源码在：https://github.com/Tong-Chen/Bioinfo_course_python
源码在：https://github.com/Tong-Chen/Bioinfo_course_pytho
输入输出 交互式输入输出 在很多时候，你会想要让你的程序与用户（可能是你自己）交互。你会从用户那里得到输入，然后打印一些结果。我们可以分别使用raw_input和print语句来完成这些功能。 a = raw_input("Please input a string\n> ") print "The string you typed in is: ", a Please input a string > a The string you typed in is: a print "这是一个保留例子，仅供
当DNA 的双螺旋结构打开后，其会形成两股复制叉，且这两股复制叉会朝着各自的方向沿着染色体（两条单链）进行复制：
给定FASTA格式的文件(test1.fa 和 test2.fa)，写一个程序 cat.py 读入文件，并输出到屏幕 (2分)
3*2**2的输出是多少？(1分) 8 % 4的输出是多少？(1分) 32 + '32'的输出是什么？(1分) 32 > '32'的输出是什么？(1分) 'Sheng Xin Bao Dian'.find('x')和'Sheng Xin Bao Dian'.find('X')的输出分别是？(2分) 一句话计算'Sheng Xin Bao Dian'字符串中n的数目？(1分) 写出下面10段程序的输出？(1分/段) aList = [1, 2, 3] bList = aList bList.append(4)
本着“三百六十行，行行转生信”的崇高宗旨，基础科研、生物学出身的小编在今年成功进入生信圈，入坑的时候才发现贵圈真的是太乱了，不仅要敲的了代码，跑的了数据，而且跨行不太成功的我还要怒扛鱼饲料、单刀斩鲤鱼。忽然想起了那天在夕阳下拉网的我，那是我逝去的青春（本人海洋生物专业的偶）。
Sanger-双脱氧链终止法原理：设置4个反应体系，分别加入DNA、引物、酶、4种dNTP，和其中1种带有标记ddNTP。在加入ddATP反应体系中，当ddATP和T碱基结合，反应终止，在这个反应体系中，ddATP会结合DNA上所有T位点，其余3种反应体系同上。
因此AGTCGCATAGT 与ACTATGCGACT 是互补序列。为什么是ACTATGCGACT呢？因为DNA 的复制规则是单向的，其只允许从5' 到3' 复制。所以其互补序列可能是出现在基因组的反链上。
07:配对碱基链 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 脱氧核糖核酸（DNA）由两条互补的碱基链以双螺旋的方式结合而成。而构成DNA的碱基共有4种，分别为腺瞟呤（A）、鸟嘌呤（G）、胸腺嘧啶（T）和胞嘧啶（C）。我们知道，在两条互补碱基链的对应位置上，腺瞟呤总是和胸腺嘧啶配对，鸟嘌呤总是和胞嘧啶配对。你的任务就是根据一条单链上的碱基序列，给出对应的互补链上的碱基序列。 输入一个字符串，表示一条碱基链。这个字符串只含有大写字母A、T、G、C，分别表示腺瞟呤、胸腺嘧啶、鸟嘌呤和胞嘧啶
欢迎大家打开本次推送~从本期推送开始，将由 ? 小编为大家整理《陈巍学基因》的笔记。 《陈巍学基因》是一系列由陈巍老师主讲的视频节目，从 15 年开始更新（视频所示部分技术并非文章发布时「2020
扩增子测序在临床基因检测中有广泛应用，合理的 Panel 设计非常重要，而 Panel 设计最终要落地，精心设计引物就是重中之重了。
我们总是把生物精确复制自身基因组的能力视为理所当然的，但这项能力却是生命最非凡、最根本的特质。 DNA复制的错误率，也就是我们所说的变异，通常小于1/109。为了让我们对这个高到令人震惊的精确度有些概
bismark 软件根据序列的比对情况就可以识别甲基化位点，首先需要对基因组建立索引，建好索引之后，就可以开始比对了。
基因测序第一代基因测序技术图片第二代基因测序技术（1）构建DNA文库超声波将DNA分子打断成300-800bp长序列片段，再在两端加上互补配对的adapter，再通过PCR扩增达到一定浓度，构成单链DNA文库。图片（2）桥式PCR图片桥式PCR完成后，形成了很多的桥形的互补双链，强碱解链，利用一种酶--甲酰胺基嘧啶糖苷酶（Fpg）选择性的切掉lane上p5‘ 连接的链，只留下了与lane p7连接的链即Forward Strand. ------http
虽然三代测序现在已经商用，但是目前的主流还是二代测序，尤其是Illumina公司的测序方式更是大行其道。那么，下面我们从四个方面来说说illumina家的二代测序是怎么得到的生物数据。
DNA的物理化学性质主要由碱基组成决定，有两种方法表示：碱基比例base ratio和GC百分含量简称GC含量GC content
第二代测序（Next-generation sequencing，NGS）又称为高通量测序（High-throughput sequencing），是基于PCR和基因芯片发展而来的DNA测序技术。我们都知道一代测序为合成终止测序，而二代测序开创性的引入了可逆终止末端，从而实现边合成边测序（Sequencing by Synthesis）。二代测序在DNA复制过程中通过捕捉新添加的碱基所携带的特殊标记（一般为荧光分子标记）来确定DNA的序列，现有的技术平台主要包括Roche的454 FLX、Illumina的Miseq/Hiseq等。由于在二代测序中，单个DNA分子必须扩增成由相同DNA组成的基因簇，然后进行同步复制，来增强荧光信号强度从而读出DNA序列；而随着读长增长，基因簇复制的协同性降低，导致碱基测序质量下降，这严格限制了二代测序的读长（不超过500bp），因此，二代测序具有通量高、读长短的特点。二代测序适合扩增子测序（例如16S、18S、ITS的可变区），而基因组、宏基因组DNA则需要使用鸟枪法（Shotgun method）打断成小片段，测序完毕后再使用生物信息学方法进行拼接。
我们生活着的世界并非只有我们自己，而是有很多小于或大于我们的生物不断与我们交互着，有的让我们开心，有的使我们伤心。这就关系到一个本质的问题：
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看过金庸先生《倚天屠龙记》的朋友们都知道，书中有两大神兵利器分别是：屠龙刀和倚天剑，相传能同时拥有这两件兵器的人在当时就可以称霸武林。同样在科技飞速发展的现在也存在着两把重量级的神兵，也是最近这几年备受关注的两大主要技术：人工智能和区块链。那么如何进一步驾驭和结合好这两大技术，并在行业中创造出新的产品模式。本篇要给大家展示的就是两者的结合点和方式。 刀剑合璧 要想结合这两大技术，必须要清楚地了解两者各自所具有的特点，然后找到共同点，并以此作为切入点将两者结合起来，这就像和陌生人交流沟通一样，需要先找到共同话
大多数miRNA位于mRNA宿主基因的内含子中，并共享调控元件、初级转录物，因此具有相似的表达模式。miRNA通过RNA聚合酶II被转录为名为pri-miRNA的初级转录产物，并包含5'端帽子和polyA尾巴。pri-miRNA在细胞核经过由RNase III酶Drosha和双链RNA结合蛋白Pasha/DGCR8组成的复合物处理得到长度约为70个核苷酸的pre-miRNA，折叠成茎环结构。然后pre-miRNA通过karyopherin exportin 5（Exp5）转运蛋白输出到细胞质中。一旦进入到细胞质中，pre-miRNA经过RNAse III酶Dicer的加工产生长度约为22个核苷酸的双链RNA。Dicer同时也启动了RNA诱导沉默复合物（RISC，RNA induced silent complex）的形成。RISC会介导miRNA表达和RNA干扰而产生的基因沉默。
编辑 | 萝卜皮 机器学习 (ML) 是准确预测抗体-抗原结合的关键技术。两个正交问题阻碍了 ML 在抗体特异性预测及其基准测试中的应用：缺乏免疫抗体特异性预测问题的统一 ML 形式化，以及无法使用大规模合成数据集来对现实世界相关的 ML 方法和数据集设计进行基准测试。 奥斯陆大学 (University of Oslo) 的研究人员开发了 Absolut! 软件套件，能够基于参数不受约束地生成基于合成的晶格三维抗体-抗原结合结构，并具有对构象互补位、表位和亲和力的地面实况访问。 研究人员将常见的免疫抗体特
标题：Coming of age: ten years of next-generation sequencing technologies
免疫组库（immune repertoire, IR）：是指某个体在特定时间点其循环系统中所有功能多样性B淋巴细胞和T淋巴细胞的总和。免疫组库分析：通过分析决定B细胞受体（BCR）或T细胞受体（TCR）多样性的互补决定区（CDR区），全面评估免疫系统的多样性，深入挖掘免疫组库与疾病的关系。
今天是一周学习小组的最后一天，今天学习的是测序原理，老实说挺难的。主要是看B站【陈巍学基因】视频1 的讲解图片lllumina测序原理最基本原理基于可逆终止的、荧光标记dNTP来做边合成、边测序的工作flowcell流动池通道内表面有专门修饰，主要是用2种DNA引物（序列），以共价键与flowcell相连接，稳定与要测序的DNA文库的接头序列相互补DNA文库library许多DNA片段，两头接上特定的DNA接头序列1.中间的DNA序列是各种各样的2.接头序列是人为添加，已知的桥式PCR将文库种到流动池中，进
RNA聚合酶将两条DNA链分开，形成暂时的转录泡，接着使用其中一条链作为模板，指导合成互补的RNA。
我在生物信息学：全景一文中，阐述了生物信息学的应用领域非常广泛。但是有一点是很关键的，就是细胞内的生命活动都遵从中心法则，生物信息学很多时候就是在中心法则上做文章：
illumina 测序最大的就是通量大，正是由于通量大，才可以做大价格低。由于其通量大且价格低，可以满足巨大部分测序的需要，因此，正式开启了高通量测序的时代。Illumina 测序有着非常广泛的应用，最早应用于基因组的组装，还可以用于变异检测，RNAseq，单细胞测序，产前筛查，肿瘤检测等。
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