生物信息学基本方法
生物信息分析
生物信息分析生物信息分析是一种基于计算机及相关技术，对生物学信息进行获取、存储、处理、分析和应用的学科。
生物信息学是生命科学和信息科学的交叉学科，包括生物信息的理论、实验方法及应用。
近年来，随着高通量测序技术的发展，大量的生物学数据被积累和存储，这些数据包括基因组、转录组、蛋白质组和代谢组等多个层次的信息。
如何通过生物信息分析提取这些信息的有用性和潜在的意义，成为了当前生物学研究中的一个重要问题。
因此，生物信息分析已经成为生物学研究不可或缺的方法。
1. 生物信息分析的基本方法（1）序列比对：序列比对是一种将不同序列比较并寻找相似性的方法。
在基因组和转录组测序中，序列比对是分析的第一步之一。
它可以标识注释基因、发现新的易位、同源基因家族和零件的可变性等。
（2）基因结构分析：基因结构分析可以预测跨越宿主基因和非编码RNA的内含子和外显子的位置。
基因结构分析的结果有助于预测转录本的存在和函数。
（3）功能注释：功能注释是为了确定一个生物学实体分子对生物学过程的贡献。
生物信息学的方法可以用于预测蛋白质序列和mRNA的结构和功能，或类似生物分子。
（4）通路分析：通路分析是一种方法，可以确定基因和蛋白质在一系列代谢和信号传导通路中的作用。
软件解析得到通路信息，有助于确定基因的作用。
2. 生物信息分析的应用（1）药物开发：生物信息分析对药物开发起到一定的推动作用。
基于结构与功能的生物信息学方法可以有效地预测药物的作用机制、筛选潜在的药物靶标和化合物。
（2）基因组学：基因组学可以分析基因组上发生的变异，揭示DNA上的变异与生理疾病的联系，如人类基因组计划，以及许多基于测序的疾病筛查项目都应用了基因组学技术。
（3）生物信息学在医药相关领域的应用（生物医学工程）以及医疗系统的开发也非常重要。
通过利用基因遗传数据将个体化医疗结合到临床实践中，可以通过个体化管理降低医疗费用、提高健康状况和临床结果。
（4）微生物组：利用微生物组测序技术，可以快速识别和鉴定微生物组成体，研究微生物的代谢途径及作用机制，在微生物发酵、生产和利用方面具有很好的应用前景。
生物信息学中的多重序列比对算法
生物信息学中的多重序列比对算法生物信息学是一门交叉学科，主要研究生物体内的相关信息，如基因、蛋白质等，与计算机科学相结合，开发相应的算法和软件来处理这些信息。
多重序列比对是生物信息学中一个基本的、重要的问题，在基因组学和系统生物学研究中有着广泛的应用。
本文将会介绍多重序列比对的背景和意义，并着重讨论多种常见的多重序列比对算法。
一、多重序列比对的背景和意义DNA序列中的每一个碱基都是遵循特定的规律排列而成的，对于同一物种不同个体的DNA序列中，虽然具有相同的碱基种类，但在具体的分布和数量上，还是会存在一定的差异。
这些差异可能涉及到基因的表达、蛋白质的功能以及遗传变异等方面。
因此，通过对多个DNA序列进行比对，可以发现它们之间的差异和联系，从而深入了解物种的演化路径和生物功能等方面。
多重序列比对的具体过程是将多条序列进行比对，找出它们之间的共同区域和不同之处。
而这个过程并不是一件轻松的事情，因为序列长度的不同和存在的错配等现象，这个比对过程难点很多。
因此，多重序列比对算法的研究和发展也成为了生物信息学研究的前沿领域之一。
二、多重序列比对算法概述多重序列比对算法根据方法不同，可以分为两类，一种是基于全局比对的算法，另一种则是基于局部比对的算法。
在全局比对中，整条序列被视为一个整体进行比对；而在局部比对中，仅比对序列中的一部分区域，这个区域通常是各个序列中比较相似的地方。
下面分别介绍几个常见的多重序列比对算法：1. ClustalWClustalW是一种全局比对算法，它是一种基于序列之间的距离矩阵进行序列比对的方法。
在ClustalW中，首先将多个序列之间的距离计算出来，然后根据距离矩阵的结果进行多序列比对。
ClustalW算法具有速度快、易于使用的特点。
但是，它的精确度不高，适合处理比较简单的序列之间的比对。
2. MuscleMuscle是一种全局比对算法，其特点是能够使用多种方法来计算序列之间的距离矩阵，常见的包括kmer覆盖率、Poisson模型等。
生物信息学中的蛋白质结构预测方法
生物信息学中的蛋白质结构预测方法蛋白质是生命体中重要的基本组成部分之一，它们的结构决定了它们的功能和相互作用方式。
然而，实验方法较为耗时且成本较高，因此，生物信息学中的蛋白质结构预测方法的发展对于研究人员来说具有重要意义。
本文将介绍几种常见的蛋白质结构预测方法。
1. 基于序列比对的方法基于序列比对的方法是最常用的蛋白质结构预测方法之一。
它通过将待预测蛋白质的序列与已知结构的蛋白质序列进行比对，并利用相似区域的结构信息来预测待预测蛋白质的结构。
这种方法的优势在于它可以快速预测蛋白质的结构，并且适用于大规模分析。
然而，由于序列比对的限制，这种方法的结构预测准确性较低。
2. 基于模板的方法基于模板的方法是一种常用的蛋白质结构预测方法。
它利用先前已知的蛋白质结构的模板，将待预测蛋白质序列与模板进行比对，并通过从模板中提取结构信息来预测待预测蛋白质的结构。
这种方法在蛋白质结构预测中具有较高的准确性，尤其是在与已知结构相似的蛋白质上。
然而，对于没有已知结构模板的蛋白质，这种方法就无法有效预测。
3. 蛋白质折叠机制方法蛋白质折叠机制方法是一种基于蛋白质的物理和化学性质来预测蛋白质结构的方法。
它通过分析蛋白质序列中氨基酸的相互作用和构象稳定性来推断蛋白质的结构。
这种方法能够提供相对准确的蛋白质结构预测，但由于计算复杂性和需要大量计算资源，使用该方法进行结构预测较为困难。
4. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法是近年来发展起来的一种蛋白质结构预测方法。
它利用已知的蛋白质结构数据建立模型，通过学习这些模型来预测新的蛋白质结构。
这种方法可以快速预测蛋白质的结构，并且在一定程度上提高了准确性。
然而，由于模型的训练和参数调整等问题，该方法仍然面临挑战。
除了上述提到的方法，还有一些其他的蛋白质结构预测方法，如基于演化信息的方法和基于物理力学模拟的方法等。
这些方法不同于传统的结构预测方法，针对不同的蛋白质结构预测问题具有独特的优势。
生物信息学札记(第4版)
生物信息学札记（第4版）樊龙江浙江大学作物科学研究所浙江大学生物信息学研究所浙江大学IBM生物计算实验室2017年9月本材料已由浙江大学出版社出版：《生物信息学》，樊龙江主编，2017部分内容可通过下列网址获得：/bioinplant/札记前言第一版这份材料是我学习和讲授《生物信息学》课程时的备课笔记，材料大多是根据当时收集的一些外文资料翻译编辑而成。
学生在学习过程中经常要求我给他们提供一些中文的讲义或材料，这促使我把我的这份笔记整理并放到网上，供大家参考。
要提醒使用者的是，这份材料仅是根据我对生物信息学的一些浮浅的认识整理而成，其中的错误和偏颇只能请读者自鉴了。
2001年6月第二版自1999年开始接触生物信息学以来，一晃已近六年，而本札记也近四岁了。
2001和2002年中国科学院理论物理所的郝柏林院士在浙江大学首次开设生物信息学研究生课程，我作为他的助教系统地学习了生物信息学；同时，借着我国水稻基因组测序计划的机遇，在他的带领下从2001年开始从事水稻基因组分析，从此自己便完全投入到这一崭新、引人入胜的领域中来。
不断有来信向我索要本札记的电子版文件，同时在不少网站上看到推荐该札记的内容。
生物信息学、基因组学等发展很快，现在再回头审看该札记，有些部分已惨不忍读，这促使我下决心更新它。
但因时间和学识问题，还是有不少部分自己不甚满意，就只有待日后再努力了。
欢迎告诉我札记中的BUG，我的信箱*************.cn或******************.cn。
2005年3月30日第三版近年来高通量测序技术产生的序列数据大量出现（如小RNA和大规模群体SNP数据），本次更新根据这一进展增加了两章内容，分别是第七章有关小RNA的分析和第八章遗传多态性及正向选择检测。
两章内容由我的博士生王煜为主编写，李泽峰和刘云参与了文献整理。
另外还更新了第四章有关水稻基因组分析一节。
2010年1月第四版2014年浙江大学开展本科生教材建设工作，我当时作为系主任要带头，就承诺编写我主讲的《生物信息学》教材。
序列比对的基本方法
序列比对的基本方法序列比对是生物信息学中重要的一项任务，它用于比较和分析不同生物序列之间的相似性和差异性。
序列比对方法既可以应用于DNA序列之间的比较，也可以用于蛋白质序列之间的比较。
本文将介绍序列比对的基本方法，包括全局比对、局部比对和多序列比对。
一、全局比对全局比对是将整个序列进行比对，得到两个序列之间的最佳匹配。
最常用的全局比对方法是Needleman-Wunsch算法，该算法用动态规划的方式计算两个序列之间的最佳匹配。
其基本思想是在两个序列中插入一个空位，并为每个空位赋予一定的惩罚分数，然后通过计算每种插入方式的得分来确定最佳插入位置，从而得到最佳匹配。
二、局部比对局部比对是在两个序列中寻找最佳匹配的子序列。
最常用的局部比对算法是Smith-Waterman算法，该算法也是基于动态规划的方法。
不同于全局比对，局部比对将得分为负值的子序列直接设为0，从而忽略掉匹配较差的部分。
该算法在序列比对中应用广泛，可以用于发现序列中的保守区域以及识别重复序列。
三、多序列比对多序列比对是指将多个序列进行比对，从而得到它们之间的相似性和差异性。
多序列比对方法有多种，包括ClustalW、MAFFT和Muscle等。
这些方法常用于计算进化关系，识别保守区域和功能位点等。
其中，ClustalW是最常用的多序列比对软件之一，它使用的是基于目标函数的方法，在多个序列中寻找最佳的全局匹配。
MAFFT和Muscle则分别使用多种算法来处理不同类型的序列，从而提高比对的准确性和效率。
四、快速比对算法传统的序列比对方法在处理大规模序列数据时效率较低。
为了提高比对速度，研究者提出了一系列快速比对算法，如BLAST、 FASTA和Smith-Waterman-Gotoh算法等。
这些算法常用于初步比对和预测，可以在较短的时间内找到相似序列，从而提高工作效率。
其中，BLAST是最常用的快速比对算法之一，其基本思想是将查询序列与参考数据库中的序列进行比对，并根据匹配得分对结果进行排序，从而找到相似序列。
《生物信息学导论》课件
蛋白质组学
研究生物体中蛋白质的组成、结构、功能和相互 作用。
蛋白质组学研究的意义
蛋白质组学有助于深入了解蛋白质的功能和调控 机制，为药物研发和疾病治疗提供新策略。
3
蛋白质组学研究方法
包括质谱分析、免疫印迹、酵母双杂交等技术。
表观遗传学
表观遗传学
01
研究基因表达的表观遗传调控机制，如DNA甲基化、组蛋白修
长读长测序技术
长读长测序技术是新一代测序技术之 一，能够读取更长的DNA序列，有 助于解决基因组组装难题。
长读长测序技术可以应用于全基因组 测序、基因组结构变异检测等领域， 为遗传学和进化研究提供更多有价值 的信息。
单细胞测序技术
单细胞测序技术是一种高通量的测序技术，可以对单个细胞进行基因组、转录组 和表观组测序。
详细描述
STRING数据库是一个预测蛋白质相互作用网络的数据库，包含了来自文献报道和预测的数据。该数 据库提供了关于蛋白质之间相互作用的信息，有助于深入了解细胞内复杂的生物过程。
InterPro数据库
总结词
集成蛋白质序列、结构和功能的数据库
详细描述
InterPro数据库是一个集成了多个蛋白质 序列、结构和功能的数据库，提供了关于 蛋白质家族、域、结构特征和功能位点的 信息。该数据库由欧洲生物信息学研究所 （EBI）维护，是生物信息学领域的重要 资源之一。
《生物信息学导论》 ppt课件
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
目录CONTENTS
• 生物信息学简介 • 生物信息学的基本概念 • 生物信息学分析方法 • 生物信息学数据库与资源 • 生物信息学前沿技术与发展趋势
01
生物信息学培养方案
生物信息学培养方案生物信息学是近年来迅速发展的一门学科，它综合了生物学、计算机科学和统计学等多个领域的知识，致力于利用计算机和数学方法来处理和分析生物学数据。
在生物信息学领域工作的科研人员需要掌握一系列的技能和知识，因此他们需要接受一定的培养。
下面是一个针对生物信息学培养的方案，帮助有志于从事生物信息学研究的人员进一步了解该领域的培养路径。
一、基础学科知识培养生物信息学领域的核心基础学科包括生物学、计算机科学和统计学。
因此，学习者需要深入学习这些基础学科的相关知识。
在生物学方面，需要学习细胞生物学、遗传学、分子生物学等基础课程，以及生物信息学背后的基本原理。
在计算机科学方面，需要学习数据结构、算法设计与分析、编程等基本课程，同时掌握一些常用的编程语言，如Python、R等。
在统计学方面，需要学习概率论、数理统计、生物统计学等相关课程，以掌握常用的统计分析方法。
二、生物信息学工具和数据库的学习和使用生物信息学的研究离不开各种工具和数据库的支持，因此，学习者还需要学会使用常见的生物信息学工具和数据库。
在工具方面，学习者需要掌握一些基本的生物信息学软件，如BLAST、ClustalW等，以及一些编程工具，如BioPerl、BioPython等，用于处理和分析生物学数据。
同时，还需要熟悉一些常用的生物信息学数据库，如GenBank、UniProt等，以获取所需的生物学信息。
三、数据分析和挖掘的方法和技巧生物信息学研究的最终目标是从海量的生物学数据中挖掘有意义的信息。
因此，学习者需要学会使用各种数据分析和挖掘的方法和技巧。
其中，需要掌握一些统计学相关的方法，如差异分析、聚类分析、关联分析等，用于从数据中发现生物学的规律和模式。
同时，还需要学习机器学习和人工智能等相关技术，以应对生物信息学中的复杂问题。
四、实践和实验能力的培养生物信息学研究离不开实践和实验，因此，学习者需要培养一定的实践和实验能力。
可以通过参与科研项目、实习或者自己设计和完成一定的生物信息学实验来提高实践能力。
生物信息名词解释
逐个克隆法：对连续克隆系中排定的BAC克隆逐个进行亚克隆测序并进行组装（公共领域测序计划）。
全基因组鸟枪法：在一定作图信息基础上，绕过大片段连续克隆系的构建而直接将基因组分解成小片段随机测序，利用超级计算机进行组装。
单核苷酸多态性(SNP),主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA序列多态性。
遗传图谱又称连锁图谱，它是以具有遗传多态性（在一个遗传位点上具有一个以上的等位基因，在群体中的出现频率皆高于1%）的遗传标记为“路标”，以遗传学距离（在减数分裂事件中两个位点之间进行交换、重组的百分率，1%的重组率称为1cM）为图距的基因组图。
遗传图谱的建立为基因识别和完成基因定位创造了条件。
物理图谱是指有关构成基因组的全部基因的排列和间距的信息，它是通过对构成基因组的DNA分子进行测定而绘制的。
绘制物理图谱的目的是把有关基因的遗传信息及其在每条染色体上的相对位置线性而系统地排列出来。
转录图谱是在识别基因组所包含的蛋白质编码序列的基础上绘制的结合有关基因序列、位置及表达模式等信息的图谱。
比较基因组学：全基因组核苷酸序列的整体比较的研究。
特点是在整个基因组的层次上比较基因组的大小及基因数目、位置、顺序、特定基因的缺失等。
环境基因组学：研究基因多态性与环境之间的关系，建立环境反应基因多态性的目录，确定引起人类疾病的环境因素的科学。
宏基因组是特定环境全部生物遗传物质总和，决定生物群体生命现象。
转录组即一个活细胞所能转录出来的所有mRNA。
研究转录组的一个重要方法就是利用DNA芯片技术检测有机体基因组中基因的表达。
而研究生物细胞中转录组的发生和变化规律的科学就称为转录组学。
蛋白质组学：研究不同时相细胞内蛋白质的变化，揭示正常和疾病状态下，蛋白质表达的规律，从而研究疾病发生机理并发现新药。
蛋白组：基因组表达的全部蛋白质，是一个动态的概念，指的是某种细胞或组织中，基因组表达的所有蛋白质。
代谢组是指是指某个时间点上一个细胞所有代谢物的集合，尤其指在不同代谢过程中充当底物和产物的小分子物质，如脂质，糖，氨基酸等，可以揭示取样时该细胞的生理状态。
高三生物知识点：遗传工程和生物技术
高三生物知识点：遗传工程和生物技术遗传工程和生物技术是现代生物科学的重要组成部分，也是高考生物考试的热点内容。
本文将详细解析高三生物知识点，帮助大家更好地理解和掌握遗传工程和生物技术。
一、遗传工程遗传工程，又称基因工程，是指按照人们的意愿，通过体外DNA重组和转基因等技术，赋予生物以新的遗传特性，从而创造出更符合人们需要的新的生物类型和生物产品。
1.1 基因工程的基本操作步骤（1）目的基因的获取：方法有从基因文库中获取、利用PCR技术扩增和人工合成。
（2）基因表达载体的构建：是基因工程的核心步骤，包括目的基因、启动子、终止子和标记基因等。
（3）将目的基因导入受体细胞：根据受体细胞不同，导入方法也不一样。
例如，将目的基因导入植物细胞的方法有农杆菌转化法、基因枪法和花粉管通道法；将目的基因导入动物细胞最有效的方法是显微注射法；将目的基因导入微生物细胞的方法是感受态细胞法。
（4）目的基因的检测与鉴定：分子水平上的检测有DNA分子杂交技术、分子杂交技术和抗原-抗体杂交技术；个体水平上的鉴定有抗虫鉴定、抗病鉴定和活性鉴定等。
1.2 基因工程的应用（1）农业：转基因作物、转基因动物和转基因微生物等。
（2）医学：基因治疗、基因诊断和基因制药等。
（3）环境保护：生物降解、生物修复等。
二、生物技术生物技术是指利用生物体（包括微生物、植物、动物细胞和组织）或其成分来研究和解决生物学问题，或开发新的生物产品的一门综合技术。
2.1 细胞工程细胞工程是以细胞为基本单位，通过细胞培养、细胞融合、核移植等技术，实现细胞增值、分化、调控和应用的一门技术。
（1）动物细胞培养：原理、条件、应用等。
（2）植物组织培养：原理、条件、应用等。
（3）动物细胞融合：方法、应用等。
（4）植物体细胞杂交：方法、应用等。
2.2 酶工程酶工程是利用酶的催化作用，通过对酶的改造和应用，实现生物化学反应的一门技术。
（1）酶的特性：来源、分类、作用机理等。
生物信息学第一章生物信息学概述
1
生物信息学的学习人员： 学习生物信息学是为了发展生物信息学
2
—— 计算机科学家 学习生物信息学是为了应用生物信息学
3
—— 生物学家
4
我们属于……
Bioinformatics in the Universe
Universe (宇宙=空间+时间)
Human civilization
（2）基因组时代（20世纪90年代后至21世纪初）
Caenorhabditis elegans 秀丽线虫(1998)
冲击
我国对人类基因组计划的贡献
人类基因组计划给生物信息学提出挑战
随着实验数据和可利用信息急剧增加，信息的管理和分析成为HGP的一项重要的工作
认识生命的本质
解读生物 遗传密码
一级结构 二级结构 三级结构 DNA分子 蛋白质分子
一级结构 二级结构 三级结构 四级结构 生物分子
DNA
前体RNA
mRNA
多肽链
基因的DNA序列
蛋白质序列
三个重要的信息
(1)遗传信息的载体——DNA
DNA通过自我复制，在生物体的繁衍过程中传递遗传信息；
DNA
RNA
转录
翻译
蛋白 质
3
2
1
4
5
6
20世纪90年代后，HGP促进生物信息学的迅速发展，标志工作是人类基因组测序，基因寻找和识别等。 1986 “基因组学”概念产生，研究基因组的作图、测序和分析 1990国际人类基因组计划启动 1993成立Sanger中心，专门从事基因组研究 1995第一个细菌基因组测序完成 1996酶母基因组测序完成 1998第一个多细胞生物——线虫基因组测序 1999果蝇基因组测序完成 2000人类基因组测序基本完成 2001人类基因组初步分析结果公布
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生物信息学作业 学院：生命科学与工程学院 姓名：石文贵 学号：122071010002 一、The following sequence is from a sequencing reaction. Please check it up and indicate any genes and functional sites in it. 1.原基因序列 1 10 20 30 40 50 60 AATTAAAAGG AATCACTAAC TTTTATTGGT TATGTCAAAC TCAAAATAAA ATTTCTCAAC TTGTTTACGT GCCTATATAT ACCATGCTTG TTATATGCTC AAAGCACCA ACAAAATTTA AAAACACTTT GAACATTTGC ACCATGGTAG ATCTGAGGGT AAATTTCTAG TTTTTCTCCT TCATTTTCTT GGTTAGGACC CTTTTCTCTT TTTATTTTTT TGAGCTTTGA TCTTTCTTT AAACTGATC TATTTTTTAA TTGATTGGT TATGGTGTA AATATTACAT AGCTTTAAC TGATAATCTG ATTACTTTAT TTCGTGTGT CTATGATGAT GATGATAGT TACAGAACC GACGACTCG TCCGTCCTG TAGAAACCC CAACCCGTG AAATCAAAA AACTCGACG GCCTGTGGG CATTCAGTCT GGATCGCGA AAACTGTGG AATTGATCAG CGTTGGTGG GAAAGCGCG TTACAAGAAA GCCGGGCAA TTGCTGTGC CAGGCAGTT TTAACGATCA GTTCGCCGAT GCAGATATTC GTAATTATGC GGGCAACGT CTGGTATCAG CGCGAAGTC TTTATACCGA AAGGTTGGG CAGGCCAGC GTATCGTGCT GCGTTTCGA TGCGGTCAC TCATTACGGC AAAGTGTGG GTCAATAATC AGGAAGTGA TGGAGCATC AGGGCGGCT ATACGCCATT TGAAGCCGA TGTCACGCC GTATGTTATT GCCGGGAAA AGTGTACGTA TCACCGTTTG TGTGAACAAC GAACTGAACT GGCAGACTAT CCCGCCGGG AATGGTGATT ACCGACGAA AACGGCAAG AAAAAGCAG TCTTACTTCC ATGATTTCTT TAACTATGCC GGAATCCATC GCAGCGTAAT GCTCTACACC ACGCCGAAC ACCTGGGTG GACGATATCA CCGTGGTGA CGCATG 2.利用nucleotide blast查找出的匹配基因
(1)第一个匹配的基因 碱基序列起始：140-933 基因名称：Binary vector pVCPGUS(I)23010 覆盖率：85% 匹配度：100% 基因号：JQ436738.1
内容：Binary vector pVCPGUS(I)23010是一种二元载体，全长14317个碱基，该序列为其1722-2515间的序列，其中29-113为终止子terminator，135-405为poly signal，412-2307和2498-2512为编码蛋白的CDS序列，表达的蛋白为Gusβ-葡糖糖苷酶,2308-2497为内含子。2536-2572为5’URT。 (2)第二个匹配基因 碱基序列起始：140-933 基因名称：Expression vector pYPX24 覆盖率：85% 匹配度：100% 基因号：gb|AY178049.1|
内容：Expression vector pYPX24该表达载体全长16368个碱基，该序列为其13906-14699间的序列。其中4955-5749,9437-11248为编码序列，分别编码氨基糖
苷磷酸转移酶和Gusβ-葡糖糖苷酶，6377-7352，14114-15961为misc feature。
(3)第三个匹配基因 碱基序列起始：360-933 基因名称：Cloning vector pLMB51 覆盖率：61% 匹配度：100% 基因号：gb|JQ895026.1|
内容：克隆载体PLMB51全长13892个碱基，该序列为其11615-12188间的序列。其中10380-12191间的碱基为编码蛋白的CDS，编码GusAβ葡糖糖苷酶。 3.总结 上述基因片段经行nucleotide blast比对，共发现100个与其匹配度为100%的基因，其中25个基因覆盖该序列85%，从140-933碱基之间，剩余85个基因覆盖该序列61%，从360-933碱基之间，这100个基因都为载体基因，并且包含该片段的基因为编码GusA β-葡糖糖苷酶的基因。 综上所述，可以判断该DNA序列为载体中的一段，用以编码GusAβ葡糖糖苷酶。GusA 编码β-葡糖糖苷酶主要用于纤维素的水解，但是，由于其在植物体和根瘤中没有背景活性，已成为根瘤菌生态学研究中的常用标记基因之一。 二、利用相关数据库找出ABI5基因的序列，设计合适的PCR引物进行扩增，并利用基因工程技术进行该基因表达产物的检测。 1.利用GenBank数据库进行ABI5检索，结果如下： ABI5为bZIP转录因子基因，bZIP转录因子是普遍存在于动植物及微生物中的一类转录因子，主要特点如下： （1） 含有与特异DNA序列相结合的碱性结构域，参与寡聚化作用的亮氨酸拉链区与碱性区紧密相连。 （2）转录因子的 N-末端含有酸性激活区。 （3） 以二聚体的形式结合DNA，肽链 N-末端的碱性区与DNA直接结合。 （4）bZIP 类转录因子识别核心序列为ACGT的顺式作用元件如CACGTG(G 盒)，GACGTC(C 盒)，TACGTA(A 盒)等，一些受光或脱落酸(ABA)诱导的基因的启动子区都含有这些元件。其中G盒元件普遍存在于受 ABA、生长素、茉莉酸、水杨酸诱导的基因中。它还是光诱导基因中最常见的顺式作用元件之一，bZIP类转录因子都能与G盒元件特异结合，激活光诱导基因的转录。 2.大麦亚种的bZIP转录因子基因序列 1 atggacttca ggagcagcaa cggcgggtcg tcctcggagc gcaggccggc tgcggagggg 61 gcgtcgctga cgaggcaggg gtccatctat tccctgacgt tcgaggagtt ccagagcacg 121 ctcggcggga gcgccggcgt cggaggcggc gacctcggca aggatttcag ctccatgaac 181 atggacgagc tgctccggag catctggacc gccgaggaga gccaggccat ggctgcctcg 241 gcctcgggcg ccggcgccgg cgcgccgccg atgtcgctgc agggccaggg ctccctcacg 301 ctgccccgca ccctcagcgc caagacggtc gacgaggtgt ggcgcaacct cgtgcgcgac 361 gacccgcttc cggtgggggc ggagggtgcc gagccgcagc cccatcggca ggccacgctc 421 ggggagatga ccctcgagga gttcctggtc aaagccggcg tggtgcgaga gatccccacc 481 gctcctgcgg tgccgccccc gcccatgcag ccgcggccgg tccctgttgc ccctaaaggc 541 gctaccttct acgggaattt cccgagcgcc aacgacgtcg gtacggcggc gctggggttc 601 ccgccggtcg ccatggggga tctggccttg ggcaatgggc tcatgccgag ggcactcggt 661 atgggcggcg cccccctggt tgtgcaaact gcggtcaagc cggttgattc cggcagcaag 721 gggagcgagg atctctcatc gccgtccgaa ccaatgccgt actcgttcga ggggattgtg 781 agggggagga ggaccggcgg cggcgtggag aaggtggtgg agaggaggca gaggaggatg 841 atcaagaaca gggagtccgc cgccaggtcc cgcgcccgca agcaggtatt tttagcattt 901 tctacatgaa tctgtgcatt cttacttgct cctgaagcca tgttgagctg gaaatatgat 961 catatatgga aataccattg cagatgactc agtctgaaag ctgagtcgct cctccccgtg 1021 tttttgtaag caaacatctg ctggaatttc ctgttttggt aacaatttcc ttatctgcac 1081 aggcttatac cttatacaat ggagttggag gctgaggttc agaagctcaa ggatctgaac 1141 gaggaactgg tgaagaaaca ggtaactttt ctgcaaacca ctgacatgct aaatgtgcag