实验--基因结构预测分析
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。
基因功能研究的方法与工具
基因功能研究的方法与工具基因功能研究一直是生命科学领域特别关注的研究方向之一，它对于深入理解生物体的基本机制和疾病发生发展途径具有非常重要的意义。
然而，基因功能研究并不是一件容易的事情，因为其涉及到的问题非常复杂，需要运用到各种各样的方法和工具。
本文将结合实际问题，探讨一些常用的基因功能研究方法和工具。
第一部分：基因敲除技术基因敲除技术是目前用于研究基因功能的主要手段，其原理是通过RNA干扰、CRISPR-Cas9等方法，将目标基因的表达沉默或抑制。
通过对基因敲除后生物体的表型变化进行观察和分析，可以进一步研究和揭示基因在细胞代谢过程和生命活动中的作用。
在基因敲除技术的选择和操作上，一般需要根据实际问题确定具体的方案和实验步骤。
针对特定基因的敲除，需要适当选择RNAi与CRISPR-Cas9两种方法。
其中，RNAi是通过siRNA等RNA分子沉默目标基因，所敲除的基因为可逆。
而CRISPR-Cas9方法则以改变细胞的基因序列来沉默目标基因，其敲除效果更为稳定可靠。
但是CRISPR-Cas9技术相对更为复杂，对技术操作和设备条件都有要求。
第二部分：生物信息学分析生物信息学是目前研究基因功能的重要手段，其主要研究内容包括序列比对、进化关系分析、基因结构预测、基因表达谱分析等。
在基因功能研究中，生物信息学的分析方法有以下几种：1.序列比对：通过将目标基因序列与已知数据库中的同源基因序列进行比较，分析它们的差异和相似性，为基因的功能研究提供基础信息。
2.进化关系分析：通过比较不同基因家族中基因序列的变化和差异，分析它们在进化过程中所扮演的角色和基因功能的演化路径。
3.基因结构预测：通过分析基因的核苷酸序列和蛋白序列，预测其基因结构和功能。
4.基因表达谱分析：通过对基因在不同组织、不同发育阶段以及响应不同刺激下的表达差异进行比较分析，揭示其在生命活动过程中所起的不同作用。
第三部分：蛋白质互作网络分析蛋白质互作网络分析是基于生物实验和生物信息学分析的相结合，旨在通过研究不同蛋白质之间的相互作用关系，揭示基因和蛋白质在细胞代谢过程中的交互作用和调控机制。
生物信息分析
生物信息分析生物信息分析是一种基于计算机及相关技术，对生物学信息进行获取、存储、处理、分析和应用的学科。
生物信息学是生命科学和信息科学的交叉学科，包括生物信息的理论、实验方法及应用。
近年来，随着高通量测序技术的发展，大量的生物学数据被积累和存储，这些数据包括基因组、转录组、蛋白质组和代谢组等多个层次的信息。
如何通过生物信息分析提取这些信息的有用性和潜在的意义，成为了当前生物学研究中的一个重要问题。
因此，生物信息分析已经成为生物学研究不可或缺的方法。
1. 生物信息分析的基本方法（1）序列比对：序列比对是一种将不同序列比较并寻找相似性的方法。
在基因组和转录组测序中，序列比对是分析的第一步之一。
它可以标识注释基因、发现新的易位、同源基因家族和零件的可变性等。
（2）基因结构分析：基因结构分析可以预测跨越宿主基因和非编码RNA的内含子和外显子的位置。
基因结构分析的结果有助于预测转录本的存在和函数。
（3）功能注释：功能注释是为了确定一个生物学实体分子对生物学过程的贡献。
生物信息学的方法可以用于预测蛋白质序列和mRNA的结构和功能，或类似生物分子。
（4）通路分析：通路分析是一种方法，可以确定基因和蛋白质在一系列代谢和信号传导通路中的作用。
软件解析得到通路信息，有助于确定基因的作用。
2. 生物信息分析的应用（1）药物开发：生物信息分析对药物开发起到一定的推动作用。
基于结构与功能的生物信息学方法可以有效地预测药物的作用机制、筛选潜在的药物靶标和化合物。
（2）基因组学：基因组学可以分析基因组上发生的变异，揭示DNA上的变异与生理疾病的联系，如人类基因组计划，以及许多基于测序的疾病筛查项目都应用了基因组学技术。
（3）生物信息学在医药相关领域的应用（生物医学工程）以及医疗系统的开发也非常重要。
通过利用基因遗传数据将个体化医疗结合到临床实践中，可以通过个体化管理降低医疗费用、提高健康状况和临床结果。
（4）微生物组：利用微生物组测序技术，可以快速识别和鉴定微生物组成体，研究微生物的代谢途径及作用机制，在微生物发酵、生产和利用方面具有很好的应用前景。
OBP-1蛋白的结构预测及功能分析
苜蓿盲蝽气味结合蛋白Alin-OBP1与其他已知昆虫 气味结合蛋白的系统发育树
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二级结构预测
信号肽预测
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基于Swiss-modle的蛋白结构预测
SWISS-MODEL
感谢：罗老师的指导、
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2
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1
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3
亲脂性分析
BLAST对苜蓿盲蝽பைடு நூலகம்味结合蛋白进行同源性搜索 Add your title
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苜蓿盲蝽气味结合蛋白Alin-OBP1与 其它已知昆虫OBP的多重联配
OBP-1蛋白的结构 预测及功能分析
报告人：周延乐
组员：周延乐 邢振龙 魏雁峰 朱红娟
一、常规性质预测
二、基因结构预测 及功能分析
AA序列
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跨膜螺旋分析
队友的相互合作以及寒假班所有 同学的交流
生物信息学中的基因序列分析与预测
生物信息学中的基因序列分析与预测生物信息学是一门综合学科，它将计算机科学、数学和统计学等技术应用于生物学领域。
基因序列分析与预测是生物信息学中的重要研究领域之一，它涉及到对基因序列的分析、注释和预测。
基因序列是生物体内以DNA或RNA形式存在的遗传信息。
通过对基因序列的分析，我们可以了解基因的功能和结构，进而深入研究生物体的生理过程和疾病发生机理。
基因序列的注释则是对基因序列进行功能和结构的解读和标记，在基因组学研究和生物学研究中起到关键作用。
基因序列的预测是通过生物信息学技术对未知基因序列进行功能和结构的预测。
在基因组学研究中，大量基因序列还没有被准确注释，因此基因序列的预测对于深入研究生物体的特征和功能非常重要。
基因序列预测可以通过多种算法和技术来实现，其中最常用的方法包括序列比对、开放阅读框（ORF）预测、蛋白质结构预测等。
序列比对是基因序列分析的基本方法之一，它通过比较待分析序列与已知序列数据库中的序列进行比较，从而找到相似的区域和序列特征。
根据比对结果，可以判断待分析序列与已知序列的亲缘关系、功能和结构等信息。
开放阅读框（ORF）预测是对基因序列中的蛋白编码区域进行预测。
开放阅读框是指在核苷酸序列中没有起始密码子和终止密码子的连续核苷酸序列。
通过使用启动子预测算法和终止密码子识别算法，可以准确地预测基因序列中的开放阅读框，进而推断蛋白编码区域的位置和功能。
蛋白质结构预测是预测待分析基因序列所编码的蛋白质的三维结构。
蛋白质的结构对于其功能和相互作用非常关键，因此准确地预测蛋白质结构对于研究蛋白质的功能和疾病发生机制具有重要意义。
蛋白质结构预测方法主要分为比较模型和折叠模型两种，通过比对已知结构的同源蛋白质，或者通过物理化学规则和算法，可以预测待分析蛋白质的结构。
在生物信息学中，基因序列分析与预测常常是多领域合作的结果，涉及到计算机科学、生物学、数学和统计学等多学科的知识与技术的融合。
随着高通量测序技术的不断发展，我们可以获取到大量的基因序列数据，这为基因序列分析与预测提供了更多的机会和挑战。
生物信息学中的序列分析技术
生物信息学中的序列分析技术生物信息学是一门涉及到生物学、计算机科学、统计学等多个学科领域的交叉学科。
其主要研究的是通过计算机技术分析和处理生物学数据，以便更好地了解生物学的基本原理以及应用于生物领域的技术和工具。
而生物信息学中的序列分析技术则是其研究重点之一。
序列分析技术通过分析生物分子（如DNA、RNA和蛋白质）的序列以及其结构和功能，提供了许多有用的信息。
例如，帮助确定基因型和表型之间的关系，预测蛋白质的功能以及探测序列之间的相似性和差异性等等。
下面将简单介绍一些常用的序列分析技术。
1. 序列比对序列比对是一种将两个或多个序列进行对比的技术。
其主要目的是确定序列之间的相似性和差异性，并且找到它们之间的一些重要特征（如组成、结构和功能等）。
序列比对可以判断两个或多个DNA或蛋白质序列之间的相似性、距离以及定义进化关系等。
2. 基因结构预测基因结构预测是通过分析 DNA 序列中含有转录位点（TSS）和编码区域（CDS）等关键区域来判断其中有没有完整的基因序列。
对于没有直接测定基因序列的细胞，基因结构预测技术是一种重要的方法来推断基因序列。
3. 蛋白质序列分析蛋白质序列分析是一种分析蛋白质序列以及其结构和功能的技术。
这种技术为寻找具有特定功能的关键氨基酸残基提供了帮助，也可以帮助识别特定的蛋白质家族，并预测蛋白质的结构和功能等。
4. 基因芯片技术基因芯片技术是一种利用高通量 DNA 芯片，将成千上万的DNA 片段同时比较的技术。
这种技术为分析基因表达模式、标记具有特定疾病或特定生理状态的基因，以及识别具有特定性质的遗传物质提供了帮助。
5. 基因组学和转录组学基因组学和转录组学是两个使用序列分析技术来研究生物学的领域。
其中基因组学关注整个基因组的结构和功能，而转录组学关注在特定生理情况下基因表达的情况。
这些研究可以帮助识别特定基因、预测编码蛋白质的结构和功能，甚至确定蛋白质之间的相互作用等。
总之，序列分析技术是在生物学领域中非常有用的技术。
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。
课件第8讲 基因预测方法
组(12.1Mb)的2/5
2、绝大部分原核生物基因组由一个单一的 环状DNA分子组成； 3、原核生物的基因通常比真核生物的少；
E. coli：4000多个基因，人：~30000个
4、原核生物的基因绝大多数是连续基因， 不含间隔的内含子；基因组结构紧密，重 复序列远少于真核生物的基因组。
著名原核基因预测软件
1、GeneMark系列软件（包括最新版本GeneMarkS）
Borodovsky等，1993~2001
——Borodovsky, M. and McIninch. J. (1993) GENMARK: parallel gene recognition for both DNA strands. Comput. Chem., 17, 123-134. ——Besemer, J., Lomsadze, A. and Borodovsky, M. (2001) GeneMarkS: a self-training method for prediction of gene starts in microbial genomes genomes. Implications for finding sequence motifs in regulatory regions. Nucleic Acids Res., 29: 2607-2618.
二、 原核生物基因组中的基因预测
• 原核基因预测概述 • 预测算法举例：MED原核基因预测方法 • 预测性能的评价
• ForCon：核酸与氨基酸不同序列格式之间的 转换
3
2011/11/21
（一）原核基因预测概述
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。
基因组学实验的使用教程
基因组学实验的使用教程随着科技的不断发展，基因组学实验成为了研究生物学领域的重要工具。
基因组学实验可以帮助科学家了解生物体内的基因组结构、功能以及基因与疾病之间的关系。
本文将为读者提供一份基因组学实验的使用教程，帮助读者了解基因组学实验的基本原理和操作步骤。
一、基因组学实验的基本原理基因组学实验的基本原理是通过对生物体内的DNA进行测序和分析，以获取关于基因组结构和功能的信息。
基因组学实验通常包括以下几个步骤：1. DNA提取：首先需要从生物体的细胞中提取DNA。
DNA提取的方法有多种，常用的方法包括酚-氯仿法和盐法。
通过这些方法，可以将细胞内的DNA分离出来，为后续的实验做准备。
2. DNA测序：DNA测序是基因组学实验的核心步骤。
DNA测序可以帮助科学家确定DNA的碱基序列，从而了解基因组的组成和结构。
目前常用的DNA测序技术包括Sanger测序和高通量测序。
Sanger测序是一种传统的测序方法，通过合成DNA链的方法来确定DNA的碱基序列。
高通量测序则是一种新兴的测序技术，可以同时测序多个DNA分子，大大提高了测序的效率和准确性。
3. 数据分析：DNA测序后，科学家需要对测序数据进行分析。
数据分析可以帮助科学家了解基因组的结构和功能。
常用的数据分析方法包括基因组组装、基因预测、基因注释等。
通过这些分析方法，科学家可以找到基因组中的基因、确定基因的功能以及寻找基因与疾病之间的关联。
二、基因组学实验的操作步骤基因组学实验的操作步骤可以根据实验的不同目的和方法而有所差异。
下面以DNA测序为例，介绍基因组学实验的一般操作步骤。
1. DNA提取：首先，从生物体的细胞中提取DNA。
可以使用商用的DNA提取试剂盒，按照说明书进行操作。
提取的DNA需要经过纯化和浓缩处理，以获得高质量的DNA样品。
2. DNA质检：提取的DNA样品需要进行质检，以确保DNA的质量符合实验要求。
常用的DNA质检方法包括凝胶电泳和分光光度法。
基因结构及基因预测
§6.1
高等真核生物 基因结构与基因预测简介
§6.1.1 真核生物的基因结构
1 基因(gene)的概念
基因的概念随着科学的发展而不断发展，迄今为止，仍有各种 说法。
Today when we speak of a gene for some malady, a regulatory gene, a structural gene, or a gene frequency, it is entirely possible that we are deploying different gene concepts even though we are using the same term.
人类结构基因的结构示意图
人类结构基因的结构示意图
Contig 3 of Ch21
(Total length: 3,450,497 Bp)
Intergenic region Gene Exon Intron
Gene:“TRPC7” (Total length: 62,668 Bp)
Coding: 3,345 bp (1,115 AA)
人（Homo sapiens）的基因组：
平均每个基因包含内含子4.0个（最多的是116个），外显子5.0 个，每1kb的CDS平均含有5.3个内含子，是这10种真核生物中 内含子数目最多、长度最大的。内含子的平均长度为3413.1bp， 其中大多数为75～150bp，已知最长的内含子要大于100kb。 每1kb的CDS所包含的内含子长度为6825bp。同样地，人类基 因组外显子长度的概率分布要比内含子的概率分布要紧凑得多。
6 与转录有关的调控信号
(1)、启动子（promoter） (2)、增强子（enhancer） (3)、负性调节元件 (4)、LCR（Locus control regions）（基因座调控区） (5)、转录因子 (6)、与转录终止有关的序列： (7)、mRNA的剪接
基因预测总结
基因预测总结1、基因预测对于真菌来说有四个ab initio预测软件：GlimmerHMM，SNAP，Genearkes,augustus 以及同源预测（homology）。
四个软件中：GeneMarkes是通过隐马模型工作的，但是它不需要参考物种，是自身训练的，不需要参考序列，当处理一个新物种，没有理想的或者较近缘的已测序物种时可以采用这种方法。
Augustus，GlimmerHMM，SNAP都需要参考训练集的。
总流程：perl /nas/MG01/FUNGUS/PGAP/FGAP.pl [options] Genome.faOptions--all run all analysis for Fungi--cutlen cut the scaffolds longer than this--predict select the method to predict genes:augustus,genemarkes,snap,glimmerhmm or homology--prepara set the parament for augustus,snap,homology--repeat set repeat method, defalut: repbase-proteinmasker-trf--ncRNA set ncRNA type, default: tRNA-rRNA-miRNA-sRNA-snRNA--rRNA_ref set Reference for rRNA, if null rRNA will be predicted by rRNAmmer--function set dbs for gene function annotaion,default:nr-swissprot-trembl-cog-kegg-iprscan--lib set the lib for synteny analysis and gene family analysis, needed--synteny synteny analysis--family Gene Family analysi--species species tree, default, created by lib information--category category file, default, created by lib information --cpu set the cpu number to use in parallel, default 20 for qsub and 5 for multi --run set the parallel type, qsub, or multi, default=qsub--outdir set the result directory, default="."--prefix set a prefix name for results--help output help information to screen分步流程程序路径：/nas/MG01/FUNGUS/PGAP/gene-prediction/bin/gene-predict.plperl gene-predict.pl [options]--glimmer run glimmer by self training--genemark run genemark by self training--shape set the shape of prokaryote DNA, circular,linear,partial, default=partial --glimmerhmm run glimmerhmm and give a glimmerhmm parameter directory --snap run snap and give a snap parameter file--genemarkes run genemarkes by self traning--augustus run augustus and set species--homology predict genes based on proteins on a homology species--genemarkM run genemarkM for mata gene prediction--metagene run metagene for meta gene prediction--metageneA run metageneA for meta gene prediction--cpu set the cpu number to use in parallel, default=3--run set the parallel type, qsub, or multi, default=qsub--prefix set gene id prefix--outdir set the result directory, default="./"--verbose output running progress information to screen--help output help information to screen1.1Genemarkes预测：Self-training algorithm GeneMark-ESa) splits input sequence at such "NN...N" stringsb) runs gene finding GeneMark.hmm on contigsc) maps back predictions to original super-contig sequence As a result, incomplete gene structures can be predicted inside super-contig sequences.Script：perl ./gene-predict.pl --genemarkesGeneMarkES 输出结果为./genemark_hmm.gtf1.2 Homology预测Homology(同源预测）是通过基因组序列和参考蛋白集进行比对来确定基因位置的，预测的结果特点是基因数目少，但是准确率很高。
基因结构与功能分析
05
基因结构与功能研究的应用
生物制药与药物研发
药物靶点发现
01
通过基因结构与功能研究，发现与特定疾病相关的基因靶点，
为药物研发提供作用靶点。
药物作用机制研究
02
了解药物与靶点基因的相互作用机制，有助于优化药物设计和
提高疗效。
药物筛选与验证
03
利用基因功能研究的结果，筛选和验证具有潜在治疗作用的候
染色体
由DNA和蛋白质组成的结构，是基 因的载体，存在于细胞核中。
基因的分类与命名
编码基因
能够编码蛋白质的基因，是基因的主要类型。
非编码基因
不编码蛋白质的基因，如调控序列和microRNA 等。
基因命名
根据基因的功能、序列特征或位置信息进行命名， 常用的命名方式有系统命名法和基因符号法。
基因的复制与表达
基因敲入
将特定基因插入到基因组中的特定位 置，以研究其在生物体中的作用。
基因功能验证方法
基因表达分析
通过检测特定基因在不同条件下的表达水平，分析其在生物体中 的作用。
蛋白质组学分析
通过蛋白质组学技术，研究特定基因表达的蛋白质及其相互作用， 以揭示其在生物体中的作用。
表型分析
通过观察特定基因敲除或敲入后生物体的表型变化，分析特定基因 在生物体中的作用。
04
基因结构与功能的关系
基因突变与遗传性疾病
基因突变
基因突变是指基因序列的碱基发生改变，导致基因结构发生变化。基因突变可以由环境因素、化学物质、辐射等因素 引起，也可能自然发生。
遗传性疾病
基因突变可以导致遗传性疾病的发生。遗传性疾病是指由于基因突变引起的疾病，通常具有家族遗传性。常见的遗传 性疾病包括唐氏综合征、威廉姆斯综合征等。
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
添加标题
添加标题
添加标题
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
基于生物信息学的基因序列分析与预测
基于生物信息学的基因序列分析与预测随着DNA测序技术的不断发展和基因组学研究的迅速发展，人们已经可以快速地获取大量的基因序列信息。
而对于这些庞大的基因序列数据的分析和解读，就需要借助于生物信息学这个新兴学科了。
基于生物信息学的基因序列分析和预测，已经成为现代生命科学和医学研究的重要手段之一。
一、基因序列分析基因序列是由A、T、C、G四种碱基排成的顺序组成。
对于人类的基因组来说，它含有30亿个碱基，而所有基因只占其中的1%左右。
因此，为了寻找和识别具有生物学意义的基因，需要采用一些普遍的方法和策略来进行基因序列分析。
1、注释基因注释基因是对基因序列进行首要分析的一种方法。
简单来说，每个基因都是由一些特定的DNA片段构成的，这些片段被称为外显子。
外显子中所包含的信息，会被转录成RNA，并最终编码成蛋白质。
因此，从基因组中找到注释基因的位置，会让我们更好地理解它的功能以及与其他基因之间的相互作用。
2、模拟翻译模拟翻译是一种用于分析基因序列的预测工具。
这种方法是基于序列中的CDS （编码区）进行的，CDS是指一个基因中所编码的蛋白质序列所对应的DNA部分。
通过模拟整个CDS序列中各个氨基酸的相互作用以及剩余组分的动态变化，可以预测出所编码蛋白质的理论性质和化学特性。
二、基因序列预测对于基因序列信息的分析之后，下一个重要的问题是如何预测这些序列具有的生物学功能。
这就需要借助于生物信息学中的预测算法和机器学习模型了。
1、基于序列和结构的蛋白质功能预测蛋白质序列是由氨基酸构成的链状分子。
一个蛋白质的结构以及功能特征取决于它所编码的氨基酸序列。
基于氨基酸序列来预测蛋白质结构和功能的方法有很多，其中基于机器学习以及人工智能的模型在这个方面表现特别出色。
2、基于基因表达谱的功能预测基于基因表达谱的功能预测是通过收集不同组织、样本和实验条件下的基因表达数据，来预测一个基因的功能和调控机制。
基于基因表达谱的方法包括基于整个基因组的表达数据、基于特定组织/细胞类型的表达数据、以及基于靶向mRNA的RNA序列分析等手段。
基因的测定与预测方法1
HMMGene
HMMGene是专门为脊椎动物和线虫未知DNA 序列的基因预测，可 以预测整个质粒基因，甚至更长的DNA序列。同时也可以预测剪 切位点和起始/终止密码子。如果一段序列的一些特征是已知的， 如ESTs，蛋白质或重复元件，那么这些区域就被认定为编码区或 者非编码区，甚至于在这一约束下找出最优的基因结构。 这个程序是建立在HMM（Hidden Markov model）模型上的， HMM模型是一个基因结构概率模型，能够为一段序列提供多个最 优的预测结果。
5 5’供体位点：G＾GTAAGTnnYCnYY； 剪切分支点：WRCTRACMnnnnnnYY； 3’受体位点：WACAG＾。
GSA（Gene Structure Assembly）
GSA程序就是由ATT和Genscan综合而成的。
GenomeScan
是Burge对自己的Genscan的延伸并结合BLASTX或BLASTP 的方法而来。 该法在信息相似性方面是最可靠的，能预测到单 独使用Genscan或BLASTX所不能检测到的编码区。
HumGene
HumGene是一个采用广义隐Markov模型（GHMM）的人类基 因预测软件,是利用人类基因的结构特点，采用概率模型为基 因结构中各个特定区域建立了独立的子模型，能够获得全局 统一的评价指数，使得系统整体框架具有一定的扩展性，采 用一种新的简化算法，有效地降低了计算的复杂度。
FFG
GeneMark
GeneMark 依赖编码与非编码二者的非同源Mark链模型，是建 立在已知基因和已确定其功能的基础上，用来预测E. coli. 的 DNA序列，甚至可以重新训练来预测H. influenz，M. jannaschia 和其他的生物.
GeneMark-Genesis是用来分析M. jannaschia和 H. pylori的软 件 ， 是 确 定 可 用 于 训 练 和 能 预 测 到 单 独 使 用 Genscan 或 BLASTX所不能检测到的编码区。 GeneMark.hmm算法是对 DNA序列片段的编码和非编码区域 的概率分析，力求更准确地找出明确的基因边界。以S.pombe 和拟南芥（A.thaliana ）为模式生物。
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
基因组学中的基因比较分析
基因组学中的基因比较分析在基因组学研究中，基因比较分析是一项非常重要的工作。
通过比较不同生物的基因组来发现它们之间的差异，这有助于我们深入了解基因演化和生物进化的过程。
比较分析也是开展基因功能和表达研究的基础。
本文将着重介绍基因比较分析的相关概念、方法以及应用。
一、基因比较分析的基本概念基因比较分析的核心是比较两个或更多基因组之间的异同。
相当于检查生物体之间的遗传信息，寻找结构、序列以及基因区间的差异。
这种比较分析可以帮助研究人员发现新的基因家族，预测新的基因功能，并对生物演化做出更加深入的理解。
1、同源基因同源基因是指由共同祖先的基因演化而来、但可能已经出现不同的序列和功能的基因，即可能来自于不同种类的生物，但功能与同一个原始基因相同或相似。
比如，不同生物中的胰岛素基因就具有相同的祖先基因。
在基因比较分析中，大多数研究都集中在同源基因上，即找到多个物种中同一基因的同源序列并进行比较。
2、基因家族基因家族是指有相似结构和功能的基因，这些基因通常来自于同一个原始的家庭基因。
在不同物种的基因组中，基因家族的大小、种类和组织形式都可能有所不同。
比如拼图游戏中的拼图，一组相似的拼图可能组合出一幅完整的画面，而基因家族也是如此。
通过比较不同物种中基因家族的差异，可以进一步研究基因的进化过程。
3、基因组差异不同形态生物之间虽然基因的种类和数量不尽相同，但基因的总体规模和排布都有相似之处。
研究人员通过比较同一物种中不同个体之间的基因组、或比较不同物种之间的基因组，不同基因的特征会显露出来，包括基因长度、编码区间，基因组结构的异同等等。
这种比较和分析有助于进一步了解生物的遗传演化机制。
二、基因比较分析的主要方法基因比较分析是一项复杂而繁琐的工作，需要运用各种计算机工具和算法来完成。
目前，主要的方法包括以下几种：1、序列比对方法序列比对是一种常见的基因比较分析方法，用于比较两个或多个序列之间的异同。
这种方法需要依赖于一些比对算法，并进行序列对齐、确定区间匹配度、确定插入、删除和替换的位置。
7核酸结构预测
（七）、从DNA序列中快速寻找基因 １．基因及基因区域预测的一些概念
基因按其功能可分为结构基因和调控基因： ü结构基因可被转录形成mRNA，并进而翻译成多肽 链； ü调控基因是指某些可调节控制结构基因表达的基因。 ü在DNA链上，由蛋白质合成的起始密码开始，到终 止密码子为止的一个连续编码序列称为一个开放阅读 框(Open Reading Frame,ORF)。
二．发现基因的一般过程（九步法）
从序列中发现基因可以理解为基因区域预测和基 因功能预测2个层次 第一步：获取DNA目标序列 ① 如果你已有目标序列，可直接进入第2步； ② 可通过PubMed查找你感兴趣的资料；通过 GenBank或EMBL等数据库查找目标序列
预测方法中，最早是通过序列核苷酸频率、密码子等特性进 行预测(如最长ORF法等)，随着各类数据库的建立和完善， 通过相似性列线比对也可以预测可能的基因。同时，一批新 的算法也被提了出来，如 Ø隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM) Ø动态规划法(dynamic programming) Ø法则系统(ruled-based system) Ø语言学(linguistic)方法 Ø线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA) Ø决策树(decision tree) Ø拼接列线(spliced alingment) Ø博利叶分析(Fourier analysis)等。 下表列出了部分程序预测基因区域能力的比较结果，表中同 时列出了相应算法和程序的网址。
• 人们获得各种核酸和蛋白质序列的目的是了解这个 序列在生物体中充当了怎样的功能角色。 • 多种角色: DNA序列中重复片段、编码区、启动子、 内含子/外显子、转录调控因子结合位点等信息； 蛋白质的分子量、等电点、二级结构、三级结构、 四级结构、膜蛋白的跨膜区段、酶的活性位点、以 及蛋白质之间相互作用等结构和功能信息。
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学院：______ 班级:_______ 学号:_________ 姓名:__________ 成绩：______
实验五基因结构预测分析
目的：
1、熟悉并掌握从基因组核酸序列中发现基因的方法。
内容：
1、用NCBI的ORF Finder分析原核生物核酸序列或真核生物的cDNA序列中的开放阅读框；
2、使用GENSCAN在线软件预测真核生物基因；
3、使用POL YAH在线预测转录终止信号；
4、使用PromoterScan在线预测启动子区域。
操作及问题：
随着测序技术的不断发展，越来越多的模式生物启动了全基因组测序计划，完成全基因组测序的物种也越来越多，使得基因结构和功能的预测成为可能。
同时，通过基因组文库筛选也可得到目的基因所在克隆。
获得克隆序列后，同样也需要对目的基因做结构预测以便指导后续功能研究。
本实验介绍几种常用的基因预测分析工具，预测核酸序列的开放阅读框、转录终止信号、启动子、CpG岛等信息。
一、开放阅读框（open reading frame，ORF）的识别
ORF是指从核酸序列上5’端翻译起始密码子到终止密码子的蛋白质编码序列。
原核生物与真核生物的基因结构存在很大不同，真核生物的ORF除外显子（平均150bp）外，还含有内含子，因此真核生物基因的预测远比原核生物复杂。
（一）利用NCBI ORF Finder预测原核生物核酸序列或真核生物的cDNA序列中的开放阅读框。
/gorf/gorf.html
1、在NCBI上查找AC 号为AE008569 的核酸记录。
（见实验五中的AE008569.mht）
问题1：这个序列的名称？
问题2：这个序列来源物种所属的生物学大分类？
2、进入OFR Finder，首先在页面下方的Genetic codes下拉菜单中浏览现有的22 种遗传密码选择项（这里我们只使用默认的standard code），利用AC 号或其ra w sequence（即不带任何注释信息的全序列）进行ORF finding。
（预测结果见实验五文件夹中AE008569 ORF Finder.mht）
3、在结果显示页面中，按照序列的正向+1、+2、+3 以及反向的1、2、3 进行的六框翻译结果以图形的方式显示在页面中。
利用默认的100bp阈值所发现的各框内的ORF以绿色条状显示。
同时，按照六框内所有发现的ORF 的大小顺序，在页面的右侧有一个列表，分别显示了ORF 的翻译框在核酸序列上的位置以及ORF 的长度。
你可以改变ORF 鉴别中的长度阈值（50，100，300），点击Redraw 重新进行计算。
4、点击图形上的绿色条框，就可以对这个ORF 进行检查（当然也可以点击右侧的ORF 列表），页面上会显示预测的氨基酸序列，同时页面上还嵌入了BLAST 程序以及NCBI 的有关序列数据库以便于发现与此ORF 相似的库记录。
5、SixFrames 是以另外一种方法计算并显示结果，点击SixFrames，结果中各框上边拉下的绿色短线表示为一个起始密码子，而各框下方的粉色短线表示为一个终止密码子。
6、如果你拥有一个高等生物的cDNA 时，可以利用ORF finder 这个简单的工具来找到你的蛋白编码区域。
因为cDNA 不含有intron，因此可拥有与微生物相似的ORF 结构。
根据以上预测结果回答问题3：
问题3：该条序列中最长的ORF是多长？编码多少氨基酸？位于序列中的什么位置？
（二）使用GENSCAN在线软件预测真核生物基因
GENSCAN（/GENSCAN.html）软件由斯坦福大学的Chris Burge开发，它是针对基因组DNA序列预测ORF及基因结构信息的开放式在线资源，尤其适用于脊椎动物、拟南芥和玉米等真核生物。
这里以提交一个AC号为AC002390的人类cosmid序列为例，进入GENSCAN 页面，先选择物种脊椎动物（vertebrate），上传序列文件或直接粘贴序列，运行后，
从返回结果中可获得所预测到的基因数目、外显子数目和类型，预测单元的长度、方向、位置及相位、编码区打分值、可信概率、总的分值等信息。
（结果见实验五文件夹中AC002390 GENSCAN Output.htm）根据结果回答问题：
问题4：经预测，该序列中可能有几个基因？是否完整？
问题5：预测到的第一个基因的编码区由几个外显子组成？起始外显子的位置在什么区域？
二、CpG岛的预测分析
CpG岛（CgG island）是指一段200bp或更长的DNA序列，核苷酸G+C的含量较高，并且CpG双核苷酸出现频率占G+C含量的50%以上，其中“P”表示“C”和“G”以磷酸二酯键连接。
有60％～80％的人类基因的启动子和起始外显子附近存在CpG岛，因此搜寻cpG岛可以为基因及其启动子预测提供重要线索。
这里介绍CpGPlot这个EMBL-EBI中心开发的网上在线预测CpG岛工具。
我们仍以上述AC002390这个人类cosmid序列作为CpGPlot的预测对象。
进入CpGPlot页面（/emboss/cpgplot/index.html），上传序列文件或直接粘贴序列并采用默认参数，完成提交任务。
（结果见实验五文件夹AC002390 CpGPlot.mht文件）
运行（Run）后，CpGPlot将以CpGplotPNG格式返回3个图示结果：①序列各个位置（G+C）含量观察值/期望值（Obs/Exp）的比率；②序列各个位置的（G+C）％；
③CpG出现频率高于阈值的位置。
同时以Cpgplot output输出文本，告知提交序列AC002390全长70311，各个位置（G+C）含量Obs/Exp比率>0.60，（G+C）％>50.0；两个CpG岛长度及起始、终止位置。
问题6：在该序列中预测到几个CpG岛？分别位于序列的什么区域？
参照GENSCAN的预测结果发现，前一个CpG岛位置正好和基因起始外显子区域对应；而后一个CpG岛出现在启动子区域上游2 kb左右的区域，并没有基因对应
关系，这可能是GENSCAN对基因位置的错误预测所致。
由此说明，基因及启动子预测尚需要来自其他分析的证据。
三、转录终止信号的预测分析
真核生物编码基因中，转录终止信号是在mRNA序列的3’端终止密码子下游位置上的加尾信号（tailing signal），其主要标志为AATAAA序列，称为多聚腺苷酸信号（polyadenylation signal），简称polyA信号序列。
搜索polyA序列有助于基因终止位点的预测。
这里介绍在线工具POL YAH，它可以识别3’端剪切和polyA区域。
进入POL YAH页面（/berry.phtml?topic=polyah&group=progra ms&subgroup=promoter），用Fasta格式上传AC002390序列文件或直接粘贴序列传交（PROCESS）后，网页返回结果列出了该序列所有50个可能的polyA位点的位置（Pos.）和权重（LDF）。
例如，在52 398碱基处有polyA信号，权重为2.54。
注意：真核生物基因组序列本身存在大量的重复序列，当以polyA位点预测基因终止信号位点时会出现较大比例的假阳性。
问题7：终止信号预测结果与GENSCAN软件的预测结果是否一致？有何不同？
四、启动子区域的预测分析
启动子是一段位于结构基因5’端上游区的DNA序列，能活化RNA聚合酶，使之与模板DNA准确地结合并引导转录的起始。
启动子决定了DNA转录的方向、速度和准确性。
本实验借助PromoterScan工具来预测AC002390序列的启动子区域。
进入PromoterScan页面（/molbio/proscan/），粘贴序列后不需要设置任何参数。
（结果见实验五文件夹中AC002390 proscan.htm文件）PromoterScan以单元的形式列出所有可能的启动子区域，给出可能的转录因子名字，Ghosh TFD database中的ID号，序列中所处的正负链，位置及权重值。
如果在该启动子区域中发现TATA框核心启动子，将给出转录起始位点（transcription start site，TSS）位置的预测。
值得注意的是，因为转录因子长度较短，无论同源匹配还是模式识别，预测结果的假阳性比例都很高，所以需要结合外显子/内含子预测以及CpG岛预测的结果来综合判断。