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对谷氨酸转运蛋白及其AlphaFold2的结构生物信息学研究预测了水溶性的数量变体，并揭示了l-> q，i-> q的自然突变
谷氨酸转运蛋白通过调节兴奋性神经发射器水平（涉及多种神经系统和生理疾病）时，通过调节兴奋性神经发射器水平来在神经生理中起关键作用。然而，由于它们在细胞内脑中的定位，包括谷氨酸转运蛋白在内的整合跨膜蛋白仍然难以研究。在这里，我们介绍了通过QTY代码产生的谷氨酸转运蛋白及其水溶性变体的结构生物信息学研究，这是一种基于系统氨基酸取代的蛋白质设计策略。这些包括由X射线晶体学，Cryo-EM确定的2种结构，以及6个由Alphafold2预测的结构及其预测的水溶性数量变体。在谷氨酸转运蛋白的天然结构中，跨膜螺旋含有疏水氨基酸，例如亮氨酸（L），异亮氨酸（I）和苯丙氨酸（F）。为设计水溶性变种，这些疏水性氨基酸被系统地取代了亲水性氨基酸，即谷氨酰胺（Q），苏氨酸（T）和酪氨酸（Y）。数量变体表现出水溶性，其中四个具有相同的等电聚焦点（PI），而其他四个具有非常相似的PI。我们介绍天然谷氨酸转运蛋白及其水溶性数量变体的超塑结构。尽管有明显的蛋白质跨膜序列差异（41.1％ - > 53.8％），但与RMSD0.528Å-2.456Å相似，表现出与RMSD0.528Å-2.456Å的显着相似性。此外，我们研究了天然谷氨酸转运蛋白及其QTY变体之间疏水性斑块的差异。经过仔细检查，我们发现了这些转运蛋白中的L-> Q，i-> q，i-> t，i-> t，f-> y和q-> l，t-> i，y-> f的多种自然变化。其中一些自然变异是良性的，其余的是在特定的神经系统疾病中报告的。我们进一步研究了疏水性在谷氨酸转运蛋白中疏水性取代的特征，利用了变体分析和进化分析。我们的结构生物信息学研究不仅提供了疏水螺旋之间差异的见解
对血清素，多巴胺和去甲肾上腺素转运蛋白及其AlphaFold2的结构生物信息学研究预测了水溶性的QTY变体，并揭示了L-> q，i-> t，i-> t，i-> t，f-> y和q-> y and q-> y和q-> y和t-> i and t-> i and> i和y-> i和y-> i和y-> i和y-> i和y-> i和y-> i和y-> f
单胺转运蛋白包括5-羟色胺，多巴胺和去甲肾上腺素的转运蛋白在单胺能突触信号中起关键作用，涉及多种神经系统和生理疾病的分子病因。尽管是至关重要的药物焦油，但由于跨膜蛋白在细胞膜中的定位，对跨膜蛋白的研究仍然具有挑战性。为了解决这个问题，我们介绍了使用QTY代码设计的7种单胺转运蛋白及其水溶性变体的结构生物信息学研究，该研究是通过系统地代替疏水性氨基酸（L），Valine（v），Isolealucine（Isolecomine（I）和苯基丙氨酸（I）（f）（f）（f）（f）（f）（f）（f）（f）（f）（f）（f）（f）（f）（f）） Tyro-sine（y）尽管有明显的蛋白质跨膜序列差异（44.27％-51.85％），但所产生的数量变体显示出相似的等电点（PI）和分子量。虽然它们的疏水表面大大降低，但这种变化导致结构改变最小。定量，AlphaFold2预测的QTY变体结构与RMSD0.492Å-1.619Å的相似性显着相似。伴随着取代氨基酸的结构相似性，我们的研究揭示了基因组数据库中的多个数量和反向的数量变化。我们进一步分析了它们的表型和拓扑特征。通过将进化游戏理论扩展到生物学的分子基础，我们提供了对化学不同α-螺旋的进化动力学的见解，它们在不同的化学治疗应用中的用途以及诊断医学的开放可能性。我们的研究合理化的是，单胺转运蛋白的数量变体不仅可能成为医学，结构和探索研究的独特工具，而且这些转运蛋白也可能是当代治疗靶标，为多种疾病提供了一种新的治疗方法。
配对以生物信息学为重点的课程 - ...
在生物学课堂中引入以生物信息学的概念和技能很难，尤其是在入门生物学课堂中。基于课程的本科研究经验（治疗）促进了这一过程，通过真实的研究经验介绍了基因组学和生物信息学，但是科学研究和交流中所需的许多学习目标，基础生物学概念以及以生物信息知识的概念和技能可以使过程构成挑战。在这里，描述了基因组教育合作伙伴关系开发的以生物信息学治疗为重点的治疗的规范分级的配对。该研究研究了按规格分级的课程结构如何促进写作作业，小组工作和元认知活动的脚手架；并描述了治疗和规格分级之间的协同作用。疗法需要掌握相关的研究和技能，以在整个研究过程中工作，利用修订和迭代的常见研究实践，并鼓励成长的思维方式，这些思想在评估实践中大量激励了以规格分级的评估实践。
使用生物信息学方法鉴定腕管综合征中的致病基因变异
Div> 1艾哈迈德·达兰大学药学学院，日奥卡塔55164，印度尼西亚2穆罕默迪亚·马塔拉姆大学药学系Mataram Mataram，Mataram 83127，印度尼西亚3，印度尼西亚3，印度尼西亚3临床药学系，台比医学院，台比医学院，台比医学院，台比， Dahlan University, Yogyakarta 55191, Indonesia 7 PKU Muhammadiyah Bantul Hospital, Bantul, Yogyakarta 55711, Indonesia 6 Department of Histology, Faculty of Medicine, University Organization for Electronics and Informatics, National Research and Innovation Agency (BRIN), Cibinong Science Center, Cibinong 16911, Indonesia 10 Mataram 8 Department of Clinical Pathology和实验室医学，公共卫生和护理学院9临床实验室装置，萨尔迪托中央总医院博士，日晒和印度尼西亚55281，印度尼西亚10护理和健康科学学院，穆罕默迪亚大学emarang穆罕默德大学，塞米亚岛，塞米亚岛，塞米亚岛中部，印度尼西亚中部贾瓦，印度尼西亚11号。 90095，美国
筛查和生物信息学分析褪黑激素诱导的羊肉羊群羊绒羊毛羊群的羊绒生长中的潜在CERNA网络
摘要。这项研究的目的是研究褪黑激素（MT）对锂羊毛山羊（LCG）皮肤纤维细胞中LNCRNA，mRNA和miRNA表达模式的影响。200 ng l -1 mt（MT组）刺激LCG皮肤纤维细胞48小时，并使用对照组（CON组）进行RNA测序（n = 3）。CERNA网络是通过对涂层坑和内吞囊泡的测序数据和透射电子显微镜观察的生物信息学分析来构建的。在这项研究中，结果表明，MT处理显着促进了LCG皮肤细胞的增殖，并增加了涂层坑和囊泡的数量。总共有775个mRNA，57个LNCRNA和10个miRNA具有差异性，如MT组和CON组管理的皮肤纤维细胞的RNA测序所示。研究了CERNA的调节网络，结果表明，肌醇磷酸代谢，CGMP-PKG信号传导途径，内吞作用和其他途径在LCG Cashmere的生长和发展中起着一定作用。此外，关键基因（例如CREB1，PIK3C3，AGAP3，MEF2A，ASAP2，IRAG1，PNISR，PNISR，PIP5K1A，SRSF11，ZRANB2，RBM39和CBL）受CHI-MIR-34C-34C-5P，CHI-MIR-3P和CHI-34C-3P和CHI-34C-5P和CHI-3P和CHI-3P和CHI-3P和CHI-3P。上述mRNA受15个lncrnas的竞争性约束（例如，MSTRG.28630.12，MSTRG.28660.14，MSTRG.28099.7）。以及通过双重荧光素酶和其他实验，进一步确定了PIP5K1A是miR-34c-5p的靶基因。此发现提供了有关褪黑激素促进羊绒生长的分子机制的新见解。
全面的生物信息学分析揭示了与库相关的基因UBE2D3在心肌梗死中的作用
Results: Focusing on Ube2d3 for subsequent functional studies, we con fi rmed its high expression in the MI group through qRT-PCR and Western Blot detection after successful construction of a MI mouse model by left anterior descending (LAD) coronary artery ligation, and further clari fi ed the correlation of cuproptosis with MI development by detecting the levels of cuproptosis-related proteins.此外，通过体外实验，ube2d3得到了确认，可以在氧气 - 葡萄糖剥夺（OGD）处理的心肌细胞AC16中高度表达。In order to further clarify the role of Ube2d3, we knocked down Ube2d3 expression in OGD-treated AC16 cells, and con fi rmed Ube2d3 ' s promoting role in the hypoxia damage of AC16 cells by inducing cuproptosis, as evidenced by the detection of MTT, TUNEL, LDH release and cuproptosis-related proteins.
ChEC-seq2：一种改进的染色质内源性裂解测序方法和生物信息学分析流程，用于绘制体内蛋白质-DNA 相互作用
摘要 确定转录因子 (TF) 的体内 DNA 结合特异性几乎完全依赖于染色质免疫沉淀 (ChIP)。虽然 ChIP 揭示了 TF 结合模式，但其分辨率较低。采用核酸酶的高分辨率方法，例如 ChIP-exo、染色质内源性裂解 (ChEC-seq) 和 CUT&R UN，可解决 TF 占用和结合位点保护问题。ChEC-seq 中内源性 TF 与微球菌核酸酶融合，既不需要固定也不需要抗体。然而，有人认为 ChEC 期间 DNA 裂解的特异性低于 ChIP 或 ChIP-exo 识别的峰的特异性，这可能反映了转录因子与 DNA 的非特异性结合。我们简化了 ChEC-seq 协议，以最大限度地减少核酸酶消化，同时提高裂解 DNA 的产量。 ChEC-seq2 的切割模式在重复实验和已发表的 ChEC-seq 数据之间具有高度可重复性。结合 DoubleChEC（一种可去除非特异性切割位点的新型生物信息学流程），ChEC-seq2 为三种不同的酵母 TF 确定了高可信度的切割位点，这些位点因其已知结合位点而高度富集，并且与已知靶基因相邻。
BMS551：生物信息学原理
本课程旨在使学生在生物信息学方面具有必要的理论知识和实践技能。将向学生介绍生物信息学中的3个主要概念，即资源，数据库和工具。在资源中，学生将学习生物资源的类型及其研究水平，背景，人类基因组项目中的方法及其对人类的重要结果。在数据库中，学生将探讨生物数据库的类型和品种及其独特的特征。在工具中，学生将在分析生物学数据（例如序列比对和系统发育重建
兽医病毒学的高级生物信息学方法
在开创性研究和高吞吐测序的驱动的兽医病毒学进展中，显着扩展了我们对影响动物的病毒的理解，从家族到野生物种。通过高级测序技术的新型病毒数据积累已经揭示了以前未知的病毒，提供了大量的遗传信息。，尽管取得了这些进步，但仍然需要深入和广泛的基于分子的分析来充分理解这些病毒基因组的复杂性。兽医病毒学家面临的主要挑战之一是从大量收集的病毒基因组和测序数据中提取有意义的信息。这包括识别可能与这些病毒致病性有关的遗传元素。寻求理解致病性的遗传基础对于制定有效的策略来诊断，预防和治疗动物病毒感染。为了应对这些挑战，实验研究以及先进的生物信息学方法论起着关键作用。这些研究扩展到了简单的鉴定和病毒的分类；他们深入研究病毒基因组的分子复杂性。生物信息学工具有助于解读遗传密码，识别潜在的毒力因素，并了解这些病毒与宿主生物相互作用的机制。兽医病毒学中实验研究和晚期生物信息学的整合不仅增强了我们检测和表征病毒的能力，而且还为发现病毒发病机理的新方面开放了途径。这种整体方法有助于发展兽医医学中更具针对性和有效的干预措施，最终改善动物的健康和福祉。随着领域的不断发展，实验研究和生物信息学之间的协同作用可能会揭示出对动物病毒多样性，进化和致病机制的新见解。因此，该研究主题发表了四本原始研究文章，涉及来自包括中国和美国在内的两个国家的22位作者。该主题的研究涵盖的四个领域包括：（i）病毒宏基因组学在兽医病毒学中的应用； （ii）兽医病毒学中病毒基因的比较分析； （iii）兽医病毒学的分子流行病学和进化分析以及（iv）在研究新出现或重新出现牲畜中新的或重新出现的最新进步生物信息学。
使用FFPE样品基于测量前实验室指标和后期的生物信息学指标
抽象背景：福尔马林固定，隔离（FFPE）组织在识别风险生物标志物方面具有许多优势，包括广泛的可用性和扩展后续终点的潜力。但是，源自档案FFPE样品的RNA质量有限。在这里，我们确定了确定哪些FFPE样品有可能成功提取RNA，库制备和生成可用RNASEQ数据的参数。方法：我们优化了旨在与FFPE样品一起使用的图书馆制备方案，该方案使用七个FFPE和新鲜的冷冻复制对，并使用来自患有良性乳房疾病的女性的130个FFPE活检的研究集测试了优化的方案。指标，并将其与生物信息学测序汇总统计数据进行了比较。最后，建立了一个决策树模型，以了解由生物信息学指标确定的序列前实验指标与QC通过/失败状态之间的关系。结果：失败的生物信息学QC的样品往往在同类中的样本中位相关性较低（Spearman相关性<0.75），映射到基因区域的读取数量少（<2500万），或较少的检测基因（11,400个具有TPM> 4）的检测基因＃）。QC失败样品的中值RNA浓度和捕获前库值分别为18.9 ng/ul和2.08 ng/ul，其显着低于QC Pass样品的显着低（40.8 ng/ul和5.82 ng/ul）。我们基于输入RNA浓度，输入库值值构建了决策树模型，并在预测FFPE样本的QC状态（PASS/FAIL）时达到了F分数为0.848。结论：我们通过评估生物信息学和样品指标，为乳腺组织中的FFPE样品提供了生物信息学质量控制建议。我们的结果表明，用于文库制备的25 ng/ul FFPE提取的RNA的最低浓度和1.7 ng/ul预制库的输出，以实现足够的RNA-Seq数据，以进行下游生物信息学分析。