章節(jié) |
內(nèi) 容 |
生物信息學(xué)介紹 |
生物信息學(xué)介紹與前沿技術(shù)動態(tài) |
序列的比對 |
1、全局比對 Clustalw,Muscle,Hmmer
2、局部比對 Blast, Sim4,Genewise
3、序列比對算法分析 |
基因組/基因注釋分析 |
1、新一代測序技術(shù)原理和數(shù)據(jù)處理介紹
2、基因組拼接與組裝
基因組de novo組裝方法
重復(fù)序列分析技術(shù)
3、 RNA分析
tRNA,rRNA,microRNA,snoRNA RNA干擾,SiRNA預(yù)測技術(shù) 4、基因預(yù)測 原核:Glimmer,真核:Genescan, Augustus 5、 基因功能注釋及常用的數(shù)據(jù)庫介紹 |
宏基因組 |
1. 16S rDNA AMPLICON SEQUENCING 法
1.2. 分析流程圖 數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析
1.3. 結(jié)果解析
1.4. OTU聚類 1.4.2 物種注釋
1.5 物種分布情況 樣品復(fù)雜度分析:α多樣性
Coverage Chao指數(shù)
ACE指數(shù) Shannon曲線 Richness rarefaction曲線
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DNA測序技術(shù)-轉(zhuǎn)錄組分析的進化 |
1、第一代測序技術(shù):Sanger測序原理
2、第二代測序技術(shù):Illumina,454, Ion Torrent原理
3、第三代測序技術(shù):PacBio, Hellicos原理
4、第四代測序技術(shù): Oxford NanoPore原理
5、其他技術(shù)Hybridization based methods (NabSys) |
Experimental procedure for transcriptomic analysis |
Introduction
Number of duplications
Sequencing coverage
Transcriptomic analysis using NGS (RNA-Seq)
Transcriptomic analysis using PacBio (Iso-Seq)
IsoSeq Experimental design |
Data analysis (part 1):data pre-processing
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evaluation of data quality 數(shù)據(jù)分析
Data format,fasta,fastq,quality value,gff3 Data cleanup
Quality filter, trimmer, clipper
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Data analysis (part 2):reference free analyses(無參轉(zhuǎn)錄組分析) |
Gene discovery
Trinity de novo transcriptome assembly
Analysis of Differential Expressed Gene (DEGs)
Abundance estimation using RSEM
Differential expression analysis using EdgeR
Explore the results (cummerbund)
MA plot, Volcano plot, False Discovery Rate (FDR)
hierarchical two-way clustering, pairwise sample-distance, gene expression profiles.
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使用R語言進行生物信息學(xué)相關(guān)的分析 |
使用R語言相關(guān)的包對轉(zhuǎn)錄組等組學(xué)的高通量測序數(shù)據(jù)進行差異表達、富集分析等。
生物信息學(xué)專業(yè)圖KEGG、GO等的繪制方法與運用R語言進行實現(xiàn) |
基因組可視化軟件circos的使用 |
使用circos繪制基因組圈圖 |
生物信息學(xué)專業(yè)常用工具及繪圖方法 |
應(yīng)用生物信息常用的工具進行專業(yè)繪圖及格式轉(zhuǎn)換;
學(xué)BioEdit、WeGO等常用生物學(xué)專業(yè)軟件的圖表及格式轉(zhuǎn)換 |