水稻是我国重要的粮食作物,稻曲病是水稻三大病害之一,不仅造成稻米产量损失,更重要的是稻曲球中的稻曲菌素的毒性和致畸作用,给人畜健康带来严重威胁.病原菌对植物的侵袭是由病原菌的毒力和植物免疫系统相互作用决定的.深入研究这种复杂的互作过程,对全面理解细菌如何引起植物病害以及植物如何保护自己免受病原菌侵染至关重要. 蛋白翻译后修饰(PTMs)在病原菌与植物互作过程中起关键作用.最新研究发现,组蛋白赖氨酸2-羟基异丁酰化(Khib)修饰是拟南芥.水稻.烟草等多种植物中保守的表观基因组标记,参与植物对暗诱

​ 景杰生物 | 报道 组蛋白翻译后修饰,被认为构成一类超越基因序列的"组蛋白密码",控制着遗传信息的组织层次及其在染色质层面的解读.组蛋白赖氨酸乙酰化是研究最早的一类组蛋白修饰,与基因活化关系密切.除了组蛋白乙酰化外,近年来,丙酰化.丁酰化 [1]等多种新型酰化修饰被相继报道,绝大多数新型酰化修饰发生在已知的乙酰化的位点上.这一系列研究极大地丰富了对组蛋白密码.表观遗传学和翻译后修饰领域研究的认识.组蛋白乙酰化调控一个重要工作模型就是组蛋白乙酰化可以被特定阅读器结构域所识别,从而招募

景杰生物 | 报道 ​ 组蛋白赖氨酸的翻译后修饰是表观遗传学密码的重要组成部分,它们动态地调节染色质的结构和功能,影响基因表达活性,参与生物体的环境适应性调控.赖氨酸酰化修饰家族(Acylation)包含了乙酰化.丙酰化.琥珀酰化.2-羟基异丁酰化等在内的10余种修饰种类.该家族的不同成员在多种重要生物学过程中的参与作用也成为了近些年的生物学领域研究热点之一. 赖氨酸2-羟基异丁酰化修饰(Lysine 2-hydroxyisobutyrylation; Khib)于2014年被首次鉴定[1].是

关键词:PRM,kinase,colorectal cancer, metastasis, PRPS2 来自加州大学河滨分校的Yinsheng Wang教授应用PRM技术筛选出介导结肠癌细胞转移促进因子-PRPS2激酶.这项研究于2019年3月25日发表于蛋白组学主流期刊Journal of Proteome Research(原文链接:https://pubs.acs.org.ccindex.cn/doi/10.1021/acs.jproteome.9b00119). 背景 结肠癌(CRC)是

吲哚是啥?在茶叶成分中的地位?乌龙茶?香气,重要的前体,比如色氨酸Trp.IAA. Indole is a characteristic volatile constituent in oolong tea. Our previous study indicated that indole was mostly accumulated at the turn over stage of oolong tea manufacturing process. turn over stage of oo

1950年Barbara Mclintock 首次在玉米中发现转座子(TEs),并由此获得诺贝尔奖.尽管长期被认为是垃圾DNA,但现在TEs被广泛认可是宿主基因组演化的重要推动力.它们可引起包含基因重复(gene duplication)在内的各种遗传突变,从而影响生物的进化轨迹. 转座子类型众多,包含non-LTR(Long Terminal Repeat)型逆转座子. LTR型逆转座子.Helitron型DNA转座子.TIR(Terminal Inverted Repeat)型DNA转座子等

目录 1. 简介 2. BLUP类模型 3. Bayesian类模型 4. 机器学习 5. GWAS辅助的GS 6. 杂交育种 7. 多性状 8. 长期选择 9. 预测准确性评估 10. GS到植物育种 11. 未来展望 2020年10月张志武老师联合多家单位的大佬撰写的植物GS育种的最新进展,目前还只是预印版(改到第二版).这篇综述涉及到GS在植物领域应用的最新进展,长达48页.不同于其他的综述描写空洞宽泛,这一篇特别对模型方法进行了介绍,正好解决了我的需求.缺点就是可能重点说明了他们自己开发

目录 说明 1.前言 2.植物GS瓶颈 3.提高GS预测的准确性 4.GS与现代育种技术结合 5.GS开源育种网络 说明 Enhancing Genetic Gain through Genomic Selection: From Livestock to Plants 这篇是徐云碧老师2019年发表在<Plant Communications>上的综述.徐老师是农科院作科所以及CIMMYT的分子育种专家,著有<分子数量遗传学>和<分子植物育种>,提出环境型.遗传增益等

中国农业大学等多家单位2017年合作发表在<遗传>杂志上的综述,笔记之. 作者中还有李宁院士,不胜唏嘘. 1.概述 GS的两大难题:基因组分型的成本,基因组育种值(genomic estimted breeding value, GEBV)的准确性. 基于个体的基因组估计育种值GEBV比传统基于系谱的估计育种值(estimted breeding value, EBV)准确性更高. GS实施示意图: 基于单点SNP标记的GEBV估计方法 一类基于估计等位基因效应来计算GEBV: ①最小二乘法

视频  https://www.bilibili.com/video/av7973580?from=search&seid=16993146754254492690 教材 Molecular biology of the gene 7th edition  J.D. Watson et. al 转录机制 一.RNA聚合酶和转录周期 1. 细菌:一种转录酶 真核:三种转录酶(植物+2种) Pol I   大核糖体RNA前体 Pol II  几乎转录所有蛋白质编码 Pol III tRNA,小的核R

赖氨酸酰化修饰 (lysine acylation) 是一种广泛存在的.进化上高度保守的蛋白质翻译后修饰 (post-translational modifications, PTMs) 类型,通过表观遗传调控等方式,影响多种生理.病理进程.目前已知,代谢物质可以通过多种途径影响赖氨酸酰化修饰 [1],例如(1)脂肪酸活化形成脂酰CoA后,如乙酰CoA.琥珀酰CoA.β-羟脂酰CoA等,在组蛋白乙酰基转移酶 HATs 和组蛋白去乙酰化酶 HDACs作用下,以酶促反应途径调节蛋白质赖氨酸特定修饰水

### miRNA特点 (1)广泛存在于真核生物中, 是一组不编码蛋白质的短序列RNA,它本身不具有开放阅读框架(ORF),并且由不同于mRNA的独立转录单位表达. (2)通常的长度为20-24 nt,但在3′端可以有1-2 个碱基的长度变化(对miRNA 的具体长度范围尚无统一标准). (3)成熟的miRNA , 5′端有磷酸基团, 3′端为羟基,且具有独特的序列特征.它们可以和上游或下游的序列不完全配对形成茎环结构. (4)miRNA5′端第一个碱基对U有强烈的倾向性,而对G却有抗性,但第2

1.定义   简单工厂模式:是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例.简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现. 工厂模式:定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类. 抽象工厂模式:为创建一组相关或相互依赖的对象提供一个接口,而且无需指定他们的具体类. 2.实例 用工人种蔬菜的例子来说明,蔬菜植物的产品器官有根.茎.叶.花.果等5类,因此按产品器官分类也分成5种,分别是根菜类,茎菜类,叶莱类,花菜类以及果菜类.我们以根菜类,茎菜类为例,

NGS又称为下一代测序技术,高通量测序技术 以高输出量和高解析度为主要特色,能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列读取,在提供丰富的遗传学信息的同时,还可大大降低测序费用.缩短测序时间的测序技术. Sanger法测序(一代测序):是一种利用DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物的测序技术.每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP),并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP).由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团,使延长的

摘要: 本文是The 2018 ACM-ICPC Asia Qingdao Regional Contest(青岛现场赛)的部分解题报告,给出了出题率较高的几道题的题解,希望熟悉区域赛的题型,进而对其他区域赛的准备有借鉴意义. Function and Function 题意 给出x和k,计算gk(x). 解题思路 通过观察发现,g函数经过一定次数的递推一定会在0和1之间变换,所以循环内加判断提前结束递推即可. 易错分析 注意计算f(0)返回的是1的问题,下面的写法避免了这种错误. 代码实现 #

使用Tophat+cufflinks分析差异表达  2017-06-15 19:09:43     522     0     0 使用TopHat+Cufflinks的流程图 序列的比对是RNA分析流程中核心的一步.序列的比对,或者说是字符串的比对本身就是计算机科学中的一个经典问题,在生物信息学中更加频繁的出现.序列比对中的错配,插入.缺失可以识别出样本和基因组之间的多态性,甚至可以找出肿瘤样本中的gene fusion.而map到没有注释的基因可能是新的编码基因,或者是非编码RNA.同时RN

-2147483648 Impel Down 蒙奇·D·路飞来到海底监狱Impel Down营救他的哥哥波特卡斯·D·艾斯 n+1层的海底监狱有n个电梯,每个电梯连接着上下两层 不幸的是,这些电梯是"薛定谔"的,即:当你到达其中一端前,该电梯的位置与运动方向均随机 现已知每个电梯从一层到下一层所需的时间t[i] 求路飞从顶层到达底层的期望时间 \(\\\) 由于电梯"薛定谔"的性质,可知从一端到另一端的时间期望为\(2t_i\) 由期望的线性性得,\(Ans=2\s

简介: 导演: Jeremy Turner主演: Simon Schaffer / Dimitri Andreas ... Al Hazen / Edmund Dehn ... Priest/Old Issac Newton / Daniel Gosling ... Young Issac Newton类型: 纪录片官方网站: www.bbc.co.uk/programmes/b00qnv1f制片国家/地区: 英国语言: 英语集数: 4单集片长: 60分钟又名: Light Fantastic

摘要 分型是计算生物学的一个新兴领域,在临床决策和生物医学科学中有着重要的应用. 虽然机器学习技术在许多生物医学应用中显示出巨大的潜力,但它们在分型中的用途尚未完全理解. 在本文中,我们研究了基于聚类的多倍体生物的阶段化技术的发展,其中在所研究的生物的细胞中每个染色体存在两个以上的拷贝. 我们基于相关聚类的概念,开发了一个称为PolyCluster(多集群)的新框架,然后使用一个有效的聚类合并机制来最小化驻留在每个集群中的短读之间的不一致量. 我们首先引入一个图形模型来量化每对DNA读数之间的相

RM是library-based,通过相似性比对来识别重复序列,可以屏蔽序列中转座子重复序列和低复杂度序列(默认将其替换成N).使用数据库Dfam和Repbase. The Dfam database is a collection of Repetitive DNA element sequence alignments, hidden Markov models (HMMs) and matches lists for complete Eukaryote genomes. Repbase是