GPB | PIGOME：猪功能基因组多组学数据库
OMIM数据库使用指南
生信计算100+ 数据库：涉及蛋白、代谢、GWAS、动植物、病毒、细菌...
Ensembl（ensembl.org）网站是常用的物种参考基因组来源之一，网站提供的biomart工具可以对物种的基因进行功能注释，以及跨数据库注释。以下介绍使用的操作步骤：1.打开http://asia.ensembl.org/biomart/martview网址然后使用下拉框-CHOOSE DATABASE- 选择数据库，对应基因进行注释我们选则Ensem...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
大家好，我是Leopard。大家在处理生物信息数据，比如RNA-seq数据、芯片数据，或者从TCGA数据库下载的数据时，都会遇到各种各样的ID！这些ID就像是我们每个人的身份证，用于对基因进行标识。由于ID来自于不同的数据库，或者说命名的意图不同，所以对于同一个基因，总是有多个不同的ID，最常见的比如entrze ID、ensembl ID、HGNC ID、refseq ID等。Entrze ID... 阅 读 全 部 >
Linux 中经常看到利用 crontab 留后门，从接触的样本看多利用方式多是:① 是直接利用 crontab 命令；② 直接修改/etc/crontab。不论是样本，还是博客对其它方式讨论较少。本文主要讨论：① 计划任务有哪些类别；② 直接修改数据文件方式创建计划任务及其中的关键点；li...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
一、Crontab查看编辑重启1、查看crontab定时执行任务列表crontab -l2、编辑crontab定时执行任务crontab -e3、删除crontab定时任务crontab -r4、相关命令：sudo service crond start #启动服务sudo service crond ...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
纵观近十年发表的转录组学文章，转录组应用的研究领域越来越广泛，数据的挖掘要求越来越高，实验设计方案涉及的样本数目日趋增多，这就对转录组数据的生物信息分析方法有更多更高的需求。今天跟大家分享的WGCNA（Weighted Gene Co-Expression Network Analysis），就是适合进行复杂转录组数据分析的工具。首先，我们了解一下WGCNA的概念WGCNA其译...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
大家好，我是蟀小伙儿，单基因文章想必大家都不陌生，近年来，单基因的文章层出不穷，内容也是五花八门，今天蟀小伙儿就和大家一起研究一篇发表在Oncoimmunology上的经典单基因文献，这篇文章内容非常丰富，但整体难度不是很大，希望能给想做单基因项目的小伙伴提供一些灵感～ 一、背景①口腔鳞状细胞癌（OSCC）是头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）最常见的亚型，其转移和复发率高，且对传统化疗耐药。 ②CD8... 阅 读 全 部 >
各位医学方的朋友，大家好，我是Flyman，今天给大家分享一篇WGCNA的文章，WGCNA不可否认在样本数目较多的情况下，应用越来越多，特别是基于WGCNA进行biomarker筛选，这篇文章是17年发表在Experimental Eye Research（（IF：3.152）杂志上。今天，我们主要从数据集的搜集与前处理、网络构建、模块识别、功能富集以及hub基因挑选5个方面来解读这篇文章。0..... 阅 读 全 部 >
WGCNA基本概念加权基因共表达网络分析 (WGCNA, Weighted correlation networkanalysis)是用来描述不同样品之间基因关联模式的系统生物学方法，可以用来鉴定高度协同变化的基因集,并根据基因集的内连性和基因集与表型之间的关联鉴定候补生物标记基因或治疗靶点。相比于只关注差异表达的基因，WGCNA利用数千或近万个变化最大的基因或全部基因的...阅读全文>&g... 阅 读 全 部 >
WGCNA分析，是加权基因共表达网络分析。在文献中，我们经常能够看到这样的WGCNA分析图。例如文献“Expression profiles of circRNAs and the potential diagnostic value of serum circMARK3 in human acute Stanford type A aortic dissection”中的Figur...阅读全文... 阅 读 全 部 >
我们上一期介绍了数据挖掘中的表达量挖掘法（回顾戳这里☞），相信大家都已经了解了四大利器的威力，那么今天我们就带大家接着了解一下功能挖掘法和寻找“明星”的数据挖掘方法吧。图1.转录组数据挖掘常用方法功能挖掘法虽然我们进行了表达量的挖掘，但是每个基因在生物过程中都具有它们独特的功能，仅关注表达量的信息，会让我们漏掉非常多的信息。因此我们不能局限于表达量挖掘，而忽略了基因的功能。数据的挖掘除了...阅读... 阅 读 全 部 >
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