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如何让你的kegg注释结果图分门别类
数据库
函数
数据
统计
系统
KEGG数据库是一个综合性的生物信息数据库，由日本京都大学生物信息学中心的Kanehisa实验室于1995年建立。它整合了基因组、化学和系统功能信息，旨在从分子水平上理解生物系统的高级功能和实用程序，特别是细胞、生物体和生态系统的功能。
生信技能树
2024-05-09
64
0
难道铁死亡数据库记录的基因都是人类未知基因吗
csv
编码
论文
事件
数据库
只需要打开任意就近的GTF（Gene Transfer Format）文件即可，它是一种广泛使用的基因组注释文件格式，它详细描述了基因组中的各种基因特征。在GTF文件中，每一行代表一个基因组特征，并且通常会包含该特征的类型（gene_type）、位置、分数、链、相位以及属性等信息。属性字段（通常在第九列）可以包含多种不同的标签，其中就包括了gene_type，它描述了基因的具体类型。我们简单的统计如下所示：
生信技能树
2024-04-26
137
0
单细胞亚群的生物学命名的4个规则
数据库
cell
数据
图表
参考我前面介绍过 CNS图表复现08—肿瘤单细胞数据第一次分群通用规则，这3大单细胞亚群构成了肿瘤免疫微环境的复杂。绝大部分文章都是抓住免疫细胞亚群进行细分，包括淋巴系（T,B,NK细胞）和髓系（单核，树突，巨噬，粒细胞）的两大类作为第二次细分亚群。但是也有不少文章是抓住stromal 里面的 fibro 和endo进行细分，并且编造生物学故事的。
生信技能树
2024-04-13
256
0
基于Seurat的TransferData函数自动化迁移单细胞转录组亚群的注释信息
迁移
对象
函数
数据库
自动化
这个GSE206528的单细胞转录组数据集，很容易构建成为Seurat对象。仍然是走常规的单细胞转录组降维聚类分群代码，可以看 链接: https://pan.baidu.com/s/1bIBG9RciAzDhkTKKA7hEfQ?pwd=y4eh ，基本上大家只需要读入表达量矩阵文件到r里面就可以使用Seurat包做全部的流程。批量读取它的9个文件的代码如下所示：
生信技能树
2024-04-13
75
0
使用singleR基于自建数据库来自动化注释单细胞转录组亚群
对象
函数
数据
数据库
自动化
但是因为singleR的数据库资源陈旧而且很有限，满足不了日益增长的单细胞应用，后面我们都是主推第一层次降维聚类分群后的人工命名，通常我们拿到了肿瘤相关的单细胞转录组的表达量矩阵后的第一层次降维聚类分群通常是：
生信技能树
2024-04-13
242
0
CROST——空间转录组学的综合数据库
数据库
网站
spatial
开发
数据
文章：Wang, G., Wu, S., Xiong, Z., Qu, H., Fang, X., & Bao, Y. (2024). CROST: a comprehensive repository of spatial transcriptomics. Nucleic Acids Research, 52(D1), D882-D890. https://academic.oup.com/nar/article/52/D1/D882/7288834
生信技能树
2024-04-13
131
0
DiSignAtlas——基于bulk和单细胞转录组的人与小鼠疾病特征数据库
数据
数据库
网站
com
工具
文章：Zhai, Z., Lin, Z., Meng, X., Zheng, X., Du, Y., Li, Z., ... & Pan, J. (2024). DiSignAtlas: an atlas of human and mouse disease signatures based on bulk and single-cell transcriptomics. Nucleic Acids Research, 52(D1), D1236-D1245. https://academic.oup.com/nar/article/52/D1/D1236/7335757
生信技能树
2024-04-13
110
0
批量下载geo上面的单细胞表达量矩阵
geo
递归
数据
数据库
csv
其中，GSEXXXXXX 是该数据集的 accession number，是一个唯一标识符，用于在 GEO 数据库中检索该数据集的信息。可以通过构建类似这样的 URL，将 accession number 替换为任意感兴趣的 GSE 数据集的 accession number，以访问该数据集的主页。然后，就可以从主页中获取数据集的相关信息，包括表达量矩阵文件的下载链接等。
生信技能树
2024-03-29
172
0
DRMref——人类耐药机制参考数据库
数据
搜索
图表
数据库
设计
文章：Liu, X., Yi, J., Li, T., Wen, J., Huang, K., Liu, J., ... & Zhou, X. (2024). DRMref: comprehensive reference map of drug resistance mechanisms in human cancer. Nucleic Acids Research, 52(D1), D1253-D1264. https://academic.oup.com/nar/article/52/D1/D1253/7438917
生信技能树
2024-03-26
213
0
SCInter——人和小鼠单细胞转录组综合数据库
marker
数据
数据库
网站
https
文章：Zhao, J., Wang, Y., Feng, C., Yin, M., Gao, Y., Wei, L., ... & Li, C. (2024). SCInter: A comprehensive single-cell transcriptome integration database for human and mouse. Computational and Structural Biotechnology Journal, 23, 77-86. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2001037023004403
生信技能树
2024-03-25
110
0
scPlantDB——探索植物细胞类型和标记基因的综合数据库
工具
数据
统计
数据库
网站
文章：He, Z., Luo, Y., Zhou, X., Zhu, T., Lan, Y., & Chen, D. (2024). scPlantDB: a comprehensive database for exploring cell types and markers of plant cell atlases. Nucleic Acids Research, 52(D1), D1629-D1638. https://academic.oup.com/nar/article/52/D1/D1629/7252671
生信技能树
2024-03-25
116
0
scQTLbase——人类单细胞eQTL数据库
数据库
可视化
浏览器
数据
搜索
文章：Ding, R., Wang, Q., Gong, L., Zhang, T., Zou, X., Xiong, K., ... & Li, L. (2024). scQTLbase: an integrated human single-cell eQTL database. Nucleic Acids Research, 52(D1), D1010-D1017. https://academic.oup.com/nar/article/52/D1/D1010/7288825
生信技能树
2024-03-25
197
0
SPDB——单细胞蛋白组组数据库
数据库
教程
可视化
视频
数据
文章：Wang, F., Liu, C., Li, J., Yang, F., Song, J., Zang, T., ... & Wang, G. (2024). SPDB: a comprehensive resource and knowledgebase for proteomic data at the single-cell resolution. Nucleic Acids Research, 52(D1), D562-D571. https://academic.oup.com/nar/article/52/D1/D562/7416372
生信技能树
2024-03-25
256
0
STOmicsDB——空间转录组数据分析分享数据库
数据类型
数据挖掘
数据库
数据分析
数据
文章：Xu, Z., Wang, W., Yang, T., Li, L., Ma, X., Chen, J., ... & Wei, X. (2024). STOmicsDB: a comprehensive database for spatial transcriptomics data sharing, analysis and visualization. Nucleic Acids Research, 52(D1), D1053-D1061. https://academic.oup.com/nar/article/52/D1/D1053/7416388
生信技能树
2024-03-25
157
0
ZEBRA——单细胞水平的人和小鼠大脑的基因表达图谱
数据
数据库
网站
https
模型
文章：Flotho, M., Amand, J., Hirsch, P., Grandke, F., Wyss-Coray, T., Keller, A., & Kern, F. (2024). ZEBRA: a hierarchically integrated gene expression atlas of the murine and human brain at single-cell resolution. Nucleic Acids Research, 52(D1), D1089-D1096. https://academic.oup.com/nar/article/52/D1/D1089/7369788
生信技能树
2024-03-25
93
0
明明是可以省下这两三百万科研经费
数据库
ant
na
数据
图表
但是让我没有想到的是这个研究仅仅是花费在单细胞转录组测序上面的的科研经费就高达两三百万，因为有多达89个的10x技术的单细胞转录组样品数据。详见：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE253013
生信技能树
2024-03-25
72
0
强行找差异越来越成为了主流
教程
数据
芯片
数据库
队列
如果分组在3张图里面体现不出来，实际上后续差异分析是有风险的。这个时候需要根据你自己不合格的3张图，仔细探索哪些样本是离群点，自行查询中间过程可能的问题所在，或者检查是否有其它混杂因素，都是会影响我们的差异分析结果的生物学解释。有了合理的分组才可以进行简单的差异分析流程，基本上转录组测序技术和芯片技术拿到的表达量矩阵后续分析大同小异，公众号推文在：
生信技能树
2024-03-25
88
0
CellSTAR——单细胞转录组亚群标记基因注释数据库
可视化
数据
图表
数据库
工具
第一层次降维聚类分群，我们通常是建议先在低分辨率的条件下对各个亚群进行生物学命名。如果是肿瘤领域的可以是如下所示的分类：
生信技能树
2024-03-25
158
0
CellCommuNet—细胞通讯网络数据库（人和小鼠单细胞转录组）
软件
数据
网络
数据库
可视化
CellPhoneDB是出镜率最高的细胞通讯分析软件， 我们之前分享了早起版本的CellPhoneDB这个Python软件，它目前进化到了V5，前面的笔记详见 ：
生信技能树
2024-03-25
133
0
咱国产生信数据库肯定是可以申请成功的
数据
搜索
数据挖掘
数据库
数据处理
总共是14万多细胞，分别在 62,035 cells from TTs, 58,695 cells from PTs, and 20,075 cells from ARTs ，第一层次降维聚类分群如下所示：
生信技能树
2024-03-25
98
0
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