Welcome to Molecular Station! Vítejte na molekulární Station!

You have to register before you can post on our forums or use our advanced features. Musíte se registrovat, než budete moci odeslat na naše fóra, nebo využít naše moderní prvky. Register Now! Zaregistrujte se nyní! Its Free and Fast! Jeho svobodný a Fast!

Already registered? Už jste se zaregistroval? Login now below. Přihlášení nyní níže.

User Name: Uživatelské jméno:

Password: Heslo:

Remember Me? Zapamatovat si?

Already registered and Forgot your password? Už jste se zaregistroval a Zapomněli jste heslo? Click below to recover it. Klikněte níže k zpětnému to.

Recover Lost Password Získat zpět ztracené heslo

Join now - it's fast and free! Připojte se nyní - je to rychlé a zdarma!

Molecular Station is THE largest network of researchers, scientists and science lovers anywhere! Molekulární stanice je největší síť výzkumných pracovníků, vědců a vědy milovníky kdekoliv!

Recent Forum Posts Nový fóru

Bioinformatics Bioinformatika

Bioinformatics Home Bioinformatika Home	Bioinformatic Tools categorized Bioinformačních nástrojů pro kategorizaci	Learn About Bioinformatics Získejte informace o Bioinformatika	Bioinformatics FAQ Bioinformatika Často kladené otázky	Research Articles on Bioinformatics Výzkum články o Bioinformatika	Bioinformatics Forum Bioinformatika fórum	Bioinformatic News Bioinformačních Novinky	Bioinformatics Blog Bioinformatika Blog	Bioinformatic Books Bioinformačních Knihy

At Molecular Station Bioinformatics, you will find almost every bioinformatic tool you will need. Na molekulární stanice Bioinformatika, najdete téměř ve všech bioinformačních nástrojů, které budete potřebovat. We have over 800 bioinformatic tools for DNA bioinformatics, RNA bioinformatics, Protein Bioinformatics, and Proteomic bioinformatic tools. Máme více než 800 bioinformačních nástrojů pro bioinformatiky DNA, RNA bioinformatika, Bílkoviny Bioinformatika a proteomická bioinformačních nástrojů. We also provide databses for each of these categories in order to easily find your sequence of interest from several sequence databases. Poskytujeme také databses pro každou z těchto skupin, aby mohli jednoduše najít vaše pořadí zájmu z několika sekvencí databází.

Bioinformatics Articles Bioinformatika články

Biological Databases Biologické databáze

OMIM OMIM

Protein Bioinformatics Bílkoviny Bioinformatika

Protein Motifs Domains Bílkoviny motivy Domény

Protein Subcellular Localization Bílkoviny Subcellular Lokalizace

Protein Secondary Structure Sekundární struktura bílkovin

Protein Mutant Analysis Bílkoviny Mutant Analýza

Gene Expression Analysis Analýza genové exprese

Protein Expression Analysis Protein Expression Analýza

Protein Protein Interactions Bílkoviny Bílkoviny Interakce

Comparative Genomics Srovnávací genomika

Our Bioinformatic tools database has all the bioinformatic tools you will ever need and includes online programs and tools on: DNA Bioinformatics , RNA Bioinformatics , Protein Bioinformatics , Proteomic Bioinformatics , and Molecular Model Organisms . Naše bioinformačních nástrojů databáze všech bioinformačních nástrojů budete někdy potřebovat a zahrnuje on-line programy a nástroje na: bioinformatiky DNA, RNA Bioinformatika, Bílkoviny Bioinformatika, proteomická bioinformatiky a molekulární modelových organismů.

The Latest Bioinformatics News Poslední Bioinformatika Novinky

Multimarker analysis and imputation of multiple platform pooling-based genome... Related Articles Multimarker analýzy a imputace vícenásobné platformy sdružování-založené genomu ... Související články

Multimarker analysis and imputation of multiple platform pooling-based genome-wide association studies. Multimarker analýzy a imputace vícenásobné platformy sdružování-založené genomu-široký sdružení studií.

Bioinformatics. Bioinformatika. 2008 Jul 10; 2008 Červenec 10;

Authors: Homer N, Tembe WD, Szelinger S, Redman M, Stephan DA, Pearson JV, Nelson SF, Craig D Autoři: Homer N, Tembe WD, Szelinger S, M Redmanem, Stephan DA, Pearson JV, Nelson SF, Craig D

SUMMARY: For many genome-wide association (GWA) studies individually genotyping one million or more SNPs provides a marginal increase in coverage at a substantial cost. SHRNUTÍ: Pro mnoho genomu-široký sdružení (GWA) studií jednotlivě genotypizace jeden milion nebo více SNPs poskytuje nepatrnému nárůstu pokrytí ve značné náklady. Much of the information gained is redundant due to the correlation structure inherent in the human genome. Většina informací získaných je nadbytečný vzhledem ke srovnávací struktura spojená s lidským genomem. Pooling based GWA studies could benefit significantly by utilizing this redundancy to reduce noise, improve the accuracy of the observations, and increase genomic coverage. Sdružování založené GWA studie by mohly pomoci významně s využitím této nadbytečnosti ke snížení hluku, zlepšit věrohodnost těchto pozorování, genomické a zvýšit pokrytí. We introduce a measure of correlation between individual genotyping and pooling, under the same framework that r(2) provides a measure of linkage disequilibrium between pairs of SNPs. Máme zavést opatření na korelace mezi jednotlivými genotypizace a sdružování, a to za stejných rámci že r (2) stanoví opatření na propojení nerovnováha mezi páry SNPs. We then report a new non-haplotype multimarker multi-loci method that leverages the correlation structure between SNPs in the human genome to increase the efficacy of pooling based GWA studies. Pak jsme zprávu novou non-haplotype multimarker více-loci metoda spekulace, že vztah mezi strukturou SNPs v lidském genomu ke zvýšení účinnosti sdružování založené GWA studií. We first give a theoretical framework and derivation of our multimarker method. Nejprve dává teoretický rámec a odvozování našich multimarker metody. Next, we evaluate simulations using this multimarker approach in comparison to single marker analysis. Dále se hodnotí simulace pomocí tohoto multimarker přístup ve srovnání s jediným markeru analýzy. Finally, we experimentally evaluate our method using different pools of HapMap individuals on the Illumina 450S Duo, Illumina 550K, and Affymetrix 5.0 platforms for a combined total of 1,333,631 SNPs. Nakonec jsme experimentálně vyhodnotit naše metoda s použitím různých skupin HapMap jednotlivců na Illumina 450S Duo, Illumina 550K, a Affymetrix 5,0 plošinách dohromady 1333631 SNPs. Our results show that use of multimarker analysis reduces noise specific to pooling based studies, allows for efficient integration of multiple microarray platforms, and provides more accurate measures of significance than single marker analysis. Naše výsledky ukazují, že používání analýzy multimarker snižuje hluk specifické pro sdílení založena studií, umožňuje efektivní integraci Microarray více platforem, a poskytuje přesnější opatření na význam než jediném markeru analýzy. Additionally, this approach can be extended to allow for imputing the association significance for SNPs not directly observed using neighboring SNPs in linkage disequilibrium. Dále tento přístup může být rozšířena tak, aby umožňoval imputace sdružení významem pro SNPs nejsou přímo pozorovány pomocí sousedního SNPs ve vazbě nerovnováhy. This multimarker method can now be used to cost-effectively complete pooling-based GWA studies with multiple platforms across over one million SNPs and to impute neighboring SNPs weighted for the loss of information due to pooling. Multimarker Tato metoda může být použita na náklady-účinně kompletní sdílení-založené GWA studií s více platforem v celé více než jeden milion SNPs a imputovat sousedního SNPs vážený za ztrátu na informace z důvodu slučování. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online. DALŠÍ INFORMACE: Doplňující údaje jsou k dispozici na Bioinformatika on-line.

PMID: 18617537 [PubMed - as supplied by publisher] PMID: 18617537 [PubMed - jak dodává vydavatel]

Assessing CMT cell line stability by two dimensional polyacrylamide gel electrophoresis and mass spectrometry based proteome analysis. Posuzování CMT buněčné linie stability dvourozměrný polyakrylamidovém gelu, elektroforéza a hmotnostní spektrometrie založena proteomová analýza.

J Proteomics. J Proteomics. 2008 Jul 21;71(2):160-167 2008 červenec 21, 71 (2) :160-167

Authors: Zhang K, Wrzesinski K, Fey SJ, Mose Larsen P, Zhang X, Roepstorff P Autoři: Zhang K, Wrzesinski K, Fey SJ, Mose Larsen P, Zhang X, Roepstorff P

Two-dimensional polyacrylamide gel electrophoresis (2-D PAGE) followed by mass spectrometric identification of the proteins in the protein spots has become a central tool in proteomics. Dvou-dimenzionálním polyakrylamidovém gelu elektroforézou (2-D PAGE) následovaný hmotnostní spektrometrie v identifikaci proteinů v proteinu, spoty se stala ústředním nástrojem v proteomika. CMT167(H), CMT64(M) and CMT170(L) cell lines, selected from a spontaneous mouse lung adenocarcinoma, with high-, middle- or low-metastatic potential have been characterized in vivo. CMT167 (H), CMT64 (M) a CMT170 (L) buněčných linií, vybraných z spontánní myši adenokarcinom plic, s vysokou-, středně-nebo nízká-metastatického potenciálu byla charakterizována in vivo. In this study, the comprehensive protein expression profiles of the CMT cell lines were analyzed at passages 5, 15 and 35 in order to assess the cell line stability. V této studii komplexní bílkoviny projevu profily CMT buněčných linií, byly analyzovány v pasáží 5, 15 a 35 s cílem posoudit buněčné linie stability. During the passages 5 to 15, the expression profiles of CMT cells remained reasonably stable as evidenced by only 0.7%, 3.9% and 1.1% proteins changed in CMT167(H), CMT64(M) and CMT170(L) respectively. Během pasáží 5 až 15 se výrazem profily CMT buňky zůstaly poměrně stabilní, o čemž svědčí pouze o 0,7%, 3,9% a 1,1% bílkovin změnil v CMT167 (H), CMT64 (M) a CMT170 (L) resp. However, the number of differentially expressed proteins were considerably increased at passage 35 in CMT64(M) and CMT170(L) while CMT167(H) remained stable. Nicméně, počet differentially exprimované bílkoviny byly výrazně zvýšil na 35 v průchodu CMT64 (M) a CMT170 (L), zatímco CMT167 (H) zůstal stabilní. Based on our selection criteria, 22, 109 and 84 spots in CMT167(H), CMT64(M) and CMT170(L) were selected for protein identification by MS and 99 unique proteins were identified. Na základě našich kritérií výběru, 22, 109 a 84 míst v CMT167 (H), CMT64 (M) a CMT170 (L) bylo vybráno pro identifikaci proteinů pomocí MS a 99 jedinečné proteiny byly identifikovány. Bioinformatics analysis indicated that most of these proteins participate in cellular metabolism. Bioinformatika analýzy naznačily, že většina z těchto proteinů se účastní v metabolismus buněk. In conclusion, proteomics was found to be a useful tool for assessing differences in cell line stability. Na závěr lze říci, proteomika bylo zjištěno, že je užitečný nástroj pro hodnocení rozdílů v buněčné linie stability. This approach provided a tool to select the best cell line and optimal subculture period for studies of cancer related phenomena and for testing the effect of potential anticancer drugs. Tento přístup, za předpokladu, nástroje pro výběr nejlepší buněčných linií a optimální subkultury období pro studium rakoviny související jevy a pro testování účinku na potenciální protinádorové léky.

PMID: 18617143 [PubMed - as supplied by publisher] PMID: 18617143 [PubMed - jak dodává vydavatel]

The Genome Sequencer FLXtrade mark System-Longer reads, more applications, straightforward bioinformatics and more complete data sets. Genom Sequencer FLXtrade značka systému-Delší čte, více aplikací, přímočaré bioinformatika a více kompletních dat.

J Biotechnol. J Biotechnol. 2008 Jun 21; 2008 Červen 21;

Authors: Droege M, Hill B Autoři: Droege M, Hill B

The Genome Sequencer FLX System (GS FLX), powered by 454 Sequencing, is a next-generation DNA sequencing technology featuring a unique mix of long reads, exceptional accuracy, and ultra-high throughput. Genom Sequencer FLX systém (GS FLX), poháněném 454 Sekvenční řazení je další generace-DNA sekvenování technologie vyznačující se unikátní kombinaci dlouho čte, výjimečnou přesnost, a ultra-vysoké průchodnosti. It has been proven to be the most versatile of all currently available next-generation sequencing technologies, supporting many high-profile studies in over seven applications categories. Bylo prokázáno, že nejvíce univerzální na všechny současné době k dispozici příští-generace sekvenování technologie, podporou mnoha high-profil studií ve více než sedm žádostí kategorií. GS FLX users have pursued innovative research in de novo sequencing, re-sequencing of whole genomes and target DNA regions, metagenomics, and RNA analysis. GS FLX uživatelé mají sledovaných inovační výzkum v de novo sekvenování, re-sekvenování celých genomů a cílové DNA regionech, metagenomics, a RNA analýzy. 454 Sequencing is a powerful tool for human genetics research, having recently re-sequenced the genome of an individual human, currently re-sequencing the complete human exome and targeted genomic regions using the NimbleGen sequence capture process, and detected low-frequency somatic mutations linked to cancer. 454 Sekvenční řazení je velmi mocný nástroj pro výzkum lidské genetiky, která nedávno znovu-seřazený genomu na jednotlivé lidské, v současné době znovu-kompletní sekvenování lidského exome a cílená genocida regionech pomocí NimbleGen sekvenci zachytit proces, a zjištěna nízká-frekvence somatických mutací spojených na rakovinu.

PMID: 18616967 [PubMed - as supplied by publisher] PMID: 18616967 [PubMed - jak dodává vydavatel]

[Prediction of outer membrane proteins using support vector machine with combined features] [Prediction na vnější membránové proteiny pomocí podporu vektorové stroje s kombinovanou funkcí]

Sheng Wu Gong Cheng Xue Bao. Wu Sheng Cheng Gong Xue Bao. 2008 Apr;24(4):651-8 Dubna 2008, 24 (4) :651-8

Authors: Zou L, Wang Z, Wang Y Autoři: Zou L, Wang Z, Wang Y

Outer membrane proteins (OMPs) are embedded in the outer membrane of Gram-negative bacteria, mitochondria, and chloroplasts. Vnější membrána proteiny (OMPs) jsou zakotveny ve vnější membránou z Gram-negativních bakterií, mitochondrií a chloroplastů. The cellular location and functional diversity of OMPs makes them an important protein class. Buněčné umístění a funkční různorodost OMPs je dělá důležitou bílkovinu třídy. Researches on prediction of OMPs by bioinformatics methods can bring helpful methodologies for identifying OMPs from genomic sequences and for the successful prediction of their secondary and tertiary structures. Výzkumy na předvídání OMPs o bioinformatika metody mohou přinést užitečné metody pro identifikaci OMPs z genomické sekvence a pro jejich úspěšné predikce sekundární a terciární struktury. In this paper, three feature classes were calculated from protein sequences: amino acid compositions, dipeptide compositions and weighted amino acid index correlation coefficients. V této knize, tři funkce tříd byly vypočteny z proteinových sekvencí: aminokyseliny skladeb, dipeptid skladeb a vážený aminokyseliny index korelace koeficientů. Then, three feature classes were combined and inputted into a support vector machine (SVM) based predictor to identify OMPs from other folding types of proteins. Pak, tři funkce třídy byly spojeny a zadaných na podporu vektorových Machine (SVM) se sídlem prediktor identifikovat OMPs od ostatních typů skládání bílkovin. The results of discrimination using several combined features including four amino acid index categories were calculated, and the influence on discrimination accuracy using different correlation coefficients with different orders and weights was discussed. Výsledky diskriminace pomocí několika kombinaci funkcí, včetně čtyř aminokyselin index kategorie byly vypočteny, a vliv na přesnost diskriminace použití různých koeficientů korelace s různými příkazy a závaží byla projednána. In cross-validated tests and independent tests for identifying OMPs from a dataset of 1087 proteins belonging to all different types of globular and membrane proteins, the method using combined features obtains an overall accuracy of 96.96% and 97.33% respectively. V křížové-validované testy a nezávislé testy pro určení OMPs z datové sadě na 1087 proteiny patřící do všech různých typů kulovitý a membránové proteiny, způsob použití kombinované funkce získá celkové přesnosti 96,96% a 97,33% resp. And these results outperform that of other methods in the literature. A tyto výsledky překonat, že jiné metody v literatuře. Using this method, high specificities are shown from the results of identifying OMPs in five bacterial genomes, and over 99% OMPs with known three-dimensional structures in the PDB database are correctly discriminated. Použití této metody, vysoká specifika jsou vidět na výsledky identifikace OMPs v pěti bakteriálních genomů, a více než 99% OMPs se známou tří-dimenzionálním struktur v PDB databázi jsou správně diskriminováni. These results indicate that the method is a powerful tool for OMPs discrimination in genomes. Tyto výsledky naznačují, že metoda je velmi mocný nástroj pro OMPs diskriminaci v genomů.

PMID: 18616178 [PubMed - in process] PMID: 18616178 [PubMed - v procesu]

[Rapid detection of Pseudomonas aernginosa by the fluorescence quantitative TaqMan PCR assay targetting ETA gene] [Rychlou detekci Pseudomonas aernginosa o fluorescenční kvantitativní PCR TaqMan assay cílení ETA genu]

Sheng Wu Gong Cheng Xue Bao. Wu Sheng Cheng Gong Xue Bao. 2008 Apr;24(4):581-5 Dubna 2008, 24 (4) :581-5

Authors: Xiao X, Zhang J, Gong J, Pan Y, Yu Y, Yang X, Wu H Autoři: Xiao X, Zhang J, Gong J, Pan Y, Yu Y, Yang X, Wu H

Pseudomonas aernginosa (PA) is one of the most universal pathogens in clinical diagnosis, and conventional detection assay has many disadvantages. Pseudomonas aernginosa (PA) je jedním z nejvíce univerzální patogenů v klinické diagnózy, a konvenční detekce testu má mnoho nevýhod. In this research, a pair of specific primers and a TaqMan fluorescent probe were designed in the conservative region of ETA gene by the method of bioinformatics analysis, the detection method for PA was successfully developed. V tomto výzkumu, pár specifických primerů a TaqMan fluorescenční sondy byly navrženy v konzervativní oblasti ETA genu pomocí metody bioinformatiky analýzy, metody detekce pro PP byla úspěšně rozvíjet. Different gradient concentrations of PA DNA and various pathogen DNA were amplified by fluorescence quantitative PCR (FQ-PCR) to confirm the specificity and sensitivity of the developed method. Různé gradientu koncentrace PA DNA a DNA různých patogenů byly doplněné fluorescenční kvantitativní PCR (FQ-PCR) potvrdit specifičnost a citlivost na vyspělé metody. Results showed that the developed detection assay is more sensible and specific by comparison to the conventional FQ-PCR method, and it is valuable for research and application prospects. Výsledky ukázaly, že vyspělé detekce testu je rozumnější a specifická ve srovnání s konvenčními FQ-PCR metoda, a to je cenný pro výzkum a aplikace vyhlídky.

PMID: 18616166 [PubMed - in process] PMID: 18616166 [PubMed - v procesu]