9-基因家族分析【兰州大学生物信息学】
05 兰州大学生物信息学DNA序列分析及基因功能预测
该方法适合对待测样品进行初步筛选， 目前已广泛被实时定量PCR替代。
2．实时定量PCR
常用于mRNA的定量分析 实时定量PCR (Real-time Quantitative Polymerase chain Reaction,RQ-PCR)是定量分析mRNA的最通用、最快速、 最简便的方法，该方法是对PCR反应进行实时监测，具
第五章. DNA序列分析, 基因表达及功能分析
第一节 DNA序列分析 第二节 基因表达的分析策略 第三节 生物信息学在预测基因功能中的应用
第四节 基因的生物学功能鉴定技术
第一节. DNA序列分析
DNA序列分析
——基因序列 ——基因表达调控信息 寻找基因牵涉到两个方面的工作 ： 识别与基因相关的特殊序列信号 预测基因的编码区域 结合两个方面的结果确定基因的位置和结构 基因表达调控信息隐藏在基因的上游区域，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。
功能位点示意
基因组序列中若干个相邻的功能位点组合
形成功能区域（functional region）。
功能位点分析的任务
发现功能位点特征 识别功能位点
利用共有序列搜索功能位点
共有序列（consensus）又称一致性片段
共有序列是关于功能位点特征的描述，它描述了
功能位点每个位置上核苷酸进化的保守性 例如: NTATN
对于酵母基因组
PA=0.3248 PAA=0.1193
=0.1193/（0.3248*0.3248） =1.131 > 1 表明在两个连续位置上“A”的出现不是独立 的，而是相关的。 PAA’
三联核苷酸——基因密码子
在进行编码区域识别时，常常需要对三联
兰州大学生物信息学基因芯幻灯片
第三节 基因芯片设计
１、基因芯片设计的一般性原那么 基因芯片设计主要包括两个方面: (1)探针的设计 指如何选择芯片上的探针 (2)探针在芯片上的布局 指如何将探针排布在芯片上。
兰州大学生物信息学基因 芯幻灯片
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第一节. 基因芯片的概念
按物理学家的观点是应将存在于人类基因 组上的静的基因图谱，向时间、空间维上 展开。为了得到基因表达的功能谱，国际 上在核酸和蛋白质两个层次上都开展了新 技术。这就是在核酸层次上的 DNA 芯片 技术和在蛋白质层次上的大规模蛋白质别 离和序列鉴定技术，也称蛋白质谱技术和 蛋白质组研究。
❖ 为了进展SNPs研究，发现目标序列上可能出现的变 化，最直接的方法就是根据的目标序列设计一系列寡 核苷酸探针，其中每一个探针用于检测目标序列特定 位置上的核苷酸是否发生变化，探察位置位于探针的 中心。这种方法又称等长等覆盖移位法
❖ 第二种方法为单核苷酸分析法。针对目标序列每 个位置上所有可能出现的变化设计相应的探针。
生物芯片技术
生物芯片：指能储藏大量生物信息或快速 并行处理多个生物样品的微器件，它的加 工运用了微电子工业中十分成熟的光学光 刻技术和微机电系统加工中所采用的各种 方法，所处理的对象是生物样品，故称之 为生物芯片。
生物芯片
DNA芯片
亲和力 生物芯片
蛋白芯片 组织芯片
……
它们的应用原理都是基 于生物分子之间的亲和 作用力，如抗原和抗体 的免疫结合，核酸分子 的碱基配对作用等。
3、寻找基因功能
❖ DeRisi等应用酵母cDNA基因芯片研究在有丝分裂 和孢子状态下基因转录和表达水平的差异。
生物信息学中的基因家族分析方法研究
生物信息学中的基因家族分析方法研究生物信息学是近年来崛起的学科，是生命科学、计算机科学、数学等多学科的交叉领域。
生物信息学致力于将大量的生物数据，如基因序列、蛋白质序列、代谢物变化等，用数字化的方式进行存储、分析和解释。
生物信息学的应用范围很广，尤其是在基因领域中，其中基因家族分析方法更是受到了广泛关注。
基因家族是指在不同物种中起着相同或相似生理功能的基因序列，它们通常由相同的基因结构和序列组成，但具有不同的功能。
基因家族的发现和研究对生物学和医学领域具有十分重要的意义。
通过基因家族的分析，可以深入了解基因的功能、进化和分类等重要问题，找出与某些疾病相关的基因，有助于新药研发和疾病预防等。
基因家族的分析方法主要有两种：序列比对和聚类分析。
序列比对是指将两个或多个基因序列进行比较，找出相同部分和不同部分，以了解它们之间的关系。
聚类分析是将待研究的基因序列分为不同的族群（聚类），以便于分析每一族群之间的异同和进化关系。
序列比对方法是最常用的基因家族分析方法之一。
在序列比对中，需要选择适当的序列比对工具和算法来比对一组基因序列，以寻找相同的序列段来确定它们之间的关系。
其中，T-Coffee、MUSCLE 和 CLUSTALX 等是比较流行的基因序列比对工具。
有些比对工具采用局部比对（例如 BLAST），即只比对相似序列的局部区域，有些则采用全局比对（例如 Needleman-Wunsch 算法），即比对整个序列。
聚类分析方法分为层次聚类和非层次聚类两种。
在层次聚类中，先根据基因序列的相似性将它们分到一个个小组（或簇）中，再将相似的簇合并成更大的簇，直到所有基因都被分到同一个簇中。
常见的层次聚类算法有 UPGMA、NJ 和WPGMA 等。
在非层次聚类中，基因之间的相似性表示为一个距离矩阵，然后将相似的基因分为一组，形成基因簇。
常见的非层次聚类算法有 K-means、自组织映射和谱聚类等。
这些方法的应用和效果依赖于基因家族的大小和复杂度。
生物信息学-基因组分析（ＰＤＦ）
in the genomic coordinates. At least one transcript must be expressed outside of the nucleus and one
如果基因组是生命的天书，那么基因就是写成这本书的词汇。生物学家们一直假 设，微生物的故事较短，而人类的故事则是一部巨作，人类拥有8万到10万个基因。但是 UC Berkly的果蝇基因组计划的主任G. Rubin指出，果蝇的基因比我们所认为的最简单的 线虫少了5,000个。他警告说：“生物体的复杂性并不是简单地与基因数量相关联的。”
¾ 基因组的大小和基因的数量在生命进化上可能不具有特别重大的意义；
¾ 人类的基因较其他生物体更“有效” 。
¾ 人类的复杂性更主要的体现在蛋白质的复杂网络中，即蛋白质就是构成 生命的基本构件。Celera公司首席科学家Venter认为：“大部分的生物学行 为发生在蛋白质水平，而不是基因水平。”
目前已完成测序4,000多个基因组
The winner was announced at last week's Homo Sapiens genetics meeting at Cold Spring Harbor Laboratory, New York. The gene champ, Lee Rowen, who directs a sequencing project at the Institute for Systems Biology in Seattle, Washington - beat 460 other hopefuls to take home part of the cash pot.
12-群体遗传学基础和重测序分析【兰州大学生物信息学】
Testing for H-W Equilibrium – Example 1
Only one of the populations below is in genetic equilibrium. Which one?
Population sample
100 100 100 100
Genotypes AA Aa aa 20 80 0 36 48 16 50 20 30 60 0 40
NO DIVERGENCE!!
•divergence of populations
Polymorphism (SNPs)
θ = 4Nμ
Segregating Sites： S=6
Ps = S/n
m
E(Ps) = a1×θ
a1 = 1+2-1+3-1+(m-1)-1
θw = Ps / a1 n Average Pairwise Differences:
Natural selection
Resistance to antibacterial soap
Generation 1: 1.00 not resistant 0.00 resistant
Population genetics
• genetic structure of a population
• alleles • genotypes
group of individuals of the same species that can interbreed
1. Patterns of genetic variation in populations 2. Changes in genetic structure through time
生物信息学_复习题及答案（打印）（1）
生物信息学_复习题及答案（打印）（1）一、名词解释：1.生物信息学：研究大量生物数据复杂关系的学科，其特征是多学科交叉，以互联网为媒介，数据库为载体。
利用数学知识建立各种数学模型; 利用计算机为工具对实验所得大量生物学数据进行储存、检索、处理及分析，并以生物学知识对结果进行解释。
2.二级数据库：在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来，是对生物学知识和信息的进一步的整理。
3.FASTA序列格式：是将DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的核苷酸或者氨基酸字符串，大于号（>）表示一个新文件的开始，其他无特殊要求。
4.genbank序列格式：是GenBank 数据库的基本信息单位，是最为广泛的生物信息学序列格式之一。
该文件格式按域划分为4个部分：第一部分包含整个记录的信息（描述符）；第二部分包含注释；第三部分是引文区，提供了这个记录的科学依据；第四部分是核苷酸序列本身，以“//”结尾。
5.Entrez检索系统：是NCBI开发的核心检索系统，集成了NCBI 的各种数据库，具有链接的数据库多，使用方便，能够进行交叉索引等特点。
6.BLAST：基本局部比对搜索工具，用于相似性搜索的工具，对需要进行检索的序列与数据库中的每个序列做相似性比较。
P947.查询序列（query sequence）：也称被检索序列，用来在数据库中检索并进行相似性比较的序列。
P988.打分矩阵（scoring matrix）：在相似性检索中对序列两两比对的质量评估方法。
包括基于理论（如考虑核酸和氨基酸之间的类似性）和实际进化距离（如PAM）两类方法。
P299.空位（gap）：在序列比对时，由于序列长度不同，需要插入一个或几个位点以取得最佳比对结果，这样在其中一序列上产生中断现象，这些中断的位点称为空位。
P2910.空位罚分：空位罚分是为了补偿插入和缺失对序列相似性的影响，序列中的空位的引入不代表真正的进化事件，所以要对其进行罚分，空位罚分的多少直接影响对比的结果。
生物信息学技术在基因分析中的应用
生物信息学技术在基因分析中的应用现代生物学愈加注重生物学的量化、高通量等特征，大规模的分子生物学数据和基因数据逐渐成为了快速发展的数据资源，而生物信息学技术则成为了这些数据的重要分析和处理手段之一。
生物信息学技术在现代生物学中的应用越来越广泛，其中基因分析便是生物信息学技术应用的重要方面。
本文旨在介绍生物信息学技术在基因分析中的应用，让读者了解生物信息学技术在基因分析中的重要性和优势。
一、生物信息学技术在基因分析中的重要性随着基因测序技术的不断发展，越来越多的基因序列数据得到了提取和存储。
然而，这些数据的处理和分析也成为了一个重要的问题。
因为没有比较和分析这些数据，决策者很难了解这些数据和结论是否可靠。
因此，生物信息学技术在基因分析中扮演着一个重要的角色。
在基因分析中，生物信息学技术的应用使得处理和分析大量基因数据已成为可能。
只有通过这些技术分析基因数据，才能了解基因的秘密。
总之，生物信息学技术在基因分析中的应用是必不可少的。
二、生物信息学技术在基因分析中的优势1. 提高了基因数据处理和分析的效率和准确率基因数据量庞大，如果仅依靠人工分析，效率极低。
但生物信息学技术处理和分析大量基因数据的方法得以解决了这个问题，特别是在寻找基因功能，基因家族关系等方面已经取得了显著的成果。
其高效性和准确性在处理和分析大规模的基因数据方面，起到了非常重要的作用。
2. 使基因分析更有针对性通过使用生物信息学技术分析基因数据，可以更加精确表示基因的特点及其作用。
这些数据在基础和应用研究中具有重要的价值。
大规模测序数据分析得出的基因数据也可以为疾病的预防和治疗提供重要的提示及基础。
更加准确地表示基因的特点及其作用，能够提高基因分析的针对性。
3. 提供有利于跨学科研究的数据资源生物信息学技术集成了计算方法学、统计学、信息学等多学科的技术。
生物信息学技术可以整合不同生物学层面（如分子、细胞、组织、器官、生物群体、环境等）的数据，并将其与其他学科（如医学、地质、化学等）相关联，从而提供具有交叉学科性的数据资源。
基于生物信息学方法筛选和验证肝癌预后标志物
DOI:10.16605/ki.1007-7847.2021.11.0219基于生物信息学方法筛选和验证肝癌预后标志物米宁宁1,白明圳1,高龙1,马海东1,付文康1,林延延1,2,孟文勃1,2*(1.兰州大学第一临床医学院,中国甘肃兰州730099;2.兰州大学第一医院普外科,中国甘肃兰州730099)摘要:运用生物信息学方法探究肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)发生发展的核心基因及预后标志物。
下载GEO (Gene Expression Omnibus)数据库中的GSE112790芯片数据及癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中的肝癌数据,分析得到151个差异表达基因(differentially expressed gene,DEG)并筛选出10个核心基因。
生存分析表明,BUB 1B 、CDC 20、ASPM 和DLGAP 5基因高表达显著影响患者预后。
Oncomine 数据库分析结果证实,BUB 1B 、CDC 20和DLGAP 5的表达水平与肿瘤分级和血管浸润明显相关。
HPA 数据库及肝癌组织芯片的免疫组织化学实验结果均显示,相对于正常肝组织,肝癌组织中CDC20和DLGAP5蛋白高表达。
Cox 分析结果提示,CDC 20和DLGAP 5可作为肝癌患者预后的独立危险因素。
此外,CDC 20甲基化水平是影响其表达水平的重要因素,并且和多种免疫细胞的表达相关。
上述研究结果表明,CDC 20可作为肝癌患者预后评估的潜在生物标志物或治疗靶点。
关键词:肝细胞癌(HCC);核心基因;预后;生物信息学;免疫细胞中图分类号:Q811.4,R735.7文献标识码:A文章编号:1007-7847(2022)06-0538-11收稿日期:2021-11-03;修回日期:2022-01-05;网络首发日期:2022-11-09基金项目:国家自然科学基金资助项目(82060551,32160255);甘肃省自然科学基金项目(20JR10RA676,0JR10RA674);兰州市城关区项目(2019JSCX0092,2019RCCX0038,2019SHFZ0033)作者简介:米宁宁(1995—),男,甘肃天水人,博士研究生;*通信作者:孟文勃(1978—),男,河北景州人,博士,主任医师,教授,硕/博士研究生导师,主要从事肝胆胰外科、消化道肿瘤、内镜外科研究,Tel:************,E-mail:**************.cn 。
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circle图
2.5 基因起源
Segmental and Tandem Duplication
A:两个片段的共线性区域 B:进化树orthologs
根据A,B和绿色和蓝色标记基因序列差异
C:推测这些基因起源
基因结构
1. 外显子数量 2. 某段序列的差异 3. 碱基的差异 4. 启动子区域的差异 5. 内含子相位
3.3 内含子及相位
内含子相位内含子插入密码子的位置 内含子相位的差异可能会导致功能差异 可以手工绘制
3.4 可变剪切
有些基因的一个mRNA前体通过不同的剪接方式（选择 不同的剪接位点）产生不同的mRNA剪接异构体
1.可变剪切对基因功能具有很大的影响 2.基因家族鉴定的基因都是去可变剪切的 3.内含子可能参与转录导致基因功能分化
C 功能分析
1. 功能预测分析 2. 表达量
三、综合类分析
基因家族，转录组， 基因组和实验互相 组合
一 基因家族
A Gene family is a set of several similar genes, formed by duplication of a single original gene, and generally with similar biochemical functions
3.2 Motif和Domain
Domain与Motif: Domain 是保守结构域，一条序列一 般只有1-2个domain Motif 是更小的分类单位，一个 domain可能有多个motif组成
Domain 数量差异对功能影响极大 Domain 数量的不同导致不同亚家族 Motif 的差异可能会导致功能差异
➢ MYB成员多，少选物种 ➢ 亚家族分类 ➢ 同源基因，功能预测 ➢ 基因家族各个分支的扩张与收缩 ➢ 某物种特有分支（标红）
2.1 进化树分析
在本分支上极大的扩张
基因家族在各个物种中的成员 少于10个，选了57种植物，12 种动物 亚家族分类 同源基因，功能预测
2.2 基因数量分析
1. 基因的扩张(segmental and tandem duplication） 2. 基因的丢失 3. 基因只在某支上的扩张 4. 某物种特有的分支
1.3 建树
B: 蛋白序列和Domain序列建树
Domain序列保守行较高，可以更好的反映基因家族各 个成员之间的进化关系
C: 常用建树软件
1. NJ树：ClustalW 2. ML树：RAxML和PhyML 3. Bayes树：MrBayes 4. MP树：PAUP
2.1 进化树分析
桉树 MYB 家族
1.1基因家族鉴定
序列相似性Blast鉴定：
1. 找出已有的或者鉴定好的基因或具 有某功能的基因（拟南芥）
2. 用这些基因对你所需物种进行 blast（evalue=1e-5）
3. 对blast得到的序列进行手工校对
Domain相似性鉴定：
1. 找到你要鉴定的基因家族的 domain（Pfam）
2. 根据domain对物种基因组进行 Search (HMMer)
基因家族进化分析
主要内容
一、什么是基因家族
1. 鉴定方法 2. 基因命名 3. 进化树构建
二、如何进行分析
A 基因数量的分析:
1. 进化树分析 2. 染色体定位 3. 共线性分析 4. 起源方式
B 基因结构的变化
1. 外显子内含子 2. 内含子相位 3. Domain和Motif 4. 启动子区域 5. 可变剪切 6. 选择的计算
3.1 外显子结构
各分支外显子数量一致 外显子差异会导致功能差异 可以在外显子上加上domain
绘制方式： SVG脚本 软件：http://bio.ieo.eu/ fancygene/tutorial.html
3.2 Motif和Domain
Motif 主要软件 Meme: /meme/ Domain分析数据库： /interpro/scan.html /Structure/cdd/wrpsb.cgi /
四 Байду номын сангаас能分析
1. 同源基因预测 2. 转录组分析 3. 实验验证
4.1 同源基因
4.2 转录组
Heatmap 与进化树和基因结构等结合
检测基因在不同组织，不同胁迫的表达
4.3 实验
通过qRT-PCR得到基因家 族各个成员的表达情况 或者验证转录组结果 通过实验验证你的结果 或者关键基因的功能
3. 对得到序列进行手工校对
1.2基因家族命名
根据所在染色体位置命名
根据已有命名的同源基因命名
1.3 建树
A: 建树时物种选择
1. 根据你的研究目的选择物种 2. 很大的基因家族，可以少选几个物种或只选一个物种进行分 3. 基因数量比较少或者比较小的基因家族（10个基因以内），可以多 选几个物种（从藻类到被子植物） 4. 拟南芥作为研究比较清楚的模式植物是除了研究物种外的首选物种
基因家族：是来源于同一个祖先，由一个基因通过基因 重复而产生两个或更多的拷贝而构成的一组基因，它们 在结构和功能上具有明显的相似性，编码相似的蛋白质 产物， 同一家族基因可以紧密排列在一起，形成一个 基因簇，但多数时候，它们是分散在同一染色体的不同 位置，或者存在于不同的染色体上的，各自具有不同的 表达调控模式。
3.5 启动子分析
基因表达量的高低与启动子有关 基因功能的差异主要与基因结构有关
启动子序列：1500bp 预测网址：
http://bioinformatics.psb.ugent.be /webtools/plantcare/html/
3.6 选择计算
选择计算可以得到碱基的差 异，之后通过实验检测对功 能的影响
基因起源的方式：Segmental and Tandem Duplication
2.3 染色体定位
制图方法： 跟据gff文件得到基因的位置信息 A. 软件（没有好用的） B. SVG脚本（已有） C. 手工绘制
染色体定位通常与 基因来源方式 共线性 结合起来
2.4 共线性分析
软件：McscanX