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生物信息学和基因组数据分析简介
II。 菜单此学科提供了生物信息学和基因组数据分析的基本概念和工具的介绍。 该课程解决了生物信息学的历史和重要性，生物数据库的使用，序列比对技术和相似性搜索，新一代测序方法（NGS）以及遗传变异性分析。 学生将通过为分子和基因组生物学的实际应用做好准备来学习如何解释和分析基本基因组数据。II。菜单此学科提供了生物信息学和基因组数据分析的基本概念和工具的介绍。该课程解决了生物信息学的历史和重要性，生物数据库的使用，序列比对技术和相似性搜索，新一代测序方法（NGS）以及遗传变异性分析。学生将通过为分子和基因组生物学的实际应用做好准备来学习如何解释和分析基本基因组数据。
2024-25 年度生物信息学硕士预录取名单
1S 2816 NIOHI PREM MISHRA 女 将军 72.87 71.63 72.25 16 615 SHRUTINARENDRAJADHAV 女 SC 70.37 69.87 70.12 11 \ 440 RffiJEN RAFE RAFERALE 将军 65.88 67.38 66.63 18 3665 FERJN SHANTILAL PATEL 女 将军 56 58.62 57.31 19 3478 PRrYANKA RAMESH RAMES .. 女 将军.RAL 52.62.SSS 54.06.
生物信息学和微生物组中的硕士论文
项目背景：微生物组在人类健康和疾病中起重要作用。下一代16S rRNA基因测序是一种强大的技术，用于表征粪便，诸如感染，癌症，糖尿病，神经退行性疾病和肥胖等疾病的样品中的细菌组成。微生物组分析有望有望诊断和整合常规临床微生物学。但是，16S测序数据所需的生物信息学分析的复杂性仍然是一个主要障碍。开发简化的管道来简化此分析对于常规诊断使用至关重要。目标：该项目的目的是通过一般微生物组组成输出来构建和验证16S rRNA基因测序分析的标准化生物信息学管道和工作流程。方法：Qiime2将与NextFlow结合使用，以创建标准化的16S rRNA测序工作流，用于微生物组分析。微生物组测序和常规诊断的分析数据将用于测试和验证工作流程。
基因组和生物信息学 - 拟南文 -
Genomic and bioinformatic profiling of mutational neoepitopes reveals new rules to predict anticancer immunogenicity Fei Duan 1 , Jorge Duitama 2 , Sahar Al Seesi 2 , Cory M. Ayres 3 , Steven A. Corcelli 3 , Arpita P. Pawashe 1 , Tatiana Blanchard 1 , David McMahon 1 , John Sidney 4 , Alessandro Sette 4 , Brian M. Baker 3，I. Mandoiu 2和Pramod K. Srivastava 1 1 1 1免疫学和Carole和Ray Neag Neag Neag综合癌症中心，康涅狄格大学医学院，法明顿大学，CT 06030 2计算机科学与工程系，康涅狄格大学，康涅狄格大学，CT 06269 306269 3.巴黎圣母院（Notre Dame），在46556 46556 4 Lajolla过敏和免疫学研究所，La Jolla，CA 92037癌症的突变曲目创造了使癌症免疫原性的新皮特。在这里，我们介绍了两个新型工具，这些工具以相对较高的精度识别了一小部分的新皮特（在数百种潜在的新皮上）通过抗肿瘤T细胞响应保护宿主。这两个工具由（a）突变序列与未分离的对应物之间的NetMHC得分的数值差异称为差分激光指数（DAI），以及（b）MHC I肽相互作用的构象稳定性。从机械上讲，这些工具识别出突变以创建用于MHC结合的新的锚固残基的新皮特，并使整体肽更加刚性。这些结果大大扩展了目标癌抗原的宇宙，并确定了人类癌症免疫疗法的新工具。我们将方法应用于mutliple独立肿瘤。令人惊讶的是，此处鉴定出的保护性新皮肤引起了CD8依赖性免疫力，尽管它们对KD的亲和力是比500 nm的阈值低的数量级，但被认为合理的这种相互作用。实际上，包括DAI算法在内的管道首先是在肿瘤细胞系的甲基甲基细胞系中进行经验得出的，然后在CMS5细胞系上进行了测试。通过DAI算法预测的抗肿瘤活性在CMS5中明显强大。这种变化很可能是甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基苯甲酸酯特有的免疫抑制机制的反映，因此与DAI算法本身的优点无关。此后，DAI算法在另一种小鼠肿瘤B16黑色素瘤和该系中T细胞反应的数据中进行了测试，与仅NETMHC的显着优越性一致。尽管本研究的重点是鉴定CD8 T细胞的MHC I限制表位，但该分析也可以扩展到CD4 T细胞的MHC II限制表位。
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。
SARS的T细胞表位多样性的生物信息学分析 -
表位保护估计为87.6％ - 96.5％，在膜（M）中为92.5％ - 99.6％，Nucleocapsid（N）为94.6％ - 99％。随着病毒的突变，越来越多的s表位降低了预测的结合功能：70％的Omicron BQ.1-XBB.1-XBB.1-XBB.1.5 S的表位经历了预测的结合降低，相比之下，早期的STRAINS DELTA AY.100 - AY.100 - AY.44和OMICICRON。Additionally, we identi fi ed several novel candidate HLA alleles that may be more susceptible to severe disease, notably HLA-A*32:01 , HLA-A*26:01 , and HLA-B*53:01 , and relatively protected from disease, such as HLA-A*31:01 , HLA- B*40:01 , HLA-B*44:03 , and HLA-B*57：01。我们的发现支持以下假设：影响CD8 T细胞表位免疫原性的病毒遗传变异有助于确定急性Covid-19的临床严重程度。实现长期COVID-19免疫将需要了解T细胞，SARS-COV-2变体和宿主MHC I类遗传学之间的关系。该项目是探索SARS-COV-2 CD8 +表位多样性的第一个项目之一，它对美国大部分人口进行了影响。
教学大纲i304（秋季24） - 信息学编程
○教科书的官方幻灯片○讲师笔记本●可以通过我的教科书（Canvas Class页面左侧的导航链接）中的Canvas访问数字教科书，这要归功于Longhorn教科书访问（LTA）程序，以降低学生的数字课程材料成本。●您将自动选择进入程序，但可以通过画布轻松地退出（并返回）到第12堂课。如果您在第12届班级结束时继续选择，您将通过“我欠下的”页面收到一张账单，并必须在第18届班级当天结束之前才能支付和保留访问权限。如果您在第18届班级时不付款，则将在第20堂课之后失去对材料的访问权限，并且您的费用将被删除。●如果您还有其他问题，请联系ltahelp@universitycoop.com
密涅瓦信息学平等奖
Winc的基础。认识到需要采取更具结构化的方法来促进多样性，我们在2022年末建立了密码学（WINC）社区的妇女，因为我们观察到的大多数聚会集中在围绕妇女和社区中的多样性的大多数聚会是临时和临时的。例如，有一个女性在密码学网络接待处以及有关盟友和包容性的小组讨论（并行！）在会议加密22期间。然而，讨论后没有采取任何行动。由于几名女性的举措，Winc出生于多个步骤。Sof´ıa Celi启动了WINC网站，Katharina Boudgoust总结了在加密货币22期间举行的接待处出现的不同讨论点。这些笔记后来发表在WINC网站上。在艾莉森·毕晓普（Allison Bishop）的支持下，这三个创建了一台专用的Discord服务器，以在Winc Community之间进行互动。DISCORD服务器是由IACR新闻提要在2023年2月正式宣传的，以及通过不同的邮件列表和Twitter。我们强调说，我们从头开始创建了Winc社区，而大型组织或社区的支持很少，主要利用我们的社交媒体和单词到字的联系才能成长。
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