推荐使用人类基因组变异协会关于序列变异描述的规范_刘华

高通量测序在人类基因组研究中的应用人类基因组是指人体内所有基因的总和。

它是一个巨大的信息存储库，它决定了人类的特征和性状。

高通量测序技术在人类基因组研究中扮演着至关重要的角色。

自从2001年完成人类基因组计划以来，高通量测序已经成为研究人类基因组的主要手段之一。

本文将探讨高通量测序在人类基因组研究中的应用。

一、分析序列变异相关基因高通量测序技术可以用来研究基因组中的变异。

不同个体之间的基因组变异是导致人类物种多样性和疾病多样性的主要原因之一。

通过高通量测序，可以很容易地识别那些与疾病或特定特征相关的基因变异。

这种信息可以帮助生物学家确定疾病的遗传因素，并用于创新药物的研发。

二、揭示复杂疾病的遗传因素过去，许多疾病被认为是由单基因遗传的，但是，随着技术的进步，越来越多的研究表明，大多数常见疾病都是由多个基因变异的互动而导致的。

高通量测序技术可以用于大规模的基因组关联研究，以揭示复杂疾病的遗传和环境因素之间的复杂交互。

比如，科学家可以通过高通量测序技术找到某些与心血管疾病或癌症有关的基因，并在大规模人类群体中验证这些基因的作用。

三、精确定位癌症风险基因高通量测序也可以用于快速定位癌症风险基因。

通过检查大量样本的基因组序列，科学家可以有效地识别基因组中那些与特定癌症相关的基因。

最终，这些发现可以用于开发新的癌症治疗方法。

四、评估药物疗效高通量测序可以用于评估药物疗效和确保临床试验的准确性。

可以使用高通量测序技术比较患者在治疗前后基因组序列的变化，以确定特定药物是否有效。

这种信息可以用于调整治疗方案和确定哪些患者最适合哪种药物治疗。

五、研究人类群体的起源和迁徙高通量测序技术可以用于研究人类群体的起源和迁徙。

通过对人类基因组的整体分析，科学家可以确定人类祖先的起源地和人类群体的迁徙历史。

六、预测个体疾病风险除了上述应用之外，高通量测序技术还可以用于预测个体疾病风险。

通过分析个体基因组序列中的遗传变异，科学家可以估计个体患某些疾病的风险。

基因组学题库一基因组学介绍1 基因组与基因组学基因组是指生物的整套染色体所含有的全部DNA序列，是生物体所有遗传信息的总和。

基因组学（Genomics）是以生物信息学分析为手段研究基因组的组成、结构、表达调控机制和进化规律的一门学科，研究对象是基因组结构特征、变演规律和生物学意义。

2 C质与C质悖论C值（C value)通常是指某一生物单倍体基因组DNA的总量。

C值悖论（C Value Paradox)：生物的复杂性与基因组的大小并不完全成比例增加。

3 人类基因组计划及其8个目标人类基因组计划(human genome project, HGP)是由美国科学家于1985年率先提出，于1990年正式启动的。

美、英、法、德、日和我国科学家共同参与了这一预算达30亿美元的人类基因组计划。

按照这个计划的设想，在2005年，要把人体内约10万个基因的密码全部解开，同时绘制出人类基因的谱图。

其8个目标：1）人类DNA序列（Human DNA sequence）；2）开发测序技术（Develop sequencing technology）；3）识别人类基因组序列变异（Identify human genome sequence variation）；4）功能基因组学技术（Functional genomics technology）；5）比较基因组学（Comparative genomics）；6）伦理、法律、社会问题（ELSI: ethical, legal, and social issues）；7）生物信息学和系统生物学（Bioinformatics and computational biology）；8）Training and manpower。

4 什么是宏基因组（metagenomics）？研究一类在特殊的或极端的环境下共栖生长微生物的混合基因。

生境中全部微小生物遗传物质的总和。

它包含了可培养的和未可培养的微生物的基因，目前主要指环境样品中的细菌和真菌的基因组总和。

人类基因组变异数据库搭建思路分析概述人类基因组是由数以亿计的碱基对组成的DNA序列，它包含了人类所有的遗传信息。

人类基因组变异数据库是收集和整理人类基因组中发现的各种基因变异和多态性信息的重要工具。

通过构建人类基因组变异数据库，我们可以深入了解人类基因组的结构、进化和疾病相关性，为研究人类遗传学、疾病诊断和个体化医疗提供有力的支持。

数据库设计与构建1. 确定数据来源和质量控制：人类基因组变异数据库的建设需要收集各种来源的数据，包括科学文献、公共数据库以及研究实验室自己的数据。

在收集数据的过程中，需要进行严格的质量控制，筛除可靠性较低的数据，确保数据的准确性和可信度。

2. 数据整合与标准化：不同数据来源的数据格式、命名规则和注释方式可能存在差异，为了使数据库的数据能够互相对接和比较，需要进行数据整合和标准化工作。

通过制定统一的数据格式、命名规则和注释标准，将各种数据整合为统一的数据模式，方便用户进行查询和分析。

3. 建立数据表和索引：根据人类基因组变异的不同类型，可以设计建立多个数据表来存储相关数据，如SNP（单核苷酸多态性）、CNV（拷贝数变异）等。

在建立数据表时，需要为主键和索引字段设置合适的数据类型和长度，以提高数据的检索效率。

4. 数据存储与备份：人类基因组变异数据库所涉及的数据量庞大，为了保证数据的安全性和可用性，需要选择适当的数据库存储系统，并定期进行数据的备份和恢复。

常见的数据库存储系统包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。

数据库功能与应用1. 数据录入与查询功能：数据库应提供数据录入和查询功能，研究人员可以将新发现的基因组变异数据录入数据库，并通过数据库查询功能检索已有的数据。

为了提高查询效率，可以通过设置条件查询和索引优化等方式提升数据库的性能。

2. 数据分析与挖掘功能：数据库中的数据可以被用于各种数据分析和挖掘任务，如基因多态性分析、基因频率分布、基因变异与疾病相关性等。

人类基因组测序参考序列人类基因组测序参考序列的形成是一个长期且复杂的过程。

在科技的不断进步与人类对基因研究的兴趣不减之际，人类基因组测序参考序列的建立为基因研究领域提供了宝贵的资源与工具。

本文将对人类基因组测序参考序列的形成过程进行一步一步的详细讲解。

首先，我们需要了解什么是人类基因组测序参考序列。

基因组是一个生物体内所有基因组成的集合，而基因是控制遗传信息传递和表达的单位。

人类基因组测序参考序列是指对人类基因组进行系统测序和分析后所得到的一套基因组序列信息，它在基因研究、疾病诊断与治疗以及人类起源和进化等方面具有重要的意义。

第一步是建立一个国际合作的人类基因组测序项目。

在1990年代初，人类基因组计划（Human Genome Project，HGP）被启动，这是一个由国际上许多科研机构合作实施的项目。

该项目的目标是对人类基因组进行高质量、高覆盖率的测序，建立人类基因组测序参考序列。

第二步是测序技术的选择与发展。

在1990年代初，测序技术还处于起步阶段，传统的链终止法测序速度慢且费时费力。

然而经过后续的技术进步，测序速度大大提高且成本大幅降低。

第三步是样本的选择。

为了建立一个基本全面的人类基因组测序参考序列，研究人员需要选择来自不同人种和族群的样本。

这样可以更好地代表全球人类多样性，增加该参考序列的普适性与适用性。

第四步是样本的分析与处理。

在测序之前，样本需要经过DNA提取和样本质量检测等处理步骤。

此外，还需要进行DNA文库构建、文库质检、文库测序和数据分析等流程，确保测序数据的质量和可靠性。

第五步是测序数据的整理和比对。

通过使用计算工具和软件，可以将测序数据与已有的人类基因组序列进行比对和整理，找出与已知基因组的相似性和差异性。

这一步的目的是识别和注释出人类基因组序列中的各种特征和元件，例如基因、调控区域和非编码RNA等。

第六步是不断完善和修订参考序列。

人类基因组是一个复杂的系统，其中存在一些变异和多态性。

人类基因组的比较分析随着科技的不断进步，人类基因组的比较分析已经成为了当今生物医学研究中的一个重要领域。

通过比较不同物种基因组之间的异同，能够帮助我们更好地理解生命的本质，研究疾病的发生机制以及探索生命的起源和进化过程。

本文将探讨人类基因组的比较分析及其应用，从不同的角度探讨这个令人着迷的领域。

1. 基因组的比较分析方法基因组的比较分析主要是通过对不同生物个体基因组的序列进行比较，找出其之间的相似性和差异性。

常用的比较方法包括:（1）比较序列的相似性。

这是最基本的比较方法，可以用来确定两个不同个体之间基因序列的相似性程度。

通过比较相同区域的序列长度、碱基类型、序列位置等指标，可以评估它们的相似性。

（2）比较基因的结构。

除了看基因序列相似性之外，还可以比较基因的结构和功能。

可以通过比较两个基因的外显子、内含子、剪接位点等来评估它们的相似性和差异性。

（3）比较基因组的组成。

不同基因组的组成会存在很大差异，比如基因数目、基因密度、转座子数目等。

通过比较不同基因组之间的组成和结构，可以进一步探索不同物种生命的起源和进化。

2. 人类基因组的比较分析（1）人类基因组与猿类基因组的比较人类与猿类之间的亲缘关系一直是研究者关注的焦点。

通过对人类基因组与猿类基因组的比较，我们可以更好地理解人的起源和进化历程。

近年来，研究者通过对人类、黑猩猩等灵长类动物的基因组进行比较，发现他们之间的基因序列相似度超过99%。

其中，绝大部分变异都出现在非编码区域或者浅层的单核苷酸多态性(SNP)。

虽然人类与猩猩之间基因组序列的差异很小，但正是这些差异使得人类与其他猿类有了不同的性状和生理结构。

（2）人类基因组的功能注释与比较分析目前，人类基因组的大小估计约为3.2亿个碱基对，含有20,000-25,000个基因。

其中，只有2%的DNA序列编码蛋白质，其余则包括内含子、转录调节元件和重复序列等非编码区域。

随着对人类基因组的深入研究，越来越多的研究者开始注重其非编码区域的研究。

基因组变异检测概述（SNP、InDel、SV）首先，在开始之前我觉得有必要稍微科普缓冲一下，以便不使得不熟悉生物信息或基因组的客官们疑惑。

O(∩_∩)O！1.基因组：每个人都有一个基因组，这里的“基因组”并不只是“基因”的集合，基因是控制性状的遗传单元（什么是性状呢？性状也可以狭义的理解为个体的各种外在和内在特征，比如头发和眼睛颜色，高矮胖瘦，抵抗力强等），但是基因组所指的其实是我们的所有遗传信息，而不单单只是一些外在和内在特征，也包含很多目前而言不明其功能性（或者被认为无功能）的DNA序列。

其实说白了就是整一个的DNA序列！因而，基因也只是基因组的一个子集。

此外，需要特别指出的是，我们虽都为“人”，但人与人之间的基因组是不一样的（即是多态的），彼此之间都存在着一些差异，即使是和父母或是兄弟姐妹之间去比较。

这些差异也是造成我们彼此之间为何如此这般不同的一个重要原因。

而这些差异也是基因组多态性的来源。

2.Reads：这里的reads是一个基因组测序（对测序原理感兴趣的客官请猛戳：三代基因组测序技术原理简介）中的名词，指的就是一段特定长度的DNA片段，这个长度取决于测序仪的读长。

3. 变异是一个相对的概念，只有在彼此的比较中才有存在的意义。

目前关于人类基因组变异的讨论，都是以“人类基因组计划”中所组装出来的人类基因组作为参照物。

以下谈到的涉及比对过程所用的基因组指的就是这个人类参考基因组。

4. 以下常出现“序列”，指的都是DNA序列片段。

OK！简单的科普就此完毕，剩余的在后面碰到了再说明，以下进入正文。

摘要：人类基因组上的结构性变异研究对于基因组进化，群体多态性分析以及疾病易感性等方面的研究有着重要的意义。

第二代短reads高通量测序技术的发展在带来了测序成本降低的同时，这种短读长的测序方式也给人类的变异检测带来了很大的挑战。

这里我主要对当前常用的变异检测方法、软件以及他们各自的有确定做一个简要的小结。

最新HGVS基因突变命名规则速览导读：随着二代测序技术临床应用的不断增加，越来越多与癌症发生发展密切相关的突变被鉴定出来。

将基因突变的结果更好地转化为实际临床应用，统一而通用的突变命名规则就显得尤为重要。

人类基因组变异协会（HGVS：Human Genome Variation Society）规则是目前学术界所公认的命名规则。

从不同的维度出发，相同的基因突变可以有多种不同的表现形式，例如，参考序列的不同、表现层次的不同（DNA、RNA或者蛋白质水平）都会导致突变的表现方式产生差异。

目前，通用的参考序列主要包括：基因组参考序列（以前缀“g.”表示）、cDNA参考序列（以前缀“c.”表示）、非编码DNA参考序列（以前缀“n.”表示）、RNA参考序列（以前缀“r.”表示）、蛋白质参考序列（以前缀“p.”表示）。

参考序列的选择非常重要。

在DNA水平描述突变时，内含子与相邻外显子的关系对于临床研究往往非常重要，为了能更好地阐明内含子的变异，通常会选择cDNA作为参考序列，这是因为以cDNA作为参考序列，能够更好的描述内含子中突变碱基与相邻外显子之间的关系。

另外，基因突变也常以蛋白质水平的变化进行描述。

结合临床常用的描述基因突变的参考序列，我们将会重点从cDNA层面以及蛋白质层面就不同突变的类型分别进行举例说明。

以cDNA为参考序列的突变表达方式•替换：指与参考序列相比，一种碱基被另一种碱基所取代；以符号“>”进行表示；如：c.123A>T，表示与参考序列相比，第123位的A被T所取代；•缺失：指与参考序列相比，一个或多个碱基缺失的现象；以“del”进行表示；如：c.2052delA，表示与参考序列相比，第2052位发生A的缺失；•插入：指与参考序列相比，一个或多个碱基增添的现象；以“ins”进行表示；如：c.5756_5757insAGG，表示与参考序列相比，在第5756 与5757位点之间插入了三个碱基AGG；•缺失插入：指与参考序列相比，一个或多个碱基被其他碱基所取代的现象，并且这种变异不包括替换突变、倒置以及转换突变；以“delins”进行表示；如：c.6775delinsGA，表示与参考序列相比，第6775位缺失了一个碱基，同时缺失的碱基被GA做取代；•重复：指与参考序列相比，包含一个或多个碱基的拷贝以插入的形式直接掺入序列中的现象；以“dup”进行表示；如：c.6_8dupT，表示从第6位到第8位发生了T的重复；此外，为了更好地理解内含子中碱基突变的表现形式，我们首先来了解一下DNA序列中各碱基所处的位置，如下图所示：核苷酸编码示意图在图中可以看出，从起始密码开始到终止密码为止，外显子序列的编号是连续的，而5'非翻译区、3'非翻译区以及内含子区的编码都是与外显子序列的编码密切相关的。

遗传学_复旦大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.关于Agouti小鼠，以下描述错误的是？答案:当ASP编码基因的调控元件发生低甲基化，可关闭基因表达，小鼠呈现黑色，并发症减少。

2.有些基因并非与其他基因协作，而是直接影响其他基因的功能，导致表型效应改变，这些基因被称为？答案:修饰基因3.相比正常二倍体，增加了一条染色体的个体(染色体组成为2n+1)称为？答案:三体4.由基因频率和基因型频率推测，以下哪个群体不属于平衡群体？答案:AA(20%); Aa(60%); aa(20%)5.乌龟的性别是由受精卵的孵化温度决定的，这种性别决定方式是属于？答案:环境性别决定6.以下关于关联分析的描述，错误的是？答案:有关联的非等位基因之间一定存在连锁关系。

7.平衡致死系是利用__________片段抑制交换，从而保证杂合状态在世代传递中不发生分离。

答案:倒位8.以下孟德尔遗传模式中，哪一种最符合“双亲表型正常，子女发病率为25%，且没有性别分布差异”这一特点？答案:常染色体隐性遗传9.常染色体上，半同胞婚配的近交系数为？答案:1/810._______指的是具有两个着丝粒的变异染色体。

答案:双着丝粒染色体11.马和驴杂交，得到的骡可育性极低。

这种现象属于？答案:受精后生殖隔离12.缺失造成的弧状结构的内部是______的染色体部分。

答案:正常13.真核生物基因的编码序列在染色体上的排列特点是？答案:不是连续排列的14.已知A与a、B与b、C与c这三对等位基因自由组合，基因型分别为AaBbCc、AabbCc的两个体进行杂交。

下列关于杂交后代的推测，正确的是？答案:表现型有8种，aaBbCc个体的比例为1/1615.在常染色体隐性遗传疾病中，野生型等位基因相对突变基因完全______，杂合子Aa表现为_____型。

答案:显性；野生16.1961年，法国分子生物学家Jacob和Monod提出了________，说明了大肠杆菌在环境因素的调控下，如何在转录水平改变结构基因的表达。

全基因组测序在遗传病检测中的临床应用专家共识（完整版）遗传病是指由于基因或基因组的结构或功能改变所导致的疾病。

下一代测序（next-generation sequencing,NGS）是遗传病检测领域的一项革新性技术。

近年来靶向测序和全外显子组测序（whole exome sequencing,WES）得到广泛认可，逐渐成为辅助医生进行遗传病诊断的重要工具[1]。

这些检测手段尽管有效，仍然存在一些技术限制，特别是在检测结构变异（structural variations,SV）等方面。

全基因组测序（whole genome sequencing,WGS）有望进一步提升临床遗传检测的效能[2]。

WGS对受检者基因组中的全部DNA序列进行检测，较WES所覆盖的区域更广，不仅覆盖了几乎全部基因的外显子序列，也覆盖了内含子序列和基因间序列。

现在认为WGS可有效避免在对相关基因组区域进行靶向富集时产生的技术偏差，不仅可以检出单核苷酸变异（single nucleotide variations，SNV），还可以对SV进行分析，并常规性地对线粒体基因组（mitochondrial genome DNA,mtDNA）变异进行分析[2,3]。

同时其操作步骤相对简化，能更加快速地获得更完整的基因组信息。

因此，WGS 应用于临床遗传诊断有望提高诊断率，缩短诊断流程，节省时间及降低诊疗费用[4]。

由于WGS产生的数据涉及受检者的几乎全部遗传信息，其应用于临床遗传病检测需遵循医学伦理中的自愿、患者受益、不伤害和公平原则。

为了实现其应有的临床意义，并妥善处理检测可能带来的复杂遗传咨询问题，本共识列出了WGS作为遗传病诊断检测手段的关键特征，并在检测申请、检测及分析流程、报告及遗传咨询等方面给出建议，但其实施流程及效能验证的具体步骤不在本共识的涵盖范围。

本共识适用于以NGS技术为主的高覆盖度WGS（通常>40X）在遗传病临床诊断性检测中的应用，主要针对符合孟德尔遗传规律的基因或基因组疾病。

从临床进入基因检测流程是入口，检测结果结合临床信息进行合理解读是出口，这一入一出之间需经历检测前临床咨询部分、实验室部分、信息分析部分、临床解读部分共四个环节。

其中的第四部分临床解读部分即是根据检测结果、患者信息、医生共识综合判断，临床和遗传咨询有效衔接、充分沟通，最终出具临床解读报告。

在做成临床解读报告之前，首先需要将解读的各个环节进行明确，包括解读的步骤流程，解读的技术细节。

这样才有可能真正的做到解读的规范化，使解读过程有据可依，有章可循，才能出具一份好的临床解读报告，基因检测才能更好的服务患者和临床医生。

从大的框架讲，基因检测数据解读可分为三个步骤：原始数据→分析数据、基于数据库的解读→与患者个体表征/临床病例结合的解读。

1、读懂原始数据将测序的原始序列数据（FASTQ）去除接头及低质量序列，经BWA软件比对至GRCh37/38（NCBI版本）或hg19/hg38（UCSC版本）人类基因组参考序列上，Picard 去除重复序列，使用GATK检测SNV与Indel变异，使用ANNOVAR进行变异注释。

最后获得一份.vcf文件（图1）。

Func.refGene：变异所处参考基因的功能区（exonic，intronic，UTR3，UTR5，splicing，upstream，downstream，intergenic）（此处的exonic特指外显子编码氨基酸区，不包括外显子的UTR区）Gene.refGene：变异所处参考基因名称（如果是基因间，则是两侧的基因）GeneDetail.refGene：非外显子区处于特定转录本中的具体位置（如果是基因间，则是距离两侧的基因的距离）ExonicFunc.refGene：外显子区的变异类型（frameshift insertion，frameshiftdeletion，stopgain，stoploss，nonframeshift insertion，nonframeshiftdeletion，synonymous SNV，nonsynonymous SNV），如果这一栏是一个“.”的话，就说明该变异不在外显子区AAChange.refGene：氨基酸水平的改变（同一个基因可能具有多个转录本，氨基酸改变的位置在不同的转录本中有可能不一样）经注释后的vcf文件还会包含如下信息：CLINSIG：该变异在ClinVar数据库中的临床意义（Benign，Likely benign，Uncertain significance，Likelypathogenic，Pathogenic，Drug-response）CLINDBN：该变异所引起的疾病名称CLINACC：该变异的登记号和版本号（VariantAccession and Versions）CLINSDB：该变异所引起疾病所在数据库名称CLINSDB：该变异所引起疾病所在数据库中的IDPopFreqMax：该变异人群中的最大等位基因频率1000_All：该变异在千人基因组计划数据库中的人群等位基因频率1000_AFR：该变异在千人基因组计划数据库中非洲人群的等位基因频率1000_AMR：该变异在千人基因组计划数据库中美国人群的等位基因频率1000_EAS：该变异在千人基因组计划数据库中东亚人群的等位基因频率1000_EUR：该变异在千人基因组计划数据库中欧洲人群的等位基因频率1000_SAS：该变异在千人基因组计划数据库中南亚人群的等位基因频率Snp138：该变异在dbSNP数据库中的IDCosmic70：该变异在癌症体细胞突变数据库COSMIC中的IDESP6500siv2_ALL：该变异在美国国家心肺血液研究所的ESP6500数据库中的人群等位基因频率ESP6500siv2_AA：该变异在美国国家心肺血液研究所的ESP6500数据库中的非洲裔人群等位基因频率ESP6500siv2_EA：该变异在美国国家心肺血液研究所的ESP6500数据库中的欧洲裔人群等位基因频率ExAC_All：该变异在ExAC数据库中的人群等位基因频率ExAC_AFR：该变异在ExAC数据库中非洲人群的等位基因频率ExAC_AMR：该变异在ExAC数据库中美国人群的等位基因频率ExAC_EAS：该变异在ExAC数据库中东亚人群的等位基因频率ExAC_FIN：该变异在ExAC数据库中芬兰人群的等位基因频率ExAC_NFE：该变异在ExAC数据库中非芬兰欧洲人群的等位基因频率ExAC_OTH：该变异在ExAC数据库中除已指定人群之外的人群等位基因频率ExAC_SAS：该变异在ExAC数据库中南亚人群的等位基因频率CG46：该变异在CG46数据库中的人群等位基因频率。

·序列变异描述与参考序列有关，在参考序列中，应在出版物/数据库提交中提及来自主序列数据库（Genbank，EMBL，DDJB，SWISS-PROT）的登录号（如M18533）·为了避免在序列改变的描述中混淆，在描述之前用表示所用参考序列类型的字母：O“g.”表示基因组序列（例如，g.76A> T）O“c.”对于cDNA序列（例如，c.76A> T）O“p.”线粒体序列（例如，m.76A> T）O“r.”的RNA序列（例如，r.76a> u）O“m.”对于蛋白质序列（例如，p.K76A)·为了区分不同的水平（DNA，RNA或蛋白质），描述是独特的：O在DNA水平，用大写字母，从受影响的第一个核苷酸数字开始（例如，c.76A> T）O在RNA水平，用小写字母，受影响的第一个核苷酸数字开始（如r.76a> u）O在蛋白质水平，用大写字母，从受到影响的第一个氨基酸字母开始（单字母代码）（例如，p.T26P）·一系列受影响的残基用“_”- 字符（下划线）表示，将受影响的第一个和最后一个残基分开（例如，76–78delACT）·对于单核苷酸（或氨基酸）延伸或串联重复的缺失或重复，最多3'拷贝被任意指定为已更改（例如，ACTTTGTGCC-ACTTTGCC，被描述为7_8delTG·一个等位基因中的两个序列变异列在括号之间，用“;”字符分隔（例如，[76A> C; 83G> C]）·不同等位基因（例如隐性疾病）的序列变化列在括号之间，用“+”字符分隔（例如，[76A> C] + [87delG]①DNA水平（ATG起始密码子中A为+1，5’区为-1，没有0碱基）非编码区：ATG翻译起始密码子的核苷酸5'区为-1，翻译终止密码子的核苷酸3'区为* 1内含子核苷酸：O内含子的起始：前一个外显子的最后一个核苷酸的数量，一个加号，以及内含子的位置，例如77 + 1G，77 + 2T（当外显子数已知时，符号可以也可称为IVS1 + 1G，IVS1 + 2T）O内含子的末端：下一个外显子的第一个核苷酸的数目，一个减号，以及内含子上游的位置，例如78-2A，78-1G（当外显子数已知时，符号可以也可称为IVS1-2A，IVS1-2G）√核苷酸变化的描述·取代用“>”表示O 76A> C表示在核苷酸76处A变为CO 88 + 1G> T（或者IVS2 + 1G> T）表示在内含子2的核苷酸+1处的G取代T。

现代分子生物学课后习题及答案共10章第一章绪论1. 你对现代分子生物学的含义和包括的研究范围是怎么理解的2. 分子生物学研究内容有哪些方面3. 分子生物学发展前景如何4. 人类基因组计划完成的社会意义和科学意义是什么答案1. 分子生物学是从分子水平研究生命本质的一门新兴边缘学科它以核酸和蛋白质等生物大分子的结构及其在遗传信息和细胞信息传递中的作用为研究对象是当前生命科学中发展最快并正在与其它学科广泛交叉与渗透的重要前沿领域。

狭义偏重于核酸的分子生物学主要研究基因或DNA的复制、转录、表达和调节控制等过程其中也涉及与这些过程有关的蛋白质和酶的结构与功能的研究。

分子生物学的发展为人类认识生命现象带来了前所未有的机会也为人类利用和改造生物创造了极为广阔的前景。

所谓在分子水平上研究生命的本质主要是指对遗传、生殖、生长和发育等生命基本特征的分子机理的阐明从而为利用和改造生物奠定理论基础和提供新的手段。

这里的分子水平指的是那些携带遗传信息的核酸和在遗传信息传递及细胞内、细胞间通讯过程中发挥着重要作用的蛋白质等生物大分子。

这些生物大分子均具有较大的分子量由简单的小分子核苷酸或氨基酸排列组合以蕴藏各种信息并且具有复杂的空间结构以形成精确的相互作用系统由此构成生物的多样化和生物个体精确的生长发育和代谢调节控制系统。

阐明这些复杂的结构及结构与功能的关系是分子生物学的主要任务。

2. 分子生物学主要包含以下三部分研究内容A.核酸的分子生物学核酸的分子生物学研究核酸的结构及其功能。

由于核酸的主要作用是携带和传递遗传信息因此分子遗传学moleculargenetics是其主要组成部分。

由于50年代以来的迅速发展该领域已形成了比较完整的理论体系和研究技术是目前分子生物学内容最丰富的一个领域。

研究内容包括核酸/基因组的结构、遗传信息的复制、转录与翻译核酸存储的信息修复与突变基因表达调控和基因工程技术的发展和应用等。

遗传信息传递的中心法则centraldogma是其理论体系的核心。

合成生物学_山东大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.标准化是所有工程学科的关键部分。

答案:正确2.生物安全包括哪些方面？答案:合成生物的泄露对研究人员造成的伤害_合成生物的泄露对公共环境造成的伤害_用合成生物技术发动生化战争3.单输入和多输入都是串联结构。

答案:正确4.关于核糖体结合位点的叙述，错误的是：答案:核糖体结合位点可以启动基因的转录。

5.现代生命科学的发展历史上，所经历的3次革命是：答案:合成生物学革命_基因组学革命_分子生物学革命6.单输入SIM的特点是，子模块表达的顺序与其功能相吻合。

答案:正确7.能与阻遏蛋白相结合的调控序列，叫做答案:operator8.分解代谢的中间产物，经常对代谢途径具有正反馈作用。

答案:正确9.当细胞对某种物质的需求量较高时，通常采用前馈的调节方式。

答案:错误10.“或”门逻辑的一致性前馈C1-FF结构，对于上升刺激的影响具有延迟效应，但对下降刺激的影响，则没有延迟效应。

答案:错误11.关于生物模块（biological module）叙述错误的是：答案:生物模块在细胞内，是与Part、Device和System并列的一个层次结构。

12.合成生物学是汇聚研究范式的典型。

答案:正确13.合成生物学工程化的研究策略中涉及的概念有：答案:抽提_解耦_标准化14.相比于基因工程，合成生物学又拓展出的一些工具包括：答案:抽提_标准化_DNA的从头合成15.合成生物学在生物医药领域里的应用体现在哪些方面：答案:个体化医疗_免疫细胞设计_开发天然药物_开发生产疫苗16.常见的装置的种类有：答案:基因开关_逻辑门_接收器_蛋白质生成装置17.下列哪些是组合型Part (composite part) ?答案:蛋白质生成装置_转换器18.与基因工程相比较，合成生物学的特点包括：答案:学科交叉的特点_网络分析是其核心内容之一_广泛使用数学模拟工具_标准化零件的特点19.一个标准的生物砖（BioBrick），其前后缀之间不能含有EcoRI酶切位点。

从零开始完整学习全基因组测序（W...收藏这篇文章很长，超过1万字，是本系列中最重要的一篇，因为我并非只是在简单地告诉大家几条硬邦邦的操作命令。

对于新手而言不建议碎片时间阅读，对于有一定经验的老手来说，相信依然可以有所收获。

在开始之前，我想先说一句：流程的具体形式其实是次要的，WGS本质上只是一个技术手段，重要的是，我们要明白自己所要解决的问题是什么，所希望获取的结果是什么，然后再选择合适的技术。

这是许多人经常忽视的一个重要问题。

好了，以下进入正文。

这是WGS数据分析的流程图。

流程的目的是准确检测出每个样本（这里特指人）基因组中的变异集合，也就是人与人之间存在差异的那些DNA序列。

我把整个分析过程按照它们实际要完成的功能，将其分成了三个大的模块：•原始数据质控•数据预处理•变异检测这或许和很多人看到的WGS分析流程，在结构梳理上有些差异（比如GATK的最佳实践），但过程中的各个步骤和所要完成的事情是一模一样的。

0.准备阶段在开始之前，我们需要做一些准备工作，主要是部署好相关的软件和工具。

我们在这个WGS数据分析过程中用到的所有软件都是开源的，它们的代码全部都能够在github上找到，具体如下：•BWA（Burrow-Wheeler Aligner）: 这是最权威，使用最广的NGS数据比对软件，目前已经更新到0.7.16版本；•Samtools: 是一个专门用于处理比对数据的工具，由BWA的作者（lh3）所编写；•Picard: 它是目前最著名的组学研究中心-Broad研究所开发的一款强大的NGS数据处理工具，功能方面和Samtools有些重叠，但更多的是互补，它是由java编写的，我们直接下载最新的.jar包就行了。

•GATK: 同样是Broad研究所开发的，是目前业内最权威、使用最广的基因数据变异检测工具。

值得注意的是，目前GATK有3.x和4.x两个不同的版本，代码在github上也是分开的。

教你看懂基因检测中的那些变异随着基因检测技术的迅速发展和普及应⽤，越来越多的⼈开始接触到了基因检测。

报告中成堆成串的字母数字专业名词，单个看都认识，合着⼀起看就不认识了。

那么这期我们就从这个点来切⼊，教你看懂基因变异。

学会了这期，看懂报告中的变异内容就轻⽽易举了。

前⾔“突变是指核苷酸序列永久性改变，多态性是指⼈群频率超过1%的变异。

这两个术语已经错误地与致病性和良性结果关联起来，因此，建议使⽤“变异”加以下五个修饰词替代上述两个术语:致病性的、可能致病性的、意义不明确的、可能良性的或良性的。

”——ACMG指南根据HGVS（⼈类基因组变异协会）变异命名法以及ACMG指南，建议使⽤“变异”这个中性词来描述核苷酸的改变。

正确完整的变异结果描述应该包含基因名称，变异的位置，转录本及外显⼦，还有核苷酸的改变以及氨基酸改变。

01变异前缀变异的前缀⽤于指出变异位于哪种序列中：“g.”表⽰基因组序列，如g.455G>T。

“c.”表⽰Coding（编码）DNA序列，如c.455G>A。

“m.”表⽰线粒体DNA序列，如m.766T>C。

“n.”表⽰⾮编码RNA序列。

“r.”表⽰RNA序列，如r.76a>u。

“p.”表⽰蛋⽩质序列，如p.Lys76Asn。

3’规则对于突变的所有描述，最靠近参考序列3'端的描述优先考虑;应⽤于所有关于基因组，基因，转录本，蛋⽩的相关突变描述。

这句话怎么理解呢？序列从5’端向3’端读取，描述靠近3’端的变化。

例如：CTAGAGGTC这段序列变异为CTAGGTC，我们优先描述为缺失后⾯的AG，⽽不是前⾯的AG。

通俗地讲就是“能往下读就往下读，读不动了再说”。

02变异描述的总体规范1、表述符号“>”（⼤于号）表⽰碱基替换，如c.123G>A。

“del”表⽰缺失，如c.76delA。

“dup”表⽰重复，如c.76dupA。

“ins”表⽰插⼊，如c.76_77insG。

ACMG遗传变异分类标准与指南1. 术语在描述孟德尔疾病相关的基因变异时，建议使用如下五级术语：①致病性，②可能致病性，③意义不明确，④可能良性，⑤良性建议所有致病性(包括可能致病)的结论需要注明疾病及相应的遗传模式(如c.1521_1523delCTT (p.Phe508del)，致病性，囊性纤维化，常染色体隐性遗传)。

2. 命名基因变异命名依据人类基因组变异协会（the Human GenomeVariation Society, HGVS (https:///mutnomen)制定的命名规则，可利用工具提供正确的HGVS命名来描述变异(http://mutalyzer.nl)。

参考序列应该是完整的，并来源于具有版本号的美国生物技术信息参考序列数据库(/Refseq/)或LRG数据库()。

基因组坐标应根据标准基因组版本(如hg19)或覆盖整个基因(包括5'和3'非翻译区以及启动子)的基因组参考序列来界定。

当描述编码变异时，应该在报告中使用和提供每个基因的一个参考转录本。

该转录本应该是最长的已知转录本或者是最具临床相关性的转录本。

协会支持的参考转录本通常可以通过LRG数据库()、CDS共识数据库(https:///CCDS/CcdsBrowse.cgi)、人类基因突变数据库()、ClinVar (/clinvar)或特异基因座数据库来确定。

3. 文献及数据库使用当临床实验室需要对某一变异进行分类并出具报告时，可在已有的数据库及发表的文献中寻找到有价值的参考信息。

数据库主要包括两大类：（1）人群数据库，适用于获取某变异在大规模人群中发生频率的相关信息；（2）疾病数据库，主要包含病患中发现的变异以及对其致病性的评估。

4. 生物信息学计算预测程序可以辅助解读序列变异工具主要分为两类：一类可以预测错义改变是否会毁坏其所产生的蛋白质的功能或结构；另一种可以预测是否影响剪接。

在序列解读中，不同软件工具组合的预测结果被视为单一证据而不是相互独立的证据，软件分析结果只是预测，他们在序列变异解读中的应该慎用，不建议仅使用这些预测结果作为唯一证据来源去做临床判断。

人类基因组的扩增和变异人类基因组是人体内所有基因的集合，它决定了我们的遗传特征和身体构造。

随着科技的发展，人们对人类基因组的了解越来越深入，也逐渐发现了一些有趣的现象，比如基因扩增和变异。

这篇文章将从多个角度探讨基因扩增和变异的含义、原因和影响。

一、基因扩增的含义和原因基因扩增是指一段DNA序列在人类基因组中的重复。

这种重复可以发生在同一染色体上，也可以发生在不同染色体之间。

基因扩增在人类基因组中非常普遍，据估计，我们的基因组中大约有50%的DNA序列都发生过重复。

基因扩增的原因多种多样，有的可能是自然选择的结果，有的可能是随机事件导致的。

一种常见的基因扩增是由于同源重组而发生的。

同源重组是指两个相似的DNA序列在染色体上发生交换，导致染色体上的一段序列重复了两遍。

此外，还有一些基因扩增是由于跨染色体的转座子的作用而发生的。

转座子是具有移动能力的DNA序列，它可以在基因组中从一个位置跳到另一个位置。

如果转座子跳到一个新的位置，并造成了DNA序列的重复，那么就会出现基因扩增。

二、基因扩增的影响在人类基因组中，基因扩增有时会带来负面影响，比如易感基因的扩增就会增加遗传病的风险。

但是，基因扩增也可以带来一些正面影响。

首先，基因扩增有助于基因多样性的产生。

这一点可以从猿类谱系图上看出来，人类基因组和猿类基因组相比，基因重复的几率更高。

这些基因重复的序列可能帮助人类适应各种不同的环境，从而增加了人类的生存机会。

另外，基因扩增也为进化提供了新的基因素材。

如果一条基因在重复后发生了变异，那么这个新的基因序列就可以进入人类基因池中，为未来的进化提供了可能性。

三、基因变异的含义和原因基因变异是指基因组中的一段DNA序列发生了变异，从而导致了一些遗传特征的变化。

基因变异可以是单个碱基的变异，也可以是一段DNA序列的缺失或插入。

基因变异的原因非常多，这篇文章只能简单介绍几个主要的原因。

首先，自然选择是最重要的基因变异驱动力之一。

《低深度全基因组测序的遗传变异解读和基因型推断第2部分：人类基因组》编制说明一、工作简况1.1 任务来源2021年6月11日，由深圳市生命科技产学研资联盟批准《低深度全基因组重测序的遗传变异解读和基因型推断第 2 部分：人类基因组》立项。

本标准由深圳华大生命科学研究院、深圳市生命科技产学研资联盟、深圳市早知道科技有限公司、深圳瑞奥康晨生物科技有限公司、深圳华大智造科技股份有限公司、深圳华大基因科技服务有限公司、深圳华大基因科技有限公司、北京知因新生活细胞生物科技有限公司等单位的专家组成标准起草工作组，共同完成标准的制定工作。

1.2 编制背景、目的和意义与目前广泛应用于消费级基因检测的芯片测序相比，人类全基因组低深度重测序拥有覆盖更多变异解读位点的优势。

随着基因组二代测序技术的不断发展，测序深度得到了有效控制。

随着特定群体高质量参考数据集（Reference Panel）的建立，人类基因组的基因型推断技术的准确性能够提高到较高水平，测序深度可以进一步降低，测序深度最低可以到达1X。

同时结合生信分析中基因型推断(Genotype Imputation)技术，人类基因组低深度全基因组重测序可以提供质量较高的基因检测结果，为人类全基因组遗传变异检测提供了一个准确和经济有效的解决方案。

最终，也因为参考数据集的建立使得人类基因组低深度全基因组重测序的成本远低于芯片测序，并在人类基因组遗传变异检测的科研和产业应用中脱颖而出。

人类基因组低深度全基因组重测序的应用范围包括全基因组关联分析（GWAS）、生物库（Biobank）构建和药物基因组学。

此外，人类基因组低深度全基因组重测序还可以用于构建定制的参考数据集（Reference Panel），以提高对来自特定人群或疾病组未来样本生信分析的准确性。

低深度测序不仅广泛应用于科学研究，更已应用于商业基因检测行业。

对应的下机数据质控、基因型推断技术和变异解读结果等环节的要求，目前只有个别国内外的企业提出了相应的企业标准，尚未建立统一的标准。

序列变异指南序列变异是指在给定序列中的元素发生改变或变化的过程。

这些变异可以是随机的，也可以是有规律的。

序列变异的研究对于理解序列的演化、模式识别以及数据分析等领域具有重要意义。

本文将介绍序列变异的基本概念、分类和应用，并提供一些序列变异研究的指导。

一、序列变异的基本概念序列是由一系列元素组成的有序集合。

在序列变异中，元素可以根据不同的规则或机制进行变化。

这些变化可以包括插入、删除、替换、重排等操作。

序列变异可以发生在DNA、RNA、蛋白质序列等不同类型的序列上。

二、序列变异的分类根据变异的类型和规律，序列变异可以分为以下几类：1. 随机变异：随机变异是指在序列中的元素以随机的方式发生变化。

这种变异通常是由突变、错误复制等过程引起的。

随机变异可能导致序列的完全改变或者部分改变。

2. 突变：突变是指序列中的一个或多个元素发生突然的改变。

突变可以是点突变，即单个元素的改变，也可以是插入或删除等操作导致的多个元素的改变。

3. 重排：重排是指序列中的元素的顺序发生改变。

重排可以是部分重排，即序列中的一部分元素的顺序发生改变；也可以是全局重排，即序列中的所有元素的顺序发生改变。

4. 替换：替换是指序列中的一个或多个元素被其他元素替换。

替换可以是同种类型的元素之间的替换，也可以是不同类型元素之间的替换。

5. 插入和删除：插入和删除是指在序列中添加或删除元素。

插入和删除可以是单个元素的操作，也可以是多个元素的操作。

三、序列变异的应用序列变异在许多领域中都有广泛的应用。

以下是一些常见的序列变异的应用：1. 进化研究：通过研究序列的变异，可以了解物种的进化历史和亲缘关系。

例如，通过比较不同物种的DNA序列，可以推断它们之间的进化关系。

2. 疾病诊断：某些疾病与序列的变异有关。

通过分析患者的序列变异，可以帮助医生进行疾病诊断和治疗。

3. 数据分析：序列变异在数据分析中也有着重要的应用。

通过对序列的变异进行统计和分析，可以了解序列中的模式和规律，从而进行数据挖掘和预测。