1.GO资源简介 由于生物系统的惊人复杂性和需要分析的数据集的不断增加,生物医学研究越来越依赖于以可计算的形式存储的知识.基因本体论(GO)项目为基因功能和基因产物的可计算知识提供了目前最全面的资源.GO知识库由两个主要部分组成: 基因本体论Gene Ontology (GO),提供了生物功能(“术语”)及其相互关系的逻辑结构,表现为有向无环图. GO注释(GO annotations)的语料库,将特定的基因产物(蛋白质.非编码RNA或大分子复合物,为简单起见,我们通常将其称为“基因”)与特定的

  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

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

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

在注释KEGG的时候,一直用到kaas,具体kaas是个什么东东,简单的总结一下吧.     KEGG是由日本人搞的一个代谢图,收录基因和基因组的数据库,数据库可以分为 3大部分,基因数据库, 化学分子物质数据库,以及基于基因和化学分子物质相互关系而建立起来的代谢路径数据库,在KEGG数据库中,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,KEGG ortho

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

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_40d4ae110101fjzy.html 1 二代测序与基因芯片的区别与优缺点. 生物芯片相对第二代测序而言,优势在于价格便宜,便于分析.缺点则在于必须有参考序列(因为生物芯片的探针设计就是根据参考序列设计的). 相同点: 高通量和一些应用领域上的重合(比如表达谱,SNP) SNP:Single Nucleotide Polymorphisms 单核苷酸多态性 不同点: 1.本质不同: 基因芯片的本质是核酸杂交.只不过是同时进

参考:http://www.biotrainee.com/thread-558-1-1.html http://bioconductor.org/packages/3.7/bioc/ http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/topGO.html https://www.jianshu.com/p/9e21f2196178 https://rpubs.com/aemoore62/TopGo_colMap_Func_Trouble

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

NCBI(National Center for Biotechnology Information,美国国家生物技术信息中心)除了维护GenBank核酸序列数据库外,还提供数据分析和检索资源.NCBI资源包括Entrez.Entrez编程组件.MyNCBI.PubMed.PudMed Central.PubReader.Gene.the NCBI Taxonomy Browser.BLAST.Pimer-Blast.COBALT.RefSeq.UniGene.HomoloGene.ProtES

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

目录 一.来源 二.结果 扁豆的染色体水平高质量组装 扁豆相关农艺性状的QTL定位 直系/旁系同源的演化和物种形成事件 与农艺性状相关基因的直系同源物 群体结构分析揭示扁豆遗传簇 豆荚发育过程中的基因表达 一.来源 Comprehensive genomic resources related to domestication and crop improvement traits in Lima bean. Nature Communications volume 12, Article nu

目录 一.来源 二.结果 测序组装 组装评价 编码基因预测 基因功能注释 非编码RNA注释 假基因预测 重复序列注释 进化分析和分歧时间估计 全基因组复制 LTR插入时间估计 正选择基因 一.来源 High-quality genome assembly, annotation and evolutionary analysis of the mungbean (Vigna radiata) genome. November 2020. DOI:10.22541/au.160587196.639

目录 来源 一.简介 二.结果 基因组组装 重复序列和转座子 基因组特征和基因注释 绿豆的驯化 豆科基因组复制历史 基于转录组分析的豇豆属形成 绿豆育种基因组资源 三.讨论 四.方法 材料 组装 SNP/INDEL 分析和全基因组比对 遗传图谱构建 转座子(TE)检测和重复序列屏蔽 基因预测和注释 转录因子(TF)鉴定 非编码RNA鉴定 转录组组装和豇豆物种形成分析 抗病基因鉴定 全基因组复制分析 来源 Kang, Y., Kim, S., Kim, M. et al. Genome seque

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

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

做基因组注释 先用augustus训练,然后再用maker做基因注释 augustus提供一些训练好的,如果有和你的物种非常接近的,直接用提供的,没有的话再自己训练. 网址: http://bioinf.uni-greifswald.de/augustus/ 老版本下载: http://bioinf.uni-greifswald.de/augustus/binaries/old/ 最后选择下载2.7的 新版本3.2的实在是装不上 太麻烦了!!!!! 下载好后,解压,cd src, sudo ma

整合基因组浏览器(IGV)是一种高性能的可视化工具,用来交互式地探索大型综合基因组数据.它支持各种数据类型,包括array-based的和下一代测序的数据和基因注释. IGV这个工具很牛,发了NB: James T. Robinson, Helga Thorvaldsdóttir, Wendy Winckler, Mitchell Guttman, Eric S. Lander, Gad Getz, Jill P. Mesirov. Integrative Genomics Viewer. Na

名词解释 De novo:拉丁文,从头开始的意思,de nove测序则是指在不需要任何参考序列的情况下对某一物种进行基因组测序,然后将测得的序列进行拼接.组装,从而绘制该物种的全基因组序列图谱. 重测序概念:重测序是全基因组重新测序的简称,是指是对已知基因组序列的物种进行不同个体的基因组测序,并在此基础上对个体或群体进行差异性分析.(没有组装的短的Reads序列) . . Reads:即我们通常说的读长的意思,它是指高通量测序平台直接产生的DNA序列. Contig:是指Reads基于Overl

一.准备工作     meerkat 0.189版本和以前的版本相比,支持bwa mem 输出的bam文件,还支持全外显子数据count SV. meerkat原理:参见http://compbio.med.harvard.edu/Meerkat/     1.1 需要准备的软件         1. unix/Linux系统(自带) 2. CMake(自带) 3. PERL 5.8.1及以上(自带) 4. BioPERL 1.5.0及以上(自行安装) 5. R 2.3.1及以上(自带) 6.