Rookie in Bioinformatics.
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：廣東
-
3. SNP Calling以GATK流程為例，簡(jiǎn)單來(lái)說，SNP Calling主要包括以下幾步： 1. 給參考基因組建立索引：samtools faidx、bwa index, gatk Create...
-
好用的小工具及數(shù)據(jù)庫(kù)資料做富集分析的網(wǎng)頁(yè)工具h(yuǎn)ttps://biit.cs.ut.ee/gprofiler/gost用法：把基因列表輸入就可以了, 如果基因的重要性有區(qū)別就勾選 "ordered q...
-
動(dòng)態(tài)交互！感興趣的基因標(biāo)記在 KEGG Pathway 通路圖上寫在前面 近期輔助課題組成員做一些上游數(shù)據(jù)分析，于是跑了前面搭建的流程并準(zhǔn)備了系列分析結(jié)果文件，大體如下： 在其中「差異表達(dá)分析」的文件夾中，有系列文件，包括 KEGG Pa...
-
零基礎(chǔ)快速完成基因功能注釋 / GO / KEGG / PFAM...寫在前面 早前已經(jīng)推過《新手eggNOG-Mapper詳細(xì)教程》，但仍然有很多人遇到使用問題。換句話，可能那個(gè)教程不能徹底解決大伙遇到的問題。于是我決定寫一個(gè)完美的教程，徹底...
-
-
番紅固綠染色（植物）番紅固綠染色（植物） 番紅固綠染色（植物），是用于觀察植物組織不同組織形態(tài)的一種染色，染色后，組織木質(zhì)化、木栓化的細(xì)胞壁染成紅色;纖維素細(xì)胞壁染成綠色;導(dǎo)管染成紅色，篩管染成...
-
-
[R語(yǔ)言可視化-精美圖形繪制系列]--主成分分析（PCA）本期內(nèi)容為[R語(yǔ)言可視化-精美圖形繪制系列]--主成分分析（PCA） 主成分分析：PCA（Principal Component Analysis）是一種常用的數(shù)據(jù)分析方法。...
-
轉(zhuǎn)錄組測(cè)序分析-上游分析一、認(rèn)識(shí)轉(zhuǎn)錄組 RNA作為基因組和蛋白質(zhì)組之間的鏈接部分，是分子生物學(xué)中獨(dú)特的核心活動(dòng)。轉(zhuǎn)錄組測(cè)序是分析某一組織中的全部RNA的表達(dá)量，包括mRNA,rRNA,tRNA,ln...
-
GEO數(shù)據(jù)挖掘之繪制PCA熱圖和差異基因火山圖PCA和差異基因圖是生信技能樹[生信爆款入門課程]GEO數(shù)據(jù)挖掘的重點(diǎn)。為拓展課堂所學(xué)知識(shí)，現(xiàn)在找一個(gè)數(shù)據(jù)集對(duì)他們做下練習(xí)總結(jié)。 1.主成分PCA 圖---- 2.top 1...
-
轉(zhuǎn)錄組DEGs聚類熱圖和功能富集分析寫在前面：經(jīng)常做轉(zhuǎn)錄組分析，就是把差異基因搞個(gè)火山圖和Venn圖看各組差異基因的共有和特有情況?？匆娪袀€(gè)比較好的選擇，能直觀比較各種處理帶來(lái)的影響，如下： 來(lái)自Nature ...
-
RNA-seq轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析丨一套完整的案例流程
今天分享的學(xué)習(xí)筆記是一套轉(zhuǎn)錄組分析簡(jiǎn)單流程，適用于初學(xué)者入門閱讀，從原始測(cè)序數(shù)據(jù)開始，經(jīng)過質(zhì)控、序列比對(duì)、定量表達(dá)、差異表達(dá)、功能富集等一系列分析步驟，最終獲得基因表達(dá)信息。...
-
沒有生物學(xué)重復(fù)的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)怎么進(jìn)行差異分析？設(shè)置生物學(xué)重復(fù)這個(gè)環(huán)節(jié)也是你實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)很重要的一part，設(shè)置的好對(duì)你下游分析也有利，通常我們做轉(zhuǎn)錄組測(cè)序，需要的樣本量每組至少為3個(gè)生物學(xué)重復(fù)，這個(gè)處理起來(lái)就很合理，并且現(xiàn)在...
-
FPKM差異表達(dá)分析
讀取表達(dá)矩陣 去重復(fù) b <- a[a$gene_name,] 去掉第一行第一列 rownames(c) <- c[,1] c <- c[,-1] 選擇所需數(shù)據(jù) a <- c...
