第八章基因注釋與功能分類PPT課件

1、背景 隨著后基因組(post-genomics)時代的來臨，基因組學的研究重心開始從闡明所有遺傳信息轉(zhuǎn)移到在整體分子水平對功能進行研究。這種轉(zhuǎn)變的一個重要標志是產(chǎn)生了功能基因組學（functional genomics）。任務 功能基因組學的主要任務之一是進行基因組功能注釋（genome annotation），了解基因的功能，認識基因與疾病的關(guān)系，掌握基因的產(chǎn)物及其在生命活動中的作用等。意義 快速有效的基因注釋對進一步識別基因，研究基因的表達調(diào)控機制，研究基因在生物體代謝途徑中的地位，分析基因、基因產(chǎn)物之間的相互作用關(guān)系，預測和發(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)功能，揭示生命的起源和進化等具有重要的意義。 一、研究

2、人員已經(jīng)掌握了大量的全基因組數(shù)據(jù)，同時關(guān)于基因、基因產(chǎn)物以及生物學通路的數(shù)據(jù)也越來越多，解釋生物學實驗的結(jié)果，尤其從基因組角度，需要系統(tǒng)的方法。 基因注釋數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生的原因基因注釋數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生的原因 二、在基因組范圍內(nèi)描述蛋白質(zhì)功能十分復雜，最好的工具就是計算機程序，提供結(jié)構(gòu)化的標準的生物學模型，以便計算機程序進行分析，成為從整體水平系統(tǒng)研究基因及其產(chǎn)物的一項基本需求。 一、一、基因本體（基因本體（gene ontology, GO）數(shù)據(jù)庫）數(shù)據(jù)庫 基因本體數(shù)據(jù)庫是GO組織（Gene Ontology Consortium）在2000年構(gòu)建的一個結(jié)構(gòu)化的標準的標準生物學模型，旨在建立基因及其產(chǎn)物知

3、識的標準詞匯體系，涵蓋了基因的細胞組分細胞組分（cellular component）、分子功能（）、分子功能（molecular function）、生生物學過程（物學過程（biological process）。 nGO數(shù)據(jù)庫最初收錄的基因信息來源于3個模式生物數(shù)據(jù)庫：果蠅、酵母和小鼠果蠅、酵母和小鼠，隨后相繼收錄了更多數(shù)據(jù)，其中包括國際上主要的植物，動物和微生物基因組數(shù)據(jù)庫。nGO術(shù)語在多個合作數(shù)據(jù)庫中的統(tǒng)一使用，促進了各類數(shù)據(jù)庫對基因描述的一致性。GO數(shù)據(jù)庫收錄的基因組數(shù)據(jù)列表數(shù)據(jù)庫收錄的基因組數(shù)據(jù)列表 GO注釋體系特點注釋體系特點nGO通過控制注釋詞匯的層次結(jié)構(gòu)使得研究人員能夠從不同

4、層面查詢和使用基因注釋信息。n從整體上來看GO注釋系統(tǒng)是一個有向無環(huán)圖(Directed Acyclic Graphs),包含三個分支,即: 生物學過程生物學過程(biological process)，分子功能，分子功能(molecular function)和細胞組分細胞組分(cellular component)。n注釋系統(tǒng)中每一個結(jié)點(node)都是基因或蛋白的一種描述,結(jié)點之間保持嚴格的關(guān)系,即“is a”或“part of”。AmiGO數(shù)據(jù)標識號數(shù)據(jù)標識號GO:XXXXXXgene or proteinsexact match一、使用一、使用GO數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫 神經(jīng)源性分化因子神經(jīng)源

5、性分化因子6（NEUROD6）NEUROD6gene and proteinsexact match舉例舉例 人民衛(wèi)生出版社8年制及7年制臨床醫(yī)學等專業(yè)用生物信息學此圖顯示了該基因產(chǎn)物的基本信息，包括類型、物種、此圖顯示了該基因產(chǎn)物的基本信息，包括類型、物種、別名來源和序列別名來源和序列 此圖顯示了該基因產(chǎn)物此圖顯示了該基因產(chǎn)物的術(shù)語關(guān)聯(lián)（的術(shù)語關(guān)聯(lián)（term associations）圖，圖中）圖，圖中記錄名稱記錄名稱“Term”是是GO記錄的名字，記錄的名字，“Ontology”是該基因是該基因產(chǎn)物的特性，如要查看產(chǎn)物的特性，如要查看其分子功能，可點擊其其分子功能，可點擊其中的一條記錄中的

6、一條記錄“nervous system development”。 此圖上部先對神經(jīng)源此圖上部先對神經(jīng)源性分化因子性分化因子6的相關(guān)的相關(guān)信息做簡單描述，中信息做簡單描述，中間間術(shù)語系譜（術(shù)語系譜（term lineage）成階梯狀分成階梯狀分布，記錄了布，記錄了GO數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫中全部分子功能所庫中全部分子功能所處的位置和關(guān)系。下處的位置和關(guān)系。下方方“External Reference”提供了與提供了與外部相關(guān)數(shù)據(jù)的鏈接。外部相關(guān)數(shù)據(jù)的鏈接。 點擊上圖右上方的可視化視圖（graphical view）就更清晰地顯示了分子功能記錄之間構(gòu)成的復雜網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，既有上下隸屬關(guān)系，也存在平行關(guān)系。二、二

7、、京都基因與基因組百科全書京都基因與基因組百科全書KEGG存儲內(nèi)容存儲內(nèi)容 KEGG數(shù)據(jù)庫的注釋與檢索數(shù)據(jù)庫的注釋與檢索 KEGG數(shù)據(jù)庫的注釋與檢索數(shù)據(jù)庫的注釋與檢索 KEGG數(shù)據(jù)庫的改進與更新數(shù)據(jù)庫的改進與更新 KEGG數(shù)據(jù)庫的改進與更新數(shù)據(jù)庫的改進與更新 一組基因直接注釋的結(jié)果是得到大量的功能結(jié)點。這些功能具有概念上的交疊現(xiàn)象，導致分析結(jié)果冗余，不利于進一步的精細分析，所以研究人員希望對得到的功能結(jié)點加以過濾和篩選，以便獲得更有意義的功能信息。 進行基因集功能富集分析的原因進行基因集功能富集分析的原因一、富集分析算法一、富集分析算法 二、常用富集分析軟件二、常用富集分析軟件 二、富集分析應

8、用實例二、富集分析應用實例 人民衛(wèi)生出版社8年制及7年制臨床醫(yī)學等專業(yè)用生物信息學近來已經(jīng)發(fā)展了很多基于GO數(shù)據(jù)庫或KEGG數(shù)據(jù)庫的方法，利用高通量的基因表達和蛋白質(zhì)互作數(shù)據(jù)進行功能預測，其中一些新開發(fā)的方法試圖整合多種數(shù)據(jù)類型，通過構(gòu)建功能相關(guān)網(wǎng)絡(luò)的方式預測基因功能。 基因功能預測算法基因功能預測算法 當前基于當前基于GO或或KEGG的基因功能預測策略的基因功能預測策略一、基于一、基于GO的基因功能預測的基因功能預測 二、基于二、基于KEGG的基因功能預測的基因功能預測 通路分析是現(xiàn)在經(jīng)常被使用的芯片數(shù)據(jù)基因功能分析法。與GO分類法（應用單個基因的GO分類信息）不同，通路分析法利用的資源是許多已經(jīng)研究清楚