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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。
程序生物信息学课程2024 .docx
目标：为来自拉丁美洲国家的研究生和年轻研究人员提供单细胞转录组学和蛋白质组学的基础知识。在此课程中，参加者将学习如何使用可用的基于R的计算和统计方法来分析免疫细胞数据集。该课程的组织方式是在早晨，在聆听主题演讲者的工作之后，将讨论不同技术的理论方面，在下午，计算和统计方法的专家将提供个性化培训，以分析免疫细胞数据集（来自文献或早晨暴露的论文）。尽管在过去几年中已经实施了几门虚拟课程，但我们仍然认为面对面的会议允许最大程度的互动。因此，下午的会议将以一个教授/组织者将协助一组4-5名学生的方式组织。将向每个组提供一组带有相关数据集的纸张，并在课程期间分析，并将在最后一天评估结果的最终介绍。重点将放在实施常用的软件和管道上（例如Cellranger，Seurat，ArchR）。我们期望为早期研究人员和学员创造一个培养和支持的环境，从而影响我们的研究，教学和卫生系统的质量。
相关免疫细胞浸润的生物信息学分析...
方法：用于对ONFH患者和健康对照组中的mRNA表达训练进行仔细检查，其数据整合来自GEO数据库。de mRNA。通过基因和基因组（KEGG）途径富集分析，基因本体论（GO）功能分析以及基因集富集分析（GSEA）的基因和基因组（KEGG）途径富集分析，基因和基因组百科全书（GSEA）探索了DE mRNA的生物学功能。此外，支持向量机 - 递归特征消除（SVM-RFE）和最低绝对收缩和选择操作员（Lasso）（Lasso）被用来辨别与该疾病相关的诊断生物标志物。接收器操作特征（ROC）分析用于评估特征基因的统计性能。使用QRT-PCR在从ONFH患者和健康对照组中获得的骨组织中进行关键基因的验证。成骨分化，以验证关键基因与成骨分化之间的相关性。最后，执行免疫细胞进行锻炼分析以评估ONFH中的免疫细胞失调，同时探索免疫细胞内效率与关键基因之间的相关性。
南非生物信息学特派团宣言南非生物信息学特派团宣言
●刺激并鼓励在学科前沿进行高质量研究以促进最佳实践； ●促进生物信息学和计算生物学作为一种职业； ●确定，刺激和培养具有生物信息学和计算生物学能力的学生，以实现其全部潜力，而不论其社会，经济和文化背景如何； ●在生物信息学和计算生物学的各个方面，鼓励并为所有团体的成员，尤其是来自代表性不足社区的成员提供机会； ●探讨生物信息学和计算生物学在满足社会需求和促进强大的经济方面所做的贡献，这将有助于改善所有南非人的生活质量； ●促进对生物信息学和计算生物学的欣赏和公众理解●建立联系并促进自身与非洲和世界各地相关社会之间的合作。●刺激并鼓励刺激生物信息学技能发展的跨学科课程
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。
生物信息学实验室-NCBI
●问题6a）基因位于基因组上的哪里？（将鼠标传递到绿色条上。一个选项卡将带有来自基因组区域的信息，转录和产品。绿色条代表序列查看器中的基因，即NCBI功能。●问题6b）在此基因中看到了多少个外显子（看到了多少个灰色盒子）？●问题6C）周围基因的名称是什么（部分：基因组上下文）？●问题6D）是否有保守域？他们如何打电话？（转到相关信息部分中的左栏，单击“收获域”）。●问题6E）探索保守域后，返回基因页面。该基因涉及什么生物学过程（基因本体学术语）？（在页面上经常下去，转到该部分：一般基因信息。●问题6f）以下在基因页面上是：附加链接。单击链接基因。发生了什么？
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。
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.
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
来自生物信息学分析T
背景：腹膜后脂肪肉瘤（RLP）是一种罕见的恶性肿瘤，除了手术干预外没有有效治疗。识别新颖的治疗靶标和预后标记对于改善预后至关重要。成纤维细胞生长因子受体底物2（FRS2）位于染色体12q13-15上的MDM2附近，在脂肪肉瘤中具有生物学作用和预后价值，这仍然可以充分探索。方法：使用Bioinformatics工具用于使用公共数据库（例如GTEX，TCGA和CBIOPORTAL）分析各种恶性肿瘤的FRS2的差异表达。在肉瘤（SARC）中，临床病理学特征，预后结局，共表达的基因，肿瘤浸润的免疫细胞水平，免疫刺激剂，主要的组织相容性复合物（MHC）分子和免疫化学分子和免疫化学因素是从多个公共数据库中提取的。肿瘤标本，并通过免疫组织化学评估FRS2表达。结果：发现大多数癌症中发现FRS2被上调和扩增。GEPIA 2分析显示，跨癌症类型，尤其是肉瘤（SARC）的FRS2 mRNA表达显着差异。SARC中的FRS2表达较低与改善的总生存期（OS）和无病生存期（DFS）相关。FRS2可能会影响肿瘤免疫微环境，抑制免疫细胞浸润并促进免疫逃避。在我们的RLPS队列中，在58.53％（48/82）的病例中观察到FRS2过表达，并且与年龄相关（p = 0.009）。结论：FRS2可以作为潜在的预后生物标志物和治疗性癌基因靶标。高FRS2表达与较差的OS和DFS相关（分别为p = 0.049和p <0.001），多变量分析证实了FRS2是独立的预后因素。此外，FRS2可以在SARC中的免疫细胞浸润中发挥作用，并代表了癌症治疗的有希望的免疫治疗靶标。