1 染色质关闭：压缩DNA 人的DNA链全部展开大约有2m，需要折叠为染色质结构才可以存储到放到细胞核中。染色质的基本结构单位是核小体（由组蛋白组成），核小体再折叠最终形成高度压缩的染色质结构。...2 染色质开放：解压DNA 高度折叠的染色质结构在复制和转录时需要暴露出DNA序列，这段暴露的区域就是染色质开放区域，这个区域可以供转录因子和其他调控元件结合，所以它与转录调控是密切相关的。...这个过程类似于我们要查看刚刚压缩包里的文件，我们需要解压后才能查看到文件里的内容。 检测染色质可及性 为了研究染色质的这种特性，大家都先后尝试了好多测序来检测染色质可及性。...转座酶会携带特定的已知序列，然后将这些序列插入到开放的染色质区域中，最后将带有转座酶标记过的序列上机测序，通过软件计算，就能获得基因组哪些地方是开放的。...ChIP-Seq是揭示特定转录因子或蛋白复合物的结合区域，实际是研究DNA和蛋白质的相互作用，利用抗体将蛋白质和DNA一起富集，并对富集到的DNA进行测序。
2 单个DNA线（螺旋）的序列 这些碱基的顺序决定了DNA链中包含哪些生物学指令。例如，序列ATCGTT可能指示蓝眼睛，而ATCGCT可能指示棕色眼睛。 使用Python处理DNA序列数据 ?...Biopython是python模块的集合，这些模块提供处理DNA，RNA和蛋白质序列操作的功能，例如DNA字符串的反向互补，寻找蛋白质序列中的基序列等。...在基因组学中，我们将这种类型的操作称为“ k-mer计数”，或者对每种可能出现的k-mer序列进行计数，而Python的自然语言处理工具使其变得非常容易。...用例：建立一个在人类DNA序列上受训的分类模型，并可以根据编码序列的DNA序列预测基因家族。为了测试该模型，我们将使用人，狗和黑猩猩的DNA序列进行训练，并测试其准确性。...您可能需要进行一些参数调整，并构建具有不同n-gram大小的模型，在这里，我将继续使用n-gram大小为4和alpha为0.1的模型。
此类模型可以使用各种软件包来训练，包括Python中的scikit-learn、R中的caret 和 Julia中的MLJ。...大部分的生物数据都可满足以上的要求，并且深度学习已成功应用到不同的生物数据，包括 DNA、RNA 和蛋白质序列，以及显微镜图像等数据。...一个明显的生物学示例是，在使用蛋白质、RNA 或 DNA 序列的时候，每个例子都具有不同的长度。要对这些数据使用传统方法，可以使用简单的技术（例如填充和加窗）更改数据，使它们的大小都相同。...相比之下，加窗（windowing）将单个示例缩短到给定的大小（例如，在一个序列长度至少为100的蛋白质序列数据集中，只使用每个蛋白质的前 100 个残基）。...使用现代机器学习函数——例如 scikit-learn——在这些模型之间进行更改，通常只需要更改一行代码。
转座酶是由转座子编码的一种酶，在NGS中用于文库构建，最常用的是Tn5转座酶，其随机性好，稳定性高，插入位点易测。...通过转座酶， 只需一步反应就可以实现DNA的片段化，末端修复，接头连接，大大加快了文库构建的过程，illumina的Nextear系列试剂盒就是利用转座酶来进行文库构建。...值得注意的是，相比其他超声等DNA片段化方式，tn5切割好的序列与adapter之间有9bp的gap需要补齐。...当细胞形式行使特定功能时，比如转录因子调控，基因转录等需要特定蛋白质结合到DNA上的过程，为了能够容纳蛋白质，需要将部分折叠的染色质区域”打开”，以方便这些蛋白质的结合。...通过Tn5转录酶富集开放染色质区域的DNA序列，然后进行高通量测序。如上图所示，通过将测序得到的序列mapping回基因组，可以识别开放的区域在基因组上的具体位置，即peak区域。
DNA序列和蛋白质类型，都是很重要的生物数据。今天我们介绍一种可以实现二者高效、准确的转换的深度学习算法。 首先，我们来看看DNA和蛋白质序列如何在机器学习算法中进行表示。...我们从步骤1中的表中随机的抽取蛋白质和DNA匹配对。 步骤3：使用1-4规则编码DNA ? DNA编码的方法很多，这里我们选择1-4规则。也就是说，用（1*4）向量来代表每个DNA序列。...红框中是重复的蛋白质A，绿框中的重复的蛋白质T。因为有两个蛋白质编码是重复的，所以我们可以用一个（1*8）的向量来代表每一个蛋白质。...接下来，我们将介绍如何建立深度神经网络来实现DNA和蛋白质序列的转换。 神经网络框架和前馈操作 ?...将DNA序列转换为蛋白质序列的结果如下： ? 利用步骤5的基因图表，可以确认神经网络准确的将DNA序列转换成了蛋白质序列。 代码如下： ?
GAUC protein ARNDCQEGHILKMFPSTWYV 5、修改序列文件 在生物学意义上，序列是不可以随便更改的，也就是不可变的。...()) # 如果翻译的是线粒体密码子，那么在参数中需要输入，其他参考 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Taxonomy/Utils/wprintgc.cgi?...=True)) # 如果DNA序列为编码序列，可以直接翻译，DNA序列不是3的倍数时，报错 print ("protein: ", dna_seq.translate()) # 在细菌世界中，在细菌遗传密码中...GC含量愈高，DNA的密度也愈高，同时热及碱不易使之变性，因此利用这一特性便可进行DNA的分离或测定。...promoter序列===== # 在寻找基因的promoter时(一般promoter的位点不确定)，但是可以通过将起始位点左右2kb基因视为promoter # 这里训练切取，将切取设起始位点为前10bp
从眼球颜色到是否容易患某种疾病，DNA 携带着决定一切的基因信息。人体内大约有 2 万个 DNA 片段被确定为基因，其中包含有关蛋白质氨基酸序列的指令，这些蛋白质在我们的细胞中执行许多基本功能。...为了更好地完成人类遗传学的很多下游应用任务，我们必须弄清楚非编码区 DNA 如何决定不同细胞类型中的基因表达。...为了更好地理解 Enformer 是如何解释 DNA 序列以得到更准确的预测的，研究者使用贡献分（contribution score）来突出输入序列中对预测影响最大的部分。...Enformer 注意到的相关的调控 DNA 区域（蓝色），增强子为灰色块。 目前全面研究生物体的 DNA 已经成为了可能的事，但要想理解基因组还需要复杂的实验。...尽管进行了大量的实验，大多数 DNA 对基因表达的控制仍然是个谜。借助人工智能技术，人类可以探索在基因组中发现模式的新的可能性，并提供关于序列变化的机制假设。
在复杂多变的细胞微环境中，受到外界刺激的细胞是如何通过转录因子调节基因表达，从而调整细胞的转录状态以适应新的环境，尤其在肿瘤微环境中转录状态的转变，成为了单细胞数据分析不可或缺的一环。...分类 真核生物在转录时往往需要多种蛋白质因子的协助。一种蛋白质是不是转录结构的一部分往往是通过体外系统看它是否是转录起始所必须的。...但是，在这一类因子中，要严格区分开哪些是RNA聚合酶的亚基，哪些仅是辅助因子，是很困难的。 (3)仅与其靶启动子中的特异顺序结合 某些转录因子仅与其靶启动子中的特异序列结合。...这段序列可以和转录因子的DNA结合域实现共价结合，从而对基因的表达起抑制或增强的作用。...在SCENIC中，这些基因集即Regulons中所有基因，针对每个细胞，将细胞中所有基因按照表达量从高到低进行排序，根据Regulons中的基因在序列中的位置，计算累计曲线面积 (AUC) ，即为Regulons
在抗击冠状病毒的斗争中，我们不仅需要找到消灭病毒的方法，还需要找到病毒如何突变以及如何遏制这些突变的方法。...在本文中，我将…… 提供RNA序列的简单解释 使用K-Means创建基因组信息集群 使用PCA可视化集群 …并对我们执行的每个程序进行分析来获取经验。 什么是基因组序列？...如果您对RNA序列有基本的了解，请跳过此部分。 与“解码”相比，基因组测序通常是分析从样品中提取的脱氧核糖核酸（DNA）的过程。在每个正常细胞内有23对染色体，这些染色体容纳着DNA。 ?...这些碱基构成了指示生物体如何构建蛋白质的各种代码-实际上是控制病毒行为的DNA。 ? DNA转换为RNA再转换为蛋白质的过程 使用包括测序仪器和专用标签等专用设备，可以揭示特定片段的DNA序列。...流行的Python库sklearn可以用两行代码实现PCA。首先，我们可以检查数据的方差比。这是从原始数据集中保留的统计信息的百分比。
「注意，这个教程的软件运行环境为linux，没有相关环境需要使用docker或者虚拟机，而且，经过测试，python版本要求为2.7， biopython=1.67，在不停报错的教训中得到的结论。」...-t：数据库类型为DNA序列。 最后，我们可以运行一个小的python脚本来过滤BLAT不能可靠地与我们的载体污染数据库中的任何序列比对的reads。...(1082) 提示：尝试使用命令tail mouse1_contigs.fasta为了提取未组装的reads，我们需要通过BWA将所有推定的mRNAreads映射到我们的组装重叠群中。...DNA查询序列映射到蛋白质参考数据库（BLASTX比对模式）。...首先，我们需要首先将注释的基因与KEGG途径中的酶进行匹配。为此，我们将使用Diamond来从SWISS-PROT数据库中识别已分配酶功能的基因/蛋白质的同源物。
上一篇文章生物信息中的Python 01 | 从零开始处理基因序列自己造轮子实现了序列的基础操作，但是在Python的世界里，一项工作只要重复的次数多了，那么一定就会有大神来开发相应的包来解决，这个包名就是...()) # 如果翻译的是线粒体密码子，那么在参数中需要输入，其他参考 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Taxonomy/Utils/wprintgc.cgi?...=True)) # 如果DNA序列为编码序列，可以直接翻译，DNA序列不是3的倍数时，报错 print ("protein: ", dna_seq.translate()) # 在细菌世界中，在细菌遗传密码中...GC含量愈高，DNA的密度也愈高，同时热及碱不易使之变性，因此利用这一特性便可进行DNA的分离或测定。...promoter序列===== # 在寻找基因的promoter时(一般promoter的位点不确定)，但是可以通过将起始位点左右2kb基因视为promoter # 这里训练切取，将切取设起始位点为前10bp
授权自转化医学网，作者：Ruthy,Zoe 导 读 通俗来说，“垃圾DNA”是指DNA中不编码蛋白质序列的片段。...至此，科学家们终于握有可以准确解释“垃圾DNA”功能的实时、完整的动态资料！ 从Richard Young教授的系列研究看超级增强子发现背后的故事 (附超级增强子鉴定代码) ?...增强子，顾名思义，就是可以明显增加基因转录频率的DNA序列。那么，增强子与靶基因是“你侬我侬”的状态吗？...而且，增强子和启动子为了能更加契合对方，都对自身结构进行了一定程度的调整，从而形成更加紧凑，更加稳定的连接结构。 ? 增强子和启动子紧密连接 ?...体外实验中，如果将DNA在一条线上伸展，增强子和基因相隔可达半英寸（对于DNA片段来说真的很远了），而如果将DNA放回细胞，恢复其在细胞中的特殊结构，就会有特定的蛋白质跑出来拉近增强子和靶基因的距离，或者唤醒更多靶基因的启动子识别点
克里克提出了生物学中重要的中心法则，DNA->RNA->蛋白质，中心法则说明，DNA可以转录形成RNA，RNA再翻译成一个个氨基酸，最后组合形成蛋白质。...整个算法框架通过协同学习蛋白质的多序列比对（MSA）和氨基酸对（pairwise）的表征，将蛋白质序列的进化信息、蛋白质结构的物理和几何约束信息结合到深度学习网络中。...来自：AlphaFold2论文 数据处理 预测蛋白结构时，AlphaFold2会利用氨基酸序列信息在蛋白质库中搜索多序列比对（MSA）。...在AlphaFold2的数据预处理中，为了减少模型运算量，会先对MSA中的序列进行聚类，取每个类别中心的序列作为main MSA特征。...为了得到多序列比对MSA，还需要安装kalign, HH-suite 和 jackhmmer。下载数据的脚本需要aria2c。
ChIP-Seq是揭示特定转录因子或蛋白复合物的结合区域，实际是研究DNA和蛋白质的相互作用，利用抗体将蛋白质和DNA一起富集，并对富集到的DNA进行测序。...DNase-Seq是用的DNase I内切酶识别开放染色质区域，而ATAC-seq是用的Tn5转座酶，随后进行富集和扩增；FAIRE-Seq是先进行超声裂解，然后用酚-氯仿富集。...ChIP-Seq富集序列存在以下特点： 开放染色质区域比紧密区域更易打断； 重复序列会出现似乎被富集的现象 序列在整个基因组上不均匀分布 因此，ChIP-Seq需要有合适的对照组，对照样本需要满足以下其中一个条件...这两个转录因子的功能涉及干细胞的多能性，该研究的目标之一是探究这两个转录因子在转录调控中单独和相互的调控作用。...分析环境配置 这个课程提供了示例数据和分析代码，可以参考这里连接他们的服务器，我没有连接成功，不知道是不是打开方式不对，大家可以尝试下，如果连接成功，这一部分就是配置服务器的环境，准备数据；如果也连接不上可以用自己的数据或者下载公共数据
在上篇中，几位嘉宾共同深究AlphaFold2这次成果的技术细节与意义；在下篇中，将着重分析AlphaFold2数据集，这一重磅成果实际的科研价值，以及怎样拓展到新冠疫苗、新药研发等其他领域的未来话题。...为了理解AlphaFold2和其他算法之间区别，我先总结一下它的做法： 首先，AlphaFold2第一步和以前的深度学习方法是类似的。...AlphaFold2的神经网络主要由两大模块组成： 第一个模块，处理同源序列信息，主要使用注意力机制对蛋白序列进行建模，从多系列对比和模板里，学习蛋白质残基之间的相互作用关系。...我自己的博士论文就与分子动力学相关，当时遇到就一个难点——如何将分子动力学做的更长一点，更好展示蛋白质动态过程？...许东：制药过程相当复杂，首先我们需要知道哪些是比较重要的问题。
SnapGene 5 for Mac是一款强大DNA序列分析软件，能够记录DNA构建体，而无需处理复杂的工具或工作流程。然后可以将数据导出为与设计用于DNA序列的其他流行软件解决方案兼容的文件格式。...正确克隆通过在计划错误发生之前捕获计划错误来防止浪费和挫折。在Snap中模拟轻松规划您的克隆，并尽可能快地进行模拟。转换和共享数据从常见文件格式导入序列和注释。DNA可视化查看DNA序列的多个视图。...直观的序列编辑轻松编辑DNA和蛋白质序列。标准编辑 · DNA结束进行插入，删除，替换和大小写更改。复制并粘贴序列时，会自动传输功能。序列颜色编码将选定的DNA或氨基酸序列设置为十种颜色之一。...给两条DNA链或蛋白质序列着色。颜色在Map和Sequence视图中都可见。特征注释自动注释常用功能，或手动注释新功能。...自动特征检测 · 手动特征注释使用SnapGene广泛的数据库查找DNA序列中的常见特征。您选择的其他功能可以添加到自定义数据库中。
序列比对 当研究一条DNA或蛋白质序列时，主要关注的是其包含的遗传信息；当研究两条或多条DNA或蛋白质序列时，则主要关注不同序列之间的差别与联系。...在生物信息学中，对生物大分子的序列比对是非常基本的工作。 上一篇文章DNA与蛋白质的序列比对原理介绍了两个序列相似性和距离的定量分析方法，即序列对齐与匹配/非匹配字符的打分。...因此蛋白序列比较需要更复杂的计分规则，如下所示： A：等价矩阵 与DNA等价矩阵类似，相同氨基酸匹配得分为1，不同氨基酸得分为0。...PAM矩阵是目前蛋白质比对中第一个广泛使用的最优矩阵，它是基于进化原理的，建立在进化的可接受点突变模型PAM（PointAccepted Mutation）基础上，通过统计相似序列比对中各种氨基酸之间实际替换的发生率而得到的...在PAM矩阵中，一个PAM就是一个进化的变异单位，即序列中1%的氨基酸发生改变。
我在生物信息学：全景一文中，阐述了生物信息学的应用领域非常广泛。...但是有一点是很关键的，就是细胞内的生命活动都遵从中心法则，生物信息学很多时候就是在中心法则上做文章： 分子生物学中心法则：DNA --> RNA --> 蛋白质 --> 细胞表型 基因组中心法则：基因组...DNA 有 4 张不同的扑克牌，RNA 也有 4 张，唯一的区别是 DNA 中的 T，在 RNA 中变成了 U，因此 RNA 的 4 张牌是：A、U、C、G。...因此，给定一条与编码链相同的 DNA 序列，要转录成 RNA 只需要将 T 替换成 U 就可以了。 给定：一条长度至多 1000bp 的 DNA 序列。 应得：其转录的 RNA 序列。...= fh.read() rna = transcript(dna) print(rna) 只需要将T替换成U就可以了；替换前先用 upper()是为了提高程序的健壮性
在本文中，我们探讨了AlphaFold2和相关方法如何帮助提高药物设计效率。我们强调了先进的机器学习方法在哪些方面需要进一步改进，以便成功地、充分地应用于制药行业。...plDDT得分有助于了解蛋白质的哪些区域被建模为高置信度，因此可以在药物设计过程中以类似于实验结构的方式使用。 置信度较高的人类蛋白质的预测，对其在药物设计项目中的应用很有意义。...然而，大多数人类蛋白质由一个以上的结构域组成。为了理解一个蛋白质的功能，需要准确地捕捉结构域-结构域方向性信息。域间建模是一项更难的任务，因为在PDB中可以学习的合适的例子比在域的层面上要少得多。...在FAP中，转甲状腺素单体没有紧密结合，可以从四聚体上脱落，错误折叠，然后聚集。这些聚集物对神经系统造成伤害。...进一步的复杂性是，蛋白质配体的过程是在水环境中进行的。水分子通过介导蛋白质和配体之间的相互作用，在蛋白质配体结合中起着关键作用。在对接过程和分子动力学模拟中，经常保留晶体中的水分子。
为了发现之前未知的CRISPR基因编辑系统，研究人员对温泉、泥炭沼泽、粪便甚至酸奶中的微生物进行不断的探索。现在，得益于生成人工智能的进步，他们也许只需按一下按钮，就能设计出这些系统。...本周，研究人员公布了他们如何使用一种名为蛋白质语言模型的生成式人工智能工具--一种在数百万个蛋白质序列上训练出来的神经网络--来设计CRISPR基因编辑蛋白质的详细情况，然后能够证明这些系统中的一些在实验室中按预期工作...这一"预训练"步骤的目的是让模型深入了解自然发生的基因序列，例如哪些氨基酸往往会组合在一起。然后，这些信息就可以应用到创建全新序列等任务中。...为了验证人工智能设计的CRISPR是否是真正的基因编辑器，Madani的团队合成了与200多种蛋白质设计相对应的DNA序列，这些蛋白质设计属于目前在实验室中广泛使用的CRISPR-Cas9系统。...当研究人员将这些序列--Cas9蛋白和"引导RNA"的指令--插入人类细胞时，许多基因编辑器都能精确地切割基因组中的目标。
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