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.sodocs.net/doc/2011509226.html,/fg_tools.htm

(Online 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：

https://www.sodocs.net/doc/2011509226.html,/FindChimerasOutputs.html (或搜decipher chimera)

https://www.sodocs.net/doc/2011509226.html,.au/bellerophon/bellerophon.pl (或搜bellerophon chimera check)

<5>翻译

网站：https://www.sodocs.net/doc/2011509226.html,/

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

理想的情况是这段序列中应该是没有终止序列的即”-”符号，因此先选择阅读框较长，整段序列也没有终止子的那些，如图，先选择第二个。复制红色的区域，在blast上比对，看是否是需要的序列，如果是。那么就选择此结果，如果不是，再一一比对其他的罗列结果。

或者直接将DNA序列提交到sanger上，出现如下结果

Frame2 中有一段绿色，显示就是mcrA的保守家族。那么Frame2 即为正确的翻译方法。

另存为，只保留pro的序列的TXT

改名为.FAST格式

<6>寻找最相似序列

打开这个FAST文件，开始一个个找最相似序列了。

在这个窗口，开始blast。找到一个序列后复制其DNA的编号

点击这个按钮

出现这个窗口

把复制的DNA编号手动输入点击OK 则这个序列被自动添加到了FAST文件里了。一般一个序列寻找3个相似度不等的序列。

最后，保存为一个新的FAST文件。

<7>画系统发育树

打开前面的FAST文件，全选文件”W”一下，再直接点OK

左右两头各删除带*之前的序列，另存为新的FAST文件。

打开这个FAST文件开始画树。

<8>最后对画的树进行一些修饰。

DNA star Seqman 使用说明 DNA序列拼接

42 SeqMan 笔记本：A电脑 创建时间：2013/12/10 8:35更新时间：2013/12/10 9:07 1.打开lasergene-dnastart-seqman 2.点击add sequences,注意文件格式为.ab1,该文件为测序峰图文件。 3.添加序列文件，本例为16_xxxx.ab1，点击打开，序列添加到Selected sequences窗口。 4.点击done,序列成功加入主程序窗口 5.选中想要拼接的序列，点击assemble,拼接开始。 6.拼接完成后出现，拼接成功提示，creating new contig1:from xxx entering xxx

7.点击窗口右上角，“-”最小化，将拼接提示最小化，回到主窗口。 8. 此时主窗口上方出现拼接好的contig1的信息，574bp,来源于两条序列。 9.双击contig1出现具体的拼接过程窗口。 10.点击16前的黑色三角符号，可以看到序列峰图（注意峰图非常重要，不同颜色代表不同碱基，峰型表示测序可信度）。 11.详细讲一下峰图： 测序反应开始时和结束时的序列是读不准的（测序的原理决定）。一个测序反应最多能测定500-800个碱基，且测序反应开始和结束的碱基读不准。

ITS45的长度在500bp左右，意味着单向测序末端会读不准。 采用双向测序，在R向峰分辨率极度降低时，F向 正好处在分辨率最高的测序区域，所以这段序列程序会以F向测序结果为准。 seqman在序列拼接的同时，让测序峰图可见，让我们可以判断测序结果的可靠性。 12.接着说拼接完成后如何拷贝拼接好的序列，其实非常简单，选中顶上的consensus中的序列，全选，ctrl+C，拼接好的序列就复制到剪切板中了，可以粘贴到txt中使用。

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.sodocs.net/doc/2011509226.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.sodocs.net/doc/2011509226.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。

基因组序列拼接

2014年成都理工大学校内数学建模竞赛论文 二0一四年五月二十五日

摘要：本文所要研究的就是全基因组的从头测序的组装问题。 首先，本文简要介绍了测序技术及测序策略，认真分析了基因系列拼装所面临的主要挑战，比如reads数据海量、可能出现的个别碱基对识别错误、基因组中存在重复片段等复杂情况，探讨了当前基因组序列拼接所采用的主要策略，即OLC（Overlap/Layout/Consensus）方法、de Bruijn图方法，且深入探讨了de Bruijn图方法。 其次，针对题中问题，以一条reads为基本单位，分为reads拼接和contig组装两个阶段，其中contig是由reads拼接生成的长序列片段。Reads的拼接阶段主要包括数据预处理、de-Bruijn 图、contig构建等，而contig的组装阶段主要包括序列的相对位置的确定以及重叠部分overlap的检测，用序列比对的方法来提高拼接的精度。 最后，进行了算法的验证与性能的评价，并且针对问题2，进行了组装分析与验证，结果表明，得到的拼接基因组序列在小范围内与原基因组序列大致吻合。 关键词：基因组系列拼接； reads；de Bruijn图；contig组装；k-mer片段；

一.问题重述 基因组组装 快速和准确地获取生物体的遗传信息对于生命科学研究具有重要的意义。对每个生物体来说，基因组包含了整个生物体的遗传信息，这些信息通常由组成基因组的DNA或RNA分子中碱基对的排列顺序所决定。获得目标生物基因组的序列信息，进而比较全面地揭示基因组的复杂性和多样性，成为生命科学领域的重要研究内容。 确定基因组碱基对序列的过程称为测序（sequencing）。测序技术始于20世纪70年代，伴随着人类基因组计划的实施而突飞猛进。从第一代到现在普遍应用的第二代，以及近年来正在兴起的第三代，测序技术正向着高通量、低成本的方向发展。尽管如此，目前能直接读取的碱基对序列长度远小于基因组序列长度，因此需要利用一定的方法将测序得到的短片段序列组装成更长的序列。通常的做法是，将基因组复制若干份，无规律地分断成短片段后进行测序，然后寻找测得的不同短片段序列之间的重合部分，并利用这些信息进行组装。例如，若有两个短片段序列分别为 ATACCTT GCTAGCGT GCTAGCGT AGGTCTGA 则有可能基因组序列中包含有ATACCTT GCTAGCGT AGGTCTGA这一段。当然，由于技术的限制和实际情况的复杂性，最终组装得到的序列与真实基因组序列之间仍可能存在差异，甚至只能得到若干条无法进一步连接起来的序列。对组装效果的评价主要依据组装序列的连续性、完整性和准确性。连续性要求组装得到的（多条）序列长度尽可能长；完整性要求组装序列的总长度占基因组序列长度的比例尽可能大；准确性要求组装序列与真实序列尽可能符合。 利用现有的测序技术，可按一定的测序策略获得长度约为50–100个碱基对的序列，称为读长（reads）。基因组复制份数约为50–100。基因组组装软件可根据得到的所有读长组装成基因组，这些软件的核心是某个组装算法。常用的组装算法主要基于OLC（Overlap/Layout/Consensus）方法、贪婪图方法、de Bruijn 图方法等。一个好的算法应具备组装效果好、时间短、内存小等特点。新一代测序技术在高通量、低成本的同时也带来了错误率略有增加、读长较短等缺点，现有算法的性能还有较大的改善空间。 问题一：试建立数学模型，设计算法并编制程序，将读长序列组装成基因组。你的算法和程序应能较好地解决测序中可能出现的个别碱基对识别错误、基因组中存在重复片段等复杂情况。 问题二：现有一个全长约为120,000个碱基对的细菌人工染色体（BAC），采用Hiseq2000测序仪进行测序，测序策略以及数据格式的简要说明见附录一和附录二，测得的读长数据见附录三，测序深度（sequencing depth）约为70×，即基因组每个位置平均被测到约70次。试利用你的算法和程序进行组装，并使之具有良好的组装效果。 附录一：测序策略 测序策略如下图所示。DNA分子由两条单链组成，在图中表现为两条平行直

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

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.sodocs.net/doc/2011509226.html,/DIST/docs/tutorial/examples/ls_orchid.fasta https://www.sodocs.net/doc/2011509226.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.sodocs.net/doc/2011509226.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）。

DNAstar与Vector NTI序列拼接功能

2012-2-8序列拼接软件使用总结： 1. 目前，个人使用DNAstar 较Vector NTI 更顺手。 可能因为vector 中某些设置没有调整，assemble 后的序列中存在许多 N，需人为删除。 且在DNAstar 中可随意将碱基编辑为Y，R，S 等兼并碱基，而在Vector 中无法进行同样操作，键盘输入兼并碱基时只能显示出N。 更重要的一点是，在contig 中选中某一位碱基想细看时，标记不明显，上下几排碱基只有 两条细细的白边来标示，要仔细分辨才能保证不会看错位。 白边在旁边这两条红 线内侧，万分仔细看才 能看见-__-b

对比一下，DNAstar 中的界面多醒目啊： 1 2 BTW: icon 1 can be used to amplify chromatogram. Icon 2 can be used to show/hide chromatogram. 2.使用DNAstar时偶尔会出现无法拼接成一条序列的情况，比如本来有5个片断，导入所有片 断后assemble，却分成了2个contig：1-3为一个contig，4和5拼成另一个contig。此时可先将3和4的序列进行assemble，然后再选择Sequence〉Add…将其他序列加入，再拼接，就会生成一条contig了。 3.Vector亦有其特色，例如: (1)可以在同一窗口中直接看到某一拼接序列位于整个序列的什么位置：

(2)可以将鼠标停留在峰图上某一碱基处，查看每个测序峰的每种碱基信号强度----可据此分辨杂合峰具体是由什么碱基组成，而在DNAstar中只能通过看峰图颜色判断-_-b。 4.Vector有时拼接出的结果有误，如下图，有些序列被错误的拼接在一起，共3个台阶（不对， 一共是5对PCR引物，应该有5个台阶）：

Gene 序列分析

Gene 序列分析 原文https://www.sodocs.net/doc/2011509226.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.sodocs.net/doc/2011509226.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.sodocs.net/doc/2011509226.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.sodocs.net/doc/2011509226.html,/fasta33/）和BLAST（https://www.sodocs.net/doc/2011509226.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

全基因组序列拼接研究进展_曾培龙

收稿日期:2012－06－11 作者简介:曾培龙（1987－），男，河南商丘人，硕士研究生，主要研究方向：生物信息学； 王亚东（1964－），男，辽宁锦州人，硕士，教授，博士生导师，主要研究方向：人工智能、机器学习、知识工程等。 0引言 新一代测序技术正在引领生命科学研究进入一个崭新阶段。人类基因组计划完成之后，获得个体基因组的全部序列对于生物学研究、探索与认识生命的本质具有十分重要的科学意义[1,2]。 新一代测序技术作为目前生命科学研究的基础手段，随着应用领域的迅速扩增与不断深入，对生物信息学提出了必须正视的基础研究课题。而全基因组序列拼接作为生物信息学的核心问题，面临的主要挑战有： （1）海量的数据（覆盖深度一般为40－200倍，数据量达20－200GB ）， 迫切需要海量数据的拼接组装算法；（2）测序数据中的错误，容易导致错拼； （3）基因组中重复片段大量存在， 由于读取片段reads 长度过短，一般只有几十个碱基，这使得重复序列的处理变得困难。 针对新一代测序数据reads 长度较短、数据海量的特点，全基因组测序方面的数据分析软件的研发，已成为生物信息学领域最迫切、最重要的研究课题。虽然目前已开发有一些全基因组拼接软件，但是基本都局限在大型计算平台上完成数据分析过程，难以满足一般的研究需求，而且数据处理速度仍然远远落后于数据产生速度，已经成为整个基因组图谱绘制工作的瓶颈，并且其拼接结果在准确性方面还有待提高。 1全基因组序列拼接的含义 基因组序列拼接的核心思想是利用序列之间的交叠关 系，通过类似于“搭积木”的方式重建目标基因组序列。其 基本方法是将序列之间的交叠关系转换成计算机可以识别的结构，通过不断迭代扩展的方式延长目标序列，然后利用配对数据，确定各个目标序列的相对方向和位置关系，最终还原目标基因组序列。 基于新一代测序数据的基因组序列拼接，通常分为如下三个阶段： （1）数据的预处理阶段。该阶段通过特定的方法，移除测序数据中的错误碱基； （2）基因组连续片段（contigs ）生成阶段。该阶段将reads 拼接成contigs ； （3）超长序列片段（scaffoldings ）组装阶段。该阶段使用配对数据，确定contigs 之间的方向和位置关系，生成scaffoldings 。 2全基因组序列拼接的发展动态 新一代测序技术的出现为生命科学重大问题研究提供 新的手段的同时，其海量数据及其长度短、精度相对较低等特点，为生物信息学设置了前所未有的时代挑战。海量reads 数据的处理能力远远落后于测序数据的爆炸性增长速度，测试数据的快速、准确分析已经成为生命科学研究的短板[3]。如图1所示，从2006～2010年积累的新一代短片段数据量远远超过了过去10年所获得的基因组测序数据的总和。 符合SRA 标准的新一代测序数据从2005～2010年的增长情况如图2所示。与图1相比可以看出，数据分析速度远远落后于数据产生速度，尤其是2010年数据的增长更是属于 “爆炸式的”，而这些还只占目前产生的新一代测序数全基因组序列拼接研究进展 （哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，哈尔滨150001） 摘要：全基因组序列拼接是生物信息学研究领域的核心问题。针对新一代测序数据读取片段reads 长度短、 数据海量、精确度低等特点带来的严峻挑战，能够满足实际应用的序列拼接软件的研发，已成为生物信息学领域最为迫切的研究课题。深入探讨全基因组序列拼接的发展动态、所采用的主要策略等方面，总结序列拼接相关理论，并为未来新算法的研发提出具体的改进建议。 关键词：中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：2095－2163（2012）04－0004－05 Research Progress of Whole Genome Assembly ZENG Peilong,WANG Yadong Abstract :Whole genome assembly is the core issue of bioinformatics.On conditions that next generation sequencing brings bioinfor- matics an unprecedented challenge due to its data of mass,short length and relatively low precision,development of sequence assembly soft-ware that could meet practical application has become the most important research topic.This paper analyses the development progress and main strategies of whole genome assembly deeply,sums up the relevant theory and provide specific suggestions for future algorithms. Key words:全基因组序列拼接；生物信息学；新一代测序 Whole Genome Assembly ；Bioinformatics ；Next-Generation Sequencing （School of Computer Science and Technology,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China ) 曾培龙，王亚东 智能计算机与应用 INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS Vol．2No．4第2卷第4期2012年8月 Aug．2012

功能基因序列分析案例

青霉素基因序列分析 摘要：青霉素是抗菌素的一种，是指从青霉菌培养液中提制的分子中含有青霉烷、能破坏细菌的细胞壁并在细菌细胞的繁殖期起杀菌作用的一类抗生素，是第一种能够治疗人类疾病的抗生素。近年来，由于滥用抗生素，导致了大量耐药性菌株的出现，严重威胁着人类的健康，现在细菌耐药性已成为全球关注的医学与社会问题。本文以青霉素为例，阐述一种通过构建系统发育树研究不同青霉素间亲缘性，来研究细菌青霉素抗性的方法。 关键词：青霉素；基因序列；邻接法；系统发育树 引言 一、青霉素简介 青霉素( Penicillin ，或音译盘尼西林)是指分子中含有青霉烷、能破坏细菌的细胞壁并在细菌细胞的繁殖期起杀菌作用的一类抗生素，是由青霉菌中提炼出的抗生素。青霉素属于 3—内酰胺类抗生素(3—lactams), 3—内酰胺类抗生素包括青霉素、头孢菌素、碳青霉烯类、单环类、头霉素类等。青霉素是很常用的抗菌药品。但每次使用前必须做皮试，以防过敏。 青霉素是人类最早发现的抗生素，1928 年英国伦敦大学圣玛莉医学院(现属伦敦帝国学院)细菌学教授弗莱明在实验室中发现青霉菌具有杀菌作用[2] ，1938 年由麻省理工学院的钱恩、弗洛里及希特利( Norman Heatley ，1911-2004)领导的团队提炼出来。弗莱明因此与钱恩和弗洛里共同获得了1945 年诺贝尔生理医学奖。 青霉素类抗生素是3-内酰胺类中一大类抗生素的总称，它们具有相似的作用机理。细菌一般都处于低渗 (即外界的渗透压低于细菌体内部) 的环境中，因而会自发地吸收外界的水分。为了防止细胞因吸水过多而膨胀炸裂，细菌在其细胞壁中合成一种名为肽聚糖的物质，以此抵抗细菌体的自发吸水膨胀。青霉素即作用于肽聚糖的合成过程中，阻止它的合成，进而导致细菌体失去抵抗渗透压的能力而胀破。 二、抗生素抗性的产生 细菌抗药性产生的原因主要包括以下几种：(1)通过对抗生素的降解或取代活性基团，改变抗生素的结构，使抗生素失活；(2) 通过对抗生素靶位的修饰使抗生素无法与之结合而表现出抗性；(3)通过特异或通用的抗生素外排泵将抗生素排出细胞外，降低胞内抗生素浓度而表现出抗性；(4) 其他抗性机制包括在细胞膜上形成多糖类的屏障减少抗生素进入细胞内[1] 。 抗生素耐药性发生与传播与抗生素的使用直接相关，任何抗生素使用均可以导致抗生素耐药性的发生[2]。抗生素耐药性问题早在抗生素使用之初就为学者所认识。自20 世纪60 年代耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA) 报道以来，随着更多抗生素特别是广谱抗生素如广谱3-内酰胺类和氟喹诺酮类抗生素等的广泛应用，耐药性的发生与传播越来越严重，且在上世 纪90年代学者们已开始警告后抗生素时代”的到来⑶。WHO在2001年也提出了需要全球采取紧急行动控制抗生素耐药性，并从抗生素使用(包括人与动物) 、药物和疫苗开发、药 品促销、耐药性监测及各国政府和卫生系统多个方面探讨控制耐药性问题的干预措施。在过去的10年里，抗生素耐药性已是公共卫生所面临的最大挑战之一，许多因素继续造成众多不必要的抗生素使用及浪费抗生素这一重要公共卫生资源[4]。 三、构建系统发育树对鉴定生物间亲缘关系的意义