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可以用PCR的方法检测某复方或者中药制品是否含有某种物质，这里初步记录下如何进行引物设计等

动植物源性鉴定—用DNA 条形码 + 成分特异 PCR判断配方中是否含有指定物种来源成分

在做差异基因分析后，使用差异基因做KEGG富集时候，常常需要绘制某些KEGG通路图以及在通路图上标注上下调基因，这里我包装了个函数来快速的进行绘制

数据挖掘—KEGG通路图绘制和通路图标注上下调基因

GPL5175，并无明显的symbol列，需要从gene_assignment列中提取对应的基因名

数据挖掘—GPL5175探针注释处理

最近实验室有个分析需求，要求用JASPAR数据库预测转录因子Sox18与Itch 结合位点（物种：小鼠），需要Itch的启动子区域以及突变后的序列。

JASPAR分析转录因子与某基因启动子的结合位点及MUT位点

top hit是：Apodanthera（葫芦科），Halosicyos（葫芦科），Doyerea（葫芦科），Cucurbita（南瓜属）

数据挖掘—植物物种鉴定及引物设计

近几个月的工作主要在空间转录组、实验室项目方面，已经很久没做基础的GEO数据挖掘了，都感觉有些陌生了。

GEO数据挖掘—处理Affymetrix的表达量芯片的cel文件2

最近遇到实验室的一个需求：CHIP-PCR验证某转录因子与JAK1、JAK2基因的启动子序列是否结合，并使用NCBI primer blast设计特异性引物。前期我们需要获取JAK1、JAK2基因的启动子序列。这里介绍使用UCSC获取启动子序列的方法，更为方便。

数据挖掘—UCSC中获取某基因的启动子序列及基因结构剖析

最近遇到一个项目，大概是检测一块组织，如牛 (Bos taurus)中，是否含有羊 (Ovis aries)、猪 (Sus scrofa)、鸡 (Gallus gallus)、鸭 (Anas platyrhynchos)的等可疑掺杂源。

动物物种鉴定—使用NCBI工具Primer-BLAST设计qPCR引物

非常好的问题！这些都是与基因表达调控密切相关的分子，常出现在分子生物学、遗传学和细胞生物学中。下面我来分别解释这三个概念：

表观遗传基础（1）—辨析DNA表观遗传和蛋白质表观遗传

参考教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Nh4y1577V/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=7e83cb2510516bdff59ccf808d022aa0

MSP甲基化引物设计

最近在做孟德尔随机化的分析工作，需要从ieu数据库中提取gwas数据，如"ieu-b-40"，但是一直报错，如

孟德尔随机化—解决提取IEU数据库中提取不到数据的情况

https://www.bilibili.com/video/BV1fM411q7tV/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click&vd_source=7e83cb2510516bdff59ccf808d022aa0

数据挖掘—NCBI中获取某基因序列和转录起始位点

有的时候，安装R包镜像出问题，或者某个镜像出问题的时候，我就要找各种帖子或者官网自己找。关键每次找的时候间隔时间比较长，很多时候就忘了怎么快速弄了。这不今天清华镜像不能用了，又重新试了西湖镜像，这次写个帖子记录下吧

数据挖掘—R包镜像设置

网络药理学中，有的时候我们不是只关注某种复方或者中药的靶点，有的时候只要关注某种单体的潜在靶点。这就存在了一个问题，基于单一后者少数的数据库或途径得到的单体靶点十分的有限，不足以满足后续的分析需求。

数据挖掘—多种方式获取全面的单体靶点

clusterProfiler 的结果表中没有直接显示富集因子enrichmentFactor，但是可以自己计算。首先还是辨析下，bgRatio（背景比例）、geneRatio（基因比例）和富集因子三个不同的指标

数据挖掘—KEGG/GO分析中的富集因子、P值等概念理解

目前常见的分析主要涉及3个物种，即人类、小鼠、大鼠，3者在基因名书写上存在一定特点

数据挖掘—使用babelgene进行不同物种间的基因映射

可见该矩阵的表达范围是5.000 13.449，证明已经log过，不需要再log的操作了，但是箱线图确实特别奇怪，即他的中位数和四分之一位数是重叠在一起的，然后我查看了这个数据的其他分位数，发现最小值，中位数，四分之一位数都是一样的。

GEO数据挖掘—处理Affymetrix的表达量芯片的cel文件

做GEO数据挖掘，有的时候，我们不需要做严格的分析，只想快速拿到差异基因，和简单的一张火山图。用来辅助其他的分析，如网络药理学，可以用以下的代码

简单快速的GEO差异基因选取和绘制火山图

进行孟德尔随机分析时候，发现结果MR-PRESSO（P-value = 0.628，未检测到显著多效性），而Egger截距显著偏离0（P = 0.0368，检测到水平多效性），在chatGPT的帮助下，使用使用 Lasso 回归（ RadialMR 包）减少多效性 SNP，使结果Egger截距，P>0.05，这里记录了解决办法。

孟德尔随机分析—如何解决数据存在水平多效性

https://www.bilibili.com/video/BV1LV4y1b7v5/?spm_id_from=333.1391.0.0&vd_source=7e83cb2510516bdff59ccf808d022aa0

双向孟德尔随机化研究

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