沙田柚谷胱甘肽转移酶基因(CmGST)的生物信息学及表达分析
【高中生物】功能基因的克隆及生物信息学分析
（生物科技行业）功能基因的克隆及生物信息学分析
功能基因的克隆及其生物信息学分析 摘要：随着多种生物全基因组序列的获得，基因组研究正从结构基因组学（structuralgenomics）转向功能基因组学(functionalgenomics)的整体研究。功能基因组学利用结构基因组学研究获得的大量数据与信息评价基因功能(包括生化功能、细胞功能、发育功能、适应功能等)，其主要手段结合了高通量的大规模的实验方法、统计和计算机分析技术[1]，它代表了基因分析的新阶段，已成为21世纪国际生命科学研究的前沿。功能基因组学是利用基因组测序获得的信息和产物，发展和应用新的实验手段，通过在基因组或系统水平上全面分析基因的功能，使生物学研究从对单一基因或蛋白的研究转向多个基因或蛋白同时进行系统的研究，是在基因组静态的组成序列基础上转入对基因组动态的生物学功能学研究[2]。如何研究功能基因，也成为我们面临的一个课题，本文就克隆和生物信息学分析在研究功能基因方面的应用做一个简要的阐述。 关键词：功能基因、克隆、生物信息学分析。 1.功能基因的克隆 1.1图位克隆方法 图位克隆又称定位克隆，它是根据目标基因在染色体上确切位置，寻找与其紧密连锁的分子标记，筛选BCA克隆，通过染色体步移法逐步逼近目的基因区域，根据测序结果或用BAC、YAC克隆筛选cDNA表达文库寻找候选基因，得到候选基因后再确定目标基因。优点是无需掌握基因产物的任何信息，从突变体开始，逐步找到基因，最后证实该基因就是造成突变的原因。通过图位克隆许多
控制质量性状的单基因得以克隆，最近也有报道某些控制数量性状的主效基因（控制蕃茄果实大小的基因克隆[3]、控制水稻成熟后稻谷脱落基因克隆[4]以及小麦VRN2基因克隆[5]等）也通过图位克隆法获得。 1.2同源序列克隆目的基因 首先根据已知的基因序列设计PCR引物，在已知材料中扩增到该片段，并经克隆测序验证，利用放射性同位素标记或其他非同位素标记该PCR片段作为探针，与待研究材料的cDNA文库杂交，就可以获得该基因cDNA克隆，利用克隆进一步筛选基因组文库，挑选阳性克隆，亚克隆并测序，从中就可以筛选到该基因的完整序列。 1.3结合连锁和连锁不平衡的分析方法 结合连锁和连锁不平衡的分析方法是未知基因克隆研究领域发展的新方向[6]。(Linkagedisequilibrium,LD)。与连锁分析不同,连锁不平衡分析可以利用自然群体中历史发生的重组事件。历史上发生的重组使连锁的标记渐渐分布到不同的同源染色体上,这样就只有相隔很近的标记才能不被重组掉,从而形成大小不同的单倍型片段(Haplotypeblock)。这样经过很多世代的重组,只有相隔很近的基因,才能仍处在相同的原始单倍型片段上,基因间的连锁不平衡才能依然存在。所以基于连锁不平衡分析,可以实现目的基因的精细定位。林木大多为自由授粉的异交物种,所以连锁不平衡程度很低,林木基因组中的LD可能会仅局限于非常小的区域,这就为目的基因的精细定位提供了可能,结合SNP检测技术,科学家甚至可以将效应位点直接与单个的核苷酸突变关联起来,进行数量性状寡核苷酸
谷胱甘肽 S-转移酶(glutathione S-transferase,GST)试剂盒说明书
货号: MS1204 规格：100管/96样 谷胱甘肽S-转移酶 （glutathione S-transferase，GST）试剂盒说明书 微量法 注意：正式测定之前选择2-3个预期差异大的样本做预测定。 测定意义： GST 是一种具有多种生理功能的蛋白质家族，主要存在于细胞质内。GST 是体内解毒酶系统的重要组成部分，主要催化各种化学物质及其代谢产物与 GSH 的巯基共价结合，使亲电化合物变为亲水物质，易于从胆汁或尿液中排泄，达到将体内各种潜在或具备毒性的物质降解并排出体外的目的。因此，GST 在保护细胞免受亲电子化合物的损伤中发挥着重要的生物学功能。此外，因为 GST 具有 GSH-Px 活性，亦称为 non-Se GSH-Px，具有修复氧化破坏的大分子如DNA、蛋白质等的功能。注意，GST 催化的反应减少 GSH 含量，但是不增加GSSG 含量。 测定原理： GST催化GSH与CDNB结合，其结合产物的光吸收峰波长为340nm；通过测定340nm 波长处吸光度上升速率，即可计算出GST活性。 自备仪器和用品： 低温离心机、水浴锅、可调节移液器、紫外分光光度计/酶标仪、微量石英比色皿/96 孔板、和蒸馏水。 试剂组成和配置： 试剂一：液体×1 瓶，4℃保存。 试剂二：液体×1 瓶，4℃保存。 试剂三：粉剂×1 瓶，4℃保存。临用前加2 mL蒸馏水溶解。 粗酶液提取： 1. 组织：按照组织质量（g）：试剂一体积(mL)为 1：5~10 的比例（建议称取约0.1g组织， 加入1mL试剂一）进行冰浴匀浆。8000g，4℃离心 10min，取上清置冰上待测。 2. 细菌、真菌：按照细胞数量（104个）：试剂一体积（mL为500~1000：1的比例（建议500 万细胞加入1mL试剂一），冰浴超声波破碎细胞（功率300w，超声3秒，间隔7秒，总时间3min）；然后8000g，4℃，离心10min，取上清置于冰上待测。 3. 血清等液体：直接测定。 测定： 1. 分光光度计/酶标仪预热30min，调节波长到340nm，用蒸馏水调零。 2. 试剂三放在 25℃（一般物种）或者37℃（哺乳动物）保温。 3. 空白管：取微量石英比色皿或96孔板，加入20μL试剂一，180μL试剂二和20μL试剂三， 迅速混匀后于340nm 测定吸光度变化，记录10s和310s吸光度为 A1 和 A2。 4. 测定管：取微量石英比色皿或96孔板，加入20μL上清液，180μL试剂二和20μL试剂三， 迅速混匀后于340nm 测定吸光度变化，记录10s和310s吸光度为A3和 A4。 注意：空白管只需测定一次。 第1页，共3页
生物信息学软件及使用概述
生物信息学软件及使 刘吉平 liujiping@https://www.360docs.net/doc/3c8169822.html, 用概述 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
生物信息学是一门新兴的交叉学生物信息学的概念： 科，它将数学和计算机知识应用于生物学，以获取、加工、存储、分类、检索与分析生物大分子的信息，从而理解这些信息的生物学意义。 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
分析和处理实验数据和公共数据，生物信息学软件主要功能 1.2.提示、指导、替代实验操作，利用对实验数据的分析所得的结论设计下一阶段的实验 3.实验数据的自动化管理 4.寻找、预测新基因及其结构、功能 5.蛋白质高级结构及功能预测（三维建模，目前研究的焦点和难点） 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
功能1. 分析和处理实验数据和公共数据，加快研究进度，缩短科研时间 ?核酸：序列同源性比较，分子进化树构建，结构信息分析，包括基元(Motif)、酶切点、重复片断、碱基组成和分布、开放阅读框（ORF ），蛋白编码区（CDS ）及外显子预测、RNA 二级结构预测、DNA 片段的拼接； ?蛋白：序列同源性比较，结构信息分析（包括Motif ，限制酶切点，内部重复序列的查找，氨基酸残基组成及其亲水性及疏水性分析)，等电点及二级结构预测等等； ?本地序列与公共序列的联接，成果扩大。 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
Antheprot 5.0 Dot Plot 点阵图 Dot plot 点阵图能够揭示多个局部相似性的复杂关系 生 物秀-专心做生物！ w w w .b b i o o .c o m
JMJD2B基因的生物信息学分析
JMJD2B基因的生物信息学分析 2006级本硕一班谢泽飞 指导老师：吴炳礼，许丽艳，李恩民 一对该基因的初步认识 JMJD2B基因是JMJB2基因家族中的一员，而说到该基因的来龙去脉还得从它的家族谈起。JMJD2家族是通过体外克隆的方式从一个编号为KIAA0867的人脑分粒cDNA文库中获得的，而且通过与JMJD1C基因的比较,更加明确了该基因家族的结构特点。该基因家族主要含有一个JmjN，JmjC,JD2H功能域，两个TUDOR功能域。有趣的是在该基因家族的C端末尾的第二个TUDOR功能域上有一个双向的出核入核定位信号，而这似乎提示了某些问题。现在我们对这整个家族有了一个初步的认识，再来看JMJD2B这个基因： 定位：19p13.3 全长：1096 AA 分子量：121896 Da 等电点：6.79 含有2个锌指结构，均为PHD型： 731-789 MCFTSGGENT EPLPANSYIG DDGTSPLIAC GKCCLQVHAS CYGIRPELVN EGWTCSRCA 851-907 KCVYCRKRMK KVSGACIQCS YEHCSTSFHV TCAHAAGVLM EPDDWPYVVS ITCLKHK 在15-57 处含有JmjN功能域，146-309含有JmjC功能域. 二该基因的主要生物学功能 第一点，通过进化树的分析，显示该基因在马这一动物中高度保守。
通过分析该基因的序列，在数据库中查找其同源序列，进而选取不同物种的代表基因进行进化树分析，我们可以看到，马这个物种的被归到了低等的昆虫中去了，按照进化的理论，应该不会出现这种情况的，于是，我们推断，该基因在马这个物种中特别保守，所以进化中的变异非常的小。再进一步想，该基因对马这个物种可能是很重要的，那么为什么这个基因会如此重要呢？通过查找文献，我得出下面的另一个结论，就是该基因的生物学功能：该基因具有去甲基化作用。当然，由于实验不是在马身上做的，我们也就只能得出一般性的结论。 第二点，参与组蛋白去甲基的作用，主动且有普遍特异性。 很显然，越来越多的研究表明，在真核细胞中组蛋白的甲基化修饰水平是该细胞的表观遗传的活跃程度的一个很重要指标。而JMJD2B的这个功能的意义是重大的,其能够使染色体核周异染色体的核周组蛋白去甲基化，进而对细胞的遗传进行表观遗传的调控。研究人员利用间接荧光免疫法进行追踪发现，在两组对照的雌鼠JMJD2B-GFP底物系统中，JMJD2B基因过度表达的一组，H3K9me3水平明显低于另外正常的那一组，都转变为H3K9me1的构型，这说明了JMJD2B 的特异去甲基作用，而且这一过程是主动的，都发生在细胞染色体复制前的一瞬间，速度非常快。但是，在巨大组蛋白中，该基因有表现出可以同时参与H3K9me3和H3K9me2的去甲基作用。
谷胱甘肽转移酶抑制剂筛选方法一
谷胱甘肽转移酶（GST） 还原型谷胱甘肽占绝大多数。 谷胱甘肽转移酶 (GST) 是广泛分布于哺乳动物、植物、鸟类、昆虫、寄生虫及微生物体内的一组多功能同工酶。GST是由23-29KDa的不同亚基构成的同源二聚体，每一类GST同工酶中组成的亚基种类有多种，因此编码GST同工酶的基因是一个巨大的超基因家族。 GST主要功能是催化某些内源性或外来有害物质(过氧化物、α, β2不饱和醛酮、烷基或芳香基化合物)的亲电子基团与还原型谷胱甘肽的巯基偶联，增加其疏水性使其易于穿越细胞膜，分解后排出体外，从而达到解毒的目的，有抑制细胞癌变的功能。 通常认为，谷胱甘肽转移酶的作用是催化谷胱甘肽与外来的或内在的有害物质亲电结合排出体外而起到解毒的作用，但是对于治疗癌症药物的研究主要是针对能够抑制谷胱甘肽转移酶（GST）活性的酶抑制剂，而不是GST催化解毒作用。 研究表明，GST的酶活性水平与肿瘤的耐药性密切相关心。因此，GST可能是治疗耐药肿瘤的潜在药物作用靶点。 与GSTs相关疾病有：人类癌症包括胃癌，结肠癌，胰腺癌和肺癌动脉粥样硬化和冠心病。 近年来对GST抑制剂的研究越来越多，研究报道的GST抑制剂主要有：依他尼酸（EA）及其类似物、TLK199及其类似物、黄酮类化合物、双功能基化合物，还有其他一些抗虐药物如乙嘧啶和奎尼丁等等。 抗肿瘤药物与GSH作用模式图：
图中GST-∏是人体内一种Ⅱ相代谢酶，其对肿瘤的耐药作用主要由其解毒功能引起， 其作用机制：①催化谷胱苷肽(GSH)与亲电子药物如各种烷化剂结合，增加其水溶性，加速其排泄而使药效减低；②清除葸环类药物等产生的自由基，减轻药物自由基对细胞的损伤； ③通过直接与药物结合的形式降低药物活性等。 机理解释：图中是一个肿瘤细胞，当治疗肿瘤的药物顺铂进入细胞时，GST就会催化谷胱甘肽GSH与顺铂结合而将其排出体外，所以为了加强药效，就需要使GST的功能受到抑制，GST 抑制剂占据GST酶活性位点，使GST无法催化GSH与顺铂结合，这样就会降低抗肿瘤药物的耐药性。 筛选方法： 方法一：比色法 在该酶的抑制剂筛选中，采用比色法直接测定底物浓度，主要依据产物有紫外或可见光的特征吸收，通过测定反应体系的OD值变化，测定酶和抑制剂的活性。 实验原理：1-氯-2,4-二硝基苯（CDNB）与谷胱甘肽（GSH）在谷胱甘肽转移酶(GST)的作用下生成复合物CDNB-SG,该化合物在340nm 下呈现最大的光吸收值，根据加入样品前后酶活性的变化情况测定样品对GST的抑制活性。 实验材料： 试剂：还原型谷胱甘肽；1-氯-2,4-二硝基苯（CDNB）；次氯酸钠溶液；待筛选样品。 仪器：SpectraMax M5 型连续光谱酶标测试仪；Costar 384孔微板。
生物信息学考试试卷修订稿
生物信息学考试试卷 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-
一、名词解释(每小题4分,共20分) 1、生物信息学 广义：生命科学中的信息科学。生物体系和过程中信息的存贮、传递和表达；细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程的中各种生物信息。 狭义：生物分子信息的获取、存贮、分析和利用。 2、人类基因组计划 人类基因组计划准备用15年时间，投入30亿美元，完成人类全部24条染色体的3×109脱氧核苷酸对(bp)的序列测定，主要任务包括作图(遗传图谱、物理图谱的建立及转录图谱的绘制)、测序和基因识别。其中还包括模式生物(如大肠杆菌、酵母、线虫、小鼠等)基因组的作图和测序，以及信息系统的建立。作图和测序是基本的任务，在此基础上解读和破译生物体生老病死以及和疾病相关的遗传信息。 3、蛋白质的一级结构 蛋白质的一级结构是指多肽链中氨基酸的序列 4、基因 基因--有遗传效应的DNA片断,是控制生物性状的基本遗传单位。 5、中心法则 是指遗传信息从传递给，再从RNA传递给，即完成遗传信息的转录和翻译的过程。也可以从DNA传递给DNA，即完成DNA的复制过程。这是所有有细胞结构的生物所遵循的法则。 6 、DNA序列比较 序列比较的根本任务是：（1）发现序列之间的相似性；（2）辨别序列之间的差异 目的： 相似序列相似的结构，相似的功能 判别序列之间的同源性 推测序列之间的进化关系 7、一级数据库 数据库中的数据直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释 8、基因识别 基因识别，是生物信息学的一个重要分支，使用生物学实验或计算机等手段识别DNA序列上的具有生物学特征的片段。基因识别的对象主要是蛋白质编码基因，也包括其他具有一定生物学功能的因子，如RNA基因和调控因子。 9、系统发生学 系统发生学(phylogenetics)——研究物种之间的进化关系。 10、基因芯片 基因芯片（gene chip），又称DNA微阵列（microarray），是由大量cDNA或寡核苷酸探针密集排列所形成的探针阵列，其工作的基本原理是通过杂交检测信息。
生物信息学的主要研究内容
常用数据库 在DNA序列方面有GenBank、EMBL和等 在蛋白质一级结构方面有SWISS-PROT、PIR和MIPS等 在蛋白质和其它生物大分子的结构方面有PDB等 在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等 生物信息学的主要研究内容 1、序列比对（Alignment） 基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础，非常重要。两个序列的比对有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BLAST和FASTA，可以免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。 2、结构比对 基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。已有一些算法。 3、蛋白质结构预测，包括2级和3级结构预测，是最重要的课题之一 从方法上来看有演绎法和归纳法两种途径。前者主要是从一些基本原理或假设出发来预测和研究蛋白质的结构和折叠过程。分子力学和分子动力学属这一范畴。后者主要是从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构。同源模建（Homology）和指认（Threading）方法属于这一范畴。虽然经过30余年的努力，蛋白结构预测研究现状远远不能满足实际需要。 4、计算机辅助基因识别(仅指蛋白质编码基因)。最重要的课题之一 基本问题是给定基因组序列后，正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.这是最重要的课题之一，而且越来越重要。经过20余年的努力，提出了数十种算法，有十种左右重要的算法和相应软件上网提供免费服务。原核生物计算机辅助基因识别相对容易些，结果好一些。从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出起始密码子、剪切位点和终止密码子，是个相当困难的问题，研究现状不能令人满意，仍有大量的工作要做。 5、非编码区分析和DNA语言研究，是最重要的课题之一 在人类基因组中，编码部分进展总序列的3~5%，其它通常称为“垃圾”DNA，其实一点也不是垃圾，只是我们暂时还不知道其重要的功能。分析非编码区DNA 序列需要大胆的想象和崭新的研究思路和方法。DNA序列作为一种遗传语言，不仅体现在编码序列之中，而且隐含在非编码序列之中。 6、分子进化和比较基因组学，是最重要的课题之一 早期的工作主要是利用不同物种中同一种基因序列的异同来研究生物的进化，构建进化树。既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做，甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化。以上研究已经积累了大量的工作。近年来由于较多模式生物基因组测序任务的完成，为从整个基因组的角度来研究分子进化提供了条件。 7、序列重叠群（Contigs）装配 一般来说，根据现行的测序技术，每次反应只能测出500或更多一些碱基对的序列，这就有一个把大量的较短的序列全体构成了重叠群（Contigs）。逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群，直至得到完整序列的过程称为重叠群装配。拼接EST数据以发现全长新基因也有类似的问题。已经证明，这是一个NP-完备
生物信息学分析
4、生物信息学分析 通过核苷酸序列数据库和基因序列同源性在线分析途径初步对Rv2029c基因进行分类整理。由于结核分枝杆菌耐利福平野生株与核苷酸序列数据库KEGG GENES中的结核分枝杆菌标准株H37Rv的匹配率为100%，以下对基因的分析按照结核分枝杆菌标准株H37Rv的数据库信息进行，即完全匹配的1020bp长度序列（本次提取基因中包含上下游引物等序列，较长，1346bp）。 4.1基本信息 表1 基因基本信息 4.2基因组信息 表2 基因组信息
5、PLN02341（PfkB型碳水化合物激酶家族蛋白），位点208-294 6、PTZ0029（核糖激酶），位点205-301 药物靶点1、同源基因没有药物靶点 2、非同源但序列相似基因没有药物靶点 图3 蛋白结构域 4.3蛋白表达 4.3.1 二级结构分析 预测结果显示，PfkB蛋白的二级结构中β转角占46.61%，α螺旋占33.63%，β折叠占19.76%。转角结构和螺旋结构构成了结核分枝杆菌PfkB蛋白二级结构的骨架。
图4 蛋白二级结构 4.3.2 跨膜区分析 Tuberculist跨膜蛋白预测结果表明：蛋白长度339aa，预测跨膜蛋白数0。 图5 蛋白跨膜区分析 4.3.3 信号肽预测 Predict Protein分析表明PfkB蛋白氨基酸残基没有信号肽，由此推断此蛋白不包含信号肽，不是分泌型蛋白质。
图6 蛋白信号肽预测 4.3.4 疏水性分析 分析结果显示，蛋白最大疏水指数为2.411，最小疏水指数为-2.372。
图7 蛋白疏水性分析 4.3.5 DNA同源性分析 表3 基因同源性分析 菌株序列覆盖 率 E值一致性 Mycobacterium tuberculosis strain Beijing-like, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium bovis subsp. bovis AF2122/97 complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis 18b genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis H37RvSiena, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis str. Kurono DNA, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis 49-02 complete 100% 0.0 100%
谷胱甘肽 S-转移酶(glutathione S-transferase ,GST)活性测定试剂盒使用说明
谷胱甘肽S-转移酶（glutathione S-transferase，GST）活性测定试剂盒使用说明货号：SN101 规格：50管/48样 产品简介： 谷胱甘肽S-转硫酶（GST）是一种具有多种生理功能的蛋白质家族，主要存在于细胞质内。GST是体内解毒酶系统的重要组成部分，主要催化各种化学物质及其代谢产物与谷胱甘肽巯基的共价结合，使亲电化合物变为亲水物质，易于从胆汁或尿液中排泄，达到将体内各种潜在或具备毒性的物质降解并排出体外的目的。因此，GST在保护细胞免受亲电子化合物的损伤中发挥着重要的生物学功能。此外，因为GST具有GSH-Px活性，亦称为non-SeGSH-Px，具有修复氧化破坏的大分子如DNA、蛋白质等的功能。 GST催化GSH与CDNB结合，其结合产物的光吸收峰波长为340nm，通过测定340nm波长处吸光度上升速率，即可计算出GST活性。 试验中所需的仪器和试剂： 紫外-可见分光光度计、低温离心机、水浴锅、可调节移液器、1ml石英比色皿、双蒸水 产品内容： 试剂一：试剂一×1支，用前充分溶解于100ml双蒸水中，4℃保存3个月 试剂二：粉剂二×1支；稀释液二×1管，用前将稀释液二加入粉剂二中充分溶解后加双蒸水至 5.0ml，4℃保存3个月 试剂三：粉剂三×1支，4℃保存3个月，临用前加试剂一 5.0ml充分溶解，临用前配制。
操作步骤： 一、样品测定的准备： 称约0.1g组织，加入1ml试剂一，冰上充分研磨，10000rpm4℃离心10min，取上清(如上清不清澈，再离心3min)。 二、GST测定操作 1、混合试剂配制：将试剂二与试剂一按1：8混合 2、试剂三放在25℃预温 3、分光光度计调到340nm处，设定时间为5min，用双蒸水调零 4、取0.1ml样品与0.9ml混合液混合，于25℃预温5min，再加入试剂三0.1ml，迅速混匀，于340nm处测定5min内吸光值的变化,第0s的吸光值记为A1，第300s的吸光值记为A2 5、空白管测定为操作4中以0.1ml试剂一代替0.1ml样品液 酶活计算： 一、血液GST活性计算 1、GST活力单位定义：在25℃下，每ml血液每分钟催化1μmol/L CDNB与GSH结合的GST酶量为U。 2、计算公式： GST（U/ml）=ΔA340/min×〔106/(ε·d)〕×（V总/V样）=ΔA/min×106/(9.6×103×1)〕×1.1/0.1=ΔA340/min×1145.83
谷胱甘肽S-转移酶(GST)活性检测试剂盒说明书 紫外分光光度法
谷胱甘肽S-转移酶（GST）活性检测试剂盒说明书紫外分光光度法 注意：正式测定前务必取2-3个预期差异较大的样本做预测定 货号：BC0350 规格：50T/48S 产品内容： 试剂一：液体50mL×1瓶，4℃保存。 试剂二：液体45mL×1瓶，4℃保存。 试剂三：粉剂×1瓶，4℃保存。临用前加5mL蒸馏水溶解。 产品说明： 谷胱甘肽S-转移酶（glutathione S-transferase，GST）是一种具有多种生理功能的蛋白质家族，主要存在于细胞质内。GST是体内解毒酶系统的重要组成部分，主要催化各种化学物质及其代谢产物与GSH的巯基共价结合，使亲电化合物变为亲水物质，易于从胆汁或尿液中排泄，达到将体内各种潜在或具备毒性的物质降解并排出体外的目的。因此，GST在保护细胞免受亲电子化合物的损伤中发挥着重要的生物学功能。此外，因为GST具有GSH-Px活性，亦称为non-Se GSH-Px，具有修复氧化破坏的大分子如DNA、蛋白质等的功能。注意，GST催化的反应减少GSH含量，但是不增加GSSG含量。 GST催化GSH与CDNB结合，其结合产物的光吸收峰波长为340nm；通过测定340nm波长处吸光度上升速率，即可计算出GST活性。 自备仪器和用品： 紫外-可见分光光度计、低温离心机、水浴锅、可调节移液器、1mL石英比色皿和蒸馏水。 操作步骤： 一、粗酶液提取： 1.组织：按照组织质量（g）：试剂一体积(mL)为1：5~10的比例（建议称取约0.1g组织，加入1mL试剂 一）进行冰浴匀浆。8000g，4℃离心10min，取上清置冰上待测。 第1页，共3页
2.细菌、真菌：按照细胞数量（104个）：试剂一体积（mL）为500~1000：1的比例（建议500万细胞加入 1mL试剂一），冰浴超声波破碎细胞（功率300w，超声3秒，间隔7秒，总时间3min）；然后8000g，4℃，离心10min，取上清置于冰上待测。 3.血清等液体：直接测定。 二、测定： 1.分光光度计预热30min以上，调节波长到340nm，用蒸馏水调零。 2.试剂二、试剂三放在25℃（一般物种）或者37℃（哺乳动物）保温。 3.空白管：取1mL石英比色皿，加入100μL试剂一，900μL试剂二和100μL试剂三，迅速混匀后于340nm 测定10s吸光度记A1，37℃水浴5min后，快速取出测定吸光度记A2。 4.测定管：取1mL石英比色皿，加入100μL上清液，900μL试剂二和100μL试剂三，迅速混匀后于340nm 测定10s吸光度记A3，37℃水浴5min后，快速取出测定吸光度记A4。 三、GST活性计算： （1）按蛋白浓度计算 活性单位定义：在25℃或者37℃中，每毫克蛋白每分钟催化1μmol CDNB与GSH结合为一个酶活性单位。 GST（U/mg prot）=[(A4－A3)－(A2-A1)]÷（ε×d）×106×V反总÷(Cpr×V样)÷T =0.23×[(A4－A3)－(A2-A1)]÷Cpr （2）按样本鲜重计算 活性单位定义：在25℃或者37℃中，每克样品每分钟催化1μmol CDNB与GSH结合为一个酶活性单位。 GST（U/g鲜重）=[(A4－A3)－(A2-A1)]÷(ε×d)×106×V反总÷(V样÷V样总×W)÷T =0.23×[(A4－A3)－(A2-A1)]÷W （3）按细胞数量计算 活性单位定义：在25℃或者37℃中，每104个细胞每分钟催化1μmol CDNB与GSH结合为一个酶活单位。 第2页，共3页
用于新基因的生物信息学分析
用于新基因的生物信息 学分析 ★★★★★ reasonspare(金币+5,VIP+0):谢谢分享，欢迎常来！ lwf991229(金币+0,VIP+0):置为资源帖~~ 2-9 16:12 lwf991229(金币+0,VIP+0):高亮~ 2-9 16:13 核酸序列的基本分析 运用DNAMAN软件分析核酸序列的分子质量、碱基组成和碱基分布。同时运用BioEdit（版本7.0.5.3）软件对基因做酶切谱分析。 碱基同源性分析 运用NCBI信息库的BLAST程序对基因进行碱基同源性分析(Translated query vs.protien database(blastx))网站如下：https://www.360docs.net/doc/3c8169822.html,/BLAST/ 参数选择：Translated query-protein database [blastx]；nr;stander1 开放性阅读框（ORF）分析 利用NCBI的ORF Finder程序对基因做开放性阅读框分析，网址如下： https://www.360docs.net/doc/3c8169822.html,/projects/gorf/orfig.cgi 参数选择：Genetic Codes：1 Standard 对蛋白质序列的结构功能域分析 运用简单模块构架搜索工具（Simple Modular Architecture Research Tool,SMART）对基因的ORF出的蛋白质序列进行蛋白质结构功能域分析。该数据库由EMBL建立，其中集成了大部分目前已知的蛋白质结构功能域的数据。 网址如下：http://smart.embl-heidelberg.de/ 运用NCBI的BLAST程序再对此蛋白质序列进行rpsBlast分析 参数选择：Search Database：CDD v2.07－11937PSSM
谷胱甘肽S-转移酶(GST)活性检测试剂盒说明书 微量法
谷胱甘肽S-转移酶（GST）活性检测试剂盒说明书微量法 注意：正式测定前务必取2-3个预期差异较大的样本做预测定。 货号：BC0355 规格：100T/96S 产品内容： 试剂一：液体100mL×1瓶，4℃保存。 试剂二：液体22mL×1瓶，4℃保存。 试剂三：粉剂×1瓶，4℃保存。临用前加2mL蒸馏水溶解。 产品说明： GST是一种具有多种生理功能的蛋白质家族，主要存在于细胞质内。GST是体内解毒酶系统的重要组成部分，主要催化各种化学物质及其代谢产物与GSH的巯基共价结合，使亲电化合物变为亲水物质，易于从胆汁或尿液中排泄，达到将体内各种潜在或具备毒性的物质降解并排出体外的目的。因此，GST在保护细胞免受亲电子化合物的损伤中发挥着重要的生物学功能。此外，因为GST具有GSH-Px活性，亦称为non-Se GSH-Px，具有修复氧化破坏的大分子如DNA、蛋白质等的功能。注意，GST催化的反应减少GSH含量，但是不增加GSSG含量。 GST催化GSH与CDNB结合，其结合产物的光吸收峰波长为340nm；通过测定340nm波长处吸光度上升速率，即可计算出GST活性。 自备仪器和用品： 低温离心机、水浴锅、可调节移液器、紫外-可见分光光度计/酶标仪、微量石英比色皿/96孔UV板和蒸馏水。 操作步骤： 一、粗酶液提取： 1.组织：按照组织质量（g）：试剂一体积(mL)为1：5~10的比例（建议称取约0.1g组织，加入1mL试剂 一）进行冰浴匀浆。8000g，4℃离心10min，取上清置冰上待测。
2.细菌、真菌：按照细胞数量（104个）：试剂一体积（mL）为500~1000：1的比例（建议500万细胞加入 1mL试剂一），冰浴超声波破碎细胞（功率300w，超声3秒，间隔7秒，总时间3min）；然后8000g，4℃，离心10min，取上清置于冰上待测。 3.血清等液体：直接测定。 二、测定： 1.分光光度计/酶标仪预热30min以上，调节波长到340nm，用蒸馏水调零。 2.试剂二放在25℃（一般物种）或者37℃（哺乳动物）保温。 3.空白管：取微量石英比色皿，加入20μL试剂一，180μL试剂二和20μL试剂三，迅速混匀后于340nm 测定10s吸光度记A1，37℃水浴5min后，快速取出测定吸光度记A2。 4.测定管：取微量石英比色皿，加入20μL上清液，180μL试剂二和20μL试剂三，迅速混匀后于340nm 测定10s吸光度记A3，37℃水浴5min后，快速取出测定吸光度记A4。 三、GST活性计算： a.使用微量石英比色皿测定的计算公式如下 （1）按蛋白浓度计算 活性单位定义：在25℃或者37℃中，每毫克蛋白每分钟催化1μmol CDNB与GSH结合为一个酶活性单位。GST（U/mg prot）=[(A4－A3)－(A2-A1)]÷(ε×d)×106×V反总÷(Cpr×V样)÷T =0.23×[(A4－A3)－(A2-A1)]÷Cpr （2）按样本鲜重计算 活性单位定义：在25℃或者37℃中，每克样品每分钟催化1μmol CDNB与GSH结合为一个酶活性单位。GST（U/g鲜重）=[(A4－A3)－(A2-A1)]÷(ε×d)×106×V反总÷(V样÷V样总×W)÷T =0.23×[(A4－A3)－(A2-A1)]÷W （3）按细胞数量计算 活性单位定义：在25℃或者37℃中，每104个细胞每分钟催化1μmol CDNB与GSH结合为一个酶活单位。GST（U/104cell）=[(A4－A3)－(A2-A1)]÷(ε×d)×106×V反总÷(500×V样÷V样总)÷T =0.23×[(A4－A3)－(A2-A1)]÷500
生物信息学分析方法
核酸和蛋白质序列分析 蛋白质, 核酸, 序列 关键词：核酸序列蛋白质序列分析软 件 在获得一个基因序列后，需要对其进行生物信息学分析，从中尽量发掘信息，从而指导进一步的实验研究。通过染色体定位分析、内含子／外显子分析、ORF分析、表达谱分析等，能够阐明基因的基本信息。通过启动子预测、CpG岛分析和转录因子分析等，识别调控区的顺式作用元件，可以为基因的调控研究提供基础。通过蛋白质基本性质分析，疏水性分析，跨膜区预测，信号肽预测，亚细胞定位预测，抗原性位点预测，可以对基因编码蛋白的性质作出初步判断和预测。尤其通过疏水性分析和跨膜区预测可以预测基因是否为膜蛋白，这对确定实验研究方向有重要的参考意义。此外，通过相似性搜索、功能位点分析、结构分析、查询基因表达谱聚簇数据库、基因敲除数据库、基因组上下游邻居等，尽量挖掘网络数据库中的信息，可以对基因功能作出推论。上述技术路线可为其它类似分子的生物信息学分析提供借鉴。本路线图及推荐网址已建立超级链接，放在北京大学人类疾病基因研究中心网站（https://www.360docs.net/doc/3c8169822.html,/science/bioinfomatics.htm）,可以直接点击进入检索网站。 下面介绍其中一些基本分析。值得注意的是，在对序列进行分析时，首先应当明确序列的性质,是mRNA序列还是基因组序列？是计算机拼接得到还是经过PCR扩增测序得到？是原核生物还是真核生物？这些决定了分析方法的选择和分析结果的解释。 （一）核酸序列分析 1、双序列比对（pairwise alignment） 双序列比对是指比较两条序列的相似性和寻找相似碱基及氨基酸的对应位置，它是用计算机进行序列分析的强大工具，分为全局比对和局部比对两类，各以Needleman-Wunsch 算法和Smith-Waterman算法为代表。由于这些算法都是启发式（heuristic）的算法，因此并没有最优值。根据比对的需要，选用适当的比对工具，在比对时适当调整空格罚分（gap penalty）和空格延伸罚分（gap extension penalty），以获得更优的比对。 除了利用BLAST、FASTA等局部比对工具进行序列对数据库的搜索外，我们还推荐使用EMBOSS软件包中的Needle软件（http://bioinfo.pbi.nrc.ca:8090/EMBOSS/），和Pairwise BLAST （https://www.360docs.net/doc/3c8169822.html,/BLAST/）。以上介绍的这些双序列比对工具的使用都比较简单，一般输入所比较的序列即可。 （1）BLAST和FASTA FASTA（https://www.360docs.net/doc/3c8169822.html,/fasta33/）和BLAST （https://www.360docs.net/doc/3c8169822.html,/BLAST/）是目前运用较为广泛的相似性搜索工具。这两
生物信息学常用工具
常用DNA和蛋白质序列数据分析工具： ●序列比对工具： a)BLAST： ●网络比对，包括基础的Blast比对、参数、特殊Blast如PSI-Blast、Blast2 等； ●本地比对，包括程序下载、安装、数据库的下载及格式化、Blast程序的 运行等。 b)多序列比对ClustalX（Windows系统） 包括程序下载、安装、及程序的运行、结果的输入输出等。 ●真核生物基因结构的预测： a)基因可读框的识别： Genescan； CpG岛、转录终止信号和启动子区域预测； CpGPlot； POLYAH； PromoterScan； b)基因密码子偏好性： CodonW； c)采用mRNA序列预测基因： Spidey； d)ASTD数据库 ●分子进化遗传分析工具 ●MEGA；
●Phylip； ●蛋白质结构和功能预测 a)一级结构 ProtParam蛋白质序列理化参数检索； ProtScale蛋白质疏水性分析； COILS卷曲螺旋预测； b)二级结构 PredictProtein蛋白质结构预测； PSIPRED不同蛋白质结构预测方法； c)InterProScan: 模式和序列谱研究 Prosite：蛋白质结构域、家族和功能为点数据库； Pfam：蛋白质家族比对和HMM数据库； BLOCK：模块搜索数据库； SMART：简单模块架构搜索工具； TMHMM：跨膜结构预测工具； d)三级结构 Swiss-Model Workspace: 同源建模的网络综合服务器； Phyre：线串法预测蛋白质折叠； HMMSTR/Rosetta：从头预测蛋白质结构； Swiss-PdbViewer：分子建模和可视化工具； 序列模体的识别和解析； MEME程序包； ●蛋白质谱数据分析
生物信息学考试复习
——古 A．名词解释 1. 生物信息学：广义是指从事对基因组研究相关的生物信息的获取，加工，储存，分配，分析和解释。狭义是指综合应用信息科学，数学理论，方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据的科学。 2. 基因芯片：将大量已知或未知序列的DNA片段点在固相载体上，通过物理吸附达到固定化（cDNA芯片），也可以在固相表面直接化学合成，得到寡聚核苷酸芯片。再将待研究的样品与芯片杂交，经过计算机扫描和数据处理，进行定性定量的分析。可以反映大量基因在不同组织或同一组织不同发育时期或不同生理条件下的表达调控情况。 3. NCBI：National Center for Biotechnology Information.是隶属于美国国立医学图书馆（NLM）的综合性数据库，提供生物信息学方面的研究和服务。 4. EMBL：European Molecular Biology Laboratory.EBI为其一部分，是综合性数据库，提供生物信息学方面的研究和服务。 5. 简并引物：PCR引物的某一碱基位置有多种可能的多种引物的混合体。 6. 序列比对：为确定两个或多个序列之间的相似性以至于同源性，而将它们按照一定的规律排列。
7. BLAST：Basic Local Alignment Search Tool.是通过比对(alignment)在数据库中寻找和查询序列(query)相似度很高的序列的工具。 8. ORF：Open Reading Frame.由起始密码子开始，到终止密码子结束可以翻译成蛋白质的核酸序列，一个未知的基因，理论上具有6个ORF。 9. 启动子：是RNA聚合酶识别、结合并开始转录所必须的一段DNA序列。原核生物启动子由上游调控元件和核心启动子组成，核心启动子包括-35区（Sextama box）TTGACA，-10区（Pribnow Box）TATAAT，以及+1区。真核生物启动子包括远上游序列和启动子基本元件构成，启动子基本元件包括启动子上游元件（GC岛，CAAT盒），核心启动子（TATA Box，+1区帽子位点）组成。 10. motif：模体，基序，是序列中局部的保守区域，或者是一组序列中共有的一小段序列模式。 11. 分子进化树：通过比较生物大分子序列的差异的数值重建的进化树。 12. 相似性：序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相似DNA碱基或氨基酸残基序列所占的比例。 同源性：两个基因或蛋白质序列具有共同祖先的结论。13.
常用生物信息学软件
常用生物信息学软件 一、基因芯片 1、基因芯片综合分析软件。 ArrayVision 7.0 一种功能强大的商业版基因芯片分析软件，不仅可以进行图像分析，还可以进行数据处理，方便protocol的管理功能强大，商业版正式版：6900美元。 Arraypro 4.0 Media Cybernetics公司的产品，该公司的gelpro, imagepro一直以精确成为同类产品中的佼佼者，相信arraypro也不会差。 phoretix? Array Nonlinear Dynamics公司的基因片综合分析软件。 J-express 挪威Bergen大学编写，是一个用JA V A语言写的应用程序，界面清晰漂亮，用来分析微矩阵（microarray）实验获得的基因表达数据，需要下载安装JA V A运行环境JRE1.2后(5.1M)后，才能运行。 2、基因芯片阅读图像分析软件 ScanAlyze 2.44 ，斯坦福的基因芯片基因芯片阅读软件，进行微矩阵荧光图像分析，包括半自动定义格栅与像素点分析。输出为分隔的文本格式，可很容易地转化为任何数据库。 3、基因芯片数据分析软件 Cluster 斯坦福的对大量微矩阵数据组进行各种簇（Cluster）分析与其它各种处理的软件。 SAM Significance Analysis of Microarrays 的缩写，微矩阵显著性分析软件，EXCEL软件的插件，由Stanford大学编制。 4．基因芯片聚类图形显示 TreeView 1.5 斯坦福开发的用来显示Cluster软件分析的图形化结果。现已和Cluster成为了基因芯片处理的标准软件。 FreeView 是基于JA V A语言的系统树生成软件，接收Cluster生成的数据，比Treeview 增强了某些功能。 5．基因芯片引物设计 Array Designer 2.00 DNA微矩阵（microarray）软件，批量设计DNA和寡核苷酸引物工具 三、序列综合分析 V ector NTI Suite 8.0 不喜欢装备各种专业性强的软件，而希望用一个综合性的软件代替的同志可以选择本软件。本阶段的大部分功能它都有。该软件具体特有良好的数据库管理（增加、修改、查找），对要操作的数据放在一个界面相同的数据库中统一管理。软件中的大部分分析可以通过在数据库中进行选定（数据）->分析->结果（显示、保存和入库）三步完成。在分析主界面，软件可以对核酸蛋白分子进行限制酶分析、结构域查找等多种分析和操作，生成重组分子策略和实验方法，进行限制酶片段的虚拟电泳，新建输入各种格式的分子数据、
生物信息学与数据库-基因工程
生物信息学与数据库 14网络工程1班任金春130号 学号：201430350122 摘要： 21世纪是生命科学的时代,也是信息科学的时代。计算机的出现和发展是20世纪科学技术的卓越成就之一。计算机科学的发展给分子生物学从立项直至论文写作提供了一系列的软件工具。人类基因组图谱的完成,只是人类基因组计划的第一步。从基因组序列中提取有用信息,进而揭示其蕴含的全部意义,并应用于改善人类自身的生活质量,解决人类健康问题,最终认识人类自身,实现人类健康的可持续发展,才是人类基因组计划的最终意义。随着人类基因组计划的迅速深入,有关核酸、蛋白质的序列和结构数据呈指数级增长,面对如此巨大而复杂的数据,运用计算机管理数据、控制误差、加速分析过程、提取有关基因组与蛋白质功能的信息已势在必行。从20世纪80年代末开始,生物信息学这一由生物、数学、物理、化学、算机科学、信息科学等多学科交叉产生的新兴学科蓬勃发展,并日渐成为21世纪自然科学的核心领域。作为多学科结合的综合性学科,生物信息学通过信息学、统计学、化学、物理学、计算机等手段对人类基因组计划及其相关衍生计划所产生的海量数据进行科学的分析,极大地提高了研究效率,缩短了研究时间,在当今遗传资源争夺、分秒必争的残酷竞争中发挥着至关重要的作用。特别是在有限的人类遗传资源的“天书”被逐步破解的过程中,生物信息学逐渐承担起越来越重要的角色。（陈铭，2011） 一、生物信息学与数据库的概念 生物信息学是以核酸、蛋白质等生物大分子数据 库为主要对象,以数学、信息学、计算机科学为主要手 段,以计算机硬件、软件和计算机网络为主要工具,对浩 如烟海的原始数据进行存储、管理、注释、加工,使之 成为具有明确生物意义的生物信息。并通过对生物信 息的查询、搜索、比较、分析,从中获取基因编码、基因调控、核酸和蛋白质结构功能及其相互关系等理性知识。在大量信息和知识的基础上,探索生命起源、生物进化以及细胞、器官和个体的发生、发育、病变、衰亡等生命科学中的重大问题,搞清它们的基本规律和时空联系,建立“生物学周期表”。（郑国清,黄静,段韶芬,徐丽敏，2003）广义地说,生物信息学是使用数学和信息学的观点、理论和方法去研究生命现象,组织和分析呈指数级增长的生物信息数据的一门学科。首先是研究遗传物质的载体DNA及其编码的大分子量物质,以计算机为其主要工具,研究各种学科交叉的生物信息学的研究方法,找出其规律性,进而发展出适合它的各种软件,对逐步增长的浩如烟海的DNA和蛋白质的序列和结构进行收集、整理、发布、提取、加工、分析和发现。狭义地说,生物信息学是将计算机科学和数学应用于生物大分子信息的获取、加工、存储、分类、检索。生物信息学研究的目的在于通过这样的分析逐步认识生命的起源、进化、遗传和发育的本质,破译隐藏在DNA序列中的遗传语言,解释人体生理和病理过程的分子基础,为人类疾病的诊断、预防和治疗提供最合理的和有效的方法或途径。（孙啸，1998） 目前,各种生物数据库的信息量正迅猛增长,很容易使人在浩如烟海的信息中迷失方向。