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资源名称：伊利诺伊大学芝加哥研究信息学核心设施
描述：伊利诺伊州 - 芝加哥大学的研究信息学核心提供生物信息学服务，包括基因组学，转录组学，表观基因组学，宏基因组学，代谢组学和蛋白质组学分析，以及在统计分析，系统生物学和机器学习中的应用。
进化生物学家的生物信息学
本独立的教科书涵盖了进化生物学中序列分析的基本方面，包括序列比对，系统发育重建和融合模拟。它通过一系列超过400个计算机问题来解决这些方面，从基础到研究级别，再到完成学习。学生在科学数十年的相同计算环境中解决了问题 - UNIX命令行。这在PC的所有三个主要操作系统上都可用：Microsoft Windows，Mac-OSX和Linux。要使用此功能强大的系统学习，学生通过应用通用工具，生物信息学软件以及专门为本课程编写的40多个程序来分析样本序列数据。包括所有问题的解决方案，这本书是自学的理想之选。问题分为以引言和新概念和程序列表为首的部分。通过使用实用计算来探索进化概念和序列数据，该书使读者能够解决自己的计算问题。
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 - 次要
学生必须在每个五个类别中完成至少一门课程。强烈建议使用Station 211，Stat 301，STAT 302或Stat 303的Stat 211，STAT 301，STAT 301，STAT 301，STAT 211，STAT 211，强烈建议使用统计课程。鼓励通过491个课程进行独立的研究经验。
由Ross Gyre的扩张延长了南极海洋变暖 角度和极化选择性自发发射在染料掺杂的金属/绝缘体/金属纳米腔 关于信息学和数学之间密码学的未插入的教学情况 新的有机无机杂交离子材料
Cyclonic Ross Gyre（RG）占据了南大洋的西南太平洋地区（图1A）。水文数据（Gouretski，1999），卫星高度测定（Dotto等，2018）和建模（Rickard等，2010）的证据表明，RG在海面以下3,000 m以上，延伸了约20 sv，运输于约20 sv，占据了约20 sv的运输，占主导地位的大型热热结构。水平RG范围受到南部的大陆架断裂和北部和西部的太平洋 - 北极山脊（PAR）的限制（图1A）。RG的向南流动的东部肢体受地形的强烈约束（Patmore等，2019），其位置更可变（Dotto等，2018； Sokolov＆Rintoul，2009）。东部RG肢体和邻近的南极圆极电流（ACC），向Amundsen Sea（AS）架子供应温暖的圆形深水（CDW）（Jenkins等，2016; Nakayama等，2018），在到达冰架腔时，它可以快速融化。这种海洋驱动熔化的增加会导致附近的Amundsen-Bellingshausen海洋中的冰盖变薄（Depoorter等，2013； Jenkins等，2016）。
生物信息学分析和鉴定纽卡斯尔疾病病毒F蛋白的表现区域
5-贵金[1] Alexander，D.J。，Aldous，E.W。和Fuller。 C.M. ）2012年（长期观点：对40年纽卡斯尔疾病研究的选择性评论。 禽病。 41（4），329-35。 [2] Altschul，S.F.，Gish，W。Miller，W。Myers，E.W。 和Lipman，D.J。 ）1990（基本本地对齐搜索工具。 J. Mol。 生物。 215（3），403-10。 [3] Ansori，A.N。和Kharisma，V.D。 ）2020（东南亚和东亚纽卡斯尔病毒的表征：融合蛋白基因。 eksakta：J。Sci。 数据肛门。 20（1），14-20。 [4] Ayala，A.J.，Dimitrov，K.M.，Becker，C.R.，Goraichuk，I.V.，Arns，C.W.，Bolotin，V.I. （2016）野生鸟类存在疫苗衍生的纽卡斯尔病毒。 PLOS ONE 11（9），E0162484。 [5] Brown，V.R。和Bevins，S.N。 （2017）对美国有毒纽卡斯尔病毒病毒的综述以及野生鸟类在病毒持久性和传播中的作用。 兽医。 res。 48（1），1-5。 [6] De Leeuw，O。和Peeters，B。 （1999）纽卡斯尔病毒的完整核苷酸序列：在亚家族中存在新属的证据。 J. Virol。 80（1），131-6。 [7] Dimitrov，K.M.，Ferreira，H.L.，Pantin- Jackwood，M.J.，Taylor，T.L.，Goraichuk，I.V.，I.V.，Crossley，B.M。，Killian，M.L.，M.L.，M.L.，Bergeson，N.H. 病毒学531，203-18。 2017。5-贵金[1] Alexander，D.J。，Aldous，E.W。和Fuller。C.M. ）2012年（长期观点：对40年纽卡斯尔疾病研究的选择性评论。 禽病。 41（4），329-35。 [2] Altschul，S.F.，Gish，W。Miller，W。Myers，E.W。 和Lipman，D.J。 ）1990（基本本地对齐搜索工具。 J. Mol。 生物。 215（3），403-10。 [3] Ansori，A.N。和Kharisma，V.D。 ）2020（东南亚和东亚纽卡斯尔病毒的表征：融合蛋白基因。 eksakta：J。Sci。 数据肛门。 20（1），14-20。 [4] Ayala，A.J.，Dimitrov，K.M.，Becker，C.R.，Goraichuk，I.V.，Arns，C.W.，Bolotin，V.I. （2016）野生鸟类存在疫苗衍生的纽卡斯尔病毒。 PLOS ONE 11（9），E0162484。 [5] Brown，V.R。和Bevins，S.N。 （2017）对美国有毒纽卡斯尔病毒病毒的综述以及野生鸟类在病毒持久性和传播中的作用。 兽医。 res。 48（1），1-5。 [6] De Leeuw，O。和Peeters，B。 （1999）纽卡斯尔病毒的完整核苷酸序列：在亚家族中存在新属的证据。 J. Virol。 80（1），131-6。 [7] Dimitrov，K.M.，Ferreira，H.L.，Pantin- Jackwood，M.J.，Taylor，T.L.，Goraichuk，I.V.，I.V.，Crossley，B.M。，Killian，M.L.，M.L.，M.L.，Bergeson，N.H. 病毒学531，203-18。 2017。C.M.）2012年（长期观点：对40年纽卡斯尔疾病研究的选择性评论。禽病。41（4），329-35。[2] Altschul，S.F.，Gish，W。Miller，W。Myers，E.W。和Lipman，D.J。）1990（基本本地对齐搜索工具。J. Mol。 生物。 215（3），403-10。 [3] Ansori，A.N。和Kharisma，V.D。 ）2020（东南亚和东亚纽卡斯尔病毒的表征：融合蛋白基因。 eksakta：J。Sci。 数据肛门。 20（1），14-20。 [4] Ayala，A.J.，Dimitrov，K.M.，Becker，C.R.，Goraichuk，I.V.，Arns，C.W.，Bolotin，V.I. （2016）野生鸟类存在疫苗衍生的纽卡斯尔病毒。 PLOS ONE 11（9），E0162484。 [5] Brown，V.R。和Bevins，S.N。 （2017）对美国有毒纽卡斯尔病毒病毒的综述以及野生鸟类在病毒持久性和传播中的作用。 兽医。 res。 48（1），1-5。 [6] De Leeuw，O。和Peeters，B。 （1999）纽卡斯尔病毒的完整核苷酸序列：在亚家族中存在新属的证据。 J. Virol。 80（1），131-6。 [7] Dimitrov，K.M.，Ferreira，H.L.，Pantin- Jackwood，M.J.，Taylor，T.L.，Goraichuk，I.V.，I.V.，Crossley，B.M。，Killian，M.L.，M.L.，M.L.，Bergeson，N.H. 病毒学531，203-18。 2017。J. Mol。生物。215（3），403-10。[3] Ansori，A.N。和Kharisma，V.D。 ）2020（东南亚和东亚纽卡斯尔病毒的表征：融合蛋白基因。 eksakta：J。Sci。 数据肛门。 20（1），14-20。 [4] Ayala，A.J.，Dimitrov，K.M.，Becker，C.R.，Goraichuk，I.V.，Arns，C.W.，Bolotin，V.I. （2016）野生鸟类存在疫苗衍生的纽卡斯尔病毒。 PLOS ONE 11（9），E0162484。 [5] Brown，V.R。和Bevins，S.N。 （2017）对美国有毒纽卡斯尔病毒病毒的综述以及野生鸟类在病毒持久性和传播中的作用。 兽医。 res。 48（1），1-5。 [6] De Leeuw，O。和Peeters，B。 （1999）纽卡斯尔病毒的完整核苷酸序列：在亚家族中存在新属的证据。 J. Virol。 80（1），131-6。 [7] Dimitrov，K.M.，Ferreira，H.L.，Pantin- Jackwood，M.J.，Taylor，T.L.，Goraichuk，I.V.，I.V.，Crossley，B.M。，Killian，M.L.，M.L.，M.L.，Bergeson，N.H. 病毒学531，203-18。 2017。[3] Ansori，A.N。和Kharisma，V.D。）2020（东南亚和东亚纽卡斯尔病毒的表征：融合蛋白基因。eksakta：J。Sci。数据肛门。20（1），14-20。[4] Ayala，A.J.，Dimitrov，K.M.，Becker，C.R.，Goraichuk，I.V.，Arns，C.W.，Bolotin，V.I.（2016）野生鸟类存在疫苗衍生的纽卡斯尔病毒。PLOS ONE 11（9），E0162484。[5] Brown，V.R。和Bevins，S.N。（2017）对美国有毒纽卡斯尔病毒病毒的综述以及野生鸟类在病毒持久性和传播中的作用。兽医。res。48（1），1-5。[6] De Leeuw，O。和Peeters，B。（1999）纽卡斯尔病毒的完整核苷酸序列：在亚家族中存在新属的证据。J. Virol。 80（1），131-6。 [7] Dimitrov，K.M.，Ferreira，H.L.，Pantin- Jackwood，M.J.，Taylor，T.L.，Goraichuk，I.V.，I.V.，Crossley，B.M。，Killian，M.L.，M.L.，M.L.，Bergeson，N.H. 病毒学531，203-18。 2017。J. Virol。80（1），131-6。[7] Dimitrov，K.M.，Ferreira，H.L.，Pantin- Jackwood，M.J.，Taylor，T.L.，Goraichuk，I.V.，I.V.，Crossley，B.M。，Killian，M.L.，M.L.，M.L.，Bergeson，N.H.病毒学531，203-18。2017。（2019）2018年至2019年加利福尼亚疫情及其相关病毒在年轻鸡和相关病毒中的致病性和传播。[8] Dimitrov，K.M。，Afonso，C.L.，Yu，Q。和Miller，P.J。纽卡斯尔疾病疫苗 -
使用生物信息学和机器学习鉴定子宫中重要的诊断基因
摘要背景：子宫子宫内膜癌（UCEC）被称为世界第六大癌症。生物信息学和深度学习的进步提供了筛查大规模基因组数据并发现指示疾病状态的潜在生物标志物的两种工具。这项研究旨在研究使用生物信息学和机器学习算法鉴定子宫诊断和预后的重要基因。方法：分析UECE患者的RNA表达谱，使用深度学习技术鉴定差异表达的基因（DEG）。预后生物标志物。此外，彻底检查了分子途径，蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络，DEG的共表达模式及其与临床数据的关联。最终，通过基于深度学习的分析来确定诊断标记。结果：根据我们的发现，MEX3B，CTRP2（C1QTNF2）和AASS是UCEC的新生物标志物。评估指标证明了深度学习模型的功效（DNN）功效，最小平均平方误差（MSE）为5.1096067E-5，而根平方误差（RMSE）为0.007，表示准确的预测。0.99的R平方值强调了该模型解释数据中差异的很大一部分的能力。因此，该模型在曲线（AUC）下达到了一个完美的区域，表示特殊的歧视能力，精度率为97％。因此，确定新的UCEC生物标志物有望有效护理，改善预后和早期诊断。结论：GDCA数据库和深度学习算法确定了3个重要基因-MEX3B，CTRP2（C1QTNF2）和AASS，是UCEC的潜在诊断生物标志物。关键词：子宫语料库子宫内膜癌，深度学习，生物标志物，生物信息学分析，UCEC利益冲突：无宣布的资金：这项研究得到了Shahid Beheshti医学科学大学的资助和支持。*这项工作已根据CC BY-NC-SA 4.0许可发布。版权所有©伊朗医学科学大学引用本文的引用：Valizadeh Laktarashi H，Rahimi M，Rahimi M，Abrishamifar K，Mahmoudabadi A，Nazari E.使用生物学信息和机器学习对子宫中重要的诊断基因的鉴定。Med J Islam Repub伊朗。2025（1月6日）; 39：4。 https://doi.org/10.47176/mjiri.39.4
社论：益生菌研究中的OMICS技术和生物信息学工具
益生菌被定义为活的微生物，可以促进肠道和肠外健康的好处，当时有足够的数量消耗（Hill等，2014）。由于其安全性和促进健康的特性，几种双杆菌，乳酸杆菌和肠球菌已被分类为益生菌。这些微生物通常在各种栖息地中发现，例如乳制品和非乳制发酵产物，哺乳动物胃肠道菌群和环境。为了将新的菌株分类为益生菌，应满足许多标准：抗胃肠道转移的抵抗力，缺乏毒力和可传播的抗生素耐药性基因以及促进健康的活性（例如抗菌，免疫抑制性和抗毒剂和抗毒剂）。监管机构已经建立了常规的微生物学测定，以评估这些表型（FAO/WHO，2001）。此外，现在正在使用高通量多词方法来补充现有方法，并将更深层次的分子和细胞见解与益生菌 - 宿主相互作用（Kiousi等，2021）。在（元）基因组学时代，益生菌菌株的整个基因组序列（WGS）的可用性呈指数增长。基因组元素在益生菌研究中的整合支持了新菌株的安全性和功能性的预测。此外，由于其较高的歧视能力，WGS是将新分离株分类为物种分类分类的“黄金标准”。的确，WGS的可用性增加促进了多样化的乳杆菌属的重新分类。基于共同的生态和代谢特性，分为25属（Zheng等，2020）。目前，EFSA需要在食物链中使用微生物WG，以监测关注的基因（例如，毒力因子，抗生素耐药性基因）（EFSA，2024年）。在这种情况下，Wei等人进行了补充了体外测定的基因组分析。评估limosilactobacillus reuteri A51的安全性和功能性状，这是先前从Yak酸奶中分离出来的菌株。菌株被发现编码与胃肠道应力反应，生存和附着的基因以及用于抗菌化合物和外多糖的生物合成簇。该菌株还表现出对模拟胃肠道条件以及抗氧化剂和