参考文章： 生信入门第3课 | 了解基因芯片的基本原理 生信入门第4课 | GEO数据库使用教程及在线数据分析工具 12-GEO数据库使用教程 代码： rm(list = ls()) options..., levels = design) contrast.matrix ##这个矩阵声明，我们要把 Tumor 组跟 Normal 进行差异分析比较...（是‘no TNBC’还是‘TNBC’）给到n的列名，即热图中位于上方的分组信息 pheatmap(n,show_colnames =F, show_rownames = F,...cluster_cols = T, annotation_col=ac,filename = 'heatmap_top200_DEG.png') #列名注释信息为...ac即分组信息 } write.csv(deg,file = 'deg.csv')
生信分析流程往往需要消耗数以万计的电脑计算资源。另外，生信分析过程中会用到大量的分析程序以及脚本，还需要对运行环境进行配置与管理。这会导致分析的可重复性变低，导致流程的升级、管理等都会成为问题。...但是生信分析集群，和一般的IT服务器又有很大区别，比如无root权限，分析任务需要进行资源管理(内存，CPU)。...Docker是目前最热最成熟的容器，但是它却不是很适合生信分析的 HPC 环境。...以后会在HPC中生信分析中，变得原来越普遍好用。...参考资料： Docker和Singularity双剑合璧构建生物信息分析流 http://tiramisutes.github.io/2019/08/29/docker.html
生物信息数据分析教程视频— —07-TCGA数据库： R基础：生信分析的R语言基础教程都在这里了，包括语法，绘图和数据分析。...生物信息数据分析教程视频——01-TCGA数据库RNAseq数据下载与整理 生物信息数据分析教程视频——02-TCGA数据库miRNA数据下载与整理 生物信息数据分析教程视频——03-有关TCGA数据库临床数据的问题...生物信息数据分析教程视频——04-TCGA数据库中SNV和CNV数据的下载 生物信息数据分析教程视频——05-TCGA数据库中甲基化数据的下载和整理 生物信息数据分析教程视频——06-GEO数据库中芯片数据的下载和整理...生物信息数据分析教程视频——07-TCGA数据库：基因的表达探索 生物信息数据分析教程视频——08-TCGA+GTEx数据库的数据整理 生物信息数据分析教程视频——09-TCGA+GTEx数据库联合表达分析...生物信息数据分析教程视频——11-筛选相关性基因 生物信息数据分析教程视频——12-基因之间的相关性分析及可视化 生物信息数据分析教程视频——13-3种R包(DESeq2、edgeR和limma)进行RNAseq
source ~/.bashrc或【or】source ~/.bash_profile检查Prefech是否可用【Check if Prefetch is available】Prefetch -h测序数据下载...“SRAXXXXXX” 代表NCBI SRA数据库中的编号。包含四个层次（study：研究，sample：样本，experiment：实验，run：测序），可以通过检索词得到感兴趣的项目编号。
david.ncifcrf.gov/ ChatGPT DAVID（Database for Annotation, Visualization, and Integrated Discovery）是一个功能注释和生物信息学分析工具...它提供了一套强大的功能，用于解释和理解高通量生物学数据，例如基因表达谱、蛋白质组学和组织芯片数据等。...它通过使用多种生物信息学数据库和资源，如Gene Ontology（GO）数据库、KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）通路数据库、PubMed文献数据库等...这些列表可以是通过实验获得的差异表达基因、蛋白质质谱数据或其他高通量数据分析得到的结果。 功能注释：DAVID将根据输入的基因或蛋白质列表，使用不同的数据库和算法进行功能注释。...富集分析：DAVID还会对输入的基因或蛋白质列表进行富集分析，以确定在给定的功能注释数据库中是否存在显著富集的功能条目。这有助于确定与特定生物学过程、分子功能或细胞组分相关的功能集合。
6.2 微生物群落样本的分析本文所有内容均来自于中国大学MOOC里的四川大学生物信息技术的课程内容,本人只是进行了总结。...注释不到种水平宏基因组测序信息量更多，可物种注释后进行更加深入的研究。例如，通过特定的数据库比对进行基因功能的注释和代谢途径的分析等等。...***物种累积曲线6.4 物种的组成分析测序得到的序列经过物种注释之后，每一条序列都拥有了他们自己的物种名称，以此为基础，我们可以了解单个样本中微生物群落在不同分类水平上的物种组成，以及多个样品之间的差异...分类水平：界、门、纲、目、科、属、种常可以用柱状图、堆积柱状图、群落组成分析饼图、Heatmap、Venn图来展现微生物群落的物种组成及差异。...***四条曲线***β多样性常用的降维方法 主成分分析PCA主坐标分析PCoA非度量多维尺度分析NMDS原理：建立一个二维或三维的坐标轴，让原来多维空间的数据投影到低维空间中来排序：区分样本间的亲疏关系
随着生物学数据的急剧增加，人工智能（AI）技术在生物信息学中的应用变得越来越重要。本文将介绍如何利用AI技术分析和挖掘生物大数据。...1.生物信息学的基础知识在介绍如何用AI分析和挖掘生物大数据之前，我们需要了解一些基础知识：基因组学：研究生物体的基因组结构和功能。转录组学：研究生物体的转录产物，如mRNA的表达情况。...2.AI在生物信息学中的应用(1) 生物数据分析AI技术可以应用于生物数据的分析，例如：序列分析：利用机器学习算法对基因序列、蛋白质序列等进行分析和预测。...(2) 生物数据挖掘AI技术还可以应用于生物数据的挖掘，例如：基因表达模式分析：利用聚类、关联规则挖掘等技术，分析基因的表达模式。...5.总结生物信息学与人工智能技术的结合为生物学研究提供了强大的工具和方法。通过利用AI技术分析和挖掘生物大数据，我们可以更深入地理解生命的奥秘，为人类健康和生活质量的提升做出贡献。
20220519_生物信息平台搭建及生物信息软件安装 01 基础软件安装 基础软件安装 ====================...rstudio.org/desktop/bionic/amd64/rstudio-1.3.1093-amd64.deb dpkg -i rstudio-1.3.1093-amd64.deb 02 常用生物信息软件安装
最初，数字生物数据处理系统主要由政府机构和特别服务部门使用，信息技术的快速发展使得生物数据系统可供“民用”使用，它们正成为我们日常生活的一部分，并正在逐步增强和取代传统的身份验证方法。...在这份报告中将讨论影响生物认证系统的众多信息安全问题，并提出相关研究结果，以提供更客观的评估与使用现有的生物认证系统相关的风险信息。...该数据库还包含约100万份指纹记录以及面部识别信息。 随着生物认证系统应用的数量不断增加，生物认证数据不仅会引起特殊服务部门的兴趣，还会引起其他攻击者的兴趣。...威胁源 对威胁来源的分析表明，与许多其他需要加强安全措施的系统（如工业自动化系统、建筑管理系统等）一样，互联网是主要威胁来源。 ?...总结 在2019年第3季度，用于收集、处理和存储生物特征数据的计算机中，有37%面临恶意软件感染的风险，其中木马（占分析的所有计算机的5.4%）、用于钓鱼攻击的恶意软件（5.1%）、勒索软件（1.9%）
参考： 如何合理的展示相关性分析结果？？...filterGeneTypeExpr.R") source("H:/MedBioInfoCloud/analysis/TCGA/new/00-fun/del_dup_sample.R") ###TCGA数据库中
参考文章： UCSC数据库下载TCGA数据需要注意的细节 我要研究的癌症在TCGA数据库没有正常样本或正常样本数少怎么办？...案例代码： ##数据下载地址 #https://xenabrowser.net/datapages/?...TCGA_LUSC_sample = info$sample[info$TCGA_GTEX_main_category == "TCGA Lung Squamous Cell Carcinoma"] #这里来自TCGA数据库中的样本已经不包含癌旁组织了
文章目录 一、序列下载与整理 下载fasta格式序列 合并多个fasta文件 二、多序列比对 软件下载安装 序列比对 三、进化树分析 四、保守位点分析 一、序列下载与整理 ---- 下载fasta...2、进入基因详细信息页面 ? 3、点击Genbank ?...4、如图所示可以下载到fasta格式的序列，注意这里下载的是基因或者蛋白质的全序列 如果你有一定的Python编程基础，可以查看这篇文章来批量下载大量基因序列：生物信息中的Python 04 | 批量下载基因与文献...三、进化树分析 ---- 1、打开MEGA，载入meg文件 ? 2、参数设置（这里是核酸序列） ? 3、得到进化树 ? ? 4、导出与美化 ?...3、得到保守位点分析结果 ?
一、实验介绍 本实验完成了基因差异分析，包括数据读取、数据处理（ 绘制箱型图、删除表达量低于阈值的基因、计算差异显著的基因）、差异分析（进行秩和检验和差异倍数计算）等，成功识别出在正常样本与肿瘤样本之间显著表达差异的基因...，并对其进行了进一步的可视化分析（箱型图、差异倍数fold分布图、热力图和散点图）。...基因差异分析是研究不同条件下基因表达差异的重要手段，能够帮助我们理解生物体内基因调控的变化及其与表型特征的关联。本实验旨在探索正常样本与肿瘤样本之间基因表达的差异，并识别差异显著的基因。...可视化分析 print('finished') plt.hist(result['log2FC'], bins=10, color='blue', alpha=0.6, edgecolor='black...； # QU称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大； # IQR称为四分位数间距，是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半。
参考文章： 【0代码】单基因泛癌分析教程 视频中的代码: # setwd("H:/MedBioInfoCloud/analysis/TCGA/new/conventionalAnalysis") options...(g){ ldat <- paired_data[paired_data$gene == g,] #为了防止配对样本信息错乱...FALSE, width = 0.6) + #绘制箱线图展示肿瘤组织和正常组织的两组基因表达整体分布 geom_point(size = 3) + #绘制散点表示单个样本的基因表达信息...geom_line(aes(group = id), color = 'black', lwd = 0.05) + #绘制样本连线，通过 aes(group) 参数指定配对样本信息...paste0(fp_boxplot,"/",g,"-paired .pdf"),plot = p1,width = 3,height = 3) }) } ##记录分析的样本信息
filterGeneTypeExpr.R") source("H:/MedBioInfoCloud/analysis/TCGA/new/00-fun/del_dup_sample.R") ###TCGA数据库中...del_dup_sample(rpm[,sort(SamT)],col_rename = T) ###============非配对样本== ##构建数据框...，先构造一个配对样本的数据集 dat1_paried <- reshape2::dcast(ldat[c('Sample', 'id', 'exp')], Sample~id)...geom_line(aes(group = id), color = 'black', lwd = 0.05) + #绘制样本连线，通过 aes(group) 参数指定配对样本信息...fp_boxplot,"/",g,"-paired .pdf"),plot = p1,width = 3,height = 3) }) } ##记录分析的样本信息
在所有处理操作之前，先读取 BEGIN 关键字标识起来的代码段，并执行之，给一些预设变量赋值或者输出表头信息； 2. 然后执行 BODY 块，一行一行往下完成文本的处理； 3....在 BODY 执行过程中，对每一行，按照指定的分隔符，把当前整行的内容进行切分，并填充到 awk 内置的数据域中，如 $0 标示所有数据域（也就是原来的行内容），$1 表示第一个域，$n 表示第 n 个域...用字符索引代替数字索引的好处是，可以用名称来获得对应的 value，建立起索引和 value 之间的一个映射关系，甚至可以像哈希表那样通过 index 进行信息查找。...其实，awk 的数组功能，我们在生物信息数据分析的场景中用的不多，就算真要用到，这个分析任务的复杂性也往往不是在 awk 仅用数组就可以解决的，这个时候可能也是需要写成脚本的时候了。...awk-work-principle.html http://www.runoob.com/w3cnote/awk-user-defined-functions.html ----/ END /---- ※ ※ ※ 你还可以读 生物信息
（暴力算法） 第5章：我们如何比较生物序列？（动态规划） 这本书通过将生物问题与计算方法相结合，为读者提供了一种主动学习生物信息学算法的途径。...很清晰的展现给我算法细节 如果是学单细胞数据分析之前得掌握如上所示生物信息学算法，那就基本上劝退了99%的入门者。绝大部分生信工程师都是应用级，完全没必要深入学习底层算法了。...，数学化，最后由生物学家们对数据赋予现实意义 比如说seurat的降维，聚类算法，我们不需要看懂他的源码，也不用详细了解他的算法，我们只要借助r语言就可以很轻松的完成一系列分析任务，赋予数据结构现实意义...那么普通人学单细胞数据分析之前得掌握什么呢？ 其实从零开始学单细胞数据分析是一个伪命题，没可能说最简单的r或者Python编程语言都不会就可以直接上手处理数据。...除了编程基础之外，那就是理解统计可视化的生物学含义了，单细胞转录组是普通转录组的升级，理论上之前我们转录组数据分析的常见思维方法都可以复用的，无论是转录组测序还是表达量芯片，都是有分组有差异分析有富集分析有基因集打分
约尔根·约斯特 在计算机科学中，我们可以在理论上整齐地分离信息的传输和处理、硬件和软件以及程序及其输入。...这在生物学上要复杂得多，不过，我认为香农的信息概念在生物学中是有用的，尽管它的应用并不像许多人认为的那么简单。事实上，最近发展起来的信息分解理论可以揭示编码与监管或内部和环境信息之间的互补性。...我们在此贡献中提出的主要挑战是了解遗传信息和外部因素如何结合以创建生物体，反过来，基因组在进化过程中是如何学会如何利用环境的，以及类似的，编码、调节和空间组织如何在细胞过程中相互作用。
Wanstrath 项目管理（多人协作） 代码仓库（站在前人的肩膀上） 写文档/写书/备忘录 搭建自己的个人主页/公司官网 作为个人简历（部分互联网公司招聘会把你的Github主页作业参考） 存放科研数据...（你永远想不到各课题组的科研数据放在哪） .........克隆you-get代码 第三步：使用 you-get '网址' #下载你想要的网址 当然这里还有其他的命令，可以通过you-get -h查看 比如 you-get -i '网址' #得到视频的信息
文章通过单细胞转录组测序技术，解析了前列腺癌肿瘤微环境的高度异质性，发现了临床病理和影像学无法识别的微转移灶，还揭示了癌细胞通过外泌体的方式驯化免疫细胞转录组使其表达肿瘤基因，这些都对前列腺癌治疗靶点的确定和侵袭性肿瘤生物标志物的研发开拓了思路...下文主要针对单细胞测序如何应用于肿瘤研究，如何设计实验样本、分析研究数据等问题进行解析。...单细胞测序发现肿瘤转移潜在机制和微转移灶 在 T 细胞的研究中，我们惊奇的发现，T 细胞竟然表达前列腺癌特异性基因 KLK3，深入挖掘分析多种类型的单细胞公共数据库发现 T 细胞均表达相应的肿瘤标记基因的广泛特征...除了这一发现，我们还注意到 Batch2 样本采用 BD Rhapsody 平台进行单细胞分选时，我们分析存在一群中性粒细胞，而 Batch1 样本采用 10X Genomics 分选平台的数据中没有分析到中性粒细胞的存在...Fig.7 aEC 占比与前列腺癌恶性进展密切相关 （图片来源：Nature Cell Biology） 总结 我们通过巧妙地实验样本设计、深入地 scRNA-Seq 数据分析和验证实验，阐述了前列腺癌淋巴结转移的潜在分子机制
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