背景RNA-seq，即通过高通量测序技术进行的转录组测序分析技术。最初作为研究mRNA，small RNA，non-coding RNA 等表达水平、表达差异基因的应用，在过去的十几年内迅速发展。而今， RNA-seq 在转录本变异、基因融合、可变剪切检测等场景均有大规模的应用。靶向 RNA-seq 则是对特定的转录本进行重点分析，与标准RNA-seq 类似，靶向富集方法可用于评...阅读全文&g... 阅 读 全 部 >
本文主要介绍了16S的实验、建库、数据分析等过程，也是我自己近期的一个小总结，初学之时从很多前辈的无私分享中受益良多，在此也和大家分享一些我的见解，当然我也只是一个初学者，还有很多不完备之处，希望能与各位一起交流分享。导航本文一共分为三个部分：实验部分建库测序16S测序数据分析一. 实验部分：DNA提取与质检1...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
参考链接：https://ccb.jhu.edu/software/stringtie/index.shtml?t=manual#input参数简介StringTie的基本用法： stringtie <aligned_reads.bam> [options]*其中，aligned_reads.bam 是输入文件，该输入文件要求必须按其基因组位置排序，如TopHat...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
当你在做数据总结分析，或者科研调查分析，甚至季度年度总结汇报，需要查看数据的分布情况以及是否有异常情况来形成结论辅助进一步分析时，那么哪种图表能够清晰直观地展现出这一信息呢？答案只有一个，那就是...箱线图！什么是箱线图箱线图，又名为盒须图，盒式图，通常用于展示一组数据的分布情况，因为主题形状像一个箱子，所以得名箱线图。它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据...阅读全文>&g... 阅 读 全 部 >
《R包学习》专栏·第3篇 文| R学习者2352字 | 6分钟阅读这是dplyr包系列第三篇文章。前两篇文章如下：前两篇文章是从 数据列的角度做选择和变换处理。这篇文章是从 数据行的角度，描写行选择的一系列操作与方法。数据的行，可以看作为 观察、样例、对象等。 数据的行选择，主要包括如下内容：1 基于比较运算的行选择2 基于字符匹配的行选择3 基于正则模式的行选择4 基于多条件的行选择5 跨越多列... 阅 读 全 部 >
转自：EasyCharts今天这篇主要讲解R语言颜色综合运用，主要跟大家介绍如何提取那些专业色彩包中的颜色搭配用于在基础绘图系统和高级绘图系统中共享。其实无论是R语言的预设配色系统、自定义颜色表还是哪些专属配色包，我们所使用（或者R语言识别的）的仅仅就是一组字符向量所代表的色值而已，并不神秘。通过scales中的色彩获取函数，我们可以将专属配色主题（RColorBrewer、ggthemes）中的... 阅 读 全 部 >
在文献中，我们经常能够看到这样的散点图。例如，通过RNA-seq或qPCR比较特定基因在不同分组样本中的整体表达水平。文献中的蜂群图与其称它们为散点图，其实它们是有独自名字的—蜂群图。当然原则上它们仍属于散点图的范畴，因为它仍将单个样本直接显示为点。但其特别之处在于，蜂群图采用了一种逻辑，以确保所绘制的点彼此靠近且不会重叠，并能有效呈现出点分布的局部密度信息，直观而不失优雅。...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
Python作为胶水语言的强大之处已经不需要我过多描述了，它在机器学习领域、大型网站搭建框架等都有非常广泛的应用，比如TensorFlow的python接口，基于Python的Tornado和Django框架，国内的知乎和豆瓣、以及Youtube大部分是基于这些python的框架。当然最为重要的是它在生物信息领域的应用也较为广泛，比如基于扩增子的测序，还有一些全基因组测序等后期分析的软件很多都是基... 阅 读 全 部 >
最近，在文献中看到这样一个令人惊艳不已的组合图，如下。很明显，这个图至少是由8个小图表组合而成的，通过坐标轴粗细和图表间隔的不一致可以看出来。可见，熟练使用Ai(Adobe illustrator)也是成为科研巨佬的必备技能。(The Plant Cell, 2020)除去两侧的聚类树和条形图，组合图的中间部分其实是一种比较新颖的山峦图，也称作山脊线图(Ridgeline plots)，可以用作图... 阅 读 全 部 >
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