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【2022-IRRI综述】基因组预测：水稻改良的进展与前景
目录摘要1 引言2 水稻的基因组预测工作2.1 总体概述2.2 水稻基因组预测的重要发现和目前的局限性2.2.1 重要的研究结果2.2.2 目前的局限性3 将基因组预测纳入水稻育种计划：关键点3.1 绘制育种策略图3.2 减少周期3.3 设计训练集3.4 生成和整合高质量的数据3.5 考虑到成本问题4 IRRI栈
栈的链表形式参考链表型队列 栈的应用：迷宫求解本周最新文献速递20210815
本周最新文献速递20210815 一、精细解读文献 一 文献题目： Rare variant contribution to human disease in 281,104 UK Biobank exomes 不想看英文题目： 281,104 例 UK Biobank 外显子组中罕见变异对人类疾病的贡献 杂志和影响因子： Nature (IF: 42.778; Q1) 研究意义： 全基因组关post-GWAS：使用coloc进行共定位分析(Colocalization)
GWAS找到显著信号位点后，需要解释显著信号位点如何影响表型。 常见的一个解释方法是共定位分析。 主流的共定位分析包括： 1）GWAS和eQTL共定位；2）GWAS和sQTL共定位；3）GWAS和meQTL共定位；4）GWAS和pQTL共定位； 其中，GWAS和eQTL共定位应用最为广泛。 具体来说，当检测到GWAS信号和eQTL共定位时哈工大演化计算PPT1（精译）
演化计算 一、主要的进化计算比喻二、达尔文进化论三、演化计算的动机四、问题类型四、进化算法：4.1 回顾演化计算比喻4.2 进化算法的一般方案4.3 基本组件4.4 八皇后问题 一、主要的进化计算比喻 健康：生存和繁殖的机会 质量：播种新解决方案的机会 二、达尔文进化论 达第一章
1、中心法则： 2、种、属、科、目、纲、门、界 3、正向遗传学：通过表型去找基因型 蛋白——氨基酸序列改变——RNA序列——DNA序列——位置 4、反向遗传学：通过基因去找表型 基因序列不同——染色体位置——寻找表型变化synbreed R包学习系列1
这是标题 只能说, csdn的写作环境太棒了, 特别是markdown中快捷键的使用, 写起来特别流畅, 我很喜欢这种感觉. 没事可干, 就用写博客的形式学习. 小鼠数据 数据描述 * 2527个个体有表型 * 两个性状:体重和日增重 * 1940个个体有基因型, 12545个SNP位点 处理思路 1, 将测序GWAS学习 | 02-表型数据清洗
GWAS的表型数据清洗1. 表型数据的选择动物数据中，对于大部分性状，一个个体只有一个观测值，直接用表型值进行后续的分析即可。对于纵向数据（比如不同胎次的产仔数，不同时期的剪毛量），对于一般的GLM模型，MLM模型，需要用平均值或者BLUE值作为表型值。现在也有软件可以分析纵向数据的GWAS，比如宁TCGA筛到了基因，如何继续往下做？
TCGA大名我们都不陌生了，其海量数据便于我们找到有研究价值的基因，再展开后续的研究。万事开头难，筛选基因时就好不容易学了一堆技术，开完头发现后边更迷茫，怎么办？酸菜大大把整个过程给我们整理出了八大问题，说清其中的思路。今天先来看看前四步，怎样获得靶基因，并确定它具有值得研究的表型雌性对雄性的选择是相关性状进化的驱动力
【来自本实验室的一篇文章】如果根据雌雄性之间共有的性别特征来选择配偶，那么雌雄对配偶的选择可能是一样的（mutualmate choice）。但是这种共同的选择会在多大程度上驱使表型变化？如果雌雄两性在选择配偶中都倾向于选择相同的表型特征（比如不管男女，都喜欢找智商高的作为配偶），那么这种选盛普国际药物发现网络联盟IDDNU基于表型筛选的全新药物发现
在过去的三十年中，基于靶标的药物发现（TDD）（其起点是确定的分子靶标）一直是制药行业中药物发现的主要方法。药物表型筛选（PDD）是基于特定环境下，表型改变的一种筛选方法。随着分子生物学和基因组学的进步，基于细胞的表型筛选的技术有了飞速发展，包括诱导多能干细胞（iPS）技术，基因编辑工具C