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生物信息云

旨在传播生物医学科研实验技能和生物信息学基础知识及应用技巧

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RNAseq数据分析中count、FPKM和TPM之间的转换

数据库数据分析 count 函数数据

现在常用的基因定量方法包括：RPKM, FPKM, TPM。这些表达量的主要区别是：通过不同的标准化方法为转录本丰度提供一个数值表示，以便于后续差异分析。

2023-12-14

4.6K0

基于单细胞转录组数据评估细胞代谢激活分数

数据分析对象可视化数据原理

method有4种：VISION, AUCell, ssgsea和gsva。作者推荐VISION。

2023-10-24

2180

美国德州理工大学健康科学中心（TTUHSC）生物信息学、计算基因组学博后及博士生招聘

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德州理工大学健康科学中心 Texas Tech University Health Sciences Center 全美医学排名前一百，其中临床全美排名19（U.S. News）。德州理工大学是R1大学。它是全美第二大大学（1900英亩），也是德州唯一包含本科和研究生院及法学院和医学院于一体的综合性大学。

2023-09-06

2800

scMetabolism包用于评估单细胞代谢激活分数

数据分析对象可视化数据原理

method有4种：VISION, AUCell, ssgsea和gsva。作者推荐VISION。

2023-09-06

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pRRophetic：从肿瘤基因表达水平预测临床化疗反应

数据库数据分析教程可视化数据

oncoPredict：一个用于预测体内或癌症患者药物反应和细胞系筛查数据的生物标志物的R包

2023-09-06

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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

sql 数据库数据分析硬件开发

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

sql 数据库数据分析硬件开发

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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单细胞专题 | 9.如何人工注释单细胞类群？

数据分析数据库 sql 腾讯云开发者社区

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

1.2K0

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

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生信入门第1课

机器学习神经网络深度学习人工智能数据分析

我写公众号的最初目的就是督促自己学习，分享一些教程，和专门搞生信的大佬们比起来，自己也就是菜鸟一枚，公众号更新也比较佛系，也不做推广，你能自行关注到，完全靠缘分。我就是分享一些生信基础的生信分析技能，以满足大家在科研工作中的生信需求。说实话，大家需要给你自己以定位，自己做纯生信的还是只是借助生信为大家在湿实验中提供思路，或者文章中添加一些生信内容。如果你是做纯生信，那也是分档次和研究方向的，如果只是分析别人的数据，比如预后模型这种，属于比较低端的水平。有的做开发，比如开发一个R包或者一些其他生信分析工具，又或者是建数据库，这些属于开发类。另外，这个也和研究领域有很大关系，植物的，人的，微生物的，是有区别的，当然，很多基础工具都差不多，但需要相关的知识背景。我自己主要是做药，癌症，所以我会的技能主要和自己研究方向相关的，我也不是什么都掌握，因为我觉得，具备基础知识储备后，自己用到什么就去现学现卖，而不是一下子学会很多东西等着以后用，我个人认为这是效率极其低下的。

2022-06-13

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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 RNA 测序（Single cell RNA sequencing，scRNA-seq）是一种在单细胞水平上利用 RNA 测序对特细胞群体进行基因表达谱定量的高通量实验技术。待测组织经过单细胞分离、RNA 提取、逆转录、文库构建和测序，便可利用数据分析获得多个细胞的基因表达谱。

2022-06-13

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生信文献 | 一种新的自噬相关lncRNA乳腺癌预后风险模型

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标题：A novel autophagy-related lncRNA prognostic risk model for breast cancer

2021-02-26

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Nature子刊|复旦大学肿瘤医院雷群英团队发现支链氨基酸分解代谢在胰腺导管癌发生发展中的新机制

胰腺癌(Pancreatic Cancer)是一种恶性程度很高，诊断和治疗都很困难的消化道恶性肿瘤，约90%为起源于腺管上皮的导管腺癌(Pancreatic ductal adenocarcinoma)。其发病率和死亡率近年来明显上升。5年生存率<1%，是预后最差的恶性肿瘤之一。

2020-04-23

1.1K0

Nature|癌症基因组学如何改变诊断和治疗

当古希腊医生希波克拉底首次描述癌症时，他只发现了两种形式：非溃疡形成性癌和溃疡形成性癌。在19世纪末，医生在显微镜的帮助下发现癌症具有多种细胞形式。

2020-04-21

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生信人的R语言视频教程-语法篇-第一章：与R的第一次相亲

python r 语言 linux 数据分析

R：为什么选择我？而不是其他高级语言，比如Python，Java，C，C++....那么多编程语言？

2020-04-21

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一个R脚本解决某类功能基因(比如m6A甲基化)临床预后模型分析流程

腾讯云开发者社区数据分析

我按照上面文章思路，写了TCGA数据分析部分的代码，当然模拟的数据不是文章的肿瘤数据，数据是TCGA-STAD转录组和临床的数据，分析的基因是我随便找的基因，所以结果没有那么好，只是一个处理流程而已，根据自己研究方向订呗。

2020-04-07

1.7K0

基因芯片数据分析（一）：芯片数据初探

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简单地讲，基因芯片就是一系列微小特征序列的（通常是DNA探针，也可能是蛋白质）的集合，它们可以被用于定性或者定量检查样品内特异分子的成份。比如说，基因芯片可以检测几十个gene marker在细胞样品中的表达量。现在最常见的是用于整个基因组的表达量分析。它的雏形来自于同位素杂交技术，又如Southern blots或者dot blots。在上世纪九十年代，2维的具有现代意义的基因芯片才在实验室里诞生。基因芯片自问世以来，已经有超过23年（至2014年）了。现在，世界上主流的芯片制造商有4家，分别是Affymetrix，Agilent，Nimblegen以及Illumina。下图为历年来提交至Gene Expression Omnibus数据库的主流芯片厂商的芯片数据统计分布图（数据截止日期为2014年3月1日）。从下图中可以看出，Affymetrix制造的基因芯片在2008年以前占据了市场的主流，在2008年，因为illumina BeadArray的推广，它的市场份额有较大的攀升，但是2年以后就下降至与Affymetrix公司类似的份额。而Agilent却在2010年以后成为芯片市场份额最大的一家。市场份额的变化有价格的因素，质量的因素，使用习惯的因素，也有受到第二代测序技术冲击的因素。

2019-12-17

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