第２８卷第２期河南工业大学学报（自然科学版）
２００７年４月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｅｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ｖ０１．２８，Ｎｏ．２
Ａｐｒ．２００７
文章编号：１６７３－２３８３（２００７）０２－－００５５—０４
微生物亚油酸异构酶的生物信息学分析
张琳，曹健，陈金鹏
（河南工业大学生物工程学院，河南郑州４５００５２）
摘要：运用生物信息学方法，对已在ＧｅｎＢａｎｋ上公开发表的罗伊氏乳杆茵、疮疱丙酸杆茵、嗜酸乳杆菌、植物乳杆茵和短双岐杆菌等的亚油酸异构酶基因序列进行了分析，并对这些基因序列编码的蛋白质进行了预测．
关键词：生物信息学；亚油酸异构酶；序列分析
中图分类号：Ｑ９３２文献标识码：Ｂ
０引言
共轭亚油酸（Ｃｏｎｊｕｇａｔｅｄｌｉｎｏｌｅｉｅａｃｉｄ，ＣＬＡ）是亚油酸（Ｌｉｎｏｌｅｉｃａｃｉｄ，ＬＡ）（９ｃ，１２ｃ一１８：２）分子的十多种位置与几何异构体的通称．在各种共轭亚油酸异构体中，ｃ９，ｔ１１—１８：２和ｔ１０，ｅ１２—１８：２２种异构体被认为最具有生物活性¨１，有抗癌、抗动脉粥样硬化、减肥、促进生长、缓和免疫反应副作用等功能，在医药、食品、保健品、化妆品等行业中具有广阔的应用前景．
在已知的能产生共轭亚油酸异构酶的微生物中，有些是厌氧菌，不利于进行大规模的产酶培养；有些是兼性厌氧菌，生长较为缓慢，且生长受到ＣＬＡ产物的抑制旧引．因此，应用这些天然菌种发酵产酶或直接生产ＣＬＡ仍存在不少问题，尚无法进入实际应用．于是，构建基因工程菌来表达共轭亚油酸异构酶，就成为工业发酵生产共轭亚油酸异构酶的一条重要途径．
通过对亚油酸异构酶进行生物信息学研究，利用生物信息学这个生物信息和数据处理工具，可以为该酶的分子生物学研究提供一些依据和设想，提高该酶的基因研究水平和内容，促进该酶基因工程菌的构建．对共轭亚油酸异构酶基因进行生物信息学性质的分析，将有助于了解相关基因
收藕日期：２００６－０９－２８
基金项目：河南省杰出青年科学基金项目（０４１２０００１８００）；河南省高校杰出科研人才创新工程项目（２００６ＫＹＣＸ００８）
作者简介：张琳（１９８０一），女，山东平度人，硕士研究生。研究方向为食品微生物学．的生物学性质、同源性等生物进化信息，有助于对该酶进行基因工程菌的构建，为发酵生产亚油酸异构酶开创条件．笔者对罗伊氏乳杆菌（Ｌａｃｔｏｂａ?ｃｉｌｌｕｓｒｅｕｔｅｒｉ）、疮疱丙酸杆菌（Ｐｒｏｐｉｏｎｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ口ｃ—ｎｅｓ）、嗜酸乳杆菌（Ｌ．ａｃｉｄｏｐｈｉｌｕｓ）、植物乳杆菌（工．ｐｌａｎｔａｒｕｍ）、短双歧杆菌（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ６袱）以及孙君社等人从泡菜中分离的一株植物乳杆菌的亚油酸异构酶基因进行了初步分析．
１材料与方法
１．１材料
以在ＧｅｎＢａｎｋ上查找到的若干微生物共轭亚油酸异构酶基因序列为分析对象，包括罗伊氏乳杆菌，基因序列号为ＡＸ０６２０４５［４１；疮疱丙酸杆菌，基因序列号为ＡＸ０６２０８８Ｈ１；嗜酸乳杆菌，基因序列号为ＤＱ２３９４３８【５１；植物乳杆菌，基因序列号为ＤＱ２２７３２２№１；短双歧杆菌，基因序列号为ＡＸ６４７９４３…）；以及孙君社等人从泡菜中分离的一株植物乳杆菌，基因序列号为ＤＱ０１０３３１［ｓ】．１．２方法
序列查找ＮＣＢＩＳｅｑｕｅｎｃｅＶｉｅｗｅｒｖ２．０：ｈｔ．ｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｈｉｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／；序列查找ＥＢＩＳｅｒｖｉｃｅｓ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｂｉ．ａｅ．ｕｋ／ｓｅｒｖｉｃｅｓ／；结构域分析：ｈｔｔｐ：／／ｓｍａｒｔ．ｅｍｂｌ—ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ．ｄｅ／ｓｍａｒｔ／；可读框架分析：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｇｏｄ／ｇｏｄ．ｈｔｍｌ．
用ＤＮＡＭＡＮ、ＢｉｏＥｄｉｔｅ等软件分析ＤＮＡ序列基本特性，包括分析这些ＤＮＡ序列编码的氨基酸序列的基本性质．
万方数据
生物信息学软件及使 刘吉平 liujiping@https://www.doczj.com/doc/da9151029.html, 用概述 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
生物信息学是一门新兴的交叉学生物信息学的概念： 科，它将数学和计算机知识应用于生物学，以获取、加工、存储、分类、检索与分析生物大分子的信息，从而理解这些信息的生物学意义。 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
分析和处理实验数据和公共数据，生物信息学软件主要功能 1.2.提示、指导、替代实验操作，利用对实验数据的分析所得的结论设计下一阶段的实验 3.实验数据的自动化管理 4.寻找、预测新基因及其结构、功能 5.蛋白质高级结构及功能预测（三维建模，目前研究的焦点和难点） 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
功能1. 分析和处理实验数据和公共数据，加快研究进度，缩短科研时间 ?核酸：序列同源性比较，分子进化树构建，结构信息分析，包括基元(Motif)、酶切点、重复片断、碱基组成和分布、开放阅读框（ORF ），蛋白编码区（CDS ）及外显子预测、RNA 二级结构预测、DNA 片段的拼接； ?蛋白：序列同源性比较，结构信息分析（包括Motif ，限制酶切点，内部重复序列的查找，氨基酸残基组成及其亲水性及疏水性分析)，等电点及二级结构预测等等； ?本地序列与公共序列的联接，成果扩大。 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
Antheprot 5.0 Dot Plot 点阵图 Dot plot 点阵图能够揭示多个局部相似性的复杂关系 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
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
水稻瘤矮病毒(RGDV)外层衣壳蛋白 P8的同源模建 高芳銮(Raindy) 同源模建(homology modeling) ，也叫比较模建(Compatative modeling)，其前提是一个或多个同源蛋白质的结构已知，当两个蛋白质的序列同源性高于35%，一般情况下认为它们的三维结构基本相同；序列同源性低于30%的蛋白质难以得到理想的结构模型。同源模建是目前最为成功且实用的蛋白质结构预测方法， SWISS-MODEL 是由SwissProt 提供的目前最著名的蛋白质三级结构预测服务器，创建于1993年，面向全世界的生物化学与分子生物学研究工作者提供免费的自动模建服务。SWISS-MODEL 服务器提供的同源模建有两种工作模式：首选模式(First Approach mode)和 项目模式(Project mode)。 本实例以RGDV P8蛋白为研究对象采用首选模式进行同源模建。 图1 SWISS-MODEL 的主界面 操作流程如下： 1.选择模式 单击左侧的“MENU ”菜单下方的“First Approach mode ”，右侧窗口自动SWISS-MODEL 工作窗口，在相应文本框中分别输入的E-mail 、项目标题、待模建的蛋白质序列，SWISS-MODEL 支持以FASTA 格式直接输入或提交UniProt 的登录号，如图2所示。 《生物信息学分析实践》样 稿
图2 SWISS-MODEL 的序列提交页面 2.参数设置 当前版本只有一个选项可设置，如果用户需要使用指定的模板，可在“Use a specific template ”后的输入框填入ExPDB 晶体图像数据库中的模板代码，其格式为“PDBCODE+ChainID ”，如“1uf2P ”。本例不使用指定模板，默认留空。完毕，点击“Submit Modeling Request ”提交模建请求，服务器返回提交成功的提示，如图3所示： 图3 成功提交 SWISS-MODEL WORKSPACEW 页面会自动刷新，直至模建完成，如图4所示，同时模建结果也会发送到指定的邮箱。 3结果解读 点击下图右上方的“Print/Save this page as ”后的图标，可以将整个结果以PDF 文档格式保存到本地计算机中。模建结果给出了五个部分的信息：模建详情(Model Details)、比对信息(Alignment)、模建评价 (Anolea/Gromos/Verify3D)、模建日志(Modelling log)、模板选择日志(Template Selection Log)。 《生物信息学分析实践》样稿
（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
一、概述 酶的重要性: 酶是生物催化剂 酶的催化作用具有专一性 酶是生物体的一个重要组成成分 酶促反应与食品的品质具有重要的相关性 酶是食品加工的一种重要工具 酶的化学本质: 酶是一种蛋白质，相对分子量为12000－1000000 化学上，酶由蛋白质和辅助因子构成，两者共同承担酶的活性 酶活力或活性是指酶催化一定反应的能力，可用在一定条件下催化某化学反应的速率表示。根据催化反应的性质，酶分为六大类：氧化还原酶、转移酶、水解酶、裂解酶、异构酶和连接酶。 酶的失活通常遵循一级反应动力学模式 酶的活性： 底物浓度与酶活性酶浓度与酶活性 温度与酶活性pH 与酶活性 二、内源酶对食品品质的影响 内源酶(endogenous enzyme)是指存在于食品原料中的固有酶类。 完整细胞中的酶类由于细胞器的控制、酶的结合状态及与底物的分离，酶促反应不能正常进行。 一旦组织受损，酶将会与底物接触，催化底物变化，导致食品的色泽、质构、风味和营养价值发生较大的改变。 1、酶对色泽的影响 导致食品，特别是果蔬果泽变化的主要有三种酶： 脂肪氧合酶(Lipoxygenase, LOX) 叶绿素酶(Chlorophyllase) 多酚氧化酶(Polyphenol oxidase, PPO 脂肪氧合酶Lipoxygenase) 脂肪氧合酶（亚油酸：氧氧化还原酶；EC1.13.1.13）催化含顺，顺－1，4－戊二烯不饱和脂肪酸生成氢过氧化物。 脂肪氧合酶广泛分布于各种植物中，特别是大豆中的活性最高。 脂肪氧合酶对食品色泽的影响是由于氢过氧化物或自由基的漂白效果。 叶绿素酶(Chlorophyllase) 叶绿素酶（叶绿素：脱植基叶绿素水解酶；EC3.1.1.4）将叶绿素分子中的植基水解，产生植醇和脱植基叶绿素。
1、简介 生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学（Genomics）和蛋白质组学（Proteomics）两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。 具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学，蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：（1）新算法和统计学方法研究；（2）各类数据的分析和解释；（3）研制有效利用和管理数据新工具。 生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。 目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。 1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？ 生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。 生物信息学的主要研究方向：基因组学- 蛋白质组学- 系统生物学- 比较基因组学，1989年在美国举办生物化学系统论与生物数学的计算机模型国际会议，生物信息学发展到了计算生物学、计算系统生物学的时代。 姑且不去引用生物信息学冗长的定义，以通俗的语言阐述其核心应用即是：随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。 原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。 2、发展简介 生物信息学是建立在分子生物学的基础上的，因此，要了解生物信息学，就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解。研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始，1866年孟德尔从实验上提出了假设：基因是以生物成分存在，1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸（DNA），在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前，人们仍然认为染色体蛋白质携带基因，而DNA是一个次要的角色。1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律，即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等，腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等。与此同时，Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测
2013/5/23
生物信息学概论
2013-5
提纲
1. 发展简史 2. 主要研究领域 3. 软件和工具
1. 发展简史
1946年 1946 年
美国生产出第一台全自动电子数字计算机“埃尼阿克”
1
2013/5/23
1. 发展简史
1955年 1955 年
Frederick Sanger determined the complete amino acid sequence of insulin in 1955 and earned him his first Nobel prize in Chemistry in 1958.
1. 发展简史
1965年 1965 年
The first Atlas of Protein Sequence and Structure contained sequence information on 65 proteins.
Dr. Margaret Oakley Dayhoff (1925-1983) was a pioneer in the use of computers in chemistry and biology, beginning with her PhD thesis project in 1948. Her work was multi-disciplinary, and used her knowledge of chemistry, mathematics, biology and computer science to develop an entirely new field. She is credited today as a founder of the field of Bioinformatics.
1. 发展简史
1965年 1965 年
First use of molecular sequences for evolutionary studies
One of the founding fathers of the field of molecular evolution
Zuckerkandl, E. and Pauling, L. (1965). "Molecules as documents of evolutionary history." Journal of theoretical biology 8(2): 357.
2
——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。
第２８卷第２期河南工业大学学报（自然科学版） ２００７年４月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｅｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ｖ０１．２８，Ｎｏ．２ Ａｐｒ．２００７ 文章编号：１６７３－２３８３（２００７）０２－－００５５—０４ 微生物亚油酸异构酶的生物信息学分析 张琳，曹健，陈金鹏 （河南工业大学生物工程学院，河南郑州４５００５２） 摘要：运用生物信息学方法，对已在ＧｅｎＢａｎｋ上公开发表的罗伊氏乳杆茵、疮疱丙酸杆茵、嗜酸乳杆菌、植物乳杆茵和短双岐杆菌等的亚油酸异构酶基因序列进行了分析，并对这些基因序列编码的蛋白质进行了预测． 关键词：生物信息学；亚油酸异构酶；序列分析 中图分类号：Ｑ９３２文献标识码：Ｂ ０引言 共轭亚油酸（Ｃｏｎｊｕｇａｔｅｄｌｉｎｏｌｅｉｅａｃｉｄ，ＣＬＡ）是亚油酸（Ｌｉｎｏｌｅｉｃａｃｉｄ，ＬＡ）（９ｃ，１２ｃ一１８：２）分子的十多种位置与几何异构体的通称．在各种共轭亚油酸异构体中，ｃ９，ｔ１１—１８：２和ｔ１０，ｅ１２—１８：２２种异构体被认为最具有生物活性¨１，有抗癌、抗动脉粥样硬化、减肥、促进生长、缓和免疫反应副作用等功能，在医药、食品、保健品、化妆品等行业中具有广阔的应用前景． 在已知的能产生共轭亚油酸异构酶的微生物中，有些是厌氧菌，不利于进行大规模的产酶培养；有些是兼性厌氧菌，生长较为缓慢，且生长受到ＣＬＡ产物的抑制旧引．因此，应用这些天然菌种发酵产酶或直接生产ＣＬＡ仍存在不少问题，尚无法进入实际应用．于是，构建基因工程菌来表达共轭亚油酸异构酶，就成为工业发酵生产共轭亚油酸异构酶的一条重要途径． 通过对亚油酸异构酶进行生物信息学研究，利用生物信息学这个生物信息和数据处理工具，可以为该酶的分子生物学研究提供一些依据和设想，提高该酶的基因研究水平和内容，促进该酶基因工程菌的构建．对共轭亚油酸异构酶基因进行生物信息学性质的分析，将有助于了解相关基因 收藕日期：２００６－０９－２８ 基金项目：河南省杰出青年科学基金项目（０４１２０００１８００）；河南省高校杰出科研人才创新工程项目（２００６ＫＹＣＸ００８） 作者简介：张琳（１９８０一），女，山东平度人，硕士研究生。研究方向为食品微生物学．的生物学性质、同源性等生物进化信息，有助于对该酶进行基因工程菌的构建，为发酵生产亚油酸异构酶开创条件．笔者对罗伊氏乳杆菌（Ｌａｃｔｏｂａ?ｃｉｌｌｕｓｒｅｕｔｅｒｉ）、疮疱丙酸杆菌（Ｐｒｏｐｉｏｎｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ口ｃ—ｎｅｓ）、嗜酸乳杆菌（Ｌ．ａｃｉｄｏｐｈｉｌｕｓ）、植物乳杆菌（工．ｐｌａｎｔａｒｕｍ）、短双歧杆菌（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ６袱）以及孙君社等人从泡菜中分离的一株植物乳杆菌的亚油酸异构酶基因进行了初步分析． １材料与方法 １．１材料 以在ＧｅｎＢａｎｋ上查找到的若干微生物共轭亚油酸异构酶基因序列为分析对象，包括罗伊氏乳杆菌，基因序列号为ＡＸ０６２０４５［４１；疮疱丙酸杆菌，基因序列号为ＡＸ０６２０８８Ｈ１；嗜酸乳杆菌，基因序列号为ＤＱ２３９４３８【５１；植物乳杆菌，基因序列号为ＤＱ２２７３２２№１；短双歧杆菌，基因序列号为ＡＸ６４７９４３…）；以及孙君社等人从泡菜中分离的一株植物乳杆菌，基因序列号为ＤＱ０１０３３１［ｓ】．１．２方法 序列查找ＮＣＢＩＳｅｑｕｅｎｃｅＶｉｅｗｅｒｖ２．０：ｈｔ．ｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｈｉｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／；序列查找ＥＢＩＳｅｒｖｉｃｅｓ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｂｉ．ａｅ．ｕｋ／ｓｅｒｖｉｃｅｓ／；结构域分析：ｈｔｔｐ：／／ｓｍａｒｔ．ｅｍｂｌ—ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ．ｄｅ／ｓｍａｒｔ／；可读框架分析：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｇｏｄ／ｇｏｄ．ｈｔｍｌ． 用ＤＮＡＭＡＮ、ＢｉｏＥｄｉｔｅ等软件分析ＤＮＡ序列基本特性，包括分析这些ＤＮＡ序列编码的氨基酸序列的基本性质． 万方数据
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。
２０１０年第３期总第３５卷中国调味品 ＣＨＩＮＡＣｏＮＤＩＭＥＮＴ 试验研究 嗜酸乳杆菌亚油酸异构酶的分离纯化及酶学性质研究 姚媛媛，韩春然，孟洁，张帅，马永强 （哈尔滨商业大学食品工程学院，哈尔滨１５００７６） 摘要：研究采用ＤＥＡＥ－ＳｅｐｈａｒｏｓｅＦ．Ｆ离子交换层析和ＳｅｐｈａｄｅｘＧ－－１００凝胶过滤层析对嗜酸乳杆茵发酵液中的亚油酸异构酶进行了分离纯化，酶回收率为６．３９，纯化倍数为３７．９倍。经研究确定酶最适ｐＨ为６．０，最适反应温度为３０℃。在ｐＨ６～８之间，亚油酸异构酶可保持较高活力，超出此范围，酶活力明显下降；该酶对高温敏感，５０℃保温２ｈ，酶活力即变得很低；亚油酸异构酶受底物ＬＡ的抑制，酶反应最适ＬＡ浓度为１．５×ｌＯ—ｇ／ｍＬ，过高ＬＡ则对酶产生抑制作用。 关键词：亚油酸异构酶；离子交换层析；凝胶过滤；酶活力 中图分类号：ＴＳ２０１．２５文献标识码：Ｂ文章编号：１０００一９９７３（２０１０）０３—００４３一０５ＩｓｏｌａｔｉｏｎａｎｄｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＩｉｎｏｌｅａｔｅｉｓｏｍｅｒａｓｅｆｒＯｍＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓａｃｉｄｏｐｈｉｌｕｓ ａｎｄｉｔｓｅｎｚｙｍｏｌｏｇｙＣｈａｒａＣｔｅｒｉＳｔｉＣＳ ＹＡｏＹｕａｎ－ｙｕａｎ，ＨＡＮＣｈｕｎ－ｒａｎ，ＭＥＮＧＪｉｅ，ＺＨＡＮＧＳｈｕａｉ，ＭＡＹｏｎｇ－ｑｉａｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＦｏｏｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨａｒｂｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｏｍｍｅｒｃｅ，Ｈａｒｂｉｎ１５００７６，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＬｉｎｏｌｅａｔｅｉｓｏｍｅｒａｓｅｗａｓｉｓｏｌａｔｅｄａｎｄｐｕｒｉｆｉｅｄｆｒｏｍｔｈｅｆｅｒｍｅｎｔａｔｉｏｎｂｒｏｔｈｏｆＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓａｃｉｄｏｐｈｉｌｕｓｂｙＤＥＡＥ－ＳｅｐｈａｒｏｓｅＦ．Ｆ．ｉｏｎｅｘｃｈａｎｇｅｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙａｎｄＳｅｐｈａｄｅｘＧ－１００ｇｅｌｐｅｒｍｅ－ａｔｉｏｎｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙ．Ｒｅｃｏｖｅｒｙｒａｔｅｏｆｌｉｎｏｌｅａｔｅｉｓｏｍｅｒａｓｅｗａｓ６．３９，ｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｗａｓ３７．９一ｆｏｌｄ．ＴｈｅｏｐｔｉｍａｌｐＨｗａｓ６．０，ｏｐｔｉｍａｌｒｅａｃｔｉｏｎｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｗａｓ３０℃．Ｔｈｅａｃｔｉｖｉｔｙｏｆｌｉｎｏｌｅａｔｅｉｓｏｍｅｒａｓｅｍａｉｎ—ｔａｉｎｅｄｈｉｇｈａｔｐＨ６～８．ｔｈｅａｃｔｉｖｉｔｙｄｅｃｒｅａｓｅｄｂｅｙｏｎｄｔｈｉｓｒａｎｇｅ；ｔｈｅｅｎｚｙｍｅｗａｓｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｈｉｇｈｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｔｈｅａｃｔｉｖｉｔｙｗａｓｖｅｒｙｌｏｗａｆｔｅｒｉｎｃｕｂａｔｉｏｎａｔ５０℃ｆｏｒ２ｈ；ｌｉｎｏｌｅａｔｅｉｓｏｍｅｒａｓｅｗａｓｉｎｈｉｂ—ｉｔｅｄｂｙｔｈｅｓｕｂｓｔｒａｔｅ（ＬＡ），ｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆＬＡｆｏｒｔｈｅｅｎｚｙｍｅｗａｓ１．５×１０一ｇ／ｍＬ，ｌｉ—ｎｏｌｅａｔｅｉｓｏｍｅｒａｓｅｗｉｌｌｂｅｉｎｈｉｂｉｔｅｄｂｙｈｉｇｈｅｒｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆＬＡ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｌｉｎｏｌｅａｔｅｉｓｏｍｅｒａｓｅｉｏｎｅｘｃｈａｎｇｅｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙ；Ｓｅｐｈａｄｅｘｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙ；ｅｎｚｙｍｅｔｉＣ－ｔｉｖｉｔｙ 共轭亚油酸（Ｃｏｎｊｕｇａｔｅｄｌｉｎｏｌｅｉｃａｃｉｄ，ＣＬＡ）是一类在９与１１位、１０位与１２位或１１与１３位碳原子处含有顺式或反式共轭双键的十八碳二烯酸，是亚油酸（Ｌｉｎｏｌｅｉｃａｃｉｄ，ＬＡ）的一组构象和位置异构体［１］。其中，ｃ９，ｔｌｌ和ｔ１０，ｃ１２两种异构体被认为具有较高的生物活性［ｚ３。研究表明，ＣＬＡ具有抗肿瘤、抗血管硬化、降血脂和胆固醇、抗血栓、抗氧化、防治糖尿病、改善骨组织代谢、抑制脂肪积累和调节免疫等多种重要生理功能［３］。如今，ＣＬＡ已成为药物、食品、保健品、化妆品、饲料等研究领域的一个热点。为了满足对 收稿日期：２００９—１１—２５ＣＬＡ的需求，近年来，生命科学、食品科学等领域的研究者们就ＣＬＡ的生产、分离纯化技术、检测技术等方面做了大量的研究工作。 ＣＬＡ的生物转化，即利用亚油酸异构酶有选择性地将亚油酸转化成ＣＬＡ的活性异构体，与化学合成法相比，生物合成法的特异性强，产物中活性ＣＬＡ异构体含量高。条件也非常温和，因此ＣＬＡ的生物转化已成为该领域未来的发展方向［‘］。 本研究就嗜酸乳杆菌发酵所产的亚油酸异构酶的分离纯化方法及部分酶学特性进行了研究，探讨了环 ?－－——４３?－－—— 万方数据
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.doczj.com/doc/da9151029.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.doczj.com/doc/da9151029.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.doczj.com/doc/da9151029.html,/fasta33/）和BLAST （https://www.doczj.com/doc/da9151029.html,/BLAST/）是目前运用较为广泛的相似性搜索工具。这两
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%
《精要速览系列-先锋版生物信息学（第二版）》 D.R.Westhead，J.H.Parish & R.M.Twyman 科学出版社2004 A生物信息学概述 相关学习网站https://www.doczj.com/doc/da9151029.html,/inbioinformatics B数据采集 DNA,RNA和蛋白质测序 1．DNA测序原理 DNA中核苷酸的顺序是通过链式终止测序【也称为脱氧测序（dideoxy sequencing）或以发明人命名的Sanger方法】来确定。 2．DNA序列的类型 基因组DNA，是直接从基因组中得到，包括自然状态的基因 复制DNA（copy DNA, cDNA），通过反转录ｍＲＮＡ得到的 重组DNA，包括载体序列如质粒，修饰过的病毒和在实验室使用的其他遗传元件等 3．基因组测序策略 散弹法测序（shotgun sequence）包括随机DNA片段的生成，通过大量片段测序来覆盖整个基因组 克隆重叠群测序（clone contig）DNA片段用推理的方法亚克隆，并且进行系统的测序直到整个序列完成 4．序列质量控制 通过在DNA双链上进行多次读取完成高质量序列数据的测定 可使用如Phred等程序对最初的跟踪数据（trace data）进行碱基识别和质量判断。 载体序列和重复的DNA片段被屏蔽后，使用Phred等程序将序列拼接成重叠群 （contigs），剩下的不一致部分通过人工修饰解决 5．单遍测序 低质量的序列数据可以由单次读段（read）产生（单遍测序，single-pass sequencing）。 尽管不很准确，但单遍测序如ESTs和GSS s，可以低廉的价格快速大量的产生 6．RNA测序 因为有大量的小核苷酸（minor nucleotide）（化学改变的核苷）存在于转移RNA （tRNA）和核糖体RNA（rRNA）中，所以RNA测序不能像DNA测序那样直接进行。 需要用特殊的方法来识别被改变的核苷，包括生化实验，核磁共振谱（NRM spectroscopy）和质谱（MS）技术 7．蛋白质测序 蛋白质序列可以通过DNA序列推断得到，而RNA测序不能提供有关已改变残基或其他类型的翻译后蛋白质修饰（比如剪接或二硫键的形成） 大部分蛋白质测序是通过质谱（MS）技术进行的