最近有一些博士与小编讨论开题问题。 小编就会问到那你都有什么准备呢,做了哪些前期工作,得到的答案是啥也没有... 原因很复杂,但主要原因是没有足够的时间去看文献和前沿的报道,
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。
这是我们今天要实战的文章,IF 5.515 DOI: 10.18632/aging.101415 这篇文章相对较难一些,不过想要模仿,我们仍有办法。先来看文章。 研究背景 肿瘤微环境细胞和肿瘤中浸润免疫和基质细
## 影片信息 日文名:腸内フローラ解明!驚異の細菌パワー 中文名:肠道细菌 / 肠道花园 类型:医療健康 时长:49min 官网:http://www.nhk.or.jp/special/detail/2015/0222/ ...
简要梳理R中常见的数据结构
数据准备: 1、表达矩阵,比如300个样本,20000个基因 2、表达矩阵分成癌症样本矩阵假设200个样本(C)和正常样本矩阵假设100个样本(E) 3、取正常样本矩阵E 4、取表达谱矩阵E中的任意基因g...
wwwblast已经不再更新啦,有没有比较好用的替代品呢?ViroBLAST帮你解决问题
本公众号之前推荐并解读过一篇植物微生物组综述《Annu Rev:植物微生物组—系统见解与展望》,今天再给大家推荐一篇人类微生物组的综述。 本文是Rob Knight (https://knightlab.ucsd.edu/)...
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本网对Markdown排版支持较差,对格式不满意的用户请跳转至 或“宏基因组”公众号阅读; 注:文为蓝色字均为文章链接,可点击直达 写在前面 优秀的作品都有三部分曲,如骇客帝国、教父、指环...
之前我们平台分享过《Nature:宏基因组关联分析》综述,让大家系统的了解这一领域。同时还分享过一篇《GigaScience:谷子产量与微生物组关联分析》是植物领域中的优秀工作。今天再分享一篇在动物...
随着公众号发展,历史文章越来越多,有很多小伙伴在查找某篇看过的文章、或想找相关的文章还是有困难的。 检索的方法还是有很多的。大家常用的是人工查看历史消息,但历史过久或文章过多查找十...
从标题来看做的是基于TCGA数据分析胃癌四个亚型临床意义 n 研究背景: 胃癌在全球范围内最常见的癌症中排名第四,死亡率位居世界第三,每年约723,100人死于该疾病。2014年,TCGA数据...
基因组做之前的准备工作。
变量处理:要实现pipeline图形设计器,首先要先对用到的变量,做统一的设计 分析步骤/节点设计:前文提到,生信分析pipeline其实就是基于文件输入输出的工作流,这里对工作流做了简化,归纳起来工作流中有4种节点。 工作流设计: 最后,有了变量,和节点,最后就是工作流的设计了。用连接线,将以上4中节点连接起来,计算相互之间的依赖关系,用统一的格式保存起来。
本文适合已经在使用Endnote X8的用户。什么?你连软件都没用过,赶快后台回复“endnote”下载最新版。基本操作也不会用吗?
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处理数据常常会遇到两张数据格式,一种是长数据(long data),另一种是宽数据(wide data)。 以常见的股票收盘价数据为例,表1是长数据常见形式,而表2是宽数据常见形式。而R语言作为处理数...
在上海复旦大学癌症研究中心头颈外科和肿瘤科的Ben Ma等研究员的研究中,他们试图去找到与PTC分化相关的代谢基因,且进一步识别和PTC预后相关的代谢基因
Python 教程陈同 (chentong_biology@163.com)欢迎来到Python的世界,本教程将带你遨游Python,领悟Python的魅力。本教程专注于帮助初学者,尤其是生物信息分析人员快速学会Python的常用功能和使用方式,