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19-等位基因突变的肿瘤异质性（mutant-allele tumor heterogeneity，MATH）分数计算

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生物信息数据分析教程视频——13-3种R包(DESeq2、edgeR和limma)进行RNAseq的差异表达分析与比较

2023-02-27

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18-肿瘤突变负荷（TMB）的计算

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生物信息数据分析教程视频——13-3种R包(DESeq2、edgeR和limma)进行RNAseq的差异表达分析与比较

2023-02-27

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生信数据库 | 最新的刚刚发布的癌症单细胞分析数据库

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单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术的发展大大促进了对肿瘤微环境（TME）的破译。大量独立的scRNA-seq研究已经发表，代表了一种宝贵的资源，为Meta分析研究提供了机会。然而，大量的生物信息、研究之间明显的异质性和变异性，以及处理异质数据集的技术挑战为充分开发scRNA-seq数据带来了重大瓶颈。作者开发了IMMUcan scDB（https://immucanscdb.vital-it.ch），这是一个完全集成的scRNA-seq数据库，专门用于人类癌症，非专业人士也可使用。IMMUcan scDB包含了56种不同癌症类型的144个数据集，在50个领域进行了注释，包含精确的临床、技术和生物学信息。开发了一个数据处理管道，并分四个步骤组织。(i) 数据收集；(ii) 数据处理（质量控制和样本整合）；(iii) 用TME的细胞本体分类器进行监督细胞注释；(iv) 以特定癌症类型或全球方式分析TME的接口。这个框架被用来以基因为中心（CXCL13）和以细胞为中心（B细胞）的方式探索不同肿瘤位置的数据集，以及进行元分析研究，如对免疫细胞类型和与恶性肿瘤转化相关的基因进行排序。这种综合的、可自由访问的、用户友好的资源代表了一种前所未有的详细注释水平，为下游利用人类癌症scRNA-seq数据进行发现和验证研究提供了巨大的可能性。

2023-02-27

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TISMO：建立肿瘤免疫和免疫治疗反应模型的同基因小鼠肿瘤数据库

针对共同抑制途径的免疫治疗已经显示出显著的临床成功，但仅在癌症患者的亚群中显示出EF-敏感（1）。免疫检查点阻断(ICB)治疗异质性反应的潜在机制尚不清楚。肿瘤患者的临床症状准确地反映了肿瘤微环境(TME)，但难以获得和控制实验。完全重述癌细胞复杂性及其与免疫系统相互作用的临床前模型对于研究ICB的潜在耐药机制至关重要（2）。目前用于癌症研究的体外系统，如传统的二维细胞培养或三维有机体，都是用来模拟TME的复杂性的。相反，将同基因肿瘤移植到免疫活性小鼠体内是容易获得的，并为癌症免疫学研究提供了可复制的结果。同基因小鼠模型已广泛应用于肿瘤免疫学研究，并产生了大量不同免疫治疗下的肿瘤表达谱（3,4).

2022-12-16

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Biopython | 介绍和安装

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Biopython是Python的最大，最受欢迎的生物信息学软件包。它包含许多用于常规生物信息学任务的不同子模块。它由Chapman和Chang开发，主要使用Python编写。它还包含C代码，以优化软件的复杂计算部分。它可以在Windows，Linux，Mac OS X等操作系统上运行。

2022-12-16

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单细胞专题 | 9.如何人工注释单细胞类群？

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单细胞专题 | 1.单细胞测序（10×genomics技术）的原理单细胞专题 | 2.如何开始单细胞RNASeq数据分析单细胞专题 | 3.单细胞转录组的上游分析-从BCL到FASTQ 单细胞专题 | 4.单细胞转录组的上游分析-从SRA到FASTQ 单细胞专题 | 5.单细胞转录组的上游分析-从FASTQ到count矩阵单细胞专题 | 6.单细胞下游分析——不同类型的数据读入单细胞专题 | 7.单细胞下游分析——常规分析流程案例一单细胞专题 | 8.单细胞类型注释之SingleR包详解

2022-12-16

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单细胞专题 | 8.单细胞类型注释之SingleR包详解

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单细胞专题 | 1.单细胞测序（10×genomics技术）的原理单细胞专题 | 2.如何开始单细胞RNASeq数据分析单细胞专题 | 3.单细胞转录组的上游分析-从BCL到FASTQ 单细胞专题 | 4.单细胞转录组的上游分析-从SRA到FASTQ 单细胞专题 | 5.单细胞转录组的上游分析-从FASTQ到count矩阵单细胞专题 | 6.单细胞下游分析——不同类型的数据读入单细胞专题 | 7.单细胞下游分析——常规分析流程案例一

2022-12-16

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生物信息数据分析教程视频——17-多种算法评估肿瘤免疫细胞浸润水平

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生物信息数据分析教程视频——13-3种R包(DESeq2、edgeR和limma)进行RNAseq的差异表达分析与比较

2022-12-16

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生物信息数据分析教程视频——16-单样本基因集富集分析(ssGSEA)用于肿瘤相关免疫细胞浸润水平评估

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生物信息数据分析教程视频——13-3种R包(DESeq2、edgeR和limma)进行RNAseq的差异表达分析与比较

2022-12-16

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生物信息数据分析教程视频——15-clusterProfiler包+ClueGO做富集分析

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生物信息数据分析教程视频——10-TCGA数据库:mi NA的表达探索

2022-12-16

1.9K0

生物信息数据分析教程视频——14-芯片数据的表达差异分析

视频地址：http://mpvideo.qpic.cn/0bc33iaakaaag4amkcjtmzrvbwwdaxnaabia.f10002.mp4? 参考文章：生信入门第3课 | 了解基因芯片

2022-12-15

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生物信息数据分析教程视频——13-3种R包(DESeq2、edgeR和limma)进行RNAseq的差异表达分析与比较

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📷 视频地址：http://mpvideo.qpic.cn/0bc3zeaakaaalqalwhjtmzrvbsodaxeqabia.f10002.mp4? 参考文章：超详细的DESeq2和edg

2022-12-15

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生物信息数据分析教程视频——08-TCGA+GTEx数据库的数据整理

视频地址：http://mpvideo.qpic.cn/0b2efmaamaaaryalyzztmvrvak6dayvqabqa.f10002.mp4? 参考文章： UCSC数据库下载TCGA数据需要

2022-12-15

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CysModDB：半胱氨酸翻译后修饰分析平台

半胱氨酸（Cys）上的硫醇基团可以经历多种翻译后修饰（PTM），作为分子开关维持氧化还原稳态并调节一系列生物活性，包括改变酶促反应、蛋白质-蛋白质相互作用和蛋白质稳定性。

2022-11-24

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CoMutDB数据库工具 | 分析共突变与预后、药物敏感性

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数据库地址： http://www.innovebioinfo.com/Database/CoMutDB/Home.php

2022-11-24

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基于CellMiner数据库的基因表达与药敏分析

CellMiner数据库，主要是通过国家癌症研究所癌症研究中心(NCI)所列出的60种癌细胞为基础而建立的。该数据库最初发表于2009年，后于2012年在Cancer Research杂志上进行了更新，题目为“CellMiner: a web-based suite of genomic and pharmacologic tools to explore transcript and drug patterns in the NCI-60 cell line set”。大家后期在使用该数据库记得应用相关文献。

2022-11-24

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基于PubMed数据库挖掘研究最多的基因与以及有关某基因发表了多少篇文献？这些文献有什么特点？？？

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如果我们想探索一下什么基因研究的最多，那就是检索pubmed数据库资源。在 NCBI的ftp里面关于人的一些基因信息：

2022-11-24

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基于count数据的基因差异表达分析万能代码

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关于差异分析的文章中【一文就会TCGA数据库基因表达差异分析】其实有推送过，这篇文章目前为止，有近千人付费学习。

2022-06-13

3.6K0

cSurvival:一个癌症生存分析的新工具

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生存分析是一种用于鉴定癌症研究中预后生物标志物和遗传缺陷的技术。癌症相关的数据库很多，例如TCGA。这些数据库提供了大量的生存数据，这为使用临床相关性研究分子水平的癌症病因提供了资源。也有很多相关的生存分析工具被开发，尽管癌症通常来自多种遗传缺陷并且具有失调的基因集（GS），但现有的生存分析工具只能分析单个基因。此外，没有系统的方法将临床结果与实验（细胞系）数据联系起来。为了解决这些差距，Xuanjin Cheng等人开发了cSurvival(https://tau.cmmt.ubc.ca/cSurvival)。

2022-06-13

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单细胞专题 | 4.单细胞转录组的上游分析-从SRA到FASTQ

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SRAtoolkit是NCBI提供的SRA文件处理工具集， SRA文件是NCBI的SRA数据库数据的储存格式，许多公开的scRNA-seq数据都会上传到该数据库。SRAtoolkit将NCBI的SRA数据库中SRA文件转换为FastQ文件。

2022-06-13

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