简介基因组是指一个生物体的一套染色体中的完整的DNA序列。20世纪90年代初，“人类基因组计划”正式启动，开启人类在分子水平上认识自身遗传密码的新航程。2001年，人类基因组精细图谱及其初步分析结果发布，揭开了由ATCG四种符号组成的人类遗传密码的真实面貌。通过生物信息学的方法对基因组信息进行挖掘对于鉴定遗传性疾病、表征驱动癌症进展的突变和追踪疾病爆发极为重要。快速下降的测序成本以及生物信息技术的
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2023-08-08 13:39:28
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《全基因组测序WGS数据分析——1.DNA测序技术》学习笔记
WGS(Whole Genome Sequencing)指将物种细胞里面完整的基因组序列全部DNA，检测并排列，此技术几乎能够鉴定出基因组上任何类型的突变。对于人类来说，全基因组测序的价值是极大的，它的信息包含了所有基因和生命特征之间的内在关联性，当然也意味着更大的数据解
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2023-09-14 16:03:05
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近日，GPB在线发表了西南民族大学青藏高原动物遗传资源保护与利用（四川省、教育部）重点实验室题为“GAPIT Version 3: Boosting Power and Accuracy for Genomic Association and Prediction”的软件文章，我们的“要文译荐”栏目很高兴邀请到西南民族大学王嘉博博士和美国华盛顿州立大学张志武教授共同为大家系统介绍该全基因组关联分析
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2023-08-08 07:37:40
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大家好，这是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。2020年03月，《Methods》杂志上发表一篇关于表观组学ChIP-seq分析方法的综述文章，详细介绍了染色质免疫共沉淀（ChIP-seq）的工作流程和高级应用。以下为总结分享：一、介绍（Introduction）染色质免疫共沉淀测序（ChIP-seq）是表观基因组学研究中的一种主要方法。全基因组的组蛋白修饰分析（如增强子分析和全
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2024-05-27 20:40:46
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基因组大数据分析流程
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为了教会你如何实现基因组大数据分析，我将为你介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和解释。
1. 数据收集和准备阶段：
在这一阶段，你需要收集和准备基因组数据，以便后续的分析。这可以包括测序数据、表达数据、变异数据等。以下是你需要完成的任务和相应的代码：
```python
# 导入所需的库
import pandas as pd
# 读取基因组数据文件
da
原创
2023-08-23 10:57:38
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全基因组重测序数据分析 1. 简介(Introduction) 通过高通量测序识别发现de novo的somatic和germ line 突变，结构变异-SNV，包括重排突变（deletioin, duplication 以及copy number variation）以及SNP的座位；针对重排突变和SNP的功能性进行综合分析；我们将分析基因功能（包括miRNA），重组率（Recombinat
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2024-01-15 22:38:24
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比较基因组学简介 人类基因组计划的实施（The Human Genome Project）开启了基因组时代。随着测序技术的不断进步和测序成本的下降，越来越多的物种基因组被测序，随着原核生物以及真核生物等各种不同物种基因组数据的产生以及研究的深入，开阔了人类对物种进化及生命之树认识的眼界，推动了物种间的比较基因组学的研究。 比较基因组学（Comparative genomics）是基于基因组图谱和测
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2023-10-25 19:52:09
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SpeedSeq是一款开源的基因组数据变异分析软件，主要功能如下alignments, 序列比对variant detection, 变异检测functional annotation, 突变位点的功能注释该软件最大的特点就是快速，对于50X的人类全基因组数据， 原始的fastq到vcf文件只需要13小时左右，对应的文章发表在nature methods上，链接如下http://ucgd.g
原创
2022-06-21 09:58:29
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# Python在基因组数据分析中的应用
基因组数据分析是现代生物信息学的核心内容之一。随着高通量测序技术的发展，产生了大量的基因组数据，如何有效地分析这些数据成为了一个重要的研究方向。Python，作为一种强大的编程语言，因其简洁易用以及丰富的生物信息学库，而成为研究人员的首选工具之一。
## 基因组数据分析的基本流程
基因组数据分析的基本流程一般包括以下几个步骤：
1. 数据获取：获取
写在前面mobileOG-db数据库github地址：https://github.com/clb21565/mobileOG-db文章发表于2022年8月份。题目为：mobileOG-db: a Manually Curated Database of Protein Families Mediating the Life Cycle of Bacterial Mobile Genetic El
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2024-09-10 19:56:40
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已知达松维尔拟诺卡氏菌亚种是会导致人类放线菌瘤的环境生物，该样本是来自Keddieii血根杆菌DSM 10542的通用样品，旨通过基因组重测序探索其和参考基因组有何不同，找出基因组变异信息。1.需要的软件• 软件名：Aspera 版本号：4.0.2.38 • 软件名：sratoolkit 版本号：2.11.1 • 软件名：FastQC 版本号：0.11.7 • 软件名：Trimmomatic版本号
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2024-09-05 19:56:28
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文章目录宏基因组测序在新发腹泻病毒鉴定中的应用写在前面背景研究方法病料收集与反饲文库构建基因组组装基因组注释研究结果Reference作者简介猜你喜欢写在后面 宏基因组测序在新发腹泻病毒鉴定中的应用撰文：李杰 常熟理工学院生物与食品工程学院 责编：刘永鑫 中科院遗传发育所写在前面发现和鉴定新病毒以及确定新病毒与疾病的关系是预防、诊断和治疗新发病毒性传染病的首要任务。高通量测序技术突破了传统技术方
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2023-08-24 01:15:46
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## 宏基因组数据分析r语言
宏基因组数据分析是一种研究微生物群落整个基因组的方法，可以揭示微生物在特定环境下的功能和结构。在这个过程中，R语言是一种强大的工具，可以帮助研究人员处理、分析和可视化大规模的宏基因组数据。
### 什么是宏基因组数据？
宏基因组数据是从环境中收集到的微生物DNA的集合，包含了数以千计的微生物种群的基因组信息。通过对这些数据的分析，我们可以了解微生物在不同环境中的
原创
2024-04-25 04:55:19
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# 基因组重测序数据分析
基因组重测序（Genome Resequencing）是指对已经完成测序的基因组进行再次测序，以发现个体间的遗传变异。这种技术在现代遗传学、医学和生物信息学中扮演着重要角色，能够帮助我们理解各种疾病的遗传基础、寻找生物标志物以及推动精准医学的研究。本文将深入探讨基因组重测序数据分析的基本流程，并通过代码示例进行说明。
## 基因组重测序数据分析流程
基因组重测序数据
微生物生态学学科的快速发展产生了大量的序列数据集，目前一般存储在NCBI、ENA和MG-RAST等国际生物信息学数据库。但是这些数据库缺少用于检索、整合和重新分析多个独立数据集所必需的信息，导致现有数据集利用率低、使用时间成本高等问题。此外，微生物组数据分析涉及大量的软件和多种编程语言，学习时间成本高。中国科学院成都生物研究所李香真团队经过近3年的开发与迭代，微生物组数据库V1.3版本现已正式上线
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2023-12-30 21:15:44
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# 基因组、蛋白组与代谢组数据分析
随着生物技术的快速发展，基因组学、蛋白组学和代谢组学的交叉整合为我们提供了一个全方位理解生物体的重要工具。通过这些数据的整合分析，我们能够更深入地理解生命的基本机制，揭示生物体在不同条件下的代谢反应。
## 基因组数据分析
基因组是指生物体所有DNA的总和，其中包含着指导生物体生长、发育和代谢的遗传信息。我们可以使用Python中的Biopython库来分
# 基因组大数据分析理论与方法
## 1. 流程概述
为了实现基因组大数据分析，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 数据获取 |
| 步骤 2 | 数据预处理 |
| 步骤 3 | 数据分析 |
| 步骤 4 | 结果解释和可视化 |
在下面的文章中，将详细介绍每个步骤所需的操作和代码。
## 2. 数据获取
首先，你需要获
原创
2023-09-06 08:18:09
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生物医学大数据-蛋白质基因组学：质谱注释蛋白质组与其他组学的关系便是互为印证：蛋白质基因组学原本用于基因组注释，后面扩展到蛋白质与转录组或可变剪接之间关系，同时，蛋白质组依赖于基因组注释作为验证。许多研究未标明蛋白质基因组学，而是归属于对应的组学。 蛋白质基因组学现存问题：基因组注释方法：1.Denovo。2.与转录组相应证。3.与基因组数据库同源比对。基因组注释
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2023-08-28 20:32:53
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肿瘤基因组分析 肿瘤进化过程 基本概念：germline/somatic/driver/passenger mutation 二次打击学说：生殖突变+体细胞突变 主要基于体细胞突变研究 发展趋势：小样本WES——大样本多组学；液体活检，免疫疗法，人工智能，微生物 肿瘤标准分析 肿瘤研究整体流程 测序
原创
2022-06-01 09:41:52
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华大的春季培训课程之一，我认为讲得很好，介绍全面而详细，加了一些个人经验（侵删）。流程众多，对于结果会有一些差异，尤其是对低频变异。如果很关注低频位点，可多种几款流程比较。实际上SV结果中会包含CNV，但往往会把CNV单独拿出来分析。注：SOAPnuke的f和r参数不要写反，即正反链。红框：群call步骤。二代短reads对于SNV和InDel变异检测敏感，而三代测序由于其读长优
原创
2022-09-01 11:49:24
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