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基因组文章 | 黑麦《Nature Genetics》 2021

2023-06-29 07:14:17
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西柚不是西游

黑麦( Secale cereale , 2n = 2x = 14, RR)属于禾本科小麦族黑麦属,虽然与普通小麦( Triticum aestivum ,Ta;2n=6x=42;AABBDD)和大麦( Hordeum vulgare ,Hv)有亲缘关系, 但黑麦具有独特的农艺性状和基因组特性。黑麦1RS染色体臂携带的抗病基因通过远缘杂交转入小麦基因组,为小麦生产中白粉病和条锈病的防治做出了巨大贡献。此外,黑麦也可以与普通小麦远缘杂交,染色体加倍后,人工合成八倍体小黑麦,具有比黑麦更高的生物量和产量。因此,黑麦是许多国家重要的粮食和饲料作物,也是全球小麦和小黑麦改良的重要遗传资源。

威宁黑麦是我国的 栽培黑麦早抽穗优良品种,具有抗白粉病和条锈病的能力 。为了解析黑麦优良性状的遗传和分子基础,促进黑麦及相关作物的基因组和育种研究,作者对威宁黑麦进行了基因组测序和分析。

基因组:

基因注释转录组测序: 正常或胁迫(冷或干旱)条件下栽培的植物中的叶、茎、根和穗样品,以及在开花10、20、30、40天后收获的发育中的样品, 采用Illumina及Pacbio平台进行RNA-seq及Iso-Seq;

遗传图谱QTL : 295份威宁黑麦×荆州黑麦杂交的F2代样品,采用SLAF-seq进行标记开发;

抽穗基因表达 : 威宁黑麦和荆州黑麦样品,播种后4、7和10天采集叶片样品,每个时间点使用3个生物重复,使用Illumina平台进行测序;

选择进化分析 : 已发表的101份家养黑麦和野生黑麦品种材料的公共数据,包括81份 S. cereala 、5份 S. vavilovii 、11份 S. strictum 和4份 S. sylvestre 。

流式预估黑麦基因组大小约为7.86 Gb,结合PacBio、Illumina、Hi-C、遗传图谱、BioNano光学图谱等技术进行基因组组装。最终组装 7.74 Gb 基因组(为预估基因组大小的98.47%),scaffold N50 为1.04 Gb,并将93.67%的序列挂载至 7条 染色体上(图1)。黑麦中每条染色体基因组大小均在 1G左右 (2R、3R、4R、6R、7R(~1Gb);1R(0.94097 Gb)、5R(0.99891 Gb) ),比乌拉尔图小麦( T. urartu ;Tu;AA型)、节节麦( Aegilops tauschii ;Aet;DD型)、野生二粒小麦( T. turgidum ssp. dicoccoides ;WEW;AABB型)、普通小麦(Ta)和大麦(Hv)等复杂的麦类中的 单条染色体基因组均要大 。超大的基因组及染色体,对黑麦基因组组装,特别是染色体挂载带来了巨大的挑战。

将组装结果与两个冬季黑麦品种(Lo7和Lo225)构建的染色体连锁图相比,威宁黑麦1R至7R物理图具有较高的一致性。在先前报道的Lo7的pyro-sequencing reads中97.45%可以定位到威宁基因组,平均序列同源性为97.71%,平均序列覆盖率为97.27%。

LAI值为 18.42 ,远高于先前发表的小麦和大麦基因组的LAI值。BUSCO评估结果为 96.74% 。并注释了 86,991 个蛋白编码基因。尽管黑麦基因组非常复杂,通过以上评估结果说明,本次研究构建了一个高质量的威宁黑麦基因组。

威宁黑麦基因组中 90.31% 被注释为转座子(TE),共包含537个家族的2,671,941个成员,这些TE的含量明显比普通小麦 (84.70%), 乌拉尔图小麦 (81.42%), 节节麦 (84.40%), 野生二粒小麦 (82.20%)以及大麦 (80.80%)更高。其中长末端重复反转录转座子( LTR-RTs )是主要的转座子,在注释的TEs中占 84.49%

与乌拉尔图小麦、节节麦及大麦的LTR-RTs进行比较发现

(1) Gypsy 是威宁黑麦基因组扩张的主要原因之一(Fig. 2a),并且有3个LTR-RT家族( Daniela , Sumaya , Sumana )在威宁黑麦中特异扩张,其中 Daniela 的占比最高 (Fig. 2b)。

(2)威宁黑麦中完整的LTR-RTs插入时间存在独特的 双峰 分布(Fig. 2c),最近一个扩增峰出现在50万年前,另一个出现在1.7 百万年(MYA)左右(与大麦相同) (Fig. 2c)。

(3)这种双峰分布模式由 Gypsy RTs 的扩增主导 (Fig. 2d)。

通过比较威宁黑麦、乌拉尔图小麦、节节麦、普通小麦(亚基因组TaA、TaB和TaD)、大麦、水稻Os( Oryza sativa ssp. japonica)、二穗短柄草Bd( Brachypodium distachyon )、玉米Zm( Zea mays )、高粱Sb( Sorghum bicolor )、谷子Si( Setaria italica )基因组,共找到2517个单拷贝同源基因。 通过对单拷贝基因组构建进化树和计算分化时间发现,在大麦和小麦分化后(15MYA)黑麦和二倍体小麦发生了分化(9.6 MYA) (Fig. 3a)。

作者以水稻为祖先参考基因组,研究了威宁黑麦的染色体进化 。威宁黑麦与水稻共鉴定出23个大的共线性区,包含10949对同源基因,可推断出祖先染色体片段在1R到7R之间的排列(图3b):

(1)3R来源于一条古老的染色体AGK1/Os1,该染色体的一段易位到6RL;

(2)1R和2R分别由两条祖先染色体组成,1R与AGK10/Os10嵌套插入AGK5/Os5有关,2R与AGK7/Os7嵌套插入AGK4/Os4有关;

(3)4R, 5R, 6R,7R是通过复杂易位从至少三条祖先染色体上获得的(图3b)。

在威宁黑麦基因组与普通小麦3个亚基因组的比较中,1R、2R和3R分别与小麦1、2和3组染色体完全共线。在4R中发现与4A/4B/4D、7A/7B/7D或6A/6B/6D部分共线性的三个区域。5R与5A完全共线,与5B、5D部分共线是由于易位的4B或4D片段在5BL或5DL的长臂融合(图3c)。在6R中,观察到3个区域与6A/6B/6D、3A/3B/3D或7A/7B/7D部分共线。这些数据将有助于黑麦在禾本科比较基因组学研究以及黑麦与普通小麦杂交研究中的应用。

作者在威宁黑麦中检测到4217个单拷贝基因、23753个 分散重复基因 (DDGs) 、6659个 近端重复基因 (PDGs) 、7077个 串联重复基因(TDGs) 和1866个 片段重复基因 。转座重复基因(TrDGs)由TE活性诱导的,它们是DDGs的主要组成部分。作者以大麦为参考,在威宁黑麦中鉴定出10357个TrDG,远远大于以相同方式计算的乌拉尔图小麦(7145)和节节麦(7351)中TrDG的数量(图4b)。威宁黑麦所特有的TrDG(5926)也比乌拉尔图小麦(3513)和节节麦(3327)所特有的TrDG更多(图4b)。

接下来作者研究了黑麦淀粉生物合成相关基因(SBRGs)中的基因复制。研究发现 这些重复类型在黑麦淀粉生物合成相关基因(SBRGs)中普遍存在,并且不同的 SBRG 的复制基因之间往往表现出表达差异,说明不同类型的基因复制可以丰富黑麦基因在重要生物过程中的遗传多样性 (图4c),这些黑麦 SBRGs 的新变化可能为调控植物淀粉生物合成和性质提供新的酶活性,因此解析全套黑麦 SBRGs 有利于提高黑麦的产量潜力和营养品质。

与小麦和大麦相似,黑麦在胚乳组织中积累了丰富的储存蛋白SSPs。作者利用威宁基因组组装技术对黑麦SSP基因座进行了分析。

在威宁黑麦中未发现小麦低分子量麦谷蛋白亚基(LMW-GSs)或大麦B-hordein的同源序列(图5b), 表明在黑麦进化过程中携带这些基因的染色体片段缺失 ,这可能是1BL1RS易位系小麦品种中,品质受影响的主要原因。

并且在威宁黑麦基因组中未发现α-醇溶蛋白基因, 这说明小麦及其近缘种的α-醇溶蛋白(α-gliadin)基因可能在小麦和黑麦分化之后进化产生的。

这些SSP分析结果阐明了黑麦碱基因座的结构和组成,这将有助于进一步研究黑麦、小黑麦和小麦的加工和营养品质。

作者利用iTAK预测了威宁黑麦和其他8种禾本科植物的TF基因 ,在注释的65个转录因子基因家族中,威宁黑麦有28个家族成员增加,其中AP2/ERF TF基因家族成员增加幅度较大。威宁黑麦的 抗病相关基因(DRA )数量(1989)比乌拉尔图小麦(1621)、节节麦(1758)、大麦(1508)、二穗短柄草(1178)、水稻(1575)以及普通小麦的A(1836)、B(1728)和D(1888)亚基因组多。

鉴于AP2/ERF TFs和DRA基因在植物对非生物逆境和生物逆境的反应中的重要作用,上述发现可能有助于黑麦和相关作物的有效遗传研究和分子改良。

在长日照条件下,威宁黑麦比荆州黑麦提前抽穗10-12天(图6a),这与威宁黑麦茎尖分生组织发育更快有关(图6b)。在威宁黑麦基因组中,注释到在长日照条件下高表达的两个开花位点(FT)基因 ScFT1 (ScWN4R01G446100)和 ScFT2 (ScWN3R01G192500)。播种后7天和10天, ScFT1 和 ScFT2 在威宁黑麦中的表达水平显著高于荆州黑麦(图6c),且ScFT蛋白在黑麦中积累到相对较高水平,而荆州黑麦中几乎没有(图6d)。检测到的ScFT蛋白的大小(~29 kDa)比预测出的ScFT1和ScFT2的分子量大(~19 kDa)(图6d),表明ScFT蛋白具有潜在的翻译后修饰。用高效检测磷蛋白的磷酸标记SDS-PAGE分析表明,威宁黑麦中ScFT确实发生了翻译后磷酸化修饰。

作者突变了ScFT2磷酸化相关的两个残基(S76和T132),并为ScFT2构建了一系列去磷模拟位点(S76A、T132A和S76A/T132A)和磷模拟位点(S76D、T132D和S76D/T132D)。当使用马铃薯X病毒载体在烟草中进行外源表达时,ScFT2和去磷双突变体ScFT2 S76A/T132A 相对于游离GFP(对照)和其他ScFT2突变体,表现出持续促进烟草生长(图6e)。与GFP相比,ScFT2和三个去磷突变体(ScFT2 S76A 、ScFT2 T132A 及ScFT2 S76A/T132A )的异位表达提高了开花植株的百分比,ScFT2 S76A/T132A 尤其明显,但在表达三个拟磷突变体(ScFT2 S76D , ScFT2 T132D , or ScFT2 S76D/T132D )中没有观察到这种促进作用(图6f)。免疫印迹分析表明,ScFT2、ScFT2 S76A 、ScFT2 T132A 和ScFT2 S76A/T132A 在烟草植株中的积累量相当高,但ScFT2 S76D 、ScFT2 T132D 和ScFT2 S76D/T132D 在烟草植株中的积累量却很低(图6g)。因此,保守的S76和T132残基的改变影响了ScFT2控制植物开花的功能,这与ScFT2蛋白稳定性的改变有关。本研究首次发现FT磷酸化对开花时间控制的影响,为更全面地探索FT蛋白控制植物开花的分子和生化机制提供了新的途径。

作者进一步研究了光周期 Photoperiod ( Ppd )基因的表达,该基因在长日照条件下正调控FT的表达。在威宁和荆州黑麦的转录组分析中发现了一个表达 Ppd 的基因 ScPpd1 (ScWN2R01G043000)。该基因在威宁黑麦内的表达非常早,在播种2 天后达到表达高峰;而荆州黑麦在播种4天后才达到高峰(图6h)。根据 ScPpd1 对黑麦抽穗期的调控作用,研究者利用威宁×荆州F2代群体,检测到与前期研究一致的三个主效抽穗期QTL( Hd2R、Hd5R 和 Hd6R )。

对驯化基因的分析可以促进对作物性状的理解和改良,但在黑麦中这类基因的分子分析方面进展甚微。作者通过全基因组选择清除分析,利用在栽培黑麦和瓦维洛夫黑麦( S. vavilovii )之间鉴定的123647个SNPs,挖掘黑麦驯化相关染色体区域和基因座。DRI、 F ST 、XP-CLR分析中,共同识别到11个选择信号(图7a-c)。通过与水稻和大麦的共线性比较,发现了一些可能的选择清除位点,包括已在水稻或大麦中已被功能分析的 ScBC1 、 ScBtr 、 ScGW2 、 ScMOC1 、 ScID1 和 ScWx 的同源基因(图7a-c)。

检测到的 ScID1 基因座包含一对具有相同编码序列的 ScID1 同源序列(ScWN6R01G057200和ScWN6R01G057300,下称 ScID1.1 和 ScID1.2 )(图7d)。ScID1.1和ScID1.2蛋白与玉米ID1(63.19%)和水稻RID1(65.34%)具有很强的同源性,这两个蛋白在玉米和水稻中都被发现调控着从营养体向花发育的转换。 ScID1.1 和 ScID1.2 在威宁黑麦幼叶中的表达水平高于荆州黑麦(图7e)。在威宁×荆州分离的F2群体中, ScID1 JZ/JZ 纯合植株的平均抽穗期显著晚于 ScID1 JZ/WN 或 ScID1 WN/WN 个体(图7f),这与荆州黑麦相对于威宁黑麦的晚花表型相一致(图6a)。以上结果表明 ScID1 可能参与了抽穗期的调控,并可能通过黑麦驯化进行选择,使作物成熟度得到适当的调整,以更好地适应生长环境。

总结

本研究对我国栽培的优良品种威宁黑麦进行了基因组测序,基因组组装大小为7.74 Gb,其中93.67%被挂载到7条染色体上,重复序列占总基因组的90.31%。并基于高质量基因组揭示了全基因组基因复制及其对淀粉生物合成基因的影响,解析了复杂储存蛋白基因座位点、早抽穗性状的基因表达特征以及黑麦中与驯化相关的染色体区域和基因座。本次研究结果对黑麦的基因组特性及其农艺性状调控基因有了新的认识,获得了对进一步研究黑麦驯化遗传基础可能有用的染色体区域和基因座。威宁黑麦基因组组装对于破解黑麦基因组生物学,深化比较谷类基因组学研究,加速黑麦及相关谷类作物的遗传改良具有重要价值。

A high-quality genome assembly highlights rye genomic characteristics and agronomically important genes

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2023-06-29 00:56:002

基因组- genome survey(1)

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:
2023-06-29 00:56:071

无花果基因组大小

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)。
2023-06-29 00:56:141

番茄基因组大小

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。
2023-06-29 00:56:211

如何评估一个物种基因组的大小?

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)。
2023-06-29 00:56:281

基因组的大小与生物的复杂程度是否有关系

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.
2023-06-29 00:56:451

蓝细菌基因组大小,有多少个基因

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
2023-06-29 00:56:521

GenomeScope 2.0 评估基因组大小、杂合度和重复序列

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
2023-06-29 00:57:091

典型的叶绿体基因组有多大

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。
2023-06-29 00:57:181

百合,瓜蚜(棉蚜)的基因组大小

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!
2023-06-29 00:57:261

基因组大小与生物体的复杂性直接相关吗

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。
2023-06-29 00:57:341

人类基因组中的编码基因占核基因组多少

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).
2023-06-29 00:57:431

鸡的基因组大小约有多少个碱基

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
2023-06-29 00:58:011

线粒体基因组的大小

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%。
2023-06-29 00:58:101

蚕豆的基因组大小

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)。
2023-06-29 00:58:221

中蜂基因组大小

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。
2023-06-29 00:58:291

linux怎么估算基因组大小

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
2023-06-29 00:58:491

人类的基因组有多少,是不是最多的

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.
2023-06-29 00:58:581

什么是基因组大小与C值的矛盾?造成这种矛盾的因素有哪些?

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!
2023-06-29 00:59:071

为什么可以用kmer估计基因组的大小

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/
2023-06-29 00:59:151

是否可以根据基因组大小或基因数量判断生物体的复杂程度,请举例说明

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。
2023-06-29 00:59:241

如何确定叶绿体基因组反向重复区的大小

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。
2023-06-29 00:59:321

基因组的大小是随基因,染色体的复制等因素而改变的,如果时间越长基因组就会无限的增大吗?

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。
2023-06-29 00:59:392

物种越高等其基因组就越大两者成正比关系

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。
2023-06-29 00:59:461

毕赤酵母基因组大小

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。
2023-06-29 01:00:101

果蝇的基因组大小是多少呢?

果蝇是4对染色体 共有1万至1.5万个基因,
2023-06-29 01:00:172

鸭子基因组大小

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。
2023-06-29 01:01:421

基因组大小单位Mb是多少,包括多少碱基对啊

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
2023-06-29 01:01:501

大肠杆菌的基因组大小是多少bp

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。
2023-06-29 01:01:592

什么影响基因组大小

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
2023-06-29 01:02:061

番茄基因组大小

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。
2023-06-29 01:02:131

人类全基因组测序?

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.
2023-06-29 01:02:201

硅藻基因组大小

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。
2023-06-29 01:02:271

基因组大小与物种进化等级高低间有什么规律?

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.
2023-06-29 01:02:361

酵母菌基因组大小是多少?

酿酒酵母 12Mb = 1.2X10^7bp有16条染色体
2023-06-29 01:02:462

蓝细菌基因组大小,有多少个基因

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
2023-06-29 01:03:051

基因组大小单位Mb是多少,包括多少碱基对啊 不好意思,没分了,

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.
2023-06-29 01:03:121

基因组大小的c-value怎样估算总碱基数

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。
2023-06-29 01:03:201

基因组测序的测序深度一般是多少

  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。
2023-06-29 01:03:292