基因表达的过程:转录、翻译以及相关数据分析

基因表达是基因转录和翻译的过程。基因(遗传因子)产生多肽链或功能RNA所有核苷酸序列。基因支持着生命的基本构造和性能。储存所有关于生命过程的信息,如种族、血型、妊娠、生长、凋亡等。

基因突变包括哪三类

基因表达的过程

基因表达调节的指挥系统有很多种,不同的生物使用不同的信号来指挥基因调节。原核生物和真核生物之间存在着相当大差异。在原核生物中,营养和环境因素对基因表达起着非常重要的作用;激素水平和发育阶段是基因表达调节的主要手段,营养和环境因素的影响是次要因素。

1、转录:以一条dna链为膜板合成一条mRNA,此过程在细胞核内完成后,mRNA通过核孔进入细胞质。

2、翻译:以这条mRNA为膜板,tRNA携带氨基酸与之进行碱基互补配对,然后经脱水缩合,形成一条肽链,该过程在核糖体上进行,肽链再经过旋转缠绕后形成蛋白质。

基因表达是指基因指导下的蛋白质合成过程。生物体生命活动中并不是所有的基因都同时表达,代谢过程中所需要的各种酶和蛋白质的基因以及构成细胞化学成分的各种编码基因,正常情况下是经常表达的,而与生物发育过程有关的基因则要在特定的反应式表达。

基因表达的过程:转录、翻译以及相关数据分析

基因表达数据分析

通常用于基因表达谱分析的方法是聚类,其目的是将基因分组。从数学的角度来看,通过聚类获得的基因组通常在数学特征上相似,但不同于其他组的成员。

从生物学的角度,聚类分析方法所隐含的生物学意义或基本假设是,组内基因的表达谱相似,它们可能有相似的功能。然而,具有相同功能的代码基因(例如对其他蛋白质具有磷酸化作用)的产品不一定共享类似的转录模式。相反,有不同功能的基因可能因为巧合或随机扰动而有相似的表达谱。

虽然有很多意想不到的情况,但在相关的一组条件下,大量与功能相关的基因确实有非常相似的表达谱,特别是由共同转录因子调节的基因,或产品形成相同的蛋白质复合体,或参与相同的调节路径。因此,在具体应用中,未知基因的功能可以根据相似表达谱的基因进行聚类。

聚类分析是一种常用于模式识别和数据挖掘的方法。它是一种基于数据的有效知识发现方法,特别适用于不知道模式分类数的情况。聚类分析是一种不需要任何先验领域知识的无监督学习方法。它根据数学特征提取分类标准并对数据进行分类。

这些数学特征的例子包括统计平均值、相关系数、本征值和协方差矩阵的本征向量。聚类分析在基因表达数据分析中应用得很多,主要有层次聚类、K均值、自组织特征映射网络等。本节将介绍基因表达数据分析中常用的聚类方法和相关内容。

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