Molecular Evolution

Holen Sie sich alle Details über die molekulare Evolution

✴Die molekulare Evolution untersucht Veränderungen an DNA und Proteinen. Wissenschaftler untersuchen die Auswirkungen dieser Veränderungen, wie sie auftreten und wie schnell sie auftreten, um zu verstehen, wie sich das Leben im Laufe der Zeit entwickelt hat . ✴

► Wenn du das Wort ''Evolution'' hörst, ist es leicht, an ein sehr großes Bild zu denken. Sie können sich vorstellen, dass sich kleine Zellen zu Pflanzen, Fischen, Dinosauriern, Affen, Affen und schließlich Menschen entwickeln . ✦

► Diese großen Veränderungen passieren nicht von selbst. Sie passieren, wenn unser Lehrmaterial, Desoxyribonukleinsäure (DNA), mutiert oder verändert wird. Wenn die DNA-Sequenz eines Gens verändert wird, kann auch das resultierende Protein verändert werden. Diese kleinen Mutationen können sich im Laufe der Zeit aufbauen und zu großen Veränderungen in einem Organismus führen. Diese Veränderungen auf DNA-Ebene sind Teil der molekularen Evolution . ✦

【Themen, die in dieser App behandelt werden, sind unten aufgeführt】

⇢ Einführung in die molekulare Evolution und Phylogenie: Was, wann, warum und wie?

⇢ Proteinfunktion verstehen - Der Unterschied zwischen Bioinformatik und molekularen Methoden

⇢ In-Silico-Identifizierung von regulatorischen Elementen in Promotoren

⇢ In-Silico-Analyse von Golgi-Glykosyltransferasen: Eine Fallstudie über die GROSSE Proteinfamilie

⇢ MicroArray-Technologie - Expressionsprofilierung von MRNA und MicroRNA bei Brustkrebs

⇢ Computertools zur Identifizierung von microRNAs in Deep Sequencing Data Sets

⇢ Computermethoden in massenspektrometrischen Protein-3D-Studien

⇢ Perspektiven der synthetischen Biologie und der Bioinformatik in der Krebsarena

⇢ Ein Überblick über die hardwarebasierte Beschleunigung der biologischen Sequenzausrichtung

⇢ Abrufen und Kategorisieren von Bioinformatik-Publikationen über ein MultiAgent-System

⇢ GRID-Computing und Computational Immunology

⇢ Funktionsanalyse des Zervixkarzinom-Transkriptoms: Netzwerke und neue Gene im Zusammenhang mit Krebs

⇢ Anzahl der Transmembranhelices in prokaryotischen Genomen

⇢ Klassifizierung der TIM-Fass-Proteindomänenstruktur durch einen Ausrichtungsansatz unter Verwendung der besten Trefferstrategie und PSI-BLAST

⇢ Identifizierung der funktionellen Vielfalt der Proteine der Enolase-Superfamilie

⇢ Beiträge von Strukturvergleichsmethoden zum Vorhersagefeld der Proteinstruktur

⇢ Funktionelle Analyse intergener Regionen für die Genentdeckung

⇢ Vorhersage von transkriptionellen regulatorischen Netzwerken für die Netzhautentwicklung

⇢ Die Verwendung funktionaler Genomik im synthetischen Promotor-Design

⇢ Analyse von transkriptomischen und proteomischen Daten bei immunvermittelten Krankheiten

⇢ Entstehung des diversifizierten kurzen ORFeoms durch Massenspektrometrie-basierte Proteomik

⇢ Acrylamid-Bindung an seine zellulären Ziele: Erkenntnisse aus Computerstudien