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基因重组分析及检验图解教程（Simplot 篇）: raindyok 2014-5-20 20:11; 【絮语】　　基因重组是病毒进化的一个重要机制，通过基因重组病毒可以产生大量的遗传变异，这远比仅仅由突变造成的变异来得更快。为揭示基因重组等遗传机制在某些基因进化中的作用，通常需要开展重组分析，以获得可能存在的重组信号，并通过相应的方法进行潜在重组信号的可靠性检验。年前受多位群友之邀（生物软件交流群：323809849），原想以《马铃薯Y病毒福建分离物P1基因的分子变异和结构特征》文中及相关内容为示例整理成图解教程，但因该文投稿经历了一些曲折，现已由《遗传》录用，故此耽搁了时间。为此，本文陆续补上基因重组分析相关软件的使用，以飨各位初学者。　　 Raindy 注：本人QQ空间第一更新，可以移步： http://user.qzone.qq.com/58001704/blog/1400381680 ------------------------------------------------- Simplot篇 ------------------------------------------------- 　　Simplot 是 Sim ilarity Plot ting 简写形式，意即序列相似性作图，是一款非常流行的重组分析工具，据作者官网统计，截止目前，至少有900多篇文献引用了该软件，足风其盛行程度。但该软件只支持Windows 系统，且从2003年后软件保持3.5.1版本，一直未做更新。　　Simplot 主要通过对待分析的序列和参考序列进行相似性作图，通过绘制的点图判断目的序列是否存在重组：（1）当参考序列的点图呈现近似平行线时，说明目的序列与其中某条参考序列的序列高度相似，不存在重组信号；（2）当参考序列的点图呈交叉时，说明可能存在重组信号。如下图所示，福建QK44分离物的P1基因检测可能存在重组信号，因为该分离物P1基因前半段与Oz分离物序列相似性（相似性一词适用于不同物种之间，当分析对象是同一物种时，改为称序列一致性更为准确）非常高，而后半段则与Mont分离物（或N-605分离物）的序列一致性最高。　　Raindy 注：Oz分离物（O株系），Mont分离物或N-605分离物（N株系），N、O株系为PVY重组分离物的亲本，故而这些分离物可以作为PVY重组分析的参考序列。操作流程：　　 1. 序列分组后比对序列，如下图，红色圈处为参考序列组，蓝色为待分析的P1基因不同分离物。当序列名称前几个字符相同时（如下图的FJ），Simplot程序会自动将其归为一组。针对这个特点，在给不同的参考序列组命名时，建议采用独特的名称，便于Simplot自动分组。序列比对完成后，建议保存为*.fasta格式。　　2.运行Simplot ，默认打开SeqPage，此时点击菜单上的“File”-“Open”-选择上步保存的fasta文件，默认所有序列被选中。对于待分析的序列组，建议逐个选择进行分析，如下图的F组，可以先选定FJ|QK44。此时切换到“Simplot”标签，再点击菜单栏“Command”-“Query”-选择“F”。此时，右下角的“Start Scan”由原来的灰色显示为高亮，点击该按钮即可开始分析，结果如下图所示，说明QK44分离物可能存在重组信号。同样，当分析LY30分离物时，Simplot结果显示，该分离物的P1基因与Oz分离物的核苷酸序列一致性最高（超过95%），表明LY30可能不存在重组信号。 3. 结果输出 Simplot绘制的点图可以直接保存BMP图片或图元文件，但可能分辨率达不到期刊的要求，因此推荐将数据导出，在Excel中或相关软件中绘制，点击菜单栏的“File”-“Save Chart Values as CSV”即可将数据导出为CSV格式。在Excel中打开，选择相应数据，“插入”-“折线图”进一步美化，如下图所示：由于Excel转化PDF时，页面设置参数会发生变化，可能导致上图中的横坐标数据显示不全，故而也可以试试用R语言来重绘图片，效果如下图所示：考脚本如下： setwd(D:\\R-out) A-read.csv( test.csv ) par(mar=c(8,4.5,6,1)) plot(x=A$x,y=A$y1,xaxt=n,yaxt=n,xlim=c(101,9101),ylim=c(0,1),xlab= Nucleotide position ,ylab= Sequence identity ,col=#FF0000, pch=16, cex=0.2, mgp=c(3,1,0)) lines(A$x,A$y1,lty=1,lwd=2,col=#FF0000) par(new=TRUE) plot(x=A$x,y=A$y2,xaxt=n,yaxt=n,xlim=c( 101 , 9101 ),ylim=c(0,1),xlab= ,ylab= ,col=#00B050, pch=16, cex=0.2) lines(A$x,A$y2,lty=1,lwd=2,col=#00B050) par(new=TRUE) plot(x=A$x,y=A$y3,xaxt=n,yaxt=n,xlim=c( 101 , 9101 ),ylim=c(0,1),xlab= ,ylab= ,col=#00B0F0, pch=16, cex=0.2) lines(A$x,A$y3,lty=1,lwd=2,col=#00B0F0) arrows( 400,0.83,700,0.85 ,code=1,length=0.1,col=black,lty=1,lwd=3) arrows( 1800,0.89,2100,0.91 ,code=2,length=0.1,col=black,lty=1,lwd=3) axis(1,seq( 101,9101 ,by=300),las=2,tck=0.01) axis(2,seq(0,1,by=0.1),las=1,tck=0.01) text( 960,0.87 , RJ1 ) text( 1755,0.87 , RJ2 ) legend(2900,0.5,bty=n,legend=c( Mont|AY884983 , Oz|EF026074 , Wilga5|AJ890350 ),col=c(#FF0000,#00B050,#00B0F0),lty=1,lwd=2,y.intersp=1.5) savePlot(plot, type=c(pdf),device=dev.cur(),restoreConsole=TRUE) Raindy注：脚本中红色标记，可以根据实际情况进行调整，特别感谢 @刘阳提供脚本。示例文章：《马铃薯Y病毒福建分离物P1基因的分子变异和结构特征》： http://www.chinagene.cn/Jwk_yc/CN/abstract/abstract21219.shtml; 个人分类: 软件教程|44339 次阅读|0 个评论

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