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生物信息技术-chap6 微生物群落分析
6.1 微生物及微生物多样性nice video！HMP：human microbiome project（人类微生物组计划）微生物多样性：1.遗传多样性：也就是基因多样性。 （α、β多样性）2.生理多样性：群落中微生物生理结构与生理功能的多样性。3.物种多样性：群落中物种的数量和构成特点的多样性。4.生态多样性：微生物与其他生物也就是微生物环境的关系。 6.2 微生物群落样本的分析本文所有内容均来自于中国大学MOOC里的四川大学生物信息技术的课程内容,本人只是进行了总结。 ***物种累积曲线6.4 物种的组成分析测序得到的序列经过物种注释之后，每一条序列都拥有了他们自己的物种名称，以此为基础，我们可以了解单个样本中微生物群落在不同分类水平上的物种组成，以及多个样品之间的差异 分类水平：界、门、纲、目、科、属、种常可以用柱状图、堆积柱状图、群落组成分析饼图、Heatmap、Venn图来展现微生物群落的物种组成及差异。
1K00编辑于 2023-11-28 - 来自专栏新智元
AI干6周=生物学家134年！斯坦福生物学基础模型开启生物学AI时代
新智元报道 编辑：alan 【新智元导读】AI在生物学领域的成绩再添一笔，斯坦福大学开发的生物学基础模型，在短短6周内就发现了人类花了134年才发现的Norn细胞，生物学的AI时代正在开启。 人类花了134年才发现Norn细胞，AI用了6周就做到了！ 斯坦福的这个模型是最近的几个生物学基础模型之一，它们不仅仅是整理生物学家收集的信息，而是正在发现基因如何工作以及细胞如何发育。 用AI来理解生物学是一个有争议的问题。不过乐观的科学家认为，基础模型甚至能够解决当前最大的生物学问题：是什么将生命与非生命区分开来？ 换句话说，UCE可能在生物学家之前发现了一种新型细胞。 细胞互联网 当然了，像所有大模型一样，生物模型有时也会出错。
50510编辑于 2024-03-25 - 来自专栏数据科学和人工智能
视频回放 | 博雅数智讲堂第6期：计算生物学
2021年12月02日20：00，博雅数智讲堂第6期在腾讯会议和B站成功举办，本次报告题目为”计算生物学“。本期活动吸引全国600余名高校教师参加。 http://mpvideo.qpic.cn/0bc3a4abqaaa2ian3bfijrqvab6ddadqagaa.f10002.mp4? 龚新奇教授是清华大学结构生物学高精尖创新中心合作研究员，中国人民大学学位委员会理工分会委员，数学学院学术委员会委员、学位委员会委员、师德监督建设委员会委员。开展生物信息学和应用数学的科研和教学。 中国生物信息学会（筹）理事，中国运筹学会计算系统生物学分会理事，中国计算机学会高级会员、生物信息学专业委员，中国工业与应用数学学会数学生命科学专业委员会委员，第一、二届中国计算机学会生物信息学大会程序委员 ，第十、十一届国际系统生物学与生物信息学大会程序委员，2015年11月在中国人民大学负责举办全国生物信息学与计算生物学大会，2020年11月在中国人民大学负责举办蛋白质复合物与蛋白质组学大会。
61320编辑于 2022-04-01 IL-6信号通路：分子机制、生物学功能与疾病关联
其生物学效应通过结合靶细胞表面的特异性受体复合物，激活下游信号转导网络来实现。 该信号系统的核心组成包括：1.IL-6受体：分为膜结合型IL-6R（主要在肝细胞、某些免疫细胞表达）和可溶性IL-6R（通过蛋白酶切或选择性剪接产生）。 二、IL-6信号转导的两种主要模式IL-6的信号传递主要通过两种机制，扩大了其作用的细胞范围与功能复杂性。 三、IL-6信号的核心生物学功能IL-6信号的广泛激活影响机体的多个系统：1.免疫调节：-B细胞：促进B细胞增殖、分化为浆细胞，驱动抗体生成。 五、IL-6蛋白作为研究与干预靶点的价值鉴于IL-6通路在生理和病理中的核心地位，IL-6蛋白本身不仅是关键的效应分子，也成为重要的研究工具和药物开发靶点。
57410编辑于 2026-02-06白细胞介素-6信号通路的分子机制与生物学功能
IL-6在免疫调节中呈现双向作用：适度水平有助于宿主防御，而持续高表达则与多种自身免疫病及慢性炎症密切相关。IL-6受体系统：膜结合型IL-6R（IL-6R）主要表达于肝细胞及部分免疫细胞表面。 可溶性IL-6R（sIL-6R）可通过蛋白水解或选择性剪接产生，与IL-6结合后可激活缺乏膜IL-6R但表达gp130的细胞，此即反式信号传导。 gp130为IL-6家族细胞因子共用的信号转导链，广泛表达于全身多种组织细胞。IL-6与IL-6R结合后招募gp130，形成IL-6/IL-6R/gp130异源六聚体复合物，启动胞内信号转导。 借助人IL-6试剂盒（HICA）对血清及组织液中IL-6与sIL-6R复合物水平的联合检测，可为反式信号活化状态提供评估依据。 上述调控节点的表达变化可通过人IL-6试剂盒（HICA）结合磷酸化蛋白检测实现定量评估。四、生物学功能免疫调节：IL-6是B细胞分化为浆细胞的关键辅助信号，驱动免疫球蛋白合成。
38910编辑于 2026-02-24- 来自专栏企鹅号快讯
机器正在生物化＆生物正在工程化
机器，正在生物化；而生物，正在工程化。这并不意味着未来是灰色冰冷的钢铁世界；相反，未来朝向的正是一种新生物的文明。 自然一直在用她的血肉供养着人类，获取食物、衣着和居所。 比如说他制造机器人，有6条腿却没有脑（没有所谓中央控制器），每条腿都有权利做些简单动作，而且每条腿都能独立判断在不同情况下该如何行事。 当然，这并不影响KK在20年前对于“生物圈2号”的延伸思考，而且仍然具有现实意义：生命是终极技术。机器技术只不过是生物技术的临时替代品而已。我们大可不必担心，机器技术将替代所有生物物种。 下个世纪将是生物学的世纪，注意不是仿生学，因为有机体和机器的混成物中，在天生和人造缓慢的混合过程中，最终获胜的总是生物逻辑——“机器的未来是生物”。 例如：生物无法将自己的DNA代码向其他生物体“广而告之”，以便它们获取信息并改变其代码，而在计算机环境中，你就能做到这一点。 多细胞生物本质上就是在宇宙尺度上运行大规模的并行代码。
2.2K00发布于 2017-12-28 - 来自专栏生信技能树
跨越了6个阶段，我仍然是生物信息学初学者
首先非常欢迎大家分享自己与生物信息学/生信技能树的故事！ 上一期是：我如何从生物科学到生物信息 这一期是我在朋友圈看到了我们单细胞天地常驻编辑周运来的真情流露，邀请他投稿的我们生信故事会栏目： 下面是周运来的分享 生物信息初学者群像 ? 前生物信息时代 往往是这时候的朋友会觉得：哇，生物信息好厉害啊！他们大部分是进入研究生的时候才开始真正接触生物信息，隔壁实验室的师兄总是很让人羡慕，文章发的也高。听说还要编程，我能学会吗？ 对于错过计算机的生物学、农学，环境科学的朋友这点感觉很强烈：我现在要不要学编程？而来自计算机、数学的朋友则开始用生物信息工具做一些有意思的事情了。 这种状态下，我们回进一步思考什么是生物信息学：工具的应用？算法的开发？生物问题的挖掘?我们已经离开哪些大问题：如何学生物信息？该选择哪门语言？单细胞这么火要不要学？
1.4K31发布于 2020-07-14 - 来自专栏igenome
20220519_生物信息平台搭建及生物信息软件安装
20220519_生物信息平台搭建及生物信息软件安装 01 基础软件安装 基础软件安装 ==================== rstudio.org/desktop/bionic/amd64/rstudio-1.3.1093-amd64.deb dpkg -i rstudio-1.3.1093-amd64.deb 02 常用生物信息软件安装 install -c bioconda #-------------------------------------------------------------------------------- #(6) ---------------------------------------------------- #(22)SRA Toolkit已安装 #https://www.jianshu.com/p/6a4855023330
1.9K32编辑于 2022-05-19 - 来自专栏人工智能快报
生物识别新面貌
据加拿大市场研究公司Ontario的生物特征研究小组报告，到2015年底，有6.5亿人在移动设备上使用生物识别技术。 美国普渡大学生物特征研究国际中心主任Stephen Elliott解释称：“我们注意到有多种生物识别技术在发展传播。” 当前，有一个很显然的结论是墨水、纸张和密码已经不能胜任安全任务。 近日，Jain通过使用旧指纹和一个价值500美元的高清晰度打印机，解锁了一部谋杀案受害者遗留的三星Galaxy S6手机。 这反过来又代表了一个更大的问题。 如果原始的生物特征数据被窃取，个人将无法生成一个新的指纹或人脸；它将被永久破解。Jain说，当前也存在对隐私和不道德使用生物特征数据的关注。 然而，“如果使用多因素生物识别或行为生物识别技术，也许不需要实用原始数据。”
1.3K70发布于 2018-03-14 - 来自专栏微生态与微进化
Nature：原核生物基因的生物地理学研究
接下来很可能会进入“后组学”时代，系统化分析生物数据以解决核心科学问题为大势所趋。本篇文章系统地整理了全球不同生境的微生物组数据，并以此分析基因的生物地理。 Towards the biogeography of prokaryotic genes 原核生物基因的生物地理学研究 作者：Luis Pedro Coelho, RenatoAlves, Álvaro 这些基因目录被广泛应用于人类肠道、宿主相关或环境的微生物组研究。 主要结果 全球微生物基因目录 本文作者整合宏基因组和完整基因组，调查不同生境的原核生物基因来获得关于其全球分布和分子功能的认识。 根据本文的数据，这甚至对生物多样性非常高的栖息地来说也是可行的，比如土壤。
1.2K20编辑于 2022-05-05 - 来自专栏生信菜鸟团
植物生物学与生物技术: 聚焦基因组学与生物信息学
植物生物信息学---面向转录组测序数据分析和机器学习方法的应用新趋势 植物生物学与生物技术: 聚焦基因组学与生物信息学 分析植物适应环境变化和胁迫反应的分子机制对植物生物技术至关重要。 其中关键方法包括生物信息学方法、高通量测序和后基因组技术。测序和系统生物学方法提供了从分子到细胞、器官和种群水平的植物生长的全面视图。 ），及在俄罗斯-bgrs举行的一系列生物信息学会议之后发表的相关期刊(https://bgrssb.icgbio.ru/2022/)和关于基因表达生物信息学的一系列最新杂志期刊(https://www.mdpi.com 基于总结概述当前植物生物信息学面向转录组测序数据分析和机器学习方法应用的趋势。利用新的生物信息学工具，集中研究了植物基因表达调控以及植物发育和胁迫反应的潜在分子机制。 在参与大分子细胞代谢和有机生物合成过程以及生物体应激反应的基因中，发现了与西伯利亚落叶松适应性相关的单核苷酸多态性。
62510编辑于 2024-06-11 - 来自专栏新智元
【远古生物复活】深度学习与生物大数据处理
深度学习加速生物大数据处理速度 随着生命科学的迅猛发展，生物医学领域的数据量呈指数形式增长，生物医学数据表现为数据量大(Volume)、多样化(Variety)、有价值(Value)、高速(Velocity 曙光公司联合中科院计算机所，在生物医学处理方面取得了长足进展，大大加速了生物大数据处理速度。 生物医学大数据独具特色 生物医学领域数据有其自身特点。 1.数据量大：生物医学领域数据量十分庞大。 如今，只需几千美元和几个小时，即可完成一个人基因组的解析，低廉高效的研究方式得到生物科学家们的青睐，大量的物种得以测序解析，使得生物研究进入的生物数据的海洋，而积累的原始数据也必将迅速增长。 3.价值高：随着生物信息学的发展，越来越多有价值的信息从生物数据中挖掘出来，这些价值不仅体现在生物科研领域，而且已应用于农业、健康和医学等领域。 深度学习在生物领域取得的进展让人振奋。现阶段XSharp的应用主要集中在高维多模式生物图像分布式数据系统、海量生物图像数据的深度挖掘流程和生物图像处理数据密集型算法加速等项目中。
1.2K50发布于 2018-03-13 合成生物学与生物制造：细胞工厂动态调控、酶催化级联设计与生物安全验证实战
合成生物学正式进入动态调控-级联设计-生物安全三角闭环时代 ——过程稳定性比峰值滴度更重要，级联鲁棒性比单酶活性更值钱，可证明的生物遏制比功能性能更可靠。 nn.Linear(embed_dim, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 6) # 催化效率预测头 self.kcat_km_predictor = nn.Sequential( nn.Linear(embed_dim + 6, _ecological_parameters = { "soil": {"carrying_capacity_cf_u_g": 1e6, "predation_rate_day_inv 铁律6：合规必须“证据链完整”，不能口头承诺坑 ：声称“绝对安全”，但无长期环境归趋数据，审批搁置18个月。对策 ：按《安全评价指南》执行全套餐测试；数据提交国家数据库；第三方独立审计。
25700编辑于 2026-09-03- 来自专栏天意云&天意科研云&天意生信云
首个多模态生物序列对话模型，生物版ChatGPT来了！
首个多模态生物AI对话模型来了，用聊天对话的方式就能分析基因序列！ 大语言模型目前正广泛应用在各个领域，然而在生物学领域中，大语言对话模型难以理解DNA、RNA、蛋白质等生物序列。 InstaDeep公司研发的ChatNT能将多个生物学任务整合进一个统一的框架中，通过对话去分析生物序列，无需编程。 问：未来ChatNT能否进一步整合多种生物信息学数据，变为更全面的生物学分析工具？ ai.dftianyi.com 科研场景优化 ✅️【高效】针对科研核心场景进行专业化适配 ✅️【省心】跨模型上下文记忆 ✅️【稳定】云端计算资源调度（国家级大数据中心支持） 平台背景 平台自2023年创建以来 已拥有6w
58110编辑于 2025-06-12 - 来自专栏科技记者
Biobanks生物银行知多少
FinnGen results[3] BBJ 日本生物银行 这个也应该是大家相对熟悉的一个项目，去年正式发表的，其主要采用了 bolt-lmm 这个软件进行的分析。 PheWeb.jp[4] KoGES 韩国基因组和流行病学研究 来自 KoGES（韩国国家生物银行）的 76 种表型的全基因组关联 日本生物样本库（BBJ）对 32 种表型的荟萃分析 使用 SPACox 然后用 IMPUTE2 软件输入由来自 1000 个基因组第三阶段(n=504)的东亚人群和来自台湾生物库(n=1,451)的全基因组测序数据组成的合并参考小组。 BioBank::v3 (twbiobank.org.tw)[6] 汇总暂时到这里，期待我们国家其他省份和国家级别的 Biobank 数据的发布。如有错误，欢迎指正！ finngen.fi/ [4]PheWeb.jp: https://pheweb.jp/ [5]KoGES PheWeb (leelabsg.org): https://koges.leelabsg.org/ [6]
2.1K31编辑于 2022-11-08 - 来自专栏生信菜鸟团
系统生物学 | 第01章 生物系统 | 读书笔记
解释系统生物学的目标。 识别还原论与系统生物学的互补作用。 列出那些仅凭直觉无法解决的系统生物学挑战。 讨论跨学科交流的重要性。 为系统生物学领域整理出一份"待办事项"清单。 和 代表什么并不重要，但为了讨论方便，可以想象一条代谢途径，比如糖酵解，其中输入的葡萄糖被转化为6-磷酸葡萄糖、1,6-二磷酸果糖和丙酮酸，而丙酮酸用于其他不在此讨论范围内的用途。 para 生物系统许多特征的存在已为人所知相当长一段时间，同样地，系统生物学的许多概念和方法也植根于其成熟的母学科，包括生理学、分子生物学、生物化学、数学、工程学和计算机科学。 生物学与数学、计算机科学和工程学保持了距离，主要是因为生物现象被认为过于复杂，难以进行严格的数学分析，而数学被认为只适用于几乎没有生物学意义的小型系统。 从零开始设计生物系统是不可能的，而新兴的计算机科学领域除了提供基本的数据管理外，并未对生物学做出太多贡献。 para 那么，为什么系统生物学突然变得如此重要？
67700编辑于 2025-05-02 - 来自专栏博文视点Broadview
从生物工程到生物“打印”，3D打印颠覆想象
3D 生物打印开启了大门。 因此，生物学开始频繁地与“工程”这个字眼联系起来，在20 世纪70、80 年代，由此发展出一门新兴的综合性应用学科：生物工程。 所谓生物工程，是以生物学的理论为基础，利用遗传、生物化学及细胞学的各种实验技术，结合机械和电子计算机等现代工程技术，操纵遗传物质，改造生物功能，快速创造新物种。 生物工程包括基因工程、细胞工程、发酵工程、生化工程、生物反应器工程等五大工程类，它们的成果为人类社会提供了巨大的经济效益，而其他各种技术的发展，尤其是计算机技术的发展，又为生物工程手段的研究和应用注入了新的动力 在生物工程发展了几十年之后的今天，我们才有了谈及“3D生物打印”的可能性。 本文摘自《喷头下的世界：漫谈3D打印》
1K10发布于 2020-06-11 - 来自专栏新智元
微软开源生物模型分析器（BMA）：基于云的生物研究工具
【新智元导读】 微软近日在 GitHub 上开源了“生物模型分析器”（Bio Model Analyzer，简称 BMA）。这是一款能够帮助生物学家模拟细胞互动和通信过程的基于云的工具。 微软近日在 GitHub 上开源了“生物模型分析器”（Bio Model Analyzer，简称BMA）。这是一款能够帮助生物学家模拟细胞互动和通信过程的基于云的工具。 Fisher和她的团队正在研究的一种方法叫生物模型分析器（Bio Model Analyzer，BMA）。这个基于云的工具让生物学家可以对细胞之间的互动和通信以及它们的连接进行建模。 对于生物学家来说有用的计算机系统 Fisher 认为，BMA 这样的系统有望革命性地改变人们对癌症的看法，但只有生物学家愿意使用它们才能取得成功。 Benque 多年来一直在使用生物学家可以理解的语言来开发工具，在视觉上模拟科学家在实验室中可能用到的东西。在 Fisher看来，这样的系统迫切需要方便生物学家的使用。
1.4K70发布于 2018-03-27 - 来自专栏生信喵实验柴
原核生物基因预测
二、如何学习生物软件？ 生物信息主要都是通过软件完成的，软件是集成了数据处理的算法规则。前面的内容中那个已经学习了大量生物软件的使用，本节内容将系统的总结一下生物软件的使用。 每个序列都有 6 个可能的开放阅读框，其中 3 个开始于第 1、2、3个碱基位点并沿着给定序列的 5'→ 3'的方向进行延伸，而另外的 3 个开始于第 1、2、3 个碱基位点但沿着互补序列的 5'→ 3 在开始这项工作之前，我们并不知道DNA 双链中哪一条单链是编码链，也不知道准确的翻译起始点在何处，由于每条链都有 3种可能的开放阅读框，2 条链共计 6 种可能的开放读框，我们的目的就是从这 6 个可能的开放阅读框中找出一个正确的开放阅读框 也就是软件会首先在序列中找开放阅读框 orf，开放阅读框 orf 可能是基因，也可能不是，理论上只有 1/6 的开放阅读框是基因。然后就是训练集，原核可以以自身序列作为训练集，真核比较复杂一些。 原核生物 orf 结构 原核生物基因结构一般比较简单，基因是连续的，并不存在内含子。因此，在预测过程中相对于真核生物来说，相对容易一些。
2.4K10编辑于 2022-10-25 - 来自专栏科技记者
俄罗斯生物银行（BBRU）
最近搜索发现了个新的生物银行，分享一下，summary statistics可下载。 来自俄罗斯的 4145 名个体的全基因组关联研究 （GWAS） 结果。 俄罗斯生物样本库（BBRU）是一个潜在的生物样本库，由V.A.阿尔马佐夫国家医学研究中心管理。 俄罗斯生物样本库资源是为具有各种基因组成的患者提供精准医疗的重要一步，这些患者目前在其他主要基因研究中没有代表。 数据和代码可用性 所有GWAS、PheWAS、等位基因频率和汇总数据以及可视化都可以在俄罗斯生物样本库门户网站上获得：https://biobank.almazovcentre.ru。
47010编辑于 2023-12-14
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