转自:https://zhidao.baidu.com/question/2052933434631672387.html 1.解释 解释:表达值倍数变化 ,分析,消除可能的混杂因素,必要时可以用读段 的绝对表达值倍数变化(fold-change)来作为补充. Fold change 用于描述一个初始值到一个最终值的变化程度. 1.例如,若初始值为30,最终值为60,则相应的fold change为2,或者可以描述为一个2折的增长.fold change仅仅靠最终值与初始值的比率计算即可得到.

基因表达谱数据 基因表达谱可以用一个矩阵来表示,每一行代表一个基因,每一列代表一个样本(如图1).所有基因的表达谱数据在“gene_exp.txt”文件中存储,第一列为基因的entrez geneid,第2~61列是疾病样本的表达,第62~76列是正常样本的表达. 图1 基因表达谱的矩阵表示 寻找差异表达的基因: 原理介绍: 差异表达分析是目前比较常用的识别疾病相关miRNA以及基因的方法,目前也有很多差异表达分析的方法,但比较简单也比较常用的是Fold change方法.它的优点是计算简单直观

fold change 英文简称 : FC 中文全称 : 倍性变化 所属分类 : 生物科学 词条简介 : 一种用于描述两个用于相比的对象数量差异的方法.例如,第一个样本和第二个样本的量是50/10,那么FC(Ratio)就是5,反之就是0.2. 用这种方法分析微阵列的数据可以说明: 1)从基因表达的绝对值而来的表达变化是有意义的: 2)这种方法可以说明基因表达变化是否显著: 3)可以利用这种模型用于有效数据的筛选.

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

目录 一.前言 二.问题引入 2.1.聚簇索引 2.2.普通索引 三.change buffer存在的意义 四.再看change buffer 五.change buffer 的限制 六.change buffer 相关参数 七.查看你的MySQL的change buffer 八.灵魂拷问 九.参考 十.推荐阅读 一.前言 终于<为研发同学同学定制的MySQL面试指南>第30篇更新来啦- 说来话长,都说Baidu是养老厂,结果偏偏干出了pdd的感觉.最近工作确实比较忙,然后周六日又想放松一下接

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

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

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

文献名:ComplexBrowser: a tool for identification and quantification of protein complexes in large-scale proteomics datasets(大规模蛋白组学数据集中鉴定和定量蛋白复合物) 期刊名:Mol Cell Proteomics 发表时间:(2019年11月) IF:4.828 单位:南丹麦大学生物化学与分子生物学系和VILLUM生物分析科学中心 物种:人和小鼠 技术:ComplexBrow

文献名:利用靶向质谱策略进行上皮性卵巢癌病例的蛋白质组生物标志物研究 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics 发表时间:(2019年7月) IF:5.41 单位: 苏黎世联邦理工学院 美国东北大学 隆德大学 苏黎世大学附属医院 普渡大学 巴塞尔大学附属医院 巴赛尔大学生物医学系 法兰克福大学附属医院 哈佛医学院 斯科讷大学附属医院 苏黎世大学 物种:小鼠卵巢组织,小鼠卵巢肿瘤组织,人类血浆,人类卵巢组织,人类良性卵巢肿瘤组织,人类上皮卵巢癌组织 技术:非靶糖蛋白质

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,

heatmap.2 {gplots} R Documentation Enhanced Heat Map Description A heat map is a false color image (basically image(t(x))) with a dendrogram added to the left side and/or to the top. Typically, reordering of the rows and columns according to some set

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

使用Trinity拼接以及分析差异表达一个小例子  2017-06-12 09:42:47     293     0     0 Trinity 将测序数据分为许多独立的de Brujin graph,理论上每一个图对应一个表达的基因. 整个流程分为三个步骤:Inchworm, Chrysalis, and Butterfly Inchworm: 从reads中提取所有的重叠k-mers,根据丰度递减的顺序检查每个k-mers,然后将重叠的k-mers延长到不能再延长,称为一个contig C

HISAT2+StringTie+Ballgown安装及使用流程 2015年Nature Methods上面发表了一款快速比对工具hisat,作为接替tophat和bowtie的比对工具,它具有更快的比对速度和更高的比对率,最近把这个流程走完一遍,感觉优势还是很明显的. 一.HISAT2: 1.下载安装: hisat2下载地址:ftp://ftp.ccb.jhu.edu/pub/infphilo/hisat2/downloads/hisat2-2.1.0-Linux_x86_64.zip his

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

类是可以包含数据成员(常量和字段),函数成员(方法,属性,事件,索引器,运算符,实例构造函数,析构函数和静态构造函数)和嵌套类型的数据结构.类类型支持继承,这是一种派生类可以扩展和专门化基类的机制. 类声明 一个class_declaration是type_declaration(类型声明,声明一个新的类). class_declaration : attributes? class_modifier* 'partial'? 'class' identifier type_parameter_l

1)Introduction DEXSeq是一种在多个比较RNA-seq实验中,检验差异外显子使用情况的方法. 通过差异外显子使用(DEU),我们指的是由实验条件引起的外显子相对使用的变化. 外显子的相对使用定义为: number of transcripts from the gene that contain this exon / number of all transcripts from the gene 大致思想:. For each exon (or part of an exon

1) 熟悉CEL file 从 NCBI GEO (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE24460)下载GSE24460. 将得到一个 GSE24460_RAW.tar 文件,解压.产生CEL文件,包含各种信息. if("affy" %in% rownames(installed.packages()) == FALSE) {source("http://bioconductor.org/biocLite.

1)简介: DESeq2-package: for differential analysis of count data(对count data 做差异分析) 2)安装 if("DESeq2" %in% rownames(installed.packages()) == FALSE) {source("http://bioconductor.org/biocLite.R");biocLite("DESeq2")} suppressMessage