欢迎订阅2020年《植物遗传资源学报》北大核心CSCD

《植物遗传资源学报》是中国农业科学院作物科学研究所和中国农学会主办的学术期刊,中国科技核心期刊、全国中文核心期刊、中国科学引文数据库(CSCD)核心期刊,被国内多家数据库收录,被CA化学文摘(美)(2014)、JST日本科学技术振兴机构数据库(日)(2018)收录,荣获2015年度中国自然资源学会高影响力十佳期刊。据《中国科技期刊引证报告》(核心版)统计:2018年影响因子1.159,居21种农艺学科期刊的第二位。     

肠道噬菌体组生物信息学分析方法的研究进展

噬菌体是感染细菌的病毒,广泛存在于各类环境中。由于传统实验研究的局限性及噬菌体基因的特异性,导致对肠道噬菌体的研究很少。随着宏基因组测序技术的发展和各种生物信息分析软件的开发,可以通过噬菌体组学,加深对肠道噬菌体的认识。噬菌体组分析流程主要包括原始数据质量控制和预处理,病毒基因组序列的拼接组装,类病毒颗粒的筛选和系统分类注释以及进化分析和预测相应宿主细菌。本文对噬菌体组分析流程和其中所需要的常用生物信息分析工具和数据库进行详细的介绍,可以为肠道噬菌体研究以及相关的研究人员提供参考。     

中国植物标本馆数字化发展的缩影——江苏省中国科学院植物研究所标本馆(NAS)

江苏省中国科学院植物研究所标本馆(NAS)是中国最早的植物标本馆之一,也是国内最早开展植物标本数字化的标本馆,其标本数字化发展经历了4个阶段: 20世纪80年代后期尝试的标本文字信息数字化的起步阶段; 20世纪90年代末的标本图像数字化和文字信息数字化规范阶段; 2004年以后的标本批量数字化与信息网络共享快速发展阶段; 2018年后的标本数字化信息维护与优化阶段。这一过程集中代表和反映了中国植物标本数字化的发展历程。此外,近年来开始了发掘和利用江苏植物标本的数字化信息工作,包括建设江苏省级数字植物标本馆、开发江苏省维管植物标本时空分布可视化系统、开展标本采集-入库过程数字化等。今后,将不断深化标本数字化的工作,以期形成有NAS特色的数字化植物标本馆。     

基于PDB数据库的三个RNA二级结构预测软件评估

随着21世纪分子生物学研究的蓬勃发展,RNA二级结构预测成为其中一项重要内容。由于RNA二级结构预测的准确性最为关键,因此寻找高精度且易操作的二级结构预测工具显得非常重要。本文选取三种简单且易操作的二级结构预测软件,先基于PDB数据库收录的318个RNA发夹序列进行二级结构预测,进而通过比较预测结果与实验测定结果进行软件预测性能评估。比较结果显示,RNAstructure为三个软件中性能最优的RNA二级结构预测软件。     

生物信息学数据库研究文献引文与热点分析

以Web of Science为数据源,简要概括生物信息学数据库研究的发展趋势。利用Cite Space可视化工具展现生物信息学数据库研究的知识基础和研究热点图谱,为开展生物信息学数据库领域相关的理论研究和实践活动提供借鉴,以便推动生物信息学数据库研究的发展。研究表明：1990年Altschul SF发表的＂局部比对搜索工具——BLAST＂是生物信息学数据库研究的重要知识来源文献;热点主题集中在序列库、基因组数据库、分类数据库、蛋白质数据库、数据库更新、集成系统等。     

农林院校生物信息学专业数据库技术课程教学改革刍议

生物信息学是一门交叉学科,对于现代生物学研究具有重要的意义。数据库技术是生物信息学的基础之一。本文对农林院校的生物信息学专业的数据库技术课程的教学现状做了一些介绍,对目前生物信息专业数据库教学存在的问题进行了分析。结合教学的实践,有针对性的提出了一些教学改革的具体措施。     

基于设计模板的BRD-like折叠类型综合分类方法

蛋白质折叠规律研究是生命科学重大前沿课题,折叠类型分类是蛋白质折叠研究的基础。构建BRD-like折叠类型模板数据库,建立了基于多模板的综合分类方法,并用于该折叠类型的分类。对实验集的12 117个样本进行检验,结果的敏感性、特异性分别为0.923和0.997,MCC值为0.72;对独立检验集2 260个样本的检验,结果发现:敏感性、特异性分别为0.941和0.998,MCC值为0.86.结果表明:基于多模板的综合分类方法可用于蛋白质折叠类型分类。     

SCOP数据库蛋白质折叠类型的自动分类分析

蛋白质折叠规律研究是生命科学领域重要的前沿课题之一,蛋白质折叠类型分类是折叠规律研究的基础。本研究以SCOP数据库的蛋白质折叠类型分类为基础、以Astral SCOPe 2.05数据库中相似性小于40%的α、β、α+β及α/β类所属的折叠类型为研究对象,完成了989种蛋白质折叠类型的模板构建并形成模板数据库;基于折叠类型设计模板建立了蛋白质折叠类型分类方法,实现了SCOP数据库蛋白质折叠类型的自动化分类。家族模板自洽性检验与独立性检验所得的敏感性、特异性以及MCC的平均值分别为:95.00%、99.99%、0.94与90.00%、99.97%、0.92,折叠类型模板自洽性检验与独立性检验所得的敏感性、特异性以及MCC的平均值分别为:93.71%、99.97%、0.91与86.00%、99.93%、0.87。结果表明:模板设计合理,可有效用于对已知结构的蛋白质进行分类。     

北方粳稻品种识别数据库系统的设计

为借助Internet技术进行数据的共享以及开发一套基于DNA指纹信息来识别粳稻品种的计算机功能平台,设计一套北方粳稻品种识别数据库系统。根据该数据库的设计所包含的信息含量,确定本数据库包含的四个表,并根据功能需求分析,设计了用户管理,北方粳稻DNA指纹数据管理,粳稻DNA指纹查询与粳稻品种识别分析四个功能模块,同时设计了该系统的界面设计图,为北方粳稻品种识别数据库系统的构建奠定基础。     

基于甲基化组学数据建立并验证肝细胞癌预后评价模型研究

利用甲基化CG位点建立并验证肝细胞癌（hepatocellular carcinoma,HCC）预后相关模型是当前的研究热点。利用R语言平台分析肝癌基因组图谱数据库（TCGA-LIHC）和基因表达综合数据库（GSE136380）甲基化组学数据,采用limma包分析TCGA-LIHC和GSE136380数据差异甲基化CG位点,采用wgcna包对GSE136380进行加权基因共表达网络分析,确定三者交集为关键甲基化CG位点集,共获得83个甲基化CG位点。利用LASSO-COX风险比例回归分析筛选出6个甲基化CG位点,包括cg15744128、cg24282479、cg17922226、cg13090969、cg23505966和cg08708079,构建并验证HCC外科切除术后的预后模型。拟合模型在训练集中1、3和5年的AUC分别是0.756(95%CI:0.644～0.876)、0.749(95%CI:0.638～0.854)和0.797(95%CI:0.661～0.920);测试集中1、3和5年的AUC分别为0.848(95%CI:0.680～0.990)、0.833(95%CI:0....