基因序列分析word版
基因的序列分析 20131024
双脱氧核苷酸(ddNTP)
3’-5’磷酸 二酯键
不能与下一个脱氧 核苷酸结合!
（1）Sanger双脱氧末端终止法
背景知识
在PCR反应体系中，如果只加入一条引物是什么样子的结果？
• •
单引物只能扩增单链DNA 扩增的包含引物的单链DNA 不对称PCR (asymmetric PCR) 是用不等量的一对引物，PCR 扩增后产生大量的单链 DNA(SSDNA).
KRAS基因突变主要发生在密码子12，13上
密码子12/13发生变异的患者
应用 （举例说明： 应用焦磷酸测序法检测DNA甲基化）
焦磷酸测序法检测DNA甲基化
5’甲基胞嘧啶 在亚硫酸盐的作用下变成胸腺嘧啶
焦磷酸测序可在一次检测中快速定量一个或多个甲基化位点 焦磷酸测序技术可检测宫颈癌中UTF1启动子区域甲基化水平
将电泳分离的待测基因组DNA酶切片段转移到一定的固
相支持物上，然后与标记的核酸探针进行杂交的过程， 基本流程如下：
①制备待测 DNA 样品、标记基因探针；
②电泳分离待测DNA样品； ③待测DNA样品的变性、转膜；
④杂交；
⑤显色。
Southern 印迹杂交
Southern印迹基本操作过程
两种特殊底物 APS, 荧光素 四种酶： • DNA聚合酶 • ATP硫酸化酶• 荧光素酶
• 三磷酸腺苷双磷酸酶
（3）焦磷酸测序法
原理
DNA聚合酶
APS+
硫酸化酶 荧光素酶
双磷酸酶
荧光素+
（3）焦磷酸测序法
测序原理
第一步：加入测序引物，相关酶，底物，和其他试剂 第二步：每次加入一种dNTP,如果结合，则会产生一个焦磷 酸（PPi） 第三步：硫酸化酶转化PPI为ATP, ATP使荧光素酶发出荧 光。（产生的荧光强度与结合的核苷酸成正比） 第四步：多余的dNTP被降解，开始新一个循环。 看一下视频
DNA序列测定word版
第四节DNA序列测定目前应用的两种快速序列测定技术是Sanger等（1977）提出的酶法（双脱氧链终止法）和Maxam（1977）提出的化学降解法。
虽然其原理大相径庭，但这两种方法都同样生成相互独立的若干组带放射性标记的寡核苷酸，每组核苷酸都有共同的起点，却随机终止于一种（或多种）特定的残基，形成一系列以某一特定核苷酸为末端的长度各不相同的寡核苷酸混合物，这些寡核苷酸的长度由这个特定碱基在待测DNA片段上的位置所决定。
然后通过高分辨率的变性聚丙烯酰胺凝胶电泳，经放射自显影后，从放射自显影胶片上直接读出待测DNA上的核苷酸顺序。
高分辨率变性聚丙烯酰胺凝胶电泳亦是DNA序列测定技术的重要基础，可分离仅差一个核苷酸、长度达300~500个核苷酸的单链DNA分子。
DNA序列测定的简便方法为详细分析大量基因组的结构和功能奠定了基础，时至今日，绝大多数蛋白质氨基酸序列都是根据基因或cDNA的核苷酸序列推导出来的。
除传统的双脱氧链终止法和化学降解法外，自动化测序实际上已成为当今DNA序列分析的主流。
此外，新的测序方法亦在不断出现，如上世纪90年代提出的杂交测序法（sequencing by hybridization，SBH）等。
一、双脱氧末端终止法测序㈠原理双脱氧末端终止法是Sanger等在加减法测序的基础上发展而来的。
1980年他又因设计出一种测定DNA(脱氧核糖核酸)内核苷酸排列顺序的方法而与W·吉尔伯特、P·伯格共获1980年诺贝尔化学奖。
桑格是第四位两次获此殊荣的科学家。
其原理是：利用大肠杆菌DNA聚合酶Ⅰ，以单链DNA为模板，并以与模板事先结合的寡聚核苷酸为引物，根据碱基配对原则将脱氧核苷三磷酸（dNTP）底物的5′-磷酸基团与引物的3′-OH末端生成3′,5′-磷酸二酯键。
通过这种磷酸二酯键的不断形成，新的互补DNA得以从5′→3′延伸。
Sanger引入了双脱氧核苷三磷酸（ddTNP）作为链终止剂。
基因序列分析
基因序列分析人类的进步主要得益于科学技术的发展，而基因序列分析正是当今科学技术发展的重要标志。
基因序列分析的应用让人类通过短时间就可以获得大量的基因数据，并且可以在基因水平上进行实验，达到解决复杂问题的目的。
其中，基因序列分析技术及其应用是最为常用和最有价值的。
基因序列分析是指分析和研究生物体基因组的DNA序列，并通过比较某一个特定物种的基因序列，以找出特定物种的基因的突变，可用于研究特定物种的遗传特性和机体变化，更具体地探讨遗传性疾病和肿瘤的发生机制。
在基因组学研究中，基因序列分析是一种研究基因组结构和表达基因的重要技术，是基因组学研究的核心部分，也是获得基因组信息的基础。
基因序列分析技术是结合分子生物学、计算机科学、统计学等技术手段，建立按照遗传学原则和统计学原则的生物和统计模型，以研究DNA序列的细节特征及其生物学作用。
基因序列分析可以对基因序列中的突变、多态性和变异进行检测，以发现可能的致病基因及其介导的相关分子机制，为治疗和预防遗传性疾病提供了科学的理论依据和技术手段，也为基因调控机制的研究提供了新的思路。
基因序列分析的应用不仅可以探讨和阐明某种疾病的遗传机制，而且可以为很多其他领域提供帮助。
例如临床诊断中，基因序列分析技术可以加快病人的诊断速度，更准确地鉴定病原体，使患者得到更快更有效的治疗。
在农业领域，利用基因序列分析技术，我们可以改良和育种植物和动物，为农业生产提供技术支持。
在生物种质资源开发中，基因序列分析可以快速筛选出拥有有用基因的物种，从而为后期的基因工程研究奠定坚实基础。
随着科学技术的发展，基因序列分析技术及其应用已经发展到一个新的高度，可以说，当今基因序列分析已经发挥了重要的作用，不仅可以用来帮助人们深入研究基因，还可以用来研究多样性和进化情况，并了解各物种之间的差异。
因此，基因序列分析的研究十分重要，是当今科学技术发展的重要组成部分。
在未来，基因序列分析技术将在多个领域发挥重要作用，如分子遗传学、转基因研究、医学诊断、农业育种等。
最新基因序列分析
基因序列分析南开大学数学院“学而思”杯数学建模比赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：A 题：基因序列分析摘要本文通过对比HIV病毒基因序列，找出不同阶段的DNA基因序列的异同，进而分析基因位点的相关性，从而对比找出HIV病毒基因序列中较为重要的位点，为HIV病毒研究提供更多的研究方法与思路。
针对问题一：我们利用点矩阵分析及统计各碱基含量的百分比的方法，对比两文件中具有相同序列名的基因序列及具有不同序列名的基因序列，找出两者的异同，得出结论。
两者的相似性表现在：同名序列具有子序列关系，不同名序列具有相当的相似性，各种碱基的含量具有稳定性。
两者的不同点表现在：基因规模有很大差异，不同名序列出现了具有突变特点的基因序列差异。
针对问题二：我们首先利用DNAwalk法对HIV病毒基因序列位点进行分析，在分析的过程中发现由于基因和基因组序列中存在着高度的不均一性，即不同位置的碱基密度存在着很大的差异，因而DNAwalk法不太适合基因序列的分析，转而使用DFA 模型对HIV基因的相关性进行分析和度量，得出了与DNAwalk模型相同的结论。
针对问题三：在前两问的分析基础上，结合前两问的分析结果及HIV病毒高度变异性的特点，我们得出重要的基因位点应满足下列条件：1、该基因位点位于Ⅱ基因序列，2、该基因位点所在序列的序列名应不同于Ⅰ中的序列名，3、该基因位点在问题二的分析中具有较高的相关性。
关键字：矩阵分析 DNAwalk DFA模型问题重述人类免疫缺陷病毒(Human Immunodeficiency Virus，HIV)，简称艾滋病病毒，会造成人类免疫系统的缺陷, 导致艾滋病（AIDS）. HIV基因组翻译成蛋白的过程相对复杂, 它会重复交叉使用某些基因片段。
病毒序列在进化和传播的过程中主要是envelope基因变化很快。
DNA序列分析 doc
DNA序列分析引言DNA（脱氧核糖核酸）是生物体内负责遗传信息传递的分子，其中包含有机体基因的序列。
DNA序列分析是通过对DNA序列进行计算和统计分析，来揭示其中的信息和模式的过程。
DNA序列分析在生物学、遗传学、进化学以及疾病研究等领域中有着重要的应用和意义。
本文将介绍DNA序列分析的几个主要方面，包括DNA序列的基本概念、序列比对、序列重复性分析以及序列模式识别等内容。
DNA序列的基本概念DNA序列是由由四种碱基（腺嘌呤、鸟嘌呤、胸腺嘧啶和鳞状嘧啶）构成的字符串，它们的顺序决定了生物体中的遗传信息。
DNA序列可以通过实验方法（如测序技术）或计算方法（如基因组学和转录组学）获取。
序列比对序列比对是比较两个或多个DNA序列之间的相似性和差异性的过程。
序列比对可以帮助我们理解DNA序列之间的相关性，发现基因的保守区域和变异位点，以及预测蛋白质结构和功能。
常用的序列比对算法包括全局比对算法和局部比对算法。
全局比对算法（如Needleman-Wunsch算法）适用于较为相似的序列，而局部比对算法（如Smith-Waterman算法）则适用于相似性较低的序列。
序列重复性分析序列重复性是指DNA序列中出现的重复模式。
序列重复性分析可以帮助我们识别基因组中的重复区域、转座子和重复序列。
重复序列在基因演化、基因组结构和疾病研究等方面起着重要的作用。
常用的序列重复性分析方法包括重复序列的寻找和分类、序列间重复比较以及重复序列的起源和进化分析等。
序列模式识别序列模式识别是通过寻找DNA序列中特定的模式或模板，来揭示序列中隐藏的信息。
序列模式识别可以帮助我们发现DNA序列中存在的转录因子结合位点、启动子序列以及编码区域等。
常用的序列模式识别方法包括正则表达式、隐马尔可夫模型和机器学习算法等。
结论DNA序列分析是生物科学中重要的研究领域，通过对DNA 序列的计算和统计分析，可以帮助我们深入理解基因组的结构和功能，揭示生物体间的亲缘关系，以及研究基因组变异和疾病相关的遗传因素。
生物基因组序列比对分析
系统发生树性质：
➢ 理论上，一个DNA序列在物种形成或基因复制
末端分支
时，分裂成两个子序列，因此系统发育树一般
末端物种
是二歧的；
中间枝条 节点
➢ 如果是一棵有根树，则树根代表在进化历史上 是最早的、并且与其它所有分类单元都有联系 的分类单元，反映时间顺序；
根
➢ 如果找不到可以作为树根的单元，则系统发生
1. 第一部分：生物基因组序列比对分析，分子进化 2. 第二部分：兔肝DNA的提取和测定 3. 第三部分：目的基因SNP位点的鉴定及其意义
第一部分：生物基因组序列比对分析、分子进化
➢ 全基因组序列数据的积累,使得不同生物之间的进化关系可以从分子水平上进行研究。 不同于以往单纯依赖于生物形态学特征,这种分析更加深刻更加本质。利用分子序列 使得我们可以研究,从单细胞生物到植物、动物甚至人的进化关系。
➢ 比较作图的研究意义在于：一、根据不同种的基因组基因及其排列顺序的高度保守特 点绘制而成的比较图，可以研究和探明它们的进化线索。广泛的比较作图可为多个种 所用，建立它们之间的联系框架或系统。
生物基因组序列比对分析
基因组比对软件
Mauve
http://genome.l生b物l.g基o因v组/v序is列ta比/对in分d析ex.shtml
表加入试剂。 ➢ 混匀，置沸水中10min, 取出冷却。 ➢ 在595nm处，以B管调零，测得待测液的光密度值，从标准曲线上查出相当于该光密度
值DNA的含量。
核酸紫外吸收光谱的测定
核酸在220-320nm处呈特征性吸收，在260nm处有最大吸收，测A260/A280可 得知核酸的大致纯度。 A260/A280 ≈1.8 表示DNA纯
基因序列分析
基因序列分析核酸和蛋白质序列分析在获得一个基因序列后，需要对其进行生物信息学分析，从中尽量发掘信息，从而指导进一步的实验研究。
通过染色体定位分析、内含子／外显子分析、ORF分析、表达谱分析等，能够阐明基因的基本信息。
通过启动子预测、CpG岛分析和转录因子分析等，识别调控区的顺式作用元件，可以为基因的调控研究提供基础。
通过蛋白质基本性质分析，疏水性分析，跨膜区预测，信号肽预测，亚细胞定位预测，抗原性位点预测，可以对基因编码蛋白的性质作出初步判断和预测。
尤其通过疏水性分析和跨膜区预测可以预测基因是否为膜蛋白，这对确定实验研究方向有重要的参考意义。
此外，通过相似性搜索、功能位点分析、结构分析、查询基因表达谱聚簇数据库、基因敲除数据库、基因组上下游邻居等，尽量挖掘网络数据库中的信息，可以对基因功能作出推论。
上述技术路线可为其它类似分子的生物信息学分析提供借鉴。
本路线图及推荐网址已建立超级链接，放在北京大学人类疾病基因研究中心网站（/science/bioinfomatics.htm）,可以直接点击进入检索网站。
下面介绍其中一些基本分析。
值得注意的是，在对序列进行分析时，首先应当明确序列的性质,是mRNA序列还是基因组序列？是计算机拼接得到还是经过PCR扩增测序得到？是原核生物还是真核生物？这些决定了分析方法的选择和分析结果的解释。
（一）核酸序列分析1、双序列比对（pairwise alignment）双序列比对是指比较两条序列的相似性和寻找相似碱基及氨基酸的对应位置，它是用计算机进行序列分析的强大工具，分为全局比对和局部比对两类，各以Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法为代表。
由于这些算法都是启发式（heuristic）的算法，因此并没有最优值。
根据比对的需要，选用适当的比对工具，在比对时适当调整空格罚分（gap penalty）和空格延伸罚分（gap extension penalty），以获得更优的比对。
基因序列分析范文
基因序列分析范文首先是基因组测序。
基因组测序是指对生物体的全基因组进行测序。
目前常用的测序技术主要有Sanger测序、Illumina测序、PacBio测序和Oxford Nanopore测序等。
通过对基因组的测序，可以获取到该生物体所有的基因序列信息，为后续的基因序列分析提供基础数据。
其次是序列比对。
序列比对是将已知的序列与未知的序列进行对比，找出相似的部分。
常用的比对算法有BLAST、Bowtie、BWA等。
序列比对可以用来鉴定新的基因、确定序列的起始和终止位置以及寻找序列间的共享特征等。
接下来是功能注释。
功能注释是指对已知基因序列进行功能预测和注释。
功能注释可以通过基于序列比对的方法，如基因本体论（Gene Ontology）和KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）的注释，来预测基因的功能和参与的生物过程。
功能注释可以帮助我们理解基因在生物体中的作用，并进行更深入的研究。
然后是基因表达分析。
基因表达分析是指对基因在不同条件下的表达水平进行研究。
通过测量基因的表达量，可以了解到基因在不同组织、不同发育阶段或不同疾病状态下的表达模式。
常用的基因表达分析方法有RT-PCR、Northern blot、RNA-seq等。
基因表达分析可以帮助我们揭示基因在生物体中的调控机制和作用方式。
再次是突变分析。
突变分析是指对基因序列的突变进行检测和分析。
突变是指基因序列中发生的变异，可以是点突变、插入、缺失等。
突变分析可以帮助我们研究疾病的发生机制，发现与疾病相关的基因变异。
常用的突变分析方法有Polymerase Chain Reaction（PCR）、单核苷酸多态性（SNP）分析和全外显子组测序等。
最后是进化分析。
进化分析是指通过对不同物种的基因序列进行比较和分析，揭示物种间的亲缘关系和进化规律。
进化分析可以帮助我们了解物种之间的起源和演化过程，研究基因在进化中的功能变化和适应性演化。
基因序列分析
南开大学数学院“学而思”杯数学建模比赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：A 题：基因序列分析摘要本文通过对比HIV病毒基因序列，找出不同阶段的DNA基因序列的异同，进而分析基因位点的相关性，从而对比找出HIV病毒基因序列中较为重要的位点，为HIV病毒研究提供更多的研究方法与思路。
针对问题一：我们利用点矩阵分析及统计各碱基含量的百分比的方法，对比两文件中具有相同序列名的基因序列及具有不同序列名的基因序列，找出两者的异同，得出结论。
两者的相似性表现在：同名序列具有子序列关系，不同名序列具有相当的相似性，各种碱基的含量具有稳定性。
两者的不同点表现在：基因规模有很大差异，不同名序列出现了具有突变特点的基因序列差异。
针对问题二：我们首先利用DNAwalk法对HIV病毒基因序列位点进行分析，在分析的过程中发现由于基因和基因组序列中存在着高度的不均一性，即不同位置的碱基密度存在着很大的差异，因而DNAwalk法不太适合基因序列的分析，转而使用DFA模型对HIV基因的相关性进行分析和度量，得出了与DNAwalk模型相同的结论。
针对问题三：在前两问的分析基础上，结合前两问的分析结果及HIV病毒高度变异性的特点，我们得出重要的基因位点应满足下列条件：1、该基因位点位于Ⅱ基因序列，2、该基因位点所在序列的序列名应不同于Ⅰ中的序列名，3、该基因位点在问题二的分析中具有较高的相关性。
关键字：矩阵分析DNAwalk DFA模型问题重述人类免疫缺陷病毒(Human Immunodeficiency Virus，HIV)，简称艾滋病病毒，会造成人类免疫系统的缺陷, 导致艾滋病（AIDS）. HIV基因组翻译成蛋白的过程相对复杂, 它会重复交叉使用某些基因片段。
病毒序列在进化和传播的过程中主要是envelope基因变化很快。
基因的序列分析
基因的序列分析基因是生命体中的基本单位，控制着生物体的发育、生长和繁殖等过程。
通过对基因序列的分析，可以有效了解这些基本单位的功能和变化，从而为生命科学的研究和相关应用提供基础支持。
本文主要介绍基因的序列分析，包括基本概念、主要方法和相关应用等方面，以期为读者提供一些参考和启示。
基因序列的基本概念基因序列是指一条由核苷酸（DNA或RNA）组成的线性序列，是表达基因信息的物质基础。
天然基因序列通常以ATCG（DNA）或AUCG（RNA）四种字母作为基本单元，组成一些特定的字符串，例如“ATGACAAGCTTCTCAGTCAAGG”就代表了一个简单的DNA序列。
基因序列的长度可以非常巨大，微生物基因有数百个核苷酸，而人类基因的长度则通常在数万个核苷酸到数百万个核苷酸之间。
基因序列可以分为编码区和非编码区，其中编码区包含了编码蛋白质的基因的信息，而非编码区则包含了调节元件、基因启动子、转录因子结合位点等信息。
基因序列的分析方法直观分析法最原始、最简单的基因序列分析方法，是通过人工直接查看基因序列，了解其中蕴含的信息。
这种方法最常用于微生物遗传学研究中，早期的遗传学家利用这种方法，解析了许多微生物路径方式和代谢途径的信息。
但是这种方法存在着许多缺陷，例如需要繁琐耗时地逐个查看碱基，对于长度较长的基因序列来说，不仅容易犯错，而且很难发现潜在的模式和规律。
计算机分析法随着计算机科学的发展，基因序列的计算机分析方法也得到了广泛应用。
为了更好地描述基因序列，科研工作者将碱基序列转换为字符串，并进行序列分析和比对。
目前，计算机分析方法主要包括序列比对、序列聚类、序列模式识别等几个方面，具体如下：1.序列比对分析序列比对分析是将不同物种的基因序列进行比对，找出两方之间的相似点和差异点。
一方面可以为进化分析和生物系统学研究提供基础支持，另一方面还可以通过比对得到基因的同源模板序列和保守区域序列等信息。
2.序列聚类分析序列聚类分析是将基因序列进行分类，并划分出相互关系紧密、同源性大的序列群。
生物学中的基因序列分析
生物学中的基因序列分析随着生命科学的不断发展，基因序列分析已经成为了生物学研究的重要手段之一。
基因序列是生物体内控制基因表达和遗传信息传递的基本单位，其分析对于研究生物学各个领域提供了重要的支持和指导。
下面我们就来探讨一下生物学中的基因序列分析。
一、基因序列分析的意义基因序列分析的意义在于研究基因的结构及其生物学功能，如基因的调控、剪接变异等方面，为生物学研究提供了重要的理论基础和实验方法。
同时，基因序列分析可以帮助我们研究物种的进化历史及其形态学、生理学、生态学等方面，对于揭示生物多样性进程、开展保护生物多样性研究具有重要价值。
二、基因序列分析的基本方法基因序列分析的基本方法包括多个维度，下面我们分别从基因组学、转录组学、蛋白质组学三个角度进行介绍。
1. 基因组学基因组学是生物学中的一个重要分支，它主要研究某一物种的基因组结构和基因组的功能。
在基因组学研究中，常用的方法包括：单倍型分析、全基因组测序（WGS）、外显子组测序（WES）、基因组映射、比较基因组学等。
2. 转录组学转录组学是指对于某种生物体内所有基因的转录调控及其表达水平进行研究。
转录组学的主要方法包括：RNA-Seq、SAGE、RACE、RTPCR等。
其中RNA-Seq是一种新工具，其采用高通量测序技术对RNA样品进行测量，可以快速、准确地测定转录本表达的水平及其变异情况。
3. 蛋白质组学蛋白质组学是研究蛋白质组成和调节的分析方法，主要手段包括：Two-Dimensional Electrophoresis (2DGE)、Protein microarrays、Mass spectrometry 等。
其中，质谱分析技术可用于分离和鉴定蛋白质。
质谱分析技术通过分析蛋白质的物理和化学性质，可以确定蛋白质的氨基酸序列、分子量、修饰状态等以及其在生物体内的生物功能。
三、基因序列分析的应用基因序列分析已经成为生物学研究的重要手段。
下面我们从某些应用中具体介绍其作用。
基因序列分析
资料范本本资料为word版本，可以直接编辑和打印，感谢您的下载基因序列分析地点：__________________时间：__________________说明：本资料适用于约定双方经过谈判，协商而共同承认，共同遵守的责任与义务，仅供参考，文档可直接下载或修改，不需要的部分可直接删除，使用时请详细阅读内容基因序列分析核酸和蛋白质序列分析在获得一个基因序列后，需要对其进行生物信息学分析，从中尽量发掘信息，从而指导进一步的实验研究。
通过染色体定位分析、内含子／外显子分析、ORF分析、表达谱分析等，能够阐明基因的基本信息。
通过启动子预测、CpG岛分析和转录因子分析等，识别调控区的顺式作用元件，可以为基因的调控研究提供基础。
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尤其通过疏水性分析和跨膜区预测可以预测基因是否为膜蛋白，这对确定实验研究方向有重要的参考意义。
此外，通过相似性搜索、功能位点分析、结构分析、查询基因表达谱聚簇数据库、基因敲除数据库、基因组上下游邻居等，尽量挖掘网络数据库中的信息，可以对基因功能作出推论。
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下面介绍其中一些基本分析。
值得注意的是，在对序列进行分析时，首先应当明确序列的性质,是mRNA序列还是基因组序列？是计算机拼接得到还是经过PCR扩增测序得到？是原核生物还是真核生物？这些决定了分析方法的选择和分析结果的解释。
（一）核酸序列分析1、双序列比对（pairwise alignment）双序列比对是指比较两条序列的相似性和寻找相似碱基及氨基酸的对应位置，它是用计算机进行序列分析的强大工具，分为全局比对和局部比对两类，各以Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法为代表。
基因序列分析
基因序列分析近些年来，随着基因组测序技术的发展，基因序列分析已经成为现代生物学研究的重要手段。
它可以揭示基因组中遗传资源的多样性和其他生物信息，为理解基因组结构和功能提供科学基础。
基因序列分析也可以为我们提供关于基因的表达和功能的信息，从而为体内外的研究提供技术保障。
基因序列分析的基本流程，包括基因序列标识、基因序列组装和基因序列注释。
首先，基因序列标识是从基因组测序中获得基因序列的第一步，它不仅要求获得序列的精确性，而且要求快速有效的获得序列，以满足后续处理和分析的需要。
其次，基因序列组装技术可以将短序列组装成长序列，以进一步了解基因组的结构和功能，以及基因的表达特征。
最后，基因序列注释技术可以通过基因查询数据库进行功能注释，可以获得基因具体功能的信息，帮助我们进一步了解基因及其在生物体中的功能。
基因序列分析所需要的技术有很多，其中最常用的技术有碱基扩增技术(PCR)、生物信息学和分子模拟技术，以及分子进化和系统发育学等技术。
碱基扩增技术是目前最常用的一种基因序列分析技术，它可以检测、定位和克隆基因序列或细胞材料的基因片段。
生物信息学技术可以分析基因序列的结构特征、功能和表达特征，以及在基因组及表观遗传层面的基因的表达变化。
分子模拟技术可以模拟基因组中基因的表达特征，它也可以帮助研究者设计合适的药物、寻找抗癌基因等。
分子进化技术可以探索基因序列在系统发育形态中的变异特征，以及同物种之间及不同物种之间的基因序列进化变化。
系统发育技术可以进行系统性的基因序列比较和分析，从而构建多种物种的系统演化树。
基因序列分析不仅可以改善对基因组以及基因组结构和遗传信息的理解，而且还可以帮助我们更好地理解基因的表达特征，从而为药物开发、肿瘤研究等提供方向。
在许多研究领域，如基因组调控、基因突变、重要植物和动物品种变异研究等方面，基因序列分析都有着重要的意义。
因此，基因序列分析在改善人类健康状况的重要进步中发挥着重要作用。
基因工程-7章 DNA序列分析
第十一章核苷酸序列测定11.1酶法测定核苷酸序列11.2全自动测序11.3焦磷酸测序技术11.4DNA片段序列测定的策略11.1酶法测定核苷酸序列•1977年Sanger充分利用DNA复制的生物学特性,设计了一种通过DNA复制来识别4种碱基的方法,进行DNA序列测定,即双脱氧链终止法。
DNA chain elongation catalyzed by DNA polymerase一、加减法反应系统原理：以待测片段的单链DNA为模板，首先加上一个适当的引物（一般用限制性内切酶解片段），再加入4种脱氧三磷酸（dNTP）为底物，其中一种用放射性32P标记（32P dATP），再加入DNA聚合酶Ⅰ Klenow片段；从引物3’端合成出一条与模板互补，具有放射性标记的dDNA链混合物。
理想的情况是反应尽量不同步，使合成的产物中各种长度的片段都存在，然后经过琼脂糖柱纯化，除去反应混合物中多余的4种dNTP，将纯化后的混合物分成两份，分别进行加减法反应系统。
1、加法系统原理：当反应体系中只有一种dNTP存在时，具有3’ 5’方向外切酶活性的T4聚合酶，从3’末端降解双链DNA，当降解到加入的那种dNTP处反应停止。
利用该原理，将上述混合物再分成4组，每组中只加入一种dNTP。
例如：有一组加入dATP和T4聚合酶，合成产物从3’端开始降解，由于dATP的存在，当降解到dATP出反应就停止了。
这个组的所有片段都是以A残基结尾。
同理分别向每组加入dCTP、dGTP、dTTP，分别制备得以C、G、T结尾的三组片段，将以上4组片段进行凝胶电泳，通过放射自显影，获得加法系统（+A、+C、+T、+G）的图谱。
2、减法系统原理：将上述的另外一份混合物也分成4组，在每组中只加入3种dNTP，在缺少一种dNTP的情况下，利用DNA聚合酶Ⅰ使各组中的片段继续合成下去，当遇到缺少的那种dNTP应该掺入的位置时，合成反应停止。
例如：缺少dATP，则该组合成的DNA 片段都在A前面的那个核苷酸处停止，这样就可以得到一组都是以A前面的一个核苷酸为末端的片段。
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南开大学数学院“学而思”杯数学建模比赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：A 题：基因序列分析摘要本文通过对比HIV病毒基因序列，找出不同阶段的DNA基因序列的异同，进而分析基因位点的相关性，从而对比找出HIV病毒基因序列中较为重要的位点，为HIV病毒研究提供更多的研究方法与思路。
针对问题一：我们利用点矩阵分析及统计各碱基含量的百分比的方法，对比两文件中具有相同序列名的基因序列及具有不同序列名的基因序列，找出两者的异同，得出结论。
两者的相似性表现在：同名序列具有子序列关系，不同名序列具有相当的相似性，各种碱基的含量具有稳定性。
两者的不同点表现在：基因规模有很大差异，不同名序列出现了具有突变特点的基因序列差异。
针对问题二：我们首先利用DNAwalk法对HIV病毒基因序列位点进行分析，在分析的过程中发现由于基因和基因组序列中存在着高度的不均一性，即不同位置的碱基密度存在着很大的差异，因而DNAwalk法不太适合基因序列的分析，转而使用DFA模型对HIV 基因的相关性进行分析和度量，得出了与DNAwalk模型相同的结论。
针对问题三：在前两问的分析基础上，结合前两问的分析结果及HIV病毒高度变异性的特点，我们得出重要的基因位点应满足下列条件：1、该基因位点位于Ⅱ基因序列，2、该基因位点所在序列的序列名应不同于Ⅰ中的序列名，3、该基因位点在问题二的分析中具有较高的相关性。
关键字：矩阵分析 DNAwalk DFA模型问题重述人类免疫缺陷病毒(Human Immunodeficiency Virus，HIV)，简称艾滋病病毒，会造成人类免疫系统的缺陷, 导致艾滋病（AIDS）. HIV基因组翻译成蛋白的过程相对复杂, 它会重复交叉使用某些基因片段。
病毒序列在进化和传播的过程中主要是envelope 基因变化很快。
详细描述可见HIV的生活史。
由于现有的抗艾滋病病毒药对HIV无法根治，因此就将“责任”归咎高变异性. 目前, 很多的HIV序列已经被测定出来, 附件给出了一些HIV的序列. 我们试图通过对HIV序列的分析来断定这些序列上哪些位置比较重要, 从而给艾滋病的研究一些帮助. 例如, 某些位置上的突变可能会影响到HIV的传播机制, 如果我们瞄准这些位置设计药物, 可能会对艾滋病的传播起到抑制作用.HIV基因组序列大约长10k，HIV1_GENOME_DNA.fasta包含了1400余条基因组的序列，因为在序列突变的过程中，有一些核酸会消失，这些消失的核酸在文件中使用”-“来表示。
表示此处发生了一次删除突变。
也就是说, 文件中所有序列都是”对齐”的. 这样, 我们可以知道这些序列中某一个特定位点上核酸的分布情况. 另外，HIV基因组中包含了若干个编码蛋白质的基因，编码后的蛋白质可以行使病毒传播，致病等功能。
HIV1_ENV_DNA.fasta是其中一个编码蛋白质基因的序列，HIV1_ENV_PRO.fasta是编码后的蛋白序列。
它们同样是已经比对好的。
基于以上说明，我们来分析如下问题：(1)对于HIV1_ENV和HIV_GENOME的DNA序列，构造数学方法对序列的位点进行分析，指出这两者之间的异同。
(2)HIV序列位点之间或者某些位点之间是否存在相关性？如果存在，那么如何去度量这种相关性？(3)对这些序列进行进一步的分析，找到你认为的HIV中较为重要的位点，并说明这些位点为什么重要。
知识背景本文通过对HIV病毒的基因信息进行分析，从而得出HIV病毒基因中比较重要的位点，由于本问题专业性较强，所以我们将先对其中相关知识做出阐述：1、名词解释：基因组：Genome,生物所携带的遗传信息的总和，即单倍体细胞中包括编码序列和非编码序列在内的全部DNA分子。
基因位点：基因在染色体上占有的特定位置。
染色体：由脱氧核糖核苷酸、蛋白质和少量核糖核酸组成的线状或棒状物，是生物主要遗传物质的载体。
因是细胞中可被碱性染料着色的物质而得名。
核糖体：结合着辅助蛋白质因子的多个核糖体RNA(rRNA)亚基组成的细胞器。
碱基：指嘌呤和嘧啶的衍生物，是核酸、核苷、核苷酸的成分。
2、一般细胞遗传信息传递相关原理DNA转录成RNA，RNA再被翻译成蛋白质执行相应的功能。
DNA碱基的序列决定了蛋白质的结构，但DNA并非直接翻译成蛋白质，基因组DNA先通过转录生成信使RNA(mRNA)，单链的mRNA随后将离开细胞核，指导蛋白质的合成。
这一过程称为翻译，由核糖体负责完成。
构成蛋白质的20种氨基酸通过转运RNA（tRNA）的作用到达核糖体，在核糖体的作用下，mRNA分子的核苷酸序列被翻译成相应的氨基酸，形成肽键。
一条DNA链经过一个被称为转录的复制过程，合成前体RNA转录本，除了将胸腺嘧啶（T）替换为尿嘧啶（U）。
这条RNA是与DNA编码链完全等同的。
然后，RNA上的非编码部分（内含子）被称为剪接的过程切除。
进而通过5’端加帽和3’端加尾作用被修饰，生成信使RNA(mRNA), mRNA被转移到细胞质中，在这里它将被核糖体翻译成蛋白质。
3、关于逆转录病毒逆转录病毒的遗传信息不是存录在脱氧核糖核酸（DNA）上，而是存录在核糖核酸（RNA）上。
在感染受害细胞时，逆转录病毒首先将RNA逆转录为DNA，然后将这段逆转录基因插入到细胞基因中。
由细胞的转录机构转换为病毒的蛋白质和RNA。
逆转录病毒通常携带着病毒特异性的逆转录酶，这种酶可以将RNA逆转录合成为DNA。
4、HIV遗传信息传递原理HIV病毒是一种逆转录病毒，因此HIV病毒的RNA要先经过逆转录的过程合成对应的DNA，这个过程是有序的高度复杂的过程。
但是HIV病毒的逆转录过程并不像DNA转录成RNA那样忠于原有信息，而是带有较高的突变机率，也就是说逆转录出的DNA所携带的遗传信息较原来的病毒发生了一定的变化。
HIV外层是类脂为主的包膜，包膜上镶嵌着许多糖蛋白。
当它进入人体后，其外膜上的糖蛋白可专门识别T淋巴细胞表面的受体并与之结合。
HIV基因组进入T淋巴细胞，蛋白质衣壳遭受酶解。
在逆转录酶的作用下，以HIV的RNA为膜板，一条与RNA互补的DNA单链被合成。
新DNA又成为另一条互补DNA链的合成膜板，如此便产生互补的双链DNA。
该双链DNA片断进入细胞核，与宿主细胞的染色体基因组整合在一起，成为前病毒RNA，感染进入潜伏期。
当被感染的细胞激活时，前病毒DNA便开始转录生成新的RNA 片断，同时合成外壳蛋白等。
在宿主细胞中，新合成的RNA、逆转录酶即蛋白质等有装配成更多的病毒颗粒，它们以出芽的方式从宿主细胞中释放出来，又去攻击其他的T淋巴细胞。
符号说明1、Ⅰ（B.FR.83.HXB2_LAI_IIIB_BRU.K03455）：HIV1_GENOME_DNA文件中名为B.FR.83.HXB2_LAI_IIIB_BRU.K03455的序列2、Ⅱ（B.FR.83.HXB2_LAI_IIIB_BRU.K03455）：HIV1_ENV_DNA文件中名为B.FR.83.HXB2_LAI_IIIB_BRU.K03455的序列3、Ⅲ（B.FR.83.HXB2_LAI_IIIB_BRU.K03455）：HIV1_ENV_PRO.文件中名为B.FR.83.HXB2_LAI_IIIB_BRU.K03455的序列4、Ⅰ：HIV1_GENOME_DNA5、Ⅱ：HIV1_ENV_DNA6、Ⅲ：HIV1_ENV_PRO.其余序列可类似表示。
模型分析问题一：由知识背景可以知道HIV病毒的高度变异性来自RNA的逆转录过程的较高的突变机率，而Ⅰ是1400余条基因组的序列，Ⅱ是一个编码蛋白质基因的序列，Ⅲ是Ⅱ编码后的蛋白序列。
同时，病毒的传播主要是由蛋白质完成的，因此只有编码蛋白质的序列才是有效的。
另一方面，可以观察到无论是Ⅰ或是Ⅱ中的序列名（例如：B.FR.83.HXB2_LAI_IIIB_BRU.K03455）均是专业的序号，因此可认为是该序列的名称。
通过对比可以发现Ⅰ和Ⅱ中的序列名不尽相同，因此在此问题中，我们将通过对比具有相同序列名的基因序列及具有不同序列名的基因序列找出两者的异同。
问题二：目前DNA序列相关性结构的全部特征的研究可以说是数学的，其研究也主要是指统计相关性，当且仅当两个事件的联合概率不等于各个事件的概率之积时，两事件才有统计相关性。
数学方向上的研究者将DNA序列看做一串符号，它的相关性结构可通过所有可能的碱基对相关函数或相应的功率谱刻划。
同时，我们可将DNA序列的变化视为符号序列的修改。
在基因和基因组序列中，存在着高度的不均一性，即各个位置的碱基分布存在着很大的差异。
通过基于熵的分割算法，可以将序列分割为较均一的子序列，即可对DNA序列中的这种不均一性进行定量的分析和研究。
我们将通过分析DNAwalk及DFA 模型对HIV序列位点之间的相关性进行度量与分析。
问题三：通过问题一和问题二的分析和研究，我们可以知道序列的相关性及Ⅰ和Ⅱ的对比结果，鉴于HIV病毒的高变异性，我们可以知道HIV病毒的致病基因应该是处于变异后的基因序列之中，因此我们的讨论重点在于Ⅱ不同于Ⅰ的序列，寻找其中相关性较高的位点，这些位点就可视为是比较重要的位点。
模型求解问题一：一、通过点矩阵分析两序列的异同。
本方法原理：利用矩阵图法做图。
矩阵图法：矩阵图法就是从多维问题的事件中，找出成对的因素，排列成矩阵图，然后根据矩阵图来分析问题，利用数学上矩阵的形式表示因素间的相互关系，从中探索问题所在并得出解决问题的设想。
方法：将两条待比较的序列分别放在矩阵的两个轴上，一条在X轴上，从左到右，另一条在Y轴上，从下往上，如图1所示。
图1当对应的行与列的序列字符匹配时，则在矩阵对应的位置做出“点”标记。
逐个比较所有的字符对，最终形成点矩阵。
可能存在的几种情况：1、如果两条序列存在相同的子串，则对于每一个相同的子串对，有一条与对角线平行的由标记点所组成的斜线，如图2中的斜线代表具有相同的子串“ATCC”：图22、两条互为反向的序列，则在反对角线方向上有标记点组成的斜线，如图3所示：图33、对于矩阵标记图中非重叠的与对角线平行斜线，可以组合起来，形成两条序列的一种比对。
在两条子序列的中间可以插入符号“-”，表示插入空位字符。
在这种对比之下分析两条序列的相似性，如图4所示。
找两条序列的最佳比对（对应位置等同字符最多），实际上就是在矩阵标记图中找非重叠平行斜线最长的组合。
图4下面我们用这种方法对问题一进行分析：由于序列中的碱基数目过多，我们将序列用BioEdit软件翻译成氨基酸序列再进行对比。
为了证明利用矩阵图法对氨基酸序列依然有效，我们将同一序列与自身进行对比，得到如下图形（图5）：图5由此可看出矩阵图法对氨基酸序列依然有效，且两序列进行比较后出现如图5的斜线，则表示两序列有相同的部分。