1966年Donald F. Gleason博士提出Gleason评分，以便对前列腺癌进行分级，为临床医师提供前列腺癌侵犯程度和侵袭性的相关信息。其后Gleason评分历经数次修改，Gleason评分可以衡量前列腺癌的组织分化程度，对于评估前列腺癌患者的生存期有重要价值。该评分一般越低越好，分数越低肿瘤的恶性程度越小，反之分数越高肿瘤恶性程度越高。有研究结果表明，Gleason评分≤8分的患者进展至CRPC的中位时间为21个月，而>8分的患者为14个月。
结果，不仅没有找到ID号，而且还看到了oligo包，很有趣，第一次看到oligo包可以处理agilent芯片的，不知道亲爱的读者你们觉得这个靠谱吗？
也许是人更乐于研究自身，要么就我涉及的领域比较狭窄，到目前为止我分析的大部分芯片数据不是人类就是小鼠。最近和硕士期间的同学联系上，她说她最近在做拟南芥。
最近在对GEO数据库的全部GPL平台的芯片探针序列进行批量重新注释的时候，发现如果工具芯片自带的物种信息来自动化选择参考基因组，居然还会出现某个芯片探针比对率非常低的情况， 比如GPL21827这个平台： 60898 reads; of these: 60898 (100.00%) were unpaired; of these: 59099 (97.05%) aligned 0 times 1753 (2.88%) aligned exactly 1 time 46 (0.08
双通道芯片有时候实验设计挺复杂的，agilent的原始数据数据处理在中文互联网上也不算常见。
标准化以前： 标准化中： 标准化以后： 首先下载原始数据，而不是上传的mtrix文件 我们这里使用的是单通道的agilent芯片标准化流程，双通道的会相对简单一些 所使用的测序是GPL1997
看起来似乎是Agilent和CBC公司合作，所以芯片平台是：Agilent-038314 CBC Homo sapiens lncRNA + mRNA microarray V2.0 (Feature Number version) ，从有表达差异的基因列表里面筛选到最后的3个lncRNA组成的食管癌诊断分类器基因集，过程比较复杂，如下：
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，我们说的在线数据，主要是指保存在GEO (Gene Expression Omnibus) 数据库中的数据，当然GEO的数据可先下载后再读入。
其中一个学徒作业的示例火山图里面的差异circRNA的ID就很诡异，学徒群里大家下载芯片后没办法复现处理，所以就有了ID继续转换的需求。第一个ID转换的芯片的探针到circRNA的6位数ID，然后第二次转换是到 CircBase数据库的七位数ID。正巧八月份学徒小豆包在有这方面课题，所以就安排他做了一些资料整理，并且写出了非常棒的教程，希望对你有帮助。
外显子测序，也叫做外显子捕获测序。首先利用序列捕获技术将外显子区域的DNA捕获并富集，然后进行高通量测序。外显子测序主用用来分析基因组上的变异位点，包括SNP和INDEL。
电子计数器按功能可分4类，1通用计数器：可测频率、周期、相位、时间间隔、频率比、占空比和累计等。2频率计数器：专门用于测量高频和微波频率的计数器。3计算计数器：具有计算功能的计数器，可进行数学运算，可用程道序控制进行测量计算和专显示等全部工作过程。4微波计数器：是以通用计数器和频率计数器为主配以测频扩展器而组成的微波频率计。它的测频上限已进入毫米波段，有手动、半自动 、全自动3类。
ceRNA-芯片，其实就是大杂烩，包含了mRNA、lncRNA、circRNA的基因芯片，可同时获得这三个层面的表达数据，同时作为lncRNA和circRNA两种非编码RNA调控功能研究的利器。
频率在电子领域内,频率是一种最基本的参数,并与其他许多电参量的测量方案和测量结果都有着十分密切的关系。由于频率信号抗干扰能力强、易于传输，可以获得较高的测量精度。因此,频率的测量就显得尤为重要，测频方法的研究越来越受到重视。
前面我提到过[HTA-2_0] Affymetrix Human Transcriptome Array 2.0芯片的分析其实挺麻烦的，首先需要搞清楚下面3个平台的差异：
Agilent的芯片同样也是扫描得到图片，然后图像处理（主要是Agilent Feature Extraction (AFE) 软件）得到信号值，但是值得注意的是这个时候有两个信号值矩阵，分别是：the background matrix Eb as well as for the foreground matrix E.
前面我们提到过表达芯片探针注释的3种方法，参见：第一个万能芯片探针ID注释平台R包, 并且帮助大家搞定了第一种bioconductor包的方法，大家无需下载几十个bioconductor包，然后自己一个个提取基因信息，我全部为大家做好啦，也就是 idmap1 这个目前host在GitHub， R包：
那，为什么我们很少涉及到全转录组的数据分析，主要是因为它有 lncRNA，miRNA，CircRNA这样的3种常规 非编码基因，而众所周知，非编码基因的名声比较差，都知道很重要，但是它的重要性又不是直接证据，也没有系统性的go和kegg等生物学数据库的整理，所以大家研究它和交流它的时候通常是一个符号而已。
首先，我们说官网，肯定可以找到，不然这种芯片出来就没有意义了！然后，我们看看NCBI下载的，会比较大
我多次在学徒作业强调了 3大基因芯片产商里面，就Agilent公司的芯片比较难搞，比如Agilent芯片表达矩阵处理(学徒作业) 以及 oligo包可以处理agilent芯片吗，这个作业难度非常高，不过我们生信技能树优秀讲师：小洁在繁重的授课压力下抽空整理了相关数据处理经验分享给大家，下面看她的表演：
因为是 Human LncRNA Array v3.0 (8 × 60 K, Arraystar). 芯片，所以直接使用 GeneSpring GX v12.1软件 (Agilent Technologies).
通过单分子阵列实现在小型芯片（Flowcell）上进行 桥式PCR反应。通过可逆阻断技术实现每次只合成一个碱基，再利用四种带有不同荧光标记的碱基，通过荧光激发/捕获，读取碱
而且在单细胞天地平台也探索一下单细胞circRNA技术的进展，这个链接就不放了，感兴趣的自己去单细胞天地搜索哈。
R包作者：Pedro Lopez-Romero 最后一次更新：October 27，2020
由 illumina 公司开发，用于突变检测，可以检测 somatic 和 germline ，通常来说，该软件对于小片段的 indel 检测效果比 Mutect2 更好，现在很多文章会使用 Mutect2 + Strelka2 取交集来检测 Somatic Mutation 的方法。这里简单介绍该软件的安装和使用方法。文章发表在 https://www.nature.com/articles/s41592-018-0051-x
使用 Maximal Information Coefficient (MIC) 这个算法来计算计算MiRNA–mRNA表达相关性，这个算法来自于文献：D. N. et al. Detecting novel associations in large data sets. Science 334, 1518–1524 (2011).
发表于 Epigenetics . 2016; 链接 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26786415/，文章标题是：《Comparison of Methyl-capture Sequencing vs. Infinium 450K methylation array for methylome analysis in clinical samples》，随着 甲基化技术的深入人心， epigenome-wide association studies (EWAS) 时代到来了，但是临床上的EWAS研究要求成本可控，而且样品DNA起始量低，但是红极一时的450K芯片不尽人意，所以研究者们想试试看Methyl-Capture Sequencing (MC Seq) 能否替代450K。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。Compiling and Linking VISA Programs (C/C++) This section provides a summary of important compiler- specific considerations when developing Win32 applications. 1 . Linking to VISA Libraries Your application must link to the VISA import library as follows, assuming default installation directories and Microsoft compilers: C:\Program Files\VISA\winnt\lib\msc\visa32.lib The following steps will help you do this. This information is specific to your development
• A comprehensive evaluation of normalization methods for illuminating high-thoughput RNA sequencing data analysis
其中652个样品进行了Agilent基因表达芯片检测，使用PAM50进行分类： (luminal A, luminal B, HER2-enriched, basal-like, normal-like)
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。
如何快速查找指定基因的调控网络介绍了使用在线查询数据库 (http://evexdb.org/)对PubMed和PubMed Central中发表文章的摘要和全文为依据进行文本挖掘探寻基因直接可能的相互作用的工具。反响很好，但现在网站似乎出了点问题，获得的相互作用细节信息不能展开了(推测可能是使用的JS库无法加载)。有朋友留言推荐 Cytoscape literature search，一个存在历史挺久的Cytoscape插件，通过给定关键字搜索文献，并且基于搜索结果构建互作网络，帮助研究者快速搜索和提取基
典型的是，这些基因是对你的实验调节反应比较强烈的基因（也就是差异基因）。下面讲描述三种和这些基因相关的输入网络数据到cytoscape的方法： A：querying相互作用数据库 B：通过文本挖掘计数建立关系网络 C：加载自己的网络数据（从text tile） 究竟选取哪一种方式基于那种是最适合你的案例的。想跟从下面步骤的话下载galFiltered.sif文件，继续步骤。这个文件中，最有效的网络的建立至少有250个interacitons。为了获取这样的一个网络，至少得有25个gene，也可以增加更多的基因和更多的关系获取最理想的size。
In addition to cell of origin and somatic mutation events, studies over the past 10 years have demonstrated that genetic polymorphism can significantly affect gene expression.
ESP 全称是NHLBI Exome Sequencing Project, 是由多个大学和研究结构合作开展的一个大型的外显子测序项目，主要目的是通过NGS技术对不同人群进行SNP分型，来辅助心脏，肺，血液相关疾病的研究。
MestReNova (MNova) 是一种强大的核磁共振数据处理软件。它可以用于处理、分析和可视化化学样品的核磁共振谱图，具有非常高的计算精度和较快的计算速度。在化学、生物、医药等领域中，其被广泛应用于研究和开发新药物、分子和材料的结构与性质等。本文将探讨 MNova 的独特竞争力以及使用方法，并且通过实际案例加以说明。
我们前面介绍了肿瘤中如何进行反卷积纯化肿瘤组织表达矩阵，今天我们介绍一个作为R包DeMixT子功能另一个R包estimate(Estimation of STromal and Immune cells in MAlignant Tumor tissues usingExpression data)。
随着测序价格的不断下降，WES的测序成本也被压缩到了很低的水平，有老师就提出了直接用WES做携带者筛查是否可行？
有学员提出来了一个问题，就是可以比较同样实验设计的表达量探索研究，一个研究使用的是芯片，一个是测序，看看两者的差异基因情况的overlap情况。其实这样的例子非常多，比如下面这样的展现方式：
外显子是蛋白质的编码区域，是这和生物基因组的一部分。基因组中的全部外显子称为外显子组。人类基因组大约有1.8*10^5个外显子，30Mb，占人类基因组的1%。 研究表明，人类85%以上的疾病基因都由外显子碱基突变造成。
表达量芯片差异分析阈值：a false discovery rate (Benjamini–Hochberg test) adjusted p value of ≤ 0.05 and absolute fold-change values ≥ 2 or ≤ 0.5. （其中 3,248 were upregulated while the other 1,881 genes were downregulated ）
分析芯片数据，我们首先需要确定芯片平台。不同的芯片平台技术不同，既有单通道，也有双通道，而且输出文件的格式也不同。
在分析表达谱芯片的时候，我们经常会遇到多个探针对应同一个基因的情况。一般遇到这种情况，最常见的两种处理方法是
看懂文章：https://www.jci.org/articles/view/96060/figure/1 看其C子图里面的TRAF4基因在4个数据集的表达量，画出更漂亮的boxplot。
安捷伦(Agilent)示波器使用简介
同样的策略，我们也可以应用到其它领域的知识背景快速学习，比如我们的lncRNA系列，miRNA系列，现在我们一起学习一下甲基化吧。
上期介绍了若干种获取TCGA数据的方法，今天这期会落点于TCGA2STAT这个R包的介绍上，一步步的来说明下载方法，哪些数据是可以下载到的。
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。
和GEO数据库类似，ArrayExpress是属于EBI旗下的公共数据库，用于存放芯片和高通量测序的相关数据，网址如下
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