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生信技能树

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1910
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3599620
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单细胞数量太多可以抽样也可以
但是有同学提问,它的单细胞表达量矩阵是五万到十万个细胞,并不想预先拆分成为单细胞亚群分组,所以没办法使用AverageExpression得到一个简单的表达量矩阵,想直接对全部的单细胞矩阵进行gsva,但是矩阵每次都会内存溢出,大家也可以尝试下面的代码:
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2022-07-26
1.6K0
10X Visium:空间转录组样本制备到数据分析
识别复杂生物系统中空间基因表达差异的能力对我们理解发育生物学和疾病的进展至关重要。即将推出的Visium空间基因表达解决方案分析完整组织切片中的总mRNA,允许您发现与您的研究相关的基因和标记,而不必依赖于已知的目标。观看我们这个随需应变的网络研讨会的视频,了解更多关于如何开始与Visium空间基因表达解决方案。
生信技能树
2021-10-21
8090
为什么不同癌症的lncRNA表达总数很不一样
在不同癌症里面,蛋白质编码相关基因数量一直在一万八附近,而非编码基因数量跨度比较大,从一万二到两万七不等。因为非编码基因的组织病人特异性都很强,恰好最近看到了一个很有意思图可以说明这件事,如下所示:
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2021-10-12
3170
专注于Agilent microRNA 芯片数据的处理R包-AgiMicroRna
R包作者:Pedro Lopez-Romero 最后一次更新:October 27,2020
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2021-10-12
2.1K0
欧洲裔和非裔美国乳腺癌患者差异可以TCGA数据库验证
差异分析相信大家都不陌生了,基本上看我六年前的表达芯片的公共数据库挖掘系列推文即可;
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2021-07-06
3720
一个简单转录组测序数据发两篇sci(你也可以!)
最近看到群里有小伙伴在讨论一个数据集 GSE140275 ,我发现它这个简单转录组测序数据发两篇sci,是关于 acute ischemic stroke 这个疾病 , 急性缺血性脑卒中 ,我了解不多,就不过多班门弄斧的介绍它了。。。
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2021-07-06
2.2K0
你的单细胞数据里面能区分出来4种树突细胞吗
然后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。说起来很简单,但是实际上每次做到单细胞数据集的细分亚群就非常的头疼,尤其是myeloid的髓系,(单核,树突,巨噬,粒细胞)有时候根本就分不清楚,而且分完之后仍然是可以继续细分。比如我看到2020的文章:《Single-Cell RNA Sequencing Reveals a Dynamic Stromal Niche That Supports Tumor Growth》,链接是:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2211124720305817
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2021-07-06
7370
一个bioconductor包居然发在了cancer research杂志
最近在刷bioconductor包,无意中跳转到了一个文章, 标题是:《Software for the Integration of Multiomics Experiments in Bioconductor》,文章链接是:https://cancerres.aacrjournals.org/content/77/21/e39
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2021-05-27
4840
差异分析要的是表达量矩阵,基因名字并不重要啊
但是实际上这样的基因ID转换也不是必须的,因为差异分析要的是表达量矩阵,基因名字并不重要啊,后面的注释也是可以基于ID,一步到位成为功能。比如文章:The effects of Arabidopsis genome duplication on the chromatin organization and transcriptional regulation. Nucleic Acids Res 2019 Sep 5;47(15):7857-7869. PMID: 31184697
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2021-05-27
5370
你还缺乳腺癌表达量数据集吗
最近有粉丝求助说他研究乳腺癌做了单细胞转录组数据,定位到了一个稀有细胞亚群,先看它感兴趣的亚群细胞特异性基因的临床意义,问我有没有除了TCGA数据库之外的其它数据库资源推荐。恰好我做这方面就顺手检索了一下,发现了 curatedBreastData 包,值得推荐!
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2020-12-03
5800
三阴性乳腺癌表达矩阵探索之数据下载及理解
对文献解读的第三篇文章==Identification of Key Genes and Pathways in Triple-Negative Breast Cancer by Integrated Bioinformatics Analysis== 的分析过程进行重复
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2020-10-26
1.7K0
B站课程《三阴性乳腺癌表达矩阵探索》笔记之文献解读
本次文献解读涉及到三篇文章。这里要解读的第一篇是创建数据集的文章,后面的两篇文章在第一篇文章的数据集基础上进行了探索。
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2020-10-26
7010
探索lncRNA表达量的组织特异性
该课题并没有自己产出数据,而是直接使用GTEx数据库。30种组织的英文是:adipose tissue, adrenal gland, bladder, blood, blood vessel, brain, breast, cervix uteri, colon, esophagus, fallopian tube, heart, kidney, liver, lung, muscle, nerve, ovary, pancreas, pituitary, prostate, salivary gland, skin, small intestine, spleen, stomach, testis, thyroid, uterus, and vagina。
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2020-08-07
1.1K0
同样的单细胞研究,为什么发表的文章杂志等级差别那么大
让我想起来了另外一个COVID-19病毒感染病人的单细胞研究,发表在Cell Discov. 2020 May ,标题是:Immune Cell Profiling of COVID-19 Patients in the Recovery Stage by Single-Cell Sequencing,差不多是同一时间发表的哦!
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2020-06-28
6340
谁说肿瘤高表达基因就是生存风险因子(学徒作业)
所以我这里安排一个学徒作业,大家需要去下载TCGA数据库的BRCA这个癌症的芯片和RNA-seq的表达矩阵,分别进行差异分析,拿到统计学显著的上下调基因列表。
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2020-05-14
1K0
拼凑6个网页工具图表还不够那就再加上6个组学
TCGA数据挖掘真的是绵绵不绝,这里就不再赘述了,从基因集到ceRNA,到可变剪切,肿瘤免疫, 再到现在的m6A和自噬基因, 马上缺氧,代谢应该是也要出来了,每次一个策略就是33篇数据挖掘文章。真的是很不走心,比如最近有学徒一直咨询我的m6A,我发现仅仅是ccRCC的就有4篇,有一个很简陋的文章,完全是6个网页工具图表拼凑的,再加上一点点多组学。
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2020-04-20
1.1K0
检查多个测序样本是否来源于同一个病人
对tcga那样的超大规模协同组织,样品弄混的事情可能很少发生,但是该做的质量控制仍然是必不可少的。对小课题组来说,怀疑自己的多个样品是否来自于同一个病人就很正常不过了,比如大清早我就在群里看到了这样的问题:
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2020-04-15
4600
GEPIA2详解(中国智造-肿瘤数据库)
GEPIA2 是北京大学张泽民老师实验室开发的一个网站,能够对TCGA和GTEx项目共9736个肿瘤样本、8587个正常样本的RNA-seq表达数据进行分析。目前该网站已经有两篇文章发表。
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2020-03-31
9.2K0
TCGA和METABRIC的TNBC病人数量到底是多少
因为自己博士课题是关于乳腺癌肿瘤异质性的研究,所以对这个癌症的背景知识稍微多一点。顺理成章的我出的大量学徒作业也是关于乳腺癌的,其中乳腺癌里面最恶性的就是TNBC,或者说三阴性乳腺癌啦。看到了不下50篇TNBC相关数据挖掘文章,基本上都是TCGA或者METABRIC数据库啦,但是不同文章对TNBC定义有冲突,而且样本数量都不一致,很是尴尬!
生信技能树
2020-02-20
1.5K0
NPC的突变特性(逆向收费读文献2019-13)
本周尝试一种新的文献解读方式,就是一次性解读3篇文献,总结他们的异同点,整体把握该领域发展情况。
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2019-07-05
1.3K0
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