⑴ 如何看全基因表達譜基因晶元分析結果
當人類基因體定序計劃的重要里程碑完成之後，生命科學正式邁入了一個後基因體時代，基因晶元(microarray)的出現讓研究人員得以宏觀的視野來探討分子機轉。不過分析是相當復雜的學問，正因為基因晶元成千上萬的信息使得分析數據量龐大，更需要應用到生物統計與生物信息相關軟體的協助。要取得一完整的數據結果，除了前端的實驗設計與操作的無暇外，如何以精確的分析取得可信數據，運籌帷幄於方寸之間，更是畫龍點睛的關鍵。�0�2基因晶元的應用基因晶元可以同時針對生物體內數以千計的基因進行表現量分析，對於科學研究者而言，不論是細胞的生命周期、生化調控路徑、蛋白質交互作用關系等等研究，或是葯物研發中對於葯物作用目標基因的篩選，到臨床的疾病診斷預測，都為基因晶元可以發揮功用的范疇。�0�2基因表現圖譜抓取了時間點當下所有的動態基因表現情形，將所有的探針所代表的基因與熒光強度轉換成基本數據(rawdata)後，仿如尚未解密前的達文西密碼，隱藏的奧秘由絲絲的線索串聯綿延，有待專家抽絲剝繭，如剝洋蔥般從外而內層層解析出數千數萬數據下的隱晦含義。�0�2要獲得有意義的分析結果，恐怕不能如潑墨畫般灑脫隨興所致。從rawdata取得後，需要一連貫的分析流程(圖一)，經過許多統計方法，才能條清理明的將rawdata整理出一初步的分析數據，當處理到取得實驗組除以對照組的對數值後(log2ratio)，大約完成初步的統計工作，可進展到下一步的進階分析階段。
⑵ 如何從基因組數據中查找基因家族
NCBI中的gene資料庫，然後把你的基因名稱輸入，並選擇相應的種屬，點擊相應的基因後，你就會看到這個基因的所有isoform。如果不清楚的話，可以直接聯系我
fanby (站內聯系TA)
2樓: Originally posted by xxj0214246 at 2013-02-11 13:21:08
NCBI中的gene資料庫，然後把你的基因名稱輸入，並選擇相應的種屬，點擊相應的基因後，你就會看到這個基因的所有isoform。如果不清楚的話，可以直接聯系我
該基因在研究的物種中的cDNA序列未知。我想咨詢的問題是，基於已經分離該基因的一個cDNA序列，通過何種實驗方法可以分離到其他成員的序列？謝謝！
⑶ 怎樣查找ensemble資料庫中基因synonyms
核酸序列資料庫（genbank）和基因組資料庫（ensemble）的區別：1、GenBank是一個有來自於70,000多種生物的核苷酸序列的資料庫。每條紀錄都有編碼區（CDS）特徵的注釋，還包括氨基酸的翻譯。GenBank屬於一個序列資料庫的國際合作組織，包括EMBL和DDBJ。2、Ensemble資料庫可為葯物研發提供超過167,000種生物活性化合物包括化學結構在內的必要信息。本資料庫利用用戶容易掌握的界面將數據、文本和圖象資料有機地結合起來，便於查詢。Ensemble可從葯品專利開始，再通過其臨床前和臨床研究資料，直至注冊信息、市場概況及其他方面的相關資料來跟蹤葯物。資料庫每月更新一次，每年增加約10,000種新化合物。
⑷ 怎樣在NCBI中查詢已公布的基因組數據和轉錄組數據的魚類種類
魚類的數據並不全：
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Taxonomy/Browser/wwwtax.cgi?id=1286116&lvl=0
⑸ 如何看親子鑒定DNA基因分型結果表
要看你是去哪家鑒定機構做的親子鑒定了,昆明方瑞親子鑒定中心做的是20個點位,其中包括了國家規定的16個點位.在這20個點位如果出現三組或三組以上的數據比對不上,那麼就是排除親子關系的.如果說20組數據完全比對上了,那麼他們之間的親權概率大於0.9999999.結論就是支持他們存在親子關系的.如果只是一兩組數據比對不上的話,有可能是基因突變,那麼就會加高點位再做.我們最高可做39個點位進行比對
⑹ 怎樣在NCBI中查找基因
在NCBI 上查找基因，挺多人都在問這個。當然，對於經常泡NCBI 的人來說，查找基因是
入門的、基礎的，對高手來講根本不是個問題。但新手就不同了。
當然了，直到現在，雖說已經會了一些，但在NCBI 查找基因，雖說是基礎但也是挺復雜的
今天要講的。
今天用「苯丙氨酸解氨酶(Phenylalanine ammonia-lyase，PAL)」來作為例子，物種是豆科的。
1，打開NCBI，選擇核苷酸（Nucleotide）資料庫，填上Phenylalanine ammonia-lyase，
點擊GO，搜索
2，我們來看結果，總共有1022 個，結果太多了，有時候剛好你要的結果在第一頁的話，
那就好辦。不是的話，你慢慢的找，實在不是辦法。特別是網路不好時，上NCBI 又很慢，
的確是一種折磨。
3，這個時候我們可以再想辦法縮少范圍，比方你要找的是豆科的，我們來大豆（soybean）
來作例子。在搜索時加上soybean，結果將會大大減少。
4，這時候結果已經一目瞭然，這里需要再介紹另外一種搜索的方法。這種方法是比較精確
的。首先在taxonomy 資料庫查到soybean 的 taxonomy ID，再回到Nucleotide 資料庫，
搜索」 Phenylalanine ammonia-lyase txid3847 「，txid 是taxonomy ID 是縮寫，3847 是大豆
soybean 的taxonomy ID。這樣子，將搜索范圍鎖定在大豆。
5，看下圖，出來的結果都是大豆的，這時基本上就大功告成了。找到了大豆苯丙氨酸解氨酶的序列
6，進入序列頁面，默認是GenBank 格式，你也可以選擇Fasta 格式，一般都是保存為Fasta格式。
⑺ 親子DNA檢測數據表怎麼看
是的，根據以上數據顯示你跟孩子之間不存在親子關系，因為子女基因型中的等位基因一半來自母親一半來自父親。意思是以上表格顯示的數據，橫向看每一個點位都應該有相同的數據就存在親子關系，如果有三個或三個以上的點位對不上就排除親子關系
⑻ 如何查基因組
很多物種都有其單獨的基因組資料庫網站，如斑馬魚。你可以google下，如zebrafish genome database，可以找到ZFIN
還有，一般NCBI裡面會收錄已經測序的基因組
⑼ 怎樣分析一個新的基因
分析新的基因方法：
工具/原料
基因表達數據的csv文件
數據的分組信息的csv文件
Excel
1
首先我們需要一個表達譜數據的csv文件表。這些基因表達數據一般是在實驗結束之後就會產生，是我們分析的源文件。
表達譜的格式為：
文件的A1單元格留白；
文件的第一行，寫的是樣本的唯一識別號，這個識別號可以自行指定，但請確保每個樣本為一列且識別號都不同。
文件的第一列（A列)，寫的是基因簡稱，每個基因在HGNC網站的列表中都有且唯一。
數據格式如圖所示：
2
其次我們需要一個記錄著表達譜數據的來源和分組的csv文件表。
這一個csv文件記錄著每一個樣本的分組和其他信息。
分組信息表的格式為：
文件的A1單元格留白；
文件的第一列（A列)，寫的是樣本的唯一識別號，這個識別號與表達譜數據表中的樣本識別號一一對應。
文件的第一行則記錄著對應的分組信息，並且分組信息一般命名為groups。
數據格式如圖所示：
1
登錄基因雲館，右上角點登錄系統。輸入賬號密碼進行登錄。沒有賬號可以快速免費注冊一個。
2
右側選擇 「預處理 > 表達集生成器」。
將上一步准備好的文件「表達譜數據的csv表文件」放入matrix；
「表達譜分組信息的csv表文件」放入pData；
最後填寫一個saveName表示保存文件的文件名。
點擊運行
3
生成與步驟2中的saveName填寫的文件名對應的RData數據文件就可以進行後續的差異分析了。
同時，最好點擊eSet_create.html報告查看生成的文件的簡要信息。
右側選擇「差異分析 > 差異基因分析」；
在inputset*欄目里放入上一步生成的RData，剩餘參數如下選擇。
logFC代表倍增關系，一般是1-2，這里請選擇1，如果差異基因過少可以適當降低；
pvalue代表p值，一般選擇0.05，這里即選擇0.05，如果差異基因過多可以適當降低；
genenamesets代表要單獨顯示表達變化的基因，這里填寫可以 AHNAK2；
點擊「運行」進行分析。
准備數據文件
進行分析
差異基因分析
⑽ 如何在網上查找一個疾病的所有相關基因
全基因組關聯研究（GWAS）發現了數百種與復雜人類疾病相關的基因突變，但這些突變大部分對增加患病風險的貢獻都非常小。遺傳性似乎有一大部分無法被檢測到。人們對遺傳性中未能檢測到的這一部分提出以下可能的解釋：影響較小的大量變異體尚未發現；存在一些當前的基因型分析技術無法檢測到的罕見的結構變異或表觀遺傳變異；以及存在難以檢測到的基因與基因之間和基因與環境之間的相互作用。
在一篇「Review」文章中，Teri Manolio及其同事對最有可能將這些解釋和其他可能的解釋加以區分的研究策略進行了分析。
Finding the missing heritability of complex diseases
Teri A. Manolio1, Francis S. Collins2, Nancy J. Cox3, David B. Goldstein4, Lucia A. Hindorff5, David J. Hunter6, Mark I. McCarthy7, Erin M. Ramos5, Lon R. Cardon8, Aravinda Chakravarti9, Judy H. Cho10, Alan E. Guttmacher1, Augustine Kong11, Leonid Kruglyak12, Elaine Mardis13, Charles N. Rotimi14, Montgomery Slatkin15, David Valle9, Alice S. Whittemore16, Michael Boehnke17, Andrew G. Clark18, Evan E. Eichler19, Greg Gibson20, Jonathan L. Haines21, Trudy F. C. Mackay22, Steven A. McCarroll23 & Peter M. Visscher24
Genome-wide association studies have identified hundreds of genetic variants associated with complex human diseases and traits, and have provided valuable insights into their genetic architecture. Most variants identified so far confer relatively small increments in risk, and explain only a small proportion of familial clustering, leading many to question how the remaining, 'missing' heritability can be explained. Here we examine potential sources of missing heritability and propose research strategies, including and extending beyond current genome-wide association approaches, to illuminate the genetics of complex diseases and enhance its potential to enable effective disease prevention or treatment.