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多个序列对准工具的性能分析
多个序列比对（MSA）是对齐两个或多个序列的过程，目的是在序列或生物之间找到关系。由于未知的原因，序列可以通过插入，缺失或重排的方式具有突变。用于比对的序列可能是DNA，RNA或基因。今天，MSA是一个重要的程序，用作分子生物学，计算生物学和生物信息学的构成步骤。这些领域的结果是系统发育的结构，蛋白质二级和三级结构分析以及蛋白质功能预测分析。本文对当今可用的不同多个序列一致性工具提供了全面的比较分析。本文将首先关注不同类型的序列对准，然后再进行多个序列对齐，然后讨论算法及其技术的最新发展。后面的部分将提供比较分析中使用的一些基准和数据参数。随后的部分将讨论各种算法性能的性能和原因，后来在哪个方向上结论多个序列对齐方式可能会进行，我们认为对生物学家的理想结果是未来的理想结果。
在双层石墨烯中切换旋转填充序列...
图1（a）设备的示意图。将封装在两个HBN薄片（紫色）中的BLG薄片（黑色）组成的异质结构放在金属后门（BG，深橙色）上。分裂的门（SG，浅橙色）和手指门（FGS，浅橙色）通过绝缘氧化铝层分开。金属触点（黄色）用于检测传输电流。（b）设备的有限偏置光谱测量。数字𝑁表示库仑封锁区域中的电子职业。（c）3 rd，第4和第5次COULOMB钻石的放大，从中提取第一壳能量δ𝐸SH1。红色箭头指示与激发态相对应的过渡线。左下方示意图说明了前5个电子的壳结构。（d）分别从正面（上图）和负SD分支（下图）提取第4个电子的激发状态能量。
![arxiv：2503.07948v1 [cond-mat.supr-con] 2025年3月11日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b7fe77e862d2a74130d1e2e51748d475ab242687.webp)
arxiv：2503.07948v1 [cond-mat.supr-con] 2025年3月11日
顺式调节元件（CRE），例如启动子和增强子，是直接调节基因表达的相对较短的DNA序列。CRE的适应性，通过其调节基因表达的能力来衡量，高度取决于Nu-Cleotide序列，尤其是特定的基序被称为转录因子结合位点（TFBSS）。设计高素质CRE对于治疗和生物工程应用至关重要。当前的CRE设计方法受两个主要缺点的限制：（1）他们通常依靠迭代优化策略来修改现有序列并易于局部Optima，并且（2）他们缺乏序列优化的生物学先验知识的指导。在此过程中，我们通过提出一种生成方法来解决这些局限性，该方法杠杆化的增强学习（RL）以微调预先训练的自动回旋（AR）模型。我们的方法通过得出基于综合推理的奖励来模拟激活剂TFBS并去除阻遏物TFBS，从而结合了数据驱动的生物学先验，然后将其集成到RL过程中。我们在两个酵母媒体条件下的启动子设计任务和三种人类细胞类型的增强剂设计任务中评估了我们的方法，这表明了其产生高素质CRE的能力，同时保持序列多样性。该代码可在https://github.com/yangzhao1230/taco上找到。
序列分析训练营注册现已打开
您可以在下面的链接中注册：http：//www.umassmed.edu/biocore/biocore_training/registration-form/请随时将此电子邮件转发给您知道可能感兴趣的任何人。序列分析训练营是一个为期四周的课程。2024年秋季（班级日期：8月28日[初步在线]，9月4日，11日，18日和25日，上午9:00 - 12:00 pm在圆形剧场III中，任何有兴趣学习生物信息学基础的人，重点介绍深度测序数据分析。训练营将主要集中于RNA-Seq在基因表达中的应用。首先，参与者将熟悉Linux和集群环境以及如何使用FTP客户端传输原始数据。那么，我们将进行概述和动手培训课程。在概述会议中，我们将描述基因表达分析的主要计算组成部分：
人类染色体14
Roland Heilig, Ralph Eckenberg, Jean-Louis Petit, Núria Fonknechten, Corinne da Silva, Laurence Catholic, Michaël Levy, Valérie Barbe, Véronique de Berardinis, Abel Ureta-Vidal, Eric Peliatier, Virginie Vico, Véronique Anthouard, Lee Rowen, Madan, Shizhen Qin，Hui Sun，Hui du，Kymberlie Pepin，FrançoisArtuenave，Catherine Robert，Corinne Cruaud，ThomasBrüls，Olivier Jaillon，Lucie Jaillon，Lucie Friedlander，Gaelle Samson，Philippe Broctier，Susan Cure，Susan Cure，BégatriceSungiesame samevie samevie samevie sameve，弗兰斯，弗兰斯，弗兰斯，弗兰斯，弗兰斯，弗兰斯，弗兰斯，弗兰斯,, Nissa Abbasi, Nathalie Aiach, Didier Boscus, Rachel Dickhoff, Monica Dors, Ivan Dubois, Cynthia Friedman, Michel Gouyvenoux, Rose James, Anuradha Madan, Barbara Mairey - Estrada, Sophie Mangenot, Nathalie Martins, Manuela Ménard, Sophie Oztas, Amber Ratcliffe, Tristan Shaffer, Barbara Trask, Benoit Vacherie, Chadia Bellemere, Caroline Belser, Marielle Besnard-Gonnet, Delphine Bartol-Mavel, Magali Boutard, Stéphanie Briez-Silla, Stephane Combette, Virginie Dufossé-Laurent, Carolyne Ferron, Christophe Lechaplais, Claudine Louese, Delphine Muslett, Ghislaine Magdelenat, Emilie Pateau, Emmanuelle Petit, Peggy Sirvain-Trukniewicz, Arnaud Trybou, Nathalie Vega-Czarny, Elodie Bataille, Elodie Bluet, Isabelle Bordelais, Maria Dubois, Corinne Dumont, Thomas Guérin, Sébastien Haffray, Rachid Hammadi, Jacqueline Muanga, Virginie Pellouin, Dominique Robert, Edith Wunderle, Gilbert Gauguet, Alice Roy, Laurent Sainte-Marthe, Jean Verdier, Claude, Verdier-Mecla, Ladeana Hillier, Lucinda Fulton, John McPherson, Fumihiko Matsuda, Richard Wilson, Claude Scarpelli, Gábor Gyapay,帕特里克·温克（Patrick Wincker），威廉·索林（William Saurin），弗朗西斯·奎蒂（FrancisQuétier），罗伯特·沃特斯顿（Robert Waterston），勒罗伊·胡德（Leroy Hood）和让·韦森巴赫（Jean Weissenbach）
使用加固学习的调节DNA序列设计
顺式调节元件（CRE），例如启动子和增强子，是直接调节基因表达的相对较短的DNA序列。CRE的适应性，通过其调节基因表达的能力来衡量，高度取决于Nu-Cleotide序列，尤其是特定的基序被称为转录因子结合位点（TFBSS）。设计高素质CRE对于治疗和生物工程应用至关重要。当前的CRE设计方法受两个主要缺点的限制：（1）他们通常依靠迭代优化策略来修改现有序列并易于局部Optima，并且（2）他们缺乏序列优化的生物学先验知识的指导。在此过程中，我们通过提出一种生成方法来解决这些局限性，该方法杠杆化的增强学习（RL）以微调预先训练的自动回旋（AR）模型。我们的方法通过得出基于综合推理的奖励来模拟激活剂TFBS并去除阻遏物TFBS，从而结合了数据驱动的生物学先验，然后将其集成到RL过程中。我们在两个酵母媒体条件下的启动子设计任务和三种人类细胞类型的增强剂设计任务中评估了我们的方法，这表明了其产生高素质CRE的能力，同时保持序列多样性。该代码可在https://github.com/yangzhao1230/taco上找到。
CRISPR/Cas12a (Cpf1) 引导RNA序列的鉴定
CRISPR（成簇的规律间隔的短回文重复序列）或 CRISPR 相关（Cas）系统已成为一种主要的基因编辑工具。使用 CRISPR 进行基因编辑需要 Cas 蛋白和相应的向导 RNA（gRNA）。然而，低切割效率和脱靶效应会阻碍 CRISPR/Cas 系统的应用。因此，确定特定的 gRNA 至关重要。在生物传感器应用中，由于 Cas12a（Cpf1）的反式切割活性，CRISPR/Cas12a 可以增强识别靶基因的特异性和灵敏度。mtDNA D 环序列是 mtDNA 中最易变的部分，使其适合区分物种。因此，本研究的目的是通过计算机模拟确定野猪 mtDNA D 环的 gRNA 序列。在 GenBank 数据库的帮助下，使用 Benchling 应用程序预测候选 gRNA。随后，使用 BLAST 核苷酸对 gRNA 候选物进行同源性差异分析，并使用 Jalview 进行错配测试。在几个候选物中，候选物 1 被选为最佳选择，脱靶值为 99.8。与竞争对手的同源性差异分析和与 Sus 属的错配测试分别产生了较高的 E 值和较高的百分比值。这表明候选物不会识别其他物种，但可以检测 Sus scrofa 物种的成员。这些 gRNA 候选物可以选择性地且灵敏地应用于生物传感器，以检测肉类掺假。
弓形虫b1亚型的检测及序列分析...
弓形虫是一种单细胞寄生虫，能够感染几乎所有的恒温动物，对全球公共卫生构成严重风险。关于尼日利亚高原州鸟类中传播的弓形虫毒株的现有文献有限。因此，本研究旨在识别和确认弓形虫感染，并确定 DNA 序列与世界其他地区鸟类 DNA 序列的关系。为此，对 25 种鸟类的大脑和心脏组织进行了取样，并进行了嵌套聚合酶链式反应 (nPCR) 和 B1 基因序列分析。在 7/7（100.0%）的野生鸟类和 15/18（83.3%）的家鸡（Gallus gallus domesticus）的心脏和脑组织中发现了弓形虫的 DNA。本研究对弓形虫病原体序列进行最大似然法系统发育树分析，结果表明该序列与I型RH株（GenBank: AF179871）具有共同祖先，弓形虫病原体序列
序列徽标：显示共识
序列的模式（4）。但是，共识序列并不代表序列中的所有信息，因为在许多情况下，其他碱基也出现了很大的频率。例如，主要是Aug的procaryotic启动密码子也有时也有Gug和Uug。如果人们忽略了这些可能性，则已经扭曲了数据。这是共识序列是结合位点的差模型的几个原因之一（5，6）。在绑定站点中特定位置的重要性更清楚地始终如一地描述了那里的模式所需的信息（7，8）。从同样可能的可能性中选择一个符号或状态需要一个“位”信息。例如，要向某人传达硬币弹的结果需要1个信息，因为只有一个是不是一个问题：“是头吗？”。如果绑定站点中的位置始终包含一个基数（例如g），然后我们需要两个信息，因为需要回答两个是的问题：“是A还是G？”（即是嘌呤吗？）和'是A还是C？”。（如果两个问题的答案都是“否”的，则必须是T。）此外，如果职位包含两个基础（例如有时A，有时是G），只有一个问题就足够了，因为四分之二的选择等同于两个选择中的一个。因此，仅需要一个位来描述仅包含嘌呤的结合位点的位置，但是需要两个位来描述始终包含腺嘌呤的位置。在1948年，克劳德·香农（Claude Shannon）展示了如何做到这一点（7,8）。如果碱的频率不是完全概括的，则需要更复杂的计算以在某个位置找到平均信息。在香农之后，我们将不确定性度量定义为：
噬菌体 x 右侧操纵子的核苷序列
限制性片段。为了制备微克量的 Hin 375、Hin 550 和 Hae 790（见图 1），将含有示踪量 lambda [32p]_ DNA（2 X 106 cpm）的 5 mg 纯化 lambda DNA 用 Hin（7）或 Hae（6）消化，乙醇沉淀，重悬于 500 ul DNA 缓冲液（5 mM NaCi、10 mM Tris-HCl，pH 7.4、1 mM EDTA）中，在含有 TBE（1）缓冲液的 3.5% 聚丙烯酰胺凝胶（6 mm X 20 cm X 40 cm）上以 320 V 电泳 23 小时。通过放射自显影定位含有适当限制性片段的凝胶部分，切除，并通过苯酚提取去除 DNA（10）。如前所述，从含有 32P 的 DNA 中分离出高比活度标记的限制性片段（2）。通过聚丙烯酰胺凝胶电泳确定每个片段的链长（1、2）。