人NIRF基因真核表达质粒的构建及其蛋白产物的生物信息学分析
中国图书分类号Q784R318.04文献标识码Ａ文章编号1004-5503（2009）01-0006-04【基础研究】人NIRF基因真核表达质粒的构建及其蛋白产物的生物信息学分析
常蕾钱冠华段昌柱
【摘要】目的克隆人NIRF基因，构建其真核表达质粒，并运用生物信息学方法对NIRF蛋白进行分析。方法应用RT-PCR技术，从HeLa细胞中扩增NIRF基因，插入到真核表达载体pcDNA3.1-Flag中，双酶切鉴定并测序。在NCBI蛋白质结构数据库中寻找与NIRF具有较高同源性的1WY8和1Z6U，并利用Insight II结构生物信息学分析软件分析NIRF蛋白的结构和功能。结果扩增出约2400bp的人NIRF全长cDNA；重组真核表达质粒pcDNA3.1-Flag-NIRF酶切后，可见约2400bp的目的片段；测序结果表明NIRF全长cDNA与GenBank中NIRF序列完全一致。1WY8片段有3个赖氨酸残基，主要位于蛋白空间构象的表面；1Z6U片段含有Ring finger结构域，具有ligase活性。结论已成功克隆了人NIRF基因全长cDNA，构建了其真核表达质粒，并利用生物信息学方法，初步分析了NIRF蛋白泛素化作用的机理。
【关键词】NIRF基因；克隆；真核表达质粒；生物信息学
Construction of Eukaryotic Expression Vector for Human NIRF Gene and Bioinformatics of Deduced Expressed Protein
CHANG Lei,QIAN Guan-hua,DUAN Chang-zhu（Cell Biology Institute of Chongqing Medical University, Chongqing400016,China）
【Abstract】Objective To clone human NIRF gene,construct its eukaryotic expression vector and analyze the bioinformatics of deduced expressed protein.Methods NIRF gene was amplified from HeLa cells by RT-PCR and inserted into eukaryotic expres－sion vector pcDNA3.1-Flag.The constructed recombinant plasmid pcDNA3.1-Flag-NIRF was identified by restriction analysis and se－quencing.Fragments1WY8and1Z6U highly homologous to NIRF were screened from NCBI protein structure data bank for analyzing structure and function of NIRF protein by InsightⅡsoftware.Results The NIRF cDNA fragment at a full length of about2400bp was amplified.The target gene fragment at a length of about2400bp was recovered from recombinant plasmid pcDNA3.1-Flag-NIRF digested with restriction endonuclease,and its sequence was completely identical to that of NIRF reported in GenBank.1WY8frag－ment contained3lysine residues which was mainly located on the surface of spatial conformation of protein.1Z6U fragment contained a ring finger structural domain and showed the activity of ligase.Conclusion The full-length cDNA of human NIRF was successfully cloned,and its eukaryotic expression vector was constructed.The mechanism of ubiquitination of NIRF protein was preliminarily ana－lyzed by bioinformatical method.
【Key words】NIRF gene;Cloning;Eukaryotic expression vector;Bioinformatics
Np95／ICBP90-like RING finger protein（NIRF）是近年发现的一种核蛋白，其基因定位于9p24.1，全长NIRF含有802个氨基酸残基。研究表明，NIRF具有E3（Ubiquitin／UBL-protein ligase，泛素／类泛素连接酶）功能，在细胞内能与Cd k2-cyclin E2和PCNP （PEST-containing nuclear protein）结合，并参与PCNP 的泛素化。同时，该蛋白在细胞内能将肿瘤抑制蛋白P53直接泛素化［1］。最新研究表明，NIRF可能是癌症治疗的靶基因［2］。本研究克隆了人NIRF基因，构建其真核表达载体，并应用生物信息学方法，对其蛋白的空间结构及泛素化作用机理进行分析，为进一步探索NIRF在癌症治疗中的作用奠定基础。1.材料与方法
1.1细胞、质粒及菌株
HeLa细胞、pcDNA3.1-Flag质粒和大肠杆菌DH5α为本室保存。
1.2试剂
DMEM培养基和胎牛血清（FCS）为HyClone公司产品；Trizol试剂盒和superscriptⅡ反转录酶购自Invitrogen公司；oligodT购自TaKaRa公司；DNA高保真酶、限制性内切酶、T4DNA连接酶、DNA marker、质粒小量提取试剂盒、DNA凝胶回收试剂盒和DNA 片段纯化试剂盒均购自Promega公司。
1.3细胞培养及总RNA的提取
用DMEM培养液及10％FCS常规培养HeLa 细胞，每3d换液传代。取约106个细胞，提取总RNA，逆转录反应按试剂说明进行。
基金项目：国家自然科学基金资助项目（No.30872248）；重庆市科技委员会资助（CSTC，2008BB5400）；重庆市教育委
员会资助（KJ080326）.
作者单位：重庆医科大学细胞生物学教研室（重庆400016）.
通讯作者：段昌柱，E-mail：shebeichu@https://www.wendangku.net/doc/156042967.html,
1.4引物的设计及合成
根据GenBank中登录的人NIRF基因的序列（NM：152896）设计引物，由北京赛百盛公司合成。引物序列如下：上游：5′-CCAGATCGATATGTGGATAC-AGGTTCGCACCATTG-3′；下游：5′-TTGACTCGAGT-CATCGTCCTTTGCTGTAGCCAG-3′，上下游引物两侧分别引入ClaⅠ和XhoⅠ酶切位点。
1.5人NIRF基因的扩增
以HeLa细胞cDNA为模板，扩增NIRF基因编码区全长序列，约为2409bp。反应条件：94℃4min；94℃30s，56℃30s，72℃2min，共30个循环；72℃延伸10min。PCR产物经1％琼脂糖凝胶电泳分析，并回收目的片段。
1.6重组真核表达质粒的构建
分别用ClaⅠ和XhoⅠ双酶切质粒pcDNA3.1-Flag和NIRF片段，1％琼脂糖凝胶电泳回收载体片段和目的基因，以T4DNA连接酶16℃连接过夜。取5μl连接产物，转化感受态E.coli DH5α，用含氨苄西林的LB培养基平板进行筛选，挑取4个克隆，在含氨苄西林的LB培养液中培养过夜，抽提质粒后，双酶切鉴定，并送上海基康生物工程有限公司测序。
1.7NIRF蛋白的生物信息学分析
在NCBI蛋白质结构数据库中寻找与NIRF蛋白C-端和N-端具有较高同源性的晶体结构1WY8.pdb 和1Z6U.pdb。用InsightⅡ结构生物信息学分析软件对其结构特点进行初步分析，以预测NIRF蛋白的空间结构与功能的关系。
2.结果
2.1NIRF基因扩增产物的鉴定
NIRF基因PCR扩增产物经1％琼脂糖凝胶电泳分析，可见约2400bp的单一条带，与预计大小相符，见图1。
2.2重组真核表达质粒的鉴定
挑选的4个菌株经培养过夜，抽提质粒，酶切产物经琼脂糖凝胶电泳分析，可见约2400bp的目的基因片段和5500bp的载体片段，见图2。测序结果与GenBank中公布的人NIRF基因序列一致。
M：DNA marker；1～3：NIRF基因
图1人NIRF基因PCR扩增产物电泳图
Fig 1.Electrophoretic profile of PCR product of human NIRF gene
M：DNA marker；1～3：质粒pcDNA3.1-Flag-NIRF的双酶切产物
图2重组真核表达质粒的酶切产物电泳图
Fig 2.Restriction map of recombinant plasmid pcDNA3.1-Flag-NIRF
2.3NIRF蛋白的生物信息学分析
2.3.1NIRF与同源序列的比对
C-端：1WY8.pdb序列含NIRF的1～89位氨基酸残基，与NIRF蛋白N-端序列高度同源；N-端：1Z6U.pdb序列含688～802位氨基酸残基，与NIRF 蛋白的C-端序列完全一致，见图3和图4。
2.3.2N-端区域的结构特点
在NIRF蛋白的一个区域有3个赖氨酸残基，主要位于蛋白空间构象的表面，见图5。
图31WY8模板与NIRF的同源性
Fig3.Homology of temples1WY8to NIRF
A ：正面观；
B ：左侧面观；
C ：顶面观，紫色为Lys 残基图5赖氨酸在NIRF 蛋白中的分布
Fig 5.Distribution of lysine in NIRF protein
2.3.3C -端区域的结构特点
该片段在形成晶体时，以二聚体的形式存在，两个单体蛋白以反向对称的形式结合。每个单体含有2个Zn 2+。单体分子蛋白以4个α-螺旋形成一个指环状区域（Ring finger ）结构，β-折叠区域较少。同时，该区域还有含巯基的侧链。单体分子的二级结构中，可以明显观察到Zn 2+的存在，其中有一个Zn 2+位于结构的表面，见图6。2.3.3.1Zn 2+在蛋白中的空间位置：该结构区域单体中的2个Zn 2+，一个位于蛋白的深层，另一个直接位于蛋白构象的表面，见图7。
2.3.3.2Zn 2+的配位状态：位于深层的Zn 2+与蛋白中半胱氨酸的S 之间形成了2个稳定的配位，相应的还可最多与附近的4个基团配位。从Zn 2+周围的基团来看，只有750位氨基酸侧链的咪唑氮原子、另外一个半胱氨酸的巯基与Zn 2+之间的空间距离小于3。此晶体结构的分辨率只有2.0，因此上述位置的原子团有机会形成很强的配位相互作用。773位氨基酸侧链咪唑氮也有可能与Zn 2+之间产生配位，此Zn 2+与邻近的主链羰基O 之间也只有3.88的距离，发生配位的可能性也存在。但这样的配位作用会造成Zn 2+附近的结构刚性增强，降低其参与催化作用的可能性，见图8。另一个Zn 2+和周围4个半胱氨酸的S 之间有近似于共价的结合，但邻近基团的可能配位情况较差，此Zn 2+周围能产生配位的只有附近侧链上的巯基S 和一个来自于溶液的自由水
分子。但自由水分子可以在一定的条件下被置换；被置换后Zn 2+即处于非全配位状态，见图9。
A ：2个单体蛋白含有4个Zn 2+，二级结构有8个α-螺旋结构；
B ：主链带状走势图表明二聚体为反向对称的聚合体
图6蛋白二聚体的二级结构
Fig 6.Secondary structure of protein dimmer
紫色和黄色分别代表Zn 2+和S 。一个Zn 2+位于蛋白的表面（上），另一个Zn 2+位于蛋白的深层（右）
图7单体的三维空间构像
Fig 7.Three -dimensional conformation of monomer
图8深层Zn 2+与邻近基团的空间关系
Fig 8.Spatial relationship between deep znicion and its neighbors
A A
B C
A A A B
图41Z6U 模板与NIRF 的同源性
Fig 4.Homology of temple 1Z6U to NIRF
图9位于表面的Zn2+与邻近基团的关系
Fig9.Spatial relationship between zinc ion on surface and its neighbors
3.讨论
本实验采用分子克隆技术，构建了NIRF基因真核表达载体，并利用生物信息学技术，对其蛋白的泛素化作用机理进行了分析［3，4］，为进一步研究其在癌症治疗中是否起到靶基因的作用创造了条件。
结构生物信息学分析必需借助于已知蛋白的结构信息数据库［5］。通过对已经找到的与目标蛋白同源的结构信息数据分析，来推测目标蛋白的结构生物学信息［5，6］。本研究通过分析两个已知的与NIRF 蛋白同源的结构片段1WY8和1Z6U，得出一些与NIRF的生物学特性有关的结构与功能相关的信息。我们前期研究表明，NIRF在细胞内能被泛素化而降解［7，8］。从本区域的结构上看，泛素极有可能就是与这3个赖氨酸残基中的某1个或者全部残基结合的，因此，NIRF的N-端可能就是泛素结合区域。NIRF具有泛素化活性，其本身容易被泛素化，同时也具有催化其他底物泛素化的能力。我们前期研究表明，NIRF能在细胞内与P53蛋白结合，并将泛素分子加到P53蛋白上，促进P53蛋白降解［3］。1Z6U 片段正是一个含有Ring finger的具有ligase活性的结构域，推测这个区域表面的Zn2+在蛋白的ligase活性中可能具有较重要的作用。虽然这两个片段没有涉及到全长的NIRF蛋白，但这些结果对探索NIRF 已经被发现的生物学功能仍具有一定的指导意义。同时我们也注意到，在与NIRF同源的1Z6U片段中，还存在一些位于表面的Lys残基，也有大量的含OH侧链的残基分布，这些位于蛋白表面的残基必然会有其分子意义；缺乏晶体结构的NIRF序列的中间片段的活性与结构特点均有待进一步探索。
通过以上分析，我们推测NIRF可能在肿瘤治疗中发挥作用，但这仅是基于生物信息学分析的一种推测，还需后续的实验去证实。而分析其泛素化作用机理，将为证实这一推测起到至关重要的作用。
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（收稿日期：2008-06-12）
（上接第5页）
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（收稿日期：2008-09-16）
【高中生物】功能基因的克隆及生物信息学分析
（生物科技行业）功能基因的克隆及生物信息学分析
功能基因的克隆及其生物信息学分析 摘要：随着多种生物全基因组序列的获得，基因组研究正从结构基因组学（structuralgenomics）转向功能基因组学(functionalgenomics)的整体研究。功能基因组学利用结构基因组学研究获得的大量数据与信息评价基因功能(包括生化功能、细胞功能、发育功能、适应功能等)，其主要手段结合了高通量的大规模的实验方法、统计和计算机分析技术[1]，它代表了基因分析的新阶段，已成为21世纪国际生命科学研究的前沿。功能基因组学是利用基因组测序获得的信息和产物，发展和应用新的实验手段，通过在基因组或系统水平上全面分析基因的功能，使生物学研究从对单一基因或蛋白的研究转向多个基因或蛋白同时进行系统的研究，是在基因组静态的组成序列基础上转入对基因组动态的生物学功能学研究[2]。如何研究功能基因，也成为我们面临的一个课题，本文就克隆和生物信息学分析在研究功能基因方面的应用做一个简要的阐述。 关键词：功能基因、克隆、生物信息学分析。 1.功能基因的克隆 1.1图位克隆方法 图位克隆又称定位克隆，它是根据目标基因在染色体上确切位置，寻找与其紧密连锁的分子标记，筛选BCA克隆，通过染色体步移法逐步逼近目的基因区域，根据测序结果或用BAC、YAC克隆筛选cDNA表达文库寻找候选基因，得到候选基因后再确定目标基因。优点是无需掌握基因产物的任何信息，从突变体开始，逐步找到基因，最后证实该基因就是造成突变的原因。通过图位克隆许多
控制质量性状的单基因得以克隆，最近也有报道某些控制数量性状的主效基因（控制蕃茄果实大小的基因克隆[3]、控制水稻成熟后稻谷脱落基因克隆[4]以及小麦VRN2基因克隆[5]等）也通过图位克隆法获得。 1.2同源序列克隆目的基因 首先根据已知的基因序列设计PCR引物，在已知材料中扩增到该片段，并经克隆测序验证，利用放射性同位素标记或其他非同位素标记该PCR片段作为探针，与待研究材料的cDNA文库杂交，就可以获得该基因cDNA克隆，利用克隆进一步筛选基因组文库，挑选阳性克隆，亚克隆并测序，从中就可以筛选到该基因的完整序列。 1.3结合连锁和连锁不平衡的分析方法 结合连锁和连锁不平衡的分析方法是未知基因克隆研究领域发展的新方向[6]。(Linkagedisequilibrium,LD)。与连锁分析不同,连锁不平衡分析可以利用自然群体中历史发生的重组事件。历史上发生的重组使连锁的标记渐渐分布到不同的同源染色体上,这样就只有相隔很近的标记才能不被重组掉,从而形成大小不同的单倍型片段(Haplotypeblock)。这样经过很多世代的重组,只有相隔很近的基因,才能仍处在相同的原始单倍型片段上,基因间的连锁不平衡才能依然存在。所以基于连锁不平衡分析,可以实现目的基因的精细定位。林木大多为自由授粉的异交物种,所以连锁不平衡程度很低,林木基因组中的LD可能会仅局限于非常小的区域,这就为目的基因的精细定位提供了可能,结合SNP检测技术,科学家甚至可以将效应位点直接与单个的核苷酸突变关联起来,进行数量性状寡核苷酸
基因组学与生物信息学教案
《基因组学与生物信息学》教案 授课专业：生物学大类各专业 课程名称：基因组学与生物信息学 主讲教师：夏庆友程道军赵萍徐汉福
课程说明 一、课程名称：基因组学与生物信息学 二、总课时数：36学时（理论27学时实验9学时） 三、先修课程：遗传学、分子生物学、基因工程 四、使用教材： 杨金水. 基因组学. 北京:高等教育出版社,2002. 张成岗. 贺福初, 生物信息学方法与实践. 北京:科学出版社，2002. 五、教学参考书： T.A.布朗著，袁建刚译著，基因组(2rd版)，北京：科学出版社,2006. 沈桂芳，丁仁瑞，走向后基因组时代的分子生物学，杭州：浙江教育出版社，2005. 罗静初译，生物信息学概论，北京：北京大学出版社，2002. 六、考核方式：考查 七、教案编写说明： 教案又称课时授课计划,是任课教师的教学实施方案。任课教师应遵循专业教学计划制订的培养目标，以教学大纲为依据，在熟悉教材、了解学生的基础上，结合教学实践经验，提前编写设计好每门课程每个章、节或主题的全部教学活动。教案可以按每堂课（指同一主题连续1~2节课）设计编写。教案编写说明如下： 1、编号：按施教的顺序标明序号。 2、教学课型表示所授课程的类型，请在相应课型栏内选择打“√”。 3、题目：标明章、节或主题。 4、教学内容：是授课的核心。将授课的内容按逻辑层次，有序设计编排，必要时标以“*”、“#”“？” 符号分别表示重点、难点或疑点。 5、教学方式既教学方法，如讲授、讨论、示教、指导等。教学手段指教科书、板书、多媒体、模型、 标本、挂图、音像等教学工具。 6、讨论、思考题和作业：提出若干问题以供讨论，或作为课后复习时思考，亦可要求学生作为作业 来完成，以供考核之用。 7、参考书目：列出参考书籍、有关资料。 8、日期的填写系指本堂课授课的时间。
JMJD2B基因的生物信息学分析
JMJD2B基因的生物信息学分析 2006级本硕一班谢泽飞 指导老师：吴炳礼，许丽艳，李恩民 一对该基因的初步认识 JMJD2B基因是JMJB2基因家族中的一员，而说到该基因的来龙去脉还得从它的家族谈起。JMJD2家族是通过体外克隆的方式从一个编号为KIAA0867的人脑分粒cDNA文库中获得的，而且通过与JMJD1C基因的比较,更加明确了该基因家族的结构特点。该基因家族主要含有一个JmjN，JmjC,JD2H功能域，两个TUDOR功能域。有趣的是在该基因家族的C端末尾的第二个TUDOR功能域上有一个双向的出核入核定位信号，而这似乎提示了某些问题。现在我们对这整个家族有了一个初步的认识，再来看JMJD2B这个基因： 定位：19p13.3 全长：1096 AA 分子量：121896 Da 等电点：6.79 含有2个锌指结构，均为PHD型： 731-789 MCFTSGGENT EPLPANSYIG DDGTSPLIAC GKCCLQVHAS CYGIRPELVN EGWTCSRCA 851-907 KCVYCRKRMK KVSGACIQCS YEHCSTSFHV TCAHAAGVLM EPDDWPYVVS ITCLKHK 在15-57 处含有JmjN功能域，146-309含有JmjC功能域. 二该基因的主要生物学功能 第一点，通过进化树的分析，显示该基因在马这一动物中高度保守。
通过分析该基因的序列，在数据库中查找其同源序列，进而选取不同物种的代表基因进行进化树分析，我们可以看到，马这个物种的被归到了低等的昆虫中去了，按照进化的理论，应该不会出现这种情况的，于是，我们推断，该基因在马这个物种中特别保守，所以进化中的变异非常的小。再进一步想，该基因对马这个物种可能是很重要的，那么为什么这个基因会如此重要呢？通过查找文献，我得出下面的另一个结论，就是该基因的生物学功能：该基因具有去甲基化作用。当然，由于实验不是在马身上做的，我们也就只能得出一般性的结论。 第二点，参与组蛋白去甲基的作用，主动且有普遍特异性。 很显然，越来越多的研究表明，在真核细胞中组蛋白的甲基化修饰水平是该细胞的表观遗传的活跃程度的一个很重要指标。而JMJD2B的这个功能的意义是重大的,其能够使染色体核周异染色体的核周组蛋白去甲基化，进而对细胞的遗传进行表观遗传的调控。研究人员利用间接荧光免疫法进行追踪发现，在两组对照的雌鼠JMJD2B-GFP底物系统中，JMJD2B基因过度表达的一组，H3K9me3水平明显低于另外正常的那一组，都转变为H3K9me1的构型，这说明了JMJD2B 的特异去甲基作用，而且这一过程是主动的，都发生在细胞染色体复制前的一瞬间，速度非常快。但是，在巨大组蛋白中，该基因有表现出可以同时参与H3K9me3和H3K9me2的去甲基作用。
大基因组大数据与生物信息学英文及翻译
Big Genomic Data in Bioinformatics Cloud Abstract The achievement of Human Genome project has led to the proliferation of genomic sequencing data. This along with the next generation sequencing has helped to reduce the cost of sequencing, which has further increased the demand of analysis of this large genomic data. This data set and its processing has aided medical researches. Thus, we require expertise to deal with biological big data. The concept of cloud computing and big data technologies such as the Apache Hadoop project, are hereby needed to store, handle and analyse this data. Because, these technologies provide distributed and parallelized data processing and are efficient to analyse even petabyte (PB) scale data sets. However, there are some demerits too which may include need of larger time to transfer data and lesser network bandwidth, majorly. 人类基因组计划的实现导致基因组测序数据的增殖。这与下一代测序一起有助于降低测序的成本，这进一步增加了对这种大基因组数据的分析的需求。该数据集及其处理有助于医学研究。 因此，我们需要专门知识来处理生物大数据。因此，需要云计算和大数据技术（例如Apache Hadoop项目）的概念来存储，处理和分析这些数据。因为，这些技术提供分布式和并行化的数据处理，并且能够有效地分析甚至PB级的数据集。然而，也有一些缺点，可能包括需要更大的时间来传输数据和更小的网络带宽，主要。 Introduction The introduction of next generation sequencing has given unrivalled levels of sequence data. So, the modern biology is incurring challenges in the field of data management and analysis. A single human's DNA comprises around 3 billion base pairs (bp) representing approximately 100 gigabytes (GB) of data. Bioinformatics is encountering difficulty in storage and analysis of such data. Moore's Law infers that computers double in speed and half in size every 18 months. And reports say that the biological data will accumulate at even faster pace [1]. Sequencing a human genome has decreased in cost from $1 million in 2007 to $1 thousand in 2012. With this falling cost of sequencing and after the completion of the Human Genome project in 2003, inundate of biological sequence data was generated. Sequencing and cataloguing genetic information has increased many folds (as can be observed from the GenBank database of NCBI). Various medical research institutes like the National Cancer Institute are continuously targeting on sequencing of a million genomes for the understanding of biological pathways and genomic variations to predict the cause of the disease. Given, the whole genome of a tumour and a matching normal tissue sample consumes 0.1 T B of compressed data, then one million genomes will require 0.1 million TB, i.e. 103 PB (petabyte) [2]. The explosion of Biology's data (the scale of the data exceeds a single machine) has made it more expensive to store, process and analyse compared to its generation. This has stimulated the use of cloud to avoid large capital infrastructure and maintenance costs. In fact, it needs deviation from the common structured data (row-column organisation) to a semi-structured or unstructured data. And there is a need to develop applications that execute in parallel on distributed data sets. With the effective use of big data in the healthcare sector, a
生物信息学的主要研究内容
常用数据库 在DNA序列方面有GenBank、EMBL和等 在蛋白质一级结构方面有SWISS-PROT、PIR和MIPS等 在蛋白质和其它生物大分子的结构方面有PDB等 在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等 生物信息学的主要研究内容 1、序列比对（Alignment） 基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础，非常重要。两个序列的比对有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BLAST和FASTA，可以免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。 2、结构比对 基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。已有一些算法。 3、蛋白质结构预测，包括2级和3级结构预测，是最重要的课题之一 从方法上来看有演绎法和归纳法两种途径。前者主要是从一些基本原理或假设出发来预测和研究蛋白质的结构和折叠过程。分子力学和分子动力学属这一范畴。后者主要是从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构。同源模建（Homology）和指认（Threading）方法属于这一范畴。虽然经过30余年的努力，蛋白结构预测研究现状远远不能满足实际需要。 4、计算机辅助基因识别(仅指蛋白质编码基因)。最重要的课题之一 基本问题是给定基因组序列后，正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.这是最重要的课题之一，而且越来越重要。经过20余年的努力，提出了数十种算法，有十种左右重要的算法和相应软件上网提供免费服务。原核生物计算机辅助基因识别相对容易些，结果好一些。从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出起始密码子、剪切位点和终止密码子，是个相当困难的问题，研究现状不能令人满意，仍有大量的工作要做。 5、非编码区分析和DNA语言研究，是最重要的课题之一 在人类基因组中，编码部分进展总序列的3~5%，其它通常称为“垃圾”DNA，其实一点也不是垃圾，只是我们暂时还不知道其重要的功能。分析非编码区DNA 序列需要大胆的想象和崭新的研究思路和方法。DNA序列作为一种遗传语言，不仅体现在编码序列之中，而且隐含在非编码序列之中。 6、分子进化和比较基因组学，是最重要的课题之一 早期的工作主要是利用不同物种中同一种基因序列的异同来研究生物的进化，构建进化树。既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做，甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化。以上研究已经积累了大量的工作。近年来由于较多模式生物基因组测序任务的完成，为从整个基因组的角度来研究分子进化提供了条件。 7、序列重叠群（Contigs）装配 一般来说，根据现行的测序技术，每次反应只能测出500或更多一些碱基对的序列，这就有一个把大量的较短的序列全体构成了重叠群（Contigs）。逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群，直至得到完整序列的过程称为重叠群装配。拼接EST数据以发现全长新基因也有类似的问题。已经证明，这是一个NP-完备
基因组学与生物信息学课后作业
基因组学与生物信息学课后作业2016/2/23 名词解释 1 基因组：基因组是指生物体内遗传信息的集合，是某个特定物种细胞内全部DNA分子的总和 2 基因组学：是一门新兴的学科，是在全基因组范围内研究基因的结构、功能、组成及进化的科学，包括多个分支学科 3 C值：指一个单倍体基因组中DNA的总和，一个特定的物种具有其特征性的C值 4 基因家族：来自于一个共同的祖先基因，由基因重复及其突变产生。序列相似，功能相近。 5 假基因：来源于功能基因，但以失去活性的DNA序列，有沉默的假基因，也有可转录的假基因 6 人类基因组计划：旨在为30多亿碱基对构成的人类基因组精确测序，发现所有人类基因并搞清其在染色体上的位置，破译人类全部遗传信息 问答题
简述真核生物染色体与原核生物染色体的差别。 答：真核生物基因组都由分散的长链线性DNA分子组成，每个DNA分子都与蛋白质结合组成染色体；原核生物基因组有2种独立结构的遗传物质，一种为拟核里的染色质，一种为质粒 另外，真核生物基因组含大量非编码序列（高度重复序列，多位于着丝粒、端粒）、断裂基因，而原核生物大部分基因都可以编码 名词解释 突变:基因组小区段范围内DNA分子发生的突然的、可遗传的变异现象。 重组:指基因组中大范围区段发生重新组合。 同源重组:指发生在非姐妹染色单体（sister chromatin) 之间或同一染色体上含有同源序列的DNA分子之间或分子之内的重新组合 转座:一段DNA片段或其拷贝从染色体的一个位置转移到另一位置，并在插入位点两侧产生一对短的正向重复序列 基因重复:含有基因的DNA片段发生重复，可能因同源重组作用出错而发生，或是因为反转录转座与整个染色体发生重复所导致 比较基因组学:在基因组水平上研究不同物种和品系之间在基因组结构与功能方面的亲缘关系及其内在联系的一门新兴交叉学科
最新生物信息学考试复习
——古A．名词解释 1. 生物信息学：广义是指从事对基因组研究相关的生物信息的获取，加工，储存，分配，分析和解释。狭义是指综合应用信息科学，数学理论，方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据的科学。 2. 基因芯片：将大量已知或未知序列的DNA片段点在固相载体上，通过物理吸附达到固定化（cDNA芯片），也可以在固相表面直接化学合成，得到寡聚核苷酸芯片。再将待研究的样品与芯片杂交，经过计算机扫描和数据处理，进行定性定量的分析。可以反映大量基因在不同组织或同一组织不同发育时期或不同生理条件下的表达调控情况。 3. NCBI：National Center for Biotechnology Information.是隶属于美国国立医学图书馆（NLM）的综合性数据库，提供生物信息学方面的研究和服务。 4. EMBL：European Molecular Biology Laboratory.EBI为其一部分，是综合性数据库，提供生物信息学方面的研究和服务。 5. 简并引物：PCR引物的某一碱基位置有多种可能的多种引物的混合体。 6. 序列比对：为确定两个或多个序列之间的相似性以至于同源性，而将它们按照一定的规律排列。
7. BLAST：Basic Local Alignment Search Tool.是通过比对(alignment)在数据库中寻找和查询序列(query)相似度很高的序列的工具。 8. ORF：Open Reading Frame.由起始密码子开始，到终止密码子结束可以翻译成蛋白质的核酸序列，一个未知的基因，理论上具有6个ORF。 9. 启动子：是RNA聚合酶识别、结合并开始转录所必须的一段DNA序列。原核生物启动子由上游调控元件和核心启动子组成，核心启动子包括-35区（Sextama box）TTGACA，-10区（Pribnow Box）TATAAT，以及+1区。真核生物启动子包括远上游序列和启动子基本元件构成，启动子基本元件包括启动子上游元件（GC岛，CAAT盒），核心启动子（TATA Box，+1区帽子位点）组成。 10. motif：模体，基序，是序列中局部的保守区域，或者是一组序列中共有的一小段序列模式。 11. 分子进化树：通过比较生物大分子序列的差异的数值重建的进化树。 12. 相似性：序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相似DNA碱基或氨基酸残基序列所占的比例。 13. 同源性：两个基因或蛋白质序列具有共同祖先的结论。
生物信息学分析
4、生物信息学分析 通过核苷酸序列数据库和基因序列同源性在线分析途径初步对Rv2029c基因进行分类整理。由于结核分枝杆菌耐利福平野生株与核苷酸序列数据库KEGG GENES中的结核分枝杆菌标准株H37Rv的匹配率为100%，以下对基因的分析按照结核分枝杆菌标准株H37Rv的数据库信息进行，即完全匹配的1020bp长度序列（本次提取基因中包含上下游引物等序列，较长，1346bp）。 4.1基本信息 表1 基因基本信息 4.2基因组信息 表2 基因组信息
5、PLN02341（PfkB型碳水化合物激酶家族蛋白），位点208-294 6、PTZ0029（核糖激酶），位点205-301 药物靶点1、同源基因没有药物靶点 2、非同源但序列相似基因没有药物靶点 图3 蛋白结构域 4.3蛋白表达 4.3.1 二级结构分析 预测结果显示，PfkB蛋白的二级结构中β转角占46.61%，α螺旋占33.63%，β折叠占19.76%。转角结构和螺旋结构构成了结核分枝杆菌PfkB蛋白二级结构的骨架。
图4 蛋白二级结构 4.3.2 跨膜区分析 Tuberculist跨膜蛋白预测结果表明：蛋白长度339aa，预测跨膜蛋白数0。 图5 蛋白跨膜区分析 4.3.3 信号肽预测 Predict Protein分析表明PfkB蛋白氨基酸残基没有信号肽，由此推断此蛋白不包含信号肽，不是分泌型蛋白质。
图6 蛋白信号肽预测 4.3.4 疏水性分析 分析结果显示，蛋白最大疏水指数为2.411，最小疏水指数为-2.372。
图7 蛋白疏水性分析 4.3.5 DNA同源性分析 表3 基因同源性分析 菌株序列覆盖 率 E值一致性 Mycobacterium tuberculosis strain Beijing-like, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium bovis subsp. bovis AF2122/97 complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis 18b genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis H37RvSiena, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis str. Kurono DNA, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis 49-02 complete 100% 0.0 100%
生物信息学复习
一、名词解释(31个) 1.生物信息学:广义：应用信息科学的方法和技术，研究生物体系和生物过程中信 息的存贮、信息的内涵和信息的传递，研究和分析生物体细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程中的各种生物信息，或者也可以说成是生命科学中的信息科学。狭义：应用信息科学的理论、方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据。 2.二级数据库：对原始生物分子数据进行整理、分类的结果，是在一级数据库、实验 数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的。 3.多序列比对：研究的是多个序列的共性。序列的多重比对可用来搜索基因组序列的 功能区域，也可用于研究一组蛋白质之间的进化关系。 4.系统发育分析：是研究物种进化和系统分类的一种方法，其常用一种类似树状分支 的图形来概括各种（类）生物之间的亲缘关系，这种树状分支的图形称为系统发育树。 5.直系同源：如果由于进化压力来维持特定模体的话，模体中的组成蛋白应该是进化 保守的并且在其他物种中具有直系同源性。 指的是不同物种之间的同源性，例如蛋白质的同源性，DNA序列的同源性。（来自百度） 6.旁系（并系）同源：是那些在一定物种中的来源于基因复制的蛋白，可能会进化出 新的与原来有关的功能。用来描述在同一物种内由于基因复制而分离的同源基因。 （来自百度） 7.FASTA序列格式：将一个DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的核苷酸或 氨基酸字符串。 8.开放阅读框（ORF）：是结构基因的正常核苷酸序列，从起始密码子到终止密码子 的阅读框可编码完整的多肽链，其间不存在使翻译中断的终止密码子。（来自百度）9.结构域：大分子蛋白质的三级结构常可分割成一个或数个球状或纤维状的区域，折 叠得较为紧密，各行其功能，称为结构域。 10.空位罚分：序列比对分析时为了反映核酸或氨基酸的插入或缺失等而插入空位并进 行罚分，以控制空位插入的合理性。（来自百度） 11.表达序列标签：通过从cDNA文库中随机挑选的克隆进行测序所获得的部分cDNA的 3’或5’端序列。（来自文献） 12.Gene Ontology 协会： 13.HMM 隐马尔可夫模型：将核苷酸序列看成一个随机序列，DNA序列的编码部分与非 编码部分在核苷酸的选用频率上对应着不同的Markov模型。 14.一级数据库：数据库中的数据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 15.序列一致性：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的氨基酸成员, 可用百分比表示。 16.序列相似性：指同源蛋白质的氨基酸序列中一致性氨基酸和可取代氨基酸所占的比 例。 17.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。（来自百度） 18.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。（来自百度）
高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)
基因组测序基础知识 ㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。 目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种： 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序； 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序； 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序，完成基因组拼接。 采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。 实验流程： 公司服务内容 1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头， 去污染）；序列组装达到精细图标准 2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展 示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？
(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证，用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式 目前3种测序技术 Roche 454，Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中，Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp，经常用于基因组骨架的组装，而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例，对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。 单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段，引物序列连接到DNA片段的一端，然后末端加上接头，将片段固定在flow cell上生成DNA簇，上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点，在第一轮测序完成后，去除第一轮测序的模板链，用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增，以达到第二轮测序所用的模板量，进行第二轮互补链的合成测序(图2)。 图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法
蛋白质组学生物信息学分析介绍
生物信息学分析FAQ CHAPTER ONE ABOUT GENE ONTOLOGY ANNOTATION (3) 什么是GO？ (3) GO和KEGG注释之前，为什么要先进行序列比对（BLAST）？ (3) GO注释的意义？ (3) GO和GOslim的区别 (4) 为什么有些蛋白没有GO注释信息？ (4) 为什么GO Level 2的统计饼图里蛋白数目和差异蛋白总数不一致？ (4) 什么是差异蛋白的功能富集分析&WHY？ (4) GO注释结果文件解析 (5) Sheet TopBlastHits (5) Sheet protein2GO/protein2GOslim (5) Sheet BP/MF/CC (6) Sheet Level2_BP/Level2_MF/Level2_CC (6) CHAPTER TWO ABOUT KEGG PATHWAY ANNOTATION (7) WHY KEGG pathway annotation? (7) KEGG通路注释的方法&流程？ (7) KEGG通路注释的意义？ (7) 为什么有些蛋白没有KEGG通路注释信息？ (8) 什么是差异蛋白的通路富集分析&WHY？ (8) KEGG注释结果文件解析 (8) Sheet query2map (8) Sheet map2query (9) Sheet TopMapStat (9) CHAPTER THREE ABOUT FEATURE SELECTION & CLUSTERING (10) WHY Feature Selection? (10)
聚类分析（Clustering） (10) 聚类结果文件解析 (10) CHAPTER FOUR ABOUT PROTEIN-PROTEIN INTERACTION NETWORK (12) 蛋白质相互作用网络分析的意义 (12) 蛋白质相互作用 VS生物学通路？ (12) 蛋白质相互作用网络分析结果文件解析 (12)
生物信息学名词解释
1.计算生物信息学（Computational Bioinformatics）是生命科学与计算机科学、数理科学、化学等领域相互交叉而形成的一门新兴学科，以生物数据作为研究对象，研究理论模型和计算方法，开发分析工具，进而达到揭示这些数据蕴含的生物学意义的目的。 2.油包水PCR (Emulsion PCR) : 1) DNA片段和捕获磁珠混合; 2) 矿物油和水相的剧烈震荡产生油包水环境; 3) DNA片段在油包水环境中扩增;4) 破油并富集有效扩增磁珠。 3.双碱基编码技术：在测序过程中对每个碱基判读两遍，从而减少原始数据错误，提供内在的校对功能。代表测序方法：solid 测序。 4.焦磷酸测序法：焦磷酸测序技术是由4种酶催化的同一反应体系中的酶级联化学发光反应,适于对已知的短序列的测序分析,其可重复性和精确性能与SangerDNA测序法相媲美,而速度却大大的提高。焦磷酸测序技术不需要凝胶电泳,也不需要对DNA样品进行任何特殊形式的标记和染色,具备同时对大量样品进行测序分析的能力。在单核苷酸多态性、病原微生物快速鉴定、病因学和法医鉴定研究等方面有着越来越广泛的应用。例如：454测序仪 ：用蛋白质序列查找核苷酸序列。 :STS是序列标记位点（sequence-tagged site）的缩写，是指染色体上位置已定的、核苷酸序列已知的、且在基因组中只有一份拷贝的DNA短片断，一般长200bp －500bp。它可用PCR方法加以验证。将不同的STS依照它们在染色体上的位置依次排列构建的图为STS图。在基因组作图和测序研究时，当各个实验室发表其DNA测序数据或构建成的物理图时，可用STS来加以鉴定和验证，并确定这些测序的DNA片段在染色体上的位置；还有利于汇集分析各实验室发表的数据和资料，保证作图和测序的准确性。 :表达序列标签技术（EST，Expressed Sequence Tags）EST技术直接起源于人类基因组计划。 ：生物信息学数据库。UniGene试图通过计算机程序对GeneBank中的序列数据进行适当处理，剔除冗余部分，将同一基因的序列，包括EST序列片段搜集到一起，以便研究基因的转录图谱。UniGene除了包括人的基因外，也包括小鼠、大鼠等其它模式生物的基因。 :开放阅读框（ORF，open reading frame )是基因序列的一部分，包含一段可以编码蛋白的碱基序列，不能被终止子打断。编码一个蛋白质的外显子连接成为一个连续的ORF。 10.分子钟检验：只有分子钟的，没听过分子钟检验。一种关于分子进化的假说，认为两个物种的同源基因之间的差异程度与它们的共同祖先的存在时间(即两者的分歧时间)有一定的数量关系
用于新基因的生物信息学分析
用于新基因的生物信息 学分析 ★★★★★ reasonspare(金币+5,VIP+0):谢谢分享，欢迎常来！ lwf991229(金币+0,VIP+0):置为资源帖~~ 2-9 16:12 lwf991229(金币+0,VIP+0):高亮~ 2-9 16:13 核酸序列的基本分析 运用DNAMAN软件分析核酸序列的分子质量、碱基组成和碱基分布。同时运用BioEdit（版本7.0.5.3）软件对基因做酶切谱分析。 碱基同源性分析 运用NCBI信息库的BLAST程序对基因进行碱基同源性分析(Translated query vs.protien database(blastx))网站如下：https://www.wendangku.net/doc/156042967.html,/BLAST/ 参数选择：Translated query-protein database [blastx]；nr;stander1 开放性阅读框（ORF）分析 利用NCBI的ORF Finder程序对基因做开放性阅读框分析，网址如下： https://www.wendangku.net/doc/156042967.html,/projects/gorf/orfig.cgi 参数选择：Genetic Codes：1 Standard 对蛋白质序列的结构功能域分析 运用简单模块构架搜索工具（Simple Modular Architecture Research Tool,SMART）对基因的ORF出的蛋白质序列进行蛋白质结构功能域分析。该数据库由EMBL建立，其中集成了大部分目前已知的蛋白质结构功能域的数据。 网址如下：http://smart.embl-heidelberg.de/ 运用NCBI的BLAST程序再对此蛋白质序列进行rpsBlast分析 参数选择：Search Database：CDD v2.07－11937PSSM
生物信息学分析
生物信息学分析 生物信息学难吗？ 经常有人向我问这个问题，这有什么疑问吗？如果不难学，根本就不用问我这个问题。也无需投入那么多时间精力就能掌握，更无需花费三四千元参加线下的培训班，也不会月薪过万。所以，答案很肯定，道理很简单：生物信息比较难学。 为什么难学？ 我总结里几点原因。首先，这是一个交叉学科，要求你既要有生物学的基础，又要有很强的计算机操作技能。这个就有点困难了。因为只是一个生物学就包括多个门类，有很多东西需要去学习，还需要学习计算机知识。很多人一门内容还没学明白，现在还得在加一门，这就属于祸不单行，雪上加霜，屋漏偏逢连夜雨。因此，这种既懂生物学，又懂计算机的复合型人才就比较短缺。而且，生物信息本质上属于数据挖掘，除了生物，计算机，到后面还需要极强的统计学知识才能做好数据分析，所以，还得加上统计学，也就是生物信息学=生物学+计算机科学+统计学三门学科的知识，这也就是为什么生物信息学比较难学。 第二个原因，生物信息本身就包括很多内容，比如DNA的分析，RNA的分析，甲基化的分析，蛋白质的分析等方面，每一
门类又完全不同，从物种方面来分，动物，植物，微生物，医学等有差别很大，很难有一劳永逸，放之四海而皆准的分析方法。 第三个原因就是生物信息是一门快速发展的学习，会出现很多新的测序方法，比如sanger测序，illumina，BGIseq，PacBio，IonTorrent，Nanopore等，每一个平台技术原理完全不同，因此数据特点也完全不同，这就需要针对每一个平台的数据做专门的学习，而且每个平台又在不断的推陈出现，可能今天你刚开发好的方法，产品升级了，都得推倒重来。还有很多新的技术，例如现在比较火的单细胞测序，Hi-C测序，Bionano测序等等内容，以后还出现更多新技术新方法，足够让你活到老，学到老。当然，你先要能活到老，吾生也有涯，而知也无涯。以有涯随无涯，殆已！ 高风险才有高收益 当然啦，虽然你已经看到学习生物信息肯定是不容易了，门槛很高，但是呢，门槛高也有很多好处，就是挡住了一部分人，当你学会了，迈过门槛，你的身价就提高了。如果人人都很容易掌握了，那么也就不值钱了。所以，生物信息，前途是光明的，道路是曲折的。
生物信息学分析方法
核酸和蛋白质序列分析 蛋白质, 核酸, 序列 关键词：核酸序列蛋白质序列分析软 件 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.wendangku.net/doc/156042967.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.wendangku.net/doc/156042967.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.wendangku.net/doc/156042967.html,/fasta33/）和BLAST （https://www.wendangku.net/doc/156042967.html,/BLAST/）是目前运用较为广泛的相似性搜索工具。这两