蓝牙技术联盟最近发布了蓝牙5.4的核心规范，蓝牙5.4规范的主要改进之一就是实现了单个接入点与数千个终端节点进行双向无连接通信， 这一特性主要是针对电子货架标签（Electronic Shelf Label，ESL）市场。
UALCAN是一个全面的、用户友好的、交互式的web资源，用于分析癌症组学数据。
测序（Sequencing）是一种实验技术，用来识别和确定 DNA 分子中碱基的顺序。不同的测序类型应该使用不同的方法来分析，最后的结果解读方式也会不同。在实际应用中，具体选择哪一种测序类型，由研究的科学目标、成本及实际限制来决定。例如，在临床应用上，对已知突变位点的检测是时间敏感的，即测序和分析越快越好，而群体的基础研究更侧重于挖掘新的变异。因此，测序类型的选择是成本和信息广度之间权衡的结果。
转录组，也叫做 RNAseq，是指特定类型细胞中全体转录本的集合。在转录组中，既包括编码蛋白的信使 RNA(mRNA),也包括不编码蛋白的 rRNA，tRNA，小RNA，lncRNA 等非编码 RNA。这些 RNA 转录本彼此协同作用，共同来调控细胞的生长，发育，凋亡等一系列重要的生理过程。对于转录本的研究通常包括定性和定量两个方面。
本文介绍Žiga Avsec教授团队与Calico的团队共同发表在NATURE MATHOD的工作：作者开发了一种基于Transformers的神经网络架构Enformer，这个深度学习架构能够整合来自基因组中远程交互（高达100 kb远）的信息，大大提高了从 DNA 序列预测基因表达的准确性。由于Enformer在预测变异对基因表达的影响方面较之前的模型来说更为准确，所以可以用于解释来自全基因组关联研究的疾病相关变异。此外，Enformer还学会了从DNA序列直接预测增强子-启动子的相互作用，比起先前直接输入实验数据预测结果的方法有了长足的进步。该模型能促进对基因调控结构的理解，并促进诊断遗传起源疾病的工具的开发。
虽然 dnf list 命令显示所有存储库中的所有可用 / 已安装包。但是，你可以选择使用选项 “仅列出已安装的软件包”list installed“ 如下所示。
基于角色的权限控制。通过角色关联用户、角色关联权限的方式间接赋予用户权限。 在 Kubernetes 中，RBAC 是通过 rbac.authorization.k8s.io API Group 实现的，即允许集群管理员通过 Kubernetes API 动态配置策略。
wpf：https://docs.devexpress.com/WPF/7875/wpf-controls
全外显子(Whole-exome sequencing)测序是啥？转录组(RNA-seq)测序是啥？ChIP-seq又是啥？它们之间有什么差别么？傻傻分不清，不用怕，多学习下就会了，下面让我们一起来从平均测序深度和区域覆盖度的角度来区分它们吧！ 1 基础概念 平均测序深度： 指定区域内得到的所有碱基数目与该区域的长度的比值，如果是全基因组，就是整个测序的碱基数目除以基因组的大小。比如人类的基因组大小是3G(30亿个碱基)，我的全基因组测序共8.9亿条150bp的reads，那么全基因组范围的平均测序深度就是
近些年来，过去被视作冗余垃圾的Noncoding RNAs被发现在基因表达调控中发挥了重要作用
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中的发展和应用。
CSS ( Cascading Style Sheets ) 层叠样式表 有 3 种引入方式 :
也就是说，任意癌症，很容易在TCGA数据库下载到其肿瘤外显子队列的somatic突变信息，包括SNV和CNV，这样的话，除非大家感兴趣的疾病并不在TCGA数据库里面，或者说具有其它特殊性（比如人种），否则都不建议继续设计这样的简单的课题了。
生物信息学（bioinformatics）：综合计算机科学、信息技术和数学的理论和方法来研究生物信息的交叉学科。包括生物学数据的研究、存档、显示、处理和模拟，基因遗传和物理图谱的处理，核苷酸和氨基酸序列分析，新基因的发现和蛋白质结构的预测等。
Sequential regulatory activity prediction across chromosomes with convolutional neural networks 基于卷积神经网络的染色体序列调控活动预测
今天跟大家分享的是2020年2月发表在Nature（IF：43.07）杂志上的一篇文章“Genomic basis for RNA alterations in cancer”.在文章中研究者们提出了一个跨越27种不同的肿瘤类型的全面的RNA水平变化目录，在基因组背景下，这种RNA改变为鉴定与癌症相关的功能基因和机制提供了丰富的资源。
bam文件记录了reads比对到参考基因组的详细信息，是NGS分析中的核心文件。该文件是一种二进制的格式，通常我们只能借助samtools这种特定的工具来转换成纯文本的格式进行查看，bam文件中包含的reads数量巨大，纯文本查看操作耗时且不够直观。
企业架构(EA)是一种已经发展起来的规程，用于构建业务及其与IT系统的一致性。Zachman框架是一种企业本体，是企业架构的基本结构，它提供了一种从不同角度查看企业及其信息系统的方法，并显示企业的组件是如何关联的。
'dnf list'命令将列出所有仓库中所有可用的软件包和您Linux系统中已安装的软件包。
对二代测序结果的分析需要将基因、转录本、蛋白质等与功能或调控信息相关联。为了对基因列表进行功能分析，我们通常需要获得与我们希望使用的工具兼容的基因标识符。在这里，我们讨论了您可以获得基因注释信息的方法以及每种方法的一些优缺点。
表观基因组中编码的调控信息，如组蛋白和DNA修饰，能够在发育过程中差异激活或抑制基因以产生不同的细胞类型。最近，表观遗传测序技术已扩展到单细胞水平，能够分析单个细胞中的染色质可及性和表观遗传修饰。但是在需要细胞解离的基于测序的方法中，细胞的空间背景丢失了。而这部分空间信息对于研究表观基因如何在复杂组织的自然环境中调控细胞类型的发展以及细胞的状态至关重要。
达尔文的断言：“目前关于生命起源的思考纯粹是废话”，现在已经不再成立。通过综合生命起源（OoL）研究，从其开始到最近的发现，重点关注（i）原生物化学合成的原理证明和（ii）古代RNA世界的分子遗迹，我们提供了科学对OoL和RNA世界假说的全面最新描述。基于这些观察，我们巩固了这样的共识：RNA在编码蛋白质和DNA基因组之前演化，因此生物圈从一个RNA核心开始，在RNA转录和DNA复制之前产生了大部分的翻译装置和相关RNA结构。这支持了这样的结论：OoL是一个渐进的化学演化过程，涉及一系列介于原生物化学和最后的普遍共同祖先（LUCA）之间的过渡形式，其中RNA起到了核心作用，沿着这条路径的许多事件及其相对发生顺序是已知的。这一综合性合成的本质还扩展了以前的描述和概念，并应有助于提出关于古代RNA世界和OoL的未来问题和实验。
基因组的三维立体结构的主要组成是DNA和蛋白质。研究基因组的三维立体结构就是研究DNA与蛋白之间的互作。ChIP一直是研究蛋白与DNA互作的重要方法。他可以显示众多调节蛋白在基因组上的分布。下表是生物体内常见的几种DNA调节蛋白。
本文是一篇综述文章 「A Survey on Causal Inference」 的阅读笔记（大部分内容参照原文进行了较为通俗易懂的翻译，小部分内容加入了自己的理解）。
这篇文章讨论了lncRNA的定义、命名、保守、表达、表型可见性、功能分析和分子机制，包括lncRNA与染色质结构、表观遗传过程、增强子功能和生物分子凝聚，以及lncRNA在核外的作用。
访问控制模型（Access Control Model）是指Windows操作系统关于安全性的一个概念，由访问令牌和安全描述符两部分构成，其中访问令牌是指由当前登录的Windows账号的用户持有，其中会包含了该账号的基础信息，包括用户帐户的标识和特权信息，安全描述符由要访问的对象持有，里面会包含当前对象的安全信息。假设当用户登录时，操作系统会对用户的帐户名和密码进行身份验证， 当登录成功时，系统会自动分配访问令牌（Access Token）,访问令牌包含安全标识符，用于标识用户的帐户以及该用户所属的任何组帐户，当我们去创建一个进程也就是访问一个资源（进程资源）的时候,Access Token会被复制一份给进程，进程通过它的创建者所给它设置的安全描述符中的ACL来判断我们是否可以去访问，是否有权限去执行某步操作。
机器学习中的一个经典理论是：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。也正因如此，特征工程在机器学习流程中占有着重要地位。广义的特征工程一般可分为三个环节：特征提取、特征选择、特征衍生，三个环节并无明确的先手顺序之分。本文主要介绍三种常用的特征选择方法。
Smart-seq是全转录组扩增方法，通过oligo-dT引物和模板切换进行全长cDNA扩增。
引物设计是PCR成功与否的关键因素之一。目前已经发表了上百种引物设计的软件，该如何选择这些PCR引物设计软件呢？此前《Bioinformatics》发表了一篇题为“Classification and review of free PCR primer design software”的综述文章，对目前可用的免费PCR引物设计软件进行分类和回顾性总结。
GitLab 分支源插件已经走出 beta 阶段，并已发布到 Jenkins 更新中心。它允许您基于 GitLab 用户 或 组 或 子组 项目创建任务。您可以:
CSS（层叠样式表）是一种用于描述网页上元素样式的语言。要想有效地使用CSS，了解CSS选择器是至关重要的，因为它们允许你选择要应用样式的HTML元素。在本文中，我们将详细介绍CSS选择器的各种类型和用法，以便你能够更好地掌握这一关键概念。
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转录因子(Transcription Factors, TFs)指能够以序列特异性方式结合DNA并且调节转录的蛋白质。转录因子通过识别特定的DNA序列来控制染色质和转录，以形成指导基因组表达的复杂系统。尽管众多科学家对理解转录因子如何控制基因表达有着浓厚的兴趣，精准定位转录因子在基因组上的特异性结合位点，以及转录因子结合后最终如何参与转录调节仍然具有挑战性。
从具有遗传标记的复杂性状的统计学关联推进到理解影响性状的功能性遗传变异往往是一个复杂的过程。精细定位可以选择遗传变异并对其进行优先级排序以供进一步研究，但是大量的分析策略和研究设计使得选择最佳方法具有挑战性。作者回顾了不同精细绘图方法的优缺点，强调了影响性能的主要因素。主题包括全基因组关联研究（GWAS）的解释结果，连锁不平衡的作用，统计精细绘图方法，跨种族研究，基因组注释和数据整合以及其他分析和设计问题。
构建有效的机器学习系统意味着要问许多问题。仅仅训练一个模型放在那儿是不够的。优秀的从业者就像侦探一样，总是试图更好地理解自己的模型：对数据点的改动对模型的预测能力有何影响？对于不同的群体——如历史上被边缘化的人群——模型的表现是否不同？用于测试模型的数据集的多样化程度如何？
我为什么要这样做呢？我们都知道选择器，但麻烦的是随着时间的推移，很容易习惯于在每个项目中使用相同的可信任选择器来实现你需要做的事情。
今天给大家介绍拉什大学的Shinya Tasaki 等人在Nature Machine Intelligence上发表的文章“Deep learning decodes the principles of differential gene expression”。作者在文章中提出了一个系统生物学模型DEcode来预测差异表达，并挖掘影响预测基因表达的因素的生物学基础，以了解其如何产生。作者在模型中使用了深度卷积神经网络，根据RNA和启动子上的全基因组结合位点预测差异表达。此外，作者通过预测组织间的差异表达、差异转录的效用和衰老的驱动因素等实验，展示了DEcode在产生生物学见解方面的广泛潜在应用。
本文介绍由哈佛医学院的Luca Pinello通讯预印在bioRxiv的研究成果：基因调控网络(GRN)是细胞功能和特性的关键决定因素，并且会在发育和疾病期间动态重组。尽管经过了几十年的发展，GRN推理仍然面临诸多挑战，如动态重组、因果推理、反馈回路建模和上下文特异性。为了解决这些问题，作者开发了一种动态GRN推断和分析方法Dictys，该方法利用了染色质可及性、基因表达的多组学单细胞分析、上下文特异性转录因子(TF)足迹、随机过程网络和scRNA-seq读取计数的高效概率模型。Dictys提高了GRN重建的准确性和再现性，并能够跨发育环境对特定上下文和动态GRN进行推断和比较分析。Dictys通过细胞类型特异性和动态GRN进行网络分析，恢复了人类血液和小鼠皮肤发育的独特见解。其动态网络可视化可以对发育驱动因子TF及其调控目标进行时间分辨的发现和研究。同时，Dictys是一个免费、开源和用户友好的Python包。
在表观遗传中，DNA甲基化修饰具有非常重要的地位，甲基化修饰方式多种多样，其中胞嘧啶杂环5号位的甲基化修饰较为常见，又称为5-甲基胞嘧啶（5mC）。
随着生物技术在医学领域的快速发展和人们在细胞分子水平对肿瘤发病机制认识的深入，肿瘤治疗逐渐从前基因组的细胞毒性药物治疗时代过渡到后基因组的靶向治疗新时代。提到基因检测，前几年，临床医生在向患者推荐时还心存疑虑，而近两年，基因检测已成为癌症诊疗的标准动作，基本上每一个癌症患者都有一套自己的基因检测报告。不得不说，一个患者一套方案的个体化诊疗时代已经到来。比如，一位患者患了癌症，不仅要做病理诊断还要做全基因检测，发现突变位点，进而为患者制定包括化疗，靶向，免疫治疗方案，以及家族癌症风险评估。
第五代移动网络简称5G是产业界即将实现的移动技术革命，是LTE-A网络的深层演进技术。5G网络中的关键技术包括MIMO、OFDM、SC-FDMA等。 超密集微型基站（ultra-dense small cells）将在5G中发挥重要作用，移动无线接入技术将在已建立的系统上运行在不同的频段。探索新的频谱需要研究厘米波段和毫米波段。本文介绍了我们关于超密集微型基站的5G波形概念的技术组件的愿景，讨论了优化短帧结构、多天线技术、干扰抑制、自适应和上行/下行传输的动态调度等基本特征，以及新型灵活波形和节能技术的设计
比如，最基础的也是最常见的一个癌症领域需求是说明为什么要在某疾病研究某个基因，其实就可以完完全全是使用TCGA数据库的公开信息，如下所示：
css 伪类是用于向某些选择器添加特殊的效果，是动态的，指当前元素所处的状态或者特性。只有一个元素达到一个特定状态时，它可能得到一个伪类的样式；当状态改变时，它又会失去这个样式。
EnhancerAtlas结合三种高通量数据的分析结果来预测人和小鼠中的增强子，该数据库最新版本为v2.0, 网址如下
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在制作图表时，你是否会纠结于选择那种图表来展示自己的数据更合适呢？本文就来对易混图表进行一下解析，帮助大家精准制表！ 柱形图、条形图有什么不同 柱形图和条形图都是用来体现数据对比的图表。在没有深入分析这两种图表时，人们容易混淆两者的应用场景，认为这两种图表的区别只不过是柱形的方向不同，即一个横向、一个竖向，其实不然。 对这两种图表进行选择时，要从数据特征、展示工具等方面来进行分析，思路如图1所示。 图1 柱形图和条形图的选择分析思路 1．考虑数据名
本节提供了符合NIST SP 800-37和NIST SP 800-53A的安全评估计划模板。有关文档元素的描述，请参见本NISTIR第1卷第6节。第1卷的第9节专门介绍如何将模板和文档与NIST SP 800-37和NIST SP 800-53A中定义的评估任务和工作产品关联。
CSS 引入伪类和伪元素的概念是为了格式化文档树以外的信息。也就是说，伪类和伪元素是用来修饰不在文档树中的部分，比如，一句话中的第一个字母，或者是列表中的第一个元素。
task1: 下载拟南芥基因注释文件。GFF3 是一种文本文件，用于描述基因组上的基因、转录本、外显子、剪接位点等生物信息学特征。GFF3 文件通常由基因组注释软件或数据库提供，并可用于对基因组的注释信息进行查询、分析和可视化。
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