庐州月光 如何提取一个转录本的3'UTR区域的序列 在做microRNA 和 mRNA 相互作用预测的时候,大家都知道microRNA 作用的靶点是位于mRNA 的3'UTR取,所以只需要提取mRNA 对应的3'UTR 区的序列去做分析即可: 那么如何提取一个mRNA的3'UTR区呢? 在UCSC数据库中,提供了3'UTR区序列的下载,以人类hg19为例, 利用table browser 浏览器选择对应的序列 链接:http://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgTables

在预测circRNA时,都是检测breakpoint 处的reads 数,最后给出的环状RNA的ID 都是诸如 chr14:106994222-107183708 这样的形式,给出了起始和终止位置: 对于某一个基因来说,其可能产生的circRNA的类型是多样的,以下图为例进行说明 1) 由单个外显子组成的环状RNA, 比如 2)有多个外显子组成的环状RNA, 比如 以上的两种circRNA在序列提取时都非常容易,只需要将circRNA的起始和终止位置能够和某些外显子正好对应上,那么就可以确定其序

下载地址:ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/pub/agarwala/windowmasker/ 在这个目录下 其中windowmasker 为linux 平台的可执行文件 windowmasker 只需要根据基因组序列本身,就可以识别并标记高重复序列和低复杂度序列, 其有两种工作模式, 第一种为WinMasker模式, 用于识别重复序列:第二种为DUST模式,用于识别低复杂度序列: windowsmasker 的处理过程分为两步: 第一步先生成一个count文件,通过指定 

目录 需求 实现 需求 已知某基因组序列,染色体或scaffold ID顺序不定,想要对其按数字排序. 原顺序: 想要的排序结果: 实现 使用bioawk,没有的话conda直接安装. bioawk -c fastx '{print}' old.genome.fa | \ sort -k1,1V | awk '{print ">"$1;print $2}' >new.genome.fa https://www.biostars.org/p/494201/

提取细菌基因组ORF思路: 1.通过FNA文件得到细菌基因组序列 2.分正负链和三个相位共6种情况统计ORF 3.写入文件 转载请保留出处! 统计细菌基因组ORF 贴上Python代码(版本:3.6) # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Dec 14 13:19:00 2017 @author: zxzhu """ import re def N2M(sequence): #正负链转换 hash

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/xsL9GuLs7b3nRF8VeRtinQ 建立在高通量测序基础上的微生物群落研究,当前主要有三大类:基于16S/18S/ITS等扩增子做物种分类的Metataxanomics.鸟枪法打断全基因组DNA序列的Metagenomics和基于mRNA信息的宏转录组方法Meta-transcriptomics. 16S,也即是我们通常所说的微生物多样性,是一种相对快速和经济适用的方法,但是PCR导致了偏好的产生,这就降低了注释准确度.此外,

摘要 甲基化在真核生物基因组序列中广泛存在,其中5mC最为普遍,在真核生物基因组中也有发现6mA.捕获基因组中的甲基化状态的常用技术是全基因组甲基化测序(WGBS)和简化甲基化测序(RRBS),而随着第三代测序技术的完善,ONT单分子纳米孔测序可以从单分子的角度来检出甲基化的胞嘧啶和腺嘌呤电流的变化,从而实现由基因组中的一段序列中检出5mC和6mA,然而精确地从单碱基级别检出5mC和6mA扔具有挑战.本文利用第三代ONT测序技术获得的序列及其电信号来检出真核生物全基因组范围的5mC和6mA甲基化

目录 一.来源 研究一:Draft genome sequence of adzuki bean, Vigna angularis 研究二:Genome sequencing of adzuki bean (Vigna angularis) provides insight into high starch and low fat accumulation and domestication 二.研究一(小豆基因组草图) 基因组组装 基因与重复序列预测 小豆驯化痕迹 标记开发及育种应用 红豆基因

目录 来源 一.简介 二.结果 基因组组装 重复序列和转座子 基因组特征和基因注释 绿豆的驯化 豆科基因组复制历史 基于转录组分析的豇豆属形成 绿豆育种基因组资源 三.讨论 四.方法 材料 组装 SNP/INDEL 分析和全基因组比对 遗传图谱构建 转座子(TE)检测和重复序列屏蔽 基因预测和注释 转录因子(TF)鉴定 非编码RNA鉴定 转录组组装和豇豆物种形成分析 抗病基因鉴定 全基因组复制分析 来源 Kang, Y., Kim, S., Kim, M. et al. Genome seque

  这是博客改版的第一篇博文,选择最近使用的生物信息学软件——circos开始写起.circos是用perl写的生物软件,从发表的文章来看 学习circos主要是熟悉配置文件的编辑方法,搞清楚其中的标签.参数的含义.只有完全清楚了这些东西才能够轻松自如的让circos绘制出主要用于基因组序列的可视化(绘制基因组圈图),至少目前我是用来干这个事情的.现在circos也被其他领域模仿用来做很多图形. 你想要的图片.如果你的英语基础还不错,推荐直接到官方网站看教程,一遍看教程一遍练习上手会很快(官方教

基因组注释工具ANNOVAR是一款非常好用的注释软件,功能强大,输出数据简单美中不足就是对于非人类物种来说UI不够完善,因此总结一下整个注释的过程,帮助别人快乐自己. 首先我们需要明确我们需要的数据和软件: 数据包括: all.gff3 #MSU的v7.0版本组装的注释文件 all.con #基因组序列 这样就是所有的输入文件了,现在我们列举一下需要用到的软件: gffread #gff3 to gtf gtfToGenePred #gtf to genePred (建库需要的文件) annov

套路 这通常就是基因组组装后的必做分析,通过比较基因组学的手段进行分析,可以知道所研究物种在进化过程中哪些核心基因家族发生了变化,从而导致了其特殊的适应性机制的形成. 参考: Extremotolerant tardigrade genome and improved radiotolerance of human cultured cells by tardigrade-unique protein. – Nature Communication 基因家族收缩和扩张分析 青稞适应性强系正向选择

Description 捉迷藏 Jiajia和Wind是一对恩爱的夫妻,并且他们有很多孩子.某天,Jiajia.Wind和孩子们决定在家里玩 捉迷藏游戏.他们的家很大且构造很奇特,由N个屋子和N-1条双向走廊组成,这N-1条走廊的分布使得任意两个屋 子都互相可达.游戏是这样进行的,孩子们负责躲藏,Jiajia负责找,而Wind负责操纵这N个屋子的灯.在起初的 时候,所有的灯都没有被打开.每一次,孩子们只会躲藏在没有开灯的房间中,但是为了增加刺激性,孩子们会要 求打开某个房间的电灯或者关闭某个房间

全基因组测序 全基因组测序分为从头测序(de novo sequencing)和重测序(re-sequencing). 从头测序(de novo)不需要任何参考基因组信息即可对某个物种的基因组进行测序,利用生物信息学分析方法进行拼接.组装,获得该物种的基因组序列图谱,从而推进该物种的后续研究.基因组重测序 是对有参考基因组物种的不同个体进行的基因组测序,并在此基础上对个体或群体进行差异性分析. 基因组重测序主要用于辅助研究者发现单核苷酸多态性位点(SNPs).拷贝数变异(CNV).插入/缺失(I

原文网址: http://blog.biochen.com/archives/337 HISAT2是TopHat2/Bowti2的继任者,使用改进的BWT算法,实现了更快的速度和更少的资源占用,作者推荐TopHat2/Bowti2和HISAT的用户转换到HISAT2.官网:https://ccb.jhu.edu/software/hisat2/index.shtml HISAT2安装 下载HISAT2-2.0.1,并解压: unzip hisat2-2.0.1-beta-Linux_x86_64

2017年4月28日,核酸研究(Nucleic Acids Research)杂志上,在线公布了一个可搜索微生物次生代谢物合成基因组簇的综合性数据库antiSMASH数据库 4.0版,前3版年均引用250次,累计引物1600+:可实现基因组与基因组之间的相关天然产物合成基因簇的查询和预测.   临床上使用的大部分抗生素和药物均来自植物或微生物的天然产物.结合基因组挖掘的经典分离与分析法使得能鉴定和描述基于宏基因组的天然产物途径,该过程与研究结果是天然产物研究领域中在近二十年来较为创新的技术.为使

这是一个进化学上的概念,基因组的序列是不断进化而来的,根据45个脊椎动物的基因组序列,通过多重比对,我们就可以知道人类基因组上每个位置的保守性,一些高度保守的区域可以做非常有意思的下游分析. This directory contains compressed phastCons scores for multiple alignments of 45 vertebrate genomes to the human genome, plus an alternate set of scores 

Predicting effects of noncoding variants with deep learning–based sequence model PDF Interpreting noncoding variants- 非常好的学习资料 这篇文章的第一个亮点就是直接从序列开始分析,第二就是使用深度学习获得了很好的预测效果. This is, to our knowledge, the first approach for prioritization of functional

ORB特征提取代码测试 整合ICE-BA.ORB-SLAM2.openvslam中的ORB提取代码,并比较速度,方便以后使用 1. ORB-SLAM2 vsICE-BA vs openvslam ICE-BA和openvslam都是在原始的ORB-SLAM2基础上进行的优化,主要想保留原有的基于四叉树令特征点均匀分布的操作, ORB-SLAM2: 对特征点提取进行了均匀化处理,没有对性能的优化 ICE-BA: Look-Up-Table优化了描述子计算+ ARM NEMO指令集加速 openvs

目录 2010年1月:大豆基因组首次发表(Nature) 2010年12月:31个大豆基因组重测序(Nature Genetics) 2014年10月:野生大豆泛基因组(Nature Biotechnology) 2015年2月:大豆在驯化和改良过程中遗传多态性明显降低(Nature Biotechnology) 2017年8月:GWAS解析大豆重要性状网络(Genome Biology) 2018年8月:中国国审大豆品种中黄13的基因组完成(Science China Life Science