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全基因组关联分析新上映_基因编辑的人有多可怕(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

全基因组关联分析

逃避学习？你可能缺乏这种基因！学习成长的过程往往让人觉得枯燥无味，尤其是面对那些抽象的概念和文字时，大脑很难感受到愉悦，也就失去了坚持的动力。很多家长在辅导孩子功课时深有体会，有的孩子连坐着看书都坚持不了多久，有的则难以集中注意力，眼神总是飘到别的地方。然而，有些人却有一种“狠劲儿”，他们不仅能长时间坐在桌前学习，还能年复一年地重复同一件事情。这种毅力的来源除了后天的努力，还有基因的影响。毅力，也叫意志力，是人们为达到预定目标而自觉克服困难、努力实现的一种意志品质。它是一种“心理忍耐力”，是完成学习、工作、事业的“持久力”。当它与人的期望、目标结合起来时，会发挥巨大的作用。毅力是敢不敢自信、会不会专注、是不是果断、能不能自制和可不可忍受挫折的结晶。它与专注力是互相关联、互相影响的。以下两种基因对毅力有着重要影响： GPM6B基因：位于X染色体上，编码糖蛋白M6B，主要在神经胶质、神经元、脊髓处表达。GPM6B参与多细胞机体发育、神经系统发育、细胞分化过程。全基因组关联分析表明，GPM6B基因的C/T多态性可能与延迟享受有关，携带C等位基因的人群具有较好的毅力。 ANKK1基因：位于人类11号染色体上，位于多巴胺受体DRD2下游，编码一个与信号转导通路相关的765个氨基酸的蛋白质，包括一个苏氨酸/丝氨酸、酪氨酸激酶结构域和11个锚蛋白重复域。ANKK1和DRD2基因存在重叠并共享单倍型区域。研究发现，ANKK1基因存在G/A多态性，A型等位基因携带者会下调多巴胺受体DRD2的表达，造成多巴胺的效能减弱，削弱人类对消极、错误行为的敏感性和自我控制的能力，从而导致毅力不足，而G型等位基因携带者则具有较高的毅力。所以，如果你发现自己总是逃避学习，可能缺乏的就是这两种基因。不过，这并不意味着你无法通过后天努力来培养毅力。只要你有决心和坚持，相信你也能成为那个“狠劲儿”十足的人！

孟德尔随机化学习笔记：第一天收获满满 𐟓 ### 全基因组关联分析（GWAS） GWAS，全基因组关联分析，听起来有点高大上吧？其实就是对多个个体的遗传变异（标记）进行检测，看看哪些基因型和表型有关系。简单来说，就是通过统计学的手段，找出那些最有可能影响某个性状的遗传变异。这个过程有点像大海捞针，但一旦找到，那可是宝藏啊！单核苷酸多态性（SNP） SNP，单核苷酸多态性，听起来更复杂了，但其实它就在我们身边。简单来说，SNP就是基因组水平上单个核苷酸的变异。想象一下，每个人的DNA都有无数个字母，而SNP就是这些字母中的一个。虽然理论上每个SNP位点有四种可能的变异形式，但实际上只有两种：转换和颠换。最常见的是CG序列上的C转换为T，因为CG中的C常被甲基化，自发脱氨后变成胸腺嘧啶。基本思想孟德尔随机化的基本思想是利用那些与暴露因素强相关的遗传变异作为工具变量，来推断暴露因素与研究结局之间的因果效应。简单来说，就是通过这些遗传变异来推测某些因素是否真的影响了某个结果。三大假设孟德尔随机化有三个基本假设：关联性假设：暴露因素和遗传变异相关。独立性假设：遗传变异与影响暴露因素和结局的其他因素独立。排他性假设：遗传变异只能通过暴露因素对结局产生影响，不能通过其他途径。孟德尔随机化类型孟德尔随机化有几种类型：标准、两样本、双向、中介和多变量。每种类型都有不同的应用场景和目的。基本流程获取数据：首先，你需要获取暴露因素和结局的GWAS数据。挑选工具变量：接下来，挑选出那些与暴露因素强相关的遗传变异作为工具变量。分析：进行孟德尔随机化分析，看看这些工具变量是否真的影响了结局。敏感性检验：最后，进行敏感性检验，确保结果的可靠性。今天的笔记就到这里啦！感觉收获满满，期待明天继续探索更多有趣的内容！𐟓š

A1337---25考研-运动生理学（2012版）全程班 A1338---AIGC护理提效特训营（第三期） A1339---全基因组关联分析（GWAS）

GWAS全基因组关联分析零基础入门指南 𐟌𑠦Ž⧴⥅襟𚥛 组关联分析的奥秘，从零开始掌握GWAS的精髓！我们提供一对一的教学指导，助你熟练使用Plink、GAPIT、GCTA和GEMMA等分析软件。通过GWAS分析，挖掘农业和医学领域中的关键功能基因位点。 𐟒𛠥Ÿ𚧡€教学内容包括： Linux系统安装 R语言环境配置分析软件安装基因型数据过滤 GWAS分析流程数据可视化和绘图显著SNP位点筛选功能注释和富集分析 𐟔 通过实战演练，你将掌握GWAS分析软件的使用技巧，并能够进行深入的注释和富集分析。无论你是科研新手还是经验丰富的科学家，我们的课程都能帮助你快速上手，开启GWAS研究之旅。

肥胖症的三级预防策略 𐟏‹️♂️ 肥胖症的预防可以分为三个层次：一级预防、二级预防和三级预防。每个层次都有不同的目标和策略。一级预防：避免肥胖的发生 𐟚늤𘀧𚧩℩˜𒧚„目的是通过控制全人群、全方位和全生命周期的肥胖症危险因素，从政府、社会、家庭和个人层面共同努力，避免肥胖的发生。具体措施包括：遗传因素：遗传因素在肥胖发病中占40%~80%。全基因组关联分析（GWAS）已识别超过200个与肥胖相关的基因位点，如Leptin和FTO。对于肥胖风险高的家族，可以考虑进行基因检测，以识别和预防子代的肥胖风险。膳食因素：中国居民的膳食中，动物源性食品、精制谷物、深加工食品、含糖饮料和油炸食品等高糖高脂食品逐渐增加。政府应加大管控，限制肥胖高风险食物的制作销售。个人应了解食物构成和热量，做到均衡饮食、健康饮食。生活方式与行为因素：久坐少动、吸烟、饮酒、睡眠及生物钟节律紊乱极大增加肥胖发生风险。社会应积极倡导体育运动。个人运动量和强度应与身体状况匹配，循序渐进、逐渐递增，最终目标应为每周运动150分钟以上，每周运动3~5天。心理因素：心理压力和焦虑抑郁也是中国居民超重肥胖的危险因素之一。消极情绪可导致饮食行为异常等不良生活方式，继而增加肥胖风险；而良好的心态会促进个体的积极运动和代谢平衡。二级预防：治疗肥胖，避免并发症 𐟏劤𚌧𚧩℩˜𒧚„目标是对于已经肥胖但还没出现并发症的人群，尽可能治愈肥胖，避免并发症的发生。通过改变生活方式、调整饮食结构、增加运动量等措施，可以有效控制体重，减少肥胖带来的健康风险。三级预防：治疗并发症，改善生活质量 𐟛Œ 对于已经有肥胖并发症的人群，三级预防的目标是治疗并发症，延缓其进展，改善预后，提高生活质量。通过药物治疗、手术治疗、营养支持等措施，可以有效控制并发症的发展，提高患者的生活质量。通过这三个层次的预防策略，可以有效控制肥胖的发生和发展，保障人们的健康。

机器学习软件 𐟓Š 生物医学研究中的机器学习与深度学习算法 𐟓Š 在生物医学研究中，机器学习和深度学习算法发挥着至关重要的作用。它们帮助科学家从复杂的数据集中提取有价值的信息，从而推动医疗技术的进步。以下是这些算法的具体应用和分类：监督学习 𐟎œ𚥙襭椹：支持向量机（SVM）：用于癌症与健康分类（基因表达）。 K近邻（KNN）：用于多分类组织分类（基因表达）。回归分析（Regression）：用于全基因组关联分析（SNP）。随机森林（Random Forest）：用于基于路径的分类（基因表达，SNP）。深度学习：卷积神经网络（CNN）：用于蛋白质二级结构预测（氨基酸序列）。循环神经网络（RNN）：用于序列相似性预测（核苷酸序列）。无监督学习 𐟌 聚类分析（Clustering）：层次聚类（Hierarchical）：用于蛋白质家族聚类（氨基酸序列）。 K均值聚类（K-means）：用于按染色体聚类基因（基因表达）。降维技术（Dimensionality Reduction）：主成分分析（PCA）：用于异常值分类（基因表达）。 t-分布随机邻域嵌入（tSNE）：用于数据可视化（单细胞RNA测序）。非负矩阵分解（NMF）：用于聚类基因表达谱（基因表达）。这些算法在生物医学研究中扮演着关键角色，帮助科学家从复杂数据集中提取有价值的信息，推动医疗技术的进步。

【果实糖度可调控，「深圳科学家发现番茄变甜基因」】如何在不影响番茄产量的前提下，培育美味的番茄品种？11月14日，中国农业科学院深圳农业基因组研究所（岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心）黄三文团队与中国农业科学院蔬菜花卉研究所和山东省农业科学院蔬菜研究所联合在国际顶级期刊《自然（Nature）》上发表最新研究成果。该研究通过全基因组关联分析鉴定到一个抑制果实糖积累的刹车基因CDPK27及其同源基因CDPK26，通过基因编辑两个基因，可使番茄果实糖含量增加高达30%，且不影响单果重和单株产量，该研究成果阐明了果实糖积累的调控机制，为解决番茄育种中兼顾品质和产量的难题提供了新思路。读特新闻的微博视频

四川农业大学副校长，卢艳丽简历

基因组分析技术：揭秘生命的奥秘 𐟔 基因组分析技术是一种强大的工具，它可以帮助我们理解生命的复杂性和疾病的本质。以下是几种主要的基因组分析技术：突变检测与基因变异识别 𐟕𕯸‍♂️ 全基因组测序（WGS）：这种技术能够全面检测基因组中的所有变异，包括突变和拷贝数变异（CNV）。它对于癌症和遗传病的研究至关重要，有助于发现致病变异，解析肿瘤异质性，并提高疾病的诊断和预测能力。全外显子组测序（WES）：主要关注编码蛋白质的基因区域，适用于特定疾病的基因诊断和药物反应预测。单细胞基因组测序：这种技术可以分析单个细胞的基因组，揭示细胞间的异质性，对于理解发育和疾病进程非常有用。基因调控与表观遗传分析 𐟌𑊨ᨨ炥Ÿ𚥛 组测序：通过分析基因表达和表观遗传修饰，揭示基因调控的复杂网络。染色质免疫共沉淀测序（ChIP-seq）：这种方法可以定位转录因子与染色质的相互作用，研究基因表达调控的机制。 Hi-C测序：通过分析染色体之间的相互作用，揭示基因组的三维结构，有助于理解基因表达和疾病发生发展的机制。基因关联分析 𐟔— 基因组关联分析（GWAS）：这种方法用于识别疾病与特定基因变异之间的关系，特别适用于复杂性疾病（如心脏病、糖尿病等）的研究。通过GWAS，我们可以更好地理解疾病的遗传基础，为风险预测、药物反应的个体差异和精准医学提供数据支持。基因编辑与功能研究 ✂️ CRISPR基因编辑技术：这种技术能够靶向修饰基因组特定位点，用于功能基因组学和基因治疗研究。通过CRISPR，我们可以研究特定基因的生物学功能，并为基因治疗，尤其是遗传病的治疗提供新的手段。这些技术不仅揭示了生命的奥秘，还为疾病的研究和治疗提供了新的可能。随着技术的不断发展，我们对基因组的理解将更加深入，为人类健康带来更多福祉。

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