clusterProfiler没有显性的接口,但是可以直接扣取clusterProfiler里的函数. 核心函数就是get_GO_data GO_DATA <- get_GO_data("org.Hs.eg.db", "BP", "SYMBOL") 可以看到输入的是GO数据库,选定类别,基因名字类型,输出的就是整个数据库. 但是想调用这个函数没那么简单,得导入一系列的基础函数. 一个常见的任务就是获取GO数据库里所有的cell cycle相

向量.因子.时间序列x[i]:  矩阵.数据框x[i, j] x[i, ] x[, j]:  数组就是根据维度多打几个逗号而已x[i, j, k, -]:  列表要用双重中括号x[[i]].  特殊的使用:在中括号中用逻辑表达式提取元素或给特定元素赋值

quantmod 包默认是访问 yahoo finance 的数据,其中包括上证和深证的股票数据,还有港股数据. 上证代码是 ss,深证代码是 sz,港股代码是 hk 例如苏宁云商 setSymbolLookup(SNYS=list(name='002024.sz',src='yahoo')) getSymbols("SNYS") chartSeries(SNYS) 获取上证指数 getSymbols("^SSEC") chartSeries(SSEC, up.co

前言 一般而言,我们做完pathway富集分析,就做下气泡图或bar图来进行展示,但它们实际上只考虑了富集因子和Pvalue.如果我们不关注这两个因素,而是在乎样本本身的pathway丰度呢? 对于KEGG热图绘制,大部分是做到KO层级,因为基因/蛋白和KO的绝大部分都是一对一的对应关系.如果一定要做Pathway的丰度热图呢?一般的方法是将该通路中的基因/蛋白的丰度进行累加来表示该pathway的丰度. 好了,现在我们来计算并绘制热图吧. 数据处理 得到pathway富集分析结果文件一般是这样

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

转载自https://mp.weixin.qq.com/s/pqbMXMkuqEXbLf31PTxGZQ KEGG简介 KEGG 数据库于 1995 年由 Kanehisa Laboratories 推出 0.1 版,目前发展为一个综合性数据库,其中最核心的为 KEGG PATHWAY 和 KEGG ORTHOLOGY 数据库.在 KEGG ORTHOLOGY 数据库中,将行使相同功能的基因聚在一起,称为 Ortholog Groups (KO entries),每个 KO 包含多个基因信息,并

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

随着计算机网络技术的发展,作为全球最大计算机网络——I n t e r ac t已成为当今信息社会重要的基础信息设施.在工业测控.智能仪器.智能家庭等领域,大量应用嵌入式设备接人 I n t e r n e t的需求使得嵌入式 I n t e r ac t 技术日益成为研究的热点.嵌入式设备接人 I n t e r n e t的关键是如何在硬件资源有限的嵌入式设备中实现 T C P / I P协议簇.实现复杂的 T C P/ I P协议会占用其大量重要资源,这必然会影响嵌入式设备的性能,增加系统

  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

参考: R语言核心技能:交互式展示Shiny  中文 R语言用Shiny包快速搭建交互网页应用  R七种武器之交互化展示包shiny 用R的shiny包写一个基因的ID转换小程序 https://github.com/jmzeng1314/my-R   使用SQLite SQLite - Python python开发_sqlite3_绝对完整_博主推荐

导读: ALK融合是非小细胞肺癌的关键驱动机制之一,在NSCLC患者中发生的频率约为3-7%.针对ALK融合的抑制剂克唑替尼.色瑞替尼以及Alectinib在治疗ALK融合阳性的NSCLC患者中都取得了巨大成功,而ALK融合检测是靶向ALK治疗的前提. 1．传统ALK检测技术的特点及不足之处 目前对ALK融合的检出方法包括传统的荧光原位杂交(FISH),基于PCR扩增技术(RACE-PCR或RT-PCR联合测序技术.qRT-PCR等)和免疫组织化学法(IHC),这些传统方法各有其优缺点(表1).

RNA -seq RNA-seq目的.用处::可以帮助我们了解,各种比较条件下,所有基因的表达情况的差异. 比如:正常组织和肿瘤组织的之间的差异:检测药物治疗前后,基因表达的差异:检测发育过程中,不同的发育阶段,不同的组织之间的基因表达差异 等 在所有检测的差异类型中,最常用的一种检测就是:检测所有mRNA的表达量的差异. 还可以检测 RNA 的结构上的差异.例如:mRNA的剪接方式的差异,即“可变剪接”:还可以检测“融合基因”,同时还可以检测基因单点突变导致的SNP. 测序方法.步骤:人的细胞

灵敏度高 == 假阴性率低,即漏检率低,即有病人却没有发现出来的概率低. 用于判断:有一部分人患有一种疾病,某种检验方法可以在人群中检出多少个病人来. 特异性高 == 假阳性率低,即错把健康判定为病人的概率低. 用于:被某种试验判定为患病的人中,又有多少是真的患了这种病的. 好的检测方法:有高的灵敏度(低的假阴性率).同时又有高的特异性(低的假阳性率). ROC 曲线: 横轴:100 — 特异性..即100减去特异性,特异性高,100减去特异性就低,故越小越好. 纵轴:灵敏度值. ROC分析图的

 人类全基因组测序06 SNP(single nucleotide polymorphism):有了10倍以上的覆盖深度以后,来确认SNP信息,就相当可靠了. 一个普通黄种人的基因组,与hg19这个参考基因组序列相比,会有350万个左右的SNP.又有大概2万个是落在外显子上的,而非同义的SNP有大概9千个. 所谓非同义的SNP,就是这些SNP是会引起蛋白质的序列变化的. indel:(insertion & deletion)是指小于50个bp以内的微小的插入.和缺失突变.一个普通黄种人的基因组

期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间:(2019年10月) IF:3.78 单位: 里约热内卢联邦大学 坎皮纳斯州立大学 坎皮纳斯州立大学神经生物学中心 卡拉博大学 慕尼黑大学 物种:人类脑部眶额叶皮层组织 技术:iTRAQ标记非靶相对定量,SRM靶向相对定量   一. 概述: 该研究选取了12例精神分裂病人和8例对照健康人群的眶额叶皮层(OFC)组织,通过iTRAQ标记非靶相对定量以及SRM靶向相对定量,进行了组织细胞中线粒体,粗提细胞核以及细胞质三大类亚

文献名:Proteomic analysis of Rhizobium favelukesii LPU83 in response to acid stress.(酸胁迫下根瘤菌LPU83(Rhizobium favelukesii)的蛋白质组学分析) 期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间: 2019年10月 IF:3.78 单位:国立拉普拉塔大学,阿根廷 物种:根瘤菌LPU83(Rhizobium favelukesii) 技术:非标定量蛋白质组学(Lab

5.(2021.7.12)Bioinformatics-KG4SL:用于人类癌症综合致死率预测的知识图神经网络 论文标题:KG4SL: knowledge graph neural network for synthetic lethality prediction in human cancers 论文地址:https://academic.oup.com/bioinformatics/article/37/Supplement_1/i418/6319703 论文期刊:Bioinformati

##################    Rancher v2.1.7  +    Kubernetes 1.13.4  ################ #######################    以下为声明  ##################### 此文档是在两台机上进行的实践,kubernetes处于不断开发阶段 不能保证每个步骤都能准确到同步开发进度,所以如果安装部署过程中有问题请尽量google 按照下面步骤能得到什么? 1.两台主机之一会作为Rancher的serve

txt_filename = './files/python_baidu.txt' # 打开文件 file_obj = open(txt_filename, 'r', encoding='utf-8') # 读取整个文件内容 all_content = file_obj.read() # 关闭文件 file_obj.close() print(all_content) 结果: Python (英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语

{#portal.html#} {## ————————46PerfectCRM实现登陆后页面才能访问————————#} {#{% extends 'king_admin/table_index.html' %}#} {#{% block right-container-content %}#} {#<div class="container col-lg-offset-3">#} {# <h2><a class="form-signin-he