比较基因组学1

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基因组学和比较基因组学

基因组学和比较基因组学

基因组学和比较基因组学基因组学是研究生物体的基因组结构、组成和功能的科学领域。

它通过对基因组DNA序列的分析,探索基因与生物体性状之间的关系,以及基因组在进化过程中的变化。

而比较基因组学则是基因组学的一个重要分支,通过比较不同物种的基因组,揭示不同物种之间的共通性和差异性,从而深入研究生物体之间的进化关系和适应环境的机制。

1. 基因组学的发展在过去的几十年里,基因组学技术的飞速发展推动了该领域的迅猛发展。

创立了人类基因组计划(HGP)的里程碑式成果,将人类基因组的DNA序列测定完成并发布。

这项重大工作的完成催生了众多基因组学研究的突破,开辟了基因组学在疾病诊断、再生医学、进化生物学等领域的应用前景。

2. 基因组学的研究方法基因组学的研究方法主要包括测序技术和生物信息学分析两个方面。

测序技术利用高通量测序平台,可以快速、准确地获取生物体的整个基因组序列。

生物信息学分析则是对测序得到的海量数据进行筛选、比对、注释和解读,并通过构建基因组数据库和研发相应的算法,从中提取有意义的信息。

3. 基因组学的应用领域基因组学在医学研究中发挥着重要作用。

通过对疾病相关基因的研究,可以帮助诊断疾病、制定个体化治疗方案,甚至预测疾病的风险。

此外,基因组学在农业领域也有重要的应用。

比如利用基因组测序技术可以研究和改良作物的基因组,提高作物的产量和品质,并增强植物的抗病性和适应性。

4. 比较基因组学的研究意义比较基因组学通过比较不同物种的基因组,揭示物种之间的共通性和差异性,有助于研究生物体的进化关系和适应环境的机制。

通过比较不同种类的基因组,我们可以确定物种之间的亲缘关系,揭示不同物种之间演化的轨迹和速度。

同时,比较基因组学还有助于发现和理解基因组中的功能元件、非编码RNA等,进一步拓宽了我们对基因组的认识。

综上所述,基因组学和比较基因组学是两个相互关联的学科,它们以高通量测序技术为基础,通过分析基因组DNA序列的组成和功能,探究基因与生物体性状之间的关系,以及不同物种之间的共通性和差异性。

基因组学知识点总结

基因组学知识点总结

基因组学知识点总结基因组学是研究生物体的基因组结构、功能以及其与遗传性状的关系的学科。

下面将对基因组学的相关知识进行总结,包括基因组、基因、DNA测序技术等内容。

一、基因组和基因基因组指的是一个生物体所有基因和非编码DNA序列的总和。

基因是基因组中的一个特定区域,能够编码特定的功能性产物,如RNA和蛋白质。

基因组学研究着基因组中存在的各种基因的类型、数量以及它们在生物体中的分布和功能。

二、DNA测序技术DNA测序技术是基因组学中的重要工具,通过测序技术可以获取到DNA序列的信息,从而研究基因组结构和功能。

在过去的几十年里,DNA测序技术经历了多次技术革新,从传统的Sanger测序到现代的高通量测序技术,如二代测序和三代测序技术。

三、基因组测序项目基因组测序项目是基因组学研究的重要组成部分。

其中,人类基因组计划是最为著名的基因组测序项目之一,对人类基因组进行了全面的测序和分析,为后续的基因组学研究提供了重要的基础数据。

四、功能基因组学功能基因组学研究基因组中的各种功能元件,如调控区域、非编码RNA等,以及它们在基因调控网络中的作用和相互关系。

通过功能基因组学的研究,我们可以更好地理解基因组中各个功能区域的作用机制和生物学意义。

五、比较基因组学比较基因组学研究不同物种之间基因组的异同,以及这些差异对生物体特性的影响。

通过比较基因组学的研究,我们可以了解不同物种间的进化关系、基因家族的起源和演化等重要问题。

六、基因组编辑技术基因组编辑技术是基因组学中的一项重要技术,主要用于修饰和改变生物体的基因组。

目前,CRISPR-Cas9系统是最为常用的基因组编辑技术,能够实现高效、精确的基因组编辑,对基因组学研究和生物技术应用具有重要意义。

七、应用领域基因组学在许多领域都有广泛的应用,包括生物医学研究、农业与畜牧业、环境保护等。

通过基因组学的研究,我们可以揭示疾病的遗传基础、改良作物和畜牧动物的品质特性、了解生物多样性等重要问题。

基因组学中的比较基因组学方法

基因组学中的比较基因组学方法

基因组学中的比较基因组学方法基因组学是研究生物体的基因组结构、功能、组成及其相互作用的一门科学,其研究对象广泛,涉及到生命科学、医学、生态学等多个领域。

而比较基因组学则是基因组学中的一个分支,它通过比较各物种的基因组序列,揭示各种生物之间的基因演化及其遗传规律,并且研究各种基因的功能、表达、调控等问题。

在这篇文章中,我们将探讨基因组学中的比较基因组学方法。

一、基因组序列比较基因组序列比较是比较基因组学的基础,其主要作用是把不同物种的基因组序列进行比较,找出相同的序列,并且对相同的序列进行分析,从而揭示物种种类关系,共同祖先及其遗传变化等问题。

此外,基因组序列比较还可以为基因组结构和功能阐明提供重要的信息。

基因组序列比较具有以下几个特点:首先,基因组序列比较的算法不断更新,现代的比对算法比以前的更高效和准确,如MAFFT,MUSCLE等。

同时,基于多序列比对的算法也越来越成熟,如PhyML,RAxML等。

其次,基因组序列比较也需要考虑不同物种之间的基因数目和基因的排列顺序的变化,比如基因重复、基因家族和基因结构的演变等问题。

这些问题可以通过整个基因组序列的比较和基因组控制区的分析得到解决。

最后,基因组序列比较还需要考虑序列保守性和易变性的问题,这也是基因组序列比较的难点之一。

在快速进化的物种中,内含子和基因区之间的序列变异率可能非常大,这也需要采用相应的算法和策略来解决。

二、基于基因家族的比较基因组学方法基因家族是指在不同物种中存在多个拥有同样结构或功能的基因,如酪蛋白基因家族和S100基因家族等。

在基因组中,基因家族在不同物种中的数量和序列有所不同,这反映了基因家族的演化过程,因此可以通过研究基因家族的变化来推测基因的演化和基因家族的起源。

基因家族比较的方法有:1. 基因簇的比较:基因簇是指在染色体上连续排列的基因序列,通常由一系列同源基因组成。

基因簇的比较可以揭示同源基因的演化,还可以发现基因家族的新增和丢失等信息。

全基因组测序和比较基因组学的应用

全基因组测序和比较基因组学的应用

全基因组测序和比较基因组学的应用随着科技的不断进步,全基因组测序和比较基因组学成为了分子生物学和生物信息学领域中的热门话题,为生物科学研究提供了更多的数据和思路。

本文将阐述全基因组测序和比较基因组学的相关概念及其应用,以及它们在疾病诊断和治疗中的贡献。

一、全基因组测序全基因组测序是指对一个生物体的全部基因组进行序列分析的方法,包括染色体的DNA序列以及其中的基因。

全基因组测序主要依赖于高通量测序技术,通过将DNA样本分解成小片段,进行高通量的脱氧核苷酸(dNTP)测序,并通过计算机程序将这些片段拼接成整个基因组的序列,从而实现对整个基因组的测序。

随着全基因组测序技术的发展,越来越多的生物体的基因组被测序。

全基因组测序为基因组学、遗传学、演化生物学等领域的研究提供了丰富的数据,也促进了许多新的领域的发展,如个性化医疗、生物工程等。

二、比较基因组学比较基因组学是研究不同生物体基因组之间相似性和差异性的学科。

它通常基于全基因组测序数据,通过对两个或多个基因组的比较,识别出它们之间的相似性和差异性。

比较基因组学主要研究生物体的基因组组成、基因结构、基因家族、基因密度、进化关系等方面的差异,以了解生物的进化、适应性和演化等问题。

比较基因组学的主要应用之一是生物分类学。

通过比较基因组数据,可以识别出不同物种的基因组之间的相似性或差异性,从而确定它们的进化关系和分类关系。

此外,比较基因组学还可以用于肿瘤学、人类学、微生物学等领域的研究。

三、1. 遗传病诊断和治疗全基因组测序和比较基因组学可用于遗传病的诊断和治疗。

全基因组测序可以帮助鉴定遗传病的致病基因,通过比较不同基因组之间的差异,找到突变、重复、缺失等异常,从而发现相关的基因型和表型。

这有助于鉴定患者的病因,为制定个性化治疗方案提供了基础。

比较基因组学也有助于研究遗传病的致病机理和治疗方法。

通过比较不同物种的基因组,可以鉴定致病基因、识别细菌的耐药性和病毒的突变,从而为制定新的治疗方法提供思路。

基因在染色体上位置的判定方法(一)

基因在染色体上位置的判定方法(一)

基因在染色体上位置的判定方法(一)概述基因在染色体上的位置是研究基因功能和相互作用的重要基础。

本文将介绍几种常用的方法,用于基因在染色体上位置的判定。

方法一:基因组测序基因组测序是一种高效和精确的方法。

通过对一个生物体的基因组进行测序,并进行比对,可以确定基因的位置。

方法二:FISH技术FISH技术是一种利用探针与靶DNA结合的方法。

将基因组或染色体DNA进行处理,并标记上荧光信号的探针,通过光学显微镜观察荧光染色,从而确定基因在染色体上的位置。

FISH技术不需要DNA序列信息,因此,即使未知基因的序列也能找出其位置。

方法三:比较基因组学比较基因组学是一种通过比较不同物种的通用区域,快速确定已知和未知基因的位置的方法。

比较基因组学基于相同物种间的相似性,大概率的可预测基因在染色体上的位置。

方法四:PCR技术PCR技术是一种利用富含特定序列的引物扩增DNA的方法。

通过PCR扩增,可对目标序列进行定量、精确和高通量测定,从而精确地判定基因在染色体上位置。

结论以上四种方法中,基因组测序和FISH技术是常用的方法,但比较基因组学和PCR技术也有其优点。

在选择方法时,需要考虑到可用的资源、成本和目标研究问题的具体要求。

综合各种方法,可以帮助更好地理解基因组和染色体的特征,为基因定位提供更加可靠的支持。

补充除了以上提到的方法,还有一些其他的方法也能够用于基因在染色体上位置的判定:•SNP芯片:SNP芯片是一种基因芯片,判定基因在染色体上位置的精度高且速度快。

•跨物种比较基因组学:该方法通过比较不同物种基因组之间的共同区域来判定基因的位置。

该方法特别适用于研究进化关系较近的不同物种,例如哺乳动物。

•遗传连锁分析:遗传连锁分析经常用于研究复杂疾病的遗传。

该方法通过分析遗传连锁性极强的单倍体片段,来推断基因在染色体上的位置。

•基因组表情谱分析:该方法用于描述基因在不同时期或治疗后的表达水平变化,以帮助确定基因在染色体上位置。

基因测序数据处理与分析方法分析

基因测序数据处理与分析方法分析

基因测序数据处理与分析方法分析基因测序是指以高通量测序技术为基础,对DNA序列进行大规模分析的过程,用于对基因组、转录组或单个基因进行研究。

基因测序数据的处理和分析是基因测序研究的重要一环。

本文将介绍一些常见的基因测序数据处理和分析方法。

一、原始数据处理基因测序技术产生的原始测序数据包括FASTQ格式的序列文件,需要进行以下处理:1. 质量控制测序数据中包含了由于测序误差产生的错误碱基,这些错误碱基会对后续的分析产生影响。

因此,需要对测序数据进行质量控制。

通常采用的方法是使用软件工具进行去除低质量序列(如Trimmomatic)。

2. 序列比对将原始测序数据比对到一个基因组参考序列上,以确定每个序列片段来源于不同的基因或区域。

常用的软件包括Bowtie2和BWA。

二、基因组重测序与比较基因组学基因组重测序是指对已有的基因组进行测序并进行序列比对,以确定基因组的完整性和准确性。

比较基因组学是指通过对多个物种的基因组进行比较,来研究它们的演化关系。

这些研究都需要对基因组序列进行以下处理和分析:1. 基因组装连续的序列数据中包含了来自同一个基因的多个片段,需要将这些片段进行拼接以形成完整的基因。

常用的软件包括SPAdes和SOAPdenovo。

2. 基因注释基因注释是指对基因组序列进行功能注释,以确定基因的具体功能。

注释方法包括比对到已知基因库、预测开放阅读框、功能域预测等。

3. 基因演化分析基因演化分析是指通过对不同基因、物种的基因组序列进行比较,研究它们的演化关系。

常用的软件包括PhyML和MrBayes。

三、转录组测序与差异表达分析转录组测序是指对细胞中所有mRNA的测序,以研究某些生物过程中变化的基因表达。

差异表达分析是指比较不同条件下的基因表达量,从而确定哪些基因在这些条件下发生了显著的变化。

处理和分析转录组测序数据包括以下步骤:1. 转录组装与基因组装类似,需要对连续的序列数据进行拼接以形成完整的转录本。

基因组学,蛋白组学,代谢组学的区别

基因组学,蛋白组学,代谢组学的区别

基因组学,蛋白组学,代谢组学的区别
基因组学,蛋白组学和代谢组学是生物学领域中研究生物分子
的三个重要分支,它们之间有一些区别:
1. 基因组学 (Genomics) 研究的是生物体内的全部基因组,即DNA序列。

它关注的是基因的组成、结构、功能和相互作用
等方面。

基因组学的研究对象包括基因的识别、定位、序列比较和分析等。

2. 蛋白组学 (Proteomics) 研究的是生物体内的全部蛋白质组成,即蛋白质的类型、结构、作用和调控等方面。

蛋白组学的研究对象包括蛋白质的鉴定、表达、翻译后修饰和互作等。

3. 代谢组学 (Metabolomics) 研究的是生物体内的全部代谢产物,即代谢物的种类、浓度、代谢路径和功能等方面。

代谢组学的研究对象包括代谢物的鉴定、定量、代谢产物组成的变化和代谢途径的调控等。

基因组学、蛋白组学和代谢组学之间存在着密切的联系和相互依赖。

基因组学提供了蛋白组学和代谢组学的基础信息,蛋白组学探究基因组学中编码的蛋白质的功能和相互作用,代谢组学则可以反映蛋白质和基因组的功能状态和调控网络。

综合这三个分支的研究结果,可以加深对生物体内分子组成和功能的理解,揭示生物体内的生物学过程和疾病机制。

基因组学与转录组学的比较研究

基因组学与转录组学的比较研究

基因组学与转录组学的比较研究随着科技的不断发展,人们对于生物学的研究也越来越深入。

基因组学和转录组学是生物学中相对较新的概念,二者都涉及到基因的研究,但研究方向却有所不同。

本文将为大家介绍基因组学与转录组学的比较研究。

1. 基因组学基因组学是指对生物体某一物种全部基因组的研究,包括基因组的序列分析、结构、功能及进化等方面。

基因组学的研究旨在了解基因组的组成、结构和功能等基本特征,为研究生物体的形态、生理、生态、进化及其它方面提供基础。

基因组学的重要性在于它为对生物体全面系统性的研究开设了一个新的分析维度。

2. 转录组学转录组学是指研究物种基因组中所有转录产物的学科。

转录组学的主要研究对象是mRNA,研究方向是与mRNA相关的转录调控,即从转录起始点到终止点上的基因表达调控的过程。

转录组学研究可以深入地探究基因的表达模式和调控机制,对于理解生物体的发育、个体差异、环境响应以及疾病的发生等方面都有重要作用。

3. 基因组学和转录组学的研究领域不尽相同,但二者又有很大的交叉和互相支持的关系。

基因组学主要研究基因组序列,可揭示物种遗传变异、进化和表达差异等信息;而转录组学则通过研究RNA序列、芯片和RNA测序等方案来分析某一生物在不同生理状态下基因表达的变化,以及对其环境的适应能力和差异性等问题。

具体来说,基因组学对于全面了解基因的组成和结构有着重要作用,而转录组学则为基因组学提供了探究基因功能的途径。

基因组学可以发现基因的表达差异性、基因变异等信息,而转录组学则可以将这些信息与不同生物学过程相应的基因表达水平相关联。

虽然两种方法不同,但通过二者的综合分析可以更为深入地理解生物体的生命过程。

4. 结论基因组学和转录组学是现代生物学发展的重要研究领域。

二者互为补充,在生物学研究中起到了不可替代的作用。

基因组学的深入研究为我们提供了全面系统的生物信息,而转录组学则探究了基因组的内部活动规律,使人们对于基因组的功能和作用有了更为清晰的认识。

比较基因组学与分子进化(1)

比较基因组学与分子进化(1)
2021/3/7 The mechanisms of RNAi, RNA interference, RNAi 19
2021/3/7
20
2021/3/7
21
Genetic interference following ingestion of dsRNA-expressing bacteria by C.elegans
正确剪接位点
12
成熟 ( mRNA )结构
起始密码: ATG
N 5‘
外显子 64密码子
终止密码: TAA TAG TGA
C
3‘
蛋白质(20氨基酸)
2021/3/7
13
Promoter::GFP reporters reveal worm Cadherin gene expression
Worm cadherins: cdh-1, hmr-1a, hmr-1b, cdh-3, cdh-4, cdh-5, fmi-1, cdh-7, cdh-8, cdh-9, cdh-10, casy-1, cdh-12
1. Utilization of desirable regulatory sequence to drive the expression of your gene product
5’ control region protein coding region 3’ control region
2. Gene Silencing or Antisense approach to control the level of mRNA of a given gene
AT
genomic DNA PCR
G
GFP vector
3-5kb

动植物基因组学的比较分析

动植物基因组学的比较分析

动植物基因组学的比较分析随着基因测序技术的不断发展,生物学家能够更加深入地研究生物的基因组信息。

动植物基因组学的比较分析便是这样一种技术手段,它可以让我们更好地了解不同物种之间的差异和相似之处。

在本文中,我将简要介绍动植物基因组学的比较分析方法,以及其在生物学研究中的重要性。

一、基因组学的比较分析方法基因组学的比较分析方法包括多序列比对、同源基因预测、基因家族分析等。

多序列比对是比较分析的基础,它可以在不同物种之间寻找相同的序列,数据来自基因组注释、转录测序、EST 等。

同源基因预测可以通过对比已知物种的基因序列,预测新物种基因的区域和功能。

基因家族分析是将相似的基因分组到同一个家族中,进一步分析其功能和进化关系。

相比传统的基因研究方法,基因组学的比较分析方法有着更高的效率和准确性。

同时,它还可以同时研究多个物种,从而更好地探讨它们之间的差异和相似性。

二、基因组学的比较分析在生物学研究中的应用1、进化关系研究基因组学的比较分析可以帮助我们了解物种之间的进化关系。

例如,人类的基因组与其他灵长类动物的基因组比较分析显示,人类与黑猩猩的基因组相似度高达98.77%,这表明它们之间有着非常密切的进化关系。

此外,比较分析还可以发现不同物种之间的基因重复事件,从而推断出它们的进化历史。

2、遗传疾病研究在生物学中,基因组的比较分析可以揭示不同物种之间基因的重要性和作用机制。

比如,通过对人类基因组与小鼠基因组的比较分析,科学家们发现许多与人类遗传疾病相关的基因也存在于小鼠的基因组中,从而有助于研究这些疾病的治疗和预防。

3、物种演化研究物种之间的比较分析可以揭示它们之间的进化关系,包括分子水平的进化、形态水平的进化和生态水平的进化。

通过基因组学的比较分析,可以建立不同物种之间的分子系统发育树,为我们研究物种演化提供了强有力的工具。

4、基因改良研究基因组学的比较分析也可以为农业和畜牧业的基因改良提供支持。

比如,通过对转换基因水稻与普通水稻的基因组比较分析,可以发现不同之处,从而帮助我们了解转换基因水稻的性状和潜在的风险。

比较基因组学名词解释细胞生物学

比较基因组学名词解释细胞生物学

比较基因组学名词解释细胞生物学
嘿呀!亲爱的小伙伴们,今天咱们来聊聊《 比较基因组学名词解释细胞生物学》这个超级有趣的话题!
首先呢,咱们得知道啥是比较基因组学呀?哎呀呀,简单来说,比较基因组学就是对不同物种的基因组进行对比和分析的一门学问呢!它就像是一个超级侦探,通过研究各种生物的基因组,来找出它们之间的相似和不同之处,哇塞,是不是很神奇?
那细胞生物学又是啥呢?嘿,细胞生物学就是专门研究细胞的结构、功能、生命活动规律等等的学科呀!细胞可是生命的基本单位呢,没有细胞,哪来的我们这些活蹦乱跳的生命呀!
在比较基因组学里,当它和细胞生物学结合起来的时候,那可就更有意思啦!比如说,通过比较不同物种细胞的基因组,我们可以发现一些细胞在进化过程中的变化和规律哟!哎呀呀,这对于理解生命的奥秘可太重要啦!
比较基因组学可以帮助我们了解细胞的遗传信息是如何传递和变异的呢?哇,这能让我们更好地理解细胞的生长、分裂和衰老的过程呀!而且呢,通过比较不同细胞的基因组,还能发现一些与疾病相关的基因变异,这对于治疗疾病可是有着巨大的意义呀!
再比如说,比较不同物种细胞的基因组,我们能知道细胞的功能是怎么进化和特化的呢?这是不是让我们对生命的多样性和复杂性有了更深刻的认识呀!
哎呀呀,总之,比较基因组学在细胞生物学中的应用,真的是为
我们打开了一扇探索生命奥秘的神奇大门呀!小伙伴们,你们觉得是不是超级有趣呢?。

比较基因组学与分子进化1ppt课件

比较基因组学与分子进化1ppt课件

4.古老蛋白塑造细菌紧凑基因组 (Science,Vol. 320. no. 5878, pp. 935 – 938,Christopher J. Cardinale,
Evgeny Nudler, 5/16/2008)
5.科学家破解根结线虫基因组 ,
<<自然—生物技术》(Nature Biotechnology),doi:10.1038/nbt.1482,
1. 全球第一张白种人基因组图谱, 7月由美国科学家公布 .
2. 中国人基因组图谱(又称“炎黄一号”),
第一个亚洲人全基因序列图谱, 2007.11月公布,
3.恒河猴(rhesus macaque,Macaca mulatta)的基因组图谱. Science, 316: 240-243. April 2007.
•Nature,Nature 454, 955-960 ,Mansi Srivastava,Daniel S. Rokhsar,9/10/2008
7.绘制出首幅小麦基因组物理图谱
小麦的基因组不但数量多,且结构复杂,因此对其进行测序被视为“不可能完成的任 务”。小麦的染色体共含有170亿对碱基,是水稻的约40倍,是人体的约5倍,因此测 序工作进展相对缓慢。 Science,Vol. 322. no. 5898, pp. 101 - 104,Etienne Paux,Catherine Feuillet, 10/4/2008)
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Genome project
Resourse
number
Microbial genomes 347
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83
Viral genome
1044

基因组学和比较基因组学的应用

基因组学和比较基因组学的应用

基因组学和比较基因组学的应用引言基因组学和比较基因组学是现代生命科学领域的两个重要分支,其中基因组学研究的是一个生物的整个基因组,而比较基因组学则是将不同生物基因组之间的相似性和差异性进行比较和分析,以便了解各种生物之间的进化关系和功能演化。

这两个分支相互补充,已经广泛应用于现代生命科学研究的许多方面。

本文主要探讨基因组学和比较基因组学在现代生命科学中的应用及其前景。

基因组学的应用基因组学目前在现代生物医药研究中应用最为广泛,尤其是在癌症的早期预测和治疗方面。

通过对基因组进行全面的分析,可以快速准确地确定个体的基因组变异情况,为分子诊断和精准治疗提供重要的数据依据。

例如,研究人员对一项大规模的癌症基因组分析表明,肾癌的累积突变率远高于其他癌症,而干细胞型的乳腺癌的突变率也较高。

这些发现为癌症早期筛查和个性化治疗提供了指导依据。

另外,在生物多样性保护和物种保护方面,基因组学也有重要的应用价值。

例如,通过对动植物的基因组进行分析,可以了解其遗传多样性与适应性,为保护濒危物种提供重要的科学依据。

比较基因组学的应用比较基因组学的应用范围也非常广泛,它主要用于比较和分析不同生物基因组中相同和不同的基因以及基因组结构的演化关系和功能变化。

这些分析可以帮助研究人员深入了解个体和物种之间的遗传多样性、进化关系和适应性,并为物种分类和作物育种提供了科学依据。

例如,科学家们利用比较基因组学技术研究了不同人类族群之间的基因组差异,发现不同人类群体之间的基因组差异很小,但仍然有一些显著的遗传差异存在,这些遗传差异可以用于对人类疾病遗传学的探索和预测。

另外,在动植物育种方面,比较基因组学也有很重要的应用价值,可以帮助研究人员选择适合种植或饲养的品种,提高生产效率和质量。

基因组学和比较基因组学的前景随着大数据和互联网技术的发展,基因组学和比较基因组学的研究也进入了一个全新的时代。

数据分析、人工智能和云计算等技术的广泛应用,使得研究人员能够更加精准地分析和解读各种生物的基因组数据。

基因组与比较基因组学

基因组与比较基因组学
❖ 研究空间结构对基因调节的作用。
❖ 发现与DNA复制、重组等有关的序列。
❖ 研究DNA突变、重排和染色体断裂等,了解疾病的分子机制,为 疾病诊断、预防和治疗提供理论依据。
❖ 确定人类基因组中转座子、逆转座子和病毒残余序列,研究其周 围序列的性质。
❖ 研究人类个体之间的多态性(SNP)情况,用于基因诊断、个体 识别、亲子鉴定、组织配型、发育进化等许多医疗、司法和人类 学的研究。
❖ 连锁分析是通过分析同一遗传位点在不同个体中等位基因 的不同(多态性)来研究同一染色体上两位点之间的相互 关系。
2021/4/8
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❖ 遗传距离图的基本数据来自基因的重组。
2021/4/8
19
❖Sds绝对是假的 么么么么方面
❖ 由于不能对人类进行“选择性”婚配,而且人类子代个体 数量有限、世代寿命较长,呈共显多态性的蛋白质数量不 多,等位基因的数量不多。DNA技术的建立为人类提供了 大量新的遗传标记。遗传标记有三代:
如果该基因与某标记间不发生重组(重组率等于0),我 们就推测该标记与所研究的疾病基因可能非常接近。
2021/4/8
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3. 物理图
❖ 物理图是指以已知核苷酸序列的DNA片段(序列标签位点 ,STS)为“路标”,以碱基对(bp,kb,Mb)作为基本 测量单位(图距)的基因组图。
❖ STS是基因组中任何单拷贝的长度在 100~500bp之间的 DNA序列,与核酸内切酶识别序列相关联。
SNP中大多数为转换,即由一种嘧啶碱基替换另一种嘧啶 碱基,或由一种嘌呤碱基替换另一种嘌呤碱基,颠换与转 换之比为1:2。
SNP有可能在密度上达到人类基因组“多态”位点数目的 极限。估计人类基因组中可能有300万个SNP位点!

基因组学与比较基因组分析

基因组学与比较基因组分析

基因组学与比较基因组分析基因组学是研究生物体基因组结构、功能和演化的学科。

随着高通量测序技术的发展,我们能够更好地解读基因组的信息,深入了解生物的遗传特征和演化历程。

比较基因组分析则是基于基因组学的基础上,通过比较不同物种的基因组,寻找相似性和差异性,从而研究物种间的遗传关系和进化规律。

一、基因组学基因组学研究的核心是对生物体的基因组进行全面而深入的分析。

基因组是一个生物体的全部遗传信息的集合,包括DNA序列以及其他调控元件。

通过对基因组的研究,我们可以揭示生物体的遗传特征和表达规律。

在研究中,我们通常会采用以下几个步骤:1. 基因组测序:利用高通量测序技术,对生物体的基因组进行测序,获得其DNA序列信息。

2. 基因注释:根据测序结果,对基因组中的基因进行注释,确定其编码的蛋白质和RNA分子。

3. 功能分析:通过研究基因的结构和功能,揭示基因在生物体中的作用和调控机制。

4. 基因组数据管理:建立数据库和工具,对基因组数据进行整理、存储和共享,方便后续的研究和应用。

二、比较基因组分析比较基因组分析是基因组学研究的重要分支,主要通过比较不同物种的基因组,揭示其间的相似性和差异性。

这种比较有助于我们了解不同物种间的遗传关系、进化历程和功能发展。

在比较基因组分析中,我们常用的方法包括以下几种:1. 多序列比对:将多个物种的基因组序列进行比对,找出其共有的段落和变异的位点,以寻找它们之间的相似性和差异性。

2. 同源基因鉴定:通过比对不同物种的基因组,找出其中具有相似序列和保守结构的基因,以确定它们的功能和起源。

3. 进化树构建:基于比较基因组的结果,构建物种间的进化树,揭示它们的进化关系和演化历程。

4. 功能分析:通过比较基因组,预测和鉴定基因的功能,推断基因在不同物种中的表达和调控差异。

比较基因组分析的应用相当广泛。

除了对物种进化关系的研究外,它还可以应用于以下几个方面:1. 基因家族鉴定:通过比较基因组中的同源基因,鉴定出基因家族,研究其功能和进化机制。

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1Comparative Analysis and Visualization of Genomic Sequences Using VISTA Browser and Associated Computational ToolsInna DubchakSummaryThis chapter discusses VISTA Browser and associated computational tools for analysis and visual exploration of genomic alignments.The availability of massive amounts of genomic data produced by sequencing centers stimulated active development of computational tools for analyzing sequences and complete genomes,including tools for comparative analysis.Among algorithmic and computational challenges of such analysis,i.e.,efficient and fast alignment, decoding of evolutionary history,the search for functional elements in genomes,and others, visualization of comparative results is of great importance.Only interactive viewing and manip-ulation of data allow for its in-depth investigation by biologists.We describe the rich capabilities of the interactive VISTA Browser with its extensions and modifications,and provide examples of the examination of alignments of DNA sequences and whole genomes,both eukaryotic and microbial.VISTA portal(/vista) provides access to all these tools.Key Words:Comparative genomics;alignment;visualization;genome browser;VISTA.1.IntroductionOngoing sequencing of a large number of prokaryotic and eukaryotic genomes provides biologists with invaluable datasets for investigating the evolution of individual species,differences and similarities between various species,and functional characteristics of parative analysis of genomes makes From:Methods in Molecular Biology,vol.395:Comparative Genomics,Volume1Edited by:N.H.Bergman©Humana Press Inc.,Totowa,NJ34Dubchak an important contribution to solving these and many other problems(1–3).In most cases,this analysis is based on the alignment of genomic sequences followed by investigation of the level of conservation and the search for sequence signals specific to a particular genomic function.There are several approaches to each step of such studies,but regardless of the particular approach,there is a need to visualize the results of this comparative analysis.Alignment is probably the most investigated area of computational biology, but it is still a subject of intensive work by many groups.There are several types of pair-wise alignments,i.e.,global,local,or a combination of global and local,described in detail elsewhere(4).The availability of several assemblies of large genomes made possible the development of whole-genome alignment techniques(5,6),which generated a number of precomputed alignments that are available to the community.All techniques are unified by the common principles of finding the most similar genomic intervals(anchors)followed by extending these regions and chaining alignments to make them contiguous. The basepair level of visualization of alignments provides investigators with the most detailed comparative data,the same holds true for multiple align-ments.At the larger scale,visual presentation of rearrangements,inversions, gap composition,and order of fragments of a draft sequence in the alignment are important for understanding the biology of a particular genomic interval.One of the main purposes of comparative genomics is to provide a detailed analysis of conservation among orthologous intervals in different species. Defining which genomic intervals have been subject to negative(purifying) selection can bring us closer to understanding functions of different genomic elements.Methods for calculating conservation in alignments range from a simple window-based approach in PipMaker and VISTA(7,8)to the phylo-genetic hidden Markov model Phastcons(9),to another statistical model, Gumby(10).Visualization of sequence conservation is a critical aspect of comparative sequence analysis because manual examination of alignment on the scale of long genomic regions is highly inefficient.This is why alignment-browsing systems are specifically designed to identify well-conserved segments. Different methods for calculating segments of conservation define the type of visual presentation,for example PIPMaker(7)represents the level of conser-vation in ungapped regions of BLASTZ local alignment as horizontal dashes; VISTA(8,11)and SynPlot(12)display comparative data in the form of a curve,where conservation is calculated in a sliding window of a gapped global alignment;PhastCons also generates a contiguous curve(9),and Gumby scores(10)are presented as the histogram-like Rank VISTA plot.Comparative Analysis and Visualization of Genomic Sequences5 Internet-based genome browsers,emerging relatively recently,present the most essential tools for investigating genomic sequences because they integrate all sequence-based biological information on genes or genomic regions.They are easy to use and very efficient in retrieving large amount of relevant biological data.UCSC Browser(13),Ensembl(14),and MapView at National Center for Biotechnology Information(15)provide comprehensive data related to a number of vertebrate,invertebrate,and other genomes.In contrast,VISTA Browser is highly specialized and was built to show the results of comparative analysis of genomic sequences based on DNA alignments,both whole-genome and interval-based.Here,we present this computational tool with all the internal and external extensions and demonstrate its capabilities by analyzing several genomic intervals.VISTA presentation of comparative data is easy to interpret both on a small and a large scale,i.e.,at different levels of resolution.All VISTA programs and servers use the same type of visualization,making interpretation of alignments easy.Because VISTA tools are being constantly improved and enhanced,new options and capabilities can be found on the website.The VISTA support group(vista@)will help users explore these new options and answer questions.2.VISTA Browser for Precomputed Whole-Genome AlignmentsWhole-genome alignments accessible through VISTA Browser are based on the local/global approach developed in the group(6,16,17).These alignments are available for a number of vertebrates,invertebrates,plants,and others species.The list of whole-genomes alignments is constantly being updated by the VISTA group when new assemblies become available.Results of VISTA comparative analysis are also available for a number of bacteria.Precomputed full scaffold alignments for microbial genomes are presented as a component of Integrated Microbial Genomes(18)developed in the Department of Energy’s Joint Genome Institute,and are also available through the VISTA portal.2.1.How to Access the BrowserAs any other genome browser,VISTA Browser provides a view of a particular interval of a base(reference)genome.Thus,as the first step,the user needs to choose a genomic interval on the selected base genome.Access the VISTA portal page online at //vista and click the“VISTA Browser”link in the“Precomputed whole genome align-ments”section,or use the direct link to the VISTA Browser gateway6Dubchak ().Detailed help pages are available online(http:// /help.shtml).Select the“Base genome”from the pull-down menu on the left(Fig.1A). Base genomes are identified by the name of a species and a date of assembly. After the Base genome is selected,a list of all available genome for this alignments will appear on the gateway page.Define a position on the base genome.The user can input a position on a chromosome or a contig,as well as supply a gene name.The gene name should correspond to the annotation datasets used for a particular base genome. The gateway page describes which annotation are used for each base genome in the browser,i.e.,RefSeq for human,mouse,and Drosophila melanogaster, FlyBase for D.melanogaster,TIGR annotation for rice,and others.An example of an input is shown in Fig.1A,where D.melanogaster is selected as the Base genome,and an arbitrary interval,chr2L:816,000–828,000,is selected as the Position.The user can choose either“VISTA Browser”or“VISTA tracks on UCSC Browser”as methods to view the results.Description of the differences between them will follow.VISTA Browser requires Java software to be installed on the computer(see Note1).If the user entered a chromosome/contig position or the name of a gene with a unique match,selecting“Go”will take the user directly to the browser.If a gene name is entered without a unique match,the user will be directed to a page that lists all entries that contain the search term.2.2.VISTA Browser DisplayThe display consists of three main sections:a Control Panel on the left hand side,the central browser window(s),and a horizontal toolbar at the top.Here, we describe what these three sections consist of and how to use them.2.2.1.How to Use“Control Panel”to Obtain a Desirable Displayof a Genomic RegionFigure1B–F illustrates the main functions of the Control Panel.Figure1B displays the window that appears on the desktop of the computer when the browser is accessed through the gateway at (see above). The conservation plot displayed on the right is based on the alignment of the base genome D.melanogaster with the genome of Drosophila pseudoobscura (the second species that is indicated below the plot on the right).In the section with the five pull-down menus on the left,the name of the base genome can be seen,position on the genome,the annotation track used inComparative Analysis and Visualization of Genomic Sequences7Fig.1.Accessing VISTA Browser and using the control panel features.(A)Gateway to the browser,selecting a base genome and the interval of interest.(B)Changing the number of rows in the display through the“#rows”menu.(C)Adding a new alignment window through the“select/add”menu.(D)Selecting display parameters for this new alignment window.(E)Adding more alignment windows.(F)Display of12kilobasepair interval of the alignments of D.melanogaster with D.simulans,D.yakuba,and D.ananassae.8Dubchak the display,and the number of rows in the plot display(“Auto”is a default). Each of these menus provides the user with a choice of options,for example,a user can replace the RefSeq annotation track with the FlyBase annotation track.Selecting“1”as the number of rows(Fig.1B)changes a three-row continuous view of the genomic interval to a one-row view(Fig.1C).Next,the “select/add”menu allows the user to view what other alignments are available for the D.melanogaster genome.Selecting Drosophila simulans in this menu will open a small window that allows the user to choose display parameters (see Note2on selecting display parameters)for the plot of the alignment of D.melanogaster and D.simulans(Fig.1D).After changing the parameters or using the default parameters,clicking OK will cause the browser to display conservation for two alignments on the same interval of the base genome (Fig.1E).Figure2F shows the browser display after adding two more VISTA windows,the D.yakuba and D.ananassae alignments to the base genome.Among the choices in the select/add menu,will be the RankVISTA plots for some of the alignments.Rank VISTA is an alternative way of scoring conservation in alignments that could be useful in some applications(10).In the Information section on the left are the coordinates of the cursor on the base genome and the name of the chromosome or contig of the second species aligned in this position.This name displayed is for a selected plot(see below on how to select a plot),or for the default alignment if no plot is selected.If the displayed genomic interval has masked repeats,the Color Legend box indicates how different kinds of repeats are displayed above the plot.2.2.2.How to Interact With VISTA TracksThe VISTA conservation window(for a pair-wise alignment)or several stacked windows(for several pair-wise alignments with the same genome as a base)occupy a central position in the Browser.Conservation is displayed in a standard VISTA format of peaks and valleys(see Note2),and the height of each peak is indicative of the level of conservation in this area.The horizontal bar on the top of the central section depicts the length of the entire chromosome and shows the location of the investigated interval on this chromosome.Arrows on the top of the plots show the position and direction of genes, with their exonic intervals in blue and UTRs in turquoise,according to a selected annotation.Thus in VISTA plots,peaks depicting conserved sequences (CNSs)are blue if they are in exonic intervals of the base genome,turquoise if they overlap with UTR,or red for all unannotated sequences,i.e.,intronic, intergenic,or without clear assignment.Comparative Analysis and Visualization of Genomic Sequences9Fig.2.VISTA Browser has a capability to zoom into the interval of interest by holding the left mouse button down(A).View of the4.2-Kbp long genomic fragment of Chromosome2L of D.melanogaster(B)is obtained by selecting a desired interval from the12-Kbp sequence(A,shaded).The bar below the plot is gray for continuous uninterrupted alignment, red where several intervals of the second genome are aligned to the same interval of the base genome(overlap,at chr2L:823,000–825,000interval of D.melanogaster/D.simulans alignment)or where the alignment is interrupted (for example chr2L:824,200–826,500interval in the same alignment).10Dubchak Holding the left mouse button down and selecting an area on the base genome allows for zooming in on the interval of interest(Fig.2).Left-clicking any plot selects it,and that selection is necessary for a number of manipulations described next.Selected plots are shaded gray.2.2.3.Browser ToolbarDifferent control options are available either through the Toolbar,or a menu at the top of the Browser.Keeping the cursor over any of the buttons in the Toolbar shows a description of the option.The buttons are:Add VISTA Curve:works the same way as“select/add”menu in the Control Panel(Subheading2.2.2.).Remove VISTA Curve:one of the curves should be selected to use this option.Save as:displays a window with a selection of formats(pdf,jpeg,or gif)for saving the plots to a file.Print.Scroll backwards and forward on the base genome.Zoom in and out.Return to previous and next position on the base genome.Browsers:link to the same interval on the base genome displayed in the alternative browser(s).For some genomes,this button will bring up the UCSC browser with additional VISTA curves/control options(Fig.3).Relevant browsers also include the JGI browser for a number of species, RGD for the rat genome,and others.To use the following three buttons it is necessary to select one of the plots: Alignment details(1):gives access to a page with detailed comparative information,also referred to as“Text Browser.”Alignment:shortcut to a text file with an alignment.Curve parameters:opens a window for changing conservation parameters used for building the VISTA plot,the same as the window in Fig.1D.Right-clicking on the curve opens a selection window that gives access to some of the options of the Toolbar(Details,Parameters,Alignment, Add/Remove),with an additional option of changing the base genome.2.2.4.Text BrowserThis page links the alignments to other sequence-based information.The user will find the coordinates of conserved regions,their sequences,annotations,and other available data.Figure4shows the most basic set of options in the“TextComparative Analysis and Visualization of Genomic Sequences11Fig.3.VISTA Tracks,accessible through the VISTA Browser,display results of VISTA comparative analysis in the context of the whole genome annotation on the mirrored UCSC D.melanogaster browser.Browser,”obtained from the VISTA plot of D.melanogaster vs D.ananassae (Fig.1F).The names of participating genomes as well as the program used for the alignment are shown in the top banner.Below the banner are the coordinates of the currently displayed region and a link back to VISTA Browser,an alternative browser(VISTA Tracks on UCSC in this case),and a pull-down menu with a choice of annotation.Links in the next row give access to the coordinates of annotated genes in the interval,as well as the coordinates of CNSs.The user will notice that when the conserved regions are displayed,their lengths are actually web links. Clicking on the links will bring up the conserved sequences from both of the participating organisms.In the main table listed next,each alignment generated for the base organism is displayed.Columns,except for the last one,refer to the sequences that participate in the alignment.The last column contains detailed information on the whole alignment.12DubchakFig. 4.Detailed information display(“Text Browser”)provides access to the data underlying the VISTA graph of the genomic interval chr2L:816-828000of D.melanogaster aligned with D.ananassae.Each row is a separate alignment,and displays pairs of genomic intervals of the two organisms participating in this alignment.Presence of only one row in Fig.4shows the most straightforward case of unambiguous pair-wise alignment.More complicated cases are described in Subheading2.2.5.The first cell of each row contains a small image of the VISTA plot of this alignment,which is helpful when several alignments are compared for an interval and the user wants to evaluate relative quality of those including alignment overlaps.“Sequence”links to a FASTA-formatted DNA segment that participates in the alignment.Clicking on the“VISTA Browser”link will launch the browser with the associated species as the base.The last column provides links to the alignments in different formats,a list of conserved regions from this alignment,and links to static pdf-formatted plots of this alignment.2.2.5.Additional VISTA Browser and Text Browser Features for Special Cases of AlignmentText Browser design allows for flexibility in presenting information relevant to participating sequences and their alignment.Next are several special cases: 1.When the Shuffle-Lagan program is used for comparing user-submitted sequencesor microbial genomes,there will be a link to dot-plots of the alignments produced.2.When several intervals of a second species are aligned to a particular interval ofthe base genome with or without overlap(see Subheading2.2.2.),the first column will display several VISTA pictures for each subinterval of the alignment.3.In case of a multiple alignment,there will be more than one column with the dataon the aligned to the base genome species.Each column will provide details on a particular organism.4.If the examined region of the base genome is shorter than20kb,Text Browserwill provide a rVISTA(Regulatory VISTA,see Subheading3.)link to start this analysis.5.If the examined region is long enough for the Rank VISTA evaluation of conser-vation,the link to this tool will be found in Text Browser.If Text Browser displays new links not described in this chapter,Help pages will provide detailed description of these modules.3.VISTA Services for User-Submitted SequencesVISTA Browser has been built to visualize alignments of any length,thus in addition to displaying comparison of the whole genomes it is used for comparative analysis of user-submitted sequences.VISTA portal(/vista) offers a choice of several automatic servers described briefly next.More details on the VISTA servers are available in our previous publications,for example in ref.8.VISTA pages also provide extensive help on selecting a type of analysis and finding optimal parameters for a particular project.In Genome VISTA,a single sequence(draft or finished)is compared with whole genome assemblies.For a submitted sequence,the server finds candidate orthologous regions on the base genome,and provides detailed comparative analysis.mVISTA is designed to perform pair-wise or multiple alignments of DNA sequences from two or more species up to megabases long and to visualize these alignments together with their annotations.Depending on the project,a user can choose one of the three alignment programs:AVID(19)for global pair-wise and multiple pair-wise alignment(one of the sequences can be in a draft format),LAGAN(20)for global pair-wise and multiple alignment of finished sequences,or Shuffle-LAGAN(16)for global alignment with synchronized detection of rearrangements and inversions.rVISTA(regulatory Vista)(21)combines searching the major transcription factor binding site database TRANSFAC™Professional from Biobase(22) with a comparative sequence analysis.It can be used directly or through links in mVISTA,Genome VISTA,or VISTA Browser.Phylo-VISTA(23)allows a user to visualize submitted multiple sequence alignment data while taking the phylogenetic relationships between sequences into account.4.Notes1.How to install Java.VISTA Help section provides a detailed instructionon this installation(/vgb2/help/java_win_instructions.shtml).The latest version of J2SE from the Java download page of Sun Developer Network will be needed(/j2se/1.4.2/download.html).2.How VISTA curves are calculated.The Vista curve is calculated as a windowed-average identity score for the alignment.A variable sized window(Calc Window) is slid across the alignment and a score is calculated at each base in the coordinate sequence.That is,if the Calc Window is100bp,then the score for every point X is the percentage of exact matches between the two alignments in a100-bp wide window centered on that point X.Because of resolution constraints when visualizing large alignments,it is often necessary to condense information about 100or more basepairs into one display pixel.This is done by only graphing the maximal score of all the basepairs covered by that pixel.3.How to choose display parameters.The parameters selected for visualization ofalignments have a significant effect on the VISTA results.A user can vary the following parameters(Fig.1D):(1)a window for calculating the VISTA curve (Calc Window);(2)window size for finding CNSs(Min Cons Width);(3)percent of identical nucleotides in the window for finding CNSs(Cons Identity);(4) minimum level of Cons Identity shown on the plot(Minimum Y);(5)maximum level of Cons Identity shown on the plot(Maximum Y).Parameter(1)defines smoothness of the plot,selection of parameters(2)and(3)depends on the similarity of compared sequences.The default parameters of100bp for a window and70% for similarity normally need to be reduced for distant species with lower level of conservation,and increased for higher than human/mouse similarity.Generally it takes several trials to retrieve CNSs with meaningful level of conservation.In many cases,precomputed Rank-VISTA provides an additional list of highly conserved elements calculated by a different technique.Rank-VISTA parameters are also adjustable,and their description can be found in the Help section. AcknowledgmentsThe author is grateful to Michael Cipriano and Alexander Levin for their help with the manuscript.The VISTA project is an ongoing collaborative effort of a large group of scientists and engineers.It has been developed and maintained in the Genomics Division of Lawrence Berkeley National Laboratory.The names of all contributors are found at the VISTA website(/vista).The project was partially supported by the grant no.HL88728,Berkeley-PGA,under the Programs for Genomic Application,funded by the US NationalHeart,Lung,and Blood Institute,and performed under Department of Energy Contract DE-AC0378SF00098,University of California.Referencesler,W.,Makova,K.D.,Nekrutenko,A.,and Hardison,R.C.(2004)Compar-ative genomics.Annu.Rev.Genomics Hum.Genet.5,15–56.2.Hardison,R.C.(2003)Comparative genomics.PLoS Biol.1,156–1603.Ureta-Vidal, A.Ettwiller,L.,and Birney, E.(2003)Comparative genomics:genome-wide analysis in metazoan eukaryotes.Nat.Rev.Genet.4,251–262.4.Pollard,D.A.,Bergman,C.M,Stoye,J.,Celniker,S.E.,and Eisen,M.B.(2004)Benchmarking tools for the alignment of functional noncoding DNA.BMC Bioinformatics5,6–22.5.Schwartz,S.,Kent,W.J.,Smit,A.,et al.(2003)Human-mouse alignments withBLASTZ.Genome Res.,13,103–107.6.Couronne,O.,Poliakov,A.,Bray,N.,et al.(2002)Strategies and tools for wholegenome alignments.Genome Res.13,73–80.7.Schwartz,S.,Elnitski,L.,Li,M.,et al.,and NISC Comparative SequencingProgram.(2003)MultiPipMaker and supporting tools:alignments and analysis of multiple genomic DNA sequences.Nucleic Acids Res.31,3518–3524.8.Frazer,K.A.,Pachter,L.,Poliakov,A.,Rubin,E.M.,and Dubchak,I.(2004)VISTA:computational tools for comparative genomics.Nucleic Acids Res.32, W273–W279.9.Siepel,A.,Bejerano,G.,Pedersen,J.S.,et al.(2005)Evolutionarily conservedelements in vertebrate,insect,worm,and yeast genomes.Genome Res.15, 1034–1050.10.Ahituv,N.,Prabhakar,S.,Poulin,F.,Rubin,E.M.,and Couronne,O.(2005)Mapping cis-regulatory domains in the human genome using multi-species conser-vation of synteny.Hum.Mol.Genet.14,3057–3063.11.Mayor,C.,Brudno,M.,Schwartz,J.R.,et al.(2000)VISTA:visualizing globalDNA sequence alignments of arbitrary length.Bioinformatics16,1046–1047. 12.Chapman,M.A.,Donaldson,I.J.,Gilbert,J.,et al.(2004)Analysis of multiplegenomic sequence alignments:a web resource,online tools,and lessons learned from analysis of mammalian SCL loci.Genome Res.14,313–318.13.Kent,W.J.,Sugnet,C.W.,Furey,T.S.,et al.(2002)The human genome browserat UCSC.Genome Res.12,996–1006.14.Birney,E.,Andrews,D.,Caccamo,M.,et al.(2006)Ensembl2006.Nucleic AcidsRes.34,D556–D561.15.Wheeler,D.L.,Church,D.M.,Lash,A.E.,et al.(2001)Database resources ofthe National Center for Biotechnology Information.Nucleic Acids Res.29,11–16.16.Brudno,M.,Malde,S.,Poliakov,A.,et al.(2003)Glocal alignment:findingrearrangements during alignment.Bioinformatics Suppl1,I54–I62.17.Brudno,M..,Poliakov,A.,Salamov,A.,et al.(2004)Automated whole-genomemultiple alignment of rat,mouse,and human.Genome Res.14,685–692.18.Markowitz,V.M.,Korzeniewski,F.,Palaniappan,K.,et al.(2006)The integratedmicrobial genomes(IMG)system.Nucleic Acids Res.34,D344–D348.19.Bray,N.,Dubchak,I.,and Pachter,L.(2003)AVID:a global alignment program.Genome Res.13,97–102.20.Brudno,M.,Do,C.B.,Cooper,G.M.,et al.,and NISC Comparative SequencingProgram.(2003)LAGAN and Multi-LAGAN:efficient tools for large-scale multiple alignment of genomic DNA.Genome Res.13,721–731.21.Loots,G.,Ovcharenko,I.,Pachter,L.,Dubchak,I.,and Rubin, E.(2002)rVISTA for comparative sequence-based discovery of functional transcription factor binding sites.Genome Res.12,832–839.22.Matys,V.,Kel-Margoulis,O.V.,Fricke,E.,et al.(2006)TRANSFAC and itsmodule TRANSCompel:transcriptional gene regulation in eukaryotes.Nucleic Acids Res.34,D108–D110.23.Shah,N.,Couronne,O.,Pennacchio,L.A.,et al.(2004)Phylo-VISTA:interactivevisualization of multiple DNA sequence alignments.Bioinformatics20,636–643.。

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