第二章

遗传图谱   物理图谱

分子标记 原理特点、优点       例子（不管）

基因芯片

蛋白质组学

代谢组学概念

1、遗传图谱：采用遗传学连锁分析的方法，把遗传标记按其遗传距离线状排列，标定在染色体上而构建成。

2.DNA分子标记

1)特点：①来自DNA序列水平上的变异，标记数目大

        ②遗传物质水平上的变异，不受生育期、环境等的影响

        ③共显性或显性遗传

2） 种类：

①限制性片段长度多态性（RFLP)：DNA经限制性核酸内切酶酶切后产生片段长度差异，多态性来自酶切位点或位点间DNA片段的突变，以Southern杂交为基础（探针/内切酶组合）；共显性遗传

②随机扩增多态性DNA（RAPD)：用单一随机引物对不同的基因组DNA扩增，获得产物 的不同而表现的差异；以PCR反应为基础，以电泳检测；显性遗传

③扩增片段长度多态性（AFLP）：基因组限制性片段的选择性扩增；显性遗传；以PCR为基础，以电泳-自显影（荧光）检测

④微卫星重复序列（SSR）：为简单重复序列，因重复数的不同而表现的多态性；以PCR反应为基础，以电泳检测.

⑤单核苷酸多态（SNP）：单一核苷酸的变化，通过测序鉴别；也可设计引物，PCR检测

3）分子遗传图谱的构建：通过分子标记间的连锁分析，确定分子在染色体上的相对位置，把它们标定在染色体连锁群上，绘制成图。

步骤：①分子标记的选择

      ②亲本与作图群体的选择

      ③亲本多态性的筛选

      ④分离群体（如F₂)各单株的分子标记带型分析，以确定分子间的连锁关系----建立遗传连锁图谱

3、物理图谱：利用限制性核酸内切酶将染色体切成片段，再根据重叠序列确定片段间连接顺序，以及遗传标记之间物理距离的图谱。

1）为什么要建立物理图谱：遗传图谱存在分辨率低、准确率小的问题

2）建立物理图谱的作用：为真核生物基因组项目提供一个把序列数据、定位的遗传标记、大插入片段结合并排序的基本框架（增加遗传图的分辨率和准确性；有利于基因组测序和测序后的拼接）

3）物理图谱的构建：分子标记辅助、分子杂交及放射自显影技术

流程：先把庞大的无从下手的基因组DNA“敲碎”，再拼接。以Mb、kb、bp作为图距，以分子标记（主要是指STS, sequence tags site）序列为路标，弄清楚克隆之间的重叠关系，从未建立一个可覆盖染色体某个区域甚至整个染色体区域的片段重叠群（contig）。

3） 序列标签位点作图（STS mapping）：利用已测序的单拷贝短DNA序列（STS,100~500bp）间的重叠关系，逐段绘制DNA物理图。

STS的要求：短的DNA已知序列；序列在基因组中是唯一的。

STS的来源：①表达序列标签（ESTs）②简单序列长度多态性③随机基因组序列④BAC、YAC、TAC等克隆的末端

4、 基因组DNA序列分析：

①遗传学分析；②构建遗传作图群体；③构建遗传图谱；④构建电子物理图谱；

⑤生物信息学分析（基因预测）⑥测序、基因（ORF）表达分析

5、核酸序列分析：DNA序列比对、cDNA序列比对

6、功能基因组学研究有关技术

1）内容：基因组如何发挥作用，以保证生物有机体生长、发育、繁殖、适应外界环境。（基因的生化功能、细胞功能、发育功能、适应功能）

2）A.从基因组结构及转录研究其功能

a.全序列中的基因分析（同源性比较）

b.EST数据库---cDNA两端序列分析

c.DNA芯片技术（DNA Chips）

d.反向遗传学方法---通过特定基因变化而引起的表型改变，反推该基因的功能

蛋白质组研究中涉及到的：双相电泳、新型质谱技术、数据库设置与检测系统

DNA Chips（基因芯片）：高通量功能基因组分析。通过与一组已知序列的核酸探针杂交进行核酸序列测定的方法，在一块基片表面固定了序列已知核苷酸的探针。

cDNA微阵列分析步骤：a.准备的芯片（探针）b.样本的准备（提取，扩增，标签）

c.分子杂交d.扫描和数据分析

B.从基因表达产物研究其功能

1）蛋白质组：一个生命体在其整个生命周期中所拥有的蛋白质总和，或者指特定类型的细胞在经历特地类型刺激时所拥有的蛋白质总和。

2）蛋白质组学是指蛋白质特别是其结构和功能的大规模研究。

3）蛋白质组研究中主要应用的技术包括：双相电泳（2-DE）、新型质谱（MS）技术、数据库设置与检索系统等。

整个研究过程包括：样品处理、蛋白质的分离、蛋白质丰度分析、蛋白质鉴定等步骤。

7、 代谢组学（Metabolomics）：分析一个生物有机体中的所有代谢物，同时做测定。

通过考察生物体系受刺激或扰动前后（如将某个特定的基因变异或环境变化后）代谢产物的动态变化，研究生物体系的代谢网络。

对象：分子量1000以下的内源性小分子。

优点：（1）基因和蛋白表达的微小变化在代谢物水平得到放大

     （2）不需进行全基因组测序或建立大量EST数据库

     （3）代谢物的种类远少于基因和蛋白的数目

     （4）代谢物分析可反映机体系统的生理和病理状态