小物種基因組文章怎么發一區Top期刊？

引言：時至今日，小 物種基因組文章發一區并不簡單， 2026年1月一篇《Plant Physiology》上的基因組文章，解析了物種 基因組進化歷史 ，闡述了特征性狀的分子機制，是個很好的范例。

測序公司的標準分析不能滿足發表高水平基因組文章的需求。為了讓大家能夠掌握相關的分析技能，自己獨立完成基因組及比較基因組的相關分析工作，組學大講堂制作了《T2T基因組組裝和注釋》、《動植物比較基因組分析實操》兩門課程（提供配套代碼、軟件、分析環境鏡像，兩年售后答疑，贈送練習用云服務器），手把手教你基因組（T2T水平）+比較基因組數據分析，攻克核心分析技術，助力你高效發文章！

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課程優勢及內容

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優勢1：內容全面：涵蓋一區、二區文章常用分析條目，一課掌握核心技能

優勢2：零基礎友好：針對初學者設計，數據整理完善后，復制粘貼即可分析

優勢3：分析不挑設備：采用docker虛擬機教學（國內首創），無需安裝軟件，好學好用

優勢4：電腦要求低：云服務器教學，指令發送由服務器處理，個人電腦可正常辦公

優勢5：售后無憂：2年超長時間售后答疑，學習全程無憂

優勢6：圖表顏值高：緊跟文獻最新趨勢，使用最新R包繪圖，生成高顏值、信息量豐富的圖表，直接用于文章撰寫

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超豐富的課程內容詳解

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第一節：基因組組裝與注釋文獻通讀

1. 擬南芥：A near-complete assembly of an Arabidopsis thaliana genome

2. 鐘花櫻：The telomere-to-telomere genome of flowering cherry (Prunus campanulata) reveals genomic evolution of the subgenus Cerasus

第二節：linux系統操作基礎+docker工具介紹與使用

1. Linux系統簡介（內核，bash，命令行）

2. 目錄結構與基礎命令（cd, ls, mkdir, rm, chmod）

3. 文件操作與文本處理（grep, awk, sed, less, vim）

4. 認識docker，了解鏡像、容器等概念

5. 熟悉docker鏡像的使用及容器管理

6. 基因組組裝和注釋分析軟件環境搭建

第三節：基因組調研圖

1. Kmer分析原理講解：介紹Kmer的定義，講解Kmer分析的基本原理，包括Kmer分布的統計方法和如何通過Kmer分布推斷基因組大小、重復序列含量等信息。使用Jellyfish等工具對樣本數據進行Kmer分析，展示如何生成Kmer分布圖，并通過圖形解讀基因組的基本特征。

2. 基因組大小與雜合度分析：使用Genomescope2對Kmer分析結果進行處理，展示如何生成基因組調研圖，并解讀圖中的關鍵信息（如基因組大小、雜合度）。

3. 物種倍性：使用Smudgeplot對Kmer數據進行分析。

第四節：基因組的初步組裝

1. 基因組組裝原理講解：介紹基因組組裝的基本概念，包括重疊法（Overlap-Consensus）和德布魯因圖法（De Bruijn Graph），講解不同組裝策略的優缺點及其適用場景。

2. 三代數據組裝（pacbio HIFI reads）：介紹HIFI數據的特點及其在基因組組裝中的優勢，講解Hifiasm工具的工作原理和組裝流程。使用Hifiasm對HIFI測序數據進行組裝，展示如何設置參數、運行程序，并解讀組裝結果。

3. 三代數據組裝（ONT reads）：介紹ONT長讀長數據的特點及其在基因組組裝中的應用，講解Nextdenovo工具的功能和組裝策略，介紹Nextpolish工具的作用及其在組裝后拋光中的重要性。使用Nextdenovo對ONT數據進行組裝，使用Nextpolish對組裝結果進行拋光，展示如何提高組裝的準確性和完整性。

4. HiFi與ONT數據的混合組裝

5. HiFi組裝與ONT組裝的合并

第五節：掛載到染色體級別

1. 染色體掛載的理論部分講解：介紹染色體掛載的概念及其在基因組學中的重要性，講解基于參考基因組和Hi-C數據進行染色體掛載的原理和方法。

2. 基于高質量參考基因組的掛載實操（ragtag）：介紹Ragtag工具的功能和工作原理，講解如何利用參考基因組進行染色體掛載。使用Ragtag工具將初步組裝的基因組掛載到參考基因組上，展示如何解讀掛載結果，并評估掛載的準確性。

3. 利用ALLHIC基于Hi-C數據進行組裝的掛載

4. 使用3D-DNA手動矯正掛載結果：介紹3D-DNA工具的功能和手動矯正的必要性。使用3D-DNA工具對掛載結果進行手動矯正，展示如何通過可視化工具評估矯正后的掛載質量。

第六節：基因組的優化與組裝評估

1. 基于其他組裝或是測序數據進行缺口填充：介紹缺口（Gap）的定義及其對基因組組裝質量的影響。使用GapCloser工具對組裝結果進行缺口填充

2. 使用Nextpolish對填充好的序列拋光

3. 基因組組裝質量評估：介紹基因組組裝質量評估的常用指標（如N50、連續性、準確性、完整性等），講解如何使用工具進行組裝質量評估。使用merqury和BUSCO工具對組裝結果進行全面評估，展示如何解讀評估報告。

第七節：重復序列與非編碼序列注釋

1. 著絲粒和端粒的注釋：介紹著絲粒和端粒的結構特征及其在基因組中的重要性；講解基于序列特征和生物信息學工具進行預測的原理。使用專門的軟件工具（quarT2T）進行著絲粒和端粒的預測，通過實際案例展示預測結果的解讀方法

2. 重復序列的注釋：闡述重復序列的類型（如衛星DNA、轉座子等）及其在基因組中的分布規律；講解重復序列預測的常用算法和工具。以組裝的基因組為例，使用 LTRFinder、LTRharvest、LTR_retriever、MITE-Hunter、RepeatMasker、TRF軟件進行重復序列的預測，展示如何識別和分類不同類型的重復序列，并分析其在基因組中的占比和分布情況。

3. 非編碼RNA的注釋：介紹非編碼RNA的種類（如rRNA、tRNA、miRNA等）及其生物學功能；講解基于序列保守性和結構特征的非編碼RNA預測方法。使用專門的非編碼RNA預測工具（如tRNAscan-SE、Rfam、rnammer）進行非編碼RNA的預測，通過實際案例展示預測結果

第八節：基因結構注釋

1. 從頭注釋：已經有了一個高質量的參考基因組情況下，可以使用liftoff軟件進行基因注釋的遷移，以此作為從頭注釋；如果沒有高質量的基因組，則需要使用SNAP、geneID、glimmerHMM、GeneMark.hmm3、Augustus等軟件進行從頭預測。

2. 同源注釋（GeMoMa）：使用GeMoMa將已知蛋白序列比對到目標基因組，預測基因結構。

3. 轉錄組注釋（StringTie、PASA）：使用StringTie對RNA-seq數據進行轉錄本組裝，預測基因結構，結合PASA工具將轉錄本比對到基因組，優化基因注釋。

4. 基因功能注釋（eggNOG、uniprot）：使用eggNOG對預測的基因進行功能注釋，獲取直系同源基因的功能信息，將預測基因與UniProt數據庫比對，補充功能注釋。

第九節：繪制基因組概覽圖

1. 基因組circos圖：使用MCScanX分析基因組的共線性，生成共線性結果文件，將基因組數據（如基因密度、重復序列分布）和共線性結果繪制為Circos圖，展示如何設置顏色、軌道高度等參數，優化可視化效果。

2. BUSCO評價基因注釋質量：選擇合適的數據庫使用BUSCO對基因組注釋結果進行評估，展示如何解讀BUSCO評估報告，包括完整性、缺失基因和碎片化基因的統計，使用generate_plot.py工具將多個BUSCO評估結果可視化，對比不同數據庫的注釋質量。

第十節：比較基因組簡單介紹

1. 文獻解讀

2. 基礎知識介紹

3. 分析軟件環境搭建

第十一節：比較基因組與基因家族分析

1. 蛋白序列文件的準備（基因最長蛋白CDS序列提取）

2. OrthoFinder 完成基因家族聚類鑒定分析

3. 不同物種共有基因獨有基因家族韋恩圖、花瓣圖以及柱狀圖的繪制統計

第十二節：物種系統進化分析

1. 系統發育樹構建方法（NJ，ML）講解與核酸替換模型選擇（JC69，K80，HKY85）

2. 單拷貝直系同源基因批量比對合并（ParaAT）

3. trimal比對結果的修剪

4. 串聯法和并聯法構建物種進化樹實操（iqtree、raxml）

第十三節：物種分歧時間分析

1. 進化樹文件和序列比對phy文件的準備

2. 物種分化化石時間點的查找與添加（timetree、figtree）

3. 基于seq like分析物種分歧時間

4. 基于近似似然法（BV）分析物種分歧時間

第十四節：基因家族收縮或擴張分析

1. 數據準備：不同物種中基因家族數目表、nwk格式超度量樹

2. 利用cafe5使用不同模型進行基因家族收縮擴張分析

3. 基因家族收縮或擴張分析可視化

第十五節：物種間共線性分析

1. 基于MCScanX進行共線性分析

2. 基于JCVI進行共線性分析

3. 點圖、深度柱狀圖、共線性連線圖以及circos圈圖的繪制

第十六節：物種加倍事件分析

1. 數據準備（4dtv，CDS）

2. 基于ParaAT比對結果進行KaKs分析

3. 基于WGD軟件進行KaKs分析

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