基因组dna大小为什么是21kb

1Mb=1,000,000bp1、M是millone的缩写，源于意大利早期意大利百万富翁（millone）（意大利语里米尔），来自米勒（mille），再加上“suffix -one”的后缀one，就形成了millone，通常缩写为m或M。2、碱基对（bp）：一对相互匹配的碱基（即A—T， G—C，A—U相互作用）被氢键连接起来。常被用来衡量DNA和RNA的长度（尽管RNA是单链）。还与核苷酸互换使用，尽管后者是由一个五碳糖、磷酸和一个碱基组成。扩展资料1、kb是DNA的一个常用的长度单位，指某段DNA分子中含有一千个碱基对，英文全称为Kilobase(kb)，即千碱基对。生物学上描述DNA常用的kb、nt、bp 表示。1kb=1000bp2、碱基对的意义：形成DNA、RNA单体以及编码遗传信息的化学结构。组成碱基对的碱基包括A、G、T、C、U。严格地说，碱基对是一对相互匹配的碱基(即A：T，G：C，A：U相互作用)被氢键连接起来。3、染色体是由脱氧核糖核酸、蛋白质和少量核糖核酸组成的线状或棒状物，是生物主要遗传物质的载体。在细胞间期核中，以染色质丝形式存在。在细胞分裂时。染色质丝经过螺旋化、折叠、包装成为染色体，为显微镜下可见的具不同形状的小体。参考资料来源：百度百科-KB参考资料来源：百度百科-碱基对参考资料来源：百度百科-百万

3G个序列，每个序列需要两位二进制数表示，所以总共6Gb，由位与字的换算相差8，总共算下来大约750MB。也就是只需要一张光盘，就可以记录一个人的生命所有遗传信息。还有，男人比女人要长一点，准确数值是男人734MB，女人720MB。

人体是一个非常复杂的组合体，在细胞逐渐成长成一个个体的时候，往往是由于基因来支配染色体当中的遗传物质帮助一个个体慢慢形成，人体当中的基因数量数不胜数，但是这些基因也存在很大的差异性，有些基因组看起来非常大，有些基因组却非常小。根据人类基因组计划大家也可以了解，人类基因数量非常庞大，甚至用了几十年才初步完成了人类基因组计划的一部分，之所以会出现一些基因组大而另一些基因组却很小，是因为每一个基因当中并不是所有的基因组都会发生转录、翻译，形成人体所需要的蛋白质物质，很多基因组当中的基因他们属于管家基因，也就是在身体任何部位都会发生转录翻译过程，还有一些特殊的基因他们只有在特殊的部位才会发生转录和翻译，但是几乎所有的基因组当中都会蕴含这部分基因，所以才会出现一些基因组大一些基因组比较小。还有就是根据人体功能作用不同组成的基因数量也不同，人体更复杂的功能器官以及细胞组成就需要更多的基因来进行调控，对于比较简单的生理过程可能一些简单的基因组成就可以完成调控作用，所以为了更好地完成身体各项功能的正常运行，才会出现一些基因组大一些基因组小的问题。还有一种因素是因为基因组大的当中含有很多不能够进行转录翻译的部分，这些部分承担的作用是帮助基因进行转移，因为基因在人体当中并不是完全固定的，他会在不同的时间段以及不同细胞状态下进行转移，所以需要不断移动的基因组比较大，但是不需要进行移动的基因组，肯定就不需要这些基因来进行搭配，那么他的个组织就会比较小。

基因组大小（size of genome）是指单倍体细胞核中的所含的DNA的总量。在可以进行基因组测序之前，生物学家是用质量来衡量不同生物之间基因组的大小。通常使用的单位为pg（10e-12），这个值简称为C-value。通过简单的换算就可以知道大概的碱基的数量。不过，对于已经测序的基因组，直接数数就可以了，如 vihole所述。不过对于目前测序的基因组还是很少，估计在1千左右，而现存物种按照最保守的估计也有200万种（Ref 1），因此C-value在估计基因含量和生物复杂度方面还是有非常大的应用潜力。关于动物的基因组含量可以在Animal genome size 网站查到：http://www.genomesize.com/results.php?page=1例如人类Homo sapiens的基因组大小为3.5pg。植物： http://data.kew.org/cvalues/真菌：http://www.zbi.ee/fungal-genomesize/微生物： 基因组规模小，测序简单，大多用计数法。可参考下面的网址（不全）http://www.sci.sdsu.edu/~smaloy/MicrobialGenetics/topics/chroms-genes-prots/genomes.htmlRef 1： http://www.sciencedaily.com/releases/2003/05/030526103731.htm

基因组大小（Genomesize）是指一个基因组中所拥有的DNA含量，一般以重量计算，单位通常是皮克(10-12克)，写成pg，有时也用道耳吞，或是以核苷酸碱基对的数量表示，单位为百万计，写成Mb或Mbp。不测序没法知道基因组大小的。不能体外培养，可以考虑将其插入已知基因组的质粒中培养，再测序。拿到基因组测序图，后面问题就都解决了。

基因组的意思其实只是存在于生物学里面的遗传学的，只有在这里面讨论才能有意义，我们所说的遗传基因组其实就是遗传信息或者说是遗传物质的总和。对于人体来说，我们所有的染色体的组合就是我们的基因组，所以我们的基因组在生物里面算很大得了，当然也不仅仅如此，还有的生物的基因组比人类大得多，但是在体型上却比人类要小。当然，自然界的生物种类多如繁星，但是只有像北极星那样的明亮的星才能闪耀在宇宙之中。地球也一样，基因组出众的生物就能获得他的地位，人类的基因在不是最大的，但却是最灵活的和适应性最好的，所以人类才能在这几千年里成为地球之主。有的基因组大，而有的基因组小，这里面牵涉到遗传信息多与少之间的关系，一般来讲基因组大的生物携带有的遗传信息就很多，而基因组小的生物携带的遗传信息就很少，比如细菌的基因组很小，同时这些细菌能够利用的基因组也很少，究其原因就是这些基因在只有少量的遗传信息，遗传信息表达出来的形状就很少。而人类的就复杂得多，不仅仅有我们的衣食住行，而且我们的传承以及血统的继承问题都明明白白写在我们的遗传信息之中了。但是这种基因组没有好与坏的区别，这都是适应环境的结果，只有对自己适合的基因组才能在自身的环境下生存，我们人也是一样，我们的基因组也是早就形成了，没有好坏基因。而人类的就复杂得多，不仅仅有我们的衣食住行，而且我们的传承以及血统的继承问题都明明白白写在我们的遗传信息之中了。但是这种基因组没有好与坏的区别，这都是适应环境的结果，只有对自己适合的基因组才能在自身的环境下生存，我们人也是一样，我们的基因组也是早就形成了，没有好坏基因。不管我们是什么样的人，我们都需要像对待自己一样尊重他人，在一些时候能够理解他人，这样才会有自己精彩的一生，才能在自己的环境中得到他人的祝福。

原先一直以为测序的bp和byte是等价的，原来对fastq来说，其实：利用(公式要怎么换行啊？) 如果测序reads总量4,000,000，average read length为150bp，基因组大小是50M，估算基因组coverage/depth大小？ 应该是， 总长 4,000,000x150 bp=600,000,000 bp /4=150,000,000 BT=150M 但其实fastq格式储存的数据大小要比实际的数据量虚高一些，所以实际的fastq文件要大。 coverage=测序数据大小150M/基因组大小50M = 3 熟知单位换算对预测测序结果提前估量有一定的帮助，当测序结果未达到要求时，可以合理要求测序公司对不符合的样本重新上机测序。有关问题欢迎一起来探讨啊 Base vs Byte: Estimating the storage requirement of sequencing - SEQOME

b是bp 的简写,全称是base pair,就是碱基对 1000b=1kb 1000kb=1Mb 1000Mb=1Gb 因此是大约10的9次方,十亿这个数量级. 人类基因组的大小一共是三十亿个碱基对.

人类基因组含有约31.6亿个DNA碱基对，碱基对是以氢键相结合的两个含氮碱基，以胸腺嘧啶（T）、腺嘌呤（A）、胞嘧啶（C）和鸟嘌呤（G）四种碱基排列成碱基序列，其中A与T之间由两个氢键连接，G与C之间由三个氢键连接，碱基对的排列在DNA中也只能是A对T，G对C。目前已经发现和定位了26000多个功能基因，其中尚有42%的基因尚不知道功能，在已知基因中酶占10.28%，核酸酶占7.5%，信号传导占12.2%，转录因子占6.0%，信号分子占1.2%，受体分子占5.3%，选择性调节分子占3.2%，等。发现并了解这些功能基因的作用对于基因功能和新药的筛选都具有重要的意义。人类基因组中存在"热点"和大片"荒漠"。 在染色体上有基因成簇密集分布的区域，也有大片的区域只有“无用DNA” ——不包含或含有极少基因的成分。基因组上大约有1／4的区域没有基因的片段。在所有的DNA中，只有1%-1.5%DNA能编码蛋白，在人类基因组中98%以上序列都是所谓的“无用DNA”，分布着300多万个长片断重复序列。这些重复的“无用”序列，决不是无用的，它一定蕴含着人类基因的新功能和奥秘，包含着人类演化和差异的信息。经典分子生物学认为一个基因只能表达一种蛋白质，而人体中存在着非常复杂繁多的蛋白质，提示一个基因可以编码多种蛋白质，蛋白质比基因具有更为重要的意义扩展资料：演化：比较基因组学（Comparative genomics）对于哺乳类基因组的研究显示，人类与大约两亿年前就已经分化的各物种相比，有大约5%的比例在人类基因组中保留了下来，其中包含许多的基因与调控序列。而且人类与大多数已知的脊椎动物间，也享有了一些相同的基因。黑猩猩的基因组与人类的基因组之间，有98.77%是相似的。而平均每一个属于人类的标准蛋白质编码基因，只与属于黑猩猩的同源基因相差两个氨基酸；并且有将近三分之一的人类基因与黑猩猩的同源基因，能够转译出相同的蛋白质。人类的2号染色体，是人类与黑猩猩基因组之间的主要差异，这一条染色体是由黑猩猩的染色体12号与13号融合而成。参考资料来源：百度百科-人类基因组

玉米基因组大小为2.8 pg·(1C)-1。因为Nature Genetics 在线发表了由华中农业大学严建兵团队主导，华大基因等单位参与的玉米基因组研究成果发布了玉米的基因组，所以玉米基因组大小为2.8 pg·(1C)-1。该项研究首先以一个热带小粒玉米品种SK为材料，应用Pacbio测序技术、Bionano Genomics双酶切光学图谱、10X Genomics和二代测序数据，组装得到迄今为止质量最好的玉米参考基因组，大小为2.32Gb, contig N50达到15.78Mb，注释获得了43,271个基因。玉米的价值玉米中的维生素含量非常高，是稻米、小麦的5-10倍，在所有主食中，玉米的营养价值和保健作用是最高的。玉米中含有的核黄素等高营养物质，对人体是十分有益的。值得注意的是，特种玉米的营养价值要高于普通玉米，鲜玉米的水分、活性物、维生素等各种营养成分也比老玉米高很多。据本草纲目记载玉蜀黍种出西土，甘平无毒，能调中开胃。玉米的花粉、胚芽中还含有大量的维生素E和玉米黄酮，经常食用玉米制品可延缓人体衰老，增强人的体力和耐力。玉米果糖浆能防止牙龈出血，对心血管疾病的治疗具有辅助功效。

基因测序是一种新型基因检测技术，能够从血液或唾液中分析测定基因全序列，预测罹患多种疾病的可能性，个体的行为特征及行为合理，如癌症或白血病，运动天赋，酒量等。基因测序相关产品和技术已由实验室研究演变到临床使用，可以说基因测序技术，是下一个改变世界的技术。基因组大小（size of genome）是指单倍体细胞核中的所含的DNA的总量.在可以进行基因组测序之前,生物学家是用质量来衡量不同生物之间基因组的大小.通常使用的单位为pg（10e-12）,这个值简称为C-value.通过简单的换算就可以知道大概的碱基的数量.不过,对于已经测序的基因组,直接数数就可以了,如 vihole所述.不过对于目前测序的基因组还是很少,估计在1千左右,而现存物种按照最保守的估计也有200万种（Ref 1）,因此C-value在估计基因含量和生物复杂度方面还是有非常大的应用潜力.

b是bp 的简写，全称是base pair，就是碱基对 1000b=1kb1000kb=1Mb1000Mb=1Gb因此是大约10的9次方，十亿这个数量级。人类基因组的大小一共是三十亿个碱基对。 希望能够帮到你~望采纳~谢谢~

尚未进行基因组测序的物种，在进行基因组测序前，首先需对该物种进行 genome survey。 一般通过两个途径：细胞遗传学（这里只讲流式细胞术）和基因组测序 （1）基因组大小指生物个体单倍体基因组所含的 DNA 总量。基因组大小一般用重量衡量，用 pg（皮克）作为常用单位。有时候也用道耳顿(KD)、核苷酸碱基对的数量（Mb）等方式表示。pg 与常用单位 Mb 之间可以 转换，1pg 约等于 978Mb（这个数值估计随着较好参考基因组的出现，会有变化，如果粗粗估计，倒也无妨）。 （2） DNA-C 值的含义 DNA-C：某一生物体的配子体的 DNA 含量就称为 DNA-C 值（传统的叫法，表示基因组大小，二倍体生物，DNA-C和基因组大小是相等的。实际上如果是多倍体，此叫法不严谨） DNA-1C：一个物种配子核中没有复制时的 DNA-C 值（考虑倍性，只考虑配子体DNA含量） DNA-2C：成熟植物的体细胞 DNA含量称为 DNA-2C 值（这个是最重的，用来计算基因组大小） （3）基因组大小的概念 单个染色体组 DNA 含量称为该物种的基因组大小，通过DNA-2C 值除以倍性的公式计算。 例如，二倍体的一粒小麦（Triticum monococcum），体细胞DNA含量为12.45pg，则其 DNA-1C（等于DNA-C）值为12.45/2=6.23pg，即基因组大小；四倍体栽培二粒小麦（Triticum dicoccum），DNA-2C 为 24.05pg，则其 DNA-1C 值为 24.05/2=12.03pg，而基因组大小则为 24.05/4=6.01pg。 （1）流式细胞术原理 流式细胞仪的原理是通过发挥荧光染料定性定量与 DNA 双链碳架结构相结合的特性进行测量的。 具体来看，荧光信号的强弱与DNA 含量正相关，结合的 DNA 越多，则引发的荧光强度也就越强。 所以就有如下公式：

401.8Mbp。无花果是桑科、榕属植物，落叶灌木或小乔木，基因组大小是401.8Mbp。在分子生物学和遗传学领域，基因组是指生物体所有遗传物质的总和，这些遗传物质包括DNA或RNA（病毒RNA）。

799.09Mb。中国农业大学园艺学院研究组利用多种新测序技术和优化的组装算法，采用PacBioHiFi和Hi-C技术对多毛番茄（LA0407品系）和加拉帕戈斯番茄（LA0317品系）进行全基因组测序，获得了精准度高、序列完整番茄基因组大小为799.09Mb。在分子生物学和遗传学领域，基因组是指生物体所有遗传物质的总和。

植物组织中绝大部分是核DNA，它和组蛋白、非组蛋白结合在一起，以核蛋白（即染色质或染色体）的形式存在于细胞核内。十六烷基三甲基溴化铵是一种去污剂，可溶解细胞膜，它能与核酸形成复合物，在高盐溶液中可溶，当降低溶液盐浓度到一定程度时，从溶液中沉淀。浓度的测定，需测定在230、260和280nm处的消光值，经验数据表明，纯净的核酸溶液A260/A230的消光值比大于或等于2.0；A260/A280大于或等于1.80。A260/A280值过小，说明蛋白未脱净；A260/A230过小，说明有杂质（一般为多酚类或色素）。

基因组的大小与生物的复杂程度是否有关系基因组大小（size of genome）是指单倍体细胞核中的所含的DNA的总量.在可以进行基因组测序之前,生物学家是用质量来衡量不同生物之间基因组的大小.通常使用的单位为pg（10e-12）,这个值简称为C-value.通过简单的换算就可以知道大概的碱基的数量.不过,对于已经测序的基因组,直接数数就可以了,如 vihole所述.不过对于目前测序的基因组还是很少,估计在1千左右,而现存物种按照最保守的估计也有200万种（Ref 1）,因此C-value在估计基因含量和生物复杂度方面还是有非常大的应用潜力.

细菌基因组的变化很大，基因组大小从几百kb（千碱基对）到十几个Mb（兆碱基对），其变化幅度超过了20倍,以下是几种细菌基因组的大小：分类基因组大小范围（Kb）真细菌650-13200革兰氏阴性菌650-7800革兰氏阳性菌1600-11600兰细菌3100-13200枝原体650-1800古细菌1600-4100但在我们的实验中，一般也只能提取得到20-30Kb左右大小,可能是DNA太长容易断裂；以下的文献列举了12种真细菌和4种古细菌的16个完整基因组的大小，供参考。http://www.scienceinchina.com/zk/zc/0001/zc0099.htm

GenomeScope 是2017年发表在 bioinformatic 的一个工具，这个工具的目的就是处理一些高复杂度的基因组，比如说高杂合度或者基因组非常大的物种。GenomeScope只能预测二倍体基因组，GenomeScope 2.0可以预测多倍体物种。 安装 在软件的安装目录下， genomescopre.R 文件是核心的运行脚本，用法如下 可选参数： 　　- i input histogram_file (from KMC or jellyfish) ，如jellyfish软件产生的kmer频数分布数据 　　- o output_dir 　　- k kmer length used to calculate kmer spectra [default 21] ; 必选参数： 　　- p PLOIDY, --ploidy PLOIDY ploidy (1, 2, 3, 4, 5, or 6) for model to use [default 2] ; 　　- m MAX_KMERCOV, --max_kmercov MAX_KMERCOV optional maximum kmer coverage threshold (kmers with coverage greater than max_kmercov are ignored by the model) ; 　　- n NAME_PREFIX, --name_prefix NAME_PREFIX optional name_prefix for output files ; 　　- l LAMBDA, --lambda LAMBDA, --kcov LAMBDA, --kmercov LAMBDA optional initial kmercov estimate for model to use ; 示例： 在运行过程中，终端会输出如下信息 het 表示杂合度，为1.65%； len 表示基因组大小，为376M左右。 输出目录output_p3文件列表如下 通常关注summary.txt, transformed_linear_plot.png这2个文件。 内容如下： 在该文件中，会给出杂合度，基因组大小，重复片段长度等详细信息。 结果分为三列： 有疑问，可以对照模型进行检验。 K-mer覆盖度-频数分布图如下： kcov指的是杂合峰的覆盖度。可以看到使用数据预测K-mer最低深度峰在18.4X处。 一般情况下杂合度大于1%就会存在一个高于主峰的杂合峰。 基因组越大，杂合度也大，重复片段越大，该物种的组装难度就越大。 讨论： 　　基因组预测大小和参数 Max kmer coverage 密切相关。GenomeScope默认会过滤掉出现10,000次以上的kmers，避免细胞器基因组的影响，如果你觉得基因组小了，那么就把数值调整的大一点。 基因组survey介绍了如何通过jellyfish统计k-mer然后绘制k-mer分布图研究基因组的方法。 对于不同的基因组杂合度，kmer分布如下 https://github.com/tbenavi1/genomescope2.0

叶绿体基因组是一个裸露的环状双链DNA分子，其大小在120kb到217kb之间，平均165Kb。一般1.0~1.3Kb/个基因，大概150个左右的基因，其中大约50个左右的蛋白基因，其他主要是tRNA基因和rRNA基因。

C value paradox是指基因组大小和生物的复杂性之间的关系。从低等生物，如微生物，到高等生物，如人类，随着基因组复杂性的增加，基因组的大小也呈现增加的趋势。但是后来发现在生物复杂性相似的物种中，基因组大小可以相差非常大。例如，植物中拟南芥只有100多个Mb，而和同为高等植物的百合基因组大小可以相差100倍。造成矛盾的原因现在基本认为是倍性和重复序列的多少造成的。如果满意请采纳。谢谢支持!

全部人类基因组约有2.91Gbp，约有39000多个基因；平均的基因大小有27kbp目前已经发现和定位了26000多个功能基因，其中尚有42%的基因尚不知道功能基因数量少得惊人：一些研究人员曾经预测人类约有14万个基因，但Celera公司将人类基因总数定在2.6383万到3.9114万个之间，不超过40,000，只是线虫或果蝇基因数量的两倍，人有而鼠没有的基因只有300个。如此少的基因数目，而能产生如此复杂的功能，说明基因组的大小和基因的数量在生命进化上可能不具有特别重大的意义，也说明人类的基因较其他生物体更"有效"，人类某些基因的功能和控制蛋白质产生的能力与其他生物的不同。

人的基因组大小约为3000Mb.即30亿个碱基对.这里的Mb表示一兆碱基对.但是由于基因有长有短,有些基因又尚未被发现,所以,尚不知道人的基因具体有多少个,只知道大概有10万个基因(等位基因算作一个,因为一点微小的变化就造成一个等位基因,如果分别算就太多了.所以应该说是10万个基因座比较准确).

Gallusgallus（原鸡）33条染色体1,074.96X10的六次方个碱基17,529个基因16,868个蛋白

已知的是哺乳动物的线粒体基因组最小，果蝇和蛙的稍大，酵母的更大，而植物的线粒体基因组最大。人、小鼠和牛的线粒体基因组全序列已经测定，都是16．5 kb左右。每个细胞里有成千上万份线粒体基因组DNA拷贝。果蝇和蛙的细胞里有多少个线粒体以及每个线粒体有多少份DNA拷贝，还没有准确的数字。估计线粒体DNA的总量只相当于核DNA的1%弱。酿酒酵母(S．cerevisiae)的线粒体基因组约长84 kb，每个细胞里有22个线粒体，每个线粒体有4个基因组。生长中的酵母细胞线粒体DNA占细胞总DNA量的比例可高达18%。

大小约为13,000mb。蚕豆为一年生或越年生草本，隶属于豆科、巢菜属，蚕豆种，其染色体组成为同源二倍体(2n＝12)。

180至220Mbp。中蜂是一种重要的农业蜜蜂，在研究其基因组的过程中，科学家们发现中蜂的基因组大小是180至220Mbp。

ALLPATHS-LG的使用一、ALLPATH简介ALLPATHS-LG是一个基因组组装软件，适合于组装short reads数据，由Computational Research and Development group at the Broad Institute开发。ALLPATHS-LG是现在行业内公认进行基因组De novo组装效果最好的软件。二. 基础注意事项1. 不能只使用一个library数据进行组装； 2. 必须有一个"overlapping"的片段文库的paired-reads数据。比如，reads长度~ 100bp，插入片段库长度~180bp; 3. 必须有jumping library数据； 4. 基因组组装需要100x或以上基因组覆盖度的碱基，这个覆盖度是指raw reads数据(在 error correction和filtering之前)的覆盖度； 5. 可以使用PacBio数据； 6. 不能使用454数据和Torrent数据。主要是这两者测序太贵，如果什么时候价格降低，有 需求的话，会写出相应的代码来满足要求； 7. 官方提供了测试用数据； 8. 不支持在整个计算机集群上进行运算； 9. 需要消耗的内存峰值大约是1.7bytes每个碱基，即输入10G的碱基数据量，大约需要17 G内存； 10. 对于试探性的参数，比如K，原则上可以调整。但是我们不会自行调整，并也不推荐。AL LPATHS-LG不像其它De novo一样，Kmer大小的参数K和read大小之间没有直接的联系， ALLPATHS-LG会在运行过程中运用一系列的K值。三. ALLPATHS-LG使用方法1. 基础的使用方法和命令使用RunAllPathsLG这个命令来运行。虽然有很多参数，但是在没有指导的情况下不要随意使用，使用默认设置即可。其使用方法为：$ RunAllPathsLG arg1=value1 arg2=value2 ...参数主要是设置程序辨别的一些目录，在程序的运行过程，会输入相应目录中的数据，将结果输入到指定的目录。一个简单的命令使用例子：#!/bin/sh # ALLPATHS-LG needs 100 MB of stack space. In "csh" run "limit stacksize 100000". ulimit -s 100000 # ALLPATHS-LG命令的写法与一般的linux参数写法不是很一样。采用 ‘参数=值" 的方法，并使之成每行一个参数，使用""来连接各个参数，这样看起来直观易懂。初始接触的人可能会不适应。 RunAllPathsLG PRE=$PWD REFERENCE_NAME=species.genome DATA_SUBDIR=data RUN=run SUBDIR=test EVALUATION=STANDARD TARGETS=standard OVERWRITE=True MAXPAR=8 | tee -a assemble.out2. 详细的参数说明必须的参数 PRE (String) 程序运行的根目录，所有的其它目录全在该目录下REFERENCE_NAME (String) 参考基因组目录名称，位于PRE目录下。如果有一个参考基因组，可将参考基因组放到该 目录中；若没有，则创建该文件夹用于基因组组装DATA_SUBDIR (String) DATA子目录名称，位于REFERENCE_NAME目录下。程序从该目录中读取数据。 RUN (String) 运行目录名称，位于DATA_SUBDIR下。程序将生成的中间文件和结果文件存储于该目录 。比如组装结果是一个名为ASSEMBLES的目录，位于该目录下。 部分可选参数： SUBDIR (String) default: test 子目录名，在REF/DATA/RUN/ASSEMBLIES目录下创建的存放基因组组装结果的目录 名。 K (int) default: 96 核心Kmer大小，只有K=96能很好地运行。 EVALUATION (String: {NONE,BASIC,STANDARD,FULL,CHEAT})default:BASIC 给定一个参考基因组，pipeline能在基因组组装的不同阶段对组装过程和结果进行评估。 BASIC:基础评估，不需要参考基因组； STANDARD:使用参考基因组来运行评估模块； FULL:在某些组装模块下打开in-place评估，不会影响组装结果； CHEAT:稍微使用参考基因组指导组装，产生更详细的分析，能对组装结果产生小的(好方 向的)改变。REFERENCE_FASTA (String) default: REF/genome.fasta 评估中使用的参考基因组。 MAXPAR (int) default: 1 有些模块的运行是独立的，不相互依赖，能同时运行。该参数设定能同时运行的模块的最 大数目。由于pipeline中的绝大部分模块都能多线程运行，因此将该值设定大于1，效果不明 显。 THREADS (String) default: max 有些模块能多线程程运行，默认使用最大线程数运行。 OVERWRITE (Bool) default: False 是否覆盖存在的文件。可以设置该选项为True，在每次运行程序的时候设定RUN参数为 一个新的目录名，则比较好。 TARGETS (vec) default: standard pipeline会生成一系列的文件，不同的文件的生成需要call不同的模块。如果某文件 已经存在了并且是最新的，则跳过相应的模块的运行。本参数指定生成哪些拟定的目标文件(p seudo targets)。若目标文件没有相应的模块能生成，则会得到报错。 none:没有拟定的目标文件，仅仅生成指定的目标文件； standard:生成组装文件和选定的评估文件； full_eval:生成组装文件和额外的评估文件。TARGETS_REF (String) 在ref_dir目录中生成的目标文件。 多个目标文件的书写方法为： TARGETS_REF="{target1,target2,target3}" 。 TARGETS_DATA (String) 在data目录中生成的目标文件。 TARGETS_RUN (String) 在run目录中生成的目标文件。 TARGETS_SUBDIR (String) 在subdir中生成的目标文件。FORCE_TARGETS (Bool) default: False 生成目标文件，即使文件已经存在并且看起来是很新的。3. 输入文件与目录的准备两个文库：插入片段长度为180bp和3000bp，illumina测序文件结果为fastq格式。以此为例来准备ALLPATHS-LG运行所需的文件和目录。(1) 准备 in_groups.csv 和 in_libs.csv 文件。这两个文件内容由逗号隔开，in_groups.csv文件内容如下：group_name, library_name, file_name firest, Illumina_180bp, seq/species_500bp_read?.fastq second, Illumina_3000bp, seq/species_3000bp_read?.fastqin_groups.csv文件的解释：group_name:数据独特的代号,每一份数据有一个代号； library_name:数据所属文库的名字，体现出该； filename:数据文件所存放位置。可以为相对位置，文件名可以包含"*"和"?"(但是扩展名 中不能有该符号，因为要根据扩展名识别文件类型)，从而代表paired数据。支持的文件类型有 ".bam","fasta","fa","fastq","fq","fastq.gz"和"fq.gz"。in_libs.csv文件内容如下：library_name, project_name, organism_name, type, paired, frag_size, frag_stddev, insert_size, insert_stddev, read_orientation, genomic_start, genomic_end Illumina_180bp, species, species.genome, fragment, 1, 180, 10, , , inward, 0, 0 Illumina_3000bp, species, species.genome, jumping, 1, , , 3000, 500, outward, 0, 0in_libs.csv文件的解释：library_name:和in_groups.csv中的相匹配； project_name:project的名字； organism_name:测序物种的名字； type:仅仅只是一个信息； paired:0:Unpaired reads;1:paired reads; frag_size:小片段文库插入片段长度的均值； frag_stddev:小片段文库的插入片段长度估算的标准偏差； insert_size:大片段文库插入片段长度的均值； insert_stddev:大片段文库插入片段长度估算的标准偏差； read_orientation:reads的方向，小片段文库为inward，大片段文库为outward； genomic_start:reads从该位置开始，读入数据，如果不为0，之前的碱基都被剪掉； genomic_end:reads从该位置开始，停止读入数据，如果不为0，之后的碱基都被剪掉。(2) 使用PrepareAllPathsInputs.pl来对数据进行转换ALLPATHS-LG接受的输入数据要求如下：1. ALLPATHS-LG的输入数据支持小片段文库(fragment library)、大片段文库(jum ping library)和超大片段文库(long jumping library)。并且前两种文库至少各有 一个才能进行基因组组装。超大片段文库是只插入片段>20kb的文库，其测序方向和小片段文 库一致，为inward。 2. ALLPATHS-LG的输入数据放置在//文件夹下，包含3种文件：碱基文件，质量文件和配 对信息文件 frag_reads_orig.fastb frag_reads_orig.qualb frag_reads_orig.pairs jump_reads_orig.fastb jump_reads_orig.qualb jump_reads_orig.pairs 以下是可选的超大插入片段文库对应的数据文件（非必须）： long_jump_reads_orig.fastb long_jump_reads_orig.qualb long_jump_reads_orig.pairs使用PrepareAllPathsInputs.pl来将fastq等格式的测序结果转换成ALLPATHS-LG可接受的文件。以下是该程序的参数：DATA_DIR 将转换后的数据文件放到此文件夹下。 PICARD_TOOLS_DIR 若输入数据为bam格式，则需要用到Picard软件，该参数Picard的路径 IN_GROUPS_CSV 输入的in_groups.csv文件名 IN_LIBS_CSV 输入的in_libs.csv文件名INCLUDE_NON_PF_READS default: 1 1:包含non-PF reads；0:仅仅只包含PF reads. PHRED_64 default: 0 0:碱基质量是ASCII的33到126，一般情况下Illumina数据的最低碱基质量是"B"; 1:碱基质量的ASCII码是从64到126，一般情况下Illumina数据的最低碱基质量是"#"。 PLOIDY 生成ploidy文件。该文件就包含一个数字 1 或者 2 。1表示基因组为单倍体型，2表 示双倍体型。 HOSTS 列出平行forking的host主机(这些主机必须要能无密码直接ssh连上)。比如“2,3. host2,4.host3"表示使用本地机器的2个CPU线程，host2机器的3个CPU线程和host3机 器的4个CPU线程。 以下是不常用的参数，主要用来选择转换的数据量的大小。当测序数据量太多，而只想使用其 中一部分数据的时候，可以用到 FRAG_FRAC 使用小片段库reads的比例。比如 30% 或 0.3 。如果设定了此值，则不能同时设定 FRAG_COVERAGE。 JUMP_FRAC 使用大片段库reads的比例。比如 20% 或 0.2 。如果设定了此值，则不能同时设定 JUMP_COVERAGE。 LONG_JUMP_FRAC 使用超大片段库reads的比例。 比如 90% 或 0.9 。如果设定了此值，则不能同时 设定LONG_JUMP_COVERAGE。 GENOME_SIZE 估计的基因组大小，用来计算对应覆盖度所对应的reads数 FRAG_COVERAGE 所期望的小片度库的覆盖度，比如 45. 要求GENOME_SIZE有设定 JUMP_COVERAGE 所期望的大片度库的覆盖度，比如 45. 要求GENOME_SIZE有设定 LONG_JUMP_COVERAGE 所期望的超大片度库的覆盖度，比如 1. 要求GENOME_SIZE有设定

当然不是最多的,无论是基因组的大小还是基因的数量上看,人类基因组都不是最多的.不过,人类基因组的一些转录后、翻译后的修饰是非常普遍,并且类型繁多,估计这些因素也是决定了人类的功能的.人类的基因组大小只有3.2Gb,而比如红豆杉的基因组就有11Gb左右.

C value paradox是指基因组大小和生物的复杂性之间的关系。从低等生物，如微生物，到高等生物，如人类，随着基因组复杂性的增加，基因组的大小也呈现增加的趋势。但是后来发现在生物复杂性相似的物种中，基因组大小可以相差非常大。例如，植物中拟南芥只有100多个Mb，而和同为高等植物的百合基因组大小可以相差100倍。造成矛盾的原因现在基本认为是倍性和重复序列的多少造成的。如果满意请采纳。谢谢支持！

比如长度为L的基因组，kmer大小为k，则k的所有可能个数为：（L -K）+1,通过评估kmer大小和数量分布就可以估算出物种大小。详细参考：http://bioinformatics.uconn.edu/genome-size-estimation-tutorial/

不可以。根据基因组的大小或基因的数量来判断生物体的复杂程度。基因组是指一个生物体内所有遗传信息的总和，人是自然界进化的最复杂的动物，人的基因组最大，但人的基因数量并不是最多的。他们之间可能有关系，但并不能直接用来判断。一些研究人员曾经预测人类约有14万个基因，但最终科学家将人类基因总数定在3万左右，不超过4万，只是线虫或果蝇基因数量的两倍，人有而鼠没有的基因只有300个。如此少的基因数目，却能产生如此复杂的功能，说明基因组的大小和基因的数量在生命进化上可能不具有特别重大的意义；也说明人类的基因较其他生物体而言，更有强大的作用，人类某些基因的功能和控制蛋白质产生的能力与其他生物的不同。

如何确定叶绿体基因组反向重复区的大小叶绿体基因组在很多方面与线粒体基因组的结构是相似的。叶绿体DNA（cpDNA）是双链环状，缺乏组蛋白和超螺旋。cpDNA中的GC含量与核DNA及mtDNA有 很大的不同。因此可用CsCl密度梯度离心来分离cpDNA。每个叶绿体中cpDNA的拷贝数随着物种的不同而不同。但都是多拷贝的。这些拷贝位于类核区。例如甜菜的叶细胞中每个类核体有4~8个拷贝的cpDNA，而每个叶绿体有4~18个类核体，每个细胞中约有40叶绿体。每个细胞总共有约6000cpDNA分子。在衣藻中（chlamydomonas）（单细胞生物）在细胞中一个叶绿体含有500~1500 cpDNA分子。　　烟草和水稻（Oryza sativa）叶绿体全序列分析表明cpDNA基因组成有以下特点：　　1.基因组由两个反向重复序列（IR）和一个短单拷贝序列（short single copy seguence, SSC）及一个长单拷贝序列（long single copy seguence, LSC）组成；　　2.IRA和IRB长各10-24Kb，编码相同，方向相反。　　3.cpDNA启动子和原核生物的相似，有的基因产生单顺反子的mRNA，有的为多顺反子mRNA；　　4.尽管cpDNA大小各不相同，但基因组成是相似的，而且所有基因的数目几乎是相同的，它们大部分产物是类囊体的成分或和氧化还原反应有关（表20-7）；　　5.其tRNA基因（IRA、IRB上各有7个，LSC上有23个，共37个）中有内合子存在，最长者达2526bp，此和原核tRNA不同。有的内合子位于D环上，此和原核tRNA不同。有的内含子位于D环上，此和真核生物核tRNA内含子常位于反密码子环上也不相同；　　6.所有叶绿体基因转录的mRNA都由叶绿体核糖体翻译。　　并不是所有的叶绿体都含有IR，IR上含有4种rRNA基因，根据它们排列的情况叶绿体可分为3类：I类是IR 序列，4种rRNA各有2个拷贝，对称分布在IR上cpDNA也较大，如玉米、烟草、水稻、菠菜、地钱、衣藻（C.Yreinhardi），大部分叶绿体都属此类。II类：无反向重复IR，而在cpDNA一侧16S，23S以正向串联重复的形式（各3个拷贝）排列。如少数低等植物，裸藻（Euglena gracilis）；III类：无IR和DR，rRNA只有一拷贝，如豌豆（Posum satirum）等。这可能在进化的过程中DNA片段的重复和倒位而造成的。

不会无限增大，基因组一般的定义是单倍体细胞中的全套染色体为一个基因组，或是单倍体细胞中的全部基因为一个基因组，所以之多发生分裂的时候会加倍，而不会无限增大的。当然其特性也不会发生多少变化，更深入的，你可以参考其定义。

物种越高，等其基因组就越大，两者成正比关系。是正确的。“物种越高等，其基因组就越大，两者成正比关系”是一个常见的科学现象。简单来说，高等物种的基因组通常比低等物种更庞大。这是因为在进化过程中，高等物种经历了更多的基因复制、突变、选择和拼接等过程，从而形成了更加复杂的基因组。这些复杂的基因组也为高等物种提供了更多的形态、表型和适应性可能性，使它们能够更好地适应环境，生存下去。当然，基因组大小的增长并不是绝对的，也不是所有的高等物种都具有更大的基因组。不同物种之间存在许多特殊的进化适应策略，基因组大小仅仅是其中之一。物种基因的检验方法通常有以下几种：1、PCR法：PCR是利用酶的体外扩增技术。它通过特异的引物（小分子的DNA序列），扩增出DNA的某一特定序列，例如古菌、细菌等微生物的基因。2、水平转移实验法：水平转移实验法是将基因从一种物种转移到另一种物种的实验方法。通过将外源DNA质粒加入到宿主细胞中，使外源基因序列得以表达。这种方法能够用来研究基因序列的相似性和物种间的关系。3、单倍体检测法：通过收集物种体内的DNA样本，将其制备成单倍体样本，然后通过染色体分析、核酸杂交等方法，测定不同物种的基因组大小以及从中分离出特定的基因序列。4、基因测序技术：利用新一代测序技术，能够对物种基因组的整个序列进行测定，并对基因组的结构、进化发育等进行深入探究。5、确定物种的遗传距离：通过对物种基因组序列的分析，确定基因组序列的相似性，从而确定血缘关系及亲缘关系的距离，这也是判定物种基因组的方法之一。这些方法都是常用的物种基因的检验方法。不同的方法有不同的适用场景和检验效果，选择合适的方法进行检验，能够为物种基因的研究和应用提供有效的支持。

约为12Mb。只有6种染色体，比其他复杂生物要小得多，不能通过性繁殖来遗传，在基因组上的冗余减少，使基因组相对较小。毕赤酵母是一种古老的啤酒酵母，常用于甜食和发酵制作中，具有12000多种基因，可控制这种原核真菌的多种功能，基因组包含碳水化合物代谢、信号转导、细胞壁和酶的合成，以及酿酒工艺中的众多酵素的合成。

果蝇是4对染色体 共有1万至1.5万个基因，

1900bp。鸭子基因组是由八个外显子和七个内含子组成，大小是1900bp。鸭，雁形目鸭科（Anatidae）鸭亚科（Anatinae）水禽的统称，或称真鸭。物种简介全国三大名鸭：高邮鸭、北京鸭、绍兴鸭。

1Mb=1,000,000bp1、M是millone的缩写，源于意大利早期意大利百万富翁（millone）（意大利语里米尔），来自米勒（mille），再加上“suffix-one”的后缀one，就形成了millone，通常缩写为m或M。2、碱基对（bp）：一对相互匹配的碱基（即A—T，G—C，A—U相互作用）被氢键连接起来。常被用来衡量DNA和RNA的长度（尽管RNA是单链）。还与核苷酸互换使用，尽管后者是由一个五碳糖、磷酸和一个碱基组成。扩展资料1、kb是DNA的一个常用的长度单位，指某段DNA分子中含有一千个碱基对，英文全称为Kilobase(kb)，即千碱基对。生物学上描述DNA常用的kb、nt、bp表示。1kb=1000bp2、碱基对的意义：形成DNA、RNA单体以及编码遗传信息的化学结构。组成碱基对的碱基包括A、G、T、C、U。严格地说，碱基对是一对相互匹配的碱基(即A：T，G：C，A：U相互作用)被氢键连接起来。3、染色体是由脱氧核糖核酸、蛋白质和少量核糖核酸组成的线状或棒状物，是生物主要遗传物质的载体。在细胞间期核中，以染色质丝形式存在。在细胞分裂时。染色质丝经过螺旋化、折叠、包装成为染色体，为显微镜下可见的具不同形状的小体。参考资料来源：百度百科-KB参考资料来源：百度百科-碱基对参考资料来源：百度百科-百万

1、分析得知：全部人类基因组约有2.91Gbp，约有39000多个基因；平均的基因大小有27kbp；其中G+C含量偏低，仅占38%，而2号染色体中G+C的含量最多；到目前仍有9%的碱基对序列未被确定，19号染色体是含基因最丰富的染色体，而13号染色体含基因量最少等等（具体信息可参见cmbi特别报道：生命科学的重大进展）。2、目前已经发现和定位了26000多个功能基因，其中尚有42%的基因尚不知道功能，在已知基因中酶占10.28%，核酸酶占7.5%，信号传导占12.2%，转录因子占6.0%，信号分子占1.2%，受体分子占5.3%，选择性调节分子占3.2%，等。发现并了解这些功能基因的作用对于基因功能和新药的筛选都具有重要的意义。3、基因数量少得惊人：一些研究人员曾经预测人类约有14万个基因，但Celera公司将人类基因总数定在2.6383万到3.9114万个之间，不超过40,000，只是线虫或果蝇基因数量的两倍，人有而鼠没有的基因只有300个。如此少的基因数目，而能产生如此复杂的功能，说明基因组的大小和基因的数量在生命进化上可能不具有特别重大的意义，也说明人类的基因较其他生物体更"有效"，人类某些基因的功能和控制蛋白质产生的能力与其他生物的不同。这将对我们目前的许多观念产生重大的挑战，它为后基因组时代中生物医学的发展提供新的非凡的机遇。但由于基因剪切，EST数据库的重复以及一些技术和方法上的误差，将来亦可能人类的基因数会多于4万。4、人类单核苷酸多态性的比例约为1/1250bp，不同人群仅有140万个核苷酸差异，人与人之间99.99％的基因密码是相同的。并且发现，来自不同人种的人比来自同一人种的人在基因上更为相似。在整个基因组序列中，人与人之间的变异仅为万分之一，从而说明人类不同“种属”之间并没有本质上的区别。5、人类基因组中存在"热点"和大片"荒漠"。在染色体上有基因成簇密集分布的区域，也有大片的区域只有“无用DNA”——不包含或含有极少基因的成分。基因组上大约有1／4的区域没有基因的片段。在所有的DNA中，只有1%-1.5%DNA能编码蛋白，在人类基因组中98%以上序列都是所谓的“无用DNA”，分布着300多万个长片断重复序列。这些重复的“无用”序列，决不是无用的，它一定蕴含着人类基因的新功能和奥秘，包含着人类演化和差异的信息。经典分子生物学认为一个基因只能表达一种蛋白质，而人体中存在着非常复杂繁多的蛋白质，提示一个基因可以编码多种蛋白质，蛋白质比基因具有更为重要的意义6、男性的基因突变率是女性的两倍，而且大部分人类遗传疾病是在Y染色体上进行的。所以，可能男性在人类的遗传中起着更重要的作用。7、人类基因组中大约有200多个基因是来自于插入人类祖先基因组的细菌基因。这种插入基因在无脊椎动物是很罕见的，说明是在人类进化晚期才插入我们基因组的。可能是在我们人类的免疫防御系统建立起来前，寄生于机体中的细菌在共生过程中发生了与人类基因组的基因交换。8、发现了大约一百四十万个单核苷酸多态性，并进行了精确的定位，初步确定了30多种致病基因。随着进一步分析，我们不仅可以确定遗传病、肿瘤、心血管病、糖尿病等危害人类生命健康最严重疾病的致病基因，寻找出个体化的防治药物和方法，同时对进一步了解人类的进化产生重大的作用。9、人类基因组编码的全套蛋白质（蛋白质组）比无脊椎动物编码的蛋白质组更复杂。人类和其他脊椎动物重排了已有蛋白质的结构域，形成了新的结构。也就是说人类的进化和特征不仅靠产生全新的蛋白质，更重要的是要靠重排和扩展已有的蛋白质，以实现蛋白质种类和功能的多样性。有人推测一个基因平均可以编码2-10种蛋白质，以适应人类复杂的功能。

细胞大小：细胞大小与基因组大小成正比环境选择压力限制细胞大小，进而限制基因组大小

番茄基因组大小为799.09Mb。中国农业大学园艺学院研究组利用多种新测序技术和优化的组装算法，获得了精准度高、序列完整番茄基因组大小为799.09Mb。

问题一：个人全基因组重测序需花费多少钱? 人类基因组大小3G， 重测序一般需要测定至少20x以上的数据（数据乘数高的话对于信息分析是有海的），也就是说一般需要测定60G的数据，如果1G按照5000元算的话，需要30万元。 不过要看你的目的，现在illumina推出的my-seq测1个人的好像只需要几万。 问题二：人类基因组测序：目前到底发现了多少个基因 全部人类基因组约有2.91Gbp，约有39000多个基因；平均的基因大小有27kbp 目前已经发现和定位了26000多个功能基因，其中尚有42%的基因尚不知道功能 基因数量少得惊人：一些研究人员曾经预测人类约有14万个基因，但Celera公司将人类基因总数定在2.6383万到3.9114万个之间，不超过40,000，只是线虫或果蝇基因数量的两倍，人有而鼠没有的基因只有300个。如此少的基因数目，而能产生如此复杂的功能，说明基因组的大小和基因的数量在生命进化上可能不具有特别重大的意义，也说明人类的基因较其他生物体更"有效"，人类某些基因的功能和控制蛋白质产生的能力与其他生物的不同。 问题三：个人基因组测序有哪些意义 理论上说，知道了序列，就可以确定这个人的基因，从而能够知道这个人的表型特征，或者对那些病是易感的，以后有可能得什么病，以及对将来对孩子的遗传等等… 但目前来说，个人的全基因组还没有什么用，因为现在我们对基因组中序列的信息了解的还太少，如SNP相关疾病，多基因遗传病等。在科研上全基因组测序，可以为我们提供数据库，以便分析相关的特征。 随着代号为AK1的韩国人的测序成功,目前世界上只有5个人进行了，全基因组测序，另外四个是：一名非洲优鲁巴人、基因研究的先驱詹姆斯u30fb沃森、克里格u30fb文特和一名代号为YH的中国人。 问题四：“人类基因组计划”对人类全部染色体的基因进行测序，你认为该计划测定人类染色体数应该是（　　）A．16 人体内每个细胞内有23对染色体；包括22对常染色体和一对性染色体，性染色体包括：X染色体和Y染色体．含有一对X染色体的受精卵发育成女性，而具有一条X染色体和一条Y染色体者则发育成男性．即男性染色体的组成：22对常染色体+XY，女性染色体的组成：22对常染色体+XX，因此人类基因组计划要测定的人类染色体数应该是22条常染色体和两条性染色体X和Y，即24条．故选：B．

硅藻是一类单细胞的海洋硅质浮游植物，其基因组大小因不同的物种而异。已经测定的硅藻基因组大小范围较广，从22Mb到106Mb不等。以下是一些典型硅藻基因组的大小：1、假海鞘：34Mb。2、三角褐指藻：27Mb。3、中肋骨条藻：42.8Mb。4、隐小环藻：23.9Mb。5、硅壳果：214Mb。

基因组的大小与生物的复杂程度是否有关系基因组大小（size of genome）是指单倍体细胞核中的所含的DNA的总量.在可以进行基因组测序之前,生物学家是用质量来衡量不同生物之间基因组的大小.通常使用的单位为pg（10e-12）,这个值简称为C-value.通过简单的换算就可以知道大概的碱基的数量.不过,对于已经测序的基因组,直接数数就可以了,如 vihole所述.不过对于目前测序的基因组还是很少,估计在1千左右,而现存物种按照最保守的估计也有200万种（Ref 1）,因此C-value在估计基因含量和生物复杂度方面还是有非常大的应用潜力.

酿酒酵母 12Mb ＝ 1.2X10^7bp有16条染色体

细菌基因组的变化很大，基因组大小从几百kb（千碱基对）到十几个Mb（兆碱基对），其变化幅度超过了20倍,以下是几种细菌基因组的大小： 分类 基因组大小范围（Kb） 真细菌 650-13200 革兰氏阴性菌 650-7800 革兰氏阳性菌 1600-11600 兰细菌 3100-13200 枝原体 650-1800 古细菌 1600-4100 但在我们的实验中，一般也只能提取得到20-30Kb左右大小,可能是DNA太长容易断裂；以下的文献列举了12种真细菌和4种古细菌的16个完整基因组的大小，供参考 。 http://www.scienceinchina.com/zk/zc/0001/zc0099.htm

在国际单位制词头中,大写M代表Mega,即一百万（10的6次方） . b是指base或base pair,即碱基或碱基对.所以,1Mb是一百万个碱基对.

基因组大小（英语：Genome size）是指一个基因组中所拥有的DNA含量，一般以重量计算，单位通常是皮克（10-12克），写成pg；有时也用道耳顿；或是以核苷酸碱基对的数量表示，单位为百万计，写成Mb或Mbp。1pg等于978Mb。

　　基因组测序的测序深度一般是10X。　　测序深度是指测序得到的总碱基数与待测基因组大小的比值。假设一个基因大小为2M，测序深度为10X，那么获得的总数据量为20M。　　基因测序是一种新型基因检测技术，能够从血液或唾液中分析测定基因全序列，预测罹患多种疾病的可能性，个体的行为特征及行为合理，如癌症或白血病，运动天赋，酒量等。