ASE又走到了关键的一步  要生成能决定是否有差异表达的table. 准备借鉴一下cuffdiff和edgeR 的结果 cuffdiff对差异表达基因的描述: 一共十四列: 第一列, test_id a unique identifer describing the transcript, gene, primary transcript, or CDS being tested. eg XLOC_000003 第二列,gene_id eg XLOC_000003 第三列, gene 第四列,

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

参考:http://www.biotrainee.com/thread-558-1-1.html http://bioconductor.org/packages/3.7/bioc/ http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/topGO.html https://www.jianshu.com/p/9e21f2196178 https://rpubs.com/aemoore62/TopGo_colMap_Func_Trouble

HISAT,sTRINGTIE,ballgown三款RNA-seq信息分析软件 2015年04月02日 11:35:47 夜丘 阅读数:8940 标签: 生物 更多 个人分类: 论文笔记   Bowtie 里的FM-index 简介 原文链接:http://m.blog.csdn.net/blog/stormlovetao/7048481 最近看新发表的几篇RNA-seq比对,组装的软件,发现HISAT里面也用到了FM-index这个算法,所以就找了一下,原博文链接如上所示,说的很是透彻 另外S

持续更新~ 散点图 条形图 文氏图 饼图 盒型图 频率直方图 热图 PCA图 3D图 火山图 分面图 分面制作小多组图 地图 练习数据: year count china Ame jap '12 2.800000 1.500000 4.500000 2.500000 '13 2.941956 1.587559 5.342547 2.814862 '14 3.508838 1.648075 5.429438 2.701108 '15 4.011208 1.533966 5.419301 2.660

尹师妹:“哈师兄,做验证实验好辛苦,老板让我提高筛选差异基因的条件,尽量降低假阳性,我该怎么筛?” 小哈打开Evernote,给尹师妹看张表: “瞧见那个100%了吗?30 million mapped reads的情况下,10次重复,2倍筛选条件,Statistical power100%,找出来的都是真的应答基因:只做3次重复,2倍筛选条件,可以达到87%: 如果测序深度降到15 million mapped reads,需要10次重复,才能到85%.” 尹师妹:“我的样品有30 M map

http://software.broadinstitute.org/gsea/index.jsp GSEA(Gene Set Enrichment Analysis)是一种生物信息学的计算方法,用于确定是否存在这样一个基因集,能在两个生物学状态中显示出显著的一致性的差异.表达谱数据里的基因数目众多,我们需要对基因进行功能注释,看哪些基因属于同一通路,以及该通路上的上调.下调情况,这就是富集分析了. 例如2019年4月在Cancer cell(PMID 30991027)上发表的一篇文章中有一张

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

群里好几位同学问 pt-table-checksum 3.0.4, 主从两个表数据是不一致,为啥检测不出来?前段时间自己也测试过,只是没整理成随笔^_- 一.基本环境 VMware10.0+CentOS6.9+MySQL5.7.19 ROLE HOSTNAME BASEDIR DATADIR IP PORT Master ZST1 /usr/local/mysql /data/mysql/mysql3306/data 192.168.85.132 3306 Slave ZST2 /usr/loc

beyond compare是专业级的文件比较工具,可以比较所有的文件格式,已经成为我工作中的必备软件 在某一个工作项目中需要比较两个Xls文件,两个文件列是相同的,主要是看两个文件的列内容有什么变化 由于Xls文件的列有很多,大概60多个,而大部分列的内容是相同的,只是某几个列的某几个内容是有变化的 之前是一个列一个列的看,妈呢60多个列要看差异叫我怎么忍受,于是在Gogole上搜索"beyond compare xls 只显示差异列"但基本上前20页的内容都是无效的 无奈只能自己解

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

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是ARM Cortex-M功能模块,不过侧重点是三款安全特性处理器. ARM Cortex-M处理器家族发展至今(2020),已有8代产品,除了上一篇 <Cortex-M功能模块看差异> 介绍过的CM0/CM0+.CM1.CM3.CM4.CM7,还有主打安全特性的CM23.CM33.CM35P. 1.Cortex-M安全特性 近几年来, 物联网成为了嵌入式系统开发者们的热门话题.当你提及物联网,安全是每个人都十分关注的话题.嵌入式系

转载果子学生信  https://mp.weixin.qq.com/s/Ph1O6V5RkxkyrKpVmB5ODA 前面我们从GDC下载了TCGA肿瘤数据库的数据,也能够把GDC下载的多个TCGA文件批量读入R 今天我们讲一下TCGA数据的标准化,以及差异分析,得到了标准化后的数据,我们就可以按照以前的帖子,做一系列操作 Y叔推荐的这个图有毒! 图有毒系列之2 多个基因在多亚组疾病中的展示 在得到了差异分析的结果后,我们可以完成热图,火山图,GO分析,KEGG分析,GSEA分析,就跟这个帖子中

文献编号:19Mar - 11 2019年04月23日三读,会其精髓: 相信这种方法的话,那么它的精髓是什么,如何整合出这个core gene set. 首先要考虑样本的选择,样本里是否存在明显的分层? 2019年04月01日再读:精读: 已经发现我的data没法在PCA里有明显的规律:应该可以直接从bulk RNA-seq里获取有价值的信息,那么single cell到底有什么优势呢?回答:单细胞的数据是必须的,它可以把core genes锚定到case-control pseudotime,

非原创 参考资料: 一文掌握GO和pathway分析 - 生物信息学讨论版 -丁香园论坛http://www.dxy.cn/bbs/thread/34904124#34904124 GO富集 GO是Gene ontology的缩写,GO数据库分别从功能.参与的生物途径及细胞中的定位对基因产物进行了标准化描述,即对基因产物进行简单注释,通过GO富集分析可以粗略了解差异基因富集在哪些生物学功能.途径或者细胞定位. Pathway Pathway指代谢通路,对差异基因进行pathway分析,可以了解实

文献:Sahraeian S M E, Mohiyuddin M, Sebra R, et al. Gaining comprehensive biological insight into the transcriptome by performing a broad-spectrum RNA-seq analysis[J]. Nature Communications, 2017, 8(1):59. 这是一篇在NC上发表的使用RNAseq工具对比的一篇文献,解读这篇文献对我们使用RNAseq

1) MA图   对于MA图而言, 横坐标为该基因在所有样本中的均值,basemean = (basemean_A + basemean_B ) / 2, 纵坐标为 log2Fold change 其中,pvalue < 0.1 以下的点被认为是差异基因,标记为红色     2)  count 图 (单个基因在不同组样本中的分布)       为了防止样本表达量相同时,点出现重合的情况,添加了扰动 library("ggplot2") ggplot(d, aes(x=condit

我们的云平台上的GO富集分析工具,需要输入的文件表格和参数很简单,但很多同学都不明白其中的原理与结果解读,这个帖子就跟大家详细解释~ 一.GO富集介绍:       Gene Ontology(简称GO)是一个国际标准化的基因功能分类体系,提供了一套动态更新的标准词汇表(controlled vocabulary)来全面描述生物体中基因和基因产物的属性.GO总共有三个ontology(本体),分别描述基因的分子功能(molecular function).细胞组分(cellular compon

零基础照样做RNA-seq差异分析 GCBI知识库2018-08-24 14:43:36 基因表达谱的差异分析是RNA-seq中最常见的应用.你眼中的RNA-seq差异分析或许是酱紫的,对不会编程,不懂统计,纯正生物学出生的人, 内心简直SOS…… 但有些人眼中的RNA-seq差异分析却是这样的,借助云平台和图形化界面,生信零基础同样可以做RNA-seq差异分析. 小编也是第一次尝试,一起来看看云平台如何拯救你我于水火之中.RNA测序原始数据太大,就直接用了demo数据. 平台用的是GCBI(w

医学.机器学习等等,在统计结果时时长会用到这两个指标来说明数据的特性. 定义 敏感性:在金标准判断有病(阳性)人群中,检测出阳性的几率.真阳性.(检测出确实有病的能力) 特异性:在金标准判断无病(阴性)人群中,检测出阴性的几率.真阴性.(检测出确实没病的能力) 假阳性率:得到了阳性结果,但这个阳性结果是假的.即在金标准判断无病(阴性)人群中,检测出为阳性的几率.(没病,但却检测结果说有病),为误诊率. 假阴性率:得到了阴性结果,但这个阴性结果是假的.即在金标准判断有病(阳性)人群中,检测出为阴性

1)airway简介 在该workflow中,所用的数据集来自RNA-seq,气道平滑肌细胞(airway  smooth muscle cells )用氟美松(糖皮质激素,抗炎药)处理.例如,哮喘患者使用糖皮质激素来减少呼吸道炎症,在该实验设计中,4种细胞类型(airway smooth muscle cell lines )用1微米地塞米松处理18个小时.每一个cell lines都有对照与处理组(a treated and an untreated sample).关于实验设计的更多信息可