aganlala的博客

毒液蛋白质定量分析简介定量分析分为相对定量和绝对定量分析。毒液蛋白质相对定量分析的目的是测定目的毒液蛋白在两个或多个有毒物种样本中的表达量的相对比例，而不需要知道它们在每个样本中的具体表达量。毒液蛋白质绝对定量分析是指通过质谱的绝对定量蛋白质组学研究技术对毒液蛋白质的含量进行分析。通过生物信息学的方法对毒液蛋白质进行定量分析，可以快速对毒液的蛋白质以及多肽成分进行鉴定以及定量分析，挖掘毒液成分的组成结构。蛋白质定量分析的应用对毒液的组成成分进行鉴定分析，包括毒液的蛋白质种类和具体的含量。通过毒液

简介随着毒液在生物医药领域中的广泛应用，目前，对毒液的研究越来越多，但是，随着分子生物学的发展，获得一个物种的基因组对相关研究具有十分重要的意义 。目前，一部分有毒物种如 响尾蛇，jellyfish, Stegodyphus mimosarum， Acanthoscurria geniculata， Indiancobra已进行相关基因组测序。凭借多年的高通量测序数据分析经验，Creative Proteomics 根据客户的需求提供个性化且高质量的基因组组装服务。随着分子生物学技术的快速发展，下一代高

毒液蛋白质鉴定分析简介蛋白质鉴定分析，利用质谱技术对细胞、组织、体液或经过分离、纯化、富集后的蛋白胶/液等类型样本中全部或特定的蛋白进行种类鉴定，充分了解特定环境下蛋白质种类情况是进行蛋白质组学研究的基础，为研究有毒物种分泌的毒液提供直观的蛋白质种类鉴定结果。随着质谱技术的发展，蛋白质鉴定相关的分析技术产生了大量的蛋白质组学数据。利用生物信息学的方法，可以对大量的毒液蛋白质组学数据进行高效的分析。通过对毒液蛋白质组学数据进行分析， 可以挖掘不同有毒物种毒液的蛋白质种类，以及不同有毒物种之间毒液的进化过程

（一）转录组学与蛋白组学联合分析1.1 简介转录组是特定发育阶段或生理条件下细胞内的完整转录信息的集合，代表了基因表达的中间状态。转录组测序可以对所有转录物进行分类、确定基因的转录结构、量化转录物的表达水平。其含量的变化在生物体的生长、环境应激、疾病发生发展等过程中发挥着重要的作用。且从DNA、mRNA到蛋白质的过程中涉及到一整套精细的表达调控机制，如转录调控、转录后调控、翻译调控、翻译后调控等。因此，要全面探究毒液的组成，致病机理，生物学活性和药理作用，同步检测mRNA和蛋白质的表达量并进行联合分析已

将本地文件上传到服务器方法一：scp /Local/file/***.tar.gz root@47.100.192.xxx:/root/***.tar.gz/Local/file/***.tar.gz为本地文件地址root@47.100.192.xxx表示使用root用户登录远程服务器47.100.192.xxx:/root/***.tar.gz表示保存在远程服务器上目录和文件名方法二：打开命令行，并在shell菜单中选择"新建远程连接"。在弹出的对话框中，选择sftp，并且在最下面

##数据准备数据来源文献：Reliability of Whole-Exome Sequencing for Assessing Intratumor Genetic Heterogeneity##根据文章内容查找原文数据在哪里？The accession number for the raw data from WES and AmpliSeq sequences reported in this paper is SRA: SRP070662.##于是打开NCBI...

软件安装备注：一些常用，好安装的软件尽量自己手动安装，对于一些比较复杂的软件，可以用conda安装管理。此外，由于是刚刚使用的服务器，所以，需要安装许多基础软件。## 安装condawget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh #更改镜像配置conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.

写在前面：研究生期间学的是生物信息学，研究方向是环状RNA。毕业后出来工作，由于各种原因没有做生物信息分析相关的工作（找的第一份工作原本是生物信息分析工程师岗位，结果入职后，公司业务方向变了，就没有做生信分析）。现在又想继续把生物信息分析这快学起来，这个时候单枪匹马，没有服务器，看看自己的电脑配置，果断放弃折腾自己的电脑。于是就想到了干脆租用云服务器吧，正好，最近有年中618的活动。据说阿里云的服务器，新手优惠力度较大，因此，就选择了阿里云服务器。下图是618的活动，力度还是挺大的。购买流程看看价格

简介生物信息学是生命科学，信息学，数学，计算机，化学，物理等多学科相互交融而形成的一门学科，生物信息学的应用几乎覆盖了生物医学研究的各个领域。生物信息学对于现代生物学和医学数据的分析具有重大意义，其研究成果将对人类社会和经济产生巨大推动作用。通过用生物信息学的方法，对基因组学，转录组学，蛋白质组学，微生物组学，表观遗传学，代谢组学，免疫组学等各种不同的组学数据进行分析，对疾病机制机理研究，相关基因的发现，药物靶点分析，药物发现，以及疾病的个性化治疗提供了新的见解与解决方案。不同组学在生物医药医学研究中的

简介表观遗传学是一种调控基因表达的可逆途径，通过DNA和组蛋白的化学修饰，决定特定基因是否能得以表达。表观遗传学调控多种生命活动及疾病发生发展，已成为近年来生命科学领域的研究热点，促使了生物学多领域研究的突破性进展。随着实验和测序技术的进步，当前产生了海量的表观基因组数据，从这些数据中挖掘生物学特征对理解生命的生理及病理过程有重要意义。如在癌症中，表观遗传学修饰的添加或删除，与肿瘤抑制基因的沉默或者癌基因的过表达有关。有研究显示，在标准的化疗流程之前先用表观遗传学药物处理癌细胞，可以增强这些细胞对抗癌药物

简介宏基因组学研究是以特定生境中的整个微生物群落作为研究对象，无需分离培养，直接提取环境样本DNA进行测序，研究环境微生物的群落结构、物种分类、系统进化、基因功能及代谢网络等，已广泛应用于微生物领域。宏基因组学研究与传统微生物研究方式的最大区别在于把微生物看成一个整体, 摆脱了对单个微生物培养和分离的步骤，直接对环境中所有的微生物进行研究，进而可以全面地对所有微生物进行分析。如针对长期、反复腹泻的病人，可能原因是肠道生态系统失调导致的消化道炎症或者特定的病毒或者微生物感染。通过对病人粪便进行宏基因组测序分

简介代谢组学是在20世纪90年代中期发展起来，是研究生物体被扰动后(基因或环境的改变后)其代谢产物(内源性代谢物质)种类及数量变化的一门科学。是继基因组学、蛋白质组学之后的新兴的组学技术, 是系统生物学研究不可缺少的重要基础学科之一。代谢组学通过揭示内在、外在因素的影响下，代谢整体的变化轨迹反映病理生理过程的一系列生物事件。通过对代谢组学数据进行分析，可以对生物体内的小分子代谢物进行定性定量分析，找出代谢产物变化与生物体生理生化变化的相对关系。挖掘疾病发生过程中生物体内代谢物的变化信息，以及药物作用后引起

简介蛋白质组学(Proteomics)是研究细胞、组织或生物体中蛋白质组成、定位、变化及其相互作用规律的科学，包括对蛋白质表达模式和蛋白质组功能模式的研究。对不同患病个体，特定表型以及正常样本的蛋白质组学数据进行研究分析，对寻找疾病的诊断标志、筛选药物靶点、毒理学研究等有重要意义。因此，根据不同的研究目的，不同的蛋白质组学研究技术被广泛应用于医学研究。蛋白质组学数据分析的意义蛋白质组的研究不仅能为生命活动规律提供物质基础，也能为众多种疾病机理的阐明及攻克提供理论根据和解决途径。通过对正常个体及病理个体

简介基因组是指一个生物体的一套染色体中的完整的DNA序列。20世纪90年代初，“人类基因组计划”正式启动，开启人类在分子水平上认识自身遗传密码的新航程。2001年，人类基因组精细图谱及其初步分析结果发布，揭开了由ATCG四种符号组成的人类遗传密码的真实面貌。通过生物信息学的方法对基因组信息进行挖掘对于鉴定遗传性疾病、表征驱动癌症进展的突变和追踪疾病爆发极为重要。快速下降的测序成本以及生物信息技术的发展，使得人类基因组研究相关的一系列性技术出现。如基因检测，基因诊断、基因治疗、靶向药物等医学新手段。生物医学

简介随着第二代测序技术的迅猛发展，其高通量、快速、低成本的特点成为越来越多的生物学研究者在解决生物学问题时的首选，尤其在转录组测序方面更显示出极大的潜力。转录组测序（RNA-Seq）作为一种新的高效、快捷的转录组研究手段正在改变着人们对转录组的认识。转录组（transcriptome）是指特定生物体在某种状态下所有基因转录产物的总和，转录组研究是功能基因组研究的一项重要内容。RNA-Seq利用高通量测序技术对组织或细胞中所有RNA 反转录而成cDNA文库进行测序，通过统计相关读段(reads)数计算出不同

研究人员能够利用基因分型来研究遗传变异，例如单核苷酸多态性（SNP）和较大的DNA结构变化。新一代测序（NGS）和芯片等高通量基因组技术能让研究人员在分子水平上更深入地了解疾病病因。由于能引起疾病的基因组靶点可能有很多个，因此分析需要灵活性和准确性。SNP基因分型和拷贝数变异（CNV）数据分析工具可以分析数百万个标记和探针的结果，并检测样本离群值，预测基因变异的功能性后果。...

简介全外显子组测序是一种广泛使用的新一代测序（NGS）方法，涉及基因组蛋白质编码区域的测序。人类外显子组所占基因组的比例不超过2%，但它包含了约85%已知与疾病相关的变异，这使得该方法成为全基因组测序的一种经济高效的替代方法。外显子组测序可检出编码外显子的变异，能够扩大靶向内容，包括非翻译区（UTR）和microRNA，可以获得基因调控的全面视图。当无法进行或没有必要进行全基因组测序时，外显子组测序是一种经济有效的替代方法。只对基因组的编码区域进行测序，使研究人员能将资源集中在最有可能影响表型的基因上，周

简介多位点序列分型（multilocus sequence typing, MLST）是一种基于核酸序列测定的细菌分型方法。这种方法通过PCR扩增多个管家基因内部片段并测定其序列，分析菌株的变异。MLST操作简单，结果能快速得到并且便于不同实验室的比较，已经用于多种细菌的流行病学监测和进化研究。随着测序速度的加快和成本的降低，以及分析软件的发展，MLST逐渐成为细菌的常规分型方法。随着二代测序技术提供了快速、经济高效的细菌基因组测序方法，以及分析软件的发展，全基因组多位点序列分型（wgMLST）技术逐渐取

简介运⽤ CRISPR/Cas9 ⾼通量筛选技术在肿瘤细胞进⾏阳性或阴性筛选，可以对靶向候选基因向导 RNA 进⾏富集，从中可挖掘肿瘤耐药基因或寻找肿瘤治疗的新靶点。根据客户需求，我们可开展基于 CRISPR 技术的不同的筛选实验。近年来，CRISPR-Cas9系统被不断改进，已逐渐成为适用于各类生物基因编辑的强大工具。无论是在DNA水平上进行单碱基编辑、小片段缺失、突变，还是在RNA水平上转录调控RNA、实现RNA干扰，或是基于表观遗传学调控DNA甲基化等各方面的研究，都给科研工作者带来极大的便利。

简介宏基因组( Metagenome）是生境中全部微小生物遗传物质的总和，它包含了可培养的和不可培养的微生物的基因组。宏基因组学就是一种以环境样品中的微生物群体基因组为研究对象，以测序技术和生物信息学分析技术为研究手段，对微生物多样性、种群结构、进化关系、功能活性、相互协作关系及微生物与环境之间的关系进行研究。从而解读微生物群体多样性与丰度，探求微生物与环境，微生物与宿主之间的关系，发掘和研究新的、具有特定功能的基因。临床宏基因组学-Clinical metagenomic next-generatio

简介宏基因组学研究广泛应用于土壤、水体等环境样本，以及与人类疾病相关的微生物群落的生物多样性分析。由于宏基因组学无需单独对病原体（如病毒、细菌，真菌和/或寄生虫）分离培养，通过核酸提取纯化可以直接分析临床样本，为传染病病原尤其是未知病原检测提供了新的技术手段和思路。基于宏基因组学的二代测序(mNGS)可以得到样本中全部物种的基因组，通过生物信息学分析技术根据唯一可识别的DNA和/或RNA序列，从而能同时识别所有致病病原体，极大减少逐个排除可疑病原所耗费的时间及人力物力，并可对未知病原或已知变异较大病原进行

简介与靶向mNGS有针对性的增加目标微生物的序列数据数量和比例相比较，非靶向mNGS分析在建库过程中不使用特异性引物或探针对样本进行扩增，从而对整个样本中的DNA和/或RNA进行测序。非靶向宏基因组测序需要对临床样本中的所有微生物和宿主核酸进行无偏鸟枪测序。分别构建分离的DNA和RNA文库（需要反转成cDNA），DNA文库用于鉴定细菌、真菌、DNA病毒和寄生虫，而RNA文库用于鉴定RNA病毒和基于RNA测序的人类宿主转录组分析。用非靶向的下一代宏基因组测序（mNGS）方法对各种患者样本以及培养的微生物菌落

简介在临床检测实验室，临床样品中病原体常规检测的范围包括鉴定培养中的微生物，如通过生化表型检测或基质辅助激光解吸/电离（MALDI）飞行时间质谱法，以及检测生物体特异性生物标记物，如抗原用乳胶凝集试验或酶联免疫吸附试验（ELISA）抗体试验，或用PCR对单个样本进行核酸试验。但是通过这些检测方式一次只能检测一种或有限的病原体。通过靶向下一代宏基因组测序有针对性的检测方法有利于增加序列数据中病原体读取的数量和比例，可以提高对目标微生物的检测灵敏度。靶向NGS分析的方法有： 1. 使用高度保守的引物对临床样

简介基因表达调控机制是后基因组时代一个重要的研究内容。基因正确的表达有赖于一个复杂的调控系统而转录因子与转录因子结合部位的相互作用是这一系统的重要组成部分。不同的转录因子对外界环境的各种刺激或不同发育阶段的各种信号做出反应，结合于转录调控元件，激活或抑制基因的转录从而控制不同基因的表达。因此，进行基因表达调控研究需要确定基因组序列中的转录因子结合部位。随着基因组序列信息的日益丰富，计算方法和数据库的不断完善，生物信息学的应用将日益广泛，生物转录调控机制也将逐步得到阐明。...

​​非编码RNA简介非编码 RNA (ncRNA) 是由基因组转录而成的不编码蛋白质的 RNA 分子。非编码 RNA 除了在转录和转录后水平上发挥作用外，还在基因表达的表观遗传学调控中发挥重要作用。在真核生物基因组中，大约 90% 的基因是转录基因，在这些转录基因中只有 1-2% 编码蛋白质，其他大多数转录为非编码RNA。非编码 RNA 可分为两种主要类型：基础结构型ncRNA和调控型ncRNA。基础结构型 ncRNA 在翻译和剪接中起着类似于管家基因的作用，包括核糖体 RNA(rRNA)、转移 RNA(

简介基因表达调控机制是后基因组时代一个重要的研究内容。其中，转录因子通过特异性结合调控区域的DNA序列来调控基因转录过程。转录因子(Transcription Factors，TFs)，是指能够以特定序列与基因专一性结合，从而保证目的基因以特定的强度在特定的时间与空间表达的蛋白质分子。转录因子通过识别特定的DNA序列来控制染色质和转录，以形成指导基因组表达的复杂系统。许多转录因子充当着主调节因子和选择基因的角色，控制着细胞类型的决定、发育模式和特定途径控制(如免疫反应)的过程。转录因子结合位点（Trans

蛋白质翻译后修饰蛋白质翻译后修饰 (Protein post-translational modifications，PTMs) 通过功能基团或蛋白质的共价添加、调节亚基的蛋白水解切割或整个蛋白质的降解来增加蛋白质的功能多样性。蛋白质组中任一蛋白质都能在翻译时或翻译后进行修饰。不同类型的修饰都会影响蛋白质的电荷状态、疏水性、构象或稳定性，最终影响其功能。这些修饰包括磷酸化、糖基化、泛素化、亚硝基化、甲基化、乙酰化、脂质化和蛋白水解。相较于没有发生修饰的蛋白，PTMs会导致特定序列分子量的增加。在蛋白翻译后

简介甲基化(methylation)为DNA化学修饰的一种形式，是蛋白质和核酸的一种重要的修饰。能够在不改变DNA序列的前提下，能够调节基因的表达和关闭，改变遗传表现。与癌症、衰老、老年痴呆等许多疾病的发生密切相关，是表观遗传学的重要研究内容之一。而DNA甲基化是DNA化学修饰的一种形式，是DNA序列上特定的碱基在DNA甲基转移酶（DNMT）的催化作用下，以S-腺苷甲硫氨酸（SAM）作为甲基供体，通过共价结合的方式获得一个甲基基团的化学修饰过程。大量研究表明，DNA甲基化能引起染色质结构、DNA构象、DN

简介代谢处于生命活动调控的末端，是驱动生命过程的化学引擎，产生能量来驱动各种细胞过程，降解和合成许多不同的分子。代谢网络把细胞内所有生化反应表示为一个网络，反映了所以参与代谢过程的化合物之间以及所有催化酶之间的相互作用，是对细胞代谢的抽象表达。研究代谢网络能帮助我们更好地认识和利用细胞代谢过程，从而促进疾病基础研究，药物开发等方向的发展。另一方面，网络的拓扑结构是网络形成和进化的反映，研究代谢网络的结构特征，能帮助我们认识代谢网络的形成演化机理，从而更好地理解疾病发生发展过程以及生命进化过程。应用领域

简介生物网络是复杂网络，也是以系统科学的思想研究生命的桥梁。网络中的节点可以是蛋白质，基因，RNA，DNA以及代谢物等，网络的边对应节点之间的物理、生化或功能上的相互作用。生物分子之间的相互作用并不是一成不变的，反应在基因调控网络上，节点之间的边会因时间、空间或外部环境的变化而发生变化。网络分析是生物网络的研究重点。网络中生物分子及其相互作用的显著变化，形成差异性网络，这种差异性变化对细胞信号传导、细胞发育、环境压力、药物治疗以及疾病状态的转变有重大的参考价值。目前常见的网络分析有基因调控网络，蛋白质相互

简介组织内细胞异质性的基础是细胞转录状态的差异，转录状态的特异性又是由转录因子主导的基因调控网络（GRNs）决定并维持稳定的。因此分析单细胞的GRNs有助于深入挖掘细胞异质性背后的生物学意义，并为疾病的诊断、治疗以及发育分化的研究提供有价值的线索。然而单细胞转录组数据具有背景噪音高、基因检出率低和表达矩阵稀疏性的特点，给传统统计学和生物信息学方法推断高质量的GRNs带来了挑战。随着生物信息学的发展，研发了不少软件用于单细胞调控网络的分析，如软件SCENIC( Single-cell regulatory

简介转录因子(Transcription Factors, TFs)是指能够以序列特异性方式结合DNA并且调节转录的蛋白质。转录因子通过识别特定的DNA序列来控制染色质和转录，以形成指导基因组表达的复杂系统。转录水平的调控是基因调控的重要环节，其中转录因子(Transcription Factor，TF)和转录因子结合位点(Transcription Factor Binding Site，TFBS)是转录调控的重要组成部分。基因转录调控网络由于其可以直观地显示基因表达调控关系，已成为生物学研究的热点之一

简介环状RNA(circRNA)是一种存在于真核细胞内，具有稳定环状结构的RNA分子。它主要通过充当miRNA的分子海绵对miRNA进行吸附，部分circRNA可竞争性结合miRNA，解除miRNA对靶基因的抑制作用，上调靶基因的表达，进而在转录水平上对靶基因的表达进行调控。miRNA与疾病的发生密切相关，因此，circRNA在疾病的发生过程中也发挥重要作用。此外，环状RNA可以通过结合不同种类的功能蛋白，分别在转录前、后及翻译水平严格调控细胞生殖生长等过程。环状RNA作为研究持续火热的明星分子，不同于对

简介随着高通量生物实验技术的快速发展，特别是基因芯片和新一代测序技术的发展，全基因组范围内的基因表达数据呈爆炸式增长，利用网络生物学的方法对高通量基因表达数据进行分析和挖掘已经成为生物信息学重要的研究方向。通过基因共表达网络分析方法，可以将在功能上相关的基因识别为一个模块（module）,通过对模块的进一步的分析，能够实现筛选module的核心基因，关联性状，代谢通路建模，建立基因互作网络等高级分析。Gene co-expression（基因共表达）是一种使用大量基因表达数据构建基因间的相关性，从而挖掘基

简介蛋白质由20种不同的氨基酸经肽键聚合组成，通过形成特定的空间三级结构以实现催化和调控不同的生物学功能，不同的氨基酸排列顺序会形成不同的蛋白质结构，蛋白质三维空间结构决定了其生物学功能。因此，蛋白质三维结构研究对理解其如何发挥生物学功能和设计相关的药物具有重要意义。其中，蛋白质残基相互作用网络分析普遍应用于蛋白质相关问题的研究。该方法中网络的节点为组成蛋白质的残基，网络的边为非共价键残基相互作用，如范德瓦尔斯和静电相互作用等。基于蛋白质残基相互作用网络，可以进一步利用图论的方法研究蛋白质结构稳定性，蛋白

简介蛋白质互作网络（protein protein interaction network，PPI network）是由蛋白通过彼此之间的相互作用构成，来参与生物信号传递、基因表达调节、能量和物质代谢及细胞周期调控等生命过程的各个环节。系统分析大量蛋白在生物系统中的相互作用关系，对了解生物系统中蛋白质的工作原理，了解疾病等特殊生理状态下生物信号和能量物质代谢的反应机制，以及了解蛋白之间的功能联系都有重要意义。在生物医药领域有助于从系统的角度研究疾病分子机制、发现新药靶点等等。STRING数据库STRI

多组学联合分析整体思路简介对于发病原因复杂的疾病通常很难用单一的理论模式进行表述。系统生物学研究方法为疾病发病机制的研究提供了新思路。系统生物学是通过整合生物系统中诸多相互联系和作用的组分来研究复杂生物过程的机制，即研究生物系统中所有组成成分（基因、RNA、蛋白质、表观遗传和代谢产物等）的构成以及在特定条件下这些组分间的相互作用和关系，并分析生物系统在某种或某些因素干预扰动下在一定时间内的动力学过程及其规律。高通量的组学（Omics）技术为系统生物学提供了海量的实验数据，而多组学联合分析技术除了提供数据

基因表达分析的意义在疾病医药领域，基因表达分析常常被用于不同阶段的研究中。 如在疾病研究阶段，在不同背景下对mRNA的表达水平进行比较，针对同一物种，不同组织，可以研究基因在不同组织中的表达情况，或者针对同一组织，不同病理或者生理状态下，基因的差异表达情况。在药物研究阶段，对是否用药的情况下进行差异表达基因分析，查找与药物反应相关的基因，以及药物代谢情况。最终找到细胞特异性，疾病相关，药物代谢相关的基因表达模式，挖掘 基因在细胞活动中的功能，基因间的相互作用信息。最终运用于疾病的预测，诊断以及治疗中。常用

基因表达分析简介基因表达分析是指直接或者间接测量样本内的全部或者部分基因的表达情况，一般是对转录产物mRNA进行测量。并且可以同时对不同基因和/或不同样本的RNA表达水平进行比较。这种分析可以帮助科学家识别造成表型差异的分子基础，并选择目标基因进行深入研究。基因表达的常用检测方法有：实时荧光定量PCR（qRT-PCR）、基因芯片（Microarray）、表达序列标签（Expressed Sequence Tag，EST）、基因表达系列分析（Serial Analysis of Gene Expressi

带你初步了解药物设计中的生物信息学人类基因组计划和蛋白组计划的实施、大量疾病相关基因及作用靶点的发现、生物信息学的兴起，为新药设计提供了新的理论和思路。针对疾病相关的靶标生物大分子的直接药物设计已逐渐成为药物设计的主要方法。直接药物设计方法可分为两类: (1)全新药物设计: 即根据靶点分子与药物相结合的活性部位的几何形状和化学特性，设计出与其相匹配的全新结构的药物分子。( 2 ) 数据库搜寻: 将化合物三维结构数据库中分子与靶标分子逐一对接，同时优化小分子化合物的取向及构象，寻找小分子与靶标大分子作用的最