基因

这项研究早就落实下来的，还是比较有用的。

肿瘤突变负荷（TMB）被定义为每百万碱基中被检测出的，体细胞基因编码错误、碱基替换、基因插入或缺失错误的总数。

你的目的条带出来了吗？根据我的经验，只要目的条带出来就可以回收拿去测序了。。纠结那个100bp的条带会拖慢你的实验进度，你觉得呢？不如继续下面的步骤的同时回头再考虑这个问题。。

热稳定DNA聚合酶、原料等。

决定冠状病毒侵染对象和侵染能力正常来说是由冠状病毒的基因决定的。冠状病毒是rna病毒所以决定他的基因正常来说也是他上面的基因。

related 的意思是“与之有关联”。附图的第一行表述是苹果，这是苹果的基因注释？？

你好，很高兴为你解答：癌基因是基因的一类，指人类或其他动物细胞（以及致癌病毒）固有的基因，又称转化基因，激活后可促使正常细胞癌变、侵袭及转移。癌基因激活的方式包括点突变、基因扩增、染色体重排、病毒感染等。癌基因激活的结果是其数目增多或功能增强，使细胞过度增殖及获得其他恶性特征，从而形成恶性肿瘤。分类1.病毒癌基因病毒癌基因指反转录病毒的基因组里带有可使受病毒感染的宿主细胞发生癌变的基因。2.细胞癌基因在正常人及高等动物中，细胞癌基因是普遍存在的，因此又称原癌基因。在每一个正常细胞基因组里都带有原癌基因，但它不出现致癌活性，只是在发生突变或被异常激活后才变成具有致癌能力的癌基因。原癌基因家族1.ras家族ras基因家族是最常见的癌基因家族，对正常细胞的增殖和分化起重要调节作用，是目前所知最保守的一个癌基因家族。2.myc家族myc基因是目前研究最多的一类核蛋白类癌基因，包括C-myc、N-myc、L-myc、R-myc4种。myc基因在恶性肿瘤中的显著特征之一就是经基因扩增和基因突变的方式激活，出现双微染色体和染色体的均染区。激活后的myc基因大量表达myc蛋白，对细胞生长分化起重要作用。3.src家族产物具有蛋白酪氨酸激酶活性，能促进增殖信号的转导，定位于细胞内面或跨膜分布。4.sis家族编码的p28，能刺激间叶组织的细胞分裂增殖。5.myb家族核内转录因子。

木栓形成层的形成过程涉及到多个基因的调控，其中形成层相关的基因包括：1、MYB类转录因子基因：这是调控木栓形成的主要基因家族之一，包括MYB41、MYB42等基因，它们参与了木栓的分化、发育和生物合成等方面的调控。2、NAC转录因子基因：这是另一个重要的基因家族，包括NAC1、NAC2、NAC3等基因，它们与MYB基因共同调控了木栓的分化、细胞壁合成和木栓形成相关的基因表达。3、WRKY类转录因子基因：这些基因参与了木栓形成过程中的逆境应答和调控，如WRKY33、WRKY40、WRKY44等基因。4、C3H类转录因子基因：这些基因在木栓形成过程中也发挥了重要的作用，如C3H14、C3H17等基因。

全球有大约有180万种已经被命名的真核生物（具有细胞核结构的生物，一般较为高等），2018年11月启动的地球生物基因组计划（Earth BioGenome Project, EBP）旨在对所有的这些已知的真核生物进行基因组测序，以基因组数据和基因组学研究促进全球生物多样性的保护和利用。 这个雄伟的计划由加州大学戴维斯分校基因组学家哈瑞斯·莱文等人和华大集团的基因组学家杨焕明、徐讯、张国捷等联合倡议启动。 EBP的前两年（即2018-2020年）为项目的启动阶段，从2020年底项目第一阶段开始，过去的一年是项目的起步之年，也是取得重要进展的一年。 近日，《美国科学院院刊》（ PNAS ）发布了EBP特别专辑，其中收录了两篇华大参与的文章， 重点回顾了EBP项目在起步之年取得的重大进展和未来面临的挑战，以及绿色植物基因组研究的现状 。 PNAS 官网截图 对于项目的前两年而言，核心任务是推动国际合作，吸纳更多团队和合作方加入，同时，制订一系列的标准和规范，各方在约定的规范下，有计划地完成更多的基因组测序工作。 为此， EBP项目完善了整体的组织和管理，建立了包括样本收集和凭证中心、基因组技术中心、附属专项中心等国际交流组织，并制定了多项标准规范， 内容涉及项目参与、数据分享、知识产权获取及分享等，并以此来促进项目参与者的多元化、公平性、包容性、正义性。 在制订项目合作框架的基础上，目前43个EBP附属项目，涵盖了大多数主要的真核生物类群，对博物馆藏品和野外生物学家提供的数万个高质量样本进行了存取。成员机构和附属项目的地理多样性，则涵盖了除南极洲外，其余所有大陆的21个国家。作为非洲生物基因组计划的一部分，第一批非洲生物多样性基因组项目在2021年上线。 未来，EBP还计划将成员机构和附属项目进一步扩展到世界其他生物多样性地区，包括印度次大陆、东南亚和南美洲。 EBP的最终成功，需要在发展中国家建立科学能力。 在启动阶段，基因组测序工作已经有条不紊地开展起来，完成了对1,719个真核生物物种的基因组测序。所有这些物种的基因组组合，都存放在公共的数据库中。其中，有316个达到了“参考基因组”水平，即符合EBP制订的“参考基因组”标准。 这些基因组代表了分类学上200多个不同的非冗余的科。在此之外，还有3,021个科级别的参考基因组在2021年完成。因此， 到2021年底，即项目的第一个完整年度，大约有3,200个科级分类至少有一个参考基因组被采样，这相当于完成了项目第一阶段目标的34% 。 随着项目的推进，其他具有互补性目标的大规模倡议也加入了项目中，成为附属项目，包括BIOSCAN和全球病毒组计划（Global Virome Project）等。BIOSCAN的目标是获取地球上的每一个真核生物物种的DNA标签（DNA barcode），这对EBP的样本可靠性验证和获取稀有样本进行测序至关重要。与全球病毒组计划的合作，则创造了一个令人兴奋的途径，以确定与其宿主物种相关的潜在致病病毒，并为生物监测战略的开发提供了可能。 这些项目之间的高度协调，将对生物多样性研究和 社会 成果产生协同效应。 然而， 项目在取得重大进展的同时，也面临着极大的挑战。其中，最大的挑战在于难以获得样本。 虽然大约50%分类学上科级别的样本，可以从全球基因组多样性网络（Global Genome Biopersity Network）的现有样本中获得，但是从许多国家获得样本可能需要不同的许可程序，少则持续数周，多则持续数年。此外，还有更多的样本需要重新采集，这也带来了样本鉴定、保存和运输等方面的巨大挑战。 与此同时，在获得样本的基础上，对如此众多的物种进行测序，其工作量也是巨大的。按照项目计划，第一阶段，每年必须生产近3,000个基因组，即在3年内完成大约一万个基因组测序，这同样给样本采集、运输、测序，以及后续的数据分析，带来了极大的挑战。 此外，完成项目所需的经费也是巨大的，当前的组织方式是让更多的附属项目自行筹措经费，后续进一步协助各个附属项目申请经费，并获得更多项目整体执行的经费，这都将是重要的挑战。 鉴于地球生物多样性的不稳定状况，地球生物基因组计划及其附属项目必须实现其宏伟的目标。用大卫·艾登堡的话说：“ 灭绝即永恒，我们必须马上行动。 ”（Extinction is forever—so our action must be immediate.） 每个真核生物物种都是数百万年进化的产物。它们的基因组中记录的秘密，可以从根本上改变我们对地球上生命进化的理解—它的存在和本质—并可能带来全新的方法，以 减轻气候变化对生物多样性的影响，改善农业，发展可持续的全球生物经济，拯救物种和修复生态系统，以及预防未来的大流行病 。地球生物基因组项目的开展，意义重大。

基因型在杂交后为TtRr Ttrr ttRr ttrr TtRR ttRR六种表型为TR，Tr，tR， tr四种

首先染色体异常是会遗传的，也就是说有极大的可能是跟他父母有关系，但是也可能是基因突变的结果，与环境、饮食等有关。他的兄弟姐妹应该有一定的几率，但并不是全部。

不清楚,还是咨询下专业的医生吧,不过听说这个病,花费是比较高的,一般家庭都是难以承担的,实在拿不出来的,其实也是可以求助社会的

楼上的回答我很是好奇。先谈癌基因（oncogene）。楼主提到的癌基因，我的理解应该是proto-oncgene（原癌基因）。正常的proto-onc，它的功能是促进正常细胞生长、增殖、分化、发育（注意，proto-onc并非抑制细胞生长，也就是说它对细胞的增殖是正向调控的）。proto-onc的这种正向调控，导致细胞存在无限增殖潜在可能性。因而proto-onc的表达必须受到负调控因素的抑制才能使细胞有限的增殖和分化。所以真正对细胞增殖分化起直接调控（抑制）作用的是anti-onco（抑癌基因）而不是proto-onc。因此，楼上从“原核细胞也有增值、分裂。那它就有控制增殖的基因”反推“故原核细胞有癌基因”，是完全站不住脚的。 对于多细胞生物来讲，通过细胞分裂周期的调控来限制细胞的增殖分化以实现组织、器官、及个体的稳定性，这种从局部到整体的模式，其意义相信我们都能理解。但对于单细胞生物，原核细胞来讲，这种调控有什么意义？实验室里做出来的生长曲线，稳定期、衰亡期的出现只是受到营养物质及次级代谢废物等等外因的影响而产生的，并非由特定基因调控。也就是说给你一个E. coli，只要有足够丰富的营养物质，那么它就能无限增殖直至外界环境不再适于它生长。 当然，你可能可以找到病毒癌基因（virus oncogene）这个概念，然，v-onc是针对病毒的宿主细胞而非病毒本身而言的；同时，对于单细胞的酵母来讲，在它基因组中也同样发现了proto-onc，但，需要注意的是，酵母却是真核细胞。

楼上的回答我很是好奇。先谈癌基因（oncogene）。楼主提到的癌基因，我的理解应该是proto-oncgene（原癌基因）。正常的proto-onc，它的功能是促进正常细胞生长、增殖、分化、发育（注意，proto-onc并非抑制细胞生长，也就是说它对细胞的增殖是正向调控的）。proto-onc的这种正向调控，导致细胞存在无限增殖潜在可能性。因而proto-onc的表达必须受到负调控因素的抑制才能使细胞有限的增殖和分化。所以真正对细胞增殖分化起直接调控（抑制）作用的是anti-onco（抑癌基因）而不是proto-onc。因此，楼上从“原核细胞也有增值、分裂。那它就有控制增殖的基因”反推“故原核细胞有癌基因”，是完全站不住脚的。 对于多细胞生物来讲，通过细胞分裂周期的调控来限制细胞的增殖分化以实现组织、器官、及个体的稳定性，这种从局部到整体的模式，其意义相信我们都能理解。但对于单细胞生物，原核细胞来讲，这种调控有什么意义？实验室里做出来的生长曲线，稳定期、衰亡期的出现只是受到营养物质及次级代谢废物等等外因的影响而产生的，并非由特定基因调控。也就是说给你一个E. coli，只要有足够丰富的营养物质，那么它就能无限增殖直至外界环境不再适于它生长。 当然，你可能可以找到病毒癌基因（virus oncogene）这个概念，然，v-onc是针对病毒的宿主细胞而非病毒本身而言的；同时，对于单细胞的酵母来讲，在它基因组中也同样发现了proto-onc，但，需要注意的是，酵母却是真核细胞。

25种，22种复等位基因相互形成的基因型由于完全显性共有22种表现型，包括最后一对隐性纯合子，三种共显性基因之间能形成三种基因型，是三种表现型，所以共有25种表现型。

找甲基化位点也就CpG岛一般是有以下几个方法：1. MSP,亚硫酸氢盐转化后,将你想测的基因区域（如启动子区）转入细菌质粒中,进行测序（金标准）.挑克隆7/10是甲基化的克隆认为这个位点70%甲基化.大概可以测400+片段,但是问题是没有办法太精确,因为测得越多越精确,测太多太贵.2. 焦磷酸测序,这里指的是Qiagen的PyroMark焦磷酸测序,亚硫酸氢盐转化后,对于启动子片段进行PCR扩增,测序,测出甲基化程度,仪器中Q24有FDA的认证,可以合作开发开发试剂盒.大概可以测60-70bp片段,胜在快速和稳定,但是引物设计成功率不高50%左右,适合小样本.3. MassARRAY平台进行甲基化检测,用的是质谱法,也是亚硫酸氢盐转化,针对目标片段可以最多到500bp,但是问题是要求样本量一般比较大,位点数*样本数要等于384才好做,至少大于300因为那东西一张片子384,用两次就废了,一周不用完也废了.4. 甲基化芯片如果你一还没有找到基因那你用这个做个初筛不错.5. 甲基化测序,这个比较高端,也比较贵,25000一个,一般来说是去筛选未知的一些甲基化位点的方式,全基因组范畴,效果拔群.

找甲基化位点也就CpG岛一般是有以下几个方法：1. MSP,亚硫酸氢盐转化后,将你想测的基因区域（如启动子区）转入细菌质粒中,进行测序（金标准）.挑克隆7/10是甲基化的克隆认为这个位点70%甲基化.大概可以测400+片段,但是问题是没有办法太精确,因为测得越多越精确,测太多太贵.2. 焦磷酸测序,这里指的是Qiagen的PyroMark焦磷酸测序,亚硫酸氢盐转化后,对于启动子片段进行PCR扩增,测序,测出甲基化程度,仪器中Q24有FDA的认证,可以合作开发开发试剂盒.大概可以测60-70bp片段,胜在快速和稳定,但是引物设计成功率不高50%左右,适合小样本.3. MassARRAY平台进行甲基化检测,用的是质谱法,也是亚硫酸氢盐转化,针对目标片段可以最多到500bp,但是问题是要求样本量一般比较大,位点数*样本数要等于384才好做,至少大于300因为那东西一张片子384,用两次就废了,一周不用完也废了.4. 甲基化芯片如果你一还没有找到基因那你用这个做个初筛不错.5. 甲基化测序,这个比较高端,也比较贵,25000一个,一般来说是去筛选未知的一些甲基化位点的方式,全基因组范畴,效果拔群.

一般提取的就是口腔脱落的细胞，需要注意的是提取前要最少半个小时不能喝水，吃东西，不然会影响提取的效果，提取检测的话，是有专门的试剂盒的，我有用过BIOG，QIAGEN的，效果都还不错。

不知道你要问什么。这个挺容易做到的。就是把his taq加到设计的引物上，做2轮PCR就能把两段基因连在一起了。

linker需要是柔性的，最好是极性与非极性氨基酸相间隔的一小段α-螺旋。经验表明linker的长度不要超过12个氨基酸。网上有一些专门设计linker的软件，可以去研究下。

你所说的linker，在构建scFv时常用到，普遍采用的方法是重叠PCR。避免了一端引物太长，两端引物根本不对称，难P出来。具体是在前一肽段的下游引物引入10个氨基酸（30bp），后一个肽段的上游引物引入10个（30bp），保证中间的15个bp重叠，通过重叠PCR可以得到目的产物。

Jurkat细胞是T细胞瘤细胞，悬浮培养的．脂质体2000转染效果不会好，因此你说的情况可能与转染效率低，G418筛选有关．建议可采用电转，或寻找对悬浮培养细胞转染效率较高的转染剂．我们实验室采用电转和RFECT转染，转染时一定要注意脂质体的毒性,随时观察细胞状态,一旦细胞状态变化要及时终止转染,但转染效率与转染时间有一定的关系,太短的转染时间会导致转不进去而转染失败,如果你的细胞比较耐受,你可以在严密监视细胞的情况下尽量延长转染时间。

淬灭基因和荧光基因。fam通道对应的是淬灭基因，荧光基因为VIC、所以两者分别是淬灭基因和荧光基因。基因（遗传因子）是遗传变异的主要物质，支配着生命的基本构造和性能，储存着生命孕育、生长、凋亡过程的全部信息，通过复制、转录、表达，完成生命繁衍、细胞分裂和蛋白质合成等重要生理过程。

A、钙离子通过离子通道顺浓度梯度内流，属于协助扩散，不消耗能量，A正确；B、Timothy综合征是一种由于L型钙离子通道蛋白基因突变所导致的多器官异常及心律失常综合征，这说明：基因可以通过控制蛋白质合成直接控制生物性状，B正确；C、Timothy综合征患者钙离子通过离子通道顺浓度梯度内流，细胞外的钙离子浓度大于膜内，C错误；D、研究发现L型钙离子通道阻滞剂能抑制突变通道显著增强的Ca2+内流，说明L型钙离子通道阻滞剂可能用于治疗Timothy综合征，D正确．故选：C．

乙肝大三阳，乙肝病毒复制还比较活跃，传染性也比较强。同时肝细胞受损，肝功异常，进入了肝炎期。B超同时提示了肝脏实质性损伤也开始出现。目前不但传染性的问题，自身的危害性也加重了。你应该是选择专业的治疗肝病的中医院就诊，采用中草药为主来治疗修复肝细胞，恢复和稳定肝功，同时停止病毒复制。

您找到方法了吗，我一直不知道怎么转换，您找到能告知我一下吗

上调就是基因转录成mRNA时受到正向调控，促进表达。下调是受到抑制，表达量减少。在RNA聚合酶的催化下，以DNA为模板合成mRNA的过程称为转录（transcription）。在双链DNA中，作为转录模板的链称为模板链（template strand）或反义链（antisense strand）。而不作为转录模板的链称为编码链（coding strand）或有义链（sense strand），编码链与模板链互补，它与转录产物的差异仅在于DNA中的胸腺嘧啶（T）变为RNA中的尿嘧啶（U）。在含许多基因的DNA双链中，每个基因的模板链并不总是在同一条链上，亦即可作为某些基因模板链的一条链，同时也可以是另外一些基因的编码链。扩展资料：同一基因在不同组织能生成不同的基因产物来源于不同组织的类似蛋白，可以由同一基因编码产生，这种现象首先是由于基因中的增强子等有组织特异性，它能与不同组织中的组织特异因子结合，故在不同组织中同一基因会产生不同的转录物与转录后加工作用。此外真核生物基因可有一个以一的poly(A)位点，因此能在不同的细胞中产生具有不同3"末端的前mRNA，从而会有不同的剪接方式。由于大多数真核生物基因的转录物是先加poly(A)尾巴，然后再行剪接，因此不同组织、细胞中会有不同的因子干预多聚腺苷酸化作用，最后影响剪接模式。参考资料来源：百度百科-基因表达

上调就是基因转录成mRNA时受到正向调控，促进表达。下调是受到抑制，表达量减少。

基因表达的产物既有蛋白质，也有些是RNA，基因表达（gene expression）是指将来自基因的遗传信息合成功能性基因产物的过程。基因表达产物通常是蛋白质，但是非蛋白质编码基因如转移RNA（tRNA）或小核RNA（snRNA）基因的表达产物是功能性RNA。所有已知的生命，无论是真核生物（包括多细胞生物）、原核生物（细菌和古细菌）或病毒，都利用基因表达来合成生命的大分子。在RNA聚合酶的催化下，以DNA为模板合成mRNA的过程称为转录（transcription）。在双链DNA中，作为转录模板的链称为模板链（template strand）或反义链（antisense strand）；而不作为转录模板的链称为编码链（coding strand）或有义链（sense strand），编码链与模板链互补，它与转录产物的差异仅在于DNA中的胸腺嘧啶（T）变为RNA中的尿嘧啶（U）。在含许多基因的DNA双链中，每个基因的模板链并不总是在同一条链上，亦即可作为某些基因模板链的一条链，同时也可以是另外一些基因的编码链。

上调就是基因转录成mRNA时受到正向调控，促进表达。下调是受到抑制，表达量减少。在RNA聚合酶的催化下，以DNA为模板合成mRNA的过程称为转录（transcription）。在双链DNA中，作为转录模板的链称为模板链（template strand）或反义链（antisense strand）。而不作为转录模板的链称为编码链（coding strand）或有义链（sense strand），编码链与模板链互补，它与转录产物的差异仅在于DNA中的胸腺嘧啶（T）变为RNA中的尿嘧啶（U）。在含许多基因的DNA双链中，每个基因的模板链并不总是在同一条链上，亦即可作为某些基因模板链的一条链，同时也可以是另外一些基因的编码链。扩展资料：同一基因在不同组织能生成不同的基因产物来源于不同组织的类似蛋白，可以由同一基因编码产生，这种现象首先是由于基因中的增强子等有组织特异性，它能与不同组织中的组织特异因子结合，故在不同组织中同一基因会产生不同的转录物与转录后加工作用。此外真核生物基因可有一个以一的poly(A)位点，因此能在不同的细胞中产生具有不同3"末端的前mRNA，从而会有不同的剪接方式。由于大多数真核生物基因的转录物是先加poly(A)尾巴，然后再行剪接，因此不同组织、细胞中会有不同的因子干预多聚腺苷酸化作用，最后影响剪接模式。参考资料来源：百度百科-基因表达

基因序列的strand是搁浅的意思

JAK-2基因多见于骨髓疾病，而真性红细胞增多症与骨髓纤维化，原发性血小板增多症等都属于骨髓增殖性疾病。是骨髓的异常增殖引起的，各类型之间可以相互转化和发展

根据现有一只有角（MM）母羊生了一只无角小羊，说明其所生小羊一定是M_，而且此M_的小羊无角，一定不是公羊（公羊M_表现为有角），所以其基因型也不可能是MM，如果是MM，则表现为有角，由于Mm的母羊是无角的，因此此小羊是Mm的雌性个体．故选：B．

1953年waston和crick发现DNA双螺旋结构，这个双螺旋结构不仅解释现在所知道的有关DNA序列，而且比较满意的解释了DNA的各种生物学功能

①基因表达载体的构建是基因工程的核心内容，一个表达载体的组成，除了目的基因外，还有启动子、终止子和标记基因等，故①错误；②启动子在基因的首段，它是RNA聚合酶的结合位点，能控制着转录的开始，故②正确；③终止子在基因的尾端，它控制着转录的结束，故③正确；④由于受体细胞有植物、动物以及微生物之分，以及目的基因导入受体细胞的方法不同，因此基因表达载体的构建是不完全相同的，故④错误．故选：B．

核糖体结合位点（RBS）在基因注释中有什么作用核糖体的主要成份为蛋白质和rRNA，二者比例在原核细胞中为1.5:1，在真核细胞中为1:1，每个亚基中,以一条或二条高度折叠的rRNA为骨架，将几十种蛋白质组织起来，紧密结合，使rRNA大部分围在内部，小部分露在表面。由于RNA的磷酸基带负电荷超过了蛋白质带的正电荷[/ur颂翘逑?颂翘逑郧康肿url]负电性，易与阳离子和碱性染料结合。单个核糖体上存在四个活性部位，在蛋白质合成中各有专一的识别作用。1.A部位：氨基酸部位或受位：主要在大亚基上，是接受氨酰基-tRNA的部位。2.P部位：肽基部位或供位：主要在小亚基上。3.肽基转移酶部位（肽合成酶），简称T因子：位于大亚基上，催化氨基酸间形成肽键，使肽链延长。4.GTP酶部位：即转位酶，简称G因子，对GTP具有活性，催化肽键从供体部位→受体部位。另外，核糖体上还有许多与起始因子、延长因子、释放因子以及各种酶相结合的位点。核糖体的大小是以沉降系数S来表示，S数值越大、颗粒越大、分子量越大。原核细胞与真核细胞核糖体的大小亚基是不同的。50S（大亚基）23S,5SRNAS+原核（70S)34种蛋白质55种蛋白质30S（小亚基）21种蛋白质+16SRNA真核（80S)60S（大亚基）28S5.8S5SRNA+45种蛋白质78种蛋白质40S(小亚基）33种蛋白质，+18SRNA

核糖体结合位点

　　RBS全称为ribosomal binding sites，即核糖体结合位点。　　在预测基因的编码框时，每个基因可能都包含不止一个潜在的起始位点，RBS注释可以帮助研究者确定其中“真实”的起点是哪一个。

SIFT分值，表示某基因变异对蛋白序列的影响。分值越小越可能“有害”，表明该 SNP 导致蛋白结构或功能改变的可能性大。

PCR技术的基本原理 类似于DNA的天然复制过程,其特异性依赖于与靶序列两端互补的寡核苷酸引物.PCR由变性--退火--延伸三个基本反应步骤构成：①模板DNA的变性：模板DNA经加热至93℃左右一定时间后,使模板DNA双链或经PCR扩增形成的双链DNA解离,使之成为单链,以便它与引物结合,为下轮反应作准备；②模板DNA与引物的退火(复性)：模板DNA经加热变性成单链后,温度降至55℃左右,引物与模板DNA单链的互补序列配对结合；③引物的延伸：DNA模板--引物结合物在TaqDNA聚合酶的作用下,以dNTP为反应原料,靶序列为模板,按碱基配对与半保留复制原理,合成一条新的与模板DNA 链互补的半保留复制链重复循环变性--退火--延伸三过程,就可获得更多的“半保留复制链”,而且这种新链又可成为下次循环的模板.每完成一个循环需2～4分钟,3小时就能将待扩目的基因扩增放大几百万倍,1,①模板DNA的变性：模板DNA经加热至93℃左右一定时间后，使模板DNA双链或经PCR扩增形成的双链DNA解离，使之成为单链，以便它与引物结合，为下轮反应作准备；②复性：模板DNA经加热变性成单链后，温度降至55℃左右，引物与模板DNA单链的互补序列配对结合；③引物的延伸：DNA模板--引物结合物在72℃、DNA聚合酶的作用下，以靶序列为模板，按碱基互补配对与半保留复制原理，合成一条新的与模板DN...,2,不太懂,1,这个！！！！！,1,

PCR原理：DNA的半保留复制是生物进化和传代的重要途径。双链DNA在多种酶的作用下可以变性解旋成单链，在DNA聚合酶的参与下，根据碱基互补配对原则复制成同样的两分子拷贝。PCR技术的基本原理类似于DNA的天然复制过程，其特异性依赖于与靶序列两端互补的寡核苷酸引物。PCR由变性--退火--延伸三个基本反应步骤构成：①模板DNA的变性：模板DNA经加热至93℃左右一定时间后，使模板DNA双链或经PCR扩增形成的双链DNA解离，使之成为单链，以便它与引物结合，为下轮反应作准备；②模板DNA与引物的退火（复性）：模板DNA经加热变性成单链后，温度降至55℃左右，引物与模板DNA单链的互补序列配对结合；③引物的延伸：DNA模板--引物结合物在72℃、DNA聚合酶（如TaqDNA聚合酶）的作用下，以dNTP为反应原料，靶序列为模板，按碱基互补配对与半保留复制原理，合成一条新的与模板DNA链互补的半保留复制链。重复循环变性--退火--延伸三过程就可获得更多的“半保留复制链”，而且这种新链又可成为下次循环的模板。每完成一个循环需2～4分钟，2～3小时就能将待扩目的基因扩增放大几百万倍。扩展资料：特异性强 PCR反应的特异性决定因素为：①引物与模板DNA特异正确的结合；②碱基配对原则；③Taq DNA聚合酶合成反应的忠实性；④靶基因的特异性与保守性。其中引物与模板的正确结合是关键。引物与模板的结合及引物链的延伸是遵循碱基配对原则的。聚合酶合成反应的忠实性及Taq DNA聚合酶耐高温性，使反应中模板与引物的结合(复性)可以在较高的温度下进行，结合的特异性大大增加，被扩增的靶基因片段也就能保持很高的正确度。再通过选择特异性和保守性高的靶基因区，其特异性程度就更高。灵敏度高 PCR产物的生成量是以指数方式增加的，能将皮克(pg=10-12g)量级的起始待测模板扩增到微克(ug=10-6g)水平。能从100万个细胞中检出一个靶细胞；在病毒的检测中，PCR的灵敏度可达3个RFU(空斑形成单位)；在细菌学中最小检出率为3个细菌。PCR反应的延伸温度一般选择在70～75℃之间，常用温度为72℃，过高的延伸温度不利于引物和模板的结合。PCR延伸反应的时间，可根据待扩增片段的长度而定，一般1Kb以内的DNA片段，延伸时间1min是足够 的。3～4kb的靶序列需3～4min；扩增10Kb需延伸至15min。延伸进间过长会导致非特异性扩增带的出现。对低浓度模板的扩增，延伸时间要稍长些。循环次数 循环次数决定PCR扩增程度。PCR循环次数主要取决于模板DNA的浓度。一般的循环次数选在30～40次之间，循环次数越多，非特异性产物的量亦随之增多。参考资料：百度百科——PCR扩增

PCR技术的基本原理 类似于DNA的天然复制过程，其特异性依赖于与靶序列两端互补的寡核苷酸引物。PCR由变性--退火--延伸三个基本反应步骤构成：①模板DNA的变性：模板DNA经加热至93℃左右一定时间后，使模板DNA双链或经PCR扩增形成的双链DNA解离，使之成为单链，以便它与引物结合，为下轮反应作准备；②模板DNA与引物的退火(复性)：模板DNA经加热变性成单链后，温度降至55℃左右，引物与模板DNA单链的互补序列配对结合；③引物的延伸：DNA模板--引物结合物在TaqDNA聚合酶的作用下，以dNTP为反应原料，靶序列为模板，按碱基配对与半保留复制原理，合成一条新的与模板DNA 链互补的半保留复制链重复循环变性--退火--延伸三过程，就可获得更多的“半保留复制链”，而且这种新链又可成为下次循环的模板。每完成一个循环需2～4分钟， 2～3小时就能将待扩目的基因扩增放大几百万倍

是已知目的基因的脱氧核苷酸序列~~~

在介绍GS模型之前，我们有必要先来了解一下混合线性模型（Mixed Linear Model，MLM）。混合线性模型是一种方差分量模型，既然是线性模型，意味着各量之间的关系是线性的，可以应用叠加原理，即几个不同的输入量同时作用于系统的响应，等于几个输入量单独作用的响应之和（公式1）。 U0001d49a= Xβ + e =U0001d483 U0001d7ce +U0001d483 1 U0001d499 1 +U0001d483 2 U0001d499 2 +u22ef+U0001d483 U0001d48c U0001d499 U0001d48c +U0001d486 （公式1） 式中U0001d49a表示响应变量的测量值向量， X 为固定效应自变量的设计矩阵， β 是与 X 对应的固定效应参数向量；U0001d483 U0001d7ce 、U0001d483 1 、u22ef、U0001d483 U0001d48c 是未知参数；U0001d499 U0001d7ce 、U0001d499 1 、u22ef、U0001d499 U0001d48c 是影响各因素的观察值；U0001d486是残差。同时需要满足条件： E(y)=Xβ，Var(y)=σ 2 I， y 服从正态分布。 既然是混合效应模型，则既含有固定效应，又含有随机效应。所谓固定效应是指所有可能出现的等级或水平是已知且能观察的，如性别、年龄、品种等。所谓随机效应是指随机从总体中抽取样本时可能出现的水平，是不确定的，如个体加性效应、母体效应等（公式2）。 y = Xβ + Zμ +U0001d486 （公式2） 式中 y 为观测值向量； β 为固定效应向量； μ 为随机效应向量，服从均值向量为0、方差协方差矩阵为G的正态分布 μ ~ N(0,G) ； X 为固定效应的关联矩阵； Z 为随机效应的关联矩阵；U0001d486为随机误差向量，其元素不必为独立同分布，即 U0001d486 ~ N(0,R) 。同时假定 Cov(G,R)=0 ，即G与R间无相关关系， y 的方差协方差矩阵变为 Var(y)=ZGZ+R 。若 Zμ 不存在，则为固定效应模型。若 Xβ 不存在，则为随机效应模型。 在传统的线性模型中，除线性关系外，响应变量还有正态性、独立性和方差齐性的假定。混合线性模型既保留了传统线性模型中的正态性假定条件，又对独立性和方差齐性不作要求，从而扩大了适用范围，目前已广泛应用于基因组选择。 很早以前C.R.Henderson就在理论上提出了最佳线性无偏预测（Best Linear Unbiased Prediction，BLUP）的统计方法，但由于计算技术滞后限制了应用。直到上世纪70年代中期，计算机技术的发展为BLUP在育种中的应用提供了可能。BLUP结合了最小二乘法的优点，在协方差矩阵已知的情况下，BLUP是分析动植物育种目标性状理想的方法，其名称含义如下： 在混合线性模型中，BLUP是对随机效应中随机因子的预测，BLUE（Best Linear Unbiased Estimation）则是对固定效应中的固定因子的估算。在同一个方程组中既能对固定效应进行估计，又能对随机遗传效应进行预测。 BLUP方法最初应用在动物育种上。传统的动物模型是基于系谱信息构建的亲缘关系矩阵（又称A矩阵）来求解混合模型方程组（Mixed Model Equations，MME）的，因此称之ABLUP。Henderson提出的MME如下所示： 式中X为固定效应矩阵，Z为随机效应矩阵，Y为观测值矩阵。其中R和G： 其中A为亲缘关系矩阵，因此可转化公式为： 进一步可转化为： 通过求解方程组，计算残差和加性方差的方差组分，即可得到固定因子效应值 (BLUE)和随机因子效应值 (BLUP)。 作为传统BLUP方法，ABLUP完全基于系谱信息来构建亲缘关系矩阵，进而求得育种值，此方法在早期动物育种中应用较多，现在已基本不单独使用。 VanRaden于2008年提出了基于G矩阵的GBLUP（Genomic Best Linear unbiased prediction）方法，G矩阵由所有SNP标记构建，公式如下： GBLUP通过构建基因组关系矩阵G代替基于系谱信息构建的亲缘关系矩阵A，进而直接估算个体育种值。 GBLUP求解过程同传统BLUP方法，仅仅在G矩阵构建不同。除了VanRaden的基因组关系构建G矩阵外，还有其他G矩阵构建方法，但应用最多的还是VanRaden提出的方法。如Yang等提出的按权重计算G矩阵： Goddard等提出的基于系谱A矩阵计算G矩阵： 目前GBLUP已经广泛应用于动植物育种中，并且因为它的高效、稳健等优点，现在仍饱受青睐。GBLUP假设所有标记对G矩阵具有相同的效应，而在实际基因组范围中只有少量标记具有主效应，大部分标记效应较小，因此GBLUP仍有很大的改进空间。 在动物育种中，由于各种各样的原因导致大量具有系谱记录和表型信息的个体没有基因型，单步法GBLUP（single-step GBLUP，ssGBLUP）就是解决育种群体中无基因型个体和有基因型个体的基因组育种值估计问题。 ssGBLUP将传统BLUP和GBLUP结合起来，即把基于系谱信息的亲缘关系矩阵A和基因组关系矩阵G进行整合，建立新的关系矩阵H，达到同时估计有基因型和无基因型个体的育种值。 H矩阵构建方法： 式中w为加权因子，即多基因遗传效应所占比例。 构建H矩阵后，其求解MME过程也是与传统BLUP一样： ssBLUP由于基因分型个体同时含有系谱记录和表型数据，相对于GBLUP往往具有更高的准确性。该方法已成为当前动物育种中最常用的动物模型之一。在植物育种中，往往缺乏较全面的系谱信息，群体中个体的基因型也容易被测定，因此没有推广开来。 如果把GBLUP中构建协变量的个体亲缘关系矩阵换成SNP标记构成的关系矩阵，构建模型，然后对个体进行预测，这就是RRBLUP（Ridge Regression Best Linear Unbiased Prediction）的思路。 为什么不直接用最小二乘法？最小二乘法将标记效应假定为 固定效应 ，分段对所有SNP进行回归，然后将每段中显著的SNP效应相加得到个体基因组育种值。该方法只考虑了少数显著SNP的效应，很容易导致多重共线性和过拟合。 RRBLUP是一种改良的最小二乘法，它能估计出所有SNP的效应值。该方法将标记效应假定为 随机效应 且服从正态分布，利用线性混合模型估算每个标记的效应值，然后将每个标记效应相加即得到个体估计育种值。 一般而言，基因型数据中标记数目远大于样本数（p>>n）。RRBLUP因为是以标记为单位进行计算的，其运行时间相比GBLUP更长，准确性相当。 GBLUP是直接法的代表，它把个体作为随机效应，参考群体和预测群体遗传信息构建的亲缘关系矩阵作为方差协方差矩阵，通过迭代法估计方差组分，进而求解混合模型获取待预测个体的估计育种值。RRBLUP是间接法的代表，它首先计算每个标记效应值，再对效应值进行累加，进而求得育种值。下图比较了两类方法的异同： 直接法估计 ，间接法估计标记效应之和 M 。当K=M"M且标记效应g服从独立正态分布（如上图所示）时，两种方法估计的育种值是一样的，即 = M 。 基于BLUP理论的基因组选择方法假定所有标记都具有相同的遗传方差，而实际上在全基因组范围内只有少数SNP有效应，且与影响性状的QTL连锁，大多数SNP是无效应的。当我们将标记效应的方差假定为某种先验分布时，模型变成了贝叶斯方法。常见的贝叶斯方法也是Meuwissen提出来的（就是提出GS的那个人），主要有BayesA、BayesB、BayesC、Bayesian Lasso等。 BayesA假设每个SNP都有效应且服从正态分布，效应方差服从尺度逆卡方分布。BayesA方法事先假定了两个与遗传相关的参数，自由度v和尺度参数S。它将Gibbs抽样引入到马尔科夫链蒙特卡洛理论（MCMC）中来计算标记效应。 BayesB假设少数SNP有效应，且效应方差服从服从逆卡方分布，大多数SNP无效应（符合全基因组实际情况）。BayesB方法的标记效应方差的先验分布使用混合分布，难以构建标记效应和方差各自的完全条件后验分布，因此BayesB使用Gibbs和MH（Metropolis-Hastings）抽样对标记效应和方差进行联合抽样。 BayesB方法在运算过程中引入一个参数π。假定标记效应方差为0的概率为π，服从逆卡方分布的概率为1-π，当π为1时，所有SNP都有效应，即和BayesA等价。当遗传变异受少数具有较大影响的QTL控制时，BayesB方法准确性较高。 BayesB中的参数π是人为设定的，会对结果带来主观影响。BayesC、BayesCπ、BayesDπ等方法对BayesB进行了优化。BayesC方法将π作为未知参数，假定其服从U(0,1)的均匀分布，并假设有效应的SNP的效应方差不同。BayesCπ方法在BayesC的基础上假设SNP效应方差相同，并用Gibbs抽样进行求解。BayesDπ方法对未知参数π和尺度参数S进行计算，假设S的先验分布和后验分布均服从(1,1)分布，可直接从后验分布中进行抽样。 下图较为形象地说明了不同方法的标记效应方差分布： Bayesian Lasso（Least absolute shrinkage and selection operator）假设标记效应方差服从指数分布的正态分布，即拉普拉斯（Laplace）分布。其与BayesA的区别在于标记效应服从的分布不同，BayesA假设标记效应服从正态分布。Laplace分布可允许极大值或极小值以更大概率出现。 从以上各类贝叶斯方法可看出，贝叶斯方法的重点和难点在于如何对超参的先验分布进行合理的假设。 Bayes模型相比于BLUP方法往往具有更多的待估参数，在提高预测准确度的同时带来了更大的计算量。MCMC需要数万次的迭代，每一次迭代需要重估所有标记效应值，该过程连续且不可并行，需消耗大量的计算时间，限制了其在时效性需求较强的动植物育种实践中的应用。 为提高运算速度和准确度，很多学者对Bayes方法中的先验假设和参数进行优化，提出了fastBayesA、BayesSSVS、fBayesB、emBayesR、EBL、BayesRS、BayesTA等。但目前最常用的Bayes类方法还是上述的几种。 各种模型的预测准确度较大程度的取决于其模型假设是否适合所预测表型的遗传构建。一般而言，调参后贝叶斯方法的准确性比BLUP类方法要略高，但运算速度和鲁棒性不如BLUP。因此，我们应根据自身需求权衡利弊进行合理选择。 除了基于BLUP和Bayes理论的参数求解方法外，基因组选择还有半参数（如RKHS，见下篇）和非参数，如机器学习（Machine Learning, ML）等方法。机器学习是人工智能的一个分支，其重点是通过将高度灵活的算法应用于观察到的个体（ 标记的数据 ）的已知属性（ 特征 ）和结果来预测未观察到的个体（ 未标记的数据 ）的结果。结果可以是连续的，分类的或二元的。在动植物育种中， 标记的数据 对应于具有基因型和表型的训练群体，而 未标记的数据 对应于测试群体，用于预测的 特征 是SNP基因型。 相比于传统统计方法，机器学习方法具有诸多优点： 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是典型的非参数方法，属于监督学习方法。它既可解决分类问题，又可用于回归分析。SVM基于结构风险最小化原则，兼顾了模型拟合和训练样本的复杂性，尤其是当我们对自己的群体数据不够了解时，SVM或许是基因组预测的备选方法。 SVM的基本思想是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。在支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）中，通常使用近似误差来代替像SVM中那样的最佳分离超平面和支持向量之间的余量。假设ε为不敏感区域的线性损失函数，当测量值和预测值小于ε时，误差等于零。SVR的目标就是同时最小化经验风险和权重的平方范数。也就是说，通过最小化经验风险来估计超平面。 下图1比较了SVM中回归（图A）和分类（图B）的差别。式中ξ和ξ*为松弛变量，C为用户定义的常数，W为权重向量范数，u03d5表示特征空间映射。 当SVM用于预测分析时，高维度的大型数据集会给计算带来极大的复杂性，核函数的应用能大大简化内积，从而解决维数灾难。因此，核函数的选择（需要考虑训练样本的分布特点）是SVM预测的关键。目前最常用的核函数有：线性核函数、高斯核函数（RBF）和多项式核函数等。其中， RBF具有广泛的适应性，能够应用于训练样本（具有适当宽度参数）的任何分布。尽管有时会导致过拟合问题，但它仍是使用最广泛的核函数。 集成学习（Ensemble Learning）也是机器学习中最常见的算法之一。它通过一系列学习器进行学习，并使用某种规则把各个学习结果进行整合，从而获得比单个学习器更好的效果。通俗地说，就是一堆弱学习器组合成一个强学习器。在GS领域，随机森林（Random Forest，RF）和梯度提升机（Gradient Boosting Machine，GBM）是应用较多的两种集成学习算法。 RF是一种基于决策树的集成方法，也就是包含了多个决策树的分类器。在基因组预测中，RF同SVM一样，既可用做分类模型，也可用做回归模型。用于分类时，注意需要事先将群体中个体按表型值的高低进行划分。RF算法可分为以下几个步骤： 最后，RF会结合分类树或回归树的输出进行预测。在分类中，通过计算投票数（通常使用每个决策树一票）并分配投票数最高的类别来预测未观察到的类别。在回归中，通过对ntree输出进行求平均。 有两个影响RF模型结果的重要因素：一是每个节点随机取样的协变量数量（mtry，即SNP数目）。构建回归树时，mtry默认为p/3（p是构建树的预测数量），构建分类树时，mtry为[图片上传失败...(image-10f518-1612450396027)] ；二是决策树的数量。很多研究表明树并非越多越好，而且构树也是非常耗时的。在GS应用于植物育种中，通常将RF的ntree设置在500-1000之间。 当GBM基于决策树时，就是梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT），和RF一样，也是包含了多个决策树。但两者又有很多不同，最大的区别在于RF是基于bagging算法，也就是说它将多个结果进行投票或简单计算均值选出最终结果。而GBDT是基于boosting算法，它通过迭代的每一步构建弱学习器来弥补原模型的不足。GBM通过设置不同的损失函数来处理各类学习任务。 虽然已经有不少研究尝试了将多种经典机器学习算法应用于基因组预测中，但提升的准确性仍然有限，而且比较耗时。在无数的机器学习算法中，没有一种方法能够普遍地提高预测性，不同的应用程序及其最优方法和参数是不同的。相比于经典的机器学习算法，深度学习（Deep Learning，DL）或许是未来应用于基因组预测更好的选择。 传统的机器学习算法如SVM，一般是浅层模型。而深度学习除了输入和输出层，还含有多个隐藏层，模型结构的深度说明了它名字的含义。DL的实质是通过构建具有很多隐藏层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。DL算法的建模过程可简单分为以下三步： 在GS领域，研究较多的DL算法，包括多层感知器（Multi-layer Perceptron，MPL）、卷积神经网络（Convolutional neural network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）等。 MLP是一种前馈人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）模型，它将输入的多个数据集映射到单一的输出数据集上。MLP包括至少一个隐藏层，如下图2中所示，除了一个输入层和一个输出层以外，还包括了4个隐藏层，每一层都与前一层的节点相连，并赋予不同权重（w），最后通过激活函数转化，将输入映射到输出端。 CNN是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，通常具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。CNN的隐藏层中包含卷积层（Convolutional layer）、池化层（Pooling layer）和全连接层（Fully-connected layer）三类，每一类都有不同的功能，比如卷积层的功能主要是对输入数据进行特征提取，池化层对卷积层特征提取后输出的特征图进行特征选择和信息过滤，而全连接层类似于ANN中的隐藏层，一般位于CNN隐藏层的最末端，并且只向全连接层传递信号。CNN结构如下图3所示。 需要注意的是，深度学习不是万能的。使用DL的前提是必须具有足够大和质量好的训练数据集，而且根据GS在动植物方面的研究表明，一些DL算法和传统的基因组预测方法相比，并没有明显的优势。不过有一致的证据表明， DL算法能更有效地捕获非线性模式。因此，DL能够根据不同来源的数据通过集成GS传统模型来进行辅助育种。总之，面对将来海量的育种数据，DL的应用将显得越来越重要。 以上是GS中常见的预测模型，不同分类方式可能会有所区别。这里再简单介绍一下上述未提及到但比较重要的方法，其中一些是上述三类方法的拓展。 再生核希尔伯特空间（Reproducing Kernel Hilbert Space，RKHS）是一种典型的半参数方法。它使用高斯核函数来拟合以下模型： RKHS模型可采用贝叶斯框架的Gibbs抽样器，或者混合线性模型来求解。 GBLUP仍然是动植物育种中广泛应用的方法，它假定所有标记都具有相同的效应。但在实际情况中，任何与目标性状无关的标记用来估计亲缘关系矩阵都会稀释QTL的作用。很多研究对其进行改进，主要有几种思路： 沿用以上的思路，sBLUP(Settlement of Kinship Under Progressively Exclusive Relationship BLUP, SUPER BLUP)方法将TABLUP进一步细化为少数基因控制的性状，这样基因型关系矩阵的构建仅仅使用了与性状关联的标记。 如果要在亲缘关系矩阵中考虑群体结构带来的影响，可根据个体遗传关系的相似性将其分组，然后将压缩后的组别当做协变量，替换掉原来的个体，而组内个体的亲缘关系都是一样的。因此在构建基因组关系矩阵时，可用组别的遗传效应值来代替个体的值，用个体对应的组来进行预测，这就是cBLUP（Compressed BLUP）。 以上思路都提到了将已验证和新发现的位点整合到模型中，这些位点从何而来？最常见来源自然是全基因组关联分析（Genome Wide Association Study, GWAS）。GS和GWAS有着天然的联系，将GWAS的显著关联位点考虑进GS中，直接的好处是能维持多世代的预测能力，间接的好处是能增加已验证突变的数量。 下图比较了GWAS辅助基因组预测的各类方法比较。a表示分子标记辅助选择方法（MAS），只利用了少数几个主效位点；b表示经典GS方法，利用了全部标记，且标记效应相同；c对标记按权重分配；d将显著关联标记视为固定效应；e将显著关联标记视为另一个随机效应（有其自身的kernel derived）；f将染色体划分为片段，每个片段构建的G矩阵分配为不同的随机效应。 GWAS辅助基因组预测的结果会比较复杂，单纯地考虑将关联信号纳入模型不一定都能提高准确性，具体表现应该和性状的遗传构建有关。 GS对遗传效应的估计有两种不同的策略。一是关注估计育种值，将加性效应从父母传递给子代。而非加性效应（如显性和上位性效应）与特定基因型相关，不能直接遗传。当估计方差组分时，非加性效应通常和随机的环境效应一起被当成噪音处理。另一种策略同时关注加性和非加性效应，通常用于杂种优势的探索。杂交优势一般认为是显性和上位性效应的结果，因此，如果非加性效应很明显，而你恰好将它们忽略了，遗传估计将会产生偏差。 杂种优势利用是植物育种，尤其是水稻、玉米等主粮作物的重要研究课题。将非加性遗传效应考虑进GS模型进行杂交种预测，也是当前基因组预测在作物育种中研究的热点之一。 当然，杂种优势效应的组成也是随性状而变化的，不同性状的基因组预测需要与鉴定杂优QTL位点结合起来。由于一般配合力GCA（加性效应的反映）和特殊配合力SCA（非加性效应的反映）可能来自不同遗传效应，所以预测杂交种F 1 应该分别考虑GCA和SCA。GCA模型可以基于GBLUP，重点在基因型亲缘关系矩阵构建。SCA模型有两种方法：一是将杂优SNP位点的Panel作为固定效应整合进GBLUP模型中；二是使用非线性模型，如贝叶斯和机器学习方法。据报道，对于加性模型的中低遗传力性状，机器学习和一般统计模型比较一致。但在非加性模型中，机器学习方法表现更优。 传统的GS模型往往只针对单个环境中的单个表型性状，忽略了实际情况中多性状间或多环境间的相互关系。一些研究通过对多个性状或多个环境同时进行建模，也能提高基因组预测的准确性。以多性状（Multi-trait，MT）模型为例，多变量模型（Multivariate model，MV）可用如下公式表示： 多性状选择一般用于性状间共有某种程度的遗传构建，即在遗传上是相关的。尤其适用于对低遗传力性状（伴随高遗传力性状相关）或者难以测量的性状。 农作物的环境条件不如动物容易控制，而且大部分性状都是数量性状，很容易受到环境影响。多环境（Multi-environment，ME）试验发挥了重要作用，基因型与环境互作（Genotype by E nvironment，G × E）效应也是当前基因组选择关注的焦点。 除了GBLUP，多变量模型也可基于贝叶斯框架的线性回归，或者基于非线性的机器学习方法。 我们知道，基因经过转录翻译以及一系列调控后才能最终体现在表型特征上，它只能在一定程度上反映表型事件发生的潜力。随着多组学技术的发展，整合多组学数据用于基因组预测也是目前GS研究的一个重要方向。 在植物育种中，除基因组外，转录组学和代谢组学是当前GS研究相对较多的两个组学。转录组将基因表达量与性状进行关联预测，代谢组则将调控表型的小分子含量与性状进行关联预测，对于某些特定的性状而言，可能会提高预测能力。最好的方法是将各个组学的数据共同整合进模型，但这样会大大增加模型的复杂度。 表型测定的准确性直接影响模型的构建。对于一些复杂性状，单凭肉眼观察记录显然已不可取，而且表型调查费时费力，成本很高。因此，高通量表型组也是GS发展的重要方向。表型的范畴非常之广，当个体性状不可简单测量时，我们也可采用多组学数据，如蛋白组、代谢组等数据来替代。 考虑到成本效益问题，多组学技术在动植物育种中仍处于研究阶段，但代表了未来的应用方向。

遗传性痉挛性截瘫是一种遗传病，遗传的病因现在通过基因可以诊断出来，具有遗传性。比如上一代的家长如果有遗传性痉挛截瘫，会通过基因将其遗传给下一代，下一代如果发生遗传性痉挛性截瘫，年龄大约在5岁左右，也是表现为下肢的瘫痪。所谓的痉挛性瘫痪是下肢的伸肌、屈肌均发生痉挛，走路不稳或者根本不能走路，这就是遗传性痉挛性截瘫。基于临床角度，没有疗效明确的治疗遗传性痉挛性截瘫的方法。

RNA干扰（RNAinterference,RNAi）是指在进化过程中高度保守的、由双链RNA（double-strandedRNA，dsRNA）诱发的、同源mRNA高效特异性降解的现象。由双链RNA(doublestrandedRNAs，dsRNAs)引发的植物RNA沉默，主要有转录水平的基因沉默(TGS)和转录后水平的基因沉默(PTGS)两类:TGS是指由于DNA修饰或染色体异染色质化等原因使基因不能正常转录;PTGS是启动了细胞质内靶mRNA序列特异性的降解机制。有时转基因会同时导致TGS和PTGS。由于使用RNAi技术可以特异性剔除或关闭特定基因的表达，（长度超过三十的dsRNA会引起干扰素毒性）所以该技术已被广泛用于探索基因功能和传染性疾病及恶性肿瘤的治疗领域。

RNA干扰（RNA interference, RNAi）是指在进化过程中高度保守的、由双链RNA（double-stranded RNA，dsRNA）诱发的、同源mRNA高效特异性降解的现象。由双链RNA(doublestrandedRNAs，dsRNAs)引发的植物RNA沉默，主要有转录水平的基因沉默(TGS)和转录后水平的基因沉默(PTGS)两类:TGS是指由于DNA修饰或染色体异染色质化等原因使基因不能正常转录;PTGS是启动了细胞质内靶mRNA序列特异性的降解机制。有时转基因会同时导致TGS和PTGS。由于使用RNAi技术可以特异性剔除或关闭特定基因的表达，（长度超过三十的dsRNA会引起干扰素毒性）所以该技术已被广泛用于探索基因功能和传染性疾病及恶性肿瘤的治疗领域。

可以干扰素就是用基因工程研制的

当人或动物受到某种病毒感染时，体内会产生一种物质，它会阻止或干扰人体再次受到病毒感染，故人们把此种物质称为干扰素（Interfero,简称IFN），是1957年英国科学家多萨克斯（Lossaacs）和林德曼（Lindenmann）在研究流感病毒干扰现象时发现的。干扰素具有广谱抗病毒的效能，是一种治疗乙肝的有效药物，国际上批准治疗丙型病毒性肝炎的药物只有它。但是，通常情况下人体内干扰素基因处于睡眠状态，因而血中一般测不到干扰素。只有在发生病毒感染或受到干扰素诱导物的诱导时，人体内的干扰素基因才会苏醒，开始产生干扰素，但其数量微乎其微。即使经过诱导，从人血中提取1mg干扰素，需要人血8000ml，其成本高得惊人。据计算：要获取1磅（453g）纯干扰素，其成本高达200亿美元。使大多数病人没有使用干扰素的能力。1980年后，干扰素与乙肝疫苗一样，采用基因工程进行生产，其基本原理及操作流程与乙肝疫苗十分类似。现在要获取1磅（453g）纯干扰素，其成本不到1亿美元。基因工程生产出来的大量干扰素，是基因工程药物对人类的又一重大贡献。随着基因工程技术的进展，基因工程药物正在不断增加，创造了可以长期获取更大利润的商机。

当然有 你看看现在有多少人身体差就知道了

基因遗传算法的两个常用的结束条件为：达到一定的迭代次数、适应度函数达到一定的要求。遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出，该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式，利用计算机仿真运算，将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时，相对一些常规的优化算法，通常能够较快地获得较好的优化结果。遗传算法已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。1975年，出版了专著《自然系统和人工系统的适配》，在书中系统阐述了遗传算法的基本理论和方法，推动了遗传算法的发展。20世纪80年代后，遗传算法进入兴盛发展时期，被广泛应用于自动控制、生产计划、图像处理、机器人等研究领域。

图中所展示的基因遗传算法过程是(变异)过程。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码。初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

venus是荧光标记基因。根据相关查询显示，venus是绿色荧光标记基因，主要用于相关生物实验中目标基因的标记。更好的观察记录基因的变化。

BRAF是在佳学基因的肿瘤用药指导中是一个影响肿瘤药物使用效果的基因。这个基因是V600E突变野生型，就是说，在你的身上，这个基因没有突变。说明你不应当使用BRAF抑制剂。佳学基因为您提供以下信息，供您参考：2013年5月29日美国FDA审批通过葛兰素史克公司的两个转移性黑色素瘤治疗药物,即Tafinlar（Dabrafenib）和Mekinist（Trametinib）上市.　　Tafinlar是BRAF激酶抑制剂,被批准用于肿瘤表达BRAFV600E基因突变的黑色素瘤患者的治疗.BRAF 为一种鸟苷酸结合蛋白RAS 活化丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶,在调节有丝分裂原活化蛋白激酶( MAPK) 信号通路中发挥重要作用,而MAPK 信号通路可正常调节细胞生长、分裂和分化,也可因RAF 家族成员致癌性突变体的形成而引发癌症,其中BRAF V600 突变体的产生显著增强了BRAF 的活性,从而导致癌细胞分裂失控.约有60 %的转移性黑素瘤携有BRAF V600 突变体,因此,靶向抑制该致癌性突变体的信号传导可能是有效的黑素瘤治疗方法.　　Mekinist是MEK激酶抑制剂,被批准用于肿瘤表达BRAFV600E或V600K基因突变的黑色素瘤患者的治疗.MEK 属于少有的双重特异性激酶,使酪氨酸和苏氨酸2 个调节位点磷酸化而激活 ERK.大量研究表明,MEK 抑制剂能够抑制 ERK 的激活而阻断该通路,达到抗肿瘤的作用.

1 。 raf kinase, effector of Ras 跟致癌有关的动物基因2. root abundant factor （raf）基因。

Curtis Huttenhower团队使用该方法还特意分别做了口腔、粪便宏基因组与宏转录组关系的研究【2】。该研究于2014年发表于PNAS，他们发现： 1）冷冻、乙醇、RNAlater三种保存条件中的微生物群落、宏基因组和宏转录组高度一致。不同保存方法对标本内的生物学信息影响不大。 2）口腔微生物能进入肠道并存活下来的数量很少、转录活性也很低。口腔和肠道的环境差异很大，人体微生物中能同时适应两种环境的数量很少； 3）宏基因组和宏转录组中的生物功能在有很高的一致性【下图】； 4）个体间的稳定性：宏基因组 > 宏转录组 > 微生物群落； 5）多数基因在RNA水平上的变异 > DNA水平上的变异。 说明： KEGG注释后一共获得3,292个相对丰度 > 0.01%的KOs。KOs（基因）和KOs（转录本）的平均相对丰度有很高的相关性 (Spearman"s r = 0.76)。图A至图H为8个不同的KOs分类：1）红点是RNA > DNA的KOs；2）蓝点是DNA > RNA的KOs；3）x或y轴上的点表示一个数据集中丰度为零，而另一个数据集中的丰度不为零的KOs。 2018年HUMAnN第二版发表于Nature Methods【3】。与第一版相比，HUMAnN2能将功能分析和物种分类信息整合到一起，通过分层分析快速、准确进行物种水平分析。Curtis Huttenhower团队进行的IBD患者肠道菌群生态系统的多组学研究在2019年被NATURE杂志刊出，其中宏基因组和宏转录组的关键分析均由HUMAnN2完成【4】。 以COG丰度估计为例分层HUMAnN2分析法在敏感度、精确度、精准度、速度、内存使用多个方面都表现出色，如下图所示。 接着2020年又更新到HUMAnN3。第三版与第二版相比： 1） 物种分类分析部分使用最新版的MetaPhlAn 3.0； 2） 蛋白注释使用UniProt/UniRef 2019_01序列和注释信息； 3） 物种数量是HUMAnN2的2倍多，基因家族数量是HUMAnN2的3倍多； 4） 更多步骤提供可调节的参数； 5） 蛋白序列比对使用diamond 0.9。 Github地址： https://huttenhower.sph.harvard.edu/humann3/ 安装和测试： 还在被宏基因组宏转录组分析方法选择和流程搭建困扰的同学，不然试试多快好省的HUMAnN。 文献：Best practices for analysing microbiomes. nature reviews microbiology 2018 文献： Bioinformatics tools for quantitative and functional metagenome and metatranscriptome data analysis in microbes. Brief Bioinform. 2018 参考： 盘点宏转录组分析方法

林口长庚医院、国立新加玻癌症中心研究团队发现膀胱癌恶化机转，另发现新研发药物或可治疗膀胱癌。 晚期癌症治疗出现新曙光！林口长庚医院与国立新加坡癌症中心研究发现，膀胱癌组织中，抑癌基因KDM6A突变比率近4成，当这基因发生突变，另一癌症活化基因EZH2就会很活跃，此时不只细胞癌化，癌细胞生长也会加速，若使用新研发药物GSK343、GSK503，可抑制EZH2、缩小膀胱癌肿瘤。 KDM6A、EZH2调控出包　细胞很容易癌化 研究作者林口长庚纪念医院泌尿肿瘤科冯思中教授解释，对于健康细胞，KDM6A基因像刹车，可抑制细胞癌化，而EZH2基因正好相反，这种基因像油门，会促使正常细胞转化为癌细胞，而K27像指挥中心，决定细胞成为健康好细胞还是癌症坏细胞。 当抑制癌症基因KDM6A突变，基因EZH2就会跟着异常，此时基因EZH2会拼命影响K27，导致健康细胞走上「歹路」，成为癌细胞，癌细胞生长也会加速。研究团队分析176份膀胱癌组织，结果发现，KDM6A抑癌基因突变率高达38%，近4成之多。国立新加坡癌症中心郑敏展教授表示，这样的基因突变率并没有种族差别，以遗传基因学的角度，38%的比率算是高。 新标靶药GSK343、GSK503　有助缩小膀胱癌肿瘤 此外，研究团队进行动物实验发现，对于KDM6A突变细胞，若使用新研发标靶药物EZH2抑制剂GSK343，可抑制肿瘤生长，这种药是针对体外细胞，另一种相似标靶药GSK503则可注入体内。研究团队将来自人类的膀胱肿瘤细胞移植到老鼠身上，另发现，使用GSK503后，观察14天，结果显示，有效抑制肿瘤比率达24%，观察第16天，比率更攀升到33%。 上述研究成果已发表于〈科学转译医学期刊〉（Science Translational Medicine）。冯思中教授表示，膀胱癌典型症状为无痛性血尿，多数患者在早期便发现肿瘤，但还是有3、4成患者发现时已是中、晚期，这项研究或可让晚期膀胱癌患者多一种选择。 抽菸、喝酒、化学染料　都是膀胱癌重要风险因子 冯思中教授补充，膀胱癌致病危险因子包括抽菸、喝酒，像理发师、画家、油漆工人、染发业者、染料工人等常因接触化学染料，风险也较高。另外，膀胱长期发炎、受 *** 、感染，或出现血尿、排尿有刺痛、灼热感等，也都是危险因子。诊断方法包括尿液检查、尿液细胞学检查、膀胱镜检查等。民众发现血尿症状，一定要提高警觉。 订阅【健康爱乐活】影音频道，阅读健康知识更轻松 加入【】，天天关注您健康！LINE＠ ID：@ ： /beauty/article/31651 关键字：林口长庚医院, 膀胱癌, KDM6A, EZH2, 标靶药, 冯思中

家中长辈年龄超过60岁，出现无痛性血尿，必需至医院检查，小心罹患膀胱癌风险大增。治疗膀胱癌最担心复发或转移，尤其是化疗失败后，即使使用免疫抑制剂药物治疗，效果也有限，晚期膀胱癌的治疗仍有许多瓶颈有待克服。目前治疗露出新曙光，透过使用标靶药物抑制剂，可打破肿瘤基因调控失衡现象，进一步能抑制突变细胞的肿瘤生长。 年龄超过60岁，出现无痛性血尿，必需至医院检查，小心罹患膀胱癌风险大增。 膀胱癌是泌尿道最常见之恶性肿瘤，在台湾膀胱癌的发生率有遂年增加的趋势。根据国民健康署2013年的统计每年大约有2000多名的新个案发生，男性的发生率较高，男女比例为2.8倍，癌症发生率为第9位，女性为16位，死亡率男性为12位，女性为13位。 林口长庚纪念医院泌尿肿瘤科冯思中教授表示，膀胱癌的初期表现以血尿为主，一些病人会有频尿、急尿或下腹部疼痛等现象。早期的膀胱癌治疗以内视镜刮除手术为主，由于膀胱癌的复发率很高，刮除手术后需要以膀胱药物灌注治疗来降低复发率。对于较晚期的癌症，病人需要以膀胱全切除手术，加上人工膀胱的重建手术才有机会治愈。一旦发生转移，病人则需要接受化学治疗。 早期膀胱癌治疗的成功率可高达90%，但已经有转移的病人5年存活率将低于50%。目前，化疗失败的病人可以考虑使用2016年美国FDA最新核准的免疫治疗药物PD1或PD-L1抑制剂，但治疗反应率也仅有大约15%。所以，晚期膀胱癌的治疗仍有许多瓶颈。 林口长庚医院和国立新加坡癌症中心的合作研究发现，KDM6A抑癌基因在膀胱癌细胞内的突变率高达38%，造成与其有拮抗能力的基因EZH2异常作用，导致癌细胞中基因表达调控失衡，让癌细胞的生长更活跃。 首先研究团队从体外的细胞学实验中发现，KDM6A突变细胞在使用标靶药物EZH2抑制剂GSK343后，可以观察到细胞的生长明显受到抑制，接着施以动物实验，在实验动物的肿瘤生成达一定大小后，使用抑制剂GSK503，持续观察14天，就发现到肿瘤大小有效抑制达24%，更在观察第16天达33%。 进一步将实验方式改以人源性肿瘤细胞异种移植（PDX）模型亦发现，在使用抑制剂GSK503第14天就可以观察到肿瘤生长被抑制的现象。透过体外细胞学实验及体内动物实验中皆证实标靶药物EZH2抑制剂的使用，可以有效打破基因调控的失衡现象，抑制KDM6A突变细胞的肿瘤生长情形，证明此一调控机制在膀胱癌中的重要性。 本研究成果已发表于「科学转译医学期刊」（Science Translational Medicine 22 Feb 2017:Vol. 9, Issue 378）」。这调控的发现，将为膀胱癌的临床治疗提供一个新的方向，也提供合并药物使用的一个新的选择。

文章会同步发表于本人 github 和 github homepage 目录 Metagenome 组装完成后，我们得到的是成千上万的 contigs，我们需要知道哪些 contigs 来自哪一个基因组，或者都有哪些微生物的基因组。所以需要将 contigs 按照物种水平进行分组归类，称为 "bining" 一个很容易想到的策略就是，将组装得到的片段与已知物种的参考基因组进行比对，根据同源性进行归类。然而目前大多数的微生物的基因组还没有测序出来，因此限制了这种方法的可行性。 目前主流的 bining 策略利用的是 contigs 的序列组成特点。 从原始的clean reads，还是从组装成的contig，还是从预测到的gene，都可以。根据基于聚类的序列类型的不同，暂且分为reads binning， contig binning和 genes binning 比较这三种binning的优劣： 总体来说应用最广泛的就是基于genes binning 和 contig binning Naseer Sangwan 等 (DOI: 10.1186/s40168-016-0154-5) 总结了 contig binning 的算法和软件（如下表） 基于Genes abundance binning的一般流程 在宏基因组做完组装和基因预测之后，把所有样品中预测到的基因混合在一起，去冗余得到unique genes集合，对这个unique genes集合进行binning，主要是根据gene在各个样品中的丰度变化模式，计算gene之间的相关性，利用这种相关性进行聚类 该图中的聚类过程类似于 K-means聚类 ：随机选择几个seed genes作为诱饵，计算其他基因丰度分布模式与seed genes的相关性，按照固定的相关性值PCC>0.9，将它们归属于不同seed genes所代表的类，然后在聚好的类内重新选择seed genes，进行迭代，最终聚类得到一个个基因集合，较大的集合（超过700个基因）称为 metagenomic species (MGS)，较小的集合称为 co-abundance gene group (CAG) 基于 binning 结果进行单菌组装： 结合序列组成特征 (sequence composition) 和跨样本覆盖度特征 (coverage across multiple samples) 进行binning 在进行binning之前需要将所有样本的reads进行混拼 (coassembly) 得到contigs velveth: velvetg: 将大片段的contigs (>=20kb)，切成一个个10kb的小片段，当切到尾部只剩不到20kb时，停止切割，以防切得过碎 （1） Map, Remove Duplicate 其中1、2步操作可以由CONCOCT中提供的脚本 map-bowtie2-markduplicates.sh 完成 先要自行建好这些contigs的bowtie2索引 用 map-bowtie2-markduplicates.sh 脚本完成 mapping -> remove duplicate 随后的5个参数： 如果要自己逐步执行第1、2两步，则可以通过以下方式实现： （2）Quant Coverage 第3步，计算每个contigs的coverage，用 gen_input_table.py 脚本 注： 也可以自己写命令逐步实现，这样有利于加深对工具的理解 （3）Generate linkage table 接着要构建 linkage per sample between contigs， 目前不是很理解它这一步的目的 尝试作简单的理解： 参考资料： (1) Quince C, Walker A W, Simpson J T, et al. Shotgun metagenomics, from sampling to analysis[J]. Nature Biotechnology, 2017, 35(9):833. (2) Nielsen H B, Almeida M, Juncker A S, et al. Identification and assembly of genomes and genetic elements in complex metagenomic samples without using reference genomes[J]. Nature Biotechnology, 2014, 32(8):822-828. (3) Sangwan N, Xia F, Gilbert J A. Recovering complete and draft population genomes from metagenome datasets[J]. Microbiome, 2016, 4(1):8. (4) Abubucker, S. et al. Metabolic reconstruction for metagenomic data and its application to the human microbiome. PLoS Comput. Biol. 8, e1002358(2012). (5) Beaulaurier J, Zhu S, Deikus G, et al. Metagenomic binning and association of plasmids with bacterial host genomes using DNA methylation.[J]. Nature Biotechnology, 2017, 36(1). (6) Alneberg, J. et al. Binning metagenomic contigs by coverage and composition. Nat. Methods 11, 1144–1146 (2014). (7) CONCOCT"s documentation (8) Manual for Velvet (9) BEDtools官网 (10) 【Yue Zheng博客】宏基因组binning-CONCOCT (11) AI研习社《数据科学中必须熟知的5种聚类算法》

文章会同步发表于本人 github 和 github homepage 目录 Metagenome 组装完成后，我们得到的是成千上万的 contigs，我们需要知道哪些 contigs 来自哪一个基因组，或者都有哪些微生物的基因组。所以需要将 contigs 按照物种水平进行分组归类，称为 "bining" 一个很容易想到的策略就是，将组装得到的片段与已知物种的参考基因组进行比对，根据同源性进行归类。然而目前大多数的微生物的基因组还没有测序出来，因此限制了这种方法的可行性。 目前主流的 bining 策略利用的是 contigs 的序列组成特点。 从原始的clean reads，还是从组装成的contig，还是从预测到的gene，都可以。根据基于聚类的序列类型的不同，暂且分为reads binning， contig binning和 genes binning 比较这三种binning的优劣： 总体来说应用最广泛的就是基于genes binning 和 contig binning Naseer Sangwan 等 (DOI: 10.1186/s40168-016-0154-5) 总结了 contig binning 的算法和软件（如下表） 基于Genes abundance binning的一般流程 在宏基因组做完组装和基因预测之后，把所有样品中预测到的基因混合在一起，去冗余得到unique genes集合，对这个unique genes集合进行binning，主要是根据gene在各个样品中的丰度变化模式，计算gene之间的相关性，利用这种相关性进行聚类 该图中的聚类过程类似于 K-means聚类 ：随机选择几个seed genes作为诱饵，计算其他基因丰度分布模式与seed genes的相关性，按照固定的相关性值PCC>0.9，将它们归属于不同seed genes所代表的类，然后在聚好的类内重新选择seed genes，进行迭代，最终聚类得到一个个基因集合，较大的集合（超过700个基因）称为 metagenomic species (MGS)，较小的集合称为 co-abundance gene group (CAG) 基于 binning 结果进行单菌组装： 结合序列组成特征 (sequence composition) 和跨样本覆盖度特征 (coverage across multiple samples) 进行binning 在进行binning之前需要将所有样本的reads进行混拼 (coassembly) 得到contigs velveth: velvetg: 将大片段的contigs (>=20kb)，切成一个个10kb的小片段，当切到尾部只剩不到20kb时，停止切割，以防切得过碎 （1） Map, Remove Duplicate 其中1、2步操作可以由CONCOCT中提供的脚本 map-bowtie2-markduplicates.sh 完成 先要自行建好这些contigs的bowtie2索引 用 map-bowtie2-markduplicates.sh 脚本完成 mapping -> remove duplicate 随后的5个参数： 如果要自己逐步执行第1、2两步，则可以通过以下方式实现： （2）Quant Coverage 第3步，计算每个contigs的coverage，用 gen_input_table.py 脚本 注： 也可以自己写命令逐步实现，这样有利于加深对工具的理解 （3）Generate linkage table 接着要构建 linkage per sample between contigs， 目前不是很理解它这一步的目的 尝试作简单的理解： 参考资料： (1) Quince C, Walker A W, Simpson J T, et al. Shotgun metagenomics, from sampling to analysis[J]. Nature Biotechnology, 2017, 35(9):833. (2) Nielsen H B, Almeida M, Juncker A S, et al. Identification and assembly of genomes and genetic elements in complex metagenomic samples without using reference genomes[J]. Nature Biotechnology, 2014, 32(8):822-828. (3) Sangwan N, Xia F, Gilbert J A. Recovering complete and draft population genomes from metagenome datasets[J]. Microbiome, 2016, 4(1):8. (4) Abubucker, S. et al. Metabolic reconstruction for metagenomic data and its application to the human microbiome. PLoS Comput. Biol. 8, e1002358(2012). (5) Beaulaurier J, Zhu S, Deikus G, et al. Metagenomic binning and association of plasmids with bacterial host genomes using DNA methylation.[J]. Nature Biotechnology, 2017, 36(1). (6) Alneberg, J. et al. Binning metagenomic contigs by coverage and composition. Nat. Methods 11, 1144–1146 (2014). (7) CONCOCT"s documentation (8) Manual for Velvet (9) BEDtools官网 (10) 【Yue Zheng博客】宏基因组binning-CONCOCT (11) AI研习社《数据科学中必须熟知的5种聚类算法》

PAX1基因甲基化与宫颈癌的关系。宫颈癌是关键抑癌基因功能丧失后导致的疾病。抑癌基因异常甲基化后，抑癌功能下降甚至丧失，使得宫颈细胞在短期内癌变的风险大大提高。宫颈癌的发生过程是由正常宫颈细胞感染高危型HPV病毒，然后从CIN1到CIN2到CIN3，最后进展为宫颈浸润癌。在这个过程中，CIN2后期和CIN3，PAX1基因甲基化异常升高，因此，通过检测PAX1基因甲基化的异常变化，评估宫颈病变的进展风险。看下面模式图，宫颈癌前病变包括CIN1、CIN2和CIN3，如果发生高度甲基化，那么进展为癌的风险很高；如果病变没有发生甲基化异常，那么病变消退的可能性很大。

基因计划的检验结果如果在指定的区域之一那的话是没有任何问题的。

对，交叉互换发生的概率非常小

杂交育种实质上是把几种优秀的基因集中到同一个植株上，显然这是基因的重新组合。

杂交育种的原理是基因重组,能产生新的基因型

A、基因突变是诱变育种所依据的主要遗传学原理，A错误；B、杂交育种所依据的主要遗传学原理是基因重组即基因自由组合，B正确；C、染色体交叉互换不是生物育种所依据的遗传学原理，C错误；D、染色体结构变异有缺失、重复、倒位和易位，不是生物育种的遗传学原理，D错误．故选：B．

PAX1基因甲基化与宫颈癌的关系。宫颈癌是关键抑癌基因功能丧失后导致的疾病。抑癌基因异常甲基化后，抑癌功能下降甚至丧失，使得宫颈细胞在短期内癌变的风险大大提高。宫颈癌的发生过程是由正常宫颈细胞感染高危型HPV病毒，然后从CIN1到CIN2到CIN3，最后进展为宫颈浸润癌。在这个过程中，CIN2后期和CIN3，PAX1基因甲基化异常升高，因此，通过检测PAX1基因甲基化的异常变化，评估宫颈病变的进展风险。同源盒基因目前有Hox，Pax和Lim同源盒基因等几大类。其中Hox同源盒基因有4个基因簇，主要表达在脊髓，少量表达在后脑。目前认为Hox基因的表达与中枢神经在发育中的分区有关，为不同神经元的发育提供位置特征。Pax为配对盒基因。现在已成功筛选分离到9种不同的小鼠Pax基因（Pax1-9）。研究表明，Pax基因的早期表达与神经系统发育中空间和时间的局限性有密切关系，提示Pax基因在某些诱导过程，特殊细胞的分化及神经发育过程中各种解剖界限的建立等方面有着重要作用。以上内容参考：百度百科-同源盒蛋白

如果都是白斑的话，有可能是IPTG或生色底物X-Gal的问题，如果IPTG失效了，就不能分解X-Gal产生蓝色。

1+1=2

楼上所说的蓝白斑筛选属于另一种方法。详解如下：有一些质粒载体带有两个或两个以上的抗生素抗性基因。当外源DNA插入其中一个抗性基因序列内部时，由于基因编码序列受到破坏，常导致此种抗性的消失。这一现象即为插入失活。例如：外源基因插入BamHⅠ位点后，引起Tc抗性基因失活，转化后的受体菌细胞直接涂布到含有Ap的平板培养基上。在Ap培养基上，不具有Ap抗性的受体菌细胞不能生长。在氨苄青霉素存在下生长的菌落，一些含有重组质粒，而另一些可能含有无外源DNA而在连接过程中自身环化的质粒DNA。为区别两种转化体，培养过夜后，再将转化后的细胞形成的菌落按相同顺序接种到含有Ap和Tc的平板培养基上。在Ap培养基上生长而在Tc培养基上不能正常生长的单抗性菌落，即可能是含有重组DNA的克隆。在两种抗生素培养基上都能生长的双抗性菌落，则是载体pBR322DNA自身连接后细胞所形成的菌落。

生物科学蓝白斑筛选是重组子筛选的一种方法： 是根据载体的遗传特征筛选重组子，如α-互补、抗生素基因等。现在使用的许多载体都带有一个大肠杆菌的DNA的短区段，其中有β-半乳糖苷酶基因（lacZ）的调控序列和前146个氨基酸的编码信息。在这个编码区中插入了一个多克隆位点（MCS），它并不破坏读框，但可使少数几个氨基酸插入到β-半乳糖苷酶的氨基端而不影响功能，这种载体适用于可编码β-半乳糖苷酶C端部分序列的宿主细胞。因此，宿主和质粒编码的片段虽都没有酶活性，但它们同时存在时，可形成具有酶学活性的蛋白质。这样，lacZ基因在缺少近操纵基因区段的宿主细胞与带有完整近操纵基因区段的质粒之间实现了互补，称为α-互补。由α-互补而产生的LacZ+细菌在诱导剂IPTG的作用下，在生色底物X-Gal存在时产生蓝色菌落，因而易于识别。然而，当外源DNA插入到质粒的多克隆位点后，几乎不可避免地导致无α-互补能力的氨基端片段，使得带有重组质粒的细菌形成白色菌落。这种重组子的筛选，又称为蓝白斑筛选。

蓝白斑筛选的原理 分类:生物科学蓝白斑筛选是重组子筛选的一种方法： 是根据载体的遗传特征筛选重组子，如α-互补、抗生素基因等。现在使用的许多载体都带有一个大肠杆菌的DNA的短区段，其中有β-半乳糖苷酶基因（lacZ）的调控序列和前146个氨基酸的编码信息。在这个编码区中插入了一个多克隆位点（MCS），它并不破坏读框，但可使少数几个氨基酸插入到β-半乳糖苷酶的氨基端而不影响功能，这种载体适用于可编码β-半乳糖苷酶C端部分序列的宿主细胞。因此，宿主和质粒编码的片段虽都没有酶活性，但它们同时存在时，可形成具有酶学活性的蛋白质。这样，lacZ基因在缺少近操纵基因区段的宿主细胞与带有完整近操纵基因区段的质粒之间实现了互补，称为α-互补。由α-互补而产生的LacZ+细菌在诱导剂IPTG的作用下，在生色底物X-Gal存在时产生蓝色菌落，因而易于识别。然而，当外源DNA插入到质粒的多克隆位点后，几乎不可避免地导致无α-互补能力的氨基端片段，使得带有重组质粒的细菌形成白色菌落。这种重组子的筛选，又称为蓝白斑筛选。如用蓝白斑筛选则经连接产物转化的钙化菌平板37℃温箱倒置培养12-16hr后，有重组质粒的细菌形成白色菌落。还有一个是应用抗生素抗性原理。质粒载体一般都带有抗生素抗性基因，当其携带目的基因转化入宿主细菌时，使宿主也带有抗生素的抗性。置于含抗生素的培养基中培养，能够生长的就是含重组子的细菌。

蓝白斑筛选是重组子筛选的一种方法，是根据载体的遗传特征筛选重组子，如α-互补、抗生素基因等。现在使用的许多载体都带有一个大肠杆菌的DNA的短区段，其中有β-半乳糖苷酶基因（lacZ）的调控序列和前146个氨基酸的编码信息。在这个编码区中插入了一个多克隆位点（MCS），它并不破坏读框，但可使少数几个氨基酸插入到β-半乳糖苷酶的氨基端而不影响功能，这种载体适用于可编码β-半乳糖苷酶C端部分序列的宿主细胞。因此，宿主和质粒编码的片段虽都没有酶活性，但它们同时存在时，可形成具有酶学活性的蛋白质。这样，lacZ基因在缺少近操纵基因区段的宿主细胞与带有完整近操纵基因区段的质粒之间实现了互补，称为α-互补。由α-互补而产生的LacZ+细菌在诱导剂IPTG的作用下，在生色底物X-Gal存在时产生蓝色菌落，因而易于识别。然而，当外源DNA插入到质粒的多克隆位点后，几乎不可避免地导致无α-互补能力的氨基端片段，使得带有重组质粒的细菌形成白色菌落。这种重组子的筛选，又称为蓝白斑筛选。如用蓝白斑筛选则经连接产物转化的钙化菌平板37℃温箱倒置培养12-16hr后，有重组质粒的细菌形成白色菌落。

如果你的意思是如何对插入片段/基因筛选的话，可以考虑使用有LacZ/蓝白斑筛选性质的载体。如果没有合适的载体可以用菌落PCR的方法，设计PCR引物在载体插入位点2边各约100bp以内（常用引物的多克隆位点两侧一般有通用引物区域），在转化之后的培养基上挑取单克隆少量菌体为模版进行PCR，如果包含长入片段则PCR产物大小为引物距插入位点的距离加上插入片段的大小，否则则只有小于200bp的载体自连扩增片断

可以通过筛选标记，如通过表达载体里面的抗性或蓝白斑来筛选转基因植物可以通过表型或表达产物来鉴定，还可以通过提取基因进行RT-PCR鉴定，通过western blotting 免疫杂交，组织免疫或显色等来鉴定

（1）目的基因A的获取，方法有：①化学合成法：用于已知序列，或可推导出序列的基因②从基因组DNA中获取③从cDNA文库中获取④聚合酶链反应（PCR）扩增目的基因（2）选择合适的克隆载体（3）将外源基因与载体的连接（4）重组DNA导入受体菌（5）对重组体的筛选 重组DNA导入受体菌后，经过培养使其大量繁殖，再设法将含有目的基因的菌落区分鉴定出来，这一过程即为筛选（screening）或选择（selection）。（6）克隆基因的表达（7）表达蛋白的筛选：蓝白斑筛选法等。

蓝白斑筛选是重组子筛选的一种方法： 是根据载体的遗传特征筛选重组子，如α-互补、抗生素基因等。现在使用的许多载体都带有一个大肠杆菌的DNA的短区段，其中有β-半乳糖苷酶基因（lacZ）的调控序列和前146个氨基酸的编码信息。在这个编码区中插入了一个多克隆位点（MCS），它并不破坏读框，但可使少数几个氨基酸插入到β-半乳糖苷酶的氨基端而不影响功能，这种载体适用于可编码β-半乳糖苷酶C端部分序列的宿主细胞。因此，宿主和质粒编码的片段虽都没有酶活性，但它们同时存在时，可形成具有酶学活性的蛋白质。这样，lacZ基因在缺少近操纵基因区段的宿主细胞与带有完整近操纵基因区段的质粒之间实现了互补，称为α-互补。由α-互补而产生的LacZ+细菌在诱导剂IPTG的作用下，在生色底物X-Gal存在时产生蓝色菌落，因而易于识别。然而，当外源DNA插入到质粒的多克隆位点后，几乎不可避免地导致无α-互补能力的氨基端片段，使得带有重组质粒的细菌形成白色菌落。这种重组子的筛选，又称为蓝白斑筛选。如用蓝白斑筛选则经连接产物转化的钙化菌平板37℃温箱倒置培养12-16hr后，有重组质粒的细菌形成白色菌落。

目录 根据分析对象和实验目的，宏基因组的研究基本上可以分为 1. Pre-processing 2. Sequence analysis 包括两种分析策略： read-based (mapping) 和 assembly-based 简单来说，assembly-based approach 受到覆盖度的制约，因为组装时低覆盖度的区域是不会进行组装的，而是被丢弃，这样低丰度的细菌的信息就被丢弃了，反映在reads利用率上，就是往往reads利用率极低，往往低于50% 而 read-based (mapping) approach 则受到reference databases的制约，因为细菌的遗传多样性很高，即便是同一个菌种，它的不同菌株，其基因组的组成也是有相对比较大的差异的，那么在mapping的时候就会出现mapping不上的问题，使得mapping效率不够高；而且只能分析reference databases中有的物种，对于reference databases未收录的新物种，是无法进行分析的。 不过可用的微生物参考基因组正在迅速地增加，包括那些原先难以培养的细菌由于培养方法的改进，使得对其进行测序成为可能，再加上单细胞测序的途径和 metagenomic assembly的途径得到的基因组序列。现在一些类型的环境样品（如人肠道）的参考基因组的多样性已经可以满足 assembly-free taxonomic profiling 的要求。 随着测序成本的下降和测序深度的增加，其分析难度将会越来越大，制约效应也将会越来越明显 预计的单位测序成本将会以指数关系下降,但其中计算成本下降的幅度会远慢于测序成 在数据存储和数据处理的层面上，rDNA和扩增序列的分析难度较小，基本可以在个人电脑或者小型服务器上完成，但宏基因组全测序的分析却主要受限于计算技术的发展 即使在同一个环境中获取的不同样本，其微生物组成也会存在比较大的差异，这使得在样本集之间，寻找具有统计学显著性和生物学意义的差异变得很困难。因此如何做到，在即使其影响因素的作用程度很小的情况下，也能有效地检测出差异就显得十分重要。 一种策略是，构造 pilot data，即将不同浓度的绝对定量 control (spike-in) 加入到样本中，来评估实验与分析方法的稳健性(robust)； 另一种策略：two-tiered approach，即挑取少部分样本，既做 16s rDNA 测序，又做 shotgun metagenomics 测序，对比这两个层次的结果来评估实验结果的稳健性。 两种研究策略： 由于在研究宏基因组过程中，比如研究人类的微生物群，影响其微生物群的因素众多，包括宿主基因型，年龄，饮食习惯等等，当进行两个环境微生物群横向比较时，很难做到控制变量，使得在进行比较分析时混入了许多干扰因素；此时如果进行单一环境微生物群多时间点采样的纵向比较，就可以从很大程度上消除这种影响。 1. 样本量与测序深度 当实验目的是检出显著性差异时，样本量与测序深度的选择取决于（1）不同样本间微生物组组成的一致性，（2）样本固有的微生物多样性，（3）影响因素的效应量(effect size) 建议：参考前人在类似环境中的研究。若没有可参照的类似研究，选择marker gene做预实验 2. Confounding variables and control groups 在进行宏基因组研究时，往往很难找到与目标样本集对应的没有其他干扰因素的对照组 建议：目前最佳的解决策略是，尽可能地搜集各个样本群体的元数据 (metadata)，然后在随后的比较分析中将它们考虑进去。比如临床样本，包括性别、年龄、是否使用抗生素/药物、取样位置、饮食习惯等等。比如环境样本，包括地理位置、季节、pH、温度等等。 元数据的搜集可以参照MIMARKS (Minimum information about a marker gene sequence) 和 MIxS (minimum information about any (x) gene sequence) 标准 3. Sample collection/preservation 样本的处理和保存过程的差异会带来系统偏差，比如when samples are provided from a number of locations by different research groups，或者在纵向研究中，不同取样时间点的样本的保存时间长短不一。有时这些处理步骤的效应量可能比你感兴趣的生物学变量还大。 建议：尽可能按照相同的标准来进行取样和保存 4. Biomass/Contamination 当前采用的基于测序的方法具有很高的灵敏度 (highly sensitive)，即使非常微量的DNA也能被检测出来。而实验室中使用到的常规仪器和试剂并不是无菌的，这样就很可能在实验操作过程中，人为地引入污染。由于检测方法的高灵敏度，当原样本的微生物量很少时，污染带来的信号很可能会盖过真实的信号。 建议：在上机测序前，做好微生物量的定量 (qPCR)。当样品中的微生物数量少于10 5 数量级时，其极有可能会受到背景污染的干扰。此时，可以参照以下的方法进行细胞/DNA的富集： 可以增设负对照实验 (Negative control)，对其进行与实际样本相同的操作，使用相同的试剂，以此来找出污染的细菌类型，这样就可以在后续的生物信息学分析过程中将其过滤掉。 5. 选择合适的DNA提取方法 DNA提取的效果会直接对后续的实验和分析产生巨大的影响。DNA提取方法的选择依赖于样品中细胞类型的组成，然而即使是相同类型的样品其微生物组成也具有较大的差异（当人粪便中革兰氏阴性菌主导时，细胞很容易裂解，而当由相对顽强的革兰氏阳性菌主导时，则相反）。 因此不存在适用于所有样品的最佳的DNA提取方案。 若方案选择不当，则获得的DNA主要来自于那些易裂解的细菌 建议： Illumina测序仪通量大 (up to 1.5 Tb per run)，且准确率高 (with a typical error rate of 0.1–1%)，通过在不同样本的序列上添加两重barcode，可以一次测序多个samples。 然而，Illumina测序仪存在carryover (between runs) 和 carry-between (within runs)的问题。最新的测序仪由于使用了新的扩增方法 (ExAmp)，导致较高比例的‘index hopping"。 虽然没有一个明确的指导意见，告诉你在哪个特定的环境样品中应该测多大的覆盖度，但是一个基本的原则就是通量要尽可能地大，这样低丰度的细菌也能被测到。Illumina HiSeq 2500/4000， NextSeq 和 NovaSeq 的测序通量都很大，都适用于 metagenomics 的研究。 Metagenome de novo assembly 采用的策略与 whole-genome assembly 相同，均为 de Bruijn 图方法 用 de Bruijn 图方法进行宏基因组的从头组装时，面临着以下的挑战： 当进行单一基因组的组装时，其有一个前提假设：整个基因组的测序覆盖度是相对均匀的，这样就可以利用覆盖度信息来识别重复序列和鉴定测序错误和等位变异。 而metagenome中，各个组成基因组的覆盖度取决于它们的物种丰度，低丰度物种的基因组就会由于总体测序深度不够而使得最终组装出来的基因组是支离破碎的。使用更短的 k-mer 有助于低丰度基因组的组装，但是这会使得图中重复 k-mer 的频率大大增加，降低了组装的准确性。 这需要组装工具在考量低丰度物种与获得高丰度物种更长更准确的contig之间进行权衡，即选择合适的 k-mer ： 同种细菌的不同菌株，它们的基因组组成很相近，常常就是一个碱基的变异或者整个基因/操纵子的丢失，当进行 de Bruijn 图组装时，就会在这些差异的位置出现分叉，组装工具在遇到这些分叉时，常常会停在这些位置，从而导致一个个不连续组装片段的产生。 Meta-IDBA：将图依据其拓扑结构拆分成各个元件，每个元件代表各个亚种的共有区域 解决计算能力与内存不足的策略： Metagenome 组装完成后，我们得到的是成千上万的 contigs，我们需要知道哪些 contigs 来自哪一个基因组，或者都有哪些微生物的基因组。所以需要将 contigs 按照物种水平进行分组归类，称为 "bining" 一个很容易想到的策略就是，将组装得到的片段与已知物种的参考基因组进行比对，根据同源性进行归类。然而目前大多数的微生物的基因组还没有测序出来，因此限制了这种方法的可行性。 目前主流的 bining 策略利用的是 contigs 的序列组成特点。 依据：来自同一菌株的序列，其核酸组成是相似的 例如根 据核酸使用频率 （oligonucleotide frequency variations），通常是四核苷酸频率（tetranucleotide frequency）， GC含量 和 必需的单拷贝基因 等 优势：即便只有一个样品的宏基因组数据也可以进行binning，这在原理上是可操作的 不足：由于很多微生物种内各基因型之间的基因组相似性很高，想利用1个样品的宏基因组数据通过核酸组成信息进行binning，效果往往并不理想或难度很大。利用核酸组成信息进行binning，基本上只适合那些群落中物种基因型有明显核酸组成差异的，例如低GC含量和一致的寡核苷酸使用频率 依据：来自同一个菌株的基因在不同的样品中 ( 不同时间或不同病理程度 ) 的丰度分布模式是相似的【PMID: 24997787】。 原因：比如，某一细菌中有两个基因，A和B，它们在该细菌基因组中的拷贝数比例为 A:B = 2:1，则不管在哪个样品中这种细菌的数量有多少，这两个基因的丰度比例总是为 2:1 优势：这种方法更有普适性，一般效果也比较好，能达到菌株的水平 不足：必须要大样本量，一般至少要50个样本以上，至少要有2个组能呈现丰度变化 ( 即不同的处理，不同的时间，疾病和健康，或者不同的采样地点等 ) ，每个组内的生物学重复也要尽量的多 对于像质粒这样的可移动遗传单元 (mobile genetic elements (MGEs))，由于其复制独立于细菌染色体，则同一种细菌的不同个体，该质粒的拷贝数可能存在差异，使得无法用丰度信息进行有效地bining 将核酸组成信息和丰度差异信息创建一个综合的距离矩阵，既能保证binning效果，也能相对节约计算资源，现在比较主流的binning软件多是同时依据核酸组成和丰度变化信息 依据：不同的细菌，其基因组甲基化模式不同，平均一种细菌有3种特意的甲基化 motif。MGEs (mobile genetic elements) 中含有 MTase 基因，其基因水平转移是细菌甲基化组多样性的驱动因素。虽然 MGEs 在不同个体的拷贝数不同，但是都存在，因此具有相同 MGEs 的细菌个体，其总遗传物质（包括染色体和 MGEs ）都会受到相同的MTase的作用而得到相同的甲基化模式。 Q1：从哪些序列下手进行binning呢？ 从原始的clean reads，还是从组装成的contig，还是从预测到的gene，都可以。根据基于聚类的序列类型的不同，暂且分为reads binning， contig binning和 genes binning 比较这三种binning的优劣： 总体来说应用最广泛的就是基于genes binning 和 contig binning Genes binning的一般流程 在宏基因组做完组装和基因预测之后，把所有样品中预测到的基因混合在一起，去冗余得到unique genes集合，对这个unique genes集合进行binning，主要是根据gene在各个样品中的丰度变化模式，计算gene之间的相关性，利用这种相关性进行聚类 该图中的聚类过程类似于 K-means聚类 ：随机选择几个seed genes作为诱饵，计算其他基因丰度分布模式与seed genes的相关性，按照固定的相关性值PCC>0.9，将它们归属于不同seed genes所代表的类，然后在聚好的类内重新选择seed genes，进行迭代，最终聚类得到一个个基因集合，较大的集合（超过700个基因）称为 metagenomic species (MGS)，较小的集合称为 co-abundance gene group (CAG) 基于 bining 结果进行单菌组装： 比如对核酸组成信息的利用，开发得就不够充分，四碱基使用频率因简单而被广泛使用和接受，但现在已有研究表明k-mer丰度信息也是很好的种系特征，同时越长的k-mer含有越多的信息，还有基因和参考基因组间的同源关系也是有价值的种系信号，但这些都还没有被自动化的binning软件整合 想要获得高质量的bins经常需要手动调整 Taxonomic profiling: identifies which microbial species are present in a metagenome and estimates their abundance 优点： 当然它也有局限性： 对于与人类密切相关的样品，比如人肠道，可以使用该策略，而且已经有相关的成功实践 By looking at co-abundant markers from preassembled environment-specific gene catalogs 即前人研究 (MetaHIT consortium) 已经得出特定环境下的微生物的组成，这些微生物中有某些 co-abundant markers（这些 marker genes 的丰度与其物种的丰度成正比），这样就可以基于对这些 markers 的定量得到对应的物种丰度 选择 markers 的不同策略： 当样本量巨大，都进行组装是明显不切实际的，此时采用 marker-based approaches 是一个不错的选择；而且，如果该环境来源的样本其组成微生物是研究比较充分时，marker-based approaches 能得到比较准确的物种定量结果。 Gene identification Characterization of the functional potential of the microbiome 局限性 ： lack of annotations for accessory genes in most microbial species 因为在评估微生物群体的代谢潜能时，只对那些高度保守和 housekeeping 类型的功能进行了注释，这就解释了，为什么来自不同环境的不同样品，它们的功能特征常常是十分相似的，即使它们的物种组成有很大差异。 例如，鉴定出微生物群落中的抗生素抗性基因，该方法高度依赖特定功能相关基因集注释的质量。 参考资料： (1) 魏子艳, 金德才, 邓晔. 环境微生物宏基因组学研究中的生物信息学方法[J]. 微生物学通报, 2015, 42(5):890-901. (2) Quince C, Walker A W, Simpson J T, et al. Shotgun metagenomics, from sampling to analysis[J]. Nature Biotechnology, 2017, 35(9):833. (3) 句句干货！一文读懂宏基因组binning (4) Nielsen H B, Almeida M, Juncker A S, et al. Identification and assembly of genomes and genetic elements in complex metagenomic samples without using reference genomes[J]. Nature Biotechnology, 2014, 32(8):822-828. (5) Sangwan N, Xia F, Gilbert J A. Recovering complete and draft population genomes from metagenome datasets[J]. Microbiome, 2016, 4(1):8. (6) Abubucker, S. et al. Metabolic reconstruction for metagenomic data and its application to the human microbiome. PLoS Comput. Biol. 8, e1002358(2012). (7) Beaulaurier J, Zhu S, Deikus G, et al. Metagenomic binning and association of plasmids with bacterial host genomes using DNA methylation.[J]. Nature Biotechnology, 2017, 36(1).

转换指同类型碱基之间的取代，即一种嘧啶碱基被另一种嘧啶碱基取代或一种嘌呤碱基被另一种嘌呤碱基取代形成的点突变。颠换指不同类型碱基之间的取代，即一种嘧啶碱基被一种嘌呤碱基取代或一种嘌呤碱基被一种嘧啶碱基取代形成的点突变。

何谓基因突变？有哪些主要型别？ 基因突变指基因组DNA分子发生的突然的、可遗传的变异现象。主要型别碱基置换突变、移码突变、缺失突变、插入突变。 1、碱基置换突变：指DNA分子中一个碱基对被另一个不同的碱基对取代所引起的突变，也称为点突变。 2、移码突变：指DNA片段中某一位点插入或丢失一个或几个（非3或3的倍数）碱基对时，造成插入或丢失位点以后的一系列编码顺序发生错位的一种突变。 3、缺失突变：基因也可以因为较长片段的DNA的缺失而发生突变。 4、插入突变：一个基因的DNA中如果插入一段外来的DNA，那么它的结构便被破坏而导致突变。 基因突变包括哪些型别?其主要遗传效应有哪些 型别：点突变、缺失、插入、倒位和动态突变。 遗传效应：碱基置换突变（同义突变、错义突变、无义突变、终止密码子突变或延长突变）、移码突变、融合突变等 基因突变包括哪些型别 两大类： 一、 由于个体体内自带基因的突然改变，是遗传资讯的隐性表现。 二、 由于外界环境条件导致的个体体内遗传细胞发生突变，是后天的影响结果。 希望可以帮到你哦~ 基因突变的四种类型： 1.碱基置换突变 2. 移码突变 3.缺失突变 4.插入突变 影响因素 内在因素 突变是一系列变化的结果。影响这一系列变化的任何一个环节的因素都会对于突变型的出现有一定的影响。 诱变剂接触 DNA以前必须首先进入细胞，才能诱发突变。高等植物对于紫外线的诱变作用较不敏感的原因就是因为紫外线不易穿透它的细胞壁。化学药品的渗透和细胞膜的结构有很大的关系。鼠伤寒沙门氏菌有一个改变细胞膜成分的突变型深度粗糙 (rfa），它使细胞膜对于许多药物的渗透性增大，从而提高了细胞对许多化学诱变剂的敏感性。 细胞中的酶可以破坏进入细胞的诱变剂，从而减弱诱变效果。例如，过氧化氢酶可以减弱过氧化氢的诱变效果。一些没有诱变作用的物质也可以因为细胞中的酶的活化作用而使该物质转变成为诱变剂，这些物质称为前诱变剂。例如陆蒽酮本身没有诱变作用，但可以通过肝脏中的羟化酶的作用而转变为诱变剂海蒽酮（图7）。 基因突变 诱变剂接触DNA以后，能使DNA发生区域性的损伤，这些损伤如果未经修复，便可阻碍 DNA的复制而造成细胞死亡。修复 DNA损伤的机制有两类：一类称为无误修复，它使 DNA恢复原状但不带来突变；另一类称为易误修复或称错误倾向修复，它使DNA复制继续进行，但也常同时带来基因突变。 细胞中有关 DNA损伤修复的酶活性的改变，可以改变细胞对于诱变剂的杀伤作用或诱变作用的反应。由于基因突变而使不论哪一种有关 DNA损伤修复的酶失活时，都必然导致细胞对于紫外线或其他诱变剂的杀伤作用变得更为敏感。可是就诱变结果来讲，则要看这酶是涉及无误修复，还是易误修复。如果属于前者，那么有关的基因发生突变时将使突变更易发生，如果属于后者，那么有关的基因发生突变时将使突变更不易发生，因此这些突变型分别称为增变基因和抗变基因。在大肠杆菌噬菌体T4中，基因43编码 DNA多聚酶。基因43的突变型有两种。一种是增变基因，它的 DNA多聚酶的核酸外切酶活性和多聚酶活性之比小于野生型的 DNA多聚酶；另一种是抗变基因，它的 DNA多聚酶的这两种活性比大于野生型的 DNA多聚酶。在其他生物如大肠杆菌、酵母菌和一些真核生物中也曾发现增变基因。 何谓基因突变＼突变对生物有好处么＼`？ 基因突变是指 DNA在复制过程中 的 碱基被 替换 或者 缺失 或者新增 突变分为有害 中性 和有利 三种变异 依据生物所处的环境而改变 本人高三生物教师 祝学习愉快 基因突变的种类有哪些？各类型别的特征？ 按照基因结构改变的型别，突变可分为碱基置换、移码、缺失和插入4种。 按照遗传资讯的改变方式，突变又可分为错义、无义两类。 基因突变可以是自发的也可以是诱发的。自发产生的基因突变型和诱发产生的基因突变型之间没有本质上的不同，基因突变诱变剂的作用也只是提高了基因的突变率。 你在百度文库上搜索 那很全的 基因突变有哪些分类方法 化学诱变 EMS诱变（人工化学诱变技术） 物理诱变 γ射线 此外还有宇宙无重力情况下等方法 基因突变对染色体上基因有何影响？突变型别？ 基因突变是指DNA分子中发生碱基对的替换，增添和缺失，而引起的基因结构的改变，叫做基因突变。突变型别：三种；碱基对的替换，增添和缺失。 基因突变不会改变染色体上基因的数量和所在位置，只是某一个位点发生改变，会引起基因结构的改变，但却不一定引起生物性状的改变（因为密码子具有兼并性）。 基因突变的因素有哪些 基因突变分为两大类，自然突变和诱发突变。一般是基因内部的碱基对顺序由于其他原因发生改变，例如贫血性镰刀细胞，是DNA上的腺嘌呤和胸腺嘧啶的顺序发生改变而造成的。 根据突变对表型的效应，基因突变分为哪些型别 基因突变是基因组DNA分子发生的突然的、可遗传的变异现象（gene mutation）。从分子水平上看，基因突变是指基因在结构上发生碱基对组成或排列顺序的改变。基因虽然十分稳定，能在细胞分裂时精确地复制自己，但这种稳定性是相对的。在一定的条件下基因也可以从原来的存在形式突然改变成另一种新的存在形式，就是在一个位点上，突然出现了一个新基因，代替了原有基因，这个基因叫做突变基因。于是后代的表现中也就突然地出现祖先从未有的新性状。 1个基因内部可以遗传的结构的改变。又称为点突变，通常可引起一定的表型变化。广义的突变包括染色体畸变。狭义的突变专指点突变。实际上畸变和点突变的界限并不明确，特别是微细的畸变更是如此。野生型基因通过突变成为突变型基因。突变型一词既指突变基因，也指具有这一突变基因的个体。 基因突变可以发生在发育的任何时期，通常发生在DNA复制时期，即细胞分裂间期，包括有丝分裂间期和减数分裂间期；同时基因突变和脱氧核糖核酸的复制、DNA损伤修复、癌变和衰老都有关系，基因突变也是生物进化的重要因素之一，所以研究基因突变除了本身的理论意义以外还有广泛的生物学意义。基因突变为遗传学研究提供突变型，为育种工作提供素材，所以它还有科学研究和生产上的实际意义。 种类 基因突变可以是自发的也可以是诱发的。自发产生的基因突变型和诱发产生的基因突变型之间没有本质上的不同，基因突变诱变剂的作用也只是提高了基因的突变率。 按照表型效应，突变型可以区分为形态突变型、生化突变型以及致死突变型等。这样的区分并不涉及突变的本质，而且也不严格。因为形态的突变和致死的突变必然有它们的生物化学基础，所以严格地讲一切突变型都是生物化学突变型。根据碱基变化的情况，基因突变一般可分为碱基置换突变（base substitution和移码突变（frameshift mutation）两大类。 碱基置换突变(subsititution) 指DNA分子中一个碱基对被另一个不同的碱基对取代所引起的突变，也称为点突变（point mutation）。点突变分转换和颠换两种形式。如果一种嘌呤被另一种嘌呤取代或一种嘧啶被另一种嘧啶取代则称为转换（transitioBU诱发的突变n）。嘌呤取代嘧啶或嘧啶取代嘌呤的突变则称为颠换（transversion）。由于DNA分子中有四种碱基，故可能出现4种转换和8种颠换。在自然发生的突变中，转换多于颠换。