第四组|科研菜鸟—基因比对知多少

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问题一 简介原核与真核生物基因组基因注释常用软件

基因组注释：

利用生物信息学方法和工具, 对基因组所有基因的生物学功能进行高通量注释, 是当前功能基因组学研究的一个热点。即在一条DNA序列上, 通过从头、同源、结构定义等多种方法, 搜寻并定义基因组原件, 得到其位置、序列、结构、功能等信息。

基因组注释流程图 （1）原核生物基因组基因注释常用软件 Prokka是一款专门用于原核生物基因组注释的工具，具有快速、高效的特点。以下是Prokka的安装和使用方法： 一、安装：Prokka可以通过conda进行安装 首先，确保已安装Anaconda或Miniconda，这是conda的包管理器和环境管理器。然后，打开终端或命令提示符，并运行以下命令：conda install prokka 这将自动下载和安装Prokka及其依赖项。 二、使用 1.准备输入文件 Prokka需要输入的基因组序列文件应为FASTA格式。准备好要注释的基因组序列文件后，将其保存为.fasta格式。 2.运行Prokka 使用以下命令运行Prokka： prokka —outdir <输出内容所在文件夹> —prefix <输出文件的前缀名> <需注释文件> 其中，—outdir选项指定输出内容的文件夹路径，—prefix选项指定输出文件的前缀名，<需注释文件>为待注释的基因组序列文件。例如：prokka —outdir ./output —prefix mygenome mygenome.fasta 运行完成后，Prokka将在指定的输出文件夹中生成多个文件，包括GFF3、Genbank、fasta和文本格式的注释结果。 3.查看注释结果 在输出文件夹中，可以查看生成的注释结果文件。GFF3格式的文件可用于其他基因组浏览器或分析工具；Genbank格式的文件可用于其他基因组编辑和查看工具；fasta格式的文件包含基因组序列数据；文本格式的文件提供了注释结果的简要说明。 此外，Prokka还提供了内置的基因CDS预测工具prodigal，可以自动识别基因编码区并进行翻译。当使用prodigal时，需要添加—proteins选项，并确保输入文件为Genbank格式。例如：prokka —outdir ./output —prefix mygenome —proteins mygenome.gbk

总结：

Prokka是一款针对原核生物基因组进行快速注释的工具，通过conda安装后，使用简便。只需指定输出文件夹和文件前缀，并选择相应的内置数据库进行注释即可。生成的注释结果包括GFF3、Genbank、fasta和文本格式的文件，可用于进一步的分析和处理。

（2）真核生物基因组基因注释常用软件 GeneMark-ES/ET是由乔治亚理工学院开发的一系列基因预测工具，主要用于真核生物基因组的注释。GeneMark-ES适用于无监督自训练，即只需提供基因组序列即可进行基因预测。而GeneMark-ET则在GeneMark-ES的基础上，整合了高通量的RNA-Seq转录本数据，以提高注释的准确性。 以下是使用GeneMark-ES/ET进行基因组注释的基本步骤： 1.软件获取与安装： 访问GeneMark官方网站或提交申请以获取软件下载链接。 下载相应版本的GeneMark-ES/ET软件。 解压缩软件包，按照提供的README文件进行安装和配置。 2.依赖模块安装： 安装所需的Perl模块，如YAML, Hash::Merge, Logger::Simple, Parallel::ForkManager等。 3.准备基因组序列： 确保基因组序列文件为FASTA格式。 4.使用GeneMark-ES进行基因预测： 运行GeneMark-ES，使用命令gmes_petap.pl并指定基因组序列文件和其他参数，如--sequence和--cores（用于指定线程数）。 5.获取内含子信息： 如果使用GeneMark-ET，需要从RNA-Seq数据中获取内含子信息。可以使用TopHat2、STAR等工具进行RNA-Seq数据与基因组的比对，然后提取内含子信息。 6.使用GeneMark-ET进行基因预测： 运行GeneMark-ET，使用命令gmes_petap.pl并指定基因组序列文件、内含子信息文件（--ET参数后）以及其他参数。 7.模型训练与注释： GeneMark-ET将基于GeneMark-ES的预测和RNA-Seq数据进行模型训练，并生成最终的基因注释结果。 8.结果分析： 分析GeneMark-ET生成的注释文件（通常是GTF格式），提取所需的基因模型信息。

问题二 简介真核生物基因组非编码蛋白小RNA数据库和常用搜索软件。

真核生物基因组非编码蛋白小RNA数据库有很多，其中常用的有miRBase、EVpedia、deepBase、miRGator、miRWalk、ChIPBase等。这些数据库提供了丰富的非编码RNA数据和分析工具，可以帮助研究人员更好地理解非编码RNA的功能和调控机制。 miRBase：众所周知的microRNA基因注释数据库，目前miRBase只提供了microRNA的靶标的预测软件的链接。 EVpedia：原核生物、非哺乳类真核生物和哺乳动物囊泡成分（蛋白质、mRNA、miRNA、脂质）的高通量分析数据。 deepBase：功能注释了miRNAs、siRNAs、piRNAs、lncRNAs以及circRNAs。 NONCODE：拥有6个物种的527,336个lncRNA的信息。 C-It-Loci：允许查询三个物种（人、小鼠、斑马鱼）组织特异性的lncRNA信息。 TF2LncRNA：从ChIP-Seq数据中鉴定一列lncRNA基因的共同转录因子。 circBase：环状RNA数据库。 miRSponge数据库：可查询microRNA海绵吸附信息。 RNA22网站：可预测RNA二级结构。 RAID v2.0数据库：miRNA相关信息。 tsRBase数据库：覆盖20个物种的14000多个公开可用的小RNA序列数据，鉴定出了121942个tRNA衍生的小RNA（tsRNAs）。 TANRIC数据库：癌症非编码RNA的地图集，包括20种癌症，超过8000个样品。

问题三 简介功能基因组学研究内容及组学研究最新进展（如宏基因组学，空间组学等）

1.概念 在全基因组序列测定的基础上，从整体基因水平研究基因及基因组非编码序列的功能，包括基因在不同时间、空间、条件的结构与功能的关系及活动规律的学科。 2.主要内容及研究策略 3.组学研究进展 （1）宏基因组学 宏基因组学由Handelsman和Rodon于1998年首次提出，并成为研究复杂的肠道微生物群落的另一种DNA测序方法。它旨在对样本中提取的所有DNA进行随机测序，并对一个群落的所有基因进行分析，即环境中所有微生物基因组的总和。 以粪便样本的宏基因组学为例，首先从粪便样本中提取所有微生物的总DNA。在测序之前，总DNA样本通过“鸟枪法（shotgun）” 对总DNA样本进行随机剪切。之后，对综合序列进行分析，以获得基于系统发育标记（16S rDNA）的物种图谱或基于全基因组的基因组图谱。宏基因组的分析流程主要包括环境样本收集、宏基因组DNA提取、文库准备、测序、DNA序列分析。 宏基因组在人类肠道疾病方面的进展 宏基因组学在了解人类肠道微生物组（包括肠道微生物组的多样性）、鉴定新基因和确定功能性微生态失调的病因方面发挥着重要作用。通过宏基因组学分析，可以更全面地了解人体肠道中微生物的多样性和功能，包括消化、免疫、代谢等重要生理活动。研究人员可以利用这些信息了解人体与微生物之间的相互作用，探寻人体与肠道微生物之间的关系，以及这些关系对人类健康的影响。 宏基因组在口腔疾病研究中的进展 口腔疾病包括龋齿和牙周病，是人类中常见的疾病之一。不同的微生物物种共存并在口腔中形成多菌群生物膜，即牙菌斑。通过宏基因组学分析口腔中微生物的DNA信息，可以更全面的了解口腔微生物群落的组成，揭示微生物的基因和功能，探究不同微生物物种在口腔健康和疾病中的作用，以及它们之间的相互作用。此外，宏基因组不仅能发现已知病原体，还可以发现新的病原体，这对于理解口腔疾病的发病机制（如龋齿、口腔癌等）有重要作用。 （2）空间组学 空间转录组技术在临床和生物学研究中得到了广泛应用，用于分析组织的分子空间结构和创建生物分子图谱。它主要应用于神经科学、胚胎发育和病理学等领域，涵盖了人类和小鼠。通过空间转录组技术，我们能够鉴定不同细胞类型及其复杂的调控网络，研究细胞的一致性以及微环境中的稳定性等。此外，还有针对斑马鱼、鸡、蟋蟀和果蝇等物种的部分组织进行了空间转录组图谱的绘制。 在肿瘤进展和治疗结果的研究中，空间转录组技术通过3D图像技术揭示了肿瘤与免疫细胞相互作用的异质性以及浸润免疫细胞在不同位置的差异。利用机器学习模型，它极大地改善了对肿瘤与免疫系统相互作用的分析和分层能力，同时提高了准确性。 在外界刺激、发育或肿瘤转移等情况下，体内的微环境会导致组织中原有的细胞簇或亚型的空间位置发生改变，从而提供了关于器官和疾病发展的更详细空间信息。这些细胞之间的微环境互作在许多生物功能和病原体互作等方面，为我们提供了更全面的了解。 空间转录组技术为我们提供了对单个神经元的类型、位置、树突结构、轴突投射以及相应功能的新解释。同时，它能够绘制脑功能障碍的图谱，并为开发新的分子生物靶点和研究脑疾病发展机制提供与脑细胞相关的细胞定位和多维分布信息。这为我们深入了解脑功能和疾病提供了有力的工具和视角。 空间转录组技术结合单细胞数据绘制了人类胚胎发育中心脏的空间图谱，这为研究胚胎发育中细胞组织的分子动力学、形态学和分子特异性提供了新的途径。特别是通过将小鼠原肠胚植入胚胎后的关键特征与空间转录组数据相结合，我们可以获得关于细胞组织发育过程中的重要信息，例如上皮隐窝绒毛的形成、间充质的分化和肌肉层的建立等。这项技术还为研究新生儿遗传缺陷提供了重要的方向。通过时间和空间上的综合分析，我们能够更深入地理解胚胎发育和相关疾病的机制。 然而，空间转录组数据的可靠性仍然高度依赖于现有空间组学图谱的匹配性、可重复性和稳定性。此外，空间转录组的应用也受到疾病复杂程度、发展阶段和病理准确性等多个因素的影响。由于动物模型与人类疾病之间存在差异，将空间组学技术转化到临床实践中仍然面临着重大挑战。

问题四 KEGG数据库简介并举例说明某一基因相关通路的搜索和分析方法。

KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，京都基因与基因组百科全书）是一个综合性的数据库，旨在整合基因组、化学和系统功能信息，以揭示生命现象的遗传与化学蓝图。KEGG数据库由日本京都大学生物信息学中心的Kanehisa实验室于1995年建立，它不仅是一个信息库，也是一个生物系统的计算机模拟工具。 KEGG数据库的主要特点包括： 1.整合性：KEGG整合了基因组、化学和系统功能信息，提供了一个全面的生命科学视角。它通过连接不同层次的数据，如基因、蛋白质、代谢物和反应，形成了一个多层次的生物信息网络。 2.图形化界面：KEGG以其强大的图形功能著称，使用户能够直观地理解复杂的生物过程和网络。例如，KEGG PATHWAY数据库提供了手工绘制的代谢通路图，展示了分子间的相互作用和反应网络。 3.KEGG Orthology(KO)系统：KEGG建立了KO系统，用于跨物种注释流程，通过将分子网络的相关信息连接到基因组中，促进了基因功能的研究和理解。 4.丰富的数据库分类**：KEGG数据库分为系统信息、基因组信息和化学信息三大类，进一步细分为16个主要的数据库，如GENES、PATHWAY、COMPOUND等，涵盖了从基因序列到生化反应的广泛信息。 5.工具和资源：KEGG提供了多种工具，如Java的图形工具，用于访问和比较基因组图谱、操作表达图谱，以及其他序列比较、图形比较和通路计算的工具。 6.应用广泛：KEGG不仅支持基础研究，还逐渐向实际应用方向发展，如整合人类疾病、药物和其他与健康相关的物质的研究。 KEGG数据库对于生物信息学研究者、基因组学研究者、药物开发人员等都是一个宝贵的资源，它提供了一个平台，使得研究者能够探索和理解生物系统的复杂性。通过KEGG，科学家们可以更好地理解生物过程，发现新的生物标记物，以及开发新的治疗方法。 举例说明： 下面以Sox2基因为例，展示信号通路查询流程： 上图为查找结果，按照相关性从高到低排列。 点击某一基因，得到具体信息：

问题五 简介比较基因组学主要内容，意义及举例介绍VISTA软件应用。

比较基因组学是一门综合运用基因组学、分子生物学和进化生物学等多学科知识的研究领域，它通过比较不同物种的基因组来揭示生物进化的规律、基因功能和基因组结构的演变。该研究内容可以从种内和种间两个方面进行介绍： 1.种内比较基因组学：
遗传多样性分析：评估同一物种不同个体或群体之间的遗传差异，了解种群的遗传结构和历史。
疾病相关遗传变异识别：通过比较不同个体的基因组，识别与特定疾病相关的遗传变异，为疾病的预防、诊断和治疗提供线索。
群体进化研究：探究种群内部的进化动态，包括自然选择、遗传漂变和基因流等因素对遗传多样性的影响。
基因功能和调控网络分析：研究不同个体间的基因表达差异，揭示基因功能和调控网络的个体间变异。 2.种间比较基因组学研究内容：
系统发育关系重建：通过比较不同物种的基因组序列，构建反映物种间亲缘关系的系统发育树。
基因家族演化分析：研究基因家族在不同物种中的扩张和收缩，理解基因家族的进化趋势和生物学意义。
基因组结构比较：比较不同物种基因组的大小、基因密度、重复序列等结构特征，以及它们之间的同线性关系。
保守和差异基因识别：识别在多个物种中保守的基因和物种特有的基因，分析这些基因的功能和进化意义。
基因表达和调控模式比较：比较不同物种中基因的表达模式和调控机制，揭示基因表达的进化保守性和特异性。
比较基因组学的意义在于：
1.进化生物学：比较基因组学为理解生物多样性和物种适应性提供了分子层面的证据，有助于揭示生物进化的机制。
2.疾病研究：通过比较模式生物与人类的基因组，可以识别与疾病相关的基因和变异，为疾病的预防、诊断和治疗提供新的策略。
3.基因功能研究：比较基因组学有助于发现基因的保守功能区域，从而推断基因的功能和生物学途径。
4.生物技术应用：比较基因组学为转基因技术、基因编辑技术等生物技术的发展提供了理论基础和技术支持，促进了农业和医药等领域的创新。
5.个体化医疗：通过比较不同个体的基因组，可以揭示个体间在疾病易感性、药物反应等方面的差异，为个体化医疗提供依据。

VISTA网址http://genome.lbl.gov/vista/index.shtml

网站首页： 下面以mVISTA为例： 输入比对的物种数目，点击Submit: 输入邮箱，导入序列： 在邮箱中查看结果： 结果以文件、可视化、图片三种形式呈现： 可切换不同的可视化模式（右上角）：

1.VISTA Point：

功能：VISTA Point主要用于分析单个基因或基因家族在多个物种中的保守性和演化历史。

特点：它允许用户输入特定的基因或序列，然后将其与多个物种的基因组进行比较，以揭示这些基因在不同物种中的保守性和序列变化。

2.VISTA Synteny：

功能：VISTA Synteny用于比较不同物种基因组之间的同线性（synteny），即基因或基因片段在基因组上的排列顺序是否保守。

特点：这个工具可以帮助研究者识别基因组中的保守区域，以及基因组结构的演化事件，如基因重排、插入和缺失等。

3.VistaDot：

功能：VistaDot是一种可视化工具，用于展示基因组比对的结果，特别是在大规模基因组比对中。

特点：它使用点阵图来展示两个基因组之间的同线性关系，其中点表示匹配的序列，从而帮助研究者识别基因组中的保守和非保守区域。