像genebank,EMBL这种都是不加选择的一级数据库，只要是实验获得的，不管什么东西的序列，哪怕是不完整的序列都能上传，而且它们的数据也有可能有重复。如果有某个人专门研究细菌的鉴定，需要用到正式被认可的16srDNA序列，为了研究方便，把这些一级数据库的各个种类细菌的公认标准16srDNA序列的数据进行整理，重新构建了一个数据库，这就是所谓的二级数据库。如果不构建，直接用一级数据库做blast，就会得出很多未被承认甚至不完整的序列，还要人工一个个看过去，找出公认的标准序列，这样就很麻烦。我举得例子在现实中就是韩国的EzTaxon。
GeneGazer是一个，不过上网看了以后觉得貌似据说比较戳。。。下面是一篇文章，MAYBE对你有用，我虽然也学生物滴，不过跟生物信息学没什么交集哈。。。
Wisconsin 软件包（ GCG ）
Genetics Computer Group 公司开发的 Wisconsin 软件包，是一组综合性的序列分析程序，使用公用的核酸和蛋白质数据库。 SeqLab 是其图形用户界面（ GUI ），通过它可以使用所有 Wisconsin 软件包中的程序及其支持的数据库。此外，它还提供了一个环境用于创建、显示、编辑和注释序列。 SeqLab 也可以被扩展使其可以包括其它公用或非公用的程序和数据库。
Wisconsin软件包由120多个独立的程序组成，每个程序进行一项单一的分析任务。包括所有程序的完整目录以及详细的描述可以在Wisconsin软件包的程序使用文档中找到。GCG支持两种核酸数据库(GenBank数据库, 简化版的EMBL核酸序列数据库)和三种蛋白质数据库(PIR,SWISS-PROT, SP-TrEMBL)。这些数据库既有GCG格式的（供大多数Wisconsin软件包程序使用），也有BLAST格式的（供BLAST数据库搜索程序使用）。同时还提供了用于LookUp程序以及数据库参考搜索的索引。
关于GCG，Wisconsin软件包，支持的平台以及硬件需求的一般性信息可以在GCG的主页以及Wisconsin软件包的用户手册中找到。GCG主页提供了更新信息以及Wisconsin软件包程序的完整列表。
SeqLab中可以使用多个序列分析程序的特性使用户可以应用这些程序顺序地回答相关问题或在对输入序列进行编辑后重复某项分析。而可以同时访问公用数据库和本机序列的优点使用户可以在一个分析中使用其中任意一种而不用先进行转换或格式化的工作。SeqLab可以解决的序列分析问题：
(1)在两条mRNA中寻找开放阅读框架，翻译并对比RNA与蛋白质序列
对两条相关的mRNA进行测序的用户可能希望寻找开放阅读框架（ORF）、翻译以及进行核酸与氨基酸序列间的两两对比。
把序列加入SeqLab Editor中，从Functions菜单中选中Map选项运行Map程序。Map输出文件包含了限制性酶切图和6种可能的翻译框架的ORF的显示。这些ORF的起始和终止位置可进行标记并选为SeqLab Editor中序列显示的范围，然后可用Edit菜单的Translate *** 作进行翻译。翻译结果自动出现在SeqLab Editor中。
两条相关的核酸或蛋白质序列可用Gap程序或BestFit程序进行对比。Gap程序寻找两条序列间的全局最优对比结果。适用于两条待比对的序列是进化相关的情况。BestFit程序寻找两条序列的局部最优对比结果，它适用于两条序列不是进化相关而是功能相关的情况。
(2)通过参考搜索寻找数据库中的相关条目并进行对比
研究一个特征序列家族成员的用户可能希望寻找这个家族中的其它成员并建立它们的多序列对比。
从Functions菜单中选取LookUp程序。LookUp在数据库条目的参考信息部分搜索描述词并建立匹配条目的列表。在参考部分的Definiton, Author, Keyword和Organism域中搜索描述词并在词之间使用“and”（&）、“or”（|）以及“but not”（！）布尔表达式。例如，在SWISS-PROT条目的Description域搜索“lactate &dehydrogenase &h &chain”将产生一个输出文件，其中列出了乳酸脱氢酶 H 链（lactate dehydrogenase H chain）条目。这个输出文件可以从Output Manager窗口中加以显示，然后与用户的序列一起添加到SeqLab Editor中。
要创建所有这些序列的多序列对比，只要根据序列名称选中这些序列并从Functions菜单中运行PileUp程序。由PileUp产生的多序列文件也列在Output Manager窗口中并可以直接添加到SeqLab Editor中。推荐采用这一步的原因在于数据库条目的特征表格（Features table）信息可与对比结果一起被包括进来。必要时对比结果是可以被编辑的，并且如果数据库条目有相似的特征，这些特征可被附加给用户序列。
(3)用查询序列搜索数据库，将找到的条目与查询序列进行对比并产生进化系统树
克隆并测序一个未知功能基因的用户可能希望在一个数据库中搜索相似的序列。如果搜索到了，用户可能进一步希望创建与查询序列最相似的序列的多序列对比并产生数据的种系图。
往SeqLab Editor中添加一个查询序列并从Functions菜单中选取FASTA程序。FASTA程序在数据库中搜索与查询序列相似的序列。输出文件可从Output Manager窗口中加以显示并直接添加到SeqLab Editor中。在这个输出文件中数据库条目与查询序列局部相似性最好的区域被加以标记。如果要显示的话，每个数据库条目只有这种区域可以显示在SeqLab Editor中。不要的条目可以从SeqLab Editor中一起被删除。
从Functions菜单中选中PileUp程序创建这些序列的多序列对比。输出可从Output Manager窗口中加以显示并添加到SeqLab Editor中更新已经存在的未对比序列。必要时可对这一对比结果进行编辑，并且数据库条目的有用的特征表格信息也可以添加给查询序列。
从Functions菜单中选取PaupSearch程序，程序提供了一个PAUP（进化系统简约性分析（Phylogenetic Analysis Using Parsimony））中树搜索方式的GCG接口。PaupDisplay程序为PAUP中的树 *** 作，鉴定以及显示方式提供了一个GCG接口。
(4)拼接交叠序列片段产生一连续序列，寻找并翻译这一序列的编码区域并在数据库中搜索相似序列
克隆了一个基因，把它分解克隆为一组有交叠的序列片段并进行了测序的用户可能希望把这些序列片段重新组装为一条连续的序列。一旦contig拼接完成，用户可能希望在序列中寻找阅读框架，翻译并在数据库中搜索相似序列。
Fragment Assmbly System的程序可用于拼接交叠序列片段。GelStart程序创建一个项目。GelEnter程序把序列片段复制到项目中。GelMerge程序寻找片段之间的交叠并把它们拼接成contig。GelAssemble程序是一个编辑器，可用于编辑这些连续的部分并解决片段之间的冲突问题。所有这些程序都可以从Functions菜单中选取。一旦拼接完成，最终构成此contig的连续序列可以被保存为一个序列文件并添加到SeqLab Editor中。
使用Map、Frames、TestCode或Codon Preference程序可预测序列中的编码区（所有这些程序可以从Functions菜单中选中）。使用Edit菜单的Select Range功能选择这些程序预测的区域并使用Edit菜单中的翻译 *** 作把它们翻译为蛋白质。这些提出的翻译区域也可以作为核酸共有序列的特征被加入。
选取蛋白质序列然后选择Functions菜单中BLAST。BLAST程序在数据库中搜索与查询序列相似的条目，此程序既可以进行远程搜索也可以进行本机搜索。搜索结果可以从Output Manager窗口中加以显示。如果被搜索的是一个本机的数据库，结果文件可以加入SeqLab Editor或Main List窗口中，并允许对找到的序列进行进一步分析。
(5)对比相关的蛋白质序列，计算对比结果的共有序列，辨识序列中新的特征序列模式，在数据库中搜索包含此模式的序列或在对比结果的共有序列中搜索已知的蛋白质模式
辨识了一组相关序列的用户可能希望对其进行对比并计算对比结果的共有序列。如果可以在对比结果中找到保守模式，用户可能希望在数据库中搜索包含这种模式的其它序列。用户可能还希望在计算出的共有序列搜索已知的蛋白质模式。
选取待对比的序列，从Functions菜单中选取PileUp程序创建多序列对比，PileUp程序的输出文件可从Output Manager窗口中加以显示并添加到SeqLab Editor中。用户可以对对比结果的某个区域重新加以对比并以此替换原有的对比结果。只要选取一个区域并重新运行PileUp即可。从PileUp Options窗口中选取"realign a portion of an existing alignment（重新对比一个已存在的对比结果的一部分）"，这可能有利于选择一个替代评分矩阵或不同的创建和扩展处罚。新的输出文件将包含最初的对比结果以及替换原始对比结果的重新对比的区域。
用Edit菜单中Consensus *** 作计算对比结果的共有序列。如果保守模式可被辨识，从Functions菜单中选取FindPatterns选项。从共有序列中剪切下此特征序列模式并把它粘贴到FindPatterns模式选择器中，并在数据库中搜索包含这一模式的序列。
此外，运行Motif程序可在共有序列中搜索已知的蛋白质模式。Motif在蛋白质序列中搜索在PROSITE，蛋白质位点和模式的PROSITE字典中已知的蛋白质模式。如果辨识出一个Motif，则给所有序列增加一个特征，并标出它的位置。图4.9显示了一个蛋白质序列的匹配、一个共有序列以及Motif搜索的结果。
(6)使用Profile进行相似性搜索并对比相关序列
下个mega4.1去NCBI或者Eztaxon或者或者其他能链接到数据库地方下载一些细菌的16sDNA序列。
然后用mega比对就可以做一个系统树了。
比如可以做一个假单胞菌属的系统发育树，选择几个假单胞菌的序列，选择合适的计算方法，用软件计算出系统树。记得还要放一个属外种作为参考啊。
别指望有多人回答，这里大多都是中学生。
如果对您有帮助，请记得采纳为满意答案，谢谢！祝您生活愉快！
vaela
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）