如何选择感兴趣的SNP位点?
如何查找并确定关注基因的SNP位点？
初入Linux：虚拟机从下载到安装的全面教程
日前，小鹿为各位代谢组学老师推荐了一款代谢组学分析“神器”MetaboAnalyst网站（详情请戳实用锦囊：MetaboAnalyst代谢组学分析工具实操） ，MetaboAnalyst网站链接: https://www.metaboanalyst.ca/ ）。相信不少老师对这款工具已经有了初步了解~~本期，小鹿为大家带来进阶版教程，以代谢组学通路富集功能为主要切入点 ...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
本文列出了即将发布的 Ubuntu 22.04 LTS 'Jammy Jellyfish' 版本中的所有主要功能。众多 Ubuntu 粉丝对对下一个大版本 Ubuntu 22.04 LTS 应该很是期待了吧。这是一个长期支持版本，将支持五年，直到 2027 年 4 月。即将发布的 LTS 版本带来了几个新功能。如果您使用的是 Ubuntu 20.04 LTS，您会注意到许多视觉变化。如果您使用..... 阅 读 全 部 >
宏基因组学这一概念最早是在1998年由威斯康辛大学植物病理学部门的JoHandelsman等提出的，是源于将来自环境中基因集可以在某种程度上当成一个单个基因组研究分析的想法，而宏的英文是“meta-”，具有更高层组织结构和动态变化的含义。后来加州伯克利分校的Kevin Chen和Lior Pachter将宏基因组定义为“应用现代基因组学的技术直接研究自然状态下的微生物的有机群落，而不需...阅读全... 阅 读 全 部 >
一个优质的测序结果，除了倚仗技术娴熟的实验人员和稳定的测序仪器，更重要的是要有一款集能力和才华于一身的质控软件。高通量测序下机的原始数据rawreads中存在一些低质量数据、接头以及barcode序列等，为消除其对后续分析准确性产生的影响，在数据下机以后对原始数据进行质控处理就成了至关重要的环节。今天，小奥要给大家介绍的就是数据质控界的宠儿——Trimmomatic软件。Trimmo...阅读全文... 阅 读 全 部 >
肠道微生物研究方兴未艾，重磅研究成果硕果累累。这不，又有肠道菌群微生物的研究发表在Nature[1]和Science[2]上了，而地球微生物组计划的第一颗果实也在Nature[3]上发布。继2016年5月13日美国宣布启动“国家微生物组计划”以来，微生物组研究已经成为了各国科学家及政府关注的焦点；而随后2017年12月20日重磅推出的“中国科学院微生物组计划”，再次将我国的微生物组...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
这个春天注定让人印象深刻，新型冠状病毒的爆发和蔓延牵动着亿万同胞的心，虽然疫情防控严峻复杂，但全国人民万众一心，终于取得了一定的阶段性的成果。今天小欧就为即将复工战斗在科研一线的小伙伴们送上福利，介绍一篇由加州大学圣地亚哥分校儿科和微生物创新中心、加州大学计算机科学与工程系和质谱创新中心合作，于2019年11月发表在Nature methods 上题为Learning represent...阅读... 阅 读 全 部 >
作者：麦子（转载请注：解螺旋·医生科研助手）在生信分析里，各种物质相互作用网络（interaction network）的研究也很丰富，数据比较复杂。今天安利的Cytoscape就是一个专用于互作网络数据可视化的软件，比如蛋白-蛋白相互作用（Protein-Protein interaction, PPI）：还有mRNA–microRNA相互作用：反正就这个意思，这些图不加说明的...阅读全文&g... 阅 读 全 部 >
生信分析中我们经常会做KEGG和GO富集分析，一般拿到结果后就想到用柱状图展示pathway的富集情况。比如下面这样：如果学会使用Cytoscape中的ClueGO+CluePedia插件，可以帮我们更形象地展示pathway之间的关系，以及gene在pathway中的富集情况，论文插图瞬间提示一个档次，比如像这样：下面我们就来看一下如何使用Cytoscape中的Clue...阅读全文>&g... 阅 读 全 部 >
众所周知，全基因组关联分析（GWAS）是研究动植物复杂性状的重要手段。利用GWAS分析可以快速获得影响目标性状表型变异的染色体区段或基因位点。但传统GWAS分析存在一些不足，如难以确定具体功能突变，难以解析突变如何影响性状的具体机制，并且有些高阶表型难以定性定量。图1 整合多种类型的组学数据解析基因型-表型间的关联因此，利用中间分子作为表型进行GWAS分析逐渐成为GWAS研究的热点。mGWAS (... 阅 读 全 部 >
本期文章将给大家介绍基因分型策略的相关知识： 1. 四种基因分型技术简要比较 对于GWAS 研究，关键就是需要对目标群体的每个个体开展全基因组水平的基因型检测。4种测序策略所能检测的区域有所区别，如下图示意图所示。图1 四种基因分型策略检测区域的示意图，图中绿色长方块代表对应的测序技术所能检测的区域（1 ）全基因组重测序理论上可以检测基因组范围内所有位置的突变信息，常见检测的突变类似包括：SNP ... 阅 读 全 部 >