目录Science Bulletin | 中国农科院作科所徐建龙&邱丽娟：大豆种质资源组学数据库SoyFGBv2.0搭建SCLS | 种康、贾继增等： 中国小麦基因组学和性状改良研究综述The Crop Journal | 中国农科院作科所：小麦穗数智能识别模型并验证其遗传应用价值Genome Research丨华中农大周扬：世界最大规
目录1. SNP芯片2. 简化基因组测序3. 全基因组低深度重测序 1. SNP芯片 目前最常用的全基因组SNP分型方法，主流的SNP芯片： Illumina Infinium技术。全基因组扩增，不需PCR，采用50 mer寡核苷酸探针退火，利用特异荧光基团判定基因型。 Axiom原位光刻技术（原Affymetrix公司，后被Thermo收购）。
文 | 阿里云弹性高性能计算团队 摘要：本文将从生命科学行业现状及其对算力的巨大需求开始，展示该行业目前在基础设施层面临的需求与痛点，解答为什么云上高性能计算将大大有助于生命科学企业的快速发展。 生命科学行业正迎来
大家好，这是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 本期，我们讲讲甲基化RNA免疫共沉淀(MeRIP-seq/m6A-seq)实验怎么做，从技术原理、建库测序流程、信息分析流程和研究套路等四方面详细介绍。 一、甲基化RNA免疫共沉淀(MeRIP-seq/m6A-seq)测序技术原理 表观转录组
神经元，又称神经细胞，是构成神经系统结构和功能的基本单位。通常情况下，哺乳动物的神经元类型是通过它们的结构、电生理学和连接性来识别的。因此，科学家们希望找到一种分子方法来直接鉴定出具有不同功能的神经元群体。早在2017就有科学家在Science上发表了一篇利用单细胞甲基
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。DNA甲基化在植物基因组中以CG、CHG和CHH三种碱基序列的胞嘧啶上发生（H=A，T或C），甲基化转移酶包括DRM，CMT和MET等。在植物中，DNA胞嘧啶的甲基化会导致基因表达的改变和转座因子的失活，修饰状态的改变可能产生具有不同表
目录Cell | 黄学辉/黄三文/韩斌/李家洋受邀发表作物驯化育种的遗传学研究综述Mol Plant | 中国农科院夏兰琴/马有志：高效代理引导基因编辑器并在水稻中率先实现多基因精准编辑PBJ | 英国厄尔汉姆研究所：全基因组测序揭示了六倍体小麦渐渗系的基因组结构变异和转录组图谱Nature Plant
主页 流程、对象关系 样品层级图示： 模块、功能 Projects 项目 Samples 样本 Requisitions 前处理，同一个case下的样本分组 Libraries 库 Library Aliquots 分样 Worksets，工作集，样本sample、库library和library aliquot的组合，便于检索
目录Genome Research | 上海交大&农科院作科所徐建龙：基于三代测序数据的水稻泛基因组构建及分析Plant Com|中国农科院作科所韩龙植&北京大学何航：籼稻血缘渗入对粳稻遗传改良的贡献PBJ | 四川农大卢艳丽：预测植物蛋白质点突变功能效应的机器学习工具PPVEDPlant Com | 新加坡南洋理工
导语： 肿瘤微环境(Tumor microenvironment, TME)，即肿瘤细胞产生和生活的内部环境是一个复杂的综合系统，不仅包括肿瘤细胞本身、炎症/免疫细胞等细胞成分，还包括细胞外基质(ECM)、细胞因子等非细胞成分。下面，大分子生物医药网小编主要针对如何研究肿瘤微环境等相关问题进行探
一、官方下载工具Sratoolkit安装 推荐使用conda直接安装，避免配置环境的麻烦，但sratoolkit在conda镜像中的包名为sra-tools 1 conda -y -c bioconda sra-tools 二、SRA文件下载地址获取 1.NCBI GEO数据库下载地址 1 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/ 2.输入G
第一部分 —— 关于计算生物学 & 生物信息学 & 本课程内容 （1）Protein Wave 【技术】Sanger测序了一个蛋白质序列 【算法】Needleman-Wunsch algorithm 【数据库】PDB（Protein Data Bank，蛋白质3D结构数据库） 【算法】BLAST —— instead of pairwise sequence alignment 【比赛】
转录组分析在当下研究功能基因组领域十分常用。相关软件组合种类也十分丰富，本文采用了hisat2+samtools+stringtie策略从转录组数据中挖掘差异表达基因。在这里小编整理了一下此套组合的执行流程，以供日后查阅；同时分享在平台，如果能帮助到更多初学者，小编将不甚荣幸，如有谬误也希
【报告篇幅】：94 【报告图表数】：129 根据QYR（恒州博智）的统计及预测，2021年全球纳米孔测序仪市场销售额达到了 亿美元，预计2028年将达到 亿美元，年复合增长率（CAGR）为 %（2022-2028）。地区层面来看，中国市场在过去几年变化较快，2021年市场规模为 百万美元，约占全球的 %，预计2028年将达到 百万
目录 一. RPKM,FPKM,TPM的区别 二. 二代测序中的barcode 三. De Novo sequencing & resequencing 四. depth & coverage 五. 高通量测序技术 六. Sanger测序 七. 三代测序技术 八. 外显子测序 九. small RNA测序 十. SNP、SNV、InDel、CNV、SV 十一. Duplication 十二. Read
期刊《Microbiome》 影响因子14.65 近期，派森诺与中国科学院生态环境研究中心、中国科学院大学合作，又双叒在《Microbiome》发表论文，通过扩增子测序和宏基因组测序等方法，研究了植物发育过程中微生物群落与气候、土壤因子和施肥调控措施等多种因素交互影响下的土壤和植物微生物
三代测序技术概况 https://mp.weixin.qq.com/s/fiw6EpSyZ765LmBtuywkCQ (2018-11-03 第三代长序列测序技术为获得高质量的基因组数据提供了机遇。二代测序会产生很多数百个碱基大小的读长，而三代测序的读长可以长达10kbp。这种长读长对基因组的从头组装、基因组结构变异和基
1. 什么是10x数据？ （1）Gel bead与细胞结合，形成GEMs。 在这个过程中，与细胞结合并标记细胞的Gel bead由四个部分组成。各有其各自的作用。 R1：为一段已知序列的DNA片段，用于后续的测序。（DNA序列） 10X Barcode：用于标记细胞。（细胞名称） UMI：在混合测序的过程中，用于区分不同的cDNA来源的read
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
MIXCR 数据来源 羊驼（好像是已经免疫过后的）外周血转录组/基因组经多重PCR扩增后，形成特定库并将这些序列重组于表达载体转入噬菌体（噬菌体展示技术），经固相/液相淘选后得到高亲和力的VHH序列库。该序列库再次放大构成高通量测序库，采用PE300测序策略。 实验目的 paired reads 组装
#Round3与round2的对标 #就是希望根据round2的cluster id and representative_CDR3然后命名round3 #然后还需要将round2的unique protein 以及round3的unique protein对标出来 #/usr/bin/bash #coding=utf-8 #$1 是文件所在目录 #$2 是roudn2的文件 #$3 是round3的文件 di
bash NGS_round1.sh $(pwd) round1.txt #shell脚本 #！/usr/bin/bash file=${2} dir=${1} /usr/bin/python3 /public/home/djs/huiyu/NGS_1.py ${dir} ${file} awk 'BEGIN{FS="\t"} NR > 1 {print ">"$1;print $6}' ${dir}/${file}tes
本人在读研究生，方向环境微生物。之前在学习生物信息分析过程中在网络上四处奔走获取相关学习资料与解决问题，好生麻烦。于是，我就把与同学一起做的一些生物信息分析相关教程与经验总结搬运到这个CSDN这个大平台上来，希望能够与大家一起学习讨论。班门弄斧，大神见文多指教，抱拳抱拳抱
本人在读研究生，方向环境微生物。之前在学习生物信息分析过程中在网络上四处奔走获取相关学习资料与解决问题，好生麻烦。于是，我就把与同学一起做的一些生物信息分析相关教程与经验总结搬运到这个CSDN这个大平台上来，希望能够与大家一起学习讨论。班门弄斧，大神见文多指教，抱拳抱拳抱
1. Reads 高通量测序所产生的序列 2. Contig 拼接软件基于reads间的重叠区，拼接而得到的序列，contig也叫重叠群。 3. Scaffold 基因组de novo 测序，通过reads拼接得到contigs,再构建454-paired-end 库或illumina mate-pair库，以获得一定大小片段两端的序列。基于这些序列进而确定co
