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

使用KOBAS进行KEGG pathway和Gene Ontology分析 Article from Blog of Alfred-Feng http://blog.sina.com.cn/u/1706691033 现在使用在线的通路注释,一般使用DAVID.KOBAS等工具.不同的工具可能需要输入不同的基因名或基因编号.下面举例操作一遍. 1 在gprofiler网站进行基因ID转换. 进入网址“http://biit.cs.ut.ee/gprofiler/gconvert.cgi”,选择g:

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

前言 一般我们挑出一堆感兴趣的基因想临时看看它们的功能,需要做个富集分析.虽然公司买了最新版的数据库,如KEGG,但在集群跑下来嫌麻烦.这时网页在线或者本地化工具派上用场了. DAVID DAVID地址 以前我会首选DAVID,原因是方便简单.有人说它数据库更新慢,不准确(据说被science点名批评了),也有人说它运行慢,数据库更新慢是硬伤,但我只是大概看下基因集的功能,总体结果不会差到哪里去.至于运行速度我反而觉得比其他工具更快. 使用方法: 注释结果有很多,挑自己感兴趣的数据库,我一般看G

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

参考:KEGG数据库中文教程 - 博奥  &[学习笔记]KEGG数据库 - 微信 学习一个技能最主要的事情你必须知道,那就是能通过它来做什么? KEGG数据库里面有什么? 如何查询某一特定的代谢途径(pathway)的信息,例如Glycolysis / Gluconeogenesis? 如何查询某一化合物的信息,例如Pyruvate? 如何查询Pyruvate涉及了哪些生化反应? 如何查询某一基因的信息,例如gltA ? 如何知道Bacillus subtilis是否有gltA? 如何查询 gl

#include<cstdio> #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstring> #include<cmath> #include<vector> #include<queue> #include<map> #include<set> #include<stack> #include<cstdlib> #inc

Linux就这个范儿 第15章 七种武器  linux 同步IO: sync.fsync与fdatasync   Linux中的内存大页面huge page/large page  David Cutler  Linux读写内存数据的三种方式 台湾作家林清玄在接受记者采访的时候,如此评价自己30多年写作生涯:“第一个十年我才华横溢,‘贼光闪现’,令周边黯然失色:第二个十年,我终于‘宝光现形’,不再去抢风头,反而与身边的美丽相得益彰:进入第三个十年,繁华落尽见真醇,我进入了‘醇光初现’的阶段,真正

戴维·威廉·唐纳德·卡梅伦(英语:David William Donald Cameron,1966年10月9日-),汉化译名为甘民乐.现任英国首相.第一财政大臣.公务员事务部部长和保守党党魁,也是英国下议院威特尼选区的现任议员,而且是英国近二百年来最年轻的首相.卡梅伦内阁也是二战后英国首个联合政府. 爱不应该被法律而分开,如果法律这样做了,那么这个法律需要被改变. 假如你们不喜欢我,我不会永远在这个位置上.假如你们不喜欢现在的政府,它也不会永远执政下去. 但如果你们离开英国,那就真的永远回不来

David Cutler,大卫·卡特勒,一位传奇程序员,1988年去微软前号称硅谷最牛的内核开发人员,是VMS和Windows NT的首席设计师,被人们成为“操作系统天神”.他曾供职于杜邦.DEC等公司,1988年,由比尔 ·盖茨招募到微软,他用了5年时间花费了15亿美金,负责组织NT的开发. 戴夫·卡特勒(Dave Cutler)是在逆境中长大的.他很小的时候就学会了照顾自己,坚持己见,以及如何寻找方法跨过前进道路上的障碍. 他1942年3月13 日出生于密歇根州首府兰辛.兰辛是一座汽车城,许

这篇文章是David MacKay利用信息论,来对快排.堆排的本质差异导致的性能差异进行的比较. 信息论是非常强大的,它并不只是一个用来分析理论最优决策的工具. 从信息论的角度来分析算法效率是一件很有趣的事,它给我们分析排序算法带来了一种新的思路. 运用了信息论的概念,我们很容易理解为什么快排的速度那么快,以及它的缺陷在哪里. 由于个人能力不足,对于本文的理解可能还是有点偏差. 而且因为翻译的困难,这篇译文有很多地方并没有翻译出来,还是使用了原文的句子. 所以建议大家还是阅读原文Heapsort

这是第一篇关于意识科学的内容.主要谈一下阅读大卫查莫斯的几篇论文的一些观点和思考. 论文作者简介(摘自wiki): David John Chalmers (born 20 April 1966) is an Australian philosopher and cognitive scientist specializing in the areas of philosophy of mind and philosophy of language. He is Professor of Phi

2019.4.12 Today, we got the invitation letter from US, when we discuss the journey, i saw perfect show of google map on David's computer, i would like to do the same thing so i ask David if he using a web proxy, then i know shadowsock. Below is the i

Windows NT 之父 - David Cutler https://www.cnblogs.com/wangwust/p/6826200.html 曾经下过 夺路狂奔的电子书 但是还没看完.. 牛人牛在完成别人完成不了的事情. David Cutler,大卫·卡特勒,一位传奇程序员,1988年去微软前号称硅谷最牛的内核开发人员,是VMS和Windows NT的首席设计师,被人们成为“操作系统天神”.他曾供职于杜邦.DEC等公司,1988年,由比尔 ·盖茨招募到微软,他用了5年时间花费了1.

但凡是做过基因表达数据分析的(芯片.RNA-seq,scRNA-seq),肯定是跑过基因集功能注释和通路富集的,因为它是研究未知基因集的利器. 但跑过之后老板肯定会给反馈,通常得到的注释都是没有太多意义的,偶尔能随缘得到一些满意的注释,所以常见的注释数据库是有显而易见的缺点的. 而往往我们是在验证时才使用注释,这种拿不准确数据来验证新的数据的方法确实值得思考. 那么GO和KEGG常见注释库到底有些什么缺点呢? 那就不得不去了解GO.KEGG是怎么来的 The Gene Ontology Cons

课件:Lecture 3: Planning by Dynamic Programming 视频:David Silver强化学习第3课 - 动态规划(中文字幕) 动态规划 动态(Dynamic): 问题中的时序部分 规划(Planning): 对问题进行优化 动态规划将问题分解为子问题, 从子问题的解中得到原始问题的解. 动态规划的性质 最优子结构(Optimal substructure) 应用最优性原则(Principle of optimality) 最优解可以从子问题的最优解中得到 重

课件:Lecture 2: Markov Decision Processes 视频:David Silver深度强化学习第2课 - 简介 (中文字幕) 马尔可夫过程 马尔可夫决策过程简介 马尔可夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)形式上用来描述强化学习中的环境. 其中,环境是完全可观测的(fully observable),即当前状态可以完全表征过程. 几乎所有的强化学习问题都能用MDPs来描述: 最优控制问题可以描述成连续MDPs; 部分观测环境可以转

课件:Lecture 1: Introduction to Reinforcement Learning 视频:David Silver深度强化学习第1课 - 简介 (中文字幕) 强化学习的特征 作为机器学习的一个分支,强化学习主要的特征为: 无监督,仅有奖励信号: 反馈有延迟,不是瞬时的; 时间是重要的(由于是时序数据,不是独立同分布的); Agent的动作会影响后续得到的数据; 强化学习问题 奖励(Rewards) 奖励 \(R_t\) 是一个标量的反馈信号,表示Agent在 \(t\) 时

David Cutler,大卫·卡特勒,一位传奇程序员,1988年去微软前号称硅谷最牛的内核开发人员,是VMS和Windows NT的首席设计师,被人们成为“操作系统天神”.他曾供职于杜邦.DEC等公司,1988年,由比尔 ·盖茨招募到微软,他用了5年时间花费了15亿美金,负责组织NT的开发. 戴夫·卡特勒(Dave Cutler)是在逆境中长大的.他很小的时候就学会了照顾自己,坚持己见,以及如何寻找方法跨过前进道路上的障碍. 他1942年3月13 日出生于密歇根州首府兰辛.兰辛是一座汽车城,许

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