当我们投身于蛋白质的研究时，探索的焦点通常汇聚于蛋白质表达的动态变化、蛋白质发生翻译后修饰的精妙调控、蛋白质间错综复杂的相互作用、蛋白质所参与的生命过程和功能、三维结构的奥秘以及作为药物靶点的潜力。每一个研究方向都蕴含着丰富的知识并彼此交织，共同编织出蛋白质世界的复杂图景。为了应对这一领域的复杂性，我们精心整理了一系列常用的蛋白质研究数据库，旨在为科研工作者提供高效便捷的信息资源，节省宝贵的...... 阅 读 全 部 >
数据库的提供了生物信息学的极大便利，也是数据挖掘的基础。现在最常见的数据库主要是GEO，TCGA，OMIM等数据库，尤其是前两者，几乎是肿瘤数据挖掘的必备数据库，TCGA更是专门肿瘤数据库。但是科学研究并不全是肿瘤研究，这里精选介绍3种强大的，而且是非肿瘤的数据库，希望对大家有用。1peoteomexchange数据库peoteomexchange数据库是专门蛋白质组学的数据库，包含了各种疾病和各... 阅 读 全 部 >
1如何向PRIDE提交数据PRIDE可以直接提交蛋白质和多肽鉴定/定量数据以及随附的质谱证据和任何其他相关数据类型。PRIDE支持任何实验方法得到的蛋白质组学数据集的存储。当前，向PRIDE提交数据的方式是使用“PX Submission tool”（详细操作步骤与附于文末）。2注册成为PRIDE注册用户在提交到PRIDE数据库之前，用户需要确保它具有使用PRIDE资源的帐户。如果您还没有PRID... 阅 读 全 部 >
在蛋白质组学如火如荼的今天，许多科研工作者在进行涉及到蛋白质组学的研究成果的投稿时，编辑一般会要求作者在第三方平台上提交蛋白组学的原始数据（“Public availability of data”）。 因此客户宝宝问题就来了：怎么上传原始数据，上传到哪个数据库，都需要上传哪些数据？今天小编就给大家介绍一下原始数据上传的那些事。原始数据上传到哪？ProteomeXchange(简称PX...阅读全... 阅 读 全 部 >
很多在华盈生物完成质谱检测服务后的客户，到了文章发表的阶段都会咨询如何上传原始数据到公共数据库这个问题。对于组学研究来说，文章发表时杂志社一般会要求将原始数据上传到公共数据库，并在正文中提供相应数据库编号供同行下载，以重新进行数据分析和核对。随着蛋白组学的发展，专门供质谱原始数据储存和分享的数据库也出现了，功能也日趋完善。今天，小编将为大家介绍一款目前应用体验度排名靠前的数据库——Prote...... 阅 读 全 部 >
实战项目背景介绍当我们提到数据可视化，常常会想到众多的工具和库，如 Matplotlib、Seaborn 甚至于 D3.js 等。但是，有一个特定的组合正在快速走红：Streamlit 和 ECharts。Streamlit，作为一个轻量级的 Python 工具，允许数据科学家和工程师轻而易举地创建交互式的 web 应用。而 ECharts，一款来自百度的开源 Java 可视化工...阅读全文&g... 阅 读 全 部 >
本文好学编程将和大家一起了解用于软件开发、网络抓取和开发、数据分析和可视化以及机器学习的基本 Python 工具。Python 是最流行的编程语言之一。它简单、强大，并且由为开源项目做出贡献的社区驱动。Python 的多种用途是该语言如此受欢迎的原因；可以免费构建软件、开发 Web 服务、执行数据分析和可视化以及训练机器学习模型。本文中提到的 Python 工具列表将帮助初...阅读全文>&... 阅 读 全 部 >
今天要介绍这个神器，可以说是 pywebio 的 Plus + Pro + Max版，原谅我的词穷，但它真的非常的强～ 正常在学习一个新框架之前， 肯定要先调研下这个框架究竟能做些什么事吧？但对于 streamlit 来说，请你相信我，这是一个你可以无脑去学习的框架，我之所以这么说，是因为我相信终有一天，你一定能用得上它。Streamlit 是一个用于机器学习、数据可视化的...阅读全文>&... 阅 读 全 部 >
在当今生物信息学飞速发展的时代，如何快速找到适合自己的分析工具、获取最新的技术资源，成为了每位研究者都关心的问题。今天要向大家介绍的是生物信息学领域的重要资源网站——Bioconductor(https://www.bioconductor.org/)。相信会安装R包的小伙伴一定听说过BiocManager包，之前我们也有提到过：。本次我们详细讲解一下提供BiocManager包的...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
基因序列到进化树：轻松掌握多物种DNA序列比对与进化分析基因序列的多物种比对与进化分析是研究物种间遗传关系和功能保守性等的关键步骤。今天，我们将以T2R41基因为例，手把手教大家如何下载基因序列、进行多序列比对，以及构建分子进化树。1. 搜索基因并下载序列首先，打开NCBI官网[1]，在搜索栏输入目标基因名称T2R41。输入名称进入搜索结果页面后，...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >