芯片主要以Affymetrix、Agilent、Illumina(对!Illumina不只会测序)这三家为主,而基于不同的使用目的和技术革新,每家又发布了一系列的芯片平台,以Affy为例,在GEO数据库中共有1200+个平台(每个平台在GEO中对应一个GPL*编号):
但是在高通量测序大行其道的这10年,困扰大家的问题在于如何从繁多的基因定位到少量的几个基因,这也就是数据挖掘的核心,缩小目标基因!各种数据挖掘文章本质上都是要把目标基因集缩小,比如表达量矩阵通常是2万多个蛋白编码基因,不管是表达芯片还是RNA-seq测序的,采用何种程度的差异分析,最后都还有成百上千个目标基因。如果是临床队列,通常是会跟生存分析进行交集,或者多个数据集差异结果的交集,比如:多个数据集整合神器-RobustRankAggreg包 ,这样的基因集就是100个以内的数量了,但是仍然有缩小的空间,比如lasso等统计学算法,最后搞成10个左右的基因组成signature即可顺利发表。
对于高维度的数据分析而言,例如RNA-seq的数据。我们在得到数据想要解释不同分组之间的差异的基因。往往都需要逐渐的降维来进行解释。最普遍的方法通过差异分析—富集分析这样的也算是一种逐步降维的操作。这样这样的分析,也有可能聚焦到很多个目标当中,比如一个通路当中有很多个基因。因为为了更好的解释高维度的数据,也就有了基因分型这样的分析方法。
一般来说,GEO数据库的每个GPL平台都有对应的网页,而且可以获取其详细信息的txt文本文件,比如:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc
我注意到这个研究比较好的结合了传统bulk转录组数据和单细胞转录组数据,值得解读和推荐给大家。
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。
当然了,仅仅是做到这些还不够,我们还需要足够的资金支持,因为绝大部分网页工具的十几年如一日的维护推广和更新,也是不小的花销。相信大家应该是看到过无数的网页工具云平台如雨后春笋般出现和消失,这一点来说,由美国国立生物技术信息中心(NCBI)维护的一个公共数据库,用于存储和共享高通量基因表达数据的GEO(Gene Expression Omnibus)就是其中的佼佼者啦,它有一个在线分析工具GEO2R,用于比较两个或多个基因表达数据集,并识别在不同条件下表达显著差异的基因。用于快速的基因表达分析,研究人员可以使用它来比较不同实验条件下的基因表达差异,例如,疾病与对照组、不同治疗组之间的差异等。
部分内容转自VOIPFC,原文使用的SER版本不是最新的了,我在自己实践的基础上将对文档进行一下完善。
虽然一直演示的表达芯片数据分析,这些芯片分析难点主要是在ID转换,因为不同公司设计的探针命名都不一样,在我4年前博客整理的芯片平台对应R包找:(16)芯片探针与基因的对应关系-生信菜鸟团博客2周年精选文章集
估计宿主污染至少80%左右,因而就想通过一些方法,例如kraken、bowtie等把宿主污染去除。
下载完解压缩,其中names.dmp和nodes.dmp两个文件很重要,是后续提取子库的基础
今天早上到了公司后,收到了这样一封报警邮件,发现收到备库的报警案例也比较多,着实颠覆了我对备库基本不需要关注管理的观点。后面可以把几个案例做成一个主题来说说。 报警邮件的内容如下: ZABBIX-监控系统: ------------------------------------ 报警内容: DG_issue ------------------------------------ 报警级别: PROBLEM ------------------------------------ 监控项目: dg_is
在之前写过记一次数据同步需求的改进(一) (r7笔记第2天)之后,就开始着手对这个需求进行实践。 所谓实践出真知,在实际做的时候才发现可能计划的再好,做的时候还真不是那么回事。 在之前的邮件中已经确认目标库是一个统计分析库,首先拿到这个环境,先调查一番,发现了一个奇怪的现象。 查看这个库的归档情况的时候发现这个库每天的凌晨开始要切换20多次日志。 Redo Switch times per hour STATDB1
由于我日常在mac OS 和ubuntu上进行开发,安装Navicat有点麻烦,,,而Navicat是我比较喜欢的图形化界面,因此在纠结一阵之后决定,,就用命令行搞了吧,,也有优势的,你看我这不是记住好多命令了嘛。
因为都是标准的代码,所以每次有学徒和实习生我都会让大家两次十几个数据集,凑成为了一个合辑:《1000个基因芯片表达量矩阵数据处理》:
一般的文章里面会给出数据地址,如下:根据文章的GSE号进入GEO数据库里面,就可以看到其对应的SRA数据库ID号。
其bioconductor 链接是:https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/MultiAssayExperiment.html
而且circRNA领域的芯片或者测序技术拿到的也是表达量矩阵,所以表达量矩阵的差异分析呢,都可以看到我8年前的教程,推文在:
数据字典dict总是属于Oracle用户sys的。 1、用户: select username from dba_users; 改口令 alter user spgroup identified by spgtest; 2、表空间: select * from dba_data_files; select * from dba_tablespaces;//表空间
本文实例讲述了Android开发使用json实现服务器与客户端数据的交互功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
大家都知道,一个好的工具或系统,可以极大的提高工作效率,而 Google 测试团队的这些工具都是他们工作过程中经过总结提炼,最后量身定制开发的,效果可想而知了。
目前线上有一套环境是10gR2的,采用了一主两备的架构。在其中一个备库上每天凌晨会开放一个窗口运行一些批量的查询,目前使用dg broker会在指定的时间把备库置为read-only,查询完毕之后修改为online状态。 但是近几天开发的同事突然找到我说,最近几天开始批量查询会频频报错,希望我帮忙查看一下。 语句运行报错,听起来原因应该很简单吧,最大的可能就是备库没有打开,或者是ddl,dml语句之类的。但是看到错误日志,让我着实有些奇怪。 错误日志如下,可以看到是一条查询语句。 [2016.03.06 0
可以使用 dry.run 控制是否真的下载,因为如果是下载甲基化信号值矩阵或者表达量矩阵,会耗时很长。
虽然如此,它的实验设计还是可圈可点,值得推荐,比如 :Figure 3. Rapid conversion of colonocytes to enterocytes after SATB2 loss
查看集群状态 http://127.0.0.1:9200/_cluster/health 返回: {"cluster_name":"elasticsearch","status":"green","timed_out":false,"number_of_nodes":3,"number_of_data_nodes":3, "active_primary_shards":45,"active_shards":90,"relocating_shards":0,"initializing_shards":0,"unassigned_shards":0, "delayed_unassigned_shards":0,"number_of_pending_tasks":0,"number_of_in_flight_fetch":0, "task_max_waiting_in_queue_millis":0,"active_shards_percent_as_number":100.0} 查询所有索引: http://172.0.0.1:9200/_cat/indices
HCMDB(人类癌症转移数据库)是一个集成数据库,可以存储和分析癌症转移的大规模表达数据。该数据库从GEO和TCGA中收集了124个先前公开的转录组数据集,用于比较转录组以检查转移相关基因的表达,在目前版本的HCMDB中,它包含来自四百多个实验的29种癌症类型。为了注释那些可能与转移相关的基因,数据库基于7,000多种已发表的文献,总共筛选了2183个基因(1901个蛋白质编码基因,24个长非编码RNA和203个miRNA)。
解压软件包: tar -zxvf opensips-1.8.2_src.tar.gz
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
创建一个新的文件,命名为 keras_first_network.py ,然后将教程的代码一步步复制进去。
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何使用自定义聚合函数(UDAF),将处理后的存入 MySQL 中。 前置准备 创建流计算 Oceanus 集群 进入 Oceanus 控
在各种python的项目中,我们时常要持久化的在系统中存储各式各样的python的数据结构,常用的比如字典等。尤其是在云服务类型中的python项目中,要持久化或者临时的在缓存中储存一些用户认证信息和日志信息等,最典型的比如在数据库中存储用户的token信息。在本文中我们将针对三种类型的python持久化存储方案进行介绍,分别是json、pickle和python自带的数据库sqlite3。
我们现在主要的一个业务是给科研单位等提供数据库构建服务,目前承接的数据库已经发表了3篇NAR文章,具体见你的数据也可以-三篇NAR的数据库。
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Mysql中数据备份使用的命令是:mysqldump命令将数据库中的数据备份成一个文本文件。表的结构和表中的数据将存储在生成的文本文件中。mysqldump命令的
http://www.makeru.com.cn/live/5020_2051.html?s=165154 Python数据库编程 连接数据库764261140 创建连接时,就指定: pymysq
比如根据表达量情况把病人分型,比如乳腺癌的分子分型:你可以看lumA、lumB、basal、HER2 等亚型,其中TNBC可以继续细分为3~7种亚型。现在有了单细胞转录组数据的加持,细胞亚型会越来越清晰。如果要整合多组学数据,分类也会更加复杂。
它基本上可以应付主流的芯片数据,主要是 affymetrix和illumina以及agilent,当然最简单的就是affymetrix的芯片,但是最近很多小伙伴问illumina芯片数据,主要是因为一些数据产出的作者自己不熟悉,所以 它们并没有按照规则来上传数据,导致大家没办法使用标准代码处理它。
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最近在整理一个系统的分布式架构扩展方案,经过了多次的迭代,总算让项目走上了正轨。
在NAD+代谢相关基因的文章中,针对来自GEO数据库的ALS患者的表达谱数据进行了挖掘,本文就以这两批GEO数据为例,来详细展示原始数据的下载过程
前两天我们对GEO数据库来了一个大致的介绍GEO数据集详细介绍GEO数据库介绍 (一)。我们对于目标数据集,我们做的第一个事情就是差异分析,来寻找有差异的结果。所有的表达芯片做的差异表达分析都是基于limma的算法来的。我们今天介绍的这个GEO2R也只是把这个算法更加方便使用了而已。
之前我们提到过,对于底层的数据源来说,MongoDB, Redis, 和 Cassandra 可以直接以reactive的方式支持Spring Data。而其他很多关系型数据库比如Postgres, Microsoft SQL Server, MySQL, H2 和 Google Spanner 则可以通过使用R2DBC 来实现对reactive的支持。
于2021年3月发表在CELL杂志的文章, 标题是:《In vivo CD8+ T cell CRISPR screening reveals control by Fli1 in infection
很多时候,大家工作中都会有一种被动的思维,那就是能不动就不动,从求稳的角度来看无可厚非,但是从风险的角度来说,还是有待商榷的。如果存在风险,还保持原样很可能就是一个不定时炸弹。 这不手头有一套环境,按照以前的标准是根本入不了我的法眼的,但是因为是测试环境,小问题比较多,存在容灾风险,但是这么多年一直这样,也就默然接受了。 这套环境硬件配置很低,基本上和我的笔记本配置差不多,可能还略差一些,在上面跑着3个数据库实例,其中一个是11g的,2个是10g的。两个10g的数据库实例数据量都不大,几十G而已。 看起来是
这里我们可以发现,miRNA的前体可能对应多个成熟的miRNA,比如hsa-let-7a-1,有两个对应的成熟体,MIMAT0000062(hsa-let-7a-5p)和MIMAT0004481(hsa-let-7a-3p)。这里的值是对所有成熟体miRNA求和的结果。
墨墨导读:客户的监控告警频繁提示系统xx数据库死锁增长个数高于当前阈值_当前值1.00。下面是详细的故障分析诊断过程,以及详细的解决方案描述。
选择在GEO官网的GPL平台下载 : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GPL21827 rm(list = ls()) ## 魔
大家都想学单细胞转录组数据处理,可是如果你不会R语言,没玩过GEO数据库挖掘,没有这些背景知识点,你会学的很辛苦,所以这里接受大家的投稿带领大家一起学习R及bioconductor技能!!!
2023年3月7日,亚信科技公布了公司截至2022年12月31日全年业绩。收入实现双位数增长,营业收入达人民币77.38亿元,同比上升12.2%。上市四年,亚信科技交出了一份又一份靓丽的答卷。在宏观经济下滑,外部形势严峻的内忧外患下,亚信科技的“增长”有哪些源动力?
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