分类目录归档：科研&学习

2023
07-15

多组比较的非参数检验——K-W检验

作者：丁点helper来源：丁点帮你前面我们已经讲完两组比较的非参数检验，类似t检验与方差分析，当比较的数据超过两组时，我们就需要换一个方法了。非参数K-W检验，相比前文讲解的Mann-Whitney 检验就是这样，我们可以把它理解为“非参数检验的方差分析”。K-W检验的全称为，Kruskal-Wallis检验，它是用于正态分布条件不满足情况下，多组独...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >

2023
07-08

这两个高分研究领域用上绝对定量转录组会飞起来 | 绝对定量转录组

前段时间为大家介绍过绝对定量转录组测序可以为研究工作带来的改善，你还记的吗？图1 绝对定量转录组测序建库原理绝对定量转录组测序是这样做的：使用含有UMI标签（或Barcode）的接头与cDNA连接，然后进行PCR文库扩增和上机测序（图1）。定量更准确由于每个cDNA扩增产物都带有unique的UMI标签，在数据分析时，通过识别UMI标签，就可以容易地识别哪些序列是PCR扩增产生的（相同的UMI），... 阅 读 全 部 >

2023
06-27

NGS mRNA建库完全攻略—从mRNA纯化到注意事项

mRNA测序简述RNA高通量测序（RNA-sequencing,缩写为RNA-seq）是目前高通量测序技术中应用广泛的技术之一，它可以帮助我们了解各种比较条件下基因表达情况的差异。在所有差异类型的检测中，常见的就是检测mRNA表达量的差异，而mRNA样本在上机测序之前会做怎么的处理？它与DNA样本的建库处理又有哪些不同？这些你们都清楚了吗？今天小翌跟大家讲解的就是这部分内容。 ...阅读... 阅 读 全 部 >

2023
06-25

华中农大构建首个多物种中特异性蛋白介导的染色质环综合数据库ChromLoops

染色质环（或染色质相互作用）是染色质结构的重要组成元素（图1）。染色质环的破坏与癌症、多指畸形等多种疾病有关。目前，ChIA-PET、HiChIP和PLAC-Seq等技术可用于检测特异性蛋白质介导的高分辨率染色质环。近年随着3D基因组研究的快速进展，ChIA-PET、HiChIP和PLAC-Seq的数据集不断积累，亟需对这些数据集进行有效的收集和处理。图1. 染色质环（Chromatin loop... 阅 读 全 部 >

2023
06-24

看过三体吗？代谢组学解决方案也能那么科幻

时维深冬，蒹葭仍苍，想到诗经中的意境，小编禁不住要为我们的产品赋一首属于这个季节的古风歌。彼组学之华兮，在水一方。求之不得兮，寤寐思服。爰赛默飞解决方案之厥功兮，大功可期。——吴泽明赛默飞代谢组学解决方案之蒙太奇——三体舰队来袭！列位客官也看出来了小编是个玩质谱的文青。今天小编我就用电影镜头语言来重现赛默飞代谢组学解决方案的三个应用场景。小编爱质谱也爱科幻，近期在二刷偶像大刘的《三体》。想着 ..... 阅 读 全 部 >

2023
06-23

干货第一弹！多组学联合分析之代谢组FAQ

代谢组是对生物体内代谢产物全谱分析的一种研究手段，代谢产物包括核酸、蛋白质、脂类生物大分子以及其他小分子物质，目前主要是检测1000Da以下的物质。代谢组研究具有高通量的检测能力、高灵敏度和准确度、非侵入性、非破坏性、全面性、数据资源整合等特点。通过LC-MS/GC-MS评估生物体或细胞产生的代谢产物的水平以及变化，可以进一步研究这些代谢产物与转录组学差异基因或微生物的关系。在这个系统生物学...... 阅 读 全 部 >

2023
06-23

常用LC-MS平台公共代谢数据库类型大合集

我们知道在代谢组学实验鉴定后，原始数据经软件解析后将得到代谢离子以及二级碎片离子的谱图信息，如：离子的质荷比（m/z）、保留时间（Retention time）及在信号强度值（intensity）等，通过与数据库中一二级代谢物的谱图信息进行匹配，来确定检测到哪些代谢物。但在谱图匹配中一定少不了数据库，继上期小编分享了四连发 | 新鲜出炉!同一期刊连发4篇，鹿明LC-MS非靶向代谢“...阅读全文&... 阅 读 全 部 >

2023
06-22

Chip差异Peak分析结果及报告

1. 概述1.1. 背景及分析流程简介为了理解细胞中更为复杂的生物过程，许多研究已在通过比较ChIP-seq的差异获得的不同数据。越来越多的ChIP-seq实验正在研究多种实验条件（例如各种治疗条件，几个不同的时间点和不同的治疗剂量水平）下的转录因子结合，组蛋白修饰的差异。差异富集在生物学和医学研究中已变得具有实际重要性。为了建立对比条件消除误差，我们对数据进行了以下流程处...阅读全文>&... 阅 读 全 部 >

2023
06-18

染色质免疫共沉淀测序(ChIP-seq）的数据挖掘思路 ｜干货系列

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。CHIP-seq研究的数据挖掘思路主要分为3步：整体把握CHIP-seq图谱特征：peak/reads在基因组上的分布、peak在元件上的富集、peak在基因元件上的分布、peak的motif分析、peak距离TSS位点的距离分析、peak修饰基因的功能分析筛选具体差异peak和基因：差异peak鉴定、非时序数据的...阅读全文>... 阅 读 全 部 >

2023
06-18

单细胞转录组高级分析一：多样本合并与批次校正

01前言实际的科研项目中不可能只有一个样本，多样本的单细胞数据如何合并在一起，是否需要校正批次效应呢？先上一张图说明多样本scRNA数据的批次效应：左边的图简单地把多个单细胞的数据合并在一起，不考虑去除批次效应，样本之间有明显的分离现象。右边的图是使用算法校正批次效应，不同的样本基本融和在一起了。scRNA数据校正批次效应的算法有很多：MNN, CCA+MNN, Harmony, Scanor..... 阅 读 全 部 >