生物信息学 实验 核酸序列分析
核酸序列分析
2.真核基因识别问题
真核基因远比原核基因复杂：
• 一方面，真核基因的编码区域是非连续 的，编码区域被分割为若干个小片段。
• 另一方面，真核基因具有更加丰富的基 因调控信息，这些信息主要分布在基因 上游区域。
真核基因组特点：
规模庞大——人类基因组 3×109 bp
大肠杆菌基因组 5 ×107 bp
1.原核基因组的特点
长开放阅读框 简单的基因结构 高基因密度 GC含量 具有操纵子结构
5’ 启动区
5’UTR 开放阅读框 3’UTR 终止区
3’
转录起始位点 起始密码子 终止密码子 转录终止位点
原核基因的典型结构
GC含量(GC content): 不同原核生物中，GC含量从25%~75%。 基因水平转移（horizontal gene trasfer）
序列比对 功能注释 KEGG
GO 系统发育树
contents
1. 分子质量、碱基组成、碱基分布、序列转换、核酸序列基本 分析
2. 限制性酶切分析 3. 克隆测序分析 4. 测序中载体序列的识别与去除 5. 核酸序列拼接 6. 核酸序列的电子延伸 7. 开放阅读框（ORF）分析 8. 基因组序列编码区/内含子结构分析 9. CpG岛分析 10. cDNA和Genomic DNA比对 11. 基因启动子分析
起蛋白的改变？ 这一段核酸序列上有没有特殊的功能位点？ 物种之间有什么差距？ 这段序列中是否有重复序列
基因识别
• 基因识别是生物信息学领域里的一个重要研 究内容
• 基因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
• 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。
生物信息学中的RNA序列分析方法总结
生物信息学中的RNA序列分析方法总结随着高通量测序技术的快速发展，RNA序列分析成为了生物信息学领域的热门研究方向之一。
通过对RNA序列的分析，我们可以深入了解基因表达调控、新的功能非编码RNA的发现以及疾病相关基因的研究等。
本文将对生物信息学中RNA序列分析的主要方法进行总结，包括序列比对、基因表达分析、富集分析以及序列结构与功能预测等。
一、序列比对序列比对是RNA序列分析的基础，它的主要目的是找到一个给定RNA序列与参考数据库中的已知序列进行比对，然后确定两者之间的相似度。
常用的序列比对工具有BLAST、Bowtie、BWA 和HISAT等。
这些工具可以根据特定的算法找出两个序列之间的差异，并给出一个比对得分。
二、基因表达分析基因表达分析是对不同样本或条件下RNA序列表达水平的比较。
它有助于理解基因在不同生物过程中的表达差异，并揭示基因调控网络的运作机制。
在基因表达分析中，一般会进行差异表达基因的筛选、聚类分析、功能富集分析以及网络构建等。
差异表达基因的筛选是基因表达分析的核心步骤，常用的算法有DESeq2、edgeR和limma等。
它们能够根据两组RNA序列的表达水平，找出在两组样本中差异显著的基因。
聚类分析可以将基因按照其表达模式进行分类，帮助我们理解基因在不同样本中的表达模式。
功能富集分析可以找出差异表达基因富集的代谢通路、功能模块以及生物过程，进一步分析基因的生物学意义。
网络构建可以通过挖掘差异表达基因之间的关联关系来了解基因调控网络的复杂性。
三、富集分析富集分析是一种将差异表达基因与特定的生物学主题联系起来的方法。
通过将差异表达基因与已知的功能和通路数据库进行比对，我们可以发现差异表达基因的功能富集信息。
常见的富集分析工具包括DAVID、GOseq和KEGG等。
DAVID是一个功能性注释的在线工具，它可以用来对差异表达基因进行功能分类和模式识别，帮助我们理解基因功能。
GOseq 是一个基于Gene Ontology（GO）的富集分析工具，它能够对差异表达基因进行GO注释，并利用超几何分布模型来评估GO术语的富集程度。
第四章 核酸序列分析-1.
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1）对于已知蛋白，可进行数据库搜索判断序列的可靠性。 2）对于未知新基因，则需要参考序列的其他特定信息。
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许多程序对DNA序列一次进行全部6个阅读框的翻译。
程序之一：EBI著名软件包EMBOSS中的Transeq
/emboss/transeq/
特点： 1）输入序列可以是原始序列，也可以是GCG，Fasta， EMBL，GenBank，PIR等格式。 2）可一次翻译成1条，同向3条，双向6条蛋白质序列。 3）翻译时可选择标准密码子或其他类型的密码子
4 具有复杂的基因转录调控方式
5 具有丰富的可变剪接 6 有明显的CpG岛、密码子使用具有偏好性
四、DNA序列分析基本内容
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序列一般性分析 基因识别与鉴定
非编码区分析及调控元件识别
§4.2 DNA序列的一般分析
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重要分析工具网站
华北制药集团的谈杰创建的一个非常有用的生 物信息学资源网站。 /index.html
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Transeq主页
翻译结果（6框架）
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程序之二： ExPASy的Translate Tool /tools/dna.html 特点： 1）程序简单，没有太多的可选项，运行速度快。
2）一次翻译双向6条蛋白质序列。
3）输出结果较Transeq清楚，不仅将终止密码子用 Stop英文单词表示，还将起始密码子以MET标记出来
国外主要网站 http://mobyle.pasteur.fr/cgi-bin/portal.py/ /Tools/index.html /
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各种生 物信息 学软件
法国巴斯德研究所：http://mobyle.pasteur.fr/cgibin/portal.py#forms::revseq
核酸序列特征分析
核酸序列特征分析核酸序列特征分析是一种利用bioinformatics工具技术来探究生物体基因组DNA/RNA序列中的特征信息，以及基因组DNA/RNA序列之间存在的关联性。
核酸序列特征分析在生物医学研究中具有重要的应用价值。
一、核酸序列特征分析的背景1、DNA是生物体基因组的主要构成元素，有着极重要的意义。
DNA的构成分子是DNA的主要单位，其中含有许多信息。
包括基因的信息、细胞生物学过程的信息、发育过程的信息、衰老过程的信息等。
核酸序列特征分析就是基于这些信息，利用相关方法把DNA序列转化为特殊符号，进而探究基因组中DNA序列的特征信息及其与基因组DNA序列之间的关联性。
2、研究表明，基因组DNA/RNA序列中存在着丰富的特征信息，其中包括基因的结构信息、功能信息以及遗传物质的表达信息等。
此外，基因组DNA/RNA序列之间也存在着一定的关联性，比如伴随关系、控制关系等。
对这些特征信息和序列间关联性的深入研究和分析，可以为解决相关生物学问题提供有力的支持。
二、核酸序列特征分析的方法核酸序列特征分析包括DNA特征分析、RNA特征分析和DNA-RNA 互作特征分析三大类。
其中，DNA特征分析是探究基因组DNA序列中的特征信息，主要包括序列密度分析、保守区域检测、单碱基构象分析、内含子检测、集合核苷酸模式挖掘和保守元件的检测等。
而RNA特征分析是探究基因组RNA序列特征信息，主要包括序列特征分析、microRNA检测、可变剪接位点预测、次级结构模式挖掘等。
最后，DNA-RNA互作特征分析是以DNA序列为基础探究DNA和RNA序列之间的相互关联性，主要包括DNA-RNA互作互作特性检测、DNA和RNA序列的共鉴定等。
三、核酸序列特征分析的应用在生物医学研究中，核酸序列特征分析可以为研究基因组中基因的信息、发育过程、衰老过程和药物等相关生物医学问题提供有力的支持。
比如，利用核酸序列特征分析，可以进行miRNA-病毒序列特征鉴定、慢病毒检测等；可以进行病毒的毒性预测，探究病毒引发疾病的发生机制；可以预测蛋白质的功能，指导新药的研发；可以检测抗药性基因等。
生物信息学中的序列分析方法
生物信息学中的序列分析方法生物信息学是研究生物体在遗传、基因表达、蛋白质结构和功能等方面的信息学科学。
其中，序列分析作为生物信息学研究的核心内容之一，包括DNA序列、RNA序列和蛋白质序列等方面的分析。
DNA序列分析方法DNA序列分析通常包括基因识别、同源性搜索、基因组组装等几个方面。
其中，基因识别是指在一个DNA序列中自动鉴别出基因区域。
这个问题由于基因和非编码区域序列的相似性往往很小，因此解决比较困难。
系统采取两种方法：直接方法和间接方法。
直接方法主要基于序列特征和基因序列内的一些功能序列来预测基因组定位，如加州大学圣迭戈分校所开发的GeneFinder，可以识别核酸“ATG”起始密码子、终止密码子及剪切参考信号。
间接方法则是通过其他外部数据来做基因匹配的预测，在人类基因组的缺陷被观察到后，一些新的科技被引入，如EST (表达顺定标签)。
EST提供第一手的基因表达证据，当EST的配对普遍存在于一则DNA序列中时，也就证明此处有一个基因区域所在。
然后根据序列特性，结合同源性比对和其他信息以预测序列功能。
基因组组装问题是指如何利用突变的测序、比对和同源性簇的组装方法来解决不同物种的序列数据组装问题。
但是，细菌的基因序列比较短，而其组装是相对简单的。
在比较大的基因组问题中，通常采用高通量DNA测序和高级组装软件来进行组装。
同源性搜索方法同源性比对是基因组学和生物信息学中的一个重要问题，即根据已知的基因家族或同源蛋白的序列特征来发现既有群体的新成员，从而更好地理解它们的结构和功能，进而研究生物进化的过程。
基础的同源性比对算法包括序列比对、基因族/蛋白族建立等等。
序列的比对可以采用Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch算法和FASTA算法等系列算法。
大规模的序列比对则采取最简单和快速的方法（如BLAST）来应对。
而基因族和蛋白族搜索的方式主要是形成一个统计学模型，模型中有一些参数可以从大量的疑似序列中优化得到。
生物信息学中的DNA序列分析技术研究
生物信息学中的DNA序列分析技术研究1. 引言生物信息学是一门跨学科的学科，通过整合生物学、计算机科学和数学等领域的知识，研究生物学中的各种分子生物信息。
DNA序列分析是生物信息学中的一项重要研究内容，它可以揭示DNA序列中的遗传信息，对于研究物种的进化、基因功能和人类疾病等方面具有重要意义。
2. DNA序列分析的基本原理DNA序列是由四种核苷酸（腺嘌呤、鸟嘌呤、胞嘧啶和胸腺嘧啶）构成的线性链状分子，其中每个核苷酸通过磷酸二酯键连接起来。
DNA序列分析的基本原理是通过计算机对DNA序列进行比对、注释、预测和分析等操作，从而获得有关该序列的各种信息。
3. DNA序列比对技术DNA序列比对是指将两个或多个DNA序列进行匹配，以找出它们之间的相似性和差异性。
常用的DNA序列比对技术包括全局比对和局部比对。
全局比对适用于较长的DNA序列，如整个基因组；局部比对则适用于具有局部重复结构的DNA序列。
4. DNA序列注释技术DNA序列注释是指对DNA序列进行功能标记和注释，以便于理解和解释该序列的生物学意义。
DNA序列注释常涉及基因识别、CDS（编码序列）预测、启动子区识别等内容。
常用的DNA序列注释软件有NCBI的BLAST、Exonerate、GEISA等。
5. DNA序列预测技术DNA序列预测是指利用计算机方法推测DNA序列的相关信息，如基因位置、蛋白质编码区域、剪接位点等。
常用的DNA序列预测方法包括基于启发式模型和机器学习模型，如HMM（隐马尔可夫模型）、SVM（支持向量机）等。
6. DNA序列分析的应用领域DNA序列分析技术在生物学研究的多个领域都有广泛应用。
例如，在基因组学领域，DNA序列分析可用于比较基因组学、遗传多样性研究等；在进化生物学领域，DNA序列分析可用于系统发育关系研究、种群遗传学分析等；在人类疾病研究领域，DNA序列分析可用于基因突变检测、致病基因鉴定等。
7. DNA序列分析的挑战和发展方向虽然DNA序列分析技术已经取得了重大突破，但仍存在一些挑战。
生物学中的DNA序列分析
生物学中的DNA序列分析DNA（脱氧核糖核酸）是人类和所有生物的基本遗传物质，它决定了细胞功能和身体的发育。
DNA序列分析是生物学中非常重要的一种研究方法，它可以揭示DNA的组成，结构和功能。
在本文中，我们将深入探讨DNA序列分析的核心原理，工具和应用。
DNA序列分析的原理DNA分子是由碱基对（adenine，thymine，guanine，cytosine）构成的双螺旋结构，它们以特定的方式组合在一起，形成基因。
DNA序列分析是根据这些碱基对的组成和排列，通过计算机模拟和分析，来确定基因的序列和功能。
DNA序列分析的工具DNA序列分析需要用到多种工具，其中最常用的是生物信息学工具和DNA测序技术。
生物信息学工具包括多种软件和算法，例如BLAST，ClustalW和PhyloXML等。
这些工具可以用来比较和分析DNA序列，建立进化树，预测蛋白质的结构和功能等。
DNA测序技术是最基本的DNA分析方法之一，它可以通过测量DNA中碱基对的数量和类型，来确定DNA的序列。
最常用的DNA测序技术是Sanger测序和下一代测序技术（NGS）。
Sanger测序技术是一种传统的测序方法，它使用化学方法来标记DNA碱基，然后通过电泳分离碱基，逐一确定DNA序列。
而NGS技术是一种高通量的测序方法，它可以同时测序成千上万个DNA分子，大大提高了测序速度和效率。
DNA序列分析的应用DNA序列分析在生物学中有着广泛的应用，包括基因组学，进化生物学，系统生物学，生物医学和生态学等领域。
在基因组学中，DNA序列分析被用来确定生物的基因组大小，结构和组成，预测基因位置和功能，寻找基因突变和揭示基因调控机制。
例如，人类基因组计划就是一个基于DNA序列分析的项目，它的目标是测序和分析人类基因组中的所有DNA，以了解人类基因的特点和功能。
在进化生物学中，DNA序列分析被用来研究不同物种之间的亲缘关系和演化历史。
通过比较不同物种的DNA序列，可以推断它们的共同祖先和分支时间，建立进化树，揭示演化过程和机制。
生物信息学中的DNA序列分析与预测算法研究
生物信息学中的DNA序列分析与预测算法研究随着生物学和计算机科学的快速发展，生物信息学成为一个蓬勃发展的跨学科领域。
在这个领域中，DNA序列分析和预测算法被广泛用于研究基因组的组成、结构和功能。
这些算法的应用使得我们能够更好地理解基因和蛋白质之间的关系，从而促进了生物医学的研究和应用。
本文将重点介绍DNA序列分析与预测算法的研究进展和应用。
DNA（脱氧核糖核酸）是生物体中最基本的遗传物质，包含了生物体的全部遗传信息。
DNA序列分析是通过研究DNA的不同特征以及序列中的模式和重复序列，来推断DNA的结构和功能。
DNA序列预测算法则是利用计算机方法和统计学原理，通过分析DNA序列的特征，预测其可能的生物学功能和结构。
DNA序列分析的一个重要任务是基因识别和注释。
基因是DNA序列中的功能单位，它们编码了蛋白质和RNA分子。
基因识别算法通过分析DNA序列中的密码子、起始与终止密码子以及编码蛋白质的调控序列，来确定潜在的基因区域。
同时，基因注释算法则用于鉴定基因的具体功能和相互作用网络。
这些算法的发展使得我们能够更好地理解基因在细胞过程中的作用，并为遗传疾病的研究和新药开发提供了重要的依据。
此外，DNA序列分析还可以用于研究和预测DNA序列的剪接位点和启动子。
剪接是基因表达过程中的一个重要步骤，它决定了RNA剪接后是否会产生不同的亚型。
DNA序列分析算法可以帮助我们预测剪接位点及其相应的剪接亚型，并进一步研究其对基因功能的影响。
启动子则是基因转录的起始位点，DNA序列分析算法可以帮助我们识别和预测启动子的位置和强度，从而深入研究基因的转录调控过程。
此外，DNA序列分析与预测算法还可以用于研究DNA序列的进化和多样性。
通过比较不同物种间的DNA序列，我们可以推断它们的进化关系，揭示物种的起源和发展历程。
此外，DNA序列分析算法还可以用于研究DNA序列的变异和多样性，从而帮助我们了解个体间的遗传差异和表型变异。
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核酸序列分析
【实验目的】
1、掌握核酸序列检索的基本步骤；
2、熟悉基于核酸序列比对分析的真核基因结构分析（内含子/外显子分析）；
3、掌握使用DNAclub软件进行核酸序列的基本分析；
【实验内容】
1、使用Entrez信息查询系统检索人瘦素 (leptin) 的mRNA、基因组DNA、外显子等核酸序列，连接提取该序列内容，阅读序列格式的解释，理解其含义；
2、使用DNAclub对上述核酸序列进行分析’
3、使用DNAclub软件对人瘦素 (leptin) 的mRNA序列进行可读框架分析；
4、使用NCBI查询系统进行人瘦素 (leptin) 的基因组序列分析
【实验方法】
1、调用Internet浏览器，并在其地址栏输入Entrez网址：/Entrez ；
2、在Search后的选择栏中选择nucleotide；
3、在输入栏输入homo sapiens leptin;
4、点击go后显示与LEP相关的序列信息，
5、查找人leptin 的mRNA或基因，点击序列接受号后显示序列详细信息；
6、将序列转为FASTA格式保存
7、将上述核酸序列输入DNAClub软件进行序列基本分析(反向或互补序列转换，开放阅读框寻找，序列翻译，酶切位点查找)；
8、根据基因定位信息查找人瘦素的基因组DNA (Contig) 的序列接受号及序列识别号，点击序列接受号显示序列详细信息；
9、分析人瘦素 (leptin) 的基因组序列；查找外显子与内含子序列。
【作业】
1、归纳对人瘦素 (leptin) 的核酸序列分析的结果，列出主要的分析结果；
2、写出人leptin mRNA序列酶切位点3个。
ORIGIN
1 GTAGGAATCG CAGCGCCAGC GGTTGCAAG g taaggccccg gcgcgctcct tcctccttct 61 ctgctggtct ttcttggcag gccacagggc cccacacaac tctggatccc ggggaaactg 121 agtcaggagg gatgcagggc ggatggctta gttctggact atgatagctt tgtaccgagt ......
10681 ctccttgcag tgtgtggttc cttctgtttt cag GCCCAAG AAGCCCATCC TGGGAAGGAA 10741 A ATG CATTGG GGAACCCTGT GCGGATTCTT GTGGCTTTGG CCCTATCTTT TCTATGTCCA 10801 AGCTGTGCCC ATCCAAAAAG TCCAAGATGA CACCAAAACC CTCATCAAGA CAATTGTCAC 10861 CAGGATCAAT GACATTTCAC ACACG gtaag gagagtatgc ggggacaaag tagaactgca 10921 gccagcccag cactggctcc tagtggcact ggacccagat agtccaagaa acatttattg ......
13021 aggcagccca gagaatgacc ctccatgccc acggggaagg cagagggctc tgagagcgat 13081 tcctcccaca tgctgagcac ttgttctccc tcttcctcct gcatag CAGT CAGTCTCCTC 13141 CAAACAGAAA GTCACCGGTT TGGACTTCAT TCCTGGGCTC CACCCCATCC TGACCTTATC 13201 CAAGATGGAC CAGACACTGG CAGTCTACCA ACAGATCCTC ACCAGTATGC CTTCCAGAAA 13261 CGTGATCCAA ATATCCAACG ACCTGGAGAA CCTCCGGGAT CTTCTTCACG TGCTGGCCTT
13321 CTCTAAGAGC TGCCACTTGC CCTGGGCCAG TGGCCTGGAG ACCTTGGACA GCCTGGGGGG
13381 TGTCCTGGAA GCTTCAGGCT ACTCCACAGA GGTGGTGGCC CTGAGCAGGC TGCAGGGGTC
13441 TCTGCAGGAC ATGCTGTGGC AGCTGGACCT CAGCCCTGGG TGC TGA GGCC TTGAAGGTCA
13501 CTCTTCCTGC AAGGACTACG TTAAGGGAAG GAACTCTGGC TTCCAGGTAT CTCCAGGATT
......
16081 CACTAGATGG CGAGCATCCT GGCCAACATG GTGAAACCCC GTCTCTACTA AAAACACAAA
16141 AGTTAGCTGA GCGTGGTGGC GGGCGCCTGT AGTCCCAGCC ACTCGGGAGG CTGAGACAGG
16201 AGAATCGCTT AAACCTGGGA GGCGGAGAGT ACAGTGAGCC AAGATCGCGC CACTGCACTC
16261 CGGCCTGATG ACAGAGCGAG ATTCCGTCTT AAAAAAAAAA AAAAAAAAGT TTGTTTTTAA
16321 AAAAATCTAA ATAAAATAAC TTTGCCCCCT GC
在genbank查询到有关leptin基因的资料，阅读资料回答以下问题：
在genbank的登录号是哪个？属于leptin 的哪一种分子类型？来源于什么物种？该基因在染色体上的定位情况？
Leptin基因有几个外显子，几个内含子？哪一段是ORF区域，其编码的蛋白质检索号是哪个，编码的蛋白质包含多少氨基酸，信号肽、成熟肽序列分别为哪一段，
LOCUS NM_000230 3444 bp mRNA linear PRI 13-DEC-2009 DEFINITION Homo sapiens leptin (LEP), mRNA.
SOURCE Homo sapiens (human)
source 1..3444
/organism="Homo sapiens"
/mol_type="mRNA"
/chromosome="7"
/map="7q31.3"
gene 1..3444
/gene="LEP"
/db_xref="GeneID:3952"
exon 1..29
/number=1
exon 30..201
/number=2
CDS 58..561
/product="leptin precursor"
/protein_id="NP_000221.1"
sig_peptide 58..120
mat_peptide 121..558
exon 202..3427
/number=3
LOCUS NC_000007 16352 bp DNA linear CON 10-JUN-2009 DEFINITION Homo sapiens chromosome 7, GRCh37 primary reference assembly.
ACCESSION NC_000007 REGION: 127881331..127897682 GPC_000000031
SOURCE Homo sapiens (human)
FEATURES Location/Qualifiers
source 1..16352
/organism="Homo sapiens"
/mol_type="genomic DNA"
/db_xref="taxon:9606"
/chromosome="7"
gene 1..16352
/gene="LEP"
/note="Derived by automated computational analysis using
gene prediction method: BestRefseq."
/db_xref="GeneID:3952"
mRNA join(1..29,10714..10885,13127..16352)
/product="leptin"
/note="Derived by automated computational analysis using
gene prediction method: BestRefseq."
/transcript_id="NM_000230.2"
/db_xref="GeneID:3952"
CDS join(10742..10885,13127..13486)
/note="Derived by automated computational analysis using
gene prediction method: BestRefseq."
/codon_start=1
/product="leptin precursor"
/protein_id="NP_000221.1"
/db_xref="GeneID:3952"。