为什么要研究转录因子结合的顺式作用元件真核生物转录起始过程十分复杂,往往需要多种蛋白因子的协助,转录因子与RNA聚合酶Ⅱ形成转录起始复合体,共同参与转录起始的过程。根据转录因子的作用特点可分为二类;第一类为普遍转录因子,它们与RNA聚合酶Ⅱ共同组成转录起始复合体时,转录才能在正确的位置开始。除TFⅡD以外,还发现TFⅡA,TFⅡB,TFⅡF,TFⅡE,TFⅡH等,它们在转录起始复合体组装的不同阶段            
                
         
            
            
            
            转录组的组装能够提供丰富的组学信息,是生物信息学中重要的基础步骤。测序的下机数据经过过滤,比对,排序,组装,最终得到转录本的全部序列信息。下面我们以稻瘟菌测序数据SRR081556作为例子演示转录组组装的过程。1.软件准备转录组拼接所需软件及功能如下:hisat2建立参考基因组索引,reads比对。samtools进行sam文件向bam文件的格式转化,排序。stringtie组装转录本gffrea            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-24 12:46:39
                            
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            转录组背景知识1、测序平台有哪些Roche 454illuminaABI 2、有参无参有参是指我们研究的这个物种已经有比较完善的参考基因组了,这个时候只需要把RNA-cl数据比对到基因组,然后进行后续的组装、定量分析就好。但有些研究较少的物种或新物种是不存在参考基因组的,这时候就需要用到无参的、从头组装的方法。有参和无参使用的软件有较大的区别。(比如小鼠就有完善的参考基因组和注释信息)有            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-11 14:56:46
                            
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            引入clusterProfiler与注释数据library(clusterProfiler)
library(DOSE)
library(DO.db)
library(org.Mm.eg.db)GO(gene ontology)分析GO,Gene Ontology,是基因功能国际标准分类体系。它旨在建立一个适用于各种物种的,对基因和蛋白质功能进行限定和描述的,并能随着研究不断深入而更新的语言词汇标            
                
         
            
            
            
                 
  转录组是某个物种或者特定细胞类型产生的所有转录本的集合。转录组研究能够从整体水 平研究基因功能以及基因结构,揭示特定生物学过程以及疾病发生过程中的分子机理,已广泛应 用于基础研究、临床诊断和药物研发等领域。基于 Illumina 高通量测序平台的转录组测序技术使 能够在单核苷酸水平对任意物种的整体转录活动进行检测,在分析转录本的结构和表达水平的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            视频  https://www.bilibili.com/video/av7973580?from=search&seid=16993146754254492690教材 Molecular biology of the gene 7th edition  J.D. Watson et. al转录机制一、RNA聚合酶和转录周期1、细菌:一种转            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-08 23:29:30
                            
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            # JavaCV 转录 Frame
JavaCV 是一个用于 Java 的计算机视觉库,它提供了对 OpenCV、FFmpeg 和其他多媒体库的访问。在本文中,我们将探讨如何使用 JavaCV 来转录 Frame(帧),即将图像帧转换为文本。
## 什么是 Frame?
在计算机视觉中,Frame 是指视频流中的单个图像。每个 Frame 包含了一系列像素值,这些像素值可以表示颜色、亮度等信            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文库构建转录组测序文库是以样本的Total RNA为基础,从中提取mRNA构建测序文库,因此文库构建包括mRNA富集和碎片化、mRNA反转录、接头添加和PCR富集等过程。文库构建流程mRNA富集在生物的Total RNA中,mRNA所占比例很低,绝大部份时核糖体RNA (rRNA),因此如果直接使用Total RNA进行测序,得到的结果必然是不准确的,因此需要先将Total RNA中的mRNA分类            
                
         
            
            
            
            目录1、安装Anaconda1.1解释器1.2 使用Anaconda编写Python程序1.3 使用Jupyter notebook编写Python程序2 、正式开始学习Python2.1 注释2.2 变量2.3 Python的数据类型2.3.1 字符串类型2.3.2 关于转义字符2.3.3 Number数字类型### bool布尔类型 (归于数字类型) 2.3.4             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            写在前面,听完生信技能树的生信课之后受益匪浅,因此做一些整理和自己的理解,再次感谢生信技能树一、概述       转录组是RNA转录本的集合,包括了在单个细胞或者大量细胞内的编码和非编码RNA。RNA在中心法则中是基因表达的起始,在一定程度上可以指示基因的表达或者某些LncRNA microRNA调控RNA的表达。因此我们通过了解单个细胞或者整体的RNA水平            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-25 16:52:32
                            
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            转录组:一个细胞、组织或生物体的全部RNA的集合体,其他也包括非编码的RNA。转录物的复杂性主要来自mRNA转录组学:对转录水平上发生的事件及其相互关系和意义进行整体研究的一门科学。转录组学的研究方法: 1. RNA测序技术 2. 基因芯片技术 3. 基因表达系列分析技术 4. 转录物编目的研究方法 5. 转录物调节网络RNA-seq 转录组测序即RNA测序指将mRNA,miRNA,及其他non            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-25 10:08:15
                            
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            对于刚接触高通量测序的老师来说,海量的测序数据和难于上青天的分析结果让每一个初次接触它的老师们都望而生畏。同样的测序数据经由生信大神的手在那里妙笔生花,开出一朵朵美丽而迷人的SCI论文。同为科研人的你,甚至自己想要的结果文件都不知道在哪里找。作为一个科技服务工作者,小编自然能够明白每一位老师的痛处和难点。今天开始,小编将开始为期6期的基于百迈客云的转录组数据分析和挖掘讲解,从原始的测序数据上传百迈            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            零基础入门转录组分析——第一章(软件的安装) 目录零基础入门转录组分析——第一章(软件的安装)1. conda的安装2. conda配置channels3. 常用生信软件的安装 (我这里使用的虚拟机是vmwarewokstation,版本16.0.0, linux系统是ubantu64位,版本20.04.3)
转录组分析全流程:软件安装——数据准备——质控——序列比对——表达定量——数据可视化            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            写的非常好 怕找不到留着自己看!如果作者不同意我会删除。前言接下来我们要介绍的是 RNA-seq 数据的处理分析流程,根据 RNA-seq 测序技术的不同,可以分为三种:Stark et al. Nat Rev Genet(2019)1. short-read
2. long-read
3. direct RNA-seq而我们一般的 RNA-seq            
                
         
            
            
            
            https://github.com/dzhang32/ggtranscript            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            非链特异性转录组测序转录组(transcriptome)在广义上是指细胞内全部转录产物的集合,狭义上是指细胞中所有转录本(mRNA)的集合。转录组测序通常来说是指依托于高通量测序平台对细胞中的mRNAs进行测序。经过信息的整理和分析,可在不同的样本中挖掘具有意义的差异表达基因,研究可变剪切,融合基因事件和在转录水平上进行性状定位等。转录组测序现已广泛的应用到科研基础研究,临床疾病研究和药物研发等领            
                
         
            
            
            
            # 代谢转录数据挖掘:解锁生物信息学的奥秘
随着基因组学和代谢组学的不断发展,生物研究逐渐从单一基因或代谢物的研究转向系统生物学的综合分析。在这个背景下,代谢转录数据挖掘应运而生,成为分析基因表达与代谢物之间关系的一种重要工具。本文将带您深入探索代谢转录数据挖掘的基本概念、流程以及相关代码示例。
## 1. 代谢转录数据挖掘的基本概念
代谢转录数据挖掘是指通过数据挖掘技术,识别和探索基因表达            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Python之协程简介这篇博文对Python的协程(Coroutines)做个小结,记得多年之前在学校之时,学到的是进程,线程。即便工作之后用Python开  始编写代码了,也很少会用到协程。那么协程是什么?提到协程我们得先去了解一下Python生成器(generator)与迭代器(iterator)。简单来说迭代器(iterator)是一个你可以去顺序遍历的对象,是一个可以迭代(iterable            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            DeepST共三项工作,聚类分析、单细胞和空间转录组数据联合分析(解卷积)、空间对齐。第一项任务已经看完代码了,现在看第二项联合分析。此项以人类淋巴结Human_Lymph_Node数据为例(10X),作者已经处理好数据,并上传到谷歌云盘上了,直接下载用就好了。原始数据如下。https://support.10xgenomics.com/spatial-gene-expression/datase            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、nt和nr数据库nt库和nr库大家都比较熟悉,一个核酸库,一个蛋白库,两者既可以通过NCBI进行在线BLAST,也可以在ftp://ftp.ncbi.nih.gov/blast/db地址中将如下文件下载后,进行本地BLAST。在此还是简单说明一下在线比对方法:打开https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi,根据下表选择合适的程序(图表来自网络)然后可以直接            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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