目的基因的鉴定方法有哪些
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基因的鉴定方法:
间接识别法
在基因的间接识别法(Extrinsic Approach)中,人们利用已知的mRNA或蛋白质序列为线索在DNA序列中搜寻所对应的片段。由给定的mRNA序列确定唯一的作为转录源的DNA序列;而由给定的蛋白质序列,也可以由密码子反转确定一族可能的DNA序列。因此,在线索的提示下搜寻工作相对较为容易,搜寻算法的关键在于提高效率,并能够容忍由于测序不完整或者不精确所带来的误差。BLAST是目前以此为目的最广泛使用的软件之一。
若DNA序列的某一片段与mRNA或蛋白质序列具有高度相似性,这说明该DNA片段极有可能是蛋白编码基因。但是,测定mRNA或蛋白质序列的成本高昂,而且在复杂的生物体中,任意确定的时刻往往只有一部分基因得到了表达。这意味着从任何单个细胞的mRNA和蛋白质上都只能获得一小部分基因的信息;要想得到更为完整的信息,不得不对成百上千个不同状态的细胞中的mRNA和蛋白质测序。这是相当困难的。比如,某些人类基因只在胚胎或胎儿时期才得到表达,对它们的研究就会受到道德因素的制约。
尽管有以上困难,对人类自身和一些常见的实验生物如老鼠和酵母菌,人们已经建立了大量转录和蛋白质序列的数据库。如RefSeq数据库,Ensembl数据库等等。但这些数据库既不完整,也含有相当数量的错误。
从头计算法
鉴于间接识别法的种种缺陷,仅仅由DNA序列信息预测蛋白质编码基因的从头计算法(Ab Initio Approach)就显得十分重要了。一般意义上基因具有两种类型的特征,一类特征是“信号”,由一些特殊的序列构成,通常预示着其周围存在着一个基因;另一类特征是“内容”,即蛋白质编码基因所具有的某些统计学特征。使用Ab Initio方法识别基因又称为基因预测。通常我们仍需借助实验证实预测的DNA片段是否具有生物学功能。
在原核生物中,基因往往具有特定且容易识别的启动子序列(信号),如Pribnow盒和转录因子。与此同时,构成蛋白质编码的序列构成一个连续的开放阅读框(内容),其长度约为数百个到数千个碱基对(依据该长度区间可以筛选合适的密码子)。除此之外,原核生物的蛋白质编码还具有其他一些容易判别的统计学的特征。这使得对原核生物的基因预测能达到相对较高的精度。
对真核生物(尤其是复杂的生物如人类)的基因预测则相当有挑战性。一方面,真核生物中的启动子和其他控制信号更为复杂,还未被很好的了解。两个被真核生物基因搜寻器识别到的讯号例子有CpG islands及poly(A) tail的结合点。
另一方面,由于真核生物所具有的splicing机制,基因中一个蛋白质编码序列被分为了若干段(外显子),中间由非编码序列连接(基因内区)。人类的一个普通蛋白质编码基因可能被分为了十几个外显子,其中每个外显子的长度少于200个碱基对,而某些外显子更可能只有二三十个碱基对长。因而蛋白质编码的一些统计学特征变得难于判别。
高级的基因识别算法常使用更加复杂的概率论模型,如隐马尔可夫模型。Glimmer是一个广泛应用的高级基因识别程序,它对原核生物基因的预测已非常精确,相比之下,对真核生物的预测则效果有限。GENSCAN计划是一个著名的例子。
比较基因组学
由于多个物种的基因组序列已完全测出,使得比较基因组学得以发展,并产生了新的基因识别的方法。该方法基于如下原理:自然选择的力量使得基因和DNA序列上具有生物学功能的其他片段较其他部分有较慢的变异速率,在前者的变异更有可能对生物体的生存产生负面影响,因而难以得到保存。因此,通过比较相关的物种的DNA序列,我们能够取得预测基因的新线索。2003年,通过对若干种酵母基因组的比较,人类对原先的基因识别结果作了较大的修改;类似的方法也正在应用于人类的基因组研究,并可能在将来的若干年内取得成果。
间接识别法
在基因的间接识别法(Extrinsic Approach)中,人们利用已知的mRNA或蛋白质序列为线索在DNA序列中搜寻所对应的片段。由给定的mRNA序列确定唯一的作为转录源的DNA序列;而由给定的蛋白质序列,也可以由密码子反转确定一族可能的DNA序列。因此,在线索的提示下搜寻工作相对较为容易,搜寻算法的关键在于提高效率,并能够容忍由于测序不完整或者不精确所带来的误差。BLAST是目前以此为目的最广泛使用的软件之一。
若DNA序列的某一片段与mRNA或蛋白质序列具有高度相似性,这说明该DNA片段极有可能是蛋白编码基因。但是,测定mRNA或蛋白质序列的成本高昂,而且在复杂的生物体中,任意确定的时刻往往只有一部分基因得到了表达。这意味着从任何单个细胞的mRNA和蛋白质上都只能获得一小部分基因的信息;要想得到更为完整的信息,不得不对成百上千个不同状态的细胞中的mRNA和蛋白质测序。这是相当困难的。比如,某些人类基因只在胚胎或胎儿时期才得到表达,对它们的研究就会受到道德因素的制约。
尽管有以上困难,对人类自身和一些常见的实验生物如老鼠和酵母菌,人们已经建立了大量转录和蛋白质序列的数据库。如RefSeq数据库,Ensembl数据库等等。但这些数据库既不完整,也含有相当数量的错误。
从头计算法
鉴于间接识别法的种种缺陷,仅仅由DNA序列信息预测蛋白质编码基因的从头计算法(Ab Initio Approach)就显得十分重要了。一般意义上基因具有两种类型的特征,一类特征是“信号”,由一些特殊的序列构成,通常预示着其周围存在着一个基因;另一类特征是“内容”,即蛋白质编码基因所具有的某些统计学特征。使用Ab Initio方法识别基因又称为基因预测。通常我们仍需借助实验证实预测的DNA片段是否具有生物学功能。
在原核生物中,基因往往具有特定且容易识别的启动子序列(信号),如Pribnow盒和转录因子。与此同时,构成蛋白质编码的序列构成一个连续的开放阅读框(内容),其长度约为数百个到数千个碱基对(依据该长度区间可以筛选合适的密码子)。除此之外,原核生物的蛋白质编码还具有其他一些容易判别的统计学的特征。这使得对原核生物的基因预测能达到相对较高的精度。
对真核生物(尤其是复杂的生物如人类)的基因预测则相当有挑战性。一方面,真核生物中的启动子和其他控制信号更为复杂,还未被很好的了解。两个被真核生物基因搜寻器识别到的讯号例子有CpG islands及poly(A) tail的结合点。
另一方面,由于真核生物所具有的splicing机制,基因中一个蛋白质编码序列被分为了若干段(外显子),中间由非编码序列连接(基因内区)。人类的一个普通蛋白质编码基因可能被分为了十几个外显子,其中每个外显子的长度少于200个碱基对,而某些外显子更可能只有二三十个碱基对长。因而蛋白质编码的一些统计学特征变得难于判别。
高级的基因识别算法常使用更加复杂的概率论模型,如隐马尔可夫模型。Glimmer是一个广泛应用的高级基因识别程序,它对原核生物基因的预测已非常精确,相比之下,对真核生物的预测则效果有限。GENSCAN计划是一个著名的例子。
比较基因组学
由于多个物种的基因组序列已完全测出,使得比较基因组学得以发展,并产生了新的基因识别的方法。该方法基于如下原理:自然选择的力量使得基因和DNA序列上具有生物学功能的其他片段较其他部分有较慢的变异速率,在前者的变异更有可能对生物体的生存产生负面影响,因而难以得到保存。因此,通过比较相关的物种的DNA序列,我们能够取得预测基因的新线索。2003年,通过对若干种酵母基因组的比较,人类对原先的基因识别结果作了较大的修改;类似的方法也正在应用于人类的基因组研究,并可能在将来的若干年内取得成果。
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