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World File Search SystemBioinformatics
生物信息学和微生物组中的硕士论文
项目背景：微生物组在人类健康和疾病中起重要作用。下一代16S rRNA基因测序是一种强大的技术，用于表征粪便，诸如感染，癌症，糖尿病，神经退行性疾病和肥胖等疾病的样品中的细菌组成。微生物组分析有望有望诊断和整合常规临床微生物学。但是，16S测序数据所需的生物信息学分析的复杂性仍然是一个主要障碍。开发简化的管道来简化此分析对于常规诊断使用至关重要。目标：该项目的目的是通过一般微生物组组成输出来构建和验证16S rRNA基因测序分析的标准化生物信息学管道和工作流程。方法：Qiime2将与NextFlow结合使用，以创建标准化的16S rRNA测序工作流，用于微生物组分析。微生物组测序和常规诊断的分析数据将用于测试和验证工作流程。
bioinformatics_dsi.docx
立场摘要Ifakara Health Institute（IHI）与卫生部通过国家疟疾控制计划，总统办公室，地区管理局和地方政府以及国家医学研究所（NIMR）共同实施了Malararia Malararia在Tanzania内部（MSMT2）项目的第二阶段。同时，IHI正在寻求一名精力充沛，熟练的后博士后研究员，以加入我们的团队，进行一项尖端的研究项目，专注于MSMT项目的第二阶段。成功的候选人将与多学科研究人员，公共卫生专业人员以及本地和国际利益相关者紧密合作，以增强和规模，以增强和扩展本地能力，以基于该项目的目标，以支持分子，遗传，基因组和数据分析，以支持疟疾分子监测和其他要求。该项目最终将支持政策变化，并为坦桑尼亚的疟疾控制和消除提供明智的决策。
基础分子遗传技术和生物信息学...
在过去十年中，SAAPBT 开展了 20 多个分子遗传技术和生物信息学工具培训项目。这些项目使 200 多名参与者受益，包括来自兽医、农业、医学和纯科学研究和教学领域的教职员工、研究生和博士学者。基于这一经验，SAAPBT 目前正在 Thrissur 的 Mannuthy 兽医和动物科学学院 SAAPBT 组织一项名为“生命科学研究的基本分子遗传技术和生物信息学工具”的培训项目。该项目专为参与生物科学研究或教学的政府和私人机构的教职员工、研究人员和专业人士而设计。对于那些在分子遗传学实验室工作的人来说，它尤其有价值。培训涉及广泛的学科，包括兽医学、农业、医学和基础科学研究。培训分为两个模块，参与者可以选择其中一个模块或两个模块。每个模块都提供有针对性的培训，参与者完成每个模块后都会获得证书。
2024-25 年度生物信息学硕士预录取名单
1S 2816 NIOHI PREM MISHRA 女 将军 72.87 71.63 72.25 16 615 SHRUTINARENDRAJADHAV 女 SC 70.37 69.87 70.12 11 \ 440 RffiJEN RAFE RAFERALE 将军 65.88 67.38 66.63 18 3665 FERJN SHANTILAL PATEL 女 将军 56 58.62 57.31 19 3478 PRrYANKA RAMESH RAMES .. 女 将军.RAL 52.62.SSS 54.06.
来自生物信息学分析T
背景：腹膜后脂肪肉瘤（RLP）是一种罕见的恶性肿瘤，除了手术干预外没有有效治疗。识别新颖的治疗靶标和预后标记对于改善预后至关重要。成纤维细胞生长因子受体底物2（FRS2）位于染色体12q13-15上的MDM2附近，在脂肪肉瘤中具有生物学作用和预后价值，这仍然可以充分探索。方法：使用Bioinformatics工具用于使用公共数据库（例如GTEX，TCGA和CBIOPORTAL）分析各种恶性肿瘤的FRS2的差异表达。在肉瘤（SARC）中，临床病理学特征，预后结局，共表达的基因，肿瘤浸润的免疫细胞水平，免疫刺激剂，主要的组织相容性复合物（MHC）分子和免疫化学分子和免疫化学因素是从多个公共数据库中提取的。肿瘤标本，并通过免疫组织化学评估FRS2表达。结果：发现大多数癌症中发现FRS2被上调和扩增。GEPIA 2分析显示，跨癌症类型，尤其是肉瘤（SARC）的FRS2 mRNA表达显着差异。SARC中的FRS2表达较低与改善的总生存期（OS）和无病生存期（DFS）相关。FRS2可能会影响肿瘤免疫微环境，抑制免疫细胞浸润并促进免疫逃避。在我们的RLPS队列中，在58.53％（48/82）的病例中观察到FRS2过表达，并且与年龄相关（p = 0.009）。结论：FRS2可以作为潜在的预后生物标志物和治疗性癌基因靶标。高FRS2表达与较差的OS和DFS相关（分别为p = 0.049和p <0.001），多变量分析证实了FRS2是独立的预后因素。此外，FRS2可以在SARC中的免疫细胞浸润中发挥作用，并代表了癌症治疗的有希望的免疫治疗靶标。
进化生物学家的生物信息学
本独立的教科书涵盖了进化生物学中序列分析的基本方面，包括序列比对，系统发育重建和融合模拟。它通过一系列超过400个计算机问题来解决这些方面，从基础到研究级别，再到完成学习。学生在科学数十年的相同计算环境中解决了问题 - UNIX命令行。这在PC的所有三个主要操作系统上都可用：Microsoft Windows，Mac-OSX和Linux。要使用此功能强大的系统学习，学生通过应用通用工具，生物信息学软件以及专门为本课程编写的40多个程序来分析样本序列数据。包括所有问题的解决方案，这本书是自学的理想之选。问题分为以引言和新概念和程序列表为首的部分。通过使用实用计算来探索进化概念和序列数据，该书使读者能够解决自己的计算问题。
生物信息学 - 次要
学生必须在每个五个类别中完成至少一门课程。强烈建议使用Station 211，Stat 301，STAT 302或Stat 303的Stat 211，STAT 301，STAT 301，STAT 301，STAT 211，STAT 211，强烈建议使用统计课程。鼓励通过491个课程进行独立的研究经验。
