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噬菌体是感染细菌、真菌、放线菌或螺旋体等微生物的病毒,噬菌体无处不在,几乎所有的细菌都可能被噬菌体侵蚀,包括引起农作物细菌性病害的土传性病原菌。细菌中的原噬菌体在一定条件下可以被诱导,形成有侵染能力的噬菌体。贵州省烟草科学研究院蔡刘体研究组在分析烟草青枯菌FQY_4基因组中原噬菌体生物信息学中发现,烟草青枯菌FQY_4基因组中原噬菌体-2具有典型噬菌体的特征,与对青枯菌有侵蚀裂解能力的噬菌体RSA...
线粒体基因异常可能导致烟草细胞质雄性不育。sdh3、sdh4是编码线粒体电子传递链复合体II 亚基的重要基因,为探讨线粒体基因sdh3、sdh4与细胞质雄性不育的关系,从3 个普通烟草不育系品种及其保持系中提取线粒体DNA,根据GenBank 报道的烟草线粒体DNA 序列设计特异引物扩增目的基因并克隆测序,应用生物信息学方法,分析烟草雄性不育系及保持系的sdh3、sdh4基因在其核苷酸、编码蛋白各...
2011年11月3日至5日,中国科学院长春光学精密机械与物理研究所期刊编辑部派代表参加了在苏州召开的第二届国际生物电子与生物信息学会议International Symposium on Bioelectronics and Bioinformatics (ISBB2011),该领域多位国际知名科学家参会并做邀请报告。会议的主题之一是长春光机所与Nature出版集团合作出版的英文新刊的投稿范围,编...
转基因作物表达的标记蛋白带来潜在致敏性顾虑。根据FAO/WHO决策方案,使用SDAP、Farrp和NCBI三大数据库对GUS、NptII和OPH的潜在致敏性进行评估。在线Blast或Fasta发现,OPH、GUS和NptII全序列或连续80 aa的匹配性皆不存在致敏性可能。连续6 aa比对中,OPH有2个片段与大豆、小麦和橡胶树的前纤维蛋白或德国蟑螂过敏原相关蛋白存在序列一致;GUS有1个片段与埃...
利用烟草基因组数据和RT-PCR技术从Nicotiana tabacum L中克隆出1个新型NAC转录因子新成员——NtNAC1,并用多种生物信息学软件对其理化性质、高级结构及其生物学功能进行了分析与预测,结果表明:NtNAC1编码1个由238个氨基酸残基组成的相对分子质量为27.845 kD的NAC转录因子,推测其可能作为1种与能量代谢相关的调控酶参与植物的调节作用。
随着脑疾病相关的各种大规模生物学数据的产生,生物信息学的研究方法与策略正开始深入到脑疾病研究的各个层面,并取得了很多振奋人心的科研成果;同时,不断涌现的各种脑疾病全基因组数据也从生物信息学计算理论与方法层面上对信息科学以及系统科学提出了巨大的挑战。本文分别从基因组、转录组及蛋白质组、表型组以及交互作用组等不同层次总结阐述生物信息学在脑疾病研究中的具体应用。
生物信息学是结合了信息科学和生命科学的一门交叉学科,兴起于人类基因组计划.随着人类基因组计划的完成与深入,生物信息的研究工作由原来的计算生物学时代进入后基因组时代,后基因组时代中一个最重要的分支就是系统生物学.本文从信息科学的视角出发,详细论述了机器学习方法在计算生物学和系统生物学中的若干应用.
双序列比对算法是进行生物信息学研究的基础算法。在FPGA上实现大规模脉动式阵列对双序列比对算法进行加速能够大幅度提高比对的效率。然而现有的设计方法在比对序列长度较短的情况下,处理单元利用率很低;在序列的长度较大时,需要占用大量的片内存储资源。通过将两条序列同时送入阵列进行比对减少比对时间。将比对数据送入外部存储器,优化比对过程中的数据存储调度,有效降低了对片内存储器的需求。以Smith-Water...
采用智能方法力求生物信息学中的急待解决的问题,完成了工作:提出了一种基因芯片杂交反应的自动识别方法;设计了基因芯片微点阵仪控制系统,提出了点阵路径的优化算法,实现自动生成点阵最优路径,提高了点阵仪工作速度;提出了有针对性的联机分析处理实现方案,被视为OLAP技术在生物信息学中的成功探索;对氨基酸序列的聚类问题,提出了基于中心方K法的解决方案。是将数据挖掘应用于生物信息学方面的一次有益探索。在基因芯...
生物乙醇制造商TMO可再生能源有限公司(TMO Renewables Limited)日前发行了ERGO™生物信息学软件。TMO公司将利用ERGO™基因组分析工具开展基因组注释、代谢重建、酶数据挖掘和比较基因组学等方面的研究。 TMO公司研发部副主任Steven Martin博士表示:“我们相信我们已开发出具有独特功效的高温加工生物体,它们可以迅速高效地将许多可持续利用的...
阐述了生物信息学研究中重要的数据库及其应用,并对其发展进行了展望.
2006中国科学院智能计算与生物信息学学术研讨会于2006年11月12日到14日举办,是在中国科学院的领导下,由中科院合肥智能机械研究所、中国科技大学生命科学院和自动化系承办的一次团结国内外在生物信息学、计算生物学、智能计算及其相关领域优秀科研人员的一次学术高峰会议,届时还将邀请国内外相关领域著名专家学者作综述或专题报告。
分析了机器学习技术的内容,介绍了生物信息学的内涵和新的应用技术,同时探索了机器学习技术对生物信息挖掘应用的途径.这些方法有助于加速生物分子结构预测、基因发现、基因组学和蛋白组学等方面研究的进展.

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