基因组序列的差异分析
《基因差异表达分析》课件
• 引言 • 基因差异表达分析的方法 • 基因差异表达分析的实验设计 • 基因差异表达分析的结果解读 • 基因差异表达分析的挑战与展望 • 案例分享与讨论
目录
Part
01
引言
基因差异表达分析的定义
基因差异表达分析是通过比较不同条件下基因表达水平的变化，来研究基因功能、 生物体对环境或刺激的响应机制以及疾病发生发展机制的方法。
加强跨学科合作
基因差异表达分析涉及到多个学 科领域，加强跨学科合作有助于 推动该领域的发展。
Part
06
案例分享与讨论
案例一：肺癌中的基因差异表达分析
总结词
肺癌是一种常见的恶性肿瘤，基因差异表达分析有助于揭示肺癌的发病机制和潜在治疗 靶点。
详细描述
通过对肺癌组织与正常组织进行基因差异表达分析，可以发现与肺癌发生、发展相关的 关键基因，如EGFR、KRAS等。这些基因的异常表达可能导致肺癌细胞的增殖、转移和 耐药性产生。基因差异表达分析为肺癌的诊断、治疗和预后评估提供了重要的科学依据
STEP 02
STEP 01
实验可重复性差
样本获取困难
在某些情况下，获取足够 的样本可能非常困难，特 别是在临床研究中。
STEP 03
实验设计不合理
在某些情况下，实验设计 可能不合理，导致无法准 确地检测基因差异表达。
由于实验条件、操作过程 等因素的影响，基因差异 表达分析实验的可重复性 可能较差。
数据质量控制
数据完整性
检查测序数据的完整性，确保数据没有缺失或损坏。
数据一致性
比较不同样本之间的测序数据，确保它们具有相似性和一致性，以便进行后续的 比较分析。
Part
基因组序列的差异分析
基因组序列的差异分析基因组序列的差异分析是研究不同生物体之间或同一生物体不同组织或时期之间基因组的差异性的一种方法。
通过比较不同基因组序列之间的差异，可以揭示出不同生物体间的遗传变异及进化关系，也可以寻找基因组的功能元件和关键调控因子。
以下将详细介绍基因组序列的差异分析方法和应用。
一、基因组序列差异的检测方法：1.比对测序: 比对测序是将已知基因组序列与待测序列进行比对，从而检测出待测序列中与已知序列不同的碱基。
比对测序的主要方法有BLAST、Bowtie、BWA等。
该方法适用于已有参考基因组序列的物种，可以高效地找出待测序列与参考序列不同的碱基。
2.基于串联重复序列：序列中大量的串联重复序列通常是物种差异的一个重要因素，通过比较并鉴定不同物种或个体之间重复序列变异的特点，可以揭示出其基因组的进化关系和个体间的遗传变异。
这种方法主要利用串联重复序列的差异或缺失来鉴定物种间或个体间的差异。
3.基于结构变异的分析：基因组中的结构变异包括插入、缺失、倒位、转座等，这些结构变异不仅是物种间或个体间的特征，也可以反映不同组织或时期间的遗传变异。
通过比较结构变异的位置和类型，可以揭示出物种间的进化关系，以及不同组织或时期间的遗传差异。
二、基因组差异分析的应用：1.物种间的进化关系研究：通过比较不同物种的基因组序列的差异性，可以揭示它们的进化关系，推测出它们的分化和演化历程。
这对于研究物种的起源和进化具有重要意义。
2.遗传变异与表型相关性分析：基因组差异与物种或个体的表型差异相关。
通过分析基因组差异与表型表达的关联性，可以找到控制特定表型特征的基因或调控序列，从而揭示出这些基因或调控序列对该表型特征的功能与调控机制。
3.临床疾病研究：基因组差异分析在疾病的研究中有着重要应用。
通过比较患者和正常人的基因组差异，可以发现潜在的致病基因和相关的遗传变异。
这对于疾病的早期诊断、预防和治疗具有重要意义。
4.种群遗传学研究：基因组差异分析可用于研究不同种群间的遗传差异和演化历程。
基因表达差异的分析方法研究
基因表达差异的分析方法研究基因表达差异是指在不同生物或不同条件下，对同一基因进行的表达实验中，所测得的表达量之间的差异。
对基因表达差异的研究可以帮助我们更好地理解基因功能和调控机制，并为疾病的诊断和治疗提供新的思路和方法。
接下来，将介绍一些基因表达差异分析的方法。
1. 微阵列技术微阵列技术是最早被用于基因表达差异分析的方法之一。
该技术利用DNA芯片上固定的互补DNA序列与待测RNA样品进行杂交，测定样品中各个基因的表达水平。
具体操作步骤包括：样品采集、RNA提取、标记、杂交与扫描等多个步骤。
虽然微阵列技术具有高通量、高灵敏度和高精度等优点，但也存在着成本高、样品处理复杂和标记的局限性等问题。
2. RNA测序技术随着二代测序技术的发展，RNA测序技术已成为一种常用的基因表达差异分析方法。
RNA测序技术利用高通量测序平台对RNA样品进行测序，可以对基因的转录和剪切等过程进行全面的检测和定量。
与微阵列技术相比，RNA测序技术不需要依赖于基因组序列信息，同时还可以检测未知序列和新基因的表达情况。
但RNA测序技术也存在着不同的测序深度和质量、样品处理和分析方法等影响分析结果的因素。
3. 质谱技术质谱技术是一种基于蛋白质组学的方法，也可以用于基因表达差异的分析。
该技术主要包括两个步骤：蛋白质消化和质谱分析。
在蛋白质消化步骤中，蛋白样品被加入胰酶等酶类，将多肽生成后进行分离。
在质谱分析中，分离后的多肽样品被注入质谱仪，得到其质量和放电荷比例的信息。
由此可以推断出蛋白的氨基酸组成和序列等信息。
质谱技术的优点包括定量、选择性和灵敏度高，同时可以进行定量分析和鉴别分析。
4. 基因编辑技术随着基因编辑技术的发展，我们还可以通过CRISPR-Cas等技术对基因表达差异进行分析。
在这种方法中，我们可以将CRISPR-Cas系统引导的RNA处理后注入细胞内，选择性地打靶并对目标基因进行编辑，从而直接体现基因在表达水平上的变化。
人类基因组的比较分析
人类基因组的比较分析随着科技的不断进步，人类基因组的比较分析已经成为了当今生物医学研究中的一个重要领域。
通过比较不同物种基因组之间的异同，能够帮助我们更好地理解生命的本质，研究疾病的发生机制以及探索生命的起源和进化过程。
本文将探讨人类基因组的比较分析及其应用，从不同的角度探讨这个令人着迷的领域。
1. 基因组的比较分析方法基因组的比较分析主要是通过对不同生物个体基因组的序列进行比较，找出其之间的相似性和差异性。
常用的比较方法包括:（1）比较序列的相似性。
这是最基本的比较方法，可以用来确定两个不同个体之间基因序列的相似性程度。
通过比较相同区域的序列长度、碱基类型、序列位置等指标，可以评估它们的相似性。
（2）比较基因的结构。
除了看基因序列相似性之外，还可以比较基因的结构和功能。
可以通过比较两个基因的外显子、内含子、剪接位点等来评估它们的相似性和差异性。
（3）比较基因组的组成。
不同基因组的组成会存在很大差异，比如基因数目、基因密度、转座子数目等。
通过比较不同基因组之间的组成和结构，可以进一步探索不同物种生命的起源和进化。
2. 人类基因组的比较分析（1）人类基因组与猿类基因组的比较人类与猿类之间的亲缘关系一直是研究者关注的焦点。
通过对人类基因组与猿类基因组的比较，我们可以更好地理解人的起源和进化历程。
近年来，研究者通过对人类、黑猩猩等灵长类动物的基因组进行比较，发现他们之间的基因序列相似度超过99%。
其中，绝大部分变异都出现在非编码区域或者浅层的单核苷酸多态性(SNP)。
虽然人类与猩猩之间基因组序列的差异很小，但正是这些差异使得人类与其他猿类有了不同的性状和生理结构。
（2）人类基因组的功能注释与比较分析目前，人类基因组的大小估计约为3.2亿个碱基对，含有20,000-25,000个基因。
其中，只有2%的DNA序列编码蛋白质，其余则包括内含子、转录调节元件和重复序列等非编码区域。
随着对人类基因组的深入研究，越来越多的研究者开始注重其非编码区域的研究。
基因组序列比较的原理
基因组序列比较的原理
基因组序列比较是通过比较不同个体的基因组序列来研究它们之间的相似性和差异性的过程。
其主要原理包括以下几个方面：
1. 序列比对：将两个基因组序列进行比对，寻找它们之间的相同和不同之处。
这可以通过使用算法和方法（如Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch 算法等）来对序列进行比较和对齐，找出序列中的共同部分。
2. 基因组注释：对比对后的序列进行注释，确定其在基因组中的位置和功能。
这可以通过对比对后的序列进行基因预测和功能注释，识别出可能编码蛋白质的基因、RNA等。
3. 寻找变异位点：通过比较基因组序列中的差异，可以找到不同个体之间的变异位点。
这些变异可能包括单核苷酸多态性（SNP）、插入/缺失以及结构变异等。
这些变异位点的发现对于了解基因组之间的差异、研究遗传性疾病等具有重要意义。
4. 重复序列和基因家族的确定：通过比较基因组序列，可以确定其中的重复序列和基因家族。
重复序列指的是基因组中多次重复出现的相似序列，而基因家族指的是具有相似序列和功能的一组基因。
基因组序列比较的原理主要包括上述几个方面，通过对序列的比对、注释和分析，
可以对不同个体的基因组序列进行研究和比较，揭示它们之间的相似性和差异性。
差异基因的分析原理是
差异基因的分析原理是差异基因的分析原理是通过比较不同样本或条件下的基因表达水平或基因组变异特征，找出在不同情况下显著差异的基因。
差异基因分析在生物学和医学研究中具有重要的应用价值，可以帮助我们理解基因调控、疾病机制等方面的问题。
下面将从数据获取、数据预处理、差异分析及结果解释等方面介绍差异基因的分析原理。
首先，差异基因分析的第一步是获取基因表达数据。
基因表达数据可以通过转录组测序（RNA-seq）技术或芯片技术获取。
RNA-seq技术是目前最常用的获取基因表达信息的方法，它可以快速高效地测定所有基因的表达水平。
通过RNA-seq或芯片技术获得的原始数据是一个包含大量数值的矩阵，该矩阵的行代表基因，列代表样本，每个元素表示该基因在对应样本中的表达水平。
第二步是数据预处理。
数据预处理是为了剔除低质量数据，减少技术误差，并使不同样本之间的数据具有可比性。
常见的数据预处理方法包括去除低表达基因、归一化、标准化等。
去除低表达基因可以减少干扰信号，提高差异基因分析的效果；归一化可以消除不同样本之间的技术差异，使得样本之间可比性更好；标准化可以将表达水平转化为统一的尺度，方便后续的差异分析。
第三步是差异分析。
差异分析的目标是从大量的基因中找出在不同样本或条件下表达存在显著差异的基因。
常用的差异分析方法有t检验、方差分析（ANOVA）、Wilcoxon秩和检验（Mann-Whitney U test）等。
这些方法可以计算不同样本间与差异的显著性，得到每个基因的差异分析检验统计量和p-value。
通常，差异基因的筛选会设定一个显著性水平（如p-value<0.05），只有差异显著的基因才会被选出。
最后，对差异基因结果进行生物学意义上的解释。
差异基因分析得到的结果可能包含大量差异表达的基因，但这些基因的意义需要进一步解释和分析。
一般情况下，研究人员会进行富集分析，如基因本体论（Gene Ontology，GO）分析、通路分析等，以揭示差异基因在不同的生物学过程、分子功能、细胞组分以及通路中的富集情况。
新冠病毒的基因组序列分析与比对
新冠病毒的基因组序列分析与比对新冠病毒（SARS-CoV-2）是引发全球大流行的冠状病毒，导致COVID-19（新冠肺炎）。
了解新冠病毒的基因组序列是研究其起源、传播和病理机制的重要一步。
本文将对新冠病毒基因组序列的分析与比对进行详细介绍。
基因组序列分析是通过识别和解读DNA中的基因和其他功能性元素来了解其结构和功能的过程。
与其他冠状病毒相比，新冠病毒的基因组大约有30,000个碱基对，包含多个基因，这些基因编码构成病毒的不同蛋白质。
通过对新冠病毒基因组序列的分析，科学家可以了解其基本结构和可能与病毒相关的特征。
首先，新冠病毒的基因组序列需要进行序列比对。
序列比对是将待比对的序列与已知序列进行对比，以了解它们之间的相似性和差异性。
在新冠病毒的基因组序列中，可以使用多种比对算法，如BLAST、ClustalW和MAFFT等。
这些算法将病毒的基因组序列与已知冠状病毒的序列进行比对，以确定它们之间的相似性程度。
接下来，通过基因组序列的比对分析，可以发现新冠病毒与其他冠状病毒之间的差异。
比对结果可以呈现出新冠病毒与其他冠状病毒在基因组中的共同序列以及特有序列。
这些差异可能代表新冠病毒的独特特征，如其传播途径、病毒宿主相关性和治疗方法的潜在靶点。
此外，新冠病毒基因组序列的比对还可以帮助鉴定病毒的株系。
不同地区和时间收集的新冠病毒样本可能具有不同的基因组序列变异。
通过比对分析，科学家可以确定特定株系的变异情况和传播途径。
这为病毒溯源以及流行病学调查提供了重要线索。
除了比对分析，新冠病毒基因组序列的进化分析也是关键。
通过比对来自不同地区和时间的新冠病毒序列，科学家可以追踪病毒的进化过程。
这有助于了解病毒的变异和适应力，以及可能出现的新流行株系。
值得注意的是，由于新冠病毒的复杂性和基因组序列的多样性，深入的分析需要综合使用各种生物信息学工具和方法。
此外，全球科学家共享病毒基因组序列数据，促进了对新冠病毒的研究和理解。
植物营养基因型差异分析
植物营养基因型差异分析植物是人类生产生活中必不可少的资源，而植物营养则是植物生长发育、产量和品质的重要保障。
不同植物品种存在基因型差异，会影响植物对养分吸收利用的能力，因此对植物营养基因型差异进行分析，有助于我们更好地认识植物的生长发育和养分吸收利用机制，提高植物生产效率、品质和环境适应力。
一、植物营养基因型差异基因型是指一个生物体所有基因的组合，不同基因型的植物在对养分的吸收利用效率上有着显著差异。
例如，有些植物具有较高的氮素利用效率基因型，能够有效吸收利用土壤中的氮元素，减少氮肥的使用量，降低对环境的污染；有些植物则具有较高的磷吸收利用效率基因型，能够更好地利用土壤中的磷元素，提高植物的生长发育和产量；还有一些植物则具有低钾素质基因型，在钾肥缺乏的情况下也能保持较高的生长发育水平。
二、植物营养基因型差异的分析方法1. 基因组测序技术基因组测序技术可以全面、高通量地测定植物的基因型，发现和鉴定对植物养分吸收利用有影响的关键基因。
通常采用的测序方法有Solexa和454测序技术等，这些技术都具有高通量、高灵敏度和高精度的特点，可以更好地了解植物在基因水平上的不同差异。
2. Polymerase Chain Reaction（PCR）技术PCR技术也被广泛应用于植物营养基因型差异的分析中，包括PCR-DGGE，PCR-SSCP和PCR-RFLP等。
这些技术利用不同的原理，通过电泳和荧光等技术检测PCR扩增产物的大小、片段长度、碱基序列和空间结构等信息，从而确定不同品种、不同组织中的关键基因发生的不同差异。
3. RNA测序技术RNA测序技术是一种能够高通量、高精度地测定转录组信息的技术，也被广泛用于植物营养基因型差异的研究中。
通过RNA测序技术可以发现植物在转录水平上的差异，比如不同品种、不同组织生长发育阶段的植物，在基因表达水平和组成成分上均存在差异，因此这种技术对于确定关键基因表达差异、提高植物生产效率等方面的研究都有较高的应用价值。
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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)：>mouseATCACGCTCTTTGTACACTCCGCCATCTCTCTCT…！！！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比对的程序。
3、Sheffle-LAGAN----完整序列的全局比对。
它检测序列中的重排和逆序，同时产生一个全局的端到端映射图。
如果你输入几个序列，所有成对的组合将被处理，结果将在VISTA中可视化。
这是该服务器上唯一可用于检测重排和逆序的比对程序。
（叶绿体基因组差异分析论文中好像一般都选这个）对每条序列你可以选择：名字你选择的物种名字将会显示在图例中。
我们建议您使用一些有意义的内容，例如这个生物体的名称、您的实验编号或数据库标识。
当您使用GenBank标识符来输入序列时，默认情况下我们将使用它作为序列的名称。
（页面默认的是sequence1，sequence2，sequence3···）注释如果有序列的基因注释信息，您可以将其以简单的纯文本格式提交，以便在绘图中显示。
每个基因由其在序列上的起始和结束坐标以及列在一行上的名称来定义。
一行前应放置大于(＞)或小于(＜)的符号，以表示正链或负链，但编号应根据正链来排列。
在每个外显子的开始和结束坐标之后，外显子以单词“exon”单独列出。
UTRs的注释方式与外显子相同，用“utr”代替“外显子”。
例如:< 106481 116661 gene1106481 106497 utr107983 108069 exon有一种简单的方法可以从Ensembl基因组浏览器中导出上述格式的注释。
以下显示是如何做:1、在Ensembl浏览器中选择您感兴趣的序列区域;2、点击页面左侧的“Export information about region”;3、“Output Format输出格式”请选择“VISTA格式”;4、点击“Continue”按钮;5、点击“Annotation data”链接;6、将结果保存为纯文本文件。
我们的web服务器也接受GFF3格式的注释。
NCBI网站上可以下载GFF3格式的文件，如下所示：注意：但是我下载后导入mVISTA，结果显示只注释了前面一半的基因，后一半序列没有注释，我也暂时没搞懂，所以，后来就在网上下了一个perl脚本，来自于简书的《mVISTA格式文件：由Perl脚本处理GenBank注释文件而来》，然后把NCBI上下载的参考序列的gb文件转换成了mVISTA格式文件。
重复序列（RepeatMasker的选择）我们建议掩蔽一个碱基序列以获得更好的比对结果。
您可以提交掩码或非掩码序列。
如果提交了一个掩码序列，其重复的碱基序列被替换为字母“N”，请在下拉菜单中选择“one-celled/do not mask”选项。
我们还接受轻度掩蔽序列，其中重复的元素以小写字母显示，而序列的其余部分以大写字母显示。
在这种情况下，你需要在菜单中选择“softmasked”选项。
如果你的序列是非掩码的，我们的服务器将用RepeatMasker来掩盖重复序列。
请在菜单中为您的具体序列选择一个特定的掩码。
如果你不希望你的序列被掩码，选择“one-celled/do not mask”。
反向互补选择您想要对第二个序列进行反向互补的比对(如果没有同源性，请尝试这样做)。
监管VISTA (rVISTA)访问Regulatory VISTA (rVISTA) access我们的服务器可以预测转录因子结合位点，通过对结果序列运行Regulatory VISTA (rVISTA)。
rVISTA的最大尺寸限制是20K。
有关此工具的信息，请参阅rVISTA说明。
2、结果在提交你的序列几分钟后，你将收到来自vista@的电子邮件，提供给你一个个人网络链接，从那里你可以访问你的分析结果。
下面是结果页。
它列出了您提交的每个生物体，并为您提供了三个查看选项。
这三个选项是:文本浏览器（TextBrowser）：提供所有详细信息——序列、比对、保守序列统计等;VISTA 浏览器（Vista Browser）：是一个交互式可视化工具，可以动态浏览结果的比对，调整VISTA 曲线和保存序列参数;和一个PDF文件（PDF）：这是一个静态的VISTA比对结果图。
在表的底部有一个链接，允许您调整保存和可视化参数。
通过点击它，用户可以改变某些参数，这些参数用于计算保守区域和显示每对提交序列的VISTA图。
请注意，这些参数也可以在使用VISTA浏览器（VISTA Browser）时动态调整。
Text Browser这个链接将以文本格式显示分析的结果。
在页面的顶部是一个横幅，显示比对好的生物体。
在较暗的标题区域中列出的序列充当基础或叫参考(要选择一个不同的参考，返回到结果页面并单击所需的参考序列名称旁边的文本浏览器链接)。
这个横幅还列出了用于比对序列的程序。
下面是导航区域，它显示了当前显示区域的坐标，提供了一个到Vista浏览器的链接(见下面)，以及一个到所有保守区域列表的链接。
此外，如果使用Shuffle-Lagan作为比对程序，将会有一个链接来下载生成的比对结果的点状图。
接下来是主表，其中列出了相对参考生物体生成的每次比对。
每一行都是一个单独的比对结果。
除最后一列外，每一列都是指提交分析的序列。
最后一列包含与整个比对有关的信息。
每一行的第一个单元格还包含这个特定比对的VISTA图的预览，这允许你快速评估这个比对的质量，并看到重合部分。
通过观察表格中的一行，你可以看到每个生物体的哪个部分与哪个部分比对上了。
“Sequence”链接将返回一个参与比对的fasta格式的生物体序列片段。
单击“VISTA Browser”链接将启动设置为以所选有机体为参考的VISTA浏览器，并将坐标设置为所选比对的坐标。
最后一列提供了一些关于人类可读的、MFA (multi-fasta对齐)格式的链接，一个单独使用这种比对的保守区域列表，以及单独使用这种比对的pdf图的链接。
如果被检查的区域是20K或更少，可以执行rVISTA分析，并且rVISTA的链接也会显示在这里。
最新！！！最后一栏还提供了对比对rankVISTA分析结果的链接。
点击这里阅读更多关于RankVISTA的信息。
VISTA Browser单击VISTA浏览器链接将启动程序，并选择相应的生物体作为基础/参考序列。
VISTA浏览器是一个交互式的Java 程序，设计来可视化多个比对结果。
浏览器清晰的显示界面可以很容易地跨多个物种识别高度保守的区域。
详细的帮助和说明可以在这里获得:/vgb2help.shtml。
PDFPDF文件是比对结果和找到的保守区域的可视化显示方式。
mVISTA图片最明显的特征是“峰谷”图。
这张图显示了在任何给定的坐标下，两种生物之间的保守区域百分比(或者是差异百分比，如果你使用cVISTA选项)。
顶部和底部百分比界限显示在每一行的右边。
不同保存区域的颜色对应于该区域的注释。
默认情况下，粉色区域是“保守的非编码序列”(“CNS”)，深蓝色区域是外显子exons，浅蓝色区域是非翻译区UTRs。
碱基序列中的空格由图下面的红色线条部分表示。
颜色图例汇总在显示器的左上角。
表示基因的箭头画在图的上方，指向基因的方向。