基因组注释
基因组结构注释
基因组结构注释基因组结构注释是指对基因组序列进行系统性的分析和注释，以揭示其中的基因、调控元件和其他功能区域。
通过基因组结构注释，我们可以了解基因组中的基因类型、基因的编码区域、调控序列以及非编码RNA等重要信息。
本文将从基因组结构注释的背景与意义、注释方法和常见的注释结果等几个方面进行介绍。
一、基因组结构注释的背景与意义随着高通量测序技术的发展，我们可以快速获取大量的基因组序列数据。
然而，仅仅获得基因组序列并不能完全了解其中的功能和信息，因此需要进行基因组结构注释。
基因组结构注释能够帮助我们确定基因的位置、结构和功能，为后续的功能研究提供重要的基础信息。
此外，基因组结构注释还可以帮助研究人员进行基因家族的分析、进化研究以及疾病相关基因的鉴定等。
二、基因组结构注释的方法1. 基于比对的注释方法：这种方法主要是将基因组序列与已知的参考基因组序列进行比对，从而确定基因的位置和结构。
常用的比对工具包括BLAST、Bowtie和BWA等。
通过比对，我们可以获得基因的外显子、内含子以及调控序列等信息。
2. 基于RNA序列的注释方法：这种方法主要是利用已知的mRNA 或非编码RNA序列进行比对，以确定基因的位置和结构。
通过对RNA序列的比对，我们可以获得基因的转录起始位点、剪接变异以及非编码RNA等信息。
3. 基于预测的注释方法：这种方法主要是利用计算机算法对基因组序列进行预测，并对预测结果进行注释。
常见的预测算法包括基于隐马尔可夫模型的GeneMark和基于机器学习的Augustus等。
通过预测，我们可以获得基因的编码区域、剪接位点以及启动子等信息。
三、基因组结构注释的常见结果1. 基因：基因组结构注释可以帮助我们确定基因的位置和结构，从而了解基因的编码区域和非编码区域。
基因是生物体中控制遗传信息传递和表达的基本单位，基因组结构注释可以帮助我们识别和研究基因。
2. 调控序列：基因组结构注释可以帮助我们识别基因的调控序列，包括启动子、增强子和转录因子结合位点等。
ucsc基因组功能注释
ucsc基因组功能注释UCSC基因组浏览器是一个广泛使用的在线工具，用于研究和理解基因组的结构和功能。
它提供了丰富的注释信息，可以帮助研究人员分析和解释基因功能、调控元件和基因变异。
基因组功能注释是指对基因组DNA序列进行注释和解读的过程。
通过对基因组DNA序列进行注释，我们可以了解基因组的含义、功能和作用，从而更好地理解遗传疾病的发生机制、生物体的进化历程和物种间的关系。
UCSC基因组浏览器提供了许多不同的功能注释方式，包括基因结构、重复序列、疾病相关位点、调控元件以及保守性等。
首先，UCSC基因组浏览器提供了基因结构的功能注释。
研究人员可以通过浏览器查看基因的外显子、内含子和启动子区域，并了解基因的位置、长度和相邻基因。
这对于研究基因调控、突变和表达调控等方面具有重要意义。
其次，UCSC基因组浏览器还提供了重复序列的功能注释。
重复序列是指在基因组中多次出现的DNA序列，包括转座子、LINE、SINE和LTR等。
重复序列的存在对基因的稳定性、进化和基因组结构具有重要影响。
通过UCSC基因组浏览器，研究人员可以查看重复序列的分布情况，从而了解其在基因组中的作用和功能。
此外，UCSC基因组浏览器还提供了疾病相关位点的功能注释。
许多疾病的发生和发展与基因组中的特定位点相关。
通过UCSC基因组浏览器，研究人员可以查找和分析与疾病相关的基因、变异和调控元件，从而深入了解疾病的致病机制和潜在治疗靶点。
此外，UCSC基因组浏览器还提供了调控元件的功能注释。
调控元件是指能够调控基因表达的DNA序列片段，包括启动子、增强子、转录因子结合位点等。
通过UCSC基因组浏览器，研究人员可以查看调控元件的位置、组成和功能，从而了解基因的调控机制和表达调控网络。
最后，UCSC基因组浏览器还提供了保守性的功能注释。
基因组中保守的DNA序列片段在物种间具有相似性，这些保守序列可能具有重要的功能。
通过UCSC基因组浏览器，研究人员可以查看保守序列的分布情况、保守程度和进化关系，从而了解基因和基因组的进化历程和物种间的关系。
ncbi基因组注释流程
ncbi基因组注释流程
在 NCBI（National Center for Biotechnology Information）进行基因组注释的流程通常包括以下步骤：
1. 数据获取：从 NCBI 或其他数据库获取基因组序列数据。
2. 基因预测：使用基因预测软件或算法，如 Genscan、 Augustus 等，对基因组序列进行基因预测。
3. 转录本注释：将预测得到的基因与已知的转录本数据库进行比对，注释基因的结构和功能。
4. 蛋白质注释：将注释后的基因翻译成蛋白质序列，并与已知的蛋白质数据库进行比对，注释蛋白质的功能、结构和家族等信息。
5. 功能注释：利用生物信息学工具和数据库，对基因和蛋白质进行功能注释，包括基因本体（Gene Ontology）注释、通路注释等。
6. 基因组比较：将注释后的基因组与其他已知的基因组进行比较，发现基因组中的保守区域、基因家族等信息。
7. 数据整合与可视化：将注释结果整合到数据库中，并通过可视化工具展示基因组的结构、基因和蛋白质的分布等信息。
NCBI 提供了一系列的数据库和工具来辅助基因组注释，但具体的注释流程可能因项目需求和数据特点而有所不同。
此外，基因组注释是一个不断发展的领域，新的技术和方法不断涌现，因此建议关注最新的研究进展和工具使用。
基因组注释
基因组注释主要包括四个研究方向：重复序列的识别；非编码RNA的预测；基因结构预测和基因功能注释。
我们将分别对这四个领域进行阐述。
1：重复序列的识别。
重复序列的研究背景和意义：重复序列可分为串联重复序列（Tendam repeat）和散在重复序列(Interpersed repeat)两大类。
其中串联重复序列包括有微卫星序列，小卫星序列等等；散在重复序列又称转座子元件，包括以DNA-DNA方式转座的DNA转座子和反转录转座子(retrotransposon)。
常见的反转录转座子类别有LTR,LINE和SINE等。
重复序列识别的发展现状：目前，识别重复序列和转座子的方法为序列比对和从头预测两类。
序列比对方法一般采用Repeatmasker软件，识别与已知重复序列相似的序列，并对其进行分类。
常用Repbase重复序列数据库。
从头预测方法则是利用重复序列或转座子自身的序列或结构特征构建从头预测算法或软件对序列进行识别。
从头预测方法的优点在于能够根据转座子元件自身的结构特征进行预测，不依赖于已有的转座子数据库，能够发现未知的转座子元件。
常见的从头预测方法有Recon，Piler，Repeatscout,LTR-finder，ReAS等等。
重复序列识别的研究内容：获得组装好的基因组序列后，我们首先预测基因组中的重复序列和转座子元件。
一方面，我们采用RepeatScout、LTR-finder、Tendem Repeat Finder、Repeatmoderler、Piler等从头预测软件预测重复序列。
为了获得从头预测方法得到的重复序列的类别信息，我们把这些序列与Repbase数据库比对，将能够归类的重复序列进行分类。
另一方面，我们利用Repeatmasker 识别与已知重复序列相似的重复序列或蛋白质序列。
通过构建Repbase数据库在DNA水平和蛋白质水平的重复序列，Repeatmasker能够分别识别在DNA水平和蛋白质水平重复的序列，提高了识别率。
细菌基因组注释
细菌基因组注释细菌基因组是细菌体内保存遗传信息的载体，对其进行注释是研究基因功能与生物学意义的关键步骤。
基因组注释是指对基因组序列进行解读，将其转化为与生物学相关的信息，如基因识别、RNA识别、调控元件识别、基因功能预测和基因组演化等。
细菌基因组注释是细菌学研究的重要领域，有助于深入了解细菌代谢途径、毒力因子、耐药机制等生物学特性，提升细菌检测和治疗的能力。
基因预测基因预测是细菌基因组注释的关键步骤，常采用两种方法：基于实验数据的注释和基于计算机算法的注释。
基于实验数据的注释依赖于基因组实验数据，如全长cDNA克隆、Sanger测序、RNA测序和蛋白质组学数据等，可以提高基因预测的准确性和可靠性。
基于计算机算法的注释则是依赖于已有的基因组注释数据和生物学知识，利用计算机算法对序列进行分析和预测。
常用的计算机算法包括：基于特征的算法、基于转录组数据的算法、基于同源性比对的算法和基于机器学习的算法等。
基于特征的算法是指根据典型的基因结构特征，如起始密码子（ATG）、终止密码子（TAA、TAG或TGA）、内含子和编码区长度等进行基因预测。
这种方法在细菌基因组注释中被广泛应用，并且在一些细菌中得到高度的精度。
由于序列编码的蛋白质可能具有相似的结构或功能，不同基因的编码区可能存在重叠和覆盖，导致基因识别精度低下。
由于一些R基因（防御和抵抗性基因）等没有典型的编码序列，这种方法无法正确地识别它们。
基于转录组数据的算法依赖于基于RNA测序的技术，如RNA-Seq、CAGE和3'end-seq 等，通过对此类数据进行分析，可以准确地确定转录本边界，预测exon和intron区域，进而推断整个基因的结构。
这种方法已被广泛应用于不同物种的基因预测中，并且极大地提高了基因组注释的准确性。
基于同源性比对的算法是指将已知的蛋白质序列作为参考基因组注释未注释的基因。
如果序列比对得分高，并且相似性高，则可预测未知的基因序列。
10-第05章-2基因组注释-实验验证
因 数目
1）生物的复杂性与其所含的基因数目并不成比例，高等植物如葡萄 的基因数目比人类多出800多个。2）基因数并不等同于蛋白质数。 由于基因通过pre-mRNA的可变剪接可产生多个甚至数十个mRNA， 使其编码蛋白质的潜能大大增加。复杂生物mRNA可变剪接的数目 远多于简单生物。
人类基因组的 基因注释
1) 上调基因的表达： 基因过表达 (gene overexpression)
2）破坏基因的表达： 基因剔除（gene knockout） 下调表达（Knockdown）: 如RNAi, 基因组编（ZFN, TALEN, CRISPR/Cas9, CRISPRi）
转基因过表达
检测基因功能
Simonet WS等在老鼠肠组织 中发现一个全长cDNA，它 所编码的蛋白属于肿瘤坏 死因子受体（ TNFR）家 族成员，具有可分泌糖蛋 白特点，但功能未知。将 其导入小鼠细胞获得转基 因过表达小鼠。表型检测 发现，这个被称之为骨保 护素(OPG)的蛋白在骨骼 发育中可调控成骨细胞和 骨吸收细胞之间的平衡， 以剂量依赖方式影响小鼠 的骨骼发育。
全长cDNA克隆
MMLV逆转录酶以mRNA为 模板合成单链cDNA，到 达模板mRNA的5 ’端时 会在互补单链cDNA的3’ 端添加额外的数个CCCC-碱基。利用这一特 点，人工合成5 ’XXXXXGGGG-3 ’引物， 与单链cDNA的5’-CCCC -互补，可合成全长单链, 并进一步合成双链cDNA。 如果单链cDNA的合成不 能到达mRNA的5’末端， 这些cDNA的扩放将终止。 最终获得的都是全长双 链cDNA。
确 定 基 因 边 界
GIS（gene identification signature, 基因鉴别信号）是一种确定定接头，获取成对末端标签。随后构 建成对末端，测序后将末端序列锚定到基因组DNA。
基因组学中的基因注释方法教程
基因组学中的基因注释方法教程基因组学是研究生物体所有基因组的科学领域，它通过对基因的识别、注释和解析，帮助我们深入了解基因组的各种功能和调控机制。
在基因组学研究中，基因注释是一个非常重要的步骤，它能够帮助我们了解基因的功能、结构和表达方式。
本文将介绍基因注释的常用方法和流程。
1. 基因识别基因识别是基因注释的第一步，它的目标是从基因组测序数据中准确地确定基因的位置和边界。
基因识别方法根据基因的不同特征，可以分为基于实证模型的方法和基于比较基因组学的方法。
基于实证模型的方法使用已知的基因序列和表达数据构建模型，然后将这些模型应用到新的基因组数据中来预测基因。
常用的基因识别工具包括GeneMark、Fgenesh和Glimmer。
基于比较基因组学的方法通过比较不同物种之间的基因组序列来预测基因。
这种方法利用了不同物种之间基因序列的保守性，即功能相似的基因在不同物种之间会有相似的序列。
常用的基因识别工具包括Genewise、Exonerate和BLAST。
2. 基因结构预测基因结构预测是基因注释的重要环节，它的目标是确定基因的内含子、外显子和启动子区域等结构。
基因结构预测方法可以根据基因的序列和序列间相互作用信息来进行，常用的方法包括组学特征法、同源比对法和重叠法。
组学特征法通过分析基因组序列的物理和化学特性来预测基因结构。
这种方法利用基因的启动子、剪接位点、终止位点等特征来推测基因的结构。
常用的组学特征法包括激活一个氨基甘氨酸激酶（AUG）起始的编码区域（CDS）的请求（ATG）、剪接位点的提取和启动子的分析。
同源比对法通过比较不同物种之间的基因序列来推测基因的结构。
这种方法依赖于功能相似的基因在不同物种之间存在的序列保守性。
常用的同源比对工具包括Exonerate、BLAT和AUGUSTUS。
重叠法通过将碱基序列分割成多个片段（称为k-mers）并将它们与参考序列进行比对，来预测基因的结构。
这种方法利用重叠的片段来确定基因的边界和内含子和外显子的位置。
基因组注释
基因组注释
基因组注释
基因组注释是利用基因组序列，通过预测基因结构和功能，来研究物种的遗传基础的一种方法。
基因组注释的目的是通过计算机分析来获得基因结构和功能的信息，以及某种物种的基因组的组成。
它的基本过程是通过对基因组序列进行预测，以及对预测出来的基因结构和功能进行分析，以及对这些信息进行数据库检索，从而获得基因的功能信息和组成信息。
基因组注释的主要步骤包括：基因组序列预测、基因结构分析、功能预测、功能注释和数据库检索等。
首先，要分析基因组序列，以找出基因，利用计算机软件，以及结合基因组物种的特性，来预测可能存在于基因组中的基因，并且可以推断其结构和功能。
其次，要进行基因结构分析，以确定基因结构，从而预测基因功能。
最后，要进行功能注释和数据库检索，以确定基因的功能与结构，从而推断其在物种中的作用。
基因组注释是一种重要的方法，可以深入研究物种的遗传基础，有助于探索新的生物学知识，为生物学研究提供重要的信息。
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GETORF:Advanced Options
ii.最小的开放阅读框由多少个核甘酸组成，预设值为30，也就 是10个氨基酸。 iii.Type of output：可选择不同的输入结果，包含有： (1)Translation of regions between STOP codons (2)Translation of regions between START and STOP codons (3)Nucleic sequences between STOP codons (4)Nucleic sequences between START and STOP codons (5)Nucleotides flanking START codons (6)Nucleotides flanking initial STOP codons (7)Nucleotides flanking ending STOP codons
全基因组鸟枪法
基因组DNA
随机打碎
测序并拼接
拼接软件的新需求
能充分利用正反向测序的配对信息, 避免重复序列造成的错 误拼接 能处理数以百万甚至千万计的数据
程序并行化 高效率比对 能逐步拼接
基因组注释
Gene Prediction ORF Finder GENESCAN S e q u e n c e GENEMARK … Predicted Gene Or Gene Domain Identify (HMMER,BLIMPS) Transmembrane (TMAP,TMHMM) Localization Sites (Psort) Transcription Regulatory Region PostPost-translational modifications (NetNGlyc…) Gene Ontology Pathway … Protein Annotation Physical&Chemical Para (PI/MW,EXTCOEF)
基于BAC的方法： 先把基因组打碎成200－300kb的片段并制成BAC文 库，再选择一些BAC进一步打碎成3kb左右的小片段， 测序并拼接。 全基因组鸟枪法： 把基因组直接打碎成3kb左右的小片段，测序并拼接。
基于BAC 基于BAC的方法 BAC的方法
全基因组DNA 随机打成大片段 选择并克隆 大片段排序，选择 再打碎，克隆，测序， 拼接
基因组重测序(Whole genome resequencing)
实 验 数据分析 序列预处理（质量控制） 基因组分型技术 SNP、Indel、CNV、染色体结构变异及注释 与表型相关的全基因组关联分析和功能连锁性分析 30X以上的覆盖率 (Solexa or SOLiD)
高通量测序服务
外显子捕获测序(Target exome capture)
2007 2008
200Gb-300Gb
10,000.00
13 years ~$3,000,000,000
1,000.00
100.00
Moore’s Law
10.00
1.00
20-30Gb 3Gb 6Gb
2009 2010
0.10
0.01
0.001 1990 2001 2007 2010 2012
更低的价格使得基于测序的科研和临床应用越来越被接受
microRNA测序(microRNA sequencing)
实 验 数据分析 序列预处理（质量控制） 已知microRNA丰度统计 未知microRNA预测及丰度统计 microRNA提取、两头加接头、 反转录、建库 (Solexa or SOLiD)
高通量测序服务
元基因组测序 (meta-genome sequencing)
ILMN HiSeq 2000 launched 2008 2009 2010 In the coming future
1981
1986
1989
1991
1994
1998
2000
2002
2003
2005
2006
2007
Rise of Genbank databases from DNA sequencing
Low hanging fruit: cystic fibrosis mutation identified
3700 DNA Analyzer in Human Genome Project; DNA sequencing goes industrial
Rise of Genome Wide Association Studies (GWAS)
The 3rd Generation Sequencing will be launched
测序技术的发展带来测序价格的下降
Innovation of NGS throughput
$M
100,000.00
Cost of per Human Genome
Throughput (Gb)
240 120 100 80 60 40 20 0
Blastn Fasta Homology Search
开放阅读框 ORF (Open Reading Frame) Frame)
一段序列 从起始密码子（start codon）开始, 到终止 密码子（stop codon）结束，基因发现要解决的问题
• 微生物基因组中 80%-90% 的序列参与编码 • 主要问题：如果有两个或更多重叠的阅读框，哪一 个是基因(假定只可能有一个) • 最可靠的方法 – 同源搜索 (使用 BLAST 或 FASTA等) • 主要困难：在无已知同源性信息的情况下寻找基因
实 验 数据分析 序列预处理（质量控制） 基因组分型技术 SNP、Indel、CNV、染色体结构变异及注释 与表型相关的全基因组关联分析和功能连锁性分析 >30X的覆盖率 (Solexa or SOLiD)
全基因组甲基化测序(DNA methylation sequencing)
实 验 数据分析 序列预处理（质量控制） 甲基化位点检测及注释 30X以上的覆盖率 (Solexa or SOLiD)
Applied Biosystems SOLiD4 100GB / run Applied Biosystems SOLiD/HQ 300GB / run
高通量测序服务
未知基因组测序(De novo genome sequencing)
实 验 数据分析 序列预处理（质量控制） 基因组拼接（基于reference拼接） 注释(基因功能、代谢通路、比较基因组) SNP发现及注释 Mate Pair 测序构建Scaffold 30X的覆盖率 (454&(Solexa or SOLiD))
高通量测序服务
转录组测序 (RNA-seq sequencing)
实 验 数据分析 序列预处理（质量控制） 表达丰度统计 注释(功能、代谢通路、表达差异比较) 未知转录本的分析 mRNA打断、反转录、加接头 De novo 454 构建转录图谱 Reference barcode建库 Solexa，SOLiD
The Sequencing Shake up!!
ILMN launches gene expression arrays
ABI commercializes first automated DNA sequencer