NCBI查找目标染色体是否有目标产物

最新推荐文章于 2021-12-09 21:50:07 发布
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#blast

有时候设计引物跑不同样本，不确定是否有产物使用
→primer-blast
填入引物在这里插入图片描述
设置选custom，填入目标染色体id
在这里插入图片描述
do it
在这里插入图片描述

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几种在NCBI中查询获取目的基因序列的方法
qq_23435961的博客
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生信技能48 - 如何获取基因的SNP及RefSeq参考序列命名规则
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知道某基因染色体位置信息，查找该基因染色体位置之间的DNA序列 ncbi网站打开（先搜索一个基因进去） 点击物种名 即可出现该物种对应的所有的基因信息，send to （可下载到本地） 点击一个基因进去，之后往下拖，找到FASTA 在region区域写入所要查询的染色体位置信息，即可显示该位置信息对应的基因序列 位置信息，即可显示该位置信息对应的基因序列 ...
optionsbuilder.isconfigured 一直为false_做「容量预估」可没有true和false
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11-30 471
我是一个着迷于产品和运营的技术人，乐于跨界的终身学习者。欢迎关注我哟～每周五早6点 按时送达～我的第「85」篇原创敬上​随着20年来互联网的蓬勃发展，一个软件系统所要面对的访问压力上限被逐渐提高。虽然如此，但是那些体量达到亿级或者是千万级的产品也只是少数公司的专属。对于整个行业里百万+的程序员群体来说，估计也就只有10%人有机会接触到这些“大系统”。所以，一提到容量预估，大家可能第一时间想到的是，...
构建NCBI本地BLAST数据库 (NR NT等) | blastx/diamond使用方法 | blast构建索引 | makeblastdb...
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参考链接： FTP README 如何下载 NCBI NR NT数据库？ 下载blast：ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+ 先了解BLAST Databases：BLAST FTP Site   如何下载NCBI blast数据库？ NCBI提供了一个非常智能化的脚本update_blastdb.pl来自动下载所有...
ncbi查找目的基因序列_NCBI gene: 基因相关信息查询
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我们在进行基因相关研究的时候，如果要研究一个基因，那么首先要知道这个基因的一些基本信息，检索基因相关的网站还是很多的。其中比较出名的还是genecards。一个汇总的了很多数据库的的综合性基因查询网站。但是，这个网站只能检索和人相关的基因。其他物种的就不支持了。这次介绍的这个是ncbi旗下的gene数据库(对就是pubmed那个数据库，https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ge...
生物数据库介绍——NCBI
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NCBI（National Center for Biotechnology Information，美国国家生物技术信息中心）除了维护GenBank核酸序列数据库外，还提供数据分析和检索资源。NCBI资源包括Entrez、Entrez编程组件、MyNCBI、PubMed、PudMed Central、PubReader、Gene、the NCBI Taxonomy Browser...
NCBI：美国国立生物技术信息中心大型数据库
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优化调度基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）
12-07
【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于改进遗传算法的公交车调度排班优化问题，旨在通过Matlab代码实现优化调度方案，提升公交系统运营效率。文中详细介绍了改进遗传算法的设计与实现过程，包括编码方式、适应度函数构建、选择、交叉、变异等操作的优化策略，并将其应用于实际公交调度场景中，解决发车频率、车辆分配、司机排班等关键问题。通过仿真实验验证了该方法在降低运营成本、提高服务质量方面的有效性，同时与其他传统算法进行了对比分析，展现了改进遗传算法在复杂调度问题中的优越性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、交通运输规划、城市公交系统管理等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①解决城市公共交通系统的发车调度与司乘人员排班优化问题；②研究遗传算法在复杂组合优化问题中的改进策略与工程实现；③为智慧交通系统提供可复用的调度优化模型与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践，重点关注算法参数设置与实际调度约束条件的建模方法，同时可扩展应用于其他类型的车辆调度问题，如地铁、班车或物流配送等场景。
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BSD高手必备命令宝典
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基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究（Matlab代码实现）
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基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究，并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标（如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等）之间的权衡优化问题，采用NSGA-III（非支配排序遗传算法III）这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程，并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外，文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系，涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理与实现；②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略；③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考，快速搭建仿真模型。; 阅读建议：此资源以算法实现为核心，建议读者在学习时结合代码与理论背景，深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时，可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源，进行横向对比和扩展研究。
ncbi基因组没有染色体
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### NCBI基因组数据库中缺少染色体信息的原因及解决方案 NCBI基因组数据库提供了大量的基因组数据，其中包括许多已知物种的序列信息[^1]。然而，在某些情况下，部分基因组记录可能缺乏详细的染色体信息。这通常是由以下几个原因造成的： #### 1. **基因组组装质量不足** 许多提交至NCBI的基因组可能是由短读长测序技术（如Illumina）生成的，这类技术虽然成本较低且通量较高，但在复杂区域的覆盖度和连续性上可能存在局限性。由于片段较短，难以跨越重复序列或其他复杂的基因组结构，导致无法准确拼接成完整的染色体序列[^3]。 #### 2. **样本来源或实验设计限制** 部分基因组项目的目标并非全面解析染色体级别的信息，而是专注于特定功能区段的研究。例如，一些环境微生物或未培养微生物的基因组仅通过宏基因组学手段获取，这些数据往往以contigs形式呈现，而非完整的染色体结构[^4]。 #### 3. **数据分析流程简化** 自动化管道在处理大规模基因组数据时可能会忽略某些细节。例如，ModelSEED等工具为了提高效率，会牺牲一定的精度，从而可能导致染色体水平的信息丢失。 --- 针对上述问题，以下是几种潜在的解决策略： #### 1. **改进测序技术和组装算法** 使用长读长测序平台（如PacBio HiFi或Oxford Nanopore Technologies），可以显著提升基因组组装的质量，尤其是在高度重复或GC偏倚区域的表现更佳。结合Hi-C技术，则可进一步实现染色体级别的组装。 #### 2. **补充功能性注释** 即使当前版本的基因组缺乏染色体信息，也可以借助其他类型的omics数据进行补偿。例如，蛋白质-蛋白质相互作用网络、转录组数据以及表观遗传修饰标记可以帮助推测基因的功能关联及其物理位置[^2]。 #### 3. **更新参考数据库** 定期关注并使用最新版的参考数据库（如BiGG Models），它们经过持续优化和完善，能提供更加精确的代谢路径描述和其他重要特征。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_ncbi_genome_info(accession_id): url = f"https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/?term={accession_id}" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') info = soup.find('div', {'class': 'rprt'}) if info: title = info.h1.text.strip() summary = info.p.text.strip() if info.p else "No detailed information available." return {"title": title, "summary": summary} return None # Example usage genome_data = fetch_ncbi_genome_info("GCA_000001405.27") # Human reference genome GRCh38 if genome_data: print(f"Title: {genome_data['title']}\nSummary: {genome_data['summary']}") else: print("Genome not found.") ``` 以上脚本展示了如何从NCBI网站抓取指定基因组的相关元数据，便于研究人员快速定位感兴趣的条目。 ---
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