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基因本体分析,差异基因分析

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SNP函数注释该怎么做分析模块如下基因组预测码基因本体function-2 。基因本体On(GO)project为基因函数和基因产品的可计算知识提供了最全面的资源，基因结构笔记(1最新的推文会是一个大系列，所以目录就不放下了，可能会有点多，主要涉及基因 Notes ， Comparison基因organization分析，/1233 。

1、SNP功能注释怎么做This分析module如下基因组预测码基因本体function 。主要内容包括(1)通过NCBI NR、NT、Ensemble Go等国际权威数据库识别新基因的功能 。(2)结合其他NSAM方案，如组织学的比较基因 many 分析方案，获得相关物种的同源性基因 ， 获得当前物种的独特性基因 ， 以及新的功能和新的代谢途径 。如果将SNP与evolution 分析相结合，可以得到基因的选择压力和进化距离，进而可以得到分析这个物种的进化起源 。

2、多组学高分文献14-乳腺癌定量蛋白质组学和蛋白质组学前景?期刊:NatCommun；影响因子:12.121，由瑞典卡罗林斯卡学院发布 。在分子水平上，乳腺癌可以根据转录组表达谱分为五种亚型(基底样、lumina、LuminalB、HER2、正常样) 。基于各亚型的分子特征，前期研究建立了一套包括50 基因的分类器，即PAM50 。高通量蛋白质定量技术的并行发展导致了基于乳腺肿瘤的蛋白质分子表征的快速发展 。在2019年4月发表在NatureCommunications上的一项研究中，通过基因组、转录组和蛋白质组检测了5种乳腺癌亚型的45个肿瘤样本 ， 在PAM50分型的基础上研究了乳腺癌的分子分型 。

3、多组学高分文献8-弥漫型胃癌的多组学研究期刊:NatCommun；影响因子:12月121日发表者:(京)国家蛋白质科学中心等弥漫性胃癌(DGC)是一种较难治疗的癌症，患者往往预后不良 。国家蛋白质科学中心和北京大学肿瘤医院的研究人员在2018年5月发表在NatureCommunications上的一项新研究表明，肿瘤和微环境中的蛋白质蛋白质组图谱可以为个性化治疗提供额外的信息 。

弥漫性胃癌(DGC)是胃癌的一种亚型 ， 预后差 ， 治疗选择少 。这项研究显示了来自84名DGC患者的数据集，包括11340个蛋白质组基因产物和274个癌症驱动的突变基因产物，涵盖了匹配的肿瘤和邻近组织 。根据差异蛋白组 ， DGC可分为三个亚型(PX13) 。PX1和PX2的细胞周期紊乱更为突出，PX2有多余的EMT过程 。

4、测序寻找新的lncRNA并 分析,完整的实验就应该这么做!完整lncRNAs转录组的表征、功能和临床完整lncRNAs转录组的表征揭示了lncrnas在多发性骨髓瘤中的功能和临床影响 。表格式期刊:白血病发表日期:2021Feb17影响因子:8.665 DOI:10.1038/s 1147y一、背景多发性骨髓瘤(MM)是一种以骨髓中浆细胞(PC)不受控制的克隆性增殖为特征的血液系统肿瘤 。

5、 基因结构注释(1最新的推文会是一个大系列，所以内容不会放下，可能会有点多，主要涉及基因评论，比较基因genomics分析，基因 family 。基因注释参考链接(不得不说邦大神真的是植物信息方面的专家)基因注释denovoprediction主要有三种策略:通过已有的概率模型预测基因 structure，Homologybasedprediction:部分基因蛋白质在相似物种中是保守的，所以可以利用已有的相关物种的高质量注释信息来确定外显子边界和transcriptomebasedprediction:借助物种的RNAseq数据，我们可以准确地确定切割位点和外显子区域 。
6、上调 基因的过度表达GO术语是什么?【基因本体分析,差异基因分析】由于生物系统惊人的复杂性和对分析数据集日益增长的需求 ， 生物医学研究越来越依赖于以可计算形式存储的知识 。基因本体On(GO)project为基因函数和基因产品的可计算知识提供了最全面的资源 ， GO知识库由两个主要部分组成:-1本体On gene ontology(GO) ， 提供生物功能(“术语”)及其关系的逻辑结构，用有向无环图表示 。

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