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科學是情況; 正房子由石頭做成, 如此是科學由情況做成; 但堆石頭不是房子並且情況的一件收藏品不一定是科學。~Henri Poincar3e
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在分子崗位Bioinformatics, 您將查找您將需要的所有bioinformatics 程式。我們有為DNA bioinformatics 、核糖核酸bioinformatics, 蛋白質Bioinformatics, 和Proteomic bioinformatic 工具的800 個bioinformatic 工具。我們為每個這些類別並且提供databses 為了容易地查找您的順序利益從幾個順序資料庫。
我們的 Bioinformatic 工具資料庫 有您曾經將需要的所有bioinformatic 工具並且包括在線程式和工具:
Multimarker 多個平臺的分析和歸咎合併根據了染色體寬關聯研究。
Bioinformatics 。10 7月2008 日;
作者: 荷馬N, Tembe WD, Szelinger S, Redman M, Stephan DA, Pearson JV, 納爾遜SF, Craig D
彙總: 為許多染色體寬關聯(GWA) 學習單獨地genotyping 一百萬或更多SNPs 提供在覆蓋範圍的一個少量的增量在堅固費用。許多資訊被獲取重複歸結於相關性結構固有在人的染色體。合併基於的GWA 研究能極大有益於由運用這多餘減少噪聲, 改進觀察的準確性, 和增加genomic 覆蓋範圍。我們介紹相關性評定在單獨genotyping 和合併之間, 在同樣結構之下, r(2) 提供聯結失衡評定在成對SNPs 之間。我們然後報告支持相關性結構在SNPs 之間在人的染色體增加合併基於的GWA 研究效力的一個新建non-haplotype multimarker 多所在地方法。我們首先給我們的multimarker 方法的理論結構和派生。其次, 我們評估模擬使用這個multimarker 途�&與唯一標記分析比較。終於, 我們實驗評估我們的方法使用HapMap 單個不同的群在Illumina 450S 二重奏、Illumina 550K, 和Affymetrix 5.0 平臺為一個聯合的總額1,333,631 SNPs 。我們的結果表示, 對multimarker 分析的用途比唯一標記分析使噪聲特定降低到合併基於的研究, 考慮到多個microarray 平臺的高效率的綜合化, 和提供更加準確的評定意義。額外, 這個途�&可能被擴大考慮到歸咎關聯意義為SNPs 不直接地被觀察使用鄰居SNPs 在聯結失衡。這個multimarker 方法可能現在使用有效地完成基於合併的GWA 研究以多個平臺一百萬SNPs 和歸咎鄰居SNPs 被衡量為資訊損失由於合併。補充資訊: 補充資料是可利用的在Bioinformatics 聯機。
PMID: 18617537 [ PubMed - 依照按發布人供應]
估計CMT 電池線路穩定由二維polyacrylamide 膠凝體電泳法和質量光譜根據了proteome 分析。
J Proteomics 。21;71(2):160-167 7月2008 日
作者: 張K, Wrzesinski K, Fey SJ, Mose 拉深P, 張X, Roepstorff P
二維polyacrylamide 膠凝體電泳法(第2 頁) 被蛋白質的質量光計測定的確定跟隨在蛋白質地點成為了一個中央工具在proteomics 。CMT167(H), CMT64(M) 和CMT170(L) 電池線路, 從自發滑鼠肺腺癌被挑選, 以高-, 中間或低變形的潛在被描繪了得in-vivo 。在這項研究中, CMT 電池線路的全面蛋白質表達式配置文件被分析在段落5, 15 和35 為了估計電池線路穩定。在段落5 到15 期間, CMT 電池表達式配置文件依然是合理地穩定依照由只0.7%, 3.9% 和1.1% 蛋白質見證各自地被更改在CMT167(H), CMT64(M) 和CMT170(L) 。但是, 有差別地表達的蛋白質的數量可觀地被增加了在段落35 在CMT64(M) 和CMT170(L) 當CMT167(H) 保留了穩定。根據我們的選擇標準, 22 個, 109 個和84 個地點在CMT167(H), CMT64(M) 和CMT170(L) 被選擇了為蛋白質確定由女士並且99 唯一蛋白質被辨認了。Bioinformatics 分析表明, 大多這些蛋白質參加蜂窩電話新陳代謝。總而言之, proteomics 被發現為估計差額的一個有用的工具在電池線路上穩定。這個途�&提供一個工具選擇最佳的電池線路並且優選的亞文化群期間為癌症的研究關係了現象和為測試潛在抗癌藥物的作用。
PMID: 18617143 [ PubMed - 依照按發布人供應]
染色體順序器FLXtrade 標記更加系統長式讀, 更多申請、直接的bioinformatics 和更加完全的資料集。
J Biotechnol 。21 6月2008 日;
作者: Droege M, 小山B
染色體順序器FLX 系統(GS FLX), 由454 供給動力程式化, 是一下一代DNA 程式化技術以唯一混合的長期為特色讀, 例外準確性, 和超離頻的生產量。它被證明是最多才多藝的所有現在可以得到的下一代程式化的技術, 支持許多惹人註目的研究完全成功七個申請類別。GS FLX 用戶追求創新研究在de novo 程式化, re 程式化整體染色體和目標DNA 地區, metagenomics, 和核糖核酸分析。454 程式化是為人類遺傳學研究的一個強有力的工具, 最近re 程式化一個單獨人的染色體, 當前re 程式化完全人的exome 和被瞄準的genomic 地區使用NimbleGen 順序獲取進程, 和檢測低頻率體壁變化與癌症被鏈接。
PMID: 18616967 [ PubMed - 依照按發布人供應]
[ 外面膜蛋白質的預言使用支持傳染媒介設備以聯合的功能]
省吳鑼城Xue 堡。2008 Apr;24(4):651-8
作者: 鄒L, Wang Z, Wang Y
外面膜蛋白質(OMPs) 被埋置在Gram-negative 細菌、線粒體, 和葉綠體的外面膜。OMPs 蜂窩電話地點和功能分集做他們重要蛋白質組。研究在OMPs 的預言由bioinformatics 方法能帶來有用的方法學的辨認OMPs 從genomic 順序和的他們的附屬和三重結構的成功預言。在本文裡, 三功能組被計算了從蛋白質順序: 氨基酸構成、dipeptide 構成和被衡量的氨基酸索引相關系數。然後, 三功能組被結合了並且輸入入支持傳染媒介設備(SVM) 根據預報因子辨認OMPs 從其它摺�&的類型蛋白質。歧視的結果使用幾個聯合的功能包括�&個氨基酸索引類別被計算了, 並且對歧視準確性的影響使用用不同的命令和重量不同的相關系數討論。在交叉被驗證的測試和獨立測試為辨認OMPs 從1087 蛋白質資料集屬於所有不同的類型球狀和膜蛋白質, 方法使用聯合的功能各自地獲得整體準確性96.96% 和97.33% 。並且這些結果勝過那其它方法在文件。運用這個方法, 高特異性被顯示從辨認OMPs 的結果在五條細菌染色體, 並且99% OMPs 以知道的三維結構在PDB 資料庫正確地被歧視。這些結果表明, 方法是為OMPs 歧視的一個強有力的工具在染色體。
PMID: 18616178 [ PubMed - 在進程中]
[ 帚形菌屬aernginosa 的迅速檢測由熒光定量TaqMan PCR 檢驗targetting ETA 基因]
省吳鑼城Xue 堡。2008 Apr;24(4):581-5
作者: 蕭X, 張J, 鑼J, 平底鍋Y, 于Y, 楊X, 吳H
帚形菌屬aernginosa (PA) 是最普遍的病原生物的當中一個在臨床診斷, 和常規檢測檢驗有許多不利。在這研究, 一成對特定底漆和螢光探針被設計在ETA 基因的保守的區域由bioinformatics 分析方法的TaqMan, 探知方法為PA 成功被發展了。PA DNA 和各種各樣的病原生物DNA 的不同的梯度濃度由熒光定量PCR 放大(FQ-PCR) 證實被開發的方法的特異性和敏感性。結果表示, 被開發的檢測檢驗是易察覺和特定由比較對常規FQ-PCR 方法, 並且它有價值為研究和申請潛在客戶。
PMID: 18616166 [ PubMed - 在進程中]
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