http://homer.salk.edu/homer/ [怪毛匠子-整理] 使用HOMER分析CLIP-SEQ数据 24 5 2月 2013   | 程序员 Tags: 生物信息学 · 软件 HOMER是一个使用perl和C写成的motif分析工具.之前在分析clip-seq分析时,按照文献中材料和方法所写的流程进行分析,却无法得到与文献一致的结果.想来多半是文章发表时,并没有把所有的细节写清楚,导致我在重复时参数选择方面并没有与原作者保持一致.另一个原因是基因组几经修改,原本的hg17的数据

DNA.RNA和蛋白三个层面的可逆修饰示意图(Fu et al. Nature Reviews Genetics, 2014) DNA和蛋白存在各种修饰,RNA也不例外,目前已知的RNA修饰已经超过上百种.RNA根据编码性可分为编码RNA(protein-coding RNA)和非编码RNA(noncoding RNA)两大类,这些RNA转录后会发生各种修饰,包括N6-腺苷酸甲基化(N6-methyladenosine,m6A).胞嘧啶羟基化(m5C).N1-腺苷酸甲基化(m1A)等等.m6A甲

CBC2019-day1 25 August 2019 on 学术前沿huyujia 8月24日上午,CBC2019正式开幕.主持人首先对大会情况以及与会嘉宾做了简要介绍:紧接着,校领导.大会主席以及CCF专委工委委员致辞:与会来宾合照之后,会议正式开始.特邀报告来自中科院上海马普计算生物学研究所的研究员兼首席科学家李亦学教授带来了题为“肝癌的生物信息学以及多组学研究”的精彩报告.生命科学和医学进入了大数据驱动的颠覆性变革时代,生物医学大数据的来源与类型更是丰富多样.在这样的数据驱动下,教授向我

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

生物信息学 GU也可以配对,即“wobble” pairing GU. Hairpin发夹结构,最少不能少于3个碱基.没有配对 Bulge 单侧配对 Loop双侧配对 假结,游离的leading edge与hairpin相结合.大部分软件不考虑此结构. 表示RNA5种结构: 如果有假结,则环形图会有交叉: 颜色代表稳定性: 但是RNA序列较长则得到正确的预测比较困难,因为配对可能性上升.所以采用150bp以内的序列预测比较准确. 常用方法: 1.共变化(进化)方法,基于相似性比对. 2.单序列预

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_8088f3700101pab7.html 权威发布:长链非编码RNA命名规则 对于人类基因命名标准的制定而言,雨果基因命名委员会(HGNC)是唯一官方授权的机构.HGNC的数据库中有38000个基因名称,其中大部分是编码蛋 白基因:但HGNC也命名了8500多个人类非编码基因及假非编码基因,通过与各层次专家们的合作,他们命名了大多数的小非编码RNA. 小非编码RNA一般可根据它们的同源性及相同功能来分类.相比而言,长链非编码R

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

常见的ORF预测工具 Open Reading Frame Finder- NCBI ORF Finder - SMS OrfPredictor  - YSU 基本概念 开放阅读框(英语:Open reading frame:缩写:ORF:其他译名:开放阅读框架.开放读架等)是指在给定的阅读框架中,不包含终止密码子的一串序列.这段序列是生物个体的基因组中,可能作为蛋白质编码序列的部分.基因中的ORF包含并位于开始编码与终止编码之间.由于一段DNA或RNA序列有多种不同读取方式,因此可能同时存在许

注:这些工具的应用都是受限的,有些本来就是只能用于预测动物,在使用之前务必用ground truth数据来测试一些.我想预测某一个植物的转录本,所以可以拿已经注释得比较好的拟南芥来测试一下.(测试的结果还是比较惊人的) CPC (熟悉的名字,原来是北京大学的高歌.魏丽萍开发的) 搜文章时才发现2017年已经出了CPC2了 CPC可在线使用a Support Vector Machine-based classifier, named Coding Potential Calculator (CP

RNA Sequencing 选择其他单元: RNA Sequencing 国内领先的转录组定序基地 Transcriptome Sequencing可全面性并快速地获得某一物种特定细胞或组织在某一状态下的几乎所有的转录体(transcriptome)及基因序列,可以用于研究物种基因结构和基因功能.选择性剪接和新的转录序列(transcript)预测等.针对转录体定序研究,与全基因体定序研究一样,可分为两种类型:一种未知参考序列  (No Referenece Genome)的物种转录体定序:另

MicroRNA in Control of Gene Expression:An Overview of Nuclear Functions微RNA控制基因表达:核功能概述 抽象:小的非编码RNA(ncRNA)能够以序列特异性方式控制基因表达的发现对生物学产生了巨大影响.最近的改进很高吞吐量排序和计算预测方法已经允许发现和几种类型的ncRNA的分类.基于它们的前体结构,生物发生途径和作用模式,ncRNA被分类为小干扰RNA(siRNAs),microRNAs(miRNA),PIWI相互作用的R

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

推荐关注微信公众号:AIPuFuBio,和使用免费生物信息学资源和工具AIPuFu:http://www.aipufu.com. [Circular RNA的产生机制] Circular RNA,缩写为circRNA,中文名为环状RNA,属于非编码RNA,是近年的一个重要研究热点. CircRNA主要是通过backsplicing的方式产生,明显不同于线性RNA(linear RNA)经典的5′–3′的模式.因此,circRNA不含有线性RNA的经典结构,如5′端加帽,3′端有poly A尾巴等

可变剪切的预测已经很流行了,目前主要有两个流派: 用DNA序列以及variant来预测可变剪切:GeneSplicer.MaxEntScan.dbscSNV.S-CAP.MMSplice.clinVar.spliceAI 用RNA来预测可变剪切:MISO.rMATS.DARTS 前言废话 科研圈的热点扎堆现象是永远存在的,且一波接一波,大部分不屑于追热点且不出成果也基本都被圈子给淘汰了. 做纯方法开发的其实是很心累的,费时费力费脑,特别是自己的研究领域已经过时的时候,另外还得承受外行的歧视:“你

题目: 大数据时代下基于网络算法和机器学习的非编码RNA 相关预测研究摘要:最近越来越多的生物实验表明非编码RNA 具有非常重要的生物学功能,参与细胞中的多项重要生命活动,调控许多基本且重要的生物过程.通过这些调控过程,非编码RNA 与人类疾病密切相关.深入研究非编码RNA 的生物功能与调控机制,进而利用非编码RNA研究疾病治疗手段,开发新的靶向药物,目前已成为生物医学等领域最热门的研究方向之一.我将报告我们团队这些年来在非编码RNA 相关生物信息学问题上的一点研究进展和成果.

之前讲过预测植物miRNA的一款软件miR-PREFER, 今天在介绍一款软件miRDeep-p2, 也叫miRDP2 安装 在此之前,应安装一下软件 Bowite, Bowtie2, Vienna (RNA二级结构预测软件大礼包) 安装以上软件以后,在mirdp2下载最新版的miRDP2,以及ncRNA_rfam.tar.g 1 tar -xf miRDP2-v1.1.4.tar 2mv 1.1.4 miRDP2-v1.1.4 在TestData下载测试数据集--TestData.tar.gz

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

5.(2021.7.12)Bioinformatics-KG4SL:用于人类癌症综合致死率预测的知识图神经网络 论文标题:KG4SL: knowledge graph neural network for synthetic lethality prediction in human cancers 论文地址:https://academic.oup.com/bioinformatics/article/37/Supplement_1/i418/6319703 论文期刊:Bioinformati

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

2119: 股市的预测 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 259 MBSubmit: 331  Solved: 153[Submit][Status][Discuss] Description 墨墨的妈妈热爱炒股,她要求墨墨为她编写一个软件,预测某只股票未来的走势.股票折线图是研究股票的必备工具,它通过一张时间与股票的价位的函数图像清晰地展示了股票的走势情况.经过长时间的观测,墨墨发现很多股票都有如下的规律:之前的走势很可能在短时间内重现!如图可以看到这只股票A