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。
基因组学的研究内容 结构基因组学： 基因定位；基因组作图；测定核苷酸序列 功能基因组学：又称后基因组学（postgenomics基因的识别、鉴定、克隆；基因结构、功能及其相互关系；基因表达调控的研究 蛋白质组学： 鉴定蛋白质的产生过程、结构、功能和相互作用方式 遗传图谱 （genetic map）采用遗传分析的方法将基因或其它dNA序列标定在染色体上构建连锁图。 遗传标记： 有可以识别的标记，才能确定目标的方位及彼此之间的相对位置。 构建遗传图谱 就是寻找基因组不同位置上的特征标记。包括： 形态标记； 细胞学标记； 生化标记；DNA 分子标记 所有的标记都必须具有多态性！所有多态性都是基因突变的结果！ 形态标记： 形态性状：株高、颜色、白化症等，又称表型标记。 数量少，很多突变是致死的，受环境、生育期等因素的影响 控制性状的其实是基因，所以形态标记实质上就是基因标记。
细胞学标记 明确显示遗传多态性的染色体结构特征和数量特征 ：染色体的核型、染色体的带型、染色 体的结构变异、染色体的数目变异。优点：不受环境影响。缺点：数量少、费力、费时、对生物体的生长发育不利 生化标记 又称蛋白质标记 就是利用蛋白质的多态性作为遗传标记。 如：同工酶、贮藏蛋白 优点： 数量较多，受环境影响小 ?
缺点： 受发育时间的影响、有组织特异性、只反映基因编码区的信息 DNA 分子标记： 简称分子标记以 DNA 序列的多态性作为遗传标记 优点： ? 不受时间和环境的限制 ? 遍布整个基因组，数量无限 ?
不影响性状表达 ? 自然存在的变异丰富，多态性好 ? 共显性，能鉴别纯合体和杂合体 限制性片段长度多态性（restriction fragment length polymorphism ， RFLP ） DNA 序列能或不能被某一酶酶切，
序列拼接 * 为了保证测序结果的准确性，单基因短片段（700pd左右）测序一般应采用双向测序，然后将双向测序的结果拼接在一起，从而获得一致性序列。线粒体基因组测序和DNA长片段测序一般是通过分段测序来完成的，最后也需要将测出的短片段拼接成一条完整的序列。序列拼接可以在不同的软件中进行。 一、使用“组装批处理文件byLHM.pg4”进行拼接 1. 在预定的位置建立一个文件夹“gap”，将需要使用的3个软件“组装批处理文件byLHM.pg4”、“V ector_primer4pMD18-T.vec_pri”、“pMD18-T_Vector.seq”拷贝到该文件夹下，再将需要拼接的测序文件拷贝到该文件夹下。 2. 双击运行“组装批处理文件byLHM.pg4”程序。 3. 在程序运行后出现的界面右侧点击“Add files”按钮，打开要拼接的序列文件。为了保证 拼接后输出的是正向序列，最好先添加上游引物序列，然后添加下游引物序列，因为在一般情况下软件将添加的第一条序列默认为正向参照序列；有时由于测序效果等因素的影响，有时即使首先添加的是上游引物序列，但拼接后仍然会以测序效果明显更好的下游引物序列为正向参照序列，此时需要按照后面介绍的方法将上游引物序列转换为正向参照序列再输出一致性序列。 4. 点击界面上方第二行的“Configure Modules”，在弹出的窗口左边的任务栏中点击“[x] Sequencing vector Clip”，再点击右边的“Browse”按钮，通过弹出的窗口打开“Vector_primer4pMD18-T.vec_pri”程序；点击左边任务栏中的“[] Cloning Vector Clip”，再点击右边的“Browse”按钮，通过弹出的窗口打开“pMD18-T_Vector.seq”程序；点击左下角的“Run”按钮，即开始数据处理，处理结果将自动保存到“gap”文件夹中。 5. 在“gap”文件夹中双击“AssMit_tmp.o.aux”文件，将鼠标移到弹出的“Contig Selector” 窗口中的直线上，点击右键，选择“Edit Contig”，即弹出“Contig Editor”窗口，点击最右边的“setting”按钮，在下拉菜单中选择“By background colour”，即可显示比对结果的有差异碱基；双击某一序列，即可显示该序列的测序峰图，以检查核对该位点碱基的测序情况。 * 注：执行此操作时一定要检查正向序列是否为上游引物序列；如果不是，则需要将上游引物序列转换成正向序列后再执行下面的“输出及保存序列”操作；具体的操作步骤是：点击“GAPv4.10 AssMit_tmp.o”窗口中的“Edit”菜单，在下拉菜单中选择“Complement a contig”命令，在弹出来的“Complement contig”小窗口中检查确认“Contig identifier” 框中的序列为上游引物序列，然后点击“OK”即将完成序列转换。 6. 点击“GAPv4.10 AssMit_tmp.o”窗口中的“File”菜单，在下拉菜单中选择“Save consensus”可保存一致序列，nomors------ok ,序列即保存在刚刚使用过的那个文件夹中，然后把文件名改成用“*.txt”形式，以便保存的文件成为文本文件，若忘记在文件名后加“.txt”，则保存完毕后可将文件的扩展名改成“.txt”；只有拼接好的一致序列才可用于后面的序列分析。 7.然后把在ncbi里查到的相近种的序列放到一起，也可以直接放到刚才那个cons.txt文本文 档中，然后打开clustalx.exe进行序列比对，file------load sequence ------G盘-----004文件夹-----cons.txt-----aligenment-----do complete aligenment,这时如果发现两条序列的保守区域很不对，极可能是刚刚测得这个种的序列反了，需要用Bioedit把它正过来， 8.在程序里打开已经安装好的Bioedit,例如找file---------open----G盘---004----cons.txt,打开， 选sequence--------下拉菜单中找Nuclic acid，在菜单中找reverse complement，点击它 然后在另一对话框中例如G:/004/CONS.TXT中点击保存save Aligenment. 这样序列即
基因剪切仪CovarisM220-操作流程 一、开机检查 （a）检查电脑与仪器线路是否连接妥当，检查电脑和仪器电源线是否连接妥当（b）支架中心下方放置水盘，避免加水时洒落至实验台面上 （c）水槽中插入操作管支架（Tube Holder） 二、水浴设置：将操作支架顶部的滑行砝码拉起并旋转90度，在支架中心加注 约15ml的蒸馏水或去离子水。若加注的水量合适，water level前面的状态显示为“√”，水量不合适则显示为“╳” 三、样品放置 （a）将操作支架顶部的滑行砝码拉起并旋转90度 （b）支架上放入样品垫片，有2种规格：microTube 50μl，编号500488，其上只能放置50μl规格的microTube管；microTube 130μl，编号500489，其上只能放置130μl规格的microTube管。依据样品DNA量的多少旋转不同规格的垫片和micro Tube管 （c）DNA样品加入到样品管中后，样品管透明凸出端朝下放入垫片小孔中，另一端朝上。旋转并放下滑行砝码，使之压住样品管，然后关闭安全门 四、开机顺序：先开仪器主机，再开显示器和电脑主机，最后双击桌面“Covaris Snol Lab 7”仪器控制软件 五、软件主界面 主菜单Run/History/Setup/Maintenance/About：Run编辑和选择运行方法； History查看系统操作历史；Setup用户系统设置；Maintenance厂家或维修人员的仪器参数设置；Help用户操作指南；About系统配置信息 点击“Run”按钮，运行设定的程序；点击“Pause”按钮，暂时中止运行设定的程序；“Instrument Status”仪器状态，显示water temperature/water level/door/light几种参数，前3种参数符合运行条件，则status显示“√”号，不符合运行条件，则status显示“╳”号；点击“Light”图标，打开和关闭仪器灯光；“Temp”和“Power”表示在运行过程中，样品水浴温度及运行时仪器使用功率
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
Donor剪接位点识别算法与新基因的寻找 -WAM模型等等 华中科技大学生命科学与技术学院生信息基地1101班2014/6/1 摘要：Donor剪接位点的识别，在国际上已经有很多相关的算法，如WMM、WAM等模型。本文主要是应用C语言，将WMM算法独立编写出来，以进一步掌握对Donor剪接位点的认识，并学会利用现有知识初步开发生物信息学相关算法。而对于我们要寻找的新基因序列，则是指在数据库中已经存在，但在蛋白质水平上还没有完全匹配的基因序列，或者是在蛋白质水平上也有完全匹配的但却来自于另一个物种的基因序列。本文同时也介绍寻找新基因的一般流程，并给出实例。 关键词：Donor剪接位点、WAM模型、新基因、BLAST 1 引言 当人类基因组研究进入一个系统测序阶段时，基因组的研究热点开始转向揭示基因信息结构的复杂性与遗传语言的根本规律。其中，基因预测算法的研究也成为对基因组序列进行统计分析的重要目标。所谓基因预测，一般是指预测DNA序列中编码蛋白质的部分，它是在对DNA序列编码潜能（coding potentials）提出某种模式（pattern）描述的基础上，对一未知的DNA序列上完整的基因结构进行注释。基因预测的最终目标是预测完整的基因结构，正确地识别出一个基因的所有外显子及其边界。 预测DNA序列中蛋白质编码区域的方法主要是基于特征信号的识别。真核基因外显子（编码区域）具有一些特别的序列信号，如内部的外显子被剪切接受体位点（Accepted sites）和供体位点（Donor sites）所界定。根据这些序列特征信号确定外显子的边界，从而达到识别编码区域的目的。最初基因分析方法是进行简单的核苷酸统计，而后加上剪切保守位点的检测。以后采用了人工神经网络（ANN）、隐马尔柯夫模型（HMM）等先进的信息处理和分析技术，并与同源序列搜索结合起来，通过与已知基因序列或者EST序列的比较，提高基因识别的准确率。常见的编码区分析工具通常将多种技术组合起来，给出对编码区的综合判别。但鉴于这样的算法过于复杂，本文选择的是最为简单的模型，即WMM模型。 而新基因的寻找，事实上是为了发现基因的功能，而非单纯的寻找某个基因。它是基于现有的公共数据库，如华盛顿特区的NCBI、英国Hinxton的EBI和日本的DDJB，将感兴趣的基因与这些数据库中的每个序列进行比较，鉴别出相似的序列。搜索结果显示出与最佳匹配序列的的对位排列及匹配计分。如果一个查询序列很容易和一个已知结构、功能或生物活性的数据库序列进行对位排列，则这个查询序列被认为具有相同的结构、功能或生物活性。这些预测的力度依赖于序列间对位排列的质量。作为一条粗略规则，如果待查询的序列和数据库序列中多于一半的碱基或氨基酸在对位排列中相同，这个预测就非常强。随着相似程度的下降，预测的可信度也下降。用于数据库搜索的程序给出了统计评价，以评价对位排列计分。 2 Donor剪接位点识别算法 必须清楚，要想设计一个100%识别编码区域的程序几乎是不可能的。问题是如何提高一个识别算法的敏感性Sn和特异性Sp。Sn 和Sp都应该比较高，若一个算法的测试结果仅仅一个很高，而另一个很低，则该算法是不成功的。例如，假设有一个识别编码区域的算法，它将所有介于AG和GT之间的序列片段都找出来作为识别结果，那么该算法的敏感性Sn将达到100%，但其特异性Sp却近似于0%。因此，对于一个识别算法，往往用敏感性和特异性的平均值作为衡量其准确率的指数，即(Sn+Sp)/2。在一般情况下，调整程序的参数，使得Sn?Sp。 2.1.Donor剪接位点附近碱基信息的提取
此名为ContigExpress的软件可用于做序列拼接，主要使用方法如下： 1.解压缩下载的压缩文件contig.zip文件，保证文件CExpress.exe,Gexudat.def在同一个目录下，打开Cexpress.exe应用程序，进入ContigExpress操作界面，如图1。 图1 2.点击菜单上的“Project”选择“Add Fragments”，一般我们发给您的是AB1文件，如果您有其它格式的文件，也可以选择，在这里我们选择AB1文件，以其为例，如图2。 图2 3.选择您存放AB1文件（即我们Email给您的测序结果的彩图文件）的目录，选择文件类型为ALL FILES, 之后打开要拼接的AB1，从而添加进ContigExpress软件。在此以A、B 两个序列为例，如果有多个序列的也可以同时添加进入。
图3 4.选中要拼接的序列，再选菜单“Assemble”栏下的“Assemble Selected Fragments”命令，或用工具栏上的按钮，如图3。若两个结果能够拼接起来的，会得到一个Assemble1下的contig1的结果，如图4。 图4 5.双击contig1，打开拼接后的结果，选中菜单“VIEW”栏，进入VIEW OPTION，将SHOW ALIGNMENT AS 由TEXT 改为GRAPH.，点击OK 后得到结果如图5。此时可能会因为两条序列的测序结果误差，会有不同的地方，在拼接图片框中的绿色竖杠就表示了这些不同的地方，如图所示。接着可点击绿色竖杠找到有误差的地方，进行修改。 6.在修改过程中，遇到有误差的地方，可以根据峰形来判断是多读还是漏读来进行修改，此时电脑认为是漏读碱基的地方会以点来表示，如图5，此处很明显是A序列上多读了一个G碱基，可将其删除。（注：因为软件本身的问题，只有在拼接过程中是正向的序列才能进行修改操作，若在反向上修改碱基，保存时会产生错误而直接关闭程序。所以若要修改反向序列上的碱基，可先保存后，把原有的Assemble1的结果拆开，点序列图标上的“Name”，如图3，所选中的序列上的一个“name”横栏，使序列按Name的升降次序来排列，把要作为正向的序列放到要作为反向序列上面即可。以此序列为例，将其改变方向后可实现反
利用SeqMan进行序列拼接 Step1:打开Seqman软件 Step2:加入你要拼接的序列 点击Add sequences 查找并选中要拼接的序列（可按住control键进行多选） 点击Add按钮填加选择的序列 填加完后点击done 注：最好用测序的图谱尽量不要直接用测序得到的序列 Step3:去除末端序列 主要是去除序列末端测序质量差或是载体序列 有两种方法可以用来去除这类末端序列 其一：利用Seqman自带的去除工具自动去除（利用Trim ends按钮进行） 其二：手工去除 个人感觉手工去除方法最有效，因此下边我们以后工去除为例进行演示 手工去除侧翼序列 双击要去除侧翼序列的目标序列 将鼠标放到测序图谱左边的一个黑色的竖线上，此时鼠标会变成一个有两个箭头的水平线按住左键拖动黑竖线，那么你就会发现侧翼序列的颜色变浅，这部分变浅的序列则就被去除，不再参加后面的拼接
此步请将测序不准确或认为是载体的序列用这种方法去除。 测序准确的峰形图 峰形规则，一般在序列的中部，如下图所示 测序不准确的峰形图 峰形较乱，很难判断是哪个碱基，一般位于序列两端，如下图所示
Step4:进行序列拼接 点击Assemble按钮 在新出现窗口处点击拼接好的contig1 在出现的Alignment of contig1 窗口中点击左三角显示序列的测序图谱点击菜单contig->strategy view可以观察序列拼接的宏观图 Step5:查找拼接错误 find conflict 点击菜单Edit 点击Find Previous或Find Next查找接接中出现的错误 还可以通过Seqman左下角的快捷按钮查找错误的拼接
剪接模式的选择性剪接 有几种不同的选择性剪接模式(见图1)[1,6]。最常见的模式,允许或者跳绳还要包含或排除盒式子(也称为跳过子)mRNAs成熟。一个著名的例子:还要跳跃sex-lethal(Sxl)基因,这是一个开关在性别决定。还要跳过的Sxl基因可以维持三女分化。这三Sxl还要包含一个pre-mature停止码,并将这一段真实而锥心刺骨,可能还要生产功能性蛋白[7,8]。另一个剪接模式是相互排斥的外显子,它允许只有一两个相邻的子被包括在最终产品。人类的成纤维细胞生长因子受体2(FGFR-2)基因包含用户和IIIc还要是相互排斥的。从用户的基因产物的还要低得多,有亲和力的纤维原细胞生长因素[9]。 而不是整个子,选择性剪接也可以从子剪接的一部分。选择替代5 '或3 '接头网站作为变量产生有或没有一个扩展还要侧翼。没有结果的(fru)和果蝇double-sex(dsx)基因剪接包含一个female-specific选择地点,
前者在5 '而后者在3 '结束。选择这些接头的地点可能会选择产生变异与小延伸[第十条、第十一条]。 选择性剪接可以发生两端的文本。替代终端子 不仅改变夹杂物的最后还要polyadenylation也会影响选址意见书。 在许多情况下,它可能导致过早停止码,或者在最后还要生产 截断多肽或导致nonsense-mediated功能衰退,退化(国家导弹防御系统 mRNAs终止密码子,超过50-55位于上游的最后exon-exon血压 结[2、12、13]。Calcium-regulating激素(降钙素基因共有六个外显子。 成熟的成绩单包含前四降子,利用现场polyadenylation还要4,代表> 98%的基因产品在甲状腺C细胞。与此同时,在脑和其他的周围神经系统、剪接变体前三个,第五名和第六个外显子编码calcitonin-related肽前体的网站,并利用一个下游的adenylation(CGRP怎样)[第十四条、第十五条]。同样的,可变启动子使用不同的发起人允许选择为第一个音标和通常影响还要。尽管它被普遍认为是转录调节、可变启动子用法广泛与选择性剪接。它已发现基因启动子更可能选择接受选择性剪接和编号替代发起人是正相关的变量选择和数字拼接[16]。monocarboxylate运输车老鼠2(MCT2基因启动子有几个选择,造成五独特的第一个外显子(1 a - 1 e)。中外显子1 c用于各种组织效率而另一些则是[17]。 最后,插入子也可以参与选择性剪接。在子潴留,完整的子可以包含或排除。它被认为是最珍贵的模式在人类[1]。然而,最近的研究显示,频率高得多的(大约15%)已知的人类基因[18]。内含子保留较常见植物比在其他真核生物(19)。例如,在拟南芥事件插入超过50%是保留[20]。最后还要人类FosB(FBJ鼠骨肉瘤病毒致癌基因homolog B基因序列包含一个140个基点,可拼接出生产产品ΔFosB截断。ΔFosB的表达中观察慢性药物成瘾动物[21]。 基底的拼接机械 两个方案与本构的拼接使用相同的基本机械,称为剪接体。剪接体的认识和选择接头地点(exon-intron路口)和催化RNA链的断裂和会合。剪接体的主要由五个小核ribonucleoproteins(snRNPs),U1,U2,U4,U5和未来群星U6小,包括uridine-rich小核子和多个蛋白质。他们可以识别转录剪接信号和相互作用或与其他辅助剪接因素分析[4]。 三个保存序列元素需要剪接。这些包括规范或非标准接头站点,尾端域和分支点(见图 1 - 2)[22,23)。结合站点包含exon-intron保存短序列生成过程。通常枪和银dinucleotides不变在5 ',3 '插入子的两端分别使用。这种类型的GU-AG拼接节点称为穿的鞋和存在于典型接头网
Hans Journal of Computational Biology 计算生物学, 2016, 6(3), 41-49 Published Online September 2016 in Hans. https://www.doczj.com/doc/794555754.html,/journal/hjcb https://www.doczj.com/doc/794555754.html,/10.12677/hjcb.2016.63006 文章引用: 李宏彬, 赫光中. 基因剪切位点的统计分析研究[J]. 计算生物学, 2016, 6(3): 41-49. Research on Statistical Analysis of Gene Splicing Sites Hongbin Li *, Guangzhong He Medical School, Xianyang Vocational and Technical College, Xianyang Shaanxi Received: Aug. 5th , 2016; accepted: Aug. 19th , 2016; published: Aug. 26th , 2016 Copyright ? 2016 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.doczj.com/doc/794555754.html,/licenses/by/4.0/ Abstract The genes of eukaryotes are composed of several exons and introns. After transcript process, se-quences of exons are retained, while sequences of introns are cleaved off. A large number of expe-riments of molecular biology validate that the splicing sites between exon and intron follow the rule of GT-AG, only a few GT or AG sequences are true splicing sites, and the accuracy of the pre-diction still needs to be improved. In this study, the training dataset of splicing site of HS 3D was downloaded, and a statistical analysis of the sequence near the splicing site of the promoter was carried out. The sequence showed high specificity when the true and false sequence lengths of the left splicing site side and right splicing site side were both more than seven, which was helpful to train the sequences characters so as to accurately identify the true and false splicing sites. Keywords Gene, Splice Site, Statistical Analysis 基因剪切位点的统计分析研究 李宏彬*，赫光中 咸阳职业技术学院医学院，陕西 咸阳 收稿日期：2016年8月5日；录用日期：2016年8月19日；发布日期：2016年8月26日 Open Access * 通讯作者。
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
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）：
1、C值:一个单倍体基因组中DNA的总量. C值悖理 2、假基因:来源于功能基因但已失去活性的DNA 顺序. 3、遗传图 :采用遗传学分析方法将基因或其它DNA顺序标定在染色体上构建连锁图。遗传图距单位为厘摩(cM), 每单位厘摩定义为1%交换率。 4、物理图（Physical mapping）:采用分子生物学技术直接将DNA分子标记、基因或克隆标定在基因组实际位置。 5、重叠群:一群相互重叠的克隆或DNA顺序,可以是草图顺序或精确顺序(finished), 包括连续的(内部无间隙)或不连续的(内部含间隙)DNA顺序,未锚定到染色体上. 6、序列间隙：指测序时遗漏的序列，这些序列仍然保留在尚未挑选到的克隆中。 7、物理间隙：指构建基因组文库时被丢失的DNA序列，已从已有的克隆群体中永久性消失 8、全基因组鸟枪法测序：将基因组打成小片段后将其克隆到质粒载体中，然后随机挑取克隆对插入片段测序，并以获得的测序序列构建重叠群。在此基础上进一步搭建序列支架，最后以分子标记为向导将序列支架锚定到基因组整合图上。 9、支架(scaffold):一组已锚定在染色体上的重叠群, 内部含间隙或不含间隙. 10、作图测序: 按照大分子DNA克隆绘制的物理图分别在单个大分子DNA 克隆内部进行测序与序列组装,然后将彼此相连的大分子克隆按排列次序搭建支架,最后以分子标记为向导将搭建好的支架逐个锚定到基因组整合图上. 11、开放阅读框 ORF：指由一系列指令氨基酸的密码子组成，包括一个起始密码子（ATG），还有一个终止密码子（TAA，TAG，TGA） 12、基因敲除：将一段无关的DNA片段用来取代某一特定的基因。 13、同源性(homology):基因(序列同源性) 指起源于同一祖先但顺序已经发生变异的基因成员, 分布在不同物种间的同源基因又称直系基因. 同一物种的同源基因则称水平基因, 水平基因由重复后趋异产生. 14、一致性(identity):指同源DNA顺序的同一碱基位置的相同的碱基成员, 或者蛋白质的同一氨基酸位置的相同氨基酸成员, 可用百分比表示. 15、相似性(similarity):指同源蛋白质的氨基酸顺序中一致性氨基酸和可取代氨基酸所占的比例. 可取代氨基酸系指具有相同性质如极性氨基酸或非极性氨基酸的成员, 它们之间的代换不影响蛋白质(或酶)的生物学功能. 16、异染色质:深色区分布在细胞核的周缘，称为异染色质
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