基因研究

当前话题为您枚举了最新的 基因研究。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

烟草中RSI-1基因的功能研究探索
王友华和段留生研究了烟草中与侧根原基发生相关的RSI-1基因。通过超量表达、反义抑制和RNAi干扰,他们观察和统计分析了植株形态和生理指标的变化。研究讨论了RSI-1基因在烟草中的特异功能。
畜禽基因组选择方法的最新研究进展2020
随着科技的进步,畜禽基因组选择方法在2020年已经取得了显著进展。
基于淋巴母细胞系基因表达谱的深度学习研究
本研究利用 Illumina RNA SEQ 平台获取了 462 个淋巴母细胞系样本的基因表达数据,构建了包含 1000 个基因的表达谱。所有基因表达水平均基于基因编码 V12 注释,并以 RPKM 格式进行测量。
遗传算法两基因度与多基因度优化方法
两基因度和多基因度遗传算法是遗传算法的两种常见变体。两基因度算法主要用于二维问题,比如 XY 坐标系中的路径优化,适用于较情况。个体由两个基因组成(X 和 Y 坐标),通过选择、交叉和变异等操作,不断优化解的质量。多基因度算法则适用于更复杂的问题,的是多个相关参数的问题。与两基因度相比,它的编码更复杂,适应度函数计算也更精细,能更高维度、更复杂的优化任务。你可以在工程优化、机器学习等领域看到它们的身影。如果你碰到多参数、多维度优化问题,不妨试试多基因度算法,它能带来更强的灵活性和问题的能力。
磷循环基因分析过滤代码
磷循环基因数据库 (PCyCDB) PCyCDB 数据库包含 138 个基因家族和 10 个代谢过程,并添加了同源基因以降低假阳性率。 通过识别已知的模拟基因数据集和模拟细菌群落,优化了序列相似性搜索工具(例如 BLAST、USEARCH、DIAMOND)生成的比对结果的过滤标准(即同一性、匹配长度),以获得最佳准确性和进一步降低假阳性。
生物信息学中基因表达与基因对分析的C++实现
生物信息学领域中,基因表达和基因对分析对于肿瘤研究至关重要。详述了如何利用C++编程语言进行基因对的两两配对,并计算在肿瘤和正常样本中出现反转配对的基因。我们讨论了C++在生物信息学中的应用、基因表达的原理以及基因对分析的具体方法。C++因其高效性和性能优势,在处理大规模基因数据时具有明显优势。基因表达和反转配对分析可以帮助识别出肿瘤相关的关键基因对,为后续的病理研究和药物靶点筛选提供重要线索。
clusterProfiler R包实现基因和基因簇功能分析与可视化
clusterProfiler 该软件包实现了分析和可视化基因组坐标(由支持),基因和基因簇的功能概况的方法。有关详细信息,请访问。 :writing_hand: 作者余光创(南方医科大学基础医学院)使用 clusterProfiler 时,请引用以下文章:于庚,王L,韩Y和何Q。 clusterProfiler:一个R包,用于比较基因簇之间的生物学主题。OMICS:综合生物学杂志*。 2012,16(5):284-287。
基因算法与函数优化
基因算法是模拟达尔文生物进化理论的计算模型,通过模拟自然进化过程来搜索最优解。它起始于一个代表问题解集的种群,每个个体都带有基因编码的特征。染色体作为主要的遗传载体,内部表现为某种基因组合,决定个体的外部表现特征,例如黑发。
沙门氏菌Infantis、Newport和Typhimurium血清型的新型基因组研究
本项目通过对公开基因组数据集的启发式挖掘,利用基于层次的种群结构分析,发现基因座并预测性状。我们使用ProkEvo平台处理Illumina原始序列,生成核心基因组比对、BAPS、MLST、SISTR、AMR定位、质粒鉴定和全基因组注释。FasTree用于构建核心基因组系统发育,而AKronyMer则用于构建细菌基因组之间的成对距离矩阵。所有数据挖掘和静态建模均使用自定义R和Python脚本完成。
利用宏基因组数据组装某物种基因组一组装指南
详细介绍了利用宏基因组数据组装某物种基因组的整个流程,包括数据预处理、三种不同组装工具的应用(Minia、SPAdes和Megahit),以及组装结果的评估和比较。首先进行宏基因组数据的预处理,包括参考基因组的比对、reads的提取和过滤。随后使用Minia、SPAdes和Megahit进行基因组组装,分别介绍了它们的特点和适用情况。最后通过Quast评估组装结果,比较了三种工具的效果。为利用宏基因组数据进行某物种基因组组装提供了详细指南。