常见的单细胞转录组图形基本都包含，用起来也比较方便，很适合不擅长生信分析的人来做数据探索。对于做分析的人来讲，这样一个网页工具也降低了和非分析合作者的沟通成本。 该工具2019年发表在Bioinformatics，文献标题"Cerebro: interactive visualization of scRNA-seq data".
转化 Transformation: 是指含外源基因的重组质粒（载体）将外源基因直接导入细菌、和非动物的真核细胞的方法，使之获得新的遗传特性。 转染 Transfection: 是指重组质粒载体或游离核苷酸在脂质体等介导下进入真核细胞。 转导 Transduction: 是指通过重组病毒载体将外源基因导入真核细
在RNA-seq中，主成分分析（PCA）是最常见的多元数据分析类型之一，这期主要介绍一下利用已有的表达差异数据如何分析，别着急，见下文。 1. 前言 1. 相关背景 在RNA-seq中，主成分分析（PCA）是最常见的多元数据分析类型之一。基因表达定量后获得了各样本中所有基因的表达值信息，随后我们通常会
功能富集泡泡图 功能富集分析用来展示某一组基因(一般是单个样品上调或下调的基因)倾向参与哪些功能调控通路，对从整体理解变化了的基因的功能和潜在的调控意义具有指导作用，也是文章发表中一个有意义的美图。通常会用柱状图、泡泡图和热图进行展示。热图的画法之前已经介绍过，这次
POJ 1080 题目翻译 众所周知，人类基因可以被视为一个序列，由四个核苷酸组成，它们简单地由四个字母A、C、G和T表示。生物学家一直对识别人类基因和确定其功能感兴趣，因为这些基因可以用于诊断人类疾病和为其设计新药。 人类基因可以通过一系列耗时的生物学实验来识别，通常需要计算机程
重点单词： determine v.确定，查明，决定 align v.平行 ，使一致 ，排成一条线 ，调整 score v.评分， 计分 matter n.事情，问题 ， 情况 as a matter of fact n. 事实上 optimal adj.最佳的，最优的。 match v.匹配 ，符合 ，使一致 ，比得上， 满足 n. 比赛 ， 敌手 火柴 minus n . 减号
Analyzing RNA-seq data with DESeq2：输入数据和差异表达分析 基于DESeq2分析RNA-seq数据Abstract标准流程快速上手如何获取DESeq2的帮助致谢资金支持 输入数据为何必须输入非标准化（非均一化）的counts值？DESeqDataSet导入转录本丰度文件以及tximport文件生成的矩阵Tximeta用于
Task.1 安装Seurat，准备处理single cell data 安装Seurat时，只能安装3.2.3以下的版本，太高就不兼容！ install.packages('remotes') %安装过可以省略 remotes:: install_version("Seurat", version = "3.2.3") # 安装不上可以更新R版本或者安装附属包 Task.2 加载Seurat包并导入
好久不见！ 今天我们重复和学习这篇cell文章的Figure 3D。仔细看图，这个散点图表示的是两种细胞中上调的基因，很明显散点作图用的是基因Log2FC做的。再仔细看看，这个图的另一个意思其实就是韦恩图，A中上调的基因用一个颜色表示，B用一个颜色表示，共有的用另外一种颜色。很有趣的一张图。
Excel处理基因名要小心啊 最近在处理数据的时候，基因名的转换出现了一些奇怪的错误。 de了一番bug后，发现Excel的基因列居然存在日期？ wtf？ 这Excel也太坑了。 查了一下资料，原来在2017年，科学家们就发现了这个错误。 Excel随意篡改20%的遗传学论文! 今年（2017年）8月份，三位科学家在
目录 一. RPKM,FPKM,TPM的区别 二. 二代测序中的barcode 三. De Novo sequencing & resequencing 四. depth & coverage 五. 高通量测序技术 六. Sanger测序 七. 三代测序技术 八. 外显子测序 九. small RNA测序 十. SNP、SNV、InDel、CNV、SV 十一. Duplication 十二. Read
说明 爹有娘有，不如自个有 成熟的包稍微参考一下，或者在某些场景下对付一下即可。核心的部件还是要自己研发。本篇从0.1开始（因为以前已经写过一篇)，构造一个新的可迭代版本。 目标： 1 完成连通性测试。2 可以使用GPU运算。3 厘清算法的要素和要点。4 使用PM规范搭建（既能测试脚
数字化大潮下，智能化为基因检测技术赋能，通过将数据分析流程所需的设备、生物信息分析 软件、数据库与人工智能技术结合在一起，实现自动化数据分析和智能决策系统，促进基因检 测行业高质量发展，然而数据分析算法、基因组与疾病之间的关系的复杂性使基因检测智能化 处于早期发展阶段。
法国Mab转录因子新分支域木质素合成有关。
WGCNA：（加权共表达网络分析） 步骤 1.构建基因共表达网络，基因是如何变化的，在某个表型变化时，一群基因上调，一群基因下调。这一群基因就是共表达的，形成一个网络。 2.给共表达的网络分配不同的模块。 3.将模块与性状结合。 4.研究模块的关系。 5.diver
期刊：《Frontiers in Cellular and Infection Microbiology》 影响因子：5.239 派森诺与福建医科大学附属协和医院李彬老师课题组合作，在微生物基因组领域的《Frontiers in Cellular and Infection Microbiology》发表新研究成果！本研究针对头孢他啶/阿维巴坦（CAZ/AVI）耐药和敏感的
介绍 来自形态、生化和基因序列数据的证据表明，地球上的所有生物都具有遗传相关性，生物的谱系关系可以用一棵巨大的进化树、生命之树或进化树来表示。 进化树是一种图，其中正在研究的序列表示为叶节点(leaf nodes)，内部节点和分支描述序列之间的进化关系。 在大多数情况下，DNA 序
Mining infuential genes based on deep learning 摘要 背景： 目前，大规模的基因表达谱已经成功应用于去发现：疾病、遗传扰动和药物作用之间的功能联系。为了解决基因表达谱不断扩大的成本，作者提出了一种新的、低成本，低高通量表示的表达谱分析方称为L1000，该方法产生了100万个谱。
The HPI Genealogy of Relational Database Management Systems v6 is now available free for download and use under the Creative Commons BY-SA license, incorporating much of the feedback I have received. Thanks! For space reasons not all systems could be inc
1. 读入数据 差异表达基因来自limma分析结果。 # read the file data <- read.csv("diff_expr_genes.csv",row.names=1) # sorting data = diff_genes[order(diff_genes$adj.P.Val),] head(data) class(data) colnames(data) dim(data) # 如果之前保存的是R对象 save(nrDEG_li
个人理解： 外层：跟着他有肉吃！跟着他能赢！中间层：跟着他我有参与感、归属感，还能一起成长。核心层：我们为了共同看重的东西拼搏。 只有那些被激励起来，能够和你共同朝着一个方向努力的人才，才是你的资本。所以，人才的核心问题是领导力的问题。 领导力就是关于如何激励追随者共同超越自我，达
基因转录调控网络——转录因子调控网络分析 转录因子(Transcription Factors, TFs)是指 能够以序列特异性方式结合DNA并且调节转录的蛋白质。 转录因子通过识别特定的DNA序列来控制染色质和转录，以形成指导基因组表达的复杂系统。 转录水平的调控是基因调控的重要环节，其
一句话评价：小样本量单细胞转录组在冷门疾病领域应用前景尚可，常规套路也能发NC 1. Title 标题可以看出本研究的主要内容：①构建成纤维细胞的图谱/揭示成纤维细胞的异质性；②找到一群（相对于正常样本）在纤维化皮肤病中含量升高的间充质成纤维细胞 2. Background 纤维化的特点是成纤
基因转录调控网络推导方法——伪逆矩阵模型 在基因调控网络推导中，使用到的 基因芯片数据通常具有 样本个数少（通常小于10）而 基因数目大（通常大于1000）的局限性，也就是说，实验样本个数远远小于基因的个数。另外，调控矩阵具有较强的 稀疏性，即每个基因只被少量的转录因子调控，而
关于新冠为什么会发生大量变异，我略说两句，虽然对这些也不很明白。 “RNA病毒”是一切的关键所在。DNA是基因，正常的基因是双螺旋结构，两股拧在一起，就像麻花那样，但麻花是三股拧的。这两股对应存在，就像一个是模版，一个是印刷品。 当基因处于分裂状态，这两股就会拧
