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ToxinPred – 多肽毒性预测、突变设计和理化性质预测
陈明杰 2022-6-20 12:47
多肽是由多个氨基酸通过肽键连接形成的化合物,是生物体中普遍存在的小分子活性物质,它们作为激素、神经递质、生长因子等参与多种生命活动。近年来,人们对多肽的研究也日渐深入,例如 抗菌肽 ( Antibacterial peptides , A BP s ) 具有广谱抗菌活性,可以快速 杀灭革兰氏阳性菌,革兰氏阴性菌,真菌, ...
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染色体外环状DNA:肿瘤研究新方向
陈明杰 2022-6-18 02:01
染色体外环状 DNA ( ecDNA )是癌症中活化原癌基因扩增的主要方式。区别于常染色体,这类生物大分子主要以环状的形式存在于细胞核当中,长度分布在 10 的 3 次方到 6 次方数量级,无中心粒 。 e cDNA 序列中包含一个或者多个基因与调控元件,结构开放,转录活性强,相比于在棒状染色体结构基因, ecDN ...
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piRNA-疾病研究最新综述 – 数据库、软件工具、webserver和计算模型
陈明杰 2022-6-13 10:36
piRNA 被世界 顶尖科学期刊《 Science 》评为 2006 年 年度十大科学突破之一 。之后有关 piRNA 的研究也成为 C NS 文章的常客。 2022 年 6 月 7 日发表在 Briefings in Bioinformatics 上的这篇综述为我们整理了 39 个 piRNA 特异性和非特异性数据库及生物信息学资源;并根据 piRNA 的功能,包括 p ...
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手把手教你给KEGG pathway图标注颜色
陈明杰 2022-6-1 10:08
今天是六一儿童节,祝宝宝们节日快乐。 KEGG是一个整合了基因、化合物、酶和系统功能的数据库,它利用图形来表征代谢通路,以及各种通路间的关系,使得研究者能够在系统层面了解所关注的代谢通路(pathway)。 K EGG 通路图因其形式美观、容易理解等优点,在论文中经常出现,特别是标注感兴趣的基因 ...
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微生信神助力:在线绘制发表级主成分分析(PCA)图
陈明杰 2022-5-26 14:42
主成分分析( Principal components analysis , PCA ) 是一种线性降维方法。它 利用正交变换对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换,从而投影为一系列线性不相关变量的值,这些不相关变量称为主成分( Principal Components )。 PCA 是一种对数据进行简化分析的技术,这种方法可以有效 地 找出数据中 ...
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左手微生信,右手inkscape,神器在手,作图无忧!
陈明杰 2022-5-23 10:36
本站一直以来的观点都是: 任何在线工具都不能满足你的定制需求 ,要满足:1,自己编程一行一行写;2,草图+ink scape 调整。 例如:有朋友问下面这张B P ,C C,MF 的图能不能做成B P 、CC、pathway?能不能做成两组的? 答复:为什么不能呢?你把 pathway的数据贴过去,然后把pathwa ...
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饼图审美疲劳?来试试扇形图(彩虹图)吧!
陈明杰 2022-5-19 16:05
常规的饼图、柱状图是不是看着审美疲劳了?来试试扇形图吧! 什么是扇形图? 形如扇子,故名,有人又称之为彩虹图( 0 度到 180 )。使用扇形展示各部分所占的百分比,是饼图(扇面宽度 1 ,角度 0-360 ),甜甜圈图(角度 0-360 )等的自由板式,即:也可以用来绘制饼图和甜甜圈 ...
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免费在线绘制CircRNA吸附miRNA圈图
陈明杰 2022-5-17 09:50
什么是环状R NA ? 环状 R NA ( ci rcular RNA , circRNA)是一类没有 5’帽子和3'poly (A) 尾巴的环状闭合 非编码 RNA分子。 如上图所示,基因组上的外显子 1,2,3,4,5,6可以转录形成线性R NA 分子,例如右侧中间的线性 R NA 分子由 1,2,3,4,5 ...
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Affymetrix SNP6.0芯片分析
陈明杰 2022-5-16 11:18
Affymetrix Genome-Wide Human SNP Array 6.0是唯一可以真正将CNP(拷贝数多态性)转化成高分辨率的参考图谱的平台。主要应用领域包括全基因组SNP分型、全基因组CNV分型、全基因组关联分析、全基因组连锁分析。除了进行基因分型外,还为拷贝数研究和LOH研究提供帮助,从而能够进行:UPD检测、 亲子鉴定 、异常的亲代起源 ...
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桑吉气泡图 -- KEGG富集气泡图升级版,5维展示富集结果
陈明杰 2022-5-15 10:13
K egg通路或者G O 本体论富集分析是基因功能注释最常见的分析,结果可以以多种形式展示,最常用的包括:条形图/bar图,气泡图/ dot 图等,其中气泡图输入数据一般包括以下4个维度的信息: 名字,富集倍数(或者 gene ratio ), P值,基因count。 例如: pathway enrichment ...
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