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

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

火山图 Volcano plot 在统计学上,火山图是一种类型的散点图,被用于在大数据中快速鉴定变化.由于它的形成像火山喷发的样子,所以被称为火山图.和上文讲的曼哈顿图类似.   火山图基本元素 火山图也有很多种样式,在生物学高通量测序结果中,常见有的X和Y轴分别为aboundance 和 fold-change,或p-value和fold-change两种样式.如上图中为p-value versus fold-change的样式,,先此为例进行图中基本元素解读: - X轴:通常为两组基因表达或

热图是使用颜色来展示数值矩阵的图形.通常还会结合行.列的聚类分析,以表达实验数据多方面的结果.  热图在生物学领域应用广泛,尤其在高通量测序的结果展示中很流行,如样品-基因表达,样品-OTU相对丰度矩阵非常适合采用热图呈现.   热图优点   因为人读数字需要思考和比较,而对颜色识别能力非常强,采用颜色的深浅代替数据表是非常高效的呈现方式,也便于从中挖掘规律.  热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据,即可以快速比较组间的变化,同时还可以显示组内每个样品的的丰度,以及组内各样品间的

  image Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) is a computational method that determines whether an a priori defined set of genes shows statistically significant, concordant differences between two biological states (e.g. phenotypes). 用GSEA做富集分析是非常简单的,结

在Java中计算两个日期间的天数,大致有2种方法:一是使用原生JDK进行计算,在JDK8中提供了更为直接和完善的方法:二是使用第三方库. 1.使用原生的JDK private static long daysBetween(Date one, Date two) { long difference =  (one.getTime()-two.getTime())/86400000; return Math.abs(difference); } private static long daysBe

链接:https://www.nowcoder.com/acm/contest/135/A来源:牛客网 若一个集合A内所有的元素都不是正整数N的因数,则称N与集合A无关.   给出一个含有k个元素的集合A={a1,a2,a3,...,ak},求区间[L,R]内与A无关的正整数的个数.   保证A内的元素都是素数. 输入描述: 输入数据共两行: 第一行三个正整数L,R,k,意义如“题目描述”. 第二行k个正整数,描述集合A,保证k个正整数两两不相同. 输出描述: 输出数据共一行: 第一行一个正整数

使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo

A survey of best practices for RNA-seq data analysis RNA-seq数据分析指南 内容 前言 各位同学/老师,大家好,现在由我给大家讲讲我的文献阅读报告! A survey of best practices for RNA-seq data analysis ,我把它叫做RNA-seq数据分析指南.这篇文章是由佛罗里达大学等单位的研究人员在1月26日发表在Genome Biology上的,该期刊的影响因子有10.8分.这是这篇文章的通讯作者,

数据分析流程 来自知乎孟浩巍的“快速入门生物信息学的”Live,超棒的~ 1.数据质控 首先是质控部分,使用fastqc进行对结果分析. 对于Illumia二代测序的结果质控包括两个方面,去掉测序质量不好的序列,即Quality Control:二是需要去掉连在玻璃上的短的接头,cut adaptor. -t 8表示调用8个核心去运算. 之后,对每一个序列文件都生成一个zip和一个html文件. 例如: 那么这2500000肯定是不同的基因,只不过这个机器的测序长度是150,所以所有的基因长度都

                                                                      图片来源(Nature Methods)   摘要 单细胞转录组测序(single-cell RNA-seq, scRNA-seq)数据有高噪音和稀疏的特点.原文作者展示了跨数据集的迁移学习可显著提高数据的质量.通过将深度自动编码器与贝叶斯模型相结合,原文开发的SAVER-X软件可从不同实验室.不同条件和不同物种的数据中提取可迁移的基因关系,以对新的目标数据

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

来自知乎Live-孟浩巍 1.文章重要技术及图讲解 首先在转录组RNA-seq中,有基因表达差异.基因融合.可变剪切.RNA单点突变. 在基因组中,单点变异.结构变异,CNV变异(拷贝数变异) 三类基本内容,主要是RNA-seq的分析. 从生物水平角度理解肺癌,掌握RNA-seq的建库流程 ,单细胞的建库流程和方法. 这个是通过热力图的方式,找出5种细胞中的特异性的gene marker,什么是基因标记,在某一个stage或者细胞内特异性表达的基因是基因marker. 0-15图标是取过log的

大家好,本周分享的是发表在MCP上的一篇关于鸟枪蛋白质组学中的错误率的文章,题目是Integrated identification and quantification error probabilities for shotgun proteomics,作者是瑞典皇家理工学院的Matthew The 和Lukas Kall. 鸟枪法蛋白质组学中蛋白的无标定量存在诸多误差.蛋白的鉴定就是其中的一个来源.然而人们经常忽略某些错误源,且在后续步骤中认为过滤得到的列表是完全正确的,这两个错误的累加很

火山图(Volcano Plot)常用于展示基因表达差异的分布,横坐标常为Fold change(倍数),越偏离中心差异倍数越大;纵坐标为P值(P值),值越大差异越显着.原因得名也许的英文因为查询查询结果图像火山吧 一载入R函数包及数据集 library(ggplot2)data <- read.csv("火山图.csv",header=TRUE,row.names = 1) head(data) #查看数据类型,主要有P值,Fold change和基因ID即可. 二ggplot

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. 染色质免疫共沉淀(Chromatin Immunoprecipitation,ChIP),是研究体内蛋白质与DNA相互作用的经典方法. 想要获得理想的ChIP结果,选择适合的抗体固然很关键,ChIP 流程中所有步骤也很重要.本文对ChIP实验之前的准备.获得理想ChIP结果步骤.ChIP的qPCR定量分析和ChIP案例分析进行总结,希望帮助到正在做ChIP实验和qPCR定量分析的您. 开始 ChIP 之前要考虑三件事 (1)为您的实

Graph 本次学术前沿讲座由邵斌老师主讲,标题已经揭示了主题:Graph.1.5h的talk,听完自觉意犹未尽.本来以为是一节自己没接触过的图形学的talk,没想到讲的很多内容都跟自己学过的很多东西能Match.这里记录了一些笔记与各位分享,希望各位园友一起跟着邵斌老师来感受一下Graph的魅力. Lecture是以三个领域的对比娓娓道来的:Graph.Image与Graphics.直观上讲,Image象征图像处理,Graphics则是计算机图形学. 那么,Graph是什么呢?它其实一点也不神

本例中的大图模式使用图片控件展示,监听控件的鼠标滚轮事件和移动事件,缩略图和鹰眼模式采用装饰器对象IndicatorObject和Canvas布局.百分比使用一个定时器,根据图片的放大倍数计算具体的数值显示. 首先看看效果图: 以下开始绘制图片 定义缩略图上白色的矩形,这其实是一个Indicator,它的外围是一个Canvas,然后缩略图是一个Image控件 internal class IndicatorObject : ContentControl { private MaskCanvas

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系列 <使用sklearn进行集成学习——理论> <使用sklearn进行集成学习——实践> 目录 1 前言2 集成学习是什么?3 偏差和方差 3.1 模型的偏差和方差是什么? 3.2 bagging的偏差和方差 3.3 boosting的偏差和方差 3.4 模型的独立性 3.5 小结4 Gradient Boosting 4.1 拟合残差 4.2 拟合反向梯度 4.2.1 契机:引入损失函数 4.2.2 难题一:任意损失函数的最优化 4.2.3 难题二:无法对测试样本计算反向梯度