表达芯片大家最熟悉的当然是affymetrix系列芯片啦,而且分析套路很简单,直接用R的affy包,就可以把cel文件经过RMA或者MAS5方法得到表达矩阵。illumina出厂的芯片略微有点不一样,它的原始数据...
众所周知,现阶段研究肿瘤基本离不开TCGA,研究单个基因的话更离不开单个基因在泛癌中的表达,当然我们也可以分析 基因组异质性与基因表达的关系,比如 TMB:肿瘤突变负荷,TMB与PD-1/PD-L1抑制...
博士磕磕绊绊读到了第三年~ 终于进入了出成果的阶段了,也对生信这个学科建立了一些系统的理解,觉得应该做一些系统的梳理和记录了(虽然这个宏图大志从博一就有了但没有知识积累又懒。那么就从...
最近在写工具盒里WGCNA工具的使用教程,检索素材时发现了一篇文章,哦不,是两篇,他们长的几乎一样但是分数却相差近三倍,我们的目的就是零代码完美复现1、数据采用GEO公开数据集;2、老思路,通过sangerbox中的DEcenter来实现差异基因筛选,想必大家已经并不陌生;3、重头戏,sangerbox中的一键式WGCNA分析使用以及讲解老师的个人经验分享;4、结合临床信息筛选关键模块,通过万能的excel实现;5、hub基因筛选,以及预后相关性,在线网站统统搞定;6、最后就是外部数据验证。
纳米测序即将来临。
通过仔细阅读文章小编了解到作者主要分析了五种来自癌症基因组图谱的膀胱癌(MIUC)的分子亚型的转录组图谱,使用CIBERSORT免疫细胞丰度测定工具进行分析,显示了MIUC亚型之间免疫细胞谱和丰度的显著差异。包括免疫刺激和抑制基因在内的67个基因的的表达模式显示出与亚型和DDR基因突变状态的显著关联。
作者从多个角度研究了膀胱癌中巨噬细胞浸润,特别是M2巨噬细胞,联系了肿瘤微环境与基因组改变,研究的角度方法值得借鉴,感兴趣的小伙伴可以仔细研读。
如何利用R语言中的arrows进行心的绘制。
方便快捷下载SRA、SAM及FASTQ文件
在做细菌16S的高通量数据处理时你不得不面对去除嵌合体这玩意,嵌合体是什么鬼,百度一下就知道了,在序列扩增时多数序列是顺着单条序列前进的,如Read1扩增产生新的Read1,Read2扩增产生新的Read2。但有时两条序列也可能缠在一起,扩增时产生的新序列前半段可能属于Read1,后半段属于Read2,形成了拥有两条序列信息的嵌合体序列
看到文献中(doi:10.1080/2162402X.2017.1392427)有人使用sigclust来评估聚类是否合理,于是乎研究了这个包。 sigclust主要针对生物信息学数据(高维低样本)产生的聚类结果进行评估,一个基本假...
TCGA数据据是由美国国家癌症研究所(NCI)及国家人类基因组研究所(NHGRI)联合建立,其包含丰富的肿瘤数据类;ceRNA其主要基于竞争性内源RNA假说解释mRNA、假基因、长链非编码RNA之间如何通过miRNA反应元件进行“对话”。本节主要讲解TCGA中不同类型RNA-Seq数据差异分析方法。
终于TCGA数据下载的终结版上线了,下载地址如:http://sangerbox.com/TcgaDown 界面沿用了之前的风格,一张图秒懂: 每种数据类型下载到个人中心后可以看到 合并的数据 和 单个的原始TCGA下...
程序学习心得 生物信息之程序学习如何优雅的提问生信宝典视频教程好色之旅-画图三字经转录组分析的正确姿势学习生信的系列教程学习生信的系列书籍教师节献礼 - 文章用图的修改和排版简单强大的...
计算两组数据的相关性,用散点图和拟合曲线可以完美展示数据内在的分布,在这里我们开发了相关性散点图的简易绘制工具,不仅可以支持单组数据,也支持多组数据绘制在一张图上或者绘制在多张图上...
众所周知,现阶段研究肿瘤基本离不开TCGA,研究单个基因的话更离不开单个基因在泛癌中的表达,当然我们也可以分析 不同临床分期与基因表达的关系,比如T、N、M、Stage、性别和年龄。 在这里我们...
9分的微生物多样性文章怎么玩
R语言基础绘图——直方图
为了解决四个难题我们设计开发了“GSEA简易分析工具”和” GSEA结果可视化工具”
这是一篇比较老的建模的文章,发表在Neurobiology of Disease上,目前影响因子五分多点。 Long non-coding RNA expression profiles predict clinical phenotypes in glioma 本文从lncRNA...