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PCR

、简便、重复性好、易自动化等突出优点;能在一个试管内将所要研究的目的基因或某一DNA片段于数小时内扩增至十万乃至百万倍,使肉眼能直接观察和判断;可从一根毛发、一滴血、甚至一个细胞中扩增出足量的DNA供分析研究和检测鉴定...RT-PCR实验 RT-PCR有两种做法:条件具备的话可用kit一步法进行;若条件不太好的话可分两步进行逆转录再PCR。...real-time PCR实验 所谓Real-Time PCR技术,是指在PCR反应体系中加入荧光基团,利用荧光信号累积实时监测整个PCR进程,最后通过标准曲线对未知模板进行定量分析的方法。...利用荧光信号的变化实时检测PCR扩增反应中每一个循环扩增产物量的变化,通过Ct值和标准曲线的分析对起始模板进行定量分析。...real-time PCR技术即实时荧光定量PCR避免了传统PCR以终产物监测定量产生的偏差,提高实验的重复性。

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差异分析01,PCRRT-PCR实战

生信论文的套路 ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析; 临床标本从蛋白水平确认(或HPA数据库),很重要; Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性; cBio-portal...数据库做基因组学的分析(机制一); STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路(机制二); TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征(机制三)。...目前,很多数据库可以做差异分析,从mRNA、protein到DNA都有。因为蛋白是功能的执行者,因此是做差异分析的首选。 ? oncomine数据库总结几乎所有肿瘤的数据,mRNA水平研究差异。...TIMER数据库对单基因的差异分析,尤其是与肿瘤浸润免疫细胞表型相关的分析,特别适用,可以做到统筹兼顾,有局部聚焦(oncomine)和全局通览(TIMER)的神奇效果。...差异分析,oncomine做热图 差异分析,TIMER做散点图 转录水平的验证,首选PCR/RT-PCT;蛋白水平的验证,首选Western Blot。我们先介绍转录水平的验证。

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差异分析,RT-PCR和WB实战(上)

在芯片、测序和组学等遍地开花的时代,前人已经积累了大量数据,而且信息是公开的、免费的。因此,如果我们用别人的数据发表自己的论文,从海量数据中挖掘点自己需要的东西,岂不是件很赚的事情。...具体到医学生物科研,生信分析越来越成为科研工作者必备的技能。我觉得生信分析的大方向可以分为三个:差异分析,功能分析和临床意义探索。...目前,很多数据库可以做差异分析,从mRNA、protein到DNA都有。因为蛋白是功能的执行者,因此是做差异分析的首选。 oncomine数据库总结几乎所有肿瘤的数据,mRNA水平研究差异。...TIMER数据库对单基因的差异分析,尤其是与肿瘤浸润免疫细胞表型相关的分析,特别适用,可以做到统筹兼顾,有局部聚焦(oncomine)和全局通览(TIMER)的神奇效果。...上述差异分析都是高通量实验的结果,需要我们进一步验证,也就是RT-PCR和Western Blot分别从转录和蛋白水平进行确认,增加结果的可信度。那么,如何做出漂亮的RT-PCR和WB结果呢?

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一文读懂:PCR,qPCR,Real-time PCR,RT-PCR和RT-qPCR

(1)普通PCR技术 普通PCR即第一代PCR技术,以双链DNA为模板,以dNTP为底物进行扩增,特异性地扩增双链DNA的过程,然后采用琼脂糖凝胶电泳对产物进行定性分析。...在整个PCR反应过程中,借助对荧光信号的强弱进行检测实时监测每一个循环中扩增产物量的变化,最后通过标准曲线和CT值对待测检测样品进行定量分析。...(DOI:10.3390/molecules25030706) 借助qPCR技术,我们可以不用在每次做完PCR之后去辛苦的跑电泳,也可以更精确的分析我们的PCR结果。...(也有人写成qRT-PCR)是结合了荧光定量技术的反转录PCR,即以mRNA或总RNA为模板,先反转录得到cDNA,再以cDNA为模板,通过荧光定量PCR进行定量检测分析(RT-PCR只可以定性,但不能进行定量分析...PCR主要用于DNA序列的扩增和检测;qPCR可以实时定量检测DNA或cDNA的含量;RT-PCR主要用于RNA分子的扩增和检测;而RT-qPCR则结合了RT-PCR和qPCR的技术,可以对RNA分子进行定量分析

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从零开始学PCR技术(三):PCR引物设计

关于 PCR 的 7 个谬误及改进办法 Myth 1: PCR Nearly Always Works and Design Is Not that Important 谬误 1:PCR 随便弄就行了,...有些时候或许确实如此,尤其是一重 PCR 的时候,但如果是多重 PCR 就必须要精心设计了。...设计良好的单重 PCR 确实有助于开发多重 PCR,但如果只使用这种策略则过于简单。还需要使用软件而不是人工来协助设计。 PCR 引物设计原则 PCR 反应中有两条引物,即 5′端引物和 3′引物。...技术系列文章更新计划: 从零开始学 PCR 技术(一):PCR 技术简介 从零开始学 PCR 技术(二):Taq DNA 聚合酶 从零开始学 PCR 技术(三):PCR 引物设计 从零开始学 PCR...技术(四):常见问题 从零开始学 PCR 技术(五):试验污染 从零开始学 PCR 技术(六):多重 PCR 的应用 参考资料 [1] PCR Primer Design, 《Methods In Molecular

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从零开始学PCR技术(一):PCR技术简介

扩增产物一般用电泳分析,不一定要用同位素,无放射性污染、易推广。 纯度要求低 不需要分离病毒或细菌及培养细胞,DNA 粗制品及 RNA 均可作为扩增模板。...但由于当时基因序列分析方法尚未成熟,热稳定 DNA 聚合酶尚未报道以及引物合成困难,这种想法似乎没有实际意义。 1983 年,Kary Mullis 首先提出设想。...一代 PCR 第一代 PCR 技术就是最初的 PCR,采用普通 PCR 扩增仪来对靶基因进行扩增,然后采用琼脂糖凝胶电泳对产物进行检测,只能做定性分析。 1. 技术应用 能将微量的 DNA 大幅增加。...主要应用于突变分析、等位基因缺失、混杂 DNA 的癌症检测等等。 2....其他 PCR 技术还可以应用于生命科学的方方面面,比如:亲子鉴定,分析远古 DNA 等。 一点感想:任何一项技术都不是孤立发展的,需要其他技术的配合。PCR 技术也不例外。

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偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR分析光谱数据|附代码数据

相关视频拓端,赞9主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例,时长04:30加载数据加载包括401个波长的60个汽油样品的光谱强度及其辛烷值的数据集。...本文选自《偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR分析光谱数据》。...Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言区间数据回归分析R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解(STL)进行时间序列异常检测PYTHON用时变马尔可夫区制转换...(MRS)自回归模型分析经济时间序列R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析基于R语言实现LASSO回归分析Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型使用...Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言区间数据回归分析R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解(STL)进行时间序列异常检测PYTHON用时变马尔可夫区制转换

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MATLAB偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR分析光谱数据|附代码数据

接下来,拟合具有两个主要成分的PCR模型。第一步是X使用该pca函数执行主成分分析,并保留两个主成分。然后,PCR只是这两个成分的因变量的线性回归。...PCR曲线一致性较高的事实表明,为什么使用两种成分的PCR相对于PLSR在拟合时表现很差。PCR构建成分以便最好地解释X,因此,前两个成分忽略了数据拟合中观察到的重要信息y。...交叉验证是一种更加统计上合理的方法,用于选择PLSR或PCR中的成分数量。它通过不重复使用相同的数据来拟合模型和估计预测误差来避免过度拟合数据。因此,预测误差的估计不会乐观地向下偏差。...对于本例中使用的数据,PLSR和PCR所需的成分数量之间的差异不是很大,PLS权重和PCA载荷选择了相同的变量。其他数据可能并非如此。...有问题欢迎下方留 本文选自《偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR分析光谱数据》。

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MATLAB偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR分析光谱数据|附代码数据

加载数据 加载包括401个波长的60个汽油样品的光谱强度及其辛烷值的数据集。...接下来,拟合具有两个主要成分的PCR模型。第一步是X使用该pca函数执行主成分分析,并保留两个主成分。然后,PCR只是这两个成分的因变量的线性回归。...PCR曲线一致性较高的事实表明,为什么使用两种成分的PCR相对于PLSR在拟合时表现很差。PCR构建成分以便最好地解释X,因此,前两个成分忽略了数据拟合中观察到的重要信息y。...交叉验证是一种更加统计上合理的方法,用于选择PLSR或PCR中的成分数量。它通过不重复使用相同的数据来拟合模型和估计预测误差来避免过度拟合数据。因此,预测误差的估计不会乐观地向下偏差。...对于本例中使用的数据,PLSR和PCR所需的成分数量之间的差异不是很大,PLS权重和PCA载荷选择了相同的变量。其他数据可能并非如此。 有问题欢迎下方留言! ----

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MATLAB偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR分析光谱数据|附代码数据

本文选自《偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR分析光谱数据》。...Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言区间数据回归分析R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解(STL)进行时间序列异常检测PYTHON用时变马尔可夫区制转换...(MRS)自回归模型分析经济时间序列R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析基于R语言实现LASSO回归分析Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型使用...Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言区间数据回归分析R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解(STL)进行时间序列异常检测PYTHON用时变马尔可夫区制转换...(MRS)自回归模型分析经济时间序列R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析基于R语言实现LASSO回归分析Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型使用

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PCR中的引物设计

一.找目的基因的CDS序列保守区域 通过Nucleotide数据库查询目的基因 进入NCBI的Nucleotide数据库: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nucleotide...Nucleotide数据库的搜索结果还是比较智能的,搜索结果前面推荐的就是我们的要的,我们做基因检测,做的PCR是定量PCR,设计引物是以基因的转录本为模板设计的,所以我们点击RefSeq transcripts...该页面的信息想了解的可参考文章:生物信息学初识篇——第一章:生物数据库,这里我们只需要往下拉,找到CDS。 ? 点击CDS,页面会跳到序列位置,并将CDS区背景高亮。 ?...引物要求设置参数,如产物长度,荧光定量PCR产物不应该超过400bp,最好80-150bp, 普通的PCR产物长度在300-400bp左右为宜;GC%为30%-70%,最好45%-55%;引物长度为18...-25bp,最好22-24bp;Tm值在58-60℃,最好60℃;3’端至少4个碱基保守,最好为T, C, G; 荧光定量PCR的引物尽量选择G、C结尾的引物。

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高维数据惩罚回归方法:主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据

进行主成分回归(PCR)。 使用glmnet()进行岭回归、lasso 和弹性网elastic net 对这些预测模型进行评估 1.1 数据集 在本文中,我们将使用基因表达数据。...2.2 使用软件包 PCR也可以直接在数据上进行(所以不必先手动进行PCA)。在使用这个函数时,你必须牢记几件事。...一般来说,在进行交叉验证等包含随机性元素的分析时,设置一个随机种子是很好的做法,这样所得到的结果就可以在以后的时间里重现。...plot(pcr, method = "onesigma") 这个结果告诉我们,我们模型的最佳成分数是13。 8.2 对测试数据进行验证 我们现在使用最佳成分数来训练最终的PCR模型。...、弹性网络elastic net分析基因数据(含练习题)》

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高维数据惩罚回归方法:主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据|附代码数据

2.2 使用软件包 PCR也可以直接在数据上进行(所以不必先手动进行PCA)。在使用这个函数时,你必须牢记几件事。...6 练习: Lasso 回归 Lasso 回归也是惩罚性回归的一种形式,但我们没有像最小二乘法和岭回归那样的β^的分析解。为了拟合一个Lasso 模型,我们再次使用glmnet()函数。...一般来说,在进行交叉验证等包含随机性元素的分析时,设置一个随机种子是很好的做法,这样所得到的结果就可以在以后的时间里重现。...如果我们不指定ncomp,pcr将选择可用于CV的最大数量的PC。 请注意,我们的训练数据trainX由80个观测值(行)组成。...plot(pcr, method = "onesigma") 这个结果告诉我们,我们模型的最佳成分数是13。 8.2 对测试数据进行验证 我们现在使用最佳成分数来训练最终的PCR模型。

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高维数据惩罚回归方法:主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据|附代码数据

2.2 使用软件包 PCR也可以直接在数据上进行(所以不必先手动进行PCA)。在使用这个函数时,你必须牢记几件事。...6 练习: Lasso 回归 Lasso 回归也是惩罚性回归的一种形式,但我们没有像最小二乘法和岭回归那样的β^的分析解。为了拟合一个Lasso 模型,我们再次使用glmnet()函数。...一般来说,在进行交叉验证等包含随机性元素的分析时,设置一个随机种子是很好的做法,这样所得到的结果就可以在以后的时间里重现。...如果我们不指定ncomp,pcr将选择可用于CV的最大数量的PC。 请注意,我们的训练数据trainX由80个观测值(行)组成。...plot(pcr, method = "onesigma") 这个结果告诉我们,我们模型的最佳成分数是13。 8.2 对测试数据进行验证 我们现在使用最佳成分数来训练最终的PCR模型。

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高维数据惩罚回归方法:主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据|附代码数据

2.2 使用软件包 PCR也可以直接在数据上进行(所以不必先手动进行PCA)。在使用这个函数时,你必须牢记几件事。...一般来说,在进行交叉验证等包含随机性元素的分析时,设置一个随机种子是很好的做法,这样所得到的结果就可以在以后的时间里重现。...如果我们不指定ncomp,pcr将选择可用于CV的最大数量的PC。 请注意,我们的训练数据trainX由80个观测值(行)组成。...plot(pcr, method = "onesigma") 这个结果告诉我们,我们模型的最佳成分数是13。 8.2 对测试数据进行验证 我们现在使用最佳成分数来训练最终的PCR模型。...、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据(含练习题) 》 。

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实时定量PCR(RT-qPCR)实验操作流程

通过内参或者外参法对待测样品中的特定DNA序列进行定量分析的方法。 以 cDNA 为模板进行 PCR,在 PCR 扩增过程中,通过收集荧光信号,对 PCR进程进行实时检测。...PCR结果 反应结束后确认 Real Time PCR 的扩增曲线和融解曲线,进行 PCR 定量时制作标准曲线等。分析方法参见仪器操作手册。 四....数据分析 相对定量:检测实验组和对照组中一个靶基因的倍数差异。  如果对RNA模板的数量不能精确定量,或者只需要知道目的基因的表达差异时,可以使用相对定量法。...相对定量计算方法 常用的相对定量数据分析方法有双标曲线法, ΔCt法, 2-ΔΔCt法(Livak法),用参照基因的ΔCt法和Pfaffl法。 ?... 判断标准:扩增效率,灵敏度,特异性  如果扩增效率在90%-110%,都是特异性扩增,都可以把数据用于分析。 8. 扩增曲线的异常?比如“S”型曲线?

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