生物信息学实验指导实验二ensemble使用
引用ensemble数据库
引用ensemble数据库Ensemble数据库概述Ensemble数据库是一个综合性数据库，包含人类基因组和变异的详细注解。
它整合了来自不同来源的广泛数据，包括基因组序列、转录组数据、表观遗传信息和蛋白-蛋白相互作用。
访问Ensemble数据库Ensemble数据库可以通过其官方网站或使用编程接口（API）进行访问。
网站提供了一个用户友好的界面，用户可以搜索基因、变异或其他基因组特征。
API允许用户自动从数据库中提取和分析数据。
Ensemble数据库的主要特征Ensemble数据库的主要特征包括：全面的基因组信息：包含全面的基因组序列、转录组数据和表观遗传信息。
深入的变异注解：提供了对人类基因组中所有已知变异的广泛注解，包括功能后果预测和临床意义。
进化保守性分析：评估基因和调控区域在不同物种中的进化保守性，提供对基因功能的见解。
蛋白质相互作用数据：包含来自不同来源的大量蛋白-蛋白相互作用数据，揭示了蛋白质网络和途径。
用户友好的界面：提供了一个直观的界面，允许用户轻松浏览和检索数据。
Ensemble数据库的应用Ensemble数据库已广泛应用于基因组研究和生物医学领域，包括：基因组变异分析：识别和表征疾病相关的变异，预测其功能后果。
基因功能研究：研究基因的表达模式、调控机制和与其他基因的相互作用。
药物发现：确定疾病的潜在靶点和开发治疗性干预措施。
进化研究：了解基因组进化、物种分化和适应性。
教育和培训：作为基因组学和生物信息学部门学生的宝贵资源。
Ensemble数据库的更新和改进Ensemble数据库是一个不断更新和发展的资源。
定期发布新版本以纳入来自新实验和研究的新数据和见解。
最近的改进包括：更全面的基因组序列：纳入了新组装的人类基因组序列，提供了基因组结构的更准确表示。
增强的变异注解：改进了变异的预测和临床意义注解，提供了更全面的功能影响。
更多蛋白质相互作用数据：整合了来自更大范围来源的蛋白质相互作用数据，改进了对蛋白质网络和途径的理解。
ensembl使用方法
ensembl使用方法Ensembl使用方法导言：Ensembl是一个广泛应用于生物信息学领域的基因组注释和比较工具。
它提供了丰富的生物信息学数据库和分析工具，用于研究基因组的结构、功能和演化。
本文将介绍Ensembl的使用方法，帮助用户快速上手并进行基因组数据挖掘和分析。
一、访问Ensembl网站：1. 打开Ensembl网站：使用浏览器访问Ensembl的官方网站2. 导航到感兴趣的物种：在Ensembl网站的首页，找到并点击您感兴趣的物种。
Ensembl支持多种物种的基因组数据，包括人类、小鼠、果蝇等。
二、基本功能：1. 注释浏览器：Ensembl提供了一个注释浏览器（annotation browser），用于查看和浏览物种的基因组注释信息。
您可以搜索感兴趣的基因、基因组区域或SNP，并查看与之相关的注释信息，如基因结构、启动子、失活区域等。
2. 数据下载：除了浏览注释信息，Ensembl还提供了丰富的数据下载功能。
您可以下载基因组序列、基因注释和表达数据等，以供后续的生物信息学分析。
3. 比较基因组：Ensembl还支持基因组的比较分析。
您可以选择多个物种进行比较，查找共有的基因、进化保守区域等。
这对于研究物种间的基因保守性和演化关系非常有用。
三、高级功能：1. 基因组浏览器：除了注释浏览器，Ensembl还提供了高级的基因组浏览器，如Ensembl Genome Browser。
它可以帮助您更全面地浏览和分析基因组数据，如基因表达图、染色体互动图等。
2. BLAST搜索：Ensembl集成了BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）搜索功能，允许您在基因组序列中进行本地比对，并找到与您的序列相似的区域和基因。
四、学习资源：1. 官方文档和教程：Ensembl官方网站提供了详细的文档和教程，帮助用户了解和使用Ensembl的各项功能。
您可以参阅官方文档以获得更多的细节和指导。
生物信息学分析工具的使用教程
生物信息学分析工具的使用教程导言：在生物学领域中，随着高通量测序技术的快速发展，生物信息学分析工具的应用变得越来越重要。
这些工具能够帮助研究人员进行基因组、转录组、蛋白质组等大规模数据的分析和解释。
本文将为您介绍几种常用的生物信息学工具，并提供详细的使用指南。
一、BLAST（基因序列比对工具）BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是最常用的生物信息学工具之一，用于比对基因或蛋白质序列中的相似性。
以下是使用BLAST的步骤：1. 打开NCBI网站的BLAST页面，并选择适当的BLAST程序（如BLASTn、BLASTp等）。
2. 将查询序列粘贴到"Enter Query Sequence"框中，或者上传一个FASTA格式的文件。
3. 选择适当的数据库，如"nr"（非冗余序列数据库）或"refseq_rna"（已注释的RNA序列数据库）。
4. 设置相似性阈值、期望值和其他参数。
5. 点击"BLAST"按钮开始比对。
6. 结果页面会显示比对结果的列表和详细信息，包括匹配上的序列、相似性得分等。
二、DESeq2（差异表达基因分析工具）DESeq2是一种用于差异表达基因分析的R包。
以下是使用DESeq2的步骤：1. 安装R语言和DESeq2包。
2. 将基因表达矩阵导入R环境中，并进行预处理（如去除低表达基因）。
3. 根据实验设计设置条件和组别。
4. 进行差异分析，计算基因的表达差异和显著性。
5. 可视化差异表达基因的结果，如绘制散点图、MA图、热图等。
三、GSEA（基因集富集分析工具）GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）是一种基于基因集的富集分析方法，用于识别与特定性状或实验条件相关的生物学功能。
以下是使用GSEA的步骤：1. 准备基因表达矩阵和相关的分组信息。
生物信息学实验
生物信息学实验Bioinformatics Experiment【课程编号】1411010【课程类别】专业方向课【学分数】1学分【适用专业】生物技术、生物科学【学时数】32学时【编写日期】2007年6月一、教学目标本课程旨在使学生熟悉生物信息学基本知识，掌握生物信息学的基本思路与方法。
把最基本的生物信息学计算技术进行联机学习，突出基础性与有用性，让每个同学通过实际操作来体验复杂的生物学数据及其有关的分析手段。
通过本课程的学习，能够深化学生懂得与使用由高通量技术所产生的大量生物信息的生物学背景及其分析方法；同时本课程与专业的需求紧密结合，通过学习，使学生能够快速检索网上信息，从而熟悉本学科的前言知识；通过学习使学生能够与生物信息大型数据库建立连接，取得已有的数据，从而为自己的研究服务。
二、教学内容与学时分配实验一、Genomic Databases4学时基础性要紧内容：UCSC Genome, BrowserNCBI Map, ViewerEnsembl教学要求：熟悉当前全球三个要紧的基因组数据库：UCSC、NCBI与Ensembl。
熟悉三个数据库共有的特点，与在可视化、提供的信息、所用到的序列比对工具等方面的不一致之处。
以人类胰岛素基因Insulin为例，懂得三个数据库是如何注释gene duplication、EST、SNP等基因组信息的。
结合三个数据库的各自特点，掌握如何从数据库中获取与基因有关的序列、三维结构、功能、遗传变异等信息。
重点、难点：三个数据库都涵盖了几乎所有的基因组信息，因此从众多信息中如何获得自己所感兴趣的是本次试验课的重点，也是难点。
其它教学环节：实验课刚开始，授课老师结合ppt，以人类胰岛素基因Insulin为例，讲授本次实验课的要紧内容，并布置本次实验作业。
在实验过程中，授课老师提议同一个小组的学生一起讨论，有问题向授课老师或者助教提问。
同时，学生能够在论坛中（专门为生物信息学试验课设计的）发表自己的见解、交流学习心得。
ensembl蛋白序列
ensembl蛋白序列Ensembl是一个广泛使用的生物信息学工具，旨在帮助研究者理解基因组的结构和功能。
其中一个重要的功能就是提供蛋白序列的信息和分析工具，使研究者能够深入研究蛋白质及其功能。
I. Ensembl简介A. Ensembl的定义Ensembl是由欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）和英国威尔士理查德-伯格研究所（Wellcome Trust Sanger Institute）合作开发的数据库和软件系统。
B. Ensembl的功能Ensembl提供了基因组的注释信息，包括基因的位置、启动子、外显子、转录本以及蛋白质序列等信息。
C. Ensembl的特点1. 统一的数据访问接口2. 多样的数据类型支持3. 可定制的数据分析工具II. Ensembl蛋白序列的获取A. Ensembl网站1. 打开Ensembl网站，输入目标基因名或基因ID进行搜索。
2. 确认目标基因，并查找蛋白质信息。
B. Ensembl数据库1. 下载和解析Ensembl数据库中的蛋白质序列数据。
2. 使用相应的查询语言来检索蛋白质数据。
III. Ensembl蛋白序列的分析工具A. 定位分析利用蛋白质序列的位置信息，确定其在基因组中的准确位置。
B. 结构分析通过比对不同物种的蛋白质序列，揭示蛋白质的结构和保守性。
C. 功能分析1. 功能注释：通过比对已知蛋白质数据库，将蛋白质序列与已知功能相似的蛋白质进行比较，预测其功能。
2. 通路分析：将蛋白质序列与通路数据库进行比对，推测其在细胞内的信号传递通路。
D. 变异分析通过比对蛋白质序列的突变信息，研究蛋白质序列变异与疾病之间的关联。
IV. Ensembl蛋白序列在疾病研究中的应用A. 突变分析通过比对患者蛋白质序列与正常人蛋白质序列的差异，研究蛋白质突变与疾病的关系。
B. 功能预测通过比对蛋白质序列与已知功能蛋白质的相似性，预测蛋白质的功能和作用机制。
C. 药物靶点筛选将蛋白质序列与药物靶点数据库进行比对，预测蛋白质是否适用作为药物的靶点。
生物信息学实验指导 实验二 Ensemble 使用
实验二Ensemble 使用1.1在Ensemble页面All genomes的下拉菜单中选择human，查看这个物种的具体信息，人的染色体和基因数量如图所示，基因数量主要看Alternative sequence 的图示。
genetic variation有Short Variants （329,179,721）和Structural variants （5,955,877）。
1.2 在Ensemble 首页进行human for MAPK4搜索，在结果页面追加Restrict category to 为gene，筛选到117条序列，打开登录号为ENSG00000141639的目标序列，查看Gene-based displays。
1.2.1这个基因有6个可变剪接，他们之间序列长度不同，其中4个可以编码蛋白，所编码蛋白的氨基酸数量也不同。
1.2.2 在Comparative Genomics项Genomic alignments中，选择multiple，然后选择27种amniota vertebrates Pecan进行比对，在configure this page中勾选Showconservation regions，在Alignments (text)部分，可以看到蓝色高亮显示的保守区域了。
1.2.3 MAPK4基因位于Chromosome 18: 50,560,078-50,731,824。
有10个外显子，9内含子。
从sequence项可以看到core exons的数量，从基因结构图示也可以看到内含子和外显子的数量。
1.2.4 MAPK4 属于PTHR24055_SF25(2 genes)蛋白家族。
家族其他成员还有MAPK4-001，MAPK4-002，MAPK4-003，MAPK4-005。
1.2.5从GO注释中，我们了解到MAPK4基因可编码蛋白的四个转录本，分别在分子功能、生物学进程和细胞组分方面的信息。
科研实验中的生物信息学工具使用教程
科研实验中的生物信息学工具使用教程生物信息学是将数学、统计学和计算机科学应用于生物学研究的交叉学科。
在现代科研中，生物信息学工具已经成为了生物学实验和研究的重要组成部分。
本文将介绍几种常用的生物信息学工具，并提供详细的使用教程。
1. BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）BLAST是生物信息学领域中最常见的工具之一，用于在数据库中快速比较DNA或蛋白质序列的相似性。
以下是使用BLAST进行基本比对的步骤：（1）打开NCBI网站，并进入BLAST页面。
（2）选择“nucleotide”或“protein”，取决于你要比对的序列类型。
（3）复制粘贴或上传你要比对的序列。
（4）选择合适的数据库进行搜索，如“nr”（非冗余数据库）。
（5）点击“BLAST”按钮，等待搜索结果。
BLAST会为你提供一个比对报告，其中包含了与你的查询序列相似的序列列表。
2. EMBOSS（European Molecular Biology Open Software Suite）EMBOSS是一个开源的生物信息学软件包，提供了一系列用于序列分析和比对的工具。
以下是使用EMBOSS进行序列分析的步骤：（1）打开EMBOSS软件（可以下载并安装在你的计算机上）。
（2）选择合适的工具，如“water”（Smith-Waterman比对算法）。
（3）输入查询序列和数据库序列。
（4）设置相关参数，如匹配分数和距离惩罚。
（5）点击“Run”按钮，等待分析结果。
EMBOSS将为你提供一个比对报告，并给出一些统计数据，如匹配分数和最佳比对。
3. R/BioconductorR是一种统计软件和编程语言，Bioconductor是R语言的一个生物信息学扩展包，提供了丰富的生物信息学工具和分析方法。
以下是使用R/Bioconductor进行基因表达分析的步骤：（1）打开R软件并加载Bioconductor包。
生物信息学实验2、3(1)
实验二在NCBI上进行Blast比对、查询实验目的：熟悉序列比对的数学基础，掌握在NCBI网页上进行BLAST比对、查询技能。
设备、软件：装有WinXP、Win2k或Win7操作系统的计算机，同时要求装有两个网页浏览器（IE8、360极速浏览器）。
实验内容：在应用方面，BLAST分为三个方向，BLAST Assemble Genomes（在指定的基因组里鉴定同源基因，从而在基因组上实现定位），Basic BLAST（常规BLAST，即在数据库里搜索亲缘性的序列）和Specialized BLAST（对DNA、蛋白质的序列进行特殊BLAST，以期获得特殊的结构域、引物、抗体、SNP、表达谱、转录谱等），在这三组BLAST中，最常用的是Basic BLAST，它也是实现咨询序列与数据库中所有序列比较的BLAST。
通过简单的BLAST练习两条短序列的比对，熟悉两条字符串比对的原理；通过提交序列在数据库中进行BLAST在线比对，掌握在NCBI网页上进行BLAST比对、查询功能。
实验步骤：一、两条序列的比对1、先将如下两条序列进行FASTA格式处理CTGTGCGGA TTCTTGTGGCTTTGGCCCTATCTTTTCTATGTCCAAGCTGTGCCCATCCAA和CTGTGCGGATTCTTGTGGCTTTGGCCCTATCTTTTCTATGTCCAAGCTGTGCCCATCCAA AA 处理后为：>123CTGTGCGGA TTCTTGTGGCTTTGGCCCTATCTTTTCTATGTCCAAGCTGTGCCCATCCAA >456CTGTGCGGA TTCTTGTGGCTTTGGCCCTATCTTTTCTATGTCCAAGCTGTGCCCATCCAA AA2、打开IE，进入/，后打开BLAST链接（在主页的右上角的popular resources区域的第一个即是），或直接进入BLAST页面（/）。
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用随着生物信息学的发展，越来越多的实验使用计算机程序完成数据分析和挖掘。
生物信息学实验教学的目的是让学生熟悉生物信息学的基本理论和实践技能。
为了提高教学质量，网络资源可以被广泛地利用。
本文将介绍生物信息学实验教学中的网络资源及其利用。
I. 数据库1. 生物信息学数据库包括NCBI、Ensembl、UCSC等等，这些数据库以其强大的功能和广泛的应用领域使学生可以访问多种基因组数据，包括基因序列、蛋白质序列和各种注释信息。
通过掌握这些数据库的使用方法，学生能够集中于特定的研究问题，并能够更好地解决生物信息学实验中遇到的问题。
包括PubMed、ClinVar等等，这些数据库分享了许多存储在NCBI数据库中的数据，但它们还包括了许多特定于医学领域的信息。
熟练使用这些数据库的能力可以使学生更好地理解许多疾病和治疗方案的深度知识，可以帮助他们更好地进行基因序列数据分析，定位潜在的遗传突变，发现与疾病相关的基因。
II. 在线工具许多在线分析工具，如NCBI's BLAST、ClustalW、EMBOSS和Phylogenetic Tree Builder等，可以帮助学生进行数值分析和比较分析。
这些工具提供了大量的选项和设置来自定义其实验和分析过程。
通过灵活合理的使用这些工具，可以帮助生物信息学初学者更加理解概念，更快速入门。
随着生物信息学领域的发展，许多新的算法和分析工具被开发出来。
为了让学生了解和学习这些新工具，许多教育资源it的策划者们已发布了符合19种具体课程大纲的在线课程，这些课程支持视频、幻灯片等教学形式。
这些课程可以帮助学生理解一项特定的技术或分析过程。
常见的在线教育资源平台有Coursera、EdX和Udacity等。
III. 社交网络和网上社区社交网络和网上社区（如GitHub）提供了更广泛的资源，使学生可以与世界各地的生物信息学专业人士交流。
通过参加活动、加入群组等方式，学生能够扩展他们的知识和技能，获取资源和支持。
生物信息学实验指导
生物信息学实验指导适用专业：生物技术与制药大类生物技术编写：解增言生物信息学院2014年9月目录实验1 在线BLAST同源序列查询 (3)实验2 本地BLAST同源序列查询 (8)实验3 利用ClustalX与MEGA进行多序列比对与分子系统发生树构建 (10)实验4 利用RNAfold预测RNA二级结构 (14)实验5 Pfam蛋白质结构域分析 (17)实验6 利用PSSpred预测蛋白质二级结构 (19)实验7 利用Cn3D和RasMol分析蛋白质三级结构 (21)实验8 利用GO及EST数据分析基因功能 (24)实验1 在线BLAST同源序列查询一、实验目的1．了解同源序列查询的原理和用途；2．掌握利用NCBI在线BLAST工具查找同源序列的方法。
二、实验原理在生物学种系发生理论中，若两个或多个结构具有相同的祖先，则称它们同源（homologous）。
分子生物学中的同源指两条序列来自于一条共同的祖先序列。
一般来说，相似超过一定程度的序列具有同源性。
在生物信息学研究中，常用序列比对（alignment）来研究序列的同源性以及推测物种之间的关系。
最常见的比对是蛋白质序列之间或核酸序列之间的两两比对，通过比较两个序列之间的相似区域和保守性位点，寻找二者可能的分子进化关系。
进一步的比对是将多个蛋白质或核酸同时进行比较，寻找这些有进化关系的序列之间共同的保守区域或位点，从而探索导致它们产生共同功能的序列模式。
此外，还可以把蛋白质序列与核酸序列相比来探索核酸序列可能的表达框架；把蛋白质序列与具有三维结构信息的蛋白质相比，从而获得蛋白质折叠类型的信息。
比对还是数据库搜索算法的基础，将查询序列与整个数据库]的所有序列进行比对，从数据库中获得与其最相似序列的已有的数据，能最快速的获得有关查询序列的大量有价值的参考信息，对于进一步分析其结构和功能都会有很大的帮助。
近年来随着生物信息学数据大量积累和生物学知识的整理，通过比对方法可以有效地分析和预测一些新发现基因的功能。
ensemble的异常检测方法原理介绍
Ensemble methods in异常检测通常指的是将多个不同的异常检测算法结合起来，以提高检测的准确性和鲁棒性。
这种方法基于这样一个观察：单一的异常检测算法可能对某些数据集或异常类型表现良好，但对其他数据集或异常类型则表现不佳。
通过结合多个算法，可以取长补短，提高整体性能。
Ensemble methods的原理可以概括为以下几个步骤：1. 选择基检测器：选择多个不同的异常检测算法作为基检测器。
这些基检测器可以是基于统计方法的（如3-sigma原则、Z-score）、基于邻近度的（如k-最近邻、局部异常因子）、基于机器学习的（如支持向量机、隔离森林）等。
2. 独立检测：分别使用每个基检测器对数据集进行异常检测。
每个检测器根据自己的算法独立地评估每个数据点的异常性，并生成异常分数或标签。
3. 集成决策：将基检测器的结果进行集成，以形成一个最终的异常检测结果。
集成策略可以有多种，例如：- 投票法：每个检测器的异常分数或标签被用作投票，多数检测器认为异常的数据点被标记为异常。
- 平均法：计算所有检测器异常分数的平均值，高于某个阈值的点被认为是异常。
- 堆叠法（Stacking）：使用一个元学习算法（如随机森林、梯度提升机）来学习如何最优地结合基检测器的结果。
4. 优化和调整：对集成方法进行优化和调整，以提高性能。
这可能包括选择最佳的基检测器组合、调整集成策略的参数、使用交叉验证等方法。
Ensemble methods的优势在于其能够结合不同算法的特点，提高异常检测的准确性和鲁棒性。
然而，这种方法也需要更多的计算资源，并且可能需要复杂的调参过程。
此外，集成方法的效果也取决于基检测器的选择和集成策略的设计。
MATLAB在生物信息学与基因组分析中的应用方法与数据处理技巧
MATLAB在生物信息学与基因组分析中的应用方法与数据处理技巧在生物信息学领域，MATLAB作为一个功能强大的工具，被广泛应用于基因组分析、序列比对、基因表达分析、蛋白质结构预测等诸多方面。
本文将介绍MATLAB在生物信息学与基因组分析中的一些常用应用方法与数据处理技巧。
一、基本数据处理技巧1.数据导入与导出：MATLAB通过readtable、readmatrix等函数可以方便地导入多种格式的数据，如表格、文本文件、Excel文件等。
而writetable、writematrix等函数则可以将处理结果导出为不同格式的文件。
2.数据可视化：对于生物信息学研究中的大量数据，数据可视化是非常重要的一步。
MATLAB 提供了丰富的绘图函数，如plot、histogram、boxplot等，可以帮助我们直观地观察数据分布、趋势等信息。
3.数据清洗和预处理：在进行数据分析之前，我们常常需要对数据进行清洗和预处理，以去除异常值、标准化数据等。
MATLAB提供了函数如fillmissing、zscore等，可以方便地完成这些操作。
二、基因组序列分析1.基因组序列读取与比对：使用MATLAB的bioinfo工具箱，可以轻松地读取基因组序列数据，并进行序列比对分析。
其中，BLAST算法是最常见的序列比对算法之一，在MATLAB中可以利用blastn、blastp等函数来实现对DNA序列和蛋白质序列的比对。
2.基因组序列注释：对于已知的基因组序列，我们通常需要进行注释，以确定序列中的基因、启动子、编码区和非编码区等功能区域。
MATLAB提供了bioinfo工具箱中的函数，如getgenbank、getgenpept等，可以帮助我们获取和解析GenBank和GenPept文件，从而进行注释分析。
三、基因表达数据分析1.差异表达分析：基因表达数据的差异分析是生物信息学中的一个热门研究方向。
MATLAB中的统计与机器学习工具箱可以结合使用，提供了多种方法，如t检验、方差分析、Wilcoxon秩和检验等，来分析基因在不同条件下的差异表达情况。
生物信息学实验指导 实验二 Ensemble 使用
实验二Ｅnsｅmble 使用1．1在Enseｍblｅ页面Aｌl ｇenomeｓ的下拉菜单中选择ｈuｍaｎ,查看这个物种的具体信息，人的染色体和基因数量如图所示,基因数量主要看Ａltｅｒnat ｉve ｓｅqueｎｃe的图示。
gｅnetiｃ varｉatiｏn有Shｏrt Vａｒiａnts （3２９，179,72１）和Sｔrucｔuｒaｌｖariａnｔs (5,95５,８7７）。
1。
2 在 Enｓemｂle 首页进行huｍan for MAPK４搜索，在结果页面追加Rest ｒｉcｔcaｔｅgorｙｔo 为gene,筛选到１17条序列，打开登录号为EＮS Ｇ的目标序列，查看Gene-baｓed displays。
1.２。
１这个基因有6个可变剪接，他们之间序列长度不同，其中４个可以编码蛋白，所编码蛋白的氨基酸数量也不同。
1．2.2 在Cｏｍｐarａｔiｖe Ｇｅnｏmics项Geｎomiｃ alignmentｓ中，选择mulｔiｐｌｅ,然后选择２7种amｎｉoｔa vertｅbｒａtｅs Pecａｎ进行比对,在configｕrｅ thiｓ pａge中勾选Show ｃｏnｓervaｔion rｅgionｓ，在Ａlignmｅntｓ（tｅｘｔ)部分,可以看到蓝色高亮显示的保守区域了。
1。
2.3 MＡPK4基因位于Ｃhromosome 1８： 50,560，０78—50,731，８２4。
有10个外显子，9内含子.从ｓequｅnce项可以看到core ｅｘons的数量，从基因结构图示也可以看到内含子和外显子的数量.1。
2．4 MAPK4 属于PＴHR24055＿SF25（2 gｅneｓ）蛋白家族。
家族其他成员还有MAPK4—00１,MAPＫ4—002，ＭＡPK4—003,MＡPK4—005.1。
2.5从ＧO注释中，我们了解到ＭAPK4基因可编码蛋白的四个转录本，分别在分子功能、生物学进程和细胞组分方面的信息。
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用随着生物信息学的快速发展，越来越多的实验室教学活动借助于互联网上的网络资源进行辅助教学。
网络资源的广泛应用为生物信息学实验教学提供了丰富的内容和便捷的方式。
本文将介绍一些常用的生物信息学网络资源，并阐述它们在实验教学中的利用。
1. 数据库搜索工具：生物信息学的第一步是获取相关的生物学数据，而数据库搜索工具可以帮助学生快速地搜索和获取特定的生物学数据。
常见的数据库搜索工具有NCBI、Ensembl、UniProt等。
在生物信息学实验教学中，可以通过教学示例或案例分析的方式，引导学生使用这些工具搜索和获取特定的生物学数据，帮助学生了解数据的来源、性质和利用方法。
2. 序列分析工具：序列分析是生物信息学的主要内容之一，而网络上有许多序列分析工具可以帮助学生进行序列分析。
BLAST可以帮助学生进行序列比对和同源性分析，HMMER可以帮助学生进行蛋白质家族和结构域分析。
在实验教学中，可以通过引导学生使用这些工具，进行分析和解释真实的生物学问题，例如分析一个未知蛋白质的功能和结构。
3. 结构预测工具：生物分子的结构对于理解其功能至关重要，而结构预测工具可以帮助学生预测生物分子的结构。
Swiss-Model可以根据蛋白质序列预测其三维结构。
在实验教学中，可以引导学生使用这些工具进行蛋白质结构预测，并进行结构分析和功能预测。
4. 基因组学分析工具：基因组学是生物信息学的一个重要研究领域，而基因组学分析工具可以帮助学生进行基因组数据的分析和解释。
IGV可以用于基因组数据的可视化，GSEA可以用于富集分析。
在实验教学中，可以通过给学生提供真实的基因组数据和相应的分析工具，帮助学生进行基因组学数据的分析和解读。
5. 数据可视化工具：生物信息学研究产生了大量的数据，而数据可视化工具可以帮助学生将这些数据以图表形式展示出来。
R语言和Python可以用于生物信息学数据的可视化。
在实验教学中，可以引导学生使用这些工具，将生物学数据转化为图表，帮助学生更好地理解和解释数据。
Ensembl useage and database
• 取得adaptor：
my @db_adaptors = @{ $registry->get_all_DBAdaptors() }; foreach my $db_adaptor (@db_adaptors) { my $db_connection = $db_adaptor->dbc(); printf( "species/group\t%s/%s\ndatabase\t%s\nhost:port\t%s:%s\n\n", $db_adaptor->species(), $db_adaptor->group(), $db_connection->dbname(), $db_connection->host(), $db_connection->port() ); }
• • Splice variation：同一个基因表达出不同的蛋白 Gene序列
•
Regulation：影响基因表达的因素
transcript
• • • • •
5’ 、3’两侧的序列 内含子 5’UTR 3’UTR mRNA • 与mRNA向对应 的 蛋白序列
Core database
• Ensembl API允许通过对象来操纵数据，如基因、外显子对 象。 • 对象的存储和提取通过对象的adaptor来实现。对象adaptor 知道数据库的结构和提取、修改、删除数据的方法。负责 维护数据，建立连接，建立其他的adaptors对象。 • 数据库连接：
Fungen database 2
• 根据实验数据建立的，有关表达调控的数据库。 • Enwsembl查询条件：名称，编号，得到seq_region_id。 • 用seq_region_id作为查询表达调控数据的条件。
生物信息学实验指导实验二Ensemble使用word精品
实验二Ensemble 使用1.1在Ensemble 页面All genomes 的下拉菜单中选择 human ,查看这个物种的具 体信息，人的染色体和基因数量如图所示，基因数量主要看 Alternative sequenee的图示。
gen etie variation 有 Short Variants ( 329,179,721)和 Structural varia nts (5,955,877)。
Coding genes20.338 (incl &G2 n&adthrough) Non coding goriM22 521Small non coding genes 5,363Lona nori coding genes 14.720 (ind 23S reacJthrouph) Misc non coding genes 2.222P&eudogenes 14.638 (incl 6 readthrough;Gene transcripts200,310Gene counts (Alternative sequence)Short Variants Structural variants1.2在Ensemble 首页进行 human for MAPK4 搜索，在结果页面追加 Restrict category to 为gene,筛选到117条序列，打开登录号为 ENSG00000141639的目 标序歹U ，查看 Gene-based displays1.2.1这个基因有6个可变剪接，他们之间序列长度不同，其中 4个可以编码蛋白，所编码蛋白的氨基酸数量也不同。
1.2.2 在 Comparative Genomics 项 Genomic alignments 中，选择 multiple ，然后选 择 27 种 am ni ota vertebrates Pecans 行比对，在 con figure this page 中勾选 ShowCoding ^enes NlCn coding geri 亡吝Small non coding genes Long non coding gwn 四 Misc nan coding g^nes2,750 (inc I 37 neadth rough) 1.288242877 :incl 33 rsidthrough1591600Gen&can gene predictions 60.781329,V9 721 5.955.877Gene counts (Primary assembly}conservation regions 在Alignments (text)部分，可以看到蓝色高亮显示的保守区域了。
生物信息学课程设计实验报告—典型的生物信息学分析[小编推荐]
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生物信息学课程设计实验报告—典型的生物信息学分析[小编推荐]第一篇：生物信息学课程设计实验报告—典型的生物信息学分析[小编推荐]搜索感兴趣的基因找出自己想要的基因片段找出FASTA格式的基因序列，复制下来，保存在文本文档中水稻瘤矮病发生与危害水稻瘤矮病于1976年在广东湛江地区发现，局部县市危害严重，近年在两广陆续有此病危害的报告，且有逐年加重的趋势，我国广东茂名地区曾大面积发生危害，近年在福建福州以南的一些县零星发生。
症状识别水稻瘤矮病是由电光叶蝉、黑尾叶蝉和二点黑尾叶蝉传播的一种病毒病。
病苗明显矮缩，叶色深绿，叶背和叶鞘长有淡黄绿色近球形小瘤状突起，有时沿叶脉连成长条，叶尖卷转，个别新叶的一边叶缘灰白坏死，形成2-3个缺刻。
病株根细弱，抽穗迟、细小、空粒多。
水稻瘤矮病感病植株病原及发病条件为水稻瘤矮病毒 [Rice gall dwarf Virus(RGDV)]。
病毒粒体球状，直径65nm，由单一粒体组分和十二个片段的双链RNA组成。
此病可由电光叶蝉、二条黑尾叶蝉；二点黑尾叶蝉、黑尾叶蝉和马来亚黑尾叶蝉以持久性方式传播，也能通过二条黑尾叶蝉的卵传给下一代。
国内以电光叶蝉和二点黑尾叶蝉为有效介体。
二点黑尾叶蝉亦可经卵传播。
防治方法：1)治虫防病，力争将传毒媒介昆虫电光叶蝉、二条黑尾叶蝉；二点黑尾叶蝉、黑尾叶蝉和马来亚黑尾叶蝉消灭在传毒前。
杀虫药剂可用25%喹硫磷或40%乐果1000-1500倍稀释液，或菊酯类农药5000倍稀释液喷雾。
2)及早毁除病株，或踩入泥土，或集中烧毁，以防止蔓延。
3)如插后不久发病，还可立即补苗。
4)稻株大胎期用“九二0”纯品50000倍稀释液喷雾，使病株提早抽穗，可减轻为害。
5)每亩用10%叶蝉散可湿性粉剂200克；或每亩用25%速灭威可湿性粉剂150克；每亩用50%杀螟松乳油 + 40%稻温净乳油各50毫升均加水50千克喷雾搜索对应的蛋白质序列Proparam软件分析蛋白质理化性质从分析结果可知：RGDV p8 各个氨基酸所占的比重，如上图。
单细胞测序数据处理esemble id 注释
单细胞测序数据处理esemble id 注释
在单细胞测序数据处理中，对于每个单细胞的基因表达数据，通常会进行ensemble ID（基因注释）以标识和注释基因信息。
这有助于将基因表达数据与具体的基因及其功能联系起来。
以下是处理单细胞测序数据时进行ensemble ID注释的一般步骤：
1. 获取原始数据：首先，获取单细胞测序实验得到的原始基因表达数据，通常包括基因名称和表达量。
2. 基因注释：使用生物信息学工具或软件，将原始基因名称转换为ensemble ID或其他标准的基因注释格式。
常用的数据库和工具包括Ensembl、NCBI Gene、UCSC Genome Browser等。
3. 基因注释文件：下载适当的基因注释文件，其中包含了ensemble ID与基因名称、基因功能、所属通路等信息的对应关系。
4. 整合注释信息：将注释得到的ensemble ID与原始单细胞测序数据中的基因表达数据进行整合，以便后续的分析和解释。
5. 功能分析：利用注释信息进行功能分析，比如富集分析、通路分析等，帮助理解单细胞中不同基因的功能和相互关系。
6. 结果展示：最后，将注释后的单细胞测序数据及相关分析结果可视化展示，以便研究人员更好地理解细胞类型、状态及其功能特征。
通过ensemble ID的注释，可以将单细胞测序数据与已知的基因信息关联起来，有助于深入理解单细胞内部的基因表达情况，探索不同细胞类型之间的差异和功能特征。
ensembl蛋白序列
Ensembl蛋白序列Ensembl是一个综合性的基因组数据库，提供了大量的生物信息学数据，包括基因组序列、基因注释、蛋白质序列等。
其中，Ensembl蛋白序列是指从基因组序列中预测出来的蛋白质序列。
蛋白质与基因组蛋白质是生物体内最基本的组成部分之一，它们承担着多种生物学功能。
蛋白质的合成是通过基因转录和翻译来实现的。
基因组是一个生物体中的所有基因的集合，基因组序列是指基因组中的DNA序列。
基因组中的基因包含了编码蛋白质所需的信息，而蛋白质序列则是由基因组序列转录和翻译而来。
蛋白质序列的研究有助于我们理解蛋白质的结构、功能和进化等方面的问题。
Ensembl数据库Ensembl数据库是一个由欧洲生物信息研究所（EBI）和威尔士基因组中心（WTSI）合作维护的基因组数据库。
它提供了多种生物学数据，包括基因组序列、基因注释、蛋白质序列等。
Ensembl蛋白序列是在基因组注释的基础上预测得到的。
基因组注释是指对基因组序列进行识别和标注，确定其中的基因和其它功能元件的位置和边界。
基因组注释的结果包括基因的位置、外显子和内含子的边界、编码蛋白质的开放阅读框（ORF）等信息。
Ensembl数据库使用一系列的计算工具和算法，根据基因组注释的结果预测蛋白质序列。
这些工具和算法包括基于比对的方法和基于序列特征的方法等。
其中，基于比对的方法是通过将基因组序列与已知的蛋白质序列比对，预测出新的蛋白质序列。
基于序列特征的方法则是根据蛋白质的结构和功能特征，预测出蛋白质序列。
Ensembl蛋白序列的应用Ensembl蛋白序列在生物学研究中有着广泛的应用。
首先，Ensembl蛋白序列可以用于研究蛋白质的结构和功能。
蛋白质的结构决定了其功能，而蛋白质序列是研究蛋白质结构的基础。
通过分析Ensembl蛋白序列，可以预测蛋白质的二级结构、三级结构和功能域等信息，从而更好地理解蛋白质的功能。
其次，Ensembl蛋白序列可以用于蛋白质家族的研究。
ensembl蛋白序列 -回复
ensembl蛋白序列-回复什么是Ensembl蛋白序列？Ensembl蛋白序列是从Ensembl数据库中提取的一系列蛋白质序列。
Ensembl是一个综合性的基因组数据库，包含了多种物种的基因组学数据，包括基因注释、DNA序列、基因本体等信息。
Ensembl数据库的一个重要组成部分是蛋白质序列，这些序列是从基因组DNA序列中预测而来的，可以为研究者提供基因编码的蛋白质序列作为参考。
Ensembl蛋白序列的预测方法：Ensembl项目使用了多种方法来预测蛋白质序列。
其中最常用的方法是通过基因预测算法来识别基因，并将其翻译成蛋白质序列。
基因预测算法基于DNA序列的开放阅读框（ORF）来预测可能的编码序列。
这些ORF通常具有起始密码子和终止密码子，这些密码子是用来标识蛋白质起始和终止位置的特定DNA序列。
基于这些起始和终止密码子的位置，基因预测算法可以预测出候选蛋白质序列。
然而，基因预测算法并不总是能够准确地预测蛋白质编码序列。
这是因为基因的结构和功能在不同生物中可能存在差异，基因序列的复杂性也会影响基因预测算法的准确性。
因此，在Ensembl数据库中，还使用了其他补充方法来提高蛋白质序列的预测质量。
这些方法包括通过对比已知蛋白质序列数据库来鉴定相似序列，并使用实验数据来验证和修正基因预测结果。
Ensembl蛋白序列的应用：Ensembl蛋白序列在生物科学研究中具有广泛的应用。
首先，Ensembl 蛋白序列提供了基因组中所有已知基因的编码蛋白质序列。
这些序列可以用于研究基因的结构和功能，以及基因与蛋白质之间的关系。
此外，Ensembl蛋白序列还可以用于预测蛋白质的理化性质和功能，如预测蛋白质的结构、功能域和结合靶点等。
Ensembl蛋白序列的更新和维护：由于基因组学研究的不断发展，Ensembl数据库中的蛋白质序列也会定期更新和维护。
这些更新包括添加新发现的基因、修正已知基因的序列和注释信息，以及提供新的功能预测和理化性质预测等。
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实验二Ensemble 使用1.1在Ensemble页面All genomes的下拉菜单中选择human，查看这个物种的具体信息，人的染色体和基因数量如图所示，基因数量主要看Alternative sequence 的图示。
genetic variation有Short Variants （329,179,721）和Structural variants （5,955,877）。
1.2 在Ensemble 首页进行human for MAPK4搜索，在结果页面追加Restrict category to 为gene，筛选到117条序列，打开登录号为ENSG的目标序列，查看Gene-based displays。
1.2.1这个基因有6个可变剪接，他们之间序列长度不同，其中4个可以编码蛋白，所编码蛋白的氨基酸数量也不同。
1.2.2 在Comparative Genomics项Genomic alignments中，选择multiple，然后选择27种amniota vertebrates Pecan进行比对，在configure this page中勾选Show conservation regions，在Alignments (text)部分，可以看到蓝色高亮显示的保守区域了。
1.2.3 MAPK4基因位于Chromosome 18: 50,560,078-50,731,824。
有10个外显子，9内含子。
从sequence项可以看到core exons的数量，从基因结构图示也可以看到内含子和外显子的数量。
1.2.4 MAPK4 属于PTHR24055_SF25(2 genes)蛋白家族。
家族其他成员还有MAPK4-001，MAPK4-002，MAPK4-003，MAPK4-005。
1.2.5从GO注释中，我们了解到MAPK4基因可编码蛋白的四个转录本，分别在分子功能、生物学进程和细胞组分方面的信息。
1.2．6这个基因的Structural variants的genetic variation有SNP、deletion、insertion、CNV（拷贝数变异）和short tandem repeat variation。
1.2.7在gene expression项，可以看到32 experiments中MAPK基因的表达情况，下载Table content，为TSV文件，用Excel表打开查看具体表达情况。
可知MAPK4在人体的144个组织（附下载文件）中不同程度的表达，这些组织分别为：cerebellum spinal cord diencephalon m idbrain h indbrain brain fragmentadrenal gland forebrain basal ganglion temporal lobemedulla oblongata cerebral cortex choroid plexus telencephalon heart kidney testis ovary lung c audate nucleus bronchus cervix, uterine heart muscle nasopharynx parathyroid gland locus ceruleus nucleus accumbens umbilical cord diencephalon and midbrainoral mucosa telencephalic ventricle globus pallidus muscle of arm prefrontal cortex putamen p ons brain eyehindbrain without cerebellum frontal lobe esophagus pituitary and diencephalon cerebellar hemisphere r ight renal cortex right renal pelvis hippocampus rectum left kidney left renal cortex renal pelvis hippocampal formation endometrium saliva-secreting gland t onsil thyroid gland Brodmann (1909) area 9 duodenum left renal pelvis forebrain fragment dorsal thalamus Brodmann (1909) area 24 skeletal muscle of trunk hindbrain fragment small intestine occipital lobe b rain meninx hypothalamus throat thymus forebrain and midbrain placenta adipose tissue prostate gland amygdala gall bladder parietal lobe smooth muscle tissue trachea muscle of leg colonseminal vesicle liver fallopian tube urinary bladder skeletal muscle tissuediaphragm large intestine sigmoid colon epididymis tibial artery stomach lymph node olfactory apparatus substantia nigra hippocampus propervermiform appendix cortex of kidney occipital cortex atrium auricular region zone of skin bone marrow m iddle frontal gyrus middle temporal gyrus C1 segment of cervical spinal cord pancreas breast spleen vagina coronary artery pituitary gland heart left ventricle mitral valve vas deferens esophagogastric junction tongue esophagus muscularis mucosa pineal body pulmonary valve aorta tibial nerve uterus ectocervix endocervix transverse colon left cardiac atrium tricuspid valve lower leg skin minor salivary gland suprapubic skin dura mater esophagus mucosa subcutaneous adipose tissue artery parotid gland penis small intestine Peyer's patch uterine cervix submandibular gland soft tissueleukocyte EBV-transformed lymphocyte blood greater omentumtransformed skin fibroblast1.2.8在regulation项中的图示中，我们可以看到regulatory build，分析基因的motiffeature,enhancer,promotor和transcription factor binding site。
且图示下方有各调控区域的功能，序列，序列长度和精确位点。
1.2.9下载你研究的生物分子的rtf 格式的序列文件，用word 打开浏览。
附下载文件及部分序列。
50559478 CGGAATCCCAGGCCGGCTGGGGACCGGTGCACTTGGGCTCCGCGCCCCCTCGACCCTCGG 50559537 50559538 CCCAGTGCCCCTTCCCGCGCGCGCGGGTCTCCCCGGTTCCAGAGCCCACCGGTCCCCGCC 50559597 50559598 GGCTCCTTCTCCCCACCCACCCTCCCACCGGGCCCCCGGCGGCTGCAGCCGCGCGGGGCT 50559657 50559658 GGCGGGGCGGCGACCGGGCTCAGGCAGATCCCCGCTTCCCGCCTTCTCGGCGCCCCCTCC 50559717 50559718 CTCCCGGACGGAGCCCGAGGATCCCCCACCCACGGCGGGCGTGAGGAAGGGCTTCTGAGT 50559777 50559778 GACTGGAGCTCTACCGCGTGTGCCCCGGGAAGGCCAGGCTACCCGGGACGGGGCTCGGCT 50559837 50559838 CCCCAGGTGAGCTCGTCTCCGCGGGACTGGGTCCGGGAAGGCCCCAGGACCGCGCGGCTG 50559897 50559898 AGCGGCCTGGAGGCTGCGGGAGGGCAGAGCAGGGCGCGCGGGAGACTGCCGCCCCCGGGC 50559957 50559958 GCCCAGGGCCCGGCTCCCCAGCGCCACCGCCGCAGCAGGTGGGGGCCCAGTGGGCGGGGG 50560017 50560018 CGGGGCCCGGCTCTGGGCGGAGCCGAGGCGGCGGCGGCGCAGGCTGGGGCCGGGGCCGGG 50560077 50560078 GCGGGAGCCGGAGCCCGAGCTGGAGCAGCGAGCCGGGCTGTCGGGGCGACCGCGGGAGCT 50560137 50560138 CGCCGTGCGCCGTGGCTGGGACCGGCCTGGCCGAGCGCGCCGGCGCCGCGGCCGCAGACA 50560197 50560198 AAGGGCGGCTCGCGCCCGGGCCGCCACGCTCTCGGGCTCTGCCTCG GTAAGTGGCTCCCC 50560257 50560258 TCCGCTGGCTTTCTCCTCCCGCCGCCTGCGCCTCTCGGAGTTCGGCGGGCTCCGGAGAAG 50560317 50560318 CGGGGAAGAGATGAGACTTCCCCGCCCGCACTGCCTCCCCACCTTACCCTAACAATAAGC 50560377 50560378 CCCCCAGGCCAAGCCACTGCCAAACTAGCGAGTTTCCGAGCGGCGGGGGTCTCCCGCGGG 50560437 50560438 ACCCGCCCGGCTGCCCTGGGTGAGCTCCTCGCCTGCAGACCGCGCGCCGGTGCTGTCCTG 50560497 50560498 GACCCGTTTGGGATGGGAGGTTGCCGCTGGGCTCCTCGCGTTGTGTTTAGGGGAGGAGGA 50560557 50560558 CGCAGGGGCCGGGCGCCGCTAGGGGACCCCACCCCCGGGGACAGTCCGGAGCGCTTGGGG 50560617 50560618 TCGCCGAGGGGCAGTTCACACTGC GAGTTCAGATTCGGATCGCAGTCCCGATTATCCTCC 50560677 50560678 CCTCCAGCCTCTCCCTTTCTCGTTGAAGGGTTAATACAGCGTCCTCTCCCCTCGCCACCC 50560737 50560738 GACAGAGGCGCCTACACTGGCG GTAGGTAGCCCCTGGGAGAGGGGGAGTGGGGGGACCCC 50560797 50560798 GCCGCTTTCGCCGCTGGGCGACCCAGAGCCCCAGCCTGCCGGAGAGGGCAGCGGCTCGGG 50560857 50560858 TTTGACATCCCAGCTGGGTCCCGGGCCGGCTCCCTGAGCCTCCTCCCGGGTTGCTCTCTA 50560917 50560918 TCAGGAAAGCAATCGGAAGTCAGGCCGGCTTTTGCTTTTGTTCTGCCAGCTACTCTACGG 50560977 50560978 AATCGTAGGTGAAGCCGGGGTGGGCGGATGCCCCGGGAGGGGGCTGTGGCGGGAGTTCCA 50561037 50561038 GGTGCGTCCCCGAAATGACCATTGGAGGCGGCGGCTGTTTCCCGCCCCTGGGTGGGGAAT 50561097 50561098 GGATTCCGATCGCTAATCGATACCCTGGAGCCAGCAGTGGGTCAGCAGCGTCCCGACAGA 50561157…………………………………………..2. 在Filters的GENE中输入MAPK4的登录号，Attributes中选择输出六个物种的旁系同源序列与人类的直系同源序列的蛋白和基因的ID号。