本文首发于公众号“生信补给站”,https://mp.weixin.qq.com/s/WG4JHs9RSm5IEJiiGEzDkg 之前介绍了使用maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot(瀑布图) R-maftools包绘制组学突变结果(MAF)的oncoplot或者叫“瀑布图”,以及一些细节的更改和注释. 本文继续介绍maftools对于MAF文件的其他应用,为更易理解和重现,本次使用TCGA下载的LIHC数据. 一 数据部分 setwd("C:\\Users\\Maojie\

最出名,http://www.cbioportal.org/ 特色:最基本的简单分析基因突变.共表达/共突变的基因,下载数据也可以,最常看的应该还是oncoPrint那个. 详细用法:TCGA数据库的数据怎么查? 最方便,Ge-mini 特色:手机app,可随时查看,主要关注基因表达量的变化 详细用法:装这个app,妈妈再不骂我捧着手机不干正事了 最细致,http://ualcan.path.uab.edu/index.html 特色:1. 对肿瘤样本做了很细很专业的分组subgroup,生存分

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

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

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

https://www.jianshu.com/p/6284f57664b9 目前对于variant进行注释的软件主要有4个: Annovar, SnpEff, VEP(variant Effect Predictor), Oncotator, 选择合适的软件注释variants对于下游分析是很关键的, 今天我们来比较下这4种软件在variants 注释上的差异,进而帮助我们选择更合适的注释软件. 首先简要介绍下这4个软件的一些特点: Oncotator: 主要用于癌症特异性突变位点的注释,下面

肿瘤基因组图谱 (The Cancer Genome Atlas,TCGA) 计划是由美国国家癌症研究院(National Cancer Institute,NCI)和美国国家人类基因组研究所(National Human Genome Research Institute,NHGRI)于2006年联合启动的项目,目前共计研究33种癌症类型. TCGA利用大规模测序为主的基因组分析技术,从基因组.表观遗传组.转录组.蛋白质组等多个层析解析癌症的分子机制.最终完成一套完整的与所有癌症基因组改变相关

本文首发于“生信补给站”:https://mp.weixin.qq.com/s/8kz2oKvUQrCR2_HWYXQT4g 如果有maf格式的文件,可以直接oncoplot包绘制瀑布图,有多种展示和统计maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot(瀑布图)和maftools|TCGA肿瘤突变数据的汇总,分析和可视化,如果只有多个样本的基因突变与否的excel,不用担心,也可以用complexheatmap包绘制. 这个包功能很强大,本次只简单的介绍如何绘制基因组景观图(瀑布图).

做差异表达的软件DEseq和edgeR所需要的数据格式必须是原始counts,经过normalization和log2后的数据都不适合,所以对于做差异表达计算的童鞋可以使用ExperimentHub下载TCGA的原始数据. GEO地址:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE62944安装:首先安装环境要求BioC 3.4## In R-3.3library(BiocInstaller)useDevel()biocValid()

想系统的学习生信数据库可以先看一下北大的公开课,有一章专门讲的数据库与软件: -生物信息学:导论与方法 北大\ 生物信息数据库及软件资源 一个优秀的生信开发者能够解决如下问题: 如何鉴定一个重要的且没有被解决的生物学问题? 如何将该问题转化为一个可计算的问题? 如何提出一个解决此问题的算法? 如何实现该算法? 如何评估算法? 生信工具使用者需要解决如下问题: 每个方法解决的是哪个生物学问题? 该方法有哪些基本的假设? 每个参数是什么意思,都是用来干什么的? 准确度评估,sensitivity a

Mutation Observer API 突变监视接口 用来监视 DOM 变动. DOM 的任何变动,比如节点的增减.属性的变动.文本内容的变动,这个 API 都可以得到通知 概念上,它很接近事件,可以理解为 DOM 发生变动就会触发 Mutation Observer 事件. 但是,Mutation Observer 与 事件 有一个本质不同: 事件是同步触发,也就是说,DOM 的变动立刻会触发相应的事件: Mutation Observer 则是异步触发,DOM 的变动并不会马上触发,而是

前言2018年9月26日,开源Closure库(最初由谷歌创建并用于谷歌搜索)的一名开发人员创建了一个提交,删除了部分输入过滤.据推测,这是因为开发人员在用户界面设计方面出现了问题.但此次提交的开发人员以及审核人员并未发现这一举动将会导致XSS.2019年2月,安全研究员Masato Kinugawa发现了这个漏洞,并将其报告给了Google.Google立即做出反应,并在2019年2月22日修复了漏洞,撤销了之前9月份做的修改.另一位安全专家LiveOverflow详细描述了如何导致XSS.

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”-“

假设中性突变的频率分别为P和1-P,则其突变年龄为:-4Ne[p*( logep)+(1-p)* loge (1-p)] The average age of a neutral two-allele polymorphism with frequencies p and is 1-p:-4Ne[p*( logep)+(1-p)* loge (1-p)]; 这里,Ne为有效群体大小,假定一个群体的有效群体大小是5000,某个SNP突变频率分别为0.1和0.9,则其突变年龄为: -4*5000*(

Twitter开源的时序数据突变检测(BreakoutDetection),基于无参的E-Divisive with Medians (EDM)算法,比传统的E-Divisive算法快3.5倍以上,并且具有鲁棒统计性,就是你加入一些离群点或异常点,并不影响该算法的检测效果,不过最关键的还是无参特性,有时候调参真是件摸着石头过河的事. 它认为突变有两种方式: 1.Mean Shift:突然跳变,比如CPU从40%一跃跳变为60%,像佛教里讲的“顿宗” 2.Ramp Up:缓慢从一个平稳状态渐变到另

欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 在一个回归方程中,假如两个或两个以上解释变量彼此高度相关,那么回归分析的结果将有可能无法分清每

Property name Description kind The resource type. aliquots[] List of barcodes of aliquots taken from this participant. clinical_data The clinical data about the participant. clinical_data.ParticipantBarcode Participant barcode. clinical_data.Project

http://www.docin.com/p-959323141-f4.html Sub 非一致性变异() Dim totalGenerate As Integer, currentGenerate As Integer, ak As Double, bk As Double, vk As Double, vk1 As Double, vk2 As Double, i As Integer Dim p As Integer, mytemp As Double totalGenerate = :

视频  https://www.bilibili.com/video/av7973580?from=search&seid=16993146754254492690 教材 Molecular biology of the gene 7th edition  J.D. Watson et. al DNA的突变和修复 一.复制错误及修复 1.突变的本质 点突变 大范围插入.缺失 染色体结构整体重排 与转座子插入,细胞重组异常活动有关 染色体上有重组热点 微卫星DNA极易发生突变 如CA二核苷酸序列重

https://github.com/Jialab-UCR/GDCRNATools GDCRNATools - An R package for downloading, organizing, and integrative analyzing lncRNA, mRNA, and miRNA data in GDC Introduction The Genomic Data Commons (GDC) maintains standardized genomic, clinical, and