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基于丹参基因组和转录组筛选、克隆及分析丹参酮合成途径候选的CYP450编码基因。方法:设计引物克隆SmCYP76AK5编码基因,通过MEGA软件构建系统进化树并结合实时定量PCR分析其在根不同组织(周皮、韧皮部、木质部)、根、茎、叶、花中的差异表达;最后利用在线生物信息学工具分析其理化性质,预测其二级结构、保守结构域等。结果:系统进化树分析表明SmCYP76AK5属于CYP71clan;基因差异表...
近日,生物信息学领域知名刊物《Briefings in Bioinformatics》在线发表了上海交通大学微生物代谢国家重点实验室、生命科学技术学院邓子新院士团队欧竑宇研究小组的成果VRprofile: gene-cluster-detection-based profiling of virulence and antibiotic resistance traits encoded with...
高通量测序技术的快速应用与精准医疗研究的快速发展,产生了各种海量 组学数据,这不仅对生物医学研究人员提出了新挑战,也对计算分析的软硬件 提出了新的挑战。计算生物学生物信息学是应对这种挑战的最好综合交叉学 科,同时也得益于高通量测序技术与计算机技术在生物医学领域应用的快速发 展,因此为加强计算生物学生物信息学学科的发展和应用,促进生物、医学 与计算机等领域专家学者的跨界交流与合作,中国生物工程学...
由中国人工智能学会主办的生物信息学与智能信息处理 2017年学术会议(BIIP2017)的宗旨是,为广大从事生物信息学、合成生物学、人工生命及其他与生命科学相关的智能信息处理研究的专家学者和研究人员提供一个学术交流平台,推动我国生物信息学、基因组学、合成生物学等领域与智能信息处理的发展和进一步交叉。会议将于 2017年6月16-18日在上海市召开。本次会议由中国人工智能学会生物信息学与人工生命专业...
The purpose of the International Conference on Bioinformatics Models, Methods and Algorithms is to bring together researchers and practitioners interested in the application of computational systems, ...
Biostatistics and bioinformatics involve the theory and application of statistics and/or computer science to a variety of biological topics. The recent advances in basic biology, medicine, pharmacolog...
The International Symposium on Bioinformatics Research and Applications (ISBRA) provides a forum for the exchange of ideas and results among researchers, developers, and practitioners working on all a...
The exponential growth in the amount of biological, medical, behavioral or health data has necessitated the use of computers for information cataloging and retrieval, while a more global perspective i...
Welcome to the Third International Conference on "Advances in Electrical , Electronics, Information, Communication and Bio-Informatics" (AEEICB -17) organized by Prathyusha Engineering College, Chenna...
The aim objective of the 2017 7th International Conference on Bioscience, Biochemistry and Bioinformatics (ICBBB 2017) is to provide a platform for researchers, engineers, academicians as well as indu...
东北农业大学生命科学学生物信息学课件第四章第二节 NCBI数据库。

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