发布时间 : 星期三 文章生物信息学名词解释更新完毕开始阅读9f12d101fe4733687e21aa5e
高通量测序时，在芯片上的每个反应，会读出一条序列，是比较短的，叫read，它们是原始数据； 有很多reads通过片段重叠，能够组装成一个更大的片段，称为contig； 多个contigs通过片段重叠，组成一个更长的scaffold； 一个contig被组成出来之后，鉴定发现它是编码蛋白质的基因，就叫singleton； 多个contigs组装成scaffold之后，鉴定发现它编码蛋白质的基因，叫unigene。
一个UniGene不一定代表一个contig，一个UniGene可有多个contig。
UniGene (Unique Gene Sequence Collection)
UniGene是以自动化的方式，对于每一个新进入到GeneBank的序列，进行序列相似性分析，如果可以找到可能是来自于同一个基因的基因组（cluster）,则将次序列归入到这一个基因组，如果找不到，则成立一个新的基因组。据估计，人类的基因约有八万到十万个左右，而在UniGenes中的所有人类序列中，经过上述方式加以分组之后，在1998您6月，已得到的超过四万三千个独特的基因组（unique gene clusters），其中大约六千余个具有已知的基因。
什么是soft-clipped reads
当基因组发生某一段的缺失，或转录组的剪接，在测序过程中，横跨缺失位点及剪接位点的reads回帖到基因组时，一条reads被切成两段，匹配到不同的区域，这样的reads叫做soft-clipped reads，这些reads对于鉴定染色体结构变异及外源序列整合具有重要作用。
什么是multi-hits reads
由于大部分测序得到的reads较短，一个reads能够匹配到基因组多个位置，无法区分其真实来源的位置。一些工具根据统计模型，如将这类reads分配给reads较多的区域。
什么是Scaffold
基因组de novo测序，通过reads拼接获得Contigs后，往往还需要构建454 Paired-end库或Illumina Mate-pair库，以获得一定大小片段（如3Kb、6Kb、10Kb、20Kb）两端的序列。基于这些序列，可以确定一些Contig之间的顺序关系，这些先后顺序已知的Contigs组成Scaffold。
什么是Contig N50
Reads拼接后会获得一些不同长度的Contigs。将所有的Contig长度相加，能获得一个Contig总长度。然后将所有的Contigs按照从长到短进行排序，如获得Contig 1，Contig 2，Contig 3...………Contig 25。将Contig按照这个顺序依次相加，当相加的长度达到Contig总长度的一半时，最后一个加上的Contig长度即为Contig N50。举例：Contig 1+Contig 2+ Contig 3+Contig 4=Contig总长度*1/2时，Contig 4的长度即为Contig N50。Contig N50可以作为基因组拼接的结果好坏的一个判断标准。
什么是Scaffold N50
Scaffold N50与Contig N50的定义类似。Contigs拼接组装获得一些不同长度的Scaffolds。将所有的Scaffold长度相加，能获得一个Scaffold总长度。然后将所有的Scaffolds按照从长到短进行排序，如获得Scaffold 1，Scaffold 2，Scaffold
3...………Scaffold 25。将Scaffold按照这个顺序依次相加，当相加的长度达到Scaffold总长度的一半时，最后一个加上的Scaffold长度即为Scaffold N50。举例：Scaffold 1+Scaffold 2+ Scaffold 3 +Scaffold 4 +Scaffold 5=Scaffold总长度*1/2时，Scaffold 5的长度即为Scaffold N50。Scaffold N50可以作为基因组拼接的结果好坏的一个判断标准。
什么是测序深度和覆盖度
测序深度（Sequencing Depth）：测序得到的碱基总量（bp）与基因组大小（Genome）的比值，它是评价测序量的指标之一。测序深度与基因组覆盖度之间是一个正相关的关系，测序带来的错误率或假阳性结果会随着测序深度的提升而下降。重测序的个体，如果采用的是双末端或Mate-Pair方案，当测序深度在10~15X以上时，基因组覆盖度和测序错误率控制均得以保证。
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。覆盖度是指测序获得的序列占整个基因组的比例。由于基因组中的高GC、重复序列等复杂结构的存在，测序最终拼接组装获得的序列往往无法覆盖有所的区域，这部分没有获得的区域就称为Gap。例如一个细菌基因组测序，覆盖度是98%，那么还有2%的序列区域是没有通过测序获得的。
denovo字面意思是全新，专业一点就是从头测序。详细点就是对未知基因组序列进行测序，利用生物信息学分析手段，对序列进行拼接、组装，从而获得其基因组的图谱。测序的覆盖度（coverage）和测序的深度（depth）。对于coverage，由于大片段拼接的gap（空白或者缺口）、测序读长有限、重复序列等问题的存在，测序分析后组装得到的基因组序列通常无法完全覆盖所有区域，覆盖度就是最终得到的结果占整个基因组的比例。例如一个人的基因组测序，覆盖度为98.5%，那么说明该基因组还有1.5%的区域通过我们的组装和分析无法得到；对于depth，就是被测基因组上单个碱基被测序的平均次数，比如某样本的测序深度为30X，那么就是说该样本的基因组上每一个单碱
基平均被测序（或者说读取）了30次，注意，是平均。当然了，depth也有最大和最小值，这个都可以由信息分析得到。其实也就是为了提高准确率什么的，一般15X就差不多了。
什么是DeBruijn图
Kautz和DeBruijn图由于其在大型计算机互联网上的应用而被人们广泛的研究,互联网的一个重要的参数是它的等周数.Deplormc和TiⅡich运用特征值技术发现了Kautz和De-Bruijn图等周数的一个上界.Buherman给出了一个构造性的方法改进了DeBruijn图等周数的上).我们运用该构造方法得到了Kautz图的一个新的上界.
什么是RPKM、FPKM
RPKM,Reads Per Kilobase of exon model per Million mapped reads, is defined in thisway [Mortazavi etal., 2008]:
每1百万个map上的reads中map到外显子的每1K个碱基上的reads个数。是将map到基因的read数除以map到genome的所有read数(以million为单位)与RNA的长度(以KB为单位)。
RNA-seq是透过次世代定序的技术来侦测基因表现量的方法，在衡量基因表现量时，若是单纯以map到的read数来计算基因的表现量，在统计上是一件相当不合理事，因为在随机抽样的情况下，序列较长的基因被抽到的机率本来就会比序列短的基因较高，如此一来，序列长的基因永远会被认为表现量较高，而错估基因真正的表现量，所以Ali Mortazavi等人在2008年提出以RPKM在估计基因的表现量
举例：比如对应到该基因的read有1000个，总reads个数有100万，而该基因的外显子总长为5kb，那么它的RPKM为：10^9*1000(reads个数)/10^6(总reads个
数)*5000(外显子长度)=200或者：1000(reads个数)/1(百万)*5(K)=200这个值反映基因的表达水平。
FPKM(fragments per kilobase of exon per million fragments mapped).每1百万个map上j的reads中map到外显子的每1K个碱基上的reads个数。 FPKM与RPKM计算方法基本一致。不同点就是FPKM计算的是fragments，而RPKM计算的是reads。Fragment比read的含义更广，因此FPKM包含的意义也更广，可以是pair-end的一个fragment，也可以是一个read。
什么是转录本重构
用测序的数据组装成转录本。有两种组装方式：1，de-novo构建； 2，有参考基因组重构。其中de-novo组装是指在不依赖参考基因组的情况下，将有overlap的reads连接成一个更长的序列，经过不断的延伸，拼成一个个的contig及scaffold。常用工具包括velvet，trans-ABYSS，Trinity等。有参考基因组重构，是指先将read贴回到基因组上，然后在基因组通过reads覆盖度，junction位点的信息等得到转录本，常用工具包括scripture、cufflinks。
什么是genefusion
将基因组位置不同的两个基因中的一部分或全部整合到一起，形成新的基因，称作融合基因，或嵌合体基因。该基因有可能翻译出融合或嵌合体蛋白。
什么是表达谱
基因表达谱(geneexpression profile)：指通过构建处于某一特定状态下的细胞或组织的非偏性cDNA文库,大规模cDNA测序,收集cDNA序列片段、定性、定量分析其mRNA群体组成,从而描绘该特定细胞或组织在特定状态下的基因表达种类和丰度信息,这样编制成的数据表就称为基因表达谱
什么是功能基因组学
功能基因组学（Functuionalgenomics）又往往被称为后基因组学（Postgenomics），它利用结构基因组所提供的信息和产物，发展和应用新的实验手段，通过在基因组或系统水平上全面分析基因的功能，使得生物学研究从对单一基因或蛋白质得研究转向多个基因或蛋白质同时进行系统的研究。这是在基因组静态的碱基序列弄清楚之后转入对基因组动态的生物学功能学研究。研究内容包括基因功能发现、基因表达分析及突变检测。基因的功能包括：生物学功能，如作为蛋白质激酶对特异蛋白质进行磷酸化修饰；细胞学功能，如参与细胞间和细胞内信号传递途径；发育上功能，如参与形态建成等。采用的手段包括经典的减法杂交，差示筛选，cDNA代表差异分析以及mRNA差异显示等，但这些技术不能对基因进行全面系统的分析，新的技术应运而生，包括基因表达的系统分析（serial analysis of gene