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

Gene Expression Omnibus(GEO)是一个公共存储库,可以存档和自由分发由科学界提交的全套微阵列,新一代测序和其他形式的高通量功能基因组数据. 除数据存储外,还提供一系列基于Web的界面和应用程序,以帮助用户查询和下载存储在GEO中的研究和基因表达模式. GEO的数据储存方式 GEO数据库具体存放四类数据:GSE.GDS.GSM.和GPL. 一个GSE号(GSExxx)对应的是整个研究项目的系列的数据,可能涉及不同平台: 一个GDS号(GDSxxx)对应的一个同一平台的数据集

RNA-Seq differential expression analysis: An extended review and a software tool   RNA-Seq差异表达分析: 扩展评论和软件工具 正确鉴定特定条件之间的差异表达基因(DEG)是理解表型变异的关键.高通量转录组测序(RNA-Seq)已成为这些研究的主要选择. 因此,用于RNA-Seq数据的差异表达分析的方法和软件的数量也迅速增加. 但是,对于最合适的管道还是没有达成共识用于从RNA-Seq数据鉴定差异表达基因的方

现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr

无生物学重复RNA-seq分析 CORNAS: coverage-dependent RNA-Seq analysis of gene expression data without biological replicates BMC Bioinformatics 的一篇文章中提出了一种新的差异基因分析方法. 这篇文章提出了CORNAS(COverage-dependent RNA-Seq) 方法,利用贝叶斯方法来推断真实基因表达数的  后验分布. 其创新型之一该方法包括了由RNA样品浓度决定的

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

想系统的学习生信数据库可以先看一下北大的公开课,有一章专门讲的数据库与软件: -生物信息学:导论与方法 北大\ 生物信息数据库及软件资源 一个优秀的生信开发者能够解决如下问题: 如何鉴定一个重要的且没有被解决的生物学问题? 如何将该问题转化为一个可计算的问题? 如何提出一个解决此问题的算法? 如何实现该算法? 如何评估算法? 生信工具使用者需要解决如下问题: 每个方法解决的是哪个生物学问题? 该方法有哪些基本的假设? 每个参数是什么意思,都是用来干什么的? 准确度评估,sensitivity a

使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo

NGS又称为下一代测序技术,高通量测序技术 以高输出量和高解析度为主要特色,能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列读取,在提供丰富的遗传学信息的同时,还可大大降低测序费用.缩短测序时间的测序技术. Sanger法测序(一代测序):是一种利用DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物的测序技术.每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP),并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP).由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团,使延长的

single-molecule RNA fluorescence in situ hybridization (RNA smFISH) 单分子荧光原位杂交(smFISH)是一种新的基因表达分析方法,能报告转录本丰度和空间定位.但到目前为止,smFISH还不能实现基因组范围的分析.

单细胞RNA测序技术之入门指南 [字体: 大 中 小 ] 时间:2018年09月12日 来源:生物通   编辑推荐: 在这个飞速发展的测序时代,DNA和RNA测序已经逐渐成为“实验室中的家常菜”.若要评选出目前最受欢迎的一道菜,那恐怕非单细胞RNA测序莫属. 在这个飞速发展的测序时代,DNA和RNA测序已经逐渐成为“实验室中的家常菜”.若要评选出目前最受欢迎的一道菜,那恐怕非单细胞RNA测序莫属. 以往,研究人员通常利用RNA测序(RNA-seq)来检测样本中的所有RNA转录本,以发现新型RNA

虽然翻译水平有限,但是看原文虽然看得懂,但是在词汇的问题上,会导致看了后面忘了前面,所以先蹩脚的翻译成中文,然后在仔细思考论文的思想(当然不能翻译成中文就不看英文原本了,得两者一起看,这样不会丢失前面的思路,加快论文理解速度),我想随着不断的翻译,应该会提升效果吧.希望不会误导别人才好. sparse linear regression with beta process priors(2010) Bo Chen,John Paisley and Lawrence Carin 摘要:在beta处

转自:http://www.ebiotrade.com/newsf/2017-9/201795172237350.htm 1.综述 哈佛大学的两个团队将微流体技术引入单细胞RNA-Seq方法中,分别开发出Drop-seq和inDROP. 2015年,这两种方法发表在同一期的<Cell>杂志上.它们的出现,让快速.低成本地分析数千个单细胞的基因活性成为现实. 众所周知,大脑是一种复杂的结构.它包括近860亿个神经元以及数十亿个其他类型的细胞. 单细胞的基因表达分析能够揭开细胞之间的差异,帮助绘制

ylbtech-院校-国外-美国:斯坦福大学( Stanford) 斯坦福大学(Stanford University),全名小利兰·斯坦福大学(Leland Stanford Junior University),简称“斯坦福(Stanford)”,位于美国加州旧金山湾区南部的帕罗奥多市(Palo Alto)境内,临近世界著名高科技园区硅谷,是世界著名私立研究型大学.斯坦福大学占地约33平方公里(8180英亩),是美国占地面积第六大的大学. 学术方面,斯坦福大学与旧金山北湾的加州大学伯克利分校

  基因表达分析包括3个层次[68], 首先是单基因水平, 即比较对照组与实验组的每个基因是否存在表达差异, 这主要指差异基因表达分析; 其次是多基因水平, 如按照基因的共同功能.相互作用.共同表达等进行的聚类分析; 最后是系统水平, 即以基因网络形式解释和理解生命现象. 在生物体系中, 基因从来不是单独起作用的, 它们相互作用呈网络状, 因此从网络的观点分析基因表达谱数据必然会导致对生物系统的更高层次的理解, 目前研究者们已经开始了这方面的研究. 正如前述的各种聚类方法, 假如几个基因被聚类在

生物信息学-基因表达分析 为了丰富中心法则,研究人员使用不断更新的技术研究lncRNA的方方面面,其中技术主要是生物学上的微阵列芯片技术和表达数据分析方法,方方面面是指lncRNA的位置特征. Background:根据中心法则,发现DNA与RNA与protein之间的关系,此时认为找到的RNA全部用于编码protein,但是实验结果中:非编码RNA含量高,而coding区只占很少的一部分.研究非编码RNA,发现noncoding与protein expression有关,所以总思路变成了研究n

文献名:Down-Regulation of a Male-Specific H3K4 Demethylase, KDM5D, Impairs Cardiomyocyte Differentiation 期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间:2019年12月 IF:3.78 单位:Shahid Beheshti医科大学等 一.概述: 除了决定性别,Y染色体上的基因充分表达对转录.翻译和蛋白质稳定性必不可少.本文作者观察到Y染色体上的KDM5D基因及其X染色体

很多时候我们需要从GEO(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)下载RNA-seq数据,一个典型的下载页面是https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE76381(搜 GSE76381). 这里你会看到数据的总览: GSM2268339 1772067089_A01 GSM2268340 1772067089_A02 GSM2268341 1772067089_A03 -- Supplementary

GEO数据库 GEO数据库隶属于NCBI,是最大最全面的基因表达数据库,主要是芯片和转录组测序数据.除储存数据外,也提供一些数据挖掘工具,因此利用好这个数据库,没有实验,没有自己的数据也能发好文章! https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/   SRA文件的存放 从NCNI的这个站点(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/faspftp/)可以看出,sra原始的reads数据是在sra/sra-instant/下的,该目录下的ana

本文描述了一个系统,功能是评价和抽象地理围栏(Geo-fencing),以及监控和分析核心地理围栏中业务的表现. 技术栈:Spring-JQuery-百度地图WEB SDK 存储:Hive-Elasticsearch-MySQL-Redis 什么是地理围栏? LBS系统中,地理围栏指的是虚拟边界围成的部分. tips:这只是一个demo,支撑实习生的本科毕设,不代表生产环境,而且数据已经做了脱密处理,为了安全还是隐去了所有数据. 功能描述 1.地理围栏的圈选 (1)热力图 热力图展示的是,北京市