数据分析和绘图通常是一个非常耗费时间的工作。为了提高数据分析和绘图的效率，Graphpad公司开发了一款名为Graphpad Prism的软件。Graphpad Prism软件具有简单易用、功能齐全且灵活等特点，已经成为了科学实验数据分析和绘图中必不可少的工具。本文将介绍Graphpad Prism软件的特点和使用方法，并通过荧光定量PCR数据分析为例，详细讲述了软件的使用流程。
SnapGene是一款功能强大的分子生物学软件，由美国GSL Biotech公司开发，主要用于DNA序列可视化和分子克隆设计。SnapGene软件支持DNA序列浏览、编辑和注释，同时还支持PCR引物设计和限制酶消化模拟等实用工具，广泛应用于生命科学研究和教学领域。
主要两个原因， 一是构建测序文库时的可用的细胞量并不充足 二是打断的步骤（一般都是超声波）会引起部分DNA降解 以上两个都会是的整体或局部DNA浓度过低，假如直接取样测序，那会测序不全。所以要通过PCR把这些微弱的DNA扩增，以增加浓度，取样时能被取到。
一. RT-qPCR 基本原理和概念 实时荧光定量PCR （Quantitative Real-time PCR）是一种在DNA扩增反应中，以荧光化学物质测每次聚合酶链式反应（PCR）循环后产物总量的方法。通过内参或者外参法对待测样品中的特定DNA序列进行定量分析的方法。
RNA binding protein, 简称RBP,称之为RNA结合蛋白，是一类调控RNA代谢过程的蛋白质，主要作用是介导RNA的成熟，转运，定位和翻译等过程；miRNA是一类长度在21bp左右的小RNA,可以结合到靶标RNA上，抑制其翻译或者使其降解，发挥一个转录后调控作用，这两种物质都具有非常重要的RNA调控作用。
外显子是蛋白质的编码区域，是这和生物基因组的一部分。基因组中的全部外显子称为外显子组。人类基因组大约有1.8*10^5个外显子，30Mb，占人类基因组的1%。 研究表明，人类85%以上的疾病基因都由外显子碱基突变造成。
那，为什么我们很少涉及到全转录组的数据分析，主要是因为它有 lncRNA，miRNA，CircRNA这样的3种常规 非编码基因，而众所周知，非编码基因的名声比较差，都知道很重要，但是它的重要性又不是直接证据，也没有系统性的go和kegg等生物学数据库的整理，所以大家研究它和交流它的时候通常是一个符号而已。
在NGS的数据分析中，去除PCR重复序列是一个常见的分析步骤，无论是WES/WGS的snp calling，还是chip_seq, ATAC_seq，都需要对原始的bam文件进行过滤，去除其中的PCR重复序列。
SnapGene是一款基于分子生物学的DNA序列编辑软件，广泛应用于生物学、生物技术、制药学等领域。本文将介绍SnapGene软件的基本概念、主要功能和使用方法，并通过实际操作进行举例说明。通过本文的介绍，读者可以更好地了解SnapGene软件的使用方法及其在不同领域的应用价值。
通过高通量测序和后续的功能验证，挖掘出三阴性乳腺癌中的一个ceRNA调控功能网络，网址如下
仅2018年，他的研究团队就发表了11篇单细胞测序方向文章，获得了单细胞测序领域的接连重要成果。他众多学术成果中，有40余篇论文发表在Cell, Nature, Science, Cell Stem Cell, Nature Genetics, Nature Cell Biology, Cell Research, Genome Research等期刊上。单细胞测序领域的时代前沿性，以及持续的发展力可见一斑。
SnapGene软件是一款专为分子生物学研究设计的DNA序列编辑工具，可用于序列构建、图形可视化、序列比对、克隆设计等多种操作。随着生物技术的飞速发展，越来越多的科研人员倾向于使用计算机软件进行数据分析和结果呈现，而SnapGene作为一款功能强大的DNA序列编辑软件，被广泛应用于实验室的分子生物学研究中。本文将从软件介绍、基本操作、高级功能以及实际应用案例等方面进行详细介绍。
好奇之下，我就去看了看这个数据集，蛮有意思的，确实是一个样品，但是有两个不同的ngs组学技术，所以有两个ID，同样的过亿的测序片段，得到的fastq文件大小迥异，大家也可以自己点进去看看：
SnapGene是一款生物学实验设计和分析的软件，它提供了许多独特的功能，帮助生物学家更好地进行实验设计和数据分析。下面，我们将通过实际案例来介绍SnapGene的一些独特功能。
单细胞 RNA 测序（Single cell RNA sequencing，scRNA-seq）是一种在单细胞水平上利用 RNA 测序对特细胞群体进行基因表达谱定量的高通量实验技术。待测组织经过单细胞分离、RNA 提取、逆转录、文库构建和测序，便可利用数据分析获得多个细胞的基因表达谱。
个人认为，R语言有两个强项，统计和绘图。在生物信息数据分析中，R语言更多时候是发挥一个科学计算和可视化的作用。当然，R语言的功能远不止于此，不仅可以作为脚本语言，解决统计分析和可视化的”小”问题，也可以编写一套完整pipeline, 解决整套数据分析的”大”问题。
通过单分子阵列实现在小型芯片（Flowcell）上进行 桥式PCR反应。通过可逆阻断技术实现每次只合成一个碱基，再利用四种带有不同荧光标记的碱基，通过荧光激发/捕获，读取碱
当我们进行单细胞数据分析时，应该始终从质量控制步骤开始，首先清理数据，以确保数据足以回答研究的问题。在此步骤之后，通常会继续进行定位（比对）或基因组组装步骤，具体取决于是否有参考基因组可供使用。
(1) 磁珠富集真核生物mRNA（此步骤对RNA的完整性要求比较高，一般RIN值要大于8）；
科学技术的进步促进了我们世界奥秘更为深入的理解。在生命科学研究领域，过去20年中对现代生物学和医学研究产生巨大影响的技术莫过于二代测序技术的逐渐成熟、推广和相关下游技术的开发。二代测序技术打开了从基因组水平去开展疾病诊断、基因鉴定和功能研究的大门。
如果收集病人队列比较麻烦，细胞系实验比较大众，也可以从数据分析角度探索一个基因的功能，有：
本文介绍了如何利用Apache Spark技术栈进行实时数据流分析，并通过可视化技术将分析结果实时展示。我们将使用Spark Streaming进行数据流处理，结合常见的数据处理和可视化库，实现实时的数据流分析和可视化展示。本文包括了数据流处理、实时计算、可视化展示三个主要步骤，并提供相应的代码示例和技术细节。
数据分析是 Python 的一大应用领域。据我所知，本教室的读者中有不少学习 Python 就是为了在工作中能用它分析数据。这其中，又有相当一部分人是涉及金融相关行业，有从业人员，有学生，还有对此具有
ONT全长转录组测序是指基于牛津纳米孔公司（Oxford Nanopore Technologies，ONT）三代测序平台进行的全长转录组测序。利用三代测序平台长度长 （long-read）的特性，无需对转录本进行片段化，直接获取某一物种mRNA（或者有polyA尾的lncRNA）5'端到3'端的高质量全长转录组序列信息（图1），可准确识别可变剪接、基因融合、基因家族、可选择性多聚腺苷酸化 （alternative polyadenylation, APA）、等位基因特异性表达等转录本结构方面的变异。基于ONT三代测序平台进行全长转录组测序，除了可准确鉴别上述转录本结构变异，由于现阶段测序成本和通量（相对于PacBio平台），还可实现转录本（mRNA或polyA+ lncRNA）表达水平准确定量和差异分析。
循环肿瘤细胞（CTCs）是起源于上皮来源的原发性或转移性肿瘤并脱落到血液循环系统中的具有高活力和高转移潜能的肿瘤细胞。CTC 是液体活检的重要组成部分之一，为实时监测肿瘤进展提供了一个方法。
其实如果你看过我表观组学系列，比如《ChIP-seq数据分析》 和 《ATAC-seq数据分析》 就会知道这些技术都可以被单细胞化， 如果你具备比较好的背景知识，理论上是可以自己根据文档把它们对应的单细胞水平的数据分析摸索成功。那就作为学徒作业吧，摸索scChIPseq数据分析流程！
GraphPad Prism 9是Mac平台一款科学统计分析软件，主要用于生物医学研究、实验设计、数据处理和统计分析。它具有易于使用的界面和强大的功能，能够帮助用户快速分析和可视化数据，并生成高质量的图表和报告。
Prism是一款非常实用的绘图设计软件，集生物统计、曲线拟合和科技绘图于一体。本文介绍了Prism软件的基本操作、数据分析方法和在生命科学研究中的应用。结果表明，Prism软件在生命科学领域是一种十分方便、高效的工具。
如果看不到此选项，则可能需要先安装Excel的分析工具包。这是通过选择 Office按钮> Excel选项> Excel 中的加载项或 从Excel 开始的Excel版本中的文件>帮助|选项>加载项 ，然后单击 窗口底部的“ 转到”按钮来完成的。接下来， 在出现的对话框中选择“ 分析工具库”选项，然后单击“ 确定” 按钮。然后，您将能够访问数据分析工具。
XHMM是一款利用WES数据分析CNV的软件，利用PCA降维来归一化外显子区的测序深度信息，然后通过隐马可夫模型来预测CNV,对应的文章链接如下
PS：如果你的转录组实验分析报告没有这三张图，就把我们生信技能树的这篇教程甩在他脸上，让他瞧瞧，学习下转录组数据分析。
作为一款专业的医学绘图软件，GraphPad Prism集成了生物统计、曲线拟合和科学绘图等多种功能，是一种非常强大的实用程序。它不仅可以应用于生物统计学、曲线拟合和科学制图等领域，还能帮助医学科研人员管理和组织不同实验中收集的科学数据。
当然了，人家院长只是为了吸引人才嘛，玩笑归玩笑，实际上bulk转录组还是有用处了，比如今天组会看到NC的这篇文献 June 2019 题目是Targeting enhancer switching overcomes non-genetic drug resistance in acute myeloid leukaemia 使用了非常多的NGS技术：
不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了，很幸运聚集了五个小伙伴携手共进，我们承诺不间断更新5个月，把我们这两年的学习成果全部掏出来给大家，包括5个栏目：
经过这么多年的发展，已经从大数据1.0的BI/Datawarehouse时代，经过大数据2.0的Web/APP过渡，进入到了IOT的大数据3.0时代，而随之而来的是数据架构的变化。
3.Centrifuge和Minimap2是处理纳米孔数据的最合适工具，并且可以认为它们是当前的最佳选择;
之前写的RNA-seq数据差异表达分析一文中提到，筛选得到差异表达基因list后，需要进一步分析这些基因参与了哪些功能，因此要进行后续的一些分析，比如功能富集分析、聚类分析和基因共表达网络分析。这次主要介绍在线功能富集分析与qPCR引物设计。其中在线功能富集分析可利用本人所在课题组开发的agriGO和PlantGSEA在线分析工具，分别进行GO富集分析和基因集富集分析。
我们以这三年疫情的微生物SARS– CoV-2为例，文章：《Genomic Diversity of Severe Acute Respiratory Syndrome– Coronavirus 2 in Patients With Coronavirus Disease 2019》，它就列出来了微生物的DNA测序找变异位点的流程，主要是4个软件，步骤如下所示：
2015年以来，10X Genomics、Drop-seq、Micro-well、Split-seq等技术的出现，彻底降低了单细胞测序的成本门槛。
葡萄糖转运体1(GLUT1)由SLC2A1基因编码，是对葡萄糖亲和力最大的葡萄糖转运体之一，GLUT1的异常表达与多种癌症有关。
大量的多组学分析，如多维基因组学和蛋白质基因组学分析，已被证明有利于获得对细胞事件的全面了解。这一优势促进了单细胞多组学分析的发展，使细胞类型特异性基因调控得以检测。
单细胞ATAC-seq技术，顾名思义就是在单细胞水平上的ATAC-seq技术，它兼具单细胞技术的高分辨率及ATAC-seq的优势，是目前研究基因表观组学的热门技术。ATAC-seq的全称是Assay for transposase-accessible chromatin with high-throughput sequencing，是基于高通量测序对开放性染色质(open chromatin)进行研究的技术。
ENCODE称之为基因组百科全书，该数据库包含了基因组学，转录组学，表观遗传学等许多组学的数据。在提供公共数据的同时，还开源了许多组学数据分析的pipeline，当然也包含了ATAC数据分析的pipeline, 对应的网址如下
原理介绍视频：https://share.weiyun.com/5qojuBY 密码： 密码：bxsry4
发表在Cancer Cell 2019 Sep的文章 PMID: 31474569：《Single-Cell Transcriptomics in Medulloblastoma Reveals Tumor-Initiating Progenitors and Oncogenic Cascades during Tumorigenesis and Relapse. 》
粉丝的问题很朴素，就是想把TCGA数据库里面的非小细胞肺癌里面的肺鳞癌区分成为是否有TP53这个基因的somatic突变的两个分组，然后去比较这两个组别里面的病人的肿瘤拷贝数变异，做一个差异分析。
机器学习在环境监测领域的应用，着眼于探索全球范围内的环境演化规律，人类与自然生态之间的关系以及环境变化对人类生存的影响。
我之所以注意到它，主要是他们做了芯片加上测序再结合qPCR，非常的保险。胞外囊泡的芯片分析共发现了85种差异circRNA分子，癌与癌旁组织的高通量测序分析发现了140种显著差异的circRNA分子。两种分析的结果中发现了3个circRNA变化趋势一致，最后又使用QPCR分析，如下所示：
基因慧的行业报告整体上不错，这次《基因大数据智能生产及分析》也不例外，一口气读完，感受是智能化是行业趋势，打工人的日子更难了。文章有点长，没时间看的话你可以拉到文后看我的一点感想。
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