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比较基因组学权威发布_比较基因组学名词解释(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

比较基因组学

深圳大学分享：大数据时代的生物学前沿这周五，我应邀前往深圳大学，为生物学专业的研究生们带来了一场精彩的讲座。我分享了大数据时代下如何解决生物学问题，以及数据库在其中扮演的重要角色。为了更直观地解释，我举了两个植物学的案例。数据库与数据：艺术馆与艺术品的关系 𐟎芊在生物学中，物种的信息可以通过五个维度的数据来定义：基因组、基因注释、转录组、变异数据和泛基因组。数据库的生物信息学研究人员就像艺术馆的策展人，他们的工作是整理和分类这些数据，让科研人员和商业公司更方便地从中提取所需知识。探究生物学问题的关键：比较 𐟔 在生物学研究中，“比较”是一个非常重要的工具。想要探究某个物种特征背后的机理和规律，就需要将其与另一个对立性状的样品进行比较。例如，探究花对称性的形成原因时，我们需要比较两侧对称花与辐射对称花的数据。研究腐生植物时，则需要比较腐生植物与非腐生植物的数据。在大数据时代，比较基因组学是一种有效的路径。案例一：兰科植物对称性的进化 𐟌𘊊达尔文认为，兰科植物从辐射对称向两侧对称进化，花对称性的变化使得兰科植物吸引更多不同种类的传粉昆虫，协同进化推动了兰科物种数量的爆发。通过比较深圳拟兰（辐射对称）与蝴蝶兰（两侧对称）的基因组数据，我们发现MADS-box基因家族的差异是导致兰科植物雌雄同体以及具有特化唇瓣的能力的关键。而且，基因组比较显示，兰科植物应该是由两侧对称向辐射对称演化，这修正了达尔文的理论。案例二：植物菌根共生的进化 𐟌🊊90%的植物都有菌根，其中一部分完全依赖真菌提供营养，这就是腐生兰花。通过比较完全腐生的兰花（紫金舌唇兰 Platanthera zijinensis）和部分菌根共生的兰花（广东舌唇兰 Platanthera guangdongensis），我们揭示了腐生兰花失去光合作用能力，失去叶片和根部，在黑暗中生存的分子机制。通过这些案例，我希望能够激发学生们对生物学前沿领域的兴趣，并鼓励他们积极探索未知的世界。

古代的时候人们近亲结婚为什么生出来的多是正常人？有3点原因近亲结婚之谜：为何古代孩子多正常？在文学的长河中，宝黛爱情的悲剧和宝钗婚姻的无奈常常让人唏嘘不已。但当我们沉浸在这些情感纠葛时，一个有趣的历史现象也悄然浮现：在古时候，近亲结婚的例子并不少见，但为何生下的孩子却多是正常人呢？近亲结婚，全球古已有之当我们把目光投向古埃及，这个曾经辉煌一时的文明古国，我们会发现近亲结婚在那里竟然是一种风尚。从统治者阿卡利亚娶了自己的女儿开始，古埃及的法老们纷纷效仿，迎娶自己的女儿为王后，甚至和她们生育后代。这种疯狂的举动不仅限于女儿，古埃及皇室的女子都有可能成为法老的妃妾，为皇室血脉的延续贡献力量。然而，这种近亲结婚的风潮也带来了严重的后果。古埃及法老正统的血脉传承变得越来越艰难，再加上民间也纷纷效仿皇室，近亲结婚的现象愈演愈烈，导致古埃及的生育率直线下降。最终，这个曾经繁盛的文明在天灾和人祸的双重打击下，消失在了历史的长河中。中国古代，近亲有别与古埃及相比，中国古代的近亲结婚现象虽然也存在，但却有着明显的差异。在中国古代，近亲结婚大多发生在表兄妹之间，而亲兄妹、亲父女之间的婚姻则是被伦理纲常和法律所禁止的。自从儒家学说逐渐发展成主流思想后，婚娶上就有了“娶妻不取同性”的约定俗成。到了唐朝，近亲结婚更是被法律所禁止，如《唐律疏议》中就明确规定了同姓不同辈分的表亲之间禁止结婚。宋朝的《宋刑统》也对此做出了具体的惩罚措施。然而，在元朝时期，禁止近亲结婚的相关律令被废除了。但随着元朝统治者以及蒙古族等的不断汉化，大家也渐渐地开始避免近亲结婚。到了明朝时期，近亲结婚再次被明令禁止，《大明律》规定同一姓氏、姑舅两姨表亲之间一律禁止通婚。清朝初期也是如此要求的，不过在雍正统治时期，《大清律》对于姑舅两姨姊妹结亲的态度变得宽松起来。为何古代孩子多正常？那么，为什么在古代近亲结婚的情况下，生下的孩子却多是正常人呢？这主要有以下几个原因：首先，虽然古代有近亲结婚的现象，但名义上是表亲“亲上加亲”，实际上这些表亲的关系都非常远。这导致新郎和新娘的基因相似度非常低，他们结婚后生下畸形孩子的概率被大大降低。其次，古代对于畸形儿的态度多为隐瞒或暗中处置。由于封建迷信和蒙昧无知，人们看到畸形儿会恐慌和畏惧，觉得这是上天降下来的惩罚。因此，畸形儿往往会被直接当成灾星处理掉，要么丢弃在荒郊野外，要么暗中扼杀或当成祭品做法事。这样一来，我们就很难看到近亲结婚生下的畸形儿。再者说，近亲结婚也不一定会生出畸形儿或有障碍的孩子。相似的父母基因在进行融合时也有可能发生变异，导致生下来的孩子不仅体表正常，而且聪慧异于常人。这些正常孩子的存在也让我们对古代近亲结婚产生了误解。此外，由于古代医疗水平低下，很多畸形儿和有障碍的幼儿都无法得到及时有效的治疗。他们可能会因为遗传性疾病而早早夭折，或者被父母想方设法遮掩起来。这样一来，我们就更难以发现近亲结婚带来的后果了。近亲结婚，真的不可以吗？直到现在，我们仍然遵守着不能近亲结婚的界限。因为谁都清楚近亲结婚对孩子未来的伤害有多大。然而，在科学界对于近亲结婚的影响却存在着一定的争议。澳大利亚的科学家在某权威杂志上发表了一篇科学报告声称亲表亲结婚生出畸形孩子的机率是非近亲结婚生出患病孩子机率的三倍。然而默克多大学比较基因组学的艾伦ⷦ‰˜教授却对此提出了质疑。他花了30年时间去验证这个结论，结果发现澳大利亚西澳大利亚州有约500对夫妇是亲表亲结婚，而他们的子女大部分都是健康的。这项研究给很多命令禁止近亲结婚的国家都造成了巨大的冲击。英国皇家学会在某次医药研讨会上明确指出在英国近亲结婚将导致非常严重的后果。然而比托教授却反驳说关于婚姻遗传悲剧更多的是与酗酒和吸烟过多有关。这场辩论至今都没有分出胜负。而人类的基因又太过奇妙我们只能等科技更加发达的时候再来对比托教授的发现做出解释。但无论如何我们都应该牢记近亲结婚的危害并坚决避免这种行为的发生。因为每一个孩子的健康都是家庭和社会的宝贵财富。

索邦大学生物信息学硕士项目全解析 𐟌Ÿ 探索索邦大学生物信息学硕士项目！为梦想在欧洲开启生物信息学之旅的你提供全方位信息！ 𐟏렩ṧ›称：Bio-Informatics and Modelling (BIMM) 𐟏› 所属院校：索邦大学 𐟓… 入学时间：九月 𐟓š 学制：两年制硕士项目 𐟌 地点：巴黎 𐟗㯸授课语言：英法双语，全英毕业 𐟒𐠥�𔹯𜚦𙴳43欧元 𐟓… 申请开放时间：2023年10月1日至2023年12月15日 𐟤 国际合作：与布鲁塞尔自由大学合作提供国际硕士项目 𐟓š 课程设置：涵盖高级计算机课程，如算法、组合学和统计学，以及生物学家所需的编程技能。包括生物信息学中的树和图算法、系统发育和比较基因组学、人口遗传学、基因组学分类和数据挖掘统计、生物网络和系统生物学、结构生物信息学算法等。 𐟔砥𙠥ˆ𖥺毼š 项目包含最后一学期的实习，为期半年（二月至八月）。 𐟓‹ 申请要求：适合计算机科学/应用数学等理工科背景的学生。对生物科学感兴趣，但不要求前置知识背景。 𐟒ᠤ𘪤𚺨灨磯𜚊推荐给希望从计算机科学转向生物信息学的学子。虽然索邦大学在国内名声不显，但其在欧洲的学术声誉卓越，培养出众多诺贝尔奖得主和玛丽居里学者。无论是继续深造还是就业，都是一个不错的选择！ 𐟤” 如果你对索邦大学的生物信息学硕士项目或其他相关内容有任何疑问，欢迎随时咨询！𐟌Ÿ𐟌𐟧쀀

生物信息学深度解析：从基因到转录组生物信息学，一个充满无限可能的领域，探索生命的奥秘。𐟔 序列探索：深入分析基因的DNA、RNA和蛋白质序列，发现保守区域、功能域和结构特征。𐟔슥Œ源基因鉴定：寻找不同物种间的直系同源和旁系同源基因，揭示基因的进化关系。𐟌🊥壘襭区域提取：定位基因的启动子区域，研究基因的转录调控机制。𐟔犥Ÿ𚥛 家族鉴定：识别和分类相关的基因家族，理解它们在生物体中的功能。𐟑袀𐟑颀𐟑碀𐟑报ŠŸ能注释与富集分析：通过与功能数据库的比对，揭示基因的生物学功能、通路和疾病关联。𐟓ˆ 转录组分析：从转录组数据中提取信息，进行清洗、比对、定量和差异分析，探索基因表达的模式。𐟓Š 比较基因组分析：比较不同物种的基因组信息，构建进化树，挖掘物种特有基因，探索物种间的进化关系。𐟌𑊋EGG和GO富集分析：利用KEGG和GO数据库，对基因进行功能富集分析，建立注释库。𐟓š R代码优化与绘图：优化R代码，绘制生物信息学相关的图表。𐟖𜯸 这些分析方法和技术手段，为生物信息学的研究提供了强大的工具。通过这些工具，我们可以更深入地理解生命的本质和奥秘。𐟌Ÿ

意大利英语授课本科专业大盘点在意大利，本科阶段的英语授课专业并不多见，但这里为大家整理了一些主要的英语授课专业，供大家参考。 𐟏렧𑳥…𐧐†工大学：建筑设计 𐟏력š洛尼亚大学：基因组学、商业与经济/商业与经济管理、经济学与金融/经济与金融 𐟏력𘕥䚧“楤祭毼š心理学、动物护理 𐟏렦襤祭毼š商业和经济管理 𐟏렧𝗩鬤𘀥䧯𜚧”Ÿ物信息学、可持续建筑工程、护理 𐟏렧𝗩鬤𚌥䧯𜚥𗥧苧瑥�€全球治理、经济学与工商管理 𐟏렩ƒ𝧁𕥤祭毼š全球法与跨国法律研究、商业与管理 𐟏렩ƒ𝧁𕧐†工大学：电子与信息工程 𐟏렧‰𙤼榉˜大学：比较法研究 𐟏력聥𐼦–磻祭毼š哲学和国际经济研究、数字管理 𐟏력š科尼大学（私立）：国际经济与管理、国际经济与金融、经济与社会学、经济管理与计算机科学、人工智能数学与计算机科学、国际政治与管理、商业世界学位、艺术文化与传播经济与管理 𐟏렧𑳥…𐥜㥿ƒ大学（私立）：经济与管理、食品生产管理、心理学、通讯管理、国际关系与全球事务这些学校提供多种英语授课的专业，满足不同学生的需求。希望这些信息对大家有所帮助！

𐟧짔Ÿ物信息学图表全解析𐟓Š 𐟔 科研路漫漫，图表来助力！生物信息学中的各种图表，你了解多少？今天就来一一揭秘！ 1️⃣ 𐟔姃�𞯼š数据世界的温度计，色彩深浅展差异。基因表达、样本对比，一目了然！ 2️⃣ 𐟧韦恩图：集合比较神器，基因组学、蛋白组学研究好帮手。交集、差异，清晰可见！ 3️⃣ 𐟎pSet图：展示组间特有与共有关系，基因组学、转录组学研究利器。 4️⃣ 𐟌‹火山图：差异表达基因的快速识别者，转录组研究好帮手。 5️⃣ 𐟛KEGG气泡图：生物学通路的气泡浴，显著性与基因数量一目了然。 6️⃣ 𐟓‰PCA图：主成分分析，降维高手。数据特点，轻松把握！ 7️⃣ 𐟒ƒCircos圈图：数据圆舞曲，基因组学与生物学数据展示利器。 8️⃣ 𐟎𘥼楛𞯼š数据关系的吉他，弧线展示关系强度。 9️⃣ 𐟓𘧮𑧺🥛𞯼š数据分布快照，中位数、极值、离群值一清二楚。 𐟔Ÿ 𐟎𖥰提琴图：结合箱线图与核密度图，数据整体分布与概率密度全掌握。 1️⃣1️⃣ 𐟏†ROC曲线：二分类问题分类效果评估者，真阳性率与假阳性率比较。 1️⃣2️⃣ ⏳生存曲线：时间机器，展示研究群体生存率变化。

生物科学专业考研全攻略𐟌𑊧”Ÿ物科学专业真的是一个非常广泛的专业，什么都会学，但都只是粗略地涉及。它属于那种博而不精的类型。可以选择的专业方向宏观方向：植物学、动物学、微生物学、海洋生物学、生态学等，这些都是比较宏观的专业。微观方向：植物生理学、动物生理学、细胞生物学、生物化学、生物化学与分子生物学、免疫学、病毒学等，这些专业相对简单一些。难度稍大的有生物物理学、合成生物学、发育生物学、神经生物学、遗传学、基因组学等。交叉学科：需要较好的数学和计算机基础，如生物统计学、生物信息学、系统生物学、计算生物学等，这些专业也会招收很多生物科学的同学。专业硕士：生物大类的专硕都叫生物工程，具体研究什么看导师的方向。其他相关领域：基础医学、生物医学工程以及农学方面的有些专业也可以考，因为它们之间有共通性。考研小贴士如果你刚开始了解考研，或者对考研相关知识不是很了解，不知道如何选择适合自己的考研院校，以及如何科学开始备考，建议可以入手考研择校1对1指导服务。我们可以提供以下服务：匹配高级咨询师1对1指导针对个人情况分析，推荐适合的考研专业提供考研院校大系统数据一键查询，历年招生数据一目了然承诺不满意随时可全额退款希望这些信息能帮助你更好地了解生物科学专业和考研方向！

生信入门指南：从零开始到高手之路 𐟌Ÿ大家好！学习生物信息学（生信）可不是一件容易的事，需要做好长期战斗的心理准备。我们都希望在学习过程中由浅入深，逐步深入，不断练习和实践。然而，生信的历史比计算机编程短得多，所以如果你想要一门程序设计的入门资料，每种语言都可以找到几本书。 𐟍“生物信息学毕竟还是和生物有关，完全没有生物知识是说不过去的。那么对于初学者来说，想要进入这个领域，我觉得一开始需要重点搞清楚几个基本概念。 𐟑€比如，什么是基因组、转录组、蛋白组、染色体、基因、基因重组、进化/演化、表观遗传、变异、变异类型、NGS技术、测序仪的工作原理以及DNA是如何被测出来的等等。 ⚠️因为，你只有真正了解数据是如何来的，才能更好地明白数据该如何处理和分析，以及如何才能有效地挖掘出它背后隐含的生物知识。 𐟌𜦎訍思路: 方案1：生信挖掘分子机制，然后用临床标本做PCR、WB、IHC。做到这步有运气成分能到二区水刊，几率比较小，看做的内容和思路方向。方案2：在方案1的基础上，生信挖掘分子机制，然后用临床标本做PCR、WB、IHC，再养细胞，PCR、WB看表达，敲降过表达看细胞增殖、迁移、侵袭、凋亡。然后再动物上干预基因看通路。方案3：临床上找有意思的分组，取临床标本测序，单细胞或多组学测序，或者蛋白修饰测序。方案4：找个药物，干预动物模型，做多组学测序。综合下来：方案2、3、4都大概率能上二区，稳妥点做做方案2、3。还有目前较火的孟德尔随机化。那孟德尔随机化+生信分析呢？ ——————————𐟓‹—————————— 𐟌𗥹𓥹𓥌𚧕™下你研究的方向𐟒갟’갟’꠰Ÿ˜我来看看数据和思路𐟑𐟑𐟑

麻省理工生物课，跨学科王炸！ 𐟔堩𚻧œ理工的《生物信息学与计算机生物学》课程，真的是个跨学科的大融合项目！这个课程主要面向研究生，但部分内容对高年级本科生也开放。它的目标是培养学生成为生物信息学领域的专家，结合生物学、计算机科学、统计学和数学等多个学科的知识和技能。课程内容涵盖了基因组学、蛋白质组学、系统生物学、计算遗传学、药物设计以及个性化医疗等前沿领域。课程内容概览生物信息学基础：介绍生物信息学的基本概念、数据库（如NCBI, Ensembl等）、序列比对算法（如BLAST）、序列组装技术以及基因注释方法。计算生物学方法：涵盖统计建模、机器学习和深度学习在生物数据分析中的应用，包括分类、聚类、预测模型等。基因组学与遗传学：深入探讨基因组结构、比较基因组学、遗传变异分析（SNPs、CNVs）、GWAS（全基因组关联研究）以及群体遗传学。转录组学与蛋白质组学：研究RNA-seq数据分析、差异表达分析、非编码RNA功能预测、蛋白质结构预测、蛋白质相互作用网络分析等。系统生物学与网络分析：介绍代谢途径分析、信号传导网络、蛋白质相互作用网络建模以及系统生物学中的计算方法。个性化医疗与精准医学：探讨基因组数据在疾病诊断、治疗选择、药物反应预测方面的应用，以及隐私与伦理问题。研究项目与实践：鼓励学生参与实际的生物信息学项目，可能包括数据分析竞赛、实验室合作项目或独立研究，以加强理论知识与实践技能的结合。教学特色跨学科整合：课程设计注重各学科知识的融合，鼓励学生从多个角度思考生物问题。案例研究：通过分析真实世界的数据集和科研案例，加深学生对生物信息学应用的理解。前沿讲座：邀请领域内的顶尖学者和行业专家分享最新的研究成果和行业动态。这不仅为学生提供了坚实的理论基础，还通过实践项目和前沿研究的接触，为他们进入学术界、生物科技公司、医疗健康机构或相关政府研究部门的职业生涯做好准备。

2024年Q1生信领域亮点速览 𐟎‰ 大家好！今天给大家带来的是2024年第一季度biorxiv上的一些精彩生信文章速览，对于我们这些科研小伙伴来说，简直是宝藏级别的存在！𐟌Ÿ 首先，arXiv推出了新功能，为LaTeX提交的论文生成HTML版本，这对于视力障碍的科研人员来说，无疑是一大福音，也让我们看到了科学界对于无障碍化的努力。𐟑 接下来是biorxiv的AI辅助阅读功能，这个功能可以帮助我们更快地获取文章的核心内容，无论是大众还是专家，都能找到适合自己的阅读模式。𐟓š 当然，重头戏还是那些让人眼前一亮的科研文章，比如： t-SNE和UMAP在单细胞测序数据分析中的争议：这个话题在社交媒体上已经引发了热烈讨论，你站哪边呢？𐟤” AlphaFind：这个基于结构的快速检索引擎，可以全面检索AlphaFold DB中的蛋白质结构，对于结构生物学家来说，这可是个大杀器！𐟒劄ata Citation Explorer：这个自动化服务可以促进基因组数据与文献的关联，大大提高了研究效率。𐟔— 诺奖得主Doudna的新发现：基于病毒组学的蛋白质全新折叠模式，这可能会开启蛋白质研究的新篇章！𐟏† 泛基因组的基因图分析新工具：为我们提供了探索基因内容的新视角。𐟧슧𚳧𑳥픦Š€术的新突破：一次测序中跑10万个条形码，这对于生物多样性的研究来说，意义重大。𐟌ˆ 近缘物种间的表型差异与基因组3D结构变异关系的研究：为我们理解物种演化提供了新的线索。𐟧𕊅NCODE数据库的新资源：构建人类增强子-基因调控网络，这对于疾病研究和治疗有着深远的影响。𐟧𒊎CBI的真核生物比较基因组可视化工具CGV：让基因组比较分析更加直观。𐟓Š 非洲生物基因组研究的新模式：这不仅是科研的进步，也是对非洲科研人才培养的重要一步。𐟌 这些文章和工具，无疑将对我们的科研工作产生深远的影响，让我们一起期待它们带来的更多惊喜吧！

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