基因组测序技术和基因识别(完整版).
生物信息学中的基因组测序技术
生物信息学中的基因组测序技术生物信息学是生命科学中一个快速发展的领域，通过计算机技术来分析和解释生物学数据。
其中，基因组测序技术是生物信息学中极为重要的一个分支，它使我们能够以前所未有的速度和深度探索生命的奥秘，并为医学科研、生物学研究、农业生产等领域提供了无限可能。
一、基因组测序技术的基本概念基因组是一个生物体中全部的遗传信息，包括DNA构成的基因和非编码区的DNA。
因此，基因组测序就是将一个生物体中的全部基因、基因组中的非编码区域都全部测定出来。
它是一项需要处理大量数据的工作，成果具有非常广泛的应用前景。
目前，基因组测序技术可分为两种：全基因组测序和转录组测序。
所谓全基因组测序，就是基因组中所有的DNA序列都要被测定；而所谓转录组测序，则是指仅仅测定基因组中某些特定区域的信息，例如基因转录RNA（tinyRNA），完成了基因组信息的“转录”过程。
二、基因测序技术的发展历程20世纪60年代，基因测序技术刚刚起步，以Sanger测序法为代表。
该方法基于荧光原理，通过反复扩增DNA片段，再用荧光标记的引物与模板DNA结合，以测定DNA上的A、T、C、G等碱基。
20世纪末，全球各大研究机构陆续加入到基因测序领域，随之而来的是一场测序速度和质量之间的竞争。
1995年，美国国立卫生研究院（NIH）和美国能源部（DOE）共同启动了人类基因组计划（HGP），旨在测定人类基因组序列。
1998年，HGP首次公布了人类基因组中的一份完整序列，随后，众多国家和地区也启动了自己的基因组计划，如欧洲生物信息研究所（EMBL）、英国生物信息中心（EBI）等。
21世纪初，为了加速基因测序技术的发展，人们发明了高通量测序技术。
2005年，来自美国的454公司发明了一种基于测序-by-synthesis技术的高通量测序仪器，名为GS20。
该测序仪用于测定短小的DNA读数，不能测定长序列。
2007年，Illumina公司开发了Solexa技术，其主要特点是提高测序速度，同时能够读取更长的序列。
基因组测序及功能解析
基因组测序及功能解析【引言】基因组测序和功能解析是现代遗传学研究中的重要技术和方法之一。
通过对生物体基因组的测序，我们可以获取关于基因组的详细信息，进而了解其组成、结构和功能。
基因组的功能解析则指的是对基因组序列进行解读和理解，以揭示基因之间的相互作用、功能和调控机制。
本文将介绍基因组测序的基本原理和方法，以及基因组功能解析的常见策略和意义。
【基因组测序】基因组测序是指对一个生物体的整个基因组进行测序，即获取其所有基因的DNA序列信息。
其基本原理是利用高通量测序技术将DNA分子断裂、重复复制、测序和组装，最终获得完整而准确的基因组序列。
目前常用的基因组测序技术有两类：Sanger测序和下一代测序。
Sanger测序是早期开发的一种经典测序方法，基于链终止和荧光标记的原理，逐个测定每个碱基的序列。
尽管Sanger测序准确可靠，但其运行周期较长、成本较高，适用于小规模基因组测序。
相比之下，下一代测序技术（如Illumina、454和Ion Torrent等）以其高通量、高效率和低成本的特点成为当前主流。
这些技术通过将DNA分子打断成片段，并在平行的DNA模板合成、扩增和测序过程中，有效提高了测序的速度和准确度。
【基因组功能解析】基因组功能解析是对基因组序列进行解读和研究，以了解基因之间的相互作用、功能和调控机制。
基因组的功能包括编码蛋白质的基因、非编码RNA等。
基因组功能解析的目标之一是鉴定和注释基因组中的基因和功能元件，以帮助我们理解基因组的结构和功能。
基因组注释是确定基因、非编码RNA以及其他功能元件如启动子、转录因子结合位点等的位置和功能。
基因组功能解析的常见策略包括基因预测、同源序列比对、基因表达分析、DNA甲基化分析等。
基因预测是通过计算机算法和生物信息学工具对序列进行比对、搜索和分析，预测出具有编码潜力的DNA序列，即基因。
同源序列比对则是将所研究生物的基因组序列与已知的功能注释良好的生物基因组进行比对，以推断序列的功能和结构。
基因组学基因组测序与分析的方法
基因组学基因组测序与分析的方法基因组学是研究生物体基因组的学科，通过基因组测序和分析来揭示基因的结构、功能和相互作用等信息。
基因组测序是基因组学研究的基础，它可以帮助科学家了解生物体的遗传信息和进化过程，对于疾病的诊断和治疗等方面也有重要意义。
本文将介绍常见的基因组测序方法以及分析的主要技术和步骤。
一、基因组测序方法1. Sanger测序法Sanger测序法是一种传统的测序方法，通过DNA聚合酶合成DNA链的特性，采用合成引物和ddNTP（比普通dNTP多一羟甲基）进行反应，使得链延伸到相应位置时不再延伸，以此推断出DNA的序列信息。
该方法准确性高，但速度较慢，适用于小规模基因组或特定序列的测定。
2. NGS（Next Generation Sequencing）NGS是一种高通量的测序技术，它将DNA片段切割成短小的片段，通过平台设备进行并行测序，最后将测序结果组装成完整的基因组序列。
NGS具有高通量、高速度、低成本等特点，广泛应用于基因组测序。
3. 单分子测序技术单分子测序技术是一种不依赖于PCR和聚合酶的测序方法，如基于纳米孔的测序技术（Nanopore sequencing）和实时测序技术（Real-time sequencing）。
这些技术可以实现单分子级别的测序，具有高速、原理简单等优点，适用于特定的测序需求。
二、基因组分析的方法和步骤1. 基因识别和注释基因组测序得到的序列信息需要通过基因识别和注释来确定基因的位置、结构和功能等。
这可以通过比对到已知基因组数据库、进行开放阅读框分析和功能注释等方式来实现。
2. 基因组组装测序仪通常会生成大量的短读长序列，对这些序列进行组装是基因组分析的关键步骤。
组装过程通过寻找序列片段之间的重叠区域，将其拼接成较长的连续序列。
根据数据类型的不同，组装方法主要有de novo组装和参考基因组组装。
3. 基因表达分析基因组测序也可以用于研究基因的表达模式和水平。
人类基因组的全面测序技术
人类基因组的全面测序技术近年来，人类基因组测序技术的发展已经取得了惊人的进展。
全面测序技术的应用正在推动医学、科学和生物技术的快速发展。
本文将介绍人类基因组的全面测序技术并探讨其在诊断、治疗及其他方面的应用。
1. 什么是全面测序技术？全面测序技术是指对一个生物的全部基因组进行完整、准确的基因检测和分析。
全基因组测序（WGS）和全外显子测序（WES）是当前广泛使用的两种全面测序技术。
WGS涵盖所有基因，并检测基因中的所有序列，包括外显子和非编码区域。
这种技术可以识别潜在的带状疱疹病毒等最小细菌或病毒。
WES涵盖了外显子，即基因组中编码蛋白质的部分，因为外显子具有功能和编码信息，所以WES能够检测绝大多数致病突变位点。
此外，由于WES只需测序大约1％的基因组，因此它比WGS 的成本低得多。
2. 全面测序的应用2.1 基因疾病检测全面测序技术的应用在基因疾病的检测上已经有了很多成功的案例。
基因突变是诸如先天性心脏病、囊性纤维化等多种遗传疾病的重要原因。
全面测序技术能够检测所有基因，并对基因突变进行分析，以达到诊断和治疗的目的。
全面测序技术能够帮助识别基因疾病的早期症状。
比如，在一个年轻的人中获得全面测序数据。
即使他目前没有疾病，但是数据中展现了可能患有某种基因疾病的风险。
这样，医生可以对这些患者实施早期预防措施。
2.2 致病基因的全面测序全面测序技术还可用于寻找与某些复杂疾病有关的单个致病基因。
这类复杂疾病可能是由多个基因以及环境和生活方式因素的相互作用引起的。
通过寻找可能相关的基因，科学家可以开始了解这些基因如何作用于疾病的形成。
2.3 癌症研究全面测序技术可以用来研究肿瘤的基因变化。
这些变化可能导致肿瘤的发生和进展，因此了解这些变化可以为精准治疗提供重要信息。
了解肿瘤样本的基因组信息也可以帮助医生确定哪些基因可能是治疗目标。
2.4 个性化治疗全面测序技术的结果可以为精准治疗提供基础，这种治疗旨在根据每个人的基因组信息为其提供定制的治疗方案。
基因组测序及功能解析
基因组测序及功能解析基因组测序是指对一个生物体的全部基因组（包括DNA和RNA序列）进行测序的过程。
随着高通量测序技术的发展，基因组测序已经成为当前生命科学研究中的重要手段之一。
本文将介绍基因组测序的原理和流程，并进一步探讨基因组功能解析的方法与应用。
一、基因组测序原理和流程1. 基因组测序的原理基因组测序主要基于DNA的测序技术，早期采用的是Sanger测序方法，而现在广泛应用的则是下一代测序（Next-generation Sequencing，简称NGS）技术。
NGS技术的核心原理是通过将基因组中的DNA进行分段、扩增和测序反应，然后再通过高通量测序仪进行快速并行测序，最终得到DNA序列数据。
2. 基因组测序的流程基因组测序的流程包括样本准备、DNA提取、文库构建、测序和序列数据分析等步骤。
首先，需要从生物体中提取DNA样本，然后对DNA进行文库构建，包括DNA断裂、添加识别引物和文库扩增等步骤。
接下来，将文库进行测序反应，并使用高通量测序仪对测序片段进行测序。
最后，利用生物信息学分析软件对测序数据进行质控、比对、拼接和注释等步骤，得到最终的基因组测序结果。
二、基因组功能解析的方法1. 基因注释基因注释是对基因组测序结果进行分析和解读的过程，主要目的是确定测序数据中的基因组区域以及基因区域中的基因和功能元件的位置。
常用的基因注释方法包括：基因识别、转录本注释、功能注释、非编码RNA注释等。
这些方法的综合应用可以揭示基因组和基因功能的相关信息。
2. 转录组学分析转录组学分析是通过对DNA的模板转录产生RNA，并对转录产物进行分析，从而了解基因的表达水平和调控机制。
常用的转录组学分析方法包括RNA-Seq和微阵列。
RNA-Seq可以全面检测所有转录产物的拷贝数，从而揭示全局基因表达情况；而微阵列则通过测量RNA与DNA的杂交程度来定量检测RNA的表达情况。
3. 蛋白质组学分析蛋白质组学分析是对生物体内蛋白质的组成、结构和功能等进行研究的一门学科。
(完整版)宏基因组测序讲解
宏基因组测序目的研究藻类物种的分类，研究与特定环境与相关的代谢通路，以及通过不同样品的比较研究微生物内部，微生物与环境，与宿主的关系。
技术简介宏基因组( Metagenome)(也称微生物环境基因组Microbial Environmental Genome, 或元基因组) 。
是由 Handelsman 等 1998 年提出的新名词，其定义为"the genomes of the total microbiota found in nature" , 即生境中全部微小生物遗传物质的总和。
它包含了可培养的和未可培养的微生物的基因，目前主要指环境样品中的细菌和真菌的基因组总和。
而所谓宏基因组学 (或元基因组学， metagenomics) 就是一种以环境样品中的微生物群体基因组为研究对象，以功能基因筛选和/或测序分析为研究手段，以微生物多样性、种群结构、进化关系、功能活性、相互协作关系及与环境之间的关系为研究目的的新的微生物研究方法。
一般包括从环境样品中提取基因组 DNA, 进行高通量测序分析，或克隆DNA到合适的载体，导入宿主菌体，筛选目的转化子等工作。
宏基因组( Metagenome)(也称微生物环境基因组Microbial Environmental Genome, 或元基因组) 。
是由 Handelsman 等 1998 年提出的新名词，其定义为"the genomes of the total microbiota found in nature" , 即生境中全部微小生物遗传物质的总和。
它包含了可培养的和未可培养的微生物的基因，目前主要指环境样品中的细菌和真菌的基因组总和。
而所谓宏基因组学 (或元基因组学， metagenomics) 就是一种以环境样品中的微生物群体基因组为研究对象，以功能基因筛选和/或测序分析为研究手段，以微生物多样性、种群结构、进化关系、功能活性、相互协作关系及与环境之间的关系为研究目的的新的微生物研究方法。
基因测序(一代测序和二代测序)-用于临床疑难病原体鉴定精选全文
（一）难鉴定细菌真菌一代测序方法
细菌核糖体基因结构特征
➢ 16S rRNA编码基因约1500 bp，包含约50个功能域。 ➢ 为细菌分类的金标准，由可变区和保守区组成。 ➢ 保守区为细菌共有，可变区有属或种特异性。
真菌核糖体基因结构特征
➢ 18S RNA基因、5.8S rDNA、28S RNA基因较保守， 不适合区分不同属种。
➢诊断不清、治疗 无效、束手无策
二代测序案例分析
➢48小时 ➢完成脑脊液标本二代测序
➢ 提示钩端螺旋体感染 ➢475条序列，占比0.016% ➢改用青霉素治疗
➢32天 ➢男孩痊愈出院
二代测序案例分析
共得到序列数 3,063,784
二代测序过程 PCR扩增选择 性，可丢失大 量病原体片段
二代测序案例分析
➢ 1个样品3000元以上。
二代测序流程
样本收集 保存转运
RNA病毒 也可建库
二代测序 百万序列
7000种病 原体分析
区分致病 菌污染菌
华大基因二代测序可检测病原体近 7000种
可检测病原种类 细菌 真菌 病毒
寄生虫 分枝杆菌（结核和非结核）
支原体/衣原体
种类数量/种 2328 199 4189 135 83 41
病毒有DNA病毒和RNA病毒之分，如怀疑流感病毒、呼吸道合 胞病毒、冠状病毒等RNA病毒，需要注意送检RNA检测流程。
迅敏康IngeniGen公司二代测序可检 测病原体14000多种
可检测病原种类 细菌 真菌 病毒
寄生虫 分枝杆菌（结核和非结核）
衣原体 支原体 立克次氏体
种类数量/种 5682 812 7098 138 94 85 96 90
➢ 间隔区ITSl、5.8S rDNA和间隔区ITS2 在不同真 菌属及种间表现出较高的差异，目前已用于真菌 分类鉴定和分子检测，以ITS2应用最广泛。
第五章基因组测序技术(共118张PPT)
断裂产物分 别在4个泳 道电泳
G G+A T+C C
化学法测序实例
哌啶
改进的特异化学切割反应
1.基本原理
与链终止法测序原理相同,只是用不同 的荧光色彩标记ddNTP,如ddATP标记红 色荧光,ddCTP标记蓝色荧光, ddGTP标 记黄色荧光, ddTTP标记绿色荧光.由于 每种ddNTP带有各自特定的荧光颜色,而 简化为由1个泳道同时判读4种碱基.
②该酶能够用2‘，3’--双脱氧核苷三磷酸作底物并将 其聚合到新生寡核苷酸链的3‘-末端，从而终止其延 伸反应。
在DNA测序反应中，加入模板DNA，引物（特异 性引物），DNA聚合酶，dA，dT，dG，dC和一 种ddNTP。常用Klenow大片段，无5'→3'外切酶 活性。
制备单链模板
A 克隆于质粒中DNA→用碱或热变性 B M13克隆单链DNA C 噬粒克隆DNA D PCR产生单链DNA
C 参考人类基因组图,特别是大量的STS位标作为基点,进行
序列组装，排成重叠克隆群.
基于克隆群(contig-based)
鸟枪法策略
指导测序策略
遗传、物理图谱
人们对感兴趣的基因或与疾病相关的 基因优先测序.
如:人类主要组织相容性复合区位于第6号 染色体,与人类免疫系统有关，因而优先 测序.
EST是一种重要的基因组图分子标记,以EST为探针很 容易从 cDNA中筛选全基因,又可从BAC克隆中找到其
2. 人类基因组草图的完成
2000年6月26日是人类 上值得纪念的一天。人 类基因组的工作草图已 经绘制完毕并于这天向 全世界公布。最终完成 图要求测序所用的克隆 能忠实地代表常染色体 的基因组结构，序列错 误率低于万分之一。
- 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)。
ACTG
GCAC CACT CTGA
目标序列：CGTGACT
互补序列：GCACTGA
• 由测出的局部序列：GCAC、ACTG、CTGA、CACT，可 以重构目标序列的互补序列GCACTGA ，从而得到目标序 列 CGTGACT 。 • 可用求最大权值的哈密顿路径的方法求解。 • 也可用欧拉路径的方法求解，该算法较省时。
• 基因识别是生物信息学领域里的一个重要研
究内容
• 基因识别问题，在近几年受到广泛的重视
• 当人类基因组研究进入一个系统测序阶段时，急需 可靠自动的基因组序列翻译解释技术，以处理大量 已测定的但未知功能或未经注释的DNA序列
1、原核基因识别
原核基因特点：基因密度高、简单（绝大多数不含内含子）。 其重点在于识别编码区域
3 badc，权值5
4 cadb，权值10 5 dbca，权值8
拼接结果：AGGTCCTAAA
最大权的哈密顿路径问题（Hamilton tour problem）
2、杂交测序法
• 杂交测序法（sequencing by hybridization，SBH） • 基本原理是：构建基因微阵列（microarray，也称基因芯 片，gene chip），让待测序列与其反应，然后由反应获
得的信息确定待测序列的局部序列，最后根据这些局部序
列重构目标序列。 • 基因微阵列（microarray，也称基因芯片，gene chip）， 将高密度DNA片段阵列以一定的排列方式使其附着在基片 上而形成。
AA AT AG AC TA TT TG TC GA GT GG GC CA CT CG CC AA AT AG AC TA TT TG TC GA GT GG GC CA CT CG CC
• 非翻译区域（untranslated regions, UTR）
• 编码区域两端的DNA，有一部分被转录，但是不被翻译， 这一部分称为非翻译区域
• 5’UTR---基因上游区域的非翻译区域 • 3’UTR---基因下游区域的非翻译区域
• 对于任何给定的核酸序列（单链DNA或mRNA）， 根据密码子的起始位置，可以按照三种方式进行解 释。 • 例如，序列ATTCGATCGCAA
1 AGGTCC AGGTCC TAAA AGG TCCTAAA TCCTAAA 1 AGG 4 3 1 3 1 TAAA
拼接过程
• 查找能顺箭头方向依次经过各顶点的所有通路中权值之和 最大的，即为拼接后的序列。 1 adbc，权值8 2 bcad，权值7
a 1 AGGTCC 4 3 1 3 d TCCTAAA 1 AGG c 1 TAAA b
• 多个碱基的组成
• 通过统计分析识别编码序列
2、真核基因识别问题
真核基因远比原核基因复杂：
基于基因密码子特性的识别方法 • 辨别编码区域与非编码区域的一种方法
• 是检查终止密码子的出现频率 终止密码子出现的期望次数为： 每21个（ 64/3）密码子出现一次终止密码子
基本思想：
• 如果能够找到一个比较长的序列，其相应的密码子序列不含 终止密码子，则这段序列可能就是编码区域。
• 基本算法：
• 基因组学（genomics）以基因组分析为手段，研
究基因组的构成、时序表达模式和功能，并提供有 关生物物种及其细胞功能的进化信息。 • 功能基因组学研究基因和非编码序列生物学功能。 • 比较基因组学通过生物物种基因组之间的比较，研 究基因的功能。
• 基因识别是识别DNA序列上的具有生物学特
征的片段，是基因组研究的基础。
• 鸟枪法（shotgun method）,也称霰弹法。将DNA 分子打碎，得到长度在500-1000bp之间的小片段， 对这些片段测序，然后根据他们之间的关系进行 拼接，得到最终目标序列。
目标序列 序列碎片
序列片段覆盖待测序列 序列片段之间也存在着相互覆盖或者重叠。
拼接过程
• 以每个片段为顶点，在每个顶点之间画有向边，有向边的 权值代表交叠的字符d 得到三发送个数，方向由交叠序列 前片段指向后片段。
（1） ATTCGA TCGCAA （2） A TTCGAT CGCAA （3） AT TCGATCGCAA
• 这三种阅读顺序称为阅读框（reading frames）
• 一个开放阅读框（ORF,open reading frame）是一个没有 终止编码的密码子序列。 • 原核基因识别任务的重点是识别开放阅读框，或者说识别长 的编码区域。
基因组测序技术和基因识别
主要内容
• 一、基因组测序技术 • 二、基因识别
一、基因组测序技术
• 大规模DNA测序技术使全基因组的测序成为可能。 • 现有测序仪所能测得的序列长度有限，一般5001000bp。而基因组序列长度远大于此，必须经过下 列过程才能测得：
Hale Waihona Puke 打碎测序鸟枪法 杂交测序法
拼接
1、鸟枪法
3、拼接软件
• Phred、Phrap、Consed
• Sequencher • ContigExpress
>1 aggtcc >2 taaa >3 agg >4 tcctaaa
二、基因识别
• 基因组（genome）是指一个生物体、细胞或病毒 的整套基因。
这说明DNA的编码区域并非随机
• 假设在一条DNA序列中已经找到所有的ORF， 那么可以利用密码子频率进一步区分编码ORF 和非编码ORF • 利用这种方法，可以计算一个ORF成为编码区 域的可能性。
基于编码区域碱基组成特征的识别方法 • 编码序列与非编码序列在碱基组成上有区别
• 单个碱基的组成比例
• 扫描给定的DNA序列，在三个不同的阅读框中寻找较长的 ORF。遇到终止密码子以后，回头寻找起始密码子。 • 这种算法过于简单，不适合于处理短的ORF或者交叠的 ORF。
• 识别编码区域的另一种方法是分析各种密码子出现 的频率
例如，亮氨酸、丙氨酸、色氨酸分别有 6个、4个和1个密码子 将一个随机均匀分布的DNA序列翻译成氨基酸 序列，则在氨基酸序列中上述3种氨基酸出现的 比例应该为6:4:1 但是在真实的氨基酸序列中，上述比例并不 正确