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研究公布水生植物莲的基因组遗传变异与表达数据库

  莲为水生植物,俗称荷花(莲科莲属),莲的起源较早,对研究被子植物(有花植物)的起源与演化具有重要的指导意义。在实际生产中,莲花色、花型丰富多样,且赋予了特殊的文化内涵,在园林景观中应用广泛;兼具食用、药用等重要价值,引发学界关注。基于此,中国科学院武汉植物园水生植物生物地理学学科组与武汉市园林科学研究院科研人员合作,构建了莲的基因组遗

2021-02-02

研究发布新的非编码RNA整合资源NONCODEV6数据库

 长非编码RNA(long non-coding RNAs)是一类长度大于200 nt的非编码RNA。已有研究表明,长非编码RNA具有重要的调控功能,在植物和动物的生物学过程中发挥重要作用。此外,lncRNA还与人类一些疾病的发生发展密切相关。因此,对lncRNA的注释、探索lncRNA的功能具有重要意义。近年来,一些研究集中于lncRNA功能的探

2021-01-09

“领雁金奖”获得者章张:建立生物数据中心

2018年7月,炎夏初至,蝉鸣骤起,牛广艺完成了她在《Nucleic Acids Research》杂志的投稿。同年,牛广艺所在的中国科学院北京基因组研究所共在该杂志发表7篇重要研究成果,在这张优异的成绩单中,有4篇是在牛广艺师从的章张老师带领下完成的。章张,曾在美国耶鲁大学从事博士后研究、在沙特阿卜杜拉国王科技大学担任研究科学家,是首位入选国际生物审编学会

2021-01-20

两种竹类新种落户中国西南野生生物种质资源

近日,中国西南野生生物种质资源库的种子大家庭迎来两位特殊的新成员——来自竹亚科玉山竹属(Yushania)和悬竹属(Ampelocalamus)的野外采集种子。在十余年来种质资源库收集的数万份植物种子当中,这批种子有其特殊的意义。中国是世界上竹类资源最丰富的国家,在竹子的种类、分布面积、蓄积量、竹材和竹笋产量等方面居世界第一位。竹类植物在中国人的生活中扮演着

2021-01-01

研究人员建立衰老生物学多组学数据库

 随着人口老龄化程度加剧,实现健康老龄化是亟待解决的社会问题和科学问题。近年来,随着衰老相关研究成果的不断增多和高通量测序技术的日益发展,衰老相关多组学数据层出叠见。然而,目前尚缺乏综合性的整合衰老生物学多组学数据的数据资源库。中国科学院动物研究所刘光慧研究组、曲静研究组,与北京基因组研究所(国家生物信息中心)鲍一明研究组、张维绮研究组合作建立了A

2020-11-25

留住希望的“诺亚方舟”——探访亚洲最大野生生物种质资源

在中国科学院昆明植物研究所的地下,有一座“热闹”的冷库。珙桐、喜马拉雅红豆杉、弥勒苣苔……包括许多珍稀濒危植物在内的上万种野生植物的种子,一同栖身于这座位于昆明的“诺亚方舟”。这处设施便是中国西南野生生物种质资源库,全国唯一一座国家级野生生物种质库。穿过两重厚重的金属门,映入眼帘的是一排排陈列架,形形色色的种子分类整齐地躺在透明密封罐内。不管春夏秋冬,冷库温

2020-12-12

国家微生物科学数据中心牵头制定的国际ISO微生物数据标准正式发布

 微生物资源是国家的重要战略资源,微生物数据资源则是微生物资源共享和开发的关键环节,数据资源的丰富性、准确性和共享水平,决定着微生物学领域研究和应用的综合能力。2020年11月9日,国际标准化组织生物技术委员会(ISO/TC 276)正式发布微生物资源中心数据管理和数据发布标准(ISO 21710)。这是国际微生物领域的第一个ISO级别的数据标准,

2020-12-01

研究人员发表基于离子淌度质谱的多维代谢物鉴定技术和数据库

中国科学院上海有机化学研究所生物与化学交叉研究中心研究员朱正江课题组发展了基于离子淌度质谱的碰撞截面积数据库(AllCCS),并开发出基于离子淌度质谱的多维代谢物分析技术,用于生命体内已知和未知代谢物的化学结构鉴定。离子淌度质谱(Ion Mobility-Mass Spectrometry)是一类能够根据分析物离子的尺寸、形状和电荷进行气相分离和检测的质谱技

2020-09-06

博光学在COOC 2020上发布MiSight® 1 Day临床试验数据 展现强大的近视管理有效性及安全性

库博光学划时代性的MiSight® 1 day日抛型软性接触镜在为期三年的临床试验中显示出卓越的有效性及安全性。部分临床数据在本周于上海举行的“第二十届国际眼科学学术会议”和“第二十届国际视光学学术会议”(COOC 2020)上发布。此项临床试验结果将会为中国眼科及眼视光专业从业人员以及公共卫生相关职能部门应对青少年近视快速发展的严峻形势提供新的启示。基于

2020-09-18

Hypertension:肠道微生物组学数据有助于心血管疾病的筛查

根据最近发表在《Hypertension》杂志上的研究,使用人工智能技术分析人的肠道微生物组中的细菌显示出有望作为心血管疾病(CVD)的新筛选方法。

2020-09-12