tRNAscan-SE 软件可以根据输入的基因组序列,预测对应的tRNA的基因 在线的tRNAscan-SE的链接如下:http://lowelab.ucsc.edu/tRNAscan-SE/ 如下图所示,只需要输入fasta 格式的序列,选择对应的物种类型和其他的一些选项,点击运行按钮即可 结果界面如下: 首先是预测的tRNA基因 表头解释如下: Sequence Name : 输入的用于预测tRNA的序列名称 tRNA #              : 预测到的tRNA的个数 Predict…

转载:http://www.oebiotech.com/Article/mirnabjyyc.html http://www.ebiotrade.com/newsf/2014-9/201492594150379.htm miRNA自从被发现以来,一直备受关注,俨然已成为非编码RNA家庭中永不凋零的“玫瑰”.关于miRNA,主要有两个研究方向,其一是作为biomarker,这方面研究仅需足够庞大的临床样本支撑即可:miRNA的另一研究方向为功能机制研究,此时必须有miRNA靶基因的参与,可是如何确…

目录 流程使用 问题 记录下braker2的使用要点,以备忘记. 流程使用 braker2有很多流程,根据你的数据:组装的基因组.转录组.蛋白(同源,包括近缘或远缘)选择不同流程,官网有说明: https://github.com/Gaius-Augustus/BRAKER 现在的动植物组装,大多数都含有以上三类数据吧,因此可选择如下流程,用公共数据库OrthoDB中的直系同源蛋白,根据自己的物种选择,有动物植物微生物等,如我选择植物就有300多万条序列. 作者指出,braker2并非证据越多越…

目录 1. GS/GP在植物育种中的角色 2. GP模型应用 3. GP模型的准确性 4. 植物育种的GS展望 5. 小结 Genomic SelectioninPlant Breeding: Methods,Models,and Perspectives 国际玉米小麦改良中心(CIMMYT)José Crossa 2017年发表在<Trends in Plant Science>上的综述. 1. GS/GP在植物育种中的角色 过去的植物育种主要借助分子标记辅助选择法(MAS)来进行表型选择(…

使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo…

MicroRNA (miRNA)  是一类内生的.长度约为20-24个核苷酸的小 RNA,其在细胞内具有多种重要的调节作用.每个 miRNA 可以有多个靶基因的表达,而几个 miRNA 也可以调节同一个基因的表达.据推测,miRNA 调节着人类三分之一的基因. miRNA命名 1.物种 hsa.mmu.rno分别代表人.小鼠.大鼠. 2.类别 mir.MIR.miR分别代表动物未成熟miRNA.植物未成熟miRNA.成熟 RNA. 3.序号 即阿拉伯数字.代表miRNA发现的先后顺序.一般情况下…

                                                                      图片来源(Nature Methods)   摘要 单细胞转录组测序(single-cell RNA-seq, scRNA-seq)数据有高噪音和稀疏的特点.原文作者展示了跨数据集的迁移学习可显著提高数据的质量.通过将深度自动编码器与贝叶斯模型相结合,原文开发的SAVER-X软件可从不同实验室.不同条件和不同物种的数据中提取可迁移的基因关系,以对新的目标数据…

miRNA MicroRNA (miRNA)  是一类内生的.长度约为20-24个核苷酸的小 RNA,其在细胞内具有多种重要的调节作用.每个 miRNA 可以有多个靶基因的表达,而几个 miRNA 也可以调节同一个基因的表达.据推测,miRNA 调节着人类三分之一的基因. 1.物种 hsa.mmu.rno分别代表人.小鼠.大鼠. 2.类别 mir.MIR.miR分别代表动物未成熟miRNA.植物未成熟miRNA.成熟 RNA. 3.序号 即阿拉伯数字.代表miRNA发现的先后顺序.一般情况下,数…

SVM软件包 LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines(本项目所用到的SVM包)(目前最新版:libsvm-3.21,2016年7月8日) C-SVC(C-support vector classification), nu-SVC(nu-support vector classification), one-class SVM(distribution estimation), epsilon-SVR(epsilon-support vec…

Finding Enriched Motifs in Genomic Regions (findMotifsGenome.pl) 在指定区域做motif enrichment,大大降低了假阳性. MEME也可以做,但是设定更加复杂. 转录因子的表达具有高度的组织特异性,而且已知的TF只有1000多个,基因有30000多个,所以一个TF的靶基因可能有几百个,而且具有高度的时空组织特异性. 实验的方法就不说了,可靠.成本高.耗费劳力. 以下只说高通量数据的预测方法. 最简单的预测就是基于基因表达,c…