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文章/答案/技术大牛

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Y大宽

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生信技能树R作业答案-中级

http https 网络安全 go 云联网

ggpubr http://www.sthda.com/english/articles/24-ggpubr-publication-ready-plots/

2019-06-02

1.8K0

GO和KEGG富集分析及去冗余工具及原理

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）。

2019-05-20

4.5K0

得到差异表达基因后怎么做

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：

2019-03-04

3.1K0

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/

2019-01-28

1.1K0

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

2018-12-21

1.6K0

WGCNA关键模块和hub基因筛选

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

2018-10-11

5.8K0

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

2018-10-08

7.1K0

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

2018-10-08

3.9K0

GSEA可以做什么

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）

2018-09-30

1.4K0

RIsearch2使用方法-预测RNA-RNA互作（sRNA的靶基因）

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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。

2018-09-30

2.6K0

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。

2018-09-30

1.3K0

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