在做空转，用小绿鲸看文献，一点python基础实在handle不住了。

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深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活，在适当的训练数据下，深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学，变异检测，致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性，并将基因组数据转化为可操作的临床信息。深度学习通过强大的深度神经网络模型从高维大数据中自动

Exosome RNA测序 Exosome(外泌体)是活细胞分泌的来源于晚期核内体(也称为多囊泡体)的膜性囊泡,存在于体液中,包括血液、唾液、尿液和母乳等。目前研究发现,exosome内含有与细胞来源相关的蛋白质、脂质和各类核酸分子,尤其是miRNA和lncRNA。Exosome能够通过生物屏障,在细胞间传递功能性核酸分子,从而发挥各种生物学功能,有望成为一种新型给药途径及基因治疗载体。 样本要求 • 样品类型:血清、血浆、尿液、唾液或细胞上清液 • 样品量:细胞上清液:大于15mL;

RNA免疫共沉淀测序 RNA免疫共沉淀(RNA Immunoprecipitation,RIP )是研究细胞内RNA与蛋白结合情况的技术,是了解转录后调控网络动态过程的有力工具,能帮助我们发现miRNA的调节靶点。 RIP这种技术运用针对目标蛋白的抗体把相应的RNA-蛋白复合物沉淀下来,然后经过分离纯化获得结合在复合物上的RNA,再通过高通量测序实现对目的RNA的信息分析。RIP技术与高通量测序的结合,能帮助研究人员更好的了解癌症以及其它疾病整体水平的RNA变化。 样本要求 • 样品类型:RIP分

随着测序技术的进展,可以针对不同的肿瘤类型进行测序,并获得相应肿瘤的基因组数据,为了更好的利用这些数据,出现了很多不同的数据库,收录了不同肿瘤中发现的基因突变或基因融合等相关的信息,以便于查询。COSMIC数据库就是其中最为常用的数据库之一。 COSMIC数据库,全名the Catalogue Of Somatic Mutations In Cancer,链接为https://cancer.sanger.ac.uk/cosmic img COSMIC数据库 主界面如上图,是目前最大和最全面的癌症中的体细胞突变数据库,有体细胞突变数据库、肿瘤研究

求求大佬教教我 这个问题困扰我一个晚上了 三代测序虽然读长长但是没有二代测序准确呀 为什么现在都在搞三代测序呢

孟德尔遗传在线(Online Mendelian Inheritance in Man,OMIM),主要关注人类基因变异和表型性状之间的关系。最近的一次更新在今年六月五日,收录了所有已知的遗传病和超过16000种基因的信息。可以查询遗传病、遗传决定的性状及其基因等。除了简略描述各种疾病的临床特征、诊断、鉴别诊断、治疗与预防外,还提供已知有关致病基因、疾病和基因连锁关系、基因的染色体定位、组成结构和功能、疾病动物模型等资料,并附有相关文献。基因突变数据库如果想知道一

医学生物信息学公共数据深度挖掘临床应用培训班 2022年01月20号--23号 医学SCI临床科研思路国自然撰写培训 12月23号--26号 多组学数据分析及挖掘临床应用培训班 2022年01月07日-01月10日 课程大纲： 一、基因组学及生物信息学概述 二、组学技术介绍 三、基因组学实验设计及数据分析 四、转录组学实验设计及数据分析思路 五、表观组学——DNA甲基化和RNA的联合分析 六、表观组学——公共数据库及工具介绍 七、多组学数据整合分析思路介绍 八、多组学数

医学生物信息学培训班 时间：10月22日-25日 主讲内容： 一、公共数据库挖掘热点介绍 二、常用生物医学数据库介绍 三、R语言基础 四、Biomarker筛选类 五、诊断预后模型类 六、多组学数据联合分析演练 七、文章写作与投稿 课程链接：https://maiimg.com/pdf/?e=auWmrqjcZmff26 —— 多组学数据分析及挖掘 时间：11月04日-07日 主讲内容： 一、基因组学及生物信息学概述 二、组学技术介绍 三、基因组学实验设计及数据分析 四、转录组学实验设计及数据分析思路 五

有没有会重构祖先基因组的大哥，有偿求教学

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想收一本二手《基因X》中文版！！！ 本科生物科学在读 学生党没太多钱买淘宝200+... 各位大佬有意愿的请留言 谢谢谢谢！！

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最近在学习基因组学的知识，希望能有大神指导、交流

近日，国务院正式印发《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《行动纲要》)。《行动纲要》指出，推动大数据发展和应用在未来5—10年逐步实现以下目标： 　　打造精准治理、多方协作的社会治理新模式;建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制;构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系; 　　开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局;培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。 　　推动大数据与云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术

基因组学在生命，动植物方面都为当前研究热点，特申此吧，愿我辈能将此学科共同发扬光大，为中华科学之星再添恢弘！申吧小记

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