基因序列分析
基因组序列的差异分析
基因组序列的差异分析基因组序列的差异分析是研究不同生物体之间或同一生物体不同组织或时期之间基因组的差异性的一种方法。
通过比较不同基因组序列之间的差异，可以揭示出不同生物体间的遗传变异及进化关系，也可以寻找基因组的功能元件和关键调控因子。
以下将详细介绍基因组序列的差异分析方法和应用。
一、基因组序列差异的检测方法：1.比对测序: 比对测序是将已知基因组序列与待测序列进行比对，从而检测出待测序列中与已知序列不同的碱基。
比对测序的主要方法有BLAST、Bowtie、BWA等。
该方法适用于已有参考基因组序列的物种，可以高效地找出待测序列与参考序列不同的碱基。
2.基于串联重复序列：序列中大量的串联重复序列通常是物种差异的一个重要因素，通过比较并鉴定不同物种或个体之间重复序列变异的特点，可以揭示出其基因组的进化关系和个体间的遗传变异。
这种方法主要利用串联重复序列的差异或缺失来鉴定物种间或个体间的差异。
3.基于结构变异的分析：基因组中的结构变异包括插入、缺失、倒位、转座等，这些结构变异不仅是物种间或个体间的特征，也可以反映不同组织或时期间的遗传变异。
通过比较结构变异的位置和类型，可以揭示出物种间的进化关系，以及不同组织或时期间的遗传差异。
二、基因组差异分析的应用：1.物种间的进化关系研究：通过比较不同物种的基因组序列的差异性，可以揭示它们的进化关系，推测出它们的分化和演化历程。
这对于研究物种的起源和进化具有重要意义。
2.遗传变异与表型相关性分析：基因组差异与物种或个体的表型差异相关。
通过分析基因组差异与表型表达的关联性，可以找到控制特定表型特征的基因或调控序列，从而揭示出这些基因或调控序列对该表型特征的功能与调控机制。
3.临床疾病研究：基因组差异分析在疾病的研究中有着重要应用。
通过比较患者和正常人的基因组差异，可以发现潜在的致病基因和相关的遗传变异。
这对于疾病的早期诊断、预防和治疗具有重要意义。
4.种群遗传学研究：基因组差异分析可用于研究不同种群间的遗传差异和演化历程。
人类基因组的序列分析
人类基因组的序列分析随着科技的飞速发展，人类基因组的测序也顺利地进行了下来。
人类基因组的序列分析是人类基因研究领域的重要一环，它的实现对于深入了解人的遗传基础、研究人体疾病，有着非常重要的意义。
下文将探讨人类基因组的序列分析。
一、人类基因组的测序历史1990年，人类基因组计划正式启动，旨在对人类基因组进行高通量测序。
整个项目历时13年，于2003年正式完成。
这次人类基因组计划的完成，不仅仅是基因组测序技术的一次飞跃，也是人类基因研究领域的一次重大进展，为生命科学研究开辟了新的局面。
二、人类基因组的序列人类基因组是由双链DNA组成的一个复杂的大型分子，它呈现出高度的复杂性、可变性和异质性。
人类基因组是由大约3.2亿个DNA碱基对组成的。
DNA的中文名称为脱氧核糖核酸，是生命的载体，存放我们的遗传信息。
通过人类基因组的测序可以了解我们生命的基因构成，从而更好地理解我们的生命过程。
三、人类基因组的序列分析是对人类基因组的数据进行处理和分析的过程。
序列分析包括基本的序列处理、注释、比较和功能预测等步骤。
人类基因组的测序完全可以根据它的基本序列信息进行分析，并理解它所揭示的基因结构和生物学功能。
序列分析包括以下几个部分：1. 序列比对序列比对是对不同基因序列进行比较分析，从而确定基因序列间的相似性和差异性。
人类基因组的差异性十分巨大，基因序列间的比对越来越受到关注。
2. 顺式调控元件注释顺式调控元件是影响基因表达的非编码DNA区域，包括启动子、增强子、转录因子结合位点等。
对于人类基因组的功能注释，特别是基因调控方面的研究，对顺式调控元件的分析是十分重要的。
3. 基因预测和注释基因预测是序列分析的一部分，可以对基因的位置、结构和写入从头到尾的信息进行分析。
进而对人类基因的功能和表达机制进行预测。
四、人类基因组的测序技术Sanger方法Sanger法是测序技术的第一代，它是通过在DNA合成反应中加入单核苷otide发生缺失的情况，实现对DNA分子序列的测定。
DNA的序列分析与基因识别
DNA的序列分析与基因识别DNA，即脱氧核糖核酸，是构成生物遗传信息的基本分子。
通过对DNA序列的分析，我们可以了解生物的遗传特征、进化关系以及疾病的发生机制等。
而基因识别则是通过分析DNA序列中的基因编码区域，确定其中的基因。
DNA序列分析是一项复杂而重要的工作。
在过去，科学家们只能通过实验室的手工方法逐个测序，耗时且费力。
然而，随着高通量测序技术的出现，我们现在可以在短时间内获得大量的DNA序列数据。
这为DNA序列分析提供了更广阔的可能性。
DNA序列分析的第一步是序列比对。
通过将待测序列与已知的DNA序列进行比对，我们可以确定它们之间的相似性和差异性。
这可以帮助我们了解基因的进化关系以及物种间的亲缘关系。
此外，序列比对还可以帮助我们寻找特定的基因区域，如启动子、转录因子结合位点等。
在序列比对的基础上，我们可以进行进一步的分析，如基因预测和注释。
基因预测是指通过分析DNA序列中的编码区域，确定其中的基因。
这是一个复杂的过程，需要考虑到编码区域的特征，如起始密码子、终止密码子等。
同时，我们还需要考虑到非编码区域的干扰，如转座子和重复序列等。
基因注释是指对已经预测出的基因进行功能和结构的注释。
这需要将基因序列与已知的基因数据库进行比对，并通过功能预测算法进行分析。
通过基因注释，我们可以了解基因的功能、参与的代谢途径以及与疾病的关联等。
这对于研究生物的生理过程和疾病的发生机制具有重要意义。
除了基因识别，DNA序列分析还可以用于研究基因组结构和变异。
通过比较不同个体的DNA序列，我们可以了解基因组中的变异情况，并研究其与个体特征、疾病易感性等之间的关系。
这对于个性化医学和疾病预防具有重要意义。
DNA序列分析在医学领域有着广泛的应用。
通过分析患者的DNA序列，我们可以确定其患有的遗传疾病、药物代谢能力以及潜在的疾病风险。
这为个体化治疗和疾病预防提供了依据。
此外，DNA序列分析还可以用于研究疾病的发生机制和进化关系，为新药的研发和治疗策略的制定提供指导。
基因序列的比较分析和进化研究
基因序列的比较分析和进化研究生命的起源和演化是生物科学中的重要问题之一。
进化生物学家研究基因组序列和系统发育关系，以了解不同物种之间的亲缘关系。
随着科技的发展，现代生物学家使用巨大的数据和分析工具来研究这个问题。
这篇文章旨在提供有关基因序列比较分析和进化研究的基本知识。
基因组学基因组是生命的基本单位之一。
它包含生物体内的所有基因，控制个体的所有通路和表现。
基因组学是发现、理解和应用基因组的科学。
在基因组学中，比较基因组学是研究不同物种之间的共同基因和差异的方法。
基因组序列的比较分析基因组序列比较分析是一种比较两个或多个物种之间确定的基因组序列的方法。
这个方法可以用来确定这些物种之间的相似性和差异性。
对于不同的物种，这一方法主要可以分为以下两种：1.内源性比较：这对于采用scaffold，contig，基因或非编码序列的不同基因组的比较。
这种方法比较通用，可应用于可用的基因组。
2.外源性比较：这是一个比较不同物种之间的基因组序列的方法。
这个方法主要用于没有完整的基因组学序列的物种，比如一些在基因组学建设的落后地区的野生物种。
因此，在存在基因组数据的情况下，对于不同物种的比较需要更依赖于内源性比较。
进化的比较生物体的比较已经被证明是了解不同物种之间的亲缘关系的最佳方法。
在比较这些物种时，分子数据通常比形态数据提供更具分辨率的信息。
这是因为DNA序列在细胞分裂和有性生殖时经历了突变和演化。
这些变化被认为是形成不同物种之间的差异的原因。
基于分子数据的系统发育分析是进化生物学的重要工具之一。
这种分析使用分子特征比如DNA序列，RNA序列，蛋白质家族，以及基因间距离等等来构建系统发育树。
系统发育树描述了不同物种或基因之间相对顺序的演化历史。
这有助于确定生物体之间的演化距离，进一步了解这些生物体共同祖先的相关性。
总结基因组学的发展是生命科学的一个重要里程碑。
通过不同物种基因组的比较，我们可以了解各物种之间的亲缘关系，进一步研究生物体演化的历程。
三种贝母的核基因（ITS）_序列分析
贝母属（Fritillaria L.）为百合科百合亚科百合族的重要类群，中国贝母属植物共有24种2变种[1]，主要分布在西南部的青藏高原及横断山区，新疆地区，长江中下游地区及东北地区，其中14种2变种为我国特有种。
分布于青藏高原及横断山区的贝母植物是川贝母及其近缘种，它们在分子系统树上聚为了一支，共囊括了9种和1变种，被称为“川贝母复合群”[2-3]。
川贝母为我国重要的中药资源，是道地药材，其鳞茎具有镇咳祛痰、平喘、抗癌、抗菌消炎等作用。
川贝母近缘种在外形上与川贝母常常混淆，尤其是川贝母与华西贝母，野外形态特征鉴定极为相似，要从形态特征上准确识别川贝母与华西贝母常有一定困难。
在野外采样中，我们在四川西岭雪山和峨眉山分别采得了三种贝母，从形态学上鉴定为川贝母、华西贝母和峨眉贝母。
为了准确识别这三种贝母植物，我们分别测序了三种贝母的nrITS 序列，比较三者的核基因序列的差异，同时从GenBank 数据库中下载了三种贝母所有的nrITS 序列，与采集所得贝母的nrITS 序列进行综合比较分析，在此基础上，通过分子系统发育树探讨了三种贝母的系统位置和分类鉴定。
目前尚未见对峨眉贝母的nrITS 序列的研究报道，本研究旨在为川贝母及其近缘类群的分子分类鉴定提供相应的依据。
1材料与方法1.1样品和试剂川贝母1号、华西贝母1号从西岭雪山采集获得，峨眉贝母1号、2号从峨眉山采集获得，由乐山师范学院黄娇副教授鉴定，所有采集的样品都是来自经硅胶快速干燥的新鲜叶子，其余的序列在GenBank 中下载（见表1）。
植物DNA 提取试剂盒、琼脂粉、Gold View ™、Marker DL 2000plus 、2×Taq Master Mix 购自康为世纪生物科技有限公司；ITS 序列扩增引物购自上海生物工程技术服务有限公司。
所用各种试剂均为分析纯。
1.2实验方法1.2.1样品总DNA 提取根据康为世纪植物DNA 提取试剂盒所述步骤进行操作，提取样品中的DNA 。
基因序列和结构的比较分析
基因序列和结构的比较分析基因是生命的基础单位，通过对基因的研究可以深入了解生命的本质以及生物体的形态特征和行为特征。
在基因研究中，基因序列和结构的比较分析是一项非常重要的方法和技术，在此，我们将对基因序列和结构的比较分析进行详细介绍。
一、基因序列的比较分析基因序列比较分析是一种基础性的基因研究技术，它通过将不同个体或不同物种的基因序列进行比对，从而分析它们之间的差异和相似点。
基因序列比较分析可以从两个方面进行研究，一个是同源比较，另一个是异源比较。
同源比较是指将同一物种不同基因之间的序列进行比较，或将不同个体之间基因序列进行比较。
在同源比较中，可以发现基因序列之间存在的相同碱基数和不同碱基数，从而得出碱基变异率。
此外，同源比较还可以发现不同基因之间的同源保守区域和变异区域，从而进一步分析基因序列的结构和功能。
异源比较是指将不同物种之间的基因序列进行比较，通过比较不同物种之间基因序列的相同点和不同点，可以了解不同物种间的基因进化关系和基因的分化历史，在动物分类学和物种演化方面有着广泛的应用。
基因序列的比较分析可以通过多种方法进行，如BLAST（基本局部序列比对工具）、CLUSTAL（多序列比对软件）、MAFFT（快速多序列比对工具）等软件和基因数据库。
不同的比对方法能够处理不同类型的DNA序列，同时也存在不同的准确性和灵敏性。
因此，在选择比对方法时要根据实际需要进行选择。
二、基因结构的比较分析基因结构的比较分析是对基因的结构特征进行比较分析的一种方法，它可以揭示出基因中的剪接异构体和外显子的可变性。
剪接异构体是指同一个基因表达在不同条件下由同一mRNA前体剪接所产生的不同成熟mRNA分子，不同的剪接异构体能够产生不同的蛋白质，从而实现基因的多样性表达。
剪接异构体的比较分析可以通过基因组注释软件如Cufflinks、AStalavista、SpliceGrapher等进行，同时也可以依据RNA-seq数据进行分析。
遗传学研究中基因序列的分析方法
遗传学研究中基因序列的分析方法随着DNA测序技术的不断发展以及基因组学领域的兴起，基因序列分析已经成为生命科学研究中的重要一环。
基因序列分析为研究基因的功能和结构奠定了基础，也为了解基因在遗传疾病中的作用提供了必要的手段。
本文将介绍常见的基因序列分析方法和工具，以及它们在遗传学研究中的应用。
1. 基因注释基因注释是将分子生物学实验数据和计算机分析结果结合起来，确定基因区的位置，预测基因的结构和功能。
基因注释包括以下几个方面：1.1 基因定位基因定位是基于物理或遗传地图来确定某个基因位于哪条染色体上的一种方法。
目前最常用的基因定位方法是PCR-RFLP（PCR-Restriction Fragment Length Polymorphism）和AFLP （Amplified Fragment Length Polymorphism）。
PCR-RFLP是将多态性位点PCR扩增，再用特异的内切酶切割，根据DNA片段长度的不同，确定是否存在基因多态性。
AFLP则是采用粘性末端技术，先用不同长度的引物对DNA片段进行PCR扩增，然后将扩增产物限制性切割，再用凝胶电泳进行分离。
基因定位是基因注释的重要步骤，由此可以推算出大部分疾病的基因所在位置。
1.2 基因结构预测基因结构预测是根据基因组序列预测基因结构的一种方法。
目前，最常用的基因结构预测程序有GlimmerHMM、GeneMark、FGENESH、GENSCAN和AUGUSTUS等。
它们都是基于概率模型的软件，通过分析DNA序列的k-mer频率、AT含量等特征，确定起始密码子、终止密码子位置和剪接位点等关键信息。
1.3 基因功能预测基因功能预测是通过转录组和蛋白质组数据，预测基因在生物过程中的功能以及参与的通路。
这里我们介绍两种基因功能预测方法：GO分析和KEGG通路分析。
GO（Gene Ontology）分析是一种基于语义化的功能分析方法，可以揭示基因及其编码产物的功能、过程和位置。
DNA序列分析和基因功能预测
DNA序列分析和基因功能预测随着生物学的发展和深入研究，通过DNA序列分析和基因功能预测，我们可以深入了解组织、细胞和个体发生的各种生物学变化和生理现象，并更好地探索生命的奥秘。
一、DNA序列分析DNA序列分析是指对DNA片段进行识别和描述的一种技术手段。
这种技术最早是通过手动测序的方法进行研究。
随着计算机技术的发展，现在可以利用自动化技术进行大规模的DNA序列测序，大大提高了研究效率。
DNA分析的数据来源主要是测序技术产生的数据，这些数据需要经过预处理、数据清洗、质量控制和数据归一化等一系列的筛选和加工，以便进行下一步的分析。
在DNA序列分析中，存在着大量的技术和方法，比如基本的搜索算法、序列比对、motif分析、信号的预测和模型处理等。
例如，序列比对技术可以比对不同物种中相同的DNA序列，这有助于验证基因的结构和功能；motif分析可用于发现DNA序列中的顺序模式，以及对DNA序列中的相同重复序列进行分析。
二、基因功能预测基因功能预测是指通过DNA序列分析，预测基因产物的生物学功能，即锁定引起生物学功能的基因特征，并探究其产物的功能。
RNA序列排列和基因表达分析是基因功能预测的两种基本方法。
RNA序列排列是指利用全基因组或全转录组的信息来预测基因或转录本的功能。
基因表达分析是指通过分析不同物种或不同个体之间的基因表达模式，发现组织、器官和细胞生物学功能方面的变化。
在基因功能预测中，还有很多基于生物学背景的方法可以使用，比如互作网络分析和GO富集分析。
互作网络分析可以探究不同的基因之间的相互关系，并在此基础上推断其生物学功能。
而GO 富集分析则可以对基因间的功能进行归纳，从而更好地了解基因的生物学功能。
需要说明的是，DNA序列分析和基因功能预测虽然是两种不同的技术手段，但它们是相辅相成的。
DNA序列分析提供了基础数据，但基因的生物学功能由其产物的生物学特征决定。
因此，DNA序列信息必须结合基因或转录本的功能信息，才能更好地了解生物的生理生化过程。
生物信息学中的基因序列分析研究
生物信息学中的基因序列分析研究在现代生命科学研究中，生物信息学作为一个重要的学科方向，已经在基因组学、蛋白质组学等领域扮演着越来越重要的角色。
生物信息学是借助于计算机和生物学知识来解决生命科学研究问题的领域。
其中，基因序列分析研究是生物信息学中的重要内容之一，其目的是解析基因组序列背后的生物信息。
本文将从基因序列分析、序列比对、基因预测以及序列聚类等方面介绍生物信息学在基因组研究中的应用。
一、基因序列分析基因序列分析是生物信息学的一个基本环节，其主要任务是根据DNA序列解析基因组中的基因和调节元件的分布情况，并研究其功能及其调控机制。
这一过程需要借助于许多生物信息学的工具和软件，如NCBI、Ensembl、KEGG等。
通过基因序列分析，我们可以了解基因的起点和终点，并找到基因之间的关系，以便更好地了解基因组的组成和调控情况。
此外，基因序列分析还可以发现新基因，预测蛋白质翻译产物，以及预测蛋白质的结构和功能等。
二、序列比对序列比对是生物信息学中基因序列分析的核心环节，它是一个将两个或多个序列进行比较的过程。
最常见的序列比对就是基于DNA或蛋白质序列之间的相似性比对。
比对过程可以分为全局比对和局部比对两种类型。
全局比对可以用于全基因组序列比对，因此它的操作速度比较慢，但可以发现全局匹配的序列段。
局部比对用于在序列中查找匹配序列的片段，可以用于找出序列中的一些拼接片段或变异片段等。
目前，生物学家们广泛采用BLAST作为序列比对的主要工具。
三、基因预测基因预测是一种预测给定DNA序列中的基因区域的方法。
在这个过程中，一些系统和算法被使用，以预测基因识别、外显子和内含子识别等。
对于不同的生物体和DNA序列，使用的基因预测的算法不同，因此需要根据具体情况选择合适的算法。
基因预测可以帮助研究人员准确预测蛋白质在体内的位置以及确定它的生物活性和功能。
同时，它还可以找到具有生物意义的基因组特征，比如RNA引物和microRNA结合部位。
人类基因组重复序列分析及其意义
人类基因组重复序列分析及其意义人类基因组是由一系列DNA序列构成的，而其中一部分是被称为重复序列的DNA。
这些DNA序列会在基因组内重复出现，但它们并不编码蛋白质，因此长期以来被认为是无用的“垃圾”DNA。
最近的研究表明，重复序列不仅具有重要的生物学功能，而且可能对基因组演化和疾病发生起着至关重要的作用。
重复序列分为两类：一类是单拷贝序列，这些序列只出现在基因组中的一个位置；另一类是多拷贝序列，这些序列在基因组中重复出现。
在多拷贝序列中，有些序列是高度相似的，这些序列被称为重复元件。
重复元件包括了转座子和线粒体DNA等，在基因组演化和疾病发生中扮演着极其重要的角色。
转座子是一类能够在基因组中移动的DNA元素，拥有广泛的分布，存在于各个类型的生物中。
转座子可以嵌入到基因组中的任何地方，因此对于基因组的演化和稳定性具有很大的影响。
研究表明，转座子的激活可能会导致突变和基因组重构，进而导致癌症等疾病的发生。
线粒体DNA是一种双链环状的DNA分子，存在于细胞质中的线粒体内。
线粒体DNA是由一系列重复序列组成的，这些序列在不同物种间存在差异。
线粒体DNA通过氧化磷酸化反应产生ATP，即细胞的能量来源。
研究表明，线粒体DNA变异可能与一系列慢性疾病和衰老有关。
重复序列的复杂性和重要性有可能使其成为人类遗传学和基因组学研究领域的重要研究对象。
对于重复序列的深入分析，有望为发现新的基因组变异和疾病相关的基因提供新的思路和方法。
由于大部分重复序列为无功能的DNA，因此对于它们的起源、演化以及功能如何发挥等问题还需要进一步的研究。
总之，重复序列在基因组演化和疾病发生中扮演着至关重要的角色。
通过深入地分析重复序列，有望为发现新的基因组变异和疾病相关的基因提供新的思路和方法。
未来，人们还需要更深入地研究重复序列的起源、演化以及功能等问题，以探索出更深层次的生物学奥秘。
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基因序列分析
核酸和蛋白质序列分析
在获得一个基因序列后,需要对其进行生物信息学分析,从中尽量发掘信息,从而指导
进一步的实验研究;通过染色体定位分析、内含子／外显子分析、ORF分析、表达谱分析等,
能够阐明基因的基本信息;通过启动子预测、CpG岛分析和转录因子分析等,识别调控区的
顺式作用元件,可以为基因的调控研究提供基础;通过蛋白质基本性质分析,疏水性分析,跨
膜区预测,信号肽预测,亚细胞定位预测,抗原性位点预测,可以对基因编码蛋白的性质作出
初步判断和预测;尤其通过疏水性分析和跨膜区预测可以预测基因是否为膜蛋白,这对确定
实验研究方向有重要的参考意义;此外,通过相似性搜索、功能位点分析、结构分析、查询
基因表达谱聚簇数据库、基因敲除数据库、基因组上下游邻居等,尽量挖掘网络数据库中的
信息,可以对基因功能作出推论;上述技术路线可为其它类似分子的生物信息学分析提供借
鉴;本路线图及推荐网址已建立超级链接,放在北京大学人类疾病基因研究中心网站,可以
直接点击进入检索网站;
下面介绍其中一些基本分析;值得注意的是,在对序列进行分析时,首先应当明确序列的
性质,是mRNA序列还是基因组序列是计算机拼接得到还是经过PCR扩增测序得到是原核生
物还是真核生物这些决定了分析方法的选择和分析结果的解释;
一核酸序列分析
1、双序列比对pairwise alignment双序列比对是指比较两条序列的相似性和寻找相
似碱基及氨基酸的对应位置,它是用计算机进行序列分析的强大工具,分为全局比对和局部
比对两类,各以Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法为代表;由于这些算法都是
启发式heuristic的算法,因此并没有最优值;根据比对的需要,选用适当的比对工具,在比
对时适当调整空格罚分gap penalty和空格延伸罚分gap extension penalty,以获得更优
的比对;
除了利用BLAST、FASTA等局部比对工具进行序列对数据库的搜索外,我们还推荐使用
EMBOSS软件包中的Needle软件,和Pairwise BLAST;
以上介绍的这些双序列比对工具的使用都比较简单,一般输入所比较的序列即可;
1BLAST和FASTA
FASTA和BLAST是目前运用较为广泛的相似性搜索工具;这两个工具都采用局部比对的
方法,选择计分矩阵对序列计分,通过分值的大小和统计学显着性分析确定有意义的局部比
对;使用FASTA和BLAST,进行数据库搜索,找到与查询序列有一定相似性的序列;一般认为,
如果蛋白的序列一致性为25-30%,则可认为序列同源;BLAST根据搜索序列和数据库的不同
类型分为5种表2,另外PSI-BLAST通过迭代搜索,可以搜索到与查询序列相似性较低的序
列;其中BLASTN、BLASTP在实践中最为常用,TBLASTN在搜索相似序列进行新基因预测时特
别有用;使用BLAST时,先选择需要使用的BLAST程序,然后提供相应的查询序列,选择所比
对的数据库即可;
2Needle和Pairwise BLAST：其中Needle适用于蛋白质和DNA序列,而Pairwise BLAST
仅适用于DNA序列
3相似性和同源性：必须指出,相似性similarity和同源性 homology是两个完全不同
的概念;同源序列是指从某一共同祖先经过趋异进化而形成的不同序列;相似性是指序列比
对过程中检测序列和目标序列之间相同碱基或氨基酸残基序列所占比例的大小;经过比对,
当相似性高于一定程度,可以推测序列可能是同源序列,具有一定同源性;
2、多序列比对和进化树
在研究生物问题时,常常需要同时对两个以上的序列进行比对,这就是多序列比对;多
序列比对可用于研究一组相关基因或蛋白,推断基因的进化关系,还可用于发现一组功能或
结构相关基因之间的共有模式pattern;最常用的多序列比对工具为ClustalW,多用于比较
蛋白序列;
ClustalW用法：
1输入：序列以FastA格式输入;
2输出：除了以文本形式外,还可以通过JalView显示和编辑结果;此外,还可以另外使
用GeneDoc常见于文献及DNAStar软件等显示结果;多序列比对的结果还用于进一步绘制进
化树;
3、ORFOpen Reading Frame分析
从核酸序列翻译得到蛋白质序列,需要进行ORF分析,每个生物信息学分析软件包几乎
都带有翻译功能;推荐使用NCBI的ORF Finder软件或EMBOSS中的getorf软件;ORF Finder
以图形方式,分为正链+1、＋2、＋3和反链＋1、＋2、＋3六个相位预测ORF；Getorf可指
定预测ORF的长度下限和指定预测正反链;进行ORF分析虽然比较简单,但应注意以下几点：
1序列的准确性：尤其是通过计算机拼接的序列,需要根据EST和基因组序列进行反复
校正;
2ORF是否完整：看在ORF上游同一相位是否具有终止码,或者具有起始密码子;
3参考Kozak一致性规律,即起始密码子位点符合A/GCCATGG;
4不要忽略反义读框;
4、染色体定位根据基因组图谱对序列进行染色体定位和浏览其基因组上下游基因;
具体方法为：1进行Genomic BLAST搜索;2通过“Genome view”观察基因组结构;3点击
相应染色体区域,通过表意图ideogram和相应区域上下游的基因进行精确定位;
5、基因结构分析根据基因的mRNA序列及基因组序列,可以进行基因结构的分析;推荐
使用BLAST或BLAT进行分析;由于真核生物转录后内含子将被剪切,因此将mRNA和基因组
进行比对以后,会发现mRNA的每个外显子与基因组序列片断匹配,根据这些片段可以判断
外显子的数目和大小;外显子和内含子具体边界的确定,可以参考GT/AG一致性规则;BLAT
的结果直接显示外显子数目、大小及边界;
6、基因上游调控区分析
1启动子预测：推荐使用冷泉港开发的FIRSTEF程序进行启动子预测;用RT-PCR等实验
方法获得的mRNA往往缺少完整的5’端,采用FirstEF程序可以对第一外显子尤其是非编
码的第一外显子和CpG相关启动子进行预测;
方法：以FastA格式输入起始密码子上游序列;
2转录因子结合位点分析：推荐使用TFSEARCH程序及MATCH程序
对转录因子数据库TRANSFAC进行搜索,寻找可能的转录因子结合位点;
方法：输入起始密码子上游序列;结果将给出很多可能的转录因子结合位点,注意选择
其中分值较高的位点;
二蛋白质序列分析
1、跨膜区预测
各个物种的膜蛋白的比例差别不大,约四分之一的人类已知蛋白为膜蛋白;由于膜蛋白
不溶于水,分离纯化困难,不容易生长晶体,很难确定其结构;因此,对膜蛋白的跨膜螺旋进
行预测是生物信息学的重要应用;
推荐使用TMHMM软件对蛋白进行跨膜预测;TMHMM综合了跨膜区疏水性、电荷偏倚、螺
旋长度和膜蛋白拓扑学限制等性质,采用隐马氏模型Hidden Markov Models,对跨膜区及膜
内外区进行整体的预测;TMHMM是目前最好的进行跨膜区预测的软件,它尤其长于区分可溶
性蛋白和膜蛋白,因此首选它来判定一个蛋白是否为膜蛋白;所有跨膜区预测软件的准确性
都不超过52％,但86％的跨膜区可以通过不同的软件进行正确预测;因此,综合分析不同的
软件预测结果和疏水性图以获得更好的预测结果;
方法：输入待分析的蛋白序列即可;
2、信号肽预测
信号肽位于分泌蛋白的N端,当蛋白跨膜转移位置时被切掉;信号肽的特征是包括一个
正电荷区域、一个疏水性区域和不带电荷但具有极性的区域;信号肽切割位点的-3和-1位
为小而中性氨基酸;
推荐使用SignalP软件2.0版对PDCD5N端序列进行信号肽分析;SignalP2.0根据信号
肽序列特征,采用神经网络方法或隐马氏模型方法,根据物种的不同,分别选择用真核和原
核序列进行训练,对信号肽位置及切割位点进行预测;信号肽切割位点预测用Y-score
maximum来判断,对是否分泌蛋白用mean S-score来判断：如果mean S-score大于0.5,
则预测为分泌蛋白,存在信号肽,但II型跨膜蛋白的N端序列可能被错误预测为分泌蛋白的
信号肽;
方法：输入待分析的蛋白序列,如为原核基因选择原核训练集,否则选择真核训练集;
3、亚细胞定位预测
亚细胞定位与蛋白质的功能存在着非常重要的联系;亚细胞定位预测基于如下原理：1
不同的细胞器往往具有不同的理化环境,它根据蛋白质的结构及表面理化特征,选择性容纳
蛋白;2蛋白质表面直接暴露于细胞器环境中,它由序列折叠过程决定,而后者取决于氨基酸
组成;因此可以通过氨基酸组成进行亚细胞定位的预测;
推荐使用PSORTII软件对PDCD5蛋白的细胞内定位进行预测;PSORT将动物蛋白质定位
于10个细胞器：1细胞浆,2细胞骨架,3内质网,4胞外,5高尔基体,6溶酶体,7线粒体,8
胞核,9过氧化物酶体peroxisome和10细胞膜;