基因家族分析套路
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基因家族分析套路(一)
近年来,测序价格得下降,导致越来越多得基因组完成了测序,在数据库中形成了大量得可用资源。
如何利用这些资源呢?今天小编带您认识一下不测序也能发文章得思路--全基因组基因家族成员鉴定与分析(现在这一领域可就是很热奥);
一、基本分析内容
⏹数据库检索与成员鉴定
⏹进化树构建
⏹保守domain与motif分析、
⏹基因结构分析、
⏹转录组或荧光定量表达分析、
二、数据库检索与成员鉴定
1、数据库检索
1)首先了解数据库用法,学会下载您要分析物种得基因组相关数据。
一般也就就是下面这些数据库了
⏹Brachypodiumdb:
⏹TAIR:
⏹Rice Genome Annotation Project :、
⏹Phytozome:
⏹Ensemble:
⏹NCBI基因组数据库:
2)已鉴定得家族成员获取。
如何获得其她物种已发表某个基因家族得所有成员呢,最简单得就就是下载该物种蛋白序列文件(可以从上述数据库中下载),然后按照文章中得ID,找到对应成员。
对于没有全基因组鉴定得,可以下列数据库中找:
a、 NCBI: nucleotideand protein d
b、
b、EBI:、
c、 UniProtKB:
2、比对工具。
一般使用blast与hmmer,具体使用命令如下:
⏹Local BLAST
formatdb–i db、fas–p F/T;
blastall–p blastp(orelse) –i known、fas–d db、fas–m 8 –b 2(or else) e 1e-5 –o alignresult、txt、
-b:output two different members in subject sequences (db)、
⏹Hmmer (hidden Markov Model) search、 Thesame as PSI-BL
AST in function、 It has a higher sensitivity, but the speed islowe r、
mand:
hmmbuild--informatafaknown、hmmalignknown、fa;
hmmsearchknown、hmmdb、fas>align、out、
3、过滤。
⏹Identity:至少50%、
⏹Cover region: 也要超过50%或者蛋白结构域得长度、
⏹domain: 必须要有完整得该蛋白家族得。
工具pfamdb ()与NCBIB
atch CD- search、 ()、
⏹EST 支持
⏹Blast and Hmmer同时检测到
4、通过上述操作获得某家族得所有成员
基因家族分析套路(二)
本次主要讲解在基因家族分析类文章中,进化部分分析得内容。
主要就是进化树得构建与分析。
一、构建进化树得基本步骤
1、多序列比对、 Muscle program、
2、Model选择、分别针对蛋白序列与核酸序列得模型选择程序。
ProtTe st program for protein andModelTest or Jmodetlest for DNA ()、
3、算法选择。
三种、 NJ, ML and BI、
4、软件选择。
MEGA (bootstrap least 1000 replicates), phyML an d Mrbayes ()、
5、进化树修饰、 MEGA: view->options and subtree-> draw options、 Also can be decorated inword ()
二、具体步骤
2、1 多序列比对。
一般采用muscle。
因为 MUSCLE is one of the be st-performing multiple alignment programs according topublished benchmark tests, with accuracyand speed that are consistently better than CLUSTALW、
2、2 模型选择。
对于用蛋白序列构建进化树得可以采用下面命令:
java-Xmx250m -classpath path/ProtTest、jar prottest、ProtTest -i alignm、
运行结果如下图
注意:
1)“、Phy” format、 Only allow ten charaters、注意名字不能重复相同。
2)AIC: Akaike Information Criterion framework、
3)Gamma distribution parameter (G): gamma shape、
3)proportion of invariable sites: I、
2、3 构建进化树
ﻫ
2、3、1 意义:
a聚类分析。
如亚家族分类。
像MAPKKK基因家族通过进化树可以清楚分
为 MEKK, Raf and ZIK三个亚家族、
b亲缘关系鉴定。
在进化树上位于同一支得往往暗示这亲缘关系很近
c 基因家族复制分析。
研究基因家族复制事件(duplication events),两种复制事件类型常采用得标准:
Tandemduplication: Identity andcover regi
on more than70% and tightly linked (Holub,2001)、
Chromosomalsegment duplication: Plant GenomeDuplication Database (PGDD: )
2、3、2进化树。
一般ML树比较准确,但应结合方法,如NJ树,相互验证。
2、3、3 进化部分分析:KaKs计算
2、3、3、1 简单得方法、可以使用下面得网页PAL2NAL()
2、3、
3、2 标准方法:、
a、ParaAT: ParaAT、pl-h test、homologs -n test、cds -a test、pep -p proc –f axt –k -o output
b、 KaKs_Calculator –m NG(or else) -i test、axt -o test、axt、k aks
c、分歧时间计算:Divergenttime(T) calculation、
T=Ks/2λ、λ : mean 5、1-7、1×10-9、
d、Ka/Ks意义:
Ka/Ks=1、中性进化。
、
Ka/Ks<>
Ka/Ks>1、正选择。
Positively selected genes and produ
ce fitness advantagemutations to evolve new functions、
基因家族分析套路(三)
本节主要讲基因结构分析套路
1、Motif分析
使用软件MEME,命令如下:
meme sample、fa -dna –revp -nmotifs 10-mod zoops -minw 6-maxw50>meme_htmlFormat、html
2、基因结构分布图
可以使用在线网站GSDS2、0:website:
用法如下:
结果展示
3、基因结构常见统计信息:自己excel或写程序统计
a、Thenumber of intron andexon、
b、The splicing intronpattern inculding0,1,2 phase、
c、 The marked region、 Forexample kinase domain、
d、 sequence length、
e、 UTR、
4、启动子分析。
网站:主要做植物得:
注意事项:
a、 IE brower、
b、 Only one sequence for oncesearch and the length was limited in 1000 bp、
c、 DNA sequence origin: 1000 or1500 bp upstreamof ATG of one gene、
分析结果:
基因家族分析套路(四)
一、转录组及芯片原始数据下载网站
1、GEO datesets/pro )、。
用法见下图。
GEO数据ID命名规则:GPL->GSE->GSM、
GPL: platform
GSE: multiple series、
GSM: multiple samples、
GDS ≈ GSE、 Thedifference concentrated on the data labeled GDS can be analyzed for one geneonline、 It is simple and easily、The data in the sameGPL can be used to pare inexperiment
下面就是在线分析转录组数据得用法:
2、EBI ArrayExpress()
该数据库下载数据用法如下:
3、PLEXdb()、
该数据库下载数据用法如下,注意用户名与密码!
4、SRA db()
5、DRAdb()
二、数据处理
拿到原始数据,要进行处理,才能进行后续数据分析。
1、芯片数据。
原始数据格式“、cel”格式。
以AffyMicroarray数据处理为例讲述主要得命令如下:
> library(affy);
>library(makecdfenv);
>library……
> barleyGenome= make、cdf、env(“barleyGenome、cdf")
>mydata <- ReadAffy() ##choose “、cel“、
>eset <- rma(mydata);
>write、exprs(eset,file="mydata、txt")
>design <- model、matrix(~-1+factor(c(1,1,2,2,3,3))) # Createsa ppropriate design matrix、
>colnames(design) <-c("group1", "group2", "group3") #Assign
s columnnames、
>fit <- lmFit(eset, design) # Fits a linear model for each gene based onthe given series of arrays、
>contrast、matrix <- makeContrasts(group2-group1,group3-gr oup2, group3-group1, levels=design) # Creates appropriate contrast matrix toperform all pairwise parisons、
>fit2 <- contrasts、fit(fit, contrast、matrix)# putesestim atedcoefficients and standard errors for agiven setof contras ts、
>fit2 <- eBayes(fit2) # putes moderated t-statistics and log-oddsof differential expression by empirical Bayes
>topTable(fit2, coef=1,adjust="fdr", sort、by="B", number
=10)# Generates list of top 10 ('number=10')differentially expressed genes sorted by B-values ('sort、by=B') for firstparison group、>write、table(topTable(fit2, coef=1,adjust="fdr", sort、by="B", number=500),file="limma_plete、xls", row、names=F, sep="\t") # Exports plete limma statistics table forfirst parison group、
>results <- decideTests(fit2,p、value=0、05); vennDiagram(result s)
2、转录组数据处理。
原始数据格式为sra或fastq格式。
Sra可以转换为fast q然后运用下面得命令进行处理。
1)获得cleandata;
fastx_clipper :clip adapter、
fastq_quality_filter: base quality control、
fastq_quality_trimmer: trim 5’ low quality bases、
2)计算RPKM、
bowtie2-buildpath/db、seq path/db
tophat db read、fastq
bam_filter path/accepted_hits、bam
samtools view-h -o output-uniq、sam output_uniq、bam
excel for calculation(low frequencyreads ≤5 were omitted )、
3)差异表达得基因。
寻找存在差异表达得家族成员,推测其可能得功能。
有下面两种分析策略,均可采用。
a、倍数法。
对于基因家族分析,可以采用倍数法,以2倍为标准,得到上调与小得基因
b、CV值。
计算某个成员在不同处理下得基因表达变化。
CV=SD/mean、Used in differenttissues or organs anlysis、。