启动子 http://baike.baidu.com/link?url=HMqaMY4mXusH--4hMu1p6P_XUzEve9lZhFGtxScnbb8Z9HaLYJ981eWxAuZt2iAP   启动子是位于结构基因5'端上游的DNA序列,能活化RNA聚合酶,使之与模板DNA准确的结合并具有转录起始的特异性. 起始时间和表达的程度.启动子(Promoters)就像“开关”,决定基因的活动.既然基因是成序列的核苷酸(nucleotides),那么启动子也应由DNA组成.启动子本身并不控制

文献:Sahraeian S M E, Mohiyuddin M, Sebra R, et al. Gaining comprehensive biological insight into the transcriptome by performing a broad-spectrum RNA-seq analysis[J]. Nature Communications, 2017, 8(1):59. 这是一篇在NC上发表的使用RNAseq工具对比的一篇文献,解读这篇文献对我们使用RNAseq

 人类全基因组测序06 SNP(single nucleotide polymorphism):有了10倍以上的覆盖深度以后,来确认SNP信息,就相当可靠了. 一个普通黄种人的基因组,与hg19这个参考基因组序列相比,会有350万个左右的SNP.又有大概2万个是落在外显子上的,而非同义的SNP有大概9千个. 所谓非同义的SNP,就是这些SNP是会引起蛋白质的序列变化的. indel:(insertion & deletion)是指小于50个bp以内的微小的插入.和缺失突变.一个普通黄种人的基因组

https://www.jianshu.com/p/6284f57664b9 目前对于variant进行注释的软件主要有4个: Annovar, SnpEff, VEP(variant Effect Predictor), Oncotator, 选择合适的软件注释variants对于下游分析是很关键的, 今天我们来比较下这4种软件在variants 注释上的差异,进而帮助我们选择更合适的注释软件. 首先简要介绍下这4个软件的一些特点: Oncotator: 主要用于癌症特异性突变位点的注释,下面

实验目的 [TOC] 了解使用Intent进行组件通信原理 掌握使用Intent启动Activity的方法 熟悉和掌握Android组件间通信的方式和技巧 实验要求 设计一个主Activity和一个子Activity(Sub-Activity),使用主Activity上的按钮启动子Activity,并将子Activity的一些信息返回给主Activity,并显示在主Activity上. graph LR Activity --1.start--> Sub-Activity Sub-Activit

引用自https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NjU4ODQ2MQ==&mid=2247484662&idx=1&sn=194668553f954e231f4526f5c944a195&chksm=fdf84cb4ca8fc5a2c0e8355377f9d6abdc4fa36b304aa8c533b5e82e49de30d443366ff3346a&mpshare=1&scene=1&srcid=09097IKbsc

肿瘤的发生与免疫系统的功能密切相关.在免疫系统中,MHC(主要组织相容性复体,majorhistocompatibilitycomplex)是所有生物相容复合体抗原的一种统称.HLA(humanleucocyteantigen)就是人类的MHC基因,即人类白细胞抗原,位于6号染色体,它所在的区域是人类基因组中多态性最高的区域之一,有高达上千个等位基因. HLA–I类基因在细胞毒性T细胞反应中作用至关重要,可以在细胞表面呈递可被T细胞受体识别的肽段. 研究表明,肿瘤中HLA基因存在大量的体细胞突变

数据分析流程 来自知乎孟浩巍的“快速入门生物信息学的”Live,超棒的~ 1.数据质控 首先是质控部分,使用fastqc进行对结果分析. 对于Illumia二代测序的结果质控包括两个方面,去掉测序质量不好的序列,即Quality Control:二是需要去掉连在玻璃上的短的接头,cut adaptor. -t 8表示调用8个核心去运算. 之后,对每一个序列文件都生成一个zip和一个html文件. 例如: 那么这2500000肯定是不同的基因,只不过这个机器的测序长度是150,所以所有的基因长度都

RPKM:Reads Per Kilobases Per Million Reads指的是每1百万个reads中比对到每1kb碱基外显子上的reads数 FPKM:Fragments Per Kilobase Per Million reads 当reads来自PE测序数据时使用FPKM TPM: RSEM TCGA数据库中的RNA-seq数据

题目:Improving Silkworm Genome Annotation Using a Proteogenomics Approach 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:June 28, 2019 DOI:10.1021/acs.jproteome.8b00965 分享人:张霞 内容与观点: 1. 文章研究概述 桑蚕是一种重要的经济昆虫,并作为鳞翅目模式昆虫用于基础研究.作者通过以往的研究发现,目前对于桑蚕的基因测序和组装研究已基本解决,在基因注释

假设想要计算ATP1A4基因上的外显子碱基覆盖度 首先查询这个基因所有exon的起始和终止位置,查询链接:http://grch37.ensembl.org/Homo_sapiens/Transcript/Exons?db=core;g=ENSG00000132681;r=1:160121360-160156767;t=ENST00000368081 如下图所示,可以看到该基因有6个转录本,假定选择第二个转录本ENST00000470705.1,点击进去,显示该转录本有5个外显子 具体外显子的详

外显子测序时带有adapt接头,因此我们需要去除adapt接头,cutadapt的作用是去除adapt接头,一般用到如下命令: cutadapt -a AACCGGTT -o output.fastq input.fastq "-a"参数表明后面跟着的"AACCGGTT"是我们想要去除的adapt接头,如果你的外显子接头为其他序列,请将"AACCGGTT"改为你想去除的adapt接头: "-o"参数后面跟着的是输出文件&quo

在tomcat4中,StandardContext.java是最大的一个类,有117k.废话不说,开始分析吧. 其实要分析StandardContext,也就主要分析两个方法,一个start,一个invoke. 两个变量 这里首先咱们得说两个boolean型的变量available,configured. 先说available,它表示了StandardContext是否可用,初始值为false.若StandardContext启动成功,其值就变为true;另外各种原因都会导致StandardC

柳叶刀发表的文献解读:Whole-exome sequencing in the evaluation of fetal structural anomalies: a prospective cohort study 背景介绍 随着超声波在产科护理中的应用,胎儿结构异常的鉴别已成为例行公事.当发现异常时,进一步评估核型.全染色体非整倍体与染色体微阵列(CMA)上较小的微缺失和复制(CNV),则是非常的重要.目前研究发现,大约32%结构异常胎儿具有临床相关的异常核型,6%的结构异常胎儿能找到致病

外显子后续分析研究思路一般有以下几种(Methods for follow-up research of exome analysis): 1.对突变频率.突变类型.突变方式进行统计分析 Mutations statistical analysis 具体见下图: 参考文献:Di, Jiabo, et al. "Whole exome sequencing reveals intertumor heterogeneity and distinct genetic origins of sporad

      我们知道在Android中,要更新UI只能在UI主线程去更新,而不允许在子线程直接去操作UI,但是很多时候,很多耗时的工作都交给子线程去实现,当子线程执行完这些耗时的工作后,我们希望去修改UI,但Android中又不允许在子线程中去直接修改UI,如:在子线程中执行从服务器下载一张图片的任务,下载完成后,希望这张图片显示一个ImageView上,在子线程中又不能直接操作ImageView,这怎么办呢?我们只能把这张图片发送给UI主线程,然后在主线程中去显示这张图片.为了能够实现这种子线

package com.test; import java.io.DataInputStream; import java.io.DataOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.RandomAccessFile; import java.net.Http

ORF和CDS的区别 ORF的英文展开是open reading frame(开放阅读框). CDS的英文展开是coding sequences (编码区). CDS:DNA转录成mRNA,mRNA经剪接等加工后翻译出蛋白质,所谓CDS就是与蛋白质序列一 一对应的DNA序列,且该序列中间不含其它非该蛋白质对应的序列,不考虑mRNA加工等过程中的序列变化,总之,就是与蛋白质的密码子完全对应. ORF:理论上的氨基酸编码区,一般是在分析DNA核酸图谱中(主要是利用电脑程序)得到的.程序会自动在DNA

持续集成和部署是DevOps的重要组成部分,Jenkins是一款非常流行的持续集成和部署工具,最近试验了一下Jenkins,发现它是我一段时间以来用过的工具中最复杂的.一个可能的原因是它需要与各种其它工具集成才能完成任务,而集成的方法又各不相同.在这些工具中,Docker是最简单的,真的非常好用.K8s比较复杂,开始要花些时间熟悉,但它的整体设计十分合理,一旦搞清核心概念,掌握脉络之后,就非常顺利.它的命令格式即规范又统一,使得有些命令自己都能猜出来,这就是好的设计带来的福利..但Jenkins

参考文章:Multi-threaded Camera Caffe Inferencing TX2之多线程读取视频及深度学习推理 背景 一般在TX2上部署深度学习模型时,都是读取摄像头视频或者传入视频文件进行推理,从视频中抽取帧进行目标检测等任务.但对于较大的模型,推理的速度是小于视频的帧率的.如果我们使用单线程进行处理,即读取一帧检测一帧,推理会堵塞视频的正常传输,表现出来就是摄像头视频有很大的延迟,如果是对实时性要求较高,这种延迟是难以接受的.因此,采用多线程的方法,将视频读取与深度学习推理放