aPEAR：一个用于通路富集网络自主可视化的R包

生物信息数据分析教程视频——15-clusterProfiler包+ClueGO做富集分析 该包主要包括下面方法或对象

全网最详细的imagJ教程：imagJ自动细胞内荧光点计数

（1）因为荧光图片荧光点是亮的，而背景是黑色的，所以将black background 勾选上。Process----Binary----options,在跳出...

基于单细胞转录组数据评估细胞代谢激活分数

method有4种：VISION, AUCell, ssgsea和gsva。作者推荐VISION。

python的下载安装以及环境变量的配置

Downloads 》》Windows 跳转页面：https://www.python.org/downloads/windows/

文献 | 对免疫检查点阻断的反应、耐药性和毒性的标志

使用免疫检查点封锁 (ICB) 在癌症治疗方面取得了前所未有的进展。然而，反应仅限于一部分患者，免疫相关不良事件 (irAE) 可能会产生问题，需要停止治疗。迫...

WGCNA + ssGSEA的组合分析

生物信息数据分析教程视频——16-单样本基因集富集分析(ssGSEA)用于肿瘤相关免疫细胞浸润水平评估

美国德州理工大学健康科学中心（TTUHSC）生物信息学、计算基因组学博后及博士生招聘

德州理工大学健康科学中心 Texas Tech University Health Sciences Center 全美医学排名前一百，其中临床全美排名19（U...

scMetabolism包用于评估单细胞代谢激活分数

method有4种：VISION, AUCell, ssgsea和gsva。作者推荐VISION。

GSEA结果的网络可视化

aPEAR包可以通过检测相似路径的聚类并将其可视化为富集网络，简化路径富集分析结果，其中节点和边分别描述路径和它们之间的相似性。这减少了重叠路径的冗余，并有助于...

GEPI | 一种用于从科学生物医学文献中大规模挖掘分子相互作用的新型Web工具

文献：Erik Faessler and others, GEPI: large-scale text mining, customized retrieval...

多组差异表达分析的可视化

总共4个分组的差异分析，频率为4的基因就是共同的差异表达基因。我们选择3个来显示：

pRRophetic：从肿瘤基因表达水平预测临床化疗反应

oncoPredict：一个用于预测体内或癌症患者药物反应和细胞系筛查数据的生物标志物的R包

oncoPredict：一个用于预测体内或癌症患者药物反应和细胞系筛查数据的生物标志物的R包

Cancer Therapeutics Response Portal (CTRP)

使用python批量下载文献

多组差异表达分析火山图合并绘制

总共4个分组的差异分析，频率为4的基因就是共同的差异表达基因。我们选择3个来显示：

19-等位基因突变的肿瘤异质性（mutant-allele tumor heterogeneity，MATH）分数计算

生物信息数据分析教程视频——13-3种R包(DESeq2、edgeR和limma)进行RNAseq的差异表达分析与比较

18-肿瘤突变负荷（TMB）的计算

生物信息数据分析教程视频——13-3种R包(DESeq2、edgeR和limma)进行RNAseq的差异表达分析与比较

生信分析不会？那就问问ChatGPT

ChatGPT出来几个月了，我安装也有一段时间了，没试过，今天试了一下，看看会不会在我们生信分析中提供帮助，哈哈，的确，是真的很智能的！！

生信数据库 | 最新的刚刚发布的癌症单细胞分析数据库

单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术的发展大大促进了对肿瘤微环境（TME）的破译。大量独立的scRNA-seq研究已经发表，代表了一种宝贵的资源，为Met...