最近几年，生信技能之所以受到医生做科研的喜爱核心价值——正是在于不做实验就能发SCI的无中生有的特点。今天，酸菜老师介绍一下解螺旋生物信息学的体系课，生信全书。这是一门教授从医学大数据挖掘和分析的角度发表科研论文的一站式课程。这套生信体系课把从零基础开始到实现文章效率产出的所需要知识都汇集在了一起，并且根据同学们各自不同的能力，分为无代码全工具操作的上篇的4个段位16个模块，以及基于R语言编程实现高级分析的下篇的4个段位16个模块。我相信学成之后一年灌水3-5篇SCI没有压力，理想很美好，但是苦工还是要花的，从来没有不费吹灰之力就能得到的科研成果。基础科研的体系化教学里，第1门课叫36策，是我教学员们科研逻辑的一门课。生信的学习有大量实操的细节，但是在展开这些细节之前，我们同样需要先拥有一套宏观的逻辑思维。逻辑思维非常重要，它是文章数据背后运行的内在规律，是做科研的底层架构。规律总是极其简单的，同时又十分稳定，领悟之后受用一辈子。解螺旋的科研教学一直秉承还原论的思想，将复杂的现象模块化拆解，将其中基本要素和要素间组合的原则提炼出来，让大家能够化繁为简、直击要害，高效的突破学习瓶颈。今天就由我来为大家搭建生信知识的逻辑骨架。生信研究、基础研究，其实都属于医生做科研的技能分支。另外一个是临床研究，一共有三种不同的科研技能，都是医生做科研会涉及到的，确实做医生挺不容易的，搞科研还要学三套系统。临床研究，是最贴近临床的科研方法，本质是运用统计技能。医生做科研的主线是搞基础研究，申请国家自然科学基金以及省市级或者院校级的基金，绝大多数都是第2类，是在细胞动物模型上解释现象背后的分子机制，这套技能的核心是做实验产出数据。之所以最近几年生信突然火了，是在高通量测序技术高速发展的时代背景下，人类获得了海量的生物大数据。数据公开之后，全世界的研究者都可以二次利用进行数据的再挖掘，这就让发文章变得超级简单。下载数据分析一遍、出一些花花绿绿的图就可以写文章了。所谓哪里有肉哪里就有虎狼，谁都不想错过这一波用别人的数据发自己文章的机会，这就形成了现在医学科研三足鼎立的局面。我们必须理解临床、基础、生信三种研究类型，技能的构成是不一样的。换句话说套路规则不同难点也不一样。临床研究格式化体系最成熟，行业内有操作指南，按照临床研究的类型来分病例报告、随机实验、诊断性研究、预后研究、观察性研究、系统综述都有相应的报告规范，也就是研究怎么设计，数据怎么收集、如何进行统计分析，最后文章怎么写的格式，都给你规定好了。做哪一类类型的研究，你都去按图索骥，依葫芦画瓢，不能自由发挥。临床研究的难点，一方面是数据来源需要有质量的临床样本，病历资料要规范，还往往需要做跟踪随访，没有临床资源很难开展。另外一方面是各种具体情况下，应该采用哪一种统计方法来处理，细节很多，需要知识和经验，精通统计方法背后数学原理的医生可以说是凤毛麟角。基础研究倒不怎么需要数学，里面也有数据统计，但是方法极其简单。要把基础科研做好，难点在于数据产出过程需要各种实验技术，每一种实验都有许多操作的小技巧。从表达检测、到分子操作，到细胞培养，再到表型评价，还有高分文章锦上添花的动物模型和机制研究里比较深的分子交互实验，都需要大量的时间投入才能做好。就算技术娴熟，基础研究做的过程也很费时间，当然反过来看，门槛高，含金量就足。生物信息学是属于计算机科学和生物学交叉的学科，生信研究的本质是编程，至少需要掌握R语言，高级的还有Perl、Python语言，后两种学好已经是标准的程序员了，他的年薪不比医生低啊，还不用面对医患矛盾是不是可以考虑转行了？不要用自己的业余时间投入来挑战别人的专业，咱们医生做生信研究，基本上R语言熟练就足够了。生信研究的优势是不需要科研经费、发文章灌水速度快！但是劣势也有，不但前期的学习壁垒比临床研究和基础研究高，它的知识更新迭代还特别快。前面两种都是学会了用一辈子。但是生信你一两年不碰分析策略都不一样了需要不断的学习。这样一种医生做科研的技能，如果全部修满需要多长时间呢？临床研究方法大概需要学半年，基础研究需要一年以上，生信研究入门的话半年左右。你不但需要学，还得实践转化出文章才能真正掌握。所以大致上技能大满贯需要三年时间，学习它们的意义在于临床研究是医生用来表达临床观点的工具，想在同行面前说明哪种治疗方式更好。口说无凭，做一个临床研究比较一下。基础研究是你问鼎高峰跟竞争对手拉开差距的手段。各级项目、人才计划、科技奖项、医生做科研的高度都需要在基础研究里面建立！最后的生信研究是多门手艺、多种攒文章的路径，尤其在科研起步阶段生信发文章的速度无可匹敌。我认为中国医学界正在迎来一个时代，现在医学院校的本科生、硕士生，刚刚上博士一年级的小朋友们从一开始就拥有了充足的时间学习这些科研技能，等他们三五年之后走向工作岗位，势必会对现在在临床上再也挤不出时间系统学习的青年医生们形成挤压。40岁以上的不怕，因为那时候都已经混上去了。当前30岁出头的同学们一定要有危机意识趁早起步。我们可以从文章产出的流程上再体会一下三种科研方向的不同。临床研究有三步，首先需要一群病人的资料，前瞻性入组的话研究周期就长了。一般我们选回顾性分析的策略，那么完整的资料就是研究的开端。第2步是考虑研究设计，做什么干预因素和比较对象等等。评价哪些结局、指标，主要观察指标是什么，次要指标是什么，然后就是一通统计分析，把有意义的结果拿到开始写文章、投稿发表。基础研究一定需要花经费和有实验平台需要试剂和设备。一般我们研究生们的毕业论文干的都是基础研究的活。课题的第1步通常是检测组织标本中一些分子的表达或者做一些筛选和验证的工作。然后第2步做细胞实验，评价一些分子的表型功能。第3步再去动物实验上走一遍，有条件的在细胞上继续做做分子机制。着急发文章的话，机制不会做很深，那么就开始整理数据发文章了。从组织到细胞的动物是基础研究的常规发展路线，一个一个地做，做下一个实验的同时分析上一个实验的结果。因为中间有大量等待的时间，所以有经验的研究者不是等数据全都全了再去写文章，往往是边做边写，等最后一个数据出来，文章很快可以投了！！！生信研究的流程，第1步是下载数据，用别人的数据发自己的文章，食材先准备一下，下完数据不是马上就可以分析了，前置有一步标准化处理，把下载的数据整理成规范的格式，叫数据清洗。接下来对标准格式数据进行分析，叫数据可视化。简单说就是出图，数据质量ok的话，做可视化分析不会花很长时间，不同的分析角度有些结果有异议有些结果可能不理想，你需要不断尝试，最后图加起来组成一篇文章的数据量，可以开始写文章了。在我看来三种题材的差异，临床研究就像一部纪录片，直白不花哨，结论一眼可以看到，论证过程朴实无华、色彩冷淡。而基础研究就是一部商业电影，模块化的设计有固定套路，中间用特技抓人眼球，就是一些比较炫酷的实验手段，也有情节上的出人意料。文章里面我们经常看到一些创新的机制解释，然后通过大制作一下子投个几十个亿来设置门槛。我们知道基础研究的好文章都很花钱，是几百上千万的级别。那么生信研究就是翻拍剧了，故事是经典的，剧情不换是老的，演员来一批，小鲜肉一样演一遍，照样有人看，因为不需要原创剧本，是不是效率就高很多了。如果你去读一些生信研究类型的文章，你就会发现它跟基础研究有迥然不同的结构特点。基础研究讲究逻辑层次，嵌套一环扣一环，层层递进、逐步深入，从宏观现象不断往微观细节上走。研究的主角是蛋白、lncRNA、microRNA、circRNA这种生物大分子，作用机制会一直挖掘到核酸碱基或者是蛋白氨基酸的变化上。生信文章没有这样的深度，但是有另外一种平行摊开的结构。生信研究可以取不同的数据集，用不同的分析策略，然后得到多个角度的结论。同一种分析方法也可以用不同的数据来源做好几遍，然后把这些结果堆叠起来，模块加模块就成了文章。基础研究很像是折纸。我上学那会儿流行把一张纸折出个星形来，没错，就是折情书的，我特别熟练。纸必须一步一步最后完工得到成品。这种体验就是基础研究文章。我女儿现在玩的都是贴纸，漂亮的图形都已经预制好了，这里那里贴一个组合一下就产生了一个作品，这种体验是生信分析文章，从数据展示的内在逻辑看，基础研究包含的是一种线性的因果要素构成的链条、一节一节可以很深，但广度很差一次只能讨论一个很小的局部。而生信研究为处理大数据而生，它是无数线段构成的网状结构，数据模块之间也是平铺开、纵横交叉、广度饱满，但是没有深度是扁平的结构。因为是平行逻辑，所以生信研究是可以多头并行的，几个角度，同时分析出结果，效率高也是自然的，不像基础研究做完前面一步才能搞下一步。那么临床研究文章的特点是什么呢？临床研究文章就像一道填空题，按照固定格式填写内容就可以了。格式是有指南的，临床研究入门第1课就要学习PICOS原则，P是人群，I是干预措施，C是比较对象，O是结局指标，S是研究设计，一项研究把这些要素填好课题内容就确定了。我们也有讲PICOS以及一些临床研究类型怎么做的课程，大家可以相应的去看，这里就不展开了。从医生、科研三大技能分支到不同的工作流程到三类文章的结构特点，最终我要告诉大家生信分析文章的三个显著特征一共12个字，也代表了操作这一类文章我们的抓手点。第一叫数据出发，烹饪需要食材，分析源自数据，可以是内部的，也就是我们自己样本做高通量分析，也可以直接用外部的分析别人已经发表的数据集，低分灌水的时候，我们最喜欢用外部数据，但是想把文章档次提上去，就要内外部结合，自己数据建模、外部数据验证或者反过来，数据是越多越好，每一份数据所包含的信息也是越丰富、越全面，可以分析的角度越多。第二句叫工具驱动，我们做生信研究不创造分析方法只是分析方法的搬运工。专业选手做好算法工具，要么做成在线的数据库，要么开发成分析软件，要么打包成R语言的拓展包package。反正你都是在文章里面看别人做了某个分析自己也想做就去找数据库软件和R包，找到了工具，接下来下载数据就可以分析了。没有现成工具的话，很多分析对我们来说太难了，特别消耗研究和学习的时间，这个性价比优势就完全没有了。最后的4个字叫模块组合。我前面说了生信文章数据的特点，多种分析角度模块化组合，就是你可以采取的堆叠数据的策略，堆完一堆分析，大概有1-2分再加一套其他的分析就有可能过3分。要想过5分，基本需要把能做的各种分析都来一遍工作量提上去。不同的分析模块都需要学习怎么用工具，所以我们需要学习一整套的体系课。下载尽可能多的数据，做尽可能多维度的分析，产生琳琅满目的数据图表，这就是我们操作生信文章的一套体验。要想实现批量化产出，常用的工具一定要全面覆盖，用碎片化的时间学习体系化的知识，积少成多主逐一攻克有老师的带教不会太难。讲解了生信文章的特点，可以再拔高一步，提炼出生信研究的要素结构了，也就是恒量变量的参数体系。基础研究有五恒量三变量的结构，其中疾病和表型是定位参数，像地球上的经度纬度一样，细分出你所在的研究领域。医学方向的身性研究，同样以疾病作为出发点。然而能够做生信分析的范围要比基础研究窄的多，因为你靠数据挖掘来提炼结果，所以你得有数据可以用，很多疾病平常都取不到组织，没有人做高通量分析，那不可能从空气里挖数据。生信研究的内容主线和最丰富多样的分析手段全都富集在了肿瘤研究方向。数据是生信的水源，肿瘤研究数据最多提供了充分的供应。生信研究是一种平铺的研究结构，所以一篇文章比基础研究在内容广度上涵盖的范围要多很多。基础研究往往一篇文章就聚焦研究一个表型，生信研究没有那种细节的深度，但天生擅长处理多数据层次、多靶点、多表型的复合型问题。我们可以把第2个基本要素总结为问题。一个问题包含若干的分析角度，不同角度的组合就是文献里你能看到的套路。可以说疾病和问题定位了一项生信研究的具体分类是恒量参数，疾病和问题的组合是有限的，都在文献里摆着供我们借鉴，恒量参数用来划分细分研究领域，在同一个领域内造成生信研究文章与文章之间不同变化的变量要素是什么呢？文章的变化是变量带来的，变量也有两个，数据特征和分析策略缺一不可。数据特征进一步包含三个维度的信息。第1个数据来源，人群或者疾病模型是什么？样本类型是什么？比如说用血的和用病理组织的就不一样，还可以从细胞模型或者动物模型里提取数据。另外来源还分为别人已经发表的数据和自己实验产生的数据有外部和内部的区别。数据来源不一样，当然研究就有区别。第2个数据特征，检测了什么？分子类型，蛋白，microRNA、lncRNA、circRNA是不一样的。第3个数据特征，检测分子所用的实验方法。我们知道一个实验技术平台可以分析不同的分子类型，同一个分子类型，也可以通过不同的技术平台来检测，这两个参数要分开，代表了不同的数据特征。数据来源、分子类型和实验方法构成了数据特征。调节其中任一个参数都会导致生信分析的对象，也就是数据源发生变化。那么很显然，即使你用同样一套分析方法去分析得到的结论，很可能也不一样，不一样的结果就是百家争鸣存在发表的可能性。有了数据之后，生信研究的标准动作就是跑各种分析流程。变量的第2个是分析策略，里面包含了统计方法、算法模型的各种细节变化。生信的职业选手他们的研究内容是致力于创造各种分析方法，而我们作为兼职科研人员，是把前人开发好的方法直接应用到自己的数据分析中，变换不同的数据特征、分析策略，哪怕疾病和问题相似，也能衍生出千变万化的课题和文章。分析策略里面包含了4大类数据分析模块，分别是表达差异、聚类分析、交互网络和临床意义。他们各自独立成模块，模块间还可以自由组合表达。差异是基本模块，绝大多数生信文章都是从获得差异表达分子开始的，但是后面三个模块不是每篇文章都有都齐全，做一个工作量不够，我们至少是两个模块的组合，2-3有时候是2-4，有时候是3-4，当然2-3-4做全了更好。下面我们就讲解一下4个分析模块，各自解决了数据分析中的什么核心问题。医学方向的生信研究的数据，首先它是疾病相关的样本来源的高通量数据，其次它可以分成DNA、RNA和蛋白三个维度，具体主要包括DNA水平的mutation突变、mysolution甲基化和SNP单核根生多肽性，在RNA水平的编码蛋白的mRNA和非编码的信息以及蛋白变化。我在基础研究体系课36策的课程里提到过，基础科研可以分为组学、分子、细胞、动物4个实验体系。而组学又分为基因组学、转录组学、蛋白组学和代谢组学四大金刚。高通量筛选的实验技术主要有三种，芯片、测序、质谱。芯片和测序可以解决DNA的检测，而质朴可以解决蛋白和代谢物的检测。代谢组目前公开的数据不多，还不是我们挖掘的主要对象。海量的资源集中在DNA和RNA水平，基于二代测序大发展获得的数据结果，顺带加上蛋白水平的数据，不多但也是够用。生信分析源头的数据，就是这些组学实验方法产生的。我们把公开的高通量数据拿来做二次分析，而数据本身来源于不同的实验方法，还有检测不同的分子类型，就构成了数据集的数据特征。拿到数据后执行的第1个数据分析模块叫表达差异分析，这是所有生信研究必不可少的第1步基础分析。生信研究从拿到一组表达差异的分子列表，作为所有高级别分析的开始。本质上表达差异分析，就是为了获得不同组别样本之间有哪些分子表达是上调的有哪些分子表达式下调的这两个列表，至于剩下的表达没有变化的，我们就过滤掉了，后面用不到他们。其实从高通量检测的原始数据到完成第1个分析模块得到差异表达，分子列表所需要的生信技能非常专业，有点高度可攀。我打个比方，咱们都吃鸡肉，一般我们熟悉的是从活鸡买到家，到炖完或者炒完了上桌的一系列操作，但是上游还有从鸡蛋孵化成小鸡再养大出栏的一系列操作，正常人谁会为了吃个鸡弄个养鸡场呢？从高通量检测设备读出原始数据到还原成每个分子表达值这一步，成为上游分析，都是测序公司或者是芯片公司的技术人员做好的。在我们的科研实践里，从公司拿到的高通量数据或者下载得到的数据，基本都是市场里的活鸡。我们做的第1步分析工作是把鸡宰了毛退一下收拾干净备用。这一部数据标准化动作就是数据清洗。不同平台获得的数据格式不统一，需要转换处理，需要检查数据一致性，处理掉无效值和缺失值，然后再按照高表达低表达挨个排个序得到列表，就可以等待进入后续分析工序了。差异表达分子群，接下来可以做的第2个数据分析模块叫功能聚类分析。前面表达差异是从一袋豆子里按照表达水平的变化抓出来两把豆子，一把是高表达的，一把是低表达的，这些都是不同组别之间有变化的，接下来我强迫症犯了，我非得把这两把豆子按照黄豆、绿豆、黑豆、红豆等等不同的分类分一分排整齐了才舒服。经过这么一排，我是不是很清楚的能够知道这些差异分子里各种豆子占了多少？哪些是主要的？哪些是次要的？在生信分析的过程中，归类分子不是按照颜色毕竟也没有颜色，它的区分标准是功能注释，这个分子已知有什么功能打上标签，同一个家族打一个标签，一个通路上下游打一个标签，跟同一个表型相关的分子打一个标签。总之有一个标准的标签素材库，你就根据差异分子各自的标签再给它们分类，从而知道我这群差异分子群代表了什么功能，表型、什么信号通路的显著变化和已知的知识环节匹配起来。下面第3个数据分析模块叫交互网络分析。我们现有对分子的认识可不仅仅有它们代表什么功能，我们还知道很多分子之间相互调控的关系，利用已有的交互作用信息，把第1步获得的差异分子群其中分子之间有什么调控关系，连连线画个网络图就是交互网络。通过交互网络的绘制，我们可以分析出哪些分子处于节点的位置，就是网络各条连线的中心联络点，那些分子显然就比较重要，因为它们是枢纽。第1步分析是按照表达高低的差异倍数作为排列重要性的依据，而交互网络分析的权重在于分子跟其他分子的勾搭次数。我们要选出交际花类型的分子，抓住他们就能最有效率的控制整个网络。最后的一个数据分析模块叫临床意义分析。做这部分分析的目的是为了提升整个项目的转化应用格局。临床意义有哪些呢？无非是影响诊断效率、治疗敏感性、愈后结局等等。科研的意义正是在于指导临床。第4个分析模块数据出来后，在含金量上显然比2和3要高不少。当然要做临床意义分析，你的数据必须是包含临床资料的。对数据源头有质量的要求，我们以一组分子作为标志物，比如说4个基因，ab高表达和cd低表达是我选出来的愈后好的人群，那么与之对应的ab低表达和cd高表达就应该愈后差，再加上其他既不属于第1组也不属于第2组的人群，咱们一起做一个生存分析，看看我的指标有没有临床价值。如果预测模型成立，是不是就提示了未来的转化应用，这是很好的科研成果。表达差异、功能聚类、交互网络、临床意义，4部分正式解螺旋生信体系课段位设置的模式，每一个段位解决一个关键分析模块的技能需要，全部修炼完，各种手段运用自如。整体上把握四大数据分析模块，并且理解他们彼此间的逻辑联系。你可以把1234、看成一次选妃的流程，有同学会说酸菜老师，你怎么老把选分子比喻成选妃呢？作为一个男人，谁还不想当个皇帝？三宫六院妻妾成群，你们要理解我这种朴素的理想。选妃第1步肯定是颜值作为基本的考量，别的不管，先把差异分子选出来，那些长相出类拔萃的做候选人，秀女，口诀就叫挑。看看第2步就可以考量他们各自的优势了，有些能歌善舞，有些会琴棋书画，有些身材有亮点好生养，这叫功能聚类，口诀是圈，按照特点标签对候选人进行归类，圈出来，这样你可以知道你选的这批人的特质分布。大家注意啊聚类分析属于一种描述性结果，就是对人群进行描述，不存在哪一类多就好哪一类不好的问题。第3步可以针对其中特征，最具代表性的一群分子再做家庭背景的调研。谁是谁家的孩子啊，画出社交关系图了，这就叫交互网络口诀，是联。交互网络依然是描述性的，因为分子与分子之间的关系是已知固定的，但是交互网络讨论的问题，圈的基础上还能连起来，逻辑上已经递进了一步，前面这些分析步骤做完，最后是考虑娶哪家女子的政治附加值。比如说其中有一品大员的，或者是主力战将的孩子那值得优先录用，毕竟他们有临床意义。这一部、口诀叫靠。靠，不是骂人就是为了押韵，靠上临床意义课题就提升了一个档次。你看选妃不仅仅是看颜值这么简单，颜值只是一个基本条件，后面还要结合很多因素，当皇帝也不自由。所以我声明一下，本人坚定的支持一夫一妻制度，这是我作为一个已婚男人顽强的求生欲。好，理解了4个段位学习内容安排的逻辑，关于每个段位包含4个知识模块的细节就不展开说了。你们只需要知道在每个分析模块中最常用的分析工具，我们都是精挑细选帮你过滤过的。里面必须要用的重点会讲，辅助性的稍微简略一些，基本用不到的一概不提节约大家时间。所有的模块学习，最后在文章套路里得到实践，让你能够复现文章数据下来可以自己实操发文章。4个段位16个模块看起来他们是平等的关系，但实际上这些分析技能可以分成三种优先级，这是你以发文章为目的，从低分到高分可以选择的不同套路。生信文章最简单的内容格式，也就是基础数据模块表达两层思想。第一，我找到了一群分子，第二，这群分子跟疾病是有关系的。一般在提出差异表达的分子矩阵之后，做一些最标准的聚类分析和交互作用网络结果。然后其中的分子按照临床相关性分析的3表1图模式，基线资料表、单因素分析表、多因素分析表和生存曲线图，完成基本的临床意义分析，这就是1分左右灌水的SCI文章了。在此基础上继续积累分析技能，掌握更多聚类分析、网络分析和临床意义分析的手段，可以产生拓展数据模块，包括一篇文章做多种分子类型的差异表达，加上GSEA聚类分析，或者ceRNA、转录因子互作，以及WGCNA、基因共表达网络分析，都可以在圈和连两方面提升数据的丰满度。在靠字诀上ROC分析、Cox回归、风险因子关联分析、列线图模型也是加分的手段，这些内容堆上去文章就可以2-3分，甚至过3分的水平。生信套路化的文章也可以发过5分，需要更多自选数据模块的累加，一方面还是在数据特征上做变化，多种数据集合并分析、多组学分析，泛癌也就是多种癌症一起分析，都可以显著增加工作量和提高文章分数。在分析策略变量上，我们还可以把基因家族提取出来，也就是按照分词亚群做支线分析，还可以把上调基因组下调基因组分开分析，或者对疾病人群的亚组进行分层分析，还有基因变异分子修饰、可变剪切、药物和分子的互作、免疫表型、聚类等等比较新颖，但偏小众的分析手段也可以根据自己能力添加进去。内容越多分数越高，同样的疾病和问题恒量，我们讨论各个不同的角度和变量变化取胜，里面平铺排列的逻辑结构体会到没有？每一项分析对应着一种或者多种可视化的图表，这是最终你在文章里看到的样子。学会了怎么从数据到图表，就离一篇生信文章只剩下写和投的距离了，近在咫尺。要想实现多层次的分析结果，必然要求数据源是包含多层次信息的。我前面说的这些文章，基础模块、拓展模块和自选模块，只有在肿瘤，而且是在TCGA数据库收入的三十几种肿瘤类型里才能得到尽可能的体现。除了TCGA高通量数据的最大仓库是绩优数据库了，如果你不是搞肿瘤的，而且在节约数据库也找不到，可以用来二次分析发文章的数据集，那么很遗憾你的研究方向不适合生信套路，不用纠结没有数据神仙难救。如果你研究的疾病恰好有比较丰富的公开数据，那么挑圈连靠把分析流程走完，可以输出成文章里各种可视化的图表，图形胖一点还是瘦一点、配色是素一点还是骚一点，反映的是作者的偏好随你喜欢。但就是那些图有标准的样子，你学习生信就是为了领悟，怎么把他们一个个做出来，从挑这一步获得差异表达矩阵，最初的变化来源于数据特征的不同，后面全部都是流程性的动作了。表达差异可以做出热图、火山图、韦恩、功能聚类，可以做出KEGG和GSEA分析的图，还有PC主成分分析的图，层次聚类图等等。交互网络的数据表现可以是cytoscape软件的网络图、string数据库的蛋白互作图，以及依据各种分子类型分类所产生的交互作用网络图。最后临床意义上，上一part提到的分析手段都有相应的数据表现，我并没有把所有的图表形式都罗列出来，有些图也可以在不同的模块里出现，发表一篇生信的文章从来不需要把分析手段全部学完，咱们抓住最核心的部分就可以了，而最核心的就都在这里面了。我们的课程就是按照这一设计来教学的。哪怕只学必要的，要成为一个挑圈连靠全面的生信业余选手也不是一个轻而易举的事情。体系课汇集了超过64个常用的分析工具，其中表达差异8个，功能聚类15个，交互网络25个，临床意义16个，一站式全覆盖，常用的在线数据库和软件一网打尽。注意我说的是超过64个，有些不是那么重要的一带而过的工具都没计算在内，你把这些工具的使用都掌握了，就可以实现0代码发表生信研究SCI文章。如果你觉得全部学完太多，那么加粗的那几个是最基本要掌握的，或者你就去查文献，模仿别人的文章套路，按照套路里需要的分析模块，逐一找到体系课里相应的知识模块来学习，搞定一个模块出一套图，最终把图拼起来，形成文章。科研宏观逻辑的领悟是道的层面，大道至简，我用一节课就把生信知识体系的顶层架构讲明白了，在模块化的逻辑方法指引下，参照文献案例来分辨出哪些数据分析模块再组合，怎么通过变量变化来形成套路化的文章，这是术的层次。悟性好的同学总结术的运用也不太难，多读一些文献就可以了。生信学习最大的难点在于术的背后，需要逐一攻克具体分析的技能，把从数据下载到可视化的流程跑通，解决其中无数的细节问题，这就属于技的范畴了。记得突破最花时间，也最能让你体会到进步的成就感。积跬步以至千里，解螺旋生信体系课，是一门从技的角度来解决大家实操环节的应用型课程，但是大家不要忘记道和术的修炼啊，如果你自己提炼不出来套路化的术，我建议你一定要参加一下课程的配套训练营，让老师们带着你实现从文献数据到模块化分析的拆解路径。最后祝愿大家都能领悟科研优人一步。知乎专属福利；助大家一臂之力、我为大家准备了一份基础实验protocol,细胞侵袭、细胞凋亡、细胞黏着、细胞周期等，不仅有细胞培养相关实验，还有包括不同研究水平实验技术Protocol，不同实验方法全流程，WB实验流程、注意事项、数据处理及写作、IHC实验流程、操作技巧、注意事项、图像分析等相关实验的详细步骤，全都是经过前辈们无数次验证过的，希望对大家的实验有帮助。点击下方链接可扫码添加酸菜老师助手，知乎私信不回问题：中国临床医生科研成长平台；小助手会免费赠大家一门医学SCI从入门到精通学习营，添加即送！}

35、问：全基因组序列分析中，什么是gc含量答：在全基因组序列分析中，GC含量是指DNA序列中鸟嘌呤（Guanine）和胞嘧啶（Cytosine）两种碱基的总比例。GC含量通常以百分比的形式表示，计算公式为：GC含量（%）= (G + C) / (A + T + G + C) × 100其中，A表示腺嘌呤（Adenine），T表示胸腺嘧啶（Thymine），G表示鸟嘌呤，C表示胞嘧啶。GC含量在基因组研究中具有重要意义。它可以用来评估DNA序列的稳定性和复杂性。高GC含量的基因组通常意味着DNA序列较为稳定，而低GC含量的基因组则可能较为不稳定。此外，GC含量的差异也可以用来比较不同物种、不同基因或不同区域之间的遗传变异和进化关系。GC含量对于一些基因功能的预测也有一定的指示作用。例如，启动子区域通常具有相对较高的GC含量，而编码区域则具有较为均衡的GC含量分布。因此，通过分析GC含量可以帮助鉴定基因组中的不同功能区域。在实际应用中，GC含量的分析可以通过计算机程序对DNA序列进行统计和计算来实现。这对于基因组学研究、进化生物学、基因表达调控等领域都具有重要的意义。36、问：那为什么选择鸟嘌呤和胞嘧啶呢？答：鸟嘌呤（adenine）和胞嘧啶（cytosine）是两种核苷酸，它们在生物学中扮演着重要的角色。这两种核苷酸是构成DNA和RNA的四种碱基之一，另外两种是鸟嘌呤的衍生物鸟嘌呤（guanine）和胞嘧啶的衍生物胸腺嘧啶（thymine）。选择鸟嘌呤和胞嘧啶这两种碱基作为DNA和RNA的组成部分，主要是因为它们具有一些重要的特性和功能：碱基对结构：鸟嘌呤和胞嘧啶之间可以通过氢键形成稳定的碱基对结构。在DNA中，鸟嘌呤和胞嘧啶之间形成A-T碱基对（腺嘌呤-胸腺嘧啶），在RNA中形成A-U碱基对（腺嘌呤-尿嘧啶）。这种碱基对结构对于DNA和RNA的稳定性和双链结构的形成非常重要。遗传信息的编码：DNA是遗传信息的主要携带者，而RNA在基因表达中起着重要的角色。鸟嘌呤、胞嘧啶和它们的衍生物可以通过不同的排列顺序编码成不同的遗传信息，从而决定细胞中合成的蛋白质的氨基酸序列。生物化学反应：鸟嘌呤和胞嘧啶在细胞内参与多种生物化学反应。例如，它们在细胞的能量代谢中起着重要的作用，是腺苷酸（如ATP、GTP等）的组成部分。总之，选择鸟嘌呤和胞嘧啶作为DNA和RNA的碱基，是因为它们的结构稳定性、遗传编码功能和参与生物化学反应的重要性。这些特性使得它们成为生物体内核酸分子的基本组成单位。37、问：通过细菌的16s rna可以绘制系统发育树，这是运用什么原理答：通过细菌的16S rRNA（核糖体RNA）进行系统发育树的构建是基于一种称为分子系统发育学的方法。这种方法利用不同物种的基因或分子序列之间的差异来推断它们之间的进化关系。16S rRNA是细菌细胞中的一个核糖体RNA分子，它在不同的细菌中具有高度保守的区域（存在于多个物种中相似的DNA序列）和变异的区域（存在于不同物种中的差异DNA序列）。通过比较不同细菌的16S rRNA序列，可以确定它们之间的进化差异程度。构建系统发育树的过程主要包括以下几个步骤：样本收集和DNA提取：从不同的细菌样本中收集细菌细胞，并提取其总DNA。16S rRNA基因扩增：使用聚合酶链式反应（PCR）技术扩增16S rRNA基因的特定区域。这个区域包含了保守区域和变异区域，可以提供足够的序列信息用于分析。序列测定：对扩增得到的16S rRNA基因进行测序，得到相应的DNA序列。序列比对：将不同细菌的16S rRNA序列进行比对，找出其中的共同区域和差异区域。这一步骤可以帮助确定哪些位置在不同细菌之间是保守的，哪些位置是变异的。构建系统发育树：使用基于序列差异的计算方法，如最大似然法（maximum likelihood）或距离法（distance-based methods），根据序列的相似性或差异性计算不同细菌之间的进化距离或关系。根据这些计算结果，可以构建系统发育树，展示不同细菌物种之间的进化关系和亲缘关系。通过分析16S rRNA序列，系统发育学可以提供有关细菌物种之间的进化关系、亲缘关系和分类信息。这对于研究细菌的分类、进化以及它们在环境和疾病中的角色具有重要意义。38、问：如何看东一张细菌的系统发育树图答：要正确解读一张细菌的系统发育树图，可以按照以下步骤进行：确定树的结构：细菌系统发育树通常是一棵分支图，其中细菌物种以分支的形式排列在树的不同位置。树的分支表示物种之间的进化关系，较近的分支表示较近的亲缘关系。理解分支长度：分支的长度通常表示进化的时间或差异的程度。较长的分支表示较大的进化时间或差异，而较短的分支表示较小的进化时间或差异。确定根节点：系统发育树的根节点表示所有物种的共同祖先。根节点通常位于树的顶部或底部，具体取决于树的绘制方式。根节点之上的分支代表早期的进化事件，而根节点之下的分支代表后续的分化和演化。识别分类单元：在树的分支上，可能会看到一些标签或注释，代表不同的细菌物种或分类单元。这些标签可以是物种名称、编号或其他识别符。根据这些标签，您可以确定不同细菌物种在树上的位置。分支的分叉点：分支的分叉点称为节点，表示物种之间的分化事件。节点可以有不同的类型，如分化节点、共同祖先节点等。这些节点可以提供关于物种进化历史的信息。判断亲缘关系：通过观察分支的连接方式和长度，可以判断不同细菌物种之间的亲缘关系。较近的分支和较短的分支长度表示较近的亲缘关系，而较远的分支和较长的分支长度表示较远的亲缘关系。考虑数据支持：系统发育树的构建是基于分子序列的比对和计算方法，因此数据的可靠性和支持度也需要考虑。有些树图可能会显示分支的支持值或统计指标，表示数据支持该分支的置信程度。总之，解读细菌的系统发育树需要理解树的结构、分支长度、分类单元、节点和亲缘关系等要素，并考虑数据支持的可靠性。这些信息可以帮助您了解不同细菌物种之间的进化关系和亲缘关系，并推断它们在分类学和生物学上的相关性。39、问：系统发育树的图表下面有个图例，表示一段标准长度是多少数值，这个是什么意思答：在系统发育树的图例中，标准长度表示一段特定的长度对应的数值。这通常用于表示分支长度或进化距离的单位。系统发育树的分支长度可以被量化，以便比较不同分支之间的差异程度。标准长度的具体数值取决于系统发育树的构建方法和所使用的数据。在构建系统发育树时，通过比对分子序列或计算进化距离，可以得到不同分支之间的长度差异。标准长度提供了一种相对的度量，用于表示这些长度差异。例如，一个系统发育树的图例可能显示标准长度为0.1。这意味着当两个分支的长度差异为0.1时，它们被认为是具有一定的差异的。较大的数值表示较大的长度差异，而较小的数值表示较小的长度差异。标准长度的具体意义可能因研究领域、数据集和分析方法而有所不同。因此，在解读系统发育树时，应仔细阅读图例中的标准长度说明，并结合具体的研究背景和方法来理解其含义。40、问：什么是微生物宏基因组答：微生物宏基因组（Microbial metagenome）是指从环境样品中收集的所有微生物的基因组总和。在自然环境中，微生物种类非常多样，包括细菌、古菌、真菌、病毒等。而传统的微生物学研究主要依赖于分离培养，只能研究到能够在实验室中培养出来的一小部分微生物。与之相比，微生物宏基因组研究采用了先进的高通量测序技术，可以直接从环境样品中提取DNA或RNA，并对其中的基因组进行测序分析。通过对环境样品中的微生物群落进行测序，可以获取到大量的微生物基因组序列信息，包括不同微生物的基因组组成、功能基因等。微生物宏基因组研究的主要目的是了解微生物群落的结构、功能和多样性。通过对微生物宏基因组的研究，可以揭示微生物群落在各种环境中的组成情况、微生物之间的相互作用关系、微生物功能基因的分布和多样性等信息。这对于理解微生物在生态系统中的功能、环境污染的生物修复、人体微生物组的研究等都具有重要意义。总之，微生物宏基因组研究是一种通过测序和分析环境样品中微生物基因组的方法，可以揭示微生物群落的结构和功能，对于生态学、环境科学、医学等领域都有广泛的应用价值。41、问：这个是测群落里面每个微生物的全基因组吗答：对的，微生物宏基因组研究的一个重要目标是获得群落中每个微生物的全基因组信息。在微生物宏基因组测序中，通过对环境样品中的微生物DNA进行测序，可以获得包括细菌、古菌、真菌等微生物的基因组序列信息。这种方法能够帮助研究人员了解群落中不同微生物的遗传信息，包括基因组的组成、基因的功能和调控机制等。相比之下，传统的微生物学研究主要依赖于分离培养，只能获得一小部分可以在实验室中培养的微生物的基因组信息。而微生物宏基因组研究通过直接从环境样品中提取微生物DNA进行测序，能够获取到更全面的微生物基因组信息，包括难以或无法通过传统培养方法获得的微生物。通过对微生物宏基因组的研究，可以揭示微生物群落的多样性、结构和功能，并研究微生物之间的相互作用和生态功能。这对于理解微生物的生态学角色、生态系统功能和稳定性等具有重要意义。42、问：这个宏基因组的测序步骤和单个细菌的全基因组测序步骤有什么区别？答：微生物宏基因组测序和单个细菌的全基因组测序在一些步骤上存在一些区别。下面是它们的一般步骤比较：微生物宏基因组测序步骤：样品采集：从环境中采集微生物群落样品，例如土壤、水样、肠道样品等。DNA提取：从样品中提取总的微生物DNA。DNA文库构建：将提取的DNA样品进行文库构建，通常使用特定的文库构建方法，如插入文库或引物富集等。高通量测序：将构建好的DNA文库进行高通量测序，常用的方法包括 Illumina HiSeq、MiSeq 等。数据处理：对测序得到的原始数据进行质量控制、去除低质量序列和人类宿主序列等处理。序列拼接和组装：将测序得到的短序列进行拼接和组装，得到微生物宏基因组的序列。功能注释和分析：对宏基因组序列进行基因预测、注释和功能分析，包括预测基因、比对数据库、功能注释等。单个细菌全基因组测序步骤：细菌培养：针对目标细菌，进行培养以获得纯培养物。DNA提取：从细菌培养物中提取细菌的总DNA。DNA文库构建：将提取的DNA样品进行文库构建，通常使用特定的文库构建方法，如插入文库或引物富集等。高通量测序：将构建好的DNA文库进行高通量测序，常用的方法包括 Illumina HiSeq、MiSeq 等。数据处理：对测序得到的原始数据进行质量控制、去除低质量序列等处理。序列拼接和组装：将测序得到的短序列进行拼接和组装，得到目标细菌的全基因组序列。功能注释和分析：对全基因组序列进行基因预测、注释和功能分析，包括预测基因、比对数据库、功能注释等。总体上，微生物宏基因组测序更侧重于从环境样品中直接提取微生物DNA，而单个细菌全基因组测序则需要事先对目标微生物进行培养。此外，微生物宏基因组测序通常涉及大量的样品和高通量测序技术，而单个细菌全基因组测序通常针对单一的细菌培养物进行。43、问：基因测序的文库构建和序列拼接和组装是什么步骤？有什么用？如何操作？答：基因测序的文库构建和序列拼接和组装是基因组测序过程中的两个重要步骤。下面我将对它们进行简要说明：文库构建：文库构建是将待测序样品中的DNA或RNA转换为适合测序的文库（library）的过程。文库构建的目的是将待测序样品中的DNA或RNA片段连接到适当的测序适配器上。文库构建的步骤通常包括以下几个关键步骤：a. DNA或RNA提取：从待测序样品中提取DNA或RNA。b. DNA片段化或RNA逆转录：将DNA样品进行片段化，或将RNA逆转录为cDNA。c. 适配器连接：将DNA或cDNA片段连接到测序适配器上，适配器通常包含引物序列，用于测序时的引物结合。d. PCR扩增：进行PCR扩增，以增加文库的复制数。序列拼接和组装：序列拼接和组装是将测序得到的短序列片段拼接成完整的基因组序列的过程。这个过程通常分为两个步骤：序列拼接和基因组组装。a. 序列拼接：将测序得到的短序列片段（称为reads）根据重叠区域进行拼接，形成更长的连续序列。b. 基因组组装：根据序列拼接的结果，将拼接得到的连续序列（contigs）再次组装成更长的连续序列或完整的基因组序列。这些步骤的具体操作取决于所使用的测序平台和相关的文库构建和序列组装软件。不同的测序平台和软件可能有不同的协议和算法。一般来说，文库构建和序列拼接和组装需要使用特定的试剂盒和分析软件，按照相应的操作步骤进行处理。对于文库构建，主要涉及DNA或RNA的提取、片段化、适配器连接和PCR扩增等步骤。这些步骤通常需要遵循特定的实验室方法和试剂盒的使用说明。对于序列拼接和组装，可以使用各种基因组组装软件，如SPAdes、Velvet、SOAPdenovo等。这些软件通常需要输入序列数据（测序reads），并根据序列之间的重叠区域进行拼接，最终得到更长的连续序列。需要注意的是，不同的测序目的和研究对象可能需要不同的文库构建和序列组装方法。因此，在进行基因测序之前，最好参考相关的实验室方法和文献，或者咨询专业的测序服务提供商，以确保正确执行这些步骤并获得高质量的测序结果。44、问：适配器是一种机器，还是一段引物序列答：适配器（adapter）在基因测序中通常指的是一段引物序列，而不是一种机器。适配器是一种短的DNA序列片段，其作用是在测序过程中与目标DNA序列的末端结合，提供引物结合位点，使得测序过程能够进行。适配器通常包含用于测序反应的引物结合位点，以及用于与测序平台上的引物结合的序列。在文库构建过程中，适配器的连接是将待测序样品中的DNA或RNA片段连接到适当的测序适配器上的关键步骤之一。文库构建过程中，通过特定的化学方法和酶反应，将适配器与待测序样品中的DNA片段或cDNA片段连接起来，形成一个包含适配器序列的文库，以便在后续的测序过程中进行引物结合和扩增。适配器的设计和选择与所使用的测序平台和测序化学方法密切相关。不同的测序平台和方法可能需要特定类型和长度的适配器。因此，在进行基因测序前，需要根据所用的测序平台和实验室方法选择合适的适配器，并按照相应的操作步骤进行文库构建。45、问：什么是结合位点，就是一个碱基吗答：结合位点（binding site）是指在分子间相互结合的特定区域或序列。在基因测序中，结合位点通常指的是适配器（adapter）与待测序DNA或RNA序列的相互结合的特定碱基序列。适配器在测序过程中起到连接待测序片段和扩增引物的作用。适配器中包含了与测序平台上的引物结合的序列，这些引物在测序过程中将与适配器上的结合位点相互作用。结合位点通常是一段短的特定碱基序列，其长度可以根据具体的测序平台和实验设计而有所不同。在文库构建过程中，适配器的连接通常是通过特定的化学方法和酶反应来实现，其中适配器上的结合位点与待测序片段的末端相互结合，使得引物能够与待测序片段正确结合并进行进一步的扩增和测序。需要注意的是，结合位点不仅仅是一个单个的碱基，而是指适配器上的特定碱基序列，其具体长度和序列会根据实验设计和测序平台的要求而有所不同。46、问：基因注释是射门意思答：抱歉，可能有一些误解。基因注释（gene annotation）是指对基因组中的基因进行识别和功能注释的过程，而不是"射门"的意思。基因注释是基于基因组测序数据对基因进行识别、定位和功能注释的过程。它包括确定基因的位置、外显子和内含子的边界、转录起始位点和终止位点等信息，以及预测基因的功能，如编码蛋白质的能力、功能域的存在等。基因注释的结果可以提供有关基因功能、结构和调控的重要信息，有助于理解基因组的组成和功能。基因注释通常通过将基因组序列与已知的基因、蛋白质序列、功能域数据库等进行比对和分析来实现。这包括使用生物信息学工具和算法来识别编码蛋白质的基因、预测基因结构、注释非编码RNA以及预测基因功能等。基因注释在基因组学和生物学研究中起到关键作用，它可以帮助研究人员理解基因组的组成和功能，并为后续的基因功能研究、表达分析、遗传变异分析等提供基础。47、问：细菌的全基因组测序和细胞的测序有什么不用答：细菌的全基因组测序和细胞的测序是两个不同的概念，它们之间有以下几个主要区别：范围和目标：全基因组测序（Whole Genome Sequencing，WGS）是指对细菌的整个基因组进行测序，包括所有的基因、非编码区域以及可能存在的插入序列、重复序列等。全基因组测序的目标是获得细菌的完整基因组序列信息。细胞的测序通常指的是对一个或多个细胞的转录组（transcriptome）进行测序，即测定细胞中所有转录的RNA分子的序列。细胞测序的目标是分析细胞内的基因表达情况，包括已经转录的mRNA以及可能存在的非编码RNA。数据内容：全基因组测序提供了细菌的完整基因组序列信息，包括基因的编码区和非编码区，可以用于基因注释、比较基因组学研究等。细胞的测序提供了细胞中转录的RNA序列信息，可以用于基因表达分析、寻找新的转录本和剪接变异等。实验方法：全基因组测序通常使用高通量测序技术（如Illumina测序平台）进行，根据测序平台的不同，可以得到短读长（short reads）或长读长（long reads）的测序数据。细胞的测序通常使用RNA测序技术（如RNA-Seq），可以获得转录本的测序数据。细菌的全基因组测序和细胞的测序在研究目标、数据内容和实验方法上存在明显的差异。全基因组测序提供了对细菌基因组的整体认识，而细胞的测序则关注细胞内基因的表达情况。这两种测序方法在不同的研究领域和问题上具有各自的应用价值。48、问：我得到了一个细菌的全基因组测序结果，其中是一个表格文件，文件名为菌株1-anno-summary.xls，从这个文件名中可以得出什么信息答：从文件名 "菌株1-anno-summary.xls" 中，可以得出以下一些信息：菌株名称：文件名中的 "菌株1" 表示这个文件所涉及的细菌菌株的名称是 "菌株1"。菌株名称通常用于标识具体的细菌种类或株系。注释概要（Annotation Summary）：文件名中的 "anno-summary" 表示这个文件是关于注释的概要信息。在全基因组测序中，注释是指对基因组中的基因进行识别和功能注释的过程，因此该文件可能包含与基因注释相关的信息。文件格式：文件名中的 ".xls" 表示该文件是以 Microsoft Excel 格式保存的电子表格文件。这种文件格式通常用于存储和处理结构化的数据。需要注意的是，文件名仅提供了一些基本的信息，无法详细了解文件的内容和结构。要理解文件中的具体信息，需要打开该文件并查看其中的数据和列标题等。49、问：如何理解这句话：注释是指对基因组中的基因进行识别和功能注释的过程答：这句话的意思是，注释是对基因组中的基因进行两个主要方面的处理：识别和功能注释。基因的识别：基因组是指一个生物体中的所有基因的集合。在基因组中，基因是决定生物体遗传特征和功能的特定DNA序列。基因的识别是指从基因组序列中准确地确定基因的位置和边界。这个过程涉及到使用计算方法和算法来识别基因的启动位点、终止位点以及编码区域等特征，以确定基因的存在和位置。基因的功能注释：基因的功能注释是指对已识别的基因进行进一步的分析，以研究和理解基因的功能和作用。这个过程包括根据已有的知识和数据库信息，对基因进行功能预测、分类和注释。功能注释的方法包括比对到已知的蛋白质数据库、功能域预测、基因本体（Gene Ontology）注释等，以确定基因可能的生物学功能和参与的代谢途径等信息。通过基因的识别和功能注释，研究人员可以更好地了解基因组中的基因，揭示它们的功能和相互关系，从而推动对生物体的理解和研究。这对于研究基因在生物体发育、生理过程和疾病中的作用具有重要意义。50、问：这个表格文件的表头包含如下内容，分别解释它代表什么意思：Gene ID Strand Start End Gene Length(bp) Location NR Description Swiss-Prot Description COG ID COG Description COG Type Pfam_id Pfam Domain Domain Description Gene Name KO ID KO Description Pathway Enzyme Enzyme Description GO ID GO Description答：以下是表格文件的表头内容及其解释：Gene ID：基因标识符，用于唯一标识每个基因。Strand：基因所在的链的方向，可以是正链（+）或负链（-）。Start：基因在基因组上的起始位置。End：基因在基因组上的终止位置。Gene Length(bp)：基因的长度，以碱基对（bp）为单位。Location：基因在基因组的位置信息，可能包括染色体号、染色体区段等。NR Description：NR数据库中对该基因的描述信息，NR数据库是一个非冗余（non-redundant）的蛋白质序列数据库。Swiss-Prot Description：Swiss-Prot数据库中对该基因的描述信息，Swiss-Prot是一个高质量的蛋白质序列数据库。COG ID：COG（Clusters of Orthologous Groups）编号，用于标识基因所属的同源群（orthologous group）。COG Description：COG编号对应的功能描述，说明基因所属的同源群的功能。COG Type：COG分类类型，表示基因所属的COG分类。Pfam_id：Pfam数据库中的家族标识符，Pfam是一个用于蛋白质功能和结构域注释的数据库。Pfam Domain：Pfam数据库中的域标识符，表示基因可能包含的结构域。Domain Description：域标识符对应的描述信息，解释基因可能包含的结构域的功能或结构特征。Gene Name：基因名称，用于标识基因的常用名称。KO ID：KEGG Orthology（KO）编号，用于标识基因在KEGG数据库中的功能注释。KO Description：KO编号对应的功能描述，说明基因在KEGG数据库中的功能注释。Pathway：基因所参与的代谢途径或生物学通路。Enzyme：酶的标识符，表示基因可能编码的酶。Enzyme Description：酶标识符对应的描述信息，解释基因可能编码的酶的功能。GO ID：Gene Ontology（GO）编号，用于描述基因功能、细胞组分和生物过程。GO Description：GO编号对应的功能描述，说明基因在Gene Ontology中的功能注释。这些表头提供了关于基因的各种信息，包括基因标识、基因的位置和长度、基因的功能注释、参与的通路和酶等。通过这些信息，可以更好地理解基因的特征和功能。51、问：这里面有好多数据库，这些数据库之间有什么区别答：这些数据库之间有一些区别，主要涉及以下几个方面：数据内容：不同数据库主要关注的数据类型和内容不同。例如，NR数据库主要包含非冗余的蛋白质序列信息；Swiss-Prot数据库提供高质量的已知蛋白质序列和功能注释信息；COG数据库聚集了同源基因的信息；Pfam数据库注重蛋白质结构域的注释；KEGG数据库提供代谢途径和功能注释等。这些数据库的数据内容各不相同，以满足不同的研究和应用需求。数据来源和更新：这些数据库的数据来源和更新频率也可能有所不同。有些数据库是由人工收集和整理的，例如Swiss-Prot数据库；而有些数据库可能通过自动化的算法和方法进行注释和更新。数据库的更新频率也可能不同，一些数据库会经常更新以反映最新的研究进展和数据。数据质量：数据库的数据质量也是一个重要区别。一些数据库，如Swiss-Prot，经过严格的手工校对和验证，提供高质量的数据。而其他数据库可能包含更广泛的数据，但质量和准确性可能有所不同。数据访问和查询：不同数据库提供不同的访问和查询方式。一些数据库提供网页接口，使用户可以通过网页界面进行搜索和浏览；其他数据库可能提供下载数据的方式，以便用户进行本地分析和处理。数据用途和应用领域：这些数据库在不同的研究领域和应用中具有不同的用途。例如，NR数据库和Swiss-Prot数据库广泛应用于基因和蛋白质注释和比对；COG数据库用于研究基因功能和进化；KEGG数据库用于代谢途径和信号传导的分析等。总之，这些数据库之间的区别主要包括数据内容、数据来源和更新、数据质量、访问和查询方式以及应用领域等方面。了解这些区别可以帮助研究人员选择适合自己研究目的的数据库，并正确解释和应用数据库中的数据。52、问：那我看某些行中，一个行表示某段基因，但是后面不同数据库的description都不同，这是为什么答：当在不同数据库中查看同一个基因的描述时，可能会发现它们提供的描述信息存在差异。这种差异可以有以下几个原因：数据库来源不同：不同数据库的数据来源和注释策略可能不同。一些数据库可能侧重人工校对和专家注释，而其他数据库可能更倾向于自动化注释方法。这些不同的策略和来源可能导致在描述基因功能和特征时存在差异。数据更新和版本差异：数据库的更新频率和版本差异也可能导致描述的差异。如果数据库的数据更新了，新的信息可能会反映在描述中。此外，不同数据库的版本可能会包含不同的注释信息，因此描述可能会有所差异。注释的层次和注释的内容：不同数据库可能注重不同的注释层次和注释内容。例如，有些数据库可能更关注基因的结构域和功能注释，而其他数据库可能更关注基因的代谢通路和生物学功能。这些注释的差异会在描述中体现出来。数据质量和准确性：不同数据库的数据质量和准确性可能存在差异。一些数据库通过严格的校对和验证过程确保数据的准确性，而其他数据库可能对数据进行更广泛的收集，但质量可能有所不同。这可能导致不同数据库提供的描述信息有所差异。因此，当查看不同数据库中同一基因的描述时，应该意识到这些差异的存在，并结合具体的数据库特点和数据质量评估，综合考虑不同数据库提供的描述信息。在解读和应用描述时，最好根据特定研究需求和数据可靠性进行综合分析和判断。53、问：我前面已经给你表头了，下面我给你一行的某段基因，你对应前面的表头解释这段基因：gene0013 + 10707 11570 864 Chromosome YicC family protein UPF0701 protein YloC OS=Bacillus subtilis (strain 168) COG1561 Uncharacterized stationary-phase protein YicC, UPF0701 family S PF03755.16;PF08340.14 YicC_N;DUF1732 YicC-like family, N-terminal region;Domain of unknown function (DUF1732) - - - - - - - -答：根据给出的一行某段基因的信息和前面的表头解释如下：Gene ID: gene0013Strand: + (正链)Start: 10707End: 11570Gene Length(bp): 864Location: Chromosome (染色体)NR Description: YicC family protein (YicC家族蛋白质)Swiss-Prot Description: UPF0701 protein YloC OS=Bacillus subtilis (strain 168) (UPF0701蛋白质YloC，来自枯草杆菌（株系168）)COG ID: COG1561COG Description: Uncharacterized stationary-phase protein YicC, UPF0701 family (未知的稳定期蛋白质YicC，UPF0701家族)COG Type: SPfam_id: PF03755.16;PF08340.14Pfam Domain: YicC_N;DUF1732 (YicC_N；DUF1732)Domain Description: YicC-like family, N-terminal region; Domain of unknown function (DUF1732) (YicC-like家族，N-末端区域；未知功能域(DUF1732))Gene Name: -KO ID: -KO Description: -Pathway: -Enzyme: -Enzyme Description: -GO ID: -GO Description: -根据以上解释，该行表示一个基因，其基因标识符为gene0013，位于正链上的位置从10707到11570，基因长度为864碱基对。该基因位于染色体上，属于YicC家族蛋白质，在Swiss-Prot数据库中被注释为UPF0701蛋白质YloC，属于枯草杆菌（株系168）。该基因在COG数据库中的分类为COG1561，对应的功能是未知的稳定期蛋白质YicC，属于UPF0701家族。在Pfam数据库中，该基因包含两个结构域，分别是YicC_N和DUF1732。YicC_N代表YicC-like家族的N-末端区域，DUF1732代表一个未知功能的域。其他表头中的字段没有提供具体的信息，可能是因为该基因在这些方面没有相关注释或信息。54、问：在Swiss-Prot数据库中被注释为UPF0701蛋白质YloC，属于枯草杆菌（株系168）。可是我的这个细菌不属于这个菌种啊答：非常抱歉，我之前的回答有误。根据您提供的信息，Swiss-Prot数据库中对该基因的注释为"UPF0701 protein YloC OS=Bacillus subtilis (strain 168)"，指明了该蛋白质属于枯草杆菌（株系168）。然而，您指出该细菌不属于枯草杆菌（株系168），这可能是数据库注释错误或者您的数据来源有误。请注意，数据库中的注释信息可能会受到多种因素的影响，包括数据来源、注释策略和更新等。有时候，数据库中的注释信息可能存在错误或过时的情况。为了确保准确性，建议您确认该基因所属细菌的正确分类和相关注释信息，可以参考其他可靠的数据源或文献引用。对于特定基因的注释和分类信息，最好根据可靠的研究和领域专家的建议来确定。如果您对该基因的分类和注释有进一步的疑问，建议咨询相关领域的专家或参考最新的研究文献。这几个数据库description，我应该参考哪个答：当涉及到选择参考哪个数据库的描述时，没有一个固定的答案，而是取决于你的具体需求和研究目的。不同数据库提供不同的注释和描述信息，每个数据库都有其独特的特点和优势。以下是一些建议，可以帮助你做出选择：Swiss-Prot：Swiss-Prot数据库是一个高质量的蛋白质序列和功能注释数据库，注重手工校对和专家注释。如果你对基因的功能和特征注释比较关注，Swiss-Prot通常是一个很好的选择。NR：NR数据库是一个非冗余的蛋白质序列数据库，包含广泛的物种和基因序列。如果你对基因的序列比对、物种分布等方面感兴趣，NR数据库可能提供更全面的信息。COG：COG数据库聚集了同源基因的信息，并提供了功能分类和注释。如果你对基因的功能分类和进化研究感兴趣，COG数据库可能是一个有用的参考。Pfam：Pfam数据库注重蛋白质结构域的注释，提供了丰富的结构域信息。如果你对基因的结构域注释和功能预测感兴趣，Pfam数据库可能提供有用的描述信息。除了以上提到的数据库，还有其他许多数据库可以提供基因的描述和注释信息，如KEGG、GO等。最佳选择取决于你的具体研究领域、问题和需求。在做出选择时，可以综合考虑多个数据库的注释信息，通过比较和交叉验证来获得更全面和可靠的描述。另外，还可以参考相关的研究文献和领域专家的建议，以获取更准确和权威的信息。55、问：如何利用这些数据库的description答：利用数据库的描述信息可以帮助你理解基因的功能、特征和相关注释。下面是一些利用数据库描述信息的常见方法：功能注释：数据库的描述信息通常提供关于基因功能的注释。你可以从描述中了解基因可能的功能、参与的生物过程、相关的途径和调控信息等。这对于研究基因的生物学功能和机制非常有帮助。特征预测：描述信息可能包含有关基因的结构域、蛋白质家族、保守区域等特征的预测。这些信息可以帮助你了解基因的结构和功能模块，从而推测其可能的生物学功能。比对和相似性分析：描述信息中可能包含关于基因序列的相似性、同源性和比对信息。你可以利用这些信息进行序列比对、同源基因分析和进化研究，以揭示基因的演化关系和亲缘关系。数据库交叉验证：不同数据库提供的描述信息可能有所不同。你可以利用多个数据库的描述信息进行交叉验证，以获得更全面和可靠的注释结果。比较和整合来自不同数据库的信息，可以更好地理解基因的功能和特征。数据挖掘和分析：描述信息可以用于数据挖掘和分析。你可以根据描述信息进行基因集的聚类、功能富集分析、网络分析等，以便更深入地研究基因的功能和参与的生物学过程。总之，利用数据库的描述信息可以提供基因功能和特征的线索，帮助你理解和研究基因的生物学意义。同时，要注意数据库的描述信息可能会有限或存在误差，所以最好结合其他实验数据、文献引用和领域专家的意见进行综合分析和解释。56、问：基因的结构域是什么意思答：基因的结构域是指在蛋白质序列中具有特定结构和功能的连续区域。蛋白质通常由一个或多个结构域组成，每个结构域具有特定的结构、序列模式和功能。结构域是蛋白质的功能和结构的基本模块，它们在进化过程中通常以独立的方式进行重组和组合。不同的结构域可以在不同的蛋白质中重复出现，甚至在不同的物种中也可能存在相似的结构域。结构域的存在使得蛋白质能够具备多样的功能。不同的结构域可以提供蛋白质的结构稳定性、与其他分子的相互作用、催化反应等功能。通过分析蛋白质序列，可以预测和识别其中的结构域，从而推测蛋白质的功能和参与的生物过程。常见的结构域数据库包括Pfam、SMART、CDD等，它们收集和注释了大量已知结构域的信息。利用这些数据库的注释信息，可以对蛋白质进行结构域分析、功能预测和进化研究，帮助揭示蛋白质的结构和功能之间的关系。}