核酸序列分析
【实验目的】
1、掌握核酸序列检索的基本步骤；
2、熟悉基于核酸序列比对分析的真核基因结构分析（内含子/外显子分析）；
3、掌握使用DNAclub软件进行核酸序列的基本分析；
【实验内容】
1、使用Entrez信息查询系统检索人瘦素 (leptin) 的mRNA、基因组DNA、外显子等核酸序列，连接提取该序列内容，阅读序列格式的解释，理解其含义；
2、使用DNAclub对上述核酸序列进行分析’
3、使用DNAclub软件对人瘦素 (leptin) 的mRNA序列进行可读框架分析；
4、使用NCBI查询系统进行人瘦素 (leptin) 的基因组序列分析
【实验方法】
1、调用Internet浏览器，并在其地址栏输入Entrez网址：https://www.doczj.com/doc/d919205011.html,/Entrez ；
2、在Search后的选择栏中选择nucleotide；
3、在输入栏输入homo sapiens leptin;
4、点击go后显示与LEP相关的序列信息，
5、查找人leptin 的mRNA或基因，点击序列接受号后显示序列详细信息；
6、将序列转为FASTA格式保存
7、将上述核酸序列输入DNAClub软件进行序列基本分析(反向或互补序列转换，开放阅读框寻找，序列翻译，酶切位点查找)；
8、根据基因定位信息查找人瘦素的基因组DNA (Contig) 的序列接受号及序列识别号，点击序列接受号显示序列详细信息；
9、分析人瘦素 (leptin) 的基因组序列；查找外显子与内含子序列。
【作业】
1、归纳对人瘦素 (leptin) 的核酸序列分析的结果，列出主要的分析结果；
2、写出人leptin mRNA序列酶切位点3个。
ORIGIN
1 GTAGGAATCG CAGCGCCAGC GGTTGCAAG g taaggccccg gcgcgctcct tcctccttct 61 ctgctggtct ttcttggcag gccacagggc cccacacaac tctggatccc ggggaaactg 121 agtcaggagg gatgcagggc ggatggctta gttctggact atgatagctt tgtaccgagt ......
10681 ctccttgcag tgtgtggttc cttctgtttt cag GCCCAAG AAGCCCATCC TGGGAAGGAA 10741 A ATG CATTGG GGAACCCTGT GCGGATTCTT GTGGCTTTGG CCCTATCTTT TCTATGTCCA 10801 AGCTGTGCCC ATCCAAAAAG TCCAAGATGA CACCAAAACC CTCATCAAGA CAATTGTCAC 10861 CAGGATCAAT GACATTTCAC ACACG gtaag gagagtatgc ggggacaaag tagaactgca 10921 gccagcccag cactggctcc tagtggcact ggacccagat agtccaagaa acatttattg ......
13021 aggcagccca gagaatgacc ctccatgccc acggggaagg cagagggctc tgagagcgat 13081 tcctcccaca tgctgagcac ttgttctccc tcttcctcct gcatag CAGT CAGTCTCCTC 13141 CAAACAGAAA GTCACCGGTT TGGACTTCAT TCCTGGGCTC CACCCCATCC TGACCTTATC 13201 CAAGATGGAC CAGACACTGG CAGTCTACCA ACAGATCCTC ACCAGTATGC CTTCCAGAAA 13261 CGTGATCCAA ATATCCAACG ACCTGGAGAA CCTCCGGGAT CTTCTTCACG TGCTGGCCTT
13321 CTCTAAGAGC TGCCACTTGC CCTGGGCCAG TGGCCTGGAG ACCTTGGACA GCCTGGGGGG
13381 TGTCCTGGAA GCTTCAGGCT ACTCCACAGA GGTGGTGGCC CTGAGCAGGC TGCAGGGGTC
13441 TCTGCAGGAC ATGCTGTGGC AGCTGGACCT CAGCCCTGGG TGC TGA GGCC TTGAAGGTCA
13501 CTCTTCCTGC AAGGACTACG TTAAGGGAAG GAACTCTGGC TTCCAGGTAT CTCCAGGATT
......
16081 CACTAGATGG CGAGCATCCT GGCCAACATG GTGAAACCCC GTCTCTACTA AAAACACAAA
16141 AGTTAGCTGA GCGTGGTGGC GGGCGCCTGT AGTCCCAGCC ACTCGGGAGG CTGAGACAGG
16201 AGAATCGCTT AAACCTGGGA GGCGGAGAGT ACAGTGAGCC AAGATCGCGC CACTGCACTC
16261 CGGCCTGATG ACAGAGCGAG ATTCCGTCTT AAAAAAAAAA AAAAAAAAGT TTGTTTTTAA
16321 AAAAATCTAA ATAAAATAAC TTTGCCCCCT GC
在genbank查询到有关leptin基因的资料，阅读资料回答以下问题：
在genbank的登录号是哪个？属于leptin 的哪一种分子类型？来源于什么物种？该基因在染色体上的定位情况？
Leptin基因有几个外显子，几个内含子？哪一段是ORF区域，其编码的蛋白质检索号是哪个，编码的蛋白质包含多少氨基酸，信号肽、成熟肽序列分别为哪一段，
LOCUS NM_000230 3444 bp mRNA linear PRI 13-DEC-2009 DEFINITION Homo sapiens leptin (LEP), mRNA.
SOURCE Homo sapiens (human)
source 1..3444
/organism="Homo sapiens"
/mol_type="mRNA"
/chromosome="7"
/map="7q31.3"
gene 1..3444
/gene="LEP"
/db_xref="GeneID:3952"
exon 1..29
/number=1
exon 30..201
/number=2
CDS 58..561
/product="leptin precursor"
/protein_id="NP_000221.1"
sig_peptide 58..120
mat_peptide 121..558
exon 202..3427
/number=3
LOCUS NC_000007 16352 bp DNA linear CON 10-JUN-2009 DEFINITION Homo sapiens chromosome 7, GRCh37 primary reference assembly.
ACCESSION NC_000007 REGION: 127881331..127897682 GPC_000000031
SOURCE Homo sapiens (human)
FEATURES Location/Qualifiers
source 1..16352
/organism="Homo sapiens"
/mol_type="genomic DNA"
/db_xref="taxon:9606"
/chromosome="7"
gene 1..16352
/gene="LEP"
/note="Derived by automated computational analysis using
gene prediction method: BestRefseq."
/db_xref="GeneID:3952"
mRNA join(1..29,10714..10885,13127..16352)
/product="leptin"
/note="Derived by automated computational analysis using
gene prediction method: BestRefseq."
/transcript_id="NM_000230.2"
/db_xref="GeneID:3952"
CDS join(10742..10885,13127..13486)
/note="Derived by automated computational analysis using
gene prediction method: BestRefseq."
/codon_start=1
/product="leptin precursor"
/protein_id="NP_000221.1"
/db_xref="GeneID:3952"
生物信息学上机实验四用DNAMAN软件设计PCR引物 一、目的要求 DNAMAN 是一种常用的核酸序列分析软件。由于它功能强大，使用方便，已成为一种普遍使用的DNA序列分析工具。 通过本实验，使学生掌握PCR引物的设计方法。 二、实验准备 DNAMAN的使用说明书（word文档）一份、DNAMAN软件5.2.2版本、实验分析所用的4个序列见下面。 三、实验内容 1、将待分析4个序列装入4个Channel，熟悉Channel的使用方法 2、显示“序列（2）”的反向互补序列、互补序列、反向序列 3、分析“序列（3）”的限制性酶切位点 4、设计一对引物扩增“序列（1）”中的微卫星重复区域 四、作业 将上述前5项操作所得结果保存到电脑桌面，发到xiaopingjia@https://www.doczj.com/doc/d919205011.html, （1）CCAGA TGAGCGTGCGTTCGTTCCACGTACGTGTGCTGTGTGAGACGACACA TCT GCACCTGCACGTCAGCACGTACGTGCACCCGGTA TGTGTGCGCGTGTACTTGTGT GTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTCTGAGA TGAGGCCGGA TTCAGGA GCTGCGAGCTCA TAGGCCACAGTCACAGAA TTGCAACGGTACTTCAGTTCAGTCA TCTCCTAGTCCTTGAGAG （2）GGAAAAAAGA TACGTA TGTACA TA TACGTGTACGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGT GTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGAAGCAAAGA CA TTGA TA TTGTTGCTGGTGGCGAGGTTGA TGCGCACAGCTCACTCCCGCGCTGA CTGACACG （3）GGTCAGCAGAAAGCA TGCCGTAGTCAAACGA TCGACCTAGCTAGTAGCAGTGTG TGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGT GTGTGTGTTTTGCAAAAACCTAGACCTTAGCAGCCTAG （4）CCTGA TTTGGA TCCAACAAAA TGCA TTTGACCA TA TAGTGTGTGTGTGTGTGTGTG TGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTTCACAGTCACAGAA TTGC AACGGTACTTCAGTTCAGTCA TCTCCTAGTCCTTGAGAG （2）题 SEQ DNAMAN2: 172 bp; Composition 57 A; 62 C; 22 G; 31 T; 0 OTHER Percentage: 33.1% A; 36.0% C; 12.8% G; 18.0% T; 0.0%OTHER Molecular Weight (kDa): ssDNA: 52.42 dsDNA: 106.04 COLOURS sequence = 1 features = 0 ORIGIN 1 CGTGTCAGTC AGCGCGGGAG TGAGCTGTGC GCATCAACCT CGCCACCAGC AACAATATCA 61 ATGTCTTTGC TTCACACACA CACACACACA CACACACACA CACACACACA CACACACACA 121 CACACACACA CACACACACG TACACGTATA TGTACATACG TATCTTTTTT CC SEQ DNAMAN2: 172 bp; Composition 57 A; 62 C; 22 G; 31 T; 0 OTHER
核酸和蛋白质序列分析 蛋白质, 核酸, 序列 关键词：核酸序列蛋白质序列分析软 件 在获得一个基因序列后，需要对其进行生物信息学分析，从中尽量发掘信息，从而指导进一步的实验研究。通过染色体定位分析、内含子／外显子分析、ORF分析、表达谱分析等，能够阐明基因的基本信息。通过启动子预测、CpG岛分析和转录因子分析等，识别调控区的顺式作用元件，可以为基因的调控研究提供基础。通过蛋白质基本性质分析，疏水性分析，跨膜区预测，信号肽预测，亚细胞定位预测，抗原性位点预测，可以对基因编码蛋白的性质作出初步判断和预测。尤其通过疏水性分析和跨膜区预测可以预测基因是否为膜蛋白，这对确定实验研究方向有重要的参考意义。此外，通过相似性搜索、功能位点分析、结构分析、查询基因表达谱聚簇数据库、基因敲除数据库、基因组上下游邻居等，尽量挖掘网络数据库中的信息，可以对基因功能作出推论。上述技术路线可为其它类似分子的生物信息学分析提供借鉴。本路线图及推荐网址已建立超级链接，放在北京大学人类疾病基因研究中心网站（https://www.doczj.com/doc/d919205011.html,/science/bioinfomatics.htm）,可以直接点击进入检索网站。 下面介绍其中一些基本分析。值得注意的是，在对序列进行分析时，首先应当明确序列的性质,是mRNA序列还是基因组序列？是计算机拼接得到还是经过PCR扩增测序得到？是原核生物还是真核生物？这些决定了分析方法的选择和分析结果的解释。 （一）核酸序列分析 1、双序列比对（pairwise alignment） 双序列比对是指比较两条序列的相似性和寻找相似碱基及氨基酸的对应位置，它是用计算机进行序列分析的强大工具，分为全局比对和局部比对两类，各以Needleman-Wunsch 算法和Smith-Waterman算法为代表。由于这些算法都是启发式（heuristic）的算法，因此并没有最优值。根据比对的需要，选用适当的比对工具，在比对时适当调整空格罚分（gap penalty）和空格延伸罚分（gap extension penalty），以获得更优的比对。 除了利用BLAST、FASTA等局部比对工具进行序列对数据库的搜索外，我们还推荐使用EMBOSS软件包中的Needle软件（http://bioinfo.pbi.nrc.ca:8090/EMBOSS/），和Pairwise BLAST （https://www.doczj.com/doc/d919205011.html,/BLAST/）。以上介绍的这些双序列比对工具的使用都比较简单，一般输入所比较的序列即可。 （1）BLAST和FASTA FASTA（https://www.doczj.com/doc/d919205011.html,/fasta33/）和BLAST （https://www.doczj.com/doc/d919205011.html,/BLAST/）是目前运用较为广泛的相似性搜索工具。这两
实验一生物信息学资源的利用—Genebank核苷酸序列的查找 一、实验目的：了解生物信息学的各大门户网站以及其中的主要资源，并以NCBI提供的Genebank为例，学习核苷酸序列的分类学检索方法和使用技巧。 二、实验器材：计算机，NCBI、EMBL等生物信息学网络资源。 三、实验原理：根据Genebank 提供的数据资源，应用分类学方法进行核苷酸序列的查找。 四、实验内容：查找下列不同物种的不同基因组的核苷酸序列。 表1：不同物种的不同基因组的核苷酸序列表 五、实验步骤： 1、打开NCBI网站的主页，然后点击Genebank，进入到Genebank 的界面，然后点击网页上端Search 后面的基本检索输入框选择所要查询的数据库，然后在后面一个方框中输入所查询的核苷酸序列的相关的关键词，点击检索按钮。 2、进入对应的核苷酸序列子库界面，点击目标核苷酸序列子库。 3、根据子库中提供的各条序列的注释及各自的GenBank收录号，寻找自己查找的目标序列，点击目标 序列的GenBank收录号，进入目标核苷酸序列界面。 4、点击所需要的目标核苷酸序列的GenBank收录号就可以得到我们想要的核苷酸序列，然后将它们拷 贝下来。 六、实验要求：每个人必须至少查找3个种，5条核苷酸序列。必须写明查找到的核苷酸序列以及各条核苷酸序列的GenBank收录号-LOCUS，基因注释-DEFINITION，文章的作者AUTHORS，文章题
目-TITLE，文章所发表的期刊-JOURNAL。 七、实验结果： 查找的核苷酸序列基本情况表 1 LOCUS JN054403 894 bp DNA linear PLN 01-NOV-2011 DEFINITION Phytophthora melonis strain NN-1 18S ribosomal RNA gene, partial sequence; internal transcribed spacer 1, 5.8S ribosomal RNA gene, and internal transcribed spacer 2, complete sequence; and 28S ribosomal RNA gene, partial sequence. AUTHORS Wu,Y.G., Huang,S.L., Fu,G., Hu,C.J. and Lu,S.F. TITLE Identification of the causal agent of wax gourd blight in South China JOURNAL Unpublished ORIGIN 1 tgggattccc accctagaac tttccacgtg aaccgtatca acaagtagtt gggggcctgc 61 tctgtgtggc tagctgtcga tgtcaaagtc ggcgactggc tgctatgtgg cgggctctat 121 catggcgatt ggtttgggtc ctcctcgtgg ggaactggat catgagccca ccttttaaac 181 ccattcttga ttactgaata tactgtgggg acgaaagtct ctgcttttaa ctagatagca 241 actttcagca gtggatgtct aggctcgcac atcgatgaag aacgctgcga actgcgatac 301 gtaatgcgaa ttgcaggatt cagtgagtca tcgaaatttt gaacgcatat tgcacttccg 361 ggttagtcct gggagtatgc ctgtatcagt gtccgtacat caaacttggc tctcttcctt 421 ccgtgtagtc ggtggatgga gacgccagac gtgaggtgtc ttgcggcgcg gccttcgggc
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/d919205011.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/d919205011.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/d919205011.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/d919205011.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 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/d919205011.html,/BioEdit/bioedit.html）， DNAMAN（https://www.doczj.com/doc/d919205011.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/d919205011.html,，https://www.doczj.com/doc/d919205011.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/d919205011.html,/~tjyin/WebGene/RE.html， https://www.doczj.com/doc/d919205011.html,/personal/tyin.html WebCutter2：http://www/https://www.doczj.com/doc/d919205011.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/d919205011.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/d919205011.html,/repository/vector-ig ftp://https://www.doczj.com/doc/d919205011.html,/repository/vector UniVec数据库: https://www.doczj.com/doc/d919205011.html,/VecScreen/VecScreen.html https://www.doczj.com/doc/d919205011.html,/blast/db/vector.Z VectorDB: https://www.doczj.com/doc/d919205011.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
生物信息实验(总16页) --本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可-- --内页可以根据需求调整合适字体及大小--
生物信息学实验讲义
目录 实验1. 计算机网上操作基本技能训练 (1) 实验2.常用分子生物学数据库类型、文件格式及数据库查询 (2) 实验3. 核酸序列分析 (3) 实验4.多重序列比对及系统发生树的构建 (5) 实验5. PCR 引物设计及评价 (7) 实验6.蛋白质序列分析和结构预测 (9)
实验一计算机网上操作基本技能训练 【实验目的】 1、熟练掌握上网操作基本方法及技能。 2、掌握利用网络进行资料搜集的多种方法 【实验内容】 1、熟悉Internet Exporer 的基本使用方法及相关技巧，熟悉Internet Exporer网络配置。 2、掌握免费电子邮箱的申请方法并且能收发电子邮件。 3、掌握网上软件下载及安装方法。 4、用IE或netscape等浏览工具浏览、搜索各类信息 5、运用FlashGet 或网络蚂蚁等下载工具进行网络资料的下载以及运用各种上传工具上传资料到网络 6、利用Winzip或Winrar等压缩工具进行文件的压缩与解压 7、学习使用ftp 8、在网上自主学习了解生物信息学知识 【作业】 1、在D盘建立一个以自己名字命名的文件夹。 2、申请一个自已的免费电子邮箱，并发一封电子邮件到。 3、从网络上下载任意一个软件，并安装到计算机上。 4、用FTP获取一个蛋白质结构分析软件比如rasmol，下载后保存到你的文件夹中，以便以后运用其进行蛋白质结构分析。 5、下载一个有关生物信息学的教程，并保存到你的文件夹中，进行参考学习。 附表: 相关软件及搜索工具网址
核酸序列分析中的SGD算法构建与优化序言 在生物信息学领域中，核酸序列分析是一项重要的技术，它可以帮助科学家们研究DNA和RNA的结构、功能以及相互作用。随着测序技术的快速发展和数据量的爆炸增长，研究人员迫切需要有效的算法来分析和处理大规模的核酸序列数据。本文将讨论一种基于随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）算法的核酸序列分析方法，并探讨如何对该算法进行构建与优化。 1. SGD算法概述 SGD算法是一种常用的优化算法，其主要用于处理大规模数据集以及高维参数空间的问题。与传统的梯度下降算法不同，SGD算法每次迭代只使用一个样本计算梯度，并根据梯度的方向更新模型参数。这样做的优势在于大大降低了计算复杂度，同时能够在处理大规模数据集时有效地降低存储开销。 2. 基于SGD的核酸序列分析方法 基于SGD算法的核酸序列分析方法主要包括以下步骤： 2.1 数据准备 首先，需要从公共数据库或实验室内部数据中获取到核酸序列数据集。这些数据可能包括DNA序列、RNA序列或者已对序列进行编码
的特征向量。为了能够正确地训练和测试模型，需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。 2.2 特征提取 在进行核酸序列分析之前，需要对核酸序列进行特征提取。常用的特征包括k-mer频率、碱基组合、结构特征等等。这些特征能够反映核酸序列的一些关键信息，帮助我们理解其结构和功能。 2.3 模型构建 在SGD算法中，模型的选择对分析结果至关重要。常用的模型包括逻辑回归、支持向量机、深度学习等。根据实际需求和数据集的特点，选择合适的模型进行构建。 2.4 模型训练与调参 利用训练集对构建的模型进行训练，并进行参数调优。在SGD算法中，这一步骤主要涉及到学习率的选择、迭代次数的确定以及正则化等方面的调整。通过交叉验证等方法，对模型的性能进行评估和调整。 2.5 模型评估与优化 在模型训练完成后，需要对模型进行评估，以了解其在未知数据上的表现。常用的评价指标包括准确率、召回率、F1值等。通过分析评估结果，可以进一步优化模型，提高其性能。 3. SGD算法的优化
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\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
基于生物信息学的 DNA 序列分析研究 随着生物技术的发展，DNA序列的分析已经成为生物信息学中不可或缺的一 部分。DNA序列是生物遗传信息的载体，通过对其进行分析，可以揭示基因组变异、DNA结构与功能等生命科学中的重要信息。本文将以前沿的生物信息学技术 为基础，介绍DNA序列分析的研究进展。 一、引言 DNA是构成人类、动物、植物等生物体的基础，其序列中包含了继承性遗传 信息。了解DNA序列的结构和功能，对于认识生命的本质和进化过程具有重要作用。生物信息学是运用计算机技术和计算方法来分析生物学问题的一门交叉学科。DNA序列分析作为生物信息学的重要组成部分，一直是生命科学研究的热门方向。 二、DNA序列分析的基础 DNA序列是由四种碱基（腺嘌呤、鸟嘌呤、胸腺嘧啶和鳟鱼嘧啶）组成的核 酸序列，以AT和GC配对为基础。DNA序列的分析和研究一般包括以下几个方面： （一）基因组学的分析 基因组分析是指对生物体的整个基因组进行系统的、全面的分析。这一方法可 以揭示基因的数量和分布情况，有助于获得对基因组功能和结构的深入了解。 （二）转录组学的分析 转录组学是指通过对mRNA的转录和加工进行分析，从而了解生物体内的基 因表达情况。因此，转录组学的分析可以帮助我们更好地理解基因表达的机制、功能和调控过程。 （三）蛋白质组学的分析
蛋白质组学是通过对生物体内蛋白质的特征进行分析，从而研究蛋白质的结构、功能和代谢过程。该方法对解析生物体内蛋白质的功能和病理机制具有重要作用。 三、DNA序列分析的研究进展 DNA序列的分析和研究一直是生命科学的热门领域，其中包括许多前沿技术 和重要发现。以下将介绍几个具有代表性的例子。 （一）DNA条形码 DNA条形码是一种将基于DNA序列的识别码用作生物物种鉴定的方法。这一 方法可以通过对非洲象鼻蝇、食人鱼、藻类和鱼类等生物进行DNA序列分析来进 行物种鉴定。 （二）基因组编辑技术 基因组编辑技术是一种利用分子生物学技术，对基因进行修改、删除或添加等 操作的技术。近年来，基因组编辑技术已经得到广泛应用，包括治疗人类遗传性疾病和植物基因改良等方面。 （三）可视化分析 DNA序列的可视化分析是通过图形化表达DNA序列和分析结果，来方便研究 者直观地了解DNA序列的结构和功能。该方法已经广泛应用于整合和展示分析结果。 四、结论 DNA序列分析是一门综合性的学科，涉及生物学、计算机科学、统计学等多 个领域。近年来，随着生物技术的发展和生物信息学技术的不断革新，DNA序列 分析技术也得到了进一步发展。这些技术和方法不仅推进了生物科学的进步，而且对人类健康和环境保护等领域都有重要的应用价值。
生物信息学中的DNA序列分析 DNA序列分析已成为现代生物学领域中不可或缺的一部分，其主要研究目的 是通过对DNA序列信息的分析，来探求生物体在遗传、进化和分子机制等方面的 本质规律，并为疾病研究、种群遗传和人类演化等领域提供数据支持。而DNA序 列分析的核心依据，就是基因组DNA序列。 以人类基因组为例，它是由约3.2亿个碱基对（bp）组成的。同样，在其他生 物领域，像细菌、植物和动物，它们的基因组大小和复杂度也各自不同。如何高效地从这些基因组DNA序列中提取有意义的信息，成为了生物信息学领域中重要的 问题。 DNA序列的基本结构 在分析DNA序列之前，我们需要了解DNA的基本结构和组织方式。 DNA是由一种分子——核苷酸组成的，这种分子包括磷酸基、五碳糖——脱 氧核糖（或核糖）以及有氮碱基组成。碱基有A、T、C、G四种。A与T互补配对，C与G互补配对。而核苷酸是通过磷酸基和核糖糖基连接起来的，而核苷酸 又由碱基和磷酸基组成。 DNA序列由这些核苷酸和碱基组成，进一步形成了接二 连三的DNA链。 DNA序列分析方法 DNA序列的分析方法有很多，这里我们主要介绍比较常见的方法，包括序列 比对、基因识别、序列标注、同源分析等。 序列比对 序列比对是DNA序列分析中广泛使用的一种方法，其目的是找出两个或多个 序列之间的差异和相似性。通过比对DNA序列，我们可以更好地了解基因组中的 相似性，例如重要基因的保守性和变异性，了解基因、基因组和进化上的一些特点。
基因识别 基因识别是分析DNA序列中基因的位置的过程。因为DNA序列的长度很大，寻找负责编码蛋白质或RNA的基因时，需要先搜索起始位点和终止位点，然后定 义基因的边界。 序列标注 序列标注是为DNA序列分配有意义的功能标签的过程。每个标签都可以告诉 我们该DNA序列的不同特点。因为DNA序列非常庞大，只有当我们知道序列标 签时，才能快速确定该序列中的有意义特征。 同源分析 同源分析是通过比较不同生物之间的DNA序列来研究它们之间的关系。同源 分析可进化基因的球层和功能跟踪。同源性分析可以通过比较很多物种之间的 DNA序列，做出生物类树，表示生物之间的亲缘关系，对生物演化的研究非常有用。 DNA序列分析的应用 随着DNA测序技术的不断更新和改善，人们已经可以进行大规模的基因组测序，这带来了许多新的科学发现和技术应用。 疾病研究 继承性疾病的根源通常是一个或多个编码了疾病表型的基因的变异。 DNA序 列分析可以揭示这种变异，从而发现和诊断各种遗传疾病，并为新药研发提供数据支持。 种群遗传分析 通过比较不同个体之间的DNA序列，可以查看基因变异在种群之间的分布。 这可以提供自然人口统计信息，包括测量基因多样性和确定种群分类。
生物信息学实验报告 班级： ： 学号： 日期：
实验一核酸和蛋白质序列数据的使用 实验目的 了解常用的序列数据库，掌握基本的序列数据信息的查询方法。 教学基本要求 了解和熟悉NCBI 核酸和蛋白质序列数据库，可以使用BLAST进行序列搜索，解读BLAST 搜索结果，可以利用PHI-BLAST 等工具进行蛋白质序列的结构域搜索，解读蛋白质序列信息，可以在蛋白质三维数据库中查询相关结构信息并进行显示。实验容提要 在序列数据库中查找某条基因序列（BRCA1），通过相关一系列数据库的搜索、比对与结果解释，回答以下问题： 1. 该基因的基本功能？ 2. 编码的蛋白质序列是怎样的？ 3. 该蛋白质有没有保守的功能结构域 (NCBI CD-search)？ 4. 该蛋白质的功能是怎样的？ 5. 该蛋白质的三级结构是什么？如果没有的话，和它最相似的同源物的结 构是什么样子的？给出示意图。 实验结果及结论 1. 该基因的基本功能？ This gene encodes a nuclear phosphoprotein that plays a role in maintaining genomic stability, and it also acts as a tumor suppressor. The encoded protein combines with other tumor suppressors, DNA damage
sensors, and signal transducers to form a large multi-subunit protein complex known as the BRCA1-associated genome surveillance complex (BASC). This gene product associates with RNA polymerase II, and through the C-terminal domain, also interacts with histone deacetylase complexes. This protein thus plays a role in transcription, DNA repair of double-stranded breaks, and recombination. Mutations in this gene are responsible for approximately 40% of inherited breast cancers and more than 80% of inherited breast and ovarian cancers. Alternative splicing plays a role in modulating the subcellular localization and physiological function of this gene. Many alternatively spliced transcript variants, some of which are disease-associated mutations, have been described for this gene, but the full-length natures of only some of these variants has been described. A related pseudogene, which is also located on chromosome 17, has been identified. [provided by RefSeq, May 2009] 2. 编码的蛋白质序列是怎样的？ [Homo sapiens] 1 mdlsalrvee vqnvinamqk ilecpiclel ikepvstkcd hifckfcmlk llnqkkgpsq 61 cplcknditk rslqestrfs qlveellkii cafqldtgle yansynfakk ennspehlkd 121 evsiiqsmgy rnrakrllqs epenpslqet slsvqlsnlg tvrtlrtkqr iqpqktsvyi 181 elgsdssedt vnkatycsvg dqellqitpq gtrdeislds akkaacefse tdvtntehhq 241 psnndlntte kraaerhpek yqgssvsnlh vepcgtntha sslqhenssl lltkdrmnve 301 kaefcnkskq pglarsqhnr wagsketcnd rrtpstekkv dlnadplcer kewnkqklpc 361 senprdtedv pwitlnssiq kvnewfsrsd ellgsddshd gesesnakva dvldvlnevd 421 eysgssekid llasdpheal ickservhsk svesniedki fgktyrkkas lpnlshvten 481 liigafvtep qiiqerpltn klkrkrrpts glhpedfikk adlavqktpe minqgtnqte 541 qngqvmnitn sghenktkgd siqneknpnp ieslekesaf ktkaepisss isnmelelni 601 hnskapkknr lrrksstrhi halelvvsrn lsppnctelq idscssseei kkkkynqmpv 661 rhsrnlqlme gkepatgakk snkpneqtsk rhdsdtfpel kltnapgsft kcsntselke 721 fvnpslpree keekletvkv snnaedpkdl mlsgervlqt ersvesssis lvpgtdygtq
生物信息学中的RNA测序数据分析随着研究生物学的不断深入，生物信息学这一交叉学科也受到 了越来越多的关注。RNA测序数据分析作为生物信息学的一个重 要分支，已经得到了广泛应用，解决了许多生物学中的难题。 一、RNA测序数据分析的背景 在蛋白质编码基因中，先转录成RNA，然后通过RNA剪接等 修饰形成基因产物，最终合成成品蛋白质。而RNA测序则是测量 转录完整物（mRNA）、外显子、内含子等RNA序列的方法，可 以揭示RNA在不同生理状态和发育阶段的表达模式和编码基因的 剪接模式。因此，RNA测序也被称为转录组测序。RNA测序数据 分析则是基于RNA测序数据来推断这些RNA的表达和剪接模式，并找出与生理和病理状态相关的信号。同时，分析RNA数据可以 帮助挖掘新基因、新剪接异构体、新非编码RNA、新的关键调控 基因等重要的生物学特征。 二、RNA测序的数据处理流程
严格来说，RNA测序数据分析的数据处理流程非常复杂，依赖于不同的实验设计、样本来源、详情思路等因素。但总的步骤可归纳为以下几个： （1）数据质控。包括对原始数据的过滤、去除接头序列、对质量较低的序列进行修剪等，可以通过FastQC、Cutadapt等软件实现。 （2）比对。将清洗后的reads序列比对到基因组或转录组结构上，可以使用Bowtie、BWA、STAR、Hisat等软件。由于比对是RNA测序数据分析的首个步骤，因此准确性至关重要，需要在比对的基础上去除重复序列，计算reads纯净度和比对率。 （3）转录本重构。根据比对结果，通过拼接不同的可变可替代区域，重构每个基因的转录本表达模式，可以使用Cufflinks、StringTie等软件。转录本重构有助于发现新的剪接异构体、鉴定转录本可变可替换区、分析组间差异表达基因的剪接异构体等。 （4）差异表达分析。对几组样本的基因、转录本表达进行计算，找出与条件不同有显著差异的基因、转录本。可以使用
RNA序列分析的生物信息学方法研究 随着高通量测序技术的发展，RNA测序成为生物学研究中常用的技术手段之一。RNA测序可以检测出细胞或组织中所有可转录 的RNA，并可以对其进行精准的定量和功能分析。RNA测序生成的数据量很大，需要使用生物信息学方法对数据进行处理和分析，从而得到有意义的生物学信息。 RNA序列分析的目的主要是对RNA的表达及其不同表型的差 异进行研究，同时研究RNA的结构与功能的关系。本文将从 RNA测序数据的预处理、差异表达基因分析、功能注释以及RNA 结构预测等几个方面介绍RNA序列分析的生物信息学方法。 一、RNA测序数据的预处理 RNA测序数据的质量对后续分析结果影响极大，因此RNA测 序数据的预处理非常重要。RNA测序数据预处理主要包括质量控制、去除序列污染、剪接、拼接合并和去重等处理步骤。 其中，质量控制是最基本的预处理步骤。使用如FastQC和Trimmomatic等工具对RNA测序数据的质量进行评估和修剪。去
除序列污染主要是根据已知的污染序列对于数据进行去除。对于配对式RNA测序数据，需要根据序列重叠情况进行拼接合并。去重处理则是去除已经重复出现的序列，以达到最终数据集的准确性和可靠性。 二、差异表达基因分析 差异表达基因分析是RNA序列分析的重要部分之一。主要通过比较同一生物或群体中的不同条件下对RNA的表达情况进行分析，从而找出与特定表型相关的基因。主要的差异表达分析方法有DESeq2和edgeR。 DESeq2和edgeR都是常见的差异表达分析方法，分析流程大致相似，区别在于两种方法对样本间方差的稳定性假设不同。两种方法都要求使用者对测序数据进行标准化处理，使得数据满足正态性统计假设，最后根据所选择的p阈值确定差异表达基因。 三、功能注释
生物信息学数据库和核酸序列的检索实验心得 生物信息学数据库和核酸序列的检索实验心得 近年来，随着生物学研究的快速发展，生物信息学成为了一个热门的研究领域。在生物信息学研究中，生物信息学数据库和核酸序列的检索是非常重要的一环。通过检索生物信息学数据库和核酸序列，我们可以获取到大量的生物学信息，为生物学研究提供重要的依据。在这篇文章中，我将分享一些我在生物信息学数据库和核酸序列检索实验中的心得体会。 对于生物信息学数据库的检索，我发现选择合适的数据库非常关键。目前，常用的生物信息学数据库包括GenBank、EMBL、DDBJ等。这些数据库收集了大量的核酸序列和蛋白质序列，并提供了丰富的检索功能。在选择数据库时，我们应该根据自己的研究方向和需要检索的信息类型来进行选择。例如，如果我们研究的是人类基因组，那么选择NCBI的GenBank数据库就是一个不错的选择。 在进行数据库检索时，我发现合理的关键词选择非常重要。关键词的选择直接影响到检索结果的准确性和全面性。在选择关键词时，我们应该考虑到研究的目的和研究对象，并尽量选择具有代表性的关键词。同时，我们还可以利用一些高级检索功能来进一步筛选出符合我们要求的结果。例如，我们可以利用布尔运算符来组合多个关键词，从而缩小检索范围，提高检索结果的精确度。
对于核酸序列的检索，我发现序列比对是一个非常有效的方法。通过序列比对，我们可以将待检索的核酸序列与数据库中已知的序列进行比较，从而找到相似的序列。在进行序列比对时，我们可以利用一些常用的比对工具，如BLAST和FASTA等。这些比对工具可以根据序列的相似性进行排序，并给出相应的分数和E值。通过分析比对结果，我们可以判断待检索的序列与数据库中已知序列的相似度，从而推测其功能和结构。 在进行核酸序列检索时，我还注意到了一些细节问题。首先，我们应该选择合适的序列类型进行检索。核酸序列可以分为DNA序列和RNA序列，不同的序列类型对应着不同的生物学信息。所以，在进行核酸序列检索时，我们应该根据研究的需要选择合适的序列类型。其次，我们还应该注意序列的长度限制。有些数据库对于序列的长度有一定的限制，超过限制长度的序列可能无法成功检索。因此，在进行核酸序列检索时，我们应该注意检索范围的控制，确保待检索的序列长度符合数据库的要求。 总的来说，生物信息学数据库和核酸序列的检索是生物信息学研究中非常重要的一环。通过合理选择数据库、关键词和序列类型，并利用适当的检索方法和工具，我们可以获取到丰富的生物学信息，为生物学研究提供重要的参考。在进行实验时，我们应该注意细节问题，并不断总结和改进检索方法，以提高检索结果的准确性和全面性。通过不断的实践和学习，我们可以更好地掌握生物信息学数