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利用生物大数据技术进行基因组分析的步骤和方法随着科技的不断发展，生物大数据技术在生物医学领域中的应用日益广泛。
其中，基因组分析是一项重要的工具，可以帮助我们深入了解生物个体的遗传信息，并在疾病诊断、药物研发和农业改良等领域有广泛的应用。
本文将介绍利用生物大数据技术进行基因组分析的基本步骤和方法。
一、数据获取与预处理：在进行基因组分析之前，需要首先获取并准备好适合分析的生物数据。
数据获取可以通过公共数据库、文献资料或者实验室实施。
常见的基因组数据包括DNA 序列数据、RNA表达数据以及甲基化数据等。
在获取到数据后，还需要进行一系列的预处理步骤来去除噪音和确保数据的质量。
这些步骤包括数据清洗、去除低质量序列、去除污染等。
二、基因组测序与拼接：数据预处理完成后，需要进行基因组测序，以获得目标生物个体的全部DNA 序列信息。
目前常用的测序技术有Sanger测序、454测序、Illumina测序和Ion Torrent测序等。
通过这些测序技术获得的测序片段需要进行数据拼接，将散乱的测序片段重新组装成完整的基因组序列。
拼接步骤需要借助于基因组组装软件，如SOAPdenovo、Velvet和SPAdes等。
三、基因组注释与功能预测：基因组测序和拼接完成后，需要对基因组进行注释，确定基因和其它功能元件的位置和功能。
基因组注释可以通过比对到已知基因库、转录本库和蛋白库等来进行。
常用的注释工具有BLAST、GeneMark、HMMER和TopHat等。
通过基因组注释可以预测出基因的编码区和非编码区，帮助我们深入了解基因的结构和功能。
四、基因差异表达分析：基因差异表达分析是生物大数据技术中常用的分析方法之一，可以帮助我们了解不同基因在不同生物状态下的表达量变化情况，从而找出与特定生物过程或疾病相关的基因。
常用的差异表达分析方法包括DESeq2、edgeR和limma等。
这些方法可以通过统计学模型和假设检验等方法来确定差异表达的基因。
基因组测序实验报告一、实验背景随着生命科学的快速发展，基因组测序技术已经成为研究生物遗传信息的重要手段。
通过对基因组的测序，可以深入了解生物的基因组成、遗传变异、基因功能以及与疾病的关系等。
本次实验旨在对_____样本进行基因组测序，以获取其详细的遗传信息。
二、实验目的1、掌握基因组测序的基本原理和实验流程。
2、对_____样本进行全基因组测序，获得高质量的测序数据。
3、分析测序数据，查找可能存在的基因突变和遗传变异。
三、实验材料与方法（一）实验材料1、样本来源：＿____2、试剂与仪器：DNA 提取试剂盒测序试剂盒测序仪离心机移液器等（二）实验方法1、 DNA 提取按照 DNA 提取试剂盒的说明书，从_____样本中提取高质量的基因组 DNA。
对提取的 DNA 进行浓度和纯度检测，确保其质量符合测序要求。
2、文库构建将提取的 DNA 进行片段化处理，使其大小适合测序。
对片段化的 DNA 进行末端修复和加接头等操作，构建测序文库。
3、测序将构建好的测序文库加载到测序仪上，进行测序反应。
选择合适的测序模式和参数，以获得高质量的测序数据。
4、数据处理与分析对测序得到的原始数据进行质量评估和过滤，去除低质量的数据。
使用专业的生物信息学软件对处理后的数据进行比对、组装和变异检测等分析。
四、实验结果（一）测序数据质量评估1、测序深度：平均测序深度达到_____X，覆盖度良好。
2、碱基质量：碱基质量值的分布符合预期，大部分碱基的质量值在 Q30 以上。
（二）基因组装结果成功组装出_____样本的基因组序列，与已知的参考基因组相比，具有较高的一致性。
（三）变异检测结果1、单核苷酸多态性（SNP）：共检测到_____个 SNP 位点，分布在不同的染色体上。
2、插入缺失（InDel）：检测到_____个 InDel 变异，其长度和位置分布具有一定的特征。
（四）功能注释与分析对检测到的变异进行功能注释，发现其中一些变异可能与_____疾病的发生发展相关。
基因组的组装及质量评估技术基因组是生物学领域内一个非常重要而又复杂的研究对象，是由DNA分子组成的，包含了一个生物整个遗传信息的全集。
这个遗传信息会影响到生物的特征、生物学过程、生物交互作用以及适应性。
因此，了解基因组的组装及质量评估技术对于生物学研究者或者生物工程学家来说都十分重要和关键。
下面，我们将讨论基因组组装和质量评估技术的相关内容。
1. 基因组组装技术当基因组被破解并测序后，就需要进行组装。
组装是指将测序数据按照一定的方式进行拼接，最终得到基因组DNA序列的过程。
但这个过程是十分复杂而且需要一定的计算资源的。
目前，常见的组装方法包括重叠、图形和罚函数等。
在组装过程中，首先需要完成将所有测序数据进行排序，以便于找出共有的序列，即所谓reads。
重叠就是利用reads之间的共同区域进行对齐和匹配，然后拼接生成较长的序列。
图形是利用计算机的图形处理技术，先建立一个图形和可以用来序列化的节点，然后根据节点之间的基因片段来构建图形结构，再对比节点之间的共同区域来将图形连接起来，获得更长的序列。
罚函数是将所有序列视为一个图，利用染色体片段之间的交错特征来拼接。
组装完成后，可以使用一系列工具和技术检查结果的准确性。
这些挑战包括测序数据小RNA定量、同源重复选择和组装错误。
其中，最主要的误差来自数据本身产生的错误，工具可以检测这些错误并将它们分离出来。
其他的挑战包括提高基因组组装的连续性和正确性，以及处理基因组中嵌入的复杂重复区域。
2. 基因组质量评估技术随着高通量基因序列技术的提高和普及，越来越多的基因组数据获得了高水平的测序技术，但数据的可靠性和准确性却变得不可避免地面临了严峻的挑战。
因此，为了准确评估基因组数据的质量和可靠性，需要重点关注基因组质量评估技术。
在基因组质量评估技术中，最重要的一项是数据的评估工具。
不同的评估工具适用于不同类型的数据。
例如，可以使用QUAST来生成全基因组组装萃取基本特征的-基因组中的contig、N50、L50、NGX、ED50、N珂朵妮数、各种Gap大小等等参数。
基因组测序实验报告简介：本实验旨在通过测序技术对样本的基因组进行测序，以获得DNA 序列信息，并利用这些数据来研究基因组的结构、功能以及与疾病之间的关联。
以下是对实验过程、方法和结果的详细描述。
实验材料和方法：材料：1. 样本 DNA：从细胞中提取的 DNA 样本，采用常规的提取方法获得。
2. 高通量测序仪：使用 Illumina HiSeq 2000 进行高通量测序。
方法：1. DNA 提取：使用DNA提取试剂盒，按照说明书中的步骤从细胞中提取 DNA 样本。
2. DNA 文库构建：将样本 DNA 进行片段化处理，通过末端修复、加入接头等步骤，构建 DNA 文库。
3. 测序：将构建好的 DNA 文库装入高通量测序仪中，进行测序。
4. 数据处理：经过测序仪的运行后，得到原始的测序数据，需要进行数据处理和分析。
结果及讨论：1. 数据质量评估：对测序得到的原始数据进行质量评估，包括测序质量、测序深度和 GC 含量等。
通过评估，我们可以得出数据的可靠性，并为后续数据分析提供基础。
2. 数据预处理：对原始数据进行去除接头序列、低质量碱基修剪、过滤和去除PCR 重复等预处理步骤，以得到更加干净和高质量的数据。
3. 读长组装：使用序列拼接软件将测序数据进行组装，得到尽可能长的连续序列，称为 contig。
通过 contig 可以获得样本的基因组信息。
4. 基因注释：对得到的基因组序列进行注释分析，包括基因预测、基因功能注释、基因富集分析等，以揭示基因组的结构和功能。
5. 变异检测：通过比对样本的基因组序列与参考基因组序列，识别样本中的变异位点，包括SNP、InDel等。
这些位点的分析可以帮助我们了解个体之间的遗传差异，并探索与疾病相关的变异位点。
6. 结果分析和总结：根据实验的结果进行分析，并结合相关文献资料进行讨论，总结出实验的结果和相关的结论。
结论：本实验通过基因组测序技术对样本进行了测序，并得到了样本的基因组序列信息。
宏基因组测序的流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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1. 样品采集和DNA提取。
从目标环境中采集样品，例如土壤、水或动物肠道。
生物信息学中的基因组测序与组装生物信息学是一门综合性科学，是生物学、计算机科学、统计学等领域交叉的产物。
其中，基因组测序与组装是生物信息学领域研究的一个重要方向。
本文将介绍基因组测序与组装的相关内容，并讨论其在生物学领域中的应用与意义。
一、基因组测序基因组测序是指对生物体的DNA序列进行测定的过程。
DNA 的序列信息决定了生物体的所有遗传信息，因此基因组测序是深入了解生物的基础。
自上世纪70年代以来，基因组测序技术得到了飞速的发展，经历了串联测序、基于酶切的方法、大规模并行测序等不同的发展阶段。
现在，高通量测序技术已经成为最常用的基因组测序方法。
高通量测序技术利用DNA复制、分离、扩增等基本生物学原理，在大规模平行的情况下对DNA分子进行测序。
目前，Illumina、Ion Torrent、PacBio、OXFORD NANOPORE等公司都提供高通量测序平台，其中Illumina公司的测序机占据着主导地位。
二、基因组组装基因组测序得到的是短片段的DNA序列，需要使用一定的算法将这些片段组装成完整的基因组。
基因组组装是基于高通量测序技术的基因组学研究中的一个重要过程，可以得到更加完整的基因组信息，为后续的基因功能和结构解析提供基础数据。
基因组组装可以分为参考序列组装和无参考序列组装。
前者需要使用一个已知序列的参考基因组作为模板，将短序列映射到参考序列上进行拼接。
而后者则是指在没有已有参考序列的情况下，仅凭短序列片段组装出完整的基因组。
基因组组装过程中面临的主要问题是基因组重复序列的拼接，其中Tandem Repeat（TRs）和Low Complexity Regions（LCRs）是组装过程中的尤其重要的挑战。
目前，基因组组装的算法也在不断发展和完善，例如短序列组装可以使用SOAPdenovo2，SPAdes等软件，长序列组装则可以使用Canu，Flye等软件。
三、应用与意义基因组测序和组装技术的应用范围很广，主要包括以下几个方面：1. 基因组学研究：用于获取生物体的完整基因组信息，并深入了解其基因结构，功能和遗传进化等方面的信息。
基因组测序实验报告一、实验背景随着生命科学的迅速发展，基因组测序技术已成为研究生物遗传信息的重要手段。
通过对生物体基因组的测序，可以深入了解基因的结构、功能以及它们与生物表型之间的关系。
本次实验旨在对某特定生物样本进行基因组测序，以获取其完整的遗传信息。
二、实验目的1、掌握基因组测序的基本原理和实验流程。
2、对实验样本进行高质量的基因组测序。
3、分析测序数据，获取样本的基因信息。
三、实验材料与方法（一）实验材料1、待测序的生物样本（如细胞、组织等）。
2、基因组提取试剂盒。
3、测序试剂和仪器。
（二）实验方法1、样本采集与处理从生物体中采集合适的样本，并进行预处理，如去除杂质、细胞破碎等。
2、基因组 DNA 提取按照试剂盒说明书进行操作，提取高质量的基因组 DNA。
3、文库构建对提取的 DNA 进行片段化处理，并添加接头等构建测序文库。
4、测序使用选定的测序平台（如 Illumina 等）进行测序。
5、数据处理与分析对测序得到的原始数据进行质量控制和过滤。
利用生物信息学软件进行序列比对、组装和注释。
四、实验结果（一）测序数据质量评估1、测序深度和覆盖度测序深度达到了预期值，平均覆盖度较高，保证了数据的可靠性。
2、碱基质量分布碱基质量值分布符合正常范围，表明测序准确性较高。
（二）基因组装结果1、基因组大小和结构成功组装出样本的基因组，确定了其大致大小和结构特征。
2、基因预测与注释预测到了众多的基因，并对其功能进行了初步注释。
（三）变异检测1、单核苷酸多态性（SNP）检测检测到了一定数量的 SNP 位点，并对其在基因组中的分布进行了分析。
2、插入缺失（InDel）检测发现了一些 InDel 变异，探讨了其可能对基因功能的影响。
五、结果分析与讨论（一）实验结果的可靠性通过对测序数据质量的评估和多种分析方法的验证，本次实验结果具有较高的可靠性。
但仍可能存在一些局限性，如测序深度不足导致某些区域的信息缺失等。
序列组装的原理序列组装（Sequence Assembly）是将DNA或RNA测序结果中的短序列片段（short reads）通过一系列的算法与技术手段，拼接成完整的长序列。
这个过程在基因组学和转录组学研究中具有重要的意义，可以帮助人们理解生物体的基因组结构、功能和进化。
序列组装的原理有以下几个关键步骤：1. 数据预处理：对原始测序数据进行预处理是序列组装的第一步。
这包括去除低质量的测序数据（如含有过多的测序误差或未知碱基）、去除接头序列、剪除冗余序列和序列去重等。
这样可以提高拼接的准确性和效率。
2. 序列拼接：序列拼接是序列组装的核心步骤，目的是将短序列片段按照它们在原始DNA或RNA序列中的相对位置正确拼接在一起。
最简单的方法是比对（align）序列片段，然后根据它们的局部重叠关系来进行拼接。
常用的比对算法包括最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）、最长公共前缀（Longest Common Prefix, LCP）等。
通过比对，我们可以找到片段之间的相似性和重叠区域，并判断它们能否被正确拼接。
3. 误差修正：测序数据中存在着不可避免的测序误差，这些误差可能来自于实验本身的误差（如测序仪器的噪音）或者样本本身的特性（如DNA或RNA的修饰）。
为了减少这些误差对序列组装结果的影响，通常需要进行误差修正。
根据片段之间的重叠关系，可以使用图模型（如De Bruijn图）或者统计学方法来对测序误差进行修正。
4. 重复序列解决：基因组中存在着很多重复序列，这给序列组装带来了很大的挑战。
由于重复序列在测序数据中往往会有多个匹配位置，这会导致拼接时的不确定性。
为了解决这个问题，可以通过构建一些特殊的数据结构（如重叠图、De Bruijn图或DBG、字符串图等）来对重复序列进行建模。
通过对这些图进行分析和遍历，可以尽可能地确定长序列的连接方式，提高拼接结果的准确性。
基因重叠群测序与序列组装原理
基因重叠群测序（overlap-layout-consensus sequencing，OLC）是一种基于序列片段的重叠关系来组装基因组的方法。
其原理主要包括以下几个步骤：
1. 序列建图：将所有输入的序列片段构建成一个序列图，并找出序列片段之间的重叠关系。
重叠关系可以通过比对序列片段之间的相似性来确定，例如使用Smith-Waterman算法。
2. 构建重叠图：根据序列片段之间的重叠关系，构建一个图结构，其中每个节点代表一个序列片段，边表示两个序列片段的重叠关系。
一般使用无向图表示。
3. 寻找最长路径：在重叠图中寻找一条最长路径，这条路径上的节点代表组装出的序列的片段，路径中的重叠部分可以进行序列的拼接，形成更长的序列。
常用的算法是根据图的拓扑排序和动态规划算法。
4. 生成序列：将最长路径上的序列片段进行拼接，生成组装出的序列。
序列组装是一项复杂的任务，涉及到大量的计算和优化算法。
常用的序列组装方法除了基因重叠群测序外，还包括序列重叠图(overlap graph)、de Bruijn图等方法，不同的方法适用于不同的数据类型和实验设计。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的组装方法。
Vol. 46 No. 2Mar. 2022第46卷第2期2022年3月江西师范大学学报(自然科学版)Journal of Jiangxi Normal University ( Natural Science)陆紫云，查双龙,刘江崟，等•地芽抱杆菌(Geobacillus^HL 的全基因组测序及序列分析[J].江西师范大学学报(自然科学版),2022,46(2)=147-155.LU Ziyun ,ZHA Shuanglong ,LIU Jiangyin ,et al. The whole-genome sequencing and sequence analysis of Geobacillus sp. YHL [ J]. Jour nal of Jiangxi Normal University (Natural Science) ,2022,46(2) ： 147-155.文章编号:1000-5862 (2022) 02-0147-09地芽抱杆菌(Geobacillus ) YHL 的全基因组测序及序列分析陆紫云，查双龙,刘江崟，马羊帅，肖力婷，杨慧林*（江西师范大学生命科学学院，江西省亚热带植物资源保护与利用重点实验室，江西南昌330022）摘要:该文采用Illumina 高通量测序技术对地芽抱杆菌（Ge 。
加ci 臨sp. YHL ）进行全基因组测序，使用Velet 软件进行组装，利用Glimmer 软件对菌株进行基因预测,得到的蛋白质通过与COG 、KEGG 等数据库进行比 对来获得相应的注释信息.利用多种绘图工具对注释信息进行汇总及分析，获得了 COG.KEGG 等多种基础 注释信息，对这些信息进行挖掘分析，研究结果发现:该菌株具有多种编码酶基因，包括糖昔水解酶、葡糖昔酶、木聚糖酶、淀粉酶、新普鲁兰酶、支链淀粉酶和脂肪酶，是一种嗜热的多酶编码菌，有一定的应用潜力.重点关注了在基因组中编码热应激蛋白基因,这些基因信息最终可以提供关于细菌的热适应机制的初步解释. 关键词:嗜热微生物;地芽抱杆菌;全基因组测序;基因组分析中图分类号：TS 252.54 文献标志码：A DOI ：10.16357/j. cnki. issnlOOO-5862.2022. 02. 06o 引言嗜热微生物是指可在温度较高的环境中生存并 繁殖的一类微生物群体,它们在火山、温泉等自然栖息地和堆肥、工业生产等人为环境中都有一定的分 布.许多嗜热微生物具有适于生物技术和商业应用 的特性⑴（如具有多种热稳定酶0），可用于工业应用，对某些矿物具有特殊的浸溶能力［3］及生物修复 能力⑷.Geobacillus 菌属是在 2001 年被 T. N. Nazina 等⑸ 提出从Pac 讥菌属中分离出来作为一个新的菌属，该菌属内成员专性嗜热，是典型的嗜热微生物组 群•迄今为止,该菌属在油田、火山口、温泉等自然环 境和人为高温环境中都有发现，且该菌属物种在许 多中温或低温地区也被分离得到同•该菌属在生物技术和工业领域中具有重要应用.近年来,GeobaciZ- 血菌属受到研究者的广泛研究.R. E. Cripps 等E利用代谢工程方法对2株Geobacillm 嗜热菌进行改 造，最后得到高效生产乙醇的菌株;A. Verma 等⑻ 纯化和表征菌种 Geobacillus thermocatenulatus MS5 中的漆酶，能够在纺织工业中广泛有效地去除对环境造成污染的染料，在合成染料的生物修复中发挥 着重要作用;唐赞等⑼发现可使苯酚降解的菌株； S. Bilge 等少］从嗜热菌中纯化和表征出耐高温淀粉 酶等多种热稳定酶.自从2004年T. Hideto 等⑴］提出第1个完整的嗜热杆菌相关物种 Geobacillus kaustophilus HTA426 的基因组序列至今，已经有大约200个该菌属物种的基因组序列被进行高通量测序.目前，基于生物信息学技术对基因组序列进行分析已成为人们广泛认 可的分析方式•依托计算机学科和数学学科对基因 组序列进行分析已成为普遍的分析方式氏〕，生物信息学研究从发展至今已为许多科学研究提供T 一个 探索方向⑴］•在利用生物信息数据研究生物的遗传密码以及物种进化的内容中［⑷，对基因组的分析是收稿日期=2021-06-03基金项目：国家自然科学基金（31760449）,江西省自然科学基金（20181BAB214003）和江西省教育厅研究生创新基金（YC2020-S184）资助项目.通信作者:杨慧林（1986-）,男，江西宜春人,副教授，博士，主要从事微生物多样性及生物信息学研究.E-mail : yanghl@ jx-148江西师范大学学报(自然科学版)2022年提供关于细菌如何应对高温的信息的重要一步，通过对基因组分析确定在其基因组中是否存在热相关蛋白，为微生物适应高温提供相关见解"］•有研究者将Geobacillus菌属物种与其他嗜中温细菌基因组进行对比分析发现其部分特有基因塑造了其对温度的某种耐受性⑴］，这也说明对于全基因组的测定并在进行比较基因分析中挖掘出有用的信息是非常必要的，这些独特基因对微生物适应极端环境至关重要.本文研究的Geobacillus菌株是在工业管道中发现的1株嗜热菌，它能够在55七下生长繁殖.为了获得该嗜热菌的分子信息,初步了解其嗜热机制，本文利用NGS技术测定该菌株的全基因组序列，同时利用生物信息学软件预测菌株的功能基因，对其基因功能进行进一步分析，为挖掘其潜在的生物学意义提供基础.1材料与方法1.1菌株YHL1的培养与基因组DNA提取将菌株YHL接至LB培养基中于55七条件下培养2d,然后在超净工作台中取出样品，在低温(4T)条件下离心后弃上清、收集菌体，基因组提取参照文献［16］的方法,在获得高质量基因组后送至测序公司进行高通量测序.1.2基因组测序、组装及注释在提取基因组DNA后，对其进行质量鉴定，利用Qubit3.0对提取的DNA浓度进行测定，当质量达标后测定菌株的全基因组，测序平台为Illumina Hiseq2000.在测序完成后，利用拼接软件Velevt 1.2.10®优化Kmer值，将测定的序列进行组装.然后利用软件Glimmer3.02「如对菌株进行基因预测，得到的蛋白质通过与COG数据库、NR数据库、Swiss-prot数据库、Interpro数据库、KEGG和GO数据库进行比对来获得相应的注释信息•最后利用多种绘图工具对注释信息进行汇总•全基因组序列数据已提交到NCBI,登录号为JAEIGB000000000.1.3系统发育进化树构建将16s rRNA序列的contigs进行拼接，基于16s rRNA的同源序列在EZbio上比对其同源序列，选取其亲缘关系较近的18株菌，使用MAGEX软件对共19株菌的16s rDNA序列构建Neighbor-joining(NJ)系统进化树.1.4次级代谢产物合成基因簇分析采用次级代谢产物合成基因簇在线预测软件antiSMASH(https：//antismash,secondarymetabolites. org)［19］对菌株次级代谢产物进行预测,获得代谢产物的预测结果.2结果与分析2.1基因组组装在通过高通量测序对菌株基因组进行测序后，使用Velvet1.2.10软件对测序的片段进行拼接，最终得到47个contigs,N50的长度为145810bp,N90长度为42680bp.基因序列全长为3426484bp,GC 含量为52.35%，包含了9个rRNA和85个tRNA.利用Glimmer预测软件对编码基因预测，预测得到编码基因3609个，占总基因组的86.19%，总长度为2953284bp,平均总长度为81&31bp.基因组圈图如图1所示.2.2系统发育树基于16s rRNA基因序列信息，使用MAGE X软件构建邻接(NJ)系统进化树(见图2),以证明该菌株在谱系中的地位•根据进化树的分支距离可以发现:实验菌株和高温烷怪地芽抱杆菌Geobacillus thermoleovorans KCTC3570(T)具有较高的同源性，分布在同一个系统分支上.目前在NCBI上可查询到的属于Geobacillus属的全基因组测序的菌株有100多株,对目前已完成全基因组序列的属于Geobacillus属的31株菌进行统计分析，结果如表1所示.从表1可以看出它们的基本信息大致相似•菌株全基因序列大小相似，GC 含量均在52%左右.本文研究的菌株GC含量为52.35%.同时，基于16s rRNA基因构建系统发育树可以初步确定菌株YHL归类为Geobacillus属.本文研究菌株命名为Geobacillus sp.YHL.2.3基因注释利用Glimmer软件对YHL菌株的蛋白基因数进行预测,共获得3609个;接着对上述的蛋白序列进行COG注释,将注释结果与COG数据库进行比对,设定其仗週W1x10",最终得到3051个蛋白注释(见图3).从图3可以看出：在YHL菌株的COG聚类中所有的假设基因和部分编码功能未知蛋白的基因对于基因组预测基因总数的占比最尢此外,预测得到的基因集中在氨基酸转运和代谢,碳水化合物转运和代谢,能量生产和转换,转录、复制、重组以及修复5个方面，它们分别对应图3中的E、G、C、K、L.这也反映出菌株需要不断修复DNA和蛋白质来应对极端环境以确保自身的生存.第2期陆紫云，等:地芽抱杆菌(Geobacillus) 的全基因组测序及序列分析149circle 1:2. 703.3. 000. 400. 302. 80 “2. 600. 60.500. 800. 90* 0. 702. 402. 50 2. 201. 101. 201. 002. 00..30.401. 90' E 鲨,5 ” J 1. 501. 80 1. 70 1- 60A RNA 加工和佟饰B 臭色质唁恂和动力学C 記量生产和转拠D ■•田胞周期调拧■•田胞分裂，染色体分配WE 氨早酸转V和代谢ffiF 杉昔酸转V和代谢G 硏水化合旳转V和代谢H 辅酶转V和代谢I 酯质转V和代谢J 翻译杉檐体唁恂和生物合成K 转录L 复制重咀和佟复M ■•田胞壁厂田胞膵/胞外被膜生物合成N '■田胞V动0翻译后佟饰蛋曰质转换，伴侣 做P 机禺于转V和代谢轉Q 次及代谢产旳的生旳合成，转运和代谢R —册功記评洌S E 記耒知T 信号转导机制U 胞內V输分山和囊泡动输\陌御机制 胞外唁恂觴、-田胞杉唁恂镰z ：细胞骨架circle 2::療 16s rRNA 23s rRNA 鹼5s rRNA B tRNA注:在YHL 菌株基因组圈图中,最外圈为基因大小；第2、第3圈分别为正、负链上的CDS ；第4圈为rRNA 和tRNA ；第5圈为GC 含量，指向外圈表示其GC 含量高于平均水平;第6圈为GC-skew 值.图1 Geobacillus sp ・YHL 基因组圈图0. 005 0315723543157gGeobacillus sp. YHLobacillus thermoleovorans KCTC 3570 (T) (CP014335) 'eobacillus kaustophilus NBRC 102445 (T) (BBJV01000091) eobacillus vulcani 3S-1 (T) (AJ293805)95|----Geobacillus gargens is Ga (T) (AY193888)Geobacillus thermocatenulatus KCTC 3921 (T) (CP018058)______i —Geobacillus lituanicus N-3 (T) (CP017692)Geobacillus stearothermophilus NBRC 12550 (T) (AB271757)Geobacillus proteiniphilus 1017 (T) (GU459251)63| ]---------Geobacillus uzenensis U(T) (AF276304)98*----------Geobacillus jurassicus DS1 (T) (AY312404)I ----------------Geobacillus icigianus Glwl (T) (KF631430)---------Geobacillus subterraneiis subsp. aromaticivorans Gel (T) (HE613733) --------Geobacillus subterraneus subsp. subterraneus KCTC 3922 (T) (CP014342)(一Geobacillus thermodenitrificans subsp. calidus F84b(T) (EU477773)94'------Geobacillus therniodeni trificans KCTC3902(T) (CP017694)______________________Parageobacillus caldoxylosilyticus NBRC 107762 (T) (BAW001000028)___________i Parageobacillus thermantarcticus DSM 9572(T) (FR749957)95"---------------Parageobaci llus thermogl ucosi dasi us NBRC 107763 (T) (BAWP01000055)图2 Geobacillus sp. YHL 邻接系统进化树表1部分已完成全基因组测序的地芽抱菌属基本特征比较分析100菌株名称大小/MbGC 含量/%GenBank 登录号框架基因数量蛋白数量YHL3.426 4852.35JAEIGB0000000001363 609cJS123.721 4952.00NZ_CP014749.1/CP014749.113 8463 095C56-T3 3.650 8152.50NC_014206.1/CP002050.113 7503 439Y412MC523.673 9452.31NC_014915.1/CP002442.123 7603 421Y412MC61 3.667 9052.31NC_013411.1/CP001794.123 7503 458GHH013.583 1352.30NC_020210.1/CP004008.113 6823 313C56-T2 3.545 9452.40NZ_VJWB0000000033 5343 169FJAT46O4O3.361 1552.30NZ_NISS0000000053 6083 04846C-IIa 3.474 9152.10NZ_NADR00000000513 5443 276LEMMJ023.436 2752.60NZ_VKJOOOOOOOOO4333 5813 322CAMR5420 3.499 8251.90NZ JHUS00000000963 6463306150江西师范大学学报(自然科学版)2022年表1(续)菌株名称大小/Mb GC含量/%GenBank登录号框架基因数量蛋白数量Sah69 2.9915052.60NZ_LLKS000000007333132787 PK12 3.6316151.60NZ_SDKL0000000018937033363 LEMMY01 3.5860751.90NZ_MVKA000000007638493387A8 3.3483152.40NZ_AUXP0000000017335023126 MASI 3.4974152.20NZ_AYSF000000001213754326347C-IIb 3.3474949.60NZ_NADS0000000016734113185A8 2.4519653.00NZ_JZIT0000000017335023126B4113_201601 3.6511351.30NZ_LQYX0000000012237433326 1017 3.5749551.80NZ_MQMG0000000018637823379 Manikaran-105 3.1913552.50NZ_PUG0000000014033633016 WSUCF-018B 3.2291852.50NZ_PUF0000000014533863053 FW23 3.4868352.20NZ_JGCJ0000000024536483224T6 3.6613651.90NZ_LDNZ0000000029438293403 WSUCF1 3.4023852.20NZ_ATCO0000000034634832866 ZGt-1 3.4831152.10NZ_LDPD0000000024134072977LC300 3.5325852.14CP008903.123330284712AMOR1 3.4427252.05CP011832.1235113357 CAMR12739 3.4147452.20JHUR000000007435111703 BCO2 3.4170352.20LJAJOOOOOOOO1544700464915 3.3630052.40LVHZ0000000025434143100图例1200000-999800600-400200180275t2131083032000ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWYZ功能分类A RNA加工和佟饰B臭色质唁恂和动力学C記量生产和转拠D■•田胞周期调拧■•田胞分裂，染色体分配WE氨早酸转V和代谢ffiF杉昔酸转V和代谢G硏水化合旳转V和代谢H辅酶转V和代谢I酯质转V和代谢J翻译杉檐体唁恂和生物合成K转录L复制重咀和佟复M■•田胞壁厂田胞膵/胞外被膜生物合成N'■田胞V动0翻译后佟饰蛋曰质转换，伴侣MP机禺于转v和代谢麟Q次及代谢产旳的生旳合成，转运和代谢R—册功記评洌S E記耒知T信号转导机制U胞內V输分山和囊泡动输\陌御机制胞外唁掏镰、-田胞杉唁恂獵z•田胞骨耶1010图3Geobacillus sp.YHL蛋白质COG聚类分析基于上述预测结果，利用GO注释对预测结果进行注释，同时通过在线工具WEGO(http://wego. genomics,/cgi-bin/wego/index.pl)对预测的蛋白结果进行GO功能分类图的绘制(见图4(a)), GO功能分类(细胞组分、生物过程、分子功能)占据优势的基因数量主要是氧化还原过程(oxidation-reduction process)A膜的整体组成部分(integral component of membrane)、细胞质(cytoplasm)、细胞质膜(plasma membrane)、ATP结合(ATP binding)、DNA 结合(DNA binding).数量众多的基因注释到细胞膜和DNA方面.同GO注释_样,将预测蛋白与KEGG 数据库进行比对(见图4(b)),KEGG生物通路主要分布在代谢(metabolism)、基因信息加工(genetic information processing)和环境信息过程(environmental information processing)中.在代谢途径通路中基因显著富集的有糖代谢(carbohydrate metabolism)A global and overview maps、氨基酸代谢(amino acid metabolism)A辅助因子和维生素的代谢(metabolism of cofactors and vitamins)、能量代谢(energy metabolism).而在环境信息过程中基因富集的有膜转运(mem-第2期陆紫云，等:地芽抱杆菌（侥。
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