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

miRNA分析--数据过滤(一) miRNA分析--比对(二) 根据miRNA Target Prediction in Plants, miRNA并非所有区域都要求严格匹配,其中第1位碱基和第14位以后的碱基是允许错配(以miRNA 5'为始). miRNA 文件提交不管是U或者T都是可以的 miRNA 靶基因预测我采用了3个工具 1.psRNATarget: A plant Samll RNA Target Analysis Server 进去以后,提交自己miRNA文件,fasta格式,并

转载:http://www.oebiotech.com/Article/mirnabjyyc.html http://www.ebiotrade.com/newsf/2014-9/201492594150379.htm miRNA自从被发现以来,一直备受关注,俨然已成为非编码RNA家庭中永不凋零的“玫瑰”.关于miRNA,主要有两个研究方向,其一是作为biomarker,这方面研究仅需足够庞大的临床样本支撑即可:miRNA的另一研究方向为功能机制研究,此时必须有miRNA靶基因的参与,可是如何确

PASA, acronym for Program to Assemble Spliced Alignments, is a eukaryotic genome annotation tool that exploits spliced alignments of expressed transcript sequences to automatically model gene structures, and to maintain gene structure annotation cons

SVM软件包 LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines(本项目所用到的SVM包)(目前最新版:libsvm-3.21,2016年7月8日) C-SVC(C-support vector classification), nu-SVC(nu-support vector classification), one-class SVM(distribution estimation), epsilon-SVR(epsilon-support vec

MicroRNA (miRNA)  是一类内生的.长度约为20-24个核苷酸的小 RNA,其在细胞内具有多种重要的调节作用.每个 miRNA 可以有多个靶基因的表达,而几个 miRNA 也可以调节同一个基因的表达.据推测,miRNA 调节着人类三分之一的基因. miRNA命名 1.物种 hsa.mmu.rno分别代表人.小鼠.大鼠. 2.类别 mir.MIR.miR分别代表动物未成熟miRNA.植物未成熟miRNA.成熟 RNA. 3.序号 即阿拉伯数字.代表miRNA发现的先后顺序.一般情况下

miRNA MicroRNA (miRNA)  是一类内生的.长度约为20-24个核苷酸的小 RNA,其在细胞内具有多种重要的调节作用.每个 miRNA 可以有多个靶基因的表达,而几个 miRNA 也可以调节同一个基因的表达.据推测,miRNA 调节着人类三分之一的基因. 1.物种 hsa.mmu.rno分别代表人.小鼠.大鼠. 2.类别 mir.MIR.miR分别代表动物未成熟miRNA.植物未成熟miRNA.成熟 RNA. 3.序号 即阿拉伯数字.代表miRNA发现的先后顺序.一般情况下,数

很多数据库都可以通过下面的网站下载:http://annovar.openbioinformatics.org/en/latest/user-guide/download/ 一.NHLBI-ESP(Exome Sequencing Project) 国家心肺和血液研究所外显子组测序计划(NHLBI-ESP project),这个计划中的esp6500si_all数据库中包含SNP变异.InDel变异和Y染色体上的变异的所有个体中,突变碱基的等位基因频率,通过注释,我们可以了解到突变在ESP650

相比动物miRNA 而言, 植物miRNA 的研究相对较少. 植物miRNA 相比动物miRNA , 有以下特点: 1) 植物miRNA 的长度为 21 nt 左右, 动物miRNA 长度在 22 ~ 23 nt; 2)   植物 miRNA 与 靶标转录本几乎完全互补配对,而动物 miRNA 不是: 3) 植物 miRNA 结合的区域可以位于任何区域,而动物 miRNA 主要在3‘ UTR 区结合: 植物miRNA 的形成过程: pri-miRNA          =>          

TargetScan 是一个miRNA 靶基因预测的网站, 包括了 人, 小鼠,果蝇 , 线虫, 斑马鱼 共5个物种的miRNA 靶基因结果, 人 : TargetScanHuman 小鼠 :TargetScanMouse 果蝇:TargetScanFly 线虫:TargetScanWorm 斑马鱼 : TargetScanFish 以human 为例,进行说明,网址如下: http://www.targetscan.org/vert_71/ 最新版本为release 7.1, 2016年6月更

Augustus指南 官方 Tutorial Index Augustus是一个真核生物基因预测软件,目前有网页服务端和本地版,它基于Hidden-Markov Model(隐马尔科夫链模型HMM)(一个不错的HMM介绍博客)的预测方法,因此需要一个已经研究清楚的物种进行training(学习)之后再对新物种进行prediction(预测),用于trainning的物种应该和需要预测的物种具有较近的亲缘关系 特点:官方介绍 目录 Augustus指南 官方 Tutorial Index Inpu

GlimmerHMM指南 官方用户手册 GlimmerHMM是一种De novo的新基因预测软件. 新基因发现基于Generalized Hidden Markov Model (GHMM). GlimmerHMM把一个基因看做几种特征序列(状态)的有序切换,这些特征序列包括内含子,基因间隔区,四种外显子(第一个外显子,中间的外显子,最后一个外显子,唯一的外显子),切换的过程形成马尔科夫链. 特征序列内部序列基于Nth-order interpolated Markov models (IMM)

目录 流程使用 问题 记录下braker2的使用要点,以备忘记. 流程使用 braker2有很多流程,根据你的数据:组装的基因组.转录组.蛋白(同源,包括近缘或远缘)选择不同流程,官网有说明: https://github.com/Gaius-Augustus/BRAKER 现在的动植物组装,大多数都含有以上三类数据吧,因此可选择如下流程,用公共数据库OrthoDB中的直系同源蛋白,根据自己的物种选择,有动物植物微生物等,如我选择植物就有300多万条序列. 作者指出,braker2并非证据越多越

众所周知,全基因组关联分析(GWAS)发现的很多变异位点基本为非编码,这些变异位点1)要么调控基因表达(eQTL); 2)要么影响增强子活性; 3)要么影响转录因子(TF)结合特异性; 4)要么啥也不是. 针对以上四种情况: 1)是否调控基因表达(eQTL)可通过GTEx(https://gtexportal.org/home/)查询. 2)是否影响增强子活性可通过之前的推文查询:感兴趣的SNP/区域上是否有增强子/转录因子?增强子/转录因子调控哪个靶基因?(EnhancerDB) 3)是否影响

做了好久的RNA-seq分析,基因表达也在口头溜了几年了,但似乎老是浮在表面. 对一件事的了解程度决定了你的思维深度,只想做技工就不用想太多,想做大师就一定要刨根问底. 老是说基因表达,那么什么是基因表达?我们测序得到的基因表达其实只是一种表型,是样本的一个快照,和普通的身高体重之类的连续型表型类似. 常规的转录组分析本质上都是表型分析,clustering.pseudotime.DEG.marker,在这些分析中,每个基因都是独立的维度,属于静态的分析,此时我们关注的是某个基因的功能分析,比如

需要长期更新! 参考:生信修炼手册 enhancer的基本概念: 长度几十到几千bp,作用是提高靶基因活性,属于顺式作用原件,DNA作用到DNA,转录因子就是反式,是结合到DNA的蛋白. 1981年,Benerji发现SV40中某个140bp的序列可以显著提高血红蛋白融合基因的表达水平. 特性:远距离效应,无方向性. 如何鉴定enhancer区域: 对多个转录因子的peak区域进行聚类,识别增强子区域 将H3K4me1和K3K27ac这两种组蛋白修饰作为增强子区的mark 使用II型RNA聚合酶

目录 1. 组装算法 1)基于OLC算法 2)基于DBG算法 3)OLC vs DBG 2. 组装软件 3. 组装策略 4. 组装项目实施 1)测序前的准备 2) 测序样品准备 3)测序策略的选择 4)质控.基因组组装.质量评估 5)基因组注释 6)生物学分析 7)更多参考内容 5. 动植物Denovo测序项目的主要分析内容 1. 组装算法 一般有基于OLC(Overlap-Layout-Consensus, 先重叠后扩展)和基于DBG(De Brujin Graph)两种组装算法.基于OLC的

  目前的从头预测软件大多是基于HMM(隐马尔科夫链)和贝叶斯理论,通过已有物种的注释信息对软件进行训练,从训练结果中去推断一段基因序列中可能的结构,在这方面做的最好的工具是AUGUSTUS它可以仅使用序列信息进行预测,也可以整合EST, cDNA, RNA-seq数据作为先验模型进行预测. 安装 安装较为复杂,可选用conda进行安装 使用 (1)若存在已经被训练的物种(augustus --species=help查看),则直接使用一下代码进行预测基因,以拟南芥为例: 1 augustus

目录 1. 简介 2. 近几年发表的主要工具 1.DeepRT 2.Prosit 3. DIANN 4.DeepDIA 1. 简介 基于串联质谱的蛋白质组学大部分是依赖于数据库(database search)的bottom-up策略研究.也就是实际谱图和理论谱图进行匹配打分,从而实现肽段和蛋白的鉴定和定量.如果是DDA的数据,因为一张二级谱是一条肽段,直接将数据库理论酶切碎裂后的理论谱和实际谱图匹配即可.但如果是DIA的数据,因为二级谱是混合谱,即来源于很多肽段,而且碎片离子还会受到未碎裂的母

大家好,这里是专注表观组学十余年,多组学科研服务领跑者的易基因. 染色质免疫沉淀后测序(ChIP seq)是一种针对DNA结合蛋白.组蛋白修饰或核小体的全基因组分析技术.由于二代测序技术的巨大进步,ChIP-seq比其最初版本ChIP-chip具有更高的分辨率.更低的噪声和更大的覆盖范围.随着测序成本的降低,ChIP- seq已成为研究基因调控和表观遗传机制不可或缺的工具. 原理:甲醛处理细胞使目标蛋白与DNA交联,通过超声波将交联后的染色质打断成小片段,一般在200-600bp范围内.再利用抗