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新興感染(emerging infection disease)疾病的病原可能來自於:

  1. 尚未偵測到或者未知的病原
  2. 已知的病原但散佈到新的地理位置
  3. 已知病源經過突變感染更強

對於新興感染疾病的預防,其中重要的一部份就是主動尋找偵測可能造成疾病流行的病源。國外學者發現包含蚊子、線蟲等無脊椎動物的small RNA中會帶有遭到感染的病毒序列,且彼此之間有overlap,可組裝出完整病毒序列[1];除此之外有時候甚至可以組出一組以上的病毒,且與已知病毒序列比對發現存在著差異,有new species存在的可能性,因此認為定序其small RNA可做為檢測病源的方法。Maijuan Ma[2]以家蚊為實驗對象分析其small RNA,組裝比對到具有大部分相同序列(80%)的三種病毒,分別為Aedes albopictus parvovirus, Anopheles gambiae densonucleosis virus, Aedes aegypti densovirus strain 0814616,為了確認答案,將組裝好的三種病毒genome作為reference,將reads貼回此三種reference genome上後,map比例最高者為Anopheles gambiae densonucleosis virus(78.5%),且組裝出來的consensus region與最新發表的的同種病毒(Anopheles gambiae)序列有98%的相似度,接著以PCR方式進一步確認,僅有Anopheles gambiae densonucleosis virus得到positive的結果,因此確認感染的病毒是Anopheles gambiae densonucleosis virus。無脊椎動物抵抗病毒感染的機制使得病毒片段出現於small RNA中尚未完全清楚,且coat protein的coverage最高,non-structure protein排行第二[2],此生物現象發生的原因也不清楚,這些問題仍待未來更深入的研究闡明。

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重複序列廣泛的出現在各物種的基因體序列中,這些序列對於生物資訊的分析上將會造成許多biases。

以人類的基因體序列為例,有將近51%的序列是屬於repeated sequence,請見圖一。

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我們對於數位資訊儲存媒體的容量需求一直不斷地增加. 以硬碟容量而言, 30年前一顆數十MB, 到今日一顆數TB的硬碟, 儲存的密度可以說增加了數十萬倍. 即使有如此大的進步, 我們對於更大容量的儲存設備還是有需求.

 

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隨著次世代定序技術的純熟,對於基因體規模的定序及應用生物資訊演算龐大基因體資料,越來越重視。

10月中,將於中山大學舉辦一個研討會,會中將會討論到"基因體學與轉錄體學之研究方法"、"演化基因體學"、"發育生物學"、"調控與癌症基因體學和"計算生物學""等議題。

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在基因體分析上,對於研究單一個基因,可以透過它本身的基因註解,例如Gene Ontology (GO) term (可參考之前的文章,”Gene Ontology簡介”);或是透過同源蛋白質的註解,來推測此基因的功能。然而,當研究的對象轉換為一群基因時,例如一群具有顯著表現量差異的基因時,則會得到太多基因註解的資料,造成分析困難。為了解決使問題,許多文獻透過Hypergeometric distribution,尋找具有顯著統計意義的基因註解。

首先,先簡介Hypergeometric test ,它描述了由有限個物件中抽出n個物件,成功抽出指定種類的物件的次數,並且抽出的物件不放回去。

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