核酸序列分析
在生物学领域中，核酸序列分析是一项重要的研究工具，它可以帮
助科学家们理解生物体内的基因组结构和功能。通过分析核酸序列，
我们可以揭示基因的组合方式、基因在不同物种之间的演化关系以及
基因与疾病之间的关联。本文将介绍核酸序列分析的基本步骤和常用
方法，并探讨它在生物研究中的应用。
一、核酸序列分析的基本步骤
1. 数据收集与清洗：首先，我们需要获取相关的核酸序列数据。这
些数据可以来自于公共数据库（如GenBank、ENSEMBL等）或实验
室内部的测序项目。收集到的数据可能存在噪声或错误，所以我们需
要对数据进行清洗和筛选，以保证分析的准确性。
2. 序列比对：接下来，我们需要将不同样本的核酸序列进行比对。
序列比对是核酸序列分析的核心步骤之一，它可以帮助我们发现序列
之间的相似性和差异性。常用的序列比对算法包括Smith-Waterman算
法和Needleman-Wunsch算法等。
3. 序列注释：在比对完成后，我们可以根据已知的功能注释信息来
对序列进行注释。注释可以告诉我们该序列可能的编码蛋白质的功能、寻找潜在的基因等。
4. 比对结果分析：通过分析比对结果，我们可以了解到序列的保守
区域和变异区域。保守区域可能是功能区域，例如编码蛋白质的区域，变异区域可能涉及到物种之间的进化差异或突变相关的功能。
5. 结果可视化：最后，我们需要将分析的结果进行可视化呈现。通过可视化，我们可以更直观地理解数据，并对进一步实验设计或研究方向提出建议。
二、核酸序列分析的常用方法
1. 比对工具：常用的核酸序列比对工具包括BLAST、ClustalW和MAFFT等。BLAST（基本局部比对序列工具）是一种快速的局部比对算法，它能够快速地找到序列之间的相似性。ClustalW和MAFFT则更适用于多序列比对，它们可以比较多个序列之间的相似性和差异性。
2. 注释工具：常用的核酸序列注释工具包括NCBI的Entrez、ENSEMBL和UniProt等。这些工具可以提供详细的序列注释信息，如编码蛋白质的功能、结构域和进化关系等。
3. 可视化工具：常用的核酸序列可视化工具包括BioEdit、Jalview 和Artemis等。这些工具可以将分析结果以图形化方式展示，方便我们对数据进行交互式探索和结果展示。
三、核酸序列分析的应用
1. 基因组注释：通过核酸序列分析，我们可以对基因组进行注释，标识出编码蛋白质的基因、非编码RNA和其他功能区域等。这对于研究生物体的结构和功能具有重要意义。
2. 进化研究：核酸序列比对可以揭示不同物种之间的进化关系。通过比对多个物种的核酸序列，我们可以了解生物体的进化过程、探究物种之间的共同起源。
3. 疾病研究：核酸序列分析有助于研究与疾病相关的基因突变。通过比对患者样本和正常样本的核酸序列，我们可以找到患者中特定的基因突变，以帮助研究疾病的发病机制和寻找治疗方法。
总结
核酸序列分析是生物学研究中一项重要的技术手段，它可以帮助我们了解基因组的结构和功能。通过准确的数据收集、序列比对、注释和可视化分析，我们可以揭示核酸序列中的保守区域和变异区域，进而研究生物进化、基因功能和疾病发生的机制。随着高通量测序技术的不断发展，核酸序列分析将在生命科学领域扮演更加重要的角色。
核酸序列特征分析 核酸序列特征分析是一种利用bioinformatics工具技术来探究生物体基因组DNA/RNA序列中的特征信息，以及基因组DNA/RNA序列之间存在的关联性。核酸序列特征分析在生物医学研究中具有重要的应用价值。 一、核酸序列特征分析的背景 1、DNA是生物体基因组的主要构成元素，有着极重要的意义。DNA的构成分子是DNA的主要单位，其中含有许多信息。包括基因的信息、细胞生物学过程的信息、发育过程的信息、衰老过程的信息等。核酸序列特征分析就是基于这些信息，利用相关方法把DNA序列转化为特殊符号，进而探究基因组中DNA序列的特征信息及其与基因组DNA序列之间的关联性。 2、研究表明，基因组DNA/RNA序列中存在着丰富的特征信息，其中包括基因的结构信息、功能信息以及遗传物质的表达信息等。此外，基因组DNA/RNA序列之间也存在着一定的关联性，比如伴随关系、控制关系等。对这些特征信息和序列间关联性的深入研究和分析，可以为解决相关生物学问题提供有力的支持。 二、核酸序列特征分析的方法 核酸序列特征分析包括DNA特征分析、RNA特征分析和DNA-RNA 互作特征分析三大类。其中，DNA特征分析是探究基因组DNA序列中的特征信息，主要包括序列密度分析、保守区域检测、单碱基构象分析、内含子检测、集合核苷酸模式挖掘和保守元件的检测等。而RNA
特征分析是探究基因组RNA序列特征信息，主要包括序列特征分析、microRNA检测、可变剪接位点预测、次级结构模式挖掘等。最后，DNA-RNA互作特征分析是以DNA序列为基础探究DNA和RNA序列之间的相互关联性，主要包括DNA-RNA互作互作特性检测、DNA和RNA序列的共鉴定等。 三、核酸序列特征分析的应用 在生物医学研究中，核酸序列特征分析可以为研究基因组中基因的信息、发育过程、衰老过程和药物等相关生物医学问题提供有力的支持。比如，利用核酸序列特征分析，可以进行miRNA-病毒序列特征鉴定、慢病毒检测等；可以进行病毒的毒性预测，探究病毒引发疾病的发生机制；可以预测蛋白质的功能，指导新药的研发；可以检测抗药性基因等。同时，核酸序列特征分析技术也可以在人类遗传病的研究中有着重要的应用。 四、结论 核酸序列特征分析是一种重要的bioinformatics工具技术，具有重要的应用价值。它可以深入探究基因组DNA/RNA序列中的特征信息以及基因组DNA/RNA序列之间的关联性，为解决相关生物学问题提供有力的支持。
核酸序列预测分析的基本思路 当我们得到一个DNA序列时，一般都需要对该片段进行分析，确定它的功能区域，寻找调控区域、编码区域，预测其编码蛋白，这些就是我们研究DNA序列的目的。 核酸序列的预测就是在核酸序列中寻找基因，找出基因的位置及功能位点，以及标记已知的序列模式等过程。在此过程中，确认一段DNA序列是一个基因需要有多个证据的支持： 1、一般而言，在重复片段频繁出现的区域里，基因编码区和调控区不太可能出现； 2、如果某段DNA片段的假想产物与某个已知的蛋白质或其它基因的产物具有较高序列相似性的话，那么这个DNA片段就非常可能属于外显子片段； 3、在一段DNA序列上出现统计上的规律性，即所谓的“密码子偏好性”，也是说明这段DNA是蛋白质编码区的有力证据； 4、其它的证据包括与“模板”序列的模式相匹配、简单序列模式如TATA Box等相匹配等。 一般而言，确定基因的位置和结构需要多个方法综合运用，而且需要遵循一定的规则： 1、对于真核生物序列，在进行预测之前先要进行重复序列分析，把重复序列标记出来并除去； 2、选用预测分析程序时要注意程序的物种特异性，要弄清程序适用的是基因组序列还是cDNA序列；很多程序对序列长度也有要求，有的程序只适用于长序列，而对EST这类残缺的序列则不适用。 要注意的是，尽管各种预测方法都基于现有的生物学数据和已有的生物学知识，但在不同模型或算法基础上建立的不同分析程序有其一定的适用范围和相应的限制条件，因此最好对同一个生物学问题尽量多用几种分析程序，综合分析各种方法得到的结果和结果的可靠性。此外，生物信息学的分析只是为生物学研究提供参考，这些信息能提高研究的效率或提供研究的思路，但很多问题还需要通过实验的方法得到验证。一般地，核酸序列信息分析的基本思路：编码区序列(简称CDS)与EST数据比较→寻找感兴趣ESTS (标准:长度≥100bp，同源性介于50%～85%之间)→所选ESTs与GenEmble数据库比较→找出未克隆ESTs→再与dbEST、dsSTS、dbHTGs、MGD及UniGene数据库比较搜寻重叠群Contigs→设计引物进行PCR扩增或筛选cDNA文库或索取cDNA克隆号进行电子拼接获取全长cDNA→基因定位、表达、结构、功能检测分析等。 核酸序列预测分析的基本方法： 1、核酸序列的同源性检索 目前，通过数据库查询、cDNA文库直接测序、mRNA差别显示(DDRT-PCR)、代表性差示分析(RDA-PCR)和抑制差减杂交(SSH)等方法获得的EST数据越来越庞大。GenBank数据库中收录的EST序列有数百万个之多。由于EST代表着一段表达基因序列，这样就可用其与公共数据库进行同源性检索，检索与其同源的核酸序列。 典型分析是采取NCBI的Blast软件对GenBank 中的非冗余数据库（non-redundant database,nr）进行查询。该数据库是对GenBank、EMBL 和DDBJ中去除所有相同核酸序列进行整合后所得的最为全面的已知基因数据库，其中包括部分基因组序列。登陆https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/blast/blast.cgi 选择数据库“Nucleotide”，利用blastn程序进行同源性检索，按照提示进行查询。 2、比较基因组分析 达尔文的进化论给比较基因组学提供了理论依据。动物进化从低等到高等，动物与动物之间存在着亲缘关系。这种关系可以从基因序列上反映出来：亲缘关系越近，其基因序列的同源性就越高。可以根据已经亲缘关系较大的动物的基因序列来扩增目的基因的序列。
生物化学领域中的核酸序列分析方法在生物化学领域中，核酸序列的分析方法是非常重要的一个研 究方向。核酸序列是生命体内各种基因与蛋白质所存储的大量信 息的核心，通过对核酸序列的分析可以深入了解生物体内各种生 命活动过程的基本原理与规律。为了更好地研究、理解、应用核 酸序列数据，研究人员们开发出了各种分析技术。本文将介绍几 种常用的核酸序列分析方法。 一、序列比对 序列比对是核酸序列分析的基础，是通过计算不同序列之间的 相似性来揭示序列间的功能性关系，比如寻找同源序列和验证系 统发育关系等。常用的序列比对算法有全局比对和局部比对两种，前者适用于全序列比对，后者则更适用于部分序列比对。 全局比对算法包括 Needleman-Wunsch 算法和 Smith-Waterman 算法。其中，Needleman-Wunsch算法适合全局比对，通过动态规 划计算序列间的最佳序列匹配，从而确定序列间的相似性。Smith-Waterman算法则主要用于局部比对，基于动态规划的思想，找到 共同子序列，并赋予最高得分。
二、基于模板的序列分析方法 基于模板的序列分析方法就是通过建立一个已知序列的模板，对新的未知序列进行匹配，从而预测该序列的功能、结构、类别等。这种方法主要用于预测新序列的功能、结构，可以帮助生物学家更好地探索各种生物功能，比如药物研发或药效评估。常见的基于模板的序列分析方法包括BLAST、FASTA、HMM（隐马尔可夫模型）等。 BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种快速比对算法，可用于比较两个蛋白质或核酸序列，也可以用于比对大量的数据库序列。BLAST算法采用了滑动窗口的思路，从大量数据中提取匹配的片段，再根据统计意义对片段进行评分，进而确定序列间的相似性。因此，BLAST算法在数据处理效率和准确度方面表现出色，是目前应用最广泛的序列比对算法之一。 FASTA（Fast All Sequence Search Tool）是另一种基于模板的序列分析方法，它也是一种快速比对算法，并且比BLAST更快一些。与BLAST不同的是，FASTA算法是基于序列间的局部相似
实验七、核酸序列二级数据库及核酸序列的预测分析（3学时） 目的：了解常用的核酸序列二级数据库的内容及其用途，熟悉分子生物学实验室常规的序列分析内容及方法。 内容：基因调控转录因子数据库TransFac、真核生物启动子数据库EPD的数据内容的了解，分子生物学实验室序列分析在线工具的了解，利用这些工具进行载体去除、鉴定序列中的酶切位点、引物设计、分析DNA组成、发现蛋白质编码区域、序列片段的组装等。 一、核酸序列的二级数据库。 1、TransFac（https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/pub/databases.html）基因调控转录 因子数据库 阅读TransFac的Documentation（另，https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/doc/toc.html 处为国内TransFac 4.0 版的documantation），了解数据库的大致内容与结构。进入TESS （https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/tess/），这是一个利用TRANSFAC等几个数据库内容构建的转录因子检索系统，在左侧的Search TRANSFAC栏中键入ABRE或者CREF，回答问题： 1、What is ABRE/CREF？ 2、Which species does ABRE/CREF belongs to? 3、For ABRE, 1）give its (binding) factor AC number in wheat. 2) Describe ABRE’s comment. 4、For CREF, 1)give it Functional Features. 2、了解真核生物启动子数据库EPD （http://www.epd.isb-sib.ch/index.html）的大致 内容与结构。回答问题：5、如何知道还有哪些与转录因子或转录调控位点相关的数据库？ 二、利用网上分析工具进行单条核酸序列分析 DNA序列分析大体上可分为两大类：①面向测序的DNA序列分析；②指定DNA序列的分析。 1、去除载体序列。 一般的序列测序目的有两种：1）了解未知序列的具体内容； 2）对已知序列的验证。不论哪一种测序数据，在进一步分析之前必须去除目的片段以外的污染序列。如果要对一个DNA片段进行测序，过程包括DNA片段的纯化，将其克隆进入载体，将载体转化进宿主（如E.coli）进行扩增，提取扩增后的克隆并利用不同的测序方案进行测序。在这一过程中，经常会发生一些未曾料想到的问题使得所获得的序列并不能真实地反应你想研究的遗传信息。比如，测序的序列中至少有一端包含了构建克隆的部分载体序列。对于这部分序列我们可以简单地通过与载体序列数据库的相似性搜索而发现并去除它们。但是，如果你的序列可能被其它载体序列所污染的话（即存在非实验构建所使用的载体序列），则最好在做其它工作之前发现并考虑是否要重新获得相应的DNA片段。 点击https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/VecScreen/VecScreen_docs.html进入NCBI的VecScreen documentation页面 ,它包含了一个很好的序列污染方面的指南（点击页面中的contamination 链接）以及对VecScreen 是如何进行工作的解释。当你确信你可以利用VecScreen进行分析时，点击页面中的VecScreen Web Site 链接，或者直接在浏览器中输
核酸序列分析 在生物学领域中，核酸序列分析是一项重要的研究工具，它可以帮 助科学家们理解生物体内的基因组结构和功能。通过分析核酸序列， 我们可以揭示基因的组合方式、基因在不同物种之间的演化关系以及 基因与疾病之间的关联。本文将介绍核酸序列分析的基本步骤和常用 方法，并探讨它在生物研究中的应用。 一、核酸序列分析的基本步骤 1. 数据收集与清洗：首先，我们需要获取相关的核酸序列数据。这 些数据可以来自于公共数据库（如GenBank、ENSEMBL等）或实验 室内部的测序项目。收集到的数据可能存在噪声或错误，所以我们需 要对数据进行清洗和筛选，以保证分析的准确性。 2. 序列比对：接下来，我们需要将不同样本的核酸序列进行比对。 序列比对是核酸序列分析的核心步骤之一，它可以帮助我们发现序列 之间的相似性和差异性。常用的序列比对算法包括Smith-Waterman算 法和Needleman-Wunsch算法等。 3. 序列注释：在比对完成后，我们可以根据已知的功能注释信息来 对序列进行注释。注释可以告诉我们该序列可能的编码蛋白质的功能、寻找潜在的基因等。 4. 比对结果分析：通过分析比对结果，我们可以了解到序列的保守 区域和变异区域。保守区域可能是功能区域，例如编码蛋白质的区域，变异区域可能涉及到物种之间的进化差异或突变相关的功能。
5. 结果可视化：最后，我们需要将分析的结果进行可视化呈现。通过可视化，我们可以更直观地理解数据，并对进一步实验设计或研究方向提出建议。 二、核酸序列分析的常用方法 1. 比对工具：常用的核酸序列比对工具包括BLAST、ClustalW和MAFFT等。BLAST（基本局部比对序列工具）是一种快速的局部比对算法，它能够快速地找到序列之间的相似性。ClustalW和MAFFT则更适用于多序列比对，它们可以比较多个序列之间的相似性和差异性。 2. 注释工具：常用的核酸序列注释工具包括NCBI的Entrez、ENSEMBL和UniProt等。这些工具可以提供详细的序列注释信息，如编码蛋白质的功能、结构域和进化关系等。 3. 可视化工具：常用的核酸序列可视化工具包括BioEdit、Jalview 和Artemis等。这些工具可以将分析结果以图形化方式展示，方便我们对数据进行交互式探索和结果展示。 三、核酸序列分析的应用 1. 基因组注释：通过核酸序列分析，我们可以对基因组进行注释，标识出编码蛋白质的基因、非编码RNA和其他功能区域等。这对于研究生物体的结构和功能具有重要意义。 2. 进化研究：核酸序列比对可以揭示不同物种之间的进化关系。通过比对多个物种的核酸序列，我们可以了解生物体的进化过程、探究物种之间的共同起源。
生物化学中的核酸序列分析 生物化学是研究生命现象与生理功能的科学，而核酸是构成生 命的分子之一，它们在生物体内扮演着重要的角色。核酸是由核 苷酸单元组成的长链，其中DNA是一个双螺旋分子，可以储存生 物遗传信息，而RNA则可以转录DNA的信息并参与蛋白质合成。 在生物研究中，对核酸序列的分析非常重要。通过对DNA序 列的分析，可以推测出蛋白质编码信息并预测基因功能；而对 RNA序列的分析，则可以了解基因的表达和调控。本文将从分子 生物学和生物信息学的角度来探讨核酸序列分析。 1. PCR扩增与测序分析 PCR(聚合酶链式反应)是一种常用的分子生物学技术，可以从 少量的DNA或RNA样品中扩增出目标片段，为进一步的分析提 供足够的材料。PCR过程中需要用到一组引物，其可以通过生物 信息学分析DNA序列寻找到设计合适的引物。PCR扩增得到的产物可以进一步进行测序分析，最常用的测序方式为Sanger测序技术。此技术基于DNA链延伸过程中的dNTP和ddNTP的竞争关系，通过荧光信号和电泳进行测序。测序结果可以通过生物信息学工 具进行比对、序列注释和统计分析。
2. 基因功能预测 高通量基因组测序技术的出现，导致了大量未知基因序列的暴增。对于这些基因序列的功能预测，通常需要先进行同源比对。 同源比对基于多序列比对的原理，将物种间已知的方向同源序列，与未知序列比对，寻找到相似的序列区域，从而对未知序列的基 因功能进行推测。 同源比对时，需要注意序列的物种来源和序列的质量。不同物 种间的序列可能在不同位置发生突变，导致序列的比对不准确； 若序列存在较多的突变，也可能会影响比对结果。因此，如何选 择合适的工具和参数进行同源比对很关键。同时，基因家族和重 复序列也可能会干扰比对结果，因此需要进行筛除和过滤。 3. RNA测序与转录组分析 RNA测序技术可以获得全基因组水平的转录信息，从而了解基因的表达状态和调控机理。RNA测序通常经过文库构建和深度测 序等多个步骤。在文库构建过程中，需要注意RNA的提取、反转 录和文库构建的质量，这直接影响到后续的数据分析。同时，
实验七核酸序列分析（附加部分） 1、发现核酸序列中的蛋白质编码区域。 1）利用NCBI ORF Finder。https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/gorf/gorf.html A、在NCBI上查找AC号为AE008569的核酸记录，思考：1、这个序列的名称？2、 这个序列所属的生物学分类？ B、进入OFR Finder，首先在页面下方的Genetic codes 下拉菜单中浏览现有的22种遗 传密码选择项（这里我们只使用默认的standard code），利用AC号或其裸序列（想 一想怎么能得到）进行ORF finding。 C、在结果显示页面中，按照序列的正向+1、+2、+3以及反向的-1、-2、-3进行的六框 翻译结果以图形的方式显示在页面中。利用默认的100bp阈值所发现的各框内的 ORF以绿色条状显示。同时，按照六框内所有发现的ORF的大小顺序，在页面的 右侧有一个列表，分别显示了ORF的翻译框、在基因组上的位置以及ORF的长度。 你可以改变ORF鉴别中的长度阈值（50，100，300），点击Redraw重新进行计算。 D、点击图形上的绿色条框，就可以对这个ORF进行检查（当然也可以点击右侧的ORF 列表），页面上会显示预测的氨基酸序列，同时页面上还嵌入了BLAST程序以及 NCBI的有关序列数据库以便于发现与此ORF相似的库记录。非常方便！ E、SixFrames是以另外一种方法计算并显示结果，点击SixFrames，结果中各框上边拉 下的绿色短线表示为一个起始密码子，而各框下方的粉色短线表示为一个终止密码 子。 F、如果你拥有一个高等生物的cDNA时，可以利用ORF finder这个简单的工具来找到 你的蛋白编码区域。因为cDNA不含有intron，因此可拥有与微生物相似的ORF结 构。 G、ORF finder可以正确地鉴定85%左右的蛋白编码区，但要发现一些很短的蛋白序 列，shadow gene或使用了非常用遗传密码子的基因，则需要使用那些包含了密码 子使用频率及使用偏好等统计学特性的程序，如GeneMark。这里给出两个GeneMark 网址：https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/GeneMark/ , https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/genemark/。2）发现真核生物基因组（如脊椎动物）序列中的蛋白质编码区域。 A、剪切位点（splice site）的预测。 脊椎动物的外显子很小（平均150bp），它们的剪切位点还有一定的变化。因此发现外显子要比利用ORF finder或GeneMark发现ORF困难得多。下面是一种外显子预测程序：MZEF。点击https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/，这是位于冷泉港实验室Michae Q. Zhang’s的主页，点击左侧的databases and Software Tools，进入的页面中包含了多个物种的启动子数据库、外显子发现工具等，点击页面中间的Gene –Finding (public)连接，则进入了MZEF页面（https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/tools/genefinder/）。程序的相关说明文件在页面下方的For more information about MZEF行的here链接中，事先阅读一下此文件，有助于程序的使用以及对输出结果的理解(https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/tools/genefinder/readme.htm )，你也可以阅读实验数据-实验七中的MZEFexample.PDF文件，这一文件也可以从Michae Q. Zhang’s的数据库及软件工具页面上找到(https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/reprints/mzefexample.pdf）。回到MZEF主页，点击Human 链接（https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/tools/genefinder/human.htm），进入由先前统计数据校准的人类编码外显子预测MZEF程序页面。 在NCBI上找到一条AC号为AF018429的人类核酸记录，这是一个包含了外显子1和外显子2的dUTPase基因（注意一下这两个外显子在基因上的位置）。将FASTA格式的序列粘贴到人类MZEF程序页面的检索框中，点击submit。程序很快给你返回结果。它发现
实验七核酸序列分析 一、实验目的 1．掌握采用相关软件分析核酸序列分子质量、碱基组成及碱基分布等。2．掌握核酸序列变换的分析方法。 3．掌握核酸序列限制性酶切分析方法。4．了解引物设计的基本知识。 5．了解NCBI 序列信息提交方法，学习运用Bankit 进行序列提交。6．了解构建系统发育树的基本方法。 二、实验内容及操作程序 （一）DNAMAN 的安装和基本操作1．下载、安装DNAMAN 软件。 2 .使用Entrez信息查询系统检索一条你感兴趣的序列，如cytochrome oxidase （细胞色 素氧化酶）、catalse （过氧化氢酶）、H5N1 （禽流感）、peroxidase （过氧化物酶）、SOD （Superoxide Dimutase等部分或全长核酸序列，阅读序列注释，理解其含义；并将该序列以FASTA 序列格式显示和保存。 3. 打开DNAMAN 软件，点击edit—enter sequence＞粘贴序列—OK （即生成一个文件） —点击File—Save as保存该序列文件（以.seq为后缀）。 4. 浏览该序列文件，在输出结果中Composition （碱基组成）和Percentage（碱基百分 比）以及Molecular Weight （分子质量）栏目中清楚地给出了关于该条序列的有关结果，并记录之。 5. 序列载入 6. 选择工作区左侧软件提供的Channel工具条，点击数字即可激活相应的Channel,每个 Channel 可存放一条序列。 7. 从碱基计数1 开始，选中该序列的所有碱基，点击Sequence—Load Sequence—From selection,即将该序列载入激活的Channel内，此时可对本序列进行分析。
核酸序列特征分析 核酸序列特征分析是一个针对基因及其控制结构的重要研究课题，它可以帮助我们更好地理解遗传物质的结构和功能。本文将介绍核酸序列特征分析的基本原理、步骤及分析方法，最后介绍可视化工具。 一、核酸序列特征分析的基本原理 核酸序列特征分析是一种统计分析方法，用于全面分析核酸序列的某种特征，以发现和探索结构以及功能关系。这种方法依赖于统计模型，以及不同特征度量标准，例如单碱基特征、二碱基特征、多碱基特征和序列分类等等。可以选择不同特征的集合，用来发现序列的一些特殊结构，包括基因、调控序列、蛋白质结构和功能。 二、核酸序列特征分析的步骤 核酸序列特征分析的步骤一般分为五个步骤： （1）获取输入数据，根据特征选择相应的特征计算库。 （2）利用统计模型以及参数，计算得出相应特征度量值，并将它们存储到计算机中。 （3）根据特征选择合适的建模方法，比如对数据进行聚类。 （4）根据模型参数，绘制特征分析图。 （5）根据图形结果做出结论，并给出相应的解释。 三、核酸特征分析中的分析方法 1、基于核酸序列的单碱基特征分析：该方法的主要目的是分析单个碱基的分布，例如A/G，C/T，或者任意一对对立的碱基，通过
比较单碱基出现次数的差异，来确定特定序列应该具有什么样的特征。 2、基于核酸序列的二碱基特征分析：该方法是针对两个或多个 二碱基的比较，可以用来确定二碱基的组合的特征，以探究其中的影响因素。 3、基于核酸序列的多碱基特征分析：该方法是以一组碱基为单 位进行分析，识别给定序列的多碱基特征，并评估它们之间的相关性。 4、基于核酸序列的序列分类：这是一种机器学习方法，通过特 征选择，建立一个分类模型，然后将训练集中的序列分类为种类，利用这一模型，可以对未知序列进行预测。 四、可视化工具 随着科技的发展，可视化工具也得到了极大的改进，它们可以帮助我们更好地理解核酸序列特征分析的结果。例如Cytoscape，这是一个开源的网络可视化软件，可以帮助我们更直观地了解核酸序列中的二碱基关系；SeqView，这是一个基于web的序列可视化工具，提 供了多种的可视化效果，例如3D结构、双向序列特征分析等；Circos，这是一个用于可视化大规模连接数据和关系的高效工具，可以帮助我们将序列特征分析结果可视化为动态图形。 以上就是核酸序列特征分析的基本原理、步骤以及可视化工具的介绍，更深入的研究，可以进一步探索生物领域的其他应用，例如分子进化、免疫协调和药物设计等等。
核酸序列分析 1、核酸序列检索 可通过NCBI使用Entrez系统进行检索，也可用EBI的SRS服务器进行检索。在同时检索多条序列时，可通过罗逻辑关系式按照GenBank接受号进行批量检索。如用“AF113671 [ac] OR AF113672 [ac]”可同时检索这两条序列。其中“[ac]”是序列接受号的描述字段。 2、核酸序列的基本分析 （1）分子质量、碱基组成、碱基分布 分子质量、碱基组成、碱基分布可通过一些常用软件等直接获得。如: BioEdit（https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/BioEdit/bioedit.html）， DNAMAN（https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,）。 （2）序列变换 进行序列分析时，经常需要对DNA序列进行各种变换，例如反向序列、互补序列、互补反向序列、显示DNA双链、转换为RNA序列等。这些用DNAMAN软件可很容易实现，这些功能集中在Sequence→Display，从中可选择不同的序列变换方式对当前通道的序列进行转换。 （3）限制性酶切分析 该方面最好的资源是限制酶数据库（Restriction Enzyme Database，REBASE）。REBASE数据库（https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,，https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/rebase）中含有限制酶的所有信息，包括甲基化酶、相应的微生物来源、识别序列位点、裂解位点、甲基化特异性、酶的商业来源及公开发表的和未发表的参考文献。其它资源还有： WebGene：https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/~tjyin/WebGene/RE.html， https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/personal/tyin.html WebCutter2：http://www/https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/firstmarkert/firstmarket/cutter/cut2.html 同时，很多软件也能够识别REBASE限制酶数据库。强烈推荐使用集成化的软件如BioEdit和DNAMAN等。所得出的结果给出指定DNA序列的酶切位点信息，为克隆鉴定和亚克隆提供了重要信息。 在实际进行分子生物学实验中，有时需要对多条相关序列（如发生突变的一批序列）同时进行酶切分析，以便为后续的克隆鉴定提供参考。此时DNAMAN软件是一个良好的选择。在对所有序列进行多重对齐后，其输出项“Output”中即有“Restriction Analysis”选项，执行后即可完成对所有参与对齐序列的酶切分析，能够得到所有序列的差异酶切图谱和一致酶切图谱。 （4）克隆测序分析 得到测序结果后，需要对所测序列进行后续分析，其中主要包括对测序峰图的查看和载体序列的去除等过程。 a. 测序峰图的查看 最简单的程序是澳大利亚的Conor McCarthy（https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,.au./~conor/）开发的Chromas.exe 程序，但该程序不支持Windows 95以上的长文件名。其实，集成化的软件如BioEdit和DNAMAN也具有此功能。 b. 载体序列的去除 许多数据库中收集了常用的测序载体序列，如： vector-ig: ftp://https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/repository/vector-ig ftp://https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/repository/vector UniVec数据库: https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/VecScreen/VecScreen.html https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/blast/db/vector.Z VectorDB: https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/vectordb/ 如果用户面对的是大批量序列的分析任务，则需要将这些载体数据库下载后进行分析。使用Blast程序
核酸\蛋白序列比对分析 生物技术 02级 021402198 曾彪 摘要生物信息学——是一门新兴的交叉学科，是采用计算机技术和信息论方法研究蛋白质及核酸序列等各种生物信息的采集、存储、传递、检索、分析和解读的科学，是现代生命科学与计算机科学、数学、统计学、物理学和化学等学科相互渗透而形成的交叉学科。核酸与蛋白质序列分析是生物信息学的基本研究方法。核酸与蛋白质序列分析是生物信息学的基本研究方法。 关键词核酸/蛋白质序列分析生物信息数据与查询序列比较 DNA芯片质谱隐马尔可夫模型 正文人类基因组计划完成了人类基因组的测序与分析工作，也积累了大量的核酸和蛋白质序列数据，从而导致了分子数据库的建立。分子生物学家在此基础上依靠计算机进行核酸和蛋白质序列分析。 大量生物学实验的数据积累，形成了当前数以百计的生物信息数据库。它们各自按一定的目标收集和整理生物学实验数据，并提供相关的数据查询、数据处理。这些生物信息数据库可以分为一级数据库和二级数据库。一级数据库的数据都直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释；二级数据库是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来，是对生物学知识和信息的进一步整理。国际上著名的一级核酸数据库有Genbank数据库、EMBL核酸库和DDBJ库等；蛋白质序列数据库有
SWISS-PROT、PIR等；蛋白质结构库有PDB等。国际上二级生物学数据库非常多，它们因针对不同的研究内容和需要而各具特色，如人类基因组图谱库GDB、转录因子和结合位点库TRANSFAC、蛋白质结构家族分类库SCOP等等。 要在如此庞大的数据库中找到所需要的目标序列，必须建立数据库查询系统。数据库查询（也称为数据库检索）是指对序列、结构以及各种二次数据库中的注释信息进行关键词匹配查找。常用的数据库查询系统有Entrez, SRS等。数据库搜索是指通过特定的序列相似性比对算法，找出核酸或蛋白质序列数据库中与检测序列具有一定程度相似性的序列。常用的数据库搜索系统有BLAST 、FASTA 和BLITZ 。 面对大批由测序仪产生的序列数据，通过序列分析，人们能够了解这些序列的生物学信息和意义。线性核酸序列的分析主要包括同源比较，读框分析，酶切位点查找，GC比例分析，序列翻译，引物设计等；蛋白质序列分析包括同源比较，疏水性分析，序列模体识别，结构域识别，高级结构预测等。 核酸序列分析 核酸序列的基本分析 1.测定分子质量、碱基组成、碱基分布等基本数值； 2.序列变换：反向序列、互补序列、互补反向序列； 3.限制性酶切分析：限制酶的所有信息，包括甲基化酶、相应的
新冠病毒的基因组序列分析与比对 新冠病毒（SARS-CoV-2）是引发全球大流行的冠状病毒，导致COVID-19 （新冠肺炎）。了解新冠病毒的基因组序列是研究其起源、传播和病理机制的重要一步。本文将对新冠病毒基因组序列的分析与比对进行详细介绍。 基因组序列分析是通过识别和解读DNA中的基因和其他功能性元素来了解其 结构和功能的过程。与其他冠状病毒相比，新冠病毒的基因组大约有30,000个碱 基对，包含多个基因，这些基因编码构成病毒的不同蛋白质。通过对新冠病毒基因组序列的分析，科学家可以了解其基本结构和可能与病毒相关的特征。 首先，新冠病毒的基因组序列需要进行序列比对。序列比对是将待比对的序列 与已知序列进行对比，以了解它们之间的相似性和差异性。在新冠病毒的基因组序列中，可以使用多种比对算法，如BLAST、ClustalW和MAFFT等。这些算法将 病毒的基因组序列与已知冠状病毒的序列进行比对，以确定它们之间的相似性程度。 接下来，通过基因组序列的比对分析，可以发现新冠病毒与其他冠状病毒之间 的差异。比对结果可以呈现出新冠病毒与其他冠状病毒在基因组中的共同序列以及特有序列。这些差异可能代表新冠病毒的独特特征，如其传播途径、病毒宿主相关性和治疗方法的潜在靶点。 此外，新冠病毒基因组序列的比对还可以帮助鉴定病毒的株系。不同地区和时 间收集的新冠病毒样本可能具有不同的基因组序列变异。通过比对分析，科学家可以确定特定株系的变异情况和传播途径。这为病毒溯源以及流行病学调查提供了重要线索。 除了比对分析，新冠病毒基因组序列的进化分析也是关键。通过比对来自不同 地区和时间的新冠病毒序列，科学家可以追踪病毒的进化过程。这有助于了解病毒的变异和适应力，以及可能出现的新流行株系。
核酸序列特征分析与信号识别研究最新进展 随着基因组测序技术的发展，生物学研究逐渐进入了“大数据时代”，其中最重要的任务之一是对于生物序列的特征分析和信号识别研究。在分子生物学领域中，核酸序列特征分析和信号识别研究对于解析基因的结构和功能，探究与疾病相关的基因的表达及调控等方面具有重大意义。本文将就核酸序列特征分析与信号识别研究的最新进展进行介绍和探讨。 一、核酸序列特征分析 1. 基于机器学习的特征选择方法 在生物序列特征分析方面，机器学习已经逐渐成为了主流的工具。对于较为复杂的数据特征，机器学习能够快速而准确地实现分类和预测任务。然而，对于大规模的生物数据，处理数据的时间和计算开销非常高，因此，如何选择最能描述数据的特征的问题也变得越来越重要。 目前，基于机器学习的特征选择方法逐渐成为了特征选择的常用方法之一。这种方法依赖于数据的统计特征，从而通过排除不相关和冗余的特征来获得重要的特征。使用机器学习方法可以充分利用样本标记的信息，同时将非线性相关的特征引入到特征选择中。借助深度学习的优越性能，一些新的神经网络模型已在生物特征选择中被广泛应用。 2. 基于深度学习的序列特征提取 前一段时间，一个被称为“重粒子神经网络”的新方法，可以从大规模生物序列中提取出几乎所有的特征。这个神经网络的基本思想是将一堆子序列转换成二维矩阵，并在上面应用一组固定的滤波器。在这样一个操作之后，重粒子神经网络不是直接输出类别，而是单个的数值或数值向量，每个数值或数值向量对应的是输入序列特定部位的某种形态或特征。
这个方法引入了CNN（卷积神经网络）的设计思想，使得准确提取生物序列 信息变得更加快速和方便。同时，大规模生物序列的异构性也得以得到充分的考虑。相比之下，之前的相关方法主要基于手工设计的特征提取算法，处理大规模数据时的时间复杂度非常高。 二、信号识别研究 1. 基于卷积神经网络的信号分类 在近年来，基于卷积神经网络的生物信号分类方面的研究也取得了长足的进展。例如，在某些想要探究人体运动状态和活动的场合下，我们可以使用加速度计或信号传感器来收集数据，并使用CNN算法去预测人体的运动类型或其他分类信息。 当然，除了人体行为数据以外，生物信号分类方面的适用性也是非常广的。基 于CNN算法，我们可以有效地提取出各种信号特征，在糖尿病、癫痫、阿尔茨海 默病等疾病的研究中，这种方法也有着重要的应用。 2. 基于深度学习的图像分类 基于深度学习的图像处理方面，同样也可以支持对于一些生物信号的分类分析，例如肺部X光图像、眼底血管结构图像等。 针对生物数据分析领域的需求，一些基于深度学习的方法也给出了较为完善的 解决方案。它们不仅使得生物信号处理过程更加高效，也能更加深入地探索生物信息学的新思路。最新进展的发展证实，基于深度学习的生物数据处理方法是未来发展的方向，也能为解决更多的生物问题提供强有力的支持。
核酸序列特征分析 核酸序列特征分析是生物信息学研究中重要的一个方面。它可以帮助我们更深入地理解基因组及基因表达研究。本文旨在介绍核酸序列特征分析，其中包括核酸序列分析、核酸序列特征抽取和质粒抽取等内容。 首先，介绍核酸序列分析，其中包括特征分类、序列特征检测、序列分类和序列比对等。核酸特征分类是将核酸序列分为有用的和无用的，从而排除噪声。核酸序列特征检测包括对不同类型的基因、基因组表达、基因功能和结构等特征的检测，以及比较不同物种序列或不同基因组结构的检测。核酸序列分类是用特征抽取技术分析序列长度，以确定序列的分类及特征。序列比对是比较两个或多个序列的相似性，以发现可能的相似性或共同特征。 其次，介绍核酸序列特征抽取。它分为特征抽取和质粒抽取两大类。特征抽取的主要目的是抽取出序列的非特定特征，比如k-mer特征，基于序列单位的反向字典学习（RLD）等方法。质粒抽取的目的是抽取出序列以及其表达周围的特定特征，比如突变、位点突变、基因连接等。特征抽取是对序列的概括，抽取出重要的特征，而质粒抽取是对序列表达的概括，可以捕捉到序列的精细结构信息。 最后，介绍核酸序列特征分析的一些应用。一方面，核酸序列特征分析可以用于揭示基因组结构和功能特征。例如，可以利用序列比对技术对不同物种序列进行对比，揭示出不同物种的关键基因。另一方面，核酸序列特征分析也可以用于揭示表达调控机制。例如，可以
用特征分类和序列特征抽取技术，结合表达评价结果，探索基因表达调控的内在机制。 综上所述，核酸序列特征分析是生物信息学研究中重要的一个方面。它可以用来探索基因组结构和功能特征，揭示表达调控机制，改进基因调控机制，为临床实验提供分析指导，并帮助我们更加深入地了解基因组研究和基因表达研究。因此，核酸序列特征分析的研究将给生物信息学领域带来许多新的机会。
核酸基因序列分析技术及其应用 随着现代科学技术的快速发展，人们对生命科学领域的研究也越来越深入，核 酸基因序列分析技术应运而生，成为了研究生命科学的重要工具之一。本文将介绍核酸基因序列分析技术的基本原理和其在生命科学研究中的应用。 一、基本原理 核酸基因序列分析技术，即对DNA和RNA单核苷酸序列的分析。其基本原理是将核酸分子的碱基序列进行测序和比对，进而获得某一组细胞或生物体内某一部分的DNA或RNA序列。DNA和RNA在碱基的组成上略有不同，DNA分别由脱 氧核糖核苷酸组成，而RNA则由核糖核苷酸组成。核酸分子的碱基序列决定了其 功能和生物学特性，因此在对生物学特性进行研究时，对核酸基因序列的分析就显得尤为重要。 核酸测序技术是核酸分析的关键步骤。传统的测序技术是Sanger测序，它可以将DNA序列以5-10 kb的长度进行测序，并以此来构建基因组或cDNA文库。然而，由于Sanger测序方式的受限性，难以对较长的序列、大规模的序列和复杂的 基因组进行分析，因此人们开始开发新的测序技术，如二代测序技术（如Illumina）和第三代测序技术（如PacBio），这些技术加快了测序的速度和准确性，也降低 了测序成本。 二、核酸基因序列分析技术的应用 1. 基因组学 基因组学旨在了解一个物种的基因组结构、基因的功能、基因间关系以及其他 与基因组有关的特征。对基因组的研究可以为新型疾病的研究和药物发现提供帮助。在基因组学中，核酸基因序列分析技术应用广泛，尤其是在复杂基因组的测序和组装方面。测序的数据可以直接被用于特定物种的基因组浏览器上，有助于进一步了解该物种的基因组结构和功能。
疾病相关核糖核酸的序列分析与预测 在当今的生物医学研究中，核糖核酸（RNA）是一个热门的话题。RNA是DNA的亲戚，它的主要功能是将DNA蓝图转换为蛋白质。但是，我们现在已经知道，RNA有各种各样的角色，包括调节基因表达、修饰DNA、介导信号传递等。因此，对RNA的研究具有很大的重要性。 本文将讨论疾病相关RNA序列的分析和预测。这种分析技术广泛应用于对乳腺癌、肺癌、阿尔茨海默病等疾病进行的研究，在帮助我们理解疾病发生和发展的机制方面发挥着重要的作用。 什么是RNA序列分析？ RNA序列分析可以帮助我们确定RNA序列中特定区域的基因功能、RNA结构和RNA-蛋白质相互作用等方面的信息。在这个过程中主要要用到一些生物信息学技术，如比对、注释、建模等。比对技术是将RNA序列与已知的数据集（如基因组或转录组）进行比较，以确定RNA的来源和功能。注释技术是将一些生物学信息与RNA序列相关联，以帮助我们更好地理解RNA序列的用途。建模技术则是利用计算机模拟RNA的结构和功能，以帮助从RNA序列中推断出RNA的生物学功能。 为什么要对RNA序列进行分析？ 研究RNA序列非常重要，并且持续不断地有新方法被开发出来。这些方法在疾病预测和治疗、药物开发等方面都发挥着很大的作用。以下是RNA序列分析的一些重要应用： 1. 鉴定疾病标志物
RNA序列分析可以帮助我们鉴定疾病的标志物，这些标志物可以用于疾病的诊断和治疗。例如，乳腺癌患者的血液中可能含有一些独特的RNA序列，这些序列可以被用作癌症的标志物。 2. 预测疾病发展 RNA序列分析可以帮助我们预测疾病的发展。通过分析RNA序列中的基因表达信息，我们可以确定哪些基因与疾病有关，从而了解该疾病的发展机制。这可以帮助我们预测疾病的进展和回答一些重要的生物学问题。 3. 确定新药物靶点 RNA序列分析可以帮助我们确定新药物的靶点。通过找到与疾病相关联的RNA序列，我们可以确定通过干扰这些RNA序列来治疗疾病的新靶点。 4. 创建个性化医疗方案 RNA序列分析可以帮助我们确定个体差异和治疗方案的适应症。通过这种方式，我们可以为不同的患者提供个性化的治疗方案。 RNA序列预测技术 “RNA序列预测技术”主要是针对RNA序列数据进行功能预测的一种方法。这些技术包括但不限于： 1. 基于RNA结构的预测 RNA序列的结构对其生物活性起着重要的作用。因此，准确推断RNA结构是预测RNA功能的前提。这种预测技术依赖于当前RNA序列的结构和历史数据，以及对RNA序列进行建模和比较。 2. 基于RNA-蛋白质交互作用的预测
核酸序列的一般分析流程 2010-02-24 08:45:54 来源：易生物浏览次数：52 网友评论0 条 核酸序列(nucleotide sequence)的一般分析流程 关键词：核酸序列流程分析基因序列分析序列比对基因组序列分析核酸序列的一般分析流程 1.1 核酸序列的检索 https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,:80/entrez/query.fcgi?db=Nucleotide 1.2 核酸序列的同源性分析 1.2.1 基于NCBI/Blast软件的核酸序列同源性分析 https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/blast/blast.cgi 1.2.2 核酸序列的两两比较 https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/gorf/bl2.html 1.2.3 核酸序列的批量联网同源性分析(方案) 1.3 核酸序列的电子延伸 1.3.1 利用UniGene数据库进行电子延伸(方案) 1.3.2 利用Tigem的EST Machine进行电子延伸 EST Extractor: http://gcg.tigem.it/blastextract/estextract.html EST Assembly: http://www.tigem/ESTmachine.html 1.3.3 利用THC数据库对核酸序列进行电子延伸 http://gcg.tigem.it/UNIBLAST/uniblast.html 1.4 核酸序列的开放阅读框架分析
1.4.1基于NCBI/ORF finder的ORF分析 https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/gorf/gorf.html 1.5 基因的电子表达谱分析 1.5.1 利用UniGene数据库进行电子表达谱分析（方案） 1.5.2 利用Tigem的电子原位杂交服务器进行电子表达谱分析 http://gcg.tigem.it/INSITU/insitublast.html 1.6 核酸序列的电子基因定位分析 1.6.1 利用STS数据库进行电子基因定位 https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/genome/sts/epcr.cgi 1.6.2 利用UniGene数据库进行电子基因定位（方案） 1.7 cDNA的基因组序列分析 1.7.1 通过从NCBI查询部分基因组数据库进行基因组序列的分析(方案) 1.7.2 通过从NCBI查询全部基因组数据库进行基因组序列的分析https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/geno ... tml&&ORG=Hs 1.7.3 通过从Sanger Centre查询基因组数据库进行基因组序列的分析https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/HGP/blast_server.shtml 1.8 基因组序列的初步分析 1.8.1 基因组序列的内含子/外显子分析 https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/urllists/genefind.htm 1.8.2 基因组序列的启动子分析 https://www.doczj.com/doc/8219188960.html,/projects/promoter.html