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6、高通量測序數(shù)據(jù)分析

作者:lmzly 來源:本站 發(fā)布時間: 2011-11-24 11:03  瀏覽次數(shù):
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6-1基本數(shù)據(jù)分析:

(1)   序列前處理工作,包括成對測序數(shù)據(jù)的序列匹配,裁減低質(zhì)量部分,數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換等

(2)   序列拼接,Scaffolding,對454數(shù)據(jù)的homopolymer進(jìn)行修正等。

(3)   用多種主流基因預(yù)測軟件預(yù)測基因并挑選最合適的代表基因結(jié)構(gòu)。

(4)   tRNA/rRNA識別和分類。

(5)   基因組GC含量分析,并識別特異區(qū)域。

(6)   基因功能注釋(包括同源注釋和蛋白結(jié)構(gòu)域識別)。

(7)   基因功能分類,參照Gene OntologyCOG標(biāo)準(zhǔn)(由用戶指定標(biāo)準(zhǔn))。

 

6-2、生物信息高級分析:

(1)   提供圖型化界面由用戶人工確認(rèn)基因結(jié)構(gòu)和基因功能注釋。

(2)   重復(fù)序列識別和分類。

(3)   基因家族識別和聚類。

(4)   基因功能聚類,參照FunCatDB標(biāo)準(zhǔn)。

(5)   代謝調(diào)控途徑識別和重建。

(6)   轉(zhuǎn)錄因子(Transcription Factor)識別和分類分析。

(7)   分泌蛋白識別和分析。

(8)   蛋白激酶識別和分析。

(9)   轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白(Transporter)識別和分析。

(10)  假基因(pseudogene)識別和分析。

(11)  SSR標(biāo)記模式識別和預(yù)測。

6-3、表達(dá)組深度測序分析:

(1)   深度測序Mapping和表達(dá)差異統(tǒng)計(jì)分析。

(2)   cSNP識別。

(3)   依據(jù)表達(dá)量進(jìn)行基因功能聚類,由已知基因推斷未知基因功能。

6-4、比較基因組分析

1Synteny block分析。

2)其他比較基因組分析。

 

6-5、基因組數(shù)據(jù)庫構(gòu)建

(1)   構(gòu)建項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫:

(2)   項(xiàng)目整體介紹(包括一些個性化圖片等)。

(3)   BLAST序列比對界面。

(4)    基因組總體結(jié)構(gòu)瀏覽界面(GenomeBrowser)。

(5)     分類基因?yàn)g覽界面(FunCatDBGene Ontology樹形瀏覽各   類別的基因)

(6)   有特色的基因家族瀏覽界面(需用戶提供驗(yàn)證過的數(shù)據(jù))。

(7)   有特色的代謝調(diào)控途徑瀏覽界面(需用戶提供驗(yàn)證過的數(shù)據(jù))。

 

 

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