태그 아카이브: 변화

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주의 비디오 도움말: Explore Gene Pages at NCBI with Variation and Expression Information

NCBI has produced some of the most in-depth and reliable bioinformatic tools, in large part because they’ve been building them since the earliest days of the genomics era. ncbi_logo_black I once noted that I remember the oldest web interface, because it was one of the first places that I went for computational tools back in the day. Check out my post here with some of their older interfaces. I remember all of them.

But they don’t rest on their laurels. NCBI teams are always adding new tools, new features, and new data. 때로는, 그래도, I think that people take them for granted. Or they only keep re-visiting things they know. So recently they asked me to do a walk-through video about how I use the tools, so that I can show people ways they can go further than they might realize. This week’s Video Tip of the Week shows how I can add and explore a lot of data on a Gene page, to examine additional features: variations and expression data, right in the sequence viewer. A lot of people may not even be aware these tracks exist.

This video provides a walk-through of how to explore variation data and expression data from Gene pages, using the sequence viewer that’s embedded right on the page. Enhance your understanding of your genes of interest quickly using these additional track options.

I hope this demonstrates how you can add more information to your genes of interest from gene pages, which you might already use. But now you can use them better. You can take advantage of the great depth at NCBI, while staying up-to-date on the tools.

Speaking of staying up-to-date, which is a big need in this field: you should definitely keep an eye out for new features from NCBI. My favorite way is the 발표 메일링리스트, because it has details of new stuff, 곧 웹 세미나, 데이터 자료, 등등. But you can also watch their blog and twitter for new information all the time. They’ve been doing a lot of outreach–웹 세미나, quick videos, 더. You should sign up to be notified, so you can stay current with the best data and tools. 체크 아웃 their learning/webinars pages to see what I mean.

We are planning another video, and we’d love any feedback you have on this one.

빠른 링크:

NCBI Gene (subject of the video): https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/

NCBI-announce mailing list: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/mailman/listinfo/ncbi-announce

NCBI Insights blog: HTTP를://ncbiinsights.ncbi.nlm.nih.gov

NCBI twitter: @ NCBI

Learn (see webinars link): https://www.ncbi.nlm.nih.gov/home/learn.shtml

NCBI YouTube channel: https://www.youtube.com/channel/UCvJHVo5xGSKejBbBj0A5AyQ

참고 문헌:

NCBI Resource Coordinators (2014). 생명 공학 정보를위한 국립 센터의 데이터베이스 자원 핵산 연구, 43 (D1) 간접 자원부: 10.1093/nar/gku1130

공개: This video was sponsored and completed under contract to NCBI.

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금요일 SNPpets

This week’s SNPpets include real-time visualization of Ebola spread, precision medicine informatics, big capacity for whole genomes, “genetobollocks” for a new description of media coverage of genomics papers, Neanderal pathogenic variants, and re-examining old problems on a couple of matters.


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…


은 https://twitter.com/marimiya_tky/status/608055768181575680 also possible tip

금주의 팁: 쌍둥이 자리, 유전 변이의 탐구

당신 튜브:

주 이번주의 팁에 대한 약어입니다 쌍둥이 자리에있다 “게놈 마이닝.” 대부분의 팁과는 달리 우리가 매주 제공, 이 하나의 소프트웨어 패키지입니다. 하지만, 그런 dbSNP와 같은 많은 인터넷 데이터베이스를 사용하여 통합됩니까됩니다, 인코딩, UCSC, ClinVar 및 KEGG. 또한 자유롭게 사용할 수의, 오픈 소스 도구와 연구자에게 유전자형에 따라 매우 복잡한 쿼리를 만들 수있는 기능을 제공 매우 유용한 소프트웨어 패키지, 상속 패턴, 등등. 위의 12 분 클립 도구 뒤에 과학의 도입을 제공하는 회의에서 주어진 이야기입니다.

에서 추상적 인 개발자의 최근 논문 도구의 기능에 관한 좋은 소개를 제공:

현대 DNA 시퀀싱 기술은 유전이 빠르게 많은 인간 게놈 사이의 유전 변이를 식별 할 수. 그러나, 변형 기저 질환의 소수 민족을 분리하는 것은 여전히​​ 중요, 의학 유전학 아직 강력한 도전. 우리는 GEMINI을 개발했습니다 (게놈 마이닝), 인간의 유전 변이의 모든 형태의 탐험을위한 유연한 소프트웨어 패키지. 기존 도구와는 달리, GEMINI 게놈 주석의 다양하고 융통성있는 세트로 유전 적 변이를 통합 (g, dbSNP, 인코딩, UCSC, ClinVar, KEGG) 통합 데이터베이스로 해석하고 데이터 탐색을 용이하게하기. 다른 방법은 유연성이 변형 필터 설정하거나 우선 순위 방법을 제공하는 반면, GEMINI 연구자들은 샘플 유전자형에 따라 복잡한 쿼리를 구성 할 수 있습니다, 상속 패턴, 두 사전 설치 및 사용자 정의 게놈 주석. GEMINI는 임시 쿼리 및 데이터 탐색하는 방법을 제공합니다, 기본으로되는 데이타베이스를 활용하여 사용자 지정 분석을위한 간단한 프로그래밍 인터페이스, 및 명령 줄 및 일반적인 분석을위한 그래픽 도구를 모두. 우리는 개인의 게놈 및 가족 기반의 유전자 연구에 변화를 탐험 GEMINI의 유틸리티를 보여, 인간의 샘플의 수천을 포함하는 연구로 확장 할 수있는 능력을 보여줍니다. GEMINI은 재현성과 유연성을 위해 설계되었으며, 우리의 목표는 의학 유전체학을위한 표준 프레임 워크 연구자를 제공하는 것입니다.

당신은 자세한 내용을하려는 경우, 꽤가 여기에 소프트웨어 패키지의 좋은 문서.

내가있을 때, 그리고 그것은 인간 게놈의 제외하고 완전히 무관, 이있다 '현재의 slideshare 발표’ 개인 게놈 상태. slideshare가에서 실제로이기 때문에 현재는 따옴표에 3 년 전, 하지만 거기에 좋은 정보가 많이 있습니다. 사람이 유사한 개인 게놈 과학의 현재 상태에 대한보다 최신 슬라이드 세트 나 광범위한 소개를 알고?

 

관계있는 링크:

GEMINI 소프트웨어 패키지
dbSNP
인코딩
UCSC 게놈 브라우저
ClinVar
KEGG

(튜토리얼은 위의 굵은 글씨로 이러한 도구는 아래 링크됩니다)

관련 참조:

Paila U, 채프먼 BA, 키르히너 R, & 퀸란 AR (2013). GEMINI: 유전 변이 및 게놈 주석의 통합 탐사. PLoS의 전산 생물학, 9 (7) PMID: 23874191

UCSC의 새로운 변종 주석 통합

경우에 당신은 UCSC 발표 메일 링리스트에없는, 그리고 당신은 게시 된 뉴스를 자신의 홈페이지를 통해 사이트로 이동하지 않는–당신의이 새로운 도구에 대해 알아야 할 UCSC 게놈 브라우저. 그것은 당신이 탐험하는 변화를 가지고 변형이 기능과 연결되어 있는지 여부에 대한 예측을 할 것입니다, 잠재적으로는 단백질 손상되어있는 경우. 그것은 적극적인 개발의, 그래서 그것을 밖으로 시도. 그리고 당신이 사용할 수있는 기능이있는 경우, 를 제안. 을 참조 VAI 페이지 자세한.

여기에 자신의 이메일을 통해 자세한 사항은, 그러나에 가입 “발표” 메일링리스트 당신이 너무 좋아하면받은 편지함이 같은이 소식을 얻기 위해:

[메일 링리스트 사이트에서 원본에 연결]

안녕 모두,

수천 주석 및 우선 순위에 연구원을 지원하기 위해
시퀀싱 프로젝트의 변종 호출, 우리는 변종을 개발 한
주석 통합 (VAI). 로 업로드 변종의 집합이 지정된
사용자 지정 추적 (하나 pgSnp 또는 VCF 형식), VAI은을 반환합니다
예측 기능 효과 (g, 동의어, missense, 틀 이동,
인트론) 각 변형에 대한. VAI는 선택적으로 다른 여러 가지를 추가 할 수 있습니다
관련 정보의 유형, 포함: dbSNP 식별자 경우
변형 dbSNP에서 발견된다, 과오 변종 단백질 손상 점수
비 동의어 기능 예측의 데이터베이스에서 (dbNSFP), 및
보존 점수는 멀티 종의 정렬에서 계산. 또한 VAI
가장 흥미로운 변종 좁은 아래로 결과를 수 있도록 필터를 제공합니다.

VAI의 향후 릴리스에서는 더 많은 입력을 포함 / 옵션을 업로드합니다,
출력 형식, 및 주석 옵션, 정보를 추가하고하는 방법
게놈 브라우저의 모든 트랙, 사용자 트랙을 포함.

VAI로 이동하는 방법에는 두 가지가 있습니다: (1) 부터 “도구” 메뉴,
를 따르십시오 “변형 주석 통합” 링크. (2) 업로드 후,
사용자 지정 추적, 충돌 “변형 주석 Integrator로 이동” 단추. The
사용자 설명서는 페이지의 하단에, 아래의 “변형을 사용하여
주석 통합.”

늘 그래왔듯이, 우리는 공개 메일 링리스트에서 질문과 의견을 환영합니다:
genome@soe.ucsc.edu.


브룩 Rhead
UCSC 게놈 생물 정보학 그룹

 

주의 비디오 도움말: 1000 NCBI에서 Genomes의 데이터 집합 브라우저


최근 NCBI 뉴스 레터 라는 새로운 자원의 출시를 발표 1000 Genomes의 데이터 집합 브라우저, 그리고 내가이 팁에서 특징 될 리소스입니다. 그것은 새로운을 통해 사용할 수있는 도구 중 하나입니다 NCBI 유사 자원 페이지, 또한 같은 자료를 제공하는 dbSNP, dbVar, dbGaPClinVar (하는 많은 OpenHelix은 대한 튜토리얼이 있습니다) 뿐만 아니라 다른 대안 도구에게 – 유사 리포터 (시험판 버전), 임상 리맵 (베타 버전) 그리고 표현형 - 유전자형의 통합.

나는 NCBI의를하기 전에 1000 Genomes의 데이터 집합 브라우저, 나는에 시간을 조금 보내고 싶습니다 1000 Genomes 프로젝트, NCBI에서하고 프로젝트 자체에서 무엇인지 구분하기 위해. 부터 1000 Genomes 파일럿 용지:

“의 목적 1000 Genomes 프로젝트는 발견하는 것입니다, 여러 인간 집단에서 인간의 DNA 다형성의 모든 형태에 정확한 haplotype 정보를 유전자형 및 제공. 특히, 목표는 이상 성격입니다 95% 게놈 지역에서 현재의 높은 처리량 시퀀싱 기술에 액세스 할 수 있습니다 및 allele 빈도가 그 변종의 1% 이상 (다형성의 전통적인 정의) 5 개의 주요 인구 그룹의 각 (유럽​​에서 조상이나와 인구, 동아시아, 남아시아, 서 아프리카와 아메리카).”

당신은 아래의 링크에서 전체 종이를 액세스 할 수 있습니다. 이 프로젝트는 현재 시험 단계 과거 이동하고 새 데이터를 모든 시간을 발표합니다. 당신은 공지 사항 및 프로젝트 세부 정보를 볼 수 있습니다, 또는 액세스하는 데이터, 를 통해 공무원 1000 Genomes 프로젝트 사이트, 또는 공식을 통해 1000 Genomes 버전 Ensembl 브라우저. 당신은에 대한 상상으로 “큰 데이터” 이와 같은 프로젝트를, 데이터는 NCBI 데이터베이스의 다양한에 추가되었습니다, 포함 dbSNP, the 순서는 보관함의 글을 읽을 (SRA)BioSample. 당신은 범용 Entrez 검색 시스템을 통해이 데이터를 검색 할 수 있지만, 이전 데이터를보기 위해서는 각각 별도의 데이터베이스에서 개별 결과를 볼 수있을 것. The 1000 NCBI에서 Genomes 브라우저는 종합적으로 검색을위한 강력한 인터페이스로 만들었습니다, 및보기, 1000 한 페이지에 NCBI 자원에 포함 된 Genomes 데이터.

비디오 끝에서 나는 페이지의 다양한 영역에 익숙해 것 - 브라우저가 위젯의 일련의 생성, 자신의 함수를 사용하여 각. 나는 모든 기능을 포함 할 수 없습니다, 또는 사용자가 브라우저에 자신의 대안 데이터를 업로드 할 수 방법을 보여줍니다 – 내가 직접 사람들을 탐험의 재미를 둘 게요. 이 도구는 어린 나이 때문에, 버그 및 제안 / 의견은 여전히​​ 적극적으로 요청되고있다 – 당신이 뭔가를 발견 한 경우, 자주 묻는 질문 (FAQ)을 확인 (고정되는 다양한 단계에서 버그를 논의하는) 다음 팀에 이메일을.

빠른 연결:
NCBI 뉴스 레터 공지 7월 20, 2012: http://1.usa.gov/RQu5dR

NCBI 유사 페이지: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/variation/

NCBI 1000 Genomes 브라우저 페이지:
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/variation/tools/1000genomes/

1000 Genomes 프로젝트 사이트: http://www.1000genomes.org/home

The 1000 의 genomes 프로젝트 특정 버전 Ensembl 브라우저:
http://browser.1000genomes.org

참조:
The 1000 Genomes 프로젝트 컨소시엄 (2010). 인구 규모의 시퀀싱에서 인간 게놈 변이의지도 자연, 467, 1061-1073 간접 자원부: 10.1038/nature09534

NHGRI 인간의 대안 토론을 라이브 스트림 지금 [사용 가능한 기록]

당신이 인간 변화의 분석에 관심이있는 분들은 사람들이 다음에 관심이있을 수 있다는 오늘 무슨 일이 벌어지고 회의가. 여기 방법 크리스 군터가 G 에 설명 지난 밤에:

심각한 유전학 괴짜를위한: 다니엘 맥아더 자신에 의해 조직 회의 (동료의 도움이 많은!), 인간의 질병에서 시퀀스 변종을 연루, 여기 사는 스트리밍. 전까지의 9 작업 일 동안 오늘과 내일 대부분의.

그들은 자신의 사이트에서 분석을 수행하는 방법에 대해 얘기했습니다, 새 데이터베이스에 대한 요구가 찾는 것을 지원하기, 문학에 변화를보고하는 가장 좋은 방법, 더.

여기에 스트림을 라이브: http://www.genome.gov/27549959

동영상 녹화는 나중에 사용하실 수 있습니다.

주의 비디오 도움말: SNPeffect 4.0


우리가 워크샵을 할 때 우리가 듣고 가장 빈번한 질문 중 하나입니다: 이 SNP가 좋아하는 단백질에 영향이있다면 어떻게 알아? 음, 그것이 코딩 SNP있다면 말이지. 물론 이죠, 발기인 SNPs과 splicing SNPs 및 기타 기능뿐만 아니라 평가하기 좋겠. 지금, 그래도, 가장 성숙한 도구는 단백질에있는 아미노산의 코딩 방법에 대한 변화의 효과를 봐들이다.

우리는 몇 가지 도구에 대해 전에 얘기 했어요, 포함 PolyPhen2엄밀히 조사하다. 그들의 각각은 귀하의 SNPs를 탐험하는 데 도움이 될 다양한 알고리즘과 옵션을 제공합니다. 그러나 또 다른 도구는 물론 체크 아웃해야 사용할 수 있습니다: SNPeffect 4.0.

SNPeffect 새로운 없습니다–이 팀은 잠시 동안 그것을 개발했습니다. 그러나 새로운 기능에 대해 설명들은 최근 신문 4.0 버전은 한번 새로운 모습을 내게 가했다. 자신의 데이터베이스에있는 데이터 수집에 대해 알고하는 것이 중요합니다 일부 기초 것들이 있습니다. 그것은 dbSNP 중 다시 해시 아니에요–실제로 유사 데이터의 다른 소스에 의존. 그들은을 사용하여 UniProt 시작 지점으로 인간 단백질의 수집. 당신은 많은 UniProt을 사용하지 않은 경우, 당신이 인식되지 않을 수도 있습니다 얼마나 많은 변화 단백질의 식별됩니다 그들이 카탈로그 및 저장 (우리는 이것을 커버 우리 튜토리얼에*). SNPeffect 팀은 이러한 유사 소요 및 알고리즘의 다양한 단백질에 그들이 가지고있는 영향을 평가. 변화 중 일부는 dbSNP 항목에 해당합니다–하지만 그들 모두하지 않습니다. 당신은 dbSNP에서 찾을하지 않습니다 이곳의 물건을 찾을 수 있습니다. 그래서 난 그것뿐만 아니라 여기에 관심의 단백질을 탐구 가치가 말할 것입니다.

그들은 단백질의 기능의 숫자에 대한 정보를 제공하는 데 사용하는 알고리즘. 탱고와 왈츠 단백질 집합과 아밀로이드 형성을 평가. 저승은 보호자 역할 바인딩을 평가. 구조 안정성 FoldX에 의해 예측되고 (적합한 구조를 사용할 경우). 또한 사용 스마트 *Pfam * 유사 단백질의 도메인 내에서 발생하는지. 뿐만 아니라 검사를 더 많은 단백질 기능과 함께 몇 가지 다른 도구가 있습니다. 자세한 내용은 용지를 확인.

당신은 또한으로부터 분석 스위트 관심 단백질을 제출할 수 “새로운 SNPeffect 작업을 제출” 링크.

그들의 논문에서 강조 새로운 기능은 유사 콘텐츠의 그룹에 대한 메타 분석을 할 수있는 기회입니다. 이 방법으로 변종 세트의 기능을 탐색할 수, 그들이 제공하는 다양한 알고리즘을 사용하여.

이 짧은 비디오 파이프라인을 검사, 기본 인터페이스, 및 샘플 페이​​지의 커플. 하지만 당신은 가서 좋아하는 단백질에 대한 자세한 내용을 보려면 더 많은 시도하는 것이 좋습니다. 당신이 전에 알려진 수 없다는 사실이 나올 수있는 많은 정보가 있어요. 이것 좀 봐.

*개별 구매 가능한 다음 자료 또는 가입을 통해 OpenHelix 자습서

논의 리소스에 대한 빠른 링크:

SNPeffect 4.0 http://snpeffect.switchlab.org/

PolyPhen 2 http://genetics.bwh.harvard.edu/pph2/

엄밀히 조사하다 http://sift.jcvi.org/

참조:

드 Baets, 샷, Durme의, 제이, Reumers, 제이, 마우어 - Stroh, 미국, Vanhee, 추신, Dopazo, 제이, Schymkowitz, 제이, & 루소, F 조. (2011). SNPeffect 4.0: 의 분자 및 구조 효과의 온라인 예측 단백질 코딩 변종을 핵산 연구, 40 (D1) 간접 자원부: 10.1093/nar/gkr996

주의 비디오 팁: 연간 검토 IV, 2ND 절반

당신은 아시다시피, 우리는이 동영상을 해왔 팁 -의 - 주FOUR 년. 우리는 주위 완료 200 작년부터 다양한 자원 작은 맛있는 가벼운 음식 소개, 2011 (옙, 그건 2012 지금). 올해의 끝에서 우리가 휴가 전통의 일종을 설립했습니다: 우리는 그들을 모두 수집하고 요약 게시물 뭐하는거야. 당신이 그들 중 하나를 놓친있다면 그것은 당신의 일을하는 것이 유용 하리라 일을 좀 빨리 좀보고있는 좋은 방법.

당신은 과거를 볼 수 있습니다’ 여기 팁: 2008 에, 2008 II에, 2009 에, 2009 II에, 2010 에, 2010 II에. The 상반기의 요약 2011 지난 주에에서 구할 수 있습니다.

July 2011

July 6: 유전자 우선 순위 포털을 사용하여 우선 순위 유전자

July 13: PolySearch, 한 번에 여러 데이터베이스를 검색

July 20: 인간 Epigenomics 시각화 허브

July 27: 새로운 SIB 생물 정보학 자원 포탈

 

August 2011

August 3: SNPexp, SNP를 유전자 발현의 상관 관계

August 10: 게놈 브라우저 소프트웨어를 비교 CompaGB

August 17: 잡아, revisited 비교 genomes

August 24: 빠른 모티브 다이어그램에 대한 도메인 그리기

August 31: UniProt에서 PSI의 SBKB으로, 그리고 다시 다시

 

September 2011

September 7: 플라자를 사용하여 플랜트 비교 유전체학

September 14: 박테리오 파지 게놈 탐사에 대한 phiGENOME

September 21: 게놈의 위치 얻기 측면 시퀀스

September 28: R 통계 소프트웨어 소개

 

October 2011

October 5: 유전자 변형 및 약물 정보 VnD 자원

October 12: UCSC 게놈의 브라우저에 추적 허브

October 19: 미토콘드리아 사체 GBrowser

October 26: Ensembl에서 변동 데이터

 

November 2011

November 2: MizBee Synteny 브라우저

November 9: 게놈 변종의 새로운 데이터베이스: DGV2

November 16: MapMi, microRNA LOC의 자동 매핑

November 23: BioMart 중앙 포털의 새로운

November 30: Phosphida, 포스트 translational 수정 데이터베이스

December 2011

December 7: VarSifter, 키 순서 유사 식별을 위해

December 14: NCBI의 게놈 자원에 큰 변화

December 21: 휴일 에그농 (또는 orthologous 유전자를 탐험하기)

December 28: 주의 비디오 팁: 연간 검토 IV (상반기 중 2011)

주의 비디오 도움말: Ensembl에서 변동 데이터

트레이는이 날 소개 “비디오 자습서 상당한 모음 ” Ensembl에서, 하지만 그 사람과 마리아의 현재 모로코는 3 일 생물 정보학 워크샵을 가르치고 & 다음 회의 참석 (예, 나는 질투 오전!). 그래서 저는 트레이가 나에게 지적하는 튜토리얼에 따라 이번주의 팁을 작성하고. 오늘의 팁에서 나는 모두 순서대로 SNP 정보에 Ensembl에서 사용할 수있는 자습서를 병렬 예정: 1) 당신이 Ensembl의 변화 정보에 액세스할 수 있고 산사나무의 열매보기 2) 를 사용하여 다음 단계를 수행하고 비교 Ensembl 64 (여기 동영상에서) 및 사용 Ensembl 54 (보관된) (Ensembl 동영상).

Bioscience 자원은 종종 지속적으로 개발되고 개선되고있다 & 그것은 비디오 및 설명서 최신을 유지하기 어려울 수 있습니다. 그것 OpenHelix에서 우리가 지속적으로 최신의 자료를 유지하기 위해 노력 이유 여기, 새로운 기능 및 업데이트된 튜토리얼에 매주 도움말 업데이트 사이트가 안정되는대로 함께.

Ensembl 비디오 (SNPs 및 기타 유사 – 1 의 2) 꽤 괜찮지 & 내 짧은 영화에서 실제 Ensembl 데이터 내가 얘기하는 것보다 대한 자세한 정보를 제공합니다, 하지만 그것은 Ensembl의 이전 버전에서 몇 년 전에 이루어졌다. 이후 자원이 업데이 트되었습니다, 그리고 데이터의 여러 가지 새로운 버전을 통해 간. 당신이 변화의 어떤 예제를 볼 수 있도록 Ensembl SNP 자습서의 일환 하나에 수행하는 동일한 단계를 수행거야 & 무엇이 꽤 많이 동일합니다. 당신이 변화의 어떤 좋은 생각을 다시 - 투 - 다시 모두 동영상을 감상하시기 바랍니다 거라고, 및 유사 정보를 어떤 종류의 Ensembl에서 구할 수 있습니다. 그 기초부터 난 당신이 Ensembl의 두 번째 SNP 비디오를 볼 수있을 거예요 & 많은 문제없이 Ensembl의 현재 버전을 사용하는 그것을 적용. 자세한 내용은 당신은 NAR 데이터베이스 문제에 가장 최근의 Ensembl 논문을 참조 할 수 있습니다, 이것은 전체적으로뿐 아니라 유사 정보지만 Ensembl을 설명합니다.

빠른 링크:

Ensembl 브라우저: http://www.ensembl.org/index.html

레거시 Ensembl 브라우저 (공개 54): http://may2009.archive.ensembl.org/index.html

Ensembl 자습서, 부분 1 의 2: http://useast.ensembl.org/Help/Movie?id=208

Ensembl 자습서, 부분 1 의 2: http://useast.ensembl.org/Help/Movie?id=211

OpenHelix Ensembl 자습서 자료: http://www.openhelix.eu/cgi/tutorialInfo.cgi?id=95

Ensembl 자습서 목록: http://useast.ensembl.org/common/Help/Movie?db=core

참조:
Flicek, 추신, AkenBeal, B를, Ballester, B를, Beal, 사장님, Bragin, 이봐요, E., 브렌트, 미국, 첸, Y를, 클랩햄으로, 추신, Coates, 샷, Fairley, 미국, 피츠제랄드, 미국, 페르난데즈 - Banet, 제이, 고든, 실은, 카운트, 미국, Haider, 미국, 하몬드, 엠, 하우, 사장님, Jenkinson, 대답 :, 존슨, 북아 일, Kahari, 대답 :, 키프, 디, 키넌, 미국, Kinsella, 기철, Kokocinski, F., K 대답 : cielny, 샷, Kulesha, 이봐요, E., 로손, 디, Longden, 나, 매싱햄, 토니, 매클래런, 더블유, 가다, 사장님, Overduin, B를, Pritchard, B를, 리오스, 디, Ruffier, 엠, 슈스터, 엠, 쥐며 느리, 샷, 스매들리, 디, Spudich, 샷, 꽝하고 울리게하다, Y를, Trevanion, 미국, Vilella, 대답 :, 새, 제이, 화이트, 미국, 와일더, 미국, Zadissa, 대답 :, Birney, 이봐요, E., 커닝햄, F., 던햄, 나, Durbin, 기철, 페르난데즈 - 수아 레즈, 엑스, Herrero, 제이, 허바드, 토니, 파커, 대답 :, 대리인, 샷, 스미스, 제이, & Searle, S. (2009). Ensembl의 열번째 년 핵산 연구, 38 (데이터베이스) 간접 자원부: 10.1093/nar/gkp972

주의 비디오 도움말: 유전 변이 및 마약 정보에 대한 VnD 자원


오늘의 팁에 제가 최근에 찾은 자원을 기능 갈거야. 나는 우리 dbSNP 자습서를 업데이 트 했어요, 어느 메리 & 트레이는 모로코의 워크숍에서 발표합니다, 또한 우리 무료 PDB 자습서, 후원하는 RCSB PDB 팀. 나는 따라서 단백질 구조와 작은 시퀀스 유사 많은 요즘에 대해 생각했습니다. 나는을 탐구로서 NAR의 최신 데이터베이스 문제 에 대한 제보를 할 자원을 찾고, 나는를 설명하는 기사를 발견 VnD (유전 변이와 약물) 리소스, 어느 또한 URL에 액세스할 수 있습니다 www.vandd.org, NAR의 기사에 따르면. 이 문서는 “VnD: 질병 관련 SNPs와 약물의 구조 중심의 데이터베이스“, 및 그림 하나 누구의 단백질 누가 진정한을 보여줍니다, 변동과 질병 자원, 그래서 연구한.

제가 VnD에서 찾은이게 내가 팁에서 기능 싶었던 자원 거라고 확신했다. VnD는 출신 한국어 Bioinformation 센터, 또는 KOBIC, 누가 그들이 제공하는 데이터베이스 및 도구의 목록을 가지고. 난 다른 게시물에 대한 KOBIC 자원의 나머지 부분을 저장 게요 & 여기 VnD에 집중. 같은 자원에서 데이터를 컴파일 RefSeq, OMIM, UniProt, GDP는, DrugBank, dbSNP, 더 충분히 냉각되었을, 그것이 끝날 방법에 따라, 하지만 VnD도 유사 단백질 구조와 약물 / 바인딩 리간드에 영향을 미치는 방법에 대한 자신의 구조 모델링 분석을 수행.

이 팁 영화는 정말 당신에게 VnD에서 구할 수 있습니다 무엇의 범위를 보여주 긴 것만으로는 충분하지 않습니다, 하지만 난 그게 당신이 NAR 기사를 읽어보실 것을 권해드립니다하기에 충분하길 바란다 (아래에 나열된), 그리고 VnD를 확인. 한가지 유의할 사항: 저기 # 모든 dbSNP RS를 기대하지 마라 – 난 우리 튜토리얼에 사용 하셨던 사람은 저기 없습니다. 그들은 특별히 마약 구속 효과가있을 유전자 변형 이내에 관심이있는. 그러나 헤이, 당신은 RS # s와 DrugBank를 쿼리할 수 없습니다, 나는 VnD처럼 한 구조 모델링을 본 적이 없어, 그래서 당신이 유전자 변화가 질병 및 약물 치료와 연결하는 방법에 관심이있다면 당신은 조사를 할 수 있습니다 그 가치 리소스입니다.

빠른 링크:

VnD: 변화 및 ​​약물 자원 - http://vnd.kobic.re.kr:8080/VnD/index.jsp

한국어 Bioinformation 센터 (KOBIC) – http://www.kobic.re.kr/

RCSB PDB - HTTP를://www.pdb.org

RCSB PDB에 OpenHelix 자습서 - http://www.openhelix.com/pdb

dbSNP: 짧은 유전 유사, NCBI에서 - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/SNP/

NCBI의 dbSNP에 OpenHelix 자습서 - http://www.openhelix.com/cgi/tutorialInfo.cgi?id=39

기타 자원과 OpenHelix 자습서에 대한 링크가이 게시물에 언급에 대한, 자원의 카탈로그를 참조하시기 바랍니다 - http://www.openhelix.com/cgi/tutorials.cgi

참조:
동양 철학의 양, 제이, 오, 미국, 고, 샷, 공원, 미국, 김, 더블유, 리, B를, & 리, S. (2010). VnD: 질병 관련 SNPs와 약물의 구조 중심의 데이터베이스 핵산 연구, 39 (데이터베이스) 간접 자원부: 10.1093/nar/gkq957