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生物信息分析软件如何自动更新

发布时间:2023-08-28 03:37:54

A. 列举常用的生物信息学数据库及序列对比常用软件及特点

一般来说所用的分析工具有在线跟下载的 下面简要列举一些常用在线软件的使用 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些。一、步骤:
打开google 首页,搜索VecScreen,进入VecScreen首页,复制序列,运行,View report。
二、结果:
输出序列长度918bp,
载体序列的区域456bp——854bp.
克隆载体:M13mp18 phage,pGEM-13Zf(+),pBR322,pRKW2。
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。
一、步骤:
进入google首页,进入ICBI主页,对序列进行BLAST。得出序列是human的。
进入google首页,搜索RepeatMasker,进入RepeatMasker主页,进入RepeatMasking,复制序列,DNA source选择human,运行!点击超链接,在结果中选择
Annotation File :RM2sequpload_1287631711.out.html
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。一、步骤:
进入google首页,搜索CpGPlot,进入CpGPlot主页,program中选择cpgreport复制序列,运行!
二、结果:

CpG岛的长度:385bp
区域:48——432;
GC数量:Sum C+G=297,百分数=77.14
Obs/Exp:1.01
4、预测下面序列的启动子,输出可能的启动子序列及相应的位置。一、步骤:
进入google首页,进入ICBI主页,对序列进行BLAST。得出序列是human的
进入google首页,搜索Neural Network Promoter Prediction,进入主页,复制序列,选择eukaryote,运行!
二、结果:

位置:711—761 ,1388—1438,1755—1805;
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。一、步骤:
进入google首页,进入ICBI主页,对序列进行BLAST。得出序列是human的
进入google首页,搜索Splice Site Prediction,进入主页,复制序列。Organism选择Human or other。其他默认,运行!
二、结果:
供体:

受体:
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)。一、步骤:
进入google首页,进入ICBI主页,对序列进行BLAST。得出序列是Zea的
进入google首页;搜索NCBI,进入主页,选择all resources(A~Z),选择O,选择ORF finder。复制序列,默认,运行!
二、结果:ORF图
三、步骤:进入google首页,搜索GENESCAN,进入主页,Organism:Maize, ,其他默认,运行!
四、结果:
G7、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。
一、步骤:进入google首页,google in English,搜索REBASE,进入主页, 分别输入AluI、MboI、EcoI,运行!
在MboI中选择第一个,EcoI选择第二个。
二、结果:
ENSCAN图
8、使用引物设计工具,针对下列未知序列设计一对引物,要求引物长度为20-25bp,扩增产物长度300-500bp,退火温度为50-60℃。请写出选择的一对引物(Forward Primer and Reverse Primer)、及相应的GC含量、引物的位点、Tm值和产物长度。一、步骤:进入google首页,搜索genefisher,进入主页,复制fasta格式,chechk input, sunmit, ; ;设置一下引物长度为20-25bp,扩增产物长度300-500bp,退火温度为50-60℃; 。
二、结果:

GC含量:

引物的位点:

Tm值:

产物长度:。

9、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。
一、步骤:
进入google首页,进入ICBI主页,对序列进行BLAST,得知是linear。
进入google首页,搜索NEBcutter 2.0,进入主页,选择linear,运行!选择custom digest, ,把“1”改为“4”,选择平末端,后digest。View gel。选择1.4% agarose和Marker为100bp。
二、结果:

然后就是蛋白质的了一般都在expasy里swiss-prot 适用于检索的 compute pi/mw 求理论分子量 分子量 protparam物理化学性质 protscale亲水性疏水性 peptidemass分析蛋白酶和化学试剂处理后的内切产物
NCBI(www.ncbi.nlm.nih.gov)-GenBank数据库

数据库相似性搜索——核酸序列与核酸数据库比较(BLASTN)
蛋白质序列与数据库中蛋白质序列比较(BLASTP)
两序列比对(Align two sequences)

DNA序列分析——ORF Finder(www.ncbi.nlm.nih.gov/gorf/gorf.html)

分析实验序列外显子部分——GENSCAN(http://genes.mit.e/GENSCAN.html)
分析实验序列的可能酶切位点——NEBcutter2.0 (http://tools.neb.com/NEBcutter2/index.php)
注: Custom digest -- view gel

限制性内切酶数据库——REBASE(http://rebase.neb.com/rebase/rebase.html)

设计引物扩增实验序列——Genefisher
Primer 3

蛋白质序列分析及结构预测:
1.预测蛋白质的分子量及等电点:ExPASy(Compute pI/Mw)
2.分析蛋白质的基本物理化学性质:ExPASy(ProtParam)
3.分析蛋白质的亲水性和疏水性:ExPASy(ProtScale)
4.分析蛋白质在各种蛋白酶和各种化学试剂处理后的内切产物:ExPASy(PeptideMass) [* :kinase K]
5.分析蛋白质的信号肽:ExPASy(SignalP)
6.预测蛋白质的二级结构:ExPASy(Jpred 3)

多物种分子系统发育分析:EMBL(www.ebi.ac.uk/embl/)--Toolbox--Clustal2W

人脂联素蛋白质序列:NP_004788
人类胰岛素生长因子IB前体:P05019

B. 生物信息学常用的软件有哪些

NCBI(www.ncbi.nlm.nih.gov)-GenBank数据库

数据库相似性搜索——核酸序列与核酸数据库比较(BLASTN)
蛋白质序列与数据库中蛋白质序列比较(BLASTP)
两序列比对(Align two sequences)

DNA序列分析——ORF Finder(www.ncbi.nlm.nih.gov/gorf/gorf.html)

分析实验序列外显子部分——GENSCAN(http://genes.mit.e/GENSCAN.html)
分析实验序列的可能酶切位点——NEBcutter2.0 (http://tools.neb.com/NEBcutter2/index.php)
注: Custom digest -- view gel

限制性内切酶数据库——REBASE(http://rebase.neb.com/rebase/rebase.html)

设计引物扩增实验序列——Genefisher
Primer 3

蛋白质序列分析及结构预测:
1.预测蛋白质的分子量及等电点:ExPASy(Compute pI/Mw)
2.分析蛋白质的基本物理化学性质:ExPASy(ProtParam)
3.分析蛋白质的亲水性和疏水性:ExPASy(ProtScale)
4.分析蛋白质在各种蛋白酶和各种化学试剂处理后的内切产物:ExPASy(PeptideMass) [* :kinase K]
5.分析蛋白质的信号肽:ExPASy(SignalP)
6.预测蛋白质的二级结构:ExPASy(Jpred 3)

多物种分子系统发育分析:EMBL(www.ebi.ac.uk/embl/)--Toolbox--Clustal2W

人脂联素蛋白质序列:NP_004788
人类胰岛素生长因子IB前体:P05019

C. 生信分析怎么学

学习生信分析需要具备一定的计算机、生物学和统计学知识,建议按以下步骤学习:

1. 建立基础知识:先学习生物学、计算机科学和统计学的基础知识,掌握常用的生物学术语和基本的编程概念。可以参考一些经典教材如《生物信息学导论》、《R语言实战》等。

2. 学习常用工具和软件:学习生物信息学分析中常用的工具和软件,例如NCBI、BLAST、UCSC等数据库和软件,学习Linux操作系统和常用命令,掌握编程语言如Perl、Python、R等的使用。

3. 参加课程或培训:参加一些线上或线下的课程或培训,例如Coursera上的生物信息学课程、培训班、讲座等,了解生物信息学分析的流程和方法,掌握实践技能。

4. 实践和练习:通过实际项目的实践,积累经验和技能。可以通旅模过参加竞赛、学术项目或者开源社区的项目来进行实践。

5. 学习交流:通过参加学术会议、讨论组、社区等启镇李悄迟渠道,与其他从业人员交流和分享经验,了解最新的技术发展和应用实践。

总之,星科SCIER认为学习生信分析需要综合多个学科知识,需要不断实践和练习,才能熟练掌握相关技能。

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