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  • 生物信息分析网站

    2019-05-01 12:35:39
    随着生信分析的热门程度与日俱增,不少做科研的朋友纷纷表示,想换个高大上薪酬高的生物信息...大部分生信分析只需要用现有的软件,尤其有许多非常好的数据库资源,生物信息分析网站,包括启动子分析、GO分析等网站。
  • 针对⽤户的这些核心诉求,极道设计了 BIOStack,一款为了满⾜生物信息分析对于速度、规模和智能化的苛刻需求,打造的高度垂直的、全栈的、专业的生物信息分析系统。BioStack 从根本上解决生物息行业所面临的数据规模...
  • TBtools-生物信息分析

    2018-07-02 09:27:14
    该软件主要用于生物信息相关分析。主要功能包括序列批量提取、转存、转录组富集分析
  • miRNA生物信息分析简介-PPT.pdf
  • (一)了解生物信息生物信息学(Bioinformatics)利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法研究生物学的问题。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据,其研究工具是计算机,研究方法包括对...

    (一)了解生物信息学
     
    450853983.jpg

    生物信息学(Bioinformatics)利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法研究生物学的问题。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据,其研究工具是计算机,研究方法包括对生物学数据的搜索(收集和筛选)、处理(编辑、整理、管理和显示)及利用(计算、模拟)。

    生物信息学典型工作流程

    A730-SEQ.jpg
     
    这个过程是由一系列链接的步骤组成,这些步骤将原始输入(测序原始数据RAW)转换为有意义或可解释的输出,例如,高通量测序NGS数据而生成的fastq文件。然后用于基因组序列分析的特定功能方面的特定工具执行。根据执行的分析类型,工作流可以具有可变数量的步骤,因此可以是简单的或复杂的。


    生物信息学主要研究方向:DNA/RNA/蛋白质测序,序列比对,基因发现,基因组组装,药物设计,药物发现,蛋白质结构比对和预测,通过使用计算密集型技术(用于模式识别,数据挖掘,机器学习算法和可视化)来加深对生物过程的理解。因此需要配备先进的计算设备和丰富专业的分析软件

    (二)生物信息学分析的计算特点

    如何选购一个理想的图形工作站硬件配置,可能很多人思考过:
    什么是用于生物信息学和计算生物学研究的最佳PC/工作站?
    用于生物信息学分析的服务器配置
    全基因组序列分析实验室的硬件配置
    高通量序列分析服务器有什么要求
    下一代测序数据分析硬件配置推荐
    用于分析NGS宏基因组学数据的计算机配置?

    2.1 生物信息分析的计算特点

    生物信息数据分析涉及到基因组学、转录组学、蛋白质组学、宏基因组学、代谢物组学等,下图是全基因组数据分析流程

    Genome02.png

    生物信息学数据分析所涉及的计算主要是De novo的序列组装计算(Assembly)、重测序过程中的序列/映射比对计算(Mapping)

    序列组装计算分析:
    如果要进行从头组装(例如Velvet),假设一个人的全基因组测序数据,采用二代测序的方法,人的基因组3G,10倍数据30G,那么这30G的碱基,在切成更小的kmer,假设数据增加到了100G,还不算存储序列的一些其他信息,序列拼接的时候必须一次将所有数据同时存入内存,如果内存达不到100G,拼接根本无法完成。
    因此,对于大型基因组装而言,需要的硬件资源特别多,不仅cpu要有足够的计算能力,内存在150G以上,但是如细菌基因组,数据集和基因组数据量不太大,内存128GB足够了

    序列比对计算分析:
    对于使用BWA/Bowtie等程序进行映射读取,对内存RAM要求不高(例如32GB即可),但CPU内核数量(及其频率)将决定计算过程需要多长时间。如果要进行大量对齐和比对(例如使用BWA),那么拥有大量CPU核心比拥有大量内存更为重要。
    当然配置规格取决于您的预算和计划进行的分析类型。
    RNASeq中计算量较大的就是比对步骤了,而比对往往只需要一次就可以! 一般32核CPU+64GB RAM硬件配置,可以满足对基因组/转录组/虹基因组分析的标准映射(maping)以及下游分析。

    为了使NGS(下一代测序)分析的工作负荷最大化,硬件配置三个关键瓶颈:可用的CPU核数、内存容量以及I/O带宽

    2.2 生信分析对硬件配置要求

    如何处理454和Illumina数据? 全基因组装配/组装?序列拼接?映射读取到参考基因组?
    (1)需要多少存储空间才能保持数据实时读取(硬盘容量)?
    开发下一代测序(高通量测序)的临床应用的瓶颈是存储和分析所生成的大量数据。应用程序多种多样,但共同的主题在计算和分析上具有挑战性。
    (2)要分析的每个文件有多大(RAM容量,硬盘读写速度)?
    (3)要使用的软件准备好使用多处理器运行时间是否有要求(CPU核数)?

    配置参考:
    (1)基于基因组计划的大小

     

    NO

    基因组计划

    配置参考

    1

    细菌(最高10MB)

    32GB RAM,8个以上内核,10Gb磁盘空间

    2

    昆虫(高达500MB)

    128GB RAM,16个以上内核,1Tb磁盘空间

    3

    禽类/小型植物基因组(最大1GB)

    256GB RAM,32个以上内核,1TB磁盘空间

    4

    哺乳动物基因组(最大3GB)

    512GBBb RAM,32个以上内核,3TB磁盘空间

    5

    植物基因组(高达30GB)

    1TB RAM,64 +核,10Tb磁盘空间

     

    (2)基于课题组研究人员数量

    NO

    课题组

    配置参考

    1

    单人

    16核+64G~256GB+ 8TB硬盘

    2

    1到5人课题组

    64核+512GB内存+64TB硬盘

    3

    5人以上的课题组

    100核以上+1TB内存+海量并行存储

     

     (三)生物信息学分析的硬件配置推荐
     

    NO

    品牌与型号

    配置规格

    价格

    备注

    1

    H380 150128-10TA

    85.0GHz /128GB DDR4 /QuaroP620 /1.9TB SSD系统盘 +10TB SATA企业级/塔式(750w)/23-高清图显

    35000

     

    2

    AX400 142256-12TA

    184.2GHz / 256GB DDR4 /QuaroP620 /1.9TB SSD系统盘 +12TB SATA企业级/塔式(750w)/23-高清图显

    58500

     

    3

    EX630i 226256-20TA

    2Xeon 5218R处理器(402.6GHz 256GB DDR4 /QuaroP620 /1.9TB SSD系统盘+20TB SATA企业级/塔式(865w)/23-高清图显

    69990

     

    4

    EX630i 228384-20TA

    2Xeon 6230R处理器(522.8GHz 384GB DDR4 /QuaroP620 /3.84TB SSD系统盘+20TB SATA企业级/塔式(865w)/23-高清图显

    98000

     

    5

    Alpha730i 427512-42TA

    4Xeon 5218处理器(722.7GHz 512GB DDR4 /QuaroP1000 /3.84TB SSD系统盘 +42TB并行存储/塔式(1400w冗余)/27"-4K图显

    165000

     

    6

    Alpha730i 428512-70TA

    4Xeon 6230处理器(802.8GHz 512GB DDR4 /QuaroP1000 /1.92TB SSD系统盘 +1TB高速缓存/70TB并行存储/塔式(1400w冗余)/27"-4K图显

    199990

     

    7

    Alpha730i 432768-84TB

    4Xeon 6248处理器(803.2GHz 768GB DDR4 /QuaroP1000 /1.92TB SSD系统盘 +2TB高速缓存/84TB并行存储/塔式(1400w冗余)/27"-4K图显

    279000

     

    8

    Alpha730i 431768-84TB

    4Xeon 白金8260处理器(963.1GHz 768GB DDR4 /QuaroP2000 /3.84TB SSD系统盘 +2TB高速缓存/98TB并行存储/塔式(1400w冗余)/27"-4K图显

    330000

     

    9

    Alpha730i 4341T-112TB

    4Xeon 白金8270处理器(1043.4GHz 1TB DDR4 /QuaroP2000 /3.84TB SSD系统盘 +4TB高速缓存/112TB并行存储/塔式(1400w冗余)/27"-4K图显

    428000

     

    10

    Alpha730i 4332T-112TB

    4Xeon 白金8280处理器(1123.3GHz 1.5TB DDR4 /QuaroP2000 /3.84TB SSD系统盘 +4TB高速缓存/112TB并行存储/塔式(1400w冗余)/27"-4K图显

    585000

     

     

     

    欢迎测试验证

     

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  • 实验一 生物信息数据库及 生物信息分析软件应用;实验目的;实验主要内容;欧洲分子生物学实验室 EMBL( European Molecular Biology Laboratory ) 美国生物技术信息中心 NCBI (National Center for Biotechnology ...
  • 生物信息分析中的reads是什么

    千次阅读 2020-09-26 17:20:22
    ​由于受目前测序水平的限制,基因组测序时需要先将基因组打断成DNA片段,然后再建库测序。reads(读长)指的是测序仪单次测序所得到的碱基序列,也就是一连串的ATCGGGTA之类的,它不是基因组中的组成。...

    ​由于受目前测序水平的限制,基因组测序时需要先将基因组打断成DNA片段,然后再建库测序。reads(读长)指的是测序仪单次测序所得到的碱基序列,也就是一连串的ATCGGGTA之类的,它不是基因组中的组成。不同的测序仪器,reads长度不一样。对整个基因组进行测序,就会产生成百上千万的reads。

    测序得到的原始图像数据经 base calling 转化为序列数据,我们称之为 raw data 或 raw reads ,结果以 fastq 文件格式存储, fastq 文件为用户得到的最原始文件,里面存储 reads 的序列以及 reads 的测序质量。在 fastq 格式文件中每个 read 由四行描述:

    @read ID
    TGGCGGAGGGATTTGAACCC
    +
    bbbbbbbbabbbbbbbbbbb
    
    • Single-end(SE)测序:1个fastq文件

    • Pair-end(PE)测序:2个fastq文件分别存放read1和read2的数据

    每个序列共有4行,第1行和第3行是序列名称(有的 fq 文件为了节省存储空间会省略第三行“+”后面的序列名称);第2行是序列;第4行是序列的测序质量,每个字符对应第2行每个碱基,第4行每个字符对应的 ASCII 值减去64,即为该碱基的测序质量值,比如 h 对应的 ASCII 值为104,那么其对应的碱基质量值是40。
    碱基质量值范围为0到40。下表为 Solexa 测序错误率与测序质量值简明对应关系,具体计算公式如下:

    Q = -10 log10P
    

    Solexa测序错误率与测序质量值简明对应关系:

    高通量测序时,在芯片上的每个反应,会读出一条序列,是比较短的,叫read,它们是原始数据;

    有很多reads通过片段重叠,能够组装成一个更大的片段,称为contig;

    多个contigs通过片段重叠,组成一个更长的scaffold;

    一个contig被组成出来之后,鉴定发现它是编码蛋白质的基因,就叫singleton;
    多个contigs组装成scaffold之后,鉴定发现它编码蛋白质的基因,叫unigene.

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  • 行业分类-设备装置-基于云平台的生物信息分析系统.zip
  • 针对生物信息分析平台的构建,给出一种复合C/S、B/S的多层体系结构模型——BIOCMSM,并以构建新城疫病毒(NDV)生物信息分析平台为例,研究了该多层结构模型的实现过程。实验证明,BIOCMSM较好地解决了生物数据更新...
  • 1. 生信软件系统的选择——Linux(ubuntu) ...比较初学者学生物信息还是使用开源软件、学原理、一步一步运行才有意思。这路子,一定要适应Linux的命令行界面。 选择windows还是linux? 一定是linux,windo...

    1. 生信软件系统的选择——Linux(ubuntu)

    对于生信分析人员来说,日常工作,软件运行,跑流程,均在linux下操作。当然,也有基于云端的生信分析平台,如免费的Galaxy,或者某些 公司的一站式云平台。

    比较初学者学生物信息还是使用开源软件、学原理、一步一步运行才有意思。这路子,一定要适应Linux的命令行界面。

    1. 选择windows还是linux? 一定是linux,windows太多的生物软件不兼容了。
    2. 选择linux的哪个版本?推荐桌面版的Ubuntu——稳定,美观,适合初学者之称;次之,Centos——免费、稳定的服务器linux版本之称。
    3. 用那种方式安装linux好?推荐虚拟机安装。不太建议双系统,云端这种。因为,对于初学者在系统中,需要反复折腾,测试,搞垮系统是常事。
    4. 选择开源的VMbox还是商业版VMware?两者都可以,但各有缺点。VMbox更新比较快,经常更新后,可能会出现报错,系统无法打开的现象,较低版本的反而比较稳定,如果用好了,不建议经常更新。还有一点是,VMbox在鼠标控制上,没有VMware流畅。VMware十分稳定,流程好用。最新版一般要收费。可以选择比最新版版本稍低的,上网搜注册码,免费使用。还是那样,用好了,不要经常更新。某些生信软件会提供VMbox的镜像,如qiime。
    5. VMbox的镜像能不能转到VMware上使用?,答案是可以的,使用VMbox的镜像导出功能,然后使用VMware进行导入,保持两者格式相同。

    2. Ubuntu镜像下载

    ubuntu镜像下载官网:https://www.ubuntu.com/download

    下载链接:http://mirror.lzu.edu.cn/ubuntu-releases/18.04/ubuntu-18.04-desktop-amd64.iso

    从2018年4月起,发布了最新的稳定版,Ubuntu 18.04 LTS,支持到2023年。推荐使用此版本。

    Download the latest LTS version of Ubuntu, for desktop PCs and laptops. 
    LTS stands for long-term support — which means five years, until April 2023, 
    of free security and maintenance updates, guaranteed.

    3. 虚拟机下载

    VMbox 下载官网:https://www.virtualbox.org/
    VMware pro下载专业稳定版 :http://dl.pconline.com.cn/download/1120703-1.html

    VMware Workstation 注册码,测试有效

    VMware Workstation v12 for Windows 
    5A02H-AU243-TZJ49-GTC7K-3C61N 
    VF5XA-FNDDJ-085GZ-4NXZ9-N20E6
    UC5MR-8NE16-H81WY-R7QGV-QG2D8
    ZG1WH-ATY96-H80QP-X7PEX-Y30V4
    AA3E0-0VDE1-0893Z-KGZ59-QGAVF

    4. VMbox安装ubuntu-18.04 桌面版

    系统按安装第一环节

    1. 名称与系统版本一致,方便版本管理

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    2. 内存为2G,过大会对windows使用时出现卡顿。

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    3. 创建空白磁盘

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    4. 选择镜像文件类型

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    5. 动态分配,节省windows上的硬盘空间

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    6. 建议使用500GB,至少200GB,满足日后16S、转录组分析。对于基因组分析,建议在2T。

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    7. 系统初步设置完成,还需进一步设置。

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    8. 启动宿主机与虚拟机双向复制功能

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    9. 开启网络

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    10. 启动录像,会增加计算机运算,日后才启动,方便日后视频制作,调节为最高分辨率,和启动录音。

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    11.输入已经下载的ubunt镜像

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    12. 设置共享文件夹

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    13. 其他配置选择,日后有需要才进行调整。点击启动

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    出现报错,VMware 不能为虚拟电脑 ubuntu-18.04 打开一个新任务.

    不能为虚拟电脑 ubuntu-18.04 打开一个新任务.
    
    The VM session was aborted.
    
    返回 代码: E_FAIL (0x80004005)
    组件: SessionMachine
    界面: ISession {7844aa05-b02e-4cdd-a04f-ade4a762e6b7}

    14 .可能是驱动问题,点击取消声音驱动,再次启动,成功

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    进入系统安装第二环节

    1. 点击优点的 安装,建议默认安装语言为默认,English。基于生信要熟悉英语环境,第二,后续英语环境,软件运行才稳定,否则中文环境容易报错。

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    2. 默认安装键盘类型,英语,方便日后打命令行

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    3. 打勾,安装第三方软件,相当于整个iso的内容进行安装

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    4. 在不熟悉硬盘分区知识的情况下,直接选择安装空白磁盘,选择继续,方便快捷。日后,系统安装多了,才进行分区。分区有助于系统发生故障的时候进行恢复,备份。个别区埙坏,不会影响其他区。

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    5.时区,选中国上海。时间同步也很重要,否则有可能导致软件出错。

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    6. 设置用户名,主机名,密码。建议用户名和主机名,尽量短,因为日后会显示在命令行上,占地方。同时名称不要设置与系统常见的单词相同,以免混淆,影响报错时排错。

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    7. 安装进行中,需要安装147项,大概30min。

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    8. 安装完成。安装完成后需要进一步进行配置。

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  • 这里给出 MATLAB_R2017a 的生物信息学工具箱中 自带的样例 一览: 如果是默认安装,则相关目录在: C:\Program Files\MATLAB\R2017a\examples\bioinfo 按字母排序如下: AlignMultipleSequencesExample.m ...

    这里给出 MATLAB_R2017a 的生物信息学工具箱中 自带的样例 一览:
    如果是默认安装,则相关目录在:

    C:\Program Files\MATLAB\R2017a\examples\bioinfo

    按字母排序如下:

    AlignMultipleSequencesExample.m
    AlignQuerySequenceToProfileUsingHMMModelAlignmentExample.m
    AUCNormalizationExample.m

    BuildPhylogeneticTreefromPairwiseDistancesExample.m
    BuildPhylogeneticTreeusingNeighborJoiningMethodExample.m

    CalculateAffymetrixProbeAffinitiesExample.m
    CalculateMaximumFlowExample.m
    CalculateRangeOfGeneExpressionProfilesExample.m
    CalculateSequenceProfilefromPartofAlignmentCountingAllGaExa
    CalculateTheAtomicCompositionOfAProteinExample.m
    CalculateVarianceOfGeneExpressionProfilesExample.m
    ChangeReferenceSequenceOfBioMapObjectExample.m
    CharacterizeGenesInvolvedInTheYeastDiauxicShiftExample.m
    CleaveASequenceExample.m
    ComputeTheNumberOfReadsMappedToRefSeqExample.m
    ConstructABioIndexedFileObjectAndAccessItsGOExample.m
    ConstructABioMapObjectExample.m
    ConstructAnExptDataObjectExample.m
    ConstructBioReadObjectfromFASTQFileExample.m
    ConstructBioReadObjectfromMATLABStructureExample.m
    ConstructBioReadObjectfromMATLABWorkspaceVariablesExample.m
    ConvertADNASequenceToAnRNASequenceExample.m
    ConvertAlignedSequencesToCIGARStringsExample.m
    ConvertAnAminoAcideSequenceToANucleotideSequenceExample.m
    ConvertAnAminoAcidSequenceToSingleletterOrThreeletterExampl
    ConvertANucleotideSequenceToItsComplementarySequenceExample
    ConvertARandomAminoAcidSequenceExample.m
    CountAminoAcidsInASequenceExample.m
    CountCodonsInANucleotideSequenceExample.m
    CountCodonsInNucleotideSeqExample.m
    CountDimersInANucleotideSequenceExample.m
    CountNucleotidesInASequenceExample.m
    CountTheNumberOfReadsMappedToGenomicFeaturesExample.m
    CreateABiographObjectAndCalculateNodePositionExample.m
    CreateABiographObjectExample.m
    CreateABioMapObjectDisplayInNGSBrowserExample.m
    CreateAPhylogeneticTreeExample.m
    CreateBiographObjSpecifyAccessItsPropsExample.m
    CreatePCAPlotOfMicroarrayDataExample.m
    CreateQualityControlPlotsForSequenceAndQualityDataExample.m

    DetermineImportantFeaturesFromFisherIrisDataExample.m
    DisplayASequenceLogoForAlignedAASeqExample.m
    DisplayBoxPlotsForMicroarrayDataExample.m
    DisplayCNVDataAlginedToChromosomeIdeogramExample.m
    DisplaySequenceLogoForNucleotideSeqExample.m
    DisplayTheFrequencyOfCNAExample.m

    EstimateSynonymousAndNonsynonymousSubRatesExample.m
    EstimateSynonymousAndNonsynonymousSubRatesMLExample.m

    FilterNextgenerationSequencingDataExample.m
    FilterOutGeneswithLowAbsoluteExpressionLevelsExample.m

    GenerateAnIndexStructFromBAMFileExample.m
    GenerateSpatialImageForMicroarrayDataExample.m

    MaximumIntensityNormalizationExample.m

    NormalizeAffymetrixDataExample.m
    NormalizeMicroarrayDataExample.m

    OpenAndViewABiologicalSequenceExample.m

    PerformCBSOnCGHDataExample.m
    PerformHierarchicalClusteringOnGeneExpressionDataExample.m
    PerformUnpairedHypothesisTestForShortreadCountDataExample.m
    PlotAHeatmapOfDataMatrixExample.m
    PlotASetOfMassSpectraDataExample.m
    PlotChromosomeIdeogramsExample.m

    QuantileNormalizationExample.m

    ReadCytogeneticBandingInformationFromAFileExample.m
    ReadDataFromGPRFileExample.m
    ReadSequenceDataFromFASTAFilesExample.m
    ReadSequenceInformationFromEMBLFileExample.m
    ResampleMassSpectrometryDataExample.m
    RetrieveAlignmentRecordsThatAlignToTwoRefSeqExample.m
    RetrieveBLOSUMScoringMatrixExample.m
    RetrieveExonsFromAGTFformattedFileExample.m
    RetrieveGenesFromAGTFformattedFileExample.m
    RetrieveInfoAboutBAMFileExample.m
    RetrieveSegmentsFromAGTFformattedFileExample.m
    RetrieveTranscriptsFromAGTFformattedFileExample.m

    SendRasMolScriptCommandsToMoleculeViewerAppExample.m
    SmoothMassSpectrometryDataExample.m
    SplitMergedPairedendSequencesIntoSeparateFilesExample.m
    SplitSequencesIntoSeparateFilesBasedOnBarcodesExample.m

    TrimSequencesInAFASTQFileExample.m

    UpdateSAMFlagValuesOfBioMapObjectExample.m

    View3DStructureOfAMoleculeExample.m
    ViewAMultipleSequenceAlignmentFileExample.m
    ViewAPhylogeneticTreeExample.m

    将在 MATLAB生物信息分析工具箱(二) 中简要地介绍每一个文件的用途。

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  • 生物信息分析实践

    2018-11-07 14:08:17
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