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【动植物研究动态】20220815文献解读
目录Hortic Res | 武汉大学李家儒：盾叶薯蓣高质量基因组解析与薯蓣皂苷生物合成进化The Crop Journal | 华南农业大学肖德琴：一种新的水稻穗多发育期自动识别算法The Crop Journal | 华南农业大学植物航天育种工程技术研究中心定位到正向调控水稻粒长QTLBMC Plant Biology | 南京农【动植物研究动态】20220722文献解读
目录Science | 农科院作科所周文彬：水稻中转录因子OsDREB1C同时提高光合作用效率和氮素利用效率MP | 中国科学院昆明植物研究所吴建强：列当科植物的比较基因组学分析揭示了寄生植物的演化历史Nature Plants | 农科院作科所王天宇：现代玉米杂种优势群遗传改良与分化的基因组学基础Cellvbs小脚本01-将文件内txt转录到excel
将脚本同文件夹内的txt文件转录到excel文件内 txt文件需未utf-8编码 脚本文件在哪个目录下，就将此文件夹下的txt转录到excel表格内 将代码区域内代码粘贴至本地txt文件，并将文件后缀名更改为.vbs 'author:胖头鱼 'time:2022/0421 Dim objExcel, objwExcel, activitySht, files听课-基因家族分析
法国Mab转录因子新分支域木质素合成有关。Seurat包分析单细胞转录组数据代码
1. 构建Seurat对象 # install.packages('Seurat') rm(list=ls()) # 表达矩阵来自CellRanger分析结果 data_dir <- "/run_count_1kpbmcs/outs/filtered_feature_bc_matrix" setwd("project_path") library(Seurat) library(dplyr) ### 构建Seurat对象 expr_drsem对转录本进行定量
最近在研究转录本，现在在下载数据，想起来自己有一个博客，就暂且来这里更新一下内容。 要想对转录本进行定量，首先需要下载它的转录组数据，将别人上传的SRR文件的名字整理在wheat.txt中，引用 prefetch --option-file wheat.txt 下载后通过sratoolkits将sra数据转化成fq格式 fastq-dump -【转录调控网络】代谢组学与其他组学的联合分析经典模式简介
多组学联合分析经典模式 转录组学&代谢组学联合分析蛋白质组学＆代谢组学联合分析微生物组学＆代谢组学联合分析 基因组学&代谢组学联合分析LncRNA＆代谢组学联合分析转录组学＆蛋白质组学＆代谢组学联合分析 转录组学&代谢组学联合分析 转录组是获得生物体内基因表达的重要方法，代【转录调控网络】基因转录调控网络——转录因子调控网络分析
基因转录调控网络——转录因子调控网络分析 转录因子(Transcription Factors, TFs)是指 能够以序列特异性方式结合DNA并且调节转录的蛋白质。 转录因子通过识别特定的DNA序列来控制染色质和转录，以形成指导基因组表达的复杂系统。 转录水平的调控是基因调控的重要环节，其文献(5): 单细胞转录组揭示人类纤维化皮肤病中成纤维细胞的异质性
一句话评价：小样本量单细胞转录组在冷门疾病领域应用前景尚可，常规套路也能发NC 1. Title 标题可以看出本研究的主要内容：①构建成纤维细胞的图谱/揭示成纤维细胞的异质性；②找到一群（相对于正常样本）在纤维化皮肤病中含量升高的间充质成纤维细胞 2. Background 纤维化的特点是成纤【转录调控网络】典型的基因转录调控网络推导方法——伪逆矩阵模型
基因转录调控网络推导方法——伪逆矩阵模型 在基因调控网络推导中，使用到的 基因芯片数据通常具有 样本个数少（通常小于10）而 基因数目大（通常大于1000）的局限性，也就是说，实验样本个数远远小于基因的个数。另外，调控矩阵具有较强的 稀疏性，即每个基因只被少量的转录因子调控，而单细胞转录组聚类分析R包——SC3的应用
前言 在做单细胞相关聚类分析的过程中，为了研究异质性，发现了一种专门用于单细胞转录组的聚类分析R包——SC3(single cell consensus clustering，单细胞一致性聚类)。该聚类算法发表于Nature Methods（2017），能够让单细胞RNA-seq基于转录组特征对细胞类型进行定量表征。这是一种用户【转录调控网络】典型的基因转录调控网络推导方法——奇异值分解
基因转录调控网络推导方法——奇异值分解 奇异值分解是线性代数中的一种矩阵分解方法，在信号处理和统计学等领域应用广泛。目前，奇异值分解已被广泛应用在大规模基因表达数据分析。例如Yeung等利用奇异值分解法在稀疏条件下重建了基因调控网络，实验证明该方法具有较高的准确【UCSC Genome Browser】Genes and Gene Predictions - GENCODE
【UCSC Genome Browser 大乱炖】Genes and Gene Predictions - GENCODE GENCODE 是Sanger研究院维护的基因组功能注释数据库（https://www.gencodegenes.org），UCSC浏览器整合了这一数据库，方便研究人员对基因信息进行研究。 GENECODE 配置信息 点击GENCODE v32可以对显示参数进行RNA分析流程
要理解整个流程，个人觉得可以按数据的四个流程来拆分：高通量测序，准备工作，上游分析，下游分析 【什么是高通量转录组测序】 所谓高通量测序技术是什么？ 顾名思义，就是通量很高（对比sanger测序）的测序，一次性可以获得海量的数据，所以叫高通量测序。 转录组是什么？ 转录组，一般指的就是某一时空易基因 | 学科前沿：转录组测序在原核生物研究中的应用（3）
低温下嗜温蜡样芽孢杆菌群和耐冷蜡样芽孢杆菌群的形态特征和冷响应基因表达 易点评 在低温条件下，耐冷蜡样芽孢杆菌菌株的生长速率高于嗜温菌株。然而，耐冷品系(BCG34)和嗜温品系(BCGT)在低温下的生存情况尚不清楚。作者研究了BCGT和BCG34的形态和基因组特征，以确定它们在低温下的生命的编码-业余玩家怎么读懂AlphaFold的重要意义
生命的编码 1、前言2、生命结构2.1 生命系统的结构层次2.2 九大系统2.3 人体器官2.4 组织2.5 细胞2.6 DNA2.7 肽链2.8 蛋白质折叠 3、相关工具4、人造生命体的探讨 【转载请注明出处：https://leytton.blog.csdn.net/article/details/119056947】 1、前言 本文尝试从原子空间转录组 概述2
来自https://spatialtranscriptomics.com/workflow/ 1. Histology 将准备好的新鲜冷冻组织切片放置于空间转录组芯片上。每个细胞中的RNA分子都包含着基因表达的信息。组织切片成像，以检索组织学信息。这样就可以看到一个细胞或一组细胞在组织中的位置。 2. The Array 空间转单细胞测序的挑战
单细胞测序的挑战 与传统的“bulk” RNA-seq不同，单细胞RNA-seq的主要区别在于一个测序文库代表一个细胞，而不是大量的细胞（Drop-seq例外，其利用细胞UMI和分子UMI将大量细胞建成一个文库）。因此，须加倍关注单细胞测序文库之间的不同。文库间的差异性主要体现在： 扩增效率（Amplification单细胞测序 umi
为了减少由于扩增引起的误差，人们在一些单细胞测序的步骤中增加了 UMI（unique molecular identifiers），UMIs 是由 4-10 个随机核苷酸组成的序列，在 mRNA 反转录后，进入到文库中，每一个 mRNA，随机连上一个 UMI，因此可以计数不同的 UMI，最终计数 mRNA 的数量。10X genomics单细胞测序通过Barco【豆科基因组】普通豆/菜豆/四季豆Common bean (Phaseolus vulgaris L.) 基因组
目录研究一：G19833组装，2014NG研究二：BAT 93组装，2016 genome biology 菜豆属（Phaseolus L.）为同源二倍体作物，包含有80 多个物种，多数为野生种，仅有5 个栽培种，分别为普通菜豆（P. vulgaris L.）、多花菜豆（P. cocineus L.）、利马豆（P. lunatus L.）、丛林菜豆（P. dumosus L.）和宽叶菜豆（P. acutifolius多组学联合分析，“细菌生物降解”类文章你不得不知的套路
随着现代工业和农业的快速发展，大量工业废水的排放和化肥农药的残留引起了严重的水体和土壤有机物污染，不仅破坏生态平衡，也对人们的健康造成极大威胁。作为自然生态系统中的“降解者”，许多微生物拥有通过一系列酶促反应，将有机污染物彻底分解为CO2和H2O的能力，这一过程被称为有机Cell阶段总结：非编码RNA从实验走向临床
对于学术明星ncRNA的深度综述世纪之初，随着人类基因组计划的完成，人们惊奇地发现，在蕴藏生命奥秘的30亿个碱基中，仅有2%编码蛋白质，其余98%都是非编码的。起初，研究者们认为这98%的基因都是“垃圾基因”，但随着lin-4和let-7这两个microRNA的发现，人们逐渐揭开了非编码RNA的神秘面纱。时至今Cistrome数据库挖掘转录因子靶基因 | TF | target
进入http://cistrome.org/db/#/数据库 输入你感兴趣的转录因子，比如HDAC1 选择物种，以及你感兴趣的cell type 点击可以查询”check a putative target“ 也可以下载全部的”Putative Target“ 最后个性化绘图 总结： 适合辅助分析，提供额外的fancy的证据，还是有一定的建立表观遗传修饰和转录因子结合位点的关系模型
摘要在基因表达调控中，TFs和表观遗传修饰起到关键作用，已经发现了两者间的相关性。然而，定量研究相关性的方法有限。本文提出了一种计算机方法，系统研究染色质体系结构或DNA序列中的表观遗传改变如何与TF结合相关，采用统计学分析去阐明表观遗传修饰可以预测T无义介导的mRNA衰变是有意义的
NMD的概念无义介导的mRNA衰变（NMD）是一种存在于所有真核生物中的监控途径。其主要功能是通过消除含有提前终止密码子的mRNA转录物来减少基因表达错误。在某些情况下，这些异常mRNA的翻译可能导致所得蛋白质的功能获益或显性负相关活性。NMD与RNA转录NMD现象首先在人类细胞和酵母中于197