基因组

bedtools 用法大全 bedtools等工具号称是可以代替普通的生物信息学数据处理工程师的！我这里用一个专题来讲解它的用法，其实它能实现的需求，我们写脚本都是可以做的，而且我强烈建议正在学编程的小朋友模仿它的各种功能来增强自己的脚本功力。 BEDTools是可用于genomic features的比较，相关操作及进行注释的工具。而genomic features通常使用Browser Extensible Data (BED) 或者 General Feature Format (GFF)文件表示，用UCSC Genome Browser进行可视化比较。bedtools总共有二三十个工具/命令来处理基因组数据。 比较典型而且常用的功能举例如下： 格式转换，bam转bed（bamToBed），bed转其他格式（bedToBam，bedToIgv）； 对基因组坐标的逻辑运算，包括：交集（intersectBed，windowBed），”邻集“（closestBed），补集（complementBed），并集（mergeBed），差集（subtractBed）; 计算覆盖度（coverage）（coverageBed，genomeCoverageBed）； 好，言归正传，bedtools是非常多的工具的合集，有瑞士军刀的美誉。直接下载二进制版本软件就可以调用全路径来使用

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> VCF文件全称为Variant Call Format，表示基因组的变异信息，通常为GATK和Samtools软件处理所得到。 VCF文件大致可以分为两个部分： 1、以##开头的头文件信息 ##fileformat=VCFv4.2 ##FILTER=<ID=LowQual,Description="Low quality"> ##FORMAT=<ID=AD,Number=.,Type=Integer,Description="Allelic depths for the ref and alt alleles in the order listed"> ##FORMAT=<ID=DP,Number=1,Type=Integer,Description="Approximate read depth (reads with MQ=255 or with bad mates are filtered)"> ##FORMAT=<ID=GQ,Number=1,Type=Integer,Description="Genotype Quality"> ##FORMAT=<ID=GT,Number=1,Type=String,Description="Genotype"> ##FORMAT=<ID=PL,Number=G

我们刚刚完成对地球土著自然人的全脑的所有神经元和神经网络的拓扑关系的矩阵数学建模，这个模型的数量大概是31-33亿个节点关系 这个数量和人体的基因组序列30亿个密码子的关系有点吻合。。。。 根据这个模型的数量关系，我们是否可以做出一个猜想。。。要完全理解人的大脑的各种活动，可能需要完全破译人的全部基因密码。。 那么，现在的新生儿的胚胎干细胞如果是完全的解密基因组的话，这些孩子一出生，其大脑的各种拓扑构造和神经元的传递信号就有可能 被外部信号系统完全控制和模仿。。。。。 请我们所有的系统注意这个新的猜想，并进行相关的实验。。。。。 来源： https://www.cnblogs.com/comsci/p/11919390.html

生命组学 生命起源经过复杂演化诞生了大量生物体及其基因组。 现今 NCBI 最大的基因组： 植物：糖松 27.6G 动物：墨西哥蝾螈 32.4G 大数据能做什么 ? 大数据时代如同大航海时代一样，需要具有与时代对应的能力。 用于应对人类挑战： eg ：环境暴露组数据 现在的研究模式：知识挖掘 --- 算法模型 --- 数据整合 应用： NGDC:The National Genomics Data Center advances life & health sciences by providing open access to a suite of resources, with the aim to translate big data into big discoveries and support worldwide activities in both academia and industry.database:BIGD 具体应用是法医基因组学、 RNA 编辑知识库等 来源： https://www.cnblogs.com/yuanjingnan/p/11894955.html

1. 纪录片:非自然选择 1.1 CRISPR-Cas9的出现 1.2 故事1:先天性基因缺陷而失明的小孩 1.3 故事2:基因变异的蚊子 1.4 基因技术应用的现状 1.5 担忧 2. CRISPR基因编辑 2.1 Cas9 2.2 Cas12a(以前称为Cpf1) 2.3 Cas9与Cpf1 2.4 Anti-CRISPR 2.5 CRISPR/Cas工具 3. 基因敲除 4. DNA,RNA,染色体,基因,蛋白质 4.1 概念 4.2 DNA和RNA 4.3 物质关系: 4.4 功能关系: 4.5. 核酸模拟软件比较 5. RNA干扰(RNAi) 6. 生物黑客(biohack) 7. 其他链接 关键字: biohackers, 生物黑客(Biohack), CRISPR, 基因编辑, Unnatural Selection, 物竞人择 本文大部分内容为维基百科摘录，详细信息请看相关链接! 1. 纪录片:非自然选择 https://en.wikipedia.org/wiki/Unnatural_Selection_(TV_series) 非自然选择(或程式化的，物竞人择)是Netflix在2019年10月发行的电视纪录片。 概述基因工程,DNA编辑技术 CRISPR，从科学家,企业和角度探讨，biohackers在他们自己家做试验(车库实验室). 导演: 里奥·考夫曼, 乔

Genomes captured during tumour spread 作者：Jillian F. Wise & Michael S. Lawrence 更好地理解导致癌症扩散的基因变化至关重要。对转移性癌症全基因组序列的全面研究将有助于研究人员实现这一目标。 图片来源（Peter et al. Nature, 2019）​ <更多精彩，可关注微信公众号：AIPuFuBio，和大型免费综合生物信息学资源和工具平台AIPuFu：www.aipufu.com> 癌症相关死亡的主要原因是癌细胞从其原发部位扩散到身体其他部位[1]。这种扩散过程被称为转移，通常涉及细胞应激源和环境冲击，它们会导致癌细胞发生剧烈变化。其中一个变化是对当前疗法的强烈抵制，这意味着迫切需要新的方法来对抗转移性疾病。Priestley等人在《自然》杂志上发表文章，利用全基因组测序(WGS)阐明了22种实体肿瘤转移后的基因组变化[2]。尽管先前的研究已经发现了这种变化的一些迹象[3,4]，但这可能是第一次利用WGS的力量进行如此大规模的泛癌转移研究。 Priestley等人描述了2520例癌症患者转移性肿瘤的基因组特征(如图1所示)。在每种情况下，他们还分析了同一个人的非癌细胞样本。利用WGS，作者提出了在每个转移中发现的丰富的遗传突变目录。该目录补充了转移测序研究和原发性肿瘤的基因组学数据库

神经和肌肉只有细胞间期，转录时间长，但是大部分基因不能转录。该特性用于鉴定是否是神经及肌肉部位。 娃娃鱼的 genome 是人的十倍 ，这是多倍体化，基因变大但是基因组变小。 可塑性，鸟和人都有很强的可塑性，行为 smart。鸟类的研究还有朱鹮保护动物。 在20bp一段进行拆分，比较稳定。 为什么植物基因组比动物基因组大？ 动物的重复序列在 intron 而植物在 exon 。 生命起源于多聚体，动物去延长 intron 了 ，所以没有次生代谢产物，而植物将剩下的能量用于次生代谢产物。 重复序列插入两端都有长序列重复。 存在一种基因组像植物的单细胞生物，影响马铃薯产量。 增强子是去掉之后转录就降低了。 来源： https://www.cnblogs.com/yuanjingnan/p/11796003.html

预测基因 给定一段fasta格式序列，如何预测其中的基因呢？首先需要判断该片段来自原核生物，真核生物还是病毒序列。如果是原核生物，基因结构比较简单，可以直接使用prodigal或者glimmer3工具进行预测。直接将fasta格式序列输入给软件即可。 prodigal -a ref.pep -d ref.cds -f gff -g 11 -o ref.gff -s ref.stat -i ref.fna >prodigal.log -i：输入文件，fasta格式 -o：输出结果文件，有多种格式可选 -f：输出文件类型gbk, gff, or sco -d：基因的核酸序列 -a：基因的氨基酸序列 -g：密码子表，细菌为第11 -p：模式，单菌还是宏基因组 -s：统计信息 如果是真核生物，可以使用augustus或者snap工具进行预测。 #真核生物基因预测 augustus --strand=both --genemodel=partial --singlestrand=false --protein=on --introns=on --start=on --stop=on --cds=on --codingseq=on --alternatives-from-evidence=true --gff3=on --UTR=on --outfile=out.gff --species

用Li Heng开发的Minimap+miniasm进行组装，然后用racon+pilon进行纠错。 第一步：用minimap2，拿着80%～90%正确率的原始数据相互比对， 找序列之间的Overlap。 第二步：找到Overlap，用miniasm进行组装。 第三步： 原始的组装结果充满了错误，所以需要进行纠错。纠错分为两种，一种是用三代自身数据，一种是用二代数据进行纠错。当然这两步都是需要的。 　　首先用minimap2和racon对三代数据进行纠错，一般迭代个三次就差不多。 　　其次使用二代数据进行纠错。二代数据虽然短，但是测序质量高，所以一般都要用它进行纠错。推荐用30X PCR free的illuminia 测序数据。 　　　　Step 1: 数据预处理，过滤低质量短读，去接头。工具很多，常用的是trimmomatic、cutadapter、 fastp（处理标准：平均质量高于Q30，对5‘端进行低质量碱基删除，保留大于100bp的短读） 　　　　Step2:用bwa 比对 　　　　step3: 用pilon对比对后的BAM文件进行纠错 参考来源： https://blog.csdn.net/u012110870/article/details/82500726 来源： https://www.cnblogs.com/bio-mary/p/11762979.html

共线性又称同线性，是一个物种的基因组中相互连锁的基因，在另一物种的基因组中也是连锁关系， 而且在两个物种的遗传图上的位置也是相同的 。 来源： https://www.cnblogs.com/yuanjingnan/p/11754538.html