zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Luận Văn - Báo Cáo

» Khoa học tự nhiên

Luận văn : THU THẬP VÀ TỔ CHỨC DỮ LIỆU GENE PHỤC VỤ NGHIÊN CỨU CÂY TRỒNG BIẾN ĐỔI DI TRUYỀN part 4

Chia sẻ: Pkjd Opiuj | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:22

Báo xấu

94
lượt xem 11
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

* Java Servlet có thể thiết kế trang web dựa trên những dữ liệu submit từ phía ngƣời dùng. * Java Servlet có thể sử dụng thông tin từ những cơ sở dữ liệu chung hoặc từ server khác. (Nhƣ là một trang web thƣơng mại có thể sử dụng Servlet để xây dựng ứng dụng báo cáo danh sách các giá hiện thời đƣợc cập nhật từ nhiều nguồn khác nhau và có thể đƣợc sử dụng cho mỗi mặt hàng bán ra thị trƣờng) Nhƣ vậy, Servlet không bị hạn chế đến ứng dụng web và ứng dụng...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn : THU THẬP VÀ TỔ CHỨC DỮ LIỆU GENE PHỤC VỤ NGHIÊN CỨU CÂY TRỒNG BIẾN ĐỔI DI TRUYỀN part 4

PHẦN B: TỔNG QUAN – Cơ sở tin học – Ngôn ngữ Java 53 * Java Servlet có thể thiết kế trang web dựa trên những dữ liệu submit từ phía ngƣời dùng. * Java Servlet có thể sử dụng thông tin từ những cơ sở dữ liệu chung hoặc từ server khác. (Nhƣ là một trang web thƣơng mại có thể sử dụng Servlet để xây dựng ứng dụng báo cáo danh sách các giá hiện thời đƣợc cập nhật từ nhiều nguồn khác nhau và có thể đƣợc sử dụng cho mỗi mặt hàng bán ra thị trƣờng) Nhƣ vậy, Servlet không bị hạn chế đến ứng dụng web và ứng dụng server mà nó còn có thể vận dụng cho HTTP request. Java Servlet có thể ứng dụng cho nhiều loại server khác nhau. III.3.5. Thuận lợi của Servlet so với các công nghệ thiết kế web khác Java Servlet hiệu quả hơn, dễ dàng sử dụng hơn, mạnh, dễ thay đổi hơn (vì ứng dụng kỹ thuật Model-Controller-View (MVC)). Nhờ ứng dụng mô hình MVC trong thiết kế mà tạo nên tính dễ dàng thay đổi và cập nhật trong kỹ thuật thiết kế web bằng Servlet. Những thay đổi cụ thể nhƣ view có thể dễ dàng thay đổi mà không ảnh hƣởng đến toàn bộ hoạt động hiện thời của hệ thống.  Chúng ta có thể so sánh cụ thể giữa Servlet và CGI CGI (giao thức truyền giữa client và server) Với kỹ thuật CGI truyền thống thì một tiến trình đƣợc thi hành cho mỗi HTTP request, phí tổn bắt đầu tiến trình có thể lớn hơn thời gian thi hành thực tế.. Với Java Servlet ta có thể hiểu một cách nôm na là nó sử dụng máy ảo Java (Java virtual machine) để biên dịch chƣơng trình. Hình 3.1: Một chu kỳ sống của CGI NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG
PHẦN B: TỔNG QUAN – Cơ sở tin học – Ngôn ngữ Java 54 Với CGI: nếu có những yêu cầu đồng thời trong cùng một chƣơng trình, thì mã cho CGI đƣợc load n lần vào bộ nhớ. Với Java Servlet ta hình dung nó đƣợc load một lần và sử dụng cho các lần khác Với CGI thì rất khó khăn trong việc chia sẻ tài nguyên hoặc là vị trí trong server (server-side) giữa các request khác nhau. Với Servlet cho phép chia sẽ tiến trình chính, chia sẽ tài nguyên giữa nhiều Servlet và nhiều yêu cầu. Hiện nay Servlet và JSP (Java server page) đƣợc kết hợp để làm nên Web tier (tầng web) cho Java 2 Enterprise Edition (J2EE). Hình 3.2: Chu kỳ sống của CGI hiện nay Sơ đồ 3.1: Sơ đồ một ứng dụng phần mềm Java Servlet hỗ trợ vài khả năng mà khó hoặc không thể hoàn thành với CGI nhƣ: Servlet có thể liên lạc trực tiếp server, mà các chƣơng trình CGI không làm đƣợc, ít nhất là không thể sử dụng specific API (application program interface). NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG
PHẦN B: TỔNG QUAN – Cơ sở tin học – Ngôn ngữ Java 55 Nhiều Servlet giao tiếp với web server thông qua việc chuyển đổi địa chỉ URL thành tên đƣờng dẫn cụ thể. Nhiều Servlet có thể dễ dàng chia sẻ cơ sở dữ liệu, dễ dàng hiện thực kết nối cơ sở dữ liệu và chia sẽ nguồn tài nguyên. Servlet có khả năng lƣu trữ thông tin từ yêu cầu ngƣời sử dụng nhƣ session (phiên làm việc). Dễ dàng thay đổi di chuyển: - Servlet đƣợc viết trong ngôn ngữ lập trình Java và theo tiêu chuẩn API. - Servlet có thể viết ra ứng dụng web mà chạy hầu nhƣ không thay đổi trên Apache, Microsoft Internet Information Server(IIS), IBM Web Sphere. Java Servlet đều đƣợc thi hành trên Sun Java web server, Apache Tomcat và Sun‟s Java server we development (JSWDK). Nhƣ vậy, chính nhờ dựa trên nền tảng công nghệ Java mà Java Servlet có hiệu quả khi lập trình web đòi hỏi các ứng dụng động và phức tạp. Sử dụng chức năng lập trình hƣớng đối tƣợng trong Java. Tuy nhiên, với những tiến bộ của công nghệ Java hiện nay, Servlet đƣợc xem là công nghệ cơ bản để nhiều công nghệ khác đƣợc xây dựng trên đó, chẳng hạn Struts, WebWork, JavaServer Faces, và Spring MVC. Ƣu điểm của các công nghệ này là giúp ngƣời lập trình phát triển các ứng dụng web nhanh hơn và dễ dàng hơn. III.3.6. Cấu trúc ứng dụng Servlet Một Servlet là một lớp Java mà có thể đƣợc nạp một cách động vào trong và đƣợc chạy bởi một web server riêng biệt. Web server đƣợc gọi là Servlet container, còn đƣợc gọi là một Servlet Engine trong những ngày đầu của công nghệ Java. Giao diện Servlet (Servlet interface) với máy ngƣời sử dụng qua mô hình yêu cầu-đáp ứng (request-response) trên cơ sở HTTP. Bởi vì công nghệ Java hoạt động trên đỉnh cao của HTTP, một Servlet Container phải hỗ trợ HTTP khi truyền giao thức ngƣời dùng yêu cầu (request) và server trả lời (response). Tuy nhiên, một Servlet Container cũng có thể hỗ trợ giao thức tƣơng tự nhƣ HTTPS (HTTP over SSL) cho sự giải quyết an toàn. NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG
PHẦN B: TỔNG QUAN – Cơ sở tin học – Ngôn ngữ Java 56 Sơ đồ 3.2: Cấu trúc của một ứng dụng Servlet (Servlet Application) Trong hình 3.2, một Servlet Application cũng có thể bao gồm nội dung tĩnh (static content), nhƣ trang HTML và file ảnh. Servlet container thì không thích hợp để đáp ứng nội dung tĩnh mà đƣợc phục vụ bởi một HTTP Servlet mạnh, vì nếu vậy nội dung sẽ rất nhanh, nhƣ Apache web server hay Microsoft Interface Information Server. Nó là thực tiễn phổ biến nhất để đặt một web server phía trƣớc để quản lý các request của client. Sơ đồ 3.3: Một cấu trúc phổ biến hơn của một server application. NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG
PHẦN C: PHƢƠNG PHÁP TIẾN HÀNH – Phương tiện 57 C. PHƢƠNG TIỆN VÀ PHƢƠNG PHÁP TIẾN HÀNH I. Phƣơng tiện I.1. Thiết bị Máy tính cấu hình P.4, có cài đặt hệ điều hành Microsoft Windows.  Internet truy cập CSDL thế giới.  Một số phần mềm soạn thảo lập trình Perl nhƣ: EditPlus, UltraEdit, Notepad,  Perl Builder … Trình biên dịch Active Perl 5.6, Active Perl 5.8  Trình soạn thảo lập trình Java: JBuilder hỗ trợ bởi JDK 1.5  Các công cụ thiết kế web hỗ trợ :FrontPage 2003, Dreamweaver MX  Phần mềm lập trình web Java Studio Creator  I.2. Thời gian và địa điểm xây dựng CSDL a) Thời gian: - Tiến hành từ tháng 3 đến tháng 8 năm 2005. b) Địa điểm: - Tiến hành tại:  Phòng máy tính Trung Tâm Phân Tích và Thí Nghiệm Hóa Sinh, trƣờng Đại Học Nông Lâm TpHCM.  Phòng thực tập tin học Khoa Công nghệ thông tin.  Phòng mạng Khoa Công nghệ thông tin, trƣờng Đại Học Nông Lâm TpHCM. NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG
PHẦN C: PHƢƠNG PHÁP TIẾN HÀNH – Tìm kiếm dữ liệu bài báo 58 II. Tìm kiếm các ấn phẩm, bài báo khoa học về cây trồng biến đổi di truyền II.1. Tổng hợp dữ liệu tính trạng liên quan đến cây trồng biến đổi di truyền Để tìm kiếm thông tin dạng này trên mạng Internet, chúng ta có thể sử dụng nhiều công cụ tìm kiếm khác nhau. Việc tiếp cận đƣợc các thông tin có thể thực hiện theo nguyên tắc: Sơ đồ 2.1: Quy trình tìm kiếm thông tin Quy trình tìm kiếm một thông tin cần thiết có thể đƣợc thực hiện theo chi tiết sau: a. Xác định một từ hay một nhóm từ khóa (keyword) mang nội dung chủ yếu và quan trọng nhất của vấn đề quan tâm. b. Sử dụng các công cụ tìm kiếm trên mạng để tìm đến các địa chỉ lƣu trữ thông tin cần thiết. c. Sử dụng chức năng lọc thông tin của các công cụ để hạn chế tiếp nhận những thông tin không liên quan nếu cần thiết. Nhƣng thông thƣờng kết quả tìm kiếm đƣợc có sự sắp xếp theo ƣu tiên nên chức năng này ít đƣợc sử dụng đối với ngƣời sử dụng. * Xác định nội dung cần tìm kiếm - Liên quan đến đề tài tập hợp và tổ chức dữ liệu gene phục vụ nghiên cứu cây trồng biến đổi di truyền, chúng tôi sẽ tìm kiếm những nội dung liên quan đến những tính trạng, những cây trồng đƣợc biến đổi di truyền trên Internet. * Lựa chọn công cụ tìm kiếm - Hiện nay có rất nhiều công cụ khác nhau cho tìm kiếm trang web và các ấn phẩm bài báo. Sau đây là một vài công cụ tìm kiếm phổ biến: NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG
PHẦN C: PHƢƠNG PHÁP TIẾN HÀNH – Tìm kiếm dữ liệu bài báo 59 Công cụ search Địa chỉ Kích thƣớc danh mục đƣợc báo cáo Google http://www.google.com/ 560M AltaVista http://www.altavista.com/ 350M FAST http://www.alltheweb.com/ 340M Northern Light http://www.northernlight.com/ 265M Excite http://www.excite.com/ 250M HotBot http://www.hotbot.com/ 110M Lycos http://www.lycos.com/ 110M MetaCrawler http://www.metacrawler.com/ ND Scirus http://www.scirus.com/ 69M (chỉ cho khoa học) Bảng 2.1: Địa chỉ những phƣơng tiện tìm kiếm trên Internet cùng với dung lƣợng danh mục (tƣơng đƣơng với số lƣợng tài liệu danh mục) - Trong đề tài này chúng tôi chọn tìm kiếm tài liệu điện tử, các ấn phẩm, bài báo khoa học về các tính trạng, cây trồng biến đổi di truyền ở trên bằng hai công cụ tìm kiếm sau:  Google (http://www.google.com/)  Scirus (http://www.scirus.com/) - Quá trình tìm kiếm để có đƣợc thông tin thật sự cần thiết đúng nhƣ yêu cầu, cần phải sử dụng rất nhiều từ khóa khác nhau để có đƣợc thông tin thật sự hữu ích. Một số tài liệu, báo cáo khoa học xuất hiện sau khi gõ những từ khóa ngắn gọn nhƣng có những loại tài liệu phải đăng ký là thành viên mới có đƣợc những loại tài liệu này. - Sau đây là kết quả điển hình tìm đƣợc qua quá trình tìm kiếm tài liệu điện tử, bài báo, báo cáo khoa học thông qua hai công cụ tìm kiếm ở trên (Google, Scirus). Kết quả 1: Tìm kiếm bằng Google.com với từ khóa là “global AND status AND GM AND crops”, chọn loại tài liệu tìm kiếm là PDF. NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG
PHẦN C: PHƢƠNG PHÁP TIẾN HÀNH – Tìm kiếm dữ liệu bài báo 60 Hình 2.1: Trang kết quả tìm kiếm bằng Google sau khi nhập từ khóa: “global AND status AND GM AND crops” Kết quả 2: Tìm kiếm tài liệu bằng Scirus.com cũng với từ khóa “global AND status AND GM AND crops”, loại tài liệu PDF và chỉ thuộc lĩnh vực khoa học sinh học và nông nghiệp. NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG
PHẦN C: PHƢƠNG PHÁP TIẾN HÀNH – Tìm kiếm dữ liệu bài báo 61 Hình 2.2: Trang tìm kiếm Scirus.com nâng cao NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG
PHẦN C: PHƢƠNG PHÁP TIẾN HÀNH – Tìm kiếm dữ liệu bài báo 62 Hình 2.3: Trang kết quả của Scirus sau khi tìm kiếm * Ngoài cách tìm kiếm bằng hai công cụ ở trên, chúng tôi còn tìm kiếm thông tin về các tính trạng, cây trồng biến đổi di truyền trên những trang web, tạp chí khoa học chuyên ngành trên mạng Internet nhƣ: - Tìm ở trang PubMed của cở sở dữ liệu NCBI: http://www.ncbi.nlm.nih.gov /entrez/query.fcgi?db=PubMed, quá trình tìm kiếm thực hiện nhƣ sau:  Vào trang chủ NCBI Homepage. Hình 2.4: Trang chủ NCBI  Nhấp chọn dòng Entrez trên menu trang chủ NCBI để vào trang Entrez, chọn dòng PubMed để vào trang Entrez PubMed. NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG
PHẦN C: PHƢƠNG PHÁP TIẾN HÀNH – Tìm kiếm dữ liệu bài báo 63 Hình 2.5: Trang Entrez PubMed của NCBI  Trong khung tìm kiếm chúng ta có thể nhập vào những yêu cầu cần tìm kiếm nhƣ: tên các bài báo, tên ấn phẩm khoa học, tài liệu sinh học, … Hình 2.6: Trang kết quả Entrez PubMed sau khi tìm kiếm  Kết quả sẽ xuất hiện dƣới dạng một danh sách các mục bài (entries, hits) với tên tác giả, tựa đề bài báo, tên tạp chí, năm xuất bản …. Chúng ta có thể thay đổi kiểu thể hiện kết quả bằng cách chọn kiểu thể hiện ở menu Display (Summary, Brief, Abstract, Citation, ASN.1, MEDLINE, …). NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG
PHẦN C: PHƢƠNG PHÁP TIẾN HÀNH – Tìm kiếm dữ liệu bài báo 64 - Tìm thông tin trong trang web http://www.agbios.com. Đây là trang web chuyên cung cấp thông tin về tình hình cây trồng biến đ ổi di truyền đƣợc thu thập trên khắp thế giới. Hình 2.7: Trang chủ Agbios.com * Giai đoạn chọn lọc thông tin - Sau khi các công cụ tìm kiếm xuất ra kết quả trên màn hình, có rất nhiều thông tin liên quan đến từ khóa đã nhập, ở giai đoạn này ta phải vào t ừng kết quả để tìm hiểu và chọn lọc kết quả đúng yêu cầu của mình. Các tính trạng đƣợc chọn lọc, tổng hợp thành các “Bảng thống kê danh sách các tính trạng và cây trồng biến đổi di truyền” (Xem phụ lục A) II.2. Tổng hợp dữ liệu Primer dùng trong phát hiện GMO Để tìm thông tin về primer đƣợc dùng trong phát hiện GMO, chúng tôi xác định keyword và tìm thông tin trên trang web tìm kiếm Google.  Đầu tiên vào địa chỉ trang chủ Google (http://www.google.com.vn/).  Đánh keyword: “methods detect GMO” vào trong khung tìm kiếm.  Bấm nút tìm kiếm. NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG
PHẦN C: PHƢƠNG PHÁP TIẾN HÀNH – Tìm kiếm dữ liệu bài báo 65 Hình 2.8: Kết quả tìm kiếm bằng Google với keyword “methods detect GMO”  Ta đƣợc tổng cộng 26.100 nội dung có chứa Keyword đó.  Ta phải xét từng nội dung, xem nội dung nó thế nào. Thông thƣờng ta nên tìm kiếm khoảng 20 kết quả đầu tiên. Nếu không thấy kết quả cần tìm ta thay đổi keyword khác.  Sau khi tìm kiếm nhiều lần với nhiều keyword khác nhau. Kết quả có rất nhiều bài báo nói về primer dùng trong chẩn đoán GMO, chúng đƣợc chọn lọc và tổng hợp thành “Bảng thống kê tổng hợp Primer dùng trong chẩn đoán GMO” (Xem phụ lục C) NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG
PHẦN C: PHƢƠNG PHÁP TIẾN HÀNH – Tìm kiếm dữ liệu trình tự 66 III. Thu thập trình tự các gene dùng trong cây trồng biến đổi di truyền III.1. Tìm kiếm trình tự Sinh học với Keyword - Đây là dạng trình tự sinh học đƣợc lƣu trữ phổ biến trong các cơ sở dữ liệu sinh học. Hiện nay, các thông tin này đƣợc lƣu trữ chủ yếu trong các cơ sở dữ liệu lớn trên thế giới nhƣ hệ thống GenBank (NCBI), EMBL (European Molecular Biology Laboratory), DDBJ (DNA Database of Japan) và một số hệ thống cơ sở dữ liệu khác trên thế giới. - Thông tin trong các cơ sở dữ liệu này là rất lớn và luôn đƣợc cập nhật thƣờng xuyên (sau mỗi 24 giờ). - Trong phạm vi đề tài tập hợp và tổ chức dữ liệu gene phục vụ nghiên cứu cây trồng biến đổi di truyền, chúng tôi chỉ sử dụng cơ sở dữ liệu NCBI để tiến hành tìm kiếm. - Để tìm những trình tự DNA chúng tôi sử dụng trang Entrez Nucleotide để tìm kiếm trong hệ thống cơ sở dữ liệu về trình tự DNA thế giới. * Nguyên tắc tìm kiếm trình tự bằng Keyword - Để tìm đƣợc trình tự mong muốn, trƣớc hết chúng ta phải nắm rõ quy luật tìm kiếm dạng này để có đƣợc thông tin theo yêu cầu. - Mục đích của ta là lấy trình tự trong cơ sở dữ liệu. Trƣớc khi tìm kiếm ta phải tìm hiểu cấu trúc của loại dữ liệu này, và cách thức tìm chúng. (Xem phụ lục B) * Các bƣớc thực hiện:  Vào trang chủ NCBI (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/). Chọn dòng Nucleotide để đƣa chúng ta đến trang Entrez Nucleotide. Nhập vào từ khóa cần tìm kiếm. Hình 2.9: Trang Entrez Nucleotide với từ khóa cần tìm NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG
PHẦN C: PHƢƠNG PHÁP TIẾN HÀNH – Tìm kiếm dữ liệu trình tự 67  Kết quả sẽ xuất hiện một danh sách chỉ mục các trình tự DNA. Hình 2.10: Trang kết quả của Entrez Nucleotide sau tìm kiếm  Có nhiều cách để lấy kết quả về, để thuận lợi cho việc xử lý dữ liệu về sau ta chọn cách lấy dạng text. Cách lấy nhƣ sau: o Chọn mục send to, chọn text. o Kết quả nhƣ sau: Hình 2.11: Trang kết quả Entrez Nucleoide dạng text NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG
PHẦN C: PHƢƠNG PHÁP TIẾN HÀNH – Tìm kiếm dữ liệu trình tự 68 o Ta chọn File/Save As, lƣu về chọn đuôi *.txt. Entrez là công cụ tìm kiếm dựa trên các ký tự query ta nhập vào. Khi query đƣợc nhập, Entrez sẽ tự động dịch query theo qui định của Entrez với khả năng tìm kiếm cao nhất. Để xem query đƣợc dịch nhƣ thế nào, ta chọn lớp Details. Chức năng này thì hữu ích trong trƣờng hợp ta không tìm thấy kết quả, hoặc ra kết quả không đúng mong muốn. Trong trƣờng hợp này, ta xem cách dịch query của Entrez để có thể điều chỉnh query chính xác hơn.  Xét ví dụ sau: ta tiến hành tìm kiếm trình tự quy định tính kháng thuốc diệt cỏ trên loài cỏ Creeping Bentgrass. o Nhập query: “Creeping Bentgrass [ORGN] Herbicide tolerance” vào khung tìm kiếm trên trang Entrez Nucleotide. Sẽ không có kết quả nào đƣợc tìm thấy. Chọn mục Details để xem chi tiết hơn. Hình 2.12: Kết quả sau khi nhấp vào mục Details o Mục details cung cấp thông tin chi tiết về query của ta, và kết quả tìm kiếm với query này. Ở đây query của ta không đƣợc Entrez dịch, và cụm từ “Creeping Bentgrass” [ORGN] không đƣợc tìm thấy trong trƣờng sinh vật. Vì thế không có kết quả đƣợc trả về. NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG
PHẦN C: PHƢƠNG PHÁP TIẾN HÀNH – Tìm kiếm dữ liệu trình tự 69 o Thông tin này chứng tỏ ta đánh sai từ “Creeping Bentgrass” hoặc tên này không có trong trƣờng sinh vật, muốn lấy đƣợc thông tin từ loài này phải có thêm thông tin về nó. o Creeping Bentgrass là một loại cỏ mọc quanh năm trên các cánh đồng cỏ có tên khoa học là Agrostis stolonifera. Loại cỏ này thƣờng trồng trong các sân golt vì các đặc tính độc đáo của nó. o Thông thƣờng ta không cần phải dùng tên khoa học để tìm kiếm (vì NCBI có cơ sở dữ liệu Taxanomy bao gồm cả tên thông thƣờng và tên khoa học của các sinh vật, vì thế nếu một sinh vật có tên thông thƣờng trong Taxanomy ta không cần dùng tên khoa học của chúng). Trong trƣờng hợp này, ta phải dùng tên khoa học để tìm kiếm. o Ta nhập lại vào khung tìm kiếm với tên khoa học query nhƣ sau: “ Agrostis stolonifera” [ORGN] Herbicide tolerance. Hình 2.13: Nhập từ khóa cần tìm vào khung tìm kiếm NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG
PHẦN C: PHƢƠNG PHÁP TIẾN HÀNH – Tìm kiếm dữ liệu trình tự 70 o Vẫn không có kết quả nào đƣợc tìm thấy. Ta xem chi tiết trong mục Details. Hình 2.14: Xem chi tiết (Details) khi kết quả không tìm thấy o Query của ta đƣợc hệ thống Entrez dịch ra và tìm kiếm trên thông tin đƣợc dịch này. Kết quả trả lại là 0 nghĩa là không có record nào mang đồng thời các từ trong query. Tìm kiếm bằng keyword đòi hỏi phải kiên nhẫn, thay đổi các keyword thƣờng xuyên một cách hợp lý thì mới có thể đem về các thông tin mong muốn đƣợc. III.2. Tìm kiếm trình tự Sinh học với Primer - Tìm trình tự bằng primer dựa vào công cụ BLAST trên NCBI.  Đầu tiên ta truy cập vào trang Homepage của NCBI tại địa chỉ http://www.ncbi.nlm.nih.gov/.  Ta chọn vào mục BLAST trên trang chủ. Sẽ xuất hiện trang sau: Hình 2.15: Trang BLAST của cơ sở dữ liệu NCBI NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG
PHẦN C: PHƢƠNG PHÁP TIẾN HÀNH – Tìm kiếm dữ liệu trình tự 71  Tất cả các chƣơng trình BLAST đƣợc liệt kê tại đây. Ta chọn chƣơng trình “Search for short, nearly exact matches” trong BLAST nucleotide. Xuất hiện trang sau: Hình 2.16: Trang BLAST Nucleotide của NCBI  Ta nhập trình tự mồi vào khung search nhƣ sau: Hình 2.17: Khung nhập trình tự Đây là cách nhập trình tự theo định dạng FASTA, phần chú thích về trình tự đƣợc viết sau dấu “>”. Trình tự mồi xuôi và mồi ngƣợc đƣợc nối ở giữa với 20 ký tự N hay nhiều hơn (Blast-Helpgroup, 2004). Các trình tự mồi xuôi và ngƣợc không cần phải chuyển đổi sang mạch bổ sung vì chƣơng trình sẽ tự động tìm kiếm trên cả hai mạch.  Mục Set subsequence: mục này cho ta chỉ tìm kiếm nội dung một đoạn nào đó trong trình tự nhập vào (trình tự query). NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG
PHẦN C: PHƢƠNG PHÁP TIẾN HÀNH – Tìm kiếm dữ liệu trình tự 72  Choose database: giới hạn phạm vi cơ sở dữ liệu tìm kiếm trong các cơ sở dữ liệu của chƣơng trình BLAST. Chƣơng trình BLAST đƣợc phân ra rất nhiều cơ sở dữ liệu (chi tiết xem tại địa chỉ http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST/producttable. html). Ở đây ta chọn cơ sở dữ liệu nr (non-redundant) nội dung của nó bao gồm All GenBank + EMBL + DDBJ + PDB sequences ( không bao gồm các trình tự E ST, STS, GSS hay phase 0, 1 hay 2 của trình tự HTGS).  Trình tự query là cặp primer: Forward 5‟-GGTGAGCTGTATAATCGAGCGA-3‟ i. Reverse 5‟-GGCGCAGCATCGGCT-3‟ ii. Marta Hernandez và ctv -2001 dùng trong kỹ thuật real-time PCR để định lƣợng và định tính gene BnACCg8 (Accession number X77576) trong Rapeseed (Brassica napus). Vị trí bắt cặp của primer forward 9652-9673, reverse 9741-9755 trong trình tự gene BnACCg8.  Tiếp theo ta chọn một vài thông số khác trong phần sau: Hình 2.18: Phần tùy chọn của trang BLAST Nucleotide Các tùy chọn này hỗ trợ cho bạn đạt đƣợc kết quả mong muốn hơn:  Limit by entrez query: mục này cho bạn giới hạn cơ sở dữ liệu bạn muốn tìm kiếm với keyword. Muốn thực hiện đƣợc sự giới hạn này phải biết các keyword nào có giá trị để dùng. Chi tiết phần này có thể tham khảo tại địa chỉ http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query/static/help/helpdoc.html. Hay bạn có thể chọn lựa trong khung bên cạnh để giới hạn cơ sở dữ liệu tìm kiếm.  Choose filter: phần này giúp ta loại bỏ những trình tự có mức độ phức tạp thấp (Low complexity), ví dụ nhƣ: AAATAAAAAAAATAAAAAAT. Trong việc NGUYỄN KỲ TRUNG – LÊ THÀNH TRUNG

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.01: Bộ Luận Văn Thạc Sĩ Quản Trị Kinh Doanh MBA

165 tài liệu

2069 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.