태그 아카이브: GWAS

ZBrowse sample image

주의 비디오 도움말: ZBrowse for GWAS viewing and exploration

Maybe you’ve heard of the others. ABrowse. BBrowse. CBrowse. [you get the idea] GBrowse has been widely adopted. JBrowse is picking up steam. Into the orderly arrangement we now throw ZBrowse: a new way to look at genome-wide association study data.

Sharing and chatter about ZBrowse for viewing GWAS was abundant when the paper was published recently.

I could see the appeal immediately. One of the first things I check when exploring new software is the species range. 보기, I’m agnostic on species, and especially like to find tools that support a wide range of species. ZBrowse does this. Right in their paper they provide a chart comparing their features to other tools, and that tidbit jumped right out at me.

Although we usually like to highlight web-based tools, this one was really different and worth covering even though it requires you to do a bit more lifting on installing it. But they help with that, in their videos and instructions. And ultimately it runs in your browser, once you’ve got the right pieces in place. I was able to set it up and run it (after updating my R and RStudio).

I’m going to skip the installation and data loading videos for now, but you should go over and see them when you are ready to try it out. I’ll just give you a look at the features they show in their introductory video for the browser part. That will give you the best idea of why it’s worth trying it out.

It does require you to have 연구 설치, 및 RStudio. We’ve talked about both of those before, but if they are new to you, check’em out in these other Video Tips of the Week: R 통계 소프트웨어 소개, RStudio as an Interface for using R.

It comes loaded with some plant data, but you can use other data you have. It was very easy to look at the Manhattan plot view, and then focus on smaller chosen regions. I really liked how easy it was to see what’s in the neighborhood of a selected item when you turned to the annotation tab. ZBrowse sample image

It might also be worth trying this out as a software delivery strategy–I was just reading about other folks who are offering tools that sit on top of R and RStudio this way (come back tomorrow for another example). People who want to offer you the chance to look over large data sets they are providing are considering this.

빠른 링크:

ZBrowse at Baxter Laboratory: http://www.baxterlab.org/#!/cqi0

연구: http://www.r-project.org/

RStudio: http://www.rstudio.com/

참고 문헌:

준비된, 이메일. (2012) R로 시작하기.

라신 J.S. (2011). RStudio: R과 Sweave을위한 플랫폼 독립적 인 IDE, 응용 계량 경제학 저널, 27 (1) 167-172. 간접 자원부: http://dx.doi.org/10.1002/jae.1278

Ziegler, Greg R., Ryan H. Hartsock, and Ivan Baxter. “Zbrowse: an interactive GWAS results browser.” PeerJ Computer Science 1 (2015): e3. 간접 자원부: 10.7717/peerj-cs.3

dna_cutting_with_scissors_hr-150x150

금요일 SNPpets

This week’s SNPpets include finding hidden treasures in a “큰 데이터” repository, genomic epidemiology and malaria, cannabis strain phylogeny, hackathons and lessons learned, ClinGen for clinical genomics, 더….


오신 것을 환영 금요일 기능 링크 모음: SNPpets. 일주일 동안 우리는 링크의 많은 가로질러 와서 우리가 흥미있는 것을 읽습니다, 하지만 블로그 게시물에 그것을 만들지 마. 여기에 그들은 당신의 즐거움을위한…


금주의 팁: 인간 SNP-coexpression 협회, SNPxGE2


오늘의 팁 하나의 재미있는 논문의 데이터를 기반으로 새 데이터베이스에, SNPxGE2. HapMap 데이터를 대규모 협회 연구와 (269 개인, 4 인구, 500K SNPs와 15K 표현 프로파일 이상), the 연구 보고:

계산 예측 인간의 SNP-coexpression 협회, 그게, 사이의 차동 공동 표현 2 유전자 SNP의 유전자형과 관련된.

이 데이터는 SNPxGE2라고 쉽게 검색할 데이터베이스로 구성된다. 종이만이 나온 것처럼 2 개월 전, 그것은 유망 데이터베이스의. 있는 그대로 그것은 재미있고 도움, 하지만 시간이 지남에 추가되고 더 많은 데이터를 볼 수 있습니다.

관련 링크:

SNPxGE2
HapMap
SNPexp에 주의 팁 (SNPs와 표현 간의 상관 관계)
거짓 디스커버리 속도 기사

왕, Y를, 요셉, 미국, 리우, 엑스, 켈리, 엠, & Rekaya, 연구. (2011). SNPxGE2: 인간의 SNP-coexpression 단체를위한 데이터베이스 생물 정보학, 28 (3), 403-410 간접 자원부: 10.1093/bioinformatics/btr663

당신이 사악한 똑똑?

또는, 그것은 우리 집 근처에 발음으로: 아 당신은 wikked smaht? 으로 모집 노력이있어 BGI (북경 게놈 연구소–이상 베이징에 국한되지 않은) 사악한 똑똑한 사람들의 컬렉션을 취득하고 DNA를 분석하는. 그들은 지능 유전자를 찾고 있습니다.

나는 자동 기준 봤는데, 나는 자격이 없어. 적어도 측정하여. 그러나 아마 당신의 일부입니다. 에 연구의 첫 페이지는 말합니다:

우리는 현재에 대한 과목을 모집하고 있습니다:

  1. 지성의 게놈 넓은 협회 연구. 당신은 cognitively 재능이있다면, 우리는 당신을 권장 참여!

참여 페이지:

자격을 취득하는 방법

현재 높은인지 능력을 가진 참가자를 추구. 당신은 높은 토 / ACT / GRE 점수를 얻은 경우에는 연구 대상 수, 이나 수학과 같은 학문 대회에서 잘 수행한, 물리학, 또는 정보학 Olympiads, 윌리엄 로웰 퍼트넘 수학 대회, TopCoder, 등등. 당신은 또한 뛰어난 학력을 통해받을 수 있습니다, 자네는 조사에서 지정하는 기회를 가질 것입니다.

자동 자격 기준은 다음과 같습니다:

  • 적어도 760V/800M 포스트 recentering 또는 700V/780M 사전 recentering의 SAT 점수; 의 ACT 점수 35-36; 적어도 700V/800M의 GRE 점수 또는.
  • 물리학 최고의 미국 프로그램에서 박사, 수학, EE, 또는 이론 컴퓨터 과학.
  • 퍼트넘 대회에서 선외 가작 이상.

음…심지어 퍼트넘 들어본 적이. 나는 나가 생각….

어쨌든–당신이 연구를 진행하려는 당신은 자격이있다면, 당신은 그것을 확인 할 수 있습니다. 읽고 이해하시기 바랍니다 개인 정보 보호 정책 그리고 동의서 (PDF 파일).

또한 얼굴의 실명에서 다른 하나를 수행하고자하는 (prosopagnosia). 이걸로 어떤 사람을 알고, 나는 그들이 그 유전자를 찾을 수있다면 그것이보고 재미있을 것 같은데. 지금 그들은 사람을 감독 faceblind.org 정보에 가입해 주셔서.

모자 팁 @ BGI_Events:

실시간 @ BGI_Events: 지금 # 구글 @ hsu_steve 저희 # # 게놈 프로젝트인지 HTTP 미국 참가자를 모집하기 위해 드라이브를 시작합니다://www.cog-genomics.org/

교차 게시 Genomes에서 우리 있습니까.

무슨 대답이야? 열기 스레드 (GWAS genotyping)

Biostar 질문에 대한 사이트입니다, 응답 및 생물 정보학 질문에 대해 논의. 우리는 지역 사회의 구성원이며 아주 유용한 찾아. 자주 질문과 답변은 우리의 독자들에게 밀접한 관계가있는 것을 BioStar에서 발생하는 (게놈 자원의 최종 사용자). 매주 목요일은 우리가이 스레드 여기에 그 질문 중 하나이며, 답변을 강조합니다. 당신이이 스레드에 질문을 할 수, 또는 당신은 항상 BioStar에 참가할 수.

주의 질문:

GWAS에 의해 얼마 게놈의를 캡처합니다?

이 질문에 두 가지 큰 답변, 첫 번째에서 인용. 더 위의 링크를 클릭하십시오.

인간 게놈은 인코딩 1 SNP/100-300bp; ~ 3기가바이트 순서 ~ 10million SNPs. 그것은 몇 가지 제한 요인으로 인해 데이터와 같은 큰 숫자를 분석하는 것은 불가능하다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 연동 Disequilibrium을 사용할 수 있습니다 (학습장애야) 매핑 (D '에 대한 섹션을 참조하십시오, 재조합 속도), Haplotype, Haplotype 블록Haplotype 태그 SNPs (tagSNPs). (HapMap 프로젝트에 대해 알아보기 여기에). 대신에 모든 10M SNPs를 genotyping의 우리는 haplotype 블록에 tagSNPs을 유전자형 수. 이것은 높은 LD와 염색체의 특정 지역에서 대표적인 SNP입니다. 이것은 모든 10M SNPs를 genotyping 않고 유전자 변이를 찾을 수있게. 이전 연구는 0.5 M - 1M SNPs와 칩을 genotyping하는 것이 좋은 GWAS위한 충분한 것으로 표시.

금주의 팁: 우선 순위 진스

실험의 많은 유형이 오늘날 유전자의 큰 목록을 반환, 협회 연구, 표현 배열, 결합 분석 및 더 많은. 분석의 다음 단계는 목록의 우선 순위를 따라서 할 수있는 방법을 찾기 위해되도록 연구는 대부분의 관심과 유망한의 이들 유전자의 결정 필요.

이 유전자의 목록을 우선순위 방법과 도구를 많이하고 핸들을 도출하는 것은 사용하는 도구는 발굴 작업을 약간 할 수있는. The 유전자 우선 순위 포털 오른쪽 도구를 찾을 수있는 훌륭한 리소스입니다. 그것은 데이터베이스 또는 도구를 단지 데이터베이스보다 약간 더. 그것은 도구에 대한 자세한 정보와 함께 정기적으로 업데이 트 명단 (없습니다 25 순간에), 도구의 데이터 원본이 무엇인지에 대한 통계, 출력 및 참고 문헌. 대부분의 사용자의 요구에 맞는 도구를 찾는 좋은 검색 도구도있다.

오늘의 팁은 사이트를 소개하고 빠른 검색을 수행합니다. 미래 도움말 이러한 도구 중 일부를 강조 수도 있습니다.

업데이트: 기술 녹화에서 중 어려움이나 업로드 / 오디오 처리에 의한 작동하지 않습니다. 나는이 문제를 해결하려고. 그 사이에, 당신이 보는 기본적인 개요를 얻을 수 있습니다, 나는이 문제를 해결 할 수있어 그러나 나는 빨리 새 버전을거야.

“무슨 대답이야” 실

Biostar 질문에 대한 사이트입니다, 응답 및 생물 정보학 질문에 대해 논의. 우리는 지역 사회의 구성원이며 아주 유용한 찾아. 자주 질문 및 답변은​​ 우리의 독자들에게 밀접한 관계가있는 것을 BioStar에서 발생하는 (게놈 자원의 최종 사용자). 우리는이 스레드에 여기에 그 질문 중 하나이며, 답변을 강조하는 것입니다 매주 목요일 *. 당신이이 스레드에 질문을 할 수, 또는 당신은 항상 BioStar에 참가할 수.

금주의 BioStar 질문:

GWAS 및 게놈 넓은 연계 연구의 차이는 무엇입니까?
나는 GWA의 차이를 이해가 안 돼요 (게놈 넓은 협회 연구) 그리고 GWLS (게놈 넓은 연계 연구). 저는 컴퓨터 과학자는 생물학을 브러시 필요!

강조 답변:
접수, 잘 자세한 답변은 데이비드 퀴글리씨 출신. 물론 이죠, 당신이 GWAS 및 이와 유사한 연구로 깊이있다면 대답은 분명 :디, 하지만 입력란에 새 자들이나 흥미를…

…당신은 관련 individals의들에 및 표현형있을 때 결합 연구 수행 (이러한 유방암으로) 그 일부에 존재 전부는 아니지만 가족입니다. 이러한 개인은 인간이나 동물 수; 인간의 결합은 기존의 가정을 사용하여 공부합니다, 그래서 더 번식은 관여하지 않습니다. 각 현장에 대한, 또한 표현형를하거나 표시하지 않는 부모와 자녀가 같은 allele을 가지고있는 당신은 사건을 평면. 높은 penetrant phenotypes를 공부하면 결합 연구는 가장 강력한 방법 아르, 이것은 당신이 allele을 가지고있다면 당신은 표현형을 전시의 강한 가능성을 가지고 것을 의미합니다. 그들은 가족의 작은 숫자에 존재하는 드문 대립 유전자를 identiy 수, 창업자의 돌연변이로 인해 일반적으로. 결합은 유방암과 관련된 BRCA1 이러한 돌연변이로 allele를 찾을 방법입니다.

당신들에 대한이 없을 때 협회 연구하는 데 사용됩니다; 여기 통계 시험은 물류 회귀이나 패션 관련 시험입니다. 표현형 훨씬 낮은 penetrance이 때 작동; 그들은 이러한 경우에 실제로 결합 분석보다 더 강력, 당신이 충분한 정보를 케이스와 일치하는 컨트롤을 제공. 협회 연구는 일반적인 방법을 찾는 아르, 이러한 유방암 자화율의 작은 증가를 부여 FGFR2의 변화와 같은 낮은 penetrance의 대립 유전자…

답변의 나머지 부분은 여기로 이동

금주의 팁: 도전, miRNA 표적 사이트의 데이터베이스

microRNAs 아마도 그들은 유전자 발현과 질환에 큰 영향을 미칠 같은 연구의 풍부한 원천이되었습니다. 인간 게놈은 끝났어 인코딩 수 있습니다 1,000 miRNAs 우리의 목표 유전자의 절반 이상. 그들은 일반적인 질병에 많이 연루 수 있습니다 (어느 아직 GWAS 연구에서 잡혀온 않았?). 그들은에 그것의 유일한왔다 생물학 매혹적인 영역 아르 지난 10 년. 이와 같이, 카탈로그 miRNAs 데이터베이스의 숫자가 커서. 오늘의 팁 새로운 하나입니다, 도전, 어느쪽이야? 곧 NAR 데이터베이스 월호에보고. RepTar이 작성하려고하는 틈새는 알고리즘에서 새로운 연구를 포함하여 miRNAs의 예측은보다 포괄를 얻는 것입니다. 이 새로운 연구는 더 가능한 대상 사이트는보다 이전에 생각 없습니다 제안. 문서에서 언급한 바와 같이,

최근에, miRNA 바인딩 옵션이 '중심 사이트'의 신분으로 추가 확대되었습니다, 둘 다 완벽한 종자 페어링 및 3' - 페어링 보상 대신 miRNA의 중심에 11-12 인접 쌍 따라 목표와 페어 링을 전시 부족 기능성 miRNA 표적 사이트 (4). 어떤 알고리즘 진화 보존 기준을 완화하는 동안 (5-11) 및 / 또는 제공 3' - 보상의 사이트 또한 예측 [g. (6,12,13)], 몇몇 데이터베이스는 패턴을 타겟팅 miRNA의 전체 레퍼토리의 예측을 제공합니다. 또한 날짜, 아무 데이터베이스 바이러스 miRNAs의 세포 표적의 게놈 전체의 예측을 나열. 이러한 miRNAs는 상당한 진화 절약을 부족한 그들의 목표는 반드시 evolutionarily 보존 될 것으로 예상되지 않습니다. 또한, 몇 가지 확인된 바이러스 miRNA 목표 모두 종래의 종자와 3' - 보상 바인딩 바인딩을 보였습니다 [g. (3,14)].

여기에 우리가 마우스와 인간의 유전자에 대한 게놈 와이드 miRNA 예측 대상의 데이터베이스를 제시, 우리의 새로운 목표 예측 알고리즘의 예측을 기반으로, 도전

내가 miRNA 연구자까지 예측 가치를두고 갈 게요, 하지만 난이 사이트를 소개해 줄 알았는데.

내가있을 때, 날 실험실과 연구소까지 중국으로 떨어져에서 몇 가지 다른 miRNA 사이트를 목록에 허용, 이탈리아, 이스라엘, 캐나다와 미국. 아마도 언젠가는 비교를 할거야.

CircuitsDB, 어느 제니퍼어요 주의 큰 끝에 입문서.

miRBase, 이는 우리가 에 대한 입문서 전체 길이.
microRNA.org
HMDD
miRDB
tarBase
miRecords:
PicTar, 그들은 주석 트랙을 가지고 UCSC 게놈 브라우저
miRNA2Disease
PuTmiR (전사 요인과 관련하여)
microRNAdb:

이 목록은 몇 가지 다른 사람을 잡으려고: http://mirnablog.com/microrna-target-prediction-tools/http://www.ncrna.org/KnowledgeBase/link-database/mirna_target_database

Elefant, 북아 일, 버거, 대답 :, Shein, 반장님, Hofree, 엠, Margalit, 반장님, & Altuvia, Y. (2010). 도전: 의 데이터베이스 호스트 및 바이러스 miRNAs의 세포 표적 예측 핵산 연구 간접 자원부: 10.1093/nar/gkq1233

DNA가 Deniers

뭐?

부터 마이클 Pollan:

뭐?

마이클 Pollan와 그의 무리 일전에 모든 aerated되었을 때 마이클 tweeted 이 재미있는 이야기. 그것은 꽤 제목 이야기에 대한 링크:

그레이트 DNA 데이터 결여: 질병 미라지에 대한 진스입니다?

Srsly. 그것이 말하는거야.

나는 이것이 어떻게 생각하십니까? 제가 관찰한 것을 유전자 denialism의 두 번째 경우. (첫 번째 그룹되었습니다 자폐증의 유전자를 분쟁.)

나는 게놈 함께 온 후 우가 될 것을 알고. 나는 뱀 기름 판매원이 피부 유전자 작업 것이 구매를 치고 될 것을 알고. 당신의 유전자 작업 안티 에이징 성분이있을 줄 알았습니다. 나는 DNA의 다이어트는 이미 다 알아, 그리고 비타민은 DNA를 바탕으로 판매. 나는 DNA 데이트를 봤어요. 하지만 솔직히, 나는 DNA를 deniers을 예상하지 않았습니다.

아마도 난 예상 했어 야지. 그 다른 주제 몇 가지를 따라했습니다 안티 과학 우와 흐름: 안티 vaxxers 및 안티 GMOsters. 이들 그룹 간의 중복이있다, 하지만 완전한 아니에요. 그러나 그들의 인자 스타일 사이의 놀라운 우연의 일치가. 두 그룹은 큰 주장을하다, 대부분 unsourced–또는 공급하는 경우는 벚꽃 - 선택한 포인트거나 완전히 오용. 그리고 과학은 그들의 방법을하지 않을 때, 그들은 과학을 거부, 그리고 그들은 목표 게시물 이동.

이 문서는–의도적으로 유전자와 질병 간의 연결 거리에있는 불어–지독하게 잘못 알고. 나를 확실하게하자: 유전자 질병 위험에 영향을 미칠 수. 기간. 물론 환경이 생물에 영향을 미칠 수 있습니다. 다이어트와 운동은 건강에 영향을 미칠 수, 확실히. 자연이나 인간이 만든에 노출이 암을 유발할 수 물질들. 심지어 가장 어려운 핵심 유전자 운동 선수가 이것을 알고. 그러나 욕망은 유전자와 당뇨병 사이의 연결을 절단하는–또는 전립선 암, 또는 Crohn의 질병–그들은 아직 하나의 흡연 총을 유전​​자를 발견하지 않았기 때문에, 연구의 한 종류를 사용하여? 그건 그냥 기괴한 트위스트의. 매우 강한 복잡한 질환에 대한 단서의 많은 증거가있다, 질병 경로와 메커니즘에 대한 통찰력, 우리는 단지 시작했습니다. 그리고 새로운 기술뿐만 아니라 새로운 경로를 개방. 여기에 좋은 문서는 자연이 몰락했다: 게놈: 협회에 대한 검색.

물론 이죠, 우리는 GWAS에서 더 많은 데이터와 강한 신호를 싶었어요 (게놈 - 넓은 협회 연구). 그러나 그것은 인간이 뿌리 깊은 outbreeders 아르 밝혀졌 그리고 그것은 그들로부터 강한 포인터를 애타게 어렵다.

이 블로그의 정기 독자있다면 아마 내가 당신을 설득하지 않아도. 그러나이 전체 마련 다른 사람이 나에게 몇 가지 리소스를 제공하게:

내가 정말 이해할 수없는 것은 밖으로 이유 모든 일을 지금까지되었습니다 발견을 모두 망신 해당 게시물 시도의 작성자–그리고 저것은 우리가 발견 할거야. 비교적 새로운 전략으로, 그리고 우리는 도구를 수정 등, 인구 연구 그룹, 그리고 새로운 지식을 구축, 우리는 더 많은를 찾는거야. 그리고 많은가 완료되었습니다–개요에 대한 GWAS 카탈로그 체크 아웃. 아래로 스크롤. 그리고 스크롤을 유지. 그것은 해당 페이지에 쓰여있 듯이: “현재 12/09/10, 이 테이블이 포함되어 있습니다 725 출판물과 3606 SNPs.

Pollan의 친구들이 축하 왜 그리고 또한 알아낼 수 없습니다. 여기에 대한 응답의 샘플입니다:



이 사실이라면 (그것은 확실히 아니지만), 왜이 킬킬 웃음에 대한 이유가 될? 왜 축하? 솔직히 이해가 안가. 실제 감정은 망신을 위해 당황하게한다고.

하지만 괜찮아요, 지금 인간 GWAS 데이터 다운되지 않습니다–다른 GWAS보고 그것에서 나오는 생겼는지 봅시다. 강아지 이러한 연구의 일부 정말 멋진 예제가있다. 이야기는 몇 년 우리가 감시되는 다시 발생했습니다: 국내 도그에서 복잡한 특성에 대한 유전자. 당신은 자세한 내용을 보려면 온라인을 볼 수. 강아지와 협력의 이점들은 높은 근친 점입니다. 마치고 학교 내 교수는 일단 우리가 인간과 그렇게 할 수 없습니다 snarked–그것은 아이비 리그의 목적의 일부가되었지만, 그가 주장–집중 사육 및 좋은 유래 기록 백년은 성가신 인간의 인구에 비해 송곳니 게놈의 유전자 사냥이 다소 쉽게. 여기에 또 다른 최근 기사입니다 자연의 강아지의 습성. 당신은 복잡한 장애를 일으킬하지 않는 유전자 생각한다면, 당신은 몇 개 품종들은 유전자에 의한 불안하는 경향이있는 것으로 분쟁 필요. 그리고 일부는 난청하는 경향이있다–그것은 명확하게 달마 시안 삶의 방식, 오른쪽? 아니면 dobermans 어떻게든 스스로 그들의 narcolepsy을주는거야. [진짜로 - 그들은 narcoleptic 아르? 누가 알았 ....]

분명 저자는 의도가있다. 끝에 그들은 그들의 사건을 만들:

그럼에도 불구하고, 대부분의 정부는 훨씬 더 협력, 예를 들면, 건강 한 음식을 먹고 싶은 사람보다 자신의 식품 산업. 질병에 대한 유전자 결정론의 나머지 누워, 그러나, 이 냉소적인 정치적 수학을 전환하는 기회를 제공합니다. 그것은 그들이 모든 기회가있다는 사실과 마찬가지로 결코 전에 정책 결정자를 직면하여 내기를 제기, 식품 라벨을 추진을 통해, 살찌는 음식을 부담스러운, 또는 불편 연구 자금, 도움이 그들의 electorates는 매우 긍정적인 라이프 스타일 선택을.

저자 라담 HuffPo에서 추가갑니다 (여러 스트 라이프의 하니까요 구애 홈) 중점 광산:

그 말은 환경 아프 건강의 모든 원인이 있어야합니다, 나. 정크 푸드, 오염, 운동 부족, 등등. 우리가 인간 유전학에 대한 기사를 쓴 이유는 (우리는 음식과 농업 웹사이트 때) 우리가 믿는 것을 사람들은 지금 살고있다면, 농업 따라서 행성이 더 많거나 적은 자체를 수정합니다.

난 당신이 식품 업계를 망신하려면 상관하지 않고 당신은 빅 자세를 증오하고 자신의 블로그에 그렇게 말씀하고 싶다면. 그러나 misusing 및 discrediting 과학 바보와 결함 전략이다 그 일과 아무 상관이 없다 과학자들의 노력. 그리고 마이클 Pollan: deniers로 의제를 얻어 탑니다 전에 더 나은 판단을 사용하십시오.

내장의이 조각은 마이크 매드 생물학 한번 것으로 찬사되는 sciency - 네스 것을 그 종류 중 하나입니다 Bullsh - T의 비대칭 장점. 그것은 쓰레기의 여러 수준을 가지고. 그리고 그것에 대한 기능을 거기에 코멘트 isn'ta, 그래서 당신은 자신의 사이트에서 그것을 통해 말씀 드릴 수 없습니다. 이 항목에 다른 응답을보고 내가 그들을 찾으면 여기를 수집합니다, 당신이 그들을이 있다면 코멘트를 추가. 어쨌든, 나는 누군가가 # 그 게시물의 다른 부분에 실패에 걸립니다 확신 해요–기회가 많이있다. 나는 거부 측면을 해결하기 위해 싶었어요. 나는 동의 디아나–와우–그리고 압축이 풀린 Genomes하여 좋은 Fisking보고 싶네요–그리고 올 수 있습니다.

여기에 톱 짹짹 지금까지가는 @ emmecola:

그러나 과학자, 당신에게 항변: DNA의 deniers이 주제에 발판을 못하게. 우리는 안티 vaxxers로 무슨 일이 일어 났는지 본 적이. 해당 그룹처럼, 사람들이 결장암 환자와 후속 검사의 실제 위험을 취소하기 시작하면 이것은 공중 보건에 영향을 미칠 수, 또는 누군가가 그들에게 있기 때문에 자신의 정신과 장애에 대한 치료를 forgoing 그들은 유기농 당근으로 해결 수. 이것을 실제 결과가 있습니다.

참고 문헌:
빵 굽는 사람, M. (2010). 게놈: 협회에 대한 검색 자연, 467 (7319), 1135-1138 간접 자원부: 10.1038/4671135a

Cyranoski, 디. (2010). 유전학: 애완 동물 프로젝트 자연, 466 (7310), 1036-1038 간접 자원부: 10.1038/4661036a

업데이트:
1. 여기에 압축이 풀린 Genomes에서 그것에 걸릴거야: 쌍둥이를 사용하여 예측 Heritability

2. 여기 HuffPo에 걸릴거야–쓰레기 과학의 샘: 게놈의 지니가있다? 나는 그것에 링크 당황 스러워요 ..., 하지만 한이 조금 재미 있다고 생각: “그 게놈 한 부분이다 boondoggle 제안, 군사 - 산업 설립 한 부분 음모.” Snorf.

3. 오, 내–트위터 요정 단지 내 책상에 떨어뜨린 것 좀 봐. 당뇨병의 증거 기반 검토: 게놈, 유형 2 당뇨병, 그리고 ObesitY 특히 탁자를 봐주십시오 1.

4. ScienceBlogs에 마이크에서 그것의 또 다른 토론: GWAS 싸움! (엘리베이터! 간식!): '데자부'모두 다시 거기에 # FTW에 다니엘 맥아더의 코멘트를 확인. (모자 끝에 GenomeWeb).

5. 오, FFS: 메리언 비벼 대다 바보를 잡고 너무. 그리고 마리온–이것은 아닙니다 “공부”. 그것은 논쟁의. 네가 더 잘 알고 있어야. 당신은 적절한 학위를 가지고. Pollan 내가 할까 좀 여유를 수–그는 영어를 가지고 예술 도. 6. 그리고 다니엘은 분쇄기를 제공합니다. 이것은 좋은 것입니다: 현대 게놈의 Bioscience 자원 프로젝트 비평: 기회를 놓치는

7. ROFL: 키이스는이 제목과 함께 그것을 snarks: 그레이트 건강 데이터 결여: 질병 미라지 '에 대한 환경 원인은? 그건 내 하루를 즐겁게 시작했습니다.

8. 내 GenomiX과 함께 conflama을 요약 생명체의 복잡 사실입니다. Teh 구글 나이 말하는 알 “생명체의 복잡 사실입니다”. 예. (그건 그렇고, 번역이 훨씬 더하니–내 생각은. 그것은 나에게 큰 보았다.)

9. 메리 카마이 클 #FTW–그녀의 멀티 미디어 smackdown을 수행 “환경 결정론” 와 좋은 에세이수반 동영상.

10. 마이크 매드 생물학은 함께 무게: 유전 Denialism에

금요일 SNPpets

오신 것을 환영 금요일 기능 링크 모음: SNPpets. 일주일 동안 우리는 링크의 많은 가로질러 와서 우리가 흥미있는 것을 읽습니다, 하지만 블로그 게시물에 그것을 만들지 마. 여기에 그들은 당신의 즐거움을위한…

  • 강력한 “뿌리와 벌브 게놈 데이터의 통합 분석에 뿌리와 구근 식물 지역 사회 연구 플랫폼으로 개발되었습니다.” 시원한. 뿌리와 구근 저는 팬이–오, 쓰레기, 단지 내가 파브 Bhaji에 대한 당근을 구입하는 것을 잊었다 실현. 농부의 시장 또는 패 뉴일에서 내일 그들을 얻을려고합니다. [메리]
  • 잔치 진화의 여러 속도로 민감한 지역 정렬 프로그램입니다. 박사 과정의 일환으로 흥미있는 프로젝. 논문 :). 나는 아직 그것을 시도하지 않은, 하지만 해설에서, 좋아 보인다. [삼점의 카드]
  • 트레이는 종종 클럭 유전자에 대해 이야기하기 때문에, 나는 자연 서류 일련의 흥미로운 발견: 편집기의 요약 – 당뇨병에 클럭킹 [제니퍼]
  • 중앙 BioMed에서: CIG - DB를: 인간 드나 마우스 면역 글로불린과 T 세포 수용체 유전자에 대한 데이터베이스 암​​ 연구에 사용할 수 실제 사이트에 플러스 링크 (무료, 필요 없음 등록): CIG - DB를 [제니퍼]
  • 발표: GMOD 유럽 2010, 13-16 September 2010, 케임 브리지 영국 [제니퍼]
  • 대부분의 부모와 지켜 아무도 시간이지나면서 아이도 아시다시피, 우리의 인격의 많은 부분은 유전 아르. 하지만 높이 및 성적처럼, 그들은 쉽게 싱글로 축소되지 않습니다 (심지어 여러) 유전자로 인해 이 최근 GWAS 연구가 게재되고 있습니다. [삼점의 카드]
  • 관련 문제를 시퀀싱 차세대 유형에 대해 주로 질문을 수비하는 사이트가 있어요: http://i.seqanswers.com/ [메리]