疫情当前，很多老师同学仍无法返校进行实验，科研产出受到不同程度影响。如何利用前期手头数据及丰富的网络资源，通过生信分析发表文章，不失为当前的一种高效方法。
今年3月发表在《database》杂志上的茶树ssr数据库文章，利用最近发表的茶树基因组鉴定出大量ssr标记。除了基因组序列外，研究者还从其他公开获得的序列如rna-seq、gss序列、ests和细胞器基因组(叶绿体和线粒体)中鉴定了ssr标记，并结合已发表文献，对一组经过验证的茶树ssr标记进行了分类。最后研究者利用分析获得的所有信息，开发了一个茶树ssr查询数据库--teamid，它包含来自所有6种资源的ssr，包括3个茶树核基因组和17种野生茶树转录组序列等。
题目：teamid: a comprehensive database of simple sequence repeat markers of tea
teamid：一个茶树简单序列重复（ssr）标记的综合数据库
发表期刊：database (oxford)
发表时间：2020-3-11
影响因子：3.793
teamid网站太阳成集团tyc7111cc首页
teamid网址：
茶树是一种重要的木本植物，全世界大约种植有600种茶树。过去已经进行了各种育种计划来生产具有改良性状的茶叶品种。与感兴趣的性状相关联的如ssr等分子标记的可用性有利于培育具有理想性状的品种。然而在茶树方面，虽然各种研究报告了ssr标记的发展，但迄今为止，还没有一个关于ssr标记的综合数据库可供茶树育种者公开使用。茶树基因组资源的可用性以及强大的生信工具使我们能够构建并自由地向育种者提供茶树ssr标记的综合数据库。
在这项研究中，研究者从测序的茶树细胞核和细胞器基因组，以及各种转录组资源中鉴定出总共935547个ssrs，选择82个ssr用于茶基因型的验证。最后开发了一个用户友好的ssr数据库teamid。
实验方法及部分结果
本研究使用6个不同的数据来源，具体包括3个茶树基因组数据、170个sra中的rna-seq数据、17种不同野生茶的转录组数据、est及gss等数据、已发表文献中的茶ssr和15个叶绿体叶绿体基因组数据（见图1）。
ssr的预测和引物设计使用的是开源工具krait进行的。茶树基因组潜在的多态性ssr使用candissr工具分析。含有ssr的基因注释使用blastx搜索，序列功能域注释和kegg通路分析使用blast2go工具进行。数据库设计基于“三层”系统，即客户端层、中间层和数据库。php编程语言用于连接客户层和数据库，它是用phpmyadmin设计的，客户端层使用html、css和bootstrap。
图1、ssr数据库teamid的结构。
图2、ssr数据库概要（已确定的ssr数量及其用于数据库开发的来源）。
表1、三个茶属基因组中已鉴定的ssr特征
网站搜索展示
关于天昊：
天昊生物具有多年ssr分子标记检测及分析经验，如果您有类似ssr网站搭建及数据分析需求，欢迎联系太阳成tyc7111cc具体咨询！公司网址：
邮箱：，电话：400-065-6886
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实验停了，发文章不能停--搭建一个ssr数据库网站，发篇3.793分文章
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今年3月发表在《database》杂志上的茶树ssr数据库文章，利用最近发表的茶树基因组鉴定出大量ssr标记。除了基因组序列外，研究者还从其他公开获得的序列如rna-seq、gss序列、ests和细胞器基因组(叶绿体和线粒体)中鉴定了ssr标记，并结合已发表文献，对一组经过验证的茶树ssr标记进行了分类。最后研究者利用分析获得的所有信息，开发了一个茶树ssr查询数据库--teamid，它包含来自所有6种资源的ssr，包括3个茶树核基因组和17种野生茶树转录组序列等。
题目：teamid: a comprehensive database of simple sequence repeat markers of tea
teamid：一个茶树简单序列重复（ssr）标记的综合数据库
发表期刊：database (oxford)
发表时间：2020-3-11
影响因子：3.793
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茶树是一种重要的木本植物，全世界大约种植有600种茶树。过去已经进行了各种育种计划来生产具有改良性状的茶叶品种。与感兴趣的性状相关联的如ssr等分子标记的可用性有利于培育具有理想性状的品种。然而在茶树方面，虽然各种研究报告了ssr标记的发展，但迄今为止，还没有一个关于ssr标记的综合数据库可供茶树育种者公开使用。茶树基因组资源的可用性以及强大的生信工具使我们能够构建并自由地向育种者提供茶树ssr标记的综合数据库。
在这项研究中，研究者从测序的茶树细胞核和细胞器基因组，以及各种转录组资源中鉴定出总共935547个ssrs，选择82个ssr用于茶基因型的验证。最后开发了一个用户友好的ssr数据库teamid。
实验方法及部分结果
本研究使用6个不同的数据来源，具体包括3个茶树基因组数据、170个sra中的rna-seq数据、17种不同野生茶的转录组数据、est及gss等数据、已发表文献中的茶ssr和15个叶绿体叶绿体基因组数据（见图1）。
ssr的预测和引物设计使用的是开源工具krait进行的。茶树基因组潜在的多态性ssr使用candissr工具分析。含有ssr的基因注释使用blastx搜索，序列功能域注释和kegg通路分析使用blast2go工具进行。数据库设计基于“三层”系统，即客户端层、中间层和数据库。php编程语言用于连接客户层和数据库，它是用phpmyadmin设计的，客户端层使用html、css和bootstrap。
图1、ssr数据库teamid的结构。
图2、ssr数据库概要（已确定的ssr数量及其用于数据库开发的来源）。
表1、三个茶属基因组中已鉴定的ssr特征
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