在 EMBL Clustal Omega 比对结果的 Result Summary 标签下有Jalview按钮。这个按钮可以快速启动 Jalview,但这里启动的在线版本功能不完整。完全版的 jalview 可以从 Jalview 官网(http://www.jalview.org)在线启动,或者下载安装到本地。
一长一短的两条序列,比较局部比比较全长更有意义。局部比对的算法和全局比对很相似,只是在选最大值时通过增加了第四个元素“0”,来达到比对局部的效果。序列p和序列q,一长一短,其他输入值跟全局比对的一样(图2.26)
另外还有http://www.bioinformatics.utep.edu/BIMER/tools/msa.html https://www.expasy.org/genomics/sequence_alignment
muscle是最为广泛使用的多序列比对工具之一,其速度和准确度比clustal都要更加优秀,在几秒钟的时间就可以完成上百条序列的比对,而且用法简单。官网如下
两条长度不同的序列做全局比对,然后计算全局比对中一致字符的个数和相似字符的个数,再除以全局比对的长度,就可以得到它们的一致度和相似度了。比如下面这两条序列:
之前提到的clustalo, muscle, mafft 适用于几千到几万条序列的多序列比对,在比较基因组学的分析中,需要对不同基因组的序列进行多序列比对。对于基因组规模的多序列比对而言,之前的工具运行速度上就不够理想了。
多序列比对在保守区域鉴定,系统发育分析,motif识别等多个领域发挥重要作用,是生物信息数据分析必备的基础技能之一。Clustal是一款经典的多序列比对工具,支持DNA, RNA, 蛋白质的比对。官网如下
随着病毒的不断传播,也是不断迭代的过程,在这个过程中会与环境不断的交互,就会产生很多的变种,在经过不停的演化选择过程,最后就会有很多被选择下来的变种,这些变种可能具有极强的感染性。在新冠疫情爆发之后,已经在英国,南非,印度,巴西等地不断发现新的变种。按照 WHO 最新命名规则,最早于 2020 年 9 月发现于英国的新冠变种病毒(编号 B.1.1.7)被命名为 Alpha;2020 年 5 月发现于南非的新冠变种病毒(编号B.1.351 )被命名为 Beta;2020 年 11 月和 4 月发现于巴西的新冠变种病毒(编号分别为P.1、P.2)分别被命名为 Gamma、Zeta;2020 年 10 月发现于印度的两种新冠变种病毒(编号 B.1.617.2、B.1.617.1)分别被命名为 Delta、Kappa。其中目前 Delta 病毒具有最强的感染性和致病性,并且能够突破疫苗的免疫屏障,有可能导致新一轮的全球疫情大流行,需要特别的关注。更多关于 WHO 关于新冠病毒变种株的命令点击下方链接地址。
用过网页版本 BLAST 的童鞋都会发现,提交的序列比对往往在几分钟,甚至几十秒就可以得到比对的结果;而通过调用 API 却要花费几十分钟或者更长的时间!这到底是为什么呢?
**不同的比对软件会输出不一样的比对格式;比对后分析用到的软件对输入格式的要求也不一样。比如序列比对我习惯使用MAFFT。MAFFT输出结果默认为fasta格式,clustal可选;如果后续需要使用MrBayes构建贝叶斯树,需要将其转化为NEXUS格式。这里推荐 **ALTER来完成比对格式转化的任务。如果分析的序列不是很多,可以选择网页版;如果序列条数比较多可以选择安装本地版 https://github.com/sing-group/ALTER;按照安装步骤执行即可,自己的安装过程没有遇到报错;
这两种格式的文件都可以有 muscle 产生, 代码如下 phylip interleaved
目前新冠病毒的鉴定可以采用抗体抗原反应的快速鉴定,荧光定量 PCR 以及宏基因组测序等方法。这里我们主要介绍宏基因组测序的方法如何来鉴定新冠病毒。该方法无需扩增,通过测序的方法直接测序新冠病毒序列,可以得到全基因组序列,准确性更高。但该方法受限于成本,目前主要用于科学研究中。
随着高通量测序在lncRNA研究领域的应用, 越来越多的lncRNA被发现。对于转录组测序的数据而言,组装得到转录本之后,首先要做的就是区分蛋白编码和非蛋白编码的RNA。
RepeatMasker软件用于查找基因组上的重复序列,默认情况下,会将重复序列原有的碱基用N代替,从而达到标记重复序列的目的。除此之外,也可以采用将重复序列转换为小写或者直接去除的方式,来标记重复序列。
转录组分析是目前应用最广的高通量测序分析技术之一。常见设计是不同样品之间比较,寻找差异基因、标志基因、协同变化基因、差异剪接和新转录本,并进行结果可视化、功能注释和网络分析等。 转录组的测序分析也相对成熟,从RNA提取、构建文库、上机测序再到结果解析既可以自己完成,又可以在专业公司进行。 概括来看转录组的分析流程比较简单,序列比对-转录本拼接 (可选)-表达定量-差异基因-功能富集-定制分析。整个环节清晰流畅,可以作为最开始接触高通量测序学习最合适的技术之一。 但重点和难点在于理解这些过程都是怎么做的,有
Biopython工程是一个使用Python来开发计算分子生物学工具的国际团体。(http://www.python.org) Python是一种面向对象的、解释型的、灵活的语言,在计算机科学中日益流行。Python易学,语法明晰,并且能很容易的使用以C,C++或 者FORTRAN编写的模块实现扩展。
WebLogo是一款经典的motif可视化软件,在很多的文章中都提到了使用该软件绘制motif的sequence logo。作为一个在线工具,其操作简单,易于使用,网址如下
测序reads比对回基因组后,可以通过多种方式查看比对结果。直接查看bam文件可查看测序序列比对的信息和测序序列的碱基突变信息,在检查比对结果或分析全基因组或外显子组测序时会有帮助。但BAM文件比较大
序列比对是生物信息学分析中的常见任务,包含局部比对和全局比对两大算法,局部比对最经典的代表是blast, 全局比对则用于多序列比对。在biopython中,支持对序列比对的结果进行读写,解析,以及运行序列比对的程序。
这个,当然没有问题,就是需要时间来实现,主要是因为lncRNA芯片的探针设计的时候并不是依据基因组设计,而是mRNA和lncRNA本身序列设计的,所以探针是会跨越外显子的,这一点在官网问答也说的很清楚:
对于几千条序列的多序列比对,无论是从准确度还是运行速度上考虑,muscle通常都是最佳选择。但是muscle 的内存优化做的并不好,如果所需内存超出了机器内存,此时可以考虑mafft 这个工具。官网如下
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,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!
背景 预测得到一个物种的全部基因之后,接下来自然而然的问题就出现了。这些基因都有哪些功能呢?这就需要进行基因功能注释。基因功能注释就是将待查基因与已知数据库进行比对,如果比对上则认为二者
当研究一条DNA或蛋白质序列时,主要关注的是其包含的遗传信息;当研究两条或多条DNA或蛋白质序列时,则主要关注不同序列之间的差别与联系。在生物信息学中,对生物大分子的序列比对是非常基本的工作。
我们经常会使用KEGG数据库来研究基因的功能,而在KEGG 数据库中,直接存储分子功能的就是KEGG Orthology 数据库。
构建系统发育树属于群体遗传学分析范畴,随着时间和地理位置的变化,新冠病毒经过多次迭代,在基因组上会累积不同的突变,已经与祖先产生明显的不同。通过对多个序列进行系统发育分析,不仅可以厘清不同物种之间的亲缘关系,而且可以重塑新冠病毒的演化过程,具有重要的现实意义。例如某地新发疫情,可以对样本快速测序,构建全基因组序列,然后对其进行系统发育分析,快速定位到系统发育树中,可以快速鉴定新发菌株的亲缘关系,对于疫情防控溯源具有重要的指导作用。
哺乳动物中的miRNA通过结合转录本序列的3’UTR区,从而发挥转录后调控作用。TargetScan是一个专门分析哺乳动物miRNA靶基因的软件,并且根据已有的分析结果整理成了数据库,网址如下
虽然没有phylip格式,但是如果你理解了格式,就知道,其实无非就是软件开发者定义好的规则。我以前分享过HPV的病毒进化树,可以把这个当做是学徒作业了。
转录因子(Transcription factor,TF)是一类能够以序列特异性方式结合DNA并对基因转录起关键调控作用的蛋白质,在各种生物过程和疾病发生中起非常关键的作用。鉴定、分类和注释转录因子以及分析转录因子的调控和功能等一直是研究的热点和基础,它们在生物体内形成一套指导基因表达的复杂系统引得众多科学家浓厚的研究兴趣。
序列比对是整个生物信息的核心,因为几乎每个生物信息分析过程都需要用到序列比对。判断两个基因或两段基因组片段是否相似是序列分析的基本工作。从序列数据库搜索,序列拼接到基因蛋白质功能注释,以及进化树构建等,都依赖于分子序列相似性的比较,也就是序列比对。
基因家族:gene family,是指来源于同一个祖先,经过基因重复和突变而产生的一组具有序列结构与功能相似性的基因,它们编码相似的蛋白质产物。对于一个基因家族中的基因,能够编码蛋白都有同一个结构域。
4.1号Nucleic AcidsResearch刊出了iTOL更新到V4版本的文章。
所有系统发育推断方法都需要同源数据集作为输入。因此,当核苷酸序列用于系统发育分析时,第一步通常是推断不同类群序列中的哪些核苷酸彼此同源,以便这些核苷酸之间的差异仅源于序列进化中发生的变化。不同序列的核苷酸之间的同源性推断最常通过属于“多序列比对”类别的方法来完成。
之前写的RNA-seq数据差异表达分析一文中提到,筛选得到差异表达基因list后,需要进一步分析这些基因参与了哪些功能,因此要进行后续的一些分析,比如功能富集分析、聚类分析和基因共表达网络分析。这次主要介绍在线功能富集分析与qPCR引物设计。其中在线功能富集分析可利用本人所在课题组开发的agriGO和PlantGSEA在线分析工具,分别进行GO富集分析和基因集富集分析。
Nucleotide数据库的搜索结果还是比较智能的,搜索结果前面推荐的就是我们的要的,我们做基因检测,做的PCR是定量PCR,设计引物是以基因的转录本为模板设计的,所以我们点击RefSeq transcripts。
适用于分析数据量较大的序列上的motif信息。首先通过MEME和DREME两款软件预测de novo motif, 然后利用CentriMo识别在序列的中心区域显著富集的motif, 同时采用Tomtom软件将预测到的de novo motif与指定数据库的已知motif进行比对,确定二者的相似度。最后利用FIMO软件预测motif在输入序列上的结合位点。
蛋白质是生命活动的主要承担者,生命进化最终都会体现在蛋白质功能的多样化上。蛋白质是由20种氨基酸编码的,相比于ATGC的DNA遗传编码信息,氨基酸字母表显示出极大地复杂性和多样性。
论文中的进化分析用到了64条冠状病毒的全基因组序列 其中有6条是武汉新型冠状病毒基因组序列
Blast(basic local alignment search tool) 局部序列比对基本检索工具,是NCBI开发的一款基于序列相似性的数据库搜索程序。主要的BLAST程序有以下几种: 📷 BLAST的在线版https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi可以方便的进行单一的同源性序列搜索,但是不方便进行大批量的数据操作,也不能建立自己的数据库。接下来小编就要教大家如何建立本地的BLAST数据库。 基于BLAST优秀的算法,BLAST程序可以轻松的在普通的个人电脑中运
CPC是由北京大学开发的一款lncRNA预测工具,只需要输入fasta格式的转录本序列,该软件就可以判断每条转录本的蛋白编码潜能并进行打分,根据得分将转录本划分为coding和non-coding两类,网址如下
在工作当中测试这个岗位相信很多时候都是一身多职! 那么我们如何在繁忙的工作中尽量提高自己的工作效率呢?例如下面的小石:)
前言 此部分内容,均为《基因学苑》公众号付费资源的学习笔记。 一、eggnog-mapper简介 拼接完的宏基因组序列,进行基因预测,去冗余,最终得到宏基因组测序的基因组。那么这些基因都
根据对天然蛋白质结构与功能分析建立起来的数据库里的数据,可以预测一定氨基酸序列肽链空间结构和生物功能;也可以通过分子动力学、分子热力学等,根据能量最低、同一位置不能同时存在两个原子等基本原则分析计算蛋白质分子的立体结构和生物功能。
转录组分析是目前应用最广的高通量测序分析技术之一。常见设计是不同样品之间比较,寻找差异基因、标志基因、协同变化基因、差异剪接和新转录本,并进行结果可视化、功能注释和网络分析等。
KEGG数据库(http://www.kegg.jp/)也即京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes),是系统分析基因功能、基因组信息的数据库,它整合了基因组学、生物化学以及系统功能组学的信息,有助于研究者把基因及表达信息作为一个整体网络进行研究。KEGG提供的整合代谢途径查询十分出色,包括碳水化合物、核苷酸、氨基酸等代谢及有机物的生物降解,不仅提供了所有可能的代谢途径,还对催化各步反应的酶进行了全面的注解,包含其氨基酸序列、到PDB数据库的链接等。
药用植物因其潜在的抗肿瘤、抗炎和抗氧化特性,在民族医学和传统医学中引起了极大的关注。基因组测序和合成生物学的最新进展重新激发了人们对这些天然产物的兴趣。尽管有很多药用植物的基因组和转录组测序数据,但缺乏可公开访问的基因注释和表格格式的基因表达数据,这不利于它们的有效利用。为了解决这一紧迫问题,我们开发了IMP (Integrated Medicinal Plantomics)整合药用植物组学平台(https://www.bic.ac.cn/IMP 点击阅读原文直接跳转)。
DNA的物理化学性质主要由碱基组成决定,有两种方法表示:碱基比例base ratio和GC百分含量简称GC含量GC content
在线平台BIC 是 ImageGP的重构升级版,重构于2020年初。该平台采用配置文件快速部署工具、生成结果或结果报告。其绘图和分析基于 R 语言(ImageGP 包, 在早期ImageGP脚本的基础上重新进行了封装, GitHub, Gitee)、Python 语言。
目前4.1版,通过人工神经网络方法,预测包括革兰氏阳性菌,革兰氏阴性菌及真核生物在内的**氨基酸序列信号肽剪切位点的有无及出现位置。
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