https://habr.com/ru/articles/1058304/
https://bioinformatics.stackexchange.com/
https://www.reddit.com/r/bioinformatics
https://jobim2022.sciencesconf.org/data/pages/JOBIM2022_proceedings_posters_demos.pdf
Philipp Kapranov. Evidence for widespread existence of functional novel and non-canonical human transcripts
https://bmcbiol.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12915-023-01753-5
https://www.youtube.com/watch?v=leDlA48NKPA&list=PLE2tjlUyHL8Fj1OOlvMepnLNqimTCLlyx&index=10
https://www.linkedin.com/company/cbioportal/
https://cmdcolin.github.io/awesome-genome-visualization
https://github.com/wheretrue/biobear
biobear is a Python library designed for reading and searching bioinformatic file formats,
using Rust as its backend and producing Arrow Batch Readers and other downstream formats (like polars or duckdb).
The python package has minimal dependencies and only requires Polars. Biobear can be used to read various bioinformatic file formats,
including FASTA, FASTQ, VCF, BAM, and GFF locally or from an object store like S3.
It can also query some indexed file formats locally like VCF and BAM.
https://github.com/bigdatagenomics/adam
ADAM is a library and command line tool that enables the use of Apache Spark to parallelize genomic data analysis across cluster/cloud computing environments.
ADAM uses a set of schemas to describe genomic sequences, reads, variants/genotypes, and features,
and can be used with data in legacy genomic file formats such as SAM/BAM/CRAM, BED/GFF3/GTF, and VCF, as well as data stored in the columnar Apache Parquet format.
On a single node, ADAM provides competitive performance to optimized multi-threaded tools,
while enabling scale out to clusters with more than a thousand cores. ADAM's APIs can be used from Scala, Java, Python, R, and SQL.
https://www.youtube.com/watch?v=P0xUb-rRxU4
https://en.wikipedia.org/wiki/Exon https://en.wikipedia.org/wiki/Exome
An exon is any part of a gene that will form a part of the final mature RNA produced by that gene after introns have been removed by RNA splicing.
The term exon refers to both the DNA sequence within a gene and to the corresponding sequence in RNA transcripts.
In RNA splicing, introns are removed and exons are covalently joined to one another as part of generating the mature RNA.
Just as the entire set of genes for a species constitutes the genome, the entire set of exons constitutes the exome.
The human exome consists of roughly 233,785 exons,
about 80% of which are less than 200 base pairs in length,
constituting a total of about 1.1% of the total genome, or about 30 megabases of DNA.
The phenotypes of genetic disorders are a result of mutated exons.
In addition, since the exome only comprises 1.5% of the total genome,
this process is more cost efficient and fast as it involves sequencing around 40 million bases rather than the 3 billion base pairs that make up the genome
https://en.wikipedia.org/wiki/DNA_microarray
https://habr.com/ru/articles/452622/ https://habr.com/ru/articles/137069/ https://habr.com/ru/companies/epam_systems/articles/337892/
https://www.genome.gov/genetics-glossary/Allele
https://en.wikipedia.org/wiki/Allele
An allele[1], or allelomorph, is a variant of the sequence of nucleotides at a particular location, or locus, on a DNA molecule.[2]
Alleles can differ at a single position through single nucleotide polymorphisms (SNP),[3] but they can also have insertions and deletions of up to several thousand base pairs.[4]
Homozygous and heterozygous are terms that are used to describe allele pairs.
Individuals carrying two identical alleles (RR or rr) are known as homozygous.
While individual organisms bearing different alleles (Rr) are known as heterozygous.
Being homozygous for a particular gene means you inherited two identical versions.
It's the opposite of a heterozygous genotype, where the alleles are different. People who have recessive traits, like blue eyes or red hair, are always homozygous for that gene.
https://www.biostars.org/p/200986/
https://gemini.readthedocs.io/en/latest/content/database_schema.html
VCF file has samples. Each sample is attached to a variant . The variant database contains chr,pos,ref,alt as a unique key. info field in "sample_has_variant" contains optional values( Postgre Array type).
genotype field contains : 0 = homozygotes ref , 1 = heterozygote 2 = homozygote alt -1 = composite
VCF (and gVCF) files are text, and they are usually gzipped.
Whether they are gzipped or not,
they usually have an accompanying index file that allows any section to be accessed without having to sequentially read through.
This is possible with the gzipped version because a variant of gzip called bgzip is used that compresses blocks of data,
and locations of the start positions of those blocks are stored in the index.
https://samtools.github.io/hts-specs/VCFv4.4.pdf
https://samtools.github.io/hts-specs/
https://glow.readthedocs.io/en/latest/introduction.html
https://www.youtube.com/watch?v=cBDZSGf9HRE Variant Calling Format VCF
https://stackoverflow.com/questions/65547168/cant-read-a-vcf-file-through-spark
DNA Sample -> sequencing -> Raw Sequence FASFA/FANTQ -> alignment -> Aligned reads (BAM SAM) -> variant calling -> Carian Call (VCF)
https://www.youtube.com/watch?v=Kfs6xgGn6Pc ChIP-Seq files - BigWig (Wiggle) and BED/bigBed
https://habr.com/ru/articles/137082/ Практическая биоинформатика ч.2. https://habr.com/ru/articles/137267/ Практическая биоинформатика ч.3. https://habr.com/ru/articles/137453/ Практическая биоинформатика ч.4. https://habr.com/ru/articles/137626/ Практическая биоинформатика ч.5. https://habr.com/ru/articles/138486/ Алгоритмы в биоинформатике ч.1 https://habr.com/ru/articles/221813/ Сравнение биологических последовательностей
https://habr.com/ru/companies/JetBrains-education/articles/238759/
https://habr.com/ru/articles/115641/ https://habr.com/ru/articles/385865/ https://habr.com/ru/articles/48533/ https://habr.com/ru/articles/378545/
https://habr.com/ru/articles/181850/
https://rosalind.info/problems/locations/ Структура белка: введение для айтишников https://habr.com/ru/articles/170429/ Браузеры генома https://habr.com/ru/companies/stepic/articles/196870/
https://habr.com/ru/articles/412453/ https://bioinformaticsinstitute.ru/sites/default/files/grigorev_-_tehnologii_sekvenirovaniya_compressed.pdf https://bioinformaticsinstitute.ru/sites/default/files/ramensky2017summer.pdf https://bioinformaticsinstitute.ru/sites/default/files/sequoia_0.pdf https://habr.com/ru/articles/448376/
https://habr.com/ru/articles/443526/ От алгоритмов до рака: лекции со школы по биоинформатике https://habr.com/ru/articles/153305/ Видеолекции по биоинформатике https://habr.com/ru/articles/198784/ Видеолекции по биоинформатике
https://vimeo.com/30294283 Многомерный анализ microarray данных https://vimeo.com/30295235 Технологии ChIP-seq и компьютерный анализ геномных профилей связывания
https://en.wikipedia.org/wiki/DNA_sequencing https://en.wikipedia.org/wiki/ChIP_sequencing https://en.wikipedia.org/wiki/RNA-Seq
ДНК — это полимерная цепь, состоящая из мономеров четырех типов, называемых нуклеотидами,
The DNA alphabet only has four letters: A, C, G and T.
ДНК в клетке представляет собой двойную спираль (см. рисунок), состоящую из двух цепочек комплиментарных нуклеотидов:
дело в том, что нуклеотиды попарно образуют между собой связи (T-A, G-C). Свойство комплиментарности заставляет одинарные цепочки ДНК,
плавающие в растворе, находить свои «пары» и объединяться с ними.
ДНК — молекула, состоящая из двух цепочек, и, хотя, последовательность нуклеотидов у них разная, последовательность одной цепочки можно однозначно восстановить,
если известна последовательность другой. Поэтому цепочки называют комплементарными. (англ. Complement – дополнение)
Это свойство используется при копировании клетки, когда цепочки ДНК расплетаются, и, на каждой, как на матрице, синтезируется вторая,
и каждая из двух дочерних клеток получает свою двуцепочечную ДНК. Вся последовательность ДНК организма называется геномом.
Например, геном человека состоит из 46 хромосом.
There are 2 copies of every of 23 chromosome.
Самая длинная хромосома человека (первая) содержит около 250 миллионов пар оснований,
Y chromosome is found only in males.
в ядре клетки содержится полный хромосомный набор (те самые 23 пары).
Ген − участок ДНК, в котором закодирован один белок.
Хромосома − одиночная молекула ДНК, которая свернута в структуру определенной формы.
С РНК сложнее, так как их несколько типов (мРНК, тРНК и др.).
. Некоторые участки ДНК называются генами, с них считывается РНК, по которой потом кодируются белки (Protein).
Белки состоят из аминокислот 20 видов (плюс пара экзотических), каждая из которых кодируется по трём нуклеотидам.
У разных методов секвенирования длина рида, которы они могут хорошо прочитать, составляет порядка десятков или сотен нуклеотидов.
Вторая заключается в том, что ДНК — это очень длинная молекула, и, при скрупулезном чтении каждой буквы друг за дружкой,
секвенирование заняло бы неприлично много времени, а в данном случае этот процесс легко распараллеливается,
и можно одновременно читать миллионы и миллиарды ридов.
Длина полученных из аппаратуры строк составляет всего 36-50 bases (длина строки в нуклеотидах) иногда больше, но на текущий момент вроде не более 200.
Эти отрезки, полученные из секвенирующей аппаратуры и определенные, последовательностью нуклеотидов, называются ридами (от английского reads — “считывание
Стоит отметить, что риды характеризуются только последовательностью нуклеотидов, а не расположением на геноме.
Иногда эти последовательности дополнены строкой вероятностей, ставящей в соответствие позиции нуклеотида его вероятность нахождения на этой позиции.
FASTA файл — это файл без вероятностей, FASTQ — это файл с вероятностями.
геномный ассемблер (сборщик) — это программа, которая принимает на вход короткие (несколько сотен нуклеотидов) перекрывающиеся кусочки генома,
называемые ридами (reads), и собирает их в единую последовательность.
Точнее, пытается собрать — в большинстве случаев даже для относительно небольших бактериальных геномов (несколько миллионов нуклеотидов) цельной последовательности не получается.
https://habr.com/ru/companies/JetBrains-education/articles/238759/
Когда в каком-нибудь 23andme анализируют образец вашей слюны, они занимаются строго говоря не полноценным секвенированием
(что долго и дорого, даже при идеально чистом образце, даже сейчас), а поиском уникального для вас набора полиморфизмов
(то есть, отличий в нуклеотидных последовательностях) на известном наборе фрагментов в их большой БД, что гораздо проще и дешевле,
и более чем достаточно для обычных задач генотипирования вроде установления родства или определения склонности к болезням.
Современные методы секвенирования дают огромный объем информации о полиморфизме генома, то есть отличиях индивидуальных геномов друг от друга.
Эти отличия (варианты) возникают в результате мутаций при репликации ДНК и частично фиксируются в популяции.
Распространенность, локализация и функциональный эффект геномных вариантов сильно различаются – от полной летальности до отсутствия какого-либо влияния на индивидуальный фенотип.
Обычно геном обозначают некоторый участок ДНК, отвечающий за синтез некоторого белка (оставим в стороне множество генов, не являющихся белок-кодирующими).
ДНК сначала считывается в РНК (это зовется транскрипцией). Есть участок старта гена, зовущийся промотером.
У эукариот, как вам правильно подметили, всё сложно. Промотер чётко не выделяется и вообще стартов транскрипции у гена может быть несколько разных.
Затем альтернативный сплайсинг делает из этих РНК несколько разных изоформ — «транскриптов». И только затем РНК превращается в белок в ходе трансляции.
Этот последний этап — единственный более-менее стандартизованный.
В генетическом коде, который используется при трансляции, есть последовательности нуклеотидов, маркирующих старт- и стоп-кодоны.
Это наиболее похоже на то, что вы описываете, когда говорите про признаки начала и конца (называется это поиском открытой рамки считывания) — но это поиск скорее белка, чем «гена».
Но экспериментально вы можете отсеквенировать РНК и хотя бы понять, где начинается кончается область, которая транскрибируется —
так вы имеете шанс поймать границы гена и, если повезет, границы интронов (участков, которые вырезаются при сплайсинге
https://www.hgvs.org/ Human Genome Variation Society
https://www.encodeproject.org/
https://habr.com/ru/articles/231591/
https://thegeneticgenealogist.com/2013/09/22/what-else-can-i-do-with-my-dna-test-results/
Изменчивость между людьми — примерно 1 нуклеотид на тысячу. Соответственно ~3 миллиона нуклеотидов на геном.
для каждого изменения нашей ДНК достаточно сохранить только различия от эталонного генома. Обычно они сохраняются в файле VCF (Variant Call Format).
Обычно имеются треки с геномными вариациями, которые, например, отличают различных людей друг от друга. Часто вариации выражаются в виде точечных мутаций,
однонуклеотидных замен (Single-nucleotide polymorphism, SNP).
Многие из этих мутаций найдены при сравнении результатов секвенирования геномов разных людей и помещены в специальные базы данных (например, dbSNP)
VCF формат для хранения данных генетических полиморфизмов
GWAS (Genome wide association study, полигеномный поиск ассоциаций) является основой генетического анализа вариантов. Он сопоставляет вариации с данными наблюдений.
https://www.bbc.com/future/article/20121102-will-we-ever-crack-lifes-code
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/datasets/genome/GCF_000001405.40/
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.05.26.445798v1
3.055 billion base pair (bp) sequence of a human genome
длинна человеческой ДНК всего 3,1 млрд пар оснований
In 2001, Celera Genomics and the International Human Genome Sequencing Consortium published their initial drafts of the human genome
http://emboss.open-bio.org/html/use/ch05s02.html
https://linsalrob.github.io/ComputationalGenomicsManual/
https://linsalrob.github.io/ComputationalGenomicsManual/SequenceFileFormats/
The standard and the most common sequence format is FASTA for sure. You can compress it with a compressor. For the ~3GB human genome, gzip reduces the size to ~900MB, depending on the option in use.
Another often used format is UCSC's 2-bit format. This format keeps each A/C/G/T with 2 bits.
Genes encode the instructions for assembling proteins, molecular machines that perform vital jobs in our cells.
A protein is a long chain of amino acids, and we can predict that chain with perfect precision.
But the chain also folds, origami-like, into a complex three-dimensional shape, and the shape dictates everything that the protein does,
from the chemical reactions it speeds up to the other molecules it sticks to.
The problem is that some DNA is extremely repetitive.
Certain stretches of the genome repeat the same sequences over and over, sometimes for thousands of bases.
The repetitive DNA often turns up in the same bits of the genome.
Our DNA isn't stored in one long continuous rope, but is instead split into smaller chunks called chromosomes.
These are X-shaped (apart from one Y-shaped chromosome carried by men)
and there are 23 pairs of them in humans.
Each has repetitive DNA at the tips of its four arms – the telomeres – and at the central cross, the centromere. Both are important.
Some genes provide the information needed to make an enormous variety of different proteins that perform assorted functions important to life,
while other sections of DNA have regulatory functions.
It has turned out that most diseases are affected by hundreds of genes,
Protein-coding genes make up just 1.5% of our genome, the rest includes a lot of what is thought to be useless junk with no discernible function.
But it also contains regulatory sequences that control when, where and how our genes are used.
We need to identify these if we’re ever to predict how a genome leads to a living, breathing organism.
The technology for doing that is being developed, and the ENCODE project – the Encyclopaedia of DNA elements –
has put it to good use, compiling a catalogue of the various regulatory sequences in our own genome. But
ENCODE involved 442 scientists intensely running experiments for a decade, and even its unprecedented catalogue is incomplete.
https://www.goodreads.com/book/show/25660581-the-deeper-genome
https://www.quantamagazine.org/biologists-rethink-the-logic-behind-cells-molecular-signals-20210916
https://www.quantamagazine.org/most-complete-simulation-of-a-cell-probes-lifes-hidden-rules-20220224
https://www.quantamagazine.org/embryo-cells-set-patterns-for-growth-by-pushing-and-pulling-20220712
https://www.quantamagazine.org/most-complete-simulation-of-a-cell-probes-lifes-hidden-rules-20220224
https://actu.epfl.ch/news/a-secret-language-of-cells-new-cell-computations-u/
https://news.ycombinator.com/item?id=32387815
https://www.bbc.com/future/article/20230210-the-man-whose-genome-you-can-read-end-to-end
https://www.nature.com/articles/s41586-022-05028-x
https://news.ycombinator.com/item?id=32381790
https://www.pillar.vc/playlist/article/open-source-tools-for-computational-biology/
https://freethoughtblogs.com/pharyngula/2008/02/03/buffeted-by-the-winds-of-chanc/
https://jsomers.net/i-should-have-loved-biology/
https://news.ycombinator.com/item?id=32035054
https://news.ycombinator.com/item?id=25136422
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1620001114
-- видеоканал Artificial Neural Computing https://www.youtube.com/@ArtificialNeuralComputing -- группа The World as a Neural Network в фейсбуке (основные обсуждения пока тут): https://www.facebook.com/groups/2930104110608299 -- чат в телеграме https://t.me/theworldasaneuralnetworkchat и обсуждения в зуме с 19 до 21 часа по пятницам (ссылка на зум в инфо канала) -- канал в телеграме https://t.me/theworldasaneuralnetwork -- вопросы, которые обсуждаются: https://docs.google.com/document/d/1xNEmpqhzt6QRp4CFkXwJJ2yfE3zofEcn0Vn5PbtLs2Q/edit -- разговор про природу искусства: https://www.facebook.com/groups/2930104110608299/posts/3470688086549896/ -- работы Ванчурина https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=nEEFLp0AAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate -- компания Ванчурина https://artificialneuralcomputing.com/ -- интервью Ванчурина (январь 2023) по-русски на пару часов: https://www.youtube.com/watch?v=p6mUVE6nmGY, по-английски на пять часов: https://www.youtube.com/watch?v=RIEtRGfFSGI (ноябрь 2022)
( University of Minnesota Duluth ) https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=nEEFLp0AAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate
Сергей Ястребов От атомов к древу. Введение в современную науку о жизни https://vsenauka.ru/knigi/vsenauchnyie-knigi/book-details.html?id=823
https://www.quantamagazine.org/first-support-for-a-physics-theory-of-life-20170726/
A Review of Mathematical and Computational Methods in Cancer Dynamics https://arxiv.org/abs/2201.02055
System Biology MIT https://ocw.mit.edu/courses/8-591j-systems-biology-fall-2014/video_galleries/lecture-videos/
https://www.quantamagazine.org/in-worms-inheritance-beyond-genes-can-help-evolution-20220419/
https://www.nature.com/collections/iahbbijjbb 2021 Top 25 Health Sciences Articles
https://arxiv.org/abs/2201.06897. The world beyond physics: how big is it? Sauro Succi
https://probmods.org/. Probabilistic models of cognition
Михаил Цодыкс
https://www.youtube.com/watch?v=cYuepljq5vA
https://www.youtube.com/watch?v=MDj_rAH0rdM Мозг, память и корень из Пи.
Eugene Shakhnovich https://www.uhnwidata.com/den-of-rich/eugene-shakhnovich
https://www.pnas.org/content/117/3/1485 . Cotranslational folding allows misfolding-prone proteins to circumvent deep kinetic traps
Consciousness is supported by near-critical slow cortical electrodynamics https://www.pnas.org/content/119/7/e2024455119
https://news.ycombinator.com/item?id=30350261
Aging clocks, entropy, and the limits of age-reversal. Andrei E. Tarkhov, Kirill A. Denisov, Peter O. Fedichev https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.02.06.479300v1
Principles for the design of multicellular engineered living systems https://aip.scitation.org/doi/pdf/10.1063/5.0076635
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6783340/ Cell modelling
Modeling Progression of Single Cell Populations Through the Cell Cycle as a Sequence of Switches
Zinovyev1,2,3*, Michail Sadovsky4,5,6,7, Laurence Calzone1,2,3, Aziz Fouché1,2,3, Clarice S. Groeneveld8,9, Alexander Chervov1,2,3, Emmanuel Barillot1,2,3 and Alexander N. Gorban7,10
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmolb.2021.793912/full
https://evolutionnews.org/2022/02/nuclear-pore-complex-comes-into-focus/
https://www.youtube.com/watch?v=TfYf_rPWUdY mRNA
https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/582126/. Наш мозг не компьютер
https://trv-science.ru/2022/03/vsya-nasha-zhizn-zadachi-po-optimizacii
https://trv-science.ru/2022/02/zhizn-kak-mnogourovnevoe-obuchenie/
Thermodynamics of evolution and the origin of life Vitaly Vanchurina,b,1, Yuri I. Wolfa , Eugene V. Koonina,1 , and Mikhail I. Katsnelsonc,1
https://www.pnas.org/content/pnas/119/6/e2120042119.full.pdf
https://arxiv.org/abs/2110.14602 Towards a Theory of Evolution as Multilevel Learning
https://www.pnas.org/content/pnas/119/6/e2120037119.full.pdf
https://www.pnas.org/content/119/6/e2120037119
https://www.pnas.org/content/119/6/e2120042119
https://habr.com/ru/company/timeweb/blog/594859/ Краткое знакомство с моделированием белков
https://condensedconcepts.blogspot.com/2021/09/nanoscale-machines-in-nature.html
https://www.nature.com/articles/d41586-021-02904-w
https://news.ycombinator.com/item?id=29123843
https://www.youtube.com/watch?v=m40UnvhT1Vg
cancer
https://habr.com/ru/post/564978/
Gene therapy (ru) https://www.youtube.com/watch?v=QybCCXJdLn8&t=2s
МФТИ Молекулярная биология, Пупов Д. В., 22.04.2022 https://www.youtube.com/playlist?list=PLthfp5exSWEqHCSmeN7RkAGVl9ck4iDzL
https://news.ycombinator.com/item?id=22763100
https://www.youtube.com/playlist?list=PLwg7NW3ZH-fX2HGMrhXNvQjJtwpE9ORTz
Михаил Никитин: "История фотосинтеза, или кто сделал небо голубым https://www.youtube.com/watch?v=eXc1eXbJBIU
https://www.youtube.com/playlist?list=PLsgpsPeRv64h8d2lgoQpx-Z755m5gO4Rs
https://www.youtube.com/playlist?list=PL9Zn3Gcp2G7YWIeeIVglBXEnCtTggCIoR
https://www.youtube.com/playlist?list=PLf8iQozIdvKhwJrnksSMugsRbhRTGkJ9w
Лекция 4. Атмосфера и климат. https://www.youtube.com/watch?v=iTKe2BMvzZM
Михаил Никитин. Лекция 5. Место возникновения жизни. https://www.youtube.com/watch?v=TYkkN3r8IZo
Лекция 9. https://www.youtube.com/watch?v=0sWOhMe7DK0
Центр Архэ https://www.youtube.com/channel/UCY41Iz96tJZMEp1qyLH-LYQ
How Molecular Motors Extract Order from Chaos(A Key Issues Review) Peter M Hoffmann https://cpb-us-e1.wpmucdn.com/s.wayne.edu/dist/c/2/files/2018/07/MolecMachinesv7-1cpb97f.pdf
Quantum-Classical Simulation of Molecular Motors Driven Only by Light https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jpclett.1c00951
https://pubs.acs.org/doi/pdf/10.1021/acs.jpclett.1c00951
https://www.youtube.com/watch?v=sbFL2U7Vwls (ru) В.А.Твердислов "Хиральность и иерархия струкутр в биомакромолекулах. Молекулярные машины"
https://ufn.ru/ru/articles/2020/4/a/ Управление нанотранспортом с помощью рэтчет-эффекта Ю.В. Гуляев† а, б, А.С. Бугаев‡ а, б, В.М. Розенбаум§ в, Л.И. Трахтенберг* б, г, д