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taverna：生物信息学工作流的组成和制定的工具
抽象动机：在生物信息学的计算机实验中，涉及计算工具和信息回购的协调使用。以Web服务的形式提供了越来越多的这些资源，并提供了程序化访问。生物信息学科学家将需要在工作流中协调这些网络服务，作为其分析的一部分。结果：Taverna项目开发了一种工具，用于为生命科学社区的生物信息学工作构成和制定。该工具包括一个工作台应用程序，该应用程序提供了用于工作流量组成的图形用户界面。这些工作流是用一种新语言编写的，称为简单的概念统一流量语言（SCU lof），其中在工作流程中的每个步骤都遵循一个原子任务。使用两个示例来说明在计算机实验中可以使用工作台应用程序将其表示为SCU浮动流量的便捷性。可用性：Taverna Work流量系统可作为开源可用，可以从http://taverna.sourceforge.net contact：taverna-users@lists.sourceforge.sourceforge.net
引用Zhang H，Zhou Y，Yan H，Huang C，Yang L和Liu Y（2025）利用生物信息学和机器学习来识别CXCR4基因相关的Therape
糖尿病足溃疡（DFUS）是糖尿病最常见且高度残疾的并发症之一，其特征是持续的脚步溃疡具有高感染率和截肢的风险，对患者生活质量和公共卫生系统构成了重大挑战（1）。根据数据预测，到2030年，全球糖尿病人口估计约为4.39亿（2）。在糖尿病患者中，大约30％的人会在其一生中出现足球溃疡（3），其中一部分患者因溃疡恶化而受到截肢的风险。研究表明，到2050年，三分之一的美国人将患有糖尿病，多达34％的糖尿病患者将在其一生中发展糖尿病足溃疡（DFU）（4）。DFU是成年糖尿病患者的严重并发症（5），一生中约有19％-34％的人足性溃疡，随着患者的年龄和医疗保健的复杂性，这种风险会增加（6）。DFU可以导致严重的结果，例如感染，截肢和死亡，在3 - 5年内复发率为65％（7），截肢率为20％，5年死亡率高达50％-70％（8）。尽管在多学科预防和早期筛查方面取得了进步，但在某些地区，截肢率却有所提高，尤其是影响年轻个人和少数群体，突出了DFU管理中的差异和不平等现象（9）。此外，糖尿病患者的免疫功能降低并降低了感染性（10），进一步增加了与DFU相关感染的风险（11）。在这些机制中，持续的炎症反应和组织受损（12）被认为是DFU的进展中的关键驱动因素。最近的研究表明，CXCR4基因在诸如细胞迁移，炎症调节和组织修复等过程中起重要作用（13），并且CXCR4的异常表达被认为是多种慢性条件下疾病进展的驱动力（14，15）。cxcr4在各种细胞类型（16）中表达，并通过其配体CXCL12调节细胞迁移，增殖和炎症反应（17）。研究表明，CXCR4在诸如DFU之类的慢性伤口中异常表达，可能导致
通过反疫苗技术设计有效的多价表位疫苗候选tsutsugamushi -tsutsugamushi - 生物信息学和免疫信息
磨砂鼠伤寒是由革兰氏阴性细菌（Orientia tsutsugamushi）引起的一种威胁生命的，未分化的发热疾病。细菌菌株是应考虑的全球健康问题。尽管为开发有效的免疫原性疫苗开发了数年的努力，但仍未获得成功的许可疫苗。该研究的目的是使用反疫苗学方法来构建表位反应。TSA56和SCAA蛋白合并可能是针对O. tsutsugamushi的最有希望的亚基疫苗。预测了 b细胞，CTL和HTL表位，随后，所有表位分别由KK，AAY和GPGPG接头连接，以及N末端区域的佐剂。此外，进行了分子对接和MD模拟，对TLR-2表现出较高的属性。鉴定并验证了16个线性B细胞，6个CTL和2个HTL表位。最终疫苗构建体显示高抗原性，稳定性和溶解度。分子对接和MD模拟表明与TLR-2和稳定的疫苗受体复合物相互作用。通过在计算机克隆中成功实施了疫苗在PET28A（+）载体中的表达，以及免疫模拟的显着结果表明，在先天性和适应免疫反应过程中，疫苗在免疫细胞相互作用中的效率证明了免疫反应中的效率。总而言之，结果表明，如果通过实验进行进一步研究，新开发的疫苗将是控制和提供针对SCRUB TYPHUS的明确预防措施的有前途的候选人。
庆祝生物信息学的先驱
n当今时代，研究蛋白质的结构和序列而不使用计算技术是不可想象的，必须强调玛格丽特·戴霍夫（Margaret Dayhoff）（1925-1983）的贡献，其在1960年代和1970年代的工作为Bio-Infortatics领域奠定了基础。2025年3月11日是Dayhoff的100周年，没有更好的约会来庆祝她的遗产并讨论她的主要成就。Dayhoff通常被称为生物信息学创始人，在1948年在量子化学领域获得了博士学位，当时只有不到5％的化学博士学位授予女性1。她对生物信息学的贡献始于她在1960年代对蛋白质序列的工作。在此期间，研究人员一直在识别蛋白质中氨基酸的序列，但是由于其固有的复杂性和当时的有限的综合资源，分析和比较蛋白质结构是具有挑战性的。为了允许研究人员更有效地寻找生育蛋白结构之间的模式和相关性，Dayhoff与她的同事Richard V. Eck，Marie A. Chang和Minnie R. Sochard一起出版了1965年的蛋白质序列和结构地图集，
生物信息学的基础
1。什么是生物信息学，基因组测序项目，模型生物，序列 - 结构 - 功能，生物信息学研究所，生物信息学和转录组，蛋白质组，代谢组，基本序列信息。生物数据库，数据格式，查询形式。比较2个序列，氨基酸相似性，相似性表，相似性因子，数据库中的相似性搜索，FASTA和BLAST算法，期望值。阅读和处理序列数据（Chromas）的方法。准备限制地图（从浮雕包中重新包装程序）。使用来自“浮雕”软件包（绘图ORF，显示ORF和GET ORF）的应用程序读取帧。基于核苷酸序列（来自浮雕封装的Transeq程序）基本序列数据库（DDBJ，EMBL，GenBank）生成蛋白质序列。蛋白质序列数据库。基因组浏览器。通过Expasy Server，数据库：瑞士蛋白石，Prosite访问各种生物信息来源。底漆设计，基本和高级参数，程序：Oligo，ePrimer3（浮雕）），Prime（GCG）。
Qiagen在APAC地区的新中心加强了全球生物信息学领导
这一最新添加反映了该公司对增强其生物信息学数据基础设施的持续承诺，从而使倡议扩大了澳大利亚/亚洲太平洋地区（Apac）地区的生物信息学产品的范围和使用 - 该地区包括澳大利亚，新西兰，新几内亚和周围的澳大利亚，新西兰和周围的岛屿。
bioinformatics-scientist-1-jobs-fort-portal.pdf
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<巴塞罗那科学技术研究所的基因组法规（CRG）DIV，Aiguader 88博士，巴塞罗那08003，西班牙2 Med。University of évora, Polo da mitra, 7002-5554 Évora, Portugal 3 Center for Interdisciplinary Research in Animal Health (Ciisa), Faculty Medicine, University of Lisbon, 1300-477, Lisbon Portugal 4 center for integrative Genetics (Cgene), Faculty of Biosciences, Norwegian University of Life Sciences, 1430 Ås,挪威5功功能技术Högskolan，基因技术系化学，生物技术与健康学院，基因技术系INRAE，Agroparitych，Agroparitych，Gabi，Gabi，Gabi，Paris-Saclay大学，Jouy-en-en-Josas，Jouy-en-Josas，Jouy-en-Josas，F-78350，F-78350，F-78350，F-78350，F-78350，F-78350，F-78350，F-7 Sagenae，France 7 sagenae，France inrae，Jouy-jouy-enrae，Jouyy，农场动物生物学研究所（FBN），威廉·斯塔尔 - 阿利2号，18196年德国杜姆斯托夫，德国9罗斯林研究所和皇家研究所和兽医研究学院，爱丁堡大学，伊斯特堡大学，英国伊斯特灌木丛校园。10 Seqera，Carrer deMaràAguiló，28，巴塞罗那，08005，西班牙11 IRSD，Toulouse大学，INSERM，INRAE，INRAE，UNRAE，UNRAE，UNRAE III，Paulouse III- Paul Sabatier（UPS），图卢兹，图卢兹，法国，法国12 genphyse，derrancan，Inrae，Inrae，Inrae，3132663266326，考古学学院，麦克斯·普朗克进化人类学研究所，德意志。6，莱比锡，萨克森州，4103，德国14莱布尼兹自然产品研究与感染研究所，生物学研究与感染生物学研究所汉斯·诺尔研究所，阿道夫 - 里奇维因 - 斯特拉斯（Adolf-Reichwein-Straße）23，jena，jena，thuringia，thuringia，07745，德国0775研究所，阿道夫 - 里奇韦因斯特拉斯23，耶拿，图林雅，德国07745（当前地址）
红外：生物信息学的声明树分解供电框架
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。