本工具专门用于绘制各种状图和棒棒糖图,输入数据主要为富集结果的三列或者四列的表格固定的格式,第一列为Term,第二列为数值,这俩列是必选的 对应坐标系中X和Y轴,第三列为点的大小,是一列数...
本工具专门用于绘制富集结果圈图,输入数据主要为富集结果的三列表格固定的格式,第一列为Term,第二列为p值(可以是-log10(pvalue)),第三列为基因,可以由各种富集分析的软件结果整理而来,...
众所周知,现阶段研究肿瘤基本离不开TCGA,研究单个基因的话更离不开单个基因在泛癌中的表达及与免疫的关系。 在这里我们介绍一个傻瓜式的工具助你高效的分析,不用输入数据,鼠标点点点即可,...
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...
加权基因共表达网络分析 (WGCNA, Weighted correlation network analysis)是用来描述不同样品之间基因关联模式的系统生物学方法,可以用来鉴定高度协同变化的基因集, 并根据基因集的内连性和基...
在临床预测模型的研究中,数据集纳入之后对不同数据集的临床特征统计是必要的一个步骤,我们需要比较不同的组别的样本的临床特征比如年龄分布,Stage分布等,在这里我们开发了一个 简易的Excel...
PCA、UMAP、tSNE是常见的几种降维方法,具体原理可以参考:常见的PCA、tSNE、UMAP降维及聚类基本原理及代码实例 在这里我们开发了一个简易的PCA、tSNE、UMAP的一键化工具,用来快速的做PCA、tS...
这篇文章详细介绍了 PCA、tSNE、UMAP,原始链接为:https://blog.csdn.net/qq_43337249/article/details/116612811 ,以下为备份 常见的降维方法基本原理及代码实例 0.前言:什么时候要降维聚...
当我们拿到表达谱数据之后,做差异分析之前,有两个关键信息需要确认,一个是 数据类型(芯片数据、FPKM、TPM、Count),一个是 哪些样本作为参照物,哪些样本作为 处理组样本,也就是 谁相对于...
当我们拿到表达谱数据之后,做差异分析之前,有两个关键信息需要确认,一个是 数据类型(芯片数据、FPKM、TPM、Count),一个是 哪些样本作为参照物,哪些样本作为 处理组样本,也就是 谁相对于...
对于RNA-seq数据集,如TCGA RNA-seq,我们经常需要做一些转换,比如Count转FPKM 或者Count转TPM,或者FPKM转TPM,同时我们还经常需要从RNAseq数据中提取lncRNA,在这里我们开发了一个简易的工具,...
Gene Set Enrichment Analysis (基因集富集分析,GSEA)用来评估一个预先定义的基因集的基因在与表型相关度排序的基因表中的分布趋势,从而判断其对表型的贡献。其输入数据包含两部分,一是已知...
计算两组数据的相关性,用散点图和拟合曲线可以完美展示数据内在的分布,在这里我们开发了相关性散点图的简易绘制工具,不仅可以支持单组数据,也支持多组数据绘制在一张图上或者绘制在多张图上...
山峦图,英文名叫做ridge plot,其实中文并没有统一的称呼,但是由于其外貌高低不平,形式山川,所以我们在这里统一称呼其为“山峦图”,和先前的小提琴图类似(小提琴图(箱线图)简易绘制工具)...
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...
肿瘤免疫已经是热点中的热点,逐渐成为数据分析中的标准分析了,在这里我们封装了八种常见的免疫微环境评分的计算方法,界面非常简单,输入的是表达谱矩阵,行为基因,列为样本。 使用该工具是...
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...
在数据统计和分析过程中经常需要进行多个分组之间的比较,在这里我们开发了 简易的多组比较的 绘图工具,非常简单,支持 小提琴图和箱线图 带点和不带点 四种绘图模式 数据输入界面如下:...
在数据分析过程中必然会面临两种问题,一种数据 数据存在缺失,一种是数据没有标准化,在这里我们提供了 一个简易的一体化的工具用于处理数据缺失补全和数据标准化。 界面如下: 工具界面非常...
在做数据挖掘过程中经常会遇到数据集样本不够的情况,在此过程我们就需要对多个 小数据集合并成大数据集的需要,在这里我们开发了一款芯片数据的多数据集合并的简易工具 工具界面如下: 输...