分类目录归档：组学教程

2023
06-18

16S从实验到数据分析最全流程

本文主要介绍了16S的实验、建库、数据分析等过程，也是我自己近期的一个小总结，初学之时从很多前辈的无私分享中受益良多，在此也和大家分享一些我的见解，当然我也只是一个初学者，还有很多不完备之处，希望能与各位一起交流分享。导航本文一共分为三个部分：实验部分建库测序16S测序数据分析一. 实验部分：DNA提取与质检1...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
2023
06-17

【生物信息学笔记】欧洲生物信息中心（EBI）资源

我们接着讲生物信息学的资源，之前我们介绍了NCBI，欧洲也有一个非常大的centralized resource，叫EBI 。和NCBI有点类似，也是一个包含各种各样数据库这样的资源，它主要也是针对从序列到蛋白到蛋白结构到表达到通路到Ontology各个方面。首先在DNA，RNA和蛋白的方面，基因和基因组最主要是有一个ensembl，很多人不知道EBI也会知道ensemb...阅读全文>&g... 阅 读 全 部 >
2023
06-17

热点综述 | 基于人工智能的多组学分析助力癌症精准医学研究

AI & 癌症研究多组学技术和人工智能算法的同步发展推动了癌症精确医学的发展。2023年1月《 Seminars in Cancer Biology 》发表了一篇综述文章， 全面总结了基于人工智能的多组学肿瘤分析的最新进展，重点介绍了基于人工智能的多组学技术在癌症诊断、分类、早期筛查、反应评估和预后预测方面的应用。多组学技术随着高通量生物技术的发展，已经开发了多种组学技术来表征不...阅读... 阅 读 全 部 >
2023
06-17

Nature重磅综述 | 利用组学大数据评估人的生物学年龄

机器学习的兴起为大数据时代掀起新的浪潮。机器学习是人工智能的一个子集，通过泛型算法从数据集中发现模式和相关性并建立逻辑，并根据数据分析结果做出最佳决策和预测。目前机器学习已大量应用于各行各业，助力各产业或科学研究的深度提升。美国加州斯坦福大学的Tony Wyss-Coray团队于2022年6月在Nature Reviews Genetics上发表的一篇名为“Measuring biolo...阅读... 阅 读 全 部 >
2023
06-16

组学研究揭示不同牛品种的DNA甲基化、染色质和基因表达互作机制

大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。在全球范围内，牛为60多亿人提供了重要的营养来源。传染病是养牛生产的主要限制因素，且许多疾病人畜共患，因此与人类健康直接相关。近年来牛的许多复杂性状遗传基础得到了广泛研究，但不同动物的大量重要表型变化仍无法解释，人们越来越关注非遗传变异（包括基因表达、DNA甲基化和染色质）与重要牛表型的潜在相关性。为充分了解牛性状的非遗...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
2023
06-11

生物信息Python从入门到精通

Python开发的方向太多了，有机器学习，数据挖掘，网络开发，爬虫等等。其实在生信领域，Python还显现不出绝对的优势，生信的大部分软件流程都是用shell或Perl写的，而且已经足够好用了。我选Python是因为我想顺便学点数据挖掘和机器学习的东西，而且Python这些年越来越火，发展势头远超其他脚本语言，所以学它肯定是没错的。一、入门标准入门比较难定义，什么程度才算入门呢？掌握基本的语法，熟... 阅 读 全 部 >
2023
06-10

如何0成本做出花了30w经费的感觉？这篇最新6+SCI教你逆袭！

Notch信号通路在癌症中的作用分析基因在癌症中作用的文章，一般都是分析单基因或者基因家族，今天让我们一起通过2021年6月发表在Cancers (IF:6.639)上的文章“A Comprehensive Bioinformatics Analysis of Notch Pathways in Bladder Cancer”，来看看如何分析信号通路在癌症中的作用吧~期刊简介要素拆解题目：膀胱癌 ... 阅 读 全 部 >
2023
06-04

不看后悔！GEO数据库10X单细胞测序原始测序测序数据（fastq）下载指南来啦

每年的1-3月份是很多老师撰写国自然本子的主要时期，但是每年这个时期都会有老师因为各种各样的原因，导致实验计划延迟而拿不到需要的实验数据，因此需要借助数据库已有的数据做数据分析为基金申请做理论支撑。另外由于很多突发的因素产生，科研人员往往无法及时开展实验工作，因此更需要借助数据库数据，这在今年的新冠肺炎疫情中体现特别明显，在疫情发生的早期，就陆续发表了多篇研究论文，分析讨论新冠肺炎病毒靶向蛋白血管... 阅 读 全 部 >
2023
05-27

这四个网站了解一下，让你轻松预测相互作用蛋白！

蛋白质互作网络是由不同蛋白通过彼此之间的相互作用构成，参与生物信号传递、基因表达调节、能量和物质代谢及细胞周期调控等生命过程的各个环节。在进行基因机制研究中，寻找互作蛋白是一个深入探究基因功能的过程，寻找未知蛋白充满艰辛，而通过数据库预测互作蛋白能够为我们的研究拓展思路，提供方向，让我们在科研道路上更加轻松。下面就为大家推荐四个可以用来预测相互作用蛋白的网站！一：STRING网站1.STRI...... 阅 读 全 部 >
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