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基因预测总结

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基因预测总结

1、基因预测

对于真菌来说有四个ab initio预测软件：

GlimmerHMM，SNAP，Genearkes,augustus 以及同源预测（homology）。四个软件中：GeneMarkes是通过隐马模型工作的，但是它不需要参考物种，是自身训练的，不需要参考序列，当处理一个新物种，没有理想的或者较近缘的已测序物种时可以采用这种方法。Augustus，GlimmerHMM，SNAP都需要参考训练集的。

总流程：

perl /nas/MG01/FUNGUS/PGAP/FGAP.pl [options]

Genome.fa

Options

--all run all analysis for Fungi

--cutlen cut the scaffolds longer than this

--predict select the method to predict genes:

augustus,genemarkes,snap,glimmerhmm or homology

--prepara set the parament for augustus,snap,homology

--repeat set repeat method, defalut: repbase-proteinmasker-trf

--ncRNA set ncRNA type, default: tRNA-rRNA-miRNA-sRNA-snRNA

--rRNA_ref set Reference for rRNA, if null rRNA will be

predicted by rRNAmmer

--function set dbs for gene function annotaion,default:

nr-swissprot-trembl-cog-kegg-iprscan

--lib set the lib for synteny analysis and gene family analysis,

needed

--synteny synteny analysis

--family Gene Family analysi --species species tree, default, created by lib information

--category category file, default, created by lib information

--cpu set the cpu number to use in parallel, default 20 for

qsub and 5 for multi --run set the parallel type, qsub, or multi,

default=qsub

--outdir set the result directory, default="."

--prefix set a prefix name for results

--help output help information to screen

分步流程程序路径：/nas/MG01/FUNGUS/PGAP/gene-prediction/bin/gene-predict.pl

perl gene-predict.pl [options]

--glimmer run glimmer by self training

--genemark run genemark by self training

--shape set the shape of prokaryote DNA,

circular,linear,partial, default=partial --glimmerhmm run

glimmerhmm and give a glimmerhmm parameter directory

--snap run snap and give a snap parameter file

--genemarkes run genemarkes by self traning

--augustus run augustus and set species

--homology predict genes based on proteins on a homology

species

--genemarkM run genemarkM for mata gene prediction

--metagene run metagene for meta gene prediction

--metageneA run metageneA for meta gene prediction

--cpu set the cpu number to use in parallel, default=3

--run set the parallel type, qsub, or multi, default=qsub

--prefix set gene id prefix

--outdir set the result directory, default="./"

--verbose output running progress information to screen

--help output help information to screen 1.1Genemarkes预测：

Self-training algorithm GeneMark-ES

a) splits input sequence at such "NN...N" strings

b) runs gene finding GeneMark.hmm on contigs

c) maps back predictions to original super-contig sequence

As a result, incomplete gene structures can be predicted inside

super-contig sequences.

Script：perl ./gene-predict.pl --genemarkes

GeneMarkES 输出结果为./genemark_hmm.gtf

1.2 Homology预测

Homology(同源预测）是通过基因组序列和参考蛋白集进行比对来确定基因位置的，预测的结果特点是基因数目少，但是准确率很高。通过genewise软件预测，用此方法需要提供近缘物种的氨基酸序列，由于同源预测的结果比真实的少，所以建议大家再用此方法时不要只找一个参考物种，多找几个近缘物种，尽量能多预测出一些基因来。

perl ./gene-predict.pl --homology ../input/CNGH2S.fa.pep -prefix RHO

*.pep 序列为参考序列的蛋白序列。

1. 3 SNAP预测

SNAP也是通过隐马尔科夫模型工作的，自身是没有现成的训练集的，需要参考物种进

行训练集的构建。如果要使用这个两个软件，必须寻找一个参考物种，得到它的基因组序列和基因位置信息的gff文件，自己来构建训练集来进行预测

SNAP基因预测包括两步：

Step 1：参考物种训练集的构建。训练结果为*.hmm文件。

perl /nas/MG01/FUNGUS/PGAP/gene-prediction/bin/train_snap.pl --name gram

为参考基因组序列

为基因位置信息的gff文件 Step 2 :

perl ./gene-predict.pl --snap .. /SNAP/train/gram.hmm --prefix RHO

1. 4 Augustus预测

Augustus运用隐马尔科夫模型，隐马模型ab initi o预测。基本要素包括两个状态（观察状态、隐含状态）和三个概率（初始概率、转移概率和两态对应概率）。模型在DNA序列和基因结构上定义了一个概率分布，采用的是维特比算法。Augustu s自带了真菌的48个训练集，大家可以选择较近缘的物种来进行预测，当自带的训练集中没有和目标基因组近缘或者亲缘关系都特别远不太理想时，这时可以自己寻找一个参考物种，得到它的基因组序列和基因位置信息的gff文件，自己来构建训练集来进行预测。

第一种情况：如果自带的训练集中有和目标基因组近缘，可以用Augustus自带的训练集进行预测。

perl ./gene-predict.pl –augustus

saccharomyces_cerevisiae_S288C

说明：saccharomyces_cerevisiae_S288C 为augustus自带46个训练集其中的一个标签。Augustus训练集路径为：/nas/MG01/liule/bin/software/augustus.2.5/config/。

第二种情况：如果自带的训练集中没有和目标基因组近缘或者亲缘关系都特别远不太理想时，可以自己寻找一个参考物种，得到它的基因组序列和基因位置信息的gff文件，自己来构建训练集来进行预测。自己构建的训练结果会添加到Augustus自带的训练集中以—species

命名。

perl

/nas/MG01/liule/bin/software/augustus.2.5/scripts/autoAugTrain.pl --genome=/path/ref.seq --trainingset=/path/ref.gff --species =Curvularia_lunata –useexisting

--genome ：近源物种的参考序列的绝对路径

--trainingset ：参考序列的gff 文件的绝对路径 --species ：物种名字，自己命名。

--useexisting 如果它们存在species，使用和改变目前的配置和参数文件。

1.1.5 GlimmerHMM预测

GlimmerHMM，自身是没有现成的训练集的，需要参考物种进行训练集的构建。如果要使用这个软件，必须寻找一个近源性非常高的参考物种，得到它的基因组序列和基因位置信息的gff文件，自己来构建训练集来进行预测。

Step1 ：参考物种训练集的构建。

Script ：/nas/MG01/FUNGUS/PGAP/software/GlimmerHMM/train/trainGlimmerHMM

-d train

参考序列得基因组文件，FASTA格式

is a file with the exon coordinates relative to the sequences

contained in the ; different genes are separated by a

blank line; I am assuming a format like below:

seq1 5 15

seq1 20 34

seq1 50 48

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高中生物基因知识点总结

高中生物基因知识点总结

第 1 页 共 3 页 高中生物基因知识点总结

基因是生物体内控制遗传特征的功能区域，它们编码着生物体内制作蛋白质的指令。了解基因能够帮助我们理解生物的遗传性状，进一步认识生命的奥秘。以下是高中生物中与基因相关的重要知识点的总结：

一、基因的结构和功能：

1.基因是由DNA分子组成的，位于染色体上。每个基因都有一个特定的位置，称为基因座。

2.基因由外显子（编码蛋白质的部分）和内含子（不编码蛋白质的部分）组成。

3.基因控制着生物体的遗传性状，是蛋白质合成的指令。

二、DNA的结构和复制：

1. DNA由磷酸、脱氧核糖和氮碱基组成。

2. DNA的结构为双链螺旋状，两条链由氢键连接，碱基对规则配对（腺嘌呤与胸腺嘧啶、鸟嘌呤与胞嘧啶）。

3. DNA复制是指在细胞分裂过程中，DNA分子能够自我复制，每条DNA链作为模板合成一条新的DNA链。

三、基因转录和翻译：

1. 基因转录是指将基因中编码的信息复制成RNA链的过程。在转录中，DNA的一部分被RNA聚合酶酶解读出来，合成成RNA链。 第 2 页 共 3 页 2. 这个RNA链称为mRNA（信使RNA），它携带着DNA信息传递到细胞质中。

3. 基因翻译是指mRNA中的信息被转化为蛋白质的过程。在翻译中，mRNA被运输到核糖体，通过伴侣RNA和tRNA，将氨基酸连接成多肽链，最终形成蛋白质。

四、基因突变和突变的影响：

1. 基因突变是指基因序列的改变，包括点突变（单个碱基改变）、插入突变（碱基插入）和缺失突变（碱基缺失）等。

2. 突变可以导致生物体的遗传信息发生变化，进而影响生物体的性状与功能。

五、遗传的规律和模式：

1. 孟德尔遗传定律：包括自由组合定律、随机分离定律和显性隐性定律。这些定律解释了基因在遗传中的传递规律。

2. 序列和控制基因：序列基因决定了生物体外观和性状，控制基因决定了序列基因的表达程度。

六、遗传的分子基础：

1. 连锁互换：染色体上靠近的基因之间通过交换DNA片段来进行基因重组。

肿瘤相关基因的表达与预后预测

肿瘤相关基因的表达与预后预测

肿瘤相关基因的表达与预后预测

第一章：背景概述

肿瘤是一种常见的疾病，是由于遗传、环境等因素引起的细胞生长异常、发展失控导致的，它的发病率愈来愈高。肿瘤发展的恶性程度的不同，使得患者的预后各不相同，一些患者预后较好，但也有一部分患者预后并不理想。因此，对于肿瘤的预后预测非常重要。

研究表明：肿瘤和基因有密切的关系。肿瘤相关基因（Tumor-associated gene, TAG）是一种可以影响细胞凋亡、分化、增殖和侵袭等恶性特征的基因，它们在肿瘤形成和发展过程中发挥重要的作用。TAG的表达水平可以为肿瘤的预后做出预测，对于选择治疗方案和疗效评价具有重要的参考价值。

本文主要介绍肿瘤相关基因的表达与预后预测方面的研究进展，为肿瘤的临床诊断治疗提供基础研究支持。

第二章：肿瘤相关基因的表达

2.1 TAG的种类

肿瘤相关基因可以分为两类：

① 促肿瘤基因（oncogene）：主要是参与细胞的增殖和分化，如ras、Src、Her-2等； ② 抑肿瘤基因（tumor suppressor gene）：可以抑制肿瘤的发展，如P53、PTEN、RB等。

2.2 TAG的表达水平

肿瘤细胞的生长发育和转移侵袭与肿瘤相关基因的表达水平密切相关。来自不同肿瘤类型的研究表明，不同的TAG表达程度与肿瘤组织学类型、临床病理分级、分子分型、预后等都存在相关性。

许多研究利用基因芯片技术研究TAG的表达水平，这种技术在高通量分子分析和癌症基因组学领域非常流行。例如，Aleskandarany等使用基因芯片从乳腺癌患者中筛选出能够预测复发风险的基因，帮助医生选择更合适的治疗方案和药物。此外，Taghiyar等通过分析早期乳腺癌和晚期乳腺癌患者的基因表达谱，发现晚期乳腺癌组织中多个基因的表达水平显著高于早期乳腺癌组织，这些基因可以成为预测晚期乳腺癌患者预后的生物标记物。

第三章：基于TAG的预后预测

通过研究TAG的表达水平，可以为肿瘤的预后预测做出一定的贡献。下面介绍几种基于TAG的预后预测方法：

高二生物的基因检测知识点

高二生物的基因检测知识点

高二生物的基因检测知识点

在高二生物学中，了解基因检测是非常重要的一部分。基因检测通过分析个体的DNA，帮助我们了解人类遗传信息和疾病风险。本文将介绍高二生物学生需要了解的基因检测的一些重要知识点。

一、基因检测的定义和意义

基因检测是通过对DNA进行分析，以确定个体的遗传信息和相关疾病风险。基因检测可以帮助预测患有哪些遗传疾病的潜在风险，从而做出相应的预防和干预措施。对于高二生物学生来说，了解基因检测的定义和意义是非常重要的。

二、基因检测的方法和步骤

1.采集样本：通常情况下，基因检测需要采集个体的DNA样本。常见的样本来源包括口腔拭子、血液或唾液等。

2.提取DNA：从采集到的样本中提取出DNA。这个步骤通常使用化学方法和机械方法进行。

3.扩增DNA：将提取到的DNA样本进行扩增，得到足够多的DNA片段，以便进行后续分析。

4.测序和分析：通过测序技术，对DNA进行测序并分析。这一步骤可以帮助我们了解个体的基因组信息，并提供与相关疾病风险相关的遗传变异信息。

三、基因检测的应用领域

1.遗传病风险预测：通过检测特定基因的变异，可以预测个体患有某些遗传疾病的风险。例如，检测BRCA1和BRCA2基因的变异可以预测乳腺癌和卵巢癌等遗传疾病的风险。

2.药物反应性检测：个体对药物的反应因人而异，一部分原因是由遗传变异引起的。基因检测可以帮助预测个体对某些药物的反应性，以指导药物的使用剂量和选择。

3.个体特征分析：基因检测可以预测个体的一些特征，如皮肤颜色、眼睛颜色、体型等。这对于进行法医学鉴定、亲子验证等方面均有应用。

四、基因检测的伦理和社会问题 1.隐私问题：基因检测可能涉及个人隐私和敏感信息。因此，在进行基因检测时，需要确保个体隐私的安全性和保密性。

2.心理和情感问题：基因检测结果可能会给个体带来心理和情感上的压力。因此，在进行基因检测前，需要提前咨询专业人士并做好心理准备。

3.医疗和保险问题：基因检测结果可能会对个体的医疗和保险提供者产生影响。因此，在进行基因检测时，需要了解相关法律和政策，并咨询专业人士的意见。

Get新技能，教你一招准确预测靶基因

Get新技能，教你一招准确预测靶基因

Get新技能，教你一招准确预测靶基因

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MicroRNA，是一类进化上高度守的小分子非编码 RNA，约21－25nt长的单链小分子RNA。它广泛存在于真核生物中，是一组不编码蛋白质的短序列RNA，其本身不具有开放阅读框。

MicroRNA作用机制主要表现为降解或抑制靶基因的表达。miRNA5’端2-8个碱基被称为miRNA种子序列。通过种子序列与靶

mRNA 的 5'-UTR和3'-UTR区结合实现。通过种子序列与靶基因完全配对，促进靶基因去掉polyA 尾，降低mRNA稳定性，促进其降解。

miRNA与靶基因的作用是miRNA行使其生物学功能的基础，寻找miRNA的靶基因是miRNA研究的核心内容。运用生物信息学的方法，研究者可以预测某个基因都有哪些miRNA可能与其作用。miRNA与靶基因间的相互作用仍然具有一定的规律性。目前常规的算法主要遵循以下几个常用原则：

（1）miRNA与靶基因的互补性。

（2）miRNA靶位点在不同物种之间的保守性。

（3）miRNA-mRNA双链之间的热稳定性。

（4）miRNA靶位点不会有复杂的二级结构。

（5）miRNA 5’端于靶基因的结合能力强于3’端。

基于以上原则，miRNA常用的靶基因预测网站有Targetscan网站，miRanda网站，RNAhybrid网站等。其中TargetScan提出了“种子区”的概念，增加了预测的精确度。miRanda是将miRNA-mRNA之间的序列匹配，保守性及热稳定性作为计算参数，有比较好的检出率，但是假阳性率也较高。RNAhybrid的研究重点在RNA二级结构预测方面，能够更快速准确地计算miRNA-mRNA双链的自由能，降低了假阳性率。今天为大家重点介绍RNAhybrid网站。

RNAhybrid是Rehmsmeier等人在2004年开发的一种基于分析miRNA和靶基因间形成双链的二级结构，从而预测miRNA靶基因的软件。RNAhybrid在实质上是一种经典RNA二级结构预测软件的扩展，能够快速、准确地计算一条短链RNA和一条长链RNA杂交（如miRNA和mRNA 3’UTR）时的自由能。根据miRNA和靶基因之间结合自由能探测最佳的靶位点。