在主流期刊模式之外求生存，预印本的优势与困境
在Windows 10和11中打开事件查看器的11种方法，总有一种适合你
一文读懂三代测序 ：PacBio 与 Nanopore
近几十年，系统生物学慢慢走近科研者的视野，主要着眼于研究细胞信号转导、基因调控网络、生物系统组成。多组学联合分析可以由表及里，解析直接原因和根本原因，深入阐释作用机理。在多组学的联合应用中，最终都要落脚到功能注释和通路富集分析，其中基于通路富集分析的图形展示丰富多样，通过此分析可找到与研究相关的通路、关键基因/代谢物，以便进行后续的数据挖掘。进行富集分析的软件有很多，本篇主要安利一下cluster... 阅 读 全 部 >
随着技术的进步和革新，高通量的数据越来越容易，在SCI文章中也越来越重要。不管是转录组学还是蛋白质组学，对分析得到的差异分子进行聚类，最先想到的，必然是GO富集分析。GO富集分析在很多文章中都成为Figure的一部分，一张好看的GO分析图，是可以给数据加分的。在此，小编在此给大家分享最常见的GO分析图的绘制，保证手把手学会哟。壹软件运行准备Prism和excel，小编用的是Prism 8版本，以及... 阅 读 全 部 >
之前介绍了如何通过使用GDCRNATools这个包构建ceRNA网络，可以说整个过程非常简单和明了，对于我们学医的小朋友来讲，是个极好用的工具。但是这个包除了构建网络以外，还有很多附加的功能。要知道一篇ceRNA的文章，不单单只有那张网络图而已，还需要其他内容进行修饰和填充。那我们来看看这个包到底还有哪些功能？前两期链接：一这三条代码产生了下面几张图，具体就不解释了，一看就知道哈二输入上述的代码，... 阅 读 全 部 >
通过KEGG、GO等经典富集分析，我们能够了解到阈值筛选出的差异基因参与的通路和具备的功能，以及哪些功能/通路对表型变化是可能起主导作用的。但在经典富集分析中，我们无法得知某条通路下差异基因的总体变化趋势，即富集到同一通路下的基因既又上调也有下调，那么这条通路的表现形式到底是被激活了呢？还是被抑制了呢?且设定的阈值可能也会卡掉一些在统计学意义上无显著差异但实则有着重要生物学意义的基因，导致重要通路... 阅 读 全 部 >
寻找差异表达的基因并识别它们的功能，是我们进行RNA测序的最主要目的。很明显，这些差异的基因必然与功能改变密切相关，例如，比较患病个体与正常个体的组织表达谱，不难想到这些显著失调的基因参与了生物学过程、信号通路等，导致了疾病的发生。前面已经讲了如何使用DESeq2、edgeR基于转录组测序获得的基因表达值鉴定差异表达基因。那么，后续如何继续通过生信分析的方法，探索差异表达的基因发挥...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
前面已经讲述了R包用clusterProfiler做GO富集分析clusterProfiler的GO富集分析方法，本篇继续演示R包goseq的GO富集分析。相比clusterProfiler中的GO富集分析方法，goseq的特别之处在于，不再使用超几何分布（Hyper-geometric distribution）检验，而是使用了Wallenius non-central hype...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
这期番茄君为大家带来如何利用DAVID在线数据库做GO与KEGG分析。1.点击文末“阅读全文”，获取DAVID在线数据库网址链接。打开后如下（部分）：2.点击上图中红色框里的Start Analysis。如下： 3.上传基因。Step1: Enter Gene List有两个选项可以上传基因：第一种方法是在A: Paste a list的白色框里输入基因名字；第二种方法是利用B：Choose ..... 阅 读 全 部 >
【Pheatmap 绘制多分组热图】热图作为实验数据分布情况的直观展示方法，已经成为高分文章的不错选择，它不仅可以对数据质量进行具像化展示，还可以对数据和样品进行聚类。在R中有多个包均可绘制热图，今天小锐给大家介绍一个可以绘制多个分组热图的R包， libarary（pheatmap）。首先是准备工作install.packages("pheatmap")#安装R包library(ph...阅读全文... 阅 读 全 部 >
作者介绍：黄升，普兰金融数据分析师，从事数据分析相关工作，擅长R语言，热爱统计和挖掘建模。目录使用Logistic和NaiveBayes建模Score Card原理Naive Bayes评分卡Logistics评分卡前言信用评分是指根据客户的信用历史资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
选自TowardsDataScience作者：Vihar Kurama参与：刘晓坤、许迪R 语言是结合了 S 编程语言的计算环境，可用于实现对数据的编程；它有很强大的数值分析工具，对于处理线性代数、微分方程和随机学的问题非常有用。通过一系列内建函数和库，你可以用 R 语言学习数据可视化，特别是它还有很多图形前端。本文将简单介绍 R 语言的编程基础，带你逐步实现第一个可视化案例。代码地址...阅读全... 阅 读 全 部 >
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