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go语言生物信息 生物信息 r语言( 二 )

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最后说明一点，仅仅通过这种方法其实并不会很大的缩小范围，但是如果结合你的目的蛋白的功能研究（如果之前有相关文献报道或者你已知目的蛋白具有酶活性）或定位分析，就可以大大缩小范围了 。
希望能对你有所帮助，如果有进一步问题，我们可以继续讨论 。
目前常用生物信息学分析方法有哪些现在比较热门的数据库包括GEO、TCGA
GEO分析主要是芯片做差异分析 ， 得到差异基因，差异基因可以做GO、KEGG功能富集分析
TCGA数据库是癌症分析的利器 ， 可以做差异基因 ， 差异miRNA，差异lncRNA，下载和整理临床数据，做生存分析，高难度的COX分析
这两个数据库可以发到不错的文章
利用EST和生物信息学及细胞分子生物学技术研究某基因的功能，试设计技术路线首先 ， EST序列的测序，得到该基因的EST片段
其次 ， 生物信息学，用Go或者KEGG，分析该基因的功能分类 ， 所在代谢途径等；通过NCBI Blastn，BlastX ， tBlastn等比对与该基因同源性较高的基因序列和可能功能；通过ExPASY研究蛋白的特点，二级结构，三级结构等 。
之后，根据已得到的信息，依据可能的功能设计细胞分子生物学实验，
例如，1利用已知序列，通过RACE方法获得该基因的cDNA全序列，通过巢式PCR或者Tail PCR的方法获得全基因组序列及promotor序列
2构建过表达载体，在生物体内过表达该基因，看是否获得可见表性
3构建反义RNA载体，或者RNAi载体，使该基因的表达沉默，看是否获得可见表性
4通过同源重组的方法 ， 敲除该基因 ， 看是否获得可见表性
5在该基因缺失的突变生物体中，过表达该基因 ， 看表性能够得到互补t突变
6在该基因启动子后接上报告基因，观察该基因的表达位置
7在将该基因与报告基因后，进行亚细胞定位
8采用real-time-PCR的方法，观察该基因的表达模式
9采用基因芯片的方法，观察与该基因有关的基因
10采用酵母双杂交的方法，寻找与该基因相互作用的蛋白 。
等等等等
关于go语言生物信息和生物信息 r语言的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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