rna甲基化

甲基化系列 3. 甲基化芯片数据分析完整版（ChAMP）

点击关注，桓峰基因桓峰基因生物信息分析，SCI文章撰写及生物信息基础知识学习：R语言学习，perl基础编程，linux系统命令，Python遇见更好的你104篇原创内容公众号桓峰基因的教程不但教您怎么使用，还会定期分析一些相关的文章，学会教程只是基础，但是如果把分析结果整合到文章里面才是目的，觉得我们这些教程还不错，并且您按照我们的教程分析出来不错的结果发了文章记得告知我们，并在文章中感谢一下我们
桓峰基因·2022-12-24 08:06

RNA 1. SCI 文章中读取 GEO 数据

依稀记得10年前一个样本的RNA-SEQ费用还是蛮高的，而现在就是洒洒水啦，所以这种转录组的数据也已经成为文章的主流，基本上就是WES结合RNA，但是个人感觉，真的能关联到突变基因和表达的水平上去的，还是很困难的
桓峰基因·2022-12-24 08:36

geo差异表达分析_如何使用GEOquery和limma完成芯片数据的差异表达分析

如何分析芯片数据我最早接触的高通量数据就是RNA-seq，后来接触的也基本是高通量测序结果而不是芯片数据，因此我从来没有分析过一次芯片数据，而最近有一个学员在看生信技能树在腾讯课堂发布的课程GEO数据库表达芯片处理之
weixin_39727976·2022-12-24 08:06

基因表达式编程(GEP)自学 第【1】天 Python 实现

目录1.GEP简介【★】2.生物学基因表达式实体【★】2.1.DNA2.2.RNA2.3蛋白质3.生物学基因表达式【★★★★】3.1.基因组复制3.2.基因组重构3.2.1.变异3.2.2.重组3.2.3
九重！·2022-12-23 11:28

fastq与fasta文件格式解析

4.1illumina测序仪4.2illumina测序方法4.3测序流程参考文章一、fasta格式fasta格式是一种非常简单的储存序列的格式（主要是把序列存储到数据库中的一种形式），可以储存核酸序列（RNA
中原H·2022-12-22 08:25

RNA-seq 详细教程：可视化（12）

学习内容了解如何为可视化准备数据了解如果利用可视化来探索分析结果火山图可视化热图可视化可视化结果当我们处理大量数据时，以图形方式显示该信息以获得更多信息，可能很有用。在本课中，我们将让您开始使用探索差异基因表达数据时常用的一些基本和更高级的图，但是，其中许多图也有助于可视化其他类型的数据。我们将使用我们在前面的课程中创建的三个不同的数据对象：样本的元数据（数据框）：meta每个样本中每个基因的归一
冷冻工厂·2022-12-21 07:52

RNA-seq 详细教程：似然比检验（13）

学习内容应用似然比检验(LRT)进行假设检验将LRT生成的结果与使用Wald检验获得的结果进行比较从LRT显著基因列表中识别共享表达谱似然比检验在评估超过两个水平的表达变化时，DESeq2还提供似然比检验作为替代方法。被确定为重要的基因是那些在不同因子水平上在任何方向上表达发生变化的基因。通常，此测试将产生比单独的成对比较更多的基因。虽然LRT是对因子的任何水平差异的显着性检验，但不应期望它与使用
冷冻工厂·2022-12-21 07:52

RNA-seq 详细教程：时间点分析（14）

学习内容了解如何使用DESeq2进行时间的分析LRT使用LRT进行Timecourse分析尽管基因表达的静态测量很受欢迎，但生物过程的时程捕获对于反映其动态性质至关重要，特别是当模式复杂且不仅仅是上升或下降时。在处理此类数据时，似然比检验(LRT)特别有用。我们可以使用LRT来探索一系列时间点之间是否存在任何显著差异，并进一步评估样本类之间观察到的差异。例如，假设我们有一个实验来观察随着时间的推移
冷冻工厂·2022-12-20 16:50

密歇根大学张阳团队开发全球首个蛋白质和RNA分子通用结构比对算法

把已知生物大分子的结构进行精准比较，这样一个看似简单的问题，在AI高度发展的今天，居然是分子生物学里面一个悬而未决的数学问题。最近，密歇根大学和耶鲁大学的科学家合作在NatureMethods上发布的US-align（UniversalStructureAlignment,https://zhanggroup.org/US-align/）是全球第一款能把不同蛋白质和核酸等生物大分子的比对功能融合到
weixin_4528312·2022-12-19 19:10

TCGA学习笔记一

1.背景介绍重要数据外显子数据表达数据小RNA测序数据拷贝数芯片甲基化数据蛋白质组学数据临床信息癌症背景知识网页工具大全GDCcbioportal：按照paper来分类的UCSCFIREHOSEoncolncgepiatanric
你真的不能替我学吗·2022-12-17 11:24

易基因｜一文读懂精准简化基因组甲基化测序(RRBS+oxRRBS)分析怎么做

本期，我们讲讲精准简化基因组甲基化测序（RRBS+oxRRBS）怎么做，从技术原理、建库测序流程、信息分析流程等方面详细介绍。
易基因科技·2022-12-17 07:43

易基因｜NSUN2介导RNA m5C修饰促进食管鳞状细胞癌进展的表观调控机制 | 肿瘤研究

大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。2021年8月3日，中山大学肿瘤防治中心华南肿瘤学国家重点实验室研究团队在《Oncogene》杂志发表了《NSUN2-mediatedRNA5-methylcytosinepromotesesophagealsquamouscellcarcinomaprogressionviaLIN28B-dependentGRB2mRNAstabil
易基因科技·2022-12-17 07:43

易基因｜m6A去甲基化酶ALKBH5通过降低PHF20 mRNA甲基化抑制结直肠癌进展 | 肿瘤研究

易基因｜m6A去甲基化酶ALKBH5通过降低PHF20mRNA甲基化抑制结直肠癌进展|肿瘤研究大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。
易基因科技·2022-12-17 07:42

易基因科技｜单细胞甲基化测序低至2500元/样

单细胞甲基化测序低至2500元/样！
易基因科技·2022-12-17 07:11

易基因｜RNA m7G甲基化测序（m7G-MeRIP-seq）

作为一种重要的表观遗传修饰，m7GRNA甲基化在基因表达、加工代谢、蛋白质合成、转录稳定等方面发挥着重要的作用，参与疾病发生发展等多种生命过程。
易基因科技·2022-12-17 07:41

易基因｜脂多糖诱导的仔猪肝脏损伤模型中m6A RNA甲基化介导了NOD1/NF-kB信号激活

大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。2022年9月30日，南京农业大学动物科技学院钟翔教授团队在《ANTIOXIDANTS-BASEL》杂志发表题为“m6ARNAMethylationMediatesNOD1/NF-kBSignalingActivationintheLiverofPigletsChallengedwithLipopolysaccharide”的研究论文，
易基因科技·2022-12-17 07:41

易基因｜TSD物种全基因组DNA甲基化模式对孵育性别和过去孵育温度的响应 | 性别决定

易基因｜TSD物种全基因组DNA甲基化模式对孵育性别和过去孵育温度的响应|性别决定大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。
易基因科技·2022-12-17 07:41

易基因｜DNA甲基化揭示应激反应影响婴儿免疫相关基因的表观遗传调控机制 | 表观发育

易基因｜DNA甲基化揭示应激反应影响婴儿免疫相关基因的表观遗传调控机制|表观发育大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。
易基因科技·2022-12-17 07:41

RNA-seq全流程分析

RNA-seq数据处理记录（2）原始数据的处理去除adapter找到接头序列可以通过建库的试剂盒在Illumina官网查找，也可以通过trim_galore自动找到接头并去除。
SD道法自然·2022-12-15 23:41

图神经网络用于RNA-蛋白质相互作用的新预测

《DenovopredictionofRNA-proteininteractionswithGraphNeuralNetworks》时间：2021年9月28日作者：ViploveAroraandGuidoSanguinettiDOI：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.09.28.462100v1发表期刊：还未定AbstractRNA结合蛋白(
Good_Ly·2022-12-15 21:53

WGCNA：概念初探

在RNA-seq数据中的应用鉴定高相关的基因module。
老实人谢耳朵·2022-12-14 19:46

RNA 13. SCI 文章中加权基因共表达网络分析之 WGCNA

WGCNA分析流程2008年发表在BMC之后的影响力还是很高的，先后在各大期刊都能看到，但是就其分析的过程来看，还是需要有一定R语言的基础才能完整的复现出来文章中的结果，这期就搞出来供大家参考，因为我自己尝试了一下结直肠癌的数据集，但是有些地方不太理想，故还是有软件包自带的数据来运行，终结起来就是输入两个文件，其他就是根据自己的数据集进行过滤，筛选，最终确定一个满意的基因集。前言相关网络在生物信息
桓峰基因·2022-12-14 19:40

肿瘤可变剪切相关概念

基础概念RNA可变剪接（alternativesplicing）是真核细胞调控蛋白表达的一个重要机制，指转录形成的前体mRNA通过去除内含子、保留外显子形成成熟mRNA的过程，这个过程使得同一基因能够编码产生多种转录本
生信小鹏·2022-12-13 10:27

RNA-seq数据分析

一、数据收集1.NCBIGEO数据库收集相关RNA-seq数据样本信息以及引用文献可以点击对应链接查看2.SRARunSelector查看数据单双端类型（SINGLEorPAIRED)及分组信息可以点击
yiyaaaaaaaa·2022-12-12 14:29

操作记录-2020-10-30：daizhongye_RNA_seq

dir=/f/xudonglab/zexing/projects/daizhongye/RNA_seq/2020_10_29mkdir-p${dir}/aligned${dir}/aligned/ballgown
垚垚爸爱学习·2022-12-12 14:58

操作记录-2020-12-21: dongfeng_GAS_project

一、RNA_seq_dongfeng_2020_12_171.建立相应目录#新建对应的目录mkdirraw_dataclean_databallgownbambam_sortsamfastqc_r
垚垚爸爱学习·2022-12-12 14:58

操作记录-2020-09-27：xiaxianyou_RNA_seq

1.检查上传数据的完整性操作记录如下：#显示各数据的完整性代码(base)zexing@DNA:~/projects/xiaxianyou/RNA_seq/2020_09_23/cleandata$cat
垚垚爸爱学习·2022-12-12 14:58

AGS测序下游分析一条龙

ensembl_matrix.Rdata,原始矩阵rm(list=ls())options(stringsAsFactors=F)library(stringr)a1=read.table('/mnt/AGS_RNA-seq
璐璐璐璐璐952·2022-12-12 14:57

DESeq2归一化算法详解

对于RNA_Seq而言，得到基因/转录本的定量结果仅仅是第一步，只是对测序数据的汇总，相同的工作也可以通过芯片直接得到。
生信修炼手册·2022-12-12 14:55

RNA分析流程

转录组，一般指的就是某一时空条件下细胞所产生的所有转录产物，说人话就是，你的样品经过了某种处理，然后拿去提了总RNA，这个总RNA就是一个转录组
wangchuang2017·2022-12-12 14:23

RNA-seq 详细教程：假设检验和多重检验（8）

Hypothesistesting2.广义线性模型如前所述，RNA-seq生成的计数数据表现出过度分散（方差>均值），用于对计数建模的统计分布需要考虑到这一点。因
冷冻工厂·2022-12-12 14:53

Stringtie详解

StringTie是一种快速高效的将RNA-Seq比对到潜在转录本的组装器。它使用新的网络流算法以及可选的从头组装步骤来组装和定量代表每个基因位点的多个剪接变体的全长转录本。
songyi10·2022-12-12 14:23

在B站学习大名鼎鼎的StatQuest 系列统计和生信分析视频（中文字幕）- 也见证助理教授到创业者的华丽转身...

生物信息学习的正确姿势NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析（Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析（ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析
生信宝典·2022-12-12 14:49

RNA-seq分析_DEseq2代码整理总结

#首先整理TCGA基因表达矩阵，在肿瘤样本，有一个样本既有原位癌也有转移数据，要删去肿瘤转移表达数据rm(list=ls())library(DESeq2)library(limma)读入表达矩阵与样本信息，并查看表达矩阵与样本信息genesymbol1,]#要想用DEseq2进行下面的差异分析，首先将表达矩阵与样本列表的样本名字顺序一致!!genesymbol_alcohollogFC_cuto
橙子榴莲巧克力·2022-12-12 14:46

RNA-seq 详细教程：详解DESeq2流程（9）

学习目标了解DESeq2涉及的不同步骤了解变异的来源并检查sizefactors检查基因水平的离散估计了解差异表达分析过程中离散的重要性DESeq2流程前面，我们使用设计公式创建了DESeq2对象，并使用下面两行代码运行DESeq2：dds 学习目录更多教程->学习目录本文由mdnice多平台发布
冷冻工厂·2022-12-12 14:45

245热图展示微生物组的物种和功能丰度或有无、距离矩阵

生物信息学习的正确姿势NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析（Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析（ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析
生信宝典·2022-12-12 02:47

肿瘤纯度计算（InfiniumPurify基于甲基化）

概念来源肿瘤纯度（tumorpurity）指的是样本中肿瘤细胞占所有细胞的比例。原始文献Systematicpan-canceranalysisoftumourpurity为什么要用这个概念：因为取样过程很难保证取到的所有细胞都是肿瘤细胞，并且混杂的正常体细胞会对后续的分析产生影响（比如基因的表达水平），因此在生物信息学分析中最好计算肿瘤纯度并做相应的校正。InfiniumPurify基本情况In
生信小鹏·2022-12-09 21:43

KAGGLE比赛分享-细胞赛(一)

比赛地址赛题背景在过去的十年中，单细胞基因组学的出现使得能够测量单细胞中的DNA、RNA和蛋白质成为可能。这些技术允许以前所未有的规模和分辨率研究生物学。
丰。。·2022-12-09 10:24

RNA-seq 详细教程： `DESeq2` 差异表达分析（7）

学习目标了解如何设计公式了解如何使用DESeq2执行差异表达分析1.DE分析差异表达分析工作流程的最后一步是将原始计数拟合到NB模型并对差异表达基因进行统计检验。在这一步中，我们本质上是想确定不同样本组的平均表达水平是否存在显著差异。PaulPavlidis,UBCDESeq2论文发表于2014年，但该软件包不断更新并通过Bioconductor在R中使用。它建立在分散估计和DSS和edgeR中的
冷冻工厂·2022-12-09 09:40

SCS【16】从肿瘤单细胞RNA-Seq数据中推断拷贝数变化 (inferCNV)

点击关注，桓峰基因今天来说说从肿瘤单细胞RNA-Seq数据中推断拷贝数变化，学会这些分析结果，距离发文章就只差样本的选择了，有创新性的样本将成为文章的亮点，并不是分析内容了！
桓峰基因·2022-12-07 17:00

单细胞测序数据分析（1）—数据下载

SRR7722937SRR7722938SRR7722939SRR7722940SRR7722941SRR7722942第二个患者：SRR7692286SRR7692287SRR7692288SRR7692289下载的方式，有两种，第一种，采用ASPERA下载，我的RNA-seq
leo12354·2022-12-07 04:57

基因组学重点整理

生物五界：动物、植物、真菌、原生生物和原核生物；生物三界：真细菌、古细菌、真核生物具有催化活性的RNA分子称为核酶（ribozyme）核酶催化的生化反应有：自我剪接、催化切断其它RNA、合成多肽键、催化核苷酸的合成大学课程资料中转群新基因的产生
Kyle942·2022-12-06 11:28

一文掌握Conda软件安装：虚拟环境、软件通道、加速solving、跨服务器迁移

生物信息学习的正确姿势NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析（Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析（ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析
生信宝典·2022-12-06 08:29

数据库数据 | TCGA数据库33种癌症的 transcriptome profiling (RNA-Seq) 数据

该数据是我自己下载整理过的数据。下载日期：2021年7月12日下载方式：TCGAbiolinks包数据类型：RData变量名称：expDataTPM/Counts/FPKM>##加载数据，数据对象是一个数据框，变量名称是：expDataTPM>load("processedTCGAdata/TCGA-RNASeq-TPM/TCGA-ACC_RNASeq_TPM.RData")>head(expDa
【云森】·2022-12-04 08:30

基因组学整理试题

基因组学整理试题填空题：1.位置效应的两种类型：稳定型，花斑型2.细胞器基因组：线粒体基因组，叶绿体基因组3.基因组进化的分子基础：突变，重组，转座4.RNA聚合酶的三种类型：pol1(RNA聚合酶1)
Kyle942·2022-12-03 14:50

基因组学考试-名词解释

基因组学考试名词解释名词解释基因=由不同的DNA片段共同组成的一个完整的表达单元，有一个特定的表达产物，表达产物可以是RNA分子，亦可为多肽分子。
Kyle942·2022-12-03 14:20

Speech recognition模型：RNN Transducer(RNN-T)

一，RNA（recurrentNeuralAligner)RNA的模型结构介于CTC和RNN-T之间，在介绍RNN-T之前，将首先介绍RNA。
Sarah ฅʕ•̫͡•ʔฅ·2022-12-03 06:34

TargetNet: Functional microRNA Target Prediction with Deep Neural Networks

出发点：MicroRNAs(miRNAs)通过与信使RNA(mRNA)的靶位点结合，在基因表达调控中发挥关键作用。因此识别miRNA的功能靶点至关重要，但是这个预测是一个巨大的挑战。
泡面加蛋97·2022-12-03 03:13

基于随机森林的植物环状RNA识别软件

基于随机森林的植物环状RNA识别软件摘要环状RNA是一种新型的闭合RNA。越来越多的环状RNA在植物中被发现，研究表明环状RNA具有很重要的调控作用。因此，从RNA序列中识别环状RNA非常重要。
泡面加蛋97·2022-12-03 03:42

生物信息学笔记02 -- 研究的一般方法

生物信息学概述以基因组DNA序列信息为源头，识别基因组序列中代表蛋白质和RNA基因的编码区，阐明非编码区的信息特征，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言规律生物信息学研究的内容与方法研究主要内容⚫生物学数据的收集
JamSlade·2022-12-02 02:51
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