SnpEff是一个快速且功能强大的遗传变异注释工具，广泛用于生物信息学领域。它能够根据参考基因组和基因组注释，预测单核苷酸多态性（SNPs）、插入/缺失变异（indels）以及结构变异对基因功能的影响。SnpEff提供详细的变异注释，包括对基因编码区域、非编码区域及其他基因组功能区域的影响分析，帮助研究人员理解变异的生物学意义。

银杏的寿命很长，其生长相对较慢。 但是，对该物种中与生长相关的基因知之甚少。 我们通过在转录组水平上开发多态性分子标记，将mRNA测序（RNA-Seq）与大量分离子分析（BSA）结合起来，精细绘制重要的农艺性状基因。 在这项研究中，对银杏半同胞家族的高生长（GD）和低生长（BD）样品进行了转录组测序。 组装干净的读段后，检测到601个差异表达基因，其中513个被分配了功能注释。 单核苷酸多态性（SNP）分析鉴定出与GD和BD组中的119个基因相关的SNP； 这些基因中有58个带有注释。 与BD组相比，GD组中两个Homeobox-亮氨酸拉链蛋白基因上调。 因此，这些很可能与银杏的高生长有关。 这项研究提供了分子水平的数据，可用于未来生长计划的高生长银杏半同胞族种子选择。

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测序技术推进科学研究的发展。随着第二代测序技术的迅猛发展，科学界也开始越来越多地应用第二代测序技术来解决生物学问题。比如在基因组水平上对还没有参考序列的物种进行从头测序（de novo sequencing），获得该物种的参考序列，为后续研究和分子育种奠定基础；对有参考序列的物种，进行全基因组重测序（resequencing），在全基因组水平上扫描并检测突变位点，发现个体差异的分子基础。在转录组水平上进行全转录组测序（whole transcriptome resequencing），从而开展可变剪接、编码序列单核苷酸多态性（cSNP）等研究；或者进行小分子RNA测序（small RNA sequencing），通过分离特定大小的RNA分子进行测序，从而发现新的microRNA分子。在转录组水平上，与染色质免疫共沉淀（ChIP）和甲基化DNA免疫共沉淀（MeDIP）技术相结合，从而检测出与特定转录因子结合的DNA区域和基因组上的甲基化位点。

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排序 sequencing是一个Python软件包，用于使用模拟现实的量子控制序列。 sequencing是为研究人员和量子工程师而构建的，它为构建由多种模式组成的量子系统模型以及生成复杂的与时间有关的控制哈密顿量用于提供了直观的框架。 文献资料 对于文件sequencing ，请访问： 安装 pip install sequencing 有关更多详细信息，请参见。 s 主要作者和维护者： 。 贡献 是否想为sequencing做贡献？ 查看我们的。 致谢 如果您将sequencing用于发表在期刊文章，预印本，博客文章等上的工作，请使用其DOI引用/确认sequencing项目： 上载范例 为了使其他人可以从您的工作中学习并重现您的工作成果，请考虑将以书面证明的Jupyter笔记本或Python文件的形式为您的出版物执行的模拟演示上传到存储库中。

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差异缺失分析 差异缺失分析可捕获单细胞RNA测序数据中的生物学变异 单细胞RNA测序数据的特征是具有大量的零计数，但是越来越多的证据表明这些零反映了生物变异而不是技术伪像。 我们提出了差异缺失分析（DDA），以鉴定单细胞RNA测序数据中生物变异的影响。 使用16个公开可用的模拟数据集，我们显示DDA可以准确地检测生物变异，并且可以比依赖计数的方法更可靠地评估转录本的相对丰度。 可从获得DDA。 可以在此处找到相关手稿图形的脚本，功能和源数据。 此外，从原始数据矩阵中的Seurat对象开始，描述了DDA的两个小插曲 可以在bioRxiv上找到手稿的预印本： ://doi.org/10.1101/2021.02.01.42929187 可以在一个闪亮的应用程序中交互式地浏览结果： : :

单细胞测序数据聚类待读文献