15个用于基因组测试的开源和免费生物信息学工具列表

2021年12月12日15:04:28 发表评论 478 次浏览

印度于今年年初开始进行基因组监测,以研究 COVID-19 的突变性质。监测策略旨在将基因组测序作为一种快速反应措施。生物信息学工具已经在这里进行了这种基因组测试的创始人,本文为你介绍15个最佳开源和免费生物信息学工具合集

目录

  • 什么是基因组检测?
  • 基因组测试有哪些不同类型?
  • 分析健康风险的基因组测试进展
  • 生物信息学工具如何帮助进行基因组测试
  • 生物信息学工具和应用
  • 15 种免费生物信息学工具列表

什么是基因组检测?

进行基因组测试以研究基因中的突变。突变表明存在紊乱和疾病,有时与癌症一样致命。基因组测序测试确定一组基因中不同的表达水平,以了解它们的相互作用。因此,测试基因组分析对于了解基因的活性和做出准确的预后至关重要。

基因组测试有哪些不同类型?

基因组测试是一种医学测试,用于排除一个人患有或发展为某种疾病的可能性。这些类型的基因组测试由遗传学家或遗传顾问进行:

  • 诊断测试诊断测试用于识别个人可能患有的遗传病。这些是基于临床医生准备的临床表现,以确认初步诊断。这种基因组测试是通过检查与特定类型疾病相关的等位基因或特定基因变异来完成的。此处的生物信息学工具有助于对基因组进行测序以进行进一步分析。
  • 临床预测测试进行临床预测性基因组测试以查看个体是否易患某种疾病。这里的开源和免费生物信息学工具有助于检查用于靶向测试的致病基因变异。
  • 药物基因组学检测Linux 的开源和免费生物信息学工具通过研究不同药物反应的基因组决定因素来帮助进行药物基因组学测试。这种测试基因组分析有助于评估特定药物是否有效。
  • 肿瘤检测肿瘤检测有助于对 DNA 进行测序以研究其中的突变。这里部署了生物信息学工具来进行肿瘤检测。在诊断癌症和肿瘤时,这种类型的基因组测试非常重要。

分析健康风险的基因组测试进展

全基因组分析和测试对于跨人群测试、监测和预防疾病至关重要。

下一代基因组测序技术对 DNA 片段进行平行测序,以实现高效的基因组分析。这些测试是使用头发、血液、组织、羊水或皮肤样本进行的。当今用于基因组测试的一些最先进的方法是:

  • 用于研究短长度 DNA 或单个基因的分子测试,以检查可能导致遗传疾病的突变。
  • 生化测试研究蛋白质的活性水平或数量。这里的任何异常都表明遗传疾病的可能性。

基因组测试已经发展出更新的先进方法来分析新生儿的不同健康风险。这是基因组测试和医学取得良好进展的一个领域,让我们来看看如何:

  • 症状前和预测性测试症状前和预测测试用于家庭成员患有任何类型的遗传疾病的情况。这种基因组测试研究基因突变,以识别出生后或生命后期可能出现的缺陷。一个很好的例子是使用症状前和预测类型的基因组测试来识别某些类型的癌症。
  • 载体测试患有遗传疾病的风险增加的人接受这种类型的基因组测试。携带者测试评估具有多个基因突变副本的人。
  • 产前检测产前测试筛查胎儿染色体/基因的变化。该过程可以确保孩子是否患有任何遗传疾病。
  • 染色体测试染色体测试分析长 DNA 和整个染色体,以确定是否存在大量遗传变化。

生物信息学工具如何帮助进行基因组测试

生物信息学软件解决方案是基因组测试或下一代测序的理想选择。下一代测序技术用于研究基因突变以预测疾病的性质。  

如果我们在印度背景下谈论这项技术,你会发现印度已经开始使用生物信息学工具对 COVID-19 进行基因组测序。Covid-19 的膜上有蛋白质结合,主要是一种 RNA 病毒。正是由于这些成分,病毒才获得了它所具有的特征并快速变异。

生物识别工具的工作原理是通过基因组测序来研究病毒中 DNA、RNA 和蛋白质的排列,以了解其不断变化的性质。印度科学家已经部署了具有下一代测序和基因组测试能力的生物信息学工具来研究此类突变。

流行的生物信息学软件解决方案为基因组数据分析提供了计算基础设施。因此,生物信息学工具基于多阵列技术,可将复杂的基因组数据转化为有价值的见解。

付费和开源生物信息学工具进一步支持比对和组装 DNA 片段的测序数据分析。你可以进行变异检测、数据可视化、RNA 表达谱分析、基因融合检测和数据挖掘。

生物信息学工具有助于以下领域进行基因组测试:

分子生物学 -生物信息学软件提供了用于研究的 gRNA 设计工具:

  • 限制酶图谱分析
  • 编码频率表
  • 测序引物设计
  • 序列加扰器

肽-生物信息学工具提供肽库设计工具,用于:

  • 氨基酸代码
  • 肽性质计算器
  • 抗原预测

常用工具 - Linux 生物信息学平台中的常用工具有助于:

  • 核酸转化
  • 抗体药物发现

蛋白质分析 -该应用程序有助于蛋白质和 RNA 分析:

  • 第二类
  • 狼队

生物信息学工具和应用

具有基因组测试能力的生物信息学工具有助于发现与严重疾病和疾病有密切联系的基因改变。测试基因组工具有多种应用:

  • 序列分析 -序列分析是对 RNA、肽序列和 DNA 进行不同种类的分析方法的方法。这样做是为了识别生物数据库的起源、进化和结构。
  • 分子建模——分子建模利用计算和理论方法来分析分子的行为。最好的开源和免费生物信息学工具使用模拟技术进行分子建模。
  • 分子动力学——分子动力学在生物信息学中的应用决定了原子的物理运动。该方法对于结构生物信息学领域中的细胞样环境具有重要意义。此处使用的测量包括图论、动态 ross 关系和扰动响应扫描。
  • 生物信息学中的FASTA – FASTA 是一种本质上基于文本的格式,用于表示肽和核苷酸序列。用于生物信息学工具的 FASTA 软件包可帮助进行蛋白质和 DNA 比对的测序。
  • 生物信息学中的系统发育分析——生物信息学工具的系统发育分析提供了用于表示不同生物/物种之间的关系或进化历史的分支图。这些分支图称为系统发育树,它们有助于识别组织中的基因、器官和蛋白质等特征。 
  • 生物信息学中的生物数据库——通过分析现有的三个分类,可以最好地理解生物信息学中的生物数据库。这三个分类是功能、结构和顺序。蛋白质序列和核酸存储在序列数据库中,而蛋白质和 RNA 存在于结构数据库中。基因产物的生理作用由功能数据库提供。

15 种免费生物信息学工具列表

免费生物信息学工具有哪些?生物信息学的流行应用最适合序列分析和管理。该领域的最佳解决方案具有用于基因组测序的关键内置计算和大数据分析工具。让我们看看以下列表中还包含哪些这些应用程序。

  • geWorkbench
  • BioPerl
  • UGENE 开源生物信息学工具 Linux
  • 适用于 Linux 的 Biojava 生物信息学工具
  • Biopython 测试基因组软件
  • InterMine
  • IGV基因组测序工具
  • GROMACS
  • Taverna Workbench
  • EMBOSS 生物信息学工具 Linux
  • Clustal Omega
  • BLAST
  • Bedtool
  • Bioclipse 开源生物信息学工具
  • Bioconductor

geWorkbench

最适合:分层聚类

15个用于基因组测试的开源和免费生物信息学工具列表

哪个生物信息学软件最好?geWorkbench 生物信息学软件提供了用于可视化、支持和分析序列数据的计算和基于 Java 的工具。生物信息学工具还支持用于基因组学和基因整合的各种插件。

开源和免费的生物信息学工具还可用于基本统计分析和转录因子分析。

geWorkbench的特点:

  • 收集数据的注释路径
  • 自组织映射和 T 检验
  • 层次聚类
  • 基因本体富集分析
  • 微阵列基因表达
  • 网络逆向工程

geWorkbench 下载:适用于 Linux、Mac OS X 和 Windows 的 geWorkbench 下载。


BioPerl

最适合:计算分子生物学

15个用于基因组测试的开源和免费生物信息学工具列表

最佳开源和免费生物信息学工具合集:用于 Linux 的 BioPerl 生物信息学工具最常用于计算分子生物学。标准化的 CPAN 风格是这个生物信息学平台的独特卖点。Linux 生物信息学软件为肽和核苷酸序列数据提供 Perl 模块。

BioPerl 模块:

  • 解析真正的 BLAST 输出
  • 图形渲染
  • EST集群
  • 细胞遗传学和放射杂交图谱

BioPerl 下载:你可以在 Linux、Unix 和 mac OS 设备上安装 BioPerl。

BioPerl 教程:访问BioPerl 教程 pdf


适用于 Linux 的 UGENE 开源生物信息学工具

最适合:点图和色谱图可视化

15个用于基因组测试的开源和免费生物信息学工具列表

免费生物信息学工具有哪些?UGENE 开源和免费的生物信息学工具 Linux 提供了一个通用 UI,用于将该平台与其他生物信息学应用程序集成。该软件支持多种可用的生物数据格式,你可以从远程位置检索它。UGENE 软件序列工具使用多核 GPU 和 CPU 以获得最佳性能。

UGENE开源生物信息学工具的特点:

  • 色谱图可视化
  • 多对齐编辑器
  • 视觉和交互式基因组
  • MMDB 和 PDB 格式的 3D 查看
  • 系统发育树视图
  • 点图可视化
  • 查询设计器 

UGENE 下载:适用于 Linux、macOS 和 Windows 平台的 UGENE 软件免费下载。

Unipro UGENE 教程:在此处访问 Unipro UGENE 教程


适用于 Linux 的 Biojava 生物信息学工具

最适合:集成数据库

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哪个生物信息学软件最好?Biojava 用于 Linux、Windows 和 Solaris 的生物信息学工具以其各种非常适合处理生物数据的 Java 工具而闻名。基因组测序软件支持通用文件格式的一系列数据集和解析器。Biojava 测试基因组工具也可用于管理统计和分析程序。

Biojava 模块:

  • 用于实现java代码的类对象和文件
  • 服务器支持和 DAS 客户端
  • 集成数据库
  • 序列比对
  • 同源数据

更新的 Biojava 模块:

  • 多重结构比对
  • 支持蛋白质组装
  • 更新的结构数据模型
  • 新的结构文件格式
  • 可接近的表面积

Biojava 下载: Biojava downalod 可用于 Solaris、Windows 和 Linux。

Biojava 示例:Biojava中 Java 库的一些很好的示例是:

  • 私有静态原子
  • 公共残留标识符
  • 代表性原子阵列
  • 字符串序列

Biojava 教程:转到此处共享的 GitHub 链接以访问Biojava 教程


Biopython 测试基因组软件

最适合:在生物信息学中执行序列分析

15个用于基因组测试的开源和免费生物信息学工具列表

Biopython 基因组测序工具最常用于进行生物计算。这个适用于 Linux/UNIX 的生物信息学工具支持多种格式的生物信息学文件,如 FASTA、BLAST、Clustalw 和 Genbank。Biopython 内置了各种用于制作交互式和集成序列的 Python 模块。

Biopython测试基因组软件的特点:

  • 管理序列格式
  • 蛋白质结构
  • 替代矩阵
  • 重量计算、转录和翻译
  • EMBOSS 命令行工具

Biopython用途:

  • 用于聚类的微阵列数据
  • 读取和写入树视图文件
  • 用于 PDB 分析和解析的结构数据
  • BioSQL 数据库
  • 解析器开发和序列加选项

Biopython GitHub: Biopython 使用 git 作为其源代码

Biopython 文档:基于食谱风格的清晰文档

Biopython 下载: 下载适用于 Unix/Linux 平台的Biopython 包


InterMine

最适合:集成生物数据源

15个用于基因组测试的开源和免费生物信息学工具列表

最佳开源和免费生物信息学工具合集:InterMine 生物信息学工具用于分析和整合生物数据。开源和免费的生物信息学平台支持用于数据过滤和钻取的动态表。该软件通过使用多种语言的单个对象或多个列表来运行。

InterMine的特点:

  • 模板、关键字和查询的搜索工具
  • 支持 GFF3、FASTA、Chado 等基因关联文件
  • 一般python代码

InterMine GitHub:在 GitHub创建一个帐户以访问 InterMine Python 进行 Python 开发。

InterMine 软件下载:你可以通过在 GitHub 上创建一个帐户来下载 InterMine

InterMine 培训门户: InterMine 培训门户可用于数据查询和分析目的。


IGV基因组测序工具

最适合:交互式基因组学查看

15个用于基因组测试的开源和免费生物信息学工具列表

免费生物信息学工具有哪些?IGV 基因组测序应用程序为交互式基因组学和有效的可视化提供基因组学查看。IGV 建立在用于基因组注释的下一代测序技术之上。IGV 生物信息学软件还可让你浏览大量数据集并根据你的要求对其进行缩放。

IGV测试基因组工具的特点:

  • 用于跟踪属性的属性面板
  • 对跟踪数据进行排序和分组
  • 从基因组空间加载文件
  • 基因组数据/元数据的灵活集成
  • 比对序列读数
  • 从远程/本地源加载数据集
  • 多分辨率文件格式

IGV 用户指南– 访问IGV 测试基因组 PDF


GROMACS

最适合:参数文件和拓扑

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哪个生物信息学软件最好?适用于 Linux 的 GROMACS 生物信息学工具为动态分子模拟提供构建和分析工具。生物信息学软件通过从几个粒子模拟牛顿运动来用于分子动力学。GROMACS 在处理脂质、蛋白质和此类生物化学分子的复杂相互作用方面表现良好。

GROMACS 的特点:

  • 参数文件和拓扑
  • 通过命令行工具输入和输出文件
  • 轨迹和常规分析
  • MPI通讯协议
  • 最先进的算法

GROMACS 下载: GROMACS 下载适用于 Windows、macOS 和 Linux。

GROMACS 教程 PDF:访问 GROMACS 手册 PDF

Taverna Workbench

最适合:硅实验

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Taverna Workbench 开源生物信息学工具 Linux 被部署用于简化生物信息学工作流程。使用 Taverna Workbench 的最大好处是它可以与 REST、WSDL 和 SOAP 等服务集成。

Taverna Workbench特点:

  • 硅实验
  • 命令行执行
  • Java 库
  • 语义标注的组件
  • X.509 客户端认证
  • 使用工作流验证进行调试

Taverna Workbench 教程:Taverna Workbench快速入门指南


适用于 Linux 的 EMBOSS 生物信息学工具

最适合:简化数组和序列

EMBOSS(欧洲分子生物学开放软件套件)生物信息学平台是分子生物学和科学领域的理想选择。EMBOSS 最常用于网页数据排序。你还可以使用此生物信息学工具进行核苷酸序列模式分析。

适用于 Linux 的 EMBOSS 开源生物信息学工具的特点:

  • 领域分析
  • 序列比对
  • 蛋白质基序鉴定
  • 多种结构和对齐格式
  • 用于数据库索引的编程库
  • 简化的数组和序列

EMBOSS软件下载:获取EMBOSS软件免费下载

EMBOSS 生物信息学教程:在此处获取EMBOSS 手册


Clustal Omega

最适合:多序列比对

15个用于基因组测试的开源和免费生物信息学工具列表

生物信息学中的 Clustal Omega 是下一代测序工具,旨在进行多序列比对。Linux 的基因组测试软件支持不同的输入序列类型,例如 HMM 配置文件和序列比对。

Clustal Omega 对准工具的特点:

  • 成对序列比对工具
  • Clustal Omega 结果解释的进度对齐
  • 快速引导树
  • HMM 剖面技术
  • Clustal Omega 系统发育树的生成

获取 Clustal Omega:可用Clustal Omega 下载


BLAST

最适合:寻找蛋白质和核苷酸序列之间的匹配

BLAST 或基本局部比对搜索工具有助于找到生物序列之间的相似性。Linux 的基因组测试工具支持查找蛋白质和核苷酸序列之间的匹配。生物信息学工具中的 BLAST 还有助于构建查询序列和映射此类数据集。

BLAST生物信息学工具的特点:

  • 管理距离序列
  • 蛋白质-蛋白质比较和关系
  • 使用蛋白质约束进行序列比对
  • 寻找 T 细胞受体和免疫球蛋白
  • 在序列中寻找保守域

BLAST 生物信息学用途:

  • 搜索蛋白质序列数据库
  • 比对查询序列
  • 检测局部对齐序列

Blast 生物信息学教程:访问BLAST 生物信息学 pdf


Bedtool

最适合:用于计算直方图的 Bedtools genecov

15个用于基因组测试的开源和免费生物信息学工具列表

哪个生物信息学软件最好?Bedtool 生物信息学平台用于基因组测试和分析目的。该应用程序支持不同的基因组格式,如 VCF、GTF/GFF、BAM 和 BED。用于 Linux/UNIX 和 Windows 的生物信息学软件也可能因改组不同文件的基因组间隔而被起诉。

Bedtool生物信息学软件的特点:

  • 靶向 DNA 捕获
  • GC含量计算
  • ChromHMM 曲目
  • RNA-seq 覆盖率分析
  • DNase超敏相似度计算
  • 用于报告对齐计数的 Bedtools multicov

Bedtools 下载: Bedtools 下载适用于 Windows、Unix 和 Linux。


Bioclipse 开源生物信息学工具

最适合:生物测序

15个用于基因组测试的开源和免费生物信息学工具列表

最佳开源和免费生物信息学工具合集:适用于 Linux 的 Bioclipse 生物信息学软件是一个基于 Java 的工具,支持蛋白质、DNA 和 RNA 等生物序列。基因组测序工具基于语义网络功能的插件架构。Bioclipse 最适合用于表示分子结构。

Bioclipse 开源生物信息学工具的特点

  • 用于访问化学工具包的单台
  • 3D 可视化和 2D 编辑
  • Eclipse 富客户端平台

Bioclipse 下载: Bioclipse 下载适用于 Windows 和 macOS。


Bioconductor

最适合:实时生物元数据

免费生物信息学工具有哪些?Bioconductor 是一种开源生物信息学工具,它利用 R 编程来分析寡核苷酸阵列和流式细胞仪等数据。你还可以部署这些解决方案来生成强大的统计和图形数据库。

Bioconductor 生物信息学工具特点:

  • 数字基因表达
  • 实时生物元数据
  • 理解高通量基因组数据
  • 基因组注释
  • 可重复的研究

生物信息学 Bioconductor Package: Ape package 辅助工具、Adegenet、Affy 和 DEGseq。

Bioconductor教程:访问 Bioconductor教程


结论

测序有助于了解人类基因的突变和变异,以识别疾病和癌症等严重疾病。生物信息学数据库及其用于基因组测试的先进测序技术已被证明对于筛查致命疾病至关重要。

常见问题

  1. 什么是基因组检测?基因组测试是一种用于研究基因突变或改变以识别疾病、食源性细菌和感染的测试。
  2. 生物信息学工具的目的是什么?用于组织大量的分子生物学数据,开发分析数据和准确解释结果所需的工具。
  3. 生物信息学工具如何用于基因组学?生物信息学工具有助于执行基因组测试或下一代测序,以研究基因突变。这些基因有助于预测疾病的性质。
木子山

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