有参考基因组的转录组生物信息分析模板

一、生物信息分析流程

获得原始测序序列(Sequenced Reads)后，在有相关物种参考序列或参考基因组的情况下，通过如下流程进行生物信息分析：

二、项目结果说明

1 原始序列数据

高通量测序(如illumina HiSeq TM2000/MiSeq等测序平台)测序得到的原始图像数据文件经碱基识别(Base Calling)分析转化为原始测序序列(Sequenced Reads)，我们称之为Raw Data或Raw Reads，结果以FASTQ(简称为fq)文件格式存储，其中包含测序序列(reads)的序列信息以及其对应的测序质量信息。

FASTQ格式文件中每个read由四行描述，如下：

@EAS139:136:FC706VJ:2:2104:15343:197393 1:Y:18:ATCACG

GCTCTTTGCCCTTCTCGTCGAAAATTGTCTCCTCATTCGAAACTTCTCTGT

+

@@CFFFDEHHHHFIJJJ@FHGIIIEHIIJBHHHIJJEGIIJJIGHIGHCCF

其中第一行以“@”开头，随后为illumina 测序标识符(Sequence Identifiers)和描述文字(选择性部分)；第二行是碱基序列；第三行以“+”开头，随后为illumina 测序标识符(选择性部分)；第四行是对应序列的测序质量(Cock et al.)。

illumina 测序标识符详细信息如下：

第四行中每个字符对应的ASCII值减去33，即为对应第二行碱基的测序质量值。如果测序错误率用e表示，illumina HiSeq TM2000/MiSeq的碱基质量值用Q

phred

表示，则有下列关系：

公式一：Q

phred = -10log

10

(e)

illumina Casava 1.8版本测序错误率与测序质量值简明对应关系如下：

2 测序数据质量评估

2.1 测序错误率分布检查

)通过公式1每个碱基测序错误率是通过测序Phred数值(Phred score, Q

phred

转化得到，而Phred 数值是在碱基识别(Base Calling)过程中通过一种预测碱

基判别发生错误概率模型计算得到的，对应关系如下表所显示：

illumina Casava 1.8版本碱基识别与Phred分值之间的简明对应关系

测序错误率与碱基质量有关，受测序仪本身、测序试剂、样品等多个因素共同影响。对于RNA-seq技术，测序错误率分布具有两个特点：

(1)测序错误率会随着测序序列(Sequenced Reads)的长度的增加而升高，这是由于测序过程中化学试剂的消耗而导致的，并且为illumina高通量测序平台都具有的特征(Erlich and Mitra, 2008; Jiang et al.)。

(2)前6个碱基的位置也会发生较高的测序错误率，而这个长度也正好等于在RNA-seq建库过程中反转录所需要的随机引物的长度。所以推测前6个碱基测序错误率较高的原因为随机引物和RNA模版的不完全结合(Jiang et al.)。测序错误率分布检查用于检测在测序长度范围内，有无异常的碱基位置存在高错误率，比如中间位置的碱基测序错误率显著高于其他位置。一般情况下，每个碱基位置的测序错误率都应该低于0.5%。

图2.1 测序错误率分布图

横坐标为reads的碱基位置，纵坐标为单碱基错误率

2.2 GC含量分布检查

GC含量分布检查用于检测有无AT、GC 分离现象，而这种现象可能是测序或者建库所带来的，并且会影响后续的定量分析。

在illumina测序平台的转录组测序中，反转录成cDNA时所用的6bp 的随机引物会引起前几个位置的核苷酸组成存在一定的偏好性。而这种偏好性与测序的物种和实验室环境无关，但会影响转录组测序的均一化程度(Hansen et al.)。除此之外，理论上G和C碱基及A和T碱基含量每个测序循环上应分别相等，且整个测序过程稳定不变，呈水平线。对于DGE测序来说，由于随机引物扩增偏差等原因，常常会导致在测序得到的每个read前6-7个碱基有较大的波动，这种波动属于正常情况。

图2.2 GC含量分布图

横坐标为reads的碱基位置，纵坐标为单碱基所占的比例；不同颜色代表不同的碱基类型

2.3 测序数据过滤

测序得到的原始测序序列，里面含有带接头的、低质量的reads，为了保证信息分析质量，必须对raw reads进行过滤，得到clean reads，后续分析都基于clean reads。

数据处理的步骤如下：

(1) 去除带接头(adapter)的reads；

(2) 去除N(N表示无法确定碱基信息)的比例大于10%的reads；

(3) 去除低质量reads。

RNA-seq 的接头(Adapter, Oligonucleotide sequences for TruSeq TM RNA and DNA Sample Prep Kits) 信息：

RNA 5’ Adapter (RA5), part # 15013205：

5’-AATGATACGGCGACCACCGAGATCTACACTCTTTCCCTACACGACGCTCTTCCGATCT-3’RNA 3’ Adapter (RA3), part # 15013207：

5’-GATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCAGTCAC(6位

index)ATCTCGTATGCCGTCTTCTGCTTG-3’

图2.3 原始数据过滤结果

2.4 测序数据质量情况汇总

表2.4 数据产出质量情况一览表

数据质量情况详细内容如下：

(1) Raw reads：统计原始序列数据，以四行为一个单位，统计每个文件的

测序序列的个数。

(2) Clean reads：计算方法同 Raw Reads，只是统计的文件为过滤后的测

序数据。后续的生物信息分析都是基于Clean reads。

(3) Clean bases：测序序列的个数乘以测序序列的长度，并转化为以G为

单位。

(4) Error rate：通过公式1计算得到。

(5) Q20、Q30：分别计算 Phred 数值大于20、30的碱基占总体碱基的百分

比。

(6) GC content：计算碱基G和C的数量总和占总的碱基数量的百分比。

3 参考序列比对分析

测序序列定位算法：根据不同的基因组的特征，我们选取相对合适的软件(动植物用TopHat(Trapnell et al., 2009)、真菌或者基因密度较高的物种用Bowtie)，合适的参数设置(如最大的内含子长度，会根据已知的该物种的基因模型来进行统计分析)，将过滤后的测序序列进行基因组定位分析。下图为TopHat 的算法示意图：

Tophat的算法主要分为两个部分：

(1) 将测序序列整段比对到外显子上。

(2) 将测序序列分段比对到两个外显子上。

我们统计了实验所产生的测序序列的定位个数(Total Mapped Reads)及其占clean reads的百分比，其中包括多个定位的测序序列个数(Multiple Mapped Reads)及其占总体（clean reads）的百分比，以及单个定位的测序序列个数(Uniquely Mapped Reads)及其占总体（clean reads）的百分比。

3.1 Reads与参考基因组比对情况统计

表3.1 Reads与参考基因组比对情况一览表

比对结果统计详细内容如下：

(1) Total reads：测序序列经过测序数据过滤后的数量统计(Clean data)。

(2) Total mapped：能定位到基因组上的测序序列的数量的统计；一般情况

下，如果不存在污染并且参考基因组选择合适的情况下，这部分数据的百分比大于 70%。

(3) Multiple mapped：在参考序列上有多个比对位置的测序序列的数量统

计；这部分数据的百分比一般会小于10%。

(4) Uniquely mapped：在参考序列上有唯一比对位置的测序序列的数量统

计。

(5) Reads map to '+'，Reads map to '-'：测序序列比对到基因组上正链

和负链的统计。

(6) Splice reads：(2)中，分段比对到两个外显子上的测序序列(也称为

Junction reads)的统计，Non-splice reads为整段比对到外显子的将测序序列的统计，Splice reads的百分比取决于测序片段的长度。

3.2 Reads在参考基因组不同区域的分布情况

对Total mapped reads的比对到基因组上的各个部分的情况进行统计，定位区域分为Exon(外显子)、Intron(内含子)和Intergenic(基因间隔区域)。

正常情况下，Exon (外显子)区域的测序序列定位的百分比含量应该最高，定位到Intron (内含子) 区域的测序序列可能是由于非成熟的mRNA的污染或者基因组注释不完全导致的，而定位到Intergenic(基因间隔区域)的测序序列可能是因为基因组注释不完全以及背景噪音。

图3.2 Reads在参考基因组不同区域的分布情况

3.3 Reads在染色体上的密度分布情况

对Total mapped reads的比对到基因组上的各个染色体（分正负链）的密度进行统计，如下图所示，具体作图的方法为用滑动窗口(window size)为1K，

。正常情况计算窗口内部比对到碱基位置上的reads的中位数，并转化成 log

2

下，整个染色体长度越长，该染色体内部定位的reads总数会越多(Marquez et

al.)。从定位到染色体上的reads数与染色体长度的关系图中，可以更加直观看

出染色体长度和reads总数的关系。

图3.3 Reads在染色体上的密度分布图

上图：横坐标为染色体的长度信息(以百万碱基为单位)，纵坐标为log2(reads的密度的

中位数)，绿色为正链，红色为负链下图：横坐标为染色体的长度信息(单位为Mb)，纵

坐标为mapped到染色体上的reads数(单位为M)

3.4 Reads比对结果可视化

我们提供RNA-seq Reads在基因组上比对结果的bam格式文件，部分物种还提供相应的参考基因组和注释文件，并推荐使用IGV (Integrative Genomics Viewer) 浏览器对bam文件进行可视化浏览。IGV浏览器具有以下特点：(1)能在不同尺度下显示单个或多个读段在基因组上的位置，包括读段在各个染色体上的分布情况和在注释的外显子、内含子、剪接接合区、基因间区的分布情况等；

(2)能在不同尺度下显示不同区域的读段丰度，以反映不同区域的转录水平；(3)能显示基因及其剪接异构体的注释信息；(4)能显示其他注释信息；(5)既可以从远程服务器端下载各种注释信息，又可以从本地加载注释信息。IGV浏览器使用方法可参考我们提供的使用说明文档(IGVQuickStart.pdf)。

图3.4 IGV浏览器界面

4 可变剪切分析

用ASprofile软件对Cufflinks (Trapnell et al.)预测出的基因模对每个样品的可变剪切事件分别进行分类和表达量统计。分析流程及ASprofile中的可变剪切事件分类如下图所示：

12类可变剪切事件定义如下:

(1) TSS: Alternative 5' first exon (transcription start site) 第一个外显子可变剪切

(2) TTS: Alternative 3' last exon (transcription terminal site) 最后一个外显子可变剪切

(3) SKIP: Skipped exon (SKIP_ON,SKIP_OFF pair) 单外显子跳跃

(4) XSKIP: Approximate SKIP (XSKIP_ON,XSKIP_OFF pair) 单外显子跳跃（模糊边界）

(5) MSKIP: Multi-exon SKIP (MSKIP_ON,MSKIP_OFF pair) 多外显子跳跃

(6) XMSKIP: Approximate MSKIP (XMSKIP_ON,XMSKIP_OFF pair) 多外显子跳跃（模糊边界）

(7) IR: Intron retention (IR_ON, IR_OFF pair) 单内含子滞留

(8) XIR: Approximate IR (XIR_ON, XIR_OFF pair) 单内含子滞留（模糊边界）

(9) MIR: Multi-IR (MIR_ON, MIR_OFF pair) 多内含子滞留

(10) XMIR: Approximate MIR (XMIR_ON, XMIR_OFF pair) 多内含子滞留（模糊边界）

(11) AE: Alternative exon ends (5', 3', or both) 可变 5'或3'端剪切

(12) XAE: Approximate AE 可变 5'或3'端剪切（模糊边界）

4.1 可变剪切事件分类和数量统计

图4.1 AS分类和数量统计

纵轴为可变剪切事件的分类缩写，横轴为该种事件下可变剪切的数量，不同样品用不同子

图和颜色区分

4.2 可变剪切事件结构和表达量统计

表4.2 AS结构和表达量统计

(1) event_id: AS事件编号

(2) event_type: AS事件类型 (TSS, TTS, SKIP_{ON,OFF}, XSKIP_{ON,OFF},

MSKIP_{ON,OFF}, XMSKIP_{ON,OFF}, IR_{ON ,OFF}, XIR_{ON,OFF}, AE, XAE)

(3) gene_id: cufflink组装结果中的基因编号

(4) chrom: 染色体编号

(5) event_start: AS事件起始位置

(6) event_end: AS事件结束位置

(7) event_signature: AS事件特征 (for TSS, TTS - inside boundary of

alternative marginal exon; for *SKIP_ON,the coordinates of the

skipped exon(s); for *SKIP_OFF, the coordinates of the enclosing introns; for *IR_ON, the end coordinates of the long,

intron-containing exon; for *IR_OFF, the listing of coordinates of all the exons along the path containing the retained intron; for *AE, the coordinates of the exon variant)

(8) strand: 基因正负链信息

(9) fpkm: 此AS类型该基因表达量

(10) ref_id: 此基因在参考注释文件中的编号

5 新转录本预测

将所有测序reads数据的基因组定位结果放到一起，用 Cufflinks 进行组装，然后用Cuffcompare和已知的基因模型进行比较，可以:(1)发现新的未知基因（相对于原有基因注释文件）；(2)发现已知基因新的外显子区域；(3)对已知基因的起始和终止位置进行优化。新基因和新外显子区域预测结果为GTF格式的注释文件。GTF格式的详细说明可参考(https://www.sodocs.net/doc/de1528942.html,/GTF22.html)

表5.1 新转录本结构注释结果

(1) seqname：染色体编号

(2) source：来源标签，这里的novelGene指新基因

(3) feature：区域类型，目前我们预测外显子区域

(4) start：起始坐标

(5) end：终止坐标

(6) score：不必关注

(7) strand：正负链信息

(8) frame：不必关注

(9) attributes：属性，包括基因编号、转录本编号等信息

表5.2 已知基因结构优化

(1) Gene_id：原注释文件中基因命名编号

(2) Chromosome：染色体编号

(3) Strand：正负链信息

(4) Original_span：原注释文件中基因起始位置~终止位置

(5) Assembled_span：转录组拼接结果中基因起始位置~终止位置

6 SNP和Indel分析

SNP全称Single Nucleotide Polymorphisms，是指在基因组上由单个核苷酸变异形成的遗传标记，其数量很多，多态性丰富。从理论上来看每一个SNP 位点都可以有4 种不同的变异形式，但实际上发生的只有两种，即转换和颠换，

二者之比为1:2。SNP在CG序列上出现最为频繁，而且多是C转换为T，原因是CG中的C常为甲基化的，自发地脱氨后即成为胸腺嘧啶。一般而言，SNP是指变异频率大于1%的单核苷酸变异。Indel(insertion-deletion)是指相对于参考基因组，样本中发生的小片段的插入缺失，该插入缺失可能含一个或多个碱基。

我们通过samtools和picard-tools等工具对比对结果进行染色体坐标排序、去掉重复的reads等处理，最后通过变异检测软件GATK(McKenna et al., 2010)分别进行SNP Calling和Indel Calling，并对原始结果进行过滤，得到如下表形式的分析结果。其中Indel分析结果每列的含义和SNP结果是一致的。

表6 SNP分析结果

#CHROM：SNP位点所在染色体

POS：SNP位点坐标

REF：参考序列在该位点的基因型

ALT：该位点的其它基因型

other coloums：每个个体该位点的基因型(0 与REF一致；1 与ALT一致；.

缺少数据支持)

7 基因表达水平分析

一个基因表达水平的直接体现就是其转录本的丰度情况，转录本丰度程度越高，则基因表达水平越高。在RNA-seq分析中，我们可以通过定位到基因组区域或基因外显子区的测序序列(reads)的计数来估计基因的表达水平。Reads计数除了与基因的真实表达水平成正比外，还与基因的长度和测序深度成正相关。为了使不同基因、不同实验间估计的基因表达水平具有可比性，人们引入了RPKM 的概念，RPKM(Reads Per Kilo bases per Million reads)是每百万reads中来自某一基因每千碱基长度的reads数目。RPKM同时考虑了测序深度和基因长度对reads计数的影响，是目前最为常用的基因表达水平估算方法 (Mortazavi et al., 2008)。

结果文件分别统计了不同表达水平下基因的数量以及单个基因的表达水平。一般情况下，RPKM数值0.1或者1作为判断基因是否表达的阈值，不同的文献所采用的阈值不同。

表7.1 不同表达水平区间的基因数量统计表

表7.2 基因表达水平统计表

8 RNA-seq整体质量评估

8.1 表达水平的饱和曲线检查

定量饱和曲线检查反映了基因表达水平定量对数据量的要求。表达量越高的基因，就越容易被准确定量；反之，表达量低的基因，需要较大的测序数据量才能被准确定量。

表达水平的饱和曲线的具体算法描述如下：分别对10%、20%、30%……90%的总体测序数据单独进行基因定量分析，并把所有数据条件下得到的基因的表达水平作为最终的数值。用每个百分比条件下求出的单个基因的RPKM数值和最终对应基因的表达水平数值进行比较，如果差异小于15%，则认为这个基因在这个条件下定量是准确的。

有参考基因组的转录组生物信息分析

一、生物信息分析流程 获得原始测序序列(Sequenced Reads)后，在有相关物种参考序列或参考基因组的情况下，通过如下流程进行生物信息分析： 二、项目结果说明 1 原始序列数据 高通量测序(如illumina HiSeq TM2000/MiSeq等测序平台)测序得到的原始图像数据文件经碱基识别(Base Calling)分析转化为原始测序序列(Sequenced Reads)，我们称之为Raw Data或Raw Reads，结果以FASTQ(简称为fq)文件格式存储，其中包含测序序列(reads)的序列信息以及其对应的测序质量信息。 FASTQ格式文件中每个read由四行描述，如下： @EAS139:136:FC706VJ:2:2104:15343:197393 1:Y:18:ATCACG GCTCTTTGCCCTTCTCGTCGAAAATTGTCTCCTCATTCGAAACTTCTCTGT + @@CFFFDEHHHHFIJJJ@FHGIIIEHIIJBHHHIJJEGIIJJIGHIGHCCF 其中第一行以“@”开头，随后为illumina 测序标识符(Sequence Identifiers)和描述文字(选择性部分)；第二行是碱基序列；第三行以“+”开头，随后为illumina 测序标识符(选择性部分)；第四行是对应序列的测序质量(Cock et al.)。 illumina 测序标识符详细信息如下：

第四行中每个字符对应的ASCII值减去33，即为对应第二行碱基的测序质量值。如果测序错误率用e表示，illumina HiSeq TM2000/MiSeq的碱基质量值用Q phred 表示，则有下列关系： 公式一：Q phred = -10log 10 (e) illumina Casava 1.8版本测序错误率与测序质量值简明对应关系如下： 2 测序数据质量评估 2.1 测序错误率分布检查 每个碱基测序错误率是通过测序Phred数值(Phred score, Q phred )通过公式1转化得到，而Phred 数值是在碱基识别(Base Calling)过程中通过一种预测碱基判别发生错误概率模型计算得到的，对应关系如下表所显示： illumina Casava 1.8版本碱基识别与Phred分值之间的简明对应关系 测序错误率与碱基质量有关，受测序仪本身、测序试剂、样品等多个因素共同影响。对于RNA-seq技术，测序错误率分布具有两个特点： (1)测序错误率会随着测序序列(Sequenced Reads)的长度的增加而升高，这是由于测序过程中化学试剂的消耗而导致的，并且为illumina高通量测序平台都具有的特征(Erlich and Mitra, 2008; Jiang et al.)。 (2)前6个碱基的位置也会发生较高的测序错误率，而这个长度也正好等于在RNA-seq 建库过程中反转录所需要的随机引物的长度。所以推测前6个碱基测序错误率较高的原因为随机引物和RNA模版的不完全结合(Jiang et al.)。测序错误率分布检查用于检测在测序长度范围内，有无异常的碱基位置存在高错误率，比如中间位置的碱基测序错误率显着高于其他位置。一般情况下，每个碱基位置的测序错误率都应该低于0.5%。 图2.1 测序错误率分布图

转录组

转录组：是一个细胞、组织或有机体在特定条件下表达的一组完整的基因 蛋白质组（Proteomics）：指由一个基因组，或一个细胞、组织表达的所有蛋白质. 蛋白质组学的研究内容主要有两方面，一是结构蛋白质组学，二是功能蛋白质组学密码子：mRNA上每3个核苷酸翻译成蛋白质多肽链上的一个氨基酸，这3个核苷酸就称为密码子。 转录：是指拷贝出一条与DNA链序列完全相同的RNA单链的过程。 1大肠杆菌乳糖操纵子包括三个结构基因：Z,Y,A以及一个操纵序列O，一个启动序列P及一个调节基因I等。转录时，RNA聚合酶首先与启动区结合，通过操纵向右转录。转录从启动区又开始，按Z-Y-A得方向进行，每次转录出来的一条mRNA上都带有这三个基因。转录的调控是在启动区和操纵区进行的。 正调控机制：cAMP-CAP复合物与DNA结合改变了这一区段DNA次级结构，促进RNA聚合酶结合区的解链。这可能是cAMP-CAP 通过与RNA聚合酶结合，再与DNA结合，因而促进了RNA聚合酶与启动基因的结合，从而增强了转录。cAMP-CAP复合物的形成取决于细胞内cAMP的浓度，当以葡萄糖为能源时，由于其限制腺苷酸环化酶的活性，AMP不能转化为cAMP，细胞内cAMP的浓度降低，形不成cAMP-CAP复合物，因而乳糖结构基因不被转录。 负调控机制:具有活性的阻遏物只要结合在操纵基因上，就可阻挠RNA聚合酶的转录活动，这是由于P和O位点有一定的重叠序列，O被阻遏物占据后，RNA聚合酶便不能结合到P位点上。阻遏物有无活性又受乳糖这种小分子诱导物的影响。阻遏物与乳糖结合后，由于发生构想变化而失活，不再同操纵基因结合，于是RNA聚合酶便能结合于启动基因，启动基因的表达，使乳糖利用的结构基因转录出相应的mRNA,进而在翻译除蛋白质。在没有到合成这个调节系统中，阻遏蛋白是主要的作用因子，而诱导物可以影响阻遏蛋白的活性，只有阻遏物被诱导失活，结构基因才得以表达。 23. 蛋白质翻译后加工的主要内容包括哪些 a)对真核基因所编码的蛋白质而言，翻译后加工的内容包括： b)除去肽链合成的起始氨基酸或随后几个氨基酸残基； c)分泌蛋白或膜蛋白N-末端信号肽的切除； d)二硫键的形成及氨基酸的共价修饰，包括蛋白N-端氨基酸的豆蔻酰化、蛋白质的

转录组测序结题报告

转录组测序结题报告 1．mRNA纯化： 抽提得到的总RNA首先利用10U的DNaseI（Ambion，美国）在37℃消化1小时；然后利用Micropoly(A)PuristTM mRNA purification kit（Ambion，美国），进行mRNA纯化：把RNA稀释到250μl的体积，按照Kit的操作步骤（Cat.No:

1919）进行；最后得到的mRNA用100μl预热的THE缓冲液洗脱，利用NanoDrop 进行定量。 2．cDNA合成： cDNA合成是在Ng等2005年发表的方法基础上改进而成（文献1，图1）。第一链cDNA合成利用GsuI-oligo dT作为反转录引物，10μg的mRNA作为模板，用1000 单位的Superscript II reverse transcriptase (Invitrogen，美国)在42℃作用1小时完成；随后利用NaIO4（Sigma，美国）氧化mRNA的5’帽子结构，并连接生物素；通过Dynal M280磁珠（Invitrogen，美国）筛选连接了生物素的mRNA/cDNA，并通过碱裂解释放第一链cDNA；然后通过DNA ligase（TaKaRa，日本）在第一链cDNA的5’末端加上接头，然后通过Ex Taq polymerase (TaKaRa，日本)合成第二链cDNA。最后通过GsuI酶切去除polyA和5’端接头。 图1. 全长cDNA合成示意图 3．cDNA测序： 合成的cDNA利用超声仪（Fisher）打断到300-500bp的范围，利用Ampure beads（Agencourt，美国）进行纯化。随后纯化的cDNA利用TruSeq TM DNA XXmple Prep Kit – Set A (illumina，美国)制备文库，并利用TruSeq PE Cluster Kit (illumina，美国)进行扩增。最后在illumina机器上进行测序反应。 测序得到的数据统计见表1. 表1. Solexa测序统计 样品对照 1 2

生物基因组非蛋白质编码转录组学及研究进展_姜宁

生物基因组非蛋白质编码转录组学及研究进展 姜 宁1 陈启军 2 1.中国医学科学院 吉林大学人兽共患病联合研究中心人兽共患病研究教育部重点实验室,长春130062 2.中国医学科学院病原生物学研究所,北京100730 收稿日期:2009 9 13 修回日期:2009 12 1联系作者:陈启军,教授,cq@j jl https://www.sodocs.net/doc/de1528942.html, .cn 。 摘 要 RNA 转录组学和功能组学的研究是目前生命科学领域的重要研究方向。生命的中心法则(由DNA 转录RNA,再由后者翻译成行使各种功能的蛋白质)因调控RNA 分子的发现而进一步得到扩展。最近的大量研究发现,自基因组中非蛋白质编码区转录的RNA 分子具有重要的调控功能,即转录后的调控功能。在这些RNA 分子中,内源性小干扰RNA 分子、m icroRNA 及pi w i RNA 等的功能逐渐被揭示。本文对目前有关RNA 转录组学研究进展做一简要综述。 关键词:RNA 转录组 小RNA si R NA m i R NA pi R NA 中图分类号:Q7 文献标识码:A 文章编号:1009 2412(2009)06 0015 05 一、引 言 生物物种遗传物质的组成随着物种进化程度的 提高而逐渐趋于复杂。然而随着大规模基因组测序的完成,人们发现很多生物(包括小鼠和人)遗传物质组成的主要差异不是在蛋白质编码区而是在基因组中的非编码(non cod i ng )区。生物物种的种源进化程度越高,其基因组中非蛋白质编码序列的组成比例越高[1],如人类基因组中编码蛋白质的DNA 只占基因组的2%左右。长期以来,对基因组序列的研究多集中在对编码区的分析上(如基因的序列组成,编码蛋白质的表达、功能及调控规律等)。由于非编码区的序列多含有一些假基因(ps eudo genes)、转座 子(trans poson 或trans posab le ele m ents)及大量的内含子和重复序列,其潜在的功能一直为研究者们所忽视。多年来人们一直将基因组中非编码序列认为是生物进化过程中形成的垃圾成分(junk DNA )[2]。然而,随着大规模转录组学(transcripto m ics)研究的进行,发现基因组中绝大部分DNA 在细胞活动过程中都是被转录成RNA 的[3],如人类基因组DNA 有93%以上都被转录成RNA,小鼠基因组的转录部分也达到63%以上[3]。这些RNA 有的呈单链存在,有的以双链形式存在。对RNA 转录组的研究经历了小RNA 的发现、大规模RNA 转录组的测定到目前的RNA 调控功能的分析和确定等阶段[3 8] 。RNA 转录 组学和功能组学的研究是目前生命科学领域的重要 研究方向。 二、基因组中非编码区转录产生的 RNA 分子种类及功能 根据RNA 片段长度的不同,自基因组中转录的 RNA 分子包括短片段RNA (s hort RNA )和长片段RNA (l ong RNA )[1,7,9,10]。短片段RNA 分子主要包括反式剪切引导RNA (trans splicing leader RNA,S L RNA )、m i cro RNA (m i R NA )、内源性小干扰RNA (en dogenous s m all i nterferi ng RNA,si R NA )、p i w i 蛋白质 结合RNA (p i w i RNA, pi RNA )和一些编码寡肽的小 mRNA 分子[11]。内源性小RNA (endogenous s m all non cod i ng RNA, s n RNA)是一类从基因组中非蛋白 质编码区转录而来的小RNA 分子。目前对内源性s nRNA 的研究主要集中在对S L RNA 、si R NA 和m i R NA 等的发现及功能分析方面。这些小RNA 主要通过影响mRNA 的成熟过程及稳定性进而调节转录因子或其它功能蛋白质的表达和发挥转录后的基因调控功能(post transcri pt i ona l gene regulat i on ,PTGR )。long RNA 主要指mRNA 前体(hnRNA )、mRNA 和一些不编码任何蛋白质的长的单链或双链RNA 片段。

基因组学与蛋白质组学

《基因组学与蛋白质组学》课程教学大纲 学时： 40 学分：2.5 理论学时： 40 实验学时：0 面向专业：生物科学、生物技 术课程代码：B7700005先开课程：生物化学、分子生物 学课程性质：必修/选修执笔人：朱新 产审定人： 第一部分：理论教学部分 一、课程的性质、目的和任务 《基因组学与蛋白质组学》是随着生物化学、分子生物学、结构生物学、晶体学和计算机技术等的迅猛发展而诞生的，是融合了生物信息学、计算机辅助设计等多学科而发展起来的新兴研究领域。是当今生命科学研究的热点与前沿领域。由于基因组学与蛋白质组学学科的边缘性，所以本课程在介绍基因组学与蛋白质组学基本基本技术和原理的同时，兼顾学科发展动向，讲授基因组与蛋白组学中的热点和最新进展，旨在使学生了解现代基因组学与蛋白质组学理论的新进展并为相关学科提供知识和技术。 二、课程的目的与教学要求 通过本课程的学习，使学生掌握基因组学与蛋白质组学的基本理论、基础知识、主要研究方法和技术以及生物信息学和现代生物技术在基因组学与蛋白质组学上的应用及典型研究实例，熟悉从事基因组学与蛋白质组学的重要方法和途

径。努力培养学生具有科学思维方式、启发学生科学思维能力和勇于探索，善于思考、分析问题的能力，激发学生的学习热情，并通过学习提高自学能力、独立思考能力以及科研实践能力，为将来从事蛋白质的研究奠定坚实的理论和实践基础。 三、教学内容与课时分配 第一篇基因组学

第一章绪论（1学时） 第一节基因组学的研究对象与任务； 第二节基因组学发展的历程； 第三节基因组学的分子基础； 第四节基因组学的应用前景。 本章重点： 1. 基因组学的概念及主要任务； 2. 基因组学的研究对象。 本章难点： 1.基因组学的应用及发展趋势； 2.基因组学与生物的遗传改良、人类健康及生物进化。建议教学方法：课堂讲授和讨论 思考题： 查阅有关资料，了解基因组学的应用发展。 第二章人类基因组计划（1学时） 第一节人类基因组计划的诞生； 第二节人类基因组研究的竞赛； 第三节人类基因组测序存在的缺口； 第四节人类基因组中的非编码成分； 第五节人类基因组的概观； 第六节人类基因组多样性计划。 本章重点： 1. 人类基因组的研究； 2. 人类基因组多样性。 本章难点： 人类基因组序列的诠释。 建议教学方法：课堂讲授和讨论 思考题：

生物化学复习-RNA的生物合成(转录)

第十二章RNA的生物合成（转录） 单选题 1．DNA双链中，指导合成RNA的那条链称作 A 编码链 B 有意义链 C 模板链 D 非编码链 E 以上都不对 2.原核生物DNA指导的RNA聚合酶由数个亚单位组成,其核心酶的组成是 A α2ββ' B α2ββ1σ C ααβ D ααβ E αββ 3. RNA聚合酶中促进磷酸二酯键生成的亚基是 A 原核RNA聚合酶亚基δ B 原核RNA聚合酶亚基α C 原核RNA聚合酶亚基β D 原核RNA聚合酶亚基β E 原核RNA聚合酶亚基σ 4. 真核生物RNA聚合酶Ⅱ在核内转录的产物是 A. hnRNA B 线粒体RNAs C U6snRNA前体，5SrRNA前体 D 5.8S,28SrRNA前体 E ScRNA 5. 催化原核mRNA转录的酶是 A RNA复制酶 B RNA聚合酶 C DNA聚合酶 D RNA聚合酶Ⅱ E RNA聚合酶I 6. 真核细胞中经RNA聚合酶Ⅲ催化转录的产物是 A hnRNA B tRNA C mRNA D U4，U5snRNA E 5.8S，18S，28SrRNA前体 7. 真核细胞中经RNA聚合酶I催化转录的产物是 A hnRNA B tRNA C 5S rRNA D U4,U5snRNA E 5.8S,18S,28SrRNA前体 8. 转录过程中需要的酶是 A DNA指导的DNA聚合酶 B 核酸酶 C RNA指导的RNA聚合酶Ⅱ D DNA指导的RNA聚合酶 E RNA指导的DNA聚合酶 9. DNA复制和转录过程具有许多异同点,下列关于DNA复制和转录的描述中哪项 是错误的? A 在体内只有一条DNA链转录, 而两条DNA链都复制 B 在这两个过程中合成方向都为5'→3' C 复制的产物在通常情况下大于转录的产物 D 两过程均需RNA为引物 E DNA聚合酶I 和RNA聚合酶都需要Mg2+ 10. 下列关于σ因子的叙述正确的是

诺禾致源真核无参转录组生物信息分析结题报告2013年8月

真核无参转录组生物信息分析结题报告 建库测序流程 Total RNA样品检测 文库构建 上机测序 F:/结题报告+老销售培训/结题报告模板修改/…/真核无参转录组_Report.html 1/38

2/38 F:/结题报告+老销售培训/结题报告模板修改/…/真核无参转录组_Report.html 北京诺禾致源生物信息科技有限公司 一、建库测序流程 从RNA 样品到最终数据获得，样品检测、建库、测序每一个环节都会对数据质量和数量产生影响，而数据质量又会直接影响后续信息分析的结果。为了从源头上保证测序数据的准确性、可靠性，诺禾致源对样品检测、建库、测序每一个生产步骤都严格把控，从 根本上确保了高质量数据的产出。实验流程图如下： 1 Total RNA 样品检测 诺禾致源对RNA 样品的检测主要包括4种方法：(1) 琼脂糖凝胶电泳分析RNA 降解程度以及是否有污染(2) Nanodrop 检测RNA 的纯度（OD260/280比值）(3) Qubit 对RNA 浓度进行精确定量(4) Agilent 2100精确检测RNA 的完整性 2 文库构建及库检 样品检测合格后，用带有Oligo （dT ）的磁珠富集真核生物mRNA （若为原核生物，则通过试剂盒去除rRNA 来富集mRNA ）。随后加入fragmentation buffer 将mRNA 打断成短片段，以mRNA 为模板，用六碱基随机引物（random hexamers ）合成一链cDNA ，然后加入缓冲液、dNTPs 、RNase H 和DNA polymerase I 合成二链cDNA ，随后利用AMPure XP beads 纯化双链cDNA 。纯化的双链cDNA 再进行末端修复、加A 尾并连接测序接头，然后用AMPure XP beads 进行片段大小选择，最后进行PCR 富集得到最终的cDNA 文库。文库构建完成后，先使用Qubit2.0进行初步定量，稀释文库至1ng/ul ，随后使用Agilent 2100对文库的insert size 进行检测，insert size 符合预期后，使用Q-PCR 方法对文库的有效浓度进行准确定量（文库有效浓度 ＞2nM ），以保证文库质量。文库构建原理图如下：

华大转录组测序内部培训资料

（内部资料，请勿外传） 动植物转录组 （Transcriptome ） 产品说明书 科技服务体系 动植物研究方向

版本信息： 2011年07月08日

目录 1产品概述 (1) 1.1 什么是转录组测序 (1) 1.2 转录组测序的产品功能 (1) 1.3 转录组测序产品优势 (1) 1.4 转录组测序产品发展史 (1) 1.5 项目执行时间 (3) 1.6 产品交付结果 (3) 2转录组测序研究方法 (4) 2.1 产品策略 (4) 2.2 样品准备 (5) 2.2.1 RNA样品要求 (5) 2.2.2 RNA样品送样标准 (6) 2.2.3 RNA提取的组织用量建议 (6) 2.3 样品运输要求 (7) 2.3.1 样品包装 (7) 2.3.2 样品标识 (8) 2.3.3 样品运输条件 (8) 2.4 文库的构建及测序 (9) 2.4.1 实验流程 (9) 2.4.2 测序及数据处理 (10) 2.5 转录组生物信息学分析 (10) 2.5.1 没有参考序列的转录组De novo (10) 2.5.2 有参考序列的转录组Re-sequencing (18) 2.5.3 参考文献 (24) 3成功案例 (25)

3.1 华大成功案例 (25) 3.2 相关文献解读 (26)

1产品概述 1.1什么是转录组测序？ 转录组测序的研究对象为特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA的总和，包括mRNA和非编码RNA。转录组测序是指用新一代高通量测序技术对物种或者组织的转录本进行测序并得到相关的转录本信息。 1.2转录组测序的产品功能 1.获得物种或者组织的转录本信息； 2.得到转录本上基因的相关信息，如：基因结构，功能等； 3.发现新的基因； 4.基因结构优化； 5.发现可变剪切； 6.发现基因融合； 7.基因表达差异分析。 1.3转录组测序产品优势 覆盖度高：检测信号是数字信号，几乎覆盖所有转录本； 检测精度高：几十到数十万个拷贝精确计数； 分辨率高：可以检测到单碱基差异，基因家族中相似基因及可变剪切造成的不同转录本的表达； 完成速度快：整个项目周期只需要50个工作日时间； 成本低：基本上每个实验室可以承担相关研究经费。 1.4转录组测序产品发展史 转录组的研究手段大体包括：EST序列构建及研究，芯片研究，运用第二代测序技术研究等。EST是从一个随机选择的cDNA 克隆进行5’端和3’端单一次sanger测序获得的短的cDNA 部分序列,代表一个完整基因的一小部分,在

有参考基因组的转录组生物信息分析模板

亠、生物信息分析流程 获得原始测序序列(Sequeneed Reads)后，在有相关物种参考序列或参考 基因组的情况下，通过如下流程进行生物信息分析: 原始测序序別 测序数据质量评佶 切娈剪功分析 新转录△预测

1、项目结果说明 1原始序列数据 高通量测序(如illumina HiSeq TM 2000/MiSeq 等测序平台)测序得到的原 始图像数据文件经碱基识别(Base Calling)分析转化为原始测序序列 (Sequeneed Reads)，我们称之为 Raw Data 或 Raw Reads ，结果以 FASTQ(简 称为fq)文件格式存储，其中包含测序序列(reads)的序列信息以及其对应的测序 质量信息。 FASTQ 格式文件中每个read 由四行描述，如下： @EAS139:136:FC706VJ:2:2104:15343:197393 1:Y:18:ATCACG GCTCTTTGCCCTTCTCGTCGAAAATTGTCTCCTCATTCGAAACTTCTCTGT + @@CFFFDEHHHHFIJJJ@FHGIIIEHIIJBHHHIJJEGIIJJIGHIGHCCF 其中第一行以“ @开头，随后为illumina 测序标识符(Sequenee Identifiers)和描述文字(选择性部分)；第二行是碱基序列；第三行以“ +”开头, 随后为illumina 测序标识符(选择性部分);第四行是对应序列的测序质量(Cock r --------------------------------------- 、 RNA-￡E 口整体质量评估 基因差异表达分桁 蛋口网络互作分析 k ____________ ______ ) GO 富集分析 KEGCg 集分析

生物化学 试题 转录

生化测试六：转录 一、填空题 1. 真核生物mRNA转录后的成熟步骤主要包括__________、 __________、__________、__________、。 2. 真核生物mRNA的5'末端有一个帽子结构是____________，3'末 端有一个尾巴是_________ 3. mRNA前体5/ 加帽过程中甲基的供体是。 4. DNA上某段碱基顺序为5/-ACTAGTCAG—3/，转录后的mRNA上 相应的碱基顺序是。 5. DNA指导的RNA聚合酶由数个亚单位组成，其核心酶的组成是。 6. 简单终止子 为：；；。 7.mRNA前体5/ 加帽的功能是 和。 8.真核生物的结构基因根据其特点也称为，包括 和。 9.通过逆转录作用生成的DNA称为。 10.tRNA的转录后加工包括在3/加上序列。 二、多项或单项选择题 1.真核细胞mRNA的加工修饰不包括:（）

A. 除去非结构信息部分 B. 在mRNA的3'末端加polyA 尾巴 C. 经过较多的甲基化过程 D. 在mRNA的5'末端形成帽子结构 E. mRNA由核内不均一RNA转变而来 2. 逆转录酶催化（） A.以RNA为模板的DNA合成 B.以DNA为模板的RNA 合成 C.以mRNA为模板的蛋白质合成 D.以DNA为模板的DNA 合成 E.以RNA为模板的RNA合成 3. 含修饰核苷酸最多的RNA是（） A. rRNA B. tRNA C. mRNA D. 5S rRNA E. hnRNA 4. RNA生物合成中包括下列哪种结合（） A. DNA聚合酶与DNA结合 B. RNA聚合酶与DNA结合 C. Sigma因子与RNA结合 D. 解链蛋白与RNA结合 E. 起动因子与DNA聚合酶结合 5.下列有关mRNA的论述何者是正确的（） A.mRNA是基因表达的最终产物 B.mRNA遗传密码的方向是5ˊ→3ˊ C. mRNA密码子与tRNA反密码子通过A…T，G…C配对结合

关于生物化学58381

一、名词解释

1、酶：酶是由生物活细胞产生，以蛋白质为主要成分的生物催化剂。 2、可逆抑制：抑制剂与酶以非共价键相结合，可以用透析、超滤等简单物理方法除去抑制剂使酶复活，这种抑制称为可逆抑制。 3、维生素：维生素是人和动物维持正常生命活动和生理功能不可缺少的，必须从食物中获得的一类小分子有机物。 4、生物氧化：生物氧化是有机物（糖、脂肪和蛋白质）在生物体细胞内进行氧化分解并释放能量的过程。 5、氧化呼吸链：在生物氧化过程中，从代谢底物上脱下的2个氢经过一系列按一定顺序排列的氢传递体和电子传递体的传递，最终传递给O2并生成H2O，这种氢和电子的传递体系称为电子传递链又称为氧化呼吸链。 6、氧化磷酸化：氧化磷酸化是需氧生物获得ATP的主要途径。 7、糖酵解：在无氧的条件下，葡萄糖在细胞内氧化分解为丙酮酸并释放能量的过程叫做糖酵解。 8、三羧酸循环：三羧酸循环是糖、脂肪、蛋白质彻底氧化分解的共同途径，也是各类有机物相互转化的枢纽。 9、糖异生作用：由非糖物质转变为葡萄糖的过程称为糖异生作用。 10、脂肪酸的β氧化：脂肪酸在一系列酶的催化下，β碳原子发生氧化，继而碳链在α碳原子和β碳原子间断裂，每次均生成一个二碳片段—乙酰CoA和较原来少二个碳原子的脂酰CoA的过程，称为脂肪酸的β氧化作用。 11、必需脂肪酸：亚油酸和亚麻酸是动物体内合成其他物质所必需的，必须由食物获得，故称为必需脂肪酸。 12、氨基酸的等电点：调节溶液PH，使氨基酸羧基的负电荷和氨基的正电荷相等，即氨基酸所带净电荷为零，在电场中不发生移动，此时溶液的pH称为氨基酸的等电点。 联合脱氨基作用：联合脱氨基作用是指转氨基作用和氧化脱氨基作用相互配合进行的脱氨基过程。 13、必需氨基酸：把不能自身合成或合成量很少，必须由食物供给的氨基酸称为必需氨基酸。 14、DNA一级结构：DNA的一级结构是指DNA 中脱氧核苷酸的排列顺序。 15、DNA变性：在一些物理或化学因素作用 下，核酸的空间结构被破坏，从而引起物理、 化学性质改变，黏度降低，生物活性部分或 全部丧失，这种现象称为变性。 16、翻译：把以mR-NA为模板，将遗传信息 表达为蛋白质中氨基酸顺序的过程叫做翻 译。 17、密码子：mRNA分子中每3个相邻的核苷 酸编为一组，称为三联体密码，又称为密码 子。 18、简并密码子：除甲硫氨酸和色氨酸各只 有一个密码子外，其他氨基酸都有两个以上 的密码子。 19、半保留复制：在每个子代DNA分子中， 一条链来自亲代DNA分子，另一条链是新合 成的。 20、冈崎片段：不连续复制所形成的这些不 连续的DNA片段，称为冈崎片段。 21、损伤：由于复制差错或物理、化学因素 的作用，使DNA分子中的碱基对遭到破坏的 现象，称为DNA分子的损伤。 22、联合脱氨基作用：是指转氨基作用和氧 化脱氨基作用相互配合进行的脱氨基过程。 二、填空 1.国际生物化学会酶学委员会将酶分为氧化 还原酶类、转移酶类、水解酶类、裂合酶类、 异构酶类和合成酶类六大类。 2.影响酶促反应速率的因素主要有底物浓 度、酶浓度、温度和pH。 3.在动物体内酶的最适温度一般为35℃ -45℃，最适PH一般为6.5-8.0。植物内酶 的最适温度一般为40℃-55℃，最适PH一般 为4.5-6.5。 4.生物氧化是有机物在细胞中进行氧化分 解，同时产生能量的过程。氧化还原反应的 自由能变化用GA表示，标准自由能变化用 GB表示。生化标准自由能变化表示为△G。 5.在NADH电子传递链中，释放的能量足以偶 联ATP合成的3个部位是NADH-CoQ还原酶、 细胞色素还原酶、细胞色素氧化酶。 6.解释氧化磷酸化作用机制的3个假说是化 学偶联假说、构象偶联假说、化学渗透假说， 其中化学渗透假说得到多数人的支持。 7.常见的电子传递抑制剂中，鱼藤酮专一性 地抑制NADH→CoQ的电子传递，抗霉素A专 一性地抑制Cytb→CytG的电子传递，CNˉ、 N3ˉ和CO则专一性阻断Cytaa3到O2的电子 传递。 8.葡萄糖有氧分解过程分为糖酵解、丙酮酸 氧化脱羧、三羧酸循环、和氢的氧化4个阶 段。 3mol葡萄糖彻底氧化净产生96或90mol的 ATP。 9.光合作用的暗反应是利用光反应产生的同 化力将空气中的CO2还原成糖，最终完成光 能→电能→活跃化学能→稳定化学能的转变 过程。 10.油脂是由甘油与脂肪酸形成的酯，它不溶 于水而易溶于非极性的有机溶剂。 11.一分子脂肪酸被活化为酯酰CoA，需消耗 2个高能磷酸键。 12.乙醛酸循环中两个特殊的酶是异柠檬酸 裂解酶和苹果酸合成酶。该途径使异柠檬酸 避免了在三羧酸循环中的脱羧反应 13.人体不能合成而需要由食物提供的必需 脂肪酸有亚油酸和亚麻酸。 14.脂肪酸从头合成的原料是乙酰CoA、还原 型辅酶Ⅱ、ATP和CO2。 15.脂肪酸合成过程中，乙酰CoA来源于糖的 分解代谢或脂肪酸的β氧化，NADPH主要来 源于磷酸戊糖。 肉碱脂酰转移酶存在于线粒体内膜。 16.多烯不饱和脂肪酸的β氧化，除需要全部 的β氧化酶系和辅酶因子外，还需要两种酶 参与，它们是异构酶和还原酶。 17.生物体内的蛋白质可被蛋白酶和肽酶共 同作用降解成氨基酸。 18.氨基酸的脱氨基作用，主要有氧化脱氨基 作用、转氨基作用和联合脱氨基作用三种方 式。 19.转氨酶和脱羧酶的辅酶通常是磷酸吡哆 醛。 20.催化联合脱氨基作用的酶是转氨酶和L- 谷氨酸脱氢酶。 21.合成1mol尿素可以从体内除去2mol的

转录组有参考生物信息分析结题报告模版-V2.0

转录组有参考基因组生物信息分析结题报告 一、生物信息分析流程 获得原始测序序列（Sequenced Reads）后，并且其相应的基因组参考序列( Reference Genome )可以获得的情况下，可以用有参考基因组信息分析流程对数据进行详细的分析，分析流程图如下：

二、结果展示 1. 原始序列数据 高通量测序（如Illunima HiSeq TM2000/ Miseq等测序平台）测序得到的原始图像数据文件经碱基识别（Base Calling）分析转化为原始测序序列（Sequenced Reads），我们称之为Raw Data或Raw Reads，结果以FASTQ（简称为fq）文件格式存储，其中包含测序序列（reads）的序列信息以及其对应的测序质量信息。测序样品中真实数据随机截取结果如下： @HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1202:2188 1:N:0:GCCAAT CGGATGATCTTCTTAATCTCTCCTTGCATAGTTATGAAACAGTCCGTGGACTTGCTGGAAAATCTCTCTTGAAGATGATGAAGAGATGGCCCTCTACAAT + CCCFFFDFFHHHHJJJJJIJIGGGIGICIGIIJEIIJIIJJI@DHEDHECFGGAHGGJGHIICGEEIEHGGGIECEEHH@HE>C@EBBE@CCDDCCCDDC @HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1237:2217 1:N:0:GCCAAT GAAGGTGAGTCTGAGGAGGCCAAGGAGGGAATGTTTGTGAAAGGATATGTCTACTAAGATATTAGAAAGTATGTACTACTACTACTACTACATGTTTTCA + @@@FDADDFDHFHIIIDHIIJJJGICGGGCGHGFIGHBHEHHGI;BDHHCFGCHIIIIEHGIGHHIJJE7??ACHCDFFFFFEEECCEE>C>ACCCDC>@ @HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1382:2195 1:N:0:GCCAAT TTTTGCAACAATGGCTTCCACCATGATGACTACTCTACCACAGTTCAATGGACTCAAACCCCAACCTTTCTCAGCTTCTCCAATTCAAGGCTTGGTGGCA + @@@DD3DDFFFF:CDGI@GIEEDH@AAD;;;@@####### @HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1255:2239 1:N:0:GCCAAT CGGATTTTCAAGGGCCGCCGGGAGCGCACCGGACACCACGCGACGTGCGGTGCTCTTCCAGCCGCTGGACCCTACCTCCGGCTGAGCCGATTCCAGGGTG + CCCDFFFFHHH?FHIIIJJJJJIGBEHHJJBHBDDCDAC??@@BDBBBBD8BDDCDDACC@A?@BBB@<(8>?395?4:(:<@## @HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1423:2239 1:N:0:GCCAAT CTTGTATTGCTCTCCCACAACCCCGTTTTCACGGTTTAGGCTGCTCCCATTTCGCTCGCCGCTACTACGGGAATCGCTTTTGCTTTCTTTTCCTCTGGCT + CCCFDFFFHHHHHJJIJJJJJIJJGGIHIIGIIJGIGGIJJGGGJGIJ>FGIIGHGGBEHBCCBBDDD@BB@@@C::@C

浅析功能基因组学和蛋白质组学的概念及应用

【摘要】基因组相对较稳定，而且各种细胞或生物体的基因组结构有许多基本相似的特征；蛋白质组是动态的，随内外界刺激而变化。对蛋白质组的研究可以使我们更容易接近对生命过程的认识。蛋白质组学是在细胞的整体蛋白质水平上进行研究、从蛋白质整体活动的角度来认识生命活动规律的一门新学科，简要介绍功能基因组学和蛋白质组学的科学背景、概念及其应用。 【关键词】基因组；功能基因组学；蛋白质组学； 一、基因组及基因组学的概念 基因组(genome)一词系由德国汉堡大学H．威克勒教授于1920年首创，用以表示真核生物从其亲代所继承的单套染色体，或称染色体组。更准确地说，基因组是指生物的整套染色体所含有的全部DNA序列。由于在真核细胞的线粒体和植物的叶绿体中也发现存在遗传物质，因此又将线粒体或叶绿体所携带的遗传物质称为线粒体基因组或叶绿体基因组。原核生物基因组则包括细胞内的染色体和质粒DNA。此外非独立生命形态的病毒颗粒也携带遗传物质，称为病毒基因组。所有生命都具有指令其生长与发育，维持其结构与功能所必需的遗传信息，本书中将生物所具有的携带遗传信息的遗传物质总和称为基因组。[1] 基因组学(genomic)一词系由T．罗德里克(T．Roderick)于1986年首创，用于概括涉及基因组作图、测序和整个基因组功能分析的遗传学学科分支，并已用来命名一个学术刊物Genomics。基因组学是伴随人类基因组计划的实施而形成的一个全新的生命科学领域。[1] 基因组学与传统遗传学其他学科的差别在于，基因组学是在全基因组范围研究基因的结构、组成、功能及其进化，因而涉及大范围高通量收集和分析有关基因组DNA的序列组成，染色体分子水平的结构特征，全基因组的基因数目、功能和分类，基因组水平的基因表达与调控以及不同物种之间基因组的进化关系。基因组学的研究方法、技术和路线有许多不同于传统遗传学的特点，各相关领域的研究仍处于迅速发展和不断完善的过程中。 基因组学的主要工具和方法包括：生物信息学，遗传分析，基因表达测量和基因功能鉴定。 二、功能基因组学的概念及应用

转录组RNAseq术语解释

RNA-Seq名词解释 1.index 测序的标签，用于测定混合样本，通过每个样本添加的不同标签进行数据区分，鉴别测序样品。 2.碱基质量值 （Quality Score或Q-score）是碱基识别（Base Calling）出错的概率的整数映射。碱基质量值越高 表明碱基识别越可靠，碱基测错的可能性越小。 3.Q30 碱基质量值为Q30代表碱基的精确度在99.9%。 4.FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million fragments mapped） 每1百万个map上的reads中map到外显子的每1K个碱基上的fragment个数。计算公式为 公式中，cDNA Fragments 表示比对到某一转录本上的片段数目，即双端Reads数目；Mapped Reads(Millions)表示Mapped Reads总数， 以10为单位；Transcript Length(kb)：转录本长度，以kb个碱基为单位。 5.FC（Fold Change） 即差异表达倍数。 6.FDR（False Discovery Rate） 即错误发现率，定义为在多重假设检验过程中，错误拒绝(拒绝真的原(零)假设)的个数占所有被拒绝 的原假设个数的比例的期望值。通过控制FDR来决定P值的阈值。 7.P值（P-value） 即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P<0.05 为显著，P<0.01为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05或0.01。 8.可变剪接（Alternative splicing）

转录组测序技术的应用及发展综述

转录组测序技术的应用及发展综述 摘要：转录组测序（RNA-Seq）作为一种新的高效、快捷的转录组研究手段正在改变着人们对转录组的认识。RNA-Seq利用高通量测序技术对组织或细胞中所有RNA 反转录而成cDNA文库进行测序，通过统计相关读段(reads)数计算出不同RNA的表达量，发现新的转录本；如果有基因组参考序列，可以把转录本映射回基因组，确定转录本位置、剪切情况等更为全面的遗传信息，已广泛应用于生物学研究、医学研究、临床研究和药物研发等。文章主要比较近年来转录组研究的几种方法和几种RNA-Seq的研究平台，着重介绍RNA-Seq的原理、用途、步骤和生物信息学分析，并就RNA-Seq技术面临的挑战和未来发展前景进行了讨论及在相关领域的应用等内容，为今后该技术的研究与应用提供参考。 关键词: RNA-Seq；原理应用；方法；挑战；发展前景 Abstract：Transcriptome sequencing (RNA-Seq) is a kind of high efficiency, quick transcriptome research methods are changing our understanding of transcriptome. RNA-Seq to use high-throughput sequencing of tissues or cells of all RNA reverse transcription into cDNA library were sequenced, through statistical correlation read paragraph (reads) numbers were calculated from the expression of different RNA transcripts, find new; if the genome reference sequence, the transcripts mapped to genomic, determine the position of the transcription shear condition, more genetic information, has been widely used in biological research, medical research, clinical research and drug development. This paper compared several methods of platform transcriptome studies and several kinds of RNA-Seq in recent years, RNA-Seq focuses on the principle, purpose, steps and bioinformatics analysis, and discusses the RNA-Seq technology challenges and future development prospect and the application in related field and other content, provide the reference for the research and application of the technology future. Key word：RNA-Seq ;application; principle; method; challenge; development prospects 前言：转录组是特定组织或细胞在某一发育阶段或功能状态下转录出来的所有RNA的集合。转录组研究能够从整体水平研究基因功能以及基因结构，揭示特定生物学过程以及疾病发生过程中的分子机理。转录组测序（RNA-Seq）是指利用第二代高通量测序技术进行cDNA测序，全面快速地获取某一物种特定器官或组织在某一状态下的几乎所有转录本。随着后基因组时代的到来，转录组学、蛋白质组学、代谢组学等各种组学技术相继出现，其中转录组学是率先发展起来以

基于基因组学与转录组学的胡桃科植物系统进化及群体遗传学研究

基于基因组学与转录组学的胡桃科植物系统进化及群体遗传学 研究 胡桃科(Juglandaceae)隶属于壳斗目(Fagales),是世界重要的经济树种,具有重要的材用、食用、药用、生态和艺术价值。本研究以胡桃科植物为研究对象,采用高通量测序技术结合生物信息学、进化生物学及群体遗传学等方法,对胡桃科物种进行如下分析:首先,利用群体基因组学数据对该科中最重要的经济树种胡桃属(Juglans)植物进行研究,从多角度揭示胡桃属系统发育关系、物种形成机制以及该属物种复杂的群体动态历史。 其次,本研究利用叶绿体基因组数据阐明胡桃科的系统发育关系、揭示其进化起源中心以及多样化历史,结合化石证据进一步确定胡桃科的在时间尺度上的进化历程。主要结果如下:(1)中国胡桃属植物包括以下5个物种:核桃、铁核桃、野核桃、麻核桃和核桃楸。 首先,基于IlluminaMiseq测序平台首次对胡桃科中核桃的叶绿体DNA进行高通量测序。利用生物信息学方法获得了完整的核桃叶绿体参考基因组序列(160,367 bp)。 对参考基因组序列进行注释,发现其共有137个基因,包括86个蛋白编码基因,3个假基因(2个ycf15和1个infA),40个tRNA基因,8个rRNA基因。其次,由于缺乏丰富的分子标记,中国胡桃属植物5个物种间系统发育关系仍然没有彻底被解决。 本研究利用高通量测序平台Illumina Hiseq对中国5个胡桃属的叶绿体DNA 进行测序,通过上述部分构建的参考叶绿体基因组,进行5个胡桃属叶绿体基因组比较研究。基于比较结果,共鉴定了胡桃属植物叶绿体序列中大量的SNPs和

Indels变异位点,以及简单重复序列和大片段重复序列。 同时,利用叶绿体基因组、蛋白编码基因和非编码区序列三组数据对5个胡桃属进行系统发育分析,结果与形态学的分组高度一致,分为核桃组和核桃楸组。本研究中开展的胡桃属植物叶绿体基因组测序分析将为进一步研究胡桃属的种间杂交、系统进化和群体历史提供可用的遗传资源。 (2)胡桃属植物比较转录组学以及跨物种EST-SSRs分子标记开发可以为后续研究该属物种群体适应性分化研究提供有效的基因组资源。利用Illumina Hiseq测序平台分别对中国5个胡桃属植物,即核桃、野核桃、核桃楸、麻核桃和铁核桃的不同组织(叶片、幼果、雌花、雄花)RNA等量混合后进行转录组测序。 本研究共产生16,811,432-49,929,297 个高质量的 reads,通过 de novo 组装得到 83,112-103,167 个unigenes序列,鉴定出9,216-9,389个核心单拷贝直系同源基因。同时,随机选择96对EST-SSRs分子标记在5个胡桃属物种中进行通用性和多态性检测。 此外,基于467个单拷贝直系同源基因对7个胡桃属植物(核桃、铁核桃、野核桃、核桃楸、麻核桃、美国白核桃和黑核桃)和3个外类群(山核桃、板栗和夏栎)进行系统发育分析,结果表明基因树和物种树系统发育关系一致。基于胡桃属的叶绿体基因组和单拷贝直系同源基因序列分别构建系统发育树的结果表明,美国白核桃和中国特有种麻核桃的系统位置存在分歧,近缘种种间杂交和叶绿体捕获可能是导致胡桃属物种核基因组与叶绿体基因组系统发育关系分歧的原因。 (3)由于胡桃属植物的天然分布是典型的北半球间断分布,而成为东亚-北美生物地理分布模式的研究热点。有限的分子标记不能很好的解决胡桃属的系统发育关系和生物地理分布模式。