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基因组注释实验笔记一、CodonCode Aligner下载页面:教程页面: 里面的FLASH做得很到位~这节课我们学习了如何用该软件将测序所得的多个波峰文件拼接成一条一致性序列，也就是得到最终的一条Gontig。
这里使用了软件自带的测试样本数据。
打开软件，无奈地选择试用，新建工程，就可以开始今天的任务了。
1.将波峰文件导入File->import->Add Folder我们所用的文件在这个路径下：<前面是你所选择的安装路径。
比如D:\Program Files>\CodonCode Aligner\Example Files\Example1\chromat_dir 之后展开Unassembled Samples就可以看到刚才导入的未拼接的文件,以.R或.S结尾的,一共有7个双击Unassembled Samples,可以在弹出的窗口中浏览波峰文件的数据图像.不同颜色表示不同的数据质量: 绿色为较差,浅绿为较不差= =,白色为高质量序列.点击工具条里面的颜色切换按钮,还可以用其他颜色模式来区别碱基、数据质量等等。
2.进行粗放狂野的拼接：选中所有的Uassembled SamplesContig->Assembl拼接成两条一致性的Contig，可见粗放拼接并不理想3.打散已经拼接的Contig选中拼接好的Contig,Contig->Unassemble4.对片段进行修饰:除去两端的低质量区选中所有的Uassembled SamplesSample->Clip ends -->点击clip这时候如果无聊,可以再双击Unassembled Samples,在打开的7条波形图中看看,是不是真的切短了好多5.去除片段中的载体序列Sample->Trim Vector6.设置我自己的参数&选择我用的载体Edit->Preferences在End clipping中可以设置去除地质量区的阈值,如去除过短的序列,去除地质量序列等;在Vector trimming中可以选择你所使用的载体类型..没用过..还不会选..不过这地方可以选.7.自定义拼接过程:Contig->Assemble With Options一个会用到的例子是:比如将几个序列拼接成一条Contig,其中一个序列质量较差,需要提取出来:在Contig1中右键击该序列->Move to nassembled Samples,进行手工修改...然后在拼接回来的过程中,希望把剩下的6个片段接成的原来的Contig打散,重新和修改后的片段进行拼接..那么..选中Contig1(此时是由剩下6个片段构成的)和手工修改后的片段Contig->Assemble With Options在Contigs选项卡中就不能再选择Merge existing contigs了,而是要选择下一个 Unassemble existing contigs.同时,在这里还可以选择按物种分类,预处理步骤,挑选算法等等...8.导出拼接结果选中Contig1file->Export->Consensus Sequences,选择Fasta格式,导出..同样,导出其中的片段序列,可从file->Export->Samples 这里导出选择的样本.这个软件就告一段落了~~二、Glimmer3.021. Linux的基础知识。
生物大数据分析中的基因组装与注释方法与技巧在生物学研究中，利用高通量测序技术获取的大规模基因组数据成为了研究的主要来源之一。
然而，从原始的测序数据中提取有用的信息是一项复杂的任务。
基因组组装和注释是解析这些数据的关键步骤之一。
本文将介绍生物大数据分析中的基因组组装和注释的方法与技巧。
1.基因组组装方法与技巧基因组组装是将测序数据拼接成完整的基因组序列的过程。
在组装过程中，我们需要克服两个主要问题：测序错误和基因组的复杂性。
首先，为了解决测序错误的问题，可以采用错误校正的方法。
这些方法通过比对重叠区域来获取一致的序列，并将其用于消除测序错误。
常用的错误校正工具包括Quorom、ALLPATHS-LG和SPAdes等。
其次，基因组的复杂性是组装过程中的另一个挑战。
在真核生物中，基因组通常包含有大量的重复序列和间隔序列。
为了解决这个问题，研究人员采用了多种组装策略，如de novo组装、参考基因组辅助组装和混合组装。
在de novo组装中，只使用测序数据进行基因组的重建，而不依赖参考基因组。
这种方法适用于未知的物种或者没有可用参考序列的物种。
常用的de novo组装工具有SOAPdenovo、Velvet和SPAdes等。
参考基因组辅助组装则利用已知的参考基因组对测序数据进行比对。
这种方法适用于已知的物种，并且可以提供更高质量的组装结果。
常用的参考基因组辅助组装工具有Bowtie、BLAST和BWA等。
混合组装是将de novo组装和参考基因组辅助组装相结合，通过比对已有的基因组序列和测序数据进行组装。
这种方法可以提高组装的准确性和连续性。
常用的混合组装工具有MaSuRCA和CABOG等。
2.基因组注释方法与技巧基因组注释是对基因组序列进行功能和结构的解释，以识别并描述基因组中的基因和非编码区域。
基因组注释可以帮助研究人员理解基因组的功能和进化。
基因组注释通常包括基因预测、功能注释和结构注释。
基因预测是通过计算学方法预测基因的位置和结构。
基因组组装注释的方法基因组组装注释是一项复杂的任务，需要利用不同的方法和工具来完成。
以下是一些常用的基因组组装注释方法：1. 基因预测基因预测是基因组组装注释的关键步骤之一。
它涉及到利用不同的基因预测软件（如GeneMark、Augustus、GlimmerHMM等）来预测基因的位置、结构和功能。
这些软件使用不同的算法和模型来识别基因，一般会综合考虑基因的开放阅读框架（ORF）、启动子、终止子和剪接位点等信息。
2. 同源比对同源比对是比较两个或多个生物体基因组序列之间的相似性的一种方法。
在基因组组装注释中，同源比对可以用来预测新基因的位置和功能，并找到与其相似的已知序列。
常用的同源比对软件包括BLAST、HMMER和MAFFT等。
3. RNA-seq数据分析RNA-seq是一种利用高通量测序技术对RNA转录本进行定量分析的方法。
RNA-seq可以帮助确定基因的表达量、剪接变异、外显子和内含子边界等信息。
这些信息可以用来优化基因预测结果，提高注释的准确度和完整性。
RNA-seq数据的处理和分析需要使用不同的软件和工具，如TopHat、Cufflinks和DESeq等。
4. 功能注释基因组组装注释后，需要对注释结果进行功能上的解释和注释。
这通常需要使用不同的功能注释数据库和软件，如Gene Ontology、KEGG 和InterProScan等。
这些工具可以帮助将基因注释结果与生物学过程、代谢通路、蛋白质结构和功能等信息进行关联，并提供更深入的功能分析。
5. 基因组数据库基因组组装注释后，可以将注释结果上传到专门设计的基因组数据库中。
这些数据库包括NCBI、Ensembl、UCSC Genome Browser和JGI Genome Portal等。
这些数据库可以帮助研究者在全球范围内共享、查询和下载注释的基因组数据和相关信息。
总之，基因组组装注释是一项复杂的任务，需要多种不同的方法和工具来完成。
基因组注释主要包括四个研究方向：重复序列的识别；非编码RNA的预测；基因结构预测和基因功能注释。
我们将分别对这四个领域进行阐述。
1：重复序列的识别。
重复序列的研究背景和意义：重复序列可分为串联重复序列（Tendam repeat）和散在重复序列(Interpersed repeat)两大类。
其中串联重复序列包括有微卫星序列，小卫星序列等等；散在重复序列又称转座子元件，包括以DNA-DNA方式转座的DNA转座子和反转录转座子(retrotransposon)。
常见的反转录转座子类别有LTR,LINE和SINE等。
重复序列识别的发展现状：目前，识别重复序列和转座子的方法为序列比对和从头预测两类。
序列比对方法一般采用Repeatmasker软件，识别与已知重复序列相似的序列，并对其进行分类。
常用Repbase重复序列数据库。
从头预测方法则是利用重复序列或转座子自身的序列或结构特征构建从头预测算法或软件对序列进行识别。
从头预测方法的优点在于能够根据转座子元件自身的结构特征进行预测，不依赖于已有的转座子数据库，能够发现未知的转座子元件。
常见的从头预测方法有Recon，Piler，Repeatscout,LTR-finder，ReAS等等。
重复序列识别的研究内容：获得组装好的基因组序列后，我们首先预测基因组中的重复序列和转座子元件。
一方面，我们采用RepeatScout、LTR-finder、Tendem Repeat Finder、Repeatmoderler、Piler等从头预测软件预测重复序列。
为了获得从头预测方法得到的重复序列的类别信息，我们把这些序列与Repbase数据库比对，将能够归类的重复序列进行分类。
另一方面，我们利用Repeatmasker 识别与已知重复序列相似的重复序列或蛋白质序列。
通过构建Repbase数据库在DNA水平和蛋白质水平的重复序列，Repeatmasker能够分别识别在DNA水平和蛋白质水平重复的序列，提高了识别率。
生物信息学中的基因组预测与注释随着人类基因组计划的完成和生物信息学研究的发展，人们对生物基因组的研究越来越深入。
基因组是生命科学研究的基础，因此对基因组的预测和注释显得尤为重要。
基因组预测是指识别DNA序列中可能编码蛋白质的区域；注释是指对庞大的基因组DNA序列进行功能分析和分类。
本文将介绍基因组预测和注释的一些常用方法和工具。
1. 基因组预测1.1 基于序列相似性的预测方法基因组预测最早的方法是基于序列相似性的预测方法，即利用已知的蛋白质序列作为基准序列比对基因组序列，通过找出同源区域的位置以及嵌套的外显子和内含子，来预测基因组中的基因。
这一方法主要依赖于内含子-外显子间短DNA序列（splice sites）和起始密码子/终止密码子等序列保守性。
1.2 基于组成特征的预测方法另一种基因组预测方法是基于组成特征的预测方法，这种方法是通过计算DNA序列的组成特征，如GC含量，开放阅读框（ORF）长度和ORF第一密码子使用偏好性等等，来预测基因组中的基因。
这种方法可以识别非同源基因、重复序列区域和新的蛋白质编码序列。
1.3 基于基因结构的预测方法目前比较常见的基因组预测方法是结合了以上两种方法的方法，即基于基因结构的预测方法。
这种方法结合了已知的蛋白质序列数据库以及DNA序列的组成特征，利用机器学习算法或者人工智能等方法训练模型，对基因组序列进行预测。
其中，经典的基于基因结构的预测方法包括GeneMark，Glimmer，FGENESH和TWINSCAN等。
2. 基因组注释2.1 功能注释基因组注释可分为两类，一类是功能注释，即对已预测出的基因进行进一步的生物学意义的注释。
这里的“功能”可以是基因所编码蛋白质的功能，或者是基因组中其他序列元素的功能，例如转录起始位点、启动子、内含子、外显子、小RNA、微卫星等。
现有的注释工具包括仅利用序列相似性的方法，例如Blast2GO 和InterProScan，以及基于机器学习或人工智能技术的方法，如PANNZER和RaptorX等。
基因组的注释
基因组注释的研究内容包括基因识别和基因功能注释两个方面。
基因识别的核心是确定全基因组序列中所有基因的确切位置。
从基因组序列预测新基因,现阶段主要是3种方法的结合:
(1)分析mRNA和EST数据以直接得到结果;(2)通过相似性比对从已知基因和蛋白质序列得到间接证据[1];(3)基于各种统计模型和算法从头预测。
对预测出的基因进行高通量功能注释可以借助于以下方法,利用已知功能基因的注释信息为新基因注释:(1)序列数据库相似性搜索;
(2)序列模体(Motif)搜索;
(3)直系同源序列聚类分析(Clusteroforthologousgroup,COG)。
随着微生物全基因组序列测定速率的加快,开发有Web接口的高效、综合基因组注释系统十分必要。
近年来,国际上已有一些这样的工具,如基于Java的微生物基因组数据库接口。
尽管JMGD提供了一个很好的图形化接口程序,却并不具有基因组自动注释功能。
德国国家环境和健康研究中心开发的蛋白质摘录、描述和分析工具，是大型基因组分析系统,整合了大量基因组功能信息和结构信息。
PEDANT注释功能强大,适用范围广,但没有便于操作的图形界面,而且需要较强的硬件系统支持。
微生物基因组全序列测定通常由中小实验室独立完成,有必要开发和集成基于PCPLinux系统并以免费数据库管理系统、免费软件和公共数据库资源为主的基因组信息注释系统。
