Welcome to Molecular Station! Velkommen til Molecular Station!

You have to register before you can post on our forums or use our advanced features. Du må registrere deg før du kan poste på vårt forum eller bruke vår avanserte funksjoner. Register Now! Registrer deg nå! Its Free and Fast! Its Gratis og rask!

Already registered? Allerede registrert? Login now below. Logg inn nå nedenfor.

User Name: User Name:

Password: Passord:

Remember Me? Husk meg?

Already registered and Forgot your password? Allerede registrert og Glemt passord? Click below to recover it. Klikk nedenfor for å gjenopprette den.

Recover Lost Password Recover Lost Password

Join now - it's fast and free! Bli medlem nå - det er raskt og gratis!

Molecular Station is THE largest network of researchers, scientists and science lovers anywhere! Molecular Station er den største nettverk av forskere, vitenskapsmenn og vitenskap elskere overalt!

Recent Forum Posts Recent Forum Posts

Bioinformatics Bioinformatikk

Bioinformatics Home Bioinformatikk Hjem	Bioinformatic Tools categorized Bioinformatic Verktøy kategorisert	Learn About Bioinformatics Lær Om Bioinformatikk	Bioinformatics FAQ Bioinformatikk FAQ	Research Articles on Bioinformatics Forskning Artikler om Bioinformatikk	Bioinformatics Forum Bioinformatikk Forum	Bioinformatic News Bioinformatic Nyheter	Bioinformatics Blog Bioinformatikk Blog	Bioinformatic Books Bioinformatic Bøker

At Molecular Station Bioinformatics, you will find almost every bioinformatic tool you will need. Å Molecular Station Bioinformatikk, vil du finne nesten hver bioinformatic verktøyet du trenger. We have over 800 bioinformatic tools for DNA bioinformatics, RNA bioinformatics, Protein Bioinformatics, and Proteomic bioinformatic tools. Vi har over 800 bioinformatic verktøy for DNA bioinformatikk, RNA bioinformatikk, Protein Bioinformatikk, og Proteomic bioinformatic verktøy. We also provide databses for each of these categories in order to easily find your sequence of interest from several sequence databases. Vi tilbyr også databses for hver av disse kategoriene for å enkelt finne den sekvensen av interesse fra flere sekvens-databaser.

Bioinformatics Articles Bioinformatikk artikler

Biological Databases Biologisk Databaser

OMIM OMIM

Protein Bioinformatics Protein Bioinformatikk

Protein Motifs Domains Protein Motiv Domener

Protein Subcellular Localization Protein Subcellular Localization

Protein Secondary Structure Protein Secondary Structure

Protein Mutant Analysis Protein Mutant analyse

Gene Expression Analysis Gene Expression Analysis

Protein Expression Analysis Protein Expression Analysis

Protein Protein Interactions Protein Protein interaksjoner

Comparative Genomics Comparative Genomics

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 . Våre Bioinformatic verktøy databasen har alle bioinformatic verktøyene du noen gang vil trenge og inkluderer elektroniske programmer og verktøy: DNA Bioinformatikk, RNA Bioinformatikk, Protein Bioinformatikk, Proteomic Bioinformatikk og molekylær Modell organismer.

The Latest Bioinformatics News Den Siste Bioinformatikk Nyheter

Multimarker analysis and imputation of multiple platform pooling-based genome... Related Articles Multimarker analyse og imputation av flere plattformer pooling-baserte genome ... Relaterte artikler

Multimarker analysis and imputation of multiple platform pooling-based genome-wide association studies. Multimarker analyse og imputation av flere plattformer pooling-baserte genome-wide association studies.

Bioinformatics. Bioinformatikk. 2008 Jul 10; 2008 10 juli;

Authors: Homer N, Tembe WD, Szelinger S, Redman M, Stephan DA, Pearson JV, Nelson SF, Craig D Forfattere: Homer N, Tembe WD, Szelinger S, Redman M, 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. Sammendrag: For mange genome-wide Association (GWA)-studier individuelt genotyping millioner eller mer SNPs gir en marginal økning i dekning på en betydelig kostnad. Much of the information gained is redundant due to the correlation structure inherent in the human genome. Mye av informasjonen fått er overflødige på grunn av sammenhengen struktur som ligger i den menneskelige genome. Pooling based GWA studies could benefit significantly by utilizing this redundancy to reduce noise, improve the accuracy of the observations, and increase genomic coverage. Pooling basert GWA studier kan være til nytte for betydelig ved å benytte denne redundans for å redusere støy, forbedre nøyaktigheten av observasjonene, og øke Genova dekning. 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. Vi introduserer en grad av sammenheng mellom individuell genotyping og samling under samme ramme som det (2) gir et mål på linkage disequilibrium mellom parene av 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. Vi deretter rapporten en ny ikke-haplotype multimarker multi-loci metode som benytter sammenhengen mellom struktur SNPs i den menneskelige genome å øke effektiviteten av pooling basert GWA studier. We first give a theoretical framework and derivation of our multimarker method. Vi først gi en teoretisk rammeverk og avledning av våre multimarker metode. Next, we evaluate simulations using this multimarker approach in comparison to single marker analysis. Neste vi evaluere simuleringer ved hjelp av dette multimarker tilnærming i forhold til én markør analyse. 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. Til slutt, vi eksperimentere evaluere vår metode ved hjelp av ulike forekomster av HapMap enkeltpersoner på Illumina 450-årene Duo, Illumina 550K, og Affymetrix 5,0 plattformer for en kombinert totalt 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. Våre resultater viser at bruk av multimarker analyse reduserer støy spesifikke for pooling baserte studier, muliggjør effektiv integrering av flere microarray plattformer, og gir mer nøyaktige tiltak av betydning enn én markør analyse. Additionally, this approach can be extended to allow for imputing the association significance for SNPs not directly observed using neighboring SNPs in linkage disequilibrium. I tillegg er denne tilnærmingen kan bli utvidet til å tillate for imputing foreningen betydning for SNPs ikke direkte observert ved hjelp av nabostaten SNPs i linkage disequilibrium. 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. Dette multimarker metoden kan nå brukes til et kostnadseffektivt fullstendig pooling-baserte GWA studier med flere plattformer på tvers over en million SNPs og impute nabostaten SNPs vektet for tap av informasjon på grunn av pooling. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data er tilgjengelig på Bioinformatikk online.

PMID: 18617537 [PubMed - as supplied by publisher] PMID: 18617537 [PubMed - som leveres av utgiveren]

Assessing CMT cell line stability by two dimensional polyacrylamide gel electrophoresis and mass spectrometry based proteome analysis. Vurdering CMT celle linje stabilitet av todimensjonale polyacrylamide gel electrophoresis and mass spectrometry basert proteome analysis.

J Proteomics. J Proteomikk. 2008 Jul 21;71(2):160-167 2008 21 juli; 71 (2) :160-167

Authors: Zhang K, Wrzesinski K, Fey SJ, Mose Larsen P, Zhang X, Roepstorff P Forfattere: 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. Todimensjonale polyacrylamide gel electrophoresis (2-D) etterfulgt av masse spektrofotometrisk identifikasjon av proteiner i protein kapasitet har blitt et sentralt verktøy i proteomikk. 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) og CMT170 (L) cellen linjer, valgt fra en spontan musen tette adenocarcinoma, med høy-, midt-eller lav-metastatic potential har vært preget 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. I denne studien, omfattende protein expression profiler av CMT cellen linjer ble analysert i avsnitt 5, 15 og 35 for å vurdere celle linje stabilitet. 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. Under avsnitt 5 til 15, uttrykket profiler av CMT celler vært rimelig stabilt som bevis ved bare 0,7%, 3,9% og 1,1% protein endret i CMT167 (H), CMT64 (M) og CMT170 (L). However, the number of differentially expressed proteins were considerably increased at passage 35 in CMT64(M) and CMT170(L) while CMT167(H) remained stable. Men antall differentially uttrykte proteiner ble betydelig økt ved passering 35 i CMT64 (M) og CMT170 (L), mens CMT167 (H) holdt seg stabil. 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. Basert på vårt utvalg kriterier, 22, 109 og 84 plassene i CMT167 (H), CMT64 (M) og CMT170 (L) ble valgt for protein identifikasjon av MS og 99 unike proteiner ble identifisert. Bioinformatics analysis indicated that most of these proteins participate in cellular metabolism. Bioinformatikk analyse indikerte at de fleste av disse proteiner delta i cellular metabolisme. In conclusion, proteomics was found to be a useful tool for assessing differences in cell line stability. I konklusjonen, proteomics ble funnet å være et nyttig verktøy for å vurdere forskjeller i celle linje stabilitet. 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. Denne tilnærmingen gitt et verktøy for å velge den beste celle linje og optimal subculture perioden for studier av kreft relaterte fenomener og for å teste effekten av potensielle anticancer legemidler.

PMID: 18617143 [PubMed - as supplied by publisher] PMID: 18617143 [PubMed - som leveres av utgiveren]

The Genome Sequencer FLXtrade mark System-Longer reads, more applications, straightforward bioinformatics and more complete data sets. Den Genom Sequencer FLXtrade karakterskala-Lengre leser, flere programmer, enkel bioinformatikk og mer komplett datasett.

J Biotechnol. J Biotechnol. 2008 Jun 21; 2008 21 juni;

Authors: Droege M, Hill B Forfattere: 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. Den Genom Sequencer FLX System (GS FLX), drevet av 454 sekvensering, er et neste generasjons DNA-sekvensering teknologi med en unik blanding av lange leser, god nøyaktighet og ultra-høy overføringshastighet. 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. Det har vist seg å være den mest allsidige av alle for tiden tilgjengelig neste generasjons sekvensering teknologier, som støtter mange høyprofilerte studier i over sju søknader kategorier. 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 brukere har fulgt nyskapende forskning i de ny sekvensering, re-sekvensering av hele Genova og målrette DNA regioner, metagenomics, og RNA-analyse. 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 sekvensering er et kraftig verktøy for menneskelig genetisk forskning, har nylig re-sequenced the genome om et enkelt menneske, for tiden re-sekvensering hele menneskelige exome og målrettet Genova regioner ved hjelp av NimbleGen sekvens fange, og oppdaget lavfrekvente somatiske mutasjoner knyttet til kreft.

PMID: 18616967 [PubMed - as supplied by publisher] PMID: 18616967 [PubMed - som leveres av utgiveren]

[Prediction of outer membrane proteins using support vector machine with combined features] [Indikasjon på ytre membran proteiner ved hjelp av støtte for vektorgrafikk maskin med kombinerte funksjoner]

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

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

Outer membrane proteins (OMPs) are embedded in the outer membrane of Gram-negative bacteria, mitochondria, and chloroplasts. Ytre membran proteiner (OMPs) er innebygd i den ytre membran av Gram-negative bakterier, mitochondria, og chloroplasts. The cellular location and functional diversity of OMPs makes them an important protein class. The cellular sted og funksjonelle mangfold av OMPs gjør dem en viktig protein-klassen. 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. Forskere på prediksjon av OMPs av bioinformatikk metoder kan gi nyttige metoder for å identifisere OMPs fra Genova sekvenser og for vellykket prediksjon av sekundær og tertiær strukturer. In this paper, three feature classes were calculated from protein sequences: amino acid compositions, dipeptide compositions and weighted amino acid index correlation coefficients. I dette papir, tre funksjonen klasser ble beregnet ut fra protein-sekvenser: aminosyre komposisjoner, dipeptide komposisjoner og vektet aminosyre indeksen korrelasjon koeffisienter. 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. Deretter tre funksjonen klasser var kombinert og inputted inn i en støtte vector machine (SVM) basert Predictor å identifisere OMPs fra andre folding av proteiner. 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. Resultatene av diskriminering ved hjelp av flere kombinerte funksjoner, inkludert fire aminosyre indeksen kategorier ble beregnet, og innflytelse på diskriminering nøyaktighet ved hjelp av ulike korrelasjon koeffisienter med ulike bestillinger og vekt ble diskutert. 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. På tvers-validerte tester og uavhengige tester for å identifisere OMPs fra et datasett av 1087 proteiner som tilhører alle forskjellige typer globular og membran proteiner, metoden ved hjelp av kombinerte funksjoner henter en samlet nøyaktighet på 96,96% og 97,33%. And these results outperform that of other methods in the literature. Og disse resultatene resultater som andre metoder i litteraturen. 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. Ved hjelp av denne metoden, høy specificities er vist fra resultatene for identifisering OMPs i fem bakteriell Genova, og over 99% OMPs med kjente tre-dimensjonale strukturer i PDB databasen er riktig diskriminert. These results indicate that the method is a powerful tool for OMPs discrimination in genomes. Disse resultatene indikerer at metoden er et kraftig verktøy for OMPs diskriminering i Genova.

PMID: 18616178 [PubMed - in process] PMID: 18616178 [PubMed - i prosessen]

[Rapid detection of Pseudomonas aernginosa by the fluorescence quantitative TaqMan PCR assay targetting ETA gene] [Rapid påvisning av Pseudomonas aernginosa av fluorescens kvantitative Taqman PCR-analysen målretting ETA genet]

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

Authors: Xiao X, Zhang J, Gong J, Pan Y, Yu Y, Yang X, Wu H Forfattere: Xiao X, Zhang J, Gong J, Pan J, Yu J, 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) er en av de mest universelle patogener i klinisk diagnose, og konvensjonelle gjenkjennings-analysen har mange ulemper. 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. I denne forskningen, et par av bestemte første og Taqman fluorescerende probe ble utformet i de konservative regionen ETA genet av metode for bioinformatikk analyse, gjenkjennings-metoden for PA ble utviklet. 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. Ulike gradient konsentrasjoner av PA DNA og ulike patogen DNA ble utdypes ved fluorescens kvantitativ PCR (FQ-PCR) for å bekrefte det spesielle og sensitivitet av utviklet metoden. 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. Resultatene viste at de utviklet gjenkjenning analysen er mer fornuftig og spesifikk i forhold til konvensjonelle FQ-PCR metode, og det er verdifullt for forskning og søknad potensielle kunder.

PMID: 18616166 [PubMed - in process] PMID: 18616166 [PubMed - i prosessen]