实验三蛋白序列比对到基因组
实验三蛋白序列比对到基因组（GeneWise and exonerate）实验目的
1）了解基因结构，acceptor, sponsor 等概念
2）理解将蛋白序列比对到基因组的应用
3）掌握利用GeneWise 将蛋白序列定位到基因组上并得到基因结构
实验数据及软件
ftp://172.28.137.55/pub/lab_materia/biosoft/lab03/
1、Genewise 简介
Genewise 是EBI 的Ewan Birney
软件系统，用来做蛋白质序列和DNA 序列之间的比对，软件比对过程中会考虑剪切位点信息，所以能够定义出intron/exon 结构，同时它和blast 的最大区别是它能够把基因的多个exon 的链接起来，从而得到基因整体的比对情况。Genewise 只能一次进行
一条蛋白序列和一条核酸序列的比对，同等运算量的情况下，运行时间较blast，blat，sim4 等慢，由于进行的是蛋白质水平的比对，所以敏感性比blat，sim4 等要高。
2、下载
可从EBI 网站上下载，下载地址：
ftp://https://www.360docs.net/doc/42432686.html,/pub/software/unix/wise2/wise2.2.0.tar.gz（FTP 服务器上已经下载有）
3、安装
1）解压缩
2）编译，
$ cd src
$ make all
3）设置环境变量：WISECONFIGDIR
4、使用语法
genewise
genewise –genesf [other options]
参数提示
1．默认情况下，蛋白序列和dna 序列的正链进行比对，即-tfor 参数；如果用户
不确定蛋白质序列是在dna 序列的正链上还是反链上，可以改用-both 参数；
2．当用户需要使用genewise 比对得到的dna 序列时，可以通过添加-cdna 得到；可以通过-trans参数得到对应的氨基酸序列；
应用1—确定基因结构
genewise –both –genesf input-protien3.fa input-dna3.fa > output3.genewise.out 结果（部分）
当序列比对中有移码出现时（非3 整数倍的插入、缺失），genewise 会在dan 翻译的氨基酸序列行显示一个“！”，如下：
应用2 检验假基因
当比对的结果里面出现“!”时说明dna 序列中出现了移码突变，当比对中出现X 时说明出现了premature stop codon。程序DealGeneWise.pl 可以对Genewise 结果进行简要统计
Exonerate（自学）
Exonerate(a genetic tool for sequence alignment)是EBI 的Guy Slater
各种标签Tag的核苷酸与氨基酸序列
V5-tag 5ˊGGT AAG CCT ATC CCT AAC CCT CTC CTC GGT CTC GAT TCT ACG 3ˊ G K P I P N P L L G L D S T 6 X His tag CAT CAT CAC CAT CAC CAT H H H H H H S-tag AAA GAA ACC GCT GCT GCT AAA TTC GAA CGC CAG CAC A TG GAC A GC KETAAAKFERQHMDS Flag-Tag GAT TAC AAG GAT GAC GAC GAT AAG D Y K D D D D K
Myc-Tag GAG CAG AAA CTC ATC TCT GAA GAG GAT CTG HA-Tag TAC CCA TAC GAC GTC CCA GAC TAC GCT VSV-G: TATACAGACATAGAGATGAACCGACTTGGAAAG Thrombin recognises the consensus sequence Leu-Val-Pro-Arg-Gly-Ser Sequence：CTG GTT CCG CGT GGA TCC 重组蛋白表达技术现已经广泛应用于生物学各个具体领域。特别是体内功能研究和蛋白质的大规模生产都需要应用重组蛋白表达载体。 美国GeneCopoeia的蛋白表达载体按照表达宿主的不同新推出3类，分别为表达宿主为 大肠杆菌，哺乳动物细胞的，以及慢病毒载体，宿主可以为哺乳动物细胞和原代细胞。 除了必要的复制和筛选的元件，协助表达和翻译的元件外，本文将各类载体分别按照功能标签的不同确定种类并将个标签的功能初步介绍如下： His6： His6是指六个组氨酸残基组成的融合标签，可插入在目的蛋白的C末端或N末端。当某 一个标签的使用，一是能构成表位利于纯化和检测；二是构成独特的结构特征（结合配体）利于纯化。组氨酸残基侧链与固态的镍有强烈的吸引力，可用于固定化金属螯合层析(IMAC)，对重组蛋白进行分离纯化。 使用His-tag有下面优点： 1.标签的分子量小，只有~0.84KD，而GST和蛋白A分别为~26KD和~30KD，一般不影响目标蛋白的功能； 2.His标签融合蛋白可以在非离子型表面活性剂存在的条件下或变性条件下纯化，前者在纯
蛋白质氨基酸序列
1.7/1.3埃分辨率下蚯蚓肌红蛋白的结构 >2MHR: |PDBID|CHAIN|SEQUENCE GWEIPEPYVWDESFRVFYEQLDEEHHHIFHGIFDCIRDNSAPNLATLVHVTTNHFTHEEAMMDAAHYSEVVP HHHMHHDF LEHIGGLSAPVDAHNVDYCHEWLVNHIHGTDFHYHGHL 牛的超氧化物歧化酶-1晶体结构 >1E9O:A|PDBID|CHAIN|SEQUENCE MATSAVCVLSGDGPVQGTIHFEAHGDTVVVTGSITGLTEGDHGFHVHQFGDNTQGCTSAGPHFNPLSHHHG GPHDEERHV GDLGNVTADSNGVAIVDIVDPLISLSGEYSIIGRTMVVHEHPDDLGRGGNEESTHTGNAGSRLACGVIGIAH >1E9O:B|PDBID|CHAIN|SEQUENCE MATHAVCVLHGDGPVQGTIHFEAHGDTVVVTGSITGLTEGDHGFHVHQFGDNTQGCTSAGPHFNPLSHHHG GPHDDERHV GDLGNVTADHNGVAIVDIVDPLISLSGEYSIIGRTMVVHEHPDDLGRGGNEESTSTGNAGSRLACGVIGIAH 花生过氧化物酶 >1PLU:A|PDBID|CHAIN|SEQUENCE ATDTGGYAATAGGNVTGAVSHTATSMQDIVNIIDAARLDANGHHVHGGAYPLVITYTGNEDSLINAAAANICG QWSHDPR GVEIHEFTHGITIIGANGSSANFGIWIHHSSDVVVQNMRIGYLPGGAHDGDMIRVDDSPNVWVDHNELFAAN HECDGTPD NDTTFESAVDIHGASNTVTVSYNYIHGVHHVGLDGSSSSDTGRNITYHHNYYNDVNARLPLQRGGLVHAYNNL YTNITGS GLNVRQNGQALIENNWFEHAINPVTSRYDGHNFGTWVLHGNNITHPADFSTYSITWTADTHPYVNADSWTS TGTFPTVAY NYSPVSAQCVHDHLPGYAGVGHNLATL TSTACH 大豆过氧化物酶结构 >1FHF:A|PDBID|CHAIN|SEQUENCE QLTPTFYRETCPNLFPIVFGVIFDASFTDPRIGASLMRLHFHDCFVQGCDGSVLLNNTDTIESEQDALPNINSIRG LDVV NDIHTAVENSCPDTVSCADILAIAAEIASVLGGGPGWPVPLGRRDSLTANRTLANQNLPAPFFNLTQLHASFAVQ GLNTL DLVTLSGGHTFGRARCSTFINRLYNFSNTGNPDPTLNTTYLEVLRARCPQNATGDNLTNLDLSTPDQFDNRYYS NLLQLN GLLQSDQELFSTPGADTIPIVNSFSSNQNTFFSNFRVSMIHMGNIGVLTGDEGEIRLQCNFVNG >1FHF:B|PDBID|CHAIN|SEQUENCE
DNA测序结果分析比对(实例)
DNA测序结果分析比对（实例） 关键词：dna测序结果2013-08-22 11:59来源：互联网点击次数：14423 从测序公司得到的一份DNA测序结果通常包含.seq格式的测序结果序列文本和.ab1格式的测序图两个文件，下面是一份测序结果的实例： CYP3A4-E1-1-1(E1B).ab1 CYP3A4-E1-1-1(E1B).seq .seq文件可以用系统自带的记事本程序打开，.ab1文件需要用专门的软件打开。软件名称：Chromas 软件Chromas下载 .seq文件打开后如下图： .ab1文件打开后如下图： 通常一份测序结果图由红、黑、绿和蓝色测序峰组成，代表不同的碱基序列。测序图的两端（下图原图的后半段被剪切掉了）大约50个碱
基的测序图部分通常杂质的干扰较大，无法判读，这是正常现象。这也提醒我们在做引物设计时，要避免将所研究的位点离PCR序列的两端太近（通常要大于50个碱基距离），以免测序后难以分析比对。 我的课题是研究基因多态性的，因此下面要介绍的内容也主要以判读测序图中的等位基因突变位点为主。 实际上，要在一份测序图中找到真正确实的等位基因多态位点并不是一件容易的事情。一般认为等位基因位点假如在测序图上出现像套叠的两个峰，就是杂合子位点。实际比对后才知道，情况并非那么简单，下面测序图中标出的两个套峰均不是杂合子位点，如图并说明如下：
说明： 第一组套峰，两峰的轴线并不在同一位置，左侧的T峰是干扰峰；第二组套峰，虽两峰轴线位置相同，但两峰的位置太靠近了，不是杂合子峰，蓝色的C峰是干扰峰通常的杂合子峰由一高一略低的两个轴线相同的峰组成，此处的序列被机器误判为“C”，实际的序列应为“A”，通常一个高大碱基峰的前面 1~2个位点很容易产生一个相同碱基的干扰峰，峰的高度大约是高大碱基峰的1/2，离得越近受干扰越大。 一个摸索出来的规律是：主峰通常在干扰峰的右侧，干扰峰并不一定比主峰低。最关键的一点是一定要拿疑似为杂合子峰的测序图位点与测序结果的文本序列和基因库中的比对结果相比较；一个位点的多个样本相比较；你得出的该位点的突变率与权威文献或数据库中的突变率相比较。 通常，对于一个疑似突变位点来说，即使是国际上权威组织大样本的测序结果中都没有报道的话，那么单纯通过测序结果就判定它是突变点，是并不严谨的，因一份 PCR产物中各个碱基的实际含量并不相同，很难避免不产生误差的。对于一个未知突变位点的发现，通常还需要用到更精确的酶切技术。 (责任编辑：大汉昆仑王)
基因组序列的差异分析
基因组序列的差异分析 ----mVISTA的在线使用说明 当然，除了在线版的，我们还可以在网站上填写信息申请离线的软件。但我试用了一下，需要先自己比对，然后要按照一定的格式来制作文件，当然你还必须得安装java才能运行软件；总之，我感觉没有在线版的方便。 1 将数据放入服务器中 在首页，你将被要求确定你想要分析的基因组序列的数量。输入这个数字之后，点击“提交”，将带你到主提交页面。 mVISTA服务器最多可以同时处理100条序列。 1.1主提交页面必填的内容 E-mail 地址 通过E-mail，我们可以提示你的在线处理已经得到结果。
序列 你可以用2种方式来上传你的序列： 1.使用“Browse”按钮从你的电脑上，上传纯文本的Fasta格式文件。如果是一个作为参 考的生物体的DNA序列必须作为一个contig提交(可以进行一定的定向排列将多个片段合并为一个contig)，而其他非参考序列可以在一个或多个contig中提交(draft)。 Fasta格式的示例序列(您可以在NCBI站点上找到关于该格式的更多细节)： >mouse ATCACGCTCTTTGTACACTCCGCCATCTCTCTCT … ！！！注意:序列里面我们只接受字母CAGTN和X。请确保提交序列是作为一种纯文本格式，而不是Word或HTML文件格式。 如果您以FASTA格式提交序列，我们建议您为它取一个有意义的名称（比如直接是你的物种名之类的），因为这些名称将出现在我们生成的图形中。如果您使用的是一个draft草图序列，那么结果中每个contigs的命名都将按照您在“>”符号后指示的命名进行。 2.您可以给出它的GenBank登录号，系统将自动从GenBank数据库里进行检索序列。 在这两种情况下，序列的总大小都不应超过10M，而且任何一条序列都不应超过2M。 1.2主提交页面选填的内容 这些选项允许您自定义您的VISTA分析。您可以使用独立获得的基因注释，选择合适的Repeat Masker选项，给分析的序列指定名称，并改变序列保存分析的参数。如果您没有填写这些选填选项，我们将使用它们的默认值。 比对程序 根据您分析的具体内容(参见“about”-链接中的详细信息)，您可以选择以下比对程序之一：1、AVID----全局两两比对。如果您选择使用这个程序，其中一个序列应该被完成比对，其他 所有序列可以完成或以草图draft格式完成。对于集合中所有已完成的序列，AVID生成所有相对所有成对的比对结果，可以使用任何序列作为基础(参考)来显示。如果某些序列是草图格式，AVID将生成它们与最终序列的比对，这将被用作基础(参考)。这是该服务器上唯一可以处理草图序列的比对程序。 （小知识：草图序列与完整序列DNA sequence, draft: Sequence of a DNA with less accuracy than a finished sequence. In a draft sequence, some segments are missing or are in the wrong order or are oriented incorrectly. A draft sequence is as opposed to a finished DNA sequence.）2、LAGAN----完成完整序列的全局两两比对和多重比对。如果某些序列是草图格式，您的查 询将被重定向到AVID以获得两两比对。多重比对将由VISTA可视化，它将计算并显示序列的保守区，以您指示的任何序列作为参考。这是该服务器上唯一能够产生真正的多重
实验--基因结构预测分析
学院：______ 班级:_______ 学号:_________ 姓名:__________ 成绩：______ 实验五基因结构预测分析 目的： 1、熟悉并掌握从基因组核酸序列中发现基因的方法。 内容： 1、用NCBI的ORF Finder分析原核生物核酸序列或真核生物的cDNA序列中的开放阅读框； 2、使用GENSCAN在线软件预测真核生物基因； 3、使用POL YAH在线预测转录终止信号； 4、使用PromoterScan在线预测启动子区域。 操作及问题： 随着测序技术的不断发展，越来越多的模式生物启动了全基因组测序计划，完成全基因组测序的物种也越来越多，使得基因结构和功能的预测成为可能。同时，通过基因组文库筛选也可得到目的基因所在克隆。获得克隆序列后，同样也需要对目的基因做结构预测以便指导后续功能研究。本实验介绍几种常用的基因预测分析工具，预测核酸序列的开放阅读框、转录终止信号、启动子、CpG岛等信息。 一、开放阅读框（open reading frame，ORF）的识别 ORF是指从核酸序列上5’端翻译起始密码子到终止密码子的蛋白质编码序列。原核生物与真核生物的基因结构存在很大不同，真核生物的ORF除外显子（平均150bp）外，还含有内含子，因此真核生物基因的预测远比原核生物复杂。 （一）利用NCBI ORF Finder预测原核生物核酸序列或真核生物的cDNA序列中的开放阅读框。https://www.360docs.net/doc/42432686.html,/gorf/gorf.html 1、在NCBI上查找AC 号为AE008569 的核酸记录。（见实验五中的AE008569.mht） 问题1：这个序列的名称？ 问题2：这个序列来源物种所属的生物学大分类？
实验三蛋白序列比对到基因组
实验三蛋白序列比对到基因组（GeneWise and exonerate）实验目的 1）了解基因结构，acceptor, sponsor 等概念 2）理解将蛋白序列比对到基因组的应用 3）掌握利用GeneWise 将蛋白序列定位到基因组上并得到基因结构 实验数据及软件 ftp://172.28.137.55/pub/lab_materia/biosoft/lab03/ 1、Genewise 简介 Genewise 是EBI 的Ewan Birney
蛋白质序列分析
肽和蛋白质的直接测序法 目前，肽和蛋白质的测序有三种策略：①根据基因测序的结果，从cDNA演绎肽和蛋白质序列，这种策略简单、快捷，甚至可以得到未分离出的蛋白质或多肽的序列信息。但是，用这一策略得到的一级结构不含蛋白质翻译后修饰及二硫键位置等信息；②直接测序策略；③质谱测序与生物信息学搜索相结合的策略。第①种策略可参考分子生物学的有关专著，第③种策略将在本书蛋白质组与蛋白质组分析一章中介绍，本章介绍直接测序策略。 1953年，Frederick Sanger在对牛胰岛素的研究中首先提出氨基酸直接测序的概念，迄今为止，已通过直接测序阐明了几千种蛋白质的氨基酸序列。 在蛋白质序列测定中，因为可以得到的蛋白质样品十分有限，而且蛋白质包含的20种不同的氨基酸表现出不同的化学功能和化学活性，在测序过程中每一次变性或裂解所发生的一系列副反应，将使测定过程变得十分复杂，在蛋白质序列测定中由于没有类似于DNA序列测定中采用的PCR技术可应用，因此，与DNA 序列测定相比，蛋白质序列测定在许多方面要复杂得多。其基本的测序过程如下所述。 确定不同的多肽链数目 首先应该确定蛋白质中不同的多肽链数目，根据蛋白质N-端或C-端残基的摩尔数和蛋白质的相对分子质量可确定蛋白质分子中的多肽链数目。如果是单体蛋白质，蛋白质分子只含一条多肽链，则蛋白质的摩尔数应与末端残基的摩尔数相等；如果蛋白质分子是由多条多肽链组成，则末端残基的摩尔数是蛋白质的摩尔数的倍数。 肽链的裂解 当蛋白质分子是由二条或二条以上多肽链构成时，必须裂解这些多肽链。如果多肽链是通过非共价相互作用缔合的寡聚蛋白质，可采用8 mol L-1尿素，6 mo1 L-1盐酸胍或高浓度盐等变性剂处理，使寡聚蛋白质中的亚基裂解；如果多肽链之间是通过共价二硫键交联的，可采用氧化剂或还原剂断裂二硫键。然后再根据裂解后的单个多肽链的大小不同或电荷不同进行分离、纯化。 太长的多肽片段不能直接进行序列测定，一般肽片段长度不超过50个左右残基的肽段，当肽段超过这个长度时，由于反应的不完全以及副反应产生的杂质积累将影响测定结果，因此，必须通过特定的反应将它们裂解为更小的肽段。通过两种或几种不同的断裂方法（即断裂点不同）将每条多肽链样品降解成为两套或几套重叠的肽段或肽碎片，每套肽段分别进行分离、纯化，再对纯化后的每一肽段进行氨基酸组成和末端残基的分析。 使肽链中某些特殊位置上的肽键发生断裂，可采用化学反应或酶反应裂解产生若干能够进行测序的小片段。一般将蛋白质样品分为两等份，采用不同的试剂裂解产生两套不同的片段，两套片段在测序完成后，根据他们之间的重叠情况即可重新排序。 1 酶解法 蛋白质通过蛋白水解酶的裂解后将产生若干能够代表每个蛋白质特性的肽片段，用于特定的蛋白质裂解的蛋白水解酶包括外肽酶和内肽酶，裂解肽链的N-端或C-端的氨基酸可采用外肽酶，而内肽酶则用于切断肽链中某个特定部位。表10.5为常用的蛋白水解酶。 表10.5 用于蛋白质部分裂解的蛋白酶 蛋白酶酶切位点 内肽酶： 胰蛋白酶R n-1=Arg，Lys R n≠Pro 胃蛋白酶R n=Leu，Phe，Trp，Tyr，Val R n-1≠Pro 糜蛋白酶R n-1=Phe，Trp，Try R n≠Pro 内肽酶GluC R n-1=Glu
生物信息学实验指导—实验三
实验三核酸序列分析 【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； 3、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）； 4、了解基因的电子表达谱分析； 5、熟悉密码子偏好性分析。 【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。 3. 编码区统计特性分析 统计获得的经验说明，DNA中密码子的使用频率不是平均分布的，某些密码子会以较高的频率使用而另一些则较少出现。这样就使得编码区的序列呈现出可察觉的统计特异性，即所谓的“密码子偏好性”。利用这一特性对未知序列进行统计学分析可以发现编码区的粗略位置。这一类技术包括：双密码子计数(统计连续两个密码子的出现频率)；核苷酸周期性分析(分析同一个核苷酸在3,6,9,...位置上周期性出现的规律)；均一/复杂性分析(长同聚物的统计计数)；开放可读框架分析等。 4. 启动子分析 启动子是基因表达所必需的重要序列信号，识别出启动子对于基因辨识十分重要。有一些程序根据实验获得的转录因子结合特性来描述启动子的序列特征，
各种标签Tag的核苷酸与氨基酸序列
V5-tag 5ˊGGT AAG CCT ATC CCT AAC CCT CTC CTC GGT CTC GAT TCT ACG 3ˊ 6 X His tag CAT CAT CAC CAT CAC CAT S-tag AAA GAA ACC GCT GCT GCT AAA TTC GAA CGC CAG CAC A TG GAC A GC Flag-Tag GAT TAC AAG GAT GAC GAC GAT AAG
Myc-Tag GAG CAG AAA CTC ATC TCT GAA GAG GAT CTG HA-Tag TAC CCA TAC GAC GTC CCA GAC TAC GCT VSV-G: TATACAGACATAGAGATGAACCGACTTGGAAAG Thrombin recognises the consensus sequence Leu-Val-Pro-Arg-Gly-Ser Sequence：CTG GTT CCG CGT GGA TCC 重组蛋白表达技术现已经广泛应用于生物学各个具体领域。特别是体内功能研究和蛋白质的大规模生产都需要应用重组蛋白表达载体。 美国GeneCopoeia的蛋白表达载体按照表达宿主的不同新推出3类，分别为表达宿主为 大肠杆菌，哺乳动物细胞的，以及慢病毒载体，宿主可以为哺乳动物细胞和原代细胞。 除了必要的复制和筛选的元件，协助表达和翻译的元件外，本文将各类载体分别按照功能标签的不同确定种类并将个标签的功能初步介绍如下： His6： His6是指六个组氨酸残基组成的融合标签，可插入在目的蛋白的C末端或N末端。当某 一个标签的使用，一是能构成表位利于纯化和检测；二是构成独特的结构特征（结合配体）利于纯化。组氨酸残基侧链与固态的镍有强烈的吸引力，可用于固定化金属螯合层析(IMAC)，对重组蛋白进行分离纯化。 使用His-tag有下面优点： 1.标签的分子量小，只有~0.84KD，而GST和蛋白A分别为~26KD和~30KD，一般不影响目标蛋白的功能； 2.His标签融合蛋白可以在非离子型表面活性剂存在的条件下或变性条件下纯化，前者在纯
实验一 生物序列统计分析
实验一生物序列统计分析 一．实验目的 一般情况下，真核细胞中的线粒体是主要的能量生产中心。人类线粒体基因组在GenBank中的编号为“NC_001807”。以这条序列为例，学习有关DNA序列和蛋白质序列的统计分析方法。 1．学习和掌握在MATLAB平台上应用Bioinformatics工具包访问GenBank，并读取DNA序列。 2．学习和掌握在MATLAB平台上应用Bioinformatics工具包统计DNA序列的组成成分及含量，分析DNA序列的性质。 3．学习和掌握在MATLAB平台上应用Bioinformatics工具包搜索DNA序列的开放阅读框ORFs。 4．学习和掌握在MATLAB平台上应用Bioinformatics工具包，根据已定位的ORFs，实现DNA序列向蛋白质序列的转换。 5．学习和掌握在MATLAB平台上应用Bioinformatics工具包统计蛋白质序列中各种氨基酸含量。 二．实验内容 1．在MATLAB平台上应用Bioinformatics工具包访问GenBank，读取DNA序列。 ①用“web”命令在MATLAB平台上打开NCBI网页。 web('https://www.360docs.net/doc/42432686.html,/') web('https://www.360docs.net/doc/42432686.html,/genomes/framik.cgi?db=Genome&gi=12188') ②用“getgenbank”功能从GenBank中读序列信息到MARLAB mitochondria = getgenbank('NC_001807','SequenceOnly',true); 选项“SequenceOnly”使我们从GenBank中只读取“NC_001807”的序列信息。 “Mitochondria”是我们定义的变量，存在MATLAB的Workspace中。 ③查看变量mitochondria whos mitochondria 2．在MATLAB平台上应用Bioinformatics工具包统计DNA序列的组成成分及含量，分析DNA序列的性质。 ①查看DNA序列的性质 ntdensity(mitochondria)
实验总结-3’race
应用3'Full-RACE技术克隆PCDHB1基因3'非翻译区 廖柔霞：汕头大学医学院2008级本科一班 指导教师：许丽艳，方王楷，黄俏，吴健谊，吴炳礼，李恩民 【摘要】目的：克隆PCDHB1基因3'非翻译区，为深入研究该基因在食管癌等肿瘤或内分泌性疾病中的功能提供基本实验材料。方法：3'Full-RACE技术。结果：未能成功获得PCDHB1基因3'非翻译区克隆。结论：1）提示PCDHB1基因的结构组织形式可能十分复杂；2）今后，拟在具体方法学上改进，争取获得该基因3'非翻译区克隆。 PCDHB1（别名PCDH-BETA1），位于5q31。该基因共含有2534个碱基。这个基因是原钙黏连蛋白基因簇的一员，是5号染色体上的三个串连连接的成员之一。该基因组显示了与B的细胞和T细胞受体基因簇的一个不寻常的基因相似。其具体职能是未知的，但它很有可能在神经细胞间的连接和建立中发挥关键的作用。β钙黏连蛋白在特定的细胞粘连的事件扮演一个重要的角色。见诸于人类恶性肿瘤中的表达和调控功能,在很多情况下,导致肿瘤细胞浸润和转移的加剧。由于该基因的3＇端还未知，所以必须用3＇Full RACE的技术将PCDHB1的3＇端测出来。对此实验设计如下：应用3’RACE试剂盒及设计好的基因特异性引物扩增得到的基因片段，并将其连接到pEASYTM-Blunt Simple coloning vector 并测序。该基因片段由于出现“双峰”现象导致测序失败。 关键词：基因克隆，PCDHB1基因，3'非翻译区，3'Full-RACE The clone of 3' untranslational region of PCDHB1 gene using 3'Full-RACE RX Liao: 2008 Undergraduates of Medical College of Shantou University Supervisor: LY Xu, WK Fang, Q Huang, JY Wu, BL Wu, EM Li Abtract:Objective Methods Results Conclusion PCDHB1(PCDHB-BETA1),is located in 5q31. This gene is a member of the protocadherin beta gene cluster, one of three related gene clusters tandemly linked on chromosome five. The gene clusters demonstrate an unusual genomic or ganization similar to that of B-cell and T-cell receptor gene clusters. Their specific functions are unknown but they most likely play a critical role in the
实验七 核酸序列分析(附加部分)
实验七核酸序列分析（附加部分） 1、发现核酸序列中的蛋白质编码区域。 1）利用NCBI ORF Finder。https://www.360docs.net/doc/42432686.html,/gorf/gorf.html A、在NCBI上查找AC号为AE008569的核酸记录，思考：1、这个序列的名称？2、 这个序列所属的生物学分类？ B、进入OFR Finder，首先在页面下方的Genetic codes 下拉菜单中浏览现有的22种遗 传密码选择项（这里我们只使用默认的standard code），利用AC号或其裸序列（想 一想怎么能得到）进行ORF finding。 C、在结果显示页面中，按照序列的正向+1、+2、+3以及反向的-1、-2、-3进行的六框 翻译结果以图形的方式显示在页面中。利用默认的100bp阈值所发现的各框内的 ORF以绿色条状显示。同时，按照六框内所有发现的ORF的大小顺序，在页面的 右侧有一个列表，分别显示了ORF的翻译框、在基因组上的位置以及ORF的长度。 你可以改变ORF鉴别中的长度阈值（50，100，300），点击Redraw重新进行计算。 D、点击图形上的绿色条框，就可以对这个ORF进行检查（当然也可以点击右侧的ORF 列表），页面上会显示预测的氨基酸序列，同时页面上还嵌入了BLAST程序以及 NCBI的有关序列数据库以便于发现与此ORF相似的库记录。非常方便！ E、SixFrames是以另外一种方法计算并显示结果，点击SixFrames，结果中各框上边拉 下的绿色短线表示为一个起始密码子，而各框下方的粉色短线表示为一个终止密码 子。 F、如果你拥有一个高等生物的cDNA时，可以利用ORF finder这个简单的工具来找到 你的蛋白编码区域。因为cDNA不含有intron，因此可拥有与微生物相似的ORF结 构。 G、ORF finder可以正确地鉴定85%左右的蛋白编码区，但要发现一些很短的蛋白序 列，shadow gene或使用了非常用遗传密码子的基因，则需要使用那些包含了密码 子使用频率及使用偏好等统计学特性的程序，如GeneMark。这里给出两个GeneMark 网址：https://www.360docs.net/doc/42432686.html,/GeneMark/ , https://www.360docs.net/doc/42432686.html,/genemark/。2）发现真核生物基因组（如脊椎动物）序列中的蛋白质编码区域。 A、剪切位点（splice site）的预测。 脊椎动物的外显子很小（平均150bp），它们的剪切位点还有一定的变化。因此发现外显子要比利用ORF finder或GeneMark发现ORF困难得多。下面是一种外显子预测程序：MZEF。点击https://www.360docs.net/doc/42432686.html,/，这是位于冷泉港实验室Michae Q. Zhang’s的主页，点击左侧的databases and Software Tools，进入的页面中包含了多个物种的启动子数据库、外显子发现工具等，点击页面中间的Gene –Finding (public)连接，则进入了MZEF页面（https://www.360docs.net/doc/42432686.html,/tools/genefinder/）。程序的相关说明文件在页面下方的For more information about MZEF行的here链接中，事先阅读一下此文件，有助于程序的使用以及对输出结果的理解(https://www.360docs.net/doc/42432686.html,/tools/genefinder/readme.htm )，你也可以阅读实验数据-实验七中的MZEFexample.PDF文件，这一文件也可以从Michae Q. Zhang’s的数据库及软件工具页面上找到(https://www.360docs.net/doc/42432686.html,/reprints/mzefexample.pdf）。回到MZEF主页，点击Human 链接（https://www.360docs.net/doc/42432686.html,/tools/genefinder/human.htm），进入由先前统计数据校准的人类编码外显子预测MZEF程序页面。 在NCBI上找到一条AC号为AF018429的人类核酸记录，这是一个包含了外显子1和外显子2的dUTPase基因（注意一下这两个外显子在基因上的位置）。将FASTA格式的序列粘贴到人类MZEF程序页面的检索框中，点击submit。程序很快给你返回结果。它发现
基因组信息学实验课课件--序列
基因组信息学实验课 序列分析 第一部分：课堂知识复习 形式：题目问答，请同学单独回答以下问题，并陈述答题理由。 1．判断对错：两条序列的同源程度为60%。 2．判断对错：两条序列的相似性很高，所以它们一定是同源序列。错误3．计算下面两条序列的海明距离： AGCAAACACACTA ACATAAGCACACA 4．通过字符编辑操作将序列s转换成t s：AG-CA t：ACAC- 5．分析两条序列的关系时，（）方法可以通过观察矩阵对角线迅速发现可能的序列比对。 A Dot-plot B Pairwise-Alignment C BLAST D FASTA E Score Matrix 6．下列哪些是核酸序列数据库（）。 A GenBank B PDB 蛋白质结构数据库 C Entrez D EMBL-Bank E DDBJ 7．下列哪些是蛋白质序列数据库（）。 A PIR蛋白质信息资源 B SWISS-PROT C TrEMBL D EPD 真核生物启动子 E PDB大分子结构图 8．PDB文件的显示序列信息中，关键字（）作为显式序列标记，以该关键字打头的每一行都是关于序列的信息。 A HEADER B REMARK C SEQRES D EXPDTA 9．下列哪些是可以用来显示分子结构的软件（）。 A GCG-DS Visualizer B RasMol C ChemView D DSSP 10．Entrez数据库集成系统中集成了NCBI中哪些数据库中的信息（）。 A 核酸序列 B 蛋白质序列 C 生物大分子结构 D 基因组数据 E 生物 分类数据库 F 孟德尔人类遗传学数据（OMIM）G Pubmed
全基因组重测序数据分析
全基 1. 简 通过变（d 的功况，dise 比较 实验 （1）（2） 基因组重测序简介(Introduc 过高通量测序识deletioin, du 功能性进行综合杂合性缺失ease （cance 较基因组学，群验设计与样本 Case-Contr ）家庭成员组序数据分析 ction) 识别发现de plication 以及合分析；我们（LOH ）以及r ）genome 中群体遗传学综ol 对照组设计 组设计：父母novo 的som 及copy numb 们将分析基因及进化选择与中的mutation 综合层面上深计 ； -子女组（4 人matic 和germ ber variation 因功能（包括与mutation 之n 产生对应的深入探索疾病基人、3 人组或m line 突变，）以及SNP miRNA ），重之间的关系；以的易感机制和基因组和癌症多人）； 结构变异-SN 的座位；针对重组率（Rec 以及这些关系功能。我们将症基因组。 NV ，包括重排对重排突变和combination ）系将怎样使得 将在基因组学排突 SNP ）情在 学以及
初级数据分析 1．数据量产出：总碱基数量、Total Mapping Reads、Uniquely Mapping Reads统计，测序深度分析。 2．一致性序列组装：与参考基因组序列（Reference genome sequence）的比对分析，利用贝叶斯统计模型检测出每个碱基位点的最大可能性基因型，并组装出该个体基因组的一致序列。3．SNP检测及在基因组中的分布：提取全基因组中所有多态性位点，结合质量值、测序深度、重复性等因素作进一步的过滤筛选，最终得到可信度高的SNP数据集。并根据参考基因组信息对检测到的变异进行注释。 4．InDel检测及在基因组的分布: 在进行mapping的过程中，进行容gap的比对并检测可信的short InDel。在检测过程中，gap的长度为1~5个碱基。对于每个InDel的检测，至少需要3个Paired-End序列的支持。 5．Structure Variation检测及在基因组中的分布: 能够检测到的结构变异类型主要有：插入、缺失、复制、倒位、易位等。根据测序个体序列与参考基因组序列比对分析结果，检测全基因组水平的结构变异并对检测到的变异进行注释。 高级数据分析 1.测序短序列匹配（Read Mapping） （1）屏蔽掉Y染色体上假体染色体区域（pseudo-autosomal region）, 将Read与参考序列NCBI36进行匹配（包括所有染色体，未定位的contig，以及线粒体序列mtDNA（将用校正的剑桥参考序列做替代）)。采用标准序列匹配处理对原始序列文件进行基因组匹配， 将Read与参考基因组进行初始匹配；给出匹配的平均质量得分分布； （2）碱基质量得分的校准。我们采用碱基质量校准算法对每个Read中每个碱基的质量进行评分，并校准一些显著性误差，包括来自测序循环和双核苷酸结构导致的误差。 （3）测序误差率估计。 pseudoautosomal contigs，short repeat regions（包括segmental duplication，simple repeat sequence-通过tandem repeat识别算法识别）将被过滤； 2. SNP Calling 计算（SNP Calling） 我们可以采用整合多种SNP探测算法的结果，综合地，更准确地识别出SNP。通过对多种算法各自识别的SNP进行一致性分析，保留具有高度一致性的SNP作为最终SNP结果。这些具有高度一致性的SNP同时具有非常高的可信度。在分析中使用到的SNP识别算法包括基于贝叶斯和基因型似然值计算的方法，以及使用连锁不平衡LD或推断技术用于优化SNP识别检出的准确性。 统计SNV的等位基因频率在全基因组上的分布
全基因组重测序数据分析
全基因组重测序数据分析 1. 简介(Introduction) 通过高通量测序识别发现de novo的somatic和germ line 突变，结构变异-SNV，包括重排 突变（deletioin, duplication 以及copy number variation）以及SNP的座位；针对重排突变和SNP的功能性进行综合分析；我们将分析基因功能（包括miRNA），重组率（Recombination）情况，杂合性缺失（LOH）以及进化选择与mutation之间的关系；以及这些关系将怎样使 得在disease（cancer）genome中的mutation产生对应的易感机制和功能。我们将在基因组 学以及比较基因组学，群体遗传学综合层面上深入探索疾病基因组和癌症基因组。 实验设计与样本 （1）Case-Control 对照组设计； （2）家庭成员组设计：父母-子女组（4人、3人组或多人）； 初级数据分析 1．数据量产出：总碱基数量、Total Mapping Reads、Uniquely Mapping Reads统计，测序 深度分析。 2．一致性序列组装：与参考基因组序列（Reference genome sequence）的比对分析，利用贝叶斯统计模型检测出每个碱基位点的最大可能性基因型，并组装出该个体基因组的一致序列。3．SNP检测及在基因组中的分布：提取全基因组中所有多态性位点，结合质量值、测序深度、重复性等因素作进一步的过滤筛选，最终得到可信度高的SNP数据集。并根据参考基 因组信息对检测到的变异进行注释。 4．InDel检测及在基因组的分布: 在进行mapping的过程中，进行容gap的比对并检测可信的short InDel。在检测过程中，gap的长度为1~5个碱基。对于每个InDel的检测，至少需 要3个Paired-End序列的支持。 5．Structure Variation检测及在基因组中的分布: 能够检测到的结构变异类型主要有：插入、缺失、复制、倒位、易位等。根据测序个体序列与参考基因组序列比对分析结果，检测全基因组水平的结构变异并对检测到的变异进行注释。
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。 3. 编码区统计特性分析 统计获得的经验说明，DNA中密码子的使用频率不是平均分布的，某些密码子会以较高的频率使用而另一些则较少出现。这样就使得编码区的序列呈现出可察觉的统计特异性，即所谓的“密码子偏好性”。利用这一特性对未知序列进行统计学分析可以发现编码区的粗略位置。这一类技术包括：双密码子计数(统计连续两个密码子的出现频率)；核苷酸周期性分析(分析同一个核苷酸在3,6,9,...位置上周期性出现的规律)；均一/复杂性分析(长同聚物的统计计数)；开放可读框架分析等。 4. 启动子分析 启动子是基因表达所必需的重要序列信号，识别出启动子对于基因辨识十分重要。有一些程序根据实验获得的转录因子结合特性来描述启动子的序列特征，并依次作为启动子预测的依据，但实际的效果并不十分理想，遗漏和假阳性都比