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World File Search System基序
基于人工智能的稳健 DNA 基序发现
基序发现算法对于识别基因序列中的重要模式至关重要。这些重复出现的模式称为基序，具有重要的生物学意义，广泛应用于生物信息学，例如早期疾病检测、药物设计、环境健康研究和 DNA 取证等。已经开发了几种用于基序发现的算法和工具，每种算法和工具都有自己的优点和局限性。尽管取得了这些进展，但基序发现仍然是生物信息学中的一个问题，需要生物学家和计算机科学家的团队合作。本文介绍了一些重要的基序发现算法及其子类的功能、优点和缺点。此外，本文对上述算法进行了比较分析，并总结了该领域未来的研究方向。
纳米粒子表面与功能性肽基序
我们通过层纳米颗粒（LBL NP）报告了与阳离子肿瘤 - 渗透肽（TPP）的表面功能化，同时保持颗粒稳定性和电荷特性。这种策略消除了对肽的结构修饰的需求，并使表面化学物质难以修改或通过共价共轭策略无法访问。我们表明，羧化和硫化的LBL NP都能够容纳线性和环状TPP，并使用基于荧光的检测测定法，以量化每NP的肽载荷。我们还证明了在吸附后保持TPP活性，这表明足够数量的肽具有适当的表面取向，从而有效地在体外摄入了功能化的NP，这是通过流式细胞仪和
“DNA序列基序识别”博士后奖学金
目的：本研究项目涉及特定基因座的序列表征，旨在识别具有功能意义的 DNA 序列基序，以支持肌肉骨骼软组织损伤风险。申请征集和学术标准：我们邀请符合条件的候选人申请。成功的候选人必须在过去两年内获得分子遗传学、生物信息学、生理学、细胞生物学博士学位，并且不得担任任何永久专业职位（特别是学术职位）。候选人应具有分子遗传学、生物信息学、细胞生物学、生物统计学（特别是遗传关联研究）方面的经验，并在肌肉骨骼软组织损伤领域的同行评审期刊上发表过文章，并强烈建议提供研究生指导和教学的证据。该奖学金将在开普敦大学健康科学学院人类生物学系的“通过体育活动、生活方式和运动促进健康 (HPALS) 研究中心”内进行。该奖学金将重点应用下一代测序技术和生物信息学工具以及细胞生物学方法来识别和表征 DNA 功能基序，以支持肌肉骨骼软组织损伤风险。 奖励条件 欢迎申请一项博士后研究奖学金，该奖学金将于 2025 年开始，为期一年。成功的任职者将有望对涉及使用下一代测序数据、分子遗传学、生物信息学、细胞生物学和统计分析的跨学科项目做出重大贡献。我们将优先考虑在所有这些研究重点方面拥有经验的候选人，以及在肌肉骨骼软组织损伤风险分析方面有已发表研究成果的候选人。作为培训的一部分，任职者预计将对一个或多个合作机构进行研究访问。研究任务还包括在定期项目会议和研讨会上以及在进度报告中报告研究成果，以及准备科学论文以供发表。对参与本研究的研究生进行有限的共同监督将成为发展培训的一部分。研究生培训和/或教学经验将大有裨益。成功的在职人员必须遵守开普敦大学批准的博士后部门政策、程序和惯例。
指导股票市场网络的热力学基序分析
我们通过从具有稳定器表示的AME状态构建整个QMDS代码的全部QMDS代码来解决绝对最大纠缠（AME）状态和最大距离可分离（QMD）代码之间的关系。我们为AME状态的稳定器表示的发电机集引入了通用还原友好的形式，可以从中获得所有QMD的稳定器形式。我们的方法将用于相关的高维代码以及基于量子的代码。然后，我们将其与单向量子中继器的最佳代码联系起来，通过最大程度地降低短期基础设施成本以及此类量子中继器的长期运行成本。这将允许我们获得从AME父状态得出的最佳QMDS代码，该代码可用于此类量子中继器。
DNA转座子通过富集转录因子结合基序
从基因组的非编码区域通过突变依次出现。除其他外，此类突变分析转录并创建一个新的开放阅读框（ORF）。尽管ORF出现的机制有充分的文献证明，但对实现新转录事件的机制知之甚少。然而，在许多物种中，已经报道了基因组所有区域的缺乏和非常突出的转录之间的连续体。在这项研究中，我们使用新组装的基因组和七个果蝇的近交系列的转录组和转录组搜索了从头转录本，该基因组和一个来自六个欧洲和一个非洲人口的近交系列。此设置使我们能够检测Sam ple特定的从头转录本，并将其与其他样品中的同源非转录区以及遗传和基因间控制序列进行比较。我们研究了与转换元件（TES）的关联，并富集了从头开始出现的转录本上游的转录因子基序，并将其与调节元素进行了比较。我们发现，从头的成绩单与TES重叠的频率比偶然性的频率更高。新转录本的出现cor与高鸟嘌呤 - 环蛋白含量和TE表达的区域有关。此外，从头转录本的上游区域高度丰富了调节基序。这种基序在与TES（尤其是DNA TES）重叠的新转录物中更丰富，并且比上游的“非转录同源物”更保守上游。总体而言，我们的研究表明，TE插入对于转录本的出现很重要，部分是通过引入DNA te家族的新调节图案。
端粒的结构基序及其在调节途径中的作用
摘要：端粒是专门的结构，在真核细胞中线性染色体的末端发现，在维持基因组的稳定性和完整性方面起着至关重要的作用。它们由重复的DNA序列，ssDNA悬垂和几种相关的蛋白质组成。端粒的长度与人类的细胞衰老有关，维持的缺陷与各种疾病有关。端粒的关键结构基序可保护脆弱的染色体末端。端粒DNA还具有形成各种复杂DNA高阶结构的能力，包括T环，D环，R环，G-Loops，G-Quadruplexes和I-Motifs，在互补的C-rich链中。虽然已经确定了许多端粒上的基本蛋白质，但它们的相互作用和结构细节的复杂性仍未完全了解。这种观点强调了在理解与人类端粒相关的结构方面的最新进步。它强调了端粒的意义，探索各种端粒结构基序，并深入研究端粒和端粒酶的结构生物学。还讨论了有助于保护端粒的端粒环，其拓扑结构和相关蛋白质。
鉴定DNA结合基序结构和核苷酸序列
皮革，P.B。大自然，359，505-511）Marblestin，R.，Carey，M.，Ptashne，M。和Harrison，S.C。（1992）自然，356，408-412）Nikolov，D.B.，Hu，S.H，Lin，J.，Gasch，A.，Hoffmann，A.，Horikoshi，M.，Chua，N.H.，Roeder，R.G。和Bur-Ley，S.K。 （1992）自然，360，40-46。 13）Pabo，C.O。 和Sauer，R.T。 （1992）安。 修订版 生物化学。 61，1053-1 14）Branden，C。和Tooze，J。 （1991）Pro- 简介和Bur-Ley，S.K。（1992）自然，360，40-46。13）Pabo，C.O。和Sauer，R.T。 （1992）安。修订版生物化学。61，1053-114）Branden，C。和Tooze，J。（1991）Pro-
揭示多个神经元种群中并发信号的基序
现代记录技术现在使我们能够从不同大脑网络中不同神经元群体中记录。但是，尤其是当我们考虑多个（超过两个）人群时，需要新的概念和统计框架来表征这些人群中信号的多维，同时流动。在这里，我们开发了一个确定每个潜在维度所描述的人群的子集，（2）这些人群之间信号流的方向，以及（3）这些信号在实验试验内部和整个实验试验中如何演变。我们在模拟中说明了这些特征，并通过将其应用于猕猴视觉区域V1和V2中神经元种群的先前研究的录音来进一步验证该方法。然后，我们研究了与多个Neuropixels探针同时记录的区域V1，V2和V3D区域跨层隔室的相互作用。我们的方法揭示了与视网膜一致性相关的这三个领域的选择性交流的签名。这项工作推进了多个神经元种群中并发信号的研究。
基于组合基序的 DNA 存储优惠券收集器通道编码
摘要 — 将信息编码在预先合成的脱氧核糖核酸 (DNA) 链 (称为基序) 组合中是一种有趣的 DNA 存储方法，有可能避免逐个核苷酸 DNA 合成的高昂成本。基于对 HelixWorks 经验数据集的分析，我们为这种设置提出了两种通道模型 (有干扰和无干扰)，并分析了它们的基本限制。我们提出了一种编码方案，通过利用通道输出处可用的所有信息来接近这些限制，这与 Preuss 等人为类似设置开发的早期方案不同。我们强调了通道容量曲线与合成 (写入) 和测序 (读取) 成本之间的基本权衡之间的重要联系，并提供了一种方法来缓解解码复杂性随基序库大小而呈指数增长的问题。
MotifDb：蛋白质-DNA 结合序列基序的注释集合
tbl.tfClassExample <- data.frame(motifName=c("MA0006.1", "MA0042.2", "MA0043.2"), chrom=c("chr1", "chr1", "chr1"), start=c(1000005, 1000085, 1000105), start=c(1000013, 1000092, 1000123), score=c(0.85, 0.92, 0.98), stringsAsFactors=FALSE) # 这里我们说明如何添加具有所需名称的列：tbl.tfClassExample$shortMotif <- tbl.tfClassExample$motifName tbl.out <- associateTranscriptionFactors(MotifDb, tbl.tfClassExample, source="TFClass", expand.rows=TRUE) dim(tbl.out) # 许多 tfs 已映射，主要是 FOX 家族基因 tbl.motifDbExample <- data.frame(motifName=c("Mmusculus-jaspar2016-Ahr::Arnt-MA0006.1", "Hsapiens-jaspar2016-FOXI1-MA0042.2", "Hsapiens-jaspar2016-HLF-MA0043.2"), chrom=c("chr1", "chr1", "chr1"), start=c(1000005, 1000085, 1000105), start=c(1000013, 1000092, 1000123), score=c(0.85, 0.92, 0.98),字符串因子=FALSE）