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

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

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

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

最难毕业季,2017高校毕业生达到795万,许多学生面临着毕业即失业的尴尬.面对着与日俱增的竞争形势和就业压力,很多毕业生选择去知了堂学习社区镀金,以提高自己的就业竞争力,其中Java大数据是学生选择的热门课程之一. 为什么选择Java大数据? 大数据毫无疑问是2017年最热门的方向,学习Java大数据的同学,进可掘金大数据,退亦可在Java就业岗位上谋得一席之地. Java大数据应用领域 Java大数据的应用领域非常的广泛,可以简单分为几类: 基础大数据服务平台,大中型的商业应用包括我们常说的

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.  

互联网创造了大数据应用的规模化环境,大数据应用成功的案例大都是在互联网上发生的, 互联网业务提供了数据,互联网企业开发了处理软件,互联网企业的创新带来了大数据应用 的活跃,没有互联网便没有今天的大数据产业.没有互联网.云计算.物联网.移动终端与 人工智能组合的环境大数据也没那么重要.大数据的价值并非与生俱来而是应用创新之结果 ,价值是由技术组合创新涌现出来的.离开环境的支持大数据毫无价值,就像离开了身体的 手不再有手的功能一样.   随着2017年大数据各种应用的发展,大数据的价值得以充分的发挥

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

大数据产业发展规划 (2016-2020年) 发布时间:2017-01-17  来源:规划司 数据是国家基础性战略资源,是21世纪的“钻石矿”.党中央.国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用,党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”,国务院印发<促进大数据发展行动纲要>,全面推进大数据发展,加快建设数据强国.“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段,是新旧动能接续转换的关键时期,全球新一代信息产业处于加速变革期,大数据技术和应用处于创新突破期,国内市场需求处于爆发期,我国大数据产

  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

概述 MSP430系列单片机是德州仪器1996年开始推向市场的一种16位超低功耗的混合信号处理器,给人们留下的最大的亮点是低功耗而且速度快,汇编语言用起来很灵活,寻址方式很多,指令很少,容易上手.主要是由于其针对实际应用需求,把许多模拟电路.数字电路和微处理器集成在一个芯片上,以提供“单片”解决方案.其迅速发展和应用范围的不断扩大,主要取决于以下的特点:   特性 1.强大的处理能力,采用了精简指令集(RISC)结构,具有丰富的寻址方式(7 种源操作数寻址.4种目的操作数寻址).简洁的27条内核

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