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实验动物福利与伦理概述
实验动物:
经人工培育、对其携带的微生物实行控制、遗传学背景明确或来源清楚,用于科学研究、教学、生物制品或药品鉴定及其他科学实验的动物。
实验动物福利:
是指人类保障实验动物健康和快乐生存权利的理念及其所提供的相应外部条件的总和。
实验动物福利涵盖的因素:
SCI介绍
1.三大科技文献检索系统
SCI:科学引文索引
包括五种索引:引文索引
专利引文索引
来源索引
单位/机构索引
轮排主题索引
ISTP:科技会议索引
EI:工程索引
2.相关术语
3.JCR期刊分区
4.常见顶级期刊
5.主要英文数据库
6.文献查阅简介
7.文献阅读解析
8.主要数据库
9.蛋白质分析
蛋白质特征预测:expasy
跨膜区域测试工具:TMHMM Serve
蛋白质预测:
PREDICT
PROTEIM
GO
蛋白质功能预测:
KEGG
MetacYS
InterPro
String
解析蛋白功能(酶数据库):
Enzyme Portal
BRENDA
ExplorEnz
M-CSA
解析蛋白功能:SWISS-MODEL
CATH
获取信息的几种方式
在线设计引物
利用BLAST在线设计引物
具体操作,以ERBB2为例:
2.2基因/蛋白质序列比对与获取多条序列之间的比对
以ACE2为例:
功能富集分析:在某一特定基因子集合中,多个基因共同参与的Pathway通路,与标准背景相比,是否比例升高、具有统计显著性。
注释工具:KOBAS
进行富集分析及可视化的工具
1.GO数据库:大部分基因执行哪些功能
2.KEGG数据库:他们参与的信号通路有哪些
PATHWAY数据库涵盖:代谢通路、调控通路、信号传导通路
如何理解KEGG代谢通路
基因组学是采用DNA测序等技术和生物信息学方法研究基因组序列、结构和功能的学科。
转录组测序技术介绍
转录组:广义上指某一生理条件下,细胞内所有转录产物的集合,包括mRNA、核糖体RNA、转运RNA及非编码RNA;狭义指所有mRNA的集合。
RNA-seq:指针对某一特定时期、特定条件下转录的所有mRNA进行高通量测序。
从头测序技术是对未知基因组的物种进行基因测序。
组学数据分析1—基因表达量定量
clean reads比对到基因组序列上,计算各个样品的基因表达水平,标准化的目的是去除测序数据的技术偏差:测序深度和基因长度。
组学数据分析2—PCA主成分分析
组学数据分析3—差异基因表达(火山图 热图)
有生物学重复的利用软件DEAeq,筛选条件是:padj<0.05&|log2(FoldChange)|>1,火山图X轴代表log2转换后的差异倍数值,Y轴代表-log10转换后的显著性值;热图用来批量展示组件差异的基因,颜色深浅代表表达量高低。
组学数据分析4—富集分析(条形图 气泡图)
基因表达量从高到低排序,可以从图中直观反映。
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