真核生物基因结构的预测分析方法(软件)分解
蛋白质结构与功能分析
三、真核生物基因结构的预测分析1、蛋白质理化性质分析蛋白质理化性质是蛋白质研究的基础，分析包括分子质量、理论等电点（pI值）、氨基酸组成、原子组成、呈色反应、胶体沉淀、蛋白质的变形和复性、消光系数、半衰期、不稳定系数、脂肪系数和总平均疏水性等分析工具：ProtParam 工具/tools/protparam.htmlProtParam是基于蛋白质序列的组分分析，氨基酸亲疏水性等分析为高级结构预测提供参考分析方法（1）查找蛋白质的Swiss-Prot/TrEMBL AC号蛋白质的Swiss-Prot/TrEMBL AC号可以在UniProt（ /uniprot/index.html）中查找。
UniProt是欧洲生物信息学研究所EBI 将3个蛋白质数据库（即PIR 、SWISS-PROT和TrEMBL）统一起来而建立了一个蛋白质数据仓库在搜索框输入蛋白质名称（如Pichia pastoris Agglutinin-like protein 3）→Find（2）如果需要分析的蛋白是SWISS-PROT和TrEMBL数据库中已收录的蛋白质，则在输入蛋白质的Swiss-Prot/TrEMBL AC号(accession number)→点击“Compute parameters”（3）如果需要分析的是未知序列，则需在搜索框中粘贴氨基酸序列，返回结果即可得出结果分析：2、跨膜区分析使用工具：TMpredTMpred，它依靠一个跨膜蛋白数据库Tmbase（Hofmann和Stoffel，1993）。
Tmbase来源与Swiss-Prot库，并包含了每个序列的一些附加信息：跨膜结构区域的数量、跨膜结构域的位置及其侧翼序列的情况。
Tmpred利用这些信息并与若干加权矩阵结合来进行预测。
分析方法Tmpred的Web界面十分简明。
用户将单字符序列输入查询序列文本框，并可以指定预测时采用的跨膜螺旋疏水区的最小长度和最大长度。
生物信息学中的序列分析和结构预测研究
生物信息学中的序列分析和结构预测研究生物信息学是一门可以将计算机科学与生物学相结合的学科。
生物信息学中的序列分析和结构预测是其中一个重要的研究方向。
随着DNA测序技术的发展，越来越多的生物数据被生成和解析，因此，对生物序列数据的分析和解释变得越来越重要。
本文将介绍生物信息学中的序列分析和结构预测的相关概念和方法。
一. 序列分析序列分析是通过对蛋白质、核酸、氨基酸或者整个基因组序列的分析，得到更深刻的生物学认识的一种方法。
序列分析是从原始的序列数据出发，提取特征，并进行分析、统计和比较的过程，可以用于证实两个生物体之间的亲缘关系、预测基因或蛋白质的功能、寻找生物学上的信号和标志，还可以发现新的蛋白质或RNA序列。
在序列分析中，最重要的任务是进行序列比对。
序列比对是找到两个以上的序列之间的相同部分或相似部分的过程。
基于全序列比对的方法，常见的是Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
虽然都是动态规划算法，但细节不同，算法时间复杂度、空间复杂度、对gap处理策略不同。
对于一些特殊的比对问题，如短序列比对、大规模序列比对，则需要采用一些高速的快速比对算法，如BLAST和FASTA。
基于序列比对的序列多重比对是一种常见的方式，它用于对多个序列进行分析。
一般有两种方法：动态规划算法和基于计算机Cluster算法。
其中动态规划算法包括POA（Partial Order Alignment）算法、MFA（Multiple sequence alignments by progressive alignment）算法、T-Coffee等，而Cluster算法则有CLUSTAL、MUSCLE等。
序列聚类是生物信息学中的一项重要任务。
序列聚类是指将已知的序列按照一定的规则分成若干个类别，从而对进化树或者结构预测等研究提供比对的基础。
经典的序列聚类算法有UPGMA、NJ、BOT等，通过这些算法可以从序列中找到相似性，更快地分析生物学中的相似性和差异性。
基因组结构分析
基因组结构分析基因组是一个生物体内的所有遗传信息的集合，它包含了决定生物特征和功能的基因序列。
对基因组结构进行分析可以帮助我们深入了解生物的基因组组成和功能。
本文将介绍基因组结构分析的相关内容。
一、引言基因组结构分析是通过应用各种生物信息学技术和工具对基因组进行研究和分析的过程。
进行基因组结构分析的主要目的是识别基因和非编码DNA区域，并研究它们之间的关系以及相关的功能。
二、基因组结构分析的方法1. 序列比对序列比对是基因组结构分析的关键步骤之一。
通过将已知的基因序列与待分析的基因组序列进行比对，可以识别出基因和非编码DNA区域。
常用的序列比对方法包括Smith-Waterman算法和BLAST算法。
2. 基因预测基因预测是通过模型和算法预测基因的位置和结构。
常用的基因预测方法包括基于序列比对的方法和基于序列特征的方法。
基因预测的准确性对于后续的基因组功能分析非常重要。
3. 基因组重组基因组重组是指对基因组序列进行重新排列和重组，以研究染色体结构和基因组的进化。
常用的基因组重组方法包括染色体均衡，插入序列分析和基因家族分析等。
4. 基因组注释基因组注释是对已识别出的基因进行功能注释和分类的过程。
通过比对已知的基因库和功能数据库，可以将分析出的基因与已有的基因功能进行匹配和注释。
三、应用案例1. 人类基因组结构分析人类基因组是基因组结构分析中的重要研究对象。
通过对人类基因组的分析，可以识别可能导致人类疾病的基因变异。
这对于疾病的早期诊断和治疗具有重要意义。
2. 植物基因组结构分析植物基因组结构分析可以帮助我们深入了解植物基因组的进化和适应机制。
通过比较不同植物基因组的结构和基因表达，可以研究植物的进化历史和基因功能的多样性。
3. 微生物基因组结构分析微生物基因组结构分析可以揭示微生物的遗传多样性和进化路径。
通过对微生物基因组的研究，可以发现新的微生物种类和潜在的新的生物技术应用。
四、结论基因组结构分析是深入研究生物基因组的关键过程。
基因测序分析软件的选择与使用教程
基因测序分析软件的选择与使用教程基因测序分析软件在生物信息学研究中扮演着至关重要的角色。
随着测序技术的快速发展，越来越多的数据被产生出来，需要强大而高效的分析软件来处理和解读这些数据。
本文将介绍基因测序分析软件的选择与使用教程，帮助读者更好地了解与应用这些工具。
一、基因测序分析软件的选择选择适合自己的基因测序分析软件是非常重要的，不同软件具有不同的功能和适用范围。
以下是一些常用的基因测序分析软件及其特点：1. BLAST：BLAST（基本局限序列比对搜索工具）是一种用于序列比对的基本工具。
它可以比较两个或多个序列，并通过计算相似性来评估它们之间的关系。
BLAST非常适合于寻找相关基因序列、片段或蛋白质序列。
2. Bowtie：Bowtie是一款用于序列比对的高效软件。
它能够在基因组数据中查找与给定序列片段相匹配的位置，并生成对应的比对结果。
Bowtie在处理大规模测序数据方面表现出色。
3. TopHat：TopHat是一款用于分析RNA测序数据的软件。
它能够从原始测序数据中鉴定基因表达模式，并帮助研究者理解基因调控机制。
TopHat对于RNA测序数据的分析和重组定位特别有用。
4. Cufflinks：Cufflinks是一个用于RNA测序数据分析的流行软件包。
它可以将测序数据定量转化为基因表达水平，并帮助识别新转录本和剪接变异。
Cufflinks在基因组学研究中具有广泛应用。
根据具体研究需求和测序数据类型选择适合的软件是至关重要的。
在选择之前，建议研究者先对自己的数据类型、分析目标和软件特点进行充分了解。
此外，网络上有许多生物信息学研究者的博客和论坛，可以从中获得宝贵的经验和指导。
二、基因测序分析软件的使用教程选择好适合的基因测序分析软件后，正确使用软件以获取准确的结果是至关重要的。
以下是一些基本的使用教程，供参考：1. 学习软件命令：大部分基因测序分析软件都是通过命令行界面运行的。
研究者需要先学习软件的命令语法和参数设置，以正确使用软件。
基因二级结构的预测与设计
基因二级结构的预测与设计随着基因工程技术的发展，基因二级结构的预测与设计已经成为了重要的领域之一。
基因二级结构是指DNA分子在空间上的结构形态，它对于基因的表达和功能起着关键的作用。
在研究基因的过程中，预测和设计其二级结构已成为了必要的工具。
基因二级结构的预测是指通过计算机模拟或实验方法，得出基因的二级结构形态。
通过这种方式，可以预测DNA分子中的局部和全局结构，从而更好的研究其生物学性质和功能。
预测基因结构的方法主要包括三种：纯理论方法、实验方法和混合方法。
纯理论方法主要是通过计算机模拟的方式，预测基因的二级结构。
其中最常用的方法是基于自发折叠模型的动力学模拟法。
这种方法通过模拟DNA分子的动力学过程，推断出最可能的二级结构形态。
纯理论方法的好处是速度快，不受实验条件影响，但是预测的准确度有限。
实验方法是指通过实验手段，观察和测量基因分子的各种性质，从而预测其二级结构。
实验方法主要包括核磁共振法、X射线衍射法、质谱法等。
实验方法的优点在于可以得到高精度的结果，但是需要较高的技术和设备条件，费用也较高。
混合方法是指将纯理论方法和实验方法结合起来，以提高预测准确度。
混合方法包括动力学模拟法和核磁共振法的结合、动力学模拟法和X射线衍射法的结合等。
混合方法的优点在于准确度高，但是计算量较大，需要较长时间的计算。
基因二级结构的预测对于研究基因的结构和功能非常重要。
通过预测基因结构，可以发现新的基因功能，并解释许多生命现象的原理。
例如，预测肽链的二级结构可以预测其功能和性质；预测RNA分子的二级结构可以帮助我们理解RNA调节信号和基因表达的机制。
基因二级结构的设计是指通过改变基因序列，使其形成特定的二级结构。
基因二级结构的设计需要满足一系列的条件，如稳定性、可控性、特异性等。
基因二级结构的设计方法主要包括两种：靶向结合法和基于物理化学的设计法。
靶向结合法是指在已知目标分子的基础上设计序列，以达到特定的二级结构形态。
核酸序列分析软件介绍
核酸序列分析1、核酸序列检索可通过NCBI使用Entrez系统进行检索，也可用EBI的SRS服务器进行检索。
在同时检索多条序列时，可通过罗逻辑关系式按照GenBank接受号进行批量检索。
如用“AF113671 [ac] OR AF113672 [ac]”可同时检索这两条序列。
其中“[ac]”是序列接受号的描述字段。
2、核酸序列的基本分析（1）分子质量、碱基组成、碱基分布分子质量、碱基组成、碱基分布可通过一些常用软件等直接获得。
如:BioEdit（/BioEdit/bioedit.html），DNAMAN（）。
（2）序列变换进行序列分析时，经常需要对DNA序列进行各种变换，例如反向序列、互补序列、互补反向序列、显示DNA双链、转换为RNA序列等。
这些用DNAMAN软件可很容易实现，这些功能集中在Sequence→Display，从中可选择不同的序列变换方式对当前通道的序列进行转换。
（3）限制性酶切分析该方面最好的资源是限制酶数据库（Restriction Enzyme Database，REBASE）。
REBASE数据库（，/rebase）中含有限制酶的所有信息，包括甲基化酶、相应的微生物来源、识别序列位点、裂解位点、甲基化特异性、酶的商业来源及公开发表的和未发表的参考文献。
其它资源还有：WebGene：/~tjyin/WebGene/RE.html，/personal/tyin.htmlWebCutter2：http://www//firstmarkert/firstmarket/cutter/cut2.html同时，很多软件也能够识别REBASE限制酶数据库。
强烈推荐使用集成化的软件如BioEdit和DNAMAN等。
所得出的结果给出指定DNA序列的酶切位点信息，为克隆鉴定和亚克隆提供了重要信息。
在实际进行分子生物学实验中，有时需要对多条相关序列（如发生突变的一批序列）同时进行酶切分析，以便为后续的克隆鉴定提供参考。
研究真核生物启动子结构与功能的方法
研究真核生物启动子结构与功能的方法研究启动子结构与功能的方法主要有缺失、点突变和足迹法。
在分析得到了启动子的功能序列后，还要弄清与之结合的蛋白质及两者间的相互作用。
在研究真核生物启动子的结构与功能时，常采用下列方法。
（1）卵细胞系统（oocyte system）该方法是将DNA直接注射人爪蟾卵细胞的细胞核，分析和观察RNA的转录情况。
该方法的局限性在于试验条件受卵细胞内条件的限制。
可以用来分析：DNA片段的特性，不能用于分析蛋白质因子与DNA间的结合。
（2）转染系统（transfection system）将外源DNA导人转染的细胞并使之表达。
表达可分为瞬时表达（transient expression）和整合表达（integrant expression）。
由于转录是在细胞内完成的，可以看成是一种体内试验系统。
但外源基因又不是细胞所固有的，和细胞固有基因的表达尚有差别。
使用多种宿主细胞，可提高该系统的应用价值。
（4）转基因系统（transgenic system）转基因系统将外源基因整合人动物的生殖细胞，使外源基因在部分或全部组织中表达。
该系统和转染系统有一些相同的局限性，即外源基因常以多拷贝存在，整合的位置也和内源性基因不同。
（4）体外转录系统（in vitro system）体外转录系统是一种经典的方法。
它应用体外转录的方法，结合缺失突变和点突变，来筛选哪些序列是启动子的功能所必需的，哪些序列对启动子的功能有影响，以及哪些辅助因子对启动子或启动子中的某一片段有何种作用。
启动子研究的第一步是确定启动子的位置及长度。
主要方法是用缺失试验来确定启动子的上游边界，即当缺失影响转录始时，说明该处就是启动子的上游边界；用缺失试验结合重组试验来确定下游边界。
确定了启动子的位置后，可采用点突变来研究每个碱基在启动子中所起的作用。
研究蛋白质辅助因子与DNA（启动子）的相互作用可采用DNase、足迹法、凝胶阻滞法和硫酸二甲酯方法等。
酵母菌基因组的系统分析
酵母菌基因组的系统分析酵母菌是一类单细胞真核生物，广泛存在于自然环境中，对人类健康、食品和饮料生产以及生物技术的重要性日益凸显。
随着高通量测序技术的发展，我们现在已经可以快速获取大量酵母菌基因组数据，但如何对这些数据进行系统的分析，揭示酵母菌的基因结构和生理功能，仍然是一项重要的课题。
下面，我们将介绍一些酵母菌基因组的系统分析方法与应用。
1. 基因预测在酵母菌基因组中，预测基因的位置和结构是最基本的任务之一。
常见的方法包括基于实验数据的注释方法和基于序列特征的计算方法。
注释方法重点是利用已知的基因信息，如蛋白质序列比对、启动子、剪接位点等注释，来预测新的基因。
计算方法则是通过对基因组序列的特征进行分析，如开放阅读框、核苷酸频率等，来建立基因识别模型。
常见的基因预测软件包括Glimmer、GENSCAN、Augustus 等。
2. 基因本体学分析酵母菌基因本体学分析是一种利用最新的知识库和计算机算法，挖掘酵母菌基因组功能信息的方法。
基因本体学是一种用于描述基因和蛋白质功能的标准化词汇表。
通过将基因分类和归类到特定的本体术语中，可以更加有效地进行功能注释、基因表达、代谢网络等方面的研究。
常用的基因本体学工具包括Gene Ontology (GO)、KEGG和BioCyc等。
3. 基因调控网络分析酵母菌基因调控网络是研究酵母菌基因表达调控的一种主流方法。
它主要解决两个问题：基因的调控机制如何建立、以及如何通过调控网络来实现酵母菌的生物学功能。
研究基因调控网络需要获取大量实验数据，如基因表达谱、DNA结合蛋白、激活剂和抑制剂等。
然后，可以使用网络拓扑学分析方法对这些数据进行处理。
这些方法可以帮助我们了解基因调控网络的结构和性质，比如网络的密度、聚类系数、节点中心性等，然后通过网络可视化工具呈现在屏幕上。
目前，常用的网络分析工具包括Cytoscape、CellDesigner等。
4. 比较基因组学分析比较基因组学是一种研究不同物种之间的基因组结构、功能和演化的方法。
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常位于真核生物基因转录起始位点，GC含>50% ， 长度>200bp的一段DNA序列。
16
CpG Island 分析常用软件
CpG Island
CpGPlot
CpG finder CpGi130
/cpgislands2/cpg.asp Web x /emboss/cpgplot/index. Web html /berry.phtml?topic=c pgfinder&group=programs&subgroup=pro Web moter /CpG130.do web
33
内含子/外显子剪切位点识别
如何分析核酸序列中的外显子组成？
通过对特征序列(GT-AG)的分析进行直 接的预测基因预测软件（NetGene2）
与相应的基因组序列比对，分析比对片 段的分布位置（Spidey）
34
35
剪切位点识别：NetGene2
http://www.cbs.dtu.dk/services/NetGene2/
Web
Web
RSAT
Cister
http://rsat.ulb.ac.be/rsat/
/~mfrith/cister.shtml
Web
Web
25
启动子预测：PromoterScan
/molbio/proscan/
mRNA
GC区
增强子
CAAT区
TATAAT
PyAPy
上游启动子元件，UPE
核心启动子元件
转录起始 位点
24
启动子结合位点分析常用软件
PromoterScan Promoser Neural Network Promoter Prediction
:80/molbio/proscan/ /zlab/PromoSer/ /seq_tools/promoter.html Web Web Web
上游启动子元件(Upstream promoter element，UPE)
CAAT box，GC box，SP1，Otc
增强子(Enhancer)
23
原核和真核生物基因转录起始位点上游区 结构
原核生物
－35 －10 ＋1 mRNA
TTGACA
TATAAT
A
真核生物
－110 －40 －25 ＋1
选择物种
提交序列
36
NetGene2输出结果
相位 供体位点 可信度
受体位点
37
mRNA剪切位点识别：Spidey
/spidey
• NCBI开发的在线预测程序 • 用于mRNA序列同基因组序列比对分析
38
Spidey同源序列的获得:序列比对
• 通过BLAST进行序列比对，找到可能同源 的相似性好的一系列mRNA序列。
Softberry: BPROM, TSSP, TSSG, TSSW
MatInspector
/berry.phtml?topic=ind ex&group=programs&subgroup=promoter
http://www.gene-regulation.de/
3
真核生物基因的主要结构
4
基因结构分析常用软件
GENSCAN 开放读码框 GENOMESCAN CpG岛 转录终止信号 CpGPlot POLYAH PromoterScan CodonW NETGENE2 mRNA剪切位点 Spidey 选择性剪切 ASTD
5
基因结构分析
启动子/转录起始位点 密码子偏好分析
BLAST比对到的三条mRNA序列
39
输入基因组序列或序列数据库号
输入相似性序列
判断用于分析的序列间的 差异，并调整比对参数 比对阈值
不受默认内含子长度限 制， 默认长度：内部内含子 为35kb, 末端内含子为 100kb 输出格式选择
选择物种
40
Spidey输出结果
第一条蓝色序列 为基因组序列， 橘黄色为外显子 外显子对应于 外显子对应于 基因组上的 mRNA/cDNA上的 起始/结束位置 起始/结束位置 供体、受体位点
3’
20
转录终止信号预测：POLYAH
/berry.phtml?topic=polyah&group=programs &subgroup=promoter
提交序列 提交序列文件
21
POLYAH输出结果
GENESCAN预测结果 PolyA位点52490bp
polyA位置
22
启动子区结构
启动子（Promoter）
位于结构基因5’端上游，能活化RNA聚合酶，使之与模板 DNA结合并具有转录起始的特异性。 转录起始位点(Transcription start site, TSS)
PYCAPY（嘧啶）
核心启动子元件(Core promoter element) TATA box，Pribnow box （TATAA)
28
基因密码子偏好性
1.研究蛋白质结 构功能中的作用 2.在表达外源基 因方面的作用 3.在生物信息学 研究中的作用
29
基因密码子偏好性: CodonW
粘帖目的序列
密码子表的选择 如需计算FOP/CBI 选择相应物种 如需计算CAI选择 相应物种 输出格式(默认不选) 汇总所有基因的信息 30
参数选择
10
ORF识别： GenomeScan
/genomescan.html
提交待分析序列
提交同源蛋白质序列
11
运行GenomeScan
GenomeScan输出结果：文本
预测外显子位置、可 信度等信息
同源比 对信息
预测结果的氨基酸序列
12
GenomeScan输出结果：图形
ห้องสมุดไป่ตู้计算所有指数
选择导入对应物种 CAI FOP CBI数据 计算有效密码子数 计算GC含量 计算GC3s含量
计算同义密码子 第三位碱基组成
计算同义密码子数量 密码子总数
31
CodonW结果界面
各项指数输出结果
密码子使用频率
32
课堂练习
• 使用CodonW分析基因的密码子使用偏好， 了解密码子偏好分析中各指数的含义。
序列联配结果
外显子 序号
外显子 一致性 长度 百分比
错配和gap
41
课堂练习
• 1 练习两种预测剪切位点的软件的使用， NetGene2和Spidey。
实习二 真核生物基因结构的预 测分析
浙江加州国际纳米技术研究院 2010年11月
苏锟楷 楼小燕 韩序 蒋 琰
1
课程内容
实习一 实习二 基因组数据注释和功能分析 真核生物基因结构的预测分析
基因组学 系 统 生 物 学
实习三
实习四 实习五 实习六
芯片的基本数据处理和分析
蛋白质结构与功能分析 蛋白质组学数据分析
CpGproD
http://pbil.univlyon1.fr/software/cpgprod_query.html
web
17
CpG岛的预测：CpGPlot
/emboss/cpgplot/index.html
参数选项
提交序列
提交序列文件
GENESCAN 预测结果
Fgenes FgeneSV Generation FGENESB GenomeScan GeneWise2
Softberry Softberry ORNL Softberry MIT EBI
人（基因结构） 病毒 原核 细菌（基因结构） 脊椎、拟南芥、玉米 人 7 人、小鼠、拟南芥、果蝇
GRAIL
/grailexp/
转录物组学
蛋白质组学
系统生物学软件实习
2
基因组功能分析
基因组序列 cDNA序列
翻译
编码区预测
基因结构分析
蛋白质序列
蛋白质理化性质 二级结构预测 结构域分析 重要信号位点分析 三级结构预测
Codon bias 选择性剪切 GC Content 转录调控因子 限制性酶切位点
序列比对 功能注释 KEGG GO 系统发育树
13
课堂练习
• 1使用GENESCAN预测序列中可能的ORF。 • 2使用GENOMESCAN预测序列中可能的 ORF。
• 练习用的序列文件在c:\zcni\shixi2文件下， 名字为clone.fasta，使用写字板打开查看。
14
转录调控序列分析
CpG岛、转录终止信号和启动子区域的预测
15
CpG岛的预测
ORNL
ORF识别：GENSCAN
选择物种类型
/GENSCAN.html
是否显示非最优外显子 序列名称（可选） 显示氨基酸或CDS序列 提交序列文件
提交序列
结果返回到邮箱（可选）
8
运行GENSCAN
GENSCAN输出结果：文本
9
GENSCAN输出结果：图形
提交序列
26
PromoterScan输出结果
找到的TATA box和转录起始位点
预测可能的转录因子
转录因子在提交序列中的位置
27
课堂练习
• 1 使用CpG Plot预测基因的CpG island位 置。 • 2 使用PolyAH预测基因可能的转录终止 的位置。 • 3 使用PromotorScan寻找基因上游序列 里可能的转录因子调控区域。
起始为532bp 终止于51783bp
19
转录终止信号
上游作用元件：AAUAAA
mRNA前体 5’ AAUAAA CA GU 3’
成熟mRNA