基因组snp分析是什么

1）全基因组snp数据格式为 .vcf

2）利用vcftools软件进行格式转换：vcftools --vcf tmp.vcf --plink --out tmp 此时会生成两个文件：tmp.ped 和 tmp.map

3）利用plink软件进行数据格式转换：./plink --noweb --file tmp --make-bed --out tmp 注意，输入文件和输出文件都不需要文件名的后缀，此时生成3个文件：tmp.bed，tmp.bim 和 tmp.fam

4）利用gcta软件进行pca构建

4.1 ./gcta --bfile tmp --make-grm --autosome --out tmp 此时生成一个文件：tmp.grm.gz

4.2 ./gcta --grm tmp --pca 3 --out pcatmp

此时生成两个文件：pcatmp.eigenval 和 pcatmp.eigenvec

5）将生成的pcatmp.eigenvec用文本编辑器打开，在最上面加入一行：1 2 pc1 pc2 pc3（之间以空格隔开），保存 6）打开R软件

6.1 输入文件：a <- read.table(\6.2

绘

散

点

图

：

plot(a$pc1,a$pc2,

pch=c

人类基因组计划

一、HGP：人类基因组计划(Human Genome Project) 二、基因组测序 三、基因组分析

四、其他基因组的测序与分析

人的基因这么少，却能行使复杂的功能的原因： 1. 一个基因对应多个产物：可变剪切和蛋白修饰 2. 垃圾基因的功能：非蛋白编码基因的重要功能

任务与进展

完成四张图：遗传图谱、物理图谱、转录图谱、序列图谱

(一) 遗传图谱（Genetic map） 1. 定义

又称连锁图谱（linkage map)或遗传连锁图谱(genetic linkage map) ，是指人类基因组内基因以及专一的多态性DNA标记(marker)相对位置的图谱，其研究经历了从经典的遗传图谱到现代遗传图谱的过程。

2. 经典的遗传图谱（以基因表型为标记） 3. 现代遗传图谱（以DNA为标记）

多态性（polymorphism）：人的DNA序列上平均每几百个碱基会出现一些变异（variation），并按照孟德尔遗传规律由亲代传给子代，从而在不同个体间表现出不同，因而被称为多态性。

? 第一代多态性标记：限制性片段长度多态性-RFLP

? 第二代多态性标记：短的串联重复序列：小卫星DNA、微卫星DNA ? 第

现代分子生物学课件

第八章 基因组与比较基因组学

现代分子生物学课件

20世纪人类科技发展史上的三大创举1. 1940年代第一颗原子弹爆炸； 2. 1960年代人类首次登上月球； 3. 1990年代提出并基本完成的人类基因组计划(Human Genome Project,HGP) DNA 双螺旋结构的发现者之一、美国国家卫生研究院 (NIH)人类基因组研究所第一任所长J.D.Watson 1990年在 《Science》上撰文指出，与人类登月计划相比，HGP的资金 投入少，但它对人类生活的影响却可能更深远。

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随着这个计划的完成，DNA分子中储藏的有关人类生 存和繁衍的全部遗传信息将被破译，它将不仅帮助我们理 解人类如何作为健康人发挥正常生理功能，还将最终揭开 基因在癌症、早老性痴呆症、精神分裂症等严重危害人类 健康的疾病中的作用。

事实上，对人类自身更深入的了解是人类活动最重要 的组成部分，因为任何自然科学研究，都没有比人类尽快 找出解决自身所面临的人口膨胀、粮食短缺、环境污染、 疾病危害、能源资源匮乏、生态平衡破坏、生物物种消亡 等一系列难题更为重要、更为迫切。3

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基因及基因组研究大事记：1860至1870年 奥地利

题目： 假如你发现一个新基因，请利用基因组学的思路，方法，技术路线设计可行的实验方案，研究它的功能，寻找出它所影响的下游基因，可能与此蛋白相互用的其它蛋白，以及调控它表达的上游基因。

假如在哺乳动物林麝基因组中发现一个新基因，现在要对发现的新基因进行功能研究，主要从以下几个方面进行（张岚等， 2011；卜友泉等，2006）： 1． 通过生物信息学的方法对新基因进行结构及功能的预测

（1）在研究新基因的功能之前，首先要通过克隆试验得到新基因全长cDNA序列。所有的克隆都包括4个步骤，依次为产生DNA片段、连接至载体、转化到受体细胞中扩增和目的序列的筛选鉴别（张岚等，2011）。随着生物信息学的发展，目前还有一种电子克隆的方法，即将所发现的新基因EST 通过数据库比对，相同的unigene或 cluster的EST片段归类在一起，对其进行拼接和校对，尽可能延长获得的片段，最后获得全长cDNA （张丽娟等，2006）。

基因区域的预测（张丽娟等，2006）通过生物信息学的方法，主要从以下几个方面：

一、 对编码区进行统计特性分析。统计数据表明，DNA中密码子的使用频

率并非平均分布，某些密码子使用频率较高，编码区的序列呈现出可察觉的统计特性，即

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第八章 基因组与比较基因组学

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20世纪人类科技发展史上的三大创举1. 1940年代第一颗原子弹爆炸； 2. 1960年代人类首次登上月球； 3. 1990年代提出并基本完成的人类基因组计划(Human Genome Project,HGP) DNA 双螺旋结构的发现者之一、美国国家卫生研究院 (NIH)人类基因组研究所第一任所长J.D.Watson 1990年在 《Science》上撰文指出，与人类登月计划相比，HGP的资金 投入少，但它对人类生活的影响却可能更深远。

现代分子生物学课件

随着这个计划的完成，DNA分子中储藏的有关人类生 存和繁衍的全部遗传信息将被破译，它将不仅帮助我们理 解人类如何作为健康人发挥正常生理功能，还将最终揭开 基因在癌症、早老性痴呆症、精神分裂症等严重危害人类 健康的疾病中的作用。

事实上，对人类自身更深入的了解是人类活动最重要 的组成部分，因为任何自然科学研究，都没有比人类尽快 找出解决自身所面临的人口膨胀、粮食短缺、环境污染、 疾病危害、能源资源匮乏、生态平衡破坏、生物物种消亡 等一系列难题更为重要、更为迫切。3

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基因及基因组研究大事记：1860至1870年 奥地利

基因组组装模型论文

2014年成都理工大学 校内数学建模竞赛论文

题 目 编 号 队编号 参 赛 队 员 姓 名 张萌立 何理 张玲玲 C题-基因组组装 9 学号 201313030206 201305090108 201308050710 专业 计科 空间 财务管理

二0一四年五月二十五日

1

基因组组装模型论文 基因组组装

队编号：9 摘要：本文所要研究的就是全基因组的从头测序的组装问题。

首先，本文简要介绍了测序技术及测序策略，认真分析了基因系列拼装所面临的主要挑战，比如reads数据海量、可能出现的个别碱基对识别错误、基因组中存在重复片段等复杂情况，探讨了当前基因组序列拼接所采用的主要策略，即OLC（Overlap/Layout/Consensus）方法、de Bruijn图方法，且深入探讨了de Bruijn图方法。

其次，针对题中问题，以一条reads为基本单位，分为reads拼接和contig组装两个阶段，其中contig是由reads拼接生成的长序列片段。Reads的拼接阶段主要包括数据预处理、de-Bruijn 图、contig构建等，而contig的组装阶段主要包括序列的相对位置的确定以及重叠部分over

宏基因组测序

目的

研究藻类物种的分类，研究与特定环境与相关的代谢通路，以及通过不同样品的比较研究微生物内部，微生物与环境，与宿主的关系。

技术简介

宏基因组 ( Metagenome)(也称微生物环境基因组 Microbial Environmental Genome, 或元基因组) 。是由 Handelsman 等 1998 年提出的新名词， 其定义为\即生境中全部微小生物遗传物质的总和。它包含了可培养的和未可培养的微生物的基因， 目前主要指环境样品中的细菌和真菌的基因组总和。而所谓宏基因组学 (或元基因组学， metagenomics) 就是一种以环境样品中的微生物群体基因组为研究对象， 以功能基因筛选和/或测序分析为研究手段， 以微生物多样性、 种群结构、 进化关系、 功能活性、 相互协作关系及与环境之间的关系为研究目的的新的微生物研究方法。一般包括从环境样品中提取基因组 DNA, 进行高通量测序分析，或克隆DNA到合适的载体，导入宿主菌体，筛选目的转化子等工作。

宏基因组 ( Metagenome)(也称微生物环境基因组 Microbial Environmental Genome, 或元基因组) 。是由 Handelsman 等

DNA关键词：

WG-BSA (全基因组重测序 BSA)

对已有参考基因组序列的物种的所有作图群体（ F1、 F2、 RIL、 DH 和 BC1等），对亲本进行个体重测序，对某个极端性状材料混池测序，检测 SNP，获得与性状紧密关联的分子标记和精细定位区域，是目前最高效的基因定位方法。通过选取某个极端性状，利用高效率低成本的混池测序技术，勿需开发分子标记进行遗传图的构建，快速定位与性状相关的候选 QTL。

MP-Reseq (多混池全基因组重测序)

针对特有的优良地方品种中的不同品种/品系，通过群体内 pooling 建库的方法，进行全基因组重测序，采用生物信息学方法全基因组范围内扫描变异位点，能快速的定位不同混池样品基因组中明显经过人工或自然选择的区域，检测与性状相关的基因区域及其功能基因。

全基因组个体重测序

基于全基因组重测序的变异图谱通过测序手段结合生物信息分析研究同一物种不同个体之间的变异情况，获得大量的变异信息，如 SNP、 Indel、 SV 等。主要可以快速地获得大量的分子标记以及不同个体在基因组水平上的差异。

全基因组关联分析-GWAS

通过重测序对动植物重要种质资源进行全基因组基因型鉴定，与关注的表型数据进行全基因组关联分

一、生物信息分析流程

获得原始测序序列(Sequenced Reads)后，在有相关物种参考序列或参考基因组的情况下，通过如下流程进行生物信息分析：

二、项目结果说明

1 原始序列数据

高通量测序(如illumina HiSeqTM2000/MiSeq等测序平台)测序得到的原始图像数据文件经碱基识别(Base Calling)分析转化为原始测序序列(Sequenced Reads)，我们称之为Raw Data或Raw Reads，结果以FASTQ(简称为fq)文件格式存储，其中包含测序序列(reads)的序列信息以及其对应的测序质量信息。

FASTQ格式文件中每个read由四行描述，如下：

@EAS139:136:FC706VJ:2:2104:15343:197393 1:Y:18:ATCACG GCTCTTTGCCCTTCTCGTCGAAAATTGTCTCCTCATTCGAAACTTCTCTGT +

@@CFFFDEHHHHFIJJJ@FHGIIIEHIIJBHHHIJJEGIIJJIGHIGHCCF

其中第一行以“@”开头，随后为illumina 测序标识符(Sequence

Identifiers)和描述文字(选择性部分)；第二

一、生物信息分析流程

获得原始测序序列(Sequenced Reads)后，在有相关物种参考序列或参考基因组的情况下，通过如下流程进行生物信息分析：

二、项目结果说明

1 原始序列数据

高通量测序(如illumina HiSeqTM2000/MiSeq等测序平台)测序得到的原始图像数据文件经碱基识别(Base Calling)分析转化为原始测序序列(Sequenced Reads)，我们称之为Raw Data或Raw Reads，结果以FASTQ(简称为fq)文件格式存储，其中包含测序序列(reads)的序列信息以及其对应的测序质量信息。

FASTQ格式文件中每个read由四行描述，如下：

@EAS139:136:FC706VJ:2:2104:15343:197393 1:Y:18:ATCACG GCTCTTTGCCCTTCTCGTCGAAAATTGTCTCCTCATTCGAAACTTCTCTGT +

@@CFFFDEHHHHFIJJJ@FHGIIIEHIIJBHHHIJJEGIIJJIGHIGHCCF

其中第一行以“@”开头，随后为illumina 测序标识符(Sequence

Identifiers)和描述文字(选择性部分)；第二