多算法协同的西瓜MADs-box基因家族全基因组分析

摘要

随着生物数据的增长，利用计算机处理，分析和存储浩如烟海的生物数据已经成为一种趋势，从原始的序列分析逐渐发展到包含基因组学，基因表达研究学、和结构生物学的科学。MADS-box基因是真核生物中一类重要的转录调控因子，参与植物花器官的发育和开花时间的调节，在植物的生长发育中扮演重要角色。目前，拟南芥，水稻，毛果杨等植物关于MADS-box基因的研究已经发表，而西瓜中只有部分克隆的MADS-box基因的研究，在全基因组层次的研究至今没有。并且西瓜的种植面积和产量居高，是世界最受欢迎的新鲜水果之一，具有重要的经济价值。因此，展开西瓜MADS-box基因的研究是非常有意义的。
　　植物中MADS-box基因的预测，验证，分类和进化关系研究需要多种算法参与，本课题通过多算法协同（马尔可夫模型，多序列渐进比对算法，邻近法，泊松模型）研究MADS-box基因，包括:基因的预测，验证，分类;探索不同类别MADS-box基因在结构，位置和表达模式上的差异。本文的主要内容如下:
　　(1)以西瓜基因组数据为材料，通过多算法协同鉴定出39个非冗余MADS-box基因，通过系统进化分析将其分为Ⅰ类（11个）和Ⅱ类（28个）。同时，根据分类信息研究不同类别的MADS-box基因在结构，保守基序，染色体定位的异同，以及在不同组织的表达情况，Ka/Ks计算和分化时间估计上的探索。结果显示Ⅰ类和Ⅱ类MADS-box基因均包含一个保守功能基序但在基因数目，结构和染色体分布上也均有差异。Ⅰ类基因数目较少，结构相对简单，零星分布在几条染色体;Ⅱ类基因数目较多，结构相对复杂，几乎遍布整个染色体组。
　　(2)参考西瓜全基因组MADS-box基因分析思路，基于多算法协同设计一套MADS-box基因家族分析流程，适用于其他植物在全基因组层次MADS-box基因家族分析。包括分析流程的设计原则和架构;流程的需求（参考物种的选择，数据的收集，分析软件和算法的确定）以及分析流程输入输出的详细界面介绍等。
　　本研究旨在通过多算法协同研究西瓜基因组MADS-box基因，确定MADS-box基因家族的数目、分类和进化关系;位置信息、基因结构和保守基序等。参考西瓜MADS-box基因家族的分析思路，设计一套适合其他植物在全基因组层次MADS-box基因家族分析的流程，为研究植物MADS-box基因提供了一个行之有效的方法，有利于探索不同物种MADS-box基因的异同和进化关系的研究。

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摘要

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附表清单

第一章 绪论

2 国内外研究现状

2．1 生物信息学

2．2 马尔可夫模型

2．3 多序列渐进比对算法

2．5 植物MADS-box基因家族的结构与功能

3 文章结构

第二章 多算法协同的西瓜MADS-box基因家族全基因组分析

1 前言

2 材料与方法

2．1 数据来源

2．2 西瓜MADS-box基因家族全基因组鉴定

2．3 蛋白生物信息学分析

2．4 进化树分析

2．5 基因在染色体定位信息

2．6 基因结构和保守基序分析

2．7 ka／ks值计算

2．8 基因的表达分析

3 结果与分析

3．1 西瓜MADS-box基因鉴定和基因蛋白生物信息学分析

3．2 进化树分析

3．3 基因在染色体定位信息

3．4 基因结构与保守基序分析

3．5 ka／ks值计算和分化时间估计

3．6 MADS-box基因在瓜皮和果肉中的表达分析

5 结论

第三章 多算法协同的MADS-box基因家族分析流程的设计与实现

1 分析流程设计的原则和架构

2 流程需求

2．1 参考物种的选择

2．2 数据收集

2．3 分析软件及算法的确定

3 分析流程的输入与输出

3．1 MADS-box基因鉴定

3．2 进化树的构建

3．3 蛋白生物信息学分析

3．4 基因在染色体定位信息

3．5 基因结构与保守基序分析

3．6 基因表达模式分析

4 结果与分析

第四章 结论

参考文献

个人简介

攻读硕士学位期间发表的学术论文和科研项目