今日看文献,发现了一套关于疼痛的数据集GSE69901,诚然在GEO中检索时是长这样的: 实在是对该数据集有点兴趣,所以在pubmed上搜索了一下这个数据集: 从文献上来看并不是同一个作者的,那么...
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导读 在单细胞研究的大潮中,新的测序方法层出不穷。不过,很少有人对这些方法进行系统的比对。慕尼黑大学生物学家Wolfgang Enard最近领导团队,在小鼠胚胎干细胞的基因表达研究中比较了一
最近组装技术进展介绍
TCGA数据库的挖掘工具层出不穷,从数据下载到数据挖掘,这里小编给大家整理一份官网的数据挖掘工具大全: http://www.cancerimagingarchive.net/ The Cancer Imaging Archive (TCIA) TCIA存储...
“做cox比例分析和KM曲线结合分析,阈值该怎么选取,数据是否需要标准化等等问题的解决方法”
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”。本节主要数据准备和预处理。
1 、宿主范围广,对人致病性低这套腺病毒载体系统可广泛用于人类及非人类蛋白的表达。 腺病毒可感染一系列哺乳动物细胞,因此在大多哺乳动物细胞和组织中均可用来表达重组蛋 白。 2、 在增殖和非增殖细胞中感染和表达基因 逆转录病毒只能感染增殖性细胞,因此 DNA 转 染不能在非增殖细胞中进行,而必须使细胞处于持续培养状态。腺病毒则能感染几乎所有的细 胞类型,除了一些抗腺病毒感染的淋巴瘤细胞。腺病毒是研究原代非增殖细胞基因表达的最佳 系统,它可以将转化细胞和原代细胞中得到的结果直接进行对比。
文件内容色彩变灰来维持价值
Highlights Six identified immune subtypes span cancer tissue types and molecular subtypes Immune subtypes differ by somatic aberrations, microenvironment, and survival Multiple control modalities of molecular networks affect tumor-immune interactions Th
相关性基础知识 “ 相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向,但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。 相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度;着重研究线性的单相关系数 ”
这一篇真的不是广告。 在我与用户交流的过程中,很多用户朋友都搞不清楚,何为桑格助手?何为桑格box?两者有何区别?我为什么需要?我为什么又需要两个
功能富集分析是解释在不同高通量实验中发现的基因列表的关键步骤,一般我们获得某个基因集(如差异基因)后,希望观察这些基因的功能或者通路时,做富集分析是一种最便捷的方法,在这里我们开发...
肿瘤突变负荷(Tumor mutational burden, TMB)已成为预测肺腺癌(LUAD)患者对免疫检查点抑制剂(immune checkpoint inhibitors, ICIs)治疗反应的独立生物标志物。近年来,用于治疗NSCLC的免疫检查点抑制剂(ICIs)的引入革新了晚期NSCLC患者的治疗方法,极大地提高了某些患者的生存率,而MicroRNAs (miRNAs)在调节抗癌免疫反应中发挥重要作用,但miRNA表达模式与TMB在LUAD中的关系尚不明确,今天介绍的文献就是研究这一问题。
基于TCGA中8种癌症(BRCA, KIRC, KIRP, LGG, LIHC, LUAD, SARC和THCA8)的mRNA表达、miRNA表达、体细胞突变以及甲基化数据,通过泛癌的多组学数据对TERT高(TERThigh)和TERT低样本组(TERTlow)进行系统的分析,去找到那些在疾病中特异以及共同的影响TERT的关键基因,并系统而深入地分析这些基因的功能。
### Conda包管理系统Conda是一种通用包管理系统,旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件。通常与Anaconda (集成了更多软件包,[https://www.anaconda.com/download/#download](https://www.an...
NGS系列文章包括NGS基础、转录组分析、ChIP-seq分析、DNA甲基化分析、重测序分析五部分内容。 NGS基础系列文章包括高通量测序原理,测序数据获取和质量评估,常见文件格式解释和转换4部分。
简要梳理R中常见的数据结构
结合TCGA数据库中膀胱癌的体细胞突变数据计算病人的TMB值,基于该值的中位数值将样本划分为高TMB组合低TMB组,首先刻画高低TMB组生存的差异;接下来,结合膀胱癌病人的表达谱数据,识别高低TMB组差异的基因,使用单因素和多因素cox回归分析进而结合构建了由8个基因组成的膀胱癌预后模型;考虑到TMB值和免疫治疗的关系,使用CIBERSORT软件对膀胱癌病人中22中免疫细胞的组成刻画,基于单因素cox回归分析,找到潜在影响病人生存的免疫细胞类。
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”。本讲非常详细解读基本TCGA数据库为后续分析打下一个坚实基础。