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主题：信息目录级别：390C课程名称：计算生物学和生物信息学概论会议日：T/TH时间：75分钟@2天/WK
Subject: INFO Catalog Level: 390C Course Name: Introduction to computational biology and bioinformatics Meeting Days: T/Th Times: 75 min@2 days/wk Start/End Times: 11:30-12:45 Capacity: ~50 Room: LGRC 104A Credits: 3 Instructor: Anna Green annagreen@umass.edu Office: CS 348 Pronouns: she/her TA: TBD UCAs: Office小时：TBD课程描述：本课程旨在为信息学学生提供有关计算生物学和生物信息学领域的广泛，实用的介绍。该课程将在概念级别讨论用于分析生物序列数据的模型和算法，以及实际的应用和数据分析。不假定生物学背景。本课程的主要重点是分析基因组数据，包括序列比对，基因组组装，基因组注释，系统发育构建，突变效应预测，种群遗传学，RNA-SEQ数据分析和基因型 - 型 - 表型联想研究。在整个课程中，我们将强调使用生物学数据所面临的独特挑战。通过讲座和动手编程问题集，学生将发展必要的技能来应对生物学的计算挑战。课程URL：https：//people.cs.umass.edu/~annagreen/courses/info390x/您的主题选择理由：本课程旨在成为Informatics专业HLS Track的核心要求的一部分。它主要是数据科学，而不是以算法或以理论为中心的算法引入该领域。学习目标：
APC中的免疫景观和TP53与结肠腺癌中相关的肿瘤微环境：生物信息学分析
简介：APC和TP53是结肠腺癌（COAD）中最常规突变的两个基因，尤其是在进行性恶性肿瘤和抗肿瘤免疫反应中。当前的生物信息学分析研究结肠腺癌中的APC和TP53基因表达谱是生存的预后特征，尤其是集中在相关的免疫微环境上。方法：分别从癌症癌和正常组织样品的临床和遗传数据中获得了癌症基因组图集（TCGA）-COAD和基因型 - 组织表达（GTEX）在线数据库。通过单向方差分析测试在两组中分析了遗传差异表达。kaplan - 使用Meier存活曲线来估计总生存率（OS）。p <0.05在统计学上是显着的。通过Spearman的相关分析评估了免疫细胞募集与APC和TP53状态之间的链接数据库的基因表达互动分析数据库。结果：在66.74％和85.71％的454和755.71％的APC和TP53中，分别在结肠和直肠连接原位位点中的454例和7例TCGA-COAD患者，与GTEX组相比，较高的log2转录组每百万读物（318个样本中）和368样品中的318个样本）。生存曲线显示，高APC和TP53轮廓结肠的OS较差。结论：APC和TP53基因突变在结肠癌中占上风，并且与预后不良和最短生存期非常相关。Spearman对免疫细胞的分析表明，APC状态与T细胞CD4Þ，T细胞CD8Þ，NK细胞和巨噬细胞的结构之间存在很强的正相关性，并且状态与T细胞CD4Þ，T细胞CD8的状态与施用之间的正相关。浸润的T细胞CD4Þ，T细胞CD8，NK细胞和巨噬细胞填充结肠微环境，并调节肿瘤进步，免疫逃避和对标准化学疗法的敏感性的机制。需要更全面的研究来证明这些结果并将其变成新的治疗前景。
sangerflow，一种基于桑格测序的生物信息学管道，用于害虫和病原体识别
为了在此处演示Sangerflow性能，我们使用了两个测试数据集，这些数据集由PCR Sanger测序前进和反向读取。首先，我们使用Geneious 6手动从前序列和反向序列中删除了模棱两可的核苷酸（表5），对它们排列，提取了共识序列，并最终使用Geneeious 6使用Web BlastN 16在NCBI数据库中搜索它们。然后，我们在同一数据集的FASTA文件上运行了Sangerflow管道，该数据集自动为每个示例提供了BLASTN输出（表6）。但是，由于sangerflow的输入和输出文件是FastA格式，因此对修剪序列没有可视化。最后，我们比较了sangerflow衍生的BLASTN输出与手动处理的输出（表7）。结果的比较证明了手动分析和桑格洛之间的一致性（表7）。
使用生物信息学和下一代测序数据分析筛选和鉴定与子宫内膜异位相关的关键生物标志物
子宫内膜异位症是子宫内膜型粘膜在子宫腔外的常见原因，如疼痛时期，慢性骨盆疼痛，性交和不育的疼痛等症状。但是，还限制了子宫内膜异位症的早期诊断。本研究的目的是识别和验证子宫内膜异位症的关键生物标志物。下一代测序（NGS）数据集GSE243039是从基因表达综合（GEO）数据库中获得的，并确定了子宫内膜异位症和正常对照样品之间差异表达的基因（DEGS）。进行了DEG，基因本体（GO）和Reactome途径富集分析后。此外，构建了蛋白质蛋白质相互作用（PPI）网络，并使用人类积分蛋白质蛋白相互作用参考（HIPIE）数据库和Cytoscape软件分析模块，并鉴定出集线器基因。随后，使用miRNET和网络分析员工具构建了miRNA和集线器基因之间的网络，并预测了可能的关键miRNA和TFS。最后，使用接收器工作特性曲线（ROC）分析来验证集线器基因。在子宫内膜异位和正常对照样品之间筛选了总共958摄氏度，其中包括479个高度调节的基因和479个下调的基因。go and reactome途径富集分析的958摄氏度表明它们主要参与多细胞生物过程，发育过程，GPCR和肌肉收缩的信号传导。这项研究使用了生物信息学技术来探索潜在和新颖的生物标志物。对PPI网络和模块的进一步分析确定了10个中心基因，包括VCAM1，SNCA，PRKCB，ADRB2，FOXQ1，MDFI，ACTBL2，PRKD1，DAPK1和ACTC1。可能的目标miRNA，包括HSA-MIR-3143和HSA-MIR-2110以及包括TCF3和时钟在内的目标TFS。这些生物标志物可能会为子宫内膜异位症的早期诊断，治疗和监测提供新的想法和方法。
分子对接：...
分子对接：基于结构的药物设计的提前生物信息学策略摘要由两个或多个相互作用分子创建的结构复合物的计算建模称为分子对接。对有趣的三维结构的预测是分子对接的目的。用于分子对接的软件主要用于药物开发。分子和简单地访问结构数据库已损害了重要的机制。分子对接提供了几种用于药物设计和研究的昂贵工具。简单的分子预测和快速访问结构数据库是医疗化学家桌面上必不可少的工具。分子对接的主要应用是虚拟筛选。可以采用不同的计算技术来分析对接增益，并利用许多对接程序可视化分子的三维结构。在结构分子生物学和计算机辅助药物设计中，分子对接至关重要。对接可用于对化合物的巨大库进行虚拟筛选，评分结果并为配体如何减少靶标提供结构性假设，所有这些都对铅优化有益。关键字：分子对接；分子对接类型；对接机制；对接评估；应用。
原创文章 通过详细的生物信息学和分子实验方法揭示骨质疏松症的未知新特征
摘要：背景：骨质疏松症 (OP) 是一种影响全球老年人的常见骨病。确定可靠的诊断标记对于 OP 的临床管理至关重要。方法：利用 GEO 数据库 (GSE35959)，我们获取了 OP 和正常样本的表达谱。通过 STRING、GEO2R 和 Cytoscape 确定差异表达基因 (DEG) 和中心基因。使用 miRTarBase、miRDB 和 MiRcode 数据库构建竞争内源 RNA (ceRNA) 网络。通过 DAVID 进行基因本体论 (GO) 和 KEGG 通路富集分析。验证涉及来自巴基斯坦人群的临床 OP 样本，使用实时定量聚合酶链反应 (RT-qPCR) 评估中心基因表达。结果：在 GSE35959 中，OP 和正常样本之间共鉴定出 2124 个差异表达基因 (DEG)。这些 DEG 中选定的枢纽基因是剪接因子 3a 亚基 1 (SF3A1)、Ataxin 2 样 (ATXN2L)、热休克蛋白 90 Beta 家族成员 1 (HSP90B1)、分化簇 74 (CD74)、DExH-Box 解旋酶 29 (DHX29)、ALG5 多萜醇磷酸 β-葡萄糖基转移酶 (ALG5)、NudC 结构域含 2 (NUDCD2) 和 Ras 相关蛋白 Rab-2A (RAB2A)。在巴基斯坦 OP 患者中对这些基因的表达验证显示，在 OP 患者中，SF3A1、ATXN2L 和 CD74 显着上调，而 HSP90B1、DHX29、ALG5、NUDCD2 和 RAB2A 显着 (P <0.05) 下调。受试者工作特征（ROC）分析显示这些枢纽基因对OP的诊断准确率较高。枢纽基因的ceRNA网络分析揭示了一些重要的枢纽基因调控miRNA和lncRNA。通过KEGG分析发现，枢纽基因在N-糖生物合成、甲状腺激素合成、IL-17信号通路、前列腺癌、AMPK信号通路、剪接体、雌激素信号通路、流体剪切应力和动脉粥样硬化等通路中富集。结论：本研究鉴定出的8个枢纽基因可以可靠地区分OP患者和正常个体，这可能为OP的诊断研究提供新的思路。
表征，生物发生模型和人类外圆形圆形DNA
人类外圆形圆形DNA或ECCDNA在过去十年中一直是广泛研究的主题，因为它在包括癌症在内的疾病发展中的重要调节作用。随着实验，测序和计算技术的快速发展，现在可以访问数百万个ECCDNA记录。不幸的是，文献和数据库仅提供此信息的片段，从而使我们无法完全理解ECCDNA。研究人员经常在选择算法和工具以检查感兴趣的ECCDNA的过程中挣扎。解释了ECCDNA的五个基本类别的基本形成机制，我们对其特征和功能进行了分类，并总结了八种生物发生理论。最重要的是，我们创建了一个明确的程序来帮助选择合适的技术和工具，并彻底检查了最新的实验和生物信息学方法和数据资源，以识别，测量和分析ECCDNA序列。总而言之，我们强调了当前的ECCDNA研究的障碍和前瞻性途径，特别地讨论了它们在分子诊断和临床预测中的可能用途，重点是新型计算策略的潜在贡献。
生物技术和生物信息学系
夏季培训计划，6月12日至2024年7月15日，印度喜马al尔邦Waknaghat Jaypee信息技术大学生物技术与生物信息学系（JAYPEE），在2024年6月至7月的20024年6月4日的生物技术和生物学领域的夏季培训中，在夏季培训。学生。请通过网页https://www.juit.ac.in/summer-training-program-june-june-july或扫描QR码，以了解有关培训计划的更多信息，以及培训模块，申请程序，费用，费用和其他详细信息的详细信息。此外，感兴趣的学生3个月/6个月/1年的培训可以检查申请过程的详细信息。
使用BioMes跨实际元基因组数据进行基准生物信息学识别工具
摘要背景：由于大多数病毒仍然未经培养，宏基因组学目前是病毒发现的主要方法。在宏基因组数据中检测病毒并不是琐碎的。在过去的几年中，为此任务开发了许多生物信息学识别工具，因此选择正确的工具，参数和截止值使其具有挑战性。由于所有这些工具都测量了不同的生物信号，并使用不同的算法以及培训和参考数据库，因此必须进行独立的基准测试以为用户提供客观的指导。结果：我们比较了从三个不同的生物群落中的八个配对病毒和微生物数据集中进行13个模式中的九种最先进的病毒识别工具的性能，包括来自南极沿海水域的新复杂数据集。工具具有高度可变的真实正率（0-97％）和假正率（0-30％）。ppr-meta最好将病毒与微生物重叠群区分开，然后是DeepVirfinder，virSorter2和充满活力的。不同的工具确定基准数据和所有工具的不同子集，除了Sourmash，还可以找到独特的病毒重叠群。使用调整后的参数截止进行了改进的工具性能，表明应考虑使用使用之前的参数截止。结论：我们独立的基准分析有助于选择生物信息学病毒识别工具的选择，并为病毒学研究人员的参数调整提供建议。
Aarhus University的生物信息学硕士课程
接受生物信息学课程的学生将具有（1）数学和统计学的基本技能，以及（2a）生物科学或（2B）计算机科学的基本技能，反映出学生的学士学位可以具有生物学或计算/数学方向性方向性的学科。生物信息学计划中的学生必须：•遵循两个专业领域的至少20个ECT。所有接受生物信息学计划的学生都可以关注数据领域的课程，并取决于学生是否具有生物学或计算/数学学科的背景，学生可以在生物或ALG领域遵循课程。•如果学生具有在计算/数学学科中的背景，则遵循生物信息学（CTIB）中的类计算思维（CTIB）（CTIB）。•最多跟进40个选修课，例如在其专业领域或其他专业领域的初始班级中的最后一个。•在生物信息学（PIB）中进行单个项目，根据学生是否关注，例如类的下一代测序。•提出一个30 ECTS硕士论文。这可以例如产生以下推荐的研究计划：研究计划：