2017年4月28日,核酸研究(Nucleic Acids Research)杂志上,在线公布了一个可搜索微生物次生代谢物合成基因组簇的综合性数据库antiSMASH数据库 4.0版,前3版年均引用250次,累计引物1600+:可实现基因组与基因组之间的相关天然产物合成基因簇的查询和预测.   临床上使用的大部分抗生素和药物均来自植物或微生物的天然产物.结合基因组挖掘的经典分离与分析法使得能鉴定和描述基于宏基因组的天然产物途径,该过程与研究结果是天然产物研究领域中在近二十年来较为创新的技术.为使

Resequencing 302 wild and cultivated accessions identifies genes related to domestication and improvement in soybean 中文名:基于GWAS与群体进化分析挖掘大豆驯化及改良相关基因 发表期刊杂志:nature biotechnology影响因子:41.514发表时间:2015年2月发表单位:中科院遗传与发育生物学研究所 一.      研究取材62株野生大豆.130株地方种和110个

全基因组测序 Whole Genome Sequencing 全基因组测序(Whole Genome Sequencing,WGS)是利用高通量测序平台对一种生物的基因组中的全部基因进行测序,测定其 DNA 的碱基序列.利用该技术可在全基因组水平上检测单核苷酸变异 (SNV).插入缺失 (InDel).拷贝数变异 (CNV) 和结构变异 (SV) 等多种全面的突变信息. 研究应用 全基因测序广泛应用于临床医药研究.群体遗传学研究.关联分析.进化分析.变异检测.遗传图谱构建.功能基因挖掘和群体进化

肿瘤基因组图谱 (The Cancer Genome Atlas,TCGA) 计划是由美国国家癌症研究院(National Cancer Institute,NCI)和美国国家人类基因组研究所(National Human Genome Research Institute,NHGRI)于2006年联合启动的项目,目前共计研究33种癌症类型. TCGA利用大规模测序为主的基因组分析技术,从基因组.表观遗传组.转录组.蛋白质组等多个层析解析癌症的分子机制.最终完成一套完整的与所有癌症基因组改变相关

目录 一.前沿概述 二.主要结果 重测序.组装与注释 泛基因组 SV特征 PAV与古多倍化,WGD事件 基因SV与基因融合 SV与大豆驯化 SV影响基因表达及其与性状关联 一.前沿概述 Pan-Genome of Wild and Cultivated Soybeans DOI:10.1016/j.cell.2020.05.023 2020年田志喜老师和梁承志老师强强联合发表大豆泛基因组,这篇文章具有里程碑意义,预示着作物泛基因组时代到来.今年水稻泛基因组同样的策略发在cell. 大豆泛基因组的

目录 2010年1月:大豆基因组首次发表(Nature) 2010年12月:31个大豆基因组重测序(Nature Genetics) 2014年10月:野生大豆泛基因组(Nature Biotechnology) 2015年2月:大豆在驯化和改良过程中遗传多态性明显降低(Nature Biotechnology) 2017年8月:GWAS解析大豆重要性状网络(Genome Biology) 2018年8月:中国国审大豆品种中黄13的基因组完成(Science China Life Science

转自希望组公众号.学习二代+三代组装策略的流程 垂枝桦(Betula pendula)是一种速生乔木,能在短短一年时间内开花,木质坚实,可做细工.家具等,经济价值极高.近日,芬兰研究人员对垂枝桦自交系个体进行全基因组测序,并对80个来自不同地理范围的桦树个体进行群体重测序,为林木基因组学研究和遗传改良工作提供了研究资源,从而利于生态环境的持续优化. PacBio数据的加入,有效地对基因组初装版本进行了补洞,并在进一步Scaffolding提供高连续性序列,基因组覆盖率达到98.9%(435Mb/

概念 利用蛋白质组学数据,结合基因组数据(DNA).转录组数据(RNA)来研究基因组注释问题,被称为蛋白质基因组学."蛋白质基因组学"一词由Jaffe 等于2004 年首次提出,作者采用串联质谱数据匹配DNA翻译得到氨基酸序列的方法,在仅有810 kb 大小的细菌基因组上直接鉴定开放阅读框(open reading frame,ORF),验证并补充.修订了约10%的ORF.后来这种质谱数据结合DNA 和RNA 数据的分析方法被应用到注释病毒基因组.原核生物基因组以及真核生物基因组. 本

摘要 : NetExt中有两个比较常用的命令可以用来分析heap上面的对象. 一个是!wheap, 另外一个是!windex. !wheap 这个命令可以用于打印出heap structure信息. heap 上 object汇总后的信息. 这个命令也可以按照一些条件过滤出objects, 不过执行速度比较慢. 在这一点上, 更推荐!windex.!windex是一个非常常用的命令. 这个命令可以用来查找heap上面实现某个interface, 继承某个abstract class 或者clas

1.何为相关query 我通常也把相关query称为相似query,搜索日志中一个用户在短时间内的一系列搜索词被称为相关query.相关就是两个query间有一定的关系,反映了用户在当时的需求.本文就以应用搜索为背景来介绍相关query. 2.有什么作用 相关query的作用就很多了: 错词纠正:输入一个错误的词找不到应用,然后输入一个正确的词 同名互换:和错词纠正是一个场景,如中英文名称(cytus和音乐世界),别名(艾达的梦和纪念碑谷)等 同义词:对战和对打:台球和桌球等 同类型应用:如微信

SQL Server 2016五大优势挖掘企业用户数据价值 转载自:http://soft.zdnet.com.cn/software_zone/2016/0318/3074442.shtml 3月10日,微软公司在美国纽约举办了一场名为“Data Driven”的活动,正式发布了新一代SQL Server 2016, 与此同时,还附赠了两条爆炸性消息:微软将SQL Server 2016开放给linux,同时还发布了一款针对Oracle数据库的迁移工具,以及相关的迁移优惠政策. 业内对这两条消

.NET框架为程序员提供了“序列化和反序列化”这一有力的工具,使用它,我们能很容易的将内存中的对象图转化为字节流,并在需要的时候再将其恢复.这一技术的典型应用场景包括[1] : 应用程序运行状态的持久化: 在应用程序之间通过剪切板传送对象: 创建对象复本,以隔离用户操作造成的影响: 在网络间传送对象. 然而,.NET框架提供的默认序列化行为也存在着有诸多限制,尤其是在版本控制方面——比如一个使用SerializableAttribute标记,而未实现ISerializable的类型,在通过重构修

一.背景介绍 关联规则( Association rule)概念最初由Agrawal提出,是数据挖掘的一个重要研究领域, 其目的是发现数据集中有用的频繁模式. 静态关联规则挖掘,是在固定数据集和支持度下,发现数据集中的频繁项集,如 Apriori.FP-Growth.Ecalt等.现实问题中,多数时候,支持度和数据集是会发生变化的,Cheung提出了FUP (Fast UPdate)算法,主要针对数据集增大的情况,FUP算法是第一个增量关联规则挖掘算法. 二.相关定义 数据集DB = {T1,T

英文名:Genetic architecture of artemisinin-resistant Plasmodium falciparum 中文名:疟原虫青蒿素抗药性的全基因组关联分析 期刊:Nature Genetics影响因子:29.352一.研究背景以青蒿素为主的联合疗法一直以来都是治疗疟疾的有效方法,值得关注的是横跨亚洲到非洲都出现了对一线药物的抗药性.阻止出现更高水平的抗药性以及阻止抗药性扩散到非洲刻不容缓.为了更好同抗药性进行斗争,了解遗传因素在抗药性的混合和传播中的作用非常重要

如果大家已经熟悉python和R的模块/包载入方式,那下面的表查找起来相对方便.python在下表中以模块.的方式引用,部分模块并非原生模块,请使用 pip install * 安装:同理,为了方便索引,R中也以::表示了函数以及函数所在包的名字,如果不含::表示为R的默认包中就有,如含::,请使用 install.packages("*") 安装. 连接器与io 数据库 类别 Python R MySQL mysql-connector-python(官方) RMySQL Oracl

参考资料: [cfDNA专题]cell-free DNA在非肿瘤疾病中的临床价值(好) ctDNA, cfDNA和CTCs有什么区别吗? cfDNA你懂多少? 新发现 | 基因是否表达,做个cfDNA全基因组测序就可揭晓 游离DNA Cell-Free DNA (cfDNA) Isolation 游离DNA (circulating cell free DNA,cfDNA),是一种在细胞外呈现游离状态且无细胞状态的的DNA,广泛存在于动植物及人类的血清.血浆.脑脊液.尿液.痰液或粪便当中.过去,

整理数据挖掘的基本概念和算法,包括关联规则挖掘.分类.聚类的常用算法,敬请期待.今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识. 关联规则挖掘在电商.零售.大气物理.生物医学已经有了广泛的应用,本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法. 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例,还有人专门出了一本书<啤酒与尿布>,虽然说这个故事是哈弗商学院杜撰出来的,但确实能很好的解释关联规则挖掘的原理.我们这里以一个超市购物篮迷你数据集来解释关联规则挖掘的基本概念: TID Items T1 {牛奶,面包

前言 对于如何发现一个数据集中的频繁项集,前文讲解的经典 Apriori 算法能够做到. 然而,对于每个潜在的频繁项,它都要检索一遍数据集,这是比较低效的.在实际的大数据应用中,这么做就更不好了. 本文将介绍一种专门检索频繁项集的新算法 - FP-growth 算法. 它只会扫描数据集两次,能循序挖掘出频繁项集.因此这种算法在网页信息处理中占据着非常重要的地位. FP-growth 算法基本原理 将数据存储到一种成为 FP 树的数据结构中,这样的一棵树包含了数据集中满足最小支持度阈值的所有节点信

全基因组关联分析流程: 一.准备plink文件 1.准备PED文件 PED文件有六列,六列内容如下: Family ID Individual ID Paternal ID Maternal ID Sex (1=male; 2=female; other=unknown) Phenotype PED文件是空格(空格或制表符)分隔的文件. PED文件长这个样: 2.准备MAP文件 MAP文件有四列,四列内容如下: chromosome (1-22, X, Y or 0 if unplaced) r

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的WEKA,实验内容主要有三部分,第一是分类挖掘(垃圾邮件过滤),第二是聚类分析,第三是关联挖掘. 3)本文由于过长,且实验报告内的评估观点有时不一定正确,希望抛砖引玉. (一)WEKA在Ubuntu下的配置 下载解压 下载和解压weka .下载: 创建目录:sudo mkdir /usr/weka. 解压weka到该目录:unzip weka-3-6-10.zip -d /us