Kruppel-likefactor9的生物信息学分析
Kruppel-like factor 9的生物信息学分析
2006级本硕四班林珊娜
指导老师：吴炳礼，许丽艳，李恩民
Kruppel-like factor 9，简称KLF-9,又称为basic transcription element binding protein 1(BTEB1)；BTE-binding protein 或GC box-binding protein 1. 最初，人们以大鼠细胞色素P-4501A1(CYP1A1)基因启动子，BTE 序列为探针,从大鼠肝脏cDNA文库中克隆了BTEB 基因[1]。随后, Ohe 等人用大鼠BTEB cDNA 扫描人胎盘文库从而得到了人KLF-9 基因。人KLF-9基因的染色体定位在chr9q13(图1），含有两个外显子和一个内含子（图2）。其CDS 编码区长735 bp, 编码244 个氨基酸残基组成的多肽链,在细胞中的定位是在核内，属于Sp1 C2H2-type
zinc-finger protein family成员，参与真核细胞基因转录调控。
图1为KLF-9的染色体定位
图2为KLF-9的基因结构图
所谓的C2H2型锌指蛋白，是一种经典的锌指结构。它由1个α-螺旋和2
个反平衡的β-折叠三个肽段组成，其N端有一组半胱氨酸残基，C端有一组组氨酸残基，四个残基在空间上形成一个洞穴，恰好容纳一个Zn＋，形似手指。
锌离子能够稳固模体中的α-螺旋结构，使其能够镶嵌于DNA的大沟上[2](图3)。
KLF-9含有三个锌指结构（图4），而且都属于C2H2型（143－167，173－197，
203－225，图5涂红色部分）。
图3为C2H2锌指蛋白的三维结构图
图4为KLF-9的三个锌指结构域
MSAAAYMDFVAAQCLVSISNRAAVPEHGVAPDAERLRLPEREVTKEHGDPGDTWKDYCTLVTIAKSLL cchhhhhhhhhhhhhhhhcccccccccccccchhhcccccchhhhccccccccccchhehhhhhhhhhh LNKYRPIQTPSVCSDSLESPDEDMGSDSDVTTESGSSPSHSPEERQDPGSAPSPLSLLHPGVAAKGK hccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccchhhcccccccccccc SEKRHKCPYSGCGKVYGKSSHLKAHYRVHTGERPFPCTWPDCLKKFSRSDELTRHYRTHTGEKQFR ccccccccccccccecccccccccceeeecccccccccchhhhhcccccchhhhhhccccccccccccc CEKRFMRSDHLTKHARRHTEFHPSMIKRSKKALANAL Ccccccccchhhhhhhhhhhcchhhhhhhhhhhhhcc
图5为KLF-9蛋白的二级结构预测及其143-167，173-197，
203-225三个锌指结构。
所谓O型糖基化修饰主要发生在高尔基体中，是指单糖构成的聚糖链连接到
蛋白质分子中的丝氨酸、苏氨酸或在羟赖氨酸或羟脯氨酸的羟基上。通过
http://www.cbs.dtu.dk/services/NetOGlyc/ 对KLF-9的O型糖基化修饰进行
预测发现:KLF-9的O型糖基化修饰位点有十处（95，97，100，101，103，105，
106，108，110，119）如图6：
图6为预测的KLF-9的O型糖基化修饰位点
而N型糖基化修饰主要发生在内质网中,通过
http://www.cbs.dtu.dk/services/NetNGlyc/ 对KLF-9的N型糖基化修饰发现：该基因没有 N型糖基化修饰位点（图7）。
图7为预测的KLF-9的N型糖基化修饰位点
通过在http://www.cbs.dtu.dk/services/NetPhos/这个网站对KLF-9的磷酸化修饰位点进行预测发现，该基因有丝氨酸的磷酸化位点16个，苏氨酸5个，
酪氨酸1个（如图8）。
图8为预测的KLF-9的磷酸化修饰位点
然后在https://www.360docs.net/doc/e21856478.html,/calc_mw_pi.html上对以上所预测的磷酸化位点以及其相应的分子量和等电点的分析，我们得到图9所示结果
表1 为KLF-9的磷酸化位点以及其相应的分子量和等电点的分析
# Phosphates Molecular Weight Isoelectric Point
027255.6035 8.80
1 27333.5675 8.53
2 27411.5315 8.12
3 27489.4955 7.60
4 27567.459
5 7.22
5 27645.4235 6.98
6 27723.3875 6.79
7 27801.3515 6.64
8 27879.3155 6.51
9 27957.2795 6.39
10 28035.2435 6.29
11 28113.2075 6.19
12 28191.1715 6.10
13 28269.1355 6.01
14 28347.0995 5.92
15 28425.0635 5.83
16 28503.0275 5.74
17 28580.9915 5.65
18 28658.9555 5.56
19 28736.9195 5.47
20 28814.8835 5.38
21 28892.8475 5.29
22 28970.8115 5.21
我们知道要使锌指结构域镶嵌在DNA的大沟上，则该结构域上的蛋白质应该呈碱性，这样才能与呈酸性的DNA牢固地结合在一起。而当其被磷酸化而导致其呈酸性时，该锌指结构域必将从DNA上掉下来。
图10为KLF-9的信号肽序列预测结果
此外，通过http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/对KLF-9进行信号肽序列预测得出图10所示的结果：由图可知，该基因到目前为止还未找到信号
肽序列。
通过https://www.360docs.net/doc/e21856478.html,/predictNLS/对KLF-9的核定位信号序列进行预测发现：到目前为止还未找到该基因的核定位信号序列。
而通过
http://npsa-pbil.ibcp.fr/cgi-bin/npsa_automat.pl?page=npsa_nn.html对该基因的二级结构进行预测发现：进行α螺旋的氨基酸残基有74个，进行无规卷曲的有164个，而剩下的6个则是以extended strand的形式存在（图11）。
图11为KLF-9的二级结构分析图
通过 https://www.360docs.net/doc/e21856478.html,/Tools/InterProScan 我们进行蛋白功能域
的分析和预测得到图12所示的结果：
KLF-9的基因是一种蛋白质转录因子，主要通过羧基末端锌指与靶基因启动
子区的GC 或GT/CACC box 结合调节靶基因的转录。它能选择性地结合并启动含
有多个GC box（GC box是一个转录调节区，有激活转录的功能）的基因的转录，
但抑制只含有一个GC box 的基因的转录。
利用NCBI 在线数据库我们寻找到包括人、猕猴、家猪、褐家鼠、小家鼠、狗、灰色短尾负鼠、鸭嘴兽、非洲爪蟾、热带爪蟾、黑青斑河豚、斑马鱼、黑头软口
鲦、海胆、红原鸡以及黑腹果蝇等不同种属的KLF-9的表达。应用序列比对软件Clustal X对不同种属的KLF-9进行进化树分析,结果见图13。我们观察到在大猩猩等某些高级灵长类动物中未能查询到KLF-9，怀疑该基因在这些物种中发生了
丢失;此外，该基因在Gallus物种中变异较大，以致于与果蝇低等生物聚类在一起。
图13 为不同种属的KLF-9的进化树分析图
查阅OMIM 发现，KLF-9与疾病的关系未明。但Velarde. Michael 等人在
《Gene deletion of KLF9 in mice results
in aberrant
endometrial
proliferation
and myometrial function 》中提到KLF-9参与孕酮受体和雌激
素受体的细胞信号转导通路，影响细胞增殖。
孕酮，也叫黄体激素，能使子宫维持在受孕或怀孕状态；雌激素则能促使子宫内膜发育，使肌肉变厚，血液循环增加，并使子宫收缩力增强，增加子宫平滑肌对催产素的敏感性；两者都是由母体内的黄体分泌。
KLF-9是一种与孕酮受体
和雌激素受体相互作用的蛋白，主要在子宫内膜基质和肌层进行表达。实验显示,缺乏KLF-9的小鼠能够正常生长, 其外部生长表型与野生型无明显差异。但缺乏KLF-9的雌性小鼠生殖系统结构和功能明显受影响
, 表现为子宫发育不良和生殖
能力低下(胚胎植入数目和产仔数下降、子代还将有发育不全以及在幼儿时期死亡率增加的现象)。此外缺乏KLF-9的雌性小鼠在交配后至胚胎植入前这段时期,
子宫上皮细胞和间质细胞增殖减少、凋亡增加导致胚胎植入前小鼠子宫生长改变可能也影响了胚胎的植入[3]。
Homo Macaca Sus Rattus Mus Canis
Monodelphis
Ornithorhynchus Xenopus Xenopus-2
Tetraodon Danio
Pimephales
Strongylocentrotus
Gallus
Drosophila
人猕猴家猪褐家鼠小家鼠狗
灰色短尾负鼠
鸭嘴兽非洲爪蟾热带爪蟾
黑青斑河豚斑马鱼
黑头软口鲦
海胆
红原鸡
黑腹果蝇
到目前为止，对KLF-9影响细胞增殖、分化的研究都仅限于动物实验的水平。
虽然动物的生理机能与人非常相似，但其对人的细胞的增殖分化的影响是否也是
如此还有待进一步的研究。
参考文献：
[1]Imataka H, Sogawa K, Yasumoto K, Kikuchi Y, Sasano K,
Kobayashi A, Hayami M, Fujii-Kuriyama Y. Two regulatory proteins that bind to the basic transcription element (BTE), a GC
box sequence i n the promoter region of the rat P-4501A1 gene.
EMBO J, 1992, 11(10): 3663-3671.
[2]贾弘禔.《生物化学》,人民卫生出版社。
[3]康玲, 来茂德. BTEB/KLF9与基因转录调控. 遗传, 2007, 29(5):
涉及网站与软件
1.NCBI BLAT https://www.360docs.net/doc/e21856478.html,/Blast.cgi
2.序列比对软件Clustal X
3.https://www.360docs.net/doc/e21856478.html,/calc_mw_pi.html
4.http://www.cbs.dtu.dk/services/NetPhos/
5.http://npsa-pbil.ibcp.fr/cgi-bin/npsa_automat.pl?page=npsa_nn.ht
ml
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。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。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证，用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式 目前3种测序技术 Roche 454，Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中，Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp，经常用于基因组骨架的组装，而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例，对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。 单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段，引物序列连接到DNA片段的一端，然后末端加上接头，将片段固定在flow cell上生成DNA簇，上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点，在第一轮测序完成后，去除第一轮测序的模板链，用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增，以达到第二轮测序所用的模板量，进行第二轮互补链的合成测序(图2)。 图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法
生物信息学软件及使用概述
生物信息学软件及使 刘吉平 liujiping@https://www.360docs.net/doc/e21856478.html, 用概述 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
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
生物信息学分析实践
水稻瘤矮病毒(RGDV)外层衣壳蛋白 P8的同源模建 高芳銮(Raindy) 同源模建(homology modeling) ，也叫比较模建(Compatative modeling)，其前提是一个或多个同源蛋白质的结构已知，当两个蛋白质的序列同源性高于35%，一般情况下认为它们的三维结构基本相同；序列同源性低于30%的蛋白质难以得到理想的结构模型。同源模建是目前最为成功且实用的蛋白质结构预测方法， SWISS-MODEL 是由SwissProt 提供的目前最著名的蛋白质三级结构预测服务器，创建于1993年，面向全世界的生物化学与分子生物学研究工作者提供免费的自动模建服务。SWISS-MODEL 服务器提供的同源模建有两种工作模式：首选模式(First Approach mode)和 项目模式(Project mode)。 本实例以RGDV P8蛋白为研究对象采用首选模式进行同源模建。 图1 SWISS-MODEL 的主界面 操作流程如下： 1.选择模式 单击左侧的“MENU ”菜单下方的“First Approach mode ”，右侧窗口自动SWISS-MODEL 工作窗口，在相应文本框中分别输入的E-mail 、项目标题、待模建的蛋白质序列，SWISS-MODEL 支持以FASTA 格式直接输入或提交UniProt 的登录号，如图2所示。 《生物信息学分析实践》样 稿
图2 SWISS-MODEL 的序列提交页面 2.参数设置 当前版本只有一个选项可设置，如果用户需要使用指定的模板，可在“Use a specific template ”后的输入框填入ExPDB 晶体图像数据库中的模板代码，其格式为“PDBCODE+ChainID ”，如“1uf2P ”。本例不使用指定模板，默认留空。完毕，点击“Submit Modeling Request ”提交模建请求，服务器返回提交成功的提示，如图3所示： 图3 成功提交 SWISS-MODEL WORKSPACEW 页面会自动刷新，直至模建完成，如图4所示，同时模建结果也会发送到指定的邮箱。 3结果解读 点击下图右上方的“Print/Save this page as ”后的图标，可以将整个结果以PDF 文档格式保存到本地计算机中。模建结果给出了五个部分的信息：模建详情(Model Details)、比对信息(Alignment)、模建评价 (Anolea/Gromos/Verify3D)、模建日志(Modelling log)、模板选择日志(Template Selection Log)。 《生物信息学分析实践》样稿
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%
生物信息学概论
2013/5/23
生物信息学概论
2013-5
提纲
1. 发展简史 2. 主要研究领域 3. 软件和工具
1. 发展简史
1946年 1946 年
美国生产出第一台全自动电子数字计算机“埃尼阿克”
1
2013/5/23
1. 发展简史
1955年 1955 年
Frederick Sanger determined the complete amino acid sequence of insulin in 1955 and earned him his first Nobel prize in Chemistry in 1958.
1. 发展简史
1965年 1965 年
The first Atlas of Protein Sequence and Structure contained sequence information on 65 proteins.
Dr. Margaret Oakley Dayhoff (1925-1983) was a pioneer in the use of computers in chemistry and biology, beginning with her PhD thesis project in 1948. Her work was multi-disciplinary, and used her knowledge of chemistry, mathematics, biology and computer science to develop an entirely new field. She is credited today as a founder of the field of Bioinformatics.
1. 发展简史
1965年 1965 年
First use of molecular sequences for evolutionary studies
One of the founding fathers of the field of molecular evolution
Zuckerkandl, E. and Pauling, L. (1965). "Molecules as documents of evolutionary history." Journal of theoretical biology 8(2): 357.
2
生物信息学分析实验报告
1、分别写出2010年以来，国际上与Ovarian cancer、Breast cancer、Leukemia相关的文献有多少篇？写出3篇研究性论文标题和摘要，写出5篇综述性论文标题和摘要； 数据库：科学引文索引数据库(SCI：Science Citation Index) https://www.360docs.net/doc/e21856478.html, 与Ovarian cancer相关的文献有11,303篇 与Breast cancer相关的文献有56,209篇 与Leukemia相关的文献有32,912篇 综述性论文标题和摘要 1.Hemochromatosis and ovarian cancer 摘要:Evaluation of: Gannon PO, Medelci S, Le Page C et al. Impact of hemochromatosis gene (HFE) mutations on epithelial ovarian cancer risk and prognosis. Int. J. Cancer 128(10), 2326-2334 (2011). The frequency of two mutations (C282Y and D62H) of the hemochromatosis gene were investigated in women with ovarian cancer. A single allele mutation of the C282Y but not the H63D gene product was detected in 8-9% of women with benign ovarian tumors (n = 124) and ovarian cancers (n = 360) compared with 2.5% for controls (n = 80) representing a 4.9-fold increase in risk. With high-grade serous ovarian cancers (n = 179), the survival rate of women with a single allele C282Y mutation was reduced from 39 to 19 months. These results implicate mutations of the hemochromatosis gene in the generation and severity of ovarian cancers, which may have prognostic value. 2.Differences between women who pursued genetic testing for hereditary breast and ovarian cancer and their at-risk relatives who did not. 摘要: Purpose/Objectives: To (a) examine differences in appraisals of hereditary breast and ovarian cancer (HBOC), psychological distress, family environment, and decisional conflict between women who pursued genetic testing and their at-risk relatives who did not, and (b) examine correlations among appraisals of HBOC, psychological distress, family environment, and decisional conflict regarding genetic testing in these two cohorts of women.Design: Descriptive, cross-sectional cohort study.Setting: Two clinics affiliated with a major research university in the midwestern United States.Sample: 372 women aged 18 years and older. 200 pursued genetic testing for BRCA1 and BRCA2 mutations (probands) and 172 of their female relatives who had a greater than 10% prior probability of being a mutation carrier but had not pursued testing.Methods: After providing informed consent, probands and relatives were mailed self-administered questionnaires.Main Research Variables: Perceived risk, knowledge of HBOC risk factors and modes of gene inheritance, perceived severity, perceived controllability, psychological distress, family relationships, family communication, and decisional conflict about genetic testing.Findings: T tests revealed that probands perceived higher risk and had more psychological distress associated with breast cancer. Probands had more knowledge regarding risk factors and gene inheritance, and greater decisional conflict regarding genetic testing. Relatives reported higher perceived severity and controllability. No differences were observed in family relationships and family communication between probands
蛋白质组学生物信息学分析介绍
生物信息学分析FAQ CHAPTER ONE ABOUT GENE ONTOLOGY ANNOTATION (3) 什么是GO？ (3) GO和KEGG注释之前，为什么要先进行序列比对（BLAST）？ (3) GO注释的意义？ (3) GO和GOslim的区别 (4) 为什么有些蛋白没有GO注释信息？ (4) 为什么GO Level 2的统计饼图里蛋白数目和差异蛋白总数不一致？ (4) 什么是差异蛋白的功能富集分析&WHY？ (4) GO注释结果文件解析 (5) Sheet TopBlastHits (5) Sheet protein2GO/protein2GOslim (5) Sheet BP/MF/CC (6) Sheet Level2_BP/Level2_MF/Level2_CC (6) CHAPTER TWO ABOUT KEGG PATHWAY ANNOTATION (7) WHY KEGG pathway annotation? (7) KEGG通路注释的方法&流程？ (7) KEGG通路注释的意义？ (7) 为什么有些蛋白没有KEGG通路注释信息？ (8) 什么是差异蛋白的通路富集分析&WHY？ (8) KEGG注释结果文件解析 (8) Sheet query2map (8) Sheet map2query (9) Sheet TopMapStat (9) CHAPTER THREE ABOUT FEATURE SELECTION & CLUSTERING (10) WHY Feature Selection? (10)
聚类分析（Clustering） (10) 聚类结果文件解析 (10) CHAPTER FOUR ABOUT PROTEIN-PROTEIN INTERACTION NETWORK (12) 蛋白质相互作用网络分析的意义 (12) 蛋白质相互作用 VS生物学通路？ (12) 蛋白质相互作用网络分析结果文件解析 (12)
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/e21856478.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/e21856478.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
生物信息学分析 生物信息学难吗？ 经常有人向我问这个问题，这有什么疑问吗？如果不难学，根本就不用问我这个问题。也无需投入那么多时间精力就能掌握，更无需花费三四千元参加线下的培训班，也不会月薪过万。所以，答案很肯定，道理很简单：生物信息比较难学。 为什么难学？ 我总结里几点原因。首先，这是一个交叉学科，要求你既要有生物学的基础，又要有很强的计算机操作技能。这个就有点困难了。因为只是一个生物学就包括多个门类，有很多东西需要去学习，还需要学习计算机知识。很多人一门内容还没学明白，现在还得在加一门，这就属于祸不单行，雪上加霜，屋漏偏逢连夜雨。因此，这种既懂生物学，又懂计算机的复合型人才就比较短缺。而且，生物信息本质上属于数据挖掘，除了生物，计算机，到后面还需要极强的统计学知识才能做好数据分析，所以，还得加上统计学，也就是生物信息学=生物学+计算机科学+统计学三门学科的知识，这也就是为什么生物信息学比较难学。 第二个原因，生物信息本身就包括很多内容，比如DNA的分析，RNA的分析，甲基化的分析，蛋白质的分析等方面，每一
门类又完全不同，从物种方面来分，动物，植物，微生物，医学等有差别很大，很难有一劳永逸，放之四海而皆准的分析方法。 第三个原因就是生物信息是一门快速发展的学习，会出现很多新的测序方法，比如sanger测序，illumina，BGIseq，PacBio，IonTorrent，Nanopore等，每一个平台技术原理完全不同，因此数据特点也完全不同，这就需要针对每一个平台的数据做专门的学习，而且每个平台又在不断的推陈出现，可能今天你刚开发好的方法，产品升级了，都得推倒重来。还有很多新的技术，例如现在比较火的单细胞测序，Hi-C测序，Bionano测序等等内容，以后还出现更多新技术新方法，足够让你活到老，学到老。当然，你先要能活到老，吾生也有涯，而知也无涯。以有涯随无涯，殆已！ 高风险才有高收益 当然啦，虽然你已经看到学习生物信息肯定是不容易了，门槛很高，但是呢，门槛高也有很多好处，就是挡住了一部分人，当你学会了，迈过门槛，你的身价就提高了。如果人人都很容易掌握了，那么也就不值钱了。所以，生物信息，前途是光明的，道路是曲折的。
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/e21856478.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/e21856478.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/e21856478.html,/fasta33/）和BLAST （https://www.360docs.net/doc/e21856478.html,/BLAST/）是目前运用较为广泛的相似性搜索工具。这两
生物信息学实验报告3(三)蛋白质序列分析
（三）蛋白质序列分析 实验目的：掌握蛋白质序列检索的操作方法，熟悉蛋白质基本性质分析，了解蛋白质结构分析和预测。 实验内容： 1、检索SOX-21蛋白质序列，利用ProParam工具进行蛋白质的氨基酸组成、分子质量、等电点、氨基酸组成、原子总数及疏水性（ProtScale工具）等理化性质的分析。 2、利用PredictProtein、PROF、HNN等软件预测分析蛋白质的二级结构；利用Scan Prosite软件对蛋白质进行结构域分析。 3、利用TMHMM、TMPRED、SOSUI等工具对蛋白质进行跨膜分析；采用PredictNLS进行核定位信号分析；利用PSORT进行蛋白质的亚细胞定位预测；利用CBS（http://www.cbs.dtu.dk/services/ProtFun/）网站工具预测蛋白的功能，将序列用Blocks、SMART、InterProScan、PFSCAN等搜索其保守序列的特征，进行motif 的结构分析。 4、利用Swiss-Model数据库软件预测该蛋白的三级结构，结果用蛋白质三维图象软件Jmol查看。CPHmodels 也是利用神经网络进行同源模建预测蛋白质结构的方法和网络服务器I-TASSER预测所选蛋白质的空间结构。 5、分析蛋白质的翻译后修饰：分析信号肽及其剪切位点: SignalIP http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/；分析糖链连接点:分析O－连接糖蛋白, NetOGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetOGlyc/；分析N－连接糖蛋白，NetNGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetNGlyc/。 6、利用检索的序列，进行同源比对，获得并分析比对结果。 实验步骤 （一） 1、在NCBI 蛋白质数据库中查找SOX-21蛋白质序列分别选择爪蟾（Xenopus laevis）、小家鼠[Mus musculus]、猕猴[Macaca mulatt a]的SOX-21蛋白质序列，并保存其FASTA格式。 2、利用ProParam工具对SOX-21蛋白质序列进行理化性质的分子。 3、利用PredictProtein、PROF、HNN等软件预测分析蛋白质的二级结构；利用Scan Prosite软件对蛋白质进行结构域分析。 4、利用TMHMM、TMPRED、SOSUI等工具对蛋白质进行跨膜分析；采用
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（structural genomics）转向功能基因组学(functional genomics)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。
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与优质序列数目。
结果示例为: A B 4.OTU 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。 OTU1 149 410 27 252 45 124 136 101 OTU2 0 0 0 0 0 0 0 0 OTU3 2 3 14 23 1 5 17 29 OTU4 0 47 0 11 0 5 1 7 OTU5 19 28 82 9 57 45 303 9 OTU6 0 0 0 0 0 0 0 0 OTU7 0 182 94 24 14 5 12 60 OTU8 0 0 0 0 0 0 0 0 、、、、、、………………………………………… 5.稀释曲线 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:
生物信息学复习总结
生物信息期末总结 1.生物信息学（Bioinformatics）定义：（第一章）★ 生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。 （或：） 生物信息学是运用计算机技术和信息技术开发新的算法和统计方法，对生物实验数据进行分析，确定数据所含的生物学意义，并开发新的数据分析工具以实现对各种信息的获取和管理的学科。（NSFC） 2. 科研机构及网络资源中心： NCBI：美国国立卫生研究院NIH下属国立生物技术信息中心； EMBnet：欧洲分子生物学网络； EMBL-EBI：欧洲分子生物学实验室下属欧洲生物信息学研究所； ExPASy:瑞士生物信息研究所SIB下属的蛋白质分析专家系统；(Expert Protein Analysis System) Bioinformatics Links Directory； PDB (Protein Data Bank)； UniProt 数据库 3. 生物信息学的主要应用: 1．生物信息学数据库；2．序列分析；3．比较基因组学；4．表达分析；5．蛋白质结构预测；6．系统生物学；7．计算进化生物学与生物多样性。 4.什么是数据库：★1、定义：数据库是存储与管理数据的计算机文档、结构化记录形式的数据集合。（记录record、字段field、值value） 2、生物信息数据库应满足5个方面的主要需求： （1）时间性；（2）注释；（3）支撑数据；（4）数据质量；（5）集成性。 3、生物学数据库的类型：一级数据库和二级数据库。 （国际著名的一级核酸数据库有Genbank数据库、EMBL核酸库和DDBJ库等；
生物信息学课程设计实验报告—典型的生物信息学分析报告
搜索感兴趣的基因 找出自己想要的基因片段
找出FASTA格式的基因序列，复制下来，保存在文本文档中 水稻瘤矮病 发生与危害水稻瘤矮病于1976年在地区发现，局部县市危害严重，近年在两广陆续有此病危害的报告，且有逐年加重的趋势，我国地区曾大面积发生危害，近年在以南的一些县零星发生。 症状识别水稻瘤矮病是由电光叶蝉、黑尾叶蝉和二点黑尾叶蝉传播的一种病毒病。病苗明显矮缩，叶色深绿，叶背和叶鞘长有淡黄绿色近球形小瘤状突起，有时沿叶脉连成长条，叶尖卷转，个别新叶的一边叶缘灰白坏死，形成2-3个缺刻。病株根细弱，抽穗迟、细小、空粒多。 水稻瘤矮病感病植株 病原及发病条件为水稻瘤矮病毒 [Rice gall dwarf Virus (RGDV)]。病毒粒体球状，直径65nm，由单一粒体组分和十二个片段的双链RNA组成。此病可由电光叶蝉、二条黑尾叶蝉；二点黑尾叶蝉、黑尾叶蝉和马来亚黑尾叶蝉以持久性方式传播，也能通过二条黑尾叶蝉的卵传给下一代。国以电光叶蝉和二点黑尾叶蝉为有效介体。二点黑尾叶蝉亦可经卵传播。 防治方法： 1)治虫防病，力争将传毒媒介昆虫电光叶蝉、二条黑尾叶蝉；二点黑尾叶蝉、黑尾叶蝉和马来亚黑尾叶蝉消灭在传毒前。杀虫药剂可用25%喹硫磷或40%乐果1000-1500倍稀释液，或菊酯类农药5000倍稀释液喷雾。
2)及早毁除病株，或踩入泥土，或集中烧毁，以防止蔓延。 3)如插后不久发病，还可立即补苗。 4)稻株大胎期用“九二0”纯品50000倍稀释液喷雾，使病株提早抽穗，可减轻为害。 5)每亩用10%叶蝉散可湿性粉剂200克；或每亩用25%速灭威可湿性粉剂150克；每亩用50%杀螟松乳油 + 40%稻温净乳油各50毫升均加水50千克喷雾 搜索对应的蛋白质序列
生物信息学分析实例
ORF预测的可靠性检验 设计引物：Primer Premier 5.0 评估引物质量：Oligo 6.65 或Oligonucleotide Properties Calculator NCBI的BLAST 2 SEQUENCES程序 https://www.360docs.net/doc/e21856478.html,/blast/bl2seq/wblast2.cgi 核苷酸序列＝>氨基酸序列 制作密码子用法表 蛋白质理化性质分析 在线分析 ExPasy服务器上的ProtParam https://www.360docs.net/doc/e21856478.html,/tools/protparam.html 生物学软件 BioEdit－氨基酸成分 Seqtools－亲、疏水性残基，蛋白溶解度 蛋白质功能性区域分析 疏水性分析 在线的ProtScale 程序 https://www.360docs.net/doc/e21856478.html,/cgi-bin/protscale.pl 使用生物学软件BioEdit7.05 采用Kyte-Doolittle的TGRESE算法 调整计算窗口大小n=9 附：该参数用于估计每种氨基酸残基的平均显示尺度，有助于对数据进行平滑。 跨膜区分析 在线分析 TMHMM Server v. 2.0 http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/ TMpred https://www.360docs.net/doc/e21856478.html,/software/TMPRED_form.html TMP http://www.mbb.ki.se/tmap/ 信号肽预测 SignalP 3.0 Server 几种人工神经网络法的组合 G+、G-、真核生物为训练集 http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/
生物信息学(第二版)
《精要速览系列-先锋版生物信息学（第二版）》 D.R.Westhead，J.H.Parish & R.M.Twyman 科学出版社2004 A生物信息学概述 相关学习网站https://www.360docs.net/doc/e21856478.html,/inbioinformatics B数据采集 DNA,RNA和蛋白质测序 1．DNA测序原理 DNA中核苷酸的顺序是通过链式终止测序【也称为脱氧测序（dideoxy sequencing）或以发明人命名的Sanger方法】来确定。 2．DNA序列的类型 基因组DNA，是直接从基因组中得到，包括自然状态的基因 复制DNA（copy DNA, cDNA），通过反转录ｍＲＮＡ得到的 重组DNA，包括载体序列如质粒，修饰过的病毒和在实验室使用的其他遗传元件等 3．基因组测序策略 散弹法测序（shotgun sequence）包括随机DNA片段的生成，通过大量片段测序来覆盖整个基因组 克隆重叠群测序（clone contig）DNA片段用推理的方法亚克隆，并且进行系统的测序直到整个序列完成 4．序列质量控制 通过在DNA双链上进行多次读取完成高质量序列数据的测定 可使用如Phred等程序对最初的跟踪数据（trace data）进行碱基识别和质量判断。 载体序列和重复的DNA片段被屏蔽后，使用Phred等程序将序列拼接成重叠群 （contigs），剩下的不一致部分通过人工修饰解决 5．单遍测序 低质量的序列数据可以由单次读段（read）产生（单遍测序，single-pass sequencing）。 尽管不很准确，但单遍测序如ESTs和GSS s，可以低廉的价格快速大量的产生 6．RNA测序 因为有大量的小核苷酸（minor nucleotide）（化学改变的核苷）存在于转移RNA （tRNA）和核糖体RNA（rRNA）中，所以RNA测序不能像DNA测序那样直接进行。 需要用特殊的方法来识别被改变的核苷，包括生化实验，核磁共振谱（NRM spectroscopy）和质谱（MS）技术 7．蛋白质测序 蛋白质序列可以通过DNA序列推断得到，而RNA测序不能提供有关已改变残基或其他类型的翻译后蛋白质修饰（比如剪接或二硫键的形成） 大部分蛋白质测序是通过质谱（MS）技术进行的