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综合排序丨最热优先丨最新优先

生信分析网站（生存分析）

生信论文的套路 ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析；临床标本从蛋白水平确认（或HPA数据库），很重要； Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性； cBio-portal 数据库做基因组学的分析（机制一）； STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路（机制二）； TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征（机制三）。差异分析，无论是Oncomine，GEPIA，还是UALCAN、HPA数据库，都不需要R语言编写代码，容易上手，基本上一个星期甚至更短的时间就可以搞定，属于菜鸟级别生信操作。并没有想象中那么难。生存分析是生信论文中经常出现的表型，也就是说基因在正常和肿瘤组织中表达的差异，与生存率的指标密切相关。如A基因在肿瘤中表达明显上调，生存率显著下降，这就是非常明确的相关性。生存分析是非常重要的表型，诸多文章均有介绍。这里，我们对生存分析的纯生信数据库进行总结，果友们在选择时也可以作为参考。

芒果先生聊生信

2020-08-11

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生信分析网站（免疫浸润分析）

生信论文的套路 ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析；临床标本从蛋白水平确认（或HPA数据库），很重要； Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性； cBio-portal 在差异分析的前提下，表型分析成为重点内容，也是可以玩出花样的地方。生存分析是非常常见的表型分析。与生存分析相比，相关性分析是另外一个常见的表型分析。免疫浸润分析比生存分析、差异分析和相关性分析难度更大，因为免疫学是不断延伸、拓展的学科，并不断从理论走向应用、临床，兼有科学性和技术性，比如实验中已经普遍应用的免疫印迹（WB），流式分析，免疫组化和免疫荧光等等生信分析中，有一种算法叫反卷积分析，英文名叫Deconvolution。生信开发人员可以先通过预设一个优秀的数据训练集（训练集主要包含了每种不同免疫细胞的基因表达特征），然后通过反卷积算法推算出这个整体样本中究竟有哪些免疫细胞。

芒果先生聊生信

2020-08-12

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生信分析网站（欢迎收藏）

生信分析，无论是Oncomine，GEPIA，还是KM Plotter数据库，都不需要R语言编写代码，容易上手，基本上一个星期甚至更短的时间就可以搞定，属于菜鸟级别生信操作。并没有想象中那么难。 p<0.05就是我们前期做分析想要的结果，即使用GEO数据库、TCGA数据库做分析，甚至做芯片或测序，没有差异也是枉然。对于医生，个人建议是最好学会R语言，最起码掌握不用R语言的数据库分析。最重要的是阅读过的文献和做过的生信分析，可以进一步促进对临床上疾病的认识，提升医生的诊治水平。 ? 接下来，我们将按照中心法则和生信论文分析的思路总结生信分析的网站。这些网站均是纯生信数据库，不需要R语言基础，就像Excel、PPT一样容易上手，只要你愿意学，肯定能学会。差异分析数据库 oncomine数据库（差异分析首选） https://www.oncomine.org/resource/main.html GEPIA数据库（共表达是特色） http://gepia.cancer-pku.cn

芒果先生聊生信

2020-08-10

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生信分析之conda安装

生信技能树学习笔记 Anaconda 的官网是 https://www.anaconda.com/ 官网上介绍anaconda是所有语言的包、依赖和环境管理器。 Conda之间的关系如下当我们使用服务器分析数据，我们使用miniconda，如果在自己的电脑上使用anaconda。因为在数据分析过程中我们要使用很多种软件，软件安装中会遇到各种问题。基因组、转录组、Chip-seq…… 具体步骤： # 创建名为rna的软件环境来安装转录组学分析的生物信息学软件 conda create -y -n rna python=3.7 这一步输入y或回车都可以 conda remove -n rna fastqc 不指定-n参数就得进入该环境之后才能进行删除操作，同样，-y能够跳过确认执行的步骤 Conda常用命令补充生信技能树学习笔记前情提要：1.安装

生信菜鸟团

2024-07-10

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生信分析网站（相关性分析）

生信论文的套路 ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析；临床标本从蛋白水平确认（或HPA数据库），很重要； Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性； cBio-portal 数据库做基因组学的分析（机制一）； STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路（机制二）； TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征（机制三）。在差异分析的前提下，表型分析成为重点内容，也是可以玩出花样的地方。生存分析是非常常见的表型分析。与生存分析相比，相关性分析是另外一个常见的表型分析。严谨的生信论文还对分析结果做出ROC曲线，以提高数据的可信度和说服力。） http://www.oncolnc.org/ cBioPortal（组学分析神器也能做生存分析） https://www.cbioportal.org/ 差异分析数据库 oncomine数据库（差异分析首选

芒果先生聊生信

2020-08-11

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生信代码：差异分析（TCGAbiolinks包）

引言：上一期（这里可到达上一期）我们利用得到的肝癌的数据，进行了预处理，得到了最终的表达矩阵TCGA_LIHC_final.csv，今天我们的主要任务就是进行差异表达分析。此外，还会顺带讲两个进行富集分析和聚类分析的函数。基因差异表达分析 01 # 首先读入表达矩阵文件 dataFilt_LIHC_final <- read.csv("TCGA_LIHC_final.csv", header = T,check.names <- log(mat1+1) # 定义正常组织样本分组 mat2 <- dataFilt_LIHC_final[,341-390] mat2 <- log(mat2+1) # 然后就可以进行差异表达分析啦 Genelist) # 富集分析的结果 ?

2021-01-12

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聊个天就把生信分析做了！！！

安德森癌症研究中心梁晗老师实验室发表在Cencer Cell的Next-generation Analytics for Omics Data的评论文章，介绍了其团队基于自然语言和人工智能开发的组学数据分析平台这是一个很宏大的设想，不需要编程，只需要输入自然语言，该工具就可以帮助实现所需的分析。而且还可以根据每次的分析经历进行自我学习和提高，不断完善其识别任务和盛微信分析的能力。这么有意思的工具得实际体验一下，经测试可以轻松完成TCGA数据的统计、指定基因的关联分析和一套转录组数据的分析（从原始数据到表达矩阵）。其官方视频还提供了进行生存分析、突变分析等功能的演示。 1663759447&vid=wxv_1544970671129198595&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false DrBioRight转录组分析 1663759446&vid=wxv_1544981306189643777&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false DrBioRight生存分析

生信交流平台

2022-09-21

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图形化开放式生信分析系统开发 - 3 生信分析流程的进化

接上两篇内容，本文主要讲述工作中NGS从科研进入医学临床领域，工作中接触到生信流程，以及最终在实现的过程。接触二代测序，生信分析，那真是打开了一个新世界的大门，各种名次术语满天飞，搞的头晕脑胀。下面分阶段描述生信分析流程升级/进化的过程： ---- 1.手动命令行运行经过几个月接触，自学、爬坑，慢慢搞清楚了部分内容，在似懂非懂之间开始了生信流程分析，终于有一天明白过来，这所谓的pipeline 比如其中一个步骤：生信分析流程的进化_1.png QC 完成后，然后运行下一个步骤：生信分析流程的进化_2.png 运行模式，一个输入或者多个输入文件，通过软件分析/计算得到一个或者多个输出文件脚本连续运行随着熟练程度提高，生信分析上用到的软件/工具也熟悉起来了，但是问题也暴露出来了，简单的一套 GATK Best Practice 肿瘤突变分析流程，加上CNV，SV 分析从 fastq 文件开始到最后得到过滤的到这里，基本上就达到很多公司的生信自动化分析水平了 6. 然而到这里就足够了么?

SliverWorkspace

2020-06-28

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生信分析网站（基因组学分析）

生信论文的套路 ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析；临床标本从蛋白水平确认（或HPA数据库），很重要； Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性； cBio-portal 数据库做基因组学的分析（机制一）； STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路（机制二）； TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征（机制三）。根据我们的整理，差异分析是基础，生存分析和相关性分析是表型，免疫浸润分析是对表型的阐释，兼有表型和机制两种作用，但并不是真正意义上的机制探究。 / MethSurv（同时做甲基化分析和生存分析） https://biit.cs.ut.ee/methsurv/ SMART（专门用于甲基化分析数的据库） http://www.bioinfo-zs.com ） http://www.oncolnc.org/ cBioPortal（组学分析神器也能做生存分析） https://www.cbioportal.org/ 差异分析数据库 oncomine数据库（差异分析首选

芒果先生聊生信

2020-08-12

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使用docker完成生信分析环境搭建

生信开发人员最头疼的问题，可能就是平台搭建和软件安装了。部署和迁移上要费很大力气。本文讲述使用docker制作一个镜像，后续通过导入自己定制的镜像，复制文件完成分析流程的部署和迁移。 data目录，保存待分析的文件。在docker里面挂载目录为：/opt/data result目录，保存分析中间文件和最终结果文件。在docker里面挂载目录为：/opt/result ref目录，保存分析流程用到的脚本、工具软件、注释数据库，reference文件等，在docker root@b8080a125313:/# # 为了我们后面使用该容器来运行分析流程，我们需要先安装ssh-server ssh服务 root@b8080a125313:/# apt-get 就可以在docker环境支持下快速完成生信分析环境的部署与迁移。七、官方推荐使用docker-file来描述docker镜像创建过程，这里过程太过繁琐，就不继续折腾了。有兴趣的可以继续改进

SliverWorkspace

2020-06-28

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容器镜像服务