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6、高通量测序数据分析

作者:lmzly 来源:本站 发布时间: 2011-11-24 11:03  浏览次数:
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6-1基本数据分析:

(1)   序列前处理工作,包括成对测序数据的序列匹配,裁减低质量部分,数据格式转换等

(2)   序列拼接,Scaffolding,对454数据的homopolymer进行修正等。

(3)   用多种主流基因预测软件预测基因并挑选最合适的代表基因结构。

(4)   tRNA/rRNA识别和分类。

(5)   基因组GC含量分析,并识别特异区域。

(6)   基因功能注释(包括同源注释和蛋白结构域识别)。

(7)   基因功能分类,参照Gene OntologyCOG标准(由用户指定标准)。

 

6-2生物信息高级分析:

(1)   提供图型化界面由用户人工确认基因结构和基因功能注释。

(2)   重复序列识别和分类。

(3)   基因家族识别和聚类。

(4)   基因功能聚类,参照FunCatDB标准。

(5)   代谢调控途径识别和重建。

(6)   转录因子(Transcription Factor)识别和分类分析。

(7)   分泌蛋白识别和分析。

(8)   蛋白激酶识别和分析。

(9)   转运蛋白(Transporter)识别和分析。

(10)  假基因(pseudogene)识别和分析。

(11)  SSR标记模式识别和预测。

6-3表达组深度测序分析:

(1)   深度测序Mapping和表达差异统计分析。

(2)   cSNP识别。

(3)   依据表达量进行基因功能聚类,由已知基因推断未知基因功能。

6-4比较基因组分析

1Synteny block分析。

2)其他比较基因组分析。

 

6-5基因组数据库构建

(1)   构建项目数据库:

(2)   项目整体介绍(包括一些个性化图片等)。

(3)   BLAST序列比对界面。

(4)    基因组总体结构浏览界面(GenomeBrowser)。

(5)     分类基因浏览界面(FunCatDBGene Ontology树形浏览各   类别的基因)

(6)   有特色的基因家族浏览界面(需用户提供验证过的数据)。

(7)   有特色的代谢调控途径浏览界面(需用户提供验证过的数据)。

 

 

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