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
在这年末之时,我将之前的笔记都进行了整理和排版,对一些文章进行了删改。感谢简书君,给我的两本笔记加上了连载权限,现在大家已经可以像看一本书一样阅读我写下的东西了。
一般情况下安装一些python包使用pip就能搞定了,在windows下有些包不被支持可以能就需要一番周折
前两期公众号给小伙伴们推荐了两个做基因差异分析网页交互式小工具,很多小伙伴私信小编说,用网页小工具做差异分析,结果文件中的火山图默认只展示差异倍数(即logFC)最大的前十个基因。
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
怎样使用Sangerbox进行文献分析 怎样使用Sangerbox进行文献分析 怎样使用Sangerbox进行文献分析
对于表达谱数据,我们经常需要批量的筛选与肿瘤预后显著相关的基因,在这里我们开发了一个可以批量计算 每个基因与预后相关的工具,界面极简化,傻瓜式操作,如下: 完成后,点击载入结果...
内嵌视频 正在内测中,请勿扫码。
撰文丨苗苗 责编丨迦溆 日前,作为“诺贝尔奖风向标”的拉斯克奖——拉斯克·科什兰医学特殊成就奖颁给了Joan Argetsinger Steitz教授(致敬Joan Steitz!2018年拉斯克特别成就奖获得者),以表
结合多组学的数据,识别肝内胆管细胞癌的亚型,并对这些亚型拷贝数改变情况、甲基化(如:发生的位置,高甲基化的基因所参与功能)以及各亚型预后等方面进行系统地刻画。
我们生物科研工作者对诺贝尔奖一定不感到陌生。今年10月1号, 2018年度诺贝尔生理学或医学奖(我一直觉得这里用个和是不是语法更通顺,但是不重要)颁布的消息刷爆了小
由于现在网络的发达,大部分生物、医学方向的同学都已经知道生物信息学是对 提升科研效率,发文章 是极其有帮助的,然后都想学。 确实,看到这些炫酷的图真是眼馋,加上几幅,文
本文主要讲解MongoDB开启认证过程中需要完成的事项,包括建立超级用户、如何管理用户、什么是角色、如何赋予角色等等。
为了重建组织形态学模式的克隆进化,本研究对27个原发性肿瘤区域,7个匹配的正常组织和7个ADC病例的6个淋巴结转移进行了整体DNA甲基化分析。结果表明,表观基因组特征的广泛变化有助于原发性ADC和淋巴结转移的分子和表型异质性。
R语言学习教程-[学R学]:正则表达式
我叫林平之,是一个挖掘机驾驶员,不,应该是莫愁师姐的师弟,呃,有一个小小的问题一直困扰着我。就是要怎么分析别 人家的芯片。GEO虽然好,但感觉Datasets上的芯片真的很少,根本不够用
Python的编码规范要求每行的长度不超过80,那就就有一个问题,如果我真的需要在一行写80个字符以上的代码怎么办?
从单细胞测序数据入手,结合多种生物信息方法,筛选了基于scRNA-seq的标记基因,并在大量ccRCC样本中进行了验证。不仅描述了pRCC和mRCC的基因组特征和异质性,还发现了一些MAGs,为预测预后和发现抗转移药物提供了可能的帮助
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通过对消化系统疾病肿瘤微环境的探索,识别出了在消化类癌症中更为有效和精确的诊断和预后标志物。他们的研究全面分析了免疫细胞在DSC诊断和预后中的作用,并且他们识别的DIS和PIS可以用作早期诊断的生物标记和用来预测DSC病人的生存。