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World File Search System基因组学
基因组学中种族种族的遗传血统和殖民地遗产：跨学科对话
1社会学，哲学和人类学系，埃克塞特大学，埃克塞特大学，英国埃克塞特大学2，墨西哥国家自治大学哲学研究所，墨西哥国家自治大学，墨西哥，墨西哥，人类学系3，达勒姆大学，达勒姆大学，达勒姆大学，达勒姆大学，英国，英国杜勒姆大学4圣保罗大学生物科学研究所，巴西，圣保罗大学，6个高级基因组学部，研究与高级研究中心（cinvestav），墨西哥墨西哥，墨西哥，7人文与社会科学学院，拜瑞斯大学，拜瑞斯大学，德国贝里特大学，贝雷特，贝雷特，曼彻斯特，曼彻斯特学院8号，曼彻斯特学院，曼彻斯特学院，曼彻斯特省，伊利诺伊州伊利诺伊州，国王，伊利诺伊州。巴西圣保罗大学圣保罗大学生物科学研究所
接种微生物发酵剂的阿拉比卡咖啡（Coffea arabica L. var. Castillo）发酵豆的宏基因组学、代谢组学和感官特征
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 1 月 25 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.22.634363 doi：bioRxiv 预印本
向日葵自交系连锁累赘的基因组学
作物野生近缘种是作物改良的宝贵等位基因来源，包括适应气候变化和新出现疾病。然而，由于连锁累赘，来自野生近缘种的基因渗入可能会对理想性状（包括产量）产生有害影响。在本文中，我们分析了野生基因渗入在栽培向日葵自交系中的基因组和表型影响，以估计连锁累赘的影响。首先，我们生成了七种栽培向日葵和一种野生向日葵基因型的参考序列，以及另外两种栽培品种的改良组装体。接下来，依靠之前从野生供体物种生成的序列，我们鉴定了栽培参考序列中的基因渗入，以及它们所包含的序列和结构变体。然后，我们使用岭回归最佳线性无偏预测 (BLUP) 模型来检验基因渗入对栽培向日葵关联作图群体中表型性状的影响。我们发现基因渗入给栽培向日葵基因库带来了大量序列和结构变异，包括 3,000 多个新基因。虽然基因渗入降低了蛋白质编码序列的遗传负荷，但它们大多对产量和品质性状产生负面影响。在栽培基因库中发现的高频率基因渗入比低频率基因渗入的影响更大，这表明前者可能是人工选择的目标。此外，来自亲缘关系较远的物种的基因渗入比来自栽培向日葵野生祖先的基因渗入更容易适应不良。因此，育种工作应尽可能集中在密切相关且完全兼容的野生亲属上。
链接的基因组学测序和质谱学多模式数据集以及用于微生物应变库中的简化天然产物的模型
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年1月21日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.20.633932 doi：biorxiv Preprint
CSCI2952-G：基因组学中的深度学习 - Brown CS
课程描述：击败游戏玩家或比人类更好地识别图像的深度学习模型是否也能帮助我们理解基因组学？这项跨学科研究将在多大程度上帮助我们治愈癌症？在基因组学数据以比摩尔定律更快的速度呈指数增长的时代（Berger 等人，2016 年），深度学习方法终于能够帮助解决该领域的基本问题。然而，这些令人兴奋的发展也面临着处理来自我们 DNA 的数据所特有的挑战。作为试图将深度学习与基因组学结合起来的研究人员，我们必须仔细考虑如何将这些模型有效地应用于基因组学任务。在我们的应用中使用深度学习是否合适？我们应该使用什么模型？我们的方法是否会提高我们对数据或问题的理解？在本课程中，您将通过阅读最近的研究文献并在课堂上讨论来回答这些问题。您将了解不同的基因组学任务、深度学习模型以及它们如何结合在一起。本课程旨在培养批判性思维，并允许学生共同应用这些模型。
结合基因组学和流行病学数据重建传播树的方法：系统评价
摘要：为了更好地了解传播动态并适当地针对控制和预防措施，研究旨在确定实际疫情中谁感染了谁。重建方法多种多样，每种方法都有自己的假设、数据类型和推理策略。因此，选择一种方法可能很困难。按照 PRISMA 指南，我们系统地回顾了结合流行病学和基因组数据重建传播树的方法的文献。我们从 41 篇选定的文章中确定了 22 种方法。我们根据基因组数据的处理方式定义了三个家族：非系统发育家族、顺序系统发育家族和同步系统发育家族。我们根据所需数据以及潜在的序列突变、宿主内进化、传播和病例观察讨论了这些方法。在由八种方法组成的非系统发育家族中，估计了成对遗传距离。在系统发育家族中，传播树是从系统发育树同时（九种方法）或顺序（五种方法）推断出来的。虽然大多数方法（17/22）都模拟了传播过程，但很少有方法（8/22）考虑到不完善的病例检测。宿主内进化通常（7/8）被建模为一个合并过程。这些实际和理论考虑被强调，以帮助选择适合爆发的方法。
基因组学 - HC -UK会议组
“基因组医学有可能对我们的遗传构成对我们的健康产生影响并改变疾病的管理和治疗方式有更深入的了解……NHS将需要对医疗保健提供的方式进行不同的思考。在通常的地方不太可能找到解决方案，并且必须考虑未来以及短期的野心，以继续为英格兰患者提供可持续的医疗保健模型。基因组学将是NHS的未来和下一代医疗保健的核心。当我们将基因组学的好处带给患者和我们的人群时，我们需要采取全面而雄心勃勃的国家方法，涵盖预防，诊断和有针对性的治疗，使患者，家庭和看护者能够参与共同的决策。” NHS
基因组学和生物信息学的研究科学家（博士后）
•生物学，农业科学，森林科学或相关学科的博士学位•高度动机和热情•能够熟练•具有GWAS和GWAS和基因组选择方法的生物信息和经验的经验，合理的知识和理解分子繁殖方法•对统计学和数据的良好培训•良好的交流•良好的遗传和数据分析•良好的遗传和数据阶段•具有良好的遗传和数据分析） •能够在团队中工作的能力哥廷根大学是雇主平等的机会，并特别强调促进女性的职业机会。合格的妇女在其代表性不足的领域中申请。该大学致力于成为家庭友好的机构，并支持其员工平衡工作和家庭生活。大学的任务是雇用更多严重残疾人。来自具有同等资格的严重残障人士的申请将被偏爱。请通过电子邮件发送您的申请书（课程和科学背景，证书，大学老师的参考文献）（最好以电子形式为单一的PDF文件），通过电子邮件在发表职位描述后的三周内通过电子邮件发送。Georg-august-Universitätgöttingen，Abt。fürforstgenetik undforstpflanzenzüchtung，Büsgenweg2，37077Göttingen，forstgen@gwdg.de。联系人：Oliver Gailing教授，电话：0551 39 23536，电子邮件：ogailin@gwdg
Metapipeline-DNA：综合种系和体细胞基因组学NextFlow Pipeline
Yash Patel 1,2,3*，Chenghao Zhu 1,2*，Takafumi N. Yamaguchi 1,2,3*，Nicholas K. Wang 1,2，Nicholas Wiltsie 1,2,3 Mohammed Faizal Eeman Mootor 1,2,3 , Timothy Sanders 1,2,3 , Cyriac Kandoth 1,2 , Sorel T. Fitz-Gibbon 1,2,3 , Julie Livingstone 1,2,4 , Lydia Y. Liu 1,2,4 , Benjamin Carlin 1,2,3 , Aaron Holmes 1,2 , Jieun Oh 1,2 , John Sahrmann 1,2 , Shu Tao 1,2,3 , Stefan Eng 1,2 , Rupert Hugh- White 1,2 , Kiarod Pashminehazar 1,2 , Andrew Park 1,2 , Arpi Beshlikyan 1,2 , Madison Jordan 1,2 , Selina Wu 1,2 , Mao Tian 1,2 , Jaron Arbet 1,2 , Beth Neilsen 1,2 , Yuan Zhe Bugh 1,2，Gina Kim 1,2，Joseph Salmingo 1,2，Wenshu Zhang 1,2，Roni Haas 1,2，Aakarsh Anand 1,2，Edward Hwang 1,2，Anna Neiman-Golden 1,2，Anna Neiman-Golden 1,2，Philippa Steinberg 1,2，Wenyan Zhao 1,2 Boutros 1,2,3,4,5，§
