Matplotlib里有两种画散点图的方法,一种是用ax.plot画,一种是用ax.scatter画. 一. 用ax.plot画 ax.plot(x,y,marker="o",color="black") 二. 用ax.scatter画 ax.scatter(x,y,marker="o",s=sizes,c=colors) ax.plot和ax.scatter的区别: ax.plot:各散点彼此复制,因此整个数据集中所有的点只需配置一次颜色和大小

发表时间:2019年4月 IF:5.232 一. 概述: 分支杆菌索状因子TDM(trehalose-6,6’-dimycolate)能够与巨噬细胞C-型凝集素受体(CLR)MINCLE结合引起下游通路变化.本文对TDM处理的巨噬细胞磷酸化蛋白质组进行定量分析,发现了依赖于MINCLE的信号通路和MINCLE非依赖的信号通路,两种信号通路具有不同的生物功能. 二. 研究背景:(简要介绍研究进展动态.研究目的和意义) 巨噬细胞对分支杆菌的识别依赖于TLR.CLR以及分支杆菌核酸.TDM是细胞壁主要

期刊:Mol Cell Proteomics 题目:Celastrol protects from cholestatic liver injury though modulation of SIRT1-FXR signaling 通讯作者及单位:Fei Li, State Key Laboratory of Phytochemistry and Plant Resources in West China,Kunming Institute of Botany, Chinese Academy

基因富集分析是分析基因表达信息的一种方法,富集是指将基因按照先验知识,也就是基因组注释信息进行分类. 信号通路是指能将细胞外的分子信号经细胞膜传入细胞内发挥效应的一系列酶促反应通路.这些细胞外的分子信号(称为配体,ligand)包括激素.生长因子.细胞因子.神经递质以及其它小分子化合物等. 富集性分析应用范围非常广,从Disease Ontology, Gene Ontology, KEGG, 到Reactome Pathway等等. Go分析能够缩小查询基因的范围 BINGO :  查询这条通

一.一条从细胞表面到细胞核的通路 二.Ras蛋白处于复杂信号级联的中心位置 胞外信号→酪氨酸激酶受体→Shc→Grb→Sos→Ras 三.酪氨酸的磷酸化控制着许多胞内信号蛋白的定位与活动 Src蛋白的同源结构域 SH1:催化 SH2:受体,识别特异的磷酸化多肽 还可以与一个伴侣蛋白相结合(一些酶) 这样使得这些蛋白能够依靠SH2二锚定在一些位点:特异磷酸化酪氨酸的位点 SH2这样可以与伴侣蛋白结合的结构域可以与别的蛋白组合,组合后的蛋白可以识别特异的结构(如磷酸化的酪氨酸残基),从而这些蛋白被募

KRAS基因 一个是KRAS1,位于chr6 短臂上,是一个“假基因”,它不能被转录成RNA,故没有功能的 另一个是KRAS2,位于chr12 短臂上..是“真基因”,是能够转录.并且翻译成蛋白的,是有生物学活性的.188个aa,它的分子量是21.6KD. KRAS在细胞生长的信号调控中,起着一个枢钮的作用. 上游的EGFR(ErbB1).HER2(ErbB2).ErbB3.ErbB4等细胞表面受体,在接收到了外界信号之后,会通过RAS蛋白,把信号传递到下游. 而KRAS是RAS蛋白中的重要一员

EMC信号完整性落地实测1---走出玄学 无论我们从51单片机,STM32电路,运放,传感器,ADC采集还是可控硅晶闸管等等电源电路跨入到电子工程师的行业,我们通常会长时间处于低频的电子电路设计调试阶段,通常我们处理的是几百Hz或者几K Hz的信号通路.偶尔会有RS232,RS485,IIC,SPI或者CAN总线之类的通讯让我们的PCB经历几百K Hz的信号.这些其实涵盖了大部分的电子应用场景,我们在这个阶段更多的关注电路功能的实现,并没有也不太需要考虑信号完整性或者EMC的问题. 总有一天我们

背景: 需要使用到USB协议,我一直尝试着去强记这个流程,现在看来,其实不用.看多了,把这个过程具象出来,就牢牢记住了. 正文: 正文转自:http://fangjian0518.blog.163.com/blog/static/5591965620116283232431/ 一 枚举过程: ◆ 用户将一个USB设备插入USB端口,主机为端口供电,设备此时处于上电状态. ◆主机检测设备. ◆集线器使用中断通道将事件报告给主机. ◆主机发送Get_Port_Status(读端口状态)请求,以获取更

------------------------------- Long noncoding RNAs are rarely translated in two human cell lines. (蛋白,多肽) Bánfai B, Jia H, Khatun J, Wood E, Risk B, Gundling WE Jr, Kundaje A, Gunawardena HP, Yu Y, Xie L, Krajewski K, Strahl BD, Chen X, Bickel P, Gi

1 PCB布线与布局 PCB布线与布局隔离准则:强弱电流隔离.大小电压隔离,高低频率隔离.输入输出隔离.数字模拟隔离.输en入输出隔离,分界标准为相差一个数量级.隔离方法包括:空间远离.地线隔开. 2 PCB布线与布局 晶振要尽量靠近IC,且布线要较粗 3 PCB布线与布局 晶振外壳接地 4 PCB布线与布局 时钟布线经连接器输出时,连接器上的插针要在时钟线插针周围布满接地插针 5 PCB布线与布局 让模拟和数字电路分别拥有自己的电源和地线通路,在可能的情况下,应尽量加宽这两部分电路的电源与地线

附一个很好的枚举过程的详细流程: ◆ 用户将一个USB设备插入USB端口,主机为端口供电,设备此时处于上电状态.◆ 主机检测设备.◆ 集线器使用中断通道将事件报告给主机.◆ 主机发送Get_Port_Status(读端口状态)请求,以获取更多的设备信息.◆ 集线器检测设备是低速运行还是高速运行,并将此信息送给主机,这是对Get_Port_Status请求的响应.◆ 主机发送Set_Port_Feature(写端口状态)请求给集线器,要求它复位端口.◆ 集线器对设备复位.◆ 主机使用Chirp K

USB枚举详细过程剖析(转) 原文地址:http://blog.163.com/luge_arm/blog/static/6774972620071018117290/ 从驱动开发网看到一篇<USB枚举详细过程分析>,依据自己的理解和经验对原文稍加改动.本文仅供参考,一些顺序并不是固定的. 本文描述的是Windows系统的USB枚举过程,但对嵌入式系统自行开发的USB主机驱动程序也有参考价值. USB枚举详细过程剖析 1．主机集线器检测到新设备 主机集线器监视着每个端口的信号电压,当有新设备接

USB枚举过程的详细流程 用户将一个USB设备插入USB端口,主机为端口供电,设备此时处于上电状态.主机检测设备.1>Hub使用中断通道将事件报告给Host.2>Host发送Get_Port_Status(读端口状态)请求,以获取更多的设备信息.3>集线器检测设备是低速运行还是高速运行,并将此信息送给主机,这是对Get_Port_Status请求的响应.4>主机发送Set_Port_Feature(写端口状态)请求给集线器,要求它复位端口. 5>集线器对设备复位.6>H

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最早关注蛋白质互作网络,是在来GDMC第一年的时候,中间停了半年看互作-各种算法,网络分析停滞不前,没想到搞到最后,还是和网络碰到了一起,我总是会潜意识走近给自己第一印象不错的object,包括人.用PPI来做证据,当然要选择证据性最强的网站,先列表如下:1. DIP (database of interacting proteins)    http://dip.doe-mbi.ucla.edu/dip/Main.cgi 在页面点击   Search by:[protein] [sequenc

关于数据挖掘发表文章,我们知道很多人是看不上.瞧不起.嗤之以鼻的.大抵是因为这些人平时只发 CNS 主刊,所以才认为通过数据挖掘这种用「别人的数据」或者叫「干实验」来发文章是“「垃圾」,没有什么价值. 真的是这样吗?今天我们要介绍的就是一篇做数据挖掘的 Cancer Cell 杂志的文章(IF: 27.4),大家来看看文章怎么样. A Comprehensive Pan-Cancer Molecular Study of Gynecologic and Breast Cancers. Cance

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

TCGA的关键数字:图片来源<细胞> 由美国政府发起的癌症和肿瘤基因图谱(Cancer Genome Atlas,TCGA)计划于2006年联合启动,目前已经收录了来自1万多例病人的33种癌症的数据,2.5PB的数据量.全世界无数顶尖肿瘤学家经过10多年的辛苦工作,于近期公布了TCGA研究的收官之作:“Pan-Cancer Atlas”泛癌症图谱.这些研究精华共发表了27篇相关论文,涉及基因组测序,转录组测序,甲基化等表观组学测序以及最终的整合分析,同时研究者也将它们与临床和影像数据相关联,展

一些基本概念: intracellular biochemical signaling pathways:胞内生化信号通路 extracellular mechanical cues: 胞外机械信号 The key mechanical machinery consists of myosin motors that enable contractile force generation and assist in cytoskeletal crosslinking, adhesion comp

背景:16SrRNA 基因通常作为分子标记进行微生物群落结构的研究,但是它有一些明显的限制,比如16S rRNA基因在物种中会有多个拷贝,而且,由于16S rRNA基因的进化速率较慢,在物种间保守,会存在多个物种的基因完全相同的情况,而且由于基因水平转移的发生,即使亲缘关系较远的物种,也可能出现基因序列完全相同的情况,更进一步讲,我们分析时通常只采用16S rRNA基因的某些区域,这导致物种间扩增出来的片段完全相同的概率大大增加:而一些蛋白编码基因,特别是一些参与重要的信号通路的基因,比如参与氮

如果你获得了一个肿瘤差异表达基因,想研究其是否可作为某种肿瘤的潜在标志物和靶点,又怕做实验会得到阴性结果,浪费时间和金钱,这时候你就应该想到Oncomine数据库了(www.oncomine.org). Oncomine整合了GEO.TCGA和已发表的文献等来源的RNA和DNA-seq数据,只要你用非营利机构邮箱注册了就可以免费使用了.下面就以ERBB2基因为例跟着小诺一步一步搞定Oncomine吧. 第一步:ERBB2在肿瘤中的表达 在搜索框中输入ERBB2并设定P值.差异表达倍数和差异的排序