Анализ последовательности
-
Основы анализа последовательностей
- Анализ последовательностей включает изучение структуры и функций молекул, таких как белки и РНК.
- Секвенирование ДНК и РНК позволяет идентифицировать последовательности нуклеотидов и рибонуклеотидов.
-
Методы секвенирования
- Секвенирование ДНК включает методы, такие как Sanger, Roche 454, Illumina и другие.
- Секвенирование РНК включает методы, такие как секвенирование РНК-библиотек и метод секвенирования РНК-РНК.
-
Анализ экспрессии генов
- Анализ экспрессии генов включает количественную оценку уровней экспрессии генов.
- Статистические методы, такие как DESeq2, используются для выявления дифференциально экспрессируемых генов.
-
Анализ белковых последовательностей
- Анализ протеомных последовательностей включает изучение структуры белков и их функций.
- Методы масс-спектрометрии используются для идентификации пептидов и количественной оценки белков.
-
Браузеры генома
- Браузеры генома предоставляют удобный интерфейс для визуализации и анализа геномных данных.
- Основные браузеры включают Ensembl, UCSC и NCBI.
-
Выравнивание последовательностей
- Выравнивание последовательностей используется для сравнения и сопоставления сходных последовательностей.
- Алгоритмы Нидлмана-Вунша и Смита-Уотермана применяются для парного и множественного выравнивания.
-
Сравнение профилей
- Методы сравнения профилей используются для выявления сходства между белками.
- Профили могут быть использованы для поиска связанных последовательностей.
-
Сборка последовательности
- Сборка последовательности включает реконструкцию геномной ДНК путем слияния фрагментов.
- Метагеномика изучает микробные сообщества из окружающей среды.
-
Генное предсказание
- Генное предсказание включает идентификацию генов, кодирующих белки и РНК.
- Методы включают статистический анализ и поиск гомологичных последовательностей.
-
Предсказание структуры белка
- Предсказание структуры белка основано на анализе аминокислотных остатков и гомологов.
- Конкурс CASP оценивает эффективность методов предсказания структуры белка.
-
Вычислительные подходы
- Для анализа последовательностей используются методы, такие как динамическое программирование и искусственные нейронные сети.
Полный текст статьи: