生物的东西必须要主动去了解,否则视野容易受到限制,尤其是分子生物学的核心技术. PCR - 聚合酶链式反应 The Complete Guide to PCR (How it Works, Primer Design, and Running Reactions) - YouTube 目的:从DNA双链中扩增出感兴趣的区段,用于后续的研究. 原理:DNA结构,双螺旋,AT.GC配对:DNA双链在临界温度会解链,退火后又会恢复:引物,DNA复制的起点,之所以需要引物是因为在DNA合成中DNA聚合酶

自从sun被oracle收购后,在oracle下载的jdk使用F5进入调试jdk的方法就不行了,这对于想看jdk的源码的小伙伴是一个暴击(oracle在编译rt.jar时去除了调试信息): 这不得不鼻屎oracle违背了java开源的初衷,虽然oracle去除了rt.jar的调试信息,我们还是可以下载带调试信息的rt.jar去替换, 当然我们自己也可以生成带调试信息的rt.jar,以下是生成步骤及使用方法: 1.在c盘创建目录  C:\aiqing\tools\debugjdk\rt_debug

trim.seqs 有以下几个主要应用: 1)根据barcode 拆分序列: 2)去除PCR引物 3) 去除低质量序列 trim.seqs 在使用时必须输入一个fasta 格式的序列,然后在加至少一个的选项:其选项有很多,下面一一介绍: 1)oligos: 从字面意义看是寡聚核苷酸, 这里是指barcode 和 PCR 引物的序列,这个选项对应的是一个文件,文件内容如下: forward CATGCTGCCTCCCGTAGGAGT #reverse TCAGAGTTTGATCCTGGCTCAG

改编: python ~/tools2assemble/run_fastuniq.py SHT-3K-1_1.fq.gz SHT-3K-1_2.fq.gz 好像不支持gz文件,要先解压 http://sourceforge.net/projects/fastuniq/ 下载: http://sourceforge.net/projects/fastuniq/files/FastUniq-1.1.tar.gz/download 如果下载下来文件名是download 改一下名字 这是个tar.gz文

转自声明的奥秘 www.lifeomics.com DNA甲基化与肿瘤发生:         DNA甲基化水平和模式的改变是肿瘤发生的一个重要因素.这些变化包括CpG岛局部的高甲基化和基因组DNA低甲基化状态.如图1左所示,在正常细胞中,位于抑癌基因启动子区域的CpG岛处于低水平或未甲基化状态,此时抑癌基因处于正常的开放状态,抑癌基因不断表达抑制肿瘤的发生.而在肿瘤细胞中,该区域的CpG岛被高度甲基化,染色质构象发生改变,抑癌基因的表达被关闭,从而导致细胞进入细胞周期,凋亡丧失,DNA修复缺陷,

灵敏度高 == 假阴性率低,即漏检率低,即有病人却没有发现出来的概率低. 用于判断:有一部分人患有一种疾病,某种检验方法可以在人群中检出多少个病人来. 特异性高 == 假阳性率低,即错把健康判定为病人的概率低. 用于:被某种试验判定为患病的人中,又有多少是真的患了这种病的. 好的检测方法:有高的灵敏度(低的假阴性率).同时又有高的特异性(低的假阳性率). ROC 曲线: 横轴:100 — 特异性..即100减去特异性,特异性高,100减去特异性就低,故越小越好. 纵轴:灵敏度值. ROC分析图的

1.去除入口脚本需要在重写url,如果你的webserver软件时Apache的话,必须配置httpd.conf,搜索“LoadModule rewrite_module modules/mod_rewrite.so”,然后去掉此行前面的“#”[ps:注释符号]:

一句话:illumina的建库方法,建库时间段,质量还好... the adapters are different in the PCR-free kit compared to the standard TruSeq kit. The standard TruSeq kit uses Y-shaped adapters that require PCR to create a library that will anneal to the flow cell--or something li

更新:26 APR 2016 参考文献: [1] Mechanisms for DNA Charge Transport. Chem. Rev. 2010, 110, 3, 1642-1662 [电子转移机理] Superexchange: coherent orbital-mediated tunneling, where, for electron (hole) transport, the high-energy LUMOs(HOMOs) on the pathway are virtua

链接:http://poj.org/problem?id=2778 题意:给定不超过10串,每串长度不超过10的灾难基因:问在之后给定的长度不超过2e9的基因长度中不包含灾难基因的基因有多少中? DNA:只含'A','T','C','G'四种字符: 思路:这并不是很裸的ac自动机..没有很明显的文本串匹配过程,但是我们能过通过对灾难基因建好Trie,在跑一下失配边时需要初始化状态转移矩阵了: 状态矩阵:每一次都可以往下一个位置走四个方向,但是要求不能走到单词节点. (mat[i][j]) ^n:

DNA Sequence   Description It's well known that DNA Sequence is a sequence only contains A, C, T and G, and it's very useful to analyze a segment of DNA Sequence,For example, if a animal's DNA sequence contains segment ATC then it may mean that the a

这个问题困扰大家很久了,感觉Powered by ECShop出现在网站里边不爽,想方设法无法去除.今天在下专门把解决方法贴出来,希望能够方便大家! 注:我们使用ecshop的产品,建议把网站底部的Powered by ECShop留着吧,尊重一下ecshop开发兄弟们的劳动成果嘛! 前台部分: 1:去掉头部TITLE部分的ECSHOP演示站 Powered by ecshop  

  当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回

嵌合体序列指在pcr过程中,两条不同的序列产生杂交扩增的序列,属于人工污染,在ITS和16S分析中,应该首先去除,USearch提供去除嵌合体的功能 usearch -uchime_ref reads.fna -db reference.fna -strand plus -nonchimeras nonchimeras.fna usearch 链接:http://drive5.com/usearch/manual/uparse_cmds.html 同时usearch提供更加可靠的聚类方案(未详考

生物信息学原理作业第四弹:DNA序列组装(非循环子图) 原理:生物信息学(孙啸) 大致思想: 1. 这个算法理解细节理解比较困难,建议看孙啸的生物信息学相关章节. 2. 算法要求所有序列覆盖整个目标DNA,并保证相邻片段有足够的覆盖连接(引自孙啸 生物信息学). 3. 最后推导出符合条件的序列构成的有向图没有回路,并有哈密顿路径. 4. 利用拓扑排序,得到顶点的有序排列. 5. 组装. 贴上Python代码,发现问题我会及时更正. 转载请保留出处! 简单DNA序列组装(非循环子图) # -*-

生物信息学原理作业第四弹:DNA序列组装(贪婪算法) 原理:生物信息学(孙啸) 大致思想: 1. 找到权值最大的边: 2. 除去以最大权值边的起始顶点为起始顶点的边: 3. 除去以最大权值边为终点为终点的边: 4. 重复上述步骤,得到所有符合条件的边: 5. 拼接得到的边: 6. 加入孤立点(如果有). 附上Python代码,如果有问题我会及时更正(确实不太熟算法) DNA序列组装(贪婪算法) 转载请保留出处! # -*- coding: utf-8 -*- """ Crea

shapeit最大的功能是对双链DNA进行phase和基因型进行impute.除此之外,还能提取SNP和样本,同样的,也能去除SNP和样本.下面简单介绍这两个功能. 一.提取SNP 提取SNP用到“--include-snp”参数,具体命令为: time shapeit \ -convert \ --input-haps data.phased \ --output-haps data.phased.subset \ --include-snp include_marker.site 其中,in

当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回归

在运动目标检测中,常常会出现由于光线被遮挡,或场景其他物体的遮挡,在目标附近或场景里出现阴影,阴影的出现对后期目标的正确分割与处理带了很大的不便.如今,国内外已有不少文献来研究这个问题,并且提出了各种各样的阴影去除算法.本文就其中的一种算法提出了一个通用的实现算法,该算法考虑了背景与前景颜色相近的情况,希望能给大家一些帮助:(介绍下算法的思路:算法首先对RGB颜色空间的值进行归一化处理,即:r=R/(R+G+B),g=G/(R+G+B), I=(R+G+B)/3.然后利用背景和当前帧r,g的插值

qRT-PCR是指先由RNA进行反转录生成cDNA,然后以cDNA为模板进行检测,检测的是该cDNA的含量,而cDNA由特定的RNA逆转录而来,所以间接地检测了RNA的含量. 基因表达: 转录:DNA到RNA 翻译:RNA到氨基酸.蛋白 一般认为RNA, mRNA的量和最后的蛋白量一致「不考虑转录后调控」: 当然目前绝大数研究基因表达的都是qPCR和WB一起来. 基因表达水平一定意义上就是转录水平,转录出来的RNA经反转录成cDNA,荧光定量PCR时经多次复制扩增,使得其含量到达一定值, 所以复

视频  https://www.bilibili.com/video/av7973580?from=search&seid=16993146754254492690 教材 Molecular biology of the gene 7th edition  J.D. Watson et. al DNA的突变和修复 一.复制错误及修复 1.突变的本质 点突变 大范围插入.缺失 染色体结构整体重排 与转座子插入,细胞重组异常活动有关 染色体上有重组热点 微卫星DNA极易发生突变 如CA二核苷酸序列重