生物信息学中分析lncRNA的工具有哪些

如何从零开始掌握生物信息学分析生物信息学在短短十几年间，已经形成了多个研究方向，以下简要介绍一些主要的研究重点。 如基因表达谱分析，代谢网络分析；基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等，逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域；在学科方面，由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学，功能基因组学，比较基因组学，蛋白质学，药物基因组学，中药基因组学，肿瘤基因组学，分子流行病学和环境基因组学，成为系统生物学的重要研究方法。从发展不难看出，基因工程已经进入了后基因组时代。我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习，和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识。

生物信息在生物学研究上的应用主要包括在基因组学研究上的应用和在蛋白质组学研究中的应用。1、在基因组学研究中的应用基因组（genome）表示一个生物体所有的遗传信息的总和。一个生物体基因所包含的信息决定了该生物体的生长发育、繁殖和消亡等所有生命现象。有关基因组的研究称为基因组学（Genomics），基因组学根据研究重点的不同分为序列基因组学（Sequence genomics）、结构基因组学（Structural genomics）、功能基因组学（Functional genomics）与比较基因组学（Comparative genomics）2、在蛋白质组学的研究中的应用在20世纪中后期，随着DNA双螺旋结构的提出和蛋白质空间结构的解析，生生命科学的研究进入了分子生物学时代，而遗传信息载体DNA和生命功能的体现者蛋白质的研究，成为了其主要内容。90年代初期启动的庞大的人类基因组计划，已经取得巨大的成在20世纪中后期，随着DA双螺旋结构的提出和蛋白质空间结构的解析，生生命科学的研就，人类基因组序列草图绘制完成后，生命科学研究跨入了后基因组时代。然而，人们清醒地识到基因仅是遗传信息的载体，而生命活动的执行者是基因的表达产物一蛋白质，它是生命现象复杂性和多变性的直接体现者。扩展资料：概括来说，现代生物信息学是以核酸和蛋白质等生物大分子数据库及其相关的图书、文献、资料为主要对象，以数学、信息学、计算机科学为主要手段，对浩如烟海的原始数据和原始资料进行存储、管理、注释、加工，使之成为具有明确生物意义的生物信息。并通过对生物信息的查询、搜索、比较、分析，从中获得基因的编码、凋控、遗传、突变等知识；研究核酸和蛋白质等生物大分子的结构、功能及其相互关系；研究它们在生物体内的物质代谢能量转移、信息传导等生命活动中的作用机制。

基因克隆与生物信息学分析属于作物科学研究法，相关资料如下基因克隆与生物信息学分析翻译控制肿瘤蛋白(translational controlled tumor protein.TCTP)广泛分布在真核生物中,其表达在翻译和转录水平上受控制.近年来,在植物中对TCTP研究集中在植物生长与抗逆性方面.该试验以PVY高感品种"NC95"和高抗品种"SY04-3"为材料,克隆TCTP基因,并进行生物信息学以及相对表达量分析.结果表明:从"SY04-3"和"NC95"中分离出来的TCTP基因均包含507 bp的ORF,二者基因序列存在7处碱基突变,但均编码168个氨基酸,氨基酸序列存在1个区别.通过生物信息学分析显示,"SY04-3"和"NC95"分子量分别是18782.16和18773.06 kD,等电点分别是4.33和4.25.通过对氨基酸分析发现,TCTP蛋白为非跨膜亲水性蛋白,无信号肽,可能定位在细胞质,属于TCTP家族蛋白,"SY04-3"和"NC95"分别有13个和14个磷酸化位点,二者均有1个糖基化位点,进化分析显示与辣椒和茄子的亲缘关系最近.

"生信分析" 是"生物信息学分析"（Bioinformatics Analysis）的简称。这是一个交叉学科领域，主要关注使用计算机科学、数学和统计学方法来解析生物数据，特别是与分子生物学相关的数据。在近年来，随着高通量测序技术（如 RNA-seq、ChIP-seq、Whole Genome Sequencing 等）的迅猛发展，生物信息学在生物医学研究、药物发现、精准医疗等方面扮演着越来越重要的角色。生信分析通常包括以下几个方面：1.数据获取：从实验室设备（如测序机）或公共数据库（如 NCBI、Ensembl 等）获取原始数据。2.数据预处理：对原始数据进行质量控制、格式转换等操作，以便后续分析。3.数据对齐（或者映射）：将测序数据与参考基因组或转录组进行对齐。4.特征提取：根据对齐结果，识别出具有生物学意义的特征，如基因表达量、突变位点、结构变异等。5.数据分析与解释：应用统计和计算方法对提取出的特征进行分析，以解答具体的生物学问题（如基因富集分析、差异表达基因分析、聚类分析等）。6.可视化与报告：将分析结果以图表、表格等形式进行整理，并撰写相应的报告或论文。7.集成与模型构建：在某些复杂的分析中，可能需要将多种数据类型或多个数据集进行集成，以建立更为全面和准确的生物学模型。生物信息学有广泛的应用，包括但不限于：1.基因组测序：确定生物体的全部遗传信息。2.蛋白质结构和功能预测：理解生物分子如何工作。3.生物标志物发现：用于疾病诊断和治疗。4.药物设计：通过计算方法来发现新的治疗方法。尽管生物信息学已经取得了显著的进展，但仍然面临诸多挑战，包括数据整合、算法效率、以及解释分析结果的生物学意义等。未来，随着技术的进一步发展，预计会有更多的机会和挑战出现。百泰派克生物科技--生物制品表征，多组学生物质谱检测优质服务商

生物信息学（Bioinformatics）是生物学与计算机科学以及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科。它通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，进而达到揭示这些数据所蕴含的生物学意义的目的。在推动生物信息学发展的各种动力中，人类基因组计划（HGP）和生物医药工业是其中的两个主要力量。就人类基因组来说，得到序列仅仅是第一步，后一步的工作是所谓后基因组时代 （Post-genome Era） 的任务，即收集、整理、检索和分析序列中表达的蛋白质结构与功能的信息，找出规律。近几年来在公共数据库中DNA序列数据的数量以每年1.8倍的速度快速增长，到1997年底已经超过1.2×109bp。对如此巨量的数据进行存储、分类、检索、比较，并预测可能的基因和基因产物的结构和功能，如果没有计算机参与处理，那是不可想象的。生物医药工业也是推动生物信息学发展的重要动力。HGP所推动的大规模DNA测序也为生物医药工业提供了大量可用于新药开发的原材料。有些基因产物可以直接作为药物，而有些基因则可以成为药物作用的对象。生物信息学为分子生物学家提供了大量对基因序列进行分析的工具，不但可以从资料的获取、基因功能的预测、药物筛选过程中的信息处理等方面大大加快新药开发的进程，而且可以大大加快传统的基因发现和研究，因而成为各赢利性研究机构和医药公司争夺基因专利的重要工具，这一竞争又反过来极大的刺激了生物信息学的发展。2、研究内容生物信息学与计算生物学或生物计算有着密切的关系，但又不尽相同，目前归入生物信息学研究领域的大致有以下几个方面：（1）各种生物数据库的建立和管理。这是一切生物信息学工作的基础，通常要有计算机科学背景的专业人员与生物学家密切合作。（2）数据库接口和检索工具的研制。数据库的内容来自万千生物学者的日积月累，最终又为生物学者们所用。但不能要求一般生物学工作者具有高深的计算机和网络知识，因此，必须发展查询数据库和向库里提供数据的方便接口。这是专业人员才能胜任的工作，通常在生物信息中心里进行。（3）人类基因组计划的实施，配合大规模的DNA自动测序，对信息的采集和处理提出了空前的要求。从各种图谱的分析，大量序列片段的拼接组装，寻找基因和预测结构与功能，到数据和研究结果的视像化，无不需要高效率的算法和程序。研究新算法、发展方便适用的程序，是生物信息学的日常任务。（4）生物信息学最重要的任务，是从海量数据中提取新知识。这首先是从DNA序列中识别编码蛋白质的基因，以及调控基因表达的各种信号。其次，从基因组编码序列翻译出的蛋白质序列的数目急剧增加，根本不可能用实验方法一一确定它们的结构和功能。从已经积累的数据和知识出发，预测蛋白质的结构和功能，成为常规的研究任务。（5）DNA芯片和微阵列的发展，把一定组织或生物体内万千基因时空表达的研究提上日程．研究基因表达过程中的聚群关系，从中提取调控网络和代谢途径的知识，进而从整体上模拟细胞内的全部互相辅合的生化反应，在亚细胞层次理解生命活动。只有掌握已有数据、发展崭新算法，才能创造新的知识。这是生物信息学刚刚掀开的新篇章。

生物信息学分析分析的是mrnas还是lncrnas生物信息学高度依赖于网络。实际上，你需要的几乎所有资源，都可以从网上下到。你需要关注你研究领域所需要的那些，而不是全部的资源。我原来常用的：NCBI：持有INSDC的节点。网站上有核酸、蛋白、基因名、基因组名等等的搜索工具，以及BLAST序列比对搜索工具，PUBMED文献数据库，Taxonomy数据，COG蛋白家族库等等。FTP可以下到它全部的数据库，BLAST的单机程序，以及各种工具程序。EBI：和NCBI类似，欧洲搞的对等物。感觉EBI网站比NCBI要清楚简洁。另外EBI网站整合了更多的工具，比如多序列比对。Uniprot：全蛋白库。NCBI和EBI的蛋白库来源于此。目前包括两部分：SwissProt是人工校对过的，TrEMBL是自动校对的。Pfam：蛋白家族库。可以使用配套的HMMER进行搜索。比BLAST能找到更远缘的东西，而且找到的东西是结构域。Rfam：RNA的，类似Pfam。RDP：16S rRNA库。除了序列，它还有一个基于K-mer naive Bayesian model的rdp classifier，可以对输入序列进行物种分类，效率和准确性较直接使用BLAST更高。GreenGenes：也是16S库，不过它只收集比较全的序列。它提供了一个16S的标准化比对，并基于这个东西搞了个物种分类工具。EMBOSS：一个工具包，提供了几百个进行序列操作的工具。BioPerl、BioPython：Perl和Python的生物学模块。R：类似matlab的语言，有一大堆的生物学包。SOAP：华大基因搞的高通量测序工具包，有de-novo拼接的，有mapping的，还有一些后续分析的。bowtie：一个用于序列mapping的软件。samtools：用于操纵、分析高通量序列mapping的结果。功能非常灵活，但有点复杂。fastx toolkit：用来操纵高通量测序序列的工具包。

现在比较热门的数据库包括GEO、TCGAGEO分析主要是芯片做差异分析，得到差异基因，差异基因可以做GO、KEGG功能富集分析TCGA数据库是癌症分析的利器，可以做差异基因，差异miRNA，差异lncRNA，下载和整理临床数据，做生存分析，高难度的COX分析这两个数据库可以发到不错的文章

一、自我认知 通过人才测评分析结果以及本人对自己的认识、朋友对我的评价，我认真的认知了自己。 1.职业兴趣：研究型，希望日后能在科研方面工作。 2.职业能力：逻辑推理的能力相对比较强，而信息分析能力也不错的，比较喜欢对复杂的事务进行思考，将复杂事物简化。 3.个人特质：喜欢追求各种不明确的目标；观察力强,工作自觉、热情，能够吃苦耐劳；主张少说多做；爱学习；喜欢独立工作。 生物信息学专业人才培养方案分析： 一、培养目标 生物信息学专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作的高级科学技术人才。 二、培养要求 学生主要学习生物信息学的基本理论和方法，受到相关科学实验和科学思维的基本训练，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，具备生物信息的收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，具有较好的业务素质。 三、知识技能 1、掌握普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学等基本知识和实验技能； 2、掌握计算机科学与技术基本知识和编程技能(包括计算机应用基础、Linux基础及应用、数据库系统原理、模式识别与预测、生物软件及数据库、Perl编程基础等)，具备较强的数学和统计学素养(高等数学I、II、生物统计学等)； 3、掌握生物信息学、基因组学、计算生物学、蛋白质组学、生物芯片原理与技术的基本理论和方法，初步具备综合运用分子生物学、计算机科学与技术、数学、统计学等知识和技能，解决生物信息学基本问题的能力； 4、掌握生物信息学资料的查询、文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的基本方法，具有一定的实验设计、结果分析、撰写论文、参与学术交流的能力； 5、熟悉国家生物信息产业政策、知识产权及生物安全条例等有关政策和法规； 6、了解生物信息学的理论前沿、应用前景和最新发展动态； 7、具有较好的科学人文素养和较强的英语应用能力，具备较强的自学能力、创新能力和独立解决问题的能力； 8、具有良好的思想道德素质和文化素养，身心健康； 9、具有较好的科学素质、竞争意识、创新意识和合作精神。 四主要课程 1、主干学科 生物学、数学、计算机科学。 2、主要课程 普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等。 五、实践教学 社会调查、教学实习、课程论文、综合实习与毕业论文等。 六、专业实验 生物化学与分子生物学实验技术、模式识别与预测实验、生物软件及数据库实验、生物信息学实验、Perl编程基础实验、基因组学实验、Linux基础及应用实验、计算生物学实验、生物芯片原理与技术实验、蛋白质组学实验等。 ;

1,去NCBI上进行Blast，如果与已知的基因相同，可以直接点开它的基因简介，一般都会有该基因的结构功能说明。2，如果与已知的序列有差异，就可以上EXpasy进行在线预测

为什么要对生物信息学分析结果进行实验验证不仅生物信息学分析结果要验证，任何的分析结果都需要验证，科学是非常严谨的，既然你做出了分析结果，但谁也不知道你的结果的正确率是多少，不能给人直观的表现，需要真实的数据来表示才行，不然，你的结果如何给别人说明就是对的呢。若是进行验证，你的结果正确率比别的软件分析的结果正确率更好更高，那么你就可以写论文了。因此生物信息学的分析结果要求具有实验验证以及别人的分析同一事物的结果作为对比。

光从基因表达谱找有异常表达的基因也不全面。做出来的基因表达谱往往有很多基因存在差异，有的可能是一些下游的免疫生物学反应，有的可能是误差或个体差异（尤其是做的数量少时），剩下的可能才有加以考虑的价值。 另外，有时疾病易感基因本身表达并无改变，而是通过调控其它基因发挥作用。所以，致病基因的寻找应从多种途径着手。 一孔之见，如有谬误之处，请大家指教。 多谢verygood 兄，我的第一步可能只能做到表达谱的改变这一层次，如果有机会做下去的话，如你所言，应该从各种途径全面考虑。我现在的想法是以表达谱基因芯片技术为核心方法，做出患者和正常人小梁细胞基因表达谱的差异的总体信息，如maxon和你所说，这样可能找到新的致病相关基因，也可能不行，我想着起码是一个方面吧（不知对不对）。 我目前所能考虑的是如何组织自己的思路，来吧这个工作做好。还有几个问题请教： 1.基因文库的建立方法中，比如有一篇文章中选了1118个基因进行研究，通过BLAST，分成了已知基因、已知序列、未知基因等几类，我不明白他们是如何从基因文库（提取细胞全mRNA逆转录来的)中选定的?(还是从别的地方查到的?)，我理解好像是直接测序，请问是如何从基因文库中找出（分离）这些基因一一测序的？ 2.如何使用BLAST？比如同一文章中所说的已经测定出的1118个小梁细胞的表达谱基因序列我如何能查到？能给我讲解一下吗？太感谢了 有没有注意到一个问题,基因芯片只能检测已知的基因或序列,对于那些未知的则无能为力,一孔之见. Andrew说得不错，不过芯片中的基因数也在随对基因研究的深入而在不断增加。对普通的研究来说，主要的已知通路基本已能包括。 多谢指教。有能回答我上面几个问题的吗？我还是有些不明白，看了一天资料也没有明白。 请问：如果我用一个正常群体的基因表达谱cDNA定做了一个芯片（含已知的1118个基因），在与患者cDNA样品的杂交中发现有一个基因表达下调了或者不表达，其原因是什么呢？是真的没有表达还是别的？ 多谢多谢 样本是否一致？比如血细胞，其细胞亚群是否有可比性？ 有对照吗？ 样本是随机样本，小梁细胞是均一的内皮细胞。至于对照，你指的是阴性对照、阳性对照还是转录的内对照？ 小弟所知甚少，低级错误也可能犯，请多多指教。 除去实验和DNA芯片误差外，在与患者cDNA样品的杂交中发现有一个基因表达下调了或者不表达，需要用RT-PCR进行验证。其表达的下调或不表达，可能是受到其上游基因的调控，也可能是基因本身结构有改变，如无义突变可检测到表达的下降。对这些经RT-PCR证实后，应该进行测序，察看这些基因是否有结构的异常。 在天天站长和各位战友的帮助下，我对现在所申请的课题从无知到略懂，终于完成了自然科学基金申请书的写作，在明天，我们的这份凝结着大家的汗水和智慧的申请书就要送出去之前，对各位这几天来的帮助表示诚挚的感谢，尽管这是我第一次写这样的申请，尽管几乎没有中的可能，我还是觉得自己学到了很多东西，也结识了很多好朋友，真诚的感谢给了我这个机会！ 我把这份申请的正文部分放在了附件里了，希望感兴趣的朋友可以看一下，提一些宝贵意见，因为我认为这样的一个课题还是很值得去做的，尽管我们可能没有这个机会和能力去做。 再次感谢大家啦！ 88411-.doc</A> (76.5k) 恭祝申请成功！！ 谢谢天天站长的指教，谢谢各位战友。 近日科研基金开始申报，老板急命申请课题。由于对基础刚刚接触，故请教站长以及各位战友。 1目前收集到一少见的单基因病（癫痫方面），在国内未见临床和基础报道。临床工作，包括留取血样已经完成。 2本病自从98年以来，致病基因得到了定位和克隆，但存在遗传异质性，相同的致病基因的突变位点也不相同。多篇文章发表在nature genetic等权威杂志上。最新的研究显示，仍有其他未知的致病基因。 3合作实验室，有曾经成功的定位和克隆了一例致病基因的经验。 我们申请的目的是致病基因的定位和克隆，并有望发现新的致病基因。 想请教各位： 1在目前仅仅掌握临床资料的情况下，能否提出申请？ 2还需要做那一方面的工作？ 2如果可以，可能申请失败的原因是什麽? 谢谢各位，急切盼望指教！谢谢 如果是单基因疾病，那要看你收集的家系怎么样了。另一个问题主要是你的临床诊断正确与否。我不是临床的，这个临床诊断事关重大，如果有些是诊断错误或分型有误的，很有可能导致无法discover disease gene 单基因疾病这方面的技术策略已经很成熟，有很多文献可以参考。国内也有多家研究机构在做。 我想研究下某个基因SNP与一种疾病的关联。国外已有报道在2个位点上有联系。那么我是进行RFLP分析，还是用SNP分析？ 各位大侠，我最近在做一个X染色体连锁遗传家系的疾病相关基因的定位，现在已用两个位点的MARKER(STR)做了基因组扫描，但是在连锁分析时遇到了困难，我用的是LINKAGE(version 5.1). 我想请教各位在进行连锁分析时，性连锁与常染色体连锁遗传参数设置有何不同？急盼各位予以赐教，不胜感激！ 答无事转转 我想研究下某个基因SNP与一种疾病的关联。国外已有报道在2个位点上有联系。那么我是进行RFLP分析，还是用SNP分析？ RFLP是最早期的遗传标记(第一代)，随着遗传学的发展和测序片段的不断增多，已出现了第二代、第三代遗传标记。RFLP通过酶切作用进行分析，操作简单，花费不多，但特异性差，有被淘汰的趋势；SNP定位明确，相对花费较大，对其分析可以通过测序、小测序(Snapshot)、荧光探针、SNP芯片等方法。 具体行RFLP分析，还是用SNP分析看你的研究目标和经济实力。 请教verygood，能否介绍一下小测序（snapshot）？ 我最近想检测某基因与疾病的关系，外显子较多（20），在其他疾病中已有突变热点（9、11、13、17exon），但我要研究的病未见报道。请问我应对所有外显子测序吗？ coldant wrote: 请教verygood，能否介绍一下小测序（snapshot）？ 我最近想检测某基因与疾病的关系，外显子较多（20），在其他疾病中已有突变热点（9、11、13、17exon），但我要研究的病未见报道。请问我应对所有外显子测序吗？ Snapshot为小测序反应，其原理简单地说是首先扩增包含SNP在内的一段DNA模板，再对PCR产物进行纯化，加入带有不同荧光的ddNTP和中间探针（所谓中间探针即SNP前20个bp左右寡核苷酸序列，探针与ddNTP按照模板序列结合，因为是ddNTP，其后不能再延伸，而结合的ddNTP反应的就是SNP情况），再纯化一下进行电泳，根据不同的荧光可以判断相应SNP基因型。 该方法适用于对已知SNP等位基因型进行确认，对探针要求不高；但操作步骤多，大规模应用较为困难（采用基于毛细管的测序方法，如ABI3100测序仪系列时，相对工作量小些）。 检测某基因与疾病的关系，外显子较多（20），在其他疾病中已有突变热点（9、11、13、17exon），建议你先研究一下这些位点。当然如果基因序列很短，也可以直接测序，因为目前发现的SNP或mutation毕竟还只有预计值的2%左右。 Good luck 谢谢verygood：） 最近忙着论文答辩的事情。我对于这方面完全是菜鸟，但是老板说要有新意，同学给出了个这样的主意。 目前已经提取DNA，进行基因分型。但是我希望测序进行确定。上面提到的SNAPSHOT是小型测序，我已经确定了突变位点，片段在300bp左右，是否可以全部测序？ 另外是全部的样本测序还是就挑选几个杂合子和纯合子测就可以证明？这方面的资料在哪里有介绍？我还是新手：（ 无事转转 wrote: 谢谢verygood：） 最近忙着论文答辩的事情。我对于这方面完全是菜鸟，但是老板说要有新意，同学给出了个这样的主意。 目前已经提取DNA，进行基因分型。但是我希望测序进行确定。上面提到的SNAPSHOT是小型测序，我已经确定了突变位点，片段在300bp左右，是否可以全部测序？ 另外是全部的样本测序还是就挑选几个杂合子和纯合子测就可以证明？这方面的资料在哪里有介绍？我还是新手：（ 如果只是300bp，且标本不多的话，还是直接测序好，因为不仅可以明确已知的SNP基因型，还可能顺带发现一些文献未报道过的，这也就是说所有标本都要测序。 如果只想对已知的那些SNP进行基因分型，你可以采用SNAPSHOT方法，当然亦可以用RFLP，只是特异性差些，所得的条带不一定与目标SNP不同等位基因有关，可能切到染色体其他区域。 这方面到没有一定的资料，我们也是做过以后才逐渐理解的，具体采用何种技术还是因地制宜吧。 verygood wrote 检测某基因与疾病的关系，外显子较多（20），在其他疾病中已有突变热点（9、11、13、17exon），建议你先研究一下这些位点。当然如果基因序列很短，也可以直接测序，因为目前发现的SNP或mutation毕竟还只有预计值的2%左右。 谢谢verygood老师。我研究的基因编码区2930bp，mRNA5084bp，基因全长80kb。本打算直接测序，但病人组18例（石蜡），对照组20例（外周血DNA行吗？），费用可能要6万！！！，所以现在想改成PCR-SSCP加异常条带测序，您看行吗？ verygood wrote: 如果只是300bp，且标本不多的话，还是直接测序好，因为不仅可以明确已知的SNP基因型，还可能顺带发现一些文献未报道过的，这也就是说所有标本都要测序。 如果只想对已知的那些SNP进行基因分型，你可以采用SNAPSHOT方法，当然亦可以用RFLP，只是特异性差些，所得的条带不一定与目标SNP不同等位基因有关，可能切到染色体其他区域。 这方面到没有一定的资料，我们也是做过以后才逐渐理解的，具体采用何种技术还是因地制宜吧。 测序以后的结果要分析突变有什么软件检测呢？另外的统计学分析是不是有专门的生物统计学书有相关的介绍？还是就是普通的统计就可以了？ To coldant ： 对于初步研究，您的方法应该可行。 To 无事转转： 测序以后的结果分析突变主要通过序列比对初筛，可以利用Blast进行。不过确定是否确实为突变需要谨慎，应扩大样本再进行分型研究。 　　作疾病相关研究，你的case 和control太少了。一般国内期刊好像也要200对200，国外一般性期刊需要400-500对500左右。一流的杂志一般都是至少1000对1000的。由于你经费不足，你不可能作测序，你还是直接选用已知的位点做。因为这个基因跟多种疾病相关，说明这个基因很保守，很有可能跟你所研究的疾病相关，就算没有相关，通过与年龄、性别、该疾病的危险因素综合分析（就是玩数字游戏），一般总能发文章的。 　 　　寻找疾病相关基因的SNP，目前主要是直接测序（外周血抽提的DNA，而不是组织），通过对比病人和正常人（无该疾病的人）该基因序列，搜寻SNP。verygood所说的blast，实际上并不适用。 　　你可对目标SNP所在区域设计一对prime1，使得该SNP位于其中,PCR长度500bp左右。同时在PRIMER1覆盖的区域内，再设计一对PRIMER2。PRIMER2其中一个引物的3‘最后一个碱基必需是与目标SNP所在位点的正常碱基互补，如此，若病人在此位点突变，将导致PRIMER2一对引物不能扩增。另外PRIMER2与PRIMER1至少相距100多bp,PRIMER2产物为200多BP。这样，在一个PCR反应中同时放入这2对引物，就可以得到4个片段（在设计引物时，必须使得这4个片段的长度不同，以便电泳时区别），而含有目标SNP的个体，则只有3个片段，通过电泳，就可以确定是否该个体有突变。 这个方法具体的名称我忘了。希望能对你有所帮组。 maxon wrote: 　　寻找疾病相关基因的SNP，目前主要是直接测序（外周血抽提的DNA，而不是组织），通过对比病人和正常人（无该疾病的人）该基因序列，搜寻SNP。verygood所说的blast，实际上并不适用。 　　你可对目标SNP所在区域设计一对prime1，使得该SNP位于其中,PCR长度500bp左右。同时在PRIMER1覆盖的区域内，再设计一对PRIMER2。PRIMER2其中一个引物的3‘最后一个碱基必需是与目标SNP所在位点的正常碱基互补，如此，若病人在此位点突变，将导致PRIMER2一对引物不能扩增。另外PRIMER2与PRIMER1至少相距100多bp,PRIMER2产物为200多BP。这样，在一个PCR反应中同时放入这2对引物，就可以得到4个片段（在设计引物时，必须使得这4个片段的长度不同，以便电泳时区别），而含有目标SNP的个体，则只有3个片段，通过电泳，就可以确定是否该个体有突变。 这个方法具体的名称我忘了。希望能对你有所帮组。 呵呵，我指的是借用blast来方便序列的比对，当然applied biosystems有更好的软件，不过您如未购买相应仪器则很难获得。 至于标本量的多少，确实是越多越好。对于相对危险度为2的致病位点来说，case-control各1000例检测效能才能达到100%，病例数减少则检测效能也随之降低。但对于初步研究，还不清楚该位点是否有研究疾病有关就大规模投入，有可能颗粒无收。 供参考。 今天基康公司建议我直接测序，把样本4个一组形成一个“pool？”来测，节省经费。他们本来的建议是正常和病人各用4例分别形成1个“pool”来找SNP，然后用公司的TAG MAN（一种新技术）大规模检测SNP，但我没有这么多病人标本。所以只好只是测序。 请大侠看看这样好吗？如果我总共25例病人分成6个“pool”测序再分析可以吗？ 先谢谢了。 maxon wrote: 　　寻找疾病相关基因的SNP，目前主要是直接测序（外周血抽提的DNA，而不是组织），通过对比病人和正常人（无该疾病的人）该基因序列，搜寻SNP。verygood所说的blast，实际上并不适用。 　　你可对目标SNP所在区域设计一对prime1，使得该SNP位于其中,PCR长度500bp左右。同时在PRIMER1覆盖的区域内，再设计一对PRIMER2。PRIMER2其中一个引物的3‘最后一个碱基必需是与目标SNP所在位点的正常碱基互补，如此，若病人在此位点突变，将导致PRIMER2一对引物不能扩增。另外PRIMER2与PRIMER1至少相距100多bp,PRIMER2产物为200多BP。这样，在一个PCR反应中同时放入这2对引物，就可以得到4个片段（在设计引物时，必须使得这4个片段的长度不同，以便电泳时区别），而含有目标SNP的个体，则只有3个片段，通过电泳，就可以确定是否该个体有突变。 这个方法具体的名称我忘了。希望能对你有所帮组。 呵呵，谢谢了。我在相关文献上看到的是设计2个引物（突变和未突变的），另外反义引物相同。正常对照组设计的引物很象你所谈到的PROMER2。我就纳闷为什么这样做？ verygood wrote: To 无事转转： 测序以后的结果分析突变主要通过序列比对初筛，可以利用Blast进行。不过确定是否确实为突变需要谨慎，应扩大样本再进行分型研究。 确定是不可能做出结论，只是提出个展望。测序以后可以用SEQUENCEMAN软件分析，但是后面我想加个RFLP，按照相关文献报道来进行。这样分析起来好象就有更多的数据支持。 coldant wrote: 今天基康公司建议我直接测序，把样本4个一组形成一个“pool？”来测，节省经费。他们本来的建议是正常和病人各用4例分别形成1个“pool”来找SNP，然后用公司的TAG MAN（一种新技术）大规模检测SNP，但我没有这么多病人标本。所以只好只是测序。 请大侠看看这样好吗？如果我总共25例病人分成6个“pool”测序再分析可以吗？ 先谢谢了。 呵呵，你也是在基康做吗？他们好象是用探针来检测SNP啊。我听说探针的准确性不如直接测序。不知道他们和你提出的是什么样的建议？：） maxon wrote: 　　作疾病相关研究，你的case 和control太少了。一般国内期刊好像也要200对200，国外一般性期刊需要400-500对500左右。一流的杂志一般都是至少1000对1000的。由于你经费不足，你不可能作测序，你还是直接选用已知的位点做。因为这个基因跟多种疾病相关，说明这个基因很保守，很有可能跟你所研究的疾病相关，就算没有相关，通过与年龄、性别、该疾病的危险因素综合分析（就是玩数字游戏），一般总能发文章的。 　 5555555，可是我收集不到这么多的病例呀，经费也有限。 您说的直接做已知位点是什么方法啊？另外您有看过《生物学统计》这样的书吗？听说参照它就可以进行相关的分析了。上海哪个图书馆或是书店有呀？ 具体什么方法我忘了。统计学主要就是T检验和X2 多态性分析方法有两大类： 其一，基于家系分析，主要采用连锁不平衡方法。 其二，基于case-control，如maxon所言，主要就是T检验和X2 。但是应注意control是否能代表所抽样的群体。因抽样错误而导致的假阳性结果在早期文献中比比皆是，这已逐渐引起大家的关注。 无事转转wrote： 呵呵，你也是在基康做吗？他们好象是用探针来检测SNP啊。我听说探针的准确性不如直接测序。不知道他们和你提出的是什么样的建议？：） 看样子无事转转做的工作与我的很相似，可以多多交流！ 基康公司建议：病人与对照各25例（病人只收集到25例），4例一组形成一个“pool”，PCR扩增所以外显子，直接测序。（节省费用） 申能公司建议：对每个病人进行扩增，直接测序，与genbank比较（不设对照组，费用18000元/10例） 北京鼎国公司：PCR-SSCP，（正常，病人各25例） 请verygood，maxon，无事转转等战友们参谋参谋，哪个可行？ 申请斑竹们帮助。 coldant wrote: 看样子无事转转做的工作与我的很相似，可以多多交流！ 基康公司建议：病人与对照各25例（病人只收集到25例），4例一组形成一个“pool”，PCR扩增所以外显子，直接测序。（节省费用） 申能公司建议：对每个病人进行扩增，直接测序，与genbank比较（不设对照组，费用18000元/10例） 北京鼎国公司：PCR-SSCP，（正常，病人各25例） 请verygood，maxon，无事转转等战友们参谋参谋，哪个可行？ 申请斑竹们帮助。 我病例30，对照12。人家的建议是直接测序。我想测序以后再做个RFLP，因为是要写论文，所以内容不可以少。

如何利用ExPASy网站上的生物信息学软件分析蛋白质的基本性质基因组包含了构成和维持一个生活有机体所必备的基本信息，由细胞内进行的多种分子生物学反应将这些信息转化为真正的生命现象。基因组的一部分编码蛋白质和RNA，其它部分调控这些大分子的表达。表达的蛋白质及RNA折叠成高度专一的三维结构，在体内的特定位置上实现其功能。这些过程的大量细节都是在分子生物学研究的实验室里揭示出来的，所形成的大量数据，存储于数据库中。生物信息学试图从这些数据中提取新的生物学信息和知识，是一门深深植根于全面深入的实验事实和数据的理论生物学。从目前生物信息学的研究情况来看，国际上公认的生物信息学的研究内容，大致包括以下几个方面： 生物信息的收集、存储、管理与提供。包括建立国际基本生物信息库和生物信息传输的国际联网系统；建立生物信息数据质量的评估与检测系统；生物信息的在线服务；生物信息可视化和专家系统。

主要包含的信息中的DNA和氨基酸序列分析的生物信息学。多序列比较分析它们的相似性，基因结构的预测可以预测二级三级结构的蛋白质。如果你知道一个基因的编码区可以成为他的稀有密码子的分析，以帮助选择合适的表达载体。 未来，你可以做老师，教了学校类生物的兴趣，研究人员可以做生物信息学研究。这是一个非常有趣的过程。

一般由疏水氨基酸组成，且多数为阿尔法螺旋。

　　生物信息学专业： 　　培养目标：本专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作的高级科学技术人才。主要课程：普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据

找一篇有关的论文 看看他们是怎么分析的 你就怎么分析 他们上面会给你网站！

生物信息学实验注意事项如下：1、实验设计：确保实验设计符合研究目的和问题，并且能够产生可靠和有效的结果。考虑到实验的样本数量、实验组和对照组的设置、实验重复次数等因素。2、数据质量控制：对实验所生成的数据进行质量控制，包括测序数据的准确性、凝胶图谱的解读等。排除潜在的技术偏差和误差对结果的影响。3、数据分析：选择适当的生物信息学工具和方法进行数据分析。确保对数据进行合理的预处理、统计分析、模式识别、差异分析等，以提取有意义的结果。4、数据解释和验证：对生物信息学分析结果进行解释，并进行实验验证以确保结果的准确性和可靠性。可能需要进行PCR、Western blot、荧光定量PCR等实验来验证生物信息学分析的结果。5、数据共享和存储：遵守相关的数据共享政策和法规，确保实验数据的可靠性和可访问性。选择适当的数据库或存储平台，以便将数据归档和共享给科学界。生物信息学实验的作用1、基因组分析：生物信息学实验可以用于分析和解读生物体的基因组信息。通过对基因组的序列分析、基因预测、基因注释等实验，可以了解基因组的组成、结构和功能，揭示基因与表型之间的关联。2、基因表达分析：生物信息学实验可以用于分析基因的表达情况。通过转录组学分析，可以测定特定组织或细胞中的基因表达水平，发现不同条件下的基因表达差异，并推断基因在生物体发育、疾病等过程中的功能。3、蛋白质结构和功能预测：生物信息学实验可以用于预测蛋白质的结构和功能。通过蛋白质序列分析、结构建模和功能注释等实验，可以推断蛋白质的结构特征、亚细胞定位和参与的生物过程。4、比较基因组学分析：生物信息学实验可以进行比较基因组学分析，比较不同物种的基因组信息，研究基因组之间的共同性和差异性。

磷酸化是蛋白质最重要的翻译后修饰之一,磷酸化肽段和非磷酸化肽段的不同特性,使得磷酸化肽段和非磷酸化肽段的同步鉴定及定量成为蛋白质组学研究中的难点.生化与细胞所博士生伍一博等人在曾嵘研究员指导下,运用该实验室发明的阴阳多维液相色谱-质谱系统(Yin-Yang-MDLC-MS/MS)及在线pH梯度洗脱对细胞内蛋白质酶解肽段进行分级分离,实现了一次实验中对磷酸化肽段和非磷酸化肽段的同步鉴定.进一步结合稳定同位素标记 (SILAC)的方法,可以同步定量细胞内蛋白质表达及其磷酸化水平.对于单个蛋白质而言,这一方法有助于区分两种不同的磷酸化水平改变方式,即直接受激酶调控,或者通过蛋白质表达量的变化而变化.从系统水平上看,这一方法可以揭示转录因子磷酸化对其下游靶基因的调控关系.该工作以脂肪细胞为研究对象,鉴定到了一些在分化早期磷酸化水平或表达量发生显著变化的蛋白质,进一步的生物信息学分析揭示了一些转录因子缉畅光堆叱瞪癸缺含画磷酸化水平与下游靶基因表达水平的关系.这一工作为系统水平上诠释脂肪细胞分化早期分子事件提供了研究策略和实验依据,发展的技术方法也可以广泛应用于信号转导分子机制研究.

生物信息学是一门学科，主要交叉于生物学专业和计算机专业。生物信息学分析，是一类分析手段啊，前端可以联合测序等做一些大的生物相关实验，后续可以处理一些各方面的生物大数据，你说的article是指啥？

单纯生物信息学的分析结果由于算法、参数等原因并不可靠，所以在之后会进行实验验证。学校或研究机构中比较完善的生信实验室都是两个lab：一个负责做计算和数据分析的dry，一个负责前期样品处理和后期实验验证的wet。但在生信公司中就不大一样了。

　　1、生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。 　　2、生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。 　　3、生物信息学的主要研究方向：基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学，1989年在美国举办生物化学系统论与生物数学的计算机模型国际会议，生物信息学发展到了计算生物学、计算系统生物学的时代。

高通量数据类型主要包括基因芯片和基因测序，我估计你想知道的是具体的内容。具体的内容其实是指的高通量测序技术的应用，例如microarray，RNA-Seq，Exome-Seq，Target-Seq，Whole-genome-sequencing，宏基因组，16S RNA，microRNA，lncRNA测序等。研究的问题就更五花八门了，像现在精准医疗的概念很火，主要是以基因测序为入口，后面的应用，例如产前诊断，孕前诊断等，甚至像亲子鉴定，肿瘤靶标等都可以通过生物信息学的分析手段来搞定。生物信息分析分为几个层次，第一个层次基本上就是用别人做好的成熟软件，直接分析出你要的结果，再深入就是你会根据问题找到更合适的一些软件或者模块，自己组建一些分析流程，包括自己写一些辅助的程序脚本，更深入的层次就是市面上没有符合你要求的软件或者统计算法，你依据自己的需求，定制自己的分析过程，自己从头开始写基础程序，写统计算法，写模型等。到了这个程度就没有那么多限制了，主要比的是个人的思维想法以及眼界开阔程度。现在也很多生物信息的分析方法应用在大数据的各个领域。本质是各种统计思维方法的实现，找出特定的模式结果。

生物信息学，是一门综合学科。涉及到数学，生物学和计算机的内容。但在我看来，计算机的基础需要，但要求不是很高，关键是要有很好的生物学知识，包括遗传学的、生物化学的、发育生物学的、分子生物学的、植物生理学的知识等等，也就说需要达到这样的一个要求：在进行数据分析时，能对各种分析结果进行生物学的评价，并给出最优的分析策略。同时也应该有纯熟的数理基础，包括统计学的、拓扑学的，这样才能把待分析的问题转换成可计算的模型，最后能给出实现的程序。从个人来说，因为生物信息学是一个非常大的领域，所以，关键是要确定自己的研究方向。比如，以关联分析为方向的生物信息学，那么就要掌握好各种关联分析的统计分析方法，有很强的数据管理能力，足够好的序列分析能力（这是进行variation查找和分析的基础）。回到6年以前，如果决定在生物信息学上发展，那么我也许会做下面这些事情：首先，从最不重要的计算机这个方面来说：（1）要掌握好bash等脚本语言，一般的linux问题都能很好的解决（2）熟练使用apache，mysql等基础软件工具，用joomla等CMS配置搭建网站（3）应该努力精通perl，bioperl，以基于此的各种分析工具，比如gbrowser，cmap等（4）足够好的c/c++语言能力，这是实现新算法的最高效语言。（5）应该努力精通R语言，这是进行统计分析的基础工具（6）如果有机会，学学erlang这样一些函数式语言吧其次，从数学基础来说，我觉得应该：（1）学好线性代数（2）学好高等数学，或者数学分析（3）学好统计学（4）学好离散数学（5）学好计算机算法和数据结构其次，从生物学来说：（1）如果没有进化论的基层，请把进化论学好（2）学好发育生物学，植物生理学（3）学好基因组学、遗传学等千万不要认为这些没有什么用，当你在数据分析，怎么判断结果的合理性，或者对结果进行解释时候，都离不开这些生物学问题。最后，你对这些问题的理解成度，决定了你的生物信息学水平：只是一个有生物学知识的、会进行计算机操作的技术员，还是一个能给出解决方案的有良好计算机基础的能把握生物学问题的生物信息学家。最后，从生物信息学的角度来说：（1）对NCBI等各大数据库非常熟悉（2）对各种生物学信息学的分析方法和策略非常的清楚，至少应该知道有那些工具软件，以及这些工具软件的原理和基于的生物学基础，包括：基因组学分析，表达谱分析，代谢组分析、调控网络分析、数据结果的整合展示等最后，生物信息学是一个发展很快的学科，但因起涉及的内容比较多，因此，要想到底一定的要求，是需要付出巨大的努力的。此外，在进行生物信息学学习的过程中，对自己感兴趣的方法工具，一定要把文献上的数据拿来，自己独立分析一遍，自己去体会分析的过程，从而对这些方法和工具有更深入的理解。

这不是一两句话能说清楚的。外面有很多生物信息学教材照着适合自己的一本好好读，认真学习该标注做笔记的地方要做

NCBI主站： https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ 拟南芥： https://www.arabidopsis.org/ AmiGO2 STRING Pham BLAST： https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi ProParam： https://us.expasy.org/tools/protparam.html ProScale： http://expasy.org/cgi-bin/protscale.pl/ TMHMM2.0： http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM-2.0/ TMPred： http://www.ch.embnet.org/software/TMPRED_form.html PSORT： http://psort.hgc.jp// Prosite： http://www.expasy.org/prosite/ ProScan： http://www.ebi.ac.uk/InterProScan/ SMART： http://smart.embl-heidelberg.de/# MEME： http://meme-suite.org/tools/meme SOMPA： http://npsa-pbil.ibcp.fr/cgi-bin/npsa_automat.pl?page=/NPSA/npsa_sopma.html SWISS-MODEL： http://swissmodel.expasy.org/

1、使用寡核苷酸磁珠选择带有polyA尾的mRNA 2、构建cDNA 文库，测序3、将测序reads比对到参考基因组4、转录组重建5、转录本表达定量6、差异表达分析：edgeR、DEseq

1、常见疾病的基因筛查术前基因诊断对于家族性疾病的筛查以及生育前避免某些可遗传疾病的传承极为重要。例如癌症、孕产期疾病的风险评估，基因对筛查对于遗传疾病的防范也有重要意义。生物信息学的应用可以帮助科学家们进行基因序列数据的分析，帮助诊断家族性遗传病、天生性疾病，为手术前筛查和治疗提供准确的依据。2、癌症的治疗对于癌症患者来说，确定正确的治疗方法对于治疗效果至关重要。生物信息学的应用可以帮助科学家们分析患者个体遗传信息、基因表达。

是有参考基因组的还是de novo的结果，如果有参考基因组的，那么可以通过这个基因名称在注释结果中查找是否有这个基因，序列信息需要在参考基因组中查找，如果是没有参考基因组的，那么拼接结果是一个fasta格式的文件,可以用blast进行比对。

研究不同物种的进化和环境适应性、探明物种进化压力。1、密码子的偏好性分析在生物信息学中有助于研究不同物种的进化和环境适应性。2、不同物种密码子使用情况不同，密码子的偏好性分析在生物信息学中对于探明物种进化压力以及进一步的遗传研究都有重要的意义。

1、使用VecScreen工具，分析下列未知序列，输出序列长度、载体序列的区域、可能使用的克隆载体都有哪2、使用相应工具，分析下列未知序列的重复序列情况，输出重复序列的区域、包含的所有重复序列的类型、重复序列的总长度及Masked Sequence。些。3、使用CpGPlot/CpGReport/Isochore工具，分析下列未知序列，输出CpG岛的长度、区域、GC数量、所占的百分比及Obs/Exp值。5、运用Splice Site Prediction工具分析下面序列，分别输出内含子－外显子剪接位点给体和受体的区域及剪接处位置的碱基。6、对下面序列进行六框翻译，利用GENESCAN综合分析(首先确定给定序列的物种来源)哪个ORF是正确的，输出六框翻译（抓图）和GENESCAN结果(包括predicted genes/exons 和 predicted peptide sequence(s) 两个部分)。7、进入REBASE限制性内切酶数据库，输出AluI、MboI、EcoI三种内酶的Recognition Sequence和Type将下面的序列用NEBcutter 2.0工具分析，用产生平末端及有四个酶切位点的酶进行酶切，并用抓图提交胶图（view gel），要求1.4% agarose和Marker为100bp DNA Ladder。对下面序列进行六框翻译，利用GENESCAN 综合分析哪个ORF是正确的，输出正确的ORF六框翻译（抓图）和GENESCAN结果(包括predicted genes/exons 和 predicted peptide sequence(s) 两个部分)。并针对正确的ORF设计一对引物，输出引物即可。另对序列进行酶切，选择一个限制性内切酶可将完整ORF区域的切下来，输出默认的胶图（view gel）要求1.4% agarose和Marker为100bp DNA

销匙认范否软弦比秘盛

二代测序gc含量可以对测序效果、碱基质量、序列覆盖度和生物信息学分析产生一定的影响。具体如下：1、测序效果：gc含量较高的区域可能会在测序过程中产生较高的片段复杂性和碱基堆叠，可能导致测序错误率的增加。此外，高gc含量的序列也可能在扩增和文库构建过程中更难处理。2、碱基质量：高gc含量的序列通常具有较高的碱基质量值，这可能会导致测序仪器在这些区域产生较高的信号强度。然而，如果gc含量过高，仪器可能会出现饱和或饥饿的情况，导致信号失真和数据质量下降。3、序列覆盖度：gc含量较高的区域可能会导致序列覆盖度的不均衡。在测序过程中，高gc含量的区域可能会被低gc含量的区域覆盖度所淹没，导致这些高gc含量区域的测序深度不足。4、生物信息学分析：gc含量的变化也可能影响到后续的生物信息学分析。例如，在基因组组装过程中，高gc含量区域可能会导致序列片段的断裂和难以组装。另外，高gc含量区域也可能对基因注释、SNP检测等分析产生一定的影响。

生物信息学是建立在分子生物学的基础上的，因此，要了解生物信息学，就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解。研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始，1866年孟德尔从实验上提出了假设：遗传因子是以生物成分存在，1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸（DNA），在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前，人们仍然认为染色体蛋白质携带基因，而DNA是一个次要的角色。1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律，即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等，腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等。与此同时，Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构。1953年James Watson 和FrancisCrick在Nature杂志上推测出DNA的三维结构（双螺旋）。DNA以磷酸糖链形成发双股螺旋，脱氧核糖上的碱基按Chargaff规律构成双股磷酸糖链之间的碱基对。这个模型表明DNA具有自身互补的结构，根据碱基对原则，DNA中贮存的遗传信息可以精确地进行复制。他们的理论奠定了分子生物学的基础。DNA双螺旋模型已经预示出了DNA复制的规则，Kornberg于1956年从大肠杆菌（E.coli）中分离出DNA聚合酶I（DNA polymerase I），能使4种dNTP连接成DNA。DNA的复制需要一个DNA作为模板。Meselson与Stahl(1958）用实验方法证明了DNA复制是一种半保留复制。Crick于1954年提出了遗传信息传递的规律，DNA是合成RNA的模板，RNA又是合成蛋白质的模板，称之为中心法则（Central dogma），这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起到了极其重要的指导作用。经过Nirenberg和Matthai(1963）的努力研究，编码20氨基酸的遗传密码得到了破译。限制性内切酶的发现和重组DNA的克隆（clone）奠定了基因工程的技术基础。正是由于分子生物学的研究对生命科学的发展有巨大的推动作用，生物信息学的出现也就成了一种必然。2001年2月，人类基因组工程测序的完成，使生物信息学走向了一个高潮。由于DNA自动测序技术的快速发展，DNA数据库中的核酸序列公共数据量以每天106bp速度增长，生物信息迅速地膨胀成数据的海洋。毫无疑问，我们正从一个积累数据向解释数据的时代转变，数据量的巨大积累往往蕴含着潜在突破性发现的可能，生物信息学正是从这一前提产生的交叉学科。粗略地说，该领域的核心内容是研究如何通过对DNA序列的统计计算分析，更加深入地理解DNA序列，结构，演化及其与生物功能之间的关系，其研究课题涉及到分子生物学，分子演化及结构生物学，统计学及计算机科学等许多领域。生物信息学是内涵非常丰富的学科，其核心是基因组信息学，包括基因组信息的获取，处理，存储，分配和解释。基因组信息学的关键是读懂基因组的核苷酸顺序，即全部基因在染色体上的确切位置以及各DNA片段的功能；同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行药物设计。了解基因表达的调控机理也是生物信息学的重要内容，根据生物分子在基因调控中的作用，描述人类疾病的诊断，治疗内在规律。它的研究目标是揭示基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律，解释生命的遗传语言。生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分，成为生命科学研究的前沿。

挺好的。生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。世界上越来越多的政府部门、教育机构和企业都呼吁加快培养各类生物信息学人才。所以生物信息学的就业前景还是很好的。生物信息学的就业方向1.科研方向：各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位等。2.微生物方向：医疗卫生单位、生物制药厂、疫苗生产厂等。3.动植物方向：养殖场、畜牧兽业单位、园艺场、种苗公司等。4.其他方向：销售业务等。

启用子分析软件。可以用用启动子分析软件，进一步分析可以将启动子片段连接GUS显色基因进行GUS显色实验。生信分析是指生物信息分析。构建深信分析流程是生物信息学从业人员必备的技能之一生信分析的流程主要是需要掌握原生编程语言的语法和命令型工具的用法，就可以开始构建工具流程，其他流程化语言框架也可以直接调用这些脚本函数模块包包命令行程序。

在生物信息学分析中，通常要用到统计学的知识，具体的例子如下在paml计算选择压力时，计算正选择基因的显著性、基因家族收缩和扩张时的显著性、计算差异表达基因的显著性、富集分析等。对于这些分析通常都会有p值和校正之后的p值，那么对于我们什么时候用p值，什么时候用校正之后的p值，你知道吗？P值是啥P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P <0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。实际上，P 值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。纠正p是啥意思通常意义上讲，p值<0.01,就保证了99%的准确性，在生信分析中，也就是说在100个个体中可能有1个是假阳性，这样误差在100这么大的样本量中是可以接受的，但是如果样本量为10万，那么就有1000个事假阳性，那么这样，我们可能就不会接受这么多的错误。处女座的人尤其如此，如果心理是可以接受找的到的结果少，但是必须准确。那么我们必须这么做啦。对于一个个体，我们觉得99%的准确率就可以啦。同样我们要求第二个个体也要99%的准确率，并且二者要同时满足，也就是同时发生，那么p值必须是p1*p2，也就是说显著水平要满足<0.0001,才可以。因此有一种校正的方法就是p<0.01/10^n;不过这种纠正过于严格，会丢掉超级多的真阳性。因此现在更多的是FDR校正，Bonferroni校正等。是什么时候需要矫正呢建议:单次检验或者样本量不超过100的时候，原始p值就可以啦。多次检验或者样本量超过100的时候，建议使用校正之后的p值。希望可以帮到你。

生物信息学是计算机在生物数据管理中的应用。生物信息学使用计算机来存储，处理，分析，管理和检索大量的生物和基因组数据。当应用于人类时，生物信息学用于支持基于基因的药物发现。当应用于野生动物和保护生物学时，它可能涉及管理毒理学家采集的血液和组织样本数据，特定野生动植物群落的遗传信息，保护遗传学或相关的生物多样性数据。生物信息学专家是计算机科学家，他们将他们的知识应用于生物和基因组数据的管理。他们构建数据库以包含信息，编写用于分析信息的脚本以及用于检索信息的查询。也就是说，这个是时代的需要。行业的需要。生物信息学还出了一个“生物信息分析师证书”虽然不是资格证，但国家规划，早晚也会到来。职称评审，晋职晋升都能用得上

无论自学什么，都要从一本最基础的，比较权威的教材入手，要是没有教材的话，先从一些大牛的文献综述开始了解，再从硕士博士论文一步步深入，还有就是看看网上有没有课程，比如爱课程，还可以去网盘搜搜试试看。望采纳

生物学概述 植物学、孢粉学 动物学、分子生物学、生物分类学、习性学 微生物学、细菌学、微生物生理学、微生物遗传学、土壤微生物学 细胞学、细胞生物学、细胞化学、细胞遗传学 生理学、免疫学、胚胎学、优生学、悉生生物学 遗传学、分子遗传学、生态学、仿生学 生物物理学、生物力学、生物力能学、生物声学、生物化学、生物数学特点，布局完善，促进科学协调发展。

Softberry是一个生物信息学软件工具集，提供了多种生物信息学分析功能，其中包括预测蛋白质氨基酸功能位点的功能。预测氨基酸功能位点是基于蛋白质的结构和序列信息，通过比较蛋白质序列与已知功能的蛋白质序列的相似性，以及预测蛋白质结构与已知功能的蛋白质结构的相似性，来预测蛋白质中的氨基酸功能位点。具体地，Softberry使用了多种方法来预测氨基酸功能位点，包括序列分析、结构分析和机器学习等方法。其中，序列分析方法主要通过比对蛋白质序列与已知功能蛋白质序列的差异来预测氨基酸功能位点；结构分析方法则主要基于蛋白质结构的信息来预测氨基酸功能位点；机器学习方法则是通过构建分类器来预测蛋白质中的氨基酸功能位点。总之，Softberry预测氨基酸功能位点的方法是多种多样的，通过多种方法相互协作，提高预测准确率。

如何利用生物信息学筛选靶蛋白的抑制剂基因组包含了构成和维持一个生活有机体所必备的基本信息，由细胞内进行的多种分子生物学反应将这些信息转化为真正的生命现象。基因组的一部分编码蛋白质和RNA，其它部分调控这些大分子的表达。表达的蛋白质及RNA折叠成高度专一的三维结构，在体内的特定位置上实现其功能。这些过程的大量细节都是在分子生物学研究的实验室里揭示出来的，所形成的大量数据，存储于数据库中。生物信息学试图从这些数据中提取新的生物学信息和知识，是一门深深植根于全面深入的实验事实和数据的理论生物学。从目前生物信息学的研究情况来看，国际上公认的生物信息学的研究内容，大致包括以下几个方面： 生物信息的收集、存储、管理与提供。包括建立国际基本生物信息库和生物信息传输的国际联网系统；建立生物信息数据质量的评估与检测系统；生物信息的在线服务；生物信息可视化和专家系统。 基因组序列信息的提取和分析。包括基因的发现与鉴定，如利用国际EST 数据库 (dbEST) 和各自实验室测定的相应数据，经过大规模 并行计算发现新基因和新SNPs以及各种功能位点；基因组中非编码区的信息结构分析，提出理论模型，阐明该区域的重要生物学功能；进行模式生物完整基因组的信息结构分析和比较研究；利用生物信息研究遗传密码起源、基因组结构的演化、基因组空间结构与DNA折叠的关系以及基因组信息与生物进化关系等生物学的重大问题。 功能基因组相关信息分析。包括与大规模基因表达谱分析相关的算法、软件研究，基因表达调控网络的研究；与基因组信息相关的核酸、蛋白质空间结构的预测和模拟，以及蛋白质功能预测的研究。 生物大分子结构模拟和药物设计。包括RNA(核糖核酸)的结构模拟和反义RNA的分子设计；蛋白质空间结构模拟和分子设计；具有不同功能域的复合蛋白质以及连接肽的设计；生物活性分子的电子结构计算和设计；纳米生物材料的模拟与设计；基于酶和功能蛋白质结构、细胞表面受体结构的药物设计；基于DNA结构的药物设计等。 生物信息分析的技术与方法研究。包括发展有效的能支持大尺度作图与测序需要的软件、数据库以及若干数据库工具，诸如电子网络等远程通讯工具；改进现有的理论分析方法，如统计方法、模式识别方法、隐马尔科夫过程方法、分维方法、神经网络方法、复杂性分析方法、密码学方法、多序列比较方法等；创建一切适用于基因组信息分析的新方法、新技术。包括引入复杂系统分析技术、信息系统分析技术等；建立严格的多序列比较方法；发展与应用密码学方法以及其他算法和分析技术，用于解释基因组的信息，探索DNA序列及其空间结构信息的新表征；发展研究基因组完整信息结构和信息网络的研究方法等；发展生物大分子空间结构模拟、电子结构模拟和药物设计的新方法与新技术。 应用与发展研究。汇集与疾病相关的人类基因信息，发展患者样品序列信息检测技术和基于序列信息选择表达载体、引物的技术，建立与动植物良种繁育相关的数据库以及与大分子设计和药物设计相关的数据库。 总的来说近期生物信息学将在以下几方面迅速发展：大规模基因组测序中的信息分析；新基因和新SNPs（单核苷酸多态性）的发现与鉴定；完整的比较基因组研究；大规模基因功能表达谱的分析；生物大分子的结构模拟与药物设计。而其长远任务是非编码区信息结构分析和遗传密码起源与生物进化的研究。读懂人类基因组，发现人类遗传语言的根本规律，从而阐明若干生物学中的重大自然哲学问题，像生命的起源与进化等。 以下就若干方面再做一定的介绍 1． 数据库 据保守估计，目前世界上平均每一分钟就有一个序列增加到核酸序列数据库中，能够从飞速增长的序列数据更高效的提取信息，建立生物信息中心，通过互联网实现全球范围内的信息共享成为必然。欧美各国及日本等西方国家相继成立了生物信息资源和研究中心，如美国国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information，NCBI)、位于英国的欧洲生物信息研究所(European Bioinformatics Institute，EBI)、位于瑞士日内瓦的蛋白质专家分析系统(The Expert Protein Analysis System，ExPaSy)、日本国立遗传学研究院(National Institute Genetics，简称NIG)等。以西欧各国为主的欧洲分子生物学网络组织European Molecular Biology network (EMBnet)，成立于1988年，是目前国际上最大的分子生物信息研究、开发和服务机构。它把欧洲乃至世界各国的生物信息中心联系在一起，实现信息共享，并合作进行开发、研究、培训。 2． 基因组 在后基因组时代，生物信息学家不仅有大量的序列和基因而且有越来越多的完整基因组。有了这些资料人们就能对若干重大生物学问题进行分

1、生物信息学专业简介生物信息学是一门以生物学、数学和信息科学为基础的交叉科学，它通过综合运用数学和信息科学等多领域的方法和工具对生物信息进行获取、加工、存储、分析和解释，来阐明大量生物数据所包含的生物学意义。本专业培养具备生命科学和医学基础知识，掌握与生物信息学相关的信息科学、计算机科学、数学和生物技术等基本理论知识和技能，实践能力强，受过严格的科学实验训练，具备较强的知识更新能力和创新能力的高素质人才。毕业后能从事生物信息学及相关领域的科学研究、技术开发、服务、管理和教育等工作。2、生物信息学专业就业方向本专业学生毕业后可在各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管理工作。从事行业：毕业后主要在制药、医疗、新能源等行业工作，大致如下：1、制药/生物工程2、医疗设备/器械3、新能源4、医疗/护理/卫生5、学术/科研6、快速消费品(食品、饮料、化妆品)7、贸易/进出口8、互联网/电子商务从事岗位：毕业后主要从事销售工程师、销售经理、医药代表等工作，大致如下：1、销售工程师2、销售经理3、医药代表4、销售代表5、区域销售经理6、产品经理7、市场专员8、医药销售代表

看见了

　　随着孕周增大，胎儿游离DNA含量也随之增加。孕12周后，通过抽取孕妇外周血并从中提取出胎儿游离DNA，利用新一代基因测序技术并结合生物信息学分析手段，便可准确判断胎儿是否患有染色体病。那么，检测结果中， 无创dna高风险是什原因？ 无创dna高风险是什原因 　　无创产前基因检测是目前全球针对唐氏综合征最先进的筛查方式，通过采集孕妇外周血开展基因检测筛查胎儿染色体非整倍性疾病，对母体外周血血浆中提取游离DNA片段进行大规模基因组测序，并将测序结果进行生物信息学分析，得出胎儿患21-三体综合征"的风险率。 　　羊水穿刺和脐带血穿刺是目前产前诊断的金标准，也可以作为引产的依据，而无创DNA检测还处于实验阶段，准确性也没有羊水穿刺和脐带血穿刺高，也不能作为引产的依据，如果您做了无创检测，结果是高危的话，还是要做羊水穿刺或者脐带血穿刺进一步确诊的。 　　无创产前基因检测适用于下列孕妇： 　　1、所有希望排除胎儿染色体非整倍体的孕妇，特别是21、18、13号染色体非整倍体的孕妇。 　　2、高龄(u226535周岁)，不能做唐氏筛查，又不愿首选创伤性检查的孕妇。 　　3、因惧怕流产等风险拒绝创伤性检查的孕妇。 　　4、穿刺后细胞培养失败的。 　　5、夫妇一方为染色体病患者，或曾妊娠、生育过染色体病患儿的孕妇。 　　6、有不明原因自然流产史、畸胎史、死胎或死产史的孕妇。 　　7、有异常胎儿超声波检查结果者(NT、鼻梁高度)。 　　8、夫妇一方有致畸物质接触史。 无创产检基因检测什么时候做最好 　　专家指出，女性在怀孕的12周后就可以做无创产前基因检测，在这个过程中，只要从女性的身体内抽出一点的静脉血，通过一些基因的排序和比对，对胎儿染色体畸形诊断，2~3周内能得到检验结果。 　　在检查结果得出之后，如果结果是低危的，就可以顺利的进行妊娠，如果显示结果是高危的，就要做好引产的准备，或是其他的处理方式，以免对身体造成很大的伤害。 　　无创产前基因检测和唐氏筛查相比，准确性比较的高，而且传统的唐氏筛查在诊断的报告上不是很准确，如果女性在唐氏筛查之后还想进一步了解，可能要进行羊膜穿刺，就会引发流产，对女性身体产生很大的危害。 精彩推荐： 宫外孕 羊水穿刺 四维彩超 唐氏筛查 静脉曲张 假性宫缩会引起呼吸困难吗 宫缩的时候宝宝会动吗 怀孕生男孩的症状 B超检查胎儿性别百分百准确吗

生物学作为一门偏重研究性的专业，本科生就业受限，该专业对生物信息的采集、存档、显示、处理、传播、模拟、分析和解释等各方面都非常关注，综合利用了生物学、计算机科学、信息技术和数学的理论和方法来研究生物信息，是一门计算机、统计学、数学与生物医学多领域相互交叉的新兴学科。生物信息学把基因组DNA序列信息分析作为源头，研究重点主要体现在基因组学和蛋白学两方面。目前，生物信息学已经成为生物学研究的重要工具，学生毕业后可从事生物信息学软件、技术平台开发、基因和基因组进化等方向的研究工作。下面几个专业从就业前景和发展空间上来说是非常好就业的。一、汽车维修汽车维修诊断和维修自身整体发展落后于汽车设计和汽车制造技术的发展已经是一个不争的事实。现在的汽车已经是高度机电一体化，尤其是微电子技术、电子控制技术在汽车上已经广泛应用，也就是说目前大部分的汽车维修人员现有的维修技术已经不能满足现代汽车维修技术的要求。汽车维修中，维修人员确定维修思路由于受到自身技术的制约，因此工作效率比较低。因此，对于专业的汽修人才，行业需求量非常的高，就业形势好。二、新能源专业新能源汽车的快速发展，对于中国的汽车市场来说是一个新的发展契机。新能源公交、混合动力出租车、新能源私家车越来越频繁地出现在我们生活中。但与新能源汽车的蓬勃发展相对的是，我国新能源汽车相关人才的培养却较为落后。截至2017年，我国汽车后服务人才缺口达300万之众，新能源人才在此基础上仍有近百万缺口，可谓触目惊心。三、智能网联专业目前基于自动驾驶技术的L4级汽车已经量产并商业化（如丰田凯美瑞八代轿车，就提供了智能巡航功能）5G的到来，将会极大促进智能网联汽车的高速发展，同时也促进了现有车辆智能改装需求。基于新能源车维保、智能技术改装、智能网联汽车特定岗位的技能人才将是未来五年内企业急需人才。四、汽车美容据统计，汽车后市场产值已达万亿元，其中，汽车美容作为汽车后市场重要的组成部分，一部分眼光独到的淘金者从中看到了商机，纷纷加入汽车美容市场抢占先机，而对于专业的汽车美容人才目前还非常的缺乏。

生物信息学有中年危机。大部分人可能都会觉得数据分析师也会有中年危机。数据分析师可以说是当下极其热门的一个岗位。加上受疫情的影响，很多的小伙伴都在考虑要不要转行到数据分析师的岗位上来。其实严格意义上来讲，数据分析也有中年危机，但是不同于互联网行业的中年危机，这两种危机是不一样的。对于一个优秀的数据分析师来说，虽然说技术很重要但是与业务相比的话，业务相对而言更加重要，再厉害的技术，没有业务对其赋能，被替换掉的可能性非常大的，因为一个企业说到底还是要靠业务来运行，向每一个项目的投入，都是要看回报的。

若要分析菠菜基因 SpMS1 的基因结构并进行染色体定位，可以设计如下实验方案：提取菠菜基因组 DNA：可以使用提取 DNA 的常规方法，如抽提法、超声法等，从菠菜组织中提取 DNA。全基因组测序：使用测序技术，对菠菜基因组进行测序，获得基因组的全部信息。分析 SpMS1 基因的位置：使用软件进行序列比对，将 SpMS1 的 CDNA 序列与菠菜基因组序列进行比对，确定 SpMS1 基因的位置。进行染色体定位：使用 FISH（荧光 in situ 杂交）技术，对 SpMS1 基因所在的染色体进行标记。分析 SpMS1 基因的结构：使用 RT-PCR 技术，对 SpMS1 基因的 mRNA 进行扩增，并使用 DNA 序列测定技术进行序列测定，获得 SpMS1 基因的完整序列。分析 SpMS1 基因的功能：使用生物信息学工具进行功能预测，分析 SpMS1 基因的功能。希望这些信息能帮助您设计实验方案。

近年来，m6A RNA修饰的研究已成为当今生命科学领域最前沿最热门的研究方向之一，不断有CNS的文章问世，国自然资助的项目数量也逐年上升。 m6A是什么，m6A调控因子、m6A检测方法有哪些，m6A在人类疾病中扮演哪些作用。本文将做一简明阐述。 N6-methyladenosine也叫m6A，是一种广泛存在于mRNA上的碱基修饰行为，mRNA的内部修饰则用于维持mRNA的稳定性。 mRNA最常见的内部修饰包括了N6-腺苷酸甲基化（m6A）、N1-腺苷酸甲基化（m1A）、胞嘧啶羟基化（m5C）等。N6-甲基腺嘌呤(m6A)在 mRNA 内部修饰碱基中所占比例最大，主要分布在 G(m6A)C (70%)或者A(m6A)C (30%)保守序列中。 早在20世纪70年代，Desrosiers. R等在人哺乳动物细胞的 mRNA 中发现了m6A的存在，但m6A的功能以及作用机制却一直鲜有研究。 直到 2011 年，芝加哥大学何川教授团队在 *Nat Chem Biol *发表文章“N6-methyladenosine in nuclear RNA is a major substrate of the obesity-associated FTO”，揭示m6A的可逆化修饰，使 m6A 的研究重新热门起来。 <figcaption style="margin-top: calc(0.666667em); padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">图1 RNA常见的碱基修饰行为</figcaption> 从图2中我们可以看到，这是一个已经发生甲基化的核糖核苷酸，确切地说叫N6-methyladenosine。 一共分为2个大的结构，左下角的是五碳糖，图2中a框部分也就是五碳糖的第二位C处的羟基发生脱氧就会变成脱氧核糖核苷酸（从RNA变成DNA）。图2中c框部分标注的，也就是第四位的C处通常会带有磷酸基。图2中b框部分通常就是我们所说的含氮碱基。 这里特指腺苷酸（A），当腺苷酸的第六位N处发生甲基化时，就是我们所说的m6A。 [图片上传失败...(image-52b088-1637633108142)] <figcaption style="margin-top: calc(0.666667em); padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">图2 N6-甲基化腺苷酸结构示意图</figcaption> m6A这种甲基化修饰是可逆化的，调控因子包括甲基化转移酶、去甲基化酶和甲基化阅读蛋白等。 甲基化转移酶包括METTL3/14、WTAP和KIAA1429等，主要作用是催化mRNA上腺苷酸发生m6A修饰。 而去甲基化酶包括FTO和ALKHB5等，作用是对已发生m6A修饰的碱基进行去甲基化修饰。阅读蛋白主要功能是识别发生m6A修饰的碱基，从而激活下游的调控通路如RNA降解、miRNA加工等。 <figcaption style="margin-top: calc(0.666667em); padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">图3 参与m6A的酶类</figcaption> <figcaption style="margin-top: calc(0.666667em); padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">图4 m6A调控</figcaption> 甲基化转移酶（methyltransferase）也称为Writers，能够让mRNA上的碱基发生m6A甲基化修饰。METTL3、METTL14、WTAP和KIAA1492都属于m6A甲基化转移酶的核心蛋白。这些蛋白会形成复合物（complex），共同行使催化功能。 <figcaption style="margin-top: calc(0.666667em); padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">图5 METTL3、METTL14及其复合物结构</figcaption> m6A去甲基化酶主要包括FTO和ALKBH5等。FTO蛋白全称Fat mass and obesity-associated protein，属于Alkb蛋白家族中的一员并且与肥胖相关。 2011年，芝加哥大学何川教授团队首次证实， FTO蛋白是一种重要的去甲基化酶。ALKBH5是另一种重要的去甲基化酶，对细胞核中的mRNA进行去甲基化修饰。在细胞系中敲低ALKBH5后，mRNA上m6A修饰水平显著上升。 发生m6A修饰的mRNA想要行使特定的生物学功能，需要甲基化阅读蛋白，也称为reader。阅读蛋白主要包括YTH结构域的蛋白、核不均一核糖蛋白（hnRNP）以及真核起始因子（eIF）等。这些阅读蛋白的功能主要包括特异性结合m6A甲基化区域，削弱与RNA结合蛋白同源结合以及改变RNA二级结构从而改变蛋白与RNA的互作。 目前检测m6A所用的技术手段包括高通量测序、比色法以及液相色谱质谱联用（LC-MS），常用的方法主要包括MeRIP-seq、miCLIP-seq、LC-MS/MS以及比色法。 其中LC-MS/MS和比色法能够检测mRNA整体的m6A水平，而MeRIP-seq和miCLIP-seq属于高通量测序手段。 LC-MS/MS在液相质谱的基础上采用串联质谱，获得分子离子峰和碎片离子峰，对碱基同时进行定性和定量分析。 LC-MS/MS法第一步 使用TRIzol提取完总 RNA后，可以用oligodT磁珠或者rRNA去除试剂盒获得包括mRNA、lncRNA等在内的RNA。 第二步 使用核酸酶P1（Nuclease P1）将RNA消化成单个碱基。 第三步 加入碱性磷酸酶和碳酸氢铵后孵育数小时，将样本注射入液相色谱仪，计算各个碱基的含量。 第四步 进入质谱串联分析，单个核糖核苷酸会被打断成五碳糖和嘧啶或嘌呤。 最后 根据m6A和总腺嘌呤的比例就能算出m6A在mRNA上整体的甲基化程度。 LC-MS/MS为最早检测m6A的方法，操作较为繁琐。相对于LC-MS/MS较为繁琐的操作，比色法更为简便。研究人员既可以提取total RNA，也可以利用oligodT磁珠富集mRNA。 <figcaption style="margin-top: calc(0.666667em); padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">图6 m6A检测方法 （A）LC-MS/MS法；（B）比色法。</figcaption> 2012年之前，全基因组或全转录组水平上鉴定m6A修饰的研究领域是一片空白。 2012年Meyer K. D发表于 Cell 上的论文“Comprehensive analysis of mRNA methylation reveals enrichment in 3" UTRs and near stop codons”和Dominissini D发表于 Nature 上的论文“Topology of the human and mouse m6A RNA methylomes revealed by m6A-seq”第一次从转录水平上，大范围、高通量地鉴定了人和小鼠m6A的甲基化水平。 这种方法被称为MeRIP-seq或m6A-seq。 MeRIP-seq操作 第一步先对mRNA进行片段化，接下来使用带有m6A抗体的免疫磁珠对发生m6A甲基化的mRNA片段进行富集，然后将富集到的mRNA片段纯化后构建高通量测序文库进行上机测序。另外需要单独构建一个普通的转录组文库作为对照。最后将2个测序文库放在一起进行生物信息学分析，得到m6A甲基化程度较高的区域（m6A peak）。 这种方法优点是方便快捷成本低廉，可以对发生高甲基化的mRNA区域进行一个定性分析。但是MeRIP-seq只能鉴定m6A高甲基化的区域，并不能做到单碱基的分辨率。 2015年，Bastian Linder等发表在 Nature Methods 的文章“Single-nucleotide-resolution mapping of m6A and m6Am throughout the transcriptome”，第一次从单碱基的水平测定m6A。 这种技术被称为miCLIP-seq。 miCLIP-seq操作第一步对富集完的mRNA进行片段化。 第二步，使用带有m6A抗体免疫磁珠与带有m6A的mRNA片段进行结合。 第三步，使用紫外交联进行免疫共沉淀后，在mRNA片段的3"端连上接头序列，在5"端加上P32放射性标记后进行移膜。 第四步，根据放射性标记进行切膜回收后，对mRNA片段进行反转录和纯化回收。 第五步，对反转录组的cDNA进行环化。 第六步，对环化的cDNA进行复线性化，然后构建测序文库上机测序。 <figcaption style="margin-top: calc(0.666667em); padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">图7 高通量测序检测m6A （A）MeRIP-seq；（B）miCLIP-seq</figcaption> 1. 肿瘤 2020年3月发表于 Cancer Cell 上的综述性文章“m6A Modification in Coding and Non-coding RNAs: Roles and Therapeutic Implications in Cancer”，文章指出，m6A相关修饰酶在肿瘤中的变化不尽相同，环境改变和位点突变均可导致m6A状态的改变，同时m6A参与一些肿瘤靶向治疗基因的调控。 <figcaption style="margin-top: calc(0.666667em); padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">图8 m6A相关修饰酶在肿瘤中的变化</figcaption> 2. 病毒感染 2020年2月发表于 Nature Microbiology 上的文章“N6-methyladenosine modification enables viral RNA to escape recognition by RNA sensor RIG-I”，文章指出，人类偏肺病毒（HMPV）在其RNA中获得m6A，可以模仿正常细胞的RNA，躲避免疫系统的检测。 <figcaption style="margin-top: calc(0.666667em); padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">图9 病毒中m6A的作用</figcaption> 3. 神经脱髓鞘改变 2020年1月发表于 Neuron 上的文章“m6A mRNA Methylation Is Essential for Oligodendrocyte Maturation and CNS Myelination”，文章指出，m6A去甲基化酶METTL14的减少会导致少突胶质细胞的减少及中枢神经的脱髓鞘改变，提示m6A在神经细胞的发育中起着重要的调节作用。 <figcaption style="margin-top: calc(0.666667em); padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">图10 m6A对神经系统发育的调控。</figcaption> m6A的研究热点不断升级，今后会有更多的高分文章出现，关联的疾病也会越来越多。 但是，m6A的检测方法较为繁琐，所需费用也比较高，限制的m6A的研究进展以及临床应用，发展快速简便经济的检测方法是今后m6A检测技术的发展方向。 同时在研究层面，m6A作为十分重要的 RNA 表观遗传学修饰，如何与 DNA、组蛋白表观遗传学协同作用调控基因表达，也需要进一步深入探索。 参考文献 本文首发于“解螺旋”微信公众号

顾问 别做黑嘴就好

信息工程师岗位职责 　　在现在的社会生活中，接触到岗位职责的地方越来越多，岗位职责是指一个岗位所需要去完成的工作内容以及应当承担的责任范围，职责是职务与责任的统一，由授权范围和相应的责任两部分组成。一般岗位职责是怎么制定的呢？下面是我精心整理的信息工程师岗位职责，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。 信息工程师岗位职责1 　　 岗位职责： 　　1、利用生物信息学软件和统计学方法对二代测序数据进行分析研究； 　　2、为客户和销售提供相关技术咨询； 　　3、搜集生物信息学相关文献，设计创建分析流程。 　　 任职要求： 　　1、本科以上学历，生物信息学、生物学、计算机等相关专业； 　　2、1年以上高通量测序生物信息分析工作经验（转录组/微生物方向）； 　　3、熟悉linux操作系统，掌握perl、R等语言； 　　4、熟悉生物信息学各类常用数据库； 　　5、自学能力强，良好的沟通协调能力和团队合作能力。 信息工程师岗位职责2 　　 职责描述： 　　1、负责为二代测序数据编写脚本进行数据分析； 　　2、进行相关生物学数据的采集、整理、整合、挖掘和利用； 　　3、和研发技术部门合作，参与新项目的`设计与开发； 　　4、为实验室提供相关技术支持。 　　 任职要求 　　1、稳定性好、责任心强、有较好的团队合作精神； 　　2、具有生物信息相关背景，熟练使用常见生物信息分析软件、常用的生物学数据库； 　　3、熟练使用Linux系统，至少掌握Python、R、JAVA等语言中的一种； 　　4、本科及以上学历，有相关生物信息学相关分析经验；有肿瘤测序分析或全基因/外显子组分析经验者优先。岗位职责： 　　1、NGS测序数据处理并撰写分析报告 　　2、协助优化生物信息分析流程，提升生物信息学分析流程的标准化和自动化 　　 职位要求： 　　1、具有生物信息学相关专业背景或者实践学习经历； 　　2、熟悉Linux操作系统，能够使用Python、Perl、Shell、C/C++之一进行编程； 　　3、熟悉二代测序技术，会处理相应的数据 　　4、熟悉常用的生物信息学软件、数据库、统计分析软件 　　5、有NGS项目分析经验优先 信息工程师岗位职责3 　　 岗位职责： 　　1、根据公司发展规划，协助总经理确定IT建设规划。 　　2、系统支持，配合开发商完善ERP系统，负责ERP实施，掌握源代码、在已开发模块中提取报表有情KPI相关数据等。 　　3、电子供应链商系统支持，应用维护，系统维护。 　　 岗位能力要求： 　　1、熟悉计算机原理，掌握基本在计算机语言 　　2、熟练运用各种软件、会编程。 　　3、掌握基本在计算机硬件安装，维修知识和技能。 　　4、熟悉信息网络知识和运用。 　　5、熟悉生产制造企业原理。 　　6、具备一定在沟通、理解能力。 ;