Welcome to Molecular Station! Bine ati venit la Molecular Station!

You have to register before you can post on our forums or use our advanced features. Trebuie să te înregistrezi înainte de a putea posta pe forumuri sau de a utiliza caracteristicile avansate. Register Now! Înregistrează-te acum! Its Free and Fast! Libera si rapid!

Already registered? Ești deja înregistrat? Login now below. Login acum de mai jos.

User Name: Nume utilizator:

Password: Parola:

Remember Me? Remember Me?

Already registered and Forgot your password? Ești deja înregistrat și V-ați uitat parola? Click below to recover it. Faceți clic mai jos pentru a le recupera.

Recover Lost Password Recuperare Parola uitata

Join now - it's fast and free! Inscrie-te acum - Este rapid și gratuit!

Molecular Station is THE largest network of researchers, scientists and science lovers anywhere! Molecular Station este cea mai mare rețea de cercetători, oameni de știință și știință iubitori de oriunde!

Recent Forum Posts Recent Forum Posts

Bioinformatics

Bioinformatics Home Bioinformatics Home	Bioinformatic Tools categorized Bioinformatic Instrumente categorized	Learn About Bioinformatics Aflați Despre Bioinformatics	Bioinformatics FAQ Bioinformatics FAQ	Research Articles on Bioinformatics Cercetare articolele pe Bioinformatics	Bioinformatics Forum Bioinformatics Forum	Bioinformatic News Bioinformatic Noutati	Bioinformatics Blog Bioinformatics Blog	Bioinformatic Books Bioinformatic Carti

At Molecular Station Bioinformatics, you will find almost every bioinformatic tool you will need. La Molecular Station Bioinformatics, veți găsi aproape orice instrument bioinformatic va fi nevoie. We have over 800 bioinformatic tools for DNA bioinformatics, RNA bioinformatics, Protein Bioinformatics, and Proteomic bioinformatic tools. Avem peste 800 de bioinformatic instrumente pentru bioinformatics ADN, ARN bioinformatics, Protein Bioinformatics, Proteomic bioinformatic și instrumente. We also provide databses for each of these categories in order to easily find your sequence of interest from several sequence databases. De asemenea, vă oferim databses pentru fiecare din aceste categorii, în scopul de a găsi cu ușurință succesiunea dvs. de interes din secvența de mai multe baze de date.

Bioinformatics Articles Bioinformatics articolele

Biological Databases Baze de date biologice

OMIM OMIM

Protein Bioinformatics Protein Bioinformatics

Protein Motifs Domains Protein motive Domenii

Protein Subcellular Localization Protein Subcellular Localizare

Protein Secondary Structure Protein secundar Structura

Protein Mutant Analysis Protein Mutant Analiza

Gene Expression Analysis Gene Expression Analiza

Protein Expression Analysis Protein Expression Analiza

Protein Protein Interactions Protein Protein Interactiuni

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 . Noastre Bioinformatic instrumente de baza de date a bioinformatic toate instrumentele de care aveți nevoie și vor include programe și instrumente on-line pe: Bioinformatics ADN, ARN Bioinformatics, Protein Bioinformatics, Proteomic Bioinformatics, si Moleculara Model de organisme.

The Latest Bioinformatics News Cele mai recente Bioinformatics Noutati

Multimarker analysis and imputation of multiple platform pooling-based genome... Related Articles Multimarker analiză și de imputare mai multe platforme bazate pe folosirea în genomul ... Articole

Multimarker analysis and imputation of multiple platform pooling-based genome-wide association studies. Multimarker analiză și de imputare mai multe platforme bazate pe folosirea în genomul de asociere la nivel de studii.

Bioinformatics. 2008 Jul 10; 10 iulie 2008;

Authors: Homer N, Tembe WD, Szelinger S, Redman M, Stephan DA, Pearson JV, Nelson SF, Craig D Autor: Homer N, Tembe Document de lucru, Szelinger S, M Redman, Stephan DA, Pearson SA, 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. REZUMAT: Pentru mai multe genome-wide de asociere (GWA) studii individual genotyping una sau mai multe milioane SNPs prevede o creștere marginală, la o acoperire substanțială a costurilor. Much of the information gained is redundant due to the correlation structure inherent in the human genome. Mare parte din informațiile acumulate este superfluu din cauza structurii de corespondență inerente în genomul uman. 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 bazate pe studii de GWA ar putea beneficia în mod semnificativ prin utilizarea acestui concediere pentru a reduce zgomotul, pentru a îmbunătăți precizia de observațiile, precum și creșterea genomic de acoperire. 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. Am să introducă o măsură de corespondență între individ și punerea în genotyping, în același cadru care r (2) prevede o măsură de linkage disequilibrium între perechi de 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. Avem un nou raport, atunci nu-haplotype multimarker multi-loci leverages că metoda de corespondență între structura SNPs în genomul uman, pentru a mări eficiența de punerea pe bază de studii de GWA. We first give a theoretical framework and derivation of our multimarker method. Mai întâi vom oferi un cadru teoretic și de derivare nostru multimarker metodă. Next, we evaluate simulations using this multimarker approach in comparison to single marker analysis. Apoi, vom evalua simulari folosind această abordare multimarker în comparație cu singur marcator de analiză. 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. În final, vă evalua experimental folosind metoda noastră de diferite grupuri de indivizi HapMap pe Illumina Anii 450 Duo, Illumina 550K, și Affymetrix 5,0 platforme pentru un combinat total de 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. Rezultatele noastre arată că utilizarea de multimarker analiză specifice pentru a reduce zgomotul punerea pe bază de studii, permite integrarea eficientă a microarray mai multe platforme, și prevede mai multe măsuri de semnificația precisă decât singur marcator de analiză. Additionally, this approach can be extended to allow for imputing the association significance for SNPs not directly observed using neighboring SNPs in linkage disequilibrium. În plus, această abordare poate fi prelungită pentru a permite asocierea imputing semnificație pentru SNPs nu direct, folosind vecine SNPs în legătură 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. Multimarker Această metodă poate fi acum folosit pentru a cost-eficient punerea completă pe bază de studii de GWA pe mai multe platforme cu peste un milion de SNPs și să se impute vecine SNPs ponderate pentru pierderea de informații, datorită pooling. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online. Informații suplimentare: suplimentare sunt disponibile date la Bioinformatics online.

PMID: 18617537 [PubMed - as supplied by publisher] PMID: 18617537 [PubMed - ca furnizate de editor]

Assessing CMT cell line stability by two dimensional polyacrylamide gel electrophoresis and mass spectrometry based proteome analysis. Evaluarea CMT celula de doua linie de stabilitate dimensionala polyacrylamide gel electrophoresis și spectrometria de masă pe bază de analiză proteome.

J Proteomics. J proteomica. 2008 Jul 21;71(2):160-167 2008 iulie 21; 71 (2) :160-167

Authors: Zhang K, Wrzesinski K, Fey SJ, Mose Larsen P, Zhang X, Roepstorff P Autor: Zhang K, K Wrzesinski, 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. Two-dimensional polyacrylamide gel electrophoresis (2-D pagină), urmată de mass-spectrometrice de identificare a proteinelor în proteine spoturilor a devenit un instrument central în proteomica. 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) și CMT170 (L) linii de celule, selectat de la un mouse-ului pulmonar adenocarcinomului spontan, cu mare, mijlocie sau metastatic, potențial scăzut-au fost caracterizate 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. În acest studiu, profile complete de proteine expresie a CMT linii de celule au fost analizate de treceri la 5, 15 și 35, pentru a evalua linie de celule de stabilitate. 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. Pe parcursul treceri la 5 la 15, expresia profiluri de celule CMT a rămas destul de stabil, așa cum arată doar 0,7%, 3,9% și 1,1% proteine a fost schimbat în CMT167 (h), CMT64 (M) și CMT170 (L), respectiv. However, the number of differentially expressed proteins were considerably increased at passage 35 in CMT64(M) and CMT170(L) while CMT167(H) remained stable. Cu toate acestea, numărul de proteine differentially exprimate au fost considerabil crescut de la 35 la trecerea de CMT64 (M) și CMT170 (L), în timp ce CMT167 (H) a rămas stabilă. 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. Bazat pe criteriile de selecție, 22, 109 și 84 de spoturi în CMT167 (h), CMT64 (M) și CMT170 (L) au fost selectate de proteine pentru identificarea de către MS unic de proteine și 99 au fost identificate. Bioinformatics analysis indicated that most of these proteins participate in cellular metabolism. Bioinformatics analiză a arătat că cele mai multe dintre aceste proteine celulare participa în metabolismul. In conclusion, proteomics was found to be a useful tool for assessing differences in cell line stability. În concluzie, proteomica a fost găsit pentru a fi un instrument util pentru evaluarea diferențelor în linie de celule de stabilitate. 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. Această abordare a asigurat o unealtă pentru a selecta cele mai bune linie de celule și subculturi perioada optimă pentru studii legate de fenomenele de cancer și de testare a potențialului efect de medicamente împotriva cancerului.

PMID: 18617143 [PubMed - as supplied by publisher] PMID: 18617143 [PubMed - ca furnizate de editor]

The Genome Sequencer FLXtrade mark System-Longer reads, more applications, straightforward bioinformatics and more complete data sets. The Genome Sequencer FLXtrade marca-Sistemul de afișări mai lung, mai multe aplicații, bioinformatics simplu și mai complete seturi de date.

J Biotechnol. J Biotechnol. 2008 Jun 21; 21 iunie 2008;

Authors: Droege M, Hill B Autor: Droege M, B Hill

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. The Genome Sequencer FLX System (GS FLX), dezvoltat de 454 secvențiere, este următoarea generație de tehnologie ADN secvențiere Cu o unică combinație de afișări lung, excepționale, de precizie, și ultra-înalta totală tranzitată. 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. S-a dovedit a fi cel mai versatil din toate disponibile în prezent următoarea generație secvențiere tehnologii, susținerea multe studii de profil înalt în aplicații pe o perioadă de șapte categorii. 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 utilizatorii au urmărit în cercetare inovatoare de novo secvențiere, reintroducerea întregi genomes de secvențiere și țintă a ADN-ului regiuni, metagenomics, analiză și ARN. 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 secvențiere este un instrument puternic pentru cercetare genetica umană, având recent re-sequenced în genomul unui individ uman, în prezent re-secvențiere completă umane exome orientate genomic și regiuni care utilizează secvența de captare NimbleGen proces, și detectate de frecvență joasă-somatice mutații legate de pentru a cancerului.

PMID: 18616967 [PubMed - as supplied by publisher] PMID: 18616967 [PubMed - ca furnizate de editor]

[Prediction of outer membrane proteins using support vector machine with combined features] [Prediction exterioară cu membrană de proteine, utilizând suportul vectorial de mașini combinate cu caracteristici]

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

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

Outer membrane proteins (OMPs) are embedded in the outer membrane of Gram-negative bacteria, mitochondria, and chloroplasts. Cutie de proteine membranare (OMPs) sunt incluse în ambalajul secundar de membrana de bacterii Gram-negativ, mitochondria, și chloroplasts. The cellular location and functional diversity of OMPs makes them an important protein class. Celulare de locație și funcțională diversitate de OMPs le face o importantă clasă de proteine. 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. Cercetari privind estimare a OMPs de bioinformatics metode poate aduce metodologii pentru a ajuta la identificarea OMPs genomic secvențe de succes, precum și pentru predicția lor secundar și terțiar structuri. In this paper, three feature classes were calculated from protein sequences: amino acid compositions, dipeptide compositions and weighted amino acid index correlation coefficients. În această lucrare, trei clase facilitate au fost calculate de la secvențele de proteine: aminoacizi compozitii, dipeptide compoziții și ponderate aminoacizi indexul de coeficienții de corespondență. 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. Apoi, trei clase facilitate au fost combinate și introdus într-un vector de sprijin Machine (SVM) pe bază de predictor pentru a identifica OMPs plianta de la alte tipuri de proteine. 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. Rezultatele de discriminare, folosind mai multe caracteristici combinate, inclusiv patru aminoacizi index categorii au fost calculate, și influența cu privire la discriminarea de precizie folosind diferite coeficienții de corespondență cu diferite ordine și greutăți a fost discutat. 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. În validate de eco-teste independente și teste de identificare a OMPs de la un set de date de 1087 de proteinele aparținând diferitelor tipuri de globular si membrana de proteine, folosind metoda combinată caracteristici obține o precizie de 96,96% și, respectiv, 97,33%. And these results outperform that of other methods in the literature. Si aceste rezultate outperform cea a altor metode, în literatura de specialitate. 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. Utilizând această metodă, sunt prezentate caracteristicile de înaltă din rezultatele de a identifica OMPs în cinci bacteriene genomes, și peste 99% OMPs cunoscut cu tri-dimensională de structuri în PPB cu baza de date sunt discriminați în mod corect. These results indicate that the method is a powerful tool for OMPs discrimination in genomes. Aceste rezultate indică faptul că metoda este un instrument puternic pentru OMPs discriminare în genomes.

PMID: 18616178 [PubMed - in process] PMID: 18616178 [PubMed - în procesul de]

[Rapid detection of Pseudomonas aernginosa by the fluorescence quantitative TaqMan PCR assay targetting ETA gene] [Detectare rapidă de Pseudomonas aernginosa de fluorescence cantitative TaqMan PCR test de orientare de gene ETA]

Sheng Wu Gong Cheng Xue Bao. Sheng Wu Cheng Gong Xue 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 Autor: Xiao X, Zhang J, J Gong, 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) este una dintre cele mai universale agenților patogeni în diagnosticul clinic, convenționale și de detectare a test are multe dezavantaje. 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. În această cercetare, o pereche de specifice Grunduri si o proba TaqMan fluorescente au fost proiectate în regiunea de ETA conservatoare de gene de metoda de analiză bioinformatics, metoda de detecție pentru PA a fost dezvoltat cu succes. 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. Diferite concentrații de gradient PA ADN-ului și a diferitelor agentului patogen a ADN-ului s-au amplificat de fluorescence PCR cantitative (FQ-PCR) pentru a confirma specificitatea și sensibilitatea de a dezvoltat metoda. 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. Rezultatele au arătat că test de detectare a dezvoltat este mai sensibil și specific în comparație cu cele convenționale FQ-PCR metoda, si este valoros pentru cercetare și aplicarea perspective.

PMID: 18616166 [PubMed - in process] PMID: 18616166 [PubMed - în procesul de]