基因預測是生物信息學的一個重要分支，它涉及使用生物學實驗或計算機等手段識別脫氧核糖核酸序列上的具有生物學特征的片段，主要目標是蛋白質編碼基因，同時也包括核糖核酸基因和調控因子等其他具有一定生物學功能的因子。基因預測是基因組研究的基礎，對于理解生物體的遺傳信息和功能至關重要。
基因預測方法
基因預測的過程包括在核酸序列中尋找基因，確定基因的位置和功能位點的位置，以及標記已知的序列模式等。隨著人類基因組信息的積累，基于計算機算法的基因預測得到了長足的發(fā)展，成為了基因識別的主要手段。
間接識別法
間接識別法（Extrinsic Approach）利用已知的mRNA或蛋白質序列作為線索，在脫氧核糖核酸序列中搜尋對應的片段。BLAST是目前廣泛使用的間接識別法軟件之一。然而，由于測定mRNA或蛋白質序列的成本高昂，且在復雜生物體中，基因的表達具有時空特異性，這種方法面臨著一定的局限性。盡管如此，對于一些常見的實驗生物，如老鼠和酵母菌，已經建立了大量的轉錄和蛋白質序列數據庫，例如RefSeq數據庫和Ensembl數據庫。
從頭計算法
從頭計算法（Ab Initio Approach）是基于DNA序列信息預測蛋白質編碼基因的方法，它關注基因的“信號”和“內容”兩種特征。原核生物的基因預測相對容易，因為它們具有特定且容易識別的啟動子序列和連續(xù)的開放閱讀框。真核生物的基因預測則更具挑戰(zhàn)性，因為它們的啟動子和控制信號更為復雜，且基因中的蛋白質編碼序列被分為若干段外顯子，由非編碼序列連接。高級的基因識別算法，如隱馬爾可夫模型，被用于提高預測的精度。Glimmer和GENSCAN是兩個著名的基因識別程序。
比較基因組學的方法
比較基因組學的方法基于多個物種的基因組序列的比較，利用自然選擇的原理來預測基因。這種方法認為，具有生物學功能的基因和脫氧核糖核酸序列變異速率較慢，因此通過比較可以發(fā)現新的預測線索。
偽基因預測
偽基因預測是基因預測的一個特殊領域，它關注與基因序列高度相似但無法產生相同蛋白質的偽基因。偽基因預測結合了序列相似性和從頭算法，并增加了額外的篩選條件和識別偽基因特征的方法。例如，通過檢測無意義或片段移動變異來識別偽基因，或者比較偽基因和基因之間的統(tǒng)計特性差異，如CpG島的數量減少或G-C含量的差異。
基因預測不僅是識別具有生物學功能的片段，還包括判定該片段（或其對應的產品）的功能。盡管通常需要通過實驗手段如基因敲除來確定功能，生物信息學的前沿研究正在使得由基因序列預測基因功能變得更加可能。
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