估计阅读时长: 22 分钟MSA（多序列比对）在生物信息学中的核心目标是：通过把多条同源序列“对齐”，来突出它们之间的相似与差异，从而帮助我们：识别保守区/功能位点、推断进化关系（系统发生）、预测或解释蛋白质/核酸结构、发现共进化与功能模块，以及为后续分析（如模体搜索、结构建模、从头设计等）提供基础。基于多序列比对分析，我们可以通过这种算法，把一堆表面看上去“乱糟糟”的序列，整理成一个可以“逐位点比较”的框架。基于我们所得到的这个框架基础，我们可以进行下游的后续分析，例如： 识别哪些部分是“不能动”的（功能/结构核心）； 推断它们是如何“进化而来”的（系统发生）； 推测它们在空间中“长什么样”（结构预测与建模）； 找出哪些部分“一起变化”（共进化与功能耦合）； 并把这些信息封装成模型（HMM、profile）用于大规模搜索与注释。 Order by Date Name Attachments MSA • 174 kB • […]
估计阅读时长: 23 分钟Sequence Logo 是一种可视化 DNA 或蛋白质序列保守性的图形表示方法。每个位置（列）上的字母堆叠高度代表该位点的信息含量（以 bits 为单位），而每个字母的高度则与其在该位点出现的频率成正比。高信息量的位置字母堆得高，低信息量的位置则矮甚至接近零。Sequence Logo的绘制遵循信息熵原理，我们可以很直观的通过某一个位置的总高低来了解该处位置的信息含量有多少，高信息量的位置，字母堆的高，一般会出现某一个字符特别高，表明该处非常保守。 位置权重矩阵（Position Weight Matrix, PWM）是描述基因组调控因子结合位点序列模式的核心模型。它通过统计在结合位点序列中每个位置上各核苷酸（或氨基酸）出现的频率，来量化该位置对不同碱基的偏好程度。PWM通常以矩阵形式表示，行对应核苷酸（A、C、G、T/U），列对应序列中的位置，矩阵元素即为该位置该核苷酸相对于背景的权重得分。这一模型简洁且易于计算，因此在转录因子结合位点（TFBS）等调控元件的识别和表征中被广泛采用。 Order by Date Name […]
估计阅读时长: 7 分钟一般而言，进行全基因组的转录表达调控网络的建立，我们需要基于两个数据结果来完成： 目标基因的转录调控位点信息（Motif搜索结果，构成网络之中的节点） 转录调控位点相应的转录调控因子（Motif位点相关的转录调控因子，构成网络之中的边连接） Order by Date Name Attachments Xor • 271 kB • 647 click 2022年6月11日An […]
估计阅读时长: 12 分钟Motif是一段典型的序列或者一个结构。一般情况下是指构成任何一种特征序列的基本结构。通俗来讲，即是有特征的短序列，一般认为它是拥有生物学功能的保守序列，可能包含特异性的结合位点，或者是涉及某一个特定生物学过程的有共性的序列区段。比如蛋白质的序列特异性结合位点，如核酸酶和转录因子。 Order by Date Name Attachments Smith-Waterman-Algorithm-Example-Step3 • 8 kB • 639 click 2022年6月7日motifPilesHeatmap-1 • 227 […]
Thank you so much for your thoughtful and encouraging comment! I truly appreciate the time you took to read through…
已经写完了
A very inspiring pipeline for turning EC-based annotations into genome-scale embeddings. Great post! I really enjoyed the clear, end‑to‑end pipeline…
[…] 基于之前的一篇文章《TF-IDF与N-gram One-hot文档嵌入算法原理》的学习，我们了解到可以将生物序列通过分解为kmer，组成单词集合用来表示一个文档。从而将长度各异的生物序列嵌入为长读一致的数值向量，进而可以用于后续的各种数据处理工作中。在这里，假设我们将基因组中的所有基因提取出来，然后通过blast比对的方式将基因注释到对应的ec number编号，既可以将某一个基因组使用一个ec number的集合来表示。通过这样子的数据表示方法，我们就可以将任意一个大小各异，基因组成不同的基因组都嵌入为具有相同维度特征的数值向量用于机器学习建模之类的工作。 […]
I'm fine, thank you. and you?