生物信息学讲义序列特征分析
[生物信息学]第四章序列分析
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序列比较的基本操作是比对（Alignment）
两个序列的比对是指这两个序列中各个字符的一种 一一对应关系，或字符的对比排列 。
当Blastx没有结果时，可以考虑使用。
75
Question: 1. 我刚刚分离一个水稻基因片段序列，大概250bp， 我想初步分析一下它是什么基因，编码什么产物以 及是否已经被别人克隆，应该采用什么工具和数据 库？ A. Blastn B.Blastp C.tblastn, D.tblastx, E. blastx F. nr G. EST H. nr/nt
Insert( -, A)
Match(A, A)
Match(C, C)
Match(C, C)
Match(A, A)
Match(A, A)
Match(C, C)
Match(C, C)
Replace(A, T)
Insert( -, T)
Delete(C, -)
Match(A, A)
Match(A, A)
70
Blastx
71
tBlastn
72
tBlastn
73
tBlastn
tBLASTn的作用: 1. 已知一种蛋白序列，在另一物种中进行其同源蛋白
基因的电子克隆(in silico cloning)； 2. 寻找一个新的蛋白质序列(如双向电泳得到的)是否
已有核酸序列，是否可以克隆。
74
Blastx
图3.6 序列AGCACACA和ACACACTA的两种比对结果
生物信息学讲义——各类序列信息资源
• 1.UniProt-通用蛋白质资源库 UniProt
（/）是存储和链接 其他蛋白质数据库的资源库，并且是蛋白质序列 和具有综合功能注释目录的中心资源库。使用 UniprotKB可以检索准确、可靠的蛋白综合信息。 使用UniRef可以减少冗余，加速序列相似性搜索。 使用UniParc可以检索存档序列和它们来源的数 据库。
生物信息学数据库
• 生物信息学中的各类数据库几乎覆盖了生
命科学的各个领域，如核酸序列数据库， 蛋白质序列数据库，蛋白质、核酸、多糖 的三维结构数据库，基因组数据库，文献
数据库和其他种类数据库。
生物信息学数据库分类
生物信息数据库种类繁多，就目前来看， 大体可 以分为四个大类： 一 1.基因组数据库； 次 2.核酸和蛋白质一级结构序列数据库； 数 3.生物大分子（主要是蛋白质）三维空间 据 结构数据库；
蛋白质二维凝胶电泳数据库：
• WORLD-2DPAGE • Phoretix links
信号传导及蛋白质-蛋白质相互作 用相关数据库： • DIP
• INTERACT • ProNet • KEGG • CANSITE • SPAD • CSNDB等
• DNA和蛋白质相互作用数据库：DPInteract • 蛋白质翻译后修饰相关数据库：
（/sites/gquery）
• 2. 与测序计划检索相关的序列记录
（//genomeprj）
• 3. BLAST 序列相似性搜索
（/Blast.cgi）
交叉学科。
生物信息学研究内容
• 它利用数据库技术和软件技术对大量积累
的生物大分子序列数据进行比较和分析， 揭示出生物大分子的分子结构、功能和进 化关系以及基因组构成与基因表达等生物
生物信息学中的序列分析算法研究
生物信息学中的序列分析算法研究生物信息学是一门涵盖生物学、统计学、计算机科学和数学等多个学科的交叉领域。
生物信息学的目的是从生物序列数据中提取有用的信息，以便于进一步的研究和应用。
而序列分析算法，作为生物信息学领域的核心算法之一，是对生物序列数据进行分析和解释的重要手段。
本文将从序列比对、序列类别划分和序列结构预测三个方面介绍几种常用的序列分析算法，并结合实例进行解释。
一、序列比对算法序列比对是指将两个或多个生物序列进行比较并找出它们之间的相似性，是生物信息学领域的重要应用之一。
常见的序列比对方法有全局比对、局部比对和多重比对。
1.全局比对（Needleman-Wunsch算法）全局比对指的是将两个序列进行完整的比较，在此过程中需要对齐相似的区域和插入一些间隔符号，以便比对结果的可读性。
Needleman-Wunsch算法是一种基于动态规划的全局比对算法，其核心思想是对两个序列进行全局的比较，寻找相似的区域和插入合适的符号。
该算法的复杂度为O(N^2)，其中N为序列的长度。
2.局部比对（Smith-Waterman算法）与全局比对相比，局部比对仅仅比较序列中的一部分。
Smith-Waterman算法也是一种基于动态规划的局部比对算法，它通过赋分矩阵计算每个个体序列与待比较序列中相似的区域的最高得分，进而寻找相似的区域。
该算法的复杂度也为O(N^2)，其中N为序列的长度。
3.多重比对（CLUSTALW）多重比对可以将多个生物序列进行比对，进而分析序列之间的相似性和进化关系。
CLUSTALW是一种常用的多重序列比对软件，其核心思想是将多个序列在一定程度上对齐以匹配共性区域，再根据比对结果进行序列相似性分析和进化分析。
该方法的主要优势在于其可扩展性和对新序列的处理能力。
二、序列类别划分算法序列类别划分指的是将多个生物序列按照一定的类别进行划分，以便于分类分析和应用。
常见的序列类别划分方法有聚类分析、支持向量机和神经网络。
生物信息学中的DNA和RNA序列分析方法
生物信息学中的DNA和RNA序列分析方法随着生物研究的发展，生物信息学逐渐成为了一个十分重要的学科领域，DNA和RNA序列分析是其中较为重要的一个方面。
DNA和RNA是生物体中的核酸，它们携带了生命的遗传信息，而对这些信息进行解读和分析就需要运用到生物信息学。
本文将为大家介绍生物信息学中的DNA和RNA序列分析方法。
一、基础知识在深入了解DNA和RNA序列分析方法之前，我们需要先了解一些基础知识。
1. DNA和RNA的基本结构DNA双链螺旋结构由核苷酸组成，其中核苷酸由磷酸、五碳糖核糖或脱氧核糖和一种氮碱基组成。
常见的氮碱基有腺嘌呤（A）、鸟嘌呤（G）、胸腺嘧啶（T）和胞嘧啶（C）。
RNA是由核苷酸组成的单链分子，比DNA少了胸腺嘧啶，而是由尿嘧啶（U）取代了。
2. DNA和RNA的编码DNA编码了基因信息，而RNA通过转录形成mRNA，再到翻译形成蛋白质。
在转录过程中，mRNA中的氮碱基按照特定的规则与DNA上的氮碱基匹配，即腺嘌呤与尿嘧啶配对，鸟嘌呤与胞嘧啶配对。
这种配对方式被称之为互补配对。
RNA与DNA的互补配对非常重要，因为它决定了RNA能够识别和复制DNA中的信息。
二、DNA和RNA序列分析方法DNA和RNA序列分析方法主要有以下几种。
1. 序列比对序列比对是指将两个或多个序列进行比较，找出它们之间的相似处和差异。
序列比对是进行生物信息学研究的基础，也是DNA 和RNA序列分析的核心方法。
序列比对有两种类型，全局比对和局部比对。
全局比对一般用来比较两个完整的序列，例如蛋白质序列。
局部比对一般用来比较一个序列中的一小段与另一个序列中的一小段。
2. 序列注释序列注释是指将序列上的功能信息注释到序列上。
一般情况下，序列注释会包括以下几个方面的信息：基因结构，包括外显子、内含子、UTR等；转录因子结合位点、启动子和增强子等调控元件；蛋白质结构，包括功能和结构域等；翻译起始和终止位点等。
序列注释需要利用已知的信息，例如已知的基因、蛋白质和调控元件等数据库信息。
生物信息学中的序列分析技术
生物信息学中的序列分析技术生物信息学是一门涉及到生物学、计算机科学、统计学等多个学科领域的交叉学科。
其主要研究的是通过计算机技术分析和处理生物学数据，以便更好地了解生物学的基本原理以及应用于生物领域的技术和工具。
而生物信息学中的序列分析技术则是其研究重点之一。
序列分析技术通过分析生物分子（如DNA、RNA和蛋白质）的序列以及其结构和功能，提供了许多有用的信息。
例如，帮助确定基因型和表型之间的关系，预测蛋白质的功能以及探测序列之间的相似性和差异性等等。
下面将简单介绍一些常用的序列分析技术。
1. 序列比对序列比对是一种将两个或多个序列进行对比的技术。
其主要目的是确定序列之间的相似性和差异性，并且找到它们之间的一些重要特征（如组成、结构和功能等）。
序列比对可以判断两个或多个DNA或蛋白质序列之间的相似性、距离以及定义进化关系等。
2. 基因结构预测基因结构预测是通过分析 DNA 序列中含有转录位点（TSS）和编码区域（CDS）等关键区域来判断其中有没有完整的基因序列。
对于没有直接测定基因序列的细胞，基因结构预测技术是一种重要的方法来推断基因序列。
3. 蛋白质序列分析蛋白质序列分析是一种分析蛋白质序列以及其结构和功能的技术。
这种技术为寻找具有特定功能的关键氨基酸残基提供了帮助，也可以帮助识别特定的蛋白质家族，并预测蛋白质的结构和功能等。
4. 基因芯片技术基因芯片技术是一种利用高通量 DNA 芯片，将成千上万的DNA 片段同时比较的技术。
这种技术为分析基因表达模式、标记具有特定疾病或特定生理状态的基因，以及识别具有特定性质的遗传物质提供了帮助。
5. 基因组学和转录组学基因组学和转录组学是两个使用序列分析技术来研究生物学的领域。
其中基因组学关注整个基因组的结构和功能，而转录组学关注在特定生理情况下基因表达的情况。
这些研究可以帮助识别特定基因、预测编码蛋白质的结构和功能，甚至确定蛋白质之间的相互作用等。
总之，序列分析技术是在生物学领域中非常有用的技术。
生物信息学 第4章 序列特征分析
Analysis of Sequence Characterristics
第一节 引言
Section 1 Introduction
一、基因结构
基因的概念是随着遗传学、分子生物学、 生物化学等领域的发展不断完善的。从分子 生物学角度来看，基因是负载特定生物遗传 信息的DNA分子片段，在一定的条件下能 够表达这种遗传信息，产生特定的生理功能。
PromoterScan在线网页
五、密码子偏好性
密码子使用偏性是指生物体中编码同一种氨 基酸的同义密码子的非均匀使用现象。这一现象 的产生与诸多因素有关，如基因的表达水平、翻 译起始效应、基因的碱基组分、某些二核苷酸的 出现频率、G+C含量、基因的长度、tRNA的丰度、 蛋白质的结构及密码子一反密码子间结合能的大 小等。所以对密码子使用偏好性的分析具有重要 的生物学意义。
原核生物基因结构：
一个完整的原核基因结构是从基因的5'端启动子区域开 始，到3'端终止区域结束。基因的转录开始位置由转录起始 位点确定，转录过程直至遇到转录终止位点结束，转录的内 容包括5'端非翻译区、开放阅读框及3'端非翻译区。基因翻 译的准确起止位置由起始密码子和终止密码子决定，翻译的 对象即为介于这两者之间的开放阅读框ORF。
利用GENSCAN识别基因开放阅读框
GENSCAN是美国麻省理工学院的Chris Burge 于1997年开发成功的人类（或脊椎动物）基因预测 软件，它是根据基因组DNA序列来预测开放阅读框 及基因结构信息的开放式在线资源，尤其适用于脊 椎动物、拟南芥和玉米等真核生物。
GENSCAN的网址为： http：///GENSCAN.html
利用CodonW分析密码子偏好性
生物信息学 第五章 核酸序列分析
各类核苷酸出现的频率。对于随机分布的DNA序列来说，每种核苷酸的出现是均
匀分布的，即出现频率各为0.25。而真实基因组的核苷酸分布则是非均匀的，如 酵母基因组核苷酸出现频率如下左表。
单双链的区别：
同时计算DNA的正反两条链，根据碱基配对原则，A和T、G和C的出现频率应该 是相同的。但实际上A和T、G和C的出现频率不同，但是却非常接近，如酵母单
AA和AT、TCG、ATC、GCA、A。这三种顺序被称为开放阅读框。
实现方法： ① 扫描给定的DNA序列，在3个不同的阅读框中寻找较长的ORF。
② 当遇到终止密码子后，回头寻找起始密码子，以确定完整的编码区域。
基因开放阅读框/基因结构分析识别工具
Getorf Plotorf ORF Finder BestORF GENSCAN Gene Finder FGENESH GeneMark http://bioweb.pasteur.fr/seqanal/interfaces/getorf.html http://bioweb.pasteur.fr/seqanal/interfaces/plotorf.html /gorf/gorf.html /all.htm /GENSCAN.html /tools/genefinder/ /all.htm /GeneMark/ EMBOSS EMBOSS NCBI Softberry MIT Zhang lab Softberry GIT 通用 通用 通用 真核 脊椎、拟南芥、玉米 人、小鼠、拟南芥、酵母 真核 原核
GLIMMER
/genomes/MICROBES/gli mmer_3.cgi /software/glimmer
生物信息学中基因序列分析方法及注意事项
生物信息学中基因序列分析方法及注意事项在生物信息学领域中，基因序列分析是一项重要的研究任务。
基因序列分析可以帮助我们理解基因组的结构和功能，寻找潜在的基因组变异，并预测基因的功能。
本文将介绍一些常见的基因序列分析方法，并提供一些建议和注意事项。
一、基因序列比对方法基因序列比对是将一个基因序列与一个或多个参考序列进行比较的过程。
比对的目的是识别序列中的保守元素以及识别已知序列与未知序列之间的相似之处。
常见的基因序列比对方法包括全局比对和局部比对。
1.全局比对：全局比对方法适用于两个序列之间具有较高的相似性。
其中最常用的方法是Smith-Waterman算法，该算法可以找到两个基因序列之间的最佳比对结果，包括匹配、替代和间隔。
2.局部比对：局部比对方法适用于寻找两个序列之间的片段相似性。
著名的局部比对算法有BLAST和FASTA。
这些方法能够快速识别目标序列中与参考序列相似的片段，并生成比对结果。
二、基因预测方法基因预测是指根据DNA序列推断基因的位置和结构。
基因预测的主要挑战在于标识和区分编码蛋白质的基因和非编码区域。
以下是一些常用的基因预测方法：1.基于序列特征的预测：该方法使用DNA序列中的特定序列特征来识别编码蛋白质的基因。
这些特征包括启动子序列、剪切位点、启动密码子和终止密码子等。
通过在目标序列中搜索这些特征，可以预测基因的位置和结构。
2.基于比对的预测：该方法将已知的蛋白质序列与目标序列进行比对，从而识别可能的编码蛋白质的区域。
该方法依赖于已知蛋白质序列的数据库，如GenBank和SwissProt。
三、基因表达分析方法基因表达分析是通过测量RNA或蛋白质的产量来研究基因在不同组织、生长阶段或环境条件下的表达。
以下是一些常见的基因表达分析方法：1.转录组测序（RNA-seq）：该方法使用高通量测序技术直接测量基因转录产物（mRNA）的产量。
通过RNA-seq技术，可以发现新基因、检测剪接异构体和检测SNP等。
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蛋白质的二级结构
H表示螺旋 G表示3-螺旋 S代表转向
E表示折叠 I表示π螺旋
B表示β桥 T表示氢键转角
蛋白质空间结构
蛋白质的生物学功能在很大 程度上取决于蛋白质的空间结构， 但蛋白质的空间结构又取决于蛋白 质一级结构中的氨基酸组成和排列 顺序，蛋白质结构构象多样性导致 了不同的生物学功能。蛋白质分子 只有处于它自己特定的空间结构情况下，才能获得它特定的生 物活性，空间结构稍有破坏，就很可能会导致蛋白质生物活性 的降低甚至丧失，因为它们的特定的结构允许它们结合特定的 配体分子。知道了基因密码，科学家们可以推演出组成某种蛋 白质的氨基酸序列，却无法绘制蛋白质空间结构。因而，揭示 人类每一种蛋白质的空间结构，已成为后基因组时代的制高点， 这也是结构基因组学的基本任务。
操纵子模型结构
原核生物大多数基因表达调控是通过操纵子机制实现的。
所谓操纵子通常由调节基因、启动子、操纵基因以及2个以 上的编码序列（结构基因）在原核生物基因组中成簇串联组 成。其中结构基因的表达受到操纵基因的调控。调节基因能 产生作用于操纵基因的阻遏物（一种蛋白质），操纵基因靠 近它所控制的结构基因，阻遏物与操纵基因的结合能阻止结 构基因的转录。
起始外显子
终止外显子
二、CpG岛— —CpG islands
CpG岛是指DNA序列上的一个区域，此区域含有大 量相联的胞嘧啶（C）、鸟嘌呤（G），以及使两者相连 的磷酸酯键（p）。CpG岛的概念是Gardiner-garden和 Fromner于1987年提出的，基因中平均每100 Kb即可出现。
一、开放阅读框ORF—open reading frame
开放阅读框指的是从5'端开始翻译起始密码子（ATG）
到终止密码子（TTA、TAG、TGA）的蛋白质编码碱基序列。 每个序列都有6个可能的开放阅读框，其中3个开始于第1、2、 3个碱基位点并沿着给定序列的5'→ 3'的方向进行延伸，而另 外的3个开始于第1、2、3个碱基位点但沿着互补序列的5'→ 3'的方向进行延伸。在开始这项工作之前，我们并不知道 DNA双链中哪一条单链是编码链，也不知道准确的翻译起始 点在何处，由于每条链都有3种可能的开发阅读框，2条链共 计6种可能的开放读框，我们的目的就是从这6个可能的开放 阅读框中找出一个正确的开放阅读框。根据这个开放阅读框 翻译得到的氨基酸序列才是真正表达的蛋白质产物。
第一节 引言
Section 1 Introduction
一、基因结构
基因的概念是随着遗传学、分子生物学、 生物化学等领域的发展不断完善的。从分子 生物学角度来看，基因是负载特定生物遗传 信息的DNA分子片段，在一定的条件下能够 表达这种遗传信息，产生特定的生理功能。
原核生物基因结构：
一个完整的原核基因结构是从基因的5'端启动子区域 开始，到3'端终止区域结束。基因的转录开始位臵由转录 起始位点确定，转录过程直至遇到转录终止位点结束，转 录的内容包括5'端非翻译区、开放阅读框及3'端非翻译区。 基因翻译的准确起止位臵由起始密码子和终止密码子决定， 翻译的对象即为介于这两者之间的开放阅读框ORF。
核苷酸总是GT，并且其3'端的最后两个核苷酸总是AG，即：
5'-GT ……AG-3'，这个规律有助于真核生物开放阅读框的识 别。
利用GENSCAN识别基因开放阅读框
GENSCAN是美国麻省理工学院的Chris Burge 于1997年开发成功的人类（或脊椎动物）基因预测
软件，它是根据基因组DNA序列来预测开放阅读框
真核生物的开放阅读框
真核生物的开放阅读框不仅含有编码蛋白的外显子 （exon），而且还有内含子（intron），并且内含子将开放 阅读框分割为若干个小片段。开放阅读框的长度变化范围非 常大，因此真核生物的基因预测远比原核生物困难。但是， 在真核生物的开放阅读框中，外显子与内含子之间的连接绝 大部分情况下满足GT-AG规律：内含子序列 5' 端的起始两个
对DNA序列和蛋白质序列进行序列特征分析， 能够使我们从分子层次上了解基因的结构特点，
了解与基因表达调控相关的信息，了解DNA序列与
蛋白质序列之间的编码，了解蛋白质序列与蛋白
质空间结构之间的关系和规律，为进一步研究了
解蛋白质功能与蛋白质结构之间的关系提供理论
依据。
第二节 DNA序列特征分析
Section 2 Analysis of DNA Sequence Characteristics 分析DNA序列，除了进行序列比对之外，更重要的工作 是从序列中找到基因及其表达调控信息。寻找基因的工作有 两个：一是识别与基因相关的特殊序列信号，如启动子、起 始密码子，通过信号识别大致确定基因所在的区域；二是预 测基因的编码区域，或预测外显子所在的区域。在此基础上， 结合两个方面的结果确定基因的位臵和结构。绝大部分基因 表达调控信息隐藏在基因序列的上游区域，在组成上具有一 定的特征，可以通过序列分析识别这些特征。
真核生物基因结构：
一个完整的真核生物基因，不但包括编码区域，还包括 5'端和3'端两侧长度不等的特异性序列，虽然这些序列不编
码氨基酸，却在基因表达的过程中起着重要的作用。所以， 严格的“基因”这一术语的分子生物学定义是：产生一条多 肽链或功能RNA所必须的全部核苷酸序列。
二、蛋白质结构
蛋白质是一种生物大分子，蛋白质中相邻的氨基 酸通过肽键形成一条伸展的肽链，这条链称为蛋白质
的一级结构，不同蛋白质其肽链的长度不同，肽链中
不同氨基酸的组成和排列顺序也各不相同。肽链上的
氨基酸残基形成局部的二级结构，各种二级结构在空
间卷曲折叠形成特定的三维空间结构。有的蛋白质由 多条肽链组成，每条肽链称为亚基，亚基之间又有特
定的空间关系，称为蛋白质的四级结构。
蛋白质的一级结构
蛋白质的一级结构决定二级结构 蛋白质的二级结构决定三级结构
及基因结构信ห้องสมุดไป่ตู้的开放式在线资源，尤其适用于脊 椎动物、拟南芥和玉米等真核生物。 GENSCAN的网址为：
http：///GENSCAN.html
GENSCAN在线操作页面
用GENSCAN预测AC002390序列的基因/外显子
用GENSCAN预测AC002390序列的基因/外显子的位置图