转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_40d4ae110101fjzy.html 1 二代测序与基因芯片的区别与优缺点. 生物芯片相对第二代测序而言,优势在于价格便宜,便于分析.缺点则在于必须有参考序列(因为生物芯片的探针设计就是根据参考序列设计的). 相同点: 高通量和一些应用领域上的重合(比如表达谱,SNP) SNP:Single Nucleotide Polymorphisms 单核苷酸多态性 不同点: 1.本质不同: 基因芯片的本质是核酸杂交.只不过是同时进

生物信息学 Sanger采用链终止法进行测序 带有荧光基团的ddXTP+其他四种普通的脱氧核苷酸放入同一个培养皿中,例如带有荧光基团的ddATP+普通的脱氧核苷酸A.T.C.G放入同一个培养皿,以此类推,存在4种不同类型碱基的识别机制,同时,该ddXTP一旦结合在互补链上则会迫使复制停止. 高通量测序是二代测序,先建库后测序: 建库方法: 单末端测序:将DNA双链打碎并接上接头序列,通过改变条件使双链变单链,将待测的单链固定在flowcell上,再加入游离的脱氧核苷酸,采用边合成边测序方法比配并

随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成,人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era),向基因的功能及基因的多样性倾斜.通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析,研究相应基因在生物体内的功能,阐明不同层次多基因协同作用的机理,进而在人类重大疾病如癌症.心血管疾病的发病机理.诊断治疗.药物开发等方面的研究发挥巨大的作用.它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划.生物信息学在基因组

引用自https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NjU4ODQ2MQ==&mid=2247484662&idx=1&sn=194668553f954e231f4526f5c944a195&chksm=fdf84cb4ca8fc5a2c0e8355377f9d6abdc4fa36b304aa8c533b5e82e49de30d443366ff3346a&mpshare=1&scene=1&srcid=09097IKbsc

最近一直在看大家在讨论sandisk,pny,金士顿等大厂都开始用tlc的芯片问题,让大家基本都不敢用U盘存数据了按照之前的擦写参数TLC        1000次MLC       10000次SLC        4万-10万次(这个也是前几天看论坛才知道不同制程的slc擦写次数不一样)注明是擦写意思就是你把里面东西删除了再存上一次才算一次擦写,只读取里面文件的不算假设你一天需要3次擦写那么全新的TLC可以用到2014年全新的mlc可以用到2041年全新的slc可以给你的孙子的孙子了大家现在

1.  首先我们通过一些方法得到了如下的数据,基于篇幅以及为了教学隐去了其他一些信息. 2. 选中表达数据,执行 开始—条件格式—色阶 选择一个合适的色阶: 3. 选择好颜色之后得到了如下结果:

一.数据为什么要做质量控制 比起表观学研究,GWAS研究很少有引起偏差的来源,一般来说,一个人的基因型终其一生几乎不会改变的,因此很少存在同时影响表型又影响基因型的变异.但即便这样,我们在做GWAS时也要去除一些可能引起偏差的因素. 这种因素主要有:群体结构.个体间存在血缘关系.技术性操作. 二.怎么看数据是否需要进行质量控制 下面分别为样本和SNP位点在数据中的直方图,当数据不在绝大多数的分布当中时,我们会倾向于认为那是测序.人工操作等其他方面造成的误差,而非该个体的真实情况,因此是需要将这些

1.有监督学习和无监督学习的区别: 1.1概述: 有监督学习是知道变量值(数据集)和结果(已知结果/函数值),但是不知道函数样式(函数表达式)的情况下通过machine learning(ML)获得正确的函数表达式(算法).也即 需要部分数据集已经有正确答案,才可以推算出正确的函数表达式.比如给定房价数据集, 对于里面每个数据,算法都知道对应的正确房价, 即这房子实际卖出的价格.机器学习通过一定的分析,找到数据集与结果集之间存在的关系(算法).找到正确的算法之后,你就可以应用该算法来计算出更多的

在做基因表达分析时必然会要做差异分析(DE) DE的方法主要有两种: Fold change t-test fold change的意思是样本质检表达量的差异倍数,log2 fold change的意思是取log2,这样可以可以让差异特别大的和差异比较小的数值缩小之间的差距. Let's say there are 50 read counts in control and 100 read counts in treatment for gene A. This means gene A is

SQL兼容性 PostgreSQL 9.5 兼容 SQL:2011 子集 http://www.postgresql.org/docs/9.5/static/features-sql-standard.html MySQL 5.7 兼容 SQL:1999 子集 功能差异 - 高级SQL 递归查询, connect by, 树形查询 PostgreSQL 通过(with 或 tablefunc支持)支持,MySQL 不支持 例子 https://yq.aliyun.com/articles/240

.caret,.dropup>.btn>.caret{border-top-color:#000!important}.label{border:1px solid #000}.table{border-collapse:collapse!important}.table td,.table th{background-color:#fff!important}.table-bordered td,.table-bordered th{border:1px solid #ddd!importa

蕾妮·瓦林特(Renee Valint)的女儿谢尔碧(Shelby)在2000年出生时.看起来虚弱无力,就如同一仅仅耷拉着的布娃娃.谢尔碧学着走路和说话,但学得很慢.错过了儿童发展的重要阶段.到4岁时.她还仅仅能坐在轮椅上.到五年级时,她開始要用电子语音设备与人交流.绝望无助的蕾妮把女儿从菲尼克斯带到明尼苏达州罗切斯特的梅奥诊所(Mayo Clinic).进行最后一周的检查.并与美国最好的一些医生讨论病情. "他们都把手一摊,说:'我们不知道她出了什么问题.'"蕾妮说道,"那

FPGA设计中遇到的奇葩问题之“芯片也要看出身”(一) 昨夜西风凋碧树.独上高楼,望尽天涯路 2000年的时候,做设计基本都是使用Xilinx公司的Virtex和Virtex-E系列芯片.那时候Altera技术实力还比较弱,基于Altera的芯片做设计是要被大家diss的.某天晚上大概十点多了吧,我正如痴如醉的沉浸在编码的快感当中.主管悄无声息的站到了我身后,我从显示器中看到了隐约的影子,转头一看果然是他老人家. 主管神色凝重,眉头紧蹙.我在脑子里迅速回顾了一下自己最近的所作所为,确信没干什么罪

IOH位置架构图示意图 北桥芯片-MCH和北桥芯片-IOH区别 1.MCH是内存控制器中心的英文缩写,负责连接CPU,AGP总线和内存, 目前Intel的CPU已经把内存控制器(北桥芯片-MCH)总线集成进了CPU中,也就是说把传统意义上的北桥做进了CPU里. 2.IOH=Input Output

RNA-seq中的基因表达量计算和表达差异分析 差异分析的步骤:1)比对:2) read count计算:3) read count的归一化:4)差异表达分析: 背景知识:1)比对:普通比对: BWA,SOAP开大GAP比对:Tophat(Bowtie2):2) Read count(多重比对的问题):丢弃平均分配利用Unique region估计并重新分配表达量计算的本质目标基因表达量相对参照系表达量的数值.参照的本质:( 1)假设样本间参照的信号值应该是相同的:( 2)将样本间参照的观测值校

Bioconductor简介 2012-10-09 ~ ADMIN 源:Bioconductor: open software development for computational biology and bioinformatics,Genome Biology 2004, 5:R80 Bioconductor的产生是计算生物学及生物信息学(computational biology and bioinformatics, CBB)发展的产物,其目的是有效降低CBB的门槛.当前,随着计算

什么是RNA-Seq (RNA Sequencing) 2011-07-14 ~ ADMIN 随着ome为词尾的各种组学的出现,转录组学已经成为了人们了解生物信息的一个重要组成部分.人们使用了许多办法来掌握转录组的情况,主要分为两类,一类是基于杂交,一类是基于下一代测序技术(Next Generation Sequencing, NGS). 基于杂交的办法,主要是依靠印刷有荧光标记探针的基因芯片来实现.比如说基因组芯片,它高密度的集成了分辨率高达几bp~100bp的探针,通过与样品杂交荧光显色的

KEGG数据库的使用方法与介绍 KEGG的数据 KEGG中的pathway是根据相关知识手绘的,这里的手绘的意思可能是指人工以特定的语言格式来确定通路各组件的联系:基因组信息主要是从NCBI等数据库中得到的,除了有完整的基因序列外,还有没完成的草图:另外 KEGG中有一个“专有名词”KO(KEGG Orthology),它是蛋白质(酶)的一个分类体系,序列高度相似,并且在同一条通路上有相似功能的蛋白质被归为一组,然后打上KO(或K)标签.下面就首先来讲一下KEGG orthology. 任找一个

课程主页:https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome 收集再多的资料也没用,关键是要自己理解总结,做笔记就是一个归纳总结的过程,把自己理解的核心逻辑记录下来,供以后回顾. 千万不要把一些自己没理解归纳的材料摘抄下来当做笔记,这样你等于没学,下次看笔记还是陌生的,这样的笔记毫无意义. 第一周完整字幕:http://www.cnblogs.com/leezx/p/5619914.html 这个课程是好,非常有必要全部学完,

一,布局 R绘图所占的区域,被分成两大部分,一是外围边距,一是绘图区域. 外围边距可使用par()函数中的oma来进行设置.比如oma=c(4,3,2,1),就是指外围边距分别为下边距:4行,左边距3行,上边距2行,右边距1行.很明显这个设置顺序是从x轴开始顺时针方向.这里的行是指可以显示1行普通字体.所以当我们使用mtext中的line参数时,设置的大小就应该是[0,行数)的开区间.当我们使用mtext在外围边距上书写内容时,设置mtext中的outer=TRUE即可. 绘图区域可使用par(