基因家族分析套路

基因家族生信分析一、什么是基因家族概念：是来源于同一个祖先，有一个基因通过基因重复而产生两个或更多的拷贝而构成的一组基因，他们在结构和功能上具有明显的相似性，编码相似的蛋白质产物。

划分：按功能划分：把一些功能类似的基因聚类，形成一个家族。

按照序列相似程度划分:一般将同源的基因放在一起认为是一个家族。

1.常见基因家族：WRKY基因家族：是植物前十大蛋白质基因家族之一，大量研究表明，WRKY 基因家族的许多成员参与调控植物的生长发育，形态建成与抗病虫。

NBS-LRR抗病基因家族：是植物中最大类抗病基因家族之一。

MADS-BOX基因家族：是植物体内的重要转录因子，它们广泛地调控着植物的生长、发育和生殖等过程。

在植物中参与花器官的发育，开花时间的调节，在果实，根，茎，叶的发育中都起着重要的作用。

热激蛋白70家族（HSP70）是一类在植物中高度保守的分子伴侣蛋白，在细胞中协助蛋白质正确折叠。

二、基因家族分析流程：●利用蛋白保守域结构提取号在Pfam数据库提取其隐马尔科夫模型矩阵文件（*.hmm）●在数据库（Ensemble 、JGI、NVBI）下载你所需要的物种的基因组数据（*.fa,*.gff）●在虚拟机中Bio-Linux中的hummsearch程序，用隐马尔科夫模型矩阵文件在蛋白序列文件中搜索含有该保守结构域的蛋白●将蛋白序列导入MEGA软件构建进化树（可以阐明成员之间系统进化关系，从进化关系上揭示其多样性）●利用MEME搜索蛋白质的保守结构域利用MEME搜索基因家族成员的motif可以揭示基因家族在物种内的多样化及其功能，如果他们都含有相同的motif表明其功能具有相似性，如果部分家族成员含有其他不同的motif,很可能这些成员有其他特异功能，或者可以归分为一个亚族●绘制基因染色体位置图从*.gff文件中抽取我们搜索到的基因位置信息，http://mg2c.iask.in/mg2c_v2.0/在线绘制基因染色体位置图通过染色体位置分布，可以了解基因主要分布字哪条染色体上，及是否能形成基因簇（被认为是通过重组与错配促进基因交流）●基因结构分析从gff文件中抽取基因的结构信息，绘制转录本结构图。

基因家族流程一、概述基因家族是指具有相同或相似序列的基因在基因组中的聚集，常常具有类似的结构和功能。

通过对基因家族的研究，可以深入了解生物进化和功能多样性等问题。

二、基因家族的发现1.序列比对法通过比对已知功能相同或相似的蛋白质序列，发现其具有相似的结构和序列。

这种方法可以发现新的成员，并且能够确定它们之间的进化关系。

2.同源克隆法利用已知基因作为探针，筛选出与其相似的新基因。

这种方法常用于寻找特定家族成员。

3.数据库搜索法利用现有数据库进行搜索，如BLAST、SWISS-PROT、GenBank等。

三、基因家族分类1.同源基因家族具有共同起源和进化关系，并且在不同物种中都存在。

如G蛋白偶联受体家族、细胞色素P450酶家族等。

2.亚型基因家族由一个祖先基因分裂演化而来，在不同物种中可能存在不同数量和类型的亚型。

如血红蛋白亚型家族、肌球蛋白亚型家族等。

3.伪基因家族具有与功能基因相似或相同的序列，但是由于突变或其他原因已经失去了功能。

如人类基因组中的大量伪基因。

四、基因家族的进化1.复制和分化在进化过程中，一个基因家族可能会发生复制和分化。

复制会导致家族成员数量增加，分化则会导致成员之间的差异增加。

2.选择压力不同环境下的选择压力会影响基因家族的进化方向。

例如，某些环境下需要特定功能的蛋白质，这时候相关基因家族就会发生一些适应性变化。

3.水平转移水平转移是指不同物种之间进行DNA交换，从而导致一些新的成员加入到某个基因家族中。

五、应用前景1.疾病诊断和治疗通过对某些疾病相关基因家族进行深入研究，可以为疾病诊断和治疗提供新思路。

2.物种鉴定和进化分析通过对不同物种中同源或亚型基因家族进行比较分析，可以对物种鉴定和进化关系进行深入了解。

3.基因工程利用基因家族的结构和功能关系，可以进行基因工程，从而实现对生物体的控制和改良。

六、总结基因家族是生物进化和功能多样性等问题的重要研究对象。

通过对基因家族的发现、分类、进化和应用前景等方面进行深入研究，可以为生命科学领域提供新思路和新方法。

核苷酸序列比对与基因家族演化分析概述核苷酸序列比对和基因家族演化分析是生物信息学中重要的研究方法。

核苷酸序列比对是将两个或多个核苷酸序列进行比较，并通过寻找相似性和变异性来研究它们之间的关系。

基因家族演化分析则是通过比对相关基因的核苷酸序列，探究它们的进化历程和亲缘关系。

本文将详细介绍核苷酸序列比对和基因家族演化分析的原理、方法和应用。

核苷酸序列比对的原理与方法核苷酸序列比对是通过比较两个或多个核苷酸序列的完全性、相似性和变异性来推断它们之间的关系。

核苷酸序列比对的原理基于生物进化的基本思想：相同的DNA序列在不同物种中表现出不同的特征，这些特征可以反映物种之间的进化关系。

核苷酸序列比对的方法主要分为全局比对和局部比对两种。

全局比对适合于相似性较高的序列，它通过考虑整个序列的相似性来确定最佳比对位置。

局部比对则用于相似性较低的序列，它只关注具有较高相似性的区域，从而可以发现更多的共同特征。

核苷酸序列比对的常用算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。

Smith-Waterman算法是一种局部比对算法，通过计算一个得分矩阵来找到最佳的匹配位置。

Needleman-Wunsch算法则是一种全局比对算法，它将序列比对问题转化为一个路径搜索问题，通过动态规划的方法找到最优路径。

核苷酸序列比对的应用非常广泛。

它可以用于研究同一物种内的个体间差异，如单核苷酸多态性(SNP)的分析。

此外，它还可以用于研究不同物种之间的亲缘关系，如物种分化和进化的研究。

基因家族演化分析的原理与方法基因家族演化分析是通过比对一组相关基因的核苷酸序列，研究它们的进化历程和亲缘关系。

基因家族是指具有共同起源的一组基因，它们在物种中以多个拷贝的形式存在。

基因家族演化分析的方法主要包括系统进化树构建和序列聚类分析。

系统进化树构建是通过比对一组相关基因的核苷酸序列，计算它们之间的距离或相似性，并将它们构建成一个进化树来描述它们的亲缘关系。

生物信息学中的基因家族分析方法研究生物信息学是近年来崛起的学科，是生命科学、计算机科学、数学等多学科的交叉领域。

生物信息学致力于将大量的生物数据，如基因序列、蛋白质序列、代谢物变化等，用数字化的方式进行存储、分析和解释。

生物信息学的应用范围很广，尤其是在基因领域中，其中基因家族分析方法更是受到了广泛关注。

基因家族是指在不同物种中起着相同或相似生理功能的基因序列，它们通常由相同的基因结构和序列组成，但具有不同的功能。

基因家族的发现和研究对生物学和医学领域具有十分重要的意义。

通过基因家族的分析，可以深入了解基因的功能、进化和分类等重要问题，找出与某些疾病相关的基因，有助于新药研发和疾病预防等。

基因家族的分析方法主要有两种：序列比对和聚类分析。

序列比对是指将两个或多个基因序列进行比较，找出相同部分和不同部分，以了解它们之间的关系。

聚类分析是将待研究的基因序列分为不同的族群（聚类），以便于分析每一族群之间的异同和进化关系。

序列比对方法是最常用的基因家族分析方法之一。

在序列比对中，需要选择适当的序列比对工具和算法来比对一组基因序列，以寻找相同的序列段来确定它们之间的关系。

其中，T-Coffee、MUSCLE 和 CLUSTALX 等是比较流行的基因序列比对工具。

有些比对工具采用局部比对（例如 BLAST），即只比对相似序列的局部区域，有些则采用全局比对（例如 Needleman-Wunsch 算法），即比对整个序列。

聚类分析方法分为层次聚类和非层次聚类两种。

在层次聚类中，先根据基因序列的相似性将它们分到一个个小组（或簇）中，再将相似的簇合并成更大的簇，直到所有基因都被分到同一个簇中。

常见的层次聚类算法有 UPGMA、NJ 和WPGMA 等。

在非层次聚类中，基因之间的相似性表示为一个距离矩阵，然后将相似的基因分为一组，形成基因簇。

常见的非层次聚类算法有 K-means、自组织映射和谱聚类等。

这些方法的应用和效果依赖于基因家族的大小和复杂度。

零基础-6小时-完全重现某个基因家族分析文章（的分析部分）先说明1.本推文出发点就是……个人觉得有趣2.本推文已尽可能地保证零基础的朋友能在windows下完全重现，但不保证每个人都能重现。

毕竟我没有义务。

所以最好不要针对本文的步骤向我提问（星球的朋友除外），近期赶课题，木有时间。

（另，个人时间和精力有限，大群可以学习交流，但我不一定会回复（也没有义务），直接私信我讨论交流的朋友，请先微信转账或附图支付宝转账-）。

出发点前几天某公众号放出基因家族分析服务，有朋友告知我，那个收费是一个家族三万RMB。

对于这个家族，事实上，我个人觉得挺值的。

只是，该公众号拿了别人家的基因家族文章（我与文章作者已沟通过啦，作者表示躺着中枪），容易让别人误会（难道是该文作者出来搞？）。

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我个人自然是内心不舒服。

既然如此，那我就写一篇推文，告诉没做过基因家族分析的朋友，没有任何基础，照样可以在短时间内（一天之内），完成一个基因家族的分析如此这般，你可以省下三万RMB。

Anyway，感觉大家都爱做基因家族。

既然如此，我就直接重现那个用了TBtools输出图片却没有引用TBtools的文章。

重现过程整个文章的分析比较简单，我们尽可能用TBtools来实现其中的各个步骤，能简化的就简化，力求结果一致序列下载在弹出的窗口中，选中需要的文件，然后点击Download Selected Files在随后弹出的下载窗口，保存下载文件下载完毕，解压压缩文件，并进入annotation，即可看到这个对应的注释信息扫描对应基因家族的模式下载不管，那就做做看先看到文章中，做的是一个糖转运基因家族-sugar transporter (STP) gene family，好嘛，这个其实应该找下拟南芥的数据来看看，就知道有什么保守domain了。

也可以输入到pfam使用HMMER构建数据库，输入对应的命令hmmpress Sugar_tr.hmm使用TBtools，只提取我们关注的pfam模式使用Text Block Extractor And Filter工具使用文本编辑器（如notepad++）打开这个文件，发现扫描出来的序列非常多，且evalue 也很低，（同样的情况，同样的操作用在拟南芥也是一样，而使用pfam 数据库这个模式对应的5000+个植物序列进行blastp ，也是一样的结果）。

基因家族分析--低成本SCI文章思路相分析基因家族发套路SCI文章可观看手把手教学：《基因家族视频课程》生物信息发展迅猛，公共数据库中存放着海量的数据，如何利用这些公共数据结合自己的实验发一篇SCI？基因家族分析无疑是个低投入、高产出的好选择。

今天我们就拿2018年发表的一篇文献跟大家聊聊这类文章是怎么做的！纵观全文，其主纵观全文，其主要的分析内容包含了常规的基因家族流程分析、转录组表达量分析及荧光定量PCR分析，文章刊发在2018的《BMC Genomics》（IF为3.7）上，下面是文章解读要的分析内容包含了常规的基因家族流程分析、转录组表达量分析及荧光定量PCR分析，文章刊发在2018的《BMC Genomics》（IF为3.7）上，下面是文章解读文章标题：摘要：分析的主要内容：1、通过HMM搜索然后确定包含ACD domain的序列，并且分子量在15–42kDa范围之内，鉴定到48个马铃薯Hsp20基因家族成员。

2、分析了Hsp20基因家族成员在进化上的关系，构建进化树时添加了水稻、大豆、水稻、杨树的Hsp20基因并且将StHsp20-29去掉（与其他序列的差异太大），进化树分成了12个亚族3，Hsp20 基因结构，将基因结构与进化树及motif汇整了一张图片。

4、绘制基因在染色体的位置图，有的基因在染色体组成了基因簇。

attachments-2018-05-KXVsEW5v5aeffa9c33b91.jpg6、利用转录组数据对Hsp20基因家族成员进行表达分析，除了StHsp20-2和StHsp20-45之外的基因在各种组织和器官中均有表达。

7、利用RT-PCR分析StHsp20基因在热、盐及干旱胁迫条件下的表达， 14个Hsp20基因（StHsp20-4,6,7,9,20,21,33,34,35,37,41,43,44和46）在热应激的相对表达水平显着上调（超过100倍）。

参考文献：Zhao P, Wang D, Wang R, et al. Genome-wide analysis of the potatoHsp20gene family: identification, genomic organization and expression profiles in response to heat stress:[J]. Bmc Genomics, 2018, 19(1):61.更多生物信息课程：1. 文章越来越难发？是你没发现新思路，基因家族分析发2-4分文章简单快速，学习链接：基因家族分析实操课程、基因家族文献思路解读2. 转录组数据理解不深入？图表看不懂？点击链接学习深入解读数据结果文件，学习链接：转录组（有参）结果解读；转录组（无参）结果解读3. 转录组数据深入挖掘技能-WGCNA，提升你的文章档次，学习链接：WGCNA-加权基因共表达网络分析4. 转录组数据怎么挖掘？学习链接：转录组标准分析后的数据挖掘、转录组文献解读5. 微生物16S/ITS/18S分析原理及结果解读、OTU网络图绘制、cytoscape与网络图绘制课程6. 生物信息入门到精通必修基础课，学习链接：linux系统使用、perl入门到精通、perl语言高级、R 语言画图7. 医学相关数据挖掘课程，不用做实验也能发文章，学习链接：TCGA-差异基因分析、GEO芯片数据挖掘、GSEA富集分析课程、TCGA临床数据生存分析、TCGA-转录因子分析、TCGA-ceRNA调控网络分析8.其他课程链接：二代测序转录组数据自主分析、NCBI数据上传、二代测序数据解读。

全基因组重测序家系样本研究思路全基因组重测序家系样本研究是一种通过对家系成员进行全基因组重测序分析，来研究遗传变异在家系中的传递和影响的方法。

下面是一个可能的研究思路：1. 家系样本选择：选择一个包含父母和子女的家庭样本，确保样本之间有明确的亲缘关系。

2. DNA提取和测序：从每个家庭成员的血液或唾液样本中提取DNA，并进行全基因组重测序。

可以使用高通量测序技术，如Illumina HiSeq平台。

3. 数据预处理：对测序数据进行质量控制和剔除低质量的序列，然后进行比对，将测序reads与参考基因组序列进行比对。

4. 变异检测和注释：使用生物信息学工具对比对后的测序数据进行变异检测，包括单核苷酸变异（SNV）、插入缺失（InDel）和结构变异（SV）。

然后对检测到的变异进行注释，包括功能注释、遗传变异数据库查询等。

5. 变异过滤和筛选：根据研究目的和家系特点，进行变异过滤和筛选。

可以根据变异的频率、功能、致病性等进行筛选，以确定与家系特征相关的变异。

6. 遗传分析：通过对家系成员的变异数据进行遗传分析，可以分析遗传变异在家系中的传递模式，如常染色体显性遗传、常染色体隐性遗传或X连锁遗传等。

7. 功能分析和富集分析：对筛选出的变异进行功能分析，可以使用生物信息学工具预测变异的功能影响，如影响蛋白结构或功能。

此外，还可以进行富集分析，探索变异富集在哪些功能通路或生物学过程中。

8. 结果分析和解释：根据遗传分析和功能分析的结果，对家系样本中的遗传变异进行解释，探索与家系特征相关的遗传因素。

9. 结果验证和进一步研究：根据家系样本的研究结果，可以选择一些候选变异进行验证，如通过Sanger测序验证变异的存在。

此外，还可以进一步扩大样本规模，进行更大范围的家系样本研究。

全基因组重测序家系样本研究可以帮助我们深入了解遗传变异在家系中的传递和影响，为研究遗传性疾病和个体遗传特征提供重要的基因组学数据。

基因家族结构的分析基因家族是指有共同祖先，并具有相似结构和功能的一组基因。

在生物进化的过程中，基因家族起到了至关重要的作用，它们不仅能够为生物提供各种功能的基因，也能够增强生物的适应性和多样性。

因此，对基因家族的结构和功能进行深入的研究，对于理解生物进化和追踪亲缘关系以及开发新的生物技术，都具有重要的意义。

基因家族的分类基因家族按照一定的标准进行分类，因此也有了不同的分类方式。

主要有以下几种：1. 基于序列相似性的分类：对基因家族的成员进行序列比较，发现它们之间存在一定的相似性，因此将它们归为同一家族。

2. 基于功能相似性的分类：对基因家族的成员进行功能分析，发现它们具有相似的生物学功能或同样的代谢途径，并且它们的结构也存在相似之处，因此将它们归为同一家族。

3. 基于基因进化历史的分类：通过对基因家族成员的进化历史进行分析，揭示它们之间的亲缘关系和进化模式，为基因家族的进化历程提供新的认识。

不同的分类方式都有各自的优缺点，因此在具体研究中，需要针对具体的问题采用不同的分类方法。

基因家族的结构基因家族的结构是指基因家族的成员之间存在的结构特征和相互关系。

在基因家族中，成员之间存在着相似的序列和结构，这说明它们具有相似的功能。

而且，由于基因家族的成员之间存在着亲缘关系，它们之间的结构和序列也存在着一定程度的相似性。

基因家族的结构是由基因家族成员的增加和动态演化所决定的。

基因家族的成员可以从一开始就存在，也可以是后期经过复制和转座得来的。

在不同的进化历史阶段，基因家族的成员数目和组成都不同。

因此，对基因家族的结构进行研究，不仅可以为其功能的研究提供依据，也可以为其进化的研究提供新的认识。

基因家族的功能基因家族的功能是指基因家族成员所具有的生物学功能。

一个基因家族中的成员可以具有相同的功能，也可以具有不同的功能。

基因家族的成员在生物体内扮演着不同的角色，并参与到不同的生物学过程中，比如代谢途径、遗传信息的传递和表达等。

基因家族的分析与研究随着基因科技的不断发展，基因家族在人类基因组中的重要性越来越被人们所认识到。

基因家族是指在人类基因组中具有高度相似性的一组基因，这些基因有着相似的结构和功能，通常会共同参与某一生物过程或生理功能。

基因家族的研究可以为人们深入了解基因功能和生物多样性提供重要的依据。

基因家族的分类基因是生命的基石，是生命体内传递遗传信息的最基本单元。

基因家族是指在人体基因组中拥有同源性（即来自同一起源）的基因组合。

基因家族常常因为它们具有相同的基序而被认定。

基因序列分析可以将基因分为以下几类：同源基因家族、不同源基因家族、超家族。

其中，同源基因家族指的是具有高度序列相似性的一组基因，这些基因通常具有相似的结构和功能；不同源基因家族指一个家族内基因来源于不同的原基因，但它们在基因组中所占的位置相同；而超家族指来自不同物种的基因超越了基因家族的关系,但它们功能方向相似或相同，例如成纤维细胞生长因子家族。

基因家族的功能基因家族中的成员拥有相似的基序和完全或近乎相同的DNA 序列，因此往往在结构和功能上相似。

基因家族的成员在人类生物体内具有相似的特征，例如：一些编码成蛋白质的基因家族对于细胞增殖和分化具有重要作用；一些非编码RNA基因家族在基因表达调控和翻译后修饰中也扮演着重要角色。

此外，有些基因家族会影响人类遗传性状，如各种基因家族的突变会影响人类的视力、听力、皮肤颜色等生理特征。

基因家族的分析方法分子生物学技术的不断发展，特别是高通量测序技术的发展，基因家族的分析技术也日臻完善。

基因家族的分析包括运用比较基因组学的方法来寻找并定位基因家族的成员，运用生物信息学的手段进行家族成员的分析和分类等等。

此外，研究者可以收集不同物种基因组序列信息以分析产生基因家族的原因，对已发现的基因家族构建进化树以深入研究它们的来源和演化历程。

基因家族的意义基因家族的研究和分析可以为人类疾病的诊断和治疗提供依据，同时也能大大促进我们对基因功能和生物多样性的认识。

基因家族分析套路（一）近年来，测序价格的下降，导致越来越多的基因组完成了测序，在数据库中形成了大量的可用资源。

如何利用这些资源呢？今天小编带你认识一下不测序也能发文章的思路--全基因组基因家族成员鉴定与分析（现在这一领域可是很热奥）；一、基本分析内容⏹数据库检索与成员鉴定⏹进化树构建⏹保守domain和motif分析.⏹基因结构分析.⏹转录组或荧光定量表达分析.二、数据库检索与成员鉴定1、数据库检索1）首先了解数据库用法，学会下载你要分析物种的基因组相关数据。

一般也就是下面这些数据库了⏹Brachypodiumdb:⏹Rice?Genome?Annotation?Project?：.2）已鉴定的家族成员获取。

? ? ??如何获得其他物种已发表某个基因家族的所有成员呢，最简单的就是下载该物种蛋白序列文件（可以从上述数据库中下载），然后按照文章中的ID，找到对应成员。

对于没有全基因组鉴定的，可以下列数据库中找：???a.?NCBI:?nucleotide?and?protein?db.2、比对工具。

一般使用blast和hmmer，具体使用命令如下：⏹Local?BLASTformatdb–i?db.fas–p?F/T；blastall–p?blastp(orelse)?–i?known.fas–d?db.fas–m?8?–b?2(or?else)?e?1e-5?–o?alignresult.txt .-b:output?two?different?members?in?subject?sequences?(db).⏹Hmmer?(hidden?Markov?Model)?search.?Thesame?as?PSI-BLAST?in?function.?It?has?a?higher?sensitivity,?but?the?speed?islower.Command:3、过滤。

⏹Identity:?至少50%.⏹Cover?region:?也要超过50%或者蛋白结构域的长度.⏹EST?支持⏹?Blast?and?Hmmer同时检测到4、通过上述操作获得某家族的所有成员基因家族分析套路（二）本次主要讲解在基因家族分析类文章中，进化部分分析的内容。

基因家族分析流程基因家族分析是一种研究基因编码蛋白质相似性和功能的研究方法。

它主要使用序列比较来评估基因及其产物在相关物种之间的相似性和差异。

可以找出最相关的物种以及存在的演化关系，以及在这些物种中发挥功能的共有和不同的基因序列。

基因家族分析通常由以下4个步骤组成：1.序列提取：从基因组或蛋白质序列库中提取相应的序列；2.序列比较：采用同源结构分析软件（如BLAST，CLUSTALW）进行序列比较；3.分析：采用物种树分析、基因家族分析等算法分析序列比较结果；4.结论：根据分析结果得出最终结论。

基因家族分析流程用于研究蛋白质在不同物种中的相似性及其功能，并识别家族成员基因在乔木、蕨类植物和其他物种中的分布模式。

该研究方法既有助于建立物种的演化关系，又可以促进蛋白功能的预测。

常见的基因家族分析流程包括编码基因预测、基因组测序、序列比对分析、分子进化分析和基因家族分析等步骤。

第一步是编码基因预测，这个过程涉及基因组物种的序列比对，可以用同源结构分析软件来确定序列具有何种特征。

第二步是基因组测序，这一步骤需要使用排列系统来识别每个基因家族中的成员序列，以此确定内质网的结构，以便更准确地确定物种间的共性和差异。

第三步是序列比对分析，这个过程尤其关注两个物种之间具有共同特征的序列，这需要通过比较基因序列来评估演化过程，以及利用诸如BLAST等工具来检测物种间的关系。

第四步是分子进化分析，这个步骤涉及建立物种树，以帮助研究者更好地理解基因编码功能是如何从复杂物种中演化而来的。

最后一步是基因家族分析，基于物种树的评估，使用Markov模型和其他数学模型来标记基因家族，以此确定各自的属性和分布模式。

进化生物学中的基因家族分析基因家族是一组结构和功能相似的基因，它们起源于一条祖先基因，并通过基因复制等机制进行扩张。

在进化生物学领域，基因家族分析是一个重要的研究方向，它可以帮助我们理解基因家族的起源、演化、功能和调控机制。

基因家族的起源生命的起源始于单细胞生物，在进化的过程中，一些基因出现了多次拷贝，形成了基因家族。

基因家族的起源可以追溯到数亿年前的早期生命体，而现今仍然存在的基因家族有着不同的年龄和复制历史。

在进化的过程中，一些基因家族扩张得更快更广泛，因而在不同物种中表达的基因家族数量也有所不同。

基因家族的演化基因家族的演化包括两个方面：一是基因家族之间的关系；二是基因家族内部基因之间的关系。

基因家族之间的关系主要有两种：一是同源家族，即从同一祖先基因扩展而来的基因家族；二是同源超家族，它们与同源家族的关系较远，而是从一个或多个同源家族演化而来的新家族。

基因家族内部基因之间的关系则体现了基因复制和修饰的影响。

同一个家族内的基因取决于它们的复制历史，如何在不同物种中进行调控也是需要探究的重要问题。

基因家族的功能基因家族的演化方式在很大程度上决定了它们的功能。

基因家族中的各个成员基因不仅在结构上相似，在功能上也可能存在类似性或差异性。

很多基因家族的成员基因具有相似的结构和功能，这就为科学家研究这些基因的功能提供了条件和便利。

与此同时，基因家族的成员基因在物种之间有不同的表达模式和调控方式，这就使得人们可以更好地理解基因在进化过程中发生的改变，并找到这些基因演化使得不同的物种适应各自特定的生存环境的原因。

基因家族的调控机制基因调控在生命的整个过程中都扮演着至关重要的角色。

经过多年的研究，我们已经发现，基因家族成员之间的调控机制相当复杂。

其中，外显子复制和蛋白质后翻译后的修饰等机制是基因家族成员功能不同的重要原因。

此外，在调控机制方面，基因家族间的基因竞争也是一个重要的研究领域。

由于不同基因家族之间的距离和拓扑结构不同，它们之间的竞争和调控机制也有所不同。

遗传病学研究中的家系分析方法遗传病学是研究遗传性疾病的发生和发展规律的学科。

而在遗传病学的研究中，家系分析是非常重要的一个部分。

家系分析是通过对家系的研究来探寻遗传病的发生机理、传递规律以及预防方法。

下面我们来介绍一些家系分析的方法。

1. 家系收集在家系分析中，首先需要进行的就是家系的收集。

家系指的是共同祖先与后代构成的有血缘关系的人们。

因此，在进行家系分析时，需要先了解该病在家族中的发生情况，然后对该家族进行调查，了解家族成员的疾病情况。

对于已知有遗传病的家系，则需要对该家系中的所有人进行检查。

如果家族成员分布较广，则需要进行家谱的绘制和相关信息的收集。

2. 遗传模式分析在得到家系成员的有关信息后，需要对遗传模式进行分析。

遗传模式有包括常染色体显性遗传、常染色体隐性遗传、X染色体连锁遗传、Y染色体遗传等类型。

通过对家系成员的疾病情况进行分析，可以初步判断疾病的遗传模式。

3. 遗传连锁分析遗传连锁分析是通过分析基因座之间的连锁关系来判断基因突变所导致的疾病。

这种分析方法主要是通过对SNP、STR等多态性标记进行检测，来寻找基因座之间的连锁效应，并计算连锁效应大小和显著性。

通过遗传连锁分析，可以精确定位基因突变的位置，为进一步的分子遗传学研究提供帮助。

4. 基因重组分析基因重组分析是通过对家系成员间的遗传连锁关系进行分析，来确定基因重组的位置和频率。

可以通过渐近方法、Bayesian方法等多种方法进行分析，得到相应的遗传连锁图谱、重组频率等信息。

通过基因重组分析，可以为基因疾病的精确定位和家族遗传咨询提供帮助。

5. 分子遗传学分析分子遗传学分析是通过对基因分子水平上的变异进行检测和分析，来探究遗传疾病发生的机理。

根据疾病类型不同，可以采用不同的分子遗传学分析方法，如单基因疾病需要进行外显子测序、基因芯片检测等，多基因疾病则需要进行全基因组关联分析等。

综上所述，家系分析是研究遗传疾病的关键一步，通过对家系的研究可以了解遗传病发生的规律，对家族成员进行个性化预防和诊治提供帮助。

祖父分配法和历史法祖父分配法和历史法是两种常见的遗传学分析方法。

它们都可以用来研究基因的传递和表达，但具体应用场景和原理有所不同。

一、祖父分配法祖父分配法是一种针对家族中某一基因或疾病进行遗传分析的方法。

其原理是通过观察家族中患者和非患者的关系，推断该基因或疾病的遗传方式和可能发生突变的位置。

具体操作步骤如下：1. 收集家族成员信息，包括患者和非患者，尽可能涵盖多代人。

2. 分析家族成员间的关系，建立家谱图。

根据家谱图可以初步判断该基因或疾病是否为常染色体显性遗传、常染色体隐性遗传还是X连锁遗传。

3. 确定突变发生的位置。

如果该基因或疾病为常染色体显性遗传，突变位点通常在患者父母之一；如果为常染色体隐性遗传，则需要考虑先证者的家庭背景；如果为X连锁遗传，则需要考虑患者母亲的基因型。

4. 根据突变发生的位置，推断家族中其他成员是否携带该基因或疾病。

如果突变位点在父亲，则子女有50%的几率携带该基因或疾病；如果突变位点在母亲，则儿子有50%的几率携带该基因或疾病，女儿有25%的几率携带该基因或疾病。

祖父分配法的优点是可以通过家族成员间的关系推断遗传方式和可能发生突变的位置，具有一定可靠性。

但其缺点是需要涵盖多代人且需要大量家族成员参与，不适用于单个家庭或小规模家族。

二、历史法历史法是一种通过比较不同物种或品种之间遗传差异来推断它们之间的亲缘关系和进化历史的方法。

其原理是假设不同物种或品种之间共同拥有某一基因或序列时，它们与共同祖先之间分离时间越长，这一基因或序列就会出现越大程度上的差异。

具体操作步骤如下：1. 确定研究对象，如不同物种或品种的DNA序列。

2. 执行测序和比对，将不同物种或品种的DNA序列进行测序并进行比对，确定它们之间的遗传差异。

3. 构建进化树，根据遗传差异构建进化树，推断它们之间的亲缘关系和进化历史。

历史法的优点是可以用来揭示不同物种或品种之间的亲缘关系和进化历史，具有一定可靠性。

基因家族分析套路————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期:基因家族分析套路（一）近年来，测序价格的下降，导致越来越多的基因组完成了测序，在数据库中形成了大量的可用资源。

如何利用这些资源呢？今天小编带你认识一下不测序也能发文章的思路－-全基因组基因家族成员鉴定与分析(现在这一领域可是很热奥）;一、基本分析内容⏹数据库检索与成员鉴定⏹进化树构建⏹保守domain和mｏtiｆ分析.⏹基因结构分析．⏹转录组或荧光定量表达分析.二、数据库检索与成员鉴定１、数据库检索１)首先了解数据库用法,学会下载你要分析物种的基因组相关数据。

一般也就是下面这些数据库了⏹Bｒaｃhypoｄiumdb:⏹TAIR:⏹Ｒiｃｅ Gｅnome Annotation Project ：.⏹Phytoｚｏmｅ:⏹Ｅnseｍble:⏹ＮＣBI基因组数据库：２)已鉴定的家族成员获取。

如何获得其他物种已发表某个基因家族的所有成员呢,最简单的就是下载该物种蛋白序列文件(可以从上述数据库中下载),然后按照文章中的ID,找到对应成员。

对于没有全基因组鉴定的,可以下列数据库中找:a. ＮＣＢＩ: nucleotidｅ anｄ protein dｂ.b. EBI: .c. UｎiPrｏtKB：2、比对工具。

一般使用blast和hmmｅr,具体使用命令如下：⏹Ｌocaｌ BLASTformatdb–i ｄb．faｓ–p F／T;blａstａll–p blａｓｔp(oｒelse）–i knｏwn．fas–ｄ db.fas–m 8 –ｂ 2（or elｓe) e 1e-5 –o alignrｅsｕｌｔ．ｔxt.-b:oｕtｐut tｗｏｄｉffｅreｎｔ mｅmｂers in subｊeｃt ｓｅquｅncｅs （ｄｂ).⏹Hmmer （ｈiddｅn Mａｒkov Modｅｌ) ｓearｃh. Thesame as PSI－BLAＳT in ｆｕncｔion． It has a hiｇher sｅnｓｉtivitｙ, but ｔhｅ sｐeed islower. Command：hｍmbuild--inforｍataｆaｋnowｎ.hmｍａｌｉgnknown．fa;hｍmｓearchｋnown.hmmｄb．fas＞ａｌign.out.3、过滤。

基因家族鉴定全部流程
嘿，朋友们！今天咱就来好好唠唠基因家族鉴定的全部流程哇！
比如说，啥是基因家族呀？这就好比一个大家族里有好多兄弟姐妹呢！那怎么鉴定它们呢？第一步，收集数据！就像你要准备一顿丰盛的大餐，得先把食材都找齐咯！你得去各种数据库里搜罗基因序列信息。

哎，这可不容易呢，但咱得一步步来呀！
然后呢，对这些数据进行分析，这就像是给这些基因“画像”！要仔细分辨它们的特点和相似之处，这可不是随便就能搞定的哦！假如不认真，那可就搞砸啦！
接着，要进行聚类分析啦，哎呀，就像是把相似的人分到一个小组里一样。

在这个过程中，真的得瞪大眼仔细瞧，不能有一丝马虎，不然可就白忙活啦！
再之后呢，验证结果！就好像做完一件大事后要检查检查有没有遗漏，必须严严实实的呀！
最后确定基因家族成员！哇哦，这就像终于找到了大家庭里的每一个成员，那种成就感，简直太棒啦！
基因家族鉴定的过程虽然有点繁琐，有点辛苦，但是每当你发现一个新的基因家族，或者确定了它们的特征，那种兴奋和满足感，真的是无法用言语来形容呀！这就像你解开了一个超级大谜团，别提多带劲啦！
所以，大家可别小瞧了基因家族鉴定呀，它可是能给我们带来好多新发现和新知识的呢！让我们一起努力，去探索这个神奇的基因世界吧！。

基因家族的串联重复基因
（实用版）
目录
1.基因家族和串联重复基因的定义
2.串联重复基因的特征和作用
3.如何判断基因家族中的串联重复基因
4.串联重复基因的分析方法
5.实例：组蛋白为何是串联重复基因
正文
一、基因家族和串联重复基因的定义
基因家族是指在基因组中，具有相同功能、结构相似且在染色体上相邻的基因组成的一个群体。

而串联重复基因是指基因家族中的成员彼此紧密成簇排列，构成重复单位，位于染色体的特殊区域。

二、串联重复基因的特征和作用
串联重复基因的特征是基因拷贝数目较多，拷贝间序列相似，可能存在同一染色体上，也可能分布在不同的染色体上。

它们的作用主要是通过基因拷贝数目的增加，来提高基因表达的效率，从而满足生物体对特定功能的需求。

三、如何判断基因家族中的串联重复基因
判断基因家族中的串联重复基因，需要从基因的序列、结构和功能三个方面进行分析。

序列相似性分析可以使用比对工具如 BLAST 等，结构相似性分析可以通过基因组数据库查阅基因位置和染色体分布，功能相似性分析可以通过基因注释和代谢途径分析等方法。

四、串联重复基因的分析方法
串联重复基因的分析方法主要包括序列比对、聚类分析、基因注释和代谢途径分析等。

其中，序列比对可以使用 CD-HIT 等工具，聚类分析可以使用 CLUSTAL 等软件，基因注释和代谢途径分析可以使用 KEGG 等数据库。

五、实例：组蛋白为何是串联重复基因
组蛋白是染色体的主要组分，它在细胞中需要的量很大。

通过串联重复基因的方式，可以增加组蛋白的拷贝数目，从而满足细胞对组蛋白的大量需求。

基因家族鉴定方法以下是 9 条关于基因家族鉴定方法的内容：1. 嘿，你知道通过序列比对来找基因家族成员吗？就像在茫茫人海中寻找与你有血缘关系的人一样！比如说，对大量基因序列进行仔细对比，看哪些有着相似的结构，那很可能就是一家的呀。

2. 还有聚类分析这种厉害的方法呢！就如同把相似的东西归到一堆，这里堆的就是基因家族呀。

你想想看，把那些相似特征的基因都聚在一起，是不是特别神奇？比如说在植物基因研究里，就靠这个找出了好多相关的基因家族。

3. 系统发育分析可是个宝呀！它就像是给基因家族画一棵族谱树，能清楚地看到它们之间的关系呢。

举个例子，如果研究某种动物的基因家族，用这个方法就能明白它们是怎么进化演变来的。

4. 表达模式分析也很重要哦！这不就像是听基因家族成员在不同情况下的“发言”嘛。

比如在不同组织或者不同环境下，看哪些基因有活跃的表现。

5. 功能注释也不能忘呀！这就好像给基因家族成员贴上标签，让我们知道它们能干啥。

比如知道某个基因家族与疾病相关，那对医学研究不就有重大意义啦。

6. 蛋白结构分析也超有用呢！相当于深入了解基因家族成员的“身材样貌”。

像研究某个基因的蛋白结构，能更好地理解它怎么发挥作用。

7. 比较基因组学的方法也厉害着呢！简直就是不同基因组之间的大比拼呀！例如通过比较不同物种的基因组，能发现基因家族的差异和相似之处。

8. 实验验证可不能少哇！就像给猜测上了一道保险锁。

比如通过转基因等实验来验证我们对基因家族的推断是不是正确的。

9. 多方法综合运用才是王道呀！难道不是吗？把这些方法都结合起来，就像多方面的侦探手段一起出马，那基因家族还能隐藏得住吗？我的观点结论：基因家族鉴定方法多种多样，各有其独特之处，综合运用能让我们更全面、深入地了解基因家族。

基于全基因组的基因家族分析（1）：数据准备大家好，我是技能树的老朋友啦，三年前在群主的第一波RNA-seq入门8步活动中因为表现优异获得群主青睐成为技能树VIP一员，也开启了自己的学习经验分享人生！转录组入门传送门考虑到技能树过于偏重于肿瘤等疾病领域经验分享，我有必要自告奋勇推荐一下自己的我们植物学领域的生物信息学应用心得体会，会以4个头条的形式发布，也欢迎大家点击原文直达我的博客！1.基因组下载网站介绍Sol Genomics Net：茄科基因组网络，里面包括了很多物种的基因组测序结果：番茄，土豆，茄子等。

而且基因组更新最快，搜索了一下发现NCBI番茄基因组和Phytozome番茄基因组为ITAG2.4，而SGN已经是最新版本的ITAG3.2，当然以前的版本也都存在，特别方便。

此外，NCBI ProteinID是refseq accession(GENBANK文件格式有关于NCBI中ID的说明)，在最后转换到番茄protein ID时会有问题，小编最后终于放弃，没有找到转换的方法（谁要是知道方法，麻烦告诉我一下，一直很苦恼）。

而Phytozome要下载这些数据居然还要注册，真的有点烦，偷偷告诉你，SGN貌似也要注册（这个大家应该都没有什么问题，就直接跳过）。

刚开始选择很关键，最好我觉得还是选择最新的版本，SGN还是比较信赖。

而且在后面分析基因家族的时候，会出现家族数量相差比较大，可能有10个左右的差距，新版本的基因会多。

（小编因为做的跟番茄相关，所以选择了番茄，对这些网站稍微熟悉一点，大家可以选择自己熟悉的领域相应选择）。

SGNPythozomeNCBINCBI RefSeq AccessionSGN完整版基因组2.序列相关文件下载基础文件一般我们下载4个：CDS.fa、Protein.fa、GFF.gff3和Genome.fa# 小编在home目录下新建sra目录，所有数据都放在这个目录里面cd ~/sra# 全基因组CDS序列下载wget ftp:///tomato_genome/annotation /ITAG3.2_release/ITAG3.2_CDS.fasta# protein序列下载wget ftp:///tomato_genome/annotation /ITAG3.2_release/ITAG3.2_proteins.fasta# gff注释文件下载wget ftp:///tomato_genome/annotation /ITAG3.2_release/ITAG3.2_gene_models.gff# genome序列下载wget ftp:///tomato_genome/assembly/ build_3.00/S_lycopersicum_chromosomes.3.00.fa.tar.gz# 解压genome压缩文件tar -zxvf S_lycopersicum_chromosomes.3.00.fa.tar.gz && rm S_lycop ersicum_chromosomes.3.00.fa.tar.gz4个文件详细信息数据我已经上传到百度云盘：链接：https:///s/1c3vKoLU 密码：1h8y。