基因组序列拼接
生物信息学大实验_实验指导
实验1基因组序列组装（软件CAP3的使用）一、实验目的1．了解基因组测序原理和主要策略；2．掌握CAP3序列组装软件的使用方法。
二、实验原理基因组测序常用的两种策略是克隆法（clone-based strategy）和全基因组鸟枪法（whole genome shotgun method）。
克隆法先将基因组DNA打成大的片段，连到载体上，构建DNA文库；再对每一个大片段（克隆）打碎测序。
序列组装时先组装成克隆，再组装成染色体。
克隆测序法的好处在于序列组装时可以利用已经定位的大片段克隆, 所以序列组装起来较容易, 但是需要前期建立基因组物理图谱, 耗资大, 测序周期长。
全基因组鸟枪法测序无需构建各类复杂的物理图谱和遗传图谱，采用最经济有效的实验设计方案，直接将整个基因组打成不同大小的DNA片段构建Shotgun文库，再用传统Sanger测序法或Solexa等新一代测序技术对文库进行随机测序。
最后运用生物信息学方法将测序片段拼接成全基因组序列。
该方法具有高通量、低成本优势。
序列组装时，先把把单条序列（read）组装成叠连群（contig）、再把叠连群组装成“支架”（scaffold），最后组装成染色体。
本实验将练习在Linux环境下用CAP3软件组装流感病毒基因组。
1．CAP3序列组装程序简介Huang Xiaoqiu. 和 Madan，A. 开发的一套用于序列拼接的软件，此软件适用于小的数据集或 EST 拼接，它有如下特征：1. 应用正反向信息更正拼接错误、连接contigs。
2. 在序列拼接中应用 reads 的质量信息。
3. 自动截去 reads5`端、3`端的低质量区。
4. 产生 Consed 程序可读的ace 格式拼接结果文件。
5. CAP3 能用于Staden软件包的中的GAP4 软件。
2．下载此软件可以免费下载，下载地址：http：///download.html。
填写基本信息表格，即可下载。
序列拼接
序列拼接* 为了保证测序结果的准确性，单基因短片段（700pd左右）测序一般应采用双向测序，然后将双向测序的结果拼接在一起，从而获得一致性序列。
线粒体基因组测序和DNA长片段测序一般是通过分段测序来完成的，最后也需要将测出的短片段拼接成一条完整的序列。
序列拼接可以在不同的软件中进行。
一、使用“组装批处理文件byLHM.pg4”进行拼接1. 在预定的位置建立一个文件夹“gap”，将需要使用的3个软件“组装批处理文件byLHM.pg4”、“V ector_primer4pMD18-T.vec_pri”、“pMD18-T_Vector.seq”拷贝到该文件夹下，再将需要拼接的测序文件拷贝到该文件夹下。
2. 双击运行“组装批处理文件byLHM.pg4”程序。
3. 在程序运行后出现的界面右侧点击“Add files”按钮，打开要拼接的序列文件。
为了保证拼接后输出的是正向序列，最好先添加上游引物序列，然后添加下游引物序列，因为在一般情况下软件将添加的第一条序列默认为正向参照序列；有时由于测序效果等因素的影响，有时即使首先添加的是上游引物序列，但拼接后仍然会以测序效果明显更好的下游引物序列为正向参照序列，此时需要按照后面介绍的方法将上游引物序列转换为正向参照序列再输出一致性序列。
4. 点击界面上方第二行的“Configure Modules”，在弹出的窗口左边的任务栏中点击“[x]Sequencing vector Clip”，再点击右边的“Browse”按钮，通过弹出的窗口打开“Vector_primer4pMD18-T.vec_pri”程序；点击左边任务栏中的“[] Cloning Vector Clip”，再点击右边的“Browse”按钮，通过弹出的窗口打开“pMD18-T_Vector.seq”程序；点击左下角的“Run”按钮，即开始数据处理，处理结果将自动保存到“gap”文件夹中。
5. 在“gap”文件夹中双击“AssMit_tmp.o.aux”文件，将鼠标移到弹出的“Contig Selector”窗口中的直线上，点击右键，选择“Edit Contig”，即弹出“Contig Editor”窗口，点击最右边的“setting”按钮，在下拉菜单中选择“By background colour”，即可显示比对结果的有差异碱基；双击某一序列，即可显示该序列的测序峰图，以检查核对该位点碱基的测序情况。
二三代基因组混合组装流程的搭建与序列拼接并行优化方法研究
二三代基因组混合组装流程的搭建与序列拼接并行优化
方法研究
二三代基因组混合组装流程的搭建与序列拼接并行优化方法研究，主要涉及以下几个步骤：
1. 安装MaSuRCA软件：按照给出的安装路径，下载并安装MaSuRCA软件。
MaSuRCA是一种常用于基因组混合组装和序列拼接的软件。
2. 准备数据：将二代和三代测序数据准备好，包括原始的测序reads和相应的质量控制数据。
3. 配置参数：根据具体的测序数据和预期的基因组大小，配置MaSuRCA 软件的参数。
这些参数包括可用核数、测序文件位置等。
4. 运行MaSuRCA：使用配置好的参数运行MaSuRCA软件进行基因组混合组装和序列拼接。
5. 结果分析：根据MaSuRCA软件输出的结果，进行详细的分析和解读。
这包括评估组装质量和序列拼接效果，以及识别可能存在的问题和挑战。
6. 优化并行化：为了提高基因组混合组装和序列拼接的效率，可以尝试对MaSuRCA软件的并行化进行优化。
这可能涉及调整并行计算参数、优化任务调度等方面。
7. 评估并行化效果：通过对比优化前后的运行时间和性能表现，评估并行化优化的效果。
如果效果良好，可以将并行化方法应用到其他类似的基因组组装和拼接任务中。
请注意，这只是一种可能的流程和思路，具体的实施可能因数据特点、需求差异和个人经验而有所不同。
在进行基因组混合组装和序列拼接时，还需要注意遵守相关法律法规和伦理规范，确保研究过程合法合规。
基因序列拼接算法设计(精)
１ ． ２ 分析模块
分析模块包括对输入的数据进行预处理如数据中小写字 母统一转换为相应的大写字。然后根据杂交匹配出的探针， 利用字符串的相关操作命令， 拼接重组出靶序列的互补序列， 再对互补序列字符串中的 Ａ与 Ｔ 、 Ｇ与 Ｃ进行互补替换， 得到 靶序列。
收稿日期： ２ ０ ０ ９ － １ ０ － ０ ８ 。国家自然科学基金（ ３ ０ ６ ７ １ ８ ７ ２ ， ３ ０ ７ ７ １ ８ ９ ９ ） 。
图３ 拼接分支示意图
１ 软件主要功能模块与结构
１ ． １ 数据输入模块
该模块实现匹配探序列的输入功能， 由于测序结果通常是 以文本文件提交， 因此设计了可读入文本格式数据的功能。 另外， 为了验证软件的分析是否正确， 还设计了随机生成给 定长度 Ｄ Ｎ Ａ序列的功能， 同时根据生成的 Ｄ Ｎ Ａ序列和设定的 探针长度， 自动得出匹配探针， 以便后续的拼接处理， 主研领域： 信号与信息处理， 图像处理。
第 ５期 １ ． ３ 拼接的处理过程
刘国庆等： 基因序列拼接算法设计
２ ５
分支继续进行拼接。例如在图 ３中， 分支点 １处的位置为 １ ０ ， 用 Ｐ Ｕ Ｓ Ｈ函数将数字 １ ０压入堆栈， 然后将分支点 １处的 Ａ 、 Ｇ字符 排序， 选择字符 Ａ继续进行拼接。到分支点 ２处时， 该处位置 为１ ５ ， 将该数字压入堆栈， 选择字符 Ｃ继续进行拼接。 当拼接出来的 Ｄ Ｎ Ａ链满足一定条件（ 此条件将在第 ３节中 讨论） ， 则输出结果并存入列表框控件中。并且检查堆栈中有 无数据， 如果有， 则弹出堆栈中最上面的数据 （ 即最后压入栈 的） ， 得到分支位置。然后根据此位置数据， 进行如下操作： （ １ ） 从已拼接的 Ｄ Ｎ Ａ链中获取该位置前的字符串， 以便从 该处开始拼接； （ ２ ） 从已拼接的 Ｄ Ｎ Ａ链中获取该位置前 ４个字符（ 即探针 长度减 １ ） ； （ ３ ） 从匹配探针列表中， 查找前 ４个字符与第 ２步中所得 的字符串相同的匹配探针， 从已拼接的 Ｄ Ｎ Ａ链中判断该探针是 否已使用， 如果未使用， 则用该探针继续拼接。 重复按上面的步骤， 直到堆栈为空， 拼接结束。 这一算法是将所有匹配探针作为起始探针进行尝试拼接， 计算量明显比较大， 可以考虑在靶 Ｄ Ｎ Ａ链的 ５ ’ 端挂一较短长 度且碱基序列已知的寡核苷酸片段。由于 Ｄ Ｎ Ａ链的 ５ ’ 端是起 始端， 因此该链和基因芯片进行杂交匹配后， 起始匹配探针必定 是所挂的寡核苷酸片段互补序列的前端部分， 从该探针开始拼 接， 可以大幅减少拼接运算的计算量。
基因组测序与序列组装
基因组测序与序列组装
第38页
基因组测序与序列组装
本章内容结束，谢谢!
第39页
E2f5
E2F5
E2f6
E2F6
第10页
假基因(Pseudogene)
起源于功效基因 但已失去活性DNA序列
产生假基因原因有: 1. 由重复产生假基因; 2. 加工假基因, 由RNA反转录为cDNA 后再整合到
基因组中; 3. 残缺基因(Truncated gene)
基因组测序与序列组装
第11页
重合基因:
动物
真菌 等 细菌
第6页
重复次序
➢ 高度重复次序： 长度：几个——几千个bp 拷贝数：几百个——上百万个 首尾相连，串联排列
集中分布于染色体特定区段（如端粒，着丝粒等）
也称卫星DNA
➢ 中度重复次序： 普通分散于整个基因组中； 长度和拷贝数差异很大
➢ 单一次序：
基因主要位于单一次序
动物中单一次序约占50％
一些已绘制了遗传图与物理图微生物基因 组测序中也采取这一方法.
如高等植物拟南芥基因组测序完全依据克 盛大叠群，先进行各个BAC克隆随机测序，再 进行序列组装；
水稻基因组测序计划采取策略与此相同.
基因组测序与序列组装
第33页
4.3 指导测序与序列组装
建立在基因组图谱基础上”鸟枪法”,即所谓”指导 鸟枪法”或”指导测序”。
基因组测序与序列组装
第24页
基因组测序与序列组装
第25页
3.4 非常规测序
毛细管电泳
用毛细管电泳取代聚丙烯凝胶平板电泳，节 约时间，加紧测序进程，其它程序同链终止法或 化学测序法。
基因组测序与序列组装
第26页
处理大规模基因组数据的生物信息学方法研究
处理大规模基因组数据的生物信息学方法研究一、前言随着高通量测序技术的快速发展，基因组学的研究进入了一个全新的时代。
随之而来的大规模基因组数据需要应用生物信息学方法来处理和分析。
本文将从序列质量控制、数据预处理、基因组组装和注释、差异基因表达等方面系统性分析目前处理大规模基因组数据的生物信息学方法。
二、序列质量控制在进行大规模基因组数据处理之前，必须要先进行序列质量控制。
常用的序列质量控制工具包括Trimmomatic、FastQC、PRINSEQ等。
Trimmomatic可以对测序数据进行质量控制和预处理，可以去除Illumina PE/SE测序数据中的低质量序列、带接头序列、包含低质量碱基（含未知核酸“N”的碱基）的序列等。
通过对测序数据进行预处理，可以去除掉一些误差的序列，提高后续分析的准确性。
FastQC可以用于对高通量测序数据进行质量控制，可以检测碱基质量、N碱基比例、GC含量、序列长度分布、过多序列等情况。
FastQC还可以进行可视化，在可视化结果中，可以更加直观地查看数据质量，进一步筛选有用的数据。
PRINSEQ可以对高通量测序数据进行过滤和删除，保证后续分析所使用的测序数据的准确性。
PRINSEQ与FastQC相似，可以对碱基质量、N碱基比例、序列长度分布等进行分析，从而更好地去除数据中的误差序列。
三、数据预处理数据预处理是指对序列数据进行去除接头、低质量序列和多余序列等处理。
在数据预处理时，可以根据实际情况选择不同的软件进行处理，如FastX-Toolkit、FastQC、Trimmomatic等。
FastX-Toolkit 可以对序列数据进行去除接头、过滤和修剪等处理。
可以根据实际情况选择需要去除的区域。
FastQC也可以用于数据预处理，可以去除Illumina数据中的低质量、带接头和GC偏向序列。
通过对数据预处理的正确选择和使用，可以进一步提高数据质量和分析准确性。
Trimmomatic可以对接头、低质量碱基、短序列和过多序列进行预处理，通过对序列数据的预处理，可以保证后续分析的准确性。
基因组测序
基因组测序 序列的组装 基因序列的诠释
第1节 DNA测序的基本方法
链终止法测序 化学降解法测序 自动化测序 非常规DNA测序
一、 链终止法测序 (the chain termination method)
（一）基本原理
1977年Sanger提出了“终止法”。反应体系 包含单链模板、引物、4种dNTP和DNA聚合酶， 分四组进行，每组按一定比例加入一种2 ’ ,3’双脱 氧核苷三磷酸，它能随机掺入合成的DNA链，一 旦掺入合成即终止，于是各种不同大小片段的末端 核苷酸必定为该核苷酸，经变性胶电泳，可从自显 影图谱上直接读出DNA序列。
利用基因芯片进行杂交测序的原理
第2节 DNA序列的组装
定向测序 随机测序与序列组装
一、 定向测序策略
定向测序策略是从一个大片段DNA的一端开始按顺 序进行分析 。
传统方法 新方法
1、传统方法
传统的方法是用高分辨率限制酶切图谱确 定小片段的排列顺序，然后将小片段克隆进载 体进行测序和序列分析。
A 克隆于质粒中DNA
DNA克隆到质粒载体中 碱变性或煮沸变性为单链DNA 缺点：有细菌DNA或RNA可能作为假模板或引物
B M13克隆单链DNA
M13 噬菌体颗粒是丝状的，基因组为单链 DNA，在 宿主细胞内，感染性的单链噬菌体 DNA（正链）在 宿主酶的作用下转变成环状双链 DNA，用于DNA的 复制，因此这种双链DNA 称为复制型 DNA 。感染宿 主后不裂解宿主细胞，而是从感染的细胞中分泌出噬 菌体颗粒，宿主细胞仍能继续生长和分裂。
（二）技术路线
制备单链模板 ↓
将单链模板与一小段引物退火 ↓
加入DNA多聚酶 4种脱氧核苷酸
大规模基因组数据分析技术
大规模基因组数据分析技术随着科技的发展，生物基因组测序技术不断向前，甚至随着其高通量和低成本的特性，我们现在可以测序一些远古物种的基因组，如最近新闻报道的恐龙的基因组。
这是生物信息学的核心领域，它的目标是使用计算机算法和工具研究生命科学数据，帮助生物学家了解生物系统的基本原理。
今天，我们将着重讲解大规模基因组数据分析技术，它是解决生物学中一个重要的难题：如何从一个巨大的基因组序列中发现有意义的模式和信息，进而了解一些基因组的结构和功能，更重要的是理解这些基因组的相关性，从而为相关研究提供一些有力的支持。
一、数据的处理和分析对于大规模基因组数据，处理和分析是相当复杂的过程，需要整合不同的分析工具和技术。
在本文接下来的部分，我们会重点讲解一些主要的分析方法和工具，以及它们的一些优点和限制。
首先，我们将讨论一些关于“序列比对”的技术。
比对是将一对序列比较并找出它们的相似之处的过程。
比对的过程是将一个或多个序列与一个参考序列进行比较，并分别确定它们的相同和不同之处。
常见的比对算法包括BLAST和Smith-Waterman算法等。
不同算法的选择取决于所需的结果和分析的上下文。
其次，我们需要讨论“序列拼接”的技术。
拼接是将多条短的序列拼接成一条较长的序列的过程。
拼接的过程是通过比对短序列与参考序列，来解决序列断裂的问题。
在拼接的过程中，出现错误的可能性也非常大，因此需要使用一些软件来验证问题。
常见的序列拼接软件包括Newbler和SOAPdenovo等。
另外，我们还需要了解一些关于“序列组装”的技术。
组装是将短片段序列组合成一整条连续性很高的序列的过程。
组装的过程需要使用一些软件包，如SPAdes和Trinity等。
组装的过程也需要处理一些特殊情况，如基因组的大小、重复序列的数量、杂合体的数量等，这些特殊情况会在组装时产生问题。
最后，我们将讨论“序列注释”的技术。
注释是将基因组序列分析出它的基因、蛋白质、外显子、调控序列、转录因子结合位点等功能元件的过程。
基因组组装的几个阶段
基因组组装的几个阶段1.引言1.1 概述基因组组装是一项重要的生物信息学任务，旨在将原始的DNA片段重新组合成完整的基因组序列。
在这个过程中，需要经历几个关键阶段。
本文将详细介绍基因组组装的几个阶段及其重要性。
基因组组装的第一阶段是数据质量控制和预处理阶段。
由于测序技术等因素的限制，原始DNA序列可能包含错误或低质量的片段。
因此，在组装之前，需要对原始数据进行质量控制和预处理，以去除噪声和提高数据的准确性和可靠性。
这一步骤包括去除低质量的碱基，修剪适配器序列，过滤重复的片段等等。
通过数据质量控制和预处理，我们可以获得高质量的数据，为下一阶段的组装提供可靠的基础。
基因组组装的第二阶段是序列拼接阶段，也被称为contig拼接。
在这个阶段，通过将大量的短序列片段（reads）按照其重叠关系进行拼接，得到长度更长的连续序列（contig）。
这个过程依赖于计算机算法和数学模型，例如格拉布斯算法和De Bruijn图。
通过序列拼接，我们可以在一定程度上重建原始DNA序列，但仍然存在一些空缺和不确定性。
基因组组装的第三阶段是contig的连接和填充，也被称为scaffolding。
在这个阶段，利用额外的信息，如配对的reads间的距离和方向关系，对contig进行进一步的排序和连接，填补contig之间的空缺。
这些额外的信息可以来自于配对的短序列片段（paired-end reads）或长读长度的第三代测序技术。
scaffolding可以提高基因组组装的连续性和准确性，从而得到更接近真实基因组序列的结果。
综上所述，基因组组装可以分为数据质量控制和预处理、序列拼接以及contig的连接和填充三个阶段。
每个阶段都具有其独特的重要性和挑战，但它们共同协作以实现高质量的基因组组装。
随着测序技术的不断发展和算法的改进，基因组组装的效果和精确度也将不断提高，为生物学研究和应用提供更精准和全面的基因组信息。
1.2 文章结构文章结构部分的内容如下:文章结构本文主要讨论基因组组装的几个关键阶段。
序列融合的方法
序列融合的方法Sequencing fusion is an essential technique in various fields such as bioinformatics, data analysis, and signal processing. It involves combining multiple sequences into a single, unified sequence to extract meaningful insights or patterns. This process is crucial for making sense of vast amounts of data and improving decision-making based on the information extracted.序列融合是生物信息学、数据分析和信号处理等多个领域中的一种重要技术。
它涉及将多个序列合并为一个统一的序列，以提取有意义的洞察或模式。
这一过程对于理解大量数据并根据提取的信息改进决策至关重要。
One common method of sequencing fusion is alignment-based fusion, where sequences are aligned to identify shared regions or similarities. This allows for the merging of sequences by combining shared segments and discarding non-matching regions. Alignment-based fusion is particularly useful in genetic analysis and evolutionary studies, where comparing sequences can reveal evolutionary relationships and genetic mutations.一种常见的序列融合方法是基于比对的融合，即通过比对序列来识别共同区域或相似性。
SeqMan进行序列拼
宏基因组序列拼接
总结词
将多个微生物的测序数据拼接成更完整的基因组，用于 研究微生物群落结构和功能。
详细描述
在宏基因组研究中，由于测序数据来自多个微生物，需 要将这些数据拼接成更完整的基因组，以便更好地了解 微生物群落的结构和功能。这个过程需要解决不同微生 物基因组的拼接问题，以及可能的基因重排和倒位等结 构变异。宏基因组序列拼接有助于深入了解微生物群落 的生态学和进化，为环境科学、农业和医学等领域提供 有价值的信息。
保存的拼接结果可以用于后续的分析和实验验证。
04
序列拼接的质量控制
拼接准确率的评估
准确率
评估拼接序列与原始序列的一致性，计算拼接序列中正确碱基的比例。
错误率
计算拼接序列中错误碱基的比例，反映拼接过程中的误差水平。
拼接效率的评估
拼接时间
评估拼接过程所需的时间，分析拼接效率。
内存使用
评估拼接过程所需的时间，分析拼接效率。
质量控制的方法和标准
质量控制标准
设定拼接准确率、错误率和拼接效率等 质量控制标准，确保拼接结果的质量。
VS
质量控制方法
采用多种质量控制方法，如统计检验、可 视化分析和重复实验等，对拼接结果进行 全面评估和验证。
05
序列拼接的应用实例
基因组序列拼接
要点一
总结词
将测序得到的短读段（reads）拼接成长度更长的序列，用于 基因组组装。
序列编辑
SeqMan软件提供了丰富的编辑 功能，如删除、替换、添加等， 方便用户对序列进行修改和调整。
序列比对
SeqMan软件支持多种序列比对 算法，能够快速比对新旧序列或 不同来源的序列数据。
软件应用领域
基因组学
DNA序列拼接的分布式并行处理
我国科学家也率先完成了水稻基因组４３０Ｍ 碱基的测序工作Ｄｌ。根据国际数据库的统计，
１９９９年 １２月ＤＮＡ碱基数目为 ３０亿，２０００年４月 ＤＮＡ碱基数目是 ６０亿。截止 ２００２ 年为止，仅美国ＧｅｎＢａｎｋ数据库中的ＤＮＡ序列总量己超过 １９０亿碱基对。生物学数据 的积累并不仅仅表现在 ＤＮＡ序列方面，与其同步的还有蛋白质的一级结构，即氨基酸 序列的增长。此外，迄今为止，己有一万多种蛋白质的空间结构被测定，基于 ｃＤＮＡ序
列测序所建立起来的ＥＳＴ数据库其纪录也已达 １０００多万条１１１９１．在这些数据基础上派 生、整理出来的数据库己达 ７００余个Ｉｌｌ。这一切构成了一个生物学数据的海洋。不但如 此，数据仍以每１４个月翻一番的速度增长０１。生物实验研究中所积累的数据的快速增长， 以及 人们对其中所隐含的复杂生物学本质规律的探索，最终导致数学、统计学、计算机 科学和分子生物学等学科分支的相互交融，形成了新兴的交叉学科：生物信息学
生物 信 息 处理已经成为信息技术领域面临的巨大的挑战之一。生物技术和信息技术 的紧密结合，使得在尽量短的时间内对生物信息数据的生物学意义做出尽量准确的连释， 并最终阐述生命的奥秘成为可能。ＤＮＡ测序作为基因组研究的基础性工作，从一开始就 和计算技术紧密结合，为计算机技术提供了强大的应用需求。
＇１ ．１课题背景
图５．５Ｒ ｅａｄ类图 ·，· －， － ·、
图５．６Ｏ ｖｅｒｌａｐ类图、·、······· －，二
３８ ３９ ３９
图５．７Ｃ ｏｎｔｉｇ类图
、·… 一
４０
生物信息学和基因组学中的序列比对和拼接
生物信息学和基因组学中的序列比对和拼接序列比对和拼接是生物信息学和基因组学研究中的重要技术。
通过比对和拼接，可以研究基因组中的基因序列、RNA序列、蛋白质序列等生物分子序列信息。
序列比对是指将两条或多条生物分子序列进行对比，找出它们之间的相似性和差异性。
通常通过计算相似性分数来衡量序列的相似性，常用的相似性评估方法包括百分比相似性、编辑距离、曼哈顿距离等。
其中，百分比相似性是最常用的方法，其计算公式为“相同碱基的数量 / 总碱基数× 100%”。
序列比对的方法包括全局比对和局部比对。
全局比对是将整条序列进行比对，适用于序列差异较大的情况。
局部比对是将序列中的片段进行比对，适用于序列存在重复区域或异构体等复杂情况。
序列拼接是指将两条或多条生物分子序列拼接起来形成一条完整的序列。
在基因组测序中，常用的拼接方法包括Overlap-Layout-Consensus（OLC）和De Bruijn图。
OLC方法将测序产生的大量短序列通过比对形成序列重叠区域，再根据重叠区域构建一张序列图形，最后生成最长的序列。
De Bruijn图方法将测序产生的短序列进行碎片化，然后根据这些碎片构建De Bruijn图，最后生成最长的序列。
序列比对和拼接在研究生物分子序列中具有广泛的应用。
比对和拼接结果可以用于推断序列之间的进化关系、预测序列的结构和功能，以及发掘新的序列之间的关联性等。
利用序列比对和拼接，可以更深入地了解生物体内复杂的分子交互，从而为研究生物体的生长和发育等生命过程提供理论基础。
目前，随着生物信息学和基因组学技术的发展，序列比对和拼接算法也在不断地改进和优化，增强了对生物体内分子行为的研究能力。
这一领域未来的发展趋势将会更加普及化和多样化，便于更多科研人员探究生物体内复杂的分子行为，为生命科学进一步发展做出贡献。
序列拼接简介
丁香园论坛：/bbs/thread/1247063#1247063问：从测序仪的光密度采样与分析、碱基读出、载体标识与去除、拼接、填补序列间隙、到重复序列标识、读框预测和基因标注的每一步都是紧密依赖基因组信息学的软件和数据库。
答：一、这应该是对DNA及mRNA的基本分析，有很多免费的软件可以利用，但是想做流程就需要用perl一样的胶水语言进行组合。
从测序仪结果开始：phred 进行base calling，即碱基判读cross_match 去除载体及引物序列repeatmask屏蔽重复序列longorf.pl 进行最长读码框预测blast2/blat定位样本序列到已知基因或者基因组用emboss软件包中各种软件可以进行进一步分析，如DNA/RNA/PRotein二级结构，跨膜区，信号肽分析等。
GO数据库对基因分类研究还可以进行分支研究，如利用测序结果进行SNP/Mutation研究，用polyphred/consed，或者mutation surveyor软件（有demo版和商业版）再以后的研究思路就非常细化了，可以结合具体分析目的进行。
二、1、基因组序列拼接——phred/phrap/consedPhred 简介Phred是一个采用快速傅利叶变换分析技术以及动态规划算法从DNA测序所得到的图形数据中提取DNA序列排列顺序信息（Base Calling）得到DNA序列的软件。
Phred 对序列中的每一个数据产生一个被广泛接受的带有质量控制标准（quality scores）的“Base Call”。
Phred质量指标x就相当于约10-x/10的误差概率。
因此，PHRED质量指标20就相当于在原始数据中一个Base Call的精确度为99%。
Phred可以读取DNA测序仪生成的色谱图文件（二进制格式），通过分析每个碱基的“质量”信息而输出每个测序序列的碱基序列和质量信息文件（文本格式）。
它自动的判断并读取ABI 373、377、3700和MegaBase等大多数DNA测序仪产生的色谱图文件，而且还可以自动识别经过gzip或Unix compress压缩的数据文件。
鸟枪法测序流程
鸟枪法测序流程
鸟枪法测序（Whole Genome Shotgun Sequencing）是一种基因组测序方法，其主要步骤如下：
1.建文库：首先，将待测基因组DNA随机切割成不同大小的片段。
常用的方法是使用限制性内切酶将DNA链切成若干小段。
2.两端测序：将切割后的DNA片段进行末端测序，获取各个片段的两端序列信息。
3.序列拼接：通过将测序得到的两端序列进行拼接，形成完整的DNA序列。
这一步通常采用Overlap-PCR等技术进行。
4.序列重叠群：对拼接后的序列进行筛选和整理，形成重叠的序列片段，以便于后续分析。
5.填补序列间隙：通过填充重叠序列之间的间隙，获得完整的基因组序列。
这一步可以使用多种方法，如PCR、基因合成等。
6.数据分析：对获得的基因组序列进行生物信息学分析，如基因预测、开放阅读框（ORF）预测等，以获取基因组的结构和功能信息。
鸟枪法测序的优点包括流水线操作、测序速度快、不需要遗传或物理图谱。
但缺点是构建序列重叠群的数据分析复杂，重复序列可能导致错误拼接，对大型基因组不太适合。
简述基因组结构注释的基本流程
简述基因组结构注释的基本流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!Download Tip: This document has been carefully written by the editor. I hope that after you download, they can help you solve practical problems. After downloading, the document can be customized and modified. Please adjust and use it according to actual needs. Thank you!基因组结构注释基本流程如下：①序列组装与修正：首先对测序得到的DNA片段进行组装，构建完整或接近完整的基因组序列，随后通过比较基因组学等方法修正组装错误。
②基因预测：利用计算机软件，如GenScan、Glimmer等，基于基因序列特征（如启动子、开放阅读框ORF等）预测潜在的基因区域，识别编码区与非编码区界限。
③同源比对：将预测的基因序列与已知功能的蛋白质或核酸序列数据库进行比对，如使用BLAST工具，以验证预测的准确性，并为基因功能注释提供线索。
④转录本重建：通过RNA测序数据辅助，识别可变剪接事件，重建不同转录本，理解基因表达的复杂性。
⑤功能注释：基于同源比对结果，为预测的基因分配生物学功能描述，包括分子功能、细胞组件及生物过程等方面，常使用InterProScan、GO等数据库进行注释。
⑥非编码RNA注释：识别microRNA、长非编码RNA等非编码RNA元件，分析它们在基因调控中的潜在作用。
⑦重复序列分析：鉴定基因组中的重复序列，如转座子等，了解其分布与对基因组进化的影响。
基因组序列拼接
2014年成都理工大学校内数学建模竞赛论文二0一四年五月二十五日摘要：本文所要研究的就是全基因组的从头测序的组装问题。
首先，本文简要介绍了测序技术及测序策略，认真分析了基因系列拼装所面临的主要挑战，比如reads数据海量、可能出现的个别碱基对识别错误、基因组中存在重复片段等复杂情况，探讨了当前基因组序列拼接所采用的主要策略，即OLC（Overlap/Layout/Consensus）方法、de Bruijn图方法，且深入探讨了de Bruijn图方法。
其次，针对题中问题，以一条reads为基本单位，分为reads拼接和contig组装两个阶段，其中contig是由reads拼接生成的长序列片段。
Reads的拼接阶段主要包括数据预处理、de-Bruijn 图、contig构建等，而contig的组装阶段主要包括序列的相对位置的确定以及重叠部分overlap的检测，用序列比对的方法来提高拼接的精度。
最后，进行了算法的验证与性能的评价，并且针对问题2，进行了组装分析与验证，结果表明，得到的拼接基因组序列在小范围内与原基因组序列大致吻合。
关键词：基因组系列拼接； reads；de Bruijn图；contig组装；k-mer片段；一.问题重述基因组组装快速和准确地获取生物体的遗传信息对于生命科学研究具有重要的意义。
对每个生物体来说，基因组包含了整个生物体的遗传信息，这些信息通常由组成基因组的DNA或RNA分子中碱基对的排列顺序所决定。
获得目标生物基因组的序列信息，进而比较全面地揭示基因组的复杂性和多样性，成为生命科学领域的重要研究内容。
确定基因组碱基对序列的过程称为测序（sequencing）。
测序技术始于20世纪70年代，伴随着人类基因组计划的实施而突飞猛进。
从第一代到现在普遍应用的第二代，以及近年来正在兴起的第三代，测序技术正向着高通量、低成本的方向发展。
尽管如此，目前能直接读取的碱基对序列长度远小于基因组序列长度，因此需要利用一定的方法将测序得到的短片段序列组装成更长的序列。
基因组测序拼接策略和流程
基因组测序拼接策略和流程
一、数据预处理
1.对测序数据进行质量控制和过滤
2.去除低质量序列和接头序列
二、拼接策略选择
1.重叠布局方法
1.1.将测序序列根据重叠区域进行比对
2.拼接重叠序列以重建长序列
2.deBruijn图方法
1.将测序序列分割成较短的kmer序列
2.2.根据kmer序列构建deBruijn图进行拼接
三、拼接流程
1.重叠布局拼接流程
1.1.检测序列间的重叠区域
2.对重叠区域进行比对和拼接
2.deBruijn图拼接流程
1.构建deBruijn图
2.2.寻找欧拉路径并还原序列
四、结果校验
1.对拼接后的序列进行质量评估
2.确认拼接结果的准确性和完整性
五、注释与分析
1.对拼接好的基因组进行注释
2.进行基因组结构和功能分析。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
3．序列所在链不确定 由于测序过程中无法确定特定片断属于DNA 双链中的哪一条链上，所以我们在拼接过程中并 不清楚使用的是read的正义链，还是其互补链。
4．重复序列的干扰 DNA序列自身含有高度重复的子序列，它们 一种表现为短序列的串级重复，比如：(GGAA)n。 或AmTn等。另一种表现为大量相似序列(其拷贝数 可达几十万)散布在基因组的各个地方。Repeat 的存在，将导致fragments间overlap的不真实性， 进而产生错拼的结果。因此在拼接过程中耍确定 这些序列的形式及大小，才能保证以高概率恢复 出其在原始真实序列中的位置．
基因组序列拼接
序列拼接
序列拼接任务即将测序生成的reads短 片段拼接起来，恢复出原始的序列。该问 题是序列分析的最基本任务，是基因组研 究成功与失败的关键，拼接结果直接影响 到序列标注，基因预测、基因组比较等后 续任务。 基因组序列的拼接也是基因组研究必须 解决的首要难题。其困难不仅来自它的海 量数据(以人类基因组序列为例，从数量为 10兆级的片断恢复出长度为亿级的原始序 列)，而且源于它含有高度重复的序列。
2．不完全覆盖性 不是所有的碱基被测序的次数都等于 平均测序覆盖度。极端的情况，可能会出 现源基因组序列上部分区域未被测序的情 况(这段区域称为gap)。即，测序的reads 集合不是原始基因组序列一个完整覆盖。 此时需要借助于各种图谱如：基因组指纹 图谱(genome fingerprint map)， 基因组级 物理图谱(genome-wide physical map)，细 胞发生图谱(cytogenetic maps)等协助对 reads进行定位．
拼接算法评价
以上拼接问题的四个难点不仅极大的增 加了解决实际拼接问题的难度，而且从某种 程度上说无法完整地恢复出原始DNA序列来。 即实际上仅能构建出若干个contig(重建的 fragments的一种排列形式，它覆盖基因组 上一段连续区域)这些contig将指导测序项目 finishing阶段的实验方法最终构建DNA完整 序列。
他们都是遵循“overlap-layoutconsensus”的框架。首先，为了构建图。计 算任意两个read间可能的比对情况。其次， 通过去除歧义的或者不确信的边得到较为准 确的图，并在其上寻找非交叉的简单路的集 合，该集合对应于contig的集合。最终，通过 对包含在一个简单路上的所有read进行多序 列比对，为每一个contig构建一个一致性序列 (consensus sequence)。
将每个read和Gk的近似进行比对，寻 求read的最小改变能够使得read的所有nmers包含在Gk的近似集合中。从而构建了 高质量序列，而对于Poor read，直接抛弃， 对Chimeric read(两端在n-mers中但整体不 在的reads)进行特殊处理。
初始的想法是要实现去除reads中的 测序错误的目的，如果知道原始序列G， 那么直接使用测序获得的read和G进行比 较即可。 但是实际上G并不可知，那么退而求 其次， G的序列片断Gk亦可，事实上Gk亦 不可知。所以将所有的read切割成小片nmers，所有Solid的n-mers形成的集合称 为Gk的近似。最后，构造De Bruijn图。
现有算法的主要问题
虽然已经开发了以上的算法，基因组 序列拼接问题尚未彻底解决，以上两类算 法都存在着各自的缺陷。
对于第一类算法来说，实际上是在图中寻找 一条使得评价函数值最优的Hamilton路径，这是 一个NP完全问题。 一般都采用greedy-merging的算法近似求解。 由于这种step-by-step的局部贪心算法，其明显 的局部特性忽略了reads间“长距离”或者整体 性的联系，从而导致了拼接错误，即拼接结果和 真实的DNA原始序列不同。最近研究指出，在对 已知序列的流行性感冒嗜血杆菌基因组的拼接过 程中，无论是Phrap，TIGR Assembler，还是 CAP3，都发生了拼接错误的现象。
目前，国际上对拼接软件的公认评价 标准包括两方面，即重建出的contig的数目 和准确度。我们发展的基因组序列拼接新 算法的目标是在确保准确性的前提下，构 建尽量少的contig，以减少测序后期大量的 人力和财力的投入。基因组序列拼 Nhomakorabea算法研究现状
现在最常用的拼接程序使用的拼接算 法可分成两类，一类是将拼接问题转化为 在图中寻找的Hamilton路径的问题；另一 类是将拼接问题在某种特殊情况下转化成 寻求图中的Euler路径的问题。他们均有其 成功的典型算法。
拼接问题的难点
DNA测序数据有其固有的四个的特点， 他们也正是解决实际的序列拼接问题的难点 所在： 1．测序有误差 2．不完全覆盖性 3．序列所在链不确定 4．重复序列的干扰
1．测序有误差
由于测序技术的局限，难免会出现测序 错误，尤其是在序列的末端，一般错误率 可控制在1％以下。所以对每个碱基一般有 一个正确概率，以质量打分的形式给出。 因此每个ri都有个可信度。而read与read之 间有不同程度的重叠，由此导致有的重叠 可信度高，有的重叠可信度低。
1.转化为Hamilton Path问题
每个DNA片段(read)相当于图中一个结 点，如果两个片段之间存在着重叠(overlap) 关系，则在两个结点之间定义一条边，而沿 着DNA原始序列从头到尾，则必然经过每个 结点一次且仅一次，即是一条Hamilton路径。 一条contig表示图中一条简单路，此类算法 以Phrap，TIGR Assembler，CAP3， GigAssemble等为代表。
2.转化为Euler Path问题
EULER是这类算法的代表。与传统方 法沿着“Overlap—Layout—Consensus” 路线不同，它不计算各个read之间的 Overlap，即没有Overlap步骤。
它的大致想法如下： 为了排除read中的错误，获得ErrorFree的read，将所有的read切割成小片nmers。