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原始文章生物信息学分析和热休克蛋白中的替代多腺苷酸化70（HSP70）家庭成员
摘要：目的：热休克蛋白70（HSP70）家族是一组高度保守的分子助力者，对于维持细胞稳态必不可少。这些蛋白质对于蛋白质折叠，组装和降解是必需的，并且涉及从应力条件中恢复细胞。HSP70蛋白质因热休克，氧化应激和致病性感染而上调。他们的主要作用是防止蛋白质聚集，重新折叠错误折叠的蛋白质以及靶向不可损害的蛋白质的降解。鉴于它们参与了基本细胞过程和应激反应，HSP70蛋白对于细胞存活和调节癌症，神经变性和其他病理的疾病结局至关重要。本研究旨在了解各种HSP70成员的主要结构，物理化学特性，磷酸化，泛素化和替代聚腺苷酸化位点预测。方法：SMART和Internoscan软件用于域分析。分别使用Protparam，NetPhos 3.1服务器DTU和Mubisida进行物理化学分析，磷酸化和泛素化站点分析。使用EST数据库研究了替代聚腺苷酸化。结果：域分析表明，某些HSP70成员中存在盘绕圈和核苷酸结合结构域。五个HSP70家庭成员在其3'UTR中具有替代的聚腺苷酸化位点。结论：确定工作为其结构，功能，相互作用组和聚腺苷酸化模式提供了宝贵的见解。研究其在癌症等疾病中的治疗潜力可能会有所帮助。
IB 533：人类基因组与生物信息学
讲师的虚拟办公室：与讲师沟通的另一种方式是利用虚拟办公时间。讲师将通过 Zoom 在虚拟办公室预约办公时间。学生休息室：参与者可能还希望以另一种方式同步会面，以便一起学习、小组项目、解决问题等。学生可以进入学生休息室虚拟 Zoom 教室。请参阅左侧的学生休息室页面以获取更多信息和学生休息室的链接。公告课程公告论坛是您的讲师和伊利诺伊大学管理员在我们的虚拟学习环境中发布公告的一种方式。此处发布的公告也将发送到您的伊利诺伊州电子邮件地址，因此请务必每天至少检查一次您的电子邮件或课程公告论坛，以查看是否有任何新公告。
联想GOAST生物信息学解决方案
Dana Alegre是联想HPC Life Sciences垂直领导Lenovo基因组学优化和可伸缩性工具（GOAST）团队的解决方案架构师。goast致力于通过优化联想硬件的基因组学工作流来实现研究。她一直在通过分析下一代测序数据来询问和回答生物学问题，首先是Stowers医学研究所的基因组学核心和俄勒冈州立大学定量生命科学中心的基因组核心。多年来与数十个进行基因组学和生物信息学研究的小组合作，导致了科学和核酸研究的出版物。她的专业成就包括开发生物信息学管道，以支持俄勒冈州卫生当局在废水中识别和监视变异的努力，以帮助对抗Covid-19-19的大流行。
医学生物信息学领域的PhD候选人（M/F/D）
我们正在寻找一个雄心勃勃的博士候选人，他们想成为医学生物信息学研究的最前沿。我们的新项目介绍了重点介绍长/后循环（LC/PC）综合征的主题，并改善治疗结果，其中涉及使用创新的人工智能（AI）和多学科专业知识来分析LC/PC患者的分子和临床数据。重点的另一个关键领域是胰腺癌治疗结果的预测，我们将多摩学数据和组织病理学图像整合到多模式学习方法中。
生物信息学分析验证RRM2在宫颈癌中的促癌作用
富集了生物调控、代谢过程、刺激反应、多细胞生物过程、细胞通讯、染色体分离、有丝分裂核分裂等生物过程（BP）（图5.D、E）；细胞膜、细胞核、含蛋白复合物、有丝分裂纺锤体、微管等生物成分（CC）（图5.D、E）；分子功能，如蛋白质结合、离子结合、核酸结合、水解酶活性、转移酶活性、染色体-
生物信息学博士后助理 - 李实验室
生物信息学博士后副助理德州理工大学健康科学中心被评为美国前100名医学院（根据美国新闻，第19位）。得克萨斯理工大学是美国第二大连续校园（1,900英亩），也是德克萨斯州唯一在同一校园内拥有本科和研究生大学，法学院和医学院的R1大学。实验室描述：LI生物信息学和基因组学实验室（dllab.org）正在寻求基因组FASTQ数据分析和管道开发的博士后助理，以加入我们的新实验室，并计划新的基因组医学中心。我们提供大型内部原始测序数据集（例如，基因组，转录组，甲基组。），最先进的HPC资源以及强大的指导和支持团队。示例工作包括病毒整合（基因组RES，PMID 30872350）；转座元素（生物信息学，PMID 30895294）。我们完全致力于支持受训者的职业发展。薪水具有竞争力，并且与经验和生产力相称。职责：
分子生物技术和生物信息学-NIMI
Elective course must be: -Coherent with MBB (Not overlapping with others in the study plan, no 4E+ summer schools, no exams from BCG* or PL* - the shared degree with polytechnic school and with UGA - no 9 ECTS courses, no courses from Bachelors or too far of the topic, no language courses) *except advanced genomics and epigenomics (12ETCS) or neurogenomics, Basic统计和实验设计，作物理论的发展，环境植物生物化学和生理学（所有6ETC）
低资源环境中的生物信息学教育
背景：R编程语言（一种有效的开源数据分析和可视化工具）可以显着增强生物信息学研究。，它易于访问和强大的社区支持，R使研究人员和学生在低资源环境中受益。生物信息学是一个复杂的领域，需要在数学科学，计算机科学，生物科学和工程上以及基本基础设施（例如有效的计算设施和高速互联网）方面的专业知识。尽管许多生物信息学方法依赖于基于用户的Web的工具，但由于连通性问题，计算功率限制以及缺乏熟练的人员，这些工具可能会在资源有限的设置中挣扎。在南非，由于资金不足，在种族隔离期间被边缘化的机构通常继续面临研究能力的挑战。本研讨会旨在为参与者提供生物信息学应用的R基本技能，使他们能够进行研究并为科学进步做出贡献。
TIGP生物信息学计划秋季2024年教学大纲生物学...
大纲：该课程提供了分子生物学和遗传学中使用的基本计算概念和方法的介绍。它涵盖了经典算法技术（例如：划分和征服算法，动态编程…），数据结构（例如队列，树…）以及生物学中的常见计算问题（例如基序发现，序列比对…）。此外，还将解决用于下一代测序和最新技术的生物信息学方法。
人工智能与生物信息学
与此同时，人工智能正在研究复杂的现实世界问题，以促进这门科学的发展，并获得其成果的一些可衡量的影响。DENDRAL 项目是一个从质谱数据识别有机化合物的专家系统，是这些努力的首批成果之一 [Lindsay 等人，1993 年]。它引入了有关问题领域的任务特定知识作为启发式方法的来源，并为蛋白质组学研究铺平了道路。二十年后的首批成功之一是 Protean，该系统旨在解释 NMR 数据以确定蛋白质三维结构 [Hayes-Roth 等人，1986 年]。它还启动了使用 Meta-Dendral 开发实际机器学习应用程序，这是一个从（光谱、结构）对中学习 Dendral 所需规则的系统 [Feigenbaum and Buchanan，1993]。请注意，令人惊讶的是，对质谱解释的帮助在生物学中仍然有很高的需求，无论是研究肽、聚糖或各种代谢物等小物体，还是研究较大的分子复合物。这种共同的兴趣并没有随着时间的推移而减少，毫不夸张地说，人工智能的贡献或需求在生物信息学中随处可见。