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基因图最新娱乐体验_基因图片(2024年12月深度解析)

内容来源：好望角图库所属栏目：话题更新日期：2024-12-01

基因图

2024年Q1生信领域亮点速览 𐟎‰ 大家好！今天给大家带来的是2024年第一季度biorxiv上的一些精彩生信文章速览，对于我们这些科研小伙伴来说，简直是宝藏级别的存在！𐟌Ÿ 首先，arXiv推出了新功能，为LaTeX提交的论文生成HTML版本，这对于视力障碍的科研人员来说，无疑是一大福音，也让我们看到了科学界对于无障碍化的努力。𐟑 接下来是biorxiv的AI辅助阅读功能，这个功能可以帮助我们更快地获取文章的核心内容，无论是大众还是专家，都能找到适合自己的阅读模式。𐟓š 当然，重头戏还是那些让人眼前一亮的科研文章，比如： t-SNE和UMAP在单细胞测序数据分析中的争议：这个话题在社交媒体上已经引发了热烈讨论，你站哪边呢？𐟤” AlphaFind：这个基于结构的快速检索引擎，可以全面检索AlphaFold DB中的蛋白质结构，对于结构生物学家来说，这可是个大杀器！𐟒劄ata Citation Explorer：这个自动化服务可以促进基因组数据与文献的关联，大大提高了研究效率。𐟔— 诺奖得主Doudna的新发现：基于病毒组学的蛋白质全新折叠模式，这可能会开启蛋白质研究的新篇章！𐟏† 泛基因组的基因图分析新工具：为我们提供了探索基因内容的新视角。𐟧슧𚳧𑳥픦Š€术的新突破：一次测序中跑10万个条形码，这对于生物多样性的研究来说，意义重大。𐟌ˆ 近缘物种间的表型差异与基因组3D结构变异关系的研究：为我们理解物种演化提供了新的线索。𐟧𕊅NCODE数据库的新资源：构建人类增强子-基因调控网络，这对于疾病研究和治疗有着深远的影响。𐟧𒊎CBI的真核生物比较基因组可视化工具CGV：让基因组比较分析更加直观。𐟓Š 非洲生物基因组研究的新模式：这不仅是科研的进步，也是对非洲科研人才培养的重要一步。𐟌 这些文章和工具，无疑将对我们的科研工作产生深远的影响，让我们一起期待它们带来的更多惊喜吧！

2000年6月26日，美国总统克林顿与柯林斯博士在白宫的记者招待会上共同宣布：人类第一幅基因组草图已经破译完成，克林顿将此基因图称为“上帝用以创造生命的语言”。主导这个人类伟大科研项目的柯林斯博士有两个身份：一个是美国科学院院士，还有个身份是梵蒂冈教皇科学院院士。基因测序完成后，柯林斯一头扎进了神学研究。并在2006年完成了一本书，叫《上帝的语言》，在这本书里，他调动一切之所学，来论证一个结果——上帝是存在的。#动态连更挑战#

R语言60天挑战：第22天绘制韦恩图学习进度𐟓š 1⃣️ 了解了韦恩图（Venn Diagram），它是一种展示不同组数据间交集和差异的图形。韦恩图常用于表示转录组基因表达水平的差异。 2⃣️ 掌握了使用ggvenn包绘制韦恩图的方法，包括添加百分比、调整颜色和字体大小以及绘制组合图等。目前在看的视频课[星R] 继续学习up小明的数据分析笔记本，通过视频教程学习不同类型图的绘制方法。最近导师安排了课题，时间有点紧张，不过国庆假期后会稍微轻松一些。虽然更新可能不太稳定，但希望大家都能加油，我会在评论区监督大家的学习情况[偷笑R]

右派太会美化自已了，揪着放手，确不说转基因，房产税，基因图请将造成的危害！！！《分析现在网络上所谓的“左棍”都是些什么人，始终不忘阶级斗争》分析现在网络上所谓的“左棍”都是些什么人，始终不忘阶级斗争网页链接

生信并不难，只需几步搞定！你是否觉得生信分析高不可攀，需要深厚的编程和统计背景？其实不然！𐟚늊虽然掌握代码、复杂的R语言和大量的数学、统计知识无疑会让你在生信分析中如鱼得水，但对于临床医生或医学生来说，这几乎是不可能的。幸运的是，计算机专家们已经为我们提供了许多便捷的工具。今天，我们就来探索如何使用在线工具——GEO2R，轻松绘制差异基因表达火山图，并理解其背后的科学意义。首先，让我们了解一下GEO数据库。GEO全称为Gene Expression Omnibus，是一个存储大量肿瘤和非肿瘤数据的公共数据库。通过PubMed，我们可以轻松检索到GEO数据集。以「lung cancer」为例，进入PubMed后，选择GEO DataSets进行检索。点击打开数据集后，你会看到关于该数据集的简要介绍，包括作者使用的芯片类型、病人数量以及分组信息等。接下来，点击「Analyze with GEO2R」，根据作者定义的「Source name」，我们可以定义待分析的组别。通过勾选相应的组别，如图三所示，然后点击「Analyze」开始分析。短暂的等待后，你会得到一张漂亮的差异基因表达火山图（如图四），可以直接保存图片，并下载数据。这些漂亮的图是通过R语言进行可视化的，你可能都没注意到自己已经在使用R语言了！𐟘‰ 生信分析并不难，只要你有信心和耐心，加上合适的工具，你也能轻松上手。快来试试吧！𐟎‰

生信SCI分析、网络药理与分子对接全攻略 𐟌 生信SCI分析辅导下载肿瘤TCGA数据库的表达谱数据和临床数据，进行差异分析和富集分析。利用热图、聚类、PCA、相关性、Venn图、弦图、桑基图、森林图、boxplot图、复杂热图、火山图等进行数据可视化。进行SCI全套分析，包括肿瘤分析、单基因分析、铜死亡、铁死亡、焦亡、衰老、自噬等热门套路分析，构建预后模型和临床模型。 𐟔젥ˆ†子对接获取核心靶点和关键成分文件。进行分子对接前处理。运行分子对接结果。可视化处理分子对接结果。 𐟌€ 分子动力学模拟展示四个图（对接图＋三个场环境图）。 𐟒Š 网络药理学获取药物成分与靶点。收集疾病靶点。绘制韦恩图，筛选交集靶点。构建PPI网络图，筛选核心靶点。绘制药物-成分-靶点-疾病网络关系图，筛选关键成分。进行GO和KEGG富基分析。

c-FLIP作为细胞凋亡过程中的关键负调控因子，在细胞凋亡通路中起着至关重要的作用。第一步，THC抑制下游分子c-FLIP的蛋白水平 WB检测显示，THC显著降低TNBC肿瘤组织和细胞中c-FLIP蛋白水平（图1a-b）。功能实验表明，沉默c-FLIP增强了THC在TNBC细胞中的生长抑制作用和凋亡（图1c-e）；而过表达c-FLIP则减弱了这些作用（图1f-h）。表明THC通过抑制TNBC中c-FLIP来诱导细胞凋亡的外源性途径。第二步，THC主要通过泛素-蛋白酶体途径促进TNBC中c-FLIP的降解根据RT-qPCR和WB分析显示，THC显著降低TNBC中c-FLIP（基因名：CFLAR）蛋白水平，不影响CFLAR mRNA水平（图1b和1i）。众所周知，细胞内蛋白质降解通常遵循两种主要途径：自噬和泛素-蛋白酶体系统。研究发现，自噬抑制剂如3-MA、Baf A1和CQ并没有显著改变THC诱导的c-FLIP蛋白表达（图1j）。而蛋白合成抑制剂CHX单独处理导致c-FLIP蛋白水平下降；添加THC后，进一步降低了c-FLIP蛋白水平；重要的是，这种下降可以通过MG132逆转，表明THC通过TNBC细胞中的泛素-蛋白酶体途径促进c-FLIP的降解（图1k）。此外，Co-IP实验分析发现，THC可增强c-FLIP的泛素化（图1l）。表明，THC主要通过泛素-蛋白酶体途径促进TNBC中c-FLIP的降解。全文分享请查阅：【《J Adv Res》解读：药物单体机制怎么做？四氢姜黄素靶向TRIP13促进c-FLIP泛素化降解抑制乳腺癌进展】。 #泛素化#⠯𛿣科研#⠯𛿣研究生#⠯𛿣wb实验# #

泛素E3连接酶ABLIM1致癌作用的详细分子机制为了探索ABLIM1致癌作用的详细分子机制。敲减ABLIM1，进行RNA-seq，KEGG分析发现NF-信号显著富集，且通路相关的前10个基因表达被抑制（图1a-b）。细胞核和细胞质蛋白检测发现，ABLIM1敲除抑制了细胞质p65及其核转位（图1c）。GEPIA2数据库中结直肠癌和正常结直肠组织中RELA表达水平与ABLIM1表达水平呈正相关（图1d），支持ABLIM1对p65的调控。全文分享可查阅：{《Cell Death Differ》解读：有理有据！泛素连接酶ABLIM1促进NF-稳定，调控结直肠癌进展！}。如有泛素相关科研问题，欢迎留言探讨。 #科研#⠣研究生#⠂ #泛素化修饰#⠂ #实验室日常#⠣泛素修饰检测

单细胞图谱：从1870年至今的惊人变化想象一下，回到1870年，当Santiago Ramon y Cajal首次手绘出神经细胞图谱时，当时的人们可能会觉得这不过是无稽之谈。毕竟，谁能想到神经元竟然是单个存在的呢？时间跳转到今天，Sten Linnarsson利用单细胞测序技术绘制出了首张大脑发育图谱，这简直让人叹为观止，仿佛是一件精妙绝伦的艺术品。这才是生物信息学研究应该达到的高度。说到单细胞图谱，首张图谱无疑是最为精美的。它就像一张航海图，周围的小岛代表着四个不同维度的属性。从中我们可以学到很多：在单个小图里，作者巧妙地将多个维度的信息整合在一起，这样大量冗余的空白信息就被省略了，整体显得简约而不失高雅。相比之下，我自己绘制的图谱（图4）每个标记基因各占一个小图，虽然表意明确，但稍显拖沓。第二张图谱的精妙之处在于它提出了一种展示标记基因的新方式——Beeswarm蜂巢图。在小提琴图盛行的当下，这种图形设计宛如一股清流，风格突变，令人眼前一亮。甚至连图中的箭头都设计得极为自然流畅，真可谓独具匠心。第三张图谱也是精妙非凡。随着发育时间的推移，细胞的排列呈现出如此规整有序的态势（图e），乍一看，其规整程度甚至让人怀疑其真实性。在这张图谱中，作者创新性地将两个基因的表达值合并，以此清晰展现与之对应的细胞类型。这种方法在处理一些异质性较高但又同属一类的情况时，会极为有效，例如在标记异质性极高的癌细胞时便可大显身手。反观我自己绘制的图谱，当时创作完成之际，自我感觉尚佳，然而如今再审视，却越瞧越觉其貌不扬。色彩搭配相形见绌，标签设置太过刻板守旧，细胞缺乏平滑过渡效果等等，诸般不足之处尽显无遗。这些图谱不仅展示了单细胞测序技术的巨大潜力，也让我们对大脑的复杂性和美丽有了更深的认识。每一幅图都是对科学探索的致敬，也是对未来发展的美好憧憬。

来人上那张snowball动图剩饭基因的微博视频

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