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Baseline工程把

Google X 实验室开始了 Baseline“线”项目,量收集人类组标本并利用合成一份完美的健康人类图谱,为多种疾病的提早发现及治疗提供前提。 Google将通过第三方的隐私过滤得到匿名的组信息。下一步将把实验群体扩千人,获得更多更广的。 康拉德认为线工程处在刚刚起步阶段,图谱的制作和分析是一项极其艰难的工作,我们对于DNA,蛋白,酶类间的相互关系和外界的影响知之甚少,但随着掌握的量增多,依赖Google 强计算能力, 研究者们可以从海量的中获得生物标记(biomarker)的规律,而这些生物标记将对预防,治疗,制药领域产生强的引领和促进作用。 获得量的

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10EB量级的处理技术

10EB量级的处理技术 很荣幸在这里跟家分享家以前很少接触到的领域的情况。其实生命科学的还处在比较初始的阶段,否则国家也不会现在才开始提出精准医学这样的概念。 人体我们说到有两层含义,有的量上面的,有的小上面。 如果我们要测一个人的组一般会测上三十遍,才能概把一个人的组的情况摸清楚,三十遍这就需要100GB的,如果要测一百万人的话光就需要100TB。 ? 如果把所有整合起来,如果把一个人一生健康相关的整合一起需要多需要一个DB,转录组是0.7TB,表观组是2TB,宏观组是3TB。 华做了一些检测,我们做了代谢组和的检测都可以在这个App里看到。

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    智能生产及分析》笔记

    ——答案就是生命健康,其中最核心的是组学,而组学中最础的是,组学结合临床表型形成生命。如何更好将转化为科研和产业的价值呢? (三) 指的是于测序、PCR(聚合酶链式反应)、芯片、光学图谱等获得的规模、具有挖掘应用价值的多样本信息。 行业相关标准不完整行业目前亟需要系统的、公认的标准,并以此建立通用的库,如此才能有效地将转化为价值。3. 易形成“信息孤岛”是生命健康的组成部分,除了自身发挥分子生物标记、遗传资源等作用之外,与其他生命组学更多维信息整合时,将发挥更的价值。 平台服务平台服务,即包括存储、计算、分析、解读和可视化等服务。产品形式包括于云平台、一体机等方式。

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    回复深交所:“14万中国人”项目与外方机构无关

    另外,随着处罚书一起的,还有华收集超过14万名中国孕妇的部分组样本。这之后,有人将两件事关联在了一起,称华未经允许将14万中国孕妇的部分组样本传递出境。 而在26日,深交所也向华下发问询函 ,要求说明科技部行政处罚对公司生产经营的影响,公司采取的整改措施及效果,并说明“14万中国人”项目是否与外方机构或个人存在合作,是否符合相关法律规定等等 针对“14万中国人”项目,华称该项目为2018年10月发布的成果,与2015年的处罚完全无关。 研究最终披露的是群体分析结果,不包含任何可识别个人身份信息,不存在个人隐私泄露的风险,且受检者都曾签署知情同意书,明确是否同意样本和供科学研究。 用华此前的回应来说,将行政处罚与“14万中国人”项目牵连在一起属于“张冠李戴”。从华的回复来看,他们目前并没有什么“不妥当”之处。

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    “魔方(7)—产业高层思享会”全程干货满满,顺利落幕!

    作为关系人类生命科学的关键领域,的发展前景备受关注。 6月16日,“魔方之—产业应用发展高层思享会”在上海贝壳社成功举办。 超过70位国内领域顶级专家及国内外行业领袖企业代表共聚一堂,就产业链各环节所面临的机遇与挑战进行了深度探讨。? 陈钢-创赛金 副总经理 孙立清-普华资本 合伙人 周 密上海联盟副秘书长、领域专家时炜对整体发展的情况进行了系统的梳理,提到测序行业总体向好,中国市场尤其明显,以每年20% 产业还在爆发初期,也是关联人类生命科学的关键环节,技术和云计算的发展,为测序乃至生命科学的发展提供了广阔的想象空间。 -与其他行业类型跨界整合,将会产生怎样的化学反应?-国内会有 “23 and Me” 么?

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    魔方(7)| 咖思想碰撞:投资人眼中产业的应用创新

    日前,“魔方之——产业应用发展高层思享会”在上海贝壳社成功圆满落幕。 70多位国内领域顶级专家和国内外行业领袖企业代表共聚一堂,就产业链各环节所面临的机遇与挑战进行了深度探讨? 6月16日,“魔方之——产业应用发展高层思享会”在上海贝壳社成功举办。 超过70位国内领域顶级专家及国内外行业领袖企业代表共聚一堂,就产业链各环节所面临的机遇与挑战进行了深度探讨。 我觉得家都是站在投资的角度想问题。今天早上,我谈到这块,家都在等风口,毫无疑问这是未来最值钱的一个环节。

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    融合

    在进行融合的分析时,我们会想要知道哪些融合是别人已经发现并证实过的,对应的疾病等信息,借助已有的融合库可以实现,常用的库有以下几个1. TICdbTICdb库中收录了肿瘤相关的融合信息,网址如下http:www.unav.esgeneticaTICdb?该库中的每个融合都是有文献支持的,会给出对应的pubmed编号。 TCGA tumor fusionTCGA库收录了很多肿瘤相关的测序和分析结果,通过PRADA这款软件对TCGA中肿瘤的RNA-seq进行分析, 过滤和整理,就得到了一个可行度较高的融合列表 该库分成了3个子库,CHimerKB中包含的是来源于其他库,有文献证支持的融合;ChimerPub是利用机器学习的算法从文章中检索预测的融合;ChimerSeq是利用TCGA的RNA-seq ,用软件预测到的融合,示意如下?

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    程序员如何玩转“深不可测”的:这个行业其实只是“”丨猿专访聚道科技CEO李厦戎

    2014年英国发起了10万人组计划,美国和中国也宣布了百万人相关计划。许多区域性的计划也在进行中。随之而来的是产出量的剧增。 其实不然,存在特殊的性质。首先,个体的量比较。和互联网相比,互联网中个体量并不是很,但量会很猿:是怎么应用到行业中的? 但为上述的独特性质,我们更需要注重的是围绕的特性来设计更高效的计算和存储方式。目前还不能算是真正的,它其实只是猿:您是怎么看待本次猿主办的“2016创业创新POG赛”的?李厦戎:我觉得这是一个很好的形式。

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    早报:华IPO撒谎 项目曾遭3千人联名举报

    目前,张某等4人涉嫌贩卖公民个人信息被警方刑事拘留。3、华IPO撒谎 项目曾遭3千人联名举报华可谓是A股市场上最亮的星星,即使经历了最近两天的跌停之后,其市值依然高达833亿元。 ▲生育健康类服务(以样本为统计口径)产销情况 来源:2017年申报稿经初步计算,华前后两份申报稿,生育健康类服务(以样本为统计口径)2014年产量减少9.04万个,变化幅度为-17.54% 令人疑惑的是,记者发现,在华前后两份申报稿产量和销量不一样的情况下,资产负债表、利润表、现金流量表等相关却相同。 这两项有不同,会导致利润不同,有可能涉嫌虚假申报了。”三千多人的联名反对信除上述令人不解外,记者发现华的控股股东(深圳华科技有限公司)在一场纠纷中作为第三人。? ▲行政判决书摘要 来源:中国裁判文书网原告曾文英等5人均系居住在涉案项目(深圳华中心项目建设项目)周边的业主。?

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    泄露问题成两会关注重点,聚道科技对外发布人全分析服务 | 24小时

    猿导读Hedvig 获2150万美元融资,帮助企业将部署在云端;聚道科技发布人全组标准化分析服务GeneDock HG;九次方与南昌市政府合作,激活政府价值……以下为您奉上更多热点事件 作者 | abby一、聚道科技发布人全组标准化分析服务GeneDock HG云计算服务平台聚道科技于近日正式对外发布了人全组标准化分析服务——GeneDock HG。 了解,GeneDock HG是由聚道科技研发的一款于云计算技术的,面向人全规模分析的服务,主要完成了从fastq到vcf的标准化分析。 此外,其分析价格仅为99元次,正式将人全分析降到百元以内。? 七、九次方与南昌市政府合作,激活政府价值近日,服务商九次方宣布与南昌市政府正式达成战略合作关系,根签订的协议显示,双方将依托于九次方的技术研发实力,共同成立九次方南昌合资公司

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    LncRNA2Target:lncRNA靶

    LncRNA2Target库收集整理了已经发表的lncRNA靶,最新版本为v2.0, 网址如下http:123.59.132.21lncrna2targetindex.jsp涵盖了人和小鼠中的 通过Search菜单,可以方便的检索库,示意如下? 该库提供了下载功能,分别提供了传统实验和高通量两种手段分析的lncRNA靶文件,对应以下 两个文件lncRNA_target_from_low_throughput_experiments.xlsxlncRNA_target_from_high_throughput_experiments.txt 对于高通量,还给出了对应的GEO编号,表达谱和差异分析的结果,示意如下? 通过该库,不仅可以查询lncRNA的靶信息,还学到了研究lncRNA靶的思路。·end·—如果喜欢,快分享给你的朋友们吧—扫描关注微信号,更多精彩内容等着你!

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    只是么?

    是具有海量、高增长率和多样化的信息资产,它需要全新的处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力。 通常都拥有海量的存储。仅根2013年的统计,互联网搜索巨头百度已拥有量接近EB级别、阿里、腾讯声明自己存储的总量都达到了百PB以上。 ,依靠单台库服务器显然是不够的,需要以分布式文件系统(例如 HDFS)作为石。??? 诸如此类的用户行为属于非结构化,很难用关系型库存储。此诸多No-SQL库(例如 HBase)成为了存储的更好选择。??? 后来该预测算法经过改进,已经成为了当地警局重要的参考依降低了当地的犯罪率。??这里所介绍的相关知识,只是作者对于领域的浅层次理解。

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    TFTG:human转录子靶

    研究转录子调控的靶有两种常用的手段,第一种就是利用chip-seq等方式,研究特定转录子在组的结合位置,从而判断其调控的为有实验证的支持,所以这种方式得到的调控会更加可信,存在的问题就是 TFTG库全称是Transcription Factor Target Gene Databse, 是一个转录子靶库,该库结合实验手段和分析手段来研究转录子和靶之间的调控关系,示意图如下 最后结合该转录子的chip-seq实验的结果,本可以确定第二个候选位点是一个真实的TFBS。该库综合利用上述多种实验和分析手段,最终构建出一个高可信度的转录子靶调控集。 对于而言,以AACS为例,检索结果包含了以下信息1. 本信息?2. TFBS?该库是免费下载的,提供了以下两种?excel文件中保存的是所有转录子的名字,对应的信息,示意如下? 压缩文件中保存的是每个转录子对应的靶信息。通过该库,我们不仅可以得到转录子对应的靶信息,更加值得借鉴的是它解决问题的思路,综合实验手段和计算手段来降低假阳性率。

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    ENCODE转录子靶

    ENCODE库中包含了许多转录子的chip-seq,通过对chip-seq进行分析,可以预测得到该转录子对应的靶。 通过整合多个转录子的分析结果,就可以构建一个转录子靶库,网址如下http:amp.pharm.mssm.eduHarmonizomedatasetENCODE+Transcription+Factor +Targets该库中包含181种转录子的靶,每种转录子的靶对应一个集,示意如下? 从截图中也可以看到,虽然chip-seq有实验证的支持,但是由于peak-calling的假阳性等问题,最终得到的靶量是非常多的,这其中的假阳性率不言而喻。 +Factor+Targets上述链接可以下载转录子ARID3A对应的靶,对于其他的转录子,只需要替换掉对应的TF的名字即可。

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    ARCHS4是目前最表达

    此,RNA-seq也呈现爆发式增长,的挖掘和利用显得尤为重要,但目前公共可用的RNA-seq都是原始形式,极地阻碍了对这些进行全局性、综合性分析。 他们将Gene Expression Omnibus (GEO)、Sequence Read Archive(SRA)库中已发表的人和小鼠的RNA-seq原始,转化成了和转录本水平,共有 为用户提供通过于web的用户界面直接访问的功能,同时实现可扩展和经济有效的原始处理方案。 用户可以通过ARCHS4网页查询工具实现的直观探索、交互式可视化,(Gene)页面提供细胞系和组织中平均表达水平、每个的top共表达,以及结合已有知识和共表达预测的生物学功能和蛋白互作关系 用户无需注册,即可从该网页下载关注样品的所有或者转录本的表达水平。该网站还贴心地将样品按照物种、细胞系和组织类型进行了详细划分。

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    芯片分析

    左上图为原始图像,右上图为权重图,左下图为残差图,右下角为残差符号图1什么是RLE箱线图相对对表达(RLE)箱线图可以反映对照组和实验组之间,部分的表达量是否保持一致,RLE定义为一个探针组在某个样品的表达值除以该探针组在所有样品中表达值的中位后取对 ,RLE箱线图中每个样品的中心应该非常接近纵坐标0的位置,如果个别样品与其他明显不一样,说明可能这个样品有问题。 NUSE定义为一个探针组在某个样品的PM值的标准差除以该探针组在各样品中PM值标准差的中位。 质量可靠的样品,标准差十分接近,NUSE值接近1,反之偏离1的位置,有种极端情况,芯片有质量问题,但是标准差十分接近,反而会显得没有质量问题,所以这时候,必须结合RLE与NUSE两个图进行可靠分析 RNA降解是影响芯片质量的重要素,RNA是从5端开始降解,理论上5端的荧光强度低于3端的荧光强度,降解曲线的斜率越小,说明降解的越少;反之越多。

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    果推断与

    中一个耳熟能详的说法是:长于分析相关关系,而非果关系。但这可能是一个伪命题。如何从相关关系中推断出果关系,才是真正问题所在。 珀尔)此获得2011年的图灵奖。珀尔院士提出概率和果推理演算法,彻底改变了人工智能最初于规则和逻辑的方向。 珀尔院士的思想,在图灵问题的顶层设计高度,改变了我关于的认识。 为我发现珀尔院士讲的,正是我在上日思夜想的问题。 近年来,我在介绍时,对相关关系与果关系这个说法一直心存疑惑。虽然也引进美国理论,如巴拉巴西院士的说法,但这个疑惑并没有消除。 当前,人们讨论,有一个不好的倾向,在结构化还没有打好础情况下,片面追求所谓非结构化。这样就陷入珀尔院士批评的“老想”的状态,相当于解微分的时候,不列函,就想直接从列中求极值一样。 这会把搞成脱离表义础的禅宗。在商业上,不排除实用主义地利用,找到卖货上的皮毛联系,但更适合小摊小贩,毕竟不知其所以然,就做不,做不长。

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    GTEx:型和表达量关联

    GTEx全称如下Genotype-Tissue Expression该项目对来自人体多个组合和器官的样本,同时进行了转录组测序和分型分析,构建了一个组织特异性的表达和调控的库。 RNA seq通过illumina Truseq试剂盒构建polyA+文库,采用Hiseq 20002500进行测序,对于下机,采用STAR进行比对,参照选择的是gencode V19版本的gtf文件 bwa-mem alignmentpicard markduplicateBQSRindel realignhaplotypeCaller3. eQTL通过FastQTL软件进行cis-eQTL分析,将型和表达量进行关联 通过官网可以查看表达量和eQTL分析的结果,以TP53为例,每个给出了以下3个层级的表达量Isoform ExpressionExon ExpressionJunction Expression 所有的分析结果可以通过官网进行下载,GTEx库不仅仅是一个正常组织的表达量库,其eQTL分析的策略更值得我们借鉴。

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    魔方(7)| 瀚海董事长贺建奎:存储和分析依旧是测序的难题

    目前在国内,测序仪并不算是主流业务,而且都只专注在组方面,所以未来该行业依旧面临两个难题:高通量测序技术和的存储和分析? 6月16日,“魔方之——产业应用发展高层思享会”在上海贝壳社成功举办。 超过70位国内领域顶级专家及国内外行业领袖企业代表共聚一堂,就产业链各环节所面临的机遇与挑战进行了深度探讨。 不标准,很难被再次挖掘实际上我们正紧锣密鼓准备做云计算平台,这是什么意思?首先,现在产生的专注在组方面,我相信未来组领域里的量比现在想象的规模还要很多。 不知道家有没有看过美国NCBI(美国国立生物技术信息中心),化学类文章发表之后,通常会上传到文库,所以那上面收集了海量的,一直是以指级增长。

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    芯片挖掘分析表达差异

    ),和TCGA库(https:cancergenome.nih.gov)等等,记录和储存着量芯片相关的,其中GEO库是目前最最全的库,可供科研人员查询和下载相关。? 下面和家分享一下芯片的预处理方法。1)分析前需要对进行背景信号处理:背景处理即过滤芯片杂交信号中属于非特异性的背景噪音部分。 m1j,m2j,…,mGj)表示在第j个条件下各的表达水平(即一张芯片的);元素mij表示第i在第j个条件下(绝对)表达。 填补缺失值(k临近法):利用与待补缺距离最近的k个临近的表达值来预测待填补的表达值。?3)提取芯片的表达值:由于芯片的小样本和变量的特点,导致分布呈偏态、标准差。 5) 差异表达分析: 经过预处理,探针水平转变为表达。为了便于应用一些统计和学术语,表达仍采用矩阵形式。?A.芯片的差异分析主要包括三种方法:1.

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