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circRNA芯分析的

虽然我直讲解的GEO数据挖掘,都是基于mRNA这样的表达芯,但实际上miRNA,lncRNA,甚至circRNA芯也是大同小异的分析。 as a noninvasive biomarker for diagnosis of colorectal cancer,值得提的是,者并没有上其芯数据哦。 但是数据分析是没有区别的。都是走标准分析,火山图,热图,GO/KEGG数据库注释等等。 这些的视频教都在B站和GitHub了,目录如下: 第讲:GEO,表达芯与R 第二讲:从GEO下载数据得到表达量矩阵 第三讲:对表达量矩阵用GSEA软件做分析 第四讲:根据分组信息做差异分析 第五讲 本文对于cirRNA芯的表达矩阵分析也不例外,就是差异分析后的火山图及热图如下: ? 生物信息学数据分析 通常是描述下所采用的芯,然后分析方法,这个文章里面的并不是最佳分析方法。

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ceRNA-芯分析的

前面我们已经介绍过circRNA的基础概念: 首先了解下circRNA背景知识,背景知识,以及 circRNA芯分析的,还有circRNA-seq分析的。 circRNA和lncRNA为典型的内源竞争性RNA,此款芯可以让您畅游ceRNA调控研究。挑战性样本(血清、血浆、外泌体)同样适用。 其实就是大杂烩,包含了mRNA、lncRNA、circRNA这么多信息,那么就可以对不同的表达矩阵分开是走标准分析,火山图,热图,GO/KEGG数据库注释等等。 这些的视频教都在B站和GitHub了,目录如下: 第讲:GEO,表达芯与R 第二讲:从GEO下载数据得到表达量矩阵 第三讲:对表达量矩阵用GSEA软件做分析 第四讲:根据分组信息做差异分析 第五讲 Networks in Gastrointestinal Stromal Tumour ,就表明芯数据上到了在 GSE131481.

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    LncRNA芯分析

    前面我们系统性的总结了circRNA的相关背景知识: 首先了解下circRNA背景知识 circRNA芯分析的 circRNA-seq分析的 ceRNA-芯分析的 同样的策略 所以昨天我们发布了:lncRNA的些基础知识 ,那么接下来我们需要分享的就是lncRNA芯分析和lncRNA-seq数据的分析! 这些的视频教都在B站和GitHub了,目录如下: 第讲:GEO,表达芯与R 第二讲:从GEO下载数据得到表达量矩阵 第三讲:对表达量矩阵用GSEA软件做分析 第四讲:根据分组信息做差异分析 第五讲 学徒业:下载这个文章的这个数据集也走差异分析,并且进行GO/KEGG数据库功能富集注释看看是否与文章相符合。 芯里面是有 lncRNA 和 mRNA 就可以分开分析,分开走差异,分开富集分析,这样的话图表就多点。比如文章就展示了两个热图,如下: ?

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    甲基化芯分析

    前面我们系统性的总结了circRNA的相关背景知识: 首先了解下circRNA背景知识 circRNA芯分析的 circRNA-seq分析的 ceRNA-芯分析的 同样的策略 甲基化芯数据的R包者,我们生信技能树也多次推送过相关教。 R包是:EpiDISH 甲基化芯数据分析的 大部分情况下的甲基化芯数据分析,与mRNA表达芯拿到的表达矩阵下游分析并没有本质区别。 这些的视频教都在B站和GitHub了,目录如下: 第讲:GEO,表达芯与R 第二讲:从GEO下载数据得到表达量矩阵 第三讲:对表达量矩阵用GSEA软件做分析 第四讲:根据分组信息做差异分析 第五讲 成型的甲基化芯数据分析 其实我们生信技能树前面的多个教也系统性介绍过,比如850K甲基化芯数据的分析 ,还有Bioconductor的DNA甲基化芯分析 可以很清楚的看到,也是以差异分析为主

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    如何使用Python自动《历史上的今天》

    大家好,今天分享个通过 Python 自动创建相关图的教,而这个相关图就是《历史上的今天》,那么为啥是历史呢,因为我是个历史迷,从小就喜欢啃历史书,随着年龄的增长,这份热情还是没有减退~ 好了闲话不都说 orient='index', columns=['事件'])     df = df.reset_index().rename(columns={'index': '年份'})     return df 图 对于最终生成的图,使用的是 PyEcharts ,核心代码复用了《可以叫我才哥》公众号号主才哥的相关代码,下面我们简单解析下相关代码 首先我们明确图基础是 Line 类型,没错就是我们平时用的最多的折线图 ~) 也就是说上面的代码生成了系列数据,这些数据 X 轴都是 10,Y 轴是从 0 开始,直到循环的最后个值递增,同时还通过LabelOpts设置了 msg 信息,也就是我们最终看到的历史信息 XY ,反正萝卜我是不达标的,这样样式如果是我自己,可能要对照官网调整大半天,哈哈哈 好了,图就介绍到这里 部署 Web 服务 因为有个需求就是每天获取图,然后转发到微信群,那么最方便的方法就是部署成

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    《心花路放》票房破10亿的秘密

    在影上映10天,累计收获8亿票房的时候,王易冰告诉记者,所有电影放映用的数字拷贝在时都带有密钥,期限是30天,从影院发行的角度来说,如果个月以后我们的影仍然有市场需求,还是会有少量排。 《心花路放》人王易冰向记者介绍:“而言,对于影院来说,影院的收入卖的是个空间和时间。影院天营业14个小时和10个厅,哪个影能产生更多的票房它才愿意排发的互联网化进   此前,有业内人士的观点认为,未来电影发行的互联网化趋势是,方会选择以下模式来操,即选择个金融众筹平台+电商平台(在线票务)+视频网站的模式。 麦特此前的成功案例有《致青春》、《小时代》等,那么,他们是如何通过整套完整的工业化的策划、执行完成《心花路放》这个项目的?    定位:男性电影→全家共享电影(强关系电影)   无数例子证明,部影的人群定位几乎决定了整体的方向,继而度上间接影响了票房的走势。

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    腾讯多媒体·智媒引擎助力腾讯智影审平台

    随着超高清和5G时代的到来,很多工在新技术的加持下突破了时间和空间的限,而媒体影视行业就是受影响最明显的行业之。影视中,跨国跨地域协同创渐渐成为不可忽视的方向。 远系统的出现将帮助影视的创发、后期以及播映的效率和质量大大提升。 目前视频从业者在线审利用各类网盘和来分享和预览大的视频文件,然后通过邮件、微信建群等方式来交想法和意见,整个过需要在各种平台工具间切换耗时费力。 正是由于这些原因审无法做到实时进行,每次审变得冗长且低效。 为了解决以上问题,腾讯影业智影团队与腾讯多媒体实验室联手打造的腾讯智影审平台应运而生。 ?    其使用场景覆盖拍摄、、后期、发等各个阶段的用户,帮助缩短影视品上线周期。

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    steam lab用机器学习自动生成游戏TV节目

    ps:get内部也有个lab,欢迎有兴趣的序员或设计师加入,起探索。公众号回复:lab ? 我们先了解下steam lab发布的几款值得学习的实验品: 001 微型 | 每款游戏 6 秒 用数秒时间即可了解 Steam 里的每款游戏。 微型时长 6 秒,循环播放,重点突出,易于浏览,观看者可以迅速了解 Steam 上的游戏。 ? 关键是用户可以控热门或小众的游戏的权重,还可以改变游戏发行日期新旧的权重。 ? 003 自动展示 | 游戏TV节目 如果 Steam 能每天魔术生成个节目,展示最新最好的游戏,会怎么样? 因此,我觉得机器学习生成视频的个比较容易出爆款的方向是类“电视导购节目”的产品。 与者更深入的交,可以关注者的知识星球

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    「TEG+系列」数据的力量-解密《魔兽》大电影14亿背后的故事

    在《魔兽》电影项目上,腾讯影视大数据联合团队就跟奇影业30人的数据团队建立了深入的合关系,将之前游戏数据营销经验融合到好莱坞的解决思路中,结合内搜团队的数据技术实力,对《魔兽》发全过中提供了细致的数据服务支持 上图可以看出:票房预测贯穿于电影整个。票房影响因素多,时间跨越大,预测难度高。 对于电影票房预测,我们搭建了套完整的预测,针对不同的阶段我们提供不同的预测模型。 IP影视中,部电影在上映之前,有效了解它的受众情况,对于电影最终的成功意义重大。 电影主要的正面观点是影很有意思、特性酷炫、画面震撼,主要的负面观点是影看不懂、剧情、结局不好。 ? 经过《洛克王国》、《魔兽》等多部电影从到上映多个阶段的数据跟进和分析,内部搜索平台部积累了整套的技术解决方案:IP价值分析、IP用户计算、票房预测、舆情跟踪等。 ?

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    关于开发视频直播社交APP小型直播平台搭建

    互联网时代的飞速发展,文字和图或是语音这种统的社交方式已经慢慢退到历史的角落,各类视频直播APP的出现,引领了新轮的社交娱乐潮,同样也点燃了与此相关的各类行业新卖点。 为iOS和Android两个版本,运营商根据目标人群的消费习惯以及心理需求,定相对应的功能 其次是选择什么样的开发公司   功能的简易复杂度是决定价格的重要因素,而简易手机软件则只需要个会序的序员即可 ,这样子的价格为几千块即可。 若是功能要求比较复杂,同时对于结构的优化以及页面操畅度等比较高,那么就得选择个专业的开发公司。 最后就是后期以及运营  款好的视频直播APP软件要做好后期的推广,无论是广告还是人员都是笔不小的费用;而这些都是要看运营商自身的选择以及要求了。 想在直播行业闯出天地的各位。

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    量化未知 ——谈电影票房预测【海量服务之道2.0】

    播度:通过各种营销活动,在互联网产生的影响力,比如搜索/社交/媒体的影响力,当然对应明星导演,相关话题也包括进来,播度发阶段,并且随着电影上映日期的接近逐步变高。 排量:是上映前周才会有排,排量的大小取决于电影播度,竞品和档期,这个由院线经理根据经验决定,当然如果有足够的排数据,通过数据驱动的方式生成最优排,也是未来的个方向。 ? 票房影响因素分解图 另方面,结合电影,票房预测在不同阶段可以拿到的信息有所不同,影响影票房的因素很多,从影的筹备到影上映,影响的因素都有所不同,且每个因素对最终票房产生的影响也有着巨大的不同 舆情计算 下面是我们的舆情系统给出的《寻龙诀》的整体概况: ? ? 舆情系统示例 主要技术 上面说了这么多,要做好票房预测(尤其是早期票房预测),不仅仅是预测,需要的技术点,我们汇总下: ? 在这个大背景下,我们和互娱市场部数据营销中心成立了“腾讯影视大数据联合项目”,目标是对影视行业从IP评估,筹备发行,营销排,公关舆情整个提供数据支持服务。

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    行业融媒体平台建设与八爪鱼

    近年来,数字技术呈飞速发展态势,5G、大数据、人工智能、区块链、VR/AR 等新技术正不断被统新闻引入。行业融媒体平台也在不断更新发展理念,推动软硬件迭代,改变统的运模式。  发布与管理模块:包含移动端产品的运营管理、第三方发布;完成媒体业务应用建设与拓展,推动统媒体和新型媒体、以及各行业机构内的部门在组织、、技术、内容、渠道、平台、经营、管理等方面的深度融合和业务创新应用 生产管理系统 围绕选题的媒体融合内容生产与分发的业务管理、任务管理、工监管、资源调配、全员绩效等。 5. 新媒体矩阵统发布系统:新媒体矩阵号管理、全媒体文稿编辑器、统发布运营。 H5运营系统:H5编辑创、模板管理、打赏和红包等互动运营等。 8. 融媒体演播室播系统 采集系统、远连线系统、导播系统、实时包装系统、大屏助演系统、播管理系统等。 10. 用户管理系统 角色权限管理、联动运营管理等;可扩展多租户管理功能。 11.

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