高通量测序中常用的生物信息分析名词解释

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生物信息-名词解释

逐个克隆法：对连续克隆系中排定的BAC克隆逐个进行亚克隆测序并进行组装（公共领域测序计划）。

全基因组鸟枪法：在一定作图信息基础上，绕过大片段连续克隆系的构建而直接将基因组分解成小片段随机测序，利用超级计算机进行组装。

单核苷酸多态性(SNP),主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA序列多态性。

遗传图谱又称连锁图谱，它是以具有遗传多态性（在一个遗传位点上具有一个以上的等位基因，在群体中的出现频率皆高于1%）的遗传标记为“路标”，以遗传学距离（在减数分裂事件中两个位点之间进行交换、重组的百分率，1%的重组率称为1cM）为图距的基因组图。

遗传图谱的建立为基因识别和完成基因定位创造了条件。

物理图谱是指有关构成基因组的全部基因的排列和间距的信息，它是通过对构成基因组的DNA分子进行测定而绘制的。

绘制物理图谱的目的是把有关基因的遗传信息及其在每条染色体上的相对位置线性而系统地排列出来。

转录图谱是在识别基因组所包含的蛋白质编码序列的基础上绘制的结合有关基因序列、位置及表达模式等信息的图谱。

比较基因组学：全基因组核苷酸序列的整体比较的研究。

特点是在整个基因组的层次上比较基因组的大小及基因数目、位置、顺序、特定基因的缺失等。

环境基因组学：研究基因多态性与环境之间的关系，建立环境反应基因多态性的目录，确定引起人类疾病的环境因素的科学。

宏基因组是特定环境全部生物遗传物质总和，决定生物群体生命现象。

转录组即一个活细胞所能转录出来的所有mRNA。

研究转录组的一个重要方法就是利用DNA芯片技术检测有机体基因组中基因的表达。

而研究生物细胞中转录组的发生和变化规律的科学就称为转录组学。

蛋白质组学：研究不同时相细胞内蛋白质的变化，揭示正常和疾病状态下，蛋白质表达的规律，从而研究疾病发生机理并发现新药。

蛋白组：基因组表达的全部蛋白质，是一个动态的概念，指的是某种细胞或组织中，基因组表达的所有蛋白质。

代谢组是指是指某个时间点上一个细胞所有代谢物的集合，尤其指在不同代谢过程中充当底物和产物的小分子物质，如脂质，糖，氨基酸等，可以揭示取样时该细胞的生理状态。

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。

高通量测序科研入门常用名词意义整理

⾼通量测序科研⼊门常⽤名词意义整理微⽣物⾼通量测序相关名词概念解析作者：happy⽬录⼀、OTU分类和统计 (2)⼆、⽣物信息分析 (2)三、16SrRNA (3)四、Alpha多样性 (4)五、稀疏性分析（rarefaction analysis）和稀疏性曲线（rarefaction curve） (7)六、Shannon-Weiner指数 (8)七、Rank Abundance 曲线 (9)⼋、微⽣物种属鉴定及相关分析 (10)九、OTU群落聚类及相关分析 (14)⼗、Rank Abundance 曲线 (15)⼗⼀、韦恩图（Venn） (16)⼀、OTU分类和统计OTU(operationaltaxonomicunits)是在系统发⽣学研究或群体遗传学研究中，为了便于进⾏分析，⼈为给某⼀个分类单元（品系，种，属，分组等）设置的同⼀标志。

通常按照97%的相似性阈值将序列划分为不同的OTU，每⼀个OTU通常被视为⼀个微⽣物物种。

相似性⼩于97%就可以认为属于不同的种，相似性⼩于93%-95%，可以认为属于不同的属。

样品中的微⽣物多样性和不同微⽣物的丰度都是基于对OTU的分析。

Coverage是指各样品⽂库的覆盖率，其数值越⾼，则样本中序列没有被测出的概率越低。

该指数实际反映了本次测序结果是否代表样本的真实情况。

计算公式为：C=1-n1/N其中n1=只含有⼀条序列的OTU的数⽬；N=抽样中出现的总的序列数⽬。

分类⽔平统计表主要是对每个样本在分类学⽔平上的数量进⾏统计，并且在表格中列出了在每个分类学⽔平上的物种数⽬（只显⽰前10个样本，如果样本超过10个，请查看结果中taxon_all.txt⽂件）其中SampleName表⽰样本名称；Phylum表⽰分类到门的OTU数量；Class表⽰分类到纲的OTU数量；Order表⽰分类到⽬的OTU数量；Family表⽰分类到科的OTU数量；Genus表⽰分类到属的OTU数量；Species表⽰分类到种的OTU数量。

RNA-seq基础知识

RNA-seq基础知识1.RNA-Seq名词解释2.测序名词解释3.高通量测序常用名词解释4.转录组测序问题集锦RNA-Seq名词解释1.index 测序的标签，用于测定混合样本，通过每个样本添加的不同标签进行数据区分，鉴别测序样品。

2.碱基质量值（Quality Score或Q-score）是碱基识别（Base Calling）出错的概率的整数映射。

碱基质量值越高表明碱基识别越可靠，碱基测错的可能性越小。

3.Q30 碱基质量值为Q30代表碱基的精确度在99.9%。

4.FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Millionfragments mapped）每1百万个map上的reads中map到外显子的每1K个碱基上的fragment个数。

计算公式为公式中，cDNAFragments 表示比对到某一转录本上的片段数目，即双端Reads数目；Mapped Reads(Millions)表示Mapped Reads总数，以10为单位；Transcript Length(kb)：转录本长度，以kb个碱基为单位。

5.FC（Fold Change）即差异表达倍数。

6.FDR（False Discovery Rate）即错误发现率，定义为在多重假设检验过程中，错误拒绝(拒绝真的原(零)假设)的个数占所有被拒绝的原假设个数的比例的期望值。

通过控制FDR来决定P值的阈值。

7.P值（P-value）即概率，反映某一事件发生的可能性大小。

统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P<0.05为显著，P<0.01为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05或0.01。

8.可变剪接（Alternative splicing）有些基因的一个mRNA前体通过不同的剪接方式（选择不同的剪接位点）产生不同的mRNA剪接异构体，这一过程称为可变剪接(或选择性剪接，alternative splicing)。

高通量测序名词解释

高通量测序基础知识汇总一代测序技术：即传统的Sanger测序法，Sanger法是根据核苷酸在待定序列模板上的引物点开始，随机在某一个特定的碱基处终止，并且在每个碱基后面进行荧光标记，产生以A、T、C、G结束的四组不同长度的一系列核苷酸，每一次序列测定由一套四个单独的反应构成，每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP)，并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP)。

由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH 基团，使延长的寡聚核苷酸选择性地在G、A、T或C处终止，使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物。

它们具有共同的起始点，但终止在不同的的核苷酸上，可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段，通过检测得到DNA碱基序列。

二代测序技术：next generation sequencing（NGS）又称为高通量测序技术，与传统测序相比，二代测序技术可以一次对几十万到几百万条核酸分子同时进行序列测定，从而使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能，所以又被称为深度测序（Deep sequencing）。

NGS主要的平台有Roche（454 & 454+），Illumina（HiSeq 2000/2500、GA IIx、MiSeq），ABI SOLiD等。

基因：Gene，是遗传的物质基础，是DNA或RNA分子上具有遗传信息的特定核苷酸序列。

基因通过复制把遗传信息传递给下一代，使后代出现与亲代相似的性状。

DNA：Deoxyribonucleic acid，脱氧核糖核酸，一个脱氧核苷酸分子由三部分组成：含氮碱基、脱氧核糖、磷酸。

脱氧核糖核酸通过3',5'-磷酸二酯键按一定的顺序彼此相连构成长链，即DNA链，DNA链上特定的核苷酸序列包含有生物的遗传信息，是绝大部分生物遗传信息的载体。

RNA：Ribonucleic Acid，，核糖核酸，一个核糖核苷酸分子由碱基，核糖和磷酸构成。

生物信息分析经常使用名词说明

生物信息分析经常使用名词说明生物信息学（bioinformatics）：综合运算机科学、信息技术和数学的理论和方式来研究生物信息的交叉学科。

包括生物学数据的研究、存档、显示、处置和模拟，基因遗传和物理图谱的处置，核苷酸和氨基酸序列分析，新基因的发觉和蛋白质结构的预测等。

基因组（genome)：是指一个物种的单倍体的染色体数量，又称染色体组。

它包括了该物种自身的所有基因。

基因（gene）：是遗传信息的物理和功能单位，包括产生一条多肽链或功能RNA所必需的全数核苷酸序列。

基因组学：（genomics)是指对所有基因进行基因组作图（包括遗传图谱、物理图谱、转录图谱）、核酸序列测定、基因定位和基因功能分析的科学。

基因组学包括结构基因组学（structural genomics)、功能基因组学（functional genomics)、比较基因组学(Comparative genomics)宏基因组学：宏基因组是基因组学一个新兴的科学研究方向。

宏基因组学（又称元基因组学，环境基因组学，生态基因组学等），是研究直接从环境样本中提取的基因组遗传物质的学科。

传统的微生物研究依托于实验室培育，元基因组的兴起填补了无法在传统实验室中培育的微生物研究的空白。

蛋白质组学（proteomics）：说明生物体各类生物基因组在细胞中表达的全数蛋白质的表达模式及功能模式的学科。

包括鉴定蛋白质的表达、存在方式(修饰形式)、结构、功能和彼此作用等。

遗传图谱：指通过遗传重组所取得的基因线性排列图。

物理图谱：是利用限制性内切酶将染色体切成片段，再依照重叠序列把片段连接称染色体，确信遗传标记之间的物理距离的图谱。

转录图谱：是利用EST作为标记所构建的分子遗传图谱。

基因文库：用重组DNA技术将某种生物细胞的总DNA 或染色体DNA的所有片断随机地连接到基因载体上,然后转移到适当的宿主细胞中，通过细胞增殖而组成各个片段的无性繁衍系（克隆），在制备的克隆数量多到能够把某种生物的全数基因都包括在内的情形下，这一组克隆的整体就被称为某种生物的基因文库。

生物信息学中的高通量基因测序数据处理与分析

生物信息学中的高通量基因测序数据处理与分析随着高通量基因测序技术的发展，大量的基因测序数据得以产生。

这些数据对于生物信息学的研究和应用具有重要意义，因此高通量基因测序数据的处理与分析成为了生物信息学领域的重点之一。

高通量基因测序数据处理是指对原始的测序数据进行加工、清洗和预处理的过程。

首先，需要将测序数据从测序仪中读取出来，得到序列文件。

接着，需要对序列文件进行质量控制，去除低质量序列，过滤掉可能的污染和重复序列。

其次，对于RNA测序数据，需要对序列进行去除adaptor序列、多态性核苷酸等预处理步骤。

最后，对于基因组测序数据，还需要进行比对到参考基因组的工作。

高通量基因测序数据的处理过程中，还需要注意到错误和偏倚的存在。

测序错误可以来源于测序仪的误差，也可以来源于PCR扩增的偏差。

针对这些问题，研究人员可以利用错误纠正算法和统计模型来识别和修复错误的测序数据。

同时，也可以通过样本间和实验间的重复测序来评估和控制测序的偏差。

处理完高通量基因测序数据之后，研究人员就可以进一步进行数据分析。

高通量基因测序数据的分析主要包括基因定量和差异表达分析、基因组注释和变异分析、及关联分析和机器学习等。

基因定量分析可以通过计算读数或转录本的丰度来研究基因的表达模式；差异表达分析可以用于比较不同条件或组织中基因的表达差异，从而找出与特定生物过程或疾病相关的基因。

基因组注释分析可以将基因定位到基因组中的特定位置，并评估基因功能和调控元件的存在。

变异分析可以用于检测和注释基因组中的突变和多态性，研究其与疾病相关性，以及对个体差异的贡献。

关联分析和机器学习可以挖掘大规模测序数据中的相关性和模式，为生物学研究提供新的理解和预测。

为了更好地处理和分析高通量基因测序数据，研究人员还需要掌握一些常用的生物信息学工具和算法。

例如，常用的序列比对算法包括BLAST、Bowtie、BWA等；基因定量和差异表达分析可使用DESeq2、edgeR、limma 等；基因组注释可利用Ensembl、NCBI、UCSC等数据库和工具。

临床数据分析的生物信息学方法

临床数据分析的生物信息学方法生物信息学是一门综合性的学科，通过运用统计学、数学、计算机科学等方法，研究生物学中的数据，并为生物学研究提供支持。

在临床医学中，生物信息学方法为临床数据分析提供了有力的工具，帮助医生和研究人员更好地理解和处理临床数据信息。

本文将重点介绍在临床数据分析中常用的生物信息学方法。

一、基因组测序分析随着高通量测序技术的不断发展，基因组测序数据在临床研究中得到了广泛应用。

基因组测序分析是利用生物信息学工具分析不同个体基因组的差异和变异情况，从而揭示与疾病相关的基因变异。

常用的基因组测序分析方法包括基因变异检测、突变序列鉴定、拼接序列重建等，通过对临床数据进行测序分析，可以发现疾病相关的突变，为疾病的诊断和治疗提供依据。

二、表观遗传学分析表观遗传学是研究基因组外的遗传变异，如DNA甲基化和染色质修饰等遗传机制的调控。

表观遗传学分析在临床数据中的应用越来越广泛，可以帮助诊断和治疗复杂疾病。

通过生物信息学方法，可以分析临床样本中的DNA甲基化模式和染色质修饰情况，进而揭示与疾病发生发展相关的表观遗传变异。

三、转录组学分析转录组学是研究基因组转录过程的学科，通过分析基因的表达水平和组织特异性，揭示疾病发生发展过程中的分子机制。

生物信息学方法在转录组学分析中扮演着重要的角色，可以对临床数据中的转录组进行定量和差异表达分析，从而识别与疾病相关的基因和信号通路，并为临床诊断和治疗提供新的靶标和策略。

四、蛋白质组学分析蛋白质组学是研究蛋白质组中所有蛋白质的表达、定量和功能的学科。

通过生物信息学方法，可以对临床样本中的蛋白质组进行系统分析，发现疾病相关的蛋白质标志物，并研究其在疾病发生发展过程中的功能和调控机制。

蛋白质组学分析在临床研究中有着重要的应用价值，可以帮助医生更好地认识疾病的发生机制，提供精准诊断和个体化治疗的依据。

五、系统生物学分析系统生物学是一种研究生物系统的整体性和复杂性的学科，通过综合分析生物系统的多个层次的数据，揭示生物过程的整体性和动态性。

生物信息学常用名词解释（一）

生物信息学常用名词解释（一）在生物信息中会出现很多的特殊名词，从这次内容开始，我们将逐渐推送一些生物信息相关的一些名词解释。

生物信息学（bioinformatics）：综合计算机科学、信息技术和数学的理论和方法来研究生物信息的交叉学科。

包括生物学数据的研究、存档、显示、处理和模拟，基因遗传和物理图谱的处理，核苷酸和氨基酸序列分析，新基因的发现和蛋白质结构的预测等。

基因组（genome)：是指一个物种的单倍体的染色体数目，又称染色体组。

它包含了该物种自身的所有基因。

基因（gene）：是遗传信息的物理和功能单位，包含产生一条多肽链或功能RNA所必需的全部核苷酸序列。

基因组学（genomics)：是指对所有基因进行基因组作图（包括遗传图谱、物理图谱、转录图谱）、核酸序列测定、基因定位和基因功能分析的科学。

基因组学包括结构基因组学（structural genomics)、功能基因组学（functional genomics)、比较基因组学(Comparative genomics)。

蛋白质组学（proteomics）：阐明生物体各种生物基因组在细胞中表达的全部蛋白质的表达模式及功能模式的学科。

包括鉴定蛋白质的表达、存在方式(修饰形式)、结构、功能和相互作用等。

高通量测序：高通量测序技术（High-throughputsequencing，HTS）是对传统Sanger测序（称为一代测序技术）革命性的改变, 一次对几十万到几百万条核酸分子进行序列测定, 因此在有些文献中称其为下一代测序技术(next generation sequencing，NGS )足见其划时代的改变, 同时高通量测序使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能, 所以又被称为深度测序(Deep sequencing)。

下一代测序：英文名为Next Generation Sequencing，简称为NGS。

也叫做二代测序或者高通量测序。

生物信息学测序介绍

生物信息学测序介绍
生物信息学测序是一种高通量技术，用于测定DNA或RNA序列的方法。

通过测序技术，我们可以获取生物体中基因组或转录组的序列信息，从而揭示生命的基本结构和功能。

生物信息学测序的过程包括样品准备、DNA或RNA提取、文库构建、聚合酶链反应（PCR）
扩增、高通量测序以及数据分析等步骤。

首先，我们通过样品准备和提取DNA或RNA，以获
得待测物的纯净样品。

然后，将DNA或RNA片段通过文库构建操作，将其连接至引物或适
配体，以便进行后续的扩增和测序。

接下来是PCR扩增步骤，该步骤利用特定引物与DNA结合，在一系列有规律的温度循环中，
使DNA进行多轮放大，从而得到大量的DNA片段。

这些片段随后会进入高通量测序平台进
行测序。

高通量测序平台可以同时测序数百万到数十亿个片段，产生大量的序列数据。

常用的高通量测序技术包括Sanger测序、454测序、Illumina测序、Ion Torrent测序和PacBio测序等。

这些技
术在测序原理和仪器设备上有所区别，但都可以完成DNA或RNA的测序。

最后是数据分析步骤。

测序产生的大量序列数据需要进行整理、质量控制以及比对、拼接和注释等分析。

通过生物信息学的软件工具，我们可以将海量的序列数据转化为有用的生物学信息，例如基因识别、功能注释、进化分析和比较基因组学等研究。

生物信息学测序在分子生物学、遗传学、进化生物学、医学和农业等领域具有广泛应用。

通过获取生物序列信息，我们可以深入研究基因的功能和调控机制，揭示生物多样性和物种演化的规律，还可以在医学诊断和治疗中发挥重要作用。

高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)

基因组测序基础知识㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。

目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种：1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序；2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序；3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx进行深度测序，完成基因组拼接。

采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。

实验流程：公司服务内容1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头，去污染）；序列组装达到精细图标准2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展示平台搭建1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。

基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。

(2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。

基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。

(3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。

高通量测序及分析

高通量测序与功能分析微生物群落测序是指对微生物群体进行高通量测序，通过分析测序序列的构成分析特定环境中微生物群体的构成情况或基因的组成以及功能。

借助不同环境下微生物群落的构成差异分析我们可以分析微生物与环境因素或宿主之间的关系，寻找标志性菌群或特定功能的基因。

对微生物群落进行测序包括两类，一类是通过16s rDNA，18s rDNA，ITS区域进行扩增测序分析微生物的群体构成和多样性；还有一类是宏基因组测序，是不经过分离培养微生物，而对所有微生物DNA进行测序，从而分析微生物群落构成，基因构成，挖掘有应用价值的基因资源。

以16s rDNA扩增进行测序分析主要用于微生物群落多样性和构成的分析，目前的生物信息学分析也可以基于16s rDNA的测序对微生物群落的基因构成和代谢途径进行预测分析，大大拓展了我们对于环境微生物的微生态认知。

目前我们根据16s的测序数据可以将微生物群落分类到种（species）（一般只能对部分菌进行种的鉴定），甚至对亚种级别进行分析，几个概念：16S rDNA（或16S rRNA）：16S rRNA基因是编码原核生物核糖体小亚基的基因，长度约为1542bp，其分子大小适中，突变率小，是细菌系统分类学研究中最常用和最有用的标志。

16S rRNA基因序列包括9个可变区和10个保守区，保守区序列反映了物种间的亲缘关系，而可变区序列则能体现物种间的差异。

16S rRNA基因测序以细菌16S rRNA基因测序为主,核心是研究样品中的物种分类、物种丰度以及系统进化。

OTU：operational taxonomic units (OTUs)在微生物的免培养分析中经常用到，通过提取样品的总基因组DNA，利用16S rRNA或ITS的通用引物进行PCR 扩增，通过测序以后就可以分析样品中的微生物多样性，那怎么区分这些不同的序列呢，这个时候就需要引入operational taxonomic units，一般情况下，如果序列之间，比如不同的 16S rRNA序列的相似性高于97%就可以把它定义为一个OTU，每个OTU对应于一个不同的16S rRNA序列，也就是每个OTU对应于一个不同的细菌（微生物）种。

高通量测序的生物信息学分析

附件三生物信息学分析一、基础生物信息学分析1.有效测序序列结果统计有效测序序列：所有含样品barcode（标签序列）的测序序列。

统计该部分序列的长度分布情况。

注：合同中约定测序序列条数以有效测序序列为准。

图形示例为：2.优质序列统计优质序列：有效测序序列中含有特异性扩增引物、不含模糊碱基、长度大于可供分析标准的序列。

统计该部分序列的长度分布情况。

图形示例为：3.各样本序列数目统计：统计各个样本所含有效测序序列和优质序列数目。

结果示例为：4.OTU生成：根据序列的相似性，将序列归为多个OTU（操作分类单元），以便后续分析。

5.稀释曲线（rarefaction 分析）根据第4条中获得的OTU数据，做出每个样品的Rarefaction曲线。

本合同默认生成OTU相似水平为0.03的rarefaction曲线。

rarefaction曲线结果示例：6.指数分析计算各个样品的相关分析指数，包括：•丰度指数：ace\chao•多样性指数：shannon\simpson•本合同默认生成OTU相似水平为0.03的上述指数值。

多样性指数分析结果示例：注：默认分析以上所列指数，如有特殊需要请说明。

7.Shannon-Wiener曲线利用各样品的测序量在不同测序深度时的微生物多样性指数构建曲线，反映各样本在不同测序数量时的微生物多样性。

当曲线趋向平坦时，说明测序数据量足够大，可以反映样品中绝大多数的微生物信息。

绘制默认水平为：0.03。

例图：8.Rank_Abuance 曲线根据各样品的OTU丰度大小排序作丰度分布曲线图。

结果文件默认为PDF格式（其它格式请注明）。

例图：9.Specaccum物种累积曲线（大于10个样品）物种累积曲线( species accumulation curves) 用于描述随着抽样量的加大物种增加的状况，是理解调查样地物种组成和预测物种丰富度的有效工具，在生物多样性和群落调查中，被广泛用于抽样量充分性的判断以及物种丰富度( species richness) 的估计。

基于高通量测序的生物信息学分析研究

基于高通量测序的生物信息学分析研究生物信息学作为一门新兴的交叉学科，涉及到生物、计算机科学、数学和统计等多个领域。

其中，高通量测序技术是生物信息学发展的重要基础，它是通过自动化、高速、高灵敏度的方法分析DNA或RNA的序列信息，从而深入掌握生命体系的遗传信息。

在这篇文章中，将着重探讨基于高通量测序的生物信息学分析研究。

一、高通量测序技术的基本概念高通量测序技术也被称为次代测序技术，与传统的Sanger测序技术相比，它可以高速、高效、低成本地完成海量基因组、转录组或RNA-Seq等样本的测序。

同时，高通量测序技术也不断发展，并出现了Illumina、Ion Torrent、PacBio等类别的次代测序平台，为生物信息学研究提供了更加多元的数据来源。

二、高通量测序技术的应用领域高通量测序技术的应用领域非常广泛，包括基因组测序、转录组测序、RNA-Seq、染色体捕获、外显子组、甲基化分析、比较基因组学研究等。

这些研究可以用于深入研究生命体系的基因功能、生物进化和疾病发生机制等重要问题。

三、高通量测序的数据分析方法高通量测序技术生成的数据量很大，需要进行一系列的数据分析，以便从生物学的角度理解数据。

这些分析包括序列质量控制、数据清洗、序列比对、差异分析、功能注释、基因富集分析等。

其中，数据清洗和序列比对是高通量测序数据分析的重要步骤，主要是为了保证数据的质量和准确性，并建立样本之间的比较框架。

四、高通量测序在基因功能研究中的应用基于高通量测序的基因功能研究主要包括转录组测序、RNA-Seq和甲基化分析等。

这些手段可以帮助研究人员深入理解基因调控机制、识别基因表达谱和DNA甲基化谱的变化规律。

通过这些研究，研究人员可以发现与疾病发生和进化相关的基因标记，并为新药研发提供支持。

五、高通量测序在精准医学中的应用高通量测序技术在精准医学中的应用正在逐步展开，在癌症诊疗、遗传病筛查和药物敏感性等方面具有广阔的应用前景。

生物信息学名词解释(个人整理)

一、名词解释：1.生物信息学：研究大量生物数据复杂关系的学科，其特征是多学科交叉，以互联网为媒介，数据库为载体。

利用数学知识建立各种数学模型; 利用计算机为工具对实验所得大量生物学数据进行储存、检索、处理及分析，并以生物学知识对结果进行解释。

2.二级数据库：在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来，是对生物学知识和信息的进一步的整理。

3.FASTA序列格式：是将DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的核苷酸或者氨基酸字符串，大于号（>）表示一个新文件的开始，其他无特殊要求。

4.genbank序列格式：是GenBank 数据库的基本信息单位，是最为广泛的生物信息学序列格式之一。

该文件格式按域划分为4个部分：第一部分包含整个记录的信息（描述符）；第二部分包含注释；第三部分是引文区，提供了这个记录的科学依据；第四部分是核苷酸序列本身，以“//”结尾。

5.Entrez检索系统：是NCBI开发的核心检索系统，集成了NCBI的各种数据库，具有链接的数据库多，使用方便，能够进行交叉索引等特点。

6.BLAST：基本局部比对搜索工具，用于相似性搜索的工具，对需要进行检索的序列与数据库中的每个序列做相似性比较。

P947.查询序列（query sequence）：也称被检索序列，用来在数据库中检索并进行相似性比较的序列。

P988.打分矩阵（scoring matrix）：在相似性检索中对序列两两比对的质量评估方法。

包括基于理论（如考虑核酸和氨基酸之间的类似性）和实际进化距离（如PAM）两类方法。

P29 9.空位（gap）：在序列比对时，由于序列长度不同，需要插入一个或几个位点以取得最佳比对结果，这样在其中一序列上产生中断现象，这些中断的位点称为空位。

P2910.空位罚分：空位罚分是为了补偿插入和缺失对序列相似性的影响，序列中的空位的引入不代表真正的进化事件，所以要对其进行罚分，空位罚分的多少直接影响对比的结果。

生物信息学在高通量测序数据分析中的应用

HiSeq 2000
Genome Analyzer II
MiSeq
高通量测序技术
了解物种的起源和演化历程 CATGGAAGGCAATCCCACATA Sanger结合NGS
AB/SOLiD
CATGCTAGAAAACATTTAATA
对未知基因组序列的物种
生物信息学在RNA omics方面的应用
PE, paired-end sequencing; SE, single-end sequencing; O, yes; X, no
454
SolexaSOLiD制备乳滴PCR桥式PCR
乳滴PCR
测序反应
聚合反应
聚合反应
连接反应
原理
焦磷酸
反向终止合成可剪切探针连接
光学检测
是
是
是
最大读长
~1 kb
250 bp
75 bp
最大数据产出* 700 Mb
600 Gb
300 Gb
运行时间
较短
长
最长
主要错误
Indel
替换
替换
准确率
低
高
最高
5500 Series Genetic Analysis Systems
GS FLX+ System
缺点：错误率高 (单次反应错误率~15%。
组装软件：SoapDenovo
Amborella植物测序基因组解决了“达尔文难解之谜”——为什么几百万年前花在地球上突然激增的问题。
单链DNA两端加上非对称的通用接头(包括测序引物)，接头与事先固定在固相芯片表面的序列互补
常用基因组拼接软件
• Velvet • Ray • ABySS • SOAPdenovo • SSAKE • SHARCGS • MIRA • Edena

生物信息学常用名词解释（六）

⽣物信息学常⽤名词解释（六）在⽣物信息中会出现很多的特殊名词，从这次内容开始，我们将逐渐推送⼀些⽣物信息相关的⼀些名词解释。

Read：⾼通量测序平台产⽣的短序列就称为reads，也称为⼀个读段，reads可以是单独⼀条，成为Single End reads，简称SE read，也可以是两条具有物理关系的⼀对reads，根据reads⽅向，可以分为Pair-end reads和mate-pair reads，简称为PE reads。

在很多分析中会利⽤管道reads之间的关系。

Contig：来⾃于单词contiguous，拼接软件基于reads之间的overlap关系，连接成为更长的序列为contig，contig序列之间不再具有overlap关系，也不包含N碱基。

Scaffold:基因组拼接得到contig序列之后，通过reads之间的pair-end或者mate-pair关系，连接成更长的⽚段成为scaffold，scaffold序列⼀般包含N碱基。

N50：N50是基因组拼接之后⼀个评价指标，将拼接得到的所有的序列，根据序列⼤⼩从⼤到⼩进⾏排序，然后逐步开始累加，当加和长度超过总长⼀半时，加⼊的序列长度即为N50长度。

N50越长，拼接得到的更长的序列越多，类似的还有N90等。

Coverage depth：(覆盖深度，亦简称覆盖度，也叫乘数)，指每个碱基被测序的平均次数，是⽤来衡量测序量的⾸要参数。

Coverage ratio ：（覆盖⽐率，亦简称覆盖率），指被测序到的碱基占全基因组⼤⼩的⽐率。

覆盖⽐率随覆盖深度升⾼⽽提⾼，亦受测序bias的影响，如illumina测序会受到GC bias的影响⽽导致测序不均匀。

回⽂序列：palindromic sequence;palindrome具有反向重复的DNA序列。

通常是DNA结合蛋⽩的识别部位，也是限制性核酸内切酶识别位点的序列特征。

串联重复序列（Tandem Repeat sequences）：在染⾊体上⼀段序列的多次重复，称为串联重复序列。