V********n
发帖数: 305 | 1 IRES的调控是translation水平上的。
还是不明白LZ的意思，如果mRNA的结构是cap-gene1-IRES-gene2-3UTR，gene1的翻译可
能被抑制，IRES一般含有stem loop高级结构，会阻碍translation elongation。如果
cap-gene1-3UTR, IRES-gene1-3UTR是两个独立的mRNA,gene1的表达不太可能被抑制，
因为IRES的翻译效率很低。
另外IRES不完全是3-tail independent。是否就完全5cap independent，我觉得也不好
讲。IRES只是说ribosom loading不需要cap（其实这个概念本身就问题多多），cap的
作用不限于ribosom entry，还包括mRNA 稳定等。 |
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d*******1
发帖数: 854 | 2 我有个data如下：
gene patient1 patient2 patient3.............
_________________________________________________
gene1 10 20 50
gene2 20 40 60
gene3 100 200 300
................
我要做的是取gene1的数据和其他所有的基因做pearson regression. 我的第一个方案
是搞一个运行50000次的explicit loop, 每次取一行gene数据和gene1的数据行做
regression, 这个太慢了（耗时将近1小时）。
我的另一个想法是用reshape把上面这个矮胖的数据转成下面的瘦长样子：
gene patientID value gene1 |
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z***i
发帖数: 166 | 3 来自主题: Mathematics版 - 问个问题 问题也许对大家很简单,但我是学生物的,查了半天也不知道答案.
就是有一个基因家族,我可以用一个矩阵来形容他的表达.每一个column表示不同的环境
,不用的行表示不同的基因.我感兴趣的是什么可以用来衡量矩阵1 和2 的区别
gene1: 0000
gene2: 1111
gene3: 0000
gene4: 1111
gene1: 1100
gene2: 0011
gene3: 1100
gene4: 0011
就是作为一个家族,我知道这家族有两个基因是在each condition表达的,在矩阵1:在不
同condition 其实是两个基因在起作用,在矩阵2 是4个基因都起了作用.
谢谢大家:) |
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d*******1
发帖数: 854 | 4 刚刚不得不把code放到linux server上去run. 又晕倒了， 现在连reshape 都出问题了
。现在用的reshape的命令如下（加上实际的数据）：
gene tissue patient1 patient2 patient3.............
_________________________________________________
gene1 breast 10 20 50
gene2 breast 20 40 60
gene3 breast 100 200 300
想转成下面的样子：
gene patientID value gene1 |
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h********n
发帖数: 4079 | 5 用P2A链接两个基因在plasmid里面表达, gene1-P2A-gene2,
是不是P2A后面紧接着gene2的ATG....
谢谢谢谢. |
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j****n
发帖数: 3370 | 6 直接插入两个cassette 也不是很难
就是promoter1-gene1-terminator1-promoter2-gene2-terminator2
利用酵母自身homologous recombination克隆 很容易的
我们实验室经常一次性搞个5-10个cassette 也没太大问题
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 7.8 |
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r**********e
发帖数: 587 | 7 要研究某一种transposon element在基因组的分布情况。就是根据repeatmasker，
找出所有含有at least one such transposon element的基因，然后把gene list直接
放到GO term里去（这里background gene set就是default的人类基因组的所有基因）
。目的是看这些基因是否专门富集到某种category
最后结果的top hit是channel gene；但是有一个问题，很多channel gene（或者广义
说brain gene）整个的gene size就比一般的基因大的多，有非常长的intron区域。
对于gene enrichment/ontology,这个基因长度是不是很大的bias？我搜索到一些paper
也有讨论这个问题的。我不知道gene ontology的网站或者什么DAVID在计算的时候是否
已经考虑了这个基因大小的bias？
我还有一个想法，就是那gene size作为分母，而一个基因里含有几个transposon
element作为分子；这样一除就是一个权重score，比如：
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d*******1
发帖数: 854 | 8 那为什么names(res[1])不能显示所有的component的名字呢，不该啊？ 因为type res[
1]可以把所有的stat都打印出来。所以我以为可以用res$fstatistics得到如下的结构：
gene fstatistics
gene1 0.05
gene2 0.04
gene3 0.01
那么我如何能从res这个数据结构得到我想要的结果呢？ 我觉得res肯定包含所有的
fitting stat了， 关键是如何把他们call 出来 |
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