基因组注释详解讲解
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。
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。
基因组的名词解释
基因组的名词解释1. 基因组是指一个生物体或个体所携带的所有基因的集合。
它是生物遗传信息的总和，是生物形态、生理特征和功能的基础。
基因组是由DNA分子构成的，DNA分子是基因的物质基础。
2. 基因是生物遗传信息的基本单位，是决定生物性状的遗传因子。
基因由DNA分子序列编码，决定了蛋白质的合成和功能。
基因组中的基因数量、顺序和结构不同，决定了不同生物的遗传特征和多样性。
3. 基因组的大小和复杂性因生物的种类而异。
在原核生物中，基因组相对较小且比较简单，主要由细菌和古细菌组成。
在真核生物中，基因组相对较大且比较复杂，包括动物、植物和真菌等。
4. 基因组可以分为核基因组和线粒体基因组。
核基因组在细胞核中，包含着大部分的基因信息。
线粒体基因组在线粒体中，主要编码用于细胞的能量产生的蛋白质。
5. 基因组研究的重要性不言而喻。
通过对不同生物基因组的比较和分析，我们可以揭示生物的进化关系、动态变化和适应能力等。
同时，基因组学也为人类疾病的研究和治疗提供了重要的基础。
6. 近年来，随着高通量测序技术的发展，基因组学取得了重大突破。
研究人员可以更加深入地了解基因组的组成、结构和功能。
这为解决生物学中的许多重要问题提供了新的途径和方法。
7. 总结而言，基因组是一个生物体或个体所携带的全部基因的集合。
通过研究基因组，我们可以更好地了解生物的遗传特征和多样性，揭示生物的进化关系和适应能力。
基因组研究对于人类疾病的治疗和预防也具有重要意义。
随着技术的不断发展，基因组学将在未来发展中发挥更加重要的作用。
基因组注释详解ppt课件
2000 2002 2003 2005 2006 2007 2008 2009
2010
Hale Waihona Puke In the coming future
Rise of Genbank databases from DNA sequencing
Human Genome Project & Celera
Genomics completes first draft genome
(17)Scenedesmus obliquus
(18)Thraustochytrium Mitochondrial
22
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
(1)Standard
(2)Standard (with alternative initiation codons)
(3)Vertebrate Mitochondrial
(4)Yeast Mitochondrial
(5)Mold, Protozoan, Coelenterate Mitochondrial and
FLX 500 Mb / run
Illumina / Solexa/GIIx Genetic Analyzer 50~95GB / run
Illumina / Solexa/HiSeq 200GB / run
基因序列分析与注释的研究方法
基因序列分析与注释的研究方法基因序列分析和注释是现代生物学领域中的重要研究方法。
随着科技的不断进步和创新，生物学研究方法也在不断地发展和完善。
在这些方法中，基因序列分析和注释是非常重要的，它们可以帮助我们更好地理解和预测生物的遗传特征。
一、基因序列分析基因序列分析是指首先获取DNA序列，然后对该序列进行分析。
基因序列分析通常涉及到以下的几个方面：基因组比较和分析、拼接和修补、序列质量控制，基因组注释等等。
1. 基因组比较和分析基因组比较和分析是指将两个或多个基因组的序列进行比较，以研究它们之间的相同性或差异性。
比较的方法包括比较DNA的一般结构和功能序列的相似性。
基于比较分析，可以得出生物分类、进化和种群分布等方面的结论。
2. 拼接和修补拼接和修补是指将多个不完整的DNA序列拼接成一条完整的序列，以便进一步的分析。
这个过程需要通过软件和算法来完成，其中最常用的是基于De Bruijn 图的算法。
3. 序列质量控制序列质量控制是指对不同的序列进行质量检测和控制，以确保数据的准确性和可靠性。
序列质量控制的方法包括使用质量峰（Phred）分值、去除低质量序列和过滤跨越边界的序列等。
二、基因组注释基因组注释是指对基因组序列进行注释，以确定基因的结构、功能和表达。
基因组注释通常包括以下内容：基因预测、基因定位、可变剪接分析、调控元件注释等。
1. 基因预测基因预测是指通过软件和算法对未知的DNA序列进行分析，以确定哪些区域是编码基因。
基因预测提供了对基因组序列功能的了解，同时也是细胞和组织分化以及人类疾病研究的重要基础。
2. 基因定位基因定位是指将基因的位置比对到已知的染色体上，以确定基因在基因组中的位置。
基因定位是研究基因功能和疾病遗传学的基础。
3. 可变剪接分析可变剪接是指同一个基因在不同的组织和环境中通过不同的剪接方式产生不同的mRNA，并通过翻译产生不同的蛋白质。
可变剪接分析可以帮助我们更好地了解基因组的功能，并研究疾病在不同组织中的表达。
第5章_基因组注释
* 所有生物都有密码子偏倚，预期真正的外显子有密码子偏 倚，而非编码区，三联核苷酸随机排列不会有密码偏倚现 象，只有平均的碱基分布水平。所以根据已有的生物密码 子偏倚的资料在编写计算机程序时会写入这些限制，许多 基因注释程序会写明适用于哪些物种
人类，果蝇和大肠杆菌中精氨酸密码使用频率的比较
i) 原核生物中ORF扫描可有效定位基因
原核生物的ORF是指从起始密码子到终止密码子的一段 序列，通常代表一个编码蛋白质的基因
start codon: ATG
stop condon: TAA, TAG,TGA
•
ORF扫描的关键是stop codon 在6种读框中出现的频率， 一般长的ORF（不少于100个codon)可能代表一个基因
• 序列相似性的表现：
① 存在某些完全相同的序列 ② ORF读框的排列类似，如等长的外显子 ③ ORF指令的氨基酸顺序相同 ④ 模拟的多肽高级结构相似
• 比较基因组学是一种更准确的同源搜寻方法
运用基因组之间的同线性可以检测短ORF的真实性
常用的基因注释软件
1) ab initio 基因预测软件
2016/1/8
48
§ 5.3.2 蛋白质组研究
用蛋白谱（protein profiling)来研究蛋白质组组成
蛋白谱基于双向电泳技术和质谱分析技术
建立蛋白质相互作用图谱，能展现一个蛋白质组 中各成员间的相互作用，是连接蛋白质组学和细 胞生物化学过程的一个重要步骤
2-DE
pH3 IEF
显子和内含子的边界 • 要获得单个cDNA，首先需要构建cDNA，然后用目的 基因DNA片段筛选
•
对于不完整的cDNA,可根据已知片段设计引物，通过RACE
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