怎么用r语言分析rnaseq数据seq函数是产生序列用的他的用法是seq(from,to,by)或者是seq(下界,by=,length=) 下面是用r运行的结果 seq(2,6,2) [1] 2 4 6 seq(10,by=2,length=5) [1] 10 12 12023-02-27Python130
RNA-seq 分析之我见(一)先说下生物体内RNA的大致组成: 编码RNA:根据中心法则我们知道,DNA转录为mRNA,mRNA通过tRNA翻译为蛋白质,蛋白质行使生命功能,例如呼吸,运动,消化等等。人类只有2万左右个蛋白质编码基因,这些编码基因只占人类全基因组的22023-02-27Python130
【原创】R语言实战:AnnoProbe安装和使用笔记 2020-11-21想要给一个转录组测序结果添加注释信息,尤其是“转录本类型”信息,这样便于我之后分析时重点关注“protein coding”的转录本。于是就搜索发现了建明老师开发的这个神奇的包AnnoProbe。看了一下笔记很好安装的样子,结果遭遇了很多问2023-02-27Python100
单细胞转录组双细胞判别软件scDblFinder起因: 最近有个问题样本,跑完cellranger,样本的cellranger结果如下,细胞数目极高(3W+)。在后续数据质控分析中,线粒体基因占比和双细胞率均很高,用scDblFinder进行双细胞预测,双细胞占率竟然高达34%。我很2023-02-27Python170
R语言read.table的问题建议你明确地设定 header 参数。按照惯例,首行只有对应列的字段而没有行标签对应的字段。因此,它会比余下的行少一个字段。(如果需要在 R 里面看到这一行,设置 header = TRUE。)如果要读取的文件里面有行标签的头字段(可能是空2023-02-27Python120
R语言作业-可视化30题链接: http:www.bio-info-trainee.com4387.htmlairway数据集可视化,首先载入表达矩阵。学习链接:http:biotrainee.comjmzengmarkdownggplot2023-02-27Python170
R 数据可视化 —— circlize 基因组绘图函数创建基因组数据的绘图区域的函数是circos.genomicTrack() ,或者circos.genomicTrackPlotRegions() 。 其实用方式类似于circos.track()函数,可以使用pan2023-02-27Python240
Data clean是什么意思啊?Data clean是贯穿试验始终的活动,特别是在data block之前,包括DM, physician,safety都可能去review data,这时候可能会有很多queries出来,CRA的压力会比较大查看原帖>&a2023-02-27Python70
调节性R-loops:促进基因表达和基因组稳定性(二) 当R-loop去除途径被干扰时,R-loops在基因体或启动子中的存在可干扰转录起始、延伸或终止。虽然这些后果乍一看似乎是有害的,但细胞以一种可控的方式利用这些特性来调节基因表达。 调控型R-loops通2023-02-27Python250
R|Affymetrix芯片分析(1)-affyAffymetrix芯片储存着大量的生物信息学数据,因此有必要从实战出发的角度,汇总下Affymetrix芯片处理的流程。下面以GSE1438为例 常用的质量控制的指标: 平均数法、RLE、NUSE和RNA降解曲线根据以上指标综合决2023-02-26Python110
怎么用r语言分析rnaseq数据seq函数是产生序列用的他的用法是seq(from,to,by)或者是seq(下界,by=,length=) 下面是用r运行的结果 seq(2,6,2) [1] 2 4 6 seq(10,by=2,length=5) [1] 10 12 12023-02-26Python90
qRT-PCR差异分析及P值计算qRT-PCR是一种相对表达定量的方法,他的计算方法有很多,常用的相对定量数据分析方法是KJ Livak(Applied Biosystems)等人在2001年提出的“比较Ct法相对定量”,即:利用ΔCt值差异来推算基因表达差异(Ct目的基2023-02-26Python80
求氨基酸的三字符号转单字符号 的R语言代码inputAA<-strsplit(inputAA,split=" ")[[1]]outputAA<-sapply(inputAA,function(x){ index<-gre2023-02-26Python410
【R画图】环形热图热图(heatmap)在生信领域基本就是常规操作,基本技能,入门操作。能画热图的工具也有很多,我自己常用的R包是pheatmap。 最近经常看见环状的热图,所以就搜了一下资料学习一下,测试一下。环状热图我也经常会在论文中看到,用法和热图2023-02-26Python230
【R画图】环形热图热图(heatmap)在生信领域基本就是常规操作,基本技能,入门操作。能画热图的工具也有很多,我自己常用的R包是pheatmap。 最近经常看见环状的热图,所以就搜了一下资料学习一下,测试一下。环状热图我也经常会在论文中看到,用法和热图2023-02-26Python140
构建遗传图谱---作图群体如何选择?基因定位最有效且最常用的方法就是先构建遗传连锁图谱再进行基因定位,该方法对于数量性状和质量性状的基因定位都适用。 构建连锁图谱的前提是建立作图群体,建立作图群体需要考虑几个因素:亲本(父母本的选择)、分离群体类型以及群体大小等。2023-02-26Python230
《R语言实战》自学笔记60-双因素方差分析数据准备 结果可视化方法1:interaction.plot()函数来展示双因素方差分析的交互效应。图形解读:无论哪个品种,v1值均是N2显著高于N1,品种来看,a品种显著高于b品种。方法2:gplots2023-02-26Python150
转录组分析流程概述转录组分析总体流程如图所示,主要分为上游分析(原始数据质量控制、比对、组装、定量),下游分析(差异分析、富集分析)和高级分析(共表达分析、GSEA、时序性分析等)。整个流程图左侧为结构分析(SNV分析、可变剪切分析、差异外显子分析(DEU)2023-02-25Python180
生信R语言-初探ACTR3B ANLN BAG1 BCL2 BIRC5 BLVRA CCNB1 CCNE1 CDC20 CDC6 CDCA1 CDH3 CENPF CEP55 CXXC5 EGFR ERBB2 ESR1 EXO1 FGFR4 FOXA1 F2023-02-25Python220
乙酰化反应详细资料大全蛋白质的N-乙酰化修饰是将供体的乙酰基,例如乙酰辅酶A,转移到受体蛋白的末端胺基酸残基(α氨基) 或者链中的赖氨酸残基(ε氨基)上。N α -乙酰化和N ε -乙酰化都是由乙酰基转移酶提供反应的微环境,使得携带乙酰基的乙酰辅酶A与接受乙酰2023-02-24Python120