测序比对使用什么软件 测序比对软件
摘要:如何使用DNAMAN软件制作序列比对图 比对,就是将要比的序列分别load到每个channel 就有啦你可以看软件中help 简单说,将测序的序列打开 就可以看到比对结果了 有问题可以联系我,到终止密...
发布日期:2020-10-20如何使用DNAMAN软件制作序列比对图
比对,就是将要比的序列分别load到每个channel.就有啦你可以看软件中help.简单说,将测序的序列打开.就可以看到比对结果了.有问题可以联系我,到终止密码子,copy到新的空白文档.load该文档到channel,点击protein一栏中的translation,点击sequence-allignment,找到你翻译的atg起始...
关于TA克隆测序结果的几个问题,用的是PMD19
基因组注释分析主要包括哪些内容基因组注释包括以下方面的内容:(1)重复序列的预测。
通过比对已知的重复序列数据库,找出序列中包含的重复序列,识别类型并转化为N或者X,统计各种类型重复序列的分布。
(2)编码基因的预测。
通过将转录组或EST数据比对到拼接后的基因组序列上,找出编码基因位置,预测编码基因结构。
或者通过专业的外显子预测软件,预测编码基因的外显子结构。
(3)小RNA基因的预测。
通过比对已知的小RNA的数据库,或者通过生物信息(bioinformation)学软件预测,找出这些小RNA基因,并进行分类。
(4)调控序列和假基因的预测。
基因功能的注释,使用的数据库包括NT/NR,SwissProt/TrEMbl,InterPro,KEGG,COG,Geneontology等,使用比对的方法,如blast,找出同源相近的基因,并注释功能。
获得了大量的测序数据,可以进行哪些研究
随着学科的发展,目前许多研究都涉及高通量数据分析(highthroughputdataanalysis)。
比较常见的是测序结果分析,例如RNA-seq、CHIP等等。
众所周知,数据分析是高通量测序应用于生物研究最关键的步骤,分析不好,得到的海量数据无异于一堆垃圾。
下面是刚刚接触高通量测序数据分析的同学可能比较关心的几个问题。
需要说明的是:这些都是基于微生物领域且数据量不是特别大的情况。
其它领域(植物、动物、医学等等)的高通量测序数据处理我暂时还不太了解。
1.是不是一定要用大型计算机?除了序列拼接组装以外,其它分析不是一定要大型计算机,在普通的PC上也可以进行一些处理,当然,买一台或几台高性能的工作站电脑,能显著加快数据处理的速度。
2.是不是一定要用Linux系统?也不一定非用Linux不可,在Window下可以完成部分数据处理。
如果你想以后长期从事高通量测序数据分析工作,熟悉Linux是必须的,但是如果你是为了处理一下数据混混毕业(中国有很多研究生是这样,这是事实),我觉得没必要额外花些时间去学习使用Linux,虽然现在Linux已经变得不那么难用了。
3.序列拼接又要用大型计算机又要用Linux系统怎么?方法有两个:(1)找商业公司组装拼接,(2)用亚马逊的云计算服务。
4.是不是必须自己写些程序?数据处理中经常要对文本文件中的内容进行调整、筛选、比对,据我所知现在还没有什么软件可以非常灵活的完成这些操作,将来也很难有,因为这些操作都是与实际数据相关的,没有统一的规律。
现在大部分人都是用脚本程序来完成这些任务,因此数据分析过程中需要自己写点程序。
在这方面比较适合的编程语言是Python和Perl,我觉得Python比较好用也比较有前途,但很多人还是用Perl,问其原因,得到的答复是是师兄师姐都用Perl,不得不用Perl。
5.数据如何分析?这个问题太难回答了,并且我觉得目前及将来很长一段时间,在网上应该找不到像DGGE操作步骤、T-RFLP操作步骤、DGGE数据分析方法等这类非常详细的教程类的东西。
因为高通量测序技术及其数据分析方法现在发展非常快,时刻在变。
唯一的法就是自己去研究Paper,研究相关软件的说明书。
6.高通量测序数据处理软件下面是几个被广泛使用的高通量测序数据分析软件,主要是针对微生物的,并且主要用于分析16SrDNAPCR产物或宏基因组(Metagenome)高通量测序数据,了解样品中细菌或古菌等微生物的种群及功能的多样性和丰度。