LabMeeting-小嬿

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LabMeeting-小嬿由 EVKVLIN 在 二, 03/12/2013 – 00:00 發表 LIN Lab 2016 LabMeeting mmiiee 小嬿 2008/08/27 小女子深受luciferase assay的internal control困擾所以上網找其他人有沒有這類的東西看到了一個網址http://www.protocol-online.org/biology-forums/posts/11321.html可是這個人的問題是他的internal control會降低跟我的不太一樣後面有個人(doles)有建議 可以試試看phRL vector是個合成的RL, 據說比較不會受到non specific的activator 影響而且我剛剛又去看了一下珮雯學姊的論文他用的就是Promega的phRL-TK是因為這個原因所以他做起來才不會受影響嗎?請老闆大人提示~~~~謝謝 2008/08/29 送MGM定序SOP DNA 0.5-0.6 ug Primer 4 ul of 2 uM H2O to 8 ul 第一次做不出來若想不到明顯錯誤處可再送一次 2008/09/09 Lab Meeting 心得彙整 小嬿: 講得很清楚喔!知道已給妳太多paper了讀不完(sorry) 但是,可否,拜託,先讀一下這四頁知識,幫我們summarize 一下. 我覺得瞭解這篇以後,對往後妳和小丸子的實驗設計非常有用(才不會走錯路)因為這實在是太顛覆我過去的想法了! 2008/09/23 Lab Meeting 心得彙整小嬿: (1)BC- 1及P3HR1的fuctional assay真的很有趣. 看來gZ及cZ都有function.tZ大概真的是一個Z的suppressor.

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補遺：mir-17-92 cluster

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 mir-17-92 cluster是由MIR17HG這個gene transcribed出來的：MIR17HG: This gene is the host gene for the MIR17-92 cluster, a group of at least six microRNAs (miRNAs) that may be involved in cell survival, proliferation, differentiation, and angiogenesis. Amplification of this gene has been found in several lymphomas and solid tumors. Two non-protein coding transcript variants have been found for this host

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「聖嚴法師教話頭禪」筆記

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《聖嚴法師教話頭禪》：「自序讓中華禪法鼓宗的教法更完整我在二○○四年已出版了《聖嚴法師教默照禪》，現在，二○○九年初所出版的《聖嚴法師教話頭禪》，此書的出版，對於「中華禪法鼓宗」的禪學教法就比較完整。一九九八年，我在象岡首度主持了「默照」、「話頭」單一法門專修禪七，引領禪眾一門深入契理契機。我們除話頭禪七外，另外還有禪十、禪十四，甚至在去年（二○○七），我們還在法鼓山上首度舉行了話頭禪四十九。而現在這一本《聖嚴法師教話頭禪》，主要是整理我分別於一九九九年、二○○二年，在臺灣主持的禪七和禪十四，以及於二○○四、二○○五年在美國象岡話頭禪十的禪修開示。我的書很少請人寫序，除了《聖嚴法師教默照禪》一書曾請楊蓓博士寫推薦序，另一的破例，就是《戒律學綱要》，是由竺摩老法師替我寫的。而這本書，剛好又是他的徒弟繼程法師替我寫導讀，這可以說是承先啟後，也算是一項特色。現在繼程法師也是我的弟子，他以弟子的立場來寫這篇導讀，也無可厚非。這篇導讀的可讀性高，希望透過它能讓更多人接受這本書。二○○八年十二月四日」法鼓全集2020紀念版（第4輯第17冊，頁3-4）。取自：https://ddc.shengyen.org/?doc=04-17-001

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GSVA – gene set variation analysis for microarray and RNA-Seq data

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GSVA – gene set variation analysis for microarray and RNA-Seq data Gene set enrichment (GSE) analysis is a popular framework for condensing information from gene expression profiles into a pathway or signature summary. The strengths of this approach over single gene analysis include noise and dimension reduction, as well as greater biological interpretability. As molecular profiling

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