gwas全基因组关联分析流程

全基因组关联分析(GWAS)解决方案

※ 概述

全基因组关联研究（Genome-wide association study，GWAS）是用来检测全基因组范围的遗传变异与 可观测的性状之间的遗传关联的一种策略。2005年，Science杂志报道了第一篇GWAS研究——年龄相关性黄 斑变性，之后陆续出现了有关冠心病、肥胖、2型糖尿病、甘油三酯、精神分裂症等的研究报道。截至2010年 底，单是在人类上就有1212篇GWAS文章被发表，涉及210个性状。GWAS主要基于共变法的思想，该方法是 人类进行科学思维和实践的最重要工具之一；统计学研究也表明，GWAS很长时期内都将处于蓬勃发展期（如 下图所示）。

基因型数据和表型数据的获得，随着诸多新技术的发展变得日益海量、廉价、快捷、准确和全面：如

Affymetrix和Illumina公司的SNP基因分型芯片已经可以达到2M的标记密度；便携式电子器械将产生海量的表型 数据；新一代测序技术的迅猛发展，将催生更高通量、更多类别的基因型，以及不同类别的高通量表型。基于 此，我们推出GWAS的完整解决方案，协助您一起探索生物奥秘。

※ 实验技术流程

※ 基于芯片的GWAS

Affymetrix公司针对人

nature上一篇关于真核基因组注释综述的中文翻译

真核基因组注释入门指南

doi:10.1038/nrg3174

Mark Yandell 和 Daniel Ence

Department of Human Genetics, Eccles Institute of Human Genetics, School of Medicine, University of

Utah, Salt Lake City, Utah 84112-5330, USA.

Correspondence to M.Y. e-mail:

摘要：基因组测序价格的下降给考虑进行基因组测定和注释的研究团体带来了显著的影响。基因组注释项目普遍变成由单个实验室实施的小规模事件。尽管注释一个真核基因组已经可由非专业人士完成，但仍较难。本文综述了基因组注释的概貌、相关软体并描述了一些最适用的方法。

引言：测序费用下降如此快以致单个实验室也能支付人类基因组的测定。 尽管测序变得容易了，许多因素却使基因组注释却变得更难：

首先，第二代测序平台的更短的原始读长意味着现在基因组组装很少获得接近果蝇和人类基因组那样用经典shotgun组装的结果。

第二，许多近来测定的基因组具有的独特性也带来了挑战，尤其是对基

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

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微生物全基因组范围内的最小基因组研究进展

微生物全基因组范围内的最小基因组研究进展

摘 要：最小基因组是当前合成生物学研究的热点，从全基因组代谢网络研究入手，介绍了最小基因组研究的必要性和技术方法，并对其在工业微生物分子育种中的应用进行分析，综合阐述了最小基因组研究的发展前景。

关键词：微生物；全基因组；最小基因组；分子育种 中图分类号：Q933；Q344+.13 文献标识码：A 文章编号：1001-3547（2013）24-0009-03 1 基因组代谢网络

如今，伴随着高通量测序技术的应用和费用的降低，全基因组测序技术也越来越受欢迎。通过基因组测序，对基因进行功能注释，把基因编码蛋白所催化的生化反应称为一个代谢网络，通过计算机转化为数学模型，再用试验数据加以验证，提出假设，能够对生物体以及生物现象作出预测，是合成生物学研究中的一个重要的研究手段[1]。 2 研究最小基因组的必要性

最小基因组是指在最合适的条件下维持细胞生长繁殖所必需的最少基因[2]，优势小基因组菌株是指含有特殊功能基因/簇的最小基因组菌株。通过对菌株基因组的减缩，可以达到如下目的：①可以

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。

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

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

真核基因组分析常规流程

一，二代数据质量控制

二代测序数据质量控制软件FastQC 分析的内容包括： 测序数据的基本信息 每个碱基的质量值

每条reads序列的质量值 每条序列的ATCG组成 每条序列N的含量 每条序列的长度分布 序列中duplication程度 K-mer信息

软件信息：http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/

二，数据过滤

过滤掉低质量值的reads 过滤掉接头

过滤掉N含量多的reads 过滤掉长度过短的reads 过滤掉PCR重复 三，组装

组装软件可以根据基因组情况选择，具体方法参看软件说明。

四，组装结果评估

1） 将组装用reads回贴到组装的基因组上，看reads mapping rate 来评估组装的质量

可以使用bwa来比对，samtools来统计 2） 使用CEGMA来评估组装的完整性

CEGMA (Core Eukaryotic Genes Mapping Approach) is a pipeline for building a setof

high reliable set of gene annotations i

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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

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