以人类YBX1为例，首先进入NIH官网，如下图，database选择gene，在输入框中输入自己需要找的基因名，点击搜索。 搜索后在下方search result中会显示很多结果，分别是不同物种的。点击人类的YBX1进入详情页面。 进入后，用浏览器自带的查找功能在页面内查找“genebank”。这里使用的是联想浏览器，不同浏览器页内查找方式可能不同，通常可以使用快捷键Ctrl+
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2023-11-02 20:21:34
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# 找基因Python：生物信息学中的Python应用
## 引言
随着基因组学的发展，人们对基因的理解和应用越来越深入。而Python，作为一种灵活且强大的编程语言，在生物信息学中扮演了重要角色。本文将重点介绍如何使用Python找到基因，并通过示例代码进行演示。
## 基因与其重要性
基因是遗传信息的基本单位，决定了生物的性状和生理特征。了解基因的功能、相互作用以及它们在疾病中的作用是
1. 基因转录本亚型 蛋白质亚型或“蛋白质变体“是一组高度相似的蛋白质成员，这些成员来源于单个基因或基因家族，是遗传差异造成的结果。虽然许多具有相同或相似的生物学作用，但一些亚型具有独特的功能。这些高度相似的蛋白质亚型可以由可变剪
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2024-07-07 14:56:59
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基本基因表达式算法1. 个体种群【★★★】1.1. 初始种群的产生2. 适应度函数与选择【★★★★】2.1. 适应度函数和选择环境2.2. 选择3. 有修饰的复制【★★★★★】3.1. 复制和选择3.2. 变异3.3. 转座和插入序列元素3.3.1. IS转座：3.3.2. RIS转座3.3.3. 基因的转座3.4 重组3.4.1 单点重组3.4.2. 两点重组3.4.3. 基因重组4. 参考书
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2024-01-28 06:33:58
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“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。“简介基因组是生物体中DNA的完整集合。所有生物物种都有一个基因组，但是它们的差异很大。例如，人类基因组被排列成23条染色体，这有点像百科全书被编辑成23卷。如果算上所有字符(单个DNA“碱基对”)，每个人类基因组中将有超过60亿个字符。所以这是一个巨大的工程。人类基因组大约
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2024-07-04 20:56:17
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一、背景传统健康险产品需要依靠“生命表”和“重大疾病发生率表”来进行产品设计。不同保险公司在设计产品时都需要基于以上两表，这就导致保险产品的同质化日益加重。同时由于传统的健康险产品基于总体发生概率来确定风险杠杆，吸烟体人群和非吸烟体人群的个体化差异被忽视。 使用机器学习技术，可以训练出针对个体的风险判断模型，通过该模型来估算不同个体的风险杠杆，以实现吸烟体和非吸烟体人群保险费率差异化定价。二、样本
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2024-01-27 23:47:37
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1. 场景描述一直做java，因项目原因，需要封装一些经典的算法到平台上去，就一边学习python，一边网上寻找经典算法代码，今天介绍下经典的相关性算法，算法原理就不介绍了，只从代码层面进行介绍，包含：rest接口、连接mpp数据库、回传json数据、下载图片及数据。（python聚类算法解决方案（rest接口/连接mpp数据库/回传json数据/下载图片及数据））2. 解决方案2.1 项目套路（
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2024-04-14 13:43:12
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分以下几个部分说一下 NCBI 的使用：Part one 如何查找基因序列、mRNA、PromoterPart two 如何查找连续的 mRNA、cDNA、蛋白序列Part three 运用 STS 查找已经公布的引物序列Part four 如何运用 BLAST 进行序列比对、检验引物特异性First of all，还是让我们从查找基因序列开始。第一部分 利用Map viewer 查
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2024-05-10 08:58:53
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以下内容来自官网教程DEAP Basic tutorials：进化计算框架，提供了多种算法所需模块(GA, GP, DE, PSO…) gplearn Welcome to gplearn’s documentation：python GP库，提供了符号回归，分类等方法1.gplearn1.1 Introduction(介绍)gplearn用python实现Genetic Programming，
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2024-05-14 10:17:52
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在海量的组学数据中，我们经常需要根据已有的差异表达基因找到对应的注释信息。那么针对一系列基因ID批量获取其注释无疑能够大大简化后继的分析，提高科研效率。本次来分享使用python爬虫完成NCBI基因注释的方法。Sample input： 输入文件如下，是一列geneID。待获取的信息来源于NCBI-geneID页中Description项，也就是下图中红色方框项：Sample output： 最终
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2023-11-25 15:59:10
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我们都知道不论真核与原核生物都离不开基因，它储存着生长、发育、凋亡等几乎全部生命过程的信息。那么基因有着哪些结构呢，接下来从三个层面来讨论基因的构成： 一、DNA编码区 Coding region基因在结构上，分为编码区和非编码区两部分。真核生物的编码区是不连续的，分为外显子和内含子，在转录过程中会修剪内含子，并拼合外显子来形成转录产物。在原核生物中，基因是连续的，也就是说无外
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2024-08-24 20:44:03
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1.类的继承俗话说：龙生龙，凤生凤，老鼠的儿子会打洞。在古代我们的祖先就已经在大量的观察中总结出了孩子会继承父母一些特质的结论，现代的生物遗传学也确实证实了子类会表现出父类的一些特质是通过DNA的遗传，亲代会将自己的遗传物质DNA传递给后代，而且遗传的性状和物种会保持相对的稳定。遗传物质在生物进程之中得以代代相承，从而使后代具有与前代相近的性状。 这一现象在python中其实也存在，只不过它的遗传
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2023-12-24 13:30:46
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为了满足科研同伴绘制基因组类型circos图的需求，联川生物近期推出了circos云工具，功能强大，操作简单，接下来将以下图为例，教大家如何使用circos云工具绘制一张高颜值circos图。文中图片绘制所用的示例数据，可以在文末找到下载地址。01 打开云工具 首先打开联川生物云平台circos云工具：选择circos绘图-基因组类型。02 绘制基因组框架 选择不使用示例数据，上传
数据挖掘后的基因在哪找功能注释
在生物信息学领域，功能注释是解析基因组中基因的主要任务之一。随着高通量测序技术的发展，研究人员在短时间内可以获得大量基因组数据。但是，从这些数据中提取出有意义的功能信息仍然是一个复杂的过程。这篇博文将详细探讨如何有效地找到数据挖掘后的基因的功能注释，并在整个过程的每一个环节中提供合适的图表和代码分析。
## 背景描述
在数据挖掘后的基因分析中，我们首先需要识别
# Python 基因分析入门指南
基因分析是生物信息学的一个重要领域，Python 提供了强大的工具和库，使得这一过程变得相对简单。本文将指导您完成基本的基因分析。我们将介绍整个流程，并提供详细的代码示例，最终帮助您了解如何应用 Python 进行基因分析。
## 基因分析流程
在开始之前，我们需要了解基因分析的一般步骤。以下是基因分析的基本流程：
| 步骤 | 描述
# 找出基因：Python在基因分析中的应用
随着生物信息学的迅猛发展，基因分析已成为生命科学研究中不可或缺的一部分。Python作为一门强大的编程语言，以其丰富的库和简单易用的语法，越来越多地应用于基因数据的处理和分析中。本文将探讨如何使用Python进行基因数据的解析和分析，并提供相关的代码示例。
## 基因数据的概述
基因是遗传信息的基本单位，由DNA序列组成。每个基因都拥有特定的序列
前言在生物信息学数据分析中，许多分析软件都是基于R开发的。这里介绍一个可以在Python 中进行基因富集分析的Python 软件 GSEAPY (Gene Set Enrichment Analysis in Python)GSEApy is a python wrapper for GESA and Enrichr.
It’s used for convenient
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2023-09-13 17:28:38
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# Python与基因研究：通过编程探索生命的奥秘
随着生物科技的发展，基因研究逐渐成为一个重要的学科领域。如何将编程与基因研究相结合，使得生物学家能够高效地分析和处理基因数据？本文将介绍如何利用Python进行基因数据的处理和分析，并提供一些简单的代码示例。
## 1. 基因数据的获取
基因数据通常来自于公共数据库，如NCBI（美国国家生物技术信息中心）或Ensembl。我们可以使用Pyt
原创
2024-10-14 05:15:03
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本文为入门级的基因调控网络文章，主要介绍一些基本概念及常见的GRN模型。概念：基因调控网络 (Gene Regulatory Network, GRN)，简称调控网络，指细胞内或一个基因组内基因和基因之间的相互作用关系形成的网络，特指基因调控 (gene regulation) 导致基因之间的作用。GRN是生物体内控制基因表达的机制，基因表达的主要过程是转录+翻译 GRN构建
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2024-09-12 15:49:03
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某需求，当前存在一个有序队列，要求可以原子性的增加、删除、重排列表中的元素。并且队列的内容是通过Web来管理和交互的。
有没有什么很好的解决方案？目前存储和算法都没定，只是打算用Python实现。
用锁和优先级的话，由于多用户访问时，可能出现以下情况导致原子性丧失：
1、A用户打开页面
2、B用户打开
