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关键词

关键基因和hub基因生物网络角度)

写在前面 这篇文章仍然来自几篇文章及自己平时的积累,主要阐述关键基因和hub基因。很多人误以为hub基因就是关键基因,甚至有人认为差异表达基因就是关键基因。 在正式看本文章之前,我先以个人理解的角度简单的来说明这三者之间的关系,不同见解的请留言。 到怎么才算关键基因?笼统来说,假如你这个基因被敲减,表型显著消失,那肯定是关键基因。但仅从生物信息分析角度怎么挑? 不管是生物还是非生物,只要是无尺度网络,都对随机的node移除有抵抗能力,但是对hubs的移除非常敏感。 我们提出,date hubs在整个蛋白组网络中生物模块的总体组织中是必须的,参与的是大范围的整合连接(虽然一些date hub可以简单的共享,并且调节模块内或跨模块的局部功能)。

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Nature:原核生物基因生物地理学研究

接下来很可能会进入“后组学”时代,系统化分析生物数据以解决核心科学问题为大势所趋。本篇文章系统地整理了全球不同生境的微生物组数据,并以此分析基因生物地理。 Towards the biogeography of prokaryotic genes 原核生物基因生物地理学研究 作者:Luis Pedro Coelho, RenatoAlves, Álvaro 然而,尽管对各种生境的宏基因组测序越来越多,人们对全球生物圈内基因的分布情况仍知之甚少,包括其对人类和地球健康的影响。 这些基因目录被广泛应用于人类肠道、宿主相关或环境的微生物组研究。 主要结果 全球微生物基因目录 本文作者整合宏基因组和完整基因组,调查不同生境的原核生物基因来获得关于其全球分布和分子功能的认识。

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    生物信息基础:基因组文件读写(pysam)

    Pysam[1]是一个 Python 模块,它打包了高通量测序库htslib[2]的 C-API,可用于读写基因组相关文件,如 Fasta/Fastq,SAM/BAM/CRAM,VCF 等。 Tabix files 对于 TAB 键分隔的基因组位置文件(BED, SAM, GFF, VCF),可用tabix软件创建索引,然后随机访问。 写在后面 Pysam 作为一个轮子读写基因组相关文件很好用,可以替代 Biopython 的这部分功能。。

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    GeneMark-ES:真核生物编码基因预测软件

    GeneMark-ES软件用于预测真核生物中的蛋白编码基因,和其他预测基因结构的软件不同,它采用的是非监督算法,可以不依赖训练集进行预测。 gmes_petap.pl --ES --cores 10--sequence genome.fa gmes_petap.pl本身整合了geneMark-ES和geneMark-ET两个功能,genemark-ES用于基因组数据的预测 gmes_petap.pl --fungus --cores 10--sequence genome.fa 默认配置下,输出文件名为genemark.gtf, 保存在软件的安装目录,采用GTF格式来记录基因的结构信息

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    基因日签【20210428】原核生物的转录-引言

    2021 04/28基因日签 原核生物的转录-引言 .壹. 关键概念 转录方向为5‘→3’,而从模板链角度看,其方向为3‘→5’。

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    Glimmer:识别微生物中的蛋白编码基因

    Glimmer软件采用马尔科夫模型识别微生物中的蛋白编码基因,主要是针对细菌,古菌和病毒。 该软件由The Institute for Genomic Research(TIGR)开发,已经用于上千个细菌,古菌,病毒基因组的注释。 利用UCSC的病毒基因组进行测试,下载病毒基因组序列 wget http://hgdownload.soe.ucsc.edu/goldenPath/eboVir3/bigZips/KM034562v1. 预测基因结构 代码如下 glimmer3 KM034562v1.fa KM034562v1.icm gene 第一个参数是基因组的fasta文件,第二个参数是icm模型,第三个参数是输出文件的前缀。 第一个参数是基因组的fasta文件,第二个参数是基因的坐标文件,第三个是输出文件的基本名称,其中coords 文件可以从predict文件中提取得到,代码如下 tail -n +2 tag.predict

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    Augustus:真核生物基因结构预测软件-安装篇

    欢迎关注"生信修炼手册" 组装得到基因组序列之后,进一步的工作就是探究基因结构。 Augusust是一款预测真核生物基因结构的软件,官网如下: http://bioinf.uni-greifswald.de/augustus/ 本篇主要介绍该软件的安装过程,这个软件依赖很多其他软件,

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    Python生物信息学③提取差异基因

    使用的数据集是GSE5583,来自于2006年的基因芯片结果,该芯片目的是提取野生型和HDAC1小鼠胚胎干细胞用于Affymetrix微阵列上的差异RNA。 每一行是一个基因,每一列是一个样本,这也是比较经典的芯片数据集 #查看数据维度data.shape 标准化 常见的log2()标准化 data2 = np.log2(data+0.0001)data2. #每个基因(行)wt样本的表达平均值wt = data2.loc[:, 'WT.GSM130365' : 'WT.GSM130367'].mean(axis = 1)wt.head() #每个基因(行) 查看基因差异的P值分布 from scipy import stats pvalue = []for i in range(0, number_of_genes): ttest = stats.ttest_ind

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    用IT加速 BT,腾讯云发布生物基因解决方案

    近年来,随着生命科学行业的不断发展,生物基因领域数据爆炸式地迅速增长,如何快速传递、安全存储、高效计算这些数据,是基因企业、科研工作者面临的新挑战。 10月23日,在第4届全国功能基因组学高峰论坛上,腾讯云与百迈客生物科技宣布达成战略合作,并正式发布生物基因解决方案,开放腾讯云计算、存储、人工智能等各项IT能力,助力生物基因行业发展。 [image.png] 腾讯云深度定制云商务总经理付雪冬 腾讯云携手百迈客,共谋基因科技服务2.0时代 会上,腾讯云与百迈客生物科技达成战略合作。 双方将在基因科技服务、基因云计算等多个领域开展深度合作,共谋基因科技服务2.0时代。 [image.png] 腾讯云开放IT能力,助力BT行业发展 [image.png] 腾讯云将全面开放各项IT能力,在传输、存储、计算、管理和洞察等5个方面,助力生物基因行业全面快速发展。

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    生物信息中的Python 04 | 批量下载基因与文献

    利用 Nucleotide 数据库来查询所有 oct4 基因的序列数据,为了展示基础的流程,这里采用逐条下载的方式 from Bio import Entrez,SeqIO # 参数设置 Entrez.email = "example@163.com" Entrez.tool = "exampleScript" # 查询 oct4 基因的在 Nucleotide 中的总数 hd_egquery = Entrez.egquery query_key, rettype="medline", retmode="text") file.write(hd_efetch.read()) 三、获取物种谱系 NCBI 提供了很多生物相关数据库

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    生物学功能基因集数据库之ConsensusPathDB

    是否厌烦了GO和KEGG呢,试试看ConsensusPathDB吧,它的官网是:http://cpdb.molgen.mpg.de/ 有意思的是它对比了31个已有的 生物学功能基因集数据库,做了一个整理 包括: 31个已有的 生物学功能基因集数据库 我简单看了看,就KEGG数据库我比较熟悉,作者自己说它这个数据集是这些其它数据库资源的集大成者,包括: protein interactions signaling reactions gene regulations genetic interactions drug-target interactions biochemical pathways 目前有五千多基因集 支持下载全部的五千多基因集 作者整理好的基因集,里面的基因有多种id,包括: Entrez Ensembl symbol (HGNC symbol) HGNC ID RefSeq Unigene Uniprot 那么这个ConsensusPathDB的特殊价值,就是帮助我们筛选基因集吗?

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    GigaScience综述:从分类学基因推断微生物功能

    换句话说,它假设(i)分类标记之间的系统发育距离与(ii)遗传信息之间存在显著的关系,即微生物基因组进化过程中基因垂直传递。 这是通过生物的系统发育亲缘关系与其基因含量之间的关系实现的 (图5B)。 需要强调的是,一个或多个基因与一个功能的存在关系是“潜在的”,在环境条件下可能不会被表达。从这个角度来看,功能推理的结果可能类似于鸟枪法宏基因组数据。 这可能反映了人类参考基因组有效性与土壤微生物基因组有效性之间的差异。此外,土壤中的微生物多样性要比人类微生物群复杂得多。在这种情况下,必须考虑功能推理工具的质量分数,因为这是对结果进行可靠解释的关键。 三角形表示基因库或具有特定特征的微生物群落的减少或增加。 技术和概念上的限制和偏差 功能推理工具的一个基本限制主要是由于水平基因转移,以及基因复制、基因丢失和基因的再生。 这对所有环境都很关键,尤其是土壤,且生物和非生物的波动非常大。质粒的转移也可以从噬菌体或病毒到微生物基因组。

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    生物信息中的Python 01 | 从零开始处理基因序列

    其中一个知名的网站就是NCBI (National Center for Biotechnology Information)美国国立生物技术信息中心。 1、通过如下的网站进入 NCBI ,可以看到它包含许多的子库,其中 Gene 就是我们一般下载基因序列的库,接下来,在后面的输入框输入 oct4 并点击 Search。 2、可以看到该基因在不同物种和实验中所测得的相同基因序列,我们选择其中智人的POU5F1基因。 值得注意的是 POU5F1 是 Oct4 基因的别名,本质上指的一个基因 ? 5、通过如下步骤我们可以得到该基因序列的 fasta 格式文件 ? n,并将所有字符规范为大写字符 fasta[name] += line.rstrip().upper() return fasta 4、拿到规范化的数据,我们现在来看看具有它具有的生物学意义

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    基因日签【20210623】真核生物mRNA的5’端被加帽

    2021 06/23基因日签 真核生物mRNA的5’端被加帽 .壹. 关键概念 5‘端加帽是通过5’-5‘键将一个G加到转录物的末端碱基而形成的。 .贰.

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    基因日签【20210210】真核生物核苷酸切除修复途径

    2021 02/10 基因日签 真核生物核苷酸切除修复途径 .壹. 关键概念 着色性干皮病(XP)是一种人类疾病,它是由几个核苷酸切除修复基因中的任何一个突变引起的。 .贰. 关键概念 许多的蛋白质,包括XP产物和转录因子TFⅡH,都参与了真核生物核苷酸切除修复。 .叁. 关键概念 全基因组修复可识别基因组中的任何损伤。 .肆. 关键概念 通过转录偶联修复,转录活性基因优先被修复。 .伍. 关键概念 全基因组修复和转录偶联修复在识别损伤的机制上是不同的(XPC蛋白 vs.RNA聚合酶Ⅱ)。 .陆.

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    基因日签【20211216】第28真核生物的转录调控-小结

    2021 12/16基因日签 真核生物的转录调控-小结 第28章 真核生物的转录调控 转录因子包括基础转录因子、激活因子和辅激活因子。基础转录因子与RNA聚合酶在起始点相互作用。 它与原核生物的螺旋-转角-螺旋基序相关,并为这些转录因子提供了结合DNA的基序。 参与DNA结合的另一个基序是锌指结构,它是在那些能结合DNA或RNA(有时两者同时)的蛋白质中发现的。 家族内许多成员构成同源和异源二聚体,这是很常见的,也为各种复杂组合影响基因表达提供了潜力。 调控区位于核小体的基因通常不被表达。

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    如何获取非模式生物KEGG PATHWAY的基因集并用clusterProfile做GSEA?

    下面是四川成都大熊猫基地学员原创教程 作者 so_zy, 2020-10-14 写此文档的缘由:在做GSEA分析时,由于研究的是非模式生物,从Broad Institue开发的MSigDB没有找到合适的预设基因集 写此文档为其他研究非模式生物的人员提供一点借鉴。 以大熊猫为例: 1. 安装并加载R包 正常情况下,大家安装R包应该是都问题不大了。 3.获取大熊猫的KEGG通路及基因集 aml_path <- keggLink("pathway","aml") #得到字符型向量。元素名为基因id,元素为通路名. 4.获取用于GSEA的基因集数据框 #数据整理,将向量转变为数据框,作为GSEA的基因集 aml.kegg <- data.frame(term=unname(aml_path),gene=names( 删掉 aml.kegg$gene <- str_replace_all(aml.kegg$gene,"aml:",'') aml.kegg[1:6,] #包含两列,一列term为通路名称,一列gene为基因

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    不可不知的基因组版本对应关系

    不同版本对应关系 hg19,GRCH37和Ensembl75是三种国际生物信息学数据库资源收集存储单位,即NCBI,UCSC和ENSEMBL各自发布的基因组信息。 基因组各种版本对应关系综合来看如下所示: GRCh36 (hg18): ENSEMBL release_52. 总之你需要记住, hg19基因组大小是3G,压缩后八九百兆。 如果要下载GTF注释文件,基因组版本尤为重要。 搞清楚版本关系后就可以进行下载了。 UCSC基因组下载 UCSC里面下载非常方便,只需要根据基因组简称来拼接url: http://hgdownload.cse.ucsc.edu/goldenPath/mm10/bigZips/chromFa.tar.gzhttp

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    ISME-人类微生物多样性与疾病的关系

    之前文章拓展种-面积关系(SAR)为多样性-面积关系(DAR)介绍了马老师将TAR扩展为DAR的工作。 3.20号ISME online了又一新作,本文章研究人类微生物相关疾病中微生物多样性与疾病之间的关系。 ? 在人类微生物相关疾病(human microbiome-associated diseases , MADs)的研究中,目前尚不清楚是否存在一致的多样性-疾病关系(diversity-disease relationship 即不同的微生物群落栖息地可能具有不同的核心微生物群和不同的基准多样性,这使得发现一般的多样性-疾病关系(DDR)相当具有挑战性。 比较微生物群落多样性的另一个挑战是,大多数物种多样性指数对样本量敏感。 关于Hill的介绍,见前文拓展种-面积关系(SAR)为多样性-面积关系(DAR)。

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