使用Trinity拼接以及分析差异表达一个小例子  2017-06-12 09:42:47     293     0     0 Trinity 将测序数据分为许多独立的de Brujin graph,理论上每一个图对应一个表达的基因. 整个流程分为三个步骤:Inchworm, Chrysalis, and Butterfly Inchworm: 从reads中提取所有的重叠k-mers,根据丰度递减的顺序检查每个k-mers,然后将重叠的k-mers延长到不能再延长,称为一个contig C

转载果子学生信  https://mp.weixin.qq.com/s/Ph1O6V5RkxkyrKpVmB5ODA 前面我们从GDC下载了TCGA肿瘤数据库的数据,也能够把GDC下载的多个TCGA文件批量读入R 今天我们讲一下TCGA数据的标准化,以及差异分析,得到了标准化后的数据,我们就可以按照以前的帖子,做一系列操作 Y叔推荐的这个图有毒! 图有毒系列之2 多个基因在多亚组疾病中的展示 在得到了差异分析的结果后,我们可以完成热图,火山图,GO分析,KEGG分析,GSEA分析,就跟这个帖子中

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

简单使用limma做差异分析 Posted: 五月 12, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments 首先需要说明的是,limma是一个非常全面的用于分析芯片以及RNA-Seq的差异分析,按照其文章所说: limma is an R/Bioconductor software package that provides an integrated solution for analysing data from gene expressi

简单使用DESeq2/EdgeR做差异分析 Posted: 五月 07, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments DESeq2和EdgeR都可用于做基因差异表达分析,主要也是用于RNA-Seq数据,同样也可以处理类似的ChIP-Seq,shRNA以及质谱数据. 这两个都属于R包,其相同点在于都是对count data数据进行处理,都是基于负二项分布模型.因此会发现,用两者处理同一组数据,最后在相同阈值下筛选出的大部分基因都是一样的,但是

简单使用DESeq做差异分析 Posted: 五月 06, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments DESeq这个R包主要针对count data,其数据来源可以是RNA-Seq或者其他高通量测序数据.类似地,对于CHIP-Seq数据或者质谱肽段数据也是使用的. 由于DESeq是一个R包,因此使用它需要一点点R基础语法. 首先需要读入一个数据框,列代表每个sample,行代表每个gene database_all <- read.tab

零基础照样做RNA-seq差异分析 GCBI知识库2018-08-24 14:43:36 基因表达谱的差异分析是RNA-seq中最常见的应用.你眼中的RNA-seq差异分析或许是酱紫的,对不会编程,不懂统计,纯正生物学出生的人, 内心简直SOS…… 但有些人眼中的RNA-seq差异分析却是这样的,借助云平台和图形化界面,生信零基础同样可以做RNA-seq差异分析. 小编也是第一次尝试,一起来看看云平台如何拯救你我于水火之中.RNA测序原始数据太大,就直接用了demo数据. 平台用的是GCBI(w

散点图 数据点在直角坐标系平面上的分布图.在宏基因组领域,散点图常用于展示样品组间的Beta多样性,常用的分析方法有主成分分析(PCA),主坐标轴分析(PCoA/MDS)和限制条件的主坐标轴分析(CPCoA/CCA/RDA).   Beta多样性 Beat多样性是生态学概念,专指不同组或生态位间物种组成的差异.   分析方法 在读文章中经常可以看到PCA分析.PCoA分析,NMDS分析,CCA分析,RDA分析.它们在本质上是排序(ordination)分析.排序的过程就是在一个可视化的低维空间(

漏斗图适用于业务流程比较规范.周期长.环节多的流程分析,通过漏斗各环节业务数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在.在网站分析中,通常用于转化率比较,它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率,还可以展示每个步骤的转化率,如图9-91所示. 图9-91 使用漏斗图展示的网站客户转化率 漏斗图不仅能够提供用户在业务中的转化率和流失率,还揭示了各种业务在网站中受欢迎的程度.虽然单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏,但是通过前后对比或是不同业务.不同客户群的漏斗图对比,还是能够

网上有关Oracle与SQL SERVER性能差异的文章很多,结论往往是让你根据数据量与预算来选择数据库.但实际项目中,特别是使用 .Net 开发的系统,支持以上两种数据库或者更多已经成为Boss的普遍需求. 下面将常见的Oracle与SQL SERVER编程差异罗列,并提出解决方案. 1.时间格式的差异 SQL SERVER与Oracle的对时间格式的要求是不同的,SQL SERVER可以直接插入符合条件的字符串作为时间,而Oracle需要经过额外的转换. SQL SERVER: 创建一张Te

1.  在JAVA传统的IO系统中,读取磁盘文件数据的过程如下: 以FileInputStream类为例,该类有一个read(byte b[])方法,byte b[]是我们要存储读取到用户空间的缓冲区.参看read(byte b[])方法的源码,可知,它会在内部再调用readBytes(b, 0, b.length)方法,而且readBytes(b, 0, b.length)方法是一个native方法(即本地方法),最终通过这个本地方法来发起一次系统调用,即调用系统内核的read()方法,内核从

1.  在JAVA传统的IO系统中,读取磁盘文件数据的过程如下: 以FileInputStream类为例,该类有一个read(byte b[])方法,byte b[]是我们要存储读取到用户空间的缓冲区.参看read(byte b[])方法的源码,可知,它会在内部再调用readBytes(b, 0, b.length)方法,而且readBytes(b, 0, b.length)方法是一个native方法(即本地方法),最终通过这个本地方法来发起一次系统调用,即调用系统内核的read()方法,内核从

比如SAP HANA Live Reporting这个Customizing Activity,在System AG3里不可见,但是在另一个系统QHD里却能使用.比较下列两张图的差异. 一种可能的原因是,这个customizing activity绑定到了某个业务开关(Business Switch)上面.如果该业务开关在某个系统上处于关闭状态,则您无法在事务码SPRO里看到该activity. 如何查看一个customizing activity是否绑定到了某个业务开关上:首先您得找到一个系统

转载请注明原创地址:http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/7200971.html 最近需要研究flink-connector-kafka的消费行为,发现flink使用了kafka consumer一个比较底层一点的assign接口而不是之前比较常用的subscirbe,于是研究下二者之间的差异. 首先看api文档:http://kafka.apache.org/0110/javadoc/index.html?org/apache/kafka/client

给定一个整数数组  nums,求出数组从索引 i 到 j  (i ≤ j) 范围内元素的总和,包含 i,  j 两点. 示例: 给定 nums = [-2, 0, 3, -5, 2, -1],求和函数为 sumRange() sumRange(0, 2) -> 1 sumRange(2, 5) -> -1 sumRange(0, 5) -> -3 说明: 你可以假设数组不可变. 会多次调用 sumRange 方法. #include <vector> #include <

JAVAScript 有三部分构成,ECMAScript,DOM和BOM,根据浏览器的不同,具体的表现形式也不尽相同.我们今天来谈一谈DOM和BOM这俩者之间的差异. 用百科上的来说: 1. DOM是 W3C 的标准; [所有浏览器公共遵守的标准] 2. BOM 是 各个浏览器厂商根据 DOM在各自浏览器上的实现;[表现为不同浏览器定义有差别,实现方式不同] 3. window 是 BOM 对象,而非 js 对象: DOM(文档对象模型)是 HTML 和 XML 的应用程序接口(API). BO

1. 前言 selenium 原本是一款自动化测试工具,因其出色的页面数据解析和用户行为模拟能力而常用于爬虫程序中,致使爬虫程序的爬取过程更简单.快捷. 爬虫程序与其它类型程序相比较,本质一样,为数据提供处理逻辑,只是爬虫程序的数据来源于 HTML 代码片段中. 怎样准确查找到页面中数据所在的标签(或叫节点.元素.组件)就成了爬虫程序的关键,只有这一步成立,后续的数据提取.清洗.汇总才有可能. 相比较于 Beaufulsoup 模块, selenium 底层依靠的是强大的浏览器引擎,在页面解析能

文献:Sahraeian S M E, Mohiyuddin M, Sebra R, et al. Gaining comprehensive biological insight into the transcriptome by performing a broad-spectrum RNA-seq analysis[J]. Nature Communications, 2017, 8(1):59. 这是一篇在NC上发表的使用RNAseq工具对比的一篇文献,解读这篇文献对我们使用RNAseq

Git 与 SVN 区别 GIT不仅仅是个版本控制系统,它也是个内容管理系统(CMS),工作管理系统等. 如果你是一个具有使用SVN背景的人,你需要做一定的思想转换,来适应GIT提供的一些概念和特征. Git 与 SVN 区别点: 1.GIT是分布式的,SVN不是:这是GIT和其它非分布式的版本控制系统,例如SVN,CVS等,最核心的区别. 2.GIT把内容按元数据方式存储,而SVN是按文件:所有的资源控制系统都是把文件的元信息隐藏在一个类似.svn,.cvs等的文件夹里. 3.GIT分支和SV

一:这种结论,个人觉得仍然存疑 http://www.cnblogs.com/wangshuai901/archive/2012/05/06/2485657.html 1.null    null 关键字是表示不引用任何对象的空引用的文字值.null 是引用类型变量的默认值.那么也只有引用型的变量可以为NULL,如果 int i=null,的话,是不可以的,因为Int是值类型的. 2.,""和String.Empty    这两个都是表示空字符串.只不过""理论上重

Git本地服务器搭建及使用 Git是一款免费.开源的分布式版本控制系统.众所周知的Github便是基于Git的开源代码库以及版本控制系统,由于其远程托管服务仅对开源免费,所以搭建本地Git服务器也是个较好的选择,本文将对此进行详细讲解.(推荐一家提供私有源代码免费托管的网站:Bitbucket,目前支持一个项目5个成员) 搭建环境: 服务器:intel i5 / 8g内存 / 64位操作系统  Ubuntu 15.04 PC: intel i5 / 8g内存 / 64位操作系统  Windows