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

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

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

tRNAscan-SE 软件可以根据输入的基因组序列,预测对应的tRNA的基因 在线的tRNAscan-SE的链接如下:http://lowelab.ucsc.edu/tRNAscan-SE/ 如下图所示,只需要输入fasta 格式的序列,选择对应的物种类型和其他的一些选项,点击运行按钮即可 结果界面如下: 首先是预测的tRNA基因 表头解释如下: Sequence Name : 输入的用于预测tRNA的序列名称 tRNA #              : 预测到的tRNA的个数 Predict

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

miRTarBase 是一个手 收集的,经过实验验证过miRNA靶基因的数据库,对于每条miRNA靶基因的记录, 都会赋予1个唯一的 miRNA-target interactions (简称MTs) 编号,比如MIRT000012,目前miRTarBase 的版本为V7.0, 2017年9月15号更新,共收录了23个物种.4076 个miRNA, 23054 个基因,422147 个靶基因相互作用. 网址: http://mirtarbase.mbc.nctu.edu.tw/php/index

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

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

生物信息学-miRNA 转录组的分类: Noncoding RNA可分为负责Regulatory和housekeeping,housekeeping就是组织日常功能miRNA便是Regulatory RNA中的一种,长度18-22bp,具有短序列特异性,数量少于lncRNA,在相关物种中保守,20%-30%的miRNA可通过对non-coding RNA的靶向结合,达到调控编码蛋白质过程,从而调控制造蛋白质. miRNA参与生命活动,RNAi(RNA interference)是miRNA的一种

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          =>          

MSTE: 基于多向语义关系的有效KGE用于多药副作用预测 论文标题: Effective knowledge graph embeddings based on multidirectional semantics relations for polypharmacy side effects prediction 论文期刊: Bioinformatics 2021 MSTE: 基于多向语义关系的有效KGE用于多药副作用预测 摘要 1.引言 2.相关工作 2.1 KGE 2.2.1 基于平移的

Goodchild教授的关于GIS的4个未来发展的预测不断有人在微信朋友圈里转发,虽然现在做的工作GIS只是一个基本的工具之一了,但对这4个预测还是有不少不同看法和一点自己的意见. Goodchild教授的4个预测我概括如下,详细的可以问度娘: 1)个人数据库 针对越来越严重的隐私问题,每个人可以建立自己的个人数据库,而不是将我们使用信用卡购物的习惯信息拱手让给供应商?难道我们就不能自己来收集.管理甚至出售它吗? 2)大数据将越来越大 可以说,大数据给GIS带来了很大的机遇,也为地理信息科学的研

1 背景 前段时间京东公开了面向第二个十二年的战略规划,表示京东将全面走向技术化,大力发展人工智能和机器人自动化技术,将过去传统方式构筑的优势全面升级.京东Y事业部顺势成立,该事业部将以服务泛零售为核心,着重智能供应能力的打造,核心使命是利用人工智能技术来驱动零售革新. 1.1   京东的供应链 京东一直致力于通过互联网电商建立需求侧与供给侧的精准.高效匹配,供应链管理是零售联调中的核心能力,是零售平台能力的关键体现,也是供应商与京东紧密合作的纽带,更是未来京东智能化商业体布局中的核心环节. 个

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 转自 |  涵的硅谷成长笔记(公众号ID:HanGrowth) 作者 | Han涵 前段时间,作为奥斯卡风向标之一的2019年金球奖,开奖了. 可第二天,蹭到媒体热点的,不是各种明星导演的名字,而是:Netflix和Amazon. “Netflix和Amazon在金球奖上赢疯了”—— 美国<连线>感叹着. 今年,Netflix和Amazon这样的Streamers(互联网流媒体),成为最大赢家.

有了上一篇<.NET Core玩转机器学习>打基础,这一次我们以纽约出租车费的预测做为新的场景案例,来体验一下回归模型. 场景概述 我们的目标是预测纽约的出租车费,乍一看似乎仅仅取决于行程的距离和时长,然而纽约的出租车供应商对其他因素,如额外的乘客数.信用卡而不是现金支付等,会综合考虑而收取不同数额的费用.纽约市官方给出了一份样本数据. 确定策略 为了能够预测出租车费,我们选择通过机器学习建立一个回归模型.使用官方提供的真实数据进行拟合,在训练模型的过程中确定真正能影响出租车费的决定性特征.在

这篇文章主要讲解CRF++实现预测的过程,预测的算法以及代码实现相对来说比较简单,所以这篇文章理解起来也会比上一篇条件随机场训练的内容要容易. 预测 上一篇条件随机场训练的源码详解中,有一个地方并没有介绍. 就是训练结束后,会把待优化权重alpha等变量保存到文件中,也就是输出到指定的模型文件.在执行预测的时候会从模型文件读出相关的变量,这个过程其实就是数据序列化与反序列化,该过程跟条件随机场算法关系不大,因此为了突出重点源码解析里就没有介绍这部分,有兴趣的朋友可以自己研究一下. CRF++预测

目录 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 教程概览 商业应用 长短期记忆(LSTM)模型 太阳黑子数据集 构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 3 探索性数据分析 4 回测:时间序列交叉验证 5 用 Keras 构建状态 LSTM 模型 结论 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R

目录 1. GS/GP在植物育种中的角色 2. GP模型应用 3. GP模型的准确性 4. 植物育种的GS展望 5. 小结 Genomic SelectioninPlant Breeding: Methods,Models,and Perspectives 国际玉米小麦改良中心(CIMMYT)José Crossa 2017年发表在<Trends in Plant Science>上的综述. 1. GS/GP在植物育种中的角色 过去的植物育种主要借助分子标记辅助选择法(MAS)来进行表型选择(