⑴ 如何看全基因表达谱基因芯片分析结果
当人类基因体定序计划的重要里程碑完成之后，生命科学正式迈入了一个后基因体时代，基因芯片(microarray)的出现让研究人员得以宏观的视野来探讨分子机转。不过分析是相当复杂的学问，正因为基因芯片成千上万的信息使得分析数据量庞大，更需要应用到生物统计与生物信息相关软件的协助。要取得一完整的数据结果，除了前端的实验设计与操作的无暇外，如何以精确的分析取得可信数据，运筹帷幄于方寸之间，更是画龙点睛的关键。�0�2基因芯片的应用基因芯片可以同时针对生物体内数以千计的基因进行表现量分析，对于科学研究者而言，不论是细胞的生命周期、生化调控路径、蛋白质交互作用关系等等研究，或是药物研发中对于药物作用目标基因的筛选，到临床的疾病诊断预测，都为基因芯片可以发挥功用的范畴。�0�2基因表现图谱抓取了时间点当下所有的动态基因表现情形，将所有的探针所代表的基因与荧光强度转换成基本数据(rawdata)后，仿如尚未解密前的达文西密码，隐藏的奥秘由丝丝的线索串联绵延，有待专家抽丝剥茧，如剥洋葱般从外而内层层解析出数千数万数据下的隐晦含义。�0�2要获得有意义的分析结果，恐怕不能如泼墨画般洒脱随兴所致。从rawdata取得后，需要一连贯的分析流程(图一)，经过许多统计方法，才能条清理明的将rawdata整理出一初步的分析数据，当处理到取得实验组除以对照组的对数值后(log2ratio)，大约完成初步的统计工作，可进展到下一步的进阶分析阶段。
⑵ 如何从基因组数据中查找基因家族
NCBI中的gene数据库，然后把你的基因名称输入，并选择相应的种属，点击相应的基因后，你就会看到这个基因的所有isoform。如果不清楚的话，可以直接联系我
fanby (站内联系TA)
2楼: Originally posted by xxj0214246 at 2013-02-11 13:21:08
NCBI中的gene数据库，然后把你的基因名称输入，并选择相应的种属，点击相应的基因后，你就会看到这个基因的所有isoform。如果不清楚的话，可以直接联系我
该基因在研究的物种中的cDNA序列未知。我想咨询的问题是，基于已经分离该基因的一个cDNA序列，通过何种实验方法可以分离到其他成员的序列？谢谢！
⑶ 怎样查找ensemble数据库中基因synonyms
核酸序列数据库（genbank）和基因组数据库（ensemble）的区别：1、GenBank是一个有来自于70,000多种生物的核苷酸序列的数据库。每条纪录都有编码区（CDS）特征的注释，还包括氨基酸的翻译。GenBank属于一个序列数据库的国际合作组织，包括EMBL和DDBJ。2、Ensemble数据库可为药物研发提供超过167,000种生物活性化合物包括化学结构在内的必要信息。本数据库利用用户容易掌握的界面将数据、文本和图象资料有机地结合起来，便于查询。Ensemble可从药品专利开始，再通过其临床前和临床研究资料，直至注册信息、市场概况及其他方面的相关资料来跟踪药物。数据库每月更新一次，每年增加约10,000种新化合物。
⑷ 怎样在NCBI中查询已公布的基因组数据和转录组数据的鱼类种类
鱼类的数据并不全：
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Taxonomy/Browser/wwwtax.cgi?id=1286116&lvl=0
⑸ 如何看亲子鉴定DNA基因分型结果表
要看你是去哪家鉴定机构做的亲子鉴定了,昆明方瑞亲子鉴定中心做的是20个点位,其中包括了国家规定的16个点位.在这20个点位如果出现三组或三组以上的数据比对不上,那么就是排除亲子关系的.如果说20组数据完全比对上了,那么他们之间的亲权概率大于0.9999999.结论就是支持他们存在亲子关系的.如果只是一两组数据比对不上的话,有可能是基因突变,那么就会加高点位再做.我们最高可做39个点位进行比对
⑹ 怎样在NCBI中查找基因
在NCBI 上查找基因，挺多人都在问这个。当然，对于经常泡NCBI 的人来说，查找基因是
入门的、基础的，对高手来讲根本不是个问题。但新手就不同了。
当然了，直到现在，虽说已经会了一些，但在NCBI 查找基因，虽说是基础但也是挺复杂的
今天要讲的。
今天用“苯丙氨酸解氨酶(Phenylalanine ammonia-lyase，PAL)”来作为例子，物种是豆科的。
1，打开NCBI，选择核苷酸（Nucleotide）数据库，填上Phenylalanine ammonia-lyase，
点击GO，搜索
2，我们来看结果，总共有1022 个，结果太多了，有时候刚好你要的结果在第一页的话，
那就好办。不是的话，你慢慢的找，实在不是办法。特别是网络不好时，上NCBI 又很慢，
的确是一种折磨。
3，这个时候我们可以再想办法缩少范围，比方你要找的是豆科的，我们来大豆（soybean）
来作例子。在搜索时加上soybean，结果将会大大减少。
4，这时候结果已经一目了然，这里需要再介绍另外一种搜索的方法。这种方法是比较精确
的。首先在taxonomy 数据库查到soybean 的 taxonomy ID，再回到Nucleotide 数据库，
搜索” Phenylalanine ammonia-lyase txid3847 “，txid 是taxonomy ID 是缩写，3847 是大豆
soybean 的taxonomy ID。这样子，将搜索范围锁定在大豆。
5，看下图，出来的结果都是大豆的，这时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，进入序列页面，默认是GenBank 格式，你也可以选择Fasta 格式，一般都是保存为Fasta格式。
⑺ 亲子DNA检测数据表怎么看
是的，根据以上数据显示你跟孩子之间不存在亲子关系，因为子女基因型中的等位基因一半来自母亲一半来自父亲。意思是以上表格显示的数据，横向看每一个点位都应该有相同的数据就存在亲子关系，如果有三个或三个以上的点位对不上就排除亲子关系
⑻ 如何查基因组
很多物种都有其单独的基因组数据库网站，如斑马鱼。你可以google下，如zebrafish genome database，可以找到ZFIN
还有，一般NCBI里面会收录已经测序的基因组
⑼ 怎样分析一个新的基因
分析新的基因方法：
工具/原料
基因表达数据的csv文件
数据的分组信息的csv文件
Excel
1
首先我们需要一个表达谱数据的csv文件表。这些基因表达数据一般是在实验结束之后就会产生，是我们分析的源文件。
表达谱的格式为：
文件的A1单元格留白；
文件的第一行，写的是样本的唯一识别号，这个识别号可以自行指定，但请确保每个样本为一列且识别号都不同。
文件的第一列（A列)，写的是基因简称，每个基因在HGNC网站的列表中都有且唯一。
数据格式如图所示：
2
其次我们需要一个记录着表达谱数据的来源和分组的csv文件表。
这一个csv文件记录着每一个样本的分组和其他信息。
分组信息表的格式为：
文件的A1单元格留白；
文件的第一列（A列)，写的是样本的唯一识别号，这个识别号与表达谱数据表中的样本识别号一一对应。
文件的第一行则记录着对应的分组信息，并且分组信息一般命名为groups。
数据格式如图所示：
1
登录基因云馆，右上角点登录系统。输入账号密码进行登录。没有账号可以快速免费注册一个。
2
右侧选择 “预处理 > 表达集生成器”。
将上一步准备好的文件“表达谱数据的csv表文件”放入matrix；
“表达谱分组信息的csv表文件”放入pData；
最后填写一个saveName表示保存文件的文件名。
点击运行
3
生成与步骤2中的saveName填写的文件名对应的RData数据文件就可以进行后续的差异分析了。
同时，最好点击eSet_create.html报告查看生成的文件的简要信息。
右侧选择“差异分析 > 差异基因分析”；
在inputset*栏目里放入上一步生成的RData，剩余参数如下选择。
logFC代表倍增关系，一般是1-2，这里请选择1，如果差异基因过少可以适当降低；
pvalue代表p值，一般选择0.05，这里即选择0.05，如果差异基因过多可以适当降低；
genenamesets代表要单独显示表达变化的基因，这里填写可以 AHNAK2；
点击“运行”进行分析。
准备数据文件
进行分析
差异基因分析
⑽ 如何在网上查找一个疾病的所有相关基因
全基因组关联研究（GWAS）发现了数百种与复杂人类疾病相关的基因突变，但这些突变大部分对增加患病风险的贡献都非常小。遗传性似乎有一大部分无法被检测到。人们对遗传性中未能检测到的这一部分提出以下可能的解释：影响较小的大量变异体尚未发现；存在一些当前的基因型分析技术无法检测到的罕见的结构变异或表观遗传变异；以及存在难以检测到的基因与基因之间和基因与环境之间的相互作用。
在一篇“Review”文章中，Teri Manolio及其同事对最有可能将这些解释和其他可能的解释加以区分的研究策略进行了分析。
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.