生物信息学_高通量测序技术及数据分析_陈润生院士共45页文档

中科院生物信息学期末考试复习题陈润生老师部分：1.什么是生物信息学，如何理解其含义？为什么在大规模测序研究中，生物信息学至关重要？答：生物信息学有三个方面的含义：1)生物信息学是一个学科领域，包含着基因组信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释的所有方面，是基因组研究不可分割的部分。

2)生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，特别是非编码区的实质；同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测；其本质是识别基因信号。

3)生物信息学的研究目标是揭示“基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律”。

它是当今自然科学和技术科学领域中“基因组、“信息结构”和“复杂性”这三个重大科学问题的有机结合。

2.如何利用数据库信息发现新基因，其算法本质是什么？答：利用数据库资源发现新基因，根据数据源不同，可分2种不同的查找方式：1)从大规模基因组测序得到的数据出发，经过基因识别发现新基因：（利用统计，神经网络，分维，复杂度，密码学，HMM，多序列比对等方法识别特殊序列，预测新ORF。

但因为基因组中编码区少，所以关键是“数据识别”问题。

）利用大规模拼接好的基因组，使用不同数据方法，进行标识查找，并将找到的可能的新基因同数据库中已有的基因对比，从而确定是否为新基因。

可分为：①基于信号，如剪切位点、序列中的启动子与终止子等。

②基于组分，即基因家族、特殊序列间比较，Complexity analysis，Neural Network2)利用EST数据库发现新基因和新SNPs：（归属于同一基因的EST片断一定有overlapping，通过alignment可组装成一完整的基因，但EST片断太小，不存在数据来源，主要是拼接问题）数据来源于大量的序列小片段，EST较短，故关键在正确拼接。

方法有基因组序列比对、拼接、组装法等。

经常采用SiClone策略。

其主要步骤有：构建数据库；将序列纯化格式标准化；从种子库中取序列和大库序列比对；延长种子序列，至不能再延长；放入contig库①构建若干数据库：总的纯化的EST数据库，种子数据库，载体数据库，杂质、引物数据库，蛋白数据库，cDNA数据库；②用所用种子数据库和杂质、引物数据库及载体数据库比对，去除杂质；③用种子和纯化的EST数据库比对④用经过一次比对得到的长的片段和蛋白数据库、cDNA数据库比较，判断是否为已有序列，再利用该大片段与纯化的EST数据库比对，重复以上步骤，直到序列不能再延伸；⑤判断是否为全长cDNA序列。

生物信息学技术在基因测序数据分析中的应用近年来，随着生物技术的快速发展，基因测序技术越来越成为生物学研究的主要手段。

基因测序产生的海量数据需要相应的分析方法，传统的生物信息学技术已经无法满足快速分析这些数据的需求，这时便出现了生物信息学技术。

生物信息学技术能够将基因测序数据和生物学分析方法相结合，为科学家们提供了更加精准的数据分析和研究成果。

一、测序数据处理随着高通量测序技术的应用，基因测序数据的处理和分析成为了必要的环节。

测序数据分析通常包括测序数据处理、序列比对、基因注释、SNP分析、转录组分析等步骤。

在测序数据处理环节中，需要对原始的测序数据进行预处理，包括去除低质量的序列、去除或修剪接头序列、去除冗余的序列等，以确保所使用的序列能够满足后续数据分析的要求。

二、基因比对基因比对是指将测序数据与一个参考基因组进行比对，以寻找匹配的序列。

在基因测序数据中，每一个字母代表一个碱基，而比对算法则根据这些碱基序列来匹配相应的参考序列。

基因比对的精准度直接影响后续数据分析的可靠性和精确度。

三、基因注释基因注释是指将一个生物序列与参考基因组进行比对，以识别出该序列中包含的各个基因、转录本、外显子、蛋白质编码序列等。

这是起因于人类基因组的测序成功，使得人类个体基因的注释成为了责任，以及随着次世代测序技术的广泛应用，特别是RNA测序技术的兴起，使得转录本注释成为了现在的重要课题之一。

四、SNP分析SNP分析是指对测序数据中存在的单核苷酸多态性进行分析，通过统计测序数据中SNP的频率，可以获得相关生物学问题的信息。

在序列比对的过程中，SNP位点的识别是基本的工作之一。

随着全基因组关联分析（GWAS）的兴起，SNP分析变得越来越重要，并逐渐在其他领域得到了广泛应用，在研究物种底层的遗传变异和物种间的亲缘关系分析具有广泛的潜在价值。

五、转录组分析转录组分析是指对基因组中转录本的分析。

由于同一基因可能有多个转录本，因此转录组分析提供了更全面的基因表达和调节信息。

DNA高通量测序和生物大数据的分析和挖掘随着生物学和医学科技的不断发展，越来越多的科学家使用了DNA 高通量测序技术来探索人类基因组和它们所扮演的角色，从而争取提高健康和疾病的预防和治疗。

由于 DNA 测序技术的快速发展和数据大量积累，生物大数据的分析和挖掘变得至关重要。

DNA 高通量测序是一种高效的 DNA 测序技术，可以在较短时间内对人类基因组进行高质量测序，对人类基因组和其变异进行研究，从而揭示不同人类基因组间的异质性。

在 DNA 高通量测序中，首先需要将 DNA 样本进行分离和净化，通过 PCR 扩增和文库构建，可以获得适合测序的 DNA 片段。

这些 DNA 片段随后被大规模测序，从而生成海量数据，包括不同样本的 DNA 序列信息。

当所有样本的 DNA 测序完成之后，接下来就是生物大数据的分析和挖掘。

这些数据包含了大量的关于基因和基因表达的信息，也包含了有关基因组的不同变异和微小性别差异的信息。

生物大数据可以用于许多不同领域，例如生物医学研究、癌症研究、流行病学和高级数据分析。

DNA 高通量测序和生物大数据的分析和挖掘对于医学研究来说是具有巨大潜力的。

例如，在遗传性疾病的研究中，可以将一组患者和对照组之间的基因组进行比较。

这样，可以发现一些可能与遗传性疾病有关的基因，并了解这些基因是否在患者中发生了突变。

此外，生物大数据还可以用于癌症研究。

通过分析不同肿瘤患者的基因组，可以发现某些肿瘤存在特定的突变，可以为患者提供更好的诊断和治疗。

除了用于医学研究外，生物大数据还被广泛用于生物进化和生态学研究。

例如，在研究动物和植物的进化过程中，可以通过比较不同物种的基因组以及它们的基因表达模式，来了解它们在进化过程中的异同之处。

在生态学研究中，可以使用 DNA 高通量测序技术来分析各种生物群落中的基因，理解生物群落的结构以及它们对环境的影响。

然而，面对大量的生物大数据，如何进行有效的分析和挖掘成为了一个挑战。

高通量测序生物信息学分析
高通量测序技术产生的DNA序列数据长度较短，而且数据量非常巨大。

分析了高通量测序环境下大数据的挑战和机遇，总结并讨论了数据压缩、宏基因组数据序列拼接、宏基因组数据序列分析方面的算法和工具等研究成果。

最后，展望了高通量测序下DNA短读序列数据研究的发展趋势。

高通量测序分析高通量测序，一次性对几百万到十亿条DNA分子进行并行测序，又称为下一代测序技术，其使得可对一个物种的转录组和基因组进行深入、细致、全貌的分析，所以又被称为深度测序。

主要包括：High-throughput Sequencing，Next Generation Sequencing，Deep Sequencing。

图1 高通量测序流程
高通量测序应用范围广泛：1 DNA测序：全基因组de novo测序，基因组重测序，宏基因组测序，人类外显子组捕获测序。

2 RNA测序：转录组测序，小RNA测序，电子表达谱测序。

3 表观基因组研究：ChIP-Seq，DNA甲基化测序。

基因组测序
基因组测序是对物种的基因组DNA打断后进行高通量测序，根据是否有已知基因组数据主要分为de novo全基因组测序和基因组重测序。

De novo 基因组测序是对未知基因组序列的物种进行基因组从头测序，利用生物信息学分析手段对序列进行拼接、组装，从而获得该物种的基因组图谱。

全基因组重测序是对已知基因组序列的物种进行不同个体的基因组测序，并在此基础上对个体或群体进行差异性分析。

图2 基因组测序策略
图3 Paired-end原理。

高通量基因测序数据的生物信息学研究高通量基因测序技术近年来在生物学领域得到广泛应用，为基因组学、转录组学和蛋白质组学等领域的研究提供了强有力的工具。

基于高通量测序技术得到的海量数据，生物信息学研究助力于深入挖掘数据内在的生物学信息，为生物学研究和应用提供新的观点和方法。

本文就高通量基因测序数据在生物信息学研究中的应用、算法和软件工具等方面进行探讨。

一、高通量基因测序数据高通量测序技术以短时间、高通量、高准确性、低成本及复杂样品等特点，成为当前基因测序领域的主流技术。

它可以从混合的DNA或RNA中高效、快速地检测出许多序列，并通过计算机分析得到基因组、转录组、蛋白组等多个维度的生物信息。

高通量基因测序过程包括准备样品、建库、测序和数据分析等步骤。

每一步都影响测序质量和数据结果。

二、生物信息学研究在高通量基因测序中的应用高通量基因测序技术生成的数据量通常具有大规模、高维度和高复杂性个特点，需要借助生物信息学来解决这些问题的挑战。

生物信息学研究在高通量基因测序数据中的应用有很多方面，其中最常见的就是：1. 非编码RNA鉴定及功能分析非编码RNA是指不具有编码蛋白的功能的RNA分子，包括长链非编码RNA （lncRNA）、微小RNA（miRNA）以及很多种RNA。

二代测序技术可以深入、高通量地检测出各种类型的非编码RNA，但其功能尚不明确。

生物信息学方法可以通过结合不同的公共数据库和生产软件，预测和鉴定非编码RNA特征，分析其在细胞周期、生长发育等方面调控基因表达的作用及机制。

2. 基因组重测序及变异检测基因组重测序是指在已知的组装序列上重新测序，并将得到的数据与已知的序列进行比较，以检测个体间的遗传变异。

基于高通量基因测序技术，可以大规模地进行基因组重测序，并利用生物信息学方法分析变异位点的发现和功能注释。

这有助于检测基因组重测序对功能区、副本数等的影响，以及识别疾病相关的致病基因或易感位点。

3. 转录组分析转录组数据是高通量基因测序技术的典型应用之一。

如何利用生物大数据技术进行生物信息学分析随着生物学研究的深入，生物大数据技术在生物信息学分析中发挥着越来越重要的作用。

通过利用生物大数据技术，科学家可以更深入地了解生物体的基因组构成、表达调控和功能等方面的信息。

本文将介绍如何利用生物大数据技术进行生物信息学分析，让我们一起来探索吧。

首先，生物大数据技术的基础是高通量测序技术。

高通量测序技术可以在短时间内同时测序大量的DNA或RNA样本，生成大量的测序数据。

这些测序数据被称为“测序reads”。

基于这些测序reads，可以进行各种生物信息学分析。

首先，我们可以利用生物大数据技术进行基因组组装和注释。

基因组组装是将测序reads组装成连续的参考基因组序列的过程，而基因组注释则是对基因组序列进行功能注释和结构预测。

基因组组装和注释可以帮助我们研究生物体的基因组结构、预测基因功能等重要信息。

其次，我们可以利用生物大数据技术进行转录组分析。

转录组是指生物体在特定的生物学状态下，所有转录活性的RNA分子的总和。

通过对转录组的测序和分析，我们可以了解在不同条件下基因的表达调控模式，以及哪些基因在特定生物学过程中起着关键的作用。

转录组分析的结果可以为我们进一步研究基因功能和生物学过程提供重要线索。

另外，我们还可以利用生物大数据技术进行表观遗传学分析。

表观遗传学研究的是细胞在不同的生理和病理状态下，基因表达模式的变化。

通过对DNA甲基化、组蛋白修饰等表观遗传标记的测序和分析，可以研究基因表达与表观遗传修饰之间的关系，揭示细胞的表观遗传调控机制。

此外，利用生物大数据技术还可以进行蛋白质组学分析。

蛋白质组学研究的是细胞或组织中存在的所有蛋白质的总和及其相互作用网络。

通过蛋白质组学分析，可以深入了解蛋白质在细胞内的功能和相互作用关系，以及蛋白质与疾病之间的关联。

最后，利用生物大数据技术还可以进行进化生物学研究。

通过比较不同物种的基因组序列和遗传变异，可以揭示不同物种之间的进化关系以及进化过程中的关键基因和适应性突变。

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一．什么是生物信息学？Genome informatics is a scientific discipline that encompasses all aspects of genome information acquisition, processing, storage, distribution, analysis, and interpretation. （它是一个学科领域，包含着基因组信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释的所有方面。

）(The U.S. Human Genome Project: The First Five Y ears FY 1991-1995, by NIH and DOE)生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，特别是非编码区的实质；同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测。

生物信息学的研究目标是揭示“基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律”。

它是本世纪自然科学和技术科学领域中“基因组、“信息结构”和“复杂性”这三个重大科学问题的有机结合。

How to find the coding regions in rude DNA sequence?By signals or By contentsAmong the types of functional sites in genomic DNA that researchers have sought to recognize are splice sites, start and stop codons, branch points, promoters and terminators of transcription, polyadenylation sites, ribosomal binding sites, topoisomerase II binding sites, topoisomerase I cleavage sites, and various transcription factor binding sites. Local sites such as these are called signals and methods for detecting them may be called signal sensors.二．新基因和新SNPs的发现与鉴定大部分新基因是靠理论方法预测出来的。