芯片质量分析芯片数据预处理获取差异表达基因GO和KEGG分析聚类分析
(本文于2013.09.04更新）
基因芯片技术的特点是使用寡聚核苷酸探针检测基因。前一节使用ReadAffy函数读取CEL文件获得的数据是探针水平的（probe level），即杂交信号，而芯片数据预处理的目的是将杂交信号转成表达数据（即表达水平数据，expression level data）。存储探针水平数据的是AffyB
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2023-11-16 16:55:13
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一、安装PRSice（mac版）经试验我觉得直接从git hub中下载对应的安装包是最快的：https://github.com/choishingwan/PRSice，下载之后解压，解压文件如图所示PRSice_mac为软件的运行脚本PRSice.R是执行脚本的封装TOY开头的是数据集，分为BASE和TARGET两部分 *接下来可以先用这个数据集测试一下跟plink的安装一样，打开termina
目录一、引言二、富集分析2.1 富集分析的概念2.2 富集分析的原理2.3 富集分析的作用2.4 富集分析的步骤2.5 富集分析的类型2.5.1 GO term功能富集2.5.2 KEGG pathway通路富集2.5.3 MSigDB基因集富集2.5.4 单基因富集三、富集分析中涉及的基本概念3.1 细胞组分3.2 分子功能3.3 生物过程3.4
“脱氧核糖核酸(DNA)是一种分子，其中包含每个物种独特的生物学指令。DNA及其包含的说明在繁殖过程中从成年生物传给其后代。“简介基因组是生物体中DNA的完整集合。所有生物物种都有一个基因组，但是它们的差异很大。例如，人类基因组被排列成23条染色体，这有点像百科全书被编辑成23卷。如果算上所有字符(单个DNA“碱基对”)，每个人类基因组中将有超过60亿个字符。所以这是一个巨大的工程。人类基因组大约
《全基因组测序WGS数据分析——1.DNA测序技术》学习笔记
WGS(Whole Genome Sequencing)指将物种细胞里面完整的基因组序列全部DNA，检测并排列，此技术几乎能够鉴定出基因组上任何类型的突变。对于人类来说，全基因组测序的价值是极大的，它的信息包含了所有基因和生命特征之间的内在关联性，当然也意味着更大的数据解
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2023-09-14 16:03:05
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目录1. MergeTree简介2. MergeTree表引擎的创建3. 储存结构4. 数据分区5. 一级索引6. 二级索引7. 数据储存8. 数据标记9. 分区、索引、标记和压缩数据的协同总结 1. MergeTree简介数据写入时按partition by字段进行分区储存到磁盘，同一个分区的数据会定期合并成一个新的片段只有MergeTree有数据副本、数据分区(partition by)、主
之前体验了一下impute.me的基因检测分析服务，其内容之丰富和详尽让我感到吃惊。基本上涵盖了几乎所有有影响的GWAS研究结果（GWAS-Catalog等来源），于是我感到很好奇，他的评估计算方法，于是再次打开其开源的github地址，找到了一些内容，学习一下。再次为这个项目点赞！三种多基因风险评分方法1.Basic count score 基本计数分数基本上只是计算影响等位基因。这是多基因风险
# 胚系基因数据分析
## 介绍
胚系基因数据分析是一种通过对胚胎发育过程中的基因表达进行分析来理解胚胎发育机制的方法。胚系基因数据分析可以帮助我们了解胚胎发育过程中基因的调控网络以及细胞命运的决定因素。本文将介绍胚系基因数据分析的基本原理，并提供相关的代码示例。
## 胚系基因数据
胚系基因数据是指通过高通量测序技术获得的胚胎发育过程中的基因表达数据。这些数据可以包含不同时期或不同类型的
原创
2023-07-08 05:18:40
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梯度下降数学解释 场景假设梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低；因此，下山的路径就无法确定，必须利用自己周围的信息一步一步地找到下山的路。这个时候，便可利用梯度下降算法来帮助自己下山。怎么做呢，首先以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝
## 离婚原因数据分析：了解离婚原因对婚姻关系的影响
### 引言
离婚是一种复杂的社会现象，涉及到个人情感、家庭关系等多个因素。了解离婚原因对婚姻关系的影响，可以帮助我们更好地理解离婚现象，并为改善婚姻关系提供参考。本文将介绍如何使用数据分析来探究离婚原因与离婚率之间的关系，并通过代码示例展示数据分析的过程。
### 数据收集与预处理
要进行离婚原因数据的分析，首先需要收集相关的数据。数
原创
2023-09-10 15:23:02
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基因组大数据分析流程
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为了教会你如何实现基因组大数据分析，我将为你介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和解释。
1. 数据收集和准备阶段：
在这一阶段，你需要收集和准备基因组数据，以便后续的分析。这可以包括测序数据、表达数据、变异数据等。以下是你需要完成的任务和相应的代码：
```python
# 导入所需的库
import pandas as pd
# 读取基因组数据文件
da
原创
2023-08-23 10:57:38
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好久没写博客了，最近看了个东西，觉得不错，整理了一下：遗传算法遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。一.进化论知识作为遗传算法生物背景的介绍，下面内容了解即可：种群(Population)：生物的进化以群体的形式进行，这样的一
全基因组重测序数据分析 1. 简介(Introduction) 通过高通量测序识别发现de novo的somatic和germ line 突变，结构变异-SNV，包括重排突变（deletioin, duplication 以及copy number variation）以及SNP的座位；针对重排突变和SNP的功能性进行综合分析；我们将分析基因功能（包括miRNA），重组率（Recombinat
比较基因组学简介 人类基因组计划的实施（The Human Genome Project）开启了基因组时代。随着测序技术的不断进步和测序成本的下降，越来越多的物种基因组被测序，随着原核生物以及真核生物等各种不同物种基因组数据的产生以及研究的深入，开阔了人类对物种进化及生命之树认识的眼界，推动了物种间的比较基因组学的研究。 比较基因组学（Comparative genomics）是基于基因组图谱和测
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2023-10-25 19:52:09
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近日，GPB在线发表了西南民族大学青藏高原动物遗传资源保护与利用（四川省、教育部）重点实验室题为“GAPIT Version 3: Boosting Power and Accuracy for Genomic Association and Prediction”的软件文章，我们的“要文译荐”栏目很高兴邀请到西南民族大学王嘉博博士和美国华盛顿州立大学张志武教授共同为大家系统介绍该全基因组关联分析
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2023-08-08 07:37:40
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Ted Talks环境：Python2.7 Anaconda Jupyter Notebook数据集: https://www.kaggle.com/rounakbanik/ted-talks导入相应的库
%matplotlib inline
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
import matplotl
基因数据库收集：1.千人基因组数据库：1092人基因库，250T左右介绍：http://www.1000genomes.org/下载地址：uk：ftp://ftp.1000genomes.ebi.ac.uk/vol1/ftp/NCBI FTP Site : ftp://ftp-trace.ncbi.nih.gov/1000genomes/ftpAmazon S3 :&nb
原创
2023-01-04 10:54:06
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基因融合指的是两个或者多个基因的部分序列结合到一起形成了一种新的基因。随着高通量测序的发展，我们可以利用二代测序的数据来鉴定出发生在不同疾病当中的融合基因，所以也就出现了很多来寻找融合基因的数据库。今天就来给大家介绍几个融合基因查询的数据库。 TumorFusions(https://www.tumorfusions.org/)提到高通量测序的数据，肯定是绕不开TCGA的数据库。那么庞大的测序量
欢迎关注”生信修炼手册”!得到一个物种的参考基因组是开展后续结构和功能基因挖掘的前提，通过高通量测序可以快速
原创
2022-09-05 13:32:57
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写在前面mobileOG-db数据库github地址：https://github.com/clb21565/mobileOG-db文章发表于2022年8月份。题目为：mobileOG-db: a Manually Curated Database of Protein Families Mediating the Life Cycle of Bacterial Mobile Genetic El
