利用blast寻找新基因

1.利用blast寻找新基因。首先从一个已知的蛋白质序列出发，搜索一个DNA数据库，找到尚未注释的、与查询序列相关的序列匹配，得到新发现的基因和对应的蛋白质；采用多种措施（一般采用逐个序列的验证）来验证匹配结果，证实确实发现了新的基因。1、选择一条已知蛋白序列。2、将选择的蛋白质序列用TBLASTN进行搜索,选择HTGS，EST，GSS或者特定物种的基因序列。具体来说，就是点击最右边一列Accession，进入该基因的详情页面，主要看FEATURES，如果FEATURES下面只有source（有的还有gap或misc_feature等），不含有Protein、Region、Site、CDS等注释属性，则可初步判定它是未被注释的新基因。3、用数据库搜索来判断它是否是真的新蛋白质。4、找到对应的基因，开展后续研究工作。实例略2分子进化树（写一种方法，原理，实例）距离法又称距离矩阵法，首先通过各个物种之间的比较，根据一定的假设（进化距离模型）推导得出分类群之间的进化距离，构建一个进化距离矩阵。再依据进化距离，分别依次将序列合并聚类，构建进化树。FM算法的基本步骤•1、找出关系最近的序列对，如A和B•2、将剩余的序列作为一个简单复合序列，分别计算A、B到所有其他序列的距离的平均值,用这些值来计算A和B间的距离•3、将A、B作为一个单一的复合序列AB，计算与每一个其他序列的距离，生成新的距离矩阵•4、确定下一对关系最近的序列，重复前面的步聚计算枝长•5、从每个序列对开始，重复整个过程•6、对每个树计算每对序列间的预测距离，发现与原始数据最符合的树实例略3、一个印象深刻的课件4、预测蛋白质的方法，怎么样预测（哪些数据库）蛋白质结构预测有主要3种方法。1、通过实验的方法，主要是X射线晶体学和核磁共振的技术。2、比较-同源模建方法。通过将目标蛋白序列与一个或几个已知结构的同源蛋白（模板）进行比较，从而预测目标的结构。当目标与模板的序列相似度较高时比较-同源模建相当有效。3、从头预测的方法。这种方法仅通过物理学原理来预测目标的结构。（课本）SWISS-MODEL进行同源建模的步骤（PPT）第一步：通过蛋白质数据库（Swiss-prot）检索到目标蛋白质序列。第二步：将该目标蛋白序列与晶体图像数据库（ExPDB）中的蛋白质序列比较，判断是否有与目标蛋白充分相似的同源序列。第三步：在存在同源序列的情况下，进行分子建模。（在多个同源序列存在的情况下，也可以将建立的三维结构模型提交给“项目/优化模式（project/optimisemode）”，从而修正提出的结构模型。）第四步：通过RasMol将分子模型显示出来。同源建模主要包括4步：(课本)1,、首先指定折叠类型并选择模板。利用BLAST和PSI-BLAST之类工具搜索同源蛋白质序列和结构。可以从PDB、CATH、SCOP等数据库，对目标进行搜索，根据结果分析从而确定结构保守区和可变区。2、将目标与模板对齐。对于远缘的蛋白质，很难得到精确的比对结果。如果目标与模板有30%以上的序列相似性且匹配区域长度足够（60个残基），那么他们很可能具有相似的结构。3建立模型。可用多种方法，如刚体装配和片段匹配。4评估模型。.5、如何构建PAM矩阵？1)构建序列相似（大于85%）的比对。2)计算氨基酸j的相对突变mj（j被其它氨基酸替换的次数）fj=氨基酸j的数目/总氨基酸数目j：第j种氨基酸；Mj：氨基酸j的突变率fj：每种氨基酸出现的频率；100：每100个残基发生一次突变（1%）3)针对每个氨基酸对i和j，计算j被i替换次数。4)替换次数除以相对突变率（mj）5)利用每个氨基酸出现的频度对j进行标准化6)取常用对数，得到PAM-1(i,j)1001002jjjjfMfjm总替换数总共发生替换数氨基酸7)将PAM-1自乘N次，可以得到PAM-NPAM2=PAM1*PAM1PAM250=(PAM1)250PAM-N=(PAM1)n