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技術服務

6、高通量測序數據分析

作者:lmzly 來源:本站 發布時間: 2011-11-24 11:03  瀏覽次數:
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6-1基本數據分析:

(1)   序列前處理工作,包括成對測序數據的序列匹配,裁減低質量部分,數據格式轉換等

(2)   序列拼接,Scaffolding,對454數據的homopolymer進行修正等。

(3)   用多種主流基因預測軟件預測基因并挑選最合適的代表基因結構。

(4)   tRNA/rRNA識別和分類。

(5)   基因組GC含量分析,并識別特異區域。

(6)   基因功能注釋(包括同源注釋和蛋白結構域識別)。

(7)   基因功能分類,參照Gene OntologyCOG標準(由用戶指定標準)。

 

6-2生物信息高級分析:

(1)   提供圖型化界面由用戶人工確認基因結構和基因功能注釋。

(2)   重復序列識別和分類。

(3)   基因家族識別和聚類。

(4)   基因功能聚類,參照FunCatDB標準。

(5)   代謝調控途徑識別和重建。

(6)   轉錄因子(Transcription Factor)識別和分類分析。

(7)   分泌蛋白識別和分析。

(8)   蛋白激酶識別和分析。

(9)   轉運蛋白(Transporter)識別和分析。

(10)  假基因(pseudogene)識別和分析。

(11)  SSR標記模式識別和預測。

6-3表達組深度測序分析:

(1)   深度測序Mapping和表達差異統計分析。

(2)   cSNP識別。

(3)   依據表達量進行基因功能聚類,由已知基因推斷未知基因功能。

6-4比較基因組分析

1Synteny block分析。

2)其他比較基因組分析。

 

6-5基因組數據庫構建

(1)   構建項目數據庫:

(2)   項目整體介紹(包括一些個性化圖片等)。

(3)   BLAST序列比對界面。

(4)    基因組總體結構瀏覽界面(GenomeBrowser)。

(5)     分類基因瀏覽界面(FunCatDBGene Ontology樹形瀏覽各   類別的基因)

(6)   有特色的基因家族瀏覽界面(需用戶提供驗證過的數據)。

(7)   有特色的代謝調控途徑瀏覽界面(需用戶提供驗證過的數據)。

 

 

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