生物信息學

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《生物信息學》 關注(): 期刊周期：季刊; 期刊級別：北大核心; 國內(nèi)統(tǒng)一刊號：23-1513/Q; 國際標準刊號：1672-5565; 主辦單位：哈爾濱工業(yè)大學; 主管單位：中華人民共和國工業(yè)和信息化部; 上一本期雜志：《生物加工過程》生物科技論文; 下一本期雜志：《生命科學》科技期刊論文

　　【雜志簡介】

　　《生物信息學》(BioInformatics)是由哈爾濱工業(yè)大學主辦的生物信息及相關領域的國內(nèi)外公開發(fā)行的學術刊物，報道我國生物信息技術研究開發(fā)的重要成果和國內(nèi)外生物信息技術及其產(chǎn)業(yè)化最新進展。主要刊載生物信息及相關領域的研究進展、綜述、研究論文、研究簡報、技術與方法、專題評論等學術文章。登載的研究論文應是沒有在國內(nèi)外公開出版的刊物上發(fā)表過的原始研究工作報告;綜述進展應結合作者研究領域的工作，對相關領域的發(fā)展及研究進展進行全面的介紹和評述，及時反映生物信息領域的發(fā)展熱點和最新進展;本刊還刊登有關生物信息技術國內(nèi)外研究開發(fā)動態(tài)、簡訊、產(chǎn)業(yè)政策與產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)、學術活動與展會通知、書評、短評、啟事等文章。

　　【收錄情況】

　　國家新聞出版總署收錄

　　該刊被以下數(shù)據(jù)庫收錄：中國科學引文數(shù)據(jù)庫(CSCD—2008)

　　【欄目設置】

　　研究論文、研究簡報、綜述進展、學科前沿、論壇、技術與方法、研究快訊(Letter)、評論、動態(tài)、產(chǎn)業(yè)報道、知識產(chǎn)權、新書推介、展會報道等。

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　nc2Cancer：一個研究與癌癥相關人類非編碼RNA的數(shù)據(jù)庫程卓，劉珂，嚴章明，向書念，孫之榮，CHENG Zhuo，LIU Ke，YAN Zhangming，XIANG Shunian，SUN Zhirong?

　　基于高通量測序的長穗偃麥草功能分子標記發(fā)掘和分析劉贏，張軍，敖游，宋麗莉，束永俊，LIU Ying，ZHANG Jun，AO You，SONG Lili，SHU Yongjun?

　　大鼠肝臟半乳糖凝聚素-3 cDNA分子多樣性分析方恩浩，張珊珊，劉倩蕓，周建鐘，楊仙玉，F(xiàn)ANG Enhao，ZHANG Shanshan，LIU Qianyun，ZHOU Jianzhong，YANG Xianyu

　　基于EST數(shù)據(jù)的水稻基因表達大規(guī)模初步分析宋東光，SONG Dongguang

　　基于氨基酸約化和統(tǒng)計特征的蛋白質(zhì)亞細胞定位預測楊紅，徐慧敏，嚴壽江，陳靜，耿麗麗，姚玉華，YANG Hong，XU Huimin，YAN Shoujiang，CHEN Jing，GENG Lili，YAO Yuhua

　　農(nóng)林院校生物信息學專業(yè)數(shù)據(jù)庫技術課程教學改革芻議鄭珂暉，溫永仙，ZHENG Kehui，WEN Yongxian?

　　ABIPGM測序平臺用于細菌基因組denovo測序的評價黃方亮，HUANG Fangliang

　　基于微信公眾平臺的文獻定制服務單光宇，盧一鳴，屈武斌，張成崗，SHAN Guangyu，LU Yiming，QU Wubin，ZHANG Chenggang

　　利用位點特異性打分矩陣對大腸桿菌啟動子的預測閆妍，萬平，YAN Yan，WAN Ping?

　　高維蛋白質(zhì)波譜癌癥數(shù)據(jù)特征提取吳文峰，劉毅慧，WU Wenfeng，LIU Yihui?

　　工程論文發(fā)表：DCS在苯乙醇加氫裝置中的應用

　　摘要：DCS(集散控制系統(tǒng))是現(xiàn)代生產(chǎn)型企業(yè)中的關鍵配置。苯乙醇加氫工藝具有高溫、高壓、易燃、易爆的特點，對過程控制系統(tǒng)提出了更高的要求。同時，苯乙醇加氫裝置中的重要裝置全面通過DCS系統(tǒng)進行控制，導致在設計與實施的過程中面臨更大的難度。該文對DCS在苯乙醇加氫裝置中的應用進行了分析，最終形成了滿足工藝要求、操作要求的過程控制系統(tǒng)。

　　關鍵詞：苯乙醇加氫裝置,DCS系統(tǒng),項目管理

　　化工生產(chǎn)具有連續(xù)性，這一特點對控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性提出了更高的要求。DCS系統(tǒng)設計包括硬件系統(tǒng)設計和應用軟件設計，信號分配是硬件系統(tǒng)設計和應用軟件設計之間的界面，這三個方面的設計內(nèi)容是緊密相關，缺一不可的，共同為DCS系統(tǒng)的硬件配置和應用軟件組態(tài)提供了完整的依據(jù)。通過對DCS在苯乙醇加氫裝置中的應用進行研究，對于類似的項目實施與管理具有非常高的參考價值，為未來DCS系統(tǒng)在苯乙醇加氫裝置中的有效運用提供了參考與借鑒。

　　生物信息學最新期刊目錄

基于混合協(xié)同過濾算法的隨機游走模型預測lncRNA-疾病關聯(lián)————作者：汪穎;林家欣;

摘要：近年來，研究顯示lncRNA的突變和失調(diào)與許多復雜疾病密切相關。本文提出一種基于混合協(xié)同過濾算法的隨機游走模型來預測lncRNA-疾病關聯(lián)，簡稱HCRLDA。首先，分別將疾病語義相似性、lncRNA功能相似性及miRNA功能相似性分別與各自的高斯相似性集成，得到三個同構相似性網(wǎng)絡。隨后，結合已知的疾病-lncRNA、疾病-miRNA、lncRNA-miRNA關聯(lián)信息構建了一個原始的多層異構相似性網(wǎng)...

基于異構圖注意力網(wǎng)絡的水稻代謝物和蛋白質(zhì)關聯(lián)預測————作者：楊靜;羅音;沈笑;周犀;

摘要：在調(diào)節(jié)蛋白質(zhì)功能和控制各種細胞過程中，代謝物與蛋白質(zhì)的相互作用（Metabolite-protein interaction， MPI）至關重要。針對利用實驗方法和高通量代謝組轉(zhuǎn)錄組聯(lián)合分析的傳統(tǒng)檢測MPI的方法，導致耗費物力和時間成本高的問題，提出了將深度學習領域新興的異構圖注意力網(wǎng)絡應用于植物MPI預測。因此，為了預測水稻的MPI，提出建立水稻代謝物與蛋白質(zhì)關聯(lián)預測模型OryHNCGAT(Or...

基于失巢凋亡相關lncRNAs的頭頸鱗癌新型預后模型構建與驗證————作者：陳明月;夏欣;嚴艷;張麗;

摘要：為探討失巢凋亡相關lncRNAs（Anoikis-related lncRNAs，ARLs）在頭頸鱗癌（Head and neck squamous cell carcinoma，HNSCC）中的預后價值并構建預后和免疫活性模型，從癌癥基因組圖譜（The cancer genome atlas，TCGA）數(shù)據(jù)庫下載 HNSCC患者的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)（RNA-sequencing，RNA-seq）和臨床資...

基于靶點結構和分子片段的藥物分子設計神經(jīng)網(wǎng)絡模型————作者：陸桂文;劉宏德;羅坤;

摘要：針對蛋白質(zhì)靶點設計適配分子是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。近年，深度生成模型成功應用于新藥分子設計。從原子等級構建分子的模型容易生成不符合化學規(guī)律的結構；開發(fā)容易合成、親和力高的分子設計模型依然是該領域的重要研究內(nèi)容。本文開發(fā)了一種面向靶點口袋的藥物分子設計模型，BFMOL。模型由兩個編碼器和一個門控自注意力解碼器構成；編碼器用于提取靶點和配體分子的特征，解碼器實現(xiàn)兩種特征的關聯(lián)并解碼為分子片段概率，進而...

環(huán)狀RNA的ceRNA網(wǎng)絡分析揭示HLA-DRA與結直腸癌肝轉(zhuǎn)移的相關性————作者：毛鵬娟;陳大紅;李永靜;王松坡;李琴;

摘要：結直腸癌是全球第三大常見癌癥，其肝轉(zhuǎn)移顯著影響患者預后，本研究通過生物信息學手段構建基于circRNA的競爭性內(nèi)源RNA（Competing endogenous RNA， ceRNA）網(wǎng)絡，探討其在結直腸癌肝轉(zhuǎn)移中的作用及與免疫浸潤的相關性，并尋找潛在的生物標志物。從GEO數(shù)據(jù)庫下載無肝轉(zhuǎn)移和肝轉(zhuǎn)移結直腸癌患者的原位組織基因表達數(shù)據(jù)，使用R包篩選差異表達基因，包括circRNA， miRNA和m...

人工智能在細胞穿透肽預測中的研究進展————作者：李堯堯;李鈞翔;李旭輝;張瑾;

摘要：細胞穿透肽(Cell penetrating peptides， CPPs)是指能通過直接轉(zhuǎn)運或內(nèi)吞作用進入細胞的多肽，一般不超過30個氨基酸。CPPs可攜帶多種活性物質(zhì)進入細胞，有望成為新型的藥物遞送載體。傳統(tǒng)實驗方法獲得CPPs具有工作量大、通量低、周期長等問題；隨著計算生物學的發(fā)展，基于機器學習算法的人工智能模型提高了候選CPPs的預測效率。本文介紹了基于支持向量機、隨機森林、極限學習機、極...

基于機器學習的miRNA靶標預測方法及相關數(shù)據(jù)庫研究進展————作者：蔣輝;羅思杰;

摘要：微小RNA（miRNA）通過與靶標RNA非翻譯區(qū)的特定位點結合來調(diào)控基因表達。由于識別miRNA靶標的高通量實驗方法昂貴且耗時，因此，研究可以準確預測miRNA靶標的計算方法具有重要意義。本文綜述了近年來基于機器學習的miRNA靶標預測方法及miRNA靶標相關數(shù)據(jù)庫。首先介紹了miRNA及其功能，闡明了miRNA靶標預測的重要性。隨后，概述了常見的miRNA靶標數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫為miRNA靶標預...

基于生物信息學探索炎癥性腸病和肌少癥潛在相關基因特征及途徑分析————作者：賀娜;郝帥;楊永勤;張粉娜;張勝利;

摘要：基于生物信息學探討炎癥性腸病（Inflammatory bowel disease，IBD）與肌少癥潛在的生物聯(lián)系，為IBD合并肌少癥的診斷和治療提供新思路。從GEO數(shù)據(jù)庫提取肌少癥和IBD的數(shù)據(jù)集，篩選出共表達基因，并進行功能富集分析、蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(PPI)、轉(zhuǎn)錄因子(TF)-基因相互作用網(wǎng)絡和TF- miRNA協(xié)同調(diào)節(jié)網(wǎng)絡的構建，最后通過DSigDB數(shù)據(jù)庫預測藥物分子。本研究共篩...

基于溶酶體相關基因的膀胱癌預后模型構建————作者：黃聰穎;李永星;顧雪鋒;

摘要：膀胱癌（BLCA）的高復發(fā)率和預后不良是其治療失敗的主要原因。溶酶體作為癌癥治療的潛在靶點一直受到廣泛關注。然而，溶酶體相關基因（LRG）在BLCA中的作用仍然不明確。本研究采用綜合方法，利用差異分析、單因素Cox回歸、Lasso、隨機森林和多因素Cox回歸，來開發(fā)LRG評分。然后，將BLCA患者分為高分組和低分組，以檢查LRG評分與各種結果之間的關聯(lián)，包括預后、功能富集、免疫浸潤、免疫治療和單細...

基于非天然核酸的高密度DNA存儲編碼方法————作者：劉彥軍;楊越飛;胡迎新;

摘要：為了適配非天然核酸（dP，dZ，dS，dB）和天然核酸（A，T，C，G）的存儲，進一步提高DNA存儲密度，本文提出了一種基于非天然核酸的高密度DNA存儲編碼方法。該方法首先設計了控制GC含量和均聚物長度的動態(tài)輪轉(zhuǎn)映射算法，然后根據(jù)動態(tài)輪轉(zhuǎn)映射算法，提出了適配八核酸的七進制哈夫曼算法，提升了DNA存儲密度，最后利用七進制漢明碼實現(xiàn)了數(shù)據(jù)糾錯。對文本、圖片、音頻不同格式的文件利用該方法編碼后，該方法平...

Sestrin1蛋白的結構及功能預測分析————作者：邵勇;宋昊云;劉芳;

摘要：為預測Sestrin1蛋白的結構與功能，應用生物信息學方法對該蛋白的理化性質(zhì)、二級結構、三級結構、蛋白質(zhì)相互作用和功能進行分析。結果顯示，Sestrin1是一種不穩(wěn)定的胞內(nèi)親水蛋白，無信號肽和跨膜區(qū)域，可發(fā)生磷酸化修飾。其二級結構以α-螺旋為主，SESN-A和SESN-C為主要功能結構域，通過殘基Cys130，Asp418和Asp419發(fā)揮抗氧化作用。本研究為進一步探討Sestrin1蛋白在高原紅...

中醫(yī)非藥物療法治療坐骨神經(jīng)痛作用機制————作者：李遠志;黃江海;李志文;遲敬軒;方志遠;

摘要：基于生物信息學研究中醫(yī)非藥物療法治療坐骨神經(jīng)痛的物質(zhì)基礎與潛在作用機制，構建相關miRNA-mRNA。通過高通量基因表達數(shù)據(jù)庫（Gene expression omnibus，GEO）數(shù)據(jù)庫檢索坐骨神經(jīng)痛相關芯片，分析得到差異表達基因。通過支持向量機特征消除算法（Support vector machine based recursive feature elimination，SVM-RFE）和...

機器學習結合生物信息學鑒定多發(fā)性硬化癥的關鍵基因————作者：黃新蒙;蘇凌昊;楊一帆;喬文慧;何家霖;趙培源;劉喜紅;

摘要：本研究基于生物信息學和機器學習方法探究多發(fā)性硬化癥（Multiple sclerosis， MS）的關鍵基因，從GEO數(shù)據(jù)庫獲取MS基因表達譜GSE21942和GSE32988，GSE32988作為驗證數(shù)據(jù)集，采用主成分分析（Principal component analysis， PCA）評估樣本聚類情況，篩選差異表達基因（Differential expression analysis， D...

食管鱗狀細胞癌差異類泛素化調(diào)節(jié)因子的篩選及生物信息學分析————作者：孫清超;晉偉明;張力為;李少杰;李德生;

摘要：基于公共數(shù)據(jù)庫探究食管鱗癌（Esophagealsquamouscellcarcinoma，ESCC）中差異表達的類泛素化調(diào)節(jié)因子及潛在的功能。從TCGA數(shù)據(jù)庫中獲取1個食管鱗癌數(shù)據(jù)集進行類泛素化調(diào)節(jié)因子的差異分析。用單因素Cox回歸和套索回歸（LASSO）篩選與預后相關的關鍵基因。利用Cox回歸構建預后模型評估關鍵基因的獨立預后價值。通過收集食管鱗癌患者癌組織與癌旁組織行RT-qPCR分析，初步...

基于機器學習篩選自噬相關糖尿病腎臟疾病的診斷基因及免疫浸潤分析————作者：康意;靳茜;周夢琪;鄭慧娟;李丹文;王耀獻;呂杰;

摘要：為探討自噬相關基因（ARGs）在糖尿病腎臟疾病（DKD）中的作用，通過機器學習方法篩選潛在的診斷基因，為DKD的早期診斷和治療提供新的生物標志物和治療靶點。從HADb數(shù)據(jù)庫獲取ARGs，對GSE96804數(shù)據(jù)集進行差異表達分析獲得差異表達基因（DEGs），并與ARGs取交集后篩選出DKD-ARGs基因進行GO和KEGG富集分析。使用4種機器學習方法（LASSO，SVM，RF和BORUTA）篩選診斷...

基于拓展通路的膠質(zhì)母細胞瘤預后預測————作者：張巧生;許俊杰;韋亞龍;孫振宇;張恒;仲兆滿;

摘要：膠質(zhì)母細胞瘤(Glioblastoma，GBM)是顱內(nèi)侵襲性最強、預后效果最差的原發(fā)惡性腫瘤，因為表達數(shù)據(jù)的高維度特性導致預后預測方面的結果精度很低。構建能夠解決高維、低樣本量數(shù)據(jù)的魯棒計算問題的預后預測模型對GBM的醫(yī)學研究具有積極意義，并且這一領域目前仍未有較好的解決方案。本研究提出了一種拓展通路關聯(lián)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(EPDNN)，使用基于圖論的拓展基因通路的方式，將緊密的調(diào)節(jié)基因加入到通路中，...

序列數(shù)據(jù)庫搜索系統(tǒng)BLAST簡介————作者：羅靜初;

摘要：基于局部序列相似性比對的數(shù)據(jù)庫搜索系統(tǒng)BLAST是生物信息學領域常用工具之一。本文首先介紹數(shù)據(jù)庫相似性搜索的基本概念，包括計分矩陣、空位罰分，以及靈敏度和特異度等；以血紅蛋白alpha和beta亞基為例，說明BLAST搜索基本策略，包括分割種子串、確定近鄰串、搜索高分對、延伸高分對、計算期望值等。討論種子序列字長、計分矩陣、空位罰分等對搜索結果的影響。介紹blastp，blastx，blastn和...

生物信息學2024年第22卷總目次

摘要：<正>~

基于Linux系統(tǒng)構建lncRNA-seq生物信息學本地分析平臺————作者：黃平平;王佳容;單亞男;周百靈;

摘要：長非編碼RNA（Long noncoding RNA， lncRNA）是一類轉(zhuǎn)錄本長度大于200 nt、缺乏蛋白質(zhì)編碼能力的RNA分子，可通過與mRNA、蛋白質(zhì)和miRNA等分子相互作用從而以多種形式在不同水平調(diào)控基因表達。近年來，lncRNA在人類疾病發(fā)生發(fā)展、動物生長發(fā)育和植物應對環(huán)境脅迫等方面的研究一直是國內(nèi)外研究熱點和持續(xù)關注的焦點。目前，關于人類、動植物lncRNA的研究主要采用lncR...

基于深度學習的PacBio測序數(shù)據(jù)DNA甲基化檢測方法————作者：劉亞東;劉忠宇;崔淼;盧振浩;楊忠博;王亞東;

摘要：DNA甲基化是存在于真核細胞中的一種關鍵的表觀遺傳修飾形式，它能在不改變堿基序列的前提下控制基因表達，并影響生物的發(fā)展進程。研究DNA甲基化有助于揭示發(fā)育過程中的表觀遺傳調(diào)控機制，為疾病診斷和精準醫(yī)療的發(fā)展提供重要支撐。Pacific Biosciences（PacBio）的單分子實時測序技術能夠進行單分子甲基化檢測，無需依賴化學轉(zhuǎn)換過程保留了更完整的表觀遺傳信息；并且能夠產(chǎn)生平均長度達10 00...

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