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。
CPC2为CPC 的升级版，发布于2017 年，是目前最新的lncRNA 鉴定工具，也代表着lncRNA 鉴定的最新研究进展。在经过大量的特征选择后，CPC2 最终的特征主要包括四条：最长ORF 长度，ORF 的完整性，Fickett 分数以及等电点 (isoelectric point, pI)[39,40]。其中等电点特征主要是通过将最长ORF 翻译为氨基酸序列，而后根据氨基酸等电点这一理化性质计算而得。与大多lncRNA 鉴定工具相同，CPC2 也使用了支持向量机来构建分类器。
Python 开发环境：搭建 Python 高效开发环境： Pycharm + Anaconda
Functional IsoTranscriptomics (FIT) 是美国弗罗里达大学（University of Florida）Ana Conesa 教授团队（Genomics of Gene Expression Lab, ConesaLab）开发的在转录本isoform水平上进行生物信息学分析的流程，旨在提供一个全长转录组end-to-end的解决方案 （图1）。SQANTI 3 构成了FIT流程的第一个模块，其设计目的是使长读序列定义的转录组的质量控制和过滤成为可能，这些转录本通常含有artifacts和假阳性。因此，对全长转录组进行校正是进行FIT分析的前提，且对产生可靠的、在生物学上合理的结论/假设至关重要。SQANTI 3 是SQANTI 工具（发布）的最新版本，该版本合并 SQANT 1 和 SQANTI 2 中的功能并加入了新的功能 ，更好的对全长转录本进行深度表征 。
输出文件 output_s.fasta，分别提取到两个基因组的 S 基因 CDS 区域：
序列比对和序列特征分析总目录 阅读框Open Reading Frame，ORF ORF指的是DNA上的序列，从5'端翻译起始密码子ATG到终止密码子(TAA,TAG,TGA)的蛋白质编码序列。 对于任意给定的一段DNA，有两个问题需要考虑， 一是DNA双链中的哪条是编码链 二是编码区究竟从第一个碱基开始进行编码 所以每条链都有潜在的3种ORF，而对于双链DNA来说就有6种可能的ORF。也就是说先从给定的DNA单链为模版，分别从5'-3'方向第123个碱基开始翻译，再以互补链为模版，分别从3'-5
ORFfinder是一个图形化的序列分析工具，分析并查找序列中的ORF区(open reading frame，开放阅读框)。这个工具使用标准的或其它特殊的遗传密码子查找序列中所有可能的ORF区，并推导出相应的氨基酸序列。
使用起来还是很方便快捷的，当手上的序列不是很多的时候，完全可以满足分析需求。但是，一旦要分析的序列有成百上千条的时候，这个网页工具就显得有些力不从心了。今天小编在给大家介绍一下ORFfinder的本地版。
近日，一项名为「C10orf67 在结直肠癌发生发展中的功能与机制研究」的全国青少年科技创新大赛的获奖作品引发广泛关注。
编者注：前几天在生信技能树我们发现了一个神奇的帖子（http://www.biotrainee.com/thread-928-1-1.html ）， 作者用一种并非特别常用的注释文件格式（GenePred table format）解决了多道生信编程直播练习题。小编今天首先简单介绍一下这种格式，随后为大家带来作者的文章。 小编预备知识 GFF/GTF 大多数生物信息学数据的分析和挖掘都十分依赖注释信息，注释文件的好坏对分析结果有着非常重要的影响。 目前，大家常用的有GFF和GTF两种文件。其中GTF格式是对
The Architecture of SARS-CoV-2 Transcriptome SARS-CoV-2的转录组结构
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。
使用单变量Cox模型计算每个lncRNA的表达水平与患者的总体存活（OS）之间的关联。当其P值小于0.05时，lncRNA在单变量Cox分析中被认为是统计学上显著的。接下来，采用多变量Cox分析来评估lncRNA是否为OS的独立预后因素。进行后向逐步筛选方法以进一步选择最佳模。然后，通过Lasso回归筛选确认所选择的lncRNA。基于表达水平乘法回归模型（β）与线性组合建立基于lncRNA的预后风险评分。预后指数PI=（β* C9orf139的表达水平）+（M * 600HG的β表达水平）+（RP5- 965G21.4的β表达水平）+（RP * -436K8.1的β*表达水平）+（β *表达水平CTC-327F10.4）。基于PI中位数，PDAC患者被分为高风险组和低风险组。并且绘制低风险组或高风险组病例的Kaplan-Meier生存曲线。为了进一步验证基于5-lncRNA的预后指数是否独立于其他临床变量，分别使用单变量和多变量Cox回归分析进行分析。通过比较基于预后指数的生存预测的敏感性和特异性，使用5年ROC曲线评估其预后性能。
我们知道很多circRNA其实是由exon构成的，exon是有编码能力的，因此我们可以推测很多circRNA应该是有编码蛋白能力的。下图所示的circRNA的其中一个功能就是编码蛋白。
还有，如果你看到HS.开头的基因，它是unigene的ID了，已经不再是symbol啦。
在增强弱光图像时，许多深度学习算法都是基于Retinex理论的，不过Retinex模型没有考虑隐藏在黑暗中或由点亮过程引入的损坏。
目的： 1、分析该转录因子结合位点。 2、分析该转录因子可能作用的基因及信号通路
CSCD收录了肿瘤特异性的环状RNA, 采用生物信息学手段分析87个肿瘤样本中的circRNA, 并筛选出只在肿瘤患者中表达的环状RNA,该数据库的网址如下
小站VIP群里有中标标书的摘要，不过大家使用的并不全面站长挑选几个研究热点的摘要，本期的主题是【冠状病毒】 冠状病毒 冠状病毒-1* 冠状病毒是一类引起人类呼吸道感染的重要病原体，其中的SARS和MERS病毒的感染能导致严重肺炎，危及生命。在真核细胞中，蛋白质的泛素化修饰广泛存在，参与调节多种生理功能，包括抗病毒感染。最近在HIV中的研究发现，宿主E3泛素连接酶MARCH8通过抑制包膜蛋白掺入病毒颗粒中，从而降低HIV感染。MARCH1与MARCH8具有较高的同源性。目前它们在冠状病毒感染中的作用仍然是个空
Construction of a novel gene-based model for prognosis prediction of clear cell renal cell carcinoma
众志成城，中国加油！ 冠状病毒 冠状病毒-1* 冠状病毒是一类引起人类呼吸道感染的重要病原体，其中的SARS和MERS病毒的感染能导致严重肺炎，危及生命。在真核细胞中，蛋白质的泛素化修饰广泛存在，参与调节多种生理功能，包括抗病毒感染。最近在HIV中的研究发现，宿主E3泛素连接酶MARCH8通过抑制包膜蛋白掺入病毒颗粒中，从而降低HIV感染。MARCH1与MARCH8具有较高的同源性。目前它们在冠状病毒感染中的作用仍然是个空白。在前期研究中，我们发现过表达MARCH1和8蛋白能够有效地抑制SARS和MERS病
这篇文章详细分解了由28种蛋白质组成的新冠病毒“武器库”，如何“打组合拳”来逃过我们的免疫系统，从而不断复制传播到更多人身上。
lncRNA 的全称是long noncoding RNA。即又长又表达且还不能编码翻译成蛋白质的一类RNA。
什么是ping ping命令通过ICMP(Internet控制消息协议)工作；ping可以用来测试本机与目标主机是否联通、联通速度如何、稳定性如何。 什么是gping gping是一个 Linux 工具，它提供与 ping 相同的功能，并在图表上显示信息。gping可以收集主机随时间的响应时间。用 gping可以同时 ping 多个主机，从而可以轻松比较响应时间。你可以自定义gping 输出图的展示信息。效果如下。 📷 GitHub数据 6.5k stars 75 watching 236 forks 开源
丰色 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “人类又偷偷进化不带上我？” 虽然是个段子，不过新研究发现，人类的基因整体确实发生了进化—— 来自欧洲的一群科学家对新发布的人类基因数据集进行了研究，发现了155个“独特”的基因。 要知道，虽然新基因也可以从基因重复（复制基因）事件中诞生，即含有基因的DNA片段发生重复，但这155个新基因却是“凭空出现”的。 这些基因虽然非常小（microgenes），但对人体的作用却不可忽视，有些甚至与人类的某些特异性疾病有关，包括肌肉萎缩症、色素性视网膜炎等
R语言中，当我们获取到了基因表达的count矩阵，怎么下载对应的基因长度并将count矩阵转换为FPKM矩阵
在生物学中，hypothetical protein是这样一种蛋白，其存在已经被预测，但是缺乏体内表达的实验证据。基因组测序预测了众多的开放阅读框（open reading frame）但其功能仍然未知。这些蛋白质，无论是孤儿还是保守的假设蛋白质，占每个新测序基因组中编码的蛋白质的约20％至40％。虽然像微阵列或质谱这样的技术可以确定gene是表达的，但是因为其与具有注释生化功能的蛋白质序列缺乏同一性，因此难以赋予其功能。
原文来源：x2yline在生信进化树上的评论，http://www.biotrainee.com/thread-626-1-1.html
在我们生物信息学分析中会涉及到非常多的概念，这些概念对于理解分析非常重要，在阅读文献中也常常会涉及到这些概念，这些概念常常让人迷
墨墨导读：某客户一系统早上业务高峰时段RAC数据库两节点CPU使用率接近100%，导致业务响应缓慢，通过分析原因定位SQL完成优化改写后降低CPU的使用率，业务恢复正常。
在过去几年里，研究发现long non-coding RNAs (lncRNAs)在疾病和生物调控过程中扮演着重要角色。但在大量非模式物种中lncRNA的鉴定仍是一项富有挑战性的工作。该工作需要确定的序列信息，注释信息以及构建物种特有的训练集，但具有lncRNA研究所需的足够完整的序列与注释的物种只占很少数。
RAW 格式是相机产生的原始图像格式，带有丰富的图像信息，但其本身并不是常用的图像格式，本文记录 Python 下 RAW 图像的读写方法。 RAW 图像 RAW的原意就是“未经加工”。可以理解为：RAW图像就是CMOS或者CCD图像感应器将捕捉到的光源信号转化为数字信号的原始数据。RAW文件是一种记录了数码相机传感器的原始信息，同时记录了由相机拍摄所产生的一些元数据（Metadata，如ISO的设置、快门速度、光圈值、白平衡等）的文件。RAW是未经处理、也未经压缩的格式，可以把RAW概念化为“原始图像
小编今天解读的这篇文章是2020年发表在DNA AND CELL BIOLOGY（影响因子3.191）上，题目为Identification of a 14-lncRNA Signature and Construction of a Prognostic Nomogram Predicting Overall Survival of Gastric Cancer。本文构建了包含lncRNA特征和临床因素的列线图，以预测原发性胃癌患者的OS，结果表明，风险特征和列线图均是GC患者的有效预后指标。
本研究旨在通过基因表达数据揭示口腔鳞状细胞癌（OSCC）中lncRNAs-miRNAs-mRNA的调控网络。
本文为52CV粉丝cyh投稿，介绍了 ICCV 2023 上的新工作《Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image Enhancement》。
这一讲里，我们依旧根据统计的基因测序的深度进行一下讨论，来看看为什么有些基因的内部测序深度差异如此大？ 在前面我们的计算中，s列表示的是基因的每一个坐标的测序深度的方差，所以代表着基因的内部测序深度差异值。 在正常WGS中，每个基因的各个部分测序深度应该趋近于一致，可以形成一条直线。但是如果基因太长，内部GC含量不一致，那么每个基因的各部分测序深度可能就不一样了，而且有些基因可能是部分序列重复，这样的话这个部分序列就会被超量测序。不过，基因内部的部分缺失不会反应在S值里面，因为没有计算那些未被覆盖的基
安装好以后很多perl脚本是在 anaconda3/envs/EVM/opt/evidencemodeler-2.1.0/EvmUtils/这个目录下
该程序明确地设计为，利用具有大内存容量和许多内核的现代计算机体系结构。那么为什么它那么快呢，因为它使用了种子和延伸方法。额外的算法成分是使用缩小的字母，间隔种子和双索引。算法简单了解一下就可以了，具体的算法的内容比较难懂就不深入讨论了。
单细胞实例数据txt文件的下载地址：https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/geo/samples/GSM5101nnn/GSM5101014/suppl/GSM5101014%5FPt1%5FSuperficial%5FCountMatrix.txt.gz
SnapGene软件是一种基于DNA序列分析的生物信息学工具，主要用于DNA序列编辑、分析、克隆等方面。该软件拥有直观的图形用户界面、强大的序列编辑和分析功能、多样化的文件格式支持等特点，可以帮助生物科学研究人员高效地开展相关工作。
通常建议大家对RNA-seq数据使用 STAR-Fusion 来检测转录本融合现象，得到的结果如下：
很容易就拿到了count矩阵，但是早期大家喜欢RPKM（Reads Per Kilobase per Million reads）、FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million fragments）和TPM（Transcripts Per Million），这三种常用标准化指标。
当然，这个gtf是有非常多的值得探索的地方，比如可以完成http://www.biotrainee.com/thread-626-1-1.html 我在生信技能树»生信技能树›互动作业›脚本能力实践›生信人必练的200个数据处理任务›生信编程直播第三题：hg38每条染色体基因,转录本的分布 ！
基因预测是指通过对组装的基因组序列进行分析，根据已知生物的基因结构知识或数据库序列来识别其所包含的基因等功能区域。编码基因预测，就是识别基因组序列上所包含的蛋白质编码区域（Coding sequence，CDS），通过在基因组序列上寻找开放阅读框（Open Reading Frame，ORF）实现。
今天是大年初七，给大家带来的是2.5万汉族人的GWAS乳腺癌风险基因，希望你能学到知识。
一般来说，大家拿到了感兴趣的基因集后，通常是做超几何分布检验看看富集到了什么生物学功能数据库，比如KEGG或者GO数据库，或者走gsea/gsva这样的富集分析，也是注释生物学功能数据库。大家读我的表达芯片的公共数据库挖掘系列推文应该是够多了：
小蛋白是翻译自小开放阅读框（small open reading frame, sORF）、长度低于100个氨基酸的蛋白质，在此前的基因组注释中通常被忽略。sORF广泛存在于人类等多种生物的基因组中，包括mRNA的非翻译区（untranslated regions, UTR）以及多种非编码RNA （non-coding RNA, ncRNA）区域，部分能够翻译成小蛋白。近年来，越来越多的研究发现小蛋白在胚胎发育、细胞凋亡、肌肉收缩等多种生物学过程中行使功能，并在肿瘤等疾病进展中发挥作用。
NGS系列文章包括NGS基础、高颜值在线绘图和分析、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step)）、批次效应处理等内容。
在得到了一个物种的基因组序列之后，就可以开始对其序列进行分析了。序列分析主要包括结构基因组分析，功能基因组分析以及比较基因组分析几部分。通过对序列进行全面地分析，在基因组水平上了解一个物种的特点。序列分析主要包括基因预测，基因功能注释，ncRNA，重复序列，特殊功能序列，比较基因组等方面。
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