随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成,人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era),向基因的功能及基因的多样性倾斜.通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析,研究相应基因在生物体内的功能,阐明不同层次多基因协同作用的机理,进而在人类重大疾病如癌症.心血管疾病的发病机理.诊断治疗.药物开发等方面的研究发挥巨大的作用.它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划.生物信息学在基因组…

一.数据为什么要做质量控制 比起表观学研究,GWAS研究很少有引起偏差的来源,一般来说,一个人的基因型终其一生几乎不会改变的,因此很少存在同时影响表型又影响基因型的变异.但即便这样,我们在做GWAS时也要去除一些可能引起偏差的因素. 这种因素主要有:群体结构.个体间存在血缘关系.技术性操作. 二.怎么看数据是否需要进行质量控制 下面分别为样本和SNP位点在数据中的直方图,当数据不在绝大多数的分布当中时,我们会倾向于认为那是测序.人工操作等其他方面造成的误差,而非该个体的真实情况,因此是需要将这些…

引用自https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NjU4ODQ2MQ==&mid=2247484662&idx=1&sn=194668553f954e231f4526f5c944a195&chksm=fdf84cb4ca8fc5a2c0e8355377f9d6abdc4fa36b304aa8c533b5e82e49de30d443366ff3346a&mpshare=1&scene=1&srcid=09097IKbsc…

生物信息学 Sanger采用链终止法进行测序 带有荧光基团的ddXTP+其他四种普通的脱氧核苷酸放入同一个培养皿中,例如带有荧光基团的ddATP+普通的脱氧核苷酸A.T.C.G放入同一个培养皿,以此类推,存在4种不同类型碱基的识别机制,同时,该ddXTP一旦结合在互补链上则会迫使复制停止. 高通量测序是二代测序,先建库后测序: 建库方法: 单末端测序:将DNA双链打碎并接上接头序列,通过改变条件使双链变单链,将待测的单链固定在flowcell上,再加入游离的脱氧核苷酸,采用边合成边测序方法比配并…

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_40d4ae110101fjzy.html 1 二代测序与基因芯片的区别与优缺点. 生物芯片相对第二代测序而言,优势在于价格便宜,便于分析.缺点则在于必须有参考序列(因为生物芯片的探针设计就是根据参考序列设计的). 相同点: 高通量和一些应用领域上的重合(比如表达谱,SNP) SNP:Single Nucleotide Polymorphisms 单核苷酸多态性 不同点: 1.本质不同: 基因芯片的本质是核酸杂交.只不过是同时进…

1.  首先我们通过一些方法得到了如下的数据,基于篇幅以及为了教学隐去了其他一些信息. 2. 选中表达数据,执行 开始—条件格式—色阶 选择一个合适的色阶: 3. 选择好颜色之后得到了如下结果:…

KEGG数据库的使用方法与介绍 KEGG的数据 KEGG中的pathway是根据相关知识手绘的,这里的手绘的意思可能是指人工以特定的语言格式来确定通路各组件的联系:基因组信息主要是从NCBI等数据库中得到的,除了有完整的基因序列外,还有没完成的草图:另外 KEGG中有一个“专有名词”KO(KEGG Orthology),它是蛋白质(酶)的一个分类体系,序列高度相似,并且在同一条通路上有相似功能的蛋白质被归为一组,然后打上KO(或K)标签.下面就首先来讲一下KEGG orthology. 任找一个…

前言 很多人问我有没有关于全基因组关联分析(GWAS)原理的书籍或者文章推荐. 其实我个人觉得,做这个分析,先从跑流程开始,再去看原理. 为什么这么说呢,因为对于初学者来说,跑流程就像一个大黑洞,学习原理就像一个小黑洞. 很多人花了好几个月的时间在看原理,一旦丢给他数据去分析,依旧束手无策. 不会跑流程,内心依旧会很恐慌.就像从来没有入门一样. 所以,我的建议是咱们先不去管原理,直接从分析入手. 等把数据跑出来了,整个流程的技能点满了,再去看看它的原理. 入门:学习GWAS的在线网站: 对于没有…

生物信息学 GEO可存储基因芯片数据,支持MIAME.MIAME是minimum information about a microarry experiment.这之中存储研究原始数据+标准化之后的数据+样本注释信息+实验设计信息+芯片注释信息+样本制备和数据处理信息,即所有证明研究流程可信度的信息,上传至此数据库使他人使用数据重复实验. Highwire press 是一个free download software.  …

前言 本文主要演示GEO数据库的一些工具,使用的数据是2015年在Nature Communications上发表的文章Regulation of autophagy and the ubiquitin-proteasome system by the FoxO transcriptional network during muscle atrophy.[pubmed:25858807] 作者通过将FoxO1-3-4-floxed小鼠(FoxO1,3,4 f / f)与表达Cre重组酶的转基因系…

0×00 前言 上半年的时候安全公司Bastille Networks(巴士底狱)安全研究员发现大多数无线鼠标和接收器之间的通信信号是不加密的,黑客可对一两百米范围内存在漏洞的无线键鼠进行嗅探甚至劫持,从而控制受害者电脑,向计算机中输入任何指令! 相关阅读:Mousejack Hacking : 如何利用MouseJack进行物理攻击 该漏洞在于通信数据不加密,导致数据可被嗅探.劫持.今天的分享不再使用Crazyradio 2.4Ghz nRF24LU1+ USB radio dongle,我们…

一直都搞不清楚这两者的具体区别. 其实初学者搞不清楚很正常,因为它们的本质是相通的,都是对基因进行归类注释的数据库. 建议初学者自己使用一下这两个数据库,应该很快就能明白其中的区别. (抱歉之前没讲清楚,甚至有可能误导大家了) 以下以一个案例来详细说明两者的区别: 推荐一个没有任何基础的人都能使用的gene set注释工具 http://www.webgestalt.org/option.php GCLC TFPI HSPB6 TSPOAP1 ITGA2B OSBPL7 BAIAP2L1 NOS…

  image Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) is a computational method that determines whether an a priori defined set of genes shows statistically significant, concordant differences between two biological states (e.g. phenotypes). 用GSEA做富集分析是非常简单的,结…

在做基因表达分析时必然会要做差异分析(DE) DE的方法主要有两种: Fold change t-test fold change的意思是样本质检表达量的差异倍数,log2 fold change的意思是取log2,这样可以可以让差异特别大的和差异比较小的数值缩小之间的差距. Let's say there are 50 read counts in control and 100 read counts in treatment for gene A. This means gene A is…

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Illumina的SNP芯片原理 Illumina的SNP生物芯片的优势在于: 第1,它的检测通量很大,一次可以检测几十万到几百万个SNP位点 第2,它的检测准确性很高,它的准确性可以达到99.9%以上 第3,它的检测的费用相对低廉,大约一个90万位点的芯片(每个样本的)检测费用在一.两千人民币 Illumina的生物芯片系统,主要是由:芯片.扫描仪.和分析软件组成. Illumina的生物芯片,由2部分组成:第1是玻璃基片,第2是微珠. 这个玻璃基片,它的大小和一张普通的载玻片差不多大小,它起…

蕾妮·瓦林特(Renee Valint)的女儿谢尔碧(Shelby)在2000年出生时.看起来虚弱无力,就如同一仅仅耷拉着的布娃娃.谢尔碧学着走路和说话,但学得很慢.错过了儿童发展的重要阶段.到4岁时.她还仅仅能坐在轮椅上.到五年级时,她開始要用电子语音设备与人交流.绝望无助的蕾妮把女儿从菲尼克斯带到明尼苏达州罗切斯特的梅奥诊所(Mayo Clinic).进行最后一周的检查.并与美国最好的一些医生讨论病情. "他们都把手一摊,说:'我们不知道她出了什么问题.'"蕾妮说道,"那…

何为功能富集分析? 功能富集分析是将基因或者蛋白列表分成多个部分,即将一堆基因进行分类,而这里的分类标准往往是按照基因的功能来限定的.换句话说,就是把一个基因列表中,具有相似功能的基因放到一起,并和生物学表型关联起来. 何为GO和KEGG? 为了解决将基因按照功能进行分类的问题,科学家们开发了很多基因功能注释数据库,.这其中比较有名的一个就是Gene Ontology(基因本体论,GO)和Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(京都基因与基因组百科全书,K…

https://www.plob.org/article/9969.html Gene Expression Omnibus database (GEO)是由NCBI负责维护的一个数据库,设计初衷是为了收集整理各种表达芯片数据,但是后来也加入了甲基化芯片,甚至高通量测序数据! GEO数据库基础知识 GEO Platform (GPL) 芯片平台 GEO Sample (GSM) 样本ID号 GEO Series (GSE) study的ID号 GEO Dataset (GDS) 数据集的ID号…

背景:在无人机动力系统的选型时,为了测试无人机的动力系统所能提供的最大拉力,使用压力传感装置测量拉力. 链接: 压力传感器tb链接: HX711模块是一个24位精度的AD模块. (1)https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.3-c-s.w4002-21223910208.20.6c496a4bdA2Bew&id=522572281513 (2)https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.3-c-s.w4002…

前言 关于clusterProfiler这个R包就不介绍了,网红教授宣传得很成功,功能也比较强大,主要是做GO和KEGG的功能富集及其可视化.简单总结下用法,以后用时可直接找来用. 首先考虑一个问题:clusterProfiler做GO和KEGG富集分析的注释信息来自哪里? GO的注释信息来自Bioconductor,提供了19个物种的org类型的GO注释信息,如下表所示.Bioconductor中更多的注释包可参考http://www.bioconductor.org/packages/rel…

一.芯片数据 此次拿到的illumina芯片数据并不是原始的数据,已经经过GenomeStudio软件处理成了finalreport文件,格式如下: 之前没处理过芯片数据,对于这种编码模式(Forward,top AB)的基因型数据很疑惑,查了很多资料,收效甚微.看过建明大神对芯片这块儿的介绍,发现里面的门门道道太多了,也有些R包可以直接处理芯片原始数据的:问题是我没有最初的原始数据啊OTZ.最后找打一个比较靠谱的工具,直接根据finalreport文件和map文件转格式. 二.工具 工具:SN…

电可擦写可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-only Memory, EEPROM)实现掉电情况下保存数据,设计温湿度变送器采用M24C64芯片．芯片的1,2,3脚确定器件地址．5脚SDA和6脚SCL分别为串行数据引脚和串行同步时钟信号引脚,为IIC总线接口,均连接上拉电阻．7脚WP为写保护引脚,当接入高电平时,芯片数据均处于禁止写入状态,只有在接地时芯片处于正常读写状态．8脚和4脚分别为VCC和GND,分别连接电源正极和电源地．EE…

课程主页:https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome 收集再多的资料也没用,关键是要自己理解总结,做笔记就是一个归纳总结的过程,把自己理解的核心逻辑记录下来,供以后回顾. 千万不要把一些自己没理解归纳的材料摘抄下来当做笔记,这样你等于没学,下次看笔记还是陌生的,这样的笔记毫无意义. 第一周完整字幕:http://www.cnblogs.com/leezx/p/5619914.html 这个课程是好,非常有必要全部学完,…

摘要:目前经典的统计学分析方法主要有回归分析,Logistic回归,决策树,支持向量机,聚类分析,关联分析,主成分分析,对应分析,因子分析等,那么对于这些经典的分析方法在R中的使用主要有那些程序包及函数呢? 1.线性模型~回归分析:[包]:stats  [函数]:lm(formula, data,  ...)逐步回归:step(lm(formula, data,  ...))回归诊断:influence.measure(lm(formula, data,  ...))多重共线性:kappa(XX…

一,布局 R绘图所占的区域,被分成两大部分,一是外围边距,一是绘图区域. 外围边距可使用par()函数中的oma来进行设置.比如oma=c(4,3,2,1),就是指外围边距分别为下边距:4行,左边距3行,上边距2行,右边距1行.很明显这个设置顺序是从x轴开始顺时针方向.这里的行是指可以显示1行普通字体.所以当我们使用mtext中的line参数时,设置的大小就应该是[0,行数)的开区间.当我们使用mtext在外围边距上书写内容时,设置mtext中的outer=TRUE即可. 绘图区域可使用par(…

1.有监督学习和无监督学习的区别: 1.1概述: 有监督学习是知道变量值(数据集)和结果(已知结果/函数值),但是不知道函数样式(函数表达式)的情况下通过machine learning(ML)获得正确的函数表达式(算法).也即 需要部分数据集已经有正确答案,才可以推算出正确的函数表达式.比如给定房价数据集, 对于里面每个数据,算法都知道对应的正确房价, 即这房子实际卖出的价格.机器学习通过一定的分析,找到数据集与结果集之间存在的关系(算法).找到正确的算法之后,你就可以应用该算法来计算出更多的…

------------------------------- Long noncoding RNAs are rarely translated in two human cell lines. (蛋白,多肽) Bánfai B, Jia H, Khatun J, Wood E, Risk B, Gundling WE Jr, Kundaje A, Gunawardena HP, Yu Y, Xie L, Krajewski K, Strahl BD, Chen X, Bickel P, Gi…

转自:http://www.gogoqq.com/ASPX/8390905/JournalContent/1303140588.aspx 研究了近半年的算法,记录下来给自己一个交代,也应该是考G前地最后一篇日志了. Weighted Gene Co-Expression Network Analysis中文名有翻译成加权关联网络分析的,感觉不是很恰当,英文来得比较直接.本来是佟昊从老汪那拿的一个课题,因为看起来比较有意思就把文章找来慢慢啃,到现在算是捣鼓出点名堂了.方法是UCLA的一个教授提出来…

GWAS的数据形式:SNP数据,即各个SNP位点的aa,Aa,AA基因型与疾病状态(0正常,1患病)的样例-对照数据. 在遗传流行病学上,全基因组关联研究(Genome Wide Association Studies,GWAS)是一种检测特定物种中不同个体间的全部或大部分基因,从而了解不同个体间的基因变化有多大的一种方法.不同的变化带来不同的性状,如各种疾病的不同. 这些研究通常比较两组参与者的DNA:有疾病的人(病例)和相同条件的无该疾病的人(对照).每个人都提供些作为样本的细胞,如从口腔内…