每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:异常值处理一般分为以下几个步骤:异常值检测.异常值筛选.异常值处理. 其中异常值检测的方法主要有:箱型图.简单统计量(比如观察极值) 异常值处理方法主要有:删除法.插补法.替换法. 提到异常值不得不说一个词:鲁棒性.就是不受异常值影响,一般是鲁棒性高的数据,比较优质. 一.异常值检验 异常值大概包括缺失值.离群值.重复值,数据不一致.

MetaboAnalyst是做代谢的R包,功能十分强大.也开发了web版本,代谢组学的分析这里不介绍,主要讲讲它开发的多组学分析的相关内容. 既然是做代谢的工具,即使是增加了多组学内容,肯定也是以代谢为核心.以代谢组为中心的多组学分析想想无非就是以下几点:多元变量统计分析.网络分析.pathway分析以及mGWAS或宏组学等,这个工具就有网络分析和pathway分析.下面我们一起来试试. 网络分析 我们先看看网络分析.我这里使用软件提供的demo数据,点击进去后,会有两种ID类型供选择.第一种是

发表时间:2019年4月 IF:5.232 一. 概述: 分支杆菌索状因子TDM(trehalose-6,6’-dimycolate)能够与巨噬细胞C-型凝集素受体(CLR)MINCLE结合引起下游通路变化.本文对TDM处理的巨噬细胞磷酸化蛋白质组进行定量分析,发现了依赖于MINCLE的信号通路和MINCLE非依赖的信号通路,两种信号通路具有不同的生物功能. 二. 研究背景:(简要介绍研究进展动态.研究目的和意义) 巨噬细胞对分支杆菌的识别依赖于TLR.CLR以及分支杆菌核酸.TDM是细胞壁主要

最近打算开始写一个多组学(包括宏基因组/16S/转录组/蛋白组/代谢组)关联分析的R包,避免重复造轮子,在开始之前随便在网上调研了下目前已有的R包工具,部分罗列如下: 1. mixOmics 应该是在多组学领域知名度最高的一个R包,有专门的团队,做了十余年了,引用量也比较高. 官网:http://mixomics.org/ 文章:mixOmics: An R package for 'omics feature selection and multiple data integration Gi

发表时间: (2019年4月) IF:3.950 单位: Fujian Provincial Key Laboratory of Soil Environmental Health and Regulation, College of Resources and Environment, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou, Fujian 350002, China 物种:Geobacter sulfurreducens 技术:三

文献名:Untargeted lipidomics reveals specific lipid abnormality in nonfunctioning human pituitary adenomas(非靶向脂质组学揭示非功能人类脑垂体瘤中的特异性脂质) 期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间:(2020年1月) IF:3.78 单位:中国科学院大连物理化学研究所 技术:非靶向脂质组学 一. 概述: 无功能垂体腺瘤(functionless pituit

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/xsL9GuLs7b3nRF8VeRtinQ 建立在高通量测序基础上的微生物群落研究,当前主要有三大类:基于16S/18S/ITS等扩增子做物种分类的Metataxanomics.鸟枪法打断全基因组DNA序列的Metagenomics和基于mRNA信息的宏转录组方法Meta-transcriptomics. 16S,也即是我们通常所说的微生物多样性,是一种相对快速和经济适用的方法,但是PCR导致了偏好的产生,这就降低了注释准确度.此外,

OMICtools可谓是组学研究的航空母舰,其收集了基因组学.转录组学.蛋白质组学和代谢组学等分析研究常用的4400余个工具和数据库.它允许用户submit自己的工具/数据库,每一个上传的工具/数据库都按照用途进行了分类,有相应的描述和链接,并且可以对这些工具/数据库作出评价,以利于他人借鉴和使用.网站:http://omictools.com/ Figure OMICtools structuration. (A) Classification by technologies. (B) Cla

一. 概述: 自顶向下的蛋白质组学技术近年来也发展成为高通量蛋白定性定量手段.该技术可以在一次的实验中定性上千种蛋白,然而缺乏一个可靠的假阳性控制方法阻碍了该技术的发展.在大规模流程化的假阳性控制手段中,假阳性的判断取决于蛋白鉴定的检索条件,包括谱图的质量,检索的数据库的大小,检索引擎,检索参数等.本文提出了一个一种依据蛋白鉴定条件设定假阳性的方法.该方法的可靠性在一个人工确认的包含546个蛋白的数据集中进行了验证.目前该方法已被封装成一个开源工具,TDCD_FDR_CALCULATOR,可以整

文献名:ComplexBrowser: a tool for identification and quantification of protein complexes in large-scale proteomics datasets(大规模蛋白组学数据集中鉴定和定量蛋白复合物) 期刊名:Mol Cell Proteomics 发表时间:(2019年11月) IF:4.828 单位:南丹麦大学生物化学与分子生物学系和VILLUM生物分析科学中心 物种:人和小鼠 技术:ComplexBrow

文献名:Development of a High Coverage Pseudotargeted Lipidomics Method Based on Ultra-High Performance Liquid Chromatography−Mass Spectrometry(基于超高效液相色谱-质谱法的高覆盖拟靶向脂质组学方法的开发) 期刊名:Analytical Chemistry 发表时间:(2018年5月) IF:6.38 单位: 中国科学院大连化学物理研究所 中国科学院大学 生物材料

炎症 (inflammation) 是机体对致炎因子的损伤所发生的一种以防御反应为主的基本病理过程.翻译后修饰(PTMs)在调节多种炎症信号通路中起着重要作用,如磷酸化(phosphorylation,P).泛素化(ubiquitination,Ub)和乙酰化(acetylation,Ac)已报道对病原体识别受体(PRR)依赖性炎症反应有多种影响.已有许多研究探讨了PTMs在先天免疫中的作用,但对其中PTM的动态变化,尤其是不同PTM间的Crosstalk却依然知之甚少. 近日,浙江大学附属第一

本次课程主题为<基于LC-MS的非靶向代谢组学>,主要分为代谢组学简介.代谢组学技术简介.非靶向代谢组学方法和数据采集.非靶向代谢组学数据分析和代谢物结构鉴定几个方面. 一.代谢组简介 基因组学--What can happen:转录组学--What appears to be happening:蛋白组学--What make it happen:代谢组学--What has happened and is happening,这里代谢组反映的是整个生命体最末端的活动,比如产生能量.物质等.

官方文档: https://biognosys.com/media.ashx/spectronautmanual.pdf 0. 准备 Spectronaut软件是蛋白组DIA分析最常用的谱图解析软件之一,优点是定量准确,缺点是高额收费,window版本,速度慢.一起来简单了解下用法. 这是它的界面.只要理解了DIA流程,用法其实很简单,首先构建谱图库,或者导入已建好的DDA谱图库,再导入DIA原始文件,配置好参数,最后run即可. 一开始需要准备的是各种数据,包括:DIA的rawdata,DDA

基于R进行相关性分析 一.相关性矩阵计算: [1] 加载数据: >data = read.csv("231-6057_2016-04-05-ZX_WD_2.csv",header=FALSE) 说明:csv格式的数据,header=FALSE 表示没有标题,即数据从第一行开始. [2]  查看导入数据的前几行, >head(data) [3] 删除数据的7,8列,都是0 >data = data[1:6] >head(data) [4] 计算相关性矩阵(可以自己

一.写在前面的话~ 刚吃饭的时候同学问我,你为什么要用R做文本分析,你不是应该用R建模么,在我和她解释了一会儿后,她嘱咐我好好写这篇博文,嗯为了娟儿同学,细细说一会儿文本分析. 文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术.顾名思义,文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining).从这个意义上讲,文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支. 文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取:文本分析是文本挖掘.信息检索的一个基本问题,它把从文本中抽取出

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:词典型情感分析对词典要求极高,词典中的词语需要人工去选择,但是这样的选择会很有目标以及针对性.本文代码大多来源于<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中还提到了监督算法式的情感分析,可见博客: R语言︱情感分析-基于监督算法R语言实现笔记. 可以与博客 R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等)对着看. 词典型

线程组,顾名思义,就是线程的组,逻辑类似项目组,用于管理项目成员,线程组就是用来管理线程. 每个线程都会有一个线程组,如果没有设置将会有些默认的初始化设置 而在java中线程组则是使用类ThreadGroup 进行抽象描述 既然线程组是用来管理线程的,自然更多的是一种管理维度的抽象,所以很多方法也都是这个理念 构造方法 想要了解一个类的具体信息,第一个要看的就是构造方法,看一下最多的内容的那个构造方法就可以大致了解到有哪些属性了 ThreadGroup有两个构造方法 仔细看下这两个构造方法,其实

题目:Quantitative Proteomics of Th-MYCN Transgenic Mice Reveals Aurora Kinase Inhibitor Altered Metabolic Pathways and Enhanced ACADM To Suppress Neuroblastoma Progression 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:September 27, 2019 DOI:10.1021/acs.jproteom

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:本文大多内容来自未出版的<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型. 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证.可与博客对着看:R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等) ----------------

散点图进阶,结合箱体图与直方图对数据形成全面的认识 描述数据集中趋势的分析量: 均值 - 全部数据的算术平均值 众数 - 一组数据中出现次数最多的变量值 中位数 - 一组数据经过顺序排列后处于中间位置上的变量值 描述数据离散程度的分析量: 方差 - 一组数据各变量值与其平均值离差平方和的平均数 标准差 - 方差的平方根 偏态 - 描述数据分布形态的统计量,其描述的是某总体取值分布的对称性.偏度 = 三阶中心距 / 标准差的三次方 峰度 - 描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量,这个统计量需