：数量少、费力、费时、对生物体的生长发育不利 生化标记 又称蛋白质标记 就是利用蛋白质的多态性作为遗传标记。 如：同工酶、贮藏蛋白 优点： 数量较多，受环境影响小 ?
缺点： 受发育时间的影响、有组织特异性、只反映基因编码区的信息 DNA 分子标记： 简称分子标记以 DNA 序列的多态性作为遗传标记 优点： ? 不受时间和环境的限制 ? 遍布整个基因组，数量无限 ?
不影响性状表达 ? 自然存在的变异丰富，多态性好 ? 共显性，能鉴别纯合体和杂合体 限制性片段长度多态性（restriction fragment length polymorphism ， RFLP ） DNA 序列能或不能被某一酶酶切，
基因组学与蛋白质组学
《基因组学与蛋白质组学》课程教学大纲 学时： 40 学分：2.5 理论学时： 40 实验学时：0 面向专业：生物科学、生物技 术课程代码：B7700005先开课程：生物化学、分子生物 学课程性质：必修/选修执笔人：朱新 产审定人： 第一部分：理论教学部分 一、课程的性质、目的和任务 《基因组学与蛋白质组学》是随着生物化学、分子生物学、结构生物学、晶体学和计算机技术等的迅猛发展而诞生的，是融合了生物信息学、计算机辅助设计等多学科而发展起来的新兴研究领域。是当今生命科学研究的热点与前沿领域。由于基因组学与蛋白质组学学科的边缘性，所以本课程在介绍基因组学与蛋白质组学基本基本技术和原理的同时，兼顾学科发展动向，讲授基因组与蛋白组学中的热点和最新进展，旨在使学生了解现代基因组学与蛋白质组学理论的新进展并为相关学科提供知识和技术。 二、课程的目的与教学要求 通过本课程的学习，使学生掌握基因组学与蛋白质组学的基本理论、基础知识、主要研究方法和技术以及生物信息学和现代生物技术在基因组学与蛋白质组学上的应用及典型研究实例，熟悉从事基因组学与蛋白质组学的重要方法和途
径。努力培养学生具有科学思维方式、启发学生科学思维能力和勇于探索，善于思考、分析问题的能力，激发学生的学习热情，并通过学习提高自学能力、独立思考能力以及科研实践能力，为将来从事蛋白质的研究奠定坚实的理论和实践基础。 三、教学内容与课时分配 第一篇基因组学
第一章绪论（1学时） 第一节基因组学的研究对象与任务； 第二节基因组学发展的历程； 第三节基因组学的分子基础； 第四节基因组学的应用前景。 本章重点： 1. 基因组学的概念及主要任务； 2. 基因组学的研究对象。 本章难点： 1.基因组学的应用及发展趋势； 2.基因组学与生物的遗传改良、人类健康及生物进化。建议教学方法：课堂讲授和讨论 思考题： 查阅有关资料，了解基因组学的应用发展。 第二章人类基因组计划（1学时） 第一节人类基因组计划的诞生； 第二节人类基因组研究的竞赛； 第三节人类基因组测序存在的缺口； 第四节人类基因组中的非编码成分； 第五节人类基因组的概观； 第六节人类基因组多样性计划。 本章重点： 1. 人类基因组的研究； 2. 人类基因组多样性。 本章难点： 人类基因组序列的诠释。 建议教学方法：课堂讲授和讨论 思考题：
高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)
基因组测序基础知识 ㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。 目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种： 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序； 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序； 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序，完成基因组拼接。 采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。 实验流程： 公司服务内容 1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头， 去污染）；序列组装达到精细图标准 2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展 示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？
(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证，用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式 目前3种测序技术 Roche 454，Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中，Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp，经常用于基因组骨架的组装，而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例，对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。 单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段，引物序列连接到DNA片段的一端，然后末端加上接头，将片段固定在flow cell上生成DNA簇，上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点，在第一轮测序完成后，去除第一轮测序的模板链，用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增，以达到第二轮测序所用的模板量，进行第二轮互补链的合成测序(图2)。 图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法
全基因组重测序数据分析
全基因组重测序数据分析 1. 简介(Introduction) 通过高通量测序识别发现de novo的somatic和germ line 突变，结构变异-SNV，包括重排 突变（deletioin, duplication 以及copy number variation）以及SNP的座位；针对重排突变和SNP的功能性进行综合分析；我们将分析基因功能（包括miRNA），重组率（Recombination）情况，杂合性缺失（LOH）以及进化选择与mutation之间的关系；以及这些关系将怎样使 得在disease（cancer）genome中的mutation产生对应的易感机制和功能。我们将在基因组 学以及比较基因组学，群体遗传学综合层面上深入探索疾病基因组和癌症基因组。 实验设计与样本 （1）Case-Control 对照组设计； （2）家庭成员组设计：父母-子女组（4人、3人组或多人）； 初级数据分析 1．数据量产出：总碱基数量、Total Mapping Reads、Uniquely Mapping Reads统计，测序深度分析。 2．一致性序列组装：与参考基因组序列（Reference genome sequence）的比对分析，利用贝叶斯统计模型检测出每个碱基位点的最大可能性基因型，并组装出该个体基因组的一致序列。3．SNP检测及在基因组中的分布：提取全基因组中所有多态性位点，结合质量值、测序深度、重复性等因素作进一步的过滤筛选，最终得到可信度高的SNP数据集。并根据参考基 因组信息对检测到的变异进行注释。 4．InDel检测及在基因组的分布: 在进行mapping的过程中，进行容gap的比对并检测可信的short InDel。在检测过程中，gap的长度为1~5个碱基。对于每个InDel的检测，至少需 要3个Paired-End序列的支持。 5．Structure Variation检测及在基因组中的分布: 能够检测到的结构变异类型主要有：插入、缺失、复制、倒位、易位等。根据测序个体序列与参考基因组序列比对分析结果，检测全基因组水平的结构变异并对检测到的变异进行注释。
药物基因组学相关大数据库
药物基因组学数据库 1、Drugbank .drugbank.ca/ 2、dgidb https://www.360docs.net/doc/298427970.html,/ 3、pharmGKB https://https://www.360docs.net/doc/298427970.html,/ 4、cancercommon cancercommon./ 5、ChEMBL https://https://www.360docs.net/doc/298427970.html,/chembldb/ 6、mycancergenome https://www.360docs.net/doc/298427970.html,/ 7、TTD https://www.360docs.net/doc/298427970.html,.sg/group/cjttd/ 8、guidetopharmcology https://www.360docs.net/doc/298427970.html,/ 9、clearityfoundation https://www.360docs.net/doc/298427970.html,/ 10、CIViC https://https://www.360docs.net/doc/298427970.html,/#/home 11、DoCM https://www.360docs.net/doc/298427970.html,/ 1 Drugbank 药物和药物靶标资源库。DrugBank是一个独特的生物信息学/化学信息学资源，它结合了详细的药物（例如化学制品）数据和综合的药物靶点（即：蛋白质）信息。该数据库包含了超过4100个药物条目，包括超过800个FDA认可的小分子和生物技术药物，以及超过3200个试验性药物。此外，超过1.4万条蛋白质或药物靶序列被到这些药物条目。每个DrugCard条目包含超过80个数据域，其中一半信息致力于药物/化学制品数据，另一半致力于药物靶点和蛋白质数据。许多数据域超到其他数据库（KEGG、PubChem、ChEBI、Swiss-Prot和GenBank）和各种结构查看小应用程序。该数据库是完全可搜索的，支持大量的文本、序列、化学结构和关系查询搜索。DrugBank的潜在应用包括模拟药物靶点发现、药物设计、药物对接或筛选、药物代谢预测、药物相互作用预测和普通药学教育。DrugBank可以在www.drugbank.ca使用。广泛应用于计算机辅助的药物靶标的发现、药物设计、药物分子对接或筛选、药物活性和作用预
进化基因组学研究进展
进化基因组学研究进展 刘超 （山东大学生命科学学院济南250100） 摘要：进化基因组学是利用基因组数据研究差异基因功能、生物系统演化、从 基因在水平探索生物进化的学科。随着近年来基因组数据的不断增加，进化基因组学得到了长足的发展。进化基因组学主要包括从基因组水平理解和诠释生物进 化和新基因分析研究探索两方面的内容。本文介绍了进化基因组学研究的主要内容和较为常用的方法，以及近年来在细菌、酵母、果蝇进化基因组学方面的研究进展。 关键词：进化基因组学系统进化比较基因组学新基因 前言 随着基因测序技术的不断进步以及基因组学的飞速的发展，人们积累了大量的基因组学数据，利用所得的大量的基因组数据与进化生物学相结合，在基因组水平研究生物进化机制，随即产生了进化基因组学(Evolutional Genomics)。 近年来进化基因组学取得了长足的进展，在研究差异基因功能、生物系统演化、从基因在水平探索生物进化的终极方式等方面有重大突破，对人类理解生命现象和过程有重要作用。 1进化基因组学研究内容 研究系统进化学通常包括两个关键步骤：一方面，在不同物种中鉴定同源性特佂，另一方面利用构建系统进化树的方法比较这些特征，进而重新构建这些物种的进化历史[1]。针对这两个关键步骤，传统系统进化学，常采用基于形态学 数据和单个基因研究的同源性状鉴定和重建系统进化树（常包括距离法、最大简约法、概率法）[1]的方法来研究。在目前拥有丰富基因组数据的条件下，我们 可以分析基因组数据，利用进化基因组学研究系统进化。
目前进化基因组学的研究内容主要集中于两个方面：（1）在比较不同生物的基因数据的基础上，从基因组水平理解和诠释生物进化；（2）通过对新基因的分析研究探索基因进化过程的规律两个方面[2]（如图1）。在进行全基因组进化分析方面，进化基因组学主要集中于构建系统进化树、研究基因组进化策略、研究生物功能变化和进化机制、进化和生态功能基因组学[2]、基因注释的等方面；在新基因方面主要分析基因产生机制和新基因固定及其动力学研究。 图1 进化基因组学主要研究内容 目前进化基因组学的研究有力的解决了一些基础性的进化问题，但也出现了一些未来需要急需解决的挑战。例如生物进化的本质和目前重建系统进化树方法 的限制[1]。 2研究进化基因组学的方法 研究进化基因组学的方法主要包括利用基因组数据分析和研究新基因的产 生和演化两种。 2.1利用基因组数据进行系统进化分析 利用基因组数据进行系统进化分析，常有基于基因序列的方法和基于全基因特征的方法。（如图2）
浅析功能基因组学和蛋白质组学的概念及应用
【摘要】基因组相对较稳定，而且各种细胞或生物体的基因组结构有许多基本相似的特征；蛋白质组是动态的，随内外界刺激而变化。对蛋白质组的研究可以使我们更容易接近对生命过程的认识。蛋白质组学是在细胞的整体蛋白质水平上进行研究、从蛋白质整体活动的角度来认识生命活动规律的一门新学科，简要介绍功能基因组学和蛋白质组学的科学背景、概念及其应用。 【关键词】基因组；功能基因组学；蛋白质组学； 一、基因组及基因组学的概念 基因组(genome)一词系由德国汉堡大学H．威克勒教授于1920年首创，用以表示真核生物从其亲代所继承的单套染色体，或称染色体组。更准确地说，基因组是指生物的整套染色体所含有的全部DNA序列。由于在真核细胞的线粒体和植物的叶绿体中也发现存在遗传物质，因此又将线粒体或叶绿体所携带的遗传物质称为线粒体基因组或叶绿体基因组。原核生物基因组则包括细胞内的染色体和质粒DNA。此外非独立生命形态的病毒颗粒也携带遗传物质，称为病毒基因组。所有生命都具有指令其生长与发育，维持其结构与功能所必需的遗传信息，本书中将生物所具有的携带遗传信息的遗传物质总和称为基因组。[1] 基因组学(genomic)一词系由T．罗德里克(T．Roderick)于1986年首创，用于概括涉及基因组作图、测序和整个基因组功能分析的遗传学学科分支，并已用来命名一个学术刊物Genomics。基因组学是伴随人类基因组计划的实施而形成的一个全新的生命科学领域。[1] 基因组学与传统遗传学其他学科的差别在于，基因组学是在全基因组范围研究基因的结构、组成、功能及其进化，因而涉及大范围高通量收集和分析有关基因组DNA的序列组成，染色体分子水平的结构特征，全基因组的基因数目、功能和分类，基因组水平的基因表达与调控以及不同物种之间基因组的进化关系。基因组学的研究方法、技术和路线有许多不同于传统遗传学的特点，各相关领域的研究仍处于迅速发展和不断完善的过程中。 基因组学的主要工具和方法包括：生物信息学，遗传分析，基因表达测量和基因功能鉴定。 二、功能基因组学的概念及应用
基因组学
课程名称基因组学 硕士课程论文 题目:基因枪技术在植物学研究中的应用 学科专业: 植物学 年级: 2012 学号: 2012210632 研究生:侯敏指导教师:查笑君 论文提交时间: 2012 年 12 月 11 日 基因枪技术在植物学研究中的应用
摘要基因枪是当今研究中一种重要的基因转移方法,在各个应用领域都显示出了其独特的优越性,因而广受重视;与此同时,基因枪技术本身也在实践中不断发展和完善。本文在回顾和总结基因枪技术使用原理的基础上,综述了基因枪在植物学研究中的应用。 关键词基因枪;植物学;基因转移;应用 Appl ication of Particle Bombardment in the Research of Botany Abstract As an important means of gene delivery , gene gun technology has showed its superiority in many application fields of gene engineering , and so has gained wide attention. At the same time , gene gun technology is also evolving in practice. Upon the retrospection and of the gene gun principles , the application of the gene gun in the Botanical Research was summaried. Key words Gene gun ; botany ; gene delivery ;application 1 基因枪技术的转化原理与发展 近年来转基因技术以前所未有的速度进步人们已经不再满足于单个基因成功插入原有生物的基因组中而是把目光放在插入基因的成功表达和产。然而自然界的生物体是十分复杂的有机整体许多的功能性状并不是单个基因可简单调控的即使像海藻一样简单的双糖在酵母中的代谢途径也需要个基因产物的直接参与。目前进行多基因转化研究的主要技术手段有两种一种是单质粒载体的转化即几个目的基因和标记基因在同一载体质粒上另一种是目的基因和标记基因位于不同的载体上的共转化研究后者的主要优点在于能在分离的世代中把在生产中没有意义的基因分离同时也可以转入更多的外源基因基因枪转化方法则是实现其转化的主要途径。 基因枪技术( Particle gun) ,又称生物弹或生物发射法(Biolistic process) 、粒子轰击技术( Particle bombardment) 和高速微粒子发射技术( High - velocity microprojectile) 。其原理是利用高速飞行的微米或亚微米级惰性粒子(钨或金粉) ,将包被其外的目的基因直接导入受体细胞,并释放出外源DNA ,使DNA 在受体细胞中整合表达,从而实现对受体细胞的转化。根据动力来源不同,基因枪可大体分为火药式( Gunpowder )、放电式( Elect ric discharge) 和气动式（Pneumatic) 3 种类型。1987 年美国康乃尔大学的J . C. Santord 等设计制造的火药式基因枪是最初的基因枪。到目前为止还有以化学推进剂为动力(弹药枪) 和以放电为动力(电子枪) 用于粒子轰击细胞的新工具,特点是能转化有细胞壁的植物细胞,并能直接向细胞器中输入DNA ,或用来转化花粉以避开组织培养的操作。在全面推广粒子枪之前还要进行开发和改良,更有效的电子枪会取代弹药枪。 2 基因枪法在禾谷类作物遗传转化中的应用 2．1 转化目的基因改良作物性状在用基因枪法转化禾谷类作物的研究中,转化的目的基因主要有抗除草剂基因、抗虫基因、抗病基因、雄性不育基因等。 2.1.1 转化抗除草剂基因 抗除草剂基因既可用作选择标记基因建立遗传转化系统,又能作为目的基因,使转基因作物在生长期间可使用除草剂除草,从而免去人工除草工作,节省了大量劳力。常用的抗除草剂基因是PPT 乙酰转移酶基因(又称bar 基因) ,抗除草剂bialaphos。用基因枪法将bar 基因转化小麦[、水稻、玉米、高粱,均获得了抗除草剂植株。 2.1.2 转化抗虫基因 在禾谷类作物中,用基因枪法转化的抗虫基因主要是苏云金芽孢杆菌的晶体蛋白基因(Bt 基因) ,而且在玉米中报道得较多,王国英等用基因枪法将Bt 基因转化玉米胚性愈伤组织,获得了转Bt 基因的植株,对一个转Bt 基因植株的杂交后代进行了玉米螟抗性的田间鉴定,抗虫和感虫植株的比例接近1∶1 ,符合孟德尔单显性基因的遗传规律。在水稻中,用改良的苏云金杆菌δ—内毒素[cryIA(b) ]基因经基因枪法转化,获得了能育的抗黄茎钻蛀虫转基因粳稻植株。 2.1.3 转化抗病基因 简玉瑜等用基因枪法将抗菌肽B(cecropin B) 基因导入水稻得到了转基因植株,对T3 代抗白叶枯
全基因组关联分析的原理和方法题库
全基因组关联分析(Genome-wide association study;GWAS)是应用基因组中数以百万计的单核苷酸多态性(single nucleotide ploymorphism，SNP)为分子遗传标记，进行全基因组水平上的对照分析或相关性分析，通过比较发现影响复杂性状的基因变异的一种新策略。 随着基因组学研究以及基因芯片技术的发展，人们已通过GWAS方法发现并鉴定了大量与复杂性状相关联的遗传变异。近年来，这种方法在农业动物重要经济性状主效基因的筛查和鉴定中得到了应用。 全基因组关联方法首先在人类医学领域的研究中得到了极大的重视和应用，尤其是其在复杂疾病研究领域中的应用，使许多重要的复杂疾病的研究取得了突破性进展，因而，全基因组关联分析研究方法的设计原理得到重视。 人类的疾病分为单基因疾病和复杂性疾病。单基因疾病是指由于单个基因的突变导致的疾病，通过家系连锁分析的定位克隆方法，人们已发现了囊性纤维化、亨廷顿病等大量单基因疾病的致病基因，这些单基因的突变改变了相应的编码蛋白氨基酸序列或者产量，从而产生了符合孟德尔遗传方式的疾病表型。复杂性疾病是指由于遗传和环境因素的共同作用引起的疾病。目前已经鉴定出的与人类复杂性疾病相关联的SNP位点有439个。全基因组关联分析技术的重大革新及其应用，极大地推动了基因组医学的发展。（2005年, Science杂志首次报道了年龄相关性视网膜黄斑变性 GWAS结果,在医学界和遗传学界引起了极大的轰动,此后一系列GWAS陆续展开。2006年, 波士顿大学医学院联合哈佛大学等多个研究机构报道了基于佛明翰心脏研究样本关于肥胖的 GWAS结果 (Herbert等. 2006);2007年, Saxena等多个研究组联合报道了与 2型糖尿病( T2D )关联的多个位点, Samani等则发表了冠心病 GWAS结果( Samani 等. 2007); 2008年, Barrett等通过 GWAS发现了 30个与克罗恩病( Crohns ' disrease)相关的易感位点; 2009年, W e is s等通过 GWAS发现了与具有高度遗传性的神经发育疾病——自闭症关联的染色体区域。我国学者则通过对 12 000多名汉族系统性红斑狼疮患者以及健康对照者的GWAS发现了 5个红斑狼疮易感基因, 并确定了 4个新的易感位点( Han 等. 2009)。截至 2009年 10月,已经陆续报道了关于人类身高、体重、血压等主要性状, 以及视网膜黄斑、乳腺癌、前列腺癌、白血病、冠心病、肥胖症、糖尿病、精神分裂症、风湿性关节炎等几十种威胁人类健康的常见疾病的 GWAS结果, 累计发表了近万篇论文, 确定了一系列疾病发病的致病基因、相关基因、易感区域和 SNP变异。）标记基因的选择：
基因组学分析
第八章基因组学分析 基因组（Genome）指一个生物体中所有的遗传信息的载体DNA。原核生物基因组与真核生物基因组有着很大的区别，原核生物的基因组比较简单，一般由一条染色体（有些细菌有多条染色体）和若干个质粒组成。除少数细菌外，细菌的染色体一般由一条环状双链DNA组成。染色体高度折叠、盘绕聚集在一起，形成致密的类核(nucleoid)，类核无核膜与胞浆分开，类核的中央部分由RNA和支架蛋白组成，外围是双链闭环的DNA超螺旋（图8-1）。染色体DNA链上与DNA复制、转录有关的信号区域优先与细胞膜结合，连接点的数量随细菌生长状况和不同生活周期而异。这种连接有助于细胞膜对染色体的固定，并在细胞分裂时将染色体均匀的分配到子代细胞中。 图8-1：大肠杆菌染色体DNA的类核结构，中间实心圆为中央类核，四周的为DNA环。 从1995年美国基因组研究所（The Institute for Genomic Research, TIGR）发表第一株细菌——流感嗜血杆菌（Haemophilus influenzae RD）的全基因组序列以来，现已发表了150多株细菌的基因组全序列(表8-1)，其中包括古细菌和真细菌，既有病源微生物也有非病源微生物。这些已完成全基因组测序的细菌很具代表性，有在极端条件下生长的嗜热菌，耐盐菌，耐酸菌；有厌氧菌，兼性厌氧菌和需氧菌；有营养要求不高的大肠杆菌，较难培养的枝原体，只在活细胞内生存的衣原体和立克次体。在未来的几年时间里，还将有更多株原核生物的基因组全序列被测序，预示着原核生物基因组研究将对21世纪的生命科学研究中起着推波助澜的作用。 第一节微生物基因组概述 1、基因组大小 曾经有很多方法用于细菌基因组大小的研究，包括比色法、DNA复性动力学、酶切片段的二维胶电泳，这些方法现在都已经被脉冲场电泳（Pulsed Field Gel Electrophoresis, PFGE）技术所取代。虽然原核生物的基因组大小相对比真核生物要小，但是最大的原核生物基因组碱基数与最小的真核生物基因组碱基数大小有部分重叠（图8-2）。细菌的基因组大小相差也很大，目前已知完成全基因组序列测定的细菌中，基因组最小的生殖道支原体（Mycopalsma genitalium）只有0.58 Mb，最大的日本慢生根瘤菌（Bradyrhizobium japonicum USDA 110）有9.11 Mb（表8-1）。 2、编码密度高 与真核生物不同，原核生物基因组的编码序列占基因组总序列的比率很高，达90％左右。如果基因的
基于基因组学与转录组学的胡桃科植物系统进化及群体遗传学研究
基于基因组学与转录组学的胡桃科植物系统进化及群体遗传学 研究 胡桃科(Juglandaceae)隶属于壳斗目(Fagales),是世界重要的经济树种,具有重要的材用、食用、药用、生态和艺术价值。本研究以胡桃科植物为研究对象,采用高通量测序技术结合生物信息学、进化生物学及群体遗传学等方法,对胡桃科物种进行如下分析:首先,利用群体基因组学数据对该科中最重要的经济树种胡桃属(Juglans)植物进行研究,从多角度揭示胡桃属系统发育关系、物种形成机制以及该属物种复杂的群体动态历史。 其次,本研究利用叶绿体基因组数据阐明胡桃科的系统发育关系、揭示其进化起源中心以及多样化历史,结合化石证据进一步确定胡桃科的在时间尺度上的进化历程。主要结果如下:(1)中国胡桃属植物包括以下5个物种:核桃、铁核桃、野核桃、麻核桃和核桃楸。 首先,基于IlluminaMiseq测序平台首次对胡桃科中核桃的叶绿体DNA进行高通量测序。利用生物信息学方法获得了完整的核桃叶绿体参考基因组序列(160,367 bp)。 对参考基因组序列进行注释,发现其共有137个基因,包括86个蛋白编码基因,3个假基因(2个ycf15和1个infA),40个tRNA基因,8个rRNA基因。其次,由于缺乏丰富的分子标记,中国胡桃属植物5个物种间系统发育关系仍然没有彻底被解决。 本研究利用高通量测序平台Illumina Hiseq对中国5个胡桃属的叶绿体DNA 进行测序,通过上述部分构建的参考叶绿体基因组,进行5个胡桃属叶绿体基因组比较研究。基于比较结果,共鉴定了胡桃属植物叶绿体序列中大量的SNPs和
Indels变异位点,以及简单重复序列和大片段重复序列。 同时,利用叶绿体基因组、蛋白编码基因和非编码区序列三组数据对5个胡桃属进行系统发育分析,结果与形态学的分组高度一致,分为核桃组和核桃楸组。本研究中开展的胡桃属植物叶绿体基因组测序分析将为进一步研究胡桃属的种间杂交、系统进化和群体历史提供可用的遗传资源。 (2)胡桃属植物比较转录组学以及跨物种EST-SSRs分子标记开发可以为后续研究该属物种群体适应性分化研究提供有效的基因组资源。利用Illumina Hiseq测序平台分别对中国5个胡桃属植物,即核桃、野核桃、核桃楸、麻核桃和铁核桃的不同组织(叶片、幼果、雌花、雄花)RNA等量混合后进行转录组测序。 本研究共产生16,811,432-49,929,297 个高质量的 reads,通过 de novo 组装得到 83,112-103,167 个unigenes序列,鉴定出9,216-9,389个核心单拷贝直系同源基因。同时,随机选择96对EST-SSRs分子标记在5个胡桃属物种中进行通用性和多态性检测。 此外,基于467个单拷贝直系同源基因对7个胡桃属植物(核桃、铁核桃、野核桃、核桃楸、麻核桃、美国白核桃和黑核桃)和3个外类群(山核桃、板栗和夏栎)进行系统发育分析,结果表明基因树和物种树系统发育关系一致。基于胡桃属的叶绿体基因组和单拷贝直系同源基因序列分别构建系统发育树的结果表明,美国白核桃和中国特有种麻核桃的系统位置存在分歧,近缘种种间杂交和叶绿体捕获可能是导致胡桃属物种核基因组与叶绿体基因组系统发育关系分歧的原因。 (3)由于胡桃属植物的天然分布是典型的北半球间断分布,而成为东亚-北美生物地理分布模式的研究热点。有限的分子标记不能很好的解决胡桃属的系统发育关系和生物地理分布模式。