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datapasta包学习-可复制网页、Excel表格等其他来源的数据至Rstudio中

datapasta 是一个 R 语言中用于优化数据复制和粘贴（copy-paste）的 R 包，旨在简化数据导入和转换过程，减少手动格式调整的需求，提高数据整理的效率。

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2025-01-31

870

RcisTarget转录因子分析学习

RcisTarget 是一个用于基因调控网络构建和转录因子分析的R包。它可以从一组基因中识别潜在的转录因子（Transcription Factors, TFs）调控网络，并通过 motif 分析推测转录因子的作用机制。该包主要被应用于转录调控研究，特别是基因共表达网络或差异表达基因集的上游调控因素预测。

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2024-12-04

2500

Robust Rank Aggregation(RRA)分析学习

Robust Rank Aggregation (RRA) 是一种排名整合算法，用于从多个排序列表中识别在所有或大多数列表中排名靠前的元素/基因/变量，目标是找到跨所有数据来源具有一致性的显著元素/基因/变量。

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2024-11-28

1350

sra-tools安装流程再学习(包含镜像设置)

SRA-Tools (Sequence Read Archive Tools) 是一组用于处理美国国家生物技术信息中心 (NCBI) 的序列读取档案（Sequence Read Archive, SRA）数据的命令行工具。它包括了一系列实用程序，主要用于下载、转换和处理基因组测序数据。以下是一些常用的工具和功能：

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2024-11-26

1260

CNCB(国家生物信息中心)数据下载流程学习(Anaconda/Aspera/Edge turbo）

China National Center for Bioinformation (CNCB)（中国国家生物信息中心）是我们国家层面设立的生物信息学研究与数据资源中心。它是生命科学和生物医学领域的重要基础设施，专注于生物信息数据的存储、分析和共享，为生物医学研究提供强大的数据支持和计算资源。

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2024-11-25

1780

使用BaiduPCS-Go在服务器中实现百度网盘数据的上传与下载流程学习

BaiduPCS-Go可用于访问和管理百度网盘文件资源的命令行客户端。它可以帮助用户更加高效地下载、上传、删除和管理百度网盘中的文件。

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2024-11-16

1670

ChatGPT使用技巧(Prompt/翻译/润色/提取关键信息)学习

使用合适的prompt，在chatgpt中“prompt”是指用户在发起对话时输入的初始消息，作为与模型进行交互的起点。这种prompt可以是问题/话语/段落等很多内容。我们需要给它预设一个“场景”，然后逐渐增加“细节”，最终得到“结果”。

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2024-11-15

2500

tigeR免疫治疗数据分析工具学习和整理

该工具内置了 11 个黑色素瘤数据集、3 个肺癌数据集、2 个肾癌数据集、1 个胃癌数据集、1 个低级别胶质瘤数据集、1 个胶质母细胞瘤数据集和 1 个头颈鳞状细胞癌数据集的 1060 例具有免疫治疗临床信息的样本。23个重要的免疫治疗反应相关的生物标志物。10种TME去积卷方法工具和7种机器学习算法。

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2024-10-15

1910

三组(连续)桑基图绘制(含百分比)学习

桑基图（Sankey Diagram）是一种用于可视化数据流的图表类型，常用于展示数据、能量、物料、资金或其他资源在系统中不同部分之间的流动和分配情况。桑基图通过宽度可变的流线（即流动线）来表示流动的大小，流线越宽，表示的流动量越大。它非常适合展示复杂的系统、过程或多个类别之间的关系。

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2024-09-05

2340

SingleR单细胞亚群注释工具学习

SingleR 是一种用于单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）数据分析的自动注释工具。它的主要功能是基于参考数据集为未注释的单细胞数据进行细胞类型注释。SingleR 使用了来自已知细胞类型的参考数据集（如公共的参考表达谱数据库）来推断新样本中每个细胞的类型。

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2024-09-03

2590

maftools癌症体细胞变异(突变)分析工具学习

Maftools 是一个专门用于分析和可视化突变数据的 R 包。全名为 "Mutation Annotation Format Tools"，它主要处理 MAF（Mutation Annotation Format）文件，这种文件格式广泛用于存储和共享癌症基因组中的突变数据。 Maftools 的主要功能包括：

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2024-09-02

2480

Mfuzz/ClusterGVis包时间(规律变化数据即可)序列分析学习和整理

Mfuzz是一个用于时间序列/状态空间/规律变化数据聚类分析的 R 包，适用于生物信息学中的规律变化数据分析。以下是 Mfuzz 包的主要作用：

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2024-09-01

3890

WGCNA加权基因共表达网络一步法分析学习

WGCNA是一种用于分析基因表达数据的系统生物学方法。主要用于识别在基因表达数据中呈现共表达模式的基因模块，并将这些模块与样本特征（如临床特征、表型数据）相关联，进而识别关键驱动基因或生物标志物。

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2024-08-31

1840

GENIE3转录组转录因子分析学习

GENIE3 (GEne Network Inference with Ensemble of trees) 是一种基因网络推断算法，用于从基因表达数据中推断出调控网络。GENIE3 的核心思想是通过构建随机森林（或更广泛地讲，树的集合）来预测每个基因的调控因子。具体来说，它使用树模型来评估各个潜在调控因子（其他基因）的表达模式对目标基因表达的影响。这个算法被认为在推断基因调控网络方面具有很高的准确性和鲁棒性。

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2024-08-30

1720

CMap数据库学习及结果可视化

CMap是一个生物信息学数据库和工具，旨在通过比较基因表达谱来揭示药物、基因和疾病之间的潜在关联。CMap数据库主要用于寻找药物、化合物和生物过程之间的关系，并用于药物重定位（drug repurposing）和疾病机制研究。

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2024-08-29

5050

pySCENIC报错、解决和完整流程(IOS系统)

该文首发于生信技能树，推文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/W23Reg6Hi4XWxpMvfctP8g

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2024-08-28

2490

String/GeneMANIA两种常用蛋白质网络预测工具数据库简单介绍及操作流程展示

STRING 是一个广泛使用的数据库和资源，主要用于预测和可视化蛋白质-蛋白质相互作用网络。它结合了实验数据、计算预测以及已知的生物学知识来预测蛋白质相互作用。

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2024-08-28

1.6K0

预测癌症免疫治疗反应-EaSleR学习和知识整理

EaSIeR通过RNA-seq数据与其他不同来源的先验知识/数据相结合，得出系统性的肿瘤微环境特征以及量化了免疫细胞组成和细胞内和细胞间的通讯。开发团队对这种特征应用了多任务的学习方式赖预测免疫反应的不同标志物，并根据可解释的生物标志物得出特异性的癌症模型。

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2024-08-26

1200

预测癌症免疫治疗反应-TIDE数据库学习及知识整理

TIDE（Tumor Immune Dysfunction and Exclusion）是一个用于预测癌症患者对免疫检查点抑制剂（如PD-1/PD-L1抑制剂）反应的算法。研究者通过检测肿瘤建模队列中每个基因的表达与效应性毒性T淋巴细胞(CTL)浸润水平的相互关系及对生存情况的影响，从而构建算法来鉴定其他肿瘤队列中的T细胞功能障碍特征。

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2024-08-25

3660

Seurat4/Seurat5共存技巧学习

Resources里面是不同的目录，R包放在了library中。因此在Resources中创建一个新的文件夹，用于存放Seruat V4.

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2024-08-24

1570

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