10-第05章-2 基因组注释-实验验证
基因组注释实验笔记
基因组注释实验笔记一、CodonCode Aligner下载页面:教程页面: 里面的FLASH做得很到位~这节课我们学习了如何用该软件将测序所得的多个波峰文件拼接成一条一致性序列，也就是得到最终的一条Gontig。
这里使用了软件自带的测试样本数据。
打开软件，无奈地选择试用，新建工程，就可以开始今天的任务了。
1.将波峰文件导入File->import->Add Folder我们所用的文件在这个路径下：<前面是你所选择的安装路径。
比如D:\Program Files>\CodonCode Aligner\Example Files\Example1\chromat_dir 之后展开Unassembled Samples就可以看到刚才导入的未拼接的文件,以.R或.S结尾的,一共有7个双击Unassembled Samples,可以在弹出的窗口中浏览波峰文件的数据图像.不同颜色表示不同的数据质量: 绿色为较差,浅绿为较不差= =,白色为高质量序列.点击工具条里面的颜色切换按钮,还可以用其他颜色模式来区别碱基、数据质量等等。
2.进行粗放狂野的拼接：选中所有的Uassembled SamplesContig->Assembl拼接成两条一致性的Contig，可见粗放拼接并不理想3.打散已经拼接的Contig选中拼接好的Contig,Contig->Unassemble4.对片段进行修饰:除去两端的低质量区选中所有的Uassembled SamplesSample->Clip ends -->点击clip这时候如果无聊,可以再双击Unassembled Samples,在打开的7条波形图中看看,是不是真的切短了好多5.去除片段中的载体序列Sample->Trim Vector6.设置我自己的参数&选择我用的载体Edit->Preferences在End clipping中可以设置去除地质量区的阈值,如去除过短的序列,去除地质量序列等;在Vector trimming中可以选择你所使用的载体类型..没用过..还不会选..不过这地方可以选.7.自定义拼接过程:Contig->Assemble With Options一个会用到的例子是:比如将几个序列拼接成一条Contig,其中一个序列质量较差,需要提取出来:在Contig1中右键击该序列->Move to nassembled Samples,进行手工修改...然后在拼接回来的过程中,希望把剩下的6个片段接成的原来的Contig打散,重新和修改后的片段进行拼接..那么..选中Contig1(此时是由剩下6个片段构成的)和手工修改后的片段Contig->Assemble With Options在Contigs选项卡中就不能再选择Merge existing contigs了,而是要选择下一个 Unassemble existing contigs.同时,在这里还可以选择按物种分类,预处理步骤,挑选算法等等...8.导出拼接结果选中Contig1file->Export->Consensus Sequences,选择Fasta格式,导出..同样,导出其中的片段序列,可从file->Export->Samples 这里导出选择的样本.这个软件就告一段落了~~二、Glimmer3.021. Linux的基础知识。
结构基因组学
整理课件
6
读码框（reading frame）
• 任意一段DNA序列都有6种可能的读码框。
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7
ORF的长度：
• 终止密码子: TAA, TAG, TGA
GC% = 50%，终止密码子每 64 bp出现一 次；
GC% > 50%，终止密码子每100~200 bp 出现一次；
• 由于多数基因 ORF 均多于50个密码子，因
• 结构域（domain）（功能域）：蛋白质高
级结构中具有相对独立的亚结构区，通常它 们含有数个二级结构基序（motif），具有相 对独立的功能。
• 真核生物中大约80%的蛋白质，原核生物中
大约66%的蛋白质均含有多个结构域（Apic G等， ）。 2001
整理课件
38
蛋白质的域结构 （domain architecture）
整理课件
28
• 在基因分类时，缺少同源序列的ORF被称为孤
独基因（orphan gene）。
• 当某一序列从数据库中无法找到同源序列，又
无法排除其是不是基因的可能性时，必须依靠 实验来进一步确认。
整理课件
29
两点说明：
• 在DNA水平上区分同源基因的难度要大于氨
基酸水平。
原因：密码子的摇摆性，相似氨基酸的取代。
生物 人类
黑猩猩 大猩猩
小鼠 狗
线虫
基因组相似性% 99.9 100 98.4 98.7 98.38 98 85 95 74
资料来源 Human Genome Project 孪生子 Americans for Medical Progress Celera Genomics Am J Hum Genet 2001, 682: 444 ~ 456. Americans for Medical Progress NHGRI Jon Entine, in the San Francisco Examiner Jon Entine, in the San Francisco Examiner
生物大数据分析中的基因组装与注释方法与技巧
生物大数据分析中的基因组装与注释方法与技巧在生物学研究中，利用高通量测序技术获取的大规模基因组数据成为了研究的主要来源之一。
然而，从原始的测序数据中提取有用的信息是一项复杂的任务。
基因组组装和注释是解析这些数据的关键步骤之一。
本文将介绍生物大数据分析中的基因组组装和注释的方法与技巧。
1.基因组组装方法与技巧基因组组装是将测序数据拼接成完整的基因组序列的过程。
在组装过程中，我们需要克服两个主要问题：测序错误和基因组的复杂性。
首先，为了解决测序错误的问题，可以采用错误校正的方法。
这些方法通过比对重叠区域来获取一致的序列，并将其用于消除测序错误。
常用的错误校正工具包括Quorom、ALLPATHS-LG和SPAdes等。
其次，基因组的复杂性是组装过程中的另一个挑战。
在真核生物中，基因组通常包含有大量的重复序列和间隔序列。
为了解决这个问题，研究人员采用了多种组装策略，如de novo组装、参考基因组辅助组装和混合组装。
在de novo组装中，只使用测序数据进行基因组的重建，而不依赖参考基因组。
这种方法适用于未知的物种或者没有可用参考序列的物种。
常用的de novo组装工具有SOAPdenovo、Velvet和SPAdes等。
参考基因组辅助组装则利用已知的参考基因组对测序数据进行比对。
这种方法适用于已知的物种，并且可以提供更高质量的组装结果。
常用的参考基因组辅助组装工具有Bowtie、BLAST和BWA等。
混合组装是将de novo组装和参考基因组辅助组装相结合，通过比对已有的基因组序列和测序数据进行组装。
这种方法可以提高组装的准确性和连续性。
常用的混合组装工具有MaSuRCA和CABOG等。
2.基因组注释方法与技巧基因组注释是对基因组序列进行功能和结构的解释，以识别并描述基因组中的基因和非编码区域。
基因组注释可以帮助研究人员理解基因组的功能和进化。
基因组注释通常包括基因预测、功能注释和结构注释。
基因预测是通过计算学方法预测基因的位置和结构。
第五章基因组序列注释优秀课件
Solexa，SOLiD
▪ microRNA测序(microRNA sequencing)
实验
数据分析
✓ microRNA提取、两头加 Nhomakorabea头、反转录、建库
(Solexa or SOLiD)
✓ 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
高通量测序服务
第五章基因组序列注释
基因组测序相关技术发展
Affy launches Gene
Expression microarrays
First microarray publication - on
Arabidopsis
Affy & ILMN both launched 100K genotyping arrays
ILMN bought Roche GS Solexa; FLX launches launched
GA
ILMN HiSeq 2000 launched
2000 2002 2003 2005 2006 2007 2008 2009
2010
In the coming future
Rise of Genbank databases from DNA sequencing
$M
100,000.00 10,000.00 1,000.00 100.00 10.00
13 years ~$3,000,000,000
Moore’s Law
60
1.00
40 20-30Gb
0.10
20 3Gb
6Gb
0.01
0
0.001
2007
2008
基因组组装注释的方法
基因组组装注释的方法基因组组装注释是一项复杂的任务，需要利用不同的方法和工具来完成。
以下是一些常用的基因组组装注释方法：1. 基因预测基因预测是基因组组装注释的关键步骤之一。
它涉及到利用不同的基因预测软件（如GeneMark、Augustus、GlimmerHMM等）来预测基因的位置、结构和功能。
这些软件使用不同的算法和模型来识别基因，一般会综合考虑基因的开放阅读框架（ORF）、启动子、终止子和剪接位点等信息。
2. 同源比对同源比对是比较两个或多个生物体基因组序列之间的相似性的一种方法。
在基因组组装注释中，同源比对可以用来预测新基因的位置和功能，并找到与其相似的已知序列。
常用的同源比对软件包括BLAST、HMMER和MAFFT等。
3. RNA-seq数据分析RNA-seq是一种利用高通量测序技术对RNA转录本进行定量分析的方法。
RNA-seq可以帮助确定基因的表达量、剪接变异、外显子和内含子边界等信息。
这些信息可以用来优化基因预测结果，提高注释的准确度和完整性。
RNA-seq数据的处理和分析需要使用不同的软件和工具，如TopHat、Cufflinks和DESeq等。
4. 功能注释基因组组装注释后，需要对注释结果进行功能上的解释和注释。
这通常需要使用不同的功能注释数据库和软件，如Gene Ontology、KEGG 和InterProScan等。
这些工具可以帮助将基因注释结果与生物学过程、代谢通路、蛋白质结构和功能等信息进行关联，并提供更深入的功能分析。
5. 基因组数据库基因组组装注释后，可以将注释结果上传到专门设计的基因组数据库中。
这些数据库包括NCBI、Ensembl、UCSC Genome Browser和JGI Genome Portal等。
这些数据库可以帮助研究者在全球范围内共享、查询和下载注释的基因组数据和相关信息。
总之，基因组组装注释是一项复杂的任务，需要多种不同的方法和工具来完成。
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。
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。
基因组序列诠释辽宁师范大学PPT课件
②绝大多数基因含有非编码的内含子。高等真核生 物多数外显子的长度少于100个密码子，有些不到50 个密码子甚至更少，因此当读码进入内含子时很快 遇上终止密码，难以根据上述的ORF长度来判断哪 种读框是正确的。
内含子的出现给计算机判读基因带来不少问题，在编写ORF扫描 程序时要作许多修改，必须加入一些相应的规则：
采用RACE方法可获得丢失的cDNA序，可采用cDNA末端快速扩增技术 (rapid amplification of cDNA end，RACE)方法寻找 这些丢失的末端顺序。根据残缺cDNA内部顺序先合 成一对引物，将mRNA环化后使其与引物复性，再经 PCR扩增。扩增产物再用第二对巢式引物PCR放大 ，可获得mRNA 5’-和3’-端顺序。
① 当某一基因的转录产物进行可变剪接时，由于连接 的外显子不同，会产生好几条长度不一的杂交带。此外， 如果该基因是某一多基因家族的成员，也会出现多个信 号。这两种现象要设计其他实验进一步区分。
② 基因的表达具有组织专一性及发育阶段的差别，选 择的RNA样品有时不一定含有该基因的产物。因此要 尽可能多地收集各种发育时期及不同组织器官RNA， 以免因人为原因而遗漏。
5.1.2 实验分析确认基因
任何基因都可转录为RNA拷贝，这是实验确证基因 的依据。真核生物中许多编码蛋白质的基因其转录 的初级产物都有内含子，加工后成为mRNA。根据 mRNA的顺序可以找到外显子的位置以及整个基因 的组成。由于mRNA的5’端及3’端各有一段非翻译区， 基因的转录起点与终点有时并不准确，但不妨碍整 个基因的界定。
③ 不同基因的表达产物丰度差异很大，对低拷贝的 表达产物要适当提高RNA的上样量。有些基因表达 产物丰度极低，或表达时期短暂不易提取，此时要考 虑其他检测方法。例如可根据已知的DNA顺序设计 引物从mRNA群体中扩增基因产物，再以DNA为探 针与之杂交，这一方法称为拟northern分析。
生物信息学中的基因组预测与注释
生物信息学中的基因组预测与注释随着人类基因组计划的完成和生物信息学研究的发展，人们对生物基因组的研究越来越深入。
基因组是生命科学研究的基础，因此对基因组的预测和注释显得尤为重要。
基因组预测是指识别DNA序列中可能编码蛋白质的区域；注释是指对庞大的基因组DNA序列进行功能分析和分类。
本文将介绍基因组预测和注释的一些常用方法和工具。
1. 基因组预测1.1 基于序列相似性的预测方法基因组预测最早的方法是基于序列相似性的预测方法，即利用已知的蛋白质序列作为基准序列比对基因组序列，通过找出同源区域的位置以及嵌套的外显子和内含子，来预测基因组中的基因。
这一方法主要依赖于内含子-外显子间短DNA序列（splice sites）和起始密码子/终止密码子等序列保守性。
1.2 基于组成特征的预测方法另一种基因组预测方法是基于组成特征的预测方法，这种方法是通过计算DNA序列的组成特征，如GC含量，开放阅读框（ORF）长度和ORF第一密码子使用偏好性等等，来预测基因组中的基因。
这种方法可以识别非同源基因、重复序列区域和新的蛋白质编码序列。
1.3 基于基因结构的预测方法目前比较常见的基因组预测方法是结合了以上两种方法的方法，即基于基因结构的预测方法。
这种方法结合了已知的蛋白质序列数据库以及DNA序列的组成特征，利用机器学习算法或者人工智能等方法训练模型，对基因组序列进行预测。
其中，经典的基于基因结构的预测方法包括GeneMark，Glimmer，FGENESH和TWINSCAN等。
2. 基因组注释2.1 功能注释基因组注释可分为两类，一类是功能注释，即对已预测出的基因进行进一步的生物学意义的注释。
这里的“功能”可以是基因所编码蛋白质的功能，或者是基因组中其他序列元素的功能，例如转录起始位点、启动子、内含子、外显子、小RNA、微卫星等。
现有的注释工具包括仅利用序列相似性的方法，例如Blast2GO 和InterProScan，以及基于机器学习或人工智能技术的方法，如PANNZER和RaptorX等。
基因组的注释
基因组的注释
基因组注释的研究内容包括基因识别和基因功能注释两个方面。
基因识别的核心是确定全基因组序列中所有基因的确切位置。
从基因组序列预测新基因,现阶段主要是3种方法的结合:
(1)分析mRNA和EST数据以直接得到结果;(2)通过相似性比对从已知基因和蛋白质序列得到间接证据[1];(3)基于各种统计模型和算法从头预测。
对预测出的基因进行高通量功能注释可以借助于以下方法,利用已知功能基因的注释信息为新基因注释:(1)序列数据库相似性搜索;
(2)序列模体(Motif)搜索;
(3)直系同源序列聚类分析(Clusteroforthologousgroup,COG)。
随着微生物全基因组序列测定速率的加快,开发有Web接口的高效、综合基因组注释系统十分必要。
近年来,国际上已有一些这样的工具,如基于Java的微生物基因组数据库接口。
尽管JMGD提供了一个很好的图形化接口程序,却并不具有基因组自动注释功能。
德国国家环境和健康研究中心开发的蛋白质摘录、描述和分析工具，是大型基因组分析系统,整合了大量基因组功能信息和结构信息。
PEDANT注释功能强大,适用范围广,但没有便于操作的图形界面,而且需要较强的硬件系统支持。
微生物基因组全序列测定通常由中小实验室独立完成,有必要开发和集成基于PCPLinux系统并以免费数据库管理系统、免费软件和公共数据库资源为主的基因组信息注释系统。
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这是一份根据测序的人类基 因组DNA序列和表达产物序 列进行的初步基因注释，涉 及17 500个，29大类基因。
几种模式生物注释的基因数
大肠杆菌(E.coli): 4 288 酵母(yeast): 6 294 线虫(nematode): 19 000 果蝇(fly): 13 600 拟南芥(Arabidopsis): 25 498 水稻(rice): 30 000 小鼠(mouse): 20 210
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 W S 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。 Cell 89：309-319，1997
词义，节点及连接
基因本体对生物学词汇的描述是将其放在整个生物 学网络的框架内，从不同的角度，不同的层次以 及整体活性的视角对生物学词汇进行注解。 通过对词义之间的关联对词条的含义进行立体交叉 注释。在基因本体树形图中，处在各个节点的词 条所对应的生物学事件具有相对的独立性，每个 节点和其它节点的关系由编辑人员根据文献报道 的结果进行筛选甄别后确定。 节点之间的关系或连接有三种：隶属，部分，调控。
互作基因筛选—
酵母双杂实验
有许多蛋白质必须与其它蛋白 质互作才能表现其功能， 可采用特别的分子生物学 方法来分离与其互作的基 因。主要方法之一为酵母 双 杂 系 统 （yeast two hybrid system）： A) Gal4是酵母细胞中的转录 调控蛋白，可与启动子互 作激活下游报告基因表达。 B ) 将Gal4基因的激活域和D N A 结合域分别与已知蛋白和 待筛选基因c D N A 构建融合 基因，进行双杂实验。 C) 在缺陷培养基上生长的克 隆表明， DN A 结合域融合蛋 白（鱼饵）已经捕获了与 之互作的靶基因（猎物）。
全长cDNA克隆
M M L V 逆转录酶以m R N A 为 模板合成单链cDNA，到 达模板m R N A 的5 ’端时 会在互补单链c D N A 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c D NA 的5’-CCCC - 互补，可合成全长单链, 并进一步合成双链c D N A 。 如果单链c D N A 的合成不 能到达m R N A 的5’末端， 这些cDN A 的扩放将终止。 最终获得的都是全长双 链c DN A 。
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。
不同 物种
蛋白 质基 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
基因本体的组成
基因本体（GO）是一个词汇表，具有树形的 结构，具有三个分枝： 细胞组分： 细胞内部或细胞外环境的组成成 分。 生物学过程：由一个或多个分子功能有序组 合而产生的系列事件。
分子功能： 分子水平的活性（activity）。
基 因 本 体 树 型 图
树的基部是一个大概念，由大概念向下延伸产生中概念，再向 下产生小概念。在概念集的延伸过程中可以产生分枝，每个分 枝可以视作一个子集。每个概念模块都有一个约束其范围或边 界的定义，并由基因本体指定相关基因的身份号（ID）。
谢谢!
基因功能全方位注释--GO
基因本体（Gene Ontology）是一个可以共享的词汇 体系或图式词汇表, 用于生物信息学的词条搜索、 语义交流和软件开发的工作平台。 组建基因本体的初衷是希望提供一个可具代表性的 规范化的基因和基因产物特性的术语描绘或词义 解释的工作平台,使生物信息学研究者对基因和基 因产物的数据能够进行统一的归纳、处理、解释 和共享。
GO操作
GO 与 富集 分析
草莓(strawberry)基因表达譜基因本体（生物学过程） 图中给出的是草莓 果实(A)和根(B) 两种组织器官转录物组基因本体功能注释与作图。每个 圆圈都是基因本体的一个节点，圆圈大小代表草梅基因组中属于节点定 义的基因数。圆圈颜色深浅表示根据转录物组数据判断的相关程度及其 意义，颜色深度表示重要性程度。例如，草莓果实(A)转录物中代谢过 程基因表达数量多于根(B) 。根(B)组织中，细胞过程基因表达极少。 Nature 43：109-116，2011
节 点 连 接
节点关系连接图解，图中“祖孙”节点的关系是通过相邻两 个“父子”关系的逻辑联系推论的，虚线表示“祖孙”节 点之间的关系性质。
芯片聚类分析
网上G O 分析: 在G O 网站上可以 找到与芯片杂交 结果相对应的G O 分析工具, 将所获 得的数据按要求 输入, 即可获得基 因富集分析结果. 网址: ht t p: //o m i csl ab /GOEAST/php/agi lent.php
Wikipedia, the free encyclopedia
基因功能的研究方法
1）正向遗传学（forward genetics） 在已知表型变异的前提下，通过遗传学分析寻找引起 表型变异的遗传基础及其原因。涉及基因定位，基因克隆， 基因的分子生物学功能研究等。又简称为表型到基因的研 究（phenotype-to-gene）。
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生物的必须基因
PNAS103: 425–430, 2006
生物学意义上的必需基因 指在满足基本营养和无环 境压力条件下维持生物个 体生存必不可少的基因。 生物的必需基因在数量上 并不多：大肠杆菌和枯草 芽孢杆菌的必需基因约在 250-400之间，占总基因 数不到10%。芽殖酵母的 必需基因约为1 000，占 总 基因数约2 0 %。据推测， 小鼠和人类的必需基因数 约为2 000，占总基因数 20%左右。 左图显示4种不同细菌中控 制天冬氨酸到赖氨酸合成 路线的基因。同一个蛋白 质（负责D--E）基因，对 枯草芽孢杆菌是必需的， 但其它细菌则非必需。
基因互作 网络
依赖细胞周期 素（cyclin）与 蛋白质激酶 （Cdks） 互作网络图
根据酵母双杂结果，绘制出果蝇涉及6个Cdks蛋白（Cdc2， Cdc2C， Cdk4， Cdk5， Cdk7和Eip63E）的互作网络图。除 Cdk7外其它5个Cdks均和至少2个细胞周期素互作。除细胞周期 素CG14939仅与Eip63互作外，其它细胞周期素均与至少2个 Cdks互作。 Genome Biology, 5:R96，2003
第5章-2 基因组注释
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实验检测
1）全长cDNA克隆 2）基因功能实验验证 3）基因本体功能聚类
全长cDNA与基因位置锚定
成对末端序列克隆
基因表达可转录mRNA，mRNA逆转录为cDNA。通过捕 获cDNA两端序列，即可确定基因的转录区间，这一技术 称为基因鉴定信号（ gene identification signature，GIS）。
2）反求遗传学（reverse genetics） 已知某个或某些基因的组成，但不清楚这些基因对哪 些 表型有影响。采用人为方法有目的的引起靶基因的结构 或 表达变异，随之追踪基因变异对表型的影响及其分子生 物 学能。又简称为基因到表型的研究（gene-to-phenotype）
反求遗传学方法
由于生物的突变类型和突变数目有限，不可能获得绝大多 数基因的突变体，因此反求遗传学是研究基因功能的 重要手段： 1) 上调基因的表达： 基因过表达 (gene overexpression)