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Y大宽
2019-06-02
1.9K
0
GO和KEGG富集分析及去冗余工具及原理
go
进行基因功能或生物学通路富集的工具或网站有很多。像DAVID、IPA、GATHE等。我基本采用基于R的Clusterprofiler包。该包抓取最新的KEGG数据进行计算,保证富集结果的可靠性。另外,该包还可以对富集结果进行比较并可视化具体参数设置为:p-value cutoff=0.01, q-value cutoff=0.05, p值矫正方法为BH(即把每个p-value进行矫正,转换为q-value)。
Y大宽
2019-05-20
4.7K
0
得到差异表达基因后怎么做
go
na
不管芯片数据还是测序数据,得到的差异表达基因DEGs都是独立的基因,如果直接对这些基因分析叫单基因分析,这种分析会有很多弊端,比如:
Y大宽
2019-03-04
3.1K
0
1️⃣ 序列获取(1):DNA序列获取
数据库
sql
https
网络安全
go
生物基因
已经无法打开 具体请参考文章https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC29767/
Y大宽
2019-01-28
1.2K
0
富集分析
go
富集的统计学基础是超几何分布,简单来说根据下面的Fisher精确检验(Fisher exact test)公式,对每个GO或KEGG term计算一个p值 p=(M/K)[(N-M)/(n-k)]/(N/n),其中 N:所有gene总数 n:N中差异表达gene的总数 M:N中属于某个GO term的gene个数 k: n中属于某个GO term的gene个数 p:表示差异表达gene富集到这个GO term上的可信程度
Y大宽
2018-12-21
1.7K
0
WGCNA关键模块和hub基因筛选
go
WGCNA的理论背景知识 WGCNA的详细分析流程 关键模块和hub基因筛选,在流程中并不可知 模块划分好后如何找到key module
Y大宽
2018-10-11
6K
0
TBtools基因家族分析详细教程(2)基因家族成员的基本分析
http
xml
html
go
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/bwrpsb/bwrpsb.cgi
Y大宽
2018-10-08
7.9K
0
多序列比对,进化树分析,保守性,密码子偏好性分(1)
http
go
access
python
打开https://www.ncbi.nlm.nih.gov/protein,输入BopA,search
Y大宽
2018-10-08
4.1K
0
GSEA可以做什么
go
基因集富集分析GSEA(gene-set enrichment analysis)。这个操作并不难,主要就是准备符合GSEA要求的数据文件(本地的话4个),关于文件准备,可细见官方说明。若有时间我稍后整理以前资料,单独成一篇GSEA数据文件准备。我认为最主要的还是GSEA结果解读。 另外,GSEA我们可能更多的用的是它的富集功能,而实际上它还有其他非常好用的功能,看自己怎么活学活用了,具体来说,就我用的多的有以下几个:(欢迎大家补充)
Y大宽
2018-09-30
1.4K
0
RIsearch2使用方法-预测RNA-RNA互作(sRNA的靶基因)
ide
go
编程算法
ios
非编码RNA经常和其它RNAs形成配对(双链)发挥其作用。这些RNA-RNA相互作用都是建立在碱基互补配对的基础上,两个RNA序列之间的高度互补是这种相互作用的强有力预测基础。RIsearch2是RNA-RNA相互作用预测工具,可以在给定的query和target序列之间形成互补定位。使用基于suffix arrays的seed-and-extend框架,RIsearch2可以发现RNA-RNA相互作用关系,这种发现可以基于基因组或转录组。类似之前的 RIsearch,RIsearch2也使用基于di-nucleotides to approximate nearest-neighbor energy parameters的修正Smith-Waterman-Gotoh algorithm算法。然而,不是执行整个序列比对,RIsearch2关注种子区域的完美互补并且向两端延伸。 用户定义的seed and extension constraints 使得 RIsearch2 可应用于所有类型的RNA-RNA相互作用预测。
Y大宽
2018-09-30
2.8K
0
时间序列芯片数据分析极详细完整流程
数据分析
go
erp
写在前面:从.CEL格式原始数据下载,到最终关键基因筛选(非hub基因)和初步验证,整个流程,目录还会增加。会涉及R及众多R包(最关键的是maSigpro和WGCNA),统计,ggplot2,cytoscape等。目标还是和前面的RNA-seq流程一样,你可以从头到尾一直重复下去。
Y大宽
2018-09-30
1.3K
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