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R语言数据分析与挖掘(第六章):主成分分析(2)——案例讲解

na.action:一个函数,指定缺失数据的处理方法,若为NULL,则使用函数na.omit()删除缺失数据。

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R语言数据分析与挖掘(第五章):方差分析(1)——单因素方差分析

方差分析(analysis of variation,简写为ANOVA)又称变异数分析或F检验,用于两个及两个以上样本均值差别的显著性检验,从函数的形式看,方差...

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2019诺贝尔生理学奖颁布,有关缺氧机制的信号通路研究是否会火?

北京时间2019年10月7日17时30分(斯德哥尔摩时间10月7日11时30分),2019年诺贝尔生理学或医学奖获奖名单公布。获奖者为: William G. ...

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R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(4)——logistic回归

前面我们介绍的回归方法,一般适用于数值型数据对象,对于分类数据类型就不再适用。对于分类数据对象,我们需要引入广义线性回归方法,比如logistic回归和pois...

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研究Protein,这些技术不得不看

RNA最近几年可火了,RNA小鲜肉F4:miRNA、lncRNA、circRNA、piRNA,它们直接或者间接调节mRNA的翻译、基因转录,这些科研热...

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R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(3)——变量的选择

在数据挖掘的实战过程中,经常会遇到变量非常多的情况,即数据的维数很高,也称为“维数灾难”问题。在我们生物医学统计领域,一个数据集中可能存在成百上千个变量,对...

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一篇9分的miRNA文章了解一下!

大约70%的多囊卵巢综合征 (PCOS) 妇女存在与体质量相关的高于或超过体质量的内在胰岛素抵抗 (IR),包括脂肪组织 (AT) 的糖代谢功能失调。在AT中,...

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基因芯片数据分析(八):DESeq2差异分析实战案例

基因芯片数据分析(六):DESeq2包的基本原理 我们接下来通过一个案例介绍利用edgeR进行差异分析。

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基因芯片数据分析(七):edgeR差异分析实战案例

我们接下来通过一个案例介绍利用edgeR和DESeq2包进行差异分析,本文先介绍edgeR。

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基因芯片数据分析(六):DESeq2包的基本原理

DESeq2是另外一个分析差异基因的R包,它的功能很多,使用也比较复杂。我们在前面提到过,RPKM,FPKM与TPM是常用的用于均一化不同的样本reads数的方...

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基因芯片数据分析(五):edgeR包的基本原理

在转录组测序(RNA-Seq)中,基因的表达量是我们关注的重点。基因表达量的衡量指标有:RPKM、FPKM、TPM。

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基因芯片数据分析(四):获取差异表达基因

然而对于大多数生物学工作者而言,学习和使用一种或者多种统计分析手段并不一定非常容易,这需要付出时间和努力。Bioconductor的很多软件包很好的避免了人们为...

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基因芯片数据分析(三):数据质控

基因芯片的质量控制有很多种手段,有针对每一个芯片本身的,也有针对组内差异小于组间差异的。对于Affymetrix公司提供的质量控制手段通常有:平均背景噪音(范围...

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基因芯片数据分析(二):读取芯片数据

在microarray的处理中,第一步就是读取数据。无论是自己的保存在本地的数据,还是在线保存的数据,对于不同公司的芯片可以使用不同的软件包读取。在这里,我们说...

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PubMed换皮肤啦,看看你喜欢吗?

An updated version of PubMed is now available. Come see the new improvements to ...

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eFORGE v2.0:一个表观遗传研究的在线分析工具

eFORGE的原始版本(PMID:27851974)采用多层表观遗传信息,包括开放染色质位点(DNaseI热点)和组蛋白标记(H3K4me1,H3K4me3,H...

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R语言数据分析与挖掘(第九章):聚类分析(1)——动态聚类

在R语言中,用于实现k-means聚类的函数为kmeans(),其的数的基本书写写格式为:

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cBioPortal数据库使用教程

大规模的癌症基因组计划,比如The cancer genome atlas(TCGA) and the International cancer genome ...

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这个网站提供了多种数据分析工具——增强子,非编码RNA转录信息等

该工具由哈尔滨大学开发的,该团队通过结合系统生物学、计算生物学和生物信息学方法来分析与疾病相关的途径。对疾病代谢途径的识别、药物相关途径的分析和患者生存预测。在...

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不会编程的同学看过来:新的GEO数据在线分析工具——BART

本地版:https://bitbucket.org/Luisa_amaral/bart

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