基因表达

生物信息学领域中，基因表达和基因对分析对于肿瘤研究至关重要。详述了如何利用C++编程语言进行基因对的两两配对，并计算在肿瘤和正常样本中出现反转配对的基因。我们讨论了C++在生物信息学中的应用、基因表达的原理以及基因对分析的具体方法。C++因其高效性和性能优势，在处理大规模基因数据时具有明显优势。基因表达和反转配对分析可以帮助识别出肿瘤相关的关键基因对，为后续的病理研究和药物靶点筛选提供重要线索。

Matlab代码优化MSR基因组信号的多尺度表达（MSR）是基因组信号在不同空间尺度上的分段集合。利用显著倍数变化（SFC）分数对每个比例特定的细分进行信号富集或耗竭评分。MSR的创建包括两个主要组件，第三个组件为可选。为了检测MSR中相关但非冗余的段，计算修剪的多尺度分割证监会被创建。我们在Matlab的msr_example_script.m中描述了这些组件。此外，我们还提供了一个脚本，用于从ENCODE数据创建MSR，并为Unix和Windows提供Matlab编译器运行时，无需安装Matlab即可运行MSR应用程序。需要注意，根据数据大小和参数设置，计算MSR可能会消耗大量内存和CPU时间。

基于基因表达式程序设计（GEP）的分类规则挖掘算法 该算法采用新型的自动化程序设计方法——基因表达式程序设计（GEP），并对其进行一系列优化改进，包括设计适应函数、优化群体初始化、引入新的遗传算子以及采用（λ+u）淘汰策略等。通过这些改进，算法能够有效地挖掘数据中的分类规则。 算法验证 UCI机器学习知识库中的数据集被用于验证算法的准确性。实验结果表明，与C4.5算法以及文献[3]中提出的算法相比，该算法展现出更高的准确率。

本研究利用 Illumina RNA SEQ 平台获取了 462 个淋巴母细胞系样本的基因表达数据，构建了包含 1000 个基因的表达谱。所有基因表达水平均基于基因编码 V12 注释，并以 RPKM 格式进行测量。

基因表达式编程是一种结合遗传算法和遗传编程的先进机器学习技术，其在数据挖掘中表现突出。提出了基于基因表达式编程的非参软件可靠性建模方法，将算法的关键步骤与软件可靠性建模特征相结合，通过训练失效数据集获得模型。研究结果显示，该方法在多个真实数据集上的表现优于传统的神经网络和遗传编程模型。

基因算法是模拟达尔文生物进化理论的计算模型，通过模拟自然进化过程来搜索最优解。它起始于一个代表问题解集的种群，每个个体都带有基因编码的特征。染色体作为主要的遗传载体，内部表现为某种基因组合，决定个体的外部表现特征，例如黑发。

MATLAB代码存储库Nat-Commun-2018包含了我们在论文“正交核糖体的动态分配促进共表达基因解耦”的MATLAB代码示例。请通过GitHub联系Alexander Darlington以获取与此代码相关的查询。合成回路的引入可导致宿主和电路基因之间不必要的核糖体竞争。我们表明，通过表达特异性改变的合成16S rRNA，可以将核糖体池分为宿主特异性和电路特异性活性，从而减轻资源竞争的影响。我们开发了一个细胞生理学模型来设计动态资源分配控制器，增加正交核糖体的产生以解耦基因。

磷循环基因数据库 (PCyCDB) PCyCDB 数据库包含 138 个基因家族和 10 个代谢过程，并添加了同源基因以降低假阳性率。 通过识别已知的模拟基因数据集和模拟细菌群落，优化了序列相似性搜索工具（例如 BLAST、USEARCH、DIAMOND）生成的比对结果的过滤标准（即同一性、匹配长度），以获得最佳准确性和进一步降低假阳性。

SciDB 笔记本展示使用 SciDB 处理基因型 + 表型数据集，包含简单的聚合和高级计算。该工作基于 SciDB 的横向扩展功能和复杂数学计算能力。

详细介绍了利用宏基因组数据组装某物种基因组的整个流程，包括数据预处理、三种不同组装工具的应用（Minia、SPAdes和Megahit），以及组装结果的评估和比较。首先进行宏基因组数据的预处理，包括参考基因组的比对、reads的提取和过滤。随后使用Minia、SPAdes和Megahit进行基因组组装，分别介绍了它们的特点和适用情况。最后通过Quast评估组装结果，比较了三种工具的效果。为利用宏基因组数据进行某物种基因组组装提供了详细指南。