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閱讀原文 摘要: 長非編碼RNA(lncRNA)調節(jié)脂肪形成和其他與代謝組織發(fā)育和功能相關的過程。然而,關于雞中前脂肪細胞分化期間lncRNAs的功能和特征卻知道的很少,本文使用RNA測序分析不同分化階段的前脂肪細胞中的lncRNA和mRNA表達。從12個樣本總共獲得了1,300,074,528 clean reads和27,023個新的LncRNA,在各個階段差異表達的基因(1,336個lncRNA和1,759個mRNA;總共3,095個)的數(shù)量隨著細胞分化而下降。這些差異基因參與前脂肪細胞分化的幾個廣泛研究的途徑,包括甘油脂代謝,哺乳動物中雷帕霉素的靶標,過氧化物酶體增殖物激活受體和絲裂原活化蛋白激酶信號通路,而在本研究中,首次報道了一些與前脂肪細胞分化相關的通路,包括丙酸代謝,脂肪酸代謝和氧化磷酸化途徑。此外,通過k-means均值聚類,3,095個差異基因被聚成8個表達模式。其中,K2這一簇基因中在前脂肪細胞分化中起著重要作用,使用加權共表達網(wǎng)絡分析(WGCNA),鑒定了與A0(第0天),A2(第2天)和A6(第6天)階段相關的6個階段特異性模塊,隨后從階段特異性模塊鑒定了9個中心,高度相關的基因,包括:XLOC_068731, XLOC_022661, XLOC_045161, LOC_070302, CHD6, LLGL1, NEURL1B, KLHL38,?和ACTR6。本研究為進一步研究雞的lncRNA提供了寶貴的資源,有利于更好的了解雞的前脂肪細胞分化。 本文主要用了云平臺中的WGCNA和k-means均值聚類。 英文摘要: Long noncoding RNAs (lncRNAs) regulate adipogenesis and other processes associated with metabolic tissue development and function. However, little is known about the function and profile of lncRNAs during preadipocyte differentiation in the chicken (Gallus gallus). Herein,...

閱讀原文 摘要: MicroRNA是內源性非編碼小RNA,在植物中起著關鍵的調節(jié)作用。茶是一種風靡全球的非酒精飲料,具有豐富的促進健康的兒茶素。在本研究中,通過高通量測序鑒定出了調節(jié)644個靶基因的69個保守的和47個新的小RNA。小RNA預測的靶基因主要與植物的生長、信號轉導、形態(tài)發(fā)生和防御有關。為了進一步鑒定小RNA的靶基因,本研究同時開展了降解組測序與RLM-RACE。使用降解組測序,26個基因主要涉及轉錄因子,抗性蛋白和信號轉導蛋白質合成被鑒定為潛在的miRNA靶標基因,隨后驗證了其中5個基因。qRT-PCR結果顯示:novel-miR1, novel-miR2,csn-miR160a, csn-miR162a, csn-miR394 和 csn-miR396a與兒茶素含量負相關。6個miRNA(csn-miRNA167a,csn-miR2593e,csn-miR4380a,csn-miR3444b,csn-miR5251和csn-miR7777-5p.1)及其與兒茶素生物合成相關的靶基因的表達也通過qRT-PCR進行了分析;這些miRNA和兒茶素含量之間呈正相關和負相關,而在其目標基因和兒茶素含量之間呈正相關。這個結果表明這些miRNA可能通過下調它們來負調節(jié)兒茶素生物合成生物合成相關靶基因。綜上:本文的研究結果表明,miRNA是茶葉中關鍵的調節(jié)因子,5'-RLM-RACE和表達分析的結果揭示了miRNAs在兒茶素合成代謝中的重要作用。 英文摘要: MicroRNAs are endogenous non-coding small RNAs playing crucial regulatory roles in plants. Tea, a globally popular non-alcoholic drink, is rich in health-enhancing catechins. In this study, 69 conserved and 47 novel miRNAs targeting 644 genes were identified by high- throughout...

1. 研究背景 雜種優(yōu)勢,是雜合體在一種或多種性狀上優(yōu)于兩個親本的現(xiàn)象。雜交種的優(yōu)良表現(xiàn)體現(xiàn)在多個重要農(nóng)藝性狀中,如抗逆、育性、生物量和產(chǎn)量等。同一個基因型,或不同基因型組合的多種性狀,雜種優(yōu)勢程度不同。雜種優(yōu)勢被廣泛利用于商業(yè)植物育種計劃中,但其遺傳機理并未得到徹底和統(tǒng)一的解釋,仍然存在爭議。一百多年來,遺傳和育種學家們不遺余力的研究雜種優(yōu)勢的形成機理,并嘗試構建各種遺傳模型用于解釋雜種優(yōu)勢現(xiàn)象?;趩蝹€遺傳位點不考慮上位性理論,并結合隱性產(chǎn)生不利影響的假定,產(chǎn)生了兩個重要的雜種優(yōu)勢機理假說,包括顯性假說和超顯性假說。顯性假說認為來自于一個親本的不利等位基因被來自另一個親本的有利等位基因掩蓋而產(chǎn)生雜種優(yōu)勢現(xiàn)象,超顯性假說認為雜合位點本身比純合位點表現(xiàn)優(yōu)良,因此,基因型的雜合程度與雜種優(yōu)勢表現(xiàn)成正比。另外,還有一個假說,即上位性假說,它認為非等位基因間正向的互作效應也會引起雜種優(yōu)勢現(xiàn)象。 分子標記的發(fā)展和飽和連鎖圖譜的構建為解析雜種優(yōu)勢遺傳基礎提供了新的工具。兩個主要的新方法應運而生:1.利用分子標記的信息,探索雜種優(yōu)勢與親本遺傳多樣性的關系;2.對雜種優(yōu)勢QTL進行定位,以此挖掘出控制雜種優(yōu)勢的基因。利用分子標記信息進行QTL作圖,挖掘控制雜種優(yōu)勢的數(shù)量性狀位點,是研究雜種優(yōu)勢機理的常用方法。但是,以往的低密度分子標記并不足以檢測控制復雜性狀的多個連鎖基因。因此,需要將標記的密度提高到覆蓋全基因組,且涉及到群體內所有可能出現(xiàn)的重組事件,比如利用高通量測序的策略,這樣,才有可能在一個雜交種中將其表現(xiàn)的雜種優(yōu)勢現(xiàn)象解釋清楚。 永久F2群體可以提供可用于重復試驗的基因型相同的種子,構建過程中也含有豐富的重組信息,適合對雜種優(yōu)勢的遺傳機理進行剖析。 2.研究方法和預期結果: 2.1表型數(shù)據(jù)的處理 利用方差分析計算各性狀的環(huán)境方差、重復方差(有試驗重復)、遺傳方法、基因型與環(huán)境互作方差、誤差方差和遺傳力,并估計哥哥變量的遺傳效應。方差分析的線性模型為: μ,e,r,g,ge,ε?分別為群體均值,環(huán)境效應,重復效應,基因型效應,基因型與環(huán)境互作效應,誤差效應。環(huán)境和重復設為固定效應,基因型以及基因型與環(huán)境互作設為隨機效應。上述模型得到的基因型估計值作為矯正表型值,在以后的分析中代替表型值,以期望得到更加準確的預測結果。 2.2遺傳圖譜的構建 2.2.1 高密度圖譜的構建 依據(jù)測序(最好是重測序)開發(fā)的SNP及InDel標記,由于重測序上圖的SNP個數(shù)大于重組事件數(shù),因此將沒有發(fā)生重組的SNP位點聚成一個單元,每個單元稱為一個Bin。以Bin為標記進行遺傳圖譜構建。如下圖所示: 2.2.2永久F2群體圖譜構建: 永久F2群體的標記基因型由RIL群體的標記基因型根據(jù)組配方式推知,構建永久F2群體的高密度遺傳圖譜。 2.3 RIL群體和永久F2群體自身表型QTL定位 在RIL群體和永久F2群體中進行性狀的QTL定位以及效應估計。利用IciMapping V4.0檢測加性(顯性)QTL,同時檢測二維互作位點的上位性。QTL加性效應有基因型顯性純合位點和隱性純合位點間的平均表型值間的差異決定,顯性效應是由基因型純合位點和雜合位點間平均表型值間的差異決定的。QTL作圖所用方法是表型對標記變量的逐步回歸法,表型數(shù)據(jù)為上述線性模型計算得到的矯正表型值。 2.3.1 RIL群體的QTL定位 利用完備區(qū)間作圖法,以RIL群體的性狀為表型數(shù)據(jù)進行QTL定位和效應估計,得到的結果如下表: Traits Chromosome Distance(cM) Marker LOD PVE(%) ADD yield 1 10 bin1 4 11 -0.11 height 2 20 bin2 5 15 0.11   2.3.2 永久F2群體的QTL定位 永久F2群體可以檢測到顯性QTL,同時也能對QTL的加性效應和顯性效應進行估計。同樣利用完備區(qū)間作圖法,進行永久F2群體的QTL定位,結果如下表所示: Traits Chromosome Distance(cM) Marker LOD PVE(%) ADD DOM yield 3 20 bin3 3 10 0.12 0.03 height 4 30 bin4 4 11 -0.11 -0.05   2.3.3 永久F2群體的上位性QTL定位 由于上位性對性狀的雜種優(yōu)勢具有重要的作用。同樣利用遺傳圖譜和完備區(qū)間作圖中的上位性作圖法,對相關性狀進行上位性QTL定位。定位到加性與加性互作(AA),加性與顯性互作(AD),顯性與加性互作(DA)以及顯性與顯性互作效應(DD)的QTL如下表所示:   Traits Parameter AA AD DA DD yield Average LOD 3.3 4.5 5 6.4 Average PVE 5.1 6.2 3.3 4.8 height Average LOD 30 4 3.9 5.6 Average PVE 6.1 6 5.5 5.9   2.4雜種優(yōu)勢QTL定位 2.4.1 中親值以及QTL定位方法 永久F2群體中,F(xiàn)1個體的中親值是根據(jù)F1個體本身的表現(xiàn)與雙親性狀值計算出來的。中親值=F1表型值-親本中親值。計算每個F1對應的中親值,以中親值為表型進行QTL定位,其QTL的效應是雜合子與雙親表現(xiàn)均值的差異。由于雜種優(yōu)勢QTL的特殊性,分別利用F2群體類型和RIL群體類型分別定位顯性QTL。所用軟件同上,在檢測顯性效應時同樣也檢測顯性和顯性互作QTL。 2.4.2 雜種優(yōu)勢QTL定位結果 雜種優(yōu)勢QTL是利用超中親優(yōu)勢值作為表型值進行性狀遺傳位點檢測得到的,其遺傳效應不包括加性效應,全部由顯性效應決定。雜種優(yōu)勢QTL定位結果如下表所示: Traits Chromosome Distance(cM) Marker LOD PVE(%) DOM yield 1 10 bin1 4 11 -0.11 height 2 20 bin2 5 15 0.11   2.5性狀QTL和雜種優(yōu)勢QTL定位結果比較 將RIL,永久F2群體和中親值數(shù)據(jù)QTL定位結果進行比較,解析特定性狀的遺傳基礎與雜種優(yōu)勢遺傳基礎,并揭示二者的關系。理論上,RIL群體中定位到的QTL完全是有加性效應決定的,而中親值數(shù)據(jù)組定位到的QTL完全是有顯性效應決定的,而永久F2群體既有加性效應,又有顯性效應,因此,永久F2群體,RIL群體和中親值存在共定位的QTL。具體性狀的結果如下圖所示: 注:黑色折線表示檢測位點的LOD值,紅色和藍色折線代表檢測位點加性和顯性效應值。 最后利用上述的比較結果綜合評價不同性狀的雜種優(yōu)勢機理和遺傳基礎。...

全新的聚類熱圖已經(jīng)上線啦~ 熱圖繪制工具增加了圖片編輯與圖片&列表交互功能。 圖像編輯功能可實現(xiàn)熱圖顏色調整、樣本名修改、基因名修改、字體修改,同時支持png、pdf、svg不同尺寸圖片保存,方便大家在進行文章投稿過程或日常數(shù)據(jù)整理過程中對圖片的修改。 圖片與列表交互功能可實現(xiàn)對聚類熱圖中各個聚類模塊內基因ID及其表達量信息的提取,利用該交互功能得到的信息,結合云平臺上表達模式分析工具、基因功能分析工具及文件操作工具,可深入挖掘聚類熱圖上不同聚類模塊內基因集合的表達模式與功能信息。 接下來小云為您展示一下聚類熱圖應用場景: 文獻場景1 文獻場景2 文獻場景3 應用示例...

若你需要分類,其實我很美——分類柱圖&分類餅圖   利用圖片展示基因分類統(tǒng)計結果會更加直觀,小云準備了分類柱圖和分類餅圖兩款小工具給大家,只需登錄百邁客云平臺,在“分析平臺”——“綜合”——“繪圖工具”中就能找到它們,免費使用更劃算的。 小云一次交兩份作業(yè)是不是很厲害?跟我一起體驗下它們吧~ 分類餅圖 這款工具可統(tǒng)計輸入文件列表中,NR的功能分類情況或者一般性的字段并繪制餅圖。同時可根據(jù)餅圖調取每個分類對應的數(shù)據(jù)詳情列表,并進行搜索操作。 按照說明上傳文件就可以畫出美美的餅圖啦,好奇寶寶們也可以直接添加示例文件進行繪圖,深入了解下這款小工具。 吶,根據(jù)示例文件繪出的圖形長這樣。我們家餅圖同學有三副面孔,配色很好看呢。 點擊圖片底部的基因分類小方格就可以添加或者刪除該分類。 還可以按照個人需要調整格式,動動手指就能拿到真·私人訂制·餅圖,挑你心儀的形狀格式就可以直接下載帶走了,一定要畫個餅圖感受小云的厲害啊喂~ 分類柱圖 這款小工具可統(tǒng)計輸入的基因功能列表中,COG、KOG、KEGG、NR以及其他類型信息的分類情況并繪制柱圖,也可比較全部基因和部分目標基因的分類差異。同時可根據(jù)柱圖調取每個子分類對應的基因詳情列表,并進行調整、搜索、排序等操作。 按照說明上傳文件就可以畫出柱圖啦,好奇寶寶們同樣可以直接添加示例文件進行繪圖,深入了解下這款小工具。 根據(jù)示例文件繪出的圖形長這樣,鼠標懸停在柱圖上就會直接顯示數(shù)據(jù)。 同樣可以根據(jù)需要對柱圖進行詳細調整,標題字號統(tǒng)統(tǒng)都能自行設置,圖片和表格數(shù)據(jù)都可以下載打包帶走。 有了這兩款小工具,分類作圖是不是也要變成一種享受了?圖好看成就感也upup! 這些小工具只是冰山一角,還有超多功能小云會為大家陸續(xù)介紹的,請多多關注百邁客云。更多精彩,一起期待!...

前沿進展 | 單細胞測序揭示微轉移乳腺癌細胞的起源 微轉移是指存在于淋巴結、骨髓和血循環(huán)中,但常規(guī)臨床病理學和影像學方法不能檢出的非血液系統(tǒng)惡性腫瘤的轉移,一般定義為以單個細胞或微小細胞團形式存在的隱匿性轉移。骨髓中的微轉移細胞被稱為彌散性腫瘤細胞,對乳腺癌患者具有獨立的預后價值。 挪威奧斯陸大學醫(yī)院Bj?rn Naume帶領的國際研究小組使用單細胞測序分析了從乳腺癌患者骨髓中分離的、疑似存在微轉移(micro-metastases)的細胞。他們對來自6名乳腺癌患者骨髓中的63個單細胞進行基因組測序,將這些細胞中的拷貝數(shù)異常與來自患者原發(fā)性腫瘤的細胞進行比較,發(fā)現(xiàn)一小部分細胞是彌散性腫瘤細胞(disseminated tumor cell,DTC),這項研究結果發(fā)表在《Genome Biology》上。通過重建這些細胞的系統(tǒng)發(fā)生(phylogeny)過程,進一步分析了這些細胞是如何產(chǎn)生的。 文章共同第一作者,來自倫敦弗朗西斯·克里克研究所(Francis Crick Institute)的Jonas Demeulemeester表示,“彌散性腫瘤細胞在重新活化并產(chǎn)生新的腫瘤或轉移之前,可以潛伏多年不被發(fā)現(xiàn),而且通常對治療具有抗性?!?   單細胞全基因組測序發(fā)現(xiàn)彌散性腫瘤細胞 基于免疫細胞化學染色,研究者們從6名乳腺癌患者的7份骨髓抽吸物中分離出單個細胞,其中6份抽吸物樣本是在診斷時收集,1份是在診斷后3年獲取。同時,研究人員從抽吸物中收集了7份對照細胞,還從其中一名患者中收集了同步腋窩淋巴結轉移樣本。根據(jù)它們的形態(tài)特征,這些細胞被分成腫瘤細胞、疑似造血細胞、造血細胞,以及不確定的細胞群。 所有63個細胞的基因組經(jīng)過擴增后,進行全基因組測序,測序覆蓋深度為1.7X。其中11個細胞中檢測到的拷貝數(shù)變異模式,與患者原發(fā)性腫瘤或淋巴結轉移中的模式相似,這說明它們是真正的彌散性腫瘤細胞。研究人員指出,根據(jù)細胞形態(tài)特征也能判斷這11個細胞中大部分是腫瘤細胞。這些彌散性腫瘤細胞來自3名患者,她們后來都出現(xiàn)了腫瘤遠端轉移。 Demeulemeester說,“這些之前被認為是癌癥細胞的細胞中,只有一部分是真的來自原發(fā)性腫瘤。因此,進一步細化指標意味著更準確的預后和更加定制化的治療,可避免過度治療或者治療不足。”   外顯子組測序分析彌散性腫瘤細胞是如何產(chǎn)生的 但是這些細胞的擴散方式仍然未知,關于細胞的擴散方式有兩種理論:一種認為DTC很早就脫離腫瘤的起源位點并獨立進化,另一種則認為這些細胞是比較晚的時候從亞克隆上脫離,因此具有與原發(fā)性腫瘤大致相似的基因組。 為了重建彌散性腫瘤細胞的可能擴散途徑,研究人員對患者的原發(fā)性腫瘤、相匹配的正常血細胞和一名患者的淋巴結轉移進行外顯子組測序,平均測序深度約35X。他們在7個腫瘤外顯子組中發(fā)現(xiàn)了239個體細胞替換突變,其中103個是非同義突變。利用這些突變作為指導,研究人員重建了3名患者腫瘤的系統(tǒng)發(fā)生過程。 在其中一名患者中,研究人員發(fā)現(xiàn)原發(fā)性腫瘤具有1q和17q DNA克隆增益(DNA gains),以及4號染色體丟失和一些片段缺失。該患者的腫瘤亞克隆還具有1q臂增益。同時,來自該患者的DTC雖然沒有亞克隆增益或者任何DTC特異性拷貝數(shù)變異,但具有所有克隆拷貝數(shù)變異(copy number aberrations,CNA)。在第二名患者中,DTC具有原發(fā)性腫瘤的所有克隆CNA以及亞克隆增益。 在第三名淋巴結轉移患者的DTC中,他們發(fā)現(xiàn)了更復雜的進展模式。該患者的DTC起源于淋巴結轉移的多個亞克隆。此外,診斷后3年獲得的DTC具有淋巴結轉移中發(fā)現(xiàn)的所有克隆變異,甚至更多。這說明它們起源于淋巴結轉移的亞克隆,在治療中得以存活并繼續(xù)進化。研究人員表示,這些結果支持乳腺癌細胞在較晚時候向骨髓擴散的理論。 作者們寫道,“雖然我們的樣本量較小,還需要進一步深入研究,但是這些結果說明,在這些轉移性克隆出現(xiàn)之前若能進行早期檢測,可以改善診斷和治療。” 參考文獻:Tracing the origin of disseminated tumor cells in breast cancer using single-cell sequencing. DOI:10.1186/s13059-016-1109-7   文章轉自測序中國  ...

新技能:如何在NCBI按照影響因子查找文章   作為一只科研狗,在NCBI上搜索文章是最基本的生存技能。NCBI上的PubMed 是一個免費的搜索引擎,提供生物醫(yī)學方面的論文搜索以及摘要,目前收錄有至少2600萬文章。其網(wǎng)址如下:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed。 例如我們想搜索水稻的轉錄組文章,可以輸入關鍵詞rice transcriptome,共有881篇文章。PubMed檢索出的文章可以按照發(fā)表時間、匹配度、作者、期刊、標題等進行排序,但是很多時候我們想搜索一些發(fā)表在影響因子比較高的期刊上的文章,如何對影響因子進行限定呢?這就需要用到PubMed的Filter功能。 首先,你需要一個NCBI的賬號,點擊右上角的Sign in to NCBI,簡單注冊之后,點擊create account,即可獲得NCBI的賬號。 現(xiàn)在,可以點擊右側上部的Manage Filters,創(chuàng)建新的filter用于按照影響因子篩選文章。然后點擊Create custom filter按鈕。 然后就會出現(xiàn)下面的對話框: 在打開的對話框Query ?terms中復制粘貼以下字符: “CA-CANCER J CLIN”[journal] or “NEW ENGL J MED”[journal] or “NAT REV DRUG DISCOV”[journal] or “LANCET”[journal] or “NAT BIOTECHNOL”[journal] or “NAT REV IMMUNOL”[journal] or “NAT MATER”[journal] or “NAT REV MOL CELL BIO”[journal] or “NATURE”[journal] or “ANNU...

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