基因组

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。

NCBI上查询Bacillus licheniformis。大小在4.16-4.32Mb（10^6 bp）。

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．

基因组大小（sizeofgenome）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（Ref1），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Animalgenomesize网站查到：Ref1：/releases/2003/05/030526103731.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

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。人类的

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

人类基因组计划得出的结果是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).

前两天Cell上发表了目前已经组装出来的最大的物种的基因组的大小，是40G，一种鱼类。 那么，有没有什么网站是可以看到所有的已经测序且组装过的物种的基因组的大小的排序呢？ 答案当然是：有！ 是在NCBI上Genome下的基于BioProject的一个功能，可以根据自己的需要选择排序的顺序，比如基因组的大小、物种的名字、物种所属的属等。非常的方便！ 直接放网站： https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/browse/#!/overview/ PS：物种基因组大小（genome size）和已经组装的基因组大小（assembled genome size）是不一样的哦，措词需要严谨。在我们中文翻译到英文的时候，有时候会不注意这些细节问题。所以说还是要多看多写，才能发现错误的地方~！

无论是手工提取还是用试剂盒提取，比如promega，Qiagen等等，基因组在提取过程中都不可能完整，根据提取方式不同，提取的DNA片段一般在15k-30k之间。

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。

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

病毒基因组大小相差较大,与细菌或真核细胞相比，病毒的基因组很小，但是不同的病毒之间其基因组相差亦甚大。如乙肝病毒DNA只有3kb大小，所含信息量也较小，只能编码4种蛋白质，而痘病毒的基因组有300kb之大，可以编码几百种蛋白质，不但为病毒复制所涉及的酶类编码，甚至为核苷酸代谢的酶类编码，因此，痘病毒对宿主的依赖性较乙肝病毒小得多。

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.

基因组大小约为1.21Gb（千兆碱基对）。四角蛤蜊（scientificname：Sinonovaculaconstricta）是一种常见的贝类，这一数据来源于2021年发表在《MolecularEcologyResources》杂志上的一篇研究论文，该研究利用IlluminaHiSeqXTen测序技术对四角蛤蜊的基因组进行了测序，并对其基因组大小进行了估算。

在实际基因组概貌调查中，流式细胞术、染色体基数观察和基因组调查测序往往是同时进行的。 在此，我们主要介绍下基因组调查测序与K-mer分析 Survey一般测序量为预估基因组大小的30-50X（二代测序）。 通过survey我们可以知道如下信息： （1）基因组大小 （2）基因组杂合度 （3）重复序列比例 （4）GC含量分布 （1）什么是K-mer 从一段连续序列中迭代地选取长度为K个碱基的序列，若每条序列的长度为L，那么可以得到（L-K+1）个K-mer。 （2）K-mer估计基因组大小（K-mer有效深度大于20且K-mer种类数要大于基因组） 在数据量一定的情况下，K-mer出现的频数是服从泊松分布（偏态分布，可以理解为最优解，想想卖馒头的例子）的，K-mer频率分布曲线的峰值作为其期望测序深度。 基因组大小计算：G=Knum/Kdepth （1） 基因组的杂合区段的K-mer深度较纯合区段降低50% 例如，来自基因组的一个17-mer片段，如果没有杂合性，其覆盖度为2；如果有一个杂合位点，则这个片段将会产生2条序列，构成不同的17-mer。

下列哪些基因组特性随生物的复杂程度增加而上升？（） A.基因组大小B.基因数量C.基因组中基因的密度D.单个基因的平均大小正确答案：基因组大小；基因数量；单个基因的平均大小

T.reesei是工业上纤维素酶和半纤维素酶的主要生产来源，这些酶用于将生物质解聚成简单的糖类，再转化成化学中间体和生物燃料例如乙醇。对T.reesei的基因组进行测序（Martinez et al.，2008），将reads组装成89个scaffold，大小为34Mbp，包含9219个基因。出乎意料的是，相比其他已测序的能降解植物细胞壁多糖的真菌，T.reesei基因组中编码的纤维素酶和半纤维素酶基因数目较少。许多T.reesei的碳水化合物活性酶编码基因并非随机分布，而是成簇地分布在与其他粪壳菌纲（Sardariomycetes）真菌的共线性区域之间。7.2.1.1 T.reesei基因组的特点利用鸟枪法对T.reesei的基因组进行测序，构建了3个文库，插入片段的大小分别为3kb，8kb和40kb，覆盖度为9倍，共得到 433863个 reads，利用 Jazz，Phred/Phrap/Consed等软件将这些数据组装成89个scaffold和97个contig，大小约为34Mb（Martinez et al.，2008）。比几个核型分析预测的基因组大小约大2.9%（Carter et al.，1992；Man-tyla et al.，1992；Herrera-Estrella et al.，1993），与物理方法预测的大小几乎一致。核型分析所用的遗传标记和在Genbank中发布的所有蛋白和RNA序列在该基因组中都能找到。因此，推测该基因组序列代表了T.reesei 99%以上的基因组信息。在基因组中发现了类似于I和II型转座子的重复序列，但都存在多个终止密码子。造成缺少活跃转座子的原因可能是由于T.reesei存在活跃的防御机制，例如重复诱导的点突变。这些转座子总数不超过基因组序列的1%，是目前已知的出现频率最低的真菌之一。在T.reesei的7个scaffold末端存在重复6核苷酸序列TTAGGG，该序列与粉红面包霉（Neurospora crassa）端粒重复序列相同。预测T.reesei 基因组含有9129个基因，与N.crassa中的基因数目相当（Galagan et al.，2003），但是比禾谷镰刀菌（Fusarium graminearum，其有性态为Gibberella zeae）预测的基因数少了接近2500个（Cuomo et al.，2007）。T.reesei基因的平均大小为1793 bp，每个基因平均含有3.1个外显子，外显子的平均长度508 bp，内含子平均大小120 bp。7.2.1.2 T.reesei保守共线性为了解环境因素对基因组进化的影响，比较了T.reesei，F.graminearum和N.crassa共线性的区域。根据比较结果，推测许多基因组片段中基因的顺序在该种类出现时就已经改变，共线性的区段间存在很大的间隙（Galagan et al.，2005）。在很多情况下，T.reesei和其他粪壳菌纲（Sordariomycetes）真菌中这种间隙是很保守的。非共线性的区域通常包含对菌株适应性重要的基因（Galagan et al.，2005；Machida et al.，2005；Nierman et al.，2005）。另外一个值得注意的特点是在3个真菌（T.reesei，F.graminearum和N.crassa）中存在一些随种类出现就已发生的染色体重排，表明了基因组的高度动态性。7.2.1.3 T.reesei的蛋白结构域与盘菌亚门（Pezizomycotina）的其他真菌相比，T.reesei基因组中已知功能的蛋白质数量较少，与生物质降解有关的蛋白组成也不一样。T.reesei缺少与侵染和降解植物活体组织相关的蛋白，例如果胶裂解酶和果胶酯酶，这与其腐生习性相符。而且，在T.reesei中没有发现鞣酸酶和阿魏酸酯酶，表明其在半纤维素降解方面存在缺陷。7.2.1.4 T.reesei和其他真菌中的碳水化合物活性酶在CAZy数据库中，碳水化合物活性酶（Carbohydrate-active enzymes，CAZymes）被分为不同的级别和种类。能切割、构建和重排寡糖和多糖的CAZymes在真菌生物学中扮演重要的角色，对优化生物质的降解也同样重要。尽管T.reesei是植物多糖的有效降解者和降解研究体系中的重要模式菌，但是在其基因组中含有的糖苷水解酶（GH）编码基因较少。T.reesei中仅含有200个GH编码基因，比植物病原菌Magnaporthe grisea（231个）和F.graminearum（243个）都少。T.reesei中含有103个糖基转移酶，接近粪壳菌纲（Sordariomycetes）中该类酶的平均数（96个）。在粪壳菌纲中，该酶类的变异性比GH小。这种趋势在世系内外皆存在，表明糖基转移酶控制的是比较基础性的胞内生命活动，其组成变化所反映的是物种的差异而非环境压力的不同。与植物多糖解聚过程有关的酶，通常携带一个碳水化合物结合组件（Carbohydrate-Binding Module，CBM），该组件连接在催化区上。在已知的粪壳菌纲中，T.reesei的基因组中含CBM的蛋白数量最少。同样，T.reesei中碳水化合物酯酶的数量也是粪壳菌纲中最少的。包括T.reesei在内，粪壳菌纲真菌中相对缺少多糖裂解酶基因，而散囊菌纲真菌（Eurotiomycetes）含有的多糖裂解酶数量较多，平均有18个。在单细胞子囊菌纲（Ascomycetes）中没有发现多糖裂解酶。出人意料的是，在T.reesei基因组中仅发现了7个编码已知纤维素酶（内切葡聚糖酶和纤维二糖水解酶）的基因，在表7.4列出的能降解植物细胞壁的真菌中，T.reesei的纤维素酶基因的数量最少。如果加上GH61蛋白家族，这种趋势更加明显。半纤维素包含不同种类的多糖，完全降解它们需要一系列的酶。T.reesei基因组仅含有16个半纤维素酶基因，也是在真菌中数量较少的。同样，其分解果胶的酶数量为5个，也是在植物细胞壁降解真菌中数量较少的（Martinez et al.，2008）。表7.4 真菌基因组中的纤维素水解酶注：a纤维素种类：CBH1，外切纤维二糖水解酶Ⅰ，GH7；CBH2，外切纤维二糖水解酶Ⅱ，GH6；EG1，内切葡聚糖酶Ⅰ，GH7；EG2，内切葡聚糖酶Ⅱ，GH5_5；EG3，内切葡聚糖酶Ⅲ，GH12_1；EG4，糖苷水解酶家族，Cel61，GH61；EG5，内切葡聚糖酶基因Ⅴ，Cel45。7.2.1.5 蛋白分泌T.reesei能非常有效地分泌胞外酶，有些工业菌株1L培养液可以产生100g胞外蛋白（Cherry et al.，2003）。在T.reesei中发现了与酿酒酵母（Saccharomyces cerevisiae）分泌途径中起作用蛋白的同源蛋白。这些蛋白多数是单拷贝，与酵母蛋白的相似性比与哺乳动物源相似蛋白的相似性更高。T.reesei含有三个与酵母的蛋白质二硫键异构酶（Pdi lp）同源的蛋白，这可能与T.reesei分泌的纤维素酶多数含有二硫键有关（Divne et al.，1994）。酵母der1和ufd1基因在T.reesei中都存在两个直系同源基因，它们与内质网相关的蛋白降解（ERAD）途径有关。此外，在T.reesei中发现了大多数已知ERAD组分的同源蛋白，但在Aspergillus niger基因组中却缺少ERAD组分同源蛋白（Pel et al.，2007）。这些数据表明，在T.reesei中，ERAD途径似乎比内质网分泌途径更过剩。S.cerevisiae中参与蛋白运转相关的蛋白直系同源物大多数能在T.reesei中找到，它们多数是单拷贝。酵母缺少与哺乳动物GTPase蛋白Rab2，Rab4，Rab5，Arf6和Arf10对应的蛋白，这些信号蛋白参与膜融合或囊泡的出芽，而在T.reesei和N.crassa中含有这些蛋白的直系同源物。酵母中质膜分泌小泡受体t-SNARE蛋白Sso1p，在T.reesei中有两个同源蛋白，研究表明，这两个Sso1同源蛋白具有不同的功能（Valkonen et al.，2007）。综上所述，这些研究表明T.reesei的膜运输系统比在S.cerevisiae中的更加多样化。7.2.1.6 T.reesei的CAZyme基因簇T.reesei中许多CAZyme的编码基因在基因组中不是随机分布的。有研究表明，9个与纤维素和半纤维素降解有关的蛋白编码基因共同分布在基因组的几个区域。通过对T.reesei基因组中所有CAZyme的编码基因定位发现，316个CAZyme中的130（41%）分布在25个不连续的区域，这些区域大小从14 kb到275 kb不等（总共约2.4Mb，约占基因组的7%）。这些区域中含有CAZyme基因的密度比随机分布基因密度大5倍。通过对基因簇中基因数量的分析，130个CAZyme的95个（73%）分布在基因组共线性区域的间隙。而这95个中的69个（72%）在F.graminearum含有直系同源物。有16个CAZyme与F.graminearum共线性，表明基因迁移是这些基因簇形成的主要因素，而基因复制的作用较小。在同一基因簇中的CAZyme基因很少是出自同一个CAZyme家族，这也表明基因的迁移在这些基因簇形成过程的作用比基因复制更大。CAZyme基因成簇分布表明其特殊的生物学功能，在基因簇中的CAZyme基因有70%编码GH。基因组中有24%的糖基转移酶基因和46%的GH基因分布在这些基因簇内，表明这些基因簇中的CAZyme基因大多数参与多糖的降解。与植物细胞壁降解有关的基因多数分布在富含CAZyme的区域的现象，也证实了这一点。T.reesei中有4个类似于扩展蛋白的基因（Saloheimo et al.，2002），其中3个分布在这些基因簇内。有趣的是，少量与真菌细胞壁合成有关的糖基转移酶编码基因也出现在CAZyme基因簇中，比如甘露糖基转移酶、几丁质合酶、a-糖基转移酶和β-糖基转移酶（Cabib et al.，2001）。结合对槐二糖和纤维素诱导的T.reesei转录组数据进行分析（Foreman et al.，2003），将槐二糖和纤维素诱导表达基因定位到基因组上，发现尽管不是所有成簇分布的GH基因都共表达，但是确实发现了一些相邻基因共表达的例子。例如，在T.reesei基因组第29条scaffold的CAZyme基因簇区，外切纤维二糖水解酶cel7a、纤维素膨胀因子和木聚糖酶4在槐二糖和纤维素诱导下同时表达。上述结果表明，CAZyme基因成簇分布具有重要的意义。由于这些区域与其他真菌没有共线性的信号，表明在T.reesei中这些基因发生了重排，这种重排对其在进化上是有利的。在几个CAZyme基因密度高的区域也包含与次级代谢有关的蛋白编码基因。在25个CAZyme基因簇中，有5个基因簇都包含一个聚酮合酶（PKS）或非核糖体肽合成酶（NRPS）基因。另外，与其他Sordariomycetes真菌相比，T.reesei中保留了大多数非核糖体肽合成酶（NRPS）的旁系同源基因。

人类基因组计划得出的结果是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).

采用在细胞核被裂解之前去除细胞质中的茶多酚和蛋白质，而后用SDS裂解细胞核，异丙醇和乙醇沉淀基因组DNA的方法，分别从不同茶树品种新梢、干梢及冰冻新梢中成功地提取和纯化基因组DNA，并对其DNA的得率和质量进行了鉴定。DNA的得率在205～963ng／mg鲜重之间，所得到的DNA样品片段均大于21kb，适宜于进行限制性酶切和RAPD反应。实践证明，上述提取富含酚类物质植物基因组DNA的方法，不仅迅速简单，而且经济有效。

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

在人中，有300个TF结合在核心启动子区域；有1500个结合在基因其他区域，可以调节一系列基因 图示 ChIP-seq: DNase-seq ATAC-seq (Assay for transposase- accessiblechromatin using sequencing) 文章原图 Some TFs almost always bind in proximal promoter regions Others bind to many regions Position weight matrix (PWM) Given a collection of genes that are likely to be regulated by the same TFs (or orthologous genes across different species — methods based on phylogenetic footprinting principles), find the TF-binding motifs in common 但是问题是不知道motif是什么，找不到相关的基因，而且如何排除背景干扰 比较保守的非编码区域可能有 Expectation-Maximization In each iteration, it learns the PWM model and identifies examples of the matrix (sites in the input sequences) 在每一次迭代中，学习一个PWMmodel然后再通过输入的序列进行比对 MEME works by iteratively refining PWMs and identifying sites for each PWM(不同的迭代直到找到一个最合适的PWM) The intuitive idea is as follows: Start with a k-mer seed (random or specified)通常是6个 Build a PWM by incorporating some of background frequencies 根据背景生成一个初始的PWM For every k-mer in the input sequences, identify its probability given the PWM model 计算k-mer在输入序列中给出PWM出现的概率 Calculate a new PWM, based on the weighted frequencies of all k-mers in the input sequences 根据input序列中k-mer出现频率的权重更新PWM 例子1 1.1 1.2 1.3 首先设置model, 然后经历Estep和Mstep,找到合适的PWM 然后将PWM进行极大似然转换并取log 然后看输入序列中出现该motif的概率 人的大多数结合位点都是在内含子和基因间区 Stronger sites are not closer to differentially regulated genes (not necessarily more functional) Majority of functional sites not conserved 目前很难预测靶基因 核心思想 TF在基因组上的结合其实是一个随机过程，基因组的每个位置其实都有机会结合某个TF，只是概率不一样 peak出现的位置，是TF结合的热点，而peak-calling就是为了找到这些热点。 热点：位置多次被测得的read所覆盖（我们测的是一个细胞群体，read出现次数多，说明该位置被TF结合的几率大）。 read出现多少次算多：假设TF在基因组上的分布没有任何规律，测序得到的read在基因组上的分布也必然是随机的，某个碱基上覆盖的read的数目应该服从二项分布。 当n很大，p很小时，二项分布可以近似用泊松分布替代 lambda 是泊松分布唯一的参数，n是测序得到的read总数目，l是单个read的长度，s是基因组的大小。 我们可以算出在某个置信概率（如0.00001）下，随机情况下，某个碱基上可以覆盖的read的数目的最小值，当实际观察到的read数目超过这个值（单侧检验）时，我们认为该碱基是TF的一个结合热点。反过来，针对每一个read数目，我们也可以算出对应的置信概率P。 实际情况由于测序、mapping过程内在的偏好性，以及不同染色质间的差异性，相比全基因组，某些碱基可能内在地会被更多的read所覆盖，这种情况得到的很多peak可能都是假的。 MACS考虑到了这一点，当对某个碱基进行假设检验时，MACS只考虑该碱基附近的染色质区段（如10k），此时，上述公式中n表示附近10k区间内的read数目，s被置为10k。当有对照组实验（Control，相比实验组，没有用抗体捕获TF，或用了一个通用抗体）存在时，利用Control组的数据构建泊松分布，当没有Control时，利用实验组，稍大一点的局部区间（比如50k）的数据构建泊松分布。 read只是跟随着TF一起沉淀下来的DNA fragment的末端，read的位置并不是真实的TF结合的位置。 在peak-calling之前，延伸read是必须的。不同TF大小不一样，对read延伸的长度也理应不同。 我们知道测得的read最终其实会近似地平均分配到正负链上，这样对于一个TF结合热点而言，read在附近正负链上会近似地形成“双峰”。 MACS会以某个window size扫描基因组，统计每个window里面read的富集程度，然后抽取（比如1000个）合适的（read富集程度适中，过少，无法建立模型，过大，可能反映的只是某种偏好性）window作样本，建立“双峰模型”。 最后，两个峰之间的距离就被认为是TF的长度D，每个read将延伸D/2的长度 If we are given a set of ChIP-seq peaks, how to identify motif for the TF— use MEME To find out what the sequence motif resembles — use TomTom Use known motif to search peak regions — use FIMO Study common biological pathways or functions of potential target genes of the TF — use GREAT 刘晓乐实验室ChIP-seq数据分析流程 定义：包括一个有向无环图（DAG）和一个条件概率表集合。DAG中每一个节点表示一个随机变量，可以是可直接观测变量或隐藏变量，而有向边表示随机变量间的条件依赖；条件概率表中的每一个元素对应DAG中唯一的节点，存储此节点对于其所有直接前驱节点的联合条件概率 性质：每一个节点在其直接前驱节点的值制定后，这个节点条件独立于其所有非直接前驱前辈节点 类似Markov过程，贝叶斯网络可以看做是Markov链的非线性扩展。这条特性的重要意义在于明确了贝叶斯网络可以方便计算联合概率分布。 通过基因表达来推测网络 经典文章 主要过程 分析过程要给已经构建的相关性矩阵取逆 当样本很小时无法进行转换要使用lasso算法 关键在于如何确定公式中的lamada 这样不需要所有节点之间都有边

如何利用逆转录酶合成双链dna，并整合到寄主细胞的基因组中1）反向转录法：这种方法主要用于分子量较大而又不知其序列的基因，它以目的基因的mRNA为模板，设计上下游引物，借助反转录酶合成碱基互补的DNA片段，即cDNA，再在DNA聚合酶的作用下合成双链cDNA，亦即目的基因的双链DNA。 2）基因组扩增法：利用基因组抽提试剂盒，可以从细胞、植物、血液、动物组织中直接分离基因组，设计特异扩增的引物，利用抽提的基因组为模版，直接PCR扩增，以获取目的基因。 3）人工合成：依照某一蛋白质的氨基酸序列，或基因序列，设计全长引物，利用OVERLAP方法形成模版DNA，再利用PCR扩增的方法得到双链DNA，然后将PCR产物转化克隆至克隆载体或者表达载体中。化学合成全基因目前是准确率最高，速度最快的方法，同时可以依据密码子在不同宿主细胞的偏爱性和不同的实验需求，设计基因序列，提高表达水平。

质粒DNA电泳会有三条带，最远的是线形DNA（lDNA）： 质粒的两条链均断裂；线性分子；中间的是开环DNA（ocDNA）： 质粒的一条链断裂；松弛的环状分子；共价闭合环状DNA（cccDNA）： 质粒的两条链没有断裂；超螺旋这是由于在质粒提取过程中，机械力、酸碱度、试剂等的原因，使质粒DNA链发生断裂。而质粒DNA相对于基因组DNA小很多，所以比较容易区分开基因组DNA电泳一般是1条带，虽然在你抽提过程中也会发生断裂，形成几十至几百kb的大片段。但是我们一般用1%的胶，无法区分不同大小的DNA，所以看起来像是一条带。如果配成0.6%的胶再加lamda hindIII marker，适当延长跑胶时间，就应该会出现几条带了

1.病毒基因组大小相差较大,与细菌或真核细胞相比，病毒的基因组很小，但是不同的病毒之间其基因组相差亦甚大。如乙肝病毒DNA只有3kb大小，所含信息量也较小，只能编码4种蛋白质，而痘病毒的基因组有300kb之大，可以编码几百种蛋白质，不但为病毒复制所涉及的酶类编码，甚至为核苷酸代谢的酶类编码，因此，痘病毒对宿主的依赖性较乙肝病毒小得多。2.病毒基因组可以由DNA组成，也可以由RNA组成，每种病毒颗粒中只含有一种核酸，或为DNA或为RNA，两者一般不共存于同一病毒颗粒中。组成病毒基因组的DNA和RNA可以是单链的，也可以是双链的，可以是闭环分子，也可以是线性分子。如乳头瘤病毒是一种闭环的双链DNA病毒，而腺病毒的基因组则是线性的双链DNA,脊髓灰质炎病毒是一种单链的RNA病毒，而呼肠孤病毒的基因组是双链的RNA分子。一般说来，大多数DNA病毒的基因组双链DNA分子，而大多数RNA病毒的基因组是单链RNA分子。3.多数RNA病毒的基因组是由连续的核糖核酸链组成，但也有些病毒的基因组RNA由不连续的几条核酸链组成如流感病毒的基因组RNA分子是节段性的，由八条RNA分子构成，每条RNA分子都含有编码蛋白质分子的信息；而呼肠孤病毒的基因组由双链的节段性的RNA分子构成，共有10个双链RNA片段，同样每段RNA分子都编码一种蛋白质。目前，还没有发现有节段性的DNA分子构成的病毒基因组。4.基因重叠即同一段DNA片段能够编码两种甚至三种蛋白质分子，这种现象在其它的生物细胞中仅见于线粒体和质粒DNA，所以也可以认为是病毒基因组的结构特点。这种结构使较小的基因组能够携带较多的遗传信息。重叠基因是1977年Sanger在研究ΦX174时发现的。ΦX174是一种单链DNA病毒，宿主为大肠杆菌，因此，又是噬菌体。它感染大肠杆菌后共合成11个蛋白质分子，总分子量为25万左右，相当于6078个核苷酸所容纳的信息量。而该病毒DNA本身只有5375个核苷酸，最多能编码总分子量为20万的蛋白质分子，Sanger在弄清ΦX174的11个基因中有些是重叠的之前,这样一个矛盾长时间无法解决。重叠基因有以下几种情况：（1）一个基因完全在另一个基因里面。如基因A和B是两个不同基因，而B包含在基因A内。同样，基因E在基因D内。（2）部分重叠。如基因K和基因A及C的一部分基因重叠。（3）两个基因只有一个碱基重叠。如基因D的终止密码子的最后一个碱基是J基因起始密码子的第一个碱基(如TAATG)。这些重叠基因尽管它们的DNA大部分相同，但是由于将mRNA翻译成蛋白质时的读框不一样，产生的蛋白质分子往往并不相同。有些重叠基因读框相同，只是起始部位不同，如SV40DNA基因组中，编码三个外壳蛋白VP1、VP2、VP3基因之间有122个碱基的重叠，但密码子的读框不一样。而小t抗原完全在大T抗原基因里面，它们有共同的起始密码子。5.病毒基因组的大部分是用来编码蛋白质的，只有非常小的一份不被翻译，这与真核细胞DNA的冗余现象不同如在ΦX174中不翻译的部份只占217/5375，G4DNA中占282/5577，都不到5％。不翻译的DNA顺序通常是基因表达的控制序列。如ΦX174的H基因和A基因之间的序列（3906－3973），共67个碱基，包括RNA聚合酶结合位，转录的终止信号及核糖体结合位点等基因表达的控制区。乳头瘤病毒是一类感染人和动物的病毒，基因组约8.0Kb,其中不翻译的部份约为1.0kb,该区同样也是其他基因表达的调控区.6.病毒基因组DNA序列中功能上相关的蛋白质的基因或rRNA的基因往往丛集在基因组的一个或几个特定的部位,形成一个功能单位或转录单元。它们可被一起转录成为含有多个mRNA的分子，称为多顺反子mRNA（polycistroniemRNA），然后再加工成各种蛋白质的模板mRNA。如腺病毒晚期基因编码病毒的12种外壳蛋白，在晚期基因转录时是在一个启动子的作用下生成多顺反子mRNA，然后再加工成各种mRNA，编码病毒的各种外壳蛋白，它们在功能上都是相关的；ΦX174基因组中的D-E-J-F-G-H基因也转录在同一mRNA中，然后再翻译成各种蛋白质，其中J、F、G及H都是编码外壳蛋白的，D蛋白与病毒的装配有关，E蛋白负责细菌的裂解，它们在功能上也是相关的。7.除了反转录病毒以外，一切病毒基因组都是单倍体，每个基因在病毒颗粒中只出现一次。反转录病毒基因组有两个拷贝。8.噬菌体（细胞病毒）的基因是连续的；而真核细胞病毒的基因是不连续的，具有内含子，除了正链RNA病毒之外，真核细胞病毒的基因都是先转录成mRNA前体，再经加工才能切除内含子成为成熟的mRNA。更为有趣的是，有些真核病毒的内含子或其中的一部分，对某一个基因来说是内含子，而对另一个基因却是外显子。如SV40和多瘤病毒（polyomavirus）的早期基因就是这样。SV40的早期基因即大T和小t抗原的基因都是从5146开始反时针方向进行，大T抗原基因到2676位终止，而小t抗原到4624位即终止了，但是，从4900到4555之间一段346bp的片段是大T抗原基因的内含子，而该内含子中从4900-4624之间的DNA序列则是小t抗原的编码基因。同样，在多瘤病毒中，大T抗原基因中的内含子则是中T和t抗原的编码基因。

DNA多为双链，少数为单链；可以表现为线形，也可以为环状分子。(1)在转录中，如是双链则两条链都可以作为转录的模板。(2)在活宿主细胞核内复制，且能利用宿主细胞的复制、转录和翻译系统。(3)较大的双链DNA病毒往往具有比较复杂的生活周期；并可侵袭多种脊柱类动物，引起严重疾病。较小的DNA病毒则会更依赖宿主细胞来完成复制，这些病毒常常能反式激活复制系统，导致病毒和宿主都进行复制，故可能引发肿瘤。(4)有的不能直接通过DNA复制过程进行基因组的复制，必须先转录出一个RNA中间体，即前基因组，然后通过逆转录过程才能完成基因组复制。

有啊。在双螺旋结构中，每旋转一圈含有10个碱基对处于能量最低的状态，少于10个就会形成右手超螺旋（顺时针），反之为左手超螺旋（逆时针）。前者称为负超螺旋（与DNA双螺旋的旋转方向相反的扭转），后者称为正超螺旋（与DNA双螺旋的旋转方向相同的扭转）。这是一种三级构造。原核细胞中的DNA超螺旋是在DNA旋转酶作用下，由ATP提供能量形成的环状DNA负超螺旋，真核细胞中的DNA与组蛋白形成的核小体以正超螺旋结构存在。DNA超螺旋有两种存在形式：具绞旋线超螺旋以及螺管式超螺旋。具绞旋线是发生在当DNA从细胞中独立出来后形成的超螺旋状态，而螺管式则是当DNA处于染色质中维持的超螺旋状态。其中以螺管式缠绕的更加紧密，且需要蛋白质的辅助方能形成——染色质中组蛋白。

cDNA由mRNA逆转录出一条链,再按照互补原则扩增出另一条链,从而形成双链DNA. 与基因组相比,cDNA不包括非编码区的序列,也不包括内含子的序列,因此全长cDNA序列要比基因组序列少.

一、来源不同CDNA：CDNA是以mRNA为模板,在适当引物的存在下,由mRNA经过反转录而得到的DNA，是mRNA链互补的DNA链。基因组DNA：基因组DNA是指整套人类基因结构，控制着人类从一个单个细胞到一个复杂整体的发育。二、所属细胞类型不同CDNA：CDNA的基因可以来自于原核细胞，也可以来自于真核细胞。基因组DNA：基因组DNA是指人类基因，属于真核细胞。三、结构不同CDNA：cDNA内部已无内含子等结构。基因组DNA：基因组DNA通常存在内含子等结构。扩展资料二代测序均是先将RNA反转录组成cDNA再进行测序的。mRNA，并不是严格意义上的基因，而是基因信息的载体，称作Messenger RNA (mRNA)，即信使核糖核酸。“基因”是指负载特定生物遗传信息，能够产生一条多肽链或功能RNA所必需的DNA分子片段，不但包括编码区，还包括5"-端和3"-端两侧特异性序列，虽然这些序列不编码氨基酸，但在基因表达的过程中起着重要的作用。参考资料来源：百度百科-CDNA百度百科-基因组DNA

一、来源不同CDNA：CDNA是以mRNA为模板,在适当引物的存在下,由mRNA经过反转录而得到的DNA，是mRNA链互补的DNA链。基因组DNA：基因组DNA是指整套人类基因结构，控制着人类从一个单个细胞到一个复杂整体的发育。二、所属细胞类型不同CDNA：CDNA的基因可以来自于原核细胞，也可以来自于真核细胞。基因组DNA：基因组DNA是指人类基因，属于真核细胞。三、结构不同CDNA：cDNA内部已无内含子等结构。基因组DNA：基因组DNA通常存在内含子等结构。扩展资料二代测序均是先将RNA反转录组成cDNA再进行测序的。mRNA，并不是严格意义上的基因，而是基因信息的载体，称作Messenger RNA (mRNA)，即信使核糖核酸。“基因”是指负载特定生物遗传信息，能够产生一条多肽链或功能RNA所必需的DNA分子片段，不但包括编码区，还包括5"-端和3"-端两侧特异性序列，虽然这些序列不编码氨基酸，但在基因表达的过程中起着重要的作用。参考资料来源：百度百科-CDNA百度百科-基因组DNA

一、来源不同CDNA：CDNA是以mRNA为模板,在适当引物的存在下,由mRNA经过反转录而得到的DNA，是mRNA链互补的DNA链。基因组DNA：基因组DNA是指整套人类基因结构，控制着人类从一个单个细胞到一个复杂整体的发育。二、所属细胞类型不同CDNA：CDNA的基因可以来自于原核细胞，也可以来自于真核细胞。基因组DNA：基因组DNA是指人类基因，属于真核细胞。三、结构不同CDNA：cDNA内部已无内含子等结构。基因组DNA：基因组DNA通常存在内含子等结构。扩展资料二代测序均是先将RNA反转录组成cDNA再进行测序的。mRNA，并不是严格意义上的基因，而是基因信息的载体，称作Messenger RNA (mRNA)，即信使核糖核酸。“基因”是指负载特定生物遗传信息，能够产生一条多肽链或功能RNA所必需的DNA分子片段，不但包括编码区，还包括5"-端和3"-端两侧特异性序列，虽然这些序列不编码氨基酸，但在基因表达的过程中起着重要的作用。参考资料来源：百度百科-CDNA百度百科-基因组DNA

cDNA文库 以mRNA为模板,经反转录酶催化,在体外反转录成cDNA,与适当的载体常用噬菌体或质粒载体连接后转化受体菌,则每个细菌含有一段cDNA,并能繁殖扩增,这样包含着细胞全部mRNA信息的cDNA克隆集合称为该组织细胞的cDNA文库.基因组含有的基因在特定的组织细胞中只有一部分表达,而且处在不同环境条件、不同分化时期的细胞其基因表达的种类和强度也不尽相同,所以cDNA文库具有组织细胞特异性.cDNA文库显然比基因组DNA文库小得多,能够比较容易从中筛选克隆得到细胞特异表达的基因.但对真核细胞来说,从基因组DNA文库获得的基因与从cDNA文库获得的不同,基因组.DNA文库所含的是带有内含子和外显子的基因组基因,而从cDNA文库中获得的是已经过剪接、去除了内含子的cDNA 基因组文库 用限制性内切酶切割细胞的整个基因组DNA,可以得到大量的基因组DNA片段,然后将这些DNA片段与载体连接,再转化到细菌中去,让宿主菌长成克隆.这样,一个克隆内的每个细胞的载体上都包含有特定的基因组DNA片段,整个克隆群体就包含基因组的全部基因片段总和称为基因组文库. 将某种生物的基因组DNA切割成一定大小的片段,并与合适的载体重组后导入宿主细胞进行克隆.这些存在于所有重组体内的基因组DNA片段的集合,即基因组文库,它包含了该生物的所有基因.

一、来源不同CDNA：CDNA是以mRNA为模板,在适当引物的存在下,由mRNA经过反转录而得到的DNA，是mRNA链互补的DNA链。基因组DNA：基因组DNA是指整套人类基因结构，控制着人类从一个单个细胞到一个复杂整体的发育。二、所属细胞类型不同CDNA：CDNA的基因可以来自于原核细胞，也可以来自于真核细胞。基因组DNA：基因组DNA是指人类基因，属于真核细胞。三、结构不同CDNA：cDNA内部已无内含子等结构。基因组DNA：基因组DNA通常存在内含子等结构。扩展资料二代测序均是先将RNA反转录组成cDNA再进行测序的。mRNA，并不是严格意义上的基因，而是基因信息的载体，称作Messenger RNA (mRNA)，即信使核糖核酸。“基因”是指负载特定生物遗传信息，能够产生一条多肽链或功能RNA所必需的DNA分子片段，不但包括编码区，还包括5"-端和3"-端两侧特异性序列，虽然这些序列不编码氨基酸，但在基因表达的过程中起着重要的作用。参考资料来源：百度百科-CDNA百度百科-基因组DNA

cdna文库不同于基因组文库，被克隆dna是从mRNA反转录来源的dna。cdna组成特点是其中不含有内含子和其他调控序列。 cdna文库 以mRNA为模板，经反转录酶催化，在体外反转录成cDNA，与适当的载体常用噬菌体或质粒载体连接后转化受体菌，则每个细菌含有一段cDNA，并能繁殖扩增，这样包含着细胞全部mRNA信息的cDNA克隆集合称为该组织细胞的cDNA文库。基因组含有的基因在特定的组织细胞中只有一部分表达，而且处在不同环境条件、不同分化时期的细胞其基因表达的种类和强度也不尽相同，所以cDNA文库具有组织细胞特异性。cDNA文库显然比基因组DNA文库小得多，能够比较容易从中筛选克隆得到细胞特异表达的基因。但对真核细胞来说，从基因组DNA文库获得的基因与从cDNA文库获得的不同，基因组。DNA文库所含的是带有内含子和外显子的基因组基因，而从cDNA文库中获得的是已经过剪接、去除了内含子的cDNA 基因组文库 用限制性内切酶切割细胞的整个基因组DNA，可以得到大量的基因组DNA片段，然后将这些DNA片段与载体连接，再转化到细菌中去，让宿主菌长成克隆。这样，一个克隆内的每个细胞的载体上都包含有特定的基因组DNA片段，整个克隆群体就包含基因组的全部基因片段总和称为基因组文库。 将某种生物的基因组DNA切割成一定大小的片段，并与合适的载体重组后导入宿主细胞进行克隆。这些存在于所有重组体内的基因组DNA片段的集合，即基因组文库，它包含了该生物的所有基因。

cDNA文库 以mRNA为模板，经反转录酶催化，在体外反转录成cDNA，与适当的载体常用噬菌体或质粒载体连接后转化受体菌，则每个细菌含有一段cDNA，并能繁殖扩增，这样包含着细胞全部mRNA信息的cDNA克隆集合称为该组织细胞的cDNA文库。基因组含有的基因在特定的组织细胞中只有一部分表达，而且处在不同环境条件、不同分化时期的细胞其基因表达的种类和强度也不尽相同，所以cDNA文库具有组织细胞特异性。cDNA文库显然比基因组DNA文库小得多，能够比较容易从中筛选克隆得到细胞特异表达的基因。但对真核细胞来说，从基因组DNA文库获得的基因与从cDNA文库获得的不同，基因组。DNA文库所含的是带有内含子和外显子的基因组基因，而从cDNA文库中获得的是已经过剪接、去除了内含子的cDNA基因组文库用限制性内切酶切割细胞的整个基因组DNA，可以得到大量的基因组DNA片段，然后将这些DNA片段与载体连接，再转化到细菌中去，让宿主菌长成克隆。这样，一个克隆内的每个细胞的载体上都包含有特定的基因组DNA片段，整个克隆群体就包含基因组的全部基因片段总和称为基因组文库。 将某种生物的基因组DNA切割成一定大小的片段，并与合适的载体重组后导入宿主细胞进行克隆。这些存在于所有重组体内的基因组DNA片段的集合，即基因组文库，它包含了该生物的所有基因。

一、来源不同CDNA：CDNA是以mRNA为模板,在适当引物的存在下,由mRNA经过反转录而得到的DNA，是mRNA链互补的DNA链。基因组DNA：基因组DNA是指整套人类基因结构，控制着人类从一个单个细胞到一个复杂整体的发育。二、所属细胞类型不同CDNA：CDNA的基因可以来自于原核细胞，也可以来自于真核细胞。基因组DNA：基因组DNA是指人类基因，属于真核细胞。三、结构不同CDNA：cDNA内部已无内含子等结构。基因组DNA：基因组DNA通常存在内含子等结构。扩展资料二代测序均是先将RNA反转录组成cDNA再进行测序的。mRNA，并不是严格意义上的基因，而是基因信息的载体，称作Messenger RNA (mRNA)，即信使核糖核酸。“基因”是指负载特定生物遗传信息，能够产生一条多肽链或功能RNA所必需的DNA分子片段，不但包括编码区，还包括5"-端和3"-端两侧特异性序列，虽然这些序列不编码氨基酸，但在基因表达的过程中起着重要的作用。参考资料来源：百度百科-CDNA百度百科-基因组DNA

DNA甲基化是最早发现的修饰途径之一，真核生物中甲基化仅发生于胞嘧啶，即在DNA甲基化转移酶（DNMTs）的作用下的CpG二核苷酸5"端的胞嘧啶转变为5"-甲基胞嘧啶。大量研究表明，DNA甲基化能引起染色质结构、DNA构象、DNA稳定性及DNA与蛋白质相互作用方式的改变，从而控制基因表达。DNA甲基化通常抑制基因表达，去甲基化则诱导了基因重新活化和表达。这种DNA修饰方式在不改变基因序列的前提下实现对基因表达的调控。脊椎动物DNA甲基化状态与生长发育调控及生理状态密切相关，比如在肿瘤发生时，抑癌基因CpG岛以外的CpG序列非甲基化程度增加，CpG岛中的CpG则程高度的甲基化状态，导致抑癌基因表达的下降。原核生物中甲基化多发生在CCA/TGG和GATC序列；真核生物中DNA甲基化一般发生在CpG位点上；哺乳动物DNA甲基化只发生在CpG岛的胞嘧啶，植物甲基化发生在CpG和CpNpG。甲基化会使胞嘧啶转为5-甲基胞嘧啶，CpG位点在基因组是不常见的，主要密集于接近基因启动子的位置，统称为CpG岛。CpG位点的甲基化可以对基因表现有重要的影响。哺乳动物中，CpG序列在基因组中出现的频率仅有1%，远低于的其它双核苷酸序列。但在基因组的某些区域中CpG序列密度很高，可以达均值的5倍以上即所谓的CpG岛。通常，CpG岛大约含有500多个碱基，位于基因的启动子区或第一个外显子区。 在哺乳动物基因组中约有4万个CpG岛，而且只有CpG岛的胞嘧啶能够被甲基化。

DNA甲基化是DNA被添加甲基( )修饰影响基因功能或者表达。最常见的甲基化是胞嘧啶产生5-甲基胞嘧啶(5-methylcytosine, 5-mC)。有甲基化过程就有去甲基化过程，整个胞嘧啶甲基化循环如下图所示。在体细胞中 5-mC 几乎只发生在 CpG 位点，但是 CpG 岛(CpG island)区域往往不是甲基化的，因为许多 CpG 岛是靠近启动子区域的，甲基化将导致基因无法表达。 WGBS 技术利用亚硫酸氢钠(Sodium Bisulfite)处理DNA导致未甲基化的C变成U并在后续PCR和测序过程成为T，而甲基化的C不受影响。BS 处理 DNA 容易产生破坏作用，尤其是 CpG 岛含有大量未甲基化的C，因此在此区域容易覆盖度低。建库方法可以分为2种，1种是先进行 DNA 破碎与连接接头，然后亚硫酸盐处理 C->T 转化；另一种先进行 C->T 转化然后再连接接头扩展。后者对 DNA 投入要求更低。WGBS 技术无法区分 5-hmC 与 5-mC 。 下图是 illumina 的建库流程，由于只保留原始 BS 处理后链互补链作为测序模板，因此 read1 序列跟 BS 后链序列相同。 常用的 WGBS 比对软件是 Bismark， Bismark 将参考基因组序列预先进行 C->T 和 G->A 2种转换。比对时每一条 reads 同样进行 C->T 和 G->A 2种转换，这样组合以后每条 reads 相当于进行 4 种不同的比对，这些比对选出最佳比对，就可以确定发生甲基化的链方向和可能甲基化位点。下图所示。 [参考] DNA Methylation | What is Epigenetics? DNA methylation - Wikipedia How does bisulfite sequencing (WGBS/RRBS) work? Grehl, Claudius, et al. "How to design a whole-genome bisulfite sequencing experiment." Epigenomes 2.4 (2018): 21. Krueger, Felix, and Simon R. Andrews. "Bismark: a flexible aligner and methylation caller for Bisulfite-Seq applications." bioinformatics 27.11 (2011): 1571-1572.

基因工程是在分子水平上，用人工方法提取或合成不同生物的遗传物质（DNA片段），在体外切割，拼接形成重组DNA,然后将重组DNA与载体的遗传物质重新组合，再将其引入到没有该DNA的受体细胞中，进行复制和表达，生产出符合人类需要的产品或创造出生物的新性状，并使之稳定地遗传给下一代。按目的基因的克隆和表达系统，分为原核生物基因工程，酵母基因工程，植物基因工程和动物基因工程。基因工程具有广泛的应用价值，为工农业生产和医药卫生事业开辟了新的应用途径，也为遗传病的诊断和治疗提供了有效方法。基因工程还可应用于基因的结构，功能与作用机制的研究，有助于生命起源和生物进化等重大问题的探讨。 基因工程有两个重要的特征，第一是可把来自任何生物的基因转移到与其毫无关系的任何其他受体细胞中，因此可以实现按照人们的愿望，改造生物的遗传特性，创造出生物的新性状；第二是某一段DNA可在受体细胞内进行复制，为准备大量纯化的DNA片段提供了可能，拓宽了分子生物学的研究领域 而基因组的概念是一般是指 人类基因组是指人体DNA分子所携带的全部遗传信息。测定的序列包括别是22对体染色体和性染色体X染色体与Y染色体。