基因组学数据分析 ppt课件
合集下载
微生物基因组学 ppt课件
39
PPT课件
六、研究基因组功能的意义 1． 加速致病基因的研究 2． 寻找灵敏而特异性的病原分子标记 病原微生物的特异性DNA序列可以作为分子标记用于疾病的诊断。 3． 促进新药的发现和疫苗的发展 （1）促进新药的发现 （2）疫苗的研究 4． 促进微生物分类的发展
40
PPT课件
5. 提高对人类相关基因功能的认识
（1）一些人类的遗传性疾病，如结肠癌、肝豆状核变性、肾上腺脑白质 营养不良等，在细菌的基因组分析中，也存在类似的蛋白物。
（2）可以利用微生物做模拟，去检测高等生物的基因性状和功能。 （3）从基因水平去揭发人类疾病与病原微生物之间关系，如发病机理， 人类与病原微生物之间相互作用的基因机理等。
41
PPT课件
30
PPT课件
三．微生物基因组的注释 （一）概念：在微生物基因测序的基础上，对其基本 结构和部件进行认定，以进一步研究其功能。
31
PPT课件
（二）微生物基因组注释的内容 1.碱基组成分析，即G+C Mol%测定。 G+C含量是物种的一个重要特征，在微生物的分类上具有重要意义，是 重要参数之一。 2．开放阅读框的鉴定： 3．编码序列分析
消化 （4）分子杂交 （5）Southern十字杂交法
38
PPT课件
五、微生物基因组功能分析 1、根据目的基因组的性状而推测可能的基因组功能。 如致病岛的G+C mol%与细菌本身的G+C mol%有很大差异。致病岛或耐 药岛等。 2、根据已知的数据库进行同源性搜索。 美国NIH的GenBank；欧洲的分子生物学实验数据库（FMBL）日本的 DNA数据库(DDBJ) 3、利用不同条件、不同作用因素的影响而鉴定未知基因的功能。 如用过氧化氢酶处理沙门氏菌而获得该菌的对H2O2氧化应激反应的基因。 4、采用基因敲除的方法来推测或确定基因的功能。
宏基因组学的PPT
宏基因组学的PPT宏基因组学是通过收集宿主的粪便里的微生物、以及培养皿中的微生物，利用专业的宏基因组技术进行分析。
它能够获得宏基因组信息和相关序列，从而为疾病相关症状的诊断和治疗提供依据。
随着人类健康问题愈演愈烈，为了降低成本，并能通过生物技术进行治疗，研究人员开发了宏基因组学技术。
其通过收集环境中存在的特定细菌，来分析它们在土壤、水源或大气中的分布，以了解它们在整个生态系统中所扮演的角色。
宏基因组学（宏测序法）是一种对人体和环境进行科学评价（包括微生物菌群与疾病之间关系）的工具。
它是一种高通量方法来鉴定微生物群落或疾病（包括寄生虫病等),并用于进行疾病和环境健康状态跟踪和诊断。
虽然宏基因组学可以通过分析病原体来诊断疾病——但目前还没有针对特定微生物群落或某一种病原体开展研究。
1.目的宏基因组学通过收集宿主的粪便和排泄物，以及在培养皿或土壤中的特定微生物群落来检测微生物菌群。
它们在宿主的整个生命周期中都是重要的，并且是许多宿主健康相关问题发生和治疗的潜在因素之一。
通过对宿主宏基因组学数据进行统计分析，可以更好地了解宿主微生物多样性与环境健康状况之间的关系；进而有助于了解宿主肠道微生物及其他微生物群落对人体健康所发挥作用；同时也有助于了解特定微生物群落与其健康状况之间的关系。
此外，还可以通过研究宿主体内微生物种群之间互相作用机制，从而更好地理解宿主微生物群落结构及疾病发生背后原因。
这为人类健康提供了新的见解。
在环境方面，宏基因组学可以从宿主微生物群落中发现与生态系统结构相关、通过检测宿主体内微生物群落来揭示生命现象本质和机制；还可以通过感染或死亡微生物群落以及与宿主相互交互作用规律来揭示微生物群落与疾病发生之间关系：同时宏基因组学还可以为相关研究人员提供研究资源、为治疗提供科学依据。
此外，宏基因组学还能为环境健康状态跟踪和诊断提供参考——为了解环境健康状态和健康风险提供科学依据。
2.方法原理在了解宿主肠道中的微生物群落的组成之后，宏基因组学可以分析宿主的粪便样本。
动物基因组学PPT课件
常用动物模型
小鼠、大鼠、猴子、狗等都是常用的动物模型。
主要成果
通过动物模型研究，科学家们发现了许多与人类疾病和行为特征相关 的基因和机制，为人类生物学和医学研究提供了重要依据。
农业动物基因组学研究
01
农业动物基因组学研究
农业动物基因组学研究旨在通过基因组学手段改良农业动物的遗传性状，
提高其生产性能和健康水平。
疾病诊断与预防
动物基因组学有助于发现与人类疾病相关的基因变异，为疾病的早期诊断和预防提供依据 。
生物治疗
动物基因组学为生物治疗提供了新的手段，例如基因治疗和细胞治疗等，可用于治疗遗传 性疾病和癌症等疾病。
农业领域
品种改良
动物基因组学为农业领域提供了新的育种手段，通过基因编辑和基因转移等技术，可以 快速培育出抗逆性强、产量高、品质优良的动植物新品种。
主要研究对象
虎、狮、豹、过野生动物基因组学研究，科学家们深入了解了野生动 物的生物学特征、进化和保护情况，为野生动物保护和生 态平衡维护提供了重要依据。
04
动物基因组学应用前景
生物医药领域
药物研发
动物基因组学为药物研发提供了新的途径，通过研究动物基因的表达和调控，可以发现新 的药物靶点，提高药物研发的效率和成功率。
现状
目前，动物基因组学的研究已经取得了丰硕的成果，包括多种动物的基因组测序 和解析，以及基于基因组学的动物功能基因研究和应用探索。同时，随着新一代 测序技术和计算生物学的发展，动物基因组学的研究将更加深入和广泛。
02
动物基因组学基础知识
基因与基因组
01
02
03
基因
遗传信息的最小功能单位， 负责编码蛋白质或RNA分 子。
表观遗传学
小鼠、大鼠、猴子、狗等都是常用的动物模型。
主要成果
通过动物模型研究，科学家们发现了许多与人类疾病和行为特征相关 的基因和机制，为人类生物学和医学研究提供了重要依据。
农业动物基因组学研究
01
农业动物基因组学研究
农业动物基因组学研究旨在通过基因组学手段改良农业动物的遗传性状，
提高其生产性能和健康水平。
疾病诊断与预防
动物基因组学有助于发现与人类疾病相关的基因变异，为疾病的早期诊断和预防提供依据 。
生物治疗
动物基因组学为生物治疗提供了新的手段，例如基因治疗和细胞治疗等，可用于治疗遗传 性疾病和癌症等疾病。
农业领域
品种改良
动物基因组学为农业领域提供了新的育种手段，通过基因编辑和基因转移等技术，可以 快速培育出抗逆性强、产量高、品质优良的动植物新品种。
主要研究对象
虎、狮、豹、过野生动物基因组学研究，科学家们深入了解了野生动 物的生物学特征、进化和保护情况，为野生动物保护和生 态平衡维护提供了重要依据。
04
动物基因组学应用前景
生物医药领域
药物研发
动物基因组学为药物研发提供了新的途径，通过研究动物基因的表达和调控，可以发现新 的药物靶点，提高药物研发的效率和成功率。
现状
目前，动物基因组学的研究已经取得了丰硕的成果，包括多种动物的基因组测序 和解析，以及基于基因组学的动物功能基因研究和应用探索。同时，随着新一代 测序技术和计算生物学的发展，动物基因组学的研究将更加深入和广泛。
02
动物基因组学基础知识
基因与基因组
01
02
03
基因
遗传信息的最小功能单位， 负责编码蛋白质或RNA分 子。
表观遗传学
《药物基因组学》课件
03
对可能出现不良反应的患者进行监测和干预，减轻 不良反应的严重程度。
新药研发与筛选
利用药物基因组学研究药物的靶标和 作用机制，加速新药的研发进程。
结合基因组学和蛋白质组学等技术， 发现新的药物靶点和创新的治疗策略 。
通过基因检测评估新药在不同个体内 的疗效和安全性，为临床试验提供依 据。
04 药物基因组学研究方法与 技术
药物代谢酶基因多态性
药物代谢酶是人体内催化药物代谢反 应的一类酶，其基因多态性可影响酶 的活性，进而影响药物代谢过程。
常见的药物代谢酶基因多态性包括细 胞色素P450酶系（CYP450）基因多 态性等。
药物转运蛋白基因多态性
药物转运蛋白是人体内负责药物转运 的一类蛋白质，其基因多态性可影响 蛋白功能，进而影响药物的分布和转 运。
转化医学
将药物基因组学的研究成果转化为临床实践 ，需要加强基础研究与临床应用的衔接，促
进转化医学的发展。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
药物基因组学
目 录
• 药物基因组学概述 • 药物基因组学基础知识 • 药物基因组学在临床上的应用 • 药物基因组学研究方法与技术 • 药物基因组学面临的挑战与展望
01 药物基因组学概述
定义与特点
定义
药物基因组学是一门研究药物与基因相互作用关系的学科，旨在预测和优化药物治疗效果，降低不良反应风险。
药物代谢
药物进入人体后，经过一系列代谢过 程才能发挥药效。这些代谢过程由特 定的酶催化，而这些酶往往由特定基 因编码。
基因多态性与药物反应
01
基因多态性是指基因序列中存在 多种等位基因的现象，这些等位 基因可能导致个体间药物反应的 差异。
对可能出现不良反应的患者进行监测和干预，减轻 不良反应的严重程度。
新药研发与筛选
利用药物基因组学研究药物的靶标和 作用机制，加速新药的研发进程。
结合基因组学和蛋白质组学等技术， 发现新的药物靶点和创新的治疗策略 。
通过基因检测评估新药在不同个体内 的疗效和安全性，为临床试验提供依 据。
04 药物基因组学研究方法与 技术
药物代谢酶基因多态性
药物代谢酶是人体内催化药物代谢反 应的一类酶，其基因多态性可影响酶 的活性，进而影响药物代谢过程。
常见的药物代谢酶基因多态性包括细 胞色素P450酶系（CYP450）基因多 态性等。
药物转运蛋白基因多态性
药物转运蛋白是人体内负责药物转运 的一类蛋白质，其基因多态性可影响 蛋白功能，进而影响药物的分布和转 运。
转化医学
将药物基因组学的研究成果转化为临床实践 ，需要加强基础研究与临床应用的衔接，促
进转化医学的发展。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
药物基因组学
目 录
• 药物基因组学概述 • 药物基因组学基础知识 • 药物基因组学在临床上的应用 • 药物基因组学研究方法与技术 • 药物基因组学面临的挑战与展望
01 药物基因组学概述
定义与特点
定义
药物基因组学是一门研究药物与基因相互作用关系的学科，旨在预测和优化药物治疗效果，降低不良反应风险。
药物代谢
药物进入人体后，经过一系列代谢过 程才能发挥药效。这些代谢过程由特 定的酶催化，而这些酶往往由特定基 因编码。
基因多态性与药物反应
01
基因多态性是指基因序列中存在 多种等位基因的现象，这些等位 基因可能导致个体间药物反应的 差异。
基因组学大数据分析与数据挖掘
基因组学大数据分析与数据挖掘基因组学大数据分析与数据挖掘是指利用大规模基因组数据进行分析和挖掘，以了解生物系统的基因组特征、功能和相互作用。
随着高通量测序技术的发展，获取大规模的基因组数据已经成为可能，这为基因组学研究提供了更多的信息和机会。
而数据挖掘则是一套将大量数据转化为有用信息的技术，其可以用于挖掘出潜藏在基因组数据中的模式和关联。
1.基因组测序与组装：通过高通量测序技术，可以获取到大规模的基因组序列数据。
然后根据测序数据，进行基因组的组装，将测序片段拼接成完整的基因组序列。
这个过程中，需要设计并利用一系列的计算工具和算法来解决测序数据的质量控制、测序片段的拼接和纠错等问题。
2.基因组注释：基因组注释是指对基因组中的基因和其他功能元件进行识别和描述。
利用大规模基因组数据，可以对基因进行识别和定位，并预测基因的功能。
此外，还可以注释其他功能元件，如转录因子结合位点、启动子和终止子等。
这些注释信息可以帮助理解基因组的功能和调控机制。
3.基因组变异和突变分析：通过对大规模基因组数据的比较分析，可以发现基因组中存在的变异和突变。
这些变异和突变可能与遗传疾病和复杂性状相关，因此对其进行分析和挖掘，有助于揭示疾病的发生机制和预防控制。
4.基因组表达与调控研究：基因组数据可以用于分析基因的表达情况和调控机制。
通过对基因组数据的统计分析，可以识别出在不同组织和发育阶段中表达量变化显著的基因，并研究其调控网络和途径。
此外，还可以通过对转录因子结合位点的分析，了解转录因子的调控模式和机制。
5.基因组结构和空间组织研究：利用基因组数据，可以研究基因组的结构和空间组织。
例如，可以通过分析染色质之间的相互作用来了解基因组的3D结构，以及基因在空间上的分布和相互作用。
这对于研究基因组的功能和调控机制非常重要。
在进行基因组学大数据分析和数据挖掘时，需要运用各种统计学、机器学习和生物信息学的方法和技术，如数据预处理、特征选择、聚类分析、关联规则挖掘等。
基因组信息分析PPT课件
GC含量
碱基G、C相对于A、T的丰度很早就被看作是区分细菌基因组的特征之一 .不同的原核生物中,GC含量(GC content)从25﹪到75﹪,变化非常大。 大部分细菌是通过从其它生物体大规模获得基因(长度为几万甚至几十万个核苷酸)而进化的(水平转移).简而言之,许多细菌基因组表现为具有不同GC含量的区域的组合物,这些区域反映了细菌的进化历史。
G
0.1751306272192
T
0.3248693727808
酵母基因组核苷酸出现频率
在统计过程中,如果同时计算DNA的正反两条链,则根据碱基配对原则,A和T、C和G的出现频率相同。如果仅统计一条链,则虽然A和T、C和G的出现频率不同,但是非常接近。
核苷酸
频率
A
0.344
C
0.155
G
等值区
定义:具有一致碱基组成的长区域 特征 :等值区基因组序列的长度超过1,000,000对碱基虽然不同的等值区其GC含量差别显著,但同一等值区的GC含量始终相对均衡 人类基因组大约可以划分为五个不同类型的等值区:a) L1和L2,平均GC含量分别为39﹪和42﹪(欠GC)) b) H1、H2和H3,GC含量平均值分别为46﹪、49﹪和54﹪ (丰GC)
科学家对这本天书了解最多的部分就是遗传密码 或者说掌握了DNA对蛋白质编码的规律 关于密码子(1)密码子的使用是非随机的 如果密码子的第一、第二位碱基是A、U, 那么第三位将尽可能使用G、C;反之亦然。 如果三位都用G、C,则配对容易,分解难; 三位都用A、U,则相反。 一般地说,高表达的基因,要求翻译速度快, 要求密码子和反密码子配对快、分手也快。
基因结构复杂
基因转录调控方式复杂
真核基因的表达涉及多种RNA聚合酶。与原核生物只使用一种由多个蛋白聚合而成的RNA聚合酶不同,真核生物至少使用由8到12个蛋白组成的三种不同类型的RNA聚合酶。RNA 聚合酶I和III负责转录生成RNA分子,这些分子本身执行重要的功能,在所有的真核细胞中需要始终保持相当恒定的水平。RNA聚合酶II专门负责转录编码蛋白质的基因。 RNA聚合酶II识别的启动子序列的多样性反映了区别基因的复杂程度,即在特定类型的细胞中和在特定的时间,区别哪些基因该表达而哪些基因不该表达。
碱基G、C相对于A、T的丰度很早就被看作是区分细菌基因组的特征之一 .不同的原核生物中,GC含量(GC content)从25﹪到75﹪,变化非常大。 大部分细菌是通过从其它生物体大规模获得基因(长度为几万甚至几十万个核苷酸)而进化的(水平转移).简而言之,许多细菌基因组表现为具有不同GC含量的区域的组合物,这些区域反映了细菌的进化历史。
G
0.1751306272192
T
0.3248693727808
酵母基因组核苷酸出现频率
在统计过程中,如果同时计算DNA的正反两条链,则根据碱基配对原则,A和T、C和G的出现频率相同。如果仅统计一条链,则虽然A和T、C和G的出现频率不同,但是非常接近。
核苷酸
频率
A
0.344
C
0.155
G
等值区
定义:具有一致碱基组成的长区域 特征 :等值区基因组序列的长度超过1,000,000对碱基虽然不同的等值区其GC含量差别显著,但同一等值区的GC含量始终相对均衡 人类基因组大约可以划分为五个不同类型的等值区:a) L1和L2,平均GC含量分别为39﹪和42﹪(欠GC)) b) H1、H2和H3,GC含量平均值分别为46﹪、49﹪和54﹪ (丰GC)
科学家对这本天书了解最多的部分就是遗传密码 或者说掌握了DNA对蛋白质编码的规律 关于密码子(1)密码子的使用是非随机的 如果密码子的第一、第二位碱基是A、U, 那么第三位将尽可能使用G、C;反之亦然。 如果三位都用G、C,则配对容易,分解难; 三位都用A、U,则相反。 一般地说,高表达的基因,要求翻译速度快, 要求密码子和反密码子配对快、分手也快。
基因结构复杂
基因转录调控方式复杂
真核基因的表达涉及多种RNA聚合酶。与原核生物只使用一种由多个蛋白聚合而成的RNA聚合酶不同,真核生物至少使用由8到12个蛋白组成的三种不同类型的RNA聚合酶。RNA 聚合酶I和III负责转录生成RNA分子,这些分子本身执行重要的功能,在所有的真核细胞中需要始终保持相当恒定的水平。RNA聚合酶II专门负责转录编码蛋白质的基因。 RNA聚合酶II识别的启动子序列的多样性反映了区别基因的复杂程度,即在特定类型的细胞中和在特定的时间,区别哪些基因该表达而哪些基因不该表达。
精品医学课件-化学基因组学
Chapter 10. DDS based on Chemogenomics
【本章学习要求】
1.掌握人类基因组计划、化学信息学、生物信息学和化学基因 组学的概念；化学基因组学的两种研究策略； 2.熟悉化学信息库和先导化合物开发和筛选的原则；化学基因 组学的关键技术； 3.了解生物信息学的研究目标和任务。
虚拟化合物库（Virtual Library）是一组并不真正存在的化 合物。如果已发现了活性化合物，从虚拟化合物库中寻找 具有相似或更好生物活性的其它化合物。如果已知靶标的 三维结构，可通过分子对接（docking），根据结合强度的 计算结果来评价小分子与靶分子的相互作用，对那些结果 较好的化合物再进行合成及药理筛选。
3. 蛋白质的结构分析和预测
蛋白质的氨基酸序列（一级结构）可以容易的由它的基因编码序列获 得，目前虽然还不存在一种仅仅从蛋白质序列预测其三维结构的理论方 法。
同源建模(homology modeling) 是目前唯一可靠的预测蛋白质结构 的方法。使用已知结构的蛋白质作为模板来模建另一个蛋白质（靶蛋 白）。这种方法的局限性在于只有靶蛋白和模板蛋白在序列上具有高度 相似性 (超过30%氨基酸相同)才能成功。否则，无法产生一个包括全部 原子坐标的准确的蛋白质模型。
目前的生物信息学是分子生物学与信息技术的结合体。生物 信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，研究 工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和 筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、 模拟）。
狭义：将计算机科学和数学应用于生物大分子信息的获取、 加工、存储、分类、检索与分析，以达到理解这些生物大分 子信息的生物学意义的交叉学科。
基因组学
与重要疾病相关的基因序列
【本章学习要求】
1.掌握人类基因组计划、化学信息学、生物信息学和化学基因 组学的概念；化学基因组学的两种研究策略； 2.熟悉化学信息库和先导化合物开发和筛选的原则；化学基因 组学的关键技术； 3.了解生物信息学的研究目标和任务。
虚拟化合物库（Virtual Library）是一组并不真正存在的化 合物。如果已发现了活性化合物，从虚拟化合物库中寻找 具有相似或更好生物活性的其它化合物。如果已知靶标的 三维结构，可通过分子对接（docking），根据结合强度的 计算结果来评价小分子与靶分子的相互作用，对那些结果 较好的化合物再进行合成及药理筛选。
3. 蛋白质的结构分析和预测
蛋白质的氨基酸序列（一级结构）可以容易的由它的基因编码序列获 得，目前虽然还不存在一种仅仅从蛋白质序列预测其三维结构的理论方 法。
同源建模(homology modeling) 是目前唯一可靠的预测蛋白质结构 的方法。使用已知结构的蛋白质作为模板来模建另一个蛋白质（靶蛋 白）。这种方法的局限性在于只有靶蛋白和模板蛋白在序列上具有高度 相似性 (超过30%氨基酸相同)才能成功。否则，无法产生一个包括全部 原子坐标的准确的蛋白质模型。
目前的生物信息学是分子生物学与信息技术的结合体。生物 信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，研究 工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和 筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、 模拟）。
狭义：将计算机科学和数学应用于生物大分子信息的获取、 加工、存储、分类、检索与分析，以达到理解这些生物大分 子信息的生物学意义的交叉学科。
基因组学
与重要疾病相关的基因序列
基因组作图ppt课件
➢ 经典遗传学中，遗传多态性指等位基因的变异；现代遗传 学中，遗传多态性指基因组中任何座位上的相对差异或 DNA序列的差异；
➢ 遗传标记可用于连锁分析、基因定位、遗传作图、基因转 移、辅助选择育种等；
15
ppt课件.
形态标记 (morphological markers)
细胞学标记 (cytological markers)
➢ 用具染色体变异的材料与正常材料杂交，特定染色体上的 基因在减数分裂过程中的分离和重组发生偏离，由此可测 定基因所在染色体及其位置；
➢ 克服了形态标记易受环境影响的缺点，但标记材料的产生 需大量的人力物力进行培养选择；
➢ 有些物种对染色体变异的耐受性差，难以获得相应的标19 记 材料。
ppt课件.
➢ 形态标记简单直观、经济方便， 容易观察记载。
17
ppt课件.
形态标记的不足
➢ 可以观察到的标记非常有限，难以建立饱和的遗传图谱； ➢ 许多形态标记受环境、生育期等因素的影响； ➢ 复等位基因位点很难全部鉴定、标记出来。
18
ppt课件.
2.1.2 细胞学标记
➢ 指能明确显示遗传多态性的细胞学特征。染色体的结构和 数量特征是常见的细胞学标记；
20世纪80年代后期,人们开始应用微卫星序列(microsatellite,MS)绘制图谱。1994
年底，美、法完成了以RFLP及微卫星ＤＮＡ为标志的遗传图谱.图谱包含了
5826位点，覆盖4000cM，分辨率高达0.7cM．1996年法国报道了完全以微卫星
DNA标志构建的遗传连锁图，包含2335位点，分辩率为1.6cM
29
ppt课件.
30
RFLP标记的特征
ppt课件.
➢ 同一亲本及其子代相同位点上的多态性不变；
➢ 遗传标记可用于连锁分析、基因定位、遗传作图、基因转 移、辅助选择育种等；
15
ppt课件.
形态标记 (morphological markers)
细胞学标记 (cytological markers)
➢ 用具染色体变异的材料与正常材料杂交，特定染色体上的 基因在减数分裂过程中的分离和重组发生偏离，由此可测 定基因所在染色体及其位置；
➢ 克服了形态标记易受环境影响的缺点，但标记材料的产生 需大量的人力物力进行培养选择；
➢ 有些物种对染色体变异的耐受性差，难以获得相应的标19 记 材料。
ppt课件.
➢ 形态标记简单直观、经济方便， 容易观察记载。
17
ppt课件.
形态标记的不足
➢ 可以观察到的标记非常有限，难以建立饱和的遗传图谱； ➢ 许多形态标记受环境、生育期等因素的影响； ➢ 复等位基因位点很难全部鉴定、标记出来。
18
ppt课件.
2.1.2 细胞学标记
➢ 指能明确显示遗传多态性的细胞学特征。染色体的结构和 数量特征是常见的细胞学标记；
20世纪80年代后期,人们开始应用微卫星序列(microsatellite,MS)绘制图谱。1994
年底，美、法完成了以RFLP及微卫星ＤＮＡ为标志的遗传图谱.图谱包含了
5826位点，覆盖4000cM，分辨率高达0.7cM．1996年法国报道了完全以微卫星
DNA标志构建的遗传连锁图，包含2335位点，分辩率为1.6cM
29
ppt课件.
30
RFLP标记的特征
ppt课件.
➢ 同一亲本及其子代相同位点上的多态性不变；
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
BLAST
• 基本局部比对搜索工具(Basic Local Alignment Search Tool)
• NCBI上BLAST服务的网址： • NCBI上BLAST程序的下载： • /blast/executables/release/ • NCBI的BLAST数据库下载网址：
基因组学数据分析
选择物种 选择blast程序
基因组学数据分析
实习一
基因组数据注释和功能分析
陈辰
浙江加州国际纳米技术研究院（ZCNI）
基因组学数据分析
实习一 实习二 实习三 实习四 实习五 实习六
课程内容
基因组数据注释和功能分析 核苷酸序列分析 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 系统生物学软件实习
基因组学
系
GAG TAC CGC TAA ATT AGT TAA ATC AAA AGC GAC CAA TCT GCT TTA TAC CCG C
3’端到5’端 第一位起始： GCG GGT ATA AAG CAG ATT GGT CGC TTT TGA TTT AAC TAA TTT AGC GGT ACT CAT 第二位起始：
统
转录物组学
生 物
学
蛋白质组学
基因组学数据分析
课程提纲
1. 通过序列比对工具BLAS序列联配工具ClustalX 3. 分子进化分析软件MEGA4的基本知
识，掌握系统发生树绘制的基本方法
基因组学数据分析
序列比对的进化基础
• 什么是序列比对： – 将两个或多个序列按照最佳匹配方式排列在一起。 – 对应的相同或相似的符号排列在同一列上。 – 错配与突变相应，空位与插入或缺失对应。
• 序列比对的目的： – 从核酸以及氨基酸的层次去分析序列的相同点和不同点，以推测他 们的结构、功能以及进化上的联系 – 通过判断两个序列之间的相似性来判定两者是否具有同源性 • 相似性：可以被数量化，如：序列之间相似部分的百分比 • 同源性：质的判断，两个基因在进化上是否曾有共同祖先的推断
基因组学数据分析
Nucleotide
Nucleotide 比较核酸序列和核酸序
列数据库，经过两次动
态转换为六个读码框的 结果
基因组学数据分析
转译搜索序列与数据 库序列
以Blastx为例：
目标序列为ATG AGT ACC GCT AAA TTA GTT AAA TCA AAA GCG ACC AAT CTG CTT TAT ACC CGC
CGG GTA TAA AGC AGA TTG GTC GCT TTT GAT TTA ACT AAT TTA GCG GTA CTC AT 第三位起始：
GGG TAT AAA GCA GAT TGG TCG CTT TTG ATT TAA CTA ATT TAG CGG TAC TCA T 基因组学数据分析
sequences with no less than 62% divergence. • All BLOSUM matrices are based on observed
alignments ;they are not extrapolated from comparisons of closely related proteins.
Translated
Protein Nucleotide Database Database
基因组学数据分析
程序名 搜索序列
数据库 内容
备注
blastp blastn blastx tblastn tblastx
Protein
Protein
比较氨基酸序列与蛋白 使用取代矩阵寻找较
质数据库
远的关系，进行SEG
基因组学数据分析
QuerySequence
AminoacidSequence
DNASequence
BLASTp
Protein Database
tBLASTn
BLASTn BLASTx tBLASTx
Translated
Nucleotide Database
Nucleotide Database
Translated
PAM模型可用于寻找蛋白质的进化起 源，而BLOSUM模型则用于发现蛋 白质的保守域。
基因组学数据分析
选择打分矩阵（scoring matrix）
The PAM family • Based on global alignments • The PAM1 is the matrix calculated from comparisons of
基因组学数据分析
与核酸相关的数据库
与蛋白质相关的数据库
基因组学数据分析
BlastN
序列或目标序列的GI号 以文件格式上传
选择数据库
基因组学数据分析
配对与错配 空位罚分
基因组学数据分析
BlastP
基因组学数据分析
打分矩阵： •PAM30 •PAM70 •BLOSUM80 •BLOSUM62 •BLOSUM45
过滤
Nucleotide
Nucleotide 比较核酸序列与核酸数 寻找较高分值的匹配，
据库
对较远的关系不太适
用
Nucleotide
Protein
比较核酸序列理论上的 用于新的DNA序列和 六个读码框的所有转换 ESTs的分析，可转 结果和蛋白质数据库 译搜索序列
Protein
Nucleotide 比较蛋白质序列和核酸 用于寻找数据库中没 序列数据库，动态转换 有标注的编码区，可 为六个读码框的结果 转译数据库序列
6个读码框翻译
5’端到3’端 第一位起始： ATG AGT ACC GCT AAA TTA GTT AAA TCA AAA GCG ACC AAT CTG CTT TAT ACC CGC 第二位起始： TGA GTA CCG CTA AAT TAG TTA AAT CAA AAG CGA CCA ATC TGC TTT ATA CCC GC 第三位起始：
sequences with no more than 1% divergence. • Other PAM matrices are extrapolated from PAM1.
The BLOSUM family • Based on local alignments. • BLOSUM62 is a matrix calculated from comparison s of