Informatie

Algemene identificatiecodes (ID's) in biologiedatabases begrijpen

Algemene identificatiecodes (ID's) in biologiedatabases begrijpen


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Ik weet dat dit heel basaal is, maar ik zou het graag willen begrijpen en het is moeilijk om te weten waar te beginnen met een nieuwe database.

Ik heb de uitvoer:

sp|Q9NZT1|CALL5_HUMAN

Ik weet echter niet precies waar dit naar verwijst.

  • Is Q9NZT1 q een unieke identificatie?
  • Is CALL5_HUMAN ook uniek?
  • Moet men beide samen gebruiken om informatie te krijgen?

  • Hoeveel soorten identiteitsbewijzen zijn er?


Gemeenschappelijke biologie ID-codes.

  • VOB: 2BIB bijvoorbeeld. 4-letterige code voor een specifieke structuur.

  • Uniprot: Q9NZT1 bijvoorbeeld. Een zeslettercombinatie van cijfers en letters voor een TrEMBL- of Swissprot-record. Dit record bevat informatie over domeinen en Uniprot linkt naar tal van nuttige dingen zoals interactiedatabases, redundantiedatasets enz.

  • Pfam: X1WG39_DANRE Een uniprot ID gevolgd door een identifier. Nauw verbonden met Uniprot, maar met de nadruk op domeinen.

  • NCBI: NP_000108.1 Bijvoorbeeld. Deze ID's linken naar een gen, transcript of eiwit in refseq. In een NCBI-record zijn er twee belangrijke verschillen in het voorvoegsel van de ID-code: hypothetische/automatische beweringen (XM_, XR_ en XP_) en handmatig samengestelde beweringen (NM_, NR_ en NP_). Dit wordt gevolgd door een 6-cijferig nummer en soms gevolgd door een "." en een nummer, dat een splice-isovorm aangeeft.


Uniprot-ID's

Ik weet niet zeker waar je deze uitvoer vandaan hebt, dus dit lijkt een vreemde aaneenschakeling van Uniprot-informatie.

Q9NZT1 is inderdaad de unieke Uniprot ID. Dit is specifiek voor uniprot.

CALL5_HUMAN is de "gennaam" of "Identifier" en omvat vaak verschillende databases voor dat gen. Het is een beetje meer back-end, maar is in wezen niet uniek vanwege de isovormen van de splitsing.

Er zijn veel ID's in uniprot en veel soorten. Hieronder zie je al dat sommige Swiss Prot zijn, andere Trembl. Dit zijn de belangrijkste soorten. Swissprot wordt handmatig beoordeeld, terwijl Trembl een automatisch samengestelde collectie is.

Er zijn veel verschillende typen toegangscodes waarbij elke database zijn eigen nomenclatuur gebruikt die u tegenkomt. Helaas zijn het er teveel om hier uitgebreid op te noemen.


ID

Identifiers zijn symbolen die worden gebruikt om een ​​programma-element in de code op unieke wijze te identificeren. Ze worden ook gebruikt om te verwijzen naar typen, constanten, macro's en parameters. Een identifier-naam moet de betekenis en het gebruik aangeven van het element waarnaar wordt verwezen.

C# is een programmeertaal die is gecompileerd en waarvan de implementatie zodanig is dat de identifiers alleen entiteiten tijdens het compileren zijn. Tijdens runtime wordt naar elke identifier verwezen door zijn verwijzing naar het geheugenadres en wordt de compiler die aan zijn tekstuele identifier-token is toegewezen, gecompenseerd.


Algemene achtervoegsels

(-ase): aanduiding van een enzym. Bij de naamgeving van enzymen wordt dit achtervoegsel toegevoegd aan het einde van de substraatnaam.

(-derm of -dermis): verwijzend naar weefsel of huid.

(-ectomie of -stoma): met betrekking tot het uitsnijden of het operatief verwijderen van weefsel.

(-emie of -emie): verwijzend naar een toestand van het bloed of de aanwezigheid van een stof in het bloed.

(-genic): betekent aanleiding geven tot, produceren of vormen.

(-itis): duidt op ontsteking, gewoonlijk van een weefsel of orgaan.

(-kinesis of -kinesia): geeft activiteit of beweging aan.

(-lysis): verwijzend naar afbraak, ontleding, barsten of vrijkomen.

(-oma): duidt op een abnormale groei of tumor.

(-osis of -otic): duidt op een ziekte of abnormale productie van een stof.

(-otomie of -tomie): aanduiding van een incisie of chirurgische snede.

(-penia): met betrekking tot een tekort of gebrek.

(-faag of -fagie): de handeling van eten of consumeren.

(-phile of -philic): affiniteit hebben met of een sterke aantrekkingskracht hebben op iets specifieks.

(-plasma of -plasmo): verwijzend naar weefsel of een levende substantie.

(-scope): aanduiding van een instrument dat wordt gebruikt voor observatie of onderzoek.

(-stasis): geeft het behoud van een constante toestand aan.

(-troph of -trophy): met betrekking tot voeding of een methode voor het verwerven van voedingsstoffen.


PRESTATIEDOELSTELLINGEN VOOR LAB 15

Na het voltooien van dit lab kan de student de volgende doelstellingen uitvoeren:

1. Noem drie veel voorkomende klinisch belangrijke soorten van Stafylokokken en vermeld welke soort het meest pathogeen is.

2. Vermeld de bronnen en de toegangspoort voor de meeste Staphylococcus aureus infecties.

3. Noem en beschrijf drie soorten abcessen veroorzaakt door: Staphylococcus aureus.

4. Noem vier systemische: Staphylococcus aureus infecties.

5. Geef de betekenis van Staphylococcus aureus enterotoxine, het exotoxine TSST-1 en het exotoxine exfoliatine.

6. Noem de infectie die normaal wordt veroorzaakt door: Staphylococcus saprophyticus.

7. Noem de soorten infecties die het meest worden veroorzaakt door andere coagulase-negatieve stafylokokken dan: Staphylococcus saprophyticus.

ISOLATIE EN IDENTIFICATIE VAN STAPHYLOCOCCI

2. Beschrijf de typische reacties van S. aureus, S. epidermidis, en S. saprophyticus op elk van de volgende media:

A. Bloedagar (pigment, hemolyse, novobiocine-resistentie)

B. Mannitol Zoute agar (voor mannitolfermentatie)

C. DNase-agar (voor het enzym DNase)

NS. coagulasetest met gecitreerd konijnenplasma

e. Staphyloslide®-test voor gebonden coagulase en/of proteïne A

1. Herken stafylokokken in een Gram-kleuringpreparaat.

2. Herken een organisme als Staphylococcus aureus en vermeld de redenen waarom na het zien van de resultaten van het volgende:


Algemene identificatiecodes (ID's) in biologiedatabases begrijpen - Biologie

      • Staat van het onderwijsDigest van onderwijsstatistiekenProjecties van onderwijsstatistiekenTopische studies
      • National Assessment of Educational Progress (NAEP) Programma voor de internationale beoordeling van competenties van volwassenen (PIAAC)
      • Internationaal activiteitenprogramma (IAP)
      • Longitudinaal onderzoek bij vroege kinderen (ECLS)Nationale enquête over huishoudensonderwijs (NHES)
      • Common Core of Data (CCD)Secundair Longitudinaal Studies-programmaOnderwijs Demografische en geografische schattingen (EDGE)National Teacher and Principal Survey (NTPS)meer.
      • Programma voor bibliotheekstatistieken
      • Baccalaureaat en verder (B&B) Statistieken loopbaan/technisch onderwijs (CTES)Geïntegreerd post-secundair gegevenssysteem voor onderwijs (IPEDS)Nationale post-secundaire studie voor studiehulp (NPSAS)meer.
      • Common Education Data Standards (CEDS)Nationaal forum voor onderwijsstatistieken Over de gehele staat Longitudinaal Data Systems Grant Program - (SLDS)meer.
      • Afstandsonderwijs Dataset Training Nationaal Postsecundair Onderwijs Coöperatief (NPEC) Statistical Standards Programmeer.
        • EDATDelta Cost ProjectIPEDS Data CenterHoe een licentie voor beperkt gebruik aanvragen
        • ASC-ED-tabellenDatalabElementair secundair informatiesysteemInternationale gegevensverkennerIPEDS-gegevenscentrumNAEP-gegevensverkenner
        • ACS DashboardCollege NavigatorPrivéscholenOpenbare schooldistrictenOpenbare scholenZoeken naar scholen en universiteiten
        • NAEP State Profiles (nationsreportcard.gov)Public School District Finance Peer SearchCentrum voor onderwijsfinanciën Statistieken IPEDS-datacentrum
        • NAEP VragentoolNAAL Vragentool
        • ACS-ED-dashboardACS-ED-kaartenCollegeKaartLokaal opzoekenKaartEdSAFEMapSchool- en districtsnavigator
        • BibliografieED-gegevensinventaris
        • BeoordelingenVroegschoolse jeugdElementair en secundairBibliotheekPostsecundair en verderBronnen
        • NCES BlogWat is er nieuw bij NCESConferenties/TrainingenNieuwsFlashFinancieringsmogelijkhedenPersberichtenStatChat
        • Zoeken in publicaties en productenJaarverslagenDatalicenties voor beperkt gebruik
          Recente publicaties Per onderwerp Index A-ZBy Survey & Program AreasData Products Last 6 Months
        • Over NCESCommissarisContact NCESstaffHelp

        De Nationaal Centrum voor Onderwijsstatistieken (NCES) is de primaire federale entiteit voor het verzamelen en analyseren van gegevens met betrekking tot onderwijs.

        De 2012 Beginning Postsecondary Students Longitudinal Study (BPS:12) Student Records Collection onderzoeksgegevensbestand is een release van verkennende administratieve gegevens die alleen beschikbaar worden gesteld voor onderzoek naar instellingsrespons en imputatiemethodologieën. » Meer info

        Een uniek First Look-rapport van NCES beschrijft de effecten van de COVID-19-pandemie op postsecundaire studenten. » Meer info

        De huidige uitgaven per leerling op nationale basis stegen met 2,1 procent tot $ 13.187 van FY 19 tot FY 18, na een stijging van 0,9 procent tussen FY 17 en FY 18, na correctie voor inflatie.

        Stijgingen van de lopende uitgaven per leerling van FY 18 tot FY 19 behoorden tot de vijf hoogste in Oklahoma (10,3 procent), Washington (8,2 procent), Colorado (5,9 procent), Californië (5,5 procent) en West Virginia (3,9 procent). » Meer info

        Een nieuw rapport onderzoekt de lees- en rekenvaardigheid van jonge volwassenen in de VS tijdens de overgang naar het post-middelbare schoolleven en hoe deze verband houden met hun eerdere vaardigheid in lezen en rekenen in het Program for International Student Assessment (PISA). » Meer info

        De Staat van onderwijs is een jaarlijks rapport aan het Congres waarin belangrijke ontwikkelingen en trends in het Amerikaanse onderwijssysteem worden samengevat. Het rapport presenteert 50 indicatoren over onderwerpen variërend van kleuterschool tot postsecundair onderwijs, evenals arbeidskrachtenresultaten en internationale vergelijkingen. Ontdek hoe je de . kunt gebruiken Staat van onderwijs om op de hoogte te blijven van de laatste onderwijsgegevens.

        Scores worden gerapporteerd op een schaal van 0 tot 1.000. Zie figuur M2b van de TIMSS 2019 U.S. Highlights Results.
        BRON: International Association for the Evaluation of Educational Achievement (IEA), Trends in International Mathematics and Science Study (TIMSS), 2019.

        Staat van onderwijs

        Blader door de belangrijkste indicatoren over de staat van het onderwijs in de Verenigde Staten op alle niveaus, van kleuterschool tot postsecundair, evenals resultaten van de beroepsbevolking en internationale vergelijkingen. De indicatoren vatten belangrijke ontwikkelingen en trends samen aan de hand van de nieuwste statistieken, die gedurende het jaar worden bijgewerkt naarmate er nieuwe gegevens beschikbaar komen.


        SQL-joins uitgelegd

        Een relationele database is uiteindelijk slechts een verzameling gegevenstabellen, die elk op zichzelf nuttig zijn, maar exponentieel nuttiger wanneer ze worden samengevoegd met zijn buren. Toekomstige datawetenschappers hebben een voorsprong op de concurrentie als ze hun eerste SQL-cursus volgen met een basiskennis van de vier essentiële join-typen, die niet alleen samenvoegen gegevens over de output, maar ook: filter het om een ​​specifieke subset van records weer te geven. Voordat we echter onderzoeken hoe joins de relaties tussen tabellen definiëren, moeten we eerst begrijpen wat een sleutelveld is.

        Sleutelvelden

        We bespreken twee soorten sleutelvelden: primaire sleutels en buitenlandse sleutels. Een primaire sleutel is een veld of kolom die elke rij of record in de tabel op unieke wijze identificeert. Een tabel moet precies één primaire sleutel hebben om als relationeel te kwalificeren, maar die sleutel kan uit meerdere kolommen bestaan.

        Een externe sleutel daarentegen is een of meer velden of kolommen die overeenkomen met de primaire sleutel van een andere tabel. Buitenlandse sleutels maken het mogelijk om tabellen aan elkaar te koppelen.

        In de tabel hieronder is bijvoorbeeld kid_id de primaire sleutel voor KIDS en chore_id is een externe sleutel die overeenkomt met een veld met dezelfde naam in CHORES. Merk op dat CHORES geen externe sleutel heeft voor KIDS.

        Je vraagt ​​je misschien af ​​waarom kid_name niet de primaire sleutel is voor de KIDS-tabel. De waarden zijn inderdaad uniek per record, maar wat gebeurt er als we records aan de tabel gaan toevoegen? Zodra er een nieuwe, andere Steve aan de KIDS-tabel wordt toegevoegd, is kid_name niet langer uniek per record. Daarom is het een goed idee dat de primaire sleutel maar één taak heeft: records zoeken.

        Omdat KIDS een externe sleutel heeft die overeenkomt met een primaire sleutel in CHORES (chore_id), weten we dat we deze twee tabellen kunnen samenvoegen om er één te maken. Hoe dat gebeurt, hangt echter af van het type join.

        Volledige buitenste joins

        De meest elementaire database-join is wat bekend staat als een volledige outer join. De uitvoer bevat alle primaire id's in beide tabellen en alle velden in beide tabellen, ongeacht of de records overeenkomsten hebben in de tegenoverliggende tabel. Als we in het onderstaande diagram gegevens weergeven die in de uitvoer zullen verschijnen met de kleur blauw, kunnen we zien dat alle records uit beide tabellen worden geretourneerd.

        Laten we een nieuw voorbeeld bekijken. Beschouw de volgende tabellen in een universitaire database.

        Als we een volledige outer SQL-join doen op rm_id, waarbij we alle primaire id's in beide tabellen en in alle kolommen houden, gesorteerd op course_id oplopend, krijgen we de volgende output:

        Omdat Ontwikkelingspsychologie 2 nog geen kamer toegewezen heeft gekregen, heeft deze geen match in de KAMER-tabel. HUM311 heeft ook geen cursus toegewezen gekregen, dus het heeft geen overeenkomst in de CURSUS-tabel. Als gevolg hiervan zijn er veel null- of lege waarden in de uitvoer, en dit is vrij typerend voor volledige outer joins. Het doel is om allesomvattend te zijn, wat niet het geval is voor andere typen joins. Als we bijvoorbeeld alleen geïnteresseerd waren in cursussen met kamers, zouden we in plaats daarvan een left outer join kunnen gebruiken.

        Linker en rechter buitenste joins

        Left outer joins gebruiken alle primaire id's van de linkertabel en alle velden van beide tabellen. In het onderstaande diagram zien we dat alle records van de linkertabel in de uitvoer verschijnen, samen met die in de rechtertabel, zolang ze links hebben.

        Terugverwijzend naar ons collegiale voorbeeld, zou een linker outer join van de twee originele tabellen het volgende opleveren:

        Merk op dat HUM311 nergens te vinden is op deze tafel. Dat komt omdat het geen primaire sleutel in de linkertabel heeft (omdat het een kamer is, geen cursus) en ook niet is gekoppeld aan een cursus. We beginnen te zien hoe joins kunnen fungeren als filters door te beperken welke records terugkeren uit de query.

        De spiegel tegenover een linker buitenste voeg is, zoals je misschien al geraden had, een rechter buitenste voeg. In een rechter outer join verschijnen alle primaire id's van de rechtertabel in de uitvoer samen met alle kolommen van beide tabellen.

        Deze keer is het de PSY302-klasse die het niet haalt.

        Alle kamers komen automatisch in de uitvoer, maar de enige cursussen die in dit geval worden geretourneerd, zijn die waaraan kamers zijn toegewezen. PSY302 heeft nog geen kamer toegewezen gekregen en is daarom uitgesloten van de resulterende tabel.

        Innerlijke SQL-joins

        Het vierde en laatste basisjointype is een inner join. Hier zijn de enige records die we bij uitvoer willen retourneren, de records waarnaar wordt verwezen in beide tafels.

        Dus in ons voorbeeld van cursussen en kamers zijn cursussen zonder kamers uit, net als kamers zonder cursussen. Dit laat ons alleen met de wetenschappelijke cursussen en hun respectieve kamers:

        Semi-joins en anti-joins

        Inner, left outer, right outer en full outer zijn de vier basis join-types die je moet kennen als je net met SQL begint, maar er zijn ook andere, minder gebruikelijke joins om te verkennen. Semi-joins, in tegenstelling tot de joins die we tot nu toe hebben bekeken, niet doen retourneer alle kolommen van beide tabellen. In plaats daarvan retourneren ze gewoon de kolommen van de linkertabel en records met overeenkomsten in de rechtertabel. Als we dit concept in een diagram zouden zetten, zou het er ongeveer zo uit kunnen zien:

        De uitvoer zou lijken op de uitvoer die het resultaat is van een inner join, behalve dat kolommen die specifiek zijn voor tabel B (ROOM) zouden ontbreken:

        Een anti-join is het tegenovergestelde van een semi-join we retourneren alleen records uit tabel A die: Niet doen overeenkomsten hebben in tabel B.

        Aangezien alleen de cursus Psychologie geen toegewezen ruimte heeft, zou dit het enige record zijn dat op de uitvoer verschijnt:

        Als u deze basisjointypes eenmaal onder de knie hebt, kunt u formule-joins verkennen, zoals die met voorwaardelijke instructies, bereiken en berekeningen! SQL is zo'n veelzijdige taal dat de mogelijkheden om samen te voegen vrijwel eindeloos zijn. Als u deze vier primaire concepten begrijpt, kunt u zich voorbereiden op andere lessen in databases, datawetenschap en analyse.


        Databasestructuren

        Alle ondersteunde databaseplatforms hebben een vergelijkbare configuratie van tabellen en gegevensbronnen.

        Dit diagram illustreert eigenaren en databases voor vier verschillende platforms:

        Afbeelding 5-1 Voorbeeld van eigenaren en databasestructuur

        Oracle-structuur en JD Edwards EnterpriseOne

        De basisarchitectuur van een Oracle-database omvat veel verschillende logische en fysieke opslagstructuren.

        Gewoonlijk is een Oracle-database verdeeld in een of meer logische opslagstructuren. De structuren op het hoogste niveau zijn tabelruimten en gebruikersschema's. Deze structuren bieden twee categorieën waarin gegevens logisch kunnen worden gegroepeerd. Gegevens die tot één tabelruimte behoren, kunnen tot een ander schema behoren en gegevens voor één schema kunnen tot verschillende tabelruimten behoren.

        De fysieke database-opslageenheden, gegevensbestanden, zijn gekoppeld aan tabelruimten volgens de logische structuur van de database. Er kunnen bijvoorbeeld tabelruimten worden gemaakt om verschillende gegevenscategorieën te scheiden. Tabelruimten zijn verdeeld in kleinere logische indelingen, segmenten genaamd, die verder zijn onderverdeeld in begrenzingen en gegevensblokken. Deze niveaus van gegevensopslag bieden controle over hoe de gegevensbestanden worden toegewezen voor fysieke opslag.

        Een schema is een set objecten die aan een gebruiker zijn gekoppeld. Schema-objecten omvatten tabellen en andere gegevensstructuren die door de database worden gebruikt. Deze objecten komen niet direct overeen met gegevensbestanden die op de server zijn opgeslagen. De gegevens van elk object worden opgeslagen in een of meer gegevensbestanden binnen een tabelruimte. U kunt de toegewezen ruimte voor tabellen en enkele andere objecten specificeren.

        Een schema is een set objecten die aan een gebruiker zijn gekoppeld. Schema-objecten omvatten tabellen en andere gegevensstructuren die door de database worden gebruikt. Deze objecten komen niet direct overeen met gegevensbestanden die op de server zijn opgeslagen. De gegevens van elk object worden opgeslagen in een of meer gegevensbestanden binnen een tabelruimte. U kunt de toegewezen ruimte voor tabellen en enkele andere objecten specificeren.

        Dit diagram illustreert de Oracle-structuur met JD Edwards EnterpriseOne:

        Afbeelding 5-2 Oracle-structuur en JD Edwards EnterpriseOne

        SQL Server-structuur en JD Edwards EnterpriseOne

        SQL Server biedt een uitgebreid platform waarmee u eenvoudig datawarehousing-oplossingen kunt ontwerpen, bouwen, beheren en gebruiken waarmee uw organisatie effectieve zakelijke beslissingen kan nemen op basis van tijdige en nauwkeurige informatie. SQL Server levert tijdens een installatie negen afzonderlijke databases met JD Edwards EnterpriseOne.

        Dit diagram illustreert de SQL-structuur met JD Edwards EnterpriseOne:

        Afbeelding 5-3 SQL-structuur met JD Edwards EnterpriseOne

        DB2 for IBM i Server Structure en JD Edwards EnterpriseOne

        DB2 voor IBM i is de relationele databasemanager die volledig is geïntegreerd en tal van functies en voorzieningen biedt, zoals triggers, opgeslagen procedures en dynamische bitmapindexering die een breed scala aan toepassingstypen bedienen. Deze toepassingen variëren van traditionele host-gebaseerde toepassingen tot client/server-oplossingen tot business intelligence-toepassingen.

        In het IBM i-systeem heeft elk bestand (ook wel bestandsobject genoemd) een beschrijving die de bestandskenmerken beschrijft en hoe de gegevens die aan het bestand zijn gekoppeld, zijn georganiseerd in records en de velden in de records. Het besturingssysteem gebruikt deze beschrijving wanneer een bestand wordt verwerkt.

        DB2 voor IBM i-installaties slaan alle tabellen in hun respectieve gegevensbronnen op in één database.

        Dit diagram illustreert de DB2 for IBM i-structuur met JD Edwards EnterpriseOne:

        Afbeelding 5-4 DB2 voor IBM i-structuur met JD Edwards EnterpriseOne

        IBM DB2 voor LUW (Linux, UNIX, Windows) 8.1.4 Structuur voor JD Edwards EnterpriseOne

        Elk gegevenselement in een database wordt opgeslagen in een kolom van een tabel en elke kolom is gedefinieerd om een ​​gegevenstype te hebben. Het gegevenstype stelt beperkingen aan de typen waarden die u in de kolom kunt plaatsen en de bewerkingen die u daarop kunt uitvoeren. DB2 voor IBM i bevat een set ingebouwde gegevenstypen met gedefinieerde kenmerken en gedragingen: tekenreeksen, numerieke waarden, datetime-waarden, grote objecten, nulls, grafische reeksen, binaire reeksen en datalinks.

        Bij het organiseren van de gegevens in tabellen is het nuttig om tabellen en andere gerelateerde objecten samen te groeperen. Dit wordt gedaan door een schema te definiëren. Informatie over het schema wordt bewaard in de systeemcatalogustabellen van de database waarmee u bent verbonden. Naarmate andere objecten worden gemaakt, kunnen ze binnen dit schema worden geplaatst.

        Elk schema heeft een set van vier speciale tablespaces waarin de gegevens fysiek worden opgeslagen. IBM raadt aan om elke tablespace op een aparte diskdrive op te slaan.

        Dit diagram illustreert de IBM DB2 for LUW (Linux, UNIX, Windows) 8.1.4-structuur met JD Edwards EnterpriseOne:

        Afbeelding 5-5 Schema's en tabelruimten voor IBM DB2 voor LUW (Linux, UNIX, Windows) 8.1.4

        Afbeelding 5-6 Schema's en tabelruimten voor IBM DB2 voor LUW (Linux, UNIX, Windows) 8.1.4


        Algemene identificatiecodes (ID's) in biologiedatabases begrijpen - Biologie

        Het Federal Bureau of Investigation (FBI) van de VS is toonaangevend geweest in het ontwikkelen van DNA-typeringstechnologie voor gebruik bij de identificatie van daders van geweldsmisdrijven. In 1997 kondigde de FBI de selectie aan van 13 STR-loci om de kern te vormen van de nationale database van de Verenigde Staten, CODIS. Alle CODIS STR's zijn tetramere herhalingssequenties. Alle forensische laboratoria die het CODIS-systeem gebruiken, kunnen bijdragen aan een landelijke database. DNA-analisten zoals Bob Blackett kunnen ook proberen het DNA-profiel van bewijsmateriaal op de plaats delict te matchen met DNA-profielen die al in de database staan.

        Het CODIS STR-systeem heeft veel voordelen:

        • Het CODIS-systeem is op grote schaal toegepast door forensische DNA-analisten
        • STR-allelen kunnen snel worden bepaald met behulp van in de handel verkrijgbare kits.
        • STR-allelen zijn discreet en gedragen zich volgens bekende principes van populatiegenetica
        • De gegevens zijn digitaal en daarom bij uitstek geschikt voor computerdatabases
        • Laboratoria over de hele wereld dragen bij aan de analyse van de STR-allelfrequentie in verschillende menselijke populaties
        • STR-profielen kunnen worden bepaald met zeer kleine hoeveelheden DNA

        Een DNA-profiel: de 13 CODIS STR-loci

        Als onderdeel van zijn training en bekwaamheidstests voor DNA-profielanalyse van STR-polymorfismen (Short Tandem Repeat), creëerde forensisch wetenschapper en DNA-analist Bob Blackett een DNA-profiel op zijn eigen DNA. Hier is Bob's DNA-profiel voor de 13 belangrijkste genetische loci van de nationale database van de Verenigde Staten, CODIS (Combined DNA Index System):


        Locus D3S1358 vWA FGA D8S1179 D21S11 D18S51 D5S818
        Genotype 15, 18 16, 16 19, 24 12, 13 29, 31 12, 13 11, 13
        Frequentie 8.2% 4.4% 1.7% 9.9% 2.3% 4.3% 13%

        Locus D13S317 D7S820 D16S539 THO1 TPOX CSF1PO AMEL
        Genotype 11, 11 10, 10 11, 11 9, 9.3 8, 8 11, 11 X Y
        Frequentie 1.2% 6.3% 9.5% 9.6% 3.52% 7.2% (Mannelijk)

        Voor elke genetische locus heeft Bob zijn "genotype" bepaald en de verwachte frequentie van zijn genotype op elke locus in een representatieve populatiesteekproef. Op de genetische locus die bekend staat als "D3S1358", heeft Bob bijvoorbeeld het genotype "15, 18". Dit genotype wordt gedeeld door ongeveer 8,2% van de bevolking. Door de frequentie-informatie voor alle 13 CODIS-loci te combineren, kan Bob berekenen dat de frequentie van zijn profiel 1 op 7,7 biljard blanken zou zijn (1 op 7,7 keer 10 tot de 15e macht!

        In het forensische DNA-onderzoek van Bob vergelijkt hij vaak het DNA-profiel van biologisch bewijsmateriaal van een plaats delict met een bekend referentiemonster van een slachtoffer of verdachte. Als twee monsters overeenkomende genotypen hebben op alle 13 CODIS-loci, is het een virtuele zekerheid dat de twee DNA-monsters afkomstig waren van hetzelfde individu (of een identieke tweeling).


        • Het classificatiesysteem verandert voortdurend met de vooruitgang van de technologie.
        • Het meest recente classificatiesysteem omvat vijf koninkrijken die verder zijn opgesplitst in phylum, klasse, orde, familie, geslacht en soort.
        • Micro-organismen krijgen een wetenschappelijke naam toegewezen met behulp van binominale nomenclatuur.
        • DNA-vingerafdrukken: Een methode om sequenties van het DNA van een cel te isoleren en in kaart te brengen om het te identificeren.

        Het leven op aarde staat bekend om zijn diversiteit. Over de hele wereld vinden we vele miljoenen verschillende levensvormen. Biologische classificatie helpt bij het identificeren van elke vorm op basis van gemeenschappelijke eigenschappen (overeenkomsten) met behulp van een reeks regels en een schatting van hoe nauw verwant het is met een gemeenschappelijke voorouder (evolutionaire relatie) op een manier om een ​​orde te creëren. Door bepaalde patronen te leren herkennen en deze in specifieke groepen in te delen, zijn biologen beter in staat de relaties te begrijpen die bestaan ​​tussen een verscheidenheid aan levende vormen die de planeet bewonen.

        Figuur: Classificatie van E. coli: Domein: Bacteriën, Koninkrijk: Eubacteria, Phylum: Proteobacteria, Klasse: Gammaproteobacteria, Orde: Enterobacteriën, Familie: Enterobacteriaceae, Geslacht: Escherichia, Soort: E. coli.

        De eerste, grootste en meest omvattende groep waaronder organismen worden geclassificeerd, wordt een domein genoemd en heeft drie subgroepen: bacteriën, archae en eukarya. Deze eerste groep definieert of een organisme een prokaryoot of een eukaryoot is. Het domein werd in 1978 voorgesteld door de microbioloog en natuurkundige Carl Woese en is gebaseerd op het identificeren van overeenkomsten in ribosomale RNA-sequenties van micro-organismen.

        De op één na grootste groep wordt een koninkrijk genoemd. Vijf grote koninkrijken zijn beschreven en omvatten prokaryota (bijvoorbeeld archae en bacteriën), protoctista (bijvoorbeeld protozoa en algen), schimmels, plantae en animalia. Een koninkrijk wordt verder opgesplitst in phylum of divisie, klasse, orde, familie, geslacht en soort, wat de kleinste groep is.

        De wetenschap van het classificeren van organismen wordt taxonomie genoemd en de groepen waaruit de classificatiehiërarchie bestaat, worden taxa genoemd. Taxonomie bestaat uit het classificeren van nieuwe organismen of het herclassificeren van bestaande. Micro-organismen worden wetenschappelijk erkend met behulp van een binominale nomenclatuur met twee woorden die verwijzen naar het geslacht en de soort. De namen die aan micro-organismen worden toegekend, zijn in het Latijn. De eerste letter van de geslachtsnaam wordt altijd met een hoofdletter geschreven. De classificatie van micro-organismen is grotendeels geholpen door studies van fossielen en recentelijk door DNA-sequencing. Classificatiemethoden veranderen voortdurend. De meest gebruikte methoden voor het classificeren van microben zijn morfologische kenmerken, differentiële kleuring, biochemische testen, DNA-fingerprinting of DNA-basissamenstelling, polymerasekettingreactie en DNA-chips.


        Aminozuren mixen en matchen

        Wanneer worden ribosomen gebruikt in het proces van eiwitsynthese? Wanneer de cel een eiwit moet maken, wordt mRNA in de kern gemaakt. De mRNA wordt vervolgens uit de kern en naar de ribosomen gestuurd. Wanneer het tijd is om het eiwit te maken, komen de twee subeenheden samen en combineren ze met het mRNA. De subeenheden vergrendelen op het mRNA en starten de eiwitsynthese.

        Het proces van het maken van eiwitten is vrij eenvoudig. Ten eerste heb je een aminozuur nodig. Een ander nucleïnezuur dat in de cel leeft, is overdracht RNA. tRNA is gebonden aan de aminozuren die rond de cel zweven. Met de mRNA-aanbiedingsinstructies maakt het ribosoom verbinding met een tRNA en trekt het één aminozuur af. Het tRNA wordt vervolgens weer vrijgegeven in de cel en hecht zich aan een ander aminozuur. Het ribosoom bouwt een lange aminozuurketen (polypeptide) op die uiteindelijk deel zal uitmaken van een groter eiwit.


        Bekijk de video: Biological database 1 (Februari 2023).