基因表达分析
生命科学中的基因共表达分析
生命科学中的基因共表达分析随着基因组学、转录组学等生命科学技术的飞速发展，人们对基因共表达分析的重视程度也越来越高。
基因共表达分析是指通过计算基因表达谱的相似性来推断基因之间的相互作用，从而揭示细胞和生物体的生理和病理功能。
近年来，这种方法在发现基因功能、疾病诊断、药物研发等领域发挥了重要作用。
基因共表达分析的方法主要分为两种，即无偏聚类和相关分析。
无偏聚类是指在不考虑样本分类的情况下，将样本分组并找出一组共同表达的基因集合。
这种方法适用于未知类别的样本中，寻找不同生物过程或几种不同的生物体中的常见基因集合。
相关分析则是在考虑分类的情况下，找出与指定基因集合相关的基因。
这种方法适用于寻找某个已知生物过程或疾病中的重要基因。
基因共表达分析的应用范围非常广泛。
例如，在癌症研究中，基因共表达分析可以帮助人们发现与癌症进展和治疗相关的基因，从而辅助癌症诊断和治疗。
在药物研发中，基因共表达分析可以帮助人们发现治疗某种疾病的可能药物靶点，并提高新药研发的效率。
此外，基因共表达分析还可以应用于系统生物学、代谢组学、生物信息学等领域。
基因共表达分析的计算方法较为复杂，需要使用各种生物信息学工具和算法进行分析。
在数据预处理阶段，需要对原始数据进行质量控制、噪声去除和标准化处理。
然后，可以使用无偏聚类和相关分析方法进行数据挖掘和筛选。
对于筛选出来的基因集合，可以进一步进行评论分析、通路分析等生物学解释，以推断基因集合对细胞功能的影响和生理意义。
总的来说，基因共表达分析是揭示基因功能和生理机制的重要工具。
随着生命科学技术的不断进步，这种方法将在疾病诊断、药物研发、基因功能研究等方面发挥越来越重要的作用。
肿瘤基因表达分析报告
肿瘤基因表达分析报告
根据所提供的肿瘤基因表达分析结果，我们对样本中不同基因的表达水平进行了综合分析。
在此报告中，我们将详细介绍每个基因的表达模式、差异表达基因的功能及其在肿瘤发生和发展中的潜在作用。
1. 表达模式的综合分析：
我们从表达矩阵中发现了多个基因的表达模式。
其中一些基因呈现差异表达，其表达水平在肿瘤组织中明显升高或降低，并且在正常组织中表达水平较低或几乎没有检测到。
另外，还有一些基因在肿瘤和正常组织之间呈现相似的表达水平。
这些不同表达模式的基因可能在肿瘤的诊断和治疗中具有重要的潜在意义。
2. 差异表达基因的功能分析：
对于差异表达的基因，我们进行了基础生物学功能分析，以了解它们在分子通路和生物过程中的可能作用。
通过基因富集分析，我们鉴定了差异表达基因在细胞周期调控、细胞凋亡、细胞迁移和侵袭、肿瘤免疫逃避等关键生物过程中的富集情况。
这些结果揭示了差异表达基因与肿瘤发生和发展相关的功能模块，为研究肿瘤的分子机制提供了有力的线索。
3. 潜在的肿瘤相关基因：
基于差异表达基因的功能分析结果，我们鉴别出一些可能与肿
瘤相关的基因。
这些基因可能参与肿瘤细胞的增殖、转录调控、信号传导等关键生物过程，并在肿瘤的发展和转移中扮演重要的角色。
进一步研究这些基因及其潜在的生物学功能，有助于深入了解肿瘤的发生机制，并为临床治疗提供新的靶点和策略。
总结起来，基于肿瘤基因表达分析结果，我们发现了差异表达基因的功能富集情况，并鉴别出潜在的肿瘤相关基因。
这些研究结果有望为肿瘤的诊断和治疗提供重要的信息，并为深入探究肿瘤的分子机制提供新的研究方向。
基因表达分析和基因功能注释的方法
基因表达分析和基因功能注释的方法在生物学的研究中，我们经常会面临一个问题：如何对大量的基因进行分析和注释，以便更好地了解它们的功能和意义。
为了解决这个问题，研究者们发明了许多基因表达分析和基因功能注释的方法，这些方法应用广泛，对于生物学的研究和应用都有着重要的意义。
1. 基因表达分析的重要性基因表达分析是指对一个生物体的基因组进行微阵列分析、RT-PCR等技术的研究，以了解不同组织或条件下的基因表达情况。
它可以帮助我们揭示不同组织或条件下的基因转录水平差异，进一步探究相关的生物学过程。
例如，研究者可以通过比较不同疾病患者和正常人的基因表达谱，进一步了解某些疾病的发病机制和治疗方案。
基因表达分析的结果可以提供大量的生物信息学数据，为后续的基因功能注释和分析奠定基础。
2. 基因表达分析的方法基因表达分析的方法主要包括微阵列分析、RNA测序、RT-PCR等技术。
其中微阵列分析是最常用的技术之一。
微阵列是用来检测被测物（如基因或蛋白质）表达情况的高通量工具，可以同时检测上千个基因。
通过微阵列分析，我们可以获得大量的基因表达谱数据，进一步挖掘分析基因与生物过程之间的关系。
除了微阵列分析外，还有RNA测序（RNA-Seq）技术。
RNA 测序是通过测定RNA样品的序列，来获得全基因组水平的转录信息的一种技术。
它有更高的精度和更宽的动态范围，可以检测出不同转录本的存在情况，对于基因表达分析有很好的优势。
3. 基因功能注释的重要性基因功能注释是基于基因组学数据，对基因进行生物学功能预测和注释的过程。
注释包括果蝇、小鼠、人类等模式生物数据库的关联分析、同源性比对、GO注释等多方面的数据整合处理。
准确的基因功能注释是基础和前提，在科学研究中的价值非常高。
它可以为基于基因组学表达数据的功能研究提供线索和指导，加深我们对生物学系统性质的认识。
4. 基因功能注释的方法基因功能注释的方法主要包括BLAST、基因集富集分析等。
基因表达的定量检测分析
2. mRNA表达水平检测：
1）半定量RT-PCR
2）Northern blot
3）实时荧光定量PCR（R可ea编l辑timppet PCR）
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Northern blot 杂交
是用来检测真核生物RNA的表达量和大小，以估计其丰度的实 验方法，可以从大量的RNA样本同时获得这些信息。
其基本步骤包括： 1. 完整mRNA的分离 2. 根据RNA的大小通过琼脂糖凝胶电泳对RNA进行分离 3. 将RNA 转移到固相支持物（尼龙膜）上，在转移的过程中， 要保持RNA 在凝胶中的相对分布 4. 将RNA固定到支持物上（UV交联） 5. 固相RNA与探针分子（DNA或RNA）杂交 6. 除去非特异结合到固相支持物上的探针分子 7. 对特异结合的探针分子的图像进行检测、捕获和分析
可编辑ppt
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• 实时荧光定量PCR原理
•
所谓实时荧光定量PCR技术，是指在PCR反应体系
中加入荧光基团，利用荧光信号的变化实时检测PCR扩增
反应中每一个循环扩增产物量的变化，通过Ct值和标准曲
线或内参基因的关系对起始模板进行定量分析的方法。
• 与常规PCR技术比较：对PCR扩增反应的终点产 物进行定量和定性分析，无法对起始模板准确定 量，无法对扩增反应实时检测。
只有在荧光信号指数扩增阶段， PCR 产物量的对数值与起始模板量 之间存在线性关系，我们可以选择在这个阶段进行定量分析。为了定量 和比较的方便，在实时荧光定量 PCR 技术中引入了两个非常重要的概念： 荧光阈值和 CT 值。
荧光阈值是在荧光扩增曲线上人为设定的一个值，它可以设定在荧 光信号指数扩增阶段任意位置上，但一般我们将荧光域值的缺省设置是 3-15 个循环的荧光信号的标准偏差的 10 倍。每个反应管内的荧光信号 到达设定的域值时所经历的循环数被称为 CT 值（ threshold value ）
生物信息学研究中的基因表达分析方法
生物信息学研究中的基因表达分析方法随着技术的不断发展，基因表达信息已经成为了众多生物学研究的重要数据来源。
我们可以通过基因表达信息来了解细胞内基因转录活动的变化、探索基因调控网络的结构和功能，甚至可以预测未来细胞发育的走向。
在研究中，我们经常会使用一些生物信息学中的基因表达分析方法，本文将简单介绍一些常见的基因表达分析方法和应用领域。
1. 基因表达聚类分析基因表达聚类分析是将大量样品中基因表达谱进行分类，从中找到具有相似表达谱的基因，将它们放入同一组别。
对于一个未知的基因，我们可以通过它与已知基因的表达谱进行比较，将其归入相应类别。
这种方法常见的应用场景包括：基于表达谱的肿瘤亚型分类、基因功能预测等。
其中，基于聚类分析的聚类算法主要有层次聚类和k均值聚类两种。
层次聚类算法将样本或基因逐步归类，生成一个树状结构(Dendrogram)，可以根据需要将树状结构切割成指定数量的聚类；k均值聚类则根据事先指定的聚类数量将所有数据划分为指定数量的类别。
2. 差异基因表达分析在比较两个或多个生物组织或环境的基因表达水平时，常用差异分析来筛选表达差异明显的基因。
通过差异分析，我们可以发现哪些基因在不同的细胞类型、组织类型和发育阶段中表达水平差异较大，甚至可以帮助我们发现潜在的疾病标记物。
常见的差异分析方法包括t检验、方差分析和较新的DESeq、edgeR等差异表达分析软件包。
3. 基因组拼接分析在基因组拼接分析中，我们对齐基因组序列和转录组序列以鉴定剪切变异、外显子水平表达和全内含子表达等信息。
基因组拼接分析使得我们能够进一步挖掘基因、蛋白质和RNA转录本的相互作用模式和基因区域的多样性。
常用的方法包括软件包如TopHat、Cufflinks等。
4. 生物网络分析通常，基因表达谱是由多个基因表达水平组成的，而这些水平之间可能相互影响。
基于此，我们可以构建生物网络图谱并挖掘功能模块来获得新的知识。
这种方法的优点在于我们可以通过挖掘关键基因和互作关系来发掘新的靶点和以及不同疾病之间的关系。
基因表达系列分析技术的原理和流程
基因表达系列分析技术的原理和流程英文回答：Gene Expression Profiling Technologies.Gene expression profiling technologies are used to measure the expression of thousands of genes simultaneously, providing a comprehensive overview of gene activity in a given sample. These technologies have revolutionized the study of biology and disease, allowing researchers toidentify genes and pathways involved in various biological processes and to diagnose and treat diseases.The two main types of gene expression profiling technologies are:Microarray technology uses DNA oligonucleotides fixedto a solid surface to measure the expression of a large number of genes. mRNA from a sample is labeled and hybridized to the oligonucleotides, and the amount ofhybridization is measured. The intensity of the signal for each gene is proportional to the expression level of that gene.RNA sequencing (RNA-Seq) technology uses high-throughput sequencing to measure the expression of all transcripts in a sample. mRNA from a sample is converted to cDNA and then sequenced. The abundance of each transcript is proportional to the expression level of that gene.Gene expression profiling technologies have a wide range of applications in research and medicine, including:Identifying genes and pathways involved in biological processes.Diagnosing and treating diseases.Developing new drugs and therapies.Monitoring the response to treatment.The general workflow for gene expression profiling experiments is as follows:1. Sample preparation.2. RNA isolation.3. Labeling and hybridization (microarray) or cDNA synthesis and sequencing (RNA-Seq)。
基因表达数据分析方法及其应用研究共3篇
基因表达数据分析方法及其应用研究共3篇基因表达数据分析方法及其应用研究1随着技术的不断发展，基因表达数据分析在生命科学研究中扮演着越来越重要的角色。
基因表达数据分析是研究基因功能的关键一步，它使得科学家可以了解基因在特定情况下的表达水平。
在本文中，我们将讨论基因表达数据分析的方法及其应用。
1.基因表达数据的来源和类型基因表达数据是通过分析转录组和基因芯片等数据获得的。
转录组技术通过测量RNA浓度，包括RNA-seq和microarray。
而基因芯片就是一种将成千上万的基因测量并呈现的芯片。
基因表达数据存在多种类型，包括原始数据、表达矩阵、差异表达矩阵、注释文件和元数据等等。
2. 基因表达数据分析的方法（1）数据清理数据清理是数据分析过程中的第一步。
它包括数据预处理、去除冗余数据、去除噪声和填补数据空缺等操作。
（2）正则化正则化的目的是调整不同基因表达数据之间的差异，消除数据中的计量误差和探测效率的误差。
几种正则化方法包括平滑、归一化和标准化。
（3）差异分析差异分析是研究基因表达数据中各基因在不同样品之间差异的方法。
常用的差异分析方法包括t-test、ANOVA、FDR和q值等。
（4）聚类分析聚类分析是将数据根据观察指标相似度进行分类的方法。
在基因表达数据上，它通常用于发现不同条件下的基因表达模式。
（5）变异分析变异分析是一种寻找表达值变异的基因的方法。
通常，基因的变异程度与其在癌症和其他疾病中的作用有关。
（6）功能注释功能注释是将基因表达数据与已知基因功能相结合的方法，从而获得数据更深层次的信息。
它通常用于解释基因表达数据的生物学意义，如基因表达数据和肿瘤发展的相关性等。
3.应用研究基因表达数据分析可应用于许多研究领域，包括基因表达和调控、单细胞分析和肿瘤生物学等。
（1）基因表达和调控基因表达数据分析可用于挖掘基因之间的相互关系以及调控通路。
这些信息可以在理解细胞生物学、发育及疾病发生机制的过程中发挥重要作用。
基因测序和基因表达的定量分析
基因测序和基因表达的定量分析随着现代科技的飞速发展，人类对于基因的研究也有了重大进展。
其中，基因测序和基因表达定量分析是当前最具有前瞻性和研究价值的两个方向。
本文将分别介绍基因测序和基因表达定量分析的相关知识，并探讨其在医学、生物学等领域的应用前景。
一、基因测序基因测序是指利用现代科技手段，对人类基因组或者其他生物体的基因进行全面或局部的测定、分析和解码。
目前，常用的基因测序技术包括Sanger测序法、Illumina测序法、Ion Torrent测序法、PacBio测序法、Nanopore测序法等。
其中，Illumina测序法是目前使用最广泛的基因测序技术之一。
该技术具有高通量、高精度、低成本等优点，已经被广泛应用于基因组学、转录组学、表观遗传学等研究领域。
通过对某一生物体基因组进行全面测序，可以揭示出其基因结构、基因编码信息、重要的调控元件等相关信息。
这些信息对于深入研究人类疾病、基因进化、种群遗传学等方面都有着重要意义。
二、基因表达定量分析基因表达定量分析是指通过测定生物体在不同状态下的基因表达水平，进而探究其生物功能和调控机制的一种方法。
目前，常用的基因表达定量分析技术包括实时荧光定量PCR、microarray芯片、RNA序列（RNA-seq）等。
实时荧光定量PCR技术可以对少量样本进行基因表达定量检测，具有高灵敏度、高特异性、高准确性等特点。
但同时该技术只能测定几十个基因，并不能全面反映基因表达状态。
而microarray芯片技术可以同时检测几千个基因的表达水平，能够全面而快速地获得一个生物体在某一状态下的基因表达谱。
但该技术成本较高，并且存在芯片设计和数据分析等技术难题。
相较之下，RNA-seq技术是具备高通量、高准确、高灵敏等特点的一种基因表达定量分析技术。
该技术不依赖于芯片设计，能够覆盖全基因组范围内的RNA转录本，同时还能够检测到新型RNA组分、外源RNA以及RNA编辑等信息。
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基因表达分析1、EST（Expressed Sequence Tag）表达序列标签（EST）分析1、EST基本介绍1、定义：EST是从已建好的cDNA库中随机取出一个克隆，进行5’端或3’端进行一轮单向自动测序，获得短的cDNA部分序列，代表一个完整基因的一小部分，在数据库中其长度一般从20到7000bp不等，平均长度为400bp。
EST来源于一定环境下一个组织总mRNA所构建的cDNA文库，因此，EST也能说明该组织中各基因的表达水平。
2、技术路线：首先从样品组织中提取mRNA，在逆转录酶的作用下用oligo（dT）作为引物进行RT-PCR 合成cDNA，再选择合适的载体构建cDNA文库，对各菌株加以整理，将每一个菌株的插入片段根据载体多克隆位点设计引物进行两端一次性自动化测序，这就是EST序列的产生过程。
3、EST数据的优点和缺点：（1）相对于大规模基因组测序而言，EST测序更加快速和廉价。
（2）EST数据单向测序，质量比较低，经常出现相位的偏差。
（3）EST只是基因的一部分，而且序列里有载体序列。
（4）EST数据具有冗余性。
（5）EST数据具有组织和不同时期特异性。
4、EST数据的应用EST作为表达基因所在区域的分子标签因编码DNA序列高度保守而具有自身的特殊性质，与来自非表达序列的标记（如AFLP、RAPD、SSR等）相比，更可能穿越家系与种的限制。
因此，EST标记在亲缘关系较远的物种间比较基因组连锁图和比较质量性状信息是特别有用的。
同样，对于一个DNA序列缺乏的目标物种，来源于其他物种的EST也能用于该物种有益基因的遗传作图，加速物种间相关信息的迅速转化。
具体说，EST的作用表现在：（1）用于构建基因组的遗传图谱与物理图谱；（2）作为探针用于放射性杂交；（3）用于定位克隆；（4）借以寻找新的基因；（5）作为分子标记；（6）用于研究生物群体多态性；（7）用于研究基因的功能；（8）有助于药物的开发、品种的改良；（9）促进基因芯片的发展等方面。
研究物种的转录组，基因组上转录表达的部分；发现基因，一是可以为研究基因结构提供exon/intron边界，二是提供基因组上可能基因区域；研究可变剪切；研究基因的表达谱；可以为制做物理图谱提供序列，为芯片提供clone数据。
正是因为EST表现出了这些巨大潜能，使其得到了充分的利用与发展。
5、常用的EST数据库（1）NCBI dbEST网址：/dbEST/index.html数据量：表7-1为NCBI dbEST截至2006年8月22日的数据情况，数据库里一共有38，056，628条EST。
（2）NCBI Unigene网址：/entrez/query.fcgi?db=unigene介绍：Unigene把dbEST的数据利用一些常规的基因数据聚在一起。
对于一个cluster而言，提供了许多相关信息。
Unigene经常重新构建，所以cluster标识不识固定的。
（3）The TIGR Gene IndicesThe Gene Indices 更多的基于拼接（Assembly）得到的congtigs序列，而不是聚类的结果The Gene Indices 的基因索引比NCBI Unigene多。
TIGR包括EGAD（The Expressed Gene Anatomy Database），EGAD的索引被包括在Human Gene Indices（4）其他的一些常用数据库SANBI，南非，收集人的EST contigsMIPS，慕尼黑，SBI收集.Unigene的BIAST可搜集conligTIGEM，意大利，EST搜索及组装工具，包括本地及远程的CBIL，宾西法尼亚州大学，DOTS组装数据库2、EST 分析流程介绍图7-2 EST分析流程图（1）测序EST数据可以从5’和3’两个方向进行测序，可以根据不同的实验目的选择测序方向图7-3 测序方向的选择不同方向测序的优点：5’端测序：更有利于得到全长的cDNA序列，有助于研究基因表达的多样性。
3’短测序：有助于得到基因的特异性区域，为STS、SAGE、Microarray提供序列资源。
（2）EST数据预处理过程①Basecalling将序列的峰图从测序仪中提取出来。
常见的峰图文件有SCF和ABI格式，可以在Windows用Chromas下打开。
图7-4 Chromas在Windows下打开峰图文件②将峰图文件转化成phd、fasta文件，并去除序列中的低质量区域。
A、峰图文件转化成phd文件，并去除序列中的低质量区域。
软件：phred基本用法：phred –id峰图文件夹–pd输出的phd文件夹–trim_phd –trim_alt “”–trim_cutoff 0.05参数说明：–trim_phd：将峰图文件转化成phd文件–trim_alt：清理序列，去除低质量的区域，用–trim_cutoff的标准。
如果从特定的酶切为点开始处理序列，可应用参数-trim_alt酶的序列，如果从头开始处理，用参数-trim_alt “”–trim_cutoff：去除低质量发生错误的几率，默认是0.05，意思是允许100个碱基里有5可能错误。
测序的质个量的评估公式：Q = -10 log10 (P)公式中的Q代表了碱基的测序质量值，P代表了每个碱基出错的概率。
例如：如果每100个碱基有一个错误，那么P＝0.01，这样Q就为20（我们通常说的Q20标准）；如果P＝0.001，Q就为30（Q30）。
注意：当P为错误阈值（cutoff，默认为0.05）时，Q近似为13，所以13就可用作背景来估计总体的质量值。
PHD文件格式介绍：BEGIN_SEQUENCE <sequence_name>BEGIN_COMMENT[信息注释]END_COMMENTBEGIN_DNA[峰图序列格式是：碱基、质量值、在峰图上的位置]END_DNAEND_SEQUENCE例子：BEGIN_SEQUENCE BGI.scfBEGIN_COMMENTCHROMAT_FILE: BGI.scfABI_THUMBPRINT: 0PHRED_VERSION: 0.000925.dCALL_METHOD: phredQUALITY_LEVELS: 99TIME: Wed Dec 20 07:00:52 2006TRACE_ARRAY_MIN_INDEX: 0TRACE_ARRAY_MAX_INDEX: 11108TRIM: 0 630 -1.00CHEM: unknownDYE: unknownEND_COMMENTBEGIN_DNAt 15 750g 19 766c 25 782a 18 793g 18 804g 17 819.........a 32 10595t 32 10611g 32 10635g 32 10651t 24 10669c 15 10689a 12 10707t 12 10722a 12 10751c 14 10771c 9 10785t 19 10801g 20 10824t 15 10838t 14 10854t 14 10878c 21 10891c 24 10913t 20 10933g 22 10952END_DNAEND_SEQUENCEB、将phd 文件转化成fasta 文件。
软件：phd2fatsa基本用法：phred–id phd：文件夹–os：输出的fasta文件–oq：输出的质量文件③屏蔽序列中的载体序列软件：crossmatch基本用法：cross_match 序列文件载体序列–screen >screen.out④去除嵌合（chimeric）的克隆序列软件：perl Chimeric_Check.pl–s：序列文件–q：质量文件–ns：新的序列文件–nq：新的质量文件说明：嵌合（chimeric）的克隆是在文库构建过程的反应中产生的，其序列特征表现为，序列的中间有很长的polyA序列，或载体序列，其形式如下：>Back-to-back poly(A)+ tails AAAGCTGGAGCTCACCGCGGTGGCGGCCGCTCTAGAACTAGTGGATCCCCCGGGCTGCAGGAATTCGAATT CGAATTCCGACAATGTCTAAGAGAGGACGTGGTGGGTCATCGGGAGCCAAGTTCCGTATTTCACTGGGTCT CCCAGTGGGAGCGGTCATCAACTGCGCTGACAACACAGGTGCCAAGAACCTGTACATCATATCCGTCAAAG GCATCAAGGGTCGTCTGAACAGGCTCCCTGCCGCTGGTGTGGGCGACATGGTTATGGCCACAGTGAAGAA AGGCAAGCCAGAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGAAGTCGTATCGGC GAAAAGATGGCGTGTTTCTTTACTTCGAAGACAATGCAGGGGTCATAGTAAATAACAAAGGAGAAATGAAA GGATCAGCCATCACAGGACCCGTAGCCAAGGAATGCGCAGACCTGTGGCCCAGGATTGCTTCCAATGCTGG TAGCATTGCCTGAGCGCAAATGTGGCTTGTCGTTTTCAATAAAATACTCAAAGTTTCTCGAGGGGGGGCCCG GTAACCAATTCGCCCTATAGTGAGTCGTATTA>Linker-to-linker in middle of the sequence AAAGCTGGAGCTCACCGCGGTGGCGGCCGCTCTAGAACTAGTGGATCCCCCGGGCTGCAGGAATTCGAATT CGAATTCCGACAATGTCTAAGAGAGGACGTGGTGGGTCATCGGGAGCCAAGTTCCGTATTTCACTGGGTCT CCCAGTGGGAGCGGTCATCAACTGCGCTGACAACACAGGTGCCAAGAACCTGTACATCATATCCGTCAAAG GCATCAAGGGTCGTCTGAACAGGCTCCCTGCCGCTGGTGTGGGCGACATGGTTATGGXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX GCGTGTTTCTTTACTTCGAAGACAATGCAGGGGTCATAGTAAATAACAAAGGAGAAATGAAAGGATCAGCC ATCACAGGACCCGTAGCCAAGGAATGCGCAGACCTGTGGCCCAGGATTGCTTCCAATGCTGGTAGCATTGC CTGAGCGCAAATGTGGCTTGTCGTTTTCAATAAAATACTCAAAGTTTCTCGAGGGGGGGCCCGGTAACCAAT TCGCCCTATAGTGAGTCGTATTA⑤去除序列中的污染序列，如大肠杆菌等软件：blast说明：把EST数据与已知的可能污染序列数据库进行比对，去除污染。