Rosalind 是一个通过解决实际生物学问题来学习生物信息和练习编程的平台,类似于 IT 行业的力扣(LeetCode)。工作学习之余,咱们也来刷一波吧。
[1]python操作txt文件中数据教程[1]-使用python读写txt文件: https://blog.csdn.net/u013555719/article/details/84553722
求 DNA 的反向互补序列分两步:第一是反向,第二是互补。比如序列“ATGC”,反向就是“CGTA”,再互补就是“GCAT”。
众所周知,基因组的核酸链不可能是随机形成的。有时候许多物种基因组之间,存在一些保守序列(motif),这意味着它们可能具有重要功能。但是,我们如何确定这些序列不是随机形成的 DNA 片段呢?
“脱氧核糖核酸(DNA)是一种分子,其中包含每个物种独特的生物学指令。DNA及其包含的说明在繁殖过程中从成年生物传给其后代。“ —genome.gov
上一篇文章生物信息中的Python 01 | 从零开始处理基因序列自己造轮子实现了序列的基础操作,但是在Python的世界里,一项工作只要重复的次数多了,那么一定就会有大神来开发相应的包来解决,这个包名就是 Biopython 。接下来我们试着使用它来实现简单的序列处理。
遗传算法是用于解决最优化问题的一种搜索算法。从名字来看,遗传算法借用了生物学里达尔文的进化理论:”适者生存,不适者淘汰“,将该理论以算法的形式表现出来就是遗传算法的过程。
Biopython是Python的最大,最受欢迎的生物信息学软件包。它包含许多用于常规生物信息学任务的不同子模块。它由Chapman和Chang开发,主要使用Python编写。它还包含C代码,以优化软件的复杂计算部分。它可以在Windows,Linux,Mac OS X等操作系统上运行。
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:
为了将数组中的元素 随机地 ,均等地, 不重复地 ,划分到N个子数组中 使用Arraylist将数组中的元素保存到ArrayList中,使用Collections.shuffle(ArrayList)对列表中的元素进行乱序处理 遍历元素,将指定个数的元素重新装载到list列表或数组中 示例 生成GC含量为50%的DNA序列 说明:GC含量反映一条DNA链的GC碱基占所有碱基的比例(其中DNA碱基由ACGT四种碱基构成)。 作法: 生成一条长度为bit的整型数组DNAindex,用以表示碱基索引。 将DNA
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:
开放阅读框(Open Reading Frame, ORF)是由起始密码子开始,直到终止密码子结束,中间不含有其他终止密码子的核酸序列。由于 DNA 是双链结构,任何一条链都可以作为模板合成 RNA;并且又因为遗传密码是三联体,由三个核苷酸决定一个氨基酸,因此对于一段 DNA 序列,有六种可能的阅读框(正向三个,反向三个)。通常情况下,六种阅读框只有一种是正确的:一般是翻译得到最长氨基酸序列的阅读框。
本文将介绍基因组组装过程中,如何利用HiC测序数据,进行染色体级别基因组的组装。该过程主要利用 Juicer[1] 和 3D-DNA[2] 进行,有关第一步Juicer的过程,已经下方的文章中介绍了,本文主要介绍第二步:3D-DNA的安装与使用。
在开始了解序列的处理流程时,我们先要知道序列下载网址。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。
本文将介绍基因组组装过程中,如何利用HiC测序数据,进行染色体级别基因组的组装。该过程主要利用 Juicer 和 3D-DNA 进行,有关第一步Juicer的过程,已经下方的文章中介绍了,本文主要介绍第二步:3D-DNA的安装与使用。
比如查看 POU5F1 基因:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/5460
1)当你的算法总是不收敛,诶反正就是你怎么改参数它都不收敛的时候,可能是fitness函数写错了(幽怨脸),问问自己,numpy矩阵操作对了吗?打个输出看看真的符合预期吗?
借鉴Reference中第2、3篇文章的代码。分析的数据是大肠杆菌,因为基因组小,适合拿来快速跑通整个流程 00 下载fastq数据 图片 mkdir -p ~/Project/DNA/raw cd ~/Project/DNA/raw wget ftp://ftp.sra.ebi.ac.uk/vol1/fastq/SRR177/003/SRR1770413/SRR1770413_1.fastq.gz wget ftp://ftp.sra.ebi.ac.uk/vol1/fastq/SRR177/003/SRR
问题描述: 用遗传算法求使得F(X)最大的X,问题来源:莫烦的python教程之遗传算法 最终效果: population进化的过程.gif import numpy as np import mat
选自sicara 机器之心编译 参与:黄小天、路雪 本文借助生物学中达尔文的进化理论来介绍遗传算法,并展示了通过简短的 Python 教程实现遗传算法的案例。 在本文中,我将会解释遗传算法的概念。首先
我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体,听到声音,感觉到质地,闻到气味,尝到味道。模态是指某件事发生或经历的方式,当一个研究问题包含多个模态时,它就具有多模态的特征。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展,它需要能够同时解释这些多模态的信号。
作者:Andre Ye deephub翻译组:孟翔杰 许多人没有想到,病毒就像地球上为生存而挣扎的其他生物一样,它们会进化或变异。
一条 DNA 序列很容易表示,但是如果有多条 DNA 序列放在一起,则每条序列必须被标记,通常的做法是保存为 FASTA 格式文件。在这种格式中,序列的名称占一行,名称的最前面是一个大于符号‘>’开头,序列名称后面可以跟一系列说明;序列信息从名称的下一行开始,直到遇到下一个以‘>’开头的序列名称为止。Fasta 格式文件可参考下面的示例数据。
所有 DNA 由一系列缩写为 A,C,G 和 T 的核苷酸组成,例如:“ACGAATTCCG”。在研究 DNA 时,识别 DNA 中的重复序列有时会对研究非常有帮助。
麻省理工学院、哈佛大学等高校联合在Nature发表了Biologically informed deep neural network for prostate cancer discovery。该研究提出可解释深度学习P-NET模型,该模型能够在前列腺癌症患者基因属性的基础上结合生信中的层次信息预测癌症的状态。
我用到的RepeatModeler和RepeatMasker都是用conda安装的,没有进行额外的配置
汉明距离的定义:对于两条长度相等的字符串来说,汉明距离指的是它们之间不相同的字符数。对于两条 DNA,则是它们之间的点突变数目。
https://gatk.broadinstitute.org/hc/en-us/articles/360035890811-Resource-bundle
在字符串中查找子串是一个常见问题。子串在字符串中可能是唯一的,比如特定的基因序列;也有可能有多个拷贝,比如基因组中的重复序列。这些重复序列可能相同,可能有微小区别。本题中重复子串完全相同,可以简单地通过 Python 的find()函数来查找,如果重复子串不完全相同并且符合某种模式,则可以用正则表达式模块re来处理。
Silvestro G. Conticello教授及其团队3月3日发表在BioRxiv上的文章。文章发现了新冠状病毒RNA进入人体细胞以后被编辑的证据,虽然没有生化试验验证,但可以推测参与RNA编辑的APOBECs与ADARs参与到编辑新冠病毒RNA的过程。另外,作者公开了分析流程的代码。
Squidpy: a scalable framework for spatial omics analysis 论文摘要:
https://github.com/Edinburgh-Genome-Foundry/DnaFeaturesViewer
保持遗传稳定性的两个关键机制包括DNA损伤修复 (调控基因组稳定性)以及有丝分裂检测点(调控染色体组稳定性)。
为什么业务分析师要学 Power BI 尤其是 DAX 呢?我们分三文来说清楚。
FreeScript是Excel催化剂最新打造的一款xll插件,可以让Excel/WPS在VBA/JSA环境下,调用外部脚本代码如:javascript/JScript/VBScript/C#/PowerShell/Python等。
16S rRNA扩增子分析和宏基因组测序是研究微生物群落的两种主要的独立方法。近年来,许多研究将这两种方法结合起来使用,但下游的数据分析是分开进行的,在分类和功能上总是产生不一致或冲突的结果。
区块链是一个近期非常火的概念,随便走进一个写字楼的电梯,都会听到有人谈论区块链,或者炒币: ) 希望通过这篇文章,能让你对区块链的概念有一个整体的认识,在理解概念后,下一篇文章将用大约300行Python代码,实现一个区块链网络。
首先需要明白数据分析流程,可以查看第一讲:三维基因组学习笔记,提炼流程如下: Hi-C标准分析流程(比对及过滤,原始互作图谱构建) 下载参考基因组及构建bowtie2索引 把fq测序数据比对都参考基因
GitHub 粉们可以通过 Watch 仓库的 Release(提前)关注发布内容。
本文以分享代码为主,不过多涉及背景方面的知识,不太清楚的朋友可以自行查阅相关资料了解。这里只简单说下,TCGA 的 20 条肿瘤信号通路,分为两类:
**不同的比对软件会输出不一样的比对格式;比对后分析用到的软件对输入格式的要求也不一样。比如序列比对我习惯使用MAFFT。MAFFT输出结果默认为fasta格式,clustal可选;如果后续需要使用MrBayes构建贝叶斯树,需要将其转化为NEXUS格式。这里推荐 **ALTER来完成比对格式转化的任务。如果分析的序列不是很多,可以选择网页版;如果序列条数比较多可以选择安装本地版 https://github.com/sing-group/ALTER;按照安装步骤执行即可,自己的安装过程没有遇到报错;
Python3中字符串的.maketrans()方法可以用于创建字符映射转换表。 一般来说接受两个参数,第一个参数是字符串,表示需要转换的字符,第二个参数第转换的目标。两个字符串的长度必须相同,是一一对应的。比如:
Illumina做为全球最大的二代测序仪生产商,成立于1998年,起家是芯片技术,2006年收购Solexa,开启了二代测序的霸主地位,占有至少七成的二代测序市场份额。今年Illumina将以大约12亿美元的价格收购Pacific Biosciences,扩大对长读长序列的访问并加速科学发现,在三代测序的积极布局也会带来新的市场突破和技术突破。华大继MGISEQ200/2000后,又推出了MGISEQ-T7,希望能在市场上争取更多的份额和应用。这部分也会更新在测序发展史:150年的风雨历程中。
我们小编欢乐豆有个压箱底的 perl 脚本,由于编程语言"洁癖",想要彻底抛弃 perl 语言转向 python,于是他使用 AI 辅助下进行了转换,由于脚本相对简单,转换竟然就成功了。中间发现四种碱基含量百分比和原脚本统计有出入,检查确认是序列大小写没有注意的原因,修改后就完美运行了,这里分享给大家!
李林 编译自 SICARA blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 量子位今天编译整理的这篇文章,全面地介绍了遗传算法(genetic algorithm),从它的起源和目标,到如何用pyt
转录因子(Transcription Factors,TFs),是指能够以特定序列与基因专一性结合,从而保证目的基因以特定的强度在特定的时间与空间表达的蛋白质分子。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。许多转录因子充当着主调节因子和选择基因的角色,控制着细胞类型的决定、发育模式和特定途径控制(如免疫反应)的过程。
把《Python生物信息学数据管理》这本书看完了,然后也写了一些笔记,和大家分享一下。
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