甘蓝型油菜PDF1基因的生物信息学分析

油菜的三种类型

油菜的品种及分类农学0903 朱晨熹2009301200305 油菜，又叫油白菜，苦菜，是十字花科植物油菜的嫩茎叶，原产我国，颜色深绿，帮如白菜，属十字花科白菜变种。凡是十字花科芸苔属中栽培作为油用的植物，统称为油菜。其中包括很多种类。我国栽培的油菜，按其形态和特性可分为三大类型：芥菜型，白菜型，甘蓝型。 1、芥菜型油菜该类型通称高油菜、苦油菜、辣油菜或大油菜，原产于我国西部和西北部。植株高大，株型松散，分枝纤细，分枝部位高，分枝多，主根发达。幼苗基部叶片小而窄狭，披针形，有明显的叶柄，叶面皱缩，且具刺毛和蜡粉，叶缘一般呈琴状，并有明显的锯齿，叶片和种子都有浓郁的辛辣味，这是从芥菜演化而来的残留遗迹。。薹茎叶具短叶柄，叶面稍有皱缩。花瓣较小，不重叠，四瓣分离，角果细而短，种子有辣味，呈黄、红、褐色或黑色，籽粒小，种皮多呈黄色或棕红色，千粒重l～2克，含油率30％左右，油的食味较差。含油量低，一般在30％～35％，高的达60％以上，且油分品质较差，不耐藏，生育期较长，产量低，但抗旱、耐瘠性较强。代表品种有牛尾梢、涟水小油菜、新油1号等。在我国西南、西北和华北等地种植较多。 2、白菜型油菜油菜三大类型之一。学名Brassia campestris L.。包括原产中国的芸薹和油白菜。染色体组为aa,n=10。白菜型油菜是原产于我国西北地区的大白菜演化来的，植株矮小，分枝较小，茎秆纤细，有薄而光滑的椭圆形叶片。边缘有明显的琴状缺刻，上有刺毛，覆被一层薄薄的腊粉，又称为小油菜、矮油菜和甜油莱，我国大部分地区都能种植。另一种白菜型油菜是从小白菜演化来的，在古籍中称为油青菜。它的特点是株型高大，分枝性强，茎秆粗壮，基叶发达，半直立的。宽大的叶片呈随圆形成或卵圆形，全缘或波状，无琴状缺刻。我国各地称为白油菜、油白菜、油菜白等。白菜型油菜籽粒变异极大，千粒重2～3克，有些品种可达4～5克，含油量在40％以上。籽粒大小不一，种皮多为棕红色、褐色或黑色，千粒重2～3克，含油率在35～45％之间。该类型又称小油菜或甜油菜。其植株矮小，幼苗生长较快，须根多；基叶椭圆、卵圆或长卵型，叶上举，有多刺毛或少刺毛，被有蜡粉或不被蜡粉，苞茎而生；分枝少或中等，花大小不齐，花瓣两侧相互重叠，自交结实性很低。种子有褐色、黄色或五花子色，大小不一，千粒重3g；含油量中等，一般在35％～38％，高的达45％以上。该类型生育期短，成熟较早，耐瘠薄，抗病力弱，生产潜力小，稳产性差。该类型还可分为两个种：（1）北方小油菜：古代文献中称为芸薹，株型矮小，分枝少，茎秆细，基叶不

【高中生物】功能基因的克隆及生物信息学分析

（生物科技行业）功能基因的克隆及生物信息学分析

功能基因的克隆及其生物信息学分析摘要：随着多种生物全基因组序列的获得，基因组研究正从结构基因组学（structuralgenomics）转向功能基因组学(functionalgenomics)的整体研究。功能基因组学利用结构基因组学研究获得的大量数据与信息评价基因功能(包括生化功能、细胞功能、发育功能、适应功能等)，其主要手段结合了高通量的大规模的实验方法、统计和计算机分析技术[1]，它代表了基因分析的新阶段，已成为21世纪国际生命科学研究的前沿。功能基因组学是利用基因组测序获得的信息和产物，发展和应用新的实验手段，通过在基因组或系统水平上全面分析基因的功能，使生物学研究从对单一基因或蛋白的研究转向多个基因或蛋白同时进行系统的研究，是在基因组静态的组成序列基础上转入对基因组动态的生物学功能学研究[2]。如何研究功能基因，也成为我们面临的一个课题，本文就克隆和生物信息学分析在研究功能基因方面的应用做一个简要的阐述。关键词：功能基因、克隆、生物信息学分析。 1.功能基因的克隆 1.1图位克隆方法图位克隆又称定位克隆，它是根据目标基因在染色体上确切位置，寻找与其紧密连锁的分子标记，筛选BCA克隆，通过染色体步移法逐步逼近目的基因区域，根据测序结果或用BAC、YAC克隆筛选cDNA表达文库寻找候选基因，得到候选基因后再确定目标基因。优点是无需掌握基因产物的任何信息，从突变体开始，逐步找到基因，最后证实该基因就是造成突变的原因。通过图位克隆许多

控制质量性状的单基因得以克隆，最近也有报道某些控制数量性状的主效基因（控制蕃茄果实大小的基因克隆[3]、控制水稻成熟后稻谷脱落基因克隆[4]以及小麦VRN2基因克隆[5]等）也通过图位克隆法获得。 1.2同源序列克隆目的基因首先根据已知的基因序列设计PCR引物，在已知材料中扩增到该片段，并经克隆测序验证，利用放射性同位素标记或其他非同位素标记该PCR片段作为探针，与待研究材料的cDNA文库杂交，就可以获得该基因cDNA克隆，利用克隆进一步筛选基因组文库，挑选阳性克隆，亚克隆并测序，从中就可以筛选到该基因的完整序列。 1.3结合连锁和连锁不平衡的分析方法结合连锁和连锁不平衡的分析方法是未知基因克隆研究领域发展的新方向[6]。(Linkagedisequilibrium,LD)。与连锁分析不同,连锁不平衡分析可以利用自然群体中历史发生的重组事件。历史上发生的重组使连锁的标记渐渐分布到不同的同源染色体上,这样就只有相隔很近的标记才能不被重组掉,从而形成大小不同的单倍型片段(Haplotypeblock)。这样经过很多世代的重组,只有相隔很近的基因,才能仍处在相同的原始单倍型片段上,基因间的连锁不平衡才能依然存在。所以基于连锁不平衡分析,可以实现目的基因的精细定位。林木大多为自由授粉的异交物种,所以连锁不平衡程度很低,林木基因组中的LD可能会仅局限于非常小的区域,这就为目的基因的精细定位提供了可能,结合SNP检测技术,科学家甚至可以将效应位点直接与单个的核苷酸突变关联起来,进行数量性状寡核苷酸

生物信息学软件及使用概述

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生物信息学是一门新兴的交叉学生物信息学的概念：科，它将数学和计算机知识应用于生物学，以获取、加工、存储、分类、检索与分析生物大分子的信息，从而理解这些信息的生物学意义。生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

分析和处理实验数据和公共数据，生物信息学软件主要功能 1.2.提示、指导、替代实验操作，利用对实验数据的分析所得的结论设计下一阶段的实验 3.实验数据的自动化管理 4.寻找、预测新基因及其结构、功能 5.蛋白质高级结构及功能预测（三维建模，目前研究的焦点和难点）生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

功能1. 分析和处理实验数据和公共数据，加快研究进度，缩短科研时间 ?核酸：序列同源性比较，分子进化树构建，结构信息分析，包括基元(Motif)、酶切点、重复片断、碱基组成和分布、开放阅读框（ORF ），蛋白编码区（CDS ）及外显子预测、RNA 二级结构预测、DNA 片段的拼接； ?蛋白：序列同源性比较，结构信息分析（包括Motif ，限制酶切点，内部重复序列的查找，氨基酸残基组成及其亲水性及疏水性分析)，等电点及二级结构预测等等； ?本地序列与公共序列的联接，成果扩大。生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

Antheprot 5.0 Dot Plot 点阵图 Dot plot 点阵图能够揭示多个局部相似性的复杂关系生物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m

JMJD2B基因的生物信息学分析

JMJD2B基因的生物信息学分析 2006级本硕一班谢泽飞指导老师：吴炳礼，许丽艳，李恩民一对该基因的初步认识 JMJD2B基因是JMJB2基因家族中的一员，而说到该基因的来龙去脉还得从它的家族谈起。JMJD2家族是通过体外克隆的方式从一个编号为KIAA0867的人脑分粒cDNA文库中获得的，而且通过与JMJD1C基因的比较,更加明确了该基因家族的结构特点。该基因家族主要含有一个JmjN，JmjC,JD2H功能域，两个TUDOR功能域。有趣的是在该基因家族的C端末尾的第二个TUDOR功能域上有一个双向的出核入核定位信号，而这似乎提示了某些问题。现在我们对这整个家族有了一个初步的认识，再来看JMJD2B这个基因：定位：19p13.3 全长：1096 AA 分子量：121896 Da 等电点：6.79 含有2个锌指结构，均为PHD型： 731-789 MCFTSGGENT EPLPANSYIG DDGTSPLIAC GKCCLQVHAS CYGIRPELVN EGWTCSRCA 851-907 KCVYCRKRMK KVSGACIQCS YEHCSTSFHV TCAHAAGVLM EPDDWPYVVS ITCLKHK 在15-57 处含有JmjN功能域，146-309含有JmjC功能域. 二该基因的主要生物学功能第一点，通过进化树的分析，显示该基因在马这一动物中高度保守。

通过分析该基因的序列，在数据库中查找其同源序列，进而选取不同物种的代表基因进行进化树分析，我们可以看到，马这个物种的被归到了低等的昆虫中去了，按照进化的理论，应该不会出现这种情况的，于是，我们推断，该基因在马这个物种中特别保守，所以进化中的变异非常的小。再进一步想，该基因对马这个物种可能是很重要的，那么为什么这个基因会如此重要呢？通过查找文献，我得出下面的另一个结论，就是该基因的生物学功能：该基因具有去甲基化作用。当然，由于实验不是在马身上做的，我们也就只能得出一般性的结论。第二点，参与组蛋白去甲基的作用，主动且有普遍特异性。很显然，越来越多的研究表明，在真核细胞中组蛋白的甲基化修饰水平是该细胞的表观遗传的活跃程度的一个很重要指标。而JMJD2B的这个功能的意义是重大的,其能够使染色体核周异染色体的核周组蛋白去甲基化，进而对细胞的遗传进行表观遗传的调控。研究人员利用间接荧光免疫法进行追踪发现，在两组对照的雌鼠JMJD2B-GFP底物系统中，JMJD2B基因过度表达的一组，H3K9me3水平明显低于另外正常的那一组，都转变为H3K9me1的构型，这说明了JMJD2B 的特异去甲基作用，而且这一过程是主动的，都发生在细胞染色体复制前的一瞬间，速度非常快。但是，在巨大组蛋白中，该基因有表现出可以同时参与H3K9me3和H3K9me2的去甲基作用。

生物信息学考试试卷修订稿

生物信息学考试试卷 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-

一、名词解释(每小题4分,共20分) 1、生物信息学广义：生命科学中的信息科学。生物体系和过程中信息的存贮、传递和表达；细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程的中各种生物信息。狭义：生物分子信息的获取、存贮、分析和利用。 2、人类基因组计划人类基因组计划准备用15年时间，投入30亿美元，完成人类全部24条染色体的3×109脱氧核苷酸对(bp)的序列测定，主要任务包括作图(遗传图谱、物理图谱的建立及转录图谱的绘制)、测序和基因识别。其中还包括模式生物(如大肠杆菌、酵母、线虫、小鼠等)基因组的作图和测序，以及信息系统的建立。作图和测序是基本的任务，在此基础上解读和破译生物体生老病死以及和疾病相关的遗传信息。 3、蛋白质的一级结构蛋白质的一级结构是指多肽链中氨基酸的序列 4、基因基因--有遗传效应的DNA片断,是控制生物性状的基本遗传单位。 5、中心法则是指遗传信息从传递给，再从RNA传递给，即完成遗传信息的转录和翻译的过程。也可以从DNA传递给DNA，即完成DNA的复制过程。这是所有有细胞结构的生物所遵循的法则。 6 、DNA序列比较序列比较的根本任务是：（1）发现序列之间的相似性；（2）辨别序列之间的差异目的：相似序列相似的结构，相似的功能判别序列之间的同源性推测序列之间的进化关系 7、一级数据库数据库中的数据直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释 8、基因识别基因识别，是生物信息学的一个重要分支，使用生物学实验或计算机等手段识别DNA序列上的具有生物学特征的片段。基因识别的对象主要是蛋白质编码基因，也包括其他具有一定生物学功能的因子，如RNA基因和调控因子。 9、系统发生学系统发生学(phylogenetics)——研究物种之间的进化关系。 10、基因芯片基因芯片（gene chip），又称DNA微阵列（microarray），是由大量cDNA或寡核苷酸探针密集排列所形成的探针阵列，其工作的基本原理是通过杂交检测信息。

生物信息学的主要研究内容

常用数据库在DNA序列方面有GenBank、EMBL和等在蛋白质一级结构方面有SWISS-PROT、PIR和MIPS等在蛋白质和其它生物大分子的结构方面有PDB等在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等生物信息学的主要研究内容 1、序列比对（Alignment）基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础，非常重要。两个序列的比对有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BLAST和FASTA，可以免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。 2、结构比对基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。已有一些算法。 3、蛋白质结构预测，包括2级和3级结构预测，是最重要的课题之一从方法上来看有演绎法和归纳法两种途径。前者主要是从一些基本原理或假设出发来预测和研究蛋白质的结构和折叠过程。分子力学和分子动力学属这一范畴。后者主要是从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构。同源模建（Homology）和指认（Threading）方法属于这一范畴。虽然经过30余年的努力，蛋白结构预测研究现状远远不能满足实际需要。 4、计算机辅助基因识别(仅指蛋白质编码基因)。最重要的课题之一基本问题是给定基因组序列后，正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.这是最重要的课题之一，而且越来越重要。经过20余年的努力，提出了数十种算法，有十种左右重要的算法和相应软件上网提供免费服务。原核生物计算机辅助基因识别相对容易些，结果好一些。从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出起始密码子、剪切位点和终止密码子，是个相当困难的问题，研究现状不能令人满意，仍有大量的工作要做。 5、非编码区分析和DNA语言研究，是最重要的课题之一在人类基因组中，编码部分进展总序列的3~5%，其它通常称为“垃圾”DNA，其实一点也不是垃圾，只是我们暂时还不知道其重要的功能。分析非编码区DNA 序列需要大胆的想象和崭新的研究思路和方法。DNA序列作为一种遗传语言，不仅体现在编码序列之中，而且隐含在非编码序列之中。 6、分子进化和比较基因组学，是最重要的课题之一早期的工作主要是利用不同物种中同一种基因序列的异同来研究生物的进化，构建进化树。既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做，甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化。以上研究已经积累了大量的工作。近年来由于较多模式生物基因组测序任务的完成，为从整个基因组的角度来研究分子进化提供了条件。 7、序列重叠群（Contigs）装配一般来说，根据现行的测序技术，每次反应只能测出500或更多一些碱基对的序列，这就有一个把大量的较短的序列全体构成了重叠群（Contigs）。逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群，直至得到完整序列的过程称为重叠群装配。拼接EST数据以发现全长新基因也有类似的问题。已经证明，这是一个NP-完备

生物信息学分析

4、生物信息学分析通过核苷酸序列数据库和基因序列同源性在线分析途径初步对Rv2029c基因进行分类整理。由于结核分枝杆菌耐利福平野生株与核苷酸序列数据库KEGG GENES中的结核分枝杆菌标准株H37Rv的匹配率为100%，以下对基因的分析按照结核分枝杆菌标准株H37Rv的数据库信息进行，即完全匹配的1020bp长度序列（本次提取基因中包含上下游引物等序列，较长，1346bp）。 4.1基本信息表1 基因基本信息 4.2基因组信息表2 基因组信息

5、PLN02341（PfkB型碳水化合物激酶家族蛋白），位点208-294 6、PTZ0029（核糖激酶），位点205-301 药物靶点1、同源基因没有药物靶点 2、非同源但序列相似基因没有药物靶点图3 蛋白结构域 4.3蛋白表达 4.3.1 二级结构分析预测结果显示，PfkB蛋白的二级结构中β转角占46.61%，α螺旋占33.63%，β折叠占19.76%。转角结构和螺旋结构构成了结核分枝杆菌PfkB蛋白二级结构的骨架。

图4 蛋白二级结构 4.3.2 跨膜区分析 Tuberculist跨膜蛋白预测结果表明：蛋白长度339aa，预测跨膜蛋白数0。图5 蛋白跨膜区分析 4.3.3 信号肽预测 Predict Protein分析表明PfkB蛋白氨基酸残基没有信号肽，由此推断此蛋白不包含信号肽，不是分泌型蛋白质。

图6 蛋白信号肽预测 4.3.4 疏水性分析分析结果显示，蛋白最大疏水指数为2.411，最小疏水指数为-2.372。

图7 蛋白疏水性分析 4.3.5 DNA同源性分析表3 基因同源性分析菌株序列覆盖率 E值一致性 Mycobacterium tuberculosis strain Beijing-like, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium bovis subsp. bovis AF2122/97 complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis 18b genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis H37RvSiena, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis str. Kurono DNA, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis 49-02 complete 100% 0.0 100%

用于新基因的生物信息学分析

用于新基因的生物信息学分析 ★★★★★ reasonspare(金币+5,VIP+0):谢谢分享，欢迎常来！ lwf991229(金币+0,VIP+0):置为资源帖~~ 2-9 16:12 lwf991229(金币+0,VIP+0):高亮~ 2-9 16:13 核酸序列的基本分析运用DNAMAN软件分析核酸序列的分子质量、碱基组成和碱基分布。同时运用BioEdit（版本7.0.5.3）软件对基因做酶切谱分析。碱基同源性分析运用NCBI信息库的BLAST程序对基因进行碱基同源性分析(Translated query vs.protien database(blastx))网站如下：https://www.360docs.net/doc/131917412.html,/BLAST/ 参数选择：Translated query-protein database [blastx]；nr;stander1 开放性阅读框（ORF）分析利用NCBI的ORF Finder程序对基因做开放性阅读框分析，网址如下： https://www.360docs.net/doc/131917412.html,/projects/gorf/orfig.cgi 参数选择：Genetic Codes：1 Standard 对蛋白质序列的结构功能域分析运用简单模块构架搜索工具（Simple Modular Architecture Research Tool,SMART）对基因的ORF出的蛋白质序列进行蛋白质结构功能域分析。该数据库由EMBL建立，其中集成了大部分目前已知的蛋白质结构功能域的数据。网址如下：http://smart.embl-heidelberg.de/ 运用NCBI的BLAST程序再对此蛋白质序列进行rpsBlast分析参数选择：Search Database：CDD v2.07－11937PSSM

生物信息学分析方法

核酸和蛋白质序列分析蛋白质, 核酸, 序列关键词：核酸序列蛋白质序列分析软件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（https://www.360docs.net/doc/131917412.html,/science/bioinfomatics.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mRNA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（pairwise alignment）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Needleman-Wunsch 算法和Smith-Waterman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。根据比对的需要，选用适当的比对工具，在比对时适当调整空格罚分（gap penalty）和空格延伸罚分（gap extension penalty），以获得更优的比对。除了利用BLAST、FASTA等局部比对工具进行序列对数据库的搜索外，我们还推荐使用EMBOSS软件包中的Needle软件（http://bioinfo.pbi.nrc.ca:8090/EMBOSS/），和Pairwise BLAST （https://www.360docs.net/doc/131917412.html,/BLAST/）。以上介绍的这些双序列比对工具的使用都比较简单，一般输入所比较的序列即可。（1）BLAST和FASTA FASTA（https://www.360docs.net/doc/131917412.html,/fasta33/）和BLAST （https://www.360docs.net/doc/131917412.html,/BLAST/）是目前运用较为广泛的相似性搜索工具。这两

甘蓝型油菜矮杆基因Bnrgads的克隆和功能分析

华中农业大学学位论文独创性声明及使用授权书学位论文是否保密否如需保密，解密时间年月日独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华中农业大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料，指导教师对此进行了审定．与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明，并表示了谢意．研究蝴：到怨帆汐／，9年乡月罗日学位论文使用授权书本人完全了解华中农业大学关于保存、使用学位论文的规定，即学生必须按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存提交论文的印刷版和电子版，并提供目录检索和阅览服务，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人同意华中农业大学可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容，同时本人保留在其他媒体发表论文的权力．注：保密学位论文(即涉及技术秘密、商业秘密或申请专利等潜在需要提交保密的论文)在解密后适用于本授权书．学位敝作者签名：割超导师张壕、趁签名日期：．zofo牟-、乡月9日签名日期如p年彳月，6日。注；请将本表直接装订在学位论文的扉页和目录之间

一—————————————————————————————————————————————一——一—— 甘蓝型油菜矮杆基因Bnrga．ds的克隆和功能分析目录摘；要．I Abstract ．．．III 缩略语表VI 第一章文献综述．1 1．1禾本科作物矮杆突变体的遗传研究和应用1 1．1．1水稻矮杆突变体的遗传研究和应用l 1．1．2小麦矮杆突变体的遗传研究和应用2 1．2油菜矮杆突变体遗传研究现状．3 1．3高等植物矮杆性状的机理研究5 1．3．1赤霉素与植物矮化5 1．3．1．1 GA生物合成途径与植物矮化．5 1．3．1。2 GA信号转导途径与植物矮化7 1．3．2油菜素内酯和植物矮化12 1．3．2．1 BR生物合成和植物矮化．．13 1．3．2．2 BR信号转导途径和植物矮化．．15 1．3．3生长素与植物矮化．．1 5 1．3．3．1生长素生物合成和植物矮化15 1．3．3．2束缚型生长素的形成和植物矮化16 1．33．3生长素的极性运输与植物矮化16 1．3．3．4生长素信号转导途径和植物矮化．17 1．4本研究的目的和意义．．17第二章材料和方法一19 2．1植物材料．1 9 2．2矮杆基因的定位19 2．2．1定位群体的构建19 2．2．2基因组DNA的提取．．19 2．2．3 BSA法和SSR分析．．20 2．2．4 PAGE凝胶制备和电泳检测．．21

生物信息学常用工具

常用DNA和蛋白质序列数据分析工具： ●序列比对工具： a)BLAST： ●网络比对，包括基础的Blast比对、参数、特殊Blast如PSI-Blast、Blast2 等； ●本地比对，包括程序下载、安装、数据库的下载及格式化、Blast程序的运行等。 b)多序列比对ClustalX（Windows系统）包括程序下载、安装、及程序的运行、结果的输入输出等。 ●真核生物基因结构的预测： a)基因可读框的识别： Genescan； CpG岛、转录终止信号和启动子区域预测； CpGPlot； POLYAH； PromoterScan； b)基因密码子偏好性： CodonW； c)采用mRNA序列预测基因： Spidey； d)ASTD数据库 ●分子进化遗传分析工具 ●MEGA；

●Phylip； ●蛋白质结构和功能预测 a)一级结构 ProtParam蛋白质序列理化参数检索； ProtScale蛋白质疏水性分析； COILS卷曲螺旋预测； b)二级结构 PredictProtein蛋白质结构预测； PSIPRED不同蛋白质结构预测方法； c)InterProScan: 模式和序列谱研究 Prosite：蛋白质结构域、家族和功能为点数据库； Pfam：蛋白质家族比对和HMM数据库； BLOCK：模块搜索数据库； SMART：简单模块架构搜索工具； TMHMM：跨膜结构预测工具； d)三级结构 Swiss-Model Workspace: 同源建模的网络综合服务器； Phyre：线串法预测蛋白质折叠； HMMSTR/Rosetta：从头预测蛋白质结构； Swiss-PdbViewer：分子建模和可视化工具；序列模体的识别和解析； MEME程序包； ●蛋白质谱数据分析

生物信息学考试复习

——古 A．名词解释 1. 生物信息学：广义是指从事对基因组研究相关的生物信息的获取，加工，储存，分配，分析和解释。狭义是指综合应用信息科学，数学理论，方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据的科学。 2. 基因芯片：将大量已知或未知序列的DNA片段点在固相载体上，通过物理吸附达到固定化（cDNA芯片），也可以在固相表面直接化学合成，得到寡聚核苷酸芯片。再将待研究的样品与芯片杂交，经过计算机扫描和数据处理，进行定性定量的分析。可以反映大量基因在不同组织或同一组织不同发育时期或不同生理条件下的表达调控情况。 3. NCBI：National Center for Biotechnology Information.是隶属于美国国立医学图书馆（NLM）的综合性数据库，提供生物信息学方面的研究和服务。 4. EMBL：European Molecular Biology Laboratory.EBI为其一部分，是综合性数据库，提供生物信息学方面的研究和服务。 5. 简并引物：PCR引物的某一碱基位置有多种可能的多种引物的混合体。 6. 序列比对：为确定两个或多个序列之间的相似性以至于同源性，而将它们按照一定的规律排列。

7. BLAST：Basic Local Alignment Search Tool.是通过比对(alignment)在数据库中寻找和查询序列(query)相似度很高的序列的工具。 8. ORF：Open Reading Frame.由起始密码子开始，到终止密码子结束可以翻译成蛋白质的核酸序列，一个未知的基因，理论上具有6个ORF。 9. 启动子：是RNA聚合酶识别、结合并开始转录所必须的一段DNA序列。原核生物启动子由上游调控元件和核心启动子组成，核心启动子包括-35区（Sextama box）TTGACA，-10区（Pribnow Box）TATAAT，以及+1区。真核生物启动子包括远上游序列和启动子基本元件构成，启动子基本元件包括启动子上游元件（GC岛，CAAT盒），核心启动子（TATA Box，+1区帽子位点）组成。 10. motif：模体，基序，是序列中局部的保守区域，或者是一组序列中共有的一小段序列模式。 11. 分子进化树：通过比较生物大分子序列的差异的数值重建的进化树。 12. 相似性：序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相似DNA碱基或氨基酸残基序列所占的比例。同源性：两个基因或蛋白质序列具有共同祖先的结论。13.

常用生物信息学软件

常用生物信息学软件一、基因芯片 1、基因芯片综合分析软件。 ArrayVision 7.0 一种功能强大的商业版基因芯片分析软件，不仅可以进行图像分析，还可以进行数据处理，方便protocol的管理功能强大，商业版正式版：6900美元。 Arraypro 4.0 Media Cybernetics公司的产品，该公司的gelpro, imagepro一直以精确成为同类产品中的佼佼者，相信arraypro也不会差。 phoretix? Array Nonlinear Dynamics公司的基因片综合分析软件。 J-express 挪威Bergen大学编写，是一个用JA V A语言写的应用程序，界面清晰漂亮，用来分析微矩阵（microarray）实验获得的基因表达数据，需要下载安装JA V A运行环境JRE1.2后(5.1M)后，才能运行。 2、基因芯片阅读图像分析软件 ScanAlyze 2.44 ，斯坦福的基因芯片基因芯片阅读软件，进行微矩阵荧光图像分析，包括半自动定义格栅与像素点分析。输出为分隔的文本格式，可很容易地转化为任何数据库。 3、基因芯片数据分析软件 Cluster 斯坦福的对大量微矩阵数据组进行各种簇（Cluster）分析与其它各种处理的软件。 SAM Significance Analysis of Microarrays 的缩写，微矩阵显著性分析软件，EXCEL软件的插件，由Stanford大学编制。 4．基因芯片聚类图形显示 TreeView 1.5 斯坦福开发的用来显示Cluster软件分析的图形化结果。现已和Cluster成为了基因芯片处理的标准软件。 FreeView 是基于JA V A语言的系统树生成软件，接收Cluster生成的数据，比Treeview 增强了某些功能。 5．基因芯片引物设计 Array Designer 2.00 DNA微矩阵（microarray）软件，批量设计DNA和寡核苷酸引物工具三、序列综合分析 V ector NTI Suite 8.0 不喜欢装备各种专业性强的软件，而希望用一个综合性的软件代替的同志可以选择本软件。本阶段的大部分功能它都有。该软件具体特有良好的数据库管理（增加、修改、查找），对要操作的数据放在一个界面相同的数据库中统一管理。软件中的大部分分析可以通过在数据库中进行选定（数据）->分析->结果（显示、保存和入库）三步完成。在分析主界面，软件可以对核酸蛋白分子进行限制酶分析、结构域查找等多种分析和操作，生成重组分子策略和实验方法，进行限制酶片段的虚拟电泳，新建输入各种格式的分子数据、

生物信息学与数据库-基因工程

生物信息学与数据库 14网络工程1班任金春130号学号：201430350122 摘要： 21世纪是生命科学的时代,也是信息科学的时代。计算机的出现和发展是20世纪科学技术的卓越成就之一。计算机科学的发展给分子生物学从立项直至论文写作提供了一系列的软件工具。人类基因组图谱的完成,只是人类基因组计划的第一步。从基因组序列中提取有用信息,进而揭示其蕴含的全部意义,并应用于改善人类自身的生活质量,解决人类健康问题,最终认识人类自身,实现人类健康的可持续发展,才是人类基因组计划的最终意义。随着人类基因组计划的迅速深入,有关核酸、蛋白质的序列和结构数据呈指数级增长,面对如此巨大而复杂的数据,运用计算机管理数据、控制误差、加速分析过程、提取有关基因组与蛋白质功能的信息已势在必行。从20世纪80年代末开始,生物信息学这一由生物、数学、物理、化学、算机科学、信息科学等多学科交叉产生的新兴学科蓬勃发展,并日渐成为21世纪自然科学的核心领域。作为多学科结合的综合性学科,生物信息学通过信息学、统计学、化学、物理学、计算机等手段对人类基因组计划及其相关衍生计划所产生的海量数据进行科学的分析,极大地提高了研究效率,缩短了研究时间,在当今遗传资源争夺、分秒必争的残酷竞争中发挥着至关重要的作用。特别是在有限的人类遗传资源的“天书”被逐步破解的过程中,生物信息学逐渐承担起越来越重要的角色。（陈铭，2011）一、生物信息学与数据库的概念生物信息学是以核酸、蛋白质等生物大分子数据库为主要对象,以数学、信息学、计算机科学为主要手段,以计算机硬件、软件和计算机网络为主要工具,对浩如烟海的原始数据进行存储、管理、注释、加工,使之成为具有明确生物意义的生物信息。并通过对生物信息的查询、搜索、比较、分析,从中获取基因编码、基因调控、核酸和蛋白质结构功能及其相互关系等理性知识。在大量信息和知识的基础上,探索生命起源、生物进化以及细胞、器官和个体的发生、发育、病变、衰亡等生命科学中的重大问题,搞清它们的基本规律和时空联系,建立“生物学周期表”。（郑国清,黄静,段韶芬,徐丽敏，2003）广义地说,生物信息学是使用数学和信息学的观点、理论和方法去研究生命现象,组织和分析呈指数级增长的生物信息数据的一门学科。首先是研究遗传物质的载体DNA及其编码的大分子量物质,以计算机为其主要工具,研究各种学科交叉的生物信息学的研究方法,找出其规律性,进而发展出适合它的各种软件,对逐步增长的浩如烟海的DNA和蛋白质的序列和结构进行收集、整理、发布、提取、加工、分析和发现。狭义地说,生物信息学是将计算机科学和数学应用于生物大分子信息的获取、加工、存储、分类、检索。生物信息学研究的目的在于通过这样的分析逐步认识生命的起源、进化、遗传和发育的本质,破译隐藏在DNA序列中的遗传语言,解释人体生理和病理过程的分子基础,为人类疾病的诊断、预防和治疗提供最合理的和有效的方法或途径。（孙啸，1998）目前,各种生物数据库的信息量正迅猛增长,很容易使人在浩如烟海的信息中迷失方向。

FGF5基因及其产物的生物信息学分析

FGF基因及其产物的生物信息学分析作者：王晓灿辅导老师：焦传珍 (韶关学院,生物科学系,广东韶关512005) 摘要：成纤维细胞内生长因子5(fibroblast growthfactor 5，FGF5)作为一种重要的毛发生长调节因子，已经得到广泛研究. 利用ProtParam、TargetP 1．1和PSORT 1I prediction 等生物信息学在线分析程序，结合SignalP 3．0和DNAMAN 等生物信息学软件，分析、预测FGF5蛋白的理化性质、可溶性、信号肽序列、蛋白细胞定位区域、等。通用应用这些软件对FGF5的分析，增加对FGF5的认识，并加强生物信息学的学习。 Abstract: fibroblast growth factor 5 hair growth regulation as an important factor that has been widely studied. Using ProtParam, PSORT and TargetP 1.1 line 1I prediction bioinformatic analysis program, combination of SignalP 3 and DNAMAN, bioinformatics software, analysis, forecast FGF5 physico-chemical properties of the protein, soluble, Cellular localization signal peptide sequences, protein regions, and so on. Analysis of General FGF5 using these software, increase awareness of FGF5, and to strengthen learning bioinformatics. 关键词：FGF5，绵羊，蛋白质结构，生物信息学在鼠中，有7O多种基因突变影响被毛形态，许多突变对被毛的长度无影响，有些使被毛变短，到目前为止只有一种突变即angora鼠(最初命名为go基因突变)引起被毛变长[1]。这一突变现象引起了众多学者的兴趣，研究证明安哥拉鼠是由FGF5突变引起的。随着这些基因功能性研究的不断深入，这就需要进一步了解FGF5基因在机体细胞内对毛发的调控机制和蛋白质在不同条件下的表达水平，然而，目前关于FGF5蛋白结构和功能性的研究鲜有报道，因此对其蛋白结构的分析和功能性的研究显得越来越迫切。有研究发现FGF纯合子后代出生时健康、正常，但出生后21 d时突变纯合鼠被毛明显比杂合子FGF+和野生型长，在试验期的一年中这种表型一直保持。[2] 高爱琴等[3]对不同绵羊和山羊品种的FGF5基因外显子1和3的多态性进行了研究，发现绵羊和山羊FGF5基因外显子1均存在2处单碱基变异，而外显子3并没有发现多态。Housley等[4]对狗FGF5基因进行了序列分析，发现了两处突变，通过相关分析发现其中的一处错义突变与毛发长度有相关性。利用生物信息学分析基因和蛋白质的序列模式，不仅可以对基因的分子进化和相似性进行研究，也可以进一步研究基因编码蛋白的结构与功能之间的关系。本次将一用绵羊FGF5基因，借助生物信息学手段，对其编码蛋白进行了蛋白理化特性、氨基酸序列以及二级结构预测，以期为进一步研究FGF5基因的结构、表达与调控及生物学功能奠定基础。一，材料 1.利用Vector NTI Suite 8中ORF finder确定绵羊FGF5的完整编码区(CDS)获得其正确氨基酸编码序列。二，方法 1.采用ProtParam(http：／／au．expasy．org／cgi—bin／protparam)程序，预测FGF5蛋白分子质量、等电点等理化性质； 2.采用DNAMAN 软件，分析FGF5蛋白的亲(疏)水性，并预测其亲水性高的

生物信息学工具BLAST的使用简介_吕军

2003年3月内蒙古大学学报(自然科学版)M ar.2003第34卷第2期Acta Scientiarum Naturalium Univ ersitatis NeiM ongol Vol.34No.2 文章编号:1000-1638(2003)02-0179-09 生物信息学工具BL AS T的使用简介吕　军1,3,张　颖3,冯立芹2,李　宏1 (1.内蒙古大学理论物理与理论生物物理研究室,内蒙古呼和浩特010021; 2.内蒙古民族大学物理系,内蒙古通辽028043; 3.内蒙古工业大学物理教研室,内蒙古呼和浩特010062) 摘要:从网上在线服务、电子邮件服务和本地运行三个方面介绍BL AS T的使用方法,目的是使大家尽快掌握它,使其成为理论生物学研究的有力工具. 关键词:BL AS T;数据库;搜索中图分类号:Q617 文献标识码:A 引　言随着人类基因组计划(HGP)的进展,生物数据量迅速膨胀,海量的生物数据摆在生物信息学的工作者面前.生物信息学计算的核心是序列的比较,从而,比较基因组学、比较蛋白质组学成为后基因组时代的主要研究方向之一.比较的内容从序列的组分变化、寻找特殊的字段,到序列间字母的对应.比较的主要目的在于阐明序列间的同源(isogeny)关系,以及从已知序列去预测新序列的结构和功能. 两个或多个符号序列按字母比较,尽可能确切地反映他们之间的相似和相异,称为序列的联配(a lig nment).核酸和蛋白质序列的联配的前提是,假定两个序列来自同一个祖先序列(“同源”),它们在演化的过程中由于变异的积累而成为不同的序列. 近年来,进行序列联配分析的工具软件发展了很多,其中,尤以BLAST和FAST A使用最为频繁,一般认为,BLAS T运行速度快,对蛋白质序列的搜寻更为有效,FASTA速度较慢,对核酸序列更为敏感.BLAST是“基本局域联配搜索工具”(Basic Local Alig nment Search Tool)的字头缩写,是最常用的比较核酸和蛋白质同源性的比较工具.现在,利用BLAST对数据库进行搜索已成为生物信息学工作者的经常.因为BLAST和FAS TA的功能相近,所以,本文以BLAS T为例从三个方面来分别介绍BLAST的使用方法.关于BLAST的算法描述可见文献〔1〕和〔2〕. 1　网上在线服务 BLAST是运行速度甚快的数据库搜索程序,许多生物信息中心都有专门运行BLAST的服务器.主要的BLAST服务器网址如下: http://w w w.ncbi.nlm.nih.g ov/blast/(运行BLASTR2.0,美国,维护GenBank) http://w w https://www.360docs.net/doc/131917412.html,(运行W U-BLAST2,欧洲,维护EM BL数据库) http://w w w.blast.geno me.ad.jp/(运行BLAST2.0,日本) https://www.360docs.net/doc/131917412.html,(运行BLASTR2.0,中国,有ncbi和ebi的镜像) 收稿日期:2002-05-17 基金项目:国家自然科学基金(10147204)资助项目,内蒙古自然科学基金(2001301)资助项目作者简介:吕军(1973～),男,内蒙古乌拉特前旗人,讲师,硕士.