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 >
RNA-seq是目前最广泛应用的高通量测序技术之一，其研究难点已经不再是如何获取大量表达数据信息，而是如何挖掘大量测序数据背后所蕴含的生物学意义，因此标准分析已经不能满足深入挖掘数据的需求，安诺转录组高级分析，通过深层剖析让你的测序数据物尽其用~1. 基因共表达网络分析（Weighted Gene Co-Expression Network Analysis, WGCNA）如今多样本分析逐渐成为趋... 阅 读 全 部 >
一、WGCNA分析简介随着转录组测序价格下降，进行测序的样本数也在逐渐增多，WGCNA（weighted gene co-expression networkanalysis，权重基因共表达网络分析）这种适合大样本的分析方法，在疾病以及其他性状与基因关联分析等方面应用越来越广泛。WGCNA最大的优势在于，能将多个样本中成千上万的基因，根据它们的表达模式划分到数个至数十个模块当中，然后以模块...阅... 阅 读 全 部 >
Cytoscape是一个优秀的生物软件平台，可以完成很多的生物学分析，我们可以使用cytoscape中的bingo插件，完成模式物种的GO富集分析。首先，打开cytoscape，安装bingo插件运行bingo输入保存名称输入差异基因输入检验方式与阈值输入要聚类的条目选择物种保存运行，得到富集结果可以看到，颜色越深，代表越显著，圆圈越大，代表富集到的基因越多颜色表示的数值可以将网络图导出...阅读... 阅 读 全 部 >
对高通量测序数据进行比对，就是将测序得到的reads定位到基因组序列上，对illumina或454得到的short reads比对的软件主要有Bowtie BWA HISAT Tophat。SAM格式，是序列比对文件的格式。分为头部区和主体区，都以tab分列。@HD VN:1.0 SO:unsorted头部区第一行，VN是格式版本，SO是比对的类型，有unknown,unsorted,q...阅读... 阅 读 全 部 >
编译 |生信宝典，May校对 |生信宝典生物信息学习的正确姿势NGS系列文章包括NGS基础 、 高颜值在线绘图和分析 、转录组分析 （ Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这 ）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程 ）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 )、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医...阅读... 阅 读 全 部 >
封面来源于：Pixabay+易生信生物信息学习的正确姿势NGS系列文章包括、 高颜值在线绘图和分析 、转录组分析 ）、ChIP-seq分析 （）、单细胞测序分析 ()、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（） 、 批次效应处理 等内容 。所以关注火山图（其它类型图也是），先理解 每个点是什么 （点代表基因、样品、通路或其它的，这个认识可以来自于常识，更准确的是看作者的描述），然后...阅读... 阅 读 全 部 >
转录组作为研究分子机制最常用的科研手段，几乎每个科研工作者都会与它有那么一两段缘分，今天就带大家一起来通过图说的形式，了解下转录组结果中的重点分析内容，闲话不多说，上干货！图说一、 生物学重复平行性检验-相关性分析热图+PCA图转录组测序目前普遍要求进行检测的每个组别，是少需要三个生物学重复，以保证结果的科学性。生物学重复的平行性越好，重复作为一个组呈现时，分析的结果越可靠，因此，...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
大家好，今天和大家分享的是一月份发表在Front Aging Neurosci(IF：3.633)杂志上的一篇文章，“Integrative Analysis of Hippocampus Gene Expression Profiles Identifies Network Alterations in Aging and Alzheimer’s Disease”，文章中作...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
之前跟大家分享了《转录组测序结题报告怎么看？点进来就知道啦！》，看懂结果是解读数据的第一步，如何把结果跟最终的课题相关联，即数据的挖掘是数据到文章的转化关键，咱们今天就来聊聊如何在转录组结果中挖掘关键基因。有参转录组有参考基因组的物种进行转录组研究，因为基因的信息是已知的，所以在挖掘基因上会相对简单。1、通过参考文献和前期实验获得了一些预期基因的信息，可以直接在转录组的差...阅读全文>&g... 阅 读 全 部 >