DNA测序结果分析比对(实例)
DNA序列分析与结构比对
DNA序列分析与结构比对DNA（脱氧核糖核酸）是构成遗传物质的分子，它指导所有生命的形成和发展。
DNA序列是由不同的碱基对组成的排列顺序，而这些碱基对的不同排列顺序，决定了不同的生物体的基因特征。
因此，DNA序列的分析和比对，对于理解生命的机理、诊断和治疗疾病都具有非常重要的意义。
一、DNA序列的分析DNA序列的分析是指对DNA序列进行测序、注释、分类、比对等过程。
DNA测序是一项基础的实验前提，通过它我们可以获取到DNA序列的数据。
DNA注释是将测序数据进行翻译、比对和分类，并以一定的方式存储。
在分类的过程中，我们可以将DNA序列根据不同的类型进行分类，如线粒体DNA、叶绿体DNA和核DNA等等。
我们可以通过对DNA序列的分析，来研究基因，从而探索生命的本质和各种生物体的演化过程。
二、DNA序列的比对DNA序列的比对是将两个DNA序列进行对比，确定其相同和不同之处的过程。
DNA序列的比对可以用于基因检测、病理诊断、动物进化研究等领域。
在DNA序列的比对当中，比对技术是非常核心的一部分。
目前，主要有以下两种DNA序列比对的算法：1、全局比对：通过比对整个DNA序列来确定差异。
全局比对的优点在于比对的结果非常准确，但是由于比对的长度过长，所以计算速度相对较慢。
2、局部比对：主要是针对两个DNA序列中长度较短的区域，进行匹配和比对。
局部比对的优点在于比对速度非常快，但是比对的结果可能仅限于某一段序列，因此需要进行针对性的分析。
三、DNA序列的结构比对DNA序列的结构比对指的是查找DNA序列中的一些结构特征，例如基础对序列、序列的二级结构以及序列的三级结构等。
DNA序列的结构比对可以通过计算序列的折叠情况、组合情况来求出序列的结构差异。
通过比对不同的序列结构，我们可以获得更精确的结构信息，这些信息在疾病预测、治疗和药物设计上具有重要的价值。
在DNA序列的分析和比对中，遗传多样性是非常重要的一部分。
DNA序列的遗传多样性涵盖了种类、强度、频率等多个方面。
生物信息学中的DNA序列比对与分析方法研究
生物信息学中的DNA序列比对与分析方法研究DNA序列比对与分析是生物信息学中的一个重要研究领域，通过比对和分析DNA序列，可以揭示基因组的结构和功能，探索物种间的遗传关系，发现突变和遗传变异，并为相关领域的研究提供基础支持。
本文将介绍常用的DNA序列比对和分析方法，包括全局比对、局部比对和基因注释等。
全局比对是通过将两个或多个DNA序列进行整体比对，找出它们之间最大的相似度。
目前常用的全局比对方法包括BLAST和Smith-Waterman算法。
BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种快速搜索算法，通过寻找目标序列中的局部匹配，根据相似度进行比对和排序。
该方法适用于在数据库中搜索相似序列的应用。
Smith-Waterman算法是一种动态规划算法，通过构建一个二维矩阵，比对两个序列的每个碱基，并计算得分，找出最佳匹配。
该算法适用于需要精确比对的情况，但计算量较大。
局部比对是指对DNA序列进行部分区域的比对和分析，可以用于寻找序列片段的异同和演化分析。
常用的局部比对方法有BLAT和Blastn。
BLAT（BLAST-Like Alignment Tool）是一种高速局部比对算法，能够在几秒钟内比对上千个长度短于45bp的序列。
该算法在基因组大规模比对和EST数据库比对中得到广泛应用。
Blastn是BLAST软件中的一种常用程序，用于比对DNA序列。
它根据局部匹配寻找最相似的序列片段，可以在较长的序列中寻找短的比对区域。
除了比对外，基因注释也是DNA序列分析中的重要环节。
基因注释是指将序列与已知的功能基因和数据库进行比对和分析，以确定序列的功能和意义。
常用的基因注释方法包括基于比对的注释和基于特征的注释。
基于比对的注释是通过比对DNA序列和已知的功能基因的引物/序列，确定序列的编码蛋白质和基因功能。
基于特征的注释是通过比对DNA序列和已知的功能基因的结构和特征，从而推断序列的功能。
基因测序数据分析中的比对方法研究
基因测序数据分析中的比对方法研究基因测序是现代生物学研究中的重要技术手段之一，它可以揭示生物的遗传信息，帮助科学家了解基因的结构、功能和相互关系。
在基因测序过程中，测序仪会生成大量的DNA片段序列，这些序列需要进行比对分析，以确定其原始基因组的位置。
本文将介绍基因测序数据分析中的比对方法的研究进展和应用。
比对方法是将已知基因组序列与测序数据进行相互比较的过程。
其中，基因组参考序列是已知的基因组序列，而测序数据则是通过测序仪生成的DNA片段序列。
比对的目标是确定测序数据片段在基因组序列上的位置，从而获得准确的基因组信息。
随着测序技术的进步，测序数据的规模和复杂度不断增加，因此需要高效、准确和可靠的比对方法。
目前，常用的比对方法包括散列比对、索引比对和重叠比对。
散列比对是将测序数据片段分割成小的特征序列（散列），然后将其与参考基因组序列的散列进行比对。
散列比对的优势在于速度快和内存占用小。
然而，散列比对在处理重复区域时可能会失去准确性，因为散列的冲突会导致误比对。
索引比对是将测序数据片段与已建立的参考基因组序列索引进行对比。
索引比对方法通常包括Burrows-Wheeler Transform（BWT）和FM索引。
索引比对方法具有高效、准确和可靠的特点，尤其适用于处理大规模测序数据。
然而，索引比对方法在内存消耗方面可能会有一些挑战。
重叠比对是将测序数据片段与参考基因组序列进行逐个对比，寻找序列片段之间的重叠区域。
这种方法可以处理重复区域，并提供准确的结果。
然而，重叠比对方法在处理大规模测序数据时的效率可能较低。
除了以上三种常见的比对方法外，还有一些新的方法正在被研究和开发，以提供更准确和高效的基因测序数据分析。
例如，基于图的比对方法，利用图的结构和算法来处理测序数据。
这种方法在处理重复区域和长读长（长于测序仪可读取的片段长度）时具有优势。
此外，在基因测序数据分析中，还可以结合一些质量控制和错误纠正的方法来提高比对结果的准确性。
DNA提取与测序实验报告
DNA提取与测序实验报告一、实验目的1、掌握从生物样本中提取 DNA 的基本原理和方法。
2、熟悉 DNA 测序的基本流程和操作要点。
3、学会对 DNA 提取和测序结果进行分析和评估。
二、实验原理DNA 提取原理DNA 在细胞中以与蛋白质结合的状态存在。
提取 DNA 的基本思路是通过裂解细胞，使细胞膜和核膜破裂，释放出 DNA，然后去除蛋白质、RNA 等杂质，得到纯净的 DNA。
常用的裂解方法包括物理方法（如研磨、超声破碎）、化学方法（如使用去污剂）和酶解法（如使用蛋白酶K）。
去除杂质的方法则包括使用酚/氯仿抽提、乙醇沉淀等。
DNA 测序原理目前常用的 DNA 测序技术是 Sanger 测序法。
其基本原理是在DNA 合成过程中，通过掺入特定的双脱氧核苷酸（ddNTP）来终止DNA 链的延伸。
由于 ddNTP 缺少3’OH 基团，一旦掺入到 DNA 链中，链的延伸就会终止。
通过在多个反应中分别加入不同的 ddNTP，可以得到一系列不同长度的 DNA 片段。
这些片段经过电泳分离，根据条带的位置可以读取 DNA 的碱基序列。
三、实验材料与设备实验材料1、新鲜的动物组织（如肝脏、肌肉）或植物组织（如叶片）。
2、细胞培养物（如细菌、酵母）。
实验试剂1、细胞裂解液（包含去污剂、蛋白酶 K 等）。
2、酚/氯仿/异戊醇混合液（25:24:1）。
3、无水乙醇、70%乙醇。
4、 TE 缓冲液（10 mM TrisHCl，1 mM EDTA，pH 80）。
5、 DNA 测序试剂盒（包含引物、dNTP、ddNTP、DNA 聚合酶等）。
实验设备1、离心机。
2、移液器。
3、恒温水浴锅。
4、电泳仪。
5、凝胶成像系统。
6、 DNA 测序仪。
四、实验步骤DNA 提取步骤1、样本处理对于动物组织，将其剪碎后加入适量的裂解液，在匀浆器中匀浆。
对于植物组织，先在液氮中研磨成粉末，然后加入裂解液。
对于细胞培养物，离心收集细胞，加入裂解液重悬。
DNA测序原理及数据分析
测序成功的图谱
测序失败的图谱
引物因素
引物二聚体
模板上没有引物结合位点
钉子峰
质粒污染
非特异性PCR产物污染
荧光物质污染
测序产物纯化不当
主要内容
原理： DNA测序原理
全自动DNA测序仪
应用： DNA测序用途及策略
DNA测序流程及影响因素 分析： 数据转换 序列拼接软件
Chromas软件的应用
对DNA纯度的要求较高
PCR产物一定要经过纯化后再测序 琼脂糖凝胶电泳查看有无杂带－割胶回收 测序反应体系中，尽量减小模板DNA体积以减 少杂质
引物的选用
靶DNA片段克隆于载体中
采用能与位于靶 DNA侧翼的载体序列相退火的通用 引物 PCR产物直接测序 需要选用与靶DNA序列互补的引物 引物设计原则与普通PCR引物设计原则相同 引物影响因素：引物纯度、错配、引物二聚体、 引物二级结构等
dNTP、ddNTP结构
缺少一个羟基 dNTP ddNTP
测序示意图
同位素标记
四种终止物必须在4个PCR管中进行反应
四管反应，四道电泳
时间长 序列短 污染大 操作难
四色荧光标记在引物上
电泳
四色荧光标记在终止物上
四种混合物可以在一个PCR管中进行反应
只需一道电泳检测
测序反应与PCR的差异
长片段测序策略
随机法（或鸟枪测序法shotgun）
对靶DNA随机片段的亚克隆进行测序，利用计算机 拼接排序。
定向法
利用测序反应中取得的核苷酸序列设计新的寡核 苷酸片段充当后续反应的引物，从而循序渐进地获得 靶DNA片段的序列。
鸟枪法测序
基因组DNA
DNA测序结果分析比对
DNA测序结果分析比对首先，数据预处理是指对原始测序数据进行处理，去除低质量碱基、接头序列和过长的多聚碱基等。
这一步骤的目的是提高之后的数据分析的准确性和可靠性。
在质量控制过程中，通过计算测序数据的质量分数、测序深度和覆盖率等指标，评估测序数据的质量。
如果测序数据质量较差，会对后续的数据分析产生较大影响，需要进行相关的数据处理和筛选。
变异检测是指对测序结果中存在的SNP（Single Nucleotide Polymorphisms）、InDel（Insertion/Deletion）和结构变异等进行分析和识别。
这一步骤的目的是发现和确定测序样本与参考基因组之间的差异，为后续的功能注释和遗传研究提供依据。
功能注释是将已经得到的变异信息与已知的基因功能、疾病关联以及表达数据等进行关联分析，以找出与特定疾病或生理过程相关的基因和功能。
功能注释可以使用一些专门的数据库和工具，如Ensembl、NCBI、DAVID和GO等。
值得注意的是，DNA测序结果的分析比对过程中需要考虑到不同的生物体和研究目的。
比对时所用的参考基因组对结果分析的准确性和可靠性具有重要影响，需根据具体的研究对象选择合适的参考基因组。
此外，不同的数据预处理、质量控制和比对工具也会对结果产生一定的影响，需要根据实际情况进行选择和调整。
总结起来，DNA测序结果分析比对是DNA测序技术中重要的一环，通过对测序数据的处理和比对，可以确定DNA序列的准确性、相关性和功能，为后续的遗传研究和疾病研究提供有力的支持。
随着测序技术的不断发展和改进，DNA测序结果分析比对也将进一步成熟和完善，为基因组学和生物信息学的发展带来更多的机会和挑战。
基因组结构变异分析的常用方法与实例
基因组结构变异分析的常用方法与实例基因组结构变异是指DNA序列的改变，包括插入、缺失、倒位、复制和转座等不同类型的变异。
这些变异对生物的产生、进化、发育和疾病等多个方面具有重要影响。
因此，研究基因组结构变异对于理解生物遗传学和进化生物学等领域具有重要意义。
本篇文章将介绍基因组结构变异分析的常用方法以及一些实例。
1. 数字比对方法数字比对方法是通过使用计算机算法将测序数据与参考基因组进行比对，以检测基因组结构变异。
其中，最常用的算法是BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）和BWA（Burrows-Wheeler Aligner）。
这些算法能够高效地识别出插入、缺失和倒位等结构变异。
2. 高通量测序方法高通量测序方法是一种快速测序技术，在整个基因组范围内检测和鉴定结构变异。
它包括染色质构象捕获测序（Capture Hi-C）、全基因组测序（Whole Genome Sequencing，WGS）和目标区域测序（Targeted Resequencing）。
这些方法可以对整个基因组进行全面的变异分析，从而获得准确的结构变异信息。
3. 荧光原位杂交（FISH）方法荧光原位杂交（FISH）方法是一种常用的细胞遗传学技术，可用于检测基因组结构变异。
FISH方法使用特定的探针与目标DNA序列结合，通过检测荧光信号来确定是否存在基因重排或插入变异。
这种方法对于研究染色体结构变异和染色质重排等变异是非常有价值的。
4. 单细胞测序方法单细胞测序方法可以在单个细胞水平上检测和分析基因组结构变异。
这种方法通过对单个细胞进行测序，可以获得准确的变异信息，从而揭示不同细胞之间的基因组结构差异。
单细胞测序方法在人类体细胞和肿瘤细胞中的应用已经取得了重要的突破。
下面将以两个实例来说明基因组结构变异分析的常用方法：实例一：人类基因组的结构变异研究人类基因组的结构变异对于理解人类疾病的发病机制至关重要。
生物信息学中的DNA序列比对与分析算法研究
生物信息学中的DNA序列比对与分析算法研究DNA序列比对与分析算法是生物信息学领域重要的研究内容之一。
在生物学和医学研究中，DNA序列比对和分析是为了揭示DNA序列的功能、结构和进化等方面的信息。
DNA序列比对技术的发展已经使得科学家们能够进行基因组比较、功能注释、蛋白质结构预测等各种重要研究。
一、DNA序列比对算法DNA序列比对算法是指将两个或多个DNA序列进行比较，找出它们之间的相似性和差异性。
这一过程通常涉及到两种类型的比对方法：全局比对和局部比对。
1. 全局比对算法全局比对算法旨在找出两个或多个DNA序列之间的整个序列的相似性。
这种比对方法通常用于比较不同物种的基因组，以揭示它们的进化关系。
目前最常用的全局比对算法是Smith-Waterman算法，它是一种动态规划算法。
该算法通过构建一个得分矩阵，以及一个路径矩阵来计算两个序列之间的最佳匹配。
Smith-Waterman算法的核心思想是通过比较序列中的每个碱基来计算分数，并找出得分最高的匹配。
2. 局部比对算法局部比对算法主要用于比较具有重复序列的DNA片段，寻找两个序列之间的局部相似性。
最常用的局部比对算法是基于Smith-Waterman算法的BLAST算法，即基本局部比对搜索工具。
BLAST算法使用了快速过滤技术，以降低比对的计算复杂性。
BLAST算法首先从查询序列中提取一组特征序列或子序列，然后通过比对这些子序列与数据库中的序列来找到相似性。
二、DNA序列分析算法DNA序列分析算法旨在从DNA序列中提取重要的信息，以揭示序列的结构、功能和进化等方面的特点。
1. 序列相似性搜索算法序列相似性搜索算法主要用于研究DNA序列中相似的片段或序列。
这些算法通过比对待查询序列与数据库中已知序列进行比较，以确定它们之间的相似性。
除了BLAST算法之外，还有基于挖掘方法的Motif搜索算法，如MEME算法。
MEME算法是一种常用的Motif搜索算法，它通过统计学方法来鉴别序列中的重复和保守的模式。
生物信息学中的DNA序列比对与分析研究
生物信息学中的DNA序列比对与分析研究DNA序列比对与分析是生物信息学领域中一项重要的研究方法。
DNA序列是生物体遗传信息的载体，通过对DNA序列进行比对与分析，可以帮助科学家们理解生物之间的关系，进行基因功能研究，寻找基因突变和变异，并发现与疾病相关的基因等等。
本文将介绍DNA序列比对的原理、常用的比对算法以及DNA序列分析的应用。
首先，DNA序列比对是将两个（或多个）DNA序列进行对照的过程，目的是寻找序列之间的相似性以及差异。
DNA序列比对可以分为全局比对和局部比对两类。
全局比对是将整个序列进行比对，以发现序列之间的相似性，常用的全局比对算法有Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
局部比对是将序列中的特定片段进行比对，以发现序列之间的局部相似性，常用的局部比对算法有BLAST算法和FASTA算法。
DNA序列比对的原理是利用不同序列之间的相同部分来找到相似性，并通过比对得分来衡量比对的质量。
比对得分越高，说明两个序列之间的相似性越高。
比对算法会考虑到序列中的碱基替换、插入和缺失等突变情况，以提高比对的准确性。
DNA序列比对在基因功能研究中起到非常重要的作用。
通过比对已知的参考基因组与未知序列，可以找到两者之间的相似性，从而预测未知序列的功能。
例如在新发现的基因中，可以通过与已知基因的比对来预测其可能的功能和调控机制。
此外，DNA序列比对还可以用于寻找编码蛋白质的基因，寻找与疾病相关的基因以及进行进化分析等。
除了比对外，DNA序列分析还包括多种其他方法和工具，帮助科学家们理解序列的结构和功能。
例如序列重复分析可以帮助寻找基因组中的重复序列，这些重复序列在进化和基因调控中起到重要的作用。
基因组注释是将DNA序列与功能信息相结合，对DNA序列中的基因、启动子、转录结构等功能元件进行注释，以便研究者更好地理解DNA序列的意义。
基因表达分析可以通过转录组测序（RNA-seq）将信使RNA的序列与参考基因组进行比对，从而揭示基因的表达水平和调控模式。
4DNA序列分析
Clustal输入多个序列
快速的序列两两比对，计算序列间的 距离，获得一个距离矩阵。
邻接法(NJ)构建一个树（引导树）
根据引导树，渐进比对多个序列。
第一步：输入序列文件
第二步：设定比对参数
参数设定窗口
0：碱基不匹配； 1：碱基完全匹配
第三步：开始序列比对
第四步：比对完成，选择保存结果文件的格式
Blastn---1
Blastn1的作用： ①对于已知的基因，可以分析其相似基因； ②对于未知的基因片段，可以分析其属于什么基因。
描述以表格的形式呈现（以匹配分值从大到小排序） Accession下程序比对的序列名称，点击相应的可以进入更为详细的map viewer Descriptions下是对所比对序列的简单描述 Max score匹配分值，点击可进入第四部分相应序列的blast的详细比对结果 Total score总体分值 Query coverage覆盖率 E value——E（Expect）值 Max ident——匹配一致性，即匹配上的碱基数占总序列长的百分数。 Links——到其他数据库的链接。
可直接查看所在ORF对应的 蛋白质的对数据库的比对
单击，详细查看一个ORF。进一步 确定ORF是否正确需要借助Kozak规 则。
Kozak规则
Kozak序列是存在于真核生物mRNA的一段序列，其在翻译的 起始中有重要作用。
Kozak序列 位于真核生物mRNA 5’端帽子(m7GPPPN)结构
Expect是输入序列被随机搜索出来的概率，该值越小越好。 Identities是相似程度，即输入序列和搜索到序列的匹配率 Gaps就是空白,即比对序列只有一条链上有碱基 strand=plus/minus即询问序列和数据库里面序列的互补链匹配
高速DNA测序技术的过程优化及其结果分析
高速DNA测序技术的过程优化及其结果分析DNA测序技术在生物学、医学等领域起到了非常重要的作用，对于基因治疗、基因疾病的诊断等方面都有很大的应用。
然而，传统的DNA测序技术受限于效率和精度，其测序速度缓慢，价格昂贵。
近年来，高通量DNA测序技术的出现为DNA测序技术带来了显著的改进。
高通量DNA测序技术是指通过并行测序，即同时测序多个DNA分子，从而大幅提升 DNA测序速度和测序深度的技术。
高通量测序技术首先分为两类，即微阵列测序和串联测序。
微阵列测序和串联测序在测序过程和测序结果上都有很大的不同。
串联测序是通过将单个DNA分子"拉成"单链构成的片段，并进行扩增和连接，再分别序列化，最后将所有的片段重新组装归类。
这种方式在效率和精度上会受到一些限制，同时还会产生显著的偏见。
相比之下，微阵列测序则是通过在芯片上进行并行测序，将不同的 DNA分子沉积于芯片的不同位置上，并通过荧光等方法测序分子。
由于微阵列测序技术在物理上限制了制品，这种技术可以加速测序速度并提高精度。
因此，广泛应用于基因组测序、SNP(Single Nucleotide Polymorphism)和全体蛋白质互作研究等领域。
虽然高通量DNA测序技术在基因组测序等领域拥有广泛的应用，但是其存在着一些问题，包括样品前处理、测序数据处理等。
在实际测序中，高通量测序技术的低测序深度和样品前处理加工不足，导致了错误的识别和拼接位点，进而影响数据精度以及后续分析的结果。
为了克服这些问题，我们可以通过各种方法来优化整个测序过程。
首先, 我们可以通过合适的质控流程来减少样品污染和数据质量问题。
其次，我们可以利用bioinformatic算法来及时解决测序结果中的错误或拼接错误等问题。
最后，我们还可以通过提高测序的深度，进一步提高DNA测序技术的准确性。
在DNA测序过程中，正确的数据分析扮演着重要的角色。
数据的正确解读很大程度上取决于样品的前处理和高通量DNA测序技术的操作流程。
16SrDNA测序结果分析
16SrDNA测序结果分析2017-12-131.测序结果文件一般公司DNA测序结果都提供两个文档，一个是序列文档(后缀为.seq)，一个是测序峰图文档(后缀.ab1)，为碱基的测序质量信息。
(A).seq –序列文件，TEXT的序列文档，可由记事本或BioEdit打开。
(B).ab1－峰图文件，可由BioEdit或Chromas打开察看。
2.切除两端低质量碱基由于Sanger测序技术限制，每个测序反应一般仅有800bp左右比较准确。
一般测序结果的前端大约50个碱基的质量会不好(测序引物的原因)，此部分测序峰图通常无法判读。
这是正常现象，需要把此部分碱基切除。
同理，测序后期的碱基质量也比较差(酶活降低与杂质干扰较大等原因)，也需要把尾部测序峰图不规则的碱基切除。
因此留下中间碱基质量相对较好(峰图规则)的序列用于后续分析。
方法如下：•用BioEdit 打开正向测序结果峰图文件( ZB10100433 (yangpin1) 16SS(zidai)_Pw_G12.ab1),通过移动左边与左上角的比例标尺，调整峰图的高度与宽度，使DNA每个碱基的峰图大小适合观察。
•从下图看出，前面50多个碱基的峰较乱，此处选择55个开始的碱基。
同理，DNA末端由于酶活力下降等原因，测序质量也逐步变差。
根据峰图的形状，我们也需要切除尾部950bp后的碱基（约末端100bp），只保留56-950之间约900bp的高质量碱基。
••选择BioEdit 显示DNA序列的子窗口(Window菜单->DNA sequence frome…)•然后在 BioEdit 的Sequence菜单->select positions,在弹出窗口中输入56与950，点OK按钮后，就以背景黑的显示已选择的序列。
•再选edit菜单->Copy(或直接按Ctrl-C键)，复制序列到一个新的文本文件，保存为16S_rDNA.fas。
增加序列的注释行”>16SF”,代表正向测序序列。
DNA序列比对同源性分析图解BLAST
1、进入网页：/BLAST/2、点击Search for short, nearly exact matches3、在search栏中输入引物系列：注：文献报道ABCG2的引物为5’-CTGAGATCCTGAGCCTTTGG-3’;5’-TGCCCATCACAACATCATCT-3’（1）输入方法可先输入上游引物，进行blast程序，同样方法在进行下游引物的blast程序。
这种方法叫繁琐，而且在结果分析特异性时要看能与上游引物的匹配的系列，还要看与下游引物匹配的系列——之后看两者的交叉。
（2）简便的做法是同时输入上下游引物：有以下两种方法。
输入上下游引物系列都从5’——3’。
A、输入上游引物空格输入下游引物B、输入上游引物回车输入下游引物4、在options for advanced blasting中：select from 栏通过菜单选择Homo sapiensExpect后面的数字改为105、在format中：select from 栏通过菜单选择Homo sapiens Expect后面的数字填上0 106、点击网页中最下面的“BLAST！”7、出现新的网页，点击Format！8、等待若干秒之后，出现results of BLAST的网页。
该网页用三种形式来显示blast的结果。
（1）图形格式：图中①代表这些序列与上游引物匹配、并与下游引物互补的得分值都位于40～50分图中②代表这些序列与上游引物匹配的得分值位于40～50分，而与下游引物不互补图中③代表这些序列与下游引物互补的得分值小于40分，而与上游引物不匹配通过点击相应的bar可以得到匹配情况的详细信息。
（2）结果信息概要：从左到右分别为：A、数据库系列的身份证：点击之后可以获得该序列的信息B、系列的简单描述C、高比值片段对（high-scoring segment pairs, HSP)的字符得分。
按照得分的高低由大到小排列。
得分的计算公式＝匹配的碱基×2＋0.1。
中科院遗传所03-07遗传学考博试题(含有整理答案,详细)
遗传学2007一、一个学生用转基因技术研究一个基因的功能。
该学生共得到30个独立的转基因株系，其中29个株系的表型与预测的功能基本吻合。
但其中一个株系的情况很特殊，在连续三代自交后代中无法获得任何纯合的转基因株系。
此外，转基因杂合体（其基因型已准确的确认）的自交后代中，仅出现杂合体和野生型（即不含有转基因的个体）两种群体，其比例大致为 2:1，但没有纯合体后代。
请解释该株系表型的遗传学基础，并通过实验验证你的解释。
答：该同学在对该株系转基因的过程中可能插入到一个重要的基因，该基因的失活可能会造成植株的致死。
假设我们研究的基因为A ，插入失活的基因为B 。
那么该同学获得的杂合转基因植株的基因型可能为AaBb 。
自交后代的基因型为：AABB 、AaBb 、aabb 。
其中aabb 是致死的，因此转基因杂合体的自交后代中，仅出现杂合体和野生型两种群体，其比例约为2:1。
实验方案：I 、扩增插入位点的旁临序列，在网上的相关数据库进行比对，看看是否是植株生长过程中重要的基因。
如果有相关报道是一个重要的基因，可以通过在正常植株中把该基因干扰掉，观察植株是否致死，如果致死，则证明所作的猜测是正确的。
II 、也可以通过遗传学的方法间接证明。
将该转基因株系中的杂合株和正常转基因株系中的隐性纯合株杂交，如图：就能够得到杂合型和纯合型，并且比例接近1:1。
如果是这样的结果，也可间接证明转基因过程中突变掉了一个与植株发育相关的重要的基因，导致无法得到纯合的转基因株系。
（转基因过程中除了插入到基因中造成突变，还有其他的如单碱基的突变造成基因突变？）该题目考查了转基因过程中出现的问题该如何解释，需要掌握转基因的原理、过程。
题干也给出了我们在研究某基因的功能的时候可以利用转基因的方法。
AaBb × aaBB AaBB aaBb P ：二、一个学生用某一材料的基因组DNA（genomic DNA）为模版，通过PCR 扩增克隆了一个基因。
生物信息学中的DNA序列比对与分析方法
生物信息学中的DNA序列比对与分析方法生物信息学是一门将计算机科学和生物学相结合的学科，它在遗传学、基因组学和生物化学等领域中得到了广泛的应用。
其中，DNA序列比对与分析方法是生物信息学中的一项重要研究内容。
DNA序列是构成生物体的遗传信息的基本单位，通过比对和分析DNA序列，人们可以揭示基因功能、疾病机理等方面的信息。
在本文中，我将讨论DNA序列比对与分析方法的原理和应用。
DNA序列比对是指将一个或多个DNA序列与一个已知的参考序列进行比较，以找出二者之间的相似性和差异性。
在DNA序列中，碱基A、T、C和G代表了DNA的组成单元，而DNA序列比对的目的是找出相同的碱基和突变的位置。
DNA序列比对的方法可以分为全局比对和局部比对。
全局比对方法适用于具有高度相似性的序列，它能够找到完全匹配的区域，但对于具有插入和删除突变的序列则效果较差。
而局部比对方法则适用于具有较大差异性和插入/删除突变的序列，它可以找到两个序列之间相似性最高的片段。
常用的DNA序列比对算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
这些算法通过计算得分矩阵和动态规划的方法，找到最佳的比对结果。
DNA序列比对方法的应用非常广泛。
比对结果可以用来预测突变和揭示基因功能。
例如，科学家可以将人类基因组与其他物种的基因组进行比对，发现共同的基因并研究其功能。
此外，DNA序列比对还可以用来寻找疾病相关的基因变异。
通过比对大量的疾病患者和健康人群的DNA序列，科学家们可以发现与疾病相关的突变，为疾病的诊断和治疗提供重要线索。
除了DNA序列比对，DNA序列分析也是生物信息学中的重要课题。
DNA序列的分析可以包括基础性的序列搜索和注释，也可以涉及到更深入的高级分析。
在基础性的序列搜索和注释中，科学家们通过比对DNA序列与已知的基因组、蛋白质数据库等，寻找相似的序列和注释相关的功能。
这些比对和搜索工具包括BLAST、FASTA等，它们可以帮助科学家快速地找到同源序列和推断其功能。
质粒比对结果分析
DNA测序结果比对实例：从测序公司得到的一份DNA测序结果通常包含.seq格式的测序结果序列文本和.ab1格式的测序图两个文件，下面是一份测序结果的实例：CYP3A4-E1-1-1(E1B).ab1CYP3A4-E1-1-1(E1B).seq.seq文件可以用系统自带的记事本程序打开，.ab1文件需要用专门的软件打开。
软件名称：Chromas软件Chromas下载.seq文件打开后如下图：.ab1文件打开后如下图：通常一份测序结果图由红、黑、绿和蓝色测序峰组成，代表不同的碱基序列。
测序图的两端（下图原图的后半段被剪切掉了）大约50个碱基的测序图部分通常杂质的干扰较大，无法判读，这是正常现象。
这也提醒我们在做引物设计时，要避免将所研究的位点离PCR序列的两端太近（通常要大于50个碱基距离），以免测序后难以分析比对。
我的课题是研究基因多态性的，因此下面要介绍的内容也主要以判读测序图中的等位基因突变位点为主。
实际上，要在一份测序图中找到真正确实的等位基因多态位点并不是一件容易的事情。
一般认为等位基因位点假如在测序图上出现像套叠的两个峰，就是杂合子位点。
实际比对后才知道，情况并非那么简单，下面测序图中标出的两个套峰均不是杂合子位点，如图并说明如下：从测序公司得到的一份DNA测序结果通常包含.seq格式的测序结果序列文本和.ab1格式的测序图两个文件，下面是一份测序结果的实例：CYP3A4-E1-1-1(E1B).ab1CYP3A4-E1-1-1(E1B).seq.seq文件可以用系统自带的记事本程序打开，.ab1文件需要用专门的软件打开。
软件名称：Chromas软件Chromas下载.seq文件打开后如下图：.ab1文件打开后如下图：通常一份测序结果图由红、黑、绿和蓝色测序峰组成，代表不同的碱基序列。
测序图的两端（下图原图的后半段被剪切掉了）大约50个碱基的测序图部分通常杂质的干扰较大，无法判读，这是正常现象。
测序后分析实验报告
一、实验目的本次实验旨在通过对DNA或RNA样本进行测序，获取其基因序列信息，并对测序结果进行生物信息学分析，以揭示样本的遗传特征、基因变异等信息。
实验过程包括样本准备、测序、数据质量控制、序列比对、基因注释等步骤。
二、实验材料1. 样本：实验样本为某物种的DNA或RNA，样本数量为5份。
2. 试剂：DNA/RNA提取试剂盒、PCR试剂盒、测序试剂盒等。
3. 仪器：PCR仪、测序仪、凝胶成像系统、计算机等。
三、实验方法1. 样本准备：提取样本中的DNA或RNA，并进行PCR扩增。
2. 测序：将扩增后的产物进行测序，获取基因序列信息。
3. 数据质量控制：对测序数据进行质量控制，包括去除低质量序列、校正序列、去除重复序列等。
4. 序列比对：将处理后的序列与参考基因组进行比对，找出与参考基因组一致的序列。
5. 基因注释：对比对结果进行基因注释，包括基因名称、功能、位置等。
6. 基因变异分析：对样本序列与参考基因组进行比对，找出基因变异位点，并进行功能注释。
四、实验结果1. 测序数据：5份样本共获得约10万个高质量序列，平均长度为500bp。
2. 数据质量控制：去除低质量序列、校正序列、去除重复序列后，保留高质量序列约8万个。
3. 序列比对：将处理后的序列与参考基因组进行比对，共发现约1000个基因变异位点。
4. 基因注释：对基因变异位点进行功能注释，发现其中约300个为已知基因，其余为未知基因。
5. 基因变异分析：对已知基因进行变异分析，发现其中约50个基因存在显著变异，可能与疾病、表型等密切相关。
五、讨论与分析1. 测序数据质量：本次实验中，测序数据质量较高，平均Q20值达95%以上，说明实验操作规范，测序仪性能稳定。
2. 数据质量控制：数据质量控制是生物信息学分析的重要环节，本实验通过去除低质量序列、校正序列、去除重复序列等手段，保证了后续分析的准确性。
3. 序列比对：序列比对是基因变异分析的基础，本实验采用BLAST等比对工具，确保了比对结果的可靠性。
DNA测序结果分析比对(实例)
DNA（一）测序结果分析比对（实例）dna测序结果2013-08-22 11:59来源：互联网点击次数：14423从测序公司得到的一份DNA测序结果通常包含.seq格式的测序结果序列文本和.ab1格式的测序图面是一份测序结果的实例：CYP3A4-E1-1-1(E1B).ab1CYP3A4-E1-1-1(E1B).seq .seq文件可以用系统自带的记事本程序件需要用专门的软件打开。
软件名称：Chromas软件Chromas下载 .seq文件打开后如下图：.ab1文件打开后如下图：通常一份测序结果图由红、黑、绿和蓝色测序峰组成，代表不同的碱基序列。
（下图原图的后半段被剪切掉了）大约50个碱基的测序图部分通常杂质的干扰较大，无法判读，象。
这也提醒我们在做引物设计时，要避免将所研究的位点离PCR序列的两端太近（通常要大于50个碱基测序后难以分析比对。
我的课题是研究基因多态性的，因此下面要介绍的内容也主要以判读测序图中的等为主。
实际上，要在一份测序图中找到真正确实的等位基因多态位点并不是一件一般认为等位基因位点假如在测序图上出现像套叠的两个峰，就是杂合子位点。
实际比对后才知道么简单，下面测序图中标出的两个套峰均不是杂合子位点，如图并说明如下：说明：第一组套峰，两峰的轴线并不在同一位置，左侧的T峰是干扰峰；第二组套峰，置相同，但两峰的位置太靠近了，不是杂合子峰，蓝色的C峰是干扰峰通常的杂合子峰由一高一略相同的峰组成，此处的序列被机器误判为“C”，实际的序列应为“A”，通常一个高大碱基峰的前面产生一个相同碱基的干扰峰，峰的高度大约是高大碱基峰的1/2，离得越近受干扰越大。
一个摸索出来的规律是：主峰通常在干扰峰的右侧，干扰峰并不一定比主峰低。
最关键的拿疑似为杂合子峰的测序图位点与测序结果的文本序列和基因库中的比对结果相比较；一个位点的较；你得出的该位点的突变率与权威文献或数据库中的突变率相比较。
通常，对于一个疑似突变位点来说，即使是国际上权威组织大样本的测序结果中话，那么单纯通过测序结果就判定它是突变点，是并不严谨的，因一份 PCR产物中各个碱基的实同，很难避免不产生误差的。
生物信息学中DNA测序数据分析的方法与应用研究
生物信息学中DNA测序数据分析的方法与应用研究在生物信息学领域中，DNA测序数据的分析是一个重要的研究方向。
通过DNA测序，我们可以获取基因组中的序列信息，从而了解生物体内各种基因、调控元件以及其他DNA片段的构成与功能。
DNA测序数据的分析涉及到测序质量评估、序列比对、突变检测、基因组组装等多个方面。
本文将重点介绍DNA测序数据分析的一些常见方法和应用研究。
1. 测序质量评估在进行DNA测序之后，首先需要对测序数据的质量进行评估。
质量评估的方法包括查看测序原始图像、评估测序片段的质量分数以及检测测序片段中的杂交和试剂残留等。
常用的测序质量评估工具包括FastQC、FASTX-Toolkit等。
2. 序列比对序列比对是将测序得到的短片段序列与参考基因组进行比较和匹配。
常用的序列比对工具有Bowtie、BWA、BLAST等。
序列比对的结果可以用于寻找SNP、INDEL等变异以及发现新的蛋白质编码基因。
3. 突变检测通过序列比对，我们可以检测出测序数据中的突变情况。
常用的突变检测工具有GATK、VarScan、Samtools等。
这些工具可以识别单核苷酸多态性（SNP）、插入/缺失（INDEL）、拷贝数变异（CNV）等不同类型的突变。
突变检测的结果能够帮助我们理解基因与表型之间的关系，从而研究生物体的遗传变异和表型差异。
4. 基因组组装基因组组装是将测序得到的短片段序列拼接成完整的基因组序列。
基因组组装的方法有两种：去卷积组装和重叠组装。
去卷积组装的方法包括Celera Assembler、SOAPdenovo等，重叠组装的方法包括Overlap-Layout-Consensus (OLC)算法和de Bruijn图算法。
基因组组装的结果对于研究生物种类的进化、功能基因的寻找以及疾病相关基因的鉴定等具有重要意义。
5. 转录组分析转录组分析是通过测序技术对RNA样本进行测序，并分析其中的转录本信息。
通过转录组分析，可以确定基因表达的差异以及发现新的转录本。
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DNA测序结果分析比对（实例）
关键词：dna测序结果2013-08-22 11:59来源：互联网点击次数：14423
从测序公司得到的一份DNA测序结果通常包含.seq格式的测序结果序列文本和.ab1格式的测序图两个文件，下面是一份测序结果的实例：
CYP3A4-E1-1-1(E1B).ab1
CYP3A4-E1-1-1(E1B).seq
.seq文件可以用系统自带的记事本程序打开，.ab1文件需要用专门的软件打开。
软件名称：Chromas
软件Chromas下载
.seq文件打开后如下图：
.ab1文件打开后如下图：
通常一份测序结果图由红、黑、绿和蓝色测序峰组成，代表不同的碱基序列。
测序图的两端（下图原图的后半段被剪切掉了）大约50个碱
基的测序图部分通常杂质的干扰较大，无法判读，这是正常现象。
这也提醒我们在做引物设计时，要避免将所研究的位点离PCR序列的两端太近（通常要大于50个碱基距离），以免测序后难以分析比对。
我的课题是研究基因多态性的，因此下面要介绍的内容也主要以判读测序图中的等位基因突变位点为主。
实际上，要在一份测序图中找到真正确实的等位基因多态位点并不是一件容易的事情。
一般认为等位基因位点假如在测序图上出现像套叠的两个峰，就是杂合子位点。
实际比对后才知道，情况并非那么简单，下面测序图中标出的两个套峰均不是杂合子位点，如图并说明如下：
说明：
第一组套峰，两峰的轴线并不在同一位置，左侧的T峰是干扰峰；第二组套峰，虽两峰轴线位置相同，但两峰的位置太靠近了，不是杂合子峰，蓝色的C峰是干扰峰通常的杂合子峰由一高一略低的两个轴线相同的峰组成，此处的序列被机器误判为“C”，实际的序列应为“A”，通常一个高大碱基峰的前面
1~2个位点很容易产生一个相同碱基的干扰峰，峰的高度大约是高大碱基峰的1/2，离得越近受干扰越大。
一个摸索出来的规律是：主峰通常在干扰峰的右侧，干扰峰并不一定比主峰低。
最关键的一点是一定要拿疑似为杂合子峰的测序图位点与测序结果的文本序列和基因库中的比对结果相比较；一个位点的多个样本相比较；你得出的该位点的突变率与权威文献或数据库中的突变率相比较。
通常，对于一个疑似突变位点来说，即使是国际上权威组织大样本的测序结果中都没有报道的话，那么单纯通过测序结果就判定它是突变点，是并不严谨的，因一份 PCR产物中各个碱基的实际含量并不相同，很难避免不产生误差的。
对于一个未知突变位点的发现，通常还需要用到更精确的酶切技术。
(责任编辑：大汉昆仑王)。