庐州月光 如何提取一个转录本的3'UTR区域的序列 在做microRNA 和 mRNA 相互作用预测的时候,大家都知道microRNA 作用的靶点是位于mRNA 的3'UTR取,所以只需要提取mRNA 对应的3'UTR 区的序列去做分析即可: 那么如何提取一个mRNA的3'UTR区呢? 在UCSC数据库中,提供了3'UTR区序列的下载,以人类hg19为例, 利用table browser 浏览器选择对应的序列 链接:http://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgTables

KEGG数据库的使用方法与介绍 KEGG的数据 KEGG中的pathway是根据相关知识手绘的,这里的手绘的意思可能是指人工以特定的语言格式来确定通路各组件的联系:基因组信息主要是从NCBI等数据库中得到的,除了有完整的基因序列外,还有没完成的草图:另外 KEGG中有一个“专有名词”KO(KEGG Orthology),它是蛋白质(酶)的一个分类体系,序列高度相似,并且在同一条通路上有相似功能的蛋白质被归为一组,然后打上KO(或K)标签.下面就首先来讲一下KEGG orthology. 任找一个

参考:KEGG数据库中文教程 - 博奥  &[学习笔记]KEGG数据库 - 微信 学习一个技能最主要的事情你必须知道,那就是能通过它来做什么? KEGG数据库里面有什么? 如何查询某一特定的代谢途径(pathway)的信息,例如Glycolysis / Gluconeogenesis? 如何查询某一化合物的信息,例如Pyruvate? 如何查询Pyruvate涉及了哪些生化反应? 如何查询某一基因的信息,例如gltA ? 如何知道Bacillus subtilis是否有gltA? 如何查询 gl

一个恐怖题材的电影,欧美的恐怖电影给我的感觉是一点也不恐怖,只是血腥,非常血腥,看这部电影的时候我还在吃中午饭........ 开头没看懂,应该都是女主的幻觉吧,女主本来是一个年近六十多岁的老太太,然而不甘衰老的她去参加了一个基因公司的实验----返老还童,(电影是插叙或者是倒叙的,这些都是在最后知道的),然而实验失败了(不是彻底失败,女主变成了小年轻),随之而来的实验失败的后果,女主的记忆力衰退,只能记住一周的事情,但更可怕的是女主的皮肤开始变干然后衰老,非常快的衰老,女主由于失去了记忆,她去

使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo

尹师妹:“哈师兄,做验证实验好辛苦,老板让我提高筛选差异基因的条件,尽量降低假阳性,我该怎么筛?” 小哈打开Evernote,给尹师妹看张表: “瞧见那个100%了吗?30 million mapped reads的情况下,10次重复,2倍筛选条件,Statistical power100%,找出来的都是真的应答基因:只做3次重复,2倍筛选条件,可以达到87%: 如果测序深度降到15 million mapped reads,需要10次重复,才能到85%.” 尹师妹:“我的样品有30 M map

生物信息:找出基因,生物学家使用字母A.C.T和G构成的字符串建模一个基因组.一个基因是基因组的子串,它从三元组ATG后开始在三元组TAG.TAA或TGA之前结束.此外,基因字符串的长度是3的倍数,而且基因不包含三元组ATG.TAG.TAA和TGA.编写程序提示用户输入一个基因组,然后显示基因组里的所有基因.如果在输入序列中没有找到基因,那么程序显示“no gene is found” s=input('Please input the Gene String:\r\n') endsplit=[

新浪科技李根 整理报道 卫哲现在是御嘉基金的创始合伙人,他另一个更加知名的身份是阿里巴巴(B2B)前CEO,在2006年到2011年的时间里,卫哲见证了阿里巴巴如何利用人才.资本和方向选择一路壮大. 在成立御嘉基金后,作为投资人,他也对阿里巴巴的创业成功经验有了更多的理性分析. 在同是阿里校友的初橙资本举办的阿里校友交流活动上,卫哲细致地讲诉了在创业三要素——人.钱和方向上,阿里巴巴可以提供的经验. 比如在找人方面,他认为马云之所以可以成功,是能够吸引蔡崇信这样的人才加入,特别是在公司发展初期,

随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成,人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era),向基因的功能及基因的多样性倾斜.通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析,研究相应基因在生物体内的功能,阐明不同层次多基因协同作用的机理,进而在人类重大疾病如癌症.心血管疾病的发病机理.诊断治疗.药物开发等方面的研究发挥巨大的作用.它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划.生物信息学在基因组

A gene string can be represented by an 8-character long string, with choices from "A", "C", "G", "T". Suppose we need to investigate about a mutation (mutation from "start" to "end"), where ONE m

题意翻译 [题目描述] 输入两个A~Z组成的字符串(长度均不超过30),找一个最短的串,使得输入的两个串均是它的子序列(不一定连续出现).你的程序还应统计长度最短的串的个数. e.g.:ABAAXGF和AABXFGA的最优解之一为AABAAXGFGA,一共有9个解. [输入格式] 有多组数据.第一行一个整数T表示数据组数.接下来的2T行,每行一个字符串,含义如题所示. [输出格式] 共T行.第i行格式为 Case #i: x y 其中x为最短串的长度,y为最优解的个数. 题目描述 PDF 解析:

Finding Enriched Motifs in Genomic Regions (findMotifsGenome.pl) 在指定区域做motif enrichment,大大降低了假阳性. MEME也可以做,但是设定更加复杂. 转录因子的表达具有高度的组织特异性,而且已知的TF只有1000多个,基因有30000多个,所以一个TF的靶基因可能有几百个,而且具有高度的时空组织特异性. 实验的方法就不说了,可靠.成本高.耗费劳力. 以下只说高通量数据的预测方法. 最简单的预测就是基于基因表达,c

RNA-seq是利器,大部分做实验的老板手下都有大量转录组数据,所以RNA-seq的分析需求应该是很大的(大部分的生信从业人员应该都差不多要沾边吧). 普通的转录组套路并不多,差异表达基因.富集分析.WGCNA network以及一些没卵用的花式分析.DEG分析是基础,up and down,做个富集,了解一下处理后到底是什么通路被改变了:WGCNA主要就是根据相关性来找出一些co-express的gene module. 单细胞的转录组的玩法就比较多了,可以理解为超多样本的普通转录组,普通转录

传送门 https://www.cnblogs.com/violet-acmer/p/9852294.html 参考资料: [1]:https://www.cnblogs.com/real-l/p/9712029.html [2]:https://www.luogu.org/problemnew/solution/P1140 题解: 方法一:枚举所有可能(记忆型DP) 相关变量解释: m,n...................................................分别

在做单细胞的时候,有很多基因属于noise,就是变化没有规律,或者无显著变化的基因.在后续分析之前,我们需要把它们去掉. 以下是一种找出highly variable gene的方法: The feature selection procedure is based on the largest difference between the observed coefficient of variation (CV) and the predicted CV (estimated by a no

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

最小基因变化 一条基因序列由一个带有8个字符的字符串表示,其中每个字符都属于 "A", "C", "G", "T"中的任意一个. 假设我们要调查一个基因序列的变化.一次基因变化意味着这个基因序列中的一个字符发生了变化. 例如,基因序列由"AACCGGTT" 变化至 "AACCGGTA" 即发生了一次基因变化. 与此同时,每一次基因变化的结果,都需要是一个合法的基因串,即该结果属于一个基因

P1077克隆龙 Accepted 标签:[显示标签] 描写叙述 如今龙的克隆已成为可能,龙基因由ACTG字母组成,而龙的基因有例如以下特点: 1.A在基因中的出现为偶数次(包含0): 2.C的情况也一样. 当n=2时 满足条件的有6个: TT,TG,GT,GG,AA,CC 你仅仅需给出满足条件的基因数的最后两位数字就可以: 格式 输入格式 输入文件给出了若干个n(1<=n<=10^9).最后以0结束. 输出格式 对于输入的n,满足条件的字符串的个数的最后两位数字! 例子1 例子输入1[复制]

蕾妮·瓦林特(Renee Valint)的女儿谢尔碧(Shelby)在2000年出生时.看起来虚弱无力,就如同一仅仅耷拉着的布娃娃.谢尔碧学着走路和说话,但学得很慢.错过了儿童发展的重要阶段.到4岁时.她还仅仅能坐在轮椅上.到五年级时,她開始要用电子语音设备与人交流.绝望无助的蕾妮把女儿从菲尼克斯带到明尼苏达州罗切斯特的梅奥诊所(Mayo Clinic).进行最后一周的检查.并与美国最好的一些医生讨论病情. "他们都把手一摊,说:'我们不知道她出了什么问题.'"蕾妮说道,"那

使用NCBI进行目的基因的引物设计 全文概述 利用生信工具进行目的基因的引物设计,使用了NCBI进行筛选与设计引物,使用 idtdna对筛选出的DNA进行检查.本文分享了如何筛选出高质量的基因引物,帮助想通过生信进行引物设计的学生.从业者找出合适的基因,毕竟购买引物也比较烧钱,避免设计出的基因质量偏低. NCBI查找基因 1.查询目的基因:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/?term=zbed3 备注:这里需要注意的是,要找到合适的目的基因!如果找智人,一

Nature Biotechnology:人类基因研究走近平民 数据是基础解读更重要 5万美元可以做什么?最近,美国斯坦福大学教授斯蒂芬·夸克在国际著名学术期刊<自然·生物技术>发表论文宣布,只用3个人.4周.1台已经上市的仪器,花费不到5万美元,就绘制出了自己的全基因组图谱.虽然价格还有些高,但比起去年的25万美金,显然离走近平民,又近了一大步. 5万美元可以做什么?最近,美国斯坦福大学教授斯蒂芬·夸克在国际著名学术期刊<自然·生物技术>发表论文宣布,只用3个人.4周.1台已经上