1-大数据时代的组学研究【兰州大学生物信息学】
生物信息学在组学研究中的应用
生物信息学在组学研究中的应用生物信息学是现代生物学领域中的一项重要技术，主要应用于从大规模数据中识别生物学问题的领域，如基因表达分析、序列分析、蛋白质功能预测等。
随着高通量技术的发展和数据量的急剧增加，生物信息学逐渐成为了解析整个基因组和生物体功能的重要工具。
其中，组学研究（Omics）是生物信息学应用的主要领域之一。
本文主要探讨生物信息学在组学研究中的应用，包括转录组学、蛋白质组学、代谢组学等方面。
一、转录组学转录组学是研究细胞或组织中转录过程的整体分析，即在一定时间和空间范围内生物体中的所有基因在RNA水平上的表达情况。
生物信息学在转录组学研究中扮演着重要的角色。
在高通量测序技术快速发展的背景下，RNA测序（RNA-Seq）成为了转录组学研究的主要手段。
RNA-Seq通过测量RNA的数量和序列来确定转录本的存在和数量，并从这些数据中获得有关基因表达和RNA转录的信息。
基于RNA-Seq数据，生物信息学在转录组学研究中主要涉及以下几方面：基因表达定量和差异分析、新基因发现、可变剪切变异（ASV）分析、RNA编辑预测和功能注释等。
例如，可以使用生物信息学软件对RNA-Seq数据进行定量分析和差异分析，从而确定哪些基因在不同组织或条件下呈现不同的表达水平，帮助研究者理解表达模式和基因调控网络。
ASV分析可以鉴定一个基因的多种剪切形式并测试这些变异对基因功能的影响。
RNA编辑预测通过生物信息学算法对RNA测序数据进行分析，可以提供有关RNA编辑位点的位置、特征和影响预测，帮助研究人员理解RNA编辑的生物效应。
二、蛋白质组学蛋白质组学是研究细胞或组织中蛋白质的总体表达和功能的研究领域。
近年来，液相色谱质谱（LC-MS）技术已经成为了基于质谱分析的蛋白质组研究的主要手段。
生物信息学在蛋白质组学研究中主要涉及以下几个方面：蛋白质鉴定、定量和结构分析、功能注释和蛋白质互作等。
基于LC-MS数据，生物信息学鉴定和定量分析蛋白质是蛋白质组学研究的关键步骤。
生物大数据技术的微生物组学分析方法与工具
生物大数据技术的微生物组学分析方法与工具微生物组学是研究微生物在不同环境中所扮演的角色以及它们与宿主互作的学科领域。
随着生物大数据技术的快速发展，微生物组学分析方法和工具也迎来了巨大的变革。
本文将介绍几种常用的微生物组学分析方法和工具，以帮助研究人员更好地理解和应用微生物组学分析。
一、DNA测序技术DNA测序技术是微生物组学研究中最常用的分析方法之一。
传统的Sanger测序方法已经被高通量测序技术取代，例如Illumina测序、Ion Torrent测序等。
这些高通量测序技术能够同时测序上千万条序列，为研究人员提供了大量的微生物组学数据。
二、微生物组测序数据分析工具1. QIIME（Quantitative Insights Into Microbial Ecology）QIIME是一个开源的微生物组学数据分析工具，适用于多种测序平台的数据处理和分析。
它可以从原始测序数据中进行质量控制、序列比对、OTU聚类、物种注释等分析步骤。
QIIME不仅提供了丰富的内部算法，还支持集成外部工具和数据库，提供更全面的微生物组学分析。
2. MothurMothur是另一个广泛使用的微生物组学数据分析工具，同样具有开源的特点。
它支持高通量测序数据的分析，并提供了从预处理到物种注释的完整分析流程。
Mothur还集成了丰富的公共数据库，如SILVA、RDP等，方便用户进行物种注释和系统发育分析。
3. PICRUSt（Phylogenetic Investigation of Communities by Reconstruction of Unobserved States）PICRUSt是一种使用16S rRNA数据推断微生物组功能的工具。
它通过比对16S rRNA数据到已知的基因组信息上，预测微生物组中存在的功能基因。
PICRUSt可以用于对微生物组的功能进行潜在分析，揭示不同环境中微生物功能结构的差异。
三、功能性研究工具1. HUMAnN（HMP Unified Metabolic Analysis Network）HUMAnN是一个用于分析宏基因组和微生物组的功能性注释工具。
生物大数据技术在生物信息学研究中的重要数据库介绍
生物大数据技术在生物信息学研究中的重要数据库介绍生物信息学是利用生物学、计算机科学和统计学等多个学科的知识和技术研究生物信息的一门交叉学科。
近年来，随着高通量测序技术和大规模实验方法的发展，大量的生物信息数据积累起来，对于科学家来说，如何有效地管理和分析这些生物信息数据成为一项重要的任务。
生物大数据技术应运而生，成为解决这一问题的重要工具之一。
在生物大数据技术的支持下，科学家们逐渐构建了许多重要的数据库，为生物信息学研究提供了丰富的资源。
本文将介绍一些在生物信息学研究中起重要作用的数据库。
1. 基因组数据库基因组数据库是存储各种生物的基因组序列和相关信息的数据库。
其中，NCBI GenBank和ENSEMBL是两个非常重要的基因组数据库。
NCBI GenBank是一个庞大的公共数据库，存储了全球各种生物的基因组序列和其他关联信息。
ENSEMBL则是一个整合了多个数据库的资源，提供了全面的基因组序列和功能注释信息。
这些基因组数据库不仅为科学家们提供了基因组资源和注释信息，还为进一步的基因功能研究提供了重要的支持。
2. 蛋白质数据库蛋白质数据库是存储蛋白质序列和相关信息的数据库。
UniProt是最为知名和广泛使用的蛋白质数据库之一，它整合了多个已知蛋白质数据库的信息，包含了对蛋白质的功能、结构和相互作用等方面的注释。
此外，PDB是存储蛋白质三维结构信息的重要数据库，为研究蛋白质结构和功能提供了宝贵的资源。
蛋白质数据库的建立和维护为研究人员提供了更准确和全面的蛋白质信息，促进了蛋白质研究的深入开展。
3. 转录组数据库转录组数据库存储了各种生物体在特定条件下的转录组信息，包括基因的表达水平、调控网络和功能注释信息等。
GEO和EBI ArrayExpress是两个重要的转录组数据库。
GEO是一个公共数据库，包含了从全基因组水平到单基因水平的转录组数据，研究人员可以通过GEO访问到大量已发布的转录组数据。
EBI ArrayExpress是一个整合了全球转录组数据的资源，为用户提供了数据访问、分析和比较的功能。
生物信息学中的大数据与生信分析
生物信息学中的大数据与生信分析随着生命科学研究的不断深入和技术的飞速发展，越来越多的生物信息数据生成并积累，这些数据的规模和复杂性呈现出指数级增长的趋势。
如何有效地利用这些大数据进行生信分析，成为了当前生命科学领域中的一个重要研究方向。
本文将主要介绍生物信息学中的大数据与生信分析。
一、生物信息学中的大数据1. 什么是生物信息学大数据？生物学研究的数据主要包括基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等不同层次的信息数据。
随着高通量技术（如高通量测序、芯片技术等）的不断发展，这些信息数据的量呈现爆炸性增长，成为了生命科学研究中的大数据。
生物信息学大数据通常具备以下特征：（1）规模巨大：一个单一物种的基因组与转录组数据都已经超过了10GB，而生物序列数据库已经积累了数十万个生物物种的基因组和转录组数据；（2）多元异构性：生物信息数据具有多种不同类型（如DNA 序列、RNA序列、蛋白质序列等），同时还包括不同来源的数据（如不同实验平台、不同实验条件等）；（3）复杂性：生物学系统具有非常高的复杂性，例如蛋白质相互作用网络、代谢途径、化学反应等都是非常复杂的生物学系统，需要大规模、多维度的数据来描述。
2. 生物信息学大数据的来源生物信息学大数据主要来自于高通量测序技术、微阵列技术、质谱技术等多种生物学技术。
（1）高通量测序技术：高通量测序技术（HTS）是一种自动化DNA测序技术，通过使用基于阵列探针的方法抓住大量小的DNA片段，进而得到大量的DNA序列信息，从而生成海量的基因组和转录组数据。
（2）微阵列技术：微阵列技术是一种高通量检测技术，通过将成百上千个探针固定在玻璃片或硅片上以探测样本中的RNA组成，在生物学研究中被广泛应用。
（3）质谱技术：质谱技术是一种非常重要的分析技术，它可分离生物样本中的分子，并通过探测质量信号，确定分子的质量、数量及结构，为基于数据的分子研究提供了重要数据源。
二、生信分析1. 什么是生信分析？生信分析是将生物信息学大数据进行存储、处理、分析、解释和可视化的过程，旨在从大量的生物信息数据中提取有价值的生物学知识。
大数据在生物信息学中的应用
大数据在生物信息学中的应用一、生物信息学简介生物信息学是生命科学、计算机科学、统计学及其它相关学科的交叉学科，它利用计算机技术和统计学方法对生物学数据进行分析、处理和解释，以研究生命的本质、进化及其它现象。
生物信息学技术已经成为许多生命科学领域的重要手段，如基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等。
二、大数据在生物信息学中的应用1. 基因组学基因组学是生物学中最为广泛的应用领域之一。
随着DNA测序技术和计算机技术的发展，大规模基因组序列数据几乎成为基因组学研究的标准。
大数据技术可应用于基因组数据的管理和分析，对芯片数据进行图像分析、批量化的数据处理和系统生物学中的网络分析、关系绘图等操作。
基因组数据的生物信息学分析基础包括BLAST搜索、多序列比对、基因注释、基因永久保存和基因组比较，能够揭示基因组结构、功能、进化和调控。
2. 转录组学转录组学是在基因组研究的基础上，对所有转录基因的表达水平进行分析。
这种技术在临床诊断和治疗的应用中非常受欢迎。
大数据技术可应用于转录组学数据的生物信息学分析，如在通路分析和整合分析中，引入大数据技术预测未知通路，通过合作预测去除假阳性等问题。
同时还可以进行基因网络分析，找到细胞中的关键基因。
3. 蛋白质组学蛋白质组学研究的是蛋白质结构、功能、代谢和互作。
大规模蛋白质研究可以揭示细胞的生理和病理状态，从而为药物研发提供有价值的信息。
大数据技术可应用于蛋白质质谱数据的生物信息学分析，如基于集成信息分析系统，从上下游分析、功能检测和相关性检测三个方面对蛋白质组学数据进行分类聚类和分析，并且加速和优化蛋白质质谱数据分析的过程。
4. 代谢组学代谢组学是研究代谢物组成和代谢反应，可以全面解析某一细胞、组织、器官等的生长状态和代谢过程。
代谢组技术已被广泛应用于临床预测、疾病诊断和发现药物靶点等领域。
大数据技术可应用于代谢组学数据的生物信息学分析，如基于混合因子方法的多组学分析，使用随机效应模型和混合因子模型来解决样本之间和通路之间的层次结构问题，并且构建通路的代谢反应，并进行图形化和交互式分析。
医学生物信息学_绪论
研究目标:
基因组信息的复杂结构与遗传信息规律 解释生命遗传规律
关键:
解释生物体基因组序列的组织结构和信息结构
绪论 —现代生物信息学的任务
关键是读懂编码，破译功能
CCGGTCTCCCCGCCCGCGCGCGAAGTAAAGGCCCAGCGCAGCCCGCGCTCCTGCCCTGG GGCCTCGTCTTTCTCCAGGAAAACGTGGACCGCTCTCCGCCGACAGTCTCTTCCACAGAC CCCTGTCGCCTTCGCCCCCCGGTCTCTTCCGGTTCTGTCTTTTCGCTGGCTCGATACGAA CAAGGAAGTCGCCCCCAGCGAGCCCCGGCTCCCCCAGGCAGAGGCGGCCCCGGGGGCG GAGTCAACGGCGGAGGCACGCCCTCTGTGAAAGGGCGGGGCATGCAAATTCGAAATGA AAGCCCGGGAACGCCGAAGAAGCACGGGTGTAAGATTTCCCTTTTCAAAGGCGGGAGAA TAAGAAATCAGCCCGAGAGTGTAAGGGCGTCAATAGCGCTGTGGACGAGACAGAGGGA ATGGGGCAAGGAGCGAGGCTGGGGCTCTCACCGCGACTTGAATGTGGATGAGAGTGGG ACGGTGACGGCGGGCGCGAAGGCGAGCGCATCGCTTCTCGGCCTTTTGGCTAAGATCAA GTGTAGTATCTGTTCTTATCAGTTTAATATCTGATACGTCCTCTATCCGAGGACAATATAT TAAATGGATTGATCAATCCGCTTCAGCCTCCCGAGTAGCTGGGACTACAGACGGTGCCA TCACGCCCAGCTCATTGTTGATTCCCGCCCCCTTGGTAGAGACGGGATTCCGCTATATTG CCTGGGCTGGTGTCGAACTCATAGAACAAAGGATCCTCCCTCCTGGGCCTGGGCGTGGG CTCGCAAAACGCTGGGATTCCCGGATTACAGGCGGGCGCACCACACCAGGAGCAAACAC TTCCGGTTTTAAAAATTCAGTTTGTGATTGGCTGTCATTCAGTATTATGCTAATTAAGCAT GCCCGGTTTTAAACCTCTTAAAACAACTTTTAAAATTACCTTTCCACCTAAAACGTTAAAA TTTGTCAAGTGATAATATTCGACAAGCTGTTATTGCCAAACTATTTTCCTATTTGTTTCCT AATGGCATCGGAACTAGCGAAAGTTTCTCGCCATCAGTTAAAAGTTTGCGGCAGATGTA GACCTAGCAGAGGTGTGCGAGGAGGCCGTTAAGACTATACTTTCAGGGATCATTTCTAT AGTGTGTTACTAGAGAAGTTTCTCTGAACGTGTAGAGCACCGAAAACCACGAGGAAGAG AGGTAGCGTTTTCATCGGGTTACCTAAGTGCAGTGTCCCCCCTGGCGCGCAATTGGGAA CCCCACACGCGGTGTAGAAATATATTTTAAGGGCGCG
大数据分析在生物医学研究中的应用研究
大数据分析在生物医学研究中的应用研究在当今科技快速发展的时代，大数据已经成为信息时代的重要标志。
在各个领域中应用广泛，而在生物医学研究中的应用也越来越引人注目。
大数据分析在生物医学研究中的应用研究已经成为当今科学界的热门话题。
一、大数据分析在基因组学研究中的应用基因是生命体中的重要组成部分，对人类健康和疾病的发生具有非常重要的作用。
近年来，随着生物信息技术和计算机技术的发展，基因测序等高通量技术的出现，大量的生物医学数据不断积累。
如何从这些数据中挖掘出有用的信息，并应用到具体的目标研究中，成为了当前基因组学研究的重要课题。
利用大数据分析技术，可以对基因测序数据进行快速处理和分析，从而实现对基因序列、基因突变、基因表达、蛋白质互作等方面的研究。
例如，在癌症基因组学领域，大数据分析已经成为癌症生物学研究的重要手段之一，能够帮助科学家深入了解癌症的基因变异情况、蛋白质正常、异常表达情况等核心信息，从而为癌症的预防、诊断和治疗提供有力支撑。
二、大数据分析在临床医学研究中的应用在临床医学研究中，往往需要从大量的病人数据中分析出相关的信息，以此为基础进一步研究疾病的病因和治疗方法。
利用大数据处理技术，可以从临床记录、医学影像、检测指标等多个方面获取丰富的信息，进而进行多维度的数据分析和挖掘。
以糖尿病的研究为例，使用大数据分析技术进行病例数据的分析，可以从血糖水平、胰岛素水平、脂肪代谢等多个方面对患者的病情进行全面评估，从而为糖尿病的个性化治疗提供有力支撑。
三、大数据分析在药物研发中的应用药物研发是生物医学研究中的重要领域之一。
在过去的研发过程中，往往需要在动物身上进行很多实验，但由于动物研究具有一定的局限性，不可能完全还原真实的人体生理环境。
因此，大量的药物研发都需要使用人类数据进行临床试验，以此来评估药物的安全性和有效性。
而大数据分析正是在此过程中发挥着非常重要的作用。
利用大数据分析技术，可以对生物信息、生物样本、临床数据等大量数据进行分析，评估药物的安全性、有效性，甚至可以对药物的剂量进行优化。
基于生物大数据分析的生物信息学研究
基于生物大数据分析的生物信息学研究生物大数据分析已经成为生物学研究中的重要领域之一。
生物大数据是指以生物信息学为主要手段，通过对大量生物学数据进行统计、分析和模拟，研究生物分子的结构与功能、生命活动过程及其调控机理等领域。
基于生物大数据分析的生物信息学研究可以分为以下四个方面：一、基因组学研究基因组学研究是生物大数据分析中的一个重要领域。
它主要研究基因组、基因的序列、基因的编码、RNA的转录和翻译等生物学问题。
随着高通量测序技术的发展，我们可以直接获取生物的基因组序列，使得基因组学研究得以快速、精确地进行。
通过基因组学研究，我们可以深入了解物种的遗传信息，探究基因与性状的关系，发现导致疾病的基因变异，并从根本上解决许多生物学问题。
二、转录组学研究转录组学研究是研究生物体内所有基因转录产物的全面表达与调节的一门科学。
通过测定细胞或组织中的mRNA转录产物的数量和种类，我们可以更好地理解基因表达的调控网络。
基于转录组学研究，研究者可以研究基因转录的动态变化，发现基因调控网络的结构与组成，探究组织发育过程中的基因转录动态变化，以及发现一些新的基因与药物等。
三、蛋白质组学研究蛋白质组学是研究生物体中所有蛋白质的数量、种类、结构与功能的一门科学。
通过对蛋白质进行鉴定、分离、测定与分析，我们可以了解蛋白质的种类、含量、结构、翻译后修饰等生物学问题。
基于蛋白质组学研究，我们可以探究复杂的生物学事件如细胞信号传导、代谢网络的功能调控机制、疾病发生的分子机制等。
四、代谢组学研究代谢组学是研究生物体在一定生理状态下所有代谢产物的变化规律与相互关系的一门学科。
通过对代谢产物进行鉴定、分析和表征，可以了解到 organism 在生长、发育、病理状态或环境变化下的代谢情况，从而对其发生的生理学与病理学变化有一个更深刻的了解。
基于代谢组学研究，我们可以进行多组学数据的相互印证，探究小分子代谢与大分子机制之间的关系，阐述代谢网络与生命现象的关系，并开展元生物学方面的研究，发现新型代谢产物等等。
医学研究中的生物信息学与大数据分析
医学研究中的生物信息学与大数据分析近年来，随着技术的飞速发展和医学研究的不断深入，生物信息学与大数据分析在医学领域中扮演着越来越重要的角色。
生物信息学的应用以及大数据分析的技术不仅为医学研究带来了巨大的进展，也在临床实践中帮助医生做出更准确的诊断和个体化的治疗方案。
本文将对医学研究中的生物信息学与大数据分析进行探讨。
一、生物信息学在医学研究中的应用生物信息学是一门跨学科的科学，它将生物学、计算机科学和统计学结合在一起，旨在利用计算方法和算法来分析和解释生物学数据。
在医学研究中，生物信息学的应用广泛而深入。
1. 基因组学基因组学是生物信息学的一个重要分支，研究基因组的结构、功能和相互关系。
通过对基因组数据的分析，科研人员可以深入了解疾病的发生机制、基因变异对疾病的影响以及药物的反应机制。
例如，通过分析人类基因组数据，科学家们已经发现了与多种遗传疾病相关的基因，并开发出了一些基于个体基因型的个体化治疗方法。
2. 蛋白质组学蛋白质组学是研究生物体内所有蛋白质的组成、结构和功能的学科。
通过生物信息学的技术，我们可以利用大规模的蛋白质组学数据集，分析蛋白质的互作网络、功能调控机制以及与疾病相关的蛋白质标志物。
这些分析有助于我们深入了解蛋白质在疾病中的作用，为疾病的预防和治疗提供新的思路和方法。
3. 转录组学转录组学是研究细胞中所有基因的转录水平的学科。
通过分析转录组数据，我们可以了解细胞在不同条件下的基因表达变化，识别出与疾病相关的转录因子和信号通路，并预测药物对基因表达的影响。
这些分析为我们揭示疾病的发生机制提供了重要的线索。
二、大数据分析在医学研究中的意义随着生物学领域的快速进展和技术的不断发展，生成的数据量也越来越大。
这些大规模的数据集所带来的挑战就是如何从中提取有用的信息。
大数据分析的出现为解决这个问题提供了有力的工具和方法。
1. 数据挖掘数据挖掘是通过发现和分析大量数据中的模式、关联和趋势，来推断出有用的信息和知识。
生物信息学中的组学数据分析技术应用实例
生物信息学中的组学数据分析技术应用实例生物信息学是一门交叉学科，它融合了生物学、计算机科学和统计学等多个学科的知识，以研究生物分子之间的相互作用、生物系统的结构与功能为主要目标。
在生物信息学中，组学数据分析技术应用广泛，主要包括转录组学、蛋白质组学、代谢组学和多组学等领域。
本文将介绍组学数据分析技术在生物学研究中的应用实例。
1. 转录组学数据分析技术转录组学是研究生物体基因表达的一门学科，它的研究对象是全局性的mRNA的表达谱。
转录组学数据分析技术主要包括基因差异表达分析、聚类分析和富集分析等技术。
在基因差异表达分析中，研究人员可以通过比较不同组织、不同条件下的基因表达差异，来探究基因调控的机制。
例如，研究人员可以利用RNA-seq技术对感染致病微生物后的宿主细胞进行转录组测序，通过比较感染组和对照组的基因表达差异，找出与病原微生物感染相关的基因或通路。
聚类分析是通过对基因表达谱中样本之间的相似性进行聚类，从而发现基因表达谱中存在的模式或不同的表达方式。
例如，在癌症研究中，研究人员可以利用转录组学数据分析技术对肿瘤组织中的基因表达谱进行聚类分析，从而将肿瘤分为不同的亚型，并且找出与不同亚型相关的基因或通路。
富集分析是利用生物信息学数据库，对差异表达基因进行功能信号通路分析，寻找到对生物学功能有意义的生物过程。
例如，在药物研究中，研究人员可以利用富集分析技术对药物作用的基因进行功能通路分析，从而找到药物可能的治疗目标和机制。
2. 蛋白质组学数据分析技术蛋白质组学是研究生物体蛋白质组的一门学科，它的研究对象是全局性的蛋白质表达谱。
蛋白质组学数据分析技术主要包括差异蛋白质分析、蛋白质互作网络分析和功能注释等技术。
在差异蛋白质分析中，研究人员可以通过比较不同组织、不同条件下的蛋白质表达差异，来探究蛋白质调控的机制。
例如在疾病研究中，研究人员可以利用质谱技术对健康人和疾病患者血浆蛋白质进行分析，从而找到与疾病相关的差异蛋白质。
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Life is complicated and systematic
中心法则 & Omics
A T C G
基因组 De novo 测序 Re-sequencing Metagenomics Epigenomics
转录组 mRNA lncRNA Small RNA Degradome
蛋白组 Proteome Metabolome
performance under pastoral conditions
Demographic history inferred from SFS
10,000~7,000 1st population expansions
5,200 settle and establish villages (agricultural settlements)
➢ Gene expansion in the yak genome sensory perception energy metabolism
Population genomics
Population structure
Wild yak
Domestic yak
Selection sweeps
π log-ratio>0.65 and FST >0.17 182 regions (14.5Mb, 0.54% of the genome) 209 genes
Overrepresented GO: Regulation of transmission of nerve impulse (GO:0051969) Arc, ASPA, ATP2B2, MYO6, NTRK2, Rab40c, SNCA, and TG
4,000~3,000 2nd population expansions barley cultivation
Present
Domestication of yak
Human colonization in QTP
Metagenomics
Epigenomics
Expression regulation Genomic imprinting Tissue specific gene expression Diseases related
Human Genome Project (HGP)
30亿美元 30亿个碱基对
1984 1990
2003
2015
The nations of the world must see that the human genome belongs to the world's people, as opposed to its nations.
Twins
Transcriptome
Proteome & Metabolome
Sequencing Costs and Development
De novo genome
Comparative genomics
• Synteny analysis • Gene family expansion and subtraction • Diversity between species • Genome rearrangement • Chromosome fusion and fission • Ultra conserved elements • Accelerative evolving regions • Phylogenomics
-- James D. Watson
The 1000 Genomes Project
The 1000 Genomes Project
All organisms have a gmals
Tree of Life
Genome always be the initial understanding of a species
“Traditional” VS “Modern” ways
Breakthrough of sequencing technologies
• 1st : Sanger • 2nd : Illumina Solexa; Roche 454; ABI SOLID • 3rd : PacBio SMRT; Oxford Nanopore
30 genes involved in Neurogenesis and behavior
Only a few genes subject to physical characteristics and economically significant traits
Early Domestication Stage A trade-off between survival of yaks in a harsh high-altitude environment and