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ANNOVAR gene-based annotation

files were written to ex1.avinput.variant_function, ex1.avinput.exonic_variant_functionNOTICE: Reading gene

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GWAS中的Gene-Gene Interactions如何分析?看这里

在遗传学中,当两个基因相互作用然后导致对应性状的出现,说明两个基因间存在相互作用。在之前的文章中,介绍了很多的基因相互作用模型,列表如下

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    文献翻译:Statistical Approaches for Gene Selection, Hub Gene Identification and Module Interaction in...

    材料和方法Al胁迫下的大豆微阵列实验数据集从具有平台GPL4592的Gene Expression Omnibus收集(http:www.ncbi.nlm.nih.govgeoqueryacc.cgi?

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    Pathway and Gene Set Overdispersion Analysis

    为每个细胞构建错误模型。使用由knn.error.models()实现的k最近邻模型拟合过程。这个knn在测试数据集已经完成,这里并不运行,可直接导入

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    Gene ID 转换工具

    拿TCGA的数据举例,TCGA RNA-seq的数据比对的基因是ID是Ensembl数据库的ID号,如果我们拿到这样的ID号的话,有一些分析是进行不下去的,所以需要转化为传统意义上的Gene Symbol 另外,这个数据库对于转换的结果,默认的都会添加gene symbol的。所以在输出选择里面是没有gene symbol这个选项的。?另外这个由于这个数据库做富集的时候支持多种不同形式的ID来进行富集。 其中第二个GENE里面可以输入多个数据库ID。这里我们可以选择我们输入的ID是什么,在每个数据库参考ID的后面,都有实例让我们来看是不是这样的ID号。?

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    Regulatory elements within the noncoding gene regions

    原文:Regulation of eukaryotic gene expression by the untranslated gene regions and other non-coding elements Regulatory elements within the noncoding gene regions Regulatory elements within the noncoding gene regions The centre image shows a typical gene, with exons indicated in grey. image.png The structure of a eukaryotic protein-coding gene. Promoter and enhancer regions (yellow) regulate the transcription of the gene into a pre-mRNA which is

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    HUST 1605 Gene recombination(广搜,位运算)

    题目描述 As a gene engineer of a gene engineering project, Enigma encountered a puzzle about gene recombination It is well known that a gene can be considered as a sequence, consisting of four nucleotides, which are Enigma has gotten a gene, such as “ATCC”. And he wants to reorder this gene to make a new one, like “CTCA”. The first line of a test case contains one integer N indicating the length of the gene (1

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    LncMAP:lncRNA-TF-gene调控网络数据库

    通过LncRNA-TF-Gene Tripet可以检索对应的调控网络,检索框如下所示? 选择肿瘤类型,然后输入lncRNA, TF, Target gene中的任意一个都可以,以PVT1这个lncRNA为例,检索结果如下? 每一行代表一个lncRNA-TF-gene三角关系对,点击Network按钮,可以查看对应的网络图,示意如下? 点击more按钮,可以查看详细信息,包括lncRNA,TF, gene在肿瘤患者和正常人中的表达量?? 与之类似的,还提供了Drug-lncRNA, TF-gene之间的相互作用网络,通过对应的导航栏都可以方便的查找结果,展示形式和上面的lnRNA-TF-gene基本相同。

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    UCell 计算单细胞gene signature score

    在做单细胞转录组数据分析时,我们经常遇到特定(通路/功能)基因集合的表达活性分析,目前比较常用的是GSVA以及Seurat软件包的AddModuleScore[...

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    gene:基因相关信息查询

    这次介绍的这个是ncbi旗下的gene数据库(对就是pubmed那个数据库,https:www.ncbi.nlm.nih.govgene),它可以用来检索不同物种的基本上所有的相关信息。 ? 检索方式:gene数据库在检索上其实和我们使用pubmed是类似的。它的检索方式有多种。我们既可以检索基因名;同时也可以检索某一文献的PMID来获得这个文献的相关基因。 General gene information:这个部分我们可以了解和 TP53有关的GO分析的结果。这个结果也是综合了多个数据库的结果。? GeneRIFs(Gene References Into Functions),这个功能类似于筛选出和这个基因功能有关的文献。其中基于GeneRIFs,我们可以分析和这个基因有关的研究程度。 如果是研究其他物种的话,那还是使用gene数据库的。另外如果想要获取基因的相关序列以及查看GeneRIFs这个功能。那gene数据库也是不错的选择。

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    「R」Obtain RNAseq Values for a Specific Gene in Xena Database

    ❝Hi Shixiang,How can I use Xena tools to extract and compare RNAseq values for a specific gene for TCGA ❞When using UCSCXenaTools package, you may want to focus on single gene analysis, a typical case has been shown in my previous blog UCSCXenaTools: Retrieve Gene Expression and Clinical Information from Interest DatasetUCSC Xena provides more than 1000 datasets, when you want to get values for single gene ValuesOnce you got dataset information, you can get a specific gene expression (it also works for gene-level

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    3步搞定GWAS中的Gene Set Analysis

    第二个是基因的染色体位置,对应参数gene-loc, 对于human而言,官网提供了3种基因组版本的该文件?该文件的内容示意如下? 第一类为基因的Entrez ID, 第二列为染色体,第三列为转录起始,第四列为转录终止,前四列信息是必须的,第五列是基因的正负链,第六列是gene symbol。 gene-annot参数为第一步产生的SNP和基因的映射关系,pval参数为SNP对应的p值,格式如下? 同时还会产生一个后缀为genes.raw的文件,用于后续的gene set分析。3. gene set analysis在基因分析的基础上,进行基因集的分析,基本用法如下? gene-results参数为第二步产生的文件,set-annot代表基因集,有如下两种格式?

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    GO.db:存储Gene Ontology信息的R包

    在生信分析领域,R语言由于其简单易用的特点和良好的生态环境,占用重要的一席之地。其中,Bioconductor作为生信分析专用的R语言社区,提供了许多的R包。

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    Gene Ontology-基因产物功能数据库

    Gene Ontology, 中文名叫做基因本体论,采用GO terms描述基因产物的功能, 并且提供了不同GO terms 之间的关系。

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    OSCA单细胞数据分析笔记10—Marker gene detection

    笔记要点 1、cluster marker gene的意义2、基于t检验3、其它检验方法1、cluster marker gene的意义物以类聚,人以群分。 细胞因gene表达相似而归为一类;因不同的表达特征而形成多个cluster。 因此,这一步的目的就是找出造成每个cluster与其它clusters分离的marker gene---每个cluster的特征基因集(高表达低表达)。 cluster marker gene的鉴定思路类似于 Bulk RNA-seq的差异分析。不同之处在于往往会有十多个cluster,因此定义cluster的marker gene有蛮多细节值得考虑。 与其余全部cluster的表达均值均相同换句话说:只要cluster X的基因A的表达水平与其余任意一个cluster的t检验结果显著,就认为是该cluster的marker gene

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    “个性化”GSEA分析 - Do GSEA with specified gene set

    首先,让我们再简单回顾下GSEA的操作过程,(1)我们需要按顺序排列好的gene list用于分析,(2)需要参考基因集pre-defined gene set,那么这个从哪里来呢? 当然是GSEA官方或者一些权威数据库(比如KEGG通路数据库,Gene Ontology数据库等)。 这里我们选择Hallmark gene set作为示例,通过其官方定义,我们知道该基因集是通过共表达模式定义了50个特定生物学过程或状态。为了将其用于后续的分析,我们可以将其下载下来。

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    想要进行gene prioritization分析,请看这里!

    通过该软件, 可以进行以下几种分析通过基因功能对gwas结果中涉及到的基因进行重要性的排序,也就是所谓的gene prioritization对显著关联位点对应的基因进行功能富集分析对显著关联位点对应的基因进行组织细胞表达特异性分析一句话总结 利用与该基因共表达的已知功能基因来确定其功能第二步,候选基因功能富集分析,通过构建的14461个基因功能数据集来进行功能富集分析第三步,候选基因表达特异性分析,同样利用富集分析的算法,来分析候选基因在哪些组织或者细胞中高度表达第四步,gene 和MAGMA等gene-based关联分析工具不同,DEPICT提供了一种新的思路,来识别gwas结果中值得深入挖掘的候选基因,并对这些基因的重要性进行排序。

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    一文极速读懂 Gene Ontology (GO)数据库

    在读懂基因本体论(Gene Ontology)前,我们先看看什么是本体论:本体论(Ontology )是探究世界的本原或基质的哲学理论 。 基因本体论(Gene Ontology)包含生物学领域知识体系本质的表示形式,本体通常由一组类(或术语或概念)组成,它们之间具有关系。

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    基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)

    前面简单介绍过基因矩阵转置文件格式(* .gmt),并且也展示了如何使用R读取gmt文件,今天我们来看看如何做GSEA(Gene Set Enrichment Analysis,基因集富集分析)以及GSEA GSEA(Gene Set Enrichment Analysis),该方法发表于2005年的Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach

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    GWAS大家都知道,Gene-Based GWAS你了解吗?

    GWAS称之为全基因组关联分析,传统意义上的GWAS针对单个SNP位点进行分析,来寻找与疾病或者性状相关联的SNP位点。在过去的几十年,依托高通量基因分型技术的...

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