2017-分子生物學料庫專論

1.2AVU 先做出這個圖 接著輸入指令 create A, chain A create B, chain B create C, chain C create D, chain D create E, chain E create F, chain F 再點選all→H(Hide)→hide everything 點選C→show→stick 點選D→show→sphere，輸入指令set sphere_scale, 0.4 點選A→show→surface 點選B→show→cartoon 點選F→show→cartoon 點選E→show→ribbon 再將背景調成白色即完成 2.4LMY 打開檔案先點選all的Hide→nonbounded 調整一下位置後，調整Color 選取 紫色sequence 104、107、144、147 位置 Show=>side chain=>stick Show=> mian chain =>stick 點選球( Zn)，指令 set sphere_scale, 0.5 改變一下顏色 調整位置 選取紫色位置4、6、15、19、97、99， Show=>side chain=>stick Show=> mian chain =>stick 將背景弄淡 輸出圖片並編號 3. 4KC3 先轉圖及變顏色 (顏色: blue→slate&magenta→pink) 再輸入指令 rotate y, -90 比較前後 選藍色序列22、35、38、198，粉色序列144、148、149、244 Wizard→measurment，右下會出現視窗點選"distance"→"distance" 點選序列端點，再點選相對序列的的端點，使連接並且測距離 全部完成後，點選DONE (all)點選Hide→label Display→Backgroud→White Setting→Transparency→Cartoon→60% 4. 打開3QYC與1IGM PDB檔案 Hide n

ExPASy : Protein structure database 蛋白質的資料庫，裡面有很多功能，就可以都試試看 RCSBPDB 到RCSB網站搜尋 目標蛋白質 下載 ( PDB file) 才能在 PyMol打開 *此以3F8N為操作例子 打開檔案，改變蛋白顏色 指令: color X, chain Y X為reb、blue等等顏色 Y為 A、B、C、D..... 改變背景顏色

miRNA的Database: miRBase HW1: 由於目前沒有研究相關的miRNA，所以就到Database中搜尋一條假裝是自己的 (miRBase 首頁) 選擇人類的資料庫(因為資料較多) 流程:Browse=>Human=>Homo sapiens=>找一miRNA 隨機選一個:這次選hsa-mir-1-1點進去 到stem -loop欄位,按get sequence 之後將miRNA序列複製sequence 接著到另一個網站: RNALogo 是一個可以將miRNA圖像化的網站 將剛剛選取之miRNA圖像化: 點選CreateLogo=>for unaligned RNA sequences 將sequence貼上後，submit 得到之miRNA圖 有Stem 也有 Loop 自創一個序列: UGGGAAACAUACUUCUUUAUAUGCCCAUuuuttcgAUGGACCUGCUAAGCUAUGGAAUGUAAAGAAGUAUGUAUCUCA 期圖形是醜的 HW2: 回到miRBase 選原本選的hsa-mir-1-1 找到Mature sequence中 選 Predicted targets 可以知道這段miRNA會Bind到那些target上 選RNA2-HSA 點Submit Choice 後 選一個transcript ID，到google 搜尋 點進去後 按Show Transcript Table 選一個Refseq 會跳到 複製序列後 到 RNA22 將miRNA序列 及 剛剛複製的序列貼上 Submit 照理說會出現一張表，是miRNA會target到的位置， 但是有可能會是都沒有結果 這次我選的就剛好沒結果 所以我就嘗試別的 得到以下結果

1.選取檔案(MeV_4_9_0)，並且開啟，開啟後會有三個視窗，黑色框框的(MeV.exe)為原始檔案，不可關閉，在位階上 exe>MultExperiment Viewer>Multiple Viewer 2.接著選取檔案，這次用的檔案是老師提供之檔(gpr)，然後全部載入，這個分析軟體可以分析比較2組數據以上之關係 gpr檔案用excel打開長這樣 選取檔案流程:File>Load data>select file Loader>Other Format File>Genepix format>Browse(此處是選取目標檔案所在之資料夾，並在軟體中開啟資料夾)>add(or add all) ps.軟體版本不同，操作介面按鍵也會有所不同，若版本更新就在自己摸索一下即可 3.將data normalization ，在normalization前後，數據之數值會改變，但排位一定不變 流程:Adjust Data>Normalization>Total Intensity 點完之後圖片會立即改變(稍縱即逝，要注意看變化) HCL分析 Analysis>Clustering>HCL ·Gene tree 分析完之後點取左邊之HCL(1) 可以看到分析之結果 目前對於此分析之用途尚不清楚，只知道越紅色其相關性越高，綠色則越低 4.K-mean分析 設立分群，可以自行決定要分成幾群，但實際數據的意義，我還不是很懂，先把流程記下來，以後會懂得 流程:(要用original檔案):Analysis>Clustering>KMS ·Cluster gene ////即用基因分組，若選 sample 則是用樣本分組 V:Construct Hierarchical Trees 一樣點取KMS就可以看檔案 5.CAST 也可以由電腦決定要分成幾群，用密度法