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6-1、基本數據分析：

（1）   序列前處理工作，包括成對測序數據的序列匹配，裁減低質量部分，數據格式轉換等

（2）   序列拼接，Scaffolding，對454數據的homopolymer進行修正等。

（3）   用多種主流基因預測軟件預測基因并挑選最合適的代表基因結構。

（4）   tRNA/rRNA識別和分類。

（5）   基因組GC含量分析，并識別特異區域。

（6）   基因功能注釋（包括同源注釋和蛋白結構域識別）。

（7）   基因功能分類，參照Gene Ontology或COG標準（由用戶指定標準）。

6-2、生物信息高級分析：

（1）   提供圖型化界面由用戶人工確認基因結構和基因功能注釋。

（2）   重復序列識別和分類。

（3）   基因家族識別和聚類。

（4）   基因功能聚類，參照FunCatDB標準。

（5）   代謝調控途徑識別和重建。

（6）   轉錄因子（Transcription Factor）識別和分類分析。

（7）   分泌蛋白識別和分析。

（8）   蛋白激酶識別和分析。

（9）   轉運蛋白(Transporter)識別和分析。

（10）  假基因（pseudogene）識別和分析。

（11）  SSR標記模式識別和預測。

6-3、表達組深度測序分析：

（1）   深度測序Mapping和表達差異統計分析。

（2）   cSNP識別。

（3）   依據表達量進行基因功能聚類，由已知基因推斷未知基因功能。

6-4、比較基因組分析

（1）Synteny block分析。

（2）其他比較基因組分析。

6-5、基因組數據庫構建

（1）   構建項目數據庫：

（2）   項目整體介紹（包括一些個性化圖片等）。

（3）   BLAST序列比對界面。

（4）    基因組總體結構瀏覽界面（GenomeBrowser）。

（5）     分類基因瀏覽界面（FunCatDB／Gene Ontology樹形瀏覽各   類別的基因）

（6）   有特色的基因家族瀏覽界面（需用戶提供驗證過的數據）。

（7）   有特色的代謝調控途徑瀏覽界面（需用戶提供驗證過的數據）。

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