上周收到一条求助信息:“如何用TCGA数据库分析LINC00152在卵巢癌与正常组织的的表达差异?” 所以以这个题目为记录分析过程如下: 一.下载数据 a)进入网站https://cancergenome.nih.gov/   网页截图如下: b)进入数据下载 Launch Data Portal   ,截图如下: 进入数据下载接口后,有Projects Exploration Analysis Repository 四个栏目,我们数据下载可进入Repository菜单栏,截图如下: 网页分成左

平时工作经常需要做些图像分析,需要给图像分通道,计算各个通道的直方图分布特点,这个事儿photoshop也能做,但是用起来不方便,且需要电脑上安装有PS软件,如果用OpenCV, 更是需要在visual studio上做很多配置工作.本文充分利用python的便携性和轻量级特点,力图实现一个脚本,到处处理的目标. 注:本文使用Python2.7.8和PIL1.1.7,注意版本问题. <使用方法> 1.将待处理图片命名为1.jpg和本文python脚本文件放入同一文件夹: 2.运行python脚

昨天才更新了两篇博客,今天又要更新了,并不是我垃圾产,只不过这些在上个月就已经写好了,只是因为比赛忙,一直腾不出时间整理出来发表而已,但是做完一件事情总感觉不写一博文总结一下就少点什么,所以之后的一段时间里我会把我这学期学到的一些东西陆续整理出来发表,给自己一个总结交代. 将彩色图像转化为灰度的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等,输出后便可以得到灰度图像,另一种是转化为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图像的亮度和浓度所以只输出Y分量,得到的图像就是灰度

前面我们讲了基于FPGA用VGA显示一副静态图片,那么接下来我们就接着前面的工程来实现我们图像处理的基础算法里最简单的一个那就是彩色图像转灰度的实现. 将彩色图像转化为灰度的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等,输出后便可以得到灰度图像,另一种是转化为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图像的亮度和浓度所以只输出Y分量,得到的图像就是灰度图像了.我在这里选择第二种方法实现. YCBCr是通过有序的三元组来表示的,三元由Y(Luminance).Cb(Chro

大家好,给大家介绍一下,这是基于FPGA的肤色识别算法实现. 我们今天这篇文章有两个内容一是实现基于FPGA的彩色图片转灰度实现,然后在这个基础上实现基于FPGA的肤色检测算法实现. 将彩色图像转化为灰度的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等,输出后便可以得到灰度图像,另一种是转化为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图像的亮度和浓度所以只输出Y分量,得到的图像就是灰度图像了.我在这里选择第二种方法实现. YCBCr是通过有序的三元组来表示的,三元由Y(Lu

Memcache和Redis因为操作简单,是我们常用的服务器数据缓存系统,以下文字仅作备忘记录,部份转载至网络. 一.定义 1.Memcache Memcache是一个高性能的分布式的内存对象缓存系统,通过在内存里维护一个统一的巨大的hash表,它能够用来存储各种格式的数据,包括图像.视频.文件以及数据库检索的结果等.简单的说就是将数据调用到内存中,然后从内存中读取,从而大大提高读取速度. 2.Redis Redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的valu

华中科技大学 - 计算机组成原理 华中科技大学 - 计算机硬件系统设计 Microprocessor without Interlocked Pipleline Stages 无内部互锁流水级的微处理器 属于RISC MIPS指令格式 R型指令 6 bits 5 bits 5 bits 5 bits 5 bits 6 bits 000000 Rs Rt Rd shamt funct 第一源操作数 第二源操作数 目标操作数,保存结果 在移位指令中使用 指定指令的具体功能 三寄存器R型指令 add

##################    Rancher v2.1.7  +    Kubernetes 1.13.4  ################ #######################    以下为声明  ##################### 此文档是在两台机上进行的实践,kubernetes处于不断开发阶段 不能保证每个步骤都能准确到同步开发进度,所以如果安装部署过程中有问题请尽量google 按照下面步骤能得到什么? 1.两台主机之一会作为Rancher的serve

txt_filename = './files/python_baidu.txt' # 打开文件 file_obj = open(txt_filename, 'r', encoding='utf-8') # 读取整个文件内容 all_content = file_obj.read() # 关闭文件 file_obj.close() print(all_content) 结果: Python (英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语

{#portal.html#} {## ————————46PerfectCRM实现登陆后页面才能访问————————#} {#{% extends 'king_admin/table_index.html' %}#} {#{% block right-container-content %}#} {#<div class="container col-lg-offset-3">#} {# <h2><a class="form-signin-he

TCGA的关键数字:图片来源<细胞> 由美国政府发起的癌症和肿瘤基因图谱(Cancer Genome Atlas,TCGA)计划于2006年联合启动,目前已经收录了来自1万多例病人的33种癌症的数据,2.5PB的数据量.全世界无数顶尖肿瘤学家经过10多年的辛苦工作,于近期公布了TCGA研究的收官之作:“Pan-Cancer Atlas”泛癌症图谱.这些研究精华共发表了27篇相关论文,涉及基因组测序,转录组测序,甲基化等表观组学测序以及最终的整合分析,同时研究者也将它们与临床和影像数据相关联,展

转载生信技能树 https://mp.weixin.qq.com/s/JB_329LCWqo5dY6MLawfEA TCGA数据源 - R包RTCGA的简单介绍 - 首先安装及加载包 - 指定任意基因从任意癌症里面获取芯片表达数据 - 绘制指定基因在不同癌症的表达量区别boxplot - 更多boxplot参数 - 指定任意基因从任意癌症里面获取测序表达数据 - 用全部的rnaseq的表达数据来做主成分分析 - 用5个基因在3个癌症的表达量做主成分分析 - 用突变数据做生存分析 - 多个基因在多

背景:c-MET是肝细胞生长因子的酪氨酸激酶受体.MET 14号外显子编码部分c-MET的胞内跨膜结构域,包括重要的调节原件,比如酪氨酸1003,一个降解c-MET的相关酶的结合位点. 拥有MET 14号外显子跳跃突变的个体,可能出现c-MET活性增强,表达量增强. 目的:拥有MET 14号外显子及其内含子侧翼突变的非小细胞肺癌患者可能对c-Met抑制剂有应答.本文中探索了拥有MET 14号外显子突变的患者的临床特征,病理特征,基因特征. 从NGS数据,蛋白表达,转录本表达层面说明拥有met 1

虽然我们现在完全没有甲基化的数据,但还是可以了解一下. 什么是DNA甲基化,与组蛋白修饰有什么联系? DNA Methylation and Its Basic Function 表观的定义就是DNA序列不变.表型变了.最重要的就是DNA的修饰(甲基化)和组蛋白的修饰(chip-seq里面的那几种) 为什么说甲基化比SNP在早筛方面要靠谱得多? DNA甲基化测序的基本原理?Bisulfite Treatment,会特异的改变原来的甲基化和非甲基化的序列,无甲基化的C全部变为U. Pan-Canc

 人类全基因组测序06 SNP(single nucleotide polymorphism):有了10倍以上的覆盖深度以后,来确认SNP信息,就相当可靠了. 一个普通黄种人的基因组,与hg19这个参考基因组序列相比,会有350万个左右的SNP.又有大概2万个是落在外显子上的,而非同义的SNP有大概9千个. 所谓非同义的SNP,就是这些SNP是会引起蛋白质的序列变化的. indel:(insertion & deletion)是指小于50个bp以内的微小的插入.和缺失突变.一个普通黄种人的基因组

在TCGA中,一个患者可能会对应多个样本,如TCGA-A6-6650可以得到3个样本数据: TCGA-A6-6650-01A-11R-1774-07TCGA-A6-6650-01A-11R-A278-07TCGA-A6-6650-01B-02R-A277-07大家知道一般在做TCGA数据分析的时候样本名实际上只保留到前四个元素(以”-“分割),例如TCGA-A6-6650-01.所以实际上上示3个样本一般只保留一个,那该怎么取舍呢? 在取舍之前,当然要先搞清楚样本命名方式: 我们将此示图以”-“

在linux中用同一个版本的R 同时安装 Seurat 2 和 Seurat 3 Seurat  作为单细胞分析中的重量级R包,有多好用用,用过的人都知道.Seurat 分析流程基本涵盖了单细胞分析中的所有常见分析方法,包括filtering,tSNE,UMAP降维及画图等.还有一个重量级功能就是矫正不同实验之间的批次效应.然而Seurat 2和Seurat 3的矫正方法完全不一样,得到的结果也不一致.Seurat 2是基于CCA (典型相关性)的,可以矫正肿瘤,外周血及癌旁组织间由于实验带来的

一. 统计学习概述 统计学习是指一组用于理解数据和建模的工具集.这些工具可分为有监督或无监督.1.监督学习:用于根据一个或多个输入预测或估计输出.常用于商业.医学.天体物理学和公共政策等领域.2.无监督学习:有输入变量,但没有输出变量,可以从这些数据中学习潜在关系和数据结构.以下简单的用3个数据集来说明. 1.工资数据 我们希望了解雇员的年龄.教育和年份对他的工资之间的联系.下图是对这三个因素的一个分析和统计. 左图:工资随着年龄的增长而增加,但在大约60岁之后又下降了.蓝线提供了对该年龄段平均

TCIA就是基于TCGA数据开发的,不同的是TCIA只提供了20个癌种的免疫数据分析. 看网站首页的介绍就知道,这个数据库主要是根据TCGA的二代测序数据开发出来的.这里的20个癌种,点击每个柱子进去就可以分析对应的癌种,侧边的栏目则提供一些个性化选择. 01 Patients list模块 TCIA分别对每个病人进行分析,数据也提供下载,我们可以看到提供了ID.疾病.性别和年龄信息,我们重点关注IPS这一列的信息,IPS这一列有4个项目,有不同的属性,作者在文章中表示IPS(immunophe

机器学习数据集,主数据集不能通过,人脸数据集介绍,从r包中获取数据集,中国河流数据集   选自Microsoft www.tz365.Cn 作者:Lee Scott 机器之心编译 参与:李亚洲.吴攀.杜夏德 要学习怎么使用微软 Azure 机器学习,最重要的是获取样本数据集和进行实验. 在微软,我们有大量的样本数据集可用.这些数据集已经在 Azure Cortana Intelligence Gallery 中的样本模型中得到了应用. 其中一些数据集可以通过 Azure Blob 存储获取,所以