biostarhandbook|你真的懂mRNA-seq数据分析了嘛?
RNA-seq数据分析 mRNA-seq是目前最常用的高通量测序技术,一般的用法就是看看基因表达谱,寻找差异表达的基因。我和高通量测序数据分析结缘,也是因为RNA-seq。一开始我对mRNA-seq数据分析一无所知,跑了"tophat+...
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跟着Cell学作图|11.Ingenuity Pathway Analysis(IPA)
适用于转录组学、蛋白质组学、代谢组学等大数据分析&xff0c;也适用于一些产生基因、化学物质列表的小规模实验。组学数据分析结果主要有经典通路、上游转录调控、下游调控子效应、疾病与功能以及分子间相互作用网络这5...
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每日文献:2018-01-09
PIVOT:转录组数据整合分析和可视化平台 原标题:platform for interactive analysis and visualization of transcriptomics data 原文地址:...
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Nat.Mach.Intell.|DEcode:深度学习解读差异基因表达...
DEcode可以从转录组数据中提取更多可操作的信息&xff0c;这将有益于各种转录组研究。针对更广泛的应用&xff0c;DEcode框架可以灵活地合并其他类型的基因组信息&xff0c;例如原始序列&xff0c;DNA甲基化&xff0c;组蛋白标记和...
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Genome Biology|基于RNA-seq的孟德尔疾病变异分析
全转录组测序(RNA-seq)是一种很有前途的WES的补充&xff0c;但关于RNA分析对孟德尔疾病诊断的大规模贡献的经验数据很少。在这个研究中&xff0c;作者对疑似孟德尔疾病的5647个家族进行了研究&xff0c;描述了关于“转录有害...
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学界|iPOP:首个基于个性化大数据的个性化医学研究
整合性组学分析提供更多的生物医学信息为了进一步利用转录组和基因组数据&xff0c;作者对每个时间点的转录组、蛋白质组和代谢组学数据进行了整合分析&xff0c;观察它们与不同生理状态的相关性&xff08;图 4&xff09;特别地&...
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使用RNA-seq数据通过网络熵评估肿瘤内异质性
因此,我们使用信息论,基于网络的Jensen-Shannon Divergence(nJSD)50,利用转录组数据开发了一种新的ITH测量方法。我们的方法针对与ITH相关的问题进行了广泛测试。为了概念验证,我们使用了人类癌症细胞系数据和...
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MaxCompute分布式计算如何提升基因大数据处理速率?
在2016杭州云栖大会首日,来自华大基因的基因组学数据专家黄树嘉在大数据专场分享了《基于数加MaxCompute的极速全基因组数据分析》,他主要从全基因组测序的背景与原理、传统单机分析流程的挑战、基于MaxCompute的...
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三代转录组系列:使用Cogent重建基因组编码区
Cogent能使用高质量的全长转录组测序数据对基因组编码区进行重建,示意图如下: 软件安装 虽然说软件可以直接通过conda进行安装,但是根据官方文档的流程,感觉还是很麻烦 下面操作默认你安装好了miniconda3,且...
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基因表达分析(前传)-准备count矩阵
下载完RNA-Seq数据后,我们还需要下载一个拟南芥cDNA序列(记住是转录组,而不是全基因组,好了,你别说了,我记住了) curl ftp:/ftp.ensemblgenomes.org/pub/plants/release-28/fasta/arabidopsis_thaliana/cdna/...
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