用R获取芯片探针与基因的对应关系三部曲-bioconductor现有的基因芯片种类不要太多了！soft和miniml都是表示该platform的基础信息，比如GPL编号，上传日期等，soft文件的部分内容如下但是重要而且常用的芯片并不多！ 一般分析芯片数据都需要把探针的ID切换成基因的ID，我一般喜欢用基因的entrez ID。 一般有三种方法可以得到芯片探针与gene的对应关系。 金标准当然是去
目录简介安装annotatr包使用annotatr进行注释CpG注释基因注释自定义注释读取基因组区域注释区域 简介下一代测序实验和生物信息学管道产生的基因组区域在注释基因组特征时更有意义。出现在外显子或增强子中的SNP可能比出现在基因间区域的SNP更令人感兴趣。有趣的是，我们发现一种特定的转录因子主要结合在启动子中，而另一种转录因子主要结合在3’非翻译区。含有CpG岛的启动子的超甲基化可能表明一
# 小鼠基因注释的R语言实战指南
基因组注释是生物信息学中的重要环节，它涉及到生物体的基因及其功能的识别和注释。对于小鼠基因的注释，R语言是一个强大的工具。本文将为刚入行的小白详细介绍如何使用R实现小鼠基因注释，包括关键步骤和必要的代码示例。
## 流程概述
在进行小鼠基因注释时，可以将操作步骤分为以下几部分：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 具体操作说明
基因表达谱热图的绘制1.数据的获取–从NCBI数据库下载基因表达谱数据 2.数据整理–将所有下载的基因表达谱数据放在一个Excel里，如下再转成文本文档（grain2.txt)。 3.R语言绘制热图（直接复制>后的代码）getwd() 查看当前工作目录 setwd("D:/1-R/myfile/file4")将工作目录设为grain2文本所在文件夹
install.packages(‘ph
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2023-06-20 14:47:20
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我们之前讲过相关性分析，生物信息学常见的相关性分析是pearson相关和spearman相关。（生物信息学）R语言与统计学入门（六）—— Pearson和Spearman相关性分析_Lijingxian教你学生信的博客但是相关性分析也有它的的缺点。相关分析只能得出两个变量之间是否相关, 但却不能回答在两个变量之间 存在相关关系时, 它们之间是如何联系的, 即无法找出刻画它们之间因果关系 的函数关系
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2023-08-01 13:56:19
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人类基因组DNA有30亿个碱基（bp），其中10%是串联重复序列，称为卫星DNA。按重复单位的长短，又可分为大卫星、中卫星、小卫星和微卫星。STR: 短串联重复序列（short tandem repeats，STR）也称微卫星DNA（microsatellite DNA）, 通常是基因组中由1~6个碱基单元组成的一段DNA重复序列。STR序列符合孟德尔遗传定律，个体间存在相同的短串联重复序列，但重
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2023-12-20 21:31:29
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目录一、TCGA数据集介绍1.1 数据集介绍1.2 File介绍1.2.1 Data Category（数据类别）1.2.2 Data Type（数据类型）1.2.3 Experimental Strategy（实验策略）1.2.4 Workflow Type（工作流类型）1.2.5 Data Format（数据格式）1.2.6 Platform（平台）1.2.7 Access1.3 Case
# 如何在R语言中实现关联基因分析
## 概述
在生物信息学中，关联基因分析是一种用来探索基因与特定表型之间的关联性的方法。在R语言中，我们可以通过一系列的步骤来实现关联基因分析。在本文中，我将向你介绍如何利用R语言进行关联基因分析，并给出相应的代码示例。
## 流程
以下是实现关联基因分析的流程：
```mermaid
pie
title 关联基因分析流程
"数据准备" :
本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。在生物信息领域我们常常使用 R 语言对数据可视化。在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同 R 包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。
什么是热图(Heatmap) 热图是一个以颜色变化来显示数
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2023-07-16 16:32:24
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欢迎关注”生信修炼手册”!在之前的文章中，我们分享了多个基因差异分析的可视化，使用的是ggpubr这个R包，ggpubr在标记p值时，可以根据指定的差异分组自动添加组间的连线，非常方便，但是无法指定添加的p值的位置，在某些时候会缺乏灵活性，今天要介绍的是另外一个R包ggsignif，其帮助手册链接如下https://cran.r-project.org/web/packages/ggsignif/
DeepDiff: Deep-learning for predicting Differential gene expression from histone modifications. Arshdeep Sekhon, Ritambhara Singh, and Yanjun Qi. Bioinformatics. 2019.1.背景基因调控是控制基因表达的过程。人体包含大量的不同的细胞类型
基因名字是我们日常数据分析、阅读文献中最常见的一类术语，以下根据自己工作经验探讨下基因名在生物信息学数据分析中常见的坑！坑1：一个基因有两种名字基因的名字分成两种：一种是给计算机看的，也就是各种数据库中的基因ID，最常用的基因id数据库来源包括：Ensembl，NCBI，UCSC等；另一种是给人看的，就是我们常见的gene symbol，例如TP53。所以，根据名字来判断是哪个数据库中的id，是数
基因id转换为基因名是基因组学研究中常见的任务之一。在生物学研究中，基因id通常以一系列数字或字母的组合形式表示，这使得基因的理解和分析变得困难。因此，将基因id转换为基因名可以更好地帮助研究人员理解和解释基因功能、相互作用等。
在R语言中，有许多工具和库可用于基因id转换为基因名。下面将介绍一种常用的方法，并给出相应的代码示例。
## 安装依赖库
在开始之前，我们需要安装两个R语言的依赖库
原创
2024-01-02 09:36:10
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前言上期我们介绍了基于 limma 来做差异表达基因，那么这期来讲一下 DESeq2，那么这两款软件有什么区别吗？区别主要在于一个是计算芯片探针给出来的结果，而 DESeq2 是基于NGS 测序结果中 Read counts 来计算差异表达，根据输入数据的不同，我们对比一下做法。在比较高通量测序分析中，一项基本任务是分析计数数据，如 RNA-seq 中每个基因的 Read count，以获得跨实验
介绍 RNA-seq 目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq 不仅能够分析样本之间基因
介绍RNA-seq 目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq 不仅能够分析样本之间基因表达的差异，还可以发现新的亚型并分析 SNP 变异。本教程将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程，旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。由于完整
百日筑基篇——差异基因分析DESeq2包（R语言初识六） 文章目录前言x一、差异基因分析是什么?二. 基本步骤1. 数据预处理2. 创建DESeq2对象3. 差异分析4. 绘制MA图观察三、绘制火山图总结 前言x今天，整理一下如何使用R语言进行基因差异分析。主要会讲述有关的几个扩展包以及可视化，希望以这种方式巩固所学。一、差异基因分析是什么?差异基因分析是生物信息学中常用的一种分析方法，用于比较不
基因集变异分析（Gene Set Variation Analysis，GSVA）是一种用于揭示基因集（通路）在不同组中的差异性的计算方法。GSVA的作用是将单个基因表达水平转化为整个基因集的活跃度得分，并比较不同样本以及组间基因集的变异程度。相较于传统的基因水平的差异检验，GSVA能够捕捉到整个基因集在样本组之间可能存在的差异，上调还是抑制。这有助于更好地理解基因集在生物学过程中的功能，有助于发
GEO芯片数据下载和探针ID转换（保姆级教程）一、问题描述探针ID转换数据是否预处理过二、Rstudio的安装（建议阅读，避免后续转换时出错）安装包的下载安装步骤三、（正文）芯片数据下载和ID转换相关设置和包的加载数据下载 本文章主要参考了： ①R 语言的安装（详细教程） ②GEO芯片数据下载和探针ID转换一、问题描述探针ID转换我们需要的基因表达量信息在NCBI的GEO数据库中对应的编号为GS
## R语言基因间作用
基因间作用是指不同基因之间相互作用产生的效应。在生物学领域，研究基因间作用有助于深入了解生物体内基因调控网络的复杂性，揭示基因之间的相互影响关系。R语言作为一种强大的统计分析工具，可以用于研究基因间作用。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取基因数据) --> B(数据预处理)
B --> C(基因间关联分析)
R语言coxboost基因筛选流程
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作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够向你介绍如何使用R语言中的coxboost进行基因筛选。coxboost是一种基于Cox比例风险模型的集成学习方法，可以用于基因表达数据中的生存分析和基因筛选。
整个流程可以分为以下几个步骤：
1. 数据准备和预处理
2. 模型训练和调参
3. 特征选择和结果解读
下面我将详细介绍每个步骤所需的代码和操作。
