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...MCM6,MCM5,MCM4,MCM3,MCM2,CCNB3,CCNB2,CCNB1,E2F4,E2F3,E2F2,E2F1,CREBBP 可以看到，我随意 挑选了两个基因集，居然就是简单的从KEGG数据库里面复制粘贴的...如果你不会R代码也想使用这个数据库 首先它自己的主页即可，支持用户上传自己的基因列表，官网：http://cpdb.molgen.mpg.de/ 其次，它提供一个Cytoscape的插件， With the
糖生物学基础，瓦尔基等编著，张树政等翻译 得益于现代分子生物学的发展，我们对经典中心法则基本了然于胸，大致可窥探到细胞内生物信息的流向，这也是生物信息的经典定义。...这也是分子生物学与细胞生物学之间的一种技术侧重。生物信息学会不会从以DNA为核心转移到以细胞为核心，这一点我们无力推断，无疑的是：我们将以更大的维度来理解生物信息学。...糖生物学也被描述为：后基因组研究的序曲。经典中心法则信息流是由模板驱动的，最大的魅力在于其模板的复刻确保信息的准确性。...而糖生物学的规律似乎没有那么明显，这可能也是糖生物学被系统提出来较晚的原因之一。 糖生物学基础，瓦尔基等编著，张树政等翻译 2022年十月诺贝尔化学奖颁布，为我们送来点击化学与生物正交化学的新概念。...诺奖得主之一Bertozzi的主要研究就是糖相关的生物学，曾说：我有一个想法：也许化学家会推动一场糖科学革命。
新智元报道 编辑：alan 【新智元导读】AI在生物学领域的成绩再添一笔，斯坦福大学开发的生物学基础模型，在短短6周内就发现了人类花了134年才发现的Norn细胞，生物学的AI时代正在开启。...斯坦福的这个模型是最近的几个生物学基础模型之一，它们不仅仅是整理生物学家收集的信息，而是正在发现基因如何工作以及细胞如何发育。...斯坦福大学团队在帮助建立了世界上最大的细胞数据库之一（CellXGene）后，开始研发基础模型。...从去年8月开始，研究人员利用数据库中的3300万个细胞的数据训练模型，并重点关注一种称为信使RNA的遗传信息。他们还向模型提供了蛋白质的三维结构。...在UCE发现Norn细胞后，Leskovec博士和他的同事们在CellXGene数据库中查看了细胞的来源，因为根据数据，模型有可能在肾脏外发现了Norn细胞。
4.箱线图的生物学意义 在生物医学研究中，通常需要比较具有不同分布的多个数据集。条形图或直方图基于简单的统计测量--平均值和方差，来比较数据集。
相反，细胞生物学家一直在使用一些快速发展的技术为细胞成像，这些技术不断扩大其空间和时间范围，但仍达不到理解化学的分辨率。因此，结构生物学和细胞生物学为细胞的内部运作提供了互补但又互不关联的视角。...正文 在过去的十年中，cryo-EM方法的改进提高了其通量、适用性和分辨率，极大地增强了其所能提供的生物学洞察力。...该方法的缺点是可能无法获得精确的高分辨率结构，优点是，如果蛋白质数据库中存在这种结构或可以通过计算生成这种结构，那么该方法甚至能够区分每个对象实例的不同构象状态（而无需求助于平均化和分类）。...结构数据库促进了变革性蛋白质结构预测的出现，并在结构生物学领域掀起了一场风暴。AlphaFold或RosettaFold等人工智能方法现在所能做到的，已经将结构预测提升到了一个全新的水平。...人工智能蛋白质结构预测可以成为强大的盟友，提高结构生物学的研究范围和速度。
这里，我们以大鼠为例，演示3种方法为你的稀有物种建立生物学知识数据库，以单细胞数据分析环节的细胞通讯，CellChat为例，可以在：CellChat学习笔记【一】——通讯网络构建了解它的基础用法，**CellChat...** 有一个专门的数据库，叫做CellChatDB，这个数据库是 CellChat 的作者们通过阅读大量文献，手动整理出来的“受体-配体”对，目前有人、鼠以及斑马鱼的版本。...比如大鼠，我们演示3种方法为你的稀有物种建立生物学知识数据库。...首先看看CellChat自带的3个数据库 每个数据库文件在r里面的都是一个简单的list，所以很容易探索： library(CellChat) dbh <- CellChatDB.human lapply...反而是斑马鱼，我肉眼看了看，基因名字太诡异，这里不予考虑吧，听说是果蝇基因名字也很诡异，这样的很多上古时代的诺贝尔奖生物学家所在的领域的知识体系架构都及其的乱。。。
无意中发现和尝试了 Chrome DevTools 的 Layers 面板，Get 到了庖丁解牛的新视角。不禁感叹 Web 浏览器的巧夺天工，也从此打开了浏览器...
也就是把四个时间点映射到上面的tsne坐标中，并且理论上应该是：每群细胞都覆盖到四个时间点
来源：机器之心 生物学界最大的谜团之一，蛋白质折叠问题被 AI 破解了。...该计算工作代表了在蛋白质折叠这一具备 50 年历史的生物学问题上的惊人进展，比该领域人士成功预测蛋白质折叠结构早了几十年。我们将很兴奋，它能从多个方面对生物学研究带来基础性改变。...DeepMind 团队在公开数据上训练这一系统，这些数据来自蛋白质结构数据库（PDB）和包含未知结构蛋白质序列的大型数据库，共包括约 170,000 个蛋白质结构。...由于 DNA 指定了构成蛋白质结构的氨基酸序列，基因组学革命使大规模阅读自然界的蛋白质序列成为可能——在通用蛋白质数据库（UniProt）中有 1.8 亿个蛋白质序列。...相比之下，考虑到从序列到结构所需的实验工作，蛋白质数据库（PDB）中只有大约 170000 个蛋白质结构。
我，哈佛教授 我，S.Kunes 哈佛大学分子与细胞生物学（Department of Molecular and Cellular Biology）终身教授 哈佛大学神经生物学学位课程委员会和生化科学导师委员会知名成员...美国和国际专利：调节记忆的成分和方法（ 专利号：60/726,318）拥有者 在哈佛大学拥有同名实验室 我研究神经系统的构建和功能，以及发育神经生物学和大脑视觉系统 我在中国“打工”。...——学员金同学 录取：剑桥大学、帝国理工学院、伦敦大学学院、多伦多大学、麦吉尔大学 如果你也对生物学、脑神经科学感兴趣，或想跟着我做科研，欢迎你成为我的学生 扫码添加学术老师 回复【科研】 获得1-1...、北卡罗来纳大学（本科直博） 如果你也对生物统计感兴趣，欢迎来加入我们 扫码添加学术老师 回复【科研】 获得1-1项目咨询规划 我，布朗教授 我，A.Salomon 布朗大学终身教授 布朗大学分子生物学终身教授...——任同学反馈 如果你对生物学、化学、药学感兴趣，欢迎你成为我的学生 扫码添加学术老师 回复【科研】 获得1-1项目咨询规划 我，牛津教授 我，Shu-Bing Qian 康奈尔大学营养科学终身教授
BKGs利用Neo4j和Virtuoso这样的图形数据库，以及资源描述框架这样的语义web标准作为其后端。...像Reactome这样的数据库包含了可表示为广义有向超图的经过良好策划的反应网络。第一问题是这些资源仍不完整，依赖手工策划。一个有前途的研究方向是分析配对图来自动推断反应。...为响应这一点，美国国立卫生研究院旨在邀请全美各地100万人帮助构建历史上最多样化的健康数据库之一，通过“我们所有人”计划欢迎各个背景的参与者。...预计通过该计划收集的数据将导致关于本文的生物学、环境和生活方式如何影响本文健康的发现。与集中在某种疾病或人群的传统研究不同，该计划旨在建立一个多样化的数据库，可为各种健康状况的成千上万项研究提供信息。...高效培训的要点包括：易用的软件工具、公共数据库、让学生接触跨学科团队。计算生物学教师的招聘和晋升也很重要。
我们的发现为理解生物学习和构建人工智能建立了超越反向传播的学习新基础。 信用分配问题是学习的核心。反向传播2–5作为一种简单而有效的信用分配理论，自其诞生以来，已经推动了人工智能的显著进步。...我们将预期配置定义为一种原则，这种原则被一系列具有坚实生物学基础的神经模型所隐含地遵循，即基于能量的网络。...在反向传播是生物学习的基础这一信念的指导下，先前的工作表明基于能量的网络可以非常接近反向传播。...相比之下，我们揭示了没有这些不切实际的约束的基于能量的网络遵循前瞻性配置而不是反向传播的独特原则，并且在学习效率和对生物学习数据的解释方面都是优越的。
合成生物学：通过人工设计构自然界中不存在的生物系统来解决能源、材料、健康、环保等问题。 合成生物学中生物系统的层次： 1️⃣part（元件）：具有最基本生物功能的核酸或蛋白质序列。...因为“回路”这个词已经在生物学中有着广泛的应用，特别是神经科学中，“回路”指某一行为范式在神经系统中的传递过程，那么显然，跟我们合成生物学中的“circuit”意思完全不同。...如果翻译成“电路”，会更加符合合成生物学的理念，即把生物原件像电路一样组装，最后行使一定的生物学功能和运算 二、底盘与宿主的区别 宿主指的是让质粒发挥其功能的“中介”，目的只是在于让质粒被表达， 获得表达产物或者达到其他目的
1、细胞周期蛋白：在细胞周期的后期逐渐合成、至周期的中间阶段突然消失的周期性存在蛋白，成为细胞周期蛋白。细胞周期蛋白可分为3类：S期周期蛋白，M期周期蛋白，G1...
德国马普学会副主席Herbert Jaeckle和中科院副院长李家洋共同为重点实验室揭牌 3月29日下午，中科院计算生物学重点实验室在上海生科院计算生物学所正式揭牌。...揭牌仪式由计算生物学所所长Andreas Dress教授主持。 张知彬局长代表中科院宣读了中科院计算生物学重点实验室成立的批文，李林副院长代表上海生科院宣读了重点实验室主任的批文。...大家畅所欲言、各抒己见，为促进实验室发展建言献策，专家们建议，作为一个以计算生物学研究的重点实验室，一要保持自身特色，坚持以“干性”研究为主，注重加强与兄弟所的合作，努力为生命科学研究提供工具和方法。
神经科学增长最快；生物信息、进化生物学、基因组学及微生物学也增长迅速。新作者数更是翻了20多倍。 ? 42%的预印本最终发表在同行评议的期刊上。并不是影响因子越高文章数就一定越少。
1、原噬菌体(prophage)：指的是某些温和噬菌体侵染细菌后，其核酸整合到宿主细菌染色体中。噬菌体所整合的核酸称为原噬菌体。它是繁殖和传递噬菌体本身遗传信息...
前 · 言 第二单元第九讲：生物学背景知识之细胞周期推断 上一次说到通过PAM50基因进行乳腺癌分型，利用的就是自己的表达矩阵和PAM50基因比较，看表达量变化进行分类。
继上次的生物学家掌握机器学习指南系列，又来继续更新啦。...前面的内容： 生物学家掌握机器学习指南（一） 生物学家掌握机器学习指南（二） 生物学家掌握机器学习指南（三） 今天会和大家继续更新最后一节，关于机器学习在生物学中应用与挑战。...然而，为了在生物学中成功使用机器学习，需要考虑一些常见问题，但也需要考虑更普遍的问题。 数据可用性 生物学有些独特之处在于存在一些问题领域，并且这些领域的数据量非常大。...一个例子是公共数据库（如 GenBank 和 UniProt）中相对丰富的生物序列数据，而关于蛋白质相互作用的可靠数据则更难获得。给定问题的可用数据量，对选择可以有效使用的技术有着深远的影响。...总体而言，生物数据的多样性使得很难为生物学中的机器学习提供通用指南。因此，我们的目标是让生物学家了解可用的不同方法，并为他们提供一些关于如何利用他们的数据进行有效机器学习的想法。
继上次的生物学家掌握机器学习指南系列，又来继续更新啦。 生物学家掌握机器学习指南（一） 今天会和大家继续更新更多相关内容。...下图展示了传统机器学习的一些方法： 当开发用于生物学中，在给定任务寻找最合适方法时，通常会将传统机器学习视为第一个探索领域。深度学习就是其中一个例子。...如果某个生物学任务需要了解特征对预测的贡献，那么这些模型就是一个不错的选择，毕竟它们能分配特征重要性值，决策树结构。 对于分类和回归，许多可用的模型往往具有令人眼花缭乱的特点。...聚类算法的使用在生物学中很普遍。k平均（k-means）是一种强大的通用聚类方法，与许多其他聚类算法一样，它需要将聚类数设置为超参数。...生物学数据处理中具体使用的技术取决于情况：PCA 保留数据点之间的全局关系并且是可解释的，因为每个组件都是一个输入特征的线性组合，这意味着很容易理解哪些特征会导致数据的多样性。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
