基因功能注释的原则 1. Sequence based approaches 基因A具有某种功能,基因B是基因A的同源基因,所以,基因B也具有这种功能 2. Structure based approaches 蛋白A具有结构X,X的结构特征已知,因此我们可以知道A的功能位点 3. Motif based approaches (sequence motifs, 3D motifs) 一类基因具有功能X,且都具有结构域Y;蛋白具有结构域Y,因此,A的功能与X有关 4. “Guilt-by-association” 基因A有功能X,基因B跟A相关(结构域融和、进化、蛋白互作),因此B的功能跟X相关 主要内容主要内容 什么是基因功能注释?什么是基因功能注释? 基因功能注释的工具基因功能注释的工具 核酸和蛋白数据库核酸和蛋白数据库 蛋白功能分类系统蛋白功能分类系统 上机练习上机练习 生物序列的特征生物序列的特征 Sequence similarity is a powerful tool for discovering biological function. Just as the ancient Greeks used comparative anatomy to understand the human body and linguists used the Rosetta stone to decipher Egyptian hieroglyphs, today we can use comparative sequence analysis to understand genomes, RNAs, and proteins. But why are biological sequences similar to one another in the first place? The answer to this question isn't simple and requires an understanding of molecular and evolutionary biology. Biological sequences like proteins may have important functions necessary for the survival of an organism. But DNA sequence can mutate randomly, and this may change how a sequence functions. Over time, both functional constraints and random processes impact the course of sequence evolution. The degree to which a sequence follows a functional or random path depends on natural selection and neutral evolution. So the reason why sequences are similar to one another is because they start out similar to one another and follow different paths. Basic Local Alignment Search Tool 1. 将query序列分成短的words 2. 寻找完全匹配的结果,打分 3. 向侧翼延伸 BLAST结果评估结果评估 1. Score(分值)(分值) 根据打分矩阵,对排列结果打分;分值越大越好 2. Similarity(相似度)(相似度) Query与hit的相同序列的百分比 3. Coverage(覆盖度)(覆盖度) 排列长度占hit序列长度的百分数 4. E-value((E值)值) ? = ? × ? × ?,where, ? = Total number of residues in the database ? = Number of residues in the query sequence ? = Probability that an HSP alignment is a result of random chance For e.g., ? = 1 × 1020, ? = 100 ,? = 1 × 10−20 ⇒ ? = 1 × 10−6 BLAST的程序的程序 1. blastn 核酸序列搜索核酸数据库 2. blastp 蛋白序列搜索蛋白数据库 3. blastx 核酸序列搜索蛋白数据库,将query序列翻译成蛋白 4. tblastn 蛋白序列搜索核酸数据库,将database序列翻译成蛋白 5. tblastx 核酸序列搜索核酸数据库,将query和database都翻译成蛋白 Search Using Profile Hidden Markov Models 跟BLAST、FASTA等相比,HMMER算法更准确,更加适合同源关系较远的蛋白搜索,速度可以跟BLAST媲美。 HMMER程序程序 1. hmmscan((hmmpfam)) 将蛋白序列跟HMM数据库进行比对,HMM数据库有Pfam、Rfam等 2. hmmsearch 将HMM profile跟蛋白数据库比对,寻找符合这个HMM统计模型的基因 3. jackhmmer 将蛋白序列、HMM profile或多序列排列跟蛋白数据库比对搜索 4. phmmer 将多条蛋白序列跟蛋白数据库搜索 蛋白功能做注释 其他引申的工具其他引申的工具 Blast2GO – GO注释工具(blast) KAAS – KO及KEGG代谢通路注释工具(blast、hmmsearch) InterProScan – 整合了多种蛋白功能注释的工具(blast、hmmer) dbCAN – 糖类代谢酶注释工具(hmmer) orthoMCL – ortholog分类工具(blast) Cpc – 基因编码能力预测工具(blast) 主要内容主要内容 什么是基因功能注释?