讀書筆記：LncRNA功能預測
更新於 發佈於 閱讀時間約 2 分鐘
LncRNA與一般mRNA不同，不會轉譯成蛋白。因此，藉由蛋白質家族或是結構來預測可能的功能這條路基本上不可行。一路上陸陸續續看過幾篇文章用不同方式來預測LncRNA的功能，基本上都是利用某中LncRNA的特性(表現量之類的)與現有的mRNA掛勾，如此一來就可以間接使用現成的蛋白質功能資料。
當然每篇文章巧妙各有不同，有些感覺很唬爛，有些好像還真有點意思。比較早期的，像是Genome research 2012 這篇 Genome-wide analysis of long noncoding RNA stability 利用的是RNA的穩定度。邏輯大概如下類似功能的基因，RNA穩定度基本相近，所以LncRNA跟其他穩定度相近的mRNA可能有類似的功能，恩。
今年又順手撈到一篇 In vivo functional analysis of non-conserved human lncRNAs associated with cardiometabolic traits 發表在Nature Communication. 基本上是把LncRNA跟GWAS還有eQTL掛鉤。
GWAS (Genome wide association study)：利用每個人體內，基因組內SNP (single nucleotide polymorphism) 的組合不同，建立SNP與疾病 (或是任何指定現象)的連結。
qQTL (expression quantitative trait loci) : 簡單說，類似GWAS概念，建立SNP與基因表現變異的連結。
說得很簡單，不過在deep-seq 出來之前，這事情可想都不用想。就算早期的deep-seq 可能也沒特別針對這塊去處理 -- > 也就是說，全部分析都要重跑一遍，加上不同deep-seq平台跟方法也會有差異，是個大工程來著。
不管怎樣，反正科學家本來就是任性，想知道就會卯起來解決問題本人。
整體的分析跟後續的驗證看起來也不錯，之後應該會有方便的資料庫可以使用吧？
這幾年看下來，真的生物這一塊對於資訊能力的要求越來越高了，或是說傳統的分子生物到了某個極限，沒有什麼獨門生意可言 (需要燒錢的除外)，越來越需要與其他領域結合才能有創新發現啊。
當然每篇文章巧妙各有不同，有些感覺很唬爛，有些好像還真有點意思。比較早期的，像是Genome research 2012 這篇 Genome-wide analysis of long noncoding RNA stability 利用的是RNA的穩定度。邏輯大概如下類似功能的基因，RNA穩定度基本相近，所以LncRNA跟其他穩定度相近的mRNA可能有類似的功能，恩。
今年又順手撈到一篇 In vivo functional analysis of non-conserved human lncRNAs associated with cardiometabolic traits 發表在Nature Communication. 基本上是把LncRNA跟GWAS還有eQTL掛鉤。
GWAS (Genome wide association study)：利用每個人體內，基因組內SNP (single nucleotide polymorphism) 的組合不同，建立SNP與疾病 (或是任何指定現象)的連結。
qQTL (expression quantitative trait loci) : 簡單說，類似GWAS概念，建立SNP與基因表現變異的連結。
說得很簡單，不過在deep-seq 出來之前，這事情可想都不用想。就算早期的deep-seq 可能也沒特別針對這塊去處理 -- > 也就是說，全部分析都要重跑一遍，加上不同deep-seq平台跟方法也會有差異，是個大工程來著。
不管怎樣，反正科學家本來就是任性，想知道就會卯起來解決問題本人。
整體的分析跟後續的驗證看起來也不錯，之後應該會有方便的資料庫可以使用吧？
這幾年看下來，真的生物這一塊對於資訊能力的要求越來越高了，或是說傳統的分子生物到了某個極限，沒有什麼獨門生意可言 (需要燒錢的除外)，越來越需要與其他領域結合才能有創新發現啊。
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大家好，我是woody，是一名料理創作者，非常努力地在嘗試將複雜的料理簡單化，讓大家也可以體驗到料理的樂趣而我也非常享受料理的過程，今天想跟大家聊聊，除了料理本身，料理創作背後的成本。
哈囉～很久沒跟各位自我介紹一下了～
大家好～我是爺恩
我是一名圖文插畫家，有追蹤我一段時間的應該有發現爺恩這個品牌經營了好像.....快五年了(汗)時間過得真快！隨著時間過去，創作這件事好像變得更忙碌了，也很開心跟很多厲害的創作者以及廠商互相合作幫忙，還有最重要的是大家的支持與陪伴🥹。
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
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作者是陳子蘭，一名腦跡諮詢師、親子教養及兩性演講專家，內容寫的深入淺出，很多舉例作為輔助，清楚易懂，而理性的筆觸中又透著一絲溫柔與包容。
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對不起我承認是因為標題這樣超長看起來很好笑所以忍不住使用這個稱呼，直接以《跨世代報告》作為書名應該更好懂一些。
引言：RNA的時代
引言《RNA的時代》概述了分子生物學的重要變革，尤其是RNA在科學與醫學中的崛起及其重要性。以下為核心內容的詳述：
核心內容
RNA的重新發現 在20世紀初期，物理學是科學的主流，隨後生物學（特別是DNA研究）逐漸成為焦點。然而，RNA在很長一段時間內被視為“配角”。隨
我們做實驗的目的，
往往是想要量化「確定的不確定性 Certain Uncertainty」。
什麼是「不確定性 Uncertainty」？
其實就是無法透過控制各種變因來控制下來的現象。
在做實驗的時候，
就算你已經把實驗條件盡量控制一樣了，
其實實驗的結果每次還是會有一些差異。
GNN發展背景
傳統的深度學習模型如在計算機視覺（CV）和自然語言處理（NLP）領域中極為成功，主要是處理結構化數據如影像和文本。這些數據類型通常具有固定且規律的結構，例如影像是由有序的像素點組成。然而，在真實世界中，許多數據是非結構化的，如化合物結構（原子和分子）。這些數據雖然具有一定的規則性，
長短期記憶（英語：Long Short-Term Memory，LSTM）是一種時間循環神經網路（RNN），論文首次發表於1997年。
LSTM（長短期記憶）是一種特定類型的遞歸神經網絡（RNN），在許多需要處理時間序列數據或順序數據的應用中非常有用。
以下是一些常見的 LSTM 應用：
基因表現，就是讓位於我們基因體裡面的基因，透過轉錄與轉譯產生蛋白質。
轉錄需要轉錄因子，而轉錄因子上面有些重要的區域，如轉錄活化區域，並不是很容易發現，更不用提研究。
最近有研究團隊開發了一個新方法來研究轉錄活化區域，很厲害喔！
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最近有研究團隊開發了一個新方法來研究轉錄活化區域，很厲害喔！