“小提琴图 (Violin Plot) 用于显示数据分布及其概率密度”
作者通过对泛癌分析发现铁代谢在不同的癌症类型中都失调,并且这与患者生存显著相关,特别是在KIRC中。这一观察结果在肾癌组织中得到了证实。此外,DFO和erastin可抑制多种肿瘤细胞的增殖,影响多种铁相关基因的表达。因此,针对铁代谢的分子治疗可能对癌症的治疗有帮助。
本文关心的是直接调控,即哪个蛋白/RNA直接结合我感兴趣的DNA。研究哪个蛋白质结合某段DNA,有两种方法screen: Plan A:大量ChIP-seq公共数据 Plan B:motif分析预测
如何解决细胞感染病毒后高死亡率的问题? 1) 一些细胞株有类似E1区活性 若一定要使用该细胞株,改用较低MOI。 2) 细胞内含有内源性病毒(野生型腺病毒可产生辅助病毒样作用,使非重组腺病毒也能 感染细胞),更换冻存的细胞,初代培养的较适用。 3) 建议先进行目的细胞的转染预实验。
十元十元? 第一次写教程还是要标题党一下。不过十元并不夸张,十元真的买不了吃亏,买不了上当。作为一个临床外科小大夫,写生物分析教程,求专业级别的人放过。看中结果,忽略过程中的瑕疵。...
DOI : 10.3389/fgene.2018.00265我们桑格助手的读者一定明白给 DOI是为什么,如果万一第一次看本公众号的文章,不明白,我稍稍解释一下,通过DOI可以浏览到文献的全文(我们不说下载(#^.^#)桑格助
火山图是差异分析中最直观的可视化方式,通过火山图可以直观的观察到表达倍数的整体分布和差异显著性的整体分布,因此是做差异分析必备的可视化方式之一 在这里我们开发了简易版本的火山图绘制...
这篇文章分析揭示了整合形态学信息和分子数据,使人们对组织形态学调控和蛋白质这一过程有更深的理解,有助于对癌症生物学和预后预测产生新的见解。
最近小编读到一篇关于 m6A 修饰的文章,完全被震撼和折服了!!思路之清晰、手段之全面、机制之详尽,让小编甘愿奉上自己的膝盖 …… 毫不夸张的说够得上 Cell 级别(但是为什么没发 Cell
PMD:部分甲基化结构域(partial methylation domains) LINE-1/L1:长散布细胞核元件(long interspersed nuclear element-1) TMB:肿瘤突变负荷(tumor mutation burden)
为什么要学编程 图1. 重复工作任务量与时间关系[1] 如上图,对于大量重复工作,非编程者(non-geek)工作量和时间是正相关的,就像富士康流水线上的工人,这种工作对于高智商的人是无法忍受(富...
通过研究MuBC和IDC样本之间基因表达,拷贝数和突变水平的差异,揭示MuBC的分子结构,表明MUC2基因的DNA甲基化异常可能是MuBC胞外粘蛋白产生的原因。
这些结果凸显了使用更复杂的方法来分析基因组数据的重要性,可能有助于药物靶向,并允许构建结合DESNT和其他临床因素的列线图用于临床管理。
8月2日,Google Scholar发布了2018年最新的学术期刊影响力排名。
对几组数据进行比较差异并可视化,小提琴图可以说是完美展示了数据分布和差异,在这里我们开发了 简易的小提琴图绘制工具,非常简单,界面如下: 界面太过简单,无需多言,在看结果界面 几组...
“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”
通过以上分析作者发现m6A调控子存在广泛的遗传改变,并且它们的表达水平与癌症标志相关通路的活性显著相关。此外,发现m6A调控子可能对预后分层有用,将IGF2BP3鉴定为跨多种癌症类型的潜在致癌基因。该文章的结果提供了宝贵的资源,将指导m6A调控子在癌症中的作用的机理和治疗分析。
有那么一个公众号,不管你撩还是不撩,他都在那里,没有几次推送,但是当你需要知识时,他就会出现在你身边。 比如我想知道cox是什么,就回复cox如下: 他把生物医学领域几百个公众号教程啃...
每次遇到有人问怎么学生信时,总会碰到一个尴尬的问题,“有没有什么书可以推荐下”。骤然之下,也不知道该怎么回答。这个问题有点大,想不到一本书可以囊括。而且对提问人的基础和学
利用这个神经网络模型,作者分别在训练集、验证集和测试集实现了82.8% (AUC = 0.90)、83.0% (AUC = 0.93)和85.7% (AUC = 0.94)的IDH预测精度。当诊断年龄纳入模型时,训练、验证和测试的准确率分别增加到87.3% (AUC = 0.93)、87.6% (AUC = 0.95)和89.1% (AUC = 0.95)。表明这种深度学习技术能够实现非侵入性的高效准确预测II-IV级胶质瘤的IDH基因型,有助于指导治疗决策。