第六章 基因预测和基因结构分析
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。
《生物信息学基础》课程教案
《生物信息学基础》课程教案生物信息学基础课程教案教案一：基本信息1. 课程名称：生物信息学基础2. 课程代码：BI50013. 学时：48学时4. 学分：3学分5. 适用专业：生物学、生物工程等相关专业教案二：课程目标本课程旨在培养学生对生物信息学的基本理论、方法和实践技能的掌握，包括生物数据库的应用、序列比对、基因预测、蛋白质结构预测等内容。
教案三：教学内容与进度安排本课程分为六个模块，每个模块包括理论讲解、案例分析和实践操作。
模块一：生物数据库的应用1. 理论讲解：介绍生物数据库的种类、分类和常用数据库的特点与应用。
2. 案例分析：分析生物数据库在基因组学、转录组学、蛋白质组学等领域的具体应用。
3. 实践操作：利用NCBI等数据库进行基本生物序列检索和分析。
模块二：序列比对1. 理论讲解：介绍序列比对的基本原理、常用算法和评估指标。
2. 案例分析：分析序列比对在物种关系分析、基因家族预测等方面的应用。
3. 实践操作：使用BLAST等工具进行序列比对和结果分析。
模块三：基因预测1. 理论讲解：讲解基因预测的原理和常用算法。
2. 案例分析：分析基因预测在基因组注释、新基因发现等方面的应用。
3. 实践操作：利用软件工具进行基因预测和基因结构分析。
模块四：蛋白质结构预测1. 理论讲解：介绍蛋白质结构预测的方法和限制。
2. 案例分析：分析蛋白质结构预测在药物研发、蛋白质功能预测等方面的应用。
3. 实践操作：利用蛋白质结构预测软件进行结构模拟和分析。
模块五：基因表达数据分析1. 理论讲解：介绍基因表达数据分析的基本方法和流程。
2. 案例分析：分析基因表达数据分析在差异基因筛选、通路富集分析等方面的应用。
3. 实践操作：利用R语言等工具进行基因表达数据分析和结果可视化。
模块六：生物信息学实践与展望1. 生物信息学实践：学生根据自己的兴趣和专业方向选择一个具体的生物信息学项目进行实践。
2. 展望与讨论：展望生物信息学在生命科学、健康医学等领域的前景和挑战，并进行深入讨论。
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。
遗传学知识：基因功能结构的预测
遗传学知识：基因功能结构的预测基因是生命体中最基本的遗传单位，它由遗传物质DNA编码，决定了生命体的遗传特征和生物功能。
研究基因的功能结构具有极其重要的意义，因为这有助于我们更好地理解生物学中的一些重要现象，如遗传性疾病、癌症等。
本文将重点介绍基因功能结构的预测方法。
基因功能结构的预测是指对基因编码蛋白质的功能和结构进行预测的工作。
目前，这一领域已经涌现出许多不同的预测方法。
其中，最常用的方法是“同源性比对法”和“基于机器学习的方法”。
同源性比对法是通过比较序列中已知功能的蛋白质与待确定的蛋白质序列之间的相似性，从而预测其功能。
这种方法的优点在于，它可以通过利用已知的基因功能信息来快速而准确地预测目标基因的功能。
但是，这种方法也有局限性，因为如果已知的蛋白质序列与待比对的蛋白质序列相差太大，或者存在大量的突变，那么预测的准确性就会降低。
与同源性比对法不同的是，基于机器学习的方法是通过构建模型来进行基因功能结构的预测。
这种方法需要大量的训练数据和算法，以便可以从海量数据中找到准确的模型。
它的优点在于，它可以很好地应对突变和借鉴其他物种基因的功能。
但这种方法也有一些缺点，比如需要大量的计算和存储资源，且需要人为处理大量的数据。
对于基因功能结构的预测，目前广泛采用的是“拟态模型”。
该模型是通过检测已知基因的序列和结构来预测未知基因的功能。
当我们发现两个基因在结构或序列上具有极度的相似性时，我们就可以将它们归为同一类，然后预测它们可能具有相同的功能。
这种方法可以提高我们对基因序列和结构功能的理解，并有助于我们发现许多可能有用的基因，帮助生物科学家更好地理解和探索生命体系。
总之，基因功能结构的预测是生物学研究的重要领域之一。
通过对基因编码蛋白质的功能和结构进行预测，我们可以更好地理解遗传性疾病、癌症等重要的生物学现象。
不同的预测方法有各自的优点和限制，科学家们需要在选用方法上做出权衡并结合实际情况来选择适合自己的方法。
基因预测和蛋白质结构预测
基因预测和蛋白质结构预测基因预测和蛋白质结构预测是生物信息学领域的重要研究方向。
基因预测旨在识别和注释基因组中的基因序列，从而确定编码蛋白质的DNA序列。
蛋白质结构预测则通过计算和模拟等方法，尝试预测给定蛋白质序列的三维结构。
基因预测是基因组学研究的关键环节。
基因组是一个生物体内全部遗传信息的集合，而基因则是编码蛋白质的DNA片段。
基因预测可以从DNA序列中识别出该片段，进而注释其功能和特性。
其中，基因的识别是最核心的任务，涉及到一系列基因特征的预测和计算，如启动子区域、外显子、内含子、终止密码子等。
基因的注释则进一步研究基因的功能和相互作用关系，通过比对已知基因序列数据库和功能数据库，实现基因功能注释和基因座的进化分析。
蛋白质结构预测则是在基因预测的基础上，通过计算和模拟等方法，预测给定蛋白质序列的三维结构。
蛋白质结构是蛋白质功能的基础，具体结构决定其所能进行的生物学活性。
但是，由于蛋白质结构的复杂性和多样性，实验方法往往无法高效地解析出所有蛋白质的结构。
因此，发展蛋白质结构预测方法具有重要意义。
蛋白质结构预测方法主要分为同源建模和基于物理化学原理的方法。
同源建模是一种基于蛋白质序列与已知结构序列的相似性进行预测的方法，通过寻找相似结构的模板蛋白质，将目标蛋白质的结构预测为模板的结构。
而基于物理化学原理的方法则通过计算和模拟蛋白质结构前体的稳定性和折叠路径，来预测蛋白质的三维结构。
这种方法涉及到蛋白质结构力学力学和能量的计算，如分子力场、能量函数、模拟算法等。
虽然基于物理化学原理的方法在计算和模拟的过程中更为复杂和耗时，但它可以预测更多的蛋白质结构，并为进一步研究蛋白质的功能和相互作用提供基础。
基因预测和蛋白质结构预测在生物医药研究和新药开发中发挥重要作用。
基因预测可以帮助科学家更好地理解基因组中的基因序列和功能，从而研究疾病发生和进化的机制。
此外，基因预测也对疾病的诊断和治疗有重要意义。
蛋白质结构预测则可以为药物设计和疾病治疗提供基础。
基因结构与功能分析
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基因组学与生物进化
01
基因组学
基因组学是研究生物体基因组的学科，包括基因的识别、测序和 功能分析等。
02 03
生物进化
生物进化是指生物种群在长期自然选择过程中发生基因频率变化 的过程，导致物种适应环境变化而发生演化。
基因组学与生物进化的关系
基因组学为生物进化研究提供了重要的工具和手段。通过对不同物种的基因组进行 比较和分析，可以揭示生物进化的规律和机制，了解物种的起源和演化历程。
的候选药物。
农业生物技术改良
作物抗逆性改良 通过基因结构与功能分析，改良作物的抗旱、抗 病、抗虫等性能，提高作物产量和品质。
转基因作物研发 利用基因工程技术将优良性状基因导入作物中， 培育出具有抗虫、抗病、抗旱等性能的转基因作 物。
精准育种 通过基因结构与功能分析，精准定位和选择具有 优良性状的基因型，加速育种进程和提高育种效 率。
基因组学分析
基因组学分析方法包括基因 组注释、基因定位、基因表 达谱分析、基因变异检测等， 这些方法可以帮助我们更好 地理解基因的结构和功能。
基因组学分析是对基因组进行全面深入的研究和 分析，包括基因组序列、基因表达和基因变异等 方面的研究。
基因组学分析在生物医学领域的应用广泛，如疾 病诊断、药物研发和个性化医疗等方面，为人类 健康事业的发展做出了重要贡献。
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。
基因突变与遗传性疾病的关系 基因突变是遗传性疾病发生的主要原因之一。不同类型的基因突变可能导致不同的遗传性疾病，如镰状细 胞贫血症、囊性纤维化等。
生物信息学中的基因表达分析和预测技术研究
生物信息学中的基因表达分析和预测技术研究一、引言随着生物技术的飞速发展，生物信息学逐渐成为了生物学领域中必不可少的研究手段之一。
基因表达分析和预测技术是生物信息学中的两个重要分支，这些技术的应用可以解决生物学研究中的许多问题。
因此，本文将介绍基因表达分析和预测技术的基本原理和应用。
二、基因表达分析技术基因表达指的是基因产物（RNA或蛋白质）的水平，在细胞或组织中可以通过不同的实验方法来测量其水平。
生物学家们已经开发出了许多不同的技术来测量基因表达，包括基于微阵列的方法，RNA测序和基于质谱的蛋白质组学方法等。
这些技术在基因表达分析中被广泛使用，并且已经成为了生物学研究中不可或缺的工具。
基于微阵列的技术是最早被广泛应用的基因表达分析方法之一。
这种方法通过使用含有成千上万个序列探针的微阵列芯片来检测基因表达水平。
其中每一个探头都与一种特定的基因序列匹配，并能够量化在样本中的基因表达水平。
相较于其他技术，基于微阵列的方法能够在相对短的时间内同时测量多个基因的表达水平，因此被广泛使用。
和微阵列相比，RNA测序技术更加准确和灵敏。
RNA测序技术可以检测RNA分子的完整序列，因此可以精确地确定每个RNA的表达水平。
此外，RNA测序技术也可以检测到新的基因转录本和SNP等变异信息，并能够进行有效的同源性比较以及基因发现和功能注释等工作。
三、基因表达预测技术基因表达预测指的是使用计算机算法来预测基因的表达水平。
这种方法通常基于基因和序列特征来预测基因的表达水平。
常用的基因表达预测方法包括基于机器学习的方法和基于转录因子调控网络的方法。
基于机器学习的方法通常包括监督学习和无监督学习。
监督学习使用已知的基因表达水平数据进行训练，并能够预测未知样本的表达水平。
无监督学习则不需要预先确定类别信息，而是基于样本之间的相似性来聚类。
基于转录因子调控网络的方法则是基于基因表达与转录因子调节之间的关系来预测基因表达水平。
事实上，基因表达调控是一个复杂的过程，包括许多转录因子、DNA甲基化和组蛋白修饰等因素。
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。
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
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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
基因结构预测ppt课件
剪切位点识别：NetGene2
cbs.dtu.dk/services/NetGene2/
选择物种
提交序列
供体位点
NetGene2输出结果
相位
可信度
受体位点
mRNA剪切位点识别：Spidey
/spidey
• NCBI开发的在线预测程序 • 用于mRNA序列同基因组序列比对分析
ORF Finder BestORF
GENSCAN GeneER
基因开放阅读框/基因结构分析识别工具
/gorf/gorf.html
NCBI
linux1.softberry/berry.phtml?topic=bestorf&group=pro Softberry grams&subgroup=gfind
课堂练习
• 1 运用PromoterScan 预测clone.fasta 里面的潜在外显子。
• 2 利用DBTSS数据库搜索基因的转录起 始位点和能够的上游调控序列。
CpG岛的预测
CpG岛 常位于真核生物基因转录起始位点，GC含 >50% ，长度>200bp
CpG Island CpGPlot
CpG finder
提交序列
PromoterScan输出结果
找到的TATA box和转录起始位点
预测能够的转录因子
转录因子在提交序列中的位置
转录起始位点数据库数据库：DBTSS
dbtss.hgc.jp/
DBTSS搜索工具条
限定物种“H. sapiens〞 最新数据库版本参与Solexa测序新数据支持 限定搜索“基因称号〞 搜索基因“FXYD5〞 限定至少需求多少条cDNA序列覆盖
DBTSS搜索结果
生物信息学 教学大纲
生物信息学Bioinformatics40学时（理论课含实践）2学分一、课程性质、地位和任务生物信息学是生命科学领域和信息科学领域的应用型交叉学科，是一门新兴的交叉学科，是现代生物学研究的重要工具。
本课程的主要目的是使学生掌握利用因特网上的各种数据库和分析工具解释生命活动现象的基本理论和方法。
本门课程的开设是为了使学生了解目前生物信息学学科的研究内容和发展方向，培养学生具有生物信息学方面的理论基础和基本技能，并且能够运用所掌握的生物信息学理论、方法和技术初步解决科研和实际工作中生物信息的存储、检索、分析和利用的问题。
本课程是生命科学学类本科生的专业课，可供生物科学类、生物技术类、生物工程类本科生及研究生学习。
其先修课程主要有：遗传学、分子生物学、生物化学等。
二、课程教学基本要求1．以关键词或词组为基础的数据检索的方法和基本原理；2．以核酸和氨基酸序列为基础的数据检索分析的方法和基本原理；3．核酸和氨基酸序列分析、结构预测和功能分析的方法和基本原理；4．农业类生物数据库的利用。
三、课程教学大纲与学时分配第一章生物信息学学科的发展和研究内容（2学时）本章重点：理解和掌握生物信息学的发展简况和研究内容本章难点：生物信息学的研究内容1. 生物信息学学科发展简况（0.5学时）2. 生物信息学研究内容（0.5学时）3. 本课程主要内容（1学时）第二章生物数据库（8学时）本章重点：理解和掌握各类数据库的基本内容和检索方法。
本章难点：各种生物数据库包含数据的种类和检索。
1. 核苷酸数据库（2.5学时）2. 蛋白质数据库（2学时）3. 结构数据库（1学时）4. 酶和代谢数据库（1.5学时）5. 文献数据库（0.5学时）6. 向数据库提交、修改核苷酸和蛋白质序列（0.5学时）第三章关键词或词组为基础的数据库检索（4学时）本章重点：理解和掌握以关键词为基础的数据检索的基本方法和原理。
本章难点：以关键词为基础的数据检索的基本方法和原理。
实验-基因结构预测分析
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。
ml1、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。
第六章 基因预测和基因结构分析
第六章基因预测和基因结构分析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角色。
例如，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。
虽然用实验的方法是多年以来解决这类问题的主要途径，但新的思路是利用已有的对生物大分子结构和功能特性的认识，用生物信息学的方法通过计算机模拟和计算来“预测”出这些信息或提供与之相关的辅助信息。
由于生物信息学的特点，可以用较低的成本和较快的时间就能获得可靠的结果。
近10年来生物学序列信息的爆炸性增长大大促进了各种序列分析和预测技术的发展，目前已经可以用理论预测的方法获得大量的结构和功能信息。
要注意的是，尽管各种预测方法都基于现有的生物学数据和已有的生物学知识，但在不同模型或算法基础上建立的不同分析程序有其一定的适用范围和相应的限制条件，因此最好对同一个生物学问题尽量多用几种分析程序，综合分析各种方法得到的结果和结果的可靠性。
此外，生物信息学的分析只是为生物学研究提供参考，这些信息能提高研究的效率或提供研究的思路，但很多问题还需要通过实验的方法得到验证。
在构建一个基因结构预测模型时，一些主要问题是值得注意的：（1）对真核生物序列，遮蔽重复序列应先于其它分析过程；（2）大多程序都有特定生物物种适用性；（3）许多程序只能特定适用于基因组DNA数据或者只适用于cDNA的数据；（4）序列的长度也是一个重要因素。
6.1针对核酸序列的预测方法针对核酸序列的预测就是在核酸序列中寻找基因，找出基因的位置和功能位点的位置，以及标记已知的序列模式等过程。
在此过程中，确认一段DNA序列是一个基因需要有多个证据的支持。
一般而言，在重复片段频繁出现的区域里，基因编码区和调控区不太可能出现；如果某段DNA片段的假想产物与某个已知的蛋白质或其它基因的产物具有较高序列相似性的话，那么这个DNA片段就非常可能属于外显子片段；在一段DNA序列上出现统计上的规律性，即所谓的“密码子偏好性”，也是说明这段DNA是蛋白质编码区的有力证据；其它的证据包括与“模板”序列的模式相匹配、简单序列模式如TATA Box等相匹配等。
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
蛋白质结构基因及功能预测方法
蛋白质结构基因及功能预测方法蛋白质是生物体中最为重要的分子之一，其结构决定了其功能和相互作用。
了解蛋白质的结构和功能对于研究生物体的基本原理、疾病的治疗和药物的设计具有重要意义。
然而，由于实验方法的限制和高昂的成本，确定蛋白质的结构和功能是一项艰巨的任务。
为了解决这个问题，科学家们发展了一系列蛋白质结构基因及功能预测的方法。
蛋白质结构的基因预测方法主要基于蛋白质的基因序列。
这些方法利用了不同蛋白质之间的共同特征和保守区域，以及蛋白质的氨基酸序列和物理化学性质之间的关系。
这些方法包括同源建模、折叠速率预测、构象搜索和段落建模等。
同源建模是一种基于已知蛋白质结构的方法，通过比对目标蛋白质的基因序列与已知结构的蛋白质序列来预测目标蛋白质的结构。
同源建模可以分为单模板和多模板方法。
单模板方法是通过在目标蛋白质序列中寻找与已知结构最为相似的部分蛋白质序列，并利用已知结构的蛋白质序列来预测目标蛋白质的结构。
多模板方法是通过将多个已知结构的蛋白质序列与目标蛋白质序列进行比对，然后利用这些序列来建立目标蛋白质的结构模型。
折叠速率预测是一种通过分析蛋白质的氨基酸序列和物理化学性质来预测蛋白质折叠速度的方法。
这个方法基于蛋白质的氨基酸序列和物理化学性质之间的关系，通过建立相关的数学模型来预测蛋白质的折叠速度。
这个方法对于理解蛋白质的折叠机制、研究蛋白质的稳定性和设计新的蛋白质具有重要的意义。
构象搜索是一种通过搜索不同的蛋白质构象来预测蛋白质的结构的方法。
这个方法基于蛋白质的氨基酸序列和物理化学性质之间的关系，利用计算机算法搜索不同的蛋白质构象，然后通过分析和比较这些构象来预测蛋白质的结构。
这个方法对于研究蛋白质的折叠过程、理解蛋白质的动态性和开发新的蛋白质具有重要的意义。
段落建模是一种通过将蛋白质的结构分解成小的结构片段来预测蛋白质的结构的方法。
这个方法基于蛋白质不同部分之间的相互作用和结构特征，通过建立相关的数学模型来预测蛋白质的结构。
生物信息学中的基因组分析与结构预测算法研究
生物信息学中的基因组分析与结构预测算法研究生物信息学是一门研究生物体内大量基因信息的科学，而基因组分析与结构预测是生物信息学领域的重要研究方向。
基因组分析是指对基因组数据进行解析和解释的过程，以便更好地理解基因的功能、组织和发挥的作用。
基因组分析的主要目标是揭示基因组中的遗传变异和突变，以及其与疾病和生物特征的关联。
为了完成基因组分析，生物信息学家需要开发和应用一系列的算法和工具。
首先，基因组分析的主要任务之一是基因定位。
基因定位是指确定基因在基因组中的位置。
基因定位的方法包括基于测序数据的比对和基于遗传标记的关联分析。
对于基于测序数据的比对，主要利用序列比对算法（如BLAST）来将测序 reads和基因组序列进行比对，从而确定基因的位置。
而基于遗传标记的关联分析，则使用统计学方法来分析基因组和表型之间的关系，从而确定基因在染色体上的位置。
另一个重要的基因组分析任务是基因注释。
基因注释是指对已知的基因组序列进行功能注释和结构预测的过程。
它包括确定基因组中的编码区域（CDS）和非编码区域（UTR、Intron、Enhancer等），以及预测编码蛋白质的序列和结构。
为了完成这些任务，生物信息学家需要使用一系列的基因注释工具和数据库，如Ensembl、NCBI、UCSC等。
此外，还需要开发和应用一些基因结构预测算法，如GeneMark、Augustus等，以预测基因的外显子、内含子和启动子等结构特征。
另一个重要的基因组分析任务是基因功能注释。
在基因组中，不同的基因扮演着不同的功能角色。
基因功能注释的目标是通过将已知的功能信息与新的基因组数据进行比对和分析，来预测基因的功能。
基因功能注释的方法包括基于序列相似性的比对和比较基因组学等。
其中，序列相似性比对是通过将新的基因组序列与已知的蛋白质序列进行比对，从而推测其功能。
而比较基因组学则是通过比较不同物种之间的基因组序列差异，来推测基因在进化过程中的功能变化。
基因结构与基因预测
（外显子的长度单位是氨基酸，内含子的长度单位是核苷酸）
平均每个基因包含外显子 4.1个, 内含子3.1个；基因中每1kb长 的编码蛋白质区域（也称为 CDS ， Coding Sequence ）平均包 含3.7个内含子.
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。
3 人类基因的结构
ORF（Open Reading Frame）：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。 人类结构基因的结构包括4个区域： （1）、外显子； （2）、内含子； （3）、前导区（位于编码区上游，相当于mRNA5‟端非编码 区（非翻译区））； （ 4 ）、调节区（包括启动子和增强子等基因编码区的两侧， 也称为侧翼序列）；
相关系数 CC（ Correlation Coefficient）：更全面地衡量基因 预测的效果 TP TN FN FP CC TP FN TN FP TP FP TN FN
CC：取值范围[-1,1]，不仅包含P(F(x)=c|x=c)和P(x=c|F(x)=c)的信息，而且 也 包 含 了 P(F(x)=n|x=n) 和 P(x=n|F(x)=n) 的 信 息 。 缺 陷 ： 不 允 许 分 母 中 TP+FN、TN+FP、TP+FP和TN+FN中任何一项为零。
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Blastx分析结果（检索蛋白质数据库）：与 水稻蛋白质序列比较
有些蛋白质序列是推测获得的 Blastn分析结果（检索est other数据库）： 与水稻cDNA序列比较 取决于数据库中EST数据的数量和长度 通过“Tree view”查看与U37133序列同 源的其它EST序列
分析举例（4） Gene Feature Searches （） 包括多个基因预测软件 NNPP分析启动子位点 在BCM的分析主页选择“Gene Feature Searches”
在“Gene Feature Searches”网页粘贴AY364476 序列、选择“NNPP/Eukaryotic-eukaryotic promoter prediction”
每一大类包括多个分析软件
在Softberry主页选择“Gene Finding in Eukaryota” 类中的“FGENESH” 在FGENESH网页粘贴AY364476的DNA序列、选 择物种作为参照
分析结果（文字和图像）
分析举例（2）
GenScan（/GENSCAN.html） 用三个物种模式作为参照 Vertebrate(脊椎动物 )
2. 根据模式序列预测基因 各种基因预测软件 取决于人们对已知基因结构特征的认识
采用统计学方法
基于一个或多个已知序列模式对未知序 列进行分类 启动子结构 外显子、内含子 密码子偏爱性
对发现的模式进行统计检验
原核微生物（大肠杆菌lexA基因的DNA模式） LexA repressor的结合位点（启动子区段） CTGNNNNNNNNNNCAG 与RNA聚合酶相互作用位点（-10至-35的启动 子区）
Arabidopsis(拟南芥 ) Maize(玉米 ) 在GenScan主页粘贴AY364476的DNA序列、选择 “Arabidopsis”作为参照 分析结果（文字和图像）
分析举例（3）
GrailEXP（/grailexp） 分析重复序列 在GrailEXP主页选择参照物种和“Repetive Elements”分析功能、粘贴AY364476的DNA序列 在GrailEXP的分析网页点击“Check results” 分析结果：检测到两处simple repeat（位 于Xa26基因后）
分析结果
3. 上机操作
练习内容见“生物信息学课程操 作练习”
不同的基因预测软件分析结果有差异
综合多个基因预测软件的分析结果
一种分析工具可选择分析基因的不同结构 exon, poly-A, promoter(启动子 ) 重复序列 某些分析工具可选择物种模式（matrix）作 为参照比较对象 某些分析工具可用不同的方式呈现分析结果 （文字或图形）
六、基因预测和基因结构分析
生物信息学中的重要内容之一
预测编码蛋白质的基因 （一） 基因预测的基本分析内容 排除重复序列
确定开放阅读框（open reading frame, ORF）
确定基因的调控区－启动子
ATG
Promoter 5’-UTR Exon 1 Exon 2
TGA
3’-UTR
TTGACA和TATAAT
核糖体结合位点（转录起始位点后） GGAGG
真核生物
基因结构复杂
已知外显子、内含子－外显子边界、启动子序 列特征
目前还没有一个基因预测工具可以完全正确地预测 一个基因组中的所有基因（Mathe C, Sagot MF, Schiex T, Rouze P. Current methods of gene prediction, their strengths and weaknesses. Nucleic Acids Res. 30 (19):4103-4117, 2002)
（二） 基因预Βιβλιοθήκη 的基本方法1. 序列相似性搜索 基因组DNA序列
A. 在6个阅读框中进行翻译并与蛋白质数据库中的序 列进行比较分析（如Blastx） B. 对EST数据库中同一生物的cDNA序列进行比较分 析（如Blastn） 确定基因数目和对应的ORF
分析举例：水稻Xa21基因区段DNA序列 （U37133） CDS：1-2677 bp处和3521-3921 bp处
分析举例（1） Softberry（）的 Gene Finding工具，分三大类 Gene Finding in Eukaryota Operon and Gene Finding in Bacteria Gene Finding in Viruses