博士磕磕绊绊读到了第三年~ 终于进入了出成果的阶段了,也对生信这个学科建立了一些系统的理解,觉得应该做一些系统的梳理和记录了(虽然这个宏图大志从博一就有了但没有知识积累又懒。那么就从...
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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 ”
“Sangerbox云平台有交互式、可视化分析,无需会编程,只需将数据进行简单整理,点击鼠标,即可出图,快速便捷,很是厉害”
“为了解决在使用TCGA数据做数据分析时各种数据转化问题,话不多说直接看教程,干货满满”
“Venn图是我们科学研究中常用的图形之一,今天小编给小伙伴们介绍三种Venn图绘制工具,小伙伴根据自己的要求进行选择,如果小伙伴觉得对你有帮助,欢迎转发与收藏。”
参考文献 Wagner, G.P., Kin, K. & Lynch, V.J. Measurement of mRNA abundance using RNA-seq data: RPKM measure is inconsistent among samples. Theory Biosci. 131, 281–285 (2012).
为了解决四个难题我们设计开发了“GSEA简易分析工具”和” GSEA结果可视化工具”
“在生信分析之前对数据进行清洗,其过程对后续的分析起的重要的作用,有时直接影响结果的好坏”
limma包是2015年发表在Nucleic Acids Resarch一个做差异分析的工具,目前引用次数高达七千多次。Limma包是基于voom的算法,它既可以对芯片数据进行差异分析,也可以对转录组高通量测序数据进行差异分析。
limma包是2015年发表在Nucleic Acids Resarch一个做差异分析的工具,目前引用次数高达七千多次。Limma包是基于voom的算法,它既可以对芯片数据进行差异分析,也可以对转录组高通量测序数据进行差异分析。
批次效应表示样品在不同批次中处理和测量产生的试验期间记录与任何生物变异无关的技术差异。
01 — 研究背景 上一篇公众号我们为大家详细的介绍了R软件包limma筛选差异基因,limma包做差异分析要求数据满足正态分布或近似正态分布,如基因芯片、TPM格式的高通量测序数据。随着高...
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。
记得在两年前刚学生信时,和很多小伙伴一样,在做完差异基因分析或者进行基因特异性筛选时,发现结果有几百个甚至上千个基因。心里想,这么多基因,如果每一个基因去NCBI、Gene Card等公共数据库上去注释基因功能,等注释完了,黄花菜都凉了。
为了解决生信小白的困难,我们公司研发的一个网页板的小工具,里面内置了包括Ensembl、GPL570等常用的注释平台文件,你只需要上传自己的表达谱矩阵,点击鼠标即可完成各种ID之间的转换,非常方便。这么好的平台,亲们准备好了吗,和我一起去体验吧。
“ 根据将缺失值和缺失值周围距离最近的k个值,其中距离方式可以选择欧式距离和马氏距离,用这k个值的中值或均值代表这个缺失值”
“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”
省时又省力,几百个基因做生存分析,挑选对样本的生存状态有显著影响的基因,然后用这些基因进行进一步的做生存分析,绘制ROC曲线。