生物专题

biostar handbook(四)|生物数据及其下载和基本操作

2017/11/9 第一版: 生物数据库,基本数据类型(genbank, fasta/fastq),数据上传站点 2017/11/12 第二版:如何利用esearch, efecth快速获取SRR序列号 生物数据库 目前绝大部分数据由NCBI, EMBL-EBI, DDBJ三大机构托管,可划分为五类: (表格数据来源于INSDC) Data typeDDBJEMBL-EBINCBIN

啤酒的生物化学成分与生理学功能

啤酒的生物化学成分与生理学功能 李升伟 啤酒的主要生物化学成分包括:   1. 水:通常占啤酒的绝大部分,是其他成分的溶剂。 2. 酒精:一般含量在 3% - 8%之间,是啤酒使人产生醉意的主要成分。 3. 碳水化合物:主要包括麦芽糖、葡萄糖和麦芽三糖等,提供能量。 4. 蛋白质和氨基酸:来自麦芽和酵母,对人体的新陈代谢和组织修复有一定作用。 5. 二氧化碳:赋予啤酒泡沫和杀口感。

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

Nature正刊!亚利桑那大学博士生陈舒立一作兼通讯最新成果!揭示亚马逊雨林干旱响应的生物地理学机制

2024年6月19日,国际知名学术期刊《Nature》发表了一项美国亚利桑那大学Scott Saleska教授团队的最新成果“Amazon forest biogeography predicts resilience and vulnerability to drought”。通过将森林样地调查数据与遥感观测相结合系统揭示了亚马逊雨林干旱响应的生物地理学机制。 亚马逊热带雨林是全球最大

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

OKK---生物信息研究之ClinVar的下载,Annovar的下载和使用

ClinVar数据库中记录了大量的人类变体,和这些变体导致的致病或健康或无意义,所以要使用机器学习来做一个错义变体的研究需要使用带这个数据集 从NCBI官网上下载的话可以下载相应的变体,但问题是不是VCF格式,我们需要使用annovar这个注释软件对变体进行注释。 何为注释,获得变体的额外信息,用这些结构化的额外信息来作为输入。 ClinVar数据库的学习和解读可以参考----12--人类遗

斯坦福的新工具,生物计算,操作系统与AI融合之路

一支烟花官网: https://agifun.love 智源社区 斯坦福让“GPU高速运转”的新工具火了,比FlashAttention2更快 西风 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAIAI算力资源越发紧张的当下,斯坦福新研究将GPU运行效率再提升一波——内核只有100行代码,让H100比使用FlashAttention-2,性能还要提升30%。怎么做到的?研究人员从

Science Advances|用于胃部pH监测和早期胃漏检测的生物可吸收无线无源柔性传感器(健康监测/柔性传感/柔性电子)

2024年4月19日,美国西北大学 John A. Rogers和中国科学技术大学吕頔(Di Lu)团队,在《Science Advances》上发布了一篇题为“Bioresorbable, wireless, passive sensors for continuous pH measurements and early detection of gastric leakage”的论文。论文

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

山羊多抗简介|羊抗体定制|抗体生产服务|卡梅德生物

山羊多克隆抗体是一种由山羊免疫系统产生的抗体,由于其独特的生物学特性和高效的生产能力,被广泛应用于生物医学研究、诊断以及治疗领域。山羊作为抗体生产的宿主有许多优点,包括较大的体型、丰富的血液量和较强的免疫响应,使得山羊多克隆抗体成为科研和临床应用中的重要工具。 一、山羊多克隆抗体的优势 1 高产量: 山羊较大的体型和血液容量使得从每次抽血中可以获得较多的血清,这为抗体的提取提供了便利。此外,

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

生物神经网络 原理分析研读03

可能有用基础介绍 人类交互1 大脑视觉的处理过程 人类交互2 听觉处理和语言中枢 人类交互3 皮肤感觉与运动系统 人类交互4 感觉输入和运动输出 人类交互5 大脑信号编码与解码 黑箱模型的介绍 黑箱模型(Black Box),或称经验模型,是一种描述系统或现象的方法,其中系统的内部规律、机制或工作原理尚未完全为人所知或理解。黑箱模型是一种描述系统或现象的方法,其中系统的内部规律尚未完全为人所

人工智能在【肿瘤生物标志物】领域的最新研究进展|顶刊速递·24-06-08

小罗碎碎念 本期文献速递的主题是——人工智能在“肿瘤生物标志物”领域的最新研究进展。 重点关注 今天推荐的6篇文献中,第二篇和第三篇是小罗最喜欢的,因为对于临床来说,比较具有实际意义,也和自己的想法很契合。 尤其是第三篇,进行了前瞻性探索,这个必定是趋势。我在组会上也提过类似的建议,但貌似没有被采纳,希望其他感兴趣的老师能探索一下AI与临床结合的前瞻性试验,这个方向绝对

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

【论文速读】| BIOCODER:一个具有上下文实用知识的生物信息学代码生成基准测试

本次分享论文:BIOCODER: A Benchmark for Bioinformatics Code Generation with Contextual Pragmatic Knowledge 基本信息 原文作者:Xiangru Tang, Bill Qian, Rick Gao, Jiakang Chen, Xinyun Chen, Mark Gerstein 作者单位:耶

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

荧光标记Avidin与特定生物分子的靶向结合-星戈瑞

亲和素Avidin是一种具有生物学特性的蛋白质,能够与生物素(biotin)进行高亲和力结合。通过荧光标记技术,我们可以将荧光基团与Avidin结合,形成荧光标记Avidin,从而实现对特定生物分子的靶向结合和可视化。 荧光标记Avidin的制备与性质 荧光标记Avidin的制备通常涉及将荧光染料通过共价键连接到Avidin分子上。这种连接方式确保了荧光基团与Avidin之间的稳定性,同时保留了

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

生物神经网络 原理分析研读02

可能有用基础介绍 人类交互1 大脑视觉的处理过程 人类交互2 听觉处理和语言中枢 人类交互3 皮肤感觉与运动系统 人类交互4 感觉输入和运动输出 人类交互5 大脑信号编码与解码 相关材料分析研读 当前为了实现人工智能的两个主流技术是深度学习和类脑计算,深度学习虽然仍存在诸多缺陷,但是在表现上进步巨大;反观类脑计算,却因为自身诸多不合理的设计,陷入了各种困难的泥潭。 深度学习的进步不必多言,

探究生物识别技术未来的发展方向

转载:http://news.cps.com.cn/article/201407/880097_2.html 摘要:生物识别技术有做自己独特的优势,但并不是完美无缺.如指纹识别,就面临指纹膜冒充指纹蒙混过关的问题;人面识别,简单易个容也许就能过关;虹膜识别技术对黑眼睛存在识别难问题,对于盲人和眼疾患者是无能为力;声音、笔迹也并不难以模仿;静脉识别也存在易受温度干扰影响识别率的问题。

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