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TBtools | 获取基因代表序列、基因序列模式定位
本次介绍的是TBtools序列工具中的获取Fasta文件中的基因代表序列以及基因序列模式定位。 首先是Fasta Get Representative，该功能可以帮助我们在一个有多条序列的Fasta文件中提取出最长的代表性序列，用于下游分析。 http://tool.chinaz.com/regex 接下来介绍的是Sequence Pattern Locate，该功能可以在一个基因组文件中找到你需要的一段序列并定位其位置。 GCACGGAAGCCGTGTGAACGGTTGCGCTTCAGTACGGACGGTTGAAAAGTGCGTTTCATG GCGATTTCTACCTAAACTTGAAAAATATATATATATATATATGGTGACGCGTTTCCGGAC 操作步骤： 在这里我们使用正则表达式(AT){5, ID、起始坐标、终止坐标、匹配到的序列。
5.1K10编辑于 2021-12-31 - 来自专栏生物信息学
Ensembl快速下载基因的同源基因序列
直系同源因物种形成（speciation）而被区分开（separated）：若一个基因原先存在于某个物种，而该物种分化为了两个物种，那么新物种中的基因是直系同源的；旁系同源的序列因基因复制（gene duplication ）而被区分开（separated）：若生物体中的某个基因被复制了，那么两个副本序列就是旁系同源的。 可以适用于不同的软件，我们选择最常规的FASTA格式进行下载，然后在FASTA格式里选择 Unaligned sequences – proteins 这一项，之后点击红框中的 Download 按钮对MYH9基因的同源基因的蛋白序列进行下载 可能有人会问只有序列怎么通过ensembl寻找同源基因，这个可以通过Ensembl的BLAST/BLAT功能来寻找序列对应的基因，BLAST/BLAT功能的位置在下图的红框中进行标出： ? 最后简单介绍一下Ensembl网站，以上分析用到的网站是Ensembl的主网站，里面主要收录的是脊索动物的数据，它还有其他5个子网站，分别是Ensembl Bacteria、Ensembl Fungi、
7K50发布于 2020-04-14 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
Fimo扫描基因组序列
在做motif分析时，经常用Fimo扫描基因组序列得到motif对应的序列位置，进而进行下一步的分析。说明文档可参考：http://meme-suite.org/doc/fimo.html ? motif file sequence file是序列文件，用全基因组还是提出来的基因组片段都可以。 其他参数还有： ?
2.8K10发布于 2020-04-01 - 来自专栏生信菜鸟团
详解 Python 批量下载基因序列
对于分析比对多个基因序列文件时的工作量说多了都是泪。比如，老板让你比对自己测定序列与 NCBI 库中序列，并构建相应的进化树，而这个序列需要大于100条。 我想你的心情不会和下载一条序列时那么平静，那么，接下来通过BioPython提供的接口来实现快速的自动化序列下载。 自动获取基因序列数据 0. 利用 Nucleotide 数据库来查询所有 oct4 基因的序列数据，为了展示基础的流程，这里采用逐条下载的方式 from Bio import Entrez,SeqIO # 参数设置 Entrez.email = "your_email@163.com" Entrez.tool = "getGeneSeqScript" # 查询 oct4 基因的在 Nucleotide 中的总数 hd_egquery # Entrez 将会提前进行缓冲，提高查询效率 step = 5 total = 10 with open("res/res_env_oct4.fasta", "w") as res_file:
2.4K40发布于 2021-04-13 - 来自专栏生信菜鸟团
转录组参考基因-5
生信技能树学习笔记 首先转录组数据分析流程如下，之前的课程中已经介绍过文件夹的建立和原始数据的过滤，接下来要进行基因比对——将测序数据与基因文件进行匹配。 /pub/release-104/fasta/homo_sapiens/dna/ Nohup表示后台进行，>dna.log& 表示后台运行输出日志文件 # 下载基因组序列axel curl nohup homo_sapiens/dna/Homo_sapiens.GRCh38.dna.primary_assembly.fa.gz >dna.log & 下载cDNA信息 cDNA下载红色部分显示链接 # 下载转录组序列 ，对基因组进行注释。 Homo_sapiens.GRCh38.104.chr.gtf.gz |awk -F'\t' '{if($3=="gene"){print$9}}' |awk -F';' '{print$1,$3,$5}
39810编辑于 2024-07-10 - 来自专栏生信探索
基因序列变异信息VCF (Variant Call Format)
VCF是Variant Call Format的简称，是一种定义的专门用于存储基因序列突变信息的文本格式。在生物信息分析中会大量用到VCF格式。 ，如果是INDEL，位置是INDEL的第一个碱基位置；第3列：ID dentifier； 突变的名称，比如dbSNP的名字第4列：REFreference base(s)；参考染色体的碱基第5列：ALTalternate base(s； 与参考序列比较，发生突变的碱基，可以有多个值，每个值用逗号分隔第6列：QUAL quality；Phred标准下的质量值，表示该变异位点的可靠性，可以理解为所call出来的变异位点的质量值 ，用:分割，当有多个值时用,分割举个例子CHROM=chr1：一号染色体POS=13649：13649处REF=G：参考基因组上13649处的碱基为GALT=C：所有样本中基因组上13649处可能发生的突变为 位点的reads数为16=12+4GQ=64：GT=0/1（即基因型为G/C）时的质量值为64PL=64,0,281：最有可能的GT是0/1（即基因型为G/C），对应PL值为0，概率为1#CHROM
1.5K41编辑于 2023-05-23 - 来自专栏微生态与微进化
基因组CRISPR序列及Cas酶预测
在CRISPR特征序列附近还有一些CRISPR-associated基因，编码一系列Cas蛋白，合称CRISPR/Cas系统。 这样一来，一段新的间隔序列就被添加到了基因组的CRISPR序列之中，形成了对病毒DNA的免疫“记忆”。 02 CRISPR预测 原核生物基因组中可能多处存在CRISPR序列，其预测注释可以使用CRISPRfinder（http://crispr.i2bc.paris-saclay.fr/Server/）在线分析 dl.bintray.com/gem-pasteur/MacSyFinder/macsyfinder-1.0.5.tar.gz Muscle version 3.8.31 (http://www.drive5. 与重复序列长度比的最大值，默认为2.5 -s：spacer之间相似度的最大值，默认为60 -cpuP：程序运行使用的CPU数目，默认为1 -meta：分析宏基因组序列 -gcode：密码子表，默认为大多数细菌所使用的密码子表
1.6K30编辑于 2022-05-05 探索ImmGen:5-基因字典
ImmGen最新的功能：genepage：基因字典。 Co-regulation（共调控）：通过“Gene Constellation”工具展示与该基因表达模式高度相关的其他基因，揭示潜在的调控网络。 Functions（功能）：详细描述基因的分子功能、生物学过程及细胞组分，全面解析其生理机制以及关联基因与特定疾病（如自身免疫病），为疾病机制研究和药物开发提供线索。 如询问基因与特定疾病之间的关系。 Pathway模块，可以弹出分子信号通路图 总结：这个页面是一个集基因功能百科与实验数据查询于一体的工具，旨在帮助免疫学研究者快速、准确地获取小鼠基因的表达特征和分子机制信息
12610编辑于 2026-01-27- 来自专栏小明的数据分析笔记本
叶绿体基因组重复序列分析工具~REPuter
叶绿体基因组的文章通常都会做重复序列分析，其中会使用在线工具REPuter 来分析forward reverse complement palindromic 四种重复序列。 id=reputer_manual_manual 使用方法也很简单，直接上传fasta格式的序列，然后会有4个输入框需要填。分别是 重复片段的最大 最小长度。然后还有两个距离。 这两个距离是什么意思，现在我也不太清楚，可能是度量重复序列之间相似度的指标吧。我看到有论文里写会设置海明距离的。 然而自己在使用的时候一直会遇到报错， ? 不知道是什么原因，自己猜测是因为序列太长，在线版运行运算能力不够，所以尝试下载单机版REPuter，但是一直没有找到下载方法，无意间发现了vmatch程序，其中有一个perl脚本repfind.pl可以做 -f 和 -p 参数分别指定计算forward和palindromic重复，-h 海明距离3, -l 最小重复单位30bp 之前将以上的内容分享到了简书，今天有人留言说使用REPuter 做重复序列分析的时候
2.5K10发布于 2020-10-26 - 来自专栏生信小驿站
查询基因的核苷酸序列和蛋白的氨基酸序列
查询基因的核苷酸序列 （1）在pubmed gene数据库选择输入想要查询的基因，点击search即可。 ? （2）选择人类 ? （3）选择人FASTA ? （4）得到核苷酸序列 ? 查询基因的核苷酸序列 （1）首先得到基因的UNIprotKB identifier ? （2）在UniProtKB 数据库基于identifier搜索蛋白相关信息 ? （4）得到氨基酸序列 ?
2.9K30发布于 2020-06-05 - 来自专栏生信修炼手册
RepeatMasker:查找基因组上的重复序列
RepeatMasker软件用于查找基因组上的重复序列，默认情况下，会将重复序列原有的碱基用N代替，从而达到标记重复序列的目的。 除此之外，也可以采用将重复序列转换为小写或者直接去除的方式，来标记重复序列。 该软件将输入的DNA序列与Dfam和Repbase数据库中已知的重复序列进行比对，从而识别输入序列中的重复序列。 在Sequence中输入或者上传FASTA格式的DNA序列；Search Engine选择比对软件，Speed/Sensitivity选择运行模式，不同模式的主要区别在于运行速度与敏感度的差异，DNA 软件基本用法如下 RepeatMasker -pa 5 -small -species human chrM.fa -pa指定线程数，只有输入文件大于50Kb时才发挥作用；-small表示将重复序列转换为小写 运行完成后，会生成多个文件，后缀为masked的文件为标记重复序列后的文件，后缀为.out的文件保存了重复序列区间信息。
3.5K20发布于 2020-05-08 - 来自专栏微生态与微进化
宏基因组reads筛选：去除宿主序列
基于环境的复杂性与研究对象的不同，宏基因组数据在组装之前常需要过滤掉一些序列以防干扰研究。例如要研究动植物组织或肠道的微生物组，往往需要去除宿主的DNA序列。 假如研究的是人类肠道微生物的宏基因组，需要去除属于人基因组的序列。具体方法为将质控后的序列和人类基因组序列进行比对，将比对上的序列去除。 宏基因组reads筛选：去除宿主序列 测序数据的组装：常用软件工具 更新中…… 短序列有参比对常用的软件有BWA、Bowtie、BBMap等。下面以Bowtie 2为例。 -5/--trim5 <int> 剪掉5'（左）端<int>长度的碱基，再用于比对（默认值0） -3/--trim3 <int> 剪掉3'（右）端<int>长度的碱基，再用于比对（默认值0） --phred33 ，根据序列信息，将原始数据中包含有宿主基因组的序列去除： 其中第一列为参考基因组染色体或scaffold名称，第二列与第三列为read在该染色体或scafflold比对的起始与终止位置，第四列为比对上的
4.3K30编辑于 2022-05-05 - 来自专栏igenome
20220519_提取基因5UTR与3UTR与启动子序列的方法
20220519_提取基因5'UTR与3'UTR与启动子序列的方法 01 打开UCSC genome browser网站 https://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgTables chr12%3A56%2C694%2C976-56%2C714%2C605&hgta_outputType=sequence&hgta_outFileName=test 1.png 2.png 02 5' UTR序列下载 3.png 03 3'UTR序列下载 4.png 04 启动子序列下载 5.png
3.6K70编辑于 2022-05-19 - 来自专栏Python小屋
详解Python序列解包（5）
调用函数时如果对实参使用一个星号*进行序列解包，那么这些解包后的实参将会被当做普通位置参数对待，并且会在关键参数和使用两个星号**进行序列解包的参数之前进行处理。 # 定义函数 >>> def demo(a, b, c): print(a, b, c) # 调用函数，序列解包 >>> demo(*(1, 2, 3)) 1 2 3 # 位置参数和序列解包同时使用 >>> demo(1, *(2, 3)) 1 2 3 >>> demo(1, *(2,), 3) 1 2 3 # 一个星号的序列解包相当于位置参数，优先处理，重复为a赋值，引发异常 >>> demo( ，尽管放在后面，但是仍会优先处理 >>> demo(c=1, *(2, 3)) 2 3 1 # 序列解包不能在关键参数解包之后，否则会引发异常 >>> demo(**{'a':1, 'b':2}, *( 3,)) SyntaxError: iterable argument unpacking follows keyword argument unpacking # 一个星号的序列解包相当于位置参数，优先处理
1.2K40发布于 2018-04-16 - 来自专栏数据挖掘
数据挖掘—UCSC中获取某基因的启动子序列及基因结构剖析
数据挖掘—UCSC中获取某基因的启动子序列及基因结构剖析关于获取某基因的启动子序列，我之前已经有两篇帖子进行介绍了，见数据挖掘—NCBI中获取某基因序列和转录起始位点MSP甲基化引物设计最近遇到实验室的一个需求 关于这一点，chatgpt尝试向我解释，可能是是UCSC在输出序列时候做了相应的转换。综上，不管是正链基因还是负链基因，UCSC输出的启动子序列都是右侧序列更靠近TSS。 在输出序列时候，我们可以既勾选“Promoter/Upstream by bases”，和“5' UTR Exons”，这样就很明显的看出，“5' UTR Exons”的区域都是在输出序列的最右侧，即可验证不管是正链基因还是负链基因 ，UCSC输出的启动子序列都是右侧序列更靠近TSS3.复制全部序列，到一个TXT文本，再将文件后缀改为fasta即可4.操作截图JAK1JAK25.基因结构剖析一个基因在DNA上的基本结构#一个基因在DNA 5' UTR 外显子，CDS 外显子，3' UTR 外显子，即，外显子 ≠ 全部都是编码区；有的外显子仅是UTR的一部分。基因间区（Intergenic Region）：相邻基因之间的DNA区域。
1.9K11编辑于 2025-10-20 - 来自专栏Reinvent Data Science
用 AI 识别基因，从向量化 DNA 序列开始
基因序列分类 输入未知类别的 DNA 序列，在 Milvus 数据库中搜索与其相似的序列便可以对搜索对象进行基因分类，以此了解其可能的功能。 示例中的模型对未插入集合的人类基因序列进行搜索，成功根据搜索结果返回了正确的基因类别，证明了 Milvus 的向量相似性搜索能够分类基因序列。 未知序列研究：研究表明向量化序列能够压缩数据，根据已知基因序列研究未知序列的结构、功能、进化关系。[5] 当拥有足够的序列数据进行研究时，实验结果会更加可靠有效，但数据的存储和处理会成为一个问题。 [8] 该实验采用了 5 例病患的数据，如果在此基础上使用更大的样本进行验证或者研究，结论能够更具说服力，或发现更多的模式。 疾病诊断：临床上一般是对比检查对象与健康人的基因序列，找出可引起疾病的变异基因。[9] 在疾病对应的基因位置得到序列，根据健康与否、严重程度或疾病类型将大量的样本数据分类。
1.6K21发布于 2021-08-20 - 来自专栏生物信息学
一文搞定参考基因组序列下载
生物信息学的分析很大一部分都是围绕序列展开，可以说序列分析催生了生物信息学。比如通过与参考基因组序列进行比对，检测各种变异；RNA-seq数据与参考基因组比对，进行定量。 今天给大家介绍如何下载某一个物种的参考基因组序列，分为浏览器版与命令行版2种方式。 浏览器版 通过NCBI的genome数据库下载。 比如我要下载人类参考基因组序列，打开https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome ,在搜索框中输入human, 会出现很多关键词提示，我们选择第一个（这是human的双名法名字 ）如下图 点击搜索，返回的结果页面包括人基因组的各种基本信息，比如每一条染色体的大小、GC含量、基因数目、假基因数目、编码的蛋白质数目。 当然我们的目的是下载参考基因组序列，其他信息先不管，结果页面最上面的部分显示了参考基因组的DNA，转录本，蛋白质三种类型的FASTA序列下载地址，如下所示 点击genome就可以下载了。
3.2K20发布于 2020-04-14 - 来自专栏简说基因
模糊匹配：让基因序列分析不再「看走眼」
在基因组学研究中，迅速锁定特定的核苷酸序列模式是至关重要的步骤。 作为欧洲生物信息所的经典工具，Fuzznuc凭智能算法和灵活规则，成为基因序列分析的标准。 功能特点 1. 通过bash脚本实现批量处理，特别适合大规模基因组扫描。 5. 容错机制与扩展应用 允许设置错配阈值（如1-2个碱基不匹配），这一特性使其在启动子区域预测和引物设计评估中表现出色。 进化研究 比较不同物种的同源序列，分析保守区域的变异模式，推测功能重要性。 5. 重复序列与转座元件分析 6. 总结 Fuzznuc用创新模糊序列解析技术推动基因编辑研究，深入解析罕见变异与微生物组复杂基因。它适用于病毒进化、微生物群落分析及基因家族鉴定。
31510编辑于 2025-02-25 - 来自专栏Y大宽
查找一个基因的启动子序列
启动子通常位于转录起始位点（transcription start site，TSS）或第一个exon的上游 其次，找gene的TSS 对于注释好的物种的基因组，就很好找其promoter sequence
5.7K20发布于 2018-12-13 - 来自专栏R语言交流中心
R语言实现基因序列的匹配和比对
(dict, n) { paste(sample(dict, n, replace = T), collapse = "") } set.seed(0) # 用mapply和rndSeq函数获取5条序列 （字符串）： DNA.raw <- mapply(rndSeq,list(DNA_BASES), rep(20, 5)) names(DNA.raw) <- paste("SEQ",1:5, sep = "-") # DNAString对象，1条序列 DNA.str <- DNAString(DNA.raw[1]) # DNAStringSet对象，含5条序列 DNA.set <- DNAStringSet (DNA.raw) # Views对象 DNA.vws <- successiveViews(DNA.str,width = rep(4, 5)) 函数的介绍从此处开始： 1. reverse() 获取反向序列 5. letterFrequency() 获取序列中某些字符的频率。 其中主要的参数as.prob如果为TRUE那么所得的值就是频率，如果FALSE那么为个数。 示例如下： ?
8.1K40发布于 2019-07-31
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