image.png下载好的文件大概格式如下image.png简单的了解一下都有什么A开头的grep "^A" hsa00001.kegimage.pngB开头的grep "^B" hsa00001.kegimage.pngC开头的(这一行是pathway行)grep "^C" hsa00001.kegimage.png黄色区域就表示keg
RNA-seq是近些年发展起来的针对转录组的测序技术，其能够获得mRNA、smallRNA以及各种非编码RNA的序列。在不同细胞或者在相同细胞的不同发育阶段细胞中这些RNA的表达水平是不同的，依赖RNA-seq测序技术对这些不同细胞进行差异表达分析，可以得出转录组层面上的表达模式，当前已广泛应用于基础研究、临床诊断和药物研发等领域。 文章目录1.数据质控2.mapping3.确定RNA丰度4.差异
1写在前面最近实在是忙的不行，根本没时间更新，一到家就只想睡觉。?今天写个最近用到的分析方法，Weighted correlation network analysis (WGCNA)，是非常经典的生信分析方法了，现在被引有9913次了，马上就要破万啦。? 网上相关的教程也是不胜枚举，但多多少少是有些不尽人意的地方，有的少步骤，有的代码不全。? 这里在仔细阅读了官方手册后，在这里和大家一起认真地
转载
2023-11-01 19:37:41
40阅读
1写在前面前面我们用WGCNA分析完成了一系列的分析，聚类分割模块。?随后进一步筛选，找到与我们感兴趣的表型或者临床特征相关的模块，而且进行了模块内部分析。?再然后是对感兴趣模块进行功能注释，了解模块的功能及涉及的潜在机制。?本期主要是介绍一些可视化的方法，大家了解一下吧。?2用到的包rm(list = ls())
library(WGCNA)
library(dplyr)3示例数据load("F
Mac版python3 -m pip install numpy --user按照需求大家依次安装python3 -m pip install --upgrade pip //依次安装
python3 -m pip install pandas
python3 -m pip install wordcloud
python3 -m pip install mat
转载
2023-08-04 23:33:04
140阅读
很多时候，我们需要做一些重复性的工作，比如说，每个月制作类似的数据分析报告，整个框架是基本固定的，此时，我们可以采用 Python 来自动生成数据分析报告，把更多的时间和精力用在分析上面，而不是调整报告的格式。python-pptx 是一个能够自动创建和更新 PPT 文件的 Python 库，可以用来自动生成数据分析报告。下面，我以自己的个人数据为例，用 python-pptx 制作一个简略版的数
转载
2023-09-11 16:26:48
229阅读
用Python进行数据分析时常用包有numpy、scipy、pandas，matplotlib，由于自己现在还是数据分析的初级阶段，一般情况下numpy、pandas、matplotlib包的一些基本知识就够自己在数据分析时使用了。接下来为大家数理下这几个包的使用阅读路线numpy包学习pandas包学习python绘图numpy包的学习numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，你
转载
2023-09-01 23:57:35
164阅读
1写在前面前面我们用WGCNA分析得到多个模块，其中有一些模块和我们感兴趣的表型或者临床特征是相关的。?接着就是要做模块的富集分析了，帮助我们了解这些模块的基因都有哪些已知的功能，涉及到哪些通路，在哪些疾病中最为重要。?现在这种做富集分析的包还是蛮多的，WGCNA包内也是内置了相关功能，不过首推的还是Y叔的clusterProfiler，在我心中真是YYDS。?2用到的包rm(list = ls(
reportlab是Python的一个标准库，可以画图、画表格、编辑文字，最后可以输出PDF格式。它的逻辑和编辑一个word文档或者PPT很像。有两种方法：1）建立一个空白文档，然后在上面写文字、画图等；2）建立一个空白list，以填充表格的形式插入各种文本框、图片等，最后生成PDF文档。因为需要产生一份给用户看的报告，里面需要插入图片、表格等，所以采用的是第二种方法。安装第三方库reportla
用Python进行数据分析时常用包有numpy、scipy、pandas，matplotlib，由于自己现在还是数据分析的初级阶段，一般情况下numpy、pandas、matplotlib包的一些基本知识就够自己在数据分析时使用了。接下来为大家数理下这几个包的使用阅读路线numpy包学习pandas包学习python绘图numpy包的学习numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，你
转载
2023-06-29 21:38:53
447阅读
文章目录Counting Point Mutations 统计点突变ProblemSample DatasetSample Output孟德尔第一定律/分离定律问题说明样本集结果输出Translating RNA into Protein/RNA翻译成蛋白质ProblemSample DatasetSample OutputFinding a Motif in DNA/在DNA中找模体Probl
FastQC是一款基于Java的软件，一般都是在linux环境下使用命令行运行，它可以快速多线程地对测序数据进行质量评估（Quality Control），其官网地址为：Babraham Bioinformaticsfastx Toolkit 在使用FastQC之后，如果我们发现了一些问题（序列质量不高，），那么我们该使用什么样的工具，去解决这些问题呢？fastx Toolkit是包含处理fast
华大人思想还是很深刻的，但做研究就容易过于肤浅，还是需要好好设计实验，产生好的数据才能做好分析。 为什么要搞多组学？大一统的野心 为什么生物医学大家都在玩转录组的数据，单细胞也是主要搞转录组？蛋白组（蛋白修饰组）和代谢组的数据我现在都没玩过。建库测序的可靠性，转录组优于蛋白组和代谢组，但是灵敏度则相反转录组处于重要的调控位置，对机制可以进行深入探讨，而蛋白组和代谢组则不行&nb
Python是一种功能强大的编程语言，它有许多用于数据分析的包，使得数据科学家和分析师能够轻松地处理和分析大量数据。在本文中，我们将介绍一些常用的Python数据分析包，并提供一些代码示例来说明它们的用法。
## pandas
pandas是一个流行的用于数据处理和分析的Python库。它提供了一种高效的数据结构，称为DataFrame，用于处理结构化的数据。我们可以使用pandas来读取、写
最近在看时间序列分析的一些东西，中间普遍用到一个叫pandas的包，因此单独拿出时间来进行学习。参见 pandas 官方文档 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html以及相关博客 Pandas介绍Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源
# Python在生物信息学分析中的应用
生物信息学是一门涉及生物学、计算机科学和统计学等领域的跨学科学科，用于处理和分析生物学数据。Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，在生物信息学领域得到了广泛的应用。本文将介绍Python在生物信息学分析中的应用，并通过一个简单的示例来展示其使用。
## Python在生物信息学中的优势
Python作为一种通用编程语言，在生物信息学领域有
一、为什么要使用Python进行数据分析？python拥有一个巨大的活跃的科学计算社区，拥有不断改良的库，能够轻松的集成C,C++,Fortran代码(Cython项目)，可以同时用于研究和原型的构建以及生产系统的构建。二、Python的优势与劣势：1.Python是一种解释型语言，运行速度比编译型数据慢。2.由于python有一个全局解释器锁(GIL),防止解释器同时执行多条python字节码，
转载
2023-10-07 21:16:13
124阅读
python可以做数据分析，主要包括numpy，scipy，pandas，matplotlib，scikit-learn等等诸多强大的模块，在结合上ipython交互工具 ，以及python强大的爬虫数据获取能力，字符串处理能力NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而
转载
2023-08-02 09:13:11
148阅读
image.png做这个题目之间必须要了解一些背景知识1.超几何分布超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的次数（不归还），称为超几何分布。2.富集分析的原理基于筛选的差异基因，或其他自己定义的一组基因，采用超几何检验，判断上调或下调基因在哪些GO或KEGG或其他定义的通路富集。假设背景基因的数目为m背景基因中某一通路的pathway中的基
导语：生物信息学分析已经成为当前科研狗们的必备技能，但对于广大非生信专业的科研人员来说，Python，Perl和R语言这些高大上的专业生信技能似乎有些遥不可及，但其实我们完全不必和那些代码打交道，很多在线的网站就具有强大的分析作图功能。上期小编已经给大家分享了NCBI中的几个小工具(转录组分析是目前应用最为广泛的测序分析之一，最常见的目的是挖掘不同样品间的差异表达基因，并分析这些基因的功能注释和调
转载
2023-09-13 19:21:15
230阅读
