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生物序列比对的几种应用场景(图文)

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白墨石
发布2022-12-02 16:41:34
7581
发布2022-12-02 16:41:34
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文章被收录于专栏:生信情报站

今天和大家讨论几种序列比对的应用场景,

当然只是抛转引玉,如果小伙伴有其他应用场景,欢迎讨论

一、物种/基因的进化

二、基因组学

2.1 比较基因组学揭示保守区

2.2 比较基因组学揭示功能元件

例如上图的基因外显子对老鼠、鸡、鱼都非常保守

2.3 全基因组比对揭示直系同源片段

2.3 相关算法

  • 计算替换和间隙的数量
  • 估计突变的数量(包括反向突变的估计)
  • 扫描保守区
  • 估计受约束的“隐藏状态”的概率:HMM
  • 使用系统发育来估计树突变率
  • 允许树的不同部分有不同的比率:系统发育学

三、不同功能的进化特征

3.1 蛋白质编码基因

  • 密码子替换频率
  • 开放阅读框的保守性

3.2 RNA结构

  • 补偿性变化
  • G-U替换

3.3 microRNAs

  • 结构特征:loops,pairs
  • 与3’UTR基序的关系

3.4 调控基序

  • 突变
  • 保守性

四、引物设计

做湿实验的小伙伴常用技能

五、参考基因组比对

应该是大家最常用的一种,将 reads 比对到参考基因组。

每个比对软件都有自己的一套比对算法,详细可以参考 bowtie2,hisat2,star 的官方文档。

如果感兴趣可以去我博客转转:

STAR(测序序列与参考序列比对)https://cloud.tencent.com/developer/article/1849258

bowtie2(测序序列与参考序列比对)https://cloud.tencent.com/developer/article/1772432

生物信息之多序列比对,进化树分析,保守位点分析 https://cloud.tencent.com/developer/article/1772420

从水果连连看到两条序列比对 https://cloud.tencent.com/developer/article/1894276

参考:

Machine Learning for Genomics (2020)

Deep Learning in the Life Sciences (2021)

《生物信息学》(樊龙江)

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2022-07-16,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 一、物种/基因的进化
  • 二、基因组学
    • 2.1 比较基因组学揭示保守区
      • 2.2 比较基因组学揭示功能元件
        • 2.3 全基因组比对揭示直系同源片段
          • 2.3 相关算法
          • 三、不同功能的进化特征
            • 3.1 蛋白质编码基因
              • 3.2 RNA结构
                • 3.3 microRNAs
                  • 3.4 调控基序
                  • 四、引物设计
                  • 五、参考基因组比对
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