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花椰菜实时荧光定量PCR内参基因的筛选与评价花椰菜实时荧光定量PCR内参基因的筛选与评价引言：实时荧光定量PCR（qPCR）是一种准确、高效、灵敏且快速的分子生物学技术，目前已广泛应用于基因表达的定量研究。
在qPCR中，选择合适的内参基因是保证实验结果准确可靠的重要环节。
本文旨在对花椰菜实时荧光定量PCR内参基因进行筛选与评价。
材料与方法：1. 花椰菜不同组织样本的收集：分别收集花椰菜的根、茎、叶和花序等不同组织样本；2. RNA提取与反转录：使用相关试剂盒提取样本总RNA，并通过反转录反应合成cDNA；3. 候选内参基因的筛选：根据文献报道和先前的实验经验，选择约10个常用内参基因作为候选，并设计引物；4. 实时荧光定量PCR：使用合适的qPCR试剂盒，按照说明书所示条件进行PCR反应；5. 数据处理：计算候选内参基因的CT值和PCR扩增效率，采用特定的软件对数据进行统计分析。
结果与讨论：1. 候选内参基因的CT值与PCR扩增效率分析：利用qPCR结果，计算候选内参基因在不同组织样本中的CT值和PCR扩增效率，并进行相关性分析；2. 稳定性分析：根据CT值和PCR扩增效率，使用不同的算法（如ΔCt、NormFinder、BestKeeper和RefFinder等）对候选内参基因进行稳定性评价，筛选出最稳定的内参基因；3. 内参基因的基因表达稳定性验证：选择1-2个最稳定的内参基因，通过双内参基因法计算花椰菜目标基因的表达水平，并与单一内参基因法进行对比；4. 外源胁迫下内参基因的稳定性分析：收集花椰菜受外源胁迫后的不同组织样本，使用最稳定的内参基因进行表达分析，并验证其稳定性。
结论：通过本研究的实时荧光定量PCR内参基因筛选与评价实验，我们得出了以下结论：1. 已初步筛选出适用于花椰菜实时荧光定量PCR的内参基因候选列表；2. 从候选内参基因中进一步筛选出最稳定的内参基因，并验证了其在花椰菜不同组织中的稳定性；3. 双内参基因法相较于单一内参基因法，在花椰菜目标基因表达水平的测定中具有更高的准确性和可靠性；4. 在外源胁迫下，最稳定的内参基因在花椰菜不同组织中的表达水平相对稳定。
球茎甘蓝qRT-PCR内参基因的筛选及稳定性验证
郭怡婷;孙世英;赵文菊;王鑫淼;李晓娟;马一栋;任延靖
【期刊名称】《甘肃农业大学学报》
【年(卷),期】2024(59)1
【摘要】【目的】通过对已知内参基因进行筛选,确定球茎甘蓝最合适的内参基因,确保实时荧光定量PCR(qRT-PCR)的准确表达。
【方法】本试验选择了11种参考基因,利用GeNorm、Normalfinder和Bestkeep软件对紫色球茎甘蓝和绿色球茎甘蓝不同部位的内部参考基因进行了分析。
【结果】3个分析结果显示,内参基因Tip41在球茎甘蓝不同组织部位表达最稳定。
【结论】Tip41是作为内参基因的最佳选择,为球茎甘蓝后续的分子生物学相关研究提供基础。
【总页数】9页(P144-152)
【作者】郭怡婷;孙世英;赵文菊;王鑫淼;李晓娟;马一栋;任延靖
【作者单位】青海大学;青海大学农林科学院;青海大学
【正文语种】中文
【中图分类】Q943.2
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基因数据分析的主流软件在过去的几年中，许多生物的基因组完成了测序工作，如何对如此庞大的原始序列信息进行分析和应用，正是现在最为棘手的问题。
大量的基因预测软件和在线工具应运而生。
如何广泛而深入地了解并能有的放矢地利用这些工具，已经成为21世纪分子生物学家的必修课。
随着大规模EST和cDNA序列信息的获取，那些基于表达序列同源范围的程序，在基因组注释中的作用日益显著。
即使在稀少基因或组织特异性表达的基因中，基因组序列的相关性信息也颇具参考价值。
所以利用基因组序列的比对来扩充基因的信息是不可获缺的。
特别是在对人类基因组做注释时，与那些相对完整的脊椎动物基因组，如小鼠和鱼类的基因组比较是必不可少的步骤。
许多基因组测序计划正在进行之中，尽管仍存在急需解决的问题，比较基因组学方法（comparative genome approach）被认为是最有应用前景的方法。
该方法不仅在基因预测中举足轻重，而且在鉴定调控基因、探索垃圾基因（junk gene）等方面的作用也不容忽视。
基因预测软件的用户应该认识到，软件预测结果的可靠性和置信水平都有较大程度的提升。
但这些毕竟是预测的结果，分子生物学家，总是试图证明真实存在的蛋白质，及其功能和在组织中的表达状态。
当前，已有超过60种真核基因组测序计划在进程之中。
然而生物学方面的相关注释还远不能匹配如此汹涌而至的原始序列数据。
当务之急是，研发出更多的准确而快速的分析工具，特别在寻找基因、确定其准确功能等应用方面。
许多基因预测程序都可以免费共享。
当前，几乎没有一个完美的程序可以解决用户们的所有问题。
这就需要用户最大程度地利用主流程序的整合优势。
基因数目预测的主流软件10年前，研究人员开始预测人类基因的数目，这个数目在很长时间没有明显改变。
几年前，最多的预测是100,000；当人类基因组完成测序时，这个数目降至30,000。
现在有降至20,000左右。
研究人员相信：充分考虑人类的基因组序列和其它生物的基因组序列，可以做出近似的估计。
分子生物学实验中的分析软件使用方法介绍随着科技的发展和进步，分子生物学实验的数据量不断增加，对于这些大量的数据进行分析成为了科研工作者不可或缺的一部分。
为了更好地处理和解读这些数据，科研人员们使用各种分析软件来辅助他们的研究工作。
本文将介绍一些常用的分析软件及其使用方法。
一、基因序列分析软件基因序列分析软件是分子生物学实验中最常用的软件之一，它们用于分析DNA或RNA序列以及蛋白质序列。
其中，NCBI Blast是一种非常常用的基因序列比对软件，它可以通过将待比对的序列与已知的序列数据库进行比对，从而确定序列的相关性和相似性。
使用NCBI Blast，我们可以快速找到与我们研究对象相关的序列信息。
二、基因表达分析软件基因表达分析软件用于分析基因在不同组织或条件下的表达水平，以及基因调控网络等。
在这方面，R语言是一种非常强大的工具。
通过使用R语言中的各种包和函数，我们可以对基因表达数据进行聚类分析、差异表达分析、通路富集分析等。
同时，R语言还提供了丰富的数据可视化功能，可以帮助我们更好地展示和解读实验结果。
三、蛋白质结构分析软件蛋白质结构分析软件主要用于预测蛋白质的三维结构以及模拟蛋白质的动力学行为。
其中，Swiss-PdbViewer是一种常用的蛋白质结构可视化软件，它可以帮助我们观察和分析蛋白质的结构特征。
而GROMACS则是一种常用的分子动力学模拟软件，它可以模拟蛋白质在不同环境下的运动轨迹，帮助我们理解蛋白质的功能和机制。
四、基因组学分析软件基因组学分析软件主要用于处理和分析整个基因组的数据，包括基因组序列、基因组注释以及基因组变异等。
在这方面，Ensembl是一种非常常用的基因组分析软件。
它提供了大量的基因组数据和工具，可以帮助我们进行基因组注释、基因组比对以及基因组变异的分析。
五、细胞图像分析软件细胞图像分析软件用于分析和处理细胞图像数据，帮助我们了解细胞的形态和功能。
其中，ImageJ是一种非常流行的细胞图像分析软件，它提供了丰富的图像处理和分析工具，可以帮助我们进行细胞计数、细胞形态分析以及细胞追踪等。
基于高通量测序的基因序列分析软件基因序列分析软件是基于高通量测序（high-throughput sequencing）技术的生物信息学工具。
这些软件能够帮助研究人员分析和解释基因组中的DNA序列信息，从而帮助他们理解基因的结构和功能，以及基因与疾病之间的关系。
以下是一些常用的基因序列分析软件：1. BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）BLAST是生物信息学领域最常用的工具之一、它能够在数据库中相似的DNA或蛋白质序列，从而进行序列比对和注释。
研究人员可以使用BLAST来识别已知序列的同源性，以帮助理解基因的功能。
2. GeneiousGeneious是一款强大的基因序列分析软件，具有丰富的功能和用户友好的界面。
它可以帮助研究人员进行DNA和蛋白质序列的比对、组装和注释，以及基因启动子和开放阅读框的预测。
除此之外，Geneious还提供了诸如基因家族和物种多样性分析等高级功能。
3. CLC Genomics WorkbenchCLC Genomics Workbench是一款全面的基因组学分析软件，适用于从原始测序数据开始的所有分析阶段。
它提供了一整套工具，包括测序质量控制、组装、变异检测、基因表达分析等。
CLC Genomics Workbench还具有可视化和报告功能，可以帮助用户更好地理解和解释分析结果。
4. TrinityTrinity是一款专门用于转录组分析的软件。
转录组分析是指通过测序和比对RNA序列，对特定组织或时间点的基因表达进行定量分析。
Trinity可以帮助研究人员对RNA测序数据进行预处理、组装和注释，以获得转录本及其转录水平的信息。
5. IGV（Integrative Genomics Viewer）IGV是一款基因组可视化工具，可以帮助研究人员在线浏览和分析基因组数据。
它支持多种数据类型，包括基因组、转录组、甲基化和染色体互作数据等。
基因测序分析软件的选择与使用教程基因测序分析软件在生物信息学研究中扮演着至关重要的角色。
随着测序技术的快速发展，越来越多的数据被产生出来，需要强大而高效的分析软件来处理和解读这些数据。
本文将介绍基因测序分析软件的选择与使用教程，帮助读者更好地了解与应用这些工具。
一、基因测序分析软件的选择选择适合自己的基因测序分析软件是非常重要的，不同软件具有不同的功能和适用范围。
以下是一些常用的基因测序分析软件及其特点：1. BLAST：BLAST（基本局限序列比对搜索工具）是一种用于序列比对的基本工具。
它可以比较两个或多个序列，并通过计算相似性来评估它们之间的关系。
BLAST非常适合于寻找相关基因序列、片段或蛋白质序列。
2. Bowtie：Bowtie是一款用于序列比对的高效软件。
它能够在基因组数据中查找与给定序列片段相匹配的位置，并生成对应的比对结果。
Bowtie在处理大规模测序数据方面表现出色。
3. TopHat：TopHat是一款用于分析RNA测序数据的软件。
它能够从原始测序数据中鉴定基因表达模式，并帮助研究者理解基因调控机制。
TopHat对于RNA测序数据的分析和重组定位特别有用。
4. Cufflinks：Cufflinks是一个用于RNA测序数据分析的流行软件包。
它可以将测序数据定量转化为基因表达水平，并帮助识别新转录本和剪接变异。
Cufflinks在基因组学研究中具有广泛应用。
根据具体研究需求和测序数据类型选择适合的软件是至关重要的。
在选择之前，建议研究者先对自己的数据类型、分析目标和软件特点进行充分了解。
此外，网络上有许多生物信息学研究者的博客和论坛，可以从中获得宝贵的经验和指导。
二、基因测序分析软件的使用教程选择好适合的基因测序分析软件后，正确使用软件以获取准确的结果是至关重要的。
以下是一些基本的使用教程，供参考：1. 学习软件命令：大部分基因测序分析软件都是通过命令行界面运行的。
研究者需要先学习软件的命令语法和参数设置，以正确使用软件。
DOI:10.13275/ki.lykxyj.2021.01.017福建柏实时荧光定量PCR 内参基因的选择周成城1，荣俊冬2，谢德金2，杨德明2，何天友1，郑郁善1,2*(1. 福建农林大学园林学院，福建 福州 350002；2. 福建农林大学林学院，福建 福州 350002)摘要：[目的]筛选稳定的内参基因，用于福建柏不同组织部位荧光定量PCR 分析。
[方法]基于福建柏转录组数据，以福建柏的根、皮和鳞叶为材料，设置5个浓度梯度（0.32、1.6、8、40、200 ng·μL −1）的各组织cDNA 混样作为模板，选择ACT7、UBQ 、EF2、CACs 、TIP41、UBC2b 、RH8、GAPDH 8个基因作为候选内参基因。
利用实时荧光定量PCR 技术并结合geNorm 、Normfinder 和 BestKeeper 等软件对候选内参基因的表达稳定性进行评价。
选择评价结果中较为稳定的候选基因作为内参基因，通过分析4个萜类合成酶基因（FhTPS1、FhTPS2、FhTPS3、FhTPS4）在福建柏不同组织部位的相对表达情况，对候选内参基因的稳定性进行验证。
[结果]geNorm 、Normfinder 和 BestKeeper 分析结果均表明: 不同质量浓度福建柏各组织cDNA 混合样品中，最稳定的内参基因是UBC2b 和ACT7。
荧光定量PCR 分析表明，候选内参基因ACT7和UBC2b 在福建柏不同组织部位中表达稳定。
4个目的基因的相对表达量在福建柏根、皮和鳞叶中均有所不同，FhTPS1基因在根中相对表达量最高，FhTPS2和FhTPS4在鳞叶中相对表达量最高，FhTPS3在皮中相对表达量最高。
[结论]8个候选内参基因中，ACT7与 UBC2b 稳定表达且不受cDNA 质量浓度变化影响，二者的组合能够实现稳定归一化并提高定量分析结果准确性，适合作为福建柏各组织部位荧光定量表达分析的理想内参基因。
利用geNorm、NormFinder和 BestKeeper 软件进行内参基因稳定性分析的方法作者：吴建阳何冰杜玉洁李伟才魏永赞来源：《现代农业科技》2017年第05期摘要实时荧光定量PCR（RT-qPCR）由于具备灵敏度高、重复性好、特异性强及高通量等优点，已经成为研究基因表达分析的常用方法，但其结果的准确性取决于内参基因。
在任何试验条件下都能稳定表达的内参基因几乎不存在，科研工作者为了获得精准的试验结果，首先必须从众多的内参基因中筛选出稳定的内参基因。
geNorm、NormFinder和BestKeeper等是专门用于筛选稳定性内参基因的软件，但这3种软件使用方法差异很大，为了让更多的科研人员了解这些软件、节省时间，笔者结合自己的科研经验详细介绍了这3种软件的使用方法，以期为相关科研人员利用这些软件筛选内参基因提供便利。
关键词内参基因；稳定性分析；geNorm；NormFinder；BestKeeper中图分类号 S60 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2017）05-0278-04Abstract Real-time fluorescent quantitative PCR technology（RT-qPCR） is used for gene expression analysis with high sensitivity，good repea-tability，strong specificity，high throughput，but the veracity and reliability results depend on whether select appropriate reference gene ornot.However，no universally applicable reference genes with an invariant expression are available.In order to obtain accurate results，appropriate reference genes for RT-qPCR normalisation must systematically evaluate the stability of candidate reference genes prior to using in each experimental system.geNorm，NormFinder and BestKeeper are useful programs to identify appropriate reference genes for RT-qPCR analysis，but the methods for using the three softwares were different.In order to save the time to understanding the way to use them and provide convenient for new researchers，this study described the methods of application.Key words reference gene；stability analysis；geNorm；NormFinder；BestKeeper实时荧光定量PCR（RT-qPCR）由于具备灵敏度高、重复性好、特异性强及高通量等优点，已经成为研究基因表达分析的常用方法[1-2]。
常用分子生物学软件（二）引言概述：随着分子生物学研究的不断深入，分析和处理分子生物学数据的需求日益增长。
为了满足这一需求，许多常用的分子生物学软件被广泛应用于实验室和研究机构中。
本文将介绍一些常用的分子生物学软件，以帮助研究人员更好地理解和应用这些工具进行数据分析和实验设计。
正文：1. 序列分析软件1.1 BLAST：用于快速比对蛋白质或核酸序列，帮助确认其他物种中是否存在与查询序列相似的序列。
1.2 ClustalW：用于多序列比对分析，可以对多个序列进行比较，并生成比对结果。
2. 基因表达和调控软件2.1 DESeq2：用于差异表达分析，可以识别和分析基因在不同样本或条件下的表达差异。
2.2 MEME：用于寻找和分析DNA、RNA或蛋白质序列中的共同模otif，帮助识别某些转录因子的结合位点。
3. 蛋白质结构预测软件3.1 SWISS-MODEL：基于比对分析和模板结构预测，可以预测目标蛋白质的三维结构。
3.2 Phyre2：利用比对、结构推理和模板模拟方法，用于蛋白质序列到结构的预测。
4. 分子模拟软件4.1 GROMACS：用于分子动力学模拟的软件套件，可以模拟蛋白质、核酸和膜蛋白等生物分子的运动和相互作用情况。
4.2 AMBER：常用的分子模拟软件，用于模拟和分析生物大分子的结构、动力学和能量。
5. 生物网络分析软件5.1 Cytoscape：用于构建和分析复杂网络的开源软件平台，尤其适用于生物学领域中的生物网络分析。
5.2 STRING：用于生物网络分析和预测蛋白质相互作用的在线工具，可以帮助解析基因或蛋白质之间的关系网络。
总结：本文介绍了常用的分子生物学软件，包括序列分析、基因表达和调控、蛋白质结构预测、分子模拟和生物网络分析等方面的工具。
这些软件的使用可以帮助研究人员更好地理解、分析和解释分子生物学数据，促进科学研究的进展和创新。
基因组数据分析的最新软件随着技术的不断发展，基因组数据分析的应用范围越来越广泛，很多获得基因组数据的实验室，科研机构和医院都需要使用一些专业的软件来帮助他们进行数据分析和处理，这些软件可以帮助研究人员更好地理解基因组数据，从而进一步研究生命科学的一些重要方面。
在过去的几年中，基因组数据分析领域涌现了许多新的软件，这些软件不仅可以高效地处理和分析数据，而且具有许多新的功能和特点。
下面我们就来介绍一些基因组数据分析的最新软件。
1. GATK（Genome Analysis Toolkit）GATK是一款由哈佛大学和布罗德学院开发的免费开源软件工具集，广泛应用于基因组数据的分析和处理。
GATK拥有强大的能力，包括基于文件或自定义参考基因组的数据分析，基于样本和控制组的数据比较和筛选，以及数据可视化等。
GATK特别适用于针对DNA变异的分析工作，如SNP，INDEL和CNV等。
此外，GATK还具有排除和修复错误的功能，这对于提高基因组数据的处理和分析的准确性和效率非常有帮助。
2. BWA（Burrows-Wheeler Aligner）BWA是一款基于算法的软件工具，可以将高通量测序数据与参考基因组进行比对，广泛应用于DNA映射以及DNA序列处理等方面。
BWA具有快速，并行处理大规模数据的能力，并采用了多种对基因组数据的比对方法，从而大大提高了数据准确性。
BWA的最新版本还具有支持多个种族的特性，这对于进行人类基因组数据分析非常有用。
3. R（统计分析）R语言是一种免费的开源软件工具，广泛应用于生物信息学领域，尤其是基因组数据的统计分析方面。
R提供了广泛的生物信息学和统计分析功能和方法，可以进行诸如聚类分析、PCA分析，差异分析等。
同时，R还配备有许多绘图和数据可视化功能，允许用户以图表的形式展现基因组数据的结果。
因此，R语言是生命科学中可重要的一个工具。
4. STAR（RNA-seq分析）STAR是一款RNA测序的分析工具，广泛应用于转录组数据的分析方面。
