RNA组研究的困难何在?如果开发新技术来解决这些困难,您最想解决的科学问题是什么? RNA研究的困难在于研究技术落后 (1)从信息流来说,我们需要直接测定RNA的序列,但是我们只能DNA测序仪间接测得. (2)从操作流来说,我们需要直接测定修饰核苷酸在序列中的位置,但是逆转录成cDNA后就失去了修饰核苷酸的原始信息. (3)我们需要直接测定修饰核苷酸的比例,但是目前需要测定每一个RNA分子的序列和同时确定修饰核苷酸的位置和程度. (4)我们需要在单细胞水平上测定细胞中mRNA的种类和数量,但是目…

RNA测序研究现状与发展 1 2,584 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 通常来说,某一个物种体内所有细胞里含有的DNA都应该是一模一样的,只是因为每一种细胞里所表达的RNA之间存在差异,才使这些细胞有所区别.诸如“为什么肿瘤细胞与正常细胞会不一样?”这样的重要问题都可以通过对这些不同细胞里的RNA进行研究来解决,比如转录组学(transcriptome)研究就是一个很好的方法,而这就需要用到RNA测序技术.本期的<自然 方法>(Nature Methods)杂志…

------------------------------- Long noncoding RNAs are rarely translated in two human cell lines. (蛋白,多肽) Bánfai B, Jia H, Khatun J, Wood E, Risk B, Gundling WE Jr, Kundaje A, Gunawardena HP, Yu Y, Xie L, Krajewski K, Strahl BD, Chen X, Bickel P, Gi…

环状RNA(circRNA)研究技术手册.doc.pdf (转自:汉恒生物)…

ylbtech-AI-Info-Micron:人如其食:人工智能和人类微生物组 1.返回顶部 1. 人如其食:人工智能和人类微生物组 “相信你身体发出的信号”,的确是一个很好的建议.研究人员在不遗余力地向我们展示,我们体内的肠胃等器官状态对我们的生活质量有着具有巨大且往往看不见的影响. 消化道和皮肤上的细菌.真菌.病毒和原生动物被称为微生物群系或微生物组,会对我们的健康.福祉.情绪.寿命甚至体重产生重大影响.微生物组研究人员认为,就人类生命而言,微生物组扮演的角色可能与 DNA 同等重要. 微生…

如何在转录水平分类所有RNA分子?可以罗列所有的可能性.技术策略和终极目标. 可能性:见纸 技术策略:RNA单细胞直测技术 终极目标:单细胞水平RNA直测技术决定新的人类RNA组和人类表观组学两个核心计划的启动 具体而言是建立细胞RNA组(实现免扩增和全部RNA的定量).建立单细胞RNA组(逾两百种人类细胞 )和人类细胞异质化RNA组(生理+病理状态)…

A survey of best practices for RNA-seq data analysis RNA-seq数据分析指南 内容 前言 各位同学/老师,大家好,现在由我给大家讲讲我的文献阅读报告! A survey of best practices for RNA-seq data analysis ,我把它叫做RNA-seq数据分析指南.这篇文章是由佛罗里达大学等单位的研究人员在1月26日发表在Genome Biology上的,该期刊的影响因子有10.8分.这是这篇文章的通讯作者,…

Differential expression analysis for paired RNA-seq data 抽象背景:RNA-Seq技术通过产生序列读数并在不同生物条件下计数其频率来测量转录本丰度. 为了鉴定两种条件之间差异表达的基因,重要的是要考虑实验设计以及数据的分布特性. 在许多RNA-Seq研究中,表达数据以多对获得,例如来自相同个体的治疗前和治疗后样品.我们寻求将配对结构纳入分析. 结果:我们提出了一个用于RNA-Seq数据的贝叶斯分层混合模型,以分别考虑变异性来自配对数据结构的…

文献名:Integrative Analysis of MicroRNAome, Transcriptome, and Proteome during the Limb Regeneration of Cynops orientalis(东方蝾螈肢体再生的小RNA组,转录组,蛋白质组综合分析) 期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间:(2019年1月4日) IF:3.950 单位: 西北大学生命科学学院组织工程实验室 陕西生物技术省级重点实验室 教育部西部资源…

热图是使用颜色来展示数值矩阵的图形.通常还会结合行.列的聚类分析,以表达实验数据多方面的结果.  热图在生物学领域应用广泛,尤其在高通量测序的结果展示中很流行,如样品-基因表达,样品-OTU相对丰度矩阵非常适合采用热图呈现.   热图优点   因为人读数字需要思考和比较,而对颜色识别能力非常强,采用颜色的深浅代替数据表是非常高效的呈现方式,也便于从中挖掘规律.  热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据,即可以快速比较组间的变化,同时还可以显示组内每个样品的的丰度,以及组内各样品间的…