关键命令: BiocManager::install('makecdfenv') library(makecdfenv) make.cdf.package("GPL15048_HuRSTA_2a520709.CDF.gz", "hursta2a520709cdf", species = "Homo sapiens", compress = T...
DNA 甲基化是表观遗传学(Epigenetics)的重要组成部分,在维持正常细胞功能、遗传印记、胚胎发育以及人类肿瘤发生中起着重要作用,是目前新的研究热点之一。 DNA 甲基化及CpG岛 DNA 甲基化是最
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。
文章见:http://journals.plos.org/plosone ... ournal.pone.0078644指定的细胞系是:Human CCR6+ CD4 memory T cell ,测了6个时间点,共12个样本表达芯片用的是Affymetrix GeneChip HT HG-U13...
本文内容首发植物微生物组公众号,更多阅读欢迎跳转植物微生物组公众号 MWAS简介 微生物组关联分析(Microbiome/Metagenome-wide association studies , MWAS)是指捕获多维尺度上的互作作用,...
PCA、UMAP、tSNE是常见的几种降维方法,具体原理可以参考:常见的PCA、tSNE、UMAP降维及聚类基本原理及代码实例 在这里我们开发了一个简易的PCA、tSNE、UMAP的一键化工具,用来快速的做PCA、tS...
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。
为了更好的了解用户需求及对不同的工具的喜好程度,进一步改善和指导新工具的开发,同时也避免一些不法商贩拿到淘宝上卖欺骗消费者,生信人小工具统一加了登录框,登录使用本平台的账号即可。...
文章结果提供了MB干性的一个综合特征。基于mRNAsi的预后特征可能有助于SHH MB预后的个性化预测,并在临床实践中作为SHH MB预后潜在生物标志物。这篇文章的研究还提供了基于机器学习方法的策略,以系统地识别在MB干细胞和针对MB干细胞的药物方面分层的生物标志物。同时其对肿瘤浸润免疫细胞与MB干细胞之间相互作用的分析可能有助于预测针对MB干细胞的免疫治疗,并有助于确定哪些患者会对此类治疗产生反应。
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
本工具是单基因在肿瘤中突变的棒棒糖图的升级版,目前的所有分析中工具只能查看单个肿瘤的单个基因的突变棒棒糖图如下: 而本工具则提供了所有肿瘤中的突变信息 在 网页下方 有详细的数据描述...
如何利用R语言中的arrows进行心的绘制。
9分的微生物多样性文章怎么玩
(1)基于WGCNA方法总共识别了11个模块; (2)通过计算与mRNAsi的相关性,得到与mRNAsi负相关明显的3个模块; (3)进一步卡MM > 0.8和GS > 0.5,最终在上述3个模块中识别了13个关键基因,这13个关键基因在膀胱癌干细胞维持中起着重要的作用; (4)通过控制上游的AURKB和PLK1基因可能有助于膀胱癌的治疗,这些基因可能是作为抑制膀胱癌干细胞特征的治疗靶点。
前言:看到标题大家是不是充满了好奇心,在大家的认知中,光合作用应该是植物的“专利”,一般认为动物中是没有叶绿体(叶绿素)存在,也就无法进行光合作用,但事事无绝对,今天小编就带大家认识一下能进行光合作用的动物。
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...
R语言基础绘图——直方图
随着高通量测序以及生物信息学的发展,R语言在生物大数据分析以及数据挖掘中发挥着越来越重要的作用。想要成为一名优秀的生物数据分析者与科研团队不可或缺的人才,除了掌握对生物大数据挖掘与分析技能之外,还要具备一定的统计分析能力与SCI论文质量绘图能力
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。
文章在泛癌中使用表达数据、临床数据以及结合免疫评估,差异表达,GSEA,生存分析等方法最终识别出了有效的生物学标志物,并对标志物的性能进行了测评,工作量很大。无论是研究预后还是免疫的小伙伴都可以借鉴文章的研究方法以及角度。