DNA甲基化

我们更新了由MLEInference代码中的站点索引问题引起的数据问题。如果您在2020年10月10日之前下载了数据，请重新下载更正版本的代码和数据。请注意，此错误不会影响随附文章中的任何结果。DNA甲基化维持动力学是通过统计分析和随机建模来研究的。MLEInference.m包含了参数推断的MATLAB代码。ReadData是MATLAB格式的动力学速率推断输入读取数据，包含两个变量：sites和AllDat。

保守值法matlab代码InformMe.jl，一款用于分析DNA甲基化测序数据的信息理论工具，现已推出其Julia版本。文献资料建置状态notifyME软件包的julia端口。原始的notifyME使用MATLAB、bash、C++和R编写。通过将代码移植到Julia，我们希望简化软件，并消除用户需要MATLAB软件许可证的要求。

这个软件包是Phylip 3.6中dnapars.exe的修改版本，原先的版本使用菜单设置参数，我改为了命令行驱动的mbetoolbox_dnapars.exe，并为其构建了MATLAB接口。在MATLAB中，只需设置路径后，您可以轻松地运行mbetoolbox_dnapars。输入文件应为Phylip格式的对齐DNA序列，命名为“infile”。更多关于Phyip包的信息，请参考：http://evolution.genetics.washington.edu/phylip.html。

比较了水生微生物生态学中两种广泛使用的DNA提取方法：苯酚-氯仿法和PowerSoil DNA分离试剂盒。研究评估这两种方法在社区生态学分析中的适用性和效果。尽管OTU数量较少，但这些方法对社区结构的影响显著，且它们的结果差异显著，不可相提并论。文章提供了用于统计分析的脚本，并包含了相关数据集的SRA登录号在NCBI数据库中。

PERDIX (P rogrammed Eulerian Routing for DNA Design using X-overs) is a new, free, and open-source software package written in FORTRAN 90/95 that automates the conversion of 2D computer-generated design files into DNA sequences. These sequences can then be synthesized and mixed to create high-fidelity folded structures based on DNA DX in a 2D lattice framework. The software features a pure Fortran library designed for automated sequence design with support for the GEO (PERDIX's geometric file format) or other input formats for precise edge-length designs of asymmetric and irregular shapes. It provides an intuitive text-based user interface (TUI) suitable for Microsoft Windows and Mac OS, offering 24 predefined target geometric shapes for editing stapled paths and sequences with 3D visual output.

本代码库提供基于MATLAB的非参数化模型，用于预测嗜酸嗜热菌DNA结合蛋白HTa的结合位点。该模型利用LASSO回归算法，并结合MNase-seq数据进行峰值检测和评分，进而评估HTa蛋白在不同基因组区域的结合差异。 代码使用方法: 运行LASSO_Input_file_generation.R脚本生成LASSO模型的输入文件。 使用MATLAB R2018a版本运行AH_LASSO_script.m脚本，输入步骤1生成的模型文件，得到LASSO模型系数。 运行LASSO_output_file_generation.R脚本，输入步骤2得到的模型系数以及计算得到的Kmers丰度，生成最终的预测结果。 运行Peak_detection_and_scoring_on_indep_bwFile.R脚本，利用Bioconductor NucleR包对不同MNase-seq数据进行峰值检测和评分，并计算其相对不对称性，用于评估HTa蛋白在不同基因组区域的结合差异。 依赖: MATLAB R2018a R Bioconductor NucleR包

如果您使用我们的代码，请务必引用我们的论文《一种新的基于傅立叶功率谱的DNA序列聚类方法》！论文链接：http://dx.doi.org/10.1016/j.jtbi.2015.026

基因组中的DNA变异涉及不同的密码子编码，如UAU对应酪氨酸，UCU对应丝氨酸，UAC对应酪氨酸，UUG对应亮氨酸，UGC对应半胱氨酸，UUU对应苯丙氨酸，AUG对应甲硫氨酸。这些变异类型在dbSNP数据库中得到详细记录和分类。

为了深入了解贝叶斯分层模型中超参数重估计技术的实施，我们在BayesPI中采用了贝叶斯模型正则化和生物物理建模，引入了拉普拉斯和柯西先验。我们还根据神经网络的结构属性将超参数（模型的正则化常数）分成多个类别。新的BayesPI模型已在合成和真实ChIP数据集上进行了测试，以识别蛋白质结合能矩阵。

针对现有结合DNA操作和混沌系统进行真彩图像加密算法的不足，提出了一种新的加密方法。该方法在DNA编码和DNA加操作阶段均引入混沌序列进行随机编码，增强了算法的安全性。 具体而言，算法首先利用二维Logistic映射对真彩图像的R、G、B分量进行随机编码。然后，从编码后的分量中提取辅助参数，用于修改超混沌系统的初始值，并生成混沌序列作为加密模板。接着，随机选择一种DNA加操作，对编码后的图像序列和加密模板进行处理。最后，对DNA序列进行随机解码，并将R、G、B分量合并，得到最终的密文图像。 仿真实验结果表明，该算法具有良好的加密效果，能够有效抵抗穷举攻击、差分攻击和统计分析攻击。