今天我们来看Cell杂志上的背靠背研究的两篇文章：两篇文章都发表在2018年7月26日的Cell主刊杂志上，两篇文章的研究方向和分子基本相同，研究团队分别是加拿大Princess Margaret Cancer Center（Risk文）和芬兰的University of Oulu的科学家（Biology文）。从研究主题来看，Risk文主题包括了：前列腺
场景：对于同一份数据，多个业务消费。 rabbitmq：交换机根据订阅者以及订阅者设置的队列，分发数据到对应业务的queue里面，各自消费队列不影响。 kafka：公用同一份数据，不同的订阅者根据位点，请求数据。相同的groupid的消费者，公用同一个位点。
本周最新文献速递20210328 一 文献题目： Assessing the role of genome-wide DNA methylation between smoking and risk of lung cancer using repeated measurements: the HUNT study 不想看英文题目： 通过重复测量评估全基因组DNA甲基化在吸烟与肺癌风险之间的作用：HUNT研究 杂
摘要在基因表达调控中，TFs和表观遗传修饰起到关键作用，已经发现了两者间的相关性。然而，定量研究相关性的方法有限。本文提出了一种计算机方法，系统研究染色质体系结构或DNA序列中的表观遗传改变如何与TF结合相关，采用统计学分析去阐明表观遗传修饰可以预测T
时隔一年多，于今日（20210313）再次更新教程，后续如果新出教程的话会一直更新。 同时感谢多年陪伴我成长、一直默默关注我的你们~ by 橙子牛奶糖（陈文燕） 1.前言 很多人问我有没有关于全基因组关联分析（GWAS）原理的书籍或者文章推荐。 其实我个人觉得，做这个分析，先从跑流程开始，再去看原
1.branch-site模型的多个前景枝设定 有两种检测方式：1）多次分别检测，每次检测一个前景枝，并且去除其他目标前景枝；2）一次检测多个前景枝，将所有感兴趣的枝都标记为前景枝。这两种检测方式意味着不同的生物学假设，如果是对某一个基因做正选择分析，那么第一种是假设这个基因在目标枝都受到正
Google今天推出了一个名叫DeepVariant的开源工具，用深度神经网络来从DNA测序数据中快速精确识别碱基变异位点。 学科研究的革命性进展，特别是基因学上，需要依赖于新技术的出现。比如桑格发明了测序法之后，才实现了人类基因组的测序。 再比如DNA（微阵列）芯片技术的诞生，使得大规模的基因
众所周知，全基因组关联分析（GWAS）发现的很多变异位点基本为非编码，这些变异位点1）要么调控基因表达（eQTL）; 2）要么影响增强子活性; 3)要么影响转录因子（TF）结合特异性; 4)要么啥也不是。 针对以上四种情况： 1）是否调控基因表达（eQTL）可通过GTEx（https://gtexportal.org/home/）查询。 2）是否影响增强
可以敲命令 ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 10.37.136.172:9092 --topic __consumer_offsets --partition 48 --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" --consumer.config /var/local/kafka_2.11-0.1
在很长的一段时间内，从分子进化的角度来研究适应通常局限在新发突变上。通常认为一个有利突变的出现是小概率事件，所以它不太可能在一个很短的时间内多次出现或者在群体中以既有变异（standing genetic variation, SGV）的形式存在。新发突变在一个群体中受到选择压力，频率在种群中升高，并
进化重测序（Evolve and Resequence, E&R）是在实验室条件下来研究种群对新环境的适应过程，通过二代测序技术分析在适应过程中基因的变化情况。能够在基因组层面上对分子进化过程进行实时监测。E&R已经应用在了RNA、细菌、酵母以及果蝇中的研究中。尽管它们的研究不完全相同，但是这些不同
纯合SNP和杂合SNP是SNP calling软件如GATK或者SAMtools根据测序深度、碱基质量值、比对质量值和基因型质量值等综合判断出来的纯合和杂合， 简单来说，纯合SNP可以认为该位点测到的所有reads只是一种碱基类型，杂合SNP为二种或二种以上的碱基类型，不排除特殊位置。
目录1.混合测序基础2. 点突变检测3. BSA4. BSR5. 混合样本GWAS分析6. 混合样本驯化研究7. 小结 1.混合测序基础 测序成本虽然下降了，但对于植物育种应用研究来说还是很高，动不动就上百群体，小小植物个体价值又低，测完了很可能后面就用不到了。这时，混合样本测序是一种省钱的好办法。 混
背景说明 负责公司MySQL数仓的搭建和维护，因为前端业务涉及到一次业务表的分库，导致整个平台新增加一台MySQL服务器，需要将该库数据通过主从复制同步至原有的数仓实例。 数据流向说明如下图： 业务环境说明 MySQL: percona 8.0.16-7 且都开启记录binlog 操作系统：Centos 7 步骤 1： 从源
本周最新文献速递 一 文献题目：Clonal Myelopoiesis in the UK Biobank Cohort: ASXL1 Mutations Are Strongly Associated With Smoking 不想看英文题目：UK Biobank克隆性造血研究：ASXL1突变与抽烟密切相关 杂志和影响因子：Leukemia (IF: 9.944) 样本量：采自UKBiobank的502,524人，表
欢迎来到"bio生物信息"的世界 下面是一篇文献介绍。 关于人类基因组正向选择信号的检测分析。 1.正向选择的概念 正向选择：某一突变位点逐渐积累，成为优势的位点。 具体表现为：随着时间延长，该位点的突变基因型频率越来越高，远远超过野生型； 2.正向选择的目的 通过比较驯化/野生动植物、
miRanda的介绍 miRanda 是由著名的 Memorial Sloan-Kettering 癌症研究中心的研究人员开发的，用于预测 miRNA 与其靶基因互作的结合位点。 miRanda 主要强调 miRNA 与靶基因连接位点的进化保守性，亦偏重于以 miRNA 的5′ 端序列搜索靶基因，并采用 RNAFold 计算热力学稳定性。 1.miRan
欢迎来到"bio生物信息"的世界 6天前，BMC Genomics 推了一篇文献“Population history and genetic adaptation of the Fulani nomads: inferences from genome-wide data and the lactase persistence trait”。 要不是这个标题起的太大，又是Population history，又是 genetic adaptat
生命组学 Promoter complex Tata box识别位点 Enhancer加入之后增强转录 不确定性与确定性之间的关系，原因中存在这不确定性，但是结果表达又是确定的。因为promoter的突变率很高，所以人工不容易找到其位点。 神经细胞是平衡流，神经细胞认为不具有细胞周期。周期问题是可塑性
这篇文章是对SNP位点功能注释在线网站的一个总结帖。 软件排名不分先后，优先顺序可以看推荐指数。 彩蛋在最后，请坚持看完 1、GWAS4D, 推荐指数：**** 网址：http://mulinlab.tmu.edu.cn/gwas4d 支持输入格式 1) Variants Coordinates: Chr, Pos, [P-value] 支持输入格式 2) VCF-like
如何利用沪深300和中证500的估值判断入场时机 当沪深300、中证500中任意一个的PE、PE同时满足： 1、PE处于近十年数值的0-50%区间内； 2、PB处于近十年数值的0-20%区间内； 当前沪深300的PE12.09，分位点47.29%，PB1.49，分位点33.14%； 当前中证500的PE24.51，分位点12.71%，PB1.82，分位点6.33%，满足
基因树是对一组序列进化关系真实模式的一个估计. 说基因树是一种估计,是因为在置换数目上存在随机变异,因而真实的基因树是未知的. 可以料到,在基因树中,短的分支比长的分支不可靠. 那么可用什么标准来评价某一特定分支顺序的可靠性呢?例如,在图17.1C中,那些数据是否真的可以将M
到底什么是eQTL？ eQTL和QTL之间有什么联系？ GTEx数据库里的eQTL数据如何利用？ 一篇通俗的文章：eQTL Expression quantitative trait loci (eQTLs) are genomic loci that explain all or a fraction of variation in expression levels of mRNAs. 基因组位点，解释了基因表达的
1、前言 3.1、两个序列间的核苷酸差异 来自同一祖先序列的两条后裔序列，之间的核苷酸的差异随着时间的增加而变大。简单的计量方法，p距离 3.2、核苷酸代替数的估计 3.3、Jukes和Cantor模型 该模型假定任一位点的核苷替代都已相同频率发生，且每一位点的核苷酸每年以α概率演变为其
一、数据为什么要做质量控制 比起表观学研究，GWAS研究很少有引起偏差的来源，一般来说，一个人的基因型终其一生几乎不会改变的，因此很少存在同时影响表型又影响基因型的变异。但即便这样，我们在做GWAS时也要去除一些可能引起偏差的因素。 这种因素主要有：群体结构、个体间存在血缘关系、技
