首先强调这是一篇实用贴，做基因组学研究的朋友们也许经常会碰到准确获取基因或者某一功能位点在基因组上的位置的问题。随着人类基因组计划的完成，这项工作理论上很好解决，但问题是随着基因组数据的不断完善，序列信息在不断更新，所以我们经常会碰到不同的基因组assembly版本，如hg18, hg19, GRCh37, GRCh38等等。因此，使用一个快捷权威的基因组坐标转换工具尤为重要。小编通...阅读全文... 阅 读 全 部 >
最近越来越多的科研君紧跟“步伐”，“玩转”起了全转录组（全转录组即包含mRNA，small RNA，lncRNA，circRNA的测序）。全转录组之所以这么火的原因就在于大家逐渐意识到单一的mRNA或ncRNA研究已无法满足科研需求，需要结合多种RNA信息进行整合分析，探索潜在的调控网络机制。而全转录组测序无疑成为阐释生物学问题的利器！但是目前存在的一个问题可能很多老师对全转录数据如何进行深度..... 阅 读 全 部 >
本文根据 2016 年 8 月复旦大学倪挺教授在「表观基因组学暑期国际讲习班」中的报告整理而成，本文采用第一人称叙述，文中的“我”皆指倪挺教授。报告原视频详见： 表观遗传系列视频13 | 复旦倪挺：表观遗传调控与基因剪接（附PPT） ，视频全长约 2h34min，文字约 1.6 万字。虽然是四年前的视频，但内容依然不过时，可帮助我们快速建立对转录水平表观调控的认识。 倪挺博士，复旦大学...阅读全... 阅 读 全 部 >
❝如大家所知，RNA是由DNA转录而来的。然而，作为一个转录本来源的DNA转录区域却不一定是由某个连续DNA片段提供的，其中甚至可能有间隔DNA转录区的交叉，不同区域不同顺序的转录产物共同组成一个转录本，极大增加了DNA产生RNA的复杂度。高通量测序和表达谱芯片可以检测这种非常有意义的转录本剪接，今天小编就带大家简单了解一下可变剪接。❞概述可变剪接是指从...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
DNA甲基化是最早发现的基因表观修饰方式之一,可能存在于所有高等生物中。DNA甲基化能关闭某些基因的活性，去甲基化则诱导了基因的重新活化和表达。甲基化的主要形式有5-甲基胞嘧啶,N6-甲基腺嘌呤和7-甲基鸟嘌呤。原核生物中CCA/TGG和GATC常被甲基化，而真核生物中甲基化仅发生于胞嘧啶。DNA的甲基化是在DNA甲基化转移酶（DNMTs）的作用下使CpG二核苷酸5'端的胞嘧...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
我们平常通过数据库查找某个基因的相关信息时，会发现该基因有多个转录本。为什么一个基因可以有多个转录本呢？转录本能干什么？转录本其实就是基因通过转录形成的一种或多种可供编码蛋白质的成熟的mRNA。一个基因有可能有多个转录本，原因是由于不同的剪接方式造成的。我们都知道，基因转录之后，首先是形成前体mRNA，通过剪切内含子连接外显子，5’端加帽及3’端加尾之后形成成熟的mRNA。...阅读全文>&... 阅 读 全 部 >
本文约5300字，建议阅读10+分钟。本文将介绍数据清洗过程的主要步骤，并通过案例和代码演示如何利用R语言进行数据清洗。R是进行运算、清洗、汇总及生成概率统计等数据处理的一个绝佳选择。此外，由于它独立于平台、短期内不会消失，所以生成的程序可以在任何地方运行。并且，它具备非常棒的辅助资源。本文摘录自James D.Miller撰写的《数据科学统计学》（Statistics for Data S...... 阅 读 全 部 >
dplyr软件包是R中功能最强大，最受欢迎的软件包之一。该软件包由最受欢迎的R程序员Hadley Wickham编写，他编写了许多有用的R软件包，如ggplot2，tidyr等。本文包括一些示例和如何使用使用dplyr软件包来清理和转换数据。这是一个关于数据操作和数据处理的完整教程。什么是dplyr？dplyr是一个强大的R软件包，用于处理，清理和汇总非结构化数据。简而言之，它...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
引言网上的数据和信息无穷无尽，如今人人都用百度谷歌来作为获取知识，了解新鲜事物的首要信息源。所有的这些网上的信息都是直接可得的，而为了满足日益增长的数据需求，我坚信网络数据爬取已经是每个数据科学家的必备技能了。在本文的帮助下，你将会突破网络爬虫的技术壁垒，实现从不会到会。大部分网上呈现的信息都是以非结构化的格式存储（html）且不提供直接的下载链接，因此，我们需要学习一些知识和...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
文| R扫地僧1910字 | 6分钟阅读大家好，我是一名数据分析师，目前在一家互联网公司，做私域业务相关的数据分析工作。我经常会用R语言解决数据分析工作系列问题。在此，我分享下做数据分析工作常用的8个R包，也欢迎朋友们补充和分享自己常用的R包。1 dplyr包我用dplyr包做数据的整理工作，包括数据的选择（业务所需的行与列），变量的新增，数据的集成（常用的内连接和左连接），数据的聚合运算（描述性... 阅 读 全 部 >