描述:用于识别和可视化基因排名列表中的丰富GO术语的工具。它可以以两种模式之一运行: *搜索富集的GO术语,这些术语在排名的基因列表的顶部,或 *与基因的基因目标列表中的基因列表中的富集术语搜索。
。。.N.N.N.N.N.N.N.N.N.N.N。lecce单位。4Qu±云母生物±云母系。II,布宜诺斯艾利斯,CE1428EHA,阿根廷。 II,布宜诺斯艾利斯,CE1428EHA,阿根廷。 。 澳大利亚,澳大利亚,澳大利亚,澳大利亚。II,布宜诺斯艾利斯,CE1428EHA,阿根廷。II,布宜诺斯艾利斯,CE1428EHA,阿根廷。 。 澳大利亚,澳大利亚,澳大利亚,澳大利亚。II,布宜诺斯艾利斯,CE1428EHA,阿根廷。。澳大利亚,澳大利亚,澳大利亚,澳大利亚。
背景:基因功能预测数据集的可用性可帮助研究人员考虑假设生成,候选基因优先次序和许多其他应用的未表征基因的可能功能。许多这样的数据集基于基因本体论(GO)函数图。对于植物而言,这可能是有问题的,因为最具体的GO术语通常是从非植物分类群的生物学中得出的(例如,鉴于植物缺乏神经的神经),似乎不太可能映射到植物生物学过程)。为了平衡功能特异性的需求,同时限制了与植物生物学相关的功能,研究人员通常会限制植物植物子集,但是,通过设计,该子集由非常一般的术语和限制了特定假设产生的实际效用。更糟糕的是,有时研究人员选择与植物生物学无关的术语(而不是遍历GO图以选择与植物生物学兼容的层次结构中最具体的术语)。结果:我们创建了Go Big,一种基因本体学子集类型,以提高分类群特异性生物学应用基因功能预测的生物学相关性。GO大植物子集保留了假设产生的最大功能特异性,同时限制了适用于植物生物学的术语。简要
自动蛋白功能预测涉及从其已知序列推断蛋白质的功能。此函数通常由从预定义的基因本体论中提出的术语列表来描述,该术语是在层次上组织的。预测蛋白质功能需要为每个项做出二进制决策,确定它是否适用于给定序列。论文将主要探讨深度转移学习的应用,并利用蛋白质级信息和注释之间的相互关系。要求:1。了解深度学习和转移学习。2。在自动化蛋白质功能预测中熟悉当前的最新技术,特别强调了最近的深度学习工具。3。进行文献搜索方法AD 1和2。4。设计自己的算法 /修改现有算法,以自动预测蛋白质功能,并深入转移学习。5。将您的解决方案与基本基准测试(BLAST + KNN,PRIORS)或搜索中讨论的方法与可用实现进行比较,使用传统的评估分类器质量的度量(精度,回忆,F1)。
摘要:本论文介绍了具有RISC-V处理器核心系统的I3C控制器外围设备的RTL设计和实现。论文描述了具有其主要功能的I3C协议,包括从免费提供的规范中与其前身I2C的向后兼容。从特定方面,已经选择了协议的支持特征,并编写了系统外围设计。在VHDL中实施了外围的单个块,并使用RISC-V系统进行了测试。为了验证通信,创建了I3C目标代理,充当连接到I3C总线的目标设备。为了进行定时验证,控制器是为FPGA进行了合成并实现的。生成的网表用于外围的门水平模拟。关键字:VHDL,I3C,控制器,仅SDR,RISC-V,AHB,FPGA
简介:所有心脏瓣膜的正常发育都需要高度协调的信号通路和下游介体。虽然基因组变体可能导致先天性瓣膜疾病,但环境因素也可以发挥作用。生命瓣膜后期钙化是主动脉瓣狭窄的主要原因,这是一种进行性疾病,可能导致心力衰竭。当前对先天性瓣膜疾病和瓣膜钙化原因的研究正在使用多种高通量方法,包括转录组学,蛋白质组学和基因组学。来自生物知识库的高质量遗传数据对于促进这些高通量数据集的分析和解释至关重要。基因本体论(GO,http://geneontology.org/)是用于解释这些数据集的主要生物信息学资源,因为它提供了描述所有生物体基因产物的作用的结构化,可计算的知识。UCL功能基因注释小组的重点是人类基因产品的注释。确定了转录组,蛋白质组学和基因组数据中包含的GO注释没有提供有关心脏瓣膜开发的精确描述性信息,我们启动了一个集中的项目来解决此问题。
摘要 . 自由民主社会如何才能最好地规范人类基因工程?相关辩论广泛使用通常未定义的术语“人类尊严”。其含义和用法的不确定性使其作为指导原则毫无用处。在本文中,我不认为人类基因组具有某种道德地位,我称其为“基因本质主义”。我解释了为什么对基因本质主义的批评不是稻草人,并反对用基因本质主义来定义人权。作为一种替代方案,我提出尊严是未来人的决策自主权,由当代人保管。我说明了为什么可以期望未来人对决策自主权感兴趣,以及民众的审议如何与专家的医学和生物伦理意见相结合,就如何在基因工程方面配置未来人的决策自主权达成原则性共识。
血脑屏障(BBB)在阿尔茨海默氏症和其他神经退行性疾病中的作用仍然是许多研究的主题。然而,由于缺乏基因本体论(GO)注释,描述蛋白质在BBB正常功能中的作用而损害了那些使用高通量方法的研究。GO财团提供了用于分析和解释大型生物医学数据集的金标准生物信息学资源。但是,其他研究社区也使用了GO,因此必须满足有关提供的信息的广度和深度的各种要求。为了满足阿尔茨海默氏症研究界的需求,我们重点介绍了BBB的注释,超过100张运输或交界蛋白优先考虑注释。该项目导致与BBB相关的GO术语相关的人类蛋白质数量大幅增加,并且在许多其他过程中对这些蛋白质的更全面注释。此外,还策划了调节这些优先蛋白表达的microRNA的数据。因此,该项目增加了这些优先级BBB蛋白的注释的广度和深度。