Gene快速使用指南
如何使用Gene
網址:/
在首頁的GO website 底下的 在首頁的 ontology files 點進去
在GO format 底下四個資料夾 function 、process、comnpent、defs 、 、 按右鍵另存新檔下載
程式使用順序
GO_格式化
Step1:run GO的格式化.cpp(把<字元取代成%字元) Input file: 下載下來的process.ontology.txt檔 output file:定為000 Step2 runGO_id 中的go.cpp(擷取2個欄位) Input file: 下載下來的gene_association.goa_human output file: 定為001 Step3:run 刪除多餘的GO.cpp(刪除兩列或多列相同的字串) Input file: 上步驟的 001 output file: 定為002
二、下載GO 對應的Swiss-Prot
在首頁的GO website 底下的 在首頁的 annotations點進去 點進去
找到Homo sapiens 找到 GO Annotations 下 載 按 右 鍵 另 存 新 檔
以下是程式使用說明 依照step逐一執行 紅色 表示功能及目的 棕色 表示要執行的程式檔 藍色 表示是輸入的程式檔 藍色 表示是輸出的程式檔
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Step4:run GO_term中的GOid的F&P&C的term.cpp (擷取出term term關鍵字和goid關鍵字 ) tmponent.ontology.txt 裡面的GOID先截取 出來，再加上 下載下來的GO.defs檔 output file: 定為003 Step5:run GO_statement中的: GO的功能.cpp (印出Swissprot 和GO的id關鍵字以及%開頭的字串) Swissprot Input file:用step3的002 以及下載下來的function.ontology output file: 定為004
GeneSnap操作指南
GeneSnap操作指南SynGene GeneGenius凝胶成像系统操作指南1、打开暗箱后侧的电源开关，暗箱前边左下⾓的电源指⽰灯显⽰绿⾊。
2、打开电脑，启动系统，按“GeneSnap”图标启动GeneSnap图像捕捉软件。
启动后界⾯如下：3、将暗箱门向上推开，根据使⽤的样品不同选择紫外透视仪或⽩光透射仪，放置样品⾄相应的透射仪上（为避免污染，建议将保鲜膜铺平在透射仪，再将样品放置其上，使⽤完毕将样品和保鲜膜⼀同弃置即可，否则每次⽤完后需清洁⼲净透射仪表⾯）。
4、根据机器配置不同，选择相应的光源（上左图，“No Light”⽆光源；“Transilluminator”紫外光源；“Epi long wave uv”365nm紫外投射光源(选配件)，“Epi short wave uv”254nm 紫外投射光源(选配件)，“Upper white”投射背景光源，仅⽤于调整样品位置；“Lower white”⽩光透射仪，需将透射仪放下）；相应的滤光⽚（仅适⽤于配置滤光⽚轮的机器，上中图，随机器配置不同可能有不同滤光⽚，不带滤光⽚的机型该项为灰⾊，不需选择）；根据样品不同，在上左图中选择相应曝光时间，蛋⽩样品时间较短，凝胶则需提⾼（⼀般在1秒左右）。
5、选定完毕，按上左图的绿⾊按钮开始实时预览，控制⾯板变成如上中图所⽰，同时屏幕将会显⽰暗箱中的图像，三个按钮可分别控制光圈、图像缩放、焦距调整。
在实际⼯作中，先适当调整光圈及曝光时间使样品可见（建议适当减少光圈，增⼤曝光时间，⼀般在1-2秒左右，在做凝胶时），使⽤缩放按钮使样品尽量占满屏幕，最后调整焦距使样品清晰可见，做综合调整即可获得适合图像，若效果合适，按下红⾊按钮即可将图像摄取下来。
6、摄取下来后在“File”菜单下的“Save”项保存⽂件（只能以“sgd”格式保存），假如要以其他格式（如BMP、TIF、JPG等格式保存），可以选择“File”下的“Export”项保存。
GenAlgo包使用指南说明书
Package‘GenAlgo’October12,2022Version2.2.0Date2020-10-13Title Classes and Methods to Use Genetic Algorithms for FeatureSelectionAuthor Kevin R.CoombesMaintainer Kevin R.Coombes<******************>Depends R(>=3.0)Imports methods,stats,MASS,oompaBase(>=3.0.1),ClassDiscoverySuggests Biobase,xtableDescription Defines classes and methods that can be usedto implement genetic algorithms for feature selection.The idea isthat we want to select afixed number of features to combine into alinear classifier that can predict a binary outcome,and can use agenetic algorithm heuristically to select an optimal set of features.License Apache License(==2.0)LazyLoad yesbiocViews Microarray,ClusteringURL /NeedsCompilation noRepository CRANDate/Publication2020-10-1517:40:03UTCR topics documented:gaTourResults (2)GenAlg (2)GenAlg-class (4)GenAlg-tools (6)maha (7)tourData09 (9)Index101gaTourResults Results of a Genetic AlgorithmDescriptionWe ran a genetic algorithm tofind the optimal’fantasy’team for the competition run by the Versus broadcasting network for the2009Tour de France.In order to make the vignette run in a timely fashion,we saved the results in this data object.Usagedata(gaTourResults)FormatThere are four objects in the datafile.Thefirst is recurse,which is an object of the GenAlg-class representing thefinal generation.The other three objects are all numeric vector of length1100: diversity contains the average population diversity at each generation,fitter contains the max-imumfitness,and meanfit contains the meanfitness.SourceKevin R.CoombesGenAlg A generic Genetic Algorithm for feature selectionDescriptionThese functions allow you to initialize(GenAlg)and iterate(newGeneration)a genetic algorithm to perform feature selection for binary class prediction in the context of gene expression microarrays or other high-throughput technologies.UsageGenAlg(data,fitfun,mutfun,context,pm=0.001,pc=0.5,gen=1)newGeneration(ga)popDiversity(ga)Argumentsdata The initial population of potential solutions,in the form of a data matrix with one individual per row.fitfun A function to compute thefitness of an individual solution.Must take two input arguments:a vector of indices into rows of the population matrix,and a contextlist within which any other items required by the function can be resolved.Mustreturn a real number;higher values indicate betterfitness,with the maximumfitness occurring at the optimal solution to the underlying numerical problem.mutfun A function to mutate individual alleles in the population.Must take two argu-ments:the starting allele and a context list as in thefitness function.context A list of additional data required to perform mutation or to computefitness.This list is passed along as the second argument when fitfun and mutfun are called.pm A real value between0and1,representing the probability that an individual allele will be mutated.pc A real value between0and1,representing the probability that crossover will occur during reproduction.gen An integer identifying the current generation.ga An object of class GenAlgValueBoth the GenAlg generator and the newGeneration functions return a GenAlg-class object.The popDiversity function returns a real number representing the average diversity of the population.Here diversity is defined by the number of alleles(selected features)that differ in two individuals. Author(s)Kevin R.Coombes<******************>,P.Roebuck<***********************>See AlsoGenAlg-class,GenAlg-tools,maha.Examples#generate some fake datanFeatures<-1000nSamples<-50fakeData<-matrix(rnorm(nFeatures*nSamples),nrow=nFeatures,ncol=nSamples)fakeGroups<-sample(c(0,1),nSamples,replace=TRUE)myContext<-list(dataset=fakeData,gps=fakeGroups)#initialize populationn.individuals<-200n.features<-9y<-matrix(0,n.individuals,n.features)for(i in1:n.individuals){y[i,]<-sample(1:nrow(fakeData),n.features)}#set up the genetic algorithmmy.ga<-GenAlg(y,selectionFitness,selectionMutate,myContext,0.001,0.75)#advance one generationmy.ga<-newGeneration(my.ga)GenAlg-class Class"GenAlg"DescriptionObjects of the GenAlg class represent one step(population)in the evolution of a genetic algorithm.This algorithm has been customized to perform feature selection for the class prediction problem.Usage##S4method for signature GenAlgas.data.frame(x,s=NULL,optional=FALSE,...)##S4method for signature GenAlgas.matrix(x,...)##S4method for signature GenAlgsummary(object,...)Argumentsobject object of class GenAlgx object of class GenAlgs character vector giving the row names for the data frame,or NULLoptional logical scalar.If TRUE,setting row names and converting column names to syn-tactic names is optional....extra arguments for generic routinesObjects from the ClassObjects should be created by calls to the GenAlg generator;they will also be created automatically as a result of applying the function newGeneration to an existing GenAlg object.Slotsdata:The initial population of potential solutions,in the form of a data matrix with one individual per row.fitfun:A function to compute thefitness of an individual solution.Must take two input argu-ments:a vector of indices into the rows of the population matrix,and a context list within which any other items required by the function can be resolved.Must return a real num-ber;higher values indicate betterfitness,with the maximumfitness occurring at the optimal solution to the underlying numerical problem.mutfun:A function to mutate individual alleles in the population.Must take two arguments:the starting allele and a context list as in thefitness function.p.mutation:numeric scalar between0and1,representing the probability that an individual allele will be mutated.p.crossover:numeric scalar between0and1,representing the probability that crossover will occur during reproduction.generation:integer scalar identifying the current generation.fitness:numeric vector containing thefitness of all individuals in the population.best.fit:A numeric value;the maximumfitness.best.individual:A matrix(often with one row)containing the individual(s)achieving the max-imumfitness.context:A list of additional data required to perform mutation or to computefitness.This list is passed along as the second argument when fitfun and mutfun are called.Methodsas.data.frame signature(x="GenAlg"):Converts the GenAlg object into a data frame.The first column contains thefitness;remaining columns contain three selected features,given as integer indices into the rows of the original data matrix.as.matrix signature(x="GenAlg"):Converts the GenAlg object into a matrix,following the conventions of as.data.frame.summary signature(object="GenAlg"):Print a summary of the GenAlg object.Author(s)Kevin R.Coombes<******************>,P.Roebuck<***********************>ReferencesDavid Goldberg."Genetic Algorithms in Search,Optimization and Machine Learning."Addison-Wesley,1989.See AlsoGenAlg,GenAlg-tools,maha.ExamplesshowClass("GenAlg")6GenAlg-tools GenAlg-tools Utility functions for selection and mutation in genetic algorithmsDescriptionThese functions implement specific forms of mutation andfitness that can be used in genetic algo-rithms for feature selection.UsagesimpleMutate(allele,context)selectionMutate(allele,context)selectionFitness(arow,context)Argumentsallele In the simpleMutate function,allele is a binary vectorfilled with0’s and 1’s.In the selectionMutate function,allele is an integer(which is silentlyignored;see Details).arow A vector of integer indices identifying the rows(features)to be selected from the context$dataset matrix.context A list or data frame containing auxiliary information that is needed to resolve references from the mutation orfitness code.In both selectionMutate andselectionFitness,context must contain a dataset component that is eithera matrix or a data frame.In selectionFitness,the context must also includea grouping factor(with two levels)called gps.DetailsThese functions represent’callbacks’.They can be used in the function GenAlg,which creates objects.They will then be called repeatedly(for each individual in the population)each time the genetic algorithm is updated to the next generation.The simpleMutate function assumes that chromosomes are binary vectors,so alleles simply take on the value0or1.A mutation of an allele,therefore,flips its state between those two possibilities.The selectionMutate and selectionFitness functions,by contrast,are specialized to perform feature selection assuming afixed number K of features,with a goal of learning how to distinguish between two different groups of samples.We assume that the underlying data consists of a data frame(or matrix),with the rows representing features(such as genes)and the columns representing samples.In addition,there must be a grouping vector(or factor)that assigns all of the sample columns to one of two possible groups.These data are collected into a list,context,containinga dataset matrix and a gps factor.An individual member of the population of potential solutionsis encoded as a length K vector of indices into the rows of the dataset.An individual allele, therefore,is a single index identifying a row of the dataset.When mutating it,we assume that it can be changed into any other possible allele;i.e.,any other row number.To compute thefitness, we use the Mahalanobis distance between the centers of the two groups defined by the gps factor.maha7 ValueBoth selectionMutate and simpleMutate return an integer value;in the simpler case,the value is guaranteed to be a0or1.The selectionFitness function returns a real number.Author(s)Kevin R.Coombes<******************>,P.Roebuck<***********************>See AlsoGenAlg,GenAlg-class,maha.Examples#generate some fake datanFeatures<-1000nSamples<-50fakeData<-matrix(rnorm(nFeatures*nSamples),nrow=nFeatures,ncol=nSamples)fakeGroups<-sample(c(0,1),nSamples,replace=TRUE)myContext<-list(dataset=fakeData,gps=fakeGroups)#initialize populationn.individuals<-200n.features<-9y<-matrix(0,n.individuals,n.features)for(i in1:n.individuals){y[i,]<-sample(1:nrow(fakeData),n.features)}#set up the genetic algorithmmy.ga<-GenAlg(y,selectionFitness,selectionMutate,myContext,0.001,0.75)#advance one generationmy.ga<-newGeneration(my.ga)maha Compute the(squared)Mahalanobis distance between two groups ofvectorsDescriptionThe Mahalanobis distance between two groups of vectorsUsagemaha(data,groups,method="mve")8maha Argumentsdata A matrix with columns representing features(or variables)and rows represent-ing independent samplesgroups A factor or logical vector with length equal to the number of rows(samples)in the data matrixmethod A character string determining the method that should be used to estimate the covariance matrix.The default value of"mve"uses the cov.mve function fromthe MASS package.The other valid option is"var",which uses the var functionfrom the standard stats package.DetailsThe Mahalanobis distance between two groups of vectors is the distance between their centers, computed in the equivalent of a principal component space that accounts for different variances.ValueReturns a numeric vector of length1.Author(s)Kevin R.Coombes<******************>,P.Roebuck<***********************>ReferencesMardia,K.V.and Kent,J.T.and Bibby,J.M.Multivariate Analysis.Academic Press,Reading,MA1979,pp.213–254.See Alsocov.mve,varExamplesnFeatures<-40nSamples<-2*10dataset<-matrix(rnorm(nSamples*nFeatures),ncol=nSamples)groups<-factor(rep(c("A","B"),each=10))maha(dataset,groups)tourData099 tourData09Tour de France2009DescriptionEach row represents the performance of a rider in the2009Tour de France;the name and team of the rider are used as the row names.The four columns are the Cost(to include on a team in the Versus fantasy challenge),Scores(based on dailyfinishing position),JerseyBonus(for any days spent in one of the three main leader jerseys),and Total(the sum of Scores and JerseyBonus). Usagedata(tourData09)FormatA data frame with102rows and4columns.SourceThe data were collected in2009from the web site /tdfgames,which appears to no longer exist.Index∗classesGenAlg-class,4∗classifGenAlg-class,4∗datasetsgaTourResults,2tourData09,9∗multivariatemaha,7∗optimizeGenAlg,2GenAlg-class,4GenAlg-tools,6as.data.frame,GenAlg-method(GenAlg-class),4as.matrix,GenAlg-method(GenAlg-class), 4cov.mve,8diversity(gaTourResults),2fitter(gaTourResults),2 gaTourResults,2GenAlg,2,4–7GenAlg-class,4GenAlg-tools,6maha,3,5,7,7meanfit(gaTourResults),2 newGeneration,4newGeneration(GenAlg),2 popDiversity(GenAlg),2recurse(gaTourResults),2 selectionFitness(GenAlg-tools),6selectionMutate(GenAlg-tools),6simpleMutate(GenAlg-tools),6summary,GenAlg-method(GenAlg-class),4tourData09,9var,810。
gene_tool操作指南
即可自动打开 Excel 程序 显示所有的结果
2 编辑新的 Marker
当 要 编 辑 新 的 Marker 时 在 标 准 分 子 量 对 话 框 Assign
molecular weight 中点击 Edit Standard 如图
再点击 New standard 按钮 出现编辑新 Marker 的对话框 如图
基因公司售后部
一 进入 GeneTools 在桌面上双击软件图标 这时出现选择用户 的对话框 如图
选择用户或输入新的用户名 点击 OK 即可进入 GeneTools 软件环 境 二 确定所分析图片的属性
打开你所分析的图片 这时出现确定该图片属性的对话框 如图
从 Document 中选择图片的种类 Colony Gel PCR Spot blot 从 Electrophoresis direction 中选择电泳的方向 从 Image type 中 选 择 图 片 的 类 型 Fluorescence ( 荧 光 ) Absorption(吸收光) 如果想手动调节选带 则可在 Number of 中输入泳道的数目 若想让软件自动寻道 可设为默认值 0 设置完后 点击 OK 即可进入分析环境
双击 Track1 即可得到第一泳道的波形图 再双击即可取消 该波形图 若依次双击其它泳道则所选泳道的波形同时出现在坐标 中 七 Spot blot 图片的分析
打开一个 Spot blot 图片后 在其属性中选取 Spot blot 然 后点击 OK 打开图片后若软件没有自动寻找到杂交点 可以手 动寻找 在菜单 Spot 中选择 locate 后 软件会自动定义每个杂 交点的位置 同时计算出它们的原始光密度值 如图
三 GeneTools 环境及工具栏的说明
GeneTools 操作指南(中文)
描述栏
描述栏显示当前泳道的一些相关信息，您可以在“Ｔｒａｃｋｓ”菜单使用使用“Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ” 来编辑当前泳道的描述。
剖面图栏
剖面图栏显示当先选中泳道的峰值剖面图。 如果您选择其中一个泳道作为条带匹配标准，其剖面图会一直显示在该栏，以于其他的 泳道进行对比分析。 在“Ｅｘｔｒａｓ”菜单 “Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ”里可以对各个项目的颜色进行更改。 您也可以在剖面图栏对各个条带进行编辑，通过鼠标右键。
５． 使用双向箭头选择于分子量标注的第一峰
GeneTools
入门指南
基因有限公司售后服务部编译
编者言 本手册系原版英文说明书编译而来，希望它能为您操作该软件时 带来帮助。由于译者的水平限制，手册中可能存在错误和遗漏，如与 英文说明书发生冲突，请英文原版说明书为准。本手册只作为您操作 的参考依据，不能作为其他评定标准。
基因公司售后部应用工程师：张传峰 ２００４－３－２３
分子量标准库
当前使用的分子量标准
４． 在分子量标准库里选择所需的分子量标准
运行 ＧｅｎｅＴｏｏｌｓ
１ 点击开始按钮、选择程序菜单，进入 Ｓｙｎｇｅｎｅ 子菜单，选择 ＧｅｎｅＴｏｏｌｓ，双击运行。 根据程序的设置，用户名称对话框可能会出现在界面，如下图：
２ 如果您先前已经输入用户名，您就可以从下拉框中选择您的用户名，否则输入您的用 户名。 用户名将被打印在报告中，保存在文件的历史记录中，以便于您追踪是谁创建和修改 了该文件。 如果您不想显示用户名提示对话框，您可以不选择“Ｓｈｏｗ ａｔ ｐｒｏｇｒａｍ”，这样以来， 最后注册使用用户名就会被默认为当前用户，自动加载。 ３ 从 Ｅｘｔｒａｓ 菜单中选择 Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ，弹出 ＧｅｎｅＴｏｏｌｓ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ （软件属性 设置）对话框：
基因编辑技术的实验操作指南
基因编辑技术的实验操作指南基因编辑技术（Gene editing technology）是一种通过改变生物体的基因序列来实现特定基因的修饰或定向改变的技术。
它可以在基因组中插入、删除或修改特定基因，具有无限的潜力在医学、农业和环境领域产生革命性的进展。
本文将为您提供基因编辑技术常见的实验操作指南，帮助您更好地进行基因编辑实验。
一、常用的基因编辑技术1. CRISPR-Cas9CRISPR-Cas9是目前最常用的基因编辑技术。
它利用CRISPR（Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats）序列和Cas9（CRISPR associated protein 9）蛋白质来实现基因组的修改。
具体操作步骤如下：- 选择适当的CRISPR目标序列，通常为20个碱基长度；- 合成CRISPR RNA（crRNA）和转录的转导RNA（tracrRNA）；- 将crRNA和tracrRNA以及Cas9蛋白质一起转染入目标细胞中；- 检测编辑结果，如通过PCR、限制性酶切或测序。
2. TALENTALEN（Transcription activator-like effector nuclease）是另一种常用的基因编辑技术，通过TALEN转录激活因子和核酸酶的融合来实现基因组的修改。
具体操作步骤如下：- 设计合成TALEN结构域，根据目标基因的序列选择合适的TALEN结构域；- 将TALEN融合基因导入表达载体中；- 用质粒转染靶细胞，使TALEN蛋白进入细胞；- 监测基因组修饰效果，例如通过PCR、限制性酶切或测序。
二、实验操作指南1. 实验前准备在进行基因编辑实验前，需要准备以下实验材料和设备：- 细胞培养基和细胞培养器具；- CRISPR-Cas9或TALEN相关质粒和实验试剂盒；- 转染试剂；- DNA测序仪或其他用于验证编辑结果的设备。
E.Coil Genepulse Xcell 电穿孔操作指南
E.Coil 电穿孔操作指南1.准备E.Coil1.1 E.Coil 的电穿孔条件1.2 接种5ml过夜培养的E.Coil培养物到装有500ml LB培养液的2.8L fernbach瓶中。
1.3 将fernbach瓶放入37℃摇床中300rpm运行，直至OD600的值为0.5-0.7。
这样的E.Coil处于对数生长的早期或中期，浓度为4-5x107 cells/ml。
1.4 将E.Coil在冰上放置20min，然后转移到无菌的冰的500ml离心瓶中，4℃离心机中4000g,离心15min。
注：以下所有的步骤都在冰上进行，所有的容器在加入细胞前都需要在冰上预冷。
1.5 弃上清，可以牺牲少量细胞，确保将上清倒干净。
1.6 加500ml 冰的10%甘油将细胞轻轻悬浮，4℃离心机中4000g, 离心15min，然后弃上清。
1.7加250ml 冰的10%甘油将细胞轻轻悬浮，4℃离心机中4000g, 离心15min，然后弃上清。
1.8加20ml 冰的10%甘油将细胞轻轻悬浮，转移到30ml 无菌离心管，4℃离心机中4000g, 离心15min，弃上清。
1.9加1-2ml 冰的10%甘油将细胞轻轻悬浮，细胞浓度达到1-3x1010cells/ml。
2.0 将细胞悬液按每管20-50ul分装到1.5mlEP管中，-70℃储存，可保存6个月。
2.电转化2.1 将制备好的细胞悬液从-70℃中拿出来，冰上解冻。
每个样品准备如下：a. 1.5ml 离心管放于冰上；b. 0.1或0.2cm电击杯放于冰上；c. 17x100mm管子加入1ml SOC室温放置。
2.2 a. 选用0.1cm电击杯，在冰上的1.5ml 离心管中加入20ul细胞悬液，加入1-2ul DNA，混匀，冰上孵育1min。
b. 选用0.2cm电击杯，在冰上的1.5ml 离心管中加入20-40ul细胞悬液，加入1-2ul DNA，混匀，冰上孵育1min。
Gene Ontology(GO)使用指南(内部资料)
1.3.1 1.3.2 1.3.3 1.3.4 1.4 第二部分 2.1 2.2
语义之间关系的基本理解··················································································· 4 关系之间的推导··································································································· 5 调节控制关系(the regulates relation)及其推导··················································· 6 本体论的组织结构······························································································· 7
注：基因产物和其生物功能常常被我们混淆。例如， “乙醇脱氢酶”既可以指放在 Eppendorf 试管里的 基因产物，也表明了它的功能。但是这之间其实是存在差别的：一个基因产物可以拥有多种分子功能，多 种基因产物也可以行使同一种分子功能。比如还是“乙醇脱氢酶” ，其实多种基因产物都具有这种功能， 而 并不是所有的这些酶都是由乙醇脱氢酶基因编码的。一个基因产物可以同时具有 “乙醇脱氢酶”和“乙醛 歧化酶”两种功能，甚至更多。所以，在 GO 中，很重要的一点在于，当使用“乙醇脱氢酶活性”这种术 语时，所指的是功能，并不是基因产物。
GO 提供了一系列的语义（terms）用来描述基因、基因产物的特性。这些语义分为三种 不同的种类：细胞学组件，用于描述亚细胞结构、位置和大分子复合物，如核仁、端粒和识 别起始的复合物等；分子功能，用于描述基因、基因产物个体的功能，如与碳水化合物结合 或 ATP 水解酶活性等；生物学途径，指分子功能的有序组合，达成更广的生物功能，如有 丝分裂或嘌呤代谢等。 基因产物可能分别具有分子生物学上的功能、 生物学途径和在细胞中的组件作用。 当然， 它们也可能在某一个方面有多种性质。如细胞色素 C，在分子功能上体现为电子传递活性， 在生物学途径中与氧化磷酸化和细胞凋亡有关，在细胞中存在于线粒体质中和线粒体内膜 上。
genereviews数据库 使用说明
文章标题：深度探析genereviews数据库的使用方法一、genereviews数据库的概述genereviews数据库是一个专门收集遗传性疾病和遗传性基因变异信息的数据库，旨在为临床医生、研究人员和患者提供全面的遗传疾病信息和诊断指南。
该数据库涵盖了各种遗传性疾病的详细描述、遗传模式、临床特征、遗传基因和诊断测试方法等内容，为遗传疾病的诊断和治疗提供重要参考资料。
二、genereviews数据库的查询方法1. 关键词搜索：用户可以通过输入疾病名称、遗传基因名称或相关关键词来进行快速检索，以获取与搜索内容相关的详细信息和数据。
2. 分类浏览：数据库按照遗传疾病的分类体系进行整合，用户可以通过浏览不同分类来查找特定类型的遗传性疾病信息。
3. 高级筛选：用户可以根据遗传模式、临床特征、芳龄段等多个维度进行高级筛选，以获取符合特定条件的遗传病情报告和相关数据。
三、genereviews数据库的特点和优势1. 全面性：genereviews数据库汇集了大量的遗传性疾病信息和遗传基因数据，涵盖了不同类型的遗传疾病及其相关内容，为用户提供了全面而丰富的信息资源。
2. 可靠性：数据库内容由遗传疾病专家和临床医生编写和审核，具有较高的专业权威性和可信度，用户可以放心地使用其提供的信息进行临床诊断和治疗决策。
3. 实用性：genereviews数据库内容结构清晰，信息检索和筛选功能便捷，用户可以快速获得所需的遗传疾病信息和相关数据，极大地提高了工作效率和信息准确性。
四、对genereviews数据库的个人看法和使用心得根据我个人使用genereviews数据库的经验，我认为这一数据库对于遗传疾病的诊断和治疗工作具有重要的参考价值。
其全面的信息内容和便捷的查询功能，为临床医生和研究人员提供了极大的便利，有助于提高遗传疾病的诊断准确性和治疗效果。
希望未来genereviews数据库能够进一步完善和更新，为遗传医学领域的发展做出更大的贡献。
Gene5快速使用指南说明
Gene5快速操作指南
说明书
初次使用前，请仔细阅读仪器和软件说明书或在有经验人员的指导下操作。
1 打开电脑，酶标仪，酶标仪进行自检，酶标仪样品托盘自动弹出，提示自检通过，可以进行上样检测。
2 点击桌面上Gene5图标打开软件，进入欢迎界面。
3 点击向导精灵图标，进入程序编辑。
4 对程序每一个步骤进行设置
3 全部设定好之后，点击Finish完成程序编辑。
4 选择File > Save 保存程序，并指定程序的名称和保存路径。
5 选择File > New Experiment，选择刚才编辑好的程序，点击OK。
6 选择Read Plate，编辑板的信息后，点击Read，开始读板。
7 选择File > Save 保存Experiment，并指定Experiment的名称和保存路径。
利用Sample库进行检测
在Gene5欢迎界面中点击absorbance、Fluorescence或
Luminescence，选择需要的的实验类型，打开程序进行检测。
点击欢迎界面，可以用来打开最近一次打开的程序和实验结果
注意：实验结束，关闭软件、仪器。
注意保持仪器清洁，防尘、防潮、放阳光直射，本手册仅供参考，不作为操作标准流程，详细信息请阅读仪器和软件说明书。
基因有限公司市场部
二零零七年三月。
真核细胞Genepulse Xcell 操作指南
真核细胞电穿孔操作指南一.准备细胞1、贴壁细胞1.1 电转前1-2天，用新鲜培养液将细胞转入75cm2 培养瓶中，电转时细胞密度达到50-70%。
大部分细胞的数量为2-10x106cells/瓶，每个电转实验需要细胞数为1-10 x105。
1.2 弃培养液，用12ml PBS洗细胞。
1.3弃PBS，加入0.4ml胰酶，37℃孵育2-5min, 敲打培养瓶侧壁，确保细胞消化下来。
1.4 加入10ml新鲜培养液终止胰酶的作用，把细胞收集到50ml离心管中。
1.5 400g 离心5-7min，弃上清，用电转缓冲液重悬细胞，把细胞吹散，制成单细胞悬液，配置成终浓度为1-5x106cells/ml。
注：电转缓冲液可以是无血清的培养液、PBS、Hepes缓冲液、磷酸盐缓冲蔗糖、Hepes缓冲蔗糖。
2.悬浮细胞2.1电转前1-2天，用新鲜培养液将细胞转入75cm2 培养瓶中，电转时细胞达到对数生长期的中期，细胞的数量约为0.5-4x106cells/ml，每个电转实验需要细胞数为1-10 x105。
2.2实验时，把细胞收集到50ml离心管中，400g 离心5-7min。
2.3弃上清，用电转缓冲液重悬细胞，把细胞吹散，制成单细胞悬液，配置成终浓度为1-5x106cells/ml。
注：电转缓冲液可以是无血清的培养液、PBS、Hepes缓冲液、磷酸盐缓冲蔗糖、Hepes缓冲蔗糖。
二.电转1.1 从Gene Pulse Cell的主界面，选择“Pre-Ste Protocals”, 选择“Mammalian protocal”，选择合适的细胞系，打开程序。
1.2 将DNA转移到电击杯中，每个样品需要的DNA量与细胞种类相关，起始浓度为10-50ug/ml。
1.3 将细胞加入到电击杯中，敲击电击杯侧壁混匀，下表有建议的细胞浓度和体积。
1.4 将电击杯放入电击槽中，按“Pulse”。
1.5电击结束后，用0.5ml培养液把细胞悬液立即转移到培养皿中，轻轻晃动培养皿，确保细胞均匀分布，37℃。
基因数据的使用流程
基因数据的使用流程1. 导入基因数据•确保已经获取到所需的基因数据，数据格式通常为FASTA、FASTQ 等。
•使用适当的生物信息学工具，如BioPython、SeqIO等，将基因数据导入到程序中进行处理和分析。
2. 数据预处理•查看基因数据的质量和完整性，检查是否存在噪音、缺失值和重复序列等问题。
•使用合适的方法进行数据清洗、去除不必要的信息和修复错误。
•对数据进行标准化或转换，使其符合进一步分析所需的格式和要求。
3. 基因序列分析3.1 序列比对•使用适当的比对工具（如BLAST、Bowtie、BWA等）将基因序列与已知的参考序列或其他数据库中的序列进行比对。
•根据比对结果，评估序列的相似性、匹配程度和变异情况。
3.2 序列注释•使用生物信息学工具（如Geneious、NCBI等）对基因序列进行注释，从而获得关键的生物学信息。
•注释内容包括基因功能、蛋白质结构、进化信息等。
可以通过比对已知的注释数据库（如GeneBank、UniProt等）进行注释。
3.3 基因表达分析•使用转录组分析工具（如DESeq2、edgeR等）对基因表达进行定量分析。
•通过对不同样本（如对照组和实验组）的基因表达量进行比较，发现差异表达基因并进行统计学分析。
•利用PCA（Principal Component Analysis）和聚类分析等方法对表达模式进行可视化分析。
3.4 功能富集分析•对不同ially富集分度的差异表达基因进行功能富集分析。
•使用生物信息学工具（如DAVID、GOseq等）对差异表达基因进行GO（Gene Ontology）富集和KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes andGenomes）通路分析。
•从而揭示差异表达基因的潜在生物学功能和通路。
4. 结果解释和可视化•结合上述分析结果，解释基因数据中的生物学意义和发现。
•使用适当的可视化工具（如R、Python的Matplotlib、Seaborn等）将分析结果可视化，以便更直观地展示和解释数据。
GCK 中文使用手册
Gene Construction Kit 2.5使用手册生物软件网提供 savelife@wangkuoking@ 翻译第一章：概论安装GCK第一次安装GCK至少需要6兆磁盘空间，安装的文件包括最新的限制酶数据库、指南、样本、帮助文件、及一个载体数据库。
所有的文件压缩在GCK光盘中，您只需把GCK从光盘安装到硬盘。
苹果机操作系统下面是具体的安装过程：1．插入光盘，找到GCK文件夹。
2．拖动文件夹以复制文件到硬盘。
3．在CD还在计算机中时，启动刚被安装的GCK应用程序，输入个人信息。
4．软件安装完成，阅读下面的说明，尽情使用GCK。
WINDOWS操作系统要从光盘安装程序，请用鼠标双击CD上的安装程序。
将生成GCK文件夹到硬盘，并更新注册表来识别GCK文件夹。
关于安装的一些说明：在苹果机操作系统下，关键是复制光盘上的整个文件夹到硬盘，应用程序才会正常运行。
如果只是将应用程序复制到硬盘，将无法正常运行。
如果您有以前版本的GCK，并且您希望仍旧使用旧版本的GCK生成的文件，您可以把它们放置到您从光盘上拖过来的新文件夹中。
在WINDOWS操作系统和Mac操作系统下，当您第一次运行新的GCK时，除非光盘已经在光驱中，您都会被要求插入光盘。
这是唯一的一次，除非您重新格式化了您的硬盘。
GCK升级您可以根据需要到我们的网站升级，不过您至少需要有 2.5版本GCK。
/updates.html浏览是否有升级的版本。
要使用更新版的应用程序，需要从站点下载并加入到硬盘上的GCK文件夹中。
然后检查其是否运行正常，再删除旧的版本。
不必再输入20-30个字符来激活新版本。
如果您有Mac操作系统版本的GCK光盘，其中包括Gene Inspector TM的一个演示版本，这是Textco公司的 DNA和蛋白质分析程序，是对GCK的补充。
您可以通过Gene Inspector Demo 文件夹中的安装程序安装它。
如果您遇到任何的疑难问题可以联系我们。
酵母菌 Genepulse Xcell 电穿孔操作指南
Saccharomyces Cerevisiae酿酒酵母电穿孔操作指南1.准备酵母菌1.1 酵母菌的电穿孔条件C=25uF, PC=200 ohm, V=1.5kV (0.2cm电击杯)；C=25uF, PC=200 ohm, V=2.5kV (0.4cm电击杯)1.2 接种500ml过夜培养的酵母菌培养物到装有500ml YPD培养液的2.8L fernbach瓶中。
1.3 将fernbach瓶放入37℃摇床中250rpm运行过夜，菌液1:10稀释测定OD值，直至OD600的值为0.30-0.35，细胞浓度大约为1x108cells/ml。
1.4 将酵母菌液在冰上放置15min，然后转移到无菌的冰的500ml离心瓶中，4℃离心机中4000g,离心5min。
注：以下所有的步骤都在冰上进行，所有的容器在加入细胞前都需要在冰上预冷。
1.5 弃上清，可以牺牲少量细胞，确保将上清倒干净，离心瓶置于冰上。
1.6加入80ml无菌水于瓶中，漩涡重悬细胞。
1.7加入10ml 的10xTE buffer, 漩涡混匀；加入10ml醋酸锂原液，涡旋混匀，85rpm 30℃孵育45min。
1.8加入2.5ml 1M的DTT, 涡旋混匀，85rpm 30℃孵育15min。
1.9向瓶中加入无菌水至500ml，4℃离心机中4000g,离心5min，弃上清。
1.10 向瓶中加入50ml无菌的冰水，涡旋混匀，继续加入无菌的冰水至500ml，4℃离心机中4000g,离心5min，弃上清。
1.11 加入25-30ml无菌的冰浴的1M 山梨糖醇，转移到无菌的冰浴的离心管中，4℃离心机中4000g,离心5min，弃上清。
1.12加入0.5ml无菌的冰浴的1M 山梨糖醇, 细胞的终体积为1.3-1.5ml，细胞浓度约为1x1010cells/ml, 细胞置于冰上，尽快进行转换实验。
2.电转化2.1 每个样品准备一个17x100mm管子加入1ml 1M 山梨糖醇放置冰上，0.2或0.4cm电击杯置于冰上。
genemark使用方法
genemark使用方法Genemark是一种用于基因预测和注释的计算机程序，它可以帮助研究人员识别和分析基因组中的基因。
本文将介绍Genemark的使用方法，包括输入数据的准备、运行程序和解读结果。
使用Genemark之前，需要准备输入数据。
输入数据通常是一个基因组序列文件，可以是FASTA或GenBank格式。
确保输入文件是正确的格式，并且包含完整的基因组序列信息。
接下来，将准备好的输入文件传入Genemark程序中。
Genemark 有多个版本，可以根据具体需求选择合适的版本。
运行程序时，可以通过命令行或图形界面界面来操作。
在命令行中，可以使用类似以下的命令来运行Genemark：```genemark input.fasta -o output.gff```其中，input.fasta是输入文件的名称，output.gff是结果文件的名称。
运行程序后，Genemark将对输入文件进行分析，并生成相应的注释结果。
运行完成后，可以打开结果文件来查看Genemark的注释结果。
结果文件通常是一个GFF（General Feature Format）文件，其中包含了基因的位置、方向、起始和终止位置等信息。
可以使用文本编辑器或专业的生物信息学工具来查看和解读GFF文件。
在结果中，每个基因都有一个唯一的ID和名称。
此外，还可以根据基因的位置和方向来判断其在基因组中的作用。
通过分析结果，可以了解基因组中存在哪些基因，它们的位置和功能是什么。
需要注意的是，Genemark是一种预测工具，它根据一定的算法和模型来预测基因的位置和功能，但并不保证结果的完全准确性。
因此，在使用Genemark的结果时，建议结合其他实验数据和文献信息进行综合分析和验证。
除了基因预测和注释，Genemark还可以用于其他基因组分析任务，如寻找启动子、编码区和非编码区等。
根据具体的研究目的，可以调整Genemark的参数和运行设置，以获得更准确和全面的结果。
生物信息学分析工具使用指南
生物信息学分析工具使用指南生物信息学是一门综合性学科，涵盖了生物学、计算机科学和数学等多个学科领域。
生物信息学的发展为生命科学研究提供了强大的工具和方法，其中生物信息学分析工具是其中最重要的一部分。
本文将介绍常用的生物信息学分析工具，并提供使用指南。
一、序列分析工具1. BLASTBLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种快速比对局部序列相似性的工具。
它主要用于对基因、蛋白质及其他生物序列进行比对和标定。
使用BLAST，我们可以找到与已知序列相似的未知序列，并推测其功能。
使用提示：将待比对序列输入BLAST程序中，选择合适的数据库进行比对。
根据结果的相似性、E值和比对长度等指标进行评估和选择。
结果的解读需要结合生物学背景知识进行分析。
2. ClustalWClustalW是一种常用的多序列比对软件，可用于比对DNA、RNA和蛋白质序列。
它能够找出多个序列之间的保守区域和差异区域，从而推测序列的结构和功能。
使用提示：将待比对序列输入ClustalW程序中，进行多序列比对。
可以选择不同的参数设置，如输出格式、权重矩阵和树状图构建等。
二、基因表达分析工具1. RNA-SeqRNA-Seq是一种常用的高通量测序技术，用于研究基因的表达。
它通过测量转录本的序列，可以定量、全面地分析基因表达的差异和变化。
使用RNA-Seq，可以发现新的转录本、剪切变异和基因融合等。
使用提示：选择合适的测序平台和实验流程，包括RNA的提取、文库构建和测序。
使用不同的数据分析软件，如Tophat、Cufflinks和DESeq2，可以进行数据质控、比对、转录本定量和差异表达分析。
2. Gene Set Enrichment Analysis (GSEA)GSEA是一种常用的基因集富集分析方法，用于揭示基因组中与特定生物学过程或功能相关的基因集。
使用GSEA，我们可以了解某个基因集在特定条件下的富集情况，从而推断其参与的生物学过程或通路。
Gene5中文操作指南：多块板公用标准曲线
1 在编辑程序时，首先点击Protocol Options，选择Calibration Protocol。
首先选择Calibrater Plate的数量，Calibrater plate 代表第一块做了标准曲线的板，以后的板将以这块板的标准曲线为标准进行计算。
然后选择Initial other plate的数量，这个代表后面需要连续检测的板子的数量，这些板将以Calibrater Plate上的标准曲线为准进行计算。
点击确定
2 这时程序编辑划分为Clibrater plate的程序编辑，和Other plate的程序编辑。
在第一块板中定义相关的检测浓度和标准曲线，并给这个曲线命名如Curve Stand，点击确定。
CurveStand，这样这块板就可以调用标准板的标准曲线。
点击确定，完成程序编辑。
genecards使用指南
genecards使用指南GeneCards是一个用于基因信息资源的数据库，旨在为研究人员提供最新和最全面的基因信息。
它跨越多个领域，并为研究人员提供了各种有用的工具和功能。
在本文中，我们将向您介绍如何使用GeneCards，并更好地了解该数据库的不同功能。
第一步：在GeneCards网站搜索基因如果您知道所需基因的名称或别名，请使用GeneCards网站的搜索框，通过搜索引擎进行查找。
搜索后，您将看到基因相关的所有信息，包括基因名称、别名、描述、相关疾病、基因家族、同源物等等。
如果您找到了感兴趣的基因，就可以开始查看更多的相关信息。
第二步：了解GeneCards基因页面信息单击相应的基因，您将进入GeneCards的基因页面。
该页面显示与您选定的基因相关的各种信息，包括：1) 基因的亚型和变异形式。
2) 基因的结构和组成。
3) 基因的功能和调控方式。
4) 基因的表达和组织特异性。
5) 基因相关的疾病和药物。
6) 基因的自然变异和人工变异位点。
7) 基因家族和同源基因等。
第三步：使用GeneCards中的工具和功能除了上述基因页面之外，GeneCards还提供了许多工具和功能，以帮助研究人员更好地了解基因和基因组。
其中包括：1) Comparative Genomics（比较基因组学）：这是一个用于比较不同物种之间基因的工具。
它允许您比较两个不同物种之间的同源基因，以及它们的序列、位置和相似性。
2) GeneAnnot（基因注释）：这是一个基于文字挖掘和现有注释的工具，可以提供更多的基因注释信息。
它还可以识别相关疾病、药物和基因家族。
3) GeneLoc（基因定位）：这是一个允许您在人类基因组上查找基因位置和基因区间的工具。
它可以告诉您一个基因在人类染色体上的确切位置。
4) GeneTrends（基因趋势）：这是一个可以了解相似性基因家族趋势分析的工具，它可以比较某一物种内一整个基因家族的多个成员的序列、位置和相似性等。
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G e n e快速使用指南 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020
Gene5快速操作指南
初次使用前，请仔细阅读仪器和软件说明书或在有经验人员的指导下操作。
1 打开电脑，酶标仪，酶标仪进行自检，酶标仪样品托盘自动弹出，提示自检通过，可以进行上样检测。
2 点击桌面上Gene5图标打开软件，进入欢迎界面。
3 点击向导精灵图标，进入程序编辑。
4 对程序每一个步骤进行设置
3 全部设定好之后，点击Finish完成程序编辑。
4 选择File > Save 保存程序，并指定程序的名称和保存路径。
5 选择File > New Experiment，选择刚才编辑好的程序，点击OK。
6 选择 Read Plate，编辑板的信息后，点击Read，开始读板。
7 选择File > Save 保存Experiment，并指定Experiment的名称和保存路径。
利用Sample库进行检测
在Gene5欢迎界面中点击absorbance、Fluorescence或
Luminescence，选择需要的的实验类型，打开程序进行检测。
点击欢迎界面，可以用来打开最近一次打开的程序和实验结果
注意：实验结束，关闭软件、仪器。
注意保持仪器清洁，防尘、防潮、放阳光直射，本手册仅供参考，不作为操作标准流程，详细信息请阅读仪器和软件说明书。
基因有限公司市场部二零零七年三
月。