核酸序列分析1
核酸序列分析
第4章核酸序列分析了解：1.DNA携带的两类遗传信息。
2.DNA与RNA序列分析的常见内容及相关数据库和工具。
3.ORF与CDS的区别。
4.原核基因和真核基因启动子的结构。
5.原核和真核的基因结构。
6.lncRNA的研究现状。
熟悉：1.限制性核酸内切酶的命名规则，II型限制酶的特点。
2.重复序列依重复次数和组织形式的分类。
3.基因识别的三大类方法。
4.miRNA及其靶基因预测的方法和工具。
掌握：1.CpG岛的概念及其识别依据和判别标准。
2.mRNA选择性剪接的产生机制。
3.解决问题的思路。
4.查找数据库和分析工具的方法。
5.学习数据库与分析工具使用方法的策略。
4.1引言“龙生龙，凤生凤，老鼠的儿子会打洞！”1“种瓜得瓜，种豆得豆。
”“爹矬矬一个，娘矬矬一窝。
”“一母生九子，连母十个样。
”“龙生九子各不同。
”“天下乌鸦一般黑。
”这些都是大家耳熟能详的谚语。
不管是天上飞的、地上跑的、水里游的，还是能动的、不能动的，它们的后代都和它们非常相像，但却也会有少许的差异。
这些现象大家都已司空见惯，所以可能没有啥感觉。
但仔细想想，你就会发现大自然的奇妙所在。
当然，对于生物专业的人来说，这个就没什么奇怪的了，因为我们都知道分子生物学的中心法则（The central dogma of molecular biology）：DNA转录成RNA，RNA翻译成蛋白质。
蛋白质执行特定的生物功能从而决定最终的表型，而DNA则携带着最原始的决定个体性状的遗传信息，RNA主要参与遗传信息的表达和调控。
在各种生物中，A、C、G、T/U都是构成DNA和RNA核酸序列的基本组分。
仅仅这么四种碱基怎么可能构建出缤纷多彩的大千世界呢？其秘诀就在于四种核苷酸的排列顺序。
就像搭积木一样，通过不同的排列组合我们可以构建出不同的形状。
类似于二进制中运用一连串的0和1以及英文字母表中运用26个不同的字母来表达信息，基因所包含的信息来自于4中不同核苷酸沿DNA 分子的排列顺序。
核酸与蛋白质序列分析
光学测序技术利用光信号的变化来检测DNA或RNA序列， 具有高分辨率和高灵敏度等优点，是未来测序技术的重要 发展方向。
人工智能在序列分析中的应用
序列比对
人工智能算法能够快速准确地比对新序列与已知序列之间的相似 性和差异性，有助于发现新的基因和变异。
结构预测
人工智能可以预测蛋白质的三维结构，有助于理解蛋白质的功能和 相互作用机制Maxam-Gilbert和Sanger的DNA测序方法，以及 primer extension method等。这些方法可以提供核酸序列 的精确信息，但通量较低。
下一代测序（NGS）
随着技术的发展，出现了高通量的下一代测序技术，如 Illumina、SOLiD、Ion Torrent和PacBio等。这些技术可以 同时测定大量核酸序列，大大提高了测序速度和通量。
诊断标志物筛选
基于蛋白质序列分析，筛选与疾病相关的生物标志物，用于疾病的早期诊断和预后评估。
04
序列分析的挑战与未来发展
高通量测序技术的局限性
成本高昂
01
尽管高通量测序技术已经显著降低了测序成本，但仍相对昂贵，
限制了其在某些领域的应用。
数据解读难度大
02
高通量测序产生的数据量庞大，需要专业的生物信息学分析方
顺序。
酶降解法
利用特定的酶将蛋白质分解为肽段， 再测定各肽段的氨基酸序列。
自动测序法
利用特定的仪器自动进行蛋白质的 测序，如质谱仪和液相色谱仪等。
蛋白质的变异与修饰
基因突变
由于基因突变导致蛋白质合成过程中出现氨基酸 替换或缺失，从而影响蛋白质的功能。
磷酸化
蛋白质上的特定氨基酸残基被磷酸化，影响蛋白 质的活性、定位和稳定性。
核酸序列分析
思考题
1.第一代DNA测序技术的核心技术 A.Sanger的双脱氧链终止法 B.Maxam和Gilbert的化学降解法 C.荧光标记技术 D.PCR技术 E.DNA自动分析技术
2. Sanger双脱氧链终止法使用的链终止物
A. NTP
B. dNTP
C. ddNTP
D. a-32P-dNTP E. a-35S-dNTP
• 反应体系中包含：模板 DNA,
Taq酶, dNTPs, ddNTPs和测 序引物；
• 反应过程：
变性－复性－延伸－终止
双脱氧链终止法基本原理：
➢利用DNA聚合酶不能
够区分dNTP和ddNTP的
特性，使ddNTP参入到
寡核苷酸链的3’-末端。
因为ddNTP 3’不是-OH，
不能与下一个核苷酸聚
合延伸，从而终止DNA 链的增长。
目前，应用最广泛的应用生物系统公司(applied biosystems ，ABI)3730系列自动测序仪即是基于毛细管 电泳和荧光标记技术的DNA测序仪。
如ABI3730XL测序仪拥有96道毛细管，4种双脱氧核 苷酸的碱基分别用不同的荧光标记，在通过毛细管时不同长 度的DNA片段上的4种荧光基团被激光激发，发出不同颜色 的荧光，被CCD检测系统识别，并直接翻译成DNA序列。
2011：5000美元测定一个人类基因组 2014：上万元测定一个人类基因组
未来目标：1000/100 美元测定一个人类基因组
1、第一代DNA测序技术
第一代DNA测序技术： 传统的双脱氧链终止法、化学降解法以及在它们的基
础上发展来的各种DNA测序技术。
第一代DNA测序技术包括：双脱氧链终止法、化学降 解法、荧光自动测序技术。
核酸序列分析
调节按钮
4. 测序中载体序列的识别与去除
许多数据库中收集了常用的测序载体序列，使用Blast程序对 此类数据库进行相似性分析即可得知目的序列中是否含有载 体序列。如果是，在对测序数据进行进一步分析之前必须将 载体序列去除。此过程虽然很简单，在核酸序列数据库中仍 然有一些序列含有载体序列污染。 NCBI的载体识别程序 /VecScreen/VecScreen.html
复杂的基因结构
外显子 外显子 启动区 5’UTR 内含子 内含子 5’ 转录位点 起始密码子 剪切受体位点 终止密码子 外显子 内含子 3’UTR终止区 3’
剪切给体位点
复杂的基因转录调控方式 内含子 GT----AC规则 ＣpG岛
真核生物基因组ＧＣ含量没有原核生 物差异那么明显.但在人基因５‘端 有ＣpＧ岛，大约有４５，０００这 样的岛，有一半和持家基因有关。
得到的结果
显示转换后的不同序列
序列基本信息 具 体 序 列
2. 限制性酶切分析
限制型酶切分析是分子生物学实验中日常工作之一。
限制酶数据库提供了较全面的限制酶相关信息
地址为：/rebase/rebase.html
大多数分子生物学软件都具有限制性酶切分析功能，
• 非翻译区域（untranslated regions, UTR） –编码区域两端的DNA，有一部分被 转录，但是不被翻译，这一部分称为 非翻译区域
• 5’UTR---基因上游区域的非翻译区域 • 3’UTR---基因下游区域的非翻译区域
• 对于任何给定的核酸序列（单链DNA 或mRNA），根据密码子的起始位置， 可以按照三种方式进行解释。 • 例如，序列ATTCGATCGCAA （1） ATTCGATCGCAA （2） ATTC GATCGCAA （3） ATTCGATCGCAA
基因突变与遗传疾病的诊断方法
基因突变与遗传疾病的诊断方法遗传疾病是由基因突变引起的疾病，其对人类健康和生命质量产生了严重的影响。
随着科学技术的发展，基因突变的诊断方法也得到了极大的进步和发展。
本文将介绍一些常见的基因突变与遗传疾病的诊断方法，以及它们在临床实践中的应用。
一、核酸序列分析核酸序列分析是一种常见的基因突变诊断方法。
它通过对疾病相关基因的DNA序列进行测定和分析，来确定是否存在基因突变。
这种方法的优势在于可以准确地验证基因突变的类型和位置，从而为疾病的早期诊断提供重要依据。
目前，核酸序列分析已经在许多遗传疾病的诊断中得到了广泛应用。
二、基因组测序基因组测序是一种高通量测序技术，可以对个体的整个基因组进行测序和分析。
通过对基因组的测序，可以发现遗传疾病相关基因的突变情况，从而为疾病的诊断和治疗提供重要的信息。
基因组测序技术的不断发展，使得大规模基因突变筛查成为可能，为遗传疾病的早期诊断和个体化治疗打下了坚实基础。
三、PCR（聚合酶链式反应）PCR是一种高效、敏感的DNA扩增技术，被广泛应用于基因突变的检测与诊断。
通过PCR技术，可以在短时间内扩增出特定基因片段，从而检测其中的突变情况。
PCR技术的优势在于可以快速、准确地检测出基因的突变，并且可以在微量样本中进行分析。
因此，PCR技术成为了遗传疾病诊断中常用的方法之一。
四、扩增基因位点分析扩增基因位点分析是一种针对已知突变位点进行检测的方法。
通过引物的设计和PCR扩增的方式，可以精确地筛查出特定位点中的突变情况。
扩增基因位点分析的优势在于可以快速、准确地检测出特定基因位点的突变，为遗传疾病的诊断提供了可靠的依据。
综上所述，基因突变与遗传疾病的诊断方法包括核酸序列分析、基因组测序、PCR以及扩增基因位点分析等。
这些方法在临床实践中的应用为遗传疾病的早期诊断和个体化治疗提供了重要的技术支持。
随着科学技术的不断进步，相信未来基因突变的诊断方法还会得到更加精确和高效的发展，为保障人类健康做出更大的贡献。
遗传多样性分析
遗传多样性分析一、引言遗传多样性是指表现在个体、种群和物种层面上的遗传差异。
通过对遗传多样性的分析，可以帮助我们了解物种的演化历史、生态适应性以及种群的健康状况等重要信息。
本文将探讨遗传多样性的分析方法，以及它在生物学研究、自然保护和人类健康等领域的应用。
二、遗传多样性的分析方法1. 核酸序列分析核酸序列分析是研究遗传多样性的重要方法之一。
通过分析DNA或RNA的序列，可以揭示不同个体或群体之间的遗传差异。
常用的核酸测序技术包括Sanger测序、下一代测序等。
这些技术能够高效地产出大量的序列数据，为遗传多样性的分析提供了基础。
2. 分子标记技术分子标记技术是基于DNA片段的遗传标记，可以通过PCR扩增等方法来建立遗传图谱。
这些标记可以用来分析种群的结构、亲缘关系以及种群之间的迁移和遗传流动。
常用的分子标记技术包括RAPD、AFLP、SSR等。
这些技术具有高通量、高灵敏度和高可重复性的特点，适用于大规模的遗传多样性研究。
3. 表型分析除了分析遗传物质的差异，遗传多样性的研究还可以通过对个体的表型特征进行分析。
表型是个体对外界环境的适应性反应，它可以受到遗传和环境因素的影响。
通过对表型的测量和分析，可以更加全面地了解个体和种群的遗传多样性，并揭示其与环境因素之间的关系。
三、遗传多样性的应用1. 生物学研究遗传多样性的分析在生物学研究中具有重要的应用价值。
它可以帮助我们了解物种的起源和演化历史，揭示了不同种群之间的亲缘关系和遗传交流情况。
此外，遗传多样性的研究还可以为物种的分类和鉴定提供依据，促进生物多样性的保护和管理。
2. 自然保护保护和维护物种的遗传多样性是自然保护的重要任务之一。
通过对物种的遗传多样性进行监测和评估，可以及时发现种群数量下降、遗传流动受限等问题，并采取相应的保护措施。
遗传多样性的保护还可以提高物种的适应性和生存能力，增加物种的抵御病害和环境变化的能力。
3. 人类健康遗传多样性的分析对于人类健康也具有重要的意义。
核酸序列分析
琼脂糖凝胶电泳
在PH3.5时，碱基上的氨基基团解离， PH3.5时 碱基上的氨基基团解离， 而三个磷酸基团只有一个解离， 而三个磷酸基团只有一个解离，整个核 酸分子带正电荷。 酸分子带正电荷。 PH值为8.0-8.3时 碱基几乎不解离， 值为8.0 在PH值为8.0-8.3时，碱基几乎不解离， 磷酸全部解离，核酸分子带负电荷。 磷酸全部解离，核酸分子带负电荷。若 将由PH8.0 PH8.0电泳缓冲液制成的凝胶置于电 将由PH8.0电泳缓冲液制成的凝胶置于电 场中， 场中，核酸分子由于带负电会向正极泳 动。
Maxam-Gibert
，
化学修饰法测定 DNA序列的原理
，
5 -GATCACTACTG-3
，
5 -GATCACTACTG-3
，
G
G+A
C+T
C
G
G+A
T+C
C
DNA测序自动化和大规模测序
双脱氧法和化学修饰法的缺点： 双脱氧法和化学修饰法的缺点： 放射性 操作步骤烦琐 效率低 读片过程慢
激光测序法 通过ddNTP 随机竞争终止新合成DNA DNA的互 通过ddNTP 随机竞争终止新合成DNA的互 补链。 补链。 引物标记系统： 引物标记系统： 四种不同的荧光染料标 记引物。 记引物。 终止标记系统： 终止标记系统：4种不同的荧光染料标记 四种双脱氧核糖核酸
：
大片段DNA 大片段DNA 序列测定的策略
鸟枪法 互套式缺失法 引物延伸法
核酸序列的基本分析
功能域和蛋白质互作预测
总结词
识别蛋白质中的功能域以及预测蛋白质 之间的相互作用。
VS
详细描述
功能域是蛋白质中负责特定生物功能的区 域，通过分析核酸序列，可以识别出蛋白 质中的功能域，进一步了解其生物学功能 。此外，还可以利用生物信息学方法预测 蛋白质之间的相互作用，揭示基因网络中 的相互关系。
系统生物学和网络分析
基因组组装
01
基因组组装是将测序得到的短读段组装成完整的基因组序 列的过程。
02
基因组组装是基因组学研究中的关键步骤，对于理解基因 组结构和功能、发现新基因和基因变异等具有重要意义。
03
基因组组装可以使用各种软件和算法，如SOAPdenovo、 Velvet和Abyss等，根据不同的测序技术和数据类型选择合适
核酸序列的表示方法
符号表示
通常使用大写字母表示碱基，如A代表腺嘌呤，G代表鸟嘌呤，C代表胞嘧啶， T代表胸腺嘧啶。
转录和翻译
DNA中的信息通过转录过程传递给RNA，然后通过翻译过程将RNA的信息转化 为蛋白质。
核酸序列的来源和测序方法
来源ห้องสมุดไป่ตู้
核酸序列可以从各种来源获得，如细菌、病毒、动植物等。
测序方法
总结词
从整体角度研究生物系统的结构和功能，通 过网络分析揭示基因之间的相互关系。
详细描述
系统生物学将基因、蛋白质等生物分子视为 相互关联的网络，而非孤立的实体。通过构 建基因调控网络、蛋白质互作网络等，可以 全面了解基因的功能及其在生物过程中的作 用。网络分析有助于发现关键基因、模块和 通路，为药物研发和疾病治疗提供新的思路。
06
实际应用和案例分析
基因组学研究中的应用
核酸序列分析
核酸序列分析在生物学领域中，核酸序列分析是一项重要的研究工具，它可以帮助科学家们理解生物体内的基因组结构和功能。
通过分析核酸序列，我们可以揭示基因的组合方式、基因在不同物种之间的演化关系以及基因与疾病之间的关联。
本文将介绍核酸序列分析的基本步骤和常用方法，并探讨它在生物研究中的应用。
一、核酸序列分析的基本步骤1. 数据收集与清洗：首先，我们需要获取相关的核酸序列数据。
这些数据可以来自于公共数据库（如GenBank、ENSEMBL等）或实验室内部的测序项目。
收集到的数据可能存在噪声或错误，所以我们需要对数据进行清洗和筛选，以保证分析的准确性。
2. 序列比对：接下来，我们需要将不同样本的核酸序列进行比对。
序列比对是核酸序列分析的核心步骤之一，它可以帮助我们发现序列之间的相似性和差异性。
常用的序列比对算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法等。
3. 序列注释：在比对完成后，我们可以根据已知的功能注释信息来对序列进行注释。
注释可以告诉我们该序列可能的编码蛋白质的功能、寻找潜在的基因等。
4. 比对结果分析：通过分析比对结果，我们可以了解到序列的保守区域和变异区域。
保守区域可能是功能区域，例如编码蛋白质的区域，变异区域可能涉及到物种之间的进化差异或突变相关的功能。
5. 结果可视化：最后，我们需要将分析的结果进行可视化呈现。
通过可视化，我们可以更直观地理解数据，并对进一步实验设计或研究方向提出建议。
二、核酸序列分析的常用方法1. 比对工具：常用的核酸序列比对工具包括BLAST、ClustalW和MAFFT等。
BLAST（基本局部比对序列工具）是一种快速的局部比对算法，它能够快速地找到序列之间的相似性。
ClustalW和MAFFT则更适用于多序列比对，它们可以比较多个序列之间的相似性和差异性。
2. 注释工具：常用的核酸序列注释工具包括NCBI的Entrez、ENSEMBL和UniProt等。
生物化学中的核酸序列分析
生物化学中的核酸序列分析生物化学是研究生命现象与生理功能的科学，而核酸是构成生命的分子之一，它们在生物体内扮演着重要的角色。
核酸是由核苷酸单元组成的长链，其中DNA是一个双螺旋分子，可以储存生物遗传信息，而RNA则可以转录DNA的信息并参与蛋白质合成。
在生物研究中，对核酸序列的分析非常重要。
通过对DNA序列的分析，可以推测出蛋白质编码信息并预测基因功能；而对RNA序列的分析，则可以了解基因的表达和调控。
本文将从分子生物学和生物信息学的角度来探讨核酸序列分析。
1. PCR扩增与测序分析PCR(聚合酶链式反应)是一种常用的分子生物学技术，可以从少量的DNA或RNA样品中扩增出目标片段，为进一步的分析提供足够的材料。
PCR过程中需要用到一组引物，其可以通过生物信息学分析DNA序列寻找到设计合适的引物。
PCR扩增得到的产物可以进一步进行测序分析，最常用的测序方式为Sanger测序技术。
此技术基于DNA链延伸过程中的dNTP和ddNTP的竞争关系，通过荧光信号和电泳进行测序。
测序结果可以通过生物信息学工具进行比对、序列注释和统计分析。
2. 基因功能预测高通量基因组测序技术的出现，导致了大量未知基因序列的暴增。
对于这些基因序列的功能预测，通常需要先进行同源比对。
同源比对基于多序列比对的原理，将物种间已知的方向同源序列，与未知序列比对，寻找到相似的序列区域，从而对未知序列的基因功能进行推测。
同源比对时，需要注意序列的物种来源和序列的质量。
不同物种间的序列可能在不同位置发生突变，导致序列的比对不准确；若序列存在较多的突变，也可能会影响比对结果。
因此，如何选择合适的工具和参数进行同源比对很关键。
同时，基因家族和重复序列也可能会干扰比对结果，因此需要进行筛除和过滤。
3. RNA测序与转录组分析RNA测序技术可以获得全基因组水平的转录信息，从而了解基因的表达状态和调控机理。
RNA测序通常经过文库构建和深度测序等多个步骤。
病毒溯源的技术方法和应用
病毒溯源的技术方法和应用病毒溯源是指通过追踪分析病毒的来源、演化和传播路径来寻找病毒的源头，以便更好地进行防治措施。
病毒溯源技术在近年来越来越受到重视，不仅可以帮助科研工作者研究病毒，还可以为公共卫生事件的防控提供重要参考。
本文将介绍几种病毒溯源技术方法和应用。
1. 核酸序列分析法核酸序列分析法是一种常见的病毒溯源技术方法。
该方法首先需要获得病毒的核酸序列信息，然后通过对病毒基因组的序列演化解析和比较，来推导出病毒的演化关系和传播路径。
此外，通过监测病毒的变异情况和唯一标志性序列，可以进一步追踪病毒来源和传播途径。
核酸序列分析法主要应用于病毒的基因组测序和分析。
随着新一代测序技术的不断进步，病毒基因组的测序变得更加高效、精确和便捷。
病毒基因组的比较分析可以揭示病毒的种类、演化关系和传播路径，对于病毒的防治具有至关重要的作用。
例如，在新冠疫情爆发期间，科研人员利用核酸序列分析法成功追踪新冠病毒的来源和传播途径，为疫情的防控提供了重要依据。
2. 免疫学方法免疫学方法是一种基于抗体和免疫学原理的病毒溯源技术。
该方法通过检测病毒感染者或者携带者的体液中的特定抗体，来确定病毒的感染群体和传播途径。
此外，还可以通过对病毒的抗体和反应原进行分析，来推断病毒的演化关系和传播路径。
免疫学方法主要应用于病毒感染的血清学诊断、流行病学调查和疾病监测。
例如，在莱姆病的防控中，科研人员利用免疫学方法检测感染者的血清抗体，确定病毒在某些地区的感染率和传播途径，为疾病的防治提供了方向性建议。
3. 生物信息学方法生物信息学方法是一种基于计算机技术和大数据分析的病毒溯源技术。
该方法通过大规模的数据分析和建模，来识别病毒感染的特定人群和传播途径。
生物信息学方法通常涉及复杂的算法和模型，需要借助大规模计算资源和计算机技术对数据进行处理。
生物信息学方法主要应用于病毒的流行病学研究和病毒感染的预测分析。
例如，在流感疫情监测中，科研人员利用生物信息学方法对多年的流感数据进行分析，找出流感病毒的传播规律和高发季节，为疫情的预测和防控提供了依据。
核酸序列的一般分析
• 而真实基因组的核苷酸分布则是非均匀的
核苷酸 A C G T
频率 0.3248693727808 0.1751306272192 0.1751306272192 0.3248693727808
酵母基因组核苷酸出现频率
• 在统计过程中，如果同时计算DNA的正反 两条链，则根据碱基配对原则，A和T、C 和G的出现频率相同。 • 如果仅统计一条链，则虽然A和T、C和G的 A T C G 出现频率不同，但是非常接近。
• 对于任何给定的核酸序列（单链DNA或 mRNA），根据密码子的起始位置，可 以按照三种方式进行阅读。 • 例如，序列ATTCGATCGCAA （1） ATTCGA TCGCAA （2） ATTCGAT CGCAA （3） AT TCGATCGCAA • 这三种阅读顺序称为阅读框（reading frames）
基因表达调控信息隐藏在基因的上游区域，在组 成上具有一定的特征，可以通过序列分析识别这 些特征。
1. DNA序列分析步骤 序列分析步骤
• 在DNA序列中，除了基因之外，还包含许多其它 信息，这些信息大部分与核酸的结构特征相关联， 通常决定了DNA与蛋白质或者DNA与RNA的相互 作用。 • 存放这些信息的DNA片段称为功能位点 – 如 启 动 子 （ Promoter ） 、 基 因 终 止 序 列 （Terminator sequence）、剪切位点（Splice site）等。
– 通过对密码子的聚类分析，可以很清晰地将具有不同 三级结构蛋白质的编码基因分成不同的类，而具有相 似三级结构蛋白的编码基因则大致聚在同一类中，从 而证明基因密码子的使用偏性与蛋白质三级结构具有 密切的相关性。
• 在不同物种中，类型相同的基因具有相近的同义 密码子使用偏性
实验二 核酸序列分析
实验二核酸序列分析【实验目的】1、掌握已知或未知序列接受号的核酸序列检索的基本步骤；2、掌握使用BioEdit软件进行核酸序列的基本分析；1、熟悉基于核酸序列比对分析的真核基因结构分析（内含子/外显子分析）；2、了解基因的电子表达谱分析。
【实验原理】针对核酸序列的分析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。
一般而言，确定基因的位置和结构需要多个方法综合运用，而且需要遵循一定的规则：对于真核生物序列，在进行预测之前先要进行重复序列分析，把重复序列标记出来并除去；选用预测程序时要注意程序的物种特异性；要弄清程序适用的是基因组序列还是cDNA序列；很多程序对序列长度也有要求，有的程序只适用于长序列，而对EST这类残缺的序列则不适用。
1. 重复序列分析对于真核生物的核酸序列而言，在进行基因辨识之前都应该把简单的大量的重复序列标记出来并除去，因为很多情况下重复序列会对预测程序产生很大的扰乱，尤其是涉及数据库搜索的程序。
2. 数据库搜索把未知核酸序列作为查询序列，在数据库里搜索与之相似的已有序列是序列分析预测的有效手段。
在理论课中已经专门介绍了序列比对和搜索的原理和技术。
但值得注意的是，由相似性分析作出的结论可能导致错误的流传；有一定比例的序列很难在数据库里找到合适的同源伙伴。
对于EST序列而言，序列搜索将是非常有效的预测手段。
核酸序列特征分析
核酸序列特征分析核酸序列特征分析是生物信息学研究中重要的一个方面。
它可以帮助我们更深入地理解基因组及基因表达研究。
本文旨在介绍核酸序列特征分析，其中包括核酸序列分析、核酸序列特征抽取和质粒抽取等内容。
首先，介绍核酸序列分析，其中包括特征分类、序列特征检测、序列分类和序列比对等。
核酸特征分类是将核酸序列分为有用的和无用的，从而排除噪声。
核酸序列特征检测包括对不同类型的基因、基因组表达、基因功能和结构等特征的检测，以及比较不同物种序列或不同基因组结构的检测。
核酸序列分类是用特征抽取技术分析序列长度，以确定序列的分类及特征。
序列比对是比较两个或多个序列的相似性，以发现可能的相似性或共同特征。
其次，介绍核酸序列特征抽取。
它分为特征抽取和质粒抽取两大类。
特征抽取的主要目的是抽取出序列的非特定特征，比如k-mer特征，基于序列单位的反向字典学习（RLD）等方法。
质粒抽取的目的是抽取出序列以及其表达周围的特定特征，比如突变、位点突变、基因连接等。
特征抽取是对序列的概括，抽取出重要的特征，而质粒抽取是对序列表达的概括，可以捕捉到序列的精细结构信息。
最后，介绍核酸序列特征分析的一些应用。
一方面，核酸序列特征分析可以用于揭示基因组结构和功能特征。
例如，可以利用序列比对技术对不同物种序列进行对比，揭示出不同物种的关键基因。
另一方面，核酸序列特征分析也可以用于揭示表达调控机制。
例如，可以用特征分类和序列特征抽取技术，结合表达评价结果，探索基因表达调控的内在机制。
综上所述，核酸序列特征分析是生物信息学研究中重要的一个方面。
它可以用来探索基因组结构和功能特征，揭示表达调控机制，改进基因调控机制，为临床实验提供分析指导，并帮助我们更加深入地了解基因组研究和基因表达研究。
因此，核酸序列特征分析的研究将给生物信息学领域带来许多新的机会。
核酸和蛋白质序列分析
核酸和蛋白质序列分析在获得一个基因序列后，需要对其进行生物信息学分析，从中尽量发掘信息，从而指导进一步的实验研究。
通过染色体定位分析、内含子／外显子分析、ORF分析、表达谱分析等，能够阐明基因的基本信息。
通过启动子预测、CpG岛分析和转录因子分析等，识别调控区的顺式作用元件，可以为基因的调控研究提供基础。
通过蛋白质基本性质分析，疏水性分析，跨膜区预测，信号肽预测，亚细胞定位预测，抗原性位点预测，可以对基因编码蛋白的性质作出初步判断和预测。
尤其通过疏水性分析和跨膜区预测可以预测基因是否为膜蛋白，这对确定实验研究方向有重要的参考意义。
此外，通过相似性搜索、功能位点分析、结构分析、查询基因表达谱聚簇数据库、基因敲除数据库、基因组上下游邻居等，尽量挖掘网络数据库中的信息，可以对基因功能作出推论。
上述技术路线可为其它类似分子的生物信息学分析提供借鉴。
本路线图及推荐网址已建立超级链接，放在北京大学人类疾病基因研究中心网站（htt p://gene.b .cn/science/b ioinfomati cs.htm）,可以直接点击进入检索网站。
下面介绍其中一些基本分析。
值得注意的是，在对序列进行分析时，首先应当明确序列的性质,是m RNA序列还是基因组序列？是计算机拼接得到还是经过PCR扩增测序得到？是原核生物还是真核生物？这些决定了分析方法的选择和分析结果的解释。
（一）核酸序列分析1、双序列比对（pai rwise alig nment）双序列比对是指比较两条序列的相似性和寻找相似碱基及氨基酸的对应位置，它是用计算机进行序列分析的强大工具，分为全局比对和局部比对两类，各以N eedleman-W unsch算法和Sm ith-Waterm an算法为代表。
由于这些算法都是启发式（heuristic）的算法，因此并没有最优值。
核酸序列分析
Smith-Waterman算法
在序列比对中，通常希望使用能够反映一个氨基酸发生改 变的概率与两个氨基酸随机出现的概率的比值的矩阵。这些比 值可以用相关几率（relatedness odds）矩阵表示。这就是突 变数据相似性分数矩阵产生的基础，在序列比对过程中，两个 序列从头到尾逐个残基进行比对，所得几率值的乘积就是整个 比对的分值。 在实际使用时，通常取几率值的对数以简化运算。因此， 常用的突变数据矩阵PAM250实际上是几率值的对数矩阵（图 3）。矩阵中值大于0的元素所对应的两个残基之间发生突变 的可能性较大，值小于0的元素所对应的两个残基之间发生突 变的可能性较小。
Needleman-Wunsch算法 Needleman-Wunsch算法
当两个序列被联配时，通过计算其重排序列
(shuffed version) 的联配距离，可以得到这两个序列间 的最小距离估计。如果实际得到的联配距离小于重排序 列距离的95%，则表明实际的联配距离达到了5%的显 著水平，是不可能由机误造成的，即实际联配距离是正 确的。
Needleman-Wunsch算法
将两条联配的序列沿双向表的轴放置。从任一碱基
对，即表中的任一单元开始，联配可延三种可能的方式
延伸：如果碱基不匹配，则每一序列加上一个碱基，并 给其增加一个规定的距离权重；或在一个序列中增加一
个碱基而在另一序列中增加一个空位或反之亦然。引入
一个空位时也将增加一个规定的距离权重。
62%或以上相同的串用于产生BLOSUM62矩阵，依此类推。
BLOSUM与BLOCKS对于同样的 序列比对产生的结果 在局部有所不同，可能是一个认为不相似不可以替换而另一 个认为相似可以替换。必须说明，如果比对这两个序列高度 相似，这些细微的差别对整个序列比对结果的影响不大，但 在序列比对的边界区可能产生显著影响，此时增强微弱信号 以探测远距离相关变得十分重要。
核酸序列分析泛讲
UUUUUUUUU C-G C-G G-C G-C U-A G-C G-C C-G G-C
3’
10
真核基因组中的重复序列
存在方式
长度 拷贝数
单一序列
重复序列 中度重复序列 大于300bp 高度重复序列 2~200bp 拷贝数106~108之间
出现一次或很少几 拷贝数102~106之间 次
预测工具：
GENSCAN，GENEMARK NetGene2, Splice View
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（三）、CpG岛
CpG岛（CpG island）是短的、分散的、非甲基化核酸序列， 它常出现在持家基因和受调节表达的基因5’端，CpG岛定 义为长度超过200bp，p(CG)> 0.6×p(C)×p(G)值，且GC 含量大于50%的序列区域。 统计表明在人和鼠的基因中80%含有CpG岛。覆盖5’启动 子区域，并常向3端延伸约1000bp，进入基因翻译区。通过 CpG岛分析可帮助确定基因5’末端位置。分析序列中的 CpG岛可用WebGene 或CpGplot 。
基因结构分析 （1）原核基因结构
• 原核生物基因组小，基因密度高，很少存在重复序列， 一个基因是由编码一个蛋白质或RNA的开封阅读框构成， 中间没有间断。 • 细菌的起始密码子为: ATG, GTG, TTG • 核糖体结合位点(Shine-Delgaron sequence) • 终止密码子较容易确定 • 转录终止子 • 密码子偏好与转录因子 CTF 结 与转录因子 SP1 结 合 ， 能 够 准 确 合，促进转录 结合，起增强 识别转录起始点 转录效率的作 用
原核和真核生物基因转录起始位点上游区 结构
原核生物
－35 －10 ＋1 mRNA
核酸序列分析总结
核酸序列分析1、核酸序列检索可通过NCBI使用Entrez系统进行检索，也可用EBI的SRS服务器进行检索。
在同时检索多条序列时，可通过罗逻辑关系式按照GenBank接受号进行批量检索。
如用“AF113671 [ac] OR AF113672 [ac]”可同时检索这两条序列。
其中“[ac]”是序列接受号的描述字段。
2、核酸序列的基本分析（1）分子质量、碱基组成、碱基分布分子质量、碱基组成、碱基分布可通过一些常用软件等直接获得。
如:BioEdit（/BioEdit/bioedit.html），DNAMAN（）。
（2）序列变换进行序列分析时，经常需要对DNA序列进行各种变换，例如反向序列、互补序列、互补反向序列、显示DNA双链、转换为RNA序列等。
这些用DNAMAN软件可很容易实现，这些功能集中在Sequence→Display，从中可选择不同的序列变换方式对当前通道的序列进行转换。
（3）限制性酶切分析该方面最好的资源是限制酶数据库（Restriction Enzyme Database，REBASE）。
REBASE数据库（，/rebase）中含有限制酶的所有信息，包括甲基化酶、相应的微生物来源、识别序列位点、裂解位点、甲基化特异性、酶的商业来源及公开发表的和未发表的参考文献。
其它资源还有：WebGene：/~tjyin/WebGene/RE.html，/personal/tyin.htmlWebCutter2：http://www//firstmarkert/firstmarket/cutter/cut2.html同时，很多软件也能够识别REBASE限制酶数据库。
强烈推荐使用集成化的软件如BioEdit和DNAMAN等。
所得出的结果给出指定DNA序列的酶切位点信息，为克隆鉴定和亚克隆提供了重要信息。
在实际进行分子生物学实验中，有时需要对多条相关序列（如发生突变的一批序列）同时进行酶切分析，以便为后续的克隆鉴定提供参考。
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NCBI网站：/guide/all/#tools 13
EBI网站：/
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一、序列统计
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序列统计包括核酸序列基本指标的计算：分子质量、GC 百分含量、融合温度（Tm值，又称退火温度）、摩尔消 光系数等。可通过一些常用软件如JaMBW软件包中的一 个小工具Oligo Calculator、BioEdit、DNAMAN等进 行综合计算。
Transeq主页
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翻译结果（6框架）
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程序之二： ExPASy的Translate Tool /tools/dna.html 特点： 1）程序简单，没有太多的可选项，运行速度快。
2）一次翻译双向6条蛋白质序列。
3）输出结果较Transeq清楚，不仅将终止密码子用 Stop英文单词表示，还将起始密码子以MET标记出 来
序列格式说明： １）序列标准格式 >XX(不能少）
2）序列长度少于18bp时 一定要用标准格式
3）序列长度大于18bp时， “>XX”可省去。
YYYYYYYYYYYY YYY
2 互补与反向序列格式转换 RevSeq程序是一款专门将序列进行反向和互 补转换的小工具。 个头虽小，但很实用。它是著名的生物信息 学软件包EMBOSS的一个成员。
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http://mobyle.pasteur.fr/cgi-bin/portal.py?form=revseq
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粘贴序列
上传序列文件
1）反向链 2）互补链 3）反向互补链
改变文件名
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要求填写E-mail地址
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填写验证码
输出转换结果
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互补反向链
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同时转换多条序列
三、序列翻译 所谓序列翻译，是指用计算机程序把核酸序列按三 联体密码规则翻译成蛋白质序列。 6框架翻译，即从正向1，2，3位碱基开始按三联体 密码规则翻译成3条蛋白质序列以及从反向1，2，3 位碱基开始翻译得到3条蛋白质序列，共6条蛋白质序 列。 问题： 究竞蛋白质序列是不是真正表达的蛋白产物？ 方法：
国外主要网站 http://mobyle.pasteur.fr/cgi-bin/portal.py/ /Tools/index.html /
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各steur.fr/cgibin/portal.py#forms::revseq
2. DNA序列携带的遗传信息具有极高的复杂性
3. DNA序列分析是揭示遗传语言复杂性的基本过程
二、基因结构与功能简介 原核生物基因结构
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特点：
1 长开放阅读框 2 高基因密度 3 简单的基因结构 4 基因组中GC含量变化非常大
真核生物基因结构
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1 基因组规模大
特点： 2 非编码区序列占绝大部分（人类，97％） 3 基因结构复杂
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1 序列格式转换
ReadSeq是目前最流行的格式处理软件之一。是美国印 第安那大学的Don Gilbert开发编制的。 支持23种序列格式的转换，几乎囊括了目前所有的一 级序列格式。
/molbio/readseq/
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选择输出 格式
23 EMBL格式
以JaMBW 的Oligo Calculator为例演示
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计算结果：
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二、序列转换 序列转换是分子生物学和生物信息学研究中最常遇到的工 作之一，因此，掌握序列转换的常用方法是分子生物学家
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和生物信息学家的基本要求。
序列转换主要包括两方面的工作： 1）序列格式转换
2）互补与反向序列格式转换
Oligo Calculator , /JaMBW/
16 JaMBW是一个分子生物学软件包，功能包括：序列格式 转换、求序列的补体序列与逆序列、将DNA序列翻译成 蛋白序列、序列分析、 多序列比较、特征位点查找、3维 分子结构查看、PCR引物设计、缓冲液设计等功能，包含 了分子生物学研究常用的一些操作。JaMBW是一个非常 出色的工具软件。
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1）对于已知蛋白，可进行数据库搜索判断序列的可靠性。 2）对于未知新基因，则需要参考序列的其他特定信息。
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许多程序对DNA序列一次进行全部6个阅读框的翻译。
程序之一：EBI著名软件包EMBOSS中的Transeq
/emboss/transeq/
特点： 1）输入序列可以是原始序列，也可以是GCG，Fasta， EMBL，GenBank，PIR等格式。 2）可一次翻译成1条，同向3条，双向6条蛋白质序列。 3）翻译时可选择标准密码子或其他类型的密码子
4 具有复杂的基因转录调控方式
5 具有丰富的可变剪接 6 有明显的CpG岛、密码子使用具有偏好性
四、DNA序列分析基本内容
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序列一般性分析 基因识别与鉴定
非编码区分析及调控元件识别
§4.2 DNA序列的一般分析
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重要分析工具网站
华北制药集团的谈杰创建的一个非常有用的生 物信息学资源网站。 /index.html
回顾
1 如何查询下列文献：Wan, Y. and Lemaux, P.G.. Generation of large numbers of independently transformed fertile barley plants. Plant Physiol. 1994 ,104: 37–48. 2上次上机操作内容简要说明。
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序列分析其实就是从已知蛋白质、RNA、
DNA序列作出生物学推论的过程。
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主要内容 §4.1 引言 §4.2 序列的一般分析 §4.3 基因预测与鉴定 §4.4 非编码区分析与调控元件识别
§4.1 引 言
一、DNA序列分析的意义
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DNA序列分析是生物信息学中的重要内容之一
1. DNA是生物遗传信息的最终决定者