使用NCBI进行目的基因的引物设计 全文概述 利用生信工具进行目的基因的引物设计,使用了NCBI进行筛选与设计引物,使用 idtdna对筛选出的DNA进行检查.本文分享了如何筛选出高质量的基因引物,帮助想通过生信进行引物设计的学生.从业者找出合适的基因,毕竟购买引物也比较烧钱,避免设计出的基因质量偏低. NCBI查找基因 1.查询目的基因:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/?term=zbed3 备注:这里需要注意的是,要找到合适的目的基因!如果找智人,一

ORF和CDS的区别 ORF的英文展开是open reading frame(开放阅读框). CDS的英文展开是coding sequences (编码区). CDS:DNA转录成mRNA,mRNA经剪接等加工后翻译出蛋白质,所谓CDS就是与蛋白质序列一 一对应的DNA序列,且该序列中间不含其它非该蛋白质对应的序列,不考虑mRNA加工等过程中的序列变化,总之,就是与蛋白质的密码子完全对应. ORF:理论上的氨基酸编码区,一般是在分析DNA核酸图谱中(主要是利用电脑程序)得到的.程序会自动在DNA

KEGG数据库的使用方法与介绍 KEGG的数据 KEGG中的pathway是根据相关知识手绘的,这里的手绘的意思可能是指人工以特定的语言格式来确定通路各组件的联系:基因组信息主要是从NCBI等数据库中得到的,除了有完整的基因序列外,还有没完成的草图:另外 KEGG中有一个“专有名词”KO(KEGG Orthology),它是蛋白质(酶)的一个分类体系,序列高度相似,并且在同一条通路上有相似功能的蛋白质被归为一组,然后打上KO(或K)标签.下面就首先来讲一下KEGG orthology. 任找一个

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

我们的云平台上的GO富集分析工具,需要输入的文件表格和参数很简单,但很多同学都不明白其中的原理与结果解读,这个帖子就跟大家详细解释~ 一.GO富集介绍:       Gene Ontology(简称GO)是一个国际标准化的基因功能分类体系,提供了一套动态更新的标准词汇表(controlled vocabulary)来全面描述生物体中基因和基因产物的属性.GO总共有三个ontology(本体),分别描述基因的分子功能(molecular function).细胞组分(cellular compon

基因组表达分析:如何选择RNA-seq vs. 芯片 发布日期:2017-03-29 10:00 DNA 芯片(上图左侧)由附着在表面的核酸探针组成.首先,从样品中提取 RNA 并转化为互补 DNA(cDNA),用荧光标签(1)进行标记. 接下来标记的 cDNA 片段与芯片(2)上的核酸杂交. 扫描芯片检测每个斑点的荧光水平,从而得到基因表达水平(3). 在 RNA-seq 中,RNA 也从样品中提取并转化为 cDNA,以备用于测序(A). 接下来对 cDNA 文库进行测序(B),将所得读数与基

mRNA是由DNA的一条链转录而来的(可以是正链,也可以是反链),DNA是由非编码区和编码区组成,编码区也有其特殊的结构,主要有外显子和内含子组成. mRNA的一个重要性质就是可变剪切,也就是同一个编码区,可能会有不同的外显子组合. mRNA的结构:5'端的帽子结构和3'端的polyA尾巴. polyA和oligo(dT)是什么?它在mRNA纯化和反转录中有什么作用? 传统mRNA差异显示技术(DDRT-PCR)是根据绝大多数真核细胞mRNA3'端具有的多 聚腺苷酸尾(polyA)结构,因此可用

(测序方面):测三只大熊猫:得到的insert size有150bp,500bp,2kb,5kb和10kb这四种,可测得序列长度和平均reads长度. 为什么average reads这么短? 因为insert size是打断前的长度,打断之后便是reads,这里计算average reads长度. shotgun sequencing鸟枪法:直接从生物细胞基因组中获取目的基因的方式 single-read :单端测序(200-500bp) Paired-end :双末端测序(200-500bp

网址  https://www.oncomine.org/resource/login.html Oncomine 是目前世界上最大的癌基因芯片数据库和整合数据挖掘平台,旨在挖掘癌症基因信息.Oncomine 拥有最全的癌症突变谱.基因表达数据以及相关的临床信息,可用于发现新的生物标记物或新的治疗靶点. Oncomine 整合了GEO.TCGA和已发表的文献来源的RNA和DNA-seq数据. Oncomine 的使用并非免费的.需要学术研究机构的邮箱注册. 通过Oncomine,可以进行差异表达

1)安装载入 ------------------------------------------- if("org.Hs.eg.db" %in% rownames(installed.packages()) == FALSE) {source("http://bioconductor.org/biocLite.R");biocLite("org.Hs.eg.db")}suppressMessages(library(org.Hs.eg.db))

想系统的学习生信数据库可以先看一下北大的公开课,有一章专门讲的数据库与软件: -生物信息学:导论与方法 北大\ 生物信息数据库及软件资源 一个优秀的生信开发者能够解决如下问题: 如何鉴定一个重要的且没有被解决的生物学问题? 如何将该问题转化为一个可计算的问题? 如何提出一个解决此问题的算法? 如何实现该算法? 如何评估算法? 生信工具使用者需要解决如下问题: 每个方法解决的是哪个生物学问题? 该方法有哪些基本的假设? 每个参数是什么意思,都是用来干什么的? 准确度评估,sensitivity a

随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成,人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era),向基因的功能及基因的多样性倾斜.通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析,研究相应基因在生物体内的功能,阐明不同层次多基因协同作用的机理,进而在人类重大疾病如癌症.心血管疾病的发病机理.诊断治疗.药物开发等方面的研究发挥巨大的作用.它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划.生物信息学在基因组

RNA-seq是利器,大部分做实验的老板手下都有大量转录组数据,所以RNA-seq的分析需求应该是很大的(大部分的生信从业人员应该都差不多要沾边吧). 普通的转录组套路并不多,差异表达基因.富集分析.WGCNA network以及一些没卵用的花式分析.DEG分析是基础,up and down,做个富集,了解一下处理后到底是什么通路被改变了:WGCNA主要就是根据相关性来找出一些co-express的gene module. 单细胞的转录组的玩法就比较多了,可以理解为超多样本的普通转录组,普通转录

首先,进入NCBI的主页网站:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/variation/view/ 进入后,在下图红色框框位置输入目的SNP,比如rs608139 输完后,出现如下结果,箭头指向的是该SNP当前所在基因座的位置,即p21,由于该SNP在2号染色体上,因为我们也写为2p21

SRA - NCBI example - NCBI 要发文章了,审稿时编辑肯定会要求你上传NGS测序数据. 一般数据都是放在集群,不可能放在个人电脑上,因为有的数据大的吓人(几个T). 所以我们就建一个文件夹,然后把所有需要的fastq文件链接到这个文件夹就行了(copy太慢,也太占空间). 接下来,如何NCBI账号申请好了,那就可以直接上传了,用aspera来上传. 命令如下: ~/.aspera/connect/bin/ascp -i ~/download/aspera.openssh -Q

1.基因系列中的data索引 2.基因ID之间的转换 对于生信,依托于别人的工具不如自己动手,由于研究发表的滞后性,往往很多工具提供的转换并不是最新的,况且开发者水平也参差不齐,理解原理才能让你来去自如. 今天主要记录几个ID转换的方式: 以果蝇为例 详细的了解阅读下面:ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/gene/DATA/README 1.从NCBI下载基因ID信息:ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/gene/DATA/GENE_INFO/Inverte

16S基因作为mark gene在微生物群落结构的研究中发挥中重要作用, 但是候选的mark gene 肯定不止16S 一种,最新比较火热的功能基因,也可以作为mark gene.利用功能基因作为mark  gene, 相比16S有什么优势呢? 在功能基因的文献中指出了两点: 1) 不同物种的16S基因序列可能完全相同,尤其是在二代测序中,我们通常指扩增16S的部分序列,这样不同物种扩增出来的序列完全相同的概率大大增加,这样不同有效的区分物种,所以说利用16S基因做的species 水平的注释,

引用自https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NjU4ODQ2MQ==&mid=2247484662&idx=1&sn=194668553f954e231f4526f5c944a195&chksm=fdf84cb4ca8fc5a2c0e8355377f9d6abdc4fa36b304aa8c533b5e82e49de30d443366ff3346a&mpshare=1&scene=1&srcid=09097IKbsc

KEGG 官网提供了API, 可以方便的访问KEGG 数据库中的内容,链接如下: http://www.kegg.jp/kegg/rest/keggapi.html 利用API可以得到某一个基因参与的pathway 信息, 以human 为例: 1) 第一步,获取每条pathway具体的描述信息 对应的API为 : http://rest.kegg.jp/list/pathway/hsa 内容如下: 可以看到,返回的内容一共两列,第一列为物种对应的pathway, 第二列为该pathway 对应

转:https://shengxin.ren/article/16 https://www.cnblogs.com/lmt921108/p/7442699.html 批量下载SRA http://www.360doc.com/content/18/0428/15/48272598_749456477.shtml  我的下载的数据在/home/username/ncbi/public/sra SRA(Sequence ReadArchive)数据库是用于存储二代测序的原始数据,包括 454,Ill