基因组序列与DNA序列分析
蛋白质序列分析
蛋白质序列、性质、功能和结构分析 基于网络的蛋白质序列检索与核酸类似，从NCBI或利用SRS系统从EMBL 检索。 1、疏水性分析 ExPASy的ProtScale程序（https://www.360docs.net/doc/c713458531.html,/cgi-bin/protscale.pl）可用来计算蛋白质的疏水性图谱。输入的数据可为蛋白质序列或SWISS-PROT数据库的序列接受号。也可用BioEdit、DNAMAN等软件进行分析。 2、跨膜区分析 蛋白质跨膜区域分析的网络资源有： TMPRED：https://www.360docs.net/doc/c713458531.html,/software/TMPRED_form.html PHDhtm: http:www.embl-heidelberg.de/Services/sander/predictprotein/predictpro tein.html MEMSAT: ftp://https://www.360docs.net/doc/c713458531.html, 3、前导肽和蛋白质定位 一般认为，蛋白质定位的信息存在于该蛋白自身结构中，并且通过与膜上特殊受体的相互作用得以表达。这就是信号肽假说的基础。这一假说认为，穿膜蛋白质是由mRNA编码的。在起始密码子后，有一段疏水性氨基酸序列的RNA片段，这个氨基酸序列就称为信号序列（signal sequence）。 蛋白质序列的信号肽分析可联网到http://genome.cbs.dtu.dk /services/SignalP/或其二版网址 http://genome.cbs.dtu.dk/services/SignalP-2.0/。该服务器也提供利用 e-mail进行批量蛋白质序列信号肽分析的方案 （http://genome.cbs.dtu.dk/services /SignalP/mailserver.html），e-mail 地址为signalp@ genome.cbs.dtu.dk。 蛋白质序列中含有的信号肽序列将有助于它们向细胞内特定区域的移动，如前导肽和面向特定细胞器的靶向肽。在线粒体蛋白质的跨膜运输过程中，通过线粒体膜的蛋白质在转运之前大多数以前体形式存在，它由成熟蛋白质和N端延伸出的一段前导肽或引肽（leader peptide）共同组成。迄今有40多种线粒体蛋白质前导肽的一级结构被阐明，它们约含有20~80个氨基酸残基，当前体蛋白跨膜时，前导肽被一种或两种多肽酶所水解转变成成熟蛋白质，同时失去继续跨膜能力。前导肽一般具有如下性质：①带正电荷的碱性氨基酸（特别是精氨酸）含量较丰富，它们分散于不带电荷的氨基酸序列中间；②缺失带负电荷的酸性
功能基因的序列比对方法
功能基因的序列比对 <1>.切除载体和(或)引物 a.打开所有的原始引物序列于一个EditSeq的窗口中 b. export all as one c.保存 d.打开这个保存的文件，开始切除载体和引物 e.选择载体插入点两侧的序列(10-15个的样子)搜索注意：不存在正反向的问题，都是一个
方向，因为测序的时候是选择两个载体上的引物其中的一条来往后测序的！ 切完之后另存为 f. 重新打开这个文件，开始切除引物 方法同切载体，但是要注意正反向的问题。比如mcrA基因，其引物为Forward: 5'-GGTGGTGTMGGATTCACACARTAYGCWACAGC-3' Reverse: 5'-TTCATTGCRTAGTTWGGRTAGTT-3'
先找Forward 5’端，此时只找到的部分序列。切去5’端。 然后再切这些切掉5’端序列的3’端的序列，此时其3’端序列应该是Reverse 的反向互补序列。 切去这个反向互补序列，这样一来这个些序列就已经被切去两端的引物了。 但此时还剩下另一部分未切除任何引物的序列，此时记下这些序列的编号，先切去Reverse 5’
端。 再用Forward 的反向互补序列切去3’端，这样剩下的序列也都被切除两端的引物了。 <2>将所有序列调整为同向序列： a. 选择前面记录编号的序列，将这些序列一个个都转换为其反向互补序列。这样一来所有的序列都成为同向序列了，即在DNA两条反向互补链的其中一条上的比较了。
b. 保存该文件 <3> 生成OTUs Google 搜索”Fastgroup II” 或https://www.360docs.net/doc/c713458531.html,/fg_tools.htm
核酸和蛋白质序列分析
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 （https://www.360docs.net/doc/c713458531.html,/science/bioinfomatics.htm）,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 （http://bioinfo.pbi.nrc.ca:8090/EMBOSS/），和Pairwise BLAST
DNA测序结果分析比对(实例)
DNA测序结果分析比对（实例） 关键词：dna测序结果2013-08-22 11:59来源：互联网点击次数：14423 从测序公司得到的一份DNA测序结果通常包含.seq格式的测序结果序列文本和.ab1格式的测序图两个文件，下面是一份测序结果的实例： CYP3A4-E1-1-1(E1B).ab1 CYP3A4-E1-1-1(E1B).seq .seq文件可以用系统自带的记事本程序打开，.ab1文件需要用专门的软件打开。软件名称：Chromas 软件Chromas下载 .seq文件打开后如下图： .ab1文件打开后如下图： 通常一份测序结果图由红、黑、绿和蓝色测序峰组成，代表不同的碱基序列。测序图的两端（下图原图的后半段被剪切掉了）大约50个碱
基的测序图部分通常杂质的干扰较大，无法判读，这是正常现象。这也提醒我们在做引物设计时，要避免将所研究的位点离PCR序列的两端太近（通常要大于50个碱基距离），以免测序后难以分析比对。 我的课题是研究基因多态性的，因此下面要介绍的内容也主要以判读测序图中的等位基因突变位点为主。 实际上，要在一份测序图中找到真正确实的等位基因多态位点并不是一件容易的事情。一般认为等位基因位点假如在测序图上出现像套叠的两个峰，就是杂合子位点。实际比对后才知道，情况并非那么简单，下面测序图中标出的两个套峰均不是杂合子位点，如图并说明如下：
说明： 第一组套峰，两峰的轴线并不在同一位置，左侧的T峰是干扰峰；第二组套峰，虽两峰轴线位置相同，但两峰的位置太靠近了，不是杂合子峰，蓝色的C峰是干扰峰通常的杂合子峰由一高一略低的两个轴线相同的峰组成，此处的序列被机器误判为“C”，实际的序列应为“A”，通常一个高大碱基峰的前面 1~2个位点很容易产生一个相同碱基的干扰峰，峰的高度大约是高大碱基峰的1/2，离得越近受干扰越大。 一个摸索出来的规律是：主峰通常在干扰峰的右侧，干扰峰并不一定比主峰低。最关键的一点是一定要拿疑似为杂合子峰的测序图位点与测序结果的文本序列和基因库中的比对结果相比较；一个位点的多个样本相比较；你得出的该位点的突变率与权威文献或数据库中的突变率相比较。 通常，对于一个疑似突变位点来说，即使是国际上权威组织大样本的测序结果中都没有报道的话，那么单纯通过测序结果就判定它是突变点，是并不严谨的，因一份 PCR产物中各个碱基的实际含量并不相同，很难避免不产生误差的。对于一个未知突变位点的发现，通常还需要用到更精确的酶切技术。 (责任编辑：大汉昆仑王)
基因序列分析word版
南开大学数学院“学而思”杯数学建模比赛 编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）： 全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：
A 题：基因序列分析 摘要 本文通过对比HIV病毒基因序列，找出不同阶段的DNA基因序列的异同，进而分析基因位点的相关性，从而对比找出HIV病毒基因序列中较为重要的位点，为HIV病毒研究提供更多的研究方法与思路。 针对问题一：我们利用点矩阵分析及统计各碱基含量的百分比的方法，对比两文件中具有相同序列名的基因序列及具有不同序列名的基因序列，找出两者的异同，得出结论。两者的相似性表现在：同名序列具有子序列关系，不同名序列具有相当的相似性，各种碱基的含量具有稳定性。两者的不同点表现在：基因规模有很大差异，不同名序列出现了具有突变特点的基因序列差异。 针对问题二：我们首先利用DNAwalk法对HIV病毒基因序列位点进行分析，在分析的过程中发现由于基因和基因组序列中存在着高度的不均一性，即不同位置的碱基密度存在着很大的差异，因而DNAwalk法不太适合基因序列的分析，转而使用DFA模型对HIV 基因的相关性进行分析和度量，得出了与DNAwalk模型相同的结论。 针对问题三：在前两问的分析基础上，结合前两问的分析结果及HIV病毒高度变异性的特点，我们得出重要的基因位点应满足下列条件：1、该基因位点位于Ⅱ基因序列，2、该基因位点所在序列的序列名应不同于Ⅰ中的序列名，3、该基因位点在问题二的分析中具有较高的相关性。 关键字：矩阵分析 DNAwalk DFA模型
问题重述 人类免疫缺陷病毒(Human Immunodeficiency Virus，HIV)，简称艾滋病病毒，会造成人类免疫系统的缺陷, 导致艾滋病（AIDS）. HIV基因组翻译成蛋白的过程相对复杂, 它会重复交叉使用某些基因片段。病毒序列在进化和传播的过程中主要是envelope 基因变化很快。详细描述可见HIV的生活史。由于现有的抗艾滋病病毒药对HIV无法根治，因此就将“责任”归咎高变异性. 目前, 很多的HIV序列已经被测定出来, 附件给出了一些HIV的序列. 我们试图通过对HIV序列的分析来断定这些序列上哪些位置比较重要, 从而给艾滋病的研究一些帮助. 例如, 某些位置上的突变可能会影响到HIV的传播机制, 如果我们瞄准这些位置设计药物, 可能会对艾滋病的传播起到抑制作用. HIV基因组序列大约长10k，HIV1_GENOME_DNA.fasta包含了1400余条基因组的序列，因为在序列突变的过程中，有一些核酸会消失，这些消失的核酸在文件中使用”-“来表示。表示此处发生了一次删除突变。也就是说, 文件中所有序列都是”对齐”的. 这样, 我们可以知道这些序列中某一个特定位点上核酸的分布情况. 另外，HIV基因组中包含了若干个编码蛋白质的基因，编码后的蛋白质可以行使病毒传播，致病等功能。HIV1_ENV_DNA.fasta是其中一个编码蛋白质基因的序列，HIV1_ENV_PRO.fasta是编码后的蛋白序列。它们同样是已经比对好的。基于以上说明，我们来分析如下问题： (1)对于HIV1_ENV和HIV_GENOME的DNA序列，构造数学方法对序列的位点进行分析， 指出这两者之间的异同。 (2)HIV序列位点之间或者某些位点之间是否存在相关性？如果存在，那么如何去度 量这种相关性？ (3)对这些序列进行进一步的分析，找到你认为的HIV中较为重要的位点，并说明这 些位点为什么重要。 知识背景 本文通过对HIV病毒的基因信息进行分析，从而得出HIV病毒基因中比较重要的位点，由于本问题专业性较强，所以我们将先对其中相关知识做出阐述： 1、名词解释： 基因组：Genome,生物所携带的遗传信息的总和，即单倍体细胞中包括编码序列和非编码序列在内的全部DNA分子。 基因位点：基因在染色体上占有的特定位置。 染色体：由脱氧核糖核苷酸、蛋白质和少量核糖核酸组成的线状或棒状物，是生物主要遗传物质的载体。因是细胞中可被碱性染料着色的物质而得名。 核糖体：结合着辅助蛋白质因子的多个核糖体RNA(rRNA)亚基组成的细胞器。 碱基：指嘌呤和嘧啶的衍生物，是核酸、核苷、核苷酸的成分。 2、一般细胞遗传信息传递相关原理 DNA转录成RNA，RNA再被翻译成蛋白质执行相应的功能。DNA碱基的序列决定了蛋白质的结构，但DNA并非直接翻译成蛋白质，基因组DNA先通过转录生成信使RNA(mRNA)，单链的mRNA随后将离开细胞核，指导蛋白质的合成。这一过程称为翻译，由核糖体负责完成。构成蛋白质的20种氨基酸通过转运RNA（tRNA）的作用到达核糖体，在核糖体的作用下，mRNA分子的核苷酸序列被翻译成相应的氨基酸，形成肽键。
基因组序列的差异分析
基因组序列的差异分析 ----mVISTA的在线使用说明 当然，除了在线版的，我们还可以在网站上填写信息申请离线的软件。但我试用了一下，需要先自己比对，然后要按照一定的格式来制作文件，当然你还必须得安装java才能运行软件；总之，我感觉没有在线版的方便。 1 将数据放入服务器中 在首页，你将被要求确定你想要分析的基因组序列的数量。输入这个数字之后，点击“提交”，将带你到主提交页面。 mVISTA服务器最多可以同时处理100条序列。 1.1主提交页面必填的内容 E-mail 地址 通过E-mail，我们可以提示你的在线处理已经得到结果。
序列 你可以用2种方式来上传你的序列： 1.使用“Browse”按钮从你的电脑上，上传纯文本的Fasta格式文件。如果是一个作为参 考的生物体的DNA序列必须作为一个contig提交(可以进行一定的定向排列将多个片段合并为一个contig)，而其他非参考序列可以在一个或多个contig中提交(draft)。 Fasta格式的示例序列(您可以在NCBI站点上找到关于该格式的更多细节)： >mouse ATCACGCTCTTTGTACACTCCGCCATCTCTCTCT … ！！！注意:序列里面我们只接受字母CAGTN和X。请确保提交序列是作为一种纯文本格式，而不是Word或HTML文件格式。 如果您以FASTA格式提交序列，我们建议您为它取一个有意义的名称（比如直接是你的物种名之类的），因为这些名称将出现在我们生成的图形中。如果您使用的是一个draft草图序列，那么结果中每个contigs的命名都将按照您在“>”符号后指示的命名进行。 2.您可以给出它的GenBank登录号，系统将自动从GenBank数据库里进行检索序列。 在这两种情况下，序列的总大小都不应超过10M，而且任何一条序列都不应超过2M。 1.2主提交页面选填的内容 这些选项允许您自定义您的VISTA分析。您可以使用独立获得的基因注释，选择合适的Repeat Masker选项，给分析的序列指定名称，并改变序列保存分析的参数。如果您没有填写这些选填选项，我们将使用它们的默认值。 比对程序 根据您分析的具体内容(参见“about”-链接中的详细信息)，您可以选择以下比对程序之一：1、AVID----全局两两比对。如果您选择使用这个程序，其中一个序列应该被完成比对，其他 所有序列可以完成或以草图draft格式完成。对于集合中所有已完成的序列，AVID生成所有相对所有成对的比对结果，可以使用任何序列作为基础(参考)来显示。如果某些序列是草图格式，AVID将生成它们与最终序列的比对，这将被用作基础(参考)。这是该服务器上唯一可以处理草图序列的比对程序。 （小知识：草图序列与完整序列DNA sequence, draft: Sequence of a DNA with less accuracy than a finished sequence. In a draft sequence, some segments are missing or are in the wrong order or are oriented incorrectly. A draft sequence is as opposed to a finished DNA sequence.）2、LAGAN----完成完整序列的全局两两比对和多重比对。如果某些序列是草图格式，您的查 询将被重定向到AVID以获得两两比对。多重比对将由VISTA可视化，它将计算并显示序列的保守区，以您指示的任何序列作为参考。这是该服务器上唯一能够产生真正的多重
核酸蛋白序列比对分析
核酸\蛋白序列比对分析 生物技术 02级 021402198 曾彪 摘要生物信息学——是一门新兴的交叉学科，是采用计算机技术和信息论方法研究蛋白质及核酸序列等各种生物信息的采集、存储、传递、检索、分析和解读的科学，是现代生命科学与计算机科学、数学、统计学、物理学和化学等学科相互渗透而形成的交叉学科。核酸与蛋白质序列分析是生物信息学的基本研究方法。核酸与蛋白质序列分析是生物信息学的基本研究方法。 关键词核酸/蛋白质序列分析生物信息数据与查询序列比较 DNA芯片质谱隐马尔可夫模型 正文人类基因组计划完成了人类基因组的测序与分析工作，也积累了大量的核酸和蛋白质序列数据，从而导致了分子数据库的建立。分子生物学家在此基础上依靠计算机进行核酸和蛋白质序列分析。 大量生物学实验的数据积累，形成了当前数以百计的生物信息数据库。它们各自按一定的目标收集和整理生物学实验数据，并提供相关的数据查询、数据处理。这些生物信息数据库可以分为一级数据库和二级数据库。一级数据库的数据都直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释；二级数据库是在一级数据库、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整理。国际上著名的一级核酸数据库有
Genbank数据库、EMBL核酸库和DDBJ库等；蛋白质序列数据库有SWISS-PROT、PIR等；蛋白质结构库有PDB等。国际上二级生物学数据库非常多，它们因针对不同的研究内容和需要而各具特色，如人类基因组图谱库GDB、转录因子和结合位点库TRANSFAC、蛋白质结构家族分类库SCOP等等。 要在如此庞大的数据库中找到所需要的目标序列，必须建立数据库查询系统。数据库查询（也称为数据库检索）是指对序列、结构以及各种二次数据库中的注释信息进行关键词匹配查找。常用的数据库查询系统有Entrez, SRS等。数据库搜索是指通过特定的序列相似性比对算法，找出核酸或蛋白质序列数据库中与检测序列具有一定程度相似性的序列。常用的数据库搜索系统有BLAST 、FASTA 和BLITZ 。 面对大批由测序仪产生的序列数据，通过序列分析，人们能够了解这些序列的生物学信息和意义。线性核酸序列的分析主要包括同源比较，读框分析，酶切位点查找，GC比例分析，序列翻译，引物设计等；蛋白质序列分析包括同源比较，疏水性分析，序列模体识别，结构域识别，高级结构预测等。 核酸序列分析 核酸序列的基本分析 1.测定分子质量、碱基组成、碱基分布等基本数值； 2.序列变换：反向序列、互补序列、互补反向序列；
实验--基因结构预测分析
学院：______ 班级:_______ 学号:_________ 姓名:__________ 成绩：______ 实验五基因结构预测分析 目的： 1、熟悉并掌握从基因组核酸序列中发现基因的方法。 内容： 1、用NCBI的ORF Finder分析原核生物核酸序列或真核生物的cDNA序列中的开放阅读框； 2、使用GENSCAN在线软件预测真核生物基因； 3、使用POL YAH在线预测转录终止信号； 4、使用PromoterScan在线预测启动子区域。 操作及问题： 随着测序技术的不断发展，越来越多的模式生物启动了全基因组测序计划，完成全基因组测序的物种也越来越多，使得基因结构和功能的预测成为可能。同时，通过基因组文库筛选也可得到目的基因所在克隆。获得克隆序列后，同样也需要对目的基因做结构预测以便指导后续功能研究。本实验介绍几种常用的基因预测分析工具，预测核酸序列的开放阅读框、转录终止信号、启动子、CpG岛等信息。 一、开放阅读框（open reading frame，ORF）的识别 ORF是指从核酸序列上5’端翻译起始密码子到终止密码子的蛋白质编码序列。原核生物与真核生物的基因结构存在很大不同，真核生物的ORF除外显子（平均150bp）外，还含有内含子，因此真核生物基因的预测远比原核生物复杂。 （一）利用NCBI ORF Finder预测原核生物核酸序列或真核生物的cDNA序列中的开放阅读框。https://www.360docs.net/doc/c713458531.html,/gorf/gorf.html 1、在NCBI上查找AC 号为AE008569 的核酸记录。（见实验五中的AE008569.mht） 问题1：这个序列的名称？ 问题2：这个序列来源物种所属的生物学大分类？
核酸蛋白序列比对分析
核酸\蛋白序列比对分析 生物技术02级021402198 曾彪 摘要生物信息学——是一门新兴的交叉学科，是采用计算机技术和信息论方法研究蛋白质及核酸序列等各种生物信息的采集、存储、传递、检索、分析和解读的科学，是现代生命科学与计算机科学、数学、统计学、物理学和化学等学科相互渗透而形成的交叉学科。核酸与蛋白质序列分析是生物信息学的基本研究方法。核酸与蛋白质序列分析是生物信息学的基本研究方法。 关键词核酸/蛋白质序列分析生物信息数据与查询序列比较DNA芯片质谱隐马尔可夫模型 正文人类基因组计划完成了人类基因组的测序与分析工作，也积累了大量的核酸和蛋白质序列数据，从而导致了分子数据库的建立。分子生物学家在此基础上依靠计算机进行核酸和蛋白质序列分析。大量生物学实验的数据积累，形成了当前数以百计的生物信息数据库。它们各自按一定的目标收集和整理生物学实验数据，并提供相关的数据查询、数据处理。这些生物信息数据库可以分为一级数据库和二级数据库。一级数据库的数据都直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释；二级数据库是在一级数据库、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整理。国际上著名的一级核酸数据库有Genbank数据库、EMBL核酸库和DDBJ库等；蛋白质序列数据库有
SWISS-PROT、PIR等；蛋白质结构库有PDB等。国际上二级生物学数据库非常多，它们因针对不同的研究内容和需要而各具特色，如人类基因组图谱库GDB、转录因子和结合位点库TRANSFAC、蛋白质结构家族分类库SCOP等等。 要在如此庞大的数据库中找到所需要的目标序列，必须建立数据库查询系统。数据库查询（也称为数据库检索）是指对序列、结构以及各种二次数据库中的注释信息进行关键词匹配查找。常用的数据库查询系统有Entrez, SRS等。数据库搜索是指通过特定的序列相似性比对算法，找出核酸或蛋白质序列数据库中与检测序列具有一定程度相似性的序列。常用的数据库搜索系统有BLAST 、FASTA 和BLITZ 。 面对大批由测序仪产生的序列数据，通过序列分析，人们能够了解这些序列的生物学信息和意义。线性核酸序列的分析主要包括同源比较，读框分析，酶切位点查找，GC比例分析，序列翻译，引物设计等；蛋白质序列分析包括同源比较，疏水性分析，序列模体识别，结构域识别，高级结构预测等。 核酸序列分析 核酸序列的基本分析 1.测定分子质量、碱基组成、碱基分布等基本数值； 2.序列变换：反向序列、互补序列、互补反向序列； 3.限制性酶切分析：限制酶的所有信息，包括甲基化酶、相应的
实验三蛋白序列比对到基因组
实验三蛋白序列比对到基因组（GeneWise and exonerate）实验目的 1）了解基因结构，acceptor, sponsor 等概念 2）理解将蛋白序列比对到基因组的应用 3）掌握利用GeneWise 将蛋白序列定位到基因组上并得到基因结构 实验数据及软件 ftp://172.28.137.55/pub/lab_materia/biosoft/lab03/ 1、Genewise 简介 Genewise 是EBI 的Ewan Birney
基因序列分析的步骤和方法
基因序列分析的步骤和方法 拖鞋兰，大陆也有叫“鞋兰”的，指的是兰科植物中，它的下花瓣变形成奇特袋状花器一族的总称，中文名称的由来是源自于英文对这一族群的俗称”Lady Slipper Orchids”，当年订定这一花种中文名字的植物学者就将其直译为「拖鞋兰」，说真格的，这名称有点失之粗鄙，实在很难从字义上去意会这一群具观赏价值，又饶富趣味的兰属是甚么样子；做为商品的推广，近年来有不少有心人呼吁为其另立新词，吾人宁愿称其为「仙履兰」，即表达其传奇、趣味，又隐含高贵气质之意，同时也符合其中一属的学名。属于兰科，杓兰亚科，有四种遗产基因：凤仙花、Phragmipedium、Selenipedium和Mexipedium Google图片搜索：Google Image Search 为了访问在美国欧洲的基因数据库肯能要使用twisted，是python2.7的标准库。- 序列分析的步骤： 首先查看科学论文数据库例如，PubMed 从基因数据库例如GenBank中下载序列文件 https://www.360docs.net/doc/c713458531.html,/DIST/docs/tutorial/examples/ls_orchid.fasta https://www.360docs.net/doc/c713458531.html,/DIST/docs/tutorial/examples/ls_orchid.gbk 把序列信息转换成python可用的数据结构； 分析阶段：翻译、转录、权计算、k最近邻居、朴素贝叶斯算法等等 >>> from Bio import SeqIO >>> for seq_record in SeqIO.parse("ls_orchid.fasta", "fasta"): ... print seq_record.id ... print repr(seq_record.seq) ... print len(seq_record) ...... Found 94 records The last record Z78439.1 Seq('CATTGTTGAGATCACATAATAATTGATCGAGTTAATCTGGAGGATC
功能基因的序列比对方法
<1>.切除载体和(或)引物 a.打开所有的原始引物序列于一个EditSeq的窗口中 b. export all as one c.保存 d.打开这个保存的文件，开始切除载体和引物 e.选择载体插入点两侧的序列(10-15个的样子)搜索注意：不存在正反向的问题，都是一个方向，因为测序的时候是选择两个载体上的引物其中的一条来往后测序的！ 切完之后另存为 f.重新打开这个文件，开始切除引物 方法同切载体，但是要注意正反向的问题。比如mcrA基因，其引物为 Forward: 5'-GGTGGTGTMGGATTCACACARTAYGCWACAGC-3' Reverse: 5'-TTCATTGCRTAGTTWGGRTAGTT-3' 先找Forward 5’端，此时只找到的部分序列。切去5’端。 然后再切这些切掉5’端序列的3’端的序列，此时其3’端序列应该是Reverse 的反向互补序列。 切去这个反向互补序列，这样一来这个些序列就已经被切去两端的引物了。 但此时还剩下另一部分未切除任何引物的序列，此时记下这些序列的编号，先切去Reverse 5’端。 再用Forward 的反向互补序列切去3’端，这样剩下的序列也都被切除两端的引物了。 <2>将所有序列调整为同向序列：
a.选择前面记录编号的序列，将这些序列一个个都转换为其反向互补序列。这样一来所有的序列都成为同向序列了，即在DNA两条反向互补链的其中一条上的比较了。 b.保存该文件 <3>生成OTUs Google 搜索”Fastgroup II” 或grouping--注意勾选的选项) Choose method 里面相似度可以选97%或98% 提交之后出现的窗口如 可以看到被分为了10个OUT 每个OUT都自动选择了一个代表序列。全选将其复制到word中，备用。并把其中的那些代表序列都复制下来粘贴到TXT 保存。 <4>寻找嵌合体:一般是对16S rRNA来说的 两个网站： (或搜decipher chimera) (或搜bellerophon chimera check) <5>翻译 网站： 在保存有OTUs的TXT文件中，一个一个翻译成蛋白质序列。最后保存。 在用Expasy翻译的时候选择第二个选项 点击翻译
基因序列分析软件DNAStar简介
生物信息 基因序列分析软件DNAStar简介 郑伟文，林营志，刘波，曹宜，苏明星，朱育菁，蓝江林，车建美，郑斯平，陈坚 （福建省农科院生物技术中心） 1．设计公司 Sequence Analysis Software for Macintosh and Windows，GETTING STARTED，Introductory Tour of the LASERGENE System，MAY 2001，L A S E R G E N E f o r W i n d o w s & M a c i n t o s h，DNASTAR, Inc.，1228 South Park Street，Madison, Wisconsin 53715，(608) 258-7420，Copyright . 2001 by DNASTAR, Inc.，All rights reserved. Reproduction, adaptation, or translation without prior written permission is，prohibited,except as allowed under the copyright laws or with the permission of DNASTAR, Inc.，Sixth Edition, May 2001，Printed in Madison, Wisconsin, USA，Trademark Information。 2．应用程序 在安装Lasergene网络系统之前要熟悉以下术语：应用程序：指EditSeq, GeneMan, GeneQuest, MapDraw，MegAlign, PrimerSelect, Protean, and SeqMan II。应用程序服务器：是指存储应用程序的电脑，通常与dongle 服务，器是同一个服务器，但也可以不同，当在局部硬盘上安装网络程序，时，也可以在同一个网络系统中同时存在多个不同的应用程序服务，器，而且应用程序服务器不一定是苹果机，储存应用程序的机器也不一定必须能够运行该程序，仅仅是储存而已。 3．安装方式 3.1通过英特网升级 如果您以前已经安装了Lasergene 而且目前有升级和服务联系，您就可以通过英特网来升级您现有的版本，各种模块（module）都是以自解压形式存储的，你可以选择性的下载安装。 必备条件您的用户名和会员号是必需的，可以在安装盘上找到。 3.2程序升级 备份您已有的Lasergene，找到您要升级的执行程序，并把它转移到备份的文件夹中。连接到DNAstar 网站的主页(https://www.360docs.net/doc/c713458531.html,)，从菜单中的Customers中点击Lasergene Updates点，安提示输入密码和用户名（与会员名相同），这样就会打开下载页面。找到windows软件（Windows 95/98/NT Software.），就可以下载您想要的模块了。模块下载完毕以后，双击文件将其解压缩完毕。 看到“Application name”has been updated.说明升级完毕。 3.3软件安装 从CD在PC机（Windows）上安装Lasergene。注意安装是尽量关闭所有其它程序以保证安装顺利进行。必备条件，一张个人的Lasergene安装盘；一张Lasergene软件光碟；足够的硬盘空间和内存：至少30Mb的硬盘，32Mb的RAM。从光盘安装Lasergene，插入安装盘和安装光盘，双击安装图标，则出现下面的窗口，点击继续，则出现安装窗口。随后一次出现下面窗口，请按照提示做出选择然后点击Next，直至完成安装（图1）。
实验二 核酸及蛋白质序列的比对
实验二核酸及蛋白质序列的比对 姓名：班级：序号：指导老师： 一、实验内容 利用检索出的蛋白质和核酸序列进行序列比对并进行分子进化树分析。 二、实验步骤 键入上次实验获得的phyA的核酸序列编号（NM_100828），获得核酸及蛋白质序列。利用blastx程序寻找与phyA蛋白质序列相似性的序列→选择下列序列：sorghum propinquum（高粱）；zea mays（玉米）；水稻；大豆；arabidopsis thaliana（拟南芥）；cyrtosia septentrionalis（血红肉果兰）→点击get select sequence按钮显示序列为纯文本格式文件→分别命名为各自的文件名保存在本地电脑上备用。 在数字基因网找到dnaman及clustalx软件安装并进行多序列比对及分子进化树分析。 利用ebi上提供多序列比对工具再作一次比对.uk/clustalw/。 选作核酸序列的比对 5、打开ncbi主页点击BLAST→学习网页左侧的BLAST FAQS及program guide 三、作业 1、绘制分子进化树，并标明各个物种phyA蛋白之间的序列相似性。 2、根据你所学生物分类的知识，试解释该分子进化树的合理性 ①拟南芥：植物界种子植物门被子植物门双子叶植物纲十字花目十字花科鼠耳芥属（拟南芥属） ②大豆：植物界种子植物门被子植物亚门双子叶植物纲豆目蝶形花科大豆属 ③血红肉果兰：植物界种子植物门被子植物亚门百合纲百合目兰科树兰亚科肉果兰属 ④水稻：植物界种子植物门被子植物亚门单子叶植物纲禾本目禾本科稻属 ⑤玉米：植物界种子植物门被子植物亚门单子叶植物纲禾本目禾本科玉米属 ⑥高粱：植物界种子植物门被子植物亚门单子叶植物纲禾本目禾本科高粱属 经过对比可得下列同源性关系 高粱 玉米 水稻 拟南芥 大豆 血红肉果兰 与前面的同源树对比基本相似，说明软件分析结果与实际相符 3、找出一条可能的保守序列（多条蛋白共同的氨基酸序列）。 最长的保守序列：kliqpfgcllaldek
Gene 序列分析
Gene 序列分析 原文https://www.360docs.net/doc/c713458531.html,/vionit/blog/item/98edb0dc706167a2cc116651.html 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（https://www.360docs.net/doc/c713458531.html,/science/bioinfomatics.htm）,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（http://bioinfo.pbi.nrc.ca:8090/EMBOSS/），和Pairwise BLAST （https://www.360docs.net/doc/c713458531.html,/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。 （1）BLAST和FASTA FASTA（https://www.360docs.net/doc/c713458531.html,/fasta33/）和BLAST（https://www.360docs.net/doc/c713458531.html,/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著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。 (2)Needle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
blast核酸氨基酸序列相似性比较
BLAST 核酸/氨基酸序列相似性比较 Blast(Basic Local Alignment Search Tool)是一套在蛋白质数据库或DNA数据库中进行相似性比较的分析工具。BLAST程序能迅速与公开数据库进行相似性序列比较。BLAST结果中的得分是对一种对相似性的统计说明。 BLAST 采用一种局部的算法获得两个序列中具有相似性的序列。如果您想进一步了解BLAST算法，您可以参考NCBI的BLAST Course ，该页有BLAST算法的介绍。 BLAST的功能 BLAST对一条或多条序列(可以是任何形式的序列)在一个或多个核酸或蛋白序列库中进行比对。BLAST还能发现具有缺口的能比对上的序列。 BLAST是基于Altschul等人在上发表的方法在序列数据库中对查询序列进行同源性比对工作。从最初的BLAST发展到现在NCBI提供的,已将有缺口的比对序列也考虑在内了。BLAST可处理任何数量的序列,包括蛋白序列和核算序列;也可选择多个数据库但数据库必须是同一类型的,即要么都是蛋白数据库要么都是核酸数据库。 所查询的序列和调用的数据库则可以是任何形式的组合,既可以是核酸序列到蛋白库中作查询,也可以是蛋白序列到蛋白库中作查询,反之亦然。 BLAST包含的程序： 1、BLASTP是蛋白序列到蛋白库中的一种查询。库中存在的每条已知序列将逐一地同每条所查序列作一对一的序列比对。 2、BLASTX是核酸序列到蛋白库中的一种查询。先将核酸序列翻译成蛋白序列（一条核酸序列会被翻译成可能的六条蛋白），再对每一条作一对一的蛋白序列比对。 3、BLASTN是核酸序列到核酸库中的一种查询。库中存在的每条已知序列都将同所查序列作一对一地核酸序列比对。 4、TBLASTN是蛋白序列到核酸库中的一种查询。与BLASTX相反，它是将库中的核酸序列翻译成蛋白序列，再同所查序列作蛋白与蛋白的比对。 5、TBLASTX是核酸序列到核酸库中的一种查询。此种查询将库中的核酸序列和所查的核酸序列都翻译成蛋白（每条核酸序列会产生6条可能的蛋白序列），这样每次比对会产生36种比对阵列。 通常根据查询序列的类型（蛋白或核酸）来决定选用何种BLAST。假如是作核酸－核酸查询，有两种BLAST供选择，通常默认为BLASTN。如要用TBLASTX也可，但记住此时不考虑缺口。 BLAST适用于本地查询。可以下载公共数据库，对于该数据库的更新和维护是必不可少的。如果要直接到网上查询也可以（即ＮetＢlast），但记住如果你认为自己的序列很有价值的话，还是谨慎为宜。 如何访问在线的BLAST功能服务 您只要通过浏览器访问Blast主页( 。所有的查询和分析都通过浏览器来完成，就象您在您的本地机上一样方便和快捷。