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生信转录组分析
转录组
水平
生信分析
有什么优势
答:
转录组水平生信分析可以使用户快速、准确地分析大量数据
。此外,生信分析还可以帮助用户发现新的生物学知识,并且可以自动生成可视化图表来展示分析结果。生信分析具有很强的适应性,因此可以用于各个领域。它不仅可以用于科研领域,还可以用于工业生产领域。通常,生信分析需要使用专业的生物信息学软件和工具,对...
生信分析
| 空间
转录组
·SPOT去卷积—RCTD
答:
而单细胞转录组虽然提供了细胞级别的分辨率,但在制备过程中却不可避免地丢失了组织的物理信息
。这就是SPOT去卷积技术,特别是RCTD算法,如何发挥作用的关键时刻。方法解析:RCTD的艺术 Robust cell type decomposition (RCTD)是一个巧妙的策略,它需要配合注释良好的单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据。当空间...
小L
生信
学习日记-6丨你最关心的差异基因是怎么挑出来的?!
答:
差异基因
分析
的核心是使用DESeq2进行两组比较,通过P-value(小于0.05或0.01)、Fold Change(大于2或小于0.66667)筛选出显著差异的基因。P-value代表基因差异的显著性,Padj则是校正后的P值,以减少假阳性。log2FoldChange则衡量表达量的倍数变化,通常要求至少1.2倍以上。筛选后的数据通常以火山图...
生信分析
入门 | 看完别说你不会生信了
答:
获取生信数据的途径多种多样,无论是基因组、
转录组
,还是来自TCGA、GEO等公开数据库,都是我们研究的宝库。数据预处理是关键的第一步,它涉及质控过滤、序列比对和表达定量等精细操作,有些数据库甚至提供了处理后的现成数据,如转录组表达谱和变异数据。在
生信分析
的实践中,特征筛选是重要的环节。通过...
生信分析
基本流程
答:
生信分析的基本流程包括以下步骤:
数据获取:从实验室得到原始数据,可以是基因序列数据、转录组数据、蛋白质组数据等
。数据预处理:对原始数据进行质控、去除低质量数据、去除污染物等预处理步骤,确保数据的质量。数据比对:将原始数据与已知的基因组或转录组等进行比对,找到序列中的基因、转录本、变异等...
难者不会,会者不难
答:
在探索世界的各个领域,方法论是关键。掌握正确的方法,即使是看起来棘手的任务也能变得轻而易举。正如一句古老的谚语所说:“难者不会,会者不难。”这在生物信息学的世界里尤其适用,尤其是对于我们的产品——《
生信
技能树》的
转录组
数据
分析
服务。我们的服务包括一系列明码标价的项目,比如常规测序...
一文掌握GO和pathway
分析
答:
在
转录组分析
中,筛选关键目标基因的关键在于精准定位。以文章"Identification of a novel biomarker, SEMA5A, for non-small cell lung carcinoma in nonsmoking women"为例,作者通过Affymetrix U133plus2.0芯片检测,首先筛选出687个差异表达基因。为了缩小范围,他们运用IPA软件进行功能分析,特别关注了...
生信分析
入门?
答:
随着科技发展,生信正与机器学习、空间
转录组
和影像组学等新兴领域深度融合,为多领域应用开启新可能。空间转录组弥补了空间信息的缺失,而影像组学结合AI,为高通量医学分析提供了强大工具。
生信分析
的套路深入到单变量论证和多变量组合,如药物-通路分析,通过嵌套表型策略,达到3-5分SCI水平。掌握三元变量...
生信
技能树,RNA-seq
答:
回到主题,以下为新的流程内容:相关文献有两篇:①《Cancers》期刊上的一篇关于“通过溶瘤病毒疗法靶向Palbociclib耐药性雌激素受体阳性乳腺癌细胞”的免费全文文章,链接:https://www.mdpi.com/2072-6694/11/5/684/htm ②《Genes》期刊上的一篇关于“
转录组分析
识别出Palbociclib耐药性ER+ MCF7乳腺癌...
生信分析
中不可忽视的GTEx数据库
答:
2017年的Nature系列文章中,GTEx整合了449个个体的5500多个
转录组
数据,以及29个组织的940个单细胞转录组,同时结合了基因组序列,提供了详尽的转录基因表达数据查询服务。疑问二:何时呼唤GTEx的援助?在TCGA数据库使用时,我们有时会遇到癌症项目中正常组织数据匮乏的问题,如卵巢癌和乳腺癌等,正常组织样本...
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