NCBI查找目标染色体是否有目标产物

最新推荐文章于 2021-12-09 21:50:07 发布
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#blast

有时候设计引物跑不同样本，不确定是否有产物使用
→primer-blast
填入引物在这里插入图片描述
设置选custom，填入目标染色体id
在这里插入图片描述
do it
在这里插入图片描述

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生信技能48 - 如何获取基因的SNP及RefSeq参考序列命名规则
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optionsbuilder.isconfigured 一直为false_做「容量预估」可没有true和false
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ncbi查找目的基因序列_NCBI gene: 基因相关信息查询
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NCBI：美国国立生物技术信息中心大型数据库
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### NCBI基因组数据库中缺少染色体信息的原因及解决方案 NCBI基因组数据库提供了大量的基因组数据，其中包括许多已知物种的序列信息[^1]。然而，在某些情况下，部分基因组记录可能缺乏详细的染色体信息。这通常是由以下几个原因造成的： #### 1. **基因组组装质量不足** 许多提交至NCBI的基因组可能是由短读长测序技术（如Illumina）生成的，这类技术虽然成本较低且通量较高，但在复杂区域的覆盖度和连续性上可能存在局限性。由于片段较短，难以跨越重复序列或其他复杂的基因组结构，导致无法准确拼接成完整的染色体序列[^3]。 #### 2. **样本来源或实验设计限制** 部分基因组项目的目标并非全面解析染色体级别的信息，而是专注于特定功能区段的研究。例如，一些环境微生物或未培养微生物的基因组仅通过宏基因组学手段获取，这些数据往往以contigs形式呈现，而非完整的染色体结构[^4]。 #### 3. **数据分析流程简化** 自动化管道在处理大规模基因组数据时可能会忽略某些细节。例如，ModelSEED等工具为了提高效率，会牺牲一定的精度，从而可能导致染色体水平的信息丢失。 --- 针对上述问题，以下是几种潜在的解决策略： #### 1. **改进测序技术和组装算法** 使用长读长测序平台（如PacBio HiFi或Oxford Nanopore Technologies），可以显著提升基因组组装的质量，尤其是在高度重复或GC偏倚区域的表现更佳。结合Hi-C技术，则可进一步实现染色体级别的组装。 #### 2. **补充功能性注释** 即使当前版本的基因组缺乏染色体信息，也可以借助其他类型的omics数据进行补偿。例如，蛋白质-蛋白质相互作用网络、转录组数据以及表观遗传修饰标记可以帮助推测基因的功能关联及其物理位置[^2]。 #### 3. **更新参考数据库** 定期关注并使用最新版的参考数据库（如BiGG Models），它们经过持续优化和完善，能提供更加精确的代谢路径描述和其他重要特征。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_ncbi_genome_info(accession_id): url = f"https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/?term={accession_id}" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') info = soup.find('div', {'class': 'rprt'}) if info: title = info.h1.text.strip() summary = info.p.text.strip() if info.p else "No detailed information available." return {"title": title, "summary": summary} return None # Example usage genome_data = fetch_ncbi_genome_info("GCA_000001405.27") # Human reference genome GRCh38 if genome_data: print(f"Title: {genome_data['title']}\nSummary: {genome_data['summary']}") else: print("Genome not found.") ``` 以上脚本展示了如何从NCBI网站抓取指定基因组的相关元数据，便于研究人员快速定位感兴趣的条目。 ---
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