基因组学专题
QIIME2宏基因组学教程--2024年春季莱顿和苏黎世教程
最近在qiime2论坛发现有人发布了qiime2宏基因组的教程，这里分享一下，只是alpha版本，不成熟，大家谨慎了解。qiime2的专用格式对于折腾宏基因组还是有点不妥的，个人观点，但是好在他能让分析标准化，可追溯的话，我觉得还是利大于弊的。 地址在这：宏基因组学与QIIME 2 - 2024年春季莱顿和苏黎世教程 - 宏基因组分析与QIIME2 警告 使用 QIIME 2 进行的宏基因组学分
Python神经网络在基因组学中的应用
在基因组学研究中，神经网络作为一种强大的工具，被广泛应用于基因型和表型之间的关联分析。通过构建神经网络模型，我们可以更好地理解遗传变异是如何影响个体的性状表现。本文将详细介绍如何使用Python实现这一过程，利用已知群体的基因变异数据和表型数据来构建模型，并应用于新样本表型预测。 什么是神经网络？ 神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，用于识别模式、分类数据、以及预测连续值。它由多个层组成
2024.06.23【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第十七章 人类基因组 第四部分）【AI测试版】
第四部分：人类基因组的伦理、法律和社会问题（ELSI） 摘要： 本部分探讨了人类基因组计划所引发的伦理、法律和社会问题（ELSI），这些问题涉及基因信息的所有权、隐私权、基因歧视以及基因技术在社会中的运用等方面。 学习目标： 理解人类基因组计划实施过程中所引发的ELSI问题。掌握基因信息的伦理学考量，包括隐私保护和数据共享。学习基因技术在医疗、法律和社会层面的应用及其带来的挑战。 正文
2024.06.22【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第十七章 人类基因组 第二部分）【AI测试版】
第二部分：人类基因组的主要结论与网络资源 摘要： 第二部分深入总结了人类基因组计划的关键发现，并介绍了用于探索人类基因组的网络资源。这些结论不仅为我们理解人类生物学提供了新的视角，而且揭示了人类基因组的复杂性和动态性。 学习目标： 掌握人类基因组计划的主要科学结论。熟悉人类基因组中基因的数量和复杂性。了解人类基因组中非编码区域的功能和重要性。学习如何利用网络资源进行人类基因组数据的检索和分
2024.06.20【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第十六章 真核生物基因组 第三部分）【AI测试版】
了解到您的需求，现在我将为您撰写关于《生物信息学与功能基因组学》的第三部分读书笔记。 《生物信息学与功能基因组学》第十六章读书笔记（第三部分） 正文（续） 真核基因组的重复性DNA序列 真核基因组中的重复性DNA序列是其结构的重要组成部分。这些序列可以根据重复单元的大小和分布模式被分类为卫星DNA、微卫星DNA和矿物DNA等。它们在染色体的结构稳定性、基因表达调控以及物种进化中扮演着重要角
2024.06.18【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第十五章 真菌基因组 第二部分）【AI测试版】
读书笔记：《生物信息学与功能基因组学》第十五章 - 第二部分 摘要 本部分深入探讨了真菌基因组的生物信息学分析，包括基因组测序策略、基因识别与功能注释，以及基因组复制对真菌进化的影响。此外，还讨论了功能基因组学方法在真菌研究中的应用。 目录 真菌基因组测序策略基因识别与功能注释基因组复制与真菌进化功能基因组学在真菌研究中的应用 正文 真菌基因组测序策略 描述了全基因组“鸟枪”法测序过
2024.06.12【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第十四章 细菌和古细菌基因组 第二部分）【AI测试版】
读书笔记：《生物信息学与功能基因组学》第十四章 - 第二部分 摘要 第二部分深入讨论了基于不同标准的细菌和古细菌的分类方法，包括形态学、基因组大小和排列、生活方式以及与人类疾病的关系。此外，还探讨了基于核糖体RNA序列的分类方法，并强调了生物信息学在这些分类过程中的应用。 目录 形态学标准的细菌分类基因组大小和排列的细菌分类生活方式与细菌分类与人类疾病相关的细菌分类基于核糖体RNA序列的分
2024.06.12【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第十三章 病毒基因组 第四部分）【AI测试版】
读书笔记：《生物信息学与功能基因组学》第十三章 - 第四部分 摘要 本部分深入探讨了生物信息学在病毒基因组研究中的具体应用案例，包括对人类免疫缺陷病毒（HIV）和麻疹病毒的分析。讨论了生物信息学工具在理解病毒复制、致病机制、抗药性发展以及疫苗设计中的作用。同时，还介绍了网络上可用于病毒研究的资源和数据库。 目录 生物信息学在病毒研究中的应用案例人类免疫缺陷病毒（HIV）的生物信息学分析麻疹
2024.06.11【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第十三章 病毒基因组 第二部分）【AI测试版】
读书笔记：《生物信息学与功能基因组学》第十三章 - 第二部分 摘要 本部分深入探讨了病毒的生物分类学，特别是基于核酸组成的病毒分类方法。介绍了病毒基因组的多样性，包括基因组大小、形态和复制策略。此外，还讨论了生物信息学在病毒基因组研究中的应用，如序列分析、系统发育重建和疫苗设计。 目录 病毒的核酸组成与分类病毒基因组的多样性生物信息学在病毒基因组研究中的应用病毒基因组的生物信息学分析方法
2024.06.08【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第十二章 全基因组和系统发育树 第四部分）【AI测试版】
读书笔记：《生物信息学与功能基因组学》第十二章 - 第四部分 目录 基因组测序的生物信息学工具 1.1 常用生物信息学软件介绍1.2 基因组数据的管理和分析 基因组序列的比较分析 2.1 基因组之间的相似性与差异性2.2 比较基因组学的应用 基因组学在医学和健康科学中的应用 3.1 疾病相关基因的发现3.2 个性化医疗与基因组学 未来展望与挑战 4.1 基因组学的未来发展方向4.2 技
2024.06.08【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第十二章 全基因组和系统发育树 第三部分）【AI测试版】
读书笔记：《生物信息学与功能基因组学》第十二章 - 第三部分 目录 基因组测序的策略与方法 1.1 测序策略的分类1.2 全基因组鸟枪测序法（WGS）的详细过程1.3 分级鸟枪测序法的应用 基因组序列数据的处理 2.1 原始数据的收集与质量评估2.2 序列装配的技术和挑战2.3 高通量基因组（HTG）序列的分类 基因组注解的流程与挑战 3.1 基因组注解的定义与重要性3.2 注释过程中的
2024.06.07【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第十二章 全基因组和系统发育树 第一部分）【AI测试版】
读书笔记：《生物信息学与功能基因组学》第十二章 - 第一部分 摘要 本章作为《生物信息学与功能基因组学》一书的基因组分析篇的开篇，深入探讨了基因组的多样性、系统发生树的构建以及生物信息学在分类学中的应用。通过回顾系统分类学的历史，本章为理解生物进化和基因组测序的重要性奠定了基础。 目录 基因组分析的重要性系统发生树的概念生命之树的隐喻基因组测序的进展生物信息学的角色系统分类学的简史古细菌的
2024.06.07【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第十二章 全基因组和系统发育树 第二部分）【AI测试版】
目录 地球上生命形式的生物发展史 系统发生树的分子序列基础 生物信息学在系统分类学中的角色 基因组测序计划 讨论 总结 摘要 第二部分详细讨论了地球生命形式的演化历程，系统发生树的分子基础，生物信息学在现代系统分类学中的应用，以及基因组测序计划的里程碑和方法。 正文 地球上生命形式的生物发展史 生命起源：最早的生命迹象出现在约40亿年前，最初生命形式可能是以RNA为中心的
2024.06.05【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第十一章 分子水平的系统发生和进化 第三部分）【AI测试版】
读书笔记三：《生物信息学与功能基因组学》第十一章第三部分 分子系统发生分析的四个步骤 在《生物信息学与功能基因组学》第十一章的第三部分中，作者详细阐述了分子系统发生分析的四个关键步骤，这些步骤构成了研究生物分子进化的基础。 第一步：选择可供分析的序列 系统发生分析的第一步是选择合适的DNA、RNA或蛋白质序列进行研究。选择哪种类型的分子序列取决于研究目标和所要解决的科学问题。例如，蛋白质序
2024.06.03【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第十章 多序列比对的基本概念与应用 第一部分）【AI测试版】
读书笔记：《生物信息学与功能基因组学》第十章（第一部分） 标题：多序列比对的基本概念与应用 核心概念 多序列比对的重要性：在生物信息学中，多序列比对是理解蛋白质或基因家族成员特征的重要工具。通过比对，可以揭示序列间的同源性，从而预测结构、功能和进化关系。序列家族：序列通常以家族形式存在，包括来自同一体内的相关基因（paralogs）、同一种群的变异体（polymorphic variants
【C++风云录】解密基因密码：使用C++工具与库揭示生物信息学与基因组学之谜
高效处理生物学数据：探索生物信息学与基因组学领域的C++工具与库 前言 在当今生物科学领域中，生物信息学和基因组学扮演着至关重要的角色。随着测序技术的飞速发展，大量的生物学数据被生成并涉及到序列分析、结构分析、比对、进化分析等诸多任务。为了处理和分析这些大规模的生物学数据，生物学家和计算生物学家们借助于C++编程语言开发了许多高效的工具和库。 本文将重点介绍一些在生物信息学和基因组学研究中被
机器学习在基因组学中的应用
机器学习在基因组学中的应用 李升伟1 茅 矛1 陈 竺2 （1.特趣生物科技有限公司，广东省深圳市；2.上海交通大学医学院附属瑞金医院，上海市） 机器学习在基因组学中的应用已经变得日益重要和普遍，其核心价值在于通过高效处理大规模生物数据集，揭示隐藏在基因序列、结构和功能背后的复杂关系。以下是机器学习在基因组学中几个关键应用领域的详细介绍： 1. 基因功能预测 •利用机
Nature | 通过全球宏基因组学揭示功能性暗物质
今天为大家介绍的是来自Nikos C. Kyrpides团队的一篇论文。宏基因组包含了海量多样的蛋白质序列，反映了多种功能和活性。过去，我们通常通过将宏基因组中的序列与参考微生物基因组和那些基因组衍生的蛋白质家族进行比较分析，从而探索这些序列空间。然而，这种方法的局限性在于它只能探索已知的、与参考基因组相关的功能多样性。为了突破这一局限，探索更多未知的功能多样性，作者开发了一种计算方法，可以在不
宏基因组学及宏转录组学分析工具MOCAT2（Meta‘omic Analysis Toolkit 2）安装配置及常用使用方法
详细介绍 尽管这个工具已经暂停后续开发，但其工具功能还是挺好的，大家可以参考一下，尤其对于喜欢自定义开发流程的可以参考是流程。 MOCAT 2（Meta'omic Analysis Toolkit 2）是一个用于宏基因组和宏转录组数据分析的工具集，旨在处理和分析来自各种环境样品（如土壤、水体、肠道等）的宏基因组学和宏转录组学数据。它提供了一系列功能模块，涵盖了数据预处理、序列比对、装配
深度学习在人类基因组学中的应用：下一代测序数据的综述
编译 | 曾全晨 审稿 | 王建民 今天为大家介绍的是来自Mamoon Rashid的一篇关于深度学习在基因测序方面应用的综述论文。基因组学正朝着数据驱动的科学方向发展。随着高通量数据生成技术在人类基因组学中的出现，我们被大量的基因组数据所淹没。为了从这些基因组数据中提取知识和模式，人工智能尤其是深度学习方法起到了重要作用。在当前的综述中，作者讨论了深度学习方法/模型在人类基因组学不同子领域
基因组学分析的解决方案——比较基因组杂交（CGH）
作为生命科学工具的先驱者和创新者，Enzo Life Sciences根据其专有的核酸（DNA&RNA）标记技术，研发出比较基因组杂交（Comparative Genomic Hybridization，CGH）试剂盒。CGH试剂盒是一个检测与染色体异常相关的DNA拷贝数增加和减少的强大产品，能够帮助研究者们对遗传疾病、癌症和其他基因组畸变进行更深入的理解和研究。 为了进一步支持您对染色体和
因美纳与红杉中国在华共推基因组学孵化器
2021年2月1日，基因测序和芯片解决方案的全球领导者因美纳（NASDAQ：ILMN）和领先的投资机构红杉资本中国基金共同宣布，将启动红杉中国智能医疗基因组学孵化器（因美纳技术驱动），以进一步推动中国基因领域创新产业生态的发展。这一创新平台将致力于扶持生命科学初创企业，推动其在基因技术创新应用领域的突破和发展。 因美纳将充分利用其全球初创企业扶持平台（Illumina for Startups
基因组学之碱基突变的关键概念
碱基突变 突变（muation）会引起DNA序列的变化，进一步会引起蛋白序列的改变。正常的细胞活动或细胞与环境的随机相互作用，会使得生物产生一定数目的突变，称为自发突变（spontaneous muation）。突变是稀有事件，大多数能破坏基因的突变在生物进化过程中被淘汰。 关键概念 1. 点突变可改变单一碱基 2. 一种碱基通过化学反应转变为另一种碱基或复制错误都可引起点突变 3.
宏基因组学中基于Kraken2、Blast、ViPhOG和VirSorter等工具分析病毒组的详细流程，包括数据预处理、病毒序列检测、分类和功能注释等步骤
宏基因组学中分析病毒组的详细流程，包括数据预处理、病毒序列检测、分类和功能注释等步骤。 示例代码使用了常用的生物信息学工具，如Kraken2、Blast、ViPhOG和VirSorter等。 1. 数据预处理 质量控制： 使用FastQC进行原始测序数据的质量检查，然后使用Trimmomatic或Cutadapt去除低质量 reads 和接头。 步骤： 使用FastQC进行质量